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摘 要：从 1964年威廉夏普提出资本资产定价模型以来（CAPM）模型以来，资产定价理论在最近几年得到了长足的发展，本文选取资产定价理论的著名的三因子模型为基础进行研究，论述了该模型的产生发展的过程，以及需要改进的方面，以及在中国股市的表现。
关键词：资产定价 ；三因子模型；五因子模型
一、引言
威廉夏普在1964年提出了资本资产定价模型（CAPM），认为资产组合充分分散化后，系统性风险是影响股票收益的主要因素。这一模型是资本资产定价领域的一个里程碑。然而，之后的研究人员发现，股票收益与市场风险相关性较低。一系列文献表明某些被忽视的指标对股票收益有较好的解释力。Banz（1981）发现在市场因子基础上添加公司规模，可提高模型定价水平。Basu（1983）和化Bhandari（1988）分别发现公司市盈率和杠杆率对股票收益率有盈著影响。因此，寻找有效的定价因子已成为资本资产定价的主要研究内容。在前人基础上，Fama和French（1993）进一步指出，CAPM无法解释不同股票收益率的差异，除了beta风险外，公司规模和账面市值比也是资本资产定价的重要因素，据此提出了三因子模型。其实证结果表明，该模型对股票收益有良好的定价能力。这一模型是这一领域的另一里程碑，引致后续很多的相关研究，同时在业界也有广泛的应用。Fama和French（1995）利用不同时间段股票市场数据和构建不同资产组合的方法，对三因子模型进行实证检验。
二、发展过程
然而，一些学者发现三因子模型仍无法解释股票收益定价中的一些异象。随着相关研究的陆续增加，越来越多的股票收益异常现象被发现。基于这些异象的发现，研究人员对三因子模型进行了不断的修正。Carhart（1997）在考虑了动量因子的情况下，在三因子模型的基础上加入了动量因子，提出了四因子模型。并且后来，研究发现上市公司的盈利因素、投资因素与它们的市场表现之间也存在一定的规律，所以Fama和French（2015）将这两个因素加入到他们以前提出的三因子模型中提出了五因子资产定价模型。实证研究表明，五因子模型在解释美国股市的横截面平均收益特征上比三因子模型表现更好。
在国内外文献中构建因子的方法主要采用了Fama-French三因子模型與五因子模型的因子构建方法。Fama-French（2015）提出的3种分组方法来构建风险因子，以检验文章结论是否稳健。第一种是 2 × 3 方法，首先，按股票市值的中位数把全体股票分成小市值S和大市值B两组； 按账面市值比的30%和70%分位点把全体股票分成高H、中N、低L三组； 其次，将市值和账面市值比两个指标交叉，可把全体股票分成SH、SN、SL、BH、BN、BL六个组合； 再次，分别以营运利润率和投资风格代替账面市值比，重复上述步骤，可把全体股票分成 SR、SN、SW、BR、BN、BW、SC、SN、SA、BC、BN、BA 这12个组合，其中R代表盈利稳健，W代表盈利较弱，C代表投资风格保守，A代表投资风格激进，N代表居中的盈利能力或投资风格； 接下来计算上述各组合每一期的市值加权平均收益率； 最后，利用不同组合收益率之差构造四个因子。第二种是2 × 2 方法，将30 %和70 %的分位点换成50 %分位点。第三种是2 × 2 × 2 × 2方法，在2 × 2方法基础上，把四个指标同时交叉，将全体股票分成16个组合，再利用不同组合收益率之差构造四个因子。动量因子也是资产定价领域一个常见的因子。Carhart（ 1997） 根据美国股市显著的“动量效应”提取出动量因子，将三因子模型扩展为四因子模型。Fama and French（ 2016）检验了五因子模型对美国股市“动量效应”的解释能力。按照Fama and French（ 2016） 中动量因子的构建方法，将全体股票按照流通市值的中位数分为小市值和大市值组； 在第t-1个月底，计算股票从第t-12个月至t-2个月的累计历史收益率，然后与上文2 × 3方法一致，构建第t月的动量因子MOM。
三、中国股市表现
与美国股市不同，我国股市才成立了二十多年，市场还不成熟。对三因子模型在中国股市的表现这一问题，国内的学者在不同时期先后对这一模型的适用性进行了检验。范龙振和王海涛（2003）先后使用Fama-MacBeth 回归法和模拟因子法对上证1995年7月至2000 年6月的资产定价因素进行了研究，发现沪市表现出显著的规模效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应。但这些效应不能完全由Fama-French 三因子模型进行解释，而加上市盈率因子的四因子模型则可以很好地解释。邓长荣和马永开（2005）使用1996年1月至2003年12月的月度收益数据研究了三因子模型在深市的表现并检验了“新年效应”异象，发现三因子模型在深市是成立的，而且低账面市值比上市公司（除小规模公司）的收益表现出了“一月效应”，中等规模且中等账面市值比的组合表现出了“二月效应”。赵胜民等（2016）使用我国股市1995年1月至2014年12月的股票月度数据对Fama-French三因子模型和五因子模型的表现进行了研究，研究发现Fama-French 五因子模型表现不及Fama-French三因子模型，盈利因子和投资因子的引入无助于解释股票投资组合的收益率。但是高春亭和周孝华（2016）却认为五因子模型的表现要优于三因子模型。这两篇论文仅在全样本下比较了三因子模型与五因子模型表现，研究结论差异较大。而李志冰等（2017）以1994年7月至2015年8月A股市场为样本，考察了五因子模型在不同时期的应用。首先检验盈利能力和投资风格因子经过三因子模型调整后还是否具有显著的风险溢价，证实了在三因子基础上加入这两个因子的合理性； 之后在全样本以及细分样本下检验了多种模型在A股市场不同时期的适用性，并为动量或反转效应存在性这一争议性话题提供了新的证据。
四、结论
总的来说三因子模型经过这几年的发展已经逐渐国内外的研究人员所认可，但是五因子的有效性还需要进行进一步的检验，这也给以后的研究提示了进一步的发展空间。同时对于中国股市来说也可以寻找更符合中国市场的因子。
参考文献：
[1]赵胜民、闫红蕾和张凯，2016，Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国a股市场的经验证据，南开经济研究，第二期，第41-59页.
[2]田利辉、王冠英和张伟，2014，三因素模型定价：中国与美国有何不同？，国际金融研究，第七期，第37-45页.
[3]李志冰、杨光艺、冯永昌、景亮，2017，Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验，金融研究，第6期，第191-206页.
作者简介：
任正红（1991—），男，山西忻州人，山西财经大学2016（金融工程）学术硕士研究生，研究方向：金融资产定价.
关键词：资产定价 ；三因子模型；五因子模型
一、引言
威廉夏普在1964年提出了资本资产定价模型（CAPM），认为资产组合充分分散化后，系统性风险是影响股票收益的主要因素。这一模型是资本资产定价领域的一个里程碑。然而，之后的研究人员发现，股票收益与市场风险相关性较低。一系列文献表明某些被忽视的指标对股票收益有较好的解释力。Banz（1981）发现在市场因子基础上添加公司规模，可提高模型定价水平。Basu（1983）和化Bhandari（1988）分别发现公司市盈率和杠杆率对股票收益率有盈著影响。因此，寻找有效的定价因子已成为资本资产定价的主要研究内容。在前人基础上，Fama和French（1993）进一步指出，CAPM无法解释不同股票收益率的差异，除了beta风险外，公司规模和账面市值比也是资本资产定价的重要因素，据此提出了三因子模型。其实证结果表明，该模型对股票收益有良好的定价能力。这一模型是这一领域的另一里程碑，引致后续很多的相关研究，同时在业界也有广泛的应用。Fama和French（1995）利用不同时间段股票市场数据和构建不同资产组合的方法，对三因子模型进行实证检验。
二、发展过程
然而，一些学者发现三因子模型仍无法解释股票收益定价中的一些异象。随着相关研究的陆续增加，越来越多的股票收益异常现象被发现。基于这些异象的发现，研究人员对三因子模型进行了不断的修正。Carhart（1997）在考虑了动量因子的情况下，在三因子模型的基础上加入了动量因子，提出了四因子模型。并且后来，研究发现上市公司的盈利因素、投资因素与它们的市场表现之间也存在一定的规律，所以Fama和French（2015）将这两个因素加入到他们以前提出的三因子模型中提出了五因子资产定价模型。实证研究表明，五因子模型在解释美国股市的横截面平均收益特征上比三因子模型表现更好。
在国内外文献中构建因子的方法主要采用了Fama-French三因子模型與五因子模型的因子构建方法。Fama-French（2015）提出的3种分组方法来构建风险因子，以检验文章结论是否稳健。第一种是 2 × 3 方法，首先，按股票市值的中位数把全体股票分成小市值S和大市值B两组； 按账面市值比的30%和70%分位点把全体股票分成高H、中N、低L三组； 其次，将市值和账面市值比两个指标交叉，可把全体股票分成SH、SN、SL、BH、BN、BL六个组合； 再次，分别以营运利润率和投资风格代替账面市值比，重复上述步骤，可把全体股票分成 SR、SN、SW、BR、BN、BW、SC、SN、SA、BC、BN、BA 这12个组合，其中R代表盈利稳健，W代表盈利较弱，C代表投资风格保守，A代表投资风格激进，N代表居中的盈利能力或投资风格； 接下来计算上述各组合每一期的市值加权平均收益率； 最后，利用不同组合收益率之差构造四个因子。第二种是2 × 2 方法，将30 %和70 %的分位点换成50 %分位点。第三种是2 × 2 × 2 × 2方法，在2 × 2方法基础上，把四个指标同时交叉，将全体股票分成16个组合，再利用不同组合收益率之差构造四个因子。动量因子也是资产定价领域一个常见的因子。Carhart（ 1997） 根据美国股市显著的“动量效应”提取出动量因子，将三因子模型扩展为四因子模型。Fama and French（ 2016）检验了五因子模型对美国股市“动量效应”的解释能力。按照Fama and French（ 2016） 中动量因子的构建方法，将全体股票按照流通市值的中位数分为小市值和大市值组； 在第t-1个月底，计算股票从第t-12个月至t-2个月的累计历史收益率，然后与上文2 × 3方法一致，构建第t月的动量因子MOM。
三、中国股市表现
与美国股市不同，我国股市才成立了二十多年，市场还不成熟。对三因子模型在中国股市的表现这一问题，国内的学者在不同时期先后对这一模型的适用性进行了检验。范龙振和王海涛（2003）先后使用Fama-MacBeth 回归法和模拟因子法对上证1995年7月至2000 年6月的资产定价因素进行了研究，发现沪市表现出显著的规模效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应。但这些效应不能完全由Fama-French 三因子模型进行解释，而加上市盈率因子的四因子模型则可以很好地解释。邓长荣和马永开（2005）使用1996年1月至2003年12月的月度收益数据研究了三因子模型在深市的表现并检验了“新年效应”异象，发现三因子模型在深市是成立的，而且低账面市值比上市公司（除小规模公司）的收益表现出了“一月效应”，中等规模且中等账面市值比的组合表现出了“二月效应”。赵胜民等（2016）使用我国股市1995年1月至2014年12月的股票月度数据对Fama-French三因子模型和五因子模型的表现进行了研究，研究发现Fama-French 五因子模型表现不及Fama-French三因子模型，盈利因子和投资因子的引入无助于解释股票投资组合的收益率。但是高春亭和周孝华（2016）却认为五因子模型的表现要优于三因子模型。这两篇论文仅在全样本下比较了三因子模型与五因子模型表现，研究结论差异较大。而李志冰等（2017）以1994年7月至2015年8月A股市场为样本，考察了五因子模型在不同时期的应用。首先检验盈利能力和投资风格因子经过三因子模型调整后还是否具有显著的风险溢价，证实了在三因子基础上加入这两个因子的合理性； 之后在全样本以及细分样本下检验了多种模型在A股市场不同时期的适用性，并为动量或反转效应存在性这一争议性话题提供了新的证据。
四、结论
总的来说三因子模型经过这几年的发展已经逐渐国内外的研究人员所认可，但是五因子的有效性还需要进行进一步的检验，这也给以后的研究提示了进一步的发展空间。同时对于中国股市来说也可以寻找更符合中国市场的因子。
参考文献：
[1]赵胜民、闫红蕾和张凯，2016，Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国a股市场的经验证据，南开经济研究，第二期，第41-59页.
[2]田利辉、王冠英和张伟，2014，三因素模型定价：中国与美国有何不同？，国际金融研究，第七期，第37-45页.
[3]李志冰、杨光艺、冯永昌、景亮，2017，Fama-French五因子模型在中国股票市场的实证检验，金融研究，第6期，第191-206页.
作者简介：
任正红（1991—），男，山西忻州人，山西财经大学2016（金融工程）学术硕士研究生，研究方向：金融资产定价.