“学海拾珠”系列之一百九十六：宏观环境对价值溢价的影响.docx

正文目录

引言 4

价值溢价和RKRV市净率分解 5

回报数据和行业分类 5

RKRV分解 5

基本价值估算 6

将价值溢价归因于RKRV成分 7

价值溢价、期限利差和杠杆 9

宏观经济变量对价值溢价的影响 11

3.1变量 11

分离宏观经济影响与估值倍数 11

比较资产定价的影响 14

4结论 21

风险提示： 21

图表目录

图表1文章框架 4

图表2估值倍数和RKRV分解 7

图表3研究中所用行业的几种描述性统计 8

图表4按RKRV成分排序的投资组合的阿尔法值 10

图表5对于期限利差和美国10年期国债收益率的回归（7）估计 13

图表6ISM制造业采购经理人指数和美国经济领先指标委员会领先经济指标的回归估计结果 14

图表7按市盈率和市净率组成的投资组合的平均规模、平均波动率和事前Β 15

图表8在与期限利差正交的市值账面比构建的投资组合的平均市值、平均波动和事前Β 17

图表9市值账面比率与美国10年期国债收益率正交的投资组合的平均市值、平均波动率和事前Β 18

图表10按期限利差正交的市场账面比率成分排序的投资组合平均月度回报 20

引言

图表1文章框架

资料来源：

本研究旨在剖析价值溢价与一系列宏观经济变量之间的关系，这些变量在资产定价领域内被广泛视为富含信息，对塑造宏观经济风险预期具有举足轻重的作用。首先，本研究采取自下而上的视角，旨在揭示并推断宏观经济变量中蕴含的预期如

何具体作用于价值溢价。既往文献多聚焦于价值股票的特定属性（诸如杠杆率、贝塔系数等），试图为价值溢价现象提供宏观经济层面的解释。然而，这些研究往往面临实证结果不一致性的挑战，根源在于宏观经济预期对价值股票回报的影响机制错综复杂且多变（MaloneyMoskowitz,2021）。一个典型的例证是，尽管金融环境宽松，但2009至2016年间价值股票的表现却令人失望，这直接挑战了基于杠杆

效应的价值溢价解释。宏观经济预期与价值溢价之间缺乏证据表明，这种研究不能

以单一特征为基础。相反，将行业与宏观经济变量表现联系起来的关系往往更稳定，

并且更容易受到与经济活动结构性中断相关的偶发性冲击（如信息技术的出现）。简而言之，关注单一基本特征会导致一致性问题，而通过考虑行业异质性，本文的分析抓住了更稳定的关系。

此外，为了研究宏观经济条件对各行业内在价值的影响，本文使用RKRV建议的基本倍数，直接剖析这些衡量指标对宏观经济环境的敏感性。由于这些倍数包含了对增长和贴现率的预测，它们的时变估计应反映宏观经济情景的预期。为了在回归设置中探讨这一联系，本文首先选择了一组影响股票价格预期、非基本成分的主要宏观经济变量：期限利差、10年期美国国债收益率、ISM制造业采购经理人指数和会议委员会领先经济指数。这四个变量广泛用于时间序列宏观经济因素模型，并且在从业者中非常受欢迎，作为广泛的经济周期指标。本文发现，期限结构的斜率和10年期国债收益率显著影响基本倍数，从而对内在价值的评估产生影响。本文的证据表明，根据行业的不同，偏离基本价值的情况受期限结构的水平和斜率的显著影响。

为了研究与宏观无关的价值效应，本文根据与宏观经济变量正交的基本价值构建了排序十分位投资组合，并研究了它们的特征。本文的关键性实证发现是，投资组合的平均市值在各组中单调增加。因此，当本文控制宏观经济变量的影响时，价值溢价（约4%）在很大程度上奖励市值风险。进一步的，当控制市值和宏观经济条件时，最低和最高投资组合的回报差距约为1.5%，显著小于按GK方法构建投资组合时的同等市值调整后的差异（回报差距约为1.8%）。相对于GK，这种减少有助于理解GK的误估溢价部分归因于宏观经济条件。这些实证发现表明，宏观经济条件解释了约17%的价值溢价。因此，价值溢价的解释应充分整合宏观经济条件的影响。

价值溢价和RKRV市净率分解

价值策略在与单因素模型（如CAPM）或包含规模的双因素模型（如Fama和French，1992）的预测相比时能够获得异常回报。关于这一异常现象原因的激烈经典辩论可以总结为一个问题：这些超额回报反映的是行为偏差还是仅仅是额外风险的补偿？

在基于风险的解释下，价值溢价反映了由于资产组合的不同而产生的风险差异，例如，资产组合中现有资产相对于增长期权的风险特征（Zhang，2005）、现金流的不确定性（CampbellVuolteenaho，2004）、困境风险（FamaFrench，1995，1996），或资产风险和杠杆（Choi，2013；Obreja，2013）。

回报数据和行业分类

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