中国股市动量及反转投资策略研究

4.4 策略收益分解及风险分析

　　Fama和French（1996）认为三因素模型能够很好解释除个股动量以外的其他异常收益，Conrd和Kaul（1998）认为股价遵循随机游走（radom walk），期望收益的截面方差能够解释大部分的动量策略收益，Moskowitz和Grinblatt（1999）发现行业水平动量与个股水平动量相关，Lewellen（2002）则认为SIZE及BM组合动量收益很大程度上可由期望收益的截面方差以及法马三因子模型解释，而Chen和Hong（2002）则持相反观点，BS（2003）模型认为风格动量反映了收益的可预测性。因此，我们分别运用Jegadeesh和Titman（1995）分解、CAPM模型以及Fama和French三因子模型来检验随机游走和传统风险补偿对风格动量的解释力。

　　4.4.1 Jegadeesh和Titman（1995）分解

　　与Chen和Hong（2002）等一致，本文引入Jegadeesh和Titman（1995）分解框架（动量收益分解形式），考察了期望收益截面方差对动量收益的相对贡献。

　　Jegadeesh和Titman（1995）假定个股（组合）收益由下式单因子模型驱动：

　　（4.5）

　　（6）式中 为持有期，为个股（组合）的无条件期望回报，为无条件公共因子报酬（与Jegadeesh和Titman（1995）等相一致，本文中 由流通市值加权市场组合 代替），为相应因子载荷，为残差项。4.4式中动量策略期望收益 可分解为以下几部分：

　　=（4.6）

　　（4.7）

　　（4.6）-（4.7）式中：为持有期，为t期持有期总收益，为期望收益的截面方差，为个股（组合）特质因子自协方差的截面均值，为公共因子回报方差与当前及滞后Beta交叉序列协方差截面均值的乘积，二者之和 代表了动量收益的可预测部分，N为样本股（组合）个数。

　　显示：期望收益截面方差对动量收益的相对贡献仅为10%左右，并非动量收益的主要来源，而动量收益的可预测性部分对动量收益的相对贡献约占90%，这一发现与BS（2003）模型相一致，即风格动量反映了收益的可预测性。（限于篇幅，此处仅以组合形成期和持有期为6个月的LN策略为例，其余策略结果类似）

　　（4.8）式中 为无风险收益率，为1年期定期存款利率折算而得，为流通市值权重市场组合收益，为截距项，为Beta系数。为回归截距项，表示经CAPM模型调整后的超常收益。（4.9）式中，含义同（4.8）式，SMB是用以模拟与规模相关的风险因子，HML是用以模拟与经营困难相关的风险因子，这两个因子的构造与Fama和French（1993）类似，其中规模ME取自每年4月底流通市值，帐面市值比BE/ME取自上一年末数据，和 为相应因子载荷。为回归截距项，表示经三因素模型调整后的超常收益。如果回归截距项与0无差异，说明动量策略收益只是对风险的补偿，否则所获得的超常收益与投资者的行为有关。

　　结果显示：（1）经CAPM模型调整后动量套利收益即截距项 值与调整前收益近似且均高度显著，尤其赢者组合 值亦均高度显著，并且明显大于输者组合相应 值，表明风格动量收益主要来自于赢者组合，这一发现对于机构投资者而言具有重要实际意义，即使卖空受限，持有赢者组合能够显著战胜市场组合；（2）经法马三因子模型调整后 值与调整前收益近似且均高度显著，法马三因子模型调整甚至强化了异常收益，同样赢者组合 值明显大于输者组合，再次证实风格动量收益主要来自于赢者组合；（3）动量套利组合收益经CAPM和法马三因子模型调整后，修正可决系数均很小，如相应（J=6，K=6）策略修正可决系数仅分别为0.17和0.10，表明市场风险、SMB因子风险及HML因子风险对策略收益缺乏解释力，因而风格动量收益可能来源于正反馈交易行为。

　　注：表中数值为百分比数，括号中数值为t统计量。CAPM-、FF-、分别表示经CAPM和法马三因子模型调整后的截距值，CAPM-adj（%）、FF-adj（%）表示相应修正样本可决系数。winner、loser、arbitrage分别代表赢家组合、输家组合和套利组合。