张少华，梁舒恬

（广州大学经济与统计学院, 广东广州 510006）

一、引言

因子投资的理论和实践，最初是建立在资产定价研究基础之中。资产定价的理论研究，本质上是借助现代金融理论，寻找能够解释预期超额收益且解释能力最强、最具有代表性和相对独立的因子，最终构建因子模型。近年来，因子投资实践被广泛应用于股票市场，基金经理采用因子投资方法既可以获取超额收益，又可以规避市场风险。目前，Fama-French五因子模型和Q因子模型两个因子定价模型应用较为广泛。

但是，资本市场上还存在大量无法被因子定价模型解释的统计量，通过这些统计量可以获得超额收益，学者们将这种无法被因子模型解释的统计量统称为“异象”，并且发现造成市场异象的根源是定价错误和数据挖掘。中国A股市场同样存在大量无法被因子模型解释的异象，但何种定价模型更适合中国股票市场、能够更好解释这些异象，学术界尚未形成统一结论。因此，采用实证分析方法，检验各主流因子模型对中国资本市场主要异象的解释能力，是一个值得深入开展的问题。

本文根据我国上市公司的交易和财务报表数据建立交易摩擦类、成长类、盈利类三大类11个市场异象性因子，通过GRS检验、截距项检验和调整的拟合优度识别，分析Fama-French五因子模型和Q因子模型对这11种市场异象的解释能力，进而比较这两种模型的定价能力和解释能力。

本文研究的主要意义是丰富了资产定价模型的研究，加深了对我国资本市场异象的进一步识别，有助于指导投资者合理投资、管理者有效管理市场，促进中国股票市场更加有序健康地发展。……