新三因子模型能否解释中国股市？实证结果揭晓

日期：2026-03-24 17:25:17 来源：互联网

第一，与FF（1992）对美国股市的实证研究结果相同，利用我国股市新的样本数据本书实证发现，账面市值比和规模是影响横截面收益的众多变量中的两个最重要的变量；但是与FF（1992）发现的美国股市中两者间呈较为明显的负相关（相关系数为-0.26）相反，本书实证发现我国股市中账面市值比和规模两者间呈较为微弱的正相关（相关系数为0.1，仅为美国股市中两者间相关系数绝对值的0.4）。利用该实证结论，对FF三因子模型从两个方面进行改进：

（1）采用EP-ME-STRU三变量2×2×3投资组合交叉分组的方法，计算得到了盈余价格比因子FE、规模因子FM和流通A股比率因子FS；依据10个账面市值比投资组合，计算得到了账面市值比因子FB；依据新得到的规模因子FM、账面市值比因子FB和原来的市场因子RM−Rf 构成了新的三因子模型，实证发现，新的三因子模型并不能完全解释我国股市横截面收益。

（2）在新的三因子模型中引入一个新因子——盈余价格比因子FE或流通A股比率因子FS——构成了新的四因子模型，实证发现，新的四因子模型并不能完全解释我国股市横截面收益。

第二，利用虚拟变量d在无条件的FF三因子模型中引入条件贝塔信息，把无条件三因子模型改进为条件定价模型，并用改进后的条件定价模型来解释我国股市的横截面收益，实证发现，在25个回归模型中，条件贝塔信息的引入，使模型能完全解释的回归模型数目由1个大幅提高到了16个，因此，在解释横截面收益时，贝塔条件变化的条件定价模型是一个优于FF三因子模型的模型。

第三，利用Markov制度转移模型（regime-switching model）在无条件的FF三因子模型中引入状态转移信息，把无条件三因子模型改进为条件定价模型，并用改造后的条件定价模型来解释我国股市的横截面收益，实证发现，在25个回归模型中，状态转移信息的引入，使模型能完全解释的回归模型数目由1个大幅提高到了25个，而且该解释力在本书样本区间的两个子区间中依然具有稳健性，因此，在解释横截面收益时，状态转移的条件定价模型是一个优于FF三因子模型的模型。

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