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权重份额的测度。我们用指数收益来抽象各国证券选择的影响。检验一个管理者相对
于消极管理的业绩，我们可以将国家的选择通过以下方法进行比较：以国家的指数回
报率的加权平均值作为每一国家的E A F E资产组合的权重份额。
3) 股票的选择能力像在第2 4章中一样，可以用每一国家的超额股权指数的股权
收益的加权平均值来测度。在这里，我们用当地货币回报率作为不同国家的投资权重。
4) 现金/债券选择可用相对于基准权重，从加权的债券中获得的超额收益率来测度。
表2 5 - 6给出了如何测度一项国际资产组合管理决策产生的收益的示例。
表25-6 国际投资实例
E A F E权重股权指数货币选择管理者管理者
名称
回报率（％）E1/E0 -1 (％) 权重收益率(%)
欧洲0 . 3 0 1 0 1 0 0 . 3 5 8
澳大利亚0 . 1 0 5 -1 0 0 . 1 0 7
远东0 . 6 0 1 5 3 0 0 . 5 5 1 8
货币的选择
E A F E ( 0 . 3 0×1 0%)＋0 . 1 0 (-1 0%)＋( 0 . 6 0×3 0%)＝2 0%
管理者( 0 . 3 5×1 0%)＋0 . 1 0 (-1 0%)＋( 0 . 5 5×3 0%)＝1 9%
与E A F E相比损失了1%
国家的选择
E A F E ( 0 . 3 0×1 0%)＋( 0 . 1 0×5%)＋( 0 . 6 0×1 5%)＝1 2 . 5%
管理者( 0 . 3 5×1 0%)＋( 0 . 1 0×5%)＋( 0 . 5 5×1 5%)＝1 2 . 2 5%
与E A F E相比损失了0 . 2 5%
股票的选择
( 8% -1 0%) 0 . 3 5＋( 7% -5%) 0 . 1 0＋( 1 8% -1 5%) 0 . 5 5＝1 . 1 5%
与E A F E相比增加了1 . 1 5%收益率
概念检验
问题4：利用表2 5 - 6中的数据，如果资产组合的权重欧洲为4 0%，澳大利亚为2 0%，
远东为4 0%，试计算管理者的国家与货币选择。
证券分析会计数据上的不可比使得我们对非美国公司的证券分析变得愈发复杂。
在对各个公司进行比较之前，证券分析家们必须努力使会计报表处于一个相同的起跑
线上。一些主要问题如下：
1) 折旧：美国允许公司根据纳税与报表两种目的使用不同的财务报告。因此，在
美国，即便是出于纳税目的而使用加速折旧法的公司在报表时也倾向于使用直线折旧
法。这种双重报表的使用在其他国家是少有的。非美国公司在纳税与提供报表时都倾
向于使用加速折旧法，这对资产的收益与帐面价值都有影响。
2) 公积金：美国通常的标准允许为可能的损失留存较低的公积金，从而导致了相
对于其他国家较高的报表收益。在公司如何为养老金留存准备金方面也存在着较大的
差异。
3) 合并：一些国家的会计惯例并不要求所有子公司的收益都合并计入总公司的收
益表中。
4) 税收：税收可以以应计或已缴纳的形式报告。
5) 市盈率：在计算用于市盈率中的股票数目时，不同国家也有不同的惯例。公司
可以使用年终股票数、年均股票数甚至年初股票数。
25.1.6 因素模型与国际投资
国际投资为论证“证券回报的多因数模型”的适用性提供了很好的机会，如考虑
与“套利定价模型”之间的联系。可以包括的自然因素有：
668 第七部分资产组合管理的应用
1) 世界股票指数。
2) 一国（国内）股票指数。
3) 行业-部门指数。
4) 货币流通。
索尔尼克（S o l n i k）和德弗雷塔斯(de Freitas)[1] 利用了这样的体系，表2 5 - 7列示了
他们对几个国家的研究结果。前四列数字表示不同的单因素回归的R2值。它用来测度
一个公司股票回报率变化的百分比，这一百分比可通过用独立的或解释变量来表示的
特殊因素来解释。索尔尼克和德弗雷塔斯估计了在一个给定的国家中许多公司的因素
回归值，并且计算出这个国家中各公司的平均R2值。
表25-7 解释股票回报率时，世界、行业、货币与国内因素的相对重要性
因素回归的平均R2值
单因素检验
国家（地区）世界行业货币国内所有四个因素的联合检验
瑞士0 . 1 8 0 . 1 7 0 . 0 0 0 . 3 8 0 . 3 9
西德0 . 0 8 0 . 1 0 0 . 0 0 0 . 4 1 0 . 4 2
澳大利亚0 . 2 4 0 . 2 6 0 . 0 1 0 . 7 2 0 . 7 2
比利时0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 0 0 . 4 2 0 . 4 3
加拿大0 . 2 7 0 . 2 4 0 . 0 7 0 . 4 5 0 . 4 8
西班牙0 . 2 2 0 . 0 3 0 . 0 0 0 . 4 5 0 . 4 5
美国0 . 2 2 0 . 4 7 0 . 0 1 0 . 3 5 0 . 5 5
法国0 . 1 3 0 . 0 8 0 . 0 1 0 . 4 5 0 . 6 0
英国0 . 2 0 0 . 1 7 0 . 0 1 0 . 5 3 0 . 5 5
中国香港地区0 . 0 6 0 . 2 5 0 . 1 7 0 . 7 9 0 . 8 1
意大利0 . 0 5 0 . 0 3 0 . 0 0 0 . 3 5 0 . 3 5
日本0 . 0 9 0 . 1 6 0 . 0 1 0 . 2 6 0 . 3 3
挪威0 . 1 7 0 . 2 8 0 . 0 0 0 . 8 4 0 . 8 5
荷兰0 . 1 2 0 . 0 7 0 . 0 1 0 . 3 4 0 . 3 1
新加坡0 . 1 6 0 . 1 5 0 . 0 2 0 . 3 2 0 . 3 3
瑞典0 . 1 9 0 . 0 6 0 . 0 1 0 . 4 2 0 . 4 3
所有国家(地区) 0 . 1 8 0 . 2 3 0 . 0 1 0 . 4 2 0 . 4 6
资料来源：Bruno Solnik International Investments, 3rd ed. (p.73).
在本例中，此表显示出国内因素看起来对股票回报率有着决定性的影响。因为单
单有关所有国家的国内指数的R2值就已达0 . 4 2，而附加的其他三个因素（表中最后一
列）只是把R2的平均值变为0 . 4 6。这一点与表2 5 - 2中各国之间的低相关系数相一致，
这同样也说明了跨国分散化的价值所在。
同时，在1 9 8 7年1 0月的市场大崩溃事件中，我们也可以找到世界市场因素的鲜明
证据。尽管我们说跨国的股权收益只表明了平均的相关性，理查德·罗尔[2] 的一项研
究表明，所考虑的2 3个国家在1 9 8 7年1 0月全部都有负的股权回报率指数。由罗尔的论
文作出的图2 5 - 7列示出他发现的那个月的国家股权指数。各个回报率之间明显的相关
性表明在所有经济中有着共同的世界因素存在。罗尔发现一个国家的股权指数相对于
世界指数的
值（根据1 9 8 7年9月数值估计）是这个指数对1 9 8 7年1 0月大崩溃的最好的
[1] Bruno Solnik and A.de Freitas“International Factors of Stock Price Behavior,”in S.Khoury and A. Ghosh.
eds. Recent Developments in International Finance and Banking (Lexington, MA: Lexington Books,
1 9 8 8）. Cited in Bruno Solnik, International Investments, 2nd ed. (Reading MA: Addison-We s l e y, 1991）.
[2] Richard Roll,“The International Crash of October 1987, ”Financial Analysts Journal, September-
October 1988.
