新冠疫情对美股行业性影响的实证研究与监管思考①
——基于Fama-French三因子与五因子模型

李 帅 ，张 强

（1.北京外国语大学 法学院，北京 100089；2.国信证券股份有限公司 博士后工作站，广东 深圳 518000；3.国信证券股份有限公司 白沙泉投资者教育基地，浙江 杭州 310007）

一、引 言

资产定价一直是学界讨论的热点，投资者所承受的风险与股票预期收益的关系备受关注。随着研究的深入，相关理论模型也经历了多次演变。1952年，Markowitz提出了现代资产组合理论（Modern Portfolio Theory，MPT），利用均值方差分析法来确定最优投资组合，被认为是标准金融理论诞生的标志[1]。1964年开始，Sharpe等人在资产组合理论和资本市场理论的基础上，提出了资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）[2，3]。作为单因子模型的 CAPM，主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，认为影响股票收益率的因素主要为非系统风险。在上世纪80年代后，很多研究表明仅用CAPM来解释股票收益并不适用，因为它无法解释一些系统因素外的异常现象[4-6]。套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，APT）作为CAPM的进一步拓展，都是均衡状态下的模型[7，8]，区别是APT的基础为多因素模型，认为套利行为是现代有效率市场[9]（即市场均衡价格）形成的一个决定因素，即市场如果未达到均衡状态时，存在无风险套利机会，并最终回归到均衡状态。本质上讲，资产定价理论的基础是有效市场假说，即市场中的投资者均为理性投资者，且具有风险厌恶的特点，假定投资者能够无成本地获取市场中的全部信息，并根据这些信息作出理性反应。此后Fama和French参考套利定价模型，于1992年提出了Fama-French三因素模型，认为股票市场的β值不能完全有效解释不同股票回报率的差异，进而增加了规模因子和账面市值比因子，以提高模型的解释效果，此类超额收益可看作是对CAPM中β未能反映的风险因素的补偿[10]。此后20多年中有研究者对三因子模型进行实证分析，发现其虽然能够解释CAPM模型中的很多异象，但是却又产生了新异象：比如应计盈余异象、股票净发行异象、动量异象等[11-13]。为此，Fama和French在2015年基于股利贴现模型的基础提出了五因子模型[14]，加入了盈利因子和投资风格因子，更好地描述了横截面上股票组合的期望收益率，并得到了广泛应用[15-19]。

作为百年一遇的黑天鹅事件，新冠肺炎疫情的全球蔓延以至进一步恶化对经济造成了严重的冲击和社会影响，拖累全球经济增长。作为最早爆发疫情的国家之一，中国以全国之力成功地控制了疫情，经济展现出强大的韧性，数据显示2020年中国经济逆势增长2.3%，是全球唯一实现正增长的主要经济体，预计2021年增长率达到7.9%。新冠疫情无疑对进出口贸易、外资流动、产业链和供应链等多领域造成了结构性的冲击，影响程度超过2008年世界金融危机。此外，疫情自2020年3月在美国大规模爆发，美股3月出现了四次熔断，美国第二季度GDP年化季率暴跌31.7%，4月失业率飙升至14.7%，创下20世纪30年代经济大萧条以来新高。为了挽救美国宏观经济，美联储直接将利率降至零，并宣布实施1.5万亿美元的回购计划。美股随后在科技股的带动下，市场人气转向火热，一年之内经历“过山车”般的行情，数据显示2020年美国GDP下跌3.5%，创下第二次世界大战以来的最大跌幅，同时也是2009年之后第一次出现负值。当中国“抗疫”形势发生根本性转折、胜利在望之际，新冠肺炎疫情却在世界上许多国家全面爆发。世界卫生组织把疫情由“流行病”提升至“大流行病”级别，同时把欧洲定性为“大流行疫情的中心”，2020年欧元区经济产出下降6.8%，欧盟下降6.4%。在疫情的影响下，各国零售餐饮、住宿旅游、交通运输、文化娱乐等行业营收大幅下滑，制造业、房地产、能源和航空等行业受到重创，而远程办公、生物医药等科技行业异军突起，新冠疫情无疑将深刻影响很多行业未来的发展趋势和竞争格局。

因此，本文基于Fama-French多因子模型，以美股49个行业为例展开分析，研究新冠肺炎疫情对美股各行业收益性的影响，探究三因子与五因子模型对不同行业股票收益解释力度的变化。从监管角度出发，对我国资本市场发展提出相应建议。

二、文献回顾

黑天鹅事件是指非常难以预测且不寻常的事件，通常会引起市场连锁负面反应甚至极端变化。比如中国2003年的非典型肺炎和2008年雪灾，美国的“9·11”恐怖袭击和次贷危机等。国内也有很多学者研究了黑天鹅事件对股票市场的影响，其中王少杰等研究了非典期间A股医药板块的表现，发现医药板块的整体上扬与“非典”有很大的相关性，抗生素药类上市公司成为最大受益者[20]。黄湘源认为政府的态度在自然灾害背景下对股票市场稳定发展起到至关重要的作用[21]。王健等研究了汶川地震对A股的影响，结果表明地震灾后重建对相关股票利好，灾区上市公司表现甚至超过大盘，间接证明了地震经济的正效应[22]。宁建楠等研究了金融危机对中国股市各行业板块间相依结构的影响，2008年金融危机在一定程度上影响了A股各行业板块间相依结构，且在危机后相依性增强[23]。周慧琴等在Fama-French三因子模型的基础上引入了投资者情绪因子，通过定性分析与实证研究的方法探索黑天鹅事件对股价的影响，认为投资者情绪会加剧事件对股价的影响[24]。方溯源等梳理了美国应对新冠肺炎疫情的刺激政策及效应，认为我国需在美元外溢、人民币国际化和货币政策等方面提升金融风险的防控及处置能力，为中国经济的进一步复苏和发展，创造良好稳健的货币金融环境[25]。

国外方面，Gheno等研究了“9·11”恐怖袭击对美国房地产行业股票的影响，股市日收益率波动性大幅上升，但恐怖袭击仅对房地产投资信托基金回报率产生了暂时的财务影响[26]。Maillet等研究了“9·11”恐怖袭击对美国和法国股市的影响，提出采用市场冲击指数来进行风险度量，认为此次事件对法国造成的危机远比亚洲和俄罗斯更为严重[27]。针对此次新冠疫情，Klement等研究了以Covid-19为搜索词和主题综合指标的谷歌趋势综合指数对美国、中国、意大利、法国和印度等13个主要股市隐含波动率的影响，与世界其他地区相比，对欧洲直接和间接的影响最强，对Covid-19传染效应的焦虑导致股票市场的风险厌恶情绪升高[28]。Dominik等研究了Fama-French模型在美国股市的表现，认为由于疫情的影响，模型的R2出现了明显下降，即模型解释力度降低[29]。Lee以产业超额报酬为因变量，通过估计时间序列回归模型，检验了每日新闻情绪指数的变化对美国产业报酬的预测是否存在差异，结果发现超额收益来自Fama-French三因素模型[30]。Baig等研究了新冠大流行对美国股市微观结构的影响，通过指数来解释流动性和波动性动态，对Fama-French 48个分类行业进行了分析，研究结果表明新冠病毒引起的确诊病例和死亡人数的增加与市场流动性和波动性的显著相关[31]。Giardino等分析了新冠疫情危机对医疗器械行业的影响，认为由于全球价值链的脆弱性已在这次危机中凸显，为Emilia-Romagna地区重新制定产业政策创造了机会，以此促进当地中小企业加入最先进的全球价值链[32]。Song等从财务状况、企业战略和所有权结构分析了Covid-19对美国餐饮业股票收益率的影响，发现规模大、杠杆率高、现金流多和更具国际化的企业下跌更为明显[33]。Skre等研究了疫情对旅游业的潜在影响，认为全球旅游业的复苏所需时间将超过10个月[34]。Siche研究了疫情对农业和粮食供应链的影响，认为大流行将严重影响粮食需求，从而影响粮食安全，对最脆弱的人口产生重大影响[35]。总的看来，这些研究主要集中在新冠疫情对部分行业的影响上，而关于疫情对股票市场影响的文献较少，研究相对分散，缺乏对股票市场的整体研究，因此本文以美股49个行业疫情前后的变化进行较为全面的实证研究，以期得到更有价值的结论。

三、Fama-French三因子与五因子模型

很多研究者在分析资产定价模型中发现，单因子不能很好地解释投资组合的超额收益。为了更加全面地进行分析和解释，Fama和French1992年提出了三因子模型，在考虑传统资本定价模型市场因子的基础上，市值ME（由于公司规模不同造成的风险溢价）和账面市值比BE/ME（由于账面市值不同造成的风险溢价）也对超额收益有较为显著的解释能力，这两个因子又被称为小规模市值股票异象和高账面市值比股票异象[10]。模型的基本形式为：

其中Rit是投资组合的收益率，Rft表示无风险收益率，ɑ为截距项，Rmt为市场收益率，E（Rit）-Rft表示投资组合的超额收益率，E（Rmt）-Rft表征市场风险溢价，规模因子SMBt代表市值规模指标，反映小市值与大市值股票组合的收益率之差。账面市值比因子HMLt表示高账面市值比与低账面市值比股票组合的收益率之差，eit为残差项。若市场因子、市值因子和账面市值比因子能完全解释资产的超常收益的话，那么模型中的截距ɑ应当趋向于0。但随后的很多学者通过研究发现有些投资组合中ɑ显著不为零，说明三因子是有缺陷的，如存在应记盈余异象、股票净发行异象和动量异象等，其中最主要为盈利异象和投资异象。

为此，2015年Fama和French进一步提出了五因子模型，在三因子模型基础上加入了盈利能力和投资风格因子，以更好地描述投资组合的超额收益率[14]。五因子模型如下：

其中RMWt代表盈利能力因子，反映盈利能力强与盈利能力弱的股票组合收益率之差。盈利定义为年营业收入减去营业成本、利息费用、销售费用和管理费用后再除以上一财年末的账面权益。CMAt表示投资风格因子，反映投资风格保守与投资风格激进的股票组合收益率之差。投资定义为上一财年的新增总资产除以两年前财年末的总资产。

四、数据选取与因子构建

本文数据选自Kenneth R.French创建的数据库①，是由Fama-French模型的创始人French根据美股市场的相关信息得出的数据，已被很多学者所使用。CRSP和Compustat数据库里包括纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克证券市场在内的所有上市公司股票样本。为了更好地研究美股不同行业受新冠疫情的影响，这里选择49个行业的分组数据。考虑到新冠疫情于2020年3月在美国大规模传播，选定3月至10月共计8个月的日度值作为疫情爆发后的数据，选取同等时间长度的数据作为疫情前的对比参考（2019年7月到2020年2月）。

Fama-French三因子模型分组标准为：根据上市公司的市值分为小市值规模股和大市值规模股，各占50%；然后再根据年末上市公司账面市值比，分为H（高账面市值比），M（中等账面市值比），L（低账面市值比），各占33%。交叉股票得到组合 SL、SM、SH、BL、BM、BH 六组。五因子模型的因子构建是在三因子模型的基础上，分别以盈利因子RMW、投资因子CMA进行排序分组，得到W（盈利较差）、O（盈利中等）、R（盈利较好）、C（投资风格保守）、N（投资风格中性）、A（投资风格激进），最终得到18个分组。

五、实证检验与结果分析

采用多元线性回归方法分别对美股49个行业的数据进行处理，计算得到疫情前后三因子与五因子模型的系数，并进行显著性检验，验证模型的匹配效果、因子的显著性和变化趋势等。为了便于比较，因子系数均按5%的显著性进行判断，如图1所示。五因子模型的匹配性较三因子仅有很小的提升，表明五因子模型在疫情前后所选数据段的拟合效果没有显著增强，说明盈利因子和投资风格因子对此时间段的收益率解释不佳。值得注意的是，新冠疫情后不同行业三因子和五因子模型调整后R2的平均值均有较大幅度的提升，表明疫情后三因子模型拟合效果更好。因此，可以推断新冠疫情后Fama-French模型对行业定价的准确性要高于疫情前。

图1 新冠疫情前后不同行业三因子模型和五因子模型调整后R2平均值

对三因子模型和五因子模型公式中的截距项ɑ进行分析后发现，新冠疫情前后截距项仅煤炭行业存在异象，且均为负值。美国煤炭行业近几十年来一直处在衰退中，自2008年以来，其煤炭产量下降幅度近40%，从近12亿吨降至2016年7.38亿吨左右。美国煤炭业的产能过剩源于能源消费结构的内部替代。美国能源信息管理局估计，2016年煤电供应量占总供电量比重下降至32%，低于天然气电力产量33%的份额。随着科技的不断进步，2011年至2012年美国爆发页岩气革命，导致天然气供应陡增，天然气的价格下降了近40%；低廉的价格促使很多电力公司转向使用天然气。此后页岩气与原油的价格战导致煤炭行业不可避免的走向衰落。随着2019年Blackhawk矿业公司正式提交破产保护申请，意味美国排名前五的煤炭生产企业均已破产。因此，煤炭行业出现的异象问题可以归因于行业的衰落。

此前相关研究结论显示，随着盈利因子RMW和投资风格因子CMA的加入会明显提升模型的解释力，即降低或使截距项ɑ冗余。但图2结果却显示疫情后出现异象的行业明显增多，且五因子模型中的异象问题甚至还多一些，两种模型中均存在异象的8个行业有娱乐、消费品、化工、橡塑制品、车辆、芯片、批发和零售。这些行业主要可分为两类，其中娱乐、批发和零售主要是服务业，在美国经济中的占比为三分之二，容纳了大量的就业人口。数据显示，疫情爆发后，美国非农部门就业岗位2020年3月和4月均出现负增长，其中4月减岗2 050万，创下上世纪30年代大萧条以来的最高水平。安培分析表示，受疫情、隔离和经济衰退等多个因素的影响，未来美国娱乐业将少增长1 600亿美元。2020年4月，美国零售巨头梅西百货、Gap以及Kohl's宣布临时裁减大部分门店员工，加入到越来越多受疫情影响被迫裁员的零售商的行列。此外，自新冠肺炎疫情爆发以来，美国零售业宣布临时裁员人数已经超过50万。此外，化工、橡塑制品、车辆和芯片可归类于制造业。制造业占美国GDP的12%左右。美国供应管理学会2020年4月1日公布的数据显示，3月份美国制造业PMI环比下降1%至49.1%，高于市场预期的45%，但跌落至50%荣枯线以下，意味着制造业陷入萎缩。当月，新订单指数仅为42.2%，创2009年3月以来新低。基于此，可以推断疫情影响是造成这些行业出现异象的根本原因。

图2 新冠疫情后三因子模型和五因子模型截距项显著性统计结果

从新冠疫情前后各因子的显著性，进一步观察多因子模型对数据的解释效果，见图3。在图3中三因子模型疫情后多个行业的截距项ɑ具有显著性，与图2显示的结果一致。但是，通信行业中市场因子MKT在疫情前为冗余，Fama-French三因子无法给出解释。而采用CAPM模型进行求解验证，其市场因子MKT系数值为0.87，可见其满足单因子模型。疫情后规模因子SMB和账面市值比因子HML的显著性比率均有较大程度的提升，与图1显示的结果一致，表明疫情后三因子模型对各行业的解释力度明显增强。与此同时，ɑ显著性比率的提升代表异象增多，说明模型并未能完全解释资产组合的收益，还存在其他影响因素。

图3 新冠疫情前后不同行业三因子模型各因子显著性比率

在五因子模型中，截距项ɑ具有显著性的行业增加了两个，他们分别为电子设备和软件，均属于科技领域。美股自2020年3月底跌至低点后，科技股带领纳斯达克指数出现剧烈反弹，资金大部分都流向科技股。究其原因，一方面是新冠疫情使消费端由传统行业向新经济加速转移，急剧变化的宏观环境导致全球范围内具有确定性投资价值的资产数量越来越少，穆迪认为由疫情引发的结构性转变将惠及美国科技行业的大多数细分行业；另一方面是疫情的爆发打断了此前反垄断调查的进程。疫情前，五因子模型中商业服务行业的市场因子为冗余，在对其进行CAPM模型测试后，得到其市场因子MKT系数值为0.89，与三因子模型得到的市场因子一致。五因子模型中规模因子SMB的变化与图3一致，疫情前账面市值比因子HML的显著性比率很低。随着盈利因子RMW与投资风格因子CMA的加入，账面市值比因子HML会出现冗余现象[14]。但如图4所示，疫情前盈利因子RMW与投资风格因子CMA整体显著性比率不高，而账面市值比却有了大幅度的增加。在Fama-French提出五因子模型后，很多学者还提出了更多的因子模型，以此来进一步解释异象。但从图3和图4的结果来看，在疫情前各行业股票收益与市场和市值因素更相关，而在疫情期间，美股除了新冠疫情带来的影响外，还受到诸如美联储量化宽松政策、英国脱欧、黑人暴乱、互联网反垄断调查和美国总统大选等诸多重要事件的影响，由此引发了多行业出现异象。

图4 新冠疫情前后不同行业五因子模型各因子显著性比率

在对49个行业中各个因子的显著性进行统计分析后发现，根据Fama-French理论，除市场因子MKT值以1为界外（MKT>1标记为H，反之为L），其他因子值均以0为条件进行划分（系数值>0标记为H，反之为L）。以五因子模型为例进行研究，结果如图5所示。疫情后除盈利因子RMW外，显著因子的数量均有所上升。新冠疫情前市场因子MKT约有72%的行业系数小于1，即敏感性低于市场，疫情后该比例进一步加大为86%，行业两极性分化更加明显。此外，美股市场“小规模”特性依旧非常显著，疫情前后市场均倾向于小市值公司股票。变化最为明显的是账面市值比因子HML，疫情后该系数显著性明显增多，且系数大多为正数，说明疫情导致市场更加青睐价值股，账面市值比低的公司发展相对成熟，侧面证明疫情下的“确定性”逐渐成为投资者参考投资的重要因素。盈利因子RMW显示疫情前后行业数量变动不明显，且具有显著性的行业比例较少，具有显著性的行业中投资者均偏向于盈利能力稳定的公司。此外，仅有部分行业的投资风格因子显著，在疫情后市场更加倾向于投资风格保守的公司，这可能与疫情对投资活动的抑制影响有关。

图5 新冠疫情前后不同行业因子的显著性变化

定义市场投资风格出现变化有两种情况：其一，因子的显著性在疫情前后出现变化；其二，在因子均为显著的条件下，出现“H”和“L”的状态切换，结果如图6所示。新冠疫情影响了很多行业的市场投资风格，其中约31%的行业对市场的敏感性出现了反转，可见疫情对多个行业产生了颠覆性的影响。规模因子SMB受到的影响最小，由图5可知其小规模特性在疫情后还得到了进一步加强。影响最大的为账面市值比因子HML，尤其是三因子模型，风格转换数量占到了行业总数的84%。由此可见，新冠疫情使市场更加青睐于价值股，且疫情还加速了传统行业向新兴科技行业转型的进程。

图6 新冠疫情后不同行业各因子的风格变化

此外，部分行业受新冠疫情的影响并不严重。以医疗行业为例，新冠疫情使市场认识到医疗公司的重大价值。在疫情初期，呼吸机发挥着重要作用，遭到各国的哄抢。生物医药公司也展示了应对大规模健康危机的能力，疫苗的顺利研发给资本市场注入了强心剂。五因子模型计算结果如表1所示，结果中*代表因子系数在5%显著性水平下显著。

在表1中，三因子模型中市场因子MKT受疫情影响有扩大的趋势，但幅度较小，在五因子模型中则没有变化，行业相对市场的敏感性较弱。市值因子SMB显示小市值股票的收益率明显更高。通常而言，市值比较小的公司规模比较小，公司相对而言不够稳定，因此风险较大，需要获得更高的收益来补偿。在两个模型中账面市值比因子HML在疫情前后均为负数，表示市场更青睐成长股，这与医药行业的特点有关。盈利因子RMW在疫情前后均显著，且系数小于零，说明医疗行业股票具有一定的投机性。投资风格因子CMA为冗余项，表明投资激进与否对投资者决策的影响较小。总之，新冠疫情对医疗行业各因子的影响较小，没有显著影响资本市场对医疗行业的预期。值得注意的是，疫情后模型调整后R2均有不同程度的提升，可见疫情条件下模型的匹配度更优。随着人口老龄化、人们生活水平的提高等，医药行业的长期投资价值将进一步凸显。尤其是在新冠肺炎疫情结束前，口罩、呼吸机、病毒防治和疫苗研发等公司表现不俗，给社会和金融市场带来了信心。

六、结论与建议

资本市场中风险与收益的关系一直是研究的热点，对寻找投资机会、控制风险和金融产品定价具有积极意义。本文基于Fama-French三因子与五因子模型，对美股49个行业在新冠疫情前后的变化进行了分析，结果表明五因子模型在数据匹配和解释力上较三因子模型的提升力度不明显。值得一提的是，新冠疫情后多个行业出现了异象，难以用模型进行有效解释，这可能与2020年美国及全球多个重要事件有关。受疫情影响，多个行业中Fama-French模型因子的显著性和风格出现了明显变化，疫情后更多的行业相对市场不敏感，出现美股市场的行业性分化，疫情使得市场更加青睐于价值股，资本更倾向于投资确定性强的行业和公司。美股市场中的“小规模”特性仍然是主流，疫情甚至加强了这种趋势。

随着境外疫情的扩散蔓延，国际金融市场的动荡有进一步加大的趋势，对我国的经济发展形成了新的挑战。基于上述结论，本文提出以下建议：第一，疫情背景下坚持政策的稳定和有效对资本市场的发展至关重要，包括货币政策和财政政策在内的多项政策的制定和执行需慎之又慎。美联储在疫情爆发后宣布连续降息及无限量QE规模，对股市来说，量化宽松期间美国股市普遍大幅上涨，但在量化宽松结束后会出现一定程度回调。虽然量化宽松政策为经济复苏提供了支撑，但低利率和宽松的金融条件也鼓励了金融机构和企业的冒险行为，导致部分部门和经济体的脆弱性进一步积累，如研究结果中很多行业激增的异象。该政策也削弱了美国政府进行财政整顿和结构性改革的意愿，财政可持续性难题被继续拖延，将影响长期宏观经济政策和金融稳定，给未来经济发展埋下隐患。第二，医疗等行业对稳定社会和金融市场有着重要作用。针对疫情中出现的投机行为，要加强监管，尤其是对炒概念等行为要严厉打击，防止内幕交易和人为操控股价的行为。过度投机之所以对市场稳定产生巨大的危害，原因是市场出现赚钱效应，投资者会疯狂入市，使得某些股票成为“妖股”，而一旦市场回落，又会使市场陷入极度低迷。过度投机会破坏股市自身的发展规律，造成股市经济的严重损失，损害投资者的权益，引发或加剧金融危机和社会动荡不安。在我国，疫情发生后，A股市场除口罩概念外，在线教育和病毒防治等板块暴涨。从历史经验来看，事件性因素对市场的冲击持续时间较短，但后续影响较大。监管层需对炒概念行为加强监管，让A股保持理性，避免事后一地鸡毛。第三，需警惕结构性牛市。研究结果表明疫情后多个行业市场投资风格出现较大的变化甚至转向。美股在疫情中出现了“结构性牛市”，科技板块强力反弹，而其他板块则处在熊市当中。纳斯达克指数所包含的100个成分股中，涨幅前20%的股票居然贡献了纳指97%的涨幅，说明疫情肆虐加速了美国经济的分化，科技板块形成的财富效应，吸引了更多资金涌入。无独有偶，A股市场创业板指数全年大涨65%，沪指涨超13%，白酒行情贯穿全年。与此同时，大量中小市值股票出现明显的下跌走势，市场的结构分化空前。A股抱团的现象，引起了人们的广泛关注。相对美股的结构牛来说，A股更倾向于业绩好的白马股，但其中高市盈率股票存在严重的高估问题。

总的来说，创造价值的源头仍然是实体经济，金融市场应客观反映实体经济的状况，持续的非理性推高股票指数隐藏着巨大的风险。因此，建议监管部门对上述问题持续关注，确保金融市场稳定，更好地促进实体经济发展。

注 释：

①数据来源：http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html.