外资是「追涨」的，但真正可怕的是他们「赖着不走」

1 一个老问题，和一份从没人见过的数据

外国投资者一进场，本地股市就涨；他们一撤，市场就崩。这套说法在每一次金融动荡里都会被重新搬出来：1994 年的墨西哥、1997 年的亚洲，舆论里总有一个版本，说「热钱」是过度反应、是传染、是把好端端的市场推下悬崖的那只手。与之针锋相对的，是金融经济学家更冷静的另一种说法——交易只是信息被消化进价格的过程，资金外流不制造危机，它只是反映了基本面已经坏掉的事实。

两种观点都各有拥趸，可问题在于：在 2001 年之前，几乎没有人真正看清过国际资金流到底长什么样。原因很朴素——数据太粗。当时能拿到的跨境资金流，最好的也只是月度，多数是季度，而且往往来自美国财政部的申报口径。Tesar and Werner (1994, 1995a,b)、Bohn and Tesar (1996)、Brennan and Cao (1997) 这一批论文，靠的就是这种低频数据。他们确实发现了「流入与收益正相关」，但季度数据有一个致命的软肋：你根本分不清这个相关到底是「同期」的，还是「资金领先收益」或「收益领先资金」——三件事在一个季度里被搅成了一团。

于是，一个自然的问题是：如果有人能把资金流的频率从「季度」一路压到「逐日」，会看到什么？

这正是 Froot、O'Connell 和 Seasholes 这篇论文的起点。他们拿到了 State Street Bank & Trust（下称 SSB）的专有数据。SSB 是美国最大的主托管银行、最大的共同基金托管行，托管着全世界约 $6 trillion 的资产，约占美国共同基金托管业务的 40%。托管行的好处是：它记录下客户的每一笔证券交易和结算。通过观察「以哪种货币结算」，作者把跨境交易识别了出来——比如，所有以泰铢结算、又不是泰国本地投资者发起的交易，就是流入泰国的外资。

2 这群「外资」到底是谁，数据干不干净

这里要先停下来想一个看似学究、其实生死攸关的问题：资金流数据天生是「暧昧」的。

任何一笔交易，从买方看是流入，从卖方看是流出。如果你随机抽一批「买单」，它和另一批随机抽的「卖单」按定义就不相关，也和收益不相关。所以——资金流之所以有研究价值，唯一的理由是它识别出了一群「和别人不一样」的投资者。在这篇论文里，这群人就是「注册在本地市场之外的大型机构投资者」：养老金、捐赠基金、共同基金、政府基金。作者把流入定义为：任何由非本地投资者发起、以本地货币结算的购买。

这套定义带来了一份极其难得的数据：44 个国家（16 个发达市场、28 个新兴市场），逐日，从 1994 年 8 月 1 日到 1998 年 12 月 31 日，累计涉及超过 $960 billion 的股票买卖。

那么，这群人有多「代表性」？SSB 毕竟只占全球证券的约 12%。作者拿日本和泰国的官方月度净股票流来对账：日本财务省口径下的总流入，与 SSB 数据的月度相关系数高达 0.75。对一个外资构成如此庞杂的国家来说，这个相关性高得惊人。论文的 Figure 2 进一步把 SSB 的交易量、托管市值，与全球各市场的换手率、市值放在一起比对，整体高度吻合。

Figure 2: Worldwide stock market turnover and capitalization compared to State Street trades and

3 第一块拼图：资金会「抱团」，而且越来越抱团

有了干净的高频数据，作者开始一块一块地拼图。

首先，他们看资金流在国家之间的相关性。结论是：同期的跨国资金流之间存在一个小但显著的正相关，而且这个相关在同一区域内部明显更大。换句话说，存在「区域资金因子」——拉美的钱一起进、一起出，东亚的钱也一起进、一起出。更值得注意的是，这种区域因子的重要性随时间在上升。Table 5 报告了各组的平均两两相关及其标准误，把这种「抱团」量化了出来。

Table 5: presents the average pairwise correlation and the associated standard error for each

接着，一个自然的问题是：抱团的资金，和股票收益的「抱团」是一回事吗？作者用 900 多对周度股票收益相关性画了一张热力图（Figure 4），可以直观地看到收益相关的区域结构——这为「资金的区域因子」找到了一个价格端的镜像。

4 真正的主角登场：持续性

现在，到了这篇论文真正的核心。

作者用资金流的持续性 (persistence) 来刻画它。这背后有扎实的理论动机：一大批市场微观结构模型预测，掌握私有信息的交易者会慢慢建仓，以压低交易成本——典型如 Kyle (1985)，他推导出单个交易者的交易成本是瞬时订单流的二次函数；Froot, Scharfstein and Stein (1992) 用大量非策略性、风险中性的交易者也得到了类似结论。除了信息，制度因素同样会带来持续性：一次资产配置的结构性调整，往往是分阶段执行的。

实证结果非常清楚：资金流是高度持续的，而且远比收益率本身持续——收益率几乎是不可预测的随机游走，资金流却像有惯性一样，今天进、明天还在进。作者还发现一个有意思的不对称：总流出比总流入更持续。

5 把季度协方差拆成三块

低频数据最大的遗憾，是分不清「资金和收益的相关」到底发生在哪个时间方向上。逐日数据第一次让这件事变得可拆。

作者把「季度资金流」与「季度收益」的协方差，分解成三个部分：

$$\text{Cov}(f_q, r_q) = \underbrace{\text{Cov}(f, r_{\text{lag}})}_{\text{(a)}} + \underbrace{\text{Cov}(f, r_{\text{contemp}})}_{\text{(b)}} + \underbrace{\text{Cov}(f, r_{\text{future}})}_{\text{(c)}}$$

• (a) 资金流与过去收益的协方差；
• (b) 资金流与同期收益的协方差；
• (c) 资金流与未来收益的协方差。

结果分两路落地：

第一路，资金追着过去的收益跑。 净流入与滞后收益强相关，符号大体为正——这正是正向反馈交易 (positive feedback trading)，俗称「追涨」。作者给出了一个惊人的量级：在不控制当期与过去流入的前提下，把「追涨」定义为「今天收益上升导致未来资金流入增加」，它能解释净流入与收益之间季度协方差的 60%–85%。这一点和 Wermers (1999) 在美股里发现的机构羊群行为遥相呼应——他发现机构在过去极端正收益的股票里集中买入、在极端负收益的股票里集中卖出。

第二路，资金还能预测未来的收益。 净流入与未来的股票收益、汇率收益也相关，且在新兴市场统计显著。未来收益的可预测性，解释了季度协方差的 15%–35%。Figure 7 把这套季度协方差分解画了出来。

Figure 7: Quarterly covariance decomposition: #ows and equity returns. This "gure shows the

这第二路结果，有两种解释，而它们指向的世界完全不同：一种是国际投资者对新兴市场握有有价值的私有信息（所以他们的流入能预报涨）；另一种则更微妙——是价格压力 (price pressure) 叠加资金流的持续性，机械地制造出了可预测性。这个张力，正是下一节模型要回答的。

6 一个简单模型：为什么「短暂」的流入，反而预示着「下跌」

但真正关键的一步，在于把上面的关联翻译成一个因果结构。光靠数据只能验证「相关」，验证不了「因果」。于是作者搭了一个简单的模型。

模型的设定可以这样写。记某市场的（净）流入为 \(f_t\)、收益为 \(r_t\)。第一条方程说：流入由过去的流入和过去的收益驱动——

$$f_t = a\, f_{t-1} + b\, r_{t-1} + \varepsilon_t^{f}$$

这里 \(a>0\) 抓住了资金流的持续性（前一期进得多，这一期还会进），\(b>0\) 抓住了追涨（上一期涨得好，这一期钱跟进）。

第二条方程说：收益由当期和过去的流入驱动——

$$r_t = c_0\, f_t + c_1\, f_{t-1} + \varepsilon_t^{r}$$

这条方程是全文的钥匙，值得把它的每一块拆开看：

这个设定的精妙之处在于：它没有直接假设收益是自相关的，可收益的自相关却作为一个内生特征冒了出来。道理很直白——既然 \(r_t\) 依赖于 \(f_t\)，而 \(f_t\) 本身是高度自相关的（\(a>0\)），那么 \(r_t\) 自然就继承了自相关。指数收益里那个众所周知的正自相关，在这里不是硬塞进去的假设，而是「流动驱动价格 + 流动有惯性」的副产品。

现在来跑这个机器。给流入一个外生冲击，会发生什么？

一笔流入的冲击，会让市场预期「后面还有更多流入」（因为 \(a>0\)，资金有惯性）。当前价格于是不只反映这一笔流入，还提前反映了对未来流入的预期，价格因此涨得更多。可一旦这些预期中的未来流入没有兑现，价格就要跌回去。

请注意这句话里最反直觉的一点：整个下跌过程，根本不需要发生任何真实的净流出。 只要「短暂的（transitory）流入」没能延续成「持续的流入」，价格就会向下修正。这正好对应了论文摘要里的第六个发现——短暂的流入会负向地冲击未来收益。

7 用 VAR 把「追涨」逼到墙角

到这里，还剩一个识别上的隐患。「收益预测未来流入」这件事，可能根本不是真追涨——它也许只是因为收益和当期流入相关、而流入又持续，于是收益就「顺带」预测了未来流入。

为了把真追涨和这种假象分开，作者上了一个双变量向量自回归 (vector autoregression, VAR) 模型，问一个更严苛的问题：在控制住过去的流入之后，过去的收益还能不能额外地预测未来的流入？

答案是能。收益在过去流入之外，仍然对未来流入有预测力——所以「追涨」通过了这个更严的检验。反过来，过去的流入在加入滞后收益后，依然是预测未来流入的重要变量，只是滞后收益的统计显著性掉了不少。

而在「预测收益」这一侧：新兴市场的收益，在控制过去收益之后，仍然能被流入预测；发达市场方向一致，但统计上几乎不显著。作者给了一个克制的解释：发达市场流入里的噪声更大，使得滞后收益把流入里那点预测成分给「抢」走了。Figure 8 和 Figure 9 分别画出了新兴市场和发达市场的累积脉冲响应函数，把这套动态可视化了出来。下面这张是新兴市场的：

Figure 8: Impulse response functions: all emerging markets. Graphs of the cumulative impulse

正是这个「流入对价格的同期冲击强烈显著」「短暂流入预示未来下跌」的组合，让作者敢于把模型用回现实。

8 反转：亚洲危机里，外资其实没跑

最漂亮的落点，留给了亚洲危机。

舆论的默认剧本是：1997–1998 年新兴市场股价暴跌，一定是因为外资仓皇出逃。可数据给出的事实恰恰相反——国际投资者并没有抛弃新兴市场。在 1997 年 7 月到 1998 年 7 月间，他们对新兴市场股票始终是净买入，只是速度慢了下来：所有新兴市场的日均流入降到了危机前（1994–1997）水平的 40%，亚洲降到 30%。

净买入、却暴跌，这看上去像个悖论。但放回上一节的模型里，它严丝合缝：危机之前，正是「预期中的未来流入」把该区域的价格提前抬高了；当这些流入没能如约而至——哪怕只是从「快速流入」放缓到「慢速流入」——价格就要把那部分提前透支的涨幅吐回去。不需要真正的出逃，放缓本身就足以让价格下跌。

这就是那个「持续性」题眼最终兑现的地方：它不仅解释了追涨和可预测性，还把一场看似矛盾的危机翻译成了一句平静的话——市场早就替「会持续的流入」付过钱了。

9 文献脉络

把这条线索拉直来看，会更清楚这篇论文站在哪里。

最上游是市场微观结构的理论根基。Kyle (1985) 告诉我们，掌握私有信息的交易者为压低成本会慢慢建仓，订单流因此天然带有持续性；Froot, Scharfstein and Stein (1992) 用短视投机者的羊群行为，从另一个角度给出了同样的「资金抱团、慢慢推进」的图景。

接着是国际资金流的实证近亲：Tesar and Werner (1994, 1995a,b)、Bohn and Tesar (1996)、Brennan and Cao (1997) 用季度数据建立了「流入与美元股票收益正相关」的基本事实，Bohn and Tesar (1996) 还发现流入与滞后流入、与预期收益的度量正相关。但季度频率让它们对「非同期相关」几乎无话可说。Brennan and Cao (1997) 提出了一个信息解释：国际投资者先验更分散、存在累积的信息劣势，因而正面信息一来，持仓就向他们重新配置。Frankel and Schmukler (1996) 则用墨西哥封闭式基金给出了反向证据——危机时本地投资者反而更知情。

价格端的「资金推动价格」也有近亲：Clark and Berko (1996) 估计墨西哥意外流入 1% 市值会推高价格 13%；Warther (1995) 发现美国共同基金权益资产意外增加 1%，股价上升 5.7%。还有 Wermers (1999) 关于机构羊群与后续收益的证据。

而 Choe, Kho and Stulz (1999) 用 1997 年的韩国全市场交易，是当时极少数能与本文比肩的高频研究之一。（关于外资在韩国是否真有信息劣势，可参见《外资真有「信息劣势」吗？——首尔交易簿里那 37 个基点的真相》；关于美国投资者在国际股市里那份「全球情报」，可参见《你以为美国人在「追涨」外国股票，其实他们手里攥着一份全球情报》。）

本文的位置，就在这张图的交汇点：它第一次用逐日、跨 44 国的资金流，把「同期 / 领先 / 滞后」三个时间方向干净地拆开，并用一个简单模型把追涨、可预测性与危机统一进了「持续性」这一根主线。至于外资究竟是不是「蝗虫」，后来的研究又给出了更长期的答案（可参见《外资真是「蝗虫」吗？——一次跨 30 国的长期投资体检》）。

10 评论与延伸（Q&A + 研究方向）

（a）几个可能的疑问

Q：「资金流持续」和「追涨」不是一回事吗？为什么要费力气分开？

不是一回事，而且分清楚是全文的识别核心。「持续」说的是 \(f_t\) 对自己的滞后 \(f_{t-1}\) 有依赖；「追涨」说的是 \(f_t\) 对滞后收益 \(r_{t-1}\) 有依赖。在季度数据里二者纠缠不清，因为收益和当期流入相关、流入又持续，收益会「顺带」预测未来流入。作者用 VAR 在控制过去流入之后，发现过去收益对未来流入仍有额外预测力——这才把真追涨从假象里剥出来。

Q：「流入能预测未来收益」，到底是外资有私有信息，还是单纯的价格压力？

论文坦承数据本身分不清这两者。它倾向的解释偏向后者：价格压力叠加流动持续性，能机械地产生可预测性，而不必假设外资握有基本面私密信息。模型里那个「短暂流入预示下跌」的结果尤其支持价格压力一侧——如果是真信息，价格上涨应当是永久的、不该反转。

Q：净买入却暴跌，这难道不是自相矛盾吗？

不矛盾，恰恰是模型最强的预测。危机前，价格已经为「预期中的持续流入」提前买了单；当流入从快速放缓到慢速（仍是净流入），预期落空，价格就把透支的涨幅吐回去。下跌来自「预期未兑现」，而非「真实出逃」——这正是高频数据相对舆论叙事的颠覆之处。

Q：SSB 只占全球证券的 12%，凭什么代表「国际投资者」？

作者的辩护有两层。其一，代表性不是研究价值的前提——哪怕是「最聪明的十个」或「最笨的十个」跨境交易者，只要他们内部比与外部更同质、且交易随时间/跨国/与收益有有趣互动，就值得研究。其二，他们仍用日本（月度相关 0.75）和 Figure 2 的换手率/市值比对，说明数据在量级上确实贴合总体。

Q：用「结算货币」识别跨境流，会不会把本地人借道外资基金的钱也算进来？

会，这是论文明确承认的软肋之一：若一只美国注册基金其实是泰国股票基金、钱来自泰国居民申购，就会被错记成「外资流入泰国」。ADR 与股权衍生品则因在美元结算而被系统性漏掉。作者认为后者的真正问题不在「漏掉」，而在做本地-ADR 套利的对手方未必是 SSB 客户。

Q：发达市场为什么几乎没有显著的收益可预测性？

作者的解释是噪声。发达市场流入里的噪声更大，使得滞后收益把流入中那点本就微弱的预测成分「抢」走了，于是流入对发达市场收益的额外预测力被淹没。方向与新兴市场一致，只是统计上立不住。

（b）几个可能的研究问题与提案

1. 把「持续性」搬到公司债的外资流入上。 【经济故事】这篇论文的题眼是「流动持续 → 价格提前透支 → 预期落空则下跌」。公司债市场的外资流入是否同样持续？如果是，那么信用利差在危机前是否也被「预期中的持续买入」压低、危机时因流入放缓而非真实抛售而走阔？这对理解 2020 年 3 月那类信用流动性恐慌很有意思。 【可行性】中。需要逐日/逐周的外资公司债持仓或交易流（如 TRACE 配合托管或基金层面持仓），识别上可借鉴本文的 VAR 框架，把利差变动拆成同期/领先/滞后三块。难点在于公司债成交稀疏，高频度量噪声大。

2. 「短暂 vs 持续」流入的事前可分性。 【经济故事】本文事后用 VAR 区分短暂与持续流入。一个更有野心的问题是：能否事前用流入的可观测特征（来源国、机构类型、是否被动指数驱动）预测它会不会延续？若能，则可直接检验「被预判为短暂的流入，其价格冲击更易反转」。 【可行性】中高。需要带投资者类型标签的流量数据（如本文这类托管数据，或 EPFR 的基金类型拆分）。识别靠对流入做异质性分组后的脉冲响应对比，doable，但拿到带标签的专有数据是主要门槛。

3. 区域资金因子的「上升」是否被被动化驱动。 【经济故事】本文发现区域资金因子的重要性随时间上升（样本止于 1998）。一个自然延伸：2000 年后 ETF 与新兴市场指数化的爆发，是否进一步抬高了这种「抱团」？若是，则危机时的同步抛压机制会被放大。 【可行性】高。区域/国家层面的资金流（IIF、EPFR）与被动份额数据都可得，可用指数纳入事件（如 MSCI 调整）做准自然实验，识别相对清晰。

4. 流出比流入更持续：这个不对称还在吗？ 【经济故事】本文一个被低估的发现是「总流出比总流入更持续」。这与「下跌时流动性更易蒸发」的直觉一致。若这个不对称稳健，它对资本流动突停 (sudden stop) 与外汇干预的择时都有政策含义。 【可行性】高。重复本文的持续性度量到更长、更新的样本即可，数据与方法都现成，是一个低成本、高信息量的复制+扩展。

11 我的判断

这篇论文的贡献，与其说是某一个系数，不如说是一种视角：它第一次让我们在足够高的频率上，把「资金和收益的关系」按时间方向拆开，并且用一个朴素到几乎不像模型的双变量系统，把追涨、收益可预测性、以及亚洲危机的悖论，全收进了「持续性」这一条主线。尤其是「净买入却暴跌、下跌无需真实出逃」这个推论，是把高频事实和经济机制咬合得最漂亮的一处。

但识别上的担忧是真实的，而且作者比谁都清楚。最根本的一条，是私有信息与价格压力在数据里无法被干净分开——「流入预测收益」既可以是外资先知先觉，也可以是持续流动的纯机械结果。论文倾向后者，但这是一个解释上的选择，而非被识别出来的因果。其次，结算货币口径会同时混入「本地人借道外资基金」的资金、并系统性漏掉 ADR 与衍生品，这对量级估计的偏误方向并不一目了然。再者，样本只有四年多、且横跨一场大危机，对「持续性」这种需要长期才能精确估计的统计量来说，是一种内在的局限——作者自己也提醒，失败结算引发的额外交易，可能让流动持续性被轻微高估。

我最想看到的后续，是把这套「持续性—预期透支—反转」的逻辑，搬到一个能事前给流入贴标签的环境里去：如果我们能在资金进场的当下，就用机构类型、来源、被动与否区分出它「会不会延续」，那么本文事后才能讲的故事，就有机会变成一个事前可证伪的预测。对今天关心外资持有人与新兴市场（乃至公司债）流动性的人来说，这或许才是这篇二十多年前的论文留下的、最值得接着做下去的那根线头。

参考文献

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