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Fama-French三因子模型A股市场实证-德邦证券-20221109

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摘要

这篇报告里我们使用 Fama-French 三因子模型的思路在 A 股市场做实证分析。我们基于该论文的三因子模型实证了 A 股市场在 2010年4月到 2022年 10月的情况。

Fama-French 三因子模型是量化金融领域十分经典的理论模型。

最早提出的CAPM模型无法解释市场收益率,Fama 和French 提出了3个因子用以解释股票收益的横截面异象。这3个因素分别是:整体市场因素(RM-RF)、与公司规模相关的因素 (SMB) 和与账面市值比相关的因素 (HML)。 对 A 股市场的实证显示,规模效应更强,账面市值比效应更弱。该论文贡献的 2个市场因子SMB和HML 能够分别检视股票市场上的规模效应和账面市值比效应。统计分析和回归结果表明,在 A 股市场中,SMB 因子具有更强的解释能力,HML因子的解释能力较弱。

A 股市场三因子回归模型的共线性问题较为突出。

A 股市场 RM-RF 与 SMB 的相关系数是 0.22,与HML 的相关系数是-0.17。SMB与HML 的相关系数是-0.52。而 Fama的美股统计对应的三个值分别是0.32、-0.38 和-0.08。

收益的横截面异象仅靠 Fama-French 三因子来解释是不够的。

基于三因子模型的回归显示,25 个规模-账面市值比股票组合在 A 股市场能被3因子模型解释的组合有 18 个,而 Fama 对美股市场的统计是 22个。综合来看,SMB 和 HML 还不能很好地解释 A 股市场股票收益的横截面异象。只靠市场风险收益率、规模和账面市值比因子去解释 A 股市场股票收益情况是不够的。

介绍

我们在Fama因子模型专题第一篇报告《Fama-French三因子模型问世三十周年系列之一:重温经典》中回顾了Fama-French三因子模型的细节,以及论文中美股股票市场上的统计情况。这篇报告里我们基于这套方法在中国A股股票市场上做实证分析。我们回顾EugeneF.Fam和KennethR.French于1993年在Journal of Financial Economics上发表的论文《Common risk factors in the returns on stock sand bonds》。

该文章提出的Fama-French三因子模型是量化金融股票投资领域十分经典的理论模型。我们回顾了该文章关于股票模型的一部分,使用论文中提出的Fama-French三因子模型来解释A股市场的横截面异象。

因子构建

该文章最重要之处在于基于市值和账面市值比数据,对全市场股票分类,计算出了2个新的市场因子SMB和HML。对A股市场的实证中,我们剔除了停牌、北交所上市、ST、*ST和上市不满240个交易日的股票。Fama的论文使用到了5个因子,分别是RM-RF,SMB,HML,TERM和DEF。

正文

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Fama-French三因子模型A股市场量化金融