?解密低风险投资的真真假假( 五 )





为了便于理解 , 我们可以从图表1和10中曲线进行分析 。 相同的贝塔(风险)的股票的平均超额收益率是一样的 。 所以 , 资产定价模型表示:证券市场线(SML)是从原点开始向右上倾斜的直线(如图中红线所示) , 相对比较平稳的SML表明的是一种交易机会 , 我们可以利用这个效应加杠杆买入低风险的股票卖出高风险的股票 。 而且从图10可以看到随着时间的推移 , 低风险效应越来越明显 。



图10:随着时间推移 , 低风险效应越来越明显


?解密低风险投资的真真假假
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实际上 , Fama- French的表述遭到误解 。 虽然他们在2016年研究中发现CAPM是无效的并且低风险的组合在五因素模型中有很少的超额收益 , 并不表明低风险收益组合不盈利 。 实际上 , 低风险效应可以被盈利能力(RMW)和投资(CMA)解释 。 加入动量(momentum)的Fama- French五因素模型中 , BAB有显著的阿尔法(图4)所以说 , CAPM模型无效和低风险投资无效不可兼得 , 要么1)CAPM有效;要么2)BAB策略存在超额收益 。 故 , 所有证明CAPM无效的证据都可以证明BAB的有效性 。



像任何有影响力的研究一样 , 低风险效应也受到几次批评 , 主要在上述中的1)和2)中的类别中 。 Fama- French试图说明2)BAB不存在超额 , 但Cederburg and O’Doherty (2016)则试图证明1)CAPM是有效的 , 他们提出BAB策略实际上是一个随着时间推移的贝塔 , 他们构建了一个随着时间变化的贝塔因子 , 并无法拒绝结果显著 。 但是他们的一个弱测试结果很难令人信服 , 随即就被2018年Liu, Stambaugh, and Yuan 证明低风险效应无法用有条件的CAPM解释 。



事实四:虽

然CAPM无法作为低风险收益的经济学基础 , 但其他经济学原理可以


虽然资产定价模型理论不支持低风险投资 , 但是杠杆约束理论(Black 1972;Frazzini and Pedersen2014)和彩票偏好理论(Barberis和huang , 2008)是可以支撑并解释低风险效应 。



杠杆约束理论会限制了投资人通过加杠杆的形式来完成交易 , 比如无法达成交易 。 假设必须完成交易 , 那么在次要选择下 , 投资人则会选择风险高一些的资产用于达成交易 , 这种额外的对于风险资产的需求使得资产的价格更贵 , 同时如果受杠杆约束的投资者放弃了更安全的证券 , 那么这些证券就会变得便宜 。 这也就解释了低成本策略高收益的来源 。



彩票偏好理论则假设投资者有行为偏差 , 使他们更喜欢提供胜率小但高回报机会的证券 , 就像彩票一样 。 这类投资者尤其希望有机会获得巨额回报的证券 , 比如生物科技类股在药品审批消息传出后反弹 。 一般来说 , 他们可能更喜欢正偏态或高波动性的股票 。 根据这一理论 , 此类投资者的需求推高了风险股和彩票类股票的价格 , 这意味着此类股票的未来回报率较低 。



Asness等人在2020年试图为着两个理论找到证据 , 但是他们只对杠杆限制理论做了很好的论述 , 杠杆约束理论杠杆约束的理论得到了关于基础机制的直接证据的支持 , 后续也有不少研究证实了杠杆约束理论、组合和收益的关系 。



误解四:低风险投资策略对交易成本非常敏感而且只适用于小市值股票


在文献中能够很好解释的因子通常忽视了流动性相关的问题 , 最后导致可操作性不强 。 所以 , 大部分的因子讨论在实际操作层面都会集中在交易成本上 , 主要体现在交易量和流动性两个方面 。


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