प्रति वर्ष 20 प्रतिशत अंक
1968 से 2003 के बीच, जिन अमेरिकी कंपनियों ने सबसे आक्रामक रूप से अपनी बैलेंस शीट का विस्तार किया, उनका वार्षिक रिटर्न उन कंपनियों की तुलना में लगभग 20 प्रतिशत अंक कम रहा, जिनकी कुल संपत्ति में शायद ही कोई बदलाव आया। यह अंतर एक मामूली सांख्यिकीय विचित्रता नहीं थी। यह आर्थिक रूप से इतना बड़ा था, बाजार बेटा, आकार और बुक-टू-मार्केट अनुपात के लिए नियंत्रण करने के बाद भी बना रहा, और जांचे गए लगभग हर उप-अवधि में दिखाई दिया। जिन फर्मों ने संपत्ति अधिग्रहण, क्षमता विस्तार और बैलेंस शीट वृद्धि पर सबसे अधिक खर्च किया, वे ठीक वे फर्में थीं जिनसे इक्विटी निवेशकों को दूर रहना चाहिए था।
यह Cooper, Gulen, and Schill (2008) का केंद्रीय निष्कर्ष था, जो Journal of Finance में प्रकाशित हुआ। इस पेपर ने परिसंपत्ति वृद्धि को एक संकीर्ण लेखांकन मीट्रिक से अपेक्षित रिटर्न के क्रॉस-सेक्शन में प्रथम-क्रम सिग्नल तक उठाया। विस्तार क्यों खराब प्रदर्शन की भविष्यवाणी करता है — और वह भविष्यवाणी कितनी मजबूत है — यह समझना साक्ष्य-आधारित इक्विटी रणनीतियां बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए आवश्यक है।
परिसंपत्ति वृद्धि का मापन
Cooper, Gulen और Schill ने जो निर्माण परीक्षण किया वह जानबूझकर सरल था। परिसंपत्ति वृद्धि बैलेंस शीट से किसी फर्म की कुल संपत्ति में साल-दर-साल प्रतिशत परिवर्तन है। यदि किसी कंपनी की पिछले वित्त वर्ष के अंत में कुल संपत्ति 1 बिलियन डॉलर थी और इस वर्ष 1.3 बिलियन डॉलर है, तो उसकी परिसंपत्ति वृद्धि दर 30% है।
यह सरलता एक सीमा नहीं, बल्कि एक विशेषता थी। पूर्व शोध में निवेश के अलग-अलग घटकों की जांच की गई थी। Cooper, Gulen और Schill ने दिखाया कि इन सभी को एक एकल बैलेंस शीट मीट्रिक — कुल परिसंपत्ति वृद्धि — में एकत्रित करना किसी भी व्यक्तिगत घटक की तुलना में रिटर्न अनुमानशीलता को अधिक शक्तिशाली ढंग से पकड़ता है।
उन्होंने प्रत्येक वर्ष सभी NYSE, AMEX और NASDAQ सामान्य स्टॉक को पिछले वित्तीय वर्ष की परिसंपत्ति वृद्धि के आधार पर दशमांश में क्रमबद्ध किया, फिर अगले 12 महीनों के मूल्य-भारित रिटर्न को ट्रैक किया। उच्चतम और निम्नतम दशमांश के बीच का अंतर उल्लेखनीय था:
| परिसंपत्ति वृद्धि दशमांश | औसत वार्षिक रिटर्न (1968–2003) |
|---|---|
| दशमांश 1 (सबसे कम वृद्धि) | लगभग 18% |
| दशमांश 10 (सबसे अधिक वृद्धि) | लगभग -2% |
| स्प्रेड (कम वृद्धि माइनस उच्च वृद्धि) | लगभग 20 प्रतिशत अंक |
Fama-French तीन-फैक्टर मॉडल का उपयोग करके मानक फैक्टर समायोजन लागू करने के बाद, कम वृद्धि खरीदें, उच्च वृद्धि बेचें पोर्टफोलियो का असामान्य रिटर्न (अल्फा) लगभग 8% प्रति वर्ष था — 4 से अधिक t-आंकड़े के साथ आर्थिक और सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण।
विस्तार खराब प्रदर्शन की भविष्यवाणी क्यों करता है?
साहित्य में तीन श्रेणियों की व्याख्याएं उभरी हैं, और ये परस्पर अनन्य नहीं हैं।
अति-निवेश परिकल्पना
व्यवहारिक कहानी कॉर्पोरेट वित्त में एक मौलिक प्रिंसिपल-एजेंट तनाव पर बनी है। बढ़ती फर्मों के प्रबंधकों के पास अक्सर ऐसे प्रोत्साहन होते हैं — मुआवजे की संरचनाएं, साम्राज्य-निर्माण प्राथमिकताएं — जो उन्हें शेयरधारक मूल्य को अधिकतम करने के स्तर से परे निवेश करने के लिए प्रेरित करती हैं। Jensen (1986) ने अपनी नि:शुल्क नकद प्रवाह परिकल्पना में इस तर्क को औपचारिक रूप दिया।
Q-सिद्धांत चैनल
तर्कसंगत, जोखिम-आधारित विकल्प नवशास्त्रीय निवेश सिद्धांत से लेता है। Xing (2008) द्वारा औपचारिक किए गए q-सिद्धांत ढांचे में, फर्में उस बिंदु तक निवेश करती हैं जहां पूंजी वस्तुओं की सीमांत लागत उनके सीमांत मूल्य के बराबर होती है। Fama and French (2015) ने अपने पांच-फैक्टर मॉडल में निवेश फैक्टर (CMA) शामिल किया, जिसने इस चैनल को अप्रत्यक्ष समर्थन दिया।
आर्बिट्राज की सीमाएं
तीसरा तंत्र यह नहीं बताता कि यह पैटर्न क्यों मौजूद है बल्कि यह बताता है कि यह निवेशक जागरूकता के बावजूद क्यों बना रहता है। Li, Livdan, and Zhang (2009) ने तर्क दिया कि विसंगति आंशिक रूप से इसलिए बनी रहती है क्योंकि तेजी से बढ़ने वाली फर्मों को शॉर्ट करना अत्यधिक महंगा है।
घटकों का विघटन
Cooper, Gulen और Schill के सबसे महत्वपूर्ण योगदानों में से एक यह प्रदर्शित करना था कि कुल परिसंपत्ति वृद्धि प्रभाव उसके भागों के योग से अधिक था। परिचालन प्रोद्भवन ने Sloan (1996) द्वारा प्रलेखित प्रोद्भवन विसंगति के अनुरूप रिटर्न अनुमानशीलता दिखाई। केंद्रीय निष्कर्ष यह था कि सभी घटकों ने योगदान दिया, और समग्र कुल परिसंपत्ति वृद्धि माप ने उन्हें किसी भी व्यक्तिगत टुकड़े की तुलना में एक अधिक शक्तिशाली एकल संकेत में एकीकृत किया।
Titman, Wei, and Xie (2004) ने पहले प्रलेखित किया था कि पूंजी व्यय वृद्धि स्वतंत्र रूप से भविष्य के रिटर्न में गिरावट की भविष्यवाणी करती है। Cooper, Gulen और Schill ने दिखाया कि पूंजी व्यय एक बड़ी घटना का एक हिस्सा था।
अंतर्राष्ट्रीय साक्ष्य
Watanabe, Xu, Yao, and Yu (2013) ने 1968 से 2008 तक 40 बाजारों को कवर करते हुए एक व्यापक अंतर्राष्ट्रीय डेटासेट में परिसंपत्ति वृद्धि की जांच की। उनके निष्कर्षों ने पुष्टि की कि विसंगति केवल अमेरिका तक सीमित नहीं है। परिसंपत्ति वृद्धि ने अधिकांश अध्ययन किए गए बाजारों में भविष्य के रिटर्न को नकारात्मक रूप से पूर्वानुमानित किया।
मूल्य और गुणवत्ता फैक्टर के साथ संबंध
परिसंपत्ति वृद्धि विसंगति अलगाव में मौजूद नहीं है। यह फैक्टर मॉडल परिदृश्य को समझने को समृद्ध बनाने वाले कई अच्छी तरह से प्रलेखित रिटर्न पैटर्न से जुड़ी है।
मूल्य निवेश के साथ संबंध महत्वपूर्ण है। उच्च-वृद्धि वाली फर्में उच्च मूल्यांकन गुणकों पर व्यापार करती हैं। जब वह वृद्धि निराश करती है या संपत्ति बाजार की उम्मीद से कम मूल्यवान निकलती है, तो कीमतें नीचे आती हैं।
फैक्टर निवेश शोध ने पाया है कि कम परिसंपत्ति वृद्धि और उच्च लाभप्रदता को जोड़ने वाली फर्में — निवेश फैक्टर और लाभप्रदता फैक्टर का प्रतिच्छेदन — विशेष रूप से मजबूत जोखिम-समायोजित रिटर्न उत्पन्न करती हैं।
प्रकाशन के बाद का क्षय और वर्तमान स्थिति
विसंगतियों का अकादमिक प्रकाशन बाजार सहभागियों द्वारा नए निष्कर्षों को अपने ट्रेडिंग में शामिल करने के साथ उन्हें कमजोर करता है। बड़े, कम-तरल शेयरों में, विसंगति अधिक स्थायी रही है।
McLean and Pontiff (2016) के विश्लेषण ने पाया कि अकादमिक पेपरों में प्रलेखित रिटर्न भविष्यवाणीकर्ता आमतौर पर प्रकाशन के बाद अपने नमूने के अंदर परिमाण का लगभग एक-तिहाई खो देते हैं। परिसंपत्ति वृद्धि प्रभाव इस पैटर्न के साथ व्यापक रूप से सुसंगत प्रतीत होता है।
व्यापक शिक्षा
परिसंपत्ति वृद्धि विसंगति एक उत्पादक बौद्धिक चौराहे पर बैठती है। इसे प्रबंधकीय अति-आत्मविश्वास और साम्राज्य-निर्माण की कहानी के रूप में बताया जा सकता है। इसे q-सिद्धांत की दुनिया में पूंजी में तर्कसंगत घटते रिटर्न की कहानी के रूप में बताया जा सकता है।
सैद्धांतिक स्रोत चाहे जो भी हो, व्यावहारिक निवेशक के लिए संकेत क्रियाशील है: आक्रामक रूप से बैलेंस शीट का विस्तार करने वाली कंपनियों ने ऐतिहासिक रूप से शेयरधारकों को कमजोर रिटर्न दिया है, और वह पैटर्न दशकों, अंतर्राष्ट्रीय बाजारों और फैक्टर मॉडल नियंत्रण में पर्याप्त स्थायित्व दिखाता है। डेटा एक सुसंगत दिशा में इशारा करता है। तेज विस्तार औसतन इक्विटी धारकों का मित्र नहीं है।
Cooper, M. J., Gulen, H., & Schill, M. J. (2008). "Asset Growth and the Cross-Section of Stock Returns." The Journal of Finance, 63(4), 1609-1651. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2008.01370.x
Titman, S., Wei, K. C. J., & Xie, F. (2004). "Capital Investments and Stock Returns." Journal of Financial and Quantitative Analysis, 39(4), 677-700. https://doi.org/10.1017/S0022109000003173
Xing, Y. (2008). "Interpreting the Value Effect Through the Q-Theory: An Empirical Investigation." The Review of Financial Studies, 21(4), 1767-1795. https://doi.org/10.1093/rfs/hhm051
Li, D., Livdan, D., & Zhang, L. (2009). "Anomalies." The Review of Financial Studies, 22(11), 4301-4334. https://doi.org/10.1093/rfs/hhp036
Fama, E. F., & French, K. R. (2015). "A Five-Factor Model of Expected Stock Returns." Journal of Financial Economics, 116(1), 1-22. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010
Watanabe, A., Xu, Y., Yao, T., & Yu, T. (2013). "The Asset Growth Effect: Insights from International Equity Markets." Journal of Financial Economics, 108(2), 529-563. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2012.12.002
McLean, R. D., & Pontiff, J. (2016). "Does Academic Research Destroy Stock Return Predictability?" The Journal of Finance, 71(1), 5-32. https://doi.org/10.1111/jofi.12365
Sloan, R. G. (1996). "Do Stock Prices Fully Reflect Information in Accruals and Cash Flows About Future Earnings?" The Accounting Review, 71(3), 289-315. https://doi.org/10.2308/accr.1996.71.3.289
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Written by Elena Vasquez · Reviewed by Sam
यह लेख उद्धृत प्राथमिक साहित्य पर आधारित है और सटीकता तथा उचित श्रेय के लिए हमारी संपादकीय टीम द्वारा समीक्षित है। संपादकीय नीति.