（金融学专业论文）基本面指数化研究及基于中国A股市场的实证检验.pdf

摘要 基本面加权投资组合是近年来在美国兴起的新型投资理论和技术，其基础 是噪声市场假说和价格回归价值。目前市场中，绝大部分指数都是根据市值加 权得到的，这种加权方式有其有利方面也存在一定的缺陷。在国外，基本面加 权指数可以通过改变权重达到超越传统指数的目的。本文欲利用中国a 股市场 的数据进行检验，从而为今后指数、基金产品设计提供一些选择。 本文回顾了基本面加权投资组合的相关文献；根据财务会计数据估计权重 数据，构建了基于中国a 股市场的基本面投资组合；从指数总体特征、绝对回 报、风险调整后的收益以及不同市场环境中的表现等方面运用统计检验、时间 序列回归模型的方法将基本面加权指数和传统的市值加权指数进行比较。本文 的创新之处在于，一方面，引入增长因子来弥补标准的基本面加权指数忽视公 司成长因素这一不足，而且，增长因子仅用于股票筛选，加权依据依旧是财务 报表上的原始数据，目的是在指数构建中实现规模因素与价值因素的平衡；另 一方面，采用多指标复合加权的方法，以期获得更加平稳综合的基本面加权指 数。 本文的主要结论是，基本面复合加权指数在中国市场展现了与美国、欧洲 市场类似的特征，即风险调整后的收益优于市值加权指数，更加接近真实的市 场组合；标准的基本面复合加权指数在熊市中的优势更加明显，而增长调整的 基本面复合加权指数在牛市中的优势更加明显，弥补了标准基本面复合加权指 数的不足。 总体来看，基本面加权指数可以用作基金产品的追踪指数并且适合长期投 资；根据市场环境，在进行权重调整时适时加入增长因子，可以实现更好的业 绩；与主动型投资方法相比，基本面加权指数的成本较低，对应的基金产品可 以在较低管理费下获得较高收益；目前的a 股市场依旧处于震荡期，比较适合 基本面加权指数产品的发行。 关键词：市值加权指数，基本面加权指数，增长因子，噪声市场假说，价格回 归价值 a b s t r a c t f u n d a m e n t a li n d e x a t i o ni san e wi n v e s t m e n tt h e o r ya n dm e t h o d o l o g y i ti sb a s e d o nt h en o i s ym a r k e th y p o t h e s i sa n dp r i c em e a nr e v e r s i o n c u r r e n t l y , t h ei n d e x e si n t h em a r k e ta r el a r g e l yw e i g h t e db ym a r k e tc a p i t a l i z a t i o n f u n d a m e n t a li n d e xc a n e a r r le x c e s sr e t u r n so v e rc a p i t a l i z a t i o nw e i g h t e di n d e xi no v e r s e a sm a r k e t t h i s p a p e rt r i e st om a k ea ne m p i r i c a ls t u d yi nt h ea s h a r em a r k e ti nc h i n aa n dm a y p r o v i d es o m ea l t e r n a t i v e st oi n d e x c o n s t r u c t i o na n df u n dd e s i g n t h ep a p e rf i r s t l yg i v e sab r i e fr e v i e wo fr e l a t i v ed o c u m e n t sa n dt h e nc r e a t e s f u n d a m e n t a li n d i c e sb a s e do nt h eas h a r em a r k e ti nc h i n a l a s t l y , t h i sp a p e r c o m p a r e st h ep e r f o r m a n c e so f f u n d a m e n t a li n d i c e sa n dc a p i t a l i z a t i o nw e i g h t e di n d e x ， u s i n gt - t e s ta n dr e g r e s s i o nm e t h o d s t h e r ea r e t w oc r e a t i v ea s p e c t si nt h i sp a p e r o n e i st oi n t r o d u c et h eg r o w t hf a c t o rt ot h ec o n s t r u c t i o no ff u n d a m e n t a li n d e x ，w h i c h w o u l dr e d u c et h eb i a sc a u s e db yt h ee l i m i n a t i o no fg r o w t hf a c t o ri nt h es t a n d a r d f u n d a m e n t a li n d e xc o n s t r u c t i o n t h eo t h e ri st ou s ec o m p l e xf a c t o r si no r d e rt om a k e am o r es t a b l ei n d e x b a s e do nt h et h e o r e t i c a la n de m p i r i c a la n a l y s i s ，t h ep a p e rf i n a l l yg e t sf o l l o w i n g c o n c l u s i o n s f i r s t l y , s t a n d a r df u n d a m e n t a li n d e xa n dg r o w t ha d j u s t e df u n d a m e n t a l i n d e xg i v es i m i l a rp e r f o r m a n c eb o t l li nc h i n aa n do v e r s e a sm a r k e t s ，t h a ti s ， r i s k a d j u s t e dr e t u r ni sh i g h e rt h a nt h a to fc a p i t a l i z a t i o nw e i g h t e di n d e x s e c o n d l y , t h es t a n d a r df u n d a m e n t a li n d e xp e f f o n n sm u c hb e t t e ri nt h eb e a rm a r k e t s l a s t l y , w i t ht h ei n t r o d u c t i o no fg r o w t hf a c t o r , t h eg r o w t h a d j u s t e df u n d a m e n t a li n d e x p e r f o r m sw e l lb o t hi nt h eb u l la n db e a rm a r k e t s ，w h i c hm a k e su pf o rt h ef l a w s i nt h e s t a n d a r df u n d a m e n t a li n d e xc o n s t r u c t i o n h 1a 1 1 f u n d a m e n t a li n d e xi sag o o dt r a c i n gi n d e xf o rp a s s i v ei n v e s t m e n ta n d s u i t a b l ef o r l o n g - t e r m i n v e s t m e n t w i t ht h ei n t r o d u c t i o no fg r o w t hf a c t o r a p p r o p r i a t e l y ，f u n d a m e n t a li n d e xc a nb eu s e db o t hi nt h eb u l la n dt h eb e a rm a r k e t s c o m p a r e dw i t ha c t i v em a n a g e m e n t ，t h ec o s to ff u n d a m e n t a li n d e xi sm u c hl o w e r , s o t h ec o r r e s p o n d i n gf u n dp r o d u c t sc a ng a i n h i g h e re x c e s sr e t u mw i t hl o w e r m a n a g e m e n tf e e s c u r r e n t l y , t h ea s h a r em a r k e ti nc h i n ai ss t i l ln o ts t a b l e ，w h i c h 1 1 p r o v i d e sag o o do p p o r t u n i t yf o ri s s u i n go ff u n d a m e n t a li n d e xr e l a t e dp r o d u c t s k e y w o r d s ：c a p - w e i g h t e di n d e x ，f u n d a m e n t a li n d e x ，g r o w t hf a c t o r , n o i s ym a r k e t h y p o t h e s i s ，p r i c er e v e r s a l i i i 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导 下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的 内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的 作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集 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 律责任由本人承担。 特此声明 学位论文作者签名：稍 砷年f 月2 日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学 位论文的规定，同意如下各项内容：按照学校要求提交学位论 文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电 子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文； 学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览 服务；学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论 文；在以不以赢利为目的的前提下，学校可以适当复制论文的 部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守 此规定。 学位论文作者签名：) 氮谪与 导师签名： 氧司钇 m 厂年争月钞1 日 唧年4 肌胡 1 1 研究背景 第1 章导论 二十世纪七十年代以来，金融投资界的投资风格呈现积极投资( a c t i v e i n v e s t m e n t ) 和被动投资( p a s s i v ei n v e s t m e n t ) 两种模式。积极投资者认为可以通 过分析发行证券的公司的财务报表、宏观经济运行和行业发展趋势来预测公司 的未来发展前景和证券价格的变动方向，从而获得超过市场平均水平的收益； 还可以通过对证券历史价格的分析来预测其未来的走势。被动投资者认为证券 的价格变化是一种随机行为，人们无法通过对它们历史趋势的分析来预测未来 变化的方向或者幅度，所以投资者的最优投资方式是被动投资，即选择一组证 券并长期持有。为了有效地分散投资风险，投资者应当广泛地持有各种证券以 分散各证券的非系统性风险。目前最分散化的投资是市场指数，并且好的市场 指数的稳定性强，是被动投资者构建投资组合的基准。由于单个投资者的资金 规模有限，并且为了获得规模经济的优势，被动投资者的最优投资选择是持有 指数基金份额。 目前市场中，绝大部分指数都是根据市值加权而得的，这种加权方式有其 有利方面也存在一定的缺陷。在国外，基本面加权指数可以通过改变权重达到 超越传统指数的目的。本文将利用中国a 股市场的数据进行检验，从而为今后 指数、基金产品设计提供一些选择1 。 1 2 文献综述 指数化投资的理论基础之一是有效市场理论( e m h ) ，根据这一理论，证 券的价格反映了所有公开信息、甚至内部信息，从长期来看，股票的价格与其 价值相符，股票市场具备高度的效率。所以，人们无法通过积极的研究和分析 来发现价格被低估的股票，也就不能持续获得超过市场平均水平的收益。f a m a 本文成稿前夕，中证指数有限公司于2 0 0 9 年2 月2 6 日正式发布中证锐联基本面5 0 指数。这是中国首 只基本面加权指数。该指数挑选以4 个基本面指标( 营业收入、现金流、净资产、分红) 来衡量的经济规 模最大的5 0 家a 股上市公司作为样本，且样本个股的权重配置与其经济规模相适应。指数的基日为2 0 0 4 年1 2 月3 1 日，基点为1 0 0 0 点该指数的推出，可以从实践上对基本面加权的理论进行检验，从而促进 该理论的发展和完善，推动在中国市场的应用 ( 1 9 7 0 ) 将有效市场分为弱有效、半强有效和强有效三种形式。 1 9 5 2 年，哈里马柯维茨发表投资组合选择2 ，通常被看作是“现代投 资组合理论 的诞生。他的贡献在于提出不能从孤立的角度来衡量一只股票的 风险，而应根据它对分散的投资组合风险的影响来判断该股票的风险状况。进 而，他提出证券投资组合的有效边界理论。 二十世纪六十年代，夏普( 1 9 6 4 ) 和林特纳( 1 9 6 5 ) 拓展了马克维茨的研 究，提出了资本资产定价模型。资本资产定价模型给出了b 与投资组合预期收 益之间的关系，单个资产对投资组合风险的作用途径不是通过它的标准差，而 是与投资组合中其他资产的相互作用来影响投资组合的风险水平。 根据马柯维茨的有效边界理论和夏普、林特纳的资本资产定价理论，投资 者的有效投资组合是市场投资组合，而指数是市场变动的最佳代表，所以投资 者的最优投资组合是持有跟踪复制市场指数的指数基金的份额。在理论上，市 值加权的市场投资组合提供了风险调整后的最高回报，投资者不能有比购买和 持有这一投资组合更好的选择。但这在现实世界中很少符合，而且现实往往严 重背离基本理论的假设。 与有效市场理论相对的是噪声市场假说。该理论最早由b l a c k ( 1 9 8 6 ) 3 提 出。他在“n o i s e 中指出市场是不可预期的，噪声使得价格常常不反映真实价 值，他还解释了噪声出现的原因以及噪声在宏观经济中的各种形态。s u m m e r ( 1 9 8 6 ) 4 持类似观点，提出“潮流模型”来刻画股票市场的过度反应和价值回 归。 马科维茨( 2 0 0 5 ) 5 认为，一旦考虑到真实世界的制约因素，市值加权的市 场投资组合不再是均值一方差有效。他进一步指出，效率低下的程度可能会很大， 而且它不会通过套利消除，即使有些投资者不受举债的限制。 为了消除市值加权指数的偏差，r y d e x ( 2 0 0 3 ) 尝试赋予组合中所有的证券 同样权重，推出跟踪s & p 5 0 0 大市值指数的e t f 。等值加权组合可以规避市值 波动对组合收益的潜在影响，但是弊端也很明显。它缺乏传统市值加权方法中 良好的流动性和充分的供给量，还可能引发平衡指数的高交易成本。此外，该 m a r k o w i t z ，h ， “p o r t f o li os e l e c ti o n ”，t h ej o u r n a lo ff i n a n c e 。v 0 1 7 ，n o i 。p p 7 7 9 1 1 9 5 2 3 b l a c kf i s c h e r ，“n o i s e ”，j o u r n a lo ff i n a n c e 4 1 ：5 2 9 5 4 3 。】9 8 6 s u m m e r slh “d o e st h es t o c km a r k e tr a t i o n a l l yr e f l e c tf u n d a m e n t a lv a l u e s ? ”t h ej o u r n a l o ff i n a n c e ，4 1 ：5 9 1 - 6 0 1 1 9 8 6 m a r k o w i t z ，h m ，“m a r k e te f f i c i e n c y ：at h e o r e t i c a ld i s t i n c t i o na n ds ow h a t ? ”f i n a n c i a l a n a l y s t sj o u r n a l ，v 0 1 6 i ，n o 5 。p p 1 7 - 3 0 2 0 0 5 2 指数存在逻辑上的不一致，等权重的拉塞尔1 0 0 0 指数赋予第一大和第1 0 0 0 大 的股票相等的权重，而第1 0 0 1 大的股票却没有权重6 。 特雷诺( 2 0 0 5 ) 7 表明，市价不敏感的指数均优于市值加权指数，因为它们 避免了过多持有被高估的股票和过少持有被低估的股票的问题。他进一步指出， 虽然等权重是最简单的价格不敏感的加权法，但它会赋予小盘股过大权重。 a h m ( 2 0 0 5 ) 8 提出基本面投资组合的概念，并使用一组会计指标构建了 基本面投资组合。他们使用1 9 6 2 - - 一2 0 0 4 年美国的历史数据证明基本面投资组合 获得了平均高于市值加权投资组合2 1 3 的年收益率，并且二者波动率相当。 他们认为，基本面数据指数保留了市值加权指数的许多优点，包括证券市场的 参与程度广泛、关注于流动性好的股票从而降低交易成本、相对于股票市值加 权指数有相似的或者更低的波动性、和整个市场有较高相关性等等。 h s u ( 2 0 0 6 ) 9 严格表明，如果价格是噪声分布并且不完全反映经济基本面， 市值加权组合不是最优。他也表明，市值加权组合增加价格低效率的程度，而 价格不敏感基础上的投资组合可以避免这个问题。 h s u 和c a m p o l l o ( 2 0 0 6 ) 1 0 通过分别构建1 9 8 4 年到2 0 0 4 年的2 3 个国家的 基本面数据指数，发现每一个国家的基本而数据指数的表现比m s c i 基准指数 平均每年高2 8 。 c h e n ，c h e n 和b a s s e t t ( 2 0 0 7 ) 1 1 提出平滑市值权重投资组合技术，从理论 上证明了平滑市值加权投资组合在噪音市场里面优于市值加权投资组合，其实 证研究结果也表明，平滑市值权重投资组合可以获得和基于会计指标的基本面 组合类似的超额收益率。 冯永昌、王骁和陈嵘( 2 0 0 8 ) 1 2 根据平滑市值权重技术，构建了基于中国 股票市场的基本面投资组合，得出以下结论：中国市场1 9 9 2 年到2 0 0 2 年和美 6 a r n o t t ，r d ，t t s u ，j ，a n dm o o r e ，p ，“f u n d a m e n t a li n d e x a t i o n ”，f i n a n c i a la n a l y s t s j o u r n a l ，v 0 1 6 1 ，n o 2 。p p 8 3 9 9 2 0 0 5 t r e y n o r ，j ，“w h ym a r k e t v a l u a t i o n i n d i f f e r e n ti n d e x i n gw o r k s ”，f i n a n c i a la n a l y s t sj o u r n a l ， v 0 1 61 。n o 5 。p p 6 5 - 6 9 2 0 0 5 8a r n o t t ，r d ，h s u ，j ，a n d m o o r e ，p ， “f u n d a m e n t a li n d e x a t i o n ”，f i n a n c i a la n a l y s t s j o u r n a l ，v 0 1 6 1 ，n o 2 ，p p 8 3 9 9 2 0 0 5 h s u ，j c ，“c a p w e i g h t e dp o r t f o ll o sa r es u b - 0 p t i m a lp o r t f o li o s ”，j o u r n a lo fi n v e s t m e n t l a n a g e m e n t 。v 0 1 4 ，n o 3 ，p p 1 一l o 2 0 0 6 ”h s u ，j c ，a n dc a m p o l l o ，c ， “n e wf r o n t i e r si ni n d e xi n v e s t i n g ”，j o u r n a io fi n d e x e s 。p p 3 2 - 3 8 2 0 0 6 ”c h e nc h e n ，r o n gc h e n ，a n dg il b e r twb a s s e t t ，“f u n d a m e n t a li n d e x a t i o nv i as m o o t h e dc a pw e i g h t s ”， j o u r n a lo fb a n k in ga n df i n a n c e 。2 0 0 7 ”冯永昌，王骁，陈嵘，中国股市基本面价值加权投资组合研究，数理统计与管理，2 0 0 8 ( 9 ) ：9 1 1 - - 9 1 7 国市场类似呈现平稳价格噪声，基本面投资组合总体优于市值加权组合。股权 分置改革初期市场低落，市场价格过度低估基本面价值，基本面组合占优势。 2 0 0 5 年下半年来股市呈现一定泡沫特征，市场价格对基本面价值有过度高估趋 势，间接地证明了相关部门对股市过热的警告和监管是合理的。 1 3 研究内容和意义 目前市场中，绝大部分指数都是根据市值加权而得的。在国外，基本面复 合加权指数可以通过改变权重实现低管理费、超越传统指数的事实已经得到证 明。本文将利用基本面数据对中国的指数进行修正，试图在a 股市场寻找一种 更具有投资价值的指数，从而为指数、基金产品设计提供一些建议。 1 4 研究方法和框架 本文采用时间序列的线性回归模型进行分析，并进行统计检验。 根据海通证券关于基本面数据对上市公司估值影响的研究表明，对a 股市 场上市公司影响较为显著的基本面数据为：账面价值、净利润、分红和主营业 务收入。考虑到a 股市场属于新兴市场，采用a 股上市公司近一年净资产( 账 面价值) 、近三年平均净利润的复合值为权重依据( 以上数据均采自季报、中报、 年报) ，构建基本面指数，用以检验基本面加权指数是否在a 股市场上也具有 海外市场一样的特征。在a 股市场中选择沪深3 0 0 指数的样本股，按照总市值 加权得到可比指数；再分别按照基本面指标排序，选择最大的如o 支股票，按 照定义的权重加权，得到基本面复合加权指数。同时，在构建增长调整的基本 面复合加权指数时加入增长因子。 本文共分5 章。第l 章导论，概要介绍了本文的研究背景、研究方法、研 究意义以及文献综述。第2 章介绍了基本面加权投资组合的理论溯源以及理论 模型的构建。第3 章从数据样本选取、指标选择、研究方法等方面进行实证研 究设计。第4 章运用假设检验、回归等方法对第3 章提出的命题进行检验。第 5 章总结全文，并提出进一步研究的建议。 4 1 5 本章小结 本章从研究背景、研究方法、研究框架、研究内容和研究意义五个方面对 整篇论文进行概述，同时附有相关文献综述。 第2 章基本面加权投资组合的理论溯源和模型 基本面加权投资组合是近年来在美国兴起的新型投资理论和技术，其基础 是噪声市场假说和价格回归价值。本章回顾了基本面加权投资组合的相关理论 溯源并且解释了本文用到的模型。 2 1 市值加权投资组合 有效市场假说是金融学的重要假说之一。f a r e a ( 1 9 7 0 ) 提出弱有效、半强 有效和强有效三种形式。在市场有效的情况下，任何人不能超越市场获得超额 回报。以有效市场理论为基础发展的现代投资组合理论( 马科维茨，1 9 5 2 ) 和 资本资产定价模型( 夏普，1 9 6 4 ，林特纳，1 9 6 5 ) 的主要结论之一就是，投资 者根据收益和风险权衡选择投资组合，在隐含有效市场假说的一系列假设成立 的前提下，市值加权投资组合是一个夏普比率最优的风险投资组合。在这个理 论基础上，通常认为针对一组对市场有代表性的证券、以它们的相对市场价值 为权重构建的投资组合可以近似资本资产定价模型中的“最优市场组合 ，这样 的投资组合通常简称为市值加权的投资组合。目前市场上的主要指数如 s & p 5 0 0 ，纳斯达克综合指数、我国的上证指数、深成指数以及沪深3 0 0 指数等 均为市值加权指数。 市值加权投资组合有很多优点。首先，市值加权的交易成本和费用很低， 是被动管理策略；第二，市值加权指数提供了广泛参与交易市场的一个便捷的 途径；第三，由于市值与交易流动性密切相关，市值加权会倾向交易流畅的股 票，从而减少预期的交易成本1 3 。 2 2c a p m 模型的质疑 由于c a p m 模型建立在一系列严格的假定条件基础上，这些假定条件通常 与现实经济生活有各种各样的差距，为实际应用带来了许多困难。m a y e r s ( 1 9 7 6 ) a m o t t ，r d ，h s u ，j ，a n dm o o r e ，p ，“f u n d a m e n t a li n d e x a t i o n ”，f m a n c i a la n a l y s t sj o u r n a l ，v 0 1 6 1 ，n o 2 ，p p 8 3 9 9 2 0 0 5 6 认为均值方差有效的市场组合应该包括所有风险资产，而不只是股票。r o l l ( 1 9 7 7 ) ，r o s s ( 1 9 7 7 ) 和r o l l & r o s s ( 1 9 8 0 ) 研究中发现，截距项q 统计上显 著不为零，这引发了对资本资产定价模型的有效性的争论。c a p m 模型的一个 发展是多因素资产定价模型，比如m e r t o n ( 1 9 7 3 ) 的i c a p m 模型和r o s s ( 1 9 7 6 ) 的a p t 模型。后来的资产定价模型虽然还有很多不完善，但是至少显示了c a p m 模型存在不足( f a m a ，1 9 9 3 ) 。m a c k i n l a y ( 1 9 9 5 ) 中指出，解释变量分为两类， 一类基于风险，假设投资者理性、市场完美，c a p m 产生的超额回报a 是由于 市场组合的错误定义或者模型不能解释的风险造成的( r o l l ，1 9 7 7 ) ，另一类认 为超额回报来自不理性的投资者、市场摩擦或偏差。m a r k o w i t z ( 2 0 0 5 ) 指出， 通过放松以无风险利率自由借贷的假设，市场组合并不是均值方差有效，即使 c a p m 其余的假设条件依旧保留。 2 3 噪声市场假说和“潮流”假说 与有效市场假说相对的是噪声市场假说，该理论认为价格可能包含一定噪 声，从而偏离价值。该假说最早可以追溯到k e y n e s ( 1 9 3 6 ) 的就业、利息和 货币通论，作者认为投资者有时会根据“动物反应”做出投资决策，而非理性 预期1 4 。 b l a c k ( 1 9 8 6 ) 指出，噪声在金融市场上扮演很重要的角色。b l a c k 详细解 释了噪声出现的原因，一方面，人们都认为自己掌握的是真实信息，另一方面，毫 人们从交易本身获得满足。但是，人们在噪声中交易比不交易要好很多。噪声 交易引发了人们交易信息的问题，因为人们很难辨别真实信息与噪音。b l a c k 认为只有给投资者正确预期收益的决策基础才是信息，否则都是噪声。噪声交 易会让价格越来越远离真实价值，价格的波动会比价值的波动剧烈。此外，b l a c k 还描述了噪声在宏观经济、金融市场和计量经济学中的各种形态。 j e r e m ys i e g e l 指出市场是不可预期的，临时的冲击( 噪声) 使得价格常常 不反映真实价值。这些冲击可能来自于投机者、动量策略交易者、业内人士、 机构和其他市场参与者。 s u m m e r ( 1 9 8 6 ) 认为传统有关有效市场假说的实证检验功效很低，虽然有 效市场假说是不正确的，但拒绝它的概率很小。s u m m e r 还提出了反映股票市 ”k e y n e sjm “t h eg e n e r a lt h e o r yo fe m p l o y m e n t ，i n t e r e s t ，a n d _ l o n e y ”。( p r o m e t h e u sb o o k s ： n e wy o r k ) 1 9 9 7r e p r i n to ft h e1 9 3 6e d i t 1 9 3 6 7 场过度反应和价值回归的“潮流”模型。p o t e r b a 和s u m m e r 使用方差比检验以 0 0 0 5 的显著性水平拒绝了有效市场假说，接受了“潮流”模型。f a m a 和f r e n c h 用重叠自回归模型证明了“潮流 假说。 由于错误定价的存在，根据定义，市值加权的市场组合会给高估的证券过 高权重而给低估的证券过低权重，那么指数基金经理就会被动的给高估证券配 置过多资金。t r e y n o r ( 2 0 0 5 ) ，h s u ( 2 0 0 6 ) 和h s u & c a m p o l l o ( 2 0 0 6 ) 指出这 将导致市值加权资产组合表现不佳，而且随着长期价格回归价值，表现将越来 越差。 2 4 基本面加权指数 基本面加权投资组合是近年来在美国兴起的新型投资理论和技术。它利用 合理的价值权重规避定价噪声对组合收益的潜在影响，而且保留了市值组合的 良好性质b 。基本面投资组合的概念最早由美国学者a r n o t t ，h s u 和m o o r e 提出。 a h m 认为，如果金融市场上存在一定的噪音，传统的市值加权投资组合就会赋 予高估的股票过大的权重、赋予低估的股票过小的权重。当噪声逐渐消失时， 价格回归价值，市值加权投资组合的收益率将受到噪声的影响。假设可以知道 股票的真实价值，并以此构建投资组合，平均来看，必将产生高于市值加权投 资组合的收益率。 2 4 1财务会计数据估计基本面权重 a m o t t ，h s u & m o o r e m 使用基本面指数化的方法来获得更加准确的市场组 合。他们应用美国股票市场历史数据分别构建了包含1 0 0 0 支股票的市值加权投 资组合和各种基本面价值加权的投资组合。基本面指标选择为净利润、销售、 总股利、净资产、营业收入和就业人口，使用5 年的平均值。该方法利用了市 场无效率导致的市值加权指数均值方差无效的事实，其假设为，市场无效率导 致会存在用其他方法加权的投资组合更加接近c a p m 模型中描述的最佳市场投 资细合。 ”a r n o t t ，r d ，h s u j - ，a n dm o o r e ，p ，“f u n d a m e n t a li n d e x a t i o n ”。f i n a n c i a la n a l y s t s j o u r n a l ，v 0 1 6 1 ，n o 2 ，p p 8 3 9 9 2 0 0 5 “a r n o t t ，r d 。h s u ，j ，a n dm o o r e ，p 。“f u n d a m e n t a li n d e x a t i o n ”，f i n a n c i a la n a l y s t s j o u r n a l ，v 0 1 6 1 n o 2 ，p p 8 3 9 9 ，2 0 0 5 h s u 和m o o r e 在检验美国市场时指出，1 9 6 2 至2 0 0 3 年4 2 年间基本面指数 平均每年超过s & p 5 0 0 1 6 5 。超额回报几乎对于所有的基本面指标在所有时期 和宏观环境下都存在。在牛市和熊市中，超额回报也持续存在，而且熊市中的 超额回报显著更高。 这个战略存在明显的价值股票偏差。因此，问题转化为基本面指数获得的 超额回报是风险补偿还是市场定价错误的利用。检验的结果是，c a p m 模型中 的q 在f a m a f r e n c h 三因素回归模型中消失1 7 了。由此看来，超额回报是因为其 承担了额外的风险。 对于在中国a 股市场能否得出同样的结论，本文在接下来的章节将利用此 模型进行检验。 2 4 2 平滑市值权重投资组合 c h e n ，c h e n 以及b a s s e t t i s 提出了平滑市值权重投资组合技术，作为构建基 本面加权投资组合的另外一种方式。平滑市值加权投资组合技术主要利用价格 过程中包含的基本面价值信息，通过对市值权重的平滑得到基本面权重。他们 使用和h s u 类似的假设，从理论上证明了平滑市值加权投资组合在噪声市场里 优于市值加权组合。此外，c h e r t ，c h c n 以及b a s s e t t 的实证研究结果表明，平 滑市值权重投资组合可以获得和基于会计指标的基本面组合类似的超额收益 率。 f e n g ，c h e n ，以及b a s s e t t ( 2 0 0 7 ) 分析了基本面投资组合建立的金融学基 础，利用近期美国股票市场数据验证了相关模型，并在理论上和实践上证明了 基本面投资组合和平滑权重投资组合可以获得高于市值加权投资组合的夏普 率，即均值一方差有效。 2 5 模型 在描述模型前，将对基本面加权指数是否是真正的被动策略这一问题作简 要的说明。 ”w i l l i a mb e r n s t e i n “f u n d a m e n t a li n d e x i n ga n dt h e3 - f a c t o rm o d e l ”，2 0 0 6 ， h t t p ：w w i n d e x u n i v e r s e c o m s e c t i o n s r e s e a r c h 7 2 7 h t m l “c h e nc h e n ，r o n gc h e n ，a n dg i l b e r twb a s s e t t “f u n d a m e n t a li n d e x a t i o nv i as m o o t h e dc a pw e i g h t s ”， j o u r n a lo fb a n k i n ga n df i n a n c e ，2 0 0 7 9 被动管理试图复制市场组合并且最小化追踪误差，主动管理试图战胜市场 组合。历史显示，多数主动基金经理在市场时机和股票选择上都未能超过被动 组合( m a l k i e l ，1 9 9 5 ) 。根据c a p m 的假设，市场组合是最优的被动资产组合， 这与指数基金经理的理念是一致的。但是，如前所述，市值加权指数不是最优 的市场组合。 实际上，主动与被动基金管理的界限并不明晰。市值加权指数不需要调整 组合资产，而基本面加权指数需要定期调整，这会导致交易费用和税收的产生， 从这个角度上来说基本面加权指数是主动的，但是，市值加权指数在追踪的市 场基准发生变化，如兼并收购时，也会进行资产调整。从另一种意义上来看， 基本面加权指数的主要目的不是要战胜市场组合，而是建立一种更接近于市场 组合、但具有较目前市值加权指数更高夏普比率的组合，因此它是一种被动的 策略。只要充分认识到指数的构建过程，那么采用基本面数据指数就没有什么 本质的错误( s c h o e n f e l d ，g i n i s ，2 0 0 6 ) 。 本文采用a h m ( 2 0 0 5 ) 中提出的用会计指标估计基本面权重的模型。考虑 到基本面加权指数在编制过程中忽略了成长性和风险性的因素，本文在编制标 准的基本面加权指数的基础上，对其进行改进。在理论上，创造一个将未来增 长和风险考虑在内的基本面加权指数来实现一个更加准确的市场资产组合是成 立的，但是在实际应用中存在很多问题。用历史的财务会计数据来模拟未来的 风险很难实现，因此，本文仅仅考虑增长因素。在指数建立过程中，在权重中 加入增长因子。 2 6 本章小结 本章回顾了基本面加权投资组合的相关文献，分析了它的理论溯源以及研 究现状，进而选择并改进了本文将应用的模型。 l o 第3 章实证研究设计 在完美的金融市场中，价格和价值总是相等的。但是，现有金融市场存在 额外的风险和局限。因此，如何评估公司的真实价值就显得很重要。在这类估 值工具中，基本面价值常常与未来成本结构的假设、增长和风险、未来公司现 金流一并使用来评估公司价值( k o e l l e r ，g o e d h a r t & w e s s e l s ，2 0 0 5 ) 。 之前研究的基本面加权指数只是采用财务报表上的历史数据，忽视了增长 的因素。在此，我们会进行改进。本文建立增长调整的基本面加权指数，将基 本面指数化策略与创造价值的增长因素结合起来。市值加权指数存在错误定价 偏差；标准的基本面加权指数忽略了价值增长因素，会引起资产组合产生价值 偏差。增长调整的基本面加权指数在理论上纠正了这个价值偏差，而且不会被 市值加权指数的错误定价偏差所影响。 本章将从数据来源、指标选取、数据处理、可能存在的偏差、指数构建、 研究方法等方面对实证研究进行设计。 3 1 数据 3 1 1 数据来源及样本范围 本文所用的数据来源于天相投资分析系统以及锐思数据库。样本选取的原 则主要有两点：一是考虑足够的样本容量，二是要选择适当的分析时间长度。 因此，本文在整个a 股市场，分别根据沪深3 0 0 样本股和基本面指标筛选前3 0 0 支股票，并且收集其价格和收益率的相关信息。为了保证足够的时间跨度，且 能够有一定的代表性1 9 ，本文的样本期间为2 0 0 2 年1 月至2 0 0 9 年3 月。 悖国外的做法是采用流通市值加权。中国股市发展不完善，2 0 0 5 年6 月股改前的中国a 股市场流通股比 例小，不具有代表性。本文采用总市值加权构建基本面指数，这样能够比较真实的反映_ ra 股市场的特 点股改以后，a 股市场逐步走向成熟，本文主要考虑股改后的股市情况。由于采用3 年平均值来平稳数 据，从股改开始向前顺延3 年，样本期从2 0 0 2 年开始。 3 1 2 基本面指标的选取 a m o t t ，h s u & m o o r e ( 2 0 0 5 ) 使用基本面指数化的方法来获得更加准确的 市场组合。基本面指标选择为净利润、销售、总股利、净资产、营业收入和就 业人口。考虑到中国的股票市场与美国股票市场存在较大差异，本文在编制基 本面加权指数时做了一定的修正，选择净利润和净资产的复合值。原因主要有 以下几点。 首先，市盈率( p e ) 是对证券未来价值最具解释力的乘数( l i u ， n i s s i m & t h o m a s ，2 0 0 2 ) ，它涵盖了风险补偿率、增长率、股利支付率的影响， 具有很高的综合性。净利润与企业价值评估有着直接的联系。 第二，除了市价净利比率模型，另一个相对估值模型是市价净资产比率模 型。净资产极少为负，可以弥补p e 估值的空缺，而且净资产( 账面价值) 比 净利稳定，也不像利润那样容易被人为操纵。 第三，在实证检验方面，根据海通证券关于基本面数据对上市公司估值影 响的研究表明，对a 股市场上市公司影响较为显著的基本面数据依次为净资产 ( 账面价值) 、净利润、分红和主营业务收入。关于分红指标的问题，本文在 3 1 8 有所说明，此处不赘述；主营业务收入与净利润存在较大的相关性，加入 税收因素会更贴近实际。此外，净利润加权的指数在用夏普比率检验时，被证 明是风险收益最佳2 0 。 第四，a h m 模型中采用基本面数据加权，实际上忽略了成长性好的企业， 从而产生了价值偏差。本文要在基本面指数构建中加入增长因子，以减少这方 面造成的偏差。反映企业成长性的指标有净利润增长率和净资产增长率，因此， 此处选择这两个指标。 最后，a h m 模型和海通证券的相关研究中均表明，单一基本面指标加权的 指数峰度比较高，本文选择净利润和净资产的复合指标加权，应该可以改善这 一问题。 3 1 3 基本面指标的处理 净利润采用近三年数据的简单平均，这是因为一年的数据波动性比较大， ”a r n o t t ，r d ，h s u ，j ，a n dt l o o r e ，p ，“f u n d a m e n t a li n d e x a t i o n ”f i n a n c i a la n a l y s t s j o u r n a l ，v