中国股票市场的市值与价值因子

2018-12-17

原刊和作者：

Journal of Financial Economics，Forthcoming

Jianan Liu (University of Pennsylvania)

Robert Stambaugh (University of Pennsylvania, NBER)

Yu Yuan (Shanghai Mingshi Investment Company, University of Pennsylvania)

摘要：本文构建了中国股票市场的市值与价值因子。构建市值因子时排除市值最小30%的公司，因为这些小公司市值包括壳价值。价值因子则是基于盈利市价比(earnings-price ratio, EP)构建，这可以吸收Fama and French的账面市值比(book-to-market ratio, BM)，并完全捕捉中国市场的所有价值效应。在中国股票市场，本文的三因子模型解释力完全优于单纯复制Fama and French (1993)的三因子模型。原三因子模型无法解释盈利市价比中17%的年化超额收益(alpha)。本文的模型则可以解释中国市场中的绝大多数异象，包括盈利(profitability)异象和波动率(volatility)异象。

研究背景

因子模型是研究资产定价和制定投资策略的基石。直到今天，中国股票市场的研究大都使用简单复制Fama and French (1993)的三因子模型。然而，中国的政治和经济环境与美国以及其他发达经济体大不相同，而且中国的市场和投资者也与其他地区隔离。本文针对中国独特的股票市场环境构建因子模型。

研究内容

本文首先根据中国独特的市场环境，构建具有中国国情的市值和价值因子。然后比较新的中国三因子模型和简单复制Fama and French (1993)三因子模型的互相解释能力。随后，总结中国股票市场的所有横截面异象。最后，比较两个因子模型解释中国市场异象能力。

研究设计和结果

一、构建中国股票市场的市值与价值因子

市值因子指由公司市值导致的股票收益和风险的差异，这些差异应该只来源于上市公司基础业务中与市值相关的差异。然而在中国市场，小市值上市公司股票的定价通常反映的不是该公司的基础业务，而是由中国市场特定IPO制度产生的壳价值。中国IPO条件严苛，小市值公司的价值更多反映了买壳上市中的潜在壳资源价值。事实上，中国市场83%买壳上市的是市值最小30%的公司。因此，为了避免壳价值的“污染”，在构建任何一个因子时，都排除市值最小30%的公司，这部分占股票市场总市值约7%。

为寻找中国市场的价值因子，本文遵循Fama and French (1992)方法，将“以何种估值比率为价值因子”当作一个实证问题来看待，选择估值比率变量中最能反映股票平均收益率的横截面变化的那些。本文在所有待选估值比率间进行比较，包括盈利市价比(EP)、账面市值比(BM)、资产市价比和现金流市价比。在包括这四个比率的Fama – MacBeth回归中，发现在中国市场上，EP完全超过了其他比率，而Fama and French (1992)发现在美国市场上，BM超过其他比率。所以，Fama and French (1993)基于美国的结果，使用BM构建美国价值因子；而本文则基于中国的结果，使用EP构建中国价值因子。

二、中国新三因子模型与FF三因子模型的解释力比较

基于上述两个改进，在其他因子遵循Fama and French (1993)的条件下，本文建立了CH-3中国三因子模型，包含市场因子以及上述中国特色的市值与价值因子。为与FF-3三因子模型进行比较，本文复制Fama and French (1993)的过程，发现CH-3完全优于FF-3。具体来说，FF-3模型不能为CH-3模型中的市值与价值因子定价，分别存在显著的5.6%和16.7%的年化alpha收益；相比较而言，CH-3模型则能为FF-3模型中的市值与价值因子定价，分别存在不显著的-0.5%和4.1%年化alpha收益。

三、新三因子模型对中国股票市场异象的解释力

比较因子模型优劣的另一重要标准是，看不同因子模型解释股票市场横截面异象的能力。根据对已有文献的总结，本文将中国异象划分为9类：市值、价值、盈利、波动率、收益反转、换手率、投资、应计利润和低流动性。研究发现，FF-3除了市值异象以外，不能解释任何一类异象。CH-3则显示出极强的解释能力，除了市值和价值外，CH-3还能完全解释盈利、波动率、投资、应计利润和低流动性异象，仅在收益反转和换手率上失效。值得一提的是，Hou, Xue, and Zhang (2015)以及Fama and French (2015)近期提出，在原有三因子上加入盈利和投资因子构建FF-5模型。本文的CH-3能完全解释中国的盈利和投资异象，解释能力同时完全超越FF-5。

研究结论

研究中国金融市场，需要使用含有中国国情的多因子模型（CH-3），而不能使用简单复制Fama and French (1993)的FF-3。

构建中国因子模型，需排除市值最小30%公司后构建所有因子，以避免小市值股票受到壳资源价值的污染。这样处理后的因子表现显著优于使用所有上市公司构建的因子。

Fama and French (1992)发现账面市值比(BM)更能衡量美国市场的价值因子，本文发现盈利市价比(EP)更能衡量中国市场的价值因子。

在两个因子模型比较中，本文的CH-3模型能为FF-3模型中的市值与价值因子定价，而FF-3模型则完全不能为CH-3的两个因子定价。

中国横截面异象共有9大类：市值、价值、盈利、波动率、收益反转、换手率、投资、应计利润和低流动性。其中相对CAPM模型显著的异象共有6大类：市值、价值、盈利、波动率、收益反转和换手率。

在两个因子模型解释异象的比较中，CH-3模型的解释能力明显优于FF-3模型。FF-3仅能解释市值异象，CH-3能完全解释市值、价值、盈利和波动率异象。

原文：

Liu, Jianan, Robert Stambaugh and Yu Yuan, Size and Value in China. Journal of Financial Economics, Forthcoming.

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