《表4 经典模型的OLS估计与检验》

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《引入条件异方差效应的CAPM模型簇改进》

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分别使用OLS方法估计单因素、三因素和五因素CAPM模型，结果见表4所示。下文以“***”、“**”、“*”分别表示估计量在1%、5%和10%显著性水平下通过检验，即系数非零，从而对应因素对银行业超额收益率有显著影响。表4表明，在单因素模型（1）中，市场超额收益率RBANK＿RF的系数估计为0.838，在0.01的显著性水平通过显著性检验，且显著大于零，这符合经典CAPM模型要求。类似地，在三因素模型中，因素RMKT＿RF的系数估计为0.845，因素RSMB和RHML的系数估计分别为0.510和0.621，三个估计值均在0.01的显著性水平通过显著性检验，这说明银行业超额收益率与RMKT＿RF、RSMB和RHML呈现正向关系。在五因素模型中，市场因素RMKT＿RF、RSMB和RHML的系数估计分别为0.843、0.554和0.688，都在0.01的显著性水平通过显著性检验，而且都是正相关。而因素RCMA的系数估计为-0.153，即使在0.10的显著性水平下也没通过检验，说明该因素对银行业获得超额收益率没有影响。因素RRMW的系数估计为-0.185，在0.05的显著性水平下有通过检验，说明该因素对银行业获得超额收益率有抑制效应。从表4还可以看出，扰动项的Breusch-Godfrey检验（滞后期为2）表明存在自相关，因此估计量都使用稳健性方差估计。扰动项ARCH效应（设置滞后期为5）LM检验结果显示三个模型扰动项在0.01的显著性水平下均拒绝为同方差的假定，表明三个模型存在异方差，因此需要进一步对扰动项方差进行估计。