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2023年FamaFrench多因子模型与CAPM模型的比较.doc

上传人:la****1 文档编号:2153964 上传时间:2023-04-25 格式:DOC 页数:3 大小:10KB
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资源描述

1、FamaFama-FrenchFrench 多因子模型与多因子模型与 CAPMCAPM 模型模型的比较的比较 杨麒麟 杨婧 吕龙超 【摘 要】Fama-French 2015 年时利用 RMW 和 CMA 这两个代表公司盈利能力和投资水平的因子扩建了其经典三因子模型,以试图解释动量效应等金融异象,并在欧美市场上发现 HML 成为冗余变量。我国有不少学者认为三因子模型适合我国国情。在此基础上,论文运用 CAPM 模型与多因子模型对中国市场上证券收益率进行了检验。对比发现,更多因子的投入可以带来解释力度的上升,但是模型运用的诸多因子中也可能存在冗余。即便在三因子模型中,就我国而言,HML 因子可能

2、也是冗余的。【Abstract】In 2015,Fama-French extended its classic three-factor model by using RMW and CMA,two factors representing corporate profitability and investment level,to try to explain financial anomalies such as momentum effect,and found that HML became redundant variables in European and American

3、markets.Many Chinese scholars believe that the three-factor model is suitable for Chinas national conditions.On this basis,the paper uses CAPM model and multi-factor model to test the return rate of securities in the Chinese market.The comparison shows that the input of more factors can increase the

4、 explanatory power,but there may be redundancy in many factors used by the model.Even in the three-factor model,HML factors may be redundant in China.【關键词】价值策略;因子模型;资本资产定价;中国市场【Keywords】value strategy;factor model;capital asset pricing;Chinese market【中图分类号】F224;F832.5 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069(2020)0

5、6-0086-02 1 文献综述 自威廉夏普(1964)在马科维茨模型的基础上提出资本资产定价模型以来,人们就一直在尝试对传统单因子模型的扩充与拓展。这一方面,是因为 CAPM 模型在处理市值效应、价值效应及动量效应等金融异象上乏力与失效。另一方面,也是由于不同时空上各证券市场自有的特殊性。其中最为典型的莫过于 Fama-French 的三因子模型。该模型在 CAPM 的基础上加入了解释市值效应的因子 SMB 和解释价值效应的因子 HML。实证中也发现模型能够有效地解释股票组合回报的差异,并在各市场之间存在稳定性。在此基础上,Carhart 利用经典的 JT 法构造出动量因子 WML 以构建四

6、因子模型。但这一因子并非是股价变动的原因,而仅仅是输赢组合之间的差值。此外的许多研究则关注动量效应的存在与否。此后不同的学者试图从市场的各个方面构建出不同的因子。如 Amihud 研究发现流动性可以解释股票的收益。在这种情况下,五因子模型在外国市场上表现出的强大解释能力越发得到了学者们的认可。不过,也有人指出在中国市场上,三因子模型其实更优于五因子模型,原因在于中国投资者的资产配置交易和过度投机交易行为,贸然地认为五因子优于三因子不能得到证据支持。因此本文试图利用线性回归方法,利用中国市场的数据对 CAPM 模型与三因子模型而非五因子模型进行比较,力求得到更为客观真实的解释。2 模型与数据选取

7、 2.1 模型选取 本文选取 CAPM 模型及 Fama-French 三因子模型(FF3)来解释中国市场证券收益率的来源。其中 CAPM 模型表示为:三因子模型表示为:2.2 数据选取 本文选取上证综指自 1999 年 1 月 1 日至 2019 年 1 月 1 日的月度收益率为验证标的。这是因为上证综指在我国市场上存续时间长、涉及范围大、与我国经济发展长期协调。本文股票的数据来源为 WIND 金融数据库,无风险收益率、三因子数据的来源为瑞思金融数据库。2.3 软件选择 本文利用 Excel 软件进行数据预处理,利用 Exiews 软件进行线性回归分析与结论导出。3 实证检验 3.1 CAPM 模型 利用 CAPM 模型对上证综指月度收益率进行回归,所用到的数据包含上证综指月度收益率、月度无风险收益率及三因子数据中的 Rmrf 项。

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