天风金工吴先兴团队·海外文献推荐第十期

利用信息因子解释回报

文献来源：JOURNAL OF FINANCIAL AND QUANTITATIVE ANALYSIS Vol.45, No.2, Apr.2010, pp.293-309, COPYRIGHT 2010, MICHAEL G. FOSTER SCHOOL OF BUSINESS, UNIVERSITY OF WASHINGTON, SEATTLE

推荐原因：本文研究了利用私人信息（PIN）因子选择股票而获得的潜在收益。一个零投资组合是规模中性的，但持有高PIN值股票的多头和低PIN值股票的空头，会获得显著的超额回报。Fama-French, 动量和流动性因子并不能解释这一回报。然而，高PIN值股票和低PIN值股票之间存在显着的回报协方差，这表明PIN可能代表潜在的因子。本文利用上述零投资组合的月度收益创建一个PIN因子，并成功地解释了独立PIN规模投资组合的回报。本文还展示了，考虑Pastor-Stambaugh流动性因子和Amihud非流动性因子是非常有效的。即使存在这些附加因子，私人信息因子仍然是资产回报的重要决定因素。

异质现金流和系统性风险

文献来源：The Journal of Finance 2016.71.1:425-456. ILONA BABENKO, OLIVER BOGUTH, and YURI TSERLUKEVICH

推荐原因：本文发现未定价现金流震荡包含了未来定价风险的信息。积极的异质震荡会降低公司价值对定价风险因子的敏感性，并且同时提高了公司规模和异质风险。一个简单的模型可以解释账面-市值比和规模异常，以及异质波动性和股票收益之间的负相关关系。实证研究中，我们发现具有高异质现金流波动的公司的异常收益更显著。更普遍的，我们的结果表明，任何与异质震荡相关的经济变量可以帮助解释预期股票收益。

条件夏普比率

文献来源：Victor Chow , Christine W. Lai . Conditional Sharpe Ratios. Finance Research letters, 2015(12): 117-133.

推荐原因：面对投资选择，相比上行市场的额外收益，投资者可能更关心下行市场中的潜在超额损失。传统的夏普比率可能难以满足投资者的要求，本文通过对美国对冲基金数据集的分析与验证，提出了条件夏普比率，从而让投资者根据市场指数的不同回报水平对风险回报进行区分。

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