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Science V01.35 上鞠濞野量陴学ShanghaiManagement 第35卷第4期l2013年8,qINo.4[August.2013 不同市场条件下A股横截面收益影响因素研究 韩海容,雷星晖 (同济大学经济与管理学院,上海200092) 摘要:基于沪深股市1993—2009年剔除金融类股票的所有A股数据,分别采用投资组合分组方法和 影响。研究结果表明,在牛市状况下,系统风险越大的股票、市值规模越小的股票收益越高,而在熊市状 况下则相反;不论在牛市状况下还是熊市状况下,规模效应和账面市值比效应均表现显著。 关键词:规模效应;账面市值比;分组方法;横截面回归 中国分类号:F830.91 文献标识码:A 1 样本数据及研究方法 and 1.1样本数据 法和Fama 为避免存活偏见和数据挖掘,本文样本为 依据市值规模ME单一特征变量研究了规模效应; 2009年12月前在沪深证券交易所上市的全部AFamaand French在Banz研究的基础上进行了拓展, 股公司。在选择样本时,剔除了具有如下特征的 提出了投资组合交叉分组方法,并运用该方法把 公司: 各个特征变量对股票收益的影响区分开来。 (1)金融类公司。由于金融类公司普遍财务 杠杆率较高,而对非金融类公司,高财务杠杆往 年提出,是广泛应用于横截面收益现象显著性检 往意味着公司经营存在问题,所以这里剔除财务 验的计量经济模型研究方法,FM回归法以某一 杠杆较高的金融类公司的影响: 时点的股票收益为被解释变量、影响股票收益率 (2)年报数据、股票月收盘价等数据缺失的 的各个特征变量为解释变量,建立线性回归模型, 公司: 通过对该线性回归模型进行参数估计和显著性检 (3)年报中净资产值为负的公司。 验,来判断横截面收益现象是否存在。 本论文研究数据来源为CCER数据库,样本 分组研究方法主要优点在于对股票平均收益 区间为1993年1月至2009年12月。 在影响因素的不同分组中如何变化有简单明了的 1.2研究方法 刻画。但是分组方法有两个明显缺点,而回归分 在对横截面收益现象形成原因和显著性检验 析法则能够在一定程度上解决。首先,分组方法 的过程中,逐步形成了两类研究方法:一类是以 对于判断是哪一个影响因素对于股票平均收益有 投资组合分组方法为主要内容的描述统计研究方 独特的解释能力无能为力,而多元回归的斜率则 and 法;另一类是以FamaMacbeth(FM)回归方 能够提供对于边际影响效果的直接估计。第二, 法为主要内容的计量经济模型研究方法。本文分 分组方法对于考察平均收益和影响变量之间关系 别采用了投资组合分组方法和FM横截面回归方 的函数形式无能为力,而相比之下,对于回归余 法。 项的简单诊断能够使我们判断由回归斜率所体现 投资组合分组方法是在投资组合按照某些特 的影响变量和平均收益之间的关系是否在变量的 征或变量进行分组的基础上,通过直观考察各组 全部分组内都普遍地存在。 合的平均收益,利用特征值最大与特征值最小组 同时,回归分析方法也面I临着两个潜在问题。 合平均收益的差值以及差值的显著性来判断横截 首先,对于所有股票

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