多元收益预测模型对证券市场波动性的影响(4)
中国证券市场经过几十年的发展，现在上市公司的数目和资金规模有了飞速的发展，对中国证券市场的研究也越来越多，仪垂林等（2001）采用深市1996-1999的月数据对Fama et al的三因子模型进行了检验，得出的结论是Fama et al的三因子模型在我国证券市场上不成立，并提出了二因素模型。陈信元等（2000）通过对1996年7月至1999年6月之间750个观测样本的实证研究发现，在对单因素模型和多因素模型的检验中，β始终没有对股票收益表现出解释能力。这与Fama et al（1992）的发现是一致的。周利等（2001）利用1999年的数据得到每股收益和流通股本就可以解释股票收益率横截面数据变动的结论。
1.4 研究目的
在资本资产定价模型提出后，有许多关于模型的适用性检验研究，其中最难以计算的就是beta值。事实上，有很多研究也表示对CAPM的质疑，但CAPM在投资界仍然被广泛利用。虽然用β预测单个股票的变动困难，但是投资者仍然相信β值比较大的股票组合会比市场价格波动性大，而β值小的股票组合则会比市场的波动小，不论市场价格是上升还是下降。在对单因素模型的修正过程中，逐步出现了多因素模型，研究重点在于影响股票收益波动的变量选取，原因在于变量的种类、性质和数量对于模型的预测结果以及拟合程度有很大的决定作用。由于股价预测模型广泛应用于资产估值、资金成本估算以及资源配置等方面，因此研究其变量选取的正确性、适用性具有很大的现实意义，也是模型发展修正过程中的重要环节。本文选取资本资产定价模型和Fama-French三因子模型作为股价收益预测模型的代表，主要研究风险系数、市值、账面市值比等变量对于预测结果波动性的影响。对于新兴的中国股票市场而言，单纯由股票的系统性风险来解释股票的收益率是不够的，尚有其他的风险因素在股票的定价中起着不容忽视的作用。在对其他因素的分析中发现，SMB和HML等对股票收益率有解释作用，这些暗示着我国股票市场的平均收益率也可能由三因子模型解释。为探究符合我国估计股票收益率的模型，同时检验CAPM与Fama-French三因子模型在中国的股票市场对股票收益率的解释能力，通过比较得出这两个模型的优劣，为进一步探求合适的股票期望收益率估计模型提供了一定的参考依据。
2 实证方法
2.1 CAPM的实证检验方法
2.1.1 模型估算方法
首先利用上证指数和个股的时间序列数据作线性回归，估计各个股票的β值：
βi =
然而在CAPM检验中通常用线性回归的方法估计个股或组合的β系数，即检验E(Ri)-Rf = βi [E(Rm)- Rf],检验形式如下：
Ri = αi+βiRm +εi
其中，εi为回归估计残差，β值反映的是股票的系统风险，残差项εi的方差则对应的是其非系统风险的大小。
若要接受CAPM,则应在回归方程显著的条件下同时接受如下的两个假设:接受H0：αi=0的假设；拒绝H1：βi=0的假设。
2.1.2 数据选取
本文以沪市A股为全样本（剔除ST股及上市不满两年的个股），选取2006年1月1日至2011年12月31日共72个月的月度股价及收益数据，个股月度收益数据来源为锐思数据库（www.resset.cn）。
无风险利率取最新一年定期存款利率3.50%折算的月存款利率0.29%，市场组合为上证综合指数，原因是其涵盖了沪市个股全样本，具有广泛的代表性。
2.2 Fama-French三因子模型的实证检验方法
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