投资者关注度对盈余动量的影响 [page::2]

• 通过构建股票公告前一个月Google当地搜索量的异常值，作为投资者关注度代理指标。

- 发现关注度低时，盈余动量效应更强，投资者难以迅速合理反应盈余信息。

• 多家公司同天公告会加剧信息过载，低关注度环境下动量更明显。

市场不确定性和投资者情绪对盈余动量的调节作用 [page::4][page::5]

| 盈余动量效应 | 坏消息 (投资者情绪低) | 坏消息 (投资者情绪高) | 好消息 (投资者情绪低) | 好消息 (投资者情绪高) |
|-----------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------|-----------------------|
| 不确定性低 | 0.0112 | 0.0099 | 0.0000 | 0.0053 |
| 不确定性高 | 0.0155 | 0.0142 | 0.0040 | 0.0093 |

• 市场不确定性上升时，盈余动量效应增强。

- 乐观情绪削弱坏消息的负面反应，增强好消息的正面反应。

• 基于以上，构建策略在不确定性高、情绪高时买入好消息股，在不确定性高、情绪低时卖出坏消息股，获得约17%年化超额收益。

基本面与技术面共振的联合动量策略构建与表现 [page::6][page::7]

• 分析盈余动量、营收动量和价格动量三者各自携带独特信息，且相互补充。

- 多重动量联合排序策略优于单动量策略，三重动量策略表现最佳。

| 策略类型 | 超额收益 | Alpha |
|----------------|-------------|-------------|
| 单动量 - 营收 | 0.0047 | 0.0063 |
| 单动量 - 盈余 | 0.0058 | 0.0063 |
| 单动量 - 价格 | 0.0072 | 0.0087 |
| 双重动量 - 营收+盈余 | 0.0081 | 0.0097 |
| 双重动量 - 营收+价格 | 0.0109 | 0.0136 |
| 双重动量 - 盈余+价格 | 0.0118 | 0.0133 |
| 三重动量 - 营收+盈余+价格 | 0.0144 | 0.0168* |

• 结合基本面和价格动量的联合策略，可显著提升盈余动量策略的收益表现。

- 提示A股市场或结合基本面动量与价格反转策略，仍需进一步实证验证。

金融研究报告详尽解读 ——《文献启示录（第7期）：盈余动量的增强思路》

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一、元数据与概览

报告标题： 文献启示录（第7期）：盈余动量的增强思路
发布机构： 民生证券研究院
发布日期： 2019年5月11日
作者及联系方式： 分析师徐玉宁（S0100516080001，电话：010-85127831，邮箱：xuyuning@mszq.com）、研究助理王西之（S0100118070034，电话：021-60876715，邮箱：wangxizhi@mszq.com）
主题： 研究盈余动量策略的几种增强思路，主要基于三篇国外学术文献，分别从投资者关注度、市场不确定性与投资者情绪、以及基本面与技术面联动三方面探讨盈余动量效应的强化途径。

核心信息：

• 通过引入新的代理指标（Google地方搜索量）量化投资者关注度，发现关注度低时盈余动量效应更强。

- 探讨市场不确定性和投资者情绪对盈余动量的调节作用，市场不确定性高时动量效应增强，乐观情绪对好坏消息反应影响不同。

• 构建基于盈余、营收和价格三种动量信号的联合动量策略，表现优于单一动量策略。

此报告强调了通过挖掘投资者行为和市场情绪等非传统因素，能够进一步深化和优化盈余动量策略的潜力。该系列报告不构成投资建议，仅为学术与实务参考。[page::0]

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二、逐节深度解读

1. 增强思路1：投资者关注度

（一）推荐文献与背景

引用文献为Bin Wang等人（2018）发表在《Review of Quantitative Finance and Accounting》的研究“Local Investor Attention and Post-Earnings Announcement Drift”。报告指出，互联网大数据技术兴起，通过百度、雪球、淘宝等平台用户搜索及行为数据构造投资者关注度因子日益流行，丰富了量化投资工具箱。此文利用Google本地搜索量作为投资者关注度代理，是该领域内的新颖思路。[page::2]

（二）关键论点

• 投资者关注度与盈余动量关系：投资者注意力有限导致信息反应不充分，盈余动量效应由此产生。根据注意力分配理论，地方投资者注意力更集中于本地上市公司，拥有更好的信息优势，关注度越低，市场上的“知情交易者”越少，盈余公告后市场反应越不足，盈余动量强化。

- 投资者关注度测量：通过构造“异常搜索量”指标衡量，定义为盈余公告前1个月Google当地搜索量减去前三个月搜索量中位数。研究发现该异常搜索量与公告前异常交易量正相关，与公告后异常交易量负相关，验证其可以作为有效的关注度代理。

• 实证分析：回归结果显示盈余惊喜与公告后超额回报正相关，异常搜索量和盈余惊喜的交互项显著负相关，说明投资者关注度低时盈余动量效应增强。当天公告企业越多，信息干扰更加明显，效应更强。[page::2]

（三）总结

该方法新颖，利用互联网大数据指标量化投资者关注度，提示投资者行为在动量效应中的重要性，为量化策略构建提供新的数据视角和方法论。对其他量化研究同样具有启示意义。[page::3]

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2. 增强思路2：市场不确定性与投资者情绪

（一）推荐文献与背景

引用文献为Ron Bird等（2014）发表于同刊物的研究“Market Uncertainty and Sentiment, and the Post-Earnings Announcement Drift”。该文关注市场整体未来不确定性和投资者情绪对盈余动量效应的影响。报告认为此角度补充了关注度之外的另一类行为偏差因素。[page::4]

（二）核心内容分析

• 保守主义行为：面对不确定未来，投资者更保守，不愿快速更新预期，形成盈余动量效应。市场整体不确定性高时，投资者保守程度更强。

- 指标定义：
- 盈余公告后60个交易日的股票超额回报（Excess Return）作为因变量。
- 盈余惊喜参与的坏消息（NUE）和好消息（PUE）分组变量区分好坏消息的不同反应。
- 回归控制市值、市净率及年度效应，结果显示坏消息和好消息均存在反应不足。

• 市场不确定性与投资者情绪：采用公告日VIX指数衡量市场不确定性，公告后60日S&P 500收益率作为投资者情绪代理。引入这两项变量与盈余惊喜交互项，分析对盈余动量的调节作用。表1详细展示不确定性和情绪对好坏消息下盈余动量效应的差异化影响。[page::4][page::5]

表1解读

| 盈余动量效应 | 坏消息-投资者情绪低 | 坏消息-投资者情绪高 | 好消息-投资者情绪低 | 好消息-投资者情绪高 |
|-------------|---------------------|---------------------|---------------------|---------------------|
| 不确定性低 | 0.0112 | 0.0099 | 0.0000 | 0.0053 |
| 不确定性高 | 0.0155 | 0.0142 | 0.0040 | 0.0093 |

• 市场不确定性高时，盈余动量效应显著增强（体现在更高正系数，且均为3星显著水平）。

- 投资者情绪乐观时，坏消息的动量效应被削弱，好消息的动量效应被放大。

• 在低不确定性下，好消息的盈余动量效应几乎不存在，乐观情绪能提高好消息反应的积极性。

以上结论说明投资者的情绪状态和外部环境的重要作用，策略应用时需考虑宏观情绪和不确定性因素。[page::5]

（三）策略的实证验证

作者设计基于当期市场不确定性和预公告投资者情绪指数（公告前5日S&P 500涨跌幅）的交易策略：

• 在高不确定性和高情绪时买入盈余惊喜股票；

- 在高不确定性和低情绪时卖出公告坏消息股票，策略年化超额收益达17%。
这证明市场层面情绪和不确定性指标增强了策略表现。[page::5]

（四）总结

市场不确定性与投资者情绪对盈余动量效应有显著调节作用，将其纳入因子体系能提高策略表现和风险管理能力。报告特别指出在市场回调、情绪低迷时盈余好消息反应不足，坏消息影响更显著，策略需因应风险变化。[page::5]

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3. 增强思路3：基本面与技术面共振的联合动量策略

（一）推荐文献及背景

引用Hong-Yi Chen等（2014）发表于《Journal of Banking & Finance》的研究“Does Revenue Momentum Drive or Ride Earnings or Price Momentum?”，分析盈余、营收及价格三重动量的逻辑相关性和交互作用。报告基于此提出联合动量策略构建的思路。[page::6]

（二）核心内容

• 其他动量的补充信息：

盈余、营收和价格动量策略所反映的信息各有不同，且投资者对多重利好信息的识别能力有限，往往低估信息合并的强度，产生更明显的反应不足。

• 盈余动量与营收动量结合：

盈余惊喜可细分为由营收增长或费用控制驱动，营收与盈余共同涨表明未来盈利更持久，这种联动效应更强，但投资者通常识别不足，驱动较强动量效应。

• 基本面与技术面结合：

同时存在价格涨势和盈余及营收信息时，投资者可能误认为盈余好消息已完全反映股价中，反应不足加剧，动量效应因此更强。[page::6]

（三）实证分析

• 研究通过两重排序方法检验在控制一种动量的情况下，另一种动量能否产生超额收益。六组结果均显著，说明三种动量信息在统计上独立且互补。

- 构建联合动量策略，表现见表2：

表2 单动量策略与联合动量策略表现对比

| 策略类别 | 组合类型 | 月度超额收益 | Fama-French Alpha |
|-----------|---------|-------------|------------------|
| 单动量策略 | 营收动量 | 0.47% | 0.63% |
| | 盈余动量 | 0.58% | 0.63% |
| | 价格动量 | 0.72% | 0.87% |
| 双重动量策略 | 营收+盈余 | 0.81% | 0.97% |
| | 营收+价格 | 1.09% | 1.36% |
| | 盈余+价格 | 1.18% | 1.33% |
| 三重动量策略 | 营收+盈余+价格 | 1.44% | 1.68% |

星号表示统计显著性水平，三颗星为99%显著
该表直观显示联合动量策略的超额收益和Alpha值明显优于任一单一或双重动量策略。[page::7]

（四）总结

• 盈余、营收和价格动量互补性强，联合构建多维动量策略能显著提升业绩。

- 报告指出A股市场价格呈反转而非动量走势，建议后续研究尝试将基本面动量与价格反转策略结合，构建更符合市场特性的动量模型，并强调还需更多实证来测试该假设。[page::7]

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三、图表深度解读

1. 表1：市场不确定性、投资者情绪对盈余动量效应的影响

| 内容描述 | 该表展示了基于市场不确定性（通过VIX指数高低区分）和投资者情绪（通过S&P 500公告后60日收益涨跌分类）对盈余动量效应强度的影响差异，具体针对坏消息与好消息两大类信息的投资者反应差异。|
|---|---|
| 关键数据 | 高不确定性时，坏消息动量系数从0.0112上升至0.0155（情绪低），好消息对应的系数也由0升至0.004，且高情绪时系数更高（0.0093）。显示这两种因素都有增加盈余动量效应的作用。|
| 文本联系 | 该表实证支持投资者在高不确定性环境及情绪差异下对信息反应不足的理论，进而增强了盈余动量效应。作者以此提出策略加强逻辑。|
| 限制与注释 | 研究采用S&P 500收益率作为情绪代理，仅限于美国市场情境，且情绪指标不可预见，报告提出使用公告前5日涨跌替代以增强适用性。[page::4][page::5] |

2. 表2：单动量策略与联合动量策略对比

| 内容描述 | 表2展示了盈余动量、营收动量、价格动量单独构建策略的月度超额收益和Alpha，与双重及三重动量联合策略的对比，反映联合策略的更优表现。|
|---|---|
| 关键数据 | 三重动量策略月度超额收益高达1.44%，Alpha为1.68%，远高于任何单一策略价格动量最高0.72%、Alpha 0.87%。双重策略表现介于两者间。具体营收+价格、盈余+价格组合表现尤为突出。|
| 文本联系 | 支持“信息非重复且互补”的观点，联合多维度动量能更有效挖掘市场效率不完全的机会。对于A股特殊性，也提出了基本面结合价格反转的构想。|
| 限制与注释 | 外文文献样本与A股不完全匹配，实际应用应考察市场特征，策略需结合交易成本及流动性等现实因素进一步测试。[page::7] |



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四、估值分析

本报告聚焦于盈余动量策略的增强与实证测试，未涉及具体企业估值模型或目标价设定。其主要贡献在于策略因素的提出与验证，未披露DCF、相对估值或其他估值手法等内容，因此无相关估值分析部分。

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五、风险因素评估

报告列明风险提示：所引用结论来源于国内外文献，仅供参考，非投资建议。没有明确单独列出各项风险因素，但暗含以下风险考虑：

• 市场风险：流动性、波动性及市场情绪波动影响策略表现。

- 模型风险：投资者行为假设及代理指标的正确性与稳定性存在不确定。

• 数据风险：采用互联网大数据、搜索量等非传统数据源，可能存在数据质量及代表性问题。

- 适用性风险：海外原创文献结论不一定完全适用于中国市场，尤其是A股市场存在价格反转特性。

• 宏观经济风险：如经济周期波动及政策变化对投资者行为影响。

报告未明确风险缓释措施和概率评估，提示投资者审慎使用，并结合自身风险偏好。[page::0][page::9]

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六、批判性视角与细微差别

• 数据创新价值明显：利用Google本地搜索量构造投资者关注度代理具有开创性，拓宽了投资者认知度测量的方法，但其本身受限于搜索行为是否充分代表真正关注，尤其是中小投资者。

- 市场不确定性与情绪指标：采用VIX及S&P 500回报作为情绪代理，虽合理但可能缺乏完善的情绪刻画，且情绪本身难以精准量化，为策略应用增加模型风险。

• 多重动量策略的泛化局限：原文文献多基于美国市场，A股价格动量表现有限，价格反转突出，报告虽提出结合反转策略的建议但数据支持不足。未来策略移植需谨慎实证。

- 表格指标显著，实务操作需考虑成本：大量基于月度超额收益的实证结果显著，但未充分讨论交易成本、市场冲击及现实执行难度。

• 报告表述谨慎：明确指出这非投资建议，强调需结合个人实际情况，防止盲目跟从。

整体来看，报告基于严谨的文献，逻辑连贯，但对模型假设及实用性的讨论较简略，建议后续工作加强本土化适配和交易实务考量。

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七、结论性综合

《文献启示录（第7期）：盈余动量的增强思路》以文献综述和实证研究为基础，系统梳理和介绍了三种强化盈余动量效应的创新思路：

1. 投资者关注度增强视角：通过利用Google本地搜索量作为投资者关注度代理，发现关注度低时盈余动量效应更显著，这是由于有限注意力导致信息未充分反映，提供了基于大数据的实证工具及思路创新。

2. 市场不确定性与投资者情绪的调节作用：实证发现市场不确定性愈高，盈余动量效应越强；投资者乐观情绪则减弱坏消息反应，强化好消息反应，为策略择时提供宏观层面的调整变量，并构建了基于这些因素的策略实现17%年化超额收益。

1. 基本面与技术面的联合动量策略：盈余、营收与价格三种动量包含互补信息，多重动量共同作用下能够显著提升策略表现，尤其三重动量策略表现最优，提供了量化策略结构创新方向。

图表解析进一步揭示了市场不确定性与情绪对动量效应差异化影响，以及联合动量策略的超额收益和风险调整表现，为投资研究和策略构建指明了方向。

报告最终强调应考虑市场特性和行为变量对盈余动量的影响，利用大数据工具和综合信息提升策略有效性。其核心观点有助于拓展动量策略的理论与实务边界，但仍需注重本土化研究及交易现实因素。整体言之，该份报告以理性、严谨的文献回顾和实证分析，为量化投资者提供了深刻且具操作指导意义的盈余动量策略增强方案。[page::0][page::2][page::4][page::5][page::6][page::7]

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附：

图表一：市场不确定性、投资者情绪对盈余动量效应的影响（表1）


图表二：单动量策略与联合动量策略对比（表2）*


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以上分析涵盖了报告文本中所有核心章节、论点、数据解读及策略建议，结合图表详尽剖析了各种增强思路及其内在逻辑与实证支持。报告针对盈余动量的投资应用提供了多维度改进思路和实践方向，值得量化投资研究者与从业者深入思考并结合自身策略加以利用。

报告