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摘要：资产定价理论是市场经久不衰的研究话题。本文以沪深A 股上市公司为样本，利用Fama-French五因素模型分别研究了牛市和熊市时期股票收益率的影响因素。实证研究表明，在整个研究时期内，市场溢价效应、规模效应和价值溢价效应均很显著。在牛市情况下，规模因素显著性较好，投资者更加愿意承受风险而购买小规模股票。在熊市情况下，Fama-French五因素模型的拟合度最高，盈利能力和投资模式因素显著性较强，投资者倾向于从中小盘股中脱离，转向投资绩优股。无论牛市还是熊市中价值溢价效应显著性均很弱，可能是盈利能力因素和投资模式因素包含了大部分账面市值比因素信息重叠所致。
关键词：资产定价；Fama-French五因素模型；牛、熊市
一、文献综述
资产定价模型的有效性对于投资决策意义重大，而资产定价模型的理论和实证研究也经历了长时间的发展。Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Black（1972）提出了著名的资本资产定价模型（CAPM）；Ross（1976）提出了套利定价理论（APT）；Stattman（1980）研究发现，美国股票平均收益率与账面市值比率正相关；Banz（1981） 发现市场风险溢价的解释能力很弱，而公司的市值对股票收益率的解释能力更强；Fama和French（1992，1993，1996）提出三因素模型发现美国上市公司总市值、账面市值比等因素可较好地解释横截面上股票收益率的差异性；Fama和French（2013）提出五因素模型，对原有的三因素模型进行了改进，在三因素模型上加入盈利能力因素和投资模式因素，从而能更好的解释股票横截面收益率的差异。近年来，国内学者运用Fama-French三因素模型对中国股票市场进行了廣泛的研究。王伟娜（2008）研究发现价值溢价效应在牛市和熊市中的表现是不一样，总结得出牛市中价值溢价效应不存在。赵华和吕雯（2010）运用MGARCH-M模型发现，市场因素对组合的风险溢价具有显著的解释力度，规模因素对动态风险溢价的解释力度强于市场因素，账面市值比因素的解释能力最弱。韩海容（2013）研究了股票市值和账面市值比等因素在牛市和熊市时期对横截面收益的影响，其结果表明，在牛市状况下，系统风险越大的股票、市值规模越小的股票收益越高，而在熊市状况下则相反。综上所述，国内众多学者基于Fama-French三因素模型对资产定价问题进行研究，然而采用Fama-French五因素模型研究股票收益来源却较少。因此，本文借鉴Fama-French五因素模型对中国A股市场进行实证检验， 在牛熊市视角下验证Fama-French五因素模型是否能更好地解释中国A股市场的股票收益率，从而提供科学的选股依据。
二、实证设计
（一）数据来源与指标说明
基于上证指数 2007 年前后的大幅震荡为分界点，探究比较大幅上涨和衰退两种截然不同股市情形下五因素模型适用条件。2007年11月起，上证指数从 6002.12点迅速落回2014年6月的2040.88点，却在 2015年6月又激增至 4720.7点，故本文选取2007年11月--2014年6月为熊市，2014年7月--2015.6为牛市。样本数据来源于国泰安数据库。为了尽可能消除偏差，使结果更加准确可信，按照以下原则来选取样本股票：由于金融业公司同一般上市公司的财务数据差别比较大，本文剔除了金融类上市公司；同时也剔除了ST、*ST以及年报数据、股票月收盘价等缺失相关数据的公司。
考虑到本文的研究对象为沪深两市的A股的股票，因此选择的市场指数通过60%的上证综指和40%的深证成指计算得出。 表示无风险利率选取3个月居民定期储蓄利率的月度复利率作为无风险利率。
（二）理论模型与投资组合构造
由于Fama-French三因素模型无法解释盈利能力和投资模式对股价的影响，Fama和French结合前人研究成果，在三因素模型的基础上引入盈利能力和投资模式因素，以此构建了Fama-French五因素模型。Fama-French五因素模型可以写成：
其中，上式中 表示股票组合 i 在时间 t 的收益率； 表示 t 时刻的无风险利率； 表示以市值为权重的市场组合的收益率； 表示 t 时期流通市值低的公司组合与流通市值高的公司组合回报率之差； 表示 t 时期账面市值比高的价值型公司组合与账面市值比低的成长型公司组合的回报率之差； 表示 t 时期盈利能力强的公司组合与盈利能力差的公司组合的收益率之差，其中盈利能力用上一期的营业收入减去营业成本、销售费用、财务费用和管理费用后的营业利润与上一期的所有者权益账面价值之比衡量； 表示t时期投资水平低的公司组合与投资水平高的公司组合的回报率之差，其中投资水平用 t-1 期总资产的增长除以t-2 期总资产。 表示残差。
本文中的投资组合是采用群内分组法，按照Fama和French 的方法，构建Size-B/ M、Size-OP、Size-Inv 共25个资产组合。投资组合构造方法如下：首先，将每年的 12月将符合条件的股票依其12月最后一个交易日的流通股市值大小排序平均分成5组（即small，2，3，4，big组）；其次，依据前一年的财务报表数据中计算得到的账面市值比（盈利或投资）按照从小到大的顺序排序，并在每一规模组内再分出5个子组合（即low，2，3，4，high 组），以此形成25个投资组合。次年的12月再依此方法重新构建新的投资组合股票分组。该种分组用来计算作为解释变量的四个因素 ——SMB、HML、RMW和CMA，并且用这25个组合来计算股票组合超额收益率（ ），作为被解释变量用来进行回归分析。
三、牛熊市视角下我国股票横截面收益影响因素的实证结果与结论
本文采用2007年11月--2014年6月沪深A股交易数据为熊市样本，2014年7月--2015年6月沪深A股交易数据为牛市样本，分别Size-OP，Size-B/M，Size-Inv构造25个投资组合并进行回归分析，实证结果由表1可知： 第一，在牛市情况下，超额市场收益率系数b与整体回归的结果相比有所降低，且有少数值不显著。相反，规模因素系数s上升，代替了超额市场收益的部分解释力，不过显著性低于整体回归的结果。价值因素HML的回归结果解释力较弱，盈利能力因素系数r，投资模式因素系数c相较与整体时期有所下降，盈利能力因素和投资模式因素显著性较弱，调整 R2平均在 0.91附近，远高于整体回归的0.77，拟合优度有所提高。在牛市过程中，Fama-French 五因素模型仍能解释股票横截面收益，不过解释力略逊于整体时期的模型拟合。说明在牛市情况下，投资者更加愿意承受风险而购买小规模股票，从而获得更高的收益。
第二，在熊市情况下，超额市场收益率系数b有所上升，规模因素系数s下降，且显著性较低。调整 R2值平均为0.96，最高达 0.98，高于整体时期样本回归结果的0.77，截距项几乎全部为 0。价值溢价因素HML显著性低于整体时期但高于牛市时期。盈利能力因素RMW较为显著，投资模式因素CMA显著性高于整体时期和牛市时期。通过比较可以看出 Fama-French 五因素模型在熊市中的适用性最好，盈利能力因素RMW和投资模式CMA衡量了公司的成长空间和发展前景，反映了费雪的投资理念。这说明，在熊市时期，股票投资者的投资风格发生了变化，其不再侧重于追逐那些小规模、高风险的股票，对公司盈利能力和投資模式较为看重，而是侧重于购买那些账面市值比较高、盈利能力较强、投资模式较低的绩优股，也就是说，其规避风险的倾向增加。
第三，对账面市值比因素HML异常的解释：在我国整个A股市场和创业板中规模因素SMB和账面市值比因素HML总体显著，这与韩海容、雷星晖（2013）的研究一致，盈利能力RMW和投资模式CMA因素显著性较弱。但是，在牛、熊市不同的时期，账面市值比因素HML均不显著，这与李倩、梅婷（2015）的发现一致。原因可能是盈利能力因素RMW和投资模式因素CMA都与公司价值有关，包含了账面市值比因素HML的大部分信息而使其成为冗余变量，存在信息重叠，使我们在牛熊市不同时期的观察到的账面市值比因素HML不明显。
综上所述，在整个研究时期内，市场溢价效应、规模效应和价值溢价效应均很显著。在牛市情况下，规模因素显著性较好，建议投资者购买小规模股票，以获得更高的收益。在熊市情况下，Fama-French五因素模型的拟合度最高，盈利能力和投资模式因素显著性较强，建议投资者从中小盘股中脱离，转向投资绩优股，这与费雪投资理念一致。
参考文献
[1]Eugene F. Fama. Multifactor portfolio efficiency and multifactor asset pricing[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1996（31）：441-465.
[2]Eugene F. Fama ，Kenneth R. French. A Five-Factor Asset Pricing Model[N]. Fama-Miller worker paper.2013（11）.
[3]Fama E. F.，French K. R. A Five-Factor Asset Pricing Model[J]. Journal of Financial Economics，2015，116（1）：1-22.
[4]Novy-Marx R. Is Momentum Really Momentum？[J]. Journal of Financial Economics，2012，103（3）：429-53.
[5]韩海容，雷星晖，不同市场条件下A股横截面收益影响因素研究[J]. 经济与金融 .2013（04）：54-58
[6]李坤明，方丽婷.上证行业指数收益率的非线性决定机制—基于Fama-French三因子模型的半参数回归分析[J].金融经济学研究.2013（1）：84-93
[7]田利辉，王冠英，张 伟. 三因子模型定价：中国与美国有何不同？[J]. 国际金融研究，2014（7）：37-45.
[8]闫超，刘金全，隋建利，中国股票市场牛熊市运行周期探究[J].经济与管理研究.2014（10）：45-52
[9]赵胜民，闫红蕾，张凯，Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗？[J].南开经济研究. 2016 （2）：41-59
基金项目：2016年度嘉兴学院大学生科研训练计划（SRT）重点项目（项目编号：851716013）
关键词：资产定价；Fama-French五因素模型；牛、熊市
一、文献综述
资产定价模型的有效性对于投资决策意义重大，而资产定价模型的理论和实证研究也经历了长时间的发展。Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Black（1972）提出了著名的资本资产定价模型（CAPM）；Ross（1976）提出了套利定价理论（APT）；Stattman（1980）研究发现，美国股票平均收益率与账面市值比率正相关；Banz（1981） 发现市场风险溢价的解释能力很弱，而公司的市值对股票收益率的解释能力更强；Fama和French（1992，1993，1996）提出三因素模型发现美国上市公司总市值、账面市值比等因素可较好地解释横截面上股票收益率的差异性；Fama和French（2013）提出五因素模型，对原有的三因素模型进行了改进，在三因素模型上加入盈利能力因素和投资模式因素，从而能更好的解释股票横截面收益率的差异。近年来，国内学者运用Fama-French三因素模型对中国股票市场进行了廣泛的研究。王伟娜（2008）研究发现价值溢价效应在牛市和熊市中的表现是不一样，总结得出牛市中价值溢价效应不存在。赵华和吕雯（2010）运用MGARCH-M模型发现，市场因素对组合的风险溢价具有显著的解释力度，规模因素对动态风险溢价的解释力度强于市场因素，账面市值比因素的解释能力最弱。韩海容（2013）研究了股票市值和账面市值比等因素在牛市和熊市时期对横截面收益的影响，其结果表明，在牛市状况下，系统风险越大的股票、市值规模越小的股票收益越高，而在熊市状况下则相反。综上所述，国内众多学者基于Fama-French三因素模型对资产定价问题进行研究，然而采用Fama-French五因素模型研究股票收益来源却较少。因此，本文借鉴Fama-French五因素模型对中国A股市场进行实证检验， 在牛熊市视角下验证Fama-French五因素模型是否能更好地解释中国A股市场的股票收益率，从而提供科学的选股依据。
二、实证设计
（一）数据来源与指标说明
基于上证指数 2007 年前后的大幅震荡为分界点，探究比较大幅上涨和衰退两种截然不同股市情形下五因素模型适用条件。2007年11月起，上证指数从 6002.12点迅速落回2014年6月的2040.88点，却在 2015年6月又激增至 4720.7点，故本文选取2007年11月--2014年6月为熊市，2014年7月--2015.6为牛市。样本数据来源于国泰安数据库。为了尽可能消除偏差，使结果更加准确可信，按照以下原则来选取样本股票：由于金融业公司同一般上市公司的财务数据差别比较大，本文剔除了金融类上市公司；同时也剔除了ST、*ST以及年报数据、股票月收盘价等缺失相关数据的公司。
考虑到本文的研究对象为沪深两市的A股的股票，因此选择的市场指数通过60%的上证综指和40%的深证成指计算得出。 表示无风险利率选取3个月居民定期储蓄利率的月度复利率作为无风险利率。
（二）理论模型与投资组合构造
由于Fama-French三因素模型无法解释盈利能力和投资模式对股价的影响，Fama和French结合前人研究成果，在三因素模型的基础上引入盈利能力和投资模式因素，以此构建了Fama-French五因素模型。Fama-French五因素模型可以写成：
其中，上式中 表示股票组合 i 在时间 t 的收益率； 表示 t 时刻的无风险利率； 表示以市值为权重的市场组合的收益率； 表示 t 时期流通市值低的公司组合与流通市值高的公司组合回报率之差； 表示 t 时期账面市值比高的价值型公司组合与账面市值比低的成长型公司组合的回报率之差； 表示 t 时期盈利能力强的公司组合与盈利能力差的公司组合的收益率之差，其中盈利能力用上一期的营业收入减去营业成本、销售费用、财务费用和管理费用后的营业利润与上一期的所有者权益账面价值之比衡量； 表示t时期投资水平低的公司组合与投资水平高的公司组合的回报率之差，其中投资水平用 t-1 期总资产的增长除以t-2 期总资产。 表示残差。
本文中的投资组合是采用群内分组法，按照Fama和French 的方法，构建Size-B/ M、Size-OP、Size-Inv 共25个资产组合。投资组合构造方法如下：首先，将每年的 12月将符合条件的股票依其12月最后一个交易日的流通股市值大小排序平均分成5组（即small，2，3，4，big组）；其次，依据前一年的财务报表数据中计算得到的账面市值比（盈利或投资）按照从小到大的顺序排序，并在每一规模组内再分出5个子组合（即low，2，3，4，high 组），以此形成25个投资组合。次年的12月再依此方法重新构建新的投资组合股票分组。该种分组用来计算作为解释变量的四个因素 ——SMB、HML、RMW和CMA，并且用这25个组合来计算股票组合超额收益率（ ），作为被解释变量用来进行回归分析。
三、牛熊市视角下我国股票横截面收益影响因素的实证结果与结论
本文采用2007年11月--2014年6月沪深A股交易数据为熊市样本，2014年7月--2015年6月沪深A股交易数据为牛市样本，分别Size-OP，Size-B/M，Size-Inv构造25个投资组合并进行回归分析，实证结果由表1可知： 第一，在牛市情况下，超额市场收益率系数b与整体回归的结果相比有所降低，且有少数值不显著。相反，规模因素系数s上升，代替了超额市场收益的部分解释力，不过显著性低于整体回归的结果。价值因素HML的回归结果解释力较弱，盈利能力因素系数r，投资模式因素系数c相较与整体时期有所下降，盈利能力因素和投资模式因素显著性较弱，调整 R2平均在 0.91附近，远高于整体回归的0.77，拟合优度有所提高。在牛市过程中，Fama-French 五因素模型仍能解释股票横截面收益，不过解释力略逊于整体时期的模型拟合。说明在牛市情况下，投资者更加愿意承受风险而购买小规模股票，从而获得更高的收益。
第二，在熊市情况下，超额市场收益率系数b有所上升，规模因素系数s下降，且显著性较低。调整 R2值平均为0.96，最高达 0.98，高于整体时期样本回归结果的0.77，截距项几乎全部为 0。价值溢价因素HML显著性低于整体时期但高于牛市时期。盈利能力因素RMW较为显著，投资模式因素CMA显著性高于整体时期和牛市时期。通过比较可以看出 Fama-French 五因素模型在熊市中的适用性最好，盈利能力因素RMW和投资模式CMA衡量了公司的成长空间和发展前景，反映了费雪的投资理念。这说明，在熊市时期，股票投资者的投资风格发生了变化，其不再侧重于追逐那些小规模、高风险的股票，对公司盈利能力和投資模式较为看重，而是侧重于购买那些账面市值比较高、盈利能力较强、投资模式较低的绩优股，也就是说，其规避风险的倾向增加。
第三，对账面市值比因素HML异常的解释：在我国整个A股市场和创业板中规模因素SMB和账面市值比因素HML总体显著，这与韩海容、雷星晖（2013）的研究一致，盈利能力RMW和投资模式CMA因素显著性较弱。但是，在牛、熊市不同的时期，账面市值比因素HML均不显著，这与李倩、梅婷（2015）的发现一致。原因可能是盈利能力因素RMW和投资模式因素CMA都与公司价值有关，包含了账面市值比因素HML的大部分信息而使其成为冗余变量，存在信息重叠，使我们在牛熊市不同时期的观察到的账面市值比因素HML不明显。
综上所述，在整个研究时期内，市场溢价效应、规模效应和价值溢价效应均很显著。在牛市情况下，规模因素显著性较好，建议投资者购买小规模股票，以获得更高的收益。在熊市情况下，Fama-French五因素模型的拟合度最高，盈利能力和投资模式因素显著性较强，建议投资者从中小盘股中脱离，转向投资绩优股，这与费雪投资理念一致。
参考文献
[1]Eugene F. Fama. Multifactor portfolio efficiency and multifactor asset pricing[J]. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1996（31）：441-465.
[2]Eugene F. Fama ，Kenneth R. French. A Five-Factor Asset Pricing Model[N]. Fama-Miller worker paper.2013（11）.
[3]Fama E. F.，French K. R. A Five-Factor Asset Pricing Model[J]. Journal of Financial Economics，2015，116（1）：1-22.
[4]Novy-Marx R. Is Momentum Really Momentum？[J]. Journal of Financial Economics，2012，103（3）：429-53.
[5]韩海容，雷星晖，不同市场条件下A股横截面收益影响因素研究[J]. 经济与金融 .2013（04）：54-58
[6]李坤明，方丽婷.上证行业指数收益率的非线性决定机制—基于Fama-French三因子模型的半参数回归分析[J].金融经济学研究.2013（1）：84-93
[7]田利辉，王冠英，张 伟. 三因子模型定价：中国与美国有何不同？[J]. 国际金融研究，2014（7）：37-45.
[8]闫超，刘金全，隋建利，中国股票市场牛熊市运行周期探究[J].经济与管理研究.2014（10）：45-52
[9]赵胜民，闫红蕾，张凯，Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗？[J].南开经济研究. 2016 （2）：41-59
基金项目：2016年度嘉兴学院大学生科研训练计划（SRT）重点项目（项目编号：851716013）