六因子资产定价模型
摘要：引入人力资本成分的Fama和French五因素模型，提出了一个均衡的六因素资产定价模型。本研究使用模拟大小和行业具有不同维度的四组投资组合。第一组包括三组每组六个投资组合，按照市值对账面市值比率、市值对投资比率和市值对动量排序。第二组包括五个指数投资组合，第三组包括每组二十五个投资组合，按照市值对账面市值比率、市值对投资比率、市值对盈利能力和市值对动量排序，第四组包括三十个行业投资组合。为了估计四组不同投资组合的六因素资产定价模型的参数，我们使用OLS和基于强健工具变量技术（IVGMM）的广义矩方法。相关性、内生性、过度识别限制和Hausman的规范测试的结果表明，使用IVGMM的六因素模型的参数估计是稳健的，并且比OLS方法更好。人力资本成分与框架中的因素同样具有预测能力，解释了投资组合收益率的变化。此外，我们评估了每个IVGMM估计的六因素资产定价模型中人力资本成分的t-值，针对四组不同投资组合。根据Harvey等人（2016）提出的标准，83个IVGMM估计的人力资本的t-值均大于3.00。这表明六因素资产定价模型在解释资产回报变化方面取得了实证成功。
作者：Rahul Roy, Santhakumar Shijin
论文ID：1810.07790
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2018-10-19