I detta dokument konstateras att handelsvolymen är en betydande faktor för de blylaggmönster som observerats i aktieavkastningen. Daglig och veckovis avkastning på portföljer med hög volym leder avkastning på portföljer med låg volym, vilket styr för företagsstorlek. Icke-synkron handel eller låga volym portfölj autokorrelationer kan inte förklara dessa resultat. Dessa mönster uppstår på grund av att avkastningen på portföljer med låg volym reagerar långsammare på information om marknadsavkastningen. Den snabba anpassningen av de enskilda lagren bekräftar dessa resultat. Sammantaget visar resultaten att differentialhastigheten för anpassning till information är en betydande källa till korsautokorrelationsmönstren vid korthorisontell aktieavkastning. BÅDA AKADEMIKER OCH PRAKTIKER HAR LÅNGT BÅDE intresserat sig för den roll som handelsvolym spelar för att förutsäga framtida aktieavkastning. 1 I detta dokument undersöker vi samspelet mellan handel volym och förutsägbarheten av kort horisont aktieavkastning, särskilt som på grund av bly-lag cross-autokorrelations i aktieavkastning. Vår undersökning visar att handelsvolymen är en viktig faktor för cross-autokorrelationsmönstren i aktieavkastningen. 2 Vi finner att daglig eller veckovis avkastning av aktier med hög handelsvolym bly dagligen eller veckovisa avkastning av aktier med låg handel volym. Ytterligare tester visar att denna effekt hänger samman med tendensen hos lager med hög volym att reagera snabbt och med låg volym för att långsamt reagera på marknadsomfattande information.  Detta papper är nära relaterat till litteraturen om korsautokorrelationer initierade av Lo och MacKinlay ~ 1990!. Lo och MacKinlay finner att positiva autokorrelationer i portföljavkastningen beror på positiva korsautokorrelationer mellan individuella värdepapper. De anser särskilt att korrelationen mellan stora och små aktieavkastningar är högre än korrelationen mellan små företags avkastningar och nuvarande stora företagsavkastningar. Våra resultat visar att handeln volym har viktig information om cross-autocorrelation mönster utöver det som finns i företagets storlek. De förklaringar som har föreslagits för dessa korsa-autokorrelation mönster ~see Mech ~ 1993!! kan delas in i tre grupper. Den första gruppen av förklaringar hävdar att korsa-autokorrelationer är resultatet av tidsvarierande förväntade avkastning ~see Conrad och Kaul ~ 1988!!. En variant av denna förklaring tyder på att korsa-autokorrelationer är helt enkelt en omräkning av portfölj autokorrelationer och samtida korrelationer ~see Hameed ~ 1997! och Boudoukh, Richardson, och Whitelaw ~ 1994!!. När hänsyn tas till autokorrelation i portföljen, enligt denna förklaring, bör portföljcross-autokorrelationerna försvinna. Den andra gruppen av förklaringar~see Boudoukh et al.! tyder på att portföljen autokorrelationer och korsa-autokorrelationer är resultatet av marknadens mikrostruktur biases såsom tunn handel. Den slutliga förklaringen till lead-lag korsa-autokorrelationer hävdar att dessa bly-lag effekter beror på tendensen hos vissa bestånd att anpassa sig långsammare ~underreact! till ekonomisk-omfattande information än andra ~see Lo och MacKinlay ~1990! och Brennan, Jegadeesh, och Swaminathan ~ 1993!!. 3 Vi hänvisar till denna förklaring som hastigheten av justering hypotes. Varför blir inte dessa bly-lag mönster arbitrerade? Troligtvis på grund av de höga transaktionskostnader som någon handelsstrategi utformad för att utnyttja dessa kort-horisontella mönster skulle möta ~see Mech ~ 1993!!. Våra empiriska tester är utformade för att ta hänsyn till de frågor som tas upp i de två första förklaringarna. Först genomför vi vektora autoregressioner med par av hög och låg volym portföljavkastning. Innehav av företag storlek konstant, vi undersöker om släpade hög volym portfölj avkastning kan förutsäga nuvarande låg volym portfölj avkastning som styr för den prediktiva kraften i låg volym portfölj avkastning. Vi använder både daglig och veckovis avkastning i våra empiriska tester och vidtar andra försiktighetsåtgärder för att minimera effekten av icke-synkron handel på våra resultat. Vi finner att hög volym portfölj avkastning betydligt förutsäga låg volym portfölj avkastning även i den största storleken kvartil. Vi finner också att dessa resultat är robusta under perioden efter 1980. Dessa resultat visar att egna autokorrelationer och icke-synkron handel inte helt kan förklara de observerade bly-lag mönster i aktieavkastning. 3 Andra som har lämnat liknande förklaringar inkluderar Badrinath, Kale, och Noe ~ 1995!, McQueen, Pinegar, och Thorley ~ 1996!, och Connolly och Stivers ~ 1997!. Journal of Finance Next, för att undersöka källan till dessa cross-autokorrelations, genomför vi Dimson marknadsmodell regressions~see Dimson~1979!! användning av avkastning på noll investeringsportföljer som är långa i högvolymportföljer och korta i lågvolymportföljer av ungefär samma storlek. Resultaten tyder på att blylaggeffekterna hänger samman med tendensen hos lager med låg volym att reagera långsammare på marknadsomfattande information än på lager med hög volym. Slutligen använder vi en hastighet av justering mäter baserat på lage betas från Dimson regressions för att undersöka på förhand fast egenskaper hos en delmängd av lager som bidrar mest ~ eller minst! till portfölj autokorrelationer och korsa-autokorrelationer. Bevisen visar att det finns slående skillnader i handel volym över aktier som bidrar mest och minst till portfölj autokorrelationer och korsa-autokorrelationer. Särskilt aktier som bidrar mest har 30 procent till 50 procent lägre handel volym. De viktigaste slutsatserna är följande: Avkastning av aktier med hög handelsvolym leder avkastningen av aktier med låg handelsvolym främst eftersom de stora volymslagren anpassar sig snabbare till marknadsomfattande information. Detta överensstämmer med anpassningshypotesens hastighet. Handelsvolymen spelar således en viktig roll för spridningen av marknadsomfattande information. Tunn handel kan förklara några av de lead-lag effekter, men det kan inte förklara alla av dem. Effekterna av blylagg förklaras inte heller av egna autokorrelationer. Resten av tidningen är organiserad enligt följande. I avsnitt I diskuteras data och empiriska tester och i avsnitt II diskuteras de empiriska resultaten. Avsnitt III innehåller ytterligare bevis med hjälp av enskilda lageruppgifter och avsnitt IV avslutas. Jag. Data och empiriska tester sedan Lo och MacKinlay ~1990! Dokumentera att stora företags avkastning leder små f irm avkastning, vi kontrollerar för storlekseffekter i att undersöka crossautocorrelation mönster mellan hög volym och låg volym aktier. Vi gör detta genom att bilda en uppsättning av 16 portföljer baserade på storlek och handel volym, med omsättning som vårt mått på handel volym. De flesta tidigare studier~see Jain och Joh~1988! och Campbell, Grossman, och Wang ~ 1993!! har använt omsättning, definierad som förhållandet mellan antalet aktier som handlas under en dag och antalet utestående aktier vid dagens slut, som ett mått på handelsvolymen i ett bestånd. Genom att använda omsättningen löses dessutom effekten av företagens storlek från handelsvolymen. Råhandel volym och dollar handel volym är båda mycket korrelerad med fast storlek. I vårt urval är tvärsnitts korrelationerna mellan företagsstorlek och råvaruhandelsvolym samt företagsstorlek och aktiekurs 0,78 respektive 0,72; korrelationen mellan storlek och omsättning är 0,15 och korrelationen mellan omsättning och råvolym 915 ume är 0,60. Således är omsättningen i hög grad korrelerad med rå volym men mer eller mindre okorrelerad med fast storlek, vilket är precis vad vi söker från denna variabel. 4 För perioden 1963 till 1996 bildas fyra storlekskvartiler i början av varje år genom att ranka alla företag i CRSP NYSE0AMEX aktiefil efter deras marknadsvärde av eget kapital från och med december föregående år, och sedan dela dem i fyra lika stora grupper. Endast företag med stamaktier ingår i dessa portföljer. Dessutom är alla slutna fonder, fastighetsfonder, American Depositary Receipts och Americus trustkomponenter undantagna från dessa portföljer. Företag i varje storlek kvartil ytterligare delas in i fyra lika stora grupper baserat på deras genomsnittliga dagliga handel volym under föregående år. För att ingå i en av dessa 16 portföljer måste ett företag ha minst 90 dagliga observationer av handelsvolymen under föregående år. När portföljer bildas på detta sätt i början av varje år, hålls deras sammansättning densamma under resten av året. Daglig och veckovis likavägd portföljavkastning beräknas för varje portfölj genom att man i genomsnitt beräknar den dagliga eller veckovisa avkastningen för aktierna i portföljen. Foerster och Keim ~ 1998! rapportera att sannolikheten för att en NYSE0AMEX aktie går utan handel under två på varandra följande dagar är 2,24 procent och för fem på varandra följande dagar är det bara 0,42 procent. Därför, för att minimera effekten av icke-synkron handel på cross-autokorrelations, avkastning på aktier som inte handlas på dagen t eller t 1 är undantagna från beräkningen av portföljavkastning för datum t. Detta säkerställer att den dagliga avkastningen för varje aktie som inte handlas under två på varandra följande dagar undantas från beräkningen av portföljavkastning för dessa två dagar och för följande dag. Som vanligt i litteraturen mäter vi veckovisa returer från onsdag nära följande onsdagsslut. 5 Användningen av veckovisa returer bör ytterligare minska oron för icke-handel. Daglig och veckovis aktieavkastning, genomsnittlig handelsvolym och årlig företagsstorlek erhålls från CRSP från januari 1963 till december 1996. I tabell I presenteras beskrivande statistik över 16 storleksvolymer. Den genomsnittliga portföljavkastningen tyder på ett negativt tvärsnittsförhållande mellan handelsvolym och genomsnittlig aktieavkastning. 6 Den dagliga medel för 4 Hädanefter, om inte annat anges, handel volym hänvisar till denna specifika definition av handel volym. 5 Säsongsmönster i vecko autokorrelationer har undersökts i detalj av Keim och Stambaugh ~1984!, Besseminder och Hertzel ~ 1993!, och Boudoukh et al.~1994!. Besseminder och Hertzel finner till exempel att mönster i autokorrelationer över vardagar är relaterade till betydelsen av helgavkastningar jämfört med icke-weekendavkastningar i autokorreleringsmönster och är robusta mot alternativa marknadsmikrostrukturer. Även om detta är en intressant fråga vill vi, när det gäller vårt dokument, helt enkelt visa att våra resultat är robusta mot dessa mönster. För att kontrollera robustheten i veckoresultaten, upprepar vi alla vår analys med hjälp av veckovisa returer som beräknas från fredag nära till nästa fredag close och tisdag nära följande tisdag close. Resultaten är likartade. 6 Se Brennan, Chordia, och Subrahmanyam ~ 1998! och Datar, Naik, och Radcliffe ~ 1998!. Journal of Finance Table I Sammanfattning Statistik för storleksvolymportföljer Sammanfattande statistik för storleksvolymportföljer beräknas över. Pij avser en portfölj av storlek i och volym j. i 1 avser den minsta storleksportföljen och i 4 avser den största storleksportföljen. På samma sätt j 1 avser den lägsta volymen och j 4 avser den högsta volymen portfölj. EW är ett lika vägt marknadsindex för NYSE0AMEX-företag. Sammanfattande statistik för returer beräknas med hjälp av både dagliga returer och icke-överlappande veckovisa returer. Varje vecka slutar på en onsdag. För jämförelse, vi rapporterar också autokorrelationer beräknas med hjälp av veckovisa returer med veckor som slutar på tisdag och fredag. Kolumnerna med titeln onsdag, tisdag och fredag avser veckor som definierats med de sista dagarna. Statistik över portföljstorlek och volym erhålls enligt följande: För det första tvärsnittsstatistik~median och medelvärde! Storlek och volym beräknas för varje portfölj för varje år. Därefter är den årliga tvärsnittsstatistiken för varje portfölj i genomsnitt över tid och rapporteras nedan. N avser det genomsnittliga antalet företag i varje portfölj varje dag eller varje vecka över. Antalet dagliga avkastningar för alla portföljer från 1963 till 1996 är 8,560. Antalet icke-överlappande veckoavkastningar under samma tidsperiod är 1.774. r k avser kth order autocorrelation. S k avser summan av första k autokorrelationer. Storlekssiffrorna är i miljarder dollar. Volymtalen representerar den genomsnittliga dagsomsättningen.
Choueifaty och Coignard REF visar att handelsvolymen är en betydande bestämningsfaktor för de blylaggmönster som observerats i aktieavkastningen.
Trading volume and cross-autocorrelations in stock returns
{'venue': 'Journal of Finance', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Economics']}