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资产定价(资产定价模型)
资产,模型,收益资产定价(资产定价模型)
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
新中国一开始没有股票市场,90年代才有股票市场,沪深两市相继建立。我们用实际二级市场交易数据,做了很多种验证。先用证券组合的方法,大概分了11个样本区间进行独立的验证,最近的数据是2018年12月。将原本分成11个区间,每个样本区间中,最前面的三年是组合形成期,严格按Fama-Macbeth的方法,用三年数据估计它的β值,比如2000年1月-2002年12月份这三年形成组合,再用2003年1月-2005年12月份,叫参数估计期,另外三年是检验期,检验β和组合收益之间的关系,从2000年开始一直到2018年,所有的区间,单个组合来看都不显著,C1是系统风险系数,C0和C1,不管看哪个,这两个都不显著,说明看单个系统风险和收益之间没关系。从组合的方法来估计,CAMP在中国没有收益和风险水平的正相关关系,CAPM在中国股票市场中不成立。
看个股层面,把市场上所有个股都估计出它的β出来,估计出它的β平方和非系统水平出来,进行截面回归。个股层面就有点意思了,看单变量回归也没有,β和系统风险水平也没关系。第二和第三个模型就不一样了,第二个模型是讲系统风险系数是正的,如果单独看它是什么意思,系统风险水平和股票收益之间是正相关关系,高风险就是高收益,那就和我们资本市场的模型是一致的。要看平方项是负的,而且是显著的,把三个变量放在一块儿,也是一样,第一个系统风险水平系数是大于0的,第二个系数C2是负的,C3也是小于0,也是负的。除了C1的系数是高风险高收益之外,还看到了C3也很奇怪,C3是说承担非系统风险越高收益越低。在中国市场不但不给你补偿还惩罚你。
最核心的是第二项系数是负的,负相关关系。总结它的含义与收益关系,单独看β和收益率的关系,无论是组合还是个股层面,用Fama-Macbeth进行回归,CAPM(资产定价模型)在A股市场从来没有获得实证证据支持。个股层面要加入系统风险二次项和非系统风险,系统风险的系数显著为正,二次项/平方项和非系统风险系数显著为负值,这有两个含义,第一表明β和收益之间的倒V型关系,随着β系数风险水平升高,收益上升。过了某一个点之后,β再高了收益就下降了。这两个放在一起会发现,如果你把平方项抽掉,这个不显著,是很正常的,因为他是个“倒V型”关系,这正好两侧都抵消掉了。
这不表明资产定价模型在中国股票市场上有效。因为资产定价模型首先只和系统风险水平有关系,还和平方项有关系,这不符合资产定价模型原始理论。除此之外,还有个非系统风险或者负的溢价,这在中国叫异质波动之谜,你承担了风险,为什么收益是负的,为什么市场要惩罚你。在中国市场很多学者也发现了这个问题。不管怎么样,资产定价理论在中国市场没用。
中国市场和美国市场是一样的,确确实实存在规模效应。股票获得收益高低和公司市值大小有关系,小规模的公司获得高收益,大市值的公司获得低收益。根据我们检验出来的结果,大公司和小公司收益确实存在差异。买入小公司组合的股票,同时卖空大公司组合的股票,获得的差额收益在每个月最高能到1.81%,年化是22%,这个数据也是2000年1月-2018年12月份十几年的数据,非常显著,中国市场上有规模效应。中国市场规模效应的FM回归,大公司收益的确比小公司收益来得低,所以,中国市场以前很多股神都是买规模小的,快要破产的,垃圾股,能获得很高收益。
价值效应是这个公司越不行,你越追逐好公司越获得不了高收益,一看这个公司不行,半不活,快重组,快倒闭了,快ST或已经ST的公司,它给你带来的收益很高。这总体和美国的发现也是类似的。价值公司叫BM值,就是净市率,就是每股净资产/每股价格,简称BM。中国确实存在价值效应,就是BM值高的公司给你带来的收益比BM值低的公司来得高,高BM值的公司叫成长股票,成长股票跑不赢价值型股票,这在美国早就证明了,在中国也同样成立,换句话说你买高净值率的,买价值型的股票同时卖空成长型股票,作个零投资组合,它大概能带给你年化5%的收益,18年的时间,这和美国一样是价值投资效应。追逐成长股总体是负收益。负收益当然有很多原因,因为你买的也不对,卖的也不对,最核心和股票特征也有关系,和规模有关系,和BM值有关系,你买的都是追逐热点的,高成长的,都涨完了你才接棒的,这样你收益才比较差。
中国上市公司的系统风险,不被定价,但和美国一样股票市场中存在规模效应和价值效应。
2、多因素资产定价模型
(1) FF三因素模型
1993年发表的三因素模型非常重要,宣告了资本资产定价模型在美国没用了。他提出一个新的风险定价模型,也叫“风险定价”,新古典经济学以后的资产定价模型都叫风险定价模型,首先要测度风险,这个风险怎么定价,要把它证明出来。所以,Fama and French的模型简称三因素模型,美国市场上资本资产定价模型CAMP没用,但他提出新的三因素至关重要,而且这三因素在全世界所有市场上都证明是有用的,在中国市场也证明了,中国最优的模型也是三因素模型。
股票收益受三个风险因素决定,一是大盘因素,叫市场组合;二是SMB规模因素,它是个风险因素,每个月甚至每天都能构造出一个观察指数来代表风险因素;三是价值因素HML。这就是将规模效应和价值效应用一个方法把它提炼出风险因子出来,这个风险因子能解释所有股票的收益波动。
我在2004年在美国学术期刊发表了一篇最早验证中国三因素模型的文章,证明了在中国三因素模型有没有用的文章。计算的方法也沿用了Fama和French的方法,研究的样本选用的是1994年7月—2001年6月沪深两个市场所有的个股。组合构造方法与原始方法都是一致的,只不过中国有些特例,比如无风险收益率的选择。早期Fama和French是按照规模和净市率把所有股票分为五组,5×5的组合,先按规模分为五个组合,按BM值分为5个组合,一交叉形成25个组合。90年代中国上市的股票数量太少了,无法实施,我分了6个组合,一是按照规模的大小,二是按照净值率的高低2×3=6个组合。结果证明三因素模型对90年代中国沪深两市都有很强的解释力,解释力不低于美国。不管是欧洲发达国家还是新兴市场包括中国都证明Fama和French的模型都适用。
数据更新以后,从2000年1月-2018年12月份,这个完全采用Fama和French的方法在中国市场使用。三因素模型解释股票收益变化的解释力度,最强的解释是98%,我这个最低的能解释86%的收益变化,在中国市场上,新的数据,比早期的稍微低一点,但也很可观,绝大部分在90%以上。和Fama和French的结果比,用美国的数据做出来的结果,阿尔法一一对应的结果比较,有的稍微低一点,有的略微高一点有点差异,大概水平用肉眼判断没有明显差异,也就是对收益有很强解释能力。三因素模型在中国和在美国对股票收益解释力都没有显著差异,都同样有效。
(2)四因素模型
由Fama和French的学生Carhart提出来,背景是三因素模型在美国股票对所有的现象都能解释,唯独对一个现象没有解释力,这就是收益的动能现象,即股票价格涨跌存在一个动能,过去涨得好的股票未来还涨,过去跌的股票未来还跌。在美国,发现在一年之内这个现象都成立,有些是6个月到一年期间,过去6个月涨得好的股票未来6个月还会涨的概率很高,这叫收益动能。Fama和French三因素模型能解释所有其他金融市场异像,但除收益动能外。Carhart认为加个解释动能的因子三因素模型就完美了。所以,四因素模型是在Fama和French的三因素模型基础上加上动量因子提高了模型截面收益解释力,用三因素模型改造出来了就得到这个四因素模型。
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