Returns-to-Buying-Winners-and--Selling-Losers

ReturnstoBuyingWinnersandSellingLosers:ImplicationsforStockMarketEfficiency——2016年12月30号——文章结构引言交易策略交易策略的超额回报分解RSS策略的利润并评估相关不同组成部分的重要性以公司规模和beta值为子样本的回报率对利润和5年期的利润的衡量相对强劲组合的股票的长期表现1927-1946年的进一步测试时间宣告日买入过去赢者卖出过去输者的收益率总结文章摘要买入过去表现好的、卖出过去表现差的投资策略在持有期为3-12个月的时间里是有显著的正收益这种策略不是归因于系统风险或者是股票价格的延迟信息反映部分收益是来自这种投资组合形成的第一年，在随后两年内减少一个模型（关于盈余公告日的收益模型）文献综述DeBondtandThaler(1985,1987)提出contrarianstrategies(buyingpastlosersandsellingpastwinners)观点：买入输者卖出赢者（3-5years）这种观点遭到质疑，可以被系统风险或者sizeeffect解释，而且是否与overreaction有关都是个未知数？Jegadeesh(1990)andLebmann(1990)证明这种策略在短期投资中获得显著的超额回报，这就说这种策略可以更多的用短期投资压力或者市场缺乏流动性的来解释LoandMacKinlay(1990)认为上面的短期验证更多应该为股票的信息延迟反映来解释。尽管contrarianstrategies受到了很大的关注，但是关于市场有效性研究的论文和观点主要是relativestrengthstrategies（买多卖空）Levy(1967)研究表明用现在的价格买股票比用过去27周的平均价格所获得的超额回报率高GrinblattandTitman(1989,1991)发现基金的运作都是按照relativestrengthstrategies进行的。而且这种投资策略产生超额的回报。文献综述在学术研究和实际操作中比较使用了不同的区间也许实际的基金运作者在作假，和投资策略无关现实？学术？本文的研究研究时间区间为3-12个月1965-1989NYSEAMEX本文分解和追踪收益来源，来解释relativestrengthstrategies以上的结论表明收益与投资策略系统风险、信息延迟效应都没有关系发现3-12个月内的超额回报不是持续性的，在投资策略形成后12个月后开始出现负的收益本文研究在盈余公告的市场偏差，多方在盈余公告日7个月内收益偏高，在随后的13个月内空方的收益偏高TradingStrategiesFormationperiod:1,2,3,or4quarters.holdingperiods:from1to4quarters.16=4*4strategiesasecondsetof16strategies:skippingaweekbetweentheportfolioformationperiodandtheholdingperiodtoavoidsomeofthebid-askspread,pricepressure,andlaggedreactioneffectsJegadeesh(1990)andLehmann(1990).J/K策略根据过去J个月的收益对所有股票进行升序排序排在前10%—Losers股票构建一个等权重组合，称之为卖出组合或者输者用排在后10%—Winners股票构建一个等权重组合，称之为买入组合或者赢者t月后，买入赢者，卖空输者，并持有k个月，且抛售第t-k个月构建的组合TheReturnsofRelativeStrengthPortfolios样本期间：1965-1989数据来源：theCRSPdailyreturnsfileTableIreportstheaveragereturnsofthedifferentbuyandsellportfoliosaswellasthezero-cost,winnersminuslosersportfolio,forthe32strategiesdescribedabove.所有的策略都是显著的，除了3月/3月策略，因为他没有跳过一个星期32个观察中单个t值达到4.28的可能性小于0.0006最成功的零成本策略是在之前12个月基础上的回报率然后持有资产组合三个月6个月的形成期会导致不管持有多长时间都是每个月1%的回报率PanelA持有期间的回报率稍高于PanelB，因为PanelB的形成期和持有期有一周的滞后，PanelA的形成期和持有期相近实证结果SourcesofRelativeStrengthProfitstwosimplereturn-generatingmodelstodecomposetheexcessreturnsdocumentedinthelastsectionandidentifytheimportantsourcesofrelativestrengthprofits.模型一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相对强劲的利润有贡献。模型二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带来相对强劲利润超额回报的可能性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，因此在某一时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：与潜在的时间因素有关•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。解释•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•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结论：TheAverageSizeandBetaofRelativeStrengthPortfolios评估上式中第一部分的贡献大小使用两个衡量系统风险大小最常用的指标：Beta值和平均市值极端过去回报的资产组合的beta值比整个样本的平均beta值高过去输者资产组合的beta值比过去赢者资产组合的beta值高零成本输赢组合的beta值为负的股票的不同资产组合的平均市值表明由过去最高和最低回报率的资产组合小于平均股票输者的股票资产组合比赢者的股票资产组合小结论这个事实表明我们观测到的相对强劲利润不是由表达式的第一部分获得的TheSerialCovarianceof6-MonthReturns•评估上式中第二和第三部分的贡献大小•大量股票的等权组合的序列协方差为•如果RSS的利润来源是第二项，那么根据上式，等权指数回报的序列协方差应该为正•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RSS利润的来源。单只股票的市场模型余项的序列协方差的估计值平均来看，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映不足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。TheSerialCovarianceof6-MonthReturnsLead-LagEffectsandRelativeStrengthProfits本模型的目的在于检验RSS的利润是否可能来自股票价格的lead-lagrelationship,如Lo和MacacKinlay(1990)中考虑的那样股价会对共同因素反应不足或者反应过度，但是因素模拟组合的回报是序列不相关的考虑以下模型得到WRSS的利润和等权指数回报的序列协方差相对于上一个模型的不同假设：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：上式表明，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。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：WRSS利润与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lead-lagmodel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个别公司信息(firmspecificinformation)的反应不足Lead-LagEffectsandRelativeStrengthProfitsProfitabilityofRelativeStrengthStrategiesWithinSize-andBeta-BasedSubsamples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。实证结果表3A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回归结果进一步检验：经过风险调整的收益模型为：实证结果显示在表3B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和B中的结果基本一样表3B的另外一个含义是：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SubperiodAnalysis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4的结果显示：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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%）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收益在8月相当低，而在4、10、11月比较高有96%的4月有很高（3.33%）的收益，原因可能是4月15日之前要交企业年金回归结果SubperiodAnalysis5年期组合的收益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：除了75-79年，其他的都有正的收益基于规模的子样本的检