投资者异质信念影响股票价值溢价吗？——基于分析师收益预测的角度，本文主要内容关键词为：溢价论文,分析师论文,投资者论文,信念论文,收益论文，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。
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1007－9041－20141(10)－0076－07 一、引言 大量的研究和股市投资实践都证实了价值型投资策略的有效性。Fama和French(1998)对1975－1995年期间国际各主要股市进行了分析，证实了价值型股票组合平均收益比成长型股票高出7.68％，肖军等(2004)同样证实了国内A股市场价值型投资依旧有效，但对价值型股票组合收益高于成长型股票组合收益而出现的“价值溢价”现象却有着各种不同的解释。Fama和French(1993)认为将这种“价值溢价”归因于股票风险，相比于成长型股票，价值型股票有着更高的风险，因此价值溢价是市场给予的必要风险补偿。另一种有代表性的观点是Lakonishok,Shleifer和Vishny(简写LSV,1994)提出的，他们认为价值型股票组合的价值溢价现象与投资者的过度反应相关，投资者习惯根据股票过去的收益来推测股票未来收益，那么他将对价值型股票过于悲观从而会低估股票未来收益预期，对成长型股票预期刚好相反，投资者因此存在过于高估成长型股票收益而低估价值型股票收益。 本文采用CSMAR数据库中2003－2012年分析师股票收益的预测数据发现，投资者并不存在低估价值型股票或高估成长型股票的情况，实际情况是投资者对于价值型和成长型股票都存在总体的高估现象，因此Lakonishok,Shleifer和Vishny提出的过度外推理论不能解释国内A股市场价值型股票的溢价之谜。另一个可能的解释是Williams(1977)在CAPM框架中引入的投资者异质信念，发现投资者的信念异质程度和股票收益正相关，这为价值型股票组合的价值溢价提供了一种可信的解释，后来学者Doukas(2002,2004)同样证明价值型股票的价值溢价不能由过度外推理论来解释，他发现价值型股票比成长型股票有着更高程度的异质信念，证实价值型股票的这种溢价现象可能与投资者的异质信念相关。 基于以上分析可知，异质信念将引起证券市场的股票价格偏离基本价值。本文关注的问题是，国内A股市场投资者对市场的预期是否存在过度反应，是偏向乐观还是悲观？投资者异质信念是否能解释A股市场价值型股票的价值溢价现象？ 本文使用横截面回归对投资者异质信念与资产收益之间关系进行了分析，解释了价值型股票的价值溢价现象，与国内的其它研究相比，本研究有着如下的扩展：一是扩展了投资者异质信念的度量方法，国内文献主要采用换手率和收益波动率作为投资者异质信念代理变量，使用分析师预测数据来进行分析的文献尚未发现；二是引入投资者分歧因子分析了投资者异质信念与股票收益率之间的关系。 二、文献综述 对投资者异质信念的研究主要涉及到两方面的问题：一方面是投资者异质信念的如何度量，另一个方面是异质信念对股市收益是否有影响？ 关于投资者异质信念的度量。大多数研究都采用换手率、收益波动率、分析师预测值和投资者多空调查作为异质信念的代理变量，例如Boehme等(2005)使用了股票的换手率和超额收益波动率作为异质信念衡量指标，通过对美国股市的分析，结论证实如果股票预期的异质信念程度越强，其收益率越低，当市场存在卖空限制时，这种关系更为显著。张峥等(2006)采用了与Boehme基本相同的研究框架，同样考察了国内股票换手率与股票收益之间负相关关系的原因，结论证明这种负相关不能由流动性溢价理论完全解释，换手率实际上是投资者异质性信念波动程度的代理变量，在市场卖空约束和投资者异质性信念同时存在的条件下，投机性交易会造成的股价高估，即投机性泡沫更合适解释这种关系。陈国进等(2009)采用与Boehme相似的方法，使用调整后的换手率和收益波动率来度量投资者异质信念，验证了国内股票市场上投资者异质信念对股票收益的影响，研究支持了基于异质信念假设的资产定价理论，即在卖空限制约束下，异质信念与股票未来收益负相关。陈国进的研究利用了Hong和Stein(2003)的异质信念模型，运用固定效应条件Logit模型检验了异质信念与我国股市个股暴跌之间的关系，发现我国投资者的异质信念程度越大，市场发生暴跌的可能性越大。由以上的文献可以发现，国内的研究更多地采用换手率和收益波动率作为异质信念的代理变量，这是异质信念的间接描述方式。而对异质信念的直接描述的相关文献均是采用了网站的调查数据，徐艳和谢赤(2009)使用2006年新浪财经网站的机构多空看板日数据的分布来度量投资者信念异质程度，采用协整、Granger因果分析及脉冲响应分析等方法研究了异质信息与股市价格之间的关系，结论表明机构投资者信念异质程度与大盘价格指数以及变动之间存在相似的趋势，两者协整且互为因果关系。 关于异质信念对资产收益关系的影响，Barron(1998)利用分析师预测数据检验了异质信念对交易量的影响，他们的研究发现异质信念水平变化导致了大量交易量的产生，随着投资者意见分歧的增加，交易量也随之增加。Bamber等(1997)利用分析师在收益公告前后的预测中不一致的比例来衡量异质信念，发现受异质信念的影响出现了收益公告后价格变化很小但交易量变化很大的现象。Doukas使用标准化的分析师预测标准差作为投资者异质信念的代理变量，发现异质信念与价值型股票收益呈现显著的正相关关系。国内A股的研究文献中，储一昀(2008)以2000－2005年353家IPO公司与分析师预测值研究了分析师定价预测对公司首日收盘价的影响，证明分析师预测值基本正确。 从以上的文献回顾可以看出，国内的研究主要集中在投资者异质信念与股市价格和股市风险之间的关系，而没有文献分析投资者异质信念和股票价值溢价之间的行为。价值型股票比成长型股票有着更高的收益与传统资产定价理论的基本结论正好相反。这是因为成长股比价值股的系统性风险更大，成长股应该获得更高的投资回报，而投资者的异质信念为国内价值股的价值溢价提供了一个新的解释角度。 三、样本选择 本文使用分析师预测数据来自CSMAR数据库中的中国股票市场收益预测研究子库，该数据库收集了证券分析师在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的A股公司2001年至今研究报告中的预测信息，截止到2012年8月，该数据库一共有分析师预测数据408379条，本文使用每股收益的预测值作为分析变量，如果某分析师在给定的时间内对同一只股票进行了多次预测，使用最后一次的每股收益预测值。由于国内上市企业年报发布时间集中在4月和5月份，考虑到分析师信息能获得年报信息及得到足够的预测样本，我们使用了分析师4－6月份的预测数据，实际上放大或缩小样本范围，本文的结论依旧成立。分析师预测数据剔除了跨年度的预测数据后，本文使用的预测样本为37988条。
本文使用分析师每股收益预测值的标准方差来度量异质信念，因此需要每只股票每年的预测值至少为2条以上。经统计，所有分析师预测数据样本中，同年度内一只股票的分析师预测次数最多为63次，最小为2次，平均值为6.8次，最终计算出从2002年到2012年共有4642只股票预测数据，按年度分布如表1所示。从表中可以看出，数据库中分析股票的数量随着年度增加而增加，由于2002年的预测股票样本数量太少，因此本文研究中将2002年的分析师预测值剔除。 根据Fama和French的方法，按账面市值比(BV/MV)和公司规模(Size)对分析师所预测的股票进行分组。股票的账面市值比定义为t－1年度末的股东权益账面价值除以t－1年度末的市场价值，而公司规模取t年6月份的股票流通市值，本文中第t年的组合收益是从第t年7月到第t＋1年6月的平均月度收益率。综合分析师预测数据、账面市值比、公司规模和收益的数据，本文的研究样本范围为2003年1月至2012年6月。 四、投资者存在过度反应么？ 过度外推理论的核心假设投资者的预期行为过于极端，也就是对价值型股票过度悲观而对增长型股票过度乐观，这意味着投资者总是过度重视过去的信息，认为股票未来的收益与过去的收益应该相似。本文使用分析师预测误差描述价值型和增长型股票两者的预期差异，定义
为分析师误差，其中m为年未前m月发布的预测。例如，
为会计年度前8个月分析师预测值的中位数
减去实际收益(
)再使用会计年度初的每股价格(
)来标准化，即：
显然，如果投资者对股票过度乐观那么分析师误差值应该为正，如果过度悲观则误差值为负。这里的分析师误差使用中位数是因为使用均值容易受到预测的极端值影响，使用均值替代中位数也得到相似的结论。 表2显示了2003－2011年间分析师预测误差的检验结果，表2中按照账面市值比(BV/MV)与股票规模(Size)将所有股票按年分成了5个资产组合，然后合并。
结论显示，对于所有的五个资产组合，分析师预测的中位数均显著为正，这意味着分析师对所有股票的未来收益都是乐观的。由Kruskal-WallisA2检验可以看出，不同的账面市值比的资产组合有显著不同的预测误差，最高账面市值比的资产组合有着最高的预测误差0.00811，最低的账面市值比的资产组合有着最低的预测误差0.00473，这说明分析师对价值型股票比增长型股票更乐观，并不存在对于价值型股票的过度悲观情况，因此结论证明与过度外推理论不一致，实际情况是，相对于成长型股票国内分析师对价值型股票更为乐观，价值型股票的价值溢价不能用过度外推理论解释。同时，本文对公司规模分组的检验结果显示，规模小公司比规模大公司有更高的中位数预测误差，这点也与过度外推理论相反，按过度外推理论，投资者总是高估资产规模大的股票收益，而低估资产规模小的股票收益。 五、投资者异质信念是否存在？ 本文使用分析师收益预测值方差(Dispersion of Analysts' Earnings Forecasts,DISP)描述投资者对于上市公司将来前景的异质信念。分析师收益预测标准差等于分析师年度收益预测值的标准差除以该股票的年度初市场价格。如果投资者对价值型股票未来收益的概率分布预测方差比成长型股票更大，那么说明分析师对价值型股票的预测比对成长型股票更为分散，也意味着意见分歧更大。 首先按照上市公司的规模(Size)和账面市值比(BM/MY)的大小形成25个股票组合，然后计算每个组合内分析师预测标准差的中位数和均值。具体方法如下：第一，按上市公司规模对预测样本内的所有股票进行排序，上市公司规模取当年6月的流通市值。根据规模将股票从小到大等分成5组；第二，类似地，按上市公司账面市值比(BM/MV)对预测样本内的所有股票进行排序，账面市值比使用上一年度未公司年度报表中的股东权益合计除以上一年度未的流通市值，根据账面市值比将股票从小大到分成5组；第三，以上按照规模和账面市值比交叉形成了25个股票组合，按年重复上面的步骤，最后将各年的分组进行合并；第四，按股票组合求得25个组合的预测标准差的均值和中位数。表3显示了25个资产组合中投资者预测方差的均值和中位数，表中的2-6列表示了不同规模下随着账面市值比增加预测标准方差也随之增加，表中的第7列表示了全部样本按账面市值比增加预测标准差也同样增加，第8列的K－W检验结果可以看出，在大部分情况下结果均高度显著，而最后一行表示了最高账面市值比资产组合与最低账面市值比资产组合的预测标准方差之差，所有规模的股票组合中均为正，说明了随着账面市值比的增加分析师预测标准差增加。表3中的2-6行表示了不同账面市值下随着规模变化分析师预测标准方差的变化情况。
上述结论与Doukas(2004)的结论相反，随着规模的增加分析师预测标准差显著地增大，应该注意到最后一列中最大规模股票组合与最小规模股票组合的预测标准差之差均为正值。有着最高账面市值比和最大规模的股票的分析师预测标准方差的均值为0.0097，而最低的账面市值比和最小规模的股票组合的预测标准差为0.0039，相应的预测标准差中位数为0.0066与0.0023，因此无论是均值还是中位数，两者均相差一倍以上，高账面市值比和小规模股票比低账面市值比和大规模股票有着更高的预测标准方差，该结论说明了小规模和高账面市值比股票组合比大规模和低账面市值比的股票组合有着更多的异质信念。 为了谨慎地考察分析结果，按所有样本的分析师预测数(NAF)进行分组检验。按分析师预测数将所有股票分成30％、70％和30％三类组合，预测师人数为2－4的为低30％股票组合，预测师人数为9以上的为高30％股票组合，中间的为40％股票组合，同样的，按账面市值比和规模的30％、70％和30％将样本股票进行分组，最终交叉分组成27个股票组合。表4显示了27个资产组合中，分析师预测方差的均值和中位数。表4的结果显示了高账面市值比股票组合的预测标准差依旧显著地大于低账面市值股票组合，而大规模股票组合的预测标准差也大于小规模股票组合，证明了两者都不受到分析师数量的影响。
六、投资者异质信念是否影响价值溢价？ 前文的分析表明，价值型股票中投资者异质信念程度更大，那么投资者异质信念对资产收益是否存在显著的影响？如果异质信念系统性地影响股票价格，那么投资者的异质信念应该对股票收益的横截面数据有影响。 (一)研究模型 1、Fama和French三因子模型。 本文使用基于异质信念的Fama和French(1993)三因子模型验证了异质信念对股票收益的影响。根据2003－2011年年末上市公司流通市值的中位数将所有股票分为小规模(S)股票组合和大规模股票组合(B)，根据各年年末上市公司的BM值将股票分为低(L)、中(M)和高(H)三个组合，比例分别是30％、40％和30％，从而将股票按照流通市值和BM值独立分组，交叉形成六个组合，即S/L、S/M、S/H、B/L、B/M、B/H组合，分别计算t年每月每个投资组合流通市值加权的月度收益率。利用已经构造的六个投资组合月度收益率数据计算规模因子(SMB)和价值因子(HML)，具体方法如下： SMB＝(S/L＋S/M＋S/H)/3－(B/L＋B/M＋B/H)/3 HML＝(S/H＋B/H)/2－(S/L＋B/L)/2 市场溢酬因子(RMF)使用考虑现金红利再投资的(综合A股市场)月市场回报率与无风险月收益率之差计算，这里的无风险月收益率使用一年定期存款利率计算。三个因子计算中剔除了流通市值、账面市值比和月度收益率缺失的数据，并剔除了流通市值和账面市值比为负的数据。 本文使用如下过程来描述投资者异质信念，首先分年度按分析师预测方差对股票进行排序，取排序后的前30％和后30％的股票组成两个等权的股票组合；然后，取前30％股票组合与后30％股票组合的等权收益之差，定义为分歧风险因子(DRF)，该计算过程按年度重复计算，从2003年1月到2012年7月，一共计算了115个月度收益率序列。假设股市的收益是正态分布的，定义组合超额月度收益的资产定价模型(模型1)。
(1)式中，R(t)为组合收益率，
为无风险收益率，e(t)为误差项。(1)式中的系数表示投资者承受这些风险而预期的风险溢价。如果异质信念对股票定价有显著影响，那么分歧风险因子应该对股票收益产生影响。因此，分歧风险因子的系数d在回归式中应该是显著的。 2、Ferguson和Shockley多变量模型。 为了确保结论更为稳健，本文进一步使用Ferguson和Shockley(2003)的多变量模型，同样引入分歧风险因子DRF，定义为模型2。
在(2)式中，
为杠杆效应因子，使用高杠杆股票组合与低杠杆股票组合收益的算术平均值之差表达。
为财务困境预测因子，使用Altman Z－score模型来衡量企业破产的可能性，在对股票Z值排序后，计算高Z值股票组合与低Z值股票组合简单算术平均收益之差得到破产预测因子
。 Z－Score模型使用企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力、资产利用效率等因素综合反映企业财务状况，根据这些因素对财务危机警示作用的大小给予不同的权重，最后进行加权计算得到一个公司的综合风险分，即Z值。Z值与公司发生财务危机的可能性成反比，Z值越小，公司发生财务危机的可能性就越大。Z－Score模型判别函数为： Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋99.9X5 (3) 其中，X1＝营运资金/资产总额，它反映了公司资产的变现能力和规模特征。一个公司营运资本如果持续减少，往往预示着公司资金周转不灵或出现短期偿债危机。X2＝留存收益/资产总额，反映了公司的累积获利能力。对于上市公司，留存收益是指净利润减去全部股利的余额。留存收益越多，表明公司支付股利的剩余能力越。X3＝息税前利润/资产总额，反映一年中资产的获利能力，衡量上市公司运用全部资产获利的能。X4＝股东权益的市场价值总额/负债总额，测定的是财务结构。X5＝销售收入/资产总额，即总资产周转率，反映总资产的经营水平。 杠杆效应因子
和财务困境预测因子
具体计算如下：每个年度将国内A股市场所有的股票剔除缺失值后按上年度末的负债权益比(或Z值)进行排序，由大到小分成三组，各组的股票数量分别占30％、40％和30％，最后将2003－2012各年度的分组进行合并，并计算各组内股票组合的等权月度收益，最高的30％的股票组合的月度平均收益减去最低的30％的股票组合的月度平均收益，得到相应的杠杆效应因子
(或财务困境预测因子
)。 (二)实证结果分析。 在模型1的回归中，本文将分析师预测的样本股票按规模和账面市值比分组，其中按流通市值分成两组，大于中位数的股票组合(Big)和小于中位数的股票组合(Small)；按股票账面市值比从小到大分成三组(Low,median,High)，每组股票数量占30％、40％和30％，各股票组合收益均为算术平均收益。将高账面市值比、低账面市值比股票组合及两者之差以及相应的大市值、小市值股票组合及两者之差按模型1分别对各因子回归，回归结果如表5所示。从表5可看出，面板A、B、C和D的回归中可决系数最高为93.13％，最低为89.35％，说明模型1能解释股票组合横截面平均收益大部分的变化。对极高和极低的账面价值比股票组合的回归中可以看出，价值型股票组合的DRF系数为0.2240，t统计量为2.641，远高于成长型股票组合的DRF系数－0.0456。相类似的，结果也表明了流通市值大的股票组合的DRF系数0.2241远高于流通市值低的股票组合的DRF系数0.0431，流通市值大的股票组合的t值为2.641；而流通市值低的股票组合的t值为0.438。进一步验证了账面市值比大或流通市值大的股票组合的异质信念程度大，投资者相应要求的风险溢价也大。
从表5的结论可以看出，加入分歧风险因子后，Fama－French三因子模型的调整后可决系数都有不同幅度的提高，这说明分歧风险因子对股票收益有着显著的解释能力，从所有的调整后可决系数可知，加入分歧风险因子后的四因子模型能解释大部分股票组合平均收益率的变动。面板E和面板F构建了两个套利组合的回归，考察了价值型股票与成长型股票形成的套利组合的回归结果(买入价值型股票组合卖空成长型股票组合)，从回归结果看出，DRF系数为0.2028而且显著，分歧风险因子解释了价值型股票组合平均收益大于成长型股票组合的平均收益。面板F中小流通股票组合和大流通股票组合的平均收益之差对DRF的回归系数为－0.1809，t值为－2.075，表示相比于小流通股票组合，大流通股票组合的平均收益获得由于投资者分歧而带来的风险溢价，这与前面的结论是一致的，分析师预测值标准差随着流通市值的增加而增加，意味着大流通股票有着更高的分歧风险及由此带来的风险溢价，这点与Doukas(2004)的结论刚好相反，从表中可以看出，加入分歧风险因子后，调整后的可决系数有了显著的提高。 模型2使用杠杆效应因子
和财务困境预测因子
替代了HML和SMB因子回归结果见表6。面板A中，在高账面市值比资产组合中分歧风险因子的系数远高于低账面市值比股票组合为0.1801，t统计量为2.489，其余的结论与Fama-French三因子模型相类似，说明了分歧风险因子DRF对收益的解释作用不受某类资产定价模型的影响。
通过以上的分析可知，投资者对于价值型股票的收益预测有着更多的分歧，这种分歧来自于投资者可获得和处理信息的有限性及信息本身不透明。投资者分歧越大收益越大，投资者的异质信念解释了价值型股票的价值溢价问题。 七、结论 本文使用了投资者异质信念框架下的Fama－French的三因子检验模型和Ferguson－Shockley的多因素模型检验了国内A股市场2003－2012年间投资者异质信息对股市横截面收益的影响，解释了价值型股票的价值溢价现象。本文的实证检验结果表明：国内A股市场价值型股票的分析师预测值的误差和标准偏差均大于成长型股票，这意味着投资者并不存在过度低估价值型股票的情况，同时暗示着价值型的现金流有着更大的不确定性使得投资者难以预测，因此风险更大。本文的结论证实了价值型股票有着更多的价值溢价，由于投资者因为预测收益的不确定性增加，异质信念程度增大，因此，价值溢价是市场给予投资者所承受额外风险的补偿。而稳健性检验中，Fama－French的多因素模型和Ferguson－Shockley多因素模型的结论进一步验证了价值型股票的价值溢价与投资者的异质信念显著正相关。 收稿日期：2014－08－10
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投资者的异质信念是否影响股票价值溢价？基于分析师的盈利预测_股票论文
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