近日，金融与统计学院金融工程系余得水副教授的题为 “Local predictability of stock returns and cash flows”的论文在院定A类期刊 Journal of Empirical Finance，Volume77, June2024发表。

资产价格预测中最常被提及的问题是预测回归模型中的参数不稳定性。从宏观金融的角度来看，投资者的风险厌恶程度可能会随着时间的变化而发生变化。股票风险溢价的可预测变化，反映了经济主体如何随着时间的推移对投资机会做出理性反应。这种变化主要受到投资者风险厌恶程度的影响。另一方面，从市场有效性的角度来看，资产回报的可预测性如果在某个时期存在，可能是由于市场的非效率性，而不是由于随时间变化的风险溢价。理性的投资者会试图利用这种可预测性赚取异常利润，最终迫使资产的可预测性消失，从而促使市场恢复有效性。

本文提出了一个新的半参数时变模型，用于研究长期和短期股票回报或现金流在局部时期的可预测性。这个新模型具有以下几个创新点。首先，我们假设时变系数是时间的非参数函数。与参数方法不同，非参数方法是一种灵活的、类似于机器学习的替代方法，因为它让数据本身去确定某个局部时期的回报或现金流是否是可显著预测的。我们不提前对时变系数做出参数假设，也不需要使用任何特定的工具变量来反映时变性。其次，我们将传统的平稳自回归模型的应用扩展到局部平稳过程，允许预测变量的均值随着时间变化，并排除了资产价格泡沫的假设。第三，我们使用控制函数法消除了由于股票回报和股息率的外部冲击高度相关所导致的嵌入式内生性问题。

在实证研究中，我们发现无论是短期还是长期，股息率对股息增长的预测能力都明显弱于其对股票回报的预测能力。此外，股息平滑程度与股息增长可预测性的相关性仅在长期中存在，在短期并不显著。此外，我们对股息率进行局部方差分解，发现传统的Campbell-Shiller现值模型在大部分时期是有效的。股息率在短期的波动主要是其高度自相关性，而在长期中主要由于其预测股票回报的能力。

余得水，湖南大学金融与统计学院金融工程系副教授，澳大利亚莫纳什大学计量经济学博士。研究领域主要包括金融计量经济学、非参数计量经济学、金融预测等。主持国家自然科学基金青年基金项目、教育部人文社会科青年基金项目以及湖南省自然科学基金青年基金项目。多项研究成果发表在Financial Management、Journal of Empirical Finance、Economics Letters、Economic Modelling等高水平期刊，多篇论文于Journal of Financial Econometrics、Journal of Banking & Finance等期刊返修。

图为余得水副教授