fama三因子模型构和回归详解.pptx

;梗概;一、解释变量X（三个步骤构造） 解释变量就是我们需要验证的三个因子，市场超额收益，规模和账面市值比。 1、分组 把股票按每年6月末时的市值（size）大小进行排序，按照50%分位值把股票分为S(small)和B(big)两组； 再依据5月末时的账面市值比（我们取1/PB）大小对股票进行排序，分为L（low，30%）,M(medium,40%),H(high,30%)三组; 2、取交集 再分别对S,B和L,M,H取交集，股票即被分为了SL,SM,SH,BL,BM,BH六组。 也就是说，分组每年6月末进行一次，800只股票每次被重新分为了SL,SM,SH,BL,BM,BH六组，前一年7月到第二年6月重新分组时的投资组合都是一样的 为什么要按市5值分为两组，按账面市值比分为三组呢？ 是因为账面市值比有更强的作用，所以要把它分得更细。 下面要计算每个投资组合的月收益率，计算投资组合的月收益率时，要算市值加权的收益率，这是为了最小化方差（风险）;3、计算规模因子??账面市值比因子;市值因子： 表示的是由于公司规模不同造成的风险溢价 账面市值比因子: 表示由于账面市值比不同造成的风险溢价 可以看出因子的值是一个市值加权月收益率序列,因为研究了29年的数据，所以因子的长度是342(Fama只做到了1991.10月，所以是342个月）;For the size sort. ME is measured at the end of June. For the book-to-market sort, ME is market equity at the end of December of c - 1. and BE is book common equity for the fiscal year ending in calendar year r - 1. 在Fama和French的文章中，他们用每年六月末的股票市值和每年年末的帐市比作为分类依据，因为六月末是美国股市要求披露年报的日期，而年末时间节点的选择是因为整个研究是以一个自然年为分组依据。; 将股票按之前的方法分为25个组合，即：在每年5月末，按照市值大小将股票排序并分为5组，然后按照账面市值比大小把股票分为5组，交叉取交集，得到5*5=25个股票组合 也就是说Fama做了25个回归，每次回归时的解释变量x都一样，被解释变量y不同 然后计算25个股票组合，每个组合的市值加权月收益率序列;342个月;因为如果我们想观察size对股票收益率的影响，我们就得控制B/M变量，但是实际上每个公司的B/M都不相同，不可能完全控制变量，故只能把B/M处于一个范围的看作控制变量，即holding the B/M roughly constant ;We use portfolios formed on size and BE/ME because we seek to determine whether the mimicking portfolios SMB and HML capture common factors in stock returns related to size and book-to-market equity. Later, however, we use portfolios formed on E/P (earnings/price) and D/P(dividend/price). variables that are also informative about average returns, to check the robustness of our results on the ability of our explanatory factors to capture the cross-section of average returns. ;;从表1来看，最小分位数的组合中含有最多的股票。尽管他们有最多的股票数量，但是五个最小市值分位数的组合的市值都比25个组合的平均市值要小0.7%左右。 五个最大市值的组合却只有最少数量的股票。五个最大市值组合占总组合比重是74%。 拥有最大市值和最小账面市值比的组合（代表了大的成功的公司）单独地占有了超过全部组合的30%的市值比重。;债券相关的因子;汇总统计;对债券因子： 期限风险和 信用风险的回归;Interestingly. the common variation captured by TERMand DEF is. if anything, stronger for stocks than for bonds. Most of the DEF slopes for stocks