（金融学专业论文）中国A股市场股票收益率的多因素模型分析.pdf

中国a 股市场股票收益率的多因素模型分析 金融学 王妍 李仲飞教授 摘要 众多研究表明股票回报率在横截面水平上与许多因素相关。许多研究者不断 检验发达市场和发展市场的数据，以期证明此类现象是否普遍存在。在f 锄和 f r e n c h 于1 9 9 2 年发表的预期股票报酬的横截面研究的文章发现股票的规模和账 面市值比对股票平均报酬的作用已经超过了传统观点里认为的系统风险因素的 作用，近年来，随着资产定价理论研究的深入，中国学者也逐渐关注对f 鲫a 和 f r e n c h 模型在中国证券市场的实证检验，但对于此模型结论是否适用于中国股 票市场还存在着争议。本文的目的是以f 锄a 和f r e n c h 模型为基础，对沪深两市 a 股市场2 0 0 1 年1 月到2 0 0 7 年1 2 月的股票回报率进行回归分析，考察股票收 益率的影响因素，利用f 锄与 l a c b e t h ( 1 9 7 3 ) 方法检查公司规模与公司财务 指标的解释能力，找出主要的影响因素，以便构造适用于中国股市的资产定价模 型。本文选取的指标如下：公司规模( m ) 、市盈率倒数( e p ) 、账面市值比( b m ) 、 流动比率、资产负债率、总资产周转率、每股经营现金流量、净利润同比增长、 净资产收益率，使用f a 腿一m a c b e t h ( 1 9 7 3 ) 方法，先后进行了单因素分析和多因 素分析以及分组检验。研究发现，规模效应与账面市值比效应非常显著，其中大 市值意味着高回报，高b m 意味着低回报。对于中国股市的投资者来说，本文研 究得到的m 和b m 这两个风险因素应该成为的有力补充。他们不仅摄取了大量 股市上未能量化的风险信息，而且在这方面的解释能力要胜过b e t a 值。 关键词：市盈率倒数；账面市值比；横截面分析；f 锄a m a c b 砒回归；多因素 模型 t h em u n i f a c t o rm o d e lo fs t o c kr e m m si 1 1c h i n e s ea s h a r em a r k e t m a j o r ：f i n 觚c e n 锄e ：w 肌g m s u p e i s o r ：p r o l iz h o n g 颤 a b s t r a c t m 锄y 咖d i e sr e p o r tt l l a t 咖c _ kr e t l l n 塔a r er e l a t e dw i t l lc r o s s - c t i o m lf a c t o r s a1 0 t o f r c 盯c h e 瑙e x 乏皿l i n ed e v e l o p e da 1 1 de i 】玛i i l gs t oc ：km a r k e t si no r d 盯t 0v a l i d a t et h e 1 1 l 哇、惯鼢l i t yo ft l l i sp a t t nt h cc r o s s - c t i o n a lr e s e a r c ho ns t o c kr e t l l mi nf 锄：l aa n d f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 南u n dt h a tt l l es 毛狩o f a6 m 锄dt l l eb o o kt 0m m 湫斌i 0a 。c o u n t e d m o r e 【l l a nt t 坞s y s t e m a t i cr i s _ ki n 咖c k 优e x p l a 础址i 0 1 1 r e c 矧吐l xw i t ht h e d e v e l o p m e n to ft h ea 蛆m ，i r ea n dm o c h m e h o l a r sc o l 鹅t o 白n o ww i t h 硫e r e s ti nt h ef fn l o d e lt e s ti n ( ：h i n e s e 豉0c i kn 强酞耽u ta0 0 i l c l u s i o nd b o u tn 埭 肌i t a b i l i t yi no u rl a i l d t k sp a p 凹证e n d st 0 锄l y s i st h c 蠡l c t o 璐r e l a t c dt 0a 地f f n 的d e lw i t ht h ed a t a 丘o mj 觚2 0 0 1t 0d e c 朗曲e f 2 0 0 7b 勰e do nt h ef a m a m a c b e t h ( 19 7 3 ) m 甜1 0 d 1 k 蠡衙o r st h a tc h e c k e di i lt h i sp 印盯硫l u d e st l 地6 m s 出e ( d c i ，t l l c 曲i r 铋竭o fp e ，t l 硷b o o kt 0m a r k e tr 砒i 0 ，t h e1 i q l l i d i t yr a t i 0 ，h a b i l i t ) ，r a t i 0a n dt h e i l l 朗r a t eo f t h en c ta s s e t h a ：v i l l gd o t h es i 芏l g l e 锄dm u h i p l e 蠡c t o “s ) r e g r 鼯s i o n ， i ts h o w st h a tt h cm 锄db m 蠡l c t o 娼a r cs i g l l i f i c a l l t l ye 钕t i v e t h e 蠡烈o rm i s p o s i t i v e l yr c l a t e dt ot h es t o c kr e t u n l w 蛐et h eb m 觚o r i sn e 星r a t i v e l yr e l a t e d 舭 咖c kr e 觚t h 粼铆o r i s k 伍c t o 瑙e g & t i v e l yc o m p l e m 曲t e d 恤eb e t ae 丘托t k c yw 0 r d s ：e 仍b o o kt 0 锄r k c t 珊如，c r o s s - s c c t i 0 眦l 锄l y s 通f 锄a - m a c b e t h r e 蓼鹤s i o 玛m u l t i - f a c t o rm o d e l 1 1 研究背景与意义 1 1 1 研究背景 第一章引言 自从上个世纪9 0 年代初期沪深证券交易所分别成立以来，中国大陆证券市 场的发展已有十几年的历史了。刚刚过去的两年时间里，上证综指翻了两番。 截止2 0 0 7 年底，沪深两市上市公司已达1 5 0 0 多家， a 股总市值为三十多万亿 元人民币，超过当年的g d p ，投资者开户数达一亿两千多万户。可见目前中国 证券市场，无论上市公司家数、股票只数和市价总值，还是投资者人数都发展 到了庞大的新阶段，已成为社会主义市场经济的重要组成部分。 股票是由股份公司发给投资者作为入股的凭证，持有者有权分享公司的利 益，同时也要承担公司的责任和风险。它只是代表一定的财产所有权凭证，本 身并没有价值，仅仅是虚拟资本。作为一种重要的有价证券，股票有多种价格： 面值、帐面价值、投资价值、市场价格等。面值是指股票票面记载的一定金额， 如我国现在上市发行的股票面值均为一元。帐面价值是指会计帐面的价值，在 数量上等于每股净资产。投资价值是投资者根据预期收益和风险，根据未来现 金流包括资本利得和股息红利计算出来的价格。市场价格是投资者在二级市场 上根据供求关系形成的价格。作为投资者来讲，他们比较关心的是股票的流通 价格，如果一支股票预期收益看好或它现在的价格被低估，它对于投资者就有 投资价值。 1 1 2 研究意义 证券市场投资理念和股票定价机制的形成和发展是与特定时期经济发展水 平、市场运行特征和投资者结构等状况相适应的。1 9 9 7 年之前的中国股市规模 比较小，当时可以说是中国证券市场的庄股时代。机构投资者同上市公司联手 导致信息的非对称性，散户在“羊群效应 影响下的频繁进出，导致小盘股效 ， 应成为庄股时代最典型的特征，而那些基本面优良，但因流通盘偏大，两三家 机构合谋也不容易操纵的股票，则一直被市场所冷落。在这种环境下，上市公 司业绩好坏、是否具有投资价值不是最重要的，而股本结构、是否拥有概念或 题材和是否有庄，才是投资者最关心的。因此做庄操纵股价是当时市场的理念 和最有效的获利手段。自1 9 9 8 年以来，证券市场机构投资者不断发展壮大，市 场逐步规范化，投资环境和监管环境的改变使做庄的成本不断上升，导致传统 的做庄和依靠资金规模操赢f 薷备娶蕾旁萄禹爵； 蓠镄i 旃磋傩幢堋瓷潇确萌稍霭名舞，妻雾| 妃鲷驰酗舅稻；弼幽型崖虫夔荔 泫鹱鬻泛嚼；掂翼嚣薛薜拓希望本文的研究结果能为中国股市投资的理性化乃至中国股 市的成熟化作出一定的贡献。 在建立多因素模型方法体系时，本文认为上市公司个股基本面因素中可以 量化，并且对股票相对内在价值有重要影响的主要有盈利能力、成长能力、盈 利质量及资产质量、股本扩张潜力、偿债能力、资产运营效率和股本规模大小 等方面。同时，在确定研究对象时需要对上市公司经营绩效进行综合评价，剔 除主要靠未来业绩预期的上市公司股票。在分析多元回归模型选择时，采用经 典的f 锄a _ m a c b e t h 回归方法。对各因素对收益率的解释能力做单因素、多因素 模型分析之外，还要进行按f a m a f r e n c h 方法进行的分组分析与实证检验，并 对实证结果进行说明。 1 4 本文框架结构安排 全文分为四章，分别包括以下内容： 第一章简要说明了本文写作的背景与研究内容等，并概述全文结构。 第二章对有关股 x 账面市值比效应、市盈率效应等。而国内各学者对它们验证的结果呈现不一致 的结论，因此本文重新检验了我国a 股市场是否存在这些异常现象，考察现阶 段中国股票市场上风险与收益的关系及特点， 1 3 本文的主要工作 本文在借鉴国内外学者对股票回报率的研究方法和研究成果的基础上，以 沪深两市a 股股票作为研究对象，通过实证分析考察可以解释不同股票回报率 差异的一些相关因素，建立适合中国国情的股票相对内在价值多因素模型。在 成熟的股票市场上，如果市场运行正常，而模型具有较高的拟合度，就可将市 价与根据模型计算的股票相对内在价值进行比较，找出相对内在价值被市场低 估和高估的股票，并在此基础上结合其它方面信息最终确定相应投资策略，为 投资者在中国这个相对非有效的股票市场中获得超额投资收益和降低投资风险 提供一种新思路，希望本文的研究结果能为中国股市投资的理性化乃至中国股 市的成熟化作出一定的贡献。 在建立多因素模型方法体系时，本文认为上市公司个股基本面因素中可以 量化，并且对股票相对内在价值有重要影响的主要有盈利能力、成长能力、盈 利质量及资产质量、股本扩张潜力、偿债能力、资产运营效率和股本规模大小 等方面。同时，在确定研究对象时需要对上市公司经营绩效进行综合评价，剔 除主要靠未来业绩预期的上市公司股票。在分析多元回归模型选择时，采用经 典的f 锄a _ m a c b e t h 回归方法。对各因素对收益率的解释能力做单因素、多因素 模型分析之外，还要进行按f a m a f r e n c h 方法进行的分组分析与实证检验，并 对实证结果进行说明。 1 4 本文框架结构安排 全文分为四章，分别包括以下内容： 第一章简要说明了本文写作的背景与研究内容等，并概述全文结构。 第二章对有关股票收益率影响因素的相关理论与实证文献做了简要的回顾 第二章有关股票收益行为的理论与文献回顾 2 1 股票收益解释的经典理论概述 g r a h a m 和d o d d 在1 9 3 4 年出版的证券分析一书，奠定了价值投资的基 础。价值投资被解释为一种努力寻求市场价格远低于内在价值的资产的投资者 行为，投资的核心问题因此转化为如何确定资产的内在价值。他们认为股票的 内在价值决定于公司的未来盈利能力，任何非理性因素的影响最终会回归到其 内在价值上。这一理念开辟了现代股票定价理论的新思路。 2 1 1m a r k o 稍t z 投资组合选择理论 任何有关股价行为的讨论都不得不从m a r k o w 证z ( 1 9 5 2 ) 开始。1 9 5 2 年，现 代投资理论的奠基人m a r k o w i t z 发展了资产组合理论，把投资者投资选择的问 题系统地阐述为不确定性条件下投资者效用最大化的问题。首次提出使用证券 投资收益率的方差，作为投资风险的衡量指标，实现了如何从定量的角度，分 析家庭和企业在不确定条件下如何支配金融资产，以获取适当风险水平下的最 大预期回报。 投资组合理论指出，投资者由于投资单一股票而承担的非系统风险不会得 到任何收益补偿，因为任何人都可以通过分散化将这些风险化解。随着组合内 包含的股票数量逐渐增多，组合的非系统风险将渐趋于零。另外，由于相对于 单只股票收益率方差来说，资产收益率之间的协方差构成了组合方差的绝大部 分。投资者在试图减少组合方差时候，仅仅投资于多种证券是不够的，还必须 注意要避免投资于那些具有高度相关性的资产。 2 1 2 资本资产定价模型( c a p m ) 在m 矾【0 w i t z 框架上，最初由s h 婶e ( 1 9 6 4 ) 、l n i 埘( 1 9 6 5 ) 和m o s s i n ( 1 9 6 6 ) 分别提出了c a p m ，作为第一个不确定性条件下的资产定价均衡模型具有重大 的历史意义，它导致了西方金融理论的一场革命。c a p m 认为某种证券的期望 报酬率完全取决于该种证券的系统风险，非系统风险在股票定价中不起作用， 模型为： e ( 弓) = 母+ 岛【e ( 砖) 一母】 ( 2 1 ) 其中： ( 1 ) e ( r ，) 与e ( 也) 分别为股票j 与市场组合的期望收益率； ( 2 ) 尺，为无风险收益率； ( 3 ) ，是股票j 的收益率对市场组合收益率的回归模型的斜率，常被称 为b 系数，可看作股票收益变动对市场组合收益变动的敏感度。 c a p m 曾经是资本资产定价理论的主流，但由于其严格假定条件给实际应 用带来了很大的障碍。 2 1 3 套利定价理论( a 门) 由于c a p m 的可实证性受到怀疑，美国学者罗斯( r o s s ) 于1 9 7 6 年发展 出套利定价理论( a p t ) ，试图取代c a p m 。标准的c a p m 模型是单因素模 型，r o s s ( 1 9 7 6 ) 提出了包括多因素的套利定价模型，认为股票的预期报酬率与多 个共同因素存有线性关系，不过到底是哪些因素则尚未确定。其方程如下： e ( 母) = 母+ 岛。丑+ 岛：五+ + 以以 ( 2 2 ) 其中： ( 1 ) e ( 尺，) 为股票j 期望收益率； ( 2 ) 见为无风险收益率； ( 3 ) 每个鲰系数表示股票j 对风险因子k 的敏感性，五表示因子k 的风 险溢酬。 检验股票报酬是否与系统风险呈线性关系以及是否有其他相关的风险因素。 结果显示，股票报酬率与呈正向线性关系，除系统风险之外没有其他风险因 子可以解释股票报酬率。 施东晖( 1 9 9 6 ) 发现，1 9 9 3 年4 月至1 9 9 6 年5 月期间上海证券市场的定价 模式与标准c a p m 所揭示的关系相反，股票的系统风险与其收益率之间存在 着显著的负相关关系。 高鸿桢和郭济敏( 1 9 9 9 ) 也是我国对较早的研究文献之一，但其并未研究 与预期股票收益的关系，而是研究的稳定性。 陈浪南和屈文洲( 2 0 0 0 ) 检验了c a p m 在我国股票市场上的有效性，结果发 现，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( 2 0 0 0 ) 的研究期间与陈与屈( 2 0 0 0 ) 几乎完全一致，但结果 发现1 9 9 4 年9 月至1 9 9 8 年9 月间，无论a 股还是b 股，c a p m 均无法通过有 效性检验。 2 2 2 规模市值效应( s i z ee f f e c t ) 规模市值效应一般是指小规模公司因为经营风险相对比大规模公司要高， 因此投资者可以获取较高的报酬率。 b a n z ( 1 9 8 1 ) 以1 9 2 6 至1 9 7 5 年间在纽交所上市的股票为研究对象，探讨公 司规模( 以流通在外权益证券的市场价值衡量) 与股票报酬间是否显著相关， 发现规模最小公司的平均报酬比规模最大公司的平均报酬高出1 9 8 ，但是这 种规模效应在研究期间表现不是很稳定。 r e i n g a n u m ( 1 9 8 1 ) 以1 9 6 3 至1 9 7 7 年间在纽交所与美国证券交易所上市的 股票为研究对象，实证显示小规模公司股票的年平均超额报酬率比大规模公司 股票的年平均超额报酬率高出2 0 9 6 ，且这种效应存在两年之久，意味着规模效 应存在且具有持续性。 f a m a ，f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 进一步观察了规模效应，把股票按规模和系数分 类，发现在同等规模下，高的股票收益并不比低的股票收益更高。 p e r e z ，q u i r o s ，t i 咖e r m a n n ( 2 0 0 0 ) 证明了小公司有较高的平均收益，因 为小公司更容易受紧缩信用市场环境的影响，在国内国际债券市场上融资的优 势也明显不如大公司。而信用和经济环境有关，如果紧缩信用发生在衰退期， 小公司对整个信用市场环境的系统变化更敏感。所以，高回报对小公司可能是 对信用风险的高敏感性的一种补偿。 陈收、陈立波( 2 0 0 2 ) 基于流通市值和总市值对深市和沪市的规模效应进 行了实证分析。研究发现作为市值度量的流通市值和总市值的选择对不同规模 组合收益率的排序没有本质的影响。 2 2 3 账面市值比效应( b 0 0 kt o 陋r k e tr a t i oe f f e c t ) r o s e n b e r g ，r e i d 与l a n s t e i n ( 1 9 8 5 ) 以1 9 7 3 年至1 9 8 4 年在纽交所上市 的1 4 0 0 家公司为研究对象，实证结果显示股票的历史平均收益率与发行该股票 的公司的账面市值比正相关。 c h a n ，h 锄a o 与l a k o n i s h i a k ( 1 9 9 1 ) 研究了东京交易所交易的股票，发现 在日本股票市场上也有同样的账面市值比效应。 g r i n 0 1 d 与k a h n ( 1 9 9 2 ) 以英国1 9 8 3 年至1 9 9 0 年间的上市公司为研究对 象，首先利用账面市值比建立五个投资组合，而后再运用c a p m 的理论算出风 险调整后报酬，再比较五个投资组合的报酬差异。实证结果与前述两篇文献相 反，发现在英国股票市场上低账面市值比的公司具有较高的报酬，而高账面市 值比的公司则报酬率较低。 朱宝宪、何治国( 2 0 0 2 ) 运用中国股市1 9 9 5 1 9 9 7 年的数据对、账面市 值比与收益率的关系及各自的解释力进行了实证检验，发现账面市值比比对 股票收益率有更强的解释力，并具体量化了二者的解释力度，且证实中国股市 存在账面市值比与股票收益率的正相关关系。 陈信元( 2 0 0 1 ) 在研究上海市场预期股票收益的横截面多因素分析的时候 发现市值与账面市值比因子具有很强的解释力。 2 2 4 市盈率倒数效应( e pe f f e c t ) f 锄a 和f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 以1 9 6 2 年至1 9 8 9 年为研究期间，以美国三交易 所中非金融类的上市股票为研究对象，探讨值、公司规模、负债比及市盈率 倒数等对于股票横截面面报酬率的解释能力。实证显示对于报酬率的解释能 力很小，而其它变量则在简单回归之下对报酬率平均上有显著的解释力。结论 为在1 9 6 2 年至1 9 8 9 年间，c a p m 的关系式并不存在，也就是说无法用单一的 值来解释股价报酬率。 随后，f 鲫a 和f r e n c h ( 1 9 9 3 ) 实证检验证实了市值和账面市值比代表了 c a p m 模型所缺失的两个风险因素，他们建立了一个三因子模型解释股票回报 率。模型认为，一个投资组合( 包括单个股票) 在扣除无风险利率后的期望回 报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是： ( 1 ) 市场溢酬； ( 2 ) 规模因子，衡量公司是大盘股还是小盘股； ( 3 ) 账面市值比因子( 公司相对资本成本) ，区分成长股和价值股。 在无风险资产存在时，f a m a f r c h 三因子模型可以用下式表示： 毛一= q + 岛( 尽胁一如) + 岛沁+ 吩啦+ & 仁l ，2 ，t ( 2 - 4 ) 其中： ( 1 ) 羁与分别为股票或组合i 在第t 期的收益率与市场组合的收益率； ( 2 ) r 拧为第t 期无风险收益率； ( 3 ) 跚皿为第t 期小公司与大公司的股票收益率之差； ( 4 ) 毗为第t 期高账面市值比与低账面市值比的股票收益率之差。 然而，能否将影响股票价格行为的因素主要归结为这三个因素仍受到许多 学者的质疑。 b a r b e r 与l y o n ( 1 9 9 7 ) 采用f 锄a 与f r e n c h 的研究方法，不同的是，他们 将金融公司包含进去，且改变研究期间( 1 9 7 3 年7 月至1 9 9 4 年1 2 月) 。实证 结果发现金融类股票的平均报酬与公司规模及净值市价比间也有明显的关联 性。但他们另外发现，在最近这几年里公司规模的确较没有解释能力。 m u k h e r j i 、d h a t t 与k i m ( 1 9 9 7 ) 以1 9 8 2 年至1 9 9 3 年间韩国的股票市场 为研究对象探讨各因素对股票横截面报酬的影响。其实证结果发现：股票横截 面报酬与净值对市价比、负债比呈现正相关，而与及市盈率没有显著的关系。 由此认为净值对市价比是比市盈率更具可信度的基本分析指标，而负债比较 更能代表风险因子。 范龙振、余世典( 2 0 0 2 ) 通过对中国股票市场从1 9 9 5 年7 月至2 0 0 0 年6 月 所有a 股股票月度收益率的研究，发现股票市场具有显著的市值效应、账面市 值比效应、市盈率效应和价格效应。这些效应不能用市场值来解释。在市场 风险基础上添加市值因子和账面市值比因子而构造的三因素模型能够很好地解 释投资组合回报率之间的差异。同时，三因素模型可以完全解释沪深两市大多 数股票价格指数回报率的变化和差异。 范龙振、王海涛( 2 0 0 3 ) 根据上海股票市场1 9 9 5 年7 月至2 0 0 0 年6 月所有 a 股股票的月度收益率、价格、市值和公司财务数据，分析总市值、流通市值、 价格、账面市值比、市盈率、账面资产负债比等因素对股票回报率的影响。发 现上海股票市场具有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效 应。这些效应不能用股票的值来解释。同时发现f f 三因素模型也不能完全解 释这些效应，但在三因子模型的基础上再加上一个市盈率因子可以很好地解释 这些效应。 杨忻、陈展辉( 2 0 0 3 ) 考察沪深a 股市场股票收益率的横截面性质，并检验 f f 三因素资产定价模型在国内a 股市场的适用性。结果表明，沪深a 股市场存 在着规模效应和账面市值比效应，基于市场组合、公司规模和账面市值比的三 因素模型可以完全解释a 股市场收益率的截面差异。 苏宝通、陈炜、陈浪南( 2 0 0 4 ) 采用1 9 9 5 年7 月至2 0 0 1 年1 2 国内股票市场 的月度数据，考察了公开信息与股票回报率的相关性。研究结果发现，公司规 模、账面市值比、现金红利率和流通股比例对中国股票回报率有着显著的影响， 而资本结构、股票价格、市盈率和前一年持股回报率对中国股票回报率影响不 显著；还发现在三因素模型基础上添加流通股比例因素将提高模型的解释力度， 但幅度并不大。 范龙振、单耀文( 2 0 0 4 ) 利用回归和构造动态投资组合方法，对国内股票市 场1 9 9 5 年7 月到2 0 0 0 年1 2 月股票月度收益率数据进行分析，发现国内市场具 有显著的交易额效应、a 股比率效应、市值效应、账面市值比效应等，使用f f 三因素模型可以很好地解释以上效应。 徐文静( 2 0 0 4 ) 采用f 锄a 与f r e n c h ( 1 9 9 2 ，1 9 9 3 ) 的方法和f a i l l a 与f r e n c h 模型对上海证券市场1 9 9 5 年6 月到2 0 0 1 年7 月的股票平均报酬进行回归分析。 研究发现在国内股市存在规模和价值效应，并且f 绷1 a 与f r e n c h 模型是适用于 国内股票市场的。 阳建伟、蒋馥( 2 0 0 4 ) 采用f 锄a 和f r e n c h 的组合设计和因子构造方法，对 a 心m 单因子、f 猢和f r e n c h 三因子、公司特征、流通股比例等对中国股市 横截面预期收益的解释能力进行了实证研究，结果发现：值不具有解释能力， 账面市值比具有显著的解释能力，而公司规模则始终未表现出解释能力，当与 公司规模或其相关因子在一起时，流通股比例对股票收益率的解释能力尤为显 著。 邓长荣、马永开( 2 0 0 5 ) 群剃驯| 薹羔薹鬲；秦酾凄嘲室驯；冀囊副毹辫科掣劓 脚甄翩釉制利御黝簿囊羹崭淞丝器鞠燃醐雾到驯i 型菰罐霎州雾需梏墨翁 9 c 羹 艄耀掣巍巍拦强篮，移奄荜力薹罢薛苇争 上市公司的市场表现。 盈利能力选用净资产收益率和每股收益来衡量，前者是企业权益资本的投 资报酬率，是公司财务体系中最核心的指标，体现公司管理层的经营能力，也 间接体现了企业资产的质量，能够综合地反映出样本公司的经营业绩，因此是 市场人员进行投资时的重要参考指标。而后者则从每股净利润的角度补充说明 公司的获利能力。 偿债能力选用 x 第三章多因素模型的建立 3 1 因素指标的确定 因素的选择是多因素分析的起点。一般来讲，影响股票收益的相关因素可 以分为市场面因素与个股因素。其中市场面因素主要包括：国内外经济形势、 国家政治经济政策动向、经济周期、通货膨胀及物价变动、汇率变动、利率变 动和股票市场整体资金供求状况等。在大多数情况下，市场面因素主要影响股 票市场整体涨跌，而对市场定价结构和个股比价关系的影响较小，因此它们对 个股收益的影响本文没有单独作为某种变量加以考虑。个股因素主要包括：公 司市场板块属性、行业发展前景、公司所处行业及主要产品、技术竞争优势、 公司的各项财务指标等。 上市公司的财务状况，是股票的未来收益的直接反映，因此，本文重点考 察基于上市公司财务状况方面的量化指标。在借鉴大量国内外股票定价理论和 方法及文献基础上，将影响股票收益的财务因素主要归结以下几个方面：盈利 能力、偿债能力、成长能力、营运能力、盈利质量等，由于各方面的因素都有 几个甚至十几个具体财务指标来反映，且这些指标之间存在错综复杂的关系， 如： 每股收益= 每股净资产净资产收益率 每股净资产= 1 + 每股公积金+ 每股未分配利润 净资产收益率= 【l ( 1 资产负债率) 】总资产净利率 总资产净利率= 净利润期末总资产= 销售净利率总资产周转率 销售净利率= 净利润主营业务收入 因此，为了减少因素间的多重共线性并考虑到数据的可得性，在保障留存指标 的权威性基础上，通过一定的探索性研究，最终选取了比较有代表性的几个财 3 3 样本的选取 1 、样本范围 由于目前中国证券市场还是一个发展迅速但还十分不成熟的新兴市场，与 海外证券市场上百年的发展史相比，其历史还非常短，总体规模仍然不大，许 多制度还需要完善，市场化程度有待深化。对于那些主要靠未来业绩预期进行 定价的股票( 如s t 股、资产重组股等) ，由于其股价与历史基本面信息的关 系比较小，股价中非公开信息含量比较高，对其投资机会无法通过模型进行测 定和把握，而且若把此类股票与其它股票混在一起进行模型建立，反而会影响 模型的精度，降低模型的实用性，再加上p t ，s t 公司股票特殊的交易方式和涨 跌幅度的限制，因此，本文将此类股票排除在样本范围之外。最终本文的研究 样本包括除上述股票外在上交所与深交所上市的所有a 股股票。 2 、数据来源 本文需要的数据包括各上市公司股票收盘价、期末总股本数、每股盈余、 账面价值、市盈率、流动比率、资产负债率、总资产增长率、净资产收益率等， 所用的原始财务数据和交易数据均来源于w i n d 资讯数据库，并对财务数据针对 报表的差异进行了调整。其中收盘价数据已经对分红、配股、增发等做出了调 整。 3 、样本区间 在样本区间的选择上，由于上个世纪九十年代早期，我国上市公司数量有 限，市场效率、信息反映程度比较差，存在着严重的坐庄和操纵股价现象，因 此考虑到市场的规范性与样本量的充足性，本文的研究区间为从2 0 0 1 年1 月开 始至2 0 0 7 年1 2 月的数据区间。 4 、市场收益率 由于理论上的市场收益率应该是一个由市场上所有资产按照其各自的价值 为权重来组成的市场组合的收益率，而实践中很难找到一个接近市场组合的市 场指数，以往的文献常常采用股市综合指数计算市场收益率，且实践表明能够 较为准确地反映整体行情的变化和股票市场的整体发展趋势。考虑到我国沪深 股市各指数间的高度相关性，以及上证综指在投资者心理上特有的指示作用， 本文选择上证综指来研究市场组合收益率。 5 、无风险收益率 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利率来代替无 风险利率，考虑到我国目前利率尚未市场化，且国债以中长期品种为多，因此 国内研究文献多以银行一年期活期存款利率或三个月定期存款利率代替，因为 在我国银行存款通常被认为是没有风险的。本文的无风险利率采用研究区间内 银行一年期活期存款利率。 3 4 模型的估计方法 对于股票收益率与其影响因素之间的关系，一般假设为线性关系，这主要 有两方面的考虑：一是线性问题的计算、处理简单方便；二是简化为线性关系 在多数情况下也能解释说明问题。相反，非线性关系的计算复杂，而且也难以 确定为具体为哪种非线性关系。 用于估计因素模型的方法可以主要归结为以下三类： 1 、时间序列法 这种方法假设事先已经知道哪些是影响证券收益率的因素，在确定出典型 的因素以后根据证券的收益和影响因素在时间序列上的一一对应关系进行回 归。它的优点是比较直观，但为了保障回归质量它所需要的样本数量必须足够 大。由于我国上市公司基本面数据公布的时间跨度通常是半年或一年，并且交 易数据难以兼顾时间跨度与样本量的充足，因此采用这种方法进行回归分析时 结果收到一定的限制。 2 、因素分析法 这种方法的模型建立者既不知道因素值，也不知道证券对这些因素的敏感 性。它通过统计技术，如因子分析或主成分分析，基于证券过去的历史数据来 获得一些因素和证券敏感性，采用一组样本证券在多个时期的收益率来识别一 个或多个在统计上显著的因素，从而发掘模型的结构。然而遗憾的是，主成分 分析不能表达各个主成分所包含的现实意义，而因子分析虽然弥补了主成分分 析的这种缺陷，但其各个因子包含的意思还是显得有些宽泛。由于我们想要的 并不是究竟第一主成分还是第二主成分或者究竟盈利能力因子还是偿债能力因 子在股票的定价中起到了更大的作用，而希望知道的是那些对股票定价起到了 最重要作用的直接指标，如市盈率等。因此，虽然利用它能够获得很好的统计 效果，但在现实意义上却并不是最优的选择。此外这种方法还存在数据处理工 作量过大的缺点。 3 、横截面法 横截面法与时间序列法不同，模型建立者从估计证券对某些因素的敏感性 入手，继而在每一特定时间根据证券的收益率和它们对因素的敏感性来估计因 素的值，并在多个时期重复这一过程，以得到因素的标准差以及因素间相关系 数的估计。 f 锄：l a 和m a c b e t h 于1 9 7 3 年创立了一种用横截面回归对资本资产定价模型 进行检验的方法，也叫f a m a m a c b e t l l 回归法( 以下简称f m 方法) 。它首先假 定预期收益率对于某些因素的敏感度，在一个确定的横截面时点上将n 支股票 的预期收益率与敏感度进行回归，得出因素值；然后在下一个横截面时点上重 复同样的过程。最后将所有横截面时点上回归得出的回归系数取平均值，并计 算t 统计量以检验解释变量的显著程度。具体用数学语言表述如下： ( 1 ) 给定t 个时段的横截面数据，对每个t ( t = l ，2 ，1 ) 时刻因素( f a c t o f ) i 与股票回报的关系用o l s 方法来估计，其回归方程为： 咒= q + 屈，矗c 幻吃+ 毛 1 i n( 3 1 ) ( 2 ) 对第i 个因素，由方程( 3 - 1 ) 估计出每期的屈之后可以得到它的一 个时间序列 屈) ，通过以下方式算出它们的时间序列均值、标准差以及t 统计 值： 扫打盎 ( 3 2 ) ( 3 - 3 ) ( 3 4 ) 尼 一g 勘脚五dk一7乏硝 = l 二仁2q 镀 第四章实证结果与分析 本文研究多因素模型影响股票收益的基本步骤是：首先分别考查相关因素 对股票回报的解释能力，选择解释力较强的相关因素作为解释变量；其次对不 同因素进行组合，观察多个因素的联合解释力。 4 1 单因素的f a m a m a c b e t h 回归结果 首先，按月为观测时段分别分析单个因素对股票收益率的影响。将样本区 间内的股票截面收益率与各个假设的解释预期收益的变量分别进行回归。表4 一l 列示了样本股票各因素对股票回报率的f m 回归结果。 表4 1 单因素两回归结果 指标 夕均值 t 统计量 总市值 o 0 2 4 6 l4 8 0 7 5 9 c 市盈率倒数 一o 2 0 4 8 71 5 8 2 5 3 账面市值比 _ o 1 0 3 0 5- 3 7 3 5 2 9 流动比率 - o o o l l 51 9 1 6 2 3 资产负债率 o 0 0 0 1 41 0 6 2 1 4 总资产周转率 o 0 0 5 4 8o 6 2 2 9 9 每股现金流 o 0 0 7 6 81 5 5 0 8 4 净利润同比增长o 0 0 0 0 41 1 2 0 1 9 净资产收益率o 0 0 0 9 l1 4 4 3 8 2 注：1 、a ，b c 分别表示双侧检验在1 0 9 6 、5 和1 下显著。 2 、由于除总市值之外的其他指标频率上能得到的比较完整的数据只有年报与半年报数 据，因此样本期以每年六月底与十二月底为界，各期有效样本数分别为9 0 0 、9 2 2 、9 4 6 、 2 3 9 8 6 、l o l l 、1 0 5 3 、 l l l 2 、1 1 5 0 、1 1 6 4 、1 1 6 4 、1 1 6 8 、1 2 2 9 、 1 2 7 9 、1 3 5 5 0 从各回归系数值可以看出，在该时间区间内，总市值，即公司规模因素对 股票回报率的影响最为显著，其t 统计量值达4 8 ，且它得到的均值是正数， 表明公司规模对股票回报率的影响是正向的，即公司规模越大那么股票回报率 越高。账面市值比因素对股票回报率的影响在0 0 1 的显著性水平下是显著的， 它的均值也是负的，表明账面市值比越高，股票回报率越小，二者呈反向关 系。流动比率与股票回报率有弱的负相关关系，而且在0 1 的显著性水平下是 统计显著的。而其他财务指标如资产负债率、总资产周转率、每股现金流量、 净利润同比增长、净资产收益率等对股票回报的影响在o 1 的显著性水平上均 不显著，据此本文初步认定这几个因素对股票回报没有显著的独立解释能力。 4 2 二因素的f a m a m a c b e t h 回归结果 估计出单个因素对回报率是否有显著影响后，再来考察每两个因素结合起 来对收益率的影响，并讨论它们两两一起作为解释变量时各自的显著性。表4 2 列出了每两个因素作为解释变量的回归结果。 表4 2 二因素的f m 回归结果 总资产周转净利润同比净资产收 总市值市盈率倒数账面市值比 流动比率资产负债率每股现金流 窒 增长益率 o 0 2 7 3加3 3 3 5 ( 6 3 0 3 7 ) 。( 2 5 5 5 7 ) h o 0 2 1 4- o 0 9 1 2 ( 3 9 l8 3 ) ( - 3 4 6 0 9 ) o 0 2 5 4坩o o l 0 ( 4 9 4 1 9 ) 。( 1 8 5 6 2 ) i o 0 2 5 0o 0 0 0 2 ( 5 2 1 0 5 ) c ( 1 6 3 2 2 ) o 0 2 5 l0 0 0 0 3 ( 4 9 9 9 8 ) t ( - o 0 3 6 4 ) 0 0 2 4 lo 0 0 2 1 ( 5 1 1 2 4 ) ( o 5 0 5 6 ) o 0 2 3 60 0 0 0 0 ( 4 1 9 7 0 ) c ( 1 2 8 3 0 ) ( 续表4 2 ) 0 0 2 2 l0 0 0 0 5 ( 4 9 0 5 0 ) t( o 9 5 5 i ) - o 1 9 5 8_ o 0 8 9 5 ( - 1 0 3 2 9 )( 2 3 4 9 2 ) - - o 3 1 8 7_ o 0 0 1 l ( 1 5 4 6 3 ) ( - 2 1 2 4 7 ) i - 0 3 1 4 7o 0 0 0 l ( 一1 4 5 8 0 ) ( 1 1 4 7 7 ) _ 0 3 2 3 40 0 0 6 7 ( 1 6 3 0 8 )( o 8 9 6 4 ) m 3 4 5 8o 0 0 8 2 ( 1 6 0 3 7 )( 1 7 7 5 0 ) 国6 1 2 6_ o o 0 0 2 ( - 1 5 5 0 7 )( 1 0 2 4 8 ) o 5 2 7 0o 0 0 1 3 ( 2 1 7 0 9 ) -( 2 2 3 7 2 ) - - o 1 l “o o o l 3 ( - 3 4 5 8 1 ) 。( _ 1 8 3 2 8 ) 以“4 2o o ( 3 0 4 6 硝( - o 1 4 0 2 ) 一o 1 1 2 5o 0 0 1 7 ( - 3 4 2 9 3 ) i( o 1 9 5 2 ) _ o 1 1 5 7o 0 0 6 9 ( 3 4 3 4 5 ) ( 1 3 6 2 6 ) o 0 1 8 3加0 0 0 3 ( o 1 2 0 9 )( 1 0 3 1 3 ) o 1 1 8 5o 0 0 0 5 ( 3 5 6 2 5 ) ( o 9 0 5 6 ) _ o 0 0 0 7 o 0 0 0 l ( 一1 5 2 5 1 ) ( o 5 7 0 4 ) 一0 0 0 1 4o 0 0 4 5 ( 1 4 9 5 3 )( 0 4 7 8 2 ) o 0 0 9o 0 0 9 5 ( 1 3 8 1 3 )( 2 2 3 7 8 ) 。 0 0 3 3 4o o o o l ( 1 0 2 0 7 )( 1 0 5 8 3 ) m 0 0 1 3o 0 0 0 8 ( 2 3 6 0 0 ) -( 1 3 2 5 3 ) o o l 0 0 0 4 4 ( o 6 7 嗍( o 4 5 4 1 ) o 0 0 0 l0 0 0 7 3 ( 0 8 6 6 4 ) ( 1 3 9 5 3 ) 2 5 - ( 续表4 2 ) o 0 0 0 4 (12434)oo003o 0 0 0 0 o 0 0 1 0 (16821) (一o5475) (26680) o 0 0 1 7 o 0 0 0 9(02618) ( i 1 8 9 2 ) 。 (14696) _o0778 o000l ( o 8 9 5 4 ) - 0 0 9 0 4o410009 ( 2 8 4 7 6 ) 。( i9338)4)1 ( 1 0 5 9 6 ) 羹；曩萋童_ t ：j 3 ) 1 1 3 2 ( 3 0 0 2 4 ) o o o l 7 ( 2 2 6 8 3 ) 。 _ o 0 0 0 l ( - o6 0 8 6 ) m 1 1 1 9 ( 3 3 0 9 4 ) 。 _ o o o l 6 ( 1 5 2 2 8 ) o o 0 0 6 ( o0 6 4 9 ) - o 1 1 3 7 ( 3 4 2 9 4 ) t - 0 o o l 0 ( -1 3 7 6 3 ) o 0 0 9 l 即小公司效应，相反却表现出大市值公司收益更高的现象，本文认为以下几个 原因能够一定程度上解释这种结果。首先，中国股票市场不存在引起国外股市 小公司效应重要原因的避税问题，国内市场用交易印花税代替资本利得税，在 交易完成的同时印花税也缴纳完毕，故不存在投资者出于减免资本利得税的目 的而在年底前集中抛售股票然后在第二年初再投资的现象。其次，国内的证券 投资者较少考虑上市公司的破产风险，因为国内由于上市公司破产而导致股票 投资者蒙受损失的情况并不多见，有些连年亏损甚至是严重资不抵债的公司也 都在地方政府的大力扶持下成功进行资产置换与重组从而保住了上市资格，从 这一点来讲国外解释小公司效应的破产风险溢价之说也与中国证券市场的实际 情况不尽相符。再次，国外研究对小公司效应的另一个重要解释是忽略效应， 即投资者通常只关心大公司，而较少花费人力物力财力去了解小公司，故市场 对小公司的生产销售与管理等情况存在信息缺失，这种忽略带来了风险，相应 的要求与风险对应的更高的超额收益，相对