据悉，上海光明食品（集团）有限公司与上海良友（集团）有限公司正酝酿联合重组。上海市国资委层面近日已听取了相关方案。接下来，上海市国资委将根据讨论意见，对方案汇报稿作进一步修改，完善后将上报上海市委常委会。　　据透露，今年的上海国资改革工作目前已有了更明确目标，比如在发展混合所有制经济方面，上海今年计划完成并推进一批企业集团整体上市和核心资产上市，包括完成绿地、现代设计整体上市工作，推进华谊集团核心资产上市等。　　上海国资重组概念股炒作升温，（）、（）涨停，（）昨日涨停后，早盘一度逾6%。　　上海国资年初制定的聚焦推进开放性市场化重组、推进资本证券化等工作正渐次展开。　　据东方早报报道，今年1到8月，上海国资已完成部分企业创业板上市和非公开发行，资产证券化率达到35.03%。今年年初上海国资设定的目标是，地方经营性国资证券化率从年初的34.7%提高到38%。　　近年来，随着上海国资不断加快资产证券化进程，上海城建、（）、上海交运等大集团整体上市工作取得显着成效，“背靠大树”的国资上市公司亦纷纷启动并购重组壮大资本实力。　　据上证报报道，分析人士指出，随着大产业集团相继上市，余下待整合资产范围正逐步缩小，未来上海国资的整合将向纵深化发展。在此背景下，前期已显露出整合预期以及具有区县国资背景的两类上市公司颇值得投资者关注。　　以开创国际为例，2008年，上海水产集团通过其控制的上海远洋渔业借壳开创国际（即原“华立科技”），同时向公司注入了部分远洋捕捞资产。而根据上海水产集团此前发布的“十二五”发展规划，“整体上市”已成为该集团今后发展战略目标之一。　　再看东方创业，公司大股东东方国际集团去年5月通过定向增发将旗下与物流有关的资产和业务全部注入上市公司。即便如此，东方国际集团尚有三分之二净资产和三分之一主营未进入上市公司。而根据东方国际集团承诺，其将在前次重组完成后30个月内完成相关业务梳理及不良资产剥离，随后再按照商业惯例及市场公允价格通过并购重组等方式，依据集团整体上市战略步骤，将外贸公司等资产注入上市公司。　　同为上海地产集团旗下的上市公司，外界对（）和（）的资产整合预期也由来已久，两公司2010年末亦曾共同停牌筹划收购大股东资产，但由于国家宏观调控政策等原因，两公司资产整合事宜尚未取得市场预期的进展。　　此外，随着市属集团企业整合逐步取得进展，所剩整合标的逐步减少，区县国资整合渐已成为新的“聚焦点”。尽管今年一季度业绩亏损，但作为金山区国资委下属唯一上市平台的（）今年4月却被连番炒作，股价大幅上涨，而游资“博弈”的正是金山区国资的整合预期。　　开创国际大股东筹谋整体上市　　一直靠柴油补贴才录得较好盈利的远洋渔业巨头开创国际，似乎迎来了新的发展良机。公司今日发布的显示，公司上半年盈利预计同比增长50%至70%。另据悉，公司大股东上海水产集团正稳步推进整体上市战略，随着上海国资委下半年加速推动国企核心资产整体上市步伐，开创国际有望获注入该集团最优质的金枪鱼资产。　　据上证报报道，开创国际方面证实，今年以来，上海水产集团已获得市国资委10亿元人民币的注资，主要用于造船和建设水产品产业园。一旦水产品加工产业园建成，开创国际捕捞的远洋渔业产品以及同一大股东旗下的兄弟公司上海金优捕获的高端金枪鱼将源源不断运回国内加工销售，既可满足国内市场对品质安全的野生海产品需求，又可提高海产品附加值。据悉，今年在某次会议上，上海市委相关领导席间特意问了水产集团党委书记兼开创国际董事长汤期庆：你们的野生海产品什么时候能运回上海市场给（）分享？此问恰好切中该公司“产品回国”这一战略思路上。水产集团计划在年产10万吨的金枪鱼中，组织50%到60%运回国内，在加工和市场开发两个环节与国内外知名厂商合资合作，实现远洋捕捞同上海国内市场的衔接，分享政府支持发展远洋渔业的成果。　　值得注意的是，上述的上海金优远洋渔业有限公司主要从事阿根廷鱿鱼、秘鲁鱿鱼、高档金枪鱼的捕捞生产。目前拥有超低温金枪鱼钓船9艘。诸如日本料理当中消费的金枪鱼片，即是通过这种钓船来捕获。与目前开创国际旗下的通过围网捕捞的金枪鱼有明显的高下之别。可谓是该集团的优质资产。　　东方创业　　公司以服装、纺织品出口为主业，经营范围涵盖所有商品和服务的进出口业务（国家指定经营的除外）。公司前身为拥有50余年经营历史的上海市服装进出口公司，现为全国最大的纺织品出口企业东方国际集团旗下的唯一一家上市公司，2000年之后年均出口金额超过3.5亿美元，目前旗下拥有三家具备规模化生产能力和卓越管理水平的控股工贸结合型子公司，分别是东方国际创业浦东服装进出口公司、闵行服装实业公司和白鹤服装实业公司。　　开创国际　　公司原名华立科技，于2008年底通过与上海开创远洋渔业有限公司完成重大资产置换，其主营已由盈利能力较弱的电力自动化业务转变为具备良好发展前景的远洋捕捞业务。其控股股东上海远洋渔业有限公司系国资委旗下上海水产总公司专门进行远洋捕捞的核心资产。公司拥有了中国最大的一支大洋性捕捞船队和其它过洋性捕捞船队。远洋渔业表示将陆续把公海捕捞业务资产注入上市公司，进而把浙江开创国际打造成为一家具有较强国际竞争实力的远洋捕捞蓝筹上市公司。　　开开实业　　公司是一家以服装和医药为主业的上市公司。公司服装业坚持走开开品牌创新之路，主导产品开开牌衬衫为中国驰名商标、中国名牌、免检产品的优势。在医药产业，公司拥有雷允上药业和静安制药公司。
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沪深前20大权重股是哪些？
15:45:30来源：金投股票编辑：fangbiao
摘要：沪深前20大权重股是哪些？权重股就是总股本巨大的上市公司股票，它的股票总数占股票市场股票总数的比重很大，权重就很大，权重股的涨跌对股票指数的影响很大。
沪深前20大权重股是哪些？权重股就是总股本巨大的，它的股票总数占股票市场股票总数的比重很大，权重就很大，权重股的涨跌对股票指数的影响很大。
权重股在市场占有的份额比较大，当权重股下跌时，股市会直接下跌，反之，当权重股都上涨时，自然也就形成了牛市。
目前沪深前20大权重股：民生银行、招商银行、中国平安、兴业银行、交通银行、浦发银行、万科Ａ、中信证券、贵州茅台、中国神华、海通证券、农业银行、中国太保、工商银行、中国建筑、保利地产、包钢稀土、五粮液、格力电器、北京银行。
展望未来，由于市场盈利模式的变化，权重股尤其是作为衍生金融工具现货标的指数的权重股，将为资金制造双向且带有大比例杠杆的盈利可能。可以确定的是，这类股票的波动价值将更加受到资金的关注。
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我的意见：第三章数据与研究方法；（ｓ／Ｌ＋ｓ／Ｍ＋ｓ／Ｈ―Ｂ／Ｌ―Ｂ／Ｍ―Ｂ／Ｈ；小规模与大规模组合的收益差，等于两个高ＢＭ组合的；（２）构造依赖变量；三因素模型回归中的依赖变量由以下方法形成；上面的标准相同；在Ｆ锄和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９３）的检验中，他们使；采用３×３分组是基于上海股票市场的规模远远小于美；（３）回归模型；三因素模型的具体形式如下：；ＲｆＪ―Ｒ，Ｊ兰
第三章数据与研究方法
（ｓ／Ｌ＋ｓ／Ｍ＋ｓ／Ｈ―Ｂ／Ｌ―Ｂ／Ｍ―Ｂ／Ｈ）／３，；高减低股票组合（ｍ儿）表示剔除规模因素后
小规模与大规模组合的收益差，等于两个高ＢＭ组合的平均收益减去两个低ＢＭ组合的收益，即为（ｓ／Ｈ十Ｂ／Ｈ―ｓ／Ｌ―Ｂ／Ｌ）／２。这样我们就可以在１９９６年７月到２００５年６月期间得到所有组合的每个月的收益。最后，我们令上证综合指数收益减去～年期储蓄利率／１２（Ｒ。一Ｒ，）代表市场因素，上证综合指数收益率也采用真实收益率的方法计算。
（２）构造依赖变量
三因素模型回归中的依赖变量由以下方法形成。对于股票组合的划分标准跟
上面的标准相同。从１９９６年至２００４年，每年６月底，将样本股票分别按ＢＭ高低和ｓＩｚＥ大小３等分，两两交叉形成９个组合，之后计算每年７月到第二年６月每个组合价值加权的月收益Ｒ。，其中以每支股票流通市值占所在组合总流通市值的比例为个股权重（价值权重）。并用Ｒ。一Ｒ，代表组合异常收益，其中Ｒ，为一年期定期储蓄利率所折算的月收益率，我们将其作为无风险利率。这样对于９个股票组合，我们将得到样本期内每个月的异常收益。然后，进行基于时间序列的回归分析。
在Ｆ锄和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９３）的检验中，他们使用了５×５的分组方法。我们
采用３×３分组是基于上海股票市场的规模远远小于美国纽约股票市场。如果分组过细的话也许会因为样本规模过小，而影响到某些统计特性。
（３）回归模型
三因素模型的具体形式如下：
ＲｆＪ―Ｒ，Ｊ兰ａｉ＋卢。』（ＲｍＪ―Ｒ，』）＋卢跏日ＪｓＭＢ；＋卢ｍ皿，ｉ爿埘■＋ｓｉ，（３．２３）
其中Ｒ，．是特定９个组合在ｔ期的收益。ｓ船（小减大）为每个月中三个小公司组合（ｓ几，ｓ／Ｍ和，ｓ／Ｈ）的平均收益减去三个大公司组合（Ｂ几，Ｂ／Ｍ和Ｂ／Ｈ）的平均收益；删Ｌ（高减低）为每个月中二个高账面市场价值公司（Ｓ／Ｈ和Ｂ／Ｈ）的平均收益减去二个低账面市场价值公司（Ｂ／Ｌ和ｓ／Ｌ）的平均收益，其他同ｃＡＰＭ模型。其中ａ；为股票ｉ在ｔ时期的月异常收益，成为市场风险系数。这个公式中，市场项表示买入整个市场组合卖出无风险资产，Ｓ船项表示买入小规模股票卖出大规模股票，删Ｌ表明买入高账面市场价值比股票而卖出低账面市场价值比股票。
该公式的目的是检验多因素资产定价模型是否可以大致地解释股票横截面
平均收益。本文的研究集中于确定整个市场因素、企业规模和账面市场价值比率是否可以在解释股票收益的横截面现象方面优于ｃＡＰＭ模型。因此我们将在回归之后集中考虑ａｉ的异于Ｏ的显著程度。
对上海股票市场的观察发现，从２００１年６月开始股票市场从上升趋势转变为下降趋势。我们考虑是否这种趋势的变化，会影响中国投资者的心理，使其投
第三章数据与研究方法
来解释。以这些因素代表一定的风险进行回归，模型的形式为：
Ｒ扣＝Ｅ帆，ｒＪ＋属，１，１，＋卢啦，２Ｊ＋…＋卢ｊ＾＾，＋￡“（３．２２）
卢为要素载荷（ｆａｃｔｏｒｌｏａｄｉｎｇ），代表每一项因素对股票收益的影响。在
此基础之上，ＦａⅢａ和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９３，１９９６）结合ＣＡＰＭ提出了一个三因素模型。
将公司规模（ｓｉｚｅ）和账面／市场价值比率（ｂｏｏｋ―ｔｏ―ｍ”ｋｅｔｏｆｅｑｕｉｔｙ，简称ＢＭ）因素加入到ＣＡＰＭ模型中，而后对股票市场的数据进行检验。他们发现这个模型可以解释ＤｅＢｏｎｄｔ和Ｔｈａｌｅｒ（１９８５）的长期收益反转和Ｌａｋｏｎｉｓｈｏｋ等（１９９４）
的收益反转。也就是说，长期输家收益的变化似乎可以同企业特定因素的风险贴水联系起来，这可以解释为什么输家将具有比赢家更高的未来平均收益。他们的结果说明一点：关于市场有效性的推断，对有关预期收益的模型设定是敏感的。
（１）构造解释变量
本文将采用同Ｆａｍａ和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９３）类似的方法来研究中国股票市场，并
根据他们的方法来构造相关的股票组合。在时间序列中的解释变量，包括市场的超额收益和根据规模和账面市场价值比来模拟的资产组合的收益。我们根据每只股票的规模和账面市场价值比来构造六个股票组合，然后采用这六个组合来形成小减大（ｓＭＢ）和高减低（删Ｌ）阿个股票组合，这两个个组合可以分别根据规模和账面／市场价值比模拟风险因素，并以这些组合的收益作为解释变量。
为了防止数据中的预测偏差，我们将采用ｔ一１年年底的账面一市场价值比
率。对于规模标准，我们将采用ｔ年６月末股票的市场价值（ｍａｒｋｅｔｃａｐｉｔａｌｉｚａｔｉｏｎ），也就是流通股市值来划分股票。因为上海证券交易所规定所有上市公司都要在４月３０日之前发表上一年度的财务会计报告，之后相关的财务指标才能被投资者完全了解，同时为了便于同ＦａＩⅡａ和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９３）的研究进行比较，我们采用６月末的流通股市值来作为规模的衡量标准。
从１９９６年至２００４年，在每年６月底以规模中值为分界线将样本分为大（Ｂ）
和小（ｓ）两组。我们同样将股票按Ｂ／Ｍ进行排列，每股市场价值用ｔ―１年来的价格来衡量。然后将所有样本分成高Ｈ（３３％）、中Ｍ（３３％）和低Ｌ（３３％）三组。Ｂ／Ｍ比率为股票的每股净资产除以年末收盘价，我们将每股净资产为负的公司剔除掉，因为他们对我们的研究没有多少实际意义。按照两者交叉分组后形成６个组合，所有的股票都被分派到这６个基于规模和账面市场比的股票组合（ｓ／Ｌ，
ｓ／Ｍ，Ｓ／Ｈ；Ｂ／Ｌ，Ｂ／Ｍ和Ｂ／Ｈ）之中。我们从上海证券交易所得到每只股票的月收益和会计数据，通过这些原始数据求得每个组合在ｔ年７月到ｔ＋１年６月的月度收益，投资组合的平均收益按其中股票的市场价值加权来计算，即以每只股票流通市值占所在组合中总流通市值的比例为个股权重。小减大股票组合（Ｓ船）表示剔除Ｂ￣Ｉ因素后大规模与小规模组合的收益差，等于三个小股票组合收益的简单平均减去三个大股票组合收益的简单平均即，
第三章数据与研究方法
资决策和期限发生变化，因此影响了股票的价格运动。为了剔除这种趋势变化的
影响，我们将对三因素模型进行分期回归，分界点为２００１年６月。因此在回归
中我们同前面一样采用了虚拟变量（ｄｕ岫ｙ），这样可以使我们在一个回归模型中
分别考察在前半期和后半期内赢家组合、输家组合和买入输家卖出赢家的套利组
合的表现。具体的形式如下：
月ｆ，ｆ一曰ｒ。ｆ穹ａｉ，１（１一Ｄｆ）＋口。，２Ｄｉ＋卢。１．ｆ（心Ｊ一只，，）（１一Ｄｉ）＋，。２』（矗。，一Ｒ，』）Ｄｉ＋
卢跳日１』ｍ扭‘（１一Ｄｉ）＋卢跏Ｂ２，ｌ｜ｓ：ＭＢＩＤｉ＋卢脱Ｉ，ｉ月：＾亿ｆ（１一Ｄ１）＋卢删Ｌ２＇ｆＤｌ＋（１一Ｄｊ）＋Ｄｆ＋ｓｌ，ｆ
（３．２４）
在这里，ｔ＝１到１０８。Ｄｉ为虚拟变量，在ｔ从１到６０时Ｄ，为０，当ｔ从６１
到】０８时口为１。回归得到的ｑ就是组合在前半期内的异常收益：％是股票组合在后期内的异常收益。
三因素模型认为，如果企业特征所代表的风险因素确实可以很好地解释股票
的超常收益，那么在回归中得到的常数项的估计值应该不异于０。也就是说在剔除了风险因素之后，不存在股票的异常收益。并且可以通过其他参数的估计值来考察市场溢价、ｓＭＢ和ＨＭＬ因素对股票超常收益的影响。
（４）对输家赢家组合异常收益的检验
采用上一小节的研究方法，我们发现在中国上海股票市场中，Ｆａｍａ和Ｆｒｅｎｃｈ
（１９９３）的三因素模型并不能完全解释股票组合中收益。在整个１９９６年６月到
２００５年６月期间，上海市场中存在异常收益。因此我们试图采用ｃＡＰＭ模型类似的研究方法来考察上海股票市场的过度反应现象。鉴于采用ｃＡＲｓ方法和买入并持有方法得到研究结论的相似性，在这里我们只对采用ｃＡＲｓ方法得到的输家和赢家组合进行三因素模型回归。
我们分别在构造期和检验期都是１２个月、２４个月和３６个月的情况下，采
用三因素模型对输家、赢家和套利投资组合的进行了回归。如果回归之后的结果显示常数项的估计值口ｉ显著地不异于Ｏ，那么我们就可以认为上海股票市场输家和赢家的异常收益是由于市场风险和公司特征的风险引起的，它能由三因素模型解释。如果回归得到常数项的估计值％不仅异于Ｏ，并且具有确定的趋势显示在构造期赢家的异常收益大于输家，而在检验期输家的异常收益大于赢家。那么就可以认为即便是经过风险的调整，剔除了市场风险、规模风险和账面市值比风险等因素后，依然存在过度反应现象。
３．特征模型
随着对股票异常收益的深入研究，Ｄａｎｉｅｌ和Ｔｉｔｍａｎ（１９９７）基于三因素模
型提出了特征模型（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｍｏｄｅｌ），并将其应用于美国股票市场。次年通过对两个模型的详细的分析和检验，否定了三因素模型而支持特征模型。特
第三章数据与研究方法
征模型同三因素模型的基本形式非常相似，但是两者的前提假设却完全不同，主要区别在于到底是公司的特征因素还是公司特征所代表的风险因素引起了股票的异常收益。
三因素模型将股票账面市值比（ＢＭ）和规模因素（ｓｉｚｅ）加入到支持定价模型中，同市场溢价一起来解释股票的超常收益。也就是认为，股票的这两个因素同样引起了风险的变化，因此股票的预期收益也随着这两个因素的要素载荷的变化而变化。如果股票回归得到的要素载荷不同，那么预期收益也就不同。但是特征模型认为，股票的预期收益是由其固定的特征决定的，具有不同特征（例如，规模、账面市值比等）的股票，将具有不同的收益，聪明的投资者可以仅仅根据公司的特征而不用考虑风险就可以获得超常收益。下面我们就来详细说明特征模型的方法，并用其来检验上海股票市场的异常收益到底由风险因素决定还是由公司的特征因素决定。
（１）首先我们根据Ｆａｍａ和Ｆｒｅｎｃｈ三因素模型，每年将上海证券交易所上市的股票按照账面市场比率（ＢＭ）和市场价值（ｓｉｚｅ）交叉分成９个组合。ＢＭ和市场价值的选取标准同三因素模型中的相同，都是采用ｔ―１年年底的账面／市场价值比率和ｔ年６月底的市场价值。分别按照这两个标准将所有符合条件的股票从高到低进行排列，之后以３３．３％和６６．６％为分界点将整个样本分别平均分成３组。这样按照两种划分标准交叉组合就形成９个股票组合。然后再根据每只股票检验期前７个月到前３０个月的收益采用三因素模型进行回归，分别计算出该股票的三个要素载荷，即以、卢。。和卢。的值。之后按照每个要素载荷卢值的大小，分别在９个投资组合中对股票进行排列。
（２）在理想的情况下，我们一般采用可以事先观察到的信息，按照股票预期的未来以、卢。。和声。，对于所有样本股票进行排列。而未来声。。和卢。。事先无法观察，所以我们采用构造期前的数据回归得到的卢值来代替预期的未来卢值。为了估计这些口值，我们在构造期前采用三因素模型对每只股票的收益进行回归，样本期间为构造期之前３０个月到之前７个月。我们没有采用一６到０月期间的数据是因为要素资产组合是基于过去６个月的价格来形成的。
我们计算声时所采用的要素股票组合（即ｓ船和删Ｌ组合）同Ｆａｌｌｌａ和Ｆｒｅｎｃｈ（１９９３）所采用的组合有所不同。在他们采用的组合中，股票权重每年随企业规模和账面市场比率的变化而变化。Ｄａｎｉｅｌ和Ｔｉｔｍａｎ（１９９７）发现组合收益具有稳定性，故将每年６月底所得的股票权重作为同一只股票在前４２个月至前７个月的权重，并计算ＨＭＬ和ｓＭＢ组合收益的大小，用固定权重因素组合确定二个因素。我们所采用的是Ｄａｎ｛ｅｌ和Ｔｉｔｍａｎ（１９９７）的固定权重因素组台方法。然而本文只在估计个股贝塔值时使用固定权重因素组合确定删Ｌ和ｓＭＢ。在检验三因素模型和特征模型时仍采用权重逐年变化的方法来确定上述二个因素。
第三章数据与研究方法
对于两个要素组合，我们将每年６月底根据股票市场价值所得的权重作为该股票在一３０月到一７月期间的权重，并计算一３０月到一７月共２４个月的ＨＩ｛Ｌ和ｓＭＢ的大小，然后用个股一３０月到一７月期间的月收益率与所述二因素及市场异常收益采用三因素模型进行回归，从而得到每只股票的三个贝塔值：卢。。、芦。和芦。。
（３）Ｄａｎｉｅｌ和Ｔｉｔｍｎ（１９９７）在９个股票组合中根据贝塔值的大小对股票进行排列，平均分成５组。我们在这里只平均把每个组合分成３组。因为如果我们也采用５组的方法时，有些子组合的股票数目过少，会影响到统计上的研究结果，而Ｄａｎｉｅｌ和Ｔｉｔｍｎ（１９９７）也将１９６３到１９７３年排除在其研究期间之外，因为在这个期间内有些子组合只包含１个股票。我们采用分３组之后，可以保证我们的子组合中至少包括４只股票。这样就在每个根据ＢＭ和规模分组后形成的组合中，又得到了３个子组合（Ｐ１，Ｐ２和Ｐ３），最后对于每个要素载荷ｂｅｔａ，我们都会得到２７个股票组合。
如果股票的超常收益是可以由风险因素解释的话，账面市场比率将同ｂｅｔａ值高度相关，因此风险模型预测账面市场比率将同ｂｅｔａ值高度相关。
其次对于回归中的常数项ａ，三因素模型认为风险因素可以完全解释股票的超常收益，因此预测回归中常数项的估计值等于０。而特征模型认为是投资组合的平均收益只取决于股票的特征（规模和账面市值比），因此同ｂｅｔａ值的变化无关。这样特征模型预测低ｂｅｔａ值投资组合的常数项口为正，高ｂｅｔａ值投资组合的常数项为负。
（４）下面我们来构造特征均衡组合（Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ―Ｂａｌａｎｃｅｄ
ｐｏｒｔｆ０１ｉｏｓ）。为了检验低ｂｅｔａ值组合和高ｂｅｔａ值组合的ａ值是否存在着显著的差异。我们分别根据如、卢ｍ和∥―。构造了９个特征均衡组合。对根据账面市场比率和规模分组后形成的每个组合，分别买入贝塔值为大的组合，卖空贝塔值为小的组合，即用大ｂｅｔａ组合的收益减去小ｂｅｔａ组合的收益，形成９个套利组合。由于在每个组合里，不同贝塔值的股票组合具有相似的公司特征，上面构造的套利组合可消除公司特征对股票收益的影响，而只剩下贝塔值的大小对股票收益有影响，这就是“特征均衡组合”（Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ―Ｂａｌａｎｃｅｄｐｏｒｔｆｏｌｉｏｓ）。并且，对这９个特征均衡组合进行等权重投资后形成了一个股票组合，我们称之为等权重组合。这样每个特征均衡组合都具有７４个月的收益数据，在统计检验时，分别利用９个特征均衡组合的６０个月超常收益，采用三因素进行回归，其模型为：
Ｒ曲一Ｒ，一ｄ＋凡（Ｒ。一月，）＋卢洲蜀’佃＋声龇妇Ａ纪＋ｑ（３．２５）
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