【资本资产定价模型(CAPM)对我国股票市场的启示7200字】

资本资产定价模型(CAPM)对我国股票市场的启示目录TOC\o"1-2"\h\u16680一、引言 118948（一）研究背景 122150（二）研究意义 111757（三）研究现状 26758二、资本资产定价模型(CAPM)理论 3162（一）CAPM模型的假设条件 332740（二）CAPM模型的基本理论 33434三、资本资产定价模型对我国股票市场的启示 48036（一）β系数对于股票的经济学意义 525732（二）资本资产定价模型（CAPM）对我国股票市场的启示 525576四、结语 631140参考文献： 6摘要：资本资产定价理论在金融工程中占有非常重要的地位，是金融投资科学的重要支柱。近年来，在中国改革开放的背景下，中国经济快速发展，沪深股市不断扩大，资本市场体系不断规范。中国股市不同于西方发达国家。比如上海股市的交易制度是“T+1”，而西方发达国家的股市普遍采用“T+0”。经过多年的快速发展，沪深证券交易所市场结构较为完善，债券、基金、股票和衍生品四大类证券交易。CAPM模型理论不仅可以帮助投资者衡量股票的价值，还可以为单个资产提供可量化的风险度量。对金融资产定价和投资者决策具有重要的指导意义。因此，有必要研究CAPM模型对我国股票市场的启示。关键词：资本资产定价模型(CAPM)；股票市场；启示一、引言（一）研究背景股票市场是资本市场的重要组成部分，是一国经济的晴雨表，也是最具吸引力的投融资渠道，因而成为上市公司、证券期货经营机构、证券期货投资咨询机构、境内外专业机构投资者和个人投资者的集聚地。20世纪80年代以来，我国资本市场从无到有，从萌生到如今的飞速发展，在改革开放的道路上不停地探索前行。截至2021年12月，我国京沪深三市A股市值已攀升至超过91万亿人民币（约14万亿美元）的历史新高，全年总成交额超257万亿元，已成为参与人数最多、规模名列全球第二的股票市场，为我国经济社会高质量发展注入强劲的金融力量。（二）研究意义本文的边际贡献在于：首先，随着当前我国股票市场规则的不断完善、市场监管的不断加强以及投资者的日益成熟，建立在真实信息基础上的股价调整已经展开，衡量和评价我国国内股票市场的有效性及其影响因素，可以为投资者和投资机构提供参考，为进一步提高我国国内股票市场的有效性提供帮助。其次，本文探讨了CAPM模型是否适用于中国股市。CAPM模型在成熟金融市场的适用性已经被证实，CAPM模型是否适用实际上是金融市场成熟度的重要体现，但其在中国市场的适用性仍存在争议。经过多年的金融市场改革，我国金融市场治理水平有所提升，但我国应乘势而上，进一步完善市场机制，为投资者创造公平公正的投资环境，优化社会资源配置。（三）研究现状股票市场作为金融资源市场化配置最有效的途径之一，可以合理、有效地把有限的金融资源配置到最有效率的市场主体中去，因而股票市场中股票的价格应是资源分配信息的正确反映。国内外学者尝试找到预测股市未来趋势的解决方案，并形成了两个核心理论假说：有效市场假说（EHM）和适应性市场假说（AMH）。1.国外研究现状（1）市场有效性研究市场有效性研究源于Bachelier（1900），之后Fama（1965）提出了一个被广为接受的有效市场的定义和理论，大量文献为发达股票市场有效性研究提供了经验证据。KumarS和KumarL（2018）基于吉隆坡证券市场数据探讨了马来西亚股票市场有效性问题。Chatterjee和Rakshit（2018）基于随机游走模型对印度股票市场有效性进行了测度。Leippold等（2021）使用机器学习算法，构建一组以流动性为主要预测指标的全面回报预测体系，实证检验了中国股票市场资产定价的有效性。（2）资本资产定价模型(CAPM)研究Black等（1972）进行了资本资产定价模型最著名的时间序列检验，后被称为BJS方法，最终检验结果表明时间序列方法基本符合资本资产定价模型。Fama和MacBeth（1973）提出了资本资产定价模型最著名的横截面检验，称为FM方法，研究发现β值与投资组合的期望收益率之间存在正相关关系。Reinganum（1981）与Lakonishock和Shapiro（1986）等通过实证检验发现70年代后的股票收益率与风险之间没有正相关关系。Banz（1981）、Fama和French（1992）在研究CAPM模型时，均考虑了其他因素对截面数据的影响，并发现股票收益率与风险之间不存在任何关系。而国内学者对CAPM模型在我国股票市场的有效性并没有形成统一的定论。2.国内研究现状（1）市场有效性研究我国直至20世纪90年代才开始引进有效性理论和分析工具，此后不少学者投入我国股票市场的有效性研究，但其结论不一。一方面，朱孔来和李静静（2013）研究发现沪深两市都基本达到弱势有效。李红霞等（2014）利用动态的CAPM模型检验我国股票市场的有效性，结果表明其满足弱有效性特征。王善君和高海燕（2015）按照EMH规定的半强式有效性检验规范，采用事件分析法检验了实际案例中的市场行为，研究发现我国股票市场具有半强式有效性。刘瀚樯和郭风龙（2021）则检验了疫情期间股票市场的有效性。另一方面，赵磊和陈果（2012）采用加入GARACH模型的AR模型检验上海股票市场的有效性，结果发现在样本期间内，上海股票市场不满足弱有效性。汪雯琦和王子鉴（2019）利用R/S分析法计算出Hurst指数，采取不同的周期对我国股市的有效性进行了分析，研究发现上海股票市场是一个无效的分形市场。莫易娴和周乐敏（2020）以2012年为大数据时代开启节点，发现我国股票市场仍未达到弱式有效，但大数据时代后市场有效性显著增强。（2）资本资产定价模型(CAPM)研究资本资产定价模型（CAPM）作为现代金融理论的重要基础之一，深受国内外广大学者的青睐。施东晖（1996）首次运用CAPM模型对我国股票市场进行检验，研究结果表明系统风险在所有风险中占比较高，在此阶段对股票采取组合策略的意义并不大。陈浪南和屈文洲（2000）按照股价的上涨和下跌状态进行分段研究，发现β值与股票收益率之间关系并不稳定。之后，一些学者又以我国上海股票市场和深圳证券市场作为研究对象进行研究，发现CAPM模型均不适用于这两个股票市场（阮涛和林少宫，2000；陈小悦和孙爱军，2000）。李金垒等（2008）和蔡胜琴（2010）分别对上海股票市场进行实证研究，其结果均表明股票收益率与β值之间没有明显的线性关系。李起铨等（2018）考虑了不同行业地位的股票对市场风险敏感程度存在较大差异的现实，并发现CAPM模型不适用于我国股票市场。然而，也有部分学者在研究上海股票市场时发现股票的β值对收益率具有一定的解释力度（李剑锋，2002；黎金龙，2005）。朱顺泉（2010）的在他的实证分析中指出上海资本市场股票组合的收益率与其系统风险间存在正相关关系，检验结果基本符合CAPM模型。丁琳和刘文俊（2013）发现上海证券交易所中资产组合的平均超额收益率与β系数之间呈线性关系，同样得出CAPM模型有效的结论。赵清和乌东峰（2015）通过随机选取了上海证券交易所的100支股票，对CAPM模型在我国的适用性进行验证，结果表明CAPM模型对上海证券交易所股票收益组合有一定的适用性，且适用性在提高。二、资本资产定价模型(CAPM)理论（一）CAPM模型的假设条件(1)效用为收益率的函数，理性经济人追求效用最大化。(2)能预先知道投资收益率的概率分布为正态分布。(3)投资收益率的方差、标准差代表投资风险。(4)投资者选择不同的投资组合，源于投资者不同的风险偏好。(5)若标准差和其他方面等同，选择高收益的证券组合:在预期收益率和其他方面等同，选择标准差较低的证券组合。(6)在无风险利率的水平下，自由借入或贷出资金。(7)所有投资者同步接收信息，信息成本为零，可以无偿、不断的获得充分的市场信息。(8)所有投资者计划的投资时点、投资期限相同。(9)买卖证券时没有税负及交易成本。(10)投资者具有齐次预期，对证券的看法-致，保证只有一条市场有效边界。上述假设暗含:第一，投资者是理性的;第二，模型基于均衡市场理论。CAPM模型在Markowitz均值-方差模型的基础上发展而来，并继承了证券投资组合理论的假设,由此得到了风险资产的均衡预期收益与风险的线性关系。可以看出，经典资本资产定价模型是基于完美市场的资产定价研究，现实证券市场很难完全具备上述假设条件。（二）CAPM模型的基本理论CAPM模型是基于完美市场的资产定价理论，模型说明:在市场均衡时，单个证券或投资组合同系统风险与收益率之间存在线性关系。描述有效投资组合的期望收益与标准差关系的线为资本市场线(CML)。用β表征系统风险时，CML则称为证券市场线(SML)，SML方程就是CAPM模型(或SLB模型)。式2-1就是证券市场线的表达式。图2-1中，AB曲线为风险证券的有效边界，风险证券组合M即为市场投资组合，rf-M线是资本市场线CML。SML认为，资产i的期望收益率等于无风险利率加上该项资产的风险溢价。风险溢价是资产承担投资风险得到的补偿，等于市场风险报酬[E(rm)-rf]乘以β系数。所有资产的市场风险报酬都相同，故β系数是决定投资组合风险报酬大小的唯一因素。其中:E(RI)为第i种资产的期望收益，E(Rm)为市场组合的期望收益，rf为无风险收益，βI为第i种资产的风险系数(或它的β系数)。β定义如下:σm表示市场标准差，σI表示股票标准差，covi，m表示市场与股票协方差，ri,m表示市场与股票相关系数。图2-1:证券市场线SMLCAPM模型描述的是理性投资者通过资产组合分散投资风险的投资选择过程，市场均衡时，任何风险资产的超额收益等于市场组合的超额收益与风险系数β的乘积。经典CAPM模型是对现实经济系统的简化，它对定价理论的贡献有:(1)不同于以往的投资风险为总风险，具体表明了投资风险是系统风险;(2)明确说明了资产的收益与系统风险之间是线性关系。虽然经典CAPM模型的假设条件过于严苛，但是金融定价历史上，第一个明确的资产定价方程式。三、资本资产定价模型对我国股票市场的启示（一）β系数对于股票的经济学意义系统性风险通过β来衡量。对于投资策略的选择，如果投资者愿意承担更多的风险，可以在投资组合中选择β值较高的股票，使投资组合的预期收益超过市场平均预期收益。如果投资者比较保守，可以在其投资组合中选择β值较低的股票，这些股票的收益率会较低，但受市场波动的影响较小。β越高，系统性风险越高，要求的收益率越高；相反，β越小，要求的收益率越低。投资组合的β是单个证券β的加权平均值。为了便于分析，现代投资科学将整个市场的风险设定为1来衡量证券对市场风险的敏感性。β>1证券通常被称为进攻性证券，其系统性风险高于市场风险——一旦大势下跌，其收益会异常下跌，但当大势强时，其收益涨幅也较高。β<1证券通常被称为防御性证券，其系统性风险低于市场风险，一旦大势下跌，其收益下跌低于市场下跌，韧性强，但当大势大幅上涨时，其回报涨幅也低于市场涨幅。一般来说，你应该在上升趋势中持有进攻性证券，在下降趋势中持有防御性证券。β=1证券，其系统风险等于市场风险，与整个股市的涨跌命运同在。（二）资本资产定价模型（CAPM）对我国股票市场的启示资本资产定价模型指出，通过风险资产和无风险资产的有效前沿上的点的组合可以产生有效的投资组合。根据CAPM模型，β值是股票收益率的主要指标。通过对β的计算和检验，中国股市数据中股票收益率与β值之间不存在显着的线性关系。原因可能是2007年和2008年股价较2006年大幅下跌，投资者对市场失去信心，风险较高的股票收益较低。这一结论表明，尽管中国股票市场已经发展了几十年，但市场发展现状不仅与更为严格的CAPM模型条件相差很大，而且落后于成熟的西方市场。第一，我国股市还没有真正意义上的市场组合，虽然如上证180指数、上证综合指数等各种指数，但这种指数与真实市场组合偏差较大，往往能出现“赚指数赔钱”的情况。资本资产定价模型将单一证券的风险分为系统性风险和非系统性风险。其中，非系统风险可以通过组合来消除，但系统风险不能消除。中国学者的一些研究表明，中国股市的系统性风险比例高于世界其他成熟证券市场。中国股市的整体高风险与中国股市的特殊情况有关。中国股市除了自然力量造成的风险外，还存在政策、投机、虚假信息等原因造成的风险。由于没有做空机制，投资者不得不在股价下跌时大量抛售以规避风险，这也增加了系统性风险的比重。为了规避系统性风险，股指期货的呼声越来越高。股指期货是一种金融衍生工具，具有风险转移、价格发现和资产配置三种功能。股指期货的推出有利于中国股市的长期健康发展，是中国资本市场进一步发展的动力。目前，我国相关政府官员已表示将适时推出股指期货交易，但推出时间仍需慎重考虑，还需完善法律法规、股权结构改革、信息披露制度等等因素支撑。从长远来看，推出股指期货势在必行，这是中国股市走向成熟的必由之路，需要管理部门借鉴世界其他成熟股市的经验，扫除制约股市走向成熟的障碍。推出股指期货，进一步完善中国股市。第二，中国股市还没有完全开放，还存在很多不完善的地方，比如散户为主体、禁止卖空等。市场受政府政策影响较大。因此，即使CAPM适用于成熟的西方市场，中国股市的特殊性也很可能导致CAPM所含资产的均衡收益率。β系数和β系数之间的线性关系不再存在。比如，上海证券交易市场由于个人投资者较多、投资者风险意识弱、信息分析成本高等原因，股市中往往存在较大的投机性，处于非均衡向均衡转化的状态。另外，股票的β值可能有时变特征，其规律很难把握，在股票市场完善的发达国家，大多数企业收益增长较稳定，β变化较小。而中国的市场和行业发展还不充分，企业收益受到国家宏观经济政策、行业竞争结构、行业成熟程度以及管理团队人员的变化等多方面的影响，各证券在不同年份的β值有很大的变化，从而出现实证研究结果与市场均衡模型不相符合的现象。CAPM模型是现代金融投资的核心理论。它从风险收益的角度简化了复杂的投资现象，奠定了投资理论的基本模板，为单一市场根据自身情况进行修改提供了理论依据。然而，CAPM认为股票市场在演绎过程中是完全理想化的。交易成本为零，投资者都是股市价格的接受者。无论买入或卖出股票，市场价格均不受影响。综上所述，我认为中国股市的风险收益关系并不像资本资产定价模型理论所预期的那样。β系数不能包含所有影响股票收益率的因素，股票收益率与β系数的相关性不显着，β系数不能解释中国股市的平均收益率。为提高资本资产定价模型在实践中的适用性，必须积极改善市场环境，建立有效的证券市场，结合我国股票市场的具体情况，探索和丰富投资组合理论，使投资组合理论能够更好地引导我们的投资。四、结语资产定价理论的发展历程清晰地说明，资产定价理论和模型的发展，在很大程度上源于金融计量检验方法的进步与创新。科学的金融计量检验和结论，现实的金融市场和投资者行为，驱动了资产定价理论的发展。因此，CAPM仍然是金融研究和投资者的基本思维范式，仍将深刻地影响现实的资本市场。资产定价理论和模型的研究，仍将延续这一主流趋势。CAPM模型是金融市场中一种重要的金融资产定价模型。它具有可操作性和简单性的特点，在资产定价、证券收益预测和投资风险分析等方面发挥着重要作用。然而，CAPM模型理论建立在许多严格的基本假设之上，与西方国家相比，中国股市发展缓慢，属于不完全市场。随着时代的发展，人们意识到风险防范的重要性，通过投资股票组合可以有效分散风险。与单一股票相比，股票组合更能满足CAPM理论的要求，具有更高的拟合优度。高风险伴随着高收益，但不能完全满足CAPM模型理论的基本假设。目前，CAPM模型在中国股市的适应性较弱，CAPM模型的系统风险测度能较好地解释股票组合的收益率。在股票市场中，虽然系统性风险发挥着重要作用，但非系统性风险也可以对资产定价起到一定的作用，而系统性风险并不是导致股票收益变化的唯一因素。本文提出以下建议：在我国股票市场中应适当运用CAPM模型，并考虑非系统性风险对股价的影响。要重视系统性风险，进一步完善金融监管体系，逐步增强市场防范风险的效能。提高证券市场化水平，提高投资者对金融市场的金融素养，减少投机者一味追求利益造成的“高风险低收益”现象。加快建设现代金融体系，保持金融市场平稳发展。中国是一个快速发展的新兴市场国家。随着市场化程度的不断提高，相信未来金融资产定价理论将更加适合中国股市。参考文献：[1]BACHELIERL.Théoriedelaspeculation[J].Annalesscientifiquesdel'ÉcoleNormaleSupérieure,1900,17(03):21-86.[2]FAMAEF.Thebehaviorofstock-marketprices[J].TheJournalofBusiness,1965,38(01):34-105.[3]KUMARS,KUMARL.MarketefficiencyinMalaysia:AnempiricalstudyofRandomWalkHypothesisofKualaLumpurstockmarket(compositeindex)[R].SocialScienceResearchNetwork(SSRN),2018.[4]CHATTERJEEP,RAKSHITD.MeasurementofIndianstockmarketefficiencythroughrandomwalkmodel[J].NationalJournalofMultidisciplinaryResearchandDevelopment,2018,3(01):34-37.[5]LEIPPOLDM,WANGQ,ZHOUW.MachinelearningintheChinesestockmarket[J/OL].JournalofFinancialEconomics,/10.1016/j.jfineco.2021.08.017.[6]BLACKF,JENSENM,SCHOIESM.Thecapitalassetpricingmodel:someempiricaltests[J].StudiesintheTheoryofCapitalMarkets,1972,19(06):79-124.[7]FAMAEF,MACBETHJD.Risk,returnandequilibrium:empiricaltests[J].JournalofPoliticalEconomy,1973,71(03):607-654.[8]REINGANUMMR.AnewempiricalperspectiveontheCAPM[J].JournalofFinancialandQuantitativeAnalysis,1981,43(03):145-208.[9]LAKONISHOKJ,SHAPIROAC.Systematicrisk,totalrisk,andsizeasdeterminantsofstockmarketreturns[J].JournalofBankingandFinance,1986,10(01):115-132.[10]BANZRW.Therelationshipbetweenreturnandmarketvalueofcommontocks[J].JournalofFinancialEconomics,1981,9(01):3-18.[11]FAMAEF,FRENCHKR.Thecross-sectionofexpectedstockreturns[J].TheJournalofFinance,1992,47(06):427-465.[12]朱孔来,李静静.中国股票市场有效性的复合评价[J].数理统计与管理,2013(01):145-154.[13]李红霞,邸鸿喜,李琰,等.CAPM模型在中国股票市场中的有效性检验[J].统计与决策,2014(14):169-172.[14]王善君,高海燕.基于事件分析模型检验中国股票市场的半强式有效性[J].西南金融,2015(04):59-62.[15]刘瀚樯,郭风龙.新冠肺炎疫情期间中国股票市场有效性检验——基于期权隐含波动率视角[J].金融经济,2021(05):49-54.[16]赵磊,陈果.我国股票市场的有效性分析[J].山西财经大学学报,2012(12):18-20.[17]汪雯琦,王子鉴.基于非线性统计方法的上海股票市场有效性检验[J].金融发展评论,2019(08):150-158.[18]莫易娴,周乐敏.大数据时代中国股票市场有效性研究[J].上海立信会计金融学院学报,2020(01):60-72.[19]施东晖.上海股票市场风险的实证研究[J].经济研究,1996,37(10):44-48.[20]陈浪南,屈文洲.资本资产定价