基于Fama-French五因子模型對中國傳媒行業(yè)上市公司的實證研究

徐爭榮 楊 越

（河北金融學院金融科技學院，河北 保定 071051）

傳媒的含義是大眾的傳播媒介，再加上文化二字，文化傳媒便指有關文化的大眾傳播媒介。中國的文化傳媒行業(yè)近年來憑借互聯(lián)網高速發(fā)展，多叢思想文化脫離傳統(tǒng)媒體在互聯(lián)網領域交流碰撞。各種小眾文化，他國文化在中國這片包容性極強的大地上逐漸壯大，逐漸流行，因此也催生了一批又一批新興產業(yè)，使得傳媒行業(yè)不斷更新?lián)Q代。本文立足于中國文化傳媒行業(yè)，使用由資本資產定價模型衍生而來的Fama-French五因子模型進行實證分析。資本資產定價問題一直是研究的熱點，并且在國內外均應用廣泛，為了更全面的反映中國文化傳媒行業(yè)的經濟變化，在驗證模型有效性的同時也進行相關分析，體現(xiàn)出不同投資組合的區(qū)別。

本文數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)，選取A股文化傳媒板塊25個上市公司股票2010年1月至2020年12月的月度數(shù)據(jù)，針對這132個月的收盤價，計算出月度收益率以備使用。實證分析過程中使用了描述性統(tǒng)計，相關性檢驗和平穩(wěn)性檢驗。重點在于對中國傳媒行業(yè)上市公司股票的實證分析，其中應用到了Fama-French五因子模型，代入模型進行相關分析，最后得出結論。

一、文獻綜述

范龍振和余世典（2002）在A股市場展開了對于全部股票的Fama-Macbech回歸分析和一字肩的動態(tài)組合分析，最后得出在我國證券市場上，三因子模型可以得到良好的應用。田利輝、王冠英和張偉（2014）在三因子模型之上，又將交易量風險如何影響股票的收益進行了考慮，因此增加了換手率因子及成交額因子，進行了完善。勾東寧和王維佳（2016）基于Fama-French三因子模型，對我國上市銀行股進行了實證檢驗，并在其中得出成長股和價值股如何更好地投資。干偉明和張滌新（2018）提出了新的因子定義，增強了模型的統(tǒng)計性。朱夢婷（2019）利用CAPM與Fama-French三因素模型，對于中國煤炭采選業(yè)投資組合收益率進行了實證檢驗，發(fā)現(xiàn)三因素模型能夠更好地解釋該收益率。楊麒麟、楊婧和呂龍超（2020）基于中國市場，進行了Fama-French多因子模型與CAPM模型的比較。研究發(fā)現(xiàn)多因子即使會有更強的解釋能力，但是也可能會有冗余現(xiàn)象。崔麗芳和陳璽強（2021）針對中國家電行業(yè)股票市場進行了實證研究，在五因子模型的基礎之上，對模型進行了改進，利用了單位估值盈利能力因子，使改進后的模型有了解釋力更良好。

二、模型的構建及相關參數(shù)的選取

本文運用Fama-French五因子模型進行實證研究，其模型表達式為：

整個市場里的全部資產構成的投資組合的收益率，即市場組合收益率Rmt，但本文的研究對象僅是A股市場中的25支股票及其構成的投資組合，所以僅使用這些指數(shù)的月漲跌幅作為研究中的市場收益率。

三、數(shù)據(jù)來源及樣本選取

本文數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)，選取了A股申萬行業(yè)類（新）文化傳媒板塊25支股票2010年1月至2020年12月132個月的月收益率數(shù)據(jù)。申萬行業(yè)類在市場表現(xiàn)方面具有很好的業(yè)內一致性和業(yè)外差異性，實用性很強，對于實證研究方面值得信賴。

因為是對中國傳媒行業(yè)上市公司的實證研究，所以從申萬行業(yè)類（新）文化傳媒板塊中選取，又因為想要較多的時間序列數(shù)據(jù)，所以從其中挑出了25家上市較早的公司，以便進行接下來的實證分析。

對于股票樣本進行篩選，首先剔除了ST（特別處理）及*ST（退市預警）處理的股票，避免對于整體研究產生影響，不考慮具有退市風險的上市公司。其次，對于上市時間較短的公司進行了剔除，因為本來整體時間序列數(shù)據(jù)就僅十年，如果將上市時間較短的公司也納入其中，會大大減少我們的研究樣本數(shù)據(jù)，不利于實證檢驗。

四、投資組合的劃分和因子的構建

投資組合的構建為把25支股票按照總市值大小按順序排列，5個一組構建成5個資產組合，以便進行之后的比較。

SMB因子為規(guī)模因子，是小市值組合的收益率與大市值收益率之差；HML因子為賬面市值比因子，是高賬面市值比投資組合和低賬面市值比投資組合之間的收益率之差；RMW因子為盈利風險因子，是高利潤股票投資組合和低利潤投資組合的收益之差；CMA因子為投資因子，是低比例股票投資組合的收益率與高投資比率股票投資組合之間的差。MAK因子為市場風險因子，計算為Rmt-Rft。

由于數(shù)據(jù)來源不夠，難以收集到眾多數(shù)據(jù)來進行相關因子的計算，為了相關因子的準確性和及時性，選取自中國財經大學金融學院中國資產管理研究中心五因子月度數(shù)據(jù)，其中所有數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫。

五、描述性統(tǒng)計與方法檢驗

在進行回歸的實證分析之前，要對五個投資組合的月度收益率進行觀察，是否具有異常表現(xiàn)，以防影響到超額收益率的相關分析。

由表1可知，我們對5個資產組合P1-P5的超額收益率、MKT_RF、SMB、HML、RMW、CMA進行了描述性統(tǒng)計，可以直觀的看出各組數(shù)據(jù)的實驗相關數(shù)據(jù)，其中各組數(shù)據(jù)標準誤差都比較小。從最大值可以看出市值較大的投資組合P1仍具有較強的收益率，市值較小的投資組合收益率雖然略弱于P1，但仍可見發(fā)展不容小覷。

表1 各因子的描述性統(tǒng)計

方法檢驗首先進行平穩(wěn)性檢驗。對于五因子的時間序列進行了ADF檢驗，如表2所示。

表2 ADF單位根檢驗

由表2可知，對于五個因子的月度數(shù)據(jù)進行了單位根檢驗，其中MKT_RF、SMB、HML、RMW、CMA的月度數(shù)據(jù)的P值均小于顯著性水平0.05，原序列為平穩(wěn)序列，無必要進行接下來的差分序列。

在進行各變量的時間序列是平穩(wěn)的檢驗之后，就需要來驗證各個變量之間的相關系數(shù)，如果變量之間具有強相關性，就會使R2指標虛高，無法精確地判斷整個模型的擬合優(yōu)度，進而影響模型的準確性，最終影響到整個實證檢驗的結果。

由表3可知，對于MKT_RF、SMB、HML、RMW、CMA五因子進行了相關性檢驗，以上為五個因子之間的相關系數(shù)。由數(shù)據(jù)得出，除了規(guī)模因子和盈利因子，其他變量之間的相關性都不高，均通過平穩(wěn)性檢驗。規(guī)模因子和市場因子之間呈現(xiàn)為正相關，表明了公司規(guī)模大小影響的收益率之差和整個市場的收益率存在一定的正相關關系；規(guī)模、市場和投資三個因子都與盈利因子之間呈現(xiàn)負相關關系，體現(xiàn)出低的盈利同高的投資與規(guī)模有一定聯(lián)系；價值因子和投資因子呈現(xiàn)正相關，體現(xiàn)出二者具有一定的一致性。

表3 相關性檢驗

表4 RMW和SMB的相關性檢驗

由于規(guī)模因子與盈利因子之間的相關系數(shù)為-0.86236，大于0.8，體現(xiàn)出嚴重的相關性，所以對規(guī)模因子和盈利因子取ln值進行回歸，把絕對值變成相對值進行比較，這時從表中可以看出二者的相關性較低，通過了平穩(wěn)性檢驗。

六、基于Fama-French五因子模型的多元線性回歸及分析

在相關性檢驗和平穩(wěn)性檢驗之后，進行多元線性回歸并分析。

從表5中數(shù)據(jù)可得，在P1中，F(xiàn)ama-French五因子模型的擬合優(yōu)度為52.14%，調整后的擬合優(yōu)度為50.22%，表明該投資組合當中股票的超額收益大致有50%以上可以被五因子模型解釋。在顯著性水平為0.05的情況下，市場因子MAK的t統(tǒng)計量為正，且顯著，表明市場因子對于P1的超額收益具有很強的解釋力。DW值為2.31，表明該序列無自相關現(xiàn)象。

表5 投資組合P1的多元線性回歸分析

從表6中數(shù)據(jù)可得，在P2中，F(xiàn)ama-French五因子模型的擬合優(yōu)度為59.67%，調整后的擬合優(yōu)度為58.05%，表明該投資組合當中股票的超額收益基本上有60%可以被五因子模型解釋。在顯著性水平為0.05的情況下，市場因子MAK的t統(tǒng)計量為正，且顯著，表明市場因子對于超額收益具有很強的解釋力。DW值為1.99，表明該序列無自相關。

表6 投資組合P2的多元線性回歸分析

從表7中數(shù)據(jù)可得，在P3當中，F(xiàn)ama-French五因子模型的擬合優(yōu)度為64.49%，調整后的擬合優(yōu)度為63.06%，表明該投資組合當中股票的超額收益基本上有60%以上得數(shù)據(jù)可以被五因子模型解釋。在顯著性水平為0.05的情況下，市場因子MAK的t統(tǒng)計量為正，且顯著，表明市場因子對于超額收益具有很強的解釋力。DW值為2.06，表明該序列無自相關。

表7 投資組合P3的多元線性回歸分析

從表8中數(shù)據(jù)可得，在P4中，F(xiàn)ama-French五因子模型的擬合優(yōu)度為70.12%，調整后的擬合優(yōu)度為68.92%，表明該投資組合當中股票的超額收益基本上有約70%的數(shù)據(jù)可以被五因子模型解釋。在顯著性水平為0.05的情況下，市場因子MAK的t統(tǒng)計量為正且顯著，賬面市值比因子HML和規(guī)模因子SMB也顯著，但t統(tǒng)計量并不具有很高的顯著性，表明MAK對于超額收益具有很強的解釋力，HML和SMB的解釋力并不是很顯著。DW值為2.39，表明該序列無自相關。

表8 投資組合P4的多元線性回歸分析

從表9中數(shù)據(jù)可得，在P5中，F(xiàn)ama-French五因子模型的擬合優(yōu)度為63.48%，調整后的擬合優(yōu)度為62.01%，表明該投資組合當中股票的超額收益基本上有60%以上的數(shù)據(jù)可以被五因子模型解釋。在顯著性水平為0.05的情況下，市場因子MAK的t統(tǒng)計量為正，且顯著，規(guī)模因子SMB的t統(tǒng)計量為正但小于市場因子統(tǒng)計量，表明市場因子對于超額收益具有很強的解釋力，規(guī)模因子解釋力略小。DW值為1.92，表明該序列無自相關。

表9 投資組合P5的多元線性回歸分析

七、實證分析結論及建議

在運用Fama-French五因子模型對中國傳媒上市公司25支股票五個投資組合進行實證分析，歸納總結之后可以得到以下結論：

（1）在進行過多重共線性檢驗之后，可以得出五因子模型中五個因子之間并不存在嚴重的相關性。五個因子也都通過了平穩(wěn)性檢驗，說明在這之后構造的模型所做的回歸結果均可靠。

（2） 從模型的擬合優(yōu)度中可以看出，五個投資組合的擬合優(yōu)度均在50%至70%之間，模型擬合度超過半數(shù)，說明Fama-French五因子模型的適用性尚可，具有一定的解釋能力，可以用來解釋資產組合的股票超額收益率。

（3）通過多因子回歸分析可以得出，在顯著性水平為0.05的情況下，五個投資組合中，市場風險因子均位于置信區(qū)間內，對于超額收益率的解釋力非常強，大大超過其他四個因子。

（4）從五個市值由大到小排列的五個投資組合中，可以得出市值較大的投資組合的超額收益率確實會高于其他市值較小的投資組合，但是市值較小的投資組合超額收益率卻略大于市值中等的投資組合超額收益率，說明市值較小的投資組合具有一定的小規(guī)模效應，回報率并不低。

（5）對于投資者來說，對在網絡及生活中經常聽到的上市公司自然會有更多的熟悉感，或者該公司中有自己喜歡的藝人更是增添了一分親近感。但在投資時不應僅僅將目光放在日常所及之處，在充斥著資本的今天，投資更不應當被感情所操縱。應當從利益角度著眼，從收益率、規(guī)模、風險等要素多方面的去思考與衡量。就像本文階段性結論，可以從中看出規(guī)模不同的企業(yè)是有各自優(yōu)缺點的，再加上從每個投資者的投資喜好不同，自然會產生不同的投資結果。所以企業(yè)也可以根據(jù)自身特點，發(fā)動傳媒上市公司所具有的獨特優(yōu)勢，利用本身的媒體去進行一定的介紹與引導，從而吸引投資者進行投資。這樣達成上市公司和投資者之間一定的交流，促進傳媒行業(yè)整體的發(fā)展，實現(xiàn)更多的經濟意義。

八、不足與展望

本文基于Fama-French五因子模型對于中國傳媒上市公司展開實證檢驗，首先發(fā)現(xiàn)五因子模型對于文化傳媒行業(yè)股票具有一定的解釋能力，值得進行相關檢驗，但是并不能說非常適用于該行業(yè)的實證檢驗，可能是由于該行業(yè)近年來發(fā)展速度較快，一些公司上市時間還較短，所以無法準確解釋。

其次，也可以得出文化傳媒行業(yè)的發(fā)展確實值得人們進行投資和展望，市值較小的公司收益率并不低于市值較大的公司，市值較大的公司穩(wěn)定性也較強，在不斷的發(fā)展之下，文化傳媒行業(yè)也面臨著不斷的更新?lián)Q代，有的冉冉升起，有的鎩羽而歸，但是都將推動著整個傳媒行業(yè)的不斷前進，逐步成熟。

另外針對本文實證研究所用的Fama-French五因子模型，該模型中五個因子對于整體數(shù)據(jù)的表現(xiàn)并非都具有明顯的解釋能力，所以其中可能含有冗余因子，可以添加新的資產定價因子或者對五因子模型進行一定程度的改進，來進行更好地解釋。