两种财报“异象”带来的投资机会

2026年08月02日 16:59股票113

一、财报中的“异象”因子

首先,我先来解释下什么叫“异象”。

异象是指违背传统金融学风险-收益对应论的异常现象。在传统金融理论中,我们常常被“教育”:收益越高,风险越大。

而行为金融学却发现,在实操过程中,往往能找到一些策略或者方法,在不增加更多风险的前提下,获得更多盈利。学术领域有个专门的词来形容它——异象。

你可能会问,能在不增加风险的前提下增加收益,那这是天大的好事儿呀!

没错,实际上,行为金融学策略就是在寻找这种交易机会。那些能获得超额收益的异象,是各家资管机构或者基金公司的高度机密。他们一直在发掘最新的异象,依靠这些异象因子来赚取超额收益。

其实,寻找异象并不难,一般来说,有一定经验的投资者,都能根据自己的交易经验发现这些异象。因此,异象在交易中出现的频率很高,在各种交易策略中基本都存在异象。

今天,我们主要来讨论财报中的“异象”因子。

二、财报中的“应计异象”

对于绝大多数股票投资者来说,财报是非常重要的了解上市公司经营情况的渠道。一般来说,一张简单的财务报表,是对上市公司经营方方面面的真实记录。阅读财报,是很多价值投资者的基本要求。

但是,从另一个角度来看,正是因为绝大部分投资者都相信财报披露的数据是真实可靠的,很少有人认为其中有错误,因此只要存在错误,就能发现其中的“异象”,以此来制定行为金融交易策略。

那么,财报中的“异象”在哪呢?

我为你介绍一个著名的反常现象一应计异象。“应计”指的是应该计入财务报表但尚未支付款项的会计项目,主要包括应收账款、应付账款和存货。

1996年,宾夕法尼亚大学的会计学教授斯隆(Sloan)首先发现了应计异象。他发现,买人应计项目少的公司的股票,同时卖空应计项目多的公司的股票,可以获得超额收益。

这是为什么呢?

原来,很多投资者在看财报的时候,过于关注“每股收益”这个指标,他们认为该指标越优秀,上市公司未来的发展潜力就越好。

但是,仅仅只看这一个指标是远远不够的。比如,你知道每股收益为 2 元的公司,其价值肯定高于每股收益为1元的公司。但是,如果两家公司的每股收益都是1元,它们的价值一样吗?

**答案是:即使盈利相同,盈利的质量也有可能不一样,因为两家公司的经营情况可能大不相同。**所以,只看每股收益这个指标实际上是不够的。

你还应该看应计项目,它从侧面反映了一家公司股票的真实价值。

其实,市场上的大多数投资者都看不清两家公司盈利质量的差异,所以会犯同样估值的错误。于是,很多金融机构就会利用“应计项目高的公司未来收益会变差”这一点制定行为交易策略。

斯隆教授就利用上述现象制定了一个行为交易策略。他先把所有股票按应计项目的大小排序,然后买 入应计项目最少的那组股票,同时卖空应计项目最多的那组股票。结果发现,在 30 年样本期内,使用这一策略的投资者有 29 年都可以获得正的超额年化收益率。

可见,财务报表中的数据是可以用来制定交易策略的。而应计项目作为一种非常稳定的异象同样可以为你的交易策略提供参考;

三、财报中的“盈余异象”

除了财报中的应计异象可以用来制定交易策略外,股价表现出的差异性也有一定的规律。

密歇根大学的伯纳德(Bermard)教授和哥伦比亚大学的托马斯(Thomas)教授在观察公司每季度财务报表发布时发现,发布好消息的公司和发布坏消息的公司,它们的股价会表现出一种规律性:好消息会使股票价格持续走高,而坏消息则会使股票价格持续下跌。

各种消息对股价的影响就好像会长时间漂移一样,他们把这种现象称为**盈余异象,**并据此制定了行为金融交易策略,这策略可以连续 10 多年使年化收益率保持在 10% 以上。

这条策略具体是什么原理呢?我给你解释一下:

每当公司的年报、季报发布前后,许多股票投资者都会炒作一把,认为这叫年报、季报行情。实际上,盈余公告后漂移策略就来自这一现象。简单来说,好消息会带来一波上涨行情,而坏消息则会带来一波下跌行情。

那么,什么算好消息,什么算坏消息?

比如,一家公司报盈利增长 100 %,另一家公司报盈利增长 200 %,哪个消息更好?

是后者吗?这可不一定!关键是看是否超预期。

分析师们都会在企业财务报表发布前进行盈利预测。因此,如果后者盈利增长 200 %被完全预期到而前者盈利增长100 %完全没有被预期到,则前者盈利的消息更好。

所以,我们在构建策略的时候,应该按照“没有被预期到的盈利增长”排序,即用真实的盈利增长减去被预期到的部分。伯纳德和托马斯就是按照这种方法对所有股票排序,然后买入高意外组、卖空低意外组。

结果发现,在财务报表发布的 60 天后,普遍能获得 10 %以上的超额收益,并且在 13 年的样本期间,只有 3 个季度没有获得盈利。

可见,学会使用财报中的“盈余异象”,也是一种非常不错的行为金融学策略!

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