というNBER論文をスタンボーらが書いている（SSRNでungated版が読める）。原題は「Size and Value in China」で、著者はJianan Liu（ペンシルベニア大）、Robert F. Stambaugh（同）、Yu Yuan（上海交通大学）。
以下はその要旨。
We construct size and value factors in China. The size factor excludes the smallest 30% of firms, which are companies valued significantly as potential shells in reverse mergers that circumvent tight IPO constraints. The value factor is based on the earnings-price ratio, which subsumes the book-to-market ratio in capturing all Chinese value effects. Our three-factor model strongly dominates a model formed by just replicating the Fama and French (1993) procedure in China. Unlike that model, which leaves a 17% annual alpha on the earnings-price factor, our model explains most reported Chinese anomalies, including profitability and volatility anomalies.
（拙訳）
我々は中国のサイズとバリューのファクターを構築した。サイズファクターは最も小さな企業30%を除外した。それらの企業は、かなりの程度、IPOの厳しい規制を掻い潜る逆さ合併に使えるシェル・カンパニーとして価格付けされている。バリューファクターは益回りに基づいている。中国のバリュー効果全体を捉える上で、益回りは簿価時価比率を包摂した。我々の3ファクターモデルは、単に中国でファーマ＝フレンチ（1993）の手順を再現して構築したモデルを大きく上回った。（バリューアノマリーの）益回り要因について年率17%のアルファを説明しきれなかったそのモデルとは違い、我々のモデルでは、利益率やボラティリティーのアノマリーを含め、報告されている中国のアノマリーのほとんどを説明した。
ungated版から、アノマリーの検証を行った表7の説明を訳抜きで引用しておく。
For each of ten anomalies, the table reports the monthly long-short return spread's CH-3 alpha and factor loadings. For each anomaly, the regression estimated is
Rt = α + βMKTMKTt + βSMBSMBt + βVMGVMGt + εt
where Rt is the anomaly's long-short return spread in month t, MKTt is the excess market return, SMBt is CH-3's size factor, and VMGt is the EP-based value factor. In Panel A, for the unconditional sorts, the long leg of an anomaly is the value-weighted portfolio of stocks in the lowest decile of the anomaly measure, and the short leg contains the stocks in the highest decile, where a high value of the measure is associated with lower return. In Panel B, long/short legs are neutralized with respect to size. That is, we first form size deciles by sorting on the previous month's market value. Within each size decile, we then create ten deciles formed by sorting on the anomaly variable. Finally, we form ten value-weighted anomaly portfolios, where each portfolio pools the stocks in a given anomaly decile across the size groups. The remaining steps follow those for the unconditional sort. Our sample period is January 2000 through December 2016. All t-statistics are based on the heteroscedasticity-consistent standard errors of White (1980).
