Fama French （1996）3因子模型 论文数据及matlab程序

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我现在在学习Fama和French的3因子模型，在French教授的网页上有相应的数据。我已经编出了matlab程序，可是不知是数据的问题还是程序的问题，我的结果和论文的结果就是不一样。所以希望高手帮忙，悬赏50个论坛币，只要能利用论文的数据能做出和论文中表一一样的结果就行。附上该篇论文。

后又补充上我整理的196307-199312的数据（数据来源于French教授上的data library）http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html

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关键词：fama french MATLAB程序 MATLAB FRENCH matla MATLAB 模型 论文 FAMA FRENCH

接受管理员的建议，附上我的matlab程序：
r=data196307199312(:,1:25);  % 25-size value weighted returns
T=size(r,1);   %366个月
N=size(r,2);  % 25
rmrf=data196307199312(:,26);  % rm-rf
rf=data196307199312(:,29); % rf

means=reshape(mean(r),5,5); % mean of returns
means',
stds=reshape(std(r),5,5);  % standard deviation of returns
stds',

% calculate S,B,H,L,smb,hml
S=zeros(T,1);
B=zeros(T,1);
H=zeros(T,1);
L=zeros(T,1);
for i=1:5;
    S=S+r(:,i);
    B=B+r(:,N-i+1);
    H=H+r(:,5*i);
    L=L+r(:,5*i-4);
end;
S=S/5;
H=H/5;
L=L/5;
B=B/5;
smb=S-B;
hml=H-L;
y=r-rf*ones(1,size(r,2));
x=[ones(T,1) rmrf smb hml];

% regress: r-rf=a+b*rmrf+s*smb+h*hml+e

for i=1:N;
    results=ols(y(:,i),x);
    results.beta;
    a(i)=results.beta(1);
    b(i)=results.beta(2);
    s(i)=results.beta(3);
    h(i)=results.beta(4);
a,
b,
s,
h,

数据是从french教授的主页上下载的。
r：25_Portfolios_5x5 文件中的 value weighted  returns
rf与rmrf:  F-F_Research_Data_Factors文件中的 rf 与mkt-rf

没有正在学习财产定价的坛友吗？ 希望多多交流。

好的，分享了！

太具体了，为什么要验证数据？
他其中可能把数据剔除，或分组，或平滑等
数据很多，很复杂
我敢肯定，每个人做可能都不一样
不知道你的结果和他相似不，就对了

感谢楼上的帮助。很有道理，也可能是我有点钻牛角尖了，呵呵。因为我的数据也是从French教授的主页上下载截取论文所用年月的数据做的，做出的结果不一样，怀疑自己的算法有问题，但是有找不到问题所在。
我的25-size means of return:
0.3384    1.1140    1.1378    1.3273    1.3637
    0.6110    0.8689    1.1015    1.0558    1.0642
    0.5846    0.8296    1.0864    0.9360    1.3365
    0.8485    0.9222    0.8783    1.0574    0.8606
    0.7468    0.8611    0.7270    0.7046    0.7432

而论文：
0.31   0.70  0.82  0.95   1.08
0.48  0.71  0.91  0.93  1.09
........

差的还是挺多的

hlj8913 发表于 2009-12-13 23:35
感谢楼上的帮助。很有道理，也可能是我有点钻牛角尖了，呵呵。因为我的数据也是从French教授的主页上下载截取论文所用年月的数据做的，做出的结果不一样，怀疑自己的算法有问题，但是有找不到问题所在。
我的25-size means of return:
0.3384    1.1140    1.1378    1.3273    1.3637
    0.6110    0.8689    1.1015    1.0558    1.0642
    0.5846    0.8296    1.0864    0.9360    1.3365
    0.8485    0.9222    0.8783    1.0574    0.8606
    0.7468    0.8611    0.7270    0.7046    0.7432

而论文：
0.31   0.70  0.82  0.95   1.08
0.48  0.71  0.91  0.93  1.09
........

差的还是挺多的

恩感觉您的数据跟两位原作者的结果却是有很大差异，因为我只是看到您列示的这部分数据，且没有标明注释，也不好多加判断。
本来以为差的是dividend，后来发现差异貌似难以弥补。
如果您方便不妨数据拿来看下，除了复权收益率外，还可能存在无风险收益率调整的问题。

已经按照楼上的建议附上了我整理过的数据。希望哪位高手能有时间帮忙对照一下French教授data lab里的数据是不是我截取的数据本身就有问题，不是论文里面所用的数据，或者还需要进行怎么样的整理？。。。
期待中。。。。

hlj8913 发表于 2009-12-19 17:44
已经按照楼上的建议附上了我整理过的数据。希望哪位高手能有时间帮忙对照一下French教授data lab里的数据是不是我截取的数据本身就有问题，不是论文里面所用的数据，或者还需要进行怎么样的整理？。。。
期待中。。。。

看完您的数据，感觉您这不应该是平均的数据，应该是加权的数据，因为我看过数据库里面给出的结果。
另外就是如果确实是加权的话，您的数据中多少有些偏误，但是我不知道错误出在哪里，可能是您的原数据处理上有些瑕疵。
我只是对您的第一列数据和原始数据比对了一下，大致出现以下时段，0.01-0.14不等的误差。

196407	197711	198303	198704
196408	197712	198304	198705
196409	197801	198305	198706
196410	197802	198306	198707
196411	197803	198307	198708
196412	197804	198308	198709
196501	197805	198309	198710
196502	197806	198310	198711
196503	197807	198311	198712
196504	197808	198312	198801
196505	197809	198401	198803
196506	197810	198402	198804
197207	197811	198403	198805
197208	197812	198404	198806
197209	197901	198405	198807
197210	197902	198406	198808
197211	197903	198407	198809
197212	197904	198408	198810
197302	197905	198409	198811
197303	197906	198410	198812
197304	197907	198411	198902
197305	197908	198412	198903
197306	197909	198502	198904
197307	197910	198504	198905
197308	197911	198505	198906
197309	197912	198506	198907
197311	198006	198507	198908
197401	198107	198508	198911
197405	198108	198509	199006
197607	198109	198510	199007
197608	198110	198511	199008
197609	198111	198601	199009
197610	198112	198602	199010
197611	198201	198603	199011
197612	198202	198604	199012
197701	198203	198605	199101
197702	198204	198606	199102
197703	198205	198607	199103
197705	198206	198608	199104
197706	198207	198609	199105
197707	198208	198610	199106
197708	198209	198612	199108
197709	198210	198701	199201
197710	198211	198702	199202
	198212	198703	199203
	198301		199206
	198302		199308
			199309

特附上数据比对结果。

非常非常非常感谢版主的帮忙和加分。您指出的很对，应该是 value weighted  returns，我在粘贴数据的时候不知道怎么搞的，写成了equal-weighted returns。但是我在计算的时候的确用的是 value weighted returns.但是我现在还没有弄明白您指出的0.01-0.14的偏差是怎么样产生的。这几天就要交一份关于这个的paper了，之前一直在忙期末考试，得重新好好看看问题到底出在哪里了。
再次表示感谢！