股票收益的季节性特征及季节性情感beta

作     者：张丽杨 

作者单位：上海财经大学 

学位级别：硕士

导师姓名：韩其恒

授予年度：2021年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020204[经济学-金融学（含∶保险学）] 

主      题：月份效应 股票收益 投资者情绪 

摘      要：月份效应是市场异象中的一个典型代表,在过去的研究当中,学者们发现全球各主要金融市场都存在着月份效应,但表现形式有所差异,美国市场就表现出显著的一月效应。近年来,国内外学者不断更新月份效应的研究方法及研究成果,国内月份效应的表现形式也发生了一定的偏移。Wang et al(2013)研究了中国市场2000年1月至2010年12月的股票指数,发现中国市场上存在着二月效应,其表现形式与美国市场的一月效应类似。张信东及马光宇(2019)发现中国股票市场存在着明显的二月效应与六月效应,且在农产品加工及旅游景区等行业更为明显。乔国荣等(2020)同样提出上证综指存在着显著的二月效应。值得注意的是,国内外学者在月份效应的研究中大多关注指数整体,很少对个股层面的月份效应现象进行分析。Heston and Sadka(2008)提出股票相对表现也存在着季节性规律后,Hirshleifer,Jiang and Di Giovanni(2020)基于行为金融学理论框架,进一步检验了市场整体与个股层面的季节性表现,提出投资者情绪的季节性变化导致市场整体及个股反映出季节性特征。在以上背景下,本文通过文献回顾与梳理,在国内市场上针对这一理论进行进一步的论证。本文将每年的2月、3月、6月及8月定义为预先指定的情绪期,指出投资者情绪在这四个特定月份存在着可预见的季节性变化,其中2月及3月为投资者情绪高涨期,6月及8月为投资者情绪低落期。情绪可预见的季节性规律导致投资者在评估风险因子时出现周期性的过度乐观与过度悲观,从而引起风险因子季节性的错误定价现象,进而引发了市场整体的月份效应。从个股的角度分析,由于横截面上存在因子载荷的差异,因子季节性的错误定价导致了各只股票的横截面收益也产生了可预测性。当投资者情绪处于高涨期(2月及3月)时,市场整体以及对情绪季节性变化敏感性更强的个股将获取更高的平均回报,当投资者情绪处于低落期(6月及8月)时,情况则恰好相反。为了验证上述理论,本文沿用了Hirshleifer等学者提出的两项情绪季节性假设,并在中国市场上通过实证加以证明。假设一指出,股票的历史季节性收益与未来一致情绪期收益呈正相关,与未来非一致情绪期收益呈负相关。假设二指出,股票对情绪季节性变化的敏感性可以通过季节性情感beta因子来反映,且该因子能正向预测情绪高涨期(2月及3月)的股票收益,反向预测情绪低落期(6月及8月)的股票收益。本文选取了1997年1月至2020年12月的全部A股(剔除ST与ST*股票)作为研究样本,对以上两个假设进行验证。首先,本文利用历史收益对当前指定情绪期收益进行预测,通过Fama-Mac Beth(FMB)回归模型证实了假设一,即股票横截面的相对表现确实会在一致情绪期内发生反复,在非一致情绪期内发生反转。其次,本文在情绪期内构建了季节性情感beta因子并验证了假设二,即季节性情感beta能正向预测情绪高涨期(2月及3月)的股票收益,反向预测情绪低落期(6月及8月)的股票收益。再次,本文检验了季节性情感beta对预先指定情绪期收益的预测能力,将市场beta因子与情绪beta因子纳入回归模型后,季节性情感beta因子仍然表现出较强的预测能力。最后,本文通过历史收益与季节性情感beta指标构建多空组合,并通过Fama-French五因子模型进行检验,其中的三种策略获得了较为显著的alpha收益。总的来说,本文以剔除ST及ST*的全部A股作为研究样本,进一步探究了国内市场上的月份效应现象,为月份效应的成因提供了一个解释方向,即市场整体及个股层面的月份效应很可能是由投资者情绪的季节性变化造成的。具体来说,本文证实了两项情绪季节性假设,并在国内市场构造了新因子——季节性情感beta,通过该因子构造出了具有显著超额收益的多空组合。