基于面板模型的中国国债风险溢价实证研究

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我国债券市场脆弱性监测体系构建与实证检验

未来，我国应进一步完善债券市场脆弱性监测体系，在出台相关宏观政策工具前应事先评估相
关指标因素对债券市场的冲击力度、方向和因果关系，再合理地安排好政策出台的顺序、力度
和时机，以实现高质量经济增长和防控系统性风险之间的有效平衡。
关键词：债券市场脆弱性；风险监测；脉冲响应；格兰杰检验
中图分类号：F832
文献识别码：A
外汇市场、济因素等相关指标变动对该指数的影响力度、方向及其因果关系。研究结果表明，
债券市场短期具有较强的自我惯性运行特征，但从中期来看，外汇占款环比变动、名义 GDP
当季同比指标对债券市场脆弱性的影响力度较为显著并呈逐期加强的趋势；在正负两个方向均
有一些检验显著的冲击指标；同时部分冲击指标对债券市场脆弱性的滞后影响也值得重点关注。
本变量取不同的可能值，观察体系内风险的大小。如Alfaro和Drehmann（2009）所提出的GDP 压力测试，就是利用单变量自回归模型对各个国家的GDP 增长进行了预测，并将最差的负向预测误差作为压力情景，用它来冲击模型，以得到GDP 增长率的最大可能降幅，然后将其与过往的危机数据对比，以衡量体系内风险的大小。国内的陶玲和朱迎（2016）首先对金融机构风险、股票市场风险、债券市场风险、货币市场风险、外汇市场风险、房地产市场风险及政府部门风险，通过因子分析法对指标进行筛选，其次通过结构方程模型分析筛选出显著性较高的指标，最后通过综合评价技术建立系统性金融风险综合指数来评估系统性风险状况。
2018 年第 6 期
31
我国债券市场脆弱性监测体系构建与实证检验
吴红兴韩玉嘉郑哲 1
摘要：本文借鉴结构损伤探测原理，尝试以期限利差、信用利差、流动性利差和刚兑利差
作为观察债券市场整体波动脆弱点的基础，利用因子分析法构建衡量我国债券市场脆弱性的指

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。

企业估值中折现率的确定：基于CAPM模型

企业估值中折现率的确定基于CAPM模型胡晓明+冯军【摘要】文章从评估实务出发，以CAPM模型为研究基础，对模型中每个参数的确定进行研究，重点研究市场风险溢价和个别风险调整的确定。

对五个具有代表性的市场指数进行拟合优度分析，得出沪深300指数具有最高的稳定性；采用因子分析法对个别风险进行分析，得出四类风险因子对企业个别风险的贡献，定量分析了企业的个别风险调整。

【关键词】折现率；市场风险溢价；个别风险调整一、引言1952年Harry Markowtitz在其发表的《投资组合的选择》中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法。

William Sharpe、Jone Lintner、Mossin相继在Markowtitz最优资产组合选择理论的基础上，提出了资本资产定价模型（CAPM）。

CAPM模型强调对股权资本现金流量进行折现时，应当考虑企业特定的风险，同时指出模型成立必须满足没有交易成本、市场完全可分散和可流动等假设。

国内首次对CAPM模型的适用性进行研究的是施东晖（1996），他以1993年4月27日至1996年5月31日的沪市A股为研究样本，研究结论显示样本股票的系统性风险占总风险的比例平均值远高于西方国家，达81.37%，认为沪市的投资总风险中系统风险占很大比例，并且其投资风险与收益关系并不符合CAPM的结论；李博、吴世农（2003）以2000年2月18日至2001年6月8日的沪市A股周收益率为样本数据，研究股票组合收益率与各种风险度量指标之间的关系，得出在沪市A股市场暂没有充分证据支持CAPM有效性和适用性的结论；李罗、赵霞（2008）选择1996年12月31日之前在沪深上市的A股为研究样本，实证结果表明，CAPM模型仍不适用于中国的股票市场，但若加大样本，延长样本周期，适用性会有所提高；高亭亭、苏宁（2010）以沪市A股为样本，以2007年1月1日至2009年11月31日为研究期间，对数据进行时间序列回归、横截面回归和假设检验，认为CAPM模型有一定的解释能力和适用性；朱顺泉（2010）以2003年8月1日至2006年7月31日沪市A 股随机选取股票作为研究样本，认为沪市股票组合的平均超额收益率与其系统风险之间存在正相关关系，CAPM模型基本适用于近几年的资本市场；方成（2011）以金融危机后2009年1月至2010年12月沪市股票为样本，研究结果表明沪市股票的平均超额收益率与系统风险存在正相关关系，CAPM模型在沪市的应用有一定适用性。

风险溢价定价模型的实证研究

风险溢价定价模型的实证研究随着投资市场的发展，风险管理成为了金融市场中至关重要的一环。

而风险溢价定价模型成为了近年来广受欢迎的风险定价模型之一。

本文将对风险溢价定价模型进行实证研究，以期提供投资者更为准确的投资建议。

一、风险溢价定价模型的基本原理风险溢价定价模型的基本原理是利用风险溢价来评估证券的价值。

风险溢价是资产收益率与无风险收益率之差，也就是投资者要求得到某一风险所要支付的额外报酬。

因为风险具有不确定性，所以投资者需要为承担风险而付出风险溢价。

根据资本资产定价模型（CAPM），所有投资都存在系统性风险，该风险不能通过分散投资而消除。

因此，CAPM中的风险溢价被用来衡量市场风险，在标准CAPM模型中，市场风险的风险溢价是基准利率和市场收益率之间的差额。

而在扩展的风险溢价模型中，我们需要考虑一些其他的因素：1.公司规模2.股票流动性3.公司特有的风险二、基于数据的实证研究基于CAPM模型，投资回报应该与市场资本资产回报成正比。

因此，在实施风险溢价定价模型时，我们可以使用市场资本资产回报率与预期收益率之间的差，来计算风险溢价。

然而，风险溢价定价模型还包括一些其他的因素。

下面我们将结合数据来探讨这些因素的影响。

1、公司规模公司规模通常是指市值或企业价值，并被认为是影响股票风险溢价的一个重要因素。

过去的研究表明，公司规模与股票风险呈反向关系。

通过对股票市场历史数据的回归分析，我们可以得知，企业市值越小的公司，其股票风险溢价越高，这意味着投资者要求更高的回报率。

因此，在风险溢价定价模型中，我们可以将公司规模作为一个额外的因素考虑进来，以更好地评估投资风险。

2、股票流动性流动性是投资者在股票市场中处理交易的重要因素，低流动性的股票通常会有更高的风险溢价。

这是因为，低流动性的股票很难被及时交易，从而使投资者难以在有限的时间内买入或卖出。

这种情况下，我们需要补偿投资者的流动性风险。

3、公司特有的风险除了市场风险和流动性风险外，公司特有的风险也会影响投资者的投资决策。

宏观经济变量对中国国债风险溢价影响的实证研究——基于上海证券交易所的交易数据

一
、
引言
试图对我国国债风险溢价水平与利率期限结构以及主要宏观经济变量关系进行实证研究，初步探索影响我国国债风险溢价水平的各种因素。
二、文献回顾
与成资源配
置中的基础性作用发挥得还远远不够，仍然无法满足
中国经济持续发展的需要。但是，近几年，中国债券市场的发展卓有成效。特别是２１００年以来，政府出台的一系列政策对债券市场的发展具有重大的意义。
２０１］
总４４期１
２
宏观经济变量对中国国债风险溢价影响的实证研究
基于上海证券交易所的交易数据
董莉莎，朱映瑜２
（．拿大西安大略大学４４１加＃５学院，加拿大；２广东发展银行，广东广州５０８－．１００）
摘
要：本文基于面板数据模型，对各主要宏观经济变量及利率期限结构对国债风险溢价的影响进行ｒ实证
研究。研究结果表明：国债利率期限结构曲线越陡峭，国债的风险溢价水平越高；通货膨胀因素对国债风险溢价水平的影响较大；规模以上工业增加值、上证综合指数月度收益率与国债风险溢价水平存在显著负相关关系；
以提高对债券回报率的预测能力，然而利用一些常见

风险溢价模型的研究与应用

风险溢价模型的研究与应用一、背景介绍随着社会的发展，越来越多的人开始涉足投资领域，但是在投资时，总会存在风险。

为了能更好地进行风险控制，风险溢价模型应运而生。

本文将从理论和实践两个方面探讨风险溢价模型的研究与应用。

二、理论探讨1. 风险溢价的概念和特征风险溢价指的是由于资产的风险性越高，投资者对其要求的收益率也越高，从而导致资产价格上升的现象。

风险溢价存在于各种资产中，例如股票、债券、商品等。

2. 风险溢价模型的构建风险溢价模型的构建是通过将资产收益率分解为无风险收益率和风险溢价的和来实现的。

其中，无风险收益率指的是在任何情况下都能获得的收益率，通常使用国债收益率等无风险利率代表；风险溢价则是指除了无风险收益率之外，为补偿风险而要求的收益率。

3. CAPM模型CAPM模型是目前最常用的风险溢价模型，其通过将风险分解为系统性风险和非系统性风险，并基于市场均衡的原理，提出了资本资产定价模型，为投资者提供了一种较好的测量风险的方法。

三、应用实践1. 风险投资中的应用风险投资中如何确定项目的估值一直是一个难题。

风险溢价模型在风险投资中的应用可以帮助投资人更准确地估算项目的估值，从而更好地进行投资决策，降低风险。

2. 企业经营管理中的应用企业在进行投资决策时需要考虑各种风险因素，而风险溢价模型可以用来确定各种项目的风险溢价，有利于企业更好地制定投资决策和风险管理策略。

3. 金融市场中的应用风险溢价模型在金融市场中的应用可以帮助金融机构更好地进行风险管理和投资策略的制定。

例如，证券公司可以通过测算出股票的期望收益率和风险溢价，为投资者提供更好的投资建议和服务。

四、总结风险溢价模型具有较为广泛的应用，在投资决策、企业经营管理、金融市场等方面都有着重要的作用。

在使用风险溢价模型时，要注意对不同情景下的风险进行分析和估算，以便制定出更科学合理的风险管理策略和投资决策。

资本市场与我国商业银行流动性风险研究——基于面板数据实证分析

中国电子商务 2012·132081、引言Anthony Saunders(2002)指出：“流动性风险是由于银行不能及时地以有效成本满足支付与清偿负债而引起的对银行收益和股东权益市场价值损失的可能性”。

银行流动性不足，轻则失去盈利机会，重则破产。

我国商业银行流动性较为充裕但存在危机，我们不得忽视贷款集中度高、偿债主体不明、资产泡沫等因素。

另一方面，商业银行通过资本市场筹资而资本市场的资金运营又依赖银行的支持。

与此同时，客户群体的交叉又使两者处于竞争状态。

在这背景下，资本市场的发展与银行的流动性风险的关系不容忽视。

本文立足于银行角度，致力于研究资本市场的发展对于银行流动性风险的影响。

2、文献综述商业银行流动性研究：在流动性风险相关性研究上，Kashyap 等（2002）通过实证研究发现，流动性储备与活期存款和授信放款额度正相关，与流动资产成本负相关。

王书华、孔祥毅（2009）对我国11家商业银行2001-2007年面板数据分析，得出融资结构对改善商业银行的流动性风险状况具有重要作用。

在流动性风险管理上，王元园（2012）认为我国目前商业银行流动性风险管理不理想。

刘妍、宫长亮（2010）通过R型聚类分析筛选指标设立商业银行流动性风险评价指标体系。

压力测试研究方面，Froyland E和Larsen.K （2002）RIMINI对银行不良贷款在宏观经济波动情境下进行了压力测试。

关于资本市场与商业银行关系方面，大多数研究认识到了资本市场对银行正负两方面的影响。

Diamond(1997)指出，商业银行和资本市场是提供流动性的两种竞争性机制。

发达的资本市场有利于提高银行主动负债能力和流动资产变现能力，及时满足其流动性需求。

同时资本市场发展会改变商业银行的存款结构，造成其资金来源的不确定性。

李威、俞鑫（2009）认为资本市场有益于商业银行上市溢价和融资，同时导致信贷资金需求减少，长期内影响商业银行的流动性和盈利性。

中期借贷便利工具对国债利率期限结构的影响——基于主成分分析和VEC模型的实证检验

① 中国人民银行《2020年第二季度货币政策执行报告》。 ② 假定2”为n阶段债券在t的期限溢价恒为正，并且随着债券到期期限n的延长而上升，预期理论认为长期债券利率等于债券有效期内人们预期的短期利率均值与该债券随供求关系变动而变动的流动性溢价之和:i”= 込巴吐沁z+Z”。
n
7
金融论坛 2021年第7期(总第307期)
关未来短期利率和量化宽松(QE)操作的前瞻性指导，通过预期渠道调节债券预期风险溢价和收益率。潘敏和刘姗(2018)认为.预期效应在中央银行借贷便利工具对市场利率的影响中起到了重要作用。从中国的情况看,近年来预期引导和中央银行沟通已成为宏观调控的重要手段。伴随央行投放流动性方式由外汇占款逐渐转变为公开市场操作和结构性货币政策工具，金融机构对结构性货币政策工具的关注日益密切。人民银行在2017年一季度提出MLF操作将以一年期为主，在调节流动性的同时，向市场释放长期资金稳定的信号，稳定市场预期。
四、研究设计
(变一量)选择和数据来源 1.国债利率指标中国的债券市场体系可分为银行间债券市场和交易所债券市场。银行间债券市场的参与者是各类机构投资者，属于大宗交易批发市场,交易所债券市场属于场内集中撮合交易零售市场。但自2005年以来，交易所国债市场成交量不断萎缩.而银行间国债市场市场化程度高，托管规模、交易金额、交易量等各项指标都远远超过交易所市场，银行间市场己成为中国国债发行和流通的主导市场，也是中央银行公开市场操作进行间接货币政策调控的主要场所①。鉴于债券回购交易主要在银行同业拆借中心进行,本文选取银行间债券市场数据分析国债的期限结构。在国债即期收益率和到期收益率的选择上，银行间国债即期收益率数据包括市场双边报价、柜台交易等各方面国债交易信息，数据覆盖面较广,并且在数据制作过程中对异常点进行了科学处理,能够很好地反映市场价格。国内学者的研究也提供了较多参考:李宏瑾等(2010)认为要分析国债收益率曲线对通胀的预测作用，应该采用即期收益率曲线以反映当期市场交易者对未来经济的预期，而非假定在未来投资收益不变的名义到期收益率。王晓芳、郑斌(2015)也选用中央登记结算公司银行间国债即期收益率数据。关于国债期限的选取，袁靖和薛伟(2012)选取了银行间国债市场6个月、1年、3年、5年、7年、10年、 20年和30年为关键年限的收益率月度数据。本文参考现有文献，选择中央登记结算公司银行间国债即期收

中国股债市场的风险溢价与股票投资收益率的实证研究

Industrial Finance 产业财经43摘　要：本文以股票市场整体收益率与债券市场收益率两者之差——风险溢价作为自变量，以未来120天、240天、360天的股票投资收益率作为因变量，对变量之间的关系进行了平稳性检验、协整分析，建立了误差修正模型（ECM），最后进行了Granger因果检验。

结果表明股债市场风险溢价对未来股票投资收益率具有显著的正向促进作用，其对于中长期的正向促进作用的弹性明显高于短期；风险溢价是股票投资收益率的Granger 原因。

最后，根据研究结论给投资者提供了相关建议。

关键词：股债市场；风险溢价；收益率；误差修正模型；Granger因果检验一、引言股票和债券在标准化证券投资领域中是最常见的资产组合方式。

这两种资产在投资组合中的配置比例，除了高度依赖投资者风险偏好以外，还与资产的预期收益率之间的关系有很大联系。

为了使投资组合收益最大化，对标债券市场收益率，研究股债市场风险溢价与股票投资收益率之间相关性及其影响因素，对于投资者优化投资组合管理有重要意义。

二、数据和变量（一）数据来源和准备自2005-2020年共16年，A股经历多次的牛熊转换得到的市场数据与同期的十年期国债收益率有强烈的对比性和研究性。

本文基础数据的时间区间为：2005年1月1日-2020年12月31日，共3888个交易日。

基础数据如下：基础数据I：WIND全A指数收盘点；基础数据II：全部A股市盈率（TTM）中位数；基础数据III：十年期国债到期收益率。

其中，基础数据I、II来源为WIND 软件，基础数据III来源为中华人民共和国财政部。

（二）变量的选择1、风险溢价X本文中股债市场的风险溢价X，定义为股票市场整体收益率与债券市场收益率两者之差。

其中，股票市场整体收益率，定义为全部A股市盈率（TTM）中位数的倒数。

此外，本文中的债券市场收益率选取十年期国债到期收益率。

本文将股债市场的风险溢价作为自变量：X=(1/基础数据II)-基础数据III 2、股票投资收益率本文以WIND全A指数作为投资者参与股票市场获得投资收益为基础，以在某一时点未来120天、240天、360天的股票投资收益率作为因变量，分别如下：三、实证过程及结果本文使用平稳性检验、协整检验，验证变量之间的长期均衡关系，之后通过构建ECM误差修正模型实证分析变量间的内在联系，最后运用Granger因果检验确定变量之间的因果关系，使用Eviews10对上述数据进行统计模拟分析。

基于NS模型的我国国债利率期限结构研究

基于NS模型的我国国债利率期限结构研究国债利率期限结构是指不同到期期限国债的收益率之间的关系。

研究国债利率期限结构对于投资者、政府和金融机构来说具有重要意义。

本文将基于NS模型，对我国国债利率期限结构进行研究。

国债利率期限结构主要受到市场供求和宏观经济因素的影响。

在投资者需求方面，不同投资者对不同期限的国债需求不同，短期国债通常具有较低的收益率，因为投资者更愿意将资金投资于短期的低风险资产。

同时，宏观经济因素对国债利率期限结构也有重要影响，如通货膨胀预期、经济增长预期等。

NS模型是一种经济学模型，能够用来解释国债利率期限结构，它假设债券价格与利率之间的关系遵循一个非线性函数。

NS模型通过两个参数来描述国债利率期限结构，即零息债券收益率的长期均值（长期级别）和利率波动的幅度（短期级别）。

在我国国债市场的研究中，NS模型已被广泛应用。

基于NS模型估计的结果表明，我国国债利率期限结构通常呈现向上倾斜的形态，即较短期国债利率低于较长期国债利率。

这种形态的出现可能是因为市场对未来经济增长及通胀有一定预期，导致短期利率低于长期利率。

此外，NS模型还可以通过估计参数来分析国债市场的风险溢价。

风险溢价是指投资者为持有长期国债而要求的额外收益。

利用估计得到的参数，可以计算出不同期限国债的预期收益率和风险溢价，进而分析市场对不同期限国债的风险偏好。

在研究我国国债利率期限结构时，还可以考虑其他因素的影响，如货币政策、市场流动性等。

货币政策的变化可能会对国债利率期限结构产生影响，比如央行降息可能导致整个国债利率期限结构下移。

市场流动性的改变也会对国债利率期限结构产生影响，比如市场流动性紧张可能导致短期利率上升。

综上所述，基于NS模型的研究可以帮助我们更好地理解我国国债利率期限结构的形态，并对市场预期、风险溢价等进行分析。

然而，NS模型的应用也有其局限性，它对参数的估计较为困难，且假设可能不完全符合实际情况。

因此，在研究国债利率期限结构时，需要综合考虑多种因素，并采用多种方法进行分析。

清华大学经济管理学院硕士生导师简介-朱世武

清华大学经济管理学院硕士生导师简介-朱世武朱世武金融系副教授办公室伟伦楼321凯程教育是五道口金融学院和清华经管考研黄埔军校,在2014年,凯程学员考入五道口金融学院28人,清华经管11人,五道口状元武xy出自凯程, 在2013年,凯程学员考入五道口金融学院29人,清华经管5人,状元李少h出在凯程, 在凯程网站有很多凯程学员成功经验视频,大家随时可以去查看. 2016年五道口金融学院和清华经管考研保录班开始报名!个人简介研究成果研究项目朱世武，自2001至今，担任清华大学经济管理学院副教授。

1983年，他毕业于河南师范大学数学专业，并获得理学学士学位。

1987年，在武汉大学获得统计学专业的理学硕士学位。

1999年，赴上海财经大学学习，并获得该校数量经济学专业的博士学位。

1999年至2001年在清华大学经济管理学院作博士后研究。

他教授的主要课程包括：金融数据库、金融统计学、实证金融学、数据模型与决策、统计分析软件。

朱世武教授研究的主要领域是：固定收益、风险管理、金融计算与建模、金融数据库。

在从事的所有科研项目里，朱世武教授主要担任项目负责人。

他重点研究的项目包括：“随机边缘模型的统计分析”，“国家债务管理和利率研究”，“金融工程的理论，技术和方法”，“违约相关性度量与信用衍生工具定价研究”—国家自然科学基金委员会；“中国股票市场的证券模型”，“中国股票市场结构性指数设计”—中国证监会；“中信实业银行的私人金融模型”—中信实业银行；“基于微网格的网格计算研究,基础研究”，“度量违约相关性的研究”，“中国资本市场股权风险溢价的实证研究”—清华大学；“中国资本市场的股权风险溢价研究”—中国国家社会科学基金；“中国金融研究数据库”—清华211项目；“中国银行间债券市场期限结构最优化模型”—中国外汇交易中心和全国银行间同业拆借中心；“浙江财经学院金融实验室金融数据项目”—浙江财经学院；“浙江万里学院金融实验室金融数据项”—浙江万里学院；“人民币市场化利率中长期预测模型”—中国人寿资产管理有限公司；“农村金融市场风险管理研究”—香港汇丰银行；“青藏高原矿产资源开发利用战略研究”—中国地质大学（北京）地质调查研究院。

我国财政货币政策作用关系实证研究基于VAR模型的检验分析

一、引言
财政政策和货币政策是国家宏观经济政策的重要手段，二者之间的作用关系一直是经济学研究的重要领域。近年来，随着国内外经济形势的不断变化，财政政策和货币政策的协调配合成为了推动我国经济持续健康发展的关键。因此，本次演示以VAR模型为基础，对我国财政货币政策的作用关系进行实证研究，具有重要的现实意义。
四、实证分析
（一）平稳性检验
在进行VAR模型估计之前，需要先对数据进行平稳性检验。我们采用ADF检验法，结果显示两个变量在5%的显著性水平下都是平稳的。
（二）格兰杰ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ果检验
通过格兰杰因果检验，我们发现财政政策对货币政策的影响在5%的显著性水平下是显著的，而货币政策对财政政策的影响则不显著。这表明在我国，财政政策对货币政策具有一定的影响力，而货币政策对财政政策的影响相对较小。
Yt = c + A1Xt1 + A2Xt2 +...+ ApXtp + ut
其中，Yt是一个包含两个变量的向量，Xt1代表货币政策，Xt2代表财政政策。 A1到Ap是待估系数矩阵，u是误差项。
（二）数据来源
本次演示选取了1990年至2022年的季度数据，货币政策采用广义货币供应量（M2）的增长率表示，财政政策采用全国财政支出占GDP的比重表示。数据来源于国家统计局和中国央行。
二、文献综述
早期的研究主要集中在财政政策和货币政策的独立性上，随着经济环境的变化，越来越多的学者开始二者之间的相互作用。近年来，国内外学者采用向量自回归（VAR）模型对财政政策和货币政策的关系进行了大量研究。代表性的学者如Li和Ng（2018）通过对美国数据的分析，发现财政政策对货币政策的影响具有显著的非对称性。

CAPM模型在我国证券市场上的实证研究与改进方向

２０１６１２ＣＡＰＭ模型在我国证券市场上的实证研究与改进方向高妙永（集美大学　外国语学院，福建　厦门　３６１０２１）［摘　要］文章通过ＣＡＰＭ模型的假设前提与我国证券市场的对比，首先分析ＣＡＰＭ在我国证券市场的应用不理想的原因；其次通过对模型的修正及对证券市场的完善两个方面提出了理论与实践相适应的方法；最后就ＣＡＰＭ模型在我国证券市场的实证研究与改进方向进行总结。

［关键词］ＣＡＰＭ模型；实证研究；改进方向［ＤＯＩ］１０１３９３９／ｊｃｎｋｉｚｇｓｃ２０１６５００７５１　ＣＡＰＭ模型介绍ＷｉｌｌｉａｍＦＳｈａｒｐｅ于１９６４年在比较强的市场和投资者行为假设下，依据分离定理、市场证券组合和市场均衡原理，得出了均值－方差模型的均衡版本，即资本资产定价模型，即ＣＡＰＭ模型。

这是针对金融资产的定价而建立的理论模型，主要包括股票、权证、期权、期货等金融资产。

ＣＡＰＭ理论的提出基于一系列假设：一是所有资产无限可分，市场没有摩擦，允许无限制地卖空；二是市场完全竞争，所有市场参与者都是价格的接受者；三是市场信息对称、完全，信息成本为零，所有市场参与者同时接收信息；四是存在无风险资产，其收益率在时段内不变，且对所有投资者都相同；五是所有市场参与者都是理性的，并且追求效用最大化。

资本资产定价模型（ＣＡＰＭ），是建立在风险资产期望收益均衡基础之上的预测模型。

ＣＡＰＭ模型的公式为：Ｅ（ｒｉ）＝ｒｆ＋βｉ［Ｅ（ｒｍ）－ｒｆ］，其中，Ｅ（ｒｉ）是证券ｉ的期望收益率；Ｅ（ｒｍ）是市场组合的期望收益率；ｒｆ是无风险资产利率，通常表现为国债利率；βｉ是证券ｉ的β系数，βｉ＝Ｃｏｖ（ｒｉ，ｒｍ）σ２ｍ。

β系数，通常可以用来衡量一只股票的风险的大小，可以看成股票收益变动对市场组合收益变动的敏感程度。

２　ＣＡＰＭ模型的作用ＣＡＰＭ模型的具体作用有以下两方面：一是有助于资产分类，优化资源配置。

对于模型中的风险因子β，可以通过它的大小来对股票进行分类：当β＞１时，称这类股票为进攻型股票；当β＝１时，称这类股票为中性股票；当β＜１时，称这类股票为防御性股票。

尾部风险和债券横截面收益率：来自中国债券市场的证据

收稿日期：2022-03-05修回日期：2022-04-24尾部风险和债券横截面收益率：来自中国债券市场的证据黄玮强奇丽英张静（东北大学工商管理学院，辽宁沈阳110167）摘要：利用时变尾部风险模型，刻画债券尾部风险，通过投资组合分析和Fama-MacBeth 回归分析方法，研究了尾部风险和我国债券横截面收益率间的关系，并构建了尾部风险因子，检验将其加入现有因子模型后的定价效率。

研究结果表明，我国债券市场存在显著为负的尾部风险溢价；在控制了债券评级、到期时间、规模、流动性、票面利率、债券市场贝塔、反转、动量、违约利差和换手率之后，尾部风险和我国债券横截面收益率间的负向关系依然显著；尾部风险因子的加入能够提高模型的定价效率。

关键词：债券定价；投资组合分析；Fama-MacBeth 回归；尾部风险因子中图分类号：F830.91文献标识码：B 文章编号：1674-2265（2022）07-0068-08DOI ：10.19647/ki.37-1462/f.2022.07.009作者简介：黄玮强，男，福建长汀人，东北大学工商管理学院教授，博士，研究方向为金融系统性风险管理、资产定价；奇丽英，女，内蒙古鄂尔多斯人，东北大学工商管理学院，研究方向为资产定价；张静，女，山西太原人，东北大学工商管理学院，研究方向为资产定价。

一、引言自2014年我国债券市场首例实质性违约事件爆发之后，债券违约事件显著增加。

2020年53家违约主体实质性违约，涉及148只债券，违约金额达到1687.02亿元，比2019年增加了12.77%。

实质性违约事件的激增使投资者对债券投资极端损失的重视程度日益增加。

债券投资的极端损失可以用尾部风险来度量，研究尾部风险对我国债券横截面收益率的影响，对于债券投资组合构建及风险管理具有重要意义。

目前，国内外有大量关于股票横截面收益率影响因素的研究，但针对债券横截面收益率影响因素的研究相对较少。

国外文献中，Lin 等（2011）[1]构造了市场流动性风险因子，发现非流动性会影响债券的横截面收益率。

中国股票市场风险溢价研究

中国股票市场风险溢价研究引言：中国股票市场是全球经济体中最重要的市场之一，其风险溢价的研究对于投资者和政策制定者具有重要意义。

本文主要探讨中国股票市场的风险溢价，并分析其影响因素和未来发展趋势。

一、股票市场风险溢价的概念和理论基础风险溢价是指投资者对于承担风险所要求的额外收益，它是投资者在不同资产之间进行风险与收益权衡时的重要指标。

股票市场风险溢价的研究基于资本资产定价模型（CAPM），该模型认为风险溢价来源于市场系统性风险以及个股特殊风险。

二、中国股市风险溢价的历史演变中国股票市场自1990年代末开始迅猛发展，经历了多个周期，其风险溢价也发生了明显变动。

在初始阶段，受国内金融市场发展不够成熟和外部因素的影响，中国股市风险溢价较高。

随着市场逐渐健全，风险溢价逐渐趋于稳定，但在金融危机等非经济因素冲击下，仍然存在波动。

三、中国股市风险溢价的影响因素1. 宏观经济环境：宏观经济因素对中国股市风险溢价的影响至关重要，包括经济增长率、通胀率、利率等。

一般情况下，经济增长率高且通胀率低，将导致风险溢价的下降。

2. 金融市场发展水平：金融市场的发展水平对股市的风险溢价产生显著的影响。

金融市场发展水平高，投资者更加成熟，风险溢价相应地较低。

3. 法律环境和监管政策：法律环境和监管政策的健全与否，对股市风险溢价具有较大的影响。

完善的法律环境和监管政策有助于降低投资者的不确定性，减少风险溢价。

4. 其他因素：除了以上因素外，还有一些其他因素也会对风险溢价产生影响，如公司盈利状况、市场流动性、投资者情绪等。

四、中国股市风险溢价的未来发展趋势未来，中国股市风险溢价的发展将会受到多个因素的影响。

首先，中国经济持续增长将进一步提升股市的稳定性和投资者信心，降低风险溢价。

其次，金融体制改革的深入推进将有助于市场的健康发展，进一步降低风险溢价。

另外，政府加强金融市场监管，提高投资者保护水平，也将减少风险溢价的产生。

最后，随着中国与国际金融市场的互联互通程度不断提高，风险溢价将受到国际因素的影响。

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。

2011年《南方金融》总目录

经济增长、汇率上升与资产泡沫—— 日元升值之路的启示
／朱先威
５４５７５９６２６６
中国信用评级对债券回报率的影响分析／胡
臻
刚
周茂林
拓展专业市场小企业金融业务的实践与思考／施我国商业银行排队现象分析／马－莹
论我国农村金融制度生成模式之转向／罗海林
●
４
８
∞
跗
＂
勉
铊
醯加他
论加强金融理财产品监管的制度建设／朱小川美国联邦储备系统的审计监督经验及启示／惠群程振华李基于法律视角的欧盟金融机构破产机制研究／陈华翟坤
１论宏观审慎管理框架下反周期货币政策基本架构的优化／５张铁强
２我国离岸金融的区域发展比较研究／０胡
莹
汪小亚
２商业银行流动性管理研究——基于鲍莫尔一托宾模型／６刘跃飞３金融资产财富效应的形成机理研究／Ｏ熊剑庆王少锟平
９宏观经济变量对中国国债风险溢价影响的实证研究——基于上海证券交
３试论我国融资担保监管体系的构建：基于博弈论的视角／５蒋
／国建匡
９人民币汇率形成机制改革对我国ＦＩＤ产业选择的影响研究／黄
昊
第二期
１电子货币对我国货币政策的影响：于微观主体持币动机的研究４基
／王潇颖冯科
１房地产调控、资产价格与金融危机抑制／本刊特约观察员
４货币供给、货币流通速度与通货膨胀的关系研究——基于美国、日本、英国与中国的比较／李俊

中国金融市场风险溢出非对称效应——基于TVP-VAR-DY模型的实证研究

中国金融市场风险溢出非对称效应——基于TVP-VAR-DY模型的实证探究摘要：本文利用TVP-VAR-DY模型，针对中国金融市场进行实证探究，探讨了金融市场风险溢出的非对称效应。

探究发现，中国金融市场存在着非对称的风险溢出效应。

详尽而言，当金融市场发生负面冲击时，风险溢出效应更为显著，而正面冲击对其他金融市场的影响相对较小。

这一探究结果对金融市场的监管和风险管理具有一定的现实指导意义。

关键词：风险溢出；非对称效应；中国金融市场；TVP-VAR-DY模型；实证探究1. 引言中国金融市场作为全球金融市场中最重要的一员，其风险溢出效应对全球金融市场的稳定与进步具有重要影响。

然而，以往的探究大多侧重于风险溢出的存在与程度，对其非对称性的探究较为有限。

本文旨在利用TVP-VAR-DY模型，对中国金融市场的风险溢出非对称效应展开实证探究，以期为金融市场的监管和风险管理提供借鉴和参考。

2. 文献综述以往的探究主要通过传统的VAR模型对金融市场风险溢出进行探究，但由于VAR模型存在参数不稳定性的问题，其实证结果可能不准确。

因此，本文接受TVP-VAR-DY模型，通过引入时间变换参数来解决传统VAR模型的问题，更准确地探究风险溢出的非对称效应。

3. 数据与模型本文选取了中国股市、债市和外汇市场的相关数据，并利用TVP-VAR-DY模型对风险溢出的非对称效应进行探究。

详尽模型包括风险传染模型、风险敞口模型和风险溢出模型等。

4. 实证结果通过对中国金融市场数据的实证探究，本文得出了以下几个重要实证结果：4.1 风险溢出的存在实证结果表明，中国金融市场存在着显著的风险溢出效应。

金融市场中发生的负面冲击会对其他金融市场产生显著负面影响。

4.2 非对称效应的存在本文探究发现，中国金融市场风险溢出存在非对称效应。

详尽来说，金融市场遭受负面冲击时，风险溢出效应更为显著；而正面冲击对其他金融市场的影响相对较小。

4.3 股市的风险溢出效应最为显著不同金融市场之间的风险溢出效应存在差异，其中股市的风险溢出效应最为显著。