超额收益率超额收益率的计算方法「股票收益率的时间回归模型」

本文摘要：超额收益率超额收益率的计算方法 〖One〗超额收益率的计算公式为：超额收益率=每天股票收益率每天指数收益率。步骤：首先，计算每天股票收益率，...

超额收益率超额收益率的计算方法

〖One〗超额收益率的计算公式为：超额收益率=每天股票收益率每天指数收益率。步骤：首先，计算每天股票收益率，公式为：每天股票收益率=/前一天价格。然后，计算每天指数收益率，如上文所述。最后，用每天股票收益率减去每天指数收益率，得到超额收益率。通过上述步骤，可以计算出指数收益率和超额收益率，这些指标对于评估股票表现和市场走势具有重要意义。

什么是Fama-French三因子模型

Fama-French三因子模型是一种用于分析股票回报率差异的金融模型，由Fama和French在1992年提出。它指出，仅靠β值并不能完全解释股票收益的差异，市值、账面市值比和市盈率等三个因子可以提供更全面的解释。

”Fama-French三因子模型的表达式Fama和French 1993年指出可以建立一个三因子模型来解释股票回报率。模型认为，一个投资组合（包括单个股票）的超额回报率可由它对三个因子的暴露来解释，这三个因子是：市场资产组合（Rm Rf）、市值因子（SMB）、账面市值比因子（HML）。

Fama-French三因子模型是资本资产定价模型CAPM的改进版，旨在更准确地预测股票收益率。CAPM模型在大量实证检验中被发现存在不足，这促使了行为金融学与复杂模型理论的发展。Merton（1973）提出了跨期资本资产定价（ICAPM）模型，Ross（1976）提出了套利定价理论（APT）模型。

FamaFrench三因子模型是一种用于分析股票回报率差异的金融模型。以下是关于FamaFrench三因子模型的详细解模型概述：FamaFrench三因子模型由Fama和French在1992年提出，用于解释股票收益的差异。该模型指出，仅靠β值并不能完全解释股票收益的差异，还需要考虑市值、账面市值比等因素。

导语： CAPM模型认为，收益风险同源。市场风险是唯一能给股票带来超额收益的风险。但是事实上除了市场风险外，Fama-French认为市场上还存在市值风险和账面市值比风险，据此建立的模型被称为“Fama-French三因子模型”。本文旨在深入浅出介绍三因子模型的思想并提供一个选股应用。

单指数模型的β值怎么求

〖One〗单指数模型的β值可以通过以下步骤求得：收集历史数据：收集目标股票和市场指数的每日价格或收益率数据。计算日收益率：将每日价格变化转化为百分比变化，即计算股票和市场指数的日收益率。进行线性回归分析：以市场指数的收益率为自变量，股票收益率为因变量。构建回归模型：股票收益率 = α + β * 市场指数收益率。

〖Two〗求β值的一种常用方法是通过历史数据的回归分析来估计。具体步骤如下： 收集股票和市场指数的历史数据，通常包括每日收益率或价格。 计算股票和市场指数的日收益率，即将每日价格变化转化为百分比变化。 进行线性回归分析，以市场指数的收益率为自变量，股票收益率为因变量。

〖Three〗如何用CAPM模型求beta系数？BETA（β）系数的计算可以通过CAPM模型来完成。该模型利用以下公式来估算某一资产的β值：BETA（β）＝（y－α－c）÷x＝Δy／Δx 其中：① Δy代表金融商品的预期收益中剔除了无风险部分的部分；② Δx表示整个市场的预期平均收益中剔除了无风险部分的部分。

〖Four〗CAPM模型求beta系数计算方法：BETA（β）＝（y－α－c）÷x＝Δy／Δx 式中：①Δy为某金融商品的预期收益－该预期收益中的非风险部分；②Δx为整个市场的预期平均收益－该预期收益中的非风险部分。式中表示市场收益率变动对某一金融商品收益率变动的程度。

收益率的时间序列具有自相关性

收益率的时间序 *** 实具有自相关性。自相关性的定义 在金融时间序列分析中，自相关性是指时间序列中的某个值与其过去或未来的值之间存在某种相关性。简单来说，就是时间序列中的数值不是完全独立的，而是受到其历史数值的影响。收益率时间序列的自相关性 实际表现：在股票市场中，收益率的时间序列往往表现出自相关性。

在金融文献中，资本资产定价模型的一种形式假设资产收益率序列不可预测，无自相关性。0自相关系数的检验被用作评估市场效率的工具。然而，股价决定方式和指数收益率计算方法可能导致实际收益率序列中存在自相关性，特别是在处理高频数据时。自相关与偏自相关是时间序列分析中的重要概念。

时间序列相关性是指时间序列数据中不同观测点之间的随机误差项存在某种相关性。以下是关于时间序列相关性的几个要点：定义理解：在计量经济学中，时间序列相关性也被称为自相关，它指的是时间序列数据的随机干扰项在不同观测点之间不再是完全相互独立的，而是表现出某种程度的关联性。

重读Fama——从CAPM到Fama-Macbeth回归再到三因子

重读Fama的相关理论，从CAPM到FamaMacbeth回归再到三因子模型的发展脉络如下：CAPM模型：核心思想：将资产收益分解为无风险收益与风险收益，其中风险收益仅与市场风险相关。局限性：仅考虑了市场风险，忽略了其他可能影响资产收益的因素。

本文主要探讨现代金融学中的CAPM、Fama-Macbeth回归、三因子模型以及Fama-French模型，并详细解析了每种方法的实证过程与应用。首先，我们从CAPM入手，该模型将资产收益分解为无风险收益与风险收益，风险收益仅归咎于市场风险。

从CAPM到三因子模型，再到四因子、五因子模型，因子投资领域的研究不断深化，为投资者提供了更为精准的风险与收益评估工具。未来，随着对因子投资理解的不断深入，因子模型将不断进化，为金融市场的发展提供持续的驱动力。

中国股市存在特有的壳价值问题，这影响了主流因子在资产定价时的效果。Liu et al. 的研究提出中国版FamaFrench三因子模型，以解决壳价值污染问题，并提升对A股市场的解释力度。模型构建：剔除小市值股票：研究剔除了市值最小的30%的股票，以减少壳价值对模型的影响。

考虑到价值因子在美股的失效现象，一些学者探讨了无形资产作为改进因素。作为基准模型，FamaFrench三因子模型是研究起点。文章采用独立双重排序和GRS检验，Fama MacBeth回归进行检验。然而，原始研究存在代码问题、数据源不足、换仓频率不合适以及模型检验方法不完善等问题。

理解Fama-MacBeth（FM）估计方法的关键是明确何时以及在何种背景下使用它。此方法主要应用于资产定价研究，尤其是检验资本资产定价模型（CAPM）的β系数和风险溢价。FM方法的流程包括两步。第一步是估计风险加载，即在CAPM检验中，通过回归分析估计资产的β系数。