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当地情绪影响当地股票回报是金融市场的一个长期真理。 许多行为研究都支持这一点。 例如，当一支运动队亏损时，当地公司的股票也会下跌。 天气和选举结果也出现了类似的模式。 也就是说，特定市场的晴朗天气与相应股票的优异表现相关，而与特定原因或候选人相关的股票在选举似乎对他们有利时表现良好。
但是，COVID-19 时代对这种局部现象有何启示？ 具体来说，自 2020 年以来，COVID-19 病例数是否与某些地区的股票回报有任何相关性？
为了研究这个前提，我们确定了与特定地区相关的四个部门。 我们专注于通信、能源、技术和金融行业以及它们经常关联的相应美国地区：分别是洛杉矶、休斯顿、旧金山湾区和纽约市。 我们使用交易所交易基金 (ETF) 作为每个行业和地区的粗略代理，其中通信服务精选行业 SPDR 基金 (XLC) 代表洛杉矶/通信，能源精选行业 SPDR 基金 (XLE) 代表休斯顿/能源，湾区/科技的技术精选行业 SPDR 基金 (XLK) 和纽约市/金融的金融精选行业 SPDR 基金 (XLF)。
从 2020 年 2 月到 2022 年 2 月，在每个行业/地区，我们研究了该特定大都市地区的病例数与相关行业的回报之间的关系。
那么，我们发现了什么？
每周异常收益中位数
| 部门/地区 | 低 COVID-19 病例数 25% 及以下 |
高 COVID-19 病例数 75% 及以上 |
| 通讯（洛杉矶，XLC） | 0.0017 | 0.0001 |
| 能源（休斯顿，XLE） | –0.0108 | 0.0217 |
| 技术（旧金山湾区，XLK） | 0.0046 | –0.0015 |
| 金融（纽约市，XLF） | –0.0006 | –0.0026 |
在这四个领域中，在整两年的数据中，无论是 COVID-19 病例高月还是低月，我们都没有发现异常回报有任何重大差异。
但 COVID-19 病例数最糟糕的月份是另一回事。 在 COVID-19 病例最高的月份，病例与返回之间存在负相关。 换言之，随着这些地区的病例数激增，与当地行业相关的 ETF 价格下跌。
最高案例月：股票收益与案例之间的相关性
| 通讯（洛杉矶，XLC） | –0.049 |
| 能源（休斯顿，XLE） | –0.572 |
| 技术（旧金山湾区，XLK） | –0.050 |
| 金融（纽约市，XLF） | –0.231 |
我们的结果表明，只有最糟糕的 COVID-19 月份才会对局部地区和行业的回报产生影响。 特别是，随着休斯顿的病例激增，XLE 价格暴跌。
当然，相关性不是因果关系，这些行业和地区的财务表现很难用任何一个变量来解释。
尽管如此，结果表明，COVID-19 可能对局部返回产生了巨大影响——但前提是局部病例数足够高。
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图片来源：©Getty Images/Avalon_Studio
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