中国股市小公司效应的实证研究

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1、中国股市小公司效应的实证研究2001-06-29　　内容提要：根据CAPM模型，β成为通常收益率的解释因素，但自80年代以来，许多学者发现β缺乏对收益率的解释能力。1981年班茨和其他学者发现“小公司一月份效应”，即小公司有一系统较高的收益，尤其是在每年的一月份。这一现象与传统的CAPM公式相背。本文以1995—1997年深沪两市286只股票的周均收益率对中国股市进行了检验，得出中国不存在小公司效应，但数据支持一月份效应，通过这一研究深化了对股市有效性的认识。一、问题的提出　　马克维茨(1953)、夏普(1964)、林特纳(1965)和布莱克(

2、1972)提出的著名的CAPM模型中，引入了表示每种证券风险的β值，指出证券的预期收益是市场收益率、无风险利率和β值的函数。β表示证券(组合)的收益对市场收益率的敏感度，β与GDP增长率、利率等经济变量一起，成为通常收益率的解释因素。但是，至20世纪80年代以来，许多学者对β的检验结果却出人意料。在法马和弗伦奇(1992)的研究中，他们发现当其他因素保持不变时，β的变化根本不能引起收益率的变化。而一些显而易见的风险因素，如公司规模、股票市盈率等，却与证券的收益率保持了很好的相关性。　　班茨(1981)利用美国的估价数据发现，股票的市值能够对该股

3、票的收益率变化做出较令人满意的解释。他发现，总收益率和风险调整后的收益率都有随公司的相对规模(由其现有资产净值的市值表示)的上升而下降的趋势，他把所有在纽约证券交易所上市的股票按公司规模分成五组，结果最小规模组的平均年收益率比那些最大规模组的公司要高19．8%这一现象以后被学者称为小公司效应。凯姆(1983)、莱因格纳姆(1983)、布卢姆和斯坦博(1983)进一步的研究证明，小公司效应在一月份特别明显，其具体时间是在一月的头两个星期。规模效应实际上是“小公司一月份效应”。他们用1963—1979年的数据计算，得出了小公司在一月份平均每天升水达

4、0．714％，头5个交易日的升水幅度超过了8．16％。对该效应最有力的解释是小公司一般具有较高的风险，因此它们应获得相应更高的收益率。为什么一月份小公司效应最显著，他们相信这与减少纳税的动机相关。许多人在年前出售股票是为了在课税年度结束之前实现其资本损失，在新的一年开始时再重回股市。里特(1988)证明，个人投资者的股票持有量在十二月底和一月初分别达到年度最低点和最高点。但是，这个解释与传统的CAPM公式相违背：CAPM认为投资组合的β值已经包含了所有的风险信息，收益率只要求对股票的β进行补偿。而小公司效应则表明，事实上β并不能覆盖全部风险。　

5、　在中国，宋颂兴和金伟根(1995)研究了1993年1月1日至1994年8月上海市场29只股票交易日的数据，将这29只股票按股本大小分组，得到六组资产组合(五个组合每组5家公司，另有一组合含4家公司)。他们发现上海股市存在小公司效应，即股市最大的一组在承担相同的风险时，表现最差，股本最小的一组表现最好。由于他们选取的公司数量太少，期限亦较短，说服力不强。本文准备以更大的样本数据和更长的期限对中国股市进行检验，看看利用较大样本数据是否支持以上结论，即中国股市是否存在小公司效应，是否存在一月份效应。在此基础上，讨论小公司效应对股票市场的含义。二、实

6、证检验的数据准备　　本文以深市、沪市1995年1月1日前挂牌上市的286家上市公司1995—1997年3年的市场数据作为样本数据，进行实证检验。选取1995年作为样本数据起点的原因有两个：一是由于1994年前上市的公司数量较少；二是在经过近5年的起步及发展之后，中国证券市场开始逐步规范。选取大样本而非全样本的原因主要是这样可以增加数据的可比性。另外，由于数据来源的条件所限，我们只能对1995—1997这3年的市场数据进行实证分析。根据286只股票的周平均收盘价计算其周收益率，这样可以适度降低股价变化的人为因素。每年有52周，除去2周的春节休市，

7、每支股票每年具有50个周均价。为了保证各会计年度的信息对该年度的股市收益率产生完全的影响，我们将t年5月1日(因为4月30日是中国各上市公司年报披露的最后截止日)至t+1年5月1日的收益率数据作为t年的收益率。　　由于中国上市公司所奉行的股利政策多以送、配为主，因此在计算各股票收益率之前我们对各除权日所在周的股价进行了调整。由于配股期间往往会伴随股价的大幅波动，因此我们删去了配股所在周的平均股价。这样，每一次配股就会使该股票减少2周的收益率数据。由此我们就得到了286家公司(其中117家为深市上市公司，169家为沪市上市公司)的148个周收益率

8、数据，以及各公司每年的风险因素数据。当然，单个股票也会因为配股或当周完全停牌交易等种种原因而使收益率数据减少，从总体来看，这286个样本中收益率数据的