价格时滞、投机性需求与股票收益，本文主要内容关键词为：收益论文,性需求论文,股票论文,价格论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
股票未来收益的可预测性与市场有效性的争论一直是金融学研究的热门话题。尽管由于“联合检验”的问题，实证上很难厘清股票收益的预测性究竟是对风险的度量偏差还是有效市场假说不成立。然而，经典的资产定价理论关于市场不存在摩擦和投资者完全理性的假定却一再被证实与现实金融市场不符。 近来，大量的研究同时从理论和实证上揭示了市场摩擦和投资者行为偏差对资产价格和投资者决策的影响。例如，不完全信息、非对称信息、信息扩散时滞、卖空限制、流动性、过度自信、有限注意、投机性偏好等①。这些市场摩擦和投资者非理性行为究竟在多大程度上影响股票收益？影响股票收益的市场摩擦和投资者非理性行为在不同股票市场间是否存在差异？Hou和Moskovitz(2005)指出价格时滞(Price Delay)是反映市场摩擦的一个综合指标。本文旨在借助价格时滞这一指标，考察不同市场摩擦对A股市场股票收益的影响特征及内在机理。 根据Hou和Moskovitz(2005)，价格时滞主要指股价对公共信息(市场指数)反应的延迟，滞后期的市场指数对当期股价解释力越大，价格时滞越严重。他们发现，在美国股票市场，价格时滞最严重的公司，在未来一年内，可获得高达12%的超额回报，而且这一溢价不能被不对称信息风险(Easley，Hvidkjaer and O'Hara，2002)、经典的流动性因素(如交易成本、价格冲击)以及市场微观结构等因素解释。他们认为，股价对公共信息的反应时滞是由不完全信息、投资者有限参与等与投资者认可度相关的市场摩擦造成的。最近，Callen、Khan和Lu(2013)、Lin等(2014)分别从会计信息质量和市场流动性风险角度解释价格时滞与股票收益之间的关系。 尽管现有文献对价格时滞效应内在机制的解释略有不同，但无一例外均认为，价格时滞严重的股票未来收益较高。然而，本文参照Hou和Moskovitz(2005)的方法在中国股票市场中检验价格时滞与股票收益的关系却得到完全相反的结果，即价格时滞严重的股票未来收益较低。 本文从投机性需求角度为价格时滞与股票收益间的负向关系提供了一种解释。基本的逻辑是，股价对公共信息的滞后反应表明，投资者更多地依赖私有信息进行交易，这一行为会加剧投资者对股票估值意见的分歧程度，刺激投机性需求，进而增加股票转售期权的价值(Scheinkman and Xiong，2003)。换言之，价格时滞反映了投资者利用私有信息进行投机性交易的水平。这样，价格时滞越大的股票，股价被高估的程度也越大，从而具有较低的后续收益率。 接着，本文借助其他与投机性需求相关的股票特征(如异质性波动、异质性偏度、月内最大单日涨幅)以及以往文献采用的投资者认可度、流动性、会计信息质量的代理变量对价格时滞及其对股票收益的预测性进行分解。这不仅有助于从实证上识别与投机性需求相关的市场摩擦及其对股票收益的影响，而且能够更好地辨别不同类型的市场摩擦对股票收益的相对影响力。 本文的主要实证发现如下：第一，与美国股票市场的发现相反，价格时滞与未来股票收益负相关。具体地，每月末，按价格时滞将股票分成10组，做多价格时滞最小的股票，做空价格时滞最大的股票，在未来一月可获利1.36%(经规模和账面市值比调整后的收益为1.45%)。这一现象在市值规模较小的股票中更显著。第二，价格时滞严重的股票股东人数相对较少、盈余质量较低、投机性特征显著，但机构投资者和分析师的关注度并不低且具有较好的流动性(交易活跃、Amihud非流动性比例较低)。第三，与股票投机性特征相关的市场摩擦对价格时滞效应的解释力最强。在剔除价格时滞中以异质性波动、异质性偏度、最大单日涨幅度量的投机性成分后，其对股票收益的预测性虽大幅下降，但仍十分显著。价格时滞中也包含了与流动性、投资者认可度以及会计信息质量相关的市场摩擦，在剔除这些因素后，价格时滞与股票收益的负向关系更显著。 本文的研究表明，价格时滞可能源自流动性、投资者认可度、会计信息质量以及投机性需求等多种市场摩擦。然而，对于不同文化、不同发展阶段的股票市场，最重要的市场摩擦往往具有较大差别。与美国市场不同，在中国股票市场，与投机性需求相关的市场摩擦对股票收益的影响要远大于流动性、投资者认可度等因素造成的市场摩擦。 本文其余部分的结构安排如下：第二部分阐述本文的理论假说及实证策略；第三部分介绍关键变量定义和数据来源；第四部分是有关价格时滞与股票收益关系的单变量及多变量的分组分析；第五部分分别采用投机性需求、流动性、会计信息质量以及投资者认可度的代理变量对价格时滞的股票收益预测性进行分解；最后是本文的结论。 二、理论假说及检验策略 正如Hou和Moskovitz(2005)指出，价格时滞与多种市场摩擦有关，通过考察价格时滞与不同市场摩擦及股票收益的关系，可揭示不同市场摩擦影响的相对大小。探讨价格时滞影响股票收益内在机制的文献主要从投资者认可度、会计信息质量以及流动性3个维度展开。本文在对上述理论进行简要回顾的基础上，提出了一种新的假说——投机性需求假说。 (一)经典理论回顾 1.投资者认可度理论 该理论认为价格时滞的大小反映了信息扩散的速度，信息扩散速度越慢，价格时滞越严重。而信息扩散的速度与持有该股票的投资人数密切相关。持股人数越多、投资者认可度越高的股票，信息扩散速度越快；相反，投资者基数较小、关注度低，甚至被忽略的股票价格对信息的反应很可能会存在严重的延迟。Merton(1987)、Basak和Cuoco(1998)理论上证明了，其他条件相同时，投资者基数的相对大小(投资者认可度)与股票预期收益负相关。其经济含义是投资者人数较少的股票承担了额外的未完全分散的风险，因此未来可以获得较高的收益。Hou和Moskovitz(2005)发现，价格时滞严重的股票规模较小、波动率较高、透明度差、容易被投资者忽视，但未来一年内却可获得高达12%的超额回报。接着，他们采用股东人数、公司员工人数、机构投资者人数、分析师关注度等指标度量投资者认可度，证实了价格时滞对股票收益的预测性主要源自与投资者认可度相关的市场摩擦。 2.流动性理论 该理论认为价格时滞严重的股票通常面临较高的交易成本、较大的价格冲击、较少的机构投资者监督和分析师关注。这些因素使得股价对新信息的反应存在严重滞后。这样，由于内在价值的不确定性，价格时滞严重的股票往往缺乏足够的交易对手来抵御市场流动性的冲击，因此，面临较高的流动性风险。进一步地，当市场面临流动性冲击时，价格时滞严重的股票买卖非平衡问题更严重，做市商为了抵御存货风险和逆向选择风险，会提高买卖价差。这不仅增加了交易成本和无交易的流动性风险，而且也进一步延缓了价格对信息的反应速度。Lin等(2014)采用Liu(2006)提出的流动性扩展的资产定价模型(LCAPM)，证实价格时滞溢价完全源自股票的系统性流动性风险。 3.会计信息质量理论 该理论认为，价格时滞效应与较低的会计信息质量密切相关。这是因为当现有会计信息质量较低时，投资者需要花费较长时间来评估新的市场信息对股票估值的影响，这样，股价便会对新公共信息存在延迟反应。因此，对于会计信息质量较低的公司，投资者额外要承担的估值风险要大于会计信息质量较高的公司(Barry and Brown 1984)，这样，均衡时，投资者会要求更高的回报来补偿其承担的估值不确定性风险。换言之，该假说认为，较低的会计信息质量是造成价格时滞严重的股票投资者认可度低的重要原因。Callen、Khan和Lu(2013)不仅证实了会计信息质量越低的股票，价格时滞越大，而且他们利用操纵性应计、特殊项目收益、非预期盈余等衡量会计信息质量的指标将价格时滞进行分解，发现与会计信息质量相关的价格时滞引起的股票超额收益要比源自非会计信息的高7%。 (二)投机性需求理论 本文认为，价格时滞也可能源自投资者对信息的不当处理。大量证据表明，投资者存在过度自信，倾向高估其私有信息的精度(Barber and Odean，2001；吴卫星等，2006)。Daniel、Hirshleifer和Subrahmanyam(1998，2001)、Scheinkman和Xiong(2003)、Chui、Titman和Wei(2010)、何诚颖等(2014)分别从理论和实证上证实，投资者过度自信是导致诸多市场异象的重要原因(如：动量效应，盈余漂移，过度交易和过度波动等)。当新的公共信息来临时，过度自信的投资者更相信私有信息，使得股价对公共信息的反应存在延迟。价格时滞度量了股价对公共市场信息反应的延迟程度。换言之，价格时滞越大，投资者依赖个体私有信息进行交易的可能性也越大。过度依赖私有信息的交易会极大地增加投资者关于股票估值的意见分歧。Scheinkman和Xiong(2003)指出，当存在卖空限制和意见分歧时，投资者买入股票时会考虑未来以更高价格出售给其他投资者的可能性。此时，股票价格由两部分组成，一部分是所谓的基本价值，由贴现现金流决定；另一部分是股票转售期权的价值，即投机性泡沫(Speculative Bubbles)。投资者意见分歧程度越大，股价中投机性泡沫越大。从这个角度讲，价格时滞反映了存在卖空限制时，投资者利用私有信息进行投机性交易的水平。因此，价格时滞越大的股票，股价被高估的可能性越大，从而具有较低的后续收益率。 价格时滞与投机性交易水平的关系也可从会计信息质量的角度理解。Dechow、Ge和Schrand(2010)将会计信息质量定义为当前财务报表提供的与公司未来现金流相关的信息的精度。Callen、Khan和Lu(2013)发现价格时滞严重的股票具有较高的操纵性应计和较大的非预期盈余，即较低的会计信息质量。但会计信息质量与股票收益的关系存在不确定性。一方面，会计信息质量较差的公司会使得投资者承担更多估值不确定的信息风险，从而获得较高的预期收益(Barry and Brown，1984；Lambert，Leuz and Verrecchia，2007)。另一方面，较差会计信息质量也会放大股票的投机性需求，从而使得股价被高估，拥有较低的预期收益。后一种观点可从以下几个角度理解：第一，会计信息质量较低股票，投资者面临的信息不确定性(Information Uncertainty)更大。Daniel、Hirshleifer和Subrahmanyam(1998，2001)指出信息确定性会放大投资者的行为偏差。Jiang、Lee和zhang(2005)、Zhang(2006)证实投资者过度自信在信息不确定的环境中更加显著。Scheinkman和Xiong(2003)证实投资者过度自信会增加股价中的投机性泡沫。第二，在信息不确定的环境中，投资者私有信息的精度更难被证伪，因此，会计信息质量较低的公司更易沦为炒作的对象(Jiang Lee and Zhang，2005)，依赖私有信息的交易将更加活跃，加剧了投资者对此类公司的意见分歧，也会增加股价的投机性泡沫。第三，较低的会计信息质量，也会增加套利者的风险(即信息风险，源自未来现金流估计的可靠程度，以及更大的信息获取成本)，加大套利的限制和阻力，进一步加剧资产价格的高估程度。而且在信息不确定程度较高的环境中，正反馈交易也是套利者的最优选择，从而进一步加剧了估值的偏误。总之，较低的会计信息质量会进一步加剧价格时滞严重股票的投机性交易水平，降低其预期收益。 根据投机性需求理论，本文可得到以下两个待检验的假说。 假说1：价格时滞越大的股票，投机性特征越显著。 假说2：价格时滞越大的股票，未来收益越低；而且这一收益的预测性与源自投机性需求的市场摩擦密切相关。 (三)检验策略 本文拟借助其他反映股票投机性特征的变量对价格时滞进行分解，如果价值时滞对股票收益的预测性可以由它与股票投机性特征相关的成分解释，则说明价格时滞的股价效应与源自投机性需求的摩擦密切相关。同时，本文还将借鉴以往文献采用的投资者认可度(Hou and Moskovitz，2005)、流动性(Lin et al.，2014)、会计信息质量(Callen，Khan and Lu，2013)的代理变量对价格时滞及其对股票收益的预测性进行分解，从而辨别不同性质的市场摩擦在中国股票市场中的相对重要性。Hou和Loh(2014)采用类似的分解方法，辨别了不同假说对异质性波动股价异象的相对解释力。 尽管文献中并没有关于股票投机性特征的准确定义，但近来大量文献从不同角度探讨了这一议题。首先，异质性波动和异质性偏度是股票投机性特征最常见的代理变量(Barberis and Huang，2008；Kumar，2009；Han and Kumar，2013)。Barberis和Huang(2008)证明具有投机偏好的投资者会过高估计极端正收益发生的概率，从而使得收益率具有右偏特征的资产价格被高估。Kumar(2009)指出，如果投资者怀着投机的心态进入股票市场，他很可能选择具有较高异质性偏度的股票，因为他们常常错误地高估极端正收益出现的概率；而在具有较高异质性偏度的股票中，投资者更加偏爱具有较大异质性波动的股票，因为波动率大的股票更容易让投资者相信极端正收益的出现并非偶然。从这个角度讲，必须同时结合股票的异质性偏度和异质性波动才能更准确地捕捉股票的投机性特征。 其次，大量实证文献证实了异质性偏度、异质性波动与投机性偏好的关系。Boyer、Mitton和Vorkink(2010)证实了预期异质性偏度与未来股票收益之间的负向关系，而且发现控制预期异质性偏度后，异质性波动与未来收益的负向关系显著减弱，从而间接证明了异质性波动与投机性偏好的关系。Hou和Loh(2014)进一步证实，在有关“异质性波动之谜”的众多解释中，与投资者投机偏好相关的变量对异质性波动收益预测性的解释力最强。Stambaugh、Yu和Yuan(2015)认为，异质性波动代表了投资者套利所承担的风险，当套利存在非对称性(卖空限制远大于做多限制)时，异质性波动较大的股票主要表现为股价高估，这进一步表明，异质性波动反映了股票受投机性泡沫影响的程度。 第三，尽管Boyer、Mitton和Vorkink(2010)指出影响未来收益最关键的变量是股票的预期异质性波动而非历史异质性波动。然而，预期异质性偏度的估计使用了滞后期的异质性波动信息，为了避免信息的重复使用，本文采用历史异质性偏度(而非预期异质性偏度)作为股票投机性特征的代理变量。 此外，Bali等(2011)从理论文献描述的“小概率、极端收益”的投机情形出发，采用“最大单日涨幅”度量股票的投机属性(Lottery-like Stocks)，他们发现，“最大单日涨幅”反映的股票投机属性，并不能被异质性波动、异质性偏度(含历史的、预期的)所解释。 综上所述，股票的投机性特征并没有完美的代理变量，为此，本文同时选取异质性波动、异质性偏度和最大单日涨幅作为股票投机性特征的先验指标。 三、价格时滞和数据来源 (一)价格时滞 本文的核心变量价格时滞参照了Hou和Moskowitz(2005)的定义。他们构建价格时滞的依据是扩展的市场模型：
因此，可以构建如下指标度量股价对市场信息的滞后反应程度：
其中，
是指在(1)式中，令
的回归方程的拟合值
。
是指(1)式直接回归的拟合值。
的含义是不带约束的回归的拟合程度高于带约束回归的拟合程度的比例。如果
的值越大，说明滞后期的市场收益率对当期的股票收益率预测能力越高，说明股价对市场公共信息反应越不充分，滞后程度越高。 除了(2)式之外，Hou和Moskowitz(2005)还利用回归系数之间的关系构建价格时滞的度量指标，公式如下：
的含义与
类似，是通过(1)式市场模型的系数关系来构建时滞变量的。分母
表示包括当期在内的所有市场因素影响之和，分子则是滞后期的市场影响之和。
表示滞后期市场影响之和在整个市场影响中所占的比例。如果
的值越大，说明滞后期的市场收益率对当期的股票收益率预测能力越高，说明股价对市场信息的即期反应越不充分，滞后程度越高。由于回归系数都是通过(1)式估计出来的，在估计过程中就存在着误差，为了剔除这种误差的影响，Hou和Moskowitz(2005)进一步在(3)式的基础上用误差进行了调整，即下述的(4)式：
的含义与
相同，只是所有的系数经过了标准差的调整，因此，(4)式相当于是通过估计系数的t值来进行构建的。3个指标的值越大，均表示价格时滞越严重②。 本文参照Bali等(2011)、郑振龙等(2013)、张玉龙和李怡宗(2013)等文献的做法，每只股票在每月内采用日度数据对(1)式进行回归，分别计算标准的市场模型对应的
和扩展的市场模型对应的
，同时计算出扩展市场模型中对应的系数和标准差。根据公式(2)、(3)和(4)分别计算3种反映价格时滞的指标，记为D1、D2和D3。为了保证结果的稳健性，我们在估计(1)式的时候，滞后期分别选择了3期和5期。滞后3期模型构建的指标对应标记为1，即D1_1、D2_1和D3_1，滞后5期构建的指标标记为2，即D1_2、D2_2和D3_2。 表1报告了价格时滞不同测度的基本统计特征。从Panel A中可以看出，D1_1、D2_1、D3_1比对应的D1_2、D2_2、D3_2的均值要低，这表明，滞后4、5天的市场收益仍对股票收益具有重要的解释作用。进一步地，采用滞后3期模型估计的价格时滞比滞后5期模型具有更大的截面差异(较大的标准差)。Panel B报告了6种价格时滞指标之间的相关系数。结果显示，所有指标之间的相关系数都在82%，表明不同测度之间反映的信息是高度一致的。特别地，D1_1与其他指标的平均相关系数最高，具有较好的代表性。接下来，本文仅报告采用D1_1作为价格时滞度量的结果。采用其他指标的结果，如需要，可以提供。
(二)数据来源 本文的样本包含1995年1月1日至2013年12月31日的A股所有上市公司。股票价格和交易数据以及公司财务数据均来源于CSMAR数据库。数据从1995年开始主要是考虑到1991-1994年是股票市场建立之初，数据的收集工作并不完整，可能对本文的研究结果产生干扰。为使结果不受IPO效应的影响，剔除了股票IPO后首月的交易数据。为了排除极端值的影响，除收益率外的所有变量，均在1%和99%处进行截尾处理(Winsorize)。 四、价格时滞与股票收益 (一)基本结果 参照Hou和Moskowitz(2005)、Lin等(2014)的做法，本文同样采用排序分组的方法对价格时滞与未来股票收益的关系进行分析。首先，根据公式(2)计算每只股票在t月的价格时滞，并根据价格时滞将股票从小到大分为10组，然后计算t+1月上述10个股票组合以及对冲组合(价格时滞最大组与最小组平均收益率之差)的平均收益率和t值。如果对冲组合具有显著收益，则表明价格时滞可预测股票未来收益。 表2a报告了相关结果。价格时滞最小的股票组合收益率最高(每月2.13%)，而价格时滞最大的股票组合收益率最低(每月0.77%)。买入价格时滞最小的股票组合，同时卖空价格时滞最大的股票组合，每月可获利1.36%，t值为5.33，年化收益超过15%。这与美国市场“价格时滞越大的股票未来收益率越高”截然相反，但符合本文基于投机性需求理论对价格时滞与未来收益关系的预测。进一步地，表2a的结果显示，未来股票收益随价格时滞而严格递减，而美国股票市场中预测性主要体现为价格时滞最大的股票组合要求较高的回报率，价格时滞整体的预测能力较弱(参见Hou和Moskowitz(2005)的表2)。 接着，本文还计算了经规模、账面市值比调整后的投资组合的收益率，以排除风险定价因素对股票收益的预测性。规模用股票的流通市值表示；账面市值比是公司总资产的账面价值与市场价值之比，其中总资产的市场价值等于债务和非流通股的账面价值加上流通股的市场价值。具体计算方法如下：每年初，将市场上所有股票分别根据规模和账面市值比分成5组，交叉便得到25个组合，将每只股票对应的规模和账面市值比组合定为基准组合。将投资组合每只股票的原始收益减去其基准组合的收益后再计算平均收益，便得到经规模、账面市值比调整的收益。结果显示，价格时滞最大(小)的股票组合调整后的收益为每月-0.98%(0.48%)，对冲组合的调整收益为-1.46%(t值为7.09)，比原始收益还高10个基点。特别地，对冲组合空头端的收益是多头端的两倍，说明价格时滞的收益预测性主要与投资者受到卖空限制、无法及时消除投机性需求引发的价格高估密切相关，印证了本文的假说③。 表2b报告了按流通市值和价格时滞双变量分组的实证结果。先按流动市值将股票分成5组，然后在规模相同的组别中分别考察价格时滞对股票收益的预测性，以此衡量公司规模对价格时滞效应的影响。结果显示，除规模最大组外，依据价格时滞构建的对冲投资组合收益率均显著为正，且年化回报率都在12%以上。这一结果表明，价格时滞对股票收益的预测性并不局限于小股票，价格时滞与未来股票收益之间的负向关系，对绝大多数股票都是成立的。但对流通市值在前20%的股票，基于价格时滞构建的对冲组合收益较小，且不显著；进一步地，对冲组合收益的下降主要源自多头端(价格时滞较小的股票)。这表明，对于规模较大的股票，价格低估很快会消失，价格高估的调整相对较慢。 {F63AA553.jpg (二)价格时滞与股票特征 为了考察进一步寻找驱动价格时滞背后的经济因素，我们在表3a和3b中，分别统计了不同价格时滞的股票的交易性特征与公司财务特征。这些特征变量的选取主要依据现有文献对价格时滞效应的经济解释(包括“流动性假说”，“投资者认可度假说”，“会计信息质量假说”)以及本文提出的投机性需求理论。这一研究旨在考察价格时滞与不同潜在假说代理变量之间的相关性。如果一个假说能够解释价格时滞与未来股票收益的关系，那么，该假说的代理变量必然与价格时滞之间存在相关关系。 考虑到高频数据的可得性，本文仅选用间接指标(Amihud非流动性比率、换手率)来衡量股票流动性。张峥等(2013)的研究发现，在所有间接指标中，Amihud非流动性比率与买卖价差度量的流动性最接近。非流动性比率越大，流动性越差。表3a的结果显示，价格时滞越大的股票，非流动性比率越小，交易越活跃(换手率越大)。这一结果表明价格时滞越大的股票，流动性越好，与流动性假说对价格时滞的解释矛盾。关于股票的投机性特征，我们选取异质性波动、异质性偏度以及最大单日涨幅来度量。结果显示，价格时滞越大的股票具有较高的异质性波动、异质性偏度和较大的最大单日涨幅，而且价格时滞与股票的投机性特征间几乎呈严格单调递增的相关关系。这一结果表明价格时滞严重的股票具有较强的投机性特征。关于投资者认可度，本文选取投资者人数、企业雇员人数、机构投资者持有家数、关注的分析师数量来度量，这些数据从2004年开始才可得。价格时滞与投资者认可度的相关性分析见表4。雇员人数越多、持有结构越广泛、关注分析师越多的股票价格时滞越大，但以投资者人数度量的投资者认可度与价格时滞呈反向关系。这说明价格时滞与投资者认可度的关系随度量指标而存在一定差异。此外，价格时滞严重的股票规模较小，估值较高。 表3b报告了不同价格时滞股票组合的公司财务特征。除包含总资产规模、总资产收益率、总资产收益率的变动外，本文还参考Callen、Khan和Lu(2013)，采用异常盈余增长、非经营性收益占比、操纵性会计应计来度量反映公司会计信息的质量。结果显示，价格时滞越大的股票，越有可能经历异常盈余增长，而且操纵性应计的比例也较高，说明这类公司会计信息质量较低。此外，价格时滞较大的公司，资产规模较小，平均的总资产收益率较低，但非经营性收益占比与价格时滞之间并没有单调关系。
注：Size：公司流通市值(单位：10亿元)；PB：股价除以截止计算时点最新的每股净资产；Turnover：换手率，即交易量除以流通股数；Illiquidity：Amihud非流动性比率，即收益率变化的绝对值除以成交金额；Ivol：股票的异质性波动，为了排除异质性波动与价格时滞定义上的相关性，本文对个股收益率在基准的CAPM模型的基础上加入滞后3期的市场收益进行回归，将残差项的波动率定义为该股票的异质性波动；Iskew：股票的异质性偏度，估计残差项的方程与Ivol相同，将残差项的偏度定义为该股票的异质性偏度；Lottery：最大单日涨幅。Size和PB为月末的时点值，其余变量取值均采用日度数据估计，按月计算更新。
注：Tasset：公司总资产(单位：10亿元)；ROA：总资产收益率，即净利润除以总资产；ROAchg：t年ROA相对于t-1年的变动；ES：非预期盈余，等于ROAchg除以过去3年内公司总资产收益率的标准差；Sp_Ret：非经营性收益占总资产的比率，非经营性收益=净利润-核心利润，核心利润=营业收入-营业成本-营业税金及附加-销售费用-管理费用-财务费用；Dis_Accrual：操纵性应计，该指标定义及估计方法参照了Dechow和Dichev(2002)。 (三)控制其他特征实证结果 本部分第二节的分析表明，价格时滞不同的股票在流动性、投机性特征、投资者认可度以及会计信息质量等方面存在显著的差异。那么，价格时滞对股票收益的预测性是否是由这些特征造成的呢？换言之，控制这些特征后，价格时滞与未来股票收益的负向关系是否依然成立？为此，本文分别按照上述特征与价格时滞双重分组，考察控制上述特征后，价格时滞对股票收益的预测能力。具体地，以控制换手率为例，先将股票按照换手率分成5组，再在每组内按价格时滞将股票分成5组，然后将5个换手率分组中价格时滞最小组股票的平均收益，记为控制换手率后的价格时滞最小组的平均收益率。控制换手率后的其他组别以及对冲组合的平均收益计算方法类似。结果显示④，控制流动性特征、会计信息质量后，对冲组合的绝对收益略有上升。控制投资者认可度的代理变量后，对冲组合收益没有显著变化⑤。控制异质性波动后，对冲组合的收益下降近50%，控制最大单日涨幅后，对冲组合收益也下降近15个基点，但控制异质性偏度后变化不显著⑥。整体而言，除股票的投机性特征外，价格时滞的预测性在控制其他假说的代理变量后，并无明显下降(甚至略有上升)。这一结果表明，价格时滞对未来股票收益的负向预测能力与股票投机性特征存在较强的关联性，股票的其他特征(如：流动性、会计信息质量等)尽管与价格时滞相关，但并不能解释价格时滞对股票收益的预测性。 五、投机性需求与价格时滞的股票收益预测性 前面的分析表明，价格时滞与多种公司特征之间存在显著的相关性。然而，与价格时滞存在高度相关关系的代理变量并不一定能解释价格时滞与股票收益间的关系。这是因为，与代理变量相关的那部分价格时滞很可能与未来股票收益之间并不存在负向关系。事实上，如果代理变量中与价格时滞不相关的部分与未来收益正相关，那么，该代理变量对负向收益预测性的贡献可能很小，甚至为负。 为此，本文拟借助反映不同假说的代理变量对价格时滞的预测性进行分解，比较不同假说对价格时滞与未来股票收益关系的相对解释力，进而辨别不同性质的市场摩擦在中国股票市场的相对重要性。Hou和Loh(2014)采用类似的方法评估了多种潜在机制(包括投机性偏好、市场摩擦、未预期的盈余增长)对异质性波动与股票未来收益关系的相对解释力。
具体地，首先在全样本中将价格时滞对股票流动性、投资者认可度、会计信息质量、股票投机性特征的代理变量进行Fama-Macbeth回归，估计价格时滞对上述公司特征的敏感系数，系数估计结果见表4。绝大多数代理变量与价格时滞的关系都与表3单变量分组分析的结果类似。但换手率(Turnover)和最大单日涨幅(Lottery)的系数变负，可能的原因是换手率、最大单日涨幅与股票异质性波动之间高度相关，同时加入回归方程，使得估计系数变号。不过，这并不影响本部分对价格时滞收益预测性的分解。 然后，每月末，利用表4估计的系数以及各代理变量的实际值，分别估计价格时滞中与流动性(Liquidity_Com)、投机性特征(Speculation_Com)、会计信息质量(AQ_Com)以及投资者认可度(Attention_Com)相关的市场摩擦，并将价格时滞的实际值减去上述各类摩擦估计值之后的差值，记为剩余价格时滞(Resid_Delay)，而将价格时滞的实际值与流动性、会计信息以及投资者认可度相关摩擦的估计值之差，记为剔除非投机性因素后的市场摩擦(Delay_Spec)。接着，再分别按照各类摩擦的代理变量对股票进行分组，构建投资组合，计算t+1月各投资组合以及对冲组合的平均收益率。相关结果见表5。结果显示，价格时滞中与流动性相关的部分与股票未来收益正相关，对冲组合的收益为每月1.02%，且在5%的显著性水平下显著。这表明，尽管价格时滞与股票流动性特征相关，但流动性特征对价格时滞收益预测性的贡献为负(与价格时滞对未来收益的预测方向相反，且显著)。价格时滞中与会计信息质量和投资者认可度相关的成分对股票未来收益的预测能力较弱。价格时滞中对股票未来收益预测最强的部分是与股票投机性特征相关的成分，而且与价格时滞对未来收益的预测方向一致。这一结果表明，价值时滞对股票收益的预测性可以由它与股票投机性特征相关的成分解释。值得一提的是，依据剩余价格时滞(即将价格时滞中与上述代理变量相关的成分全部扣除后的残差项)构建的对冲投资组合仍可获得每月近1%的平均收益。这反映了价格时滞度量的投机性需求并不能完全被股票的异质性波动、最大单日涨幅等特征捕捉，含有独特的有关投机性需求的信息。进一步地，透过对价格时滞这一反映市场摩擦的综合指标与未来股票收益关系及其背后机理的探讨可以得出，在中国A股市场，源自投机性需求的市场摩擦对股票收益的影响要远大于流动性、投资者认可度等因素。 近20年的实证资产定价研究表明，资产价格不可避免地受到市场摩擦和投资者非理性行为的影响。但不同市场摩擦对股票收益的影响机制迥异，很可能在不同股票市场中具有截然不同的相对重要性。本文借助Hou和Moskovitz(2005)提出的反映市场摩擦的综合指标——价格时滞，考察不同市场摩擦对A股市场股票收益的影响特征及内在机理。基于美国市场的研究认为，价格时滞主要源自流动性匮乏、投资者认可度不足、会计信息质量差等市场摩擦，而且价格时滞越大的股票未来回报率越高，以补偿上述摩擦给投资者带来的额外风险。然而，本文基于A股市场的实证研究发现，价格时滞越大，股票未来收益反而越低，且套利组合的收益高达每月1.36%，具有较高经济显著性。 本文从投机性需求角度为价格时滞与股票收益间的关系提供了一种新的解释。本文认为，价格时滞也可能源自投资者信息处理偏误以及由此而引起的投机性需求。股价对公共信息的滞后反应表明投资者交易时过度依赖私有信息，这会加剧投资者对股票估值的意见分歧，刺激投机性需求，放大股票中转售期权的价值，从而导致股价被高估。由于存在卖空限制，投机性需求引起的价格高估很难在短时间内纠正，因此，股票未来收益较低。接着，本文借助其他与投机性需求相关的股票特征(包括异质性波动、异质性偏度、月内最大单日涨幅)以及以往文献采用的投资者认可度、流动性、会计信息质量的代理变量对价格时滞引起的股票收益预测性进行分解。结果表明，价格时滞对股票未来收益的预测性主要源自与投机性特征相关的成分，与流动性相关的成分对上述预测性的贡献为负，与投资者认可度、会计信息质量相关的成分影响较小。这些结果不仅验证了本文提出的投机性需求理论对价格时滞异象的解释力，而且辨别了不同市场摩擦对A股资产价格影响的相对重要性。本文的研究表明，与美国市场不同，在中国股票市场，与投机性需求相关的市场摩擦对股票收益的影响要远大于流动性、投资者认可度等因素造成的市场摩擦。 ①相关文献包括：不完全信息(Merton，1987)、非对称信息(Coval and Moskowitz，2001；Easley，Hvidkjaer and O'Hara，2002)、信息扩散时滞(Hong and Stein，1999；Cohen and Frazzini，2008；董大勇等，2013)、卖空限制(Jones and Lamont，2002；陈国进、张贻军，2009；李科等，2014)、流动性(Amihud，2002；Pastor and Stambaugh，2003；Liu，2006；张玉龙、李怡宗，2013)、过度自信(Daniel et al.，1998；Scheinkman and Xiong，2003；吴卫星等，2006)、有限注意(Hirshleifer and Toeh，2003；Peng and Xiong，2006；Lou and Cohen，2011；俞庆进、张兵，2012；赵龙凯等，2013)、投机性偏好(Boyer，Mitton and Vorkink，2010；Bali et al.，2011；Han and Kumar，2013；张峥、刘力，2006；郑振龙、孙清泉，2013)、等。 ②采用方程(2)～(4)估计价格时滞时，依赖于方程(1)中的参数估计。如果参数过小或过大，可能会使指标出现极端值。为此，我们建议在需要使用价格时滞绝对值的分析中，可将其在1%和99%处做截尾处理(Winsorize)。 ③我们还初步估算了扣除交易成本后的套利组合收益。目前，券商的佣金费率为0.07%～0.08%，一个买卖回合的佣金费率约为0.15%；印花税只在卖出交易时才征收，即为0.1%；根据上交所2013年发布的《上海证券交易所市场质量报告》，平均相对买卖价差约为0.3%。这样，忽略价格冲击的一个买卖回合的总交易成本约为0.55%，扣除交易成本后，套利组合的收益约为0.81%(1.36%-0.55%)，年化收益仍接近10%。然而，量化投资者在应用该策略时还要结合投资组合的实际换仓比例、最大回撤等指标对其应用价值进行综合评估。 ④为节省篇幅，相关结果未报告。如有需要，可邮件索取。 ⑤由于投资者认可度代理变量从2004年才可得，因此，样本区间为2004年1月至2013年12月。 ⑥此处是历史异质性偏度而非Boyer、Mitton和Vorkink(2009)提出的预期异质性偏度。在未报告的结果中，我们发现控制预期异质性偏度后，对冲组合的绝对收益下降近40%。但预期异质性偏度的计算中用到了滞后期异质性波动的信息，而且预期异质性偏度对价格时滞的解释力主要来自滞后期异质性波动的信息。如对相关结果感兴趣，可邮件索取。
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