负：同时，市场风险溢价比CAPM预测的平均超额市场收益小，B和平均收益之间的 正向关系过于平缓。拒绝了Sharp-Lintner CAPM。 Fama和MacBeth(1973)D进行了实际收益的双程检验。对于风险溢价的解释，他 们摒弃了过去平均月收益对B的单个横截面回归估计，取而代之以月收益对B的逐月 横截面回归估计。在进行对市场B能否充分解释期望收益的检验中，他们增加了两个 新的解释变量②：B(以检验收益率与β间的线性关系)和ōp(以检验非系统风险的解 释力)。结果发现，附加变量没有增加对平均收益的解释力度，截距项也比R,大得 多，市场风险溢价低于CAPM对平均超额市场收益的预测，并且统计不显著：可以 说，基本拒绝了Sharp-Lintner CAPM,但无法拒绝Black CAPM. 由于上述方法仍不能完全消除变量误差问题，Gibbons,Ross和Shanken(1989)⑧ 又探求了新的方法，他们假定收益分布和R固定不变，在最大似然估计基础上，避免 步骤的分离，直接对截距为0进行F检验，认为“既然CAPM理论相当于说市场组合是 均值方差有效的，则可以检验任何特定的资产组合是否是均值方差有效的”。通过市 场替代和最优资产组合构造一个切点投资组合，检验市场替代是否是切点投资组合。 但最后的结果仍拒绝了CAPM。 基本上，上述讨论最重要的结论是横截面回归、时间序列回归以及最大似然法都 不能检验CAPM。事实上，根据Roll(1977⑧，由于市场替代的问题，CAPM从来就没 有被检验过而且永远不可能被检验。我们进行的CAPM检验实际上拒绝的只是市场替 代量的均值一方差有效性，这与CAPM本身的错误有本质区别。尽管Stambaugh (1982)®扩大市场替代范围进行检验得出了市场替代在最小方差前沿上，统计推断对 市场替代的误差不敏感的结论，但我们需要注意这只说明了市场替代从包括市场证券 组合的小部分扩大到更大但仍然较小的部分时，检验结果不会发生太大的变化。 Kandel和Stambaugh(1987)@以及Shanken(1987)⑦估计市场替代与真实市场收益相关 度的做法倒是从一定程度上解释了市场替代问题，但是这又产生了另一个问题，我们 Fama,E.F.and J.MacBeth,1973,"Risk,return,and equilibrium:Empirical tests",Journal of Political Economy 81, pp607-636. ②如果市场B可以完全解释截面收益，附加变量的斜率应该不会显著异于0。 3Gibbons,M.R.,S.A.Ross,and J.Shanken,1989,"Atest of the efficiency of a given portfolio",Econometrica 57,pp 1121-1152. Roll,R.,1977,"A critique of the asset pricing theory's tests:Part one",Journal of Financial Economics 4,pp 129-176. 5Stambaugh,R.F.,1982,"On the exclusion of assets from tests of the two-parameter model",Journal of Financial Economics 10,pp 235-268. Kandel,S.,R.Stambaugh,1987,"On correlations and inferences about mean variance efficiency",Journal of Financial Economics 18,pp 16-90. 7 Shanken,J.,1987,"Multivariate proxies and asset pricing relations:Living with the roll critique",Journal of Financial Economics 18,pp91-110. -4-
- 4 - 负；同时，市场风险溢价比CAPM预测的平均超额市场收益小， 和平均收益之间的 正向关系过于平缓。拒绝了Sharp-Lintner CAPM。 β Fama和MacBeth (1973)① 进行了实际收益的双程检验。对于风险溢价的解释，他 们摒弃了过去平均月收益对 的单个横截面回归估计，取而代之以月收益对 的逐月 横截面回归估计。在进行对市场 能否充分解释期望收益的检验中，他们增加了两个 新的解释变量 β β β ② ： (以检验收益率与β间的线性关系) 和 (以检验非系统风险的解 释力) 。结果发现，附加变量没有增加对平均收益的解释力度，截距项也比 大得 多，市场风险溢价低于CAPM对平均超额市场收益的预测，并且统计不显著；可以 说，基本拒绝了Sharp-Lintner CAPM，但无法拒绝Black CAPM。 2 pt β ∧ ep σ Rf 由于上述方法仍不能完全消除变量误差问题，Gibbons，Ross和Shanken (1989) ③ 又探求了新的方法，他们假定收益分布和 固定不变，在最大似然估计基础上，避免 步骤的分离，直接对截距为0进行F检验，认为“既然CAPM理论相当于说市场组合是 均值方差有效的，则可以检验任何特定的资产组合是否是均值方差有效的”。通过市 场替代和最优资产组合构造一个切点投资组合，检验市场替代是否是切点投资组合。 但最后的结果仍拒绝了CAPM。 Rf 基本上，上述讨论最重要的结论是横截面回归、时间序列回归以及最大似然法都 不能检验CAPM。事实上，根据Roll (1977)④ ，由于市场替代的问题，CAPM从来就没 有被检验过而且永远不可能被检验。我们进行的CAPM检验实际上拒绝的只是市场替 代量的均值——方差有效性，这与CAPM本身的错误有本质区别。尽管Stambaugh (1982)⑤ 扩大市场替代范围进行检验得出了市场替代在最小方差前沿上，统计推断对 市场替代的误差不敏感的结论，但我们需要注意这只说明了市场替代从包括市场证券 组合的小部分扩大到更大但仍然较小的部分时，检验结果不会发生太大的变化。 Kandel和Stambaugh (1987)⑥ 以及Shanken (1987)⑦ 估计市场替代与真实市场收益相关 度的做法倒是从一定程度上解释了市场替代问题，但是这又产生了另一个问题，我们 ① Fama, E.F. and J. MacBeth, 1973, “Risk, return, and equilibrium: Empirical tests”, Journal of Political Economy 81, pp 607-636. ② 如果市场β可以完全解释截面收益，附加变量的斜率应该不会显著异于 0。 ③ Gibbons, M.R., S.A. Ross, and J. Shanken, 1989, “A test of the efficiency of a given portfolio”, Econometrica 57, pp 1121-1152. ④ Roll, R., 1977, “A critique of the asset pricing theory’s tests: Part one”, Journal of Financial Economics 4, pp 129-176. ⑤ Stambaugh, R. F., 1982, “On the exclusion of assets from tests of the two-parameter model”, Journal of Financial Economics 10, pp 235-268. ⑥ Kandel, S., R. Stambaugh, 1987, “On correlations and inferences about mean variance efficiency”, Journal of Financial Economics 18, pp 16-90. ⑦ Shanken, J., 1987, “Multivariate proxies and asset pricing relations: Living with the roll critique”, Journal of Financial Economics 18, pp 91-110
要判断多大才是一个合理的相关系数显然是存在困难的。 总体上看，对Sharp-Lintner CAPM关于市场风险溢价与平均超额市场收益一致的 含义基本都被拒绝了。而Black CAPM关于市场B可以充分解释期望收益，其风险溢价 为正的含义还是基本成立的。 二、资产定价异象的提出与实证研究 Sharp(1964)、Lintner(1965a)②和Black(1972)所揭示的CAPM的基本思想⑧在 很长一段时间内一直是资产定价的主要依据，如前文所述引发了许多学者对其进行实 证检验。但是从检验结果来看，Sharp-Lintner模型从来没有在检验上得到肯定，Black 模型虽然在早期取得了一定的成功，但到了20世纪70年代末，即使是Black模型也被 拒绝了，而且许多实证显示期望收益与市场B不相关。 正是在对传统单B资产定价模型的挑战与质疑下，出现了异象(Anomaly)的研究 文献。异象可以被认为是公司的特征。实证研究表明，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提供的解释要比传统单B资产定价模型的B系数 有力。“由于传统的CAPM对它们无法解释，通常称之为异象”(Davis,Fama和 French,2000)®.。 (一)资产定价异象的提出 异象的研究始于Basu(1977)®，他提出了盈余价格比效应(E/P Effect),高盈余价 格比（或低市盈率，P/E)的股票比低盈余价格比的股票赚取明显高的收益率。Basu (1983)⑦进一步提出盈余价格比对股票截面收益的解释可以吸收规模和市场B的影响。 Banz(1981)⑧提出了规模效应(SIZE Effect),小公司股票的平均收益率要大公司股票 高。Stattman(1980)⑨以及Rosenberg,Reid和Laustein(1985)0提出了账面市值比效应 Sharpe,W.F.,1964,"Capital asset prices:A theory of market equilibrium under conditions of risk",Journal of Finance 19,pp 425-444. 2 Lintner,J.,1965a,"The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets",Review of Economics and Statistics 47,pp 13-37. 3Black,F.,1972,"Capital market equilibrium with restricted borrowing",Journal of Business 45,pp 444-454 ④即资本市场均衡中资产的期望收益与风险B之间呈正向的线性关系，而且B可以充分刻画截面层上期望收益 的波动，没有任何其他变量具有边际解释力度。 Davis,J.,E.F.Fama,and K.R.French.,2000,"Characteristics,covariances,and average returns:1929-1997" Journal of Finance 55,pp 389-406. Basu,S.,1977,"The investment performance of common stocks in relation to their price to earnings ratios:A test of the efficient market hypothesis",Journal of Finance 32,pp 663-682. Basu,S.,1983,"The relationship between earnings yield,market value,and return for NYSE common stocks:Further evidence",Journal of Financial Economics 12,pp 129-156. Banz,R.,1981,"The relationship between return and market value of common stocks",Journal of Financial Economics 9,pp 3-18 9Stattman,D.,1980,"Book values and stock returns",The Chicago MBA:A Journal of Selected Papers 4,pp 25-45. -5-
- 5 - 要判断多大才是一个合理的相关系数显然是存在困难的。 总体上看，对Sharp-Lintner CAPM关于市场风险溢价与平均超额市场收益一致的 含义基本都被拒绝了。而Black CAPM关于市场 可以充分解释期望收益，其风险溢价 为正的含义还是基本成立的。 β 二、资产定价异象的提出与实证研究 Sharp (1964)① 、Lintner (1965a)② 和Black (1972)③ 所揭示的CAPM的基本思想④ 在 很长一段时间内一直是资产定价的主要依据，如前文所述引发了许多学者对其进行实 证检验。但是从检验结果来看，Sharp-Lintner 模型从来没有在检验上得到肯定，Black 模型虽然在早期取得了一定的成功，但到了20世纪70年代末，即使是Black 模型也被 拒绝了，而且许多实证显示期望收益与市场 不相关。 β 正是在对传统单 资产定价模型的挑战与质疑下，出现了异象 (Anomaly) 的研究 文献。异象可以被认为是公司的特征。实证研究表明，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提供的解释要比传统单 资产定价模型的 系数 有力。“由于传统的CAPM对它们无法解释，通常称之为异象”(Davis，Fama和 French，2000) β β β ⑤ 。 （一）资产定价异象的提出 异象的研究始于Basu (1977)⑥ ，他提出了盈余价格比效应 (E/P Effect)，高盈余价 格比 (或低市盈率，P/E) 的股票比低盈余价格比的股票赚取明显高的收益率。Basu (1983)⑦ 进一步提出盈余价格比对股票截面收益的解释可以吸收规模和市场 的影响。 Banz (1981) β ⑧ 提出了规模效应 (SIZE Effect) ，小公司股票的平均收益率要大公司股票 高。Stattman (1980)⑨ 以及Rosenberg，Reid和Laustein (1985)① 提出了账面市值比效应 ① Sharpe, W. F., 1964, “Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk”, Journal of Finance 19, pp 425-444. ② Lintner, J., 1965a, “The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets”, Review of Economics and Statistics 47, pp 13–37. ③ Black, F., 1972, “Capital market equilibrium with restricted borrowing”, Journal of Business 45, pp 444-454. ④ 即资本市场均衡中资产的期望收益与风险β之间呈正向的线性关系，而且β可以充分刻画截面层上期望收益 的波动，没有任何其他变量具有边际解释力度。 ⑤ Davis, J., E. F. Fama, and K. R. French., 2000, “Characteristics, covariances, and average returns: 1929-1997”, Journal of Finance 55, pp 389-406. ⑥ Basu, S., 1977, “The investment performance of common stocks in relation to their price to earnings ratios: A test of the efficient market hypothesis”, Journal of Finance 32, pp 663-682. ⑦ Basu, S., 1983, “The relationship between earnings yield, market value, and return for NYSE common stocks: Further evidence”, Journal of Financial Economics 12, pp 129-156. ⑧ Banz, R., 1981, “The relationship between return and market value of common stocks”, Journal of Financial Economics 9, pp 3 -18. ⑨ Stattman, D., 1980, “Book values and stock returns”, The Chicago MBA: A Journal of Selected Papers 4, pp 25-45
(B/M Effect,.或BE/ME Effect),高账面市值比的股票比低账面市值比的股票具有显著 高的收益率。Bhandari(I988)②发现高债务权益比(D/E)的股票比低债务权益比的股票 赚取明显高的收益率，即杠杆效应(Leverage Effect)。 DeBondt和Thaler(1985)⑧称在过去3-5年里低收益率的股票为“失败者” (Losers),而同期高收益率的股票是“胜利者”(Winners);发现在随后3-5年里过去失 败者的平均收益比胜利者高，称为长期收益反转效应(Long-Term Return Reversals Effect)。而Jegadeesh和Titman(1993)④发现股票收益率具有短期收益惯性效应(Short- Term Return Effect,或Momentum Effect动量效应)，在前12个月表现良好的股票在随 后的短期内继续具有高收益率，反则反是。可见，短期收益惯性效应与长期收益反转 效应具有显著区别，反转效应中长期失败者优于长期胜利者，而惯性效应中短期胜利 者优于短期失败者。 特别注意的是，Fama和French(1992)⑧利用1963-1990年间的NYSE、AMEX和 NASDAQ股票样本，修正并合成了大部分异象对股票收益的影响。他们运用横截面回 归法研究市场B与收益率的关系，发现不论是单变量检验还是结合其他变量的联合检 验，二者的关系均不显著。而股票收益对SIZE,EP,D/E和BM的单变量检验表明， 他们都有很强的解释力度。特别是多变量联合检验发现，SZE和BM联合起来可以很 好的吸收包括市场B、E/P、D/E、SIZE、BM等变量对股票收益的影响，期望收益与 BM的共变要超过被市场收益所解释的共变。这一发现打破了长期以来CAPM运用市 场B作为基本风险衡量指标的标准模式，提供了资产定价实证问题的综合证据，从此 研究开始转向对BM与SZE异象的解释阶段。当然，由于BM所表示的分母股票市值 ME部分就是SZE所反映的内容，所以对异象的解释主要集中于对BM异象的解释。 在Fama和French(1992)⑧提出后受到了部分学者的质疑。Black(1993)⑦认为 CAPM存在问题可能受到数据挖掘(Data Mining,Lo和MacKinlay(I990)®称之为Data Snooping)的影响，研究者试图寻找那些与平均收益相关的变量，这使其看似显著的结 1 Rosenberg,B.,K.Reid,and R.Lanstein,"Persuasive evidence of market inefficiency",Journal of Portfolio Management 11,pp 9-16. 2 Bhandari,L.C.,1988,"Debt/equity ratio and expected common returns:Empirical and evidence",Journal of Finance 43,Pp507-528. 3Debondt,W.,and R.H.Thaler,1987,"Further evidence on investor overreaction and stock market seasonality", Journal of Finance 42,pp 557-582 4Jegadeesh,N.and S.Titman,1993,"Retums to buying winners and selling losers:Implications for stock market efficiency",Journal of Finance 48,pp 65-91. 5Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section of expected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465. Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section ofexpected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465. 7Black,F.,1993,"Beta and return",Journal of Portfolio Management 20,pp 8-18. Lo,Andrew W.,and C.A.MacKinlay,1990,"Data snooping in tests of financial asset pricing models",Review of Financial Studies 10,pp 431-467. -6-
- 6 - (B/M Effect，或BE/ME Effect) ，高账面市值比的股票比低账面市值比的股票具有显著 高的收益率。Bhandari (1988)② 发现高债务权益比 (D/E) 的股票比低债务权益比的股票 赚取明显高的收益率，即杠杆效应 (Leverage Effect) 。 DeBondt和Thaler (1985) ③ 称在过去3-5年里低收益率的股票为“失败者” (Losers) ，而同期高收益率的股票是“胜利者” (Winners) ；发现在随后3-5年里过去失 败者的平均收益比胜利者高，称为长期收益反转效应 (Long-Term Return Reversals Effect) 。而Jegadeesh和Titman (1993)④ 发现股票收益率具有短期收益惯性效应 (ShortTerm Return Effect，或Momentum Effect 动量效应) ，在前12个月表现良好的股票在随 后的短期内继续具有高收益率，反则反是。可见，短期收益惯性效应与长期收益反转 效应具有显著区别，反转效应中长期失败者优于长期胜利者，而惯性效应中短期胜利 者优于短期失败者。 特别注意的是，Fama和French (1992) ⑤ 利用1963-1990年间的NYSE、AMEX和 NASDAQ股票样本，修正并合成了大部分异象对股票收益的影响。他们运用横截面回 归法研究市场 与收益率的关系，发现不论是单变量检验还是结合其他变量的联合检 验，二者的关系均不显著。而股票收益对SIZE，E/P，D/E和B/M的单变量检验表明， 他们都有很强的解释力度。特别是多变量联合检验发现， SIZE和B/M联合起来可以很 好的吸收包括市场 、E/P、D/E、SIZE、B/M等变量对股票收益的影响，期望收益与 B/M的共变要超过被市场收益所解释的共变。这一发现打破了长期以来CAPM运用市 场 作为基本风险衡量指标的标准模式，提供了资产定价实证问题的综合证据，从此 研究开始转向对B/M与SIZE异象的解释阶段。当然，由于B/M所表示的分母股票市值 ME部分就是SIZE所反映的内容，所以对异象的解释主要集中于对B/M异象的解释。 β β β 在Fama和French (1992) ⑥ 提出后受到了部分学者的质疑。Black (1993) ⑦ 认为 CAPM存在问题可能受到数据挖掘 (Data Mining，Lo 和MacKinlay (1990)⑧ 称之为Data Snooping) 的影响，研究者试图寻找那些与平均收益相关的变量，这使其看似显著的结 ① Rosenberg, B., K. Reid, and R. Lanstein, “Persuasive evidence of market inefficiency”, Journal of Portfolio Management 11, pp 9-16. ② Bhandari, L.C., 1988, “Debt/equity ratio and expected common returns: Empirical and evidence”, Journal of Finance 43, pp 507-528. ③ Debondt, W., and R. H. Thaler, 1987, “Further evidence on investor overreaction and stock market seasonality”, Journal of Finance 42, pp 557-582. ④ Jegadeesh, N. and S. Titman, 1993, “Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency”, Journal of Finance 48, pp 65-91. ⑤ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ⑥ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ⑦ Black, F., 1993, “Beta and return”, Journal of Portfolio Management 20, pp 8-18. ⑧ Lo, Andrew W., and C. A. MacKinlay, 1990, “Data snooping in tests of financial asset pricing models”, Review of Financial Studies 10, pp 431-467
果实际上只是偶然现象，只在特定的样本中出现。他也认为受到数据挖掘影响的BM 效应在将来可能消失，但是它可能部分的来自非理性定价的结果，可能很大程度上来 自市场的非有效性而非Fama和French(1992)①所偏好的价格因素的影响。 Kothari,Shanken和Sloan(1995)⑧则认为B/M和收益的关系显著是由于使用 COMPOSTAT数据库会受到生存偏差(Survivorship Bias)的影响，高BM的公司股票由 于经营失败将不被收入到数据库，数据库中可能只包括了生存下来的BM低而且安全 度过困境的公司，因此Fama和French(I992)⑧所发现的B/M与股票收益的正相关关系 可能受到样本选择偏差(Sample-Selection Bias))的影响，从而提供了B/M效应存在的间 接证据，而有效的资产定价模型必须在一个广泛的条件下得到验证而不是局限于有限 的样本。 基本上，数据挖掘主要归因于研究者的人为处理，而样本选择偏差侧重于样本数 据库的局限性：但总体上，二者都存在这样一个共识，认为BM效应的显著性主要存 在于特定样本，是偶然现象，一旦离开这些特定样本可能会得到BM效应可能会小很 多，甚至会消失。 但Dvis(1994)④构造了美国大公司在1940-1963年间的新数据库，包括了原来 Fama和French(I992)⑧采用的COMPOSTAT数据库中没有的公司，他对新样本股票和 样本区间的检验肯定了BM效应；而且Fama和French(I998)⑧从国际股票市场的角度 进行了考察，发现BM效应在覆盖亚欧澳美四大洲的13个主要国家或地区市场的股票 收益中同样出现了，证明了这一现象不仅局限于美国股市。上述证据基本上否定了对 BM效应是否存在的质疑。 (二)从风险角度解释资产定价异象 BM异象凸现出来后，传统金融学者从资产理性定价的角度出发解释了这一现 象，肯定了有效市场假说。 Merton(1973),Ross(1976)®认为根本就不存在异象，B/M高的股票具有高的价 1 Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section of expected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465 2Kothari,S.,J.Shanken,and R.Sloan,1995,"Another look at the cross-section of expected returns",Journal of Finance 50,pp 85-224. 3 Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section of expected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465 Davis,J.,1994,"the cross-section of realized stock returns:The pre-COMPUSTAT evidence",Journal of Finance 49, pp1579-1593. 5Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section ofexpected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465. Fama,E.F.and K.R.French.,1998,"Value versus growth:The international evidence",Journal of Finance 53,pp 1975-1999. Merton,R.C.,1973,"An intertemporal capital asset pricing model",Econometrica 41,pp 867-887. Ross,S.,1976,"The arbitrage theory of capital asset pricing",Journal of Economic Theory 13,pp 341-360. -7-
- 7 - 果实际上只是偶然现象，只在特定的样本中出现。他也认为受到数据挖掘影响的B/M 效应在将来可能消失，但是它可能部分的来自非理性定价的结果，可能很大程度上来 自市场的非有效性而非Fama和French (1992)① 所偏好的价格因素的影响。 Kothari，Shanken 和Sloan (1995) ② 则认为B/M和收益的关系显著是由于使用 COMPOSTAT数据库会受到生存偏差 (Survivorship Bias) 的影响，高B/M的公司股票由 于经营失败将不被收入到数据库，数据库中可能只包括了生存下来的B/M低而且安全 度过困境的公司，因此Fama和French (1992)③ 所发现的B/M与股票收益的正相关关系 可能受到样本选择偏差 (Sample-Selection Bias) 的影响，从而提供了B/M效应存在的间 接证据，而有效的资产定价模型必须在一个广泛的条件下得到验证而不是局限于有限 的样本。 基本上，数据挖掘主要归因于研究者的人为处理，而样本选择偏差侧重于样本数 据库的局限性；但总体上，二者都存在这样一个共识，认为B/M效应的显著性主要存 在于特定样本，是偶然现象，一旦离开这些特定样本可能会得到B/M效应可能会小很 多，甚至会消失。 但Davis (1994) ④ 构造了美国大公司在1940-1963年间的新数据库，包括了原来 Fama和French (1992)⑤ 采用的COMPOSTAT数据库中没有的公司，他对新样本股票和 样本区间的检验肯定了B/M效应；而且Fama和French (1998)⑥ 从国际股票市场的角度 进行了考察，发现B/M效应在覆盖亚欧澳美四大洲的13个主要国家或地区市场的股票 收益中同样出现了，证明了这一现象不仅局限于美国股市。上述证据基本上否定了对 B/M效应是否存在的质疑。 （二）从风险角度解释资产定价异象 B/M异象凸现出来后，传统金融学者从资产理性定价的角度出发解释了这一现 象，肯定了有效市场假说。 Merton (1973)⑦ ，Ross (1976)⑧ 认为根本就不存在异象，B/M高的股票具有高的价 ① Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ② Kothari, S., J. Shanken, and R. Sloan, 1995, “Another look at the cross-section of expected returns”, Journal of Finance 50, pp 85-224. ③ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ④ Davis, J., 1994, “the cross-section of realized stock returns: The pre-COMPUSTAT evidence”, Journal of Finance 49, pp 1579-1593. ⑤ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ⑥ Fama, E. F. and K. R. French., 1998, “Value versus growth: The international evidence”, Journal of Finance 53, pp 1975–1999. ⑦ Merton, R.C., 1973, “An intertemporal capital asset pricing model”, Econometrica 41, pp 867-887. ⑧ Ross, S., 1976, “The arbitrage theory of capital asset pricing”, Journal of Economic Theory 13, pp 341-360
值溢价是对其所具有的较高风险的补偿。事实上，市场投资组合应该是多因素有效 的，也就是说期望收益与市场B之间具有相关性，但除了市场B外，还需要代表其它 风险的附加B来进行解释。 Fama和French(19920,1993)基本肯定并发展了上述观点，认为异象之所以出现 是由于CAPM被错误的设定了，它忽略了其他必要的风险因素。股票收益受到风险的 影响（包括市场风险、BM风险和SIZE风险），任何投资策略都不能获得经过风险调整 后的超常收益，这与有效市场假说是一致的。 同时，他们指出股票价格是理性的，BM代表财务困境风险，可以对相关的公司 前景体现出直接反映，不同BM水平的公司对基础经济变量的衡量可以彻底的剥离开 来。陷入困境的公司比金融状况好的公司，对特定的商业周期因素的改变更加敏感， 风险更高，要求的风险补偿就高：显然，高BM的公司通常是财务表现脆弱的公司， 而低BM的公司的财务表现则一贯很好。 特别指出的是，Fama和French(1993)⑧在Fama和French(1992)④得出的股本市 值和账面市值比可以更好的解释股票平均收益横截面差异的结论的基础上，以1963 1991年间的NYSE、AMEX和NASDAQ股票为研究样本，提出并证实了CAPM异象可 以通过三因素模型(Three-Factor Model)来解释。 如果用期望收益形式表示，方程可以表示为 ER)-Rr=b,ERM-R,]+S,ESMB)+h,EHML)；如果用实证检验形式表示，形式 变成Rn-Ry=a,+b,RM-Rj)+s,SMB,+h,HML,+ca· 其中，(R-R)是市场替代与无风险资产的收益差，代表市场超额收益；SMB 是剔除BM因素后小SIZE与大SIZE组合的等权重的平均收益差，代表股本规模因素： HML是剔除SIZE因素后高B/M与低BM组合的等权重的平均收益差，代表账面市值比 因素。为了保证SMB和HM的剔除效果良好，要求二者的相关系数很小，样本结果是 0.08,符合要求。 三因素模型秉承收益是对风险的补偿的思想，认为代表风险的b、s、h为0时，资 产的超额收益应该为0，也就是说截距α对于所有资产i都是0。结果发现，三因素模 型的截距估计值比CAPM更接近于0，更加符合实际；认同高收益是对高系统风险的补 DFama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section of expected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465 2 Fama,E.F.and K.R.French,1993,"Common risk factors in the returns on stocks and bonds",Journal of Financial Economics 33,pp 3-56. 3Fama,E.F.and K.R.French,1993,"Common risk factors in the returns on stocks and bonds",Journal of Financial Economics 33,pp 3-56. Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section of expected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465. -8-
- 8 - 值溢价是对其所具有的较高风险的补偿。事实上，市场投资组合应该是多因素有效 的，也就是说期望收益与市场 之间具有相关性，但除了市场 外，还需要代表其它 风险的附加 来进行解释。 β β β Fama 和 French (1992①, 1993②) 基本肯定并发展了上述观点，认为异象之所以出现 是由于CAPM被错误的设定了，它忽略了其他必要的风险因素。股票收益受到风险的 影响 (包括市场风险、B/M风险和SIZE风险)，任何投资策略都不能获得经过风险调整 后的超常收益，这与有效市场假说是一致的。 同时，他们指出股票价格是理性的，B/M代表财务困境风险，可以对相关的公司 前景体现出直接反映，不同B/M水平的公司对基础经济变量的衡量可以彻底的剥离开 来。陷入困境的公司比金融状况好的公司，对特定的商业周期因素的改变更加敏感， 风险更高，要求的风险补偿就高；显然，高B/M的公司通常是财务表现脆弱的公司， 而低 B/M 的公司的财务表现则一贯很好。 特别指出的是，Fama 和 French (1993)③ 在Fama 和 French (1992)④ 得出的股本市 值和账面市值比可以更好的解释股票平均收益横截面差异的结论的基础上，以1963- 1991年间的NYSE、AMEX和NASDAQ股票为研究样本，提出并证实了CAPM异象可 以通过三因素模型 (Three-Factor Model) 来解释。 如果用期望收益形式表示，方程可以表示为 =− +− ifMifi + iE(HML)hE(SMB)s]R)[E(RbR)E(R ；如果用实证检验形式表示，形式 变成 itiiiifMtiifit −+=− + + HMLhSMBs)R(RbaRR + ε 。 其中， 是市场替代与无风险资产的收益差，代表市场超额收益；SMB 是剔除B/M因素后小SIZE与大SIZE组合的等权重的平均收益差，代表股本规模因素； HML是剔除SIZE因素后高B/M与低B/M组合的等权重的平均收益差，代表账面市值比 因素。为了保证SMB和HML的剔除效果良好，要求二者的相关系数很小，样本结果是- 0.08，符合要求。 )( − RR fM 三因素模型秉承收益是对风险的补偿的思想，认为代表风险的b、s、h为0时，资 产的超额收益应该为0，也就是说截距 a 对于所有资产 i 都是0。结果发现，三因素模 型的截距估计值比CAPM更接近于0，更加符合实际；认同高收益是对高系统风险的补 ① Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ② Fama, E. F. and K. R. French, 1993, “Common risk factors in the returns on stocks and bonds”, Journal of Financial Economics 33, pp 3-56. ③ Fama, E. F. and K. R. French, 1993, “Common risk factors in the returns on stocks and bonds”, Journal of Financial Economics 33, pp 3-56. ④ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465