中国A股市场偏度溢价的实证研究

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1952年,Markowitz首次提出了资产组合均方差理论,这标志着现代资产组合理论的一个开始。此后的数十年期间,资产定价模型不断发展。具有代表性的有 William Sharpe(1964)等人提出的 CAPM 模型,Ross(1976)推导出的 APT模型以及Eugene Fama和Kenneth French(1992)实证得出的三因子模型。此后,为增强传统资产定价模型对股票收益率的解释力,Carhart(1997)提出了四因子模型,Eugene Fama和Kenneth French(2015)又实证得出五因子模型。然而,传统的资产定价模型仍存在一定的挑战。传统的资产定价模型假定股票的收益率为对称分布,而我国A股市场股票的收益率远非对称分布,往往成正偏或者负偏分布。这使得在资产定价模型中考虑偏度风险是十分有必要的。Kaus和Litzenberger(1976)将偏度风险加入了 CAPM模型中,提出了经典的样本三阶距模型。Lim(1989)用GMM方法实证检验了样本三阶距模型,最终得出系统偏度被定价。Harvey和Siddique(1999)以及Conrad(2013)均将偏度纳入了资本资产定价模型中,进一步研究偏度同资产收益率之间的关系。为此,本文以中国A股市场为例,主要研究偏度风险在资产定价中的作用,即偏度是否存在显著的风险溢价。首先,本文选取了 1997年1月至2020年6月的A股股票收益率数据,借鉴Langlois(2019)的方法去预测个股总偏度并构造总偏度因子PTS,并试图通过对三因子模型进行回归,检验其截距项是否显著。通过观察其截距项的显著性,可以验证得出总偏度对股票收益率的影响是否可以被三因子模型所解释。此外,为进一步研究总偏度在资产定价模型中的作用,本文还运用两步回归法进行了多个横截面回归。结果发现,在控制了传统的定价因子的基础上,总偏度因子仍具有显著的风险溢价,偏度因子对股票的收益率仍然具有解释力。除此之外,本文还运用同样的预测方法去预测个股的系统偏度和非系统性偏度,并构造了系统偏度因子PSS和非系统偏度因子PIS,进一步识别在资产定价模型中究竟谁是偏度风险的主要成分。结果发现,在资产定价模型中,系统偏度风险是偏度风险的主要成分,即系统偏度被定价。这一发现对于预测股票的收益率以及提高模型在中国A股市场的适用性、完善传统资产定价模型是具有重要的意义的。
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