中国股票市场模糊因子定价的实证研究
主讲人：
罗东东（北京大学经济学院金融学系博士生，研究方向：金融市场，资产定价）
黎新平（北京大学金融工程实验室特聘研究员，斯坦福大学经济学博士）
题目：
中国股票市场模糊因子定价的实证研究
时间：
2021年12月9日（周四）
12:00-13:30
地点：
北京大学经济学院302会议室
摘要：
基于A股市场2005年1月至2021年7月的5分钟高频数据，本文对沪深300指数以及个股每月的模糊程度进行了度量，并基于个股模糊程度构造了模糊因子，将Fama-French三因子模型拓展到四因子模型，考察了模糊因子对定价的影响。研究发现：（1）模糊因子的回归系数十分显著，这说明在控制其他系统性风险因素后，模糊因子仍然能够解释股票组合的超额收益，模糊参与了定价；（2）高模糊组的模糊因子回归系数为正，低模糊组的模糊因子回归系数为负，这说明高模糊度对股票组合超额收益的贡献为负，低模糊度对股票组合超额收益的贡献为正，这体现了模糊效应，即控制其他风险因素后，模糊度对股票组合的超额收益有负影响；（3）高模糊组的模糊因子回归系数的绝对值大于低模糊组的模糊因子回归系数的绝对值，这意味着控制其他因素后，高模糊度股票对股票组合超额收益率的负贡献要大于低模糊度股票对股票组合超额收益的正贡献，这种非对称性提醒投资者应该注意高模糊股票所蕴含的更高风险；（4）加入模糊因子后，四因子模型的拟合优度相较于三因子模型有较大的提高，这表明模糊因子的加入在一定程度上提高了资产定价模型的解释力。
