我国创业板市场Fama－French三因素模型适用性的实证分析

刘天杰 朱嘉祺 李 永

(同济大学经济与管理学院，上海 200092)

2009年10月，我国创业板市场在深圳证券交易所正式推出，标志着我国资本市场融资体系的进一步完善，也为我国大力发展高科技企业提供了全新的融资平台。然而，在实际运作中，创业板市场却碰到了不少难题，如大范围的“破发”现象，一泻而下的股价使得众多中小投资者蒙受巨大损失。要想解决这一问题，首先得对创业板市场的定价因素有着清晰的认识，这也就是国内外学术圈所热衷的话题——资本资产定价问题。

针对这一问题，Sharpe等人开创性地提出了CAPM(Capital Asset Pricing Model)模型，奠定了学者和从业人员的思维方式。然而，一系列CAPM模型所无法解释的现象，却对这一理论提出了巨大的挑战。而Fama等人所提出的三因素模型不仅弥补了CAPM模型的缺陷，而且在全世界范围内各个主要资本市场得到了较好的验证。

而对于Fama－French在我国资本市场的实用性，由于不同学者使用不同的样本区间和计算方法，在结论上有所出入。仪垂林等(2001)以深圳市场的数据为样本，认为Fama－French三因素模型在深证市场不适用。但是，更多的学者经过研究，发现 Fama－French三因素模型能够部分或者完全解释我国股票市场收益率的截面差异。陈信元等(2001)发现规模效应和账面市值比效应在不同的检验模型中均表现出显著的解释力。吴世农和许年行(2004)认为中国股市存在明显的账面市值比效应和规模效应。

在这样的背景下，本文首次将该模型运用于回报率离散程度更大的创业板市场，试图从实证角度回答Fama－French三因素模型能否勾勒出我国创业板市场的风险收益特征，回答了创业板市场上的“规模效应”和“价值效应”的存在性及其对于资产定价的影响。

1.Fama－French三因素理论模型

在对前人的研究进行深入分析的基础上，Fama和French在CAPM模型的基础上加入新的变量——规模溢价SMB因子和价值溢价HML因子，以反映资本市场的规模和价值因素对于预期收益率的影响，这就需要对样本股票根据市值和账面市值比的大小进行分组。

1.1 投资组合的划分

为了单独考察上市公司的规模和价值对其股价的影响，Fama和French对于所选的样本股票按照其总市值和账面市值比进行划分。他们将总市值于小于所有股票中位数的股票定义为小公司股票，记为S(Small)，反之记为B(Big);类似地，将账面市值比位于全部股票30%分位数以下的股票定义为低账面市值比股票，即成长股记为 L(Low)，将最高的30%的股票记为 H(High)，即价值股，余下的40%记为 M(Medium)。将两种分类的股票两两组合，可以形成6个投资组合。以此为基础，引入代理变量，将规模因子SMB(Small Minus Big)定义为小市值组合和大市值组合的收益率之差的平均数，而将价值因子 HML(High Minus Low)定义为价值型和成长型组合收益率之差的算数平均。具体的形式如下:

引入规模因子和价值因子的目的在于刻画不同公司的规模以及成长特征对于其收益率的影响。

1.2 Fama－French三因素模型的设定

在确定了模型的解释变量之后，将样本股票再次分别按照市值大小以及账面市值比大小划分为3×3的投资组合，以每个组合的超额收益率为被解释变量，分别进行回归分析。形式设定如下:

上式中，Rp、Rf、RM分别为各个投资组合的收益率、无风险利率以及市场收益率;和分别为市场因素、规模因素以及价值因素前的待估系数，这其中为beta系数;为零均值同方差的随机扰动项。

2.创业板实证检验

2.1 数据处理

本文运用2010年4月30日至2013年3月16日剔除金融类上市企业之后的所有创业板股票的总市值、周后复权收盘价等行情数据来估计计算各个变量。对于作为被解释变量的创业板3×3投资组合，首先对其总市值大小以及账面市值比大小进行描述性统计分析，结果如表1所示。

表1 描述性统计结果

表1显示了我国创业板市场3×3投资组合的相关描述性统计结果。从各个投资组合的总市值的平均值来看，对于中小市值的创业板股票来说，控制总市值大小不变，不同账面市值比分组组合的总市值基本一致。

2.2 平稳性检验

采用ADF检验法，分别对公式4中的解释变量、和进行检验，结果显示所有的解释变量在1%的显著性水平下都拒绝了拥有单位根的原假设，表明所有的解释变量都是平稳的时间序列，不存在“伪回归”的现象，因此对于公式4不需要做额外的设定。

2.3 回归分析

按照公式4的形式分别采用普通最小二乘法(OLS)进行回归，结果如表2所示。

表2 公式4的估计结果

从表2的结果来看，各个回归方程整体显著，除了低账面市值比中等市值组合外，其余组合调整后的可决系数均在0.5以上;另外，各个回归方程的 F统计值均大于1%显著性水平下的临界值，因此方程整体显著。从各个待估系数的显著性来看，三因素模型中各个参数均在10%水平下显著。其中，除了中等市值的成长型创业板股票外，其余估计系数在5%的显著性水平下都显著。这表明各个解释变量都具有较强的解释效力。

3.实证结果及其释义

9个创业板投资组合中有6个组合不是显著地异于零，方程整体显著，拟合效果良好，这些证据支持 Fama－French三因素模型适用于我国创业板市场的备择假设，表明市场因素、规模因素以及价值因素联合起来能够解释我国创业板市场定价的截面差异。

从规模因子SMB前的估计系数s来看，各个系数在10%水平下均显著，且在9个组合中有8个参数在5%的水平下显著，表明我国创业板市场上存在显著的“规模效应”。除了高账面市值比的三个组合外，其他组合均呈现出s系数随着公司规模增加而递减的规律，这表明了创业板中的成长类股票“小公司效应”显著，相比较大公司而言小公司能够获得超额收益。

从价值因子 HML前的估计系数 h来看，各个系数均高度显著，但是h系数普遍为负。横向来看，在小市值组合类别中，h系数随着账面市值比的增加而递增，表明如果其他条件不变，小市值价值型创业板股票的收益率要高于小市值成长型创业板股票。而对于大中市值的创业板组合来说，价值型股票收益率也略高于成长型股票，虽然这种变动关系不存在单调性。

4.政策建议

(1)完善创业板市场的退出机制。一方面，对于那些业绩低下，不具备成长潜力的创业板股票，应该坚决予以清退，保证广大投资者的利益。从长远来看，进一步贯彻落实创业板退市制度能够有效遏制市场对于ST股票资产重组概念的炒作。另一方面，对于那些不断壮大规模的绩优创业板股票，可以适时考虑逐步取消其在创业板市场的“特殊待遇”，甚至将其移至主板市场交易。

(2)伴随着创业板制度的不断完善，在发行审核阶段可以适时考虑降低创业板的规模门槛。从股票市场的供给面来说，不能单单凭借企业的总资产或者净资产规模来衡量企业的发展前景。创业板企业往往处在企业生命周期的导入期和成长期，适当降低准入门槛能使得更多符合条件的成长型企业克服资金瓶颈，实现快速发展。

[1]Sharpe，William.Capital asset prices:a theory of market equilibrium under conditions of risk[J].Journal of Finance，1964，(19):425－442.

[2]Fama，E F，French，K R.The cross– section of expected stock returns[J].Journal of Finance，1992，47(2):427 –465.

[3]Fama E F，French K R.Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J].Journal of Financial Economics，1993，33(1):3–56.

[4]仪垂林，黄兴旺，王能民，等.中国证券市场的三因素模型分析[J].南京经济学院学报，2001，(5):43－47.

[5]陈信元，张田余，陈冬华.预期股票收益的横截面多因素分析:来自中国证券市场的经验证据[J].金融研究，2001，(6):22－35.

[6]吴世农，许年行.资产的理性定价模型和非理性定价模型的比较研究——基于中国股市的实证分析[J].经济研究，2004，(6):105－116.