王鹿鳴
(東北財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,遼寧 大連 116025)
現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期(CCC),也稱現(xiàn)金周期、現(xiàn)金循環(huán)周期,指從公司付出現(xiàn)金購買原材料到賣出產(chǎn)品收到現(xiàn)金之間的時間跨度,其表示一個公司的現(xiàn)金在其經(jīng)營活動中占用的天數(shù)。大多數(shù)情況下,原材料采購和商品銷售都是賒賬形式的,這種商業(yè)慣例使得存貨和應(yīng)收賬款產(chǎn)生了一個占用資金的時間。無論從融資成本還是機(jī)會成本的角度,這一時間都會造成相當(dāng)大的財務(wù)負(fù)擔(dān),所以公司會盡可能縮短現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期,以提高資金周轉(zhuǎn)率,避免這種成本負(fù)擔(dān)?,F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期最早在1980年由Richard和Laughlin提出,用作公司流動性分析中的一個動態(tài)指標(biāo)。正如Cagle等所指出,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期是一種包含時間的度量指標(biāo),它彌補(bǔ)了使用靜態(tài)流動性度量,諸如流動比率的許多缺點。因此,分析師和投資者認(rèn)為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期用于財務(wù)分析是更為有效的,它已經(jīng)成為近年來越來越重要的財務(wù)指標(biāo)。理論上,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期越小,顯示公司的資金周轉(zhuǎn)率越高,意味著公司的管理效率越高、盈利能力越強(qiáng),因而其股票定價應(yīng)該越高。
研究現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對資產(chǎn)定價影響的文獻(xiàn)較少。對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的關(guān)注主要集中在該指標(biāo)對公司盈利能力的影響。Shin和Soenen使用1975—1994年的58 985個公司樣本,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的長度與公司盈利能力之間存在很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系,Raddatz、Tong和Wei認(rèn)為擁有較高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的公司必須等待更長的時間才能從銷售中獲得現(xiàn)金,因此將現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期作為衡量營運(yùn)資金依賴外部融資水平的一個指標(biāo)。He和Xiong認(rèn)為高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的公司容易出現(xiàn)資金流動性下降的問題,在債務(wù)到期時,更有可能承受展期風(fēng)險并遭受重大損失,因而投資者對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期非常敏感。國內(nèi)對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的研究也大多集中在這一方面,汪平和閆甜以1995—2004年滬深兩市所有A股上市公司作為研究對象,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與公司的資產(chǎn)報酬率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。袁衛(wèi)秋、唐媚媚分別考察了制造業(yè)上市公司和機(jī)械設(shè)備行業(yè)上市公司,發(fā)現(xiàn)面臨融資約束的上市公司,其營運(yùn)資本管理效率指標(biāo)即現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期,與盈利能力之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,可以通過縮短現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期為公司釋放更多的流動性,改善公司的盈利能力。也有研究認(rèn)為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期并非越低越好,帥亮針對新三板上市公司的研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期存在一個最優(yōu)水平使得公司盈利能力最大化,即現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與公司盈利能力之間存在“倒U型”關(guān)系。
一些研究調(diào)查了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的組成部分,如存貨、存貨周轉(zhuǎn)期如何影響資產(chǎn)定價。Belo 和Lin將存貨作為生產(chǎn)要素進(jìn)行建模,認(rèn)為存貨增長與其股票預(yù)期收益呈反比。在實證方面,Thomas和Zhang、Belo和Lin證實了庫存增加會對收益產(chǎn)生負(fù)面影響。另一些研究主要關(guān)注的是指標(biāo)的估值效應(yīng)。Alan等研究了庫存周轉(zhuǎn)期如何預(yù)測未來的股票收益,發(fā)現(xiàn)存貨周轉(zhuǎn)期與未來股票收益之間存在非單調(diào)關(guān)系。Wang研究了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的資產(chǎn)定價含義,在美國股市通過構(gòu)建買入低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的公司股票,做空高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司股票的零投資組合,可以獲得每年5%—7%的超額收益,并且驗證了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象與其他異象的不同。Lin 和Lin基于自下而上的1976—2018年公司層面現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期構(gòu)建了市場總現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期指標(biāo),對美國股票市場收益的可預(yù)測性進(jìn)行實證評估,發(fā)現(xiàn)總現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期是一個強(qiáng)有力的正向預(yù)測因子。
國內(nèi)對于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的研究主要集中在財務(wù)分析和公司治理方面,對于中國股票市場是否存在現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象沒有涉及。相較于美國等發(fā)達(dá)的資本市場,中國A股市場作為一個新興市場,在制度、交易方式等多個方面皆有著顯著的差別,Liu等也指出中國A股市場特有的IPO監(jiān)管造成了殼價值問題,使得很多美國市場中有效的定價因子在國內(nèi)市場并不能取得理想的結(jié)果。鑒于此,本文擬考察現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在中國A股市場中對資產(chǎn)定價的影響。
本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個方面:第一,本文首次嘗試檢驗中國A股市場中是否存在現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國A股市場中存在現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,但與美國股票市場的情形相反,中國A股市場中公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與其股票收益率之間呈正向關(guān)系。第二,本文首次嘗試從風(fēng)險因素定價和行為金融兩個視角給出中國A股市場中現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因解釋。另外,本文考慮加入了反轉(zhuǎn)因子驗證錯誤定價解釋模型的結(jié)果。
現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期由三個部分組成:存貨周轉(zhuǎn)期、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期。下式是現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的一個被普遍接受的公式:
但是每個組成部分并沒有標(biāo)準(zhǔn)化的計算方法,有的研究者使用期初和期末的均值進(jìn)行估計,也有研究者使用期末值進(jìn)行估計;估算的會計數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在公司的年度財務(wù)報表中,研究人員和從業(yè)人員會使用360天或365天的參數(shù)進(jìn)行折算。由于不同方法估算的差值較大,同一公司在同一時期的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期使用不同的方法計算可能有明顯差異。因此,本文使用統(tǒng)一的公式和參數(shù)進(jìn)行計算,即:
本文將依次計算樣本總體、行業(yè)和公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期。
⒈ 現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的變動趨勢
圖1 為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期及其組成部分:存貨周轉(zhuǎn)期、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期的時間序列均值,單位為天,由于計算所用的數(shù)據(jù)是財務(wù)數(shù)據(jù),對應(yīng)的樣本期間為2008—2017 年。變量均在1%水平上進(jìn)行縮尾處理,但未對行業(yè)調(diào)整,橫軸為年份??梢园l(fā)現(xiàn),現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的變動趨勢幾乎完全是由存貨周轉(zhuǎn)期相似的趨勢所驅(qū)動的。存貨周轉(zhuǎn)期并沒有較為明顯的變動,這與運(yùn)營管理方面的文獻(xiàn)結(jié)論一致。根據(jù) Rajagopalan 和 Malhotra的研究,由于現(xiàn)代存貨管理工具的發(fā)明和使用,如電子數(shù)據(jù)交換在20世紀(jì)80年代初被大量投入使用,一方面,存貨周轉(zhuǎn)期在20世紀(jì)80年代初到21世紀(jì)初存在明顯的下降趨勢,而在21世紀(jì)初后存貨周轉(zhuǎn)期的下降趨勢消失,變動也不大,本文的樣本起始于2008年,所以變動并不大。另一方面,應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期共同變動,其中的原因是公司的應(yīng)收賬款必須是其他公司的應(yīng)付賬款。
圖1 2008—2017年現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期及各部分變化趨勢
⒉ 現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的行業(yè)差異
根據(jù)證監(jiān)會分類分別計算各個行業(yè)的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期及相關(guān)指標(biāo)。由于樣本期內(nèi)證監(jiān)會行業(yè)分類出現(xiàn)變更,因而分別使用2001版證監(jiān)會行業(yè)分類和2012版證監(jiān)會行業(yè)分類分別統(tǒng)計了2008—2011年和2012—2017年的樣本。本文計算了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期中位數(shù)的時間序列均值代表各個行業(yè)的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期,用以比較行業(yè)間的差異;再計算了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的第一個四分位數(shù)和第三個四分位數(shù),用以比較行業(yè)內(nèi)存在的差異;最后計算存貨周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)以及應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期的中位數(shù),用以檢驗前文的一些結(jié)論。
結(jié)果表明,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在行業(yè)間和行業(yè)內(nèi)部都存在顯著差異。在住宿和餐飲業(yè)中,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期為-17天,而在2012—2017年的房地產(chǎn)業(yè),有近三年半(1 301天)。現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的三個組成部分在不同的行業(yè)之間也存在很大的不同,其中存貨周轉(zhuǎn)期對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的影響最大,驗證了圖1的結(jié)果?,F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的第一個四分位數(shù)和第三個四分位數(shù)差異在教育業(yè)差距最小,為54天,而在房地產(chǎn)業(yè)差距最大,為1 164天,Ramey認(rèn)為,行業(yè)間現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期長度的差異主要是技術(shù)引起的,所以在接下來的分析中,本文根據(jù)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差來調(diào)整公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期——每年通過公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期減去對應(yīng)行業(yè)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期中值再除以行業(yè)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期標(biāo)準(zhǔn)差來調(diào)整公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期。后文中也將行業(yè)調(diào)整后的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期稱為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期。
為了檢驗市場上的異象如規(guī)模異象、價值異象等能否解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,本文選擇了相對應(yīng)的指標(biāo)作為控制變量,具體構(gòu)造方法如下:
市場系統(tǒng)性風(fēng)險。本文用過去24個月的股票月收益率計算得出的該股票值。
公司規(guī)模,代表規(guī)模異象。本文取公司在t-1月末的總市值的對數(shù)。
賬面市值比,代表價值異象,本文表示為。本文取公司的資產(chǎn)總計除以總市值后的對數(shù)。
非流動性指標(biāo),代表流動性異象。本文表示為。參考Amihud的非流動性測度,本文用t-1月的股票日漲跌幅絕對值與日交易股數(shù)之比的平均值,該指標(biāo)越大,股票流動性越差。股票i在第t日的非流動性指標(biāo),如式(3)所示:
資產(chǎn)增長率,代表資產(chǎn)增長異象。資產(chǎn)增長率是連續(xù)兩個財年之間總資產(chǎn)增長的百分比。
盈利能力指標(biāo)(。基于現(xiàn)金的營運(yùn)盈利能力指標(biāo),本文表示為。Ball等的研究表明,在解釋股票收益的橫截面時,的表現(xiàn)優(yōu)于其他盈利能力指標(biāo)。公式參考了Du等計算中國公司的計算方法:
應(yīng)計項目,代表應(yīng)計異象。參考國泰安數(shù)據(jù)庫的方法,公式為:
本文基于中國市場作為研究對象,選取了在深滬兩市的全部A股上市公司,研究期間為2009年5月至2019年4月。本文研究的是現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的資產(chǎn)定價能力,故本文的被解釋變量為股票月收益率。本文的解釋變量為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期等指標(biāo)。
本文使用的股票數(shù)據(jù),包括月個股回報率,月個股總市值,月無風(fēng)險收益率以及部分財務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫;財務(wù)數(shù)據(jù)中的存貨、應(yīng)收賬款凈額、應(yīng)付賬款、營業(yè)成本、營業(yè)收入等來源于WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫。其中,對不滿足條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除。剔除流通市值在每一期樣本底部30%的股票,避免股票價值受到殼價值的污染,這里參考了Liu等對中國股票市場異象研究的方法;剔除所有金融行業(yè)的股票;選擇剔除上市一年內(nèi)的股票,考慮到IPO效應(yīng),公司上市后經(jīng)營業(yè)績相對于IPO之前會出現(xiàn)顯著下滑的趨勢,也可能出現(xiàn)會計操縱等情況;剔除賬面市值比為負(fù)的股票;剔除ST狀態(tài)的股票;剔除月度市場交易數(shù)據(jù)丟失,年度財務(wù)數(shù)據(jù)中市值丟失和現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期丟失的股票。
本文參考Fama和French的方法,選擇跨四個月將年度財務(wù)數(shù)據(jù)與股票月度數(shù)據(jù)相匹配,例如2008年度的財務(wù)數(shù)據(jù)與2009年5月—2010年4月的股票收益數(shù)據(jù)相匹配。
本文對股票收益的分析始于2009年5月,使用2008年度財務(wù)數(shù)據(jù),結(jié)束于2019年4月,使用2017年度財務(wù)數(shù)據(jù),樣本涵蓋120個月。為避免極端值的影響,將包括現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期、總資產(chǎn)、盈利能力指標(biāo)、應(yīng)計項目等財務(wù)指標(biāo)逐月在1%的水平上進(jìn)行縮尾處理。
⒈ 組合價差法
組合價差法是實證資產(chǎn)定價中被廣泛使用的一種統(tǒng)計方法,被應(yīng)用于檢驗一個或多個變量對股票未來收益的預(yù)測能力。方法是根據(jù)變量的不同水平將股票進(jìn)行分組,以形成不同的股票組合,然后檢驗股票組合的收益情況。組合價差法的優(yōu)點在于它是一種非參數(shù)技術(shù)分析的方法,這意味著本文不需要對待檢驗的變量在橫截面關(guān)系上提出假設(shè)。
本文采用基于單變量的資產(chǎn)組合分析法,首先計算周期性斷點,即在每個月計算將樣本進(jìn)行分組的斷點值,然后使用這些斷點值對樣本分組計算平均收益率。本文使用現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期升序?qū)颖痉譃槭M,計算每個月十個投資組合的收益率均值,本文將分為等權(quán)重均值和市值加權(quán)均值兩組計算,平均值的計算方法如下:
其中,是收益率,是權(quán)重,等權(quán)重時。通過檢驗收益率平均值的單調(diào)性,若出現(xiàn)單調(diào)或接近單調(diào)的模式,就是一個表明組合差異的結(jié)果可信的有力證據(jù)。另外,本文還計算了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期最高的一組與現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期)最低的一組的收益率平均值的差值。通過T檢驗來確認(rèn)組合差異在時間序列上的均值是否在統(tǒng)計意義上顯著不為0。
⒉ Fama-MacBeth回歸
本文以常用的方式進(jìn)行了Fama-MacBeth 回歸。開始于2009 年5 月到2019 年4 月結(jié)束的每個月,在橫截面上使用每個公司的股票收益對當(dāng)月現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期進(jìn)行回歸,再依次加入了其他控制變量進(jìn)行回歸,在時間序列上得到各個指標(biāo)的平均系數(shù)以及t統(tǒng)計值,以此觀察控制了市場其他異象或資產(chǎn)定價指標(biāo)后,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象是否依然存在,也可以說明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象能否被其他異象解釋。具體的回歸方程如下:
其中,式(7)r為i 公司在t 月的股票收益率,CCC為當(dāng)月該公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期;式(8)Beta為市場風(fēng)險,Size為公司規(guī)模,BM為賬面市值比;式 (9)ILLIQ為非流動性測度;式(10)Assetgrowth資產(chǎn)增長率,CBOP為盈利能力指標(biāo),Accruals為應(yīng)計項目。
表1 是主要變量以及Fama-French 三因子模型、五因子模型中的各個因子的描述性統(tǒng)計。其中,財務(wù)數(shù)據(jù)來源為上市公司的年度財務(wù)報表,本文使用2008—2017年的年度報表,逐年將現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期、資產(chǎn)增長率、盈利能力指標(biāo)、應(yīng)計項目以1%的水平進(jìn)行縮尾處理,以減輕異常值的影響;現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期是經(jīng)過行業(yè)中值和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整后的結(jié)果;公司規(guī)模和賬面市值比是取其自然對數(shù)的數(shù)值,得到各統(tǒng)計量的時間序列后再求得時間序列均值;是市場因子、是規(guī)模因子、是價值因子、是盈利因子、是投資因子,因子后的數(shù)字代表對應(yīng)的三因子模型或五因子模型。經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的平均值為0.321,標(biāo)準(zhǔn)差為0.695。非流動性測度的樣本內(nèi)差異最大,其計算公式中,分子為累計日漲跌幅的絕對值,所以最小值為0是合理的。
表1 整體樣本描述性統(tǒng)計
表2 是經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與其他變量的spearman 相關(guān)系數(shù)及sig 值,其中,sig 值<0.001 時 sig 值計為 0.000?,F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與相關(guān)性系數(shù)為-0.225,sig 值為0.000,結(jié)果在1%水平上顯著,系數(shù)為負(fù)表示現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期增加時,趨向于減少;現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期也與應(yīng)計項目呈正相關(guān),上述結(jié)果都與前人的研究一致,表明了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司經(jīng)營盈利能力應(yīng)當(dāng)?shù)陀诘同F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司。現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與其他變量的相關(guān)系數(shù)均小于0.10,這些指標(biāo)與現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的關(guān)系都比較弱。
表2 變量之間的相關(guān)性
本文按組合價差法進(jìn)行了十分位的時間序列計算。從2009年5月開始到2019年4月結(jié)束的每個月月初,本文根據(jù)行業(yè)調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期將股票分成十組,然后計算下個月每個現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位投資組合的超過無風(fēng)險收益率的超額收益,再使用這些時間序列收益來計算整個樣本周期內(nèi)每十分位組的平均超額收益率,其中包括了等權(quán)重投資組合EW和價值加權(quán)的投資組合VW。
本文還計算了兩個極端的十分位投資組合,即第10組高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司股票形成的投資組合以及第1組低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司股票形成的投資組合的收益差。為了檢驗在控制風(fēng)險因素后,組合的收益差是否還能持續(xù),以高—低組的收益率差為被解釋變量,帶入Fama-French三因子和五因子定價模型中,分別回歸得到系數(shù)和常數(shù)項,以及對應(yīng)的t值。常數(shù)項阿爾法被解釋為組合的平均異常收益,該收益不是由于對選定因子模型中的因子具有敏感性引起的。為了檢驗組合是否產(chǎn)生統(tǒng)計意義上顯著的平均異常收益,使用常數(shù)項對應(yīng)的t統(tǒng)計量。而系數(shù)是組合收益率對相應(yīng)因子的敏感性,系數(shù)及對應(yīng)的統(tǒng)計量可以確定哪些因素與組合的收益相關(guān),如表3所示。
表3 組合超額收益以及定價模型下的異常收益 單位:%
表3的第2行和第3行數(shù)據(jù)為各現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期分組下的各組平均超額收益率以及t值,可以看出,無論是等權(quán)重還是市值加權(quán)構(gòu)造的投資組合,收益率整體上呈現(xiàn)遞增的趨勢。其中,重要的是高—低組,結(jié)果表明高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票的表現(xiàn)優(yōu)于低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票,市值加權(quán)下買入最高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組股票,賣空最低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組股票的零投資組合的超額收益為1.035%且在1%的水平下顯著,這意味著最高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組的公司股票比最低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組的公司股票表現(xiàn)年均要好12.42%。Fama-French 三因子模型和Fama-French 五因子模型下的阿爾法都略低于高—低組的超額收益,說明因子調(diào)整減小了異常收益的大小,但結(jié)果依然是顯著的。另外,在超額收益方面,三因子模型和五因子模型的阿爾法值在市值加權(quán)下的高—低組合收益差要大于等權(quán)重的高—低組合收益差。
表4是高—低組合收益差在Fama-French的三因子、五因子定價模型上的因子系數(shù),同樣分為了等權(quán)重組合和市值加權(quán)組合。從表4可以看出,三因子和五因子模型下的規(guī)模因子系數(shù)為正,代表現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象可能受到規(guī)模效應(yīng)的影響;三因子模型下的價值因子系數(shù)為負(fù),與表2中現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與賬面市值比的負(fù)相關(guān)是一致的。
表4 高—低組合收益差的因子系數(shù)
使用基于行業(yè)調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期構(gòu)造投資組合,本文發(fā)現(xiàn)投資組合之間的收益率的差異,但由于組合價差法可能受到分組方法等因素對結(jié)果產(chǎn)生影響,且并不能準(zhǔn)確反映特征變量和股票預(yù)期收益的線性關(guān)系,因而還需要更加可靠的方法檢驗現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的存在性。由于本文選取的樣本在每個月的個數(shù)和時間序列長短都不相同,本文借鑒Fama-MacBeth的方法,在橫截面上使用每個公司的股票收益對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期進(jìn)行回歸,再依次加入了規(guī)模異象、價值異象、流動性異象、資產(chǎn)增長異象、應(yīng)計異象對應(yīng)的變量和其他資產(chǎn)定價相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行回歸。表5是對月股票收益率的各個控制變量的回歸結(jié)果,主要包括了系數(shù)的平均估計值以及Fama-MacBeth回歸對應(yīng)的t值。
表5 Fama-MacBeth回歸結(jié)果
在表5(1)中將現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期作為單獨(dú)的回歸預(yù)測因子來對公司的月收益進(jìn)行回歸研究?,F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的系數(shù)為0.260且在5%的水平下顯著,體現(xiàn)了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與組合超額收益率正相關(guān)的關(guān)系,說明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期越高的公司,股票的收益率越高。
在表5(2)中加入市場系統(tǒng)性風(fēng)險、公司規(guī)模以及賬面市值比作為控制變量后,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的系數(shù)為0.155,t統(tǒng)計值為1.658,系數(shù)和t值都有所下降,但依然在10%的水平下顯著,說明控制規(guī)模異象、價值異象后,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象依然是顯著的;在表5(3)中加入非流動性測度,回歸結(jié)果表明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的系數(shù)為0.158,對應(yīng)的統(tǒng)計值為1.693,結(jié)果依然顯著,說明流動性異象無法解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象;在表5(4)中加入資產(chǎn)增長率、盈利能力指標(biāo)以及應(yīng)計項目作為控制變量現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期前的系數(shù)依然顯著為正,說明這些異象都無法解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。
本文使用三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗:第一種方法為控制公司規(guī)模對分組收益結(jié)果的影響,在組合價差法的基礎(chǔ)上每年按公司規(guī)模將樣本分為五組,再在每一個公司規(guī)模組中,根據(jù)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期將股票分為十組,回歸結(jié)果表明,大公司和小公司都更容易受到現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的影響;第二種方法考慮的是根據(jù)國內(nèi)對于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的研究在樣本選擇時通常為制造業(yè)或全樣本,本文對制造業(yè)和非制造業(yè)的股票進(jìn)行分組分析考察結(jié)果,結(jié)果表明,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對股票收益的預(yù)測能力在制造業(yè)或非制造業(yè)都很普遍;第三種方法使用組合價差法構(gòu)建投資組合,本文使用了經(jīng)過行業(yè)中值以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期為分組指標(biāo),具體方法為通過年度財務(wù)報表計算行業(yè)和公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期后,逐年計算出行業(yè)中值以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差,通過現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期減行業(yè)中值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差得到行業(yè)調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期,再在總體樣本上按1%進(jìn)行縮尾處理。但是對于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的分析發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在各個年度都會有較大的變化。本節(jié)通過調(diào)整了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的計算方式,除了通過行業(yè)中值和標(biāo)準(zhǔn)差外,逐年對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期進(jìn)行縮尾處理,以減少年份對結(jié)果的影響,回歸結(jié)果表明在等權(quán)重投資組合下高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票組合收益依然要高于低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票組合收益,證明在控制了年份的影響后現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象依然存在。
⒈ 基于時變風(fēng)險的解釋
Whitelaw對美國股票市場的研究,通過票據(jù)—國庫券息差、國債利率、股息收益率和Baa與Aaa債券收益率差四個指標(biāo)評估了時變的市場風(fēng)險;林曉明等的研究認(rèn)為Baa與Aaa級債券收益差對于中國市場影響較小,并且證券評級數(shù)據(jù)可以查到的起始時間較晚,故舍棄了這一解釋變量,參考Wang估計一個考慮時變系統(tǒng)性風(fēng)險的Fama-French五因子模型:
其中,r為月度的低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期—高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期組合超額收益率;r為市值加權(quán)市場指數(shù)的超額收益;SMB等為Fama-French五因子的另外四個因子;DY、TERM、TB分別為滬深300指數(shù)的股息收益率、10年期國債和3個月期國債的收益率差、3個月到期國債的收益率。若考慮時變的因子定價模型可以解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,則估計的阿爾法值應(yīng)該為零,結(jié)果如表6所示。
表6 時變風(fēng)險的Fama-French五因子模型回歸結(jié)果
由表6可知,(2)中市值加權(quán)投資組合下的阿爾法值為0.954%,且=2.811,顯著不為0,而等權(quán)重投資組合下的雖然也不為0,但是不顯著。同時b、b、b都與0沒有顯著區(qū)別。這表明,慮時變系統(tǒng)性風(fēng)險的Fama-French五因子模型并不能解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。
2. 基于融資風(fēng)險的解釋
本文研究了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期組與低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期組的收益差是否可以用融資風(fēng)險來解釋?,F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期較長的公司通常更依賴外部融資來獲得營運(yùn)資金,他們的業(yè)績也可能對金融中介行業(yè)的健康狀況更為敏感,Almedia等認(rèn)為資金流動惡化會使公司難以獲得外部融資,在到期債務(wù)展期時可能遭受損失?,F(xiàn)代金融理論認(rèn)為,隨機(jī)折現(xiàn)因子(Stochastic Discount Factor,SDF)能決定資產(chǎn)價格,而隨機(jī)折現(xiàn)因子通常與總財富的邊際價值相關(guān)。許多資產(chǎn)定價研究通過測量投資者的邊際財富價值來確定隨機(jī)折現(xiàn)因子,但這是建立在一系列假設(shè)之上的。根據(jù)中介資產(chǎn)定價理論,金融中介通常進(jìn)行眾多投資交易,他們的交易策略更加復(fù)雜,運(yùn)用的模型更精準(zhǔn),而交易費(fèi)用低,頻率高,所以金融中介的隨機(jī)折現(xiàn)因子可以一定程度上解釋資產(chǎn)的超額收益。Adrain等認(rèn)為,金融中介的杠桿率可以反映償債能力,融資條件較差時,資產(chǎn)風(fēng)險增大,要求的收益也增加。
本文選取了He等提出的中介資本比率因子,以及Adrain 等提出的金融中介杠桿因子作為金融中介的隨機(jī)折現(xiàn)因子。如果融資風(fēng)險可以解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,那么高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司應(yīng)該與這些因子更加正相關(guān)。除此之外,還選取了市場風(fēng)險相關(guān)的指標(biāo),即BAB因子(Betting Against Beta)進(jìn)行回歸,結(jié)果如表7所示。
表7 使用隨機(jī)折現(xiàn)因子擴(kuò)展的因子模型對CCC高—低投資組合收益回歸結(jié)果
⒈ 錯誤定價的解釋檢驗
雖然融資風(fēng)險被證實可以在一定程度上解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,不過可能并不充分,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象是否由風(fēng)險和錯誤定價共同產(chǎn)生的,還需要進(jìn)一步對錯誤定價相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行研究?,F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期作為衡量管理層使用營運(yùn)資金的效率的指標(biāo),與公司盈利能力相關(guān)。通常來講,大多數(shù)人認(rèn)為高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的盈利能力較差,使投資者對其股票有較低的估價,而低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的盈利能力更強(qiáng),使投資者對其股票有較高的估價。投資者也許不能完全解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對盈利能力的影響,或者對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期過于敏感。本文參考Hou等使用的橫截面模型,估計一個回歸:
其中,E為i公司季度的收益除以總資產(chǎn),參考Wang的方法,將收益定義為公司基于現(xiàn)金的盈利能力指標(biāo),同時參考Du 等對中國A 股市場的計算方法進(jìn)行構(gòu)建,和分別表示最高和最低的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位數(shù),AT為總資產(chǎn),為前一年支付的股息除以總資產(chǎn),為是否支付股息的虛擬變量,支付則為0,未支付為1,為負(fù)收益公司的虛擬變量,正時為0,負(fù)時為1,為應(yīng)計項目,所有解釋變量都是季度來計量的。若現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期能夠提供對公司未來收益的預(yù)測能力,本文預(yù)計為β應(yīng)當(dāng)?shù)陀?span id="j5i0abt0b" class="emphasis_italic">β,那么錯誤定價可以解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。如表8所示,在(1)中以CBOP為被解釋變量,上一期的最高和最低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位數(shù)為解釋變量進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)的系數(shù)為-0.003(值為-9.963),而的系數(shù)為-0.0002(表8中保留3位小數(shù))(t值為-1.988),的系數(shù)顯著低于的系數(shù)。在(2)中,本文控制了資產(chǎn)、股利和應(yīng)計項目等相關(guān)變量后,系數(shù)依然顯著低于的系數(shù),這與本文的預(yù)期一致。投資者錯誤估計了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對公司收益的影響,導(dǎo)致低估了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票,高估了低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票,從錯誤定價的角度解釋了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。
表8 現(xiàn)金周轉(zhuǎn)異象包含的未來盈利信息的測試結(jié)果
⒉ 使用反轉(zhuǎn)效應(yīng)檢驗錯誤定價的解釋
股價變化可以分為基本面與情緒面兩部分?;久娌糠职松鲜泄镜慕?jīng)營狀況,也包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場流動性等因素,其會對上市公司的實際價值產(chǎn)生影響,也是股價變化的趨勢項。情緒面包括市場風(fēng)險偏好等對信息的反應(yīng)程度等交易層面的因素,其并不影響上市公司的實際價值,但對股價產(chǎn)生巨大的影響,故將其看作股價的暫時性擾動。動量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)就是由于市場對信息的敏感性產(chǎn)生的。若市場對利好反映不足,則出現(xiàn)動量效應(yīng),若市場對利好反應(yīng)過度,則隨著市場情緒的穩(wěn)定,股價會回落,呈現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。
美股與A股市場股價呈現(xiàn)了兩種截然不同的形態(tài)。美股的主要參與者是機(jī)構(gòu)投資者,具有低換手、注重基本面估值的特點,公司真實的盈利變化是驅(qū)動美國股價變動的主要因素。加之美股市場的上市公司數(shù)量眾多,投資者對信息存在明顯反映不足,在利好或利空出現(xiàn)時,股票價格往往難以一步到位。在中國A股市場,個人投資者是主要參與主體,具有高換手,重消息,追漲殺跌的特點。A股市場對信息往往反應(yīng)過度,伴隨著股價過度漲跌,反轉(zhuǎn)現(xiàn)象在A股市場屢見不鮮。
如表9所示,本文以高—低組合收益差為被解釋變量,F(xiàn)ama-French的市場因子,規(guī)模因子,價值因子,盈利因子,投資因子,加入反轉(zhuǎn)因子為解釋變量,解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的產(chǎn)生的原因。同時在等權(quán)重和市值加權(quán)的投資組合收益率差下,反轉(zhuǎn)因子都具有顯著為正的系數(shù)。這表明投資者高估了低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票而低估了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票,即錯誤定價導(dǎo)致了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。
表9 加入反轉(zhuǎn)因子的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)異象高—低組合收益的解釋
通過分別討論風(fēng)險因素和錯誤定價對中國A股市場的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象產(chǎn)生的原因。其中風(fēng)險因素考慮了時變風(fēng)險和融資風(fēng)險的影響,結(jié)果表明時變風(fēng)險不能解釋中國的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,而融資風(fēng)險可以部分地解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。錯誤定價的兩個測試與中國A股現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的錯誤定價解釋是一致的。兩方面的解釋并不是全面的和決定性的,且不能通過一種解釋排除另一種解釋,可能風(fēng)險和錯誤定價兩種力量都對現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象產(chǎn)生了影響。Wang的研究表明,美國股市的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象可以通過錯誤定價進(jìn)行解釋,而時變風(fēng)險與資金風(fēng)險都不能解釋美國股市的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。在與本文相似的錯誤定價模型中,美國股市的研究結(jié)果表明的系數(shù)為正,系數(shù)為負(fù),并且在加入變量控制過去的收益后結(jié)果依然顯著。這一結(jié)果說明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對中國A股市場和美國股市有著相反的影響,最終結(jié)果都導(dǎo)致了投資者的錯誤定價。
本文以中國A股市場為研究對象,選取2009年5月至2019年4月的市場交易數(shù)據(jù)及對應(yīng)的財務(wù)數(shù)據(jù),通過組合價差法和Fama-MacBeth回歸方法在月度頻率上發(fā)現(xiàn)了中國A股公司層面的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象,并使用考慮風(fēng)險的因子定價模型和錯誤定價模型探討了中國A股現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因及解釋。本文的主要結(jié)論有以下兩點:首先,高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票比低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票獲得更高的收益。同時,根據(jù)Fama-MacBeth回歸的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象不能被其他異象解釋,即現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期指標(biāo)擁有獨(dú)立的收益預(yù)測信息。其次,進(jìn)一步探討中國股市的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因及解釋,本文發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象不是源于時變風(fēng)險,而是融資風(fēng)險以及錯誤定價。
本文選擇了金融中介杠桿因子作為衡量融資風(fēng)險的指標(biāo),分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票對金融中介杠桿因子的敏感性較高,說明高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票風(fēng)險更大,收益也應(yīng)當(dāng)更高,與本文的研究相一致;在錯誤定價模型中,發(fā)現(xiàn)投資者會低估現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期較高的公司股票,未來有較高的收益率,高估現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期較低的公司股票,未來有較低的收益率。在進(jìn)一步檢驗錯誤定價模型的解釋中,加入了考慮反轉(zhuǎn)因子的因子定價模型,反轉(zhuǎn)因子顯著的正系數(shù)驗證了錯誤定價的結(jié)論。第三,本文還證實現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在行業(yè)間和行業(yè)內(nèi)都存在巨大差異,現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的時間序列變化主要是由于存貨周轉(zhuǎn)期的變化。
基于上述結(jié)論,本文認(rèn)為:公司管理者應(yīng)當(dāng)更加理性地認(rèn)識現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對公司盈利能力和融資成本的影響,使公司得以平穩(wěn)運(yùn)行;投資者可以積極關(guān)注高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票組合,考慮盈利能力被低估的股票,這樣有助于防范風(fēng)險并提升投資組合的業(yè)績。中國股市現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的存在,導(dǎo)致傳統(tǒng)的因子定價模型解釋力下降,但這并非對有效市場假說和因子定價模型的否定。一方面,當(dāng)異象被發(fā)現(xiàn)新的交易策略公布后,使用更新的數(shù)據(jù)檢驗大多數(shù)異象會減弱或消失,說明通過投資者的行為使得市場有效性得到了提升,市場在長期將是有效的;另一方面,中國股市現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的發(fā)現(xiàn),也可以一定程度上揭示傳統(tǒng)的因子定價模型在擁有獨(dú)特經(jīng)濟(jì)和金融體系的中國市場下的不足之處,有助于理論和模型的進(jìn)一步完善。