天风金工吴先兴团队·海外文献推荐(第四十期)

2018-05-16 23:59 来源:星空观察网

原标题:天风金工吴先兴团队·海外文献推荐(第四十期)

文献摘要

IPO批准对现有股票的影响:来自中国的证据

本文探究了中国市场上IPO审批是否会对现有股票产生影响。利用中国IPO审批制度作为自然实验,本文发现IPO批文会对现有的股票产生负向的影响。这种价格影响体现为均衡价格的漂移,而且在与该IPO相关程度较高的公司上的体现更加明显。这些结果支持了基于投资者预期的向下倾斜需求曲线假设。本文还发现了IPO上市期间的负向价格反应。总之,IPO批准会改变没有实际交易下的预期供求均衡价格,从而影响其他公司的股价。

因子择时是与非

因子择时是一个非常重要的问题,本文中作者考察了因子和不同种类外生变量的历史相互关系,包括情绪、价值、趋势、经济金融条件等,研究发现不同的外生变量对于因子的表现只在部分时间段内有较强的相关性。另外,因子择时有很大的缺陷,具体表现在因子和外生变量的相关性是时变的,我们观察到的因子和外生变量的关系都是事后观察得到的,这种分析可能陷入数据挖掘的圈套中。尽管如此,仍然有可能有部分外生变量能够带来因子择时的价值。

IPO批准对现有股票的影响:来自中国的证据

文献来源:Li Y, Sun Q, Tian S. The impact of IPO approval on the price of existing stocks: Evidence from China[J].Journal of Corporate Finance, 2018.

推荐原因:本文探究了中国市场上IPO审批是否会对现有股票产生影响。利用中国IPO审批制度作为自然实验,本文发现IPO批文会对现有的股票产生负向的影响。这种价格影响体现为均衡价格的漂移,而且在与该IPO相关程度较高的公司上的体现更加明显。这些结果支持了基于投资者预期的向下倾斜需求曲线假设。本文还发现了IPO上市期间的负向价格反应。总之,IPO批准会改变没有实际交易下的预期供求均衡价格,从而影响其他公司的股价。

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引言

之前的研究(Braunand Larrain (2009),. Shi et al. (2018))发现IPO上市会对该公司的紧密替代公司产生负向的影响。利用中国独特的IPO审批制度,本文研究IPO批文的发布对替代公司的价格影响。通过IPO批文能够预测股票供给的变化,从而预测对替代股票需求的变化,因而,即使IPO股票尚未上市,也可以影响市场均衡价格的调整。

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研究方法与样本构建

假设:

H1:在IPO批准时,IPO股票的高替代性股票的价格会降低,并且股票的替代性越强,价格下降幅度越大。

H2:IPO批准期间的价格反应是向新的均衡水平的调整,并且不会存在价格反转,因为这反映了市场关于新的供需平衡的预期。

构建模型如下:

由于IPO的影响不仅与相关性COV有关,也与IPO的规模有关。因此,本文只将规模超过一定阈值的样本纳入检验。为了降低SIZE与RS之间的多重共线性,使用账面价值而不是市值计算IPO的相对规模RS:

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实证结果

COV对CARs的影响是负向的,交互项的影响也是负向的。结果表明,IPO审批通过的公告会对IPO的替代公司产生显著的负向影响,替代性越强的公司受到的影响越大,并且在30天内没有出现价格反转。即使在控制了IPO规模后,该结果仍然成立。

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延伸IPO被拒对市场的影响

当IPO申请被拒绝时,股票供给并不会改变。然而,投资者可能会有IPO通过的预期,因此,IPO被拒可能会导致市场上的预期股票供给向下修正,从而导致替代公司的价格上升。结果表明,COV的系数是负向,但是并不显著,表明IPO被拒不会对替代公司的价格产生影响。

因子择时是与非

文献来源:Jennifer Bender,Xiaole Sun,Ric Thomas,Volodymyr Zdorovtsov, The Journal of Portfolio Management , 2018 , 44 (4) :79-92

推荐原因:因子择时是一个非常重要的问题,本文中作者考察了因子和不同种类外生变量的历史相互关系,包括情绪、价值、趋势、经济金融条件等,研究发现不同的外生变量对于因子的表现只在部分时间段内有较强的相关性。另外,因子择时有很大的缺陷,具体表现在因子和外生变量的相关性是时变的,我们观察到的因子和外生变量的关系都是事后观察得到的,这种分析可能陷入数据挖掘的圈套中。尽管如此,,仍然有可能有部分外生变量能够带来因子择时的价值。

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因子择时的方法

现有的因子择时方法主要分为3大类别:

价值:Campbell 和Shiller在1998年发现周期性调整市盈率(CAPE)可以预测长期(10年)的收益,后续的研究都基于这个模型来扩展到因子择时的研究中。例如,Garcia-Feijoo,Kochard,Sullivan,Wang(2015)在低风险策略中使用Campbell和Shillerd的方法,他们发现在低Beta资产的BP较高时,他们的低风险策略在其后的时间段内能够表现得更好。 情绪:投资者情绪和因子表现的研究中典型的代表是Baker和Wurgler(2016)。他们发现,投机倾向较低时,小市值、次新股、高波动、低利润、不分红、高增速的股票未来的收益会更高。

宏观经济:Muijsson,Fishwick,Satchell(2014)的工作中研究了因子和利率变化的关系,Winkelmann(2013)等研究了宏观经济冲击对于因子的影响。

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因子择时实证

因子收益的预测指标主要有5个类别,如下:

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