完整版三因素模型.docx
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1、一、经济背景CAPM曾一度是资产定价的主要依据,引发了很多学若对其的实证检验。但是从结果来 看,期望收益与市场beta并不相关,CAPM也便遭到了人们的质疑。正是在这种对传统单因素beta资产定价的挑战下,出现了异象研究。异象研究:人们发现,股票的平均收益与上市公司的财务特征相关,公司特征对截面收 益的解释往往比传统单因素beta模型更加有力。之后,人们进行了分析。行的学者就提出,规模效应,size effect,小公司的股票平均收益率高于大公司股票。还有的学者就提出,账面市值比效应,B/M effect,商账面市值比的股票比地账面市值 比的股票有显著高的收益率。除此之外,还有例如D/E债务权
2、益比效应,E/P盈余价格比效应之类的解释。二、B/M effect学术界对于各种异象的研究生要集中于"BM效应”产生的原因,即为什么高BM的股票比 低BM的股票具有更高的收益.目前,主要有如下四种观点:1 .有的学者认为B/M效应只是特定样本在特定检验期内才存在,是数据挖掘的结果。通俗 来说,它就是个概率事件,样本局限性:选择性偏差造成BM效应的存在。但肯尼思弗伦£ 等人通过检验美国之外的股市或拉长检验期后,仍发现B/M效应显著存在,从而否定了此种解 释.2 .第二种观点(Fama和French ,1992 ,1993 ,1996)认为,B/M代表的是一种风险因素 财务困境
3、风险。具仃困境的公司对商业周期因索如信贷条件的改变更加敏感,而高 B/M公司通常是盈利和销售等基本面表现不佳的公司,财务状况较脆弱,因此比低BM公 司具有更高风险。可见,高B/M公司所获得的高收益只是对其本身高风险的补偿,并非所谓 不可解释的“异象”。一三因素模型前身。同时,为了验证自己的结论并不是由于样本选择的原因,他们从国际股票市场的角度进 门J飞察,发现B/M效应在覆盖四大洲的13个主要国家的股票收益中同时出现,证明了这 一现象并不仅局限于美国,否认了 B/M效应的质疑。3 .第三种观点认为,B/M效版的出现是由于投资者对公司基本面过度反应造成的。高 B/M公司通常是基本面不佳的公司,因
4、此投资者对高B/M公司的股票价值非理性地低估; 低B/M公司则是基本面较好的公司,因此投资者对低B/M公司的股票价值非理性地高估。 可见,投资者通常对基本面不佳的公司过度悲观,对基本面优良的公司过度乐观。当过度反 应得到纠正后,高BM公司将比低BM公司具有更高的收益。4 .第四种观点也就是特征模型。(Daniel和Titman ,1997)也认为BM和SIZE不是风险因素,实际上,BM和SIZE 代表的是公司的特征,简称-特征因素”一其代表投资者偏好,并决定收益的高低,而仅仅是特征 本身决定了股票的预期收益率。高B/M公司由于基本而较差而价值被低估,故称。价值股";反之,低B/M公司
5、由于基本面 较好而价值被高估,故称成长股工由于投资者偏好于持有基本而较好的成长股,而厌恶持有基本而不佳的价值股,结果导致 高B/M公司具有较高收益。本文重点主要在论述三因素模型,并与特征模型进行了比较,证明了三因素模型的优势。三、对三因素模型论述。第一部分主要是在风险模型中对整体市场,公司规模以及价值溢价的一个整体说明。第二到第四部分是对于此种模型的系列回归检验。第一部分三因素模型构建:作者建立一个三因子模型来解释股票回报率。模型认为,一个投资组合(包括单个股票) 的超额回报率可由以下三个因子来解释,期望收益来表示,定价模型如卜.所示:E(&)-肉=btE(RM - .) + s/(S
6、MB) + &E(HML)样本选择:1929-1997, 68YEARo变量解释:Rm Rf,市场风险溢价。另外,根据规模大小,分为B与S两组,根据B/M大小,分为30%以下,30%-70%, 70%以上三段,即L, M, H。分别组合,我们就有以卜6个分组,SL, SM, SH, BL, BM, BH。SMB=(S/L+S/M+S/H)/3-(B/L+B/M+B/H)/3表示剔除B/M因素后,市值小的公司组成的投资组合回报与市值大的公司组成的 投资组合收益率之差。HML=(S/H+B/H)/2-(S/L+B/L)/2表示剔除SIZE因素后,高B/M与低B/M的收益率之差。并且,SMB
7、与HML的相关系数仅为0.13,更加印证了二者是互不影响的。做出回归分析结果:R” - %SMBHMLS/LS/MS/HB/LB/MB;H7/29-6/97: 81G monthsAve0 670.200.461.051.301.530 891.041.34Std5.753.263.117.897.19&385.656.197.11flAvc)3.341.784.243.804.965.214.524.785.167/29-6/63: 408 months Ave0.820.190.501.091.221.490.811.011.406893.65399.019.m10.576.507
8、.739.52f iAve>2411.072.802 442.712852 522.642987/63-6/97: 408 nioiilhs Ave0.520.210.43叵1.38且|0.98|1.061.27Std4.322.832.646.605.386.374.654.124.38h Ave)2.441.533.383.105.175.884.245.205.877/73-12/93: 246 months Ave0 510.330.501.231 601.760.961.201.44Std4 792752.746 R«5 645.685 224534.67/1Ave)
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