牛熊市视角下我国股票横截面收益影响因素的实证研究

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1、牛熊市视角下我国股票横截面收益影响因素的实证研究摘要：资产定价理论是市场经久不衰的研究话题。本文以沪深A股上市公司为样本，利用Fama-French五因素模型分别研究了牛市和熊市时期股票收益率的影响因素。实证研究表明，在整个研究时期内，市场溢价效应、规模效应和价值溢价效应均很显著。在牛市情况下，规模因素显著性较好，投资者更加愿意承受风险而购买小规模股票。在熊市情况下，Fama-French五因素模型的拟合度最高，盈利能力和投资模式因素显著性较强，投资者倾向于从中小盘股中脱离，转向投资绩优股。无论牛市还是熊市中价值溢价效应显著性均很弱，可能是盈利能力因素和投资模式因素包含

2、了大部分账面市值比因素信息重叠所致。中国9/vie　　关键词：资产定价；Fama-French五因素模型；牛、熊市　　一、文献综述　　资产定价模型的有效性对于投资决策意义重大，而资产定价模型的理论和实证研究也经历了长时间的发展。Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Black（1972）提出了著名的资本资产定价模型（CAPM）；Ross（1976）提出了套利定价理论（APT）；Stattman（1980）研究发现，美国股票平均收益率与账面市值比率正相关；Banz（1981）发现市场风险溢价的解释能力很弱，而公司的市值对股票收益率的解释能力更强；Fama和

3、French（1992，1993，1996）提出三因素模型发现美国上市公司总市值、账面市值比等因素可较好地解释横截面上股票收益率的差异性；Fama和French（2013）提出五因素模型，对原有的三因素模型进行了改进，在三因素模型上加入盈利能力因素和投资模式因素，从而能更好的解释股票横截面收益率的差异。近年来，国内学者运用Fama-French三因素模型对中国股票市场进行了�V泛的研究。王伟娜（2008）研究发现价值溢价效应在牛市和熊市中的表现是不一样，总结得出牛市中价值溢价效应不存在。赵华和吕雯（2010）运用MGARCH-M模型发现，市场因素对组合的风险溢价具有显著

4、的解释力度，规模因素对动态风险溢价的解释力度强于市场因素，账面市值比因素的解释能力最弱。韩海容（2013）研究了股票市值和账面市值比等因素在牛市和熊市时期对横截面收益的影响，其结果表明，在牛市状况下，系统风险越大的股票、市值规模越小的股票收益越高，而在熊市状况下则相反。综上所述，国内众多学者基于Fama-French三因素模型对资产定价问题进行研究，然而采用Fama-French五因素模型研究股票收益来源却较少。因此，本文借鉴Fama-French五因素模型对中国A股市场进行实证检验，在牛熊市视角下验证Fama-French五因素模型是否能更好地解释中国A股市场的股票收

5、益率，从而提供科学的选股依据。　　二、实证设计　　（一）数据来源与指标说明　　基于上证指数2007年前后的大幅震荡为分界点，探究比较大幅上涨和衰退两种截然不同股市情形下五因素模型适用条件。2007年11月起，上证指数从6002.12点迅速落回2014年6月的2040.88点，却在2015年6月又激增至4720.7点，故本文选取2007年11月--2014年6月为熊市，2014年7月--2015.6为牛市。样本数据来源于国泰安数据库。为了尽可能消除偏差，使结果更加准确可信，按照以下原则来选取样本股票：由于金融业公司同一般上市公司的财务数据差别比较大，本文剔除了金融类上市公

6、司；同时也剔除了ST、*ST以及年报数据、股票月收盘价等缺失相关数据的公司。　　考虑到本文的研究对象为沪深两市的A股的股票，因此选择的市场指数通过60%的上证综指和40%的深证成指计算得出。表示无风险利率选取3个月居民定期储蓄利率的月度复利率作为无风险利率。　　（二）理论模型与投资组合构造　　由于Fama-French三因素模型无法解释盈利能力和投资模式对股价的影响，Fama和French结合前人研究成果，在三因素模型的基础上引入盈利能力和投资模式因素，以此构建了Fama-French五因素模型。Fama-French五因素模型可以写成：　　其中，上式中表示股票组合i在

7、时间t的收益率；表示t时刻的无风险利率；表示以市值为权重的市场组合的收益率；表示t时期流通市值低的公司组合与流通市值高的公司组合回报率之差；表示t时期账面市值比高的价值型公司组合与账面市值比低的成长型公司组合的回报率之差；表示t时期盈利能力强的公司组合与盈利能力差的公司组合的收益率之差，其中盈利能力用上一期的营业收入减去营业成本、销售费用、财务费用和管理费用后的营业利润与上一期的所有者权益账面价值之比衡量；表示t时期投资水平低的公司组合与投资水平高的公司组合的回报率之差，其中投资水平用t-1期总资产的增长除以t-2期总资产。表示残差。