本書簡介：《實證資產定價：股票橫截面收益》是對實證資產定價研究領域重要的成果的全面綜述。首先，本書通過對詳細案例所示結果的實施和解釋的深入討論，對當下廣泛使用的計量經濟學方法進行了全面闡述。其次，本書的后半部分利用這些方法證明在股票收益中觀察到的顯著的結論。這些已經被證明的現象形成了大量投資策略和當代實證資產定價研究的基礎。后，本書還包括了以下內容：(1)關于在股市中被發現的既有模型的驅動力討論；(2)一套廣泛的、可供從業者和學者參考的研究結果；(3)大量當代和基礎研究的參考文獻。本書是資產定價和投資組合管理研究生階段課程的理想教科書，也是金融經濟領域科研工作者和從業者不可缺少的參考資料。

核心收獲：

• 樣本：在這本書中所用到的每一個統計方法否是基于面板數據的。面板中每一條都是反映了一個個體和時間的組合。
• 通常有兩種技術被用來處理實證資產定價中的極端值問題。第一個是縮尾技術，即簡單地將一個大于或者小于某個確定值的變量值設定為這個確定值。第二個是截尾技術，即簡單地將被認定為是極端值的變量值設定為缺失，即移除極端值。
• 實證資產定價研究人員常常利用Newey和west(1987)提出的方法，即調整估計值的標準誤差來降低自相關性和異方差性的影響。
• 描述性統計的目標是對所使用的數據和樣本的特征有一個全面而扼要的了解。
• 相關性系數分析可以讓我們能夠初窺研究中所使用的變量之間的關系。
• 在實證資產定價研究中，很多變量是被用來捕獲樣本元素的持續性特征。這意味著通過變量所捕獲的元素特征在一定時期內被合理假定是穩定的。
• 組合分析是實證資產定價中一種被廣泛使用的統計方法。它的目標是檢驗橫截面上兩個及以上變量之間的關系。組合分析頻繁地被應用于檢驗一個或者多個變量對股票未來收益的預測能力。其中還包括單變量排序、雙變量序貫排序和雙變量獨立排序組合分析。
• Fama和MacBeth提出的回歸分析法是檢驗變量之間關系的另一種統計方法，其允許我們在檢驗變量之間關系時控制大量的其他變量，從而可以檢驗自變量與一個或者多個因變量在平均時期中的橫截面關系。其缺點在于需要對自變量和因變量關系的性質做出假設，在多數情形下，這種關系都被假設為線性的，因此就可以采用OLS回歸（或可能的加權最小二乘回歸）來完成周期性橫截面分析
• CRSP數據庫是一個在實證資產定價研究中股票價格和收益數據的主要來源。
• CAPM風險模型常被用于在組合分析中檢驗不同差異組合是否產生了正的異常收益α
• 證券β估計的最常用方法是運行股票歷史超額收益對市場因子的回歸，然后將斜率系數當做股票β的估計值。CAPM模型發現β和期望超額收益的關系可以用一條斜率等于市場風險差價，截距為0的線來描繪。但是事實上，實證結果未能支持這結論，并有文章為此做出了解釋。
• 規模效應指的是大市值股票的收益常常比小市值股票的收益低，其中Fama和French（1992，1993）的文章是最常被引用的。建立在這個發現上，他們設計并構造了一個組合，該組合的收益擬合了與規模效應相關的收益，進一步提出這個組合的收益作為一個風險因子，記為“小減大”（SMB）
• 賬目市值比與股票期望收益之間具有很強的正向橫截面相關關系，這個因子被稱為HML
• Fama-French三因子模型（市場因子、規模因子、價值因子）在解釋資產組合收益方面比CAPM表現更優
• 動量（Mom）-即根據月份t-11到月份t-1的股票收益率計算所得，與股票在月份t+1的收益之間存在橫截面上的正相關關系，該現象由Jegadeesh和Titman（1993）論文中所記載，即動量效應，在空中了期望收益、β、賬面市值比之間的關系后依舊成立。
• 在風險模型中引入動量因子MOM來解釋資產收益已被廣為使用，因此有了包括Fama和French（1993）以及Carhart（1997）的四因子（FFC）模型，該模型包括MKT、SMB、HML（價值）和MOM。
• Jegadeesh（1990）和Lehmann（1990）提出了短期反轉效應，指的是在過去的股票收益會與未來一周或是一個月的股票收益之間具有負的橫截面關系
• 反轉因子模擬組合被稱為STR
• Amihud（2002）的方法是最通用的流動性度量方法，即使用買賣價差。非流動性與股票未來收益之間有著強烈的正向橫截面關系
• Paster和Stambaugh（2003）提出了流動性因子PSL的構建，PSL因子模擬組合能產生大量的長期平均收益
• 偏度是測量起來非常困難的股票性質，因為大多數度量沒有表現出較高的持續性。
• 特質波動之謎：用周期性股票超額收益對因子模擬組合收益的時間序列回歸得到的殘差標準差來衡量特質波動。實證分析結果發現，特質波動和股票未來收益之間存在負界面關系。
• 看跌期權和看漲期權隱含波動率之間的差異與股票未來收益之間存在正相關性
• 其他股票收益率預測量：Harvey、Liu和Zhu（2015）提出了與橫截面定價效應相關的316個因子，其他人總結出更多的因子。其中資產增長、投資者情緒、投資者關注度、觀點分歧、盈利能力和投資、對博彩型股票的投資需求是比較常見的

總結

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