证券投资学(资本资产定价模型).doc

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1、--WORD格式--可编辑--资本资产定价模型从投资者效用最大化出发,认为在市场均衡条件下,单一资产或者资产组合的收益由两方面组成,即无风险收益和风险溢价,并且这种组合方式以线性的形式表示,即E(Ri)=R0+βi*[E(Rm)-R0]。其中,E(Ri)表示证券i的期望收益;R0表示无风险收益;E(Rm)表示市场组合的期望收益;βi表示证券i与市场组合之间的相关系数或者风险系数。相关统计量的含义:R2:决定系数,是对模型拟合优度的综合测量,它定量的描述了因变量的变化中可以用解释变量的变化来说明的部分,即模型的可解释程度。F-statistic:F统计量,F检验就是检验全部解释变量对被解释变量

2、的共同影响是否显著。在此模型中是检验β0,βi对y的共同影响是否显著。T-statistic:T统计量,T检验即检验单个回归参数显著性,在此模型中是分别检验β0,βi对y的影响是否显著。D-W:检验一阶自相关性。当DW值显著的接近于O或4时,则存在自相关性,而接近于2时,则不存在一阶自相关。我选择了5家上市公司的股票,用每只股票的近5年(2009年1月---2013年11月)的历史交易数据,通过资本资产定价模型,利用Eviews软件求出各个股票与市场组合之间的风险系数β。【方法与步骤】1、选取5只股票,分别为中国石化、首创股份、宝钢股份、东风汽车、上海机场-----WORD格式--可编辑--

3、2、根据一元线性回归模型,运用最小二乘法估计5只股票在计算期(2009年1月5号---2013年11月25号)的β系数,公式为:E(Ri)=R0+βi*[E(Rm)-R0]。通过Eviws软件估计β系数,并进行参数检验。3、根据估计结果,将所有股票分为两类:进取型股票和保守型股票。4、从两类股票中各任选一只股票,分别绘制其特征线。5、选择当前适当的无风险收益率Rf,我对了五年内的活期存款利率进行加权求平均数,作为无风险收益率。6、计算市场组合的平均收益率Rm,我引用上证综合指数代表市场组合,计算上证综合指数在计算期内的平均收益率。7、根据资本资产定价模型计算5只股票构成投资组合的期望收益率K

4、,公式为:K=Rf+βi*(Rf-Rm)(i=1,2,…5)【数据处理】一、Eviews软件求出的各股票的相关数据1、中国石化()DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/02/13Time:11:52Sample:11161Includedobservations:1161CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-0.0.-0.0.3616X0.0.39.144380.0000-----WORD格式--可编辑--R-squared0.    Meandependentvar0.AdjustedR-squ

5、ared0.    S.D.dependentvar0.S.E.ofregression0.    Akaikeinfocriterion-6.Sumsquaredresid0.    Schwarzcriterion-6.Loglikelihood3638.931    Hannan-Quinncriter.-6.F-statistic1532.282    Durbin-Watsonstat1.Prob(F-statistic)0.操作Eviews软件可得以上的图表。此结果显示:决定系数R2=0.569,说明因变量y变化中的百分之56.9可以由x解释。即市场组合的期望收益对证券i的期望收

6、益的影响程度为56.9%。D-W值为1.857,接近于2,说明不存在自相关。求得的风险系数β1=0.9302、首创股份()DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/02/13Time:11:55Sample:11157Includedobservations:1157CoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-0.0.-0.0.5493X1.0.28.394140.0000R-squared0.    Meandependentvar0.AdjustedR-squared0.    S.D.dependen

7、tvar0.S.E.ofregression0.    Akaikeinfocriterion-5.Sumsquaredresid0.    Schwarzcriterion-5.Loglikelihood2995.916    Hannan-Quinncriter.-5.F-statistic806.2273    Durbin-Watsonstat2.Prob(F-statistic)0.此结果显示:决定

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