Fama-French三因子模型对我国饮料制造行业股票的影响分析.pdf
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1、财政与金融中国市场2 0 2 4年第3 期(总第117 4期)Fama Fr e n c h 三因子模型对我国饮料制造行业股票的影响分析胡浩(杭州师范大学钱江学院,浙江杭州3 10 0 0 0)摘要:饮料制造板块的行情向来是A股市场投资者关注的焦点。文章以沪深两市中2 0 家代表性的饮料制造相关企业作为研究对象,按照流通市值大小和账面市值比大小将其分为4组,使用Fama一French三因子模型进行相关的实证检验和回归分析。实验结果表明:三因子模型的三个因子对饮料制造股票组合收益率有较好的解释力,板块收益率的波动变化受市场波动的敏感性高;对于大市值饮料制造企业,其风险报酬率更高;小规模、高账面市
2、值比的股票的超额收益率最高,该组合属于成长型股票,建议投资者高度关注。关键词:饮料制造行业;Fama-French三因子模型;账面市值比中图分类号:F713.54DOl:10.13939/ki.zgsc.2024.03.0111引言饮料制造行业的规模在中国股票市场占据前列,截至2 0 2 2 年8 月,在A股市场饮料制造行业总市值仅次于银行和电气设备板块,同时饮料制造行业也带动了其他行业的发展,如原料、造纸业、设备、机械、生物工程制品(酶、酵母)、物流运输业等,酒文化也在其中传承,其在中国经济发展过程中也发挥着举足轻重的作用。国家统计局数据显示,2 0 2 2 年14月,饮料类商品零售额同比增
3、长10.4%,达到9 3 8 亿元。伴随着经济的稳定增长,国民消费水平的提升,消费结构的优化与升级,我国饮料制造市场以平稳的趋势迅速发展。越来越多的投资者关注饮料制造行业的发展趋势,但若想在饮料制造行业投资中取得超额收益,需要对行业股票收益率做出评价,从而得出合理的投资策略。对资本市场的研究向来是金融学领域研究的热点,而资本资产定价理论作为资本市场研究的经典方向,诞生了许多相关理论。19 6 4年WilliamSharpe等人提出CAPM模型后,Eugene F.Fama 和 KennethR.French发现,虽然CAPM模型对预测投资组合的收益发挥着一定的作用,但是许多研究者的实证结果显示
4、,CAPM模型对某些反常情况的解释力很一般。为了使模型能够更好地解释证券收益率的影响因素,二人在19 9 2 年修正了CAPM模型,在市场因子(MK T)的基础上加人了规模因子(SMB)和价值因子(HML)。这些组合中的每一个收益都旨在代替与获取一个单位的给定风险相关的收益,而同时与其风CM 4422024.1文献标识码:A文章编号:10 0 5-6 43 2(2 0 2 4)0 3-0 0 44-0 5险有最少的接触。为了检验任一给定的组合,或证券是否产生了不是由市场、规模或价值因子引发的平均超额收益,笔者将MKT、SMB和HMI因子模拟组合的超额收益向组合的超额收益进行回归。因此,FF因子
5、模型就可以写成:T p.,=,+MKT,MKT,+sMB,SMB,+mML,HML,+8p.(1)其中,p,是组合在时期t的超额收益;表示不归因于MKT,SMB,H ML组合收益的平均超额收益;MKT,,SMB,,H ML,分别是MKT,SMB,H ML因子模拟组合的超额收益,MKT.p,MLp,sMB,表示组合对应的风险因素的敏感性;8 p,表示时段t中组合收益的特殊部分。2015 年,Eugene F.Fama 和 Kenneth R.French 在自己提出的三因子模型的基础上建立了五因子模型,即在原先的三因子模型的基础上加入了两个因子:盈利因子(RMW)与投资因子(CMA)。虽然二人对
6、模型做出了进一步的完善,但五因子模型对于我国资本市场的解释力还不及三因子模型。在国际市场中Sehrawat等人(2 0 2 0)研究发现在印度股票市场中Fama-French三因子模型的解释力优于CAPM模型。而对于中国股票市场,Meng(2 0 13)研究三因子模型在中国上海交易所A股市场的解释力后发现,除BM比率因子解释力不是很强,其余两个因子都有较好的解释力;赵胜民等人(2 0 16)对比三因子模型与五因子模型后发现三因子模型更适合我国的A股市场;郭柱希(2 0 19)对A股钢铁企业的检验发现,五因子模型的回归效果并不是很好,其中新加入规模因子胡浩:FamaFr e n c h 三因子模
7、型对我国饮料制造行业股票的影响分析的盈利因素因子和投资因素因子对回归的解释程度不强,是允余的。张鑫宇等人(2 0 2 2)发现五因子模型对A股市场具有一定解释力但投资因子仍然是穴余因子。基于以上研究分析,文章使用FamaFr e n c h三因子模型对A股市场的饮料制造行业股票进行实证分析。2数据来源和模型的构建2.1数据选取和计算文章以中国A股市场中具有代表性的2 0 只饮料制造行业的股票为样本,样本区间为2 0 16 年4月至2020年12 月近5年的月度数据。另外,样本以沪深A股中的白酒、啤酒、纯净水、软饮料等细分领域的股票为主,去除存在缺失或潜在缺失的股票,如长期停牌或数据缺失较多的股
8、票,或截至2 0 16 年4月1日上市时间只有一年以内的新公司。实证分析所有相关数据均来自CSMAR数据库,以2 0 16 年4月至2 0 2 0 年12 月各月一年期国债利率项目账面市值比财政与金融作为每个月的无风险利率,每个投资组合的月收益率为总市值加权后的月度平均收益率。对选取的股票进行分组过程中,账面市值比的计算公式为:账面市值比=股东权益/公司总流通市值其中,股东权益取自各个上市公司的年度报告,流通市值取自年末个股流通市值。2.2数据组合和因子构建2.2.1股票分组笔者将选取的2 0 只股票按照每年的流通市值大小,平均分为大市值组(B)和小市值组(S)共2组,再分别将各只股票每年年报
9、中的数据计算账面价值比,分别以(50%,50%)的比例分为高账面市值比组(H、低账面市值比组(L)共2 组。最终样本被划分为2 2 的4个组合,分别为小市值低账面市值比组(S/L)、小市值高账面市值比组(S/H)、大市值高账面市值比组(B/H)、大市值低账面市值比组(B/L)共4组。并将各组组合的月均收益率记作:B/H,B/L,S/H,S/L。详见表1。表1月均收益率数据B(50%)H(50%)B/HL(50%)B/LS(50%)S/LS/L根据表1的4个组合的月均收益率数据,便可构建规模因子SMB和账面市值比HML的具体计算方式:SL+SHBL+BHSMB:2HML=SH+BHSL+BL22
10、2.2.2林模型构建文章根据Fama-French三因子模型,将模型构建为:T p.=,+MKT,MKT,+sMB,SMB,+HML.,HML,+8p.t(4)表2 月平均加权收益率分组平均值B/L0.04426964B/H0.0276625其中,是组合在时期t的超额收益;表示不归因于MKT,SMB,H ML组合收益的平均超额收益;MKT,,SMB,,H ML,分别是MKT,SMB,H ML因(2)子模拟组合的超额收益,MKT,,mL.p,sMB,表示组2合对应的风险因素的敏感性;8 p,表示时段t中组合(3)的收益的特殊部分,MKT=Rm-Rn。3实证分析3.1拍描述性统计对以上4个组合的月
11、平均加权收益率进行描述性统计,结果如表2 所示。标准差最大值0.087279150.20820.0754187990.3018最小值0.26010.22082024.1CM 45财政与金融分组S/LS/H中国市场2 0 2 4年第3 期(总第117 4期)续表平均值标准差0.03596250.1404362380.0077589290.076517867最大值0.44720.2603最小值-0.3108-0.1381由表2 中数据可以得出以下结论:其一,近5年来这四个组合的月平均加权收益率为正数,主要是伴随着市场总体的经济复苏,系统性风险的降低,与此同时政策方向的指引与国民消费水平的提升,原材
12、料价格低促使相关产业的盈利空间加大。其二,从各个组合的标准差角度看,B/LS/L,B/HS/H,即市值小的公司的风险大于市值大的公司的风险。但高风险与高收益也同时伴随着关系小市值的公司收益率波动大,风险大;高收益小市值的公司收益率的波动小,风险小,但也伴随着较低的收益率。其三,从各个组合的月收益率角度看,发现B/HB/L,S/H S/L,B/H S/H,即大市值的上市公司的收益率更高。综上所述,在样本期内可以得出,四个组合中B/L组合的收益率的平均值最大的且标准差相对较小,风险相对较小,对于理性投资者来说,该投资组合较为合适。虽然S/L月平均收益率也不低,但结合整个大环境以及波动率来说并不建议
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