王建勇 陳瑞琛
摘 要:2020年上證指數(shù)強(qiáng)勢(shì)反彈,全年漲幅超30%,但大多個(gè)股卻錄得負(fù)收益。機(jī)構(gòu)抱團(tuán)持股“大白馬”是2020年結(jié)構(gòu)性行情的重要誘因之一。基于此,本文利用機(jī)構(gòu)調(diào)研情況為策略構(gòu)建投資組合,檢驗(yàn)2016年以來(lái)這一投資策略的回報(bào)率及超額收益,分析這一策略成功的原因,并對(duì)個(gè)人投資者提出了一定的對(duì)策建議。
關(guān)鍵詞:機(jī)構(gòu)調(diào)研;投資策略;超額收益;羊群效應(yīng);抱團(tuán)
本文索引:王建勇,陳瑞琛 .<變量 1>[J].中國(guó)商論,2021(18):-087.
中圖分類號(hào):F724.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2021)09(b)--03
受新冠疫情的影響,2020年上證指數(shù)曾最低下挫至2746.61點(diǎn),隨后在各國(guó)“放水式”抗疫貨幣政策刺激下,短短數(shù)月,上證指數(shù)強(qiáng)勢(shì)反彈,但大多個(gè)股卻錄得負(fù)收益。這一結(jié)構(gòu)性行情的重要誘因在于機(jī)構(gòu)抱團(tuán)持有的權(quán)重股表現(xiàn)強(qiáng)勁。
1 背景及動(dòng)機(jī)
在A股30年歷史中有四次著名的“結(jié)構(gòu)性行情”:第一次以2007—2009年的金融地產(chǎn)股為代表,第二次以2010—2012年的消費(fèi)股為代表,第三次以2013—2015年的信息科技為代表,第四次以2016年至今的茅臺(tái)等“大白馬”為代表。行情往往以中小投資者巨虧收?qǐng)觥?/p>
深入研究結(jié)構(gòu)性牛市動(dòng)因,尋找適合個(gè)人投資者的策略,對(duì)維護(hù)資本市場(chǎng)平穩(wěn)發(fā)展及社會(huì)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,具有重要而深遠(yuǎn)的意義。
個(gè)人投資者靠買入基金的策略,不僅面臨著管理費(fèi)用,還面臨代理成本。是否可以既利用機(jī)構(gòu)投資者的專業(yè)優(yōu)勢(shì),又利用個(gè)人投資者“船小好掉頭”的策略優(yōu)勢(shì),構(gòu)建適合的投資策略?這種策略的收益如何?成為理論上有趣、實(shí)踐中重要的命題。
2 投資策略的理論基礎(chǔ)
個(gè)人投資者難以及時(shí)得知機(jī)構(gòu)投資者的持倉(cāng)狀況,根據(jù)交易所關(guān)于上市公司規(guī)范運(yùn)作指引的要求:上市公司被調(diào)研后兩個(gè)工作日內(nèi)要公布被調(diào)研情況。
因此,根據(jù)機(jī)構(gòu)投資者的調(diào)研情況構(gòu)建投資策略,同時(shí)滿足專業(yè)性和及時(shí)性的需求,對(duì)普通投資者的可操作性高。原理在于:為獲取更多未發(fā)布信息,機(jī)構(gòu)投資者會(huì)選擇實(shí)地調(diào)研作為補(bǔ)充手段。調(diào)研發(fā)出對(duì)該上市公司股票具有配置興趣的信號(hào),當(dāng)機(jī)構(gòu)投資者的疑問(wèn)得到滿意解答后,該上市公司的股票很有可能獲得機(jī)構(gòu)投資者增量資金的入駐,進(jìn)而推高股價(jià)。
此外,機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研越多,越有可能進(jìn)行抱團(tuán),進(jìn)一步產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”,推動(dòng)股價(jià)過(guò)度反應(yīng)。因此,機(jī)構(gòu)調(diào)研蘊(yùn)藏著股票價(jià)格低估的信號(hào)。本文提出:基于機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)調(diào)研數(shù)據(jù)構(gòu)造投資組合,能夠取得超額收益。
3 投資策略的構(gòu)建方法及收益分析
3.1 構(gòu)建方法
通過(guò)在Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中導(dǎo)出2015—2020年A股上市公司中機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研數(shù)量排名前十的企業(yè),等權(quán)進(jìn)行投資組合配置,以排名當(dāng)年年末最后一個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)為買入價(jià),以第二年年末最后一個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)為賣出價(jià),考察持有期為一年的組合回報(bào)率及超額回報(bào)率。每年根據(jù)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研情況對(duì)投資組合進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,以滬深300指數(shù)為比較基準(zhǔn),如表1所示。
3.2 收益情況
表1是組合持有當(dāng)年及累計(jì)回報(bào)情況,通過(guò)表1可知,在牛市期間(滬深300指數(shù)正增長(zhǎng)的年份),投資組合的收益率大幅跑贏滬深300指數(shù):2017年投資組合錄得47.62%的超額回報(bào),同期滬深300收益率為21.75%,年度超額收益率為25.87%;2019年投資組合回報(bào)率及超額回報(bào)率分別為59.91%及23.83%;2020年的投資組合回報(bào)率及超額回報(bào)率分別為65.46%和38.24%。但是在熊市期間(滬深300負(fù)增長(zhǎng)的年份),投資組合回撤幅度大于滬深300指數(shù):2016年投資組合收益率為-17.99%,同期滬深300收益率為-11.28%,超額收益率為-6.71%;2018年投資組合收益率為-32.59%,同期滬深300收益率為-25.31%,超額收益率為-7.28%。
表1中(1)列到(3)列數(shù)據(jù)說(shuō)明,本文構(gòu)建的投資策略在牛熊市中表現(xiàn)不同,在牛市中表現(xiàn)強(qiáng)于大盤(pán),在熊市中表現(xiàn)弱于大盤(pán),投資策略具有“助強(qiáng)不助弱”的現(xiàn)象。
表1中(4)到(6)列展示了投資策略從2016年開(kāi)始各年的累計(jì)收益情況。結(jié)論說(shuō)明:假使一個(gè)投資者在2015年末投入100萬(wàn)元到滬深300指數(shù)中,至2021年1月25日,將獲利約51萬(wàn)元;若將100萬(wàn)元投入到投資組合中,至2021年1月25日,將獲利約149萬(wàn)元,五年總收益額接近投資滬深300指數(shù)的3倍。因此,買入機(jī)構(gòu)扎堆調(diào)研股票確有超額收益。
為考察機(jī)構(gòu)抱團(tuán)調(diào)研策略的持續(xù)性如表2所示,報(bào)告了根據(jù)每年年初機(jī)構(gòu)調(diào)研情況,不調(diào)整投資組合買入并持有5年的投資回報(bào)情況。
由表2可知:在延長(zhǎng)考察周期時(shí),持有機(jī)構(gòu)調(diào)研數(shù)量多的股票在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)仍能戰(zhàn)勝指數(shù),2016年除外,2017—2020年的投資組合依然能夠大幅跑贏滬深300指數(shù)??赡苁且?yàn)榻?jīng)過(guò)1年持有期,機(jī)構(gòu)投資者的贖回壓力減輕,因而2018年投資策略出現(xiàn)了反轉(zhuǎn)。此外,2016年后,市場(chǎng)上的投資風(fēng)格發(fā)生了較大變化,2016年投資組合中的股票與之后年度投資組合的相似性最低。
相反,2017—2020年這四年的投資組合具有較高的相似性,進(jìn)一步說(shuō)明機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)調(diào)研對(duì)股價(jià)有正向作用。同時(shí)也說(shuō)明,買入并持有機(jī)構(gòu)調(diào)研數(shù)量多的策略需配合市場(chǎng)風(fēng)格的輪動(dòng)周期使用。
4 成因分析
4.1 機(jī)構(gòu)抱團(tuán)調(diào)研有利于降低上市公司信息不對(duì)稱程度
由于財(cái)報(bào)與公告信息的有限性,機(jī)構(gòu)投資者往往采用調(diào)研方式作為獲取信息的重要手段。機(jī)構(gòu)投資者對(duì)上市公司調(diào)研說(shuō)明對(duì)該公司股票有配置興趣。監(jiān)管機(jī)構(gòu)要求上市公司在接待調(diào)研后及時(shí)發(fā)布“投資者關(guān)系活動(dòng)記錄表”,披露來(lái)訪機(jī)構(gòu)、提出的問(wèn)題以及回答等主要內(nèi)容。
另外,機(jī)構(gòu)對(duì)上市公司進(jìn)行抱團(tuán)調(diào)研,有助于披露的信息更透明,關(guān)于上市公司的樂(lè)觀信息就會(huì)在大量的機(jī)構(gòu)調(diào)研中被不斷披露,吸引到更多機(jī)構(gòu)投資者。
4.2 機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)容易引發(fā)羊群效應(yīng)
機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)配置調(diào)研公司股票,一方面推動(dòng)標(biāo)的公司股價(jià)上漲,提升機(jī)構(gòu)投資者業(yè)績(jī),進(jìn)而在新發(fā)基金產(chǎn)品時(shí)吸引更多資金入場(chǎng),這些資金容易再次被投入相同標(biāo)的??傊?,抱團(tuán)的機(jī)構(gòu)投資者不斷賺錢、跑贏市場(chǎng)上沒(méi)有被抱團(tuán)持有的股票,尤其是在明星投資經(jīng)理的示范下,其他追隨者采用“模仿策略”,這種羊群行為強(qiáng)化了“正反饋環(huán)”,使泡沫短期內(nèi)無(wú)法被刺破。
4.3 抱團(tuán)瓦解引發(fā)“踩踏慘劇”
在行情較為低迷時(shí),機(jī)構(gòu)投資者迫于贖回壓力,一般拋售持有股票換取資金。因此,“抱團(tuán)股”往往因?yàn)檫^(guò)高的機(jī)構(gòu)投資者持股比例而成為拋售的重點(diǎn)。一旦市場(chǎng)形成負(fù)面預(yù)期,“抱團(tuán)股”就會(huì)出現(xiàn)“踩踏慘劇”,導(dǎo)致股價(jià)大幅下跌,進(jìn)而使得回撤幅度大于大盤(pán),出現(xiàn)“不助弱”現(xiàn)象。
5 對(duì)策建議
本文發(fā)現(xiàn),牛市期間,跟風(fēng)機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研能夠取得顯著超額收益?;诮^大多數(shù)個(gè)人投資者沒(méi)有擇時(shí)能力,本文建議:對(duì)有經(jīng)驗(yàn)的投資者,先識(shí)別牛市或熊市,在牛市期間追隨機(jī)構(gòu)投資者調(diào)研進(jìn)行標(biāo)的股票的選取,在熊市期間避開(kāi)機(jī)構(gòu)投資者扎堆的股票。對(duì)于難以擇時(shí)的普通投資者,追隨本文的投資策略,同時(shí)延長(zhǎng)持股期限,在較長(zhǎng)的時(shí)間跨度內(nèi),穿越牛熊周期之后,仍能獲取較高的超額收益。無(wú)論投資者是否具有經(jīng)驗(yàn),都建議根據(jù)每年的機(jī)構(gòu)調(diào)研情況,動(dòng)態(tài)調(diào)整投資組合,以期取得更高超額收益。
參考文獻(xiàn)
LouD . Wealth Redistribution in Bubbles and Crashes[J]. CEPR Discussion Papers, 2020.
曾建光,伍利娜,諶家蘭,等.XBRL、代理成本與績(jī)效水平——基于中國(guó)開(kāi)放式基金市場(chǎng)的證據(jù)[J].會(huì)計(jì)研究,2013(11):88-94
肖斌卿,彭毅,方立兵,等.上市公司調(diào)研對(duì)投資決策有用嗎——基于分析師調(diào)研報(bào)告的實(shí)證研究[J].南開(kāi)管理評(píng)論,2017(1):119-131.
譚松濤,崔小勇.上市公司調(diào)研能否提高分析師預(yù)測(cè)精度[J].世界經(jīng)濟(jì),2015(4):126-145.
Froot, Kenneth A., David S. Scharfstein, and Jeremy C. Stein, 1992, Herd on the street: Informational inefficiencies in a market with short-term speculation, Journal of Finance 47, 1461–1484.
譚勁松,林雨晨.機(jī)構(gòu)投資者對(duì)信息披露的治理效應(yīng)——基于機(jī)構(gòu)調(diào)研行為的證據(jù)[J].南開(kāi)管理評(píng)論,2016,19(5):115-126+138.
屈源育,吳衛(wèi)星.基金家族的造星策略——基于共同持股股票收益率差異視角[J].財(cái)經(jīng)研究,2014,40(4):103-116.
吳曉暉,郭曉冬,喬政.機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)與股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2019,4(2):117-135.
Research on Investment Strategy Based on Institutional Research
Xiamen National Accounting Institute
WANG Jianyong? CHEN Ruichen
Abstract: In 2020, the Shanghai Composite Index rebounded strongly, with an annual increase of more than 30%, but many stocks recorded negative returns. Institutional holdings of shares in “big white horse” are one of the important incentives for the structural market in 2020. Based on this, this article uses institutional surveys to construct investment portfolios for strategies, examines the rate of returns and excess returns of this investment strategy since 2016, analyzes the reasons for the success of this strategy, and proposes certain countermeasures for individual investors.
Keywords: institutional research; investment strategy; excess returns; herd effect; grouping