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资本资产定价一直以来都是金融学发展研究的核心。有关资本资产定价的理论研究与实证研究一直都在进行与发展。其中,Markowitz(1952)首次提出风险投资模型,即均值-方差模型,将风险概念化为方差,将收益概念化为均值。随后,Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin(1966)于资产组合理论等研究基础上发展出CAPM,对资产预期收益率与风险进行了进一步地研究。然而,仅假设收益服从标准正态分布的均值方差模型,仅考虑市场波动率风险的CAPM,这些均与实际股票回报分布不同,实际上股票分布呈尖峰厚尾,因此在进行资本资产定价相关研究时,应在CAPM考虑基础上加入偏度与峰度。Kraus and Litzenberger(1976)扩展了CAPM,他们发现前人研究修正的模型均有所偏差,纳入了协偏度这一重要变量,最后发现模型有所改善,该变量显著地影响了股票横截面收益;Fang and Lai(1997)提出四阶矩资产定价模型,表明股票的超额收益率还和市场峰度以及市场偏度相关。目前对于高阶矩对资本资产定价产生影响的研究成果愈发丰硕。
Merton(1980)研究提出,随着样本数据频率的增加,可以精确地测得波动率。随后诸多研究实际波动率的文献都采用了此种方法,即加总日内收益平方,从而构造出实际波动率。Amaya,Christoffersen,Jacobs,andVasquez(2015)利用日内收益的三次方构建实际偏度,进一步发展了实际波动率的概念。因此,本文从上证指数的已实现偏度出发,应用上述延伸方法,首先利用日内5分钟高频交易数据计算日内收益率、日内波动率以及日内已实现偏度,以已实现偏度作为自变量,股票市场未来一个月的收益率作为因变量来探究已实现偏度是否显著预测股票未来收益率;然后进一步进行样本外预测来探究已实现偏度是否仍具有显著的预测能力,同时还将进行经济意义层面的检验与稳健性检验,即探究利用已实现偏度能否有效提升投资组合的收益;最后,通过对预测模型进行改进来观察约束后的已实现偏度对股票收益的预测能力是否提高。
文章通过一系列实证研究,得到了如下主要成果:(1)研究的结果表明,中国股票市场的已实现偏度与中国股票市场的未来收益率存在着显著的负向相关关系,即在中国股票市场,当已实现偏度降低,股票市场未来收益率就更高。实证分析得出中国股票市场已实现偏度的系数参数估计值为-0.0524;(2)已实现偏度通过了样本内与样本外的预测检验,进一步证实了已实现偏度对股票市场未来收益率的预测能力;(3)对已实现偏度作为影响资产定价的主要因素进行经济意义层面上的检验,产生了显著的经济结果。投资人为了获得基于已实现偏度的投资策略而愿意支付的年化管理费用为323基点。同时,基于已实现偏度的投资组合的夏普比率分别是0.1929,也是比较高的。因此,从经济意义层面来讲,已实现偏度对投资者未来投资组合的收益具有一定的影响力;(4)对比无约束的单变量回归预测模型,基于解释因子已实现偏度的约束下的单变量回归预测模型变得更加显著,添加约束后的预测模型的调整后的R2提升了0.1%。
Merton(1980)研究提出,随着样本数据频率的增加,可以精确地测得波动率。随后诸多研究实际波动率的文献都采用了此种方法,即加总日内收益平方,从而构造出实际波动率。Amaya,Christoffersen,Jacobs,andVasquez(2015)利用日内收益的三次方构建实际偏度,进一步发展了实际波动率的概念。因此,本文从上证指数的已实现偏度出发,应用上述延伸方法,首先利用日内5分钟高频交易数据计算日内收益率、日内波动率以及日内已实现偏度,以已实现偏度作为自变量,股票市场未来一个月的收益率作为因变量来探究已实现偏度是否显著预测股票未来收益率;然后进一步进行样本外预测来探究已实现偏度是否仍具有显著的预测能力,同时还将进行经济意义层面的检验与稳健性检验,即探究利用已实现偏度能否有效提升投资组合的收益;最后,通过对预测模型进行改进来观察约束后的已实现偏度对股票收益的预测能力是否提高。
文章通过一系列实证研究,得到了如下主要成果:(1)研究的结果表明,中国股票市场的已实现偏度与中国股票市场的未来收益率存在着显著的负向相关关系,即在中国股票市场,当已实现偏度降低,股票市场未来收益率就更高。实证分析得出中国股票市场已实现偏度的系数参数估计值为-0.0524;(2)已实现偏度通过了样本内与样本外的预测检验,进一步证实了已实现偏度对股票市场未来收益率的预测能力;(3)对已实现偏度作为影响资产定价的主要因素进行经济意义层面上的检验,产生了显著的经济结果。投资人为了获得基于已实现偏度的投资策略而愿意支付的年化管理费用为323基点。同时,基于已实现偏度的投资组合的夏普比率分别是0.1929,也是比较高的。因此,从经济意义层面来讲,已实现偏度对投资者未来投资组合的收益具有一定的影响力;(4)对比无约束的单变量回归预测模型,基于解释因子已实现偏度的约束下的单变量回归预测模型变得更加显著,添加约束后的预测模型的调整后的R2提升了0.1%。