我院朱一峰副教授和2021级博士研究生王瑾喆合作撰写的论文“A Comparison of Factor Models in China”被金融学领域国际著名期刊Journal of Empirical Finance正式接收并在线发表。

在资产定价领域，学者提出了大量股票收益横截面异象，并基于此开发了众多资产定价因子模型。寻找最优资产定价因子模型成为了重要的研究议题：在市场实践中，了解最优模型有助于股票估值、风险管理及基金表现评估👩🏽‍✈️🥃；在学术研究中，则需要验证所提出模型的解释能力🍘。然而，采用不同的检验方法、不同的测试资产组合以及面对多重检验问题🤽🏿，往往会导致结果不一致。

为了解决这些问题👃🏽，本文基于多个测试资产组合，基于不同统计指标，比较了2000年至2022年中国A股市场中11种资产定价因子模型（包括隐因子）的表现🚣🏽‍♀️。为构建测试资产组合❌，本文复制了105个异象，并从中选择23个显著的异象作为模型比较的测试资产组合🫶🏼。实证结果表明🖖🏽🪸，在时间序列检验中，Hou等（2019）提出的五因子q模型表现最佳🧨。横截面成对检验和多模型比较检验进一步确认📻🏯，Hou等（2019）提出的五因子q模型、Fama和French（2018）提出的六因子（FF6）模型以及Kelly等（2019）提出的五因子（IPCA5）模型表现最优。此外，在解释异象的能力方面，五因子q模型的表现依然领先，能够解释最多的异常现象，并在多项统计指标中表现优异。值得注意的是👩🏽‍🦳，五因子q模型在不同检验中均展现出稳健的表现🐵。

本文在多个维度上扩展了现有研究🧪，为中国A股市场上的因子模型比较提供了新的见解。与现有文献不同，本文综合了11种因子模型，包括最新提出的IPCA隐因子模型🎄，并通过多样化的时间序列表现指标及横截面 比较测试进行分析💇🏽。本文的研究为市场从业者和学术研究者更好地理解中国资本市场提供了重要的启示。

论文中提到的中国A股市场主要因子数据可以在朱一峰副教授的个人主页http://yifengzhu.weebly.com下载。

撰稿：朱一峰

审核：彭俞超