检验

多因素资本资产定价模型和套利定价理论是揭示系统风险如何影响期望收益的精

致的理论，但是，这些理论并没有提供多少这些因素（风险的来源）应该导致风险溢

价的指导性建议。多因素均衡模型的成熟检验—运用详细说明前的因素与套期资产

组合，也是无效的。这一检验的假定包括以下三方面的要求：

1) 风险因素的详细说明。

2) 对基本的风险因素套期的资产组合的区别。

3) 解释力和套期资产组合的风险溢价的检验。

陈（c h e n）、罗尔和罗斯[1] 朝这个方向迈出了一步，他们假设一些可能的变量作

为系统因素的替代物：

设: ip—行业生产的增长率；

e i—由短期国库券利率变化测度的预期通货膨胀的变化；

u i—非预期通货膨胀定义为实际的与预期的通货膨胀之间的差；

c g—由b a a级公司债券与长期政府债券之间的利差测度的风险溢价的非预期变

化；

g b—由长期与短期政府债券之间的利差测度的期限溢价的非预期变化。

通过对这些潜在的经济因素的区别，陈、罗尔和罗斯略过因素资产组合（与这些

[1] nai-fu chen, richard roll, and stephen ross, “ economic forces and the stock market,” journal of

b u s i n e s s 59 (1986).

322 第三部分资本市场均衡

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因素有最高相关性的资产组合）的区别过程。作为替代，他们有一暗含的假设，即通

过运用这些因素本身，因素资产组合可以作为因素的替代物存在。这些因素现在就像

法马和麦克贝斯那样被用在检验中。

这个方法的一个关键是选择股票组成资产组合。回想一下单因素检验，构成的资

产组合跨越了很宽的贝塔范围，加强了检验的能力。在多因素结构中，有效的标准明

显要少。陈、罗尔和罗斯选择了一组样本股票，根据规模（权益的当前市值）把它们

分成2 0个资产组合，市值是与股票收益相关的变量。

他们首先运用5年的月度数据去估计一阶回归中的2 0个资产组合的贝塔值。这可

以通过对每一资产组合的下列回归来完成估计：

r＝a＋

g bg b＋e ( 1 3 - 6 a )

mrm＋

i pi p＋

e ie i＋

u iu i＋

c gc g＋

这里m为股票市场指数，陈、罗尔和罗斯运用的市场指数有两个，一个是市值加

权的纽约证券交易所指数（v w n y），一个是等权重的纽约证券交易所指数（e w n y）。

运用2 0组一阶回归估计作为独立变量的贝塔值，他们现在（运用2 0个观察值，每

个资产组合一个）估计二阶回归方程：

r＝

g b＋e ( 1 3 - 6 b )

0＋

m＋

m

i p

i p＋

e i

e i＋

u i

u i＋

c g

c g＋

g b

这里伽玛变成了这些因素风险溢价的估计值。

陈、罗尔和罗斯对样本期的每月数据进行了二阶回归，用每年的数据重新估计了

一阶因素的贝塔值。他们以四种变化进行二阶检验，首先（表1 3 - 2的a和b部分），他

们把市场指数分开，用两个可供选择的测度方法测度行业的生产（建立在行业生产基

础上的年度增长y p和建立在月度增长基础上的m p）；当发现m p是更有效的测度时，

他们把两个指数（v w n y和e w n y）合在一起，一次检验一个（表1 3 - 2的c和d部分）。

估计风险溢价（参数

的值）是对总的二阶回归的平均，而总的二阶回归是与列入表

1 3 - 2的每一子时期相对应的。

注意在表1 3 - 2中，c和d部分—两个市场指数，即市值加权的纽约证券交易所指

数和等权重的纽约证券交易所指数，并没有多少解释力（他们的t统计1 . 2 1 8和-0 . 6 3 3

在整个样本期和每一个子时期小于2）。还值得注意的是，v w n y因素存在一个错误的

信号，它似乎意味着有负的市场风险溢价。行业生产（m p）、公司债券的风险溢价

（c g）和意外的通货膨胀（u i）都表现出是有强解释力的因素。

这些结果被看作只是这种研究方法的开端，他们认为对一些经济因素进行套期是可

能的，这些经济因素影响着有合适资产组合的未来消费风险。资本资产定价模型或套利

定价理论多因素均衡期望收益-贝塔关系可能有一天会取代现在广泛运用的单因素模型。

把服务于普通来源的风险套期的资产组合与服务于未来消费机会套期的资产组合

区别开来是十分困难的。在对这些资产组合进行研究时有两种研究方法：因素分析技

术表明资产组合有可能提供套期服务，研究者们可以运用它指出风险来源是什么，它

有多重要。第二种研究方法是试图猜出那些与消费风险一致的经济变量的区别，并决

定它们是否确实能解释收益率。

表13-2 经济变量与定价（每月百分比x1 0），多变量方法

a 年度y p i p e i u i c g g b 常量

1 9 5 8 ~ 1 9 8 4 4 . 3 4 1 1 3 . 9 8 4 -0 . 111 -0 . 6 7 2 7 . 9 4 1 -5 . 8 4 . 11 2

( 0 . 5 3 8 ) ( 3 . 7 2 7 ) (-1 . 4 9 9 ) (-2 . 0 5 2 ) ( 2 . 8 0 7 ) (-1 . 8 4 4 ) ( 1 . 3 3 4 )

1 9 5 8 ~ 1 9 6 7 0 . 4 1 7 1 5 . 7 6 0 0 . 0 1 4 -0 . 1 3 3 5 . 5 8 4 0 . 5 3 5 4 . 8 6 8

( 0 . 0 3 2 ) ( 2 . 2 7 0 ) ( 0 . 1 9 1 ) (-0 . 2 5 9 ) ( 1 . 9 2 3 ) ( 0 . 2 4 0 ) ( 1 . 1 5 6 )

1 9 6 8 ~ 1 9 7 7 1 . 8 1 9 1 5 . 6 4 5 -0 . 2 6 4 -1 . 4 2 0 1 4 . 3 5 2 -1 4 . 3 2 9 -2 . 5 4 4

( 0 . 1 4 5 ) ( 2 . 5 0 4 ) (-3 . 3 9 7 ) (-3 . 4 7 0 ) ( 3 . 1 6 1 ) (-2 . 6 7 2 ) (-0 . 4 6 4 )

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第13章证券收益的经验根据

323

(续)

a 年度y p i p e i u i c g g b 常量

1 9 7 8 ~ 1 9 8 4 1 3 . 5 4 9 8 . 9 3 7 -0 . 0 7 0 -0 . 3 7 3 2 . 1 5 0 -2 . 9 4 1 1 2 . 5 4 1

( 0 . 7 7 4 ) ( 1 . 6 0 2 ) (-0 . 2 8 9 ) (-0 . 4 4 2 ) ( 0 . 2 7 9 ) (-0 . 3 2 7 ) ( 1 . 9 11 )

b 年度i p e i u i c g g b 常量

1 9 5 8 ~ 1 9 8 4 1 3 . 5 8 9 -0 . 1 2 5 -6 . 2 9 7 . 2 0 5 -5 . 2 11 4 . 1 2 4

( 3 . 5 6 1 ) (-1 . 6 4 0 ) (-1 . 9 7 9 ) ( 2 . 5 9 0 ) (-1 . 6 9 0 ) ( 1 . 3 6 1 )

1 9 5 8 ~ 1 9 6 7 1 3 . 1 5 5 0 . 0 0 6 -0 . 1 9 1 5 . 5 6 0 -0 . 0 0 8 4 . 9 8 9

( 1 . 8 9 7 ) ( 0 . 0 9 2 ) (-0 . 3 8 2 ) ( 1 . 9 3 5 ) (-0 . 0 0 4 ) ( 1 . 2 7 1 )

1 9 6 8 ~ 1 9 7 7 1 6 . 9 6 6 -0 . 2 4 5 -1 . 3 5 3 1 2 . 7 1 7 -1 3 . 1 4 2 -1 . 8 8 9

( 2 . 6 3 8 ) (-3 . 2 1 5 ) (-3 . 3 2 0 ) ( 2 . 8 5 2 ) (-2 . 5 5 4 ) (-0 . 3 3 4 )

1 9 7 8 ~ 1 9 8 4 9 . 3 8 3 -0 . 1 4 0 -0 . 2 2 1 1 . 6 7 9 -1 . 3 1 2 11 . 4 7 7

( 1 . 5 8 8 ) (-0 . 5 5 2 ) (-0 . 2 7 4 ) ( 0 . 2 2 1 ) (-0 . 1 4 9 ) ( 1 . 7 4 7 )

c 年度e w n y i p e i u i c g g b 常量

1 9 5 8 ~ 1 9 8 4 5 . 0 2 1 1 4 . 0 0 9 -0 . 1 2 8 -0 . 8 4 8 0 . 1 3 0 -5 . 0 1 7 6 . 4 0 9

( 1 . 2 1 8 ) ( 3 . 7 7 4 ) (-1 . 6 6 6 ) (-2 . 5 4 1 ) ( 2 . 8 5 5 ) (-1 . 5 7 6 ) ( 1 . 8 4 8 )

1 9 5 8 ~ 1 9 6 7 6 . 5 7 5 1 4 . 9 3 6 -0 . 0 0 5 -0 . 2 7 9 5 . 7 4 7 -0 . 1 4 6 7 . 3 4 9

( 1 . 1 9 9 ) ( 2 . 3 3 6 ) (-0 . 0 6 0 ) (-0 . 5 5 8 ) ( 2 . 0 7 0 ) (-0 . 0 6 7 ) ( 1 . 5 9 1 )

1 9 6 8 ~ 1 9 7 7 2 . 3 3 4 1 7 . 5 9 3 -0 . 2 4 8 -1 . 5 0 1 1 2 . 5 1 2 -9 . 9 0 4 3 . 5 4 2

( 0 . 2 8 3 ) ( 2 . 7 1 5 ) (-3 . 0 3 9 ) (-3 . 3 6 6 ) ( 2 . 7 5 8 ) (-2 . 0 1 5 ) ( 0 . 5 5 8 )

1 9 7 8 ~ 1 9 8 4 6 . 6 3 8 7 . 5 6 3 -0 . 1 3 2 -0 . 7 2 9 5 . 2 7 3 -4 . 9 9 3 9 . 1 6 4

( 0 . 9 0 6 ) ( 1 . 2 5 3 ) (-0 . 5 2 9 ) (-0 . 8 4 7 ) ( 0 . 6 6 3 ) (-0 . 5 2 0 ) ( 1 . 2 4 5 )

d 年度v w n y i p e i u i c g g b 常量

1 9 5 8 ~ 1 9 8 4 -2 . 4 0 3 11 . 7 5 6 -0 . 1 2 3 -0 . 7 9 5 8 . 2 7 4 -5 . 9 0 5 1 0 . 7 1 3

(-0 . 6 3 3 ) ( 3 . 0 5 4 ) (-1 . 6 0 0 ) (-2 . 3 7 6 ) ( 2 . 9 7 2 ) (-1 . 8 7 9 ) ( 2 . 7 5 5 )

1 9 5 8 ~ 1 9 6 7 1 . 3 5 9 1 2 . 3 9 4 0 . 0 0 5 -0 . 2 0 9 5 . 2 0 4 -0 . 0 8 6 9 . 5 2 7

( 0 . 2 7 7 ) ( 1 . 7 8 9 ) ( 0 . 0 6 4 ) (-0 . 4 1 5 ) ( 1 . 8 1 5 ) (-0 . 0 4 0 ) (