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    非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和股票預(yù)期收益研究

    2012-12-31 00:00:00曾幸幸
    企業(yè)導(dǎo)報(bào) 2012年20期

    【摘 要】本文選用2001年至2008年在上海證券交易所上市交易的211支股票的月度數(shù)據(jù),對個(gè)股的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和股票預(yù)期收益之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。對于非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì),本文采用了直接法,即對個(gè)股按照Fama的三因素模型進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果中的殘差即為個(gè)股所面臨的非系統(tǒng)波動(dòng)率也即非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。在得到個(gè)股的非系統(tǒng)波動(dòng)率之后,本文將個(gè)股的公司規(guī)模因素、換手率因素、賬面市值比因素以及滯后一期的非系統(tǒng)波動(dòng)率作為自變量,個(gè)股的超額收益率作為因變量來研究股票的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果表明個(gè)股的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)期收益之間是顯著為負(fù)的關(guān)系,即若個(gè)股的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)越大,則其預(yù)期收益越低。

    【關(guān)鍵詞】非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)期收益;三因素模型

    非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是指公司特有的風(fēng)險(xiǎn),所以也可以被叫做公司特有風(fēng)險(xiǎn)。由定義可知,非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是獨(dú)立于一般的市場變化的。本文研究的目的是驗(yàn)證投資者是否對其所承擔(dān)的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)得到補(bǔ)償。從理論的角度,風(fēng)險(xiǎn)和收益應(yīng)該是同時(shí)期的,投資者獲得當(dāng)期的收入并承擔(dān)當(dāng)期的風(fēng)險(xiǎn)。因此,非系統(tǒng)波動(dòng)率就是可以代表非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)很好的變量,如果他是可以被定價(jià)的,本文期望從實(shí)證研究中得到預(yù)期收益和預(yù)期的非系統(tǒng)波動(dòng)率之間是正的關(guān)系。然而,預(yù)期的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)波動(dòng)率都是不能被觀測到的。

    傳統(tǒng)的方法是,在橫截面回歸中使用已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的收益作為因變量,他等于預(yù)期的收益加上隨機(jī)誤差項(xiàng)。預(yù)期的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和其他控制變量作為自變量。

    R=γ+γEIVOL+γEX+ε

    i=1,2,…,Nt t=1,2,…,T

    自變量表示股票i在t期已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的收益率,E[.]代表基于t期的信息預(yù)測的函數(shù)。IVOL代表股票i在t期的非系統(tǒng)波動(dòng)率,EIVOL代表基于t-1期的信息,對股票i在t期的非系統(tǒng)波動(dòng)率的預(yù)測。X代表其他的解釋變量。Nt代表在t期股票總共的數(shù)量,T代表總共的時(shí)期數(shù)。原假設(shè)為γ=0,也就是說,非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)沒有被定價(jià)。現(xiàn)有的研究對他的假設(shè)是多樣化的,例如Merton(1987)預(yù)測γ>0。

    估計(jì)預(yù)期的非系統(tǒng)波動(dòng)率EIVOL是比較困難的。如果非系統(tǒng)波動(dòng)率是遵循嚴(yán)格的隨機(jī)游走,就可以簡單的使用滯后變量作為預(yù)期值的估計(jì)。在這種情況下,非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)類似于一些公司特征,例如公司規(guī)模、賬面市值比等。Fama和French(1992)曾使用t-1年的公司規(guī)模和賬面市值比來解釋t年的收益率。白仲林在其著作《面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析》中提到,微觀面板不需要處理非平穩(wěn)問題,特別是每個(gè)家庭或個(gè)體的時(shí)期數(shù)T較短時(shí)。本文采用的是微觀面板數(shù)據(jù)來估計(jì)非系統(tǒng)波動(dòng)率,并且時(shí)期數(shù)相對較短,故不需要處理非平穩(wěn)的問題。

    本文選取了在上海證券交易所上市交易的211支股票從2001~2008年8年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫。這211支股票為上交所上市的股票中剔除了2001~2008年數(shù)據(jù)不全的股票、金融股(金融企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則與一般企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則不同)、ST股和*ST股而得到的。本文均采用月度數(shù)據(jù),但股東權(quán)益采用的是每年度資產(chǎn)負(fù)債表中的所有者權(quán)益合計(jì)指標(biāo),并用該值表示當(dāng)年每個(gè)月的股東權(quán)益指標(biāo)。月個(gè)股總市值、考慮現(xiàn)金紅利再投資的月個(gè)股回報(bào)率和市場收益率均為直接下載得到。換手率由每個(gè)月的成交量除以流通總股數(shù)計(jì)算得到。無風(fēng)險(xiǎn)利率由銳思數(shù)據(jù)庫中直接下載得到。本文借鑒Fama-French的方法,以2001年7月到2002年6月為一個(gè)周期,2001年7月的每個(gè)股票的賬面市值比(BE/ME)由2000年的股東權(quán)益除以2000年12月份即滯后了6各月的市值得到。HML、SMB均為計(jì)算得到。HML指標(biāo)的計(jì)算方法為:在每個(gè)月,將所有股票按照賬面市值比(BE/ME)進(jìn)行由高到低的排序,按照Fama(1996)的方法,在2001年的6月份,將BE/ME最高的30%股票分為第一組,BE/ME最低的30%股票分為第二組,剩余的40%股票為第三組。分別計(jì)算第一組股票的平均收益率和第二組股票的平均收益率,前者減去后者即為當(dāng)月每個(gè)股票所對應(yīng)的HML指標(biāo)的值。依此方法,計(jì)算2001~2008每個(gè)月的HML指標(biāo)的值。SMB指標(biāo)的計(jì)算方法為:在每個(gè)月,將所有股票以總市值的中位數(shù)為分界點(diǎn)分為兩組,即總市值低的小規(guī)模公司為一組,總市值高的大規(guī)模公司為另一組,前者減后者即為當(dāng)月每個(gè)股票的SMB指標(biāo)。依此方法,計(jì)算2001~2008每個(gè)月的SMB指標(biāo)的值。

    一、非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)

    本文對非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)由Fama的三因素模型得到。在每個(gè)月對每支股票的超額收益按照Fama的三因素模型進(jìn)行回歸分析,所得到的殘差即為非系統(tǒng)波動(dòng)率。

    Rit-rt=ait+bit(Rmt-rt)+sitSMBt+hitHMLt+ε

    其中,Rit是個(gè)股收益率,rt是無風(fēng)險(xiǎn)利率,Rmt是市場收益率,SMBt是每個(gè)月小公司的平均收益率與大公司的平均收益率的差,HMLt是每個(gè)月賬面市值比高的公司與賬面市值比低的公司的平均收益率的差。ait是截距項(xiàng),bit、sit、hit是系數(shù),ε是殘差,即非系統(tǒng)波動(dòng)率。

    表1 采用三因素模型進(jìn)行回歸分析的結(jié)果

    實(shí)證結(jié)果表明,市場因素也即CAPM模型中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對股票收益的影響是顯著為正的,系數(shù)為0.9779。公司規(guī)模因素對股票預(yù)期收益的影響是顯著為正的,系數(shù)為0.0953。但賬面市值比因素對股票收益的影響并不顯著,t值較小,并沒有通過檢驗(yàn)。

    二、非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和股票收益率的關(guān)系

    本文按照Fama-MacBeth的方法,以股票收益率為自變量,非系統(tǒng)波動(dòng)率和公司特征為因變量采用兩個(gè)模型進(jìn)行回歸分析。其中一個(gè)以滯后一期的非系統(tǒng)波動(dòng)率IVOLt-1和公司特征為自變量,另一個(gè)以同期的非系統(tǒng)波動(dòng)率IVOLt和公司特征為自變量。本文通過研究t-1期股票非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對t期股票收益的影響來說明非系統(tǒng)波動(dòng)率對股票預(yù)期收益的影響。Banz

    (1981)研究發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模因素是解釋股票收益的較好的變量。Stattman(1980)和Rosenberg,Reid,Lanstein(1985)研究發(fā)現(xiàn)美國的股票收益率是與賬面市值比呈顯著為正的關(guān)系的。Chan,Hamao和Lakonishok(1991)通過對日本股票數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn),賬面市值比因素對于解釋股票收益率是顯著的。故本文選擇公司規(guī)模、賬面市值比以及表示流動(dòng)性的換手率作為因變量。由于公司規(guī)模、賬面市值比、換手率的分布均不服從正態(tài)分布,故將這些指標(biāo)均取對數(shù),使其較接近于正態(tài)分布。

    Rit-rt=ait+bitlnMEit+citln(BE/ME)it+ditlnTURNit+eitIVOLit

    其中,Rit是每個(gè)月每個(gè)股票的收益率,rt是每個(gè)月的無風(fēng)險(xiǎn)利率,ait是截距項(xiàng),MEit是每個(gè)月每個(gè)股票的賬面值,(BE/ME)it是每個(gè)月每個(gè)股票的賬面市值比,TURNit是每個(gè)月每個(gè)股票的換手率,IVOLit是每個(gè)月每個(gè)股票的非系統(tǒng)波動(dòng)率。

    表2 同期的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和股票收益的回歸結(jié)果

    DW=1.7988 i=1,2,3,…,211 t=1,2,3,…,96

    以滯后一期的非系統(tǒng)波動(dòng)率IVOLi-1和公司特征為自變量進(jìn)行回歸分析的結(jié)果如下表所示:

    表3 t-1期股票的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對t期股票收益的回歸結(jié)果

    DW=1.9389 i=1,2,3,…,211 t=1,2,3,…,96

    實(shí)證結(jié)果表明,t-1期的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對t期的股票收益率的影響為負(fù),值為-0.0786,即個(gè)股的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對其預(yù)期收益的影響為負(fù)。這個(gè)結(jié)果與Ang,Hodrick,Xing and Zhang (2006)的研究結(jié)果是一致的。賬面值的系數(shù)顯著為-0.0120,說明公司規(guī)模對股票預(yù)期收益的影響是顯著為負(fù)的,即公司規(guī)模越小,則其股票是超額收益率越高,也即小公司的股票收益率較高。換手率指標(biāo)代表了流動(dòng)性,該指標(biāo)的系數(shù)顯著為正的0.0067,說明交易越活躍的股票的收益率越高。Ang,Hodrick,Xing and

    Zhang(2006)認(rèn)為非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對股票預(yù)期收益負(fù)的影響可以解釋為小公司的收益翻轉(zhuǎn)所致。小公司在t-1期較高的非系統(tǒng)波動(dòng)率會取得t-1期較高的收益率,由第一個(gè)回歸分析可知,同期的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對股票收益率的影響是顯著為正的,并且數(shù)值接近于1,但小公司在t-1取得的較高收益率并不會持續(xù)到下一時(shí)期,在t期只會得到較低的收益率,所以t-1期的非系統(tǒng)波動(dòng)率對t期的股票收益率的影響是負(fù)的。因此,理論上可以通過構(gòu)造投資組合來進(jìn)行套利,通過賣出非系統(tǒng)波動(dòng)率較高的股票并買入非系統(tǒng)波動(dòng)率較低的股票獲得收益。

    參 考 文 獻(xiàn)

    [1]白仲林.面板數(shù)據(jù)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析[M].天津:南開大學(xué)出版社,2008

    [2]陳健.中國股市非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)被定價(jià)的實(shí)證研究[J].南方經(jīng)濟(jì).2010(7)

    [3]陳健,曾世強(qiáng),李湛.基于非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)被定價(jià)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型[J].管理工程學(xué)報(bào).2009(3)

    [4]鄧長榮,馬開永.三因素模型在中國證券市場的實(shí)證研究[J].管理學(xué)報(bào).2005(9)

    [5]陳娟.對中國股市有效性及波動(dòng)性的實(shí)證檢驗(yàn)[J].企業(yè)導(dǎo)報(bào).2009(3)

    [6]高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006

    [7]顧嵐,薛繼銳,羅立禹,徐悅.中國股市的投資組合分析[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理.2001(5)

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