理性条件下资本市场的可预测性与资产定价模型

苏治+陈杨龙

摘 要：尤金·法玛凭借其在资产定价理论研究领域所做出的突出贡献成为2013年诺贝尔经济学奖获得者之一。尤金·法玛和他的团队（1969年）首先运用事件研究法对股票分割新闻发布后股票价格的变动进行了分析，令他们意外的是，市场迅速吸收了信息，股价在对新闻事件做出最初反应后，走势便开始变得极难预测。这些发现对后续研究产生了重大影响。另外，尤金·法玛还与弗兰克对美国股票市场中决定股票回报率差异的因素进行了研究，建立了Fama-French三因素模型来解释股票回报率。

关键词：尤金·法玛；事件研究；可预测性；Fama-French三因素模型

基金项目：国家自然科学基金青年项目“跨期条件下资产定价主流偏差时变机理”，项目编号：71101157；教育部“新世纪优秀人才支持计划”项目；中央财经大学第二批青年科研创新团队项目；中央财经大学学科建设211经费资助项目

中图分类号：F822.1文献标识码：A文章编号：1000-7504（2014）03-0065-07

尤金·法玛（Eugene F. Fama），芝加哥大学金融系罗伯特·卢瑟福·麦考密克杰出贡献教授，是著名的经济学家之一，堪称金融经济学领域的思想家，并与拉斯·皮特·汉森和罗伯特·席勒共同分享了2013年诺贝尔经济学奖，以表彰他们对“资产价格的实证分析”所做出的突出贡献。法玛的研究领域十分广泛，包括投资学理论与经验分析、资产价格的实证分析、公司财务、组织形式生存的经济学。法玛最主要的贡献就是提出了著名的“有效市场假说”（Efficient Market Hypothesis，简称EMH）以及对资产定价决定因素的研究。

1956年，17岁的法玛进入塔夫茨大学学习法语，法玛在塔夫茨大学的前两年主攻法语，于第三年转修经济学课程。1960年修业期满，教授们鼓励他去美国芝加哥大学攻读博士学位。几个月后，法玛如约来到芝加哥大学。20世纪60年代的芝加哥大学是经济学研究的重镇，同时还是现代金融学等重要学科的策源地。当时，默顿·米勒（Merton Miller）刚刚加盟芝加哥大学，后来他成为法玛的博士论文指导老师。哈里·罗伯茨（Harry Roberts）是一位优秀的统计学家，他对经验研究的哲学意义有独到见解，被法玛称作“一生中事业上的北极星”。进入芝加哥大学的第二年，法玛就开始在米勒的指导下撰写博士论文，主题是关于股票市场价格行为的研究。法玛将博士论文成果（1965）分别发表在《商业杂志》和《金融分析家杂志》上，与萨缪尔森等人一同开启了有效市场理论的研究［1］［2］。

在法玛的框架中，追求自身利益最大化的理性投资者相互竞争，都试图预测单只股票未来的市场价格，所以竞争导致单只股票的市场价格反映了已经发生和尚未发生，但市场预期会发生的事情。在一个有效的证券市场中，由于信息对每个投资者都是均等的，任何投资者都不可能通过信息处理获取超额收益，即信息不能被用来在市场上获利，这就是著名的有效市场假说。法玛（1969）和他的同事从不同的角度研究了短期预测，他们发现股票市场的短期预测数量十分有限［3］。这个重要的结论不仅对以后的学术研究产生了深远影响，也改变了市场惯例。法玛的研究将竞争均衡引入资本市场研究，为后期资本资产定价模型等研究奠定了基础。风险和收益的交换一直是投资理论的主要内容，但真正指明二者关系还在于有效市场假说的提出，二者之间均衡关系确立的过程就是资本资产定价形成的过程。在后期资本资产定价模型研究中，法玛还提出了许多开创性的方法论观点并实施了实验。法玛与弗兰克（1992）建立一个包含3个因子的扩展模型，与单因素CAPM模型相比，该模型增加了股票的市场价值因素和股票的账值市值比因素，极大地提升了说服力。随后，法玛和弗兰克发现其他因素也解释了资产与回报的不同。在将市场作为一个整体的情况下，为解释这个新的发现，论文检验了理性投资者理论的延伸，也检验了行为理论［4］。

一、资本市场的可预测性

很长时间以来，人们认为如果资产价格能反映所有相关信息，则资产回报率无法预测。早期的实证研究中，法玛以及其他学者都为这个假设提供了证据。法玛（1970）在一篇论文中，综合并说明了1970年之前的相关研究，并指出一个在早期研究中被忽视的重要问题：为了检测价格是否包含了所有可得到的信息，人们首先需要知道预期收益是什么。依据一般定价模型，人们必须知道随机贴现因子是如何被决定的，以及它是如何随时间变化的。假设一个具体的资产价格模型为保留假设，可以深入研究模型的偏差是随机的或者非随机的以及模型中的预期误差是否可预测。即使研究发现偏差是非随机的，也并不意味着价格不包含所有的相关信息，可能是由于资产定价模型（保留假设）的错误设定。因此，构建和检验资产定价模型成为整体分析的一部分。相反，若不假设价格包含所有可得到的相关信息而且预期误差不能预测，资产定价模型将很难检测［５］。法玛的调查为许多面临联合假说问题的实证研究提供了框架，为相关的实证证据提供了主体。

在法玛1970年的文章中，他采纳了哈里·罗伯茨的建议，提出了大名鼎鼎的“有效市场假说”，将信息有效性分为三类：（1）弱势信息有效，即历史资产价格信息不能在市场中获得超额报酬；（2）半强势信息有效，即现有公开信息不能在市场中获得超额报酬；（3）强势信息有效，即任何公开或非公开的信息都不能在市场中获得超额报酬。最后的观点似乎不能先验，也很难测试，因为它要求知道所有知情人的全部信息。所以，一直以来研究者们着重检验前两种信息的有效性。

（一）短期预测

早期的随机游走假说已经检测了三种信息有效性中的第一种：过去的收益是否有能力预测数天或数周后的回报。如果随机贴现因子随着时间是连续的，则无套利意味着过去的收益不能预测未来的回报。早期研究发现，通常股票价格可预测性很小，其遵循随机游走的假设不能被拒绝。在短期内（如一天），联合假设问题可以忽略，因为不同的预期回报的作用会非常小。因此，早期的研究不能拒绝弱势信息有效的假设。

1963年，法玛的博士毕业论文通过三种不同的测试检验随机游走假说：序列相关检验、连续测验（即不间断序列价格上升或者下降是否比可能的结果更频繁）、过滤实验。这些方法在此之前已经被早期的研究人员使用过，但法玛的方法更系统更综合，因此对后续研究产生重大影响。1965年，法玛以美国大公司为样本，发现每日、每周和每月的回报率可以从过去的收益推测很小一部分，回报与过去的收益往往是正相关，但这种关系非常微弱，然而，个股预期收益的离散度小于1%，解释了一部分的回报离散度。随后，法玛和布鲁姆（Blume）（1966）发现随机游走定价偏差很小，以至于任何尝试均不能在交易中获利［6］。尽管不太准确，但基本的无套利观点与不变的预期回报结合似乎是一个合理的模式。

（二）事件研究

如果股价包含所有公开可得到的信息（即假设股票市场是半强势信息有效，1970年法玛的观点），新的信息应该会对价格产生快速影响，但是超过公告日，回报仍不能预测，这个假设是法玛与他的团队在1969年的论文中提到的。这个团队还首次使用美国股价和股息的CRSP数据，这个数据后被芝加哥大学收集。法玛和他的同事介绍了什么是事件研究，他们认为特定的事件是股票分割，但是该方法对任何新信息都适用，例如公布股息的变化、合并或其他公司事件。事件研究的观点是仔细观察一项特定资产在信息发布之前与之后的价格变化。在一个无套利的市场，价格包含所有相关并公开的信息，即新的信息发布后，风险调整后的回报没有积极或者消极的趋势。在这个情况下，在消息公布时，价格对隐含着新信息的资产的基础价值的变动的反映（控制其他事件同时发生）是无偏估计。事件的实证研究被市场价格噪声所束缚，许多因素同时影响股价使得特定事件的影响很难分辨。另外，由于联合假设模型，需要对预期股票收益的决定因素表明立场，使市场反作用可以测量预期收益率的偏差。如果研究时期——“事件窗口”——相对较短，影响股票预期收益率的潜在风险暴露很难改变，而且预期收益率可以通过事件之前的数据估计出来。

法玛和他的同事通过用所谓的“市场模型”解决联合假设问题，获取预期收益变量率。在这个模型中，预期收益率R*i，t如下：

R*i，t =αi+βiRm，t

其中，Rm，t 是同时期的整体市场收益率，而且αi和βi是股票i实际收益率的回归参数估计，用的是事件前的整体市场收益数据。假设βi代表不同资产预期收益率的不同，本过程解决了联合假说问题以及从许多影响因素中分离了股票i价格的变化。事件之前与之后的时间间隔，法玛和他的同事追溯股票i回报率并计算残值εi，t=Ri，t- R*i，t。如果一个事件包含相关信息，这段时间累积的残差应该等于股票基本价值的变化，加上预期值为零的噪声。尽管缺乏可预见性表明噪声应该不准确，我们可以通过求累积εi，t值的平均值估计价值的影响。原始论文中的事件研究是股票分割，作者发现股票价格不能反映任何一个股票分割公告之后的非正常收益，这个结果与价格包含所有可得到的信息一致。事件研究的结果可以通过图表形象地表示出来，Asquith和Mullins（1986）论文中的图表，研究了88支美国股票的价格在公司宣告发放股利之后的变动［7］。时间0是《华尔街日报》公布发放股利信息的日期，意味着市场了解这个信息在前一天，也就是时间-1。这个图表绘制了“累积异常报酬率”，即累积残差收益率εit从公布信息之前12天到公布信息之后12天。从图表中看出，发放股利信息很快就会反映到股价中，并在宣告日有5%左右的浮动，而在信息宣告之前或之后异常报酬率变动微小。这种模式预示着这种新闻没有预测性。

图1分红公告后的股票异常收益

事件研究方法思想很简单，但是法玛和他的同事早期研究的推动和它的成果在实证金融领域创造了一个新的子领域。事件研究提供了最简捷的检测新信息是否包含在价格中的方法，而不产生可预见的价格变动。总的来说，大部分的实证研究支持了这个假说。然而也有一些例外，最显著和普遍的一个例子是盈余公告后的价格漂移现象（Post-earnings announcement drift，PEAD），这种现象由Ball和Brown（1968）第一次记录［8］。事件研究最常应用的是衡量不同事件的价值影响。如果市场包含新的信息，特别事件（如公司决议、宏观政策、制度变更）的价值效应可以通过许多类似事件拉平异常收益。这种方法已经被广泛应用于检测不同经济理论的预期，特别是在公司金融领域。

（三）后续研究

法玛和其他学者的早期研究奠定了该方向研究的理论框架，后续许多学者采用更长的时间序列和更精密的计量方法进行了实证研究。French和Roll（1986）、Lo和MacKinlay（1988）及Conrad和Kaul（1988）发现股票回报率的短期可预测性统计显著，但这种预测数量级很小。规模较小、换手率较低的股票的自相关性较高，表明由于交易成本的存在，利用这种可预测性获利很困难［9］［10］［11］。法玛在他1970年的论文中指出，目前已有系统证据表明交易所买卖股票的收益在短期内可以预测，但是可预测的程度非常低，以至于一旦将交易成本考虑在内，几乎就不可能据此产生交易利润。在这种情况下，股票市场预期误差不可预测，接近无套利模型。正是法玛及他的同事的这些研究证明了短期回报缺乏可预测性。对于长期回报的可预测性，法玛也在早期做出了重要的贡献。例如，法玛和Schwert（1977）的研究表明短期利率可以用来预测股票市场的收益［12］；法玛和弗兰克（1988）还论证了可预期性随着时间范围的扩大而增加［13］。

二、资产定价模型

在资产定价理论的演进过程中，在20世纪90年代曾进入一个比较混乱和没有定论的时期，很多学者在考虑市场风险以外因素的基础上，对资产价格的影响进行了研究，其中最有影响力的就是法玛和弗兰克建立的Fama-French三因素模型。

（一）资本资产定价模型（CAPM）的早期验证

资本资产定价模型是由Sharpe（1964）［14］、Lintner（1965）［15］和Mossin （1966）［16］提出的。威廉·夏普（William Sharpe）也因其对资本资产定价模型做出的贡献获得了1991年的诺贝尔经济学奖，直到今天，该模型仍然是很基本的资产定价模型。在静态资本资产定价模型的框架下，给定某一个金融资产i，其预期回报率R*i由下列公式给出：R*i=Rf+βi(R*m-Rf)。

其中， Rf是无风险报酬率，R*m是市场投资组合的预期收益率（即经济体系中所有资产构成的一个投资组合），βi主要用来衡量系统风险——应当由高的收益率来补偿——等于资产i和市场投资组合的协方差（股票的“beta”系数）。在20世纪60年代中期，该模型为资产定价提供了一个强有力的解释，但是它尚未通过以严格方式所进行的实证性检验。法玛和麦克白（1973）用了一种方法来验证CAPM，该方法现已成为检验横截面资产定价模型的标准方法［17］。该方法简单有效但却缺乏一定的可预见性。收益率在一段时间内不变，表明股票收益率与时间不相关，即使它们在某段时间内与不同的股票之间存在相关性。基于这种观点，法玛和麦克白提出了“两阶段法”，用来处理横截面数据的相关性问题。第一步是根据资产定价模型能够决定预期收益率的特征，逐月对股票收益率进行横截面数据的回归估计。在CAPM中，每一次横截面检验回归均基于一个估计的beta系数（其已用先前的5年数据进行了估计）。第二步是从横截面数据的回归系数中计算出来时间序列数据的平均系数，并检验这些平均系数是否严重偏离了理论值。这些对横截面数据回归所得到的系数可以被解释为用上述特征进行加权的组合收益率。在预测误差不可预测和第一阶段的回归包括预期收益率中所有相关决定因素的联合假设下，这些收益率序列不相关。该检验中正确的标准误差可以从横截面回归系数的时间序列的变异性中计算出来。利用该方法，法玛和麦克白发现CAPM的beta系数似乎可以解释不同股票预期收益率的差异。然而他们还发现，回归中的截距项（γ0，t）比无风险利率大，这与Sharpe所提出的CAPM不一致，但是可能与Black（1972）提出的“0-beta”版本的CAPM相一致［18］。Fama-MacBeth二阶段法操作简单且具有很强的稳健性，很快就在资产定价的实证研究中得到了广泛的应用。虽然CAPM在最近的检验中遭到质疑，但正如下面要讨论的，Fama-MacBeth二阶段法仍然是检验多因素横截面资产定价模型的标准方法，并且在很多领域中得到广泛运用。

（二）Fama-French三因素模型

1992年，法玛和弗兰克的“预期股票报酬横截面研究”证明美国股票市场的系统风险与股票平均报酬之间无显著的正相关关系，提出了与市场系统风险相关的规模因素和账值市值比因素能够解释股票平均报酬的横截面变动的论断，跳出了CAPM的研究框架，开辟了资产定价问题研究的新思路。

Fama-French三因素模型是在他们早期文章中对于简单的CAPM改进的基础上建立的（Fama 和French, 1992）。该文章构建了在CAPM中增加了两个新因素的模型，并提出了一种检验这些因素的方法，这些成果建立在法玛和麦克白1973年的研究之上。新增加的两个因素分别是规模因素（Small Minus Big，SMB）和价值因素（High Minus Low，HML）。在无风险资产存在的前提下，Fama-French三因素模型表示为：

E（RI）-Rf=bi［E（Rm-Rf）+siE（SMB）+hiE（HML）

法玛将人们对股票的预期报酬E（RI）与无风险资产报酬Rf的差额（即股票的超额报酬）表示为市场组合预期报酬与无风险资产报酬差额E（Rm-Rf），公司规模因素SMB和价值因素HML的线性函数。具体来说，规模因素（SMB）等于小公司市值与大公司市值之差，市值等于股票的市价乘以普通股流通在外的股数；另一个价值因素等于高账值市值比率与低账值市值比率的差值。规模因素和价值因素是基于与预期收益率相关的特征——市值和账值市值比率进行分组的股票的投资组合得来的。其中每一个因素均和零成本的套利组合等同，这些套利组合在高账值市值比率（小市值）股票中进行多头交易，在低账值市值比率（大市值）股票中进行空头交易。法玛和弗兰克证明了规模因素和价值因素不仅解释了股票预期收益率的不同，而且解释了时间序列中的大量波动，即信息披露程度相似的股票和这些因素一起变动。因此他们认为，SMB和HML是风险定价因素，并且从Merton（1973）和Ross（1976）提出的多因素模型来看，三因素模型应当被视为一种多因素模型的特例。

在接下来的几年中，法玛和弗兰克在大量的文献中进一步扩展了这一模型。例如，法玛和弗兰克（1996）发现三因素模型从其他异象中发现了收益率的差异，这些异象包括市盈率、杠杆水平和DeBondt与Thaler在1985年所建立的行为金融学模型中所提到的收益率逆转［19］。法玛和弗兰克（1998）也证明了价值因素尤其对于国际市场的股票收益率有着相似的解释力，出现在美国的数据中的时间要早于出现在他们最初的研究中［20］。从经验得出，Fama-French模型提供了一个简化并融合了大量文献计算横截面股票回报率的方法。他们的方法已经被广泛应用，作为学术研究的参考模型和专业投资人的指导方法。三因素模型的一个缺点是，它是一个解释股票回报的经验模型，并没有解释这些风险因素存在非零价格的潜在经济原因。在他们以前的工作中，法玛和弗兰克给出了一种关于他们结果的理性的、多因素的解释，认为规模因素和价值因素是那些要求回报的投资者捕捉到的基本风险因素。为了支持他们的观点，法玛和弗兰克（1995）提出，高账值市值比预示着低的回报，并且声称对价值因素的超额回报应该被解释成为对破产风险的补偿［21］。

结语

尤金·法玛教授，当今金融经济学领域思想家一般的大师。近50年来，对资本市场的可预测性与资产定价理论的研究成果无人出其右，更是形成了一套严密的、有层次的甚至有曲折的资产定价思想体系。瑞典皇家科学院在颁奖理由中陈述道：“（人们）几乎没有办法预测几天或几周后的股票与债券市场，但很有可能在更长时间预见到这些价格，如未来三到五年中的走向。这个令人惊讶且看似矛盾的发现，奠定了如今对资产价值的认知的基础：它在一定程度上依赖波动的风险和（对待）风险的态度，又一定程度上受行为偏差和市场摩擦（的影响）。”法玛因为成功指出并验证股票真正价值在短期内极难预测与推动资产定价模型研究的发展而获奖。他的研究证明，短期股价会随时受到新信息的影响而波动。1992年，其发表的“预期股票报酬横截面研究”跳出了CAPM的框架，开辟了资产定价问题研究的新思路，奠定了法玛在资产定价研究中首屈一指的地位。诺贝尔奖评委会表示，法玛的研究成果对随后的研究有着“深远的影响”，他的发现改变了市场交易和预测行为。

法玛最主要的贡献是提出了著名的“有效市场假说”。EMH体现了经济学家们一直梦寐以求的东西，那就是市场均衡。EMH实际上是亚当·斯密“看不见的手”在金融市场的延伸。EMH的成立，保证了金融理论的适用性，是经典金融经济学的基础。自从EMH被正式提出后，30多年来围绕它的争论从来就没有停止过，这些争论不仅使得EMH理论和实证研究不断完善，也促进了许多其他科学的蓬勃发展。

法玛是有效市场理论的集大成者，他为该理论的最终形成与完善做出了卓越的贡献。法玛的研究兴趣十分广泛，除在资产定价理论领域的研究外，他在经济学科的若干领域都做出了重要的贡献，在金融学独立为一个学科以及成为经济学中一个独立领域的进程中，是当之无愧的先驱。其主要的研究领域已贯穿于经济学、商务学和金融学。他不仅研究了金融证券的价格走势以及由个人和企业决定的资产分配关系，还研究了资本市场的信息结构、公司与竞争、风险管理、通货膨胀与经济活动，不同通货的价格以及货币与银行业。法玛的论文是以严谨的理论性与实证方法的运用相结合为显著特征的，这些实证方法建立在统计与经济分析基础上，用实际数据以具体的调查来证明定义严谨的抽象问题。法玛的伟大之处在于，他是少有的同时影响学术界和金融界的学者，在金融学发展成为一个独立的学科的进程中，做出了巨大的贡献。他所带给我们的宝贵财产将极大地激发我们和以后各代学术研究的积极性。

参 考 文 献

［1］Fama， E.F.The Behavior of Stock Market Prices， in Journal of Business， 1965，1.

［2］Fama， Eugene F.Random Walks in Stock Market Prices， in Financial Analysts Journal， 1965，9.

［3］Fama， E.F.， L. Fisher， M. Jensen and R. Roll.The Adjustment of Stock Prices to New Information， in International Economic Review， 1969，2.

［4］Fama， E.F.， K.R. French.The Cross-Section of Expected Stock Returns， in Journal of Finance， 1992，6.

［5］Fama， E.F.Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work， in Journal of Finance， 1970，5.

［6］Fama， E.F.， M.E. Blume.Filter Rules and Stock Market Trading， in Journal of Business， 1966，1.

［7］Asquith P.， D.W. Mullins.Signalling with Dividends， Stock Repurchases， and Equity Issues， in Financial Management， 1986，3.

［8］Ball， R. ， P. Brown. An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers， in Journal of Accounting Research， 1968， 8.

［9］French， K.R. ， R. Roll. Stock Return Variances: the Arrival of Information and the Reaction of Traders， in Journal of Financial Economics， 1986，9.

［10］Lo， A.W. ， A.C. Mackinlay. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from A Simple Specification Test， in Review of Financial Studies，1988，1.

［11］Conrad， J. ， G. Kaul. An Anatomy of Trading Strategies， in Review of Financial Studies，1998，3.

［12］Fama， E.F. ， G.W. Schwert. Asset Returns and Inflation， in Journal of Financial Economics， 1977，11.

［13］Fama， E.F. ， K.R. French. Dividend Yields and Expected Stock Returns， in Journal of Financial Economics，1988，3.

［14］Sharpe， W. F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk， in Journal of Finance，1964，9.

［15］John Lintner. Portfolios and Capital Budgets， in Review of economics and Statistics， 1965，2.

Predictability and Capital Pricing Model in a Rational

Capital Market

——Based on the Academic Contribution of Eugene F. Fama

SU Zhi1,2,CHEN Yang-long1

（1.School of Statistics and Mathematics, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China; 2. Institute of International Currency, Renmin University of China, Beijing 100872, China)

Abstract: Eugene F. Fama becomes one of the Nobel Laureates of Economics in 2013 due to his unique contribution to capital pricing theory. Eugene F. Fama and his team (1969) first analyze the change of stock price after press conference on stock split-up with event method and to their surprise, market quickly absorbs information and the stock price becomes unpredictable after the initial response after the event. These discoveries cast great influence on later study. Additionally, Eugene F. Fama and French study the factors which decide the difference of stock rate of return in American stock market and establish three-factor-model of Fama-French to explain stock rate of return.

Key words: Eugene F. Fama；event study；feasibility；three-factor-model of Fama-French

［10］Lo， A.W. ， A.C. Mackinlay. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from A Simple Specification Test， in Review of Financial Studies，1988，1.

［11］Conrad， J. ， G. Kaul. An Anatomy of Trading Strategies， in Review of Financial Studies，1998，3.

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Predictability and Capital Pricing Model in a Rational

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——Based on the Academic Contribution of Eugene F. Fama

SU Zhi1,2,CHEN Yang-long1

（1.School of Statistics and Mathematics, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China; 2. Institute of International Currency, Renmin University of China, Beijing 100872, China)

Abstract: Eugene F. Fama becomes one of the Nobel Laureates of Economics in 2013 due to his unique contribution to capital pricing theory. Eugene F. Fama and his team (1969) first analyze the change of stock price after press conference on stock split-up with event method and to their surprise, market quickly absorbs information and the stock price becomes unpredictable after the initial response after the event. These discoveries cast great influence on later study. Additionally, Eugene F. Fama and French study the factors which decide the difference of stock rate of return in American stock market and establish three-factor-model of Fama-French to explain stock rate of return.

Key words: Eugene F. Fama；event study；feasibility；three-factor-model of Fama-French

［10］Lo， A.W. ， A.C. Mackinlay. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from A Simple Specification Test， in Review of Financial Studies，1988，1.

［11］Conrad， J. ， G. Kaul. An Anatomy of Trading Strategies， in Review of Financial Studies，1998，3.

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［13］Fama， E.F. ， K.R. French. Dividend Yields and Expected Stock Returns， in Journal of Financial Economics，1988，3.

［14］Sharpe， W. F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk， in Journal of Finance，1964，9.

［15］John Lintner. Portfolios and Capital Budgets， in Review of economics and Statistics， 1965，2.

Predictability and Capital Pricing Model in a Rational

Capital Market

——Based on the Academic Contribution of Eugene F. Fama

SU Zhi1,2,CHEN Yang-long1

（1.School of Statistics and Mathematics, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081, China; 2. Institute of International Currency, Renmin University of China, Beijing 100872, China)

Abstract: Eugene F. Fama becomes one of the Nobel Laureates of Economics in 2013 due to his unique contribution to capital pricing theory. Eugene F. Fama and his team (1969) first analyze the change of stock price after press conference on stock split-up with event method and to their surprise, market quickly absorbs information and the stock price becomes unpredictable after the initial response after the event. These discoveries cast great influence on later study. Additionally, Eugene F. Fama and French study the factors which decide the difference of stock rate of return in American stock market and establish three-factor-model of Fama-French to explain stock rate of return.

Key words: Eugene F. Fama；event study；feasibility；three-factor-model of Fama-French