刊於《信報》，2025年5月17日
信息風險獲實証被市場定價
張 處
科大商學院金融學系講座教授
標準的資產定價理論（Asset Pricing Theory）認為，在信息對所有投資者「同質」的設定下，資產的預期收益與其「系統性因子」的「協方差」（Covariance）相關。「協方差」是統計學上用於衡量變量之間線性關係的指標。不過，當投資者之間存在「信息不對稱」時，資產價格和預期收益如何決定？在理論上便面對挑戰。然而，不同的分析模型假設，會導致不同的預測結果，而技術上的困難，也往往令全面分析難以推進。
從實證角度看，儘管許多研究已經探討了這個主題，但信息不對稱風險是否已在資產收益中定價，問題仍遠未得到解決，主要困難在於缺乏適當的信息風險衡量標準。
有鑑於此，筆者聯同英國利物浦大學 Yung Chiang YANG博士，以及香港中文大學（深圳）經管學院張博輝教授，通過建構一個基於價格的信息風險新衡量標準，來探索信息風險的定價問題。
數量指標不夠全面
過去的研究文獻，多以交易量來度量信息風險。David Easley等學者使用「訂單流」（Order flow‧即買入和賣出的訂單）來估計「知情交易的概率」（Probability of informed trading ‧PIN）。由於在高頻交易下，計算 PIN 十分困難，是以問題仍未得到圓滿解答。
另一些學者沒有使用所有的交易量數據，而是構建一個基於「大額交易」指標對信息風險進行度量。由於這些大額交易更有可能由知情交易者發起，因而更能夠反映出信息風險。近年有學者使用機構投資者之前每周的「所有權波動率」（Ownership volatility）來代理信息風險。基於機構投資者的交易行為一般視為更具信息優勢，是以其所持股權比例的變化，可以反映市場中的信息風險。
儘管這些基於數量的信息風險指標被證明與未來的股票收益呈正相關（亦即信息風險愈高，未來的股票收益可能愈高），但這些量化指標的定價能力，在學術界仍然存在爭議，甚至有研究提出質疑，認為它們可能並不能完全準確地反映信息風險。
信息風險具多維度性質
我們首先假設信息風險是多維度的，單純的量化指標不足以全面捕捉信息風險所有維度。理論上，知情交易均衡應同時包含數量與價格。於是，我們通過價格變化中推斷知情交易，構建一個名為「異常特質波動率」（Abnormal idiosyncratic volatility‧AIV）的信息風險測度指標，去量度信息密集型事件發生前的特質波動率，與正常時期特質波動率的差異（Difference）。
事實上，學術界很早就認識到特質波動率能夠反映信息流動，但特質波動率也可能反映企業的其他特徵，例如基本面風險、或投資者對企業特定信息的過度反應等。因此，我們利用「異常特質波動率」，把與信息密集型事件相關的交易活動所引發的異常價格波動剝離出來，亦即透過量度信息密集型事件發生前的特質波動率，與非收益公告時期（正常時期）特質波動率的差異，據此進行量度研究。
公司收益公告作信息事件
我們以公司的收益公告（Earnings announcements ）作為信息事件，透過AIV指標來量度未知情投資者面臨的信息風險。之所以選擇收益公告作為信息密集型事件有幾個理由。首先，收益公告是與股價最相關的信息事件，公司以其揭示過去的盈利能力，並協助投資者預測其未來業績。其次，有研究顯示，在收益公告前，知情交易普遍存在。第三，從 1970 年開始，美國證券交易委員會要求所有在美國交易所上市的公司進行季度報告。因此，在樣本期內估計所有股票的 AIV 都是可行的。
我們利用年度和季度公司的收益公告，並估算了 1972 年至 2015 年 43 年間在紐約證券交易所、美國證券交易所和納斯達克上市股票的 AIV。有關研究細節不擬在本文詳述，而集中闡述研究發現和結果。
AIV捕捉信息不對稱風險
究竟信息不對稱風險是否會反映在股票預期收益之中？解答這個問題，我們不以數量指標，而另闢蹊徑，構建一個「嶄新」的價格型信息風險測度指標——AIV來捕捉信息風險。
資產價格反映信息風險
研究結果清楚顯示，AIV與「知情回報提前上升」（Informed return run-ups）、「異常內部交易」（Abnormal insider trading）、「賣空」（Short selling）和機構交易（Institutional trading）在收益公告前的期間呈正相關。所謂「知情回報」，是指在重要信息（如盈利公告、併購消息等）正式公開之前，股票價格因知情交易者的交易活動而出現異常上漲或下跌現象。
扼要來說，研究發現，在公司收益公告前，股票價格在知情交易下提前上漲；也出現異常性的內部交易；賣空活動以至機構投資者的交易也更多，充份說明AIV有效捕捉到未知情投資者因無法獲得充分信息而面臨的不確定性風險。此外，我們還發現，具有高AIV的股票，在經濟和統計上，比低AIV的股票獲得更大的未來回報。
總括來說，筆者的研究提出了一種新的信息風險衡量方法——AIV，並實証確證了信息風險被市場定價。很清楚，信息不對稱會導致市場參與者面臨不同的風險，這種風險會反映在資產價格中，也影響到資產的預期回報。AIV愈高公司（例如公司資訊愈不透明），其股票預期報酬也會愈高。有興趣詳閱這項研究的讀者，可參考筆者的論文——"Is information risk priced? Evidence from abnormal idiosyncratic volatility”，刊《Journal of Financial Economics 135 ( 2020) 528-554。