股票分析论文热点研究范文10篇之第六篇：三因素模型对我国股票市场的发展作用
摘要：本文主要是以我国股票的市场发展作为背景，介绍和分析三因素模型，比较发现，该模型比传统资本资产定价的模型更好地解释了股票收益行为。三因素模型认为在股票定价过程中，除市场溢价风险因素外，市值规模和账面市场权益相关的两个基本风险因素也起到了比较重要的作用。本文基于此模型使用2014年4月至2017年3月中国A股股票的月度数据进行实证分析，得出市场溢价因素、公司市值规模因素和账面市值比因素都是影响股票收益率的重要因素的结论。证实了三因素模型适用于我国的股票市场。
关键词：股票收益率；市场溢价；三因素模型；
一、引言
1952年，马科维茨根据效用最大化理论，发现市场的风险与收益存在相关的关系，并进一步证明了这两者之间的关系是呈正相关的。之后，很多学者都证明了这一点，事实上，资产组合定价模型不仅揭示了市场组合收益与市场溢价风险存在联系，而且在很大程度上也可以引导投资者进行正确的投资取向，通过对资产定价模型的实证研究我们可以观察到影响中国股票市场收益的要素，从而能够得到支持理性投资和价值投资更加有力的证据。
1992年，法码实证研究美国股票收益率的变动时，发现只考虑风险溢价的系数是不足够的，还要考虑其他要素，如市场资产组合超额收益、公司市值规模和账面市值比，研究发现美国公司的股票收益率受市值规模和账面市值比因素影响，并在世界主要成熟的证券市场上进行实证研究，最后也表明三因素模型的适用性。
随着股票市场发展，三因素模型是一个定价模型，它可为资产的组合进行定价，这一模型始于成熟的股票市场。模型认为，市场风险溢价要素、市值规模要素和账面市值比要素三个变量决定了股票组合的回报率。本文为了研究股票收益的性质，使用的数据规范全面，检验在中国股票市场上，三因素模型能否适用，从而分析得出具体影响中国股票收益率的因素。
二、我国股票市场的发展概述
自20世纪90年代，上交所的重新开业和深交所创立以来，我国股票市场经过了多次牛市和熊市，随着各项规则的不断完善，不少专家学者认为，我国股票市场的交易行为也日趋合理化，但是中国的股票市场是一个刚刚起步的资本市场，依然存在一些问题。比如：当代有关金融的理论，能否来表示股市的状况，基于一定假定的金融模型，三因素模型能否直接应用于我国的股票市场。
二十多年以来，在我国股票市场上，上市公司数量和规模都有了很大的发展，很多专业人士利用三因素模型，开始对我国股票市场进行研究。同时，这一模型的有用性绝不是单纯进行理论方面的研究，如果三因素模型适用于所研讨的市场，那么由此会得出有用的结论：规模要素和账面市值比要素如何影响股票收益率，进一步探讨怎样影响，对投资者进行投资具有重大意义。
综上，针对研究三因素模型是否符合中国股票市场，这一问题的研究具有实际应用的价值。仪垂林等人利用深交所数据，使用三因素模型进行实证分析，研究证明了在我国股票市场上，需要从三因素中除去账面市值比这一要素，从而提出著名的二因素模型。
但是近年来，中国股票市场不断发展，我国一直注重完善信息披露制度，理性的投资以及数量化已经成为市场投资的主要趋势。根据我国A股市场2014年4月至2017年3月的数据资料，在研究三因素模型是否适用于中国的股票市场时，利用线性回归的方法来验证。三因素模型可以分析组合的风险，并且将这些潜在的风险化解，通过找出风险的来源，做好投资的预防工作，最终取得资产组合的超额收益。所以基于三因素模型实证分析中国股票市场使得本文的研究具有实践意义。
三、三因素模型的建立
三因素模型对于投资组合超出无风险利率的预期回报Rit-rf,模型可以表述为：
E（Ri）-rf=bi[E（Rm）-rf]+siE（SMB）+hiE（HML）（1）
将上述模型改写成回归的形式，检验形式如下所示：
Rit-rf=ai+bi（Rmt-rf）+siSMB+hiHML+ξit（2）
其中：Rit代表资产收益率；rf代表无风险收益率，采用的是银行活期存款利率来代表无风险收益率；Rit-rf为超额市场收益率；SMB为市值规模因子的收益率；HMLt为账面市值比因子的收益率；bi、si、hi分别是Rit-rf、SMBt、HMLt的系数；ξit为残差项；ai为截距项。
（一）模型变量的说明
1.被解释变量：股票市场收益率Rit-rf
三因素模型中的股票组合超出无风险利率的预期回报Er-rf,可以用Rit-rf表示市场组合的超额回报，计算每月的Rit时，要根据市值规模大小、股票的账面市值比大小，交叉形成投资组合。
具体步骤如下：将上市公司市值，按照大小值进行排列，然后将所选取的样本公司平分成两组，记上S、B的标志，其中S、B分别表示为较小和较大的公司。然后我们再将上市公司账面市值比，进行由小到大排列，记上L、M、H的标志，其中L、M、H分别为最小、中等、最大的公司。最后按照分组的结果列出股票分组的交叉组合，即可得到股票组合，并计算它们的月收益率{SL,SM,SH,BL,BM,BH}.最后按照平均加权的方法来算各个组合的Rit.
无风险利率rf:采用银行活期存款利率。
2.解释变量：与市场溢价风险有关的因素R-rf
市场平均收益率R:在实际研究时，采用的是市场上的指数收益率，如沪深300指数等。
3.与规模相关的收益风险因素SMB
SMB值计算公式如下：
SMB=（SL+SM+SH）/3-（BL+BM+BH）/3
4.与账面市值比有关的收益风险因素HML
HML值计算公式如下：
HML=（SH+BH）/2-（SL+BL）/2
四、实证分析
（一）样本选取
为了确保进行研究的可靠性和代表性，我们把上海股票市场和深圳股票市场的A股上市公司股票联合起来进行研究，所选取的样本是从2014年4月到2017年3月的A股市场上市公司的数据。SMB与HML的结果按照三因素模型的方式进行计算，从锐思数据库寻找样本数据。
（二）三因素模型分析
根据上文介绍的建立三因素模型的要求，需要先将数据导入EViews8.0软件，然后运用EViews8.0软件对2014年4月至2017年3月这三年的中国股票市场上的A股上市公司的数据进行多元线性分析。y,x1,x2,x3这四个变量的含义分别代表Rit-rf（股票投资组合的收益），R-rf（市场溢价因素的收益），HML（账面市值比因素的收益），SMB（规模因素的收益）。
利用以上各个字母所表示的变量，然后根据上文中介绍的公式（2），需要建立如下所示的方程，这一方程包含R-rf、HML、SMB这三个自变量以及含有Rit-rf这一因变量，具体形式为：
y=c+αx1+βx2+χx3
根据建立的这个方程，然后利用最小二乘原理的方法，得出的回归结果如表1所示。在应用多元线性回归三因素模型时，进一步还需要分析回归方程的拟合度和显著性，从而得出检验结果。
表12014年4月至2017年3月A股上市公司的有关数据变量之间最小二乘估计
1.方程拟合优度的检验：
该模型R2为0.999196,这里由于有多个自变量，应看调整之后的R2为0.999120,相关系数接近1,说明模型的拟合好。
2.F检验：
模型的检验结果显示，在显著性水平为0.01的情况下，模型的F统计值很高，F=13250.79,从方程回归的效果来看，总体上还是显著的。
3.DW检验：
异方差的DW值d=1.930522,在2附近说明该模型没有异方差的问题。
通过以上对我国A股市场股票数据的描述性分析我们得出，在我国A股股票市场上，市场溢价、规模效应和账面市值比效应还是显著存在的。从归结果可以发现，x1因素对y有显著的影响，并且x1因素的α系数为正，说明y与x1因素显现正相关的关系，且相关系数都靠近于1.即x1因素越大，各个组合的y也就越大，这一结果与资本资产定价的模型分析相同。
五、总结
（一）结论
通过以上实证检验并且进行深入分析，得到以下一些结论：
1.由三因素模型实证及分析的结果，表明了这一模型在我国的股票市场上是能够成立的。
2.目前，我国股票市场上的股票收益行为，不仅存在市场溢价风险，而且存在着与规模效应和账面相关的某种系统风险因素的作用，因此，应该修正传统的资本定价模型。
3.我们研究的三因素模型是：股票投资组合超出无风险利率的预期回报部分，即Rit-rf对R-rf、SMB和HML这三个因素的解释。具体而言，股票组合超额回报是：
Rit-rf=ai+bi（Rmt-rf）+siSMB+hiHML+ξit
综上，三因素模型有一些明显的优势，这一模型不仅提供了对股票收益率的一个良好描述，而且它并不需要找出与模型有关的真实存在的因素风险，所以，相比于之前采用的传统资产定价的模型，本文研究三因素模型的使用范围，其中的意义是非常明显的。
（二）建议
从国内外专家的大部分研究来看，三因素模型对股票收益的问题能够很好地阐释。三因素模型虽然能解释中国的股票市场，但是市场中还是存在着一些异常现象不能够解释清楚，所以说这一模型并没有概括影响股票收益行为的全部影响因素。所以在我国股票市场上研究行为金融学，可以探求出影响我国股票市场收益产生异常的更深层次的原因，并对这些现象做出一个有力的解释。但是在我国股票市场中，投资者的分布比较分散，行为表现出非理性，所以行为金融学的研究还存在一些问题，对此，我国的股票市场需要采取相关的规定，引导和培养理性投资理念，这将有助于营造市场良好的氛围，而且有助于投资者进行合理投资股票。
参考文献
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