期刊专题

预期股票收益的横截面多因素分析:来自中国证券市场的经验证据

引用
本文运用经验研究的方法,对预期股票收益的决定因素进行了横截面分析.较之以往的研究,本文在研究内容和研究方法方面作了如下拓展:1)运用公司收益的算术均值来估计市场收益,再用该指标估计BETA值;2)运用最大似然估计的方法来估计各变量对股票收益的解释能力,以降低变量内生误差的影响;3)既进行了单因素模型的检验,又进行了多因素模型的检验.经过研究,我们发现:1)在对单因素模型和多因素模型的检验中,BETA始终没有对股票收益表现出解释能力,这种现象在BETA采用不同的估计方法时仍然存在;2)尽管BETA始终没有对股票收益表现出显著的解释能力,但当采用Scholes和William(1977)的方法估计BETA时,BETA的预测能力有了明显的提高;3)在预测股票收益时,规模和B/P表现出显著的解释能力,并且这样的结论在不同的模型中始终成立;在不同的模型中,BETA、账面财务杠杆和市盈率始终没有通过显著性检验,规模和B/P可以解释与上述变量有关的股票收益;4)在控制了规模以后,流通股比例表现出对预期股票收益显著的解释能力.

预期股票收益、横截面、BETA、规模、B/P、流通股比例

F8(财政、金融)

教育部人文社会科学研究项目

2007-07-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共14页

22-35

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

金融研究

1002-7246

11-1268/F

2001,(6)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn