对上证A 股股票收益影响因素的实证分析

1、对上证A股股票收益影响因素的实证分析张小兵(贵州财经学院研究生部,贵州贵阳550004摘要:国内许多学者利用中国股票市场的数据对CAPM模型和FAMA模型进行了实证检验,但对于Aion Brav, Reuven Lehavy & Roni Michaeiy在2005年提出修正后的FAMA模型,还鲜有人进行实证检验。为此,选取2004-2005年的国内股票市场数据进行了这一检验,并对模型进行了修正,以克服多重共线性和异方差性。关键词:上证A股;股票收益;影响因素;实证分析中图分类号:F830.91 文献标识码A 文章编号An Empirical Analysis of Influencing F

2、actors of A Shares Stock Returns in Shanghai StockExchangeZHANG Xiao-bing(Graduate Department, Guizhou College of Finance and Economics, Guiyang550004, ChinaAbstract: Many scholars at home carry on empirical test to the CAPM model and the FAMA model by applying the data of China Stock Exchange. Rega

3、rds to the revised FAMA model proposed by Aion Brav, Reuven Lehavy & Roni Michaeiy in 2005, few scholars have carried on empirical test. Therefore,the thesis carries on the test by selecting the data of China Stock Exchange between 2004 and 2005 and revises the model accordingly to overcome multicol

4、linearity and heteroscedasticity.Key words:A share in Shanghai Stock Exchange, stock returns, influencing factors, empirical analysis作者简介张小兵(1980-,男,河南洛阳人,贵州财经学院2005级金融学硕士研究生,研究方向为金融投资。联系方式手机:131*;电话: (08516903422。Email:binggol通讯地址:贵州省贵阳市鹿冲关路贵州财经学院研究生部,550004对上证A股股票收益影响因素的实证分析一、问题的提出资产定价是金融学的核心任务之一,

5、各种资产定价模型总是试图找出影响资产价格,进而解释收益差异的各种因素,以指导投资者的决策。笔者拟通过对上证A 股股票收益影响因素的实证分析,为投资者在该市场投资提供决策指导。二、文献综述经典的资产定价理论核心是20世纪60年代以夏普(Sharpe、林特纳(Lintner为代表的一批学者创立的“资本资产定价模型(CAPM”,该模型假定所有的投资者都运用马科维茨的投资组合理论在有效集里去寻找投资组合,这时资产的期望收益率与系统风险将呈现出一种清晰的线性关系。1972年Black,Jensen&Scholes及1973年Fama&Macbeth的经典研究为CAPM提供了早期的实证检验。1但自20世纪

6、80年代以来大量的实证研究发现一些CAPM模型无法解释的异常现象,系统风险的衡量指标beta系数不再是解释资产收益率的唯一因素,其他变量,1参见2005年7月上海财经大学出版社出版的张雪莹,金德环编著的金融计量学教程88页。如公司规模、账面价值比等上市公司的相关特征却对收益率的变化有较高的解释能力。21992年,Fama&French考察了beta 值,上市公司的规模,账面价值与市场价值比对股票的期望收益率的解释能力。他的发现之一就是:控制了公司规模(ME及账面市值比(BE/ME这两个因素之后, beta值似乎对解释证券均衡收入无能为力。而ME及BE/ME却是证券收益的有力的预测工具。他将原因

7、解释为:公司规模(ME越小,风险越大,要求的收益补偿越大。而若一个公司的股票具有较高的账面价值比(BE/ME值,那么其市值相对于账面价值来说就比较低,市场对该公司的前景预期就比较差,于是该股票的风险就相对较高。也就是说,对该公司的要求的收益率就比较高。3这实际上否定了beta 值对股票收益率影响的显著性。1993年,Fama&French又提出了三因素模型。Fama和French提出的三因素模型与其1992年的研究相比,关键的区别在于:公司规模(ME变量与账面价值比(BE/ME变量之所以对证券收益率具有解释能力,是因为他们分别代表了某些风险因素,并得到收益率的补偿。因此,可以不再直接将反映公司

8、规模的ME变量和账面价值比变量(BE/ME引入回归式,2同上。3参见2005年7月上海财经大学出版社出版的张雪莹,金德环编著的金融计量学教程102页。而是将某些反映公司规模的ME变量和账面市值比因素的其他变量作为替代,与市场收益率一起,引入对个股或组合收益率的回归模型。具体而言,Fama和French 的三因素模型如下: 其中,市场收益R m为一个因素;小股票收益率(small minus big ,简称SMB为一个因素,反映了由于公司规模不同所造成的收益率差异;高账面价值与低账面价值比股票(被称为价值股收益率减去低账面价值与市值比股票(被称为增长股收益率(high minus low,简称H

9、ML为一个因素,反映了由于账面价值比不同产生的收益率差异。三因素模型与CAPM模型相比,大大提高了对组合收益率变化的解释能力。4但是,这一模型在被解释变量里剔除了beta值,彻底否定了beta值对股票收益率影响的显著性。1995年,Fisher Black发表文章,称许多学者对“小市值股票收益率较高”这一发现不以为然。他们认为这是因为投资者和分析家对这些股票关注不够,造成这些股票的价值被低估,它是一种错误的定价,而不是一种理性的定价。同时,Fisher Black 还认为当Fama将小市值股票收益率较高这一发现公布之后,一个古怪的现象就是这一规律消失了。这好比人们研究了数千4参见2005年7月

10、上海财经大学出版社出版的张雪莹,金德环编著的金融计量学教程104页。条规律,好不容易才发现了一条规律,能用过去解释现在,于是就迫不及待地公布出来,但是很快发现很多例外的数据证明这条规律是不正确的一样。5这实际上是对市值对收益率影响的显著性也提出了怀疑。2005年,Aion Brav, Reuven Lehavy和Roni Michaeiy分析了beta值,上市公司的规模(Size,账面价值与市场价值比(Book-to-Market以及预期的每股收益(Prior Return对股票收益率的影响。他们发现beta系数和证券的收益正相关;企业的市场价值和证券收益率负相关;账面价值比与股票的收益率正相

11、关。预期的每股收益与证券的收益率负相关。6这实际上既肯定了beta值对股票收益率影响的显著性,又肯定了市值对收益率影响的显著性,可以说是对1992年Fama&French模型的修正。三、用中国证券市场数据实证检验Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy模型从以上的理论综述来看,不同的学者利用各自收集的数据,在研究股票收益率5参考Fisher Black , “Estimating Expected Return,”Financial Analysts Journal January-February1995,p170。6参考Aion Brav, Reuve

12、n Lehavy, and Roni Michaeiy , “Using Expectations to Test Asset Pricing Models,”Financial Management Autumn 2005, p31 64。影响因素时,得出了不同的结论。对于Fama的三因素模型,许多中国学者利用国内股票市场的数据进行了实证检验。而对于Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy(2005的模型,目前国内还鲜有学者用中国的数据进行实证检验。那么,在中国证券市场上,到底是否存在Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Mich

13、aeiy (2005模型所揭示的那种规律呢?笔者利用2004-2005年的上证A股股票数据进行了实证检验。(一、模型设定及指标数据的选取根据Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy(2005的研究,构造模型如下: R=股票复权后2004年1月1日至2005年12月31日的上证A股股票收益率。E pS=每股盈利,代表公司能给股东带来回报的能力。与Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy模型不同,笔者用2004年和2005年实际产生的每股盈利来替代预期可能会产生的每股盈利。ln(ME=上市公司2005年12月31日总市值的

14、自然对数,代表公司实力。总市值(ME=A股收盘价A股流通股数+B 股收盘价人民币外汇牌价B股流通股数+(总股数-A股流通股数-B股流通股数每股净资产ln(BE/ME=上市公司2005年12月31日账面价值(股东权益合计与市场价值的比。BETA=股票从2004年1月1日到2005年12月31日的Beta(系数值。笔者从WIND资讯金融数据库中选取了从2004年1月1日到2005年12月31日在上证交易所上市的A股股票821只,剔除31只数据不全的样本后,得到了790个观测样本。笔者用这790个样本进行了参数估计。(二、估计模型利用EVIEWS软件,得出如下回归结果: (三、模型的修正(一检验并克

15、服多重共线性1、检验简单相关系数表格1:解释变量的相关系数矩阵 2、找出最简单的回归形式表格2:对解释变量逐一进行回归的股票收益影响因素模型估计 因此,选取Model为初始回归方程。3、逐步回归:将解释变量分别代入原式回归模型,寻找最佳回归方程。表格3:逐渐增加解释变量的股票收益影响因素模型估计 注:*表示变量通过显著性水平为5%的t检验。虽然Model 的拟合最高,但是BETA的参数未能通过t检验。故选择Model 作为最优的模型。该模型的拟合结果如下: (四、模型的修正(二检验并克服异方差性因为是横截面数据,所以很可能存在异方差性。笔者用White检验的方法来检验异方差性。计2e为对原始模

16、型进行OLS回归得到的残差平方项,将其与psE、ln (ME、ln(BE/ME及其平方项与交叉项作辅助回归,得: 怀特统计量2nR=7900.137510=108.6329,该值大于5%显著性水平下自由度为9的2X分布的相应的临界值05.02X=16.92,因此,拒绝同方差性的原假设。去掉交叉项后的辅助回归结果为 怀特统计量2nR=7900.123523=97.58,该值大于5%显著性水平下自由度为9的2X分布的相应的临界值05.02X=16.92,因此,仍拒绝同方差性的原假设。为了消除异方差性,笔者采用加权最小二乘法对原模型进行回归。用原模型OLS的估计量2e作为随即干扰项方差-协方差矩阵的

17、主对角线元素，这 相当于用 e 为权重进行加权最小二乘估计 i 及 Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy（2005）的研究都是相矛盾的。 他们的分析结果认为：小市值的股票收益 率较高。笔者认为：这其中的一个原因是 中国股市一些股票还不是全流通的，因此 1 （WLS） ，则有 可以看出， 拟合优度有了显著的改进。 用总市值(ME=A股收盘价A股流通股 数+B股收盘价人民币外汇牌价B股流 四、结论分析： 结论分析： 分析 通股数+(总股数-A股流通股数-B股流通股 数 每股净资产的方法计算出来的市值 从对上海证券交易所A股股票数据的 实证分析结果来看： 1

18、、 股票的收益率与每股盈利有很显著 的 正 相 关 关 系 。 Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy（2005）认为，他 们以前的学者在研究模型中都没有提出预 期的每股盈利对于股票收益率的影响，他 们提出这一因素是对股票定价理论的一个 巨大的贡献。笔者用实际发生的每股收益 代替预期可能会发生的每股收益，得出的 结论也证明了Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy模型中对于每股收益和股票 收益率的关系显著的正确性。但是他们的 结论是负相关的，而笔者的结论是它们的 关系是正相关的。这说明，在沪市A股上 进行投资的话，

19、选取每股收益较高的股票， 其投资回报率也较高。 2、 股票的收益率和公司的总市值有显 著的正相关关系。也就是说市值越大的股 票收益率越高。这和Fama(1992的研究以 和真正全流通后按市价计算出来的总市值 是有差距的。这种数据的差异可能导致了 最终结果的差异。 但是笔者的分析结果和Fisher Black （1995）的看法是一致的。Fisher Black认 为：现实中很多例子否定了Fama（1992） 的小市值大收益理论。而且很可能这种大 的收益是由于分析家和投资者没有关注这 种股票， 导致股票价值被低估了而产生的。 因此一旦股票价格被公平地定价，这种现 象或者规律就不存在了。 3、 股

20、票的收益率和公司的账面价值比 有显著的负相关关系。这和Fama(1992的 研究以及Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy（2005）的研究都是一致的。确 实，股票如果账面市值比比较高，那也就 是市值账面比就比较低。而市值反映的是 人们对该公司未来的预期，如果市值比较 低的话，就说明企业未来的状况不好，风 险比较大。因为高风险高收益，所以这类 股票的收益率就比较高。 6 4、在决定了以上三个影响因素之后， 再加上beta系数的话，beta系数对股票收益 的解释力就很弱了。所以笔者将beta系数 从原模型中剔除。这和Aion Brav, Reuven Lehavy& Roni Michaeiy（2005）的模型是 不同的。他们认为beta系数对股票收益的 影响还是非常显著的，在他们的模型中保 留有这一项。他们也承认：对于CAPM模 型来说，如果用不同时间段的beta系数来 检验的话，是很难都通过检验的。但尽管 如此，人们还是非常愿意使用这一模型。 Graham和Harvey(2001 的调查报告显 示：CAPM模型应用非常广泛，有80%的 管理者用CAPM模型和beta系数来计算资 本成本。7 Cross-section