中国资本市场低价股的溢价之谜_罗进辉
张兵,陈晓莹.中国股市低价股效应研究——基于Fama & French三因子模型的检验[J].金融论坛,2017,22(10):7-20.
研究问题
在Fama & French三因子模型框架下检验低价股效应
理论机制
根据1999年12月至2015年12月的申万指数统计结果，在众多风格指数中，低价股指数以最高的平均收益率和相对较低的标准差，呈现非常可观的投资价值。回顾2015年上半年，众多低价股都表现出明显的超额收益，引发社会公众的热切追捧，导致3元以下的股票基本上从股市中消失。同时总结过去3次A股牛市，低价股的走势也普遍优于高价股，成为市场资金的主要流向。根据几大申万风格指数长期走势可以看出，除部分年份外，低价股组合的平均收益率一直处于最高位置，并且较稳定。因此低价股效应———投资于低价股所获收益比高价股更高的金融现象，可能是中国特有的一个长期存在且值得关注的问题。此外，根据交易区间假说（Copeland，1979）和流动性假说（Black，1986），较低的股价能够吸引更多噪音交易者，提高现有市场的流动性，进而提升公司价值，说明低价股效应有其存在的理论基础，并非过度的数据挖掘导致。众多国内外检验文献结果表明，在新兴资本市场上，技术分析具有有效性，其中价格和交易量是关键要素。目前国外学者已经开始越来越多地关注股价与收益率之间的关系，但国内学术界对这方面的研究却甚少。价格作为收益率最直观的表现，具有其研究的价值和意义，并且有必要将股价因子纳入到资产定价的研究框架中以期针对性地改进和完善定价模型。自Sharpe（1964）提出资本资产定价模型（CAPM）后，众多学者开始在该模型基础上加入很多新的变量以不断提高模型的拟合度。然而以CAPM为原型的建模方法无法解决价格作为解释变量引入所导致的模型内生性问题。Fama和French（1993）提出的三因子模型则通过对因子定义和构造方法的创新解决了该问题。此后，五因子模型（Fama，et al.，2015）在新加入投资因子和盈利因子的基础上，多样化了因子的计算方法，有效避免了账面市值比因子与名义股价因子之间多重共线性的问题。以上模型的不断创新和完善为价格因子的研究提供了可行性。
根据Fama（1970）提出的有效市场理论，有效市场主要分为三种，分别为弱式、半强式和强式。中
国众多学者在此基础上对国内证券市场的有效性进行了各种检验，但始终无法对中国是否已经达到
弱式有效市场得到一个统一的结论。然而，技术分析的有效性却在包括中国在内的新兴资本市场上得
到了普遍的认可。自Brock等（1992）首次采用bootstrap方法检验交易策略超额收益的显著性并得出
技术交易规则具有预测力的结论后，技术分析的有效性就开始受到广泛关注和检验。技术分析最关键的两个要素就是价格和交易量，投资者会存在高估低价股的价格幻觉。
测度指标体系
MKT为市场风险因子，由Rm-Rf计算可得，其中，Rm采用的是上证综指指数的月收益率，Rf是无风险利率。SMB（规模因子）、HML（账面市值比因子）和UMO（名义股价因子）分别表示小规模股票收益率减去大规模股票收益率，高账面市值比股票收益率减去低账面市值比股票收益率，以及低价股收益率减去高价股收益率。
实证数据期间与来源
本文选取1999年12月至2015年12月剔除金融股和公用事业股后的沪深两市A股股票作为研究样本；为避免新股发行所带来的高收益对低价股效应的影响，在对样本处理时剔除新股上市当年的数据。选取12月31日作为投资组合构造时点是考虑到该时点是中国上市公司的年度财务报表日，相关的财报数据能够反映上市公司过去一整年的经营成果，同时为保持研究的一致性，对股价的划分也选择该时点。市场组合选用同时期的上证综合指数，数据来源于Wind数据库。无风险利率在2006年10月7日之前采用3个月期中央银行票据的票面利率，2006年10月8日之后采用上海银行间3个月同业拆借利率，在此基础上将年度化的基准利率转化为以月为单位计量的收益率数据，数据来源于RESSET数据库。
结论
本文首先对1999年12月至2015年12月申万风格指数进行描述性统计，发现低价股指数的收益率远高于其他类型指数，而标准差却相差不大，出现了高收益和相对低风险的特殊现象。同时，参考Fama和French三因子模型的组合构造方法构造了面板A、B和C三种类型的投资组合，对其超额收益率进行统计，结果显示股票名义价格与其收益率呈现负相关的趋势。在此基础上，本文以1999年12月至2015年12月的沪深A股为研究样本，结合Fama和French三因子和五因子模型的特点，将名义股价因子纳入资产定价模型框架中。回归结果表明，加入股价因子后的四因子模型解释力明显提高，进一步将账面价值比替换成名义股价因子后新三因子模型的预测力达到最优。关注改进后模型回归系数可以发现，中国股市的确存在低价股效应，但该效应会随股价上升而减弱。
对低价股效应的解释，本文考虑如下：根据交易区间假说，上市公司倾向于将股价保持在一个合理范围内以吸引噪声交易者，增强公司的投资者基础（Copeland，1979）。在流动性假说下，Black（1986）认为噪声交易者越多，市场的流动性水平越高。同时，Merton（1987）证明了投资者规模扩大能够减小公司的融资成本，提高公司市场价值。交易区间假说与流动性假说相结合解释了中国显著的低价股效应。具体来说，在中国股市，考虑到更低的交易成本和财富约束，散户投资者偏好购买价格较低的股票———低价股，进而扩大了噪音交易者规模，促进了股票的流动，提高了公司的市场价值，并且流动性风险的降低又在一定程度上降低了股票的总体风险，最终表现为低价股高收益和相对低风险的特殊现象。此外，相比国外以机构投资者为主导的证券市场，中国股市以散户为主，机构投资者的行为也日益趋向短期化，导致低价股效应更为明显。而当低价股的价格逐渐走高后，其对散户投资者的吸引减弱，流动性降低，公司价值减小，并最终表现为低价股效应的消退。因此，投资者可以通过低价股的恰当选择来优化其投资组合，获得更高的投资回报，但须防范低价股价格走高后，其原有效应减弱的风险，须及时更换投资品种。
小结
Bessembinder等（1995）和Gunasekarage等（2001）分别以不同的亚洲国家证券市场为研究样本，通过实证检验发现，技术交易规则在新兴资本市场中，例如泰国、马来西亚等存在明显的超额收益。陈浪南等（2001）利用white真实性检验试算法验证了在中国股市，技术规则的适当运用能够对收益率产生预测。韩豫峰等（2014）则直接基于技术分析工具证明了短期趋势跟踪能够产生正向显著的超额收益。由此，技术分析在中国股市中的有效性和适用性已经得到了普遍验证。
以后可以看看技术分析有效性的文章。
关于资产定价的发展历史：
最早由Sharpe（1964）在均值—方差分析框架下提出CAPM模型，揭示了股票收益与风险补偿之间的关系，其中的模型思想和研究方法在资产定价中占据着重要地位。此后，众多学者对该模型进行了深入的研究和拓展。Banz（1981）和Basu（1983）分别考虑了市值和市盈率规模与股票收益率之间的关系，佐证了Reinganum（1981）关于其他影响股票收益率因素存在的结论。Fama 和French（1993）通过引入规模和账面市值比因子作为排序变量，构建了Fama 和French 三因子模型。该模型的构造方式有效地解决了本文研究可能出现的模型内生性问题。在此模型的基础上，学者开始对各种可能影响标的资产收益率的因素进行了研究和检验，Hou 等（2014）构建了包含Beta 风险、公司规模、投资和盈利在内的四因子模型，并对股票收益异象进行检验，发现模型解释力增强。进一步，Fama 和French（2015）在原先三因子模型的基础上，引入了盈利因子和投资因子，创新了因子计算方法，提出了解释力更优的五因子模型。该模型中多样化的因子计算方法解决了名义股价因子被引入后与原有账面市值比多重共线性的问题。国内学者针对中国特有的股市特征对资产定价进行了一系列新的研究。从股票市场运作规律的角度出发，反转和惯性效应得到了证实（潘莉等，2011）。苏冬蔚等（2004）分析了流动性对股票收益率的影响，研究表明，股票的成交额、换手率与其预期收益率显著负相关。
本文首先，对模型涉及的四个解释变量MKT、SMB、HML、UMO进行描述性统计以观察其基本性质，避免模型构造过程中多重共线性问题的出现。随后，构造三个回归方程，分别是传统的三因子模型、加入股票名义价格因子后的四因子模型以及将新因子替换账面市值比因子后新的三因子模型，比较分析三者之间的优劣，从而对于原有模型进行改进，并重点分析改进后的模型回归系数。最后，为避免指标选取稳健性、数据挖掘以及误差进入变量等问题，进行一系列的稳健性检验：
1.采用所有A股的流通市值加权平均收益率替代上证综指收益率作为市场组合进行回归，结果无明显不同。
2.构造组合时采用规模、账面市值比和名义价格三个排序变量进行筛选，即面板C的32个投资组合，使用模型（7）进行回归检验，结果依然一致。
3.在分组时采用平均分组法，以面板A的组合为例，先按规模从小到大分为5组，再分别从每组中按照账面市值比从低到高分为5组，最终形成5×5组投资组合进行回归检验，结果基本不变。
4.选取不同时间区间进行检验，结果无明显变化。