“学海拾珠”系列之十七：企业规模刚性与股票收益
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报告摘要
主要观点
本篇是“学海拾珠”系列的第十七篇。作者通过建立一个包含企业、扩张期权和收缩期权的动态模型，揭示了企业规模灵活性和经营杠杆对股票收益的影响。
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实物期权是公司投资的一种形式
实物期权这个概念源于摩西·鲁曼发表在哈佛商业评论上的两篇文章，是公司投资的一种形式。例如土地使用权，如果企业不购买这一资产，其便失去了未来使用土地进行开发，即行权的可能性，由于购买土地使用权这一行为会增加公司资产，所以又属于扩张期权，相反则属于收缩期权。扩张期权相当于用无风险的现金购买具有风险的资产，会增加企业经营风险，收缩期权相反，当经营状况恶化或改善时，实物期权价值可以显著影响公司对基本面风险的暴露。
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企业规模刚性影响企业经营策略
对于每个企业而言，在不同的经营条件下都存在一个最佳的生产规模，而将生产规模调整至最佳点是需要成本的，这一成本在不同企业之间存在差异，若企业能较低成本地调整自身生产规模，则为灵活性企业，相反则为刚性（低灵活性）企业。规模刚性不仅会影响企业在健康状态下的最优投资策略，而且会改变企业在不良状态下的撤资策略。
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规模刚性和经营杠杆对股票预期收益存在正向交互作用
作者通过建立模型及实证研究发现，在确定预期收益时，规模刚性和经营杠杆之间存在正的交互作用。在本文的模型中，随着经营杠杆的上升，灵活的公司收缩期权会变得更有价值，这会降低公司对基本面（定价）风险的暴露，同时也降低了股票预期收益率，而收缩期权较少（或调整成本更高）的刚性公司在经营杠杆上升时不容易缩小规模。因此，经营杠杆率越高的公司，且越是不灵活，风险就越大，同时也产生了超额收益。
风险提示
本文结论基于历史数据、海外情况进行测试，不构成任何投资建议。
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简介
研究探讨了跨公司的经营弹性差异对公司股权风险和预期收益的影响——更有价值的实物期权是否会降低股票风险，从而降低预期收益？实物期权的概念源于摩西·鲁曼发表在哈佛商业评论上的两篇文章，是公司投资的一种形式，如土地使用权，若企业不购买这一权利，便失去了未来使用土地进行开发，即行权的可能性，由于购买土地使用权这一行为会增加公司资产，所以又属于扩张期权，相反则属于收缩期权。从直觉上来看，公司所有者承担的风险随着其对经营条件变化的灵活性上升而降低，而实物期权可以改变这一灵活性。同样，随着公司固定成本相对于营业收入的上升，由于经营杠杆的作用，风险会增加。在一个同时具有规模灵活性和经营杠杆的新古典企业模型中，研究证明上述两种直觉严格意义上都不是正确的。相反，风险和回报是由这两个特征的相互作用驱动的。
该研究建立一个动态模型来描述一家同时拥有资产、扩张期权以及收缩期权的公司。在模型中，实物期权可以增加或减少风险。调整公司规模意味着用无风险的现金换有风险的资产。因此，行使收缩期权（类似于看跌期权）会降低公司风险，而行使扩张期权则会产生相反的效果。
公司风险将反映规模调整的可能性。因此，对比两家公司，如果其中一家的收缩成本低于另一家，那么它更有可能行使收缩期权，从而降低风险，按照同样的逻辑，扩张成本较低的公司风险更大。在这两种情况下，较低的调整成本使公司更具灵活性。因此，灵活性与较低的风险之间没有明确的联系。一般来说，风险溢价水平对公司灵活性并不敏感，而对规模生产力敏感。如果公司没有实物期权，由于固定成本会增加运营杠杆，所以生产率的下降总是会增加系统性风险。但扩张和收缩两种期权的作用方式却相反：尽管经营杠杆增加，但随着生产率下降，企业风险还是会降低。**因此，公司调整规模的灵活性决定了经营杠杆与预期收益之间的关系。**该文发现这种实物期权效应可能是显著的：通过使用合理的校准参数，模拟不同规模调整成本的企业后发现，企业在不同规模调整成本下，其经营杠杆与预期股票收益率之间的关系是不同的。
实证分析也证明了**对于刚性更强（更不灵活）的公司，经营杠杆对预期收益的影响更大。**文中的结果显示，对于最灵活和最不灵活的公司，经营杠杆多空组合的月超额收益分别为30和88个基点，在统计上和经济上均显著。
模型
文中使用了Hackbarth and Johnson模型(以下简称HJ模型)来研究企业规模灵活性对预期收益和风险的影响。该模型描述了在局部均衡经济中，企业在面对生产率冲击时其最优投资策略的变化，并探讨了企业经营灵活性、经营杠杆和预期收益或风险之间的关系。
模型框架
在HJ模型中，考虑一家企业，该企业为了应对生产力的冲击会改变其经营规模，并且拥有多次进行规模扩张和收缩的选择，但这些决策会受到规模调整成本的影响。HJ模型的经济逻辑并不局限于工厂和设备，在本文中作者提出了一个更广泛的解释，并认为企业的规模包括企业所拥有的生产要素组合。正如会计准则将长期租赁视为资本化资产一样，人们也可以将其他投入（人力资本、劳动力、原材料和其他供应品、特许经营协议）的长期合同视为资产。其他资产，如知识、组织资本和知识产权，同样具有相似的特征，可以被视作为资产。
在这种定义下，文中以A表示企业的总规模，或总资产，那么企业单位时间的利润流（即净营收额减去固定成本）为：
其中右边第一项代表净营收额，第二项代表固定运营成本，γ代表规模收益，m代表每单位规模所需运营成本。同时假定折旧率为δ>0，则dA/dt=-δA。
生产过程θ遵循一种跳跃扩散过程，该过程可由漂移项μ、波动率σ和报废率η来描述，其随机微分方程如下：
其中W是标准Wiener过程，N是单位时间强度η的Poisson过程。
模型的外部经济包含随机贴现因子⋀，以及固定的漂移r（即无风险利率）和固定波动率σ（即最大夏普比率）。也就是说，⋀服从如下随机微分方程：
系数为常量意味着宏观经济环境并不是造成企业经营状况变化的来源。因此，该模型没有考虑经济周期效应。dW⋀和dWθ之间的相关性用ρ表示，它参数化了企业利润流的系统风险，本文假设ρ<0，即风险溢价为正。
企业为应对盈利能力冲击而增加或减少实物期权决定了其经营规模灵活性。更灵活的公司会更频繁地调整其规模使其更接近于盈利能力最大化的最佳规模。因此，那些在其他方面相同但灵活性较差的公司更容易偏离其最佳规模。公司实物期权的价值取决于公司经营规模的调整成本。HJ模型假设企业在进行规模调整的时候会面临一定的固定成本和可变成本。在扩张规模时，投资者使A增加Δ**A所需的现金成本可用PL Δ**A表示，其中PL≥1；而在缩减规模时，使规模A减少Δ**A能提取的现金为PUΔA，其中PU≤1。此外，提高经营规模和减少经营规模的固定成本分别记为FLθ1−γAγ和FUθ1−γAγ，其中FL>0和FU>0。
当把A视为实物资产时， PL可以代表购买价格，例如机械设备的购买价格，PL>1可以反映安装过程中带来的损耗。也就是说，公司扩张会导致A的无谓损失，这一部分为(PL-1) Δ**A。同样，PU可被视为转售价格，由于处置成本的存在会导致收缩规模时产生*（1−PU）ΔA的损失。因此，如果购买价格PL较高或转售价格PU较低，则公司的实际灵活性就会较低，因为这两种情况都会导致应对生产率变化的净成本增加。PU=1意味着可以无成本地清算资产，而PU =0*的情况类似于规模不可逆性，也就是收缩后不会收回任何东西。此外，PU<0也是合理的，比如在终止长期合同时会产生赔偿费用。
企业的目标是选择一个经营规模的调整策略使公司市值最大化。HJ模型表明，重新调整的生产率变量Zt≡At/θt是企业问题的一个充分统计量，最优调整策略可以用4个标量常数来表征：公司规模调整范围的上界U和下界L，以及达到这两个边界所需的收缩量和扩张量。当Z触碰到上界U时，企业将会进行调整，企业将会收缩其规模，使得Z=G<U，通过数学可以证明，调整量Δ**A=(U−H)θt；相反，如当Z触碰到下界L时，企业将进行扩张，使得Z=G>L，调整量Δ**A= (G−L)θt。Z值的降低对应于利好消息（高生产率证明公司规模扩张是合理的），而Z值的增加对应于负面消息（低生产率要求公司规模收缩）。HJ模型表明，无论A的大小如何，企业都将在区间[L，U]中经营。
除此之外，模型还证明，如令J(θ,A)代表公司股权价值，当企业处于最优规模时，其重新调整后的股权价值V(Z)=J(θ,A)/θ将为：
令πθ=-ρσσΛ代表θ风险对应的市场价格，则公司的预期超额收益（风险溢价）和收益波动率可由下式得出：
和
另外，通过计算还可得出公司的ROA(Z)=Zγ-1-m。ROA相对于生产率冲击的弹性，也就是营业杠杆的定义是（1−γ）/（1−mZ1−γ）。该表达式的分母不一定是正的，因此本文选择将经营杠杆定义为固定成本与营收额的比率：QFC(Z)=mZ1−γ。对于每个企业来说，这个变量是随着时间推移而不断变化的，其平均水平取决于几个因素：企业对调整点的最佳选择、参数m和γ、以及外生变量Z的增长率。
作为参考，表1总结了模型符号。
假设提出与模型的经济含义
为了实证研究公司灵活性对企业风险和预期收益的影响，第一个问题是如何衡量公司灵活性。很明显，灵活性意味着能够以较低的调整成本调整规模，但是调整成本难以通过直接观察得到。从模型对最优策略的描述来看，可以将企业行为作为灵活性的代理指标。
假设调整成本不存在，也即企业绝对灵活，在给定生产率θ时企业会为了利润最大化而将其规模A设定为(m/γ)1/(γ-1)θ。而当调整成本存在时，企业将如模型框架部分所述来调整策略。随着调整成本的增加，θ更容易偏离其最佳点，直至净损失的产生迫使企业调整其生产规模，从而使比率Z回到最佳状态。因此，更低的灵活性直接转化为更宽的[L，U]区间，作者将该区间称为企业的不作为区域。由此，HJ模型所具有的一个含义，便是规模刚性的代理变量是不作为区域的上下界的对数差：log（U/L），并****用企业生产力的波动率σ来标准化。在这个不作为区域的基础上，本文还描述了企业经营战略的最优区间，并在这些区间上描述了企业的最优经营范围。
为了分析模型对于资产定价的含义，可以使用该模型直接求解风险溢价函数EER（Z）、收益波动率函数VOL（Z），以及不同灵活程度企业Z的分布。
在HJ模型中，预期超额收益函数EER（Z）的主要特征来自于在用资产和以及扩张和收缩期权的效应叠加。由于经营杠杆的增加，在用资产的风险随着Z单调增加：随着Z的上升和盈利能力的下降，固定生产成本使投资者的收益更容易受到来自基本面的冲击。相比之下，两种实物期权的风险均随Z而下降：作为对利好消息（更低的Z）的反应，公司更倾向于行使扩张期权，从而增加了投资者受到生产力冲击影响的可能；而负面消息（Z值上升）使公司更倾向于行使收缩期权，从而降低了投资者受到生产力冲击影响的可能。
因此，在比较企业时，作者主要比较的是风险溢价函数EER（Z）的斜率，而不是其绝对水平，而影响斜率的主要驱动力是公司实物期权的相对价值。在这里，作者看到了与企业规模灵活性的联系：较低的规模调整成本意味着更具价值的实物期权，这些期权对风险溢价函数的贡献大于现有资产。此外，对于规模灵活的公司，期权行使点（U和L）之间的范围很窄。对于缺乏灵活性的公司来说，由于不作为区域的范围很广，两种期权行权的可能性都很小。
在进行数值模拟后，便可得到图2，主要描绘的是当状态变量Z发生变化时，企业的规模灵活性将如何影响风险溢价EER（Z）和运营杠杆QFC（Z）。
图中纵轴表示风险溢价，横轴表示经营杠杆。左图显示了在保持所有其他公司参数不变的情况下，改变转售价格参数PU的效果。如图所示，通过降低转售价格（即公司变得更具灵活性）会产生两个效果：首先，对于拥有几乎不可逆转的资产的公司来说，随着经营杠杆率的提升，曲线的平均斜率迅速增加。较高的PU值导致函数斜率的符号会发生改变。第二，随着PU的下降，即刚性的增加，水平轴上的不作为区域也同时增加：公司选择增加U，推迟行使收缩期权。因此，如上所述，期权行使点（U和L）之间的不作为区域随着刚性的增加而增加。
PU值较低的企业的预期回报模式与基于不可逆投资的现有模型得到的结论是一致的，然而，模型也出现了一种比较怪异的情况：随着利润的下降和经营杠杆的增加，公司股权变得更加安全。对于这样一家公司来说，收缩期权的贡献实际上要大于经营杠杆带来的影响。收缩期权是将风险资产换成安全现金的权利，当盈利能力下降时，公司往往会选择行权。值得一提的是，从图表2中的左图到右图，缺乏规模灵活性的企业的风险溢价从6%左右增加到近9%，而灵活企业的风险溢价则从6%下降到3%以下。
这表明可逆性参数PU在决定收缩期权对企业风险的贡献中具有关键作用。同样，决定扩张期权的关键参数是购买成本参数PL。图表2中的右图显示了改变它的效果。正如左表所示，刚性较强（低灵活性，较高的购买成本）的公司在经营杠杆增加的情况下风险溢价的平均增长速度更快。同样，弹性较差的公司在水平轴上占据更大的范围。
比较两张图可以发现，扩展成本PL引起的变化要小于收缩成本PU引起的变化，并且这个结论具有普适性。另外，调整成本中的固定成本对企业风险状况（以及对不作为区域的宽度）的影响要比可变成本因素小得多。
根据图表2的右图，EER曲线的平均水平随着PL的增加而降低，说明较高的灵活性并不必然意味着较高的股权风险。这一发现与过去认为企业会利用实物期权来降低投资者受到外部冲击的影响的观点是不一致的。尽管对于面板中的左图中的收缩期权来说这一结论是正确的，但对于扩张期权来说，它是公司风险资产的看涨期权，因此增加了公司对风险的暴露程度。由此，通过降低PL使扩张期权变得更有价值会提高投资者所需股权回报率，同时也增加了经营灵活性。所以，该模型并不能明确预测企业规模灵活性与平均股票收益率之间是否存在必然联系。
同样值得指出的是，图表2中的右图显示，相比起缺乏灵活性的企业，更灵活的企业运营时的平均盈利水平更低，因此其平均固定成本水平也高于刚性较强的公司。
数据和指标定义
在本节中，作者探讨了如何定义企业灵活性和经营杠杆，以模型所述理论为基础，使用Compustat季度数据进行构建。
刚性的定义
衡量刚性（不灵活）的指标INFLEX，是指企业的经营成本占营业收入比的范围（最大值减最小值），除以资产利用率变化的波动率。具体而言，企业i在t年的不灵活性的计算公式如下：
分子部分的是公司在第0年到第t年期间的运营成本与营业收入比的全距，而分母部分则是第0年到第t年期间营业收入占总资产的季度增长率的标准差。
成本占营业收入比的范围相当于利润占营业收入比的范围，此外，该范围还随着企业生产率冲击的波动率σ而变化。在波动率较大的企业中，最理想的做法是等待较长的时间来行使规模调整期权。由于这种影响与企业固有的灵活性无关，因此文中是通过对企业基本风险的估计来衡量的。
经营杠杆的定义
文中首选的运营杠杆的衡量标准是固定生产成本与营业收入的比率。作者采用时间序列回归法，使用季度数据来估计每个公司年度的固定成本，从而合理地估计公司的经营杠杆。
固定成本是指那些不随同期营业收入变动的成本。所以，文中的回归分析的目的是估计下一期的成本。为此，作者用运营成本对滞后一期、同期的营业收入和滞后一期的运营成本进行了5年滚动窗口回归来计算下一期的预测固定成本。
回归方程如下所示：
其中Costi,q和Costi,q−1分别是企业i在第q季度和第q-1季度的运营成本。Salesi,q和Salesi,q−1分别是公司i在第q季度和第q-1季度的营收。那么，企业i在t年的QFC为：
其中，Costmeani,t−1和sales meani,t−1是t-1年中四个季度的平均成本和营业收入。例如，若QFC的值为0.17，这意味着，预计该公司不可避免的成本相当于t年营收的17%。
指标估计量的有效性检验
在本节中，作者通过模拟实验来检验估计量的准确性，具体而言，作者使用公司会计数据（营收、资产和成本）来模拟共计2000家企业的200个时间截面（50年，每年4个季度），时间的区间长度为50年，然后在每个截面上构建了指标，然后再把它们与真实数值进行比较。
表中列出了每个统计数据与真实企业特征的跨公司相关性，这两个变量都表示为横截面内的百分位数。表中A部分将刚性（不灵活性）INFLEX与真实值进行了比较。研究结果显示，即使是在10年期的样本中，相关性也相当高（约30%）且极为显著，说明这一指标在统计上是有效的。
而B部分则检验了经营杠杆的估计量QFC，研究结果表明，QFC在滞后一季度的情况下相关性超过60%，当估计的滞后期q为4时，这种表现也几乎没有下降。
总之，作者通过对模拟值和真实值进行比较，提供了有力的证据，证明它们作为代理变量是合理而有效的。
实证结果
在本节中，作者检验了股票收益与经营杠杆的关系是否取决于规模调整成本(灵活性)。作者的假设是，这种关系的强度随着刚性的增加而增加，也就是说，对于刚性更强（更不灵活）的公司，经营杠杆会带来更高的预期收益。
分组测试
作者首先研究了由两个变量构建而成的投资组合。具体而言，在每年的6月，作者根据公司的非灵活性指标将股票进行排序，分成五组，再使用经营杠杆在每一组内进行五分组，最后得到5X5=25组投资组合。最后再检验各组投资组合从t年的7月到t+1年的6月的月度平均收益。表4列出了25个投资组合的六个特征的汇总统计数据：刚性（非灵活性）、固定成本占营收比、资产回报率、资本支出、市场杠杆和市值。
表4的A和B部分分别展示了各投资组合的排序变量的值，即INFLEX 和QFC。C表显示了资产收益率，随着固定成本的增加，收益率会变得越来越低。这一发现也符合直觉，因为固定成本与盈利能力成反比。而E部分则显示，与规模灵活的公司相比，缺乏灵活性的公司往往债务水平较低，这可能是因为如果企业没有保持高度的财务灵活性（承担更少的债务），负生产率冲击可能会导致缺乏灵活性的公司陷入财务困境，甚至破产。最后，F部分的市值统计结果表明：在所有的非灵活性分组中，随着固定成本的增加，公司规模逐渐减小。
表5显示了1980年至2016年期间25个投资组合的月平均超额收益和异常收益。A和B部分分别显示了由QFC的基准指标和替代指标构建的投资组合的超额收益。C部分报告了当市值最小的20%的公司被排除在样本之外时投资组合的超额收益。而D部分显示了经Fama和French五因子模型调整后的投资组合的异常收益（即α）。结果表明，刚性（不灵活性）与经营杠杆之间存在显著的交互关系：从最灵活的企业到最不灵活的企业，QFC多空组的超额收益单调增加。
A部分显示在灵活性最强的公司中，随着经营杠杆变高，收益没有显著增加。然而，对于刚性最大（灵活性最弱）的公司，经营杠杆多空组的收益每月达88个基点且结果显著。这一发现与第2节中模型的主要含义是一致的，也验证了作者的假设。
为了确保结果并不是主要受小公司的驱动，C部分显示，当排除规模最小的20%的公司时，投资组合的收益甚至变得更显著。而D部分则表明，Fama和French的五因子模型不能完全解释A面板中投资组合的超额收益，尤其是对于由高经营杠杆率、缺乏灵活性的公司形成的投资组合。例如，对于经营杠杆率最高、刚性（不灵活性）最大的公司，月度投资组合的超额收益率从A组的1.93%下降到D组的1.55%。更重要的是，经营杠杆的多空组α仍单调地从最灵活的五分位组（每月40个基点）增加到最不灵活的五分位组（每月125个基点），这与A部分的超额收益规律保持一致。
Fama-MacBeth回归
为了控制其它因子带来的影响，作者接下来对单个股票的收益进行回归。在这一检验中，作者假设灵活性和经营杠杆之间的交互项的系数应该是正且显著的。
表10显示了使用1980年至2016年的月收益率进行Fama & MacBeth回归得到的结果。交互测试（第4列）中的INTER项验证了上一小节中双分组测试的结果。在5到8列中，作者使用标准化后的反转（R01）、动量（R12）、账面市值比（BM）、市场杠杆（ML）和市值（SZ）来作为控制变量。变量R01为上月的股票收益率；R12为上月起前11个月的股票收益率；BM为账面价值与股票市场价值比率的对数；ML是市场杠杆率的对数，定义为长期债务的账面价值除以权益的市场价值和长期债务的账面价值之和；SZ是股票市场价值的对数。所有变量都被转换成百分位数，以减少极端值的影响。
在对上述因子进行控制后，交互项INTER的系数为正且统计学意义上显著，这一结果几乎与第（4）列相同。该系数的大小在经济意义上是很大的：0.0097的值相当于每月超额收益的97个基点。因为相互作用项是0到1之间的百分位数的乘积，系数0.0097意味着，在最不灵活的公司和最灵活的公司之间，经营杠杆多空组的收益相差97个基点。
此外，在比较第1列和第5列时，可以观察到BM的系数并不因企业灵活性和经营杠杆的存在而减小。无论是单一的刚性（不灵活性）还是刚性与QFC的交互项都不会显著降低账面市值比的解释力，这表明价值异象更可能是由企业间风险差异驱动的，而不是由固定成本引起的企业内变动带来的。
6-8列报告了在其他计算方式下的经营杠杆的回归结果。第6列是将营业成本对总资产利用率的滚动窗口回归中得到的截距（经资产利用率变动标准化）作为QFC。第7列使用截距加上滚动窗口回归估计的预测成本除以营收作为QFC，并且每5年回归窗口的最小样本数从10个增加到15个。第八列经营杠杆的计算方式同第六列，而每5年滚动窗口的最小样本数也从10个增加到15个。结果表明交互项的系数均为正，并且统计上显著，证明了上述结果的稳健性。
行业双分组检验
在本节中，作者在行业层面对不灵活性和经营杠杆进行双分组测试。
如表中A部分所示，经营杠杆多空组的月度收益从灵活行业的42个基点单调增加到非灵活行业的73个基点。与公司层面的测试结果在趋势上是非常相似的，但效果稍弱。而B部分显示，这些超额收益无法用Fama和French五因子模型解释。因此，该模型的含义也通过使用行业层面的刚性度量得到了证实。
综上所述，本章中的测试结果验证了假设：在确定预期收益时，规模刚性和经营杠杆之间存在正的交互作用。在该模型的背景下，随着经营杠杆率的上升，灵活的公司收缩期权变得更有价值，降低了对基本面（定价）风险的暴露，从而降低了预期收益率，而收缩期权较少（或成本更高）的非灵活性公司在经营杠杆上升时不容易缩小规模。因此，经营杠杆率越高的公司，且越是缺乏灵活性，风险就越大。
总结
本文基于投资的资产定价强调了不可逆性在决定企业股权风险和预期收益方面的作用。研究证明了企业规模刚性调节了风险对经营杠杆变化的反应，规模刚性与经营杠杆存在交互效应，而不是直接决定企业风险的水平。
研究的另一个主要贡献是，本文构建了一个由理论驱动的企业层面的规模灵活性的定义。大量的测试表明该定义与文献中提出的调整成本的其他指标高度相关，证明这是一个非常有效的指标。这项新指标证实了企业规模刚性在决定经营杠杆效应方面所起的重要作用。正如理论部分预测的一样，作者发现，对于灵活公司来说，经营杠杆与股票收益之间的关系是微弱的，并且这种关系随着刚性的增加而增强。而且，当经营杠杆率较高时，缺乏灵活性与较高的预期收益率相关。也就是说，作者论证了缺乏灵活性和经营杠杆对股票收益的交互作用。
总的来说，当经营状况恶化或改善时，实物期权价值可以显著地影响公司对基本面风险的暴露。也就是说，规模灵活性不仅会影响企业在健康状态下的最优投资策略，而且会改变企业在不良状态下的撤资策略。当企业做出与债务政策、收购活动、雇佣和解雇员工以及创新等相关的其他经营决策时，可以使用该文易于复制的变量来研究规模刚性如何影响这些经营决策。
文献来源：
本文核心内容摘选自G & H & J在Review of Financial Studies上发表的论文《企业规模刚性与股票收益》
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风险提示
本文结论基于历史数据、海外情况进行测试，不构成任何投资建议。