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1、基于单一指数模型的银行业系统风险实证研究一、引言资本资产定价模型的问世为股票的市场风险提供了参考:β系数,它反映了某种资产或者资产组合价格的变动对于市场价格的变动程度,国外对于贝塔系数的研究形成了丰富的研究成果。而我国的实证研究要少得多,而我国股票市场的不成熟经常导致股价的大起大落,无疑增加了投资的风险,因此有必要对我国股市的市场风险进行实证分析。Elton等(1978)的研究发现尽管单指数模型大大简化了计算过程,其提供的对外来收益的预测比直接使用历史的协方差矩阵得到的预测还要好。Elton和Gruber(197
2、1)的研究发现单指数模型较多指数模型提供了更好的预测。贝塔系数值在资产组合理论中可以用来预测资产的收益率。1971年3月Blume采集了1926—1968年间纽约股票交易所上市公司所有普通股的贝塔值,进行股票预测,发现对单个资产来说,贝塔值的预测能力很差,但随着资产组合的扩大,其预测能力会有所改善。根据西方实证研究的结果,在西方的市场上至今没有发现贝塔系数为负值的股票。国内,沈艺峰和洪锡熙,1999;马喜德等,2003;刘仁和等,2003等研究检验了我国证券市场贝塔系数稳定性,大多数这类研究得出结论认为我国市场上
3、贝塔系数不具有稳定性。我国的银行业是金融的核心,本文通过我国所有上市的14家商业银行的统计数据,分阶段测量出他们整体的和股改前后的β系数,并采用系数分析法和“ChoF.Sharpe)根据Marko)-rf](1)其中,rf为无风险收益率,由于CAPM描述的风险和收益是事前预测关系,因此这个模型本身是无法进行实证检验的。将以上模型转化为CAPM可以检验的形式,即单一指数模型(SIM),该模型中假设每一种证券的收益率只和市场收益率存在一种线性关系,其模型为:rit=αitβimrmtεit(2)其中:rit是某一给定
4、时期证券i的回报率,rmt是同时期股票市场指数m的回报率;βim是股票i的收益率对于股市指数的敏感度,αim是方程的截距项,不同股票的α值一般不相同;εit是误差项,它是一个白噪声,即均值为0,标准差为σεm的随机变量。对式(2)采用最小二乘法得到的回归直线方程被称为“证券特征线”。对(2)式两边取期望值,则有:三、对我国上市商业银行风险的实证检验(一)OLS检验1.假设前提(1)共同期望假设。(2)各商业银行的贝塔系数能够反映在未来一个时期内股票收益率和市场收益率的波动性。2.模型选择在CAPM中,贝塔是决定预
5、期回报率的唯一特征,CAPM中的线性有效集是连接无风险利率rf和市场组合M的一条射线,被称“资本是长线”(CML)。运用如下经验市场线的模型:rit'=r0βimrmt'εit(6)其中,rit'=rit-rftrmt'=rmt-rft式(6)中,rit为银行股票i的每天股票收益率,rft是无风险利率,它们的差rit'是被解释变量;rmt是股票市场每天的收益率,它和无风险利率的差rmt'为无风险市场收益率,是解释变量。βim是银行股票i的收益率对股市的市场风险,εit为误差项,满足白噪声的假设。这里贝塔系数的计算
6、可以采用最小二乘法(OLS),此式采用最小二乘法得到的回归直线方程被称为“证券特征线”。3.样本数据的处理(1)本文选取所有在沪深股市中上市发行A股的14家商业银行为样本,研究的期限为各商业银行上市以来到2009年6月10日①(见表1)。回归数据的间隔为天,因为考虑到有较多的银行是在股份制改革之后上市的,选取天数为间隔周期,可使用的样本数据较充足。为了避免因为间隔周期较短而造成β出现严重误差,剔除无交易数据日。“市场指数”选取上海指数与深圳成指数。(2)样本数据处理本文计算收益率采用对数差分形式,即rt=lnpt
7、-lnpt-1计算股票收益率时pt为t期的收盘价;pt-1为(t-1)期的收盘价。计算大盘收益率时,pt为t期的收盘指数;pt-1为(t-1)期的收盘指数,计算的大盘收益率为公司所上市的股市的收益率。运用最小二乘法(OLS)来估算银行的市场风险贝塔系数。进行回归分析时,为了分析β值的变化趋势,将所有上市银行的数据分为两个阶段进行检验,其中浦发银行、华夏银行、民生银行招商银行和深圳发展这五家银行分别在上市之后进行了股份制改革,本文就以股改实施上市日为区分时间点;其余的九家银行,以限售股份第一个解禁日2008年1月2
8、1日为区分点,同时这也是我国股市从牛市转向熊市的一个转折点。分别计算整体贝塔系数和股改前后的贝塔系数,并对股改前后贝塔系数不同的原因进行比较分析。所有股票价格和大盘指数数据均来自新浪财经银行业历史交易数据,由于我国的国债市场不成熟,相反民众喜好于银行存款,因此无风险利率数据采用同期3个月的定期银行存款利率。全文的实证检验运用Evie个观测值,得到SSR1和SSR2。4.计
