本公众号旨在发布我们在量化研究成果与投资心得 |
1. 超越同行业的外推:资产定价视角
文献来源: Tang, G., Wu, Y., & Lou, G. (2024). Extrapolation beyond Peers: An Asset Pricing Perspective. Journal of International Money and Finance , 148, 103153.
推荐原因: 传统金融研究主要关注公司自身的信息,但同行公司在资产定价中也发挥着重要作用。在新兴市场中,通常有大量个人投资者倾向于依赖同行公司来评估个股。在这篇文章中,作者们在中国股市引入了一个新指标,“行业相对股票贝塔” (Industry-relative Stock Beta,IRSB)指标,用以衡量个别公司与其同行业公司市场贝塔值的偏差。研究表明,高IRSB的股票相较于低IRSB的股票,在下个月能平均超出1.01%的收益。研究发现,通过双变量投资组合排序和Fama-MacBeth回归分析,控制其他定价因子后,IRSB的预测能力依然显著。最后,作者们提出了行为金融的解释,认为这一现象可归因于投资者的推断偏差,即投资者往往过度基于近期表现推断未来,导致这些股票价格暂时偏离其基本面价值。这一行为金融学解释尤其适用于新兴市场。
2. 新闻共同提及动量溢出效应在中国市场的表现
文献来源 : Ge, S., Li, S., & Zheng, H. (2024). Diamond Cuts Diamond: News Co-mention Momentum Spillover Prevails in China. Available at SSRN 4489005.
推荐原因: 已有研究表明,股票动量效应可通过多种经济关联传播,如行业关联、客户-供应商关联、分析师共同覆盖、地理位置等。在这篇文章中,作者们对中国股票市场的动量溢出效应进行了全面研究,使用了各种类型的经济,并特别关注通过新闻共提提及而产生的动量溢出效应。作者们通过分析2006年至2020年间的数百万篇中国财经新闻,构建上市公司之间的新闻共同提及联系网络。研究发现,通过新闻共同提及的公司间动量溢出效应远强于其他联系(如分析师共同覆盖效应)。这表明,新闻信息在中国股市中发挥着重要的跨行业信息传播作用,帮助投资者更好地预测股票未来的表现。研究通过Fama-MacBeth回归等测试,进一步证明了新闻共同提及效应能够统一其他形式的动量溢出效应。
3. 人力资本质量和股票收益率
文献来源 : Bae, J., & Kang, J. (2023). Human Capital Quality and Stock Returns. Journal of Banking and Finance , 152, 106857.
推荐原因: 现有文献已证明,无形资本(如组织资本)对公司价值和股票收益具有重要影响。在这篇文章中,作者们研究了人力资本(Human Capital, HC)质量对股票收益率的影响。作者们提出了一个衡量嵌入于公司组织资本中的人力资本质量的指标,并表明拥有高质量HC的公司未来的股票收益率高于拥有低质量HC的公司,这并不归因于普遍的风险因子或与劳动力相关的因子。反映组织资本相对数量的组织资本与资产的比率,对HC质量的收益率预测能力具有显著但有限的解释力。作者们还证实了人力资本成本增加对公司价值的不利影响。这些发现与以下论点相一致:由于关键人才离职的风险,拥有更高质量HC的公司更容易受到技术前沿冲击的影响。
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海外文献推荐:因子选股类
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第 185 期: 左尾动量:股票市 场 坏消息的不充分反应
第 179 期: 价值股与成长股的久 期——差异没有想象的那么大
第 177 期: Smart beta 多因子构建的方法论:混合与整合
第 174 期: 解决规模效应的问题
第 173 期: 2018-2020 年的量化危机:被大盘成长逼入绝境
第 171 期: Smart beta 与多因子组合的最优混合
第 170 期: 通胀错觉和股票价格
第 164 期: Smart beta 策略中的“肉”在哪里 ?
第 163 期: 从实体经济角度对股市未来长期收益进行预测
第 160 期: 因子的两种类型:基 于因子组合的收益分解
第 157 期:在 分散化收益的视角下Smart Beta 是否仍然Smart
第 154 期: 异象策略的相关性结构
第 144 期: 价值因子已死?
第 142 期: ESG 投资:从罪恶股到Smart Beta
第 135 期:货币政策敞口因子 MPE
第108 期:分析师的共同覆盖—— 动量溢出效应的根源
第99 期: 低PE ,成长,利率:对估值的再思考——最聪明的投资回收期
第89 期:盈利,留 存收益,账面市值比在股票横截面收益中的作用
第52 期:微观领先于宏观?非流动性对股票收益和经济活动的预测能力
第50 期:因子如何复合——自上而下及自下而上的指数构建方法
第 36 期:一种新的公允周期调整市盈率( CAPE )预测方法
第35 期:因子投资 模型增强:基于深度学习来预测基本面数据
第28 期:期估值因子的风险来源于哪里?由PB 分解得来的证据
第25 期:价格影响 还是交易量:为什么是Amihud(2002) 度量
第22 期:价值、规模、动量、股利回报以及波动率因子在中国A 股市场的表现
第 13 期:股票市场波动性与投资学习
第 13 期:社会责任共同基金的分类及其绩效的衡量
第 13 期:因子择时风险导向模型
第 10 期:利用信息因子解释回报
第 10 期:异质现金流和系统性风险
第 9 期:“打赌没有β”投资策略研究
第 9 期:利用条件信息理解投资组合的有效性
第 8 期:因子择时模型
第 8 期:优化价值
第 7 期:动量崩溃
第 7 期 : 动量因子及价值因子在投资组合中的运用的实证研究
第 7 期:后悔的神经证据及其对投资者行为的影响
第 6 期:持续过度反应和股票回报的可预测性
第 6 期:五因子资产定价模型在国际市场上的检验
第 5 期:价值的另一面:毛盈利能力溢价
第 5 期:卖空比例与总股票收益
第 4 期:巨变的贝塔:连续型贝塔和非连续型贝塔
第 4 期:全球、本地和传染的投资者情绪
第 4 期:投资者更关注哪些因子?来自共同基金资金流的证据
第 4 期:总资产增长率与股票截面收益率的实证
第 3 期: Beta 套利
第 3 期:前景理论与股票收益:一个实证研究
第 3 期:趋势因子:投资时限的信息能获得收益?
第 3 期:时变的流动性与动量收益
第 2 期: CAPM 新视角:突尼斯和国际市场基于 copula 方法的验证
第 2 期:资本投资,创新能力和股票回报
第 2 期:风暴来临前的平静
第 2 期:资本投资,创新能力和股票回报
第 1 期:三因子与四因子模型对比与动量因子的有效性检验
第 1 期:五因子资产定价模型
第 1 期:多资产组合中的动量因子影响
第 1 期:基于插值排序标准化变量法和复杂变量的平衡分离树的多因子选股模型
海外文献推荐:资产配置类
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第193
期:债券收
益
下限与资产配置:债券在资产配置中所扮演的角色将于何时受到危及?
第188 期:ESG 的Alpha ,Beta 和Sigma :更好的Beta ,额外的Alpha
第156 期:资产配 置vs. 因子配置——我们能否构建一类两者兼顾的策略
第126 期:利用Fama-French 五因子模型的alpha 进行行业轮动
第122 期:Capital Group 2020 年市场展望
第65 期:通过VaR Black-Litterman 模型构建FOF 投资绝对收益组合
第56 期:利用低风险现象增强Black-Litterman 模型:来自韩国市场的证据
第41 期:投资组合再平衡管理的另一类方法- 叠加期权卖出合约
第26 期:协方差矩阵的非线性压缩:当Markowitz 遇见Goldilocks
第 16 期:将因子暴露映射到资产配置
第 12 期:构造有效收入组合
第 12 期:投资组合中股票数量是否会影响组合表现
第 11 期:对冲基金收益优化投资组合
第 5 期:集中投资与全球机构投资者业绩
海外文献推荐:事件研究类
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海外文献推荐:投资者行为类
第159 期:估计分析师预期偏差新方法—— 投资者是否过度依赖分析师预期
第129 期:“ 懒惰” 的投资者—— 不可忽视的财报措辞变化
第105 期:投资者情绪对于异象的解释是否源于“ 伪回归” ?
第 16 期:坏习惯和好方法
第 11 期:状态变量、宏观经济活动与个股截面数据的关系
第 10 期:条件夏普比率
第 9 期:强制清算,减价出售与非流动性成本
第 7 期:买方与卖方谁发起交易
第 7 期:后悔的神经证据及其对投资者行为的影响
第 7 期:排名效应和交易行为:卖出最差的和最好的,忽略其余的
第 6 期:持续过度反应和股票回报的可预测性
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第152 期:识别导致价值/ 成长溢价的预期偏差效应:一种基本面分析方法
第150 期 : 细节决定成败:ESG 数据的差异性与责任投资的意义
第 12 期:世界各地的资本结构决策:哪些因素重要
第 11 期:财务风险有多重要?
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第162 期:COVID-19 期间共同基金的业绩表现与资金流动
第140 期:价值平均策略、美元成本平均策略以及随机投资方式的收益对比—— 基于多场历史数据的实证检验
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风险提示:本报告内容基于相关文献,不构成投资建议。
注:文中报告节选自天风证券研究所已公开发布研究报告,具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。
证券研究报告
《天风证券-金融工程:海外文献推荐第293期》
对外发布时间
2024年10月11日
报告发布机构
天风证券股份有限公司
(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格)
本报告分析师
吴先兴 SAC 执业证书编号:S1110516120001
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