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如何改進FF三因子模型？引入三種條件信息

日期：2026-03-24 16:55:24 來源：互聯(lián)網
針對現(xiàn)存問題，采用如下的解決方案：
 
（1）在對橫截面收益現(xiàn)象穩(wěn)健性的研究中，本書分析我國股市1995年6月～2005年12月這樣一個較長時間區(qū)間中更短時間段內的橫截面收益現(xiàn)象，由此考察橫截面收益隨時間變化的演變規(guī)律和穩(wěn)健性。
 
（2）在對各橫截面收益現(xiàn)象間聯(lián)系的研究中，本書綜合運用投資組合分組和FM橫截面回歸方法實證分析了我國股市中各橫截面收益現(xiàn)象間的聯(lián)系。
 
（3）在運用FF三因子模型來解釋我國股市橫截面收益現(xiàn)象時，本書利用實證中發(fā)現(xiàn)的我國股市中各橫截面收益現(xiàn)象間的聯(lián)系，建立起適合我國國情的新的因子模型（包括新的三因子模型和新的四因子模型），并用新的因子模型來對我國股市的橫截面收益現(xiàn)象進行解釋。
 
（4）在利用DT特征模型來解釋我國股市橫截面收益現(xiàn)象時，本書比較了三因子模型和特征模型對橫截面收益的解釋力，并由此來間接比較了“理性定價理論”和“非理性定價理論”的有效性。
 
（5）三因子模型是無條件定價模型，由于股票市場異常復雜，我們不能指望一種模型在任何條件下都成立，因此，為提高模型對橫截面收益的解釋力，本書在三因子模型中引入了一些條件信息，把三因子模型由無條件模型改進為條件模型。具體來說，本書引入的條件信息包括貝塔條件變化、均值方差時變、狀態(tài)轉移這三種信息。
 
大量的實證研究顯示，在因子定價模型中，因子系數（即貝塔值）在整個樣本期間并不是一個常數，而具有條件變化的特征，我們把這種信息稱為貝塔條件變化信息。本書把貝塔條件變化的信息引入到FF三因子模型中，使無條件FF三因子模型變?yōu)闂l件定價模型，實現(xiàn)對無條件FF三因子模型的改進。
 
大量的實證研究顯示，金融時間序列數據常常具有均值方差時變的特點，而描述均值方差時變特征的主要數學工具是ARMA-GARCH類模型。本書利用ARMA-GARCH類模型把均值方差時變的信息引入到FF三因子模型中，使無條件FF三因子模型變?yōu)闂l件定價模型，實現(xiàn)對無條件FF三因子模型的改進。
 
股票市場是一個異常復雜的系統(tǒng)，現(xiàn)實中，股票市場常常會發(fā)生狀態(tài)轉移，而描述狀態(tài)轉移特征的主要數學工具是Markov制度轉移模型。本書利用Markov制度轉移模型（Markov regime-switching model）把狀態(tài)轉移的信息引入到FF三因子模型中，使無條件FF三因子模型變?yōu)闂l件定價模型，實現(xiàn)對無條件FF三因子模型的改進。
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