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每股净资产:CAPM模型的研究―基于上海证券市场的应用

作者:admin
来源:http://www.ycssp0359.com/gupiao
日期:2020-10-24 18:43

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2020年10月24日发(作者:宫淑仙)
CAPM模型的研究―基于上海证券市场的应用

摘要:本文对资本资产定价模 型以上海股票市场所选取
的股票进行了实证研究,得出了资本资产定价模型不适合目
前中国股票 市场,在资产定价过程中有其他不可忽视的因素
存在,同时给出了原因分析和政策建议。

关键词:资本资产定价模型;实证检验;适用性
证券市场是证券发行与交易的地方, 调节货币资金运动,
是大多发达的市场经济中的市场体系的重要组成。因为证券
市场的投资者, 必然要关注风险和收益的均衡问题。当前急
需解决的问题是投资组合的风险和收益的评测。60年代的金
融学家中威廉夏普和林特纳利用假设条件在均值方差理论
中得出的无风险资产定价的均衡模型, 对投资学的发展做出
了巨大贡献,资本资产定价模型的内容为:,其中E是资产 i
的期望收益率,是一种无风险利率,为市场组合的期望收益
率,
在这种模型公式 里我们能够总结出一点,一支股票的贝
塔系数和该支股票的预期收益率成正比关系,股票的预期收
益变动以及对市场投资收益的敏感反映都是由贝塔系数衡
量的,并且也影响着股票的市场定价。资本资 产定价模型是
资产定价理论中一种最基本、最简单但又最严谨的模型,也
是一个假定条件最严格 的模型。CAPM主要目的是帮助投资
人对自身所要进行投资的资本资产进行合理的定价,在投资
市场中获得较好的收益。利用CAPM公式可以计算资产的收
益率,可以更方便的进行资产分类,以及 对投资组合的绩效
进行评定。因此,对CAPM进行实证研究,探究其是否在本
地经济市场中有 效可行的研究是一种非常有必要的研究。
一、选取股票样本
各个对市场最具影响力 的龙头企业股票数都能够在上
海证券180指数中反映。所以本文为了更好地科学地体现随
机性 ,任意选择了分布在各行业的具有代表性的20只股票。
其中包括:4只房地产股,12只工业类股,4 只商业股。本
研究选取的样本观察值为上述20只 A股股票的月收盘价格
数据,时间跨度为2 011年1月1日至2013年12月31日,
共计36个月,且在此期间没有发生重大停牌事件。由于 考
虑到我国股票市场形成时间比较短,市场机制还不成熟完善,
所以选择市场近期的交易数据也 许更能说明股票市场的发
展现状。本文交易数据均来源于2011-1-1至2013-12-31锐思
RESSET数据库。
二、无风险收益率的确定
无风险收益率即为投资者为获得的收益把资金投资于
一个没有任何风险的投资对象中的一种收益率。
无风险收益率=纯利率(资金时间价值)+通货膨胀补偿

就我国股市现有 的条件而言,如何选取合适的无风险收
益率,实际上并没有统一的标准。在国际上,市场无风险收
益率一般采取短期国债收益率。
三、股票β值的确定
本文我们采用了单指数模型来估算了单个股票的β系
数即:
其中股票t时间的收益率由R it来表示,上证指数在t
时间内的收益率则由Rmt表示,Rf为无风险资产的收益率,
则为 回归的误差项。
本文将从对β系数、可决系数(R2)这两个数据的分析
切入对 CAPM 进行实证分析检验研究。
四、对β系数的分析
上市公司股票的投资风险 需要一种指标来表示,经济学
家就约定以β系数作为该指标,其中如果β=1,则这个单项
资产 的风险收益率跟着市场组合而发生变化;如果β>1,则
这个单项资产的风险收益率高于市场组合的平均 风险收益
率;如果β<1,则这个单项资产的风险收益率低于市场组合
的平均风险收益率。
从已得的β值可知,大多数股票的收益率与系统风险之
间的关系是正相关的。首先,对β系 数的分析(从回归的β
值可以看出,那些平均超额收益率高于市场平均超额收益率
的股票,它们 的β值几乎都大于 1,证明了股票的风险溢价
与市场组合的风险溢价成正比,即高风险同时会伴随着高 收
益。2011年β的平均值为 1.1424 ,其中同方股份600100
的β值(1.5687 )最高,贵州茅台600519的β值(0.5561 )
最低。2012年β的平均值为 1.2290 ,其中华业地产600240
的β值(1.6930 )最高,宝钢股份600019的β值(0.5793 )
最低。2013年β的平均值为 1.2114,其中中信证券600030
的β值(1.8391 )最高,贵州茅台600519的β值(0.4054 )
最低。同时在2011年同方股份60010 0和贵州茅台600519
的平均超额收益率在样本股的平均超额收益中分别是最高
和最低,2 012年和2013年也是如此,这也说明了收益与风
险之间的正相关关系。
五、分析可决系数R2
R2反映的是总离差平方和中的可由回归方程解释的部
分,代表 了其系统风险在股票定价中的贡献,即为系统风险
在总体风险中占有的比重。
与前面的检 验数据相对照,R2的值都在0.71以下,并
且集中在0.4-0.7之内,2011年最高的也就0 .7022 (中信证
券600030),2012年为0.6997 (中信证券600030),2 013
年为0.7023(中信证券600030),那年可决系数小于0.5的
比例占65% ,而在2011年,这一比例居然高达70%。同时,
其可决系数大于 0.6 的比例在2013 年占20%,而在2011
年这一比例只有15%,说明可决系数 R2不管是在绝对指标
或是 相对指标中所占比例都呈逐渐增大的趋势。这表明对股
票的收益率解释能力而言,系统风险其实是在逐渐 加强,在
总体风险中比重在增加,股票收益率对系统风险补偿的程度
逐渐升高。
六、研究结论
针对本文的研究结果来看,中国上海证券市场不完全适
用资本资产定价模型 。此中原因诸多,比如CAPM模型被本
身的假设条件所约束影响,而且在检验过程中采集和计算得出的数据会存在误差,另外一个重要原因还有我国股票市场
的实际情况。
模型假设条 件有六种情况:一是市场处于完善的竞争状
态;二是投资者相同的投资期限且不投资计划期之后计入考< br>虑的情况;三是投资者能以固定的无风险利率不受限定地借
贷;四是市场无摩擦;五是理性人假设 ;六是预期假设。显
然,CAPM的所有假设都是在完全理想状态下提出的,然而
不论是西方资 本市场还是中国的股票市场,都存在着各种不
足,并且投资者也不能像假设条件中所说的,所以实际情况
和假设条件的差异对研究结果造成了影响。
实证研究检验过程里常常有各种因素的限制, 因此无法
严格满足CAPM的前提条件。我国的证券市场从开市至今仅
经历了二十多年的发展时 间,短短的发展时间造成中国证券
市场的不成熟。我国证券市场的实际情况与CAPM的严格假
设之间也存在着非常大的差距。
另外一个重要原因是我国股市对政府行为的高度敏感
性。 政府发布的各种政策是引起中国股市异常波动的首要因
素。政治对市场价格体系有着不可抗拒的影响。
参考文献:
[1]杨朝军,邢靖.上海证券市场 CAPM 实证检验[J].上海
交通大学学报(社科版),1998,(3).
[2]阮涛,林少宫.CAPM 模型对上海证券交易所的检验[J].
数理统计与管理,2000,(7):12-181.
[3]马树才,宋丽敏,王威.沪市股票市场价格影响因素的
实证分析.统计研究.200 0,(8):24一28.

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