1
1
股票价格决定因素
Determinants of Stock Prices
汪昌云
2
问题
v股票的未来价格走势到底受哪些因素的影响?
v怎样检验某一风险因素与未来收益有关?
v怎样利用这些信息来进行投资决策?
v新兴市场中股票价格的决定因素与发达国家股票市场相同吗?
v中国股票价格的决定因素会有何特点?
3
股票价格与风险度量
v现代金融学中风险资产的未来价格只受一个因素影响－风险
v风险是结果的不确定性；风险是事前的；
v风险是对期望的偏离。波动性，方差或标准差是其常用的度量方法
4
证券组合与风险分散
v 假设：完美资本市场,投资者风险厌恶,二参数收益分布，同质信念，单期决策
v 单个资产的风险以其对效率组合风险的贡献来衡量
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2
5
v股票价格由唯一的系统性风险决定－SML
)( iRE ＝ ])([ fMif RRER+ b,其中,2/ mimi ssb = 6
CAPM之文字证明
v如果投资者因非系统风险而获得额外回报，那么风险相同的分散投资组合中，有较高非系统风险的组合比非系统风险较低的组合收益高。
投资者会想方设法买进非系统风险较高组合的股票，卖掉BETA相同但非系统风险较低的股票。前者的价格被拉抬上涨。
v以上过程会持续到beta相同的股票都有相同的预期收益，非系统风险不再有RP为止。
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莎士比亚《亨利四世》：
vGlendower对Hotspur吹牛道：“我能召唤阴间的鬼魂”。
vHotspur冷冷地回答：那有什么了不起。我也能，每个人都能。问题在于当你召唤他们时，鬼魂会应招而来吗？
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CAPM有用吗？－早期的证据
vFama-MacBeth(1973,JPE)：
v实证模型:
Ri = co +c1βi+ c2βi2 +c3tsi+εit
v研究假设:
vE(c2) = 0 – non-linearity
vE(c3) = 0 – non-systematic
vE(c1t) = E[Rm] – E[Rf] > 0
vSharpe-Lintnerhypothesis,E(c0) = Rf
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3
9
v数据：1926.1-1968.6 NYSE 月收益率数据
v研究方法:
第一步:用26-29年48个月的数据估计每个股票的beta值,并且排序形成20个组合第二步:用30-34年的数据,使用市场模型估计20个组合的beta,剩余风险等第三步:使用第二步中估计的组合的beta和剩余风险,用35-38年的组合收益率数据进行回归分析,从26-68每个月均进行回归,每个系数均有390多个估计值，计算其均值.
10
Fama-MacBeth的结论
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vFama-MacBeth结论
nc1的均值为正值，在95%的置信度下不为零，表明收益与β值成正相关关系,但高于实际风险溢价
nc2、c3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。
nE(c0) > Rf
12
市场异象
v规模效应,Banz(1981)首先发现，市值规模
（ME，即股票价格与总股数的乘积）对于β提供的截面平均收益有进一步的解释能力。
Average returns on small stocks are too high given
their betas,and those on large stocks are too low,
v杠杆效应,Bhandari(1988,JF)发现的杠杆比率和平均收益率之间存在正相关关系,Leverage
helps explain returns after controlling for size and
beta.
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13
v净市率效应（Book-to-Market）。Rosenberg et
al,(1985,JPM) 股票收益与净市率正相关,Chan,
Hamao,and Lakonishok(1991)净市率同样对日本股市的截面股票平均收益有很强的解释能力.
v股利率效应（Dividend yield effect）,Holding
risk constant,the higher is a stock’s dividend yield,
the higher is the required before-tax return to
compensate taxable investors for the higher tax
liability,
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v市盈率效应（PE),Basu(1977,1983)市盈率在包括规模与β的实证分析中对美国股票市场的截面平均收益也有很强的解释能力,E/P ratios help explain the cross-
section of average returns in addition to size and beta,
v复合效应。Since size,P/E,P/B,dividend yield are
computed using a common variable – price/share,these
effects tend to be dependent,To give an expression on the
interrelations,average P/B,market capitalization,E/P and
price for ten portfolios constructed of NYSE firms on the
basis of increasing values of P/B suggest strong
correlations,
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Famaand French (1992)
vFamaand French (1992) 是第一个系统分析评价
β、规模、市盈率、杠杆比率和净资产市价比对NYSE，AMEX，NASDAQ市场上交易的个股截面平均收益的解释能力，即证明S-L-B模型最基础的预测功能的局限性，即平均股票收益与市场β正相关不成立,
16
Famaand French (1992)’s main conclusions:
vβ对于股票截面平均收益没有什么解释力；
v规模和净资产市价比对于平均收益的联合解释能力要超过杠杆比率和市盈率。至少对于在1963-1990期间的样本来说，这一结论成立。
v这表明，股票收益变化可用一个多因素资产定价模型刻画：规模和BM。BM刻画财务困境风险。当市场对其前景预期较差时，具体表现为较低的股价和较高的净资产市价比，公司比起较好预期前景的公司有较高的预期回报（因为其为较高的资金成本所拖累）。
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5
17
Famaand French的分析方法
v数据：1) NYSE、AMEX和NASDAQ交易的
1962-1989年间所有非金融股票收益序列，数据来源是证券价格研究中心（CRSP）和2）
COMPUSTAT历年收入平衡表和资产负债表的数据档案。
v使用一个公司t-1年12月末的市值来计算t-1年的净资产市价比，杠杆比率和市盈率，并且用t年
6月份的市场权益价值来度量该公司的规模。
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v基本方法：使用Fama和MacBeth的截面回归方法。每月对股票截面收益关于所假设的解释变量进行回归。按月回归时间序列的方法所得的斜率平均值提供了对不同解释变量是否解释股票平均收益水平。
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v形成期：建立100个size- β组合：
v 10size组合：每年6月根据NYSE的样本公司ME的10分位点确定。
v每个size组合中分10个β组合：NYSE的样本公司t年7月之前
5年的24－60个月回报估计各股β 10分位点，进行预排序。
v 估计期和测试期：
v 100组合（按年更新，1963.7-1990.12）330月的等权回报率～分组合回归～当月和上月市场回报率（3市价值加权组合,robust）,β=系数之和。
v排序后所有期间(Chan&Chen,1988,robust)的组合β＝组合中各股β，用于测试期。各股β并不固定，因为各股在不同时期属于不同的组合。
20
研究结果(1)
c1
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幻灯片 20
c1 cys,2006-11-26
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21
研究结果(2)
22
研究结果(3)
23
四、研究结果－BE/ME,E/P
24
研究结果－FM回归
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二元分类组合
v股票先等分为10个规模组合,每一个规模规模组合中在按BM分成10个组合,计算月收益
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研究结果－size,BE/ME
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Fama-French的结论
vβ线接近水平，无法解释1969年以后期间的股票截面报酬。
vsize and BE/ME 吸收了leverage and E/P 对股票报酬的解释作用。
v结果证实应采用多因子定价模型，size and
BE/ME 因素度量了部分风险，即均被定价了。
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Fama-French(1992)的意义
v给beta的棺木上敲上最后一颗钉。
v如果市场是理性的，规模和BE/ME一定是风险的衡量指标。并且Fama& French的结论暗示资产组合（如养老基金和共同基金）的管理绩效可以通过比较他们的平均收益和相似标的资产的规模和BE/ME的特性进行评估
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发展中国家股票收益的决定
vAttacks on Famaand French (1992)
v数据挖掘? 幸存偏差Survivorship?
v结论的解释:风险因素? 企业特征因素? 市场无效?
运用发展中国家市场数据所得结论可以澄清上述第一类疑问
30
Rouwenhorst(1998,JF)
vIFC Emerging market database
v含有20 emerging markets 1705 个上市公司
vReturn = 资本利得收益率+股息率,对分红,分拆,
合并进行调整
v数据系列:月收益; price-to-book ratio; price-
earnings ratios; market capitalization; turnover
ratio.
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v样本情况见表1
32
Local return factor portfolios
v方法
v每月初，分国别按当地prerankingbeta,size,BM,
turnover,pre-six month return将股票分成3个组合,top
30; middle 40; bottom 30．
v组合为等权重．每月都对组合进行调整．
vＵＳＤ为收益单位
v投资策略：买入１USD股票组合的同时卖出等量的另一组合．
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33
结果
vLocal beta and size
vNo relation between prerankingbeta and return
vPostrankingbeta of the high-beta portfolios exceeds the
beta of the low-beta portfolio in 18 countries.
vSize premium is significant only in a few countries
Table 2
34
Table 2
35
结果(续)
v动能效应与价值型投资收益
v6-month momentum portfolio returns in 17 countries
vBM Portfolios,Low BM – growth stocks; high BM –
value stocks,High BM stocks outperform low BM
stocks in 16 countries.
Table 3
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Table 3
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37 38
结论
v新兴市场股票决定因素与发达国家类似（表
５）
vBeta与股票平均收益无关
v在所有新兴市场中，有显著的动能，规模效应，价值效应；
v新兴市场股票决定因素有很强的当地色彩．这说明可以利用当地资产定价模型进行资产定价研究．
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常见的Multifactor定价模型
v Fama-French (1993,JFE) Three-factor model:
E(Ri) – rf = b i,m [E(Rm) – rf] + bi,SMB E[SMB] + b i,HML E[HML]
v SMB is return spread between small-cap and large-cap triciles
v HML is return spread between high P/B and low P/B triciles
v Carhart(1997,JF) Four-factor model:
E(Ri) – rf = b i,m [E(Rm) – rf] + bi,SMB E[SMB] + b i,HML E[HML]
+ bi,Mom E[Momentum]
v Momentum is return spread of stocks between highest and lowest
quintiles of returns performance over (-1mo,-7mo)
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vFama和French的《股票和债券收益的共同风险因素》(Common risk factors in the returns on
stocks and bonds)一文于1993年发表在《Journal
of Financial Economics》。该文的问世在金融学术界和实业界都产生了很大影响，被简称为“三因素定价模型”或“三因素模型”。
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41
“三因素定价模型”提出的背景
v 70年代中期以后的多项金融研究表明，β值与股票的平均收益变化没有显著关系。然而，传统资产定价理论之外的一些因素对股票平均收益的变动有较强的解释能力。包括
v规模(size) -小型公司股票的收益表现优于大型公司股票；
v市盈率(P/E) -高市盈率股票的收益表现逊于低市盈率的股票；
v杠杆(leverage) -利用高财务杠杆公司的股票平均收益比低财务杠杆公司股票的高；
v净市比(B/M) -高净值市价比股票的平均收益比低净值市价比股票的高。
但当时没有一个合理的考虑这些因素的资产定价模型.
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研究目的
vFama和French（1993）研究目的有三
v实证分析规模、净值市价比以及整体市场因素如何解释股票收益的时序变化
v实证分析利率期限结构和偿付风险变量如何解释债券收益的变化
v实证研究影响股票收益变化的因素是否同时决定债券收益的变化，或者反过来，影响债券收益变化的因素决定股票收益的变化，从而系统地探索股票和债券(同为风险资产)收益变化的共同风险因素是哪些。
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构建时序解释变量
v一些解释变量都分别在很多历史文献中研究过，并发现它们对股票或债券的预期收益产生显著影响。
v这些解释变量可分为两类：第一类是影响债券收益的变量，包括：
(1)利率期限结构的变量，以长期国债组合月均收益率与短期国债组合月均收益率之差来衡量，该变量记作TERM；
(2)违约风险的变量，以长期公司债组合的月均收益率与长期国债组合的月均收益率之差来衡量，该变量记作DEF。
v第二类是影响股票收益变化的变量，包括：(1)整体市场；(2)公司规模；(3)净市比。
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股票收益解释变量
v分两步进行:
v第一步，构建股票组合。
1)每年6月末，所有的纽约股票交易所、美国股票交易所以及纳斯达克交易的股票按纽约股票交易所股票的市值规模(股票价格×股票总数)的中值(median)划分为两组：大型公司股票(B)和小型公司股票(S)。
2) 按纽约股票交易所挂牌股票的净值市价比将所有的股票分为三组：最高B/M值的30%股票(H)；B/M值处于中位的40%股票(M)，以及最低B/M值得30%股票(L)。净值市价比是指某一股票上一财政年度末的净资产除以前一年12月底的股票市值。
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45
3) 将两组按规模划分的股票和三组按净值市价比划分的股票交叉，从而形成6个股票组合，即小型低净市比股票(S/L)，小型适中净市比股票(S/M)，小型高净市比股票(S/H)，大型低净市比股票(B/L)，大型适中净市比股票(B/M)，以及大型高净市比股票
(B/H)。分别计算股票组合从7月到下一年6月的价值加权平均月收益。
表2-3,
46
v第二步，计算股票收益的风险因素。Fama和French考虑的收益风险因素有三个：
v SMB -与规模相关的收益风险因素,三个小型公司股票组合的平均收益率与三个大型公司股票组合的平均收益率之差。其计算方法：
v HML -与净值市价比相关的收益风险因素,高净值市价比股票组合的平均收益率与低净值市价比股票组合平均收益率之差。计算方法
v RM-RF -与整体市场组合相关的收益风险因素,代表市场的股票组合月均收益率与无风险利率(短期国债月收益率)的之差。
47
债券市场风险因素的作用
v 回归方程如下：
v 利用1963年1月至1991年12月间的25个股票组合收益和7个债券组合收益的时序序列数据对TERM和DEF进行回归
v 结果显示(表3)
v TERM和DEF的斜率系数的估计值均为正值，并且在1%水平上显著
v这些风险因素在解释债券收益变化方面的能力明显高于解释股票收益变化的能力
v债券收益序列的回归R2在0.49至0.98之间，而股票收益回归R2仅为
0.06至0.21。
v说明TERM和DEF都是决定股票和债券收益变化的风险因素，但要更好地解释股票收益的变化还有待其它的风险因素。
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股票和债券的超额收益回归于债券市场风险因素的结果
B/M
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
m t(m)
S 0.93 0.90 0.89 0.86 0.89 5.02 5.50 5.95 6.08 6.01
2 0.99 0.96 0.99 1.01 0.98 5.71 6.32 7.29 8.34 6.92
3 0.99 0.94 0.94 0.95 0.99 6.25 7.10 7.80 8.50 7.60
4 0.92 0.95 0.97 1.05 1.03 6.58 7.57 8.53 9.64 7.83
B 0.82 0.82 0.80 0.80 0.77 7.14 7.60 8.09 8.26 6.84
d t(d)
S 1.39 1.31 1.33 1.45 1.52 3.96 4.27 4.73 5.45 5.45
2 1.26 1.28 1.35 1.38 1.41 3.84 4.47 5.28 6.05 5.29
3 1.21 1.19 1.25 1.24 1.21 4.05 4.74 5.49 5.89 4.88
4 0.96 1.01 1.13 1.21 1.22 3.65 4.28 5.25 5.89 4.92
B 0.78 0.73 0.78 0.83 0.89 3.59 3.60 4.18 4.56 4.15
R2 s(e)
S 0.06 0.08 0.09 0.10 0.10 7.50 6.57 6.00 5.68 5.95
2 0.08 0.10 0.13 0.17 0.12 6.97 6.09 5.45 4.87 5.69
3 0.10 0.12 0.15 0.17 0.14 6.38 5.35 4.86 4.48 5.28
4 0.11 0.14 0.17 0.21 0.15 5.63 5.04 4.57 4.39 5.31
B 0.13 0.15 0.16 0.17 0.12 4.61 4.33 4.00 3.89 4.55
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
M 0.45 0.72 1.02 0.99 1.00 1.01 0.81
t(m) 31.73 38.80 99.94 130.44 139.80 56.24 18.05
D 0.25 0.27 0.94 0.96 1.02 1.10 1.01
t(d) 9.51 7.85 48.95 67.54 75.74 32.33 11.95
R2 0.79 0.87 0.97 0.98 0.98 0.90 0.49
s(e) 0.57 0.75 0.41 0.30 0.29 0.72 1.80
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49
股票市场风险因素的作用
v其回归方程为：
v RMt-RFt,SMBt,和HMLt的斜率系数是正值，并十分显著。
v绝大多数回归方程的R2都高于0.90。
v这三个股票市场风险因素对债券组合的收益变化也有显著的解释能力。
v不过，其回归方程的R2远小于股票收益组合的R2值，大致在0.10到0.30之间。
表6 50
股票和债券的超额收益回归于股票市场风险因素的结果
B/M
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
b t(b)
S 1.04 1.02 0.95 0.91 0.96 39.37 51.80 60.44 59.73 57.89
2 1.11 1.06 1.00 0.97 1.09 52.49 61.18 55.88 61.54 65.52
3 1.12 1.02 0.98 0.97 1.09 56.88 53.17 50.78 54.38 52.52
4 1.07 1.08 1.04 1.05 1.18 53.94 53.51 51.21 47.09 46.10
B 0.96 1.02 0.98 0.99 1.06 60.93 56.76 46.57 53.87 38.61
s t(s)
S 1.46 1.26 1.19 1.17 1.23 37.92 44.11 52.03 52.85 50.97
2 1.00 0.98 0.88 0.73 0.89 32.73 38.79 34.03 31.66 36.78
3 0.76 0.65 0.60 0.48 0.66 26.40 23.39 21.23 18.62 21.91
4 0.37 0.33 0.29 0.24 0.41 12.73 11.11 9.81 7.38 11.01
B -0.17 -0.12 -0.23 -0.17 -0.05 -7.18 -4.51 -7.58 -6.27 -1.18
h t(h)
S -0.29 0.08 0.26 0.40 0.62 -6.47 2.35 9.66 15.53 22.14
2 -0.52 0.01 0.26 0.46 0.70 -14.57 0.41 8.56 17.24 24.8,
3 -0.38 0.00 0.32 0.51 0.68 -11.26 -0.05 9.75 16.88 19.39
4 -0.42 0.04 0.30 0.56 0.74 -12.51 1.04 8.83 14.83 17.09
B -0.46 0.00 0.21 0.57 0.76 -17.03 0.09 5.80 18.34 16.24
R2 s(e)
S 0.94 0.96 0.97 0.97 0.96 1.94 1.44 1.16 1.12 1.22
2 0.95 0.96 0.95 0.95 0.96 1.55 1.27 1.31 1.16 1.23
3 0.95 0.94 0.93 0.93 0.93 1.45 1.41 1.43 1.32 1.52
4 0.94 0.93 0.91 0.89 0.89 1.46 1.48 1.49 1.63 1.88
B 0.94 0.92 0.88 0.90 0.83 1.16 1.32 1.55 1.36 2.02
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
b 0.10 0.18 0.25 0.25 0.26 0.27 0.34
t(b) 6.45 6.75 8.60 9.30 9.46 9.58 12.22
s -0.06 -0.14 -0.12 -0.11 -0.09 -0.04 0.04
t(s) -2.70 -3.65 -2.89 -2.72 -2.18 -0.91 0.89
h 0.07 0.08 0.14 0.15 0.16 0.20 0.23
h(t) 2.66 1.83 2.77 3.26 3.51 4.08 4.75
R2 0.10 0.12 0.17 0.20 0.20 0.22 0.33
s(e) 1.19 1.91 2.13 2.00 2.01 2.08 2.06
51
5个收益风险因素
v计量模型如下：
v结果显示(表7)
v在股票收益回归方程中加入TERM和DEF两变量对股票收益风险因素的斜率系数影响甚微
v RM-RF,SML和HML的系数，与表2的相似，都十分显著。
在债券收益回归方程加入三个股票收益风险因素对TERM
和DEF的斜率系数影响也不大。
52
回归于股票债券市场五风险因素的结果
B/M
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
b t(b)
S 1.06 1.04 0.96 0.92 0.98 35.97 47.65 54.48 54.51 53.15
2 1.12 1.06 0.98 0.94 1.10 47.19 54.95 49.01 54.19 59.00
3 1.13 1.01 0.97 0.95 1.08 50.93 46.95 44.57 47.59 46.92
4 1.07 1.07 1.01 1.00 1.17 48.18 47.55 44.83 41.02 41.02
B 0.96 1.02 0.98 1.00 1.10 53.87 51.01 41.35 48.29 35.96
s t(s)
S 1.45 1.26 1.20 1.15 1.21 37.02 43.42 50.89 51.36 49.55
2 1.01 0.98 0.89 0.74 0.89 32.06 38.10 33.68 32.12 35.79
3 0.76 0.66 0.60 0.49 0.68 25.82 22.97 20.83 18.54 22.32
4 0.38 0.34 0.30 0.26 0.42 12.71 11.36 9.99 8.05 11.07
B -0.17 -0.11 -0.23 -0.17 -0.06 -7.03 -4.07 -7.31 -6.07 -1.44
h t(h)
S -0.27 0.10 0.27 0.40 0.63 -5.95 2.90 9.82 15.47 22.27
2 -0.51 0.02 0.25 0.44 0.71 -14.01 0.69 8.11 16.50 24.61
3 -0.37 -0.00 0.31 0.50 0.69 -10.81 -0.11 9.82 16.18 19.34
4 -0.42 0.04 0.29 0.53 0.75 -12.09 1.10 8.37 14.20 16.88
B -0.46 0.01 0.21 0.58 0.78 -16.85 0.38 5.70 18.16 16.59
m t(m)
S -0.10 -0.11 -0.05 -0.04 -0.06 -1.93 -2.70 -1.49 -1.19 -1.87
2 -0.05 -0.04 0.07 0.14 -0.05 -1.16 -1.12 1.90 4.33 -1.48
3 -0.04 0.02 0.06 0.09 0.01 -0.91 0.53 1.48 2.48 0.25
4 -0.11 -0.10 0.04 0.13 -0.12 -1.51 -1.44 0.59 1.64 -1.30
B 0.06 -0.14 -0.02 -0.07 -0.18 0.97 -2.15 -0.25 -1.08 -1.84
d t(d)
S -0.17 -0.19 -0.10 0.06 0.02 -1.74 -2.70 -1.76 1.06 0.34
2 -0.12 -0.11 0.04 0.15 -0.07 -1.59 -1.83 0.61 2.64 -1.24
3 -0.09 -0.01 0.07 0.10 -0.16 -1.25 -0.17 1.00 1.51 -2.11
4 -0.11 -0.10 0.04 0.13 -0.12 -1.51 -1.44 0.59 1.64 -1.30
B 0.06 -0.14 -0.02 -0.07 -0.18 0.97 -2.15 -0.25 -1.08 -1.84
R2 s(e)
S 0.94 0.96 0.97 0.97 0.96 1.93 1.43 1.16 1.11 1.20
2 0.95 0.96 0.95 0.95 0.96 1.55 1.27 1.31 1.13 1.23
3 0.95 0.94 0.93 0.93 0.93 1.45 1.41 1.43 1.31 1.50
4 0.94 0.93 0.91 0.90 0.89 1.46 1.47 1.48 1.59 1.88
B 0.94 0.92 0.87 0.90 0.93 1.17 1.31 1.55 1.36 2.00
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
b -0.02 -0.04 -0.02 0.00 0.00 0.02 0.18
t(b) -2.84 -3.14 -2.96 0.06 1.05 1.99 7.39
s 0.00 -0.02 -0.02 -0.01 0.00 0.05 0.08
t(s) 0.30 -1.12 -2.28 -2.42 0.40 3.20 2.34
h 0.00 -0.02 -0.02 -0.00 0.00 0.04 0.12
t(h) 0.44 -1.29 -2.46 -0.40 0.90 2.39 3.13
m 0.47 0.75 1.03 0.99 1.00 0.99 0.64
t(m) 30.01 36.84 93.30 117.30 124.19 50.50 14.25
d 0.27 0.32 0.97 0.97 1.02 1.05 0.80
t(d) 9.87 8.77 49.25 65.04 71.51 30.33 9.92
R2 0.80 0.87 0.97 0.98 0.98 0.91 0.58
s(e) 0.56 0.73 0.40 0.30 0.29 0.70 1.63
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14
53
股票和债券组合的风险调整收益(I) B/M a t(a)
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
(i) Rt-R F,t = a+mTERMt+dDEFt+et
S 0.31 0.62 0.71 0.80 0.92 0.75 1.73 2.20 2.61 2.87
2 0.35 0.63 0.77 0.75 0.89 0.93 1.91 2.60 2.85 3.03
3 0.34 0.58 0.60 0.73 0.89 1.00 1.99 2.28 3.01 3.11
4 0.41 0.27 0.49 0.69 0.96 1.34 1.01 1.96 2.88 3.35
B 0.34 0.30 0.25 0.50 0.53 1.35 1.27 1.17 2.36 2.14
(ii) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+et
S -0.22 0.15 0.30 0.42 0.54 -0.90 0.73 1.54 2.19 2.53
2 -0.18 0.17 0.36 0.39 0.53 -1.00 1.05 2.35 2.79 3.01
3 -0.16 0.15 0.23 0.39 0.50 -1.12 1.25 1.82 3.20 3.19
4 -0.05 -0.14 0.12 0.35 0.57 -0.50 -1.50 1.20 2.91 3.71
B -0.04 -0.07 -0.07 0.20 0.21 -0.49 -0.95 -0.70 1.89 1.41
(iii) R t-RF,t = a+sSMBt+hHMLt+et
S 0.24 0.46 0.49 0.53 0.55 0.97 1.92 2.24 2.52 2.49
2 0.52 0.58 0.64 0.58 0.64 2.00 2.40 2.76 2.61 2.56
3 0.52 0.61 0.52 0.60 0.66 2.00 2.58 2.25 2.66 2.61
4 0.69 0.39 0.50 0.62 0.79 2.78 1.55 2.07 2.51 2.85
B 0.76 0.52 0.43 0.51 0.44 3.41 2.23 1.84 2.20 1.70
(iv) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+et
S -0.34 -0.12 -0.05 0.01 0.00 -3.16 -1.47 -0.73 0.22 0.14
2 -0.11 -0.01 0.08 0.03 0.02 -1.24 -0.20 1.04 0.51 0.34
3 -0.11 0.04 -0.04 0.05 0.05 -1.42 0.47 -0.47 0.71 0.56
4 0.09 -0.22 -0.08 0.03 0.13 1.07 -2.65 -0.99 0.33 1.24
B 0.21 -0.05 -0.13 -0.05 -0.16 3.27 -0.67 -1.46 -0.69 -1.41
(v) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+mTERMt+dDEFt+et
S -0.35 -0.13 -0.05 0.01 0.00 -3.24 -1.58 -0.79 0.20 0.09
2 -0.11 -0.02 0.08 0.04 0.02 -1.29 -0.24 1.10 0.67 0.29
3 -0.12 0.04 -0.03 0.06 0.05 -1.45 0.48 -0.42 0.79 0.56
4 0.08 -0.22 -0.08 0.04 0.13 1.04 -2.67 -0.94 0.47 1.23
B 0.21 -0.05 -0.13 -0.06 -0.17 3.29 -0.72 -1.46 -0.73 -1.51
(II)
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
(i) Rt-RF,t = a+mTERMt+dDEFt+et
a 0.08 0.09 -0.02 -0.00 -0.00 0.06 0.06
t(a) 2.70 2.16 -1.10 -0.55 -0.29 1.42 0.67
(ii) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+et
a 0.08 0.08 -0.03 -0.02 -0.01 0.04 0.00
t(a) 1.27 0.76 -0.24 -0.15 -0.11 0.37 0.03
(iii) Rt-RF,t = a+sSMBt+hHMLt+et
a 0.12 0.16 0.07 0.07 0.07 0.11 0.08
t(a) 1.70 1.47 0.52 0.58 0.55 0.82 0.58
(iv) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+et
a 0.06 0.07 -0.07 -0.07 -0.08 -0.05 -0.11
t(a) 0.89 0.62 -0.62 -0.64 -0.69 -0.41 -1.00
(v) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+mTERMt+dDEFt+et
a 0.09 0.11 -0.00 -0.00 -0.00 0.02 -0.07
t(a) 2.84 2.77 -0.17 -0.25 -0.57 0.52 -0.77
54
结论
vFama-French (1993) 分析股票市场和债券市场是否存在共同风险因素来解释其横截面收益变化.
v共有5个共同因素.股票市场因素解释股票收益变化.债券市场因素解释债券收益变化.两市场收益的共同变化通过利率期限结构因素连接.
55
三因素模型之不足
No theory justifies why size and B/M should be
risk factors.
56
应用
v检验有效市场假设提供基准模型和方法
vFama和French的因素模型间接地告诉了投资者尤其是基金经理如何建立高收益(“打败市场”)的证券组合
v评价证券组合绩效
v测算公司资金成本
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15
57
中国股票定价
v 采用Fama 和 French(1993)同样的方法计算SMB和
HML。
v研究样本选定为1994年7月至2001年6月的沪市和深市交易的所有个股
v数据包括：月收益（经调整）；市值规模；ＢＭ；无风险收益率；
v证券组合？
see Wang (2004),Pacific Basin Finance Journal (USA),
No.3.
58
v方法
v每年6月底，以沪市A股市值的中值为基准将所有股票划分为大型公司(B)小型公司(S)两组；
v然后根据BM值将各组再次划分为低(L),中(M)，高(H)三个子组，其中L，M和H 分别表示最低30%，中间40%，最高
30%的股票。
v6组不同的规模-BM值组合(S/L,S/M,S/H,B/L,B/M,B/H)。计算这些组合的月收益加权平均值。SMB表示三组小型公司股票组合(S/L，S/M，S/H)与大型股票组合(B/L，B/M，B/H)
之间的月平均收益差额；HML代表的是高BM值(S/H和B/H)
组合与低BM值组合(S/L和B/L)之间月平均收益差额。
59
BM值
规模 L M H HML L M H HML
未调整收益
t值
S 0.0275 0.0402 0.0456 0.0182 2.36 2.98 2.81 1.84
B 0.0158 0.0284 0.0368 0.0212 1.37 2.43 2.63 2.51
BMS -0.0119 -0.0118 -0.0088 0.0028 -2.11 -2.36 -1.52 0.53
a t(a)
S 0.0005 0.0019 -0.0047 -0.0064 0.19 0.64 -1.92 -2.34
B -0.0046 0.0017 -0.0005 0.0021 -1.86 0.59 -0.17 0.74
BMS -0.0053 -0.0003 0.0021 0.0062 -1.97 -0.93 0.74 1.15
b t(b)
S 0.939 1.014 0.995 0.056 33.58 33.31 38.59 1.97
B 1.025 0.954 0.969 -0.055 39.57 31.98 37.44 -1.93
BMS 0.087 -0.059 -0.025 -0.110 2.58 -2.20 -0.833 -1.94
s t(s)
S 0.661 0.453 0.661 0.007 9.35 5.89 10.14 0.08
B -0.399 -0.423 -0.399 0.006 -6.09 -5.69 -6.09 0.09
BMS -1.054 -0.875 -1.054 0.006 -12.46 -12.89 -14.16 0.04
h t(h)
S -0.529 -0.028 0.526 1.051 -13.18 -0.07 14.28 25.59
B -0.466 -0.018 0.477 0.941 -12.54 -0.42 12.89 23.17
BMS 0.059 -0.019 -0.052 -0.114 1.23 -0.50 -1.22 -1.41
调整后的R2
S 0.956 0.962 0.981 0.936
B 0.962 0.950 0.971 0.913
BMS 0.719 0.780 0.803 0.140
60
结论
v与Fama和French(1992,1993)的结论基本一致：
v小公司的收益表现比大型公司的高
v高BM值股票胜出低BM值股票
v三因素系数都十分显著。
v调整后Ｒ２的也与Fama和French的研究结果趋同或略高。
这证明三因素模型对于中国股票月均收益波动性具有毋庸置的解释能力。与Rouwenhorst(1998)在研究２０个新兴市场
(中国除外)后发现，驱动股票预期收益变动的因素与发达国家的类似。
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16
61
vFurther reading:
Bailey et al,2004,“The cross sectional
determinants of stock returns in China”,Cornell
University Working Paper,Downloadable on the
web and SSRN,
62
总结和结论
v完美的风险测度并不存在,多因素模型只是更好地接近理想风险衡量
v这给这方面的研究和探索提供了机会
v不要轻信已有的风险指标及其预测能力.不同时期不同市场其作用有共性也有差异
v三因素或四因素模型是目前经过广泛实证,最广泛接受的资产定价模型.中国的情况也不例外.
63
v但对风险因素的解释有很大的争议
v未来的风险度量会更复杂.
v需要了解所有的现代风险分析方法
v不要期待天上掉馅饼而以逸代劳,as did the little
old lady in the favorite story of Robert Kirby of
Capital Guardian Trust.
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1
股票价格决定因素
Determinants of Stock Prices
汪昌云
2
问题
v股票的未来价格走势到底受哪些因素的影响?
v怎样检验某一风险因素与未来收益有关?
v怎样利用这些信息来进行投资决策?
v新兴市场中股票价格的决定因素与发达国家股票市场相同吗?
v中国股票价格的决定因素会有何特点?
3
股票价格与风险度量
v现代金融学中风险资产的未来价格只受一个因素影响－风险
v风险是结果的不确定性；风险是事前的；
v风险是对期望的偏离。波动性，方差或标准差是其常用的度量方法
4
证券组合与风险分散
v 假设：完美资本市场,投资者风险厌恶,二参数收益分布，同质信念，单期决策
v 单个资产的风险以其对效率组合风险的贡献来衡量
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2
5
v股票价格由唯一的系统性风险决定－SML
)( iRE ＝ ])([ fMif RRER+ b,其中,2/ mimi ssb = 6
CAPM之文字证明
v如果投资者因非系统风险而获得额外回报，那么风险相同的分散投资组合中，有较高非系统风险的组合比非系统风险较低的组合收益高。
投资者会想方设法买进非系统风险较高组合的股票，卖掉BETA相同但非系统风险较低的股票。前者的价格被拉抬上涨。
v以上过程会持续到beta相同的股票都有相同的预期收益，非系统风险不再有RP为止。
7
莎士比亚《亨利四世》：
vGlendower对Hotspur吹牛道：“我能召唤阴间的鬼魂”。
vHotspur冷冷地回答：那有什么了不起。我也能，每个人都能。问题在于当你召唤他们时，鬼魂会应招而来吗？
8
CAPM有用吗？－早期的证据
vFama-MacBeth(1973,JPE)：
v实证模型:
Ri = co +c1βi+ c2βi2 +c3tsi+εit
v研究假设:
vE(c2) = 0 – non-linearity
vE(c3) = 0 – non-systematic
vE(c1t) = E[Rm] – E[Rf] > 0
vSharpe-Lintnerhypothesis,E(c0) = Rf
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3
9
v数据：1926.1-1968.6 NYSE 月收益率数据
v研究方法:
第一步:用26-29年48个月的数据估计每个股票的beta值,并且排序形成20个组合第二步:用30-34年的数据,使用市场模型估计20个组合的beta,剩余风险等第三步:使用第二步中估计的组合的beta和剩余风险,用35-38年的组合收益率数据进行回归分析,从26-68每个月均进行回归,每个系数均有390多个估计值，计算其均值.
10
Fama-MacBeth的结论
11
vFama-MacBeth结论
nc1的均值为正值，在95%的置信度下不为零，表明收益与β值成正相关关系,但高于实际风险溢价
nc2、c3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。
nE(c0) > Rf
12
市场异象
v规模效应,Banz(1981)首先发现，市值规模
（ME，即股票价格与总股数的乘积）对于β提供的截面平均收益有进一步的解释能力。
Average returns on small stocks are too high given
their betas,and those on large stocks are too low,
v杠杆效应,Bhandari(1988,JF)发现的杠杆比率和平均收益率之间存在正相关关系,Leverage
helps explain returns after controlling for size and
beta.
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4
13
v净市率效应（Book-to-Market）。Rosenberg et
al,(1985,JPM) 股票收益与净市率正相关,Chan,
Hamao,and Lakonishok(1991)净市率同样对日本股市的截面股票平均收益有很强的解释能力.
v股利率效应（Dividend yield effect）,Holding
risk constant,the higher is a stock’s dividend yield,
the higher is the required before-tax return to
compensate taxable investors for the higher tax
liability,
14
v市盈率效应（PE),Basu(1977,1983)市盈率在包括规模与β的实证分析中对美国股票市场的截面平均收益也有很强的解释能力,E/P ratios help explain the cross-
section of average returns in addition to size and beta,
v复合效应。Since size,P/E,P/B,dividend yield are
computed using a common variable – price/share,these
effects tend to be dependent,To give an expression on the
interrelations,average P/B,market capitalization,E/P and
price for ten portfolios constructed of NYSE firms on the
basis of increasing values of P/B suggest strong
correlations,
15
Famaand French (1992)
vFamaand French (1992) 是第一个系统分析评价
β、规模、市盈率、杠杆比率和净资产市价比对NYSE，AMEX，NASDAQ市场上交易的个股截面平均收益的解释能力，即证明S-L-B模型最基础的预测功能的局限性，即平均股票收益与市场β正相关不成立,
16
Famaand French (1992)’s main conclusions:
vβ对于股票截面平均收益没有什么解释力；
v规模和净资产市价比对于平均收益的联合解释能力要超过杠杆比率和市盈率。至少对于在1963-1990期间的样本来说，这一结论成立。
v这表明，股票收益变化可用一个多因素资产定价模型刻画：规模和BM。BM刻画财务困境风险。当市场对其前景预期较差时，具体表现为较低的股价和较高的净资产市价比，公司比起较好预期前景的公司有较高的预期回报（因为其为较高的资金成本所拖累）。
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5
17
Famaand French的分析方法
v数据：1) NYSE、AMEX和NASDAQ交易的
1962-1989年间所有非金融股票收益序列，数据来源是证券价格研究中心（CRSP）和2）
COMPUSTAT历年收入平衡表和资产负债表的数据档案。
v使用一个公司t-1年12月末的市值来计算t-1年的净资产市价比，杠杆比率和市盈率，并且用t年
6月份的市场权益价值来度量该公司的规模。
18
v基本方法：使用Fama和MacBeth的截面回归方法。每月对股票截面收益关于所假设的解释变量进行回归。按月回归时间序列的方法所得的斜率平均值提供了对不同解释变量是否解释股票平均收益水平。
19
v形成期：建立100个size- β组合：
v 10size组合：每年6月根据NYSE的样本公司ME的10分位点确定。
v每个size组合中分10个β组合：NYSE的样本公司t年7月之前
5年的24－60个月回报估计各股β 10分位点，进行预排序。
v 估计期和测试期：
v 100组合（按年更新，1963.7-1990.12）330月的等权回报率～分组合回归～当月和上月市场回报率（3市价值加权组合,robust）,β=系数之和。
v排序后所有期间(Chan&Chen,1988,robust)的组合β＝组合中各股β，用于测试期。各股β并不固定，因为各股在不同时期属于不同的组合。
20
研究结果(1)
c1
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幻灯片 20
c1 cys,2006-11-26
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6
21
研究结果(2)
22
研究结果(3)
23
四、研究结果－BE/ME,E/P
24
研究结果－FM回归
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7
25
二元分类组合
v股票先等分为10个规模组合,每一个规模规模组合中在按BM分成10个组合,计算月收益
26
研究结果－size,BE/ME
27
Fama-French的结论
vβ线接近水平，无法解释1969年以后期间的股票截面报酬。
vsize and BE/ME 吸收了leverage and E/P 对股票报酬的解释作用。
v结果证实应采用多因子定价模型，size and
BE/ME 因素度量了部分风险，即均被定价了。
28
Fama-French(1992)的意义
v给beta的棺木上敲上最后一颗钉。
v如果市场是理性的，规模和BE/ME一定是风险的衡量指标。并且Fama& French的结论暗示资产组合（如养老基金和共同基金）的管理绩效可以通过比较他们的平均收益和相似标的资产的规模和BE/ME的特性进行评估
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8
29
发展中国家股票收益的决定
vAttacks on Famaand French (1992)
v数据挖掘? 幸存偏差Survivorship?
v结论的解释:风险因素? 企业特征因素? 市场无效?
运用发展中国家市场数据所得结论可以澄清上述第一类疑问
30
Rouwenhorst(1998,JF)
vIFC Emerging market database
v含有20 emerging markets 1705 个上市公司
vReturn = 资本利得收益率+股息率,对分红,分拆,
合并进行调整
v数据系列:月收益; price-to-book ratio; price-
earnings ratios; market capitalization; turnover
ratio.
31
v样本情况见表1
32
Local return factor portfolios
v方法
v每月初，分国别按当地prerankingbeta,size,BM,
turnover,pre-six month return将股票分成3个组合,top
30; middle 40; bottom 30．
v组合为等权重．每月都对组合进行调整．
vＵＳＤ为收益单位
v投资策略：买入１USD股票组合的同时卖出等量的另一组合．
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9
33
结果
vLocal beta and size
vNo relation between prerankingbeta and return
vPostrankingbeta of the high-beta portfolios exceeds the
beta of the low-beta portfolio in 18 countries.
vSize premium is significant only in a few countries
Table 2
34
Table 2
35
结果(续)
v动能效应与价值型投资收益
v6-month momentum portfolio returns in 17 countries
vBM Portfolios,Low BM – growth stocks; high BM –
value stocks,High BM stocks outperform low BM
stocks in 16 countries.
Table 3
36
Table 3
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10
37 38
结论
v新兴市场股票决定因素与发达国家类似（表
５）
vBeta与股票平均收益无关
v在所有新兴市场中，有显著的动能，规模效应，价值效应；
v新兴市场股票决定因素有很强的当地色彩．这说明可以利用当地资产定价模型进行资产定价研究．
39
常见的Multifactor定价模型
v Fama-French (1993,JFE) Three-factor model:
E(Ri) – rf = b i,m [E(Rm) – rf] + bi,SMB E[SMB] + b i,HML E[HML]
v SMB is return spread between small-cap and large-cap triciles
v HML is return spread between high P/B and low P/B triciles
v Carhart(1997,JF) Four-factor model:
E(Ri) – rf = b i,m [E(Rm) – rf] + bi,SMB E[SMB] + b i,HML E[HML]
+ bi,Mom E[Momentum]
v Momentum is return spread of stocks between highest and lowest
quintiles of returns performance over (-1mo,-7mo)
40
vFama和French的《股票和债券收益的共同风险因素》(Common risk factors in the returns on
stocks and bonds)一文于1993年发表在《Journal
of Financial Economics》。该文的问世在金融学术界和实业界都产生了很大影响，被简称为“三因素定价模型”或“三因素模型”。
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11
41
“三因素定价模型”提出的背景
v 70年代中期以后的多项金融研究表明，β值与股票的平均收益变化没有显著关系。然而，传统资产定价理论之外的一些因素对股票平均收益的变动有较强的解释能力。包括
v规模(size) -小型公司股票的收益表现优于大型公司股票；
v市盈率(P/E) -高市盈率股票的收益表现逊于低市盈率的股票；
v杠杆(leverage) -利用高财务杠杆公司的股票平均收益比低财务杠杆公司股票的高；
v净市比(B/M) -高净值市价比股票的平均收益比低净值市价比股票的高。
但当时没有一个合理的考虑这些因素的资产定价模型.
42
研究目的
vFama和French（1993）研究目的有三
v实证分析规模、净值市价比以及整体市场因素如何解释股票收益的时序变化
v实证分析利率期限结构和偿付风险变量如何解释债券收益的变化
v实证研究影响股票收益变化的因素是否同时决定债券收益的变化，或者反过来，影响债券收益变化的因素决定股票收益的变化，从而系统地探索股票和债券(同为风险资产)收益变化的共同风险因素是哪些。
43
构建时序解释变量
v一些解释变量都分别在很多历史文献中研究过，并发现它们对股票或债券的预期收益产生显著影响。
v这些解释变量可分为两类：第一类是影响债券收益的变量，包括：
(1)利率期限结构的变量，以长期国债组合月均收益率与短期国债组合月均收益率之差来衡量，该变量记作TERM；
(2)违约风险的变量，以长期公司债组合的月均收益率与长期国债组合的月均收益率之差来衡量，该变量记作DEF。
v第二类是影响股票收益变化的变量，包括：(1)整体市场；(2)公司规模；(3)净市比。
44
股票收益解释变量
v分两步进行:
v第一步，构建股票组合。
1)每年6月末，所有的纽约股票交易所、美国股票交易所以及纳斯达克交易的股票按纽约股票交易所股票的市值规模(股票价格×股票总数)的中值(median)划分为两组：大型公司股票(B)和小型公司股票(S)。
2) 按纽约股票交易所挂牌股票的净值市价比将所有的股票分为三组：最高B/M值的30%股票(H)；B/M值处于中位的40%股票(M)，以及最低B/M值得30%股票(L)。净值市价比是指某一股票上一财政年度末的净资产除以前一年12月底的股票市值。
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12
45
3) 将两组按规模划分的股票和三组按净值市价比划分的股票交叉，从而形成6个股票组合，即小型低净市比股票(S/L)，小型适中净市比股票(S/M)，小型高净市比股票(S/H)，大型低净市比股票(B/L)，大型适中净市比股票(B/M)，以及大型高净市比股票
(B/H)。分别计算股票组合从7月到下一年6月的价值加权平均月收益。
表2-3,
46
v第二步，计算股票收益的风险因素。Fama和French考虑的收益风险因素有三个：
v SMB -与规模相关的收益风险因素,三个小型公司股票组合的平均收益率与三个大型公司股票组合的平均收益率之差。其计算方法：
v HML -与净值市价比相关的收益风险因素,高净值市价比股票组合的平均收益率与低净值市价比股票组合平均收益率之差。计算方法
v RM-RF -与整体市场组合相关的收益风险因素,代表市场的股票组合月均收益率与无风险利率(短期国债月收益率)的之差。
47
债券市场风险因素的作用
v 回归方程如下：
v 利用1963年1月至1991年12月间的25个股票组合收益和7个债券组合收益的时序序列数据对TERM和DEF进行回归
v 结果显示(表3)
v TERM和DEF的斜率系数的估计值均为正值，并且在1%水平上显著
v这些风险因素在解释债券收益变化方面的能力明显高于解释股票收益变化的能力
v债券收益序列的回归R2在0.49至0.98之间，而股票收益回归R2仅为
0.06至0.21。
v说明TERM和DEF都是决定股票和债券收益变化的风险因素，但要更好地解释股票收益的变化还有待其它的风险因素。
48
股票和债券的超额收益回归于债券市场风险因素的结果
B/M
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
m t(m)
S 0.93 0.90 0.89 0.86 0.89 5.02 5.50 5.95 6.08 6.01
2 0.99 0.96 0.99 1.01 0.98 5.71 6.32 7.29 8.34 6.92
3 0.99 0.94 0.94 0.95 0.99 6.25 7.10 7.80 8.50 7.60
4 0.92 0.95 0.97 1.05 1.03 6.58 7.57 8.53 9.64 7.83
B 0.82 0.82 0.80 0.80 0.77 7.14 7.60 8.09 8.26 6.84
d t(d)
S 1.39 1.31 1.33 1.45 1.52 3.96 4.27 4.73 5.45 5.45
2 1.26 1.28 1.35 1.38 1.41 3.84 4.47 5.28 6.05 5.29
3 1.21 1.19 1.25 1.24 1.21 4.05 4.74 5.49 5.89 4.88
4 0.96 1.01 1.13 1.21 1.22 3.65 4.28 5.25 5.89 4.92
B 0.78 0.73 0.78 0.83 0.89 3.59 3.60 4.18 4.56 4.15
R2 s(e)
S 0.06 0.08 0.09 0.10 0.10 7.50 6.57 6.00 5.68 5.95
2 0.08 0.10 0.13 0.17 0.12 6.97 6.09 5.45 4.87 5.69
3 0.10 0.12 0.15 0.17 0.14 6.38 5.35 4.86 4.48 5.28
4 0.11 0.14 0.17 0.21 0.15 5.63 5.04 4.57 4.39 5.31
B 0.13 0.15 0.16 0.17 0.12 4.61 4.33 4.00 3.89 4.55
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
M 0.45 0.72 1.02 0.99 1.00 1.01 0.81
t(m) 31.73 38.80 99.94 130.44 139.80 56.24 18.05
D 0.25 0.27 0.94 0.96 1.02 1.10 1.01
t(d) 9.51 7.85 48.95 67.54 75.74 32.33 11.95
R2 0.79 0.87 0.97 0.98 0.98 0.90 0.49
s(e) 0.57 0.75 0.41 0.30 0.29 0.72 1.80
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13
49
股票市场风险因素的作用
v其回归方程为：
v RMt-RFt,SMBt,和HMLt的斜率系数是正值，并十分显著。
v绝大多数回归方程的R2都高于0.90。
v这三个股票市场风险因素对债券组合的收益变化也有显著的解释能力。
v不过，其回归方程的R2远小于股票收益组合的R2值，大致在0.10到0.30之间。
表6 50
股票和债券的超额收益回归于股票市场风险因素的结果
B/M
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
b t(b)
S 1.04 1.02 0.95 0.91 0.96 39.37 51.80 60.44 59.73 57.89
2 1.11 1.06 1.00 0.97 1.09 52.49 61.18 55.88 61.54 65.52
3 1.12 1.02 0.98 0.97 1.09 56.88 53.17 50.78 54.38 52.52
4 1.07 1.08 1.04 1.05 1.18 53.94 53.51 51.21 47.09 46.10
B 0.96 1.02 0.98 0.99 1.06 60.93 56.76 46.57 53.87 38.61
s t(s)
S 1.46 1.26 1.19 1.17 1.23 37.92 44.11 52.03 52.85 50.97
2 1.00 0.98 0.88 0.73 0.89 32.73 38.79 34.03 31.66 36.78
3 0.76 0.65 0.60 0.48 0.66 26.40 23.39 21.23 18.62 21.91
4 0.37 0.33 0.29 0.24 0.41 12.73 11.11 9.81 7.38 11.01
B -0.17 -0.12 -0.23 -0.17 -0.05 -7.18 -4.51 -7.58 -6.27 -1.18
h t(h)
S -0.29 0.08 0.26 0.40 0.62 -6.47 2.35 9.66 15.53 22.14
2 -0.52 0.01 0.26 0.46 0.70 -14.57 0.41 8.56 17.24 24.8,
3 -0.38 0.00 0.32 0.51 0.68 -11.26 -0.05 9.75 16.88 19.39
4 -0.42 0.04 0.30 0.56 0.74 -12.51 1.04 8.83 14.83 17.09
B -0.46 0.00 0.21 0.57 0.76 -17.03 0.09 5.80 18.34 16.24
R2 s(e)
S 0.94 0.96 0.97 0.97 0.96 1.94 1.44 1.16 1.12 1.22
2 0.95 0.96 0.95 0.95 0.96 1.55 1.27 1.31 1.16 1.23
3 0.95 0.94 0.93 0.93 0.93 1.45 1.41 1.43 1.32 1.52
4 0.94 0.93 0.91 0.89 0.89 1.46 1.48 1.49 1.63 1.88
B 0.94 0.92 0.88 0.90 0.83 1.16 1.32 1.55 1.36 2.02
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
b 0.10 0.18 0.25 0.25 0.26 0.27 0.34
t(b) 6.45 6.75 8.60 9.30 9.46 9.58 12.22
s -0.06 -0.14 -0.12 -0.11 -0.09 -0.04 0.04
t(s) -2.70 -3.65 -2.89 -2.72 -2.18 -0.91 0.89
h 0.07 0.08 0.14 0.15 0.16 0.20 0.23
h(t) 2.66 1.83 2.77 3.26 3.51 4.08 4.75
R2 0.10 0.12 0.17 0.20 0.20 0.22 0.33
s(e) 1.19 1.91 2.13 2.00 2.01 2.08 2.06
51
5个收益风险因素
v计量模型如下：
v结果显示(表7)
v在股票收益回归方程中加入TERM和DEF两变量对股票收益风险因素的斜率系数影响甚微
v RM-RF,SML和HML的系数，与表2的相似，都十分显著。
在债券收益回归方程加入三个股票收益风险因素对TERM
和DEF的斜率系数影响也不大。
52
回归于股票债券市场五风险因素的结果
B/M
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
b t(b)
S 1.06 1.04 0.96 0.92 0.98 35.97 47.65 54.48 54.51 53.15
2 1.12 1.06 0.98 0.94 1.10 47.19 54.95 49.01 54.19 59.00
3 1.13 1.01 0.97 0.95 1.08 50.93 46.95 44.57 47.59 46.92
4 1.07 1.07 1.01 1.00 1.17 48.18 47.55 44.83 41.02 41.02
B 0.96 1.02 0.98 1.00 1.10 53.87 51.01 41.35 48.29 35.96
s t(s)
S 1.45 1.26 1.20 1.15 1.21 37.02 43.42 50.89 51.36 49.55
2 1.01 0.98 0.89 0.74 0.89 32.06 38.10 33.68 32.12 35.79
3 0.76 0.66 0.60 0.49 0.68 25.82 22.97 20.83 18.54 22.32
4 0.38 0.34 0.30 0.26 0.42 12.71 11.36 9.99 8.05 11.07
B -0.17 -0.11 -0.23 -0.17 -0.06 -7.03 -4.07 -7.31 -6.07 -1.44
h t(h)
S -0.27 0.10 0.27 0.40 0.63 -5.95 2.90 9.82 15.47 22.27
2 -0.51 0.02 0.25 0.44 0.71 -14.01 0.69 8.11 16.50 24.61
3 -0.37 -0.00 0.31 0.50 0.69 -10.81 -0.11 9.82 16.18 19.34
4 -0.42 0.04 0.29 0.53 0.75 -12.09 1.10 8.37 14.20 16.88
B -0.46 0.01 0.21 0.58 0.78 -16.85 0.38 5.70 18.16 16.59
m t(m)
S -0.10 -0.11 -0.05 -0.04 -0.06 -1.93 -2.70 -1.49 -1.19 -1.87
2 -0.05 -0.04 0.07 0.14 -0.05 -1.16 -1.12 1.90 4.33 -1.48
3 -0.04 0.02 0.06 0.09 0.01 -0.91 0.53 1.48 2.48 0.25
4 -0.11 -0.10 0.04 0.13 -0.12 -1.51 -1.44 0.59 1.64 -1.30
B 0.06 -0.14 -0.02 -0.07 -0.18 0.97 -2.15 -0.25 -1.08 -1.84
d t(d)
S -0.17 -0.19 -0.10 0.06 0.02 -1.74 -2.70 -1.76 1.06 0.34
2 -0.12 -0.11 0.04 0.15 -0.07 -1.59 -1.83 0.61 2.64 -1.24
3 -0.09 -0.01 0.07 0.10 -0.16 -1.25 -0.17 1.00 1.51 -2.11
4 -0.11 -0.10 0.04 0.13 -0.12 -1.51 -1.44 0.59 1.64 -1.30
B 0.06 -0.14 -0.02 -0.07 -0.18 0.97 -2.15 -0.25 -1.08 -1.84
R2 s(e)
S 0.94 0.96 0.97 0.97 0.96 1.93 1.43 1.16 1.11 1.20
2 0.95 0.96 0.95 0.95 0.96 1.55 1.27 1.31 1.13 1.23
3 0.95 0.94 0.93 0.93 0.93 1.45 1.41 1.43 1.31 1.50
4 0.94 0.93 0.91 0.90 0.89 1.46 1.47 1.48 1.59 1.88
B 0.94 0.92 0.87 0.90 0.93 1.17 1.31 1.55 1.36 2.00
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
b -0.02 -0.04 -0.02 0.00 0.00 0.02 0.18
t(b) -2.84 -3.14 -2.96 0.06 1.05 1.99 7.39
s 0.00 -0.02 -0.02 -0.01 0.00 0.05 0.08
t(s) 0.30 -1.12 -2.28 -2.42 0.40 3.20 2.34
h 0.00 -0.02 -0.02 -0.00 0.00 0.04 0.12
t(h) 0.44 -1.29 -2.46 -0.40 0.90 2.39 3.13
m 0.47 0.75 1.03 0.99 1.00 0.99 0.64
t(m) 30.01 36.84 93.30 117.30 124.19 50.50 14.25
d 0.27 0.32 0.97 0.97 1.02 1.05 0.80
t(d) 9.87 8.77 49.25 65.04 71.51 30.33 9.92
R2 0.80 0.87 0.97 0.98 0.98 0.91 0.58
s(e) 0.56 0.73 0.40 0.30 0.29 0.70 1.63
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14
53
股票和债券组合的风险调整收益(I) B/M a t(a)
L 2 3 4 H L 2 3 4 H
(i) Rt-R F,t = a+mTERMt+dDEFt+et
S 0.31 0.62 0.71 0.80 0.92 0.75 1.73 2.20 2.61 2.87
2 0.35 0.63 0.77 0.75 0.89 0.93 1.91 2.60 2.85 3.03
3 0.34 0.58 0.60 0.73 0.89 1.00 1.99 2.28 3.01 3.11
4 0.41 0.27 0.49 0.69 0.96 1.34 1.01 1.96 2.88 3.35
B 0.34 0.30 0.25 0.50 0.53 1.35 1.27 1.17 2.36 2.14
(ii) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+et
S -0.22 0.15 0.30 0.42 0.54 -0.90 0.73 1.54 2.19 2.53
2 -0.18 0.17 0.36 0.39 0.53 -1.00 1.05 2.35 2.79 3.01
3 -0.16 0.15 0.23 0.39 0.50 -1.12 1.25 1.82 3.20 3.19
4 -0.05 -0.14 0.12 0.35 0.57 -0.50 -1.50 1.20 2.91 3.71
B -0.04 -0.07 -0.07 0.20 0.21 -0.49 -0.95 -0.70 1.89 1.41
(iii) R t-RF,t = a+sSMBt+hHMLt+et
S 0.24 0.46 0.49 0.53 0.55 0.97 1.92 2.24 2.52 2.49
2 0.52 0.58 0.64 0.58 0.64 2.00 2.40 2.76 2.61 2.56
3 0.52 0.61 0.52 0.60 0.66 2.00 2.58 2.25 2.66 2.61
4 0.69 0.39 0.50 0.62 0.79 2.78 1.55 2.07 2.51 2.85
B 0.76 0.52 0.43 0.51 0.44 3.41 2.23 1.84 2.20 1.70
(iv) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+et
S -0.34 -0.12 -0.05 0.01 0.00 -3.16 -1.47 -0.73 0.22 0.14
2 -0.11 -0.01 0.08 0.03 0.02 -1.24 -0.20 1.04 0.51 0.34
3 -0.11 0.04 -0.04 0.05 0.05 -1.42 0.47 -0.47 0.71 0.56
4 0.09 -0.22 -0.08 0.03 0.13 1.07 -2.65 -0.99 0.33 1.24
B 0.21 -0.05 -0.13 -0.05 -0.16 3.27 -0.67 -1.46 -0.69 -1.41
(v) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+mTERMt+dDEFt+et
S -0.35 -0.13 -0.05 0.01 0.00 -3.24 -1.58 -0.79 0.20 0.09
2 -0.11 -0.02 0.08 0.04 0.02 -1.29 -0.24 1.10 0.67 0.29
3 -0.12 0.04 -0.03 0.06 0.05 -1.45 0.48 -0.42 0.79 0.56
4 0.08 -0.22 -0.08 0.04 0.13 1.04 -2.67 -0.94 0.47 1.23
B 0.21 -0.05 -0.13 -0.06 -0.17 3.29 -0.72 -1.46 -0.73 -1.51
(II)
1-5G 6-10G Aaa Aa A Baa LG
(i) Rt-RF,t = a+mTERMt+dDEFt+et
a 0.08 0.09 -0.02 -0.00 -0.00 0.06 0.06
t(a) 2.70 2.16 -1.10 -0.55 -0.29 1.42 0.67
(ii) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+et
a 0.08 0.08 -0.03 -0.02 -0.01 0.04 0.00
t(a) 1.27 0.76 -0.24 -0.15 -0.11 0.37 0.03
(iii) Rt-RF,t = a+sSMBt+hHMLt+et
a 0.12 0.16 0.07 0.07 0.07 0.11 0.08
t(a) 1.70 1.47 0.52 0.58 0.55 0.82 0.58
(iv) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+et
a 0.06 0.07 -0.07 -0.07 -0.08 -0.05 -0.11
t(a) 0.89 0.62 -0.62 -0.64 -0.69 -0.41 -1.00
(v) Rt-RF,t = a+b[RM,t-RF,t]t+sSMBt+hHMLt+mTERMt+dDEFt+et
a 0.09 0.11 -0.00 -0.00 -0.00 0.02 -0.07
t(a) 2.84 2.77 -0.17 -0.25 -0.57 0.52 -0.77
54
结论
vFama-French (1993) 分析股票市场和债券市场是否存在共同风险因素来解释其横截面收益变化.
v共有5个共同因素.股票市场因素解释股票收益变化.债券市场因素解释债券收益变化.两市场收益的共同变化通过利率期限结构因素连接.
55
三因素模型之不足
No theory justifies why size and B/M should be
risk factors.
56
应用
v检验有效市场假设提供基准模型和方法
vFama和French的因素模型间接地告诉了投资者尤其是基金经理如何建立高收益(“打败市场”)的证券组合
v评价证券组合绩效
v测算公司资金成本
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57
中国股票定价
v 采用Fama 和 French(1993)同样的方法计算SMB和
HML。
v研究样本选定为1994年7月至2001年6月的沪市和深市交易的所有个股
v数据包括：月收益（经调整）；市值规模；ＢＭ；无风险收益率；
v证券组合？
see Wang (2004),Pacific Basin Finance Journal (USA),
No.3.
58
v方法
v每年6月底，以沪市A股市值的中值为基准将所有股票划分为大型公司(B)小型公司(S)两组；
v然后根据BM值将各组再次划分为低(L),中(M)，高(H)三个子组，其中L，M和H 分别表示最低30%，中间40%，最高
30%的股票。
v6组不同的规模-BM值组合(S/L,S/M,S/H,B/L,B/M,B/H)。计算这些组合的月收益加权平均值。SMB表示三组小型公司股票组合(S/L，S/M，S/H)与大型股票组合(B/L，B/M，B/H)
之间的月平均收益差额；HML代表的是高BM值(S/H和B/H)
组合与低BM值组合(S/L和B/L)之间月平均收益差额。
59
BM值
规模 L M H HML L M H HML
未调整收益
t值
S 0.0275 0.0402 0.0456 0.0182 2.36 2.98 2.81 1.84
B 0.0158 0.0284 0.0368 0.0212 1.37 2.43 2.63 2.51
BMS -0.0119 -0.0118 -0.0088 0.0028 -2.11 -2.36 -1.52 0.53
a t(a)
S 0.0005 0.0019 -0.0047 -0.0064 0.19 0.64 -1.92 -2.34
B -0.0046 0.0017 -0.0005 0.0021 -1.86 0.59 -0.17 0.74
BMS -0.0053 -0.0003 0.0021 0.0062 -1.97 -0.93 0.74 1.15
b t(b)
S 0.939 1.014 0.995 0.056 33.58 33.31 38.59 1.97
B 1.025 0.954 0.969 -0.055 39.57 31.98 37.44 -1.93
BMS 0.087 -0.059 -0.025 -0.110 2.58 -2.20 -0.833 -1.94
s t(s)
S 0.661 0.453 0.661 0.007 9.35 5.89 10.14 0.08
B -0.399 -0.423 -0.399 0.006 -6.09 -5.69 -6.09 0.09
BMS -1.054 -0.875 -1.054 0.006 -12.46 -12.89 -14.16 0.04
h t(h)
S -0.529 -0.028 0.526 1.051 -13.18 -0.07 14.28 25.59
B -0.466 -0.018 0.477 0.941 -12.54 -0.42 12.89 23.17
BMS 0.059 -0.019 -0.052 -0.114 1.23 -0.50 -1.22 -1.41
调整后的R2
S 0.956 0.962 0.981 0.936
B 0.962 0.950 0.971 0.913
BMS 0.719 0.780 0.803 0.140
60
结论
v与Fama和French(1992,1993)的结论基本一致：
v小公司的收益表现比大型公司的高
v高BM值股票胜出低BM值股票
v三因素系数都十分显著。
v调整后Ｒ２的也与Fama和French的研究结果趋同或略高。
这证明三因素模型对于中国股票月均收益波动性具有毋庸置的解释能力。与Rouwenhorst(1998)在研究２０个新兴市场
(中国除外)后发现，驱动股票预期收益变动的因素与发达国家的类似。
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61
vFurther reading:
Bailey et al,2004,“The cross sectional
determinants of stock returns in China”,Cornell
University Working Paper,Downloadable on the
web and SSRN,
62
总结和结论
v完美的风险测度并不存在,多因素模型只是更好地接近理想风险衡量
v这给这方面的研究和探索提供了机会
v不要轻信已有的风险指标及其预测能力.不同时期不同市场其作用有共性也有差异
v三因素或四因素模型是目前经过广泛实证,最广泛接受的资产定价模型.中国的情况也不例外.
63
v但对风险因素的解释有很大的争议
v未来的风险度量会更复杂.
v需要了解所有的现代风险分析方法
v不要期待天上掉馅饼而以逸代劳,as did the little
old lady in the favorite story of Robert Kirby of
Capital Guardian Trust.
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