基于產(chǎn)業(yè)――資本市場結合的資產(chǎn)混合定價模型

上海市金融工程研究會2003年學術年會

基于產(chǎn)業(yè)―資本市場結合

的資產(chǎn)混合定價模型

吳沖鋒

上海交通大學金融工程研究中心

cfwu@

1資產(chǎn)定價概述

從1896年IrvingFisher提出凈現(xiàn)值法算起，國內外學者提出了許多資產(chǎn)定價模型。根據(jù)資產(chǎn)性質可以分為三大類：非交易的實物資產(chǎn)、（基于非交易的實物資產(chǎn)）的交易金融資產(chǎn)和（基于交易金融資產(chǎn)）的金融衍生資產(chǎn)。根據(jù)不同性質的三大類資產(chǎn)，理論上可以把資產(chǎn)定價模型也分為三大類:2第一類是基于資產(chǎn)基本價值的現(xiàn)金流貼現(xiàn)模型.它從投資對象從事生產(chǎn)經(jīng)營活動的角度去分析股東持有資產(chǎn)所獲取的未來收益，進而對資產(chǎn)進行估值。第二類是基于資產(chǎn)風險因子和收益關系的風險收益模型，它從資本市場交易價差的角度考察資產(chǎn)的預期收益與市場風險因子之間的關系，進而對資產(chǎn)進行定價。第三類是基于根本資產(chǎn)和衍生資產(chǎn)之間的無套利原則來確定衍生資產(chǎn)之價值。3第一類問題

盡管折現(xiàn)模型作為金融產(chǎn)品價格的一般性計算公式，對后來金融學的發(fā)展產(chǎn)生深刻的影響，但是由于缺乏考慮市場流動價值因素，因此現(xiàn)金流貼現(xiàn)模型在證券投資分析中受到限制，很難在資本市場中進行實務應用。它是一類估值模型，它僅僅從公司的基本面角度進行估值，而沒有直接與資本市場的價格相聯(lián)系，因而在資本市場的投資分析受到限制。

4第三類問題外匯市場的利率評價模型一對一股票期權和外匯期權的期權定價模型等都是利用無套利定價來推導的。由于兩種資產(chǎn)都是可以交易的，可以架起一座橋梁。5第二類問題在均值－方差組合理論的基礎上和市場中存在無風險資產(chǎn)等假設下，提出了CAPM模型。雖然它也是里程碑式的理論，但由此得出資產(chǎn)的預期收益率與其市場風險呈正線性關系的結論遭受質疑：β值對橫截面預期收益率的解釋能力遭到懷疑；公司規(guī)模、E/P值、B/M值、財務杠桿率、股利報酬率等許多公司相關因素對橫截面收益率卻具有解釋能力。6

Ross在1976年提出的套利定價APT理論。它強調資產(chǎn)收益率受多個因素的影響，而不是CAPM模型中的唯一市場因素。但令人遺憾的是，APT模型沒有能給出影響因素的個數(shù)，以及到底是哪些因素。7FamaandFrench(1992)提出了三因子模型：市場因子，與B/M值有關的HML因子和與規(guī)模有關的SMB因子。盡管與CAPM相比，三因素模型更好解釋了橫截面股票價格行為和部份異?，F(xiàn)象；其他人象LiewandVassalou(2000)和Vassalou(2003)等也認為，HML和SMB因子和經(jīng)濟信息有關，但是能否將影響股票價格行為的因素歸結為三個因素以及三個因子的經(jīng)濟含義仍受到許多學者的質疑。8

總的說來，在國內外APT理論的討論中，每個研究者都從不同角度來解釋資產(chǎn)價格的變化過程，但由于缺乏有經(jīng)濟意義的理論推導沒有一個完全令人信服的解釋。關鍵是很難架起一個兩種資產(chǎn)關系的橋梁。風險收益模型從資本市場的交易角度進行定價，忽視了影響資產(chǎn)價值的基本面因素。9股票的收益（價值）來源一個股票的收益（價值）來自哪里呢？來自投資企業(yè)的收益的反映和股票市場流動價值？如果是，是否可以把投資企業(yè)的收益和股票市場流動價值作為兩個因子？如果可以，這兩個因子如何表達？又如何建立股票的收益與這兩個因子關系？實證能支持嗎？10

證明資產(chǎn)（股票）收益率等于基于基本價值的收益（產(chǎn)業(yè)市場收益率）和基于流動性價值的收益率（資本市場流動收益率），建立了基于產(chǎn)業(yè)――資本市場結合的資產(chǎn)混合定價模型。本模型不僅架起了產(chǎn)業(yè)市場和資本市場內在聯(lián)系的橋梁，而且還具有優(yōu)美的對稱性。進行實證檢驗，基于產(chǎn)業(yè)――資本市場結合的資產(chǎn)混合定價模型對資產(chǎn)收益率的解釋能力與CAPM、Fama-French三因子等現(xiàn)有的資產(chǎn)定價模型比較，達到理論和實證的統(tǒng)一。11基于產(chǎn)業(yè)―資本市場結合的

混合資產(chǎn)定價模型1.1資產(chǎn)收益的分解

令為資產(chǎn)i在t時刻的價格，為資產(chǎn)i在t時刻的每股凈資產(chǎn)，為資產(chǎn)i從t-1到t時刻的收益率。資產(chǎn)i在時刻t的價格通過等價變化可得

（1）12取差分和一階近似后可得

13

從上式中可以看出資產(chǎn)收益可分為兩部分：一部份來源于公司在產(chǎn)業(yè)市場的收益率，另一部份來源于市凈率的相對變化率所帶來的收益率。14

相對于市場交易的價格變化，產(chǎn)業(yè)市場收益率不是每天變化，一般以年度為單位，因此在產(chǎn)業(yè)市場收益率保持一定的情況下，對于資本市場流動收益率，投資者都希望能夠承擔一定的波動來獲取較高的流動價值收益，或者希望在獲取一定流動價值收益下能夠承擔較小的波動，所以當產(chǎn)業(yè)市場收益率保持一定時，市場投資者的目標函數(shù)為

15對以上方程進行求解可得：

16考慮現(xiàn)金紅利的混合定價模型

考慮由于實際市場和公司運營中，存在股利分紅原因，可以得到如下方程17特殊情況的資產(chǎn)混合定價模型但第一項相等時，混合定價模型轉化為CAPM模型：

18（3）模型的基本特點

①本模型提出的兩個基本的資產(chǎn)收益率決定因素基于嚴格的理論推導，并具有明確的經(jīng)濟含義，解決了APT和Fama-French三因子模型等資產(chǎn)定價模型的缺陷。②架起了產(chǎn)業(yè)市場和資本市場內在聯(lián)系的橋梁。模型證明了資產(chǎn)收益率由兩部分組成，一部分是來自產(chǎn)業(yè)市場的基本價值收益率，另一部分為來自于資本市場流動收益率。19③模型優(yōu)美的對稱性。對于產(chǎn)業(yè)市場產(chǎn)出因子（基本面）――凈資產(chǎn)收益率，它具有個股特征（每個資產(chǎn)的凈資產(chǎn)收益率都是不同的），而它的系數(shù)――產(chǎn)業(yè)/資本效率系數(shù)，卻具有市場共性特征。另一方面，模型的資本市場因子――市場組合收益率，它具有市場共性特征，而它的系數(shù)――資本市場行為系數(shù)卻具有個股特征（每個資產(chǎn)的資本市場行為系數(shù)都不同）。

20模型結構對稱性

產(chǎn)業(yè)市場資本市場表達式特征表達式特征因子產(chǎn)業(yè)市場產(chǎn)出因子個性資本市場因子共性系數(shù)產(chǎn)業(yè)/資本效率系數(shù)共性資本市場行為系數(shù)個性分解的收益率總的表達式21信息結構對稱性titt222.1樣本數(shù)據(jù)

為了驗證基于產(chǎn)業(yè)－資本市場結合的資本資產(chǎn)混合定價模型的有效性，本文采用紐約證券市場的數(shù)據(jù)進行驗證。紐約證券市場的交易數(shù)據(jù)和財務數(shù)據(jù)均來源于S&P公司提供的COMPUSTAT數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)樣本來自于在紐約證券交易所的非金融行業(yè)上市公司。為了保證結論的可靠性，本文根據(jù)以下原則篩選樣本以消除異常樣本的影響：23(1)上市公司的凈資產(chǎn)必須大于零，市凈率必須大于0.01和小于100，凈資產(chǎn)收益率必須小于100％和大于－100％，以確保和現(xiàn)有的相關研究保持一致；(2)由于需要將股票的年凈資產(chǎn)收益率轉化為月凈資產(chǎn)收益率，所以將在某一年中沒有12個交易月的股票刪除。24(3)為了避免異常市場收益對研究結果的影響，本文剔除掉年收益超過500%的股票，經(jīng)過上面篩選原則，本文選擇的樣本為849支股票。另外，為了獲取足夠的股票樣本數(shù)據(jù)和滿足相應的財務數(shù)據(jù)要求，采用月度數(shù)據(jù)，區(qū)間為從1995年7月到2002年6月，共84個交易月。本文將樣本期間不夠60個交易月的股票剔除掉。252.2實證步驟

2.2.1和的參數(shù)估計

262.2.2檢驗方法

為了對模型的有效性進行檢驗，本文對CAPM、Fama-French三因素模型和基于產(chǎn)業(yè)－資本市場的資產(chǎn)混合定價模型分別進行估計和對比檢驗。CAPM模型：Fama-French三因素模型：

2725個BM-Size資產(chǎn)組合的構造具體步驟為：在每y年度的七月份對股票進行分類構造25個BM-Size資產(chǎn)組合。其中BM值是通過第y-1年的會計年度末的帳面價值(bookvalue)除以第y-1年12月份末的市值（marketvalue）來計算的，規(guī)模（Size）是第y年的第六月末的市值。

28構造資產(chǎn)組合的方法為：假設總共有N種股票，對這N種股票的BM值和SIZE值進行從大到小進行排序，排完序后，把前面BM(Size)值最小的N/5種股票劃分為第1個BM(Size)組合，接著BM(Size)值次小的N/5種股票化分為第二個BM(Size)組合，以此類推，直到BM（Size）值最大的N/5種股票劃分為第5個BM（SIZE）組合。這樣5個BM組合與5個SIZE組合中兩兩取相同的股票，形成25個BM-Size組合29除了按照Fama-French方法構建組合外，但只在樣本初期構造一次組合，而后組合不再構造而保持不變。30按照組合構造方法，分別對三種模型的回歸方程（16）、（17）和（18）估計，得到25個資產(chǎn)組合的各個參數(shù)，比較回歸的擬合優(yōu)度，進而可以確定哪個模型在收益的解釋能力是最有效的。（16）（17）（18）31

比較方法（1）個股比較（2）組合比較動態(tài)組合固定組合（3）集成比較

CAPM+混合模型

Fama-French+混合模型

32實證結論

3.1個股的截距項不為零的比例

如果截距項不為零的比例越低，在一定程度上說明模型的經(jīng)濟解釋能力越高。在849支股票中，CAPM模型中截距項不為零的比例是0.099，F(xiàn)ama-French模型中截距項不為零的比例是0.151，而混合定價模型中截距項不為零的比例是0.068。333.2橫截面回歸結果的比較34三種模型（個股）擬合優(yōu)度三種模型按照個股進行橫截面回歸的擬合優(yōu)度情況?；旌隙▋r模型調整后的擬合優(yōu)度Adj-R2為0.0433，F(xiàn)ama-French模型調整后的擬合優(yōu)度Adj-R2為0.0120，CAPM模型調整后的擬合優(yōu)度Adj-R2為-0.0011。35CAPM模型+混合定價模型如果把CAPM模型的?MK,I加入到混合定價模型中（即表2中PanelE的結果），?MK,I的參數(shù)變得不顯著，而只有混合定價模型的Roei顯著。這說明，如果考慮混合定價模型的兩個因子，CAPM的Beta值不起作用。36三種模型（組合1）擬合優(yōu)度按照Fama-French組合構造方法的三種模型橫截面回歸的擬合優(yōu)度情況。混合定價模型調整后的擬合優(yōu)度Adj-R2為0.4404，F(xiàn)ama-French模型調整后的擬合優(yōu)度Adj-R2為0.3827，CAPM模型調整后的擬合優(yōu)度Adj-R2為0.163。37從橫截面參數(shù)的顯著性看，混合定價模型中的兩個參數(shù)均為顯著，F(xiàn)ama-French模型中?MKT,I不顯著，CAPM模型中的因素?MK,I顯著。38

+混合定價模型把Fama-French模型的?MKT,I、?SMB,I、?HML,I加入到混合定價模型中（即表3中PanelD的結果），在0.05的顯著水平下，只有混合定價模型的?2,I顯著。如果把CAPM模型的?MK,I加入到混合定價模型中（即表3中PanelE的結果），?MK,I的參數(shù)變得不顯著，而只有混合定價模型的Roei顯著。這說明，如果考慮混合定價模型的兩個因子，CAPM的Beta值不起作用。39

組合固定,混合定價模型的擬合優(yōu)度不低于其他兩種模型。而且，考慮混合定價模型的兩個因子后，F(xiàn)ama-French的三個因子和CAPM模型的Beta值都不起作用。此外，F(xiàn)ama-French和CAPM模型的橫截面回歸參數(shù)都不顯著，這說明如果組合固定保持不變，這兩個模型都無法解釋收益率的橫截面變動，而混合定價模型卻仍然能解釋橫截面變動。三種模型（組合2）擬合優(yōu)度40

系數(shù)值Pr>|t|R2Adj-R2FPr>FPanelA:混合定價模型Intercept0.01072<.00010.04550.043320.17<.0001Roei0.51891<.0001

?2,I0.001410.4623

PanelB:Fama-French模型Intercept0.01367<.00010.01550.01204.440.0042?MKT,I-0.000820.6801

?SMB,I0.004390.0032

?HML,I0.001300.3405

PanelC:CAPM模型

Intercept0.01584<.00010.0001-0.00110.090.7688?MK,I0.0005770.7688

PanelD：混合定價－Fama-French模型：Intercept0.007430.00150.07050.064912.78<.0001Roei0.56443<.0001

?2,I0.035430.2901

?MKT,I-0.035630.2866

?SMB,I0.00638<.0001

?HML,I0.010120.2372

PanelE：混合定價－CAPM模型：Intercept0.01098<.00010.04650.043113.74<.0001Roei0.49047<.0001

?2,I0.111680.3409

?MK,I-0.110400.3470

41

系數(shù)值Pr>|t|R2Adj-R2FPr>FPanelA:混合定價模型Intercept-0.031850.03290.48700.440410.440.0006Roei0.926