基本面分析

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如何改进FF三因子模型?从无条件到条件

总体来说,要研究的重点包括三个:
 
第一,利用1995年6月~2005年12月期间我国股市的样本数据对我国股市横截面收益现象的特征进行系统研究,主要研究各横截面收益现象在我国股市中是否存在以及是否显著地存在、典型的横截面收益现象在样本期间的稳健性和演变规律、各横截面收益现象间的联系。
 
第二,在第一个问题的分析基础上,从无条件定价模型(包括CAPM、FF三因子模型、DT特征模型)的角度来探析我国股市横截面收益现象的形成原因。
 
第三,对无条件的FF三因子模型进行改进,利用贝塔条件变化、均值方差时变、状态转移这三种信息,把无条件定价模型变为条件定价模型,并用条件定价模型来解释我国股市的横截面收益现象。
 
1.4 研究意义
许多学者对国外股票市场进行研究后发现,即使在市场效率较高的西方发达股票市场(比如,美国和日本的股票市场)中,违反现代金融理论的横截面收益现象依然显著存在。在我国股票市场中,由于庄家操纵、政府干预等因素的存在,市场投机氛围浓厚,股票市场的效率相对于西方成熟的股票市场来说要低得多,因此违反现代金融理论的横截面收益现象应该更为显著。学者们的实证结果验证了这一点。
 
事实上,陈信元、张田余、陈冬华(2001)以1996年7月1日~1999年6月30日期间在上交所上市的所有A股为样本实证发现,当把股票分为5组时,规模最大组与最小组的月收益差为2.24%,账面市值比(BE/ME)最大组与最小组的月收益差为2.73%;当把样本股票分为25个size-BE/ME组合时,5个规模(ME)溢价的月平均值为2.433%,5个账面市值比(BE/ME)溢价的月平均值为2.232%。刘蕾、马栋(2004)以1996年前在上海证券交易所上市的A股股票共179只为样本,依据这些样本股票在1997年7月~2002年6月期间的收益率数据进行实证分析发现,当把样本股票分为10组时,规模最大组与最小组的月收益差为3.13%,账面市值比BE/ME最大组与最小组的月收益差为1.165%;当把样本股票分为25个size-BE/ME组合时,5个规模(ME)溢价的月平均值为2.373%,5个账面市值比(BE/ME)溢价的月平均值为1.003%。可见,我国的规模溢价和账面市值比溢价在1%~2%/月。
 
但是戴维斯、法玛和弗伦奇(2000)利用美国1929年7月~1997年6月共68年的数据实证发现,价值溢价(由HML计算得到)为0.46%/月,但是规模溢价(由SMB计算得到)只有0.2%/月;德耐尔、提特曼和威(Daniel、Titman and Wei,2001)利用日本1975年10月~1997年12月间的数据实证发现,当把股票分为25个size-BE/ME组合时,5个规模(ME)溢价的月平均值为0.5436%,5个账面市值比(BE/ME)溢价的月平均值为0.7466%。可见,美国和日本的规模溢价和账面市值比溢价在0.5%~0.7%之间。
 
由于我国股市中的规模溢价和账面市值比溢价水平值要比美国和日本的相应值大,因此我国股市中的横截面收益现象要比西方成熟股市显著。基于这样的认识,本书认为,对我国这样一个市场效率不高的国家的股市进行横截面收益现象研究,能更为有效地揭示横截面收益现象的内在形成机理,因而对我国股市横截面收益现象进行研究,很有必要。