基于CAPM模型的中国股市实证研究

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1、基于资本资产定价模型的 中国股市实证研究CAPM公式表明,一项特定资产的期望报酬率取决于3方面:1货币的纯粹时间价值,通过无风险利率Rf计量;2承担系统风险的回报,通过市场风险溢酬[Rm-Rf]计量,这部分是市场对除了等待之外还承担平均系统风险所给予的回报;3系统风险的大小通过β计量,它是一项特定资产相对于平均资产而言,所面临的系统风险大小。样本选择时间:2005年6月-2010年4月周期:周市场指数:上证综合指数股票:根据不同行业从上证50成分股中选取20只股票无风险收益率:一年定期存款利率一、CAPM实证分析二、上证市场组合效应分析三、CAPM的改进——条件

2、CAPM模型一、CAPM实证分析回归模型:CAPM表明在有效资产组合中:非系统风险已被完全分散β系数描述了资产的系统风险,任何其他因素所描述的风险都包括在β系数中。对CAPM的检验实际是验证β系数是否具有对收益的完全解释能力包钢稀土三一重工1.对β系数的分析β度量了系统风险股票平均超额收益率高于市场平均超额收益率,它们的β值几乎都大于1证明了股票的风险溢价与市场组合的风险溢价成正比,即高系统风险伴随着高收益。β最高:包钢稀土(1.3980)平均超额收益率最高β最低:三一重工(0.5385)平均超额收益率最低也说明了收益与风险之间的正相关关系。对20只股票的β系数

3、:T检验检验T值都很大,表明β值显著,即根据各股与市场平均收益率估计的β值有效2.对可决系数(R2)的分析R2:在总离差中回归方程所占的解释比例R2较低表明系统风险对超额收益的影响只占小部分,另一部分影响因素包含在随机扰动项中。股票在2005~2010年间可决系数R2并不理想,其均值为0.3911因为样本股票选自上证50成分股(规模大、业绩良好、具影响力),因此,本身具有一定的抵御市场风险的能力,从总体市场考虑系统风险对超额收益的影响可能会下降。α3.对截距(α)的分析CAPM是基于资本资产均衡收益的模型,由CAPM得到的证券市场线(SML)可以对资产进行“公平

4、定价”。位于SML线上方的点:表明资产的实际收益高于市场收益,该资产被市场低估,此时可购入资产;位于SML线下方的点:表明资产被高估,此时若持有资产应及时抛售。在SML中,股票实际收益与市场收益之差即为截距项αi当αi>0时,(Ri-Rf)>βi(Rm-Rf),说明股票位于SML线的上端,价值被市场低估;当αi<0时,(Ri-Rf)<βi(Rm-Rf),说明股票位于SML线的下端,价值被市场高估。补充:横截面检验来自另一篇文献:《基于中国股票市场数据的CAPM模型检验》(文献2)将各支股票回归后得到的β值(20个)作为自变量,取各股票的Ri作为因变量,再回归:横

5、截面检验结果(数据来自文献2)分析如下:1、R2=0.004304说明拟合优度低,系统风险对股票预期收益率的解释能力很弱,并呈现微弱负相关,不符合收益与风险存在正相关关系。2、截距和斜率参数的T统计很小,在10%下不能拒绝原假设。3、F统计量的P值等于0.65,说明模型整体显著性不高。说明CAPM模型在我国证券市场上非有效,市场效率较低。二、上证市场组合效应分析根据资产组合理论,若证券市场中的股票具有较高的系统风险,则构造资产组合的作用不大(因为能通过投资组合分散的非系统风险只占很小比例)若股票具有较低的系统风险,则可以有效地降低总风险。随着股票数量的增加:由1

6、只股票时的0.0073下降到20只股票时的0.0050,下降了近31.5%,也即20只股票构成的组合分散了30%以上的风险。由16只股票构成的投资组合的标准差最小:样本随机性造成的20只股票的组合比1只股票组合的残差平方和下降了接近98.4%可见,投资组合的作用在于消除残差平方和即非系统风险。当组合的股票数量达到20只时基本能够消除非系统风险,总风险降低到只包含系统风险的水平。由1只股票的0.4061上涨到20只股票的0.9104,说明随着组合中股票数量的增加,与市场相关的系统风险成为组合中的主要风险因素,占组合总风险的91%,即非系统风险已经基本消除。而且可决

7、系数是相关系数的平方,此时投资组合的收益与市场组合的相关系数95.4%。组合的平均收益基本都保持在1%组合的标准差(组合的风险)逐渐下降残差平方和不断减小可决系数逐渐提高三、CAPM的改进——条件CAPM传统CAPM的缺陷用市场指数代替市场投资组合的处理方法存在缺陷,关于市场中所有资产收益的均值向量和协方差阵不随时间变化而变化的假设不现实;假设CAPM中的β值是常数,不随时间变化,这与现实不符条件CAPM假设资产收益率、市场组合收益率的变化受前期信息集影响前期信息集:既包括这些变量本身的历史信息,也包括其它与之相关的经济变量的历史信息。于是,β系数也就不再是固定

8、的,而是随前期信息或其他

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