债市信息下的股票收益预测——基于Bootstrap小样本检验分析

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作   者：

张涵;  郭彬;  李莉; 

作者机构：

南开大学金融学院;  南开大学商学院; 

关键词：

可预测性;  小样本偏差;  债市信息;  股票组合收益;  Bootstrap; 

期刊名称：

系统工程

基金项目：

基于大数据的金融创新及其风险分析理论
技术距离、决策视野与高科技企业的自主创新--基于知识产权保护的视角
知识产权保护、投资机会与高科技企业的创新投资——基于差异性高管特质的视角

i s s n：

1001-4098

年卷期：

2018 年 11 期

页   码：

31-45

摘   要：

利用债市信息构建水平型、斜率型和曲度型三类股票收益预测变量,并通过Bootstrap进行小样本偏差检验分析,从而探究中国股票市场收益的可预测性。研究发现中国股票市场收益能够很好地被水平型变量远期利率组合和斜率型变量到期收益率斜率成分所预测。两类变量均与股票组合收益负相关,即当前债市整体收益较高,期限溢价较大,则预示着未来股票收益将会下降,股市进入低谷。由于两类变量所涵盖的信息不同,使得远期利率组合在预测短期滚动股票收益时表现较好,而到期收益率斜率成分则在长期时具有较强的预测能力。此外,公司特征包括市值、账面市值比以及净资产收益率能够影响股票收益可预测性的程度。其中,市值和账面市值比的影响作用在短期和长期时会出现明显的反转现象。