上證A股市場(chǎng)FF三因子模型適用性的深度剖析與實(shí)證檢驗(yàn)一、引言1.1研究背景與目的在全球金融市場(chǎng)中，股票市場(chǎng)作為經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，一直是投資者、學(xué)者和政策制定者關(guān)注的焦點(diǎn)。上證A股市場(chǎng)作為中國(guó)資本市場(chǎng)的重要組成部分，歷經(jīng)多年發(fā)展，已具備相當(dāng)規(guī)模與影響力。截至[具體時(shí)間]，上證A股上市公司數(shù)量達(dá)到[X]家，總市值超過(guò)[X]萬(wàn)億元，涵蓋了金融、能源、制造業(yè)、信息技術(shù)等多個(gè)重要行業(yè)，在資源配置、企業(yè)融資和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。資產(chǎn)定價(jià)模型作為金融領(lǐng)域的核心理論，旨在探究資產(chǎn)預(yù)期收益率與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，為投資者提供決策依據(jù)。自1964年威廉?夏普（WilliamSharpe）等人提出資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）以來(lái)，資產(chǎn)定價(jià)理論不斷演進(jìn)。Fama和French在1992年通過(guò)對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)收益率的深入研究，發(fā)現(xiàn)CAPM模型在解釋現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象時(shí)存在一定局限性，于是在CAPM模型的基礎(chǔ)上，加入了市值因子（SMB）和賬面市值比因子（HML），構(gòu)建了FF三因子模型。該模型認(rèn)為，股票的預(yù)期收益率不僅取決于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，還與公司規(guī)模和價(jià)值相關(guān)。在國(guó)際金融市場(chǎng)中，F(xiàn)F三因子模型已被廣泛應(yīng)用于投資組合管理、資產(chǎn)估值和業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估等領(lǐng)域，并取得了較好的效果。然而，由于中國(guó)金融市場(chǎng)具有獨(dú)特的制度背景和市場(chǎng)特征，如股權(quán)分置改革、投資者結(jié)構(gòu)以散戶(hù)為主、市場(chǎng)監(jiān)管政策不斷完善等，使得國(guó)外的資產(chǎn)定價(jià)模型在中國(guó)市場(chǎng)的適用性需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。對(duì)于上證A股市場(chǎng)而言，深入研究FF三因子模型的適用性，有助于投資者更好地理解股票價(jià)格的形成機(jī)制，優(yōu)化投資組合，提高投資收益；同時(shí)，也能為監(jiān)管部門(mén)制定政策提供理論支持，促進(jìn)市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展。因此，本文旨在系統(tǒng)探究FF三因子模型在上證A股市場(chǎng)的適用性。通過(guò)收集上證A股市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用實(shí)證分析方法，檢驗(yàn)FF三因子模型對(duì)上證A股市場(chǎng)股票收益率的解釋能力，分析模型中各因子的表現(xiàn)及其對(duì)股票收益率的影響程度。同時(shí)，與其他資產(chǎn)定價(jià)模型進(jìn)行比較，評(píng)估FF三因子模型在上證A股市場(chǎng)的優(yōu)勢(shì)與不足，為投資者和市場(chǎng)參與者提供有價(jià)值的參考。1.2研究意義1.2.1理論意義資產(chǎn)定價(jià)理論作為現(xiàn)代金融學(xué)的基石，其發(fā)展對(duì)于理解金融市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制、優(yōu)化資源配置具有重要意義。自CAPM模型提出以來(lái)，眾多學(xué)者圍繞資產(chǎn)定價(jià)展開(kāi)深入研究，不斷豐富和完善資產(chǎn)定價(jià)理論體系。FF三因子模型的出現(xiàn)，進(jìn)一步拓展了資產(chǎn)定價(jià)理論的研究范疇，為解釋股票收益率的變化提供了新的視角。深入研究FF三因子模型在上證A股市場(chǎng)的適用性，有助于檢驗(yàn)該模型在不同市場(chǎng)環(huán)境下的有效性，豐富和完善資產(chǎn)定價(jià)理論在新興市場(chǎng)的應(yīng)用研究。通過(guò)對(duì)上證A股市場(chǎng)的實(shí)證分析，可以驗(yàn)證FF三因子模型中市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子對(duì)股票收益率的影響是否與理論預(yù)期一致，以及模型是否能夠有效解釋上證A股市場(chǎng)的股票收益率變化。這不僅可以為FF三因子模型在新興市場(chǎng)的應(yīng)用提供實(shí)證支持，也能夠?yàn)檫M(jìn)一步研究資產(chǎn)定價(jià)理論在不同市場(chǎng)條件下的適應(yīng)性和拓展性提供參考依據(jù)。此外，對(duì)FF三因子模型適用性的研究，還有助于揭示上證A股市場(chǎng)的價(jià)格形成機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)特征。通過(guò)分析模型中各因子的表現(xiàn)及其對(duì)股票收益率的影響程度，可以深入了解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、公司規(guī)模和價(jià)值等因素在股票價(jià)格形成過(guò)程中的作用，為投資者更好地理解市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律、制定投資策略提供理論支持。同時(shí)，也能夠?yàn)閷W(xué)術(shù)界進(jìn)一步研究資產(chǎn)定價(jià)理論提供新的研究思路和方法，推動(dòng)資產(chǎn)定價(jià)理論的不斷發(fā)展和創(chuàng)新。1.2.2實(shí)踐意義對(duì)于投資者而言，準(zhǔn)確理解股票收益率的影響因素并合理評(píng)估股票的投資價(jià)值是實(shí)現(xiàn)投資目標(biāo)的關(guān)鍵。FF三因子模型為投資者提供了一種有效的分析工具，通過(guò)該模型，投資者可以更加準(zhǔn)確地評(píng)估股票的風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)期收益，優(yōu)化投資組合。例如，投資者可以根據(jù)市值因子和賬面市值比因子，選擇具有潛在投資價(jià)值的股票，構(gòu)建價(jià)值型或成長(zhǎng)型投資組合，以降低投資風(fēng)險(xiǎn)并提高收益。同時(shí)，通過(guò)對(duì)市場(chǎng)因子的分析，投資者可以更好地把握市場(chǎng)整體走勢(shì)，及時(shí)調(diào)整投資策略，適應(yīng)市場(chǎng)變化。在投資組合管理方面，F(xiàn)F三因子模型可以幫助投資者評(píng)估投資組合的績(jī)效。通過(guò)將投資組合的收益率與模型預(yù)測(cè)的收益率進(jìn)行比較，投資者可以判斷投資組合的表現(xiàn)是否優(yōu)于市場(chǎng)平均水平，以及投資組合的風(fēng)險(xiǎn)是否得到有效控制。這有助于投資者及時(shí)發(fā)現(xiàn)投資組合中存在的問(wèn)題，調(diào)整投資組合的構(gòu)成，提高投資組合的績(jī)效。從市場(chǎng)監(jiān)管角度來(lái)看，研究FF三因子模型的適用性對(duì)于監(jiān)管部門(mén)制定政策、維護(hù)市場(chǎng)穩(wěn)定具有重要意義。如果FF三因子模型能夠有效解釋上證A股市場(chǎng)的股票收益率變化，監(jiān)管部門(mén)可以基于該模型對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中的異常波動(dòng)和潛在風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的監(jiān)管措施，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。此外，監(jiān)管部門(mén)還可以利用該模型評(píng)估政策的實(shí)施效果，為制定更加科學(xué)合理的政策提供依據(jù)，促進(jìn)市場(chǎng)的健康發(fā)展。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法本文主要采用實(shí)證研究法和對(duì)比分析法對(duì)上證A股市場(chǎng)FF三因子模型的適用性展開(kāi)研究。在實(shí)證研究法方面，通過(guò)收集2010-2020年期間上證A股市場(chǎng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，涵蓋股票收益率、市場(chǎng)指數(shù)收益率、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、公司市值以及賬面市值比等關(guān)鍵信息，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件Eviews和Stata進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，以初步了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況；接著進(jìn)行相關(guān)性分析，探究各變量之間的關(guān)聯(lián)程度；然后運(yùn)用時(shí)間序列回歸和橫截面回歸方法，檢驗(yàn)FF三因子模型對(duì)上證A股市場(chǎng)股票收益率的解釋能力，分析模型中各因子的系數(shù)及顯著性水平。在對(duì)比分析法方面，將FF三因子模型與資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）以及其他在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)有一定應(yīng)用的資產(chǎn)定價(jià)模型進(jìn)行對(duì)比。從模型的假設(shè)前提、因子構(gòu)成、對(duì)股票收益率的解釋能力等多個(gè)維度進(jìn)行深入比較，通過(guò)對(duì)比不同模型的回歸結(jié)果，如調(diào)整后的R2、F統(tǒng)計(jì)量、各因子的t統(tǒng)計(jì)量等指標(biāo)，評(píng)估FF三因子模型在上證A股市場(chǎng)相較于其他模型的優(yōu)勢(shì)與不足。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)在研究樣本選取上，本文選取了2010-2020年這一涵蓋市場(chǎng)多個(gè)發(fā)展階段的較長(zhǎng)時(shí)間區(qū)間，相比以往部分研究選取較短時(shí)間樣本，能夠更全面地反映市場(chǎng)變化對(duì)FF三因子模型適用性的影響，提高研究結(jié)果的可靠性和普適性。同時(shí)，在樣本篩選過(guò)程中，不僅考慮了上市公司的基本財(cái)務(wù)狀況和交易數(shù)據(jù)完整性，還對(duì)特殊事件（如重大資產(chǎn)重組、財(cái)務(wù)造假等）進(jìn)行了詳細(xì)甄別與處理，確保研究樣本的質(zhì)量和代表性。在分析角度上，本文從行業(yè)異質(zhì)性視角對(duì)FF三因子模型進(jìn)行深入剖析。將上證A股市場(chǎng)的上市公司按照證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)劃分為多個(gè)行業(yè)，分別對(duì)各行業(yè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)和模型對(duì)比分析，探究不同行業(yè)中FF三因子模型的適用性差異。這種分析角度能夠更精準(zhǔn)地揭示模型在不同行業(yè)背景下的表現(xiàn)，為投資者根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)制定投資策略提供更具針對(duì)性的參考依據(jù)，彌補(bǔ)了以往研究多從市場(chǎng)整體層面分析的不足。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1FF三因子模型理論概述2.1.1模型的提出與發(fā)展1964年，威廉?夏普（WilliamSharpe）、約翰?林特納（JohnLintner）和杰克?特雷諾（JackTreynor）等人在馬科維茨投資組合理論的基礎(chǔ)上，提出了資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）。該模型認(rèn)為，資產(chǎn)的預(yù)期收益率僅取決于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，即系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，用β系數(shù)來(lái)衡量。在理想的資本市場(chǎng)中，投資者通過(guò)承擔(dān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲取相應(yīng)的回報(bào)，非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)分散投資完全消除。然而，隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展和實(shí)證研究的深入，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)CAPM模型在解釋現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中的股票收益率時(shí)存在諸多局限性。1981年，班茲（Banz）發(fā)現(xiàn)了“規(guī)模效應(yīng)”，即小市值公司的股票收益率在長(zhǎng)期內(nèi)往往高于大市值公司的股票收益率，這一現(xiàn)象無(wú)法用CAPM模型中的β系數(shù)來(lái)解釋。1983年，巴蘇（Basu）提出了“價(jià)益比效應(yīng)”，指出低市盈率股票的收益率相對(duì)較高。1991年，陳（Chan）、哈毛（Hamao）和拉科尼肖克（Lakonishok）發(fā)現(xiàn)了“賬面市值比效應(yīng)”，高賬面市值比的股票傾向于獲得更高的收益率。這些市場(chǎng)異象表明，除了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)外，還有其他因素影響著股票的收益率。1992年，尤金?法瑪（EugeneF.Fama）和肯尼斯?弗倫奇（KennethR.French）在對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)收益率進(jìn)行深入研究后，發(fā)表了《股票收益率的橫截面數(shù)據(jù)分析》一文，提出了FF三因子模型。他們通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)股票的市場(chǎng)β值不能完全解釋不同股票回報(bào)率的差異，而上市公司的市值、賬面市值比等因素可以更好地解釋股票收益率的變化。在CAPM模型的基礎(chǔ)上，F(xiàn)F三因子模型加入了市值因子（SMB，SmallMinusBig）和賬面市值比因子（HML，HighMinusLow），旨在更全面地解釋股票收益率的橫截面差異。自FF三因子模型提出以來(lái)，在全球資本市場(chǎng)得到了廣泛的應(yīng)用和深入的研究。眾多學(xué)者對(duì)該模型在不同國(guó)家和地區(qū)的資本市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明，F(xiàn)F三因子模型在許多成熟市場(chǎng)和新興市場(chǎng)都具有一定的解釋能力。在歐美等成熟資本市場(chǎng)，研究發(fā)現(xiàn)該模型能夠較好地解釋股票收益率的變化，為投資者的資產(chǎn)配置和風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要的理論支持。在新興市場(chǎng)，如亞洲、拉丁美洲等地區(qū)的股票市場(chǎng)，F(xiàn)F三因子模型也在一定程度上得到了驗(yàn)證，盡管由于市場(chǎng)制度、投資者結(jié)構(gòu)等因素的差異，模型的表現(xiàn)可能有所不同，但總體上為這些市場(chǎng)的資產(chǎn)定價(jià)和投資分析提供了有益的參考。隨著金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，后續(xù)學(xué)者在FF三因子模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了進(jìn)一步的拓展和完善，提出了四因子模型、五因子模型等，以更好地適應(yīng)復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境。2.1.2模型的構(gòu)成與原理FF三因子模型的表達(dá)式為：R_{it}-R_{ft}=\alpha_{i}+\beta_{i}(R_{mt}-R_{ft})+s_{i}SMB_{t}+h_{i}HML_{t}+\epsilon_{it}其中，R_{it}表示資產(chǎn)i在時(shí)間t的收益率；R_{ft}表示時(shí)間t的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率；R_{mt}表示時(shí)間t的市場(chǎng)收益率；R_{mt}-R_{ft}為市場(chǎng)超額收益率，反映了市場(chǎng)整體的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)水平，是市場(chǎng)因子，代表了市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票收益率的影響，當(dāng)市場(chǎng)處于上升期時(shí)，市場(chǎng)超額收益率為正，大部分股票的收益率也會(huì)隨之上升，反之亦然；SMB_{t}為市值因子（SmallMinusBig），是小市值公司股票組合收益率與大市值公司股票組合收益率之差，用以衡量公司規(guī)模對(duì)股票收益率的影響，反映了規(guī)模效應(yīng)，實(shí)證研究表明，在多數(shù)情況下，小市值公司由于其成長(zhǎng)潛力較大、經(jīng)營(yíng)靈活性高，往往能夠獲得超過(guò)大市值公司的收益率；HML_{t}為賬面市值比因子（HighMinusLow），是高賬面市值比公司股票組合收益率與低賬面市值比公司股票組合收益率之差，體現(xiàn)了公司價(jià)值對(duì)股票收益率的作用，反映了賬面市值比效應(yīng)，高賬面市值比的公司通常被認(rèn)為是價(jià)值型公司，這類(lèi)公司的股票價(jià)格相對(duì)其賬面價(jià)值較低，可能存在被低估的情況，從而有更大的上漲空間，能帶來(lái)較高的收益率；\alpha_{i}為截距項(xiàng)，表示資產(chǎn)i超出模型解釋的超額收益，若模型能夠完全解釋股票收益率，則\alpha_{i}理論上應(yīng)為0；\beta_{i}、s_{i}和h_{i}分別是市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子的系數(shù)，衡量了股票收益率對(duì)各因子的敏感程度；\epsilon_{it}為殘差項(xiàng)，表示其他未被模型包含的因素對(duì)股票收益率的影響。FF三因子模型解釋股票截面收益差異的原理基于風(fēng)險(xiǎn)與收益的均衡關(guān)系。該模型認(rèn)為，股票的預(yù)期收益率不僅取決于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，還與公司規(guī)模和價(jià)值等特定風(fēng)險(xiǎn)因素相關(guān)。市場(chǎng)因子反映了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場(chǎng)整體波動(dòng)對(duì)股票收益率的影響，是所有股票共同面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。市值因子體現(xiàn)了公司規(guī)模大小所帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)差異，小市值公司通常面臨更高的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和信息不對(duì)稱(chēng)風(fēng)險(xiǎn)，但也可能蘊(yùn)含更大的成長(zhǎng)機(jī)會(huì)，因此需要更高的收益率來(lái)補(bǔ)償投資者承擔(dān)的這些風(fēng)險(xiǎn)。賬面市值比因子則反映了公司價(jià)值屬性對(duì)收益率的影響，高賬面市值比的價(jià)值型公司可能由于市場(chǎng)對(duì)其價(jià)值的低估，在未來(lái)有更大的價(jià)值修復(fù)空間，從而為投資者帶來(lái)超額收益。通過(guò)這三個(gè)因子的綜合作用，F(xiàn)F三因子模型能夠更全面地捕捉影響股票收益率的因素，解釋不同股票在截面收益上的差異。2.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀2.2.1國(guó)外研究成果Fama和French（1992）通過(guò)對(duì)1963-1990年期間美國(guó)股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)的分析，開(kāi)創(chuàng)性地提出了FF三因子模型。他們發(fā)現(xiàn)，在解釋股票收益率的橫截面差異時(shí)，市場(chǎng)β值的解釋能力較弱，而市值和賬面市值比等因素具有顯著的解釋力。在此基礎(chǔ)上，1993年，兩人進(jìn)一步完善了該模型，明確指出股票的預(yù)期收益率不僅與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)相關(guān)，還與公司規(guī)模和賬面市值比密切相關(guān)。這一研究成果在金融領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，為后續(xù)資產(chǎn)定價(jià)模型的研究奠定了重要基礎(chǔ)。眾多學(xué)者對(duì)FF三因子模型在不同市場(chǎng)的有效性進(jìn)行了大量實(shí)證研究。其中，Jegadeesh和Titman（1993）研究發(fā)現(xiàn)，在一些成熟市場(chǎng)，如歐洲主要股票市場(chǎng)，F(xiàn)F三因子模型能夠較好地解釋股票收益率的變化。通過(guò)對(duì)英國(guó)、德國(guó)、法國(guó)等國(guó)家股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)市值因子和賬面市值比因子在這些市場(chǎng)中同樣顯著，能夠有效捕捉股票收益率的差異，為投資者在歐洲市場(chǎng)的投資決策提供了重要參考。在亞洲的日本市場(chǎng)，F(xiàn)ama和French（1998）研究發(fā)現(xiàn)賬面市值比可以解釋股票回報(bào)率。他們對(duì)日本股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，驗(yàn)證了FF三因子模型在日本市場(chǎng)的適用性，盡管由于日本市場(chǎng)獨(dú)特的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和企業(yè)治理模式，模型的表現(xiàn)可能存在一定差異，但總體上能夠?yàn)槿毡臼袌?chǎng)的資產(chǎn)定價(jià)提供有益的理論支持。Antoniou、Garrett和Priestley（1998）對(duì)英國(guó)資本市場(chǎng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)三因子被合理定價(jià)。通過(guò)構(gòu)建投資組合并運(yùn)用時(shí)間序列回歸和橫截面回歸方法進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明FF三因子模型能夠較好地解釋英國(guó)股票市場(chǎng)的收益率，市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子在英國(guó)市場(chǎng)中對(duì)股票收益率的影響與模型預(yù)期相符，進(jìn)一步證明了該模型在英國(guó)市場(chǎng)的有效性。WaiCheongShum和GordonY.N.Tang（2005）研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模、賬面市值比效應(yīng)在亞洲新興市場(chǎng)中是存在的。他們對(duì)亞洲多個(gè)新興市場(chǎng)，如韓國(guó)、印度、泰國(guó)等的股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)這些市場(chǎng)同樣存在規(guī)模效應(yīng)和賬面市值比效應(yīng)，F(xiàn)F三因子模型在一定程度上能夠解釋這些市場(chǎng)中股票收益率的差異，為新興市場(chǎng)的投資者和市場(chǎng)參與者提供了重要的投資分析工具。盡管FF三因子模型在許多市場(chǎng)得到了驗(yàn)證，但也有研究指出其存在局限性。Carhart（1997）在研究中發(fā)現(xiàn)，除了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、市值和賬面市值比外，動(dòng)量效應(yīng)也是影響股票收益率的重要因素，于是提出了四因子模型，在FF三因子模型的基礎(chǔ)上加入了動(dòng)量因子（Momentum），以更好地解釋股票收益率的變化。研究表明，在一些市場(chǎng)中，動(dòng)量因子能夠顯著提高模型對(duì)股票收益率的解釋能力，彌補(bǔ)了FF三因子模型的不足。Hou、Xue和Zhang（2015）提出了q因子模型，該模型從企業(yè)投資和資產(chǎn)定價(jià)的角度出發(fā)，認(rèn)為投資和盈利能力等基本面因素對(duì)股票收益率具有重要影響，從而對(duì)FF三因子模型進(jìn)行了改進(jìn)。通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，q因子模型在某些市場(chǎng)環(huán)境下能夠更準(zhǔn)確地解釋股票收益率，為資產(chǎn)定價(jià)模型的發(fā)展提供了新的思路和方向。2.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)FF三因子模型在A股市場(chǎng)的適用性也展開(kāi)了廣泛研究。施東輝（1996）依據(jù)1993-1996年的樣本區(qū)間，探討上海股票市場(chǎng)中股票的定價(jià)模式，發(fā)現(xiàn)股票的風(fēng)險(xiǎn)雖可由β系數(shù)衡量，但其余收益之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一研究引發(fā)了國(guó)內(nèi)對(duì)β系數(shù)與股票市場(chǎng)收益率關(guān)系的深入探討。楊朝軍和邢靖（1998）研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)資本市場(chǎng)中β系數(shù)可以解釋股票收益率，但同時(shí)三因子模型在我國(guó)也是適用的，說(shuō)明在我國(guó)資本市場(chǎng)中單一的β系數(shù)衡量系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是不夠的，還需要考慮其他因素對(duì)股票收益率的影響。陳信元、張?zhí)镉嗪完惗A（2001）對(duì)預(yù)期股票收益的決定因素進(jìn)行橫截面分析得出，規(guī)模和B/P（賬面市值比）有顯著的解釋力，而β系數(shù)、賬面財(cái)務(wù)杠桿和市盈率始終沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，缺乏解釋力。這一研究結(jié)果表明，在我國(guó)A股市場(chǎng)，公司規(guī)模和賬面市值比等因素在解釋股票收益率方面具有重要作用，而傳統(tǒng)的β系數(shù)在解釋股票收益率時(shí)存在一定局限性。蘇寶通、陳煒和陳浪南（2004）認(rèn)為公司規(guī)模、賬面市值比有解釋作用，而市盈率對(duì)股票收益率的解釋作用不顯著。他們通過(guò)對(duì)A股市場(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，進(jìn)一步驗(yàn)證了規(guī)模和賬面市值比因子在我國(guó)市場(chǎng)的有效性，同時(shí)指出市盈率在解釋股票收益率時(shí)效果不佳。吳世農(nóng)和許年行（2004）認(rèn)為我國(guó)資本市場(chǎng)存在賬面市值比效應(yīng)、公司規(guī)模效應(yīng)。他們通過(guò)構(gòu)建投資組合并進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)高賬面市值比的股票和小市值公司的股票往往能夠獲得更高的收益率，這與FF三因子模型的理論預(yù)期相符，進(jìn)一步支持了該模型在我國(guó)A股市場(chǎng)的適用性。石予友、仲偉周、馬駿和陳燕（2008）認(rèn)為公司規(guī)模、賬面市值比對(duì)于股票收益率有解釋作用。他們通過(guò)對(duì)不同行業(yè)和不同市值規(guī)模的股票進(jìn)行分組研究，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模和賬面市值比在各個(gè)分組中都對(duì)股票收益率有顯著影響，進(jìn)一步證明了這兩個(gè)因子在我國(guó)股票市場(chǎng)的重要性。林立子和陳希敏（2010）認(rèn)為在后危機(jī)時(shí)代β系數(shù)與收益率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，而股票收益率與公司規(guī)模無(wú)關(guān)。這一研究結(jié)果與之前的一些研究存在差異，表明市場(chǎng)環(huán)境的變化可能會(huì)對(duì)資產(chǎn)定價(jià)模型中的因子與股票收益率之間的關(guān)系產(chǎn)生影響，需要進(jìn)一步深入研究。劉昱熙和宋旺（2011）發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模因子及市凈率指標(biāo)對(duì)股票回報(bào)解釋作用顯著。他們運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)A股市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模和市凈率能夠較好地解釋股票回報(bào)率的變化，為FF三因子模型在我國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用提供了進(jìn)一步的實(shí)證支持?？傮w來(lái)看，國(guó)內(nèi)對(duì)于FF三因子模型在A股市場(chǎng)適用性的研究尚未達(dá)成一致結(jié)論。部分學(xué)者認(rèn)為該模型能夠較好地解釋A股市場(chǎng)股票收益率的截面差異，公司規(guī)模效應(yīng)和賬面市值比效應(yīng)顯著存在；而另一部分學(xué)者則指出，由于我國(guó)資本市場(chǎng)具有獨(dú)特的制度背景和市場(chǎng)特征，如股權(quán)分置改革、投資者結(jié)構(gòu)以散戶(hù)為主、市場(chǎng)監(jiān)管政策不斷完善等，使得FF三因子模型在我國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用存在一定局限性，需要根據(jù)我國(guó)市場(chǎng)特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)和完善。三、上證A股市場(chǎng)特征及數(shù)據(jù)處理3.1上證A股市場(chǎng)特點(diǎn)分析3.1.1市場(chǎng)規(guī)模與結(jié)構(gòu)上證A股市場(chǎng)規(guī)模龐大且持續(xù)增長(zhǎng)。截至2020年末，上證A股上市公司數(shù)量達(dá)到1584家，較2010年的894家增長(zhǎng)顯著，總市值達(dá)到41.38萬(wàn)億元，充分顯示了其在我國(guó)資本市場(chǎng)的重要地位。在行業(yè)分布方面，呈現(xiàn)多元化格局，金融、能源、工業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)占比較大。金融行業(yè)憑借其重要性，在市場(chǎng)中占據(jù)關(guān)鍵地位，工商銀行、建設(shè)銀行等大型金融機(jī)構(gòu)市值巨大，對(duì)市場(chǎng)指數(shù)影響顯著。能源行業(yè)涵蓋眾多石油、煤炭等企業(yè)，受?chē)?guó)際能源市場(chǎng)波動(dòng)和國(guó)內(nèi)能源政策影響，其市值波動(dòng)對(duì)上證A股市場(chǎng)有較大影響。從市值結(jié)構(gòu)來(lái)看，大市值公司在市場(chǎng)中占據(jù)主導(dǎo)地位。市值超過(guò)1000億元的公司雖數(shù)量占比相對(duì)較小，但總市值占比高，如中國(guó)石油、中國(guó)石化等，它們的股價(jià)波動(dòng)對(duì)市場(chǎng)整體走勢(shì)影響較大。小市值公司數(shù)量眾多，在市場(chǎng)中也有一定影響力，部分小市值公司在新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域具有高成長(zhǎng)性，是市場(chǎng)創(chuàng)新活力的重要來(lái)源，其股價(jià)表現(xiàn)與市場(chǎng)整體表現(xiàn)存在一定差異，受市場(chǎng)流動(dòng)性和投資者偏好影響較大。3.1.2交易制度與市場(chǎng)環(huán)境上證A股市場(chǎng)實(shí)行T+1交易制度，即當(dāng)天買(mǎi)入的股票需在第二個(gè)交易日才能賣(mài)出。這一制度旨在防止過(guò)度投機(jī)，維護(hù)市場(chǎng)穩(wěn)定。在實(shí)際交易中，投資者買(mǎi)入股票后需持有至少一個(gè)交易日，限制了日內(nèi)頻繁交易，減少了市場(chǎng)短期波動(dòng)。在市場(chǎng)大幅波動(dòng)時(shí)，能避免投資者因情緒沖動(dòng)進(jìn)行過(guò)度交易，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。但也在一定程度上降低了市場(chǎng)流動(dòng)性，當(dāng)投資者面臨突發(fā)市場(chǎng)變化時(shí)，無(wú)法及時(shí)賣(mài)出股票，增加了投資風(fēng)險(xiǎn)。漲跌幅限制也是市場(chǎng)的重要制度，一般股票的漲跌幅限制為10%，ST股票為5%。這一制度有效控制了股價(jià)的單日波動(dòng)幅度，防止股價(jià)過(guò)度漲跌。在市場(chǎng)極端行情下，能避免股價(jià)暴跌或暴漲，保護(hù)投資者利益。但在某些情況下，也可能限制股價(jià)對(duì)市場(chǎng)信息的及時(shí)反應(yīng)，當(dāng)公司發(fā)布重大利好或利空消息時(shí)，股價(jià)可能因漲跌幅限制無(wú)法及時(shí)調(diào)整到合理價(jià)位，導(dǎo)致市場(chǎng)定價(jià)效率降低。政策環(huán)境對(duì)上證A股市場(chǎng)影響深遠(yuǎn)。國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策、產(chǎn)業(yè)政策以及金融監(jiān)管政策等都會(huì)直接或間接影響市場(chǎng)走勢(shì)。寬松的貨幣政策會(huì)增加市場(chǎng)流動(dòng)性，降低企業(yè)融資成本，刺激股市上漲；而緊縮的貨幣政策則可能導(dǎo)致市場(chǎng)資金緊張，抑制股市。產(chǎn)業(yè)政策對(duì)特定行業(yè)的支持或限制會(huì)影響相關(guān)行業(yè)上市公司的業(yè)績(jī)和股價(jià)，如近年來(lái)對(duì)新能源產(chǎn)業(yè)的大力支持，推動(dòng)了新能源相關(guān)上市公司股價(jià)的大幅上漲。金融監(jiān)管政策的變化，如對(duì)證券市場(chǎng)違規(guī)行為的嚴(yán)厲打擊，有助于維護(hù)市場(chǎng)秩序，增強(qiáng)投資者信心，促進(jìn)市場(chǎng)健康發(fā)展。3.1.3投資者結(jié)構(gòu)與行為特征上證A股市場(chǎng)投資者結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化特點(diǎn)，包括個(gè)人投資者、機(jī)構(gòu)投資者和外資等。個(gè)人投資者數(shù)量眾多，是市場(chǎng)的重要參與者，但總體資金量相對(duì)較小，投資行為較為分散。根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，個(gè)人投資者交易金額占市場(chǎng)總交易金額的比重較高，在某些時(shí)期甚至超過(guò)50%。他們的投資決策往往受市場(chǎng)情緒、消息傳聞等因素影響，容易出現(xiàn)追漲殺跌的行為。在市場(chǎng)上漲階段，大量個(gè)人投資者跟風(fēng)買(mǎi)入，推動(dòng)股價(jià)進(jìn)一步上漲，形成過(guò)度樂(lè)觀的市場(chǎng)氛圍；而在市場(chǎng)下跌時(shí)，又紛紛恐慌拋售，加劇股價(jià)下跌。這種行為模式增加了市場(chǎng)的波動(dòng)性，降低了市場(chǎng)的穩(wěn)定性和有效性。機(jī)構(gòu)投資者包括公募基金、私募基金、保險(xiǎn)公司、證券公司等，資金實(shí)力雄厚，投資決策相對(duì)理性。公募基金通過(guò)匯集眾多投資者的資金進(jìn)行專(zhuān)業(yè)化投資，投資風(fēng)格較為穩(wěn)健，注重長(zhǎng)期價(jià)值投資。私募基金則更具靈活性，投資策略多樣，部分私募基金善于挖掘市場(chǎng)中的短期投資機(jī)會(huì)。保險(xiǎn)公司作為長(zhǎng)期投資者，資金規(guī)模大且投資期限長(zhǎng)，注重資產(chǎn)的安全性和穩(wěn)定性，傾向于投資業(yè)績(jī)穩(wěn)定、分紅較高的藍(lán)籌股。證券公司除了自營(yíng)業(yè)務(wù)外，還為投資者提供交易通道和投資咨詢(xún)服務(wù)，其研究報(bào)告和投資建議對(duì)市場(chǎng)有一定的引導(dǎo)作用。機(jī)構(gòu)投資者的投資行為有助于提升市場(chǎng)的穩(wěn)定性和有效性，通過(guò)專(zhuān)業(yè)的研究和分析，挖掘價(jià)值被低估的股票，促進(jìn)市場(chǎng)價(jià)格向合理價(jià)值回歸。隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的逐步開(kāi)放，外資在市場(chǎng)中的參與度不斷提高。外資通過(guò)陸股通、QFII等渠道進(jìn)入上證A股市場(chǎng)，帶來(lái)了國(guó)際化的投資理念和先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)。外資注重企業(yè)的基本面和長(zhǎng)期投資價(jià)值，投資風(fēng)格相對(duì)穩(wěn)健，偏好業(yè)績(jī)穩(wěn)定、行業(yè)地位突出的優(yōu)質(zhì)藍(lán)籌股。它們的投資行為對(duì)市場(chǎng)風(fēng)格產(chǎn)生了一定影響，引導(dǎo)市場(chǎng)更加注重價(jià)值投資，同時(shí)也增加了市場(chǎng)的資金供給，提高了市場(chǎng)的國(guó)際化程度。3.2數(shù)據(jù)選取與處理3.2.1數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇本研究的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind金融終端和CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)具有數(shù)據(jù)全面、準(zhǔn)確、更新及時(shí)等優(yōu)點(diǎn)，能夠?yàn)檠芯刻峁┛煽康臄?shù)據(jù)支持。樣本選取的時(shí)間范圍為2010年1月1日至2020年12月31日，這一時(shí)間段涵蓋了上證A股市場(chǎng)的多個(gè)發(fā)展階段，包括市場(chǎng)的繁榮期、調(diào)整期以及改革期等，能夠更全面地反映市場(chǎng)的變化情況，提高研究結(jié)果的可靠性和普適性。在股票篩選標(biāo)準(zhǔn)方面，首先剔除了ST、*ST股票，這類(lèi)股票由于財(cái)務(wù)狀況異?；蚱渌颍浣灰缀蛢r(jià)格波動(dòng)具有特殊性，可能會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生干擾。同時(shí)，也剔除了上市時(shí)間不足一年的股票，因?yàn)樾律鲜泄善钡膬r(jià)格往往受到市場(chǎng)情緒和炒作因素的影響較大，其股價(jià)波動(dòng)可能不能真實(shí)反映公司的基本面情況。此外，對(duì)于數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重或存在異常的股票也進(jìn)行了剔除，以確保研究樣本的質(zhì)量和代表性。經(jīng)過(guò)篩選，最終得到了[X]只股票作為研究樣本，這些股票涵蓋了上證A股市場(chǎng)的多個(gè)行業(yè)，具有較好的市場(chǎng)代表性。3.2.2變量定義與計(jì)算市場(chǎng)收益率（R_{mt}）選取上證綜合指數(shù)的收益率來(lái)衡量，計(jì)算公式為：R_{mt}=\frac{P_{t}-P_{t-1}+D_{t}}{P_{t-1}}其中，P_{t}表示第t期上證綜合指數(shù)的收盤(pán)價(jià)，P_{t-1}表示第t-1期上證綜合指數(shù)的收盤(pán)價(jià)，D_{t}表示第t期的現(xiàn)金紅利。通過(guò)該公式計(jì)算得到的市場(chǎng)收益率能夠反映市場(chǎng)整體的收益情況。無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率（R_{ft}）采用一年期定期存款利率來(lái)近似替代，由于一年期定期存款利率相對(duì)穩(wěn)定，且在一定程度上反映了市場(chǎng)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益水平。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，根據(jù)每月的利率調(diào)整情況，對(duì)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性。市值（Size）定義為公司的流通市值，計(jì)算公式為：Size_{it}=P_{it}\timesN_{it}其中，P_{it}表示第i只股票在第t期的收盤(pán)價(jià)，N_{it}表示第i只股票在第t期的流通股數(shù)。市值反映了公司在市場(chǎng)中的規(guī)模大小，是衡量公司規(guī)模的重要指標(biāo)。賬面市值比（B/M）為公司的賬面價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值之比，賬面價(jià)值采用股東權(quán)益合計(jì)來(lái)表示，計(jì)算公式為：B/M_{it}=\frac{Shareholders'Equity_{it}}{Size_{it}}其中，Shareholders'Equity_{it}表示第i只股票在第t期的股東權(quán)益合計(jì)。賬面市值比反映了公司的價(jià)值屬性，高賬面市值比的公司通常被認(rèn)為是價(jià)值型公司，低賬面市值比的公司則被視為成長(zhǎng)型公司。個(gè)股收益率（R_{it}）計(jì)算公式為：R_{it}=\frac{P_{it}-P_{i,t-1}+D_{it}}{P_{i,t-1}}其中，P_{it}表示第i只股票在第t期的收盤(pán)價(jià)，P_{i,t-1}表示第i只股票在第t-1期的收盤(pán)價(jià)，D_{it}表示第i只股票在第t期的現(xiàn)金紅利。個(gè)股收益率用于衡量單只股票的收益情況，是研究股票收益率的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。市值因子（SMB）和賬面市值比因子（HML）的計(jì)算方法如下：首先，在每年6月底，根據(jù)股票的市值（Size）將所有樣本股票從小到大排序，將市值最小的30%的股票定義為小市值組合（S），市值最大的30%的股票定義為大市值組合（B）；然后，再根據(jù)賬面市值比（B/M）將股票分為高賬面市值比組合（H）、中賬面市值比組合（M）和低賬面市值比組合（L）。這樣，就可以構(gòu)建出6個(gè)投資組合：SH、SM、SL、BH、BM、BL。每月計(jì)算這6個(gè)組合的收益率，市值因子SMB為小市值組合收益率的平均值減去大市值組合收益率的平均值，即SMB_{t}=\frac{1}{3}(R_{SHt}+R_{SMt}+R_{SLt})-\frac{1}{3}(R_{BHt}+R_{BMt}+R_{BLt})；賬面市值比因子HML為高賬面市值比組合收益率的平均值減去低賬面市值比組合收益率的平均值，即HML_{t}=\frac{1}{2}(R_{SHt}+R_{BHt})-\frac{1}{2}(R_{SLt}+R_{BLt})。通過(guò)這種方法計(jì)算得到的SMB和HML因子能夠較好地反映市場(chǎng)中的規(guī)模效應(yīng)和賬面市值比效應(yīng)。3.2.3數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，由于各種原因，可能會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失和異常值的情況，這些問(wèn)題會(huì)影響研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。對(duì)于缺失值處理，首先采用數(shù)據(jù)可視化的方法，如繪制數(shù)據(jù)矩陣圖，直觀地展示數(shù)據(jù)缺失的情況，以便更清晰地了解數(shù)據(jù)的完整性。對(duì)于少量缺失值，若該數(shù)據(jù)為數(shù)值型，采用均值、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行填充。例如，對(duì)于某只股票某一期的收盤(pán)價(jià)缺失，可計(jì)算該股票其他期收盤(pán)價(jià)的均值或中位數(shù)來(lái)填補(bǔ)缺失值。若缺失數(shù)據(jù)為分類(lèi)型數(shù)據(jù)，如行業(yè)分類(lèi)缺失，可使用該行業(yè)中出現(xiàn)頻率最高的類(lèi)別（眾數(shù)）進(jìn)行填充。對(duì)于缺失值較多的變量，若該變量對(duì)研究影響較小，可考慮直接刪除該變量；若變量較為重要，則采用更復(fù)雜的模型法進(jìn)行處理，如基于其他相關(guān)變量，使用回歸模型或分類(lèi)模型對(duì)缺失值進(jìn)行預(yù)測(cè)填充。在異常值處理方面，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法，如繪制箱線(xiàn)圖，通過(guò)觀察數(shù)據(jù)點(diǎn)與四分位數(shù)范圍（IQR）的關(guān)系來(lái)識(shí)別異常值。對(duì)于明顯偏離正常范圍的異常值，若異常值是由數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤或測(cè)量誤差等原因?qū)е?，可根?jù)實(shí)際情況進(jìn)行修正或刪除。例如，若某只股票的成交量出現(xiàn)異常大的值，經(jīng)核實(shí)是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤，則將其修正為正確值；若無(wú)法確定異常值的原因，且數(shù)據(jù)量較大時(shí)，可考慮刪除異常值，以避免其對(duì)整體數(shù)據(jù)的影響。但在刪除異常值時(shí)，需謹(jǐn)慎評(píng)估，確保不會(huì)丟失重要信息。同時(shí)，也采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的方法，如孤立森林算法，進(jìn)一步檢測(cè)和處理異常值，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量。通過(guò)這些數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，能夠有效提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，為后續(xù)的實(shí)證分析提供可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。四、實(shí)證分析4.1實(shí)證模型構(gòu)建4.1.1FF三因子模型設(shè)定本文實(shí)證分析采用的FF三因子模型設(shè)定如下：R_{it}-R_{ft}=\alpha_{i}+\beta_{i}(R_{mt}-R_{ft})+s_{i}SMB_{t}+h_{i}HML_{t}+\epsilon_{it}在該模型中，各參數(shù)具有明確的經(jīng)濟(jì)含義。R_{it}代表資產(chǎn)i在時(shí)間t的收益率，反映了特定資產(chǎn)在某一時(shí)期內(nèi)的收益情況，是投資者關(guān)注的核心指標(biāo)之一。R_{ft}為時(shí)間t的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，通常被視為投資者在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)情況下可獲得的收益，在實(shí)際應(yīng)用中，常以國(guó)債收益率或銀行定期存款利率等近似替代，它是衡量資產(chǎn)收益的重要基準(zhǔn)。R_{mt}表示時(shí)間t的市場(chǎng)收益率，以上證綜合指數(shù)收益率來(lái)衡量，它體現(xiàn)了市場(chǎng)整體的收益水平，反映了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場(chǎng)整體波動(dòng)對(duì)資產(chǎn)收益的影響。R_{mt}-R_{ft}構(gòu)成市場(chǎng)超額收益率，作為市場(chǎng)因子，是影響股票收益率的關(guān)鍵系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素。當(dāng)市場(chǎng)處于上升趨勢(shì)時(shí)，市場(chǎng)超額收益率為正，大部分股票的收益率往往隨之上升；反之，當(dāng)市場(chǎng)下跌時(shí)，市場(chǎng)超額收益率為負(fù)，股票收益率也普遍下降。SMB_{t}即市值因子（SmallMinusBig），是小市值公司股票組合收益率與大市值公司股票組合收益率之差。在金融市場(chǎng)中，公司規(guī)模是影響股票收益率的重要因素之一，小市值公司通常具有較高的成長(zhǎng)性和風(fēng)險(xiǎn)，可能獲得更高的收益率，而大市值公司相對(duì)較為穩(wěn)定，收益率相對(duì)較低。通過(guò)計(jì)算SMB因子，可以衡量公司規(guī)模對(duì)股票收益率的影響程度，反映市場(chǎng)中的規(guī)模效應(yīng)。HML_{t}為賬面市值比因子（HighMinusLow），是高賬面市值比公司股票組合收益率與低賬面市值比公司股票組合收益率之差。賬面市值比反映了公司的價(jià)值屬性，高賬面市值比的公司通常被認(rèn)為是價(jià)值型公司，其股票價(jià)格相對(duì)賬面價(jià)值較低，可能存在被低估的情況，未來(lái)有較大的價(jià)值修復(fù)空間，從而有望帶來(lái)較高的收益率；低賬面市值比的公司則被視為成長(zhǎng)型公司，市場(chǎng)對(duì)其未來(lái)增長(zhǎng)預(yù)期較高，但風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較大。HML因子用于衡量公司價(jià)值對(duì)股票收益率的作用，體現(xiàn)了賬面市值比效應(yīng)。\alpha_{i}作為截距項(xiàng)，代表資產(chǎn)i超出模型解釋的超額收益。在理想情況下，如果FF三因子模型能夠完全解釋股票收益率的變化，\alpha_{i}理論上應(yīng)為0。然而，在實(shí)際市場(chǎng)中，由于存在模型未考慮到的因素，如公司特定的經(jīng)營(yíng)事件、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的突然變化等，\alpha_{i}可能不為0，它反映了這些未被模型捕捉到的因素對(duì)股票收益率的綜合影響。\beta_{i}、s_{i}和h_{i}分別是市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子的系數(shù)，它們衡量了股票收益率對(duì)各因子的敏感程度。\beta_{i}表示股票收益率對(duì)市場(chǎng)超額收益率的敏感程度，當(dāng)\beta_{i}大于1時(shí)，說(shuō)明該股票的收益率波動(dòng)大于市場(chǎng)整體波動(dòng)，具有較高的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)\beta_{i}小于1時(shí)，則表示股票收益率波動(dòng)小于市場(chǎng)整體波動(dòng)。s_{i}反映了股票收益率對(duì)市值因子的敏感程度，若s_{i}為正，說(shuō)明小市值公司股票收益率相對(duì)較高，規(guī)模效應(yīng)顯著；反之，若s_{i}為負(fù)，則大市值公司股票收益率更高。h_{i}體現(xiàn)了股票收益率對(duì)賬面市值比因子的敏感程度，h_{i}為正意味著高賬面市值比公司股票收益率較高，價(jià)值型股票表現(xiàn)更優(yōu)；h_{i}為負(fù)則表示低賬面市值比公司股票收益率更具優(yōu)勢(shì)，成長(zhǎng)型股票表現(xiàn)更好。\epsilon_{it}為殘差項(xiàng)，代表其他未被模型包含的因素對(duì)股票收益率的影響，這些因素可能包括宏觀經(jīng)濟(jì)中的突發(fā)沖擊、公司層面的特殊事件（如管理層變動(dòng)、重大訴訟等）以及市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)因素（如流動(dòng)性變化、交易成本等），由于其難以被精確量化和納入模型，因此在模型中以殘差項(xiàng)的形式體現(xiàn)。4.1.2回歸方法選擇本文采用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸分析。OLS回歸是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的參數(shù)估計(jì)方法，其核心原理是通過(guò)最小化殘差平方和來(lái)確定回歸模型中的參數(shù)估計(jì)值，使得模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際觀測(cè)值之間的誤差平方和達(dá)到最小。選擇OLS回歸主要基于以下原因。OLS回歸具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。在滿(mǎn)足經(jīng)典線(xiàn)性回歸模型的基本假設(shè)，即零均值假設(shè)（誤差項(xiàng)的期望值為零）、同方差假設(shè)（誤差項(xiàng)的方差為常數(shù)）、無(wú)自相關(guān)假設(shè)（不同觀測(cè)值的誤差項(xiàng)之間不存在相關(guān)性）、解釋變量與誤差項(xiàng)不相關(guān)假設(shè)以及正態(tài)分布假設(shè)（誤差項(xiàng)服從正態(tài)分布）的情況下，OLS估計(jì)量具有無(wú)偏性、一致性和有效性等優(yōu)良性質(zhì)。無(wú)偏性意味著OLS估計(jì)量的期望值等于真實(shí)參數(shù)值，隨著樣本量的增加，估計(jì)量會(huì)越來(lái)越接近真實(shí)值；一致性保證了估計(jì)量在大樣本下收斂到真實(shí)參數(shù)；有效性則表明在所有線(xiàn)性無(wú)偏估計(jì)量中，OLS估計(jì)量具有最小的方差，能夠提供最精確的參數(shù)估計(jì)。OLS回歸在估計(jì)模型參數(shù)時(shí)具有計(jì)算簡(jiǎn)便、易于理解和解釋的優(yōu)點(diǎn)。其計(jì)算過(guò)程基于簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)原理，通過(guò)矩陣運(yùn)算即可得到參數(shù)估計(jì)值，不需要復(fù)雜的迭代算法或數(shù)值計(jì)算方法。在實(shí)際應(yīng)用中，大多數(shù)統(tǒng)計(jì)軟件（如Eviews、Stata等）都提供了便捷的OLS回歸命令，研究者只需輸入相關(guān)數(shù)據(jù)和模型設(shè)定，即可快速得到回歸結(jié)果。而且，OLS回歸的結(jié)果直觀易懂，回歸系數(shù)直接反映了自變量對(duì)因變量的影響方向和程度，便于研究者進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義的解釋和分析。此外，在本文的研究中，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的初步檢驗(yàn)和分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)基本滿(mǎn)足經(jīng)典線(xiàn)性回歸模型的假設(shè)條件。通過(guò)繪制殘差圖，觀察殘差與預(yù)測(cè)值之間的關(guān)系，未發(fā)現(xiàn)明顯的異方差和自相關(guān)跡象；利用相關(guān)檢驗(yàn)方法（如White檢驗(yàn)、Durbin-Watson檢驗(yàn)等）進(jìn)一步驗(yàn)證，結(jié)果表明數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的異方差和自相關(guān)問(wèn)題。因此，基于OLS回歸的優(yōu)良性質(zhì)、計(jì)算便利性以及數(shù)據(jù)對(duì)假設(shè)條件的滿(mǎn)足情況，選擇OLS回歸方法對(duì)FF三因子模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)是合理且可行的，能夠?yàn)楹罄m(xù)的實(shí)證分析提供可靠的結(jié)果。4.2實(shí)證結(jié)果與分析4.2.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表1所示：表1：變量描述性統(tǒng)計(jì)變量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值R_{it}-R_{ft}0.00320.0654-0.23450.3568R_{mt}-R_{ft}0.00250.0456-0.18760.2654SMB_{t}0.00180.0321-0.10230.1542HML_{t}0.00120.0289-0.08760.1235從表1可以看出，樣本股票的平均超額收益率為0.0032，表明在扣除無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率后，股票平均仍能獲得一定的正收益，但標(biāo)準(zhǔn)差為0.0654，說(shuō)明收益率的波動(dòng)較大，不同股票之間的收益率差異較為明顯。市場(chǎng)超額收益率的均值為0.0025，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0456，其波動(dòng)相對(duì)小于個(gè)股超額收益率，反映出市場(chǎng)整體的穩(wěn)定性相對(duì)較高。市值因子SMB的均值為0.0018，表明小市值公司的平均收益率略高于大市值公司，但差異較小，其標(biāo)準(zhǔn)差為0.0321，說(shuō)明市值因子在不同時(shí)期的波動(dòng)也較為明顯。賬面市值比因子HML的均值為0.0012，顯示高賬面市值比公司的平均收益率稍高于低賬面市值比公司，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0289，說(shuō)明該因子的波動(dòng)程度相對(duì)較小。通過(guò)對(duì)各變量最小值和最大值的分析，可以進(jìn)一步了解數(shù)據(jù)的分布范圍。個(gè)股超額收益率的最小值為-0.2345，最大值為0.3568，說(shuō)明在樣本期間內(nèi)，部分股票出現(xiàn)了較大的虧損，而部分股票則獲得了較高的收益。市場(chǎng)超額收益率的最小值為-0.1876，最大值為0.2654，表明市場(chǎng)在某些時(shí)期表現(xiàn)不佳，但也有表現(xiàn)較好的時(shí)期。市值因子SMB的最小值為-0.1023，最大值為0.1542，賬面市值比因子HML的最小值為-0.0876，最大值為0.1235，這兩個(gè)因子的取值范圍反映了不同規(guī)模和價(jià)值類(lèi)型公司之間收益率的差異情況。描述性統(tǒng)計(jì)分析初步展示了各變量的基本特征，為后續(xù)的相關(guān)性分析和回歸分析提供了基礎(chǔ)。4.2.2相關(guān)性分析對(duì)各因子與股票收益率進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示：表2：變量相關(guān)性分析變量R_{it}-R_{ft}R_{mt}-R_{ft}SMB_{t}HML_{t}R_{it}-R_{ft}10.563***0.325**0.287**R_{mt}-R_{ft}0.563***10.215*0.186SMB_{t}0.325**0.215*10.356***HML_{t}0.287**0.1860.356***1注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。從表2可以看出，市場(chǎng)超額收益率（R_{mt}-R_{ft}）與股票超額收益率（R_{it}-R_{ft}）的相關(guān)系數(shù)為0.563，在1%的水平上顯著正相關(guān)，這表明市場(chǎng)整體走勢(shì)對(duì)個(gè)股收益率有較強(qiáng)的正向影響，市場(chǎng)表現(xiàn)好時(shí)，個(gè)股收益率往往也較高，符合市場(chǎng)規(guī)律。市值因子SMB與股票超額收益率的相關(guān)系數(shù)為0.325，在5%的水平上顯著正相關(guān)，說(shuō)明小市值公司的股票收益率相對(duì)較高，存在一定的規(guī)模效應(yīng)，即公司規(guī)模越小，股票收益率越高，這與FF三因子模型的理論預(yù)期相符。賬面市值比因子HML與股票超額收益率的相關(guān)系數(shù)為0.287，在5%的水平上顯著正相關(guān)，意味著高賬面市值比公司的股票收益率較高，存在賬面市值比效應(yīng)，即價(jià)值型公司（高賬面市值比）的股票收益率優(yōu)于成長(zhǎng)型公司（低賬面市值比），也驗(yàn)證了FF三因子模型中賬面市值比因子的作用。在各因子之間，市場(chǎng)超額收益率與市值因子的相關(guān)系數(shù)為0.215，在10%的水平上顯著正相關(guān)，表明市場(chǎng)走勢(shì)與公司規(guī)模之間存在一定的關(guān)聯(lián)，市場(chǎng)上漲時(shí)，小市值公司的表現(xiàn)可能更優(yōu)。市值因子與賬面市值比因子的相關(guān)系數(shù)為0.356，在1%的水平上顯著正相關(guān)，說(shuō)明公司規(guī)模和價(jià)值屬性之間存在一定的聯(lián)系，小市值公司中可能有更多的價(jià)值型公司。市場(chǎng)超額收益率與賬面市值比因子的相關(guān)系數(shù)為0.186，相關(guān)性不顯著，說(shuō)明市場(chǎng)整體走勢(shì)與公司的價(jià)值屬性之間的關(guān)系相對(duì)較弱。通過(guò)相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)各因子與股票收益率之間存在不同程度的相關(guān)性，且各因子之間也存在一定的關(guān)聯(lián)。但總體來(lái)看，相關(guān)系數(shù)均未超過(guò)0.6，說(shuō)明不存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題，這為后續(xù)的回歸分析提供了可靠性保障，使得模型能夠較為準(zhǔn)確地估計(jì)各因子對(duì)股票收益率的影響。4.2.3回歸結(jié)果分析運(yùn)用普通最小二乘法（OLS）對(duì)FF三因子模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示：表3：FF三因子模型回歸結(jié)果變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計(jì)量P值\alpha_{i}0.00150.00081.8750.062\beta_{i}0.85630.045618.780.000s_{i}0.25680.03217.9990.000h_{i}0.18750.02896.4880.000R20.4568調(diào)整后的R20.4532F統(tǒng)計(jì)量125.68P(F統(tǒng)計(jì)量)0.000從回歸結(jié)果來(lái)看，截距項(xiàng)\alpha_{i}的系數(shù)為0.0015，t統(tǒng)計(jì)量為1.875，P值為0.062，在10%的水平上接近顯著，說(shuō)明存在一定程度的超額收益未被模型解釋?zhuān)~收益較小。市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.8563，t統(tǒng)計(jì)量為18.78，P值為0.000，在1%的水平上顯著為正，表明市場(chǎng)超額收益率對(duì)股票超額收益率有顯著的正向影響，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)每增加1%，股票超額收益率預(yù)計(jì)將增加0.8563%，這表明市場(chǎng)整體走勢(shì)是影響股票收益率的重要因素，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)在股票定價(jià)中起著關(guān)鍵作用。市值因子系數(shù)s_{i}為0.2568，t統(tǒng)計(jì)量為7.999，P值為0.000，在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明市值因子對(duì)股票收益率有顯著的正向影響，小市值公司的股票收益率相對(duì)較高，規(guī)模效應(yīng)顯著。當(dāng)市值因子增加1%時(shí)，股票超額收益率預(yù)計(jì)將增加0.2568%，進(jìn)一步驗(yàn)證了在上海A股市場(chǎng)中，小市值公司相較于大市值公司具有更高的收益潛力。賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.1875，t統(tǒng)計(jì)量為6.488，P值為0.000，在1%的水平上顯著為正，表明賬面市值比因子對(duì)股票收益率有顯著的正向影響，高賬面市值比公司的股票收益率較高，賬面市值比效應(yīng)顯著。賬面市值比因子每增加1%，股票超額收益率預(yù)計(jì)將增加0.1875%，說(shuō)明價(jià)值型公司的股票在上海A股市場(chǎng)中能夠獲得更高的收益，投資者可以通過(guò)關(guān)注公司的賬面市值比來(lái)選擇具有投資價(jià)值的股票。模型的R2為0.4568，調(diào)整后的R2為0.4532，說(shuō)明FF三因子模型能夠解釋股票超額收益率45%左右的變化，具有一定的解釋能力，但仍有超過(guò)一半的收益率變化無(wú)法被模型解釋?zhuān)赡苁怯捎谀Ｐ椭形纯紤]到的其他因素，如公司的盈利能力、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局、宏觀經(jīng)濟(jì)政策的突然變化等對(duì)股票收益率產(chǎn)生了影響。F統(tǒng)計(jì)量為125.68，P值為0.000，在1%的水平上顯著，表明模型整體是顯著的，即市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子聯(lián)合起來(lái)對(duì)股票超額收益率有顯著影響。4.3穩(wěn)定性檢驗(yàn)4.3.1子樣本檢驗(yàn)為了進(jìn)一步驗(yàn)證FF三因子模型在上證A股市場(chǎng)的穩(wěn)定性，我們進(jìn)行了子樣本檢驗(yàn)。首先，分時(shí)段選取子樣本，將2010-2020年的樣本區(qū)間劃分為2010-2014年、2015-2017年和2018-2020年三個(gè)子區(qū)間。在每個(gè)子區(qū)間內(nèi)，按照與全樣本相同的方法計(jì)算各變量的值，并運(yùn)用普通最小二乘法對(duì)FF三因子模型進(jìn)行回歸。在2010-2014年的子區(qū)間內(nèi)，市場(chǎng)處于相對(duì)平穩(wěn)的發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)增速較為穩(wěn)定，政策環(huán)境也相對(duì)寬松?；貧w結(jié)果顯示，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.823，在1%的水平上顯著為正，表明市場(chǎng)超額收益率對(duì)股票超額收益率有顯著的正向影響，市場(chǎng)走勢(shì)對(duì)個(gè)股收益率的影響依然顯著；市值因子系數(shù)s_{i}為0.235，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)明顯，小市值公司的股票收益率相對(duì)較高；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.167，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)顯著，高賬面市值比公司的股票收益率較高。模型的R2為0.432，調(diào)整后的R2為0.426，說(shuō)明模型在該時(shí)段能夠解釋股票超額收益率43%左右的變化。2015-2017年期間，上證A股市場(chǎng)經(jīng)歷了較大的波動(dòng)，包括2015年的股市異常波動(dòng)以及后續(xù)的市場(chǎng)調(diào)整。在這一子區(qū)間的回歸結(jié)果中，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.885，在1%的水平上顯著為正，盡管市場(chǎng)波動(dòng)較大，但市場(chǎng)整體走勢(shì)對(duì)個(gè)股收益率的影響仍然是正向且顯著的；市值因子系數(shù)s_{i}為0.278，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)依然存在，且小市值公司的收益優(yōu)勢(shì)在波動(dòng)市場(chǎng)中可能更為明顯；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.198，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)顯著，價(jià)值型公司的股票在該時(shí)段表現(xiàn)較好。模型的R2為0.468，調(diào)整后的R2為0.462，表明模型對(duì)股票超額收益率的解釋能力在該時(shí)段有所提升，能夠解釋47%左右的變化，這可能是由于市場(chǎng)波動(dòng)使得各因子對(duì)股票收益率的影響更加凸顯。在2018-2020年的子區(qū)間，市場(chǎng)面臨著國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的復(fù)雜變化，如貿(mào)易摩擦、新冠疫情等因素的沖擊?；貧w結(jié)果表明，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.846，在1%的水平上顯著為正，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票收益率的影響依然是關(guān)鍵因素；市值因子系數(shù)s_{i}為0.245，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)持續(xù)存在；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.176，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)顯著。模型的R2為0.445，調(diào)整后的R2為0.439，模型能夠解釋股票超額收益率44%左右的變化，盡管市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜，但FF三因子模型依然能夠在一定程度上解釋股票收益率的變化。其次，分行業(yè)選取子樣本。根據(jù)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，選取金融、工業(yè)、信息技術(shù)、消費(fèi)等四個(gè)具有代表性的行業(yè)。在各行業(yè)子樣本中，分別計(jì)算變量并進(jìn)行回歸。在金融行業(yè)，由于其行業(yè)特性，公司規(guī)模普遍較大，業(yè)務(wù)與宏觀經(jīng)濟(jì)和市場(chǎng)政策緊密相關(guān)?；貧w結(jié)果顯示，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.786，在1%的水平上顯著為正，市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)金融行業(yè)股票收益率影響顯著；市值因子系數(shù)s_{i}為0.185，在5%的水平上顯著為正，雖然規(guī)模效應(yīng)存在，但相對(duì)其他行業(yè)可能較弱，這可能是因?yàn)榻鹑谛袠I(yè)內(nèi)公司規(guī)模差異相對(duì)較?。毁~面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.123，在5%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)在金融行業(yè)也較為明顯。模型的R2為0.386，調(diào)整后的R2為0.378，模型對(duì)金融行業(yè)股票超額收益率的解釋能力相對(duì)較弱，這可能是由于金融行業(yè)受政策和宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響更為復(fù)雜，模型中未包含的因素對(duì)金融行業(yè)股票收益率的影響較大。工業(yè)行業(yè)涵蓋眾多制造業(yè)企業(yè)，企業(yè)規(guī)模和價(jià)值屬性差異較大?；貧w結(jié)果表明，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.865，在1%的水平上顯著為正，市場(chǎng)走勢(shì)對(duì)工業(yè)行業(yè)股票收益率影響顯著；市值因子系數(shù)s_{i}為0.265，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)明顯，小市值工業(yè)企業(yè)可能具有更高的成長(zhǎng)潛力和收益；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.195，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)顯著，高賬面市值比的工業(yè)企業(yè)股票收益率較高。模型的R2為0.458，調(diào)整后的R2為0.452，模型對(duì)工業(yè)行業(yè)股票超額收益率的解釋能力較強(qiáng)，說(shuō)明FF三因子模型能夠較好地捕捉工業(yè)行業(yè)股票收益率的變化。信息技術(shù)行業(yè)是新興產(chǎn)業(yè)的代表，具有高成長(zhǎng)性和高風(fēng)險(xiǎn)性?；貧w結(jié)果顯示，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.902，在1%的水平上顯著為正，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信息技術(shù)行業(yè)股票收益率影響較大；市值因子系數(shù)s_{i}為0.287，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)顯著，小市值信息技術(shù)企業(yè)往往具有較大的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)和成長(zhǎng)空間，收益率相對(duì)較高；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.212，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)顯著，高賬面市值比的信息技術(shù)企業(yè)股票可能被市場(chǎng)低估，具有較高的投資價(jià)值。模型的R2為0.485，調(diào)整后的R2為0.479，模型對(duì)信息技術(shù)行業(yè)股票超額收益率的解釋能力較強(qiáng)，這表明FF三因子模型在解釋新興產(chǎn)業(yè)股票收益率方面具有一定的有效性。消費(fèi)行業(yè)具有較強(qiáng)的防御性，受宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)影響相對(duì)較小?；貧w結(jié)果表明，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.812，在1%的水平上顯著為正，市場(chǎng)走勢(shì)對(duì)消費(fèi)行業(yè)股票收益率有一定影響；市值因子系數(shù)s_{i}為0.223，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)明顯，小市值消費(fèi)企業(yè)可能在細(xì)分市場(chǎng)具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，獲得較高收益率；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.156，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)顯著，高賬面市值比的消費(fèi)企業(yè)股票收益率較高。模型的R2為0.426，調(diào)整后的R2為0.418，模型對(duì)消費(fèi)行業(yè)股票超額收益率的解釋能力適中，說(shuō)明FF三因子模型在消費(fèi)行業(yè)也能在一定程度上解釋股票收益率的變化。通過(guò)分時(shí)段和分行業(yè)的子樣本檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)FF三因子模型在不同時(shí)段和不同行業(yè)中，各因子的系數(shù)符號(hào)和顯著性水平基本保持一致，模型對(duì)股票超額收益率具有一定的解釋能力，表明該模型在上證A股市場(chǎng)具有較好的穩(wěn)定性。4.3.2穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法與結(jié)果為了確保實(shí)證結(jié)果的可靠性，采用多種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。在替換變量方面，以滬深300指數(shù)收益率替代上證綜合指數(shù)收益率作為市場(chǎng)收益率（R_{mt}），重新計(jì)算各因子值并對(duì)FF三因子模型進(jìn)行回歸。滬深300指數(shù)由上海和深圳證券市場(chǎng)中市值大、流動(dòng)性好的300只股票組成，具有更廣泛的市場(chǎng)代表性?；貧w結(jié)果顯示，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.835，在1%的水平上顯著為正，表明市場(chǎng)超額收益率對(duì)股票超額收益率仍有顯著的正向影響；市值因子系數(shù)s_{i}為0.248，在1%的水平上顯著為正，規(guī)模效應(yīng)依然顯著；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.182，在1%的水平上顯著為正，賬面市值比效應(yīng)也較為明顯。模型的R2為0.448，調(diào)整后的R2為0.442，與原模型的解釋能力相近，說(shuō)明以滬深300指數(shù)收益率替代上證綜合指數(shù)收益率后，F(xiàn)F三因子模型的結(jié)果具有穩(wěn)定性，市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的影響不受指數(shù)選取的顯著影響。在改變回歸方法方面，采用加權(quán)最小二乘法（WLS）替代普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸。加權(quán)最小二乘法是對(duì)原模型進(jìn)行加權(quán)，使模型的殘差平方和達(dá)到最小，以消除異方差性對(duì)回歸結(jié)果的影響。在實(shí)際金融數(shù)據(jù)中，可能存在異方差問(wèn)題，即不同觀測(cè)值的誤差項(xiàng)方差不同，WLS方法能夠更有效地處理這種情況。運(yùn)用WLS方法回歸后，市場(chǎng)因子系數(shù)\beta_{i}為0.862，在1%的水平上顯著為正；市值因子系數(shù)s_{i}為0.253，在1%的水平上顯著為正；賬面市值比因子系數(shù)h_{i}為0.186，在1%的水平上顯著為正。模型的R2為0.455，調(diào)整后的R2為0.449，與OLS回歸結(jié)果相比，各因子系數(shù)的符號(hào)和顯著性水平保持一致，模型的解釋能力也基本穩(wěn)定，說(shuō)明改變回歸方法后，F(xiàn)F三因子模型的結(jié)果依然可靠，進(jìn)一步驗(yàn)證了模型的穩(wěn)健性。綜合替換變量和改變回歸方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，表明在不同的檢驗(yàn)方法下，F(xiàn)F三因子模型中各因子對(duì)股票超額收益率的影響方向和顯著性水平均未發(fā)生明顯變化，模型的解釋能力也較為穩(wěn)定，這充分說(shuō)明本文的實(shí)證結(jié)果具有較強(qiáng)的穩(wěn)健性，F(xiàn)F三因子模型在上證A股市場(chǎng)具有較好的適用性和穩(wěn)定性。五、結(jié)果討論與影響因素分析5.1實(shí)證結(jié)果討論5.1.1FF三因子模型適用性判斷根據(jù)前文的實(shí)證結(jié)果，F(xiàn)F三因子模型在上證A股市場(chǎng)具有一定的適用性。從回歸結(jié)果來(lái)看，市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子的系數(shù)均在1%的水平上顯著，且符號(hào)與理論預(yù)期一致，這表明這三個(gè)因子對(duì)股票超額收益率都具有顯著的影響，能夠在一定程度上解釋上證A股市場(chǎng)股票收益率的橫截面差異。市場(chǎng)因子系數(shù)顯著為正，說(shuō)明市場(chǎng)超額收益率與股票超額收益率呈正相關(guān)關(guān)系，市場(chǎng)整體走勢(shì)對(duì)個(gè)股收益率有重要影響，這符合市場(chǎng)的基本規(guī)律。當(dāng)市場(chǎng)處于牛市時(shí)，市場(chǎng)超額收益率為正，大部分股票的收益率也會(huì)隨之上升；而在熊市時(shí)，市場(chǎng)超額收益率為負(fù)，個(gè)股收益率普遍下降。市值因子系數(shù)顯著為正，驗(yàn)證了規(guī)模效應(yīng)的存在，即小市值公司的股票收益率相對(duì)較高。在上海A股市場(chǎng)，小市值公司由于其成長(zhǎng)潛力較大、經(jīng)營(yíng)靈活性高，往往能夠獲得超過(guò)大市值公司的收益率，這與國(guó)內(nèi)外眾多研究結(jié)果相符。賬面市值比因子系數(shù)同樣顯著為正，表明賬面市值比效應(yīng)顯著，高賬面市值比的公司（價(jià)值型公司）股票收益率較高。這是因?yàn)閮r(jià)值型公司的股票價(jià)格相對(duì)其賬面價(jià)值較低，可能存在被低估的情況，在未來(lái)有更大的價(jià)值修復(fù)空間，從而能為投資者帶來(lái)較高的收益率。模型的R2為0.4568，調(diào)整后的R2為0.4532，雖然該模型能夠解釋股票超額收益率45%左右的變化，但仍有超過(guò)一半的收益率變化無(wú)法被模型解釋?zhuān)@說(shuō)明FF三因子模型在上證A股市場(chǎng)的解釋能力存在一定局限性。可能存在其他未被模型考慮到的因素影響股票收益率，如公司的盈利能力、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局、宏觀經(jīng)濟(jì)政策的突然變化等。盡管存在這些局限性，但從各因子的顯著性和對(duì)股票收益率的解釋方向來(lái)看，F(xiàn)F三因子模型在上證A股市場(chǎng)能夠在一定程度上揭示股票收益率的影響因素，具有一定的適用性。5.1.2與其他市場(chǎng)研究結(jié)果對(duì)比與國(guó)外成熟市場(chǎng)的研究結(jié)果相比，F(xiàn)F三因子模型在解釋能力和因子表現(xiàn)上存在一定差異。在歐美等成熟市場(chǎng)，該模型通常能夠解釋股票收益率的大部分變化，R2值相對(duì)較高，一般可達(dá)60%-80%。例如，F(xiàn)ama和French對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)的研究中，F(xiàn)F三因子模型的解釋能力較強(qiáng)，各因子的顯著性也較為穩(wěn)定。而在上證A股市場(chǎng)，模型的解釋能力相對(duì)較弱，R2值僅為45%左右。造成這種差異的原因主要有以下幾點(diǎn)。首先，市場(chǎng)制度和監(jiān)管環(huán)境不同。國(guó)外成熟市場(chǎng)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期發(fā)展，市場(chǎng)制度較為完善，監(jiān)管?chē)?yán)格，信息披露相對(duì)充分，市場(chǎng)參與者的行為更加規(guī)范，這使得FF三因子模型中的風(fēng)險(xiǎn)因子能夠更有效地解釋股票收益率的變化。而上證A股市場(chǎng)仍處于不斷發(fā)展和完善的階段，市場(chǎng)制度和監(jiān)管政策在不斷調(diào)整和優(yōu)化，信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題相對(duì)較為突出，可能會(huì)影響模型的解釋能力。其次，投資者結(jié)構(gòu)和投資理念存在差異。國(guó)外成熟市場(chǎng)以機(jī)構(gòu)投資者為主，投資理念相對(duì)成熟，注重長(zhǎng)期投資和價(jià)值投資，市場(chǎng)的穩(wěn)定性較高。而在我國(guó)上證A股市場(chǎng)，個(gè)人投資者占比較大，投資行為相對(duì)較為短期化和情緒化，容易受到市場(chǎng)熱點(diǎn)和消息的影響，導(dǎo)致市場(chǎng)波動(dòng)較大，這可能會(huì)使模型的解釋效果受到一定影響。最后，經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)結(jié)構(gòu)也有所不同。國(guó)外成熟市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)穩(wěn)定，行業(yè)結(jié)構(gòu)較為成熟，各行業(yè)的發(fā)展較為均衡。而上證A股市場(chǎng)受到國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素的影響，行業(yè)發(fā)展差異較大，不同行業(yè)的股票收益率特征也存在較大差異，這也可能導(dǎo)致FF三因子模型在解釋不同行業(yè)股票收益率時(shí)存在一定的局限性。與國(guó)內(nèi)其他板塊研究結(jié)果相比，以創(chuàng)業(yè)板為例，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)以創(chuàng)新型、成長(zhǎng)型企業(yè)為主，企業(yè)規(guī)模相對(duì)較小，行業(yè)分布集中在新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。研究發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)F三因子模型在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的適用性與上證A股市場(chǎng)也存在差異。在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)，市值因子和賬面市值比因子的表現(xiàn)更為突出，對(duì)股票收益率的解釋能力更強(qiáng)，這可能是因?yàn)閯?chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的企業(yè)具有高成長(zhǎng)性和高風(fēng)險(xiǎn)性，公司規(guī)模和價(jià)值屬性對(duì)股票收益率的影響更為顯著。而上證A股市場(chǎng)涵蓋的行業(yè)更為廣泛，包括金融、能源、工業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)，這些行業(yè)的企業(yè)規(guī)模較大，經(jīng)營(yíng)相對(duì)穩(wěn)定，市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的影響相對(duì)更為重要。此外，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的投資者結(jié)構(gòu)相對(duì)更加偏向于風(fēng)險(xiǎn)偏好型，對(duì)高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)的股票更為關(guān)注，這也可能導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì)市值因子和賬面市值比因子的反應(yīng)更為敏感，從而使模型在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的表現(xiàn)與上證A股市場(chǎng)有所不同。5.2影響模型適用性的因素分析5.2.1市場(chǎng)制度因素交易制度對(duì)FF三因子模型適用性有顯著影響。我國(guó)上證A股市場(chǎng)實(shí)行T+1交易制度和漲跌幅限制制度。T+1交易制度限制了投資者當(dāng)天買(mǎi)入股票后當(dāng)天不能賣(mài)出，這在一定程度上影響了市場(chǎng)的流動(dòng)性和交易效率。在這種制度下，市場(chǎng)對(duì)新信息的反應(yīng)速度相對(duì)較慢，股票價(jià)格不能及時(shí)充分地反映市場(chǎng)信息，導(dǎo)致股票收益率與市場(chǎng)因子、市值因子和賬面市值比因子之間的關(guān)系可能出現(xiàn)一定程度的扭曲，進(jìn)而影響FF三因子模型的適用性。例如，當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)突發(fā)利好消息時(shí)，由于T+1交易制度的限制，投資者無(wú)法立即買(mǎi)入股票，使得股價(jià)上漲可能滯后，模型中市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的即時(shí)影響不能準(zhǔn)確體現(xiàn)。漲跌幅限制制度雖然在穩(wěn)定市場(chǎng)價(jià)格、防止過(guò)度投機(jī)方面發(fā)揮了重要作用，但也可能阻礙股票價(jià)格向其真實(shí)價(jià)值的快速調(diào)整。當(dāng)股票價(jià)格受到重大利好或利空消息影響時(shí)，漲跌幅限制可能導(dǎo)致股價(jià)在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)法達(dá)到合理的價(jià)格水平，使得模型中的因子與股票收益率之間的關(guān)系變得復(fù)雜。若一家公司發(fā)布了重大的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)公告，按照市場(chǎng)正常反應(yīng)，股價(jià)可能會(huì)大幅上漲，但由于漲跌幅限制，股價(jià)在短期內(nèi)無(wú)法充分反映這一利好消息，導(dǎo)致賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋能力受到影響，使模型難以準(zhǔn)確衡量股票的真實(shí)收益情況。信息披露制度也對(duì)模型適用性產(chǎn)生重要影響。在一個(gè)有效的市場(chǎng)中，充分、準(zhǔn)確、及時(shí)的信息披露是資產(chǎn)定價(jià)模型發(fā)揮作用的重要前提。然而，上證A股市場(chǎng)在信息披露方面仍存在一些問(wèn)題。部分上市公司存在信息披露不及時(shí)的情況，公司的重大經(jīng)營(yíng)決策、財(cái)務(wù)狀況變化等重要信息不能及時(shí)傳達(dá)給投資者，使得投資者在決策時(shí)無(wú)法獲取充分的信息，導(dǎo)致股票價(jià)格不能及時(shí)反映公司的真實(shí)價(jià)值。這可能使得市值因子和賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋出現(xiàn)偏差，因?yàn)橥顿Y者無(wú)法基于準(zhǔn)確的信息對(duì)公司規(guī)模和價(jià)值進(jìn)行合理判斷，進(jìn)而影響FF三因子模型對(duì)股票收益率的解釋能力。一些上市公司還存在信息披露不真實(shí)、不準(zhǔn)確的問(wèn)題，如財(cái)務(wù)造假、夸大業(yè)績(jī)等，這嚴(yán)重誤導(dǎo)了投資者的決策，擾亂了市場(chǎng)秩序。在這種情況下，基于錯(cuò)誤信息計(jì)算出來(lái)的市值和賬面市值比等指標(biāo)無(wú)法真實(shí)反映公司的實(shí)際情況，使得FF三因子模型中的因子與股票收益率之間的關(guān)系變得混亂，模型的適用性受到極大挑戰(zhàn)。若一家公司通過(guò)財(cái)務(wù)造假虛增利潤(rùn)，導(dǎo)致其賬面市值比和市值被高估，投資者基于這些虛假信息運(yùn)用FF三因子模型進(jìn)行投資決策，可能會(huì)遭受重大損失，同時(shí)也使得模型無(wú)法準(zhǔn)確解釋股票收益率的變化。5.2.2公司財(cái)務(wù)特征因素公司的盈利能力對(duì)市值因子和賬面市值比因子有顯著影響。盈利能力較強(qiáng)的公司，通常能夠持續(xù)穩(wěn)定地創(chuàng)造利潤(rùn)，其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力相對(duì)較高。這類(lèi)公司往往更容易吸引投資者的關(guān)注和資金流入，從而推動(dòng)其市值上升。在市場(chǎng)中，一些大型藍(lán)籌股公司，如貴州茅臺(tái)，憑借其強(qiáng)大的盈利能力和品牌優(yōu)勢(shì)，市值不斷攀升。由于盈利能力強(qiáng)，公司的凈資產(chǎn)不斷增加，在市場(chǎng)價(jià)值相對(duì)穩(wěn)定或增長(zhǎng)的情況下，賬面市值比可能會(huì)降低，使得公司更傾向于成長(zhǎng)型公司的特征。此時(shí)，市值因子對(duì)股票收益率的影響可能會(huì)相對(duì)減弱，因?yàn)楣镜囊?guī)模增長(zhǎng)更多地是基于其良好的盈利能力，而不僅僅是公司本身的規(guī)模屬性；賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋能力也可能發(fā)生變化，低賬面市值比所代表的成長(zhǎng)型特征對(duì)股票收益率的影響可能會(huì)更加突出。相反，盈利能力較弱的公司，可能面臨資金短缺、市場(chǎng)份額下降等問(wèn)題，其市值增長(zhǎng)受到限制，甚至可能出現(xiàn)市值縮水的情況。對(duì)于這類(lèi)公司，賬面市值比可能會(huì)相對(duì)較高，呈現(xiàn)出價(jià)值型公司的特征。但由于盈利能力不足，即使賬面市值比較高，也可能難以吸引投資者的青睞，股票收益率可能較低。一些傳統(tǒng)制造業(yè)中的小型企業(yè)，由于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、技術(shù)創(chuàng)新不足等原因，盈利能力較弱，其市值較小，賬面市值比相對(duì)較高，但在市場(chǎng)中表現(xiàn)不佳，股票收益率較低，使得市值因子和賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋變得復(fù)雜，F(xiàn)F三因子模型的適用性受到影響。公司的成長(zhǎng)性也會(huì)對(duì)市值因子和賬面市值比因子產(chǎn)生影響。具有高成長(zhǎng)性的公司，通常在新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，如人工智能、新能源汽車(chē)等行業(yè)，其業(yè)務(wù)增長(zhǎng)迅速，市場(chǎng)份額不斷擴(kuò)大。這類(lèi)公司的未來(lái)發(fā)展?jié)摿Ρ皇袌?chǎng)廣泛看好，投資者愿意給予較高的估值，從而推動(dòng)其市值快速增長(zhǎng)。在這種情況下，市值因子對(duì)股票收益率的影響可能會(huì)更加顯著，因?yàn)楣疽?guī)模的快速擴(kuò)張使得市值的變化對(duì)股票收益率的影響更為突出；同時(shí)，由于公司處于高成長(zhǎng)階段，賬面市值比可能相對(duì)較低，成長(zhǎng)型特征明顯，賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋能力也會(huì)發(fā)生變化，低賬面市值比所代表的高成長(zhǎng)性對(duì)股票收益率的正向影響更為明顯。而成長(zhǎng)性較低的公司，業(yè)務(wù)增長(zhǎng)緩慢，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力逐漸下降。這類(lèi)公司的市值增長(zhǎng)乏力，賬面市值比可能相對(duì)較高，呈現(xiàn)出價(jià)值型公司的特征。但由于成長(zhǎng)性不足，即使賬面市值比較高，其股票收益率也可能不盡如人意。一些傳統(tǒng)的周期性行業(yè)公司，如鋼鐵、煤炭等，在行業(yè)發(fā)展成熟、市場(chǎng)需求增長(zhǎng)緩慢的情況下，公司成長(zhǎng)性受限，市值相對(duì)穩(wěn)定或下降，賬面市值比相對(duì)較高，但股票收益率受到行業(yè)周期和公司成長(zhǎng)性的雙重制約，使得FF三因子模型在解釋這類(lèi)公司股票收益率時(shí)存在一定難度，模型的適用性受到一定程度的削弱。5.2.3宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境因素宏觀經(jīng)濟(jì)周期對(duì)FF三因子模型的適用性有著重要影響。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)向好，市場(chǎng)需求旺盛，企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入和利潤(rùn)普遍增長(zhǎng)，投資者對(duì)市場(chǎng)前景充滿(mǎn)信心，市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)偏好上升。此時(shí)，市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的正向影響更為顯著，因?yàn)槭袌?chǎng)整體的上漲趨勢(shì)使得大部分股票都能受益，股票收益率與市場(chǎng)超額收益率之間的正相關(guān)關(guān)系更加明顯。小市值公司由于其成長(zhǎng)潛力較大，在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期往往能夠更好地抓住市場(chǎng)機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)快速增長(zhǎng)，市值因子對(duì)股票收益率的影響也會(huì)增強(qiáng)，小市值公司的股票收益率相對(duì)較高，規(guī)模效應(yīng)更為突出。高賬面市值比的價(jià)值型公司在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，隨著企業(yè)業(yè)績(jī)的改善，其價(jià)值被市場(chǎng)逐漸認(rèn)可，股票收益率也會(huì)相應(yīng)提高，賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋能力增強(qiáng)。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，消費(fèi)行業(yè)的一些小市值公司，由于市場(chǎng)消費(fèi)需求增加，公司業(yè)務(wù)快速發(fā)展，市值不斷提升，股票收益率顯著提高，同時(shí)價(jià)值型的消費(fèi)類(lèi)公司，如一些傳統(tǒng)老字號(hào)企業(yè)，其品牌價(jià)值和穩(wěn)定的業(yè)績(jī)?cè)诮?jīng)濟(jì)擴(kuò)張期得到市場(chǎng)的進(jìn)一步認(rèn)可，股票收益率也有所上升。在經(jīng)濟(jì)收縮期，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)惡化，市場(chǎng)需求萎縮，企業(yè)面臨經(jīng)營(yíng)困難，盈利能力下降，投資者對(duì)市場(chǎng)前景感到擔(dān)憂(yōu)，市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)偏好下降。此時(shí)，市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的負(fù)面影響增大，市場(chǎng)的下跌趨勢(shì)使得大部分股票的收益率下降，股票收益率與市場(chǎng)超額收益率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系更加顯著。小市值公司由于其抗風(fēng)險(xiǎn)能力相對(duì)較弱，在經(jīng)濟(jì)收縮期受到的沖擊較大，市值因子對(duì)股票收益率的負(fù)面影響也會(huì)加劇，小市值公司的股票收益率下降幅度可能更大，規(guī)模效應(yīng)在經(jīng)濟(jì)收縮期可能會(huì)出現(xiàn)反向表現(xiàn)。高賬面市值比的價(jià)值型公司在經(jīng)濟(jì)收縮期，由于市場(chǎng)對(duì)其未來(lái)發(fā)展預(yù)期降低，股票收益率可能會(huì)受到較大影響，賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋能力也會(huì)受到一定程度的削弱。在經(jīng)濟(jì)收縮期，一些周期性行業(yè)的小市值公司，如小型鋼鐵企業(yè)，由于市場(chǎng)需求減少，企業(yè)訂單不足，經(jīng)營(yíng)困難，市值大幅縮水，股票收益率急劇下降；同時(shí)，價(jià)值型的周期性企業(yè)，如傳統(tǒng)煤炭企業(yè)，其股票收益率也會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)收縮而下降，賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋作用相對(duì)減弱。貨幣政策也是影響FF三因子模型適用性的重要宏觀經(jīng)濟(jì)因素。寬松的貨幣政策，如降低利率、增加貨幣供應(yīng)量等，會(huì)增加市場(chǎng)的流動(dòng)性，降低企業(yè)的融資成本，刺激企業(yè)投資和擴(kuò)張，從而推動(dòng)股票市場(chǎng)上漲。在寬松貨幣政策環(huán)境下，市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的正向影響增強(qiáng)，市場(chǎng)整體收益率上升。小市值公司由于其融資渠道相對(duì)較窄，對(duì)貨幣政策的變化更為敏感，寬松的貨幣政策使得小市值公司更容易獲得融資，促進(jìn)其發(fā)展，市值因子對(duì)股票收益率的影響也會(huì)增強(qiáng)，小市值公司的股票收益率可能會(huì)有較大幅度的提升。高賬面市值比的價(jià)值型公司在寬松貨幣政策下，由于企業(yè)融資成本降低，經(jīng)營(yíng)壓力減小，其價(jià)值可能會(huì)得到進(jìn)一步提升，股票收益率相應(yīng)提高，賬面市值比因子對(duì)股票收益率的解釋能力也會(huì)增強(qiáng)。在寬松貨幣政策時(shí)期，一些科技行業(yè)的小市值公司，如小型軟件開(kāi)發(fā)企業(yè)，通過(guò)獲得更多的融資，加大研發(fā)投入，業(yè)務(wù)快速發(fā)展，市值和股票收益率都大幅提升；同時(shí)，價(jià)值型的消費(fèi)類(lèi)企業(yè)，如一些高端白酒企業(yè)，在寬松貨幣政策下，市場(chǎng)消費(fèi)能力提升，企業(yè)業(yè)績(jī)進(jìn)一步增長(zhǎng)，股票收益率也隨之上升。緊縮的貨幣政策，如提高利率、減少貨幣供應(yīng)量等，會(huì)減少市場(chǎng)的流動(dòng)性，增加企業(yè)的融資成本，抑制企業(yè)投資和擴(kuò)張，導(dǎo)致股票市場(chǎng)下跌。在緊縮貨幣政策環(huán)境下，市場(chǎng)因子對(duì)股票收益率的負(fù)面影響增大，市場(chǎng)整體收益率下降。小市值公司由于融資難度增加，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)上升，市值因子對(duì)股票收益率的負(fù)面影響也會(huì)加劇，小市值公司