【华安金工】美元beta与股票回报——“学海拾珠”系列之一百七十六

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报告摘要

►主要观点

本篇是“学海拾珠”系列第一百七十六篇,作者研究表明了新兴市场经济体(EME)的股市回报反映了汇率的金融渠道,较高的本币回报往往与本币相对美元升值有关。本文提供了三方面的贡献:第一,引入美元回报乘数;第二,发现广义美元指数是比双边美元汇率对股市回报更重要的解释变量;第三,引入美元beta,并证实其具有横截面资产定价因子的属性
回到国内市场,关于全球大类资产配置的研究相对较少,本文通过实证研究分析了汇率的影响机制,并通过美元敏感度这一指标证明了其具有横截面定价能力,值得借鉴。

·美元回报乘数是衡量一国股市中汇率金融渠道强度的概括性指标
美元回报乘数定于为以美元计价的股票回报与本币计价的股票回报之比。本文研究表明EME的美元回报乘数都大于1,这意味着本币对美元升值时,股票回报往往为正,而本币对美元贬值是,股票回报往往为负;即以美元计价的回报往往是本币计价回报的放大版

·广义美元指数是比双边美元汇率对股市回报更重要的解释变量
广义美元指数可作为金融渠道中全球因素的汇总。本文的面板分析结果显示当广义美元指数(Broad)和双边美元(BER)汇率同时作为回归方程的自变量时,BER系数在统计意义上并不显著或仅有微弱的显著性,而广义美元指数的系数仍然非常显著,说明Broad是比BER更重要的解释变量

·美元beta具有横截面资产定价因子的属
美元beta定义为股票市场回报对广义美元指数波动的敏感度。研究发现本币计价的平均股票回报与该国的美元beta之间存在正相关关系,即高美元beta的EME股票市场往往具有更高的股票回报,表明美元beta已被定价至EME平均股票回报中,具有横截面资产定价因子的属性

·文献来源
       核心内容摘选自Valentina Bruno、Ilhyock Shim和Hyun Song Shin在Oxford Open Economics上的文章《Dollar beta and stock returns》
·风险提示
文献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。

01


引言

汇率通过实体和金融渠道影响经济。银行和资本市场活动的全球一体化程度加深,意味着汇率的金融渠道在近几十年中发挥着越来越重要的作用。
汇率的金融渠道是通过市场参与者风险能力的变化来运作的,并反映在金融状况对汇率变动的反应上。下文一系列的研究回顾表明了资本流动和市场条件如何随着汇率的波动而波动,其中本地货币升值与当地更加宽松的金融状况有关。
本文的贡献在于表明了新兴市场经济体的股市回报也反映了汇率的金融渠道。具体而言,以本币计算的较高股票回报往往伴随着本币对美元的升值。从以美元计价的全球投资者的角度来看,以美元计价的回报往往是以本币计价的回报的放大版,即本币的收益和损失在转换成以美元计价的回报时都被放大了。因此,与“汇率变动会带来噪音,使换算成其他货币后的股票收益趋于平稳”的假设相反,美元汇率变动在以美元计价时往往会放大收益波动。
作者为了更系统地阐述本文的研究成果,提供了三方面贡献,从而更系统地论述了汇率的金融渠道对股市回报的作用。
首先,本文作者引入了一个衡量新兴市场经济体股票回报率对美元汇率敏感度的概括性指标——“美元回报乘数”,他是衡量一国股市中汇率金融渠道强度的工具。美元回报乘数被定义为为以美元计价的股票回报与以本币计价的股票回报的比率。本文的的研究表明新兴市场经济体的美元回报乘数大于1,有时甚至显著大于1,这意味着当本币对美元升值时,股票回报往往为正,而当本币对美元贬值时,股票回报往往为负。事实证明,这种相关性在数据上呈现出很强的鲁棒性,凸显了以美元计价的回报使本币收益放大版这一属性
本文的第二个贡献是通过广义美元指数可作为金融渠道中全球因素的汇总,进一步阐明汇率金融渠道背后的全球因素。尽管美元回报乘数突出了双边美元汇率的作用,但更系统的面板分析表明广义美元指数发挥着更重要的作用。具体来说,当广义美元指数和双边美元汇率作为解释变量进行比较时,广义美元指数是更重要的解释变量。特别地,当广义美元指数和双边美元汇率进入回归方程右侧时,双边美元汇率系数在统计上并不显著或仅有微弱的显著性,而广义美元指数仍然非常显著
本文第三个分析性贡献是引入了“美元beta”的概念,定义为股票回报对广义美元指数波动的敏感性。与资本资产定价模型(CAPM)在国际环境中的应用类似,市场回报或总消费扮演了一个截面风险因子的角色,而该风险因子是以平均股票回报定价的(Solnick(1974),Adler和Dumas(1983))。
在本文中,一国股票指数的美元beta被定义为该国股票指数收益率对广义美元指数贬值率的回归系数。因此,高美元beta的国家在美元普遍贬值的情况下,其股市上涨幅度更大。当样本期内的一国股票指数的美元beta与平均股票回报进行比较时,本文作者发现美元beta高的新兴市场股票指数往往具有更高的平均回报,这表明在高美元beta的股市中持有股票的投资者需要获得更高的平均回报以补偿更高的风险。从这个意义上说,本文的分析表明美元beta是新兴市场经济体的横截面资产定价因子。为了验证这一结论,作者对Fama和MacBeth(1973)的横截面进行了估计,并发现有证据表明美元beta扮演着资产定价因子的角色,在以本币计价的截面回报变化中占了很大一部分。这些发现表明与全球投资者对资本市场欠发达的新兴市场经济体(EMEs)的金融状况具有较大影响力是一致的,在EMEs中,全球状况的波动对国内金融状况的影响是不成比例的。
本文将近期有关汇率金融渠道和广义美元指数作用的文献与早期有关汇率和股市回报的文献联系起来。汇率与外资对EME中的本币债券和股票的投资之间的互动是汇率金融渠道的一个典型例子,并为以EME美元借贷为金融渠道关键组成部分的传统解释增添了新的维度。Bruno和Shin(2017)发现EMEs的外国债券发行是由套息交易活动驱动的。同样,Huang et al.(2018)的研究表明中国风险较高的企业试图通过发行美元债券和参与特定形式的套息交易来提高盈利能力。
美元汇率的回报放大作用为传统的投资组合选择模型引入了额外的要素,该模型将汇率视为投资者不确定性的额外来源,但汇率的定价是为了补偿具有固定风险厌恶偏好的投资者。与本文最直接相关的是Brusa et al.(2014),他们引入了三因子国际CAPM,其中以本币计价的全球股票因子与美元和利差这两个货币因子相辅相成,在资产截面收益的定价中表现出色。Verdelhan(2018)的研究表明美元因子在货币回报中也有体现。
Hau和Rey(2006)以及Camanho et al.(2018)研究了股票市场的投资组合配置,并展示了市场均衡如何共同决定股票价格和汇率。Koijen和Yogo(2020)进一步研发了投资组合配置框架,纳入了跨资产类别以及跨国家的配置。然后,在央行政策决定短期利率的条件下,资产市场的均衡共同决定了资产价格和汇率。
本文的方法与近期的文献有很多的共同之处,这些文献强调市场参与者在所谓的“风险上升、风险下降”事件中承担风险的波动,以及出现一个相关的全球因子来推动风险资产的共同波动(Avdjiev et al.(2019a),Avdjiev et al.(2019b),Lilley et al.(2019)以及Miranda-Agrippino和Rey(2020,2021))。
本文通过表明金融渠道的范围也在股票市场上运作,为汇率的金融渠道提供了进一步的实证支持。这一渠道对EMEs和货币政策的实施尤为重要(Bruno和Shin(2015))。如果外国投资者在EME的股票市场中所占的份额很大,那么大量的外资流入或流出就会对国内股票价格产生重大影响。例如,2017年亚太地区13个主要的股票市场的外资持股比例平均为17%,7%到62%不等(De la Cruz et al.(2019))。这一机制与Carstens和Shin(2019)以及Hofmann et al.(2020)中的回归类似:与EME的债券市场一样,EME的股票回报可能会与股票投资组合流向国内股票市场中外资持股比例高的EMEs的交互作用更强。关于广义美元指数的解释作用,本文扩展了早期对新兴市场经济体本币债券市场(Hofmann et al.(2020,2022),投资(Avdjiev et al.(2019a))和GDP增长的尾部风险(Hofmann和Park(2020))的研究。
更广泛地说,本文为汇率与股市回报之间的关系提供了一个新的视角。Bohn和Tesar(1996)研究了美国投资者净购买外国股票在跨期、国际CAPM中的作用。他们的模型将净购买自然分解为维持证券投资组合平衡所必需的交易(投资组合再平衡)和由时变投资机会引发的净买入(追逐回报)。使用1980年至1994年22个国家(包括发达经济体(AEs)和EMEs)的国内股票市场回报和美国对外国股票交易的月度数据,表明美国对外国股票投资主要由后一种效应驱动的:美国投资者倾向于在高预期回报时进入外国股票市场,而在预期回报较低时退出。
Hau和Rey(2004)对投资组合再平衡效应进行了研究,他们的研究表明在外国股票市场获得超额回报或外币升值之后,外国资产所占的财富份额增加可能会引发股票投资从外国流向美国的重新分配,并同时导致美元升值。此外,他们还表明,投资组合流入外国的冲击会使美元直接贬值,并产生外国股票的超额收益。
Hau和Rey(2006)的研究与本文的研究更为密切相关,他们使用了17个经合组织(OECD)国家的数据,发现本国股票市场相对于外国股票市场的较高回报与本国货币贬值相关,突出了汇率变动在国际投资组合回报中的平衡作用。他们进一步发现流入外国市场的净资金流与外币升值呈正相关。Camanho et al.(2018)使用1999-2015年期间在美国、英国、欧元区和加拿大注册的国际投资股票基金按季分类的基金级持仓,发现了有利于投资组合再平衡行为的证据。他们发现股票净流入与本币升值有关。最后,Koijen和Yogo(2020)利用估计持仓数据估算了2022年至2017年36个国家(20 个AEs和16个EMEs)三类资产的需求。他们发现宏观经济变量和政策变量(如短期利率、债务数量和外汇储备)占汇率变动的55%,而在其剩余的45%的变化中,北美和欧洲的AEs对不同资产类别的潜在需求占16%。
本文大纲如下。第二节将介绍用于实证分析的数据。第三节说明如何计算美元回报乘数,并展示在大量EMEs股票市场的美元回报乘数的跨国分布。在第四节中,通过进行周预测回归和日预测回归,对美元汇率(或汇率冲击)与股票回报之间的关系进行了更系统的实证研究。第五节描述了股票回报与广义美元指数之间的时变相关性,并展示了股票平均回报与美元beta之间的关系。最后一节给出结论并提供政策建议。


02


美元回报乘数

本文使用的股票回报序列来自MSCI国家指数,包括2006年01月至2021年08月分别以本币和美元计算的50个EMEs指数。为确保各国数据的一致性,将股息纳入总回报。本文采用周回报进行分析,收益率是根据每周周三至下周周二的MSCI国家指数的对数差计算的。

为说明本文的主题,图表2绘制了巴西、韩国、墨西哥和马来西亚四个国家以当地货币和美元计价的股市回报之间的关系。横轴衡量的是以本币计价的周回报,纵轴衡量的是以美元计算的周回报。45 度线为基准线。如果美元汇率与本币计价的股票回报不相关,预期观察结果会沿着45度线分布。回报上的任何系统性差异都会体现在散点图斜率偏离45度线的程度上。

图表2中的散点图的斜率是本文衡量美元回报乘数的指标,即美元计价的股票回报与本币计价的股票回报的比率。

图表2表明在所有四个经济体中,美元回报乘数都明显大于1。四个经济体的美元回报乘数都在1.2至1.3之间,斜率等于1的原假设被果断拒绝(巴西和韩国的t统计量接近 20,墨西哥和马来西亚的t统计量约为15)。

将图表2中的散点图分成左右两部分,可以最好地解释图表2中的美元回报乘数。在每个面板的右侧,本币计价的回报和美元计价的回报均为正值,这表明当前世界已实现的状态是金融状况是宽松的,并且股票回报为正的。在这些状态下,美元计价的回报往往高于本币计价的回报,这意味着投资者既能从汇率变动中获益,也能从以本币计价的高股票回报中获益。换句话说,当本币对美元升值时,本币计价的股票回报就高。较高的股票回报和货币升值是同步的。

巴西、韩国、墨西哥和马来西亚的研究结果与其他新兴市场经济体一致。图表3显示了一些大型EMEs的美元回报乘数,并按美元回报乘数的大小排序。本文作者通过绘制带有2个标准差的误差带的美元回报乘数散点图来总结本文的发现。
作者发现美元回报乘数几乎在所有EMEs中都明显大于1,而且标准误差带很窄。图表3所示的美元回报乘数强调了美元走强如何与股市风险承担减弱和“风险厌恶”事件相关联,因此以本币计价的较低股票授予与美元计价的更低的回报相关联。换句话说,较低的股票回报往往与美元走强并存。
本文关于美元回报乘数的研究发现的一个显著特点是数据非常有利地反映了美元汇率的影响。正如Miranda-Agrippino和Rey(2020,2021)认为如果所有国家都受到美元汇率的影响是统一的,那么研究一个共同的全球因子在驱动金融状况方面的作用似乎是一种很有前景的方法。这就是本文分析的下一步。


03


面板分析

在发现各股票市场对美元的双边汇率作为风险承担指标发挥了一致作用后,本文研究了广义美元指数作为全球因素的作用。为此,本文进行了面板回归以评估汇率与本币计价的股票回报率之间的关联,但特别关注广义美元指数。

在许多应用中,广义美元指数被认为是在各种情况下反映汇率风险承担渠道的良好指标。

在跨境银行借贷方面,Bruno和Shin(2015)提出了一个围绕全球银行决策的机制,这些银行以美元向借款人管理多元化的贷款组合,其中一些借款人存在货币错配,因此面临美元升值的风险。在这种情况下,美元普遍升值会提高全球银行面临的信贷损失分布尾部的权重。对于一个通过风险价值(VaR)来维持其经济资本以管理其贷款规模的全球性银行来说,尾部风险的增加与贷款组合的缩紧同时发生,从而导致跨境银行贷款减少和信贷条件收紧。

这一“银行贷款渠道”在许多应用中得到了进一步探索。Avdjiev et al.(2019a)在美元走强、跨境银行资金流动减少和对EMEs的投资更加低迷之间建立了“三角”关系,并将这种关系归因于银行借贷渠道。在相关背景下,Avdjiev et al.(2019b)探讨了银行贷款渠道对资本市场条件的影响,即抛补利率平价偏差。他们发现美元走强(以广义美元指数衡量)与更广泛地抛补利率平价偏差有关。在更广泛的宏观背景下,Hofmann和Park(2020)发现通过分位数回归衡量的GDP增长的尾部风险对广义美元汇率高度敏感。

就本币主权债券市场而言,Hofmann et al.(2022)概述了一种通过投资者经济风险资本波动运行的机制。如果投资者的计价货币是美元,或者如果投资者关注的是以美元为基础的回报指数,美元的普遍升值意味着投资组合的投资者的经济资本相应下降,因此意味着投资组合分配的VaR持有量的收缩。

就股票市场而言,直接适用于投资组合投资者的机制可能更为合适。从这个意义上说,Hofmann et al.(2022)概述的渠道可能比早期文献中使用的全球银行渠道更合适。然而,对于杠杆投资者而言,当衡量风险偏好时,全球银行渠道也将是一个有力的因素。无论如何,投资组合风险测量和美元融资渠道都会呼吁将广义美元指数作为合适的风险因子。

实证结果表明广义美元指数是一个重要的解释变量,在EMEs股票回报的描述中扮演着全球因素的角色。为了与美元回报乘数的计算保持一致,本文使用了2006年01月至2021年08月期间的MSCI指数的周数据。图表4和图表5分别列出了亚洲EMEs样本和所有EMEs的结果。构成亚洲EMEs样本的14个经济体是:孟加拉国、中国、香港特别行政区、印度尼西亚、印度、韩国、斯里兰卡、马来西亚、菲律宾、巴基斯坦、新加坡、泰国和中国台北。50个EMEs样本包括14个亚洲EMEs和以下国家:阿拉伯联合酋长国、阿根廷、波斯尼亚和黑塞哥维那、保加利亚、巴林、巴西、博茨瓦纳、智利、哥伦比亚、捷克共和国、埃及、加纳、克罗地亚、匈牙利、以色列、牙买加、约旦、科威特、开曼群岛、哈萨克斯坦、立陶宛、摩洛哥、毛里求斯、墨西哥、尼日利亚、阿曼、秘鲁、波兰、卡塔尔、罗马尼亚、俄罗斯、沙特阿拉伯、突尼斯、土耳其、特立尼达和多巴哥、乌克兰和南非。

首先,本文将MSCI指数的对数差值与广义美元指数的对数差值进行回归(Broad,第1列)或对美元双边汇率的对数差值进行回归(BER,第2列),并采用国家固定效应和稳健聚类标准误的面板规格。这些汇率滞后一周。

为了进一步揭示两种汇率对股票回报的影响,本文进行了一组包括两种汇率的“赛马”回归(第3列)。然后,本文在全球层面(VIX、美国联邦基金有效利率、Aruoba-Diebold-Scott商业状况指数)和国家层面(GDP增长、通货膨胀率、经常账户赤字、股票市值)添加各种控制变量,以代替国家固定效应(第4列)。

图表4显示了14个亚洲EMEs样本的结果。不出所料,广义美元指数和双边美元汇率的系数均显著为。第1列显示在1%的显著性水平上,广义美元指数每升值1%,平均周回报下降0.278%。双边美元汇率与国家回报之间存在负相关,且在统计意义上是显著的。然而,双边美元汇率系数的经济影响仅为广义美元指数的三分之一左右(第2列)。此外,Broad和BER的系数在统计上存在差异,p值之差为0.013,表明广义美元指数具有更大的解释力。

重要的是,当本文作者将广义美元指数和双边美元汇率一起纳入同一回归方程时,观察到广义美元指数消除了双边美元汇率的统计显著性(第3列),从而说明了广义美元指数作为全球因素在描述亚洲EMEs股票回报中的作用。当我们添加宏观控制变量时(第4列),结果得到了证实。VIX指数、通胀率率和GDP增长在统计意义上是显著的,且符号符合预期。综上所述,这些结果表明金融渠道是放大或减弱其他全球因素对EMEs影响的另一个渠道。

此外,双边美元汇率在某些加入宏观经济变量的回归方程中失去了统计显著性。总体而言,这些结果表明广义美元指数作为与股市回报相关的全球因素的重要性。

图表5展示了所有EMEs样本的面板分析结果,结果与图表4大致相同。此外,所有EMEs的 BER系数的影响量级或统计显著性都要低于亚洲EMEs。作为稳健性检验,本文通过逐国回归分析检验了广义美元指数相对于双边美元汇率的优先性,并证实了Broad系数的绝对值通常大于BER系数的绝对值。
为了缓解内生性问题,本文使用日频数据进行了额外的分析,并采用了与Hofmann et al.(2020)类似的方法,即使用国际清算银行(BIS)的汇率冲击数据库,该汇率冲击是由来自欧洲中央银行(ECB)的货币政策新闻引起的。这样做的目的是将源自美国境外的美元汇率冲击分离出来,以控制可能对美联储货币政策决策产生直接影响的美国国内宏观条件。
具体来说,本文作者构建了一个冲击度量指标,定义为ECB发布货币政策消息当天的汇率的对数变化,而其他日子则定义为0。本文采用的回归分析的因变量是MSCI国家指数的日收益率,自变量是广义美元指数或双边美元汇率。此外,还使用了高频的控制变量,如VIX、Aruoba-Diebold-Scotti商业状况指数和油价。对于所有变量,本文都考察了同期以及一天滞后的关联。所有回归方程都包含国家固定效应和在国家层面聚类的标准误。

图表6展示了亚洲EMEs样本(第1列和第2 列)和所有EMEs样本(第3列和第4列)的结果。在出现货币政策冲击的时期,所有EMEs样本的的Broad的系数显著大于的 BER系数。总体而言,这些结果证实了广义美元指数的重要性,即使在控制了股票波动、商业状况变化和石油价格变化之后也是如此。
接下来,本文将基于qspike分类的零投资组合的累计收益与资产定价中常用的相关风险因子进行对比。在图表5中,使用了投资因子(cma)和价值因子(hml)。在本文的样本中,与标准投资因子的重叠度非常高。图表4和5都说明1998年至2004年是关键时期。在此期间,两个零投资组合都取得了出色的业绩,并积累了总体累计回报的大部分。在这一时期之外,两者的相关性似乎较低,且两个投资组合的异常收益也是如此。尽管拟合度较低,但与价值因子的相关性显著为正。相比之下,价值因子表现出更大的波动性,尤其是在上行和下行周期中。不过这也很有趣,因为之前的研究(Fama和French,2015)认为价值因子在很大程度上被投资因子和盈利因子所吸收。因此,利用季度资本支出能够构建一个表现优于其他基准的零投资组合,并与投资因子的长期趋势非常相似。


04


美元beta和回报

在确定了广义美元指数作为全球风险因子对股市回报的重要作用之后,本文将研究广义美元指数是否具有横截面资产定价因子的属性。与CAPM应用于国际层面类似,市场回报或总消费扮演着横截面风险因素的角色,并在平均股票回报中被定价。

为了研究这一问题,本文引入了“美元beta”的概念,即股票回报对广义美元指数波动的敏感度。在本文的研究中,高美元beta的新兴市场股票指数往往具有较高的平均回报,这表明持有高美元beta股票市场的股票的投资者可以通过较高的平均回报来补偿较高的风险。从这个意义上说,美元beta在本文的分析中成为EMEs的横截面资产定价因子。

特别是,本文研究了以本币计价的MSCI指数回报与美元之间的关系。作者发现广义美元指数与本地计价的MSCI指数之间存在很强的相关性。

作为初步实践,作者绘制了每个国家本币计价的MSCI 回报与主要亚洲EMEs的广义美元指数对数回报的滚动美元beta值。每个beta值都是使用一年数据的移动窗口估算的,每周估算一个系数。为了简化图表,图表7中显示了亚洲EMEs样本的上四分位数、下四分位数和中位数的滚动美元beta。图表7显示美元beta往往为负值,在金融压力或危机时期,如大金融危机(GFC)和欧元区债务危机期间以及最近的疫情期间,负值程度更大。在其他时期,美元beta往往相对温和,在非危机时期甚至会出现正值。

为了探索美元beta作为横截面资产定价因子的属性,本文进一步研究了MSCI国家指数平均回报与该国美元beta之间的横截面关系。图表8描绘了主要EMEs样本的横截面关系。
如果美元汇率是股票截面回报的定价风险因素,那么就会看到一国的平均股票回报与该国的美元beta值之间存在正相关关系,因为高美元beta的股票市场将与更高的平均回报相关联,以补偿投资者承担的更大风险。与CAPM类比就是高美元beta的股票市场承担了更多的系统性全球风险因素,从而限制了投资者通过分散化投资来降低风险程度。图表3表示美元beta具有横截面风险因素的属性,而这种风险因子已被定价至EMEs的平均股票回报中,这表明持有高美元beta股票市场的股票的投资者可以通过获得较高的平均回报来补偿较高的风险。
本文通过Fama和MacBeth(1973)的两步回归法验证了图表8所示的关系。具体来说,本文作者将以本币计价的周回报与估算的美元beta和常数进行Fama-MacBeth截面回归。作者发现在剔除极端离群值后,斜率系数经Newey- West矫正后的标准误为正且在统计意义上是显著的,p值为0.81。作者认为这一证据支持了本文的主要发现,即美元beta扮演着资产定价因子的角色,在以本币计价的回报的横截面变化中占了相当大的比重。




05


结论
本文对通过股票市场分析汇率的金融渠道做出了三大贡献:
首先,作为衡量整个股票市场汇率金融渠道强度的指标,本文作者引入了美元回报乘数,即美元计价的股票回报与本币计价的股票回报之比。作者研究表明,在MSCI指数包含的所有EMEs样本中,该乘数都大于1,即美元计价的回报往往是本币计价回报的放大版
其次,当广义美元指数和双边美元汇率都作为解释变量进入股票市场回报的回归中时,广义美元指数是比双边美元汇率更重要的解释变量。这一结果与汇率在EME本币主权债券市场汇率运行的金融渠道是一致的。
最后,美元beta被定义为股票回报对广义美元指数波动的敏感度,具有横截面资产定价因子的属性。特别是具有高美元beta的EME股票指数往往具有较高的平均股票回报,这表明持有高美元beta股票市场的股票的投资者可以通过较高的平均回报来补偿较高的风险。
由于汇率的金融渠道对货币政策的实施和宏观稳定框架的考虑具有更广泛的影响,这些研究结果对EMEs具有诸多政策影响。通过本币债券收益率和股票市场回报,美元升值与国内金融状况之间相互促进,这表明以监测汇率作为全球金融状况的衡量指标,可能是对其他市场监测指标的有益补充。
更广泛地说,国内资本市场的发展降低了金融状况对汇率波动的敏感性,可能有助于调节汇率的金融渠道,从而为面向国内的政策提供更大的空间。
在压力严重时期,也可以通过直接干预金融市场,以金融稳定为导向,在一定程度上缓解压力的传播渠道。中央银行通常不会通过直接购买股票来干预国内股票市场。但是,与债券市场一样,中央银行和金融当局可能需要监测外国投资在当地股票市场的规模和投资者的特征(即受赎回冲击的集体投资工具,或战略投资者或长期投资者),并进行压力测试。
在某些情况下,一些EMEs的金融当局鼓励国内机构投资者介入股票交易(例如韩国在2020年03月设立了一个由私人金融机构和证券行业组织共同参与的股市稳定基金,但该基金在2020年04月被平仓)。1987年至2003年期间,泰国政府设立了多个股市稳定基金,由财政部和泰国证券交易所共同运营。
更广泛地说,正如BIS(2020,2021)和IMF(2020)所指出的货币政策框架的发展也日益认识到汇率金融渠道的作用。正如BIS(2019)所强调的更好地理解汇率金融渠道背后的机制可有助于进一步加强EME的政策框架。



文献来源:

核心内容摘选自Valentina Bruno、Ilhyock Shim和Hyun Song Shin在Oxford Open Economics上的文章《Dollar beta and stock returns》


风险提示

文献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。


重要声明
本文内容节选自华安证券研究所已发布证券研究报告:《美元beta与股票回报——“学海拾珠”系列之一百七十六》(发布时间:20240124),具体分析内容请详见报告。若因对报告的摘编等产生歧义,应以报告发布当日的完整内容为准。分析师:吴正宇 || 执业证书号:S0010522090001,分析师:严佳炜 || 执业证书号:S0010520070001



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1.《基金反编译:绩优指数增强基金的绝技》

--量化研究--
18.《风格轮动三部曲:重构、探索和实践》
17.《PB之变:精细分拆,新生华彩》
16.《收益和波动共舞:非对称性理论蕴含的alpha》
15.《ChatGPT与研报文本情绪的碰撞》
14.《股价和资金流间的引力和斥力》
13.《可比公司法的量化实践:重塑价值因子》
12.《寻找选股策略与行业轮动策略的“舒适区”》
11.《个股alpha与行业beta的双剑合璧》
10.《震荡行情下,如何挑选估值合理、成长性强的“宝藏股”?》
9.《企业生命周期理论如何运用在选股中?》
8.《如何借鉴赛道型基金持仓?基于业绩归因视角》
7.《当价值遇见成长:均衡估值因子》
6.《成长因子再升级:盈利加速度》
5.《昼夜分离:隔夜跳空与日内反转选股因子》
4.《留存收益、投入资本视角下的估值因子改进》
3.《信息提纯,寻找高质量反转因子》
2.《量价关系的高频乐章》
1.《高频视角下成交额蕴藏的Alpha》

--中观量化--
4.《行业轮动逻辑的标签化应用:重构轮动框架》 

3.《企业生命周期理论如何运用在行业轮动中?》 

2.《消费升级,需求为王:景气度视角下的消费行业轮动策略》 

1.《盈利、估值视角下寻求板块轮动的确定性


--量化绝对收益之路--
5.《FOF赋能绝对收益:基金组合构建实战(下)》

4.《固收+组合构建白皮书:大时代的小尝试(下)

3.《固收+组合构建白皮书:大时代的小尝试(中)

2.《FOF赋能绝对收益:基金组合构建实战(上)》

1.《固收+组合构建白皮书:大时代的小尝试(上)》



--学海拾珠--
175.《基于残差因子分布预测的投资组合优化》
174.《历史持仓回报会影响基金经理后续选股吗?》
173.《基于端到端神经网络的风险预算与组合优化
172.《低风险组合构建:基于下行风险的缩放策略
171.《如何衡量基金产品创新与差异化:基于文本的视角
170.《如何改进短期反转策略?
169.《资产增长率在资产定价中的作用
168.《机器学习与基金特征如何选择正 Alpha 基金?
167.《企业季度投资激增与股票横截面收益
166.《基金波动率来源与基金业绩
165.《均衡配置宏观经济因子:分散效果如何?
164.《MemSum:基于多步情景马尔可夫决策过程的长文档摘要提取
163.《奇异值分解熵对股市的动态预测能力
162.《基金超额能力、规模报酬递减与价值创造
161.《因子间相关性与横截面资产回报
160.《交易量对波动率的非对称效应
159.《基金定期报告中的文本语气能否预测未来业绩?
158.《因子投资中所蕴含的宏观经济风险
157.《基于隐含波动率和实际波动率的系统风险指标
156.《使用机器学习识别基金经理投资能力
155.《通胀是否会影响会计信息-股票价格间的相关性?
154.《信息不确定性、投资者情绪与分析师报告
153.《Alpha与风格因子的综合风险平价策略
152.《人工智能可以读懂企业高管的想法吗?
151.《A股的流动性、波动性及其溢出效应
150.《运用少量ETF可以复制主动基金的业绩吗?
149.《基于强化学习和障碍函数的自适应风险管理在组合优化中的应用
148.《投资者情绪能预测规模溢价吗
147.《基金抛售资产时的选择性偏差
146.《盈余公告披露的现象、方法和目的
145.《股票因子个性化:基于股票嵌入的因子优化
144.《动量、反转和基金经理过度自信》
143.《模糊因子与资产配置》
142.《chatGPT交易策略15个月收益500%+
141.《前景理论能否解释共同基金的业绩
140.《是否存在宏观公告溢价现象》
139.《利用深度神经网络改进时间序列动量策略
138.《基金的协偏度择时能力
137.《ETF交易与分析师预测
136.《基于堆叠自编码器和长短期记忆网络的金融时间序列深度学习框架
135.《基金窗口粉饰行为的新指标
134.《策略拥挤与流动性冲击
133.《盈余公告前的已实现测度是否能预测公告后的股票回报?
132.《共同基金的长周期表现如何?
131.《股票市场流动性、货币政策与经济周期》
130.《媒体效应如何影响基金投资者和基金经理的决策?》

129.《基于盈利公告发布日期的交易策略》

128.《基金在阶段业绩不佳后会调整激进程度吗?》

127.《20和21世纪风格因子表现的趋势和周期》
126.《基金持仓集中度究竟如何影响基金业绩?》
125.《投机股与止损策略》
124.《基金具有情绪择时能力吗?》
123.《如何管理投资组合波动率?》
122.《债基投资者关心哪些业绩指标?》
121.《投资者关注度在市场择时中的作用
120.《社会责任基金的业绩与持续性》
119.《基于财报文本的竞争关系与股票收益》
118.《基金投资者的真实择时能力如何?》
117.《技术相似性对股票收益的预测能力》
116.《ETF的资金流动是否蕴含独特信息?》
115.《BAB增强版:与包含定价噪音的Beta为敌》
114.《基金经理能选出好的“投机性”股票吗?》
113.《明星分析师能否在糟糕的信息环境中做出更好的覆盖决策?》
112.《股票短线交易与收益异象》
111.《分析师反应不足和动量策略》
110.《共同资金流Beta与因子定价》
109.《被动投资对共同基金管理能力和市场效率的影响》
108.《低频交易的主动基金业绩表现如何?》
107.《不同的回撤指标之间存在差异性吗?》
106.《基金公司内部的竞争与合作》
105.《隐藏在日历异象背后的市值效应》
104.《基金交易分歧与业绩影响》
103.《如何预测动量因子的表现?》
102.《“聪明钱”、“糊涂钱”与资本市场异象》
101.《无形资产对因子表现的影响》
100.《因子动量与动量因子》
99.《基金评级的变化是否会对股票价格产生系统性影响?》
98.《预期收益、成交量和错误定价之间的关系》
97.《基于回撤控制的最优投资组合策略》
96.《基金抛售对股票价格影响的外溢效应》
95.《已实现半Beta:区分“好的”和“坏的”下行风险》
94.《基金业绩面板回归模型的展望应用》
93.《如何构建更稳健的风险平价投资组合?》
92.《衰退期职业起点与基金业绩影响》
91.《资产配置与因子配置:能否建立统一的框架?》
90.《基金对业务单一公司的偏好》
89.《如何理解因子溢价的周期性?》
88.《货币政策的冲击对基金投资的影响》
87.《度量共同基金经理的绩效表现—基于松弛度经理绩效指数》
86.《基金业绩预测指标的样本外失效之谜》
85.《付出越多,回报越多?—基金公司调研行为与基金绩效的实证研究》
84.《时变的基金业绩基准》
83.《席勒市盈率与宏观经济环境》
82.《基金可持续性评级的公布与资金流量》
81.《关于资产分散化的新思考》
80.《应对通胀时期的最佳策略》
79.《如何基于持仓刻画共同基金的择时能力?》
78.《基金经理可以在股市错误估值时把握住择时机会吗?》
77.《企业盈余管理是否与分析师预测有关?》
76.《主成分分析法下的股票横截面定价因子模型》
75.《盈余公告前后的收益特征是否与投机性股票需求有关?》
74.《债券基金交易风格与市场流动性风险》
73.《高点锚定效应和跨公司收益预测》
72.《贝叶斯动态面板模型下的基金业绩持续性》
71.《企业员工流动对股票收益的影响》
70.《双重调整法下的基金业绩评价》
69.《持仓技术相似性与共同基金业绩》
68.《基金组合如何配置权重:能力平价模型》
67.《财务受限,货币政策冲击和股票横截面收益之间的关系》
66.《基金流动性不足会加剧资产价格的脆弱性吗?》
65.《基于分析师目标价格及相对估值的策略》
64.《基金的“择时”选股能力》

63.《凸显效应对股票收益的影响》

62.《国内基金经理更换对业绩的影响》

61.《流动性不足对股票横截面和时间序列收益的影响》

60.《使用同类基准来评估基金表现有何效果?》
59.《如何用现金流特征定义企业生命周期?》
58.《基金投资者与基金持股的“分割”关系》
57.《高成交量溢价能预测经济基本面信息吗?
56.《基金经理自购与基金风险》
55.《因子动量与行业动量,孰因孰果?》
54.《基金公司内部的信息传播速度》
53.《共同基金持仓拥挤度对股票收益的影响》
52.《基金的下行风险择时能力》
51.《社交媒体效应、投资者认知和股票横截面收益》

50.《投资者评价基金时会考虑哪些因素?》

49.《公司盈利季节性和股票收益》
48.《信息消化与资产定价
47.《日历更替:研究盈余公告发布时点影响的新视角》
46.《收益的季节性是由于风险还是错误定价?》
45.《公司复杂性对盈余惯性的影响》
44.《如何衡量基金经理把握股票基本面的能力?》
43.《企业预期管理与股票收益》
42.《基金的资金流压力会对股价造成冲击吗?》
41.《投资者对待公司财报措辞变化的惰性》
40.《处置偏差视角下的基金经理行为差异
39.《现金流能比利润更好的预测股票收益率吗?》
38.《基金经理个人投入度对业绩的影响
37.《历史收益的顺序能否预测横截面收益?》
36.《基金买卖决策与其引导的羊群效应》
35.《分析师重新覆盖对市场的影响 
34.《基金规模和管理能力的错配》
33.《股利是否传递了有关未来盈利的信息?
32.《基金换手提高能否增加收益?》
31.《基本面分析法下识别价值成长溢价的来源》
30.《有多少分析师建议是有价值的?》
29.《不同的经济环境下应如何配置资产》
28.《公募基金投资者是否高估了极端收益的概率》
27.《市场竞争对行业收益的影响
26.《基金竞争格局对Alpha持续性的影响》
25.《度量beta风险新视角:盈利beta因子》
24.《知情交易的高频指标》
23.《因子择时的前景和挑战
22.《基金在Alpha和偏度间的权衡》
21.《拥挤交易对板块轮动与因子择时的指示意义》
20.《横截面Alpha分散度与业绩评价》
19.《情绪Beta与股票收益的季节性》
18.《分解公募基金Alpha:选股和配权》
17.《企业规模刚性与股票收益》
16.《股票基金的窗口粉饰行为》
15.《风险转移与基金表现》
14.《基金经理的投资自信度与投资业绩》
13.《久期驱动的收益》
12.《基金重仓持股季末的收益反转异象》
11.《羊群效应行为是否能揭示基金经理能力?》
10.《主动基金的风格漂移》
9.《基于VIX的行业轮动和时变敏感度》
8.《市场日内动量》
7.《价格动量之外:基本面动量的重要性》
6.《优胜劣汰:通过淘汰法选择基金》
5.《分析师共同覆盖视角下的动量溢出效应》
4.《资产定价:昼与夜的故事》
3.《价格张力:股票流动性度量的新标尺》
2.《偏度之外:股票收益的不对称性》
1.《波动率如何区分好坏?》

--打新跟踪--

160.《近期新股涨幅稳健,主板发行规模占比较高》

159.《近期新股上市首日涨幅回落》

158.《年末20家公司IPO获沪深交易所受理

157.《2023年2亿规模A类户理想打新收益率3.63%

156.《年内最低发行价新股宏盛华源上市,涨幅较为可观

155.《新股首日涨幅回落,整体询价入围率维持90%以上

154.《新股赚钱效应持续,中远通首日涨幅超300%

153.《11月新股零破发,打新收益环比上行

152.《北证新股涨幅强劲,网上申购户数突破20万

151.《新股赚钱效应持续,多只涨幅超100%

150.《新股首日涨幅稳定,近期询价入围率较

149.《10月新股发行量较少,单只个股首日涨幅趋高》

148.《新股涨幅继续回暖,打新情绪指数持积极态度

147.《新股涨幅底部回暖,打新账户数居于年内高位》

146.《节后首周新股遭破发,单周打新贡献收负》

145.《新股破发再现,9月打新收益回落至本年平均水平》

144.《近期新股涨幅进一步回落》

143.《新股涨幅有所“降温”,北证网上打新参与户数攀升》

142.《多只新股上市首日涨幅超100%,情绪维持”高温“》

141.《IPO“低速”运行,破发率处于历史低位》

140.《IPO节奏将阶段性收紧》

139.《打新赚钱效应持续,次新反复活跃》

138.《新股市场受资金追捧,打新收益陡升》

137.《破发改善,打新情绪指数持积极态度》

136.《创业板新股涨幅,参与账户数双升》

135.《科创板年内最大IPO华虹公司完成询价》

134.《创业板新股密集上市,月度打新收益率创新高》

133.《创业板新股收益回暖,情绪指数持积极态度》

132.《新股首日涨幅回暖,A类参与户数回升》

131.《农科巨头先正达成功过会,拟募资650亿元》

130.《本周新股涨幅环比下行,发行规模有所上升》

129.《5月双创破发率30%,主板打新收益回落》

128.《近期新股上市节奏维稳》

127.《新股首日涨幅分化,打新情绪底部回暖

126.《主板注册制运行满月,打新收益较为稳健

125.《4月创业板新股情绪回落,破发比例达62.5%》

124.《双创又见破发,打新收益环比下行

123.《首批注册制主板新股上市首日表现亮眼双创

122.《科创板新股首日涨幅回暖,首批注册制主板新股迎来上市

121.《首批注册制主板新股中签结果公布

120.《注册制首批主板新股询价状况如何?

119.《注册制下首批主板企业过会

118.《北交所迎本年首只网下询价新股

117.《二月上市节奏回温,打新收益环比上涨

116.《打新参与账户略有回升,核准制“扫尾”发行提速

115.《全面注册制正式文件落地

114.《打新收益显著上行,情绪指数维持积极态度

113.《情绪冷暖指数建议近期打新持积极态度

112.《1月发行节奏缓慢,打新收益环比下行

111.《北交所做市业务持续推进

110.《百花齐放不复在,潜心耕耘结硕果——2023年网下打新展望

109.《北证破发率居高,多家待上市企业下调发行底价

108.《2022年A类2亿资金打新收益率约3.47%

107.《新股收益与参与账户数环比维持稳定》

106.《新股收益环比小幅下行,本周维持零破发》

105.《双创打新收益稳步增长,北证迎来发行高峰》

104.《11月打新收益环比上行》

103.《北证50指数产品发行在即,推进北交所高质量扩容》

102.《打新收益企稳,参与账户数缓慢回升》

101.《北交所推出融资融券制度》

100.《北交所下半年发行提速,北证50成分股公布

99.《麒麟信安上市表现亮眼,10月打新收益回温》

98.《破发率降低,打新收益自底部回暖》

97.《科创板股票做市交易业务准备就绪》

96.《科创板破发幅度较大,参与账户数显著下降》

95.《新股破发率企高,上市涨幅较低》

94.《北交所开启网下询价,发行制度实践更加完善》

93.《破发有所改善,但上市涨幅仍维持低迷》

92.《破发再现,打新收益率显著降低》

91.《八月上市规模环比上升,打新收益创年内新高》

90.《新股上市涨幅维稳,本周维持零破发》

89.《打新收益持续回温,海光信息贡献突出》

88.《打新收益回暖,机构参与积极》

87.《7月新股破发率提升,打新收益环比下降》

86.《近期新股定价PE上移,破发比例或再度上升》

85.《新股涨幅下降,单周打新贡献为负》

84.《新股破发再现,仍需警惕定价较高风险》

83.《新股首发PE中枢回落,定价趋于理性》

82.《六月新股打新收益创今年新高》

81.《科创板打新参与账户数量回升》

80.《新股上市涨幅大幅回暖,账户数量趋稳》

79.《五月上市规模较小,但网下询价新股均未破发》

78.《询价新规常态化运作,打新收益测算调整》

77.《打新收益回暖,本周新股申购密集》

76.《询价节奏缓慢,本月尚未有注册制新股上市》

75.《新股破发率较高,近期询价节奏缓慢》

74.《4月科创板打新呈负收益,主板中国海油收益较高》

73.《新股破发加剧,部分固收+产品率先退出打新》

72.《近期新股上市首日涨幅维持低迷》

71.《机构打新参与度持续走低》

70.《机构精选个股参与打新,定价能力日益突出》

69.《新股再现密集破发,单周打新负贡献》

68.《打新市场回温,3月上旬打新收益已超2月》

67.《大族数控成节后首只破发新股,2月打新收益较低》

66.《本周询价新股密集,预计总募资过百亿》

65.《创业板已成为打新收益主要来源》

64.《节后上市节奏缓慢,本周暂无询价新股》

63.《2022年1月A类2亿资金打新收益率0.36%》

62.《新股表现大幅回暖,单周打新贡献突出》

61.《上周市场情绪不佳,新股现密集破发》
60.《北证网上申购热情高涨,本周科创板打新负收益》
59.《发行节奏稳中有进,打新制度红利尚存——网下打新2021回顾与2022展望》
58.《2021全年新股发行规模超5000亿》
57.《2021至今A类2亿资金打新收益率12%》
56.《北交所网下投资者管理特别条款正式发布》
55.《新规后新股上市日内价格怎么走?》
54.《新股上市表现回暖,参与账户数趋稳》
53.《科创板年内最大新股百济神州询价待上市》

52.《从收益角度调整打新能力评价指标》

51.《北交所首批IPO新股采用直接定价发行》

50.《打新账户数量降低,机构参与热情下降》

49.《多只新股破发,打新收益曲线调整》

48.《新股发行价显著上行,中自科技上市首日破发》

47.《部分新股定价突破“四值”孰低》

46.《网下询价分散度提升,有效报价区间拓宽

45.《本周注册制新股询价新规正式落实》

44.《如何估测未来网下打新收益率?》

43.《打新账户数量企稳,预计全年2亿A类收益率11.86%》

42.《新股上市涨幅回落,下调打新收益预期》
41.《2021至今A类2亿资金打新收益率9.8%》
40.《注册制发行制度优化、促进定价博弈平衡》
39.《从交易情绪中预测次新股走势》
38.《各类“固收+”打新基金推荐 》
37.《新股上市后价格一般怎么走?(下)》
36.《新股上市后价格一般怎么走?(中)》
35.《新股上市后价格一般怎么走》
34.《新股上市首日流动性分析》
33.《2021上半年打新回顾:常态发行,稳中有进》
32.《寻找主动进取型打新固收+产品》
31.《寻找红利低波型打新固收+产品》
30.《寻找防御型打新固收+产品》
29.《年内最大新股三峡能源等待上市
28.《单周上市规模200亿,和辉光电涨幅不及预期》
27.《优质新股集中上市,单周打新收益突出》
26.《新股上市首日最佳卖出时点有所后移》
25.《新股发行稳中有升,IPO排队现象缓和》
24.《2021新股上市规模破千亿 
23.《新股上市节奏趋于平稳,上市表现有所回暖》
22.《2021打新收益的规模稀释效应更加显著》
21.《科创板C类打新账户数量渐超A类》
20.《单周新股上市规模超百亿,3月规模环比上升》
19.《注册制上市涨幅维持150%,主板略微回落
18.《A类账户数量企稳,2021打新收益可期》
17.《极米科技上市涨幅超300%,打新贡献显著
16.《IPO发行常态化,2021新股规模可期》
15.《2021至今A类2亿资金打新收益率1.3%》
14.《1月新股上市规模同比下降》
13.《滚动跟踪预测2021打新收益率》
12.《基金打新时的资金使用效率有多少?》
11.《A股IPO发行定价历程回望
10.《注册制助推IPO提速,2021新股储备较为充足》
9.《如何筛选打新基金?》
8.《如何测算2021年网下打新收益率?》
7.《6个月锁定期对打新收益有何影响?》
6.《新股何时卖出收益最高?(下)》
5.《新股何时卖出收益最高?(上)》
4.《网下询价谋定而后动》
3.《从参与率和入围率两个角度筛选打新基金》
2.《网下打新报价入围率整体略有下滑》
1.《新股上市降速,蚂蚁暂缓发行》

--其他研究--
--指数研究--
6.《编制规则修改,沪深300指数或迎新成员——2021年12月主要指数样本股调整预测》
5.《2021年6月主要指数样本股调整预测
4.《美国ETF监管新规导读》
3.《沪深300杠杆反向基金在港交所上市》
2.《半透明主动ETF:海外资管新风口》
1.《亚洲首支权益主动型ETF在香港上市
--事件点评--
5.《全面注册制改革启动,打新收益或重获关注
4.《震荡环境下的A股市场展望》
3.《侧袋机制在公募产品中的应用展望》
2.《上证综指编制规则优化简评》
1.《T+0交易制度的境外发展与境内探索》
--数据智库--
7.《2021Q2基金重仓股与重仓债券数据库》
6.《2021Q1基金重仓股与重仓债券数据库》
5.《打新策略定期跟踪数据库》
4.《权益基金定期跟踪指标库》
3.《2020Q3基金重仓股与重仓债券数据库》
2.《ETF跟踪模板发布》
1.《指数增强基金跟踪模板发布
--产品分析--
13.《华商基金张永志:穿越牛熊的固收+名将》

12.《华商基金孙志远:稳守反击型FOF名将》

11.《华商基金张晓:俯筛赛道,仰寻个股》

10.《以静制动,顺势而为:景顺长城中证红利低波动100ETF投资价值分析》
9.《华商基金余懿:注重平衡,兼顾逆向和景气》
8.《华商基金彭欣杨:自上而下与自下而上相结合》
7.《华商基金厉骞:擅长进攻的”固收+“名将》
6.《华富基金尹培俊:擅长资产配置的绩优“固收+”舵手》
5.《华富成长趋势投资价值分析报告》
4.《创业板中报业绩亮眼,创业板指配置正当时》
3.《宽基中的宽基:国泰上证综指ETF投资价值分析》
2.《聚焦行业龙头,布局电子赛道》
1.《应对不确定性,黄金配置正当时》




关于本公众号
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重要声明

适当性说明

《证券期货投资者适当性管理办法》于2017年7月1日起正式实施,通过本微信订阅号/本账号发布的观点和信息仅供华安证券的专业投资者参考,完整的投资观点应以华安证券研究所发布的完整报告为准。若您并非华安证券客户中的专业投资者,为控制投资风险,请取消订阅、接收或使用本订阅号/本账号中的任何信息。本订阅号/本账号难以设置访问权限,若给您造成不便,敬请谅解。我司不会因为关注、收到或阅读本订阅号/本账号推送内容而视相关人员为客户。市场有风险,投资需谨慎。


投资评级说明

以本报告发布之日起12个月内,证券(或行业指数)相对于沪深300指数的涨跌幅为标准,定义如下:

行业及公司评级体系

买入—未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数15%以上;增持—未来6-12个月的投资收益率领先市场基准指数5%至15%;中性—未来6-12个月的投资收益率与市场基准指数的变动幅度相差-5%至5%;减持—未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数5%至15%;卖出—未来6-12个月的投资收益率落后市场基准指数15%以上;无评级—因无法获取必要的资料,或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件,或者其他原因,致使无法给出明确的投资评级。市场基准指数为沪深300指数。


分析师承诺

本人具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格,以勤勉的职业态度、专业审慎的研究方法,使用合法合规的信息,独立、客观地出具本报告,本报告所采用的数据和信息均来自市场公开信息,本人对这些信息的准确性或完整性不做任何保证,也不保证所包含的信息和建议不会发生任何变更。报告中的信息和意见仅供参考。本人过去不曾与、现在不与、未来也将不会因本报告中的具体推荐意见或观点而直接或间接收任何形式的补偿,分析结论不受任何第三方的授意或影响,特此证明。


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