赌博式心理、低价选择偏好与股票市场Beta异象

王庆石 李蕙彤

摘 要：本文基于我国沪深两市1997年1月至2020年6月的月度交易数据，通过双重组内分组法与低股价—高收益偏度、高收益偏度—低股价情境分析，考察了投资者赌博式心理和低价选择偏好两种非理性策略对股票市场Beta异象的影响，结论表明：我国沪深两市确实存在显著的“高收益—低风险”异象，而赌博式心理和低价选择偏好确实一定程度上导致了Beta异象的出现，不过这种影响存在阈值特征，只有股价极端低和收益偏度极端高时，控制赌博式心理和低价选择偏好后，Beta异象才会减弱，其原因是投资者“低股价—高博彩性—超额收益可能”的资产选择逻辑，会使得两者对Beta异象的作用在不同的股价水平和收益率偏度上存在对冲和叠加两种效应。最后，笔者提出了相关政策建议。

关键词：赌博式心理;低价选择偏好;分组对冲;Beta异象

中图分类号：F830.91  文献标识码：A

文章编号：1000-176X（2021）11-0078-10

一、引 言

自CAPM模型给出了均衡约束下资本市场系统性风险与期望收益正相关的表达，“高收益总是伴随高风险”成为投资选择和资产组合风险管理的基本逻辑。然而，大量研究对CAPM模型有效性进行检验却发现 [1]-[3] ，高（低）Beta资产组合经常表现出低（高）异常收益特征，并由此衍生了资本市场的Beta异象问题。Frazzini和Pederson[4]基于Beta中性策略的组内分析法更是证实，Beta异象既典型地呈现于成熟资本市场，也同样存在于研究中通常被認为是Fama弱有效或无效的市场如中国和印度，这一定程度上动摇了系统性风险不可对冲的理论基础。

最初的讨论认为，Beta异象可能源自风险对收益的解释力不足，如Fama和French[5]在CAPM模型基础上通过引入公司个体特征构建了Fama-French多因子模型。然而，Gregory等 [6]却发现，即使考虑了账面市值比和动量效应等公司个体特征，Beta异象依然显著存在。由此，对该问题的解释逐渐放弃了对资产定价理论完备性的修补，开始尝试基于行为金融视角即投资者交易非理性诠释风险—收益的偏离。如丁志国等[7]与Bali等[8]认为，投资者过度自信对“彩票型”股票的需求、低质量信息的决策干扰以及“损失过度规避”心理，是导致Beta异象出现的根本原因。

具体到我国股票市场，一些研究在证实了Beta异象的存在性同时，也更多地将Beta异象的成因指向了投资者交易策略。Frazzini和Pederson[4]、刘圣尧和李怡宗[9]、周爱民和遥远[10] 均认为，投资者的主体选择偏差如赌博心理浓厚、过高的流动性敏感度、“追涨杀跌”的投资策略在加剧了我国股票市场“投机市”特征的同时，也催生了Beta异象的出现。

然而，由于Beta异象的研究更多地采用虚拟交易的分组识别策略进行，Beta异象的分组识别策略是指，相关研究中对资产风险、收益间关系识别的策略基本属于“反向虚拟交易”模式，即买入最大Beta股票、卖出最小Beta股票。此时，Beta异象的识别可通过依据Beta水平排序进而比较不同Beta水平资产组合收益率差异的分组识别而实现，这使得在讨论不同因素对Beta异象的影响时，只能进一步通过组内分组的方式进行。“维度诅咒”的存在使得相关研究只能在一个单一因果框架中分别检验赌博式心理、过度自信、“追涨杀跌”投资策略或流动性冲击对不同Beta资产组合收益率实现的影响[8]，而很难实现对多种投资者主体选择偏差与Beta异象形成间的交互关系论证。也因此始终难以厘清下述问题：赌博式心理、过度自信和投资者悲观预期等不同类型的非理性交易行为，是否共同地影响着Beta异象的形成？在这一过程中，不同行为对收益—偏离的影响是对冲、叠加还是具有更为复杂的作用模式？在控制其他因素的基础上，特定的非理性交易行为，又多大程度上能够解释Beta异象的出现？

有鉴于此，本文尝试改造Bali等[8]基于风险中性的零成本投资组合分组对冲识别策略，通过双重组内分组控制方法，同时讨论两种非理性交易行为——赌博式交易偏好与低价股选择偏好对Beta异象的影响，并分析赌博式交易与低价股选择两种非理性偏好对Beta异象的异质性作用机制，从而在一个相对综合与完整的框架中理解Beta异象形成的深层次原因。

本文将赌博式心理和低价选择偏好作为投资者非理性交易的代表，并由此切入讨论其与Beta异象的关系，理由包括：第一，“彩票型”股票需求，在现有文献中往往被视为导致Beta异象的最关键原因，因为“彩票型”股票的负异常收益特征会直接地逆转风险—收益关系[11];第二，现有文献基本未对低价选择偏好与Beta异象的关系展开讨论，而实际上，考虑到我国股票发行存在典型的“交易区间效应”，即资产质量偏弱、资产规模较小的公司IPO时倾向于采取“低定价”策略以实现对噪声交易者的吸引，使得资本市场中存在显著的低价股效应——相对于高价股，低股价资产存在正超额收益，张兵和陈晓莹[17]利用1999年12月—2015年12月的申万指数统计结果证实，低价股总体上表现为较高的收益率与较低的波动性，且这一特征在牛市时更为显著。作为一种典型的名义价格幻觉引致的非理性交易行为[12]，低价选择偏好在形成了我国资本市场独有的“股价定价”机制同时，又能否因为投资者对低股价资产的过度热情而一定程度上驱动了Beta异象的形成？这一问题对理解我国资本市场Beta异象的出现无疑具有重要价值。

本文的增量贡献体现在：第一，本文将低价选择偏好这一典型的投资者非理性特征引入到Beta异象问题的分析中，检验了“低价股”选择偏好对Beta异象形成的影响，这有效地拓展了基于行为金融视角从投资者主体选择偏差解释Beta异象问题的分析视域;第二，本文将现有的组内分组对冲方法拓展到双重组内分组对冲，有效克服分组识别策略中控制变量单一性引入的缺陷，能够同时考察两种不同类型投资者非理性交易对Beta异象的影响，这有助于理解不同非理性交易决策对Beta异象形成的差异化作用机制及内在联系。

二、文献综述

（一）Beta异象存在性及成因

对Beta异象的分析开始于对CAPM模型有效性的检验。Stattman[13]最早发现，系统性风险中的高阶矩风险溢价相当微弱，即使在市场风险中性前提下，这一结论依然存在。Morck 等[14]与吴世农和许年行[15]也发现，在一些价格波动的特定阶段，尤其是由于股票市场外生冲击引致的系统性风险大幅波动时期，资产组合收益率与系统性风险会偏离正相关的理论认知。在此基础上，Kumar[11]证实，即使控制了Beta系数时变特征及公司个体特征的影响，在一些资本市场中也存在典型的系统性风险与收益率负相关的关系，且这种收益—风险偏离不是暂时的，而是表现出一定的系统性和持续性特征，并将之称作Beta异象。此后，Wang等[2]、Frazzini和Pederson[4]、周爱民和遥远[10]与齐玉录[16]则基于不同资本市场数据进一步证实了Beta异象的普遍性。

在此基础上，诸多文献结合资本市场的现实特征尝试对Beta异象的出现加以解释，并将其成因主要归结于如下几个方面：一是融资约束与杠杆交易限制。Baker等[1]认为，由于机构投资者的“交易标尺”效应，在资本稀缺性限制和给定的杠杆水平下，资金会过度地向高Beta资产集中，从而引致不同程度的高Beta资产高估值并稀释了高Beta资产组合的风险溢价，进而衍生持续性的风险异象。Frazzini和Pedersen[4]也认为，在较低的杠杆率约束下，流动性冲击会降低在高风险资产上的收益率，从而形成收益—风险关系的偏离。二是赌博式心理与“彩票型”股票需求。Kumar[11]认为，“彩票型”股票是指那些具有低股价、特质收益率分布正偏与高波动的股票，Bali等[8]则强调只有满足存在极高的前期日收益率且股价低、换手率高的股票更符合“彩票”的定义，因为日收益率高企和低股价才能够契合投资者的“以小博大”心理。刘圣尧和李怡宗[9]认为Beta异象有可能是由于投资者非理性交易行为导致的，这种非理性表现在对“彩票型股票”的过度追捧、偏度偏好以及过度自信三个方面。Bali等[8]发现股票的“彩票型”特征越显著，其Beta水平往往越高，而这却又总是意味着较低的回报。三是流动性差异、投资者情绪与异质性预期。Doran等[18]发现，大盘下跌过程中，股票流动性偏差的存在将使得投资者倾向于抛售高流动性股票，在乐观与悲观预期非对称影响下，会形成事实上的“低流动性持有”资产配置结构，从而导致了风险与收益间负相关关系的出现。齐玉录[16]也证实，投资者意见分歧与Beta异象的存在性显著相关，同时特质波动率高估也是引致Beta异象的关键因素。鄭睿和刘维奇[19]则基于混频数据证实，“追涨杀跌”的交易策略与对风险水平的差异化预期能力，是导致投资者偏好低风险资产并通过市场高估实现超额收益率的关键。

（二）赌博式心理与低价选择偏好

赌博式心理被视为一种典型的非理性交易策略，即投资者往往在“偏度偏好”“乐观前景”心理驱动下表现出对一些负超额收益的“彩票型”股票的过度追逐[20-21] 。沿着这一逻辑，以Bali等[8]、Kumar[11]为代表的研究逐渐开始基于赌博式心理解释Beta异象的形成，并认为投资者对“彩票型”股票产生需求的概率很高，当这种交易需求和资本过度配置在某些高Beta的“彩票型”股票上，会通过股票价格上升形成“估值惩罚效应”的降低，最终形成Beta与收益率负相关的异象。刘圣尧和李怡宗[9]基于中国资本市场的实证检验也得到了类似的结论，认为正是对收益率正偏股票的追捧，在推高了“彩票型”股票价格的同时，形成了高风险下的负超额收益结果。齐玉录[16]基于特质波动率高估的视角进一步证实，由于投资者存在“偏度偏好”，对超额回报的异常热情驱使中国个体投资者向高风险股票的过度进入，在通过价格关联形成泡沫的同时，压缩了系统性风险溢价的水平。

Hong和Sraer[22] 对“名义价格幻觉”假说“名义价格幻觉”是指，投资者存在基于绝对价差而非相对价差衡量预期收益的非理性决策习惯，这使得投资者往往产生投资于低股价股票，可以以较少的投资换取更大收益的非理性预期。的检验发现，个人投资者比机构投资者更偏好低价股，这种对低价股资产的热情会形成较强的流动性注入，从而导致资产的高估值与收益率提升，从而形成低价格—高收益关联。交易区间假说则认为上市公司倾向于将股价保持在一个合理范围内以吸引更多的噪声交易者（小型机构或非机构投资者），而噪声交易对市场流动性至关重要，这有助于实现较高的预期收益率。Hou等[23]通过非完全信息的资本市场均衡模型证明了噪声交易者规模扩大能够降低公司的融资成本，增加股票流动性并提高公司市场价值，这为“低价选择”策略的适度理性寻找到了证据。张兵和陈晓莹[17]基于中国资本市场经验数据证实了低价选择偏好的显著存在，结论认为股价低、市值规模小的股票在低波动的同时却表现为更高的收益率。

应该说，现有研究已经基本形成从“投资者主体选择偏好”解释Beta异象的基本分析范式，“彩票型”股票需求、“追涨杀跌”的交易习惯、投资者异质性信念与Beta异象间的因果关系也在诸多文献中被证实，但现有文献有待补充的地方是：一是在识别Beta异象的存在性时，相关研究普遍性地选择了Baker等[1]所提出的零成本投资组合的分组对冲识别策略，此时进行因果识别则需要进一步进行组内分组，但受制于“维度诅咒”，组内分组只能基于单一变量树而展开，从而难以分离出情绪、信念、交易习惯等主体选择偏好的混杂影响，使得无法从一个相对完整的视角理解Beta异象的形成;二是对Beta异象的分析必须与具体的资本市场特征、交易模式以及风险形成机制相联系已经成为共识，但我国资本市场的一些典型特征，特别是IPO低定价，既然形成了股票价格的定价功能，则理应成为诠释风险—收益关系的重要切入点，但现有研究却很少涉及对低价股效应与Beta异象间关系的探讨。正是基于这一考虑，本文尝试借鉴Baker等[1]、Bali等[8]的研究设计思路，利用双重组内分组的对冲交易策略进行检验，并通过差序引入“彩票型”股票的特征因子与衡量低价选择偏好的价格因子，论证赌博式心理与低价选择偏好对Beta异象的影响，从而完整诠释我国股票市场Beta异象的内在成因。

三、研究设计

（一）数据与变量说明

Aharoni等[24]的研究证实，涨跌停板的引入会影响资产组合的收益率分布，并导致跳跃式分布与阻断收益特征的出现，而无论是CAPM模型还是Fama-French模型，收益—风险间线性关系假设是相关研究的理论起点。因此，参照我国沪深股市涨跌停制度实施时点为1996年12月，本文股票样本筛选时序期确定为1997年1月至2020年6月。

在股票个体样本筛选上，剔除所有的ST股票及上市时间不满三年股票的交易数据，剔除上市时间不满三年的股票样本，是因为后续在识别“彩票型”股票时，需要比较日收益率与历史平均收益率水平。而公开交易时间较短，无法充分平滑收益率异常值的影响。剔除所有股票在二级市场前六个月交易数据，上市公司入市前期交易数据，由于受到大股东减持限制、IPO定价的市场纠偏机制的影响，存在不可识别的噪声干扰，并反映在收益率波动中。为了尽可能控制境内外同时上市的股票收益率反向对冲效应和向境外市场估值回归的影响，本文还剔除了存在境内外同时发行（含H股）的股票样本，相关数据中，收益率数据和连续Beta校验数据源自CSMAR数据库，公司个体数据则取自Resset数据库。

（二）变量选择与测度

1.Beta异象的测度

如何测度Beta异象，以Frazzini和Pedersen[4]为代表的研究通过排序股票t-1期历史收益率，并在t期模拟买入高Beta股票、做空低Beta股票的方式计算该策略下的等权重超额收益率，并通过对该收益率的符号构建Beta异象指数（等权重超额收益率为负时代表存在Beta异象）。但该方法的缺陷是难以有效控制资产规模、账面市值比等股票个体特征对收益率的影响，也仅仅能够在时间维度上对股票市场整体的收益—风险偏离程度给出描述，却无法分解为股票样本截面信息，因而难以进行个股特征的结构性分析。而Baker等[1]与Bali 等[8]则基于分组对冲策略构建了一种Beta异象的分组识别思路，使得控制股票个体特征成为可能。本文延续这一思路，并按照如下方法进行Beta异象识别：首先，将所有样本股票按照第t-1月的Beta水平从大到小分成5组，并保证各组具有相同的个股数量。其次，模拟零成本投资组合的对冲交易，即在每个t期，均买入Beta最低组股票资产并做空Beta最高组股票资产。最后，计算此对冲交易策略下所实现的等权重超额收益率，并将此作为t期投资组合实际收益率。按照这一方法逐月（1998年1月至2020年6月）滚动计算收益率，即得到不同Beta组别分组对冲策略收益率，以此作为Beta异象的一种度量指标。而在个股Beta的估计上，本文沿用Frazzini和Pedersen[4]的方法，使用個股超额回报对市场超额回报进行滚动估计的方法计算股票样本t期Beta水平，其中，个股收益波动率使用各历史年度滚动日超额回报标准差计算，而采用日数据而非月数据的理由则是控制噪声交易干扰及尾端分布偏态。

2.赌博式心理

赌博式心理的测度上，现有研究主要是通过对投资者持仓股票的数据特征是否存在显著“收益率正偏”而进行，并区分为单一指标和合成指标两种类型，单一指标包括前期最大日收益率和原始报酬率偏态系数、特质波动率或特质偏度。特质波动率是指CAPM模型中可分散的非系统性风险，即由公司个体特质因素导致的风险。特质偏度则是指特质风险所形成的风险溢价即特质收益率的偏度。合成指标则有刘圣尧和李怡宗[9]构建的包括日收益率、资产收益偏度的变权合成指数。在实际的赌博式心理测度上，考虑到崔惠颖和王志强[20]所证实的，在对“彩票型”股票的识别上，计算越简单的指标识别效果越好，且复合指标并不比单一指标更有效。因此，本文沿用Bali等[8]的思路，使用股票历史收益率最大值（MAX）来衡量股票的赌博式心理和对“彩票型”股票的需求，其隐含的逻辑是，当日收益率越大，代表该股票“彩票型”特征越明显，也会引致更强的资产持有需求。其中，历史收益率最大值使用t-1月份股票五个最高日收益率的算数平均值计算得到。在实际计算时，剔除了日收益率样本个数在月份区间内不超过15个观测值的股票，根据Bali等[8]的分析，这种对样本自由度的要求是为了避免收益率异常对最终分析结果的影响。

3.低价选择偏好

投资者低价选择偏好主要表现为对较低股价资产的青睐，也因此可以直接使用股票t-1期月度平均价格对数值（Price）来衡量，但考虑到外生性冲击及股价大幅震荡导致的相对价格影响，本文剔除了在t-3、t-2与t-1连续三个月度存在价格标准差超过3倍历史平均标准差（1997年1月至2020年6月）的大幅价格震荡样本，为放大价差强化低价效应，还剔除了每一月份月度平均价格处于全部股票价格分位数40%—60%的样本。

4.控制变量

基于Fama-French多因子框架，在相关研究中，对Fama-French模型三因子、四因子还是五因子模型更为合适存在较大争议，实证检验方面更多地基于比较分析思路，选择对收益率变动解释能力最强的模型形式。本文首先引入企业微观个体特征变量，包括市值、账面市值比、动量因子和特质波动率因子，其中，市值使用t-1期最后一个交易日股票总市值衡量。账面市值比参照Fama和French[5]的方法使用第t-1期的账面价值除以第t-1期最后一个交易日股票的流通总市值计算。动量因子则借鉴李志冰等[25]的研究，首先将全体股票按照流通市值组的中位数分为小市值组和大市值组，在第t-1期月底，计算股票从第t-12个月至 t-2个月的累计历史收益率，然后采用Fama和French[5]提出的2×3组间收益率因子构建方法，构建各股票样本t期的动量因子。特质波动率因子则使用超额市场回报率和股票资产规模的超额股票回报回归残差的标准偏差测度。

此外，考虑到Frazzini和Pedersen[4]所证实的流动性敏感度对个股收益及Beta异象的影响，在控制变量中还引入了流动性敏感度指标，现有研究中Barber和Odean[26]直接使用三个月期国债利率衡量融资流动性约束，但由于本文样本期内嵌利率水平从完全管制、区间管制向完全市场转变的完整过程，因此，使用结构利差即t-1期资本市场三个月期同业拆借利率与t-1期最后一个交易日国债利率之差衡量流动性敏感度。

四、股票市场Beta异象的成因分析

（一）沪深股市Beta异象的存在性

基于Baker等[1]与Bali等[8]提出的零成本投资组合分组对冲策略，利用滚动回归测算得到的个股逐月Beta进行高低排序，并依照0—20%、20%—40%、40%—60%、60%—80%和80%—100%水平进行股票分组以构建零成本投資组合，进一步通过买入低 Beta组别资产和做空高Beta组别资产构建投资组合对冲交易，逐月滚动计算对冲交易策略下模拟交易的期末实际收益率，如表1所示。

在实际估算时，风险调整收益率本文使用了Fama-French四因子模型计算，估计结果一并列于表1。从表1的估计结果可知，与P1—P5组Beta升序表现不同，对冲交易策略下资产组合的超额收益率呈现出显著的降序变动趋势。Beta最低的P1组平均超额收益率达到68.1%，而同期最高Beta的P5组平均收益率仅为11.5%，Beta最低组与Beta 最高组组间收益率差异达56.6%，系统性风险Beta与预期收益率间的负相关关系显著成立，这证实了Beta异象的存在。

（二）赌博式心理与Beta异象形成

Bali等[8]认为，Beta异象很大程度上由投资者的“彩票型”股票需求而引发，因为对“彩票型”股票的偏好会对大概率上涨的股票形成价格上涨压力，在资金敏感性驱动下会形成高Beta股票的上行限制，从而导致风险—收益间逆向关系的出现。而我国股票市场长期以来被理解为“投机市”，投资者特别是个体投资者具有较强的追捧小盘、低价、收益高波动股票的选择倾向，这可能进一步强化了赌博式心理对Beta异象的作用。为此，本文采用组内分组控制法识别投资者赌博式心理与Beta异象间的关系，具体思路如下：首先在按照Beta高低排序的P1—P5组中，对每一组内股票样本再根据股票历史最大日平均收益率MAX水平进行高低排序，并将样本平均分解为十个组MAX1组（低）—MAX10组（高），然后在控制MAX水平基础上，进行零成本投资组合对冲交易，即买入每个MAX水平分组中最高Beta资产并做空最小Beta资产，逐月滚动计算对冲交易策略下模拟交易的期末实际收益率，继而比较组间收益率差异，结果如表2所示。

从表2可知，在通过组内分组控制了“彩票型”股票需求即赌博式心理后，“低Beta与高收益”以及“高Beta与低收益”的负相关关系不再显著，但这一过程仅仅更为典型的发生于MAX8—MAX10组别中，在低“彩票型”特征组别MAX1—MAX7中，基于Beta分组的收益率比较依然表现为收益与风险的负相关。Bali等[8]的研究发现，“彩票型”股票偏好对Beta异象形成具有足够的解释能力，当控制了机构持股与风险因子后，Beta异象不再显著。但本文却证实，控制“彩票型”股票偏好后Beta异象消失的现象在我国股票市场中并不普遍成立，而是仅仅在一些收益率波动更大、偏度更高的典型“彩票型”股票组别中才得以体现。其原因可能是：一是在相对浓厚的投机交易氛围影响下，投资者“彩票型”股票需求被突出，赌博式心理开始呈现极端分布特征，即投资者会更多地集中在风险偏度最高、收益波动最大的少数股票上，而其他具有偏态分布的“彩票型”股票则由于缺乏非理性交易的流动性注入，收益偏态特征有所减弱并向普通型股票回归，从而阻断了赌博式心理与Beta异象间的作用。二是由于影响Beta异象的因素多样，混杂效应的存在一定程度上掩盖了低投机性特征股票中赌博式偏好与Beta异象间的关系。而在高MAX组中，由于历史收益率偏高导致的吸收噪声效应，适度控制了混杂因素的影响，使得赌博式心理与Beta异象间关系得以显现。当然，更可能的原因也许在于，Bali 等[8]所验证的赌博式交易偏好对Beta异象的“完全解释效应”本身在我国股票市场中并不存在，Beta异象也许是低价选择、投资者情绪、异质信念等多种因素共同作用的结果，这驱使本文进一步在一个多因果框架中继续探寻投资者行为偏好对Beta异象的影响。

（三）低价选择偏好与Beta异象

我国股票市场中投资者的低价选择偏好已为诸多研究所证实，张兵和陈晓莹[17]、罗进辉等[12]基于对申银万国风格指数的统计性分析与基于Fama-French多因子模型的检验都寻找到了经验证据，并将原因归结为上市公司IPO低定价和“名义价格幻觉”。这种IPO低定价与投资者低价选择偏好，实际上使得价格成为重要的定价因素并因此影响着资产收益率波动;另一方面，我国沪深两市低价股也往往与市盈率高、资产规模小和收益波动大等特征高度相关，而这些特征又总是与高系统性风险相联系，这一定程度上形成了低价选择偏好与Beta异象间的理论关联。以下本文尝试继续沿着组内双变量分组的思路，考察低价选择偏好与Beta异象间的关系。

采用分析股票最大历史收益率相似的方法，本文依然通过对股票t-1月度最后一个交易日价格进行组内分组控制法，并在进行Price排序的同时，比较按照Beta升序排列的P1—P5组收益率差异，结果如表3所示。需要说明的是，为了放大股票价差，本文进行了40%—60%月度平均价格分位数样本截取，因此，表3中样本不同于表1、表2的样本。同时，为了保证组内分组排序足够的样本容量以平滑个别股票收益率异常波动的影响，本文在进行Price排序时仅仅区分成了5组。

由表3可知，按股票月度历史平均价格进行高低排序后，在不同股价水平组中，Beta与收益率间关系呈现出不同的变化模式，在Price1—Price3三个极端低价股组别中，Beta与收益率表现为显著正相关，但在高价股组别Price4—Price5中，Beta与收益率间基本保持负相关关系。也就是说，在控制股价后，Beta异象确实一定程度上被减弱了，低价股效应确实一定程度上催生了Beta异象的出现。同时，基于不同股价排序分组也证实，股票市场低价股效应确实显著存在，其中， Price1—Price3三组对冲交易策略平均收益率是高价股样本组Price4和Price5对冲收益的3.75倍。

（四）赌博式心理与低价选择偏好的分离试验：双重组内分组控制

从前述结论看，我国股票市场的赌博式心理与低价选择偏好都一定程度上导致了Beta—收益率间正相关关系的反转，但这种影响普遍地表现出阈值特征，即仅仅在最低价格股票与最高“彩票型”特征的股票上，才反应出赌博式心理与低价选择偏好对Beta异象的解释能力。但一个典型事实是，我国股票市场的“彩票型”股票與低价股实际存在高度重合[12]，李培馨等[27]也证实，超过67.2%的“彩票型”股票都属于低价股，这种相关性的产生源自IPO的低定价策略。特别是当市场充斥无价值信息时，越是对未来成长性与盈利预期悲观的公司，越会通过低定价吸引噪声交易者，因为这种高市盈率的低定价策略往往是难以被市场有效甄别的。

当低价股更多地关联于“彩票型”特征时，对前述分析结论所产生的影响表现在，赌博式心理与低价选择偏好对Beta异象的影响就可能源自一种“低价+彩票型”股票的混合效应，且这一混合效应的实际影响会取决于低价股衍生的超额收益是否能够被“彩票型”股票的估值惩罚效应所抵消，“彩票型”股票的收益惩罚效应主要是指，“彩票型”股票虽然表现为在某一或某些时间节点的超高额收益，但整体上“彩票型”股票的平均收益低于其他股票，对“彩票型”股票的追捧必然导致较低的收益回报，这也成为将“彩票型”股票偏好视为非理性交易与赌博式交易的核心依据。这种收益对冲的实际水平决定着风险—收益偏离的实际方向与Beta异象是否形成。因此，只有有效分离低价选择偏好与赌博式心理的影响，才能够识别出不同路径下对Beta异象的真实作用。有鉴于此，本文进一步通过在组内样本引入MAX与Price双重控制变量，构建低MAX-Price排序、高MAX-Price排序、低Price-MAX排序和高Price-MAX排序组别四种类型，并逐一通过Beta排序的对冲策略比较资产对冲交易平均收益水平，从而分离出赌博式心理与低价选择偏好对Beta异象的单一作用。其中，MAX和Price水平划分直接依据均值水平进行高低分组依据。本文也进行了高Price-MAX排序和低MAX-Price排序组别下的相应分析，结论发现Beta异象问题并不显著，这进一步证实了赌博式心理与低价选择效应对Beta异象的阈值影响模式。在实际进行时，考虑到前文证实的低MAX分组与高价股分组中Beta异象并不显著的结论，实际测算时仅仅进行低Price-MAX和高MAX-Price排序组别分析。实际的对冲交易收益率测算，结果分别列于表4和表5中。基于前文所证实的，赌博式心理与低价选择偏好对Beta异象的影响更多地在MAX与Price阈值组别中更为显著，则通过比较表4和表5即控制低股价下的MAX排序及控制高MAX的股价排序，就能够在赌博式心理与低价选择偏好混叠影响的结构中，识别不同因素对 Beta异象的净效应。

比较表4与表5估计结果可知，在高MAX-Price排序组中，基于Beta升序排列的组别对冲交易收益率与Beta间并未呈现出典型的“高风险、低收益”异象特征，而在低Price-MAX排序组中，Beta异象即风险与收益负相关关系依然成立。这意味着，我国股票市场Beta异象的形成，实际是赌博式心理与低价选择偏好共同作用的结果，具体表现为赌博式心理与低价选择偏好对收益率的影响在高MAX组别中存在一定程度的对冲，而在低Price组别中，这种对冲效应不再显著，且从实际的不同组别收益率差异看，低价选择偏好和赌博式心理对收益—风险偏离的影响甚至存在叠加。其原因很可能是由于个体投资者赌博式心理在资产实际选择时，往往存在“低价即高超额收益”的非理性认知，而在高股价资产收益预期形成时，却持有“高价低风险”认知，这种基于股票价格的标尺效应理解风险—收益关系的资产组合决策模式，通过对低价股的偏好在强化了沪深股市“低股价、高收益”效应同时，使得“彩票型”股票内部开始呈现出基于股价的异质性分化结构。这种异质性分化体现为：低股价“彩票型”股票在市场追捧下，能够维持收益偏态，同时较高的流动性注入拉升了低股价“彩票型”股票的实际收益率，从而强化了风险—收益间的逆向关系;而高股价的“彩票型”股票则由于缺乏投资者关注，在低换手率约束下难以维持收益偏度，开始出现收益率向均值回归的现象，这会强化低价与高收益偏态间的同一性关联，此时低价选择偏好与“彩票型”股票的偏态特征会形成对冲，进而导致了Beta异象的不再显著。

总体看来，本文在证实了我国股票市场Beta异象的同时，基于双重组内分组的对冲策略交易检验，在有效分离赌博式心理与低价选择偏好的基础上，证实了Beta异象更多地源自投资者赌博式心理及低价选择偏好，但与刘圣尧和李怡宗[9]、周爱民和遥远[10] 、齐玉录[16]的结论存在差异的是，本文发现赌博式心理与低价选择偏好的影响存在典型的阈值特征，即只有股票的低价趋势与收益偏态特征达到一定阈值后，对Beta异象形成的影响才会出现，并导致收益与风险负相关关系的形成。同时，在投资者缺乏理性决策与信息处理能力的前提下，低价并导致和高收益偏态这两种完全异质的投资者主体选择偏好会由于“低价—高偏态—超额收益可能”的标尺决策习惯，导致赌博式心理与低价选择偏好存在对冲和叠加两种差异化区制效应，从而对Beta异象的影响呈现差异化结果：在低价股样本中，低价选择偏好与赌博式心理的叠加会进一步加剧收益与风险偏离，而在高价股样本内，低价选择偏好与赌博式心理的对冲却一定程度上降低了非理性交易行为对Beta异象的解释能力。

（五）稳健性检验

为了保证前述分析结论的客观性，本文进行了如下稳健性检验：第一，为了保证“彩票型”股票与赌博式交易识别的准确性，本文参考崔惠颖和王志强[20]的研究，使用最大历史日收益率、换手率、特质偏度和特质波动率四个指标构建了“彩票型”股票综合指数，并使用该指数替代MAX指标进行了前述分析。第二，为了尽可能强化低价选择偏好，考虑到低价股的高收益率表现更多地集中在小盘股即市值规模较小的股票上，本文在低价股样本中，仅仅选取沪深两市市值规模位于均值以下的股票样本进行类似分析。稳健性检验结果与本文分析结论基本一致，即赌博式心理与低价选择偏好确实是Beta异象形成的关键因素，且这种影响在不同的“彩票型”股票指数与股价区段上呈现出显著差异，并表现为高偏度时的对冲与低股价时的叠加。篇幅所限，稳健性检验结果文中不再给出。

五、结论与政策建议

现有研究普遍从投资者非理性交易的角度诠释Beta异象的出现。那么，中国股票市场是否存在显著的Beta异象？作为典型的非理性策略，投资者的赌博式心理（彩票型股票偏好）与低价股偏好又在多大程度上能够解释Beta异象的形成？两种非理性策略对Beta异象的影响又是否存在交互？据此，本文通过零成本投资组合分组对冲在识别股票交易中风险与收益偏离特征的基础上，基于双重组内分组与低股价—高收益偏度、高收益偏度—低股价两种对冲情境构建，检验了赌博式心理和低价选择偏好两种非理性交易策略对Beta异象的影响，并在此基础上分析了两种不同类型投资者偏好对Beta异象形成的具体作用机制。研究发现，我国股票市场确实存在显著的Beta异象，当控制投资者“彩票型”股票需求与低价选择偏好后，风险与收益负相关关系得以减弱。这证实投资者赌博式心理与低价选择偏好确实能够解释Beta异象的出现。同时，赌博式心理与低价选择偏好对Beta异象的影响存在交互特征与阈值限制，并具体表现为，在股价极端低与收益偏态极端大资产组合中，赌博式心理与低价选择偏好会形成叠加，从而放大对收益—风险偏离的影响，但当股票价格与收益偏度低于阈值时，赌博式心理和低价选择偏好对收益—风险偏离的影响会彼此对冲，最终表现出对Beta异象较弱的解释能力。而这种交互式效应与阈值限制的出现，原因在于個体投资者存在“低股价—高彩票特征—超额收益可能”的习惯性资产选择逻辑，并在股价极端低与收益偏态较强资产上注入过度流动性，最终形成对冲和叠加的差异化区制效应。

根据本文的研究结论，抑制投资者赌博式心理和低价选择偏好，确实有助于理顺风险与收益的关系并弱化我国股票市场的反向风险溢价现象。不过，考虑到投资者赌博式心理与低价选择偏好的形成具有完全不同的内在形成机理——赌博式心理更多源自投资者的“乐观前景”预期，属于典型的心理偏差。而低价选择偏好则是由于上市公司普遍采取的低定价策略所引致，而与投资者个体非理性关联较弱。也因此，如果承认Beta异象的存在提供了一种基于Beta水平进行无风险套利的可能，从而降低了市场有效性，那么理顺收益与风险间的关系并适度抑制投资者赌博式心理与低价选择偏好的形成，需要遵循完全不同的政策路径。鉴于此，笔者提出如下政策建议：第一，抑制投资者的赌博式心理关键在于“降噪”。一方面，进一步完善上市公司信息披露机制，提升股票市场信息质量，进一步加强对上市公司操纵股价的监管，形成“彩票型”股票存在负收益的市场理性认知;另一方面，坚持机构投资者发展计划，完善机构投资者业绩排名体系，强化对机构投资者机会主义行动的监管，从而充分发挥机构在股票市场的“专业化”能力，形成个体投资者通过委托机构间接入市的良性激励，充分吸收交易噪音，从而降低赌博式心理并弱化其对Beta异象的影响。第二，进一步完善上市公司IPO定价机制，切断上市公司通过超低定价获取超额融资收益的非正常获益渠道，增强上市公司再融资监管，弱化上市公司低价吸引意愿，并从定价层面修正“低股价、高收益”的非正常收益特征，引导股票交易向价值交易回归。第三，在融资融券基础上，进一步探索股票做空交易机制的建立，积极、稳健地推出更多类型的金融衍生品，并严格规范市场秩序和投资者适当性制度，进一步丰富投资者风险管理手段，从而增强整体股票市场的交易理性。

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收稿日期：2021-07-22

作者简介：王庆石（1961-），男，辽宁辽阳人，教授，博士，博士生导师，主要从事金融市场与资产定价研究。E-mail： wqshi@dufe.edu.cn

李蕙彤（1990-），女，辽宁辽阳人，博士研究生，主要从事金融实证分析等研究。E-mail：51312982@qq.com