投資者能區分風險與不確定性嗎？

趙艷　欒志乾

摘要：風險與不確定性這兩個概念在理論中經常被視為是等價的。不確定性是無處不在的，然而風險這個概念卻帶有較強的主觀性，在資本市場中，風險這個概念與投資者的立場是密切相關的，在面臨風險時，投資者會盡量規避，而面臨不確定性時，投資者則會更多參考大市。本文通過對2007-2014年非金融上市公司數據進行分析，利用實證模型檢驗投資者是否對不確定性與風險進行區分，進而引發對股價同步性的不同影響。研究發現。不確定性推動了公司股價的同步性，而風險則會降低公司股價的同步性。

關鍵詞：風險；不確定性；股價同步性；過度投資；投資不足

一、引言

現有眾多研究將風險與不確定性視為同一個概念，認為風險就是可以分配概率的不確定性。以CAPM理論、Fama-French三因子模型為代表的眾多資產定價理論相關研究也是以“市場風險”這一廣義風險定義作為研究基礎的。風險就其字面意思具有更強的負面作用，而不確定性則是相對中性的。一個可以分配概率的不確定性的典型案例就是現在逢年過節流行的微信或者支付寶拼手氣群紅包，參與的人會隨機得到一定金額的紅包，然而如果把這個活動定義為一種“風險”，相信大多數人會覺得難以接受，將其定義為不確定性顯然更符合多數人的想法。海外資本市場里，投資者交易股票并不僅僅只可以做買方盈利，只要投資者自己愿意他們同樣可以融券做空股票來進行交易，著名的渾水公司以及眾多對沖基金都采用了這樣的策略。這里就有一個很有趣的問題，如果市場下跌是市場風險，那么這個市場里做空交易的投資者也會認為市場下跌是一種風險么？所以從這個角度來看，市場本身只是波動，只有不確定性，只要不進行投資交易便毫無風險可言，而一旦投資者建立多頭部位或者空頭部位，則風險就隨之而來，顯然，投資者所認知的風險是與其部位反向的價格波動。對于多頭投資者而言，風險就是標的下跌：而對于空頭投資者而言，其風險則是標的上漲。所以，從這個意義上講，風險是完全不同于不確定性的。在資本市場里，風險應該是一個主觀的概念。資本市場里的投資者通常是風險規避的。然而不確定性規避卻是相對的。市場時刻在波動，能規避不確定性最好的辦法是不進入市場。對于任何市場參與者而言，他們都是風險規避的。因此，投資者在面臨可能導致不確定性與風險的信息時，會做出不同的投資決策，從而改變其所投資標的的估值。

盡管股票收益的大部分變動都可以用市場范圍內的因素或者企業所公告的價值相關信息如利潤和并購重組等信息解釋。但是仍然廣泛存在著股票收益率與類似公司相比的非同步陛變動，這部分收益率變動無法被市場因素或者相關價值信息解釋，其原因在于部分市場參與者在其交易過程中利用了公司特有的異質信息，比如會計信息質量、企業關聯度、股權集中度和審計質量以及國有銀行貸款。這些研究為學界以及投資者更加全面地認識股票定價過程起到促進作用，然而，現有的多數關于股價同步性的研究都集中于政策或者公司治理層面，鮮有研究從投資者的認知角度分析股價同步性的成因。治理問題在各國市場都是舉足輕重的，公司治理水平的高低在很大程度上決定了代理問題的輕重，進而影響到公司的業績表現。但不可否認的是，投資者的投資行為是公司價值變化的決定因素，投資者的決策行為是造成公司股價同步性的最直接和根本的推動力，因而同樣值得深入研究。

二、文獻回顧與理論假設

Richardson認為企業存在現金流過度投資的現象，并且可以通過會計分析來量化評價企業的現金流投資過度或者不足的程度。程仲鳴等認為企業應對地方政府干預的有效方法是金字塔結構，金字塔層級與過度投資負相關，金字塔結構作為法律保護的替代機制可以保護公司行為免受政府干預的影響。張純和呂偉認為減輕信息不對稱程度也是影響企業過度投資的重要因素，信息披露水平的提高和信息中介的發展能提高企業的投資效率，抑制過度投資行為。蔣東生通過以五糧液公司為案例的研究發現過度投資對企業價值產生了顯著的負面影響。對于導致投資過度或不足的原因，徐倩認為企業所面臨的環境不確定性會降低企業投資效率，導致過度投資或者投資不足。王紅建等認為宏觀經濟的不確定性會導致企業改變其融資規模的預期，進而影響到公司的投資決策。李鳳羽和楊墨竹認為經濟政策不確定性的上升會對企業投資產生抑制作用，這種抑制作用在2008年金融危機之后表現得更加明顯。

Knight認為無論是企業家還是投資者都面臨著決策結果的不確定性。企業的投資和研發行為在結果出來之前，本質上都可以視為一種試錯行為，在投資決策確定那一刻之前，結果難以被確定地預知。Alchian認為這是因為在決策的時點上，任何人都難以具備充分的信息，而因為信息的不完備性和隨之而來的不確定性是無處不在的，從這個意義上講，投資是具有風險的。然而投資的后果并非完全只有風險。投資所帶來的結果是雙重的：可以被歸類定義并賦以概率的通常稱為風險；而另一種是難以被簡單分類、甚至其影響具體是什么都很難預測的不確定性。Tversky和Kahneman認為當人們需要對某個事件做定量估測時，會將某些特定數值作為起始值，起始值像錨一樣制約著估測值。在做決策的時候。會不自覺地給予最初獲得的信息過多的重視。人們傾向于把對將來的估計和已采用過的估計聯系起來，同時易受他人建議的影響。當人們對某件事的好壞做估測的時候，其實并不存在絕對意義上的好與壞，一切都是相對的，關鍵看如何定位基點。投資者分析企業的投資行為時，也是會根據企業當時的情境來判斷錨定點，關于企業新增投資最容易采納的錨定點，就是Richardson提出的企業的期望投資水平。它衡量了企業的投資水平是否比統計上的“正常水平”更高或者更低，更高的投資水平必然帶來更高的投資者感知的不確定性、反之亦然。在此情境下，Richardson模型衡量的過度投資水平可以天然的作為投資者所感知的不確定性的代理變量?；谏鲜龇治霰疚奶岢鋈缦录僭O：

假設1：以投資過度或者不足的程度為代理變量的不確定性水平與公司股價同步性正相關。

Grossman和stigiltz認為知情投資者的作用體現為通過知情人交易向市場傳遞信息。侯宇和葉冬艷認為機構投資者通過知情者交易確實增加了股價中的公司特有信息含量。提高了市場的效率。Landois和cosgel認為風險與不確定性的本質是不同的，風險可以被歸類并且可以賦以概率，從這個意義上講，企業風險的變化影響的是企業估值時的折現因子，從而直接影響企業的價值，也就是說，無論在采用股利增長模型還是FCF模型進行企業直接估值時，投資者都會直接改變折現因子，并直接修正原有的估值預期。這一過程事實上是不需要參考其他企業的估值情況的。這就是企業異質信息納入市場的渠道之一。對于企業內部的管理層和控股股東而言，他們對企業的競爭環境和行業特點有著更為深厚的知識和經驗積累。并且相對外部投資者而言具有信息優勢。在企業風險提升時，內部交易者會通過其自身的交易行為以及信息傳遞的方式影響市場的部分投資者，并經由這部分投資者的交易所產生的合力改變公司股票的價格走勢，降低公司股票的價值，從而讓股票的同步性降低。風險本身是可以分類的，投資者最容易識別的公司經營風險即應收賬款可能導致的風險。因為好的公司是不應該出現大規模賒銷的。與此相同，好的公司的財務風險應該也是相對較低的，而投資者比較容易觀察到的財務風險指標是公司的資產負債率，因為各評級公司也將簡單的資產負債率視為其重要的評級依據。無論是經營風險還是財務風險，都會直接影響到公司股票的價值，從而導致股票發生價值修正，改變公司股價的同步性走勢。據此本文提出假設2和假設3：

假設2：上市公司的經營風險水平與公司股價同步性負相關。

假設3：上市公司的財務風險水平與公司股價同步性負相關。

三、樣本選擇和研究設計

（一）數據來源和樣本選擇

本文所有研究數據均來自國泰安CSblAR數據庫，選擇在2007年之前上市的非金融上市公司2007-2014年間的財務報表數據和收益率數據作為研究對象。選擇2007年之后的時間段進行研究是為了防止會計準則的變化對研究結果產生的干擾，排除2015年的數據是由于2015年市場連續出現大面積漲跌停和大面積停牌，市場流動性枯竭，這對估計股價同步性造成了比較大的噪音。為了避免異常值的影響，本文剔除了停牌超過半年、中途退市、sT的樣本公司數據。并對研究中所使用的連續變量進行了1%水平下的左右兩端縮尾（Winsorize）處理。

（二）研究設計

1.股價同步性的測量均值和中位數比較接近，都在0.23左右的水平上，這個均值水平代表了上市公司總體具有股價同步性。不確定性的代理變量OINV由采用Richardson模型進行回歸的殘差得到，故其均值和中位數都在0左右。最大值和最小值的差異也較小，在1個標準差之內。資產負債率Lev的均值和中位數都是0.47，作為上市公司整體而言，其平均負債率在一半左右，但是有部分公司年度出現了資不抵債的情況，資產負債率超過了1，由于研究設計時已經從樣本中剔除了退市以及ST的公司樣本。并且已對主要變量進行了1%水平下的左右兩端雙側縮尾（Winsorize）處理，故本文未進一步刪除資不抵債的公司樣本。公司經營風險的代理變量OPRisk的均值和中位數比較接近，都在0.12左右，最大值為0.55，顯示存在部分上市公司的應收賬款比重過高，而這必然帶來較高的經營風險?？傎Y產收益率ROA的分布較為對稱，均值和中位數都在0.04，而最小值和最大值分別為-0.22和0.21，表明99%以上的公司的年度收益率范圍落在此區間內。第一大股東持股比例TopShare最低為9.45%，最高為75.84%，均值為38.84%，分布也相對對稱。筆者對公司規模Size和年度成交量Vol都進行了自然對數處理，其取值范圍也都在合理區間。由于公司的行業和多元化程度等因素不同，樣本公司現金持有比重Cash的分布范圍較廣?？傮w數據的分布都較為對稱，并無明顯的異常值。

表2為本文選取主要變量的Pearson相關系數矩陣計算結果。

由表2可知，主要研究變量之間無明顯過高的相關性。相關性絕對值超過0.50的有現金持有比重Cash和資產負債率Lev，而這也與實際公司的情況相吻合。公司通常不會大量負債以維持企業的現金持有：另一對相關性較高的變量為公司的對數資產規模LnSize和對數年度成交量LnVol。這兩個變量相關性較高也符合實際情況，通常大公司的股票流動性好，成交量自然也大。這兩對變量的相關系數的絕對值都未超過0.60，處于可控的范圍內。

（二）實證結果

表3為具體的回歸結果。為了研究的穩健性，本文在OLS回歸模型中加入了國企和行業控制變量。

表3中模型（1）-模型（3）分別為只納入假設1-假設3中所提及的主要變量OINV、OPRisk和Lev的回歸結果，與假設中所預期的一樣，以投資過度或者投資不足程度為代理變量OINV的不確定性與公司股價同步性在5%的顯著性水平上正相關，而公司經營風險的代理變量OPRisk和公司財務風險的代理變量Lev均在1%的顯著性水平上與公司股價同步性負相關。納入了這3個關鍵研究變量的Full Model模型（4）中，這三個變量都在1%的顯著性水平上顯著，并且符號的方向與上述三個模型并未發生改變。整體而言。實證結果支持了3個假設。模型中總資產收益率ROA變量均顯著為負，這是由于其他因素不變，當公司業績較好時，呈現給市場的是歷史投資決策正面的確定性結果，導致公司股票的估值得到修正，從而推升股價，使得公司股價與同行業公司相比不那么同步；反之，當公司的業績較差時，這未必代表了公司過去的投資決策已經失敗，而是可能會滯后一段時期才表現出來。這實際上是將不確定性推遲，從而強化了公司股價的同步性，與假設1是相吻合的。而第一大股東持股比例TopShare則并不顯著，由于第一大股東持股比例Topshare相對固定。很少隨時間改變，加之近年來學術界和實務界對治理因素的關注。間接導致這個信息早就被市場消化，并不會產生過多的不確定性或者風險，因而對公司股價同步性無實質影響。對數公司資產規模LnSize與公司股價同步性顯著正相關，這是由于大的規模會帶來兩方面作用，一方面會降低公司的風險，因為大公司在面臨意外的市場環境變化時，通常具有更強的抗風險能力；另一方面則是帶來了額外的不確定性，例如領導人突然變更對大公司的影響是更加難以預料的。這與3個假設的預期是一致的。對數年度成交量LnVol也與公司股價同步性顯著正相關，這主要因為交易量的大小與公司的資產規模是正相關的，大公司的股本通常比較大，流動性也比較好，因而與資產規模變大的效應一致，使得公司股價呈現出了更強的同步性。公司持有現金比重Cash和國有控股虛擬變量Soetag在不同回歸模型中的顯著性水平不同，整體來看國有控股的公司傾向于更加具有同步性，這是因為所有的國有公司背后的終極股東都是國資委，這些公司都受國資委政策不確定性的影響。而持有現金比重的影響相對不那么容易確定，表現在回歸模型中，其系數的符號也發生過變化。整體來看，實證結果與本文的理論假設基本吻合，支持了本文的假設。

（三）穩健性檢驗

本文研究所采納的樣本區間為2007年實施新會計準則至2014年末這一區間。期間發生了次貸危機，導致公司的投資和融資行為都發生了大幅度異常波動。為了防止這個期間發生的極端市場環境的干擾，本文采用2010-2014年的5年樣本區間面板數據進行模擬回歸，得到的檢驗結果與本文表3的結論除系數大小略有改變外。顯著性和系數的方向均無改變，說明本文回歸模型穩健性較好。

五、結論與討論

本文基于風險和不確定理論，利用上市公司投資的過度或不足程度作為公司未來不確定性的代理變量，研究不確定性對于公司股價同步性的影響，實證結果表明不確定性增加了公司股價的同步性。為了對比說明風險與不確定性發揮作用的不同，本文也研究了經營風險和財務風險兩個變量對公司股價同步性的影響，實證結果表明無論是經營風險還是財務風險都會顯著降低公司股價的同步性。本文研究結果表明，公司的風險水平與不確定性水平的作用有著本質的不同。公司內部管理層或者一些專業投資者是有能力對風險進行歸類識別并且賦以概率的，即便這個概率是主觀的，也會直接影響到公司的估值水平。額外的風險是需要額外的收益來補償的，與同類公司相比，風險高的公司自然估值水平相對低，這就降低了公司股價的同步性。因此，投資者不僅能夠區分公司存在的風險與不確定性。也能夠合理地利用風險因素與不確定因素來對公司的股價進行估值。

（責任編輯：巴紅靜）