基于中国证券业的capm模型风险分析

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1、基于中国证券业的CAPM模型风险分析摘要:随着国际化程度的不断加深和证券业的迅速发展,中国的证券业在经济增长中发展最快。在未来几年内证券业的发展也将对我国经济的发展起着决定性的作用。本文选择中国证券业作为研究对象,以传统的资本资产定价模型为基础,采用理论与实证相结合的方法,来分析中国证券业板块股权分置前后的风险情况,并希望能为相关的政策制定者和投资者起到一些作用。  关键词:B系数CAPM模型风险与收益    一、综述    (一)CAPM实证检验的一般方法  对CAPM的实证研究一般用历史数据来进行,经常用到的模型为:  R

2、i=Rf+B(Rm-Rf)+ei  其中:Ri表示资产i的收益率,Rf表示无风险收益率,Rm表示市场收益率,B表示资产i的B系数,ei为其它因素影响的度量。  对此模型可以进行横截面上或时间序列上的分析。分析此模型时,首先要估计B系数。通常采用的方法是对单个股票或股票组合的收益率m与市场指数的收益率Rm进行时间序列的回归,模型如下:  Rit=ot+BiRmt+eit  这个回归方程通常被称为“一次回归”方程。  确定了B系数之后,就可以作为检验的输入变量对单个股票或组合的B系数与收益再进行一次回归,并进行相应的检验。一般采用

3、横截面的数据,回归方程如下:  Ri=10+1lBi+Ui  这个方程通常被称作“二次回归”方程。  在验证风险与收益的关系时,通常关心的是实际的回归方程与理论方程的相合程度。回归方程应有以下几个特点:  1 回归直线的斜率为正值,即Y1>0,表明股票或股票组合的收益率随系统风险的增大而上升。  2 在B和收益率之间有线性关系,系统风险在股票定价中起决定作用,而非系统性风险则不起决定作用。  3 回归方程的截矩Y0应等于无风险收益率Rf,回归方程的斜率Y1应等于市场风险贴水Rm-Rf。    (二)本文采用CAMP模型的

4、研究思路  本文采用时间序列的CAPM模型对证券业板块的风险情况进行分析,时间序列的CAPM实证分析最著名的研究是Black,Jensen和Scholes在1972年做的,他们的研究简称为BJS方法。BJS为了防止B的估计偏差。采用了指示变量的方法,成为时间序列CAPM检验的标准模式,具体如下:  1 利用第一期的数据计算出股票的B系数。  (1)根据计算出的第一期的各股B系数划分股票组合,划分的标准是B系数的大小。  (2)采用第二期的数据,对组合收益与市场收益进行回归,估计组合的B系数。  (3)将第二期估计出的组合B值,

5、作为第三期数据的输入变量,进行时间序列回归分析。  股票的B系数,在资本资产定价的单指数模型中被表述为证券市场特征线的斜率,称为股票市场的系统风险系数。如果用股票市场的价格指数的收益率来代表市场组合的收益率时,p系数就是股票对市场系统性风险的量度,反映股票收益率变化对市场指数收益率变化的敏感度。投资者可根据市场走势预测选择不同的贝塔系数的证券从而获得额外收益,特别适合作波段操作使用。    二、样本的选取和检验方法    对于样本数据的选取,由于上证综合指数存续时间最长,包括了中国大多数上市公司,而且涉及了几乎所有行业,最大程

6、度地代表了中国股票市场。因此,本文将选取上证综合指数作为市场组合,市场组合的收益率为上证综指的日收益率。  在单一资产的选择也就是个股的选择上,基于证券市场的长期稳定性及可研究性,试图分析证券板块的风险特性,在各个市场阶段如何规避风险,获得超额收益。本文选取21只在上交所上市的证券股,为获得尽可能多的时间序列数据。本文选取自上市之日起的时间序列,数据全部来源于光大证券交易软件,个股取日收益率Rit,上证综合指数取收益率Rmt。其中Rit=logPit-logPit-1,Rmt=logPmt-logPmt-1。Pit,Pmt分别

7、为个股和上证综指的收盘价。为了比较股权分置改革前后个股的市场风险,本文将采用较全面的数据、较规范的方法并利用Eviews统计软件中最小二乘法估计求得B值,然后进行研究分析,对股权分置改革前后分别做回归分析,比较股票的贝塔系数,分析股权分置改革前后个股收益是否超越大盘,同时,也能分析出股改的效果是否好于预期。  依以上所述,我们将样本分为股权分置改革之前上市的公司和股权分置改革之后上市的公司两类,共取得样本21个,其中股权分置改革前上市样本为8个,股权分置改革后上市的公司为13个。    三、回归结果分析    (一)股权分置改

8、革后上市的公司B系数分析  由于历史原因我国股市上约有2/3的股权不能流通,并且非流通股通常处于控股地位,其结果是存在同股不同权不同利等“股权分置”的弊端,使上市公司治理结构存在严重缺陷,容易产生“一股独大”的现象,使流通股股东特别是中小股东合法权益遭受损害,影响着中国股市的

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