国有控股银行综合系统性风险的实证分析

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1、国有控股银行综合系统性风险的实证分析　　一、引言　　吴世农、冉孟顺等（1999）借鉴Beaver等人的研究，通过研究我国上市公司系统风险的7个会计变量，得出我国上市公司企业规模对股票组合的β值存在显着影响，但是经营杠杆对个别股票β值的影响不显著；同时发现我国上市公司总资产增长率与股票组合的β值是正相关关系，这也可以从财务杠杠与β值的关系中得到印证，并进一步得出股利支付率与β值是负相关关系。　　二十一世纪初，一些外国学者通过结合数学的方法，使用资本资产定价模型、净盈余函数和格布道格拉斯函数来分析系统风险β值和会计变

2、量的关系。得到的研究结果表明，公司的盈利能力、销售能力、股利分配、总杠杠系数以及市场报酬率和无风险回报率都会影响到系统风险β值。　　在我国，对国有控股银行的系统性风险研究并不多见。本文就是在这样的背景下，通过构建EXCEL模板实现β系数自动计算的方法，对我国五大控股银行的系统性风险进行实证分析，分析讨论影响β系数的主要原因，并对防范系统性风险给出建议。　　二、β系数估算模型概述　　（一）有关标准CAPM模型介绍　　在CAPM模型，某一证券i的期望报酬率与市场组合的期望报酬率之间的关系，可以用下列表达式表示：　　E

3、（Ri）=Rf+βi[E（Rm）-Rf]（1）　　其中，E（Ri）为第i种证券的期望报酬率；Rf为无风险利率；βi为第i种证券报酬率对于市场风险的敏感程度；E（Rm）为市场组合要求的期望报酬率。　　通过在一系列严格假设基础上，逐渐建立标准CAPM模型的均衡模型。这些严格假设是完全竞争市场、信息对称、资产可分割、投资者规避风险、投资者对报酬具有相同的期望。如果这一关系式代入过去的报酬率，整理得到一个可用来估算βi的线性回归模型：　　Rit-Rft=αi+βi（RMt-Rft）+εi（2）　　本模型中，Rft为在t时

4、期的无风险利率；Rit为第i种证券在t时期的报酬率；αi为模型估算的回归常数；RMt为在t时期的市场组合报酬率；εi为干扰项，在理论上等于零；（Rit-Rft）和（RMt-Rft）是市场组合要求的报酬率大于无风险利率的部分。　　β系数在CAPM模型中表示证券的系统性风险，一般与证券的期望报酬是正相关关系。即β系数越大，表示证券的系统性风险越大，所得到的风险补偿也越大，反之，则越小。其中，当β等于1时表示证券的期望报酬等于市场的平均报酬。　　（二）市场模型　　在市场模型中，进一步假设无风险利率Rf在估算时是固定不变

5、的，则式（2）可简化为：　　Rit=αi++βiRMt+εi（3）　　与标准CAPM模型相比，市场模型具有以下显著特点：　　市场模型的理论假设比较贴近现实证券市场，从而具有普遍性，在现实证券市场中，股票的报酬与股价普遍存在着同方向变动关系，而这种关系来自于某些相同因素的影响。因此，可以用市场模型来分析证券期望报酬与市场期望报酬之间的关系，这时既可以包括证券市场均衡状态也包括证券市场非均衡状态。在市场模型中，市场期望报酬变动与证券期望报酬变动的关系可以通过β系数衡量。　　在估算β系数的数据中具有显著不同。市场模型中

6、，β系数根据证券实际报酬与市场实际报酬这两个变量的数据就可以得到。标准CAPM模型中，估算β系数的根据比市场模型多了无风险报酬这个严格的变量数据。　　但是，在现实证券市场中，固定的无风险报酬率这一假设条件在长期中一般是不稳定的，比较适合短期的估算，并且无风险报酬率的应用不当会导致整个时期估算出的β系数出现大的偏差。所以，现实在估算β系数中一般偏好使用CAPM模型。另外，为了让回归模型拟合得越好会把时间间隔越短，从而符合的样本数量越多，结果越接近证券市场β系数。最后，在进行估算时，需要考虑计算的完整性，普遍把估算期

7、间发生的股票分割、股利支付和配股这些因素对报酬率的影响在模型中体现出来。　　三、利用Excel构建模板进行β系数计算　　（一）数据的选取和方法　　本文选取在2014.1.7-2014.12.27期间中国有控股五大银行（中国交通银行、中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行）作为样本，并以“周”作为计算报酬率的时间周期，数据新浪财经网，使用EXCEL模板计算的五大国有控股银行的综合β系数。　　（二）实证分析　　1.β系数的概述　　CAPM模型中，单个证券的风险由非系统性风险和系统性风险两部分组成。　　非系

8、统风险主要受上市公司自身的一些因素影响；而系统风险主要来自市场，是单个证券报酬发生变动对市场组合报酬变动的反应程度，一般使用β值来衡量。下面通过表1来分析β值范围和所对应的系统风险情况。　　表1β值范围和所对应的系统风险情况表　　β值范围　　β　　β=0证券或证券组合的报酬率变化与市场报酬率变化是不相关关系。　　0　　β>1证券或证券组合的报酬率变化与市场报酬率变化是同方