中国铝业集团各公司招聘信息.doc
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1、两年或者三年,则市场存在显著的B/M效应。G5-G1的一年期,两年期和三年期收益率分别是-10.7,1.1%和4.3(BHR12,BHR24和BHR36),分别在1%和5%的水平上显著,这说明B/M值对股票收益有显著的预测作用 表1中Beta与收益率显著相关,作者对此进行了检验。利用双重分组(double sorting),在控制了Beta因素的情况下,BM与收益率仍然高度相关。这与国内已有的一些研究结论基本上相符。表1: 1995年-2005年B/M各分组收益情况G1G2G3G4G5All firmsG5-G1 Diff.B/M0.1610.2730.3540.4510.6370.3750.
2、476*ME8849499169471,146969261*Beta0.9721.0291.0601.0811.0521.0390.080*BHR120.0820.0460.0160.001-0.0250.082-0.107*BHR240.1220.0970.1170.1620.1330.1220.011*BHR360.1830.1980.2300.2860.2260.1830.043*二、 对B/M效应进行解释本文采用了套利风险,套利成本和投资者熟练程度等因素对B/M效应进行解释。表2报告了各代理变量之间相关系数的Spearman和Pearson检验结果。其中,上三角采用Pearson检验,
3、下三角采用Spearman检验,样本期间为1995年7月至2005年6月。所有变量的相关系数均在小于1%的水平上显著,这说明本文选取的代理变量较为稳健。规模因子ME与其他变量的相关系数为0.1196到0.6689,这说明对于解释B/M效应,仅用ME这个变量是不够的,还需要考虑其他的因素。而最大的相关系数出现在ME和VOL,IR和IRV,ZF和P这三组变量之间,分别达到0.6689,0.5911和-0.4939。表2:各代理变量之间的相关系数变量IRIRVPVOLZFMEIR1.00000.4104-0.15730.2052-0.22610.0720IRV0.59111.0000-0.1503-
4、0.08970.2925-0.2160P-0.2110-0.18011.00000.2203-0.42000.2592VOL0.4084-0.11890.35241.0000-0.14080.7184ZF-0.36310.1150-0.4939-0.30111.0000-0.0269ME0.1231-0.37130.37710.6689-0.11961.0000本文对各解释变量进行单变量检验,检测各解释变量与B/M效应是否横截面相关。通过对各变量进行分组,分析每个分组的收益,来对该变量的解释能力进行检验。我们对样本按各指标重新分类。在这里仅列出对IR指标的检验结果图。首先,按个股的每年IR值的
5、大小把股票分成5组(组合1组合5),组合1中包含IR值较小的个股,组合5中包含IR值较大的个股。再将5个组合中的个股按B/M值的大小分别分成5组,G1G5,其中G1为B/M 值较小的组合,G5为B/M值较大的组合。分别考察组合1和组合5中(G5-G1)的个股两年期的收益率BHR24的情况。图2给出直观的说明。从图2可以看出,组合5(IR值较大)的(G5-G1)的个股两年期的收益率BHR24总是显著的大于组合1(IR值较小)。这就说明套利风险IR是B/M 效应的一个重要因素,并支持了B/M效应更可能是由于偏误定价所造成的这一解释。我们对IRV因素作了同样的检验,也得到相似的结论。图2:变量IR组
6、合1与组合5 的(G5-G1)的个股BHR24比较图表3报告了对各解释变量进行单变量检验的结果。与上文所述相似,先对单个变量进行分组(分组1分组5),其中分组1中包含的变量的值较小,分组5种包含的变量的值较大。然后在组内用B/M值进行二次分组G1G5,最后给出每个变量分组中G5-G1的BHR24的值及分组5与分组1的BHR24(G5-G1)差值。由于结果实根据变量和B/M二次分组所得,因此分组5与分组1的BHR24(G5-G1)差值是否显著可以说明该变量能否较好的解释B/M效应。从表中结果可得,变量IR,IRV,P的分组5与分组1的BHR24(G5-G1)差值非常显著,这就说明了这几个变量可以
7、较好的捕捉到B/M效应的横截面变化,对B/M效应有显著的解释力度。表3 单变量检验结果变量IRIRVPVOLZFME分组10.12010.10940.48360.19530.22540.1578分组20.41570.37510.27850.02520.18750.0421分组30.21330.40150.35630.24760.25600.2149分组40.25980.29820.01570.19850.17270.3051分组50.63230.57480.07450.20340.19720.2850分组5-分组10.5123*(6.01)0.4654*(4.83)-0.4091*(-3.74
8、)0.0081(1.02)-0.0282(-0.94)0.1272(1.59)基于前文的基本分析,可以发现B/M效应与套利风险,套利成本和投资者成熟度是截面相关的,B/M效应更可能是由于偏误定价所造成的。下面我们进行多元回归分析,对套利风险等因素对B/M效应的解释能力进行讨论。其中回归方程为: 回归方程中的交叉项可以捕捉到B/M效应的横截面变化是如何随套利成本等因素的变化而变化的。由于B/M的定义,所以最后一项交叉项中选取了ME的自然对数。表4报告了多元回归的结果,样本期间为1995年7月至2005年6月。在结果中,第一行为该因子回归系数;第二行为t检验值,*和*分别代表结果在1%和5%水平上
9、(双尾)检验显著;为调整后的R平方(Adjusted R Square)。其中,Regress1对和B/M两个解释变量进行回归。B/M因素的系数显著为正(t12.468),这与表1的结果是一致的,说明了中国股票市场的确存在B/M效应。Regress2和Regress3分别对IR,(B/M*IR)和IR,IRV,(B/M*IR),(B/M*IRV)这两组套利风险进行了检验,结果其相应系数显著均显著为正,这说明了套利风险可以解释B/M效应的横截面变化,它是B/M效应的重要因素。而(B/M*IR)的系数显著为正,这说明了B/M效应随着异质性风险的增大而增大,这与图2所得的结论是一致的。相似地,由Re
10、gress3中,(B/M*IR),(B/M*IRV)的系数均显著为正可得,B/M 效应随着套利风险的增大而增大。Regress4对所有的变量进行了回归。除了系统风险因子,交易金额量VOL,日收益率为零的频率ZQ,(B/M*IR)和(B/M*P)几个因子不显著外,其他因子均非常显著。一个可能的解释是因为这些因子可能和另外的因子之间相关度较高,这与表2的相关度的分析结果基本一致。交叉项因子除(B/M*IR)外(有可能是因为IR与IRV高度相关),其他因子都显著,这说明套利风险,套利成本等因素,能很好的解释B/M效应的横截面变化,这些都是B/M效应的重要因素,支持B/M效应是由于偏误定价所造成的观点
11、。表4:各因素多元回归结果Regress 1Regress 2Regress 3Regress 4Constant-0.143*(-3.28)3.006*(15.625)1.171*(4.755)1.656*(6.390)0.0162(0.526)-0.045*(-1.693)0.021(0.836)-0.008(-0.347)B/M1.241*(12.468)5.751*(10.377)4.098*(5.486)21.774*(14.002)IR0.566*(15.742)0.334*(8.343)0.347*(8.526)IRV(*103)3.662*(10.804)3.805*(10.8
12、04)P-0.027*(-7.009)VOL(*105)3.019(0.035)ZF-2.183(-1.167)ME0.042*(1.829)B/M*IR0.867*(8.296)0.644*(5.355)-0.016(-0.119)B/M*IRV(*103)2.090*(1.969)-3.981*(-3.300)B/M*P(*10-3)5.689(0.340)B/M*VOL0.119*(4.557)B/M*ZF15.454*(2.726)B/M*Ln ME-1.583*(-15.494)0.0250.3090.3870.441结 论本文以1995年到2005年沪市和深市的全部A股股票作为研究
13、对象,对中国股市账面-市值比效应进行了实证检验,认为若持有期限为一年,则中国市场不存在B/M效应,但是若持有期限为两年或者三年,则市场存在显著的B/M效应,且B/M效应对股票收益有着显著的预测作用。另外,本文从有限套利角度出发,考虑了套利风险因素,套利成本因素对B/M效应的解释能力,并进行实证检验。结果表明套利风险和套利成本等因素对B/M效应有较强的解释力,从而支持了B/M效应是因为偏误定价所造成的观点。基金项目:本文是国家社会科学基金重点项目(编号:07AJL003)阶段性成果之一参考文献:1 Fama, E.and French, K., 1992, The cross-section o
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