《表8 因子模型的回归估计》

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《投资者情绪、卖空限制与规模溢价效应研究》

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注：括号内数值为系数估计值的稳健型标准误；*、**和***分别代表系数估计值在10%、5%及1%的水平下显著。

前文的分组检验结果显示，在利用FF3三因子模型控制规模因子风险后，中国A股市场仍然存在显著的规模溢价效应，这与阳建伟和蒋馥（2004）[33]的研究结论较为一致，FF3三因子模型在国际新兴股票市场存在着适用性问题。为了使得因子模型能够更好的解释国际各国股市中的异象，尤其是强化规模因子的作用，Asness et al.（2018）[3]在FF3模型中加入了反应上市企业质量风险的因子QMJ，基于修正的模型他们发现在控制上市企业质量以后，规模因子仍然有效。Liu et al.（2018）[20]也针对中国A股市场，也构建了有中国特色的三因子模型。但本文认为，中国A股市场自诞生便形成了以散户投资者为主的投资者结构，由散户群体带来的非理性情绪因素在资产价格的形成中扮演了重要的作用，因此在控制反应规模效应的基本面因子以外，还应当考虑投资者情绪在规模溢价中的解释作用。结合实证分析部分的结论，并参考Fama and French（2015）[13]建议的因子构造方法，本文将投资者情绪规范化为定价因子UMO。基于这一因子，我们进一步拓展了FF3模型，建立了具有中国A股市场特色的四因子定价模型（CH4）。更进一步，本文根据个股流通市值的大小进行分组构造投资组合，利用高、低流通规模资产组合的收益率差作为被解释变量，进行了CH4模型的回归估计，结果显示（表8）在控制反应投资者情绪的因子UMO后，规模因子仍然显著，但因子模型的超额收益率α项（0.0081）不再显著，且估计值远低于FF3模型中的0.0193，这说明中国A股市场的规模溢价不能仅通过规模因子进行定价解释，也应当考虑投资者情绪因素在溢价过程中的重要作用。