中国股票市场的股权溢价之谜分析

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1、华中科技大学硕士学位论文MehraandPrescott(1985)中的幂效用函数作了修改,包含了一个慢速调整的习惯变量,并且假设存在一个代表性消费者的稳定状态,因而其相对风险厌恶系数不再是一个常数,而是一个时间序列,再假设其对数服从一阶均值回归过程。利用动态的风险厌恶系数来解释股权溢价之谜。RaviBansalandAmirYaron(2004)提出了长期风险的概念来解释资产定价之谜。假设红利增长包含两部分的内容:长期的可测部分与短期不确定的波动部分。利用EpsteinanZin(1989)年的偏好形式可以解释资产市场的定价问题。他们

2、所提出的模型可以调整风险溢价和无风险利率。Shiller(1981)、Hansen和Jagannathan将风险溢价之谜跟随机贴现因子的波动性或代表性投资者的跨期边际替代率的波动性联系起来。股权溢价之谜就是一个非常波动的随机贴现因子(stochasticdicountfactor)要跟股权溢价与股票回报的标准差的比率(Sharpe比率)相匹配,高股票溢价只能用非常高的风险回避系数来解释。Rietz(1988)提出了一个包含“崩溃风险”的模型,假设股市下跌幅度达到50%的概率为0.4%,即平均250年发生一次,则加入崩溃风险可以解释美国历

3、史上较高的股票溢价,原因在于投资人的隐含波动性高于通常统计中显示的波动性,因他们所要求的风险溢价高于Mehra和Presott以消费为基础的资产定价模型所预测的理论溢价。Bansal(1997)在一个货币经济模型中考虑了交易成本的影响。货币的一个主要职能是交易媒介,但是在经济中除了货币,其他资产在交易中也发挥着相当重要的作用,这样对其收益率就会有所影响。考虑交易成本,就必须关注其他许多资产在经济交易中的重要作用;为了揭示其重要性,就有必要考虑货币的交易服务收益。在一个以现金、支票和信用进行交易的经济中,证券除了其名义收益外,还能提供交易

4、服务收益。而正是有了这些交易服务收益,才导致了均衡时短期政府债券只有较低的名义收益率。在这种框架下,就能够较好地解释较低的债券利率和较高的股票溢价。Constantinides(1990)加入了习惯形成来修正投资者偏好结构。效用不仅受到当前消费影响还收到过去消费影响。投资者的风险厌恶取决于消费与习惯的偏离程度。当消费水平向习惯生活水平下降时,人们表现出更强的风险厌恶,从而有更大的风3华中科技大学硕士学位论文险厌恶。行为金融学behavioralfinance最近的文献中提出了同样的思想。Kahneman和Tversky(1979)使用实

5、验证据指出,行为者(agents)的效用函数在接近于当前财富水平的一个参考点时发生弯曲。Benartzi和Thaler(1995)认为,如果行为者经常评估他们的效用和重设参考点,所以效用中的弯曲度显著地增加了他们的风险回避,则Kahneman和Tversky的“预期理论”(prospecttheory)可以解释股权溢价之谜.在Thaler和Johnson(1990)的行为证据的基础上,Barberis,Huang,,和Santos(2001)认为,预期理论应该被延伸,假如行为者的财富最近上升了,则他们明显地较小的风险回避,这跟习惯定式模

6、型的思想非常类似1.2.2国内文献相比较于国外的研究,国内的研究起步较晚,成果也很少,尤其是很少用计量的方法对股权溢价模型进行精确的估计并提出自己独到的解释模型。中国国内的研究现状,主要包括:第一,对现有国外文献的思路,流派进行总结,归纳,进行理论评述;第二,介绍对数据的处理,不同的数据处理方法会影响股权溢价的计算值,甚至影响最终的结论;第三,研究不同周期,交易成本,股市规模等因素对股权溢价值的影响,在研究中着重体现中国特色。应该看到,中国市场受到交易数据较少、股利政策不稳定、国有股份不能流通等客观因素的制约,因而很有可能得出一些与发达

7、国家成熟金融市场不一致的结果。宿成建,许舜娟(2006)以1995年7月—2005年12月我国证券市场深沪两市的上市公司为样本,考察了价值溢价随规模变化的规律,并检验了CAPM能否解释价值溢价以及与权益帐面市值比BöM(或规模)无关的贝塔(B)能否与股票的平均收益相补偿.实证检验发现:1)中国股市存在一定程度的价值溢价,尤其是小规模(Size)价值股在平均收益上存在着明显的价值溢价,而大规模(Size)价值股则不存在价值溢价现象.2)CAPM能够解释我国股市从1995年7月至2005年12月期间的价值溢价.毕先萍(2004)提出了一个基

8、于相对财富的资产定价模型,其中代表性投资者的效4华中科技大学硕士学位论文用函数不但依赖于消费,还依赖于投资者的绝对财富,及社会平均财富。本文使用该模型,解释了股票溢价之谜。肖俊喜,王庆石(2004)将样本期

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