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Emerging Markets Finance amp; Trade, 53:1563-1572, 2017

Copyright O Taylor amp; Francis Group, LLC

ISSN: 1540-496X print/1558-0938 online

DOI: https://d0i.org/10.1080/1540496X.2016.1278529

Routledge

Taylor amp; Francis Croup

构建风格指数的Fama-French模型：来自伊斯兰股票市场的证据

Shahrin Saaid Shaharuddin ^l , Wee-Yeap Lau0² , and Rubi Ahmad ^I

Faculty of Business and Accountancy, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia; Faculty of Economics and Administration, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia

摘要: 本研究利用马来西亚伊斯兰股市新构建的Fama-French模型, 证明了模型的有效性, 为Fama-French三因素模型的分析做出了贡献。通过广矩阵估计和稳健性测试, 我们的研究结果通过比较金融危机和雷曼兄弟倒闭前后两个子周期的结果来补充早期的研究。分析结果表明, 金融危机时期后, 规模效应发生逆转。这是首次尝试创建 FF 因素, 并从伊斯兰股票风格指数中测试模型。

关键词:股票型指数, Fama-French三因子模型, 广义矩阵估计, 伊斯兰股市, 伊斯兰金融

上世纪 90年代初, Fama-French(FF) 三因素模型的引入, 受到了资产定价领域研究人员的接受和怀疑。尽管如此, 这项开创性的工作已被夏普 (1964) 和林特纳 (1965年) 广泛接受为资本资产定价模型 (CAPM) 的改进。然而, 这项工作产生的研究主要是在美国市场进行的。

这些年来, 全世界的人们逐渐接受了Fama和French创立的资产定价理论。Faff (2003年) 和 Long Pham (2007年) 分别进行的，采用各自国家股市数据的研究结果也表明三因素模型在澳大利亚和日本市场的有效性。事实上, 这两项研究都证实了Fama-French模型的因素的稳健性, 使用了基于 FF 的市值因素和账面市值比因素的' Off-the-Shelf Proxies '检测法, 但也会偶尔出现与Fama和French 研究结果相反的情况。

Faff (2003、2004) 和 Long Pham (2007) 在这项研究中用了类似的测试方法。然而, 这项研究的重点是马来西亚的伊斯兰资本市场和目前正在研究的伊斯兰教法指数。由于马来西亚伊斯兰股市指数的重要性和增长, 不能忽视对这一伊斯兰股市指数进行测试的重要性。在这项研究中, 马来西亚伊斯兰股市指数产生的 FF 因素是新构建的, 其本身就为与伊斯兰股市数据有关的资产定价领域贡献了一个新的知识体系。

本文从伊斯兰股票的FF因素入手，探讨了FF模型的有效性问题，以及一些值得进一步研究的领域。我们的研究结果表明，危机后时期的规模效应发生了逆转，这与FAFF（2003）的研究结果类似。在解释股票价格方面，三因素模型在经验上也优于资本资产定价模型。为了进一步证明马来西亚伊斯兰股票市场上FF模型的存在性，采用广义矩量法（GMM）方法对新建立的FF系数进行了验证。

Address correspondence to Shahrin Saaid Shaharuddin, Faculty of Business and Accountancy, University of

Malaya, Kuala Lumpur 50603, Malaysia. E-mail: shahrin@um.edu.my

Color versions of one or more of the figures in the article can be found online at www.tandfonline.com/mree.

基于实证检验，GMM结果表明FF三因素模型实际上支持了以往的研究。这也表明三因素模型可用于设计资产组合。此外，FF三因子模型还存在着一些问题和争论。关于规模效应逆转和负风险溢价的问题需要进一步的更深入的分析，因为研究结果可能不一定支持现有的理论。

本研究的结果通过验证伊斯兰股票式指数作为基准指数的使用情况, 做出了有意义的贡献。我们还认为, 在这种情况下, 该指数可用于评估马来西亚部门指数的表现。这些发现将证明对试图改进资产配置决策的投资者和关心发展伊斯兰金融市场的决策者都有用。另一个令人信服的原因可能是, 马来西亚政府有兴趣确保伊斯兰资本市场的增长能够在更好地了解市场性质的情况下得以持续。一套可靠的伊斯兰股票式指数可能无助于改善与管理伊斯兰资本市场有关的所有可能问题, 但可能有助于进一步了解这些问题。

本文的其余部分按如下方式进行组织。首先回顾了相关文献, 提出了分析伊斯兰股市数据的经验方法。然后, 我们说明所使用的数据和变量, 并讨论这些发现以及它们与本研究目标的关系。最后, 为今后的研究提供了结论和建议。

Fama-French 三因子模型和伊斯兰股票

正如许多金融学者所描述的那样，1992年发表的Fama-French的三因素模型研究文章, 是过去二十年中最具影响力的文章之一。他们的研究证明，贝塔没有能力解释股权重组的横截面变化。相反，其他更基本的因素，市值因子和账面市值因子更加显著，事实上更好地解释了股票的横截面回报率。他们评估了市场贝塔系数、规模、市盈率（E/P）、杠杆率和账面价值（BV）/市场价值（MV）对平均收益横截面的共同影响（Reilly和Brown，2009年）。虽然规模和平均收益显著负相关，但账面市值比和平均收益呈正相关，规模和账面市值比在一起时都很显著（Fama和French1992）。格林罗德（1993年）、戴维斯（1994年）和何和宁（1994年）也报告了类似的发现。

事实上，Fama-French三因素模型通过引入OVO附加因素（即规模和账面市值比）对资本资产定价模型进行了改进。这些因素的加入改善了投资者如何通过考虑规模和价值对公司回报的影响来接近资产定价模型。因此，基金经理利用这一新模式来改进其投资组合的构建方式。

Faff（2003）的研究证实了Fama French提出的三因素模型，成功地证明了Frank Russell公司风格的投资组合可用于创建Fama French因素。作为模仿Fama French（1992）建议的投资组合，Russell的风格指数在经过多元资产定价分析（Faff 2003）的测试后不拒绝Fama French模型。相反，这些“现成”的指数拥有非常有用的信息，可以转化为一个活跃的投资管理系统。

Faff（2003）在他的文章中也证明了SMB和HML beta的比例很高，它们呈现出积极的迹象。另一方面，Walid和Lau（2009年）在构建Russelvnomura风格指数的同时，跟进了FAFF的研究，并支持先前研究的主张。研究结果来源于广义矩量法。分析证明法玛-法国模式更能反映日本股市。也有证据表明，法玛法国指数可以作为与金融危机指标挂钩的基准。作者还建议投资者因持有高BM比率的小型股而需要额外风险补偿，并愿意接受大型股的折扣。（Walid和Lau，2009年）。

Long pham（2007）也参与了围绕CAPM和Fama-French模型表现的辩论。与Faff（2003）相似，他试图通过将Daiwa Style指数作为风格化因素与Daiwa行业指数进行比较，来克服为Fama因素构建市场代理的问题。本文进一步改进了Faff 2003年的文章，通过测试新构建的指数对东京证券交易所的重要性，但是，在证明Fama-French模型是否比Capm模型和其他资产定价模型更优越时，发现结果好坏参半。

然而, Faff (2004年) 试图解决一些他在Fama-French模式中被描述为变量的发现, 这些发现并不像以往文献中所建议的那样有力。这项研究似乎表明, 如果考虑到估计的风险溢价, 对Fama-French模式的支持就不那么有说服力了。本文还发现了一个负的尺寸溢价, 这些发现将表明, 类似于 Dimson 和 Marsh (1999年) 的假设, 大小效应命题的逆转在证明小公司倾向于业绩优于大公司 (Faff 2004)。相反, 有人认为, 在这种情况下, 小公司有其独特的特点, 使它们的表现不同。

从 Kothari 等人 (1995年) 的工作中可以看到更多相互矛盾的证据, 他们认为,账面市值比的结果受到选择偏见的影响。预期回报的横截面显示了对同等加权指数的贝塔风险的统计显著补偿。然而, 与Fama-French相比, 账面市值比与股本回报之间的关系较弱, 也不太一致。(Kothari 等人, 1995年)。

然而, Jame 和 Tong (2013年) 最近根据 Barberis 和 Shleifer (2003年) 的工作进行了一项研究, 利用Fama-French开发的风格因素, 在一个新的研究领域取得了突破。在这项研究中, 对全行业的散户投资者决策进行了严格审查, 发现零售业的需求高度相关, 并与过去的指数和回报有关。除此之外, 过去一年被散户投资者大量购买的行业在同期过度销售。因此, 全行业的分类会影响散户投资者的投资决策, 并对资产价格产生影响。在刘晓波和李 (2015年) 最近的工作中, 进一步表明, 股票风格指数在向选定的宏观经济变量传递信息方面优于股市指数。增长方式或谷风格等股权指数具有经济内涵, 因此适合作为主导经济指标的候选指标。

理论框架

在描述三因素模型时, Fama-French (1993) 确定了一个理论模型来解释另外两个因素的程式化效应, 即 SMB 和 HML 因素, 这是对现有 CAPM 模型的补充。基于 Long Pham (2007年) 的方程 (l) 描述了三因素模型:

表示预期收益率，表示无风险利率， 为市场资产组合的回报率，三个变量的待估系数是市场超额回报率、市值因子、账面市值比因子三个因素变化对期望收益率的影响，其中市场超额回报率的系数概念接近于CAPM模型中的系数，市值因子是指由市值小的公司组成的投资组合回报与市值大的公司组成的投资组合回报之差，账面市值比因子是账面价值比较高的公司组成的投资组合回报与比值较低的公司投资组合回报之差。

式中，,RMT-,RSMB,t 分别表示资产i的已实现超额回报、市场组合的已实现超额回报、规模系数的已实现代理组合回报和时间t的账面市值系数的已实现代理组合回报。beta;系数bi、si和hi表示资产i超额回报对共同风险因素回报变化的敏感性。由此，通过取方程（2）的期望值并将其与方程（l）进行比较，所有i的截距a预计为零:

其中PM、GSMB、GHML分别是估计的市场溢价、SMB溢价和HML溢价。相应地，该方程组中有七个样本矩，即：

此外, 还可以为每个资产估计六个参数 PM、gSMB、GSMB)。由于该系统的识别过度 (即具有比未知变量更多的已知变量), 因此进行了评估识别的测试, 以核实力矩限制是否有效。在零假设下, 发现约束的时刻是有效的, 这意味着 FF 模型的选择是适当的。.

数据和变量

数据

这些数据来自马来西亚各监管机构, 包括马来西亚国家银行 (马来西亚中央银行)、马来西亚证券公司 (SC)、马来西亚统计局和路透社数据公司。我们使用涵盖2006年5月30日至2011年5月25日期间的月度数据。采用三次样条法确定每季度报告的经济数据的月度数据点。选择抽样期的目的是与马来西亚证券委员会对符合伊斯兰教法的证券进行伊斯兰教法清单相吻合。立方样条方法用于插值季度经济数据, 以产生与本分析相关的月度数据。这种方法还可以开发一个平滑曲线, 插值每月数据的值。通过分段多项式分离的数学应用, 解释了三次样条法在资本市场中的应用。

符合伊斯兰教义的证券是在吉隆坡证券交易所 (KLSE) 上市的股票, 经马来西亚证券委员会 (SC) 伊斯兰教法咨询委员会 (SAC) 批准, 并在证券交易所网站上上市。根据 SAC 筛选公司将其列入符合伊斯兰教法的证券清单的方法, 这些股票被归类为符合伊斯兰教法的股票。符合伊斯兰教法的证券清单每年制作两次。

所使用的市场指数是源自马来西亚伊斯兰教法股票市场的伊斯兰股票式指数, 然后用于构建使用罗素公司方法生产的Fama-French 'SMB' 和 'HML' 因素。这些指数被确定为大增长 (LG)、大价值 (LV)、核心增长 (MG)、核心价值指数 (MV)、小增长指数 (SG) 和小价值指数 (SV)。无风险利率是根据马来西亚国债 (10 级) 利率计算的。

为明确起见, 伊斯兰增长股 (LG 和 LV) 来自吉隆坡证券交易所上市的最符合伊斯兰教义的30家公司。核心价值 (MV) 和核心增长 (MG) 股票代表了以下70只最大的股票。SV 和 SG 股票占伊斯兰股票宇宙中剩余的98%。

创建马来西亚伊斯兰股票风格指数发展FF因素

马来西亚伊斯兰Fama-French的大增长和价值是利用在 KLSE 交易的符合伊斯兰教义的股票清单中的数据开发的。马来西亚伊斯兰股票风格 LG, LV, sg 和 SV 指数

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