实证资产定价-present

MultifactorExplanationsofAssetPricingAnomalies,FamaandFrench,ABSTRACT,普通股的平均收益率与公司特征有关：大小、earnings/price,cashflow/price,book-to-equity,长期历史收益与短期历史收益等等有关。而这些是不能被CAPM所解释，故被称为市场异象。笔者发现，除了短期收益率，大部分市场异常在三因素模型中都消失了。,市场异常,DeBondtandThaler(1985)：lowlong-termpastreturnstendtohavehigherfuturereturnsJegadeeshandTitman(1993):short-termreturnstendtocontinue其他人发现平均股票收益率还与诸如：size(ME=P*No.ofshares)、BE/ME、E/P、C/Pandpastsalesgrowth有关。因为这些都不能用CAPM解释，故被称为异象。笔者认为，很多基于CAPM的股票收益率异象是相关联的。而且都可以用FamaandFrench的3因素模型来解释。3因素模型：可以被三个因素解释1.市场组合的超额收益2.小股票与大股票组合的收益率差：SMB3.高B/P与低B/P的组合的收益率差：HML,三因素模型阐述,模型表述回归模型,Relativedistress,BE/MEandslopesonHMLareproxyforrelativedistress.Weakfirms:lowearnings,highBE/ME,positiveslopesonHMLStrongfirms:highearnings,lowBE/ME,negativeslopesonHMLChanandChen(1991):covariationinreturnsrelatedtorelativedistresswhichisnotcapturedbythemarketreturnandiscompensatedinaveragereturns.JustifyusingHMLHubermanandKandel(1987):covariationinreturnsonsmallstocksthatisnotcapturedbythemarketreturnandiscompensatedinaveragereturns.JustifyusingSMB,FF(1993)：3-因素模型较好的解释了基于size和BE/ME的组合收益率。FF(1994)：使用3-因素模型解释行业收益率。此处，FF要说明3-因素模型解释了基于E/P，C/P，和salesgrowth组合收益率。Strongfirm:LowE/P,lowC/Pandhighsalesgrowth,negativeslopesonHML（HML平均收益率大约是6%每年）implylowerexpectedreturns。Weakfirm:HighE/P,HighC/P,lowsalesgrowth,positiveslopesonHML(relativelydistressed),implyhigherexpectedreturns.3因素模型也扑捉了长期收益率的回复效应。Lowlong-termpastreturns(losers)tendtohavepositiveSMBandHMLslopes（smallerandrelativelydistressed）andhighterfutureaveragereturns.Long-termwinnerstendtobestrongstocksthathavenegativeslopesonHMLandlowfuturereturns.,3-factor的局限,不能解释short-termreturns的延续。与long-termlosers一样，lowshort-termpastreturns倾向于有正的HMLloading。Short-termpastwinnersloadnegativelyonHML.只有reversal能被解释，continuation不能被解释。不过3因素模型还是解释了大部分异象。当然，反对声音也比较多的集中在distress的premium上面。(survivorbias,datasnooping,realbutirrational),I.Testsonthe25FFSize-BE/MEportfolios,Rf为月初观测到的one-monthTreasurybillrate.1963-1993年期间，每年的6月底，把NYSE、AMEX和Nasdaq的股票分为两组(大小，BS)，基于该股票的ME到底是高于还是低于NYSE股票的ME中位数。把NYSE、AMEX和Nasdaq的股票分为三组(BE/ME,L30%M40%H30%),基于该股票的BE/ME在NYSE股票的相应位置。七月到明年6月的Value-weight组合月收益率即可被求出。25size-BE/ME组合是通过类似的手段做出来的。BE/ME比率实际上用了t-1年的BE，和t-1年的ME。他们没有使用负BE的公司和非常规commonequity的数据。RM是所有的size-BE/ME组合股票的value-weightreturn，还加上被剔除的负BE股票的收益率。,表1,Smallstockstendtohavehigherreturnsthanbigstockshigh-book-marketstockshavehigherreturnsthanlow-BE/MEstocks,如果3因素模型描述了预期收益，那回归的节距项应该接近0。估计的节距项上看，小股票低BE/ME组合有大的负收益没有解释，大股票低BE/ME组合有正收益没有解释。其余情况还是接近于0的。,LSVDeciles,LSV1994：检验了基于BE/ME，E/P,C/P和5年期销售排名构件的10分位组合。不过作者使用的时间仍然是6月，而不是像LSV那样使用4月。而且，作者只使用了NYSE的，包含了所有必要信息的股票1.AveragereturnandBE/ME,E/PorC/P有强正相关关系。2.Pastsalesgrowthisnegativelyrelatedtofuturereturn。3.表3表明，3因素模型反映了这些模式关系。回归的截距项普遍很小，R2都很大(解释力度都很大)。GRS检验没有拒绝假设(3因素模型描述了平均收益率)。考虑到截距项的大小和GRS检验，3因素模型在LSVdeciles上的表现要好于其在25FFsize-BE/ME组合上的表现的。表3：Higher-C/PproducelargerslopesonSMBandHML.用股价除会计变量得到的特征似乎与HML的回归系数相关。考虑到HML回归系数可以反映relativedistress，笔者认为，lowBE/ME,E/PandC/P是强势股的特征，而highBE/ME,E/PandC/P是relatvielydistressed股票特征。,表2：Summarystatisticsforsimplemonthlyexcessreturns(inpercent)ontheLSVEqual-weightDeciles:7/63-12/93,366months,Highsalesrank,lowfuturereturns;lowsales-rank,highfuturereturns.3因素模型捕捉到了这个模式，因为lowsales-rank的股票往往都是distressedstocks。,表33-factortime-seriesregressionsformonthlyexcessreturns(inpercent)ontheLSVequal-weightdeciles:7/63-12/93,366months,截距项非常接近0.尽管sales-rank产生了最大的GRSF-statistic(0.87)，但是p-value却是0.56.笔者认为这是重要的问题，因为sales-rank是唯一不是价格变量变化的指标。,Null:theregressioninterceptsforasetoftemportfoliosareall0.0.p(GRS)isthep-valueofGRS.参见：Atestoftheefficiencyofagivenportfoliop11461147,LSVdouble-sortportfolios,LSV认为：用两个会计指标对股票进行分类会更为准确的区分强势股和压力股，进而产生更大的平均收益spread。因为有股价的会计比率会倾向于相关。笔者于是按照sales-rank和BE/ME，E/PorC/P的方式进行了33的分类。表4也表明，sales-rank确实增加averagereturnspread,表4summarystatisticsforexcessreturns(inpercent)ontheLSVequal-weightdouble-sortportfolios:7/63-12/93,366months,Sales-rank,高,低,表53factorregressionsformonthlyexcessreturns(inperent)ontheLSVequal-weightdouble-sortportfolios:7/63-12/93,366months,3因素模型较好的解释了LSVdouble-sort收益率问题。截距项都不显著区别于0.GRS检验也支持了3因素回归模型截距项为零的推断。最小的p值为0.284.,Portfoliosformedonpastreturn,Whenportfoliosareformedonlong-term(35years),pastloserstendtobefuturewinners(reversal).Whenportfoliosareformedonshort-term(uptooneyear),pastloserstendtobefuturelosers(continuation),表6averagemonthlyexcessreturns(inpercent)onequal-weightNYSEdecilesformedmonthlybasedoncontinuouslycompoundedpastreturns,低,高,表73factorregressionsformonthlyexcessreturns(inpercent)onequal-weightNYSEportfoliosformedonpastreturns:7/63-12/93,366months,显著,显著,不显著,3因素模型不能较好的解释基于短期历史收益所建立的组合收益率延续情况。截距项显著不为0，且有符号。,Exploring3-factormodels,Merton(1973):提出了intertemporal优化下的3-fund定理。一般情况下，会使用value-weightmarket和另外两个投资者考虑对冲的因素所构建的MMV组合(multifactor-minimum-variance:givenexpectedreturnsandsensitivitiestothestate-variables,theyhavethesmallestpossiblereturnvariances).但实际上，任意3个MMV组合都可以。FF说：如果三因素模型能较好的描述平均收益问题，那M、S、B、H、L就比较接近MMV组合。进而笔者就检验两个推论：1.M、S、B、H、L中的任意3个应该提供平均收益的类似描述；2.其中一个的excessreturn可以被其他3个完美描述。下图表就是去掉B的表现情况。因为B与M高度相关(S相对好些)。,第一个不懂,Equation1isstilllegitimate3-factorrisk-returnrelationaslongasthetwocomponentsofSMBandthetwocomponentsofHMLareMMV.,表8regressiontoexplainmonthlyexcessreturns(inpercent)onM,S,L,H,SMBandHML:7/63-12/93,366months,不显著,显著,表9summaryofinterceptsfromone-factorCAPMExcess-returnregressionsondifferentversionsofthe3-factorICAPMregressions:7/63-12/93,366months,笔者说：我的3因素跟其他的MMVproxy基本上无差异。可是接下来，就是他们RM-RF，SMB和HML要更少的相关。,表10Averagemo