每年20個百分點

1968年至2003年間,資產負債表擴張最為積極的美國公司,其年化報酬率比總資產幾乎未發生變化的公司低約20個百分點。這一差距並非細微的統計奇異。其經濟意義十分顯著,在控制市場貝塔、規模和帳面市值比後仍然持續,且幾乎在所有考察的子樣本期間都有所體現。那些在資產收購、產能擴張和資產負債表增長上投入最多的公司,恰恰是股票投資者應當規避的標的。
這是Cooper、Gulen和Schill(2008)發表於Journal of Finance上的核心發現。該論文將資產增長從一個小眾會計指標提升為預測橫截面預期報酬的一階信號。理解為何擴張預示著表現不佳——以及這一預測能力有多穩健——對於構建以證據為基礎的股票策略至關重要。
資產增長的衡量
Cooper、Gulen和Schill測試的構念刻意保持簡單。資產增長是指公司資產負債表上的總資產較上年的百分比變化。若一家公司上一財年末總資產為10億美元,今年變為13億美元,則資產增長率為30%。
這種簡單性是優點,而非缺陷。先前研究已分別檢驗了投資的各個組成部分:資本支出、併購、營運資本變化、股票發行。每項指標單獨來看都顯示出一定的報酬預測能力。Cooper等人展示的是,將所有這些彙總為單一資產負債表指標——總資產增長——比單獨檢驗任何一個組成部分更能有效捕捉報酬可預測性。
他們每年將NYSE、AMEX和NASDAQ所有普通股按上一財年資產增長率分為十分位,然後追蹤此後12個月的市值加權報酬。最高和最低十分位之間的差距十分顯著:
| 資產增長十分位 | 平均年化報酬(1968–2003) |
|---|---|
| 第1分位(增長最低) | 約18% |
| 第10分位(增長最高) | 約-2% |
| 價差(低增長減高增長) | 約20個百分點 |
上述數字為原始市值加權組合報酬。應用Fama-French三因子模型進行標準因子調整後,做多低增長、放空高增長組合的異常報酬(阿爾法)約為每年8%,t統計量超過4,在經濟和統計意義上仍然顯著。
為何擴張預示表現不佳?
文獻中出現了三類解釋,且並非相互排斥。
過度投資假說
行為財務學的解釋建立在公司財務中根本性的委託代理矛盾之上。成長型企業的管理者往往因薪酬結構、構建商業帝國的偏好、職業生涯顧慮等因素,傾向於將投資水準推高至超出股東價值最大化所需的程度。Jensen(1986)在其自由現金流假說中將這一邏輯正式化:當企業產生的現金超出其有利投資機會所能吸收的量時,管理者往往會將多餘資金投入到價值毀滅性的併購、產能擴張或其他資產積累中。
Q理論渠道
理性風險基礎的替代性解釋來源於新古典投資理論。在Xing(2008)正式化的Q理論框架中,企業會投資到資本品的邊際成本等於其邊際價值的程度。Fama and French(2015)將投資因子(CMA)納入五因子模型時,這一渠道得到了間接支持。
套利限制
第三種機制解釋的不是為何這一模式存在,而是為何在投資者知曉的情況下仍能持續。Li、Livdan和Zhang(2009)認為,異象的部分原因在於放空高增長公司的成本過高。
組成部分分解
Cooper等人最重要的貢獻之一是證明總資產增長效應大於其各部分之和。他們將資產增長分解為各項資產負債表變化,並分別進行測試。
營運應計(應收帳款、存貨等營運資本項目的變化)顯示出與Sloan(1996)記錄的應計異象一致的報酬預測能力。核心發現是所有組成部分均有貢獻,而複合總資產增長指標將它們整合為一個比任何單一要素都更強大的信號。
Titman、Wei和Xie(2004)曾記錄過資本支出增長對未來報酬下降的獨立預測作用。Cooper等人進一步表明,資本支出只是更大現象的一部分。
國際證據
Watanabe、Xu、Yao和Yu(2013)通過涵蓋1968年至2008年40個市場的廣泛國際數據集檢驗了資產增長。他們的發現證實了這一異象並非美國特有。資產增長在絕大多數被研究市場中均負向預測未來報酬。投資者保護更強、金融市場更發達的國家報酬價差更小,與更好的信息環境能夠加快價格修正的解讀一致。
與價值和品質因子的關係
資產增長異象並非孤立存在。它與因子模型全景中若干有據可查的報酬模式相互關聯。
價值投資與此聯繫非同尋常。高增長企業往往以較高的估值倍數交易。當增長令人失望或資產價值低於市場預期時,價格便會下跌。這與推動價值溢價的機制相同:市場系統性地對魅力股相對於價值股定價過高。
因子投資研究發現,將低資產增長與高獲利能力結合的公司能產生特別強勁的風險調整後報酬。Fama-French五因子模型通過分別納入獲利能力因子(RMW)和CMA來正式化這一關係。
發表後的衰減與當前狀態
學術發表往往會隨著市場參與者將新發現融入交易而削弱異象。機構持股高、套利成本相對較低的大型股中,價差自2000年代初以來已明顯收窄。規模更小、流動性更低的股票中,異象持續性更強。
McLean and Pontiff(2016)的研究發現,學術論文中記錄的報酬預測因子在發表後通常損失約三分之一的樣本內規模。資產增長效應與這一模式大體吻合。
更廣泛的啟示
資產增長異象處於富有成效的知識交叉點。它可以被講述為管理層過度自信和帝國建設的故事,也可以被敘述為Q理論世界中資本報酬理性遞減的故事,還可以被理解為套利限制阻礙及時價格修正的故事。
無論選擇哪種理論解釋,對於實踐投資者而言,這一信號具有可操作性:積極擴張資產負債表的公司歷史上為股東提供了更弱的報酬,這一模式在數十年、國際市場和因子模型控制中均表現出足夠的持續性,值得系統性地納入股票分析。數據指向一致的方向:快速擴張平均而言並非股票持有者的朋友。
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
Written by Elena Vasquez · Reviewed by Sam
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