由“顧客動(dòng)量”引發(fā)的思考

俞忻悅

摘 要：本文先介紹了行為金融學(xué)、動(dòng)量投資、三因子模型等基礎(chǔ)名詞，為后文研究做鋪墊。主體部分主要摘錄和借鑒了一些Lauren Cohen和Andrea Frazzini在“經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和可預(yù)測(cè)回報(bào)（Economic Links and Predictable Returns，2006）”一文中提出的觀點(diǎn)，并結(jié)合已有知識(shí)對(duì)其觀點(diǎn)進(jìn)行解釋說(shuō)明，最后引發(fā)出對(duì)未來(lái)相關(guān)課題研究方向的思考和見(jiàn)解。

關(guān)鍵詞：行為金融學(xué) 資本資產(chǎn)定價(jià)模型 三因子模型 顧客動(dòng)量

1、序言

傳統(tǒng)金融理論假設(shè)，金融市場(chǎng)的參與者是理性的，并且理性投資人的目標(biāo)是“收益最大化”。這種假設(shè)前提意味著投資者將依靠市場(chǎng)信息做出合理的金融決策。然而，在現(xiàn)實(shí)生活中，有不計(jì)其數(shù)的心理或情感變量會(huì)影響投資者做出的判斷，使得投資者展現(xiàn)出無(wú)法預(yù)測(cè)的或者不理性的表現(xiàn)。研究這一矛盾的經(jīng)濟(jì)學(xué)分支就被稱為“行為金融學(xué)”。

資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）描述了股票系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和期望收益之間的關(guān)系。CAPM模型廣泛用于證券定價(jià)中。CAPM模型的表達(dá)式為：

其中，rf指的是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，βa表示a證券的β值；表示市場(chǎng)期望收益率。從公式可以看出，利用CAPM模型，就可以根據(jù)給出的風(fēng)險(xiǎn)水平，計(jì)算出相應(yīng)資產(chǎn)的期望收益。

九十年代初，學(xué)者在資本資產(chǎn)定價(jià)模型 （CAPM）的基礎(chǔ)上發(fā)展出了著名的 Fama-French 三因子模型，將市場(chǎng)資產(chǎn)組合、市值因子和賬面市值比因子納入股票定價(jià)模型，共同決定股票回報(bào)率。四因子模型則在三因子模型的基礎(chǔ)上，繼續(xù)加入了動(dòng)量因子。

動(dòng)量投資認(rèn)為當(dāng)前趨勢(shì)會(huì)持續(xù)一段時(shí)間，并且投資者在這段時(shí)間內(nèi)可以依靠持續(xù)的趨勢(shì)獲利。具體來(lái)說(shuō)，動(dòng)量投資利用市場(chǎng)已經(jīng)存在的上升或下降趨勢(shì)，買(mǎi)入有上升趨勢(shì)的股票等金融產(chǎn)品，賣(mài)出有下降趨勢(shì)的金融產(chǎn)品，組成多空投資組合。

2、經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和預(yù)測(cè)回報(bào)

在Lauren Cohen和Andrea Frazzini關(guān)于“經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和預(yù)測(cè)回報(bào)”的研究中，他們發(fā)現(xiàn)具有經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的公司的股價(jià)不會(huì)及時(shí)反應(yīng)當(dāng)前的信息。正是因?yàn)檫@種股價(jià)變化的“滯后性”，投資者可以通過(guò)分析相關(guān)公司的信息來(lái)預(yù)測(cè)特定公司的未來(lái)股價(jià)。因此，投資者也可以利用這個(gè)特性，使用多空策略獲利。

不同公司之間存在著很多不同的關(guān)聯(lián)關(guān)系，論文主要研究“顧客-供應(yīng)商”這一條關(guān)系，由于作為顧客的公司（以下簡(jiǎn)稱顧客公司）和作為供應(yīng)商的公司（以下簡(jiǎn)稱供應(yīng)商公司）交叉持股，所以其中一家公司的股價(jià)變化會(huì)影響另一家公司的股價(jià)變化。但是由于股價(jià)波動(dòng)的滯后性，會(huì)使得相關(guān)公司的股價(jià)變化在一定時(shí)間內(nèi)具有可預(yù)測(cè)性。舉例來(lái)說(shuō)，市場(chǎng)利好消息催生的顧客公司股價(jià)的大幅上漲，往往會(huì)導(dǎo)致未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)，其對(duì)應(yīng)的主要供應(yīng)商公司的股價(jià)緩慢且持續(xù)地上漲，投資者有機(jī)會(huì)在這段時(shí)間內(nèi)根據(jù)顧客公司的股價(jià)走勢(shì)，預(yù)測(cè)供應(yīng)商公司未來(lái)的趨勢(shì)。這種“可預(yù)測(cè)性回報(bào)”又稱作“顧客動(dòng)量”。

假設(shè)是投資者的注意力是有限的，對(duì)繁多的市場(chǎng)消息的消化能力也是有限的，所以股價(jià)有時(shí)沒(méi)能及時(shí)地完全反映出新信息的影響，為投資者預(yù)測(cè)未來(lái)股價(jià)、構(gòu)造多空組合提供了可能。

表1展現(xiàn)了從1981到2004年每個(gè)月不同變量之間的平均相關(guān)關(guān)系：

表1 顧客回報(bào)和供應(yīng)商回報(bào)相關(guān)系數(shù)， 1981—2004

供應(yīng)商回報(bào)（XRET）和其對(duì)應(yīng)的顧客公司的回報(bào)（CXRET，一家公司的等權(quán)重客戶股票組合月回報(bào)減去市場(chǎng)組合月回報(bào)）相關(guān)。顧客公司回報(bào)（CXRET）和規(guī)模（SIZE，用上一個(gè)月的市值的對(duì)數(shù)衡量）、賬面市值比（B/M）和股票本身的動(dòng)量（MOM，用上一年股票收益衡量）無(wú)關(guān)。

下面介紹動(dòng)量投資中，多空組合的具體構(gòu)造方法：

先根據(jù)市場(chǎng)公開(kāi)信息，確定市場(chǎng)中所有公司之間的顧客-供應(yīng)商關(guān)系（只選取年購(gòu)買(mǎi)量在總生產(chǎn)量10%以上的主要顧客公司；經(jīng)濟(jì)聯(lián)系不密切或不明確的公司不考慮）。之后將所有符合條件的顧客公司按上個(gè)月的股票收益由小到大排序，每個(gè)顧客公司都會(huì)對(duì)應(yīng)和其相關(guān)的供應(yīng)商公司。排序完成后，將顧客公司平均分為五組，每組中股票數(shù)量占總數(shù)的1/5。這樣一來(lái)，與顧客公司對(duì)應(yīng)的供應(yīng)商公司也被平均分為了五組，作為五個(gè)投資組合：

第一組供應(yīng)商公司（Q1）對(duì)應(yīng)的顧客公司上個(gè)月收益最低，也就是我們常說(shuō)的“輸家組合”；第五組供應(yīng)商公司（Q5）對(duì)應(yīng)的顧客公司上個(gè)月收益最高，也就是我們常說(shuō)的“贏家組合”。以上排序和分組過(guò)程會(huì)在每個(gè)月月初重復(fù)一遍。

事實(shí)上，正的顧客公司股票收益會(huì)導(dǎo)致供應(yīng)商公司在未來(lái)正的異?；貓?bào)，這在一定程度上暗示了“可預(yù)測(cè)回報(bào)”確實(shí)存在。研究者追蹤這五個(gè)投資組合的未來(lái)收益，根據(jù)t-1時(shí)期的顧客回報(bào)，在t時(shí)期構(gòu)造五個(gè)市值加權(quán)的投資組合之后，追蹤這五個(gè)投資組合之后的異常收益xret，并且得出結(jié)論，t-1時(shí)期較高的顧客公司收益預(yù)示著未來(lái)較高的相應(yīng)供應(yīng)商公司收益；而t-1時(shí)期較低的顧客公司收益預(yù)示著未來(lái)較低的相應(yīng)供應(yīng)商公司收益。

Alpha是滾動(dòng)策略（rolling strategy）中，對(duì)月收益做回歸的截距，代表異常收益。我們可以構(gòu)造一種多空策略，具體來(lái)說(shuō)，持有20%高顧客公司收益的股票，并賣(mài)出20%低顧客公司收益的股票。從最右側(cè)一列數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，用三因子模型（Fama and French，1993）做回歸時(shí)，每月有約1.56%（t=3.6，t值顯著）的異常收益不能被這這三個(gè)因子解釋。使用Carhart的四因子模型控制了動(dòng)量因素之后，每個(gè)月仍然有1.376%（t=3.13，t值顯著）的異常收益不能被解釋。這說(shuō)明，“顧客動(dòng)量”或許是導(dǎo)致產(chǎn)生異常收益的原因所在。

當(dāng)組合內(nèi)股票為等權(quán)重時(shí)，得到的結(jié)論與市值權(quán)重時(shí)相同。對(duì)于多空顧客動(dòng)量組合來(lái)說(shuō)，在所有的因素（市場(chǎng)指數(shù)、市凈率、公司規(guī)模、一年期收益動(dòng)量）當(dāng)中，沒(méi)有一個(gè)因素占比顯著。這說(shuō)明了回報(bào)產(chǎn)生的原因是投資者對(duì)新信息的估計(jì)不足，而不是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

折線圖1表示了供應(yīng)商股票組合和顧客股票組合在一定時(shí)間范圍內(nèi)的累積回報(bào)率?？梢钥吹?，有利好消息時(shí)，顧客股票組合的回報(bào)新信息會(huì)直接導(dǎo)致顧客公司股價(jià)的波動(dòng)，然后帶動(dòng)主要相關(guān)供應(yīng)商公司的股價(jià)變化。這種股價(jià)波動(dòng)的相關(guān)性會(huì)影響供應(yīng)商公司一年之久。換句話說(shuō)，供應(yīng)商公司要將自己的股價(jià)調(diào)整到正確的位置，大概需要一年的時(shí)間。在這一年時(shí)間里，如果投資者足夠心細(xì)，將相關(guān)公司的股價(jià)波動(dòng)納入投資策略考慮的范圍之內(nèi)，就在很大程度上獲得了預(yù)測(cè)股價(jià)并投資獲利的機(jī)會(huì)。表2表現(xiàn)了顧客動(dòng)量投資組合的回報(bào)和相關(guān)系數(shù)。CRET表示顧客公司股票在t月的回報(bào)，CCAR表示顧客公司股票在接下來(lái)[t+1，t+6]個(gè)月的累積回報(bào)。RET表示供應(yīng)商公司股票在t月的回報(bào)，CAR表示供應(yīng)商公司股票在接下來(lái)[t+1，t+6]個(gè)月的累積回報(bào)。URC為自定義的函數(shù)（也可稱為“低估系數(shù)”），用來(lái)衡量新消息在股價(jià)上的反應(yīng)程度，表示為t月產(chǎn)生的回報(bào)占總回報(bào)的比例，即URC=RET/（RET+CAR）。

我們可以從表2中的數(shù)據(jù)得出：顧客公司的URC十分接近于1（URCcust=0.939，t=1.53）。這說(shuō)明在t月，公司股價(jià)就幾乎充分反映了新信息的影響。相比較之下，供應(yīng)商公司的URC僅為0.6（URCsup=0.6，t=5.71），表明股價(jià)在t月低估了新信息對(duì)相關(guān)企業(yè)的影響，并且低估程度為40%。對(duì)比顧客公司和供應(yīng)商公司，顯而易見(jiàn)，供應(yīng)商公司需要用更長(zhǎng)的時(shí)間將股價(jià)調(diào)整至合適的位置，給“股價(jià)走勢(shì)預(yù)測(cè)”提供了時(shí)間和可能性。

另外，表格還表明低估系數(shù)和公司規(guī)模呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系。具體來(lái)說(shuō)，規(guī)模越小的公司，越可能出現(xiàn)股價(jià)未充分反映信息的情況。以上圖表說(shuō)明新信息要完全反應(yīng)在股價(jià)上的過(guò)程是緩慢的，因此顧客動(dòng)量投資組合會(huì)持續(xù)產(chǎn)生回報(bào)。一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)也表明顧客公司股價(jià)在過(guò)去一段時(shí)間中的上揚(yáng)或下跌確實(shí)會(huì)引起相關(guān)供應(yīng)商公司在未來(lái)一段時(shí)間的上揚(yáng)或下跌。

3、總結(jié)

總結(jié)起來(lái)看，論文通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)，證明了開(kāi)篇提出的假設(shè)是正確的。投資者幾乎沒(méi)有考慮相關(guān)企業(yè)的信息，導(dǎo)致了股價(jià)變化緩慢，使得股價(jià)預(yù)測(cè)成為可能。這時(shí)候，只要正確選擇合適的多空組合，就能獲得超額收益。

本篇的主要研究范圍為股票市場(chǎng)中不同公司之間的顧客-供應(yīng)商關(guān)系，因?yàn)檫@種關(guān)系比較明確，可以從公開(kāi)資料中搜集到。我認(rèn)為，未來(lái)的研究人員可以在更多的細(xì)分市場(chǎng)中利用實(shí)證，研究這種“公司關(guān)系動(dòng)量”產(chǎn)生的原因和影響。具體來(lái)說(shuō)，研究范圍方面，除了股票市場(chǎng)，債券、保險(xiǎn)、衍生品中或許也存在類似的動(dòng)量關(guān)系，但是程度和表現(xiàn)形式可能與股票市場(chǎng)中不同，值得研究；動(dòng)量類型方面，除了本文著重研究的“顧客-供應(yīng)商動(dòng)量”之外，不同的公司之間還應(yīng)該有其他多種聯(lián)系，和股價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，比如與本論文相反的“供應(yīng)商-顧客動(dòng)量”，研究供應(yīng)商股價(jià)的變化如何影響主要顧客企業(yè)股價(jià)的變化。

參考文獻(xiàn)

[1] Cohen， Lauren， and Andrea Frazzini， 2008， Economic links and predictable returns，Journal of Finance 63， 1977–2011.

[2] Fama， E.， French， K.， 1993， Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds， Journal of Financial Economics 33，3-56