关于β系数值的实证研究

关于β系数值的实证研究
【摘要】
本文基于CAPM模型和SIM模型，选取上证综合指数2010年3月――2015年3月月收益率数据，个股以锦江股份为例，选取2010年3月――2015年3月月收益数据，对锦江股份股票收益率对整体股票市场变化的敏感程度进行
实证研究分析。

【关键词】β系数；锦江股份
一、实证分析
（一）锦江股份简介
上海锦江国际酒店发展股份有限公司是中国最大的酒店、餐饮业上市公司，主营酒店管理、餐饮业务。

经营范围包括宾馆、餐饮、食品生产及连锁经营、旅游；服装、针纺织品、工艺品（文物除外）、金银饰品、日用百货、化妆品、花木、旅游商品；物业管理、商务咨询、技术培训、摄影、出租汽车和烟酒零售。

公司于1994年12月在上海证券交易所上市。

（二）样本选择和数据来源
个股以锦江股份2010年3月至2015年3月的股票指数为样本，市场收益率为2010年3月至2015年3月上证综指，
按月分析。

数据来自锐思数据库。

（三）模型设定
本文利用最小二乘法对SIM模型进行估计，将市场整体收益率作为解释变量（用X表示），将锦江月份股票收益率作为被解释变量（用Y表示）。

为了分析锦江股票收益率和市场整体收益率关系，运用eiviews7.0软件作散点图，散点图显示市场收益率与个股收益率大体呈现线性关系。

下面进行x，y的拟合预测分析。

散点图和拟合图都表明锦江股份月收益率与市场收益率线性相关关系密切，故可建立简单线性回归模型：（四）参数估计
运用Eview7.0软件对数据进行OLS回归估计，可知回归方程模型为：
这里需要注意的是，虽然此次模型的选取的可决系数并不够高，但是在回归分析中，不仅要模型的拟合程度高，而且还要得到总体回归系数的可靠估计量。

因此，在选择模型时，不能单纯地靠可决系数的高低来断定模型的优劣，为了整体考虑模型的可靠度及其经济意义，应当适当降低对可决系数的要求。

此外，可决系数和修正的可决系数只能提供对拟合优度的度量，它们的值究竟要达到多大才算模型通过检验，计量理论界并没有给出确定的界限，并且该模型通过了下述统计学检验和计量经济学检验，因此该模型的选取是合
理并适用的。

（五）模型检验
1.模型统计检验
（1）F检验
原假设H0：β=0，备择假设H1：β≠0。

给定显著性水平α=005，查F分布表可知F0.05（1，59）=4.00，可知F检验值为F=1938712大于F0.05（1，59）=4.00，此时应拒绝原假设H0：β=0，说明回归方程模型线性关系显著，这就表明整体股票市场的回报率对锦江股份的股票回报率有显著影响。

（2）t检验
原假设H0：β=0，备择假设H1：β≠0。

给定显著性水平α=005，查t分布表可知t0.025（68）=2.000，可知模型的t检验值为t（68）=4.403081>t0.025（68）=2.000，此时应拒绝原假设H。

，X变量通过检验。

说明在其他解释变量不变的情况下，变量X即整体股票市场的回报率对变量Y即锦江股份的股票回报率有显著影响。

2.模型计量经济学检验
（1）异方差检验
本文使用White检验的方法对异方差进行检验。

检验分析：可以看出，nR2=2.16367，由White检验知，在α=005的显著性水平下，得出临界值X20.05（2）=5.9915，
因为nR2=216367<X20.05（2）=5.9915，所以模型不存在异方差。

（2）自相关检验
根据上述OLS的回归数据可知，DW=2.125377，由于n=61，k′=1，在α=0.05的显著性水平下，查DW分布表得dL=1.55，dU=1.62，因为1.62=dU<DW=2.125377<4-dU=2.38，可判定不存在自相关。

（3）单位根检验
对X进行单位根检验。

可以看出，在1%，5%，10%三个显著水平下，单位根检验的临界值分别是-3.544063，-2.910860，-2.593050，均大于t检验的统计量值-6.677774，所以X的单位根检验通过，可
见X序列是平稳序列。

对Y进行单位根检验。

可以看出，在1%，5%，10%三个显著水平下，单位根检验的临界值分别是-3.544063，-2.910860，-2.593090，均大于t检验的统计量值-7.170824，所以Y的单位根检验通过，可
见Y序列也是平稳序列。

三、结论
经过本文系统的分析，使用时间序列利用Eiviews软件
对锦江股份的β系数进行测算，采用了图形分析和最小二乘法，最终计算出锦江股份的β值为0.703925。

在确定的最终
模型中，我们可以看出，上证综指大盘收益率每上升一个百分点，锦江股份的收益率上升70.39%，反之亦然，即上证指数对锦江股份这只股票的影响是显著的。

但由于本文样本的有限性，说服力比较有限。

近年来，随着我国证券市场的发展，以及国际金融市场的不稳定性加剧，证券市场系统性风险更多的引起了人们的注意，与此同时β系数作为衡量上市公司系统风险大小的一种重要指标，也越发受到投资者的尤其关注。

本文虽进行了较为系统的分析，但仍需投资者关注，β系数的确定受多种因素影响，比如公司经营业绩，国家政策改变，行业发展改革等。

参考文献：
[1]张晓峒，计量经济学软件Eviews使用指南，南开大学出版社，第二版，2004
[2]庞皓，计量经济学，科学出版社，第二版，2007。