拉斯维加斯9888

知识经济时期
，科技实力已经成为一个公司短期盈利和持久生计的沉要成分。世界上的科技巨头
，如谷歌、苹果、亚马逊、特斯拉等公司
，它们的行业和产品可能截然分歧
，但在科技层面却有着千头万绪的联系。这些科技上的关联超过了传统的行业界限
，却通常不易从公司的财政汇报中分辨出来。

拉斯维加斯9888张然教员与其合作者钻研了公司之间的科技关联（Technological Links）和公司股票将来预期收益之间的关系。其背后的逻辑是公司的科技创新并不是独立的
，一项科技进取的溢出效应会影响科技关联度高的一系列公司
，而这种影响将扭转这些公司根基面
，并最终（先后）反映到公司的股价中。

基于此
，该文揭示了一个令人惊讶的实证关系
，即指标公司的股票收益率和与其科技关联度相近的公司前期的收益率之间有一种滞后-当先关系。换句话说
，对于任何一个指标公司
，使用某种代理指标来推算它和其他公司的科技关联度
，而后以该关联度为权沉和关联公司确当期收益率就能够推算出一个加权收益率
，该收益率对指标公司下一期的收益率有很强的预测性：使用科技关联构建的多空组合投资战术能够获得月度1.17% 的超额收益（年化14%左右）。因而
，以科技关联度为权沉的加权收益率是一个优良的 α 因子。这种当先-滞后关系也能够被称作“科技动量”。

该文于2018年9月获得美国金融量化协会 (The Institute for Quantitative Research in Finance
，简称Q Group) Roger F. Murray Prize 卓越钻研一等奖(2018 First Prize)。

若何推算公司之间的科技关联度？

执行科技动量战术
，首先必要推算公司之间的科技关联度。为此
，作者使用谷歌专利数据库提供的专利数据
，将公司所有的授权专利对应到美国专利与商标局( United States Patent and Trademark Office, USPTO) 划定的427种专利分类中
，确认其所属类别。在职一时点
，通过推算两家公司从前5年间所授权的专利在分歧专利分类中的布局
，进而算出专利布局向量的有关系数
，得到公司两两之间的科技有关度
，最幼为0
，最大为1。两家公司的专利布局越类似
，其专利布局向量的有关系数越高
，科技关联水平越大。通过这样的步骤
，就能够在职一时点
，推算指标公司与其他公司之间的科技关联度。

图1展示了两家公司 Regeneron Pharmaceuticals 和 Illumina 在 2002 到 2006 年间专利布局的情况。Regeneron 是一家造药公司
，而 Illumina 出产性命科学检测仪器并提供基因分析服务。这两家公司处于齐全分歧的行业
，且在供给链方面也没有什么联系。但是科技关联性从全新的角度揭示了它们之间的关联 —— 这两家公司在 435 专利分类（分子生物学和微生物学）均有好多专利
，它们之间的科技关联度高达 0.71？杉科技关联度能够揭示被行业以及高低游产业链忽视的公司之间的关系
，文章发现这种关联在选股方面大有作为。

图1: Illumina和Regeneron的专利布局情况(2002-2006)

基于科技关联的投资战术

找到科技关联的公司之后
，就能够利用科技关联公司从前的股票收益
，预测指标公司将来的股票收益
，也就是所谓的“科技动量”。作者构建了如下投资战术：在第t月末
，对于每个指标公司
，首先找到科技关联的所有公司
，再推算凭据科技类似度加权的科技关联公司第t月股票收益
，即科技关联收益（TechRet）
，最后利用该指标选择指标公司——买入第t月科技关联收益处于前10%的指标公司
，卖空处于后10%的指标公司。据此构建的等权投资组合在第t+1月能够获得1.17%的超额收益
，并在节造行业、供给链等公司间动量效应
，以及其他常见的市场异象后依然稳重存在。作者发现
，买入并持有一个月的战术收益最好。随着投资组合持有期的逐步增长
，超额收益也逐步削减
，并在将来没有出现回转——这批注科技动量是一个价值发现的过程
，随着投资者逐步意识到科技关联公司的新信息
，股价也随之逐步反映齐全。

图2：基于科技关联的套利组合收益

科技动量战术的逻辑

前文的了局注明TechRet因子在选股方面的确有效
，并且它获得的超额收益不能被市场中常见的其他因子诠释。那么该因子为什么有效？其内涵逻辑是什么？对于超额收益
，学术界和业界主流的两侄喙释是谬误定价和风险赔偿。搞明显战术背后的机造至关沉要：谬误定价意味着投资者能够通过合理的战术获得潜在的超额收益；而风险赔偿则意味着投资者获得的收益是以承担额表风险为价值的。

为了分辨这两侄喙释
，文章首先验证谬误定价
，并钻研了以下三个方面：

1. 科技有关信息（innovation-related information）的性质；

2. 投资者对这类新息的有限把稳力（limited attention）；

3. 投资者的套利成本。

第一方面
，实证了局批注
，TechRet因子的强度和指标公司的科技强度（technology intensity）和专度（technology specificity）有关。举例来说
，在强度方面
，R&D 开销大的公司获得的TechRet因子收益更高；在专度方面（科技专度高指公司的专利可用行业较集中）
，作者发现专度高的公司获得的TechRet因子收益更高
，也就是说
，科技专度高的公司其科技信息更难被投资者理解。

第二方面
，为了检验投资者的有限把稳力
，作者发现投资者关注度低的公司 ——市值幼、分析师追随少、机构投资者占比低、媒体报路少—— 获得更高的TechRet因子收益率。

最后一方面
，使用特异性颠簸率以及业绩吃亏作为套利成本的代理指标
，作者发现套利成本高的公司可能获得更高的TechRet因子收益率。

上述了局从科技信息性质、投资者的有限把稳力以及套利成本方面
，证实了价值对与科技类根基面新闻的吸收是缓慢的
，从而造成了谬误定价。

除了谬误定价这侄喙释表
，另一种常见的诠释是从风险赔偿的角度
，即因子之所以获得超额收益是由于它露出于某种未知的风险。然而文章的分析注明
，这侄喙释并不成立。作者从另表四个角度来分析风险赔偿说。这里着沉介绍其中的两个。

首先
，作者调查因子在剩余布告期的收益情况
，这是一种被学术界普遍认可的步骤。它背后的逻辑是
，若是某个α因子和谬误定价有关
，则该因子在剩余布告期内应该比其他功夫内获得更高的收益
，这是由于最新的剩余汇报有助于建改投资者之前对该股票的谬误定价。而反过来
，若是该因子是源自风险赔偿
，我们将不会观察到上述景象；刈酆瞎
，在思考了一系列必要的节造变量后
，剩余布告期内TechRet因子可能获得非剩余布告期内 4 倍以上的收益率
，这是风险赔偿说齐全无法诠释的。

第二个角度则是调查公司将来的未预期剩余（standardized unexpected earnings
，SUE）
，这是一个极度沉要的公司业绩指标
，同时
，它也是一个非收益率指标
，因而不会被对风险的节造不及所影响。作者发现当前季度的TechRet因子对将来三个季度的 SUE 都有显著的预测性
，且这种预测性在逐步减弱。这一了局有力的佐证了该因子可能起源于谬误定价
，而非风险赔偿。

张然教员指出
，该钻研的启迪在于：在当今科技驱动的环境中
，投资者尚未实时充分地理解关联公司科技信息的价值含量。

因而：

1. 对投资者而言
，解决问题最好的步骤就是利用科技关联构建投资战术组合
，在获取超额收益的同时提升市场定价效能；

2. 对于科技公司的高管而言
，通过加强投资者教育
，例如借助媒体或自动披露公司的科技术力
，则可能削减信息不合称
，推进公司股票合理定价。

本期“学术拉斯维加斯9888”介绍了以下钻研

由张然教员合著的论文 Technological Links and Predictable Returns, 在 Journal of Financial Economics颁发。《金融经济学期刊》（Journal of Financial Economics）是金融学领域顶级国际学术期刊
，登载过多多对金融学领域有着沉大贡献的钻研成就。

该文于2018年9月获得美国金融量化协会（Q Group） Roger F. Murray Prize 卓越钻研一等奖（2018 First Prize）。该奖项每年评比一次
，嘉奖金融量化领域卓越的钻研成就。在该奖项的评比汗青中
，芝加哥大学布斯商学院的尤金·法玛教授（Eugene F. Fama）是首位获得First Prize的学者
，历次获焦剡蕴含芝加哥大学理查德·席勒教授（Richard Thaler）
，哥伦比亚大学商学院教授Stephen H. Penman等在金融管帐领域占有极大名誉和贡献的学者。

张然
，现任拉斯维加斯9888管帐系副教授
，博士生导师。她持久致力于根基面量化投资方面的钻研
，其钻研工作颁发于诸多国内表顶级学术期刊
，如Journal of Financial Economics, The Accounting Review, Journal of International Business Studies等。钻研成就曾六次获得国际驰名学术会议最佳论文奖
，并获得国度天然基金结题项目“特优”评价、北京大学人文社科钻研优良成就一等奖、曹凤岐金融发展基金“青年科研优良奖”等。讲授方面
，曾屡次获得北京大学和拉斯维加斯9888治理学院讲授优良奖。

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