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4.2 样本数据及研究方法

  4.2.1 样本选择及数据处理

  本章样本数据来源于上海万德(WIND)资讯数据库系统,该数据库系统广泛被基金公司、证券公司等专业机构所采用,数据来源较为可靠并且较为完整。本文采用了万德系统的A股日交易数据及年度财务数据,其中个股价格数据以上市日为基点向后复权,考虑了分红、送配及增发等对股价的影响,在时间上具有可比性和一致性。

  由于中国股市上市公司年度财务报表公布截止时间为每年4月底,为避免前视误差(look-ahead bias),本文样本时间区间为1995年4月至2004年6月。本文计算月收益的价格数据为复权价格数据,所有收益率均考虑了现金红利的再投资,公司财务数据则取自1994年至2003年每年年报。对样本股的处理如下:(1)新股上市公布年报后即纳入研究范围;(2)按照通行做法,为减少可能的异常收益影响,剔除了ST、PT类上市公司;(3)每年4月底划分风格组合时,剔除了风格指标小于0的样本。

  4.2.2 研究方法

  BS(2003)指出,对风格投资模型进行检验,首先需要具体识别各种投资风格。对于BS(2003)模型中的正反馈风格投资者而言,他们仅仅依据各种风格历史表现进行资产配置,因而风格的易识别性及代表性无疑非常重要。

  LN(2002)、CD(2004)及Teo和Woo(2004)等在风格动量实证研究中主要选取规模(SIZE)和净市值比率(BM)作为风格指标。对于国内证券市场,市盈率(即益本比率的倒数)指标往往受到市场参与者广泛的关注,无论是证券分析师的研究报告或是证券媒体发布的相关信息,市盈率都被视作判断公司价值的一个重要指标,基于此,本文除选取SIZE和BM外,还选取了益本比率(E/P)进行风格划分,即将所有样本股按SIZE E/P、SIZE BM联合划分为复合风格组合,按SIZE、E/P或BM单独划分为大市值/小市值、成长型/价值型简单风格组合。上述风格划分方法在Fama和French(1993,1996,1998)、Lakonishok et al。(1994)、Chan et al。(2002)等相关研究中亦被广泛采用。

  为全面考察风格水平动量,本章分别运用了两种代表性的策略构建方法,即CD(2004)风格动量策略构建方法以及LN(2002)动量策略构建方法(以下分别简称为CD策略及LN策略)考察中国股市的风格动量:

  (1)CD策略:其特点是动量套利组合由极端的风格输家组合与风格赢家组合构成。研究设计如下:为消除前视误差,每年4月底按照SIZE、E/P及BM大小,将样本股由低到高联合或单独划分为9个或10个风格组合,组合内个股为等权重,这样各风格组合分别形成110个月度收益;每月买进过去J月表现最好的1个(或2个)风格组合作为赢家组合,卖出表现最差的1个(或2个)风格组合作为输家组合,构建动量套利组合并持有K个月,形成不同的(J,K)策略。为增加统计检验的势,采用Jegadeesh和Titman(1993,2001)重叠(overlapping)抽样的方法,最终形成动量套利组合的月度收益时间序列值,对该时间序列值求均值并进行常规t检验。

  (2)LN策略:LN策略是在Lo和Mavkinlay(1990)反转策略基础上变形构造,其特点是动量套利组合可针对所有任意分组的风格组合进行操作,因而能够提供很好的鲁棒性检验,该策略另一个显著特点在于提供了对动量收益进行分解的基本框架,因而在分析动量收益来源时被广泛采用(如Chen,Hong(2002)等)。研究设计如下:样本期内,每月按(4.1)式分配的权重买入并持有所有风格组合K个月,其中权重大于或等于0的风格组合为赢家组合,权重小于0的风格组合为输家组合,由于=0,因而构建了一个套利策略;t期持有K月的累计收益由(4.2)式决定,其期望收益由(4.4)式决定,多头(或空头)投资额由(4.3)式决定;为增加统计检验的势,采取重叠抽样的方法,并采用经Newey-West调整的t值进行统计检验。

  (4.1)

  (4.2)

  (4.3)

  (4.4)

  (4.1)-(4.4)式中:K为持有期,N为风格组合个数,表示某个风格组合t期权重,为某个风格组合前J期收益,为前J期等权市场组合,为t期持有期总收益,为多(空)头投资额,为持有期期望收益。

  
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