伊泰股份贝塔系数的测算.doc

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1、估计伊泰股份公司的贝塔系数一、理论基础自CAPM模型诞生以来,投资组合的贝塔系数估计在金融领域逐渐占有了重要的地位。CAPM阐述了在投资者都采用马科维茨的理论下进行投资管理的条件下市场均衡状态的形成,把资产的预期收益与预期风险之间的理论关系用一个简在线性关系。从而,贝塔系数称为衡量资产风险的标准。传统上,最小二乘法是最常用的估计贝塔系数的方法。这种方法暗含了贝塔系数在一段时间内不发生变化的假设。尽管这一假设并不合理,最小二乘法仍广泛应用于贝塔系数的测算。贝塔系数是衡量单一资产或资产组合系统性风险的重要

2、参考,被广泛应用于投资风险评估通过测算和预测贝塔系数,可以预测证券未来风险以做出正确的投资决策估测贝塔系数的方法众多,其中应用最广泛的是最小二乘法,基于一段时间内贝塔系数不发生变化的假设上的布鲁纳和施密特、斐波司和弗朗西斯分别于1977年、1978年和1979年验证了贝塔系数遵循均值回归过程,甘杰米、罗伯特则从国际投资者的视角出发,基于摩根斯坦利全球市场指数和英、美等国家的股票市场指数进行检验分析,最终得出贝塔系数也是遵循均值回归过程的。资产的预期报酬率由于受风险因子的影响,导致实现的报酬并不稳定,这

3、些因子主要分为系统风险和个别风险。系统风险是指资产受宏观经济、市场波动等整体性因素影响而发生的价格波动。这种风险是无法在组合投资中被分散掉的那部分风险,是所有投资于证券市场的投资者均要承担的由市场共同因素所影响的风险。换句话说,就是股票与大盘之间的连动性,系统风险比例越高,连动性越强。与系统风险相对的就是个别风险,即由公司因素所导致的价格波动。而β则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性。既然一项资产的期望报酬率取决于它的系统风险,那么如何测算系统风险就成了关键。通常使用贝塔系数作为度量一项资产系

4、统风险的指标。β值所反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。其绝对值越大,显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大;绝对值越小,显示其变化幅度相对于大盘越小。如果是负值,则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反;大盘涨的时候它跌,大盘跌的时候它涨。β值可能大于、等于或小于1(也可能是负值)。当β=1时,表示该资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化,其风险情况与市场投资组合的风险情况一致,即当市场的报酬变动1%,对应资产的报酬也会变动1%(正向或反向视β正负号而定)。同理,当β>1时,说

5、明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率,则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险;当β<1时,说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率,则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。对于投资组合来说,其系统风险程度也可以用β系数来衡量,投资组合的β系数是所有单项资产β系数的加权平均数,权数为各种资产在投资组合中所占的比重。具体表示为如果一个高β值股票(β>1)被加入到一个平均风险组合(βp)中,则组合风险将会提高;反之,被加入到一个平均风险组合中,则组合风险将会降低。所

6、以,一种股票的β值可以度量该股票整个组合风险的贡献,β值可以作为对这一股票风险程度的一个大致度量。二、贝塔系数的测算与预测的设计(一)根据资本资产定价模型(CAPN),其中,Ri是股票的预期收益率;Rf是无风险利率;Rm为市场组合收益率;Ri为股票i的贝塔系数。贝塔i大于1则表示股票的风险高于股票市场平均风险水平;贝塔i小于1则表示股票的风险低于股票市场平均风险水平;贝塔i等于1时就表示股票的风险与股票市场平均风险水平相同。Rm为市场组合收益率,通常用股票市场价格指数的收益率代替。自CAPM模型诞生以

7、来,投资组合的贝塔系数估计在金融领域逐渐占有了重要的地位。传统上,最小二法是最常用的估计方法。各股票的预期收益率其中,Ri,t是个股i的在时刻t日的收益率;Ri,t是个股i在t时刻的收盘价;Pi,t-1是个股i在t-1时刻的收盘价。构造每个股票的日收益率时间序列(Ri,t)。市场收益率的计算:其中,Rm,t是t时刻的市场收益率;lnindext是市场组合m在t时刻的收盘指数,lnindext-1是市场组m在t-1时刻的收盘指数。构造市场价格指数的日收益率时间序列{Rm,t}。根据(4)。利用Eview

8、s,联立{Ri,t}和{Rm,t}我们对(4)式进行最小二乘回归。即可得到各股票的长期贝塔系数。(二)关于贝塔系数的均值回归问题第一步:数据分期,每30个上市日为一期,根据股票i连续30个日收益率时间序列{Ri,t,t=1,2……30}对应上证指数或深圳成指收益率时间序列{Rm,t,t=1,2……30},利用Eviews进行最小二乘回归,得到每一期t的贝塔i,t,从而有{Ri,t,t=1,2……n}。其中,n为分期的期数。第二步:利用Eviews,根据{

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