（二）規模效應與價值溢價的原因
大量實證研究表明，股票橫截麵收益與上市公司的相關特征有關，如規模、權益賬麵市值比、杠杆比例、股利收益率、盈餘價格比和過去收益慣性。由於傳統的資本資產定價理論難以解釋這類現象，因此稱之為“異象”。學術界對於各種異象的研究主要更多的集中於“B/M效應”產生的原因，即為什麼高B/M的股票比低B/M的股票具有更高的收益。目前，主要有如下幾種觀點：
Black (1993) ，Mackinlay(1995) 認為，B/M效應是數據挖掘的結果，隻有特定樣本在特定檢驗期內才會存在。Kothari 等(1995) 也認為，是構造B/M 組合過程中出現的選擇性偏差(Selection Bias) 造成B/M效應的存在。但Chan 等(1991) ，Davis (1994) ，Fama and French (1998) 等人通過檢驗美國之外的股市或拉長檢驗期後，仍發現B/M效應顯著存在，從而否定了Black 等人的解釋。
Fama and French(1992，1996) 認為，B/M代表的是一種風險因素——財務困境風險。股票橫截麵收益率服從包含B/M風險，SIZE風險和市場風險在內的三因素模型。具有困境的公司對商業周期因素如信貸條件的改變更加敏感，而高B/M 公司通常是盈利和銷售等基本麵表現不佳的公司，財務狀況較脆弱，因此比低B/M公司具有更高風險。可見，高B/M公司所獲得的高收益隻是對其本身高風險的補償，並非所謂不可解釋的“異象”。
與此相反，Lakonishok，Shleifer and Vishny(1994)(LSV)認為投資者的非理性行為導致B/M效應。投資者常常錯誤的認為過去表現好的公司在未來會取得更好的業績，而過去表現不好的公司在未來的業績將更加糟糕，這種非理性行為會導致成長股價格被高估，而價值股價格被低估。當市場糾正投資者的錯誤判斷時，價值股將獲得較高收益。然而由於LSV的結論無法得到有效的檢驗，因此影響不大。
Daniel and Titman(1997)也認為B/M 和SIZE不是風險因素，收益並非由風險決定的。實際上，B/M和SIZE 代表的是公司的特征，簡稱“特征因素”。高B/M公司由於過去表現不好而價值被低估，而稱“價值股”；反之，低B/M 公司由於過去表現較好而價值被高估，而稱“成長股”。投資者偏好於持有過去表現較好的成長股，而厭惡持有過去表現不佳的價值股，結果導致高B/M公司具有較高收益。與LSV不同的是特征模型並不要求投資者對過去價格過度反應。
該文一經發表，即引起極大爭議，一旦特征模型真的成立，則說明股票價格實際上服從的是非理性定價，過往一切定價理論的根基——股票存在著“真正”的價值這一理念便被動搖了。許多學者為此提出質疑，Lewellen(1999)認為三因素模型比特征模型更好的解釋了股票收益在時間序列上的變化。Davis, Fama and French(2000)對美國股市1927－1997年數據進行分析，認為從更長的時間來看，美國股市服從三因素模型，而不是特征模型，Daniel and Titman(1997)得到的結果隻是由特定樣本區間造成的。Berk(2000)認為Daniel and Titman(1997)中使用的方法中存在著變量誤差，檢驗結果很可能被誤差影響。Daniel and Titman(2000)重新對上述意見進行反駁，他采用日本股市1975—1999數據，結果發現日本股市數據也支持特征模型，針對Berk的指責，作者認為他們所采用的方法與Black(1972)的方法一致，可以消除誤差。Berk本人也表示並非Daniel所有的結論都受誤差的影響。
由於美國股市數據無法得出明確的結論，學者們開始將目光聚集在其它市場，特別是發展中國家市場。中國由於受到資本管製，與外國股市的聯係相對較弱，得出的結論將尤其有說服力。Bailey(2003)首次對我國股市1996－2001年數據進行研究，采用構造特征均衡組合法，認為發現我國股市支持特征模型。吳世農，許年行(2004)以1995.2月－2002.6月為樣本區間，同時使用特征均衡組合與三維分組兩種方法進行研究，認為我國數據支持三因素模型，賬麵市值比與規模代表的是風險因素，並認為造成這種結果的原因是我國股市長期存在的同漲同跌特征。