Fama-French 三因子模型问世三十周年系列之二：A 股市场实证

• 实证数据覆盖2010年4月至2022年10月，基于25个规模-账面市值组合分析A股市场回报表现。

- 规模因子SMB平均每月溢价0.63%，显著高于美股约0.27%，显示A股中小市值股票表现更优（见表3）。

• 账面市值比因子HML平均每月仅产生0.04%溢价，远低于美股0.4%，表明价值效应在A股较弱。

- 单因子回归模型拟合优度介于0.58至0.88，不同组合呈现高差异（见表4）。

• 双因子模型（SMB+HML）拟合优度下降，表明二因子未显著增强解释力（见表5）。

- 三因子回归模型显著提升拟合优度，23个组合拟合优度≥0.9，SMB斜率与规模负相关，HML斜率随账面市值比单调递增（见表6）。

• 三因子模型中部分股票组合截距项显著，表明模型对A股收益存在不足解释，且因子间共线性较美股显著更高。

- 风险主要包括：市场风格切换、波动风险及模型失效风险。

1. 分析框架与核心逻辑

本报告旨在利用Fama-French三因子模型（市场风险RM-RF，规模因子SMB，价值因子HML）检验其对中国A股市场股票收益的横截面解释能力。模型设计基于25个由规模和账面市值比分组形成的投资组合，利用2010年4月至2022年10月151个月的月度数据进行时间序列回归分析。研究对比美股市场的典型统计，并强调A股市场特有特征。

1. 因子构建与数据处理

- SMB通过每年4月按市值大小分为小组S和大组B、按账面市值比分成低、中、高三组，形成6个组合的加权月度收益率，进而计算小市值组合和大市值组合差作为规模因子。
- HML仍为高账面市值比组合与低账面市值比组合收益差。
- 剔除停牌、ST、北交所、新上市股票等，确保数据质量。
- 市场因子RM为加权市值回报率，无风险利率RF采用中债国债1个月期收益计算。

1. 统计描述

如表1所示，25个组合平均市值跨度广，最小规模组均值低于25亿，最大规模与高账面市值比组合市值最高达1119.58亿。账面市值比在A股表现相对偏低且分布较集中于较低区间，反映A股估值整体偏高。此外，表2显示规模效应明显，较小市值组合平均月度超额收益较大，符合负相关规律；账面市值比与超额收益相关性不明显，弱化了价值效应。

1. 因子统计与因子解释力分析

- 表3揭示，SMB和RM-RF对A股市场股票回报具有较强正向贡献，平均月度溢价分别为0.63%和0.46%。反观HML平均月度溢价只有0.04%，且统计显著性欠缺，表现弱于美股。
- 因子间相关性偏高，尤其SMB与HML达-0.52，提示严重共线性问题，可能影响模型稳定性与解释力。

1. 线性回归实证

- 单因子模型（表4）中，市场风险因子对股票组合有较高拟合优度（0.58–0.88），但小市值组合拟合表现较弱。
- 双因子模型（表5）加入规模和账面市值因子，拟合起伏较大且整体不优于单因子，且截距多不显著，意味着仅用SMB和HML难以解释整体回报差异。
- 三因子模型（表6）显著提升拟合优度，多数组拟合度达0.9以上，SMB回归系数在各规模五分位组间呈递减趋势，HML系数随着账面市值比从负转正，显著揭示两因子对不同分组收益动态影响。
- β系数趋于1，表现与美股数据相似，表明引入SMB与HML后市场风险解释更纯净。
- 尽管拟合优度提高，截距项仍有7个组合显著，表明模型仍未完全捕获全部收益异象，存在残留收益率不能被因子解释，尤其与美股表现差异明显。

1. 行业研判与投资洞察

- A股市场显著表现出强烈的规模效应，投资小市值股票带来的收益溢价高于美股，反映投资者更倾向于中小市值股票。
- 价值因子HML在A股表现较弱，可能由于市场结构、估值体系及投资者行为差异造成。
- 因子共线性强，提示需谨慎使用三因子模型进行量化策略构建，可能需要引入更多新因子或方法弥补解释盲点。

1. 风险提示

- 市场风格切换带来因子表现波动。
- 市场整体波动及系统性风险可能导致模型失效。
- 模型基于历史数据，存在统计误差影响未来适用性。

结论/展望
综合分析表明，Fama-French三因子模型在解释A股股票收益方面具有一定的有效性，尤其是规模因子对收益的解释力突出。但账面市值比因子解释作用较弱，模型存在共线性较高及截距显著性问题，表明模型解释能力仍不完全，需开发和引入更符合中国市场特性的因子与方法进行补充和完善，以更准确捕获A股市场的风险收益特征和横截面异象[pidx::0][pidx::4][pidx::6][pidx::10][pidx::12][pidx::13]

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