國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
資者通常對基本面不佳的公司過度悲觀，對基本面優良的公司過度樂觀。當過度 反應得到糾正後，高 B/M 公司將比低 B/M 公司具有更高的收益。
第三種觀點(Daniel & Titman ,1997) 也認為 B/M 和 SIZE 不是風險因素 , 收益並非由風險決定的。實際上 ,B/M 和 SIZE 代表的是公司的特征 ,簡稱“特 征因素”,其代表投資者偏好 ,並決定收益的高低。高 B/M 公司由於基本面較差 而價值被低估 ,故稱“價值股”;反之 ,低 B/M 公司由於基本面較好而價值被高 估 ,故稱“成長股”。由於投資者偏好於持有基本面較好的成長股 ,而厭惡持有 基本面不佳的價值股 ,結果導致高 B/M 公司具有較高收益。
第四章 實證研究結果
第一節 Fama & French 之規模效應風險貼水(SMB)、高市淨率公司相 較低市淨率公司的風險貼水(HML)實證資料
在 Fama & French 三因子模型之中，我們將其參數轉換為違約風險溢酬以及 價值型股票溢酬，我們發現大致上結果與假設相符。大致上違約風險貼水(Default Spread)與所有小公司股票資產組合之報酬率呈現顯著正相關，而期限利差貼水 (期限利差(term spread))則與資產組合之市淨率(B/M)比例大小呈現正相關。
下表為 Fama & French 的三因子模型應用在台灣股票市場之實證結果，我們 可以發現，其與 Fama & French 的模型假設相符。高市淨率公司相較低市淨率公 司的風險貼水(HML)因子在標的股票為小公司（或大公司）的情況下，高市淨率 (B/M)比例的標的群組其係數皆顯著大於低市淨率(B/M)比例的公司，而這些差異 也僅被高市淨率公司相較低市淨率公司的風險貼水(HML)之 Beta 解釋，即可證明 投資價值型股票相對於成長型股票我們必須要給他更多的風險貼水，同樣的，若
‧
‧
在 Treynor(1961)，Sharpe(1964)，Lintner(1965)，Mossin(1966)等人於 1960 年 代所發展出來的 CAPM 中，雖然其奠定了股票訂價的基礎，然而，事實上其 Market beta 的解釋能力 R-Squared 並不明顯，在 Fama & French 三因子模型問世之後，
整體迴歸模型的解釋能力 R-Squared 躍升到 0.9 左右，可謂非常高。而關於本篇 論文將其兩因子轉換為違約風險貼水(Default Spread)以及期限利差(term spread) 之後，其解釋能力 R-Squared 約在 0.1~0.2 之間，在各個係數顯著但整體解釋能 力卻下降之情況下，可以推斷此兩因子可以“近似”Fama & French 的規模效應 風險貼水(SMB), 高市淨率公司相較低市淨率公司的風險貼水(HML)兩因子，然而 我們也認為，的確仍有其他隱含在規模效應風險貼水(SMB), 高市淨率公司相較 低市淨率公司的風險貼水(HML)兩因子裡面的資訊，並未被期限利差(term spread) 以及違約風險貼水(Default Spread)所解釋。
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
Fama & French (1993)曾經利用債券市場因素去探討是否有與∆def 與∆term 相近的解釋變數，可以用來解釋其 FF25 橫斷面資料，他所利用的資料為最高等 級(high grade)的公司債以及政府的二十年期長期債券，以此來估計近似於違約風 險貼水(Default Spread)的風險貼水，另外，其也利用政府長期債券與一個月 T-bill 的利率之差來近似期限利差(term spread)，這些估計量主要是來自於 Chen, Roll, &
Ross(1986)以及 Fama & French (1989)，當他們發現 FFdef, FFterm 可以用來解釋 股票報酬以及債券報酬之後，他們得到一個結論：FFdef, FFterm 的貼水太低以 至於無法有效解釋股票報酬的橫斷面資料，尤其是規模效果以及 B/M 效果。
相較之下，本篇依據 Hahn & Lee (2006)實證發現，我們可以利用Δdef 以及Δterm來 精確的衡量規模效應風險貼水(SMB), 高市淨率公司相較低市淨率公司的風險貼 水(HML)所可以解釋的報酬，為何會如此？其實兩者之間有兩個差異：
（一）
Fama & French 在檢視 FFdef 以及 FFterm 的解釋能力時，其將市場風險因子 刪除。此種模式在Ross(1976)的 Asset Pricing Model 中，並不是什麼大問題，然 而，在Merton(1973)關於 ICAPM 的文獻當中，認為此為一種不正確的方式，在 此篇文章中認為，針對特定狀態變數欲知其所代表的風險成因時，市場資產組合 的係數(Market Beta)不可被刪除。當然，透過本研究發現Δdef以及Δterm對於規 模效應風險貼水(SMB), 高市淨率公司相較低市淨率公司的風險貼水(HML)的解
𝛽∆!"! 𝑡!∆!"# 𝓍!
Small 9.27 4.16 4.08 2.31 2.43 1.51 16.73 Large 10.29 6.7 5.71 2.08 1.99 2.01 𝑅! 0.13 0.11 0.09 0.14 0.15 0.17
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
Na tiona
l Ch engchi University
釋能力相當強。
（二）
Fama & French(1993)與本研究的報酬解釋因子另一差異在於對於殷子的定 義。在FFdef 中，其並未截取到小公司在面臨信用市場的變動加劇時所衍生出得 更大風險，意即，其對於SML 的風險解釋能力不足。還記得本篇研究對於Δdef 的假設為：Moody’s 評級為 Baa 等級的公司債券指數減掉十年期到期之政府公 債殖利率；相較之下，Fama & French 對於Δdef 的定義較不嚴謹：其利用了評級 最高的債券來估量，如果以此模式，我們可想而知其所偵測出來的Δdef 會比想 像中小的多，並且，不準確的機率也會大幅提升，因為違約風險貼水(Default Spread)所針對的對象應為那些在信用市場惡化的情況下較有機會倒閉的公司。
根據Hahn & Lee(2003)，我們也可以透過其文獻之實證結果，證明 Fama & French (1993)所使用的 FFdef 與 FFterm 替換了規模效應風險貼水(SMB), 高市淨率公司 相較低市淨率公司的風險貼水(HML)之後，其捕捉此二風險因子的能力並不如 Δdef 以及Δterm 來的強。