基本面分析法下识别价值成长溢价的来源

1、正文目录 HYPERLINK l _TOC_250017 简介 4 HYPERLINK l _TOC_250016 研究设计和实证预测 5 HYPERLINK l _TOC_250015 度量价值/成长和基本面表现 5 HYPERLINK l _TOC_250014 核心实证预测和检验 6 HYPERLINK l _TOC_250013 投资组合的构建和投资组合收益的测算 7 HYPERLINK l _TOC_250012 样本选择标准和描述性统计 8实证结果：价值/成长溢价取决于事前预期误差 9 HYPERLINK l _TOC_250011 实证结果：关于价值/成长投资组合的预期误差的证据

2、 13 HYPERLINK l _TOC_250010 盈利公告窗口收益 13 HYPERLINK l _TOC_250009 分析师预测的误差和修正 14 HYPERLINK l _TOC_250008 预测误差和修正的多元分析 15 HYPERLINK l _TOC_250007 稳健性检验 17 HYPERLINK l _TOC_250006 资产定价模型和 FF 因子载荷 17 HYPERLINK l _TOC_250005 企业基本面的替代度量 17 HYPERLINK l _TOC_250004 有关信息范围对不一致和一致的价值/成长投资策略的影响的证据 18 HYPERLINK

3、l _TOC_250003 来自替代价值/成长投资策略的证据 18 HYPERLINK l _TOC_250002 预期误差和投资者情绪 18 HYPERLINK l _TOC_250001 7 结论 19 HYPERLINK l _TOC_250000 风险提示： 19图表目录图表 1 盈利预期分布和相关的估值误差 7图表 2 描述性统计 8图表 3 价值/成长和 FSCORE 投资组合的未来收益，盈利惊喜和资产收益率 9图表 4 基于公司基本面的价值/成长策略的收益 10图表 5 不同账面市值比策略的年化收益 11图表 6 基于公司基本面的价值/成长策略的收益：多变量分析 12图表 7 基

4、于公司基本面的价值/成长策略的年度盈利公告窗口收益 14图表 8 基于公司基本面的价值/成长策略的分析师预测误差和修正 15图表 9 基于公司基本面的价值/成长策略的盈利公告窗口收益，分析师预测误差和修正：多变量证据 16图表 10 基于投资者情绪水平的价值/成长策略的收益 18简介众所周知，价值股的表现优于成长股，然而，关于收益差异是否反映了对风险或错误定价的补偿，仍存在大量的争论。从错误定价解释的角度看，成长（价值）股的价格系统性地反映出投资者乐观（悲观）的期望。因此，价值/成长效应应该集中于有事先确定的预期偏差的公司中，而不存在于没有事先确定的预期偏差的公司中。根据公司当前估值倍数所隐含

5、的预期与其基本面表现是否一致对公司进行分类，作者证明，价值/成长收益差和对市场预期的事后修正集中在有事先确定的有偏市场期望的公司中。大量的文献记录了度量估值的各种指标，例如账面市值比，市盈率倒数，股息收益率和现金流量与价格之比，都可以预测未来的股票收益。这些文献提供的证据表明，从长期趋势来看，“价值”股票胜过“成长”股。然而，这种收益差异的根源仍然是一个颇有争议的话题。尽管有些人认为收益差反映了对风险的补偿，但另一些人则认为价值/成长效应是错误定价的产物。在 Fama 和 French（1992）的开创性著作中，账面市值比包含了其他估值比率的预测能力，并指出账面市值比反映了对财务困境风险的补偿

6、。与这种基于风险补偿的解释一致，Fama 和French（1995）和 Penman（1996）证实了账面市值比投资组合中，未来盈利和未来盈利增长率之间的负相关关系，而 Chen，Petkova 和 Zhang（2008）实证表明在过去半个世纪中，价值和成长型股票的已实现收益具有稳定且持久的差异。相关文献提供的证据表明，价值和成长型股票对时变的宏观经济风险具有不同的敏感性。综上所述，这些论文表明部分收益的差异是风险暴露差异的产物，且这些风险敞口因价值和成长公司而异。基于错误定价的解释认为，相对价值的度量（例如账面市值比）分别系统性地反映了对成长和价值公司的过度乐观和悲观业绩预期。在这种观点下，

7、价值/成长效应捕捉了由于这些预期误差的反转而引起的价格修正。例如，Lakonishok，Shleifer 和 Vishny（1994）认为，由于价值和成长公司的财务状况的根本性不同，着眼于公司历史基本面信息可能导致投资者不够重视与过去业绩趋势相矛盾的新财务数据，导致投资者忽视了财务信息的均值回复趋势。随着新信息的到来，这些有偏见的期望会系统地被修正，从而产生价值/成长溢价效应。与这些论点一致的是，Lakonishok， Shleifer 和 Vishny（1994）指出账面市值比与未来盈利变化，现金流量变化和收入增长呈正相关，而 LaPorta，Lakonishok，Shleifer 和 Vi

8、shny（1997）证明。价值公司的领先一年的盈利公告窗口收益为正，成长公司收益为负。类似地，LaPorta（1996）以及Dechow 和 Sloan（1997）得出的结论是，价值/成长收益和反向投资策略分别（至少部分地）归因于市场对长期盈利增长的预期中的系统性误差。基于定价误差的解释产生了两个可检验的假设，作者将在本文中进行探讨。首先，如果成长（价值）公司的价格反映出过于乐观（悲观）的期望，则价值/成长收益效应应集中在具有事先确定的预期偏差的公司中，而在没有这些预期偏差的公司中则不存在。其次，事后预期修正和误差度量的收益和非收益测度应因价值/成长投资组合而异。这些假设与基于风险的解释相背离

9、，因此，作者的检验有助于对两种解释进行裁定。作者通过将估值所隐含的预期与企业基本面表现进行比较，来确定潜在的事前偏差。这样的比较是安全边际分析背后的核心前提，正如 Graham 和Dodd（1934）所讨论的那样，精明的投资者使用历史财务信息来选择可获利的投资机会。这些投资策略取得成功的前提是价格不能及时准确地反映历史信息对未来现金流量的影响，从而导致股票价格暂时偏离企业的基本面价值。假设不存在交易或套利障碍，长期 投资者可通过捕获对有偏预期的后续修正和相关的价格修正来获利。在价值/成长的 背景下，当成长（价值）分类所隐含的强烈（弱）期望与公司近期财务业绩所隐含 的相反信息不一致时，反映有偏预

10、期反转的价格修正可能最为明显。更重要的是， 缺乏事前不一致的价值和成长公司的投资组合不应显示出可预测的价值/成长溢价 和预期调整模式。作者设计实证检验的目的是记录价值/成长溢价效应的横截面变化，以及这些预测一致的市场预期的事后修正。在此过程中，作者提供了令人信服的证 据，支持基于错误定价的解释。作者的实证检验得出四个主要发现。首先，作者证明，在由其当前价值/成长分类所隐含的预期与其基本面表现相吻合的公司中，价值/成长溢价效应在统计上和经济上应为零。其次，作者发现，传统价值/成长策略的收益集中在那些其当前价值/成长类别所隐含的预期与他们的基本面表现事先不一致的公司中。在作者的样本期内，这种“不一

11、致的价值/成长策略”的收益是稳定的，并且远大于仅由无条件的价值/成长策略产生的平均收益。第三，作者证实了事后预期的误差和修正展示了“反映了长期价值/成长收益效应集中”的模式。通过使用基于短期收益和非收益度量（例如，未来盈利公告窗口收益，分析师盈利预测误差和分析师预测修正），作者证明，当价值/成长分类隐含的预期与最近的基本面表现不一致时，价值公司的未来预期调整远大于成长公司。相反，在预期与基本面表现一致的公司中，预期误差和修正在价值/成长分类之间并没有正向变化。最后，作者利用投资者情绪的变化来表示投机需求对价格的影响。正如贝克和沃格勒（Baker and Wurgler，2006）所述，投资者情

12、绪高涨的时期会推动市场价格，在这种情况下，隐含的业绩预期与企业基本面的偏离越来越远，而且越来越频繁。因此，利用这些预期误差的交易策略应该在情绪高涨时期产生更大的投资组合收益。与这些系统错误定价论证一致，作者发现，在投资者情绪高（低）的时期，不一致的价值/成长策略的溢价最大（最小），而一致的价值/成长策略在这些时期的收益没有显著差异。总之，结果表明，传统价值/成长策略的收益是与历史财务数据相关的预期误差的产物。尽管可能存在对这些模式的替代性解释，但观察到的收益模式与传统上归因于价值和成长股的事前预期偏差相一致，并对仅基于风险的解释提出质疑。本文的架构如下。第 1 节介绍了作者的研究设计和实证预测

13、。第 2 节和第 3 节展示了主要的实证分析。第 4 节展示了稳健性检验。第 5 节提出了以投资者情绪普遍水平为条件的证据。第六节为总结。研究设计和实证预测本文研究了价值/成长效应在多大程度上是“由可预期的预期误差驱动的市场定价错误”的产物。具体而言，在 1972-2010 年期间，每年将公司的观察结果按当前账面市值比进行分类、按其财务绩效趋势的强度（FSCORE）进行分类，并寻找取决于“这些投资组合内部和投资组合之间基于市场和基于基本面的业绩预期的相对事前一致性”的未来收益、预期误差和期望调整的可预测变化。以下各节概述了作者的研究设计，样本，主要的实证预测和检验。度量价值/成长和基本面表现作

14、者会根据每个公司的账面市值比将公司-年的观察结果分类并对应价值和成长投资组合。作者以每个会计年度末的权益账面价值除以权益市场价值来度量公司的账面市值比，并每年对样本公司进行排名。作者根据上一年度的账面市值比分布，对公司-年的观察结果进行排序并构造账面市值比投资组合。遵循 Fama 和 French（1993），作者将公司-年观察结果按账面市值比率低于 30，30至 70以及高于 70分别分类为“成长”，“混合”和“价值”。作者根据Piotroski（2000）定义的综合统计量，FSCORE，对公司的近期财务绩效趋势的强度进行分类。此汇总统计数据基于九个财务信号，旨在度量公司财务状况的三个不同方

15、面：盈利能力，财务杠杆/流动性变化和运营效率变化。根据信号对未来盈利能力和现金流的影响，每种信号实现都分为“好”或“坏”。如果信号的实现良好（不良），则将信号的指标变量设置为等于 1（0）。总体度量，FSCORE，定义为九个二进制信号的总和，旨在度量企业财务状况的总体改善或恶化。信号最差（FSCORE 小于或等于 3）的公司的基本面恶化最强，被归类为低 FSCORE 公司，得分最高（FSCORE 大于或等于 7）的公司的基本面改善最强，并且分类为高 FSCORE 公司，而 FSCORE 在 4 到 6 之间的公司被分类为中等 FSCORE 公司。附录 1 概述了Piotroski（2000）用

16、于构造 FSCORE 的变量和信号。先前的研究表明，估值（例如账面市值比）与未来获利能力和盈利增长的预期水平和实际水平成负相关（Fama 和 French，1995； Penman，1996）。具体来说，低账面市值比的公司（即成长股）预期盈利水平和增长强劲，而高账面市值的公司（即价值股）预期利润率低且表现出恶化趋势。由于公司的账面市值比反映了市场对未来业绩的期望，因此基于账面市值比的排序类似于基于价格中嵌入的未来业绩预期的排序。本着这种想法，账面市值比可以作为市场对未来公司业绩预期的相对强度的实证替代。类似地，先前的研究表明，历史财务绩效指标（例如FSCORE）是未来盈利能力和收入增长的主要指

17、标（Piotroski，2000； Fama 和French 2006）。具体而言， FSCORE 与未来盈利增长和未来盈利水平呈正相关，其中 FSCORE 低的公司的未来盈利能力持续恶化，而FSCORE 高的公司的盈利能力全面改善。此外，低FSCORE公司比高FSCORE 公司更有可能退市，这与这些公司相对于高 FSCORE 公司的财务状况总体恶化有关。凭借其预测能力，FSCORE 可以作为公司基本面和财务趋势强度的代理指标。核心实证预测和检验市场参与者对未来现金流量信息反应不足的证据在文献中很多。首先，市场参与者对公司交易的反应不足，公司交易表明预期的未来现金流量发生了变化，例如增发新股，

18、可转债和直接债务发行，股票回购和拆股。其次，市场参与者对明显的外部产生的财务状况变化的反应不灵敏，例如债券评级下调，分析师预测的变化，以及分析师建议的变化。第三，市场对新发布的财务会计信息中隐含的未来现金流量的反应不足。这种反应不足是许多因素综合而成的产物，包括行为金融学层面，例如乐观，锚定，代表性和确认偏差，它们可能会诱使市场参与者低估或忽略反向信息。例如，成长股票的投资者可能对信息的反应不足，这些信息与他们对公司增长前景的看法相抵触，或者反映了业绩均值回归的影响。同样，价值股票本来比成长股票更廉价，但往往被投资者所忽视。结果，对价值公司的业绩预期可能过于悲观，且反映的基本面改善太慢。如果价

19、值/成长效应仅仅是错误定价和预期误差的产物，并且这些误差与最近财务信息被低估有关，那么价值/成长效应应集中在“账面市值比隐含的预期与公司基本面实力（FSCORE）不符”的公司中。更重要的是，在错误定价的解释下，价格预期与公司近期基本面的表现（除非公司风险状况有所不同）相符的公司应该不存在价值/成长效应。在每种情况下，在错误定价的假设下，已实现收益模式应与事后预期修正和误差的模式相关联，这些修正和误差与事前价格偏差一致。这些论据指导了作者的研究设计和主要预测。作者将当前账面市值比和基本面所隐含的盈利预期分别表示为EE|账面市值比和 EE|FSCORE。据前文所述，以下预期盈利分布和估值误差取决于

20、公司的价值/成长分类及其基本面表现：图表 1 盈利预期分布和相关的估值误差资料来源：华安证券研究所整理在此框架中，预期误差应集中在反向投资组合中（即矩阵的左上角和右下角），在这种情况下，市场价格不能完全反映企业基本面传达的逆向信息。在错误定价的假设下，最大的价值/成长收益效应将出现在这些不一致的价值/成长投资组合之间，其中当前估值比率所隐含的预期与FSCORE 所隐含的预期不一致。在某种程度上，这些收益是由错误定价误差的反转所驱动的，在这些极端投资组合中，事后预期误差和修正应该是最强的，因为市场预期会朝着普遍的基本面进行调整，对价值公司的预期的修正大大超过了成长公司。因此，不一致的价值/成长策

21、略（在高FSCORE 的价值公司中持有多头，而在低 FSCORE 的成长公司中持有空头）应产生较大的正的价值/成长溢价，并且这些差异相比仅在无条件的价值/成长策略下应该更大。相反，偏离对角线的价值/成长投资组合（企业价值/成长分类所隐含的预期与 FSCORE 所隐含的预期是一致的）不应产生价值/成长溢价效应，且事后预期误差和修正不应与这些公司的账面市值比呈正相关。换句话说，一致的价值/成长策略（做多低FSCORE 的公司并做空高FSCORE 的成长公司）不应产生正的价值/成长溢价或预期误差和修正的正差异。投资组合的构建和投资组合收益的测算为了降低投资组合再平衡的成本，每家公司每年一次，在发布最

22、新年度报告后的四个月后，分类至各自的价值/成长和 FSCORE 投资组合中；无论收益是按月还是按年计量，都将采用这种方法。作者在会计年度结束和投资组合形成日期之间施加四个月的时间间隔，以确保所有投资组合都是使用公开的财务信息形成的。作者将规模调整后的收益定义为公司特定收益减去对应的CRSP 规模十分位投资组合收益。同样，特定于公司的月度收益是用一个月购买并持有的原始收益减去相应的规模调整后收益来度量的，月度收益观察值与最新的年度财务报表相匹配。样本选择标准和描述性统计从 1972 年到 2010 年之间，对于每家公司，作者在会计年度结束时度量股权的市场价值，账面市值比和财务绩效信号，以及前六个

23、月的买入并持有的市场调整后收益，以在投资组合形成之前度量价格动量（MM）。任何缺乏足够数据来估计公司财务特征或公司之前六个月收益的都将从样本中删除。总共产生了 137,304 个“公司-年”观测值的最终样本（有关详细信息，请参见附录 2）。表 2 中的 A 面板提供了有关样本财务属性的描述性证据。图表 2 描述性统计资料来源：华安证券研究所整理作者的研究设计的关键组成部分是将估值倍数隐含的业绩预期与 FSCORE 隐含的业绩预期进行比较，前提是估值倍数和 FSCORE 都是未来公司绩效的主要指标。面板B 和面板 C 通过提供跨价值/成长和 FSCORE 投资组合的提前一年标准化的业绩超预期因子

24、（SUE）和资产收益率（ROA），为这些假设提供了证据。继 Bernard和 Thomas（1989；1990）之后，SUE 度量了盈利的惊喜，并计算为已实现的每股收益（EPS）减去前四个季度的 EPS，再除以前八个季度的标准差。作者在投资组合形成后立即报告四个季度的平均 SUE。 ROA 等于按当前总资产度量的提前一年净利润。作者发现有力的证据表明，账面市值比（面板 B）和 FSCORE（面板 C）均可预测未来盈利和季度盈利惊喜。具体而言，低账面市值比的公司（即成长公司）的未来 SUE 和 ROA 都比高账面市值比的公司大得多。同样，处于高 FSCORE 投资组合中的公司在计量 FSCORE

25、 之后的一年中，未来的 SUE 和 ROA 都大大高于低 FSCORE 投资组合。综合起来，作者的证据证实了账面市值比和 FSCORE 都是未来公司业绩的领先指标。图表 3 价值/成长和 FSCORE 投资组合的未来收益，盈利惊喜和资产收益率资料来源：华安证券研究所整理实证结果：价值/成长溢价取决于事前预期误差研究价值溢价的早期文献，假定了组成特定价值/成长组合的公司之间的同质性。但是，Piotroski（2000），Griffin 和 Lemon（2002）和 Mohanram（2005）等提供的证据表明，典型价值/成长投资组合中包含的一组公司可能表现出相当大的异质性。作者通过检验价值/成长

26、投资组合的未来收益来扩展这些研究，条件是价格所隐含的预期与公司基本面所隐含的预期是否一致。图表 4 基于公司基本面的价值/成长策略的收益资料来源：华安证券研究所整理图表 4 列出了对“公司-年”观测值双重排序，构造价值/成长和 FSCORE 投资组合后的一年和两年规模调整后的收益；出现了四个主要结论。首先，价值/成长效应是在对公司最近财务表现进行调节之后才存在的，所有价值/成长收益差异都在百分之一的水平上。有趣的是，价值/成长溢价效应在中低等 FSCORE 公司投资组合中最强，多空收益分别为 16.59和 12.04，而具有较高 FSCORE 实现的公司在未来十二个月产生的价值/成长溢价为 6

27、.19%。其次，FSCORE 在所有价值/成长投资组合中系统性地区分了接下来的赢家和输家。这一结果与Piotroski（2000）和 Mohanran（2005）分别针对价值和成长股票提供的情境证据相一致。此外，FSCORE 策略在中等价值/成长企业中的有效性（领先一年的多空收益为 7.10）突显出，企业基本面的预测能力并不仅仅集中在价值/成长分布的尾部。第三，价值/成长溢价效应在“基本面表现和嵌入价格中的业绩预期之间不一致”的企业中最强。对于基本面与市场预期不一致的公司（即基本面较差的成长型公司和基本面较强的价值股票）而言，平均持股收益反映了系统的定价偏差，其中成长公司产生了显著的负收益，而

28、价值公司产生了显著的正收益（分别为-14.38和 8.26）。相反，对于那些基本面表现与市场预期一致的公司（即，基本面较强的成长公司和基本面较弱的价值公司），每个投资组合的平均持股收益在经济上与零是无法区分的（强势成长公司具有调整后的收益率为 2.07，而弱势的价值股票的调整后收益为 2.21）。最后，作者计算与预期一致和不一致的价值/成长策略相关的多空投资组合的收益和 t 统计量。不一致的价值/成长策略会产生显著的一年和两年的规模调整后的持股收益（分别为 22.64和 37.66）。相反，一致的价值/成长策略不会产生任何超额收益（调整规模后的一年和两年提前期的收益分别为 0.14和-2.29

29、；在常规显著性水平上都不显著）。这些一致的价值/成长组合中缺乏价值/成长溢价效应，这与无条件的价值/成长效应是由作者在不一致的价值/成长企业中识别出的系统预期误差所驱动的相一致。图表 5 不同账面市值比策略的年化收益资料来源：华安证券研究所整理为了更好地理解这些投资组合收益的性质，图表 5 展示了 1972-2010 年样本期间，无条件价值/成长投资策略（以黑条显示），一致价值/成长策略（以虚线显示）和不一致的价值/成长策略（以黑线显示）每年的收益；出现了三个关键发现。首先，传统的价值/成长策略和与预期不一致的价值/成长策略都能产生持续的正的年收益。但是，不一致的价值/成长策略的胜率更高，在样

30、本期内，在 39 年中有 35 年产生了正收益（传统价值/成长策略在 39 年中有 27 年）。其次，除了六年之外，所有不一致价值/成长策略的年收益都高于传统的价值/成长策略，平均年投资收益为 20.76，而传统的价值/成长策略为 10.54。三，一致价值/成长策略未能连续取得正收益；相反，年化收益在零附近且显著，平均年收益率为-1.92，而在 39 年的样本中仅12 年产生正收益。尽管前面的分析中使用的投资组合方法证明了一致和不一致的价值/成长组合中的收益模式显著不同，但该方法还存在一些担忧，即这种可预测性可能归因于遗漏的公司特征。为了减轻这些担忧，作者在横截面回归中控制公司规模，动量和最近

31、的季度盈利变化（即盈余漂移）：+1 = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12 + (1)在这些估计中，截距项被抑制以确保价值/成长分类之间的非共线性。 SIZE 等于市值的对数，而 MM 和SUE 分别是动量和标准化的季度盈利惊喜，如先前在图表 3 中所定义。所有标准误差均经过Newey-West 调整，以控制时序自相关。图表 6 基于公司基本面的价值/成长策略的收益：多变量分析资料来源：华安证券研究所整理图表 6 列出了来自该模型的两组估计的系数。面板 A 显示了来自等式（1）的 39 个年度横截面估计的平均系数，平均2和 Fama

32、-MacBeth t 统计量，其中 R 等于公司i 在 t 年的累计一年的原始收益。由于长期的累积收益率显示出明显的偏度，因此，标准回归检验可能未正确实现（例如 Barber 和Lyon，1997；Kothari 和Warner， 1997），面板 B 给出了来自 468 个月度估计的平均系数，平均2和 Fama-MacBeth t 统计量，其中R 等于公司 i 在 t 个月中的原始收益（乘以 100）。其中，作者将收益与投资组合构建时最新可用的年度财务报表信息进行了匹配，并考虑了四个月的信息滞后。如果公司的账面市值比分别位于上一年账面市值比实现分布的底部 30，中间 40和顶部 30，则指标

33、变量 Value，Middle 和 Glamor等于 1。如果公司的FSCORE 小于或等于 3，在 4 到 6 之间或大于或等于 7，则指标变量 LowScore，MidScore 和HighScore 等于 1。作者将这些指标变量与 FSCORE进行交互，以捕获价格和基本面表现之间的不一致。当公司的账面市值比所隐含的预期与其基本面的表现一致时，价值，中间价值和成长系数就体现了固定收益效应，该收益取决于特定的价值/成长投资组合。交互作用项捕获了假定在给定的价值/成长组合内遭受基于期望的估值误差的那些公司的不同收益效应。与图表 4 中的投资组合收益结果一致，基本面较弱的成长公司跑赢了基本面较强

34、的成长公司（如各规格的 LowScore * Glamour 的显著负平均系数所表示），而基本面趋势更强的价值公司跑赢了基本面呈现下降趋势的价值公司（由 HighScore * Value 的显著正平均系数表示）。此外，那些价值/成长投资组合的年收益在经济和统计上是相等的（公司原始价值/成长分类所隐含的期望与其 FSCORE所隐含的基本面的力量相称）（年原始收益分别为 13.5，15.0和 15.4；与一致价值/成长策略的差异和套期收益在常规水平上不显著）。如第（3）和（4）栏中突出显示的那样，所有推论对于控制公司规模，动量和盈余漂移都是稳健的。每月的横截面回归本质上与作者的年度收益检验结果相

35、似，这表明投资组合和合并的年度回归结果反映了一种一般的收益模式，这种模式并不是少数极端“公司-月份”中孤立的，也不是由年收益的偏度引起的。目前为止，作者的证据表明，与已经嵌入到价值/成长代理变量的预期相一致的历史财务信号似乎很快就被价格反映了，而不一致的信号（通常）没有被考虑，直到收到未来的确认消息。观察到的价值/成长溢价模式与“市场参与者将极端价值/成长投资组合定价为一篮子证券并忽略组成每种投资组合的公司基本面表现的差异”相一致。对反向信息的这种反应不足会导致不一致价值/成长组合中的公司可预测的价格修正。下一节将直接提供有关这些价值/成长投资组合中预期误差和调整的作用的证据。实证结果：关于价

36、值/成长投资组合的预期误差的证据为了进一步检验对价值/成长效应的错误定价解释，作者使用三个实证指标来度量预期误差和修正：盈利公告窗口收益，分析师盈利预测误差和预测修正。在构建投资组合后，每种度量都可以捕捉市场与预期相关的调整的不同维度，同时从研究设计的角度来看，也可以提供各种优缺点。盈利公告窗口收益推断有偏预期的一种方法是度量市场对收益新闻的反应。LaPorta，Lakonishok， Shleifer 和 Vishny（1997）研究了以公司账面市值比为条件的盈利公告窗口收益，发现成长（价值）公司在投资组合后的一年内盈利公告窗口收益为负（正），这与 “这些投资组合包含对未来盈利能力的系统性偏

37、差的预期”相一致。作者扩展了他们的分析，以考察基于公司基本面（FSCORE）表现的各种价值/成长投资组合的盈利公告窗口收益。作者将盈利公告窗口收益的度量定为围绕投资组合构建后公司首个年度盈利公告的三天、按购买和持有、规模调整后的收益。图表 7 基于公司基本面的价值/成长策略的年度盈利公告窗口收益资料来源：华安证券研究所整理图表 7 给出了这一证据。根据 LaPorta，Lakonishok，Shleifer 和Vishny（1997）的证据，无条件下，价值股票的规模调整后的平均盈利公告窗口收益超过了成长股票的平均收益率。在将价值/成长投资组合以 FSCORE 为条件后，盈利公告窗口收益显示出事

38、后调整的模式，与作者反向价值和成长投资组合中的系统事前估值误差一致。具体而言，FSCORE 较低的成长公司产生的经规模调整后的平均公告收益最小（-0.73），而 FSCORE 较高的价值公司则产生最大的公告窗口收益（1.30）。在这三天中，不一致价值/成长策略的多空收益为 2.03，几乎是无条件价值/成长策略的对应收益的两倍。相反，一致的价值/成长策略在这三天中仅产生 38 个 bps 的经济和统计层面的边际收益，这与相对于公司基本面而言具有最小事前估值误差的这些公司的价格相符。分析师预测的误差和修正为了进一步理解预期误差和修正在解释价值/成长效应中的作用，作者还研究了两种基于非收益的度量指标

39、，即分析师盈利预测误差（FE）和预测修正（REV），类似于 Doukas，Kim and Pantzalis（2002）的分析。这种分析的好处是，作者可以直接检验预期误差和调整，从而使作者能够克服与“从短期价格变动间接推断预期误差和调整”有关的潜在缺陷。局限性在于，并非所有公司都被分析师覆盖，因此，所得样本将偏向于具有信息环境透明，利润更高的公司（例如 Lang 和 Lundholm， 1996 年）。作者在投资组合构建之前的一个月中度量当前的一致预期 EPS，以便在投资组合构建之前得到这个一致预期EPS 数据。接下来，作者将在一致预测中嵌入两种预期误差度量：一致预测误差（FE）和分析师盈利预

40、测的修正（REV）。一致预测误差（FE）定义为公司明年的实际盈利减去一致预测，并根据投资组合形成初期的每股总资产进行缩放。分析师盈利预测（REV）的修正是指一致预测中从初始预测计量日期到公司下一个年度盈利公布日期的总修正，也按每股总资产进行缩放。图表 8 基于公司基本面的价值/成长策略的分析师预测误差和修正资料来源：华安证券研究所整理图表 8 给出了以公司价值/成长和 FSCORE 分类为条件的分析师平均预期盈利预测误差（FE）和预测修正（REV）。如前所述，当要求分析师进行盈利预测时，会有大量的样本损耗，样本从 137,304 个对公司年度的观测值下降到了 56,727 个。根据这些预测特征

41、，作者发现在整个分析师样本中以及在大多数投资组合中，FE 和 REV 的平均值均为负值，这与分析师的乐观预测现象一致。但是，这种乐观的程度与公司最近在每个价值/成长组合中的财务表现呈负相关。表的其余部分记录了分析师对价值/成长投资组合的平均预测误差和修正。着眼于预测误差（左图），作者发现价值公司的无条件平均预测误差略高于成长公司，但差异无统计学意义，与 Doukas，Kim 和 Pantzalis（2002）研究中的证据一致。但是，在以 FSCORE 为条件后，分析师预测误差在作者不一致的和一致的价值/成长投资组合中显示出与事后预期修正相同的模式，与使用年度和盈利公告窗口收益观察到的一样。特别

42、是，FSCORE 较低的成长公司产生最大的负预测误差（-0.0641），而 FSCORE 较高的价值公司的预测误差不太乐观（-0.0118）；结果，不一致的价值/成长溢价与价值和成长股票之间的预测误差显著正相关（差异为 0.0523，在 1的水平上显著）。同样，就预测修正而言（右图），作者发现，与价值公司相比，分析师对成长公司的预测向下修正的可能性要小得多（差异为0.0042，在5处显著）。在以FSCORE为条件后，分析师的预测修正还显示出与价值/成长溢价效应一致的预期调整模式。 FSCORE 较低的成长公司的负面修正最多，而 FSCORE 较高的价值公司的预测修正却小得多。因此，类似于先前的

43、分析师预测误差和盈利公告窗口收益证据，与预期不一致的价值/成长溢价还与价值和成长公司之间的预测修正中的正差异显著相关。总之，价值/成长企业子样本之间的价值/成长分类与这些预期调整行为之间缺乏系统性的正相关关系，这进一步强化了作者的解释，即不一致的价值/成长溢价是系统性的和可预测的定价误差的产物。预测误差和修正的多元分析类似的，作者在横截面回归中控制公司规模，动量和最近的季度盈利惊喜。具体而言，图表 9 给出了以下横截面模型的三组估计值的平均系数：+1, + = 1 + 2 + 3 + 4 + 5 + 6 + 7 + 8 + 9 + 10 + 11 + 12 + (2)图表 9 基于公司基本面的

44、价值/成长策略的盈利公告窗口收益，分析师预测误差和修正：多变量证据资料来源：华安证券研究所整理图表 9 中的第一，第二和第三列显示了来自等式（2）的 39 个年度横截面估计值的平均系数，平均2和Newey-West 调整后的 Fama-MacBeth t 统计量。因变量分别等于公司相应的三天盈利公告窗口股票收益，分析师预测误差和分析师预测修正。所有自变量均在第 2 节中定义。这些估计值证实了作者基于投资组合的检验中记录的交互作用。具体而言，基本面较弱的成长公司更有可能展现出未达到分析师预期的盈利，经历盈利预测下调，并产生负的盈利公告收益，而财务趋势强劲的价值公司更可能超出分析师的预期，经历盈利

45、预测上调，并产生正的盈利公告窗口收益。这些推论对于控制公司规模，动量以及季度盈利惊喜后稳健。此外，在控制了这些公司特征之后，作者的价值/成长投资组合与价值和成长公司的分析师预测误差，预测修正和盈利公告收益的差异不显著相关联。本节的结果证明了在价值/成长投资组合内部和之间的分析师预测误差和预期修正的系统性规律。先前的文献（即 Dechow 和Sloan，1997 年）表明，增长预期的误差与价值/成长分类相关，并且可以预测（平均）收益，而作者的方法可以事前确定哪些价值和成长公司在错误定价的框架内，最有可能产生与表现相关的预期误差和之后的价格反转。“在具有相反基本面信息的情况下，价值和成长股票之间的

46、期望误差和调整存在系统性的正差异，而在一致的价值/成长企业之间的系统误差和调整的缺乏”是支持价值/成长效应的有力证据。稳健性检验资产定价模型和 FF 因子载荷检验作者的核心假设的另一种方法是检查与传统风险因素正交后的一致和不一致的策略收益。为了实施此方法，作者实施了三种多空策略。前两个策略是第 1 节中定义的一致和不一致的价值/成长策略，第三个是中性价值/成长策略，它由在价值公司中的多头和在成长公司中的空头组成，两者均未分配价值/成长策略一致或不一致。中性价值/成长企业的定价错误程度要比不一致的价值/成长企业要小，但相对于一致的企业，事前定价错误的可能性更大；因此，作者预计在一致，中性和不一致

47、的价值/成长策略中，风险调整后的收益将单调增加。对于这三种策略，作者估计以下实证资产定价模型：, = + 1 + 2 + 3 + 4 + ,(3)其中,是给定策略在 t 个月的月收益，是无风险利率，是市场收益减去无风险利率。 ，和分别是与高减低规模、账面市值比和动量策略相关的收益。这些估计揭示了两个关键发现：首先，不一致/一致的价值/成长组合具有不同的因子载荷；账面市值比和动量因子载荷在不一致的价值/成长组合中增加，而规模因子的在不一致的价值/成长组合中减少。其次，在控制了因子载荷的这些差异之后，这些策略的 alpha 随着价值/成长投资组合的不一致程度单调增加。对于不一致的样本，截距为 0.

48、980（t 统计量为 5.37），这意味着该策略的每月超额收益为 1.0。对于“中立”的公司样本，价格和基本面之间的不一致程度不太明显（例如，拥有中 FSCORE 的成长和价值公司），截距为 0.603。这一项也在百分之一的水平上显著（t-statistic = 5.77），但意味着这些公司的每月超额收益像价格偏差一样较小。相反，利用作者的一致公司样本进行的估计得出的截距为-0.078，在统计上与零没有区别（t 统计= -0.40）。这些模式共同证实了作者先前的投资组合和横截面回归分析得出的推论。企业基本面的替代度量遵循Piotrosk（i 2000）和 Fama and French（200

49、6）的证据，本文使用 FSCORE对企业基本面的强度进行了分类。但是，还有其他度量公司绩效和财务实力的方法。为了证明作者结果的稳健性，作者在对价值/成长公司进行条件调整后，根据每个公司最新的季度盈利惊喜SUE 进行了重复分析。使用SUE 作为作者公司基本面的度量的推论与使用FSCORE 报告的结果一致。具体而言，基于 SUE 和价值/成长的划分产生的提前一年不一致的价值/成长策略收益为 16.4，而一致的价值/成长策略仅收益率为 2.6。此外，基于 SUE 和价值/成长的划分产生了与使用 FSCORE 观察到的相似的“一致和不一致的价值/成长投资组合的预期误差和调整分布”。有关信息范围对不一致

50、和一致的价值/成长投资策略的影响的证据作者的方法要求在公司的会计年度结束和投资组合形成日期之间存在四个月的时差。使用四个月滞后的一个担忧是，由于上市公司的备案较晚，因此可能无法获得形成投资组合所需的信息。这种担忧在作者样本的前几年尤为重要，当时公司有更多的时间提交文件（例如，年度报告（表格 10-K）应在会计年度结束后 90 天到期），而投资者要花更长时间去收集并接收此信息（Green，Hand 和 Soliman，2011 年）。为了消除这种潜在的担忧，作者在考虑了五个月和六个月的滞后之后，以及在 6 月30 日构成所有投资组合的方法（并需要六个月的信息期）之后，重新评估了作者的主要业绩。不出所料，延长财年结束和投资组合形成之间的时间间隔会减少在不一致的价值/成长策略下产生的收益。这种可预测性的降低与“随着时间的流逝，随着市场开始消除定价偏差，基于信息的异常现象的边际收益逐渐消失”相一致。相反，无论选择的信息滞后范围如何，一致的价值/成长策略的收益在统计上都保持为零。来自替代价值/成长投资策略的证据作者根据公司的账面市值比来定义价值/成长投资