海外文献推荐:第269期

admin8个月前研报610


1. 季度投资激增、股票收益与投资因子

文献来源:Altieri, M., & Schnitzler, J. (2023). Quarterly investment spikes, stock returns, and the investment factor. Journal of Financial Markets, 100835.


推荐原因:企业投资决策是财务决策的核心。在这篇文章中,作者研究了企业资本投资与股票价格之间。不同于测量资本投资的年度变化或总资产增长,作者使用了季度投资数据,主要关注了第四季度投资激增(Q-spikes),即公司财年的第四季度发生的任何资本支出的异常增加或减少。作者发现,第四季度异常的资本支出与未来股票收益率呈负相关关系。尽管这一关系与资产增长因子(Q因子)相关,但不能完全由资产增长因子解释。同时,作者还发现,投资激增和股票同时期收益率呈正相关关系,这表明,投资激增和未来股票收益率之间的负向关联可能反映了折现率的变化。另外,作者的其他分析结果显示,该效应在高派息、低债务水平和高特质波动率的情况下会被放大,这表明了过度投资的可能。总之,作者的研究发现支持了公司的投资决策包含了复杂但有价值的关于股票收益率的信息。


2. 横截面不确定性与预期股票收益率

文献来源Yu, D., & Huang, D. (2023). Cross-sectional uncertainty and expected stock returns. Journal of Empirical Finance, 72, 321-340.


推荐原因:在这篇文章中,作者在时间序列维度上研究了横截面不确定性(CSU)对股票收益率的预测能力。作者使用Dew-Becker和Giglio(2023)提出的CSU度量,即公司级的隐含方差减去市场级的隐含方差的市值加权平均值。作者发现,CSU在样本内和样本外预测月度股票收益率时都展现出突出的能力,其年度𝑅2分别为11.89%和6.34%,比常见的预测因子要高。使用CSU与其他替代预测因子进行双变量组合预测可以获得高达18.08%的年度样本外𝑅2。对于均值-方差投资者,CSU为其创造了显著的经济收益,每年的效用增益超过400个基点。向量自回归分解显示,CSU对股票收益率的预测能力主要来自于现金流渠道。


3. 股票收益率可预测性与估值比率的周期性波动

文献来源Yu, D., Huang, D., & Chen, L. (2023). Stock return predictability and cyclical movements in valuation ratios. Journal of Empirical Finance, 72, 36-53.


推荐原因:根据现值模型,股息-价格比率应该能够预测未来的股票收益率或现金流;然而,当使用数据进行实证检验时,这些比率显示出的预测能力却很小。在这篇文章中,作者深入研究了股票收益率的可预测性,并为股息-价格比率为何表现出很小的股票收益率预测能力提供了解释。作者将一个股息-价格比率分解为一个缓慢变动的成分(slow-moving component)。该成分包含了时变的局部均值,以及一个周期性成分(cyclical component),该成分反映了股息-价格比率对其局部均值的短暂偏差。与原始股息-价格比率和历史平均基准相比,周期性成分在样本内和样本外对股票收益率和现金流的预测能力显著提高。相反,缓慢变动的成分未能预测股票收益率,因此可以认为是缓慢变动成分掩盖了股息-价格比率中对股票收益率和现金流的预测信息。


往期链接



海外文献推荐:因子选股类

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第205期:哪些选股因子具有行业配置能力?

第200期:分析师预测与企业盈余管理

185期:左尾动量:股票市坏消息的不充分反应

179期:价值股与成长股的久期——差异没有想象的那么大

177期:Smart beta多因子构建的方法论:混合与整合

174期:解决规模效应的问题

173期:2018-2020年的量化危机:被大盘成长逼入绝境

171期:Smart beta与多因子组合的最优混合

170期:通胀错觉和股票价格

164期:Smart beta 策略中的“肉”在哪里?

163期:从实体经济角度对股市未来长期收益进行预测

160期:因子的两种类型:基于因子组合的收益分解

157期:在分散化收益的视角下Smart Beta是否仍然Smart

154期:异象策略的相关性结构

144期:价值因子已死?

142期:ESG投资:从罪恶股到Smart Beta

135期:货币政策敞口因子MPE

第134期:横截面与时间序列因子模型比较

第125期:现金流久期因子

第118期:使用深度神经网络提升时间序列动量策略

第116期:更高的因子有效性评价标准

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98期:低波动需要很少的交易

第97期:机器学习时代的回测原则

第95期:防御性质的因子择时

第90期:收益预测性:来自中美两国供应链的证据

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87期:因子大陆上的爱丽丝梦游:纠缠因子投资的三大谬误

第79期:不确定性、动量和盈利能力

第77期:因子动量与动量因子

第71期:短期的Beta还是长期的Alpha

第70期:SmartBeta与多因子组合的最优配置

第63期:劳动杠杆与股票收益的截面效应

第62期:利用CART决策树选股

第60期:学术研究毁了因子的预测结果吗?

第59期:策略回测效果如何评估?

第58期:ESG能够提高新兴市场投资的风险调整后收益

第56期:盈余公告收益及标准化预期外盈利

第54期:六因子模型与解决价值因子冗余

第53期:Shiller P/E与宏观经济环境

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50期:分析报告的可读性与股票收益

第49期:风格在债券投资中的应用

第49期:盈利指标的紧缩指数

第48期:HML因子中的细节

第46期:市值效应的事实与流言

第43期:机器学习与资产定价

第43期:价值投资的事实和流言

第40期:因子择时是与非

第39期:质优股与垃圾股

第38期:隔夜收益与特定企业股票的投资情绪

第37期:因子选择的新指标

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34期:工匠阿尔法:风格投资的应用

第33期:风格投资与机构投资者

第31期:因子正交与系统性风险分解

第31期:情景基本面,模型与主动管理

第30期:消化异象:一种投资方法

第29期:风格投资、联动性与股票收益可预测性

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28期:基于波动率管理的投资组合

第26期:收益的可预测性

第25期:价格影响还是交易量:为什么是Amihud(2002)度量

第25期:金融危机期间企业社会责任的价值

第24期:股票流动性和股价暴跌风险

第22期;估计Beta

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19恐慌指数v.s.规模因子

第18期:调整因子在对收益率解释中的表现

第15期:改进的动量模型

第15期:利润质量研究

13期:股票市场波动性与投资学习

13期:社会责任共同基金的分类及其绩效的衡量

13期:因子择时风险导向模型

10期:利用信息因子解释回报

10期:异质现金流和系统性风险

9期:“打赌没有β”投资策略研究

9期:利用条件信息理解投资组合的有效性

8期:因子择时模型

8期:优化价值

7期:动量崩溃

7:  动量因子及价值因子在投资组合中的运用的实证研究

7期:后悔的神经证据及其对投资者行为的影响

6期:持续过度反应和股票回报的可预测性

6期:五因子资产定价模型在国际市场上的检验

5期:价值的另一面:毛盈利能力溢价

5期:卖空比例与总股票收益

4期:巨变的贝塔:连续型贝塔和非连续型贝塔

4期:全球、本地和传染的投资者情绪

4期:投资者更关注哪些因子?来自共同基金资金流的证据

4期:总资产增长率与股票截面收益率的实证

3期:Beta套利

3期:前景理论与股票收益:一个实证研究

3期:趋势因子:投资时限的信息能获得收益?

3期:时变的流动性与动量收益

2期:CAPM新视角:突尼斯和国际市场基于copula方法的验证

2期:资本投资,创新能力和股票回报

2期:风暴来临前的平静

2期:资本投资,创新能力和股票回报

1期:三因子与四因子模型对比与动量因子的有效性检验

1期:五因子资产定价模型

1期:多资产组合中的动量因子影响

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187期:货币政策的非对称效应

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151期:利用新闻情绪动量进行战术性资产配置

第143期:关于低风险投资的事实与误区

第141期:利用先锋核心+卫星策略指引

第126期:利用Fama-French五因子模型的alpha进行行业轮动

第123期:行业收益的可预测性:使用机器学习方法

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56期:波动率模型以及波动率的程式化特征实证

第54期:放大市场异象

第53期:风险平价组合与其他资产配置方法的比较探索

第51期:关于公式化价值投资方法的事实

第48期:对风险配置策略的再思考

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38期:Smart Beta策略怎么会出错?

第27期:风险因子的风险平价

第27期:桥水基金对风险平价和全天候策略的一些思考

第26期:协方差矩阵的非线性压缩:当Markowitz遇见Goldilocks

第24期:考虑寿命风险的多变量战略资产配置模型

第19期:稳定性风险调整后的投资组合

第17期:推动多因子世界中的战略资产配置

第17期:用更高阶矩衡量组合分散性

16期:将因子暴露映射到资产配置

第14期:风险平价股票组合的转售价值

12期:构造有效收入组合

12期:投资组合中股票数量是否会影响组合表现

11期:对冲基金收益优化投资组合

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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第147期:政治事件投资组合

第146期:信息传播速度与卖方研究行业
第138期:心情Beta与股票收益的季节性
第119期:节假日前的公告效应
第115期:粘性预期与盈利异象
第96期:规模效应隐藏于日历效应之中
第47期:工业用电量与股票收益率
第45期:预测中国股票市场的股灾
第40期:IPO 批准对现有股票的影响:来自中国的证据
第21期:低频调仓、收益率自相关性和季节性
8期:机构投资者和股票拆分的信息产生理论
6期:季节性收益
6期:可预测的行为、利润和关注
6期:盈余公告与系统性风险





海外文献推荐:投资者行为类

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第186期:情绪交易与对冲基金收益

第183期:投资决策频率对长期投资结果的影响

第180期:隔夜收益与特定公司的投资者情绪

第167期:决策疲劳和启发式分析师预测

第161期:收益预期是如何形成的?——截面上的趋势外推

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153期:谷歌搜索量与个人投资者交易者行为

第137期:股票高收益同步性意味着怎样的价格信息含量?

第129期:“懒惰”的投资者——不可忽视的财报措辞变化

第128期:高频交易竞争

第105期:投资者情绪对于异象的解释是否源于“伪回归”

第85期:原油期货市场的知情交易

第78期:高频报价:买价和卖价的短期波动性

第57期:数据提供者的信息中介角色

第55期:分析师的重新覆盖与市场反应不足

第42期:卖方研究在经济不景气时期更有价值吗?

第33期:公司债市场收益的共有因子

第23期:媒体关注与消费者投资行为之间的因果关系

第20期:高频交易之间的影响

第20期:是什么使得股价移动?基本面 vs. 投资者认知

第18期:短期机构交易的表现

16期:坏习惯和好方法

11期:状态变量、宏观经济活动与个股截面数据的关系

10期:条件夏普比率

9期:强制清算,减价出售与非流动性成本

7期:买方与卖方谁发起交易

7期:后悔的神经证据及其对投资者行为的影响

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

6期:持续过度反应和股票回报的可预测性





海外文献推荐:择时策略类

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第184期:市盈率、商业周期与股票市场择时

第166期:时间序列因子择时与横截面因子配权的新方法

第136期:因子溢价与因子择时:一个世纪的数据验证

第106期:宏观经济的风险对因子收益的影响

第86期:哪种趋势指标是你的朋友

第76期:商品期货的特质动量

第32期:行业表现能预测股市走势吗

第14期:几类择时策略的比较





海外文献推荐:公司金融类

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第210期:ESG整合:价值、成长和动量

第204期:媒体报道和投资效率

第182期:以整合法量化ESG投资

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细节决定成败:ESG数据的差异性与责任投资的意义

第145期:预期管理与股票收益率

第103期:全球化风险溢价

第72期:独立董事的价值

第23期:经济周期、投资者情绪和高成本的外源融资

12期:世界各地的资本结构决策:哪些因素重要

11期:财务风险有多重要?

3期:机构投资者对公司透明度和信息披露的影响






海外文献推荐:基金研究类

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第199期:主题基金值得炒作吗

第197期:共同基金的alpha分解:选股与赋权

第194期:基金费率能降到多低?

第192期:小样本下的共同基金筛选

第175期:机器学习能用于基金组合构建吗?

第169期:持股的创新偏好与共同基金业绩研究

第162期:COVID-19期间共同基金的业绩表现与资金流动

第155期:双重调整的共同基金业绩评估

第148期:长期任职的基金经理的业绩表现

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

第139期:投资组合集中度与基金绩效

第133期:使用机器学习法推理基金配置

第132期:晨星债基风格箱构建方法论

第130期:什么时候基金管理技能更有价值?

第121期:使用期权对公募基金的益处

第120期:共同基金业绩,管理团队与董事会

第113期:基于DEA方法的共同基金业绩预测

第109期:只有艰难时期的赢家才能持续

第100期:便宜不一定好:论高费率共同基金的优越表现

第94期:基金经理是否具有市场流动性择时能力

第92期:波动率与主动基金管理者能力

第85期:主动ETF或将何去何从

第83期:基金经理的运气与技能

第75期:ETF的战争从未停止

74期:风格中性FOF:散投资还是成本重负

第73期:基于APB指标的共同基金业绩评估

第68期:弱市赢家方能恒强:对冲基金再不同市场下的表现持续性

第67期:美国ESG基金发展概览

第64期:基金的alpha源自基金经理的管理能力吗?

第52期:美国目标日期基金市场的成败之争

第51期:买方分析师的能力与角色研究

第47期:下滑轨道内部应该如何配置

第46期:时变的基金经理管理能力

第44期:一个有效的下行风险衡量指标下的FOF 策略

第42期:趋势跟踪策略在目标日期基金中的应用

第41期:基金经理的个人特征与业绩    

第39期:风格中性的基金中基金:分散化还是锁定权重?

第37期:如何设计目标基金?

第34期:市场情绪与技术分析的有效性:来自对冲基金的证据

第32期:目标日期基金需要更好的分散化

第30期:一种新的衡量基金经理能力的方式

第29期:基金真的交易越多赚的越多么? 




      海外文献推荐:其他

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第203期:高收益债券适合主动管理

第181期:大美国战后经济周期实证研究

第178期:关于大宗商品投资的再思考

第176期:指数期权套利中的提前平仓策略

第172期:风险恐惧情绪在商品期货市场中的定价作用

第165期:商品期货价值投资



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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269期》

对外发布时间

2023年10月25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

王鹏飞 联系人


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本篇文章来源于微信公众号: 量化先行者

本文链接:http://17quant.com/post/%E6%B5%B7%E5%A4%96%E6%96%87%E7%8C%AE%E6%8E%A8%E8%8D%90%EF%BC%9A%E7%AC%AC269%E6%9C%9F.html 转载需授权!

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