夏春低风险股票回报更低还是更高.PDF

夏春：低风险股票回报更低还是更高？ 在刚刚结束的给香港大学MBA 学生的《资产管理和另类投资》课堂上，我相信留给学 生印象最深的图是这张。 在这张图之前，我介绍了几个主要的研究发现。第一，2000-2009 年是全球股票“失去 的十年”，以互联网泡沫破灭开端，以全球金融危机结束；第二，绝大多数的主动型基金经 理无法战胜其基金对应的市场指数，而他们对外则声称战胜指数是他们高收费的理由；第三， 以一些股票因子构造的指数表现优于市场指数，而且以他们为参照系的被动型基金通常收费 很低。例如上图中“价值”、“趋势/动量”、“质量”、“最低波动率”等因子。“多因子”指数 是由同时具备单个因子特征的股票组成，在上图中表现最佳并不让人意外，最让学生感到意 外的是最低波动率指数表现远远好于市场表现（从2000 年截止到今年7 月15 日，100 元投 入，最低波动率策略赚到182 元，而标普500 和MSCI 世界指数只分别赚到50 和24 元）。 实际上，在 《量化巴菲特》一文里，我介绍因子策略时就提到，低风险股票构成的投资 组合未来长期回报更高，而高风险股票构成的投资组合未来长期回报低，这里的风险可以用 股票的波动率或者贝塔来衡量。典型的低波动率股票包括公用事业股和银行股。在 《女性投 资理财更有优势？》一文里我再次强调了这点（女性基金经理偏好低风险股票组合），限于 篇幅，我只做了一个简单的解释。文章发表后我收到几位读者的疑问：这怎么可能？传统教 科书清楚地写着“高风险，高回报”难道是错的？ 实际上，早在上世纪 70 年代初期，学者们首次对 60 年代中期发展的资本资产定价 （CAPM ）理论（其核心为回报和风险正相关，高回报是对承担高风险的补偿）进行数据检 测时就发现，低贝塔股票的回报要高于理论预测值，而高贝塔股票的回报要低于理论预测值。 这个发现学者们大都不愿意接受，于是大部分学者从两个方向改进数据检测：一是去掉 CAPM 中的无风险利率的假定，或者改变CAPM 里投资者在借入和贷出资金时利率相同的 假定；二是从统计学的角度去讨论风险和贝塔更准确的测量方法。 Robert Haugen 教授在1975 年发现最低波动率的股票组合回报更高，而最高波动率的股 票组合超乎寻常地低（上图是一个例证），和其他人不同，他始终坚持这个事实，写了一本 书《新金融学》，并更新四版，反复称如果解释不了这个问题，建立在高风险高回报原则上 的旧金融学大厦将会倾倒。 很可惜，金融学界还是忽视了Haugen 教授的呼声，直到2006 年，哥伦比亚大学的学者 Andrew Ang 、Robert Hodrick 和他们的博士生邢宇航和张晓燕发现，即使采取更严格的标准 去定义波动率（控制市场风险、企业规模、估值等因子之后的特殊波动率），那些具有最低 波动率的股票组合表现依然更好。他们在2008 年发现这个异常现象在全球股票市场也普遍 存在。至此，学术界再也无法忽视这个现象（甚至有学者称这个发现是一切资本市场谜团之 母），关于这个问题的理论和实证研究如雨后春笋般涌现，也一举奠定这四位学者的学术地 位。顺带一提，邢宇航和张晓燕是我大学同班同学，我为她们的成就感到骄傲。 关于低风险股票的将来回报更高，目前主要有四种互补的解释。第一是我在《量化巴菲 特》一文里提过的“杠杆厌恶/ 限制说”，由于主流金融机构对于杠杆交易有限制，因而倾向 在投资组合中给予高风险资产较大的权重，因为理论上这些资产的回报应该更高，但大家都 这么做的话就会推高买入价格，降低未来回报，个体理性发展成集体的非理性。反过来，那 些不受杠杆限制的投资者则可以享受低风险资产现期价格低、未来回报高的好处，而且他们 还可以通过加杠杆来放大回报，典型的例子包括杠杆收购交易、货币利差交易以及近年来名 声大噪的“风险平价”投资。 第二种解释借助行为金融学的“彩票偏好说”，也就是投资者倾向于高估小概率事件， 彩票的中奖率极低，但乐此不疲的彩民人数众多。同样，高波动率的股票的回报表现很类似 彩票，虽然大多数时间回报低甚至亏损，但依然有赚大钱的可能，吸引了许多投资者的参与。 而这种偏好并不局限于散户，专业投资者也常常抵挡不了彩票型股票的诱惑（顺便一提，伴 随这个理论的还有一个比较小众的“股票娱乐说”，就是有些人买卖股票纯粹追求娱乐享受， 亏钱也能带来快乐的刺激）。近期有研究显示，相对其他解释，“彩票偏好说”的对低风险股 票的高回报的解释力最强。 第三种解释认为资产管理的“委托-代理”关系造成