20210202-天风证券-海外文献推荐第168期_9页_1mb

金融工程：历史收益的顺序与股票的截面收益

核心内容

本报告基于Mohrschladt (2021)的研究，探讨了股票历史收益的顺序特征（时序收益顺序因子）对股票未来横截面收益的预测能力。研究发现，历史收益的顺序能够显著预测未来收益，并且在控制了多种资产定价因子后，该预测能力依然存在。这一现象在月度和年度频率下均成立，并且不受微观特征、反转效应或动量效应的影响。

主要观点

• 历史收益顺序预测未来收益：股票的历史收益顺序（即近期收益低而远期收益高）能够显著预测其未来收益，高CRO（Chronological Return Ordering）的股票未来收益表现更差。
• 超额收益显著：基于CRO构建的分位数组合在月度和年度频率下均表现出显著的超额收益，其中月度超额收益为0.81%，年化为10.16%。
• 因子稳健性：即使在控制了短期反转因子后，CRO因子的预测能力仍然显著，说明其具有独立的预测价值。
• 套利限制影响显著性：在套利受限的股票中，CRO因子的收益预测能力更加显著，例如高非流动性（ILLIQ）股票中，CRO的超额收益是低非流动性股票的3倍。
• 微观结构因素：研究考虑了股票的微观结构特征（如流动性、特质波动率等），并发现CRO因子的显著性在剔除小市值股票和建仓日收益后依然成立。

关键信息

1. 数据与指标构建

• CRO_M：计算为日度收益率与距离月度末交易日数量的相关系数。
• CRO_A：计算为月度收益率与距离年度末月份数量的相关系数。
• CRO的范围：从-1到+1，高CRO值表示近期收益较低、远期收益较高。

2. 描述性统计

• CRO_M与其他因子（如市场贝塔、动量因子等）的相关性较低。
• CRO_A与短期反转因子（REV）呈显著负相关（-0.4），表明其可能与反转效应有关联。
• CRO_A与MAX（最大日度收益）呈负相关，与MIN（最小日度收益）呈正相关。

3. 时序收益顺序与未来收益

• 分位数组合：根据CRO_M和CRO_A将股票分为十组，结果显示高CRO组的未来收益显著低于低CRO组。
• 超额收益：
  • CRO_M分位数组合的月度超额收益为0.81%，年化为10.16%。
  • CRO_A分位数组合的月度超额收益为0.96%，在控制短期反转因子后降至0.75%。

4. 显著性检验

• 套利限制：在低流动性及高特质风险的股票中，CRO因子的收益预测能力更为显著。例如，高ILLIQ股票中，CRO_M的月度超额收益为1.31%，而低ILLIQ股票仅为0.44%。
• 其他解释：短期反转因子对CRO因子的预测能力有一定影响，但CRO因子仍保持显著。

5. 控制变量与模型调整

• Fama-MacBeth回归：在所有回归模型中，CRO因子的系数均显著，且未被其他历史收益因子解释。
• 控制反转效应：在Fama-MacBeth回归中，加入周度和日度反转因子后，CRO因子的系数仍然显著，但其预测能力有所下降。

结论

• 历史收益的顺序（CRO因子）是一个有效的横截面收益预测指标。
• 该因子在不同频率下均表现稳健，并且在控制了多种资产定价因子和微观特征后仍具有显著的预测能力。
• 套利限制对CRO因子的显著性有增强作用，表明行为偏差在限制套利的情况下对价格有更大影响。
• CRO因子与反转效应存在一定的关联，但其预测能力不能完全被反转效应解释。