资产定价理论实证研究及其发展.docx

资产定价理论实证研究及其发展.docx

《资产定价理论实证研究及其发展.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《资产定价理论实证研究及其发展.docx（10页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

资产定价理论实证研究及其发展

资产定价理论实证研究及其发展

　　摘要：

迄今为止，学术界关于风险―收益关系的实证研究始终未能取得一致、稳健的结论。

本文对当前国内外学术界的相关实证研究进行了全面的梳理和分类，根据实证结论将已有文献大致分成了三类：

风险与收益正相关、风险与收益负相关以及风险与收益不相关或关系较为复杂。

本文重点探讨了国内学术界的研究现状，并认为从行为角度出发进行风险与收益权衡关系的理论与实证研究是极具潜力的研究方向。

　　关键词：

风险―收益关系；波动性；GARCH模型

　　中图分类号：

F830文献标识码：

A文章编号：

1674-2265（2015）03-0010-08

　　一、资产定价理论的诞生及发展历程

　　股票市场的风险―收益关系长久以来被认为是金融理论研究的重中之重。

然而，欲解决这一问题，必须先追溯至资产定价理论的诞生。

资产定价理论之所以能够成为一个专门的研究领域而被确立下来，是许多经济学家共同努力的成果。

早期的工作主要是针对不确定性条件下量化模型的建立提出一些构想。

例如，费雪（Fisher，1906）首次提出了可以用概率分布来描述未来资产收益的不确定性。

资产定价理论的定量分析始于马科维茨（Markowitz，1952）的证券组合投资理论。

在有效市场假说的前提下，马科维茨在他的博士论文中提出了一套完整的“均值―方差”分析框架，建立了投资者行为的规范化模式，标志着现代组合投资理论的开端。

他将概率论与数学规划完美地结合在一起，合理假设证券收益率服从正态分布，因而得以用均值表示收益，方差表示风险，从数学上明确地定义了投资者偏好。

这样，一个原本亟待解决的复杂问题：

如何在给定期望收益率的情况下，使得投资组合风险最低①，就被归结成一个简单的二次规划求最优解问题，即均值―方差分析。

　　基于马科维茨的“均值―方差”分析框架，夏普等（Sharpe等，1964）创造发展出资本资产定价模型（CapitalAssetPricingModel，CAPM），将针对单个投资者的微观主体研究转向关于整个市场的研究，并由此与马科维茨分享了1990年度的诺贝尔经济学奖。

CAPM模型旨在求解风险资产收益率与其风险之间的数量关系，即为了补偿某种程度的风险，投资者应该获得多少报酬。

模型将风险分为两部分：

系统性风险及非系统性风险。

因为非系统性风险可以被多样化投资完全分散掉，因此就只有系统性风险（β）需要得到补偿，继而风险资产的期望收益率就等于其系统性风险溢价与无风险资产收益率之和，风险与收益之间存在简单的线性正相关关系。

　　CAPM模型对资产的风险―收益关系提供了一个简单的理论框架。

在此基础上，一些学者通过放宽某些假设，得到了CAPM的扩展形式。

其中，布莱克（Black，1972）发展了无风险资产借入受限条件下的均衡关系――零βCAPM模型；默顿（Merton，1973）和布里登（Breeden，1979）分别引入了跨期概念和消费者效用理论，提出了跨期CAPM模型（IntertemporalCAPM，ICAPM）和基于消费的CAPM模型（ConsumptionCAPM，CCAPM），推广了马科维茨的“均值―方差”理论。

随着研究的深入，布莱克和斯科尔斯（Black和Scholes，1973）以及罗斯（Ross，1976）相继提出了期权定价模型（OptionPricingModel，OPM）和套利定价模型（ArbitragePricingTheory，APT），大大推进了风险―收益关系的理论研究。

这些理论模型构成了资产定价理论的主体，在此基础上又衍生出许多分支，经过几十年的不断完善和发展，已然形成一个相当完备的理论体系，被学界统称为“经典（传统）资产定价理论”。

　　二、资产定价理论的实证检验

　　理论研究的推进与实证关系的检验总是密不可分的。

CAPM模型最重要的意义之一就是建立了资产的风险―收益权衡关系，为投资者从直觉上得到的为承担额外风险而应得的风险补偿给出了量化分析。

因而，在此后的数十年间，学者们不遗余力地对风险―收益关系进行了大量的实证检验。

遗憾的是，学者们始终未能取得一致、稳健的结论。

对此，哈维（Harvey，2001）表示以往的研究结果并非是结论性的，因为它们在很大程度上依赖于研究所选取的模型、外生变量以及所得推论；类似地，格希尔斯等（Ghysels等，2005）曾指出，现有研究所出现的矛盾性结论主要是由于采用了不同的条件方差估计方法；波勒斯勒夫和周（Bollerslev和Zhou，2006）也表达了同样的观点，他们认为风险―收益关系的实证结论对波动率的构造方法比较敏感。

　　本文对以往相关文献进行了大量的阅读和梳理，借鉴余和袁（Yu和Yuan，2011）的思路，根据其实证结论将已有文献大致分成了三类：

风险与收益正相关、风险与收益负相关以及风险与收益不相关或关系较为复杂。

（一）国外相关研究综述

　　1.风险与收益正相关。

20世纪60年代中期，在马科维茨“均值―方差”分析框架的基础上，夏普（1964）、林特纳（Lintner，1965）和莫欣（Mossin，1966）提出了资本资产定价模型（CAPM），描述了风险与收益之间存在的简单的线性正相关关系。

此后默顿（1973）运用动态规划原理和伊藤随机分析技术将CAPM发展为跨期资本资产定价模型（ICAPM），建立了一个连续时间的资产定价理论框架，研究风险与收益的跨期关系。

在ICAPM中，投资者追求的不再是当期效用的最大化，而是一生效用的最大化。

1980年，默顿进一步研究发现资产的条件期望收益率与条件方差正相关，为后续的大量实证研究奠定了坚实的理论基础，而风险与收益之间具有正相关性也逐渐成为学界的主流观点。

　　弗兰奇等（French等，1987）运用滚动窗口模型（RollingWindowModel，RW），以1928―1984年美国S&P500日收益率数据为样本，检验了股票收益率与波动性之间的关系。

他们用月度方差来表示收益率的波动性，并将其划分为可预期及不可预期两部分，最后通过ARMA和ARCH-M模型进行了检验。

结果表明，预期收益与可预期波动性显著正相关，而不可预期收益则与不可预期波动性显著负相关，分别从正面和侧面证明了市场预期收益和波动性之间的正相关关系。

　　3.风险与收益不相关或关系较为复杂。

除了单向的正相关和负相关之外，学者们还发现风险和收益之间可能是不相关、正相关和负相关同时存在，甚至是其他更复杂的情况。

例如，陈等（Chan等，1992）认为预期收益与条件方差之间不存在显著相关性；特纳等（Turner等，1989）和格罗斯顿等（Glosten等，1993）同时发现了正相关和负相关；哈维（2001）和基努恩（Kinnunen，2014）虽然报告了单向显著性，却是十分不稳定的。

　　陈等（1992）研究发现美国市场上资产的风险溢价受到国外市场的严重影响。

他们采用了二元GARCH-M过程进行了进一步检验，结果发现在美国市场上股票的条件预期收益与自身的条件方差无关，却与国外市场指数的协方差正相关。

　　特纳等人（1989）利用一阶马尔科夫过程生成了一个状态变量，由此将投资组合超额收益的方差区分为两种状态：

高方差和低方差。

结果发现，如果模型中的经济主体已知未来的方差状态，那么此种设定下将会产生两类风险溢价，第一类④为正，第二类⑤为负；反之，如果将模型扩展至允许经济主体对未来的方差状态不确定，此时参数估计的结果与传统资产定价理论相一致，即超额收益与条件波动正相关。

因此，特纳等人总结认为，由于经济主体无法一直准确预测市场方差，故而与方差状态有关的信息就显得尤为重要，它能够解释整体收益。

　　格罗斯顿等人（1993）运用标准的GARCH-M模型进行估计，结果表明超额收益的条件均值与条件方差之间存在微弱的正相关性；同时，基于坎贝尔（1987）的工具变量模型（InstrumentalVariableModel）的估计结果又表明二者之间是负相关的。

对此，格罗斯顿等人认为标准的GARCH-M模型是错误的设定，而其他的备择设定能够在这两种结果之间起到调节的作用。

　　哈维（2001）认为条件均值与条件方差之间的关系依赖于方差估计时所用到的信息。

实证结果表明，如果对条件方差和条件均值的估计是基于同一信息集，那么二者之间的关系表现为负相关。

此外，参数和非参数分析都表明，条件均值与条件方差的比率具有明显的经济周期模式：

在经济低迷时，投资者会对每单位波动要求较高的预期收益；反之，则会要求较低的预期收益。

　　基努恩（2014）认为已有实证结论的复杂结果可能是由多种原因造成的，其中自相关的作用往往被学者们忽略。

于是，他在ICAPM的基础上构建了一个新模型，重新考察风险―收益权衡以及自相关对美国股票市场预期收益的时变解释力。

模型发现了正的风险―收益关系，但是其重要性却是随信息流水平的变动而变化的，后者以波动性来衡量。

在低波动时期，收益的持续性增加，导致了纯粹的风险―收益关系无法解释预期收益。

（二）国内相关研究综述

　　由于我国股票市场成立于20世纪90年代初期，落后于西方国家将近200年，因而我国学术界对风险―收益关系的实证研究起步较晚。

然而，伴随着股市在国民经济中的地位愈发重要，相关研究也如火如荼地进行着，迄今为止已累积了十分丰富的学术成果。

与西方学术界类似，学者们对于我国股票市场上风险―收益关系的研究结论也未能达成一致，甚至出现了更为复杂的局面。

　　1.风险与收益正相关。

徐剑刚和唐国兴（1995）用GARCH-M模型检验了上海和深圳股票市场的风险―收益关系。

实证结果支持两个股市的每日股票收益与市场波动之间存在显著的正相关性，不过投资者相对风险厌恶系数的估计值均小于1，表明我国股票市场具有较强的投机性，尤以沪市为甚。

　　陈浪南和黄杰鲲（2002）主要研究了深圳股票市场收益波动的非对称性。

他们采用GJRGARCH-M模型，从实证角度分析了利好消息和利空消息对深市的非对称影响。

考虑到我国股市具有明显的阶段性特征，该研究运用了ICSS法则⑥从收益率序列中寻找到3个波动性发生突变的点，以此将样本区间划分为4个时段，分别进行了实证检验。

研究结果表明，投资者相对风险厌恶系数的估计值始终为正，并且随着时间的推移单调递增，显著性也逐渐提高，最终在第3个时段（1997.7―2000.3）达到在10%的显著性水平下显著。

以上研究成果很好地证明了深圳股票市场的发展正在日益完善，投机成分不断减少，同时投资者的行为也渐趋理性和成熟。

　　田华和曹家和（2003）的研究结论与徐剑刚和唐国兴（1995）大致相同，沪深两市均存在显著为正的风险―收益关系，投资者对于风险会要求一定的补偿，但是远低于英美等成熟市场的投资者，仍然具有投机倾向。

　　陈守东等人（2003）以上证综指和深圳成指为研究对象，运用GARCH-M模型检验了沪深股市收益率及其波动性之间的关系。

研究结果表明，沪深股市都存在显著的正向风险溢价，高风险要求高收益。

此外，沪市的风险溢价要明显地高于深市。

这说明相比于深市投资者，沪市投资者会要求更高的风险补偿。

　　华仁海和丁秀玲（2003）检验的对象也是上证综指和深圳成指，不过他们采用的是EGARCH-M模型。

模型的估计结果表明，深市的风险与收益之间具有强烈的正相关关系，沪市的相关关系虽然也为正，但是并不显著。

　　刘勇和周宏（2005）以上证综指为研究对象，考察了上海股票市场风险―收益关系的时变特征。

考虑到不同的交易制度对投资者的交易行为和股市的波动有着显著不同的影响，于是他们选取的样本区间是从1996年12月16日开始，这一天我国股票市场正式开始实行涨跌停板限价交易制度，同时也属于“T+1”交易制度时期。

刘勇和周宏（2005）在研究中共使用了三种模型，分别是GARCH-M模型、非对称的GARCH-M模型⑦以及推广的非对称GARCH-M模型⑧。

实证结果表明，三种模型的估计结果都支持上海股票市场存在显著为正的风险―收益关系，高风险要求高回报。

　　类似地，陈娟和沈晓栋（2005）也考虑到交易制度对股市的影响，因此他们以1996年12月16日为界限，分别检验了这一天前后两个不同的时期内市场的风险―收益关系，研究对象为上证综指和深圳成指。

GARCH（1，1）-M模型的估计结果表明，沪深两市均存在显著为正的风险溢价。

具体而言，沪市的风险溢价要高于深市，实行涨跌停板之后的市场风险溢价要高于实行涨跌停板之前。

前者说明相比于深市，沪市的投资者会要求更高的风险补偿；后者意味着涨跌停板制度确实会帮助投资者的交易行为趋于理性。

　　格希尔斯等人（2005）认为，相对于滚动窗口模型（RW）和GARCH模型而言，混频抽样方法（MDAS）能够更好地估计条件方差。

因此，陈梦根（2013）将其运用于我国沪深股票市场的风险―收益关系检验，同时也与传统的GARCH-M模型进行了比较。

基于MDAS的结果表明，沪深两市月度和周度频率的风险与收益之间呈显著的正相关关系；而GARCH-M模型的结果则显示出二者之间只存在微弱的正相关性。

　　2.风险与收益负相关。

张思奇等人（2000）以1992年1月至1998年6月30日期间的上证A股指数为样本，对我国股票市场的日收益序列行为进行了分析。

研究发现上海A股市场存在明显的ARCH效应，但相对风险厌恶系数的估计值并不显著，而且为负数，表明上海A股市场的风险与收益之间呈现微弱的负相关关系。

此外，张思奇等人（2000）还根据时间将总样本划分为两个区间子样本⑨，进一步的分析表明上海A股市场在两段子样本区间内呈现出明显不同的收益均值和条件方差，这意味着上海A股市场的风险―收益关系具有一定程度的阶段性。

　　游宗君等人（2010）认为SV-M模型（随机波动率―均值模型）比GARCH-M类模型更适合用于考察收益与波动的同期关系，因为前者考虑了来自波动率同期因素的随机冲击。

SV-M模型的估计结果表明，整体上沪深股市的收益与同期波动之间存在显著的负相关关系。

不过具体而言，两市的这种负相关关系在我国实行涨跌停板交易制度之前是不明显的，但在实行涨跌停板交易制度之后却变得异常显著。

游宗君等人（2010）认为这一现象可以由弗兰奇等（French等，1987）提出的反馈效应来解释，而涨跌停板交易制度在某种程度上加强了这一效应。

　　王鹏（2011）的研究和游宗君等人（2000）的研究非常类似，同样采用的是SV-M模型。

不过，稍微区别于游宗君等人（2000）的实证结果，王鹏（2011）的研究结论表明虽然上证综指的波动率对其风险溢价有负向影响，但却是十分微弱的，并不显著。

　　3.风险与收益不相关或关系较为复杂。

何兴强和孙群燕（2003）分别运用GJR-M和EGARCH-M模型检验了上证综指、深证综指和深圳成指的风险―收益关系。

研究发现，在GJR-M模型的估计结果中，三种指数的风险厌恶系数的估计值在统计上都不显著；EGARCH-M模型的统计结果虽然显著，但是参数的估计值非常小，不具备经济意义上的显著性。

同时，从模型估计的对数似然值和SBC统计量的结果可见，GJR-M模型的拟合效果显然优于EGARCH-M模型，因此前者的估计结果更具有说服力。

综上，何兴强和孙群燕认为我国股市不存在显著的风险―收益关系，投机倾向严重。

　　汪孟海和周爱民（2009）研究的主要目的是检验我国股市投资者的反馈交易行为。

其中，两种GJR-GARCH模型的估计结果都表明上海股票交易市场不存在显著的风险―收益关系。

　　刘金全和崔畅（2002）以沪深两市股票数据为样本的研究结果表明，沪深两市的股票指数之间存在明显的协整关系，具有共同的长期趋势，两市的投资收益紧密相关。

然而，GARCH-M模型的估计结果显示出两市投资者的风险偏好程度是不同的：

沪市相对风险厌恶系数的估计值为负数，但并不显著，表明投资者整体上并不十分保守，风险中性程度较高，甚至存在微弱的风险偏好；深市相对风险厌恶系数的估计值显著为正，表明投资者是风险厌恶的，要求正的风险补偿，高风险与高收益相伴而行。

　　陈工孟和芮萌（2003）的研究较为全面，结论也比较复杂，其GARCH-M与EGARCH-M模型的估计结果非常类似：

上海A股市场存在显著为负的风险―收益关系，而其他市场（上海B股市场、深圳A股市场及深圳B股市场）的情况则不确定，有正有负，但是统计上都不显著。

　　左浩苗和刘振涛（2011）在检验已实现波动率与预期收益之间的关系时，将整体波动中的连续成分和跳跃成分区分开来，考察不同性质的波动成分对预期收益的影响。

基于高频数据的实证结果表明，两种波动成分都应该被定价，区别在于连续性波动得到了正的风险补偿，而跳跃性波动得到了负的风险补偿，整体上已实现方差对预期收益没有解释力。

　　对于风险―收益关系实证结果的分歧，一种可能的解释是弗兰奇等人（1987）提出的波动率反馈效应。

该理论将风险―收益关系的总效应分解成两部分：

风险溢价效应和波动率反馈效应。

前者通过投资者预期影响下一期收益，后者则对当期收益产生影响。

王天一等人（2014）正是从这一角度出发，运用APARCH-NIG⑩模型，对上证综指、深证成指以及沪深300指数的日超额收益率序列进行了风险―收益关系的实证检验。

研究结果表明，三只指数都存在明显的正风险溢价效应和负波动率反馈效应。

然而，对二者进行加总后，仅有深证成指表现出显著为正的风险―收益关系，其他两只指数都不具有显著性。

此外，在2008年金融危机之后，投资者表现出更强的风险溢价需求，这种变化甚至抵消了波动率反馈效应的影响，使得风险与收益之间的正相关性显著加强。

王天一等人认为，这种现象可能是由于金融危机之后人们对于风险持有更谨慎的态度所致。

　　三、结论

　　综上，通过回顾国内学术界关于我国股票市场风险―收益关系的实证研究，我们发现，学者们的研究结论莫衷一是、未能达成一致，可若是细心归纳总结，一些规律和共识还是有迹可循。

　　首先，GARCH类模型仍然是目前主流的研究方法。

若以检验市场的风险―收益关系为主要目的，那么GARCH-M和EGARCH-M模型当属首推（例如：

徐剑刚和唐国兴，1995；华仁海和丁秀玲，2003；陈工孟和芮萌，2003）；若想侧重研究市场波动的非对称性，那么可以考虑GJR型GARCH-M模型（例如：

陈浪南和黄杰鲲，2002）。

除此之外，近些年来也有少数学者认为有些估计方法要优于GARCH类模型，例如MDAS方法和SV-M模型。

虽然迄今为止他们并没能够取代GARCH类模型的主导地位，但是作者认为不妨考虑在研究中将其作为稳健性检验，毕竟已有许多学者发现风险―收益关系的实证结论敏感依赖于条件方差的估计方法（例如：

格希尔斯等人，2005；波勒斯勒夫和周，2006）。

　　其次，上海股票市场和深圳股票市场的研究结论往往不同。

例如，刘金全和崔畅（2002）的研究表明沪市的风险与收益之间存在微弱的负相关关系，而深市则是显著正相关；陈工孟和芮萌（2003）则发现在我国股票市场中，只有上海A股市场存在显著的风险―收益关系，而且是负向关系；华仁海和丁秀玲（2003）认为深市的风险与收益之间具有强烈的正相关性，而沪市的风险―收益关系并不密切；王天一等人（2014）对上证综指、深圳成指和沪深300指数的日收益率序列进行检验后发现，仅有深证成指表现出显著为正的风险―收益关系，其他两只指数都不具有显著性。

对于这种现象，王天一等人（2014）给出了一种可能的解释，他们认为这是由于沪深两市上市公司定位不同所造成的。

上交所的定位是主板市场，上市公司多为大型成熟企业，市值较大，主要适合国内外大基金、大机构进行价值投资与长期投资；深交所的定位是中小板和创业板市场，上市公司成长性高，市值较小，可能更适合主动型基金、对冲基金等机构进行短期投资。

　　最后，我国股票市场风险与收益之间的实证关系具有阶段性特征。

例如，陈浪南和黄杰鲲（2002）的研究结果表明，投资者相对风险厌恶系数的估计值和显著性均随着时间的推移而呈现单调递增的趋势；刘勇和周宏（2005）、陈娟和沈晓栋（2005）以及游宗君等人（2010）都认为交易制度――尤其是涨跌停板限价交易制度对股票市场有着重要的影响，而实证结论也表明风险―收益关系在实行涨跌停板交易制度前后具有不同的表现；王天一等人（2014）则着重考察风险与收益之间的权衡关系是否受到金融危机的影响，答案也是肯定的。

由此可见，尽管基于不同的划分依据，但可以肯定的是，我国股票市场上的风险―收益关系确实具有阶段性特征，不容忽视。

　　综上所述，本文认为以上三点对于我国股票市场的定价研究是非常重要的，在研究中应予以充分考虑。

除此之外，已有许多学者目前在风险―收益关系上的实证分歧未尝不是对传统资产定价理论的一种挑战。

与标准金融学理论的理性人假设不同，市场上有许多投资者是非理性的，他们的价值观、教育程度、人生经历、情绪波动等主观因素都会影响他们对资产风险的估计，进而影响市场的风险―收益关系。

因此，本文认为不妨考虑从行为金融学的角度出发去研究资产定价问题，这或许是未来主流的研究方向。

　　注：

　　①或“如何在给定风险的情况下，使得投资组合的期望收益最大”。

　　②G7国家包括美国、英国、法国、德国、加拿大、意大利和日本。

　　③这4个金融变量分别为：

Baa-Aaa债券收益利差、商业票据―国库券收益利差、一年期国债收益率以及股利收益率。

　　④第一类风险溢价：

低方差状态下的收益均值与无风险资产收益之差。

　　⑤第二类风险溢价：

高方差状态下增加的风险所要求的必要收益补偿。

　　⑥ICSS法则（迭代累计平方和法则，IteratedCumulativeSumsofSquaresalgorithm）。

　　⑦即GJR型GARCH-M模型。

　　⑧即在GJR型GARCH-M模型的条件方差方程中新加入无风险利率作为解释变量。

　　⑨两个区间子样本分别为1992年1月2日至1995年3月9日和1995年3月10日至1998年6月30日。

　　⑩王和杨（Wang和Yang，2013）提出了一种能够将波动率反馈效应引入GARCH-M模型的分析框架。

由于该框架借鉴了丁等（Ding等，1993）提出的APARCH（AsymmetricPowerARCH）模型刻画杠杆效应并使用正态逆高斯分布（NormalInverseGaussianDistribution，NIG）作为残差分布，因此王天一等人（2014）称其为APARCH-NIG模型。

　　参考文献：

　　[1]Bali，T.G.，Peng，L.，2006.IsThereaRisk-returnTrade-off？

EvidencefromHigh-frequencyData.JournalofAppliedEconometrics，21（8）.

　　[2]Bollerslev，T.，Zhou，H.，2006.VolatilityPuzzles：

ASimpleFrameworkforGaugingReturn-volatilityRegressions.JournalofEconometrics，131.

　　[3]Brandt，M.W.，Kang，Q.，2004.OntheRelationshipbetweentheConditionalMeanandVolatilityofStockReturns：

ALatentVARApproach.JournalofFinancialEconomics，72

（2）.

　　[4]Campbell，J.Y.，1987.StockReturnsandTermStructure.JournalofFinancialEconomics，18

（2）.

　　[5]Campbell，J.Y.，