基于因子模型的流动性对资产定价的影响实证研究数据stata代码2022年
借鉴Liu(2006)在传统资产定价模型中加人新因子的思想,以Fama-French五因子模型为基础,通过换手率和Amihud指标测度流动性构造流动性因子加人五因子模型中,建立流动性扩展的因子定价模型。
按照Fama和French (2015)叫采用2×3投资组合划分方法以流通市值加权平均构造流动性因子。为方便表述,将换手率衡量的流动性对应的因子称为换手率流动性因子,记为TLiq,将Amihud指标衡量的流动性对应的因子称为Amihud流动性因子,记为ALiq。按公司规模大小将股票分成规模小组( S )和规模大组(B),然后分别对每组按照换手率从低到高分成3组,低( TL)、中(TN)、高(TH)组分别占比30%、40%和30%,由此得到6组投资组合(STL,STN,STH,BTL,BTN,BTH)。采用同样的方法对规模和Amihud指标排序分组得到6组投资组合(SAL,SAN,SAH,BAL,BAN,BAH)。再根据如下计算方法即可得到换手率流动性因子( Tliq )和Amihud流动性因子( ALiq )。
TLiq =(STH + BTH)/2 -(STL + BTL)/2
ALiq= (SAH + BAH)/2- (SAL + BAL)/2
STH表示规模小组( S )且换手率高( TH )的投资组合,其他符号意义类推Tliq表示在考虑规模因素后换手率高的投资组合月度平均收益率与换手率低的投资组合月度平均收益率之差。ALiq 表示在考虑规模因素后Amihud指标值高的投资组合月度平均收
益率与Amihud指标低的投资组合月度平均收益率之差。
得到各因子变量后将两组流动性因子分别加入原来的Fama-French五因子中,得到本文主要研究的两组六因子模型:
模型(1)和(2)中的R表示资产在t时期的收益率,Rf表示无风险利率,Rm- Rf表示市场风险溢价因子(即市场超额收益率,是考虑现金红利再投资的月市场收益率与月度化无风险利率之差所得),系数为b; SMB,表示规模因子,系数为s;HML表示账面市值比因子,系数为h;RMW表示盈利因子,系数为r;CMA表示投资因子,系数为c;模型(1)中的Tliq表示通过换手率测度的流动性因子,其系数记为i1;模型(2)中的ALiq表示通过Amihud指标衡量的流动性因子,其系数记为i2;α和e分别表示截距与残差项。
分别构建5×5规模一换手率组合( Size-Turnover)与规模一Amihud 组合( Size-Amihud),用投资组合收益序列对五因子模型与两组六因子模型进行时间序列回归,检验各因子模型能否对流动性溢价做出较好解释。采用同样的5×5投资组合构造法构建
规模一账面市值比组合(Size-BM)、 规模一盈利组合(Size-OP) 和规模一投资组合(Size-Inv), 用这3种特征的投资组合对五因子模型和两组六因子模型进行回归,并将两组流动性扩展的因子模型与五因子模型的回归结果进行比较,检验流动性扩展的六
因子模型在解释我国股市规模效应、账面市值比效应、盈利效应与投资效应上的实证表现。最后通过Gibbons等提出的GRS检验对两组六因子模型对组合收益率的拟合效果进行检验,并与五因子模型进行比较,对模型做出总体评价。
参考文献
欧阳红兵, 喻静琼. 基于因子模型的流动性对资产定价的影响研究[J]. 金融发展研究, 2020(7):10.
数据说明
- 选择沪深A股(包括主板、创业板和科创板)作为实证研究对象,样本期为2000年1月1日至2022年12月31日。
- 个股月度与日度数据包括考虑现金红利再投资的收益率、交易金额、交易股数和流通市值,剔除交易状态为ST和PT以及收益率空缺的数据。
- 市场收益率数据为沪深A股市场考虑现金红利再投资的综合月(日)度市场收益率。
- 月(日)度无风险利率为定期整存整取年利率根据复利计算方法将年度利率月(日)度化所得。
结果说明
表1:换手率与Amihud组合的收益特征
表2:预期收益率Fama-MacBeth截面回归
表3:因子变量的均值与相关系数
VIF多重共线性检验
[size=14.6667px]表4:规模一换手率组合回归结果
[size=14.6667px]
[size=14.6667px]表5:规模一Amihud组合回归结果
[size=14.6667px]
[size=14.6667px]表6:投资组合平均超额收益率(%)
表7:两组流动性因子系数
表8:流动性溢价拟合效果的GRS检验
表9:规模效应等拟合效果的GRS检验
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