【中泰金工“文献掘金”系列三】投资者情绪与股票的横截面收益

证券研究报告/量化投资策略报告2022年10月17日 投资者情绪与股票的横截面收益【中泰金工‚文献掘金‛系列三】 报告摘要 ◆推荐语 对投资者情绪的研究在经典金融学理论中没有受到重视。而本文作者对这种观点提出了质疑，他们使用理论论证、事件分析和数据实证来证明：广义的投资者情绪具有显著的横截面效应。投资者情绪的波动对那些高度主观估值且难以套利的证券有更大的影响。当期初情绪指标较低时，这类股票有相对较高的后续回报。 分析师：李新春 执业证书编号：S0740520080002电话：18019761462 Email：lixc@r.qlzq.com.cn研究助理：汤伟杰 电话：18217397163 Email：tangwj@r.qlzq.com.cn 相关报告 《【中泰金工“文献掘金”系列一】52周高价与动量投资》 《【中泰金工“文献掘金”系列二】动量有它的时刻》 ◆摘要 本文致力于研究投资者情绪如何影响股票的横截面收益。我们预测，投资者情绪的波动对那些高度主观估值且难以套利的证券有更大的影响。与这一预测一致的是，我们发现当期初情绪指标较低时，小盘股、年轻股、高波动股票、不赢利的股票、不分红的股票、极端成长股和逆境反转股的后续回报相对较高另一方面，当情绪高涨时，这些类别的股票后续回报相对较低。 ◆文献信息 Baker,Malcolm,andJeffreyWurgler."InvestorSentimentandtheCrossSectionofStockReturns."JournalofFinance61,no.4(August2006):1645–1680.https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2006.00885.x ◆作者信息 MalcolmBaker,RobertG.KirbyProfessorofBusinessAdministrationattheHarvardBusinessSchool. JeffreyWurglerisattheNYUSternSchoolofBusinessandtheNationalBureauofEconomicResearch. 风险提示： 本报告结论完全基于公开的历史数据进行统计和测算，文中部分数据有一定滞后性，同时存在第三方数据提供不准确风险；模型均基于历史数据得到的统计结论且模型自身具有一定局限性并不能完全准确地刻画现实环境以及预测未来；模型根据历史规律总结，历史规律可能失效；模型结论基于统计工具得到，在极端情形下或存在解释力不足的风险，因此其结果仅做分析参考。本报告提到的任何基金产品不构成任何投资收益的保证或投资建议。报告主体内容依据英文文献翻译而来，存在因语法语义理解等问题导致的与原文献内容不一致的风险。 正文目录 1.引言3 2.情绪对横截面的理论影响5 2.1.情绪的横截面差异5 2.2.套利中的横截面变动6 3.投资者情绪相关大事件回顾，1961-20027 4.实证方法和数据9 4.1.实证经验方法9 4.2.特征和收益9 4.3.投资者情绪11 5.实证检验16 5.1.排序法检验16 5.2.多空组合的回归检验19 5.3.对早先数据的简要回顾23 5.4.系统性风险24 5.5.盈利公告收益的预测性回归26 6.结语27 1.引言 投资者情绪研究在经典金融学理论中没有受到重视。相反，经典理论认为理性投资者之间的竞争将导致一种均衡；在这种均衡中，价格等于预期现金流的理性贴现价值，并且预期收益的横截面仅取决于系统风险的横截面。即使一些投资者在经典理论的框架下是非理性的，他们的需求也会被套利者抵消，因此对价格没有重大影响。 在本文中，我们提出了投资者情绪可能对股票价格横截面产生显著影响的证据。我们从简单的理论预测开始。由于错误定价是在存在约束性套利限制的情况下不知情的需求冲击的结果，我们预测，当基于情绪的需求或套利约束在不同股票之间存在差异时，广泛的情绪浪潮具有横截面效应（即，不会简单地同等地提高或降低所有价格）。在实践中，这两个截然不同的渠道导致了相当相似的预测，因为那些可能对投机需求最敏感的股票，那些估值高度主观的股票，往往也是风险最高、套利成本最高的股票。具体地说，理论提出了两个不同的渠道，通过这两个渠道，某些公司的股票－－较新的、较小的、更不稳定的、无利可图、不支付股息、陷入困境或具有极端增长潜力的公司－－的股票可能更多地受到投资者情绪变化的影响。 为了对这一预测进行实证研究，并更切实地了解投资者情绪这个本质上难以捉摸的概念，我们首先总结了从1961年到互联网泡沫期间美国市场情绪的起伏。这一总结是基于故事的描述，因此其性质只能是对情绪波动的提示性事后描述。尽管如此，它的基本信息似乎与我们的理论预测大致一致，并表明有必要进行更严格的测试。 我们的主要实证方法如下。由于情绪驱动的错误定价的横截面模式很难直接识别，我们研究了股票回报的横截面可预测性模式是否依赖于期初情绪的替代。例如，年轻公司相对于老公司的未来回报较低，条件是期初情绪的替代指标价值较高，这与年轻公司在事前相对高估是一致的。像往常一样，我们注意到了联合假设问题，即我们发现的任何可预测模式实际上都反映了对系统风险的补偿。 第一步是收集投资者情绪的代理指标，我们可以将其用作时间序列的条件变量。由于没有完美和/或相反的投资者情绪指标，我们的方法必然是基于实践的。具体地说，我们考虑了最近工作中提出的一些代理指标，并基于它们的第一主成分形成了一个综合情绪指数。为了降低这些指标与系统性风险有关的可能性，我们还根据情绪指标形成了一个指数，这些指标已经与几个宏观经济状况正交化。这些情绪指数显式地可以看出与历史上对泡沫和崩盘的描述一致。 我们随后测试股票后续收益与期初情绪变化间的横截面效应。使用1963至2001年间的月度股票回报， 我们首先根据几个公司特征形成等权十组投资组合。（我们的理论预测，经验结果证实，大公司受情绪影响较小，因此价值权重往往会掩盖相关模式。） 然后，我们根据期初的情绪水平，在十分组的平均回报率中寻找范式。我们发现，当情绪较低（低于样本平均水平）时，小盘股获得特别高的后续收益，而当情绪较高（高于平均水平）时，根本不存在规模效应。当我们对其他公司特征进行排序时，条件模式甚至更加尖锐。当情绪低迷时，非常年轻（新上市）的股票的后续回报比老股票高，高波动的股票比低波动的股票高，不赢利的股票比盈利的股票高，不支付股息的股票比分红的股票高。当情绪高涨时，这些模式完全颠倒过来。换句话说，几个没有任何无条件预测力的特征实际上在假设的方向上显示出翻转符号的预测能力，如果限定了某个条件，这些是我们不同于以往的发现。尽管早期的数据没有那么丰富，但其中一些模式在1935年至1961年的样本中也很明显。 这些排序结果还表明，情绪以类似的方式影响极端增长和陷入困境的公司。注意到，当股票按销售增长、账面价值比或外部融资活动分为十组时，成长型和陷入困境的公司往往处于相反的极端，而更‚稳定‛的公司处于中间十进制。我们发现，当情绪低迷时，两个极端的股票随后的回报相对于其无条件平均水平尤其高，而处于中间十进制的股票受情绪影响较小。（然而这一结果对BM并不显著）。条件差别上的这种U型模式也与理论预测大体一致：极端成长型和陷入困境的公司的估值都相对主观，相对难以套利，因此应该认为它们最受情绪影响。同样，请注意，这种耐人寻味的条件模式将在无条件研究中平均消除。 随后我们考虑回归分析方法，使得我们可以控制规模和估值因子间的协同作用，因子构造方法使用了Fama-French（1993）。我们使用情绪指数来预测各种高减低投资组合的回报（就情绪敏感性而言）。不出所料的是，鉴于我们的十分组投资组合是等权重的，而且我们考察的几个特征与规模相关，纳入小市值因子作为控制往往会降低可预测性的程度，尽管一些预测能力仍保留下来。 然后，我们转向经典的另一种解释，即它们略微反映了一种复杂的系统性风险补偿模式。这一解释将通过理性的全市场风险溢价的时间变化或风险的横截面模式（即贝塔负荷）的时间变化来解释可预测性证据。进一步的测试让人们对这些假说产生了怀疑。我们直接测试了第二种可能性，没有发现可预测性模式和Beta模式与市场回报或消费增长之间的联系。如果风险不随时间变化，那么第一种可能性不仅需要风险溢价随时间变化，还需要符号变化。 简而言之，这将要求在我们的样本期的一半（情绪相对低迷的时候），年龄较大、波动性较小、盈利和/或支付股息的公司实际上需要比非常年轻、高度波动、无利可图和/或不支付股息的公司更高的风险溢价。这是违反直觉的。研究结果的其他方面也表明，系统性风险并不是一个完整的解释。 以下结果在最近的几个主题之上挑战了股票价格横截面的经典观点。首先，这些结果补充了之前关于情绪有助于解释收益时间序列的工作（Kothari和Shanken(1997)，Neal和Wheatley(1998)，Shiller(1981,2000)，Baker和Wurgler(2000)）。Campbell和Cochrane(2000)，Wachter(2000)，Lettau和Ludvison(2001)，以及Menzly，Santos和Verones(2004）研究。有条件的系统性风险的影响；这里我们以投资者利益为条件。Daniel和Timan(1997）检验了一个基于特征的预期收益横截面模型；我们将他们的规范扩展到一个基于条件特征的模型。Shleifer(2000）回顾了早期关于感知和有限套利的工作，这是本文的两个关键组成部分。Barberis和Shleifer(2003)，Barberis，Shleifer和Wurgler(2005)，Peng和Xong(2004）讨论了类别水平的交易，以及Fama和French(1993）对相似规模和账面市值比的股票的分类；对具有相似特征的股票类别的不知情需求冲击是我们结果的核心。最后，我们扩展和统一了情绪、IPO和小额股票回报之间的已知关系（Lee，Shleifer和Thaler(1991)，Swminathan(1996)，Neal和Wheatley(1998)）。 后文中，第一章讨论理论影响。第二章回顾了投资者情绪相关大事件的历史。第三章介绍了我们的实证假设和数据，第四章介绍了主要的实证检验。第五章为结语。 2.情绪对横截面的理论影响 错误定价既是不知情的需求冲击的结果，也是套利受到限制的结果。因此，人们可以想到两个截然不同的方面，投资者情绪可能通过这两个方面影响股票价格的横截面，具体定义如下。在第一个渠道中，情绪化的需求冲击在横截面上有所不同，而套利限制是恒定的。在第二种情况下，套利的难度因股票而异，但市场情绪普遍存在。我们轮流讨论这些问题。 2.1.情绪的横截面差异 对投资者情绪的一个可行的定义是投机倾向。根据这一定义，情绪推动了对投机投资的相对需求，因此即使套利力量在所有股票中都是相同的，也会产生横截面效应。 是什么让一些股票更容易受到投机倾向广泛变化的影响？我们认为，主要因素是其价值的主观性。例如，考虑一只典型的年轻、无利可图、极端增长的股票。缺乏盈利历史，再加上存在惊人的无限增长机会，使得不老练的投资者能够以同样可信的态度，降低从太低到太高的广泛估值，以符合他们的情绪。在泡沫 时期，当投机倾向很高时，这种特征也让投资银行家（或骗子）能够进一步为高端估值辩护。 相比之下，拥有长期盈利历史、有形资产和稳定红利的公司的价值不那么主观，因此其股票可能不太受投机倾向波动的影响。虽然上述渠道表明，规模化倾向的变化通常会影响横截面，但它并不表明多愁善感的投资者实际上是如何选择股票的。 也就是说，低投机倾向的投资者可能会要求有利可图的分红股票，不是因为盈利能力和分红与一些定义投资者安全的不可观察的公司财产相关，而恰恰是因为显著特征‚盈利能力‛和‚分红‛本质上被用来定义安全。5同样，显著特征‚没有收益‛、‚年轻‛和‚没有分红