金融计量第十一章三因素资产模型与EVIEWS综合案例

PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO第十一章三因素资产模型与Eviews：综合案例汪昌云中国人民大学财政金融学院教授张成思中国人民大学财政金融学院教授戴稳胜中国人民大学财政金融学院副教授PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO本章内容梗概三因素资产定价模型三因素模型的实证步骤三因素模型实证分析与EviewsPresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO导读•三因素资产定价模型是在CPAM对资产收益率变动缺乏解释力的背景下，由Fama和French于1993年提出的。•该模型从风险收益角度出色地解释了股票超额收益率现象。随后的大量文献证实了该模型的解释力，目前该模型中已在理论界和实务界得到广泛运用。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型模型产生背景•实证研究发现CPAM模型难以充分解释资产收益率的变动，并称之为市场的异象。•与此同时，CPAM模型之外的一些因素却对此有很强的解释力，如规模、账面市值比、收益价格比、资产负债率等。•Fama和French在1993年的论文“CommonRiskFactorsintheReturnsonStocksandBonds”中正式提出三因素模型，从风险收益角度出色地解释了超额收益率现象。Fama和French（1996）进一步证明三因素模型能解释除中期收益动能以外的所有异象。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型模型定义•资产组合的超额收益率可以由三个风险因素解释，分别是与市场相关的风险因素-市场超额收益率(Rm−Rf)、与规模相关的风险因素-规模因子(SMB)、与账面市值比相关的风险因素-账面市值比因子(HML)，三因素模型为：•其中Rit-Rft是组合i的超额收益率，等于t时期组合i的收益率与无风险利率之差；Rmt-Rft等于t时期市场收益率与无风险利率之差；SMBt等于t时期小公司组合的收益率与大公司组合收益率之差；HMLt等于t时期高账面市值比值组合的收益率与低账面市值比值组合的收益率之差。()itftiimtftitititRRbRRsSMBhHMLPresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型三因素模型与其他资产模型的异同•相同点•三因素模型与马科维茨的资产组合理论、CPAM模型在解释资产收益率方面的思想一脉相承，均认为资产收益率是收益与风险权衡的结果，即高风险高收益，反之亦然。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型•比较优势•首先，该模型从风险收益角度完整解释了很多市场异象，刻画了除系统性风险之外的新风险，并经过实证检验，最终将众多影响因素浓缩为两个-规模因子和账面市值比因子。•其次，如果规模因子和账面市值比因子是风险的代理变量这一条件成立，则与CPAM的理想状态相比，三因素模型对风险的刻画更全面、更接近现实。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型衡量三因素模型的实证目标：首先，三个解释变量的系数应显著为正其次，截距项应不显著异于0，这一点保证了三个风险因素能全面解释资产收益，即不存在经风险调整后的超额收益率第三，模型的拟合度R2较高•经过实证检验，三因素模型能充分解释超额收益率现象。同时也表明任何投资策略都不能获得经风险调整后的超常收益，这是对有效市场假说的有力支持。此外，三因素模型对债券组合的收益率变动也有显著的解释能力。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型三因素模型的不足•首先，无论是短期、中期还是长期，收益动能是广泛存在的，但三因素却不能有效地解释这一问题。•其次，尽管Fama和French试图将规模因素和账面市值比解释为风险因素，但缺乏足够的理论支持。•例如，Debont和Thaler（1987）、Lakonishok（1994）认为之所以存在账面市值比效应，是由于投资者对公司基本面的过度反映造成的。Daniel和Titman（1997）也认为规模因素和账面市值比并不是风险因素，而是公司特征，简称“特征因素”，它们代表投资者偏好，并决定收益率的高低。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素资产定价模型实证检验•Daniel和Titman（1998）否定了三因素模型支持特征模型。•Lewellen（1999）发现三因素模型能比特征模型更好地解释股票收益在时间序列上的变化。•Davis等（2000）认为短期证据支持特征模型，但长期证据仍支持三因素模型。•很多实证研究表明三因素模型能较好地解释其它国家的股票收益，如Rouwenhourst（1998）研究了20个市场共1705家上市公司，发现新兴市场股票决定因素与发达国家类似。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤•运用三因素模型解释股票收益率的变动的步骤构建股票组合计算三因素模型的各个指标回归分析PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤第一步：构造股票组合•对样本公司进行分组并构建不同的股票组合是进行三因素模型检验的基础，分组的意义在于更好地将风险因素分离出来单独考察。分组的频率是每年一次，即每年(t年)6月份都要对样本进行分组，且t年7月至t+1年6月期间股票组合维持不变，直至t+1年6月份重新分组，依次类推。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤•三因素模型的股票组合按组数的不同共分为两类。•第一类是将样本公司分为6组，用来计算作为解释变量的两个风险因子-SMB和HML。•第二类是将样本公司分为25组，用来计算作为被解释变量的股票组合超额收益率（Ri-Rf）。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤•第一类股票组合的构造方法是：•（1）根据t年6月底的规模的中位数将样本分为小公司（S）和大公司（B）两组。其中规模用股票市值ME表示，ME=股票价格×股票总数。•（2）根据t-1年的账面市值比账面市值比将样本分为三组，账面市值比值最低的30%（L）、中间的40%（M）、最高的30%（H）。其中账面市值比=BE/ME。BE=股东权益账面价值+递延税款+投资税收减免-优先股账面价值；优先股账面价值依次按赎回价、清算价或面值估计；不包括BE为负的公司。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤•将以上两种分类结果交叉可得到6个股票组合，分别是小型低账面市值比股票（S/L），小型中等账面市值比股票（S/M），小型高账面市值比股票（S/H），大型低账面市值比股票（B/L），大型中等账面市值比股票（B/M）和大型高账面市值比股票（B/H）。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤•第二类股票组合的构造方法与上同，只是将样本分成更多的组。即按t年6月底的规模和t-1年的账面市值比各分为5组，两种分类结果交叉可得到25个股票组合。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤第二步：计算三因素模型的指标•三因素模型中的Rit、SMB和HML三个变量是指组合的收益率而非单只股票的收益率。组合收益率等于该组合中个股的市值加权平均月收益率，计算公式为：其中ri为组合i的月收益率，rj为i组合中个股j的月收益率，wj是i组合中个股的市值权重，MEj为个股j的的总市值，n为组合i中个股的数量。11njijjjnjjjMErwrwMEPresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤•求出各个股票组合的月收益率后就可计算出三因素模型的4个变量。其中Rit是第二种分类方法得到的25个股票组合每个月的加权平均收益率，SMB和HML是根据第一种分类方法得到的6个股票组合每个月的加权平均收益率计算得出，计算公式如下：•可见，小公司组合和大公司组合的账面市值比结构相同（均包括30%的低账面市值比公司、40%的中账面市值比公司和30%的高账面市值比公司），因此两者收益率的差异不是由账面市值比差异造成的，即SMB衡量的是纯粹由规模因素造成的股票组合收益率差异。同理，高账面市值比公司和低账面市值比公司两个组合的SIZE结构也相同，因此HML衡量的是纯粹由账面市值比因素造成的股票组合收益率差异。//////////11()()3311()()22SLSMSHBLBMBHSHBHSLBLSMBRRRRRRHMLRRRRPresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证步骤第三步：回归分析•经过前两个步骤获得各指标的数据后就可以按照三因素模型进行回归了。•注意Fama和French(1992)采用的是横截面回归方法，Fama和French(1993，1996)则进行时间序列回归。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证分析与Eviews实验目的•对中国股票市场收益率建立三因素模型，并分析中国股票市场是否支持三因素模型。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证分析与Eviews准备数据•本次实证的数据均来自CSMAR数据库。•选取样本的标准是以上一年末（t-1年）的所有A股上市公司为初始样本，依次剔除金融行业的公司、当年（t年7月至t+1年6月）实施ST/PT的公司、BE为负的公司、其它数据缺失的公司。由于1993年底之前符合以上条件的上市公司仅为176家，而1994年底则增加到283家，为保证足够的样本数量，最终将样本区间定为1995年7月至2009年12月。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证分析与Eviews•样本公司分布（1995.07-2009.12）样本区间公司数量样本区间公司数量1995.07-1996.062832003.07-2004.069501996.07-1997.063072004.07-2005.0610071997.07-1998.063842005.07-2006.0611091998.07-1999.065372006.07-2007.0610831999.07-2000.066322007.07-2008.0611432000.07-2001.067082008.07-2009.0612352001.07-2002.068292009.07-2009.1213592002.07-2003.06893PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证分析与Eviews•基于中国股票市场特殊性设立的模型参数•首先，中国特有的流通股和非流通股并存的现象决定了个股总市值不能严格沿用Fama和French的计算方法。根据Chen和Xiong(2002)的结论，本次实证对股改之前的非流通股进行70%的折价。考虑到三因素模型样本区间的特殊性，尽管2005年才开始股改，但在此之间市场已形成预期，即股价已反映了这一重大事件的影响，因此本次实证将折价的时间点定为2004年12月底，该时间点之前的非流通股进行70%的折价，之后的按全价计算。PresentedByHarryMills/PRESENTATIONPRO三因素模型的实证分析与Eviews•其次，中国A股上市公司很少发行优