投资学(第4版)-第76部分

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也上升。那么这一天的这个“宏观新闻”是好还是坏呢？对公用事业单位来说这是坏

消息，因为它对利率极为敏感。而对于航空公司而言，由于它更关切G　D　P，所以这是

个好消息。很明显，一个单因素或者单指数模型难以把握公司对不同的宏观经济不确

定性信息的反应。

当然，与公司对那些因素的平均敏感度一样，市场收益反映了宏观因素。因此，

当我们做单指数回归时，我们清楚有一个强迫的（不正确的）假定：每个股票对每个

风险因素具有相同的相对敏感度。如果股票实际上相对于不同的宏观经济因素有不同

的贝塔值，那么，把所有系统风险的来源汇集成一个变量，譬如市场指数收益，这将

忽略掉对个体股票收益的细微性质差异的解释。当然，一旦你明白了为什么一个双因

素模型可以更好地解释股票收益的原因，那么就会很容易理解，带有更多因素的模型

—多因素模型（multifactor　models），可以给出对收益的更好的描述。＇　1　＇　
多因素模型可以提高指数模型的描述能力的另一个原因是，贝塔似乎在经济周期
的不同阶段，其值不同。实际上，前面在预测贝塔值时已指出，某些常用于预测贝塔
值的变量与经济周期相关（譬如收益的增长）。因此，根据直觉，我们可以通过把那
些与经济周期有关的变量包括进来以改进单指数模型。

多因素模型的一个例子是陈（C　h　e　n）、罗尔（R　o　l　l）与罗斯（R　o　s　s）＇2＇　三人所作的

工作，他们把下列因素集合起来给出宏观经济的广阔图景。很明显，他们这一集合仅

仅是可能被考虑的许多可能的集合之一。＇　3　＇　

设I　P　—　行业生产的变动百分比；

E　I　—　预期通货膨胀的变动百分比；
U　I　—　非预期通货膨胀的变动百分比；


＇1＇　甚至很可能（虽然并不一定）在多因素经济中，只有暴露于市场的风险才“可定价”，也就是说，带
有一个风险溢价，以致于只有一般的单指数贝塔才会影响股票期望收益。但是，尽管如此，资产组合
管理者依然只对资产组合中暴露的风险进行分析感兴趣，而不关心对多因素模型的运用，尽管依照这
一模型能够把握众多的风险来源。
＇2＇　N　。　C　h　e　n，R　。　R　o　l　l，and　S。Ross，“Economic　Force　and　the　Stock　Market，”Journal　of　Business　5　9　（　1　9　8　6　），　
p　p　。　3　8　3　…　4　0　3　。　
＇3＇　到此为止，没有什么能引起兴趣的证据来证明这样一个广泛的数据是必需的，或者有更好的变量可以
代表系统风险。我们选择这个表述来证明多因素模型的潜力。这些实证研究的讨论和相似的模型出现
在第1　3章“证券收益的经验证据”中。

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第10章单指数与多因素模型

255　

C　G　—　长期公司债券对长期政府债券的超额收益；
G　B　—　长期政府债券对短期国库券的超额收益。
这些数据产生了下列持有期间t的证券超额收益的五因素模型，它是宏观经济指示

器集合变动的函数。


iGBGBt　＋　eit　（1　0　…　1　5）
=　

＋　
IPt　＋　
EIt　＋　
UIt　＋　
CGt　＋
Rtt　

i　

iIP　

iEI

i　UI

iCG


等式1　0　…　1　5是一个带有五因素的多元证券特征线。和前面一样，为了估计给定股

票的贝塔值，我们可以运用回归分析。然而，在这里，由于超过了一个因素，所以我

们将就这五个宏观经济因素在每一时期的超额收益对股票的超额收益做一多元回归。

以回归的残值方差估计公司的特有风险。

等式1　0　…　5所用的方法要求我们确定哪个宏观经济变量是与风险因素有关的。当我

们确定这些宏观经济因素时，有两个指导我们研究的原则。第一，我们在考虑解释证

券收益的能力时，仅考虑有关的宏观因素。如果我们的模型有成百个解释变量，这样

就无法简化我们对证券收益的描述。第二，我们希望选择那些看起来似乎是重要的风

险因素，也就是说，那些投资者最关心的因素，他们需要有意义的风险溢价以承受这

些暴露的风险因素。在下一章中我们将会看到，在所谓的套利定价理论（A　P　T）中，

一个多因素证券市场线自然是由多种风险因素带来的。

确定宏观经济因素作为系统风险来源的候选者的一个可替代的方法是，利用那些

好象在经验背景下代表着系统风险暴露的公司特征。法马（F　a　m　a）与弗伦奇（F　r　e　n　c　h）　

建立了一个这样的多因素模型。＇　1　＇　


i　HML　HMLt　＋　eit　（1　0　…　1　6）
=　


SMBt　＋
i　＋
Rit　

iMRMt　＋　
i　SMB　


式中S　M　B—小减去大：小股票资产组合的收益超过大股票资产组合的收益；
H　M　L—高减去低：有高帐面价值…市值比的股票资产组合的收益超过有

低帐面价值…市值比的股票收益。

注意，在这个模型中，市场指数确实扮演着一个角色，并被期望能用它把握源于宏观

经济因素的系统风险。

选择这两家公司的特征变量，是因为对公司资本化程度（公司规模）和帐面价
值…市值比的持久不衰的观测，似乎可以用来预测股票平均收益，从而可以预测它的
风险溢价。法马与弗伦奇在经验背景下建立了这一模型：当S　M　B和H　M　L不是相关风险
因素的明显候选者时，这些变量可能暗示着在随仍未知的更基本的变量变化而变化。
例如，法马与弗伦奇指出，有高帐面价值…市值比的公司更可能处在财务压力之下，
而小股票可能对经济环境中的变化更为敏感。因此，这些变量可能可以把握宏观经济
中的风险因素的敏感度。

10。4。2　多因素模型的理论基础
资本资产定价模型预先假定唯一的相关风险来源产生于股票收益的方差，因而一
个有代表性的市场资产组合可以把握整个风险。作为一个结果，个股风险可以由全部
资产组合风险的分布来定义，因而个股的风险溢价只由它对于市场资产组合的贝塔值
来决定。但这是风险理由的狭义观点吗？

考虑一个相对年轻的投资者，他的未来财富很大部分由劳动收入来决定。未来劳
动收入流也是风险性的，并且可能与其工作的公司命运紧密联系在一起。这样一个投
资者可能选择一个有助于分散掉劳动收入风险的投资资产组合。为了这个目的，具有
与未来劳动收入相关度平均较低的股票就会被看中，也就是说，这种股票在个人的资

＇1＇　Eugene　F。Fama　and　Kenneth　R。French，“Multifator　Explanations　of　Asset　Pricing　Anomalies，”J　o　u　r　n　a　l　
of　Finance（　1　9　9　6　），p　p　。　5　5　…　8　4　。　

256　第三部分资本市场均衡

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产组合中，将比在市场的资产组合中具有更高的权重。用另一种方法，利用更为广泛

的风险概念，当不再运用资本资产定价模型的期望收益…贝塔关系的有效性与原则时，

这些投资者就会不再考虑市场的资产组合。

从理论上看，如果对不同投资者而言套期需求同等地分配在不同证券类型上，以
致于资产组合中来自于市场的资产组合的那部分方差被抵消掉，资本资产定价模型就
仍然可能成立。但是，如果套期需求对许多投资者来说很普通，那么带有渴求套期特
性的证券的价格将下降，其预期收益减少，资本资产定价模型的期望收益…贝塔关系就
是无效的。

举个例子，假设重要的公司特性与公司规模（公司资本化程度）相关，因此，购
买小公司股票的投资者通过他的投资组合向大股票倾斜来分散风险。如果更多的投资
者都转而购买大公司股票而不再购买那么多小公司的股票，那么，对小股票的需求更
低时，对大公司股票的需求将会超过资本资产定价模型所预期的。与资本资产定价模
型的预期相比，这将导致大股票的价格上升，其期望收益下降。

默顿（M　e　r　t　o　n）通过与生命期假设＇1＇　相关的投资者对证券的需求推导出一个多因

素的C　A　P　M（也称为瞬间的C　A　P　M，或者I　C　A　P　M）。I　C　A　P　M证明，普通的风险来源如

何影响有助于对该风险套期的证券的风险溢价。

当风险来源对期望收益有影响时，我们说这一风险“可定价”。而单因素资本资
产定价模型预言，只有市场因素可定价，而I　C　A　P　M预言其他风险来源也可定价。默顿
提出了一系列可能影响证券期望收益的一般的不确定性来源。在这些风险来源中有：
劳动收入、重要消费商品的价格（譬如能源价格），或者未来投资机会的变化（譬如，
不同资产等级的风险变化）的不确定性等。然而，难以预测的是，是否存在着对这些
影响证券收益的不确定性来源进行套期保值的有效需求。

10。4。3　经验模型与I　C　A　P　M　
应用特殊市场风险来源的代表经验模型由于一些原因难以令人满意。我们将在第

1　3章深入讨论这些模型，但是，现在我们可以列出要点如下：
1）　在提出的模型中，有一些因素不能很清楚地被证明是对不确定性进行套期保值

的重要因素。

2）　像布莱克所建议的，研究者在不断搜寻证券收益数据库以寻找可解释因素（一
个常被称作数据刺探的活动）的事实时，可能得出的结果是指定过去随机结果的意义。
布莱克观察到的因素，譬如公司规模的收益溢价，但这些因素很多在首次被发现之后
又消失了。＇　2　＇　

3）　到底是与公司特征（譬如公司规模和帐面价值…市值比）相联系的历史收益溢
价代表了定价的风险因素，还是他们要解决的不能简单解释的异常问题代表了定价的
风险因素。丹尼尔（D　a　n　i　e　l）与蒂特曼（Ti　t　m　a　n　）认为，有证据表明这