CAPM在中国股市上的适用性研究

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1、CAPM在中国股市上的适用性研究CAPM在中国股市上的适用性研究1.CAPM介绍1.1.CAPM——资本资产定价模型的产生:现代投资理论的产生以1952年3月Harry.M.Markowitz发表的《投资组合选择》为标志。马科维茨的分散投资与效率组合投资理论第一次以严谨的数理工具为手段向人们展示了一个风险厌恶的投资者在众多风险资产中如何构建最优资产组合的方法。但问题是,在20世纪50年代,即便有了当时刚刚诞生的电脑的帮助,在实践中应用马科维茨的理论仍然是一项烦琐、令人生厌的高难度工作;正是由于这一问

2、题的存在,从20世纪60年代初开始,以夏普(w.Sharpe,1964),林特纳(J.Lintner,1965)和莫辛(J.Mossin,1966)为代表的一些经济学家开始从实证的角度出发,探索证券投资的现实。1962年,威廉夏普对资产组合模型进行简化,在马柯维茨投资组合理论的基础之上对证券价格的风险——收益关系进行了深入研究,并提出了资本资产定价模型(Capitalassetpricingmodel,CAPM),该理论是建立在有效市场假说理论的基础之上的。1.2.CAPM的假设现代投资理论都是建立

3、在一系列的假设之上的,CAPM也不例外。由以上介绍可以知道,CAPM是建立在资产组合模型基础上的,那么,CAPM模型的假设自然包括了资产组合模型的假设。资产组合理论的假设包括:① 投资者仅仅以期望收益率和方差(标准差)来评价资产组合。② 投资者是不知足和风险厌恶的,即投资者是理性的。③ 投资者的投资为单一投资期,多妻投资是单期投资的不断重复。④ 投资者希望持有有效资产组合。CAPM的附加假设条件:⑤ 允许无风险借贷⑥ 资本市场是完美的,不存在信息不对称,不存在交易成本。⑦ 资产无限可分。⑧ 投资者对

4、资产的分布特征具有相同的期望 1.3.CAPM理论CAPM理论包括两个部分:资本市场线(CML)和证券市场线(SML)。1.3.1.CML资本市场线描述的是均衡的资本市场上任一投资组合的预期收益率与其风险之间的关系;当市场处于均衡状态时,所有投资者对风险资产的投资方式都是一样的,即都是市场组合。;所有投资者在进行最优投资选择时都是将其资金在无风险资产和市场组合之间进行分配,与市场组合的连线也就是有效集,这条直线型有效集称为资本市场线。由以上可知,CML是无风险资产与风险资产构成的组合的有效边界,在金

5、融世界里,任何资产组合都不可能超越CML。对于单一资产来说,并不是最优的资产组合,因此,单个资产也位于CML下方。1.3.2.SMLCML将一项有效资产组合的期望收益率与其标准差联系了起来,但它并未表明一项单独资产的期望收益率是如何与其自身的风险相联系的。CAPM模型的最终目的是要对资产进行定价的,因此,由CML推出SML:若市场投资组合是有效的,则,任一资产i的期望收益满足:上述表示与之间关系的直线即为证券市场线SML。可以看出,SML给出的是期望形式i下的风险与收益的关系。1.3.3.SML与C

6、ML的比较虽然SML是由CML推导出来的,但是其意义是不同的。1)CML给出的是市场组合与无风险证券构成的组合的有效集,任何资产或者组合的期望收益都不可能高于CML。2)SML给出的是单个证券或者组合的期望收益,它是一个有效市场给出的定价,但实际证券的收益可能偏离SML,3)均衡时刻,有效资产组合可以同时位于资本市场线和证券市场线上,而无效资产组合和单个风险资产自能位于证券市场线上。2.CAPM模型验证的理论基础——β恒定2.1CAPM的证券市场线公式如下:为风险资产i的预期收益;是市场组合的收益;

7、为无风险资产的收益;为股票i的β值。2.2计算BETA值对于任何股票i;对于任何组合p。其中为组合p的β值。为资产i在组合p中所占的比例。2.3固定时点t的截面模型其中,是股票i在t时刻的收益率;为股票i的β值;为与β值无关的解释变量;为此模型t时刻的残差;,,和为待估计的系数。2.4中国股市的CAPM验证根据CAPM理论,资产的预期收益高意味着该资产风险高,并且这种资产的贝塔值应该比较大,因此在实证研究中检验CAPM模型是否成立的焦点,就放在检验资产预期收益与贝塔值之间是否存在显著的线性关系上。那

8、么,验证CAPM在中国股市成立相当于验证:l资产的风险和收益存在线性关系,即=0;l是资产i风险的唯一度量,即;l资产的风险与其收益正相关,即;l;l资本市场有效,即,,,和为公平博弈,即以上数值的自相关系数为0。2.4.1.计算设计v研究期间:1999年1月到2010年12月。v研究对象:2010年12月之前上市的所有A股的股票。上市交易大于等于12个月份。v市场组合:全部A股股票按流通市值加权组成的组合v无风险利率:采用月度化的7日回购利率两周指数加权平均利率(B

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