Momentum-交易策略

2020/6/12,1,Momentum交易策略,2020/6/12,2,ReturnstoBuyingWinnersandSellingLosers：ImplicationsforStockMarketEfficiency,JournalofFinance,1993,65-126.,2020/6/12,3,文章结构,IntroductionTradingStrategiesTheReturnsofRelativeStrengthPortfoliosSourcesofRelativeStrengthProfitsProfitabilityofRSSWithinSize-andBeta-basedSubsamples,2020/6/12,4,文章结构（续）,SubperiodAnalysisPerformanceofRelativeStrengthPortfoliosinEventTimeBack-TestingtheStrategyStockReturnsAroundEarningsAnnouncementDatesConclusions,2020/6/12,5,Introduction:ContrarianStrategies(1),Apopularview:individualstendtooverreacttoinformation.Adirectextension:DeBondtandThaler(1985、1987)Stockpricesalsooverreacttoinformation：contrarianstrategies(buyingpastlosersandsellingpastwinners)achieveabnormalreturns.(反向投资策略)Debate:unclearwhethertheirresultscanbeattributedtooverreaction.1.Canbeexplainedbythesystematicriskoftheircontrarianportfoliosandthesizeeffect.2.Thelong-termlosersoutperformandthelong-termwinnersonlyinJanuaries.,2020/6/12,6,Introduction:ContrarianStrategies(2),Morerecentpapers:Jegadeesh(1990)andLehmann(1990)shorter-termreturnreversals(aweekoramonthbased).However,theirapparentsuccessmayreflect1.thepresenceofshort-termpricepressure,or2.alackofliquidityinthemarket,ratherthan3.overreaction.(JegadeeshandTitman(1991)Inaddition,alargepartoftheabnormalreturnsisattributabletoadelayedstockpricereactiontocommonfactorsratherthanoverreaction.(LoandMacKinlay(1990),2020/6/12,7,Introduction:RelativeStrengthStrategies(1),Earlyliteratureonmarketefficiencyfocusedon:RelativeStrengthStrategies(RSS)tobuypastwinnersandsellpastlosersMostnotably,Levy(1967):atradingrulethatbuysstockswithcurrentpricesthatsubstantiallyhigherthantheiraveragepricesoverthepast27weeksrealizessignificantabnormalreturns.JensenandBennington(1970),however,attributeLevysresulttoaselectionbias.(outsideLevysoriginalsampleperiod),2020/6/12,8,Introduction:RelativeStrengthStrategies(2),Althoughthecurrentacademicdebatehasfocusedoncontrarianratherthanrelativestrengthtradingrules,anumberofpractitionersstilluserelativestrengthasoneoftheirstockselectioncriteria.GrinblattandTitmann(1989,1991):amajorityofmutualfundsshowatendencytobuystocksthathaveincreasedinpriceoverthepreviousquarter.Inaddition,ValueLinerankingsareknowntobasedinlargepartonpastrelativestrength.CopelandandMayers(1982)andStickel(1985),2020/6/12,9,Introduction:CSvs.RSS(Reconciliation),Onepossibility:theabnormalreturnsrealizedbythesepractitionersareeitherspuriousorareunrelatedtotheirtendenciestobuypastwinners.Asecondpossibility:thedifferencebetweentimehorizonsusedintradingrulesexaminedintherecentacademicpapersandthoseusedinpractice.CS:eitherveryshort-term(1weekor1month)returnreversals,orverylong-term(3to5years)returnreversals.RSS:overthepast3to12months.,2020/6/12,10,Introduction:aboutthispaper(1),AnalysisofRSSover3-to12-monthhorizonsNYSEandAMEXstocksSampleperiod:1965-1989Result:theanalysisdocumentssignificantprofitsforeachoftherelativestrengthstrategiesexamined.DecompositionandrelativeimportanceTests:theprofits:1.Notduetothesystematicriskofthetradingstrategies.2.Cannotbeattributedtoalead-lageffectresultingfromdelayedstockpricereactionstoinformationaboutacommonfactor.3.Consistentwithdelayedpricereactionstofirm-specificinformation.,2020/6/12,11,Introduction:aboutthispaper(2),Furthertestssuggestthatpartofthepredictablepricechangesthatoccurduringthese3-to12-monthholdingperiodsmaynotbepermanent.1.negativeabnormalreturns:12months,uptothe31month2.9.5%overthenext12months,butlosesmorethanhalfinthefollowing24monthsAnalysisofstockreturnsaroundearningsannouncementdatessuggestsasimilarbiasinthemarketexpectations.Structureofthispaper.,2020/6/12,12,.TradingStrategies:RSS(1),Formationperiod:1,2,3,or4quarters.Holdingperiod:1to4quarters.16=44strategiesAsecondsetof16strategies:skippingaweekbetweentheportfolioformationperiodandtheholdingperiodtoavoidsomeofthe:1.Bid-askspread2.Pricepressure3.Laggedreactioneffects.(Jegadeesh(1990)andLehmann(1990),2020/6/12,13,.TradingStrategies:RSS(2),J-month/K-monthstrategy（J,K)strategyInanygivenmontht,thestrategiesholdaseriesofportfoliosthatareselectedinhecurrentmonthaswellasinthepreviousK-1months.Inanygivenmonth,werevisetheweighton1/Kofthesecuritiesintheentireportfolioandcarryovertherestfromthepreviousmonth.Wepresentonlytherebalancedreturns,2020/6/12,14,.TheReturnsofRSS.,Sampleperiod:19651989TheCRSPdailyreturnsfile:allstockswithavailablereturnsdataintheJmonthsprecedingtheportfolioformationdate.Table:averagereturnsofthedifferentbuyandsellportfoliosaswellasthezero-cost,winnersminuslosersportfolios,forthe32strategiesdescribedabove.,2020/6/12,15,TableMostsuccessfulZero-coststrategy,略高,3.1%permonth,1.t值小，不够显著,2.MostsuccessfulZero-coststrategy,2020/6/12,16,.SourcesofRelativeStrengthProfits-twosimplereturn-generatingmodel,todecomposetheexcessreturnsandidentifytheimportantsourcesofrelativestrengthprofits.,Thefirstmodel:允许因素模拟组合序列相关。但要求股价对共同因素实时反映。超额回报被分解为三部分：其中两部分与系统风险有关，存在于有效市场。第三部分与特定的公司相关，只有当市场无效时才会对RSS的回报有贡献。,Thesecondmodel:放松了股价对共同因素实时反映的假设。用以评估由于股票价格的lead-lagrelationship带来RSS策略的超额回报的可能性。,2020/6/12,17,.SourcesofRelativeStrengthProfits-A.ASimpleOne-FactorModel,2020/6/12,18,.SourcesofRelativeStrengthProfits-A.ASimpleOne-FactorModel,ThesuperiorperformanceoftheRSSimpliesthat:,2020/6/12,19,.SourcesofRelativeStrengthProfits-A.ASimpleOne-FactorModel,equalstheexpectedprofitsfromtheweightedrelativestrengthstrategy(WRSS)examinedbyLehmann(1990)andLoandMackinlay(1990).TheRSSandWRSSarecloselyrelated.“thecloselyrelatedWRSSprovidesatractableframework”.,2020/6/12,20,.SourcesofRelativeStrengthProfits-A.ASimpleOne-FactorModel,把（1）式带入（2）式，得到：TheWRSSProfits被分解成为三部分,第一部分,第二部分,第三部分,TheWRSSprofits,2020/6/12,21,.SourcesofRelativeStrengthProfits-A.ASimpleOne-FactorModel,解释第一部分：期望收益的横截面方差。直观上讲，由于回报中包含一个与期望收益相关的成分，因此，在某一期有相对较高回报的证券很可能在接下来的一期中也带来超过平均回报的收益。第二部分：relatedtothepotentialtotimethefactor.如果因素组合的回报表现出正的序列相关性，那么当因素组合的回报的条件期望值较高的时候，RSS会倾向于选择有较高b值的股票。并且因素组合回报的序列相关性给RSS带来的利润的大小是b值横截面方差的函数。,2020/6/12,22,.SourcesofRelativeStrengthProfits-A.ASimpleOne-FactorModel,第三部分：证券回报的随机误差部分的序列协方差的平均值。结论：如果RSS的利润是来自第一部分或者第二部分，那么可被归因于对承担了系统风险的补偿，因而不一定是市场无效的证据。然而，如果RSS的优异表现（高额利润）来自于第三项，那么很可能说明市场是无效的。,2020/6/12,23,.SourcesofRelativeStrengthProfits-B.theAverageSizeandBetaofRelativeStrengthPortfolios,评估（3）式中第一部分的贡献大小。见下页表使用两个衡量系统风险大小的最常用指标：Beta值平均市值结论：“theobservedrelativestrengthprofitsarenotduetothefirstsourceofprofitsinexpression(3).”,2020/6/12,24,.SourcesofRelativeStrengthProfits-B.theAverageSizeandBetaofRelativeStrengthPortfolios,1.大于均值,3.小于均值,2.负值,4.比P10小,2020/6/12,25,.SourcesofRelativeStrengthProfits-C.theSerialCovarianceof6-MonthReturns,评估（3）式中第二和第三部分的贡献大小。由（1）式，大量股票的等权组合的序列协方差为1.如果RSS的利润来源是（3）式中的第二项，那么根据上式，那么等权指数回报的序列协方差应为正。而6个月等权指数回报的序列协方差为负(-0.0028)，从而减少了RSS的利润。因此第二项（因素组合的序列协方差不太可能是是RSS利润的来源。,2020/6/12,26,.SourcesofRelativeStrengthProfits-C.theSerialCovarianceof6-MonthReturns,2.单只股票的市场模型（见（1）式）余项的序列协方差的估计值平均来讲，为正（0.0012）。由此表明，RSS的利润可能来自于股价对于公司相关信息的反应不足。但是，“余项的序列协方差的估计值为正”也有另外一种解释，见下一个模型。,2020/6/12,27,.SourcesofRelativeStrengthProfits-D.Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits,本模型的目的在于检验RSS的利润是否有可能来自股票价格的leadlagrelationship（后文简称LLR），如LoandMacKinlay(1990)中考虑的那样。相对于上一个模型的不同假设：股价会对共同因素反应不足或反应过度，但是因素模拟组合的回报是序列不相关。考虑以下模型：,2020/6/12,28,.SourcesofRelativeStrengthProfits-D.Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits,得到WRSS的利润和等权指数回报的序列协方差：,2020/6/12,29,.SourcesofRelativeStrengthProfits-D.Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits,由（6）式可得：当0时，LLR会带来正的RSS利润。另外，由（7）式可得，如果为正（负），那么等权指数回报率将正（负）序列相关。但不会影响WRSS的盈利能力。,2020/6/12,30,.SourcesofRelativeStrengthProfits-D.Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits,由以上分析知道，如果LLR是RSS利润的重要来源（0），那么任一期的利润将取决于前一期因素组合回报率的大小。即：(8)式表明，如果RSS的利润完全来自于股票回报的lead-lageffect，那么利润值的大小与前一期的因素组合回报率的平方正相关。直观上讲，如果股价对于因素变化的反应的无效性对于RSS盈利很重要，那么因素组合回报率越大，RSS得到的利润就越多。反之，如果LLR对于RSS的盈利没有贡献，那么观察到的市场指数的负值序列协方差就意味着WRSS的利润大小与因素组合前期的回报率平方值的反向关系。,2020/6/12,31,.SourcesofRelativeStrengthProfits-D.Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits,为检验WRSS利润和因素组合前期的回报率平方到底是正向还是反向的关系，做如下的回归：,2020/6/12,32,.SourcesofRelativeStrengthProfits-D.Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits,WRSS利润和因素组合前期的回报率平方之间存在反向关系，并且这种关系是可信的（t值较大）。这种关系与前一个假设没有LLR的模型一致，而与LeadLagModel相悖。结论：Lead-LagEffects不是RSS利润的重要来源，RSS的盈利来自于市场对于公司个别信息(firm-specificinformation)的反应不足。,2020/6/12,33,IVProfitabilityofRSSWithinSize-andBeta-BasedSubsamples,本节基于三种规模（大、中、小）和三种Beta（大、中、小）的子样本来检验6个月/6个月策略的收益性。原因：检验RSS是否受限于具体样本的股票，同时提供RSS收益来源的额外证据。既然现有的实证证据显示规模、Beta和风险、期望收益相关，期望收益横截面上的方差在子样本上应该小于在整个样本上的。所以，RSS的收益性如果和期望收益的方差相关，它们在子样本上应该小于在整个样本上。,2020/6/12,34,IVProfitabilityofRSSWithinSize-andBeta-BasedSubsamples,实证结果表A显示RSS的异常收益在不同的子样本和整个样本上几乎是一样的。但是，结果确实显示异常收益和规模、Beta有一定的关系（大公司的异常收益比中小公司小，而和Beta正相关）。这些结果表明：RSS收益主要不是因为样本系统风险在横截面上的方差；收益是因为公司具体因素（firm-specific)收益的序列相关性。而且，结果表明，RSS的收益性不受限于任何的样本股票。,2020/6/12,35,进一步检验：经过风险调整的收益,模型为：实证结果显示在表B中，除了F-检验比A中的更显著外，RSS收益只是稍微超过表A中的收益。A、B中的结果基本一样。表B的另一个含义是：零成本组合的异常收益是由于买方的交易而不是卖方。如果以Value-weightedindex为benchmark，PastWinners有显著的异常正收益，而PastLosers在统计上不显著。但是如果以等权指数为benchmark，二者都有显著的异常收益,2020/6/12,36,.SubperiodAnalysisA.相对强势组合收益的季节效应,根据前人的研究，我们推测RSS在一月不会有好的表现，本节给出了组合在每个月的收益并且检验这种推测.表IV的结果显示:1.RSS在一月的平均收益约为-7%，而在其他月份都有正的异常收益2.67%的月份有正的异常收益，而排除一月之后，有71%的月份有正的异常收益(平均为1.66%)。3.RSS的一月效应和规模负相关,大公司在一月的负收益在统计上不显著。4.收益在8月相当低,而在4、10、11月比较高。5.有96%的4月有很高(3.33%)的收益.原因可能是4月15以前要交企业年金。,2020/6/12,37,.SubperiodAnalysisB.5年期的组合收益,本节检验6个月/6个月策略在1965到1989年每5年期的收益。结果显示:1.除了75-79年，其他的都有正的收益。2.基于规模的子样本的检验显示75-79的负收益主要是因为小公司的一月效应.3.中、大公司的子样本有正收益.4.排除一月，所有规模的公司5年期都有正收益.,2020/6/12,38,VI.PerformanceofRelativestrengthPortfoliosinEvent,通过跟踪组合形成日后36个月的平均收益率和累积收益率来对RSS组合的收益率进行分析为分析策略风险和收益来源于过度反应或反应不足提供了更多的依据,2020/6/12,39,VI.PerformanceofRelativeStrengthPortfoliosinEventtime,实证结果(tableVII)第一年，除了一月，其他月份都是正的第二年和第三年的上半年，月平均收益率为负，后半年收益率则统计上不显著异于零第一年底，月累计收益达到最大值9.5，但36个月末该累计月收益率下降到4,2020/6/12,40,2020/6/12,41,VI.PerformanceofRelativeStrengthPortfoliosinEventtime,结果分析：组合一年后的收益为负，这说明RSS并没有能力选择具有较高无条件收益的股票零成本组合月收益率先正后负的情况表明前12个月价格的变化可能只是暂时的，但第二年和第三年的负收益在统计上并不显著（t=1.27）由于36个月的异常收益统计上不显著异于零，所以不能排除前12个月的正收益从总体上来说是暂时的可能性,2020/6/12,42,VI.PerformanceofRelativeStrengthPortfoliosinEventtime,对U形月累积收益率的一种可能解释是：策略的风险随时间发生了变化，一开始风险很大，随着时间逐渐降低，但对value-weighted(equallyweighted)index的beta检验发现相反的证据，beta值分别从0.2(-0.41)逐渐增加到0.02(-0.08),2020/6/12,43,VII.Back-TestingtheStrategy,采用前面的方法分析19271965年的RSS收益将时间分成两段：19271940，19411964，前段时间股票市场波动性极大，而后段时间则和19651989的波动相似,2020/6/12,44,VII.Back-TestingtheStrategy,实证结果（panelA1927-1964)tablevii收益率比19651989低，但变化趋势相似，一月收益率显著为负，其余月份不显著36个月累积超额收益达到40.81%,2020/6/12,45,2020/6/12,46,VII.Back-TestingtheStrategy,结果分析(panelA1927-1964)负的累积超额收益可能由两个因素引起：第一、这段时间市场波动性大，许多公司濒临破产，beta值很大;第二、因为RSS在市场看涨时选择beta值为正的股票，而在市场看跌时选择beta值为负的股票，但在市场反转时这一策略将会导致失败，而19271941市场经历了非常大的反转。,2020/6/12,47,VII.Back-TestingtheStrategy,实证结果(panelB1941-1964)tableviii-continuedRSS收益与19651989极为相似，但头12个月的正累积收益率在第24个月底几乎完全消失了,2020/6/12,48,2020/6/12,49,.收益公告日的股票表现-事件研究,数据来源：theCOMPUSTATquarterlyindustrialdatabase样本区间：19801989数据处理：依据以前6个月的收益将股票十等分，计算在未来36个月里个股季度收益公告的3天收益（days-2to0）,2020/6/12,50,2020/6/12,51,.收益公告日的股票表现-事件研究,前6个月（2个季度公告），零成本投资组合的季度公告收益为25%第8至20个月，公告日收益显著为负第21个月开始，winners与losers的收益差距为接近0的负数与BernardandThomas(1990)的结论一致,2020/6/12,52,.结论,在1965至1989的期间内，buying-winners-and-selling-losers的交易策略实现了显著的超常收益。检验证实：真正的原因在于中期股价对于公司特有信息的滞后反应。股价的长期表现将修正部分超常收益,2020/6/12,53,.结论,不能简单地将returnreversals(returnpersistence)视为过度反应（反应不足）的证据，因为buying-winners-and-selling-losers的交易行为可能导致股价暂时偏离长期价值，并因此产生过度反应。Ourresultssuggest:投资者的预期存在系统偏差-对于公司短期预期的信息反应不足，而对于公司长期预期的信息反应过度,2020/6/12,54,MomentumStrategies,LouisK.C.ChanNarasimhanJegadeeshJosefLakonishok,2020/6/12,55,文章结构,引言样本和方法价格和盈利惯性:单变量分析价格和盈利惯性:多变量分析价格和盈利惯性是否存在后续的修正其他检验方法结论,2020/6/12,56,引言,建立在过去收益基础上的股票横截面收益研究：DeBont&Thaler(1985,1987):过去长期表现不好的股票在今后的三到五年里有比表现好的股票更高的收益。Jegadeen&Lehmann(1990):发现了股票收益的短期反转。Jegadeen&Titman(1993):发现在长达三到十二个月的时间里，过去表现好的股票的收益还要高于表现不好的股票，即存在所谓的惯性（momentum）,2020/6/12,57,引言,Kaul&Nimalendran(1990),Jegadeen&Titman(1995):检查了股票买卖的价差对价格反转的影响。Ball,Kothari&Shanken(1995):用微观市场的乖离来解释股票价格（特别是低价股）长期内的反转。Chan,Hamao&Lakonishok(1991):股价的长期内反转可以用各种book-to-marketeffects来解释。关于惯性的解释：Fama&French(1996):试图去说明这些实证现象，但并不能对Jegadeen&Titman(1993)提到的惯性策略作出合理解释.股票价格的反转证据：目前对于惯性（momentum）的解释还缺乏强有力的证据。,2020/6/12,58,引言,本文的目的：追溯已有的，根据股票过去收益对股票收益进行可预测性研究的文献，利用盈利去理解股票价格的运动规律性，以此来说明惯性现象存在的合理性。特别地，本文把股价的惯性特点和市场对盈利性信息反映不足这一现象联系起来分析。Latane&Jones(1979),Bernad,Thomas&Wahlen(1995):发现那些发布盈利意外好消息的公司比发布意外坏消息的公司股价表现要好,这一好的表现要持续到消息发布后大概六个月。Givoly&Lakonishok(1979):报道了类似的股价对分析师盈利预测修正的迟滞反应。,2020/6/12,59,引言,一个可能的解释是：惯性策略能够获利完全是由于盈利相关的消息带来的收益，如果是这样，那么惯性策略不是总能获利的。另一个可能的解释是：惯性策略的获利性来自于正反馈交易策略带来的过度反应。（Delong,Shleifer,Summers&Waldmann1990）还有一个可能的解释：可能建立在过去收益或意外盈利的基础上的惯性策略说明了市场对各种信息的反应不足。除了把价格惯性和盈利惯性联系之外，本文还利用同组数据深入分析各种盈利策略，这些策略区别于文献里的关于意外盈利的测度。,2020/6/12,60,I、样本和方法,数据来源：采用NewYork(NYSE),America(AMEX)和NASDAQ的股票数据，其中排除了封闭式基金，不动产信托投资，ADRs和外国的股票.由于要使用盈利数据，所以样本数据采自CRSP和COMPUSTAT的公司。数据特点：在从1977年一月到1993年一月的每个月月初，将股票按照过去的收益或盈利消息的测度值排序。每只股票分配到十组当中的一组，每个月的分组临界点是根据前三个月公布盈利的公司来确定的。,2020/6/12,61,I、样本和方法,排序变量是股票的组合建立前六个月的过去复合收益，这里使用了三个指标：1。首先一个就是SUE(standardizedunexpectedearnings)(Foster,Olsen&Shevlin1984)SUEit=(eiqeiq4)/it(1)其中eit是股票i到月度t最近公告的季度盈利，(eiqeiq4)是意外盈利，it是跨时八个季度的意外盈利标准差。,2020/6/12,62,I、样本和方法,另一个测度意外盈利的的变量是最近公告日到t月的累积异常股票收益：ABR（cumulativeabnormalstockreturn）ABRit=j=-2+1(rijrmj)（2）rij是i股票在j天的收益，rmj是股票在同权市场指数的收益。通过加总直到公告日的收益来解释股票价格对公告收益的延迟反应。,2020/6/12,63,I、样本和方法,最后一个测度盈利信息的的变量是分析师的收益预测调整：REV6it(six-monthmovingaverageofpastchangesinearningsforecastsbyanalysts)REV6it=6j=0(fit-jfit-j-1)/pit-j-1（3）其中fit是i公司在最近财年的t月I/B/E/S(InstitutionalBrokersEstimateSystem)盈利预测。每月预测的修正用前一个月的股票价格来标度。,2020/6/12,64,I、样本和方法,在每个惯性策略中，我们报告组合形成后购买-持有策略的收益，相邻期间测度的收益由于买-卖反弹（bid-askbounce)导致伪相关，从而弱化价格惯性策略的表现力。因此，我们忽略组合形成后第一个五天。如果组合中的一个股票被停牌，我们用一个价值加权的指数收益来代替它。在每期末，我们利用同权调整原组合剩下的股票，以便于计算接下来时期的收益。,2020/6/12,65,II、单变量分析,我们首先检验每种惯性策略预测未来价格的能力，以及每种惯性组合的性质。,2020/6/12,66,II、单变量分析,表1表示了我们将股票分成不同组合的各种方法之间的相关性。从表1中可以看出变量之间虽然是正相关，但是相关性不是很大。特别的，收入的不同度量方法之间没有很强的联系。低相关性表示不同的惯性变量之间并不是完全基于相同的信息，而是反映了公司业绩的改善或者恶化的不同方面。,2020/6/12,67,2020/6/12,68,II、单变量分析,根据过去六个月的回报率将股票分为10组，组合1的回报率最低（Loser)，以次类推，组合10的回报率最高(Winner)。表2的A部分展示了这些组合在后期的表现，我们可以看到，回报率高的股票表现出的过度反应程度更强，使得一年后的组合1和组合10的回报率差距高达15.4%。,2020/6/12,69,2020/6/12,70,2020/6/12,71,II、单变量分析,虽然关于价格惯性策略的盈利性有先验证明，但是我们还是进一步分析不同组合的性质。通过表2的B部分，我们可以看到，过去的收益率和组合的账面价值与市场价值的比率（Book-to-marketratio）之间的关系紧密。过去收益率较低的组合以后的B/M比率较高，反之较低。然而，这10种组合的现金流与股价的比率(Cashflow-to-priceratio)差异不大。,2020/6/12,72,II、单变量分析,表2的后三个部分对于价格惯性的产生因素提供了分析思路。组合过去的价格表现与它们过去的收入表现有很强的线性关系。从C部分可以看出，10种组合在过去收入的改进方面存在着较大的差异。从D部分可以看出，10种组合中由于公布收入引起的非正常收益率也有很大的差异。从E部分可以看出，股票的收益率和分析家股票预测的修正之间的关系密切。,2020/6/12,73,II、单变量分析,值得注意的是，组合过去收入的差异在未来也会延续。我们发现，组合差异在组合形成的后两个收入公布日仍将存在。例如，组合形成后六个月，组合1和组合10的收益率差异为8.8%，后两个季度的收入公布日时，两者的差异为3.6%，可以看到,两者的差异已经不是很明显了。,2020/6/12,74,II、单变量分析,表2的E部分检验了分析家关于未来收入预测的修正行为。分析家的修正一般都是负的，一种原因是他们最初对收入的预测过于乐观了，因而后来的预期有所下降。一般而言，分析家最初的预测非常乐观，以鼓励投资者购买股票和增加经纪收入。,2020/6/12,75,II、单变量分析,组合形成后，对于过去收益率低的股票，分析家修正的意义不是很大，但是对于过去收益率较高的股票意义比较大。对于过去收益率较低的股票，对未来收入修正的持续期较长，组合形成的后六个月，修正后的收益率下降了2.1%，从第七个月到第十二个月，仍然下降了高达1.8%。Klein（1990）发现，分析家对于过去股票表现较差的公司往往有非常乐观的估计，分析家不希望成为第一个公布坏消息的人，而是保持乐观，等待更有说服力的证据出现。,2020/6/12,76,II、单变量分析,由公布收入产生的非正常收益率没有显示出不同组合之间存在明显的不对称，并且它们的非常迅速，使得第三次公布收入时，平均非正常收益率接近于零。股票价格的惯性至少部分说明了市场对于收入信息的调整比较缓慢。,2020/6/12,77,II、单变量分析,应用基于标准化未预期收入（standardizedunexpectedearnings)的策略,我们可以分析收入惯性，表3给出了分析结果。组合形成的后六个月，套利组合（组合10减去组合1）可以得到6.8%的收益率。然后，这种套利机会的出现是的短期的，例如，一年以后套利组合的收益率只是提高到7.5%。,2020/6/12,78,2020/6/12,79,2020/6/12,80,II、单变量分析,表3的其他部分说明，股票的价格反映了市场对于公司收入预期的逐渐调整。例如，过去的标准化未预期收入（SUE）已经包含了考虑股价的信息，然而，在下一个收入公布日，市场受过去的SUE的影响仍然很大，组合1和组合10的收益率差距高达2.4%，直到第三个公布日，不同组合的收益率才比较相似。,2020/6/12,81,II、单变量分析,表3的结果可能受到收入度量错误的影响而有所偏差。另一个衡量收入信息的更清楚、客观的变量是，收入公布日前后股票市场的反应。因此，根据收入公布日前后的非正常收益率我们可以得到一些新的组合，表4提供了这些新组合的结果。,2020/6/12,82,为了衡量市场对收入信息的反应程度，我们应当考虑未来股票收益率的变化。这些收益率可以由非正常公布收益率预测得出。表4的结果说明，由过去的非正常公布收益率的差异带来的收益率的差异，和由SUE的带来的收益率差异相似。公布有利消息的股票与公布不利消息的股票相比，存在过度反应，在未来的六个月收益率差异为5.9%，在未来的一年收益率差异为8.3%。表3和表4都说明，对过去收入的反应不足和对过去收益率的反应不足相比，具有更短的有效时间。,2020/6/12,83,2020/6/12,84,2020/6/12,85,II、单变量分析,过去收入公布日的信息在下一个公布日仍然有效。市场对收入的预测，对于收益率公布日的新信息的反应也较慢。表5说明，如果按照分析家的预测修正对股票进行分类，那么未来一年的组合1和组合10的收益率的差异最大，达到9.7%。在其他方面，表5的结果和表3、表4的结果相似。,2020/6/12,86,2020/6/12,87,2020/6/12,88,II、单变量分析,通过以上各表可以看出，如果把股票按照过去的收益率或者异常收入进行分类，那么组合未来的收益率差异很大。这种差异与收入惯性策略有关，但是与价格惯性策略相比，它持续的时间更短。更进一步，市场不会迅速包含、体现过去的价格或者收入信息，市场是逐渐调整的。同样，分析家对收入预测的修正也是很慢的，特别是当收入信息对公司不利时。,2020/6/12,89,III、多变量分析,文章在前面部分指出每一个惯性策略在独立预测股票未来收益时都具有一定的作用。这一部分，我们想讨论价格惯性和收益低度反应是否是相一致的现象。,2020/6/12,90,III、多变量分析,A、价格和盈利惯性的多变量分析首先，我们根据过去6个月的收益表现将所有股票分成三个同等规模的组合然后再根据最近earningssurprise的大小再次对所有股票进行三等分。这样，就将所有股票分成9个组合，每支股票都将属于其中的一组。,2020/6/12,91,III、多变量分析,与文章前面部分相似，最后得出表六，从中可以看出：1、组合形成前6个月的收益及消息有组于预测以后时间段的收益变化趋势。2、每个变量（不论是以前收益还是earningssurprise）对于未来收入都有一定的预测能力。,2020/6/12,92,III、多变量分析,3、股票与以前收益有关的超额收益表现将比与earningssurprise有关的超额收益表现持续时间来得长。直观意义也就是：在盈利惯性策略中衡量短期利润的不确定性，相对来讲是能较快地被解决掉的。,2020/6/12,93,III、多变量分析,B、横截面回归6个月收益f(size,R6,ABR,SUE,REV6)回归结果：ABRSUEREV6的系数都不为零且为正，这进一步论证了前文中的一个结论“测量earningssurprise的三个变量对收益趋势的预测具有一定的独立性，彼此之间没有包含关系。”,2020/6/12,94,III、多变量分析,1年后收益f(size,R6,ABR,SUE,REV6)再次回归得出结果，通过比较两次回归结果可以得出前文提及过的结论：价格惯性比盈利惯性持续时间要来得更长一些。,2020/6/12,95,2020/6/12,96,2020/6/12,97,2020/6/12,98,2020/6/12,99,IV、价格和盈利惯性是否存在后续的修正,对众多关于价格运动连续性的解释进行辨别的一种方法就是检查股票价格是否存在后续的修正。,2020/6/12,100,IV、价格和盈利惯性是否存在后续的修正,在以前期收益为标准的单一分类（表II）中，我们很难找到在组合形成以后的几年中收益反转的直接证据。由于缺乏收益反转的直接证据，“价格连续性是由于交易的正反馈”这一假设遭到了质疑。,2020/6/12,101,IV、价格和盈利惯性是否存在后续的修正,同样，在以前期超常收益为标准的单一分类（表III至V）中，也没有发现后期收益反转的迹象。因此，无论是价格惯性还是收益惯性，在后续的几年中都不存在价格的修正。,2020/6/12,102,IV、价格和盈利惯性是否存在后续的修正,表VI中的两重分类对“价格变动是持久的还是暂时的”这一问题给出了更明确的结论。虽然前期收益和超常收益排行都比较高的组合在随后的第一年中都有最高的收益，但在随后的第二年和第三年中，它们的收益却与平均水平相差不大。,2020/6/12,103,IV、价格和盈利惯性是