多元收益预测模型对证券市场波动性的影响(3)
资本资产定价模型出现后,许多学者利用它对一些发达国家的证券市场作了实证研究，主要研究成果包括：β值被验证为一个有效的度量风险的工具，包含β2 项或非系统风险的模型发现这些解释变量只是对短期内的样本有用；已实现的收益率和系统风险之间存在着显著的正相关关系；β值高的股票比资本资产定价模型所预言的收益低，β值低的股票比资本资产定价模型所预言的收益高；没有得到风险和收益的关系是证明非线性关系存在的证据；存在一些其他未被解释的因素可以反映一些未被CAPM反映出来的收益，如Basu(1977)的研究发现市盈率较低的资产组合收益高于CAPM所能解释的收益，Banz（1981）等发现较小公司的股票往往有较高的超额收益，Literzenberger和Ramswamy（1979）的研究则表明实行高红利政策的公司股票有较优的收益表现。我国证券市场起步较晚，研究CAPM的时间相对较短。国内股票市场关于CAPM的实证研究最早开始于施东晖（1996），他对个股收益进行了检验并发现我国股市的总风险里，很大一部分为系统风险，个股价格具有显著的同向波动性，因此通过组合多元化降低投资风险这一形式的可行性很有限，另外我国股票的系统风险与其预期收益率也并非线性相关，而是线性负相关的关系，并且非系统风险在我国股票的定价过程中也有着重要作用。靳云汇、刘霖、许涤龙、张钰等也对CAPM在中国市场的适用性进行了检验，结论是中国股票市场上β系数与期望收益大多无法呈现出明显的线性关系，甚至呈现负相关，而除系统风险外，其他非系统风险也对预期收益存有或多或少的影响。CAPM模型建立之时所进行的假定和其逻辑在现实世界中很难得到印证，所描述的线性关系也并不完全适用于中国。但它为投资者提供了一个衡量风险大小的模型，来辅助判断所得的额外回报是否与其中的风险相匹配。
Fama et al（1992）的实证研究表明，β对股票收益率横截面数据解释能力低或者基本上没有多大的解释能力，而加上公司规模（firm size）、账面市场价值比（book-to-market），则对股票横截面数据解释的显著性很高。Fama et al（1993、1996）用三因子模型对美国证券市场中股票的平均收益率横截面数据进行实证研究，得出三因子模型大体上能够解释股票收益率横截面数据的变动，且股票平均收益率反常现象在三因子模型中趋于减弱或消失。Fama et al（1998）在世界主要证券市场上采用1975-1995年的横截面数据对三因子模型进行了实证研究，得出了两个结论：（1）在13个证券市场中有12个证券市场的价值型股票（高账面市值比）的业绩回报高于成长型股票（低账面市值比）；（2）在16个主要证券市场中有11个证券市场上的小公司业绩回报高于大公司，证明公司规模对股票横截面收益率的显著性很高。同时与Fama et al持不同观点的Daniel et al（1997）提出公司特征比公司股票收益率的协方差矩阵更能解释股票平均收益率的横截面数据变动，并在1997年的研究中指出，公司股票收益率与Fama et al的三个因素没有很大的关系。Davis et al（2000）采用最新的数据（1929-1997）得到更高的显著性水平，检验通过了Fama et al的三因子模型比Daniel et al（1997）的公司特征模型对股票横截面数据有更高的显著性。很多学者进一步证实了这个结论，多因素模型比单因素模型更能解释股票收益率横截面数据的变动。当然，多因素模型的显著性问题还有待于足够多的新数据来检验模型对股票收益率横截面数据解释的准确程度。但目前的结论是，仅仅是单因素模型（CAPM）还不能完全解释股票收益率的变动。Chui et al（1998）在亚太证券市场上对多因子模型进行了检验，以亚太地区五大新兴资本市场为样本，对股票收益与β系数、公司规模和账面与市场价值比之间的关系进行了研究，结论同样表明股票收益率与β系数的关系并不显著，发现股票收益率与β关系微弱，更支持Fama et al的三因子模型对股票横截面收益率的解释。Drew et al（2001）在亚洲几个主要的证券市场上采用20世纪90年代数据对Fama et al的三因子模型进行检验，得到的结论总体上是支持三因子模型的。
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