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1、1999年第4期 厦门大学学报(哲学社会科学版)No.41999(总第140期)JOURNALOFXIAMENUNIVERSITY(Arts&SocialSciences)GeneralNo.140我国股票市场贝塔系数的稳定性检验沈艺峰 洪锡熙摘 要:贝塔系数是用于衡量证券市场系统风险的一个重要概念。通过对贝塔系数的估计,投资者可以预测证券未来的市场风险。但是,贝塔系数必须要用过去的数据来估计。所以,除非贝塔系数具有相对的稳定性,否则,它就无法作为证券市场未来系统风险性的无偏差估计。利用CHOW检验方法对深圳交易
2、所交易数据进行实证分析,结果表明,在我国证券市场上,无论是单个股票还是股票组合,贝塔系数都不具稳定性。这说明目前我国证券市场的市场风险是变动不定和难以预测的。关键词:股票市场;贝塔系数;系统风险;CHOW检验;稳定性贝塔系数是现代财务理论的一个关键概念,也是资本资产定价模型中最为重要的参数之一,著名的“单一指数模型”就要求事先估计出贝塔系数。贝塔系数的意义在于它被广泛用于衡量证券的系统风险。通过对贝塔系数的估计,投资者可以预测证券现在或将来的系统风险性。就方法论而言,贝塔系数又必须要从过去证券市场的收益率数据中进行估计,而过去的数据
3、估计出来的只能是过去的贝塔系数。过去的贝塔系数要能用于反映现在或将来的风险,则必须具有一定的稳定性才行。因此,贝塔系数的稳定性检验就显得相当的重要。一、贝塔系数的表述及稳定性检验贝塔系数稳定性检验包括两方面内容:一是贝塔系数稳定性检验;二是不稳定贝塔系数的2修正和改进。本文我们主要讨论贝塔系数稳定性的检验问题。假设:σi为风险资产i的收益2率方差,σm为市场组合收益率的方差,σim为风险资产i的收益率与市场组合收益率之间的协方差,Ri为风险资产i的收益率,Rm为市场组合的收益率,则贝塔系数(βi)可公式化为:σimCOV(Ri,Rm
4、)βi=2=1-1σiVAR(Rm)在夏普-林德纳-莫申的标准资本资产定价模型(CAPM)里,贝塔系数被另外表述为:E(Ri)=RF+βi[E(Rm)-RF]1-2其中RF为无风险收益率。注意,以上这个CAPM模型本身是无法进行实证检验的。为了让它能成为一个可检验的模型,可以在假设每一种证券收益率与市场收益率存在一种线性关系的假设前提下,将以上模型转化为CAPM模型可检验的形式,即著名的“单一指数模型”:Ri=αi+βiRm+εi1-3①不过,在“单一指数模型”里,所有参数(包括贝塔系数在内)都是以预期的形式来表示的。但·62·©1
5、994-2006ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net实际上,关于贝塔系数的预期值非常难以确定,所以绝大部分关于CAPM模型的检验最终都要用事后(过去)的观察值来替代。如此情况下“单一指数模型”就必然包含一个相当重要的假,设在内,即假设贝塔系数在检验期间内完全是稳定的。很显然,如果用历史数据检验得到的贝塔数据不具有相当的稳定性,那它就无法作为未来贝塔系数的无偏差估计。如此,整个CAPM的理论基础就会受到极大
6、的挑战。很多学者认识到贝塔系数稳定性的重要意义,他们也先后对贝塔系数的稳定性做过一系列的检验,其中最著名的是利维(1971)检验和布卢姆(1971)检验。利维研究了1960～1970年间在美国纽约证券交易所上市的500种股票后提出,在较短的时间段内(52周),单一股票的贝塔系数是相当不稳定的。相反,将单种股票做成组合,则组合的贝塔系数的稳定性却得到显著的提高。而且,组合的规模越大,估计的时间越长,贝塔系数的稳定性就越高。布卢姆则是研究从1926年1月到1968年6月时间段内在纽约证券交易所挂牌上市的所有股票。他以统计学的相关分析法为
7、基础,对贝塔系数的稳定性作了深入的研究。其主要结论是“在一个期:②间里估计出来的风险系数(贝塔系数)值可能只是其未来值的偏差估计值。”关于组合的规模,图莱(1981)提出与利维相同的观点。图莱对从1、5、25、75、100、250到500中的各类组合做过详细分析,他也认为随着组合规模的增加,贝塔系数的稳定性会得到极大的提高,只是组合规模至少要在10只股票以上才行。而费里兹(1974)则觉得大约8种股票的组合就能具有相当的稳定性了。但是波特和伊泽勒(1975)的检验并不支持图莱和费里兹的观点,波特和伊泽勒强烈主张说,贝塔系数的稳定性并
8、不会随着组合规模的扩大而有所提高。关于估计贝塔系数的时间,巴塞尔(1974)以法国的数据证明,随着估计时间段的延长,单个股票贝塔系数的稳定性将会增强。巴塞尔所估计的时间段包括从12个月到108个月。撒巴德(1981)也正确地提出贝塔系
