金融工程深度报告：行为金融理论和经济不确定性因子的构建与应用

行为金融理论和经济不确定性因子的构建与应用 核心观点: 我国沪深A股市场前景理论效应显著 行为金融学前景理论认为，投资者面对获利时资产预期收益率与风险负相关，倾向于规避风险卖出资产，获得确定收益，面对亏损时投资者资产预期收益率与风险正相关，倾向于追求风险，继续持有高风险资产。本文借鉴Nicholas，Barberis和Abhiroop（2016）的研究方法，计算个股前景理论价值，结果表明第一组（P1）和第�组收益（P5）净值存在显著差异，即我国沪深A股市场存在较为显著的前景理论效应。 经济政策不确定性从宏观经济向金融市场传递风险 经济政策对于宏观经济运行有重大影响，且经济政策不确定性会对经济产生负向影响。基于流动性偏好理论，当政策不确定性上升时，投资者风险偏好转向黄金和债券等高流动性资产，流入股市的资金减少，同时投资者对股票等资产要求更高的风险溢价补偿，推动股票估值下降，导致股票价格下跌。基于行为金融学理论，经济政策不确定性会显著提高投资者的损失厌恶，投资者出于审慎会倾向于减少或推迟投资，使得资产预期收益下降。本文借鉴Huang，Luk（2020）利用文本分析法构建的中国经济政策不确定性指数（EPU），研究如何在经济政策不确定性下把握投资机会 经济不确定性因子有效性和稳定性较好，与股价呈负相关关系 本文利用滚动回归的方式计算经济不确定性风险暴露敏感因子，即股票超额收益率在经济不确定性指数上的风险暴露绝对值，经单因子有效性检验，发现经济不确定性风险暴露敏感因子有效性和稳定性较好，且与股票价格呈负相关关系，RankIC均值为-0.047，年化RankIC_IR为-1.663，累计RankIC总体为负并保持单调下降趋势，即对经济政策不确定性不敏感的股票能获得较高的收益。我们通过“P10-P1”构建多空组合，该多空组合的年化收益率为5.55%。 基于行为金融学前景理论，我们剖析了该因子溢价产生的原因：存在确定效应与反射效应，实证证明在沪深A股市场确定效应大于反射效应。由该因子构造的定价因子加入Fama-French�因子等传统定价模型后模型定价效率显著提高。我们基于该因子构建了指数增强策略、TOP30组合策略和“固收+TOP30”资产组合策略。 风险因素： 历史数据不能外推，本文仅提供数据统计和以历史数据测算提供的判断依据，不代表投资建议。 分析师马普凡 ：021-68597610 ：mapufan_yj@chinastock.com.cn 分析师登记编码：S0130522040002 相关研究 金融工程深度报告 2023年4月14日 www.chinastock.com.cn证券研究报告请务必阅读正文最后的中国银河证券股份有限公司免责声明 目录 一、行为金融理论思路2 二、选股因子探索和因子分析3 因子思路介绍3 因子构建方法5 单因子检验6 因子溢价分析8 因子定价能力检验9 三、因子应用和组合构建10 因子指数增强策略10 集中持仓组合及股债组合策略14 总结与展望17 风险因素17 参考文献17 一、行为金融理论思路 Tversky和Kahneman（1972）提出了行为金融学中的重要理论成果——前景理论 （ProspectTheory）。前景理论和期望效用理论的区别在于，前景理论的价值函数反映了投资者的情绪在决策中的影响，收益函数为凹函数，损失函数为凸函数，且随收益或损失的增加均边际递减： 𝑥𝛼,�≥0 𝑣(𝑥)=�( )� −�−�,�<0 根据前景理论价值函数，可以得出前景理论的两大效应：确定效应和反射效应。确定效应指投资者面对获利时资产预期收益率与风险负相关，倾向于规避风险卖出资产，获得确定收益；反射效应指面对亏损时投资者资产预期收益率与风险正相关，倾向于追求风险，继续持有高风险资产。 图1：前景理论价值函数图2：确定效应与反射效应 资料来源：中国银河证券研究院资料来源：中国银河证券研究院 1992年，Tversky和Kahneman在前景理论基础上提出了累积前景理论（CPT），累积前景理论主观效用函数表达为： � 𝑉(𝑥)=�𝜋𝑖�𝑣(𝑥𝑖𝑖) 𝑖𝑖=−� 𝑖𝑖=1 �(∑ 𝑖𝑖=−� 其中，𝜋𝑖�=� +� �(∑ 𝑖𝑖=1 𝑝𝑖�)−𝑤+(∑� 𝑝𝑖𝑖+1),1≤𝑖�≤� −−1 𝑖𝑖=−� 𝑝𝑖�)−𝑤+(∑−1 𝑝𝑖𝑖+1),−�≤𝑖�≤−1 Nicholas，Barberis，Abhiroop（2016）的研究结论表明，前景理论价值较小的股票预期收益率高于前景理论价值较大的股票。对于某只股票，计算60个月收益率，按照每月超额收益率从小到大排序，其中m个超额收益率小于0，n个超额收益率大于0（m+n=60），因此根据CPT可计算股票前景理论价值为： −1 �𝑣(𝑟)�𝑤−�𝑖�+�+1 60 𝑖𝑖=−� �−� 𝑖�+� − ( 60 � )�+�𝑣(𝑟)�𝑤+ 𝑖𝑖=1 �−𝑖�+1 � 60 �−� �−𝑖� + ()� 60 我们按照Nicholas,Barberis,Abhiroop（2016）的方法，计算沪深A股所有股票2014年10月—2022年12月的前景理论价值，将其从大到小依次排序为�组，计算各组按市值加权收益率，结果表明第一组（P1）和第�组收益（P5）净值存在显著差异，即我国沪深A股市场存在较为显著的前景理论效应。 行为金融的理论，较好的提供了长期有效且解释度高的Alpha来源。但直接使用累计前景理论值的因子，在20年之后出现较大多空收益上的回撤，无法作为较为理想的选股因子。因此，后文中，我们引入了经济不确定性因子，并将利用前景理论的确定效应和反射效应对因子溢价进行解释。同时，也对该因子的应用做了相应的探索。 图3：前景理论价值检验 资料来源：Wind，中国银河证券研究院 二、选股因子探索和因子分析 因子思路介绍 经济政策对于宏观经济运行有重大影响。经济政策旨在总供给既定的前提下调节总需求，实现供需平衡。其中，财政政策是政府运用政府开支与税收等工具干预经济运行，货币政策则是央行通过调整存款准备金、再贴现率和公开市场操作等手段实现控制通胀的目标。当有效需求不足时，政府应采取扩张性政策抑制紧缺缺口，反之则采取紧缩性政策抑制有效需求过度导致的通胀。经济政策不确定性指未来与经济相关的政策变动中包含的各类无法预知的成分，具体包括宏观政策、产业政策、金融政策等，不确定性的形式包括未来政策变迁的可能性、政策 变迁的频率、政策变迁的内容、政策执行方式的变更以及政策执行效果的变化等。政策不确定性主要来源于政策改革、政治选举和政治突发事件等，因而其在全球范围普遍存在并且频繁出现。 经济政策不确定性会对经济产生负向影响。在不确定性上升时，企业因预期资本边际效率下降趋于减少投资和雇佣，进而减少总体可支配收入，从而传导至消费端需求下降。根据预防储蓄理论，消费者对未来收入的预期下降会导致当前消费减少，推动企业预期资本边际效率进一步下降。同时，经济政策不确定性也会从宏观经济向金融市场传递风险。基于流动性偏好理论，当政策不确定性上升时，投资者风险偏好转向黄金和债券等高流动性资产，流入股市的资金减少，同时投资者对股票等资产要求更高的风险溢价补偿，推动股票估值下降，导致股票价格下跌。基于行为金融学理论，经济政策不确定性会显著提高投资者的损失厌恶，投资者出于审慎会倾向于减少或推迟投资，使得资产预期收益下降。 相比于西方发达国家，中国的经济政策不确定性问题更加突出。改革开放以来中国经济高速发展，一跃成为世界第二大经济体，然而同时产能过剩、生产效率低、经济结构失衡等问题近年来凸显，经济下行压力逐渐加剧。新冠疫情的爆发再次对我国制造业、服务业等经济活动造成严重冲击。为应对并防范化解重大风险，宏观审慎监管体系的构建、“供给侧”改革、国企改革、疫情防控等政策方案使我国经济政策不确定性抬升。Huang，Luk（2020）利用文本分析法搜索中国大陆具有影响力的报刊“经济”、“政策”和“不确定性”等关键词出现的频次来计算中国经济政策不确定性指数（EPU），EPU指数历年走势如图1所示。在欧债危机期间，EPU指数均值为1.56。2015年7月“股灾”导致指数飞升破2。近几年新冠疫情反复和俄乌战争爆发也推升指数走高。经济政策不确定性对我国和全球经济的冲击引发了投资者对不确定性的关注，如何在不确定性下把握投资机会成为当下备受关注的热点。 图4：中国经济政策不确定性指数 资料来源：policyuncertainty.com，中国银河证券研究院 Bali等（2017）研究发现宏观经济不确定性对美国股票收益具有负向预测能力。受此启发，我们希望以沪深A股为研究对象，研究经济政策不确定性因子是否会产生溢价，以及剖 析因子溢价的内在机制，并检验以该因子构造的定价因子是否提升横截面收益定价效率来验证因子有效性。 图5：因子检验流程 资料来源：中国银河证券研究院 因子构建方法 我们以2007年1月至2023年1月的沪深A股作为股票池，去除ST、*ST股票以及上 市交易时间不满2年的股票。 鉴于日度经济不确定性指数已于2022年6月停止更新，我们选择用近24个月收益率滚 动回归的方法计算经济不确定性因子。在每个月末，以个股向前滚动24个月的月收益率与无风险利率的差值与当月EPU指数进行回归。在回归方程中，我们加入了市值因子（MKT）、规模因子（SMB）、账面市值比因子（HML）、盈利因子（RMW）、投资因子（CMA）和动量因子（UMD）等作为控制变量。 𝑅𝑖𝑖�−𝑅𝑓𝑓�=𝛼𝑖𝑖�+𝛽𝐸𝑃𝑈𝐸𝑃𝑈�+𝛽𝑀𝐾𝑇𝑀𝐾𝑇�+𝛽𝑆𝑀𝐵𝑆𝑀𝐵�+𝛽𝐻𝑀𝐿𝐻𝑀𝐿�+𝛽𝑈𝑀𝐷𝑈𝑀𝐷� 𝑖𝑖� 𝑖𝑖� 𝑖𝑖� 𝑖𝑖� 𝑖𝑖� +𝛽𝑅𝑀𝖶𝑅𝑀𝑅𝑅�+𝛽𝐶𝑀𝐴𝐶𝑀𝐴�+𝜀𝜀𝑖𝑖� 𝑖𝑖�𝑖𝑖� 𝑖𝑖� 𝑖𝑖� 𝛽𝐸𝑃�为t时间股票i的超额收益率对EPU指数的回归系数，即经济不确定性风险暴露因子epu_beta。对回归求得的𝛽𝐸𝑃�取绝对值得到经济不确定性风险暴露敏感因子abs_epu_beta，以反映个股对经济不确定性的敏感程度，因子数据案例见表1。 𝑎𝑏𝑠_𝛽𝐸𝑃�=|𝛽𝐸𝑃𝑈| 𝑖𝑖�𝑖𝑖� 表1：因子数据示意 股票代码 时间 epu_beta abs_epu_beta 000001.SZ 2022-08 -0.01935 0.01935 000001.SZ 2022-09 -0.01755 0.01755 000001.SZ 2022-10 0.005341 0.005341 000001.SZ 2022-11 0.018213 0.018213 000001.SZ 2022-12 0.021031 0.021031 000001.SZ2023-010.0221130.022113 数据来源：Wind，中国银河证券研究院 单因子检验 为检验因子有效性，有必要对因子进行分组检验。我们将各月末股票按因子从大到小分为P1-P5共计5组，并计算各组下月末按自由流通市值加权的收益率，计算各组净值、因子RankIC和累计RankIC。RankIC是当期因子值排序与下期收益排序的相关系数，RankIC和累计RankIC越小说明因子负相关性越强。epu_beta和abs_epu_beta因子的分组回测和累计RankIC值如下图所示。 图6：epu_beta因子分组回测（市值加权）图7：epu_beta因子RankIC和累计RankIC 数据来源：Wind，中国银河证券研究院数据来源：Wind，中国银河证券研究院 图8：abs_epu_beta因子分组回测（市值加权