系的实证研究——基于沪市上市公司

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1、西南财经大学硕士学位论文我国A股市场β系数与会计变量关系的实证研究——基于沪市上市公司姓名:孙仲宇申请学位级别:硕士专业:财务管理指导教师:马永强20081201内容摘要在财务理论研究过程中,如何合理地计算并计量出资产或资产组合价值是一个非常重要的问题。因此资本资产的定价,尤其是资本资产的收益率的确定,就成为整个财务理论研究过程中的核心问题之一。以美国著名金融学家马科维茨为代表的国外学者对资本资产估价等问题一直进行着不懈的研究,但是直到夏普提出了资本资产定价模型CAPM,才基本解决了资本资产的定价问题,并给后来的研究者提供了一种合理且有效的研究方法,即

2、通过线性回归方法来进行研究对象的影响因素分析。因此,CAPM模型成为现代财务理论的一个重要组成部分,从理论上揭示了资本市场中的资本定价的因素,即由无风险收益和整个市场的风险对该项资产或资产组合产生的影响这两部分组成。在市场行情瞬息万变的证券市场中,风险始终是投资者尤其关注的一个问题。自从CAPM模型问世以来,B系数反映了市场上证券平均价格变动对资产(或资产组合)价格变动的影响程度,因其能够衡量资产的系统风险,被称为“系统性风险系数”。B系数在实践中的应用不仅仅限于只是CAPM模型中的关键参数,B系数也广泛地应用于对过去投资业绩的评价中,并被用作判断投资

3、组合管理成功与否的重要指标,B系数还可以作为资产定价和企业投资决策的衡量依据,正是因为B系数具有广泛的应用价值,因而成为现代资本市场理论研究和实践中备受争议和关注的一个问题。影响B系数的因素主要有以下三类:宏观经济因素(如经济周期、利率、通货膨胀等),公司的行业类别(如金融业、服务业、公共事业、制造业等)和公司的基本特征(如公司的规模、经营业绩、财务结构等)。上市公司的基本价值面(如公司财务报表、股权比例等)随时间的变化会导致股价的变动,会导致该上市公司股票的B系数也随之改变。因此B系数的估计比较困难。和大多数投资者在进行投资分析时需要估计出B系数的具

4、体值不一样,研究人员主要是找出:到底我国A股市场B系数与会计变量关系的实证研究——基于沪市上市公司是有些什么因素在影响0系数,影响的程度与方向又是如何的。在寻找B系数影响因素的同时,不仅可在一定程度上解释B系数的稳定性、差异性、时变性等,还可以为B系数的预测提供理论依据和分析方法。本文的各个章节主要内容如下:本文首先提出了B系数的研究背景、研究意义以及文章整体的框架结构,先有一个提纲挈领的内容。接下来在文献综述部分对目前国内外有关B系数稳定性、差异性、时变性和估计周期对B系数稳定性的影响等四个方面的研究成果进行了全面系统的整理与回顾,整理与回顾的目的是

5、弄清楚B系数的性质,以及B系数在应用的过程中需要考虑什么因素,以便为下文的实证检验部分做出理论依据。然后,文章阐述了B系数理论研究。B系数理论研究包括了B系数的含义以及特征、B系数的估计模型和B系数的应用。对13系数进行了全面而详尽的阐述,可以让读者对B系数有更加深入的了解,同时,该部分在对B系数四个估计模型的阐述中,分析了每种模型的优劣,并且选择出了本文将在实证研究中采用的模型~市场指数模型。在以上几章做铺垫的基础上,实证研究检验部分我们选择上海证券市场2001—2006年上市的273家上市公司的A股股票,并且设定了11个相关会计变量,做出研究假设。

6、对这273家上市公司的股票按月收益率数据做线性回归分析,估计出个股的13系数。利用SPSS以及EVIEWS软件中的数据分析功能,就所设定的会计变量对13系数的影响分别做相关系数分析和横截面多元线性回归分析,并对结果进行说明和解释。最后使用面板数据综合分析会计变量数据对模型进行回归并做出了实证检验部分的结论。本文主要研究结论如下:一、以本文所选择的样本数据做出的回归分析结果来看,B系数方向性与会计变量假设的方向是基本一致的,说明会计变量与财务理论所揭示的关系基本相符合。二、建立综合的面板数据回归模型与每一年B系数与会计变量之间的多元线性回归模型对比来看,

7、假设符号方向的一致性有了提高。三、本文选择的变量中有部分会计变量之前从未做过研究,比如资产负债率指标以及速动比率指标等,添加这些变量后,得出了资产负债率这一会计变量指标对p系数的影响呈现出显著相关的结论。四、实证研究结果表明:B系数受公司会计基本面因素的影响并不很明显,这可能与B系数是系统性风险,2内容摘要本身蕴含的宏观方面的因素比较多,受微观方面的影响比较小所致。本文主要存在以下不足:一、由于我国的证券市场还是一个新兴的市场,本文不能象国外学者那样有一个较长的研究时段,加之我国股市的波动比较大,这种变动的环境往往是研究者难以把握和控制的,从而会对研究

8、结果造成一定程度的偏差。二、本文所选取的会计变量与文献综述中所选取的会计变量既有区别也有共同之

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