ch5-capm检验(金融计量-复旦,徐剑刚)
中国资本市场CAPM有效性检验
中国资本市场CAPM有效性检验利用2003年1月至2014年11月上海证券交易所的100只股票月度交易数据,改进由Black、Jensen和Scholes在1772年提出的BJS模型,使用严谨的计量手段,采取修正后的BJS模型检验CAPM在中国资本市场的有效性。
结果表明:所有时间序列都通过平稳性检验且都成同方差性;资本资产定价模型中的平均超额收益率与贝塔系数之间的线性关系成立,斜率为正数,回归方程的拟合优度非常高;但是截距项小于零且不能显著得等于无风险利率,说明中国资本市场中投机性仍然很大。
标签:资本资产定价模型;实证检验;有效性F21 引言美国著名金融学家、诺贝尔经济学奖获得者Harry Markovltz在其1952年的Portfolio selection一文中,第一次从风险资产的收益率与风险的关系出发,运用均值-方差分析探讨了不确定性条件下资产组合的最优选择问题,从而爆发了华尔街第一次革命。
在此基础上,Willian Sharpe、John Lintner和Jan Mossin(1964)、Capital asset prices:a theory of market equilibrium under conditions of risk(1965)、the valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital(1965)、Equilibrium in a capital asset market(1966)提出资本资产定价模型,即CAPM。
资本资产定价模型被认为是金融市场现代价格理论的基石,被广泛地用于经验分析,使丰富的金融统计数据可以得到系统而有效的利用。
自1992年5月21日上海股票市场全面放开股价以来,中国资本市场经历诸多大事。
1998年经历亚洲金融风暴,2002年11月试点DFII,2007年次贷危机引起的金融危机,2014年11月开放沪港通,中国资本市场逐渐与国际接轨,开放度越来越高。
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。
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朱顺泉
【期刊名称】《统计与信息论坛》
【年(卷),期】2010(25)8
【摘要】采用中国上海资本市场交易数据对资本资产定价模型(CAPM)的适用性进行了三个方面的检验:资产的风险和收益之间是否存在线性关系;系统风险是否是资产风险的唯一度量;资产的风险和收益是否正相关.结果发现:2003年8月1日至2006年7月31日期间,上海资本市场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,与非系统风险不存在显著的线性关系,基本符合标准形式的CAPM.这与国内许多学者对2001年以前中国资本市场CAPM的实证检验结果不太一致.
【总页数】5页(P95-99)
【作者】朱顺泉
【作者单位】广东商学院,金融学院,广东,广州,510320
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.改进的资本资产定价模型(CAPM)和套利定价模型(APT) [J], 尼朋·阿加沃;赵菲
2.资本资产定价模型(CAPM)在企业价值评估中的应用 [J], 赵邦宏;王哲;宗义湘
3.资本资产定价模型(CAPM)在证券市场中的应用 [J], 余志红
4.资本资产定价模型(CAPM)在项目风险管理中的应用 [J], 彭斌;黄峰
5.CAPM资本定价模型在上海证券市场上的实证检验 [J], 王远韬
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CAPM在中国股市的有效性检验
CAPM在中国股市的有效性检验摘要:资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是衡量风险报酬关系的经典模型之一,对于投资组合的构建和资本市场的有效性有重要意义。
本文通过对中国股市的数据进行实证分析,检验了CAPM在中国股市的有效性,并探讨了可能的影响因素。
一、引言资本市场的有效性是指市场中的股票价格是否充分反映了其内在价值。
有效市场假设认为,价格已经包含了所有可获得的信息,因此投资者无法利用信息来获取超额收益。
而CAPM模型则是使用市场风险与预期收益之间的关系来解释股票市场是否有效。
二、资本资产定价模型CAPM模型是由Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin (1966)等学者提出的,它假设了一个理性的投资者,用市场组合作为风险的代表,以及对风险敏感的理性投资者都追求组合的效用最大化。
该模型的公式为:E(Ri) = Rf + βi×(E(Rm)-Rf),其中E(Ri)是股票i的预期收益,Rf是无风险收益率,βi是股票i的系统风险,E(Rm)-Rf是市场超额收益。
三、中国股市中CAPM的实证检验为了检验CAPM在中国股市的有效性,我们收集了A股市场2005年至2020年的日度数据,并按照CAPM的假设进行检验。
实证结果显示,在中国股市中,市场风险与预期收益之间存在正向关系。
这表明了CAPM模型在中国股市中的应用有效性。
然而,我们也发现一些非理想的情况。
首先,中国股市中通常存在较高的波动性,这可能导致股票价格与CAPM模型的预测值出现较大的偏离。
其次,由于中国股市的特殊性,如政策风险、信息不对称等因素的存在,可能会使CAPM模型在中国股市的解释能力有所下降。
四、影响CAPM在中国股市有效性的因素1. 市场特征:中国股市相对较新,市场机制和规则尚不完善,市场参与者的理性程度有待提高。
这些因素都可能对CAPM模型的预测能力产生一定的影响。
CAPM模型对上海股票市场的检验
CAPM模型对上海股票市场的检验CAPM模型对上海股票市场的检验导言:资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是金融领域中被广泛应用于衡量风险和确定股票预期收益率的经济模型。
本文将以CAPM模型为工具,对上海股票市场进行检验,探讨该模型在实际市场中的适用性。
一、CAPM模型的基本原理CAPM模型是由美国学者威廉·夏普(William F. Sharpe)于1964年提出的。
其基本原理是,根据投资者的风险厌恶程度和资产预期回报率,通过组合市场投资组合与风险资产构建的线性关系,计算股票的预期收益率。
二、上海股票市场的现状上海股票市场作为中国最大的股票交易市场之一,一直以来都备受世界关注。
然而,在过去的几十年里,其股市波动巨大,存在着严重的市场操纵、信息不对称等问题,给投资者带来了诸多挑战。
三、CAPM模型在上海股票市场的应用1. 数据收集为了进行CAPM模型的检验,首先需要收集上海股票市场的历史数据,包括各个股票的收盘价、市场指数等相关指标。
2. 计算市场回报率根据市场指数的历史数据,计算每期的市场回报率,并将其作为CAPM模型中的市场风险溢价(Market Risk Premium)。
3. 计算个股的预期收益率根据CAPM模型的公式,结合个股的数据,计算出每只股票的预期收益率。
4. 检验模型的拟合度使用统计学方法,比较模型估计的收益率与实际收益率之间的差异,以检验CAPM模型在上海股票市场中的拟合度及有效性。
四、CAPM模型检验结果分析根据对上海股票市场的检验结果,我们可以得出以下结论:1. CAPM模型在上海股票市场中的拟合度相对较低。
由于上海股票市场存在着一系列因素,如政策干预、市场操纵等,导致股价波动受到多种因素的影响,从而使CAPM模型无法完全准确地预测股票的回报率。
2. 上海股票市场存在较大的系统风险。
由于市场环境的不确定性以及信息不对称等原因,上海股票市场的风险水平相对较高,这也使得CAPM模型在该市场中的应用受到限制。
我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验
我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验引言:资本资产定价模型(CAPM)和Fama-French三因子模型是金融学中两个经典的资产定价模型。
本文旨在对我国A股市场中的CAPM模型和Fama-French三因子模型进行检验和分析,以探讨这两种模型在我国A股市场的适用性和效果。
一、CAPM模型CAPM模型是由美国学者Sharp、Lintner、Mossin等人在20世纪60年代提出的,并在随后的几十年里成为基金、股票和其他金融衍生品定价的重要工具。
其基本假设是市场上的风险资产回报与其风险高低成正比。
CAPM模型的表达式为:E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) - Rf]其中,E(Ri)为资产的预期回报;E(Rm)为市场的预期回报;Rf为无风险资产的回报率;βi为资产i的系统性风险。
对于我国A股市场,CAPM模型的检验有两个关键问题:一是如何计算无风险收益率(Rf);二是如何估计资产的beta 值。
关于无风险收益率(Rf)的计算,有三种常用的方法:国债收益率法、货币市场基金收益率法、银行存款利率法。
由于我国国债市场的不完善,货币市场基金收益率与银行存款利率相对稳定,因此可采用货币市场基金收益率作为无风险收益率进行计算。
对于资产的beta值的估计,通常采用历史回归法。
通过回归资产收益率与市场收益率的历史数据,可以得到资产的beta值。
然而,由于我国A股市场的特殊性,投资者行为和政策因素对资产收益率的影响较大,使用历史回归法估计的beta值可能存在较大的误差。
二、Fama-French三因子模型Fama-French三因子模型是由美国学者Eugene Fama和Kenneth French在上世纪90年代提出的,其基本假设是资产的回报与市场风险、规模风险和价值风险三个因素有关。
Fama-French三因子模型的表达式为:E(Ri) = Rf + βi1(E(Rm) - Rf) + βi2(SMB) + βi3(HML)其中,E(Ri)为资产的预期回报;Rf为无风险收益率;βi1为资产与市场收益的相关系数;βi2为资产与规模因子(市值大小)的相关系数;βi3为资产与价值因子(公司估值)的相关系数;SMB为规模因子的收益率;HML为价值因子的收益率。
金融计量学 - 复旦大学经济学院
三、二叉树模型在可转债定价中的应用 可转债的二叉树定价步骤如下:
第一步,先计算出对应股票的二叉树节点上的数值。利用股价的历史 数据(一般利用过去3个月或者半年的股价数据)估计出股票的波动 率 ,然后计算出二叉树的几个重要参数。 r t u e t , d 1/ u, p (e d ) (u d ) rf t ( T t ) m 其中 ,t,T分别指的是可转债的初始和期末时刻, 为无风 险利率,使用这些参数就可以推出股票的价格树图。 第二步,通过可转债的相关条件来递推价格树中各个节点的可转债的 价格。
资产价格Байду номын сангаас动的随机过程
三、漂移参数 和波动率参数 的估计
上述方程的几何布朗运动中有两个未知参数 和 可以用经验方法进 行估计。假定我们有股价Pt 在等时间间隔 t 上的个观测值,观测到的 股价序列 P , Pn ,其中 t 1, 2, , n 。 1, P 2, 令 rt ln(Pt ) ln(Pt 1 ),存在 Pt Pt 1 exp(rt ) ,其中 rt 为第t个时间间隔上的连 续复合收益率。根据Ito引理,并且假定股价 Pt 服从一个几何布朗运动, 2 我们得到 rt 服从均值为( / 2)t ,方差为 2 t 的正态分布。
三、波动率与波动率微笑 1、历史波动率
对于理想的欧式期权而言,BS期权定价模型仅依赖于五 个参数:股票价格、期权的执行价格、期权的到期时间、 无风险利率和股票的价格波动率。在这些参数中,和由发 行的金融合约的条款所定,和可从市场得到。唯一需要确 定的参数就是波动率。 请注意,BS模型中波动率是指在t 0 到 t T 的未来时期 内的标的资产的波动率。由于在现实金融市场上,证券价 格的波动是一个随机过程,估计波动率并不是一件简单的 事情。通常,有两种方法可以对波动率进行估计,即历史 波动率(historical volatility)与隐含波动(imp volatility)。
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。
资本资产定价模式(CAPM)的实证检验
资本资产定价模式(CAPM)的实证检验资本资产定价模式(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是金融学中一种重要的理论模型,用于计算资产的预期收益率。
虽然CAPM的应用历史已经有几十年,但其有效性一直备受争议。
许多学者对CAPM进行了实证检验,以评估其有效性。
在实证检验CAPM的有效性时,研究人员通常采用市场模型和多变量回归分析来评估CAPM的预测能力。
市场模型基于CAPM的基本公式,即预期收益率等于无风险利率加上系统风险乘以市场风险溢价。
通过与市场指数的回归分析,可以计算出资产的beta系数,进而估计出其预期收益率。
实证研究经常使用回归模型来检验CAPM的有效性。
回归模型通常以市场收益率作为自变量,收益率差异作为因变量。
通过回归分析,可以计算出资产的beta系数和alpha系数,其中beta系数代表了资产相对于市场的风险敏感度,alpha系数则代表了超额收益。
如果资产的beta系数显著不为零,表明CAPM有效;如果alpha系数显著不为零,则表明CAPM无效。
许多实证研究已经得出了不同的结论。
一些研究发现,CAPM能够较好地解释资产的收益率差异,显示出较高的预测能力。
然而,也有研究发现,CAPM的解释能力并不显著,无法充分解释资产的预期收益率。
有几个原因可能解释这些不一致的实证结果。
首先,CAPM假设市场是完全理性的,投资者都是风险厌恶的,这种假设在现实中并不成立。
其次,CAPM假设资本市场是没有交易费用和税收的,但现实中这些成本是必不可少的。
此外,CAPM还忽略了其他影响资产收益率的因素,如流动性风险、政府干预和市场不完全。
这些限制可能导致CAPM无法有效解释资产的预期收益率。
虽然实证研究的结果并不一致,但CAPM仍然是一个重要的理论模型。
研究人员在继续实证检验CAPM的有效性时,也应考虑到CAPM的局限性,并尝试提出改进模型来更好地解释和预测资产的收益率。
资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是金融学中一种经典的理论模型,用于计算资产的预期收益率。
资本资产定价模型CAPM
C
借入
E(rm )
M
贷出
[E(rm ) rf ]/ m
rf
0
m
理
关于投资与融资分割的决策理论被称为二基金 分离定理,又称托宾分割定理( Tobin , 1958 )。 结论:融资的方式(即无风险资产的数量)依 赖于投资者对风险的回避程度;风险回避程度高 的投资者将贷出更多的无风险资产,风险回避程 度低的投资者将借入资金更多地投资于组合M。
) E(rA
E(rA )
E( Rp ) wrf (1 w)E(Rm )
下面,考虑三种不同情形的投资选择:(1)贷出无风险资产和投资于风险资 产;(2)仅投资于风险资产;(3)借入无风险资产并投资于风险资产。
不同借贷组合情况下的风险与回报率
投资无风 险资产比 重 w 无风险 回报率 (%) 投资风险资 产比重
(1 w)
二基金分离定理在资本市场均衡中的应用
E(r )
I2
I3
E(rm )
I1
M
rf
0
m
不同风险态度的投资者的投资决策
第二节 资本市场线和证券市场线
一、资本资产线CML
资本市场线:从无风险利率出发通过市场资产组 合M的直线,也是可能达到的最优资本配置线。投 资者间的差别只是他们投资于最优风险资产组合 与无风险资产的比例不同。 公式表达为:
证券市场线
0 1.0
格
i
1
期望收益率与风险系数之间的4种关系 : ① i 0 ② i 1 ③ i 1 ④ i 1 β 系数的线性可加性特征。
资本市场线和证券市场线之间的关系
《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。
该模型为投资者提供了评估投资组合风险与预期收益之间关系的方法,同时为资产定价和资产配置提供了重要的理论依据。
本文旨在通过实证研究方法,对CAPM在中国市场上的应用进行深入探讨,以验证CAPM 的有效性和适用性。
二、文献综述自CAPM模型提出以来,国内外学者进行了大量的研究。
CAPM理论在发达国家得到了广泛的应用和验证,而针对发展中国家尤其是中国市场的实证研究尚属少数。
过去的研究表明,CAPM在中国市场的适用性存在争议,一部分学者认为CAPM能较好地解释中国市场的资产定价现象,而另一部分学者则认为CAPM在中国市场的适用性有待进一步提高。
因此,本文将通过实证研究方法,对CAPM在中国市场的有效性进行深入探讨。
三、研究方法与数据来源本研究采用实证研究方法,通过收集中国股市的历史数据,运用统计分析软件进行数据处理和模型检验。
数据来源为公开的金融数据库和财经网站。
四、模型构建与假设CAPM模型的基本形式为:E(Ri)=RF+βi(E(RM)-RF),其中E(Ri)为资产i的预期收益率,RF为无风险收益率,βi为资产i的系统风险系数,E(RM)为市场收益率。
基于CAPM模型,本文提出以下假设:假设一:CAPM模型在中国市场具有一定的适用性,能较好地解释资产的预期收益率与风险之间的关系。
假设二:CAPM模型中的系统风险系数β值能够反映资产的收益率变化。
五、实证结果与分析(一)数据描述性统计本文选取了中国股市中具有代表性的股票作为研究对象,通过收集这些股票的历史数据,进行描述性统计。
结果表明,各股票的收益率、β值等指标均呈现出一定的分布特征。
(二)CAPM模型检验通过对收集到的数据进行处理和模型检验,本文发现CAPM 模型在中国市场具有一定的适用性。
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。
资本资产定价模型的经验检验
资本资产定价模型的经验检验
殷永昌
【期刊名称】《经济问题》
【年(卷),期】1999()3
【摘要】资本资产定价模型(CAPM)是一种市场一般均衡模型,它对证券价格行为、风险-报酬关系和证券风险的合适衡量提供了明晰的描述。
但由于资本资产定价模型是基于一系列假设的,因此,资本资产定价模型在使用前必须被经验地和有效地检验。
本文提出:1.资本资产定价模型中β系数的稳定性检验;2.【总页数】3页(P49-51)
【关键词】资本资产;定价模型;经验检验;CAPM;证券市场
【作者】殷永昌
【作者单位】山西广播电视大学
【正文语种】中文
【中图分类】F830.9
【相关文献】
1.资产一体化、市场均衡与资产定价--一种适用于企业资产定价的资本资产定价模型(CAPM)扩展形式 [J], 王永海;范明
2.资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验 [J], 朱顺泉
3.资本资产定价模型和套利定价模型的实证检验 [J], 纪晓丽
4.资本资产定价模型的逻辑悖论及资本资产的纳什议价模型 [J], 罗巧根;李国柱
5.中国市场分割下的多贝它资本资产定价模型 --理论模型及实证检验 [J], 张人骥;贾万程
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
CAPM在中国股市的有效性检验
CAPM在中国股市的有效性检验CAPM在中国股市的有效性检验引言:资本资产定价模型(CAPM)是现代金融理论中的重要工具,也是股票定价理论的核心模型之一。
它通过衡量股票的系统风险与预期收益之间的关系,帮助投资者估计股票的合理价格。
然而,CAPM模型的有效性在不同的市场中存在争议。
本文旨在检验CAPM模型在中国股市的有效性,并探讨可能影响其有效性的因素。
CAPM模型基本原理:CAPM模型基于一种基本假设,即投资者在做出投资决策时考虑了两个因素:风险和预期收益。
根据CAPM模型,股票的预期收益与无风险利率和市场风险溢价之间存在线性关系。
风险溢价衡量了股票相对于无风险资产的附加收益,代表了投资者应对系统性风险的补偿。
CAPM模型在中国股市中的应用:CAPM模型是国际上广泛应用的股票定价模型之一,在中国股市也得到了一定程度的应用。
投资者可以通过CAPM模型估计股票的预期收益率,从而做出合理的投资决策。
然而,CAPM模型的有效性在中国股市中存在争议。
一些研究认为CAPM模型在中国股市中有效,而另一些研究则认为CAPM模型存在一定的局限性。
CAPM模型在中国股市的有效性检验:为了检验CAPM模型在中国股市的有效性,研究人员可以通过以下步骤进行实证研究:第一步:选择研究样本。
研究人员可以选择一定数量的股票作为研究样本,确保样本覆盖不同行业和市值的股票。
第二步:收集数据。
研究人员需要收集相关的股票价格、市场指数、无风险利率和其他相关数据。
这些数据可以从公开市场或相关数据提供商处获取。
第三步:计算CAPM模型的各个变量。
根据CAPM模型的公式,研究人员需要计算每个股票的系统风险、市场风险溢价和预期收益率。
系统风险可以通过计算股票与整个市场的相关系数来衡量。
第四步:检验CAPM模型的有效性。
研究人员可以使用统计方法,如线性回归模型,对CAPM模型进行检验。
他们可以比较计算得到的预期收益率与实际观察到的收益率之间的差异,评估模型的预测能力。
CAPM模型在上海股票市场的有效性检验
CAPM模型在上海股票市场的有效性检验CAPM(Capital Asset Pricing Model)模型是当前金融学领域中最重要的资本市场定价模型之一,它在评估证券价格和风险之间关系的研究中起到了重要作用。
本文将对CAPM模型在上海股票市场的有效性进行进一步的检验,旨在探究该模型在中国市场的适用性和可靠性。
一、研究背景和意义CAPM模型是由肖普和马克奈利于1964年提出的,该模型认为证券的期望回报与市场风险存在正相关的线性关系。
在众多投资者和学者的研究中,CAPM模型一直是衡量个股或组合风险收益的基本工具。
然而,该模型最初是在美国的证券市场上建立的,其在其他国家和地区的有效性和适用性并未广泛检验。
中国的股票市场近年来发展迅速,成为全球投资者瞩目的焦点之一。
然而,由于中国市场的独特性质和所处的发展阶段,CAPM模型在中国市场中的有效性一直备受质疑。
因此,通过检验CAPM模型在上海股票市场中的适用性,可以对该模型的现实价值进行评估,并为投资者提供更科学的投资决策依据。
二、CAPM模型在上海股票市场的理论基础CAPM模型的核心理论是市场的系统风险,即市场组合的整体风险。
该模型认为,股票的期望回报应该取决于其与市场组合的系统风险之间的关系。
具体而言,CAPM模型认为一个证券的预期回报率可以由以下公式表示:E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中,E(Ri)是关于证券i的预期回报率,Rf是无风险利率,βi是证券i的系统风险系数,E(Rm)是市场组合的预期回报率。
在上海股票市场中,CAPM模型同样适用。
根据中国证券监督管理委员会的数据,上海股票市场是中国最大的股票市场之一,有着广泛的市场参与者和交易量。
因此,CAPM模型的核心观点即证券的回报率存在与市场组合风险相关的特定关系,可以在上海股票市场中得到有效验证。
三、检验上海股票市场中的CAPM模型有效性为了检验上海股票市场中CAPM模型的有效性,可以通过以下步骤进行研究:1. 数据收集:收集上海股票市场相关数据,包括个股价格、市场指数数据、无风险利率等。
资本资产定价模型在我国上海A股市场的简单实证
资本资产定价模型在我国上海A股市场的简单实证丁凯;穆瑞田【摘要】概述了资本资产定价模型的基本原理,运用上海A股市场近期的数据对资本资产定价模型在上海A股市场的应用进行实证研究,首先采用单指数模型估计了个股的β系数,然后利用BJS方法和对CAPM进行横截面模型的回归分析.研究表明上海A股市场与CAPM理论不相符合.【期刊名称】《河北联合大学学报(社会科学版)》【年(卷),期】2010(010)003【总页数】4页(P62-65)【关键词】资本资产定价模型(CAPM);单指数模型回归;BJS检验方法;模截面模型回归【作者】丁凯;穆瑞田【作者单位】河北理工大学,经济管理学院,河北,唐山,063000;河北理工大学,经济管理学院,河北,唐山,063000【正文语种】中文【中图分类】F830.91在 20世纪 60年代三位财务学资家夏普 (W1Sharpe)、特雷诺 (J1Treynor)和林特诺 (J1Lintner)做了一件了不起的工作,在完美资本市场的条件下,他们把回报率和风险联系了起来,建立所谓资本资产定价模型 (Capital Asset PricingModel)。
其中,夏普由于其出色的工作获得了 1990年诺贝尔经济奖。
资本资产定价模型是现代财务管理理论的三大基石之一,它揭示了市场基本的运行规律,对于市场实践和理论研究都具有重要意义。
资本资产定价模型 (CAPM)是第一个关于金融资产定价的均衡模型,每种资产的收益由无风险收益和风险帖水两部分构成。
可表示为:E(Ri) =Rf+βi[E (Rm)2Rf]其中:E (Ri)为股票期望收益率;Rf为无风险收益率;E(Rm)为资本市场期望收益率;βi=表示股票的系统性风险,βi系数=σim/σ2m。
检验 CAPM时,首先利用单指数模型Rit=ai+βiRmt+eit进行一次回归估计出βi,其中 Rit为单只股票在 T时刻的收益率,Rmt为市场组合在 T时刻的收益率,在方程中用上证综合指数表示,eit为残差项;ai与βi为待估计的参数。
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。
我国通货膨胀是长期记忆性过程吗?
我国通货膨胀是长期记忆性过程吗?
张晓蓉;李治国;徐剑刚
【期刊名称】《上海经济研究》
【年(卷),期】2007()5
【摘要】通货膨胀过程平稳与否对央行制定货币政策会产生重要影响。
本文以1986年1月至2005年12月我国月度CPI通货膨胀率为研究对象,利用ARFIMA-FIGARCH模型,发现我国通货膨胀及其波动都是长期记忆性过程,表明通胀及波动冲击的影响均具有长期记忆性和持续性,但都呈均值复归。
央行在制定货币政策时以及分析价格传导机制时应考虑通货膨胀的这些特性。
【总页数】7页(P3-9)
【关键词】通货膨胀;长期记忆性;ARFIMA模型;FIGARCH模型
【作者】张晓蓉;李治国;徐剑刚
【作者单位】复旦大学管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F820.5
【相关文献】
1.我国短期利率序列均值过程和波动率过程的长期记忆性测度与检验 [J], 刘金全;隋建利
2.我国通货膨胀率均值过程和波动过程中的双长记忆性度量与统计检验 [J], 刘金全;郑挺国;隋建利
3.基于ARFIMA-HYGARCH-M-VaR模型的亚洲汇率市场均值和波动过程的双长期记忆性测度研究 [J], 石泽龙;程岩
4.我国通货膨胀率及通货膨胀不确定性的持续性和记忆性检验 [J], 刘金全;隋建利
5.我国消费增长均值过程和波动过程的双长期记忆性测度 [J], 金晓彤;闫超
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变量中的误差
Blume(1970)认为投资组合p由N种股票构成,股票i的权重为wi,投资 N 组合p的βp ˆ ˆ
β p = ∑ wi β i
i =1
FM认为,如果变量中的误差并不是完全正相关,那么,投资组合βp 的估计值较单个股票βi的更为准确。 为了减少检验过程中利用投资组合而不是单个股票所引起的信息损 ˆ 大小排序而形成的,这样可以得到投资组 失,投资组合的构成是按 β i ˆ 。但是,这样将会引起较为严重的回归问题,在横断面上,高 合的 β p ˆ ˆ 往往低于真正的βi。从而会引起构成 的 β i 往往高于真正的βi,低的 β i 投资组合过程中抽样的偏差, ˆ 往往高估了β ,低β 构成投资组 其结果就是,高βi构成投资组合的 β p p i ˆ 合的 β p 往往低估了βp。 为此,FM提出了下面的方法以规避这样的问题,先从一期的数据估 ˆ ,依 β ˆ 大小排序构成投资组合,然后用下一期的数据估计已形 计 β i i ˆ ,使用新的数据的好处在于,一个投资组合中单个 成投资组合的 β p ˆ 误差是随机的,从而基本消除变量中的误差问题。 股票的 β i
其中, γ 1= Rmt-Rft,为市场超额报酬,Rpt-Rft为投资组合 超额报酬 如果CAPM成立,那么,
截距项γ0在统计意义上与0无显著差异, β p 是解释风险资产报酬的唯一因素。其他因素如残差方差、股 利收益率、市盈率、公司规模等没有解释股票报酬的能力。 Rpt-Rft与βp存在着线性关系。 βp的回归系数γ 1应等于 Rmt- Rft γ 1>0,因为市场投资组合也是风险资产,总体上其报酬应大于 无风险资产报酬。
E (Ri ) = E (R0 ) + β i [E (Rm ) − E (R0 )]
R0 为零 -Beta 证券报酬,与市场投资组合报酬无关。式表明证 券i的预期报酬是零-Beta证券预期报酬风险报酬,Rm为所 有股票等权重的报酬。 如果CAPM成立,那么预期报酬与风险间存在着线性关系,βi 是对股票i风险的完全度量,高风险高报酬, E (Rm ) − E (R0 ) > 0
时间序列方法
BJS依个股的betas值排序,将所有股票十等分,从而构成10个投资 组合。BJS认为这样构成投资组合的方法会引起样本选择偏差,即 大的 beta 投资组合可能含有高的 beta 度量误差。 BJS 认为解决该问 题的可能方法就是利用工具变量法,如 BJS利用前一期估计的 beta 值作为工具变量。 BJS(1972)以1926年1月至1966年3月在纽约证券交易所上市的股票为 研究对象,无风险资产报酬为: 1926-1947 年为交易商商业本票利 率,1948-1966年为美国国库券利率。市场投资组合为等权重的每月 月初在纽约证券交易所上市股票构成投资组合。 利用前5年的数据(1926-30年)估计各个样本股票的beta值,依估计的 beta值大小在1931年构建10个投资组合,计算出1931年10个投资组 合的月度报酬。用1927-31年的数据估计各个样本股票的beta值,依 估计的beta值在1932年构建10个投资组合,计算出1932年10个投资 组合的月度报酬,依此类推,可以得到10个投资组合在1931-66年 间各月的月度报酬。参见图。
FM方法
步骤1:投资组合形成期(1926-29) ˆ 利用头4年各样本股票月度报酬,计算单个股票的 β i ,在期末(1929年12月 ˆ 底),对 β 排序,将所有股票20等分,构成20个投资组合。 i 步骤2:初始估计期(1930-34) ˆ ˆ ,各投资组合的 β 利用后5年的数据(1930-34),重新计算单个股票的 β 为 pt i ˆ 的平均值。 成份股票 β i 步骤3:检验期(1935-38) ˆ 1935-38年间的每一年,每年重新计算单个股票的 β i 后,利用的数据期 间分别为1930-35年、1930-36年、1930-37年、1930-38年,再计算投 ˆ 。1935-38年的投资组合月度报酬为成份股票月度报酬的平 资组合的 β pt 均值。
Rit − R ft = β i Rmt − R ft + ε it 两边减去Rft,可得 是CAPM事后形式。我们得出CAPM的事后形式的假定是,资产 报酬服从正态分布,从公平博弈的意义上资本市场是有效的。这 样,我们可以利用观测报酬数据检验CAPM。
(
)
检验CAPM
R pt − R ft = γ 0 + γ 1 β p + ε pt
0.0812
0.1968
0.2012
ˆ) t (α
-0.4274
-1.9935
-0.7597
-0.2468
-0.8869
0.7878
0.7050
1.1837
2.3126
1.8684
Fama-MacBeth法
Fama and MacBeth (1973,FM)提出了检验CAPM的方法,该方 法不仅仅用于检验CAPM,而且可用于多因素定价模型检验, 其滚动回归的思想还应用于预测。 CAPM指预期报酬E(R)与风险间存在着线性关系,这种关系能 用于解释横断面预期报酬,Fama and MacBeth(1973)第一个提 出了横断面回归的思路。检验CAPM模型为
Rf:无风险资产的报酬,Rm:市场投资组合的报酬 第二个重要的模型是套利定价模型 (Ross,1976),指任何风险性资 产的报酬是影响资产报酬各种共同因素的线性组合,套利定价模 型(APT)较CAPM更一般,因它包括更多的因素。
资本资产定价模型的检验
有些学者认为不存在着上面的线性形式,也就是说,解释预期报 酬的因素除β外,还有其他因素,如公司规模、市盈率等;还有学 者认为,Rf可能是不太适当的无风险资产报酬。因此,对CAPM进 行检验时,就有一个问题,模型能很好地拟合数据吗? 由于 E(R) 是预期报酬,而预期是不能观测的,因此,需将预期或 事前的形式转换成可以用观测数据检验的形式。这可通过假设任 一资产的报酬是公平博弈,即总体上一种资产的报酬等于预期报 酬E(Ri)。 λ mt = Rmt − E ( Rmt ) Rit = E ( Rit ) + β i λ mt + ε it E (λ mt ) = 0 E (ε it ) = 0 其中,εit是随机误差项, Cov(ε it , λ mt ) = 0 Cov(ε it , ε i ,t −1 ) = 0 β i = Cov( Rit , Rmt ) Var ( Rmt )
BJS检验CAPM的时间序列方法
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
投资组合形成期 1年: 投资组合估计期 (beta 预先排序 ) -5 -4 -3 -2 -1 0 1 计算投资组合报酬 2 3 4 5
投资组合形成期
2年: 投资组合估计期 (beta预先排序)
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
参数
投资组合 1 1.5614 2 1.3838 3 1.2483 4 1.1625 5 1.0572 6 0.9229 7 0.8531 8 0.7534 9 0.6291 10 0.4992
ˆ β
ˆ α
-0.0829
-0.1938
-0.0649
-0.0167
-0.0543
0.0593
0.0462
The Capital Asset Pricing Model : Some Empirical Tests
Written by FISCHER BLACK MICHAEL C.JENSEN MYRON SCHOLES
Black, Jensen and Scholes(1972,BJS)
Black, Jensen and Scholes(1972,BJS)认为检验CAPM模型
CAPM
徐剑刚
资本资产定价模型
现代财务经济学中一个最重要问题就是定量风险与预期报酬之间 的关系,资本资产定价模型(capital asset pricing, CAPM)就是说明 风险与预期报酬间的关系。实际上,CAPM是指一种资产预期报 酬是其与市场投资组合报酬间协方差的线性函数。
E ( Ri ) = R f + β i ( E ( Rm ) − R f )
R jt − R ft = α j + β j ( Rmt − R ft ) + ε jt
将会有以下问题,当利用大量股票的信息时估计单个模型将是一 个非有效的方法;由于误差项横断面可能存在相关性,从而不能 构造单个t 统计值;样本期内betas 可能是非平稳的。 BJS(1972)考虑用以下的方法,将所有股票十等分,构成10个投资 组合,分别估计各投资组合的α 和 β,这样,α估计值的标准差将 会考虑了误差项横断面可能存在的相关性。同时,每隔5年重新估 计β值,以避免β的非平稳性。 BJS(1972) 检验 CAPM 的方法有三种:时间序列方法、横断面方 法、两因素模型(Black, 1972)。
FM
检验CAPM,FM提出用下面的模型检验, R it = γ 0t + γ 1t β i + γ 2t β i2 + γ 3t si + η it 其中,Rit为t-1期至t期股票i报酬,si为股票i的非系统性风险(与 βi无关),βi为股票i的系统性风险,ηit为均值为0,并与其他变量 独立的随机变量。 关于CAPM的检验有3个假说, C1: E(γ2t)=0,这意味着预期报酬与风险间存在着线性关系。 C2: E(γ3t)=0,这意味着非系统性风险对预期报酬无影响。 C3: E (γ 1t ) = E (Rmt ) − E (R0t ) > 0 ,即风险报酬大于0 FM以1926年1月至1968年间在NYSE上市的所有普通股为研究对 象,采用月度报酬。FM认为检验CAPM的三个假说时,应用到 股票i真正的βi,但检验时却用βi估计值 ˆ = Cov ( Ri , Rm ) β i 这会引起变量中的误差问题。 Var ( Rm )