現代資產定價理論的研究和發展

[摘要]圍繞對有效市場假說的聯合檢驗假設難題、資本資產定價模型的檢驗、“貝塔通緝令”“因子動物園”“多因素模型大戰”等重點和核心話題，對現代資產定價理論文獻的研究脈絡進行梳理和評述，在此基礎上對未來資產定價的研究重點和方向提出建議。

[關鍵詞]資產定價理論；有效市場假說；資產定價異象；多因素模型

有效市場假說（Efficient Market Hypothesis，EMH）和資產定價模型是現代資產定價理論研究的兩大支柱[1]，而一系列資產定價異象的出現則是同時對有效市場假說提出質疑和推動資產定價模型研究向前發展最具影響力的研究領域。圍繞對有效市場假說、風險定價理論、資產定價異象的集中討論，學術界形成了現代資產定價理論的研究框架和實證結論。本文主要圍繞對有效市場假說的聯合檢驗假設難題、資本資產定價模型（Capital Asset Pricing Model，VAPM）的檢驗，如“貝塔通緝令”“因子動物園”“多因素模型大戰”，對文獻研究脈絡進行梳理和評述，在此基礎上提出未來資產定價理論和實證研究的方向和重點。

一、 聯合檢驗假設難題

資產價格能否有效反映所有可獲得的信息是現代金融學的核心問題，對這一問題的探討被Fama概括為“有效市場假說”[1]。有效市場假說認為，股票市場能夠全面、及時、準確地反映股票的歷史、當前和未來信息。根據市場對信息反映強弱程度的不同，可以將市場劃分為弱式有效市場、半強式有效市場和強式有效市場。在弱式有效市場中，證券價格反映了所有可獲得的歷史信息；在半強式有效市場中，證券價格反映了所有可獲得的歷史和當前的公開信息；在強式有效市場中，證券價格不僅反映了所有歷史信息和當前的公開信息，而且能夠反映投資者的私有信息。

在有效市場中，證券的價格走勢通常通過“隨機游走”（Random Walk）或“鞅過程”（Martingale）加以刻畫，其內在邏輯在于：如果價格能夠反映當前證券的所有信息，那么證券價格變動僅反映了與當前價格水平無關的未來新信息的變化；由于未來信息流的變化無法預測，因此價格的變化也無法被預測。由于證券當前的所有信息都被包含在價格之中，因而基于過去證券歷史價格信息預測未來價格的技術分析，以及基于公司歷史盈利狀況分析和挑選低估值證券的基本面分析將統統失效。

然而，通過實證數據檢驗該假說的難點在于除非明確有效市場運行的基準模型，否則我們無法檢驗市場是否真的有效。也就是說，在理性人假設前提下，我們必須對市場達到均衡時決定資產期望收益特征的狀態變量和檢驗模型的具體形式進行明確設定，通過對比根據模型推斷出的資產收益率與市場上資產的真實收益率是否存在差異來判定市場的有效性。因此，市場有效性通常需要與均衡市場模型加以聯合檢驗。Sharpe、Lintner和Mossin的CAPM[2-4]，Merton的跨期資本資產定價模型（Intertemporal Capital Asset Pricing Model，ICAPM）[5]，Lucas和Breeden的消費資本資產定價模型（Consumption Capital Asset Pricing Model，CCAPM）[6-7]，Fama和French的三因素模型[8]，Carhart的四因素模型[9]，Pástor和Stambaugh四因素模型[10]，Fama和French的五因素模型[11]，Stambaugh和Yuan的誤定價模型[12]等等，即為均衡狀態下有效市場運行的模型基準。

然而，由于模型是對真實世界的一種近似和簡化，它只能捕捉數據的部分信息，導致模型證據（Model Evidence）和數據證據（Data Evidence）之間存在差別，當模型證據被數據證據所拒絕時，我們依然不能確定是市場本身非有效，還是刻畫均衡市場狀態的模型出現設定錯誤，因此對于有效市場假說的檢驗本身是一個聯合假設檢驗[1]。舉例來說，在采用線性回歸模型檢驗有效市場假說時，當模型不能用所使用的狀態變量預測將來的回報率時，我們并不能馬上認為有效市場假說是正確的。這是因為當前所采用的線性回歸模型沒有預測能力，并不能夠立即推斷出未來的回報率不能用歷史信息預測，模型中可能遺漏了影響預期收益率的其他狀態變量。這個例子說明，模型設定所提供的證據與數據本身隱藏的證據兩者之間可能存在差異，這也是任何模型都可能存在的缺陷。從這個意義上說，實證研究只能“證偽”不能“證實”，只能“證錯”不能“證對”[13]。

二、 資本資產定價模型檢驗和“貝塔通緝令”

對于有效市場假說的檢驗是伴隨著資產定價理論的推進而逐步走向深入的。早期對于有效市場假說的檢驗認為，在均衡狀態下證券的期望收益是一個常數，這顯然是一個與現實不相符合的前提假設。在Markowitz對證券收益和風險的均值-方差分析框架所構建的投資組合理論基礎上，Sharpe、Lintner和Mossin建立了資產的期望收益與其系統性風險決定關系的單期CAPM，而后期的研究重點也是在圍繞CAPM的有效與否以及如何完善資產定價模型而展開的。

1. 資本資產定價模型的完善

證券組合理論與資本資產定價模型的出現，不僅奠定了現代金融學理論研究的分析框架，而且對金融投資實踐產生了巨大的影響。CAPM認為，資產的預期收益率唯一的決定因素是資產的系統性風險貝塔系數，投資者獲取更高收益的唯一途徑是承擔更高的系統性風險。有了這些理論依據，任何證券組合都可被視為一支消極組合（市場組合）和一支積極組合（單個資產）的混合體，從而簡化了基金投資的管理工作。華爾街的組合優化和風險管理手段多數以改良型的證券組合和資產定價理論為基礎[14]。

由于CAPM是一個單期投資組合優化模型，與現實世界中投資者跨期組合優化具有明顯差異，與實證結果也產生明顯的不一致，學者對此模型進行了較大的拓展和改進。Merton考慮了投資者面臨不斷變化的投資機會集合，構建了跨期動態的CAPM，在這一框架下，證券價格不僅取決于傳統CAPM下的均值-方差，也取決于投資者對沖潛在的不利沖擊時的需求，此時資產的價格不僅依賴于系統性風險，也依賴于影響投資者最優投資集的各種狀態變量，從而將CAPM擴展為ICAPM這一種特殊形式[5]。Merton的不足在于當投資者財富較小、邊際效用較高時，那些收益更高的股票定價反而會更低，這與CAPM的結論是完全相反的。對此，Breeden進一步完善了Merton的研究，認為投資者所關心的是總消費而非總財富水平[7]。盡管邊際效用較高時，一單位風險資產收益更有價值，因而證券的價格應該更高，但當投資機會集合存在不確定時，這一關系對邊際財富卻不再適用。Breeden用投資者的消費水平取代Merton的財富水平，并推導出相應的資產定價方程，得到如下結論：基于消費的跨期CAPM中，只需要用一個貝塔系數來度量證券的風險，此時Merton所遇到的以上問題也迎刃而解[7]。

2. 早期對資本資產定價模型的實證檢驗

基于橫截面回歸或時間序列回歸對CAPM進行實證檢驗的核心要義有三點：第一，證券的期望收益與其系統性風險貝塔呈線性關系，且其他任何變量對期望收益率應均無解釋力；第二，系統性風險溢價（貝塔的截面回歸系數）為正，即高（低）風險資產收益率越高（低）；第三，無系統性風險的資產獲得的收益率等于無風險利率，且系統性風險溢價等于市場平均收益率減去無風險收益率之差。

早期1從橫截面對CAPM進行實證檢驗的文獻主要有Black[15]、Fama和MacBeth[16]等，這些研究對CAPM的理論與實證證據的一致性提供了有力支持，即資產的系統性風險貝塔與其預期收益率存在顯著為正的關系。但略顯不足之處在于，理論所預測的CAPM形狀相比實證檢驗得到的過于平坦，也就是說，實證檢驗所得到的截矩項大于平均的無風險收益率，而實證檢驗所得到的高風險資產預期收益率低于理論上所得到的收益率，在理論上Black在無風險資產借貸約束條件下推導出的零貝塔CAPM與實證檢驗結果更為一致[17]。CAPM過于平坦的實證結果通過時間序列檢驗也得到了進一步的證實，主要的文獻包括Black[15]和Stambaugh[18]等。總之，早期的實證證據基本上是支持CAPM的，至少支持Black所提出的零貝塔CAPM理論與實證結果的一致性[8]。

3. “貝塔通緝令”

20世紀70年代后期，越來越多的實證證據開始與CAPM理論預測相悖，大量研究結果甚至不再支持Black[8]的零貝塔CAPM[17]，主要表現在兩個方面。

第一，基于有效市場假說和CAPM的一系列市場定價異象不斷涌現，包括盈價比異象、規模異象、杠桿率異象、價值異象、動量異象、流動性異象、盈利異象、應計異象、投資異象、特質波動率異象等。Harvey等考察了313篇文獻（已發表的250篇）中所記載的316種市場定價異象后發現，即使將t檢驗統計量由2提高到3，仍然存在近乎一半的定價異象[19]。Hou等通過系統梳理學術界已記載的452種定價異象，發現即使通過設定更為嚴格的檢驗統計量閾值，考慮小市值公司效應對定價異象的影響，仍然有158種資產定價異象顯著存在[20]。

第二，越來越多的實證結果發現CAPM中資產的系統性風險貝塔與期望收益率不相關。Fama和French在系統性風險貝塔的基礎上，加入了公司規模、凈市率、財務杠桿率、盈價比，利用橫截面回歸檢驗了以上5種因子對預期收益率的解釋力，發現在控制公司規模因素后，股票貝塔與預期收益率不相關，該研究引發了對CAPM理論與現實世界相宜性的激烈爭論[21]。在這些爭論性研究中，Kothari[22]和Fama[23]爭鋒相對的討論格外引人注目。Kothari等的發現主要有兩點：（1）當使用個股年度收益率而非月度收益率估計貝塔時，資產的系統性風險存在顯著的風險溢價；（2）Fama和French所發現的凈市率效應主要是由Compustat數據庫中小市值公司的“幸存者偏差”所導致，使用標普工業數據庫則僅發現微弱的凈市率效應[22]。因此，Kothari等為CAPM的合意性進一步提供了實證支持。

然而，Fama和French對于Kothari等的結論，則提出了針鋒相對的研究結論[14]。針對系統性風險溢價是否為正，Fama和French繼續使用月度收益率估計資產貝塔，采用貝塔-市值雙重獨立分組方法控制了公司市值對貝塔和預期收益率關系的影響，仍然沒有發現支持風險溢價為正的結論。針對凈市率效應是否是由Compustat數據庫中小市值公司的幸存者偏差所造成，Fama和French重點援引了其他學者的研究予以反駁，證明凈市率效應的存在與小市值公司的幸存者偏差無關。據此，Fama和French饒有趣味地為文章取名《無論生死，CAPM正在被通緝》，這也是本小節標題的由來[23]。

CAPM實證檢驗所遇到的問題，既有可能源于理論假設脫離現實世界導致的理論本身失效，也有可能源于所構建的檢驗環境無法滿足理論本身要求。例如，Roll認為，檢驗CAPM的核心是應該找到處于有效前沿（Efficient Frontier）上的市場組合，該市場組合不僅包括證券類金融資產，也應包括商品、不動產、收藏品、人力資本等，因此嚴格意義上來講CAPM從來沒有得到真正的檢驗，該論點被稱為著名的“羅爾批判”（Rolls Critique）[24]。“羅爾批判”的提出也進一步說明，真實檢驗CAPM的真偽幾乎是不可能完成的學術難題，即CAPM既不能被證實，也難以被證偽。但無論如何，Fama認為，如果系統性風險貝塔無法有效和唯一地解釋資產收益率之間的差異，那么CAPM的命運注定應就此終結[1]。

三、“因子動物園”和“多因素模型大戰”

有效市場假說和資本資產定價模型面臨挑戰最直接的證據，是一系列資產定價異象的不斷涌現，從這個意義上來講，有效市場假說和資本資產定價模型面臨的危機，與資產定價異象的出現是一個硬幣的正反兩面。2000年以來，資產定價研究主要是圍繞資產定價異象、定價因子和定價模型的研究不斷向前發展的。

1. “因子動物園”

資產定價異象的涌現是伴隨著對有效市場假說和資本資產定價模型的實證檢驗而逐步被發現的。最早記載的對有效市場假說和資本資產定價模型合意性的公開發表的論文至少可以追溯到Basu[25]，該研究發現在控制了CAPM貝塔后，高盈價比股票的預期收益率高于低盈價比公司。在有效市場假說和CAPM框架下，E/P擁有這種預測能力是不正常和難以理解的，這是因為CAPM認為可以預測股票預期收益率的唯一狀態變量是資產的系統性風險貝塔，且貝塔的風險溢價顯著為正，因此E/P擁有這種能力一方面構成了對股票價格是否能夠全面反映股票所有公開信息的有效市場假說的質疑，另一方面也構成了對資本資產定價模型中貝塔是否能夠全面反映資產收益率差異根源的質疑。這種現象與現代金融學兩大支柱大相徑庭，資產定價異象由此得名。

Basu發現盈價比異象的隨后三十多年，一系列真真假假的定價異象像雨后春筍般出現。Banz發現了“規模異象”，即小市值公司的股票預期收益率高于大市值公司[25]；Bhandari發現了“杠桿率異象”，即公司杠桿率越高的股票預期收益率越高[26]；Stattman發現了“凈市率異象”，即賬面市值比越高的公司股票預期收益率越高[27]；Amihud和Mendelson發現了“流動性異象”，即股票的買賣價差與預期收益率正相關，流動性越差的股票未來收益率越高[28]。Jegadeesh和Titman發現了“動量異象”，即過去3—6個月收益率越高的股票組合在未來有更高的收益率[29]。Spiess和Affleck-Graves發現了“IPO和SEO異象”，即首發新股或增發股票的公司未來較長一段時期內股票預期收益率更低[30]；Piotroski發現了“基本面異象”，即基本面質量優良的公司未來具有更高的收益率[31]。Ang等發現了“特質波動率異象”，即特質波動率越高的股票其未來收益率越低[32]。

以上僅列舉了在金融學前沿期刊中公開發表出來的一小部分影響力較大的資產定價異象，如果加上尚未被發現的異象類文獻，資產定價異象則更多。Cochrane頗為戲謔地將這些不斷涌現出的資產定價異象集合稱為“因子動物園”。

大量資產定價異象的不斷涌現對有效市場假說和資本資產定價模型的合意性提出了嚴重的質疑和挑戰，但“聯合假設檢驗難題”的存在使學者仍然難以區分，到底是市場對信息的反應不充分導致了有效市場假說的失效，還是因為作為資產定價基礎理論的CAPM本身不完善，不能有效捕捉影響預期收益率的潛變量，使得資產定價異象大量涌現？“聯合檢驗假設難題”和“因子動物園”使現代資產定價研究遭遇了嚴重的理論危機。

2. “多因素模型大戰”的糾纏

過去的三十多年內，為了競逐在頂級期刊上發表文章，學者們有意或無意的數據窺探（Data-Snooping）、使用不嚴謹的統計檢驗手段、錯誤解讀p值所傳達的意義等，過度追求定價異象超低的p值。同時，為了提升期刊的聲望，期刊編輯也更傾向于接收低p值的定價異象研究，這進一步引導學者把科研時間和精力花到可以利用各種手段找到低p值的定價異象上，出現了發表偏差（Publication Bias）。

為此，需要對已有的定價異象進行梳理，使用更為嚴格的方法對這些定價異象進行再篩選和再認識，通過新的方法或數據集，對文獻中已存在的定價異象去偽存真。Hou等通過系統梳理學術界已發現的452種定價異象，發現在同一數據集下通過設定更為嚴格的檢驗統計量閾值、考慮小市值公司效應對定價異象的影響，僅有158種資產定價異象顯著存在[11]。Harvey等考慮了多重假設檢驗（Multiple Hypothesis Testing，MHT）導致對單個定價異象檢驗顯著性被高估的可能性，以控制偽發現比例（False Discovery Proportion，FDP）為目標來應對第一類錯誤1發生的概率，發現只有在單一假設中原始t值超過3.0的定價異象才有可能真實存在。基于此，Harvey等考察了文獻中記載的市場定價異象后發現，將t檢驗統計量由2.0提高到3.0后，一半以上的定價異象消失了。Chordia等通過以控制FDP為目標，研究了如何修正時間序列回歸得到因子超額收益t值[21]，以及Fama和MacBeth回歸系數的t值，他們認為Harvey等研究的定價異象僅僅是已經發表出來的定價異象研究集合的一個子集，基于這些定價異象分析多重假設檢驗對統計顯著性的影響時，仍然低估了運氣的成份，因此設置t值為3.0的閾值仍然有些保守。Chordia等使用模擬方法，推斷出基于研究的定價異象集合的統計特征如何消除多重假設檢驗的影響，最后指出對于時間序列回歸和Fama和MacBeth橫截面回歸這兩種常見的檢驗手段，設定的t值應該至少分別為3.8和3.4才可能是真正有效的[33]。

一個合意的多因素模型應著重回答兩個問題：一是資產收益率背后的驅動因素有哪些，即模型中應該包含哪些因子；二是每個驅動因素背后的經濟機理，即對因子本身的解釋。只有全面系統地回答這兩個問題，通過尋找資產收益率的潛在驅動因素，為資本資產定價模型增加新的定價因子，使用新的多因素模型去解釋資產定價異象，才能幫助人們加深對多因素定價模型和股票市場運行機理的認識。在這個方向上，具有奠基性的研究是Fama和French提出的三因素模型，以及Fama和French基于財務困境風險對市值因子和價值因子所提供的探索性解釋[34]。然而，自Fama和French提出三因素模型后，學術界所提出的其他多因素模型似乎與多因素模型的本職工作漸行漸遠。新的多因素模型的提出，似乎并不再以回答上述兩個問題為己任，而或多或少地是為了比拼哪一種模型能夠解釋更多的資產定價異象，將資產定價的“因子動物園”引向“多因素模型大戰”的漩渦之中。

回顧本文開始由Fama提出的“聯合檢驗假設難題”，多因素模型不僅需要盡可能多地解釋資產定價異象，更重要的是資產定價的核心問題應該是在新的多因素模型基準下，討論市場定價的有效性問題。從這個意義上講，基于風險理論提出的Fama和French的三因素模型、Hou的q5模型等為代表的定價模型，似乎更具有理論的自洽性和實證的一致性，他們正是沿著有效市場假說和CAPM開拓的路徑在前行；基于行為金融學理論所提出的Stambaugh和Yuan的四因素模型隱含著從根本上否認有效市場假說的討論；而基于Carhart為代表的四因素模型則既有從風險理論解釋的研究，也不乏從行為金融學解釋的討論。

四、 未來資產定價研究的主攻方向

資產定價模型本身可用于回答市場運行的模型基準是什么，但學術研究應進一步探究定價模型中的每一個定價因子背后的經濟機理。只有清楚回答定價因子本身存在的內在原理，才能幫助人們加深對股票市場運行機理的認識。

以此為出發點，未來資產定價研究的主攻方向，應以對單一資產定價異象所產生的根源深入探究和聚焦討論為重點。對這一方向的深入研究，要以定價異象存在的普遍性、穩定性和對資產定價模型產生根本性影響為基礎，確保學者所研究的定價異象是一個“真問題”。本文認為，在“因子動物園”向“多因素模型大戰”轉變的過程中，這種聚焦探究和解釋單一資產定價異象根源的研究，對定價異象做“減法”而非“加法”，才是破解定價異象成因、完善資產定價模型和深化人們對資本市場認識的研究重心和根本任務。

目前，在學術領域具有深遠影響力的資產定價異象應主要包括20世紀70年代以來逐步顯現的貝塔異象，20世紀90年代以來逐步確認的動量異象、價值異象、流動性異象、特質波動率異象、投資異象。無論是從風險角度，還是從行為金融學角度，對上述6類異象為代表的定價異象，以及其他具有深度影響力成因的深入探究將是未來資產定價研究的主要方向。

在以上所列的6種定價異象中，以對價值異象成因的討論為代表的研究在學術界格外引人注目，這一方面由于其存在的廣度和深度一再被Fama和French[35]、Asness[36]等學者的研究加以證實，另一方面也因為價值異象是資產定價模型中價值因子有效性的根本成因，是學者公認的驅動資產收益率產生差異的潛在變量之一。以Fama和French為代表的風險學派從財務困境風險、股權隱含違約風險、系統性風險敏感性、市場現金流風險、個股現金流風險、營運杠桿風險、股權久期風險、長期消費風險、分析師評級風險等諸多角度，對價值溢價存在的合理性進行論證，試圖在“風險-收益”框架下提出與系統性風險相當的收益風險補償理論。同時，在Lakonishok等[37]承認價值溢價存在的基礎上，從投資者行為偏差角度對價值溢價產生的原因進行論證。

然而，越來越多的實證證據表明，價值溢價的風險理論雖然豐富，但實證結果并不理想。根據最新的實證結果顯示，風險理論從根本上無法成為價值溢價產生的根源[38]。同時，從2007年以來長達10年的時間內，價值股的總體表現不及成長股，導致價值異象在美國證券市場上似乎在逐步消退，這引起了學者的重點關注。目前，學者雖然對價值異象消失的原因提供了一定的文獻基礎[39]，但嚴重的問題是這些對價值異象消失原因的解釋似乎完全脫離了從風險和行為偏差角度對價值異象成因討論的解釋。這說明學術界似乎尚未找到價值異象的真正成因，因此也無法解釋和預知其如何消失。在未來資產定價研究中，學者應著重關注以價值異象為代表的6類資產定價異象，對這些定價異象的成因提出的解釋，應在同一理論框架下可以解釋其為何在部分市場上消失或無效。

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Research and Development of Modern Asset Pricing Theory：

Perspectives from Efficient Market Hypothesis and Asset Pricing Model

Abstract：This paper summarizes modern asset pricing theory from efficient market hypothesis and asset pricing model perspective. It covers five key subjects in asset pricing theory, including joint hypothesis problem, capital asset pricing model test,“wanted beta”“factor zoo”“multi-factor model war”.Research focus and future direction in Asset Pricing Theory are outlined after these subjects.

Key words：asset pricing theory； efficient market hypothesis； asset pricing anomalies；multi-factor model

基金項目：中國人民大學科學研究基金（中央高校基本科研業務費專項資金）項目（項目編號：19XNH006）。

作者簡介：姜圓（1985-），男，中國人民大學財政金融學院博士研究生，研究方向為實證資產定價。

（收稿日期：2020-12-03 責任編輯：顧碧言）