股票定价是金融领域经久不衰的话题,目前已经有多个定价模型被学术界普遍认可,如资本资产定价、Fama-French三因子与五因子以及Carhart四因子定价模型等。这些定价模型固然可以对股票的收益率起到一定的解释作用,但影响股票收益率的远不止这些模型中包含的因素,因此有很多的学者致力于研究模型之外的影响因素,试图找出“收益率异象”,这些“收益率异象”可以为定价模型的改进提供方向,与财务指标相关的“异象”就是其中重要的组成部分。目前,国内外学者发现的“财务指标异象”中涉及的财务指标集中于常见的财务指标,这样存在两方面的不足:一是存在“数据过度透视”的问题,即大量学者的研究聚焦于一些常见的财务指标,即使事实上这些财务指标与股票收益率并无特定的关系,但是通过限定研究总体、修改样本数量和变换样本期间等方法最终也能获得合乎逻辑的关系;二是信息利用不足,公司财务报告中披露了很多的会计信息,常见的财务指标仅反映了其中的一部分信息,而对于定价模型的改进来说,恰恰需要尽可能多的利用信息,寻找突破口。因此,面对以上两方面的不足,需要一种既可以尽量避免“数据过度透视”问题,又可以尽可能多的利用会计信息的财务指标挖掘方法。本文借鉴Xuemin(Sterling)Yan(2017)的思想,尽可能多的利用我国上市公司年报中的会计信息,尽量避免增加不必要的限定条件,通过简单的函数形式构造了构造了七千多个财务指标。对于每个财务指标,在每年6月末按上年末的该财务指标大小,将样本股票等分为四个股票组合:低财务指标组合(组L)、组2、组3和高财务指标组合(组H),以流通市值为权重计算各股票组合在当年7月至次年6月的月度加权收益率,以此类推,得到4个股票组合在2008年7月-2019年6月共132个月的收益率序列(若涉及同比数据,则只有2009年7月-2019年6月共120个月的收益率)。通过配对样本t检验,发现共有1556个财务指标分得的组L和组H的月度平均收益率在5%的显著性水平上不相等。随后,本文将这1556个财务指标各自分得的四个股票组合的在样本期间的月度收益率带入传统定价模型,以组L和组H在5%的显著性水平上均可获得超额正收益率或负收益率α为条件,资本资产定价模型、Fama-French三因子定价模型、Carhart四因子定价模型、三种Fama-French五因子定价模型(分别是2*3分组方法、2*2分组方法和2*2*2*2分组方法计算出的五因子)分别筛选出6个、58个、46个、15个(2*3分组方法)、11个(2*2分组方法)和4个(2*2*2*2分组方法)财务指标。经过研究发现,各定价模型筛选出的财务指标大多和“现金占比”相关,本文选取其中5个与“现金占比”相关的财务指标,将它们分别和公司市值、账面市值比、盈利能力和投资水平进行交叉分组,构造投资组合。以公司市值为例,首先根据“现金占比”大小将样本股票等分为4组:低现金占比组合(组L)、组2、组3和高现金占比组合(组H),其次,根据公司市值大小将样本股票等分为4组:小市值组合(组S)、组2、组3和大市值组合(组B),最后对4个现金占比组合和4个公司规模组合进行交叉取交集,形成16个投资组合,如小市值高现金占比组合、小市值低现金占比组合等。以此类推,形成了20组这样的16个投资组合。以流通市值为权重,计算各投资组合的月度加权收益率,最后将各组合的收益率序列带入传统定价模型最终发现公司总市值小且“现金及现金等价物的期末余额/公司总市值”比值高的股票组合在各个定价模型中获得的超额月度收益率最高,原因在于1)高“现金占市值比”组合整体的估值相较低“现金占市值比”组合整体的估值更低;2)小市值公司的成长性好,但其面临的融资约束问题相较大市值公司更为突出,“现金占市值比”高使得小市值公司面临的融资约束问题得到缓解,使其可以在出现好的投资机会时及时投入资金,进而带来业绩的改善,而业绩改善也将带来这些小市值公司股价的上涨。