刊于《信报》，2025年5月17日
信息风险获实证被市场定价
张 处
科大商学院金融学系讲座教授
标准的资产定价理论（Asset Pricing Theory）认为，在信息对所有投资者「同质」的设定下，资产的预期收益与其「系统性因子」的「协方差」（Covariance）相关。「协方差」是统计学上用于衡量变量之间线性关系的指针。不过，当投资者之间存在「信息不对称」时，资产价格和预期收益如何决定？在理论上便面对挑战。然而，不同的分析模型假设，会导致不同的预测结果，而技术上的困难，也往往令全面分析难以推进。
从实证角度看，尽管许多研究已经探讨了这个主题，但信息不对称风险是否已在资产收益中定价，问题仍远未得到解决，主要困难在于缺乏适当的信息风险衡量标准。
有鉴于此，笔者联同英国利物浦大学 Yung Chiang YANG博士，以及香港中文大学（深圳）经管学院张博辉教授，通过建构一个基于价格的信息风险新衡量标准，来探索信息风险的定价问题。
数量指标不够全面
过去的研究文献，多以交易量来度量信息风险。David Easley等学者使用「订单流」（Order flow‧即买入和卖出的订单）来估计「知情交易的概率」（Probability of informed trading ‧PIN）。由于在高频交易下，计算 PIN 十分困难，是以问题仍未得到圆满解答。
另一些学者没有使用所有的交易量数据，而是构建一个基于「大额交易」指针对信息风险进行度量。由于这些大额交易更有可能由知情交易者发起，因而更能够反映出信息风险。近年有学者使用机构投资者之前每周的「所有权波动率」（Ownership volatility）来代理信息风险。基于机构投资者的交易行为一般视为更具信息优势，是以其所持股权比例的变化，可以反映市场中的信息风险。
尽管这些基于数量的信息风险指标被证明与未来的股票收益呈正相关（亦即信息风险愈高，未来的股票收益可能愈高），但这些量化指标的定价能力，在学术界仍然存在争议，甚至有研究提出质疑，认为它们可能并不能完全准确地反映信息风险。
信息风险具多维度性质
我们首先假设信息风险是多维度的，单纯的量化指标不足以全面捕捉信息风险所有维度。理论上，知情交易均衡应同时包含数量与价格。于是，我们通过价格变化中推断知情交易，构建一个名为「异常特质波动率」（Abnormal idiosyncratic volatility‧AIV）的信息风险测度指标，去量度信息密集型事件发生前的特质波动率，与正常时期特质波动率的差异（Difference）。
事实上，学术界很早就认识到特质波动率能够反映信息流动，但特质波动率也可能反映企业的其他特征，例如基本面风险、或投资者对企业特定信息的过度反应等。因此，我们利用「异常特质波动率」，把与信息密集型事件相关的交易活动所引发的异常价格波动剥离出来，亦即透过量度信息密集型事件发生前的特质波动率，与非收益公告时期（正常时期）特质波动率的差异，据此进行量度研究。
公司收益公告作信息事件
我们以公司的收益公告（Earnings announcements ）作为信息事件，透过AIV指标来量度未知情投资者面临的信息风险。之所以选择收益公告作为信息密集型事件有几个理由。首先，收益公告是与股价最相关的信息事件，公司以其揭示过去的盈利能力，并协助投资者预测其未来业绩。其次，有研究显示，在收益公告前，知情交易普遍存在。第三，从 1970 年开始，美国证券交易委员会要求所有在美国交易所上市的公司进行季度报告。因此，在样本期内估计所有股票的 AIV 都是可行的。
我们利用年度和季度公司的收益公告，并估算了 1972 年至 2015 年 43 年间在纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克上市股票的 AIV。有关研究细节不拟在本文详述，而集中阐述研究发现和结果。
AIV捕捉信息不对称风险
究竟信息不对称风险是否会反映在股票预期收益之中？解答这个问题，我们不以数量指标，而另辟蹊径，构建一个「崭新」的价格型信息风险测度指针——AIV来捕捉信息风险。
资产价格反映信息风险
研究结果清楚显示，AIV与「知情回报提前上升」（Informed return run-ups）、「异常内部交易」（Abnormal insider trading）、「卖空」（Short selling）和机构交易（Institutional trading）在收益公告前的期间呈正相关。所谓「知情回报」，是指在重要信息（如盈利公告、并购消息等）正式公开之前，股票价格因知情交易者的交易活动而出现异常上涨或下跌现象。
扼要来说，研究发现，在公司收益公告前，股票价格在知情交易下提前上涨；也出现异常性的内部交易；卖空活动以至机构投资者的交易也更多，充份说明AIV有效捕捉到未知情投资者因无法获得充分信息而面临的不确定性风险。此外，我们还发现，具有高AIV的股票，在经济和统计上，比低AIV的股票获得更大的未来回报。
总括来说，笔者的研究提出了一种新的信息风险衡量方法——AIV，并实证确证了信息风险被市场定价。很清楚，信息不对称会导致市场参与者面临不同的风险，这种风险会反映在资产价格中，也影响到资产的预期回报。AIV愈高公司（例如公司信息愈不透明），其股票预期报酬也会愈高。有兴趣详阅这项研究的读者，可参考笔者的论文——"Is information risk priced? Evidence from abnormal idiosyncratic volatility”，刊《Journal of Financial Economics 135 ( 2020) 528-554。