胡婷 張?jiān)柒?/p>

(湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融學(xué)院 湖北武漢 430205)

任何資產(chǎn)定價(jià)模型的關(guān)鍵因素都是對(duì)投資者如何評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的假設(shè)。標(biāo)準(zhǔn)金融學(xué)的傳統(tǒng)資產(chǎn)定價(jià)模型假設(shè)投資者根據(jù)期望效用框架評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，基于這一假設(shè)模型有助于理解一些經(jīng)驗(yàn)事實(shí)。但盡管如此，仍有大量市場(chǎng)異象無(wú)法由傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價(jià)模型所解釋。Kahneman和Tversky(1979)、Tversky和Kahneman(1992)基于實(shí)驗(yàn)研究提出的行為金融學(xué)經(jīng)典前景理論指出，人們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度可能顯著偏離期望效用框架下的預(yù)期，該理論被大量研究證實(shí)能夠更準(zhǔn)確地描繪人們的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，并被廣泛應(yīng)用于解釋各類(lèi)資產(chǎn)定價(jià)異象(如Barberis和Huang，2008；Wang等，2017；An等，2020；張永莉和鄒勇，2013；趙勝民和劉笑天，2020)。基于此，本文提出了一個(gè)顯而易見(jiàn)的問(wèn)題：如果一些投資者根據(jù)前景理論評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，那么基于該模型是否就能幫助我們更好地理解資產(chǎn)價(jià)格和資產(chǎn)收益率？本文給出了關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的實(shí)證證據(jù)。

本文試圖在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境之外應(yīng)用前景理論是一大挑戰(zhàn)。前景理論下的決策過(guò)程分為兩個(gè)步驟：描述階段(representation)和估值階段(valuation)。即首先，人們對(duì)正在考慮的任何風(fēng)險(xiǎn)會(huì)形成相應(yīng)的心理描述，具體來(lái)說(shuō)，在前景理論下，人們被假定從收益和損失中獲得效用，個(gè)人會(huì)形成與承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的收益和損失的心理描述；其次，人們將評(píng)估該收益和損失的分布看它是否具有吸引力。在該決策過(guò)程中，估值階段是很直接的，Tversky和Kahneman(1992)提供了具體的計(jì)算公式，明確了前景理論將賦予任何給定的收益和損失分布的價(jià)值。而研究的難點(diǎn)來(lái)自描述階段，人們?cè)谛睦砩先绾蚊枋鲲L(fēng)險(xiǎn)？在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中，答案是明確的，因?yàn)閷?shí)驗(yàn)研究中參與者通常會(huì)提供一個(gè)代表他們被要求考慮的任何風(fēng)險(xiǎn)的具體形式，如50%概率贏200元、50%概率輸100元。然而，在實(shí)驗(yàn)室之外，答案就不那么明確了，投資者在考慮一只股票時(shí)，會(huì)如何描述這只股票的風(fēng)險(xiǎn)呢?本文認(rèn)為，對(duì)于許多投資者來(lái)說(shuō)，他們對(duì)股票風(fēng)險(xiǎn)的心理描述是基于股票過(guò)去的收益分布，因?yàn)槿藗兺ǔ?huì)認(rèn)為股票歷史收益分布是其未來(lái)收益分布一個(gè)很好的和容易獲得的代表(Kahneman和Tversky，1972；Bordalo等，2019)。基于此，如果經(jīng)濟(jì)中的一些投資者將股票描述為其歷史收益分布，并根據(jù)前景理論評(píng)估該分布，即對(duì)于每一只股票，投資者取其歷史收益分布并計(jì)算該分布的前景理論價(jià)值，則前景理論價(jià)值的高低將顯著影響股票的市場(chǎng)需求及其收益表現(xiàn)。本文基于我國(guó)A股市場(chǎng)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了前景理論價(jià)值對(duì)股票收益的影響。

本文有關(guān)投資者對(duì)股票心理描述的假設(shè)在Benartzi和Thaler(1995)關(guān)于股權(quán)溢價(jià)之謎的經(jīng)典研究中有重要先例。Benartzi和Thaler(1905)指出，人們將通過(guò)計(jì)算歷史收益分布的前景理論價(jià)值來(lái)評(píng)估股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)。本文假定人們也以類(lèi)似的方式思考，并基于歷史收益分布的前景理論價(jià)值來(lái)評(píng)估一只股票，從這個(gè)意義來(lái)講，本文的分析可以被認(rèn)為是Benartzi和Thaler工作在股票水平上的延伸。此外，本研究也與Barberis和Huang(2008)相關(guān)，Barberis和Huang(2008)同樣應(yīng)用前景理論解釋股票收益，但其重點(diǎn)關(guān)注前景理論中概率加權(quán)函數(shù)對(duì)股票收益的影響，在此框架下，高偏度股票將具有較低的期望收益，該研究結(jié)果后續(xù)得到了大量文獻(xiàn)的支持(Kumar，2009；Conrad等，2013；徐小君，2010；鄭振龍等，2013；陳堅(jiān)和張軼凡，2018)。本文以前景理論的不同實(shí)現(xiàn)方式來(lái)考察其對(duì)股票收益的影響，在Barberis和Huang(2008)的研究框架中，投資者將前景理論應(yīng)用于其整體投資組合的收益和損失，并考慮整體投資組合的未來(lái)收益和損失。在本文的研究框架中，投資者將前景理論應(yīng)用于股票水平的收益和損失，并考慮股票的歷史收益和損失。兩種框架下的不同假設(shè)導(dǎo)致不同的經(jīng)驗(yàn)預(yù)測(cè)。

1 理論模型與研究假設(shè)

在本節(jié)中，我們先回顧前景理論基本模型。Kahneman和Tversky(1979)提出了前景理論的最初版本，雖然包含了該理論的所有基本要素，但最初版本的模型仍有一些局限性，如只能應(yīng)用于最多有兩個(gè)非零結(jié)果的博彩。Tversky和Kahneman(1992)進(jìn)一步解決了這些問(wèn)題，提出了修正版的前景理論，稱(chēng)為累積前景理論，這也是經(jīng)濟(jì)分析中常用的版本，故本文采用累積前景理論來(lái)進(jìn)行研究。

考慮博彩(x-m，p-m；…；x-1，p-1；x0，p0；x1，p1；…；xn，pn)，即：p-m概率得到x-m，p-m+1概率得到x-m+1……，依次類(lèi)推。其中，對(duì)于i＜j有xi＜xj，且x0=0，即x-m到x-1為損失，x1到xn為收益。在期望效用理論下，該博彩的價(jià)值為，其中U為效用函數(shù)，W為當(dāng)前財(cái)富水平。而在累積前景理論下，該博彩的價(jià)值為其中

v(·)為價(jià)值函數(shù)，W+(·)、W-(·)為概率加權(quán)函數(shù)，有α=0.88，λ=2.25，γ=0.61，δ=0.69，價(jià)值函數(shù)和概率加權(quán)函數(shù)如圖1所示。由此可見(jiàn)，累積前景理論存在幾個(gè)重要特點(diǎn)：第一,不同于期望效用理論的效用函數(shù)取決于最終財(cái)富水平W+xi，累積前景理論的價(jià)值函數(shù)取決于收益和損失xi；第二，累積前景理論下人們對(duì)損失相較等量的收益更加敏感，即存在損失厭惡(λ=2.25＞1)；第三，累積前景理論下價(jià)值函數(shù)在收益域?yàn)榘己瘮?shù)、在損失域?yàn)橥购瘮?shù)，即不同于期望效用理論下人們始終是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的，累積前景理論下人們?cè)谑找嬗虮憩F(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)厭惡，在損失域表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)偏好(α=0.88＜1)；第四，不同于期望效用理論下采用實(shí)際概率進(jìn)行加權(quán)，累積前景理論下采用由實(shí)際概率轉(zhuǎn)換后得到的概率加權(quán)函數(shù)進(jìn)行加權(quán)，且個(gè)體表現(xiàn)出高估尾部概率的特征(γ=0.61＜1，δ=0.69＜1)。

圖1 前景理論的價(jià)值函數(shù)及概率加權(quán)函數(shù)

本文的假設(shè)是，當(dāng)考慮一只股票時(shí)，許多投資者將通過(guò)其歷史收益分布來(lái)獲得對(duì)該股票的心理描述，因?yàn)槿藗兺ǔＵJ(rèn)為歷史收益分布是股票未來(lái)收益分布一個(gè)很好的和容易獲得的代表(Kahneman和Tversky，1972；Bordalo等，2019)。為了實(shí)證檢驗(yàn)股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值對(duì)股票期望收益的影響，本文需要進(jìn)一步明確定義歷史收益分布。對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，了解一只股票過(guò)去收益分布最簡(jiǎn)單的方法是瀏覽該股票的歷史價(jià)格走勢(shì)圖表。價(jià)格圖表在金融界無(wú)處不在，當(dāng)投資者查找股票信息時(shí)，價(jià)格圖表通常出現(xiàn)在最顯眼的位置。投資者通常會(huì)關(guān)注跨越幾年的歷史價(jià)格波動(dòng)，在這些圖表上日度和周度波動(dòng)受噪聲影響較大，月度波動(dòng)能夠被更好地分辨，并給投資者留下清晰的印象，只需掃一眼圖表，投資者就能迅速了解過(guò)去幾年股票的月收益分布情況，因此，可以很合理地認(rèn)為投資者會(huì)基于過(guò)去幾年的月度收益分布獲得對(duì)股票的心理描述。本文在計(jì)算股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值時(shí)，將歷史收益分布定義為過(guò)去5年的月度收益分布。此外，本文采取了不同時(shí)間跨度(3年、4年、6年)的月度收益分布進(jìn)行計(jì)算并獲得了穩(wěn)健結(jié)果，同時(shí)需要明確用來(lái)構(gòu)建歷史收益分布的月回報(bào)是實(shí)際收益還是超額收益。實(shí)際收益是最接近歷史價(jià)格波動(dòng)圖表所描繪的，但考慮到投資者在看股票走勢(shì)圖時(shí)可能會(huì)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)在這段時(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)有一種大體的感覺(jué)，可能會(huì)影響他們對(duì)走勢(shì)圖的反應(yīng)。例如，當(dāng)看到一張圖表顯示股票價(jià)格下跌時(shí)，如果知道市場(chǎng)在同一時(shí)期表現(xiàn)不佳，那么投資者就可能做出中性反應(yīng)，而不是消極反應(yīng)。因此，本文的基準(zhǔn)結(jié)果中采用實(shí)際收益進(jìn)行分析，同時(shí)采用超額收益進(jìn)行計(jì)算并獲得了穩(wěn)健結(jié)果。

綜上所述，當(dāng)投資者考慮一只股票時(shí)，將基于該股票的歷史月度收益分布對(duì)其進(jìn)行心理描述，并根據(jù)前景理論評(píng)估該分布，計(jì)算該分布的前景理論價(jià)值。那么，對(duì)于歷史收益分布具有較高前景理論價(jià)值的股票，將對(duì)投資者更有吸引力，投資者傾向于在投資組合中增加配置這些股票，從而導(dǎo)致其更高的均衡價(jià)格和更低的期望收益；反之，對(duì)于歷史收益分布具有較低前景理論價(jià)值的股票，將對(duì)投資者不具有吸引力，投資者傾向在投資組合中減少配置這些股票，從而導(dǎo)致其更低的均衡價(jià)格和更高的期望收益。綜上，本文提出的主要經(jīng)驗(yàn)假設(shè)是，歷史收益分布具有高(低)前景理論價(jià)值的股票將具有低(高)期望收益，即股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益負(fù)相關(guān)。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量定義

2.1.1 前景理論價(jià)值

前文分析指出，投資者將基于股票過(guò)去5年的歷史月度收益分布對(duì)其進(jìn)行心理描述，并根據(jù)前景理論對(duì)該歷史收益分布進(jìn)行評(píng)估，從而獲得股票的前景理論價(jià)值。該前景理論價(jià)值的具體計(jì)算如下：給定某只股票，月取其在過(guò)去60個(gè)月(t-60～t-1)中的月度收益率，并按照遞增的順序排序，假定其中有m個(gè)收益率小于0、n=60-m個(gè)收益率大于0，則該股票的歷史收益分布可表示為(r-m，1/60；r-m+1，1/60；…；r-1，1/60；r1，1/60；…；rn-1，1/60；rn，1/60)，對(duì)于i＜j有ri＜rj。由式(1)-(3)可知，t月該股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值PT為：

為了計(jì)算式(4)，需要指定式(1)中價(jià)值函數(shù)的參數(shù)及式(3)中概率加權(quán)函數(shù)的參數(shù)γ和δ。本文使用Tversky和Kahneman(1992)實(shí)驗(yàn)研究得到的參數(shù)估計(jì)值，即α=0.88，λ=2.25，γ=0.61，δ=0.69。后續(xù)有研究使用了更加復(fù)雜的技術(shù)結(jié)合新的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)這些參數(shù)，得到相似估計(jì)值(Abdellaoui，2000)。

PT變量捕捉了投資者在圖表上看到一只股票的歷史價(jià)格波動(dòng)后的心理描述，PT變量的一個(gè)性質(zhì)是它不依賴(lài)過(guò)去60個(gè)月度收益在時(shí)間上的發(fā)生順序。這樣處理的理由是，如果PT變量捕捉了投資者對(duì)圖表快速、被動(dòng)的反應(yīng)，那么這種反應(yīng)很可能就是基于一個(gè)整體的圖表，因此圖表的遠(yuǎn)期部分和近期部分對(duì)投資者的影響一樣大。然而，考慮到一些投資者可能不太看重遠(yuǎn)期收益表現(xiàn)，而是更加關(guān)注近期收益表現(xiàn)，因此本文提出了一個(gè)改進(jìn)的PT變量——PTro，它通過(guò)一個(gè)權(quán)重因子ρ∈(0，1)，降低了與更遠(yuǎn)期的歷史收益相關(guān)的權(quán)重。PTro的具體計(jì)算如下，其中=ρ+…+ρ60，代表月度收益ri實(shí)現(xiàn)的時(shí)點(diǎn)距離當(dāng)前時(shí)點(diǎn)的月份數(shù)：

2.1.2 股票收益率

本文定義RETi,t+1為股票i在t+1月的月收益率；定義RETRMi,t+1為股票i在t+1月的月收益率減去月市場(chǎng)收益率得到的超額收益率；定義RETRFi,t+1為股票i在t+1月的月收益率減去月無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率得到的超額收益率。其中，月收益率均考慮現(xiàn)金紅利再投資的月收益率。

2.1.3 其他變量

本文實(shí)證研究用到的其他變量定義如下：

(1)BETAi,t：股票i在t月的貝塔系數(shù)。采用股票月收益率對(duì)市場(chǎng)月收益率進(jìn)行48個(gè)月的滾動(dòng)窗口回歸得到股票i各月的貝塔系數(shù)。

(2)LNSIZEi,t：股票i在t月的公司規(guī)模對(duì)數(shù)。按照Fama和French(1992)的研究，股票i從y年7月至y+1年6月的公司規(guī)模采用股票i在y年6月的流通市值來(lái)度量。

(3)LNBMi,t：股票i在t月的賬面市值比對(duì)數(shù)。按照Fama &French(1992)的研究，股票i從y年7月至y+1年6月的賬面市值比采用股票i在y-1年12月的權(quán)益賬面價(jià)值與流通市值之比來(lái)度量。

(4)MOMi,t：股票i的t-12～t-2月累積收益率，用以度量股票i在t月的動(dòng)量效應(yīng)。

(5)REVi,t：股票i在t月的月收益率，用以控制短期收益反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

(6)LTREVi,t：股票i的-60～-13月累積收益率，用以控制長(zhǎng)期收益反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

(7)ILLIQi,t：股票i在t月的非流動(dòng)性。根據(jù)Amihud(2002)計(jì)算如下，其中Di,t為股票i在t月的交易天數(shù)，Ri,t,d、VOLDi,t,d分別為股票i在t月d日的日收益率和日交易金額。

(8)TOVERi,t：股票i在t月的換手率。

(9)IVOLi,t、ISKEWi,t：股票i在t月的特質(zhì)波動(dòng)率、特質(zhì)偏度。根據(jù)Ang等(2006)的研究，每月對(duì)股票進(jìn)行日度頻率的Fama-French三因子模型回歸如下：

式(7)中：Ri,d為股票i在d日的日收益率，Rf,d為d日的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，MKTd、SMBd、HMLd分別為d日的市場(chǎng)因子、規(guī)模因子和賬面市值比因子。進(jìn)一步計(jì)算得到：

式(8)(9)中：Si(t)、Ni(t)分別為股票i在t月的交易日集合和交易日天數(shù)。

(10)MAXi,t：股票i在t月的最大日收益率。

2.2 投資組合分析

本文的核心研究假設(shè)是歷史收益分布具有高(低)前景理論價(jià)值的股票將具有低(高)期望收益，即股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益負(fù)相關(guān)，本文采用投資組合分析來(lái)檢驗(yàn)該假設(shè)。

每月末根據(jù)股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值PT由低到高進(jìn)行排序，將所有股票等分為10組(PT1～PT10)，并分別采用等權(quán)重和市值加權(quán)計(jì)算這10組投資組合及PT1～PT10投資組合(買(mǎi)入PT1投資組合、賣(mài)空PT10投資組合)在下個(gè)月的收益，即得到各投資組合月收益的時(shí)間序列。基于此，進(jìn)一步計(jì)算得到這10組投資組合及PT1～PT10投資組合(買(mǎi)入PT1投資組合、賣(mài)空PT10投資組合)在整個(gè)樣本期間的月度平均期望收益(RET)和經(jīng)Fama-French三因子模型調(diào)整系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)后的超額收益(α)。如果PT1～PT10投資組合的RET和均顯著大于0，則說(shuō)明具有較低歷史收益分布前景理論價(jià)值PT的投資組合相較具有較高歷史收益分布前景理論價(jià)值PT的投資組合就會(huì)有更大的期望收益，即存在股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益負(fù)相關(guān)。

2.3 Fama-MacBeth橫截面回歸

本文進(jìn)一步采用Fama-MacBeth橫截面回歸檢驗(yàn)研究假設(shè)，該方法能夠在控制其他股票收益率影響因素的情況下考察前景理論價(jià)值對(duì)股票收益的影響。即在整個(gè)樣本期間每月對(duì)股票收益進(jìn)行如下橫斷面回歸，計(jì)算得到各變量系數(shù)的時(shí)間序列平均值。

式(10)(11)中：PTi,t為股票i在t月基于其過(guò)去60個(gè)月(t-60～ t-1)的歷史月度收益分布計(jì)算的前景理論價(jià)值；PTroi,t為股票i在t月基于其過(guò)去60個(gè)月(t-60～t-1)的歷史月度收益分布計(jì)算降低了遠(yuǎn)期歷史收益相應(yīng)權(quán)重的前景理論價(jià)值；c為控制變量Zi,t對(duì)應(yīng)的回歸系數(shù)向量；控制變量Zi,t包括各股票收益率解釋因素，如：貝塔系數(shù)(BETAi,t)、公司規(guī)模對(duì)數(shù)(LNSIZEi,t)、賬面市值比對(duì)數(shù)(LNBMi,t)、動(dòng)量效應(yīng)(MOMi,t)、短期收益反轉(zhuǎn)效應(yīng)(REVi,t)、長(zhǎng)期收益反轉(zhuǎn)效應(yīng)(LTREVi,t)、非流動(dòng)性(ILLIQi,t)、換手率(TOV ERi,t)、特質(zhì)波動(dòng)率(IVOLi,t)、特質(zhì)偏度(ISKEWi,t)、月度最大日收益率(MAXi,t)。如果回歸系數(shù)b和b'均顯著小于0，則說(shuō)明歷史收益分布具有高(低)前景理論價(jià)值的股票就具有低(高)期望收益，即股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益負(fù)相關(guān)。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取滬深兩市A股股票(不包括科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板及北交所股票)為研究對(duì)象，樣本區(qū)間為1997—2022年。本文的分析包括樣本期間內(nèi)所有可以計(jì)算前景理論價(jià)值(PT、PTro)的股票，即所有至少有五年月度收益率數(shù)據(jù)的股票，剔除了計(jì)算賬面市值比時(shí)權(quán)益賬面價(jià)值小于0的股票及計(jì)算特質(zhì)波動(dòng)率和特質(zhì)偏度時(shí)每月交易日天數(shù)不足15天的樣本。所有研究數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。本文對(duì)所有變量在1%水平上做了極值處理。表1列示了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，表2列示了各變量時(shí)間序列平均的相關(guān)系數(shù)矩陣。由此可知，股票期望收益RET與其歷史收益分布的前景理論價(jià)值PT呈負(fù)相關(guān)(-0.012)，與本文研究假設(shè)一致。

表2 變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

3.2 投資組合分析

表3 和圖2列示了基于股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值PT進(jìn)行分組的單維投資組合分析結(jié)果。由此可知，在等權(quán)重和市值加權(quán)兩種方式下呈現(xiàn)出一致的規(guī)律：(1)前景理論價(jià)值PT越大的投資組合，具有更低的期望收益，圖形化結(jié)果清晰地顯示了這一特點(diǎn)。當(dāng)從前景理論價(jià)值PT最小的投資組合(PT1)到前景理論價(jià)值PT最大的投資組合(PT10)時(shí)，這10個(gè)投資組合的RET和α以近乎單調(diào)的方式下降；(2)表中最值得關(guān)注的最右邊一列顯示，PT1～PT10投資組合的等權(quán)重和市值加權(quán)RET分別為1.030和0.961，α分別為0.506和0.445，均顯著大于0，說(shuō)明前景理論價(jià)值PT較小的投資組合相較前景理論價(jià)值PT較大的投資組合具有更大的期望收益；(3)因?yàn)樵诘葯?quán)重計(jì)算下個(gè)人投資者交易更多的小盤(pán)股被賦予較高的權(quán)重，而作為本文有關(guān)股票收益預(yù)測(cè)基礎(chǔ)的前景理論在個(gè)人投資者相較機(jī)構(gòu)投資者中有更好的體現(xiàn)，因此預(yù)期前景理論價(jià)值對(duì)股票期望收益的解釋能力在等權(quán)重計(jì)算的情況下更為顯著。由此可知，與預(yù)期一致，等權(quán)重相較市值加權(quán)計(jì)算下，PT1～PT10投資組合的RET和α具有更大的統(tǒng)計(jì)值和更高的顯著性水平。但是，在市值加權(quán)計(jì)算下，PT1～PT10投資組合的RET和α也顯著大于0。綜上，投資組合分析的結(jié)果在一定程度上說(shuō)明股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益呈負(fù)相關(guān)，支持了本文的研究假設(shè)。

圖2 投資組合統(tǒng)計(jì)結(jié)果

3.3 Fama-MacBeth橫截面回歸

表4 列示了式(9)的Fama-MacBeth橫截面回歸結(jié)果，其中被解釋變量為股票期望收益，解釋變量為股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值，各列對(duì)應(yīng)7種不同的控制變量設(shè)定。由此可知，在只包含解釋變量前景理論價(jià)值的回歸(1)中，PT回歸系數(shù)為-0.0380，t值為-1.97，在5%水平上顯著為負(fù)；進(jìn)一步加入各控制變量后，PT回歸系數(shù)仍保持顯著，在包含所有控制變量的回歸(7)中，PT回歸系數(shù)為-0.0466，t值為-2.33，仍在5%的水平上顯著為負(fù)，證實(shí)了本文的研究假設(shè)，即有股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益呈負(fù)相關(guān)。

表4 基于前景理論價(jià)值PT的Fama-MacBeth橫截面回歸結(jié)果

前景理論價(jià)值PT在計(jì)算時(shí)賦予各歷史收益相同的權(quán)重，考慮到一些投資者可能相較遠(yuǎn)期收益更加關(guān)注近期收益，因此本文進(jìn)一步采用降低遠(yuǎn)期歷史收益相應(yīng)權(quán)重的前景理論價(jià)值PTro(取=0.95＜1)進(jìn)行同樣的Fama-MacBeth橫截面回歸，結(jié)果如表5所示。由表5可知，無(wú)論是單變量回歸還是加入各控制變量后，PTro回歸系數(shù)均保持顯著為負(fù)；在包含所有控制變量的回歸(7)中，PTro回歸系數(shù)為-1.1315，t值為-1.68，在10%的水平上顯著為負(fù)，再次證實(shí)了本文的研究假設(shè)。

本文進(jìn)一步深入分析前景理論的哪一部分特征對(duì)股票期望收益最有解釋力。表6給出了相關(guān)結(jié)果，各列對(duì)應(yīng)7種不同的前景理論價(jià)值變量設(shè)定。表6第(1)列中前景理論價(jià)值變量?jī)H考慮了價(jià)值函數(shù)損失厭惡特征(LA)，即基于式(4)計(jì)算前景理論價(jià)值PT時(shí)各參數(shù)取值為(α，λ，γ，δ)=(1，2.25，1，1)；表6(2)列中前景理論價(jià)值變量?jī)H考慮了概率加權(quán)函數(shù)特征(PW)，即計(jì)算前景理論價(jià)值PT時(shí)各參數(shù)取值為(α，λ，γ，δ)=(1，1，0.61，0.69)；表6(3)列中前景理論價(jià)值變量?jī)H考慮了價(jià)值函數(shù)凹凸性特征(CC)，即計(jì)算前景理論價(jià)值PT時(shí)各參數(shù)取值為(α，λ，γ，δ)=(0.88，1，1，1)；表6(4)列中前景理論價(jià)值變量?jī)H考慮了價(jià)值函數(shù)的損失厭惡和凹凸性特征(LACC)，即計(jì)算前景理論價(jià)值PT時(shí)各參數(shù)取值為(α，λ，γ，δ)=(0.88，2.25，1，1)，表6(5)列、(6)列前景理論價(jià)值變量定義同理。表6(7)列中前景理論價(jià)值變量考慮了所有特征，即這一列對(duì)應(yīng)前文表4(7)列的Fama-MacBeth回歸。表6的結(jié)果表明，前景理論價(jià)值對(duì)股票期望收益的預(yù)測(cè)能力主要來(lái)源于概率加權(quán)函數(shù)，表中4個(gè)具有更大顯著性t值的PT系數(shù)對(duì)應(yīng)考慮了概率加權(quán)函數(shù)的前景理論價(jià)值變量(即(2)、(5)、(6)和(7)列)，而3個(gè)具有更小顯著性t值的PT系數(shù)對(duì)應(yīng)于沒(méi)有考慮概率加權(quán)函數(shù)的前景理論價(jià)值變量(即(1)、(3)和(4)列)。通過(guò)比較表4第(4)和(7)列可以看到，如果從前景理論價(jià)值變量中去掉概率加權(quán)函數(shù)，而保留其他特征，則PT系數(shù)的t值就會(huì)顯著下降。

表6 基于前景理論各特征的Fama-MacBeth橫截面回歸結(jié)果

本文進(jìn)一步考察了前景理論概率加權(quán)函數(shù)特征的影響，表7中各列對(duì)應(yīng)11種不同的前景理論價(jià)值變量設(shè)定，各回歸中都將前景理論價(jià)值函數(shù)參數(shù)設(shè)置為(α，λ)=(0.88，2.25)，只改變概率加權(quán)函數(shù)參數(shù)設(shè)置(γ，δ)，(4)列中參數(shù)設(shè)定對(duì)應(yīng)前文表4(7)列的Fama-MacBeth回歸。表7結(jié)果顯示，顯著的PT系數(shù)對(duì)應(yīng)參數(shù)設(shè)置(γ＜1，δ＜1)((1)～(7)列)，而不顯著的PT系數(shù)對(duì)應(yīng)參數(shù)設(shè)置(γ＞1，δ＞1)((8)～(11)列)，即前景理論價(jià)值變量對(duì)股票期望收益的預(yù)測(cè)能力與其概率加權(quán)函數(shù)所反映的高估尾部概率特征(γ＜1，δ＜1)相關(guān)，表明高前景理論價(jià)值股票的吸引力部分取決于其歷史收益分布的偏度，該結(jié)果與投資者存在博彩心理，偏好高偏度股票的研究相一致(Kumar，2009；An等，2020)。然而，前景理論價(jià)值能夠捕捉關(guān)于股票歷史收益分布更多的信息，而不局限于偏度，前文表4、表5的回歸結(jié)果也反映了這一點(diǎn)，當(dāng)回歸(7)相較回歸(5)、(6)進(jìn)一步加入偏度相關(guān)的控制變量(ISKEW、MAX)后，前景理論價(jià)值變量的顯著性t值雖有所下降，但仍保持顯著。換句話(huà)說(shuō)，前景理論價(jià)值反映了綜合各因素后評(píng)估的股票吸引力程度，投資者傾向于配置前景理論價(jià)值高的股票，導(dǎo)致這些股票被高估，且具有較低的期望收益。

表7 基于前景理論概率加權(quán)函數(shù)的Fama-MacBeth橫截面回歸結(jié)果

3.4 穩(wěn)健性分析

首先，前文基于股票過(guò)去5年的歷史收益分布計(jì)算前景理論價(jià)值變量PT，為檢驗(yàn)本文結(jié)果是否受到基于特定計(jì)算期間的影響，本文進(jìn)一步采用不同時(shí)間長(zhǎng)度(3年、4年、6年)的歷史收益分布計(jì)算前景理論價(jià)值變量PT；其次，考慮到投資者對(duì)股票歷史收益分布的感知可能是基于超額收益而不是實(shí)際收益，本文進(jìn)一步采用實(shí)際收益相較市場(chǎng)收益的超額收益(RETRM)、實(shí)際收益相較無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的超額收益(RETRF)計(jì)算前景理論價(jià)值變量PT；最后，本文剔除了低價(jià)股樣本(月度平均股票價(jià)格＜5)看研究結(jié)果是否穩(wěn)健。穩(wěn)健性分析結(jié)果如表8所示，由于篇幅所限，本文僅列示了關(guān)鍵系數(shù)的結(jié)果，可知在所有情況下，前景理論價(jià)值變量PT均顯著小于0，證實(shí)本文研究結(jié)果穩(wěn)健成立。

表8 穩(wěn)健性分析的Fama-MacBeth橫截面回歸結(jié)果

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出投資者將在前景理論框架下進(jìn)行投資決策，前景理論下的決策過(guò)程分為兩個(gè)步驟：(1)在描述階段，投資者通過(guò)股票的歷史收益分布形成對(duì)該股票的心理描述；(2)在估值階段，基于價(jià)值函數(shù)和概率加權(quán)函數(shù)進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算得到股票的前景理論價(jià)值?；谠摽蚣?，本文預(yù)期對(duì)歷史收益分布具有較高前景理論價(jià)值的股票，將對(duì)投資者更有吸引力，投資者傾向于在投資組合中增加配置這些股票，導(dǎo)致其更高的均衡價(jià)格和更低的期望收益，即有股票歷史收益分布的前景理論價(jià)值與期望收益負(fù)相關(guān)，本文基于A股市場(chǎng)的投資組合分析和Fama-MacBeth橫截面回歸分析結(jié)果支持了這一預(yù)測(cè)。

本文從行為金融視角探討了前景理論價(jià)值對(duì)股票期望收益的影響，加深了對(duì)股票期望收益形成機(jī)理的認(rèn)識(shí)，并對(duì)將前景理論應(yīng)用于資產(chǎn)定價(jià)的相關(guān)研究做出了進(jìn)一步補(bǔ)充與拓展。同時(shí)，本文研究結(jié)果還揭示了股票收益率的形成規(guī)律，明確了資產(chǎn)價(jià)格中蘊(yùn)含的非理性風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)證券市場(chǎng)參與者和監(jiān)管者都具有指導(dǎo)意義。未來(lái)研究可能提出更好地描述投資者風(fēng)險(xiǎn)決策的理論模型，本文提出的實(shí)證研究框架能夠?yàn)闄z驗(yàn)這些新理論提供有益指導(dǎo)，幫助尋找到更好的收益率預(yù)測(cè)變量。