使用 Fama-MacBeth (1973) 方法測試 CAPM
我需要為我的論文執行 Fama-MacBeth (FM) 程序，以測試 Fama-French (2015) 和 Carhart (1997) 六因子模型預測未來預期回報的能力。在市場超額收益的預期超額收益的單變數回歸中，平均截距和斜率係數在 1% 的水平上具有統計顯著性。當使用 FF (2015) 和 Carhart (1997) 因子擴充回歸模型時，所有變數均不顯著，但截距係數在 1% 的水平上仍然非常顯著。
基本上，我需要知道的是 CAPM 是否成立。我知道，在橫截面 OLS 設置中，截距必須在統計上不顯著並接近於零（α = 0），而市場超額收益的係數應該在統計上顯著並接近於 1（β = 1） . 但是，對於應該如何解釋 FM 回歸結果，我有點困惑。
兩個問題：
- CAPM 回歸中的顯著截距在 FM 方法中究竟意味著什麼？這是否意味著 CAPM 失敗了？
- beta 在簡單回歸中顯著但在多元規範中不顯著的原因是什麼？
任何幫助都非常感謝！先感謝您。
首先我要提到的是，這種對 CAPM 和相關模型的測試已經被 Roll 對 CAPM 測試的批評證明是無效的。
但是，要根據人們歷史上通過查看回歸 alpha 來測試 CAPM 的方式來回答您的問題，如果 CAPM 正常工作，則 alpha 應該與零在統計上沒有顯著差異。如果您的 alpha 在統計上不為零，那麼您的資產定價模型不足以滿足您正在查看的回報 - 資產正在賺取模型中未考慮的溢價。我想您可以說 CAPM 在您實施時失敗了。
當您說 beta 是“顯著的”時，我假設您的意思是它與零有很大不同。請記住，在 CAPM 上下文中，預設貝塔值通常應該為 1，因為通過構造，它是市場中資產的平均貝塔值。如果您正在測試 beta，通常您是在測試它是否與一個顯著不同。
通常，當您將一個變數添加到回歸中並且某個其他變數變得不那麼重要時，這意味著這兩個變數是相關的。我們說諸如“控制了 SMB 後市場因素不再重要”之類的話。這意味著在 CAPM 回歸中，您歸因於市場因素的影響實際上只是 SMB，但由於您沒有在回歸中包括 SMB，因此存在一個遺漏的變數偏差，使您的市場因素看起來具有統計顯著性。