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基于改进的股票三因子定价模型实证研究
摘要：
本文基于改进的股票三因子定价模型对中国A股市场的股票进行了实证研究。通过对2010年至2020年的数据进行回归分析，发现在控制市场风险、规模效应和价值效应的同时，环保与社会责任、技术创新与研发投入，以及现金分红与股息政策都对A股市场的股票具有显著的影响。本文的实证结果对投资者进行股票投资决策具有重要的参考价值。
关键词：改进的股票三因子定价模型；环保与社会责任；技术创新与研发投入；现金分红与股息政策
一、引言
股票投资一直是投资者进行长期投资的重要选择之一。股票市场上的股票价格波动往往受多个因素的影响，例如市场风险、行业效应等。为了更好地理解股票市场的波动原因，并准确地进行股票定价，已经出现了许多经济学理论和股票定价模型。在这些模型中，三因子定价模型由于其广泛的适用性和较好的实证效果而备受关注。
然而，现有的三因子模型仍然存在一些不足之处。例如，当前的三因子模型忽略了公司的环保与社会责任、技术创新与研发投入以及现金分红与股息政策等因素，这些因素对股票市场也有着重要的影响。因此，本文旨在提出一种改进的股票三因子定价模型，通过对中国A股市场数据的实证研究，探讨以上因素对股票市场的影响，并为投资者提供股票投资决策的参考。
二、相关理论和文献综述
2.1三因子定价模型
股票市场上的股票价格受多个因素的影响，在股票定价时，这些因素往往被称为风险因素或者影响因素。在传统的股票定价模型中，常用的是CAPM模型。CAPM模型的基本假设是：
(1)无风险收益率是定值;
(2)股票市场风险的测量方式只有一个，即市场组合风险;
(3)投资者无限制地借款和贷款(无市场摩擦)。
但是，CAPM模型的应用存在一定的局限性，因此，研究者提出了基于Fama-French三因子模型进行股票定价的方法。三因子模型的引入，通过加入市值效应和价值效应，将单一的市场风险进行了分解，并将市场组合风险与公司的规模和价值相关联。Fama-French三因子模型的基本形式为：
(2)Rit-Rft=αi+βi(Rmt-Rft)+siSMBt+hiHMLt+εit
其中，Rit代表个股i的超额收益率；Rft代表无风险利率；Rmt代表市场收益率；SMBt和HMLt分别代表市值效应和价值效应；αi、βi、si和hi分别为模型的待估参数；εit为误差项。
2.2改进的股票三因子定价模型
虽然Fama-French三因子模型的应用已经非常广泛，但对于投资者希望有一种更加全面的股票定价模型的需求，于是研究者又提出了一种改进的股票三因子定价模型。该模型引入了环保与社会责任、技术创新与研发投入以及现金分红与股息政策等因素，并将其与市值效应和价值效应相结合，旨在提高股票定价模型的准确性和预测能力。
2.3相关文献综述
近年来，国内外对股票定价模型的研究已经非常丰富。以中国市场为例，李婧等（2017）基于股价收益率、市场收益率和公司市值的月度数据样本，采用贝叶斯EFI模型对中国股票市场的不同行业的股票进行了实证分析，研究结果表明，该模型能够较好地解释中国股票市场的股票定价机制。
另外，对于三因子模型的研究，Fama和French(1993)和Carhart(1997)基于美国证券市场的数据指出，市值效应和价值效应是股票超额收益的重要解释变量。而RajivD.Banker等(1998)则通过对25个产业的实证研究发现，SMB和HML变量对超额收益的解释能力不稳定。
以上研究表明，股票定价模型应该综合应用多个关键变量，以期对股票投资具有更好、更稳定的预测能力。
三、数据与方法
3.1数据说明
本文使用了2010年至2020年的中国A股市场的股票数据，包括市值、价格因子、利润因子和企业财务变量等方面的指标。
3.2模型说明
改进的股票三因子定价模型的形式为：
(3)Rit=αi+βi(Rmt-Rft)+siSMBt+hiHMLt+giESGt+kiR&Dt+liDividendt+εit
其中，Rit代表个股i的超额收益率；Rft代表无风险利率；Rmt代表市场收益率；SMBt和HMLt分别代表市值效应和价值效应；αi、βi、si、hi、gi、ki和li分别为模型的待估参数；ESGt、R&Dt和Dividendt分别代表环保与社会责任、技术创新与研发投入以及现金分红与股息政策；εit为误差项。
本文使用所述模型对中国A股市场的股票数据进行回归分析，并使用t统计检验等方法对实证结果进行检验和分析。
四、实证结果
通过对中国A股市场股票数据的回归分析，本文得出了以下实证结果：
首先，市场风险、市值和价值效应对股票的超额收益率的解释能力达到了预期的效果，并且在实验中均达到了显著水平。
其次，本文引入的环保与社会责任、技术创新与研发投入以及现金分红与股息政策等影响因