基本介紹
- 中文名：小公司效應
- 外文名：The Small Firm Effect
- 發現者：Banz、Reimganum
- 時間：20世紀80年代
現象,原因,模型解釋力,統計數據偏差,交易成本,風險溢價,
現象
Banz(1981)發現股票 市值隨著公司規模的增大而減少的趨勢。同一年，Reimganum(1981)也發現了公司規模最小的普通股票的平均收益率要比根據CAPM模型預測的理論收益率高，且小公司效應大部分集中在1月份。由於公司的規模和1月份的到來都是市場已知信息，這一現象明顯地違反了有效市場假設。最近Siegl(1998)研究發現，平均而言小盤股比大盤股的年收益率高出4.7%，而且小公司效應大部分集中在1月份。由於公司的規模和1月份的到來都是市場已知信息，這一現象明顯地違反了 半強式有效市場假設。Lakonishok等(1994)的研究發現，高市淨盈率的股票風險更大， 在大盤下跌和經濟衰退時，業績特別差。市盈率與收益率的反向關係對EMH形成嚴峻的挑戰，因為這時已知的信息對於收益率有明顯的預測作用。
原因
模型解釋力
小公司效應實際上是二十世紀70年代後期對CAPM的非常規性研究之一，非常規性從某種意義上說是公司特徵。按照Sharpe—Linter的CAPM模型：
E(R1) − R1 = βim[E(Rm) − Rf],β完全刻畫了截面層上的預期超額收益的波動。小公司效應本質上是小公司所獲得的超額收益不能用CAPM中的β係數解釋的部分。
統計數據偏差
Roll(1981)認為與等權計算的股票指數(E)相較，以市值為權數加權平均計算的標準普爾500指數(S)更偏重於大公司，換言之，前者的某些特徵更接近小公司組合的收益率，因而他認為比較兩種指數有助於研究產生規模效應的真實原因。在比較1962～1977年不同時間跨度的E和S後發現，在所有的持有期下E更高，比S平均每年高出12%，且方差更大。雖然日收益率下兩種指數的Beta和方差幾乎相同，但隨著持有期的延長——由日、周等漸變為半年收益率數據——E的最小二乘β和方差急劇增大。這表明短期數據會低估小公司的風險而誇大其收益狀況。Roll認為小公司股票交易不頻繁。使得日收益率存在較長的滯後影響，由此帶來了數據的自相關性，導致Beta估計偏低。同時，Roll還使用Dimson(1979)提出的aggregated coefficients方法估計β值，結果規模效應有所減弱。
交易成本
這裡的交易成本指的是做市商在交易時所發生的成本。按照Kim和Ismail(1990)的定義，廣義交易成本分為直接和間接兩類。直接成本包括做市商提供交易服務所產生的經紀費和出價與要價的差額(bid—ask spread)。間接成本包括與交易活動相關的信息搜尋和投資組合管理所產生的費用。
出價與要價的差額是做市商彌補市場的買賣雙方在交易上不同步而要求的費用。要價(ask price)包含了交易者為了能夠立即買入而支付的溢價，出價包含立即買出的溢價。因而Amihud和Mendelson(1986)認為出要價差額可以看作是，由於提供流動性和立即交易的可能，做市商所要求的費用。更進一步，他們把出要差價看作反映市場稀薄(market thinness即成交量較少)程度的指標，與成交量、股票持有人數、做市商數目以及股價變動的連續性等市場流動性指標負相關。而且，不論是總收益還是扣除交易成本後的淨收益都是出要差價的遞增且凹的函式。他們用三個模型檢驗β、出要差價和收益率之間的關係。(1)CAPM模壟I檢驗驗證了β和收益間顯著相關。(β係數t值為4．99)(2)在CAPM中加入一個流動性變數：出要差價的對數。結果出要差價解釋力更強(係數t值為3．23，而係數t值為0．4)。(3)收益率僅對出要差價的對數回歸，結果顯著性(t)達到6．16，甚至高於CAPM中相應的t值。所以他們認為出要差價和收益率間顯著的正相關關係可以解釋小公司效應，因為小公司由於成交量少，其流動性更差。
Stoll和Whaley(1983)的發現也支持該結果，他們考察了NYSE的股票。在控制出價與要價的差額和佣金變數影響後，規模效應只出現在三個月，一年持有期下組合的超額收益不顯著。關於流動性效應解釋，Amihud(2002)後來認為這種流動性溢價不僅來自小公司股票本身的特徵，還可能反映小公司股票的流動性對市場不流動性的敏感度。Aminud考察1964～1997年的NYSE股票，認為市場流動性會影響股票預期收益。具體而言，預期的市場不流動性將提高股票的預期超額收益；未被預期到的市場不流動性將降低當時的股票收益率。並且，這種不流動性效應對於小公司股票更強。
風險溢價
1．忽略效應。小公司容易被股票市場的操縱力量即機構投資者所忽略。機構投資者通常只關注大公司，而較少研究小公司，所以市場參與者對於小公司的生產、管理及市場銷售等情況存在信息不完全性。了解其信息越少，風險也就越大。
