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3.4 变量控制法
验证特质风险对股票预期必须得排除其他的影响因素，以确定特质风险对收益的真实影响，下面对一些可能对股票预期收益产生影响的变量来予以研究。
3.4.1 市值和账面市值比
市值代表公司的市场特征，帐面市值比则是一个公司的基本面，陈信元、张田余和陈冬华(2001)发现在我国规模和账面市值比对横截面收益率有显著的解释能力。[22]本文的市值用的是流通市值，即用股价乘以流通股数，而账面市值比则用每股净资产除以股价。
3.4.2 前一期的收益率
一些研究表明市场上存在反转效应，如Jegadeesh 和Titman(1993)研究表明美国市场存在显著的中期反转效应。[23]在本文中即是上一个月的收益可能影响到本月的收益。为保持数据的一致性，本文用超额收益作为一个或有解释变量。
3.5 Fama‐MacBeth两步回归法
在用三因素模型得到特质风险和三因子模型的各因素前的系数后，采用Fama‐MacBeth截面回归对股票的预期收益和特质风险的关系进行检验。具体检验的回归方程如下：
其中Rit 表示股票i 在第t 月的收益率，rft表示第t 个月的无风险利率， EIVit表示第t-1 月的实际特质风险，βit、sit和hit分别是股票i 在第t-1 月的市场因子、规模因子和价值因子的系数。zit则表示公司的特征值，在这里包括公司市值和帐面市值比；rt-1表示根据前一期的收益率。在实际的计算过程中，市值和账面市值比都取自然对数。计算出γkt的估计值和方差，判断T统计量是否显著，进而判断各个因素对预期回报的影响，在这里特别关注特质风险的t统计量是否显著。
4 实证结果
4.1 Fama-French模型回归结果
根据三因素模型进行回归后，即可得到每只股票每个月的特质风险以及三个因子的系数。得到的这些数据的统计性描述如下：