证券市场定价模型及风险分解实证研究

李敏

〔摘要〕本文采用近11年中国股票季度交易数据和公司年度财务数据，比较了资本资产定价模型、两贝塔资本资产定价模型和四贝塔资本资产定价模型对中国股票市场的解释力差异，在综合考虑多种“异象指标”的基础上，得出拓展的四贝塔资本资产定价模型对中国股市更有解释力。本文还分析了中国股票市场的风险来源和构成，以及股票收益和风险的关系。实证结果表明，中国股票市场的风险主要由投资者情绪和贴现率冲击决定。

〔关键词〕定价模型；风险分解；贴现率；现金流冲击

中图分类号：F830.9文献标识码：A文章编号：10084096（2013）06004808

一、引言

股票收益和风险的关系，是一个不论在学界还是在业界都经久不衰的讨论话题。从1938年Williams＼[1＼]提出股利贴现模型，指出股票价格等于未来期望现金流贴现值之和之后，经济学者们就开始了探寻股票收益和风险之间的关系之旅。Harry＼[2＼]的均值方差模型首次采用量化的方法，用收益率的方差度量股票的风险，标志着现代投资理论的诞生。随后Sharpe＼[3＼]、Lintner＼[4＼]和Black＼[5＼]相继独立提出金融学的基石理论资本资产定价模型（CAPM），提出股票的超额收益和股票的系统性风险呈线性的正相关关系，并指出采用贝塔度量股票的系统性风险是一种合理的选择。此后金融学者们对股票收益和风险的研究进入一个新的阶段。Campbell和Vuolteenaho＼[6＼]在Campbell和Shiller＼[7＼]提出的对数线性模型的基础上，把经典的CAPM中的贝塔分解为现金流贝塔和贴现率贝塔，提出了两贝塔资本资产定价模型（TBC）；后来又把现金流贝塔和贴现率贝塔进一步分解为同质风险贝塔和异质风险贝塔两部分，提出了四贝塔资本资产定价模型（FBC），进一步分析股票风险的来源。

本文采用近11年中国股票季度交易数据和公司年度财务数据，首先比较CAPM、TBC和FBC三大定价模型对中国证券市场的解释力异，在综合考虑多种“异象指标”的基础上，探索采用何种模型对中国证券市场更具有解释力。其次结合中国股票市场实际情况，选择现金红利（Div）和市盈率（P/E）构建现金流和贴现率代理变量，对中国股票市场风险进行方差分解和贝塔分解，分析中国股票市场风险的主要来源。

二、股票收益的解释模型

1.对数线性模型

Campbell和Shiller＼[7＼]的对数线性模型通过把Williams＼[1＼]提出的股利贴现模型转化为股票收益率与现金流和贴现率的线性形式，为股票收益分解提供了新的思路。

定义t期对数股利dt=lnDt；t期对数股价pt=lnPt；t期股利增长率Δdt+1=ln（Dt+1/Dt）=dt+1-dt；平均股利增长率g=Δdt+1=1/n∑nt=1ln（Dt+1/Dt）；t+1期对数股利收益率δt+1=ln（Dt+1/Pt+1）=lnDt+1-lnPt+1=dt+1-pt+1；平均对数股利收益率=ln（t/t）=lnt-lnt=dt-pt；t期对变量X的期望Et（X）；t+1期现金流冲击NCF，t+1；t+1期贴现率冲击NDR，t+1。进而，t+1期的股票收益率可以表达为rt+1=lnPt+1+Dt+14Pt。把上式写成对数股利收益率和股利增长率的形式得rt+1=-ln141+eδt+1-1-141+eδt+1δt+1-141+eδt+1δt+1+δt+Δdt+1。在δt+1=δt=及Δdt=g处将上式一阶泰勒展开得rt+1=-ln141+e-1-141+e-141+eδt+1δt+1+δt+Δdt+1。令ρ=141+e，k=-ln141+e-1-141+e=-lnρ-1-ρln14ρ-1，则有：

rt+1=k+ρpt+1+（1-ρ）dt+1-pt（1）

其中，k和ρ都是常数，均由市场平均对数股利收益率决定，并且ρ>0。从（1）式可以看出，股票收益率与当期股价负相关，而与下一期的股价正相关。当期股价越高，则预期收益率越低。换句话说，如果当前股价很高，意味着股票价格未来上涨空间有限，这一点与直观相符。从（1）式可知，股票收益率由股票的预期价格和股利决定，是二者的加权平均，其中，预期价格的权重为ρ。由ρ的定义可知，市场平均对数股利收益率越大，ρ越小。根据中国股票市场数据计算出ρ=0.99。将（1）式移项变形得-δt=k-ρδt+1+（Δdt+1-rt+1），把以上关于δ的递推关系式展开得 pt-dt=k41-ρ+∑