基于贝叶斯检验方法的股票定价模型比较分析——来自中国上市公司的数据证据
发布时间：2021-06-15 19:43
金融资产定价是金融领域历久弥新的研究内容。国内有关中国股市的研究成果,主要集中于多因子模型在中国市场的适用性研究,很少有人关注多个因子模型之间的相互比较分析。本文改进了贝叶斯资产定价模型检验方法,利用1994年1月至2019年1月的中国A股市场数据构建了各个因子,基于贝叶斯检验方法对股票定价模型进行比较分析。研究结果表明:A股市场在10因子集合下的最优模型为CMA、HMLm、ME、MKT、RMW和UMD组成的6因子模型;加入换手率因子之后,最优多因子模型为MKT、FMS、HML、UMD、RMW、CMA和SMB组成的7因子模型;A股市场更偏好于营业利润构建的盈利能力因子。
【文章来源】：数理统计与管理. 2020,39(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
图５前１０模型排名??ＭＤ??ＦＭＳ．ＨＭＬｍ＾ｌＡ＾ＭＫＴ＾ＲＯＥ＾ＭＢ，??ＵＭＤ??图５中展示了在先验乘子为２．５的情况下，最长时间区间上概率排名前１０的模型在每个??时间区间上的概率
５４２??数理统计与管理??第３９卷第３期２０２０年５月??且前１０模型中，都包含有７大类因子，这表明在１１因子的集合中，市场因子、换手率因子、??市值因子、账面市值比因子、盈利能力因子、投资风格因子以及动量因子都有着较为显著的不??能被别的因子所解释部分。??１ＣＭＡ?＾＾＿ＩＡ?■?－?ＭＥ?：?Ｍ．ｆｙｉｉＬ／Ｊ??图６各因子累积概率与各类因子累积概率??图Ｓ的结果显示，排名前６的因子分别为：ＴＭＳ、？ＷＤ、ＲＭＷ、ＳＭＢ、ＨＭＬ、．?ＣＭＡ。且在??１１因子集合中，各类因子都长期有接近１的概率。这表明ＦＭＳ因子对Ａ股不仅有较高的??解释能力，且可以提高整体因子模型的解释能力，图６中动量因子也由原本的不稳定变为稳??定地接近于１。??表６不同因子数量下的最优模型??因子数量??最优模型??概率??２??ＭＫＴ，ＦＭＳ??１．００??３??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＭＥ??０．５５??４??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ??０．７９??５??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ，ＨＭＬ??０．５９??６??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ，ＨＭＬ，ＩＡ??０．３０??７??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ，ＨＭＬ，ＣＭＡ，ＲＭＷ??０．４７??表６展示了在１９９８年７月至２０１Ｓ年１月这个时间区间上，基乎改进的分层贝叶斯检验??方法，１１因子集合在不同因子数量限制下的最优模型。结果表明．，ＦＭＳ在各个因子数量下的??模型中都起着非常重要的作用，且加入ＥＭＳ因子后，ＩＩＭＤ因子的表现趋于稳定，而盈利能力??因子在因子数量较少时并不包含在最优模型之中。??４结论??本文借鉴Ｂａｒｉｌｌａｓ和Ｓｈａａｔｅａ?的研究方法，改进
ＲＭＷ１ＳＭＢ?＾＾＂ＣＭＡ，ＨＭＬｎｌｖＭＥ，ＭＫＴｒＲＭＷ，ＵＭＭＤ?＾＾＂ＵＭＭＤ＾＾＂ＲＯＥ??ｆｆｉ?４前１０模型概率与各因子累积概率??图４的结果显示，排名靠前的模型顺序与图１中结果相同，且图４中排名第三的模型同??样为不包含动量因子的５因子模型，动量因子ＵＭＭＤ的加入并不会使整体结果产生很大的波??动。包含动量因子ＵＭＭＤ且概率最高的模型为由ＣＭＡ、．?ＨＭＬ、ＭＥ，?ＭＫＴ，?．ＲＭＷ和ＵＭ．ＭＤ??＾＾？ＲｌｖｉＱ?—ＣＭＡ?＾＾＂ＲＭＷ?＾＾＂ＲＯＥＮ??图３两个因子集合下各因子累积概率??图３中左图显示早年我国Ａ股市场偏好年报数据构建的盈利能力因子，从２０１４年左右??开始偏好基本持平。整体结果表明，近几年年报数据与季度报表数据对构建Ａ股市场的多因??子模型的影响较小．右图显示早期Ａ股市场对因子ＢＭＷ与因子ＲＯＥＮ的偏好是接近的，但??是在近几年中，Ａ股市场更加偏好由营业利润构建的盈利能力因子，而非净利润构建的盈利能??力因子。??３．３动量因子构建方式分析??本文采用了?Ｓｔｅｍ和Ｆ？Ｍｈ?（２０１發Ｗ的构建方式构建了动量因子ＵＭＤ，该方式可以减少??动量因子中的市值因素。然而，的文献中并未明确动量因子构建方式。国内??■动量效应的研究中，也未对构建方式的不同进行分析。高秋明等（２０１．４）Ｗ在对动量效应的??研究中，未采用市值分类；而李志冰等（２０１７）Ｗ的研究中对动量因子采用市值分类的方式构??建。??构建不采用市值分类的动量因子ＵＭＭＤ，加入１０因子集合构成１１因子集合：ＭＫＴ，．??ＳＭＢ、ＨＭＬ、Ｂ：Ｍ．Ｗ．、Ｃ：ＭＡ、：ＭＥ、ＲＯＥ、ＩＡ、ＨＭＬ．ｍｖＴＪＭ．Ｄ?和?ＩＴＭ
【参考文献】：
期刊论文
[1]换手率与中美股票市场流动性研究[J]. 郭文心,吴文锋. 西南师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[2]Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验[J]. 李志冰,杨光艺,冯永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[3]公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证[J]. 高春亭,周孝华. 管理工程学报. 2016(04)
[4]基于第一HJ距离的线性因子模型两两比较研究[J]. 郑振龙,孙清泉. 数理统计与管理. 2016(03)
[5]Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国A股市场的经验证据[J]. 赵胜民,闫红蕾,张凯. 南开经济研究. 2016(02)
[6]我国股票定价五因素模型:交易量如何影响股票收益率?[J]. 田利辉,王冠英. 南开经济研究. 2014(02)
[7]中国A股市场动量效应的特征和形成机理研究[J]. 高秋明,胡聪慧,燕翔. 财经研究. 2014(02)
[8]t-值剔除确定影响股价的主要因素[J]. 李金霞,耿显民. 数理统计与管理. 2011(06)
[9]换手率与股票收益:流动性溢价还是投机性泡沫?[J]. 张峥,刘力. 经济学(季刊). 2006(02)
本文编号：3231656
【文章来源】：数理统计与管理. 2020,39(03)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
图５前１０模型排名??ＭＤ??ＦＭＳ．ＨＭＬｍ＾ｌＡ＾ＭＫＴ＾ＲＯＥ＾ＭＢ，??ＵＭＤ??图５中展示了在先验乘子为２．５的情况下，最长时间区间上概率排名前１０的模型在每个??时间区间上的概率
５４２??数理统计与管理??第３９卷第３期２０２０年５月??且前１０模型中，都包含有７大类因子，这表明在１１因子的集合中，市场因子、换手率因子、??市值因子、账面市值比因子、盈利能力因子、投资风格因子以及动量因子都有着较为显著的不??能被别的因子所解释部分。??１ＣＭＡ?＾＾＿ＩＡ?■?－?ＭＥ?：?Ｍ．ｆｙｉｉＬ／Ｊ??图６各因子累积概率与各类因子累积概率??图Ｓ的结果显示，排名前６的因子分别为：ＴＭＳ、？ＷＤ、ＲＭＷ、ＳＭＢ、ＨＭＬ、．?ＣＭＡ。且在??１１因子集合中，各类因子都长期有接近１的概率。这表明ＦＭＳ因子对Ａ股不仅有较高的??解释能力，且可以提高整体因子模型的解释能力，图６中动量因子也由原本的不稳定变为稳??定地接近于１。??表６不同因子数量下的最优模型??因子数量??最优模型??概率??２??ＭＫＴ，ＦＭＳ??１．００??３??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＭＥ??０．５５??４??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ??０．７９??５??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ，ＨＭＬ??０．５９??６??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ，ＨＭＬ，ＩＡ??０．３０??７??ＭＫＴ，ＦＭＳ，ＳＭＢ，ＵＭＤ，ＨＭＬ，ＣＭＡ，ＲＭＷ??０．４７??表６展示了在１９９８年７月至２０１Ｓ年１月这个时间区间上，基乎改进的分层贝叶斯检验??方法，１１因子集合在不同因子数量限制下的最优模型。结果表明．，ＦＭＳ在各个因子数量下的??模型中都起着非常重要的作用，且加入ＥＭＳ因子后，ＩＩＭＤ因子的表现趋于稳定，而盈利能力??因子在因子数量较少时并不包含在最优模型之中。??４结论??本文借鉴Ｂａｒｉｌｌａｓ和Ｓｈａａｔｅａ?的研究方法，改进
ＲＭＷ１ＳＭＢ?＾＾＂ＣＭＡ，ＨＭＬｎｌｖＭＥ，ＭＫＴｒＲＭＷ，ＵＭＭＤ?＾＾＂ＵＭＭＤ＾＾＂ＲＯＥ??ｆｆｉ?４前１０模型概率与各因子累积概率??图４的结果显示，排名靠前的模型顺序与图１中结果相同，且图４中排名第三的模型同??样为不包含动量因子的５因子模型，动量因子ＵＭＭＤ的加入并不会使整体结果产生很大的波??动。包含动量因子ＵＭＭＤ且概率最高的模型为由ＣＭＡ、．?ＨＭＬ、ＭＥ，?ＭＫＴ，?．ＲＭＷ和ＵＭ．ＭＤ??＾＾？ＲｌｖｉＱ?—ＣＭＡ?＾＾＂ＲＭＷ?＾＾＂ＲＯＥＮ??图３两个因子集合下各因子累积概率??图３中左图显示早年我国Ａ股市场偏好年报数据构建的盈利能力因子，从２０１４年左右??开始偏好基本持平。整体结果表明，近几年年报数据与季度报表数据对构建Ａ股市场的多因??子模型的影响较小．右图显示早期Ａ股市场对因子ＢＭＷ与因子ＲＯＥＮ的偏好是接近的，但??是在近几年中，Ａ股市场更加偏好由营业利润构建的盈利能力因子，而非净利润构建的盈利能??力因子。??３．３动量因子构建方式分析??本文采用了?Ｓｔｅｍ和Ｆ？Ｍｈ?（２０１發Ｗ的构建方式构建了动量因子ＵＭＤ，该方式可以减少??动量因子中的市值因素。然而，的文献中并未明确动量因子构建方式。国内??■动量效应的研究中，也未对构建方式的不同进行分析。高秋明等（２０１．４）Ｗ在对动量效应的??研究中，未采用市值分类；而李志冰等（２０１７）Ｗ的研究中对动量因子采用市值分类的方式构??建。??构建不采用市值分类的动量因子ＵＭＭＤ，加入１０因子集合构成１１因子集合：ＭＫＴ，．??ＳＭＢ、ＨＭＬ、Ｂ：Ｍ．Ｗ．、Ｃ：ＭＡ、：ＭＥ、ＲＯＥ、ＩＡ、ＨＭＬ．ｍｖＴＪＭ．Ｄ?和?ＩＴＭ
【参考文献】：
期刊论文
[1]换手率与中美股票市场流动性研究[J]. 郭文心,吴文锋. 西南师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[2]Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验[J]. 李志冰,杨光艺,冯永昌,景亮. 金融研究. 2017(06)
[3]公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证[J]. 高春亭,周孝华. 管理工程学报. 2016(04)
[4]基于第一HJ距离的线性因子模型两两比较研究[J]. 郑振龙,孙清泉. 数理统计与管理. 2016(03)
[5]Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国A股市场的经验证据[J]. 赵胜民,闫红蕾,张凯. 南开经济研究. 2016(02)
[6]我国股票定价五因素模型:交易量如何影响股票收益率?[J]. 田利辉,王冠英. 南开经济研究. 2014(02)
[7]中国A股市场动量效应的特征和形成机理研究[J]. 高秋明,胡聪慧,燕翔. 财经研究. 2014(02)
[8]t-值剔除确定影响股价的主要因素[J]. 李金霞,耿显民. 数理统计与管理. 2011(06)
[9]换手率与股票收益:流动性溢价还是投机性泡沫?[J]. 张峥,刘力. 经济学(季刊). 2006(02)
本文编号：3231656
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