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原文信息：Dessaint O, Matray A. Do managers overreact to salient risks? Evidence from hurricane strikes [J]. Journal of Financial Economics 126 (2017) 97–121

一、理论基础

心理学研究表明，一般情况下，人们只是简单地根据他们对事件已有的信息，包括记忆的难易程度，来确定该事件发生的可能性，容易被感知到或回想起的事件被认为发生的概率更大，这一现象被称为可利用性法则(availability heuristic)。据此，如果一个风险事件突显，给部分人留下了深刻的印象，那么这部分人就会高估该风险。“有惊”会让我们本能地高估风险，尽管“无险”（真实的风险并没有改变）。

二、文章假设

作者假设心理学的可利用性法则对于管理者来说也适用，管理者会高估突显事件的风险，从而使感知风险(perceived risk)与真实风险(actual risk)存在偏差。

三、研究设计

本文通过公司现金持有量的变化来衡量管理者所感知的流动性风险的大小，Froot,Scharfstein and Stein（1993）、Holstrom and Tirole（1998 ,2000）指出现金政策被视为公司流动性风险的保险机制。

本 文选择飓风着陆作为事件冲击，一场飓风席卷，会给受灾区公司带来巨大的经济损失，也会让飓风风险在这段时间突显。飓风还有以下几个特点：1.美国历史的飓 风数据表明飓风发生的频率基本不变，也就是真实飓风的风险不会变化；2.飓风着陆，不管是时间还是地点，都是随机的，影响范围非常广；3.飓风对于公司和 管理者来说是一个外生事件；4.人们对飓风风险的感知程度是受到距离影响，距离受灾区越近，感知到的飓风风险就越强；相对偏远的地区，对这场飓风可能就没 什么感觉。因此，作者要研究风险突显程度对管理者评估风险的影响，而飓风着陆事件为此提供了理想的自然实验。

当 飓风经过，美国公司都会被分为三组：受灾区公司、受灾区附近的公司、剩余的公司。作者将受灾区附近的公司（Neighborhood）作为实验组，对他们 来说，飓风风险很显著；将离受灾区较远的公司（the rest of US）作为对照组，对他们来说，飓风事件不明显。作者使用双重差分法，通过衡量飓风发生后实验组公司现金持有量相对于对照组公司的变化，来反应风险突显程 度对管理者风险感知的影响。实验组排除了受灾区公司，是因为飓风直接影响到受灾区公司的流动性，其现金持有量无法反映管理者的心理变化。但本文并没有在总 的样本中剔除受灾区公司，而是将受灾区公司作为控制变量，排除其现金波动的影响。

四、数据来源

1. 从SHELDUS数据库获取美国1985-2011年所经历的飓风信息，包括飓风的名称、着陆时间、受影响的县(county)、损失额。作者筛选出损失额(CPI adjusted)超过50亿美元的重大飓风事件作为事件样本。

2. 从Compustat数据库获取1987-2011年11938家美国公司的季度财务数据以及公司总部的所在地(county)。Pirinsky and Wang (2006)指出1992-1997年发生总部迁移的公司低于3%。

3. 对每一次飓风事件，选取每个受灾县最近的5个县作为受灾区附近的地区(neighborhoodarea)，县与县的距离根据经纬度得出。如下图所示：中间浅灰色地带表示某次飓风受灾区，周围深色地带为受灾区附近的地区，剩下白色的地区为距离受灾区较远的地区。

五、回归模型与结果

1. 将公司按照地理位置分组，对飓风事件发生前一个季度的公司数据进行分组描述性统计，其中，实验组公司平均现金及其等价物的持有量为18.1%，对照组为18.7%，两者无显著性差异。

2. 根据DID模型，估计出飓风事件发生后12个月(4季度), 飓风受灾区附近公司现金持有量的变化。

回归得到β系数值为0.84(%)，在1%的水平显著。即飓风发生后的12月，受灾区附近的公司的现金持有量平均增加约1%。

3. 根据DID模型，估计出飓风事件发生前后每个季度时点，飓风受灾区附近公司现金持有量的变化。

从回归结果中，可以发现，从飓风发生的q0季度开始，受灾区附近公司显著增加现金持有。这个效应一致持续到q+3季度、q+4季度(飓风发生后的第三季度和第四季度)，之后效应逐渐减弱，直到q+8季度(飓风经过后的两年)公司现金持有量减至飓风发生前的水平。

根据回归结果绘图，可以更直观的看到受灾区、受灾区附近的公司在飓风发生前后相对于对照组公司现金持有量的变化：

值得注意的是，受灾区附近的公司的现金持有最高增加近1.2%(q+2季度)，但受灾区公司的现金损失最大也不过0.6%(q+3季度)。这足以说明管理者对突显风险有过度反应。

作 者还对1997-2011年805家美国公司的10-Ks,10-Qs和8-Ks报告进行了文本分析，将上述两个模型的因变量cash替换为虚拟变量 hurricane risk。如果公司报告中出现了和飓风风险相关的词汇，则hurricane risk 变量值为1，否则为0。此时，β值反映了飓风附近地区公司报告中提到飓风风险的可能性。

回归结果表明，飓风发生后，受灾区附近的公司在公司报告中提到飓风风险的可能性比距离较远公司的可能性大。也就是说，飓风风险对于受灾区附近公司的管理者来说更显著，因此，管理者更容易在公司报告中流露出对飓风的担忧。

六、稳健性检验

本文进行了以下一系列的稳健性检验，结果仍较为理想：

1.根据SCI-3(美国标准行业分类)，控制行业固定效应；

2.考虑每个州的经济环境因素，控制州固定效应；

3.控制CEO固定效应(CEO信息来源于Execucomp数据库)；

4.加入公司规模、年龄、市值比、净营运资本、研发支出等控制变量；

5.安慰剂检验：随机改变飓风发生的时间；

6.由于模型中因变量值为现金占公司总资产的比例，为了排除该比例增加不是由公司总资产减少导致的，作者还研究了飓风发生前后，实验组与对照组公司的总资产变化，发现总资产值并没有显著变化。

七、结论

本 篇论文通过实证研究表明管理者在评估风险时存在偏误。飓风席卷后的一段时间中，位于飓风受灾区附近的公司，即使有惊无险，管理者也会选择增加现金持有量来 防范飓风引发的流动性风险，并且在公司报告中更多地流露出对飓风的担忧。但实际上，一次飓风事件的发生只是让飓风风险突显，并不会增加下一次飓风发生的概 率。因此，管理者对“躲过一场飓风”这样类似的突显风险会过度反应。但管理者只会暂时高估飓风风险，飓风过去的时间越久，对于管理者来说，它的显著性也越 低，最后管理者眼中的飓风风险又会和飓风发生前的一样。管理者在决策过程中，会面临各种各样的风险，如果对每种风险的评估都存在这样的偏差，累积起来就可 能是个巨大的决策失误。

注：此推文中的图片及封面均来源于网络！如有雷同纯属巧合！

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