現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)與股票收益定價(jià)研究-資料下載頁(yè)
2025-06-20 08:47本頁(yè)面
【正文】 0。2．6732．958(7．529)(7．427)(7．189)(7．876)0．773(15．793)0．961O．9700．8010．7370．249(43．212)(42．940)(20．431)(8．267)(83．404)3．1300．210O．468(29．169)(1．419)(1．099)3．4140．700O．694(41．357) (3．352) (O．583)A，InZ”t —O．005 一O．007 一0．006C01)ernge (一2．337) (一3．085) (一2．666)0．262 一O．033Ml(￡倪M(jìn))a(5．986)(一0．085)0．077一0．033一0．002一O．286一0．172一0．111一O．001一O．111O．069(2．139) (一1．277) (一0．070)(一12．903)(一10．833) (一3．766) (一O．029) (一1．865) (38．090)調(diào)整尺2 O．041 0．592 0．593 O．346 0．515 O．586 O．596 O．602 0．812此外，對(duì)比模型3和模型6可知：在解釋股票 多變量模型．前一多變量模型的截距項(xiàng)a為超額收益方面，由現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)、分析 一0．002(￡值是一0．070)，模型的調(diào)整R2值是師跟蹤人數(shù)與宿成建Ⅲ’321模型的3個(gè)變量后構(gòu) 0．593；后一多變量模型截距項(xiàng)a為一0．111(f值成的多因素變量模型優(yōu)越于Fama和French[713 是一3．766)，模型的調(diào)整R2值是0．586．為了檢驗(yàn)因子模型變量與現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成的 宿成建3個(gè)變量對(duì)股票超額收益的解釋能力的穩(wěn)第5期 宿成建：現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)與股票收益定價(jià)研究 一11l一81．2％，這一結(jié)果為Cochrane的論點(diǎn)及Daniel健性，將反映系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)變量的市場(chǎng)非預(yù)期收益(明瑚)的一階矩作為控制變量加人到宿成建3變量模型中，并且，在不考慮未來現(xiàn)金流信息的情況，回歸結(jié)果見表4模型7所示，模型7完全解釋了股票超額收益，截距項(xiàng)a為一0．001(t值是一0．029)，模型的調(diào)整尺2值是0．596．M1(珊Ⅲ)的系數(shù)估計(jì)值為0．262(t值是5．986)，這一結(jié)果說明，市場(chǎng)非預(yù)期收益所導(dǎo)致的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票超額收益存在明顯的定價(jià)作用．上述有關(guān)Fama和French168。13因子模型變量為基礎(chǔ)的多變量模型在解釋股票超額收益時(shí)出現(xiàn)的較大的不能被解釋的截距項(xiàng)d支持了Danel和TitmanⅢ1的觀點(diǎn)，即并不存在與企業(yè)賬面市值相關(guān)的可識(shí)別的獨(dú)立風(fēng)險(xiǎn)因素，也不存在3因子模型識(shí)別的收益升水【42|．Daniel和Tit—manⅢ1指出，使用規(guī)模和賬面市值比來構(gòu)造組合因子來檢驗(yàn)定價(jià)模型可能是危險(xiǎn)的，特征組合可能會(huì)顯示出風(fēng)險(xiǎn)貝塔的差值，由于這種特征組合溢價(jià)(踟佃和枷犯)并沒有理論基礎(chǔ)，因此，基于特征組合溢價(jià)變量的定價(jià)模型雖然能夠解釋股票平均收益，但不能排除偽回歸的謬誤．針對(duì)Fama和French168。13因子模型可能存在的問題，Cochrane指出，即賬面市值比應(yīng)該在回歸模型的左邊，作為被解釋變量，而不是作為解釋變量．為了檢驗(yàn)Cochrane提出的論點(diǎn)以及Daniel和TitmanⅢ1對(duì)Fama和French川3因子模型提出的批評(píng)，首先建立包括宿成建【31’3213個(gè)變量、Fama和French的sm^mz以及系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)變量M1(獬M)的多變量模型回歸方程，模型估計(jì)結(jié)果見表4模型8所示，sm^mz的系數(shù)估計(jì)值均不顯著異于零，sm^mZ對(duì)股票超額收益的解釋能力均被凇肘和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)變量M1(獬M)所吸收，然而，宿成建3個(gè)變量的系數(shù)估計(jì)均顯著異于零，表現(xiàn)出對(duì)股票超額收益的穩(wěn)健的解釋能力．為了進(jìn)一步檢驗(yàn)獬肘變量對(duì)冊(cè)，Z變量的解釋能力，本文將^mZ作為被解釋變量，采用市場(chǎng)非預(yù)期收益獬M作為解釋變量建立回歸，結(jié)果見由表4模型9所示：市場(chǎng)非預(yù)期收益獬M可以解釋賬面市值比因素組合溢價(jià)hm2的和TitmanⅢ1的批評(píng)給出了證據(jù)．4 結(jié)束語本文對(duì)現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)在股票收益中的定價(jià)關(guān)系進(jìn)行了深入研究，在宿成建【31t32]3變量模型基礎(chǔ)上，建立了包含現(xiàn)金流信息的多變量的股票非預(yù)期收益定價(jià)模型．通過對(duì)2005年一2011年中國(guó)A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)：1)由證券分析師盈余預(yù)測(cè)修正估計(jì)出的正現(xiàn)金流信息對(duì)股票非預(yù)期收益、股票實(shí)際收益、股票超額收益均具有穩(wěn)健的解釋能力；2)由證券分析師盈余預(yù)測(cè)估計(jì)出的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)反映了股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，可以對(duì)股票預(yù)期收益定價(jià)；3)在解釋股票超額收益方面，由現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)、分析師跟蹤人數(shù)與宿成建3變量模型構(gòu)成的多變量模型優(yōu)越于Fama和FrenchJ3因子模型變量與現(xiàn)金流信息、現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成的多變量模型；4)市場(chǎng)非預(yù)期收益(研泓)可以解釋賬面市值比因素組合溢價(jià)肼他的81．2％，這一發(fā)現(xiàn)支持了Daniel和TitmanⅢ1的觀點(diǎn)，即基于特征組合溢價(jià)變量的定價(jià)模型雖然能夠解釋股票平均收益，但不能排除偽回歸的謬誤，同時(shí)，也支持了Co—chme168。1的論點(diǎn)，即賬面市值比應(yīng)該在回歸模型的左邊，作為被解釋變量，而不是作為解釋變量．本文的研究結(jié)論具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義．首先，本文從理論和實(shí)證發(fā)現(xiàn)由證券分析師盈余預(yù)測(cè)修正估計(jì)出的正現(xiàn)金流信息對(duì)股票非預(yù)期收益、股票實(shí)際收益、股票超額收益均具有穩(wěn)健的解釋能力，這一研究突破了CampbeU和Shil一ler168。3|、Vuolteenaho168。釗的研究，他們選擇使用M尺的基于殘差的方法來估計(jì)現(xiàn)金流信息，這種基于殘差的方法存在估計(jì)結(jié)果對(duì)輸人變量的高度敏感性ⅢJ，前者估計(jì)現(xiàn)金流信息所使用的主要變量為公司所支付的股利與期初價(jià)格之比的對(duì)數(shù)，而后者則使用權(quán)益回報(bào)率(R叩)為主要變量來估計(jì)現(xiàn)金流信息．其次，本文建立了包括現(xiàn)金流信息以及宿成建3變量的多變量模型，將中國(guó)股市股票非預(yù)期收益的解釋能力提高到了59．1％，并且截距項(xiàng)接近于零．這一新突破發(fā)展了現(xiàn)有資產(chǎn)定價(jià)理論．最后，證券分析師盈余預(yù)測(cè)修正估計(jì)出的正現(xiàn)金流信息對(duì)股票價(jià)格的定價(jià)影響效應(yīng)，對(duì)投資者科學(xué)地進(jìn)行組合配置具有指導(dǎo)意
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