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C G — 长期公司债券对长期政府债券的超额收益；
G B — 长期政府债券对短期国库券的超额收益。
这些数据产生了下列持有期间t的证券超额收益的五因素模型，它是宏观经济指示
器集合变动的函数。
iGBGBt + eit （1 0 - 1 5）
=
+
IPt +
EIt +
UIt +
CGt +
Rtt
i
iIP
iEI
i UI
iCG
等式1 0 - 1 5是一个带有五因素的多元证券特征线。和前面一样，为了估计给定股
票的贝塔值，我们可以运用回归分析。然而，在这里，由于超过了一个因素，所以我
们将就这五个宏观经济因素在每一时期的超额收益对股票的超额收益做一多元回归。
以回归的残值方差估计公司的特有风险。
等式1 0 - 5所用的方法要求我们确定哪个宏观经济变量是与风险因素有关的。当我
们确定这些宏观经济因素时，有两个指导我们研究的原则。第一，我们在考虑解释证
券收益的能力时，仅考虑有关的宏观因素。如果我们的模型有成百个解释变量，这样
就无法简化我们对证券收益的描述。第二，我们希望选择那些看起来似乎是重要的风
险因素，也就是说，那些投资者最关心的因素，他们需要有意义的风险溢价以承受这
些暴露的风险因素。在下一章中我们将会看到，在所谓的套利定价理论（A P T）中，
一个多因素证券市场线自然是由多种风险因素带来的。
确定宏观经济因素作为系统风险来源的候选者的一个可替代的方法是，利用那些
好象在经验背景下代表着系统风险暴露的公司特征。法马（F a m a）与弗伦奇（F r e n c h）
建立了一个这样的多因素模型。[ 1 ]
i HML HMLt + eit （1 0 - 1 6）
=
SMBt +
i +
Rit
iMRMt +
i SMB
式中S M B—小减去大：小股票资产组合的收益超过大股票资产组合的收益；
H M L—高减去低：有高帐面价值-市值比的股票资产组合的收益超过有
低帐面价值-市值比的股票收益。
注意，在这个模型中，市场指数确实扮演着一个角色，并被期望能用它把握源于宏观
经济因素的系统风险。
选择这两家公司的特征变量，是因为对公司资本化程度（公司规模）和帐面价
值-市值比的持久不衰的观测，似乎可以用来预测股票平均收益，从而可以预测它的
风险溢价。法马与弗伦奇在经验背景下建立了这一模型：当S M B和H M L不是相关风险
因素的明显候选者时，这些变量可能暗示着在随仍未知的更基本的变量变化而变化。
例如，法马与弗伦奇指出，有高帐面价值-市值比的公司更可能处在财务压力之下，
而小股票可能对经济环境中的变化更为敏感。因此，这些变量可能可以把握宏观经济
中的风险因素的敏感度。
10.4.2 多因素模型的理论基础
资本资产定价模型预先假定唯一的相关风险来源产生于股票收益的方差，因而一
个有代表性的市场资产组合可以把握整个风险。作为一个结果，个股风险可以由全部
资产组合风险的分布来定义，因而个股的风险溢价只由它对于市场资产组合的贝塔值
来决定。但这是风险理由的狭义观点吗？
考虑一个相对年轻的投资者，他的未来财富很大部分由劳动收入来决定。未来劳
动收入流也是风险性的，并且可能与其工作的公司命运紧密联系在一起。这样一个投
资者可能选择一个有助于分散掉劳动收入风险的投资资产组合。为了这个目的，具有
与未来劳动收入相关度平均较低的股票就会被看中，也就是说，这种股票在个人的资
[1] Eugene F.Fama and Kenneth R.French，“Multifator Explanations of Asset Pricing Anomalies，”J o u r n a l
of Finance( 1 9 9 6 )，p p . 5 5 - 8 4 .
256 第三部分资本市场均衡
产组合中，将比在市场的资产组合中具有更高的权重。用另一种方法，利用更为广泛
的风险概念，当不再运用资本资产定价模型的期望收益-贝塔关系的有效性与原则时，
这些投资者就会不再考虑市场的资产组合。
从理论上看，如果对不同投资者而言套期需求同等地分配在不同证券类型上，以
致于资产组合中来自于市场的资产组合的那部分方差被抵消掉，资本资产定价模型就
仍然可能成立。但是，如果套期需求对许多投资者来说很普通，那么带有渴求套期特
性的证券的价格将下降，其预期收益减少，资本资产定价模型的期望收益-贝塔关系就
是无效的。
举个例子，假设重要的公司特性与公司规模（公司资本化程度）相关，因此，购
买小公司股票的投资者通过他的投资组合向大股票倾斜来分散风险。如果更多的投资
者都转而购买大公司股票而不再购买那么多小公司的股票，那么，对小股票的需求更
低时，对大公司股票的需求将会超过资本资产定价模型所预期的。与资本资产定价模
型的预期相比，这将导致大股票的价格上升，其期望收益下降。
默顿（M e r t o n）通过与生命期假设[1] 相关的投资者对证券的需求推导出一个多因
素的C A P M（也称为瞬间的C A P M，或者I C A P M）。I C A P M证明，普通的风险来源如
何影响有助于对该风险套期的证券的风险溢价。
当风险来源对期望收益有影响时，我们说这一风险“可定价”。而单因素资本资
产定价模型预言，只有市场因素可定价，而I C A P M预言其他风险来源也可定价。默顿
提出了一系列可能影响证券期望收益的一般的不确定性来源。在这些风险来源中有：
劳动收入、重要消费商品的价格（譬如能源价格），或者未来投资机会的变化（譬如，
不同资产等级的风险变化）的不确定性等。然而，难以预测的是，是否存在着对这些
影响证券收益的不确定性来源进行套期保值的有效需求。
10.4.3 经验模型与I C A P M
应用特殊市场风险来源的代表经验模型由于一些原因难以令人满意。我们将在第
1 3章深入讨论这些模型，但是，现在我们可以列出要点如下：
1) 在提出的模型中，有一些因素不能很清楚地被证明是对不确定性进行套期保值
的重要因素。
2) 像布莱克所建议的，研究者在不断搜寻证券收益数据库以寻找可解释因素（一
个常被称作数据刺探的活动）的事实时，可能得出的结果是指定过去随机结果的意义。
布莱克观察到的因素，譬如公司规模的收益溢价，但这些因素很多在首次被发现之后
又消失了。[ 2 ]
3) 到底是与公司特征（譬如公司规模和帐面价值-市值比）相联系的历史收益溢
价代表了定价的风险因素，还是他们要解决的不能简单解释的异常问题代表了定价的
风险因素。丹尼尔（D a n i e l）与蒂特曼（Ti t m a n ）认为，有证据表明这些公司的特征
变量，过去的风险溢价与市场因素的变动没有联系，因而不代表系统风险。[3] 他们的
发现如果有证明就是一种扰乱，因为他们提供了公司特征与可定价的系统风险无关的
证据，这将导致C A P M和I C A P M的直接对立。确实，如果你翻回到前一章，那么，你
将看到对C A P M有效性的诸多讨论可以解释这些结果。
小结
1. 经济的单因素模型把不确定性来源分成系统（宏观经济）的因素或公司特有
[1] Robert C.Merton，“An Intertemporal Capital Asset Pricing Model，”Econometrica 4 1 ( 1 9 7 3 )，p p . 8 6 7 - 8 7 .
[2] Fischer Black，“Beta and Return，”Journal of Portfolio Management 2 0 ( 1 9 9 3 )，p p . 8 - 1 8 .
[3] 17 Kent Daniel and Sheridan Ti t m a n，“Evidence on the Characteristics of Cross Sectional Variation in
Stock Returns，”Journal of Finance 5 2 ( 1 9 9 7 )，p p .
