【摘 要】
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在资产定价领域,对于股票预期收益影响因子的研究受到国内外学者的广泛关注。现有因子大致可以分为两类——公司特征和风险因子（Beta）。一些学者认为超额收益来源于系统风险,股票的预期收益取决于它对于系统风险的暴露大小;另一些学者认为预期收益受到股票的特征影响,投资者对于不同特征的公司有不同的偏好。然而,在现有的研究中存在着一个问题:如果同时引入公司特征和风险因子（Beta）,模型会存在较为严重的自相关
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在资产定价领域,对于股票预期收益影响因子的研究受到国内外学者的广泛关注。现有因子大致可以分为两类——公司特征和风险因子（Beta）。一些学者认为超额收益来源于系统风险,股票的预期收益取决于它对于系统风险的暴露大小;另一些学者认为预期收益受到股票的特征影响,投资者对于不同特征的公司有不同的偏好。然而,在现有的研究中存在着一个问题:如果同时引入公司特征和风险因子（Beta）,模型会存在较为严重的自相关性问题,从而导致实证结果失真。本文基于虚拟变量模型来研究中国股票市场的投资组合预期收益与风险因子（Beta）/公司特征的关系。现有模型已经理论证明虚拟变量模型能够很好地解决回归变量间的相关性问题,所以,运用虚拟变量模型能够更好地实证分析风险因子和公司特征对中国股票市场的组合预期收益的独立性解释。更为重要的是,这种独立性解释同美国市场相比,存在着较大的差异。因此,研究此类问题,对于中国投资者或是中国投资组合管理者来说,具有一定的研究价值。本文运用中国市场A股上市公司2000年1月至2020年12月的数据和美国市场1967年至2015年的月度和季度收益数据的数据,构建了8种经典线性因子模型,选取流通市值（Size）、账面市值比（B/M）、总资产增长率（I/A）、净资产收益率（ROE）等公司特征,来研究风险因子（Beta）/公司特征对于股票收益在中美市场的差异,主要得到的结论:一种普遍认可的观点是,由于中美市场投资者结构、政策限制、成熟程度等的不同,同一个风险因子（Beta）/公司特征对于股票收益的影响在中、美两个市场存在较大的差异。因此,本文检验了8种经典的线性因子模型在中美市场上的效果,来研究风险因子（Beta）/公司特征对于股票收益在中美市场的差异。在针对这多个因子模型的对比回归中,本文发现在加入了虚拟变量之后,Fama-French三因子模型、Carhart四因子模型、Fama-French五因子模型、Hou-Xue-Zhang四因子模型的结果产生了很大的变化,对中国股票市场解释力度最大的变量从公司异质特征因子变成了市场风险因子。除此之外,在加入了虚拟变量之后的Daniel-Hirshleifer-Sun三因子模型、Stambaugh-Yuan四因子模型和本文新构建的加入了换手率因子的模型在中国股市的回归结果指出,公司特征因子之一的盈利因子（净资产收益率）对投资组合预期收益率也有很大的解释力度。中国市场与美国市场的最重要的区别体现在市场风险因子的解释力度上,中国股票市场的预期收益率很大程度上受市场风险因子的影响,而美国市场的结果则正相反。
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