e1 Zvi Bodie 投資學 v10

第13章　證券收益的實證證據

本章我們對檢驗風險收益模型的文章進行研究。這些文章凸顯了一個重要問題——對於模型的檢驗是存在意義與價值的。當然，這些工作還有一個很重要的作用是幫助我們瞭解檢驗模型過程中的困難和挑戰。

所有的資本資產定價模型均有兩部分。第一，均來源於個人投資者的最優組合，並以效用函數（描述投資者怎樣在風險和預期收益之間權衡）以及包括組合預期收益和風險估計在內的一些列輸入值為條件。第二，均起源於對均衡狀態資本資產預期收益的預測，投資者完成這個權衡過程就會形成個人的最優組合。

顯然，新的信息會改變模型的輸入條件從而改變最優的組合。這就是有效市場假說（EMH）的意義所在。如果資產的價格已經反映了所有可獲取的信息，那麼由新信息帶來的資產價格變化將沒有意義，也就是說，價格仍會服從隨機遊走。對於新信息的反應將會在模型預測中引入噪聲，但噪聲本身不會造成太多困難，並可以通過適當的統計方法和大數據量克服。但是如果EMH失效，即便是短期失效，在經濟顯著性範圍內，價格的變化和預期收益率的變化將會保持隨機遊走，模型的預測也會受到影響。這就是為什麼資產定價模型的檢驗對於EMH有效性聯合檢驗是必不可少的。

單因子CAPM的核心含義可以用以下兩種方式表示：市場組合是均值方差有效的，個人資產的風險溢價和市場風險溢價的比例由各自的β衡量，E（Ri）=βiE（RM）。第一個陳述事實上是不可檢測的，因為我們並沒有觀測到市場組合。然而，如果存在一個投資範圍較大的指數可以實現充分分散化，即使不是均值方差有效，也可以使用APT模型中的結論支持證券市場線（SML）中收益-β關係。

檢驗某個市場指數事前的均值方差有效性不會是CAPM檢驗的最終結論。在任何樣本中，總會有彼此各不相同的事後有效組合。我們怎樣衡量“有效性距離”，怎樣構成對一個模型檢驗的拒絕條件？給出這些問題，均值-β方程成為大多數檢驗研究的重點。然而，大多數檢驗是APT（而不是CAPM）檢驗的更好解釋，因為我們一開始就知道指數可能並不是均值方差有效，而只可能是充分分散化。

我們從單因素證券市場線開始檢驗，這是基礎方法論發展的起點，之後進入多因素模型，重點關注經驗驅動的法瑪-弗倫奇三因子模型。我們闡釋了研究怎樣被解釋為Merton多因子ICAPM檢驗。最後，通過引入流動性的實證框架作為本章收尾。我們用一個章節來展示基於消費的CAPM是為了闡釋股權溢價難題並以評價資產定價研究趨勢作為本章的結尾。