FF三因子模型风险因子的有效性检验-最新文档
F_F三因子资产定价模型的扩展及其实证研究
员在此方面做出了大量的工作。范龙振、俞世典 股本规模，尤其是流通股的规模。近几年来，各种概
（2002）通过对市值效应、价格效应、市盈率效应等的 念的炒作都与流通股本的大小密切相关；考虑到我
检验，得出F-F 三因子模型适应中国资本市场的结论。 国上市公司流通股本的规模差异悬殊，特别是 1990
邓长荣、马永开（2005）采用深市股票数据(1996 年 年代上市的公司，其流通股普遍偏小，为减少这种差
反映股票的流动性和活跃程度。考虑到我国上市公 司的股本规模差异较大，又有流通股和非流通股之 分，可以采用反映成交量的相对指标，即换手率，用 成交股数与流通股本之比来表示，交投活跃的股票 应该具有较高的投资价值。
基于上述三个因子，再加上市场组合因子，在 Fama 和 French(1993)提出 F-F 三因子模型的基础 上，先将换手率替换标准 F-F 三因子模型的账面价 值/市值比指标作简单改进，再将市盈率替换标准 F-F 三因子模型的规模指标作进一步改进，如此一 来，我们得到以下两个改进的资产定价三因子模型， 即 - = + ( - )+ SMB+ HAL+ （1） - = + ( - )+ HAL+ HBL+ （2）
Model can be used to basically interpret the correspond portfolios’ weekly return rate of
Zhongzheng 100 sample shares, but with bad outcome. Aiming at the characteristics of Chinese
01 月～ 2003 年 12 月) 对 F-F 三因子模型在我国证 异的影响，可以参照国外权益市值的方法，研究流通
FF三因素模型报告
回归模型
计量方法：普通最小二乘法 计量模型：eviews6.0 回归模型如下：
ri rf ci bi (rm rf ) si SMB hi HML ei
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回归系数 c b 0.01*** （14.13） 0.01*** （12.28） 0.01*** （12.19） s 1.62*** （5.19） 1.52*** （4.35） 1.56*** （4.4） h -1.16*** （-4.82） -0.99*** （-3.7） -0.59** （-2.16）
拟合优度 R2
S/L
-0.22*** （-20.47） -0.23***
0.89
S/M
（-19.25） -0.23*** （-18.75）
0.85
S/H
0.84
B/L
-0.23***
（-18.61） -0.23*** (-19.45)
0.01***
（11.68） 0.01*** (13.28) 0.01*** （13.62）
FF三因素模型的主要内容
具体形式：
：股票收益率 ：市场收益率 ：无风险收益率 SMB：由于公司规模不同造成的风险溢价 HML：由于账面市值比不同所造成的风险溢价
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FF三因素模型的主要内容
为了构造跟踪公司规模和账面-市值比因素的资产 组合，DFF根据公司规模（市场资本）和账面-市 值比（B/M）将公司做了分类。 按公司规模分为小公司组（组S）和大公司组（组 B） 类似的根据账面-市值比（B/M）的大小分为低比例 组（组L），中等比例组（组M）和高比例组（组H ） 两次分组后得到六个公司组： S/L,S/M,S/H,B/L,B/M,B/H
数学建模(2)风险因子综合评价
资料范本本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载数学建模(2)风险因子综合评价地点：__________________时间：__________________说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容（一）.影响水资源短缺风险的因素加大和降低水资源短缺风险的因素主要源于以下两个方面：1.自然因素2.社会经济。
以下分别从两方面对其因素进行定性分析：自然因素：（1）降水量：他是水资源的来源，其大小变化直接影响到水资源量的大小，当降雨量减小时，水资源短缺风险就相应增大。
（2）植被覆盖率：一般植被覆盖率越大，涵养水源就越好，能有效地降低水资源短缺风险。
（3）地下水天然补给：此补给量越大，则可用地下水越多，可以降低水资源短缺风险。
（4）地表水资源量：地表水资源量越大，可用地表水越多，可以降低水资源短缺风险。
社会经济：（1）万元GDP水耗下降率：在保证产值的情况下，耗水率越低则越节约水资源，能够降低水资源风险，反之，则能加大水资源风险。
（2）农业用水，工业用水，生活用水，环境用水：这几项用水越少，需水量就越小。
（3）人口密度：人口密度大将导致水资源使用更加紧张，此值加大将加大水资源短缺的风险。
通过对水资源短缺风险因素的分析，我们建立相应的风险指标体系。
如图1所示，该指标体系分为两个层次，共有十个指标组成。
指标体系建立后，我们需要进一步找出敏感因子（主要因子）.根据2003——2008年的数据计算进行指标筛选。
降雨量（1）（mm）植被覆盖率（2）（%）地下水资源量（3）（亿m³）自然因素地表水资源量（4）（亿m³）风险指标体系万元GDP水耗下降率（5）（%）农业用水（6）（亿m³）工业用水（7）（亿m³）社会经济生活用水（8）（亿m³）环境用水（9）（亿m³）人口密度（10）（人/平方公里）图1 北京水资源短缺风险指标体系图风险敏感因子的确定1.利用主成分分析方法确定风险敏感因子主成分分析法是指标筛选最长用的方法之一，该方法的本质目的是对高维变量系统进行最佳综合和简化，同时客观的确定各个指标的权重，从而筛选出权重大的指标，确定敏感因子。
上海股票市场的FF三因子模型
上海股票市场的FF三因子模型
孟庆顺
【期刊名称】《北华大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2004(005)003
【摘要】FF三因子模型是法玛和弗兰切在1993年提出的资产定价理论,本文研究它对于上海股市的适用性.针对上证180指数样本股建立三因子模型,并进行了检验,结果表明:FF三因子模型对于上海股市是基本适用的.
【总页数】2页(P79-封三)
【作者】孟庆顺
【作者单位】吉林大学,数量经济研究中心,吉林,长春,130012
【正文语种】中文
【中图分类】F224.0
【相关文献】
1.股票市场CAPM和三因子模型分析——兼议中国股市的未来发展 [J], 李泉;陈雪花
2.中国股票市场的三因子定价模型实证研究 [J], 冯叔君;刘卓
3.中国股票市场的三因子时变风险溢价模型研究 [J], 陈学胜
4.上海股票市场风险因子数量研究——基于APT模型的分析 [J], 李福贵
5.基于流动性溢价视角下FF三因子模型在我国股票市场中的调整研究 [J], 王建勇;因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验
我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验引言：资本资产定价模型（CAPM）和Fama-French三因子模型是金融学中两个经典的资产定价模型。
本文旨在对我国A股市场中的CAPM模型和Fama-French三因子模型进行检验和分析，以探讨这两种模型在我国A股市场的适用性和效果。
一、CAPM模型CAPM模型是由美国学者Sharp、Lintner、Mossin等人在20世纪60年代提出的，并在随后的几十年里成为基金、股票和其他金融衍生品定价的重要工具。
其基本假设是市场上的风险资产回报与其风险高低成正比。
CAPM模型的表达式为：E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) - Rf]其中，E(Ri)为资产的预期回报；E(Rm)为市场的预期回报；Rf为无风险资产的回报率；βi为资产i的系统性风险。
对于我国A股市场，CAPM模型的检验有两个关键问题：一是如何计算无风险收益率(Rf)；二是如何估计资产的beta 值。
关于无风险收益率(Rf)的计算，有三种常用的方法：国债收益率法、货币市场基金收益率法、银行存款利率法。
由于我国国债市场的不完善，货币市场基金收益率与银行存款利率相对稳定，因此可采用货币市场基金收益率作为无风险收益率进行计算。
对于资产的beta值的估计，通常采用历史回归法。
通过回归资产收益率与市场收益率的历史数据，可以得到资产的beta值。
然而，由于我国A股市场的特殊性，投资者行为和政策因素对资产收益率的影响较大，使用历史回归法估计的beta值可能存在较大的误差。
二、Fama-French三因子模型Fama-French三因子模型是由美国学者Eugene Fama和Kenneth French在上世纪90年代提出的，其基本假设是资产的回报与市场风险、规模风险和价值风险三个因素有关。
Fama-French三因子模型的表达式为：E(Ri) = Rf + βi1(E(Rm) - Rf) + βi2(SMB) + βi3(HML)其中，E(Ri)为资产的预期回报；Rf为无风险收益率；βi1为资产与市场收益的相关系数；βi2为资产与规模因子（市值大小）的相关系数；βi3为资产与价值因子（公司估值）的相关系数；SMB为规模因子的收益率；HML为价值因子的收益率。
我国上市公司股利支付率模型的研究——基于FF多因子模型
我国上市公司股利支付率模型的研究——基于FF多因子模型赵建辉
【期刊名称】《金融理论与教学》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】Fama-French三因子模型及五因子模型在中国股票市场适用性一直是众多学者研究的热点之一,将FF多因子模型改造为研究股利支付率的多因子模型,既是一种创新也是一种挑战。
以1993年至2022年沪深上市公司为样本,基于Fama-French多因子模型原理,从投资组合股利支付率三因子模型入手,构造股利支付率多因子模型分析框架,并考察修正后的多因子模型对于我国上市公司股利支付率的解释能力。
实证研究后发现,市场因子是影响我国上市公司投资组合股利支付率的核心因子,我国上市公司投资组合股利支付率的“小公司效应”显著,五因子模型比三因子模型解释能力更强,但五因子模型中投资因子成为“冗余”因子,剔除投资因子的不含常数项的四因子模型基本可以解释全部股利支付率。
【总页数】14页(P70-82)
【作者】赵建辉
【作者单位】中国财政科学研究院
【正文语种】中文
【中图分类】F275;F832.51
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1.基于广义部分线性混合模型的中国A股上市公司现金股利支付倾向影响因素贝叶斯分析
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3.基于双重差分模型的上市公司宣告发放股利对股票价格的影响研究——来自2007～2016年我国沪深A股上市公司的证据
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5.现金股利支付率优化研究——基于面板门限回归模型
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法码三因子模型检验
一•样本股票的选取本次选取的股票是上交所挂牌交易的三只股票，分别为：①宁波港（601018）②中国神华（601088）③浦发银行（600000）④海信电器（600060）二•数据选择（数据为日收益率）数据采用2013年1月1日至2014年6月30日的日数据，分别为日个股收益率、日风险溢价率、日无风险利率、日SMB和日HML。
此期间共有357个交易日，为保持数据的统一性，本次选取了其中的346个数据。
三.参数估计使用Eviews7.2对三因子模型中的三个系数进行估计，使用最小二乘法。
四•估计结果三只股票的FF三因子方程分别为：R1-Rf=0.666*RMRF+0.916*SMB+ HMLR2-Rf=0.0965*RMRF-0.652*SMB+0.077*HMLR3-Rf=1.140*RMRF+0*SMB+0.837*HMLR4-Rf=1.24*RMRF+0.41*SMB-0.82*HML回归结果见附表五•计算结果根据四个方程求出四只股票的理论收益率，分别为：R1=0.666*（-0.0002）+0.916*0.0009+0=0.0007912 R2=0.0965*（-0.0002）-0.652*0.0009+0=-0.0005 R3=1.140*（-0.0002）+0+0=-0.000128 R4=1.24*（-0.0002）+0.41*0.0009-0+0.0001=0.000221 其中RMRF为-0.0002即在此阶段内市场组合收益率低于无风险利率SMB 为0.0009HML 为0在此阶段内股票的实际日平均收益率分别为：R1= -0.000015R2=-0.001175R3=0.000011R4=0.00008235六•结果分析第一只股票宁波港被低估第二只股票神华股份被低估第三只股票浦发银行被高估第四只股票海信电器被低估通过eviews计算历史数据得到矩阵：11111.080.97 1.14 1.240.66-0.650.090.41•1.370.080.84-0.82◎7353、按照 0.7353: 0.1275: 0.217: -1的比例买进卖出可获得套利。
ff三因子模型中因子的含义
ff三因子模型中因子的含义在金融领域，有许多不同的投资模型可以用来帮助投资者进行决策。
而在这些模型中，ff三因子模型被广泛认为是用于解释资本资产定价模型中最成功的一个。
在这个模型中，因子是十分重要的组成部分。
因此，今天我们将探讨ff三因子模型中因子的含义。
首先，让我们来看看什么是ff三因子模型。
ff三因子模型指的是一个用来解释资本资产定价模型的模型，它将所有的股票池分成了三个部分。
这三个部分是市场、市值以及质量。
市场指的是整个市场，市值是指公司的市值，质量则指的是公司的质量。
接下来，让我们来看看每个因子的含义及其影响。
1.市场因子市场因子是ff三因子模型中最主要的一个因子。
它是指整个市场的表现，通常使用的是基准指数，例如道琼斯指数或标普500指数。
在这个因子中，市场的表现将决定着整个股市的盈亏情况。
如果市场表现良好，那么大部分的股票也会呈现出较好的表现。
反之，如果市场表现不佳，那么大多数股票也会出现下跌的趋势。
2.市值因子市值因子是ff三因子模型中的第二个因子。
它是按公司市值的大小进行分类的。
通常，大公司的市场价值要比小公司的市值更高。
因此，市值因子通常可以体现出大公司和小公司之间的差异性。
大公司通常有更稳定的业绩和更长远的投资计划，因此，它们的股票价格也会更为稳定。
相反，小公司则有更大的增长潜力，但同时也存在更大的风险。
3.质量因子质量因子是ff三因子模型中的最后一个因子。
它是指公司的质量，包括盈利能力、资产稳定性以及品牌信誉等因素。
质量因子体现了公司与众不同的价值。
高质量的公司通常会被投资者更加青睐，因为它们可以提供更稳定和可靠的回报。
以上就是ff三因子模型中因子的含义。
市场因子、市值因子和质量因子是投资模型中最重要的因素之一。
了解这些因子的含义并加以应用，将能够帮助投资者更好地进行投资。
当然，在实际的投资过程中，还需要结合其他因素来制定合适的投资策略，以最大化回报和降低风险。
Fama-French三因子模型检验A股市场研究规模效应存在的可能性
Fama-French三因子模型检验A股市场研究规模效应存在的可能性Fama-French三因子模型是一种用于评估资本市场有效性的经济模型，它通过考察股票的收益率与市场整体收益率之间的关系来分析市场上的风险和收益。
该模型主要包括市场风险因子、公司规模因子和账面市值比因子。
规模因子是指小市值公司相对于大市值公司的收益差异，简单来说就是研究公司规模对股票收益的影响。
在国外市场，Fama-French三因子模型已经得到广泛应用，并且有大量的研究论文验证了其在美国、欧洲等市场的有效性。
但在中国A股市场，对于Fama-French三因子模型的研究相对较少，尤其是关于规模效应的研究。
本文将以Fama-French三因子模型为基础，就A股市场的规模效应进行一定的研究，探讨A股市场可能存在的规模效应。
本文将通过以下几个方面来研究A股市场可能存在的规模效应：一、历史数据分析我们可以通过搜集A股市场的历史数据，运用Fama-French三因子模型对A股市场进行回归分析，以验证规模效应在A股市场中的存在性。
通过回归分析，我们能够得出市场因子、规模因子和账面市值比因子对股票收益率的影响程度，从而判断规模因子是否对A股市场有显著影响。
二、行业细分分析在A股市场中，不同行业的公司规模差异可能会对规模效应产生不同的影响。
我们可以将A股市场的公司按行业进行细分，分别对不同行业内的公司规模因子进行分析，从而更清晰地了解规模效应在各个行业中的表现。
三、市场情况分析A股市场具有一定的特殊性，例如政策因素、市场结构等因素可能对规模效应产生影响。
我们还可以通过分析A股市场的整体情况，从政策层面、市场环境层面等方面来考察规模效应的可能性。
我们将通过历史数据分析、行业细分分析和市场情况分析，来探讨A股市场可能存在的规模效应。
通过这些研究，我们可以更深入地了解A股市场中规模因子对股票收益的影响，为投资者提供更全面、准确的信息，为学术界提供更多关于A股市场的研究成果。
基于多时间段的三因子模型有效性分析
基于多时间段的三因子模型有效性分析
多时间段的三因子模型是指通过市场因子、规模因子、价值因子来解释证券收益率变
动的模型，并结合多个时间段进行有效性分析。
该模型是目前广泛应用于投资管理和风险
控制领域的重要工具之一，它能够帮助投资者更准确地评估股票投资的风险和收益。
多时间段的三因子模型有效性分析的重要性在于，它能够帮助人们了解三因子模型在
不同时间段内的有效性，为投资者提供更加准确和可靠的投资策略。
本文将基于多时间段
的三因子模型对其有效性进行分析。
首先，根据历史数据对三因子模型进行有效性检验。
三因子模型的有效性检验通常采
用回归分析等统计方法，通过计算其系数的显著性和拟合度等指标来确定其有效性。
根据
不同时间段的数据，可以得到三因子模型在不同市场环境下的拟合情况，了解其适用性和
有效性。
其次，需要结合实际投资情况对三因子模型的有效性进行评估。
考虑到投资者的具体
投资行为和市场环境的变化，需要将三因子模型应用于实际投资组合中，观察其表现情况。
通过分析投资组合在不同时间段内的收益率、波动率和夏普比率等指标，可以进一步评估
三因子模型的有效性和适用性。
最后，需要考虑三因子模型在不同时期的表现是否存在显著性差异。
由于市场环境、
投资者行为和经济形势等因素都在不断发生变化，因此三因子模型的表现可能在不同时间
段内存在较大的差异。
通过比较三因子模型在不同时间段内的拟合度、收益率和波动率等
指标来评估其表现的稳定性和可靠性，从而进一步确定其有效性。
随机利率的三因子模型及其参数估计
随机利率的三因子模型及其参数估计本文在分析利率期限结构模型的基础上，将影响短期利率行为特征的均值回复、随机波动和跳跃因素同时考虑到利率期限结构模型的构建中，建立了三因子模型。
并且对模型参数进行了有效矩估计，比较几个同类模型，结果表明三因子模型对我国国债回购利率具有较好的拟合能力。
关键词：随机利率三因子模型有效矩估计随机利率模型概述利率作为金融市场上最重要的价格变量之一，一直是金融学研究的重点，特别是短期利率，它直接影响着资产定价、金融产品设计、保值和风险管理、套利以及投机等金融活动。
因此，学者们提出了许多利率期限结构模型来刻画利率的随机行为，例如，Merton(1973)、Vasicek(1977)、Cox(1985)、CKLS(1992)模型等，这些模型假设利率的动态变化都遵循扩散过程，即瞬时利率可用下列随机微分方程的一般形式来表达：drt=m(rt)dt+s(rt)dWt其中，m(rt)为漂移项，表示利率变化的瞬时期望；s(rt)为扩散项；s2(rt)为利率变化的瞬时方差；dWt为布朗运动的微分增量。
当漂移项或波动率函数选择不同形式时，就能得到已有的各个著名随机利率模型，它们都属于单因子利率参数模型。
但金融市场自身的复杂性决定了仅仅用单因子模型来描述是不完全的，国内外大部分的实证研究表明，瞬时利率变动的总体方差绝大部分来自于两到三个因素的贡献，并且三个主要因素基本上能解释短期利率曲线80%以上的动态特征。
因此本文将影响短期利率行为特征的均值回复、随机波动和跳跃因素同时考虑到利率期限结构模型的构建中，建立了三因子模型；并利用上海证交所国债回购利率数据，对模型参数进行了有效矩估计，比较已有的同类模型，说明该模型具有较好的拟合能力。
三因子模型的建立在已有的期限结构模型中，CKLS模型对短期利率的动态行为特点的研究具有推动作用，现今几乎所有与期限结构相关的实证大都基于CKLS 模型或与其有关，其具体形式为：drt=(α+βrt)dt+σrtγdWt（1）式中，(α+βrt)dt为漂移项，α为短期利率的长期均值水平。
fama-french三因子模型
什么是Fama-French三因子模型Fama-French三因子模型(Fama-French 3-factor model，简称FF3)Fama-French三因子模型概述Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现，股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。
Fama and French认为，上述超额收益是对CAPM 中β未能反映的风险因素的补偿。
”Fama-French三因子模型的表达式Fama和French 1993年指出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。
模型认为，一个投资组合(包括单个股票)的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是：市场资产组合(Rm −Rf)、市值因子(SMB)、账面市值比因子(HML)。
这个多因子均衡定价模型可以表示为：其中Rft表示时间t的无风险收益率;Rmt表示时间t的市场收益率;Rit 表示资产i在时间t的收益率;E(Rmt) −Rft是市场风险溢价，SMBt为时间t的市值(Size)因子的模拟组合收益率，HMIt为时间t的账面市值比(book—to—market)因子的模拟组合收益率。
βi、si和hi分别是三个因子的系数，回归模型表示如下：Rit −Rft = ai + βi(Rmt −Rft) + siSMBt + hiHMIt + εitFama-French三因子模型的假设条件1、理论假设在探讨Fama—French三因子模型的应用时，是以“有限理性”理论假设为基础。
并在此基础上得出若干基本假定：(1)存在着大量投资者;(2)所有投资者都在同一证券持有期计划自己的投资资产组合;(3)投资者投资范围仅限于公开金融市场上交易的资产;(4)不存在证券交易费用(佣金和服务费用等)及税赋;(5)投资者们对于证券回报率的均值、方差及协方差具有相同的期望值;(6)所有投资者对证券的评价和经济局势的看法都一致。
最新三因子模型实证分析资料
新三因子模型及其在中证100的实证分析罗小明（吉水二中江西吉安 331600）摘要：本文通过对FF-三因子模型的研究，并借鉴了国内外的研究成果，同时结合国内股市的具体特点，提出以下三个影响股票收益率因子：流通市值、市盈率、换手率。
在FF-三因子模型的基础上，构建了国内特有的新三因子模型，进行了实证检验，并与FF-三因子模型进行了比较分析。
关键字：三因子模型；流通市值；市盈率；换手率资产定价是金融学的核心任务之一, 各种资产定价模型总是试图找出投资者在投资决策时的相关经济环境变量, 由这些变量来解释股票的收益差异。
本文在FF-三因子模型的基础上，并借鉴了国内外的研究成果，同时结合国内股市的具体特点构建了国内特有的新三因子模型，进行了实证检验，并与FF-三因子模型进行了比较分析，以便进一步认识中国股市的股票定价机理。
一．国内股市的特点1、股本结构我国上市公司的股本按投资主体的不同性质可以分为国有股、法人股、社会公众股和外资股等不同的类型。
由于我国的股权分置，投资者在股票市场买卖的股票都是流通股。
此情形下，我国上市公司股票市场价格是在非流通股不能上市流通的前提下所形成的供求平衡价格，这就隐含了这一价格大大高于在全部股流通条件下的市场均衡价格，而股票的市场价格并不是非流通股的价格，这对资产定价模型产生较大影响。
2、存在价格操纵者近年来，我国股票市场上庄家、庄股之说，并且成为广大投资者、中介机构和有关媒体十分关注的话题。
所谓庄家，实际上就是股价操纵者，而庄股就是股价被操纵的股票；虽然从法律角度看，操纵股价的行为是违反《证券法》的，但由于操纵股价能为操纵者带来巨额的超常收益，所以操纵行为禁而不绝。
当然，这种操纵行为的出现和演变，具有独特的市场机制和外部环境渊源。
3、考虑交易费用和所得税的情形在我国，股票交易的费用主要由两部分构成，即交易印花税和佣金，而且这两项都按交易金额的一定比例提取，此外还有过户费(上海股市)、交易手续费(上海股市)。
stata ff三因子模型处理流程
stata ff三因子模型处理流程STATA中的Fama-French三因子模型处理流程引言：Fama-French三因子模型是一种用于解释证券收益率的经济学模型，旨在提供更精确的股票收益率解释和更准确的投资组合绩效评估。
本文将详细介绍在STATA软件中使用Fama-French三因子模型的处理流程，并逐步回答问题。
我们将从数据准备和导入，到模型估计和结果解释一一阐述。
第一部分：数据准备和导入1. 确保已经安装了STATA软件，并打开软件。
2. 导入数据集。
使用命令`use [数据文件路径]`，将数据文件导入STATA软件中。
确保数据文件的格式正确，并包含所需的变量。
3. 确定所需的变量。
Fama-French模型需要三个主要变量：股票收益率、市场收益率和市值。
确保数据文件中包含这些变量，并使用`describe`命令检查变量的类型和数据质量。
第二部分：计算因子收益率1. 计算市场因子收益率。
使用CAPM模型，可以使用市场收益率和无风险利率来计算市场因子收益率。
此时需要两个附加的数据变量：无风险利率和市场收益率。
通过将数据存储在STATA的公式变量中，并使用`gen`命令计算市场因子收益率。
2. 计算市值因子收益率。
市值因子衡量了在市场中拥有较小或较大市值公司的风险溢价。
使用公司股票市值数据，按照大小排序，然后按照市值分组，计算每个组的平均股票收益率。
计算方法与市场因子收益率类似。
3. 计算账面市值比（B/M）因子收益率。
账面市值比因子衡量了公司账面价值与市值之间的关系。
使用公司财务数据，计算账面市值比，并根据大小排序，然后将数据分组为多组，计算每组的平均股票收益率。
第三部分：运行Fama-French三因子模型1. 使用`regress`命令运行回归模型。
基于Fama-French三因子模型的预设，依次输入股票收益率、市场因子收益率、市值因子收益率和账面市值比因子收益率作为解释变量，并使用`regress`命令进行多元线性回归。
基于多时间段的三因子模型有效性分析
有明显的投市值、
账面市值比共同影响了股票的收益率。其中，市场 超额收益解释了股票收益率的基础，即个股收益率 大体上取决于其对市场超额收益的敏感性，这也是 传统 CAPM 模型解释的一点。而市值、账面市值比 反映了不同公司基本面状况的差异，从而使股票收 益率产生差异。市值因素反映了由流通股本体现的 公司规模差异间的风险，流通市值较小的公司，相 较于市值较大的大公司，其业务发展、信贷融资一 定程度上受到经济周期的影响，经营风险相对更 大，公司基本面的财务风险更大，因此，投资者往往 要求更高的风险溢价。账面市值比因素反映了与公 司财务困境相关的风险，高账面市值比的公司被认 为是价值型公司，具有未来发展潜力，但对外部环 境更加敏感，经营具有不确定性，更容易面临利润 下降乃至破产的风险，期望收益较低。而高账面市 值比的公司被认为是成长性公司，具有稳定的收 益，外部环境对其负面冲击影响有限，因此，市场对 高账面市值比公司要求更高的风险溢价。
三因子模型论文账面市值比论文：FF三因子模型在上海A股市场实证分析
三因子模型论文账面市值比论文：FF三因子模型在上海A股市场实证分析摘要：ff三因子模型是资本资产定价的重要模型，自提出以来受到了学界多方面的支持与挑战。
本文针对该模型在上海a股市场的适用性进行了实证分析。
结果表明：市场超额收益率因子高度显著，市值（size）因子次之，最后是账面市值比（be/me）因子，ff三因子模型在上海a股市场基本是适用的。
关键词：三因子模型、收益率、账面市值比一、引言1993年，美国学者fama和french在capm模型的基础上，明确提出了三因子模型(简称ff三因子模型)，它是在capm单因子模型基础上引入了公司规模（size），公司账面值与市值比（be/me）。
两位学者在后续的研究中对三因子模型的适用性问题进行了深入的探索，三因子模型也得到了多个国家实证研究的支持。
针对三因子模型在我国股市的适用性问题，学界也有相应的实证研究。
2005年，上市公司的股权分置改革（简称“股改”）对我国证券市场发展具有划时代的意义，然而自“股改”以来，针对ff三因子模型的实证分析较少。
本文主要选取“股改”以来上证a股的相关数据，针对ff三因子模型适用性问题进行了实证分析。
二、模型与实证方法fama，french(1996)的三因子模型认为市场因子、公司规模(smb)和账面市值比(hml)三个因子能完全解释股票的截面收益差异，构建数学模型如下：e（rpt）-rft=bi[e（rmt）-rf]+si（smbt）+hi（hmlt）(1)用计量经济学方程表示为：rpt-rft=ci+bi（rmt-rft）+sismbt+hihmlt+εt (2)其中，rpt表示资产组合（个股）收益率；rft表示无风险收益率；rmt表示市场收益率；εt 为随机误差项；ci、bi、si、hi为待估参数。
通过时间序列数据，我们便可以通过最小二乘估计法得到方程(2)的各个参数(ci、bi、si、hi)。
blume(1970)证实了当系数的误差不是完全正相关时，通过构造股票投资组合来进行模型回归所得系数比个股回归估计所得准确，我们借鉴fama和french、blume构造股票投资组合的办法来检验三因子定价模型。
多因子选股系列2——因子有效性检验的方法
多因子选股系列2——因子有效性检验的方法在上一期，我们罗列了各种各样的因子，接下来是多因子选股必不可缺的一个步骤，那就是判断因子的有效性。
我们将在这探讨如何找到有逻辑意义并且能够有效的区分个股的因子，也就是因子值对于个股未来收益有一定的预测能力。
多因子的有效性检验一般基于两个方法：1、相关性检验：计算同一时刻的个股的指标值和未来一段时间收益的相关性，再进行显著性检验，相关性越强，说明选股能力越强；2、单调性检验：按照指标值大小对股票进行分组，从时间序列的角度观察各组的历史累计收益、信息比率、最大回撤以及胜率等。
各组表现的优势组的胜率越高，单调性越强，说明指标的区分能力和选股能力越强。
但在使用这两个方法检验因子有效性的时候，需要注意以下几点：1、尽量把整体区间分为几个区间（分为每月或者每季度）进行回归。
以往有的研究会将几年的数据放在一起，整体进行回归，但我们更建议每月或者每季度进行一次回归，好处有两个: 1）减少单次回归的样本数量；2）有利于观察指标的历史表现。
2、有些指标排序尽量做到按照行业内分组，而不单单是全市场分组。
有一些基本面因子，如总市值、市盈率、ROE和ROA等，不同行业间有着天然的差异，可能不具有可比性，而且如果全市场分组，可能存在行业的显著偏离，因此全市场分组有效与指标在行业中性的情况下有效不是等同的概念。
通过因子的考察，同时采用了行业内分组和全市场分组两种方式进行对比，会发现有的指标在行业内分组的效果更好。
3、采用加权最小二乘法回归，而不是简单使用最小二乘法回归。
为了得到回归系数值，最常用的方法是采用最小二乘法进行参数拟合。
传统的最小二乘法方便估计出一个线性回归系数，但其目标函数并不是一个稳健的统计量，容易受到异常样本值的影响。
在多因子模型中，一些选股因子很可能会出现一些异常值，而这些异常值会对回归的模型参数产生较大影响。
为了降低异常值的影响，我们可以使用加权最小二乘法（稳健回归）估计模型。
上海股票市场的FF三因子模型_孟庆顺
第5卷 第3期北华大学学报(社会科学版)V ol 15 N o 132004年6月JOURNA L OF BEIH UA UNI VERSITY (S ocial Sciences )Jun.2004上海股票市场的FF 三因子模型孟庆顺(吉林大学数量经济研究中心,吉林长春130012)摘 要:FF 三因子模型是法玛和弗兰切在1993年提出的资产定价理论,本文研究它对于上海股市的适用性。
针对上证180指数样本股建立三因子模型,并进行了检验,结果表明:FF 三因子模型对于上海股市是基本适用的。
关键词:FF 三因子模型;上证180;最小二乘法中图分类号:F224.0 文献标识码:A 文章编号:1009-5101(2004)03-0079-03 收稿日期:2004-03-16作者简介:孟庆顺(1972—),男,吉林省吉林市人,吉林大学数量经济研究中心,博士研究生。
引 言国际资本市场的很多规律都已经被研究者所发现,并总结上升为理论,如资本资产定价模型理论(Capital Assets Pricing M odel ,简称C APM )。
1993年,美国学者法玛和弗兰切(Fama and French )也提出了三因子模型(3-factor m odel ),以下简称“FF 三因子模型”。
模型自提出以来,已在多个国家得到了实证研究的支持。
[1](P3～56)本文主要研究FF 三因子模型在中国股票市场的适用性。
主要内容是仿照FF 三因子模型的构造方式,针对上证180指数的样本股建立FF 三因子模型,并进行检验。
应用的计量方法主要是最小二乘法。
一、模型与实证方法当存在无风险投资时,FF 三因子模型的理论表示为:E (R p )-R f =b [E (R m )-R f ]+sE (S M B )+hE (H M L ), (1)其中,E (・)是期望函数;R p 是投资组合p 的收益率;R f 是无风险收益率;R m 是市场收益率;S M B (Small Minus Big )是Size (上市公司规模)因子的模拟组合收益率;H M L (High Minus Low )是BE ΠME (账面市值比)因子的模拟组合收益率(Size 因子和BE ΠME 因子的具体构造见下文);b ,s 和h 分别是各因子的系数。
上证A股市场FF三因子模型适用性研究的开题报告
上证A股市场FF三因子模型适用性研究的开题报告一、选题背景和研究意义随着我国经济的快速发展，证券市场的发展得到了空前的发展。
作为我国证券市场的重要组成部分，股票市场的投资人群日益增多，市场的交易总额也日益增加。
在股票投资方面，投资人不仅需要对特定股票进行分析，还需要了解市场的整体情况，从而制定与之对应的投资策略，获取更稳定的投资回报。
因此，在目前阶段，研究股票市场整体情况及其影响因素，能够帮助投资人更好地掌握市场的投资规律，并能制定相应的投资策略，更有效地管理投资风险，使投资回报得到进一步提升。
而三因子模型是目前市场上广泛使用的多元回归模型之一，研究其在我国A股市场中的适用性，是一项具有重要实际应用价值的研究。
二、研究目的和内容本研究旨在研究上证A股市场FF三因子模型适用性，并通过实证研究，对研究结果进行解释和分析，从而探讨如何更好地运用此模型，指导股票投资人的投资决策。
具体研究内容包括：1. 上证A股市场中FF三因子的构建及其经济学解释。
2. 上证A股市场中FF三因子对各行业和股票的回报的解释能力。
3. 上证A股市场中FF三因子与其他因素的相关性确认。
4. 上证A股市场中FF三因子的利用，指导股票投资方向和投资策略。
三、研究方法和可行性分析研究方法：采用多元线性回归分析法，对上证A股市场中FF三因子进行实证分析。
数据来源：采用Wind等数据平台的上证A股市场历史数据。
可行性分析：本研究所用的数据来源可靠，相关理论基础有所积累，相关文献资料充足，研究方法成熟，因此具备一定的可行性和可信度。
四、预期研究结果1. 确认上证A股市场中FF三因子模型的适用性。
2. 通过实证分析发现FF三因子对A股市场中不同行业和不同股票的回报能力的差异。
3. 通过实证分析发现FF三因子与其他因素的相关性。
4. 提出运用FF三因子指导股票投资方向和投资策略的具体方法。
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FF三因子模型风险因子的有效性检验一、引言众所周知，在资本市场中风险和收益是一对相互依存的变量，即一般而言，高风险会带来较高的收益。
风险收益对等的原则是资本市场运作的规则，也是每个投资者必须遵守的定律。
从而如何权衡风险和收益之间的关系则是投资者必须面临的问题，也是理论界研究的重点。
因此，作为金融理论研究重点之一的风险定价问题一直受到学者们的关注。
回顾研究历程可发现，对于股票风险和收益之间的关系的研究可以追溯到最早的CAPM莫型，该模型基于有效市场假说，将B系数视作衡量风险的唯一因子。
但是，在随后的研究中发现B系数和回报率之间有不契合的地方，即出现了种种异象。
仅仅通过B系数来解释股票回报率略显单薄。
Banz( 1981)小公司效应的提出以及Fama French(1992)的研究拓展了最初的CAPMI型，使得度量风险的因子由最初的B系数扩展到B系数、规模、账面市值比三因子。
但是，随着资本市场的发展与完善，该模型的适用性是否还成立，对于这一问题国外学者莫衷一是。
我国学者延续了国外的研究范式，将CAPM在我国特有的制度环境下利用我国资本市场的数据进行了CAPMI型有效性检验，随后国外学者通过对种种异象的捕捉，拓展了CAPMI型，形成三因子模型。
我国学者也随之对拓展后的三因子模型在我国的有效性进行了实证检验。
但是由于样本数据以及相关研究方法的差异，至今尚未得出一致的结论。
本文立足于我国特有的股票市场，通过对沪深两市2001-2011 年数据进行大样本实证检验，试图通过大样本数据的验证来探究我国衡量资本市场风险定价的因子以及其相互之间的关系。
二、文献综述（一）国外文献资本资产定价的研究最早可以追溯到1952 年美国经济学家马克维茨发表的《资产组合选择》。
该文详细论述了如何进行金融资产的组合以分散投资风险，并实现收益最大化，资本资产投资理论自此兴起。
60 年代初，证券估值方法成为金融学家们研究的热点，这一阶段最为典型的研究成果是资本资产定价模型。
1967年由美国学者夏普（Sharp）、林特尔（Lintner ）、特里诺（Treynor ）、莫辛（Mossin ）等人提出的资本资产定价模型一一CAPM模型，自建立以来在实务界就得到了广泛的关注与应用，在现代金融市场价格理论的研究中，也一直占据着重要的地位。
回顾众多验证性文章，其中对于CAPM模型的经典实证检验是Fama和Macbeth （1973）进行的，他们研究的独特之处在于试图在前一期估计的风险变量基础上预测投资组合未来的收益率，平均收益率和B系数成正相关关系。
虽然CAPM莫型在现代金融领域占据着重要地位，也得到了大量的实证数据验证，但是至今该模型也一直接受着来自理论界和实务界的研究挑战与检验。
挑战的主流是种种异象的产生，实务中发现B系数和回报率之间有不契合的地方，即出现了种种定价异象。
定价异象说明了，导致股票高收益率的原因不仅仅只有B系数所对应的高风险。
也就是说(3系数不足以囊括所有的系统风险，这显然与传统的CAPM模型相悖，因而仅仅通过3系数来解释股票回报率略显单薄。
实务界随即对于CAPM模型中只有3系数这一个因子提出了质疑，从而使理论界展开了深入研究。
对于CAPM模型的质疑最显著的是Banz (1981)提出的公司股本规模效应。
随后，学者们除了验证上述因子的有效性外还试图寻找其他风险因子，Chan 和Lakonishok (1991)研究发现股票的平均收益率和其账面市值比相关。
Basu (1983)研究认为股票收益率除了与公司股本规模以及3 系数有关以外，E/P 也是重要影响因素之一。
因此，衡量风险的因子除了3 系数，公司的规模、杠杆率外，账面市值比及市盈率也成为衡量风险的另一个因子。
面对上述众多的风险因子，Fama和French (1992)在对1963-1990 年样本的股票收益率横截面数据分析中得出经典的三因子模型该模型选择的三个因子是在理论和实证研究的基础之上总结归纳出来的，对于美国和其他国家的数据都表现出较好的解释能力，这三个因素分别是：市场风险因子(依据传统的CAPM莫型的理论分析，也就是市场组合收益率与无风险收益率之差，即传统的3 系数)、规模因子以及账面市值比因子。
在三因子模型提出后，各国学者相继对其进行了有效性检验，Chan et al.(1991) 和Daniel ，Titman ，Wei (2001) 研究发现日本资本市场账面市值比可以解释股票回报率。
Antoniou ，Garrett ，Priestley （1998）研究发现英国资本市场三因子被合理定价。
WaiCheong Shuma，Gordon Y.N. Tang （2005）研究发现规模、账面市值比效应在亚洲新兴市场中是存在的。
可见，Fama-French 三个因子模型是在理论和实证研究的基础之上总结归纳出来的，对于美国和其他国家的数据都表现出较好的解释能力。
此外，国外学者在发现收益率异象后，基于有效市场假说，从多角度拓展了原本的CAPM莫型及三因子模型，试图采取多因子捕捉风险来衡量收益，对于风险和收益这两个相互共生的变量之间关系的度量又进了一步。
因此，对于风险定价的衡量一直是国外学术研究关注的重点，对于上述风险因子的检验随着时间的推移一直在进行。
（二）国内文献我国学术界对于此问题也进行了相关研究。
在国内众多文献中，B系数、规模、账面市值比、财务杠杆这四个解释变量屡次被检验，但实证结果却不尽相同。
此方面的研究最早应该追溯到施东辉（1996），依据1993 年至1996 年的样本区间内，探讨上海股票市场中股票的定价模式。
经过其深入研究发现，在我国资本市场中股票的风险可以由B系数衡量，但是其余收益之间的关系确是负相关关系。
此后，我国理论界开始了对于B系数是否能解释我国股票市场收益率以及其与收益率间的关系问题。
早期的检验只停留在对于CAPM模型的有效性检验，但是近年来运用股票横截面分析法对单一B系数度量风险的定价模式产生质疑，先后形成了多种因子综合衡量风险的结论。
杨朝军、邢靖（1998）研究发现我国资本市场中B系数可以解释股票收益率，但同时三因子模型在我国也是适用的，说明在我国资本市场中单一的B系数衡量系统风险也是不够的。
陈信元、张田余和陈冬华（2001）对预期股票收益的决定因素进行了横截面分析得出，规模和B/P有显著的解释力，B系数、账面财务杠杆和市盈率始终没有通过显著性检验，缺乏解释力。
苏宝通、陈炜、陈浪南（2004）认为公司规模、账面市值比有解释作用，而市盈率对股票收益率的解释作用不显著。
吴世农和许年行（2004）认为我国资本市场存在账面市值比效应、公司规模效应。
石予友、仲伟周、马骏、陈燕（2008）认为公司规模、账面市值比对于股票收益率有解释作用。
林立子和陈希敏（2010）认为在后危机时代B系数与收益率之间呈负相关关系，而股票收益率与公司规模无关。
刘昱熙和宋旺（2011）则发现公司规模因子及市净率指标对股票回报解释作用显著。
因此，在衡量股票收益率的风险时除了传统CAPM模型中的B系数之外，规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆这四个解释变量在中国资本市场中到底是否起作用，是否起到补充解释收益率的作用，以及其相互关系一直是理论界研究及讨论的重点，由于研究方法等原因的限制，至今没有得到一致的结论。
因而运用我国实际数据，结合我国具体的制度背景，通过大样本实证充分验证讨论我国股票市场衡量风险定价的因子，检验三因子模型在我国的有效性是本文研究的重点。
三、研究设计（一）研究方法本文采取的实证研究方法参照的是Fama和French 在1992 年发表的《股票收益率的横截面数据分析》。
首先，将2000年至2011 年各组数据按年分组，总计11组。
其后将t-1年数据按照规模（SIZE）、账面市值比（BE/ME、市盈率倒数（E/P）、财务杠杆系数（EQA四个变量排序后依次分组。
分组依据按照Fama-French （1992）构造风险因子的方法，将各变量按照大小分成十组（Q1, Q2 .......................... Q10，计算最大组和最小组的t 年5月至t+1 年4月内的股票回报率进行市值加权平均，将该变量最高组的月市值加权平均股票收益率与最低组的月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的相应的风险因子与收益率进行回归，从而得到每个风险因子对于收益率的解释作用是否显著以及其相互关系，进而检验三因子模型在我国资本市场中的有效性。
本文依据经典的三因子模型，Ri= Rf+ B 1 （Rm-Rf）+ B 2Sizefactor+ B 3 BE/ME factor 进行实证分析。
（二）变量界定本文旨在对于三因子模型的有效性检验外，市盈率倒数、财务杠杆因子也是研究的重点。
根据三因子模型，Ri= Rf+ B 1 （Rm-Rf）+B 2Sizefactor+ B 3 BE/ME factor 所述，需要取得如下变量股票的月回报率Ri，规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆因子。
被解释变量即股票的月回报率Ri 可从国泰安数据库中取得，解释变量需要定义规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆等，具体如下：（ 1 ）B 系数。
传统CAPM 模型中，B 系数是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。
B系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。
（2）规模（SIZE）。
规模因子的测算是依据国泰安数据库中市值取对数计算而来的，由于市值数据较大，一般将其取对数便于比较和处理，即SIZE记做LN（ ME。
测算过程中剔除了数据缺失。
（3）账面市值比（BE/ME。
账面市值比的计算是将公司的年末的所有者权益的账面价值与其市值相除，记做BE/ME 其中，BE指的是账面价值，ME指的是市值。
（4）市盈率倒数（E/P）。
根据数据库中得到的各公司市盈率的相关数据，剔除掉缺失以及为零的数值后取倒数，即可得到E/P o（5）财务杠杆（EQA。
财务杠杆系数的获得是将公司的所有者权益与总资产相比，获得所需年度的财务杠杆系数，记做EQA本文将T年5月至T+1年的股票收益率与T-1年的各指标相对应。
据此进行大样本检验，从而得到相关结论。
为了将构造的各因子与收益率进行回归检验，回归方程如下：Ri= Rf+ B 1 （Rm-Rf）+ B 2Sizefactor+ B 3 BE/ME factor+ B 4 E/P factor+ B 5 EQAfactor 其中，Rf是无风险收益率，Rm是市场组合收益率，Ri是个股收益率，B 1 传统的B 系数，Sizefactor 是规模因子，BE/ME factor 是账面市值比因子，E/P factor 是市盈率倒数因子，EQAfactor 是杠杆率因子。