現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險與股票收益定價研究-預(yù)覽頁
【正文】 ：(1+S她)2．2．2現(xiàn)金流風(fēng)險置川=置。) 變化與市場組合的現(xiàn)金流量預(yù)期變化的協(xié)方差．來計算未來2到5年的預(yù)測每股收益；第2階段， 高現(xiàn)金流貝塔口b值意味著具有較高的系統(tǒng)風(fēng)未來6年至10年為穩(wěn)定期，可以預(yù)期，個別公司超 險．在萬得數(shù)據(jù)中，機構(gòu)對公司收益月度預(yù)測數(shù)據(jù)是過30％的高收益增長率將不可能長期保持，在穩(wěn)定 從2005年以后才開始披露，因此，本文的現(xiàn)金流貝期內(nèi)使用穩(wěn)定期收益增長率，即采用橫切面收益增 塔估計是以當(dāng)年期12個月數(shù)據(jù)進行回歸來估計的．長率平均值，采用如下方程計算預(yù)期收益 2．2．3當(dāng)期非預(yù)期會計收益X‘，l+J+1=Xc，l。吖+1=(日叫～+X叫q+1)(1一砂) 除以￡年4月股票收盤價．該度量變量反映了當(dāng)(18) 期會計收益增長的預(yù)期．在第3階段，未來10年以后，預(yù)期會計每股收益增長率收斂于會計收益＆，預(yù)期會計收益收斂于—≮，因此，3階段增長模型就可以估計出1一刪如下方程E?！票戎莓?dāng)期(￡期)4月股票收盤時總資產(chǎn)的自然對數(shù)MBipt一1機構(gòu)投資者持有比例An6岫‰r(曙e2v撕able8變量名 平均值 標準差 25％分位數(shù) 中位數(shù) 75％分位數(shù)凇O．137O．014一1 0．0204．814Co∞mge 6．00 5．850 2．oo 4．00 8．003．2現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險與股票收益 以上變量及公司規(guī)模、賬面市值比等變量．研究發(fā)3．2．1 現(xiàn)金流信息、分析師跟蹤人數(shù)與股票非預(yù) 現(xiàn)，現(xiàn)金流信息的系數(shù)為正且統(tǒng)計上顯著．期收益在控制變量方面，分析師跟蹤人數(shù)與股票非由表3模型(4)可知：1)現(xiàn)金流信息作為獨預(yù)期收益負相關(guān)，結(jié)果與Hou和Moskowiz【3糾的預(yù)立變量可以解釋股票非預(yù)期收益，現(xiàn)金流信息的測一致，即股票被較少分析師跟蹤的股票將比較系數(shù)為3．286，￡值為8．155，調(diào)整幫值為o．039，o提出當(dāng)期非預(yù)期會計收益(曬)、當(dāng)期證一l邶Il一1占E7H，陽L168。571．43l1．3231．348(4．909)O．904(2．209)(7．458)一O．005(一1．195)0．036(O．257)(0．139)0．0450．003(118．143)O．5920．59l0．066調(diào)整R2 0．04l3．2．3現(xiàn)金流風(fēng)險與股票預(yù)期收益 更高的系統(tǒng)風(fēng)險，因而，這樣的股票具有高的預(yù)期由表3模型7可知：現(xiàn)金流風(fēng)險貝塔對股票 收益．本文與Da和warachka舊副所不同的是有兩預(yù)期收益具有顯著的解釋能力，現(xiàn)金流風(fēng)險系數(shù) 點：1)在估計現(xiàn)金流風(fēng)險貝塔時，Da和warachka0．004，f值為10．741，調(diào)整尺2值為O．066；本文的 是將股票按規(guī)模和賬面市值比來分組，從而估計發(fā)現(xiàn)與Da和Warachka【33|一致，股票的現(xiàn)金流風(fēng) 出規(guī)模和賬面市值比貝塔，組合所屬股票按組合險越高，說明股票的現(xiàn)金流預(yù)期變化與市場組合 貝塔賦值；2)Da和warachka是采用現(xiàn)金流貝塔現(xiàn)金流預(yù)期變化的協(xié)方差越高，也就是股票具有 來解釋股票超額收益．一110一 管理科學(xué)學(xué)報 2016年5月3．31．圳模型的3個變量及其它如規(guī)模、腳f等變量益的解釋能力的穩(wěn)健性，本文進一步實證在控制 后，現(xiàn)金流信息對股票超額收益具有顯著的解釋能Fama和French168。流風(fēng)險則對股票超額收益不具備顯著的解釋能力，風(fēng)險對股票實際收益則不具有顯著的解釋能力，現(xiàn) 這一結(jié)論與Da和w啪cIll【a‘圳的發(fā)現(xiàn)不一致．表4現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險與股票超額收益7rableretum8變量，vcF．f+05盧aUEERUERM—RfURM5m6^mZ尉彤Ri一影24(4．909)O．018(一1．781)(1．062)O．706(2．801)(2．979)2．80l(7．427)(7．876)0．773(15．793)0．961(83．404)3．1300．210一O．286O．069(2．139) (一1．277) (一0．070)l一81．2％，這一結(jié)果為Cochrane3個變量、Fama和French的sm^mz以及系統(tǒng)風(fēng)險變量M1(獬M)的多變量模型回歸方程，模型估計結(jié)果見表4模型8所示，sm^mz的系數(shù)估計值均不顯著異于零，sm^mZ對股票超額收益的解釋能力均被凇肘和系統(tǒng)風(fēng)險變量M1(獬M)所吸收，然而，宿成建3個變量的系數(shù)估計均顯著異于零，表現(xiàn)出對股票超額收益的穩(wěn)健的解釋能力．為了進一步檢驗獬肘變量對冊，Z變量的解釋能力，本文將^mZ作為被解釋變量，采用市場非預(yù)期收益獬M作為解釋變量建立回歸，結(jié)果見由表4模型9所示：市場非預(yù)期收益獬M可以解釋賬面市值比因素組合溢價hm2的和TitmanⅢ1的批評給出了證據(jù)．4 結(jié)束語本文對現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險在股票收益中的定價關(guān)系進行了深入研究，在宿成建【31t32]3變量模型基礎(chǔ)上，建立了包含現(xiàn)金流信息的多變量的股票非預(yù)期收益定價模型．通過對2005年一2011年中國A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)：1)由證券分析師盈余預(yù)測修正估計出的正現(xiàn)金流信息對股票非預(yù)期收益、股票實際收益、股票超額收益均具有穩(wěn)健的解釋能力；2)由證券分析師盈余預(yù)測估計出的現(xiàn)金流風(fēng)險反映了股票的系統(tǒng)風(fēng)險，可以對股票預(yù)期收益定價；3)在解釋股票超額收益方面，由現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險、分析師跟蹤人數(shù)與宿成建3變量模型構(gòu)成的多變量模型優(yōu)越于Fama和FrenchJ釗的研究，他們選擇使用M尺的基于殘差的方法來估計現(xiàn)金流信息，這種基于殘差的方法存在估計結(jié)果對輸人變量的高度敏感性ⅢJ，前者估計現(xiàn)金流信息所使用的主要變量為公司所支付的股利與期初價格之比的對數(shù)，而后者則使用權(quán)益回報率(R叩)為主要變量來估計現(xiàn)金流信息．其次，本文建立了包括現(xiàn)金流信息以及宿成建3變量的多變量模型，將中國股市股票非預(yù)期收益的解釋能力提高到了59．1％，并且截距項接近于零．這一新突破發(fā)展了現(xiàn)有資產(chǎn)定價理論．最后，證券分析師盈余預(yù)測修正估計出的正現(xiàn)金流信息對股票價格的定價影響效應(yīng)，對投資者科學(xué)地進行組合配置具有指導(dǎo)意義．
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