特质波动率之谜——研发投资视角

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传统金融理论基于市场是有效的、投资者是理性的和信息是完全的假设下,提出在均衡市场中,可以通过投资组合分散公司层面的特质风险,股票收益只受系统性风险的影响。然而,Angetal.(2006,2009)[1][2]通过实证研究提出特质波动率与股票收益存在显著负向关系,众多学者围绕“特质波动率之谜”的存在性和其成因以及影响因素展开研究,目前该异象仍然是资产定价领域实证研究的热点问题。本文在讨论了特质波动率、研发投资和股票收益之间的关系基础上,以能反映公司特征的研发投资为切入点,尝试对特质波动率之谜进行解释。
  本文的研究对象是美国AMEX、NYSE和NASDAQ股票市场,通过Angetal.(2006)[1]提出的研究方法——用FamaandFrench(1993)[3]三因子模型残差的标准差表示股票特质波动率,通过时间序列分析和组合分析方法,对从1976年7月到2017年12月期间的“特质波动率之谜”进行再检验,研究结果发现特质波动率异象显著存在于本文研究样本期;其次,利用销售收入和权益市值两种方法度量研发投资,分别检验研发投资与特质波动率的关系,研究发现尽管两种方法度量的研发投资都与特质波动率呈现显著正相关关系,但是从显著性水平来看权益市值度量的研发投资相比销售收入度量的研发投资表现更好。
  在实证研究的最后,本文基于特质波动率和股票预期收益的负向关系,根据研发投资将股票数据分为低研发组合和高研发组合,考察在不同研发投资下特质波动率和股票预期收益之间的关系是否会发生变化。其次,考虑到公司规模在金融研究中的重要性,进一步根据研发投资和公司规模划分四个投资组合,考察在不同公司规模下,研发投资对特质波动率和股票预期收益的关系影响程度是否会发生改变。
  研究结果表明:整体而言,权益市值度量的研发投资不仅对特质波动率具有正向影响,还会影响特质波动率之谜的显著性;特别的,相对于低研发投资的企业,这种弱化效应在高研发投资企业中更为显著。进一步考虑公司规模,相对于小规模公司,在大规模公司中研发投资对特质波动率和股票收益率关系的影响更为显著。也就是说,研发投资能部分解释特质波动率之谜。
  本文相对系统的研究了特质波动率、研发投资和股票收益之间的关系,对特质波动率之谜进行再检验,并首次从研发投资的视角解释该异象。不仅丰富了特质波动率与股票收益率关系的研究文献,也丰富了研发投资和特质波动率关系的研究文献,并为研究特质波动率之谜的成因及其影响因素提供了新的思路和证据。
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