公司盈利、投資與資產(chǎn)定價(jià)：基于中國股市的實(shí)證

高春亭，周孝華

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公司盈利、投資與資產(chǎn)定價(jià)：基于中國股市的實(shí)證

高春亭，周孝華

（重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院，重慶400030）

選取1997年7月至2015年6月中國股市月度收益數(shù)據(jù)為樣本，以營業(yè)利潤與賬面價(jià)值的比值作為盈利因素的代理變量，以總資產(chǎn)增長率作為投資因素的代理變量。先后運(yùn)用Fama-Macbeth回歸法和投資組合因子模擬法分析了規(guī)模、B/M、盈利和投資等因素與資產(chǎn)定價(jià)的關(guān)系，并對Fama和French近期提出的五因子資產(chǎn)定價(jià)模型進(jìn)行了實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模、B/M、盈利和投資四因素在解釋個(gè)股橫截面收益差異上的顯著性依次降低，而且B/M因素在規(guī)模大組的顯著性要大于規(guī)模小組，但盈利和投資因素則表現(xiàn)相反；中國股市的平均收益同樣存在與規(guī)模、B/M、盈利和投資相關(guān)的效應(yīng)特征，其中B/M效應(yīng)特征表現(xiàn)出了翹尾現(xiàn)象，盈利效應(yīng)的主要特征表現(xiàn)為盈利能力越強(qiáng)的公司的股票收益越低，但規(guī)模較大的公司則表現(xiàn)為盈利能力越強(qiáng)的公司的股票收益越高，投資效應(yīng)特征表現(xiàn)為投資越保守的公司的股票收益越高。使用五因子資產(chǎn)定價(jià)模型能較好地?cái)M合這些特征，而且在表現(xiàn)上也優(yōu)于三因子資產(chǎn)定價(jià)模型。

資產(chǎn)定價(jià)；五因子模型；盈利；投資; Fama-Macbeth回歸

0 引言

自20世紀(jì)60年代Sharpe[1]等在投資組合理論的基礎(chǔ)上提出CAPM模型以來，資產(chǎn)定價(jià)理論在數(shù)理方面和實(shí)證方面的研究得到了迅速發(fā)展。在CAPM模型的實(shí)證檢驗(yàn)方面，Black等[2]首次使用美國股市數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究。Fama和Macbeth[3]使用滾動(dòng)“橫截面”回歸的方法進(jìn)一步對CAPM模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。但是，CAPM模型是只從市場風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)方面對股市的資產(chǎn)定價(jià)進(jìn)行解釋的單一因子模型，而沒有考慮上市公司的特質(zhì)性因素對資產(chǎn)定價(jià)的影響。后來的文獻(xiàn)如Banz[4]等和Stattman[5]等發(fā)現(xiàn)美國股市中存在規(guī)模(Size)效應(yīng)和賬面市值比(B/M)效應(yīng)。Fama和French[6]結(jié)合CAPM模型的思想和規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)，提出了基于市場風(fēng)險(xiǎn)因素、規(guī)模效應(yīng)因素和賬面市值比因素的三因子資產(chǎn)定價(jià)模型，對學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。后期的學(xué)者從不同角度對三因子模型進(jìn)行了改進(jìn)和發(fā)展，如Carhart[7]將動(dòng)能因素加入到三因子模型中提出了四因子模型。近期的研究如文獻(xiàn)Novy-Marx[8]、Aharoni等[9]等發(fā)現(xiàn)，上市公司的盈利因素、投資因素與它們的市場表現(xiàn)之間存在一定的規(guī)律。Hou等[10]使用美國股市的周收益率數(shù)據(jù)構(gòu)建了包含盈利因素和投資因素的q因子模型，并用該模型研究了美國股市的異象。同期，F(xiàn)ama和French[11]也將這兩個(gè)因素加入到他們以前提出的三因子模型中提出了五因子資產(chǎn)定價(jià)模型。他們的實(shí)證研究表明，五因子模型在解釋美國股市的橫截面平均收益特征上比三因子模型表現(xiàn)更好。Eoghan和Michael[12]比較了Fama-French三因子模型和五因子模型在英國股市的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)五因子模型在表現(xiàn)上要優(yōu)于三因子模型。

與美國股市不同，我國股市才成立了二十多年，市場還不成熟。Fama-French三因子資產(chǎn)定價(jià)模型在我國股市里表現(xiàn)如何？對這一問題，國內(nèi)的學(xué)者在不同時(shí)期先后對這一模型的適用性進(jìn)行了檢驗(yàn)。范龍振和王海濤[13]先后使用Fama-Macbeth回歸法和模擬因子法對滬市1995年7月到2000年6月的資產(chǎn)定價(jià)因素進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)滬市表現(xiàn)出顯著的規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比效應(yīng)、市盈率效應(yīng)和價(jià)格效應(yīng)。但這些效應(yīng)不能完全由Fama-French三因子模型進(jìn)行解釋，而加上市盈率因子的四因子模型則可以很好地解釋。楊炘和陳展輝[14]使用1997年5月至2001年12月我國滬深A(yù)股的月度數(shù)據(jù)對三因子模型進(jìn)行實(shí)證研究，研究表明三因子模型可以完全解釋我國股市的橫截面收益差異。鄧長榮和馬永開[15]使用1996年1月至2003年12月的月度收益數(shù)據(jù)研究了三因子模型在深市的表現(xiàn)并檢驗(yàn)了“新年效應(yīng)”異象，發(fā)現(xiàn)三因子模型在深市是成立的，而且低賬面市值比上市公司(除小規(guī)模公司)的收益表現(xiàn)出了“一月效應(yīng)”，中等規(guī)模且中等賬面市值比的組合表現(xiàn)出了“二月效應(yīng)”。劉維奇等[16]以2005年4月為分界點(diǎn)，研究了我國股市股權(quán)分置改革前后三因子模型的擬合情況，發(fā)現(xiàn)三因子模型在股權(quán)分置改革前后都是有效的，而且三個(gè)因素在股權(quán)分置改革后對橫截面收益的解釋度都有所提升。田利輝等[17]對比研究了1994年7月至2013年6月三因子模型在中美兩國股市表現(xiàn)上的差異。發(fā)現(xiàn)雖然三因子模型能夠很好地解釋中美兩國投資組合的平均收益，但中國股市市場風(fēng)險(xiǎn)因素作用更顯著，而賬面市值比效應(yīng)卻并不顯著。李倩和梅婷[18]以滬市A股上市公司為樣本，研究了三因子模型在股票價(jià)格上漲和衰退時(shí)期的適用性。發(fā)現(xiàn)在股市衰退期三因子模型表現(xiàn)最好，但賬面市值比因素不顯著?？偟膩砜矗瑖鴥?nèi)大部分的研究都表明在我國股市里三因子模型是適用的而且規(guī)模效應(yīng)顯著，但在賬面市值比效應(yīng)的顯著性上尚存在爭議。也有的學(xué)者對三因子模型進(jìn)行了拓展，探討了其它因素在資產(chǎn)定價(jià)中的解釋能力，如潘莉和徐建國[19]、田利輝和王冠英[20]等。但是從盈利和投資的視角進(jìn)行的研究還相當(dāng)缺乏，這方面僅有王茵田和朱英姿[21]使用凈利潤與市值的比值作為盈利因子、使用投資支出與固定資產(chǎn)凈值的比率作為投資因子進(jìn)行了研究。但尚未有學(xué)者像Fama和French[11]、Hou等[10]那樣構(gòu)建盈利因子和投資因子對我國股市的資產(chǎn)定價(jià)進(jìn)行研究。那么，盈利因素和投資因素在中國股市里對資產(chǎn)定價(jià)會(huì)有怎樣的影響？顯著性又如何？探討這些問題對深入認(rèn)識我國股市資產(chǎn)定價(jià)的決定因素具有重要意義。

本文的研究特點(diǎn)有兩個(gè)方面：一是同時(shí)使用Fama - Macbeth回歸法進(jìn)行橫截面回歸和模擬因子法進(jìn)行時(shí)間序列回歸對中國股市的資產(chǎn)定價(jià)影響因素進(jìn)行研究。二是在使用Fama-Macbeth回歸分析時(shí)分規(guī)模小組和規(guī)模大組進(jìn)行了研究，比較了規(guī)模、賬面市值比、盈利和投資四個(gè)因素在規(guī)模大組和規(guī)模小組的不同表現(xiàn)。

1 五因子資產(chǎn)定價(jià)模型的主要理論

Fama和French[11]通過分析Miller和Modigliani[22]的估值模型指出股票的期望收益與上市公司的賬面市值比(B/M)、盈利和投資等因素相關(guān)。Miller和Modigliani[22]認(rèn)為時(shí)期上市公司的市場價(jià)值可以由下式給出：

(2)

為了進(jìn)行實(shí)證比較，本文同樣給出Fama和French[6]以市場因素、規(guī)模因素和賬面市值比因素為基礎(chǔ)提出的三因子資產(chǎn)定價(jià)模型的具體形式，如下：

在上式中，各變量和系數(shù)的意義與(3)式相同。

2 樣本選取和研究設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)選取和處理

本文財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，股票月度收益數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫?？紤]到我國股市1996年12月16日實(shí)施了漲跌停板制度，本文選取1997年7月至2015年6月的滬深A(yù)股月度收益數(shù)據(jù)作為實(shí)證研究樣本；以三個(gè)月定期利率轉(zhuǎn)換的月利率作為無風(fēng)險(xiǎn)利率；選取樣本股流通市值加權(quán)的股票月度收益率作為市場組合收益率。篩選樣本標(biāo)準(zhǔn)是以上一年末（t-1年）所有A股上市公司為初始樣本，依次剔除金融行業(yè)的公司、當(dāng)年（t年7月至t+1年6月）實(shí)施ST和*ST 的公司、賬面價(jià)值為負(fù)的公司、其他數(shù)據(jù)缺失或數(shù)據(jù)錯(cuò)誤的公司。

2.2 研究設(shè)計(jì)

為了探討五因子資產(chǎn)定價(jià)模型在我國股市的表現(xiàn)，本文從定義研究指標(biāo)、使用Fama-Macbeth回歸分析各因素的顯著性、進(jìn)行股票分組和因素指標(biāo)的模擬計(jì)算等步驟依次展開。

研究指標(biāo)的定義：無風(fēng)險(xiǎn)收益率使用三個(gè)月定期利率轉(zhuǎn)換的月利率計(jì)算；市場收益率由樣本股流通市值加權(quán)的股票月度收益率得到；公司規(guī)模(Size)用第t-1年末的股價(jià)與流通股數(shù)量的乘積來表示；賬面市值比(B/M)使用第t-1年末股東所有者權(quán)益合計(jì)的值與總市值的比值來計(jì)算；在Fama和French[11]的研究中，他們使用(年收入-商品銷售成本-利息費(fèi)用-銷售及一般管理費(fèi)用)/賬面價(jià)值測度上市公司的運(yùn)營盈利能力，本文使用第t-1年末利潤表中的營業(yè)利潤與賬面價(jià)值的比值作為盈利(OP)的代理變量；同時(shí)根據(jù)Fama和French[11]的思路，采用資產(chǎn)負(fù)債表中第t-1年末總資產(chǎn)(TAt-1)相對第t-2年末總資產(chǎn)(TAt-2)的變化率(也即(TAt-1-TAt-2)/TAt-2)作為上市公司投資水平(Inv)的代理變量。

研究方法：本文首先使用Fama-Macbeth兩步法進(jìn)行橫截面回歸分析，研究規(guī)模因素、賬面市值比因素、盈利因素和投資因素對個(gè)股橫截面收益差異的解釋能力；然后再構(gòu)建投資組合模擬構(gòu)造各種因素因子進(jìn)行時(shí)間序列回歸分析，研究五因子資產(chǎn)定價(jià)模型的實(shí)證表現(xiàn)。

（1）使用Fama-Macbeth兩步法進(jìn)行橫截面回歸分析

Fama-Macbeth兩步法由Fama和Macbeth[3]在檢驗(yàn)CAPM模型時(shí)首次提出，其后廣泛應(yīng)用于資產(chǎn)定價(jià)實(shí)證研究中，該方法在檢驗(yàn)影響橫截面差異因素的顯著性上具有優(yōu)勢。在本文里，我們使用該方法檢驗(yàn)規(guī)模因素、賬面市值比因素、盈利因素和投資因素在解釋個(gè)股橫截面收益差異上的顯著性。在這部分研究中，使用第t-1年末流通市值的對數(shù)作為規(guī)模因子，記為；使用第t-1年末賬面市值比(B/M)的對數(shù)作為賬面市值比因子，記為；盈利因子和投資因子分別按照研究指標(biāo)定義中的方法直接計(jì)算得到，并分別記為和。當(dāng)同時(shí)使用四個(gè)因子對時(shí)的個(gè)股橫截面收益進(jìn)行解釋時(shí)，模型可以表示為：

依據(jù)Fama-Macbeth兩步法的思想，第一步先使用上述模型對時(shí)個(gè)股的橫截面超額收益進(jìn)行回歸，得到各因子的系數(shù)的估計(jì)值。用同樣方法，可以對期的橫截面?zhèn)€股超額收益回歸，從而各因子都可以得到個(gè)系數(shù)。第二步使用下述服從自由度為的學(xué)生分布的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷各因子系數(shù)是否顯著異于零。

(6)

（2）構(gòu)建投資組合模擬因子進(jìn)行時(shí)間序列回歸分析

構(gòu)建投資組合模擬因子法是Fama和French[6]、Fama和French[11]研究中使用的主要方法，其主要思想包括股票分組、因子指標(biāo)的計(jì)算和回歸分析。下文只探討前兩步，回歸分析將在實(shí)證部分給出。

股票分組：使用我國股市1997年7月至2015年6月的上市公司月度收益數(shù)據(jù)減去當(dāng)月無風(fēng)險(xiǎn)利率得到相應(yīng)的月度超額收益，再逐年按流通市值對每年的樣本進(jìn)行排序分成規(guī)模由小到大的五組，然后再分別按B/M、OP和Inv進(jìn)一步細(xì)分成五組構(gòu)建5×5投資組合，然后計(jì)算得到各投資組合流通市值加權(quán)的月度平均超額收益。由此得到的5×5投資組合月度平均超額收益有兩方面用途，一是對得到的所有月份平均超額收益進(jìn)一步平均，分析我國股市里各因素在橫截面平均收益上表現(xiàn)出來的特征；二是作為(3)中左邊的部分用于五因子資產(chǎn)模型的時(shí)間序列回歸分析中。

因子指標(biāo)的計(jì)算方法：為了方便分析，本文首先按照Fama和French[11]中構(gòu)建2×3組合的方法定義(3)式中右邊的各因子。具體來說，先按規(guī)模大小排序分成兩組并分別標(biāo)記為規(guī)模小組(S)和規(guī)模大組(B)。然后以得到30%，40%和30%比例股票的方法，再將規(guī)模小組和規(guī)模大組分別按賬面市值比差異、盈利差異和投資差異分成三組，從而依次得到賬面市值比高(H)、中(N)和低(L)的三組，盈利能力強(qiáng)(R)、中(N)和弱(W)的三組，投資保守(C)、中性(N)和激進(jìn)(A)的三組。然后再按以下方式計(jì)算各因子：

上式中，SH表示規(guī)模小(S)且賬面市值比高(H)的投資組合的流通市值加權(quán)的月度平均收益，而表示賬面市值比高(H)的投資組合的月度平均收益減去賬面市值比低(L)的投資組合的月度平均收益，其它符號意義類似。

表1 5×5投資組合月度平均收益（%）（1997.7-2015.6）①

為了方便后文研究，在這部分里將通過股票分組得到的5×5投資組合月度平均超額收益的平均值列于下表1中。從下表1可以看出，在三個(gè)面板A、B、C的數(shù)據(jù)里，除個(gè)別列之外規(guī)模（Size）較小的分組的平均收益依次高于規(guī)模相對較大的分組的平均收益，而且三個(gè)面板各行數(shù)據(jù)的平均值也隨著規(guī)模的增大逐漸變小，表明我國股市存在著明顯的規(guī)模效應(yīng)特征。從面板A各行的數(shù)據(jù)可以看出，第2行和第3行及規(guī)模最大的行的值越向右其值越大（除第2行和第3行的最右端，規(guī)模最大行的最左端），而且各列的平均值除最左邊的值之外其值依次變大，也就是說B/M值越高月度收益的平均值越大，表明我國股市里存在B/M效應(yīng)特征，但也表現(xiàn)出了翹尾現(xiàn)象。田利輝等[17]在他們的研究中也發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象。從面板B的各行可以看出，規(guī)模最小的行、第3小、第4小和規(guī)模最大的行都存在較為明顯的由四個(gè)值構(gòu)成的漸變特征，但其中前兩行和后兩行表現(xiàn)出來的規(guī)律截然不同，前兩行表明盈利能力越弱的上市公司的組合越可能獲得更高的平均收益，而后兩行則表明盈利能力越強(qiáng)的上市公司的組合越可能獲得更高的平均收益，這表明在盈利能力表現(xiàn)出來的特征上，規(guī)模大的分組表現(xiàn)出來的特征與美國股市表現(xiàn)出來的特征較為近似，但規(guī)模小組卻相反。不過由各列的均值表現(xiàn)出的特征表明我國股市的主要特征是，盈利能力越強(qiáng)月度平均收益越低，這與美國股市表現(xiàn)出來的特征相反。從面板C各行可以看出，在規(guī)模最小的行、規(guī)模第4小的行和規(guī)模最大的行存在四個(gè)值構(gòu)成的特征；但是，規(guī)模最小的行和規(guī)模最大的行呈現(xiàn)的漸變特征表明投資越激進(jìn)的組合的月度平均收益值越小，而規(guī)模第4小的行表現(xiàn)的特征則相反；另外各列的平均值從左至右依次變??；因此面板C表明在我國股市里表現(xiàn)出的與投資相關(guān)的主要特征是投資越激進(jìn)的上市公司組合越可能獲得更低的平均收益，這與美國股市表現(xiàn)來的特征相同。由以上分析可以發(fā)現(xiàn)，我國股市中的平均收益也存在規(guī)模、B/M、盈利和投資相關(guān)的特征。

3 實(shí)證研究

3.1 Fama-Macbeth橫截面回歸分析

首先使用Fama-Macbeth兩步法對全部樣本進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，研究規(guī)模、賬面市值比、盈利和投資四個(gè)因素在獨(dú)立或聯(lián)合時(shí)解釋個(gè)股橫截面收益差異的顯著性。其次，為了進(jìn)一步分析這四個(gè)因素在不同規(guī)模下的情況，本文將每年的樣本均分成規(guī)模大組和規(guī)模小組，然后再分別對樣本期內(nèi)所有規(guī)模大的和小的組進(jìn)行Fama-Macbeth兩步法回歸。由Fama-Macbeth橫截面回歸得到的主要研究結(jié)果列于下表2中（其中的t值為用Newey-West估計(jì)法計(jì)算異方差自相關(guān)穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤然后得到的值②）。先分析單個(gè)因素獨(dú)立起作用時(shí)的表現(xiàn)，從下表2全樣本下列示的數(shù)據(jù)可以看出，規(guī)模因素、賬面市值比因素、盈利因素和投資因素系數(shù)的值的絕對值依次變小，說明它們在解釋個(gè)股橫截面收益差異上的顯著性依次減弱。而且只有賬面市值比因素的系數(shù)為正值，也就是說，規(guī)模越大的股票的收益率越低，賬面市值比越低股票的收益率越低，盈利能力越強(qiáng)股票收益率越低，投資越激進(jìn)股票收益率也越低。這些再次證明了表1中表現(xiàn)出的主要效應(yīng)特征。進(jìn)一步比較由Fama-Macbeth兩步法得到的規(guī)模大組和規(guī)模小組各因子系數(shù)的值，可以發(fā)現(xiàn)規(guī)模因素在兩個(gè)組的顯著性基本無差異，賬面市值比因素在規(guī)模大組的顯著性明顯高于規(guī)模小組；而盈利因素和投資因素則表現(xiàn)相反，它們在規(guī)模大組的顯著性明顯低于規(guī)模小組。再者，在控制規(guī)模因素后，賬面市值比因素的t值在規(guī)模大的樣本里仍然大于1，而盈利和投資因素的t值的絕對值則在規(guī)模小的樣本里大于1。在研究對象為全部樣本和規(guī)模大的樣本時(shí)，在控制其它三個(gè)因素后，賬面市值比因素、盈利因素和投資因素的t值絕對值都小于1；但在研究對象為規(guī)模小的樣本時(shí)，在控制其它三個(gè)因素后，盈利因素和投資因素的t值絕對值仍然分別保持在了1.48和1.24。分析由三個(gè)樣本得到的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，規(guī)模因素t值的絕對值在所有情況下都大于1.972(p=0.05)；但其它三個(gè)因素t值的絕對值既不存在大于1.972的情況，也不存在大于1.653(p=0.10)的情況。因此可以說，在解釋個(gè)股的橫截面收益差異上，規(guī)模因素具有較高的顯著性，而賬面市值比(B/M)因素、盈利因素和投資因素均顯著性不高。

表2 Fama-Macbeth回歸主要結(jié)果③

3.2 模擬因子進(jìn)行時(shí)間序列回歸分析

（1）因子的描述性特征和關(guān)系

表3 因子的描述性統(tǒng)計(jì)表現(xiàn)

表3描述了使用2×3組合的方法構(gòu)建的各因子的主要統(tǒng)計(jì)量。我國股市市場超額收益()平均值為1.08%，表現(xiàn)為正的市場溢價(jià)，但在5%顯著性水平(t=1.972)下不顯著異于零,而在10%顯著性水平(t=1.653)下顯著異于零；規(guī)模因子()的值為0.91%，且在5%顯著性水平下顯著異于零；從賬面市值比因子()和盈利因子()平均值的t統(tǒng)計(jì)量可以看出，它們都不顯著異于零，而且盈利因子為負(fù)值；投資因子()的值為0.24%，但不顯著異于零。

Fama和French[11]指出，在美國股市里因子的引入不會(huì)改變模型的均值方差有效性，在他們構(gòu)建的五因子模型里是“冗余因子(redundant factor)”。這里，我們使用他們的方法檢驗(yàn)本文構(gòu)建的因子是否存在“冗余因子”。下表4里列出的是依次用其余四個(gè)因子對第五個(gè)因子回歸得到截距項(xiàng)及其t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量。

表4 用其余四個(gè)因子對第五個(gè)因子回歸得到的截距項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)特征

從表4可以看出，回歸得到的后四個(gè)截距項(xiàng)都在5%的顯著性水平下顯著異于零，而第一個(gè)截距項(xiàng)則在10%的顯著性水平下顯著異于零，表明在我國股市里五個(gè)因子都不是“冗余因子”。

(2) 因子模型回歸分析的主要結(jié)果

使用兩個(gè)因子模型(3)和(4)分別對按規(guī)模-賬面市值比(Size-B/M)、規(guī)模-盈利(Size-OP)和規(guī)模-投資(Size-Inv)分組得到的5×5投資組合的月度平均收益進(jìn)行回歸分析，得到的主要回歸結(jié)果列于表5-7，由于研究使用的是18年216個(gè)月度的樣本數(shù)據(jù)，查看t檢驗(yàn)臨界值表可以看出，p=0.05時(shí)t值約為1.972，而p=0.10時(shí)t值約為1.653，直接使用這兩個(gè)臨界值可以直觀上判斷回歸得到的截距項(xiàng)和因子系數(shù)的顯著性。另外，為了檢驗(yàn)各定價(jià)模型在回歸時(shí)是否表現(xiàn)出多重共線性，

本文使用方差膨脹因子來進(jìn)行判斷。通過進(jìn)一步使用由兩個(gè)定價(jià)模型回歸投資組合平均收益得到的結(jié)果計(jì)算方差膨脹因子，發(fā)現(xiàn)所有變量的VIF值都小于5。因此，可以說本文研究的兩個(gè)定價(jià)模型都不存在明顯的多重共線性問題。

表5 Size-B/M分組平均收益的主要回歸結(jié)果④

從上表5可以看出，在25個(gè)Size-B/M分組組合回歸得到的截距項(xiàng)中，三因子模型和五因子模型在5%顯著性水平下各有2個(gè)顯著異于零，而在10%顯著性水平下三因子模型和五因子模型分別有4個(gè)和3個(gè)t統(tǒng)計(jì)量顯著異于零，說明在解釋按規(guī)模-賬面市值比（Size-B/M）分組的平均收益上，五因子模型比三因子模型更有優(yōu)勢；市場因子系數(shù)在0.9674-1.0724之間且t統(tǒng)計(jì)量表明其顯著異于零；規(guī)模因子系數(shù)差異較大，規(guī)模最小的組合的因子系數(shù)都大于1，隨著規(guī)模增大，因子系數(shù)逐漸變小，至規(guī)模最大的分組因子系數(shù)變?yōu)樨?fù)值；賬面市值比因子系數(shù)隨著賬面市值比的變大，其值也逐漸變大（只有規(guī)模為4且賬面市值比為2，3表現(xiàn)出了異常），而且這25個(gè)系數(shù)中在5%顯著性水平下只有6個(gè)不顯著異于零，在10%顯著性水平上只有5個(gè)不顯著異于零，表明賬面市值比因子對模型有顯著貢獻(xiàn)。但是，此時(shí)盈利因子的系數(shù)和投資因子的系數(shù)在5%顯著性水平下分別有5個(gè)和3個(gè)顯著異于零，在10%顯著性水平下分別有6個(gè)和8個(gè)顯著異于零。

表6 Size-OP分組平均收益的主要回歸結(jié)果

從表6可以看出，在25個(gè)Size-OP分組組合回歸得到的截距項(xiàng)中，三因子模型在5%和10%顯著性水平下分別有6個(gè)和9個(gè)顯著異于零，而五因子模型在兩個(gè)顯著性水平下都只有2個(gè)顯著異于零，說明在解釋按規(guī)模-盈利（Size-OP）分組的平均收益上，五因子模型比三因子模型更有優(yōu)勢；市場因子和規(guī)模因子的系數(shù)也都如表5里那樣全部顯著異于零；盈利越高的分組的盈利因子系數(shù)越大（只有規(guī)模為3且盈利為4、最高的兩個(gè)值表現(xiàn)出了異常），而且得到的25個(gè)系數(shù)中在5%顯著性水平下只有8個(gè)不顯著異于零，在10%顯著性水平下只有6個(gè)不顯著異于零，說明盈利因子的引入有助于解釋按規(guī)模-盈利分組的平均收益。但此時(shí)，賬面市值比因子系數(shù)和投資因子系數(shù)在5%顯著性水平下分別有6個(gè)和4個(gè)顯著異于零，在10%顯著性水平下分別有7個(gè)和5個(gè)顯著異于零。

從表7可以看出，在25個(gè)Size-Inv分組組合回歸得到的截距項(xiàng)中，三因子模型和五因子模型在5%和10%的顯著性水平下都分別有4個(gè)和5個(gè)顯著異于零，說明在解釋按規(guī)模-投資（Size-Inv）分組的平均收益上，五因子模型與三因子模型相比兩者表現(xiàn)較為接近；市場因子和規(guī)模因子的系數(shù)也都如表5和表6中那樣顯著異于零；除個(gè)別值例外以外投資越激進(jìn)（Inv值越高）的分組的投資因子系數(shù)越小，而且得到的25個(gè)系數(shù)中在5%顯著性水平下有13個(gè)不顯著異于零，在10%的顯著性水平下有9個(gè)不顯著異于零，說明投資因子的引入有助于解釋按規(guī)模-投資分組的平均收益。但此時(shí)，賬面市值比因子系數(shù)和盈利因子系數(shù)在5%顯著性水平下分別有8個(gè)和6個(gè)顯著異于零，在10%顯著性水平下各有9個(gè)顯著異于零。

表7 Size-Inv分組平均收益的主要回歸結(jié)果

（3）GRS檢驗(yàn)和各模型的總體評價(jià)

為了對兩個(gè)因子模型在擬合按規(guī)模-賬面市值比（Size-B/M）、規(guī)模-盈利（Size-OP）和規(guī)模-投資（Size-Inv）分組的5×5投資組合的月度平均收益的表現(xiàn)進(jìn)行總體評價(jià)，本文參照Fama和French[11]的方法分別使用Gibbons等[23]提出的GRS檢驗(yàn)對各模型擬合不同投資組合平均收益的效果進(jìn)行檢驗(yàn)，得到的p值列于下表8；同時(shí)計(jì)算用兩因子模型回歸得到的截距項(xiàng)絕對值的均值（）及其與的比值（），這里的為表1各面板相應(yīng)分組中第個(gè)值與其全部值的均值之差（如研究Size-B/M分組時(shí)，則表示面板A中的第個(gè)值與面板A中全部值均值的差）；表示調(diào)整的擬合優(yōu)度的均值。計(jì)算得到各指標(biāo)同樣列于下表8中。在這里，GRS檢驗(yàn)以回歸25個(gè)組合月度收益時(shí)的所有截距項(xiàng)是否同時(shí)為零為原假設(shè)，在研究時(shí)一般使用p=0.05為分界線，如果得到的p值大于0.05則接受原假設(shè)，表明模型能解釋所檢驗(yàn)組合的平均收益特征，否則不能解釋。再者，p值越大效果會(huì)越好。對于和兩個(gè)指標(biāo)，它們都表示平均收益中不能被模型解釋的部分，值越小模型解釋平均收益的效果越好。表示模型的對序列變異的擬合效果，其值越大擬合效果越好。

表8 2×3因子構(gòu)造法下各模型的總體評價(jià)

從表8可以看出，三因子模型和五因子模型的GRS檢驗(yàn)p值都大于0.05，所以可以說它們都能夠有效地?cái)M合我國股市的平均收益特征；比較五因子模型和三因子模型的四個(gè)評價(jià)指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，GRS檢驗(yàn)的p值和在擬合三組投資組合序列時(shí)前者得到的值都大于后者，而且和兩個(gè)指標(biāo)的值都小于后者。因此可以說，在擬合我國股市表現(xiàn)出來的特征上五因子模型優(yōu)于三因子模型。

（4）因子構(gòu)造法不同時(shí)研究結(jié)果的穩(wěn)健性

為了測度前文所得結(jié)論的穩(wěn)健性，本文進(jìn)一步按Fama和French[11]曾使用的另外兩種因子構(gòu)建方法（即2×2因子構(gòu)造法和2×2×2×2因子構(gòu)造法）獲得各因子序列，然后分別進(jìn)行GRS檢驗(yàn)和回歸，并計(jì)算回歸截距項(xiàng)絕對值的均值、調(diào)整擬合優(yōu)度的均值等，主要相關(guān)結(jié)果列于下表9中。分析下表9可以發(fā)現(xiàn)，對于兩個(gè)因子構(gòu)造法和三個(gè)面板數(shù)據(jù)，五因子模型GRS檢驗(yàn)的p值都大于三因子模型的p值，由五因子模型得到的和的值都小于由三因子模型得到的值，而由五因子模型得到的又都大于由三因子模型得到的相應(yīng)值。這些結(jié)果與前文使用2×3因子構(gòu)造法得到的結(jié)論相一致，因此結(jié)論具有穩(wěn)健性。也就是說，使用三種因子構(gòu)造法進(jìn)行的研究都表明，在擬合我國股市表現(xiàn)出來的特征上五因子資產(chǎn)定價(jià)模型優(yōu)于三因子資產(chǎn)定價(jià)模型。

表9 其它兩種因子構(gòu)造法下各模型的總體評價(jià)

4 結(jié)束語

本文選取1997年以來我國股市的數(shù)據(jù)為樣本，綜合運(yùn)用Fama-Macbeth回歸法和構(gòu)建投資組合模擬因子法，研究了上市公司的規(guī)模、賬面市值比(B/M)、盈利和投資等因素在資產(chǎn)定價(jià)中的作用。得出以下結(jié)論：

（1）在解釋個(gè)股橫截面收益差異上，規(guī)模因素具有較高的顯著性，而B/M、盈利和投資三個(gè)因素并不具有較高的顯著性，且它們的顯著性依次降低。再者，B/M因素的影響在規(guī)模較大的上市公司分組里更顯著，盈利和投資因素則在規(guī)模較小的上市公司分組里更顯著。

（2）我國股市的平均收益不僅呈現(xiàn)出與規(guī)模、B/M相關(guān)的效應(yīng)特征，而且也呈現(xiàn)出與盈利、投資相關(guān)的效應(yīng)特征。其中規(guī)模效應(yīng)表現(xiàn)為規(guī)模越大的公司的股票收益越低；B/M效應(yīng)特征表現(xiàn)為B/M越高的公司的股票收益越高，但存在翹尾現(xiàn)象；盈利效應(yīng)的主要特征表現(xiàn)為盈利能力越強(qiáng)的公司的股票收益越低，但規(guī)模較大的公司則表現(xiàn)為盈利能力越強(qiáng)的公司的股票收益越高；投資效應(yīng)的主要特征表現(xiàn)為投資越保守的公司的股票收益越高。

（3）與美國股市不同，我國股市里的賬面市值比因子不是“冗余因子”，不能完全由市場因子、規(guī)模因子、盈利因子和投資因子解釋。

（4）在解釋我國股市月度平均收益存在的與規(guī)模、B/M、盈利和投資相關(guān)的效應(yīng)特征上，五因子資產(chǎn)定價(jià)模型和三因子資產(chǎn)定價(jià)模型都可以較好對這些特征進(jìn)行解釋。但是，在表現(xiàn)上五因子資產(chǎn)定價(jià)模型要優(yōu)于三因子資產(chǎn)定價(jià)模型。

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① 為了更方便地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間的規(guī)律性特征，不僅計(jì)算了各行和各列的平均值，而且對其中由四(或五)個(gè)行數(shù)據(jù)表現(xiàn)出漸變特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行了加粗。

② 文其余部分的回歸分析中涉及到的t統(tǒng)計(jì)量也都是使用這一方法進(jìn)行調(diào)整得到的相應(yīng)值。

③ 表2中括號內(nèi)的值為相應(yīng)系數(shù)對應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量，行中出現(xiàn)并列幾個(gè)系數(shù)時(shí)表示使用Fama-MacBeth回歸對相應(yīng)因素進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)。為了簡便，對多個(gè)因素聯(lián)合的情況，這里只給出了規(guī)模因素分別與其它因素聯(lián)合及四個(gè)因素聯(lián)合時(shí)得到的檢驗(yàn)結(jié)果。

④ 考慮到研究的需要，面板A只給出了三因子資產(chǎn)定價(jià)模型回歸的截距項(xiàng)及其t統(tǒng)計(jì)量。面板B依次給出了五因子資產(chǎn)定價(jià)模型的截距項(xiàng)、各因子的系數(shù)及它們的t統(tǒng)計(jì)量。表6和表7相同。

Corporate Profitability, Investment and Asset Pricing:An Empirical Research about Chinese Stock Market

GAO Chun-ting，ZHOU Xiao-hua

(School of Economics and Business Administration, Chongqing University, Chongqing 400030, China)

Fama and French (1993) proposed a three-factor asset pricing model based on market factor, size factor and B/M factor. This model had become a widely used asset pricing model in empirical financial researches. Recently, Fama and French (2015) added profitability and investment factors to their three-factor model and obtained a five-factor asset pricing model. With monthly data in U.S. stock market, they found that five-factor model performed better than three-factor model on capturing the patterns in average returns related to size, B/M, profitability and investment. Following their idea, with the ratio of operating profit to book value as profitability factor and the growth rate of total assets as investment factor, we conduct a research on the performance of five-factor asset pricing model about Chinese stock market.

The research focuses on the period from July 1997 to June 2015. We first use Fama and Macbeth regression to study the power of size, B/M, profitability, investment factor on explaining the cross-section returns. In this part, we also separate the sample of every year by big stocks and small stocks in order to do further analysis. We find that the explaining power of the four factors decrease in sequence for the whole sample. The B/M factor plays a more significant role in big stocks samples than that in small stocks samples. However, profitability and investment factors play more significant role in small stocks samples. Moreover, there is no difference between the big stocks sample and the small stocks sample for the significance of size factor coefficients.

By 5×5 portfolios, we find that there are patterns in average returns related to size, B/M, profitability and investment in Chinese stock market too. However, the patterns are different from that in US stock market. For the patterns related to B/M, higher B/M portfolio shows higher average returns except for the highest B/M portfolio. For the patterns related to profitability, the main pattern is that more robust profitability portfolio has lower average returns, which is very different from that in U.S. stock market. Moreover, pattern changes in different size. For the smallest to the third smaller size portfolios, the patterns are the same as the main pattern. However, for the other two bigger size portfolios, the pattern with the robust profitability portfolio has higher average returns, which is the same as that in U.S. stock market. The pattern related to investment is very similar to that in U.S. stock market. That is, more conservative investment portfolio has higher average returns. But there is also a special case in the second bigger portfolio.

With the three-factor model of Fama and French(1993) as a reference, we further construct five-factor asset pricing model following the idea of Fama and French (2015) and conduct an empirical research with data from Chinese stock market. Our regression and GRS tests show that the five-factor asset pricing model can well capture these patterns and its performance is better than that of the three-factor model.

asset pricing; five-factor model; profitability; investment；Fama-Macbeth regression

中文編輯：杜 ??；英文編輯：Charlie C. Chen

F830

A

1004-6062(2016)04-0025-09

10.13587/j.cnki.jieem.2016.04.004

2015-11-30

2016-03-10

國家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目（14ZDB148）

高春亭(1982—)，男，河北衡水人；重慶大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院博士研究生，研究方向：證券投資與資產(chǎn)定價(jià)。