資本資產(chǎn)定價(jià)之收益率影響因素分析——基于多水平模型的實(shí)證研究.pdf

1、證券組合理論最早由美國(guó)著名經(jīng)濟(jì)學(xué)家馬柯威茨于1952年系統(tǒng)提出，他嚴(yán)格證明了以最終財(cái)富最大化為目標(biāo)的理性投資者最終必將在有效邊界上選擇投資組合。在此之后，經(jīng)濟(jì)學(xué)家一直用數(shù)量化方法不斷豐富和完善組合管理理論和實(shí)際投資的管理方法，并使之成為投資學(xué)中的主流理論之一。Sharpe（1964）、Lintner（1965）、Black（1972）在此基礎(chǔ)上提出了資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）。CAPM模型表明股票平均收益率主要受與宏觀經(jīng)濟(jì)變量有關(guān)的系

2、統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響；而與公司基本面相關(guān)的價(jià)值指標(biāo)等非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)完全可以由多元化的證券組合分散化，不會(huì)對(duì)證券組合收益產(chǎn)生顯著的影響，但很多研究表明非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票平均收益率具有顯著影響，因此研究影響收益率的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)個(gè)人投資者和金融管理者選擇證券組合，做出正確的投資決策具有重要意義。
　　已有的研究為了解股票收益率的影響因素提供了基礎(chǔ)，但這些研究都是基于時(shí)間序列模型和傳統(tǒng)的多元線性回歸模型來(lái)進(jìn)行的分析，沒(méi)有考慮數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)。首先，時(shí)間序

3、列回歸模型單從數(shù)據(jù)本身出發(fā)，突出時(shí)間因素在預(yù)測(cè)中的作用，暫不考慮外界具體因素的影響，只承認(rèn)所有影響因素的綜合作用，并在未來(lái)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象仍然起作用，并未去分析探討預(yù)測(cè)對(duì)象和影響因素之間的因果關(guān)系。而在一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)外界因素發(fā)生變化的可能性很大，只考慮時(shí)間因素，而不考慮其它因素影響，其結(jié)果將與實(shí)際情況嚴(yán)重不符。其次，對(duì)于存在異質(zhì)性的股票數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的多元線性回歸模型的基本假設(shè)不再成立，若用傳統(tǒng)OLS方法估計(jì)模型，系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤會(huì)產(chǎn)生偏倚，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)檢

4、驗(yàn)的第Ⅰ類錯(cuò)誤，并得出不正確的推斷結(jié)果；同時(shí)，多元線性回歸模型假設(shè)數(shù)據(jù)中的觀察相互獨(dú)立，只考慮了公司個(gè)股層面上的影響因素，忽略了不同行業(yè)之間的異質(zhì)性差異。眾所周知，股票市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，通常會(huì)呈現(xiàn)一個(gè)板塊的集體上漲或下跌，表現(xiàn)出行業(yè)的群聚效應(yīng)，因此僅基于個(gè)股層面的影響因素分析是不全面的，不能很好的反映各種因素對(duì)股票收益率的影響。
　　事實(shí)上，股票數(shù)據(jù)可以視作有層次結(jié)構(gòu)的分層數(shù)據(jù)，每一個(gè)上市公司都屬于某一類行業(yè)。在中國(guó)，不同的行業(yè)因?yàn)槠浣?jīng)

5、營(yíng)的性質(zhì)、產(chǎn)品的特點(diǎn)以及在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位差異，導(dǎo)致其行業(yè)間的利潤(rùn)率相差很大。因此，股票的收益率表現(xiàn)出明顯的行業(yè)間異質(zhì)、行業(yè)內(nèi)同質(zhì)的特征。對(duì)于中國(guó)資本市場(chǎng)，眾多學(xué)者已研究了資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）的有效性以及收益率的影響因素，但其僅限于個(gè)股水平?；谏鲜隹紤]，本文在已有研究的基礎(chǔ)上，考慮股票數(shù)據(jù)的層次結(jié)構(gòu)（個(gè)股—行業(yè)）與聚集特征，設(shè)計(jì)了一個(gè)兩水平的股票收益率影響因素模型，實(shí)證分析了行業(yè)因素（2水平）及公司因素（1水平）對(duì)股票收益率的

6、影響。通過(guò)給出不同層次數(shù)據(jù)的差異性估計(jì)及跨級(jí)相關(guān)估計(jì)，以得出合理的推斷。而且，多水平模型不需要假設(shè)數(shù)據(jù)中的觀察相互獨(dú)立，因而可以修正觀察數(shù)據(jù)的非獨(dú)立性引起的參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)偏倚。
　　研究結(jié)果表明：多水平模型能夠更好的反應(yīng)行業(yè)水平和個(gè)股水平的影響因素對(duì)收益率的影響，對(duì)利率和成本反應(yīng)敏感的行業(yè)具有較高的收益率，證實(shí)了收益率的行業(yè)異質(zhì)性特征；個(gè)股層面上，證券收益率主要受公司財(cái)務(wù)指標(biāo)的影響，包括股東獲利能力、長(zhǎng)期償債能力、現(xiàn)金流能力、盈利