capm在中国股票市场的实证研究

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1、___________________________________________________________________________________________CAPM在中国股票市场的实证研究   摘要:综合上海、深圳两个股票市场中的数据,采用时间序列方法和横截面检验方法,检验了CAPM在中国股票市场的适用性。结果发现CAPM不符合我国目前的股票市场,但是适应性逐年增强;对风险构成的分析表明:通过构造理性的投资组合可以使组合的总风险减低到只包含系统性风险水平,这表明,中国股票市场

2、正一步步走向成熟。关键词:资本资产定价模型;投资组合;风险分散      1引言     作为现代金融理论三大支柱之一的资本资产定价理论,经过几十年的发展,已经在资本成本估算,业绩评价,事件研究等方面得到了广泛的应用。自1990年上海证券交易所和深圳证券交易所成立以来,经过十多年的持续发展,两所的各项法律、法规得到了不断地完善,我国证券市场进入了一个全新的发展阶段。近年来,随着中国证券市场的国际化,我国的经济学界对资本资产定价理论表现出了浓厚的兴趣,发表了不少检验CAPM在上海或深圳股票市场有效性的

3、文章:施东辉(1996),陈浪南、屈文洲(2000),靳云汇、刘霖(2001),向方霓(2001),孙刚(2003)等。面对发展迅速的中国股票市场我们有必要对其进行新的检验。     2数据来源、变量选取和模型设计     2.1研究对象4__________________________________________________________________________________________________________________________________

4、___________________________________________________  本文综合上海股票市场和深圳股票市场为研究对象,原因有:(1)上海证券交易所和深圳证券交易所共同构成中国的股票市场,具有市场分割效应,必须把它作为一个整体来研究;(2)实证研究CAPM的条件之一是样本观测期一般是10年或更长的时间,而中国股票市场自成立以来总共才十几年的时间,因此,我们只能利用尽可能多的数据来消除风险溢价随时间的波动,这也是本文采用大样本的原因。  2.2数据来源  数据来源于色

5、诺芬公司的CCER数据库,选取沪深两市中在1996年12月31日以前上市的423只A股作为研究对象,为了避免除权、除息造成的数据失真问题,我们选取的数据都是CCER数据库中考虑分红的复权价。  2.3无风险利率的确定  目前,在以个人投资者居多的中国股票市场中,由于还没有进行利率市场化,而且中国国债市场发展不成熟,因此,无法用国债利率代表无风险利率,同时,储蓄是中国个人投资者中比重最大的投资机会。因此,本文选取与样本期间一致的三个月居民定期储蓄存款利率作为无风险利率(1.71%),其周利率为:=0

6、.03325%。  2.4收益率的计算  本文定义市场指数为上证综指与深圳综指取对数后的算术平均值,股票组合的对数价格为其包含的所有股票的对数价格的算术平均值。收益率采用对数差分形式:     3CAPM及其实证研究     CAPM是建立在一系列假设条件的基础上,它主要描述证券市场中资产的预期收益率与风险之间的关系,其数学表达式为:     第一步:把时间段分为排序期(1997.01.03–1999.12.30),预估期(2000.01.07–2003.12.31),检验期(2004.01

7、.02–2007.12.28)。  第二步:利用排序期数据采用OLS法对公式(2)进行时间序列回归,计算各个股票的值。  第三步:根据第二步估计的个股β值,按从小到大的顺序排列,并分成20个组合,前17个组每组21只股票,后3组每组22只股票。  第四步:对CAPM进行修正检验,结合预估期的数据,按公式(2)估计出每个组合的βp值及回归残差的标准差4_____________________________________________________________________

8、________________________________________________________________________________________________________________   4检验结果分析     总之,以上回归结果表明:股票收益与市场收益、非系统风险、系统风险的测度值β的平方β2没有严格的线性关系,中国股票市场不支持CAPM,根据AIC值,我们可以判定上述回归方程中模型四的解释能力最强,其

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