资本资产定价模型的贝塔系数时变性研究

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1、密级公开分类号ＸＦＡＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕ｉ学位论文题目：资本资产定价模型的贝塔系数时变性研究苗作者：间志儒指导教师：张建利副教授申请学位学科：会计学２０１６年５月１１日密级公开分类号Ｘ’ＩＡＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文題目：溪太资产定价模巧的贝塔系教时变巧研巧作者：闯志儒指导教师：张建利副教授会计学申请学位学科：２０１６年０５月１１日资本资产定价模型的贝塔系数时变性研究学

2、科：会计学研巧生签字：会ｆ句辑指导教师签字：摘要？威廉夏普（１９６４）和林特纳（１９６５）分别提出了反映有价证券市场上有价证券收益率和它的风险之间的关系的模型，这个模型被称为资本资产定价模型（ＣＡＰＭ）。其核屯、－理论是在均值方差理论的基础上和资本资产市场存在无风险利率的条件下，把有价证券市场的风险划分为非系统性风险和系统性的风险。作者认为通过有效的资产投资组合可分散有价证券的非系统性风险，而有价证券的系统性风险通过投资姐合难Ｗ避一免，。这部分难Ｗ避免的风险用系统性的风险系数来表示就是资本资产定价模型中的

3、一贝塔（？）系数。投资者通过分析贝塔系数，就可Ｗ判断个有价证券系统性风险的大／小，进而进行投资决策。资本资产市场上的有价证券的期望收益率与系统性风险系数贝塔是线性相关的。我国的资本资产市场发展越来越快，相应的资本资产市场的风险也就越来越大，因此对资本资产市场上的有价证券的风险的研究也就越来越重要了。资本资产市场上有价证券的非系统性风险可Ｗ通过有效的投资组合分散，难Ｗ分散的风险就是系统性风险，用贝塔系数来表示，因此对有价证券市场的风险的研究主要是集中在系统性风险系数贝塔的研究上。由于贝塔系数是对未来有价证券系统

4、性风险的估计，因而不能很准确的确一定贝塔系数的值，贝塔系数只是个估计的值。因此，研究系统性风险系数＾系数的变化过程Ｗ及对＾系数进行更加准确的预测，可Ｗ揭示资本资产市场上投资者的行为特征，也可Ｗ揭示资本资产市场的均衡性。这对于资本资产市场上有价证券的定价、投资姐合的有效管理、交易性金融资产的风险度量都具有十分重要的意义。因此，论文对于单期条件下的贝塔系数时变性和跨期条件下贝塔系数时变性进行研究。针对目前国内外对系统性风险系数贝塔系数的研巧不断深入发展，本文假设有价证券的价格符合一阶马尔可夫过程，构建单期条件下时变贝

5、塔系数的模型，并对单期条件下的时变贝塔模型进行求解，在贝塔时变性的基础上对贝塔系数进行预测。选取Ａ股中前１０支股票的收盘价作为研究对象，沪深３００为有价证券的资产姐合代表，运用马尔可夫转换过程将股市划分为高风险、低风险两个状态，进行实例分析。研巧结果表明，引入时变性的贝塔系数模型的拟合效果显著优于经典的资本资产定价模型的方法。系统性风险系数贝塔的发现是金融界的一个十分重要贡献，但是在资本资产定价模一型中，假设系统性风险系数贝塔是个常数，是不变的，没有考虑到贝塔系数是变化的，而国内外的大量的实证研究表明系统性风险系

6、数贝塔是不稳定的，关注的是实证检验结果，很少有学者对跨期条件下贝塔系数时变性作出研巧。本文在接受Ｓｈａｒｐｅ经典资一证券的价格是一本资产定价前提假设的基础上，并且假定有价个随机过程，服从阶马尔可夫过程，假设投资者具有跨期投资行为，建立跨期时变贝塔时变模型，然后求解。一并选取深交所１０种级行业指数的月收盘价格指数作为样本，价格进行复权处理，沪深３００为资产组合代表，实证结果表明，证券市场行业贝塔系数在所选取的样本区间内是不稳定的，采用马尔可夫方法给出了系统性风险系数贝塔系数时变估计，能够更好的揭示系统性风险系数的时

7、变性特征，并基于均方误差和平均绝对误差比较了传统资本资产定价模型的贝塔系数模型和跨期条件下时变贝塔模型方法优劣的比较。结果发现跨期条件下时变贝塔模型对于贝塔系数的估计具有更好的拟合效果。关键词：资本资产定价模型；马尔可夫过程；贝塔系数；时变性ＴｈｅＣａｐｉｔａｌＡｓｓｅｔＰｒｉｃｉｎＭｏｄｅｌＷｈｅｎ化ｅＢｅ化ＣｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｏｆｇＤｅｅｎｅｒａｔｉｏｎｇＤｉｓｃｉｌｉｎｅ：ＡｃｃｏｕｎｔｉｎｐｇＳ化ｄｅｎｔＳｉｎａ化ｒｅ：ｇＳｕｅｒｖｉｓｏｒＳｉｎａｔｕｒｅ：玉ｐｇＡｂｓ

8、ｔｒａｃｔ＊ＷｉｌｌｉａｍＳｈａｒｐｅ１９６４ａｎｄＬｉｎｔｎｅｒ１９６５ｉｅｓｅｃｔｉｖｅｌｕｔｓｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｒｅｆｌｅｃｔｉｏ打ｏｎｔｈｅ（）