股票市场的“规模效应”

行为金融学中国股市的规模效应探析摘要：本文基于中信风格指数，对中国股市的规模效应现状展开分析。

结论说明，从长期看，中国股市存在比较明显的规模效应，小市值股票回报率较高;在不同的时间段中，大市值股票和小市值股票交替领先;总的来说，小市值股票收益波动较大，而大市值股票波幅较缓。

研究还证明，小市值股票与大市值股票的收益率差异在上涨时下跌时更为显著。

中国股市的规模效应成因主要可以归纳为“股价操纵”以及“收购效应”。

关键词: 规模效应小市值股票成因一、概述:规模效应多年以来市场异常是证券投资领域中的研究热点。

这些研究已辨别并确定了导致股票收益率异常的重要变量，其中包括市盈率、市值规模、市净率等等。

本文将着重于规模效应或称作小市值效应(Small Firm Effect)的研究。

1.规模效应股票市场中的规模效应是指:从长期看，小市值股票的表现往往优于大市值股。

该效应被视作“市场异常”的现象之一。

图1显示了世界各国多年来小市值股的平均收益与整个市场平均收益的对比。

可以看出，在上述市场，小市值股的平均年回报率明显高于整个市场的年回报率。

而且，以上平均数据覆盖的时间区间较长，例如加拿大的数据是1950-1987年，英国的是1919-1998年;可见从长期来讲，规模效应是一种全球性的股市异常现象。

2.对规模效应形成原因的研究规模效应产生的异常会影响资产定价模型(CAPM )。

国外研究学者对此给出了不同的解释，主要可以归纳为五类:1、季节性效应首先通过研究以及相关文献查阅表明中国存在“季节性效应”，具体表现为“十二月效应”和“四月效应”。

中国股市是资金面扩大而推动上涨的，而由于中国制度问题以及各方面问题，国有资产资金和企业款项是其中的大部分，这些逐利的资金通过各种渠道进入股市。

而到了年底，银行面临结帐，企业则会面临资金抽回的压力，做账的要求也对资金有所需求。

对于股市而言这就是一波抽回资金的过程，资金大量出逃必然导致股市下跌，因此中国十二月的股市会出现普遍下跌的情况。

论文：中国股市的“规模效应”研究的三阶段分析——基于医药板块面板数据的实证研究摘要：“规模效应”是股票市场上一种重要的异常收益现象, 它反映了股票收益与公司规模之间的反向关系。

本文按1997年6月至2003年6月中国股市的特点将其分为三个阶段，即盘整期、上升期和下跌期；由此对中国资本市场的规模效应进行了检验，结果发现前两阶段规模效应显著，第三阶段以后规模效应不再显著。

通过对三个阶段的比较分析，本文认为，规模效应出现的原因主要是：股市操纵做庄行为、羊群效应和特殊的投资者心理；而相应地，对第三阶段规模效应消失的解释为“相对前景理论”，中国股市的规范化、法制化发展，机构投资者的发展壮大以及投资者对国有股的减持的预期等。

关键词：规模效应、二维分组、fm回归目录一、引言 2二、数据和研究方法 31. 数据来源及样本选择 32. 变量设计 5个股收益率和市场收益率 5β值 6规模因素 6盈利价格比 6净资产价格比7三、三阶段描述性统计分析71、盘整期分析72、上升期分析103、下跌期分析13四、三阶段横截面回归分析161、盘整期面板数据横截面回归分析 172、上升期面板数据横截面回归分析 183、下跌期面板数据横截面回归分析 20五、结论及原因探析21一、对规模效应的存在的解释21二、对规模效应的消失的解释22参考文献23一、引言股票市场的“规模效应”是“市场异象”的一种表现[市场异象的其他表现还有：季节效应、价值效应（b/ m效应）、动量效应等。

]，它是指股票收益率与公司规模呈现负相关的现象；尤其对于那些规模较小的公司，其股票收益率一般都超过由其β值和capm公式决定的“正常收益”，因此“规模效应”也被称为“小公司效应”。

规模效应最早是由banz（1981）提出的：他以1936年到1975年纽约证券交易所的全部股票为样本，按公司的总市值把它们分为五组，结果发现最小规模组合的年平均收益率比最大规模组合的要高出19.8%。

市场异象的行为金融学探讨在金融市场的广袤海洋中，存在着一些令人困惑的现象，它们违背了传统金融理论的预期，被称为市场异象。

这些市场异象犹如金融领域中的神秘岛屿，吸引着学者和投资者们不断探索和研究。

而行为金融学的出现，为我们理解这些市场异象提供了全新的视角和有力的工具。

传统金融理论基于理性经济人假设，认为投资者在做出决策时会充分考虑所有可用信息，并做出最优选择。

然而，现实中的金融市场并非如此理想化。

投资者往往受到各种心理因素和认知偏差的影响，从而导致市场出现异常现象。

让我们先来看看“规模效应”这一市场异象。

规模效应指的是小盘股的平均收益率往往高于大盘股。

按照传统理论，规模大小不应影响股票的收益率，因为公司的价值应该取决于其基本面和未来的盈利能力。

但从行为金融学的角度来看，投资者往往对小盘股的信息掌握不充分，存在过度风险厌恶。

当市场行情好时，小盘股的上涨潜力更大，从而带来更高的收益。

“日历效应”也是一个常见的市场异象。

例如，在某些月份或特定的日期，股票市场的表现会呈现出一定的规律性。

比如，有研究发现，一月份股票市场的平均收益率通常较高。

这可能是由于投资者在年底为了避税而抛售亏损股票，导致股价下跌，而在新的一年又重新买入，推动股价上涨。

这种行为并非基于公司的基本面，而是受到税收政策和投资者心理的影响。

再来说说“过度反应与反应不足”。

投资者有时会对新的信息过度反应，导致股票价格大幅波动，超出其应有的价值；而有时又对重要信息反应不足，使得股票价格未能及时反映公司的真实情况。

这种现象可以用投资者的心理偏差来解释，比如过度自信和保守主义。

过度自信的投资者可能会高估自己的判断能力，对新信息反应过度；而保守主义的投资者则可能不愿意改变原有的看法，对新信息反应不足。

行为金融学认为，这些市场异象的产生与投资者的认知偏差、情绪和有限理性密切相关。

认知偏差包括代表性偏差、易得性偏差和锚定效应等。

代表性偏差使投资者根据事物的表面特征进行判断，而忽略了其本质；易得性偏差导致投资者更依赖于容易获取的信息，而忽视了其他重要信息；锚定效应则让投资者在决策时过分依赖初始的参考点。

CAPM和Fama-French三因素模型在国内证券市场的实证检验--基于A股不同行业的研究雷帅;吕亚楠【摘要】CAPM模型是现代重要的金融理论，早期的实证检验显示了该理论的成功之处，但从20世纪60年代早期开始，CAPM模型在解释股票市场横截面数据收益率时屡屡失败，金融学家开始关注由此产生的市场“异象”。

本文正是基于我国股票市场的规模效应和价值溢价现象来验证CAPM模型和Fama-French三因素模型对于国内股票收益率的影响。

【期刊名称】《创新科技》【年(卷),期】2014(000)012【总页数】3页(P42-44)【关键词】股票市场;CAPM模型;收益率【作者】雷帅;吕亚楠【作者单位】河南财经政法大学，河南郑州 450002;河南财经政法大学，河南郑州 450002【正文语种】中文【中图分类】F830CAPM模型是现代金融理论的三大基石之一，它描述了资产收益率与系统风险溢价之间的线性关系，并且认为β值即资产i的市场风险是唯一的影响因素，CAPM以其明了简洁的逻辑性广泛应用于投资决策和公司理财领域，并且得到了较多实证研究的支持。

国内相关研究表明，我国资本市场存在着显著的规模效应和价值溢价现象。

并且不难看出，CAPM的基本假设与我国的市场环境并不相符，一些中国的实证研究也表明，CAPM在国内资本市场中的使用受到了一定限制。

Fama-French三因素模型已经在国外相对成熟的证券市场上表现出广泛的适用性，目前国内对于Fama-French三因素模型的研究和检验相对于CAPM来说还不是特别成熟和完善，研究Fama-French三因素模型在中国证券市场的适用性具有理论发展和实践应用的双重意义。

基于此，本文的研究目的正是通过考察我国股票市场的规模效应和价值溢价现象来验证CAPM模型和Fama-French三因素模型对于国内股票收益率的解释力度，并进行两者的解释力进行比较和分析。

2.1 样本来源及检验方法我们从CSMAR数据库中选取了2007年-2013年沪深证券交易所的股票行情数据和公司财务数据。

规模效应规模效应也称小公司效应，是指以股票市值为衡量标准的公司规模大小和该股票的市场收益率之间呈相反的关系。

也就是说，从统计规律看，总市值较小的公司股票有较高的收益率，而总市值较大的股票有较低的收益率。

有人对纽约及英日等国的股票市场进行了分析，发现用CAPM模型扣除系统风险之后，小公司股票相对于大公司股票在统计上仍有较高的收益率。

规模效应是由banz和reinganum同时提出的，b将所有在纽约证券交易所上市的股票按照市值大小分为5组，发现总收益率和风险调整后的收益率都有随公司市值上升而下降的趋势，市值最小的一组股票的平均年收益率比市值最大一组的股票高19。

8％，因此，市值成为期望收益的一个很好的预测因子，并且比capm模型本身具有更好的预测作用。

R以1963－1977年间某上市公司为对象，首先按市场价值分为10个投资组合，再采用简单加权平均法，计算风险调整后的超额收益。

研究表明，市值越小的投资组合其超额收益率越大，并且超额收益率持续至少两年。

国内对于规模效应的存在性一直都有争议。

最早提出中国股市存在规模效应的是宋颂兴和金伟根，随后陈信元张田余和陈冬华通过横截面多因素分析，也证实规模对股票收益具有显著的解释能力。

汪炜和周宇同时考察乐我国股市的“规模效应”和“时间效应”，在剔除乐波动性因素之后，发现规模效应几乎全年都有较显著表现。

吴世农许年行计算了1997年7月至2002年6月小市值公司的平均每月收益，发现它们通常比大市值公司要高1。

53％。

但与此同时，陈小悦和孙爱军则提出1994年9月至1998年9月间，流通市值对平均收益不具有任何解释能力。

朱宝宪和何治国选取1995至1997年沪深两市286家上市公司，也发现无论是按照流通市值还是按总股本市值，都无法得出存在规模效应得结论。

而陈收何和陈立波则得出1992至2000年深圳股市存在规模效应，而沪市规模效应不显著得结论。

对此，王征等对中国股市规模溢价得“时期稳健性”进行了研究，发现从2001年7月开始中国股市得规模溢价现象不再显著。

中国股市“规模效应”和“时间效应”的实证分析——以上海股票市场为例近年来，中国股市的进步取得了长足的进步，逐渐成为全球重要的金融市场之一。

然而，在股票市场中存在着一些经济学现象，如规模效应和时间效应，对于投资者和学者来说都具有重要的探究意义。

本文将以中国上海股票市场为例，对规模效应和时间效应进行实证分析。

一、规模效应的定义和机理规模效应是指股票市场中股票规模与其回报之间的干系。

在经济学中，规模效应也被称为市场规模经济。

规模效应的产生原因主要包括两个方面：一是资本市场规模的扩大，提供了更多的机会和选择，投资者可以从中获得更多的信息和投资渠道；二是市场规模的扩大，使得市场竞争更加激烈，信息流通更加便捷，提高了市场效率。

在上海股票市场，规模效应表现为市值较大的公司相对于市值较小的公司具有更好的盈利能力和稳定性。

这是因为市值较大的公司通常具有更强大的资金实力和更完善的管理体系，能够更好地应对市场波动和风险。

此外，投资者对市值较大的公司更加关注和认可，使得这些公司的股票价格更容易受到投资者的追捧，从而提高了回报率。

二、实证分析的方法和数据选取为了对上海股票市场的规模效应进行实证分析，本文接受了时间序列数据和相关统计方法。

起首，选择了2008年到2018年的上海A股市场中200家股票作为样本，并按照市值大小分为五个组别，每个组别包含40家公司。

然后，计算并比较这五个组别中股票的平均回报率和标准差。

三、实证分析的结果和谈论经过数据计算和统计分析，得出以下实证结果：起首，市值较大的公司的回报率普遍高于市值较小的公司。

比较每个组别的平均回报率，可以发现市值最大的一组公司的平均回报率最高，而市值最小的一组公司的平均回报率最低。

这说明了上海股票市场存在明显的规模效应。

其次，市值较大的公司的股票价格波动性较小。

通过比较各组别的标准差，可以发现市值最大的一组公司的标准差明显低于市值较小的组别。

这表明市值较大的公司相对于市值较小的公司更加稳定，风险较小。