我院姜富偉教授（通訊作者）和湖南大學金融與統計學院唐國豪助理教授（第一作者）、中國工商銀行齊欣林博士、嘉實基金投資經理黃楠合作撰寫的論文《股票市場基本面擇時策略》《It takes two to tango: Fundamental timing in stock market》在金融學國際著名期刊《International Journalof Finance & Economics》已接收發表。

本文在中國和美國市場提出了基本面擇時的投資組合策略，并發現将基于股票價值和盈利的基本面信息以及基于投資組合價格的短期動量趨勢的擇時信息進行結合，能夠比單純地購買并持有高價值和高盈利類公司創造更顯著的投資收益。在中國股票市場，通過對曆史數據進行回測，基于價值、盈利類的基本面擇時（與投資組合20日均線價格信息進行比較）的投資組合策略可以獲得将近37%年化投資組合收益，其年化後的夏普比率更是高達1.30。在考慮不同的資産定價因子模型、不同的持有周期、不同的均線價格信号，以及交易成本後，本文提出的基本面擇時策略依然能創造顯著的超額收益。此外，本文發現由基本面擇時所帶來的溢價效應不能夠簡單地被市場擇時和經濟周期所解釋；但在高異質波動率和高非流動性的公司中，該效應則會被放大。

具體而言，本文使用了四種指标測度公司的價值和盈利能力（賬面市值比、盈餘價格比、毛利潤率、資産回報率），構建基于年報信息的基本面投資組合（擇股），并計算投資組合的價格均線信号，根據當前投資組合價格與均線價格的比較進行擇時，持有或賣出投資組合。我們發現，當使用20日均線價格信号進行擇時後，四種基本面擇時投資組合均可以獲得顯著的收益和超額收益，其年化收益率在34.33%到41.07%之間變動。在美國股票市場，基于10日均線價格信号的投資組合收益率最高，四種指标構建的投資組合年化收益率在16.53%到28.57%之間變動。當然，随着均線價格信号的時間越長，投資組合收益率會顯著下降，但投資組合的持有周期會增加，也意味着更低的交易成本。

近年來，随着大量的資産定價因子被發現以及機器學習方法的興起，從不同的定價因子中尋找公共的有效信息進行資産定價成為了研究熱點。本文的研發現将股票的基本面信息和技術面信息進行非線性地有機結合，能夠帶來顯著的超額收益，并初步從行為金融錯誤定價理論中尋找了有效經濟解釋。這不僅為不同定價因子的信息提取和結合提供了新的思路，也為更為科學地投資于中、美兩國股票市場提供了良好參考。