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摘要
本文确定了影响股票和债券收益的五个共同风险因子。股票市场有三个因子:总体市场因子，与公司规模以及账面市值比有关的因子。债券市场有两个因子，这两个因子分别与期限结构和违约风险有关。股票的收益率因受到股票市场因子的影响而呈现出差异，同时股票收益还因为受债券市场因子的影响，与债券收益联系到了一起。除了次级公司债券以外，债券市场因子捕捉了债券收益率的变化。最重要的是，这五个因子似乎解释了股票和债券的平均收益率。
1 引言
无论是Sharpe（1964）、Lintner(1965)提出的资本资产定价模型中的市场因子，还是Breeden等（1979）提出的跨期资产定价模型中的消费因子等，都与美国股票市场中普通股的截面平均收益的相关性不强。另一方面，一些在资产定价理论中没有特殊地位的变量反而显示出了解释截面平均收益的一定能力，这些变量包括size（ME，市值），财务杠杆，市盈率（E/P）和账面市值比（公司普通股的账面价值，BE除以其市值ME）。[详见Banz（1981），Bhandari（1988），Basu（1983），Rosenberg、Reid和Lanstein（1985）的研究]
FAMA和French（1992a）研究了市场风险、市值、市盈率E/P、财务杠杆和账面市值比对股票截面收益的共同影响。他们发现，无论是单独回归还是与其他变量组合共同回归，股票收益与市场组合回报的回归方程中的斜率都不显著。而在对市值，E/P，财务杠杆，和账面市值比的单独回归中，则发现它们均对股票收益具有解释力。在组合回归中，市值和账面市值比似乎包含了财务杠杆和市盈率E/P的解释作用。因此最终结论是，市值以及账面市值比因子，很好地解释了在1963年至1990年期间纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克股票的截面平均收益。
本文以三种方式扩展了Fama和French（1992a）的资产定价实验。
（a）我们扩展了待解释收益的资产范围。在1992年Fama和French的研究中只考虑了普通股这一资产的收益。如果金融市场是一体化的，那么模型也应该能够解释债券的收益。因此，本文研究的资产包括美国ZF和公司的债券以及股票。
（b）我们还增加了其他解释变量。在1992年Fama和French的研究中使用了市值和账面市值比因子来对股票收益进行了回归，而在本次研究中，我们还增加了可能能解释债券收益的期限结构变量。我们的目标是检验在债券收益中重要的变量是否有助于解释股票收益，反之亦然。我们的观点是，如果市场是一体化的，那么债券和股票的收益过程可能会受一些相同因素影响。
（c）最后一点，也或许是最重要的一点，我们本次研究资产定价模型的方法做出了改变。在1992年Fama和French的研究中使用了Fama-MacBeth截面回归（1973）来解释股票的收益，但由于市值和账面市值比等解释变量对ZF和公司债券没有明显的意义，因此很难在横截面回归中同时解释债券收益。
本文采用了Black, Jensen, Scholes (1972)的时间序列回归方法，将股票和债券的月度收益与股票市场组合收益因子，模拟投资组合的市值、账面市值比（BE/ME）以及期限结构风险因子进行回归。时间序列回归的斜率是因子负荷，它解释了债券和股票的风险因子敏感性。
该时间序列回归也便于研究两个重要资产定价问题。
（a）第一个问题是，如果资产价格合理，与平均收益相关的变量，例如市值和账面市值比因子，需要能够代表对收益中共同的（共享的，因此是不可分散的/系统的）风险因子的敏感性。时间序列回归在这个问题上提供了直接的证据，回归的斜率和R2值表明市值和账面市值比因子能否捕捉到没被其他因子解释的股票和债券收益的变化。
（b）时间序列回归使用超额收益（月度股票或债券收益减去一个月国库券利率）作为因变量，市场超额收益或零投资组合的收益作为解释变量。在这样的回归中，一个好的资产定价模型能够得到显著不为0的截距[Merton（1973）]。回归的截距可以作为一个简单的收益度量，以及对不同的风险因子组合捕捉证券截面收益的能力的度量。此外，基于超额收益回归的截距可以判断资产定价模型的优劣，（为模型的比较）提出了严格的标准。不同的模型都需要依此来解释一个月的票据利率以及长期债券和股票的回报率。
我们研究的主要结果很容易总结出来。对于股票而言，在时间序列回归中,无论共同回归的其它因子是什么，市值和账面市值比因子都能捕捉到很强的收益变化。这表明了市值和账面市值比确实代表了股票收益的风险因子的敏感性。此外，对于我们研究的股票投资组合而言，与市场超额收益，市值和账面市值比这三因子的回归截距接近0。因此，这三个因子似乎很好地解释了股票的截面平均收益。
解释股票的时间序列回归是有趣的。与1992年 Fama 和 French 的横截面回归结果一致，时间序列回归也表明了市值和账面市值比可以解释股票截面平均收益的变化。但这些因子不能单独解释股票平均收益与一个月期票据利率之间的巨大差异。这需要归因于市场因子，在还包括市值和账面市值比因子的回归中，所有我们构建的股票投资组合关于市场因子的斜率都接近1。市场因子的风险溢价将股票和票据的平均收益联系了起来。
对于债券而言，两个期限结构因子（期限溢价和违约溢价）的模拟投资组合捕获了ZF和公司债券投资组合收益的大部分变化。期限结构因子也“解释”了债券的平均回报率，但期限结构因子的平均溢价(如债券平均超额收益)接近于0。因此，不能拒绝所有公司和ZF债券投资组合具有相同的长期预期回报这一假设。
股票收益的变化很大程度上被三个模拟证券投资组合的回报所捕获，而债券收益的变化在很大程度上被两个模拟债券投资组合的回报所解释。然而，股票和债券市场是一体的。对期限结构因子进行单独时序回归时，它们也能较好地捕捉到股票收益的变化；事实上，股票收益对期限结构因子回归的斜率结果非常类似于债券。但有趣的是，当股票市场因子也包含在回归中时，我们构建的所有股票组合在两个期限结构因子和市场因子上都得到了类似的斜率。因此，股票市场组合通过市场因子和两个期限结构因子捕捉到了股票收益的变化情况。
债券和股票市场之间的随机联系确实存在，这种联系主要来自于期限结构因子。分别进行回归时，市场组合的超额收益，市值和账面市值比因子似乎可以捕获债券收益的变化。但是，当债券收益的回归中加入两个期限结构因子时，除次级公司债券以外，股票因子的解释力都消失了。
简而言之，我们的结果表明，至少有三个股票市场因子和两个期限结构因子会影响股票和债券的收益。股票收益受到三个股票市场因子的共同影响，并且因同样受到两个期限结构因子的共同影响，而与债券收益挂钩。但对于债券收益而言，除次级公司债券以外，只有两个期限结构因子对ZF和公司债券的收益产生共同的影响。
本文后续结构安排如下。我们首先介绍时间序列回归的输入：解释变量和待解释的收益（第2，3节）。然后我们使用回归来解决我们的两个中心资产定价问题：变量的不同组合如何捕捉（a）债券和股票收益在时序上（第4节）（b）以及在截面上的平均收益的变化（第5节）。
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