【摘要】：我們研究了中國市場投資組合和根據公司行業(yè)、規(guī)模、面值市值比和股權集中度等劃分的各種成分投資組合的股票收益的可預測性。選取各種經濟變量作為預測變量,中國市場投資組合和各種成分投資組合都存在顯著的樣本內和樣本外可預測性。不同成分投資組合的可預測性存在顯著差異,其中金融與保險業(yè)、房地產業(yè)和制造業(yè)等行業(yè)投資組合的可預測性特別強,小市值、低面值市值比和低股權集中度的投資組合也非常容易預測。對于成分投資組合間的可預測性差異,我們給出了兩個經濟解釋:(1)基于樣本外可預測性分解,我們發(fā)現條件CAPM模型捕捉的時變系統性風險溢價可預測性可以解釋成分投資組合的大部分樣本外可預測性,高系統性風險暴露的投資組合有較高的樣本外可預測性;(2)基于Hong,Torous,andValkanov(2007)的信息流動摩擦理論,我們發(fā)現行業(yè)集中度可以顯著解釋行業(yè)投資組合間的可預測性差異。
[Abstract]:We studied the predictability of the stock returns of the Chinese market portfolio and the various components of the portfolio according to the company industry, size, par to market value ratio and equity concentration. By selecting various economic variables as predictive variables, the Chinese market portfolio and various component portfolios have significant predictability in and out of samples. There are significant differences in the predictability of different component portfolios, in which the portfolios of sectors such as finance and insurance, real estate and manufacturing are particularly predictable, with small market capitalization, Low par-to-market ratios and low equity concentration portfolios are also very predictable. We give two economic explanations for the predictability differences between component portfolios: (1) based on the extrinsic predictability decomposition, We find that the conditional CAPM model captures the predictability of the time-varying systemic risk premium which can explain most of the extrinsic predictability of the composition portfolio, while the portfolio with high systemic risk exposure has higher extrasample predictability. (2) based on the information flow friction theory of Hong,Torous,andValkanov (2007), we find that the degree of industry concentration can explain the predictable difference between industry portfolios.
【作者單位】： 新加坡管理大學李光前商學院;圣路易斯大學經濟系;華盛頓大學奧林商學院;上海交通大學;中國金融研究院;
【分類號】：F224;F832.51

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本文編號：2367867