货币政策周期与股票横截面收益，本文主要内容关键词为：横截面论文,货币政策论文,周期论文,收益论文,股票论文，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。
如何解释股票价格的横截面差异以及预测股票未来收益，既是近几十年来学术界实证资产定价领域的重要研究主题，又是众多金融从业者，特别是基金投资，最为关心的问题。而中央银行对货币政策的态度和操作，同样受到市场参与者和媒体的大量关注，并认为是影响股票市场的重要驱动因素。那么货币政策是否能够解释股票价格的横截面收益？货币政策环境对于不同风险特征股票的影响是否是非对称的？本文通过加入货币政策环境这一变量，重新探讨现有的市值规模、估值水平等风险因素对于股票横截面的解释能力，希望能够找到对中国股票市场更具有解释能力的框架。 启发本文研究的首先是货币政策与股票市场价格的系列研究。货币政策是影响股票价格的重要因素。中央银行可以通过调整存款准备金率、再贴现率和公开市场业务操作等工具来影响金融市场利率和货币供应量，而市场利率和货币供应量的变动会对企业的融资成本、盈利能力和投资者预期产生影响，从而使股票价格随着中央银行货币政策的变动而发生相应变动。根据货币传导机制中的信贷传导机制，利率水平对于具有融资约束企业的未来预期盈利、现金流、股息等的影响是非对称的。市值规模、账面市值比这些风险特征被普遍认为是融资约束的代理变量。因此，货币政策的变化和调整，对于不同风险特征股票的影响也是非对称的。大量实证研究表明，在全球范围之内，货币政策对股票市场收益具有显著的影响(Jensen et al.，1996；Patelis，1997；Thorbecke，1997；Ehrmann and Fratzscher，2004；Bernanke and Kuttner，2005；Chen，2007)。 国内学者基于不同的计量方法(包括线性回归、事件研究、向量自回归等)，采用不同货币政策度量指标(包括货币供应量、利率、贴现率等)，总体也认为中央银行货币政策与股票价格之间存在紧密相关性(钱小安，1998；孙华妤和马跃，2003；刘熀松，2004；赵进文和高辉，2009；周晖，2010；张小宇和刘金全，2013)。但国内现有这一系列的研究，更多的是直接关注货币政策波动与经济产出、资产价格之间的关系，仅关注股票市场整体回报，将股票作为一种资产类别，从货币政策与资产价格的关系角度进行时间序列的实证研究，并没有关注货币政策对于不同类型股票横截面收益的影响，对于货币政策与股票市场之间的微观传导机制缺乏足够的理解。 本文研究还受到实证资产定价领域的股票横截面收益差异系列研究的启发。这个领域的成果，既有以资本资产定价模型(CAPM模型)为代表的经典金融学理论，也有以Fama-French三因素模型为代表的经验模型，还有基于投资者非完全理性情况下的行为资产定价模型。其中最为典型的是Fama and French(1992，1993，1996)提出的三因素模型(贝塔、市值规模和账面市值比)，以及后续的拓展和完善。虽然以三因素模型为代表的异象研究本身存在一定缺陷(例如，基于实证数据计算，缺乏强有力的经济学经典理论支持)，但是三因素现在已经被学术界接受，作为控制风险的基本点，在很大程度上促进了人们对股票价格横截面差异的理解。 国内许多学者认为三因素模型能较好地解释中国股票收益率差异(靳云汇和刘霖，2001；杨炘和陈展辉，2003；吴世农和许年行，2004；刘维奇等，2010)，但也有部分学者的实证研究表明这一结论并不显著(赵华和吕雯，2010)。一些学者对三因子模型进行改进，认为存在其他个别因子可以改善三因子模型的拟合度(苏宝通等，2004；阳建伟和蒋馥，2004；王源昌等，2010；王茵田和朱英姿，2011)。但这些研究很少关注规模效应和价值效应的潜在解释和原因，也几乎未将我国的货币政策作为变量纳入分析。本文的研究引入货币政策，有助于考察规模效应和价值效应发挥作用的机制。 由于我国金融体系还在不断变革发展完善中，利率体系还未实现完全市场化，与发达国家的货币政策环境相比，中国的货币政策变动相对比较频繁，货币政策与资产价格之间的传导机制并不明确。此外，中国依然处于资本市场发展的早期，机构投资者比例较低，市场对于货币政策的反应相对比较剧烈。因此，中国特殊的货币政策和股票市场制度环境与投资者群体差异，导致货币政策对于中国股票横截面收益的影响，既与国外研究有相似之处，又可能具有显著的中国特征。 本文主要利用中国沪深两市的数据，基于我国特定的货币政策和宏观经济环境定义货币政策周期，研究市值规模、账面市值比等风险特征在不同货币周期下对股票横截面收益的解释能力。本文研究发现，添加货币周期变量之后的模型对于股票横截面收益的解释能力，较传统的Fama-French三因素模型具有明显的提高。从风险特征角度，市值规模与股票收益在全样本周期内稳定负相关，即小市值公司表现持续优于大市值公司，并且规模效应在货币扩张期更为明显。这与货币信贷传导机制是一致的，小市值规模公司通常具有融资约束，在货币紧缩期间面临的不利影响较大，这在我国信贷配置的大制度环境下更为明显。账面市值比与股票收益在货币紧缩期显著正相关，而在货币扩张期，二者没有显著的相关关系，这说明价值效应在货币紧缩期更为明显，即价值股的投资组合明显优于成长股。这与货币信贷传导机制和价值股特征也是一致的。 本文的主要贡献在于：第一，引入货币政策这一新变量进入三因素模型，构建对中国股市横截面收益更具解释力的框架，特别的，本文发现的规模效应和价值效应在不同货币周期的不同影响，有助于理解其背后作用机制，丰富中国独特市场环境下实证资产定价的检验；第二，扩展货币政策与股票价格关系的系列研究，利用货币政策与风险特征的交叉变量，有利于理解从货币政策到股票价格的微观传导机制，对于货币政策制定有一定借鉴意义；第三，本文定义的货币政策变动指标是先验的，因此可以有效构建投资组合，对于证券投资获得超额收益具有一定指导意义。 本文共分为五个部分：第二部分为研究假说，第三部分为研究设计，第四部分为实证检验结果，最后为结论与研究展望。 二、研究假说 中央银行可通过存款准备金率、再贴现政策和公开市场业务操作来调节货币供应量，从而影响货币和资本市场的资金供求，进而影响股票市场价格。虽然资产价格本身并非是中央银行货币政策直接调控的目标，但每一项货币政策措施的出台，都会对股票市场以及股票价格产生直接或间接的影响。大量实证研究表明，在全球范围之内，货币政策对股票市场收益具有显著的影响。 根据股息折现模型，影响资产价格的因素包括股息、增长率、利率和股票风险溢价。因此，从传导机制来看，货币政策对于股票价格的影响也可以通过三个方面来实现。第一，货币供应量和利率变动通常会直接影响折现率。在货币紧缩期中，无风险收益率和折现率提高，股票价格便趋于下跌；相反的，在货币扩张期中，无风险收益率和折现率降低，股票价格便趋于上升。第二，货币政策发生变化时，也会相应地引起企业未来现金流的变化，进而影响股息和未来增长率。通常而言，中央银行增加货币供应量，将会带动企业投资和居民消费，企业名义收入相应增加。同时，利率下降会降低企业利息负担，进而提高企业的盈利水平。第三，根据Bernanke and Kuttner(2005)，风险溢价可能是潜在的另一条货币政策与股票价格的传导机制。紧缩的货币政策会提高利息支出并且弱化企业的资产负债表，从而直接抬高股票的风险溢价。同时，紧缩的货币也会降低投资者愿意承担的风险，进而提高风险溢价。综上可以看到，第二和第三方面的作用对于不同风险的公司都是非对称的。 货币政策与股票横截面收益之间关系的主要理论基础在于货币传导机制中的信贷传导渠道(credit channel)。传统的货币政策传导机制的假设前提是金融市场完全竞争，银行贷款与其他资产完全替代，资产价格具有充分弹性，市场能够出清，因而强调货币传导的作用，忽略了金融中介的传导作用。信贷传导渠道则认为，银行贷款与其他资产不完全替代，因而金融中介在信用供给中具有重要作用。同时，由于金融市场的不完全性，实际经济运行中普遍存在信息不对称、合约成本等问题，借款者通过内部融资付出的机会成本和获得外部融资付出的成本就会有所不同，即存在外部融资风险溢价，这种外部融资风险溢价是借款人因借贷双方存在委托代理问题而支付的沉没成本，银行在减轻信贷市场上不完全信息、分散风险、降低交易成本方面发挥特殊重要作用，信贷构成了货币政策传导的重要渠道。 Kashyap et al.(1994)通过分析紧缩的货币政策对厂商融资构成的影响，发现厂商获得银行贷款额的下降幅度大大超过通过其他渠道获得资金额的下降幅度，以此用来解释独立的“信贷渠道”的存在。Bernanke and Gertler(1995)按存量和流量的标准将信贷渠道区分为两种不同的机制，即资产负债表渠道(balance sheet channel)和银行贷款渠道(bank lending channel)，用来解释货币政策如何通过信用传导渠道影响实体经济。研究发现，无论是资产负债表渠道还是银行贷款渠道，都意味着货币政策的变动对不同类型公司的影响是非对称的，与企业对外部融资的依赖性有直接关系。Arabinda and Alexander(2008)研究发现，有更多融资约束(financially constrained)的企业，对于货币政策的反应会更大。 小市值规模公司常被作为具有融资约束公司的代理变量(Fazzari et al.，1988；Kashyap et al.，1994)。因为小公司相对而言发展历史较短，在公开市场发债融资能力较弱，债务成本较高；而且小公司在银行面前的议价能力较弱，当银行整体贷款面临收缩时，小规模公司更容易受到影响，公司业绩更容易受到负面影响。Bernanke et al.(1999)将厂商资产净值的顺经济周期波动对经济周期的影响称之为“金融加速器”(Financial Accelerator)，他们指出，小企业对经济波动更加敏感，其代理成本高于大企业，资产负债表净值的变化对其影响更为显著。Thorbecke(1997)检验了货币政策与股票价格之间的关系，发现货币供应量紧缩对于小公司的股价有很大的负向影响，该结论证明了货币政策会影响小公司的借贷能力。因此，本文提出第一个研究假说： 假说1：规模效应(小市值股票收益优于大市值公司)在货币扩张期较货币紧缩期更为明显。 自从发现价值效应(价值股收益优于成长股)以来，学术界尝试提出了许多不同解释。其中比较典型的有：价值股(高账面市值比)相对而言违约风险更大，更容易曾经或者当期处于财务困境，因此也是另外一个融资约束的代理变量(Fama and French，1995)。由于价值股比成长股更依赖现金流，在货币紧缩期，收入和利润的降低会促使公司寻找外部融资来支持公司经营管理，而货币紧缩恰恰造成融资成本的上升，价值股面临的冲击更大。相反的，成长股主要依赖长期融资或者股权融资，受货币紧缩的冲击相对较小。 从风险溢价角度看，价值股通常也被认为比成长股面临更大的货币政策风险。价值股的特征是当期或者短暂未来现金流相较于公司市值占比较高；而成长股的估值指标较高，代表投资者预期这些公司在相对更遥远的未来实现其现金流。在货币紧缩期，短期利率提高会导致公司利息支出增加进而降低现金流，从而影响公司的资产负债表(Gertler and Gilchrist，1994)。因此，在货币紧缩期，价值股要求的风险溢价更高。由此，本文提出第二个研究假说： 假说2：价值效应(价值股收益优于成长股)在货币紧缩期较货币扩张期更为明显。 即便货币传导机制具有滞后效应，货币政策对于企业盈利的影响需要一段时间才能够表现出来，有理由相信股票市场的投资者具有一定的前瞻性，能够在一定程度上预测货币政策对于企业未来收益的影响，并且通过折现反映到现实的股价中。因此，股票价格对于货币政策非对称性的反应，是在货币政策对企业现金流和盈利发生之前就已经出现的。本文通过考察货币政策对于不同风险特征和不同融资约束企业的非对称影响，在一定程度上可以认为是在货币传导机制中信贷机制相关性和有效性的检验。 本文同样与实证资产定价(特别是Fama-French三因素模型)具有一定联系。国内学者对Fama-French三因素的适用性，从不同时间段、不同样本进行大量研究，但是并没有形成一致的结论。许多学者认可三因素模型在中国的适应性。杨炘和陈展辉(2003)基于1995至2001年的数据，认为市场组合、公司规模和股东权益账面市值比的三因素模型可以完全解释A股市场收益率的截面差异，并且稳健性检验表明，该结论不依赖于分组方法和样本区间。范龙振和余世典(2002)对沪深所有A股1995年7月至2000年6月的月度收益率的研究发现，股票市场具有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应，这些效应不能完全用市场Beta值来解释，但三因素模型可解释沪深两市大多数股票价格指数收益率的变化和差异。刘维奇等(2010)采用Fama-French三因子模型分析股改前后的差异，实证研究结果表明，股改前后三因子模型都能较好地拟合我国的股票收益率数据。但也有学者的研究并不支持三因素模型。赵华和吕雯(2010)研究1997年1月至2008年6月A股市场的三因素影响，发现除了市场组合外，规模和账面市值比均不具备显著的解释效力。更多的学者，结合中国的具体环境，添加不同变量提高股票横截面的预测能力。苏宝通等(2004)、阳建伟和蒋馥(2004)发现添加流通股比例因素将提高模型的解释力度。王源昌等(2010)发现引入会计指标(市盈率)和技术指标(换手率)能有效提高周收益率的解释能力。王茵田和朱英姿(2011)验证了Fama-French三因素，并在此基础之上添加其他风险因素，构成八因素模型，发现回购利率和期限利差等债市指标，以及投资利率和现金流股价比，有显著解释能力。 这一系列研究很少关注规模效应和价值效应的潜在解释和原因，更多是从实证角度进行检验。本文通过引入货币政策，重新探讨现有的市值规模、估值水平等风险因素对于股票横截面收益的解释能力，延伸过去研究对于规模效应、价值效应的理解，同时也希望能够找到对中国A股股票市场更具有解释能力的框架。 三、研究设计 (一)样本选择 本文的样本为我国上海、深圳证券交易所上市交易的A股公司。为了排除特殊股票的影响，本文做了以下调整：(1)剔除金融类公司(按照证监会行业分类)，由于金融类公司的资本负债结构与其他行业公司存在显著差异，并且普遍市值较大，金融危机以来账面市值比较高，因此这类股票大部分会进入市值大、账面市值比高的组合，对检验结果会造成一定影响；(2)剔除ST和PT股票，这类股票账面市值比往往比较异常，且收益波动性较大。 本文选择沪深股市1997至2014年作为样本区间，包括了整个股权分置改革的全过程，从而更全面地反映了我国股票市场发展过程中的收益率变化。财务数据和股票收益率数据来源于国泰安数据库。 (二)变量描述 本文实证分析部分主要研究影响股票组合横截面收益的变量，包括贝塔、市值规模、账面市值比，以及货币政策变量。 组合收益。以个股第t-1年年底的财务指标和第t年4月30日的市场数据为依据，对第t年5月至第t+1年4月期间的股票进行分组(t的取值从1999到2013)；然后以组合内个股第t年4月30日的相对市场价值为权重(个股的市场价值与组内个股市场价值总和之比)计算组合的加权月均收益率。其中，个股月收益指考虑现金红利再投资的月个股收益率。 前序贝塔(Pre-ranking Beta)。本文用于排序构建投资组合的一个变量为前序贝塔，即用每个股票的平均收益率，与本月和上月的市场收益率进行回归，然后将两个系数求和，得到每个组合的前序贝塔。估计时采用每年4月之前24个月的数据和上海银行间同业拆借利率(SHIBOR)作为市场收益，具体公式如下：
其中，
表示股票i在第t月的收益率，
分别表示第t月的市场收益率和SHIBOR。 后序贝塔(Post-ranking Beta)。严格按照Fama-French(1992)的方法，利用所有样本区间中每个投资组合的月均收益计算。前序贝塔用于排序，后序贝塔作为模型自变量进行回归分析。 市值规模，即股票第t年4月30日的市场价值规模。为了消除市值规模随着时间上升的趋势，将其标准化处理，即用每月各个组合的市值规模总和除以所有组合的市值规模。 账面市值比，即股票第t年4月30日的市场价值规模除以t-1年年底的净资产价值。 (三)货币政策的度量 国际学术界在研究货币政策环境的影响时，采用虚拟变量来区分货币的扩张期和紧缩期是一种常用的方法。但关于如何更为准确地确定货币政策松紧区间，学术界尚缺乏共识。国内学术界的研究中，采用过不同方法来定义货币周期。祝继高和陆正飞(2009)基于季度企业家信心指数数据对货币政策进行定义，靳庆鲁等(2012)采用货币供给量M2的年化增长率来衡量货币周期，饶品贵和姜国华(2013)以年度虚拟变量对货币政策进行定义(2004年、2006年、2007年和2010年作为货币紧缩时期，其余年份作为货币宽松时期)。 本文主要参考Jensen et al.(1996)、Thorbecke(1997)等，结合我国实际情况，用央行超额准备金率或基准利率的首次反方向变化作为衡量货币周期的标准。从表1可以看出，超额准备金率或基准利率的首次反方向调整，通常会带来之后在该周期内若干次的同方向调整。通常可以认为，在该货币周期内，无论短期的公开市场操作方向或者短期利率波动方向，央行对于货币政策的整体定调是一致的，直到下一次超额准备金率或基准利率的反方向调整，预示着新一轮货币周期的开始。 按照这一方法定义货币政策环境有以下优点：(1)相对于其他利率因素，央行超额准备金率或基准利率通常被认为是外生的；(2)央行超额准备金率或基准利率的调整通常被广泛报道，比央行其他操作的信号作用强烈；(3)相较于其他操作，这一因素变动相对不那么频繁，能够比较有效地划分周期。已有研究(祝继高和陆正飞，2009；靳庆鲁等，2012；饶品贵和姜国华，2013)主要关注货币周期对于企业微观行为的影响，因此可以采用季度或年度的划分，而本文考察投资组合的月均收益率，将货币周期的划分定义在明确时点，进而构建投资组合。此外，与已有分析牛市、熊市、平衡市中股票横截面收益的研究不同，本文中的货币政策变量是先验的，而不是后验的，也就是说，当央行首次反方向调整超额准备金率或基准利率时，就可以判断一个新的货币周期的到来，从而进行投资组合的调整。 如表1所示，本文将1999年5月以来至2014年4月划为5个货币周期，平均周期长度为36个月，共调整存款准备金41次，调整基准利率21次。这与已有研究的货币周期划分大致相同。
图1(A) 存款准备金率与贷款利率变化趋势以及货币周期划分 为了更好地衡量货币周期划分的标准，本文选取多个市场化的利率指标进行检验，主要包括债券回购利率、SHIBOR(主要反映银行间资金状况)、长三角地区票据贴现利率(主要反映实体经济资金状况)。如图1所示，多个市场化利率水平的变动趋势较为一致，并且与本文划分的货币政策周期吻合。在货币扩张期，市场化利率水平较低；在货币紧缩期，市场化利率水平较高。如表2所示，通过简单的描述性统计，可以看到市场化利率在不同货币周期的水平，紧缩期明显高于宽松期。根据t统计量，SHIBOR和票据贴现利率的均值在不同周期内差异显著。
图1(B) 债券回购利率、SHIBOR、票据贴现利率在不同货币周期的变化趋势
从整体的宏观货币环境看，1997年之后，为了应对国内通货紧缩和亚洲金融危机的冲击，央行一直实施相对宽松的货币政策。2004年为了抑制前期投资增长过快的势头，央行开始执行稳健的货币政策，第一次反向调整是2004年4月25日上调金融机构存款准备金率、央行对金融机构的再贷款利率和再贴现利率，同年10月29日上调金融机构存贷款基准利率。在这个周期内(2004年4月25日至2008年9月25日)，央行共上调了20次存款准备金利率和8次基准利率，因此在这一周期我国货币政策整体基调从紧。2008年美国次贷危机蔓延加深，央行及时调整了货币政策的方向、重点和力度，实行适度宽松的货币政策，4次下调存款准备金率，4次下调存贷款基准利率，明确取消对金融机构信贷规划的硬约束，加大了金融支持经济发展的力度。金融危机后，我国实施了4万亿的财政刺激政策，同时辅之以宽松的货币政策，因此2009年出现了9万多亿的信贷增长。但过大的货币投放量引发了2010年以来的通货膨胀，因此2010年1月18日开始至2011年12月5日，央行前后12次调高了金融机构的存款准备金率，5次上调存贷款基准利率，2011年6月14日之后存款准备金率更是达到21.5%的历史高位。从2011年12月5日开始，央行的货币政策基调又逐步走向宽松，截至2014年4月，下调了3次超额存款准备金率和2次基准利率。 (四)模型设定 本文利用构建的投资组合，对以下两个模型进行估计。其中，因变量为组合的月均收益，3个自变量分别为组合的后置贝塔、市值规模和账面市值比。本文在每个模型中进行了4种设定，即分别考虑后置贝塔、市值规模、账面市值比对月均收益的影响，然后再综合考虑3个自变量对因变量的影响。模型(1)中的4个模型设定分别对应公式(3)至公式(6)，模型(2)中的4个模型设定分别对应公式(7)至公式(10)。
其中，
分别表示股票i在第t月对应的后置贝塔、市值规模和账面市值比；
表示第t月对应的货币周期，
=0表示宽松期，
=1表示紧缩期。 本文采用广义最小二乘估计，主要为了解决面板数据的异方差问题。为了避免自变量的非平稳性，本文对市值规模和账面市值比取自然对数，同时为了消除市值规模随着时间上升的趋势，本文将其标准化处理。 四、实证检验结果 (一)组合构建 借鉴Jensen and Mercer(2002)，本文根据市值规模、账面市值比和前置贝塔，采用三步法构建投资组合。在每个4月末，将所有股票根据市值规模分为5组，之后在每一组按照账面市值比分为5组，这样形成25个市值/账面市值比的投资组合。在每一个组合中，再按照前置贝塔分为5组，这样形成125个市值/账面市值比/贝塔排序的投资组合。之后用组合内个股4月末的相对市场价值为权重，对未来12个月的个股月均收益进行加权，然后求得每个组的月均收益，并且在下一年的4月份进行重新分组①。 运用这一方法主要基于以下原因：(1)与采用个股研究(吴国鼎和韩海容，2011)不同，构建投资组合能够分散个体风险，更容易捕捉收益率与系统风险的关系，且投资组合的收益率残差比个股股票残差小；(2)三步分组方法能够最大限度地将本文需要考察的3个变量分散在125个投资组合中；(3)三步分组方法能够最大限度地使3个独立变量之间正交，有效降低回归中出现的多重共线性。 (二)描述性统计 本文按照市值和账面市值比构建5×5组的市值/账面市值比的投资组合。根据前述货币周期标准，将样本区间分为货币扩张期(I=0)和货币紧缩期(I=1)。表3报告了上述25个投资组合在全样本、货币扩张期和货币紧缩期的描述统计量。
从全样本数据来说，随着市值规模从大到小，投资组合的收益逐渐扩大，市值规模最小减去市值规模最大的投资组合的月平均收益，大致在1%左右，意味着持续买入市值规模最小的投资组合卖空市值规模最大的投资组合，大约每个月能够获得1%左右的超额收益(经过市场风险调整的)。随着账面市值比从低到高，投资组合的收益逐渐扩大，但是并不十分明显，账面市值比最高减去最低的投资组合的月平均收益，大致在0.3%左右。 根据前述标准，本文将这一阶段分为货币扩张期和货币紧缩期之后，超额收益的描述性统计发生了变化。从市值规模角度看，在货币扩张期，市值规模由小到大的投资组合产生的月平均超额收益明显扩大，达到1.5%；而在货币紧缩期，虽然还是市值小的投资组合收益优于市值规模大的投资组合，但是超额收益幅度大幅减小。从账面市值比来看，在货币扩张期，按照账面市值比分组，并没有呈现明显的规律；而在货币紧缩期，账面市值比由低到高，投资组合超额收益逐步提高，最高与最低的月均平均超额收益达到0.5%。 (三)回归结果 表4通过广义最小二乘法，利用全部样本数据(171个月，21375个样本)，对模型(1)中的4种设定做出估计。从表4可以看出，市值规模系数符号为负并且显著，说明市值规模越小，投资组合的超额收益越高；账面市值比符号为正并且显著，说明账面市值比越大，投资组合的超额收益越高。贝塔在单独回归时符号为正并且显著，说明不考虑其他因素，贝塔越大，投资组合的超额收益越高，但是在设定4中贝塔不显著且为负，这说明在考虑了市值规模和账面市值比后，贝塔对超额收益的解释作用被削弱了。这与之前的研究结论类似。
在划分货币周期之后，本文分样本对模型(1)进行广义最小二乘估计(结果见表5)。从表5可以看出，在划分货币周期之后，各个变量系数的显著性大多明显提高。市值规模的符号与全样本一致，并且显著性水平有明显提升。无论是单独回归还是在设定4中与其他变量一起建模，市值规模在货币扩张期的系数绝对值均更大，说明市值规模小的投资组合产生超额收益的幅度，在货币扩张期大于货币紧缩期。账面市值比在不同的货币周期也呈现了较为一致的特点。在货币扩张期，账面市值比的符号为正，并且显著，说明在这一个周期，价值股(账面市值比高)投资组合优于成长股，但此时账面市值比的系数较小，说明价值股与成长股相比优势并不非常明显；而在货币紧缩期，账面市值比的符号显著为正，并且系数明显高于货币扩张期，说明在这一货币周期，价值股投资组合优于成长股且优势非常明显。贝塔的符号在货币扩张期和货币紧缩期均显著为负，这说明在不同的货币周期内，当考虑了市场规模和账面市场比后，贝塔小的投资组合产生的超额收益更高。
为了检验统计意义的显著性，本文将货币周期构造成哑变量，利用全样本对模型(2)的4种设定进行估计，结果如表6所示。 在货币扩张期，只有市值规模是显著的，并且符号与描述性统计、模型(1)的结果相似，即市值规模小的投资组合产生的超额收益更高，同时说明在货币扩张期内市值规模对投资组合超额收益的解释作用显著高于贝塔和账面市值比，占据着主导地位。贝塔、市值规模和账面市值比与加入货币周期哑变量构成的交叉变量均显著，且符号略有不同，说明3个变量对于股票收益横截面收益的解释效果确实是区分周期的。 货币周期与市值规模的交叉变量系数为正，但是绝对值小于市值规模的系数，说明在货币紧缩期，市值规模依然与投资收益负相关，但是产生的超额回报小于货币扩张期。货币周期与账面市值比的交叉变量系数为正，并且绝对值大于账面市值比的系数，说明在货币紧缩期，账面市值比与投资收益呈现出了更为显著的正相关关系。货币周期与贝塔的交叉变量系数为负，说明在货币紧缩期，贝塔与投资收益负相关。 综上，从回归结果看，无论在模型(1)、模型(2)，或是分阶段的回归模型中，我国资本市场存在明显的规模效应和价值效应，即市值规模越小，股票未来预期收益率越高；账面市值比越高，股票未来预期收益率越高。规模效应在货币扩张期和紧缩期表现均显著，且在货币扩张期比货币紧缩期更为明显，这与假说1的推断一致；价值效应仅在货币紧缩期表现显著，而在货币扩张期不明显，这说明全样本周期内的价值效应主要反映货币紧缩期的特征，这与假说2的推断一致。 表6的结果显示，货币周期的交叉变量在统计上是显著的，但是却没有说明货币周期在模型解释能力上的贡献。本文比较模型(1)和模型(2)的解释能力，发现其中的差异是引入货币周期哑变量所贡献的。因为模型估计采用的是面板数据的广义最小二乘估计，传统的R方并不具有解释能力。本文模仿Buse(1973)，利用原始数据来考察模型的拟合程度，结果见表7。考虑到模型(1)和模型(2)都是利用股票收益作为因变量，因此本文通过比较投资组合的实际收益和模型预测收益的相关性程度，判断两个模型是否有差异。在综合考虑贝塔、市值规模和账面市值比后，模型(1)的预测超额收益与实际超额收益之间的相关性为10.06%，模型(2)的相关性达到17.52%，这说明货币周期变量的纳入，极大增强了三因素模型对股票横截面收益的解释能力。
(四)模拟投资组合构建 利用前述结果，本文试图构建两个模拟组合：一个是不考虑货币周期，根据全样本的回归统计结果，选择市值规模小、账面市值比高的组合；另一个是考虑了货币周期，根据回归统计结果，在货币扩张期，选择显著性的指标，即市值规模小的投资组合，而在预示货币周期发生变化的政策信号发生时的第二个月进行投资组合转换，选取贝塔小、市值规模小、账面市值比大的投资组合。 假设沪深市场可以同时对冲反方向的投资组合，那么该策略能够贡献显著的超额收益。如图2(A)所示，沪深市场指数在1999年5月至2014年4月的样本区间内，超额收益率(无风险利率用SHIBOR代替)是极为有限的，不考虑货币周期的Fama-French三因素构建的投资组合明显优于市场收益，而在考虑了货币周期之后的曲线共获得577.19%的超额收益。这一投资策略在2007年之后的三个周期内表现更为突出，可能与股权分置改革前后的影响有关(刘维奇等，2010)。在现实中，考虑到沪深市场不能够良好地实现投资组合的对冲，图2(B)显示了长期投资A股指数、Fama-French的三因素投资组合(不对冲)，以及考虑货币周期之后的投资组合(不对冲)的情形。考虑了货币周期之后的年化收益率达到15.94%，明显优于三因素投资组合年化收益率12.46%和A股指数年化收益率8.71%。
图2(A) 市场收益与投资组合收益(允许对冲)
图2(B) 市场收益与投资组合收益(不允许对冲) 此外，本文还考察了市场收益、小市值组合、高账面市值比组合，以及持有小市值且高账面市值比交叉组合，在不同货币周期时的收益率差异情况(见图3)。如图3(A)，在可以对冲的前提下，持续持有小市值股票在货币扩张期可以得到437.4%的超额收益，为4种投资组合中最高；而在货币紧缩期，持有高账面市值比的股票可以得到131.44%的超额收益，明显高于市场收益和小市值股票。这也再次说明，市值因素在货币扩张期起主要作用，而账面市值比在货币紧缩期起主要作用。当持有小市值且高账面市值比的投资组合时，虽然在货币扩张期的收益略低于持续持有小市值股票，但在货币紧缩期达到最高的超额收益137.66%，其总体收益也是4种资产组合中最高的。如图3(B)，在不允许对冲时，情况类似，持续持有小市值且高账面市值比的投资组合可以达到733.14%的投资收益，明显高于另外3种投资组合。
图3(A) 按货币周期划分的不同投资组合差异(允许对冲)
图3(B) 按货币周期划分的不同投资组合差异(不允许对冲) (五)稳健性检验 1.按真实超额收益划分货币周期 货币政策是与通胀水平联系在一起的，因此有可能上述提到的关于股票横截面收益与公司风险因素之间的差异，是与通胀水平相关，而不是由货币政策驱动的。本文将组合的超额收益减去CPI，计算组合的真实超额收益，作为被解释变量，重新带入模型进行回归。结果与上述结论没有明显差异，假说1、假说2仍然成立。这说明在不同货币周期，系数估计的差异，并不是由通胀水平驱动的；而实际上，从相关系数角度判断，使用真实超额收益对于模型的解释能力更强。
2.其他分组可能 本文采用的组合构建是参照Jensen and Mercer(2002)的分步构建方法，另外一种常见的方法是Fama and French(1992，1993)采用的方法，即同时将3个变量划分为5组，然后交叉形成125个投资组合。本文按照这一分组方法划分的结果，同样用广义最小二乘对模型(1)和模型(2)进行估计(结果见表9、表10)。 如表9和表10所示，大致结论与前文相似。添加了货币周期变量的模型(2)的解释能力相较模型(1)有明显提高，相关系数更达到了19.95%，这说明改变投资组合的构建方式后，货币周期变量的引入依然可以极大提升模型对股票横截面收益的解释能力。
五、结论与研究展望 本文重新考察了股票的横截面预期收益率与贝塔、市值规模和账面市值比之间的关系，将这一系列研究进行扩展，重点关注Fama-French三个风险因素发挥作用是否与变化的货币环境相关，或者说，在添加了货币政策环境变量后，现有的风险因素是否对股票横截面预期收益率的解释能力得到增强。 研究发现，在添加了货币周期变量后，该模型对于股票预期收益率的解释能力得到了显著加强。市值规模效应普遍存在全样本周期内，且在货币扩张期比货币紧缩期更为明显。这与货币信贷传导机制是一致的，小市值规模公司通常具有融资约束，在货币紧缩期间面临的不利影响较大，这在我国信贷配置的大制度环境下更为明显。价值效应在全样本周期内也较为明显，在划分货币周期后发现，价值效应在货币紧缩期比货币扩张期更为明显，这与货币信贷传导机制和价值股特征是一致的。 本文的研究局限在于：首先，由于我国金融体系还在不断变革发展完善中，利率体系还未实现完全自由化，可供研究的市场化货币指标的时间序列数据较短，本文只是粗略地划分货币政策周期，并未完全捕捉到货币政策变量。其次，影响股票横截面收益率的变量是多方面的，包括宏观和微观，这些在本文研究中没有进行更多的控制，可能对本文的结果产生一定影响。 从后续研究发展看，至少有两条线索可以进一步进行探讨。一方面，货币政策和利率变化对于股票收益的影响，可以反映在未来预期现金流的变化，也可以反映在无风险利率或者风险溢价上，本文发现的这种非对称性变化是如何分解的。另一方面，货币政策对于股票市场价格短期和中期的冲击，在时间序列方法上有许多创新，如何将这些方法更好地应用到股票收益横截面分析和研究中去。 ①另一种常见的分组方法是分别根据市值和账面市值比分为5组，之后进行交叉，形成25个市值/账面市值比的投资组合(Fama and French，1992，1993)。本文在稳健性检验中探讨这种分组方法，结论大致相似。
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