“學(xué)海拾珠”系列之六十七：財(cái)務(wù)受限貨幣政策沖擊和股票橫截面收益之間的關(guān)系-20211108-華安證券-24正式版

金融工程專題報(bào)告財(cái)務(wù)受限，貨幣政策沖擊和股票橫截面收益之間的關(guān)系——“學(xué)海拾珠”系列之六十七報(bào)告日期：2021-11-8分析師：嚴(yán)佳煒相關(guān)報(bào)告《如何用現(xiàn)金流特征定義企業(yè)生命

主要觀點(diǎn)：本篇是“學(xué)海拾珠”系列第六十七篇，本期推薦的海外文獻(xiàn)研究財(cái)務(wù)受限，貨幣政策沖擊以及股票橫截面收益的關(guān)系。由于聯(lián)邦公開市場(chǎng)委員會(huì)公告日（FOMC）之后的政策沖擊，財(cái)務(wù)受限的公司相比不受限制的公司會(huì)獲得顯著更低的收益。財(cái)務(wù)受限的公司的平均回報(bào)低于不受限的公司，因?yàn)樨泿耪邲_擊對(duì)財(cái)務(wù)受限的公司的現(xiàn)金流產(chǎn)生了顯著的不利影響?；氐紸股市場(chǎng)，因子通常會(huì)在特點(diǎn)的宏觀和市場(chǎng)環(huán)境下集體發(fā)生回撤，而貨幣政策和財(cái)務(wù)限制是一個(gè)較好的切入視角，通過事件研究法判斷因子歷史上發(fā)生回撤的時(shí)間以及相應(yīng)的宏觀環(huán)境和財(cái)務(wù)狀況，對(duì)未來預(yù)判因子表現(xiàn)具有指示意義。周期？——“學(xué)海拾珠”系列之五十 財(cái)務(wù)受限的公司在聯(lián)邦基金利率上升后會(huì)獲得顯著更低的回報(bào)九》作者認(rèn)為，在聯(lián)邦基金利率意外地改變的當(dāng)天，財(cái)務(wù)受限的公司并《使用同類基準(zhǔn)來評(píng)估基金表現(xiàn)有沒有比不受限的公司獲得更低的超額收益；取而代之的是，財(cái)務(wù)受限的何效果？——“學(xué)海拾珠”系列之六公司股票會(huì)隨著差異效應(yīng)逐漸形成而經(jīng)歷一個(gè)延遲的反應(yīng)，并在聯(lián)邦公十》開市場(chǎng)委員會(huì)公告日之后的三天內(nèi)顯著走低。3.《流動(dòng)性不足對(duì)股票橫截面和時(shí)間序列收益的影響——“學(xué)海拾珠”系列之六十一》《國(guó)內(nèi)基金經(jīng)理更換對(duì)業(yè)績(jī)的影響——“學(xué)海拾珠”系列之六十二》《凸顯效應(yīng)對(duì)股票收益的影響——“學(xué)海拾珠”系列之六十三》《基金的“擇時(shí)”選股能力——“學(xué)海拾珠”系列之六十四》《基于分析師目標(biāo)價(jià)格及相對(duì)估值的策略——“學(xué)海拾珠”系列之六十五》

貨幣政策沖擊導(dǎo)致財(cái)務(wù)受限的公司的平均回報(bào)低于不受限的公司貨幣政策沖擊對(duì)財(cái)務(wù)受限的公司的現(xiàn)金流量消息產(chǎn)生了顯著的不利影響。相比之下，財(cái)務(wù)受限和不受限的公司的貼現(xiàn)率消息受到貨幣政策沖擊的影響相同。在聯(lián)邦基金利率意外上升后，財(cái)務(wù)受限公司的現(xiàn)金流量消息顯著降低的事實(shí)與貨幣政策的資產(chǎn)負(fù)債表和信貸渠道影響一致，并表明財(cái)務(wù)受限公司可能由于缺乏合適的融資機(jī)會(huì)而無法投資NPV大于零的項(xiàng)目。與這個(gè)觀點(diǎn)一致的是，作者發(fā)現(xiàn)在有效聯(lián)邦基金利率提高后的四個(gè)季度中，財(cái)務(wù)受限的公司似乎比不受限的公司提取更多現(xiàn)金，但是投資更少?！痘鹆鲃?dòng)性不足會(huì)加劇資產(chǎn)價(jià)格在有效聯(lián)邦基金利率提高后的三年內(nèi)，貨幣政策對(duì)公司決策和決策結(jié)的脆弱性嗎？——“學(xué)海拾珠”系列之果有實(shí)際影響六十六》 與不受限制的公司相比，財(cái)務(wù)受限的公司會(huì)損失更多的銷售額，提取更多的現(xiàn)金，借款和投資更少。貨幣政策對(duì)財(cái)務(wù)受限和不受限的公司回報(bào)有不同的影響，因?yàn)樨?cái)務(wù)受限的公司在信貸緊縮期間會(huì)失去更多的靈活性。風(fēng)險(xiǎn)提示本文結(jié)論基于歷史數(shù)據(jù)與海外文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)；不構(gòu)成任何投資建議。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 證券研究報(bào)告金融工程正文目錄1引言........................................................................................................................................................................................................42數(shù)據(jù)描述和方法論...............................................................................................................................................................................42.1數(shù)據(jù)總結(jié).............................................................................................................................................................................................................53事件研究和時(shí)間序列面板研究..........................................................................................................................................................63.1事件研究——公司層面回報(bào)........................................................................................................................................................................63.2事件研究——橫截面異質(zhì)性........................................................................................................................................................................83.3時(shí)間序列面板研究........................................................................................................................................................................................124收益分解：折現(xiàn)率消息還是現(xiàn)金流量消息？...............................................................................................................................145穩(wěn)健性測(cè)試..........................................................................................................................................................................................175.1綜合指數(shù)事件研究........................................................................................................................................................................................175.2異常值觀察.....................................................................................................................................................................................................185.3財(cái)務(wù)受限的定義............................................................................................................................................................................................195.4控制市場(chǎng)回報(bào).................................................................................................................................................................................................206貨幣政策對(duì)企業(yè)的實(shí)際影響............................................................................................................................................................217總結(jié)......................................................................................................................................................................................................23風(fēng)險(xiǎn)提示：.............................................................................................................................................................................................23敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 2/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表目錄圖表1貨幣政策變化和沖擊匯總統(tǒng)計(jì) 6圖表2企業(yè)特征匯總統(tǒng)計(jì) 7圖表3貨幣政策原始回報(bào)的短事件窗口 8圖表4貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的原始回報(bào)的短事件窗口研究 9圖表5貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的原始回報(bào)的長(zhǎng)事件窗口研究 10圖表6交易量的事件研究 11圖表7貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的對(duì)數(shù)超額回報(bào)月度面板 13圖表8收益分解的匯總統(tǒng)計(jì)和VAR輸出 15圖表9關(guān)于貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的貼現(xiàn)率消息和現(xiàn)金流消息的月度面板 16圖表10貼現(xiàn)率消息、現(xiàn)金流消息和財(cái)務(wù)受限的超額回報(bào)月度面板 17圖表11貨幣政策對(duì)總回報(bào)影響的事件研究 18圖表12包括異常值在內(nèi)的貨幣政策原始回報(bào)的短事件窗口研究 19圖表13包括異常值在內(nèi)的貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的原始回報(bào)的短事件窗口研究 19圖表14原始回報(bào)的事件研究，其中財(cái)務(wù)受限由無債務(wù)評(píng)級(jí)虛擬變量定義 20圖表15原始回報(bào)的事件研究，其中財(cái)務(wù)受限由規(guī)模和年齡指數(shù)定義 20圖表16貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的累積異?；貓?bào)的事件研究 21圖表17關(guān)于貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的企業(yè)會(huì)計(jì)變量 22敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明3/24證券研究報(bào)告金融工程引言由于信息不對(duì)稱等摩擦因素，公司在募集外部資本的時(shí)候會(huì)受到限制(Fazzari,Hubbard,andPetersen(1988)。這些財(cái)務(wù)限制使得外部的資金比內(nèi)部資金成本更高，財(cái)務(wù)受限的公司就可能會(huì)因?yàn)槿鄙儋Y金而無法投資NPV為正的項(xiàng)目。大量金融學(xué)和宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的文獻(xiàn)強(qiáng)調(diào)了財(cái)務(wù)受限對(duì)商業(yè)周期的影響s(KiyotakiandMoore(1997),Kiyotaki(1998))，以及信用市場(chǎng)的不完善是如何傳播和放大財(cái)務(wù)限制對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊(BernankeandGertler(1989),andBernanke,Gertler,andGilchrist(1996))。貨幣政策會(huì)影響對(duì)未來利率、分紅、超額收益的預(yù)期(BernankeandKuttner,2005)，也同樣會(huì)通過利率和公司資產(chǎn)負(fù)債表的渠道影響借款人的信用質(zhì)量(BernankeandGertler(1989,1995))，改變公司的投資機(jī)會(huì)、凈值和抵押物。通過影響銀行流動(dòng)性，貨幣政策也有可能通過信用渠道或者貨幣政策的銀行資產(chǎn)負(fù)債表影響信用的供給。在這篇文章中，作者分析了貨幣政策改變對(duì)財(cái)務(wù)受限程度不同的公司產(chǎn)生的不同影響。由于聯(lián)邦公開市場(chǎng)委員會(huì)公告日（FOMC）之后的政策沖擊，財(cái)務(wù)受限的公司相比不受限制的同行會(huì)獲得顯著更低的收益。有趣的是，作者發(fā)現(xiàn)在聯(lián)邦基金利率意外地改變時(shí)，財(cái)務(wù)受限的公司并沒有比不受限的公司獲得更低的超額收益。取而代之的是，作者發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)受限的公司股票會(huì)隨著差異效應(yīng)逐漸建立而經(jīng)歷一個(gè)延遲的反應(yīng)，并在聯(lián)邦公開市場(chǎng)委員會(huì)公告日之后的三天內(nèi)顯著走低。對(duì)這個(gè)現(xiàn)象的一個(gè)可能的解釋是，他們的交易量相比其他無財(cái)務(wù)限制的公司要低很多(seePeng(2005)andHirshleifer,Lim,andTeoh(2009))。作者根據(jù)Vuolteenaho的方法論把股票收益分解成了現(xiàn)金流信息和折現(xiàn)率信息，結(jié)果發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)受限的公司的平均回報(bào)低于不受限的公司，因?yàn)樨泿耪邲_擊對(duì)財(cái)務(wù)受限的公司的現(xiàn)金流量消息產(chǎn)生了顯著的不利影響。相比之下，財(cái)務(wù)受限和不受限的公司的貼現(xiàn)率信息受到貨幣政策沖擊的影響相同。在聯(lián)邦基金利率意外上升后，財(cái)務(wù)受限公司的現(xiàn)金流量消息顯著降低這一事實(shí)與貨幣政策的資產(chǎn)負(fù)債表和信貸渠道一致，并表明財(cái)務(wù)受限公司可能由于缺乏合適的融資而無法投資NPV大于零的項(xiàng)目。與這個(gè)觀點(diǎn)一致的是，作者發(fā)現(xiàn)在有效聯(lián)邦基金利率提高后的四個(gè)季度中，財(cái)務(wù)受限的公司似乎比不受限的公司提取更多現(xiàn)金，但是投資更少。本文的其余部分結(jié)構(gòu)如下。第2節(jié)討論了數(shù)據(jù)來源和衡量財(cái)務(wù)受限的指標(biāo)。第3節(jié)包括了事件研究和時(shí)間序列面板研究。第4節(jié)將股票回報(bào)拆解為折現(xiàn)率消息和現(xiàn)金流消息。第5節(jié)作者進(jìn)行了穩(wěn)健型測(cè)試，包括綜合指數(shù)事件研究、異常值觀察、財(cái)務(wù)受限的定義和控制市場(chǎng)回報(bào)。第6節(jié)探討了貨幣政策對(duì)企業(yè)的實(shí)際影響。第7節(jié)是結(jié)論。數(shù)據(jù)描述和方法論本文的主要樣本期涵蓋了1994年至2007年的上市公司。決定從1994年開始是基于FOMC（聯(lián)邦公開市場(chǎng)委員會(huì)）會(huì)議在每年年初成為公眾已知的定期活動(dòng)，并且較少受到其他宏觀公告的影響，因?yàn)槟繕?biāo)利率的改變會(huì)在會(huì)議上宣布。2007年的臨界值旨在將股票收益與非常規(guī)貨幣政策的影響隔離開來，因?yàn)榻鹑谖C(jī)后名義短期利率達(dá)到零下限。量化寬松(QE)是美聯(lián)儲(chǔ)在流動(dòng)性陷阱中的主要政策工具，當(dāng)QE公告令市場(chǎng)感到意外時(shí)，已經(jīng)可以看到股票價(jià)格的反應(yīng)。作者從Compustat敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 4/24 證券研究報(bào)告金融工程獲得季度公司特征。對(duì)于事件的研究，作者是從CRSP每日回報(bào)數(shù)據(jù)中收集的每個(gè)FOMC事件窗口期的回報(bào)。對(duì)于時(shí)間序列研究，使用CRSP的月度股票收益。在事件研究中，作者通過滯后Compustat數(shù)據(jù)將公司特征與事件日期相匹配，以確保會(huì)計(jì)信息對(duì)市場(chǎng)參與者公開。然后根據(jù)這些滯后的公司特征構(gòu)建財(cái)務(wù)受限的指標(biāo)。分析中的主要財(cái)務(wù)受限指標(biāo)是Whited和Wu(2006)指數(shù)，定義為：,=?0.091×,?0.062×,+0.021×,?0.044×,+0.102×,?0.035×,其中：CF是現(xiàn)金流與總資產(chǎn)的比率，DIVPOS是現(xiàn)金紅利指標(biāo)變量，TLTD是長(zhǎng)期債務(wù)與總資產(chǎn)的比率，LNTA是總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，ISG是公司的行業(yè)增長(zhǎng)，SG是銷售收入增長(zhǎng)。作者使用與Piazzesi和Swanson(2008)相同的步驟構(gòu)建貨幣政策事件日，把FOMC的宣告日與從1994年至2007年間聯(lián)邦基金利率目標(biāo)獲得的會(huì)議間利率變動(dòng)相結(jié)合。一旦得到貨幣政策事件天數(shù)，就可以使用聯(lián)邦基金期貨合約的價(jià)格來計(jì)算政策行動(dòng)的意外因素所造成的影響。Kuttner(2001)和BernankeandKuttner(2005)列出了標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算步驟，其主要思想是通過在FOMC宣告日之前和之后的當(dāng)月期貨合約價(jià)格變化來抵消意外的目標(biāo)利率變化。確切地說，基于聯(lián)邦基金期貨的貨幣政策沖擊是：?= ?(,0?,0?1)其中：,0為當(dāng)月期貨合約價(jià)格，D為該月的天數(shù)，d為該月的日歷日。分?jǐn)?shù)?是用于調(diào)整聯(lián)邦基金期貨合約結(jié)算價(jià)格基于聯(lián)邦基金月均利率的這一事實(shí)。預(yù)期的政策影響表示為原始變化和意外成分之間的差異：= ??使用聯(lián)邦基金期貨合約來識(shí)別意外的聯(lián)邦基金利率變化是宏觀經(jīng)濟(jì)文獻(xiàn)中的標(biāo)準(zhǔn)處理方法。Krueger和Kuttner(1996)認(rèn)為，聯(lián)邦基金期貨價(jià)格提供了對(duì)未來利率變化的有效預(yù)測(cè)。2.1數(shù)據(jù)總結(jié)撇除2001年9月的緊急會(huì)議，1994年至2007年共有116次基金利率目標(biāo)變動(dòng)，其中4次為會(huì)間變動(dòng)。A組是完整樣本，B組僅基于積極的原始政策變動(dòng)，C組僅基于消極的原始政策變動(dòng)，而D組是目標(biāo)基金利率不變的政策日?？傮w而言，平均利率變化為1.51個(gè)基點(diǎn)，但意外導(dǎo)致的平均利率變化為-1.22個(gè)基點(diǎn)。繼Bernanke和Kuttner(2005)之后，四個(gè)離群的FOMC事件由于其巨大的影響統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)而被從樣本中剔除。這些日期是1998年10月15日、2001年1月3日、20013月20日和2001年4月18日。在1994年至2007年的基準(zhǔn)樣本中，共有263,601個(gè)企業(yè)事件，這意味著每個(gè)FOMC事件日大約有2,354個(gè)企業(yè)觀察樣本。從Compustat中所有的公司開始，并在一系列篩選后過濾出樣本。首先，由于編碼錯(cuò)誤，所有資產(chǎn)、銷售額、現(xiàn)金以及長(zhǎng)期和短期債務(wù)為負(fù)值的觀察結(jié)果都被消除了。其次，根據(jù)Whited和Wu（2006），作者從樣本中刪除了公用事業(yè)和金融公司敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 5/24 證券研究報(bào)告金融工程（SIC代碼介于4900和4999之間或介于6000和6999之間），因?yàn)樗鼈儾贿m用于研究財(cái)務(wù)受限的情況。出于資產(chǎn)定價(jià)目的，從Vuolteenaho(2002)中借鑒了屬于以下類別之一的公司觀察樣本結(jié)果：市值低于1000萬美元，股本回報(bào)率低于-100%，賬面市值比低于0.01或大于100。最后，為了確保財(cái)務(wù)受限公司和非受限公司之間的差異不受微觀結(jié)構(gòu)（例如流動(dòng)性）的影響，作者消除了所有股價(jià)低于5美元的觀察結(jié)果。財(cái)務(wù)受限指標(biāo)的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示在面板B中。WW、KZ和SA指數(shù)是不同公司特征的線性組合。這使得對(duì)這些指數(shù)的單位解釋變得困難，但總的來說，指數(shù)值越高意味著公司獲得資本的過程越困難。圖表1報(bào)告了1994年至2007年樣本期間貨幣政策變化和沖擊的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。在此期間，除了2001年9月的緊急會(huì)議之外，共有116次提前預(yù)定的和未預(yù)定的FOMC會(huì)議。面板A報(bào)告了原始貨幣政策變化的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值和最小值，以及根據(jù)聯(lián)邦基金期貨價(jià)格衡量的貨幣政策沖擊(FFShock)；面板B報(bào)告了在原始貨幣政策變化為正數(shù)時(shí)相同種類的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；面板C報(bào)告了在原始貨幣政策變化為負(fù)數(shù)時(shí)相同種類的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；最后，面板D報(bào)告中央銀行保持聯(lián)邦基金利率不變時(shí)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。所有值均以bp為單位。圖表1貨幣政策變化和沖擊匯總統(tǒng)計(jì)資料來源：華安證券研究所整理事件研究和時(shí)間序列面板研究作者采用公司層面的事件研究和使用面板數(shù)據(jù)的時(shí)間序列研究來檢驗(yàn)貨幣政策沖擊對(duì)股票回報(bào)橫截面的影響。然后將回報(bào)分解為現(xiàn)金流消息和貼現(xiàn)率消息，看看哪個(gè)部分是由政策沖擊驅(qū)動(dòng)的。結(jié)果總結(jié)如下。3.1事件研究——公司層面回報(bào)作者使用圍繞每個(gè)FOMC事件日的事件窗口回報(bào)構(gòu)建一個(gè)面板。目的是檢查事件日窗口前后幾日的回報(bào)，而不僅僅是事件日當(dāng)天，以排除交易帶來的任何微觀結(jié)構(gòu)和價(jià)格影響。根據(jù)定義，財(cái)務(wù)受限的公司通常規(guī)模小且流動(dòng)性差，這些公司的單日回報(bào)可能無法完全反映聯(lián)邦基金利率公告中發(fā)布的信息。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 6/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表3報(bào)告了使用沒有異常值的樣本對(duì)原始貨幣政策變化的原始回報(bào)以及貨幣政策變化的預(yù)期和意外組成部分進(jìn)行回歸的系數(shù)。所有回歸都使用普通最小二乘法(OLS)進(jìn)行，且報(bào)告了在公司和事件級(jí)別雙聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差。頂部面板使用原始利率變化作為自變量報(bào)告結(jié)果，底部面板使用預(yù)期和意外組成部分報(bào)告結(jié)果。第(1)(3)列分別是FOMC事件發(fā)生前一天、當(dāng)天和后一天的原始收益。第（4）至（6）欄分別報(bào)告公告日兩天后、三天后和四天后的累計(jì)回報(bào)窗口結(jié)果。所有回歸都包括行業(yè)和年度固定效應(yīng)、資產(chǎn)、賬面市值比、杠桿和作為公司級(jí)別控制的盈利能力?；貧w方程為：,= + ? + ,+ ,+, 面板A中，原始政策變化對(duì)公司層面的回報(bào)有不同的影響。第(1)列，聯(lián)邦基金利率的上升增加了FOMC公告日前一天的平均回報(bào)。但是，MPDelta對(duì)事件發(fā)生后一天、一天和最多四天的回報(bào)沒有影響，分別如第(2)至(6)列所示。第(1)列中的積極反應(yīng)與Lucca和Moench(2015)提供的關(guān)于FOMC公告前漂移的證據(jù)一致。圖表2報(bào)告了1994年至2007年分析中使用的關(guān)鍵變量的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括來自CRSP-Compustat的263,601次公司-FOMC事件觀察。最初從樣本中刪除了財(cái)務(wù)和效用兩列，以下類別被篩選出來并應(yīng)用：小于零的資產(chǎn)(atq)、銷售(sale)、現(xiàn)金(cheq)、長(zhǎng)期債務(wù)(dittq)、負(fù)債(Ita)或股息(dva)；股權(quán)少于1000萬美元；賬面市值比小于0.01或大于100。面板A報(bào)告了公司特征的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。所有變量定義都是標(biāo)準(zhǔn)的。ROE是凈資產(chǎn)回報(bào)率，其中賬面資產(chǎn)價(jià)值是根據(jù)KennethFrench網(wǎng)站上的公式構(gòu)建的。面板B報(bào)告了財(cái)務(wù)受限指數(shù)的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以確保完整性。是Whited和Wu（2006年的指數(shù)，KZ是Kaplan和Zingales（1997年）的指數(shù)，SA是Hadlock和Pierce（2010年）的指數(shù)。樣本中共有263、601個(gè)公司事件觀測(cè)值。圖表2企業(yè)特征匯總統(tǒng)計(jì)資料來源：華安證券研究所整理圖表3通過匯總112個(gè)FOMC事件日的所有公司級(jí)回報(bào)來報(bào)告橫截面回歸的系數(shù)估計(jì)值。面板A報(bào)告使用原始貨幣政策變化(MPDelta)作為回歸變量時(shí)的結(jié)果，面板B報(bào)告在回歸中使用預(yù)期(FFExpected)和意外(FFShock)成分時(shí)的結(jié)果。公司敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 7/24 證券研究報(bào)告金融工程層面的回報(bào)是在六個(gè)不同的事件窗口上計(jì)算的，并顯示在列(1)到(6)中。第(1)列報(bào)告了當(dāng)使用FOMC事件前一天的一日收益率作為因變量時(shí)的結(jié)果。第(2)列報(bào)告了當(dāng)使用FOMC事件日當(dāng)天的一日收益率作為因變量時(shí)的結(jié)果。第(3)列報(bào)告了當(dāng)使FOMC事件日之后的一日收益率作為因變量時(shí)的結(jié)果。第(4)至(6)列報(bào)告了分別使用FOMC事件日之后的兩天、三天和四天累積回報(bào)作為因變量時(shí)的結(jié)果。所有回歸都包括行業(yè)和年度固定效應(yīng)，以及對(duì)資產(chǎn)對(duì)數(shù)、賬面市值比率對(duì)數(shù)、杠桿和公司級(jí)別盈利能力的控制。在公司和事件級(jí)別具有雙重聚類的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差用于報(bào)告括號(hào)中的t統(tǒng)計(jì)量。樣本中共有263,601個(gè)公司事件觀察值。圖表3貨幣政策原始回報(bào)的短事件窗口資料來源：華安證券研究所整理圖表3中的B組面板顯示，積極的貨幣政策沖擊僅在FOMC會(huì)議當(dāng)天對(duì)企業(yè)級(jí)回報(bào)產(chǎn)生負(fù)且顯著的影響。第(1)列顯示了FOMC公告前一天的原始回報(bào)。這與作者之前的看法一致，即利率沖擊對(duì)FOMC事件之前的回報(bào)沒有影響，因?yàn)檫@些沖擊是意料之外的。從經(jīng)濟(jì)意義來看，聯(lián)邦基金利率意外上升1%，宣布當(dāng)日公司平均收益率下降5.79%，并在宣布后第二天進(jìn)一步下降1.3%，盡管統(tǒng)計(jì)不顯著。注意，在表3的面板B中，貨幣政策變化的預(yù)期成分對(duì)公告當(dāng)天的公司級(jí)回報(bào)具有正相關(guān)顯著性的影響。更高的預(yù)期利率導(dǎo)致FOMC會(huì)議當(dāng)天的更高回報(bào)。3.2事件研究——橫截面異質(zhì)性為了理解貨幣政策對(duì)財(cái)務(wù)受限和不受限的公司回報(bào)的不同影響，作者在每個(gè)事件日根據(jù)WW指數(shù)將公司分為四分位數(shù)。位于底部四分位數(shù)的公司被指定為不受限，而位于頂部四分位數(shù)的公司被指定為財(cái)務(wù)受限的。第二個(gè)和第三個(gè)四分位數(shù)公司被指定為中間部分。使用面板中的虛擬變量，對(duì)財(cái)務(wù)受限虛擬變量(FCDummy)、中間虛擬變量及其與貨幣政策變量的相互作用對(duì)公司回報(bào)進(jìn)行回歸：,= ?,,+ ?[,,× ,+ ,,= + ?,,+ ? + ??+ ?[,,× ]+ ?[,,×?]+ ,+ ,+,其中：,,是企業(yè)i在時(shí)間t的財(cái)務(wù)受限指標(biāo)。為簡(jiǎn)潔起見，表中未顯示中間虛擬變量及其相互作用。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 8/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表4通過匯總112個(gè)FOMC事件日的所有公司級(jí)回報(bào)來報(bào)告橫截面回歸的系數(shù)估計(jì)值。面板A報(bào)告了當(dāng)作者使用財(cái)務(wù)受限指標(biāo)變量(FCDummy)和原始貨幣政策變化(MPDelta)作為回歸變量時(shí)的結(jié)果，面板B報(bào)告了作者使用FCDummy和貨幣政策變化的預(yù)期(FFExpected)和意外(FFFFShock）組成部分時(shí)的結(jié)果。FCxDelta是FC虛擬變量和原始貨幣政策變化之間的交互項(xiàng)。FCxFFExpected是FC虛擬變量與原始貨幣政策變化的預(yù)期組成部分之間的交互項(xiàng)。FCxFFShock是FC虛擬變量與原始貨幣政策變化的意外成分之間的交互項(xiàng)。公司層面的回報(bào)是在6個(gè)不同的事件窗口上計(jì)算的，并顯示在列(1)到(6)中。第(1)列報(bào)告了使用FOMC事件前一天的日收益率作為因變量時(shí)的結(jié)果。第(2)列報(bào)告了使用FOMC事件日當(dāng)天的日收益率作為因變量時(shí)的結(jié)果。第(3)列報(bào)告了使用FOMC事件日之后的一日收益率作為因變量時(shí)的結(jié)果。第(4)至(6)列分別報(bào)告了使用FOMC事件日之后的兩天、三天和四天累積回報(bào)作為因變量時(shí)的結(jié)果。圖表4貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的原始回報(bào)的短事件窗口研究資料來源：華安證券研究所整理圖表4的面板A顯示了使用MPDelta的回歸結(jié)果。尚不清楚在FOMC事件日，與不受限的公司相比，財(cái)務(wù)受限的公司獲得的平均回報(bào)是更高還是更低。Betas都是不顯著的，根據(jù)觀察窗口，這可能是正的也可能是負(fù)的，且這個(gè)數(shù)據(jù)與關(guān)于財(cái)務(wù)受限的公司是否比不受限的公司獲得更高或更低的平均回報(bào)的文獻(xiàn)一致。繼續(xù)討論財(cái)務(wù)受限虛擬變量與貨幣政策變化之間的相互作用，唯一顯著的δ系數(shù)在列(1)中，F(xiàn)OMC事件的前一天。這意味著，使用MPDelta作為貨幣政策變化的衡量標(biāo)準(zhǔn)，在FOMC事件日或之后，財(cái)務(wù)受限的公司與不受限的公司相比，獲得的回報(bào)沒有顯著不同。作者在回歸中用FFExpected和FFShock（聯(lián)邦基金沖擊）替換了MPDelta，結(jié)果顯示在表4面板B中。與面板A類似，財(cái)務(wù)受限虛擬變量本身在從第(1)列到(6)列的窗口中再次不顯著，關(guān)注財(cái)務(wù)受限虛擬變量和FFShock之間的相互作用，delta系數(shù)在面板B的第(1)至(4)列中不顯著，但在第(5)和(6)列中是負(fù)的且顯著的。鑒于利率變化的意外成分的性質(zhì)，可以預(yù)計(jì)的是，F(xiàn)FShock在FOMC事件之前不會(huì)對(duì)財(cái)務(wù)受限和不受限的回報(bào)產(chǎn)生不同的影響。值得注意的是，在FOMC事件當(dāng)天以及事件發(fā)生后的兩天，系數(shù)在第(2)至(4)列中也不顯著。事實(shí)上，在第(2)列中，在利率公布當(dāng)天，財(cái)務(wù)受限的公司比不受限的公司獲得的回報(bào)略高，平均約為50個(gè)基點(diǎn)。直到事件發(fā)生后的三到四天，在第(5)和(6)列中，作者才觀察到兩敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 9/24 證券研究報(bào)告金融工程種類型公司的回報(bào)之間存在顯著差異。FFShock在表IV的第(2)列中以-5.57%的高度負(fù)顯著性表明市場(chǎng)在意外利率上升（下降）后立即不加選擇地懲罰（獎(jiǎng)勵(lì)）所有公司。然而，隨著回報(bào)窗口擴(kuò)大到事件發(fā)生后的一天至四天，財(cái)務(wù)受限的公司獲得的平均回報(bào)明顯低于因意外利率上升而導(dǎo)致的不受限公司的平均回報(bào)。事實(shí)上，差異回報(bào)直到宣布三天后才變得顯著。事實(shí)證明，在第(3)和(4)列中，聯(lián)邦基金利率沖擊和財(cái)務(wù)受限虛擬變量之間的相互作用是負(fù)的，但在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度看，財(cái)務(wù)受限企業(yè)和非受限企業(yè)之間平均差異回報(bào)的大小是不可忽視的。在FOMC事件后三天的短期持有期間，在聯(lián)邦基金利率意外上升1%的情況下，受限公司的平均實(shí)現(xiàn)回報(bào)比未受限公司低6.23%。在FOMC事件后的四天里，平均回報(bào)的差異擴(kuò)大到7.08%。由于FFShock對(duì)回報(bào)橫截面的延遲影響，可以構(gòu)建一種自籌資金的交易策略，如果實(shí)現(xiàn)的FFShock在FOMC事件日為正（負(fù)）,就在財(cái)務(wù)不受限的投資組合中做多（做空），在財(cái)務(wù)受限的投資組合中做空（做多）。假設(shè)平均聯(lián)邦基金利率沖擊為±10個(gè)基點(diǎn)，并利用一個(gè)日歷年平均8次預(yù)定的FOMC會(huì)議這一事實(shí)，以事件發(fā)生后的四天窗口為持有期，多空策略的年化收益率約為4.5%。這種交易策略需要在大約32（4*8）天形成投資組合，而資金可以在剩余的日歷日內(nèi)存儲(chǔ)在無風(fēng)險(xiǎn)賬戶中，從而基本上獲得4.5%的超額收益。為了研究距離FOMC事件日多久時(shí)間內(nèi)，利率變化會(huì)持續(xù)影響回報(bào)差異，作者將事件研究窗口擴(kuò)大到最多20天。結(jié)果見表5。圖表5貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的原始回報(bào)的長(zhǎng)事件窗口研究資料來源：華安證券研究所整理第(1)欄為FOMC公告日收益率，與表IV第(2)欄相同。第(2)至(6)列顯示了每次公告后四天、六天、八天、十天和二十天的累積回報(bào)作為因變量。事實(shí)證明，財(cái)務(wù)受限公司和非受限公司之間的利率沖擊對(duì)回報(bào)的不同影響僅在公告發(fā)布后持續(xù)4到5天。在面板A中，財(cái)務(wù)受限的虛擬變量和原始利率變化(FCxDelta)的交互項(xiàng)的系數(shù)在10%的水平上在任何事件窗口中都不顯著。在面板B列(3)中，F(xiàn)OMC后6天累積回報(bào)的交互項(xiàng)(FCxFFShock)的系數(shù)盡管經(jīng)濟(jì)上很大，但在10%的水平上是不顯著的。如果將第(6)列中的事件窗口擴(kuò)展至二十天，情況確實(shí)如此。表5中的結(jié)果為作者的發(fā)現(xiàn)提供了一些信心，即利率沖擊對(duì)財(cái)務(wù)受限和不受敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 10/24 證券研究報(bào)告金融工程限股票回報(bào)的不同影響存在延遲，因?yàn)閿U(kuò)大的觀察窗口有效地充當(dāng)了安慰劑檢驗(yàn)。隨著累積回報(bào)窗口的增加，人們應(yīng)該預(yù)期來自FOMC公告的回報(bào)差異會(huì)減弱并最終消失，而這正是作者在數(shù)據(jù)中觀察到的。為了嘗試了解延遲反應(yīng)的來源，查看回報(bào)樣本中同一組股票的每日交易量。財(cái)務(wù)受限的公司在聯(lián)邦基金利率意外上升后的公告日獲得略高的回報(bào)（盡管在統(tǒng)計(jì)上不顯著），如表4面板B列(2)所示，表明在美聯(lián)儲(chǔ)宣布之后，市場(chǎng)參與者對(duì)財(cái)務(wù)受限（小型）股票和不受限的（大型）股票的處理方式有所不同。6使用1994年至2007年的每日面板報(bào)告了回歸系數(shù)，其中對(duì)數(shù)交易量和對(duì)數(shù)美元交易量是因變量。每天，根據(jù)財(cái)務(wù)受限方法將公司分成四級(jí)，并將財(cái)務(wù)受限虛擬變量分配給頂部的公司。此外，作者構(gòu)建了七個(gè)FOMC事件虛擬變量來表示給定日期是在FOMC會(huì)議前三天內(nèi)、FOMC會(huì)議當(dāng)天還是FOMC會(huì)議后三天內(nèi)。第(1)和(2)列分別顯示了對(duì)財(cái)務(wù)受限虛擬變量、七個(gè)FOMC事件虛擬變量及其交互作用的對(duì)數(shù)交易量和對(duì)數(shù)美元交易量的回歸結(jié)果，包括了公司和月份的固定效應(yīng)，并報(bào)告了使用穩(wěn)健雙聚類標(biāo)準(zhǔn)誤差在公司月級(jí)別的t統(tǒng)計(jì)量。圖表6交易量的事件研究資料來源：華安證券研究所整理6列(1)顯示，平均而言，財(cái)務(wù)受限的公司比不受限的公司交易量更小，因?yàn)樨?cái)務(wù)受限虛擬變量上的系數(shù)載荷為負(fù)且顯著。與文獻(xiàn)一致，在FOMC公告之前，整體交易量較低，并且交易量在公告當(dāng)天和之后的第二天有所上升，如?1、和+1虛擬變量的系數(shù)載荷所示。為了幫助解釋事件日敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 11/24 證券研究報(bào)告金融工程不受限公司相對(duì)于財(cái)務(wù)受限公司的較低平均回報(bào)，財(cái)務(wù)受限虛擬變量和FOMC事件虛擬變量(FCx)之間的交互項(xiàng)在表六(1)列中具有負(fù)且顯著的斜率。這意味著在控制了公司特征之后，在FOMC宣布日之前和之后，不受限的公司的交易活動(dòng)比財(cái)務(wù)受限的公司更頻繁。因此，如果利率意外上升（下降），則不受限公司的股票會(huì)立即根據(jù)市場(chǎng)參與者更新的信息集進(jìn)行交易，并在財(cái)務(wù)受限公司的股票之前得到懲罰（獎(jiǎng)勵(lì)）。盡管在事件日之后，不受限制的公司相對(duì)于財(cái)務(wù)受限的公司在交易量上的差異在統(tǒng)計(jì)上仍然不顯著，但交互項(xiàng)的系數(shù)載荷在宣布日后兩天（FCx+）由負(fù)轉(zhuǎn)正，與表四中開始出現(xiàn)差異回報(bào)的時(shí)間相符合。表4中的第(2)列報(bào)告了與第(1)列相同的回歸結(jié)果，只是回歸中的因變量由對(duì)數(shù)交易量替換為對(duì)數(shù)美元交易量。之前關(guān)于交易量對(duì)數(shù)的所有發(fā)現(xiàn)也適用于美元交易量對(duì)數(shù)。3.3時(shí)間序列面板研究上一節(jié)中的事件研究的結(jié)果強(qiáng)調(diào)了在FOMC事件窗口附近財(cái)務(wù)受限公司和不受限公司的平均回報(bào)之間的不同反應(yīng)。在本節(jié)中，作者將研究推廣到使用Bernanke和Kuttner(2005)中的月度數(shù)據(jù)的時(shí)間序列設(shè)置。這種方法比事件研究環(huán)境中可能出現(xiàn)的任何樣本選擇偏差都更加穩(wěn)健。然而，與Bernanke和Kuttner(2005)不同的是，作者的測(cè)試規(guī)范要求以每月的頻率測(cè)量財(cái)務(wù)受限，而這個(gè)數(shù)據(jù)在Compustat數(shù)據(jù)庫不可獲得。為了規(guī)避這個(gè)問題，作者將CRSP樣本中每個(gè)公司的月末回報(bào)與在觀察回報(bào)日期之前至少45天但不超過183天公開可用的相應(yīng)公司特征相匹配。這與作者在事件研究中用于將FOMC日收益與會(huì)計(jì)變量匹配的步驟相同，但現(xiàn)在，作者使用月末收益而不是FOMC事件日的收益。就公司特征每月變化不大的情況而言，這不會(huì)系統(tǒng)地改變假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果。為了查看在時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，財(cái)務(wù)受限和不受限的公司對(duì)貨幣政策變動(dòng)的反應(yīng)是否不同，作者和事件研究中使用的方法一樣，在每個(gè)月為基于WW指數(shù)排序的四分位數(shù)構(gòu)建虛擬變量。然后，對(duì)財(cái)務(wù)受限虛擬變量(,)、中間虛擬變量以及它們與同期貨幣政策變化、預(yù)期(AMFExpected)和意外(AMFShock)成分的相互作用對(duì)每月公司級(jí)回報(bào)進(jìn)行回歸。準(zhǔn)確地說，作者使用對(duì)數(shù)超額收益作為因變量進(jìn)行以下測(cè)試：?[,,×]+?[,,×?],+,+,??[,,×]+?[,,×?],+,+,? 和 成分的月度指標(biāo)。AMF表示實(shí)際減去期貨價(jià)格，因?yàn)樵撝笜?biāo)是根據(jù)聯(lián)邦基金期貨合約到期月之前的月均已實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦基金利率與當(dāng)月最后一天價(jià)格之間的差值計(jì)算得出的。借用Bernanke和Kuttner(2005)的注解，這意味著：敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 12/24 證券研究報(bào)告金融工程1 其中t是樣本的月份指數(shù)，D是給定月份的天數(shù)，1是到期前一個(gè)月的期貨合約價(jià)格。預(yù)期成分定義為：1?1,?1,圖表7貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的對(duì)數(shù)超額回報(bào)月度面板資料來源：華安證券研究所整理7中的(1)至(3)列報(bào)告了基準(zhǔn)樣本結(jié)果，其中包含事件研究中定義的離群FOMC事件的月份被排除在樣本之外，留下了從1994年到2007年的364、584個(gè)公司月觀測(cè)值。使用包括異常值在內(nèi)的完整樣本的回歸結(jié)果顯示在列(4)到(6)中。完整樣本中估計(jì)系數(shù)的幅度和t統(tǒng)計(jì)值大于基準(zhǔn)樣本，但它們的符號(hào)和顯著性水平幾乎相同。對(duì)于剩余的分析和隨后的收益分解，作者只關(guān)注沒有異常值的樣本。最后，為了與下一節(jié)中的收益分解保持一致，面板回歸中使用對(duì)數(shù)超額收益而不是原始收益作為因變量。7（1）列的結(jié)果證實(shí)了Bernanke和Kuttner（2005）在公司層面對(duì)股票指數(shù)的月度回歸結(jié)果：貨幣政策變化的意外成分是負(fù)的，且非常顯著。聯(lián)邦基金利率意外上升1%，公司平均回報(bào)下降13.88%，這與Bernanke和Kuttner(2005)估計(jì)的價(jià)值加權(quán)指數(shù)回報(bào)下降14.26%相當(dāng)（表8，列(b))。接下來，作者將財(cái)務(wù)受限虛擬變量和交互項(xiàng)添加到回歸中。系數(shù)在第(2)列中仍然為負(fù)且顯著。與事件研究不同，財(cái)務(wù)受限虛擬變量本身在月度數(shù)據(jù)中是正且顯著的。此外，相互作用項(xiàng)FCxAMFShock上的系數(shù)為負(fù)且顯著。這意味著由于正的聯(lián)邦基金利率沖擊，財(cái)務(wù)受限公司的平均回報(bào)甚至低于未受限公司。這與事件研究在兩個(gè)方面敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 13/24 證券研究報(bào)告金融工程的發(fā)現(xiàn)是一致的：第一，貨幣政策意外產(chǎn)生了公司回報(bào)的橫截面差異；其次，貨幣政策意外的影響不僅限于政策事件當(dāng)天，而且在事件后窗口具有持久影響，這也解釋了為什么這種影響會(huì)出現(xiàn)在月度回報(bào)中。列(3)報(bào)告了當(dāng)財(cái)務(wù)受限虛擬變量被WW指數(shù)取代時(shí)的回歸系數(shù)。正如預(yù)期的那樣，WW指數(shù)和AMFShock之間相互作用的系數(shù)載荷是負(fù)的且顯著的。鑒于聯(lián)邦基金利率在一個(gè)月內(nèi)意外上升，財(cái)務(wù)受限指數(shù)較高的公司當(dāng)月的平均回報(bào)較低。收益分解：折現(xiàn)率消息還是現(xiàn)金流量消息？為了剖析橫截面回報(bào)對(duì)貨幣政策變化的反應(yīng)，作者使用Vuolteenaho(2002)的方法將回報(bào)分解為貼現(xiàn)率(DR)消息和現(xiàn)金流(CF)消息，該方法專為公司層面股票回報(bào)設(shè)計(jì)。分解過程很簡(jiǎn)單，遵循Vuolteenaho的方法，設(shè),是企業(yè)i在時(shí)間t的企業(yè)特征向量，其中第一個(gè)元素是股票收益。然后假設(shè),遵循運(yùn)動(dòng)定律：,=Γ,?1+ ,通過假設(shè)所有企業(yè)的同質(zhì)性，Γ是樣本中所有企業(yè)的公共轉(zhuǎn)移矩陣。然而，隨著時(shí)間的推移，企業(yè)的行為仍然會(huì)有所不同，因?yàn)槠髽I(yè)間的創(chuàng)新并不完全相關(guān)。接下來，定義以下矩陣：那么分解步驟意味著DR消息可以被表達(dá)成：CF消息可以被表達(dá)為：′,狀態(tài)向量,包含三個(gè)元素：對(duì)數(shù)超額股票收益、對(duì)數(shù)賬面市值比和對(duì)數(shù)盈利能力。在三個(gè)單獨(dú)的預(yù)測(cè)回歸中使用VAR的逐個(gè)方程方法進(jìn)行估計(jì)，然后通過疊加來自三個(gè)合并回歸中的每一個(gè)的系數(shù)估計(jì)來構(gòu)建估計(jì)的轉(zhuǎn)移矩陣Γ。方差-協(xié)方差矩陣就是E[uu’]。這一步操作的目的是將DR消息和CF消息與月度貨幣政策變量聯(lián)系起來。這意味著分解需要以月度頻率進(jìn)行，不幸的是，Compustat中的會(huì)計(jì)變量不是按月提供的。為了按月頻率進(jìn)行收益分解，作者假設(shè)權(quán)益和凈收入的賬面價(jià)值在同一財(cái)政季度內(nèi)每個(gè)月都沒有變化。這意味著在同一財(cái)政季度內(nèi)，給定公司的股本回報(bào)率將保持不變，但其賬面市值比將因股本市場(chǎng)價(jià)值的變化而變化。8顯示了包含在VAR中的變量的匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以及估計(jì)的轉(zhuǎn)移矩陣和方差-協(xié)方差矩陣。面板B中的估計(jì)轉(zhuǎn)換矩陣表明，高超額收益、賬面市值比和股本回報(bào)率導(dǎo)致下一個(gè)時(shí)期的高超額收益和高股本回報(bào)率。低超額收益、高賬面市值比和股本回報(bào)率導(dǎo)致下個(gè)月的高賬面市值比。賬面市值比和股本回報(bào)率的自相關(guān)性非常持久，而超額回報(bào)率則沒有那么持久。最后，方差-協(xié)方差估計(jì)表明超額收益與賬面市值比之間的誤差呈負(fù)相關(guān)，與Vuolteenaho(2002)的估計(jì)結(jié)果一致。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 14/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表8收益分解的匯總統(tǒng)計(jì)和VAR輸出資料來源：華安證券研究所整理為了區(qū)分貨幣政策沖擊對(duì)財(cái)務(wù)受限企業(yè)和非受限企業(yè)的不同影響是來自DR渠道還是CF渠道，作者將分解后的DR消息和CF消息對(duì)每個(gè)月貨幣政策變化的同期預(yù)期和意外成分進(jìn)行回歸。此外，作者將這些貨幣政策變化的衡量指標(biāo)分別與財(cái)務(wù)受限虛擬指標(biāo)和財(cái)務(wù)受限指數(shù)相互作用。回歸方程為：,/= ,+,/,/= + ?,,+ ? + ? ?+?[,,× ]+ ?[,,× ?]+ ,,/,/= + ? ,,+ ? + ? ?+?[,,× ]+ ?[,,× ?],+,/回歸系數(shù)在表9中展示。在第(1)到(3)列中，DR消息在回歸中用作因變量，CF消息是在回歸中用于(4)到(6)列中的結(jié)果的因變量。在表9的第(1)和(4)列中，AMFShock上的系數(shù)作為DR消息的解釋變量為正且顯著，而作為CF消息的解釋變量為負(fù)且顯著。這與直覺相符，即正的聯(lián)邦基金利率沖擊會(huì)提高貼現(xiàn)率并降低現(xiàn)金流，這兩者都會(huì)降低平均公司的現(xiàn)值，從而降低其回報(bào)。在回歸中添加財(cái)務(wù)受限虛擬變量及其與貨幣政策預(yù)期和意外成分的相互作用，并在第(2)和(5)列中顯示結(jié)果。就其本身而言，財(cái)務(wù)受限虛擬變量的系數(shù)對(duì)于DR消息是負(fù)的且顯著，而對(duì)于CF消息則是正的且顯著。結(jié)果證實(shí)了表7列(2)中財(cái)務(wù)受限公司的對(duì)數(shù)超額收益更高。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 15/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表9關(guān)于貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的貼現(xiàn)率消息和現(xiàn)金流消息的月度面板資料來源：華安證券研究所整理更令人驚訝的的是，財(cái)務(wù)受限虛擬變量與貨幣政策沖擊之間的相互作用在DR消息的表9的（2）列中是正但是不顯著的，但在CF消息的（5）列中則是負(fù)且顯著的。這表明財(cái)務(wù)受限企業(yè)和非受限企業(yè)的DR消息對(duì)貨幣政策沖擊的反應(yīng)沒有很大不同；然而，由于短期利率的意外增加，受限公司的CF消息相對(duì)于未受限公司顯著減少。這一發(fā)現(xiàn)表明，受限企業(yè)的平均回報(bào)低于非受限企業(yè)，因?yàn)榉e極的貨幣政策沖擊更多地降低了受限企業(yè)的預(yù)期現(xiàn)金流。證據(jù)還表明，在貨幣政策沖擊的背景下，CF消息在企業(yè)的橫截面收益中占主導(dǎo)地位，這與Vuolteenaho(2002)的方差分解一致。表9的(3)和(6)列展示了使用財(cái)務(wù)受限指數(shù)而不是財(cái)務(wù)受限虛擬變量的結(jié)果，作者的主要發(fā)現(xiàn)得到證實(shí)：即貨幣政策沖擊主要通過CF消息渠道推動(dòng)橫截面的回報(bào)。最后，為了將DR消息和CF消息與財(cái)務(wù)受限和不受限公司的超額收益聯(lián)系起來，作者使用對(duì)數(shù)超額收益分別對(duì)兩類消息進(jìn)行回歸，并在以下回歸中與財(cái)務(wù)受限虛擬變量（財(cái)務(wù)受限指數(shù)）的相互作用進(jìn)行回歸：=+?++?=+?,+?/?[,×/]++??=+?,+?/?[,×/]++?回歸系數(shù)總結(jié)在10中。A組為CF信息為自變量時(shí)的結(jié)果，B組回歸結(jié)果為DR消息為自變量時(shí)的結(jié)果。在這兩個(gè)回歸中，列(1)中的結(jié)果只用到了消息來回歸，而列(2)結(jié)果的回歸使用了財(cái)務(wù)受限虛擬變量和交互項(xiàng)。列(3)中結(jié)果的回歸使用了財(cái)務(wù)受限指數(shù)，而不是財(cái)務(wù)受限虛擬變量。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 16/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表10貼現(xiàn)率消息、現(xiàn)金流消息和財(cái)務(wù)受限的超額回報(bào)月度面板資料來源：華安證券研究所整理與直覺一致，現(xiàn)金流的正向沖擊導(dǎo)致表10中的所有情況都取得更高的超額回報(bào)，而貼現(xiàn)率的正向沖擊則導(dǎo)致更低的回報(bào)。CF消息上的系數(shù)載荷的t統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)高DR消息上的系數(shù)載荷。這進(jìn)一步證明了CF消息在公司層面推動(dòng)了橫截面回報(bào)。在第(2)列中，針對(duì)FCxCFNews估計(jì)的系數(shù)在面板A中為負(fù)且顯著，而針對(duì)FCxDRNews的系數(shù)在面板B中為正且顯著。對(duì)前者的解釋是，對(duì)于給定規(guī)模的現(xiàn)金流正沖擊，財(cái)務(wù)受限的公司平均收益增加，但增加的規(guī)模小于不受限的公司。類似地，對(duì)于給定規(guī)模的貼現(xiàn)率正沖擊，財(cái)務(wù)受限企業(yè)的平均收益會(huì)下降，但下降幅度小于不受限的企業(yè)。綜上所述，財(cái)務(wù)受限公司的回報(bào)對(duì)CF消息和DR消息的敏感度均低于其不受限的同行。CF消息每增加一個(gè)百分點(diǎn)，財(cái)務(wù)受限公司的平均回報(bào)比不受限公司的平均回報(bào)降低1.31個(gè)基點(diǎn)。另一方面，DR消息每增加一個(gè)百分點(diǎn)，受限公司的平均回報(bào)相對(duì)而言就高出42.8個(gè)基點(diǎn)。在表10的第(3)列中，回歸過程將財(cái)務(wù)受限虛擬變量替換為WW指數(shù)作為回歸變量之一。與第(2)列相比，含義沒有改變：在面板A中，考慮到正向的CF消息，平均回報(bào)增加，但對(duì)于財(cái)務(wù)受限的公司而言，增加較少；在面板B中，考慮到正向的DR消息，平均回報(bào)下降但財(cái)務(wù)受限公司的下降幅度較小。此外，系數(shù)對(duì)交互作用項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)顯著性在列（3）中大于列（2）。穩(wěn)健性測(cè)試5.1綜合指數(shù)事件研究11顯示了通過使用CRSP市值加權(quán)回報(bào)指數(shù)作為因變量復(fù)制Bernanke和Kuttner(2005)的研究結(jié)果。該表通過對(duì)原始貨幣政策變化(MPDelta)以及預(yù)期(FFExpected)和意外(FFShock)組成部分對(duì)FOMC事件日CRSP市值加權(quán)指數(shù)回報(bào)進(jìn)行回歸，將Bernanke和Kuttner(2005)事件研究擴(kuò)展至2007年。列(1)和(2)敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 17/24 證券研究報(bào)告金融工程不包括Bernanke和Kuttner(2005)概述的四個(gè)離群值FOMC事件：1998年10月15日、2001年1月3日、2001年3月20日和2001年4月18日。列(3)(4)使用包含116個(gè)FOMC事件的整個(gè)樣本報(bào)告回歸結(jié)果。進(jìn)行這種回歸的原因是，有一個(gè)與BK2005不同的樣本期（從1994年到2007年），并且樣本還有額外五年的已安排的FOMC會(huì)議。在第(1)和(3)列中，可以看到原始政策變化對(duì)FOMC公告當(dāng)天的總指數(shù)回報(bào)沒有解釋力。然而，在第(2)和列中，政策變化的意外組成部分FFShock對(duì)市值加權(quán)指數(shù)具有負(fù)面和統(tǒng)計(jì)上的顯著影響，這與作者之前的研究結(jié)果一致。然而，在第(2)和(4)列中，政策變化的意外組成部分FFShock對(duì)市值加權(quán)指數(shù)具有負(fù)且統(tǒng)計(jì)上顯著的影響，這與之前的研究結(jié)果一致。圖表11貨幣政策對(duì)總回報(bào)影響的事件研究資料來源：華安證券研究所整理5.2異常值觀察在第3部分論文的主要分析中，作者根據(jù)Bernanke和Kuttner(2005)認(rèn)為對(duì)總體股票市場(chǎng)指數(shù)具有最大影響統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的研究，剔除了四個(gè)異常事件日。這四次FOMC會(huì)議分別于1998年10月15日、2001年1月3日、2001年3月20日和2001年4月18日舉行。為了穩(wěn)健起見，作者將這四次會(huì)議包括在樣本中，并使用所有116個(gè)FOMC事件日重新進(jìn)行事件研究。結(jié)果顯示在表12和13中。所有回歸都包括行業(yè)和年度固定效應(yīng)，并且t統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)是通過在公司和年度級(jí)別雙聚類的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差來計(jì)算的。樣本中總共有273、108個(gè)觀察值和異常值。在表12的面板A中，當(dāng)被用于在FOMC會(huì)議前后的事件窗口中對(duì)原始回報(bào)進(jìn)行回歸時(shí)，原始貨幣政策變化從不顯著。在表3面板A的第(1)欄中觀察到的FOMC公告漂移現(xiàn)象消失了。當(dāng)總聯(lián)邦基金利率變化被分解為面板B中的預(yù)期和意外部分時(shí)，作者發(fā)現(xiàn)意外的利率變化是負(fù)的，并且在列(2)中非常顯著，這個(gè)結(jié)果類似于排除異常事件天數(shù)后的樣本得到的結(jié)果。表13是使用1994年至2007年所有可用FOMC會(huì)議的事件研究的主要結(jié)果的復(fù)制。與樣本一樣，面板A顯示了財(cái)務(wù)受限虛擬變量與原始利率變化之間的相互作用在解釋事件窗口周圍的回報(bào)方面不顯著。然而，面板B中的列(3)顯示，當(dāng)從FOMC會(huì)議日后一天開始對(duì)累積回報(bào)進(jìn)行回歸時(shí)，財(cái)務(wù)受限虛擬變量與意外利率變化之間的相互作用具有負(fù)且顯著的斜率系數(shù)。這與沒有異常事件的樣本形成對(duì)比，其中政策沖擊對(duì)財(cái)務(wù)受限和不受限企業(yè)的回報(bào)的不同影響直到宣告日三天后才變得具有統(tǒng)計(jì)顯著性，如第3.1節(jié)中表4所述。總的來說，樣本中包含異常值觀察實(shí)際上加強(qiáng)了作者在主要分析中的發(fā)現(xiàn)。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 18/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表12包括異常值在內(nèi)的貨幣政策原始回報(bào)的短事件窗口研究資料來源：華安證券研究所整理圖表13包括異常值在內(nèi)的貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的原始回報(bào)的短事件窗口研究資料來源：華安證券研究所整理5.3財(cái)務(wù)受限的定義在整個(gè)過程中，作者只關(guān)注了一種財(cái)務(wù)受限的定義，那就是WW指數(shù)。鑒于文獻(xiàn)中關(guān)于企業(yè)受到財(cái)務(wù)限制意味著什么存在著各種衡量標(biāo)準(zhǔn)，作者通過基于其他三個(gè)常用的財(cái)務(wù)受限定義對(duì)企業(yè)進(jìn)行排序來復(fù)制事件研究回歸：無債務(wù)評(píng)級(jí)(NR)虛擬變量、SA指數(shù)Hadlock和Pierce(2010)，以及Kaplan和Zingales(1997)的KZ指數(shù)。表14、15和16中列出了使用這些各種財(cái)務(wù)受限衡量方法的事件研究結(jié)果。當(dāng)財(cái)務(wù)受限由表14和15中的NR虛擬變量或SA指數(shù)定義時(shí)，結(jié)果幾乎與表4相同：財(cái)務(wù)受限指標(biāo)變量在面板A和B中的所有事件窗口中大多數(shù)都不顯著，在面板B列(2)中的事件發(fā)生日，政策沖擊的系數(shù)負(fù)載非常負(fù)且顯著。政策沖擊對(duì)財(cái)務(wù)受限公司回報(bào)與非受限公司回報(bào)的不同影響要到FOMC宣布日三到四天后才會(huì)出現(xiàn)，在面板B列(5)和(6)中展示。結(jié)果不那么顯著的唯一情況是，當(dāng)作者使用KZ指數(shù)衡量財(cái)務(wù)受限時(shí)，如表16的B組所示，在所有情況下，財(cái)務(wù)受限虛擬變量和聯(lián)邦基金利率沖擊之間的相互作用在統(tǒng)計(jì)上從來都不顯著。然而，Whited和Wu（2006）以及Hadlock和Pierce（2010）分別表明，WW指數(shù)和SA指數(shù)在分離出具有與財(cái)務(wù)受限相關(guān)特征的公司方面比KZ指數(shù)做得更好。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 19/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表14原始回報(bào)的事件研究，其中財(cái)務(wù)受限由無債務(wù)評(píng)級(jí)虛擬變量定義資料來源：華安證券研究所整理圖表15原始回報(bào)的事件研究，其中財(cái)務(wù)受限由規(guī)模和年齡指數(shù)定義資料來源：華安證券研究所整理5.4控制市場(chǎng)回報(bào)為了控制總體市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，作者使用累積異常收益(CAR)而不是原始收益作為因變量來復(fù)制回歸的過程，其中使用市場(chǎng)模型計(jì)算CAR。和以前一樣，使用行業(yè)和年份固定效應(yīng)，標(biāo)準(zhǔn)誤差在公司和事件級(jí)別進(jìn)行雙聚類處理。結(jié)果顯示在表17中。面板A中的結(jié)果來自使用原始利率變化的回歸，而面板B結(jié)果的回歸中將政策變化分為預(yù)期和意外部分?？傮w來說，回歸結(jié)果從表4到表17沒有變化。在面板A中，財(cái)務(wù)受限虛擬變量上的β系數(shù)不顯著，且正負(fù)號(hào)也有不同，交互項(xiàng)FC×Delta也不顯著。在表16的面板B中，CAR的所有回歸結(jié)果幾乎與表4中原始收益的回歸結(jié)果相同：財(cái)務(wù)受限虛擬變量在所有收益窗口中都不顯著，而財(cái)務(wù)受限虛擬變量和利率沖擊的交互作用在FOMC公告當(dāng)天是正的但不顯著，在會(huì)議后三四天的事件窗口中變?yōu)樨?fù)的且顯著。表4和16之間唯一值得注意的區(qū)別是，在公司收益與市場(chǎng)反應(yīng)正交化后，在第(2)列中的FOMC公告日，聯(lián)邦基金利率的沖擊本身不再具有統(tǒng)計(jì)意義。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 20/24 證券研究報(bào)告金融工程圖表16貨幣政策和財(cái)務(wù)受限的累積異?；貓?bào)的事件研究資料來源：華安證券研究所整理貨幣政策對(duì)企業(yè)的實(shí)際影響為了進(jìn)一步解開由于利率變化而導(dǎo)致財(cái)務(wù)受限和非受限企業(yè)之間差異回報(bào)的機(jī)制，本著Gertler和Gilchrist(1994)（GG1994）的精神，作者研究了樣本期間利率變化對(duì)某些企業(yè)層面會(huì)計(jì)變量的影響。該方法基于這樣的想法，即持續(xù)的利率上升會(huì)導(dǎo)致處于財(cái)務(wù)受限范圍相反的兩端的公司之間出現(xiàn)不同的融資和投資行為，而這反過來又會(huì)反映在回報(bào)中。為了在控制其他公司特征的同時(shí)研究財(cái)務(wù)不受限和受限公司的不同反應(yīng)是否具有統(tǒng)計(jì)顯著性，作者利用財(cái)務(wù)受限虛擬變量和貨幣政策指標(biāo)進(jìn)行了五個(gè)單獨(dú)的面板回歸。在每種情況下，公司層面的Tobin’sq和現(xiàn)金流都被用于控制變量，所有回歸都包括企業(yè)和年度固定效應(yīng)。在表17中，在刪除滯后貨幣政策變化的斜率系數(shù)后，使用穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤差計(jì)算得出的點(diǎn)估計(jì)和t統(tǒng)計(jì)量，并呈現(xiàn)了企業(yè)級(jí)別的聚類。為了理解滯后貨幣政策變化對(duì)財(cái)務(wù)受限公司相對(duì)于不受限公司的因變量的總體影響，最后總結(jié)了對(duì)交互項(xiàng)的四、八和十二個(gè)四分之一滯后系數(shù)估計(jì)值的總和，以及針對(duì)總和等于零的零假設(shè)檢驗(yàn)的p值，相互作用項(xiàng)的滯后系數(shù)的總和被命名為FC×DeltaFFR4滯后總和、FC×DeltaFFR8滯后總和和FC×DeltaFFR12滯后總和，從1994年到2007年，共有30,735個(gè)公司季度觀測(cè)值。17中的列(1)和(2)分別報(bào)告了銷售和庫存回歸結(jié)果。一年、兩年和三年范圍內(nèi)的系數(shù)總和與人們的預(yù)期一致。有效聯(lián)邦基金利率的提高對(duì)財(cái)務(wù)受限公司的銷售額（作為資產(chǎn)的一小部分）帶來的減少的比不受限的公司的更多。在利率上升后，務(wù)受限的公司與不受限制的公司相比，庫存減少更為困難。事實(shí)證明，F(xiàn)C×DeltaFFR8滯后總和為正，但FC×DeltaFFR12滯后總和轉(zhuǎn)為負(fù)。然而，p值表明這些第(1)和(2)列中的系數(shù)總和在10%檢驗(yàn)水平上均不具有統(tǒng)計(jì)顯著性。敬請(qǐng)參閱末頁重要聲明及評(píng)級(jí)說明 21/24 證券研究報(bào)告金融工程現(xiàn)金和短期負(fù)債率的回歸結(jié)果分別在表17第（3）和（4）欄中給出。上面的財(cái)務(wù)受限虛擬變量估計(jì)意味著，平均而言，財(cái)務(wù)受限的公司持有更多的現(xiàn)金，并且相對(duì)于資產(chǎn)而言持有更多的短期債務(wù)。然而，隨著有效聯(lián)邦基金利率的提高，受限制的公司傾向于提取現(xiàn)金持有量作為總資產(chǎn)的一小部分，同時(shí)隨著信貸市場(chǎng)收緊而降低