表4
1963年7月至1990年12月按照账面市值比(BE/ME)和收益价格比(E/P)形成的投资组合的属性
在每年t-1年年末,以BE/ME或者E/P的值为基础分成12个投资组合。组合2-9覆盖变量排序的中间部分,最低和最高的组合再平均分成两个部分(1A,1B,10A,10B)。对于E/P分组的有13个投资组合,组合0表示有负的E/P。因为BE/ME和E/P和上市股票不显著相关,所以他们的投资组合分点取决于所有满足CRSP-COMPUSTAT数据要求的股票的变量值。BE是普通股的账面价值加上资产负债表的递延税项,A是总账面资产,E是收益(非常项目前的收益,加上损益表递延税项,减去优先股股利)。BE,A和E都是每家公司t-1年最新会计年末数据。用市值ME衡量的会计比率用的是t-1年12月末的数据。公司规模ln(ME)用的是t年6月份的数据,ME用百万美元表示。本文计算每个投资组合从t年7月至t+1年6月的月度等值加权收益,然后在t+1年的6月重新形成投资组合。
平均回报率是月平均等值加权投资组合回报率的时间序列平均数,用百分比表示。ln(ME),ln(BE/ME), ln(A/ME), ln(A/BE), E(+)/P, 和虚拟变量 E/P 是这些变量在每个投资组合的月度均值的时间序列平均数。当收益是正的,虚拟变量E/P为0。当收益是负的,虚拟变量E/P为1。虚拟变量E/P表示了在每个投资组合中股票收益为负的平均比例。
β是月度投资组合βs时间序列平均数。(表1)股票在t年的6月末在size-β投资组合中分配post-ranking β。在t年的6月至t+1年的7月,用这些个股的βs的平均数来计算每个投资组合的βs。
Firms是每月投资组合中股票平均数量。
表5
1963年7月至1990年12月,按规模和账面市值比形成的投资组合的平均月度回报:股
票先按ME(向下)然后BE/ME(横向)排序
在每年t年的6月,满足CRSP-COMPUSTAT数据要求的NYSE, AMEX, 和 NASDAQ 股票分配进用NYSE规模分点的10个投资组合中。然后再把NYSE, AMEX, 和 NASDAQ 股票按照用t-1年的账面市值比排序成10个BE/ME投资组合。BE/ME是会计年度t-1年普通股的账面价值加上资产负债表的递延税项与t-1年12月的市值之比。
平均回报率是月平均等值加权投资组合回报率的时间序列平均数,用百分比表示。 每一列表示按照规模分组的投资组合的等值加权平均回报率。每一行表示按照BE/ME分组的投资组合的等值加权平均回报率。
表6
NYSE等值加权和价值加权的投资组合子期平均月度回报率
回报率对(a)规模(ln(ME))和账面市值比(ln(BE/ME))和(b)β、(ln(ME))和(ln
(BE/ME))月度FM横截面回归的平均截距和斜率
Mean是月回报率的时间序列平均数,Std是其时间序列标准差,t(Mn)是 Mean除于其时间序列标准误。
表A1
1941-1990年NYSE股票按照规模分组的投资组合的平均回报率、post-ranking βs 和Fama-MacBeth回归斜率 在每年t-1年年末,以ME的值为基础分成12个投资组合。包含所有在t-1年12月有CRSR价格及股份和在t-1年12月之前60个月中至少有24个月的回报率(为了估计pre-ranking β)的NYSE股票。中间8个投资组合覆盖规模分类的2-9,最低和最高的组合再平均分成两个部分(1A,1B,10A,10B)。本文用所有存在的股票计算t年12个月投资组合的等值加权回报率。平均回报率是1941-1990年月平均投资组合回报率的时间序列平均数,用百分比表示。平均公司数是每月投资组合中股票平均数量。简单βs是由1941-1990年样本按照规模分类的投资组合post-ranking月度回报率对当前月度价值加权NYSE投资组合回报率做回归估计的。加总βs是post-ranking月度回报率对当前和之前月度价值加权NYSE投资组合回报率做回归斜率的加总。
在FM回归中的自变量被定义在每家公司在每年t-年12月末。在规模投资组合中每只股票在t-1年年末分配post-ranking (加总)β。ME是t-1年年末价格乘以在外流通股股数。在个股回归中,解释变量的值与t年每个月CRSP回报率相匹配。投资组合回归中,等值加权投资组合回报率和t年每个月存在股票的等值加权平均β和ln(ME)相匹配。Slope是FM回归中平均月度(600个月)斜率,SE是平均斜率的标准误。残差来源于在t-1年按照规模(ME)或者pre-ranking β(由可获得的24至60个月月度数据估计)分成的12个投资组合t年的月度回归。平均残差是月度等值加权投资组合残差的时间序列平均数,用百分号表示。回归(1)和回归(2)(没有标示出)的平均残差和回归(4)和回归(5)非常相似。
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