非正式环境规制下产业协同集聚的结构调整效应——基于Fama-Macbeth与GMM模型的实证检验

选取2008~2014年中国30个省份的工业相关数据,构造了可用于测度中国产业集聚水平的γsj指数,在此基础上利用Fama-Macbeth估计法及GMM估计法,就产业协同集聚能否成为一个有效的倒逼手段驱动结构调整进行了讨论。面板回归和门槛检验结果表明,非正式环境规制下的产业协同集聚会驱动产业结构趋向合理化,产业协同集聚具有较为显著的结构调整效应,但存在门槛特征。根据研究结论,政府在对企业集聚行为进行事先干预时,应充分考虑非正式环境规制的"屏障"作用,利用这道"屏障"发挥好产业协同集聚的结构调整效应。

企业投资预期对股票预期收益的影响--基于Fama-MacBeth回归法的实证研究

从风险理论、期权理论、托宾Q理论以及总量投资层面和企业投资层面理论分析了企业投资预期对股票预期收益的影响,并提出假设。通过构建企业投资预期变量,基于Fama-MacBeth(1973)回归法,利用2007—2019年中国A股上市企业数据实证检验了企业投资预期对股票预期收益的影响。研究发现,企业投资预期对股票预期收益具有显著的预测能力,投资预期增长率与企业未来收益率之间存在显著的负相关关系,投资预期增长率最低的企业,未来股价表现显著好于投资预期增长率最高的企业。

静态资本资产定价模型的有效性检验——基于Fama-Macbeth估计方法

本文利用36只深圳A股从1997年至2006年的月收益率数据,借助EXCEL软件,运用标准Fama-Macbeth估计方法来检验静态CAPM模型的有效性:以5年期的时间窗口进行时间序列回归,来估计CAPM模型的贝塔值;进行截面回归估计CAPM模型风险溢价和截距的平均值。并通过计算两个回归的值来判断静态CAPM模型对资产收益率波动的解释力。研究发现市场组合的超额收益率对个股、股票组合的超额收益率有较强的解释力;然而,CAPM模型的贝塔值对个股、股票组合的超额收益率的解释力均有限,但对股票组合的解释力要好于个股。

知识经济时代的价值创造:企业科技关联会创造超额回报吗?

在知识经济时代,企业科技关联会创造超额回报吗?研究揭示中国资本市场是否存在科技动量效应以及该效应的来源。研究发现:中国资本市场存在显著的科技动量效应。投资科技关联因子构建的多空投资策略可以带来1.06%~1.68%的月度超额回报。此超额回报不是风险补偿的结果,而是由于投资者有限注意力造成的错误定价,并且这种错误定价需要1~3个月才可以得到纠正。研究结果对于理解企业研发收益、企业技术溢出、投资组合构建以及中国资本市场有效性等有着重要的参考价值。

考虑经济不确定性、消费与经济周期的股票市场资产定价

通过对2005年5月份到2022年4月份中国股票市场数据进行实证分析,检验了五因素分析方法在中国股票市场各阶段的运用情况。其主要的结果是:1) 在整个样本下,规模、账面市值比、盈利能力因子的定价能力是十分明显的,但存在投资风格因子冗余的情况;2) Carhart四因子在按宏观经济变量风险敞口分组的单一组合下具有较强的对A股市场的解释能力;而在多空组合下五因子模型表现更好;3) 可以根据宏观经济变量下的β构建合适的多空投资组合从而获得相对安全的投资回报。

前景理论与股票收益:基于A股市场的实证研究

本文提出投资者将在前景理论框架下进行决策,先通过股票的历史收益分布形成对股票的心理描述,再基于价值函数和概率加权函数进行评估得到股票的前景理论价值。投资者将倾向配置具有较高前景理论价值的股票,从而导致其更高的均衡价格和更低的期望收益,即有前景理论价值与股票期望收益负相关。本文基于A股市场的投资组合分析和FamaMacBeth横截面回归分析支持了该研究假设,研究结果表明:前景理论价值对股票期望收益的预测能力主要由股票历史收益分布的偏度特征所驱动,并从行为金融视角揭示了资产价格的形成规律,本研究对证券市场参与者和监管者均具有一定的指导意义。

面板数据计量模型适应性的比较研究

近年来在经济管理研究中采用面板数据的实证性论文日益增多,同时关于面板数据处理的理论成果也并不少见.然而,问题在于:一方面已有的关于面板数据处理的理论方法多基于无穷大样本,而现实中仅能获得有限样本;另一方面已有的实证研究成果或对面板数据不做任何特殊处理或并不说明处理方法选用的依据.基于此,按只存在个体效应,只存在时间效应和同时存在两种效应3种不同的数据结构,模拟比较了现有各种理论方法的适用性.并根据各种处理方法在小样本情况下估计结果存在较大差异这一事实,反推出用于判断实际数据中存在何种效应的准则.

上海股票市场股票收益率因素研究

根据上海股票市场从1995年7月到2000年6月所有A股股票的月收益率、价格、市值和公司财务数据,利用Fama＿Macbeth回归分析方法及构造动态组合方法,分析总市值、流通市值、价格、账面市值比、市盈率、账面资产负债比等因素对股票回报率的影响.发现上海股票市场具有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应.这些效应不能用股票的beta值来解释.同时发现Fama＿French的三因子模型不能完全解释这些效应,但在三因子模型的基础上再加上一个市盈率因子可以很好地解释这些效应.

价值型投资在中国证券市场上的有力证据

本文给出了1994年至2005年间价值型投资在中国A股市场中的有力证据。Fama-Mac-Beth回归表明在中国A股市场中存在着显著的市盈率和市净率溢价,1994年至2005年中牛市和熊市的滚动策略显示了我国A股市场中的价值效应,并且风险和收益之间基本上呈现出收益大、风险大的特征。本文的实证研究结果将有助于中小投资者以及机构投资者的长期投资决策。

交易额、A股比例、势效应和三因子模型

利用回归和构造动态投资组合方法,对中国股票市场1995年7月到2000年12月股票月收益率、交易额、总市值及其财务数据进行分析,发现中国股票市场具有显著的交易额效应、A股比例效应、市值效应、账面市值比效应等.这些效应有密切的相互关系,但不能用市场beta值来解释.市场beta值、市值因子、账面市值比因子一起,也就是Fama French三因子模型,可以很好地解释这些效应.

中国股市上交易活动与股票预期收益关系的实证研究

用交易金额和换手率来度量股票的交易活动,并用它们的标准差、变异系数反映交易活动的变化,本文通过构造投资组合与进行Fama-Macbeth多元回归等方法对中国股市所有A股股票的预期月收益率与交易活动及其波动性之间的关系进行实证研究。研究结果表明,无论控制影响股票收益率的其它因子与否,A股股票交易活动的水平与波动性均与股票的预期收益负相关。

极端风险与横截面股票预期收益率——基于A股市场的实证研究

本文基于Kelly和Jiang（2014）的方法，实证测度了我国A股市场1997～2014年间的月度极端风险水平；在此基础上，我们考察了个股极端风险载荷与其预期收益率之间的关系，并考察了股票市场极端风险对经济基本面的影响。结果显示，我国股票市场极端风险具有时变性和持续性，但其持续性远低于美国；个股的极端风险载荷是显著影响其预期收益率的一个因素，横截面个股极端风险载荷越大，其预期收益率就越高；基于极端风险载荷构造的十序位分组投资组合（持有一个月）的最高和最低组之间存在显著的平均收益率之差（年化收益率约为16%），剔除风险后仍然存在（年化收益率约为13％）；而且，股票市场极端风险变化的正向冲击显著地负面影响未来实体经济的效率。

尾部风险和债券横截面收益率:来自中国债券市场的证据

利用时变尾部风险模型,刻画债券尾部风险,通过投资组合分析和Fama-MacBeth回归分析方法,研究了尾部风险和我国债券横截面收益率间的关系,并构建了尾部风险因子,检验将其加入现有因子模型后的定价效率。研究结果表明,我国债券市场存在显著为负的尾部风险溢价;在控制了债券评级、到期时间、规模、流动性、票面利率、债券市场贝塔、反转、动量、违约利差和换手率之后,尾部风险和我国债券横截面收益率间的负向关系依然显著;尾部风险因子的加入能够提高模型的定价效率。

股票价格的跳跃行为与横截面股票预期收益率——基于沪深A股市场的实证研究

研究实证考察了我国沪深A股市场个股价格的跳跃行为与其预期收益率之间的经验关系。在Yan’s(2011)的假设下,个股收益率分布的厚尾性是个股价格跳跃行为的良好代理变量;将个股收益率分布的厚尾性视为其跳跃行为,实证结果表明,跳跃行为能够显著影响个股的横截面预期收益率,而且,横截面上股票的跳跃行为越大,其预期收益率就越低。

投资者情绪对MAX效应的影响分析

鉴于国内现有文献还没有考察投资者情绪对MAX效应(最大日收益率效应)的影响问题,本文首先用组合价差法验证MAX效应的存在性,然后基于构建出的投资者情绪指数,分别采用组合价差法和Fama-Macbeth回归,考察中国股票市场投资者情绪对MAX效应的影响。我们的经验分析结果显示,中国股票市场中存在明显的MAX效应;MAX效应主要来自于投资者情绪高涨期,在投资者情绪低迷期不存在MAX效应;在投资者情绪高涨期MAX对冲组合的异常收益,既有来自于最高MAX组合的贡献,也有来自于最低MAX组合的贡献。这意味着投资者的乐观情绪引起并放大了MAX效应。

预期股票收益的独立因子研究--来自中国A股市场的经验证据

基于中国资本市场的特色,以中国A股上市公司为样本,排除受到壳价值“污染”的上市公司,识别能预期中国股票月收益的独立因子。首先,搜集并整理发表于国内外学术期刊上已证实的能解释中国股票横截面收益的20个显著性因子。其次,基于中国资本市场的特殊性,排除受到壳价值“污染”的公司。最后,通过Fama-Macbeth回归方法来避免过度加权小市值股票的问题及运用多重检验的修正p值来判定回归系数显著性,以缓解数据过度拟合的问题。最终,从20个因子中只识别出了4个显著的独立因子,分别是非流动性风险、最大日收益率、1个月换手率、净运营资产收益率。进一步,利用识别出来的4个独立因子构建多空对冲组合能够获得显著的超额收益。研究结论对完善具有中国特色的实证资产定价体系具有一定理论价值,对投资者构建投资策略具有一定实践意义。

公司盈利、投资与资产定价:基于中国股市的实证

选取1997年7月至2015年6月中国股市月度收益数据为样本,以营业利润与账面价值的比值作为盈利因素的代理变量,以总资产增长率作为投资因素的代理变量。先后运用Fama-Macbeth回归法和投资组合因子模拟法分析了规模、B/M、盈利和投资等因素与资产定价的关系,并对Fama和French近期提出的五因子资产定价模型进行了实证研究。研究发现,规模、B/M、盈利和投资四因素在解释个股横截面收益差异上的显著性依次降低,而且B/M因素在规模大组的显著性要大于规模小组,但盈利和投资因素则表现相反;中国股市的平均收益同样存在与规模、B/M、盈利和投资相关的效应特征,其中B/M效应特征表现出了翘尾现象,盈利效应的主要特征表现为盈利能力越强的公司的股票收益越低,但规模较大的公司则表现为盈利能力越强的公司的股票收益越高,投资效应特征表现为投资越保守的公司的股票收益越高。使用五因子资产定价模型能较好地拟合这些特征,而且在表现上也优于三因子资产定价模型。

基于公司特征的中国股市资产定价实证研究

以1999年至2014年我国股市的月度收益数据为总样本,以划分出的上涨和下跌时期数据为子样本,先后使用构造投资组合法和Fama-Macbeth回归法,研究了规模、账面市值比、盈利能力和投资水平等四个因素与股市横截面收益的关系。研究主要发现,在解释横截面收益差异的表现上,在总样本和上涨时期样本中只有账面市值比因素显著,而在下跌时期样本中规模因素、盈利能力因素和投资水平因素都较为显著。

中国股票市场的三因子模型

通过对中国股票市场从 1995年 7月到 2 0 0 0年 6月所有A股股票月收益率的研究 ,发现股票市场具有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应 .这些效应不能用市场 β值来解释 ,但再加上两个因子 :市值因子和账面市值比因子 ,可以很好地解释这些效应 .

事件研究并购对中国股市长期绩效影响

使用事件研究法分析中国公开上市公司进行并购活动(M&A)对其股票长期绩效表现的影响并探究潜在因素对并购公司股票长期绩效表现的具体影响.研究发现长期异常收益率为负,统计不显著,而特定类型的并购会获得相对较好的长期绩效表现.