规模与小盘股溢价：剔除垃圾股后的证据与小盘价值股的理由

你将学到什么

• 在研究和指数中，“小盘”是如何定义的。
• 为什么 1980 年代之后单独的小盘股溢价看起来很弱，以及“控制垃圾股”改变了什么。
• 为什么小盘成长股是规模–价值网格中最差的角落，而小盘价值股最强。
• 小盘股敞口的额外成本和风险。

讲解

规模因子是一种历史倾向：按市值衡量的小公司平均收益高于大公司。Rolf Banz 于 1981 年在美国股票中记录了这一现象，Fama 和 French 于 1993 年将其纳入 SMB。在本课程的所有因子中，规模因子的证据争议最大。

首先是定义。在 Fama–French 数据中，“小盘”指市值低于纽约证券交易所公司的市值中位数，这涵盖的上市公司数量远多于其市值占比所暗示的。商业指数则按累计自由流通市值划分：截至 2026 年，MSCI 可投资市场指数把每个市场中大约前 85% 视为标准（大盘和中盘），接下来大约 14% 视为小盘；由于阈值会变化，请核对当前的编制方法。因此一只“小盘股”基金持有的是市值数亿或数十亿欧元的公司；驱动许多学术结果的微型股大多被排除在外。

其次是证据。论文发表后，原始的规模溢价明显减弱；在 1980 年代中期以后的许多样本中，它在统计上与零无法区分，并且集中在一月份和最小、流动性最差的股票中。多位研究者由此得出结论：规模根本不是一个稳健的因子。

Asness、Frazzini、Israel、Moskowitz 和 Pedersen 在《Size Matters, If You Control Your Junk》（2018 年）中作出回应。他们的论点是：小盘股范围内包含许多低质量公司——不盈利、高杠杆、盈利波动大——他们称之为垃圾股。垃圾股在每个规模组中收益都很低，而且在小盘股中占比过高，这拉低了小盘股的平均值并掩盖了规模效应。比较质量相近的小公司和大公司时，规模溢价变得更大、跨年代和跨国家更稳定，也不再集中于一月份。简而言之：小盘且高质量在历史上跑赢了大盘且高质量；小盘垃圾股则什么都没跑赢。

同样的逻辑也解释了小盘价值股的结果。把股票按规模和价值排成网格，小盘价值这一角在历史上显示出最高的平均收益，而小盘成长这一角最低。小盘成长正是投机性、亏损、彩票式公司聚集的地方：又是垃圾股。小盘价值则避开了其中大部分。这就是为什么许多从业者推荐小盘价值或小盘质量倾斜，而不是单纯的小盘指数，也是为什么即使规模效应真实存在，一只单纯的小盘基金也可能多年令人失望。

第三是成本和风险。小盘股的买卖价差更宽、成交量更低、市场冲击更大。它们在衰退和信贷紧缩中跌得更多，因为它们更依赖银行融资。小盘指数的换手率也更高，因为有公司升级为中盘或被摘牌。这些是溢价可能存在的原因，但无论溢价是否到来，它们都是实实在在的成本。

实例演算

假设性示例：比较一只大盘基金和一只小盘基金的价差成本。假设大盘篮子的平均买卖价差为 0.05%，小盘篮子为 0.40%，两者的单边换手率均为每年 30%，每笔交易成本为半个价差，因此一个来回成本为一个完整价差。不计佣金、冲击成本、费用和税费。

• 大盘：30% × 2（卖出和买入）× 0.025% 半价差 = 每年 0.015%。
• 小盘：30% × 2 × 0.20% = 每年 0.12%，是前者的八倍。

现在加入质量。假设一个虚构的样本显示以下成本前的平均年收益：大盘质量股 9%，大盘垃圾股 7%，小盘质量股 12%，小盘垃圾股 5%。一只按权重 60% 为质量股、40% 为垃圾股的单纯小盘指数显示为 0.6 × 12% + 0.4 × 5% = 9.2%，仅略高于大盘质量股。同类比较时，小盘质量股跑赢大盘质量股 3 个点，而小盘垃圾股落后大盘垃圾股 2 个点：只有在垃圾股被控制不变后，规模溢价才可见。这些数字是为展示机制而虚构的。

常见错误

练习活动

一只假设的小盘基金持有 1,000 家公司；其中不盈利的公司占其权重的 25%。在一个虚构的回测中，盈利的小盘股年收益为 10%，不盈利的为 3%，均为成本前。(a) 计算该基金的加权收益。(b) 计算剔除不盈利公司后的版本的收益。(c) 指出一项该剔除无法消除的成本或风险。

要点总结

• “小盘”在研究和指数基金中含义不同；商业小盘指数排除了大多数微型股。
• 单独的规模溢价在论文发表后减弱；控制质量（剔除垃圾股）后恢复出更大、更稳定的溢价。
• 小盘价值在规模–价值网格中记录最强；小盘成长最弱。
• 无论溢价是否出现，小盘股都带有实实在在的成本和风险。

下一步

下一课研究低波动与最小方差：这类组合如何构建，为什么它们的表现有点像债券，以及为什么追逐彩票式收益的投资者可能正是它们存在的原因。