卖空者与股票回报

 

张老师按：

在过去50多年里，对于股票市场信息有效性的研究一直是金融经济学的一个中心话题。在此期间，关于该主题的学术研究的重点开始从广泛的讨论逐渐转移到一个个特定的领域。更早期的文章习惯于将股票市场信息有效性当做一个是与否的辩论，而近期的论文则已经开始承认股票市场无法达到完美的信息有效性，着眼于寻找一些能够影响信息及时反映在股价上的因子。同时，研究者们开始越来越多地关注那些或促进或阻碍市场信息有效性的机制设计。

本期我们选择Charles Lee教授的研究市场信息有效性的一篇经典文章：《In short supply: short-sellers and stock returns》，这篇文章主要研究可卖空股票的供给的经济决定因素以及对股价的影响，给出了一系列与投资者们直觉相符或相悖的结论，为整个卖空机制的研究提供了更精细的构建，对投资者们在有卖空机制的股票市场的操作给予了启示。

一、简介

《In short supply: short-sellers and stock returns》提供了一系列关于可卖空股票供给的影响因素的新发现，除了过去文献中指出的借贷成本外，财务报表中的很多指示股票是否高估的因子也会影响整个卖空市场的股票供给；其次，文章区分了有限制和无限制两种情况下卖空市场的运作方式，对常用的指示卖空情况的因子SIR（卖空的股票份额占总流通份额比例）进行了更深一步的探讨：当供给无限制时，SIR衡量了需求端（卖空者想要卖空一只股票的份额比例），但是当供给有了限制时，SIR衡量的是供给端（券商愿意提供的可卖空股票的份额比例）。进一步为了更好的体现供给限制的有无，文章构建了“特殊性”指标，将供给有限制难以卖空的股票命名为特殊股，将供给无限制，易于卖空的股票命名为一般股，得出了不同限制下主要影响归因于需求方还是供给方；最后通过一系列模型的推导，文章检验了供给限制对于基于定价异象策略的卖空方的收益的影响，并构建了和实际卖空市场变量效果相近的预测模型（预测卖空成本和卖空供给），指出了过去文献放大了去掉交易成本后定价异象策略的可盈利性这一不妥之处。

二、相关理论

本篇文章的研究领域与之前的三个主要研究方向相关联：检验卖空者作为市场信息中介；使用详细的借贷市场数据去来检验卖空市场的价格动态变化；市场定价异象，尤其是交易成本在解释这些异象中扮演的角色。

一、检验卖空者作为市场信息中介

过去的很多研究都说明了卖空限制会会阻止股票的价格发现，Miller（1997）指出，给定市场投资者意见存在分歧的情况下，更严格的卖空限制会阻碍负面消息的价格体现，造成股票高估；Blocher et al. (2013)发展了一个分析框架，将证券做空市场的均衡和股票市场的均衡联合考虑。尽管学者们普遍形成了卖空限制不利于市场有效性的共识，但是如何合理地量化卖空限制这个指标却一直是个难题，大多数文章将SIR作为衡量可卖空股票供给的重要变量，在此基础上，本文借助更加完善的数据库和情境分析等工具进一步完善了重要分析变量的构建。

二、借贷市场动态的研究

随着股票卖空数据的不断完善，研究者们得以更加精确地衡量借贷市场的情况。最先出现的相关研究是 DAvolio (2002)，文章中将年均借贷成本超过100个基准点的股票归类为“Special Stock”，并发现SIR最高的一组股票中“Special Stock”的比例也最高，最终得出“绝大部分的高卖空比例股票有着低限制的卖空条件和卖空成本”的结论。本文在过去研究借贷市场的基础上进行了进一步的深入，着重点是运用借贷市场的数据去解释大样本股票的回报率；并且运用一个两阶段估计模型去计算预期卖空成本和可卖空股票供给，并且发现了公司财务报表特征和这两个卖空市场变量的关系，最后又使用特殊的回归方法将卖空限制和股票回报联系起来。

三、卖空与股票定价异常现象

本篇文章的研究还与过去一系列股票定价异象的研究相关，包括：（1）公司规模（MVE）（2）市净率（BTM Ratio）（3）价格动量（Momentum）（4）应计利润（Accruals）（5）财务困境（financial distress）（6）股票净发行量（Net Stock Issuance）（7）净经营资产（8）毛利（9）资产增长率（10）季度ROA（11）固定资产投资（12）M-Score（13）SIR。

通过使用更加精确的实时卖空成本计量方法去重新检验这些与定价异象有关的策略在卖空方的有效性，最终发现，通过调节借贷成本，一半的定价异象策略都失去了它在卖空端的盈利能力。

三、样本与数据

一、样本

本文主要使用了COMPUSTATA（财务报表数据和卖空比例数据）、CRSP（股票价格数据和公司规模调整回报率数据）和DXL（卖空者交易信息数据）等数据库，选取了2004.07-2013.12的114个月份的卖空信息数据，在股票的筛选中去除了ADRs和所有不在NYSE、AMEX、NASDAQ上市的公司和股票多类的公司。具体的变量构建为：

1、SAR是第t + 1月的公司规模调整回报，所有其他借贷市场变量均基于每个月（t）每个公司的最后一次可用观察结果。

2、SIR是每个股票的卖空股数占总流通股数的比例。

DCBS，BOIQ，BOLQ和TDQ是Data Explorer（DXL）数据库的借贷市场变量：

3、DCBS是股票每日借款成本的一个衡量指标，是从1（最低成本，最容易借入）到10（最高成本，最难借款）的借款相对成本。

4、BOLQ是DXL中卖空者从DXL借方取得的卖空股数除以流通股总数。

5、TDQ是总需求量，代表DXL卖空者借入的所有股份除以流通股总数。

6、BOIQ为DXL借方持有并可供借出的股份除以流通股总数。

7、利用率Utilization（DXL参与者借用的股票比例）是BOLQ除以BOIQ。

以下是多个变量的观测平均值、方差、相关性等描述性数据：

二、衡量借贷成本的方法

DXL数据库使用过去七天的借贷费用构建了DCBS指标（1-10）来衡量借贷的难易程度，本文在此基础上将DCBS>2的股票归为特殊股（Special stock），其余归为一般股（GC Stock），发现了SIR（卖空比例）、BOIQ（卖空供给）、BOLQ（卖空需求）、Utilization（利用率）随着DCBS的上升有较为明显的变化：

四、主要结果

一、借贷成本和可卖空股数供给的决定因素

第一阶段中，本文对于借贷成本进行普通线性回归和logit回归建模；第二阶段，在通过控制前文模型得出的预期借贷成本后，对可卖空股数供给进行了回归建模，使用的因子分为：借贷成本、证券市场特征、会计相关的资产定价异象。结果发现，借贷成本（DCBS）与需求量（SIR）显著正相关，与公司规模因子、价格动量、市净率负相关，与股票的波动性与低价正相关，同时，这些难以卖空的股票拥有较差的财务表现和高估股票的特征。

第二阶段对可卖空股票的供给进行了相似的回归建模，对于借贷成本因子的选用采取了多种方式（市场实际值、模型预测值等），最终得到结论：高借贷成本与更多的供给存量显著正相关，高估股票的会计特征与可卖空股票的供给具有负相关性。

二、卖空衡量和未来回报

通过将未来股票回报率回归至实际实现或模型预测的卖空变量中检验卖空变量是否具有预测能力，回归的结果显示，卖空市场的供给和需求变量都对股票回报有一定的预测能力，对于一般股（GC stock），回报率会随着卖空者对股票的需求的增加而减少；对于特殊股（Special stock），可卖空股票的供给和卖空者的需求是显著正相关的，并且都对未来的回报拥有负向预测能力。

三、一般股和特殊股的SIR带来的回报率

通过进一步的回归，本文得出，SIR（卖空比例）与未来回报率显著负相关，PrSpecial（在特殊股状态的可能性）与未来回报率显著正相关。

四、交易策略卖空方的回报、需求以及存量

对于所有的策略，一般股和普通股卖空需求的差异仅在1%或更小（占流通股比例）；可卖空股票的供给是卖空方策略有效性的重要限制；同时结果显示如果不将显著的借贷成本纳入考虑，过去文献中指出的定价异象因子可能失去它在卖空端的可获利性。

文献来源： 

[1]  Beneish, M. D., Lee, C. M., & Nichols, D. C. (2015). In short supply: short-sellers and stock returns. Journal of Accounting and Economics, 60(2), 33-57.