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影响我国股票收益率的多因素动态分析

发布时间:2017-09-26 14:22

  本文关键词:影响我国股票收益率的多因素动态分析


  更多相关文章: Fama-French 三因素模型 时变系数 模型风险性 因子流动性 因子随机波动率


【摘要】:资本资产定价问题历来都是金融证券领域学者和专业投资者关注的核心内容。如何通过公开信息,如宏观经济形势、公司财务状况、历史价格走势等,确定股票的合理价格及收益水平一直是学术界及实业界不断求索的课题。中国股票市场发展尚不成熟,存在着市场诚信度不高、投机现象泛滥等问题。因此账面市值比因子对股票收益率的影响不如在国外市场中显著,而像一些流动性因子、风险性因子则可能显示出一定的解释能力。本文对最近九年上证A股的市场数据进行Fama-French三因素模型分析发现,账面市值比因子的敏感系数相对较小,显著度也偏低,佐证了上述观点。在此基础上,本文尝试在模型中加入波动率因子和流动性因子,以得到更适用于中国股票市场的定价模型。对波动率因子影响和流动性因子影响的研究分析显示,在三因素模型的框架下引入流动性因子后得到的四因素模型实证效果最好,较传统Fama-French模型拟合结果的调整R2显著提升,且新增流动性因子的回归系数显著,表明其对股票收益率有着较强的解释能力。更进一步地,本文考察了四因素定价模型的稳健性,通过建立“带随机波动率的时变系数模型”及对25个股票组合样本进行回归分析,本文识别出了收益率的波动情况及因子影响随时间的变化规律。对于中等规模水平和账面市值比水平的股票组合来说,流动性因子影响较为稳定,但对于边缘水平组合而言,流动性因子的影响有着明显的时变特性。特别地,采用常系数模型得到的结果倾向于低估流动性因子的影响系数。这是由于各股票组合收益率表现出明显的波动聚类特性,而非遵从传统常方差假定,导致传统线性回归方法失效。本文提出的动态四因素定价模型识别出了各股票组合处于高波动率的时期(2007年初至2008年末及2014年末),对应上证A股市场处于牛熊市时期,与传统观点相吻合。总之,本文发现,在传统三因素模型中引入流动性因素后模型解释效果更佳。同时,本文提出动态四因素定价模型框架,发现流动性因子的影响能力和股票波动率随时间的变化特点,为相关学者及从业者提供一定的借鉴和指导。
【关键词】:Fama-French 三因素模型 时变系数 模型风险性 因子流动性 因子随机波动率
【学位授予单位】:首都经济贸易大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F832.51
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 引言8-17
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.1.1 研究背景8-9
  • 1.1.2 研究意义9
  • 1.2 文献综述9-13
  • 1.2.1 国外研究现状9-11
  • 1.2.2 国内研究现状11-13
  • 1.2.3 小结13
  • 1.3 研究方法及创新点13-14
  • 1.3.1 研究方法13-14
  • 1.3.2 创新点14
  • 1.4 研究思路及文章结构14-17
  • 1.4.1 研究思路14-16
  • 1.4.2 文章结构16-17
  • 2 资产定价理论与模型17-20
  • 2.1 投资组合理论17
  • 2.2 资本资产定价模型17-18
  • 2.3 三因素资产定价模型18-20
  • 3 数据处理及定性分析20-23
  • 3.1 数据来源20
  • 3.2 样本数据选取20-21
  • 3.3 股票风险收益定性分析21-23
  • 4 Fama-French三因素模型的实证分析23-29
  • 4.1 模型与变量23-24
  • 4.2 统计检验24-26
  • 4.2.1 解释变量的统计检验24-25
  • 4.2.2 被解释变量的统计检验25-26
  • 4.3 模型回归分析26-28
  • 4.4 小结28-29
  • 5 动态四因素模型的提出及实证分析29-51
  • 5.1 添加波动率因子29-36
  • 5.1.1 波动率因子计算29-30
  • 5.1.2 添加波动率因子的模型回归结果30-32
  • 5.1.3 交叉分组计算波动率因子的结果对比32-36
  • 5.2 添加流动性因子36-41
  • 5.2.1 流动性因子计算36-37
  • 5.2.2 加入流动性因子的模型回归结果37-39
  • 5.2.3 交叉分组计算流动性因子的模型结果39-41
  • 5.3 同时加入波动率及流动性因子41-44
  • 5.3.1 模型回归41-43
  • 5.3.2 结果分析43-44
  • 5.4 时变模型回归结果44-50
  • 5.4.1 时变系数的随机波动模型44-46
  • 5.4.2 时变模型回归结果46-50
  • 5.5 小结50-51
  • 6 结论与展望51-53
  • 参考文献53-57
  • 致谢57-58
  • 在学期间发表的学术论文和研究成果58-59

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本文编号:923989


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