基于多因子模型的股市赌博偏好收益分析
摘 要近年股票市场直是我国金融风险凸显主要领域而投者赌博偏正是导致我国股市波动重要原因。
运用多因子定价模型和两阶段横截面回归对有限理性下“错误定价”与风险偏下“风险承担”对股市投者赌博偏及其异常收益影响机理进行检验。
实证结表明利用日收益率构建赌博因子能够释股票收益并与赌博特征收益释能力正相关。
进步利用两阶段横截面回归发现赌博特征能够控制赌博因子荷收益释能力赌博型收益赌博型股票错误定价。
这味着我国股市投者赌博偏是种有限理性表现并非出某种风险承担。
关 键 词赌博偏;赌博型收益;风险偏;有限理性图分类835 献标识码 编kr090600、引言近年股票市场直是我国系统性金融风险凸显主要领域而投者赌博偏正是导致和加剧我国股市波动和产泡沫重要原因[]。
目前相关国外研究已表明赌博型股票表现出异常收益[]即收益率无法用产定价模型释。
因Kr（009）投者赌博偏不可直接观测观下[]分析赌博型股票收益成因有利各界对投者赌博动机理进而有助防化系统性风险。
从理论分析看国外Brrr等（007）、Brbr等（008）认“错误定价释”是投者因偏正偏性股票收益分布进而导致赌博型收益[3]。
因这释也被称“偏偏假说”。
Zg等（06）认“风险承担释”是赌博型收益错误设定定价模型遗漏了某能够控制赌博型收益定价因子[]。
譬如崔惠颖（09）认关赌博型收益成因释具体分有限理性下“错误定价”和风险偏下“风险承担”两视角[5]。
陈博等（09）[6]、崔惠颖（09）[]、徐君（00）[7]认国股市投者高估赌博型股票并导致较低回报。
郑振龙等（03）认信等行偏差致使投者高估赌博型股票获得巨额回报可能性从而偏赌博型股票[5]。
从实证研究方面看国外研究没有对赌博型收益有限理性成因进行实证检验。
更重要是绝多数研究忽略了“风险承担释”。
以往研究普遍认赌博型收益股票错误定价并味着理性因子定价模型无效性却没有详细考察是否存更风险定价因子可以释赌博型收益。
但是严谨研究逻辑是 我们应该综合性、系统性地检验“错误定价”与“风险承担”对投者赌博偏及其收益结影响机理。
检验收益率异象成因方法是利用多因子定价模型将可能反映这收益率异象风险原因备选因子加入到模型或r三因子模型判断该风险因子是否具有定价功能。
了这问题Zg等（06）[]、r等（007）[8]和rlr等（0）[9]检验某收益率异象成因程进步结合两阶段横截面回归（g rl RgrR）识别因子定价能力究竟风险承担还是其他非理性因素。
了更全面、清晰地检验股市投者赌博偏收益成因借鉴Zg等（06）[6]、r等（007）[8]以及rlr等（0）[9]对收益率异象研究思路利用两阶段横截面回归和多因子定价模型基适用国股市赌博因子通区别赌博风险定价和赌博特征定价综合检验赌博型收益“风险观释”和“错误定价释”。
与已有研究相比主要贡献（）构建了适用国股市赌博因子 根据崔惠颖等（06）适用国股市赌博型股票优识别指标是日收益率（X）和特质偏（）[8]。
外还发现X与特质波动率（V）具有较高相关性;与预期特质偏（）相关性较高。
（） 对赌博型收益成因檢验并不局限“风险观释”和“错误定价释”某而是框架综合检验赌博型收益究竟风险偏还是有限理性。
（3） 结合多因子定价模型和R方法 避免单方法无法区别赌博风险定价和赌博特征定价劣势。
二、数据选取与变量计算所用数据沪深股交易数据 并剔除了、、以及复牌股票样 以控制涨跌停板制影响。
了保证赌博型股票识别指标有效性只有交易月份6月以上、月交易次数5天以上数据才能选入样。
样数据始999年3月共计97月。
主要变量有（） 赌博型股票识别指标 包括日收益率（X）、特质偏（）、特质波动率（V）、预期特质偏（）;（）多因子定价模型所用变量包括股月收益率、r三因子;（3） 控制变量包括公司规模（z）、账面市值比（B）。
所有数据锐思金融研究数据库（R） 和国泰安R系列研究数据库。
三、研究方法与研究步骤（）研究方法使用两核心方法分别是多因子定价模型和两阶段横截面回归（R）。
其R是基两步法判断某备选变量是否定价因子以及检验该因子定价能力原因。
具体而言首先基收益率异象构建相关备用因子变量基多因子定价模型利用股票和各因子序列数据估计各定价因子B值;然进行横截面回归检验各定价因子风险溢价情况核心释变量即得到B值。
这味着R所使用因子荷是估计值而不是实际值。
由B值是不可观测理论概念（潜变量）因只能利用其估计值作代理变量。
变量误差（rrrVrblV）问题可以由估计值引入而出现也就是所使用估计值可能导致了测量误差。
这误差可能令普通二乘（L）估计量是有偏并且伴随标准误不致。
多元回归模型测量误差所引起估计偏差方向是不可预测终导致检验结错误判断。
避免两步法可能产生V问题将借鉴等（99）[]采用分组法对进行修正。
（二）研究步骤了系统分析股市投者赌博偏收益成因 将结合多因子定价模型和R方法检验有限理性下“错误定价”与风险偏下“风险承担”对赌博偏异常收益影响机理。
具体实证研究逻辑是首先基恰当赌博型股票识别指标构建适用国股市投者赌博因子;其次分别将样按照股票赌博特征和其他控制变量分组 r三因子模型加入賭博因子;利用R进步分析赌博型收益成因。
以剔除了特质波动率影响X识别指标例具体说明研究步骤 构建V性赌博因子XrV。
首先每月分别按照X和V指标将样股票排序等分3组和组共计6组合。
对比三因子和四因子模型回归结若加入赌博因子能够提高回归调整R 降低截距项拟合值和显著性并且赌博因子荷显著则说明加入赌博因子能够释股票收益率。
不rlr等（0） 指出 我们无法区分这结赌博特征还是赌博风险定价[9]。
首先构造组合。
利用式（）滚动估计股每月四因子系数（即因子荷）;先依据XrV荷将股票平分3组 然按z、B和X分别进行三等分共8组合。
RqR？琢+？茁qK（RR）+？茁qBB+？茁qLL+？茁qXr■XrV+？着q （）其被释变量组合超额收益释变量分别是市场风险溢酬、规模因子、账面市值比因子和赌博因子？茁qK、？茁qB、？茁qL、？茁qXr■各因子荷。
其次对四因子进行序列回归基前月组合收益 可以得到每月组合四因子荷。
再次将各因子荷作释变量各月进行次回归计算系数估计量值并检验系数值显著性。
进步将赌博特征变量X加入模型若X系数显著赌博因子荷系数变得不显著 则说明模型误设只是表象赌博型收益其实股票错误定价。
四、实证分析（）四因子描述性统计分析r三因子基础上基赌博型股票收益率构建了V性赌博因子XrV表四因子描述性统计分析和相关性分析。
由表可知关键因子XrV值00080方差00009值37通了显著性检验说明构建赌博因子是有效。
K和B通显著性检验仅有L值较味着L国股市并不显著。
另外 表显示赌博因子与r三因子相关性较低构建赌博因子不能被三因子所包含有效性较。
（二）全样期多因子模型检验整检验期按照三部分介绍分组方法形成系列股票组合然对各组合进行多因子模型回归如表3所示。
表3是将所有样按X等分0组分别拟合r三因子模型和加入赌博因子四因子模型回归结。
其 组合～3、8～0拟合优改善幅而组合改善幅相对较即股票赌博特征表现出明显非线性变化。
具体而言组合加入XrV前三因子模型和四因子模型回归其R值由90%提高至955%改善幅73%;组合0R值则由905%提高至956%改善幅达到了53%。
整体看各组合调整R加入赌博因子超95% 说明赌博因子对股票截面收益具有很释力。
其次常数项方面股票异常收益及其显著性有所降低 且表现出与R值相似变化规律。
例如组合0常数项拟合值和值加入XrV 分别由00096和03提高至0003和77;组合6常数项拟合值和值则由0000和37变0000和3几乎没有变化再次证明了股票赌博特征非线性。
由表3可知0组合有8XrV系数值绝对值远远。
更重要是各组XrV系数拟合值及相应值所表现出变动趋势是（） 两端组合XrV系数值绝对值并且取值绝对值十分相近而组合甚至博彩因子系数不显著呈现型变动。
至组合如组合5、组合6赌博因子系数值分别88、00赌博因子系数并不显著。
（） 各组XrV系数拟合值及相应值随X值增加而增 表现出明显由正变趋势。
这重要特征说明赌博特征与赌博因子荷具有定相关性接说明赌博因子对股票收益释力可能赌博特征或者赌博因子能充分控制住赌博特征对股票收益影响[9]。
了控制赌博特征和公司特征对回归产生可能影响 将样股票分别依据公司规模、 账面市值比和X值排序等分5组共计5组合 再次进行三因子和四因子回归如表所示。
结显示XrV系数拟合值随着z和B两维上变化仍然呈现出明显由正变变化趋势。
总而言由上述全样期检验结可知赌博因子对股票收益具有较释能力这初步结看似支持了风险偏视角下“风险承担”假设。
然而通控制变量分组法可以发现赌博因子收益释能力很有可能是股票赌博特征赌博特征对股票收益影响没有被赌博因子所涵盖。
（三）基分组法定价检验前已证实赌博因子对股票收益具有良释能力不这能力可能其与股票赌博特征相关性。
因仅通上述检验还不能准确判断赌博型收益究竟风险承担视角下模型误设还是有限理性视角下错误定价。
将进步采用基分组法两阶段横截面回归（R）检验赌博型收益成因其核心逻辑是先控制住X影响然考察赌博因子荷是否仍具有股票收益释能力。
如XrV是产定价系统性风险那么对赌博因子荷继續回归其系数应该显著即XrV会产生风险溢价。
如X系数显著XrV荷系数不显著这就味着赌博型收益并非风险承担而是赌博型股票错误定价。
表5l 是控制住X影响而进行了0等分组合回归结;l B控制了公司规模、账面市值比和X影响而形成5组合回归结。
由表5可知XrV荷对股票收益影响远赌博特征 因各种分组情况下XrV荷拟合值绝对值都远X拟合值。
X拟合值值较而且XrV荷拟合值值绝对值这说明赌博因子荷收益释能力被X所表征赌博特征所覆盖 而赌博特征收益释能力不能被赌博因子荷所覆盖。
据可知赌博型收益是由错误定价造成并非定价模型遗漏了相关风险因子。
五、稳健性检验（）四因子描述性统计分析根据崔惠颖等（06）观特质偏（）对股票赌博特征识别能力仅次X 并与预期特质偏（）相关性很[8]。
使赌博特征识别指标选择不影响到前实证结计算了剔除影响赌博因子r具体计算程XrV。
表6对r与r三因子进行了初步描述性统计 并计算了四各因子相关性。
其r对应值377通显著性检验。
另外r三因子与r没有表现出较高相关性这说明r是有效。
（二）全样期多因子模型检验表7和表8是基r全样期三因子和四因子模型检验结。
分别按z和进行五等分、B和进行五等分检验结如表7、表8l 和l B所示。
通对比表7和表8l 、l B可以发现与前述结论相。
是r具有较收益释力这表现赌博因子降低了截距项显著性提高了回归拟合优而且绝部分r系数显著。
二是r系数拟合值和值也呈现出随增而由正变变动趋势 表明r对收益释力可能与XrV样受到赌博特征影响。
（三）基分组法定价检验与XrV相 表9列示了r分组法R定价检验 以具体分析赌博因子r收益释能力与赌博特征关系。
对比表9和表5和r收益释能力分别弱X和XrV。
不致处l 和l B回归系数绝对值及其值绝对值分别r荷回归系数绝对值及其值绝对值。
这味着r荷收益释能力能被所表征赌博特征控制而赌博特征收益释能力无法被r荷控制。
综上所述检验结证实赌博型收益错误定价 而非定价模型遗漏风险因子不支持“风险承担”假说而且结不受赌博型股票识别指标和赌博因子选择影响。
六、结论与启示股市赌博行表现对收益正偏股票追逐而这类股票只能给投者带无法被定价模型所释异常收益即赌博型收益。
由投者赌博偏无法直接观测而赌博型收益正是投者赌博偏市场表现。
因对赌博型收益成因研究 将有助对股市投者赌博偏理进而更有针对性地防化股市风险。
理论上赌博型收益可能投者风险偏（风险承担释）也可能投者有限理性（错误定价释）。
“风险承担释”认赌博型收益是由定价模型误设而导致即定价模型遗漏了某定价因子它能够控制住赌博型股票风险回报。
“错误定价释”则认赌博型收益是赌博型股票因投者有限理性而被错误定价。
不以往研究综合地对赌博型收益成因这两种释进行了检验系统地分析了赌博型收益究竟是由错误定价所导致还是种风险承担结。
对赌博型收益成因检验结合了多因子定价模型和两阶段横截面回归。
通多种分组方式 控制赌博特征等因素对股票收益影响进而初步识别赌博风险定價和赌博特征定价。
进步利用R方法加以确认。
赌博指标和赌博因子荷引入多因子定价模型对比分析赌博特征与赌博因子收益释力。
实证结发现 构建赌博因子XrV和r通了显著性检验且与其他因子相关性低说明它们是有效因子。
二多因子定价模型检验通比较加入赌博因子前赌博因子拟合值及其显著性、 截距项拟合值及其显著性以及回归拟合优等三方面发现如下规律（）赌博因子对股票收益具有释能力而且股票赌博特征呈现非线性变化。
这说明赌博因子荷与赌博特征有定相关性赌博特征可能是赌博因子股票收益释力原因或者赌博特征对股票收益影响没有被赌博因子充分控制。
二通R发现股票赌博特征能够控制赌博因子荷收益释能力而赌博因子荷无法控制赌博特征收益释能力。
据认赌博型收益不是赌博型股票承担了特殊风险而是由被错误定价。
金融风险日益凸显现实背景下对赌博型收益成因研究也提醒股市投者应充分认识非理性因素投策所起到重要作用。
投者要尽量克“追涨杀跌”等心理因素和行偏差所带不利影响。
另外根据行金融学理论错误定价能够长期存除了受到投者心理因素和行偏差影响外还受到套利限制影响。
因监管部门还继续引入并完善卖空制维护良信息环境和交易环境。
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