多因子定價(jià)模型在我國(guó)上市銀行的實(shí)證檢驗(yàn)

萬(wàn) 欣

(重慶工商大學(xué) 重慶 400067)

一、引言

CPAM是關(guān)于資本市場(chǎng)預(yù)期收益率和風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系理論，對(duì)其研究是經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的重要方面，已成為金融理論中的重要支柱。Markowitz(1952)提出了均值方差理論，開啟了資產(chǎn)組合的開端，Sharpe(1964)在此基礎(chǔ)上提出了CAPM，奠定了現(xiàn)代金融學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)。Fama-French(1993)提出了三因子定價(jià)模型，在原有的資產(chǎn)定價(jià)模型基礎(chǔ)上加入規(guī)模因子和賬面市值比因子。因子模型的提出使學(xué)者們認(rèn)識(shí)到影響金融資產(chǎn)價(jià)格的因子遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止一個(gè)，為后來(lái)的因子模型的發(fā)展奠定了很好的基礎(chǔ)。我國(guó)證券市場(chǎng)起步較晚，發(fā)展的特點(diǎn)和環(huán)境和西方股票市場(chǎng)也有所不同，而對(duì)股票收益率的影響因素復(fù)雜多樣，因此僅用系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)衡量詮釋收益率是存在缺陷的。目前我國(guó)對(duì)其的研究主要以CAPM為主，并針對(duì)整體的股票市場(chǎng)進(jìn)行研究，針對(duì)具體的行業(yè)研究較少，因而基于三因素模型的研究成果較為匱乏。銀行業(yè)是我國(guó)證券市場(chǎng)的重要組成部分，銀行板塊收益情況對(duì)股票市場(chǎng)影響也很大。截至2019年12月，我國(guó)A股上市銀行就有35家，總市值排名前10名，上市銀行就占6家，分別是工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、招商銀行和交通銀行。由于中國(guó)股票市場(chǎng)最主要的特征是個(gè)人投資者眾多，非理性行為與換手率較高。基于這種特點(diǎn)將中國(guó)股票市場(chǎng)的參與者分為理性投資者和技術(shù)交易者。因此本文在原有三因子模型的基礎(chǔ)上加入了可以代表技術(shù)交易者的因子，使其更加符合中國(guó)股票市場(chǎng)的特征。并在中國(guó)上市銀行間進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，為中國(guó)股票市場(chǎng)的超額收益提供理論解釋，進(jìn)而為投資者構(gòu)建合適的投資組合，幫助投資者樹立正確的投資理念。因此運(yùn)用多因子模型對(duì)我國(guó)主要上市銀行股票進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)和回歸分析具有重要意義。

二、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)的選取

銀行板塊在我國(guó)股票市場(chǎng)占據(jù)重要地位，目前我國(guó)A股共有上市銀行35家，占整個(gè)股票市場(chǎng)市值近 20%。因此本文選取滬深兩市市值排名前 20 家銀行2018 年1月 2 日至 2019 年12 月20 日的日收益率數(shù)據(jù)，對(duì)其股票回報(bào)率、流通市值、賬面價(jià)值比等數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。這20家銀行涵蓋我國(guó)大型商業(yè)銀行，如工商銀行；股份制商業(yè)銀行，如招商銀行；城市商業(yè)銀行如寧波銀行，從總市值排名中可以看出我國(guó)大型國(guó)有控股銀行的總統(tǒng)規(guī)模占有很大的優(yōu)勢(shì)，在營(yíng)業(yè)收入總量上業(yè)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于股份制銀行和地方性銀行等其他銀行。所有數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，缺失數(shù)據(jù)采取插值法代替。

(二)因子模型的構(gòu)建

因子模型設(shè)定為：

Ri,t=Rf,t+βi(Rm,t-Rf,t)+SiSMBt+hiHMLt+piPREt+tiTUOt+εi

(式1)

其中，Ri,t是投資組合i在t時(shí)刻的收益率，Rf,t是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，Rm,t是t時(shí)刻的市值加權(quán)平均值的市場(chǎng)組合收益率，Rm,t-Rf,t(MKT)為市場(chǎng)組合的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，SMBt是t時(shí)刻的市值因子，即小規(guī)模投資組合和大規(guī)模投資組合的收益率之差，HMLt是賬面市值比因子，PREt是t時(shí)刻的趨勢(shì)因子，TUOt為換手率因子。

根據(jù)Fama-French模型的構(gòu)建方法，對(duì)各只股票的期末總市值和賬面市值比進(jìn)行排序和分組。首先根據(jù)公司的市值與賬面市值比的大小形成組合，并對(duì)組合的市值因子和賬面因子進(jìn)行回歸分析。具體步驟如下：

因子構(gòu)建過(guò)程中，參照Fama-French的因子構(gòu)建方法，首先按照公司規(guī)模將所有上市公司股票分別為大、小市值兩組。然后按照賬面市值比將所有股票分別按照 30%與 70%分為三組。最后將公司規(guī)模和賬面市值比兩個(gè)指標(biāo)所分組合進(jìn)行交叉，可以得到6個(gè)組合。

同理，將賬面市值比替換為預(yù)期收益率與換手率，同樣也可以得到6個(gè)組合。接下來(lái)由分組后的組合的收益率計(jì)算各個(gè)因子。其中SMB代表大市值組合收益率減去小市值組合收益率。HML代表高賬面市值比組合減去低賬面市值比組合的收益率。PRE代表高預(yù)期收益率組合減低預(yù)期收益率組合的收益率。TUO代表高換手率組合的收益率減低換手率組合的收益率。

(三)實(shí)證檢驗(yàn)與回歸結(jié)果

為了考察各因子之間的相關(guān)性，于是對(duì)各因子進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)各變量之間大致上存在顯著正向相關(guān)關(guān)系。為避免模型出現(xiàn)偽回歸，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以保證實(shí)證檢驗(yàn)的有效性。檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值均為0，因此拒絕原假設(shè)，即各序列均不存在單位根過(guò)程，數(shù)據(jù)水平平穩(wěn)，因此可以進(jìn)行下一步的實(shí)證回歸。

根據(jù)回歸結(jié)果，因子模型的可決系數(shù)均大于0.5，說(shuō)明模型的回歸效果總體上顯著且擬合度好。杜賓統(tǒng)計(jì)量均在2的附近，說(shuō)明該模型不存在異方差問題。MKT的系數(shù)為6.64，HML的系數(shù)為0.59，兩者的系數(shù)為正，說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)因子、賬面市值比與上市銀行股之間存在正向的作用，SMB的系數(shù)為-0.22，PRE的系數(shù)為-0.0003，TUO的系數(shù)為-5.83，說(shuō)明與規(guī)模相關(guān)的收益風(fēng)險(xiǎn)因子、趨勢(shì)因子和換手率因子與上市銀行股之間存在負(fù)向的作用。

三、結(jié)論

本文以滬深A(yù)股市值排名前 20 家銀行2018 年1月 2 日至 2019 年12 月20 日的日收益率數(shù)據(jù)、市場(chǎng)回報(bào)率，同時(shí)引入規(guī)模因子、價(jià)值因子、趨勢(shì)因子及換手率因子?；谌蜃幽Ｐ筒?duì)其進(jìn)行改良，對(duì)銀行股股票進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下結(jié)論：

1.對(duì)Fama-French模型進(jìn)行改良的五因子模型擬合我國(guó)上市銀行股的效果比三因子模型擬合的效果相對(duì)較好，回歸方程通過(guò)F檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果顯著，表明市場(chǎng)因子、規(guī)模因子、價(jià)值因子、趨勢(shì)因子及換手率因子可以比較準(zhǔn)確的解釋證券組合收益和評(píng)價(jià)組合績(jī)效。但數(shù)據(jù)顯示也存在其他引起可以更好的解釋收益率，因而可以進(jìn)一步對(duì)改進(jìn)的五因素模型進(jìn)行擴(kuò)展，如加入盈利因子、投資因子、動(dòng)能因素等改進(jìn)和增強(qiáng)模型解釋能力。

2.我國(guó)銀行板塊風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)同市場(chǎng)整體情況呈正向相關(guān)，且波動(dòng)幅度大于市場(chǎng)波動(dòng)幅度。對(duì)于整個(gè)銀行業(yè)的股票來(lái)說(shuō)，不論是規(guī)模大小還是賬面市值比，其投資風(fēng)險(xiǎn)都應(yīng)小于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，相應(yīng)收益波動(dòng)也應(yīng)小于市場(chǎng)的平均收益波動(dòng)。

總之，投資者應(yīng)根據(jù)自身投資理念、投資期限選擇不同投資風(fēng)格的資產(chǎn)組合，實(shí)現(xiàn)有效的資產(chǎn)管理。在熊市可以補(bǔ)倉(cāng)小盤股，因?yàn)樵擃惼髽I(yè)規(guī)模小、經(jīng)營(yíng)更靈活，發(fā)展速度更快，成長(zhǎng)潛力更大，在市場(chǎng)走弱時(shí)可能會(huì)提供高的風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)。牛市選擇減持大盤股，因?yàn)榇蟊P股規(guī)模龐大難以實(shí)現(xiàn)“大象群舞”，并不適合短期投機(jī)炒作。在成長(zhǎng)型股票中，小盤股的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更高。在價(jià)值型股票中，大規(guī)模高賬面市值比的股票風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更高?？傮w來(lái)說(shuō)，銀行股受政策影響沖擊大，非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)較小，收益率的變動(dòng)比例小于市場(chǎng)變動(dòng)比例，更適合長(zhǎng)期價(jià)值投資。