(B/M Effect,.或BE/ME Effect),高账面市值比的股票比低账面市值比的股票具有显著 高的收益率。Bhandari(I988)②发现高债务权益比(D/E)的股票比低债务权益比的股票 赚取明显高的收益率，即杠杆效应(Leverage Effect)。 DeBondt和Thaler(1985)⑧称在过去3-5年里低收益率的股票为“失败者” (Losers),而同期高收益率的股票是“胜利者”(Winners);发现在随后3-5年里过去失 败者的平均收益比胜利者高，称为长期收益反转效应(Long-Term Return Reversals Effect)。而Jegadeesh和Titman(1993)④发现股票收益率具有短期收益惯性效应(Short- Term Return Effect,或Momentum Effect动量效应)，在前12个月表现良好的股票在随 后的短期内继续具有高收益率，反则反是。可见，短期收益惯性效应与长期收益反转 效应具有显著区别，反转效应中长期失败者优于长期胜利者，而惯性效应中短期胜利 者优于短期失败者。 特别注意的是，Fama和French(1992)⑧利用1963-1990年间的NYSE、AMEX和 NASDAQ股票样本，修正并合成了大部分异象对股票收益的影响。他们运用横截面回 归法研究市场B与收益率的关系，发现不论是单变量检验还是结合其他变量的联合检 验，二者的关系均不显著。而股票收益对SIZE,EP,D/E和BM的单变量检验表明， 他们都有很强的解释力度。特别是多变量联合检验发现，SZE和BM联合起来可以很 好的吸收包括市场B、E/P、D/E、SIZE、BM等变量对股票收益的影响，期望收益与 BM的共变要超过被市场收益所解释的共变。这一发现打破了长期以来CAPM运用市 场B作为基本风险衡量指标的标准模式，提供了资产定价实证问题的综合证据，从此 研究开始转向对BM与SZE异象的解释阶段。当然，由于BM所表示的分母股票市值 ME部分就是SZE所反映的内容，所以对异象的解释主要集中于对BM异象的解释。 在Fama和French(1992)⑧提出后受到了部分学者的质疑。Black(1993)⑦认为 CAPM存在问题可能受到数据挖掘(Data Mining,Lo和MacKinlay(I990)®称之为Data Snooping)的影响，研究者试图寻找那些与平均收益相关的变量，这使其看似显著的结 1 Rosenberg,B.,K.Reid,and R.Lanstein,"Persuasive evidence of market inefficiency",Journal of Portfolio Management 11,pp 9-16. 2 Bhandari,L.C.,1988,"Debt/equity ratio and expected common returns:Empirical and evidence",Journal of Finance 43,Pp507-528. 3Debondt,W.,and R.H.Thaler,1987,"Further evidence on investor overreaction and stock market seasonality", Journal of Finance 42,pp 557-582 4Jegadeesh,N.and S.Titman,1993,"Retums to buying winners and selling losers:Implications for stock market efficiency",Journal of Finance 48,pp 65-91. 5Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section of expected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465. Fama,E.F.and K.R.French,1992,"The cross-section ofexpected stock returns",Journal of Finance 47,pp 427-465. 7Black,F.,1993,"Beta and return",Journal of Portfolio Management 20,pp 8-18. Lo,Andrew W.,and C.A.MacKinlay,1990,"Data snooping in tests of financial asset pricing models",Review of Financial Studies 10,pp 431-467. -6-- 6 - (B/M Effect，或BE/ME Effect) ，高账面市值比的股票比低账面市值比的股票具有显著 高的收益率。Bhandari (1988)② 发现高债务权益比 (D/E) 的股票比低债务权益比的股票 赚取明显高的收益率，即杠杆效应 (Leverage Effect) 。 DeBondt和Thaler (1985) ③ 称在过去3-5年里低收益率的股票为“失败者” (Losers) ，而同期高收益率的股票是“胜利者” (Winners) ；发现在随后3-5年里过去失 败者的平均收益比胜利者高，称为长期收益反转效应 (Long-Term Return Reversals Effect) 。而Jegadeesh和Titman (1993)④ 发现股票收益率具有短期收益惯性效应 (Short￾Term Return Effect，或Momentum Effect 动量效应) ，在前12个月表现良好的股票在随 后的短期内继续具有高收益率，反则反是。可见，短期收益惯性效应与长期收益反转 效应具有显著区别，反转效应中长期失败者优于长期胜利者，而惯性效应中短期胜利 者优于短期失败者。 特别注意的是，Fama和French (1992) ⑤ 利用1963-1990年间的NYSE、AMEX和 NASDAQ股票样本，修正并合成了大部分异象对股票收益的影响。他们运用横截面回 归法研究市场 与收益率的关系，发现不论是单变量检验还是结合其他变量的联合检 验，二者的关系均不显著。而股票收益对SIZE，E/P，D/E和B/M的单变量检验表明， 他们都有很强的解释力度。特别是多变量联合检验发现， SIZE和B/M联合起来可以很 好的吸收包括市场 、E/P、D/E、SIZE、B/M等变量对股票收益的影响，期望收益与 B/M的共变要超过被市场收益所解释的共变。这一发现打破了长期以来CAPM运用市 场 作为基本风险衡量指标的标准模式，提供了资产定价实证问题的综合证据，从此 研究开始转向对B/M与SIZE异象的解释阶段。当然，由于B/M所表示的分母股票市值 ME部分就是SIZE所反映的内容，所以对异象的解释主要集中于对B/M异象的解释。 β β β 在Fama和French (1992) ⑥ 提出后受到了部分学者的质疑。Black (1993) ⑦ 认为 CAPM存在问题可能受到数据挖掘 (Data Mining，Lo 和MacKinlay (1990)⑧ 称之为Data Snooping) 的影响，研究者试图寻找那些与平均收益相关的变量，这使其看似显著的结 ① Rosenberg, B., K. Reid, and R. Lanstein, “Persuasive evidence of market inefficiency”, Journal of Portfolio Management 11, pp 9-16. ② Bhandari, L.C., 1988, “Debt/equity ratio and expected common returns: Empirical and evidence”, Journal of Finance 43, pp 507-528. ③ Debondt, W., and R. H. Thaler, 1987, “Further evidence on investor overreaction and stock market seasonality”, Journal of Finance 42, pp 557-582. ④ Jegadeesh, N. and S. Titman, 1993, “Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency”, Journal of Finance 48, pp 65-91. ⑤ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ⑥ Fama, E. F. and K. R. French, 1992, “The cross-section of expected stock returns”, Journal of Finance 47, pp 427-465. ⑦ Black, F., 1993, “Beta and return”, Journal of Portfolio Management 20, pp 8-18. ⑧ Lo, Andrew W., and C. A. MacKinlay, 1990, “Data snooping in tests of financial asset pricing models”, Review of Financial Studies 10, pp 431-467