“学海拾珠”系列之五十七：高成交量溢价能预测经济基本面信息吗？

敬请参阅末页重要声明及评级说明 证券研究报告 高成交量溢价能预测经济基本面信息吗？ ——“学海拾珠”系列之五十七 [Table_RptDate] 报告日期：2021-08-23 [Table_Author] 分析师：严佳炜 执业证书号：S0010520070001 邮箱：yanjw@hazq.com 分析师：朱定豪 执业证书号：S0010520060003 邮箱：zhudh@hazq.com 联系人：吴正宇 执业证书号：S0010120080052 邮箱：wuzy@hazq.com [Table_CompanyReport] 相关报告 1. 《公司盈利季节性和股票收益——“学海拾珠”系列之四十九》 2. 《投资者评价基金时会考虑哪些因素——“学海拾珠”系列之五十》 3. 《社交媒体效应、投资者认知和股票横截面收益——“学海拾珠”系列之五十一》 4. 《基金的下行风险择时能力——“学海拾珠”系列之五十二》 5. 《共同基金持仓拥挤度对股票收益的影响——“学海拾珠”系列之五十三》 6.《基金公司内部的信息传播速度——“学海拾珠”系列之五十四》 7.《因子动量与行业动量，殊因殊果——“学海拾珠”系列之五十五》 8.《基金经理自购与基金风险——“学海拾珠”之五十六》 主要观点： [Table_Summary] 本篇是“学海拾珠”系列第五十七篇，本期推荐的海外文献研究高成交量回报溢价和经济基本面的关系。作者首先研究在预测性回归的框架内，成交量溢价是否有助于预测未来的经济活动，作者提供了样本内和样本外的证据，证明交易量溢价所包含的信息对预测九个月内的工业生产增长是有用的。由于其对实体经济的强大预测能力，作者还通过资产定价的视角评估了对成交量溢价的基于风险的解释。 回到 A 股市场，研究股票横截面收益的溢价来源和经济基本面之间的关系是一个有趣的视角，一定程度上风险因子对股票收益的预测能力与其在宏观经济因子上的敞口变化有关；应用层面上，将风险因子的择时和经济状态的识别联系在一起似乎是一个可行的途径。 ⚫ 高成交量溢价能预测实体经济的信息 市值加权的成交量溢价 HVPVW 是未来工业生产增长的一个强有力的预测指标，这种关系是非常显著的。回归估计值为-0.052，意味着当月的交易量溢价（表 1 中的 1.75%）增加一个标准差与下个月的工业生产增长减少 9.2 个基点有关。此外，这一影响并非微不足道，因为它相当于样本期间工业生产平均增长率的 45%（即 0.21%）。总之，成交量溢价对工业生产增长的预测能力很强，最长可达 9 个月。 ⚫ 高成交量溢价 HVP 的预测能力是否能被已知变量解释 成交量溢价的预测能力确实部分是由 FF 五因子、四个商业周期变量和系统性风险因子 CATFIN 这几个因子所解释的。除了这几个因子，交易量溢价仍然保留了预测工业生产增长的有价值的信息。交易量溢价对经济增长的预测能力在很大程度上独立于传统风险因子模型。相比之下，它与四个商业周期变量以及 Allen、Bali 和 Tang（2012）的金融系统性风险因子的预测能力更相关。 ⚫ 对高成交量溢价的基于风险的解释 作者进一步对高成交量溢价 HVP 提供了基于风险的解释。一方面，具有高特质波动率的股票往往是高成交量的股票，并且具有更高的预期收益。另一方面，从宏观经济风险角度来看，工业生产增长因子包含了成交量对投资组合定价的信息，高交易量的股票风险更大，它们比低交易量的股票在工业生产、预期通货膨胀的变化和期限溢价这三个经济因子的风险敞口更大，因此要求更高的溢价。 ⚫ 风险提示 本文结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。 [Table_StockNameRptType] 金融工程 专题报告 [Table_CommonRptType] 金融工程 敬请参阅末页重要声明及评级说明 2 / 24 证券研究报告 正文目录 1 简介 ....................................................................................................................................................................................................... 4 2 可检验的假设及研究方法 ................................................................................................................................................................. 6 3 数据 ....................................................................................................................................................................................................... 7 4 高交易量回报溢价对经济活动的预测能力 .................................................................................................................................... 9 4.1. 单变量回归结果 ............................................................................................................................................................................................. 9 4.2. 多变量回归结果 .......................................................................................................................................................................................... 10 4.3. 多变量回归的额外结果 ......................................................