（企业管理专业论文）上海市场股票收益决定因素的实证研究.pdf

华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 i 摘摘 要要 早期实证研究表明预期股票收益由系统风险 beta 决定，可用 capm 模型进行预 测。然而最近 20 多年的研究发现预期股票收益并不能由 beta 单独决定，其它基础变 量也有解释作用，如规模和账面市值比。 论文以上海股票市场 1998 年 12 月以前上市的 401 只股票为样本， 在已有研究的基 础上，本文增加了年主营业务收入增长率和现金流量价格比(cf/p)两个因素，并采用不 同的方法计量账面市值比（b/m） ，对该样本 1999 年 7 月 1 日至 2002 年 6 月 30 日影响 股票收益的各因素进行了单因素和多因素模型的检验。研究结果表明，beta 始终没有 表现出对股票收益的解释能力；规模（size）和 b/m 始终对股票收益表现出显著的解 释能力，股票收益与规模成负相关关系，而与 b/m 成正相关关系；但当规模和 b/m 在 一起时，规模却不能通过显著性检验；在控制了规模之后，流通股比例能表现出对股票 收益有显著的解释能力；年主营业务收入增长率和 cf/p 等其他因素始终都没有通过显 著性检验。 文章在最后通过研究分析后， 对影响预期股票收益的决定因素的具有解释能力的原 因进行了探讨，并用行为金融学的观点对预期股票收益偏离 capm 的“异常”进行了 探讨。 论文主要由概述、文献综述、实证研究部分以及实证结论及探讨等五个部分组成。 关键词：关键词：预期股票收益 规模效应 账面市值比（b/m） 多因素模型 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 ii abstract early empirical studies showed that expected stock returns can be decided by beta and can be forecast by the capm model. however, in the last 20 years studies found that expected stock returns cannot be decided by beta alone and other characteristic variables can be added to explain expected stock returns, such as size and b/m. using a sample of 401 stocks listed on shanghai stock exchange before december, 1998, this paper adds past sales growth and cf/p to the study and applies different methods to calculate b/m. this paper analyzes the cross-sectional determinants of expected stock returns by both one-factor model and multi-factor models. and this paper finds that beta does not have explanatory power to expected stock returns across all the models; size and b/m can always significantly explain expected stock returns, the former is negatively related to expected stock returns and the latter is positively related to expected stock returns, but size have not explanatory power when associated with b/m; all other factors, such as past sales growth and cf/p, dont have explanatory power; when size is controlled, the proportion of negotiable shares to total shares also have significant explanatory power. this paper discusses the reason why the determinants such as size and b/m have explanatory power after a series of empirical analysis. and the paper also uses the viewpoints of behavioral finance to explain the anomalies that expected stock returns deviate the capm. the paper includes 5 parts: introduction, summaries, empirical parts (2 parts) and the conclusion of the empirical analysis. key words: expected stock return, size effect book-to-market ratio (b/m), multi-factor model 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已 在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留 并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授 权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索， 可以采 用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密， 在 年解密后适用本授权书。 不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 本论文属于 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 1 1 概概 述述 1.1 论文研究背景 自沪深证券交易所分别成立以来，中国证券市场的发展已有 10 多年的历史了。证 券市场规模不断壮大与规范，市场创新不断深化，证券市场信息披露不断完善，机构投 资者队伍不断壮大， wto 的加入和 qfii 的引入等使得中国证券市场正在加快与国际接 轨，投机思维的生存空间已被大大压缩，股票价格均衡已经不再以市场主力的意志为转 移。上市公司的基本面开始成为股票定价的重要因素，价值投资逐渐成为一种重要的投 资理念，但能够支撑这一理念的正是科学的股票定价模型。 由夏普 (sharpe)、林特纳 (lintner)和布莱克 (black)独立提出的 capm 模型(又称 slb 模型)一直是金融领域大量实证研究的基础，是财务金融界的理论基石之一，其对 学术界关于投资收益与风险之间的关系的研究思维产生了深远的影响。该模型表明，在 有效资产组合中，资产的收益率是单一变量 beta 的线性函数，beta 描述了任一项资 产的系统风险，任何其它因素所描述的风险尽为 beta 所包容，它足以解释股票的预期 收益率。 几十年来该模型经历了无数的实证检验，检验结果毁誉参半，不同学者为其有效性 争论不休。近年来不少学者的实证研究表明 beta 与股票收益之间缺乏显著的相关性， capm 模型并没有预测预期股票收益的能力。国外学者将这种股票的横截面收益对于 capm 理论预期的偏离称为“异常” （anomalies） 。对于股票横截面收益“异常”的问 题，理论界有这样几种争论： 最保守的观点认为这种“异常”都是不真实的，是“数据窥探”(data-snooping)的 结果， 即是由于历史数据中的偶然因素造成的， 这种结果只对某一特定的数据集合成立。 就规模效应来说，自从这一效应被广泛认识到之后，最近十几年来小规模股票表现平均 来说并不比大规模股票好。这一事实为支持上述观点的学者提供了一些支持。 另外一种观点认为 “异常” 是由于使用某种股票指数代替市场组合而产生的， capm 事实上是不可能被检验的，因为任何与 capm 相反的结论都源于错误地用股票指数代 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 2 替市场组合，而市场组合是不能被观察的。 还有一种观点认为“异常”的确提供了异于 capm 的证据，但是并没有否定包括 更多风险因子的更广义的理论模型，例如 fama 和 french 的三因素模型。 第四种观点认为“异常”并不反映任何风险而仅是一些一旦市场注意到之后就会消 失的错误。小公司效应完全是由于小公司的一月效应造成的，这类季节性的超额收益很 难被认为是和风险相联系的，并且如果这一结果不是纯粹的数据窥探，就可以预期在投 资者广泛认识到之后将会消失。事实正是如此，美国近几年来一月效应似乎已经消失。 最近的一种观点便是行为金融学的观点，即“异常”是由投资者非严格理性的投资行为 所引起的。 目前学术界的共识是， 对于刻画预期收益的横截面特性而言， 单一因素是不充分的， 目前已经达成共识的风险因素还有公司规模和账面市值比， 三因素模型已经被证明比单 因素模型 capm 更符合经验数据。fama 和 french(1992)的研究发现，公司规模和账面 市值比（book-to-market ratio，简称 b/m）这两个易于测度的变量可以解释与 beta、 规模、b/m、财务杠杆、市盈率等变量相关的股票收益，beta 与股票收益之间缺乏显 著的相关性。 在 1941 年到 1990 年之间， beta 和股票收益之间只有极其微弱的正相关， 而在 1963 年与 1990 年之间，即便是这种微弱的关系都没有发现。随后，fama 和 french(1993，1995)的研究进一步支持了上述结论。 1.2 论文需要解决的问题 由此引发笔者思考一系列的问题： （1）上述西方的研究结论是否同样适用于我国资本市场； （2）在我国资本市场上，capm 有没有预测能力，beta 是否能用来预测股票的 横截面的收益； （3）如果 beta 不具备预测能力，是否还有其他的变量可以用来对股票横截面收 益进行预测；以及这些解释变量中，哪些是与西方背景的发现共通的，哪些是中国背景 下独有的。 以上三点正是本文研究的目的和意义所在，本文将对上述问题进行研究，并结合中 国上市公司的特点来对这些问题进行回答。 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 3 本文在国内现有相关研究的基础上，对以往的研究方法作了一定程度的改进： 1加 入了销售收入增长率(sales growth)和现金流量价格比(cf/p)这两个比率来对股票的预期 收益率进行横截面分析，以期更全面的考察影响股票预期收益率的因素； 2陈信元等 (2001)采用流通股的市值来表示公司规模， 用每股净资产与每股价格之比(b/p)来表示账 面市值比(b/m)，而没有考虑到非流通股的影响。chen 和 xiong(2002)发现中国非流通 的国有股和法人股当它们在非正式的市场交易的时候一般会有 70%-80%的非流通的折 价，根据他们的研究结果，本文将非流通股分别以流通股的市价折价 70%和 80%来计 算 me 和 b/m 。本文认为这样处理在一定程度上改善了陈信元等(2001)在计算规模和 市价净值比时忽略非流通股的不足。 另外， 本文也将会对行为金融学的观点解释 “异常” 问题会有所叙及。行为金融学对传统的理性人假设进行了各种形式的放宽，研究非严格 理性的投资者的行为将对股票市场的特性带来怎样的影响。 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 4 2 股票预期收益的决定因素研究文献综述股票预期收益的决定因素研究文献综述 2.1 capm 模型及股票预期收益的“异常” 2.1.1 capm 模型的提出 资本资产定价模型（capm模型，又称slb模型）的提出起源于对股票定价理论的 研究，反过来它的提出对股票定价理论的建立和发展起了巨大的推动作用。可以说， capm模型是股票定价理论以及现代金融理论的基石之一。股票定价理论是一种不确定 条件下股票资产定价及股票市场均衡为主要研究对象的理论。从微观层次上，投资者只 有以科学的股票定价理论为指导才能减少盲从性和投机性；从宏观层次上，股票市场对 企业发展和经济增长的积极作用是通过资本的集中和最优配置来实现的， 而后者又有赖 于股票价格能够真实反映公司的价值。 所以对资本资产定价模型进行研究有着重要的意 义。 在对股票定价理论进行的研究中，markowitz（1952，1956，1959）做了具有决定 意义的工作，他提出和建立了现代证券投资组合理论。他创立了一套完整的“均值方 差”分析框架以及在此框架下投资者行为的规范化模式。在此前提下，markowitz证明 投资者的一个最优资产组合 （在既定方差水平上有最大的收益率或在既定的收益率水平 上有最小的方差）将是一个均方差有效率的资产组合，并将投资者的资产选择问题转变 为一个给定目标函数和约束条件的线性规划问题。 markowitz对股票定价理论的另一大贡献是将股票风险分为系统性风险和非系统性 风险。系统性风险和非系统性风险。系统性风险与股票市场整体运动相关联，如市场风 险、购买风险、利率风险、汇率风险等；非系统风险是公司特有的风险，如破产风险、 违约风险等，它可以通过分散投资得以减少甚至消除。由于markowitz系统性的理论研 究工作，使得有关股票定价理论的深入研究成为可能。 进入60年代后，以sharpe和lintner为代表的一批学者，把注意力从markowitz的对单 个投资者的微观主体研究转向整个市场的研究，考虑如果资本市场上的投资者都根据 markowitz的证券投资组合理论进行投资决策，那么资产的价格将由什么决定以及如何 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 5 决定，并先后在1964年和1965年得出了有关资本市场均衡的相同结论，即著名的capm 模型。该模型不仅给出了风险与收益呈正线性关系的风险资产定价的一般模型，而且还 利用实证方法来度量市场中存在的系统性风险与非系统性风险。另外，在一系列的严格 假定条件下（如所有投资者都厌恶风险，都是效用最大化的理性投资经济人；整个市场 充分竞争，所有市场参与者都是价格的接受者；资本市场是有效的，在此市场中，投资 者信息畅通，信息成本为零，分析方法类似，且对市场未来拥有相同的预期；交易成本 为零等） ，capm认为：所有投资者持有的最优风险资产组合比例均相同且等于市场组 合比例。这两个理论的提出即宣告股票定价理论的完整建立，而它也同时奠定了股票定 价理论所涵盖的两个核心内容：一是投资者行为理论，即探索单个投资者在追求效用最 大化情况下的行为模式；二是市场均衡定价模型，即以完全有效为假设前提，寻求风险 与收益所遵循的一般形式。 2.1.2 capm 模型的理论 用ri表示股票（组合）i的预期收益率， m r 为市场组合的预期收益率， f r为无风险 资产的收益率， i 表示股票（组合）i收益率变动对市场组合收益率变动的敏感度， i 为 随机干扰项。capm模型的数学表达式为： ifmifi rrrr+=)( （2-1） capm模型的重要含义： 第一， 股票系统性风险的衡量指标是值， 其数学表达式是： icov( i r , m r )/var( m r )，其中cov( i r , m r )为第i只股票收益率与市场组合收益率的协方 差，var( m r )为市场组合收益率的方差。当 i 1时，该股票的系统性风险刚好等于市场 组合风险，当 i 1或 i 1时，该股票的系统性风险大于或小于市场组合风险。第二， 当股票市场处于均衡状态时，每一只股票或股票组合的预期收益率是系数的正线性函 数。第三，系统性风险是决定股票价格（预期收益）的唯一变量，非系统风险可以通过 持有充分分散的股票组合而趋向于0。这就是markowitz的“分散原理” 。 根据投资分散化原理，在一个大规模的最优组合中，影响单只股票方差的非系统性 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 6 风险由于组合而被分散掉了，剩下的是系统性风险，这种风险不能由分散化而消除，由 于系统性风险不能由分散化而消除，必须伴随有相应的收益来吸引投资者投资。因此可 以得出结论：在股票定价中，那些只影响该只股票的方差而不影响该股票与股票市场组 合的协方差的因素在定价中不起作用，对定价唯一起作用的是该股票的系数，也即非 系统性在股票的定价中不起作用，起作用的是系统性风险，这是capm的中心思想。 2.1.3西方学者对capm模型的检验 1)早期的检验 早期对capm的实证检验大多支持其正确性， 其中最具代表性的检验是black, jensen 和scholes的时间序列检验和fama和macbeth的横截面检验。black, jensen和scholes （1972）根据19311965年间在美国纽约证券交易所上市股票的资料对capm进行了时 间序列检验，他们的研究简称为bjs方法。他们发现当值大时常数项小于0，而在值小 时大于0，这意味着低风险的股票获得高于理论预期的收益，而高风险股票获得低于理 论预期的收益。他们实际的回归结果与理论并不完全相同。 fama和macbeth（1973）根据19351968年间在纽约证券交易所上市股票的资料对 capm进行了横截面检验。他们采用的方法如下： （1）据前五年的数据计算个股的值； （2）估计的值大小构造20个组合； （3）计算股票组合在19351968年间402个月的收益率； （4）按方程（2-2）进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。 pppp r += 3 2 210 (2-2) 这里rp为组合的月收益率，p为估计的组合值， 2 p 为估计的组合值的平方，p 为估计p值的回归方程的残差的标准差（即组合的非系统性风险） ，p为回归的残差。0、 1、2、3为估计的系数，每个系数共402个估计值。 （5）对四个系数0、1、2、3进行t检验。 他们的检验结果显示，与股票平均收益存在显著关系的唯一变量是系统风险p值， 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 7 公司特有风险p与股票定价不存在显著关系， 且股票的平均收益是系统风险的正线性函 数。 capm模型早期检验的普遍成功使人们一致认为，capm模型可以作为股票预期收 益的一个合理的描述。早期的检验结果以及该模型的简洁和直觉上的吸引力使得capm 模型达到财务金融界的最前沿。一般在许多重要的应用中使用capm模型，例如估算公 司的资本成本或投资组合的预期收益率。 2) 近期的检验 20世纪70年代后期，对capm理论有负面影响的文章陆续出现了，这对capm关于 有效市场组合的假设形成了很大的挑战。capm假定资产的预期收益率和他们的市场 值线性相关，并且没有其他的变量对预期收益率有解释力。而挑战capm的证据正是从 这个假设入手，学者们开始把其他变量加入到影响股票预期收益率的因素中去。 最先对capm理论发难的是basu(1977)的研究。他指出当普通股按收益市价比 （earnings-price ratio，简称e/p）划分的话，高e/p股票的未来收益比capm预测的要高， 低e/p股票的未来收益则比预测的要低。对capm模型形成挑战的最著名的实证研究是 banz（1981）的公司规模效应（size effect） 。他发现在适当调整股票的风险后, capm中 那些市值较小公司的股票平均收益率比那些大公司高出许多。 这就是著名的公司股本规 模效应。平均收益和账面市价比（book-to-market ratio, 简称b/m, 普通股的账面价值与 市场价值之比）也暗示市场组合不是有效的。stattman(1980)、rosenberg ,reid和lanstein （1985）的研究发现美国股市的预期股票收益和普通股的b/m正相关，即高b/m股票的 平均收益相对于值的预测偏高，而低b/m股票的平均收益则偏低。basu(1983)指出在 包括规模和beta的测试中，发现e/p对于美国股票的平均收益具有解释能力。而 bhandari(1988)则提出账面财务杠杆(leverage)和股票收益成正相关关系，即高负债权益 比（负债的账面价值与权益的市场价值之比）所对应的收益远大于市场值所预测的收 益。 上面总结的关于偏离capm理论预期的异常（anomalies）的研究有一个共同主题， 即与股价有关的比率包含着市场无法预测的预期收益的信息。其实这并不难理解。股 票的价格取决于两个因素：股票提供的预期现金流和将预期的现金流折现的预期收益。 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 8 因此，理论上股价的横截面包含着股票预期收益的横截面的信息。ball(1978)指出，与 股价相关的比率是揭示capm模型缺陷的主要候选指标。上述总结的关于capm异常的 研究中选用的收益市价比（earnings-price ratio） 、负债权益比（debt equity ratio） 、账面 市价比（b/m）等比率就说明了这个问题。 这些学者的研究结果都表明capm的预测股票收益的能力不是那么可靠，但是他们 只从影响股票收益的某一个方面来进行研究。相比之下，这些1992年之前的文章没有哪 一篇比得上fama和french（1992）的研究对财务金融界的影响。 fama和french（1992） 以美国nyse、amex和nasdaq的公司为样本， 研究了1962 年到1990年间预期股票收益横截面的一些影响因素。 其研究的影响股票横截面收益的因 素有beta、公司规模、财务杠杆、账面市值比（b/m） 、市盈率等。研究结果发现, 当 beta和公司规模无关时，规模和账面市值比这两个易于测度的变量可以解释与上述说 有变量相关的预期股票横截面收益的变化, 其他因素的解释能力均被规模和账面市值比 这两个因素的结合所吸收；beta与股票收益之间缺乏显著的相关性, 这种结果即使在只 有beta一个解释变量时依然不变。在1941年到1990年之间, beta和股票收益之间只有 极其微弱的正相关,而在1963年与1990年之间,即便是这种微弱的关系都没有发现。他们 认为，如果股票价格是理性的，且风险与回报正相关，则规模和b/m就能够度量风险。 fama和french (1992)修正和综合了上面提及的capm异常的证据，他们采用方程 （2-3）进行横截面回归，确认了规模、收益市价比、负债权益比和账面市价比等比率 对值提供的预期收益的解释能力。fama和french (1996)采用（2-4）的时间序列回归方 法检验按以异常变量分类的股票组合，也得出了同样的结论。他们也发现不同的价格比 率对预测股票的预期收益有许多同样的信息。 他们解释这是由于价格是这些比率的共同 驱动因素，而不同比率的分子只是用来衡量提取价格包含着的内在信息。 rpt= pmttb1 + 1, 2 = tjp j j jtz + pt , p=1,p, t=1,t. (2-3) itftmtimiftit rrrr+=)( (2-4) 其中z是指其他各种变量。 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 9 fama和french (1992)也 确 认 了 早 期 的 证 据(reinganum (1981), stambaugh (1982),lakonishok和shapiro (1986)， 他们发现普通股股票的平均收益和其值之间的关 系在早期capm实证检验的样本期间之后变得更加扁平。fama和french(1992)把早期实 证工作发现的关于capm异常的所有证据集中起来进行了一次全面的研究， 这是一次里 程碑似的研究，它让人们普遍接受了capm存在潜在的致命的缺陷这一事实，此后这方 面的研究开始向解释异常过渡。 barber 和lyon(1997)对fama和french(1992)等的结果表示怀疑,认为这是数据窥探 (data snooping)的结果,这种结果只对某一特定的数据集合成立,并不能推广成普遍结论; 并且指出普遍结论必须建立在对不同时期和不同国家数据集合进行检验的基础之上。 kothari,shanken和sloan (1995)认为fama和french(1992)等人的结论在不同的分组识别方 法(sorting technique)下未必都成立。他们用年收益替代月收益来预测和进行检验,检验 结果无法拒绝年度与收益正相关的假设。 一种可能是异常是数据窥探(data snooping)的结果，这种结果只对某一特定的数据 集合成立,并不能推广成普遍结论。对这种猜测的有力的回答就是外部样本 （out-of-sample） 检验。chan, hamao, and lakonishok (1991)日本股市平均收益和b/m之 间存在显著的相关性。capaul, rowley, and sharpe (1993)在四个欧洲市场和日本市场观 察到同样的b/m效应。fama和french (1998)发现在美国股市导致capm异常的价格比率 同样导致了美国之外的其他12个主要股市的股票收益偏离capm理论预期， 并且异常在 新兴市场也同样存在。最后，davis, fama和french (2002)将美国股市的数据向前扩大到 1926年来检验预期收益和b/m之间的关系，结果发现在早期的市场中，异常仍然存在。 这些经验证据说明和价格比率相联系的capm异常并不是特定数据集合的结果。 两 个解释阵营出现了。一个阵营是行为金融学家。lakonishok, shleifer和vishny (1994), fama和french (1995)指出典型的高b/m的公司有过非常低谷的时期，而低b/m的公司往 往都是成长性公司。行为金融学家认为按b/m（或e/p）分类的公司反映了投资者对公 司业绩高峰时期和低谷时期的过度反应。 投资者过分注重公司过去的业绩， 导致成长性 公司的股价过高而业绩差的公司的股价太低。当过度反应最终被校正过来，结果是高 b/m的股票的收益高而成长性 （低b/m） 股票的收益低。 这种观点的支持者包括debondt 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 10 和thaler (1987), lakonishok, shleifer和vishny (1994)以及haugen (1995)。 第二种解释认为需要建立一个更复杂的资产定价模型来解释跟价格比率联系的 capm异常问题。fama和french (1993)指出在merton（1973）的icapm模型中小规模股 票和高b/m股票的高平均收益是风险补偿。与这个观点一致，他们证明了预期收益和规 模的相关性强于预期收益和市场值之间的相关性。fama和french (1993，1996)提出了 三因素模型（three-factor model），他们用按规模和b/m划分的市场组合和分散组合来 描述股票的预期收益。他们发现该模型能很大程度上地预测根据规模、b/m以及其他一 些引起capm异常的价格比率分类的美国股市的股票组合的平均收益。fama和french (1998)又将他们的多因素模型运用到13个主要的国际市场，结果发现多因素模型能描述 基于价格比率分组的股票组合的平均收益。 行为金融学家对capm模型基于风险的解释的证据不屑一顾。他们承认fama和 french的三因素模型的确捕捉住了被市场收益遗漏的共同变量， 三因素模型也的确解释 了不能被capm解释的股票平均收益中的规模效应和价值效应（value effect）。但是， 行为金融学家认为三因素模型中b/m因素引起的高回报是由投资者的过度反应所引起 的，只不过看上去像是一个风险因素罢了。简而言之，在行为金融学的观点下，capm 在非理性定价问题上困难前行，且capm并不是该问题本身。市场试图树立capm模型 的定价模式，认为凡是违背capm模型的定价都是由于错误的定价。 fama和french(2003)认为市场值并不是对资产风险的完整描述，于是我们自然会 发现不能被值解释的预期收益。 因此研究工作的重点应该转向能够更好地解释平均收 益的资产定价模型。 关于行为金融学和多因素模型这两种解释， 他们认为资产定价模型 如capm模型成立的前提是价格是理性的这样一个重要的假设。因此，如果检验拒绝 capm模型的话，我们不能确定问题是非理性定价（行为金融学的观点）还是违背了使 capm模型成立的假设前提（fama和french的观点）。 2.2 三因素模型对“异常”的解释 merton(1973)的icapm模型（intertemporal capital asset pricing model）是capm模 型的自然扩展。icapm模型的假设前提是关于投资者目标的一个不同的假设。 在capm 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 11 模型中，投资者只关心投资期末，其投资组合所带来的财富。而在icapm模型中，投 资者不仅关心其投资期末的回报，还关心他们未来消费或投资该回报的机会。这样，当 在时期t-1选择一个投资组合时，icapm模型下的投资者担心他们时期t的财富可能随 着未来的一些变量变动， 这些变量包括： 1消费品的价格和时期t投资组合的机会大小； 2在时期t之后获得的消费和投资机会的预期。 和capm下的投资者一样，icapm下的投资者偏好高预期收益和低收益方差。但 由于icapm下的投资者的效用依赖于状态变量，所以他们也关心投资组合收益的协方 差。结果，最优组合是多因素有效。多因素有效组合是多因素最小方差（mmv）组合 的一个子集。考虑到mmv组合的预期收益和其收益之间的协方差，mmv组合有着最 小的收益方差和最大的预期收益。 fama和french(1993，1996)认为规模效应和价值效应暴露的capm的矛盾表明需 要一个多因素的icapm模型。于是，他们构造了一个三因素模型： )()()()(hmlesmberrerre ihisfmimfi += （2-5） 这里smb是指小规模股票组合和大规模股票组合之间的收益差，hml是指高b/m 股票组合和低b/m股票组合之间的收益差，是rirf对rmrf，smb和hml多重 回归的斜率。(2-5)的一个应用是时间序列回归： ittihtisftmtimiftit hmlsmbrrrr+=)( （2-6） 这里截距 i 对所有的资产i都是0。fama和french(1993，1996)发现这个预测很好 地支撑了基于规模、b/m和其他一些价格比率分组的组合的预期收益。 从理论的角度上 看，三因素模型的缺点是它完全根据经验的动机。解释变量smb和hml不是根据投 资者所关心的状态变量的预测得来的。相反他们是拼凑构建用来说明对capm理论预 期的偏离的。 三因素模型广泛用于需要预期收益模型的经验研究。 （2-6）中 i 的估计是用来校准 股价对新信息反应的速度的。如：loughran和ritter(1995), mitchell和stafford(2000)。 他们也用来测量投资组合经理的特别信息，如carhart(1997)对共同基金表现的研究。三 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 12 因素模型也可以作为估计权益成本的除capm外的另一选择。 有意思的是三因素模型的使用并不受使用者关于三因素模型捕捉到的收益溢价是 否是未知风险因素的理性结果还是非理性投资者的行为的结果的观点的影响。这样，为 了校准股价对新信息的反应， 三因素模型的使用者就要解释已知的收益模型是否是理性 的还是非理性的。估计投资组合的业绩时也是同样的。权益资本的机会成本取决于投资 者持有股票所需要的收益，而不用关心收益溢价为理性的还是为非理性的。对于研究股 价对信息的反应和刻画投资组合的业绩， 三因素模型的平均收益溢价是预期收益的永久 特征而不是特定样本的机会结果，这并不重要。 fama和french（1993）的三因素模型虽然是建立在单因素capm模型之上，但三 因素模型却没有capm模型的完善的机理,该模型更多的是实证发现的结果。模型的提 出的确解释了capm模型不能解释“异常”的问题，并将研究金融的学者和实践者引 入了一个新的天地，让人们开始思索究竟有哪些因素在影响着资本资产定价，但是三因 素模型也并不是无懈可击。 关于三因素模型的缺点，最显著的证据是jedadeesh和titman（1993）的“趋势效 应” （momentum effect）的发现。他们指出过去312个月具有高收益的股票在将来几 个月里倾向于继续有突出的表现， 而过去表现很差的股票在将来的几个月里继续表现得 很差。趋势效应与b/m等其他价格比率捕捉到的价值效应是截然不同的。 “趋势效应” 是capm和三因素模型都不能解释的现象。carhart（1997）在三因素模型的基础上加 入了一个“动量因素” （momentum factor）构成四因素模型，从而在模型的应用上弥补 了解释“趋势效应”的不足，但由于“趋势效应”只是一个短期现象，因此和权益成本 的估价在很大程度上是不相关的。 还有另外一个三因素模型和capm都不能解释的问题。frankel和lee（1998） ， dechow, hutton和sloan（1999） ，piotroski（2000）以及其他一些研究指出，在以价格 比率如b/m划分的投资组合内，更高的预期现金流量的股票有着更高的平均收益，而 这个平均收益不能被三因素模型和capm所解释。这些研究认为这个结果是股票价格 非理性的证据，股价并不反映关于预期利润的现有信息。 然而，异常的原因究竟是坏的定价还是坏的资产定价模型，这是很难判断的。我们 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 13 都知道，股价是股票预期收益的未来现金流的折现值。campbell和shiller(1989), vuolteenaho(2002)指出被测量的价格比率（如b/m）的横截面理论上是包含股票预期收 益横截面和预期现金流横截面的信息的。而且，估价理论的逻辑是若给定b/m，预期收 益和预期现金流是正相关的；如果两只股票价格相同，预期现金流高的那只股票的预期 收益一定也高。简而言之，给定b/m, 预期利润率和预期收益之间的正相关性是估价理 论的一个直接预测。 但是在近期的经验研究中观测到的平均收益和预期利润率之间根本 就没有明显的边际相关性，这只能说明是非理性定价或理性风险定价的结果。 2.3 国内相关研究概况 在我国，学者们近年来也开始将beta运用于实证研究中。陈浪南和屈文洲(陈浪 南等，2000)检验了capm在我国股票市场上的有效性，结果发现，beta对市场风险 的度量有较为显著的作用，但这种作用并不稳定。陈小悦和孙爱军(陈小悦等，2000)的 研究期间与陈浪南等(2000)几乎完全一致，但结果发现1994年9月至1998年9月间， 无论a股还是b股，capm均无法通过有效性检验。陈信元、张田余和陈冬华（陈信 元等，2001）运用多因素(beta、规模，b/m、市盈率、账面财务杠杆比率、流通股比 率)对上海a股进行了检验，结果表明，不论采用何种方法估计beta，在单因素模型 和多因素模型中，beta始终没有对股票收益表现出解释能力；在预测股票收益时，规 模和b/m表现出显著的解释能力，并且这样的结论在不同的模型中始终成立；在不同 的模型中，beta、账面财务杠杆和市盈率始终没有通过显著性检验，规模和b/m可以 解释与上述变量有关的股票收益。范龙振和王海涛（2003）发现上海股票市场具有显著 的规模效应、价值效应、市盈率效应和价格效应。这些效应不能用股票的值来解释。 同时他们还发现三因素模型也不能完全解释这些效应， 但是如果在三因素模型的基础上 再加上一个市盈率因子就可以很好地解释这些效应。王承炜和吴冲锋（2003）在公司的 特征变量中加入一个流动性指标交易量。结果发现，交易量与收益显著正相关。 王永宏、赵学军(2001)对于中国的“趋势效应”进行了研究，他们发现在至少一个 月以上的视距内我国股票市场是不存在“趋势效应”的，即前期的赢家在组合形成期一 个月以后并不比输家组合的收益高。在西方学者对股票横截面收益“异常”研究的基础 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 14 上，中国学者也针对中国股票市场做了一定的研究，他们的研究结论大致与fama和 french（1992）的研究结果相近，beta、公司规模和账面市值比这三个因素对预期股 票收益的影响基本和国外的研究一致。并且基于中国股市自身的特点，学者们还加入流 通股比率这个变量来对股票横截面收益进行分析，结果发现在控制了规模以后，流通股 比例表现出对预期股票收益显著的解释能力（陈信元等，2001） 。 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 15 3 实证研究的样本及研究方法实证研究的样本及研究方法 3.1 样本的选择 本文选择1998年12月之前在上海证券交易所上市的401只a股股票作为研究样 本，研究期间为1999年7月1日至2002年6月30日，一共149周。为了保证数据的 有效性和可比性，剔除了在研究期间内被特别处理（st）或特别转让（pt）的股票和 退市的股票。之所以选择1998年12月之前上市的公司，是因为股票的beta值的估计 需要一段估计期，这里我们选择了研究期前的40周到80周来对beta值进行估计，那 么这就意味研究样本至少需要有40周的历史交易资料。根据这一原则，本文从总体中 选择了符合条件的观测样本401家。本文的数据取自巨潮咨询()以及 分析家软件。 3.2 变量的选择和设计 (1)市场指数的选择 本研究选择上证综合指数作为市场指数， 因为上证综合指数能够比较准确地反映整 体行情的变化和股票市场的整体发展趋势，并包括了上海股市中各种证券，比较符合 capm中所描述的市场组合。而且上证综合指数是一种价值加权指数，符合capm市 场组合构造的要求。 股票预期收益率，这里我们采用的是周收益率 ti r , ； 1, ,1, , + = ti tititi ti p dpp r （3-1） 其中 ti p,指第i只股票第t周的收盘价， 1,ti p指第i只股票第t1周的收盘价， ti d , 指 第i只股票在t周每股红利、股息等收入。 (2)市场风险系数(beta)：衡量市场系统风险大小的指标 (3)规模(size)：用普通股的市场权益的自然对数来表示，即size=ln(me) ，me的计算 公式如下： me=每股价格流通股股数每股价格非流通股数(180%) (3-2) 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 16 (4)账面市值比(b/m)：普通股的账面价值与其市场价值之比 (5)账面财务杠杆(leverage)：用资产负债率来表示 (6)收益价格比(e/p)：每股收益与其市价之比，也即市盈率的倒数 (7)流通股比例(ltbl)：这个指标用来考察非流通的国有股和法人股的存在对股票预期 收益率的影响 (8)现金流量价格比(cf/p):：每股经营现金净流量与每股价格之比 (9)主营业务收入增长率(rsg)：这是一个考察企业成长性的指标 为了确保所需要的会计变量的信息在其所要解释的股票收益前能公布出来， 本文运 用第n-1年（1999-2002）会计年末的会计数据来和第n年7月到第n1年6月的收益 率匹配，用第n年6月的市场权益来计算公司的规模。即上述变量的计算除了规模用每 年6月30日的数据外，其它变量的计算均采用上一年度末的数据。 3.3 研究方法 3.3.1 的估计 由于中国股市的建立时间不够长的原因，我们采用周收益率来估计。估计的计 算公式如下： tifmiti rrr , )(+= (3-3) 公式3-3中 ti r , 为第i只股票第t周的收益率， m r为同期的市场收益率， f r为同期 市场的无风险利率，在国外研究中，常以一年期的短期国债利率或银行同业拆借率来代 替无风险利率。但是我国目前利率还没有市场化，且国债以长期品种为多，因此无法用 国债利率来代表无风险利率。这里无风险利率选取的是同期银行三个月定期存款利率 (换算成周利率)， ti, 为扰动项。其中 m r采用同期市场指数来计算，第t周的市场收益 率为： 11 / )( = tttm indexindexindexr (3-4) 另外，本文还将采用休尔斯威廉姆斯（scholes-williams）法(sw,1977)估计值， 用休尔斯威廉姆斯法对值进行的一致估计得出估计量 i （以下简称s并且指出普遍结论必须建立在对