中国股票市场CAPM 的实证研究
CAPM模型在上海股票市场的实证研究
CAPM模型在上海股票市场的实证探究一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）是现代金融学中的一种重要工具，通过计算资产期望回报与市场风险之间的干系来确定资产的风险溢价。
本文旨在通过实证探究CAPM模型在上海股票市场的适用性，分析该模型对于投资者在该市场的决策意义。
二、CAPM模型的基本原理CAPM模型是由美国学者Sharpe、Lintner和Mossin在1964年提出的，它基于以下假设：1）投资者风险厌恶；2）完全市场；3）无风险利率存在；4）投资者分离化投资。
依据CAPM模型，资产的期望回报与市场风险成正比，与资产无风险利率成正比。
详尽而言，CAPM模型的计算公式如下：E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中，E(Ri)表示资产i的期望回报，Rf表示无风险利率，βi表示资产i相对于市场整体风险的敏感性，E(Rm)表示市场整体的期望回报。
三、上海股票市场背景上海股票市场作为中国最重要的股票市场之一，自1990时期初期开始迅速进步。
该市场具有高度开放和活跃的特点，吸引了大量投资者参与其中。
然而，该市场也存在着一些问题，如信息披露不完善、股票市场波动较大等。
四、本文将通过对上海股票市场中的一组股票进行实证探究，考察CAPM模型是否适用于该市场。
详尽步骤如下：1. 数据收集：收集上海股票市场的历史股价和市场指数数据，以及无风险利率数据。
2. 计算期望回报和β值：依据收集的数据，计算每只股票的期望回报和β值。
3. 建立CAPM模型：运用CAPM模型的计算公式，计算每只股票的期望回报。
4. 数据分析：将计算得到的期望回报与实际回报进行比较，评估CAPM模型在上海股票市场的适用性。
通过上述步骤，我们可以得到一组实证结果。
若果计算得到的期望回报与实际回报相符，且β值具有一定关联性，那么可以说明CAPM模型在上海股票市场的适用性较高。
五、探究结果与分析依据所得数据，我们发现CAPM模型在上海股票市场的部分股票上具有较高的适用性。
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验摘要：资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是衡量投资组合预期回报的重要工具之一。
本文旨在探讨CAPM模型在中国资本市场的实证检验，并评估其在该市场中的有效性和适用性。
通过分析中国市场的相关数据，包括股票市场指数和个别股票的历史数据，我们对CAPM模型进行实证检验，并考察其在预测投资组合回报方面的准确性和可靠性。
研究结果显示，尽管CAPM模型在中国资本市场中的适用性存在一定局限，但仍然可以作为一种有效的工具来衡量投资组合风险和预期收益。
1. 引言随着中国资本市场的日益发展和开放，投资者对于投资组合分析和风险管理的需求不断增加。
CAPM模型作为一个经典的投资分析工具，广泛应用于衡量投资组合回报的预期收益和风险。
然而，CAPM模型在中国资本市场中的适用性一直备受争议和质疑。
本文将通过实证检验的方法来评估CAPM模型在中国资本市场中的有效性。
2. CAPM模型简述CAPM模型是由Sharpe、Lintner和Mossin等学者在20世纪60年代提出的。
该模型基于以下假设：(1) 投资者只关注风险与回报之间存在正相关的有效投资机会；(2) 投资者是追求风险最小化的理性投资者；(3) 市场是完全有效的。
CAPM模型可以用以下公式表示：E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中，E(Ri)是股票或投资组合i的预期回报，Rf是无风险利率，βi是股票或投资组合i的系统风险系数，E(Rm)是市场的预期回报。
3. 数据来源和模型检验方法本研究选取中国股票市场作为研究对象，收集了市场指数和个别股票的历史收益率数据。
利用这些数据，我们计算了每个股票的系统风险系数β，并将其与市场的预期回报进行对比。
我们采用回归分析方法来检验CAPM模型在中国资本市场中的适用性和有效性。
4. 实证检验结果我们将CAPM模型应用于中国股票市场，并通过回归分析的方法进行实证检验。
中国股票市场CAPM的实证研究
中国股票市场CAPM的实证研究中国股票市场CAPM的实证研究摘要：资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是一种被广泛应用于金融市场的理论模型，用于计算股票或资产的期望收益率。
本文旨在通过实证研究探究CAPM在中国股票市场中的适用性和有效性。
关键词：CAPM、中国股票市场、实证研究1. 引言中国股票市场在过去几十年间取得了快速发展，成为全球最大的股票市场之一。
随着市场的发展，投资者对于股票报酬的预期也变得更加重要。
为了准确评估投资风险和期望收益，金融学家们提出了CAPM模型，试图找到一个与风险有关的合理预期收益率。
2. CAPM模型的理论基础CAPM模型是由Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin(1966)等学者独立提出的。
它基于市场均衡理论，假设投资者的理性追求最大化效用。
3. CAPM模型的基本假设CAPM模型的有效性建立在一系列假设之上，其中最重要的是市场的完全竞争性和无套利机会。
此外，CAPM还假设投资者具有相同的投资期望值和风险偏好。
4. 使用研究方法本文选取了中国股票市场中的多个股票作为研究样本，通过历史股票价格和市场指数来计算股票的期望收益率。
然后，将这些数据代入CAPM模型中，计算每只股票的预期阿尔法和贝塔。
5. 研究结果及讨论通过对研究样本的实证分析，本文发现，中国股票市场中的股票普遍存在较高的贝塔值，这表明市场波动对股票收益的影响非常显著。
然而，对于预期的阿尔法值，结果却表现出一定的偏差。
这可能是因为CAPM模型中初始假设中的完全竞争性和无套利机会在中国股票市场中并不总是成立，因此存在一定的市场摩擦。
6. 结论和建议综上所述，本文的实证研究结果显示，中国股票市场中的股票收益率普遍具有较高的贝塔值。
然而，对于预期的阿尔法值，结果却较为不准确。
因此，在中国股票市场上，单纯依靠CAPM模型来估计股票的期望收益率可能不够准确。
《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文
《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是现代金融理论中最重要的定价模型之一。
该模型通过考虑资产的预期收益率与风险之间的关系，提供了衡量投资回报率与系统风险的有效框架。
近年来，CAPM在中国及其他新兴经济体中的应用愈发受到重视，对其的实证研究对于优化资源配置、降低风险和评估投资回报等金融实践具有重要的指导意义。
二、CAPM模型理论CAPM模型基于市场均衡理论，通过衡量资产的预期收益率与市场风险溢价之间的关系，为投资者提供了评估资产组合风险的框架。
CAPM模型的核心思想是资产的预期收益率由两部分组成：无风险收益率和风险溢价。
风险溢价取决于资产的系统风险（即市场风险）和市场的风险溢价。
CAPM的公式为：E(Rj) = Rf + βj(Rm - Rf)，其中E(Rj)为资产j的预期收益率，Rf为无风险收益率，βj为资产j的系统风险系数，Rm为市场收益率。
三、实证研究方法本文以中国股票市场为例，运用CAPM模型进行实证研究。
我们选择了上海证券交易所和深圳证券交易所上市的部分公司股票作为样本。
通过收集样本公司的财务数据、市场数据等，对CAPM模型进行实证检验。
在数据收集和分析过程中，我们使用了SPSS软件进行统计分析。
四、实证研究结果（一）数据描述性统计通过对样本公司的财务数据和市场数据进行描述性统计，我们发现样本公司的系统风险系数（β值）存在较大差异，这表明不同资产的市场风险存在差异。
此外，我们还发现样本公司的预期收益率与市场收益率之间存在一定的正相关关系。
（二）CAPM模型实证结果通过运用CAPM模型对样本公司的数据进行回归分析，我们发现资产的预期收益率与系统风险系数之间存在显著的正相关关系。
此外，我们还发现市场风险溢价（Rm - Rf）对资产的预期收益率具有显著影响。
这表明CAPM模型在中国股票市场具有一定的适用性。
CAPM模型在中国股市的应用及实证分析_陈沁芳
C APM模型在中国股市的应用及实证分析s陈沁芳西南财经大学统计学院=摘要>根据CAP M模型,对深发展、万科、雅戈尔三只股票进行实证分析,并对比CAP M模型,分析其截距项和B系数的不同情况,阐述其原因。
=关键词>CAP M模型B系数截距项A一、引言CAP M(Cap i tal A sset Pri ci ng M odel)由美国财务学家T reynor (1961),Sharpe(1964),Li n t n er(1965),M ossi n(1966)等人于1960年代所发展出来。
其目的是在协助投资人决定资本资产的价格,即在市场均衡时,证券要求报酬率与证券的市场风险(系统性风险)间的线性关系。
作为现代金融理论的三大基石之一,CAP M经常被西方发达国家的投资者用来解决金融投资决策中的一般性问题。
同时CAP M为投资者提供了一种机制,投资者可以根据资产的系统风险而不是总风险来选择金融资产,可通过权威性的综合指数来确定市场组合的预期收益率,并据此计算可供选择的单项资产的B系数。
二、CAP M模型的建立以及回归分析基于CAP M模型建立的统计模型中的参数A和B,建立模型如下:(r it-r if)=A i+B i(r m t-r if)+E t其中,A表示当市场风险溢价rm t-r if为0时,该股票的不规则的收益率的平均值,也就是该股票收益率中不受市场影响的那部分收益率。
B系数被作为度量某种投资风险的指标,表示该股票的收益随市场收益率变动而变动的程度。
作为风险衡量指标,B系数越大,系统性风险越大。
B系数测度的风险,是能够带来收益补偿的系统风险,这部分风险并不能通过证券组合进行消除。
由于各股票的样本量、变量数量均相同,故参数检验的t统计量的临界值相同。
取在显著性水平A=0.05,t0.025(36-2)=2.032。
并且对于所有的模型,检验A是否为0。
假设:HO:A=0vsH1:A X0。
CAPM模型在我国上证A股市场的实证分析
CAPM模型在我国上证A股市场的实证分析摘要：资本资产定价模型(CAPM)是由美国学者夏普和他的同伴在1964年提出，他们将马克维茨的现代投资组合理论基础与资本市场理论相结合。
资本资产定价模型经过多年发展，它已被广泛应用于金融资本资产的投资理论和实践中。
通过对贝塔系数的研究，学者们发现资本资产定价模型的贝塔系数具有一定的不稳定性和波动性，因此资本资产定价模型对于资本资产的实证研究有很大的争议。
自1990年我国沪深两市交易所相继开业，至今2023年，现已有超过3700支股票在沪深两市上市，我国股票市场具有浓厚的中国特色，对投资者和业界学者而言中国股票市场是一个值得投资研究的金融市场，有利于了解金融体系的运转与操作，提高市场价值投资组合策略的能力。
本文通过将不同β系数进行分组，代表不同类型的股票性质，再对分组CAPM模型的模型拟合优度进行讨论，验证CAPM模型在近5年期间，是否适用与中国上证A股市场。
本文由四个部分组成：第一部分为绪论，主要介绍研究背景、研究意义、研究方法等；第二部分阐述文章研究所需要的理论，包括CAPM模型的概念、界定和CAPM 模型在现代经济理论中的地位；第三部分对β系数及资本资产定价模型进行实证分析。
作者用资本资产定价模型计算各个股票的β系数，并根据系数对各支股票进行分组，分别讨论分组和总体的模型拟合优度；第四部分总结归纳了研究结果，同时提出了未来可继续展开的研究方向和角度。
关键词：CAPM模型；上证A股市场；拟合优度；β系数第1章绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景1964年美国学者威廉·夏普(William Sharpe)等人在现代投资组合理论和资本市场理论的基础上提出资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model即 CAPM)。
资本资产定价模型对所有投资者进行投资的假设条件，即投资者以均值、方差作为资产组合参考和判断标准。
并且，资本市场有借贷率相等的无风险资产存在。
CAPM模型在A股市场适用性的实证检验
CAPM模型在A股市场适用性的实证检验CAPM模型在A股市场适用性的实证检验摘要：资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, 简称CAPM）是由沃科兹（William.F.Sharpe）和莫甘斯坦（John.Lintner）基于马科维茨的均值-方差理论提出的，旨在解释资本市场中风险与回报之间的关系。
本文通过对A股市场上的股票数据进行实证研究，旨在检验CAPM模型在A股市场的适用性，并探讨可能存在的原因。
一、引言A股市场是中国最重要的股票市场之一，股票价格波动剧烈，风险性较高。
在这样的市场环境下，是否可以使用CAPM模型来解释股票的回报率成为了一个有趣且重要的问题。
本文通过实证研究，旨在探究CAPM模型在A股市场中的适用性。
二、CAPM模型的原理与假设CAPM模型认为，资产的风险可以分为系统风险和非系统风险。
系统风险是对冲无法消除的风险，非系统风险可以通过多样化投资来消除。
CAPM模型基于以下假设：（1）投资者是理性的和善于计算预期回报和风险的，（2）投资者追求风险最小化，并考虑预期回报，（3）投资者可以无限制地借入或贷款。
三、CAPM模型在A股市场的实证分析通过收集A股市场上的股票数据，本文采用CAPM模型计算每个股票的预期回报率。
然后，我们将实际回报与预期回报进行比较，以检验CAPM模型在A股市场的适用性。
实证结果显示，CAPM模型并不完全适用于A股市场。
首先，实际回报与预期回报之间存在一定的差异，说明投资者在计算预期回报时存在偏差。
这可能是由于A股市场的复杂性和不确定性导致的。
其次，即使在控制了非系统风险后，仍然存在大量未解释的系统风险。
这表明CAPM模型不能完全解释A股市场上的风险与回报之间的关系。
四、CAPM模型在A股市场的局限性分析CAPM模型在A股市场中的局限性主要包括以下几个方面：（1）资本市场的有效性假设并不成立，导致投资者无法根据过去的数据来预测未来的回报率；（2）投资者对风险的态度存在差异，有些投资者更愿意承担较高的风险以换取更高的回报；（3）CAPM模型忽视了市场流动性对回报率的影响，而A股市场的流动性普遍较低。
CAPM在中国股票市场的实证检验
CAPM在中国股票市场的实证检验CAPM在中国股票市场的实证检验内容摘要：本⽂利⽤1997年⾄2009年沪深综合A股⽉度数据，采取2SLS ⽅法和经改进的分组截⾯回归法对CAPM经典表达式进⾏实证检验。
结果显⽰：市场超额收益不显著为正、截距项不显著为零。
CAPM在中国股票市场不成⽴。
关键词：资本资产定价模型实证检验分组截⾯回归β值⽬录⼀、引⾔ (4)⼆、⽂献回顾 (4)（⼀）忽略了市场组合中的⼀些重要资本 (5)（⼆）没有根据市场的实际情况选择模型 (5)（三）统计过程中的数据偏差 (5)三、数据及⽅法 (6)（⼀）数据 (6)（⼆）实证检验⽅法 (6)1.按β值将个股进⾏分组 (7)2.回归出各⽀股票的β值并对每组β值求平均 (7)3.对β和市场超额回报率截⾯回归 (7)（三）回归结果 (8)四、结论 (11)五、参考⽂献 (12)⼀、引⾔⾃1997年中国股市全⾯步⼊正轨以来，关于中国股市的定价机制⼀直存在争议。
虽然随着中国经济体制的逐步健全，中国股市的波动变化已经可以被较为准确地解释说明，但如何系统⾼效地完成中国个股的定价，从⽽为未来各种情况下的股票定价问题提供有效的参照，⼀直悬⽽未决。
本⽂将资本资产定价模型（CAPM）引⼊中国股票市场，并对其有效性进⾏检验。
CAPM（资本资产定价模型）是由美国学者William Sharpe、John Lintner 等⼈在现代投资组合理论的基础上发展起来的。
其表述形式如下：E[R i]=r f+βim(R m?r f)（1）其中βim=cov[R i,R m]，E[R i]为资产i的期望收益率，R m为市场组合回报率，r f为var[R m]⽆风险资产收益率。
CAPM的重要之处在于它形象⽽⽣动地为我们提供了怎样测度风险以及收益率与风险之间关系，即⼀个证券的收益与其风险呈线性关系，同时说明了证券均衡价格如何形成的机制。
它通过预测证券的期望收益率和标准差的定量关系考虑已经上市的不同证券的“合理性”，可以帮助确定准备上市证券的价格，能够估计各种宏观和宏观经济变化对证券⼏个的影响。
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验摘要：资本资产定价模型CAPM是现代金融理论中的重要工具，被广泛应用于全球的资本市场。
本研究旨在通过实证检验CAPM模型在中国资本市场的适用性，以评估CAPM模型在中国市场中的有效性和可靠性。
首先，我们对中国A股市场的股票数据进行收集，以获取所需的资本市场信息。
然后，我们通过计算各只股票的预期收益率和风险，将其与实际观察到的市场收益率进行比较。
最后，我们运用统计分析方法，如回归分析和假设检验，来检验CAPM模型在中国资本市场的适用性。
研究结果显示，中国资本市场中的股票收益率与CAPM模型的预测有着一定的一致性，但也存在一些偏差，说明CAPM模型在中国市场中的适用性有所限制。
这一研究对于了解CAPM模型在中国资本市场中的适用性和提升中国资本市场的投资效率具有重要意义。
关键词：资本资产定价模型、中国资本市场、实证检验、可靠性、有效性一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是由标普500指数的创始人Sharpe和美国金融学家Linter以及火星技术公司创始人Mossin于1964年提出的。
CAPM模型是现代金融理论的重要组成部分，被广泛应用于全球的资本市场。
该模型通过量化风险和回报之间的关系，提供了一种方法来评价资本市场上的投资风险，并确定和预测资本资产的预期回报率。
在CAPM模型中，资本资产被分为无风险资产和有风险资产，根据有效边界的理论，投资组合的预期回报率由无风险利率和市场风险溢价共同决定。
由于中国资本市场的快速发展和经济变化，CAPM模型在中国市场中的适用性备受关注。
然而，关于CAPM模型在中国市场中的实证检验，目前尚缺乏全面而深入的研究。
本研究旨在通过实证检验CAPM模型在中国资本市场的适用性，以评估CAPM模型在中国市场中的有效性和可靠性。
中国股票市场CAPM的实证研究
中国股票市场CAPM的实证研究中国股票市场CAPM的实证研究摘要：本文旨在通过对中国股票市场CAPM（Capital Asset Pricing Model）的实证研究，探讨该模型在中国市场的适用性以及存在的问题。
通过对中国股票市场数据的分析和对CAPM模型的回归分析，本文得出结论，中国股票市场中，CAPM模型的适用性存在一定局限性，因为其核心假设对于中国市场并不完全成立。
另外，本文还探讨了其他可能影响CAPM模型准确性的因素。
一、引言CAPM是现代金融理论中最具代表性的模型之一，广泛应用于投资组合管理、资本成本计算和风险评估等领域。
然而，CAPM 模型的核心假设对于不同国家和市场而言存在差异，因为金融市场的特点和制度环境因国而异。
本文将以中国股票市场为例，对CAPM模型的适用性进行实证研究。
二、CAPM模型的基本原理CAPM模型是根据风险和回报之间的关系建立的，它认为投资组合的回报应该与市场回报之间的线性关系，通过贝塔（Beta）的测量来反映个体投资产品的特异性风险。
CAPM模型的基本公式如下：E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) - Rf]其中，E(Ri)代表个体投资产品的预期回报率，Rf代表无风险收益率，βi代表个体投资产品的贝塔系数，E(Rm)代表市场组合的预期回报率。
三、中国股票市场的特点中国股票市场存在一些特殊的制度和环境因素，这些因素可能导致CAPM模型的适用性受到限制。
首先，中国股票市场的监管环境相对较弱，信息披露不完善，导致市场信息不对称和投资者行为的非理性。
其次，中国的金融市场经历了快速发展的过程，投资者结构多样，市场波动较大。
最后，中国的股票市场存在大量的非理性投资行为，比如噪声交易和行业投机，这些因素可能干扰CAPM模型对于个体资产回报的解释。
四、中国股票市场CAPM的实证研究为了研究中国股票市场CAPM模型的适用性，本文选择了近几年中国股票市场的数据，对多个股票进行回归分析。
capm在中国股票市场的实证研究
capm在中国股票市场的实证研究ＣＡＰＭ在中国股票市场的实证研究摘要综合上海、深圳两个股票市场中的数据采用时间序列方法和横截面检验方法检验了CAPM在中国股票市场的适用性结果发现CAPM不符合我国目前的股票市场但是适应性逐年增强；对风险构成的分析表明:通过构造理性的投资组合可以使组合的总风险减低到只包含系统性风险水平这表明中国股票市场正一步步走向成熟关键词资本资产定价模型；投资组合；风险分散1引言作为现代金融理论三大支柱之一的资本资产定价理论经过几十年的发展已经在资本成本估算业绩评价事件研究等方面得到了广泛的应用自1990年上海证券交易所和深圳证券交易所成立以来经过十多年的持续发展两所的各项法律、法规得到了不断地完善我国证券市场进入了一个全新的发展阶段近年来随着中国证券市场的国际化我国的经济学界对资本资产定价理论表现出了浓厚的兴趣发表了不少检验CAPM在上海或深圳股票市场有效性的文章:施东辉（1996）陈浪南、屈文洲（2000）靳云汇、刘霖(2001)向方霓（2001）孙刚（2003）等面对发展迅速的中国股票市场我们有必要对其进行新的检验2数据来源、变量选取和模型设计2.1研究对象本文综合上海股票市场和深圳股票市场为研究对象原因有（1）上海证券交易所和深圳证券交易所共同构成中国的股票市场具有市场分割效应必须把它作为一个整体来研究；（2）实证研究CAPM的条件之一是样本观测期一般是10年或更长的时间而中国股票市场自成立以来总共才十几年的时间因此我们只能利用尽可能多的数据来消除风险溢价随时间的波动这也是本文采用大样本的原因2.2数据来源数据来源于色诺芬公司的CCER数据库选取沪深两市中在1996年12月31日以前上市的423只A股作为研究对象为了避免除权、除息造成的数据失真问题我们选取的数据都是CCER数据库中考虑分红的复权价2.3无风险利率的确定目前在以个人投资者居多的中国股票市场中由于还没有进行利率市场化而且中国国债市场发展不成熟因此无法用国债利率代表无风险利率同时储蓄是中国个人投资者中比重最大的投资机会因此本文选取与样本期间一致的三个月居民定期储蓄存款利率作为无风险利率（1.71%）其周利率为=0.03325%2.4收益率的计算本文定义市场指数为上证综指与深圳综指取对数后的算术平均值股票组合的对数价格为其包含的所有股票的对数价格的算术平均值收益率采用对数差分形式3CAPM及其实证研究CAPM是建立在一系列假设条件的基础上它主要描述证券市场中资产的预期收益率与风险之间的关系其数学表达式为第一步把时间段分为排序期（1997.01.03–1999.12.30）预估期（2000.01.07–2003.12.31）检验期（2004.01.02–2007.12.28）第二步利用排序期数据采用OLS法对公式（2）进行时间序列回归计算各个股票的值第三步根据第二步估计的个股β 值按从小到大的顺序排列并分成20个组合前17个组每组21只股票后3组每组22只股票第四步对CAPM进行修正检验结合预估期的数据按公式(2)估计出每个组合的β p 值及回归残差的标准差4检验结果分析总之,以上回归结果表明股票收益与市场收益、非系统风险、系统风险的测度值β 的平方β 2没有严格的线性关系中国股票市场不支持CAPM根据AIC值我们可以判定上述回归方程中模型四的解释能力最强其次是模型二而CAPM 公式即模型一仅比模型三稍好一些这就是说至少需要增加个股的特质风险因素中国股票市场上的股票收益率才可能得到全面的解释5中国股市投资风险构成分析股市风险分为系统风险和非系统风险对系统风险的测度我们结合20个组合的数据采用两个指标β 系数和判决系数 R 2我们知道只要方差至少是风险的近似测量CAPM对股票收益风险的分类仍然是成立的其收益率的方差我们用如下式子表示可知从相对指标来看β 1的组合数占所有组合数的比例高达75%；R 2的均值的0.874比孙刚在2003计算的数值0.729提高了19.98%与国外成熟的股票市场的风险比例（90%以上）相近从二十个组合的整体上来看所有组合的β 均值为1.04组合的β 趋于稳定与Levy （1967）测试的结果相似单个股票在短时间里β 值是不稳定的而由若干只股票构成的证券组合的β 值的稳定性却有相当的提高这说明选择合适的多只股票进行组合投资可以分散绝大部分非系统风险6结语本文综合沪深两市中的数据进行时间序列分析和横截面检验结果表明中国股票市场不适合资本资产定价模型但是适应性有了很大的提高虽然股票收益率历史数据和系统风险之间不存在显著的正相关关系股票系统性风险在股票定价中没有起到太大的作用但是通过构造理性的投资组合可以使组合的总风险减低到只包含系统性风险水平可以说中国股票市场经过这十几年的发展正一步步走向成熟参考文献［1］ShapeWF.Capitalassetpricesatheoryofmarketequilibrium underconditionofrisk［J］.JournalofFinance,1964,19(2):425-442.［2］靳云汇,刘霖.中国股票市场CAPM的实证研究［J］.金融研究,2001（7）.［3］陈浪南,屈文洲.资本资产定价模型的实证研究［J］经济研究,2000(4).［4］施东辉.上海股票巾场风险的实证研究［J］.经济研究,1996,(10).。
CAPM模型的实证研究
CAPM模型的实证研究摘要：本文根据capm模型的一般思想，采用我国较具代表性的两只个股中国石油、中国石化为例，对其进行了模型的构建与估计，得到了一般统计意义上的capm模型，并对其意义进行了说明。
关键词：capm模型；系数；回归分析中图分类号：f407.22 文献标识码：a 文章编号：1001-828x（2011）09-0217-01一、资本资产定价模型理论资本资产定价模型(capm)是继1952年马科维茨建立现代资产组合理论后，由威廉·夏普和约翰·林特等人创立的。
资本资产定价模型(capm)是第一个关于金融资产均衡价格确定模型，也是第一个可以进行计量检验的金融资产定价模型。
西方早期的检验多为支持capm 模型。
如sharpe 和cooper(1972)最早对capm进行了截面检验，发现平均收益和几乎成精确的线性关系；fama和french(1992)对前期的各种capm异常现象的研究进行了综合，使在为唯一解释变量的情况下，capm所预言的关系也不存在。
因为股票等资本资产未来收益的不确定性，capm 的实质是在讨论资本风险与收益的关系。
按照该模型的描述，各种股票的收益和风险呈现正相关关系，高风险伴随着高收益。
模型一般形式如下：其中：为第i种股票或者第i 种证券组合的必要收益率。
为无风险收益率，投资者能以这个利率进行无风险的借贷。
为市场组合的期望收益率。
风险系数，在是度量资产或投资组合的系统风险大小尺度的指标在capm模型中，一种股票的收益与其系数即其风险程度是成正比例关系的。
二、样本的选取1.无风险利率的确定。
无风险利率通常是指投资者能够按此利率进行无风险借贷的利率。
我国目前利率还没有完全市场化，用国债利率或国债回购利率来代表无风险利率是不太符合我国国情的。
上海股市中相当部分是个人投资者，储蓄的比重较大，所以本文选择三个月居民定期存款利率作为无风险利率。
2.市场指数的选择。
资本资产定价模型(CAPM)在我国股市的适用性研究
资本资产定价模型(CAPM)在我国股市的适用性研究资本资产定价模型(CAPM)在我国股市的适用性研究摘要：本文主要探讨了资本资产定价模型(CAPM)在我国股市的适用性，并通过实证分析的方法对其进行了验证。
研究结果表明，虽然CAPM作为一个经典的投资理论模型，具有一定的适用性，但在我国股市中存在一定的局限性。
因此，在使用CAPM进行投资决策时，需要结合其他因素进行综合考虑。
1. 引言资本资产定价模型(CAPM)是投资领域中最重要的理论模型之一，在投资组合的选择和定价上起着关键作用。
该模型是根据风险投资的基本原理和市场均衡理论基础上发展起来的，旨在通过考虑风险和回报之间的关系，提供一种合理的投资参考。
然而，CAPM模型的适用性一直备受争议，尤其是在我国股市的背景下。
本文将从理论和实证两个方面，对CAPM模型在我国股市中的适用性进行深入研究。
2. CAPM模型理论基础2.1 市场均衡理论市场均衡理论是CAPM模型的理论基础，它认为所有投资者都是追求效用最大化的理性决策者，在完全竞争的市场中，资产价格将通过供需关系来确定。
基于这一理论，CAPM模型假设所有的风险投资者都对风险敏感，并且会通过配置资产来在风险与回报之间寻求平衡。
2.2 风险和收益之间的关系CAPM模型认为，风险与回报呈正相关关系，即投资组合的预期收益率是风险无关部分与风险部分的线性组合。
该模型量化了风险与收益之间的关系，通过计算投资组合的无风险回报与风险溢价之间的关系，提供了一种衡量资产的合理回报率的方法。
3. CAPM模型的适用性研究3.1 实证分析方法本文利用我国股市的实证数据，运用回归分析方法，对CAPM 模型的适用性进行验证。
具体而言，我们选择了一组具有代表性的股票样本，收集相关数据，包括每只股票的收益率、市场风险溢价、无风险利率等指标。
3.2 实证结果分析根据回归分析的结果，我们发现CAPM模型在我国股市中具有一定的适用性，但也存在一些局限性。
《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文
《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是现代金融理论的重要组成部分，用于描述资产预期收益率与风险之间的关系。
自Sharpe, Linter 和 Mossin等人提出以来，CAPM 已经在全球范围内被广泛应用于评估投资组合的表现和预测资产价格的变动。
然而，CAPM的有效性在不同的市场环境和投资组合中有所差异。
因此，本文将进行一项实证研究，探讨CAPM在中国市场的适用性。
二、研究背景与目的近年来，中国金融市场发展迅速，吸引了大量国内外投资者的关注。
然而，中国市场的特殊性和复杂性使得CAPM的适用性成为一个值得研究的问题。
因此，本研究旨在探讨CAPM在中国市场的适用性，分析CAPM能否有效地预测和解释中国市场的资产价格变动，并为投资者提供一定的决策参考。
三、研究方法与数据来源本研究采用实证研究方法，利用历史数据进行分析。
数据来源为中国股票市场上的股票收益率、市场风险溢价以及无风险收益率等数据。
具体研究步骤如下：1. 确定市场风险溢价和无风险收益率等参数；2. 收集中国股票市场的历史数据，包括股票收益率、市场风险溢价等；3. 利用CAPM模型计算各资产的预期收益率；4. 通过统计软件进行回归分析，探讨CAPM模型在中国市场的适用性。
四、实证分析（一）数据描述与处理本研究所用数据时间跨度为近十年，涵盖了中国股票市场的主要指数和个股的收益率数据。
数据预处理主要包括缺失值处理、异常值剔除以及数据标准化等步骤。
在处理过程中，我们使用了Excel和SPSS等软件进行数据处理和分析。
（二）CAPM模型构建与计算根据CAPM模型，资产的预期收益率由无风险收益率和市场风险溢价决定。
我们利用收集到的历史数据，计算了市场风险溢价和无风险收益率等参数，并利用这些参数构建了CAPM模型。
然后，我们利用SPSS软件计算了各资产的预期收益率。
capm在中国市场上的实证研究
摘 要
在当前的市场环境中投资者仅仅依靠β值来对中国证券市场上市公 司股票风险和收益之间关系进行精确度量， 并以此作为指导投资决策 的法则尚不可行。 尽管中国的股票市场在过去的二十年中取得了令人 瞩目的成就，但是中国的股票市场离成熟有效的市场还有相当的差 距， 把我国的股票市场建成为为国民经济服务的成熟有效的市场需要 我们不懈的努力。 本文在实证研究的基础上结合证券市场的实际情况 进行了原因探究，并提出了优化市场监管、加强上市公司自律、加大 投资者教育等相关政策建议。 关键词：资本定价理论；上海股票市场；实证研究
2011 年
10
月
4
日
I
摘 要
CAPM 在中国股票市场的实证研究
摘
要
资本资产定价模型理论是现代金融工程中一个非常重要的理论， 在现实中也得到了广泛的应用。 资本资产定价模型作为现代金融学理 论的基础，它将选择风险资产的投资分析过程大大的简化，给出了简 洁优美的定价公式，从而使投资者能够方便地、广泛地应用它们解决 投资决策中的一般性问题。为了加深对资本资产定价模型的认识，更 好地在我国证券市场上使用该模型， 本文介绍了资本资产定价模型相 关的理论基础并进行了相应的实证研究。本文以上证 A 股指数收益 率作为市场收益率，以一年期定期存款为无风险利率，选取了 2005 年 1 月到 2010 年 12 月上海股票市场上 100 支股票作为数据样本， 使 用双程回归法对中国股票市场进行了实证检验。实证检验表明，中国 证券市场还不是一个成熟的有效的市场， β值不能显著性地成为收益 率的解释因素，市场之外的因素在证券定价中起到了不可忽视的作 用。在目前的市场中，投资者不能很好地通过投资组合来降低风险。
III
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中国A股市场资产定价模型实证研究
中国A股市场资产定价模型实证研究中国A股市场资产定价模型实证研究近年来，中国A股市场发展迅速，成为世界上最大的股票市场之一。
随着A股市场规模的不断扩大和法律法规的健全，研究中国A股市场资产定价模型的实证研究也变得愈发重要。
本文旨在对中国A股市场的资产定价模型进行实证研究，从而为投资者提供决策依据和指导。
首先，我们需要了解什么是资产定价模型。
资产定价模型是用来衡量和预测资产价格的数学模型。
其中，最常用的资产定价模型是资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）。
CAPM基于风险和收益之间的关系来确定资产的预期回报率。
在中国A股市场，研究者经常使用多种模型进行资产定价。
其中，研究者最常使用的是因子模型和时间序列模型。
因子模型是基于一系列影响股票收益的因子来确定资产价格。
而时间序列模型则是基于历史股票价格和相关变量的模式来预测未来股票价格。
然而，在中国A股市场的实证研究中，因子模型的应用比较普遍。
因子模型最早是由陈益民教授提出的，被称为“中国三因子模型”。
这个模型基于市场风险因素、市净率和规模因素来解释中国股票市场的回报率。
除了三因子模型，还有一些其他的因子模型被用于研究中国A股市场的资产定价。
例如，有学者使用了四因子模型（加入了动量因子）和五因子模型（加入了涨停板因子和跌停板因子）。
尽管因子模型在中国A股市场的实证研究中得到了广泛应用，但也存在一些问题和挑战。
首先，因子选择的问题。
不同的研究者会选择不同的因子来解释股票的回报率。
导致了因子模型的结果的差异性。
其次，因子模型容易受到市场条件的变化而影响。
当市场条件变化时，原来的因子可能不再适用于预测股票价格。
最后，中国A股市场的特殊性也给因子模型带来了一定的挑战。
例如，中国股市有着较高的振幅和波动性，这可能会影响因子模型的准确性。
尽管存在一些问题和挑战，中国A股市场资产定价模型的实证研究仍然是非常重要的。
通过研究资产定价模型，我们可以更好地理解中国A股市场的运作规律，预测股票价格的走势，为投资者提供更准确的投资建议。
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验引言：资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model, CAPM）是金融学中一个重要的工具，用于衡量资本资产的预期收益率。
该模型研究了投资者对风险与回报的权衡，并认为资产的预期回报与其系统风险直接相关。
本文将通过实证检验的方式，探讨CAPM在中国资本市场中的适用性及其局限性。
1. CAPM的基本原理CAPM是根据资本市场线来计算资本资产的期望收益率的数学模型。
其基本原理是假设投资者在选择投资组合时会在风险和预期回报之间寻求平衡。
该模型指出，资产的预期回报率应该等于无风险利率加上资产的β系数乘以市场风险溢价。
2. 实证检验方法本文将采用中国资本市场的数据，通过回归模型来检验CAPM的有效性。
研究对象包括不同行业的股票以及相关指数。
首先，收集过去一段时间的市场数据，并计算每个资产的超额回报。
然后，运用回归模型分析资产的超额回报与市场回报之间的关系，检验CAPM的适用性。
3. 结果分析通过实证研究，我们得出以下结论：3.1 在中国资本市场中，部分资产的实际回报并不等于CAPM所预测的回报。
一些资产的回报率高于CAPM模型所预测的值，一些资产的回报率低于预测值。
这表明CAPM并不完全准确地解释了中国资本市场中的资产回报。
3.2 在部分行业内，研究结果显示CAPM在预测资产回报方面的准确性较高。
尤其是成熟行业，如金融、能源等领域。
这些行业中的资产回报率与CAPM模型所预测的回报率较为一致。
3.3 在其他行业，特别是新兴行业和高风险行业，CAPM 模型无法准确预测资产回报率。
这可能是由于这些行业内的资产风险具有高度的不确定性，使得CAPM无法正确估计预期回报。
4. 局限性与改进CAPM模型的实证检验不仅为我们提供了对中国资本市场回报的认识，同时也揭示了该模型的局限性。
可以从以下几个方面对CAPM模型进行改进：4.1 考虑非线性关系：传统的CAPM模型假设资产间的关系是线性的，忽略了非线性关系的存在。
《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文
《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是一种被广泛应用的金融理论模型，用于研究资产收益率与风险之间的关系。
该模型基于对历史数据的分析，对未来的投资回报率进行预测，并为投资者提供了如何合理配置资产以达到期望收益的理论框架。
本文将通过实证研究的方式，探讨CAPM模型在中国股票市场的应用及其实际效果。
二、CAPM模型理论基础CAPM模型由威廉·夏普等人在20世纪60年代提出，该模型基于以下假设：投资者在投资决策时主要关注资产的期望收益率和风险。
CAPM模型通过引入无风险收益率和市场风险收益率两个参数，描述了资产的期望收益率与系统风险之间的关系。
CAPM模型的主要思想是，资产的期望收益率由无风险收益率和该资产的系统风险（即市场风险）决定。
三、实证研究方法与数据来源本文采用实证研究方法，以中国股票市场为研究对象。
数据来源为各大金融数据库及公开资料。
首先，选取具有代表性的股票作为样本，计算其历史收益率；其次，根据CAPM模型计算其预期收益率；最后，通过比较实际收益率与预期收益率的差异，分析CAPM模型在中国股票市场的适用性。
四、实证研究过程与结果1. 数据预处理：收集样本股票的历史数据，包括每日收盘价、交易量等信息。
对数据进行清洗、整理和筛选，确保数据的准确性和完整性。
2. 计算历史收益率：根据样本股票的历史数据，计算其历史收益率。
历史收益率的计算公式为：历史收益率= （期末价格/ 期初价格 - 1）× 100%。
3. 计算市场风险收益率和无风险收益率：根据中国股票市场的历史数据，计算市场风险收益率和无风险收益率。
其中，无风险收益率可选取同期的国债利率；市场风险收益率则为市场整体收益率减去无风险收益率。
4. 计算CAPM模型的预期收益率：根据CAPM模型公式（预期收益率 = 无风险收益率+ β系数 ×市场风险收益率），计算样本股票的预期收益率。
基于CAPM模型的中国股市实证研究
α
• CAPM 是基于资本资产均衡收益的模型，由CAPM 得到的证券市场线（SML）可以对资产进行“公 平定价”。 • 位于SML 线上方的点：表明资产的实际收益高于 市场收益，该资产被市场低估，此时可购入资产； • 位于SML 线下方的点：表明资产被高估，此时若 持有资产应及时抛售。 • 在SML 中，股票实际收益与市场收益之差即为截 距项 αi • 当αi>0 时，（Ri-Rf）>βi（Rm-Rf），说明股票位 于SML 线的上端，价值被市场低估； • 当αi<0 时，（Ri-Rf）<βi（Rm-Rf），说明股票位 于SML 线的下端，价值被市场高估。
二、上证市场组合效应分析
• 根据资产组合理论，若证券市场中的股 票具有较高的系统风险，则构造资产组 合的作用不大（因为能通过投资组合分 散的非系统风险只占很小比例） • 若股票具有较低的系统风险，则可以有 效地降低总风险。
0.01
• 随着股票数量的增加：
组合的平均收益基本都保持在1% 组合的标准差(组合的风险) 逐渐下降 由 1 只股票时的0.0073 下降到20 只股，也即20 只股票构成的组合分散了30%以上的风险。 可决系数逐渐提高 20 只股票的组合比 1 只股票组合的残差平方和 下降了接近 由16 只股票构成的投资组合的标准差最小：样本随机性造
横截面检验结果（数据来自文献2）
分析如下： • 1、R2=0.004304说明拟合优度低，系统风险对股票 预期收益率的解释能力很弱，并呈现微弱负相关，不 符合收益与风险存在正相关关系。 • 2、截距和斜率参数的T统计很小，在10%下不能拒绝 原假设。 • 3、F统计量的P值等于0.65，说明模型整体显著性不 高。 • 说明CAPM模型在我国证券市场上非有效，市场效率 较低。
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中国股票市场CAPM 的实证研究所在班级10级本科一班学号20100111110姓名缑文涛指导教师王俊中国股票市场CAPM 的实证研究摘要本文利用多种方法检验了CAPM 在中国股票市场上的适用性。
本文发现,无论是否存在无风险资产,都不能否定用以代表市场组合的市场综合指数的“均值———方差”有效性。
但是,股票收益率不仅与贝塔之外的因子有关,而且与贝塔之间的关系也不是线性的。
这说明CAPM 并不适用于近年的中国股市。
关键词:资产定价;有效;贝塔系数目录一、引言 (4)（一）问题的提出 (4)（二）相关内容综述 (6)（三）本文的研究意义 (7)二，标准形式CAPM 的一般检验 (8)（一）普通最小二乘法 (10)（二）最大似然法 (11)（三）广义矩方法 (13)三、零贝塔形式CAPM 的一般检验 (12)四，西方学者对CAPM的检验 (14)（一）风险与收益关系的检验 (15)（二）时间序列的CAPM的检验 (15)（三）横截面的CAPM的检验 (17)五，我国学者对风验与收益关系的检验 (17)六，启示与对策 (18)七，结论 (24)参考文献 (25)一、引言资本资产定价模型(CAPM) 可以说是现代金融理论的基石之一。
一方面,在市场达到均衡时,资产的合理价格是什么,这是所有市场参与者共同关注的一个焦点,因而也自然成为金融以及经济理论研究的核心。
另一方面,它又与市场有效性问题的研究密不可分。
正如Fama (1991) 所指出的,我们不可能单独检验市场有效性,任何对市场有效性的检验总是与某种资产定价模型结合在一起的,即存在所谓“联合检验”问题。
CAPM 有两层基本的含义:第一,证券的期望收益率是关于β因子的线性函数;第二,不同证券在期望收益率上的差异仅仅是由于它们的β因子不同,也就是说,与公司特征有关的个别因素不影响证券的期望收益率。
自从Sharp 、Lintner 以及Black 提出CAPM 以来,国外学者就该模型在西方成熟资本市场尤其是美国资本市场上的适用性问题做了大量实证研究,既有支持该模型的实证结果,也有否定该模型的证据,比如众多反常现象的存在。
由于中国股票市场的特殊性,研究CAPM 在这一市场中的适用性是非常重要的。
与西方成熟的市场相比,中国股票市场的特殊性着重体现在以下两个方面:其一,它是一个新兴市场,存在许多不完善的地方,如以散户为主体,投资者的短期投机性动机很强,禁止卖空等。
其二,它仍然保留了许多计划经济的特征,如股票发行和上市的审批制度直到2000 年才逐步改革,市场缺乏退出机制,无法实现上市公司的优胜劣汰;同时,市场受到政府政策的巨大影响。
因此,即使CAPM 在西方成熟市场中是适用的,中国股票市场的这种特殊性也很可能使得CAPM 所蕴涵的资产的均衡收益率与其β系数之间的线性关系不复存在。
对于CAPM 在中国股票市场上的适用性问题。
近年来国内一些学者陆续做了研究。
国内的有关研究主要围绕标准形式的CAPM 进行。
杨朝军,邢靖(1998) 是国内最早系统研究该问题的文献之一。
其后还有陈小悦、孙爱军(2006) ,陈浪男、屈文洲(2007) ,阮涛、林少宫(2007) 和李和金、李湛(2008) 。
从这些文献的研究结果来看,在1999 年以前的中国股市,CAPM 基本上是不适用的,而且股票收益率与β之间的关系随时期的不同而变化。
但是,它们都没有单独研究零贝塔形式的CAPM(即市场中不存在无风险资产时的CAPM) 。
现实的市场中可能并不存在无风险资产。
尤其是在现阶段的中国,投资者可以选择的投资机会极其有限,商业银行存款并不是合适的无风险投资渠道,而国债多为中长期的,也不能代表无风险资产。
这样,研究零贝塔形式的CAPM 可能更加重要。
另外,上述文献采用的方法主要是Black ,Jensen ,and Scholes (1972) 中的方法。
然而正如Miller andScholes (1972) 指出的,这种双程回归方法存在着一个严重问题———变量选择偏差。
也就是说,在横截面回归中以β的估计值代替真值作为回归变量会带来问题。
一方面,他们证明,对β的估计中的任何偏差都将导致在横截面回归中估计的截距项严重偏大,而β的系数估计值则严重偏小。
另一方面,当β的真值与残差的方差之间存在正相关关系的时候,收益率必然呈现与非β风险(由残差的方差表示) 正相关的关系。
这样一来,尽管收益率实际上不依赖于残差的方差,由于残差的方差(部分) 代表了β的真值,在横截面回归分析中残差方差仍然会表现出在统计上与收益率显著相关的特征。
事实上,对CAPM 进行检验是很困难的,存在许多争议。
由于CAPM 是一个将市场因子与证券的系统风险结合在一起的模型,因而,检验CAPM 时采用的市场组合应当包含所有的个别资产,既包括可交易的资产,也包括不能进入市场的资产,然而,这是不可能的。
这样一来,对CAPM 检验的结果就可能因所选择的市场组合的不同而不同。
Roll (1977) 指出,只有找到真正正确的市场组合,CAPM 才具备可检验性;即使如此,唯一可以检验的假设却是———市场组合是否为Markowitz (1959) 意义上的“均值———方差”有效的组合。
如果选择的市场组合不是有效组合,那么,CAPM 所蕴涵的关系就不成立。
Stambaugh (1982) 对Roll 的观点做了进一步的考察。
在利用债券、股票、房地产、耐用消费品等构造了一些“市场指数”后,他发现,采用不同市场指数对CAPM 所做的检验能得到相同的结论。
更进一步,他的经验研究支持期望收益率与β因子之间的线性关系假设。
同时他发现,选择不同的资产作为研究样本来检验CAPM ,有可能得到不同的结论;也就是说,检验结果对资产的选择比对市场组合的选择更敏感。
本文既研究标准的CAPM ,也研究零贝塔形式的CAPM ,并采用几种不同的方法进行比较。
本文选择沪深两市中在1996 年12 月31 日以前上市的496 只股票作为研究对象,研究的时期为2004 年5 月1日至2009 年9 月30 日。
为了避免除权、除息造成的数据失真问题,对于被选择的所有股票,我们先将其在这段时期的日收盘价格以1996 年12 月31 日的收盘价格为基础进行复权处理,然后取对数。
我们定义“股票组合的对数价格”为其包含的所有股票的对数价格的算术平均值,也就是组合中所有股票价格的几何平均值的对数。
“市场指数”则以上海综合指数与深圳综合指数取对数后的算术平均值来代表。
本文计算收益率采用对数差分形式,即Rt = ln ( Pt ) - ln ( Pt - 1 ) 。
在本文中,凡需利用无风险收益率的场合,都以三个月定期存款利率代表之,这是百分比形式的收益率。
显然,股票收益率与无风险收益率在定义方式上不一致。
不过我们发现,以价格的对数差分表示的股票收益率和以价格比例与 1 之差得到的百分比形式的股票收益率差别很小,两者的绝对值都远大于以三个月的定期存款利率代表的无风险收益率。
因此,我们认为股票收益率与无风险收益率在定义方式上的不一致基本上不会影响研究结果。
二、标准形式CAPM 的一般检验我们的第一项研究就是对Sharp2Lintner 形式的CAPM 做一般检验,即在无风险资产存在的情况下分析市场组合的有效性。
在研究方法上主要参考Gibbons (1982) 。
为慎重起见,在统计分析中,我们将分别采用普通最小二乘法、最大似然法以及广义矩方法进行检验,以便比较运用各种方法所得的结果是否一致。
首先构造所有股票及市场指数的日收益率时间序列,每个序列各有727 个观测值。
然后,对每一只股票利用市场模型估计其在1997/ 5/ 1 - 2000/ 4/ 30 期间的β系数。
再将所有股票按其β系数由小到大排序,分成10 个证券组合,构造每个组合的日收益率时间序列。
然后,考虑无风险利率,构造每个组合的超额收益率时间序列。
我们要分析的系统为:Ret= α+βRemt +εt , t = 1 , ?, T= α+βRemt +εt , t = 1 , ?, T其中,β是(10 ×1) 的风险因子向量;Ret表示各组合在第t 期的超额收益率,为(10 ×1) 的向量;Re mt是市场指数在第t 期的超额收益率;α和εt 分别是(10 ×1) 的截距向量和扰动向量。
T 为727 。
上述模型最基本的假设就是,{εit ,t = 1 ,2 ?,T}为同方差、无自相关的序列。
模型的其它假设为:E[εt ] = 0E[εt εt′] = ΣE[ Remt ] =μm , E[ ( Remt - μm) 2 ] =σ2mCov [ Remt ,εt ]=0 根据Sharp2Linther 形式的CAPM ,α应当为零向量。
如果α确实是零向量,那么,我们就可认为选用市场指数所代表的市场组合是有效的组合。
这样,零假设为:H0 :α = 0(一) 普通最小二乘法使用普通最小二乘法估计模型,可利用Wald 检验统计量。
如果零假设成立,当样本容量很大时该统计量渐近服从自由度为N(即10) 的卡方分布。
利用前述样本数据,最后得到的统计量为J 0 = 19. 692 。
这表明,在1 %的显著性水平上,我们不能拒绝原假设,因而不能否定以市场指数代表的市场组合为“均值———方差”有效的。
但是,在5 %的显著性水平,我们却可以拒绝原假设,即可以认为以市场指数代表的市场组合不是“均值—方差”有效的。
由于这种检验方法依赖于大样本条件,检验结果的可靠性比较差。
(二) 最大似然法采用最大似然方法,不必借助大样本条件也可以进行检验。
对系统做最大似然估计,根据Gibbons ,Ross ,and Shanken (1989) ,可以用如下的统计量进行检验:J1 =T - N - 1N1 +μ^ 2m^σ2m ^α′^Σ- 1 ^α在零假设下,该统计量服从自由度分别为N 和( T - N - 1) 的F 分布。
利用前述样本数据,最后得到的统计量为J 1 = 1. 3338 。
这表明,无论是在1 %的显著性水平上还是在5 %或10 %的显著性水平上,我们都不能拒绝原假设,因而不能否定以市场指数代表的市场组合为均值———方差”有效的。
显然,这里的结论不同于上述采用普通最小二乘法所得结论。
10821 似然比检验下面进一步利用似然比统计量做检验。
在无约束及有约束的情况下分别对系统做最大似然估计。
根据Campbell ,Lo and MacKinlay(1997) ,在零假设为真时,下面的统计量渐近服从自由度为N 的卡方分布。
J2 = T[ ln | ^Σ| - ln | ^Σ| ]其中^Σ代表有约束情况下对扰动向量协方差矩阵的估计。