中国股票市场可预测性的实证研究  

How Predictable Is the Chinese Stock Market?

作　　者：姜富伟[1] 凃俊 David E.Rapach Jack K.Strauss 周国富[3,4] 

机构地区：[1]新加坡管理大学李光前商学院 [2]圣路易斯大学经济系 [3]华盛顿大学奥林商学院,美国 [4]上海交通大学中国金融研究院,上海200240

出　　处：《金融研究》2011年第9期107-121,共15页Journal of Financial Research

摘　　要：我们研究了中国市场投资组合和根据公司行业、规模、面值市值比和股权集中度等划分的各种成分投资组合的股票收益的可预测性。选取各种经济变量作为预测变量,中国市场投资组合和各种成分投资组合都存在显著的样本内和样本外可预测性。不同成分投资组合的可预测性存在显著差异,其中金融与保险业、房地产业和制造业等行业投资组合的可预测性特别强,小市值、低面值市值比和低股权集中度的投资组合也非常容易预测。对于成分投资组合间的可预测性差异,我们给出了两个经济解释:(1)基于样本外可预测性分解,我们发现条件CAPM模型捕捉的时变系统性风险溢价可预测性可以解释成分投资组合的大部分样本外可预测性,高系统性风险暴露的投资组合有较高的样本外可预测性;(2)基于Hong,Torous,andValkanov(2007)的信息流动摩擦理论,我们发现行业集中度可以显著解释行业投资组合间的可预测性差异。The paper analyzes return predictability for the Chinese stock market index and its components sorted on industry, size, book-to-market and ownership concentration, with both in-sample and out-of-sample tests. It is found that there is significant predictability. Among industry portfolios, finance and insurance, real dstate, and manufacturing exhibit the most predictability, while small-cap, low book-to-market ratio and low ownership concentration firms also display considerable predictability. The conditional CAPM model largely accounts for component predictability, and industry concentration significantly explain differences in return predictability across industries, consistent with the information-flow frictions emphasized by Hong, Torous, and Valkanov （ 2007 ）.

关 键 词：成分投资组合 样本内预测 样本外预测 条件CAPM 信息流动摩擦 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济] F832.51