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多因子模型在我國(guó)A股“碳中和”相關(guān)板塊中的適用性檢驗(yàn)分析

發(fā)布時(shí)間:2024-03-11 05:53
  如何對(duì)資產(chǎn)進(jìn)行合理定價(jià)一直是金融學(xué)的重要課題之一,而這一課題則是用資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)來預(yù)測(cè)未來收益。如今,眾多學(xué)者開始以Fama-French三因子模型為基準(zhǔn)檢測(cè)市場(chǎng)中潛在的風(fēng)險(xiǎn),在此基礎(chǔ)之上對(duì)Fama-French三因子模型進(jìn)行拓展,比如,Daniel,Hirshleifer和Sun提出的加入行為因子的復(fù)合三因子模型(DHS復(fù)合三因子模型),Liu,Stambaugh和Yuan提出的基于中國(guó)市場(chǎng)的三因子模型(中國(guó)版三因子模型)等,這些因子的加入提高了模型解釋股票市場(chǎng)中存在的超額收益的能力。最近,隨著“碳中和”一詞熱度的不斷提升,光伏發(fā)電、新能源汽車等板塊受到關(guān)注,但由于我國(guó)證券市場(chǎng)發(fā)展不完備、市場(chǎng)有效性不足等影響到資產(chǎn)定價(jià)合理性的問題。因此,本文旨在研究以上三個(gè)模型在我國(guó)“碳中和”及相關(guān)板塊的實(shí)用性問題。本文選取2010年1月至2021年6月共計(jì)138個(gè)月的“碳中和”及相關(guān)板塊的股票作為樣本。本文的實(shí)證分析由兩部分組成,第一部分是利用經(jīng)驗(yàn)性檢驗(yàn)和回歸分析分別探究Fama-French五因子模型、DHS復(fù)合三因子模型和中國(guó)版三因子模型在“碳中和”及相關(guān)板塊中的適用性;第二部分是利用模型截距項(xiàng)顯...

【文章頁(yè)數(shù)】:60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
致謝
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究?jī)?nèi)容與論文框架
    1.3 創(chuàng)新點(diǎn)及難點(diǎn)
2 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述
    2.1 國(guó)外文獻(xiàn)綜述
    2.2 國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述
        2.2.1 Fama-French因子模型的實(shí)證檢驗(yàn)
        2.2.2 基于Fama-French因子模型的拓展
    2.3 國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)評(píng)述
3 數(shù)據(jù)選取和變量構(gòu)建
    3.1 模型分析
    3.2 “碳中和”相關(guān)概念及數(shù)據(jù)選取
        3.2.1 “碳中和”相關(guān)概念
        3.2.2 “碳中和”相關(guān)政策
        3.2.3 數(shù)據(jù)選取
    3.3 變量構(gòu)建及檢驗(yàn)
        3.3.1 因子構(gòu)建
        3.3.2 因子描述性統(tǒng)計(jì)
        3.3.3 因子相關(guān)性分析
        3.3.4 多重共線性檢驗(yàn)
4 多因子模型的實(shí)證分析
    4.1 Fama-French五因子模型的實(shí)證分析
        4.1.1 因子經(jīng)驗(yàn)性檢驗(yàn)
        4.1.2 回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)
    4.2 DHS復(fù)合三因子模型及中國(guó)版三因子模型
        4.2.1 Daniel-Hirshleifer-Sun復(fù)合三因子模型顯著性檢驗(yàn)
        4.2.2 Daniel-Hirshleifer-Sun復(fù)合三因子模型經(jīng)驗(yàn)性檢驗(yàn)
        4.2.3 中國(guó)版三因子模型顯著性檢驗(yàn)
5 多因子模型對(duì)比
    5.1 擬合優(yōu)度比較
    5.2 因子間解釋力度比較
    5.3 異象解釋力比較
        5.3.1 理論基礎(chǔ)
        5.3.2 異象解釋力對(duì)比
        5.3.3 總結(jié)
6 結(jié)論與建議
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 研究建議
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介



本文編號(hào):3925924

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