أقساط العوامل: سمة أبدية للأسواق المالية
يستثمر قطاع واسع من الصناعة بناءً على عوامل ثابتة مثل القيمة والزخم والمخاطر المنخفضة. في هذا المنشور، نشارك النتائج الرئيسية من دراستنا للعوامل خارج العينة على مدى فترة عينة كبيرة ومهمة اقتصاديًا. وباستخدام أطول فترة عينة حتى الآن – من 1866 إلى عشرينيات القرن الحالي – نبدد المخاوف بشأن التنقيب في البيانات وتدهور أداء عوامل الأسهم. لقد وجدنا أن عوامل الأسهم قوية خارج العينة وكانت ظاهرة موجودة دائمًا في الأسواق المالية منذ أكثر من 150 عامًا.
المخاوف المتعلقة بالتنقيب عن البيانات حقيقية
لماذا أجرينا هذه الدراسة؟ أولا، هناك حاجة إلى مزيد من البحوث حول علاوات العوامل، وخاصة باستخدام بيانات خارج العينة. تستخدم معظم دراسات الممارسين حول عوامل الأسهم عينات يعود تاريخها إلى الثمانينيات أو التسعينيات، وتغطي حوالي 40 إلى 50 عامًا. ومن منظور إحصائي، لا يمثل هذا قدرًا كبيرًا من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، كانت هذه السنوات فريدة من نوعها، حيث تميزت بعدد قليل من حالات الركود، وأطول توسع وسوق صاعدة في التاريخ، وحتى عام 2021، شهدت فترات تضخمية ضئيلة. غالبا ما تستخدم الدراسات الأكاديمية حول عوامل الأسهم عينات أطول، وعادة ما تبدأ في عام 1963 باستخدام قاعدة بيانات المركز الأمريكي لأبحاث أسعار الأوراق المالية (CRSP) من جامعة شيكاغو. لكن تخيل لو تمكنا من مضاعفة طول العينة باستخدام مجموعة بيانات شاملة لأسعار الأسهم. كانت أسواق الأوراق المالية ضرورية للنمو الاقتصادي وتمويل الابتكار قبل وقت طويل من القرن العشرين.
ثانيًا، اكتشف الأكاديميون مئات العوامل، والتي يشار إليها غالبًا باسم “حديقة حيوان العوامل”. تشير الأبحاث الأكاديمية الحديثة إلى أن العديد من هذه العوامل قد تنجم عن تجريف البيانات، أو الأخطاء الإحصائية الناجمة عن الاختبارات المكثفة التي يجريها الأكاديميون والباحثون في الصناعة. وعادة ما تبلغ نسبة الثقة في الاختبار الواحد 95%، مما يعني ضمناً أن واحداً من كل عشرين اختباراً سوف “يكتشف” عاملاً كاذباً. تتفاقم هذه المشكلة عند إجراء اختبارات متعددة. إنه أمر بالغ الأهمية نظرا لأنه تم إجراء ملايين الاختبارات في الأسواق المالية. يعد هذا مصدر قلق كبير للمستثمرين، حيث أصبح استثمار العوامل سائدًا عالميًا. تخيل لو أن العوامل التي تدفع مئات المليارات من الدولارات من الاستثمارات كانت نتيجة لضجيج إحصائي، وبالتالي من غير المرجح أن تحقق عوائد في المستقبل.
يوضح الشكل 1 أحد الدوافع وراء دراستنا. وهو يعرض إحصائيات الاختبار للمحافظ ذات الحجم والقيمة والزخم والعوامل منخفضة المخاطر خلال فترات داخل العينة وخارجها خلال حقبة CRSP (ما بعد عام 1926). تمشيا مع الدراسات السابقة، فإن معظم العوامل تظهر أهمية خلال فترة العينة. ومع ذلك، تبدو النتائج مختلفة بشكل جوهري خلال الفترات اللاحقة خارج العينة مع فقدان العديد من العوامل أهميتها عند مستويات الثقة التقليدية. ويمكن أن يعزى هذا الانخفاض في أداء عوامل الأسهم إلى أسباب متعددة، بما في ذلك عينات البيانات المحدودة، كما تمت مناقشته في الأدبيات. وبغض النظر عن ذلك، فإنه يؤكد الحاجة إلى اختبارات مستقلة خارج العينة لعوامل العدالة في عينة كبيرة بما فيه الكفاية. في ورقتنا البحثية، نتعامل مع هذا التحدي من خلال اختبار عوامل المساواة خارج العينة في عينة لم يتم التطرق إليها من قبل من خلال توسيع مجموعة بيانات CRSP لتشمل 61 عامًا من البيانات.
الشكل 1.
المصدر: البيانات المالية العالمية، موقع كينيث الفرنسي، جامعة إيراسموس روتردام
أسواق الأوراق المالية في 19ذ قرن
قبل الغوص في النتائج الرئيسية، دعونا نلخص سوق الأسهم الأمريكية في القرن التاسع عشر. في بحثنا، نقوم بجمع معلومات من جميع الأسهم الرئيسية المدرجة في البورصات الأمريكية بين عامي 1866 و1926 (تاريخ بدء مجموعة بيانات CRSP). تميزت هذه الفترة بالنمو الاقتصادي القوي والتنمية الصناعية السريعة، مما أرسى الأساس للولايات المتحدة لتصبح القوة الاقتصادية الرائدة في العالم. ولعبت أسواق الأوراق المالية دوراً محورياً في النمو الاقتصادي وتمويل الإبداع، مع نمو القيمة السوقية لأكثر من خمسين ضعفاً في غضون ستين عاماً ــ بما يتماشى مع نمو الناتج المحلي الإجمالي الاسمي في الولايات المتحدة خلال نفس الفترة.
وفي كثير من النواحي، كانت أسواق القرنين التاسع عشر والعشرين متشابهة. يمكن شراء الأسهم أو بيعها بسهولة عبر البورصات من خلال شركات التاجر، وتداولها عبر المشتقات والخيارات، وشراؤها على الهامش، وبيعها على المكشوف، مع البائعين على المكشوف المعروفين. الرائد 19ذ الابتكارات التكنولوجية في القرن مثل التلغراف (1844)، والكابل عبر المحيط الأطلسي (1866)، وإدخال الشريط الشريطي (1867)، وتوافر خطوط الهاتف المحلية (1878)، ووصلات الهاتف المباشرة عبر الكابلات سهلت وجود سائل ونشط ثانوي. سوق الأسهم، وأنشطة الوساطة وصناعة السوق الكبيرة، والمراجحة السريعة بين الأسعار، واستجابات الأسعار السريعة للمعلومات، وأنشطة التداول الكبيرة. وكانت عروض الأسعار معروفة على الفور من الساحل إلى الساحل وحتى عبر المحيط الأطلسي. وكما هو الحال اليوم، تمكن المستثمرون من الوصول إلى مجموعة واسعة من مصادر المعلومات ذات السمعة الطيبة، في حين قدمت صناعة كبيرة من المحللين الماليين تقييمات السوق والمشورة الاستثمارية.
علاوة على ذلك، لم تكن تكاليف التجارة في القرن التاسع عشر تختلف كثيرًا عن العشرينذ تكاليف القرن. تكشف معلومات السوق والدراسات الأكاديمية أن تكاليف المعاملات على الأسهم ذات الحجم الكبير والأسهم المراجحة جيدًا في بورصة نيويورك تبلغ حوالي 0.50% ولكن تم تداولها عند الحد الأدنى البالغ 1/8ذ خلال كلا القرنين. علاوة على ذلك، في العقد الذي سبق الحرب العالمية الأولى، كان متوسط فروق الأسعار في بورصة نيويورك 86 نقطة أساس، وتم إجراء ربع الصفقات بفروق أسعار أقل من 36 نقطة أساس. علاوة على ذلك، كان معدل دوران الأسهم في بورصة نيويورك أعلى بين عامي 1900 و1926 مما كان عليه في عام 2000. بشكل عام، كانت أسواق الأسهم الأمريكية مصدرًا حيويًا ومهمًا اقتصاديًا للتداول منذ القرن التاسع عشر.ذ القرن، مما يوفر أرضية اختبار مهمة وموثوقة خارج العينة لأقساط العوامل.
مجموعة بيانات الأسهم قبل CRSP
كان إنشاء مجموعة البيانات هذه جهدًا كبيرًا. تتضمن عينتنا عوائد الأسهم وخصائصها لجميع الأسهم الرئيسية منذ عام 1866. لماذا عام 1866؟ إنه تاريخ البدء الوقائع التجارية والمالية، وهو مصدر رئيسي تستخدمه أيضًا قاعدة بيانات CRSP. قد تتساءل لماذا بدأ مشروع CRSP في عام 1926. ورغم أن السبب الدقيق يظل مجرد تخمين، إلا أنه يبدو تعسفيًا، مما يضمن إدراج بعض البيانات من ما قبل انهيار سوق الأسهم في عام 1929.
في بحثنا، قمنا بجمع جميع القيمة السوقية يدويًا – وهي ذات صلة كبيرة بدراسة علاوات العوامل وأسعار الأسهم. بالإضافة إلى ذلك، قمنا بالتحقق يدويًا من عينات من بيانات الأسعار والأرباح التي تم الحصول عليها من Global Financial Data – وهي مزود بيانات متخصص في بيانات الأسعار التاريخية. على عكس CRSP، ركزنا جمع البيانات لدينا على جميع الأسهم الرئيسية المتداولة عبر البورصات الرئيسية. وهذا لا يشمل بورصة نيويورك فحسب، بل يشمل أيضًا بورصة نيويورك كورب (التي أصبحت فيما بعد البورصة الأمريكية، AMEX)، والعديد من البورصات الإقليمية. يمكنك أن تتخيل مقدار العمل الذي استغرقه هذا الأمر والكم الهائل من وقت مساعدي الباحثين الذين استخدمناهم في جامعة إيراسموس روتردام. لكن النتائج كانت تستحق الجهد المبذول. والنتيجة هي مجموعة بيانات عالية الجودة لأسعار الأسهم الأمريكية من عام 1866 إلى عام 1926، تغطي ما يقرب من 1500 سهم مدرج.
أداء العوامل خارج العينة أبدي
إذن، كيف تبدو النتائج خارج العينة من فترة ما قبل 1866-1926؟ قبل أن نناقش، يرجى تذكر أن هذه الفترة لم تتم دراستها جيدًا من قبل، وبالتالي فهي تسمح لنا بإجراء اختبار حقيقي خارج العينة لأقساط عامل الأسهم.
ويلخص الشكل 2 النتائج الرئيسية من بحثنا. يُظهر ألفا أقساط عامل الأسهم المحددة على أطول عينة ممكنة من CRSP (باللون الرمادي) وفترة ما قبل CRSP خارج العينة (باللون الأسود). ومن المثير للاهتمام أن قيم ألفا خارج العينة للقيمة والزخم وعوامل المخاطر المنخفضة تشبه إلى حد كبير تلك التي لوحظت في عينة CRSP. في الواقع، الاختلافات بين العينتين غير ذات دلالة إحصائية. وتؤكد الأدلة التي دامت أكثر من 150 عاما على أقساط العوامل (الأشرطة السوداء) هذا الاستنتاج، مما يدل على أقساط جذابة ذات أهمية اقتصادية وإحصائية كبيرة. بشكل عام، تؤكد العينة المستقلة صحة علاوات عوامل الأسهم الرئيسية مثل القيمة والزخم والمخاطر المنخفضة.
الشكل 2.
المصدر: البيانات المالية العالمية، موقع كينيث الفرنسي، جامعة إيراسموس روتردام
هذه النتائج تسمح لعدة استنتاجات قوية. أولاً، والأهم من ذلك، أن علاوات العوامل هي سمة أبدية في الأسواق المالية. وهي ليست من صنع جهود الباحثين أو ظروف اقتصادية محددة، ولكنها كانت موجودة منذ نشأة الأسواق المالية، واستمرت لأكثر من 150 عاما. ثانياً، لا تتحلل أقساط العوامل خارج العينة ولكنها تميل إلى البقاء مستقرة. ثالثا، نظرا لطبيعتها الدائمة، توفر أقساط العوامل فرصا استثمارية كبيرة. ومن المفترض أن تمنح هذه النتائج المستثمرين ثقة أكبر في قوة علاوات العوامل، مما يعزز فائدتها في صياغة استراتيجيات استثمار فعالة.
