投资者总是既希望回避风险，又希望获得较高的收益。但是收益和风险是依附在金融工具上的一对互相不可分离的连体儿，高收益必然要承担高风险，高风险总需要有高收益作为回报和补偿，这是现代社会经济中套利竞争机制和均衡市场的结果。 既然只要社会经济中的不确定性因素或不确定性事件存在，证券投资的风险必然存在，那么研究证券收益率的变化及其影响因素，对广大投资者来说就是十分重要的。因此，对收益率进行预测和计量，对风险收益之间的具体关系进行探究就成为国内外众多学者所关注的重要研究课题之一。 尽管单-β系数的资本资产定价模型成功地经受了十多年的经济计量检验，但到了80年代，一些似乎与CAPM相悖的证据(国外的文献称之为“异常”，Anomalies，指实证结果很难得到合理解释或只有通过一些难以置信的假设前提才能对其加以解释的现象)相继被发现，而且国际证券市场的大量研究也表明公司特征等股票的基本面因素对股票收益具有预测能力。Banz于1981年发表了“规模效应”一文，指出市场价值MV(即股票价格乘以流通股数)能增强β系数对股票截面收益的解释力。小盘股(低MV)的平均收益较高，而大盘股的较低。自此，大量的证据表明股票市场存在截面规则。他们研究了1963-1990年在NYSE、AMEX和NASDAQ上市的非金融股票的平均收益率与市场β值、规模、市盈率倒数E/P和账面市值比B/M等因素之间的关系。在多因素检验中，他们发现规模和BE/ME与股票组合的收益率表现出了明显的相关性，后来综合其他研究人员的研究结果，建议使用三因素模型，即市场因素、规模因素和价值因素。三因素模型允许我们除了测量股票对市场因素的敏感性外还可以测量对规模因素和价值因素的敏感性，通过该模型，可以对价值和规模方面的附加风险加以估价。经验证明单一因素解释收益率是不充分的，风险因素至少还有公司规模和账面市值比，而且三因素模型已被证明能够捕捉许多横截面平均股票收益的变动，并且吸收了困扰CAPM模型的大部分异常现象，是比单因素模型CAPM更符合经验数据的模型。尽管对这些结果仍然很有争议，但是一些学者对全球股市的研究的确证实了高B/M股票能获得更高的收益。由于中国股市刚刚起步，正处于发展的初级阶段，因此目前对股票截面收益领域的研究仍然很少。Liu，Song 和 Romily (1997) 运用扩展的 DF 统计量，得出深沪两市均不能拒绝随机游走假说。马静如(2001)利用深圳股票市场数据进行检验，得出了CAPM 模型不适用于我国深圳股市的结论，同时发现了深圳股票市场同样存在着西方发达市场中普遍的小公司效应。邓长荣和马永开(2005)对深圳股市进行了 Fama-French 三因素模型的检验，证实了三因素模型在我国证券市场每个行业都是成立的，该三因素模型比传统的 SLB模型能够更好的描绘股票收益的截面数据的变动。 本文同样对深圳股市进行实证研究，在Fama 和 French(1992) 研究成果的基础上，引入更为合理的控制变量，对深圳股市上的股票收益率进行截面回归，讨论股票收益率和β系数、公司规模MV、账面市值比B/M 以及权益流通性指标FE这四个变量之间的关系。主要目的就是要找出影响股票收益率的风险因素，以期能对中国投资者的理性投资提供一定程度上的指导与帮助。 本文选取深圳股市上的412家上市公司的月份数据进行研究，样本范围从1998年1月份的282家上市公司到2004年12月份的412家，考察了β系数、公司规模MV、账面市值比B/M和权益流通性指标FE对股票收益率的截面影响效果。需要注意的是，考虑到2005年1月至今这段时期中国股票市场的特殊情况(股权分置改革的实施)以及这段时期中国股票市场的特殊表现，本文并未将2005年1月至今这段时间的中国股票市场相关数据纳入到主体实证检验中。但是这段时间中国股票市场的股票收益率是否同样受到上述几个变量的影响，影响效果如何?为了更完整的进行分析，本文单独对这段时间进行一个实证检验，检验的方法同样运用截面回归。 论文中具体运用到的金融理论思想和模型包括：资本资产定价模型(CAPM) 以及 Fama-French 三因素模型理论等；主要用到的统计分析方法包括相关分析、普通最小二乘法(OLS)和极大似然估计法等；主要用到的统计软件包括Excel、SPSS和Eviews等。研究结果发现：中国股票市场的确存在着规模效应，和大公司股票相比，小公司股票有更好的表现，即获得的收益率更高；账面市值比B/M是股票收益率的一个重要的解释变量；权益流通性对股票收益率没有直接的影响；而β系数只有在下市场才与收益率负相关，在上市场和整体市场上与股票收益率不存在显著的相关关系；同时“一月效应”同样适用于中国股市。 在文章结构方面，本文主要分为四个部分：第一部分主要是研究背景、研究意义介绍和文献回顾；第二部分对股票收益率的影响因素进行了一个系统的理论分析，这有助于我们对股票收益率的变动原因有一个更深入的了解，同时也为本文的实证检验提供了理论依据；第三部分是实证部分。选取深圳股市上的相关数据，在Fama和Frermh研究成果的基础上，利用截面回归分析方法，配合相关分析，检验了中国股票市场上β系数、公司规模MV、账面市值比B/M和权益流通性指标FE这四个变量对股票收益率的截面影响效果。在实证部分里，我们首先分析了中国股市的特殊性，因为中国股票市场是一个新兴的市场，和国外成熟市场相比，本身带有很多中国特色的东西。我们在利用国外的理论研究国内的市场时，必须对这个特殊市场有一个深刻的了解。同时，本文在主体检验之外又补充分析了2005年至今这段时期上述四个因素对股票收益率的影响效果、中国股票市场上的“一月效应”检验以及上市场和下市场的情形。这能够让我们对中国股市上影响股票收益率的因素有一个更全面深入的了解；最后一部分结论，并具体分析出现这种检验结果的原因。 本文的创新点：首先，本文对三因素模型进行了扩展，在β系数、公司规模MV、账面市值比B/M这三个因素的基础上加上了权益流通性指标FE这个变量。同时，意识到股票收益的截面差异同样会与价格冲量(在前面6个月表现较好的股票一般会在随后的6个月获得更高的收益)相关的情况，我们将前6个月的股票平均收益率AR<,it-1>包括在回归方程中来进行回归检验；其次，和传统的截面回归方法不同，本文并不是采取对股票按照规模或者账面市值比分类组成股票组合的分析方法，而是以每个月深圳股市上的所有上市公司的股票为研究样本，按月回归。这样扩大了样本容量，提高了回归的统计准确性；再次，本文同时检验了中国股票市场上的上市场和下市场的情形，并同时分析了“一月效应”，使分析更加完整和全面。