基于北向资金动向的股指收益率预测研究.pdf
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1、第 卷第 期运 筹 与 管 理 ,年 月 收稿日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目(,);浙江省自然科学基金项目();教育部人文社会科学研究规划基金项目()作者简介:傅俊辉(),男,浙江金华人,博士,教授,研究方向:风险管理,量化投资;余洲啸(),男,浙江杭州人,博士研究生,研究方向:量化投资;刘玉芳(),通讯作者,女,山东聊城人,博士,副教授,研究方向:金融风险管理。基于北向资金动向的股指收益率预测研究傅俊辉,余洲啸,刘玉芳,(浙江财经大学 金融学院,浙江 杭州 ;浙江财经大学 浙江省新型高校智库“金融创新与普惠金融研究中心”,浙江杭州 )摘要:自“沪港通”和“深港通”开通以来,北向投资
2、者的交易行为始终被市场所紧密地关注,对于未来的市场走势具有重要的引领作用。本文构建了反映北向投资者资金动向的代理指标(),并且采用样本内的回归预测模型和样本外的 统计量以及全包围测试方法,研究了其对于股票市场收益率的预测能力。实证结果表明,北向资金的动向能够有效地预测 ,和 个交易日的股票市场收益率,这种预测能力对格兰杰因果检验及不同的资金动向计量方法和检验样本都具有较好的稳健性。进一步研究发现,的预测能力主要来自参与北向交易的投资者分析和处理未来现金信息的能力。最后,利用这一预测能力构建量化择时策略,发现 市场择时策略可以在 ,和 个交易日的持有期内具有较好的投资绩效表现。关键词:北向资金;
3、收益可预测性;经济解释;经济价值中图分类号:文章标识码:文章编号:():,(,;,):,(,),()(),(),:,:;引言股票市场收益率预测一直是金融学研究的重要课题。一部分学者研究了各种技术指标的预测能力,包括过滤规则、移动平均线规则和市场动量指标等 。另一部分学者研究经济变量对于股票市场收益率的预测能力,比如股利价格比 、账面市值比 、波动率 等。此外,还有一些学者从投资者的角度来预测股票市场的收益率,比如投资者情绪 和投资者注意 、融资融券 等。与以往的研究不同,本文主要关注的是那些参与北向交易的投资者行为。“沪港通”和“深港通”机制的实施,吸引了更多境外投资者进入 股市场。这些投资者
4、在信息的挖掘方面会存在相对优势 ,能够凭借丰富的国际投资经验,挖掘出更多市场还未反映的信息 。凭借这些信息,他们获得了可观的投资收益,成为了 股市场的风向标。基于上述分析,本文首先研究了北向资金动向对股指收益率的预测作用,通过构建一个能够反映其资金动向的代理指标的方式,在样本内外进行预测能力的检验;在此基础上,探讨研究了这种预测能力的经济来源以及相应的经济价值。相较于以往的研究,本文主要有以下三点创新:第一,与现有文献不同,本文研究发现了北向资金对未来 ,和 个交易日内的股指收益都具有十分优秀的预测能力,并找出了这种预测能力背后的经济原因,拓展了已有中国股票市场收益可预测性的研究;第二,与现有
5、研究主要关注“沪港通”和“深港通”机制下境外投资者对于股价定价效率 、股价崩盘 和股价波动性的影响 不同,本文从他们的信息挖掘能力出发,发现北向资金包含了其它预测变量所不具备的额外预测信息,这些信息是能够有效预测股指收益率的,丰富了境外投资者信息挖掘能力的经济后果研究。第三,本文构建了基于北向资金的量化择时策略,并发现这些投资策略在 ,和 天的持有期都具有较好的投资绩效表现;这些结果可以为投资者构建量化投资策略以及进行股票市场风险管理提供支持。模型的构建 变量定义为了验证第一个问题:北向资金动向对股指收益率的预测能力,在这里本文先是计算了市场指数的平均超额收益率:,()()其中,为市场指数在第
6、 个交易日的收盘价,第 期傅俊辉,等:基于北向资金动向的股指收益率预测研究为第 个交易日的无风险利率水平,故 为第 个交易日股票市场的对数超额收益率。北向资金的动向,使用北向资金每日的成交额度信息以及市场的总市值水平来度量:()其中,是在第 个交易日北向资金的成交限额,是在第 个交易日北向资金的成交余额,两者之差为 日北向资金的净资金流入量。是 日对应股票市场的总市值水平。若 ,则北向资 金在当 日 是 净流 入 的;反之亦然。同时本文也参考姜富伟和?俊 和 等 的研究,选取了股利价格比()、股息率()、股利支付率()、账面市值比()、盈余价格比()、换手率()、上海银行间同业拆借利率()、融
7、券成交比例()和融资成交比例()等 个预测变量进行对比分析。样本内预测模型本文先是建立了单变量的回归模型,来对北向资金动向的预测能力进行检验:,()其中,:是市场指数在 至 个交易日之间的对数平均超额收益率,是第 个交易日的北向资金市值比。此外,进一步拓展模型(),来考察北向资金动向的股票市场收益预测能力:,:,()其中,代表了第 个预测变量在第 个交易日的情况。样本外预测模型 样本外 为确保结果的稳健性,本文还将参照 等 的研究方法,进行样本外的预测能力检验,构建以下的对比模型:,:():,:()首先,需要将总样本划分参数估计期和验证期两部分。在参数估计期内,估算出模型()的各个参数,从而可
8、以得到在验证期内的一个股票市场收益率的预测值:):),)()其中,),和)是模型()在估计期窗口内计算得到的参数值。然后不断地将估计窗口进行扩展,假设最后在整个验证期内最终得到了 个股票市场收益率的预测值):。类似地,使用模型()得到相同数量的预测值:。如果 包含了更多的预测信息,则模型()的 预 测 误 差 应 小 于 模 型()。根 据 样 本 外()的定义:(:):)(:)()其中,表示):的样本外预测误差小于:,即 会内含更多的特质信息,使得模型()具 备 更 好 的 样 本 外 预 测 能 力。最 后,使 用 统计量进行检验。全包围测试除了样本外 ,本文还将使用全包围测试的方法():
9、),:()),:),:()其中,),:和),:是基于变量 和 的预测值,。如果 ,则代表了 提供了相应的预测信息。预测能力的经济解释模型最后,对 预测能力的经济原因研究,借鉴 和 的研究方法,将股指的收益分解成预期收益():)、现金流信息收益():)及贴现率信息收益():)三部分 。通过考察 与每个成分的关系,来研究对应的经济原因。:()):)()):()):()通过比较等式()()()中的 系数估计值,可以确定 与每个成分之间的关系。实证结果 样本选取与数据来源“沪港通”于 年 月 日开通运行。考虑到开通初期,北向资金持续流入的情况,选取了运 筹 与 管 理 年第 卷 年 月 日至 年 月
10、日为样本期,采用上证综合指数()作为上海股票市场的代表性指数。本文所用到的财务和金融数据来自 数据库,无风险利率来自 数据库。北向资金预测能力的检验结果 样本内预测结果表 是模型()的实证检验结果,的系数分别为 ,和 ,都是正向显著的;相反,在未来 和 个交易日的情况下,的系数分别为 和 ,并不存在显著地影响。这说明北向资金动向对未来的股票市场收益情况存在一定的预测能力,但是这一预测能力会随着预测窗口期的不断扩张而发生变化,具体的表现为 这一代理变量的系数存在一个递减的趋势变化,这也意味预测能力会随着预测窗口期的扩展而逐渐下降。表 样本内单变量回归模型预测结果:()()()()()()()注:
11、括号里的数据为 调整后的 统计量。,分别代表 ,和 的统计显著性(下同)。表 给出了式()的估计结果。为了避免因财务指标(,)间较高相关性所产生的多重共线性问题,采用主成分分析法进行降维处理。结果同单变量的情况下一致,的变化对未来多个交易日的市场平均收益都是一个正向地影响,且这一影响伴随着预测窗口期的扩张逐渐减弱。这说明 对于股票市场收益的预测能力是相对稳定的,同时也反映出了其包含了其它预测变量所不具备的额外预测信息。表 也 给 出资 金 流入()和 资 金 流出()两种情况下北向资金对股指收益率的预测能力。结果显示在 ,和 个交易日的情况下,的系 数 估 计 值都 显 著 为正,分 别 为
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