表4.6三維分組後(βHML)各組合的月平均超額收益率（百分比）特征組合按βHML大小分組（1到5表示由小到大）B/MSZ12345110.0380 0.4475 0.7898 0.4129 0.0369 12-0.4951 -0.1174 0.3214 0.2492 0.2416 130.7535 0.0606 0.4130 0.1562 0.7504 210.8264 0.3737 0.9614 0.5718 0.9380 220.1278 0.1590 0.6304 0.6294 0.9448 230.1914 0.4755 0.3908 0.9012 0.8617 310.8512 0.4565 0.8157 0.4317 0.9805 320.1881 0.3839 0.6403 0.6850 0.8910 330.4491 0.6551 0.7232 0.9726 0.7564 平均值0.3256 0.3216 0.6318 0.5567 0.7113 由上表可知，在具有相同規模及賬麵市值比特征的5個組合中，隨著βHML值的升高，組合的超額收益率顯著升高。但βHML最小與次小的兩個組合之間並不存在著明顯的這種關係。同樣在第三與第四個組合之間也不存在這種單調增加的關係。
另外雖然從平均值來看，組合超額收益率隨著βHML增加而增加，但從具體不同的特征組合來看，則不然，特別是B/M為1，SIZE為1的組合，和B/M為1，SIZE為3的組合，其最大βHML組合與最小βHML組合的超額收益率幾乎相等。這可能是因為組合收益率不僅受價值因素影響，同時受到規模因素影響。
表4.6結果與過往研究結論不同之處有二：第一，在Daniel and Titman(1997)，以及Bailey(2003)的研究中，同一特征組合內，不同βHML組合的超額收益多大致相當，然而本文結果顯示，在中國股市中，βHML值最大的組合收益率顯著超過βHML值較小的組合；第二，由各βHML組合平均值可以看出，5個βHML組合可以明顯分為兩個類別，最小的兩個βHML組合為一類，後三個為一類。從這也可以看出，我國股市很可能服從三因素模型。
2.依據βHML值進行三維分組後各子組合的特征值
為探察βHML組合收益率分成兩組的原因，下麵計算下各個子組合βHML值的平均值，詳見表4.7：
首先計算各個組合在單個構造期的βHML值，接著對不同時期的βHML值進行平均。
表4.7三維分組後各子組合βHML平均值特征組合按βHML大小分組（1到5表示由小到大）B/MSZ1234511-2.0864 -0.9031 -0.3032 0.2039 1.1013 12-2.1406 -0.9676 -0.3186 0.2345 1.2669 13-2.3460 -1.1184 -0.4888 0.1120 1.0266 21-1.2553 -0.3510 0.0946 0.5417 1.2827 22-1.4342 -0.3669 0.1598 0.6503 1.4772 23-1.4581 -0.3800 0.1725 0.6713 1.5330 31-0.7164 0.0334 0.4397 0.8238 1.5054 32-0.6988 0.1133 0.5363 0.9287 1.6114 33-0.8087 0.1510 0.6125 1.0539 1.7682 平均值-1.4383 -0.4211 0.1005 0.5800 1.3970 βHML最小的兩個組合的平均值為負，而其餘三個組合均為正。
表4.6中βHML最小組合收益率明顯低於最大組合，雖然這可能是因為βHML值大小的區別，如表4.7中解釋的那樣，但也有可能是因為βHML值與特征值有著較高的相關性，即βHML值大的股票組合其B/M值也高，反之亦然，因而有必要分析下三維組合之間的特征值關係，結果為表4.8：