左尾風險的動量效應：基于A股市場數據的研究

費曉暉　趙永亮

摘? ?要：通過研究A股市場回報的截面數據，發現左尾風險與下一階回報存在高度負相關。因此，通過Yigit Atilgan等人（2020）的左尾風險的動量理論來解釋這一現象：落在回左尾風險高的股票預期回報低，原因在于投資者低估了左尾風險的持續度，進而過高估值了那些近期大幅下跌的股票。通過研究不僅發現中國股票市場存在這種左尾動量異象，同時還發現該異象無法用當前占據主導地位的定價因子解釋，而行為金融學中投資者反應不足的理論對該異象具有很強的解釋力。

關鍵詞：左尾風險;動量效應;反應不足

中圖分類號：F832.51? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2021）29-0105-03

引言

自從Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Mossin（1966）提出資本資產定價（CAPM）理論后，學術界關于有效市場理論以及異象因子的爭論始終不斷。本文研究的左尾風險是金融風險領域的核心概念，也是眾多異象之一。關于左尾風險著名的研究有，Markowitz（1959）通過半方差來研究回報風險;①Arzac 等人（1977）和Bawa等人（1977）分別把下偏動量作為風險因子引入到定價模型，對于該分支領域的實證研究提供了開創性的突破;隨后Kahneman和Tversky（1979）提出的前景理論則試圖從理論部分對于該異象做出解釋。投資者行為不單基于效用函數，其風險偏好會隨絕對收益（Absolute return）的狀況做出改變，其損失情況下的行為有悖有效市場假說的理性人假設，上面闡述的左尾現象便是其結果之一。

關于左尾風險的近期研究有，Ang，Chen和Xing （2006），Kelly和Jiang（2014），Bal等人（2014）和Van Oordt等人（2016）關注于左尾市場風險（左尾beta）;Chabi-Yo等人（2017），Lee和Yang（2017）則通過極端事件來檢測個股在市場劇烈下跌后的反應;Yigit Atilgana等人（2020）提出在險價值（VaR）和預期損失（ES）作為代理變量來度量左尾風險的概率分布和程度的可行性。本文正是基于Yigit Atilgana等人的研究方法，通過在險價值（VaR）和預期損失（ES），結合Fama-French模型（1992）和Carhart動量理論（1997）來研究左尾風險與股票未來回報的相關性。

當前，大多數定價理論都是基于預期效用假說，以及認為風險伴隨著預期回報，作為風險厭惡的投資者需要高預期回報來彌補其承受的風險。因為左尾風險非顯性變量，很長一段時間內金融學術界用高階矩代表左尾風險。其最典型的即偏度，并認為高左尾風險（負偏）的股票伴隨著低股價和隨后一段時間的高預期回報。本文使用在險價值（VaR）和預期損失（ES）來替代傳統的偏度，用在險價值（VaR）度量在一定概率情形下的資產價值損失。通過預期損失（ES）度量這種條件概率損失的預期程度，本文發現高左尾風險②的股票在未來一段時期具有較低的絕對回報，該發現和上述提及的風險補償理論相悖。在考慮了當前最主流的幾個風險因子后（CAPM，FF3和Carhart4）的新多因子截面回歸后，相對回報較低。為解釋該異象，本文試圖從3個行為金融學關于低回報異象的最新理論來找到答案：（1）彩票效應，即投資者對超高回報的偏好導致對近期價格大跌股票的供需失衡引起的錯誤定價;（2）betting-against-beta理論，高beta股票低回報的現象研究的一系列理論;（3）信息不對稱導致的風險低估。本研究發現，投資者對于左尾風險的低估，導致后續持續低回報的動量效應。換句話說，即投資者期待這些近期下跌的股票出現快速反轉效應，因此會過早買入。本文通過穩健性檢驗發現，近期出現下跌幅度變大的股票存在更強的左尾風險效應，表明投資者對于這類股票出現反轉可能的過度自信，導致市場反應不足。

一、數據和變量

（一）數據

本文選取2009—2020年間A股上市公司作為研究樣本。每月包含所有A股滬深兩市收盤價大于1元的股票樣本，剔除ST、PT樣本，剔除金融類公司樣本，剔除年交易天數小于200天的樣本，剔除異常交易數據的樣本。截面樣本從2009年1月的1 352個到2020年6月的2 768個，樣本總量為273 226個公司月度數據。股票的月度回報、流通市值和成交量數據均來自同花順，財務報表數據（規模、市凈率等）來自國泰安CSMAR數據庫，市場風險溢價為當月大盤回報減去同期無風險收益率，無風險收益率選取同期流通的3個月期國債。因子檢驗用到的個股Beta來自同花順，Fama-French規模和價值因子以及Carhart動量因子來自作者之前相關研究計算的數據。

（二）變量

本文主要研究對象為左尾風險，通過參考Yigit Atilgana等人（2020）的研究方法，本文使用兩個風險管理領域常見的指標代表左尾風險：在險價值（VaR）和預期損失（ES）。其中，在險價值（VaR）測度一定置信區間內損失價值，例如，回報在1個月內99%置信度下的VaR即為該投資在一個月內落在1%概率分布處的損失值（1%左尾），換句話說，1個月內就是損失超過該值得概率小于1%。對于月度t樣本i的VaR，本文選取之前252個交易日的99%和95%置信度的VaR（第1%和第5%）作為VaRit1和VaRit5，因為絕大多數情況下VaRit1和VaRit5為負，本文對原始值乘以-1，使得高（低）VaR代表高（低）左尾風險。

研究左尾風險對預期回報的影響的關鍵之一是必須隔離其他因子的影響。本文選取當前占據主導影響的因子作為控制變量，包括Fama-French的規模和價值因子和Carhart動量因子。本文選取樣本股票每月的市值和賬面市值比作為控制變量，其中賬面價值基于上一年度4月份的財報數據，①Sizeit代表公司i在月度t的規模變量，Valueit代表公司i在月度t的價值變量。本文還參照Fama-French模型，計算了觀測期內樣本市場的月度價值因子SMBt和價值因子HMLt。動量因子Momit代表公司i在月度t的動量變量，選取樣本觀測期前12月到前2月共11個月度的累積回報。