（金融学专业论文）CAPM模型在上海股票市场的实证研究.pdf

论文提要 本文对c a p m 模型在上海市场进行了实证分析，并试图找出可能影响股票 收益率的一系列其他因素，得到的结论为：股东获利能力、公司发展能力、公司 长期的偿债能力、短期偿债能力、股权因素对收益率的影响相对较大。 首先将样本区间选定为1 9 9 9 2 0 0 4 年，从沪市中按流通市值将股票排序后随 机抽取了1 0 0 支股票作为样本股，运用b j s 方法对收益与风险之间的关系进行回 归分析。在求股票组合的p 值的过程中，发现组合风险溢价与市场组合的风险溢 价成正比，方程的拟合效果较好，p 值显著；但随后无论是用2 0 0 卜2 0 0 2 年，还 是2 0 0 3 2 0 0 4 的数据检验，组合收益率与贝塔值之间的明显的正相关关系消失 了，并且贝塔值系数正负不能确定，由此认为在中国市场上进行c a p m 模型的 检验，其检验结果受样本区间的影响很大。 其次，文章采用横截面回归的方法从公司规模，股东情况，股权流通情况， 公司长、短期的偿债能力，公司盈利能力，股东获利能力，公司内部风险指标和 公司的发展能力几个方面分析了之外的其他因素对股票收益的影响。由于仅以 p 作为影响因素的方程的拟合优度，系数的t 检验结果都不是很理想，而加入其 他因素后，方程的有效性都有了不同程度的提高，说明了这些因素对收益率的有 一定的影响作用。这是一次较全面的尝试，希望对其他学者的研究和金融实践有 一定的借鉴意义。 a b s t 隋c t i nt h i sp a p e r i no r d e rt ot e s tw i l e c l l e rc a p ms u i t sf o r l cc a p i t a lm a r k e to fm a i n l a n d c h i n a w ed i dr e s e a r c hd e e p i y0 nt h es h 卸g i l a is t o c km a r k 吐a t t e m p tt of i n do u tt l l e w a y t o m o d i 匆t l l e m o d e l t os a t i s 母t l l e u s a g e i no u r m a r k e t b 船i d e s 也e f h c t o ro f 口 i nc a p m ，w ea d d e dt o 也em o d e l v e 蹦o t h e rf h c t o 船w h i c hs u p p o s e dm a yi n f l u e n c e m e p f o 丘to f s t o c k sm c e r t a i l ld e g e w bf i l n dt l l a ti i lo u r p h lm 缸k e t ，t l l e r ea r ef i v e m o r ef h c t o r s ，n 锄e l y e 蛐gc 印a b i l i t yo f s t o c k h o l d e r s ，d e v e l o p i n gc a p a b i l i t yo fn l e c o f p o r a t i o n ，l o n g t e ma i l ds h o r t - t c n nd e b tr 印a y m e n t 唧a b i l i t y 盯eq u i t ei i l f l u e n c i l l g t o 曲屺e 锄i n g 瑚l 廿o f i r s u y ，w ed r a wd 矗l e sf o ml o os t o c l ( si ns h 8 i l g l l a is t o c km a r k e t 勰也es a m p l e s o v e rp e 舶d1 9 9 9 t o2 0 0 4 w e l l s e b j sm e l l l o d t o m a k e m 锄yr e g r e s s i o n sa n d t r y t 0 鲫融y s e st l l er e l 撕o n s l i i pb e t w e e nr e t u m 趾dr i s k w bf 洫dm a tt l l er i s kp r e m i u i no f m es t o c k 掣o u p si si nd i 糟c tr a t i ot ot l l er i s kp r c m i 啪o f t h em 缸k e tp o r t f b l i ow h e nw e t r yt og c tt h e o f t l l e 曲o c kg r o u p s ；b u t 廿l ep o s i 廿v ei e l a t i o n s l l i pb e t w e e nm e g r o u p e a m i n gr a t i o 柚dt h ed s kd i s a p p e a rw h e nw e d ot l 】呛r e s e a r c h s oo l l rc o n c l u s i o ni st l l a t w h e t l l e rc a p mi su s e 觚i r io l l rm a r k e td 印e n d so nt l l es 蛐1 p l ew ec h o s e s e c o n d l y ，t l l i sp a p e rc h o s es e v e r a lo 也盯i n d i t o r si n c l u d i n gt l l es i t u a t i o n so f c o f p o r a t i o n ，s t o c k h o l d e r s ，o w n e r s h i p ，距dr e p a y m e n tc 印a b i l i t y 趾ds oo nt 0t c s ti f t h e r ee x i s ta i l y0 l e rk e yf 如t o r ss h o u l db ei n c l u d e di l lt t l em o d e lt os u i to u rm a r k e t b e t t e r ，w h i c hw eh o p ec 锄b eh e l p 伽f o ro t i l c rs t i l d i e s i i 引言 ( 一) 选题背景 现代资产组合管理理论是现代金融学的三大基石之一，为数众多的经济学家 在这个领域进行研究，使这个理论的发展非常迅速。 1 9 5 2 年，马克威茨在金融月刊上发表了“资产选择：投资的有效分散 化”一文，最早同时采用风险资产的期望收益率和用方差代表的风险来研究资产 的选择和组合问题。这被金融界看作是现代资产组合理论的起点。该理论研究的 是投资者在权衡受益与风险的基础上，使自身效用最大化的方法，以及由此对整 个资本市场产生的影响。 s h a r p e ( 1 9 6 4 ) ，l i n t n e r ( 1 9 6 5 ) 和b l a c k ( 1 9 7 2 ) 在马克威茨的资产组合 理论的基础上提出了著名的资本资产定价模型( c a p m ) ，用资产的预期收益率 和b 系数描述收益和风险的关系，从而大大简化了运算，为把投资组合理论应用 于实践提供了可行的途径，标志着组合投资理论的成熟。资本资产定价模型是第 一个在不确定条件下，使投资者实现效用最大化的资产定价模型，其核心思想是 在一个竞争均衡中对有价证券定价，它的出现导致了西方金融理论的一场革命。 最初的c a p m 建立在严格的假设条件下，忽略了现实世界中存在的许多真实情 况。此后，有许多经济学家扩展和调整该模型，以便容纳资本市场中的现实因素。 c a p m 模型对于资产风险与其预期收益率之间的关系给出了精确的预测，使我们 可以对潜在投资项目估计其收益率，也使得我们能对不在市场交易的资产作出合 理的估计，在现实生活中也有着广泛的运用。 c a p m 的异常现象及其相关理论也是近二十年来资产定价理论最为活跃的 研究领域之一。自二十世纪七十年代以来，金融投资家们在实践中发现了一系列 无法用经典c a p m 理论解释的主动性投资策略，如市盈率效应、小公司效应等， 它们被称为c a p m 异常。这些投资策略给投资者带来了额外的收益，也给金融 理论家们带来了新的思考和新的挑战。如何在中国市场上运用和研究c a p m ，首 先要解决的问题也是最重要的问题就是c a p m 在中国股票市场能否成立的问题， 也就是c a p m 的实证检验。 ( 二) 研究框架 本文将在综述国内外学者有关c a p m 的研究成果基础上，对上海市场进行 c a p m 模型的实证研究，并进一步分析证券市场上股票收益率的影响因素，以期 对其他学者的研究和我国金融市场健康发展有一定的借鉴意义。 第一部分是理论综述。这一部分主要对马克威茨模型和c a p m 模型及其扩 展进行简单介绍。 第二部分是文献回顾。在这一部分里面，将介绍国内外关于c a p m 模型的 分析与实证检验的文献。 第三部分是对于沪市的实证分析。采用时间序列回归与横截面回归的方法对 1 0 0 支股票进行模型检验。 第四部分是对单支股票的其它影响因素运用线性回归的方法进行分析，试图 找出卢以外影响股票收益率的因素。 第五部分从市场情况、我国股市规模与股权结构、投资者三个方面对c a p m 在我国的应用的限制性进行了分析。 第六部分得出结论，概括了本文的创新与不足。 2 c a p m 模型在上海股票市场的实证研究 一、理论综述 ( 一) 马克威茨模型与资本资产定价模型 1 、马克威茨模型简述 马克威茨首次采用股票投资收益率方差的历史数据作为风险衡量的指标，并 将投资总风险划分为系统风险和非系统风险晒类，指出与证券市场的整体运动相 关联的宏观系统风险，如购买力风险、利率风险、政策风险、市场风险等不能通 过投资分散化加以消除：而只影响某一具体证券的微观非系统风险，如公司破产 风险、流动性风险、违约风险、管理风险等却可以通过同时投资于多种股票加以 弱化。与此同时，马克威茨在假设投资者效用最大化的基础上，将复杂的投资决 策问题简化为一个风险( 方差) 收益( 均值) 的二维问题，即在相同的期望 收益条件下，投资者选择风险最小的证券( 组合) ；或者在相同的投资风险下， 选择预期收益最大的证券( 组合) 。马克威茨认为收益率的方差是测量组合资产 风险有意义的计量方法，它还导出计算资产组合方差的公式。这个组合方差的公 式，不仅表明了投资者通过投资分散化来减少组合资产总风险的重要性，也表明 了如何使之有效地进行分散化。 2 、资本资产定价模型简述 资本资产定价模型( c a p m ) 是w i l l i a m s h a r p e ，j o h n l i n 抽e r 和j a n m o s s i n 在6 0 年代将m a 删t z 的理论发展起来的。1 它是第一个在不确定条件下，使投 资者实现效用最大化的资产定价模型，导致了西方金融理论的一场革命。它是一 种纯交换经济中的均衡定价模型，告诉人们按着投资组合理论去做会产生什么结 果，属于实证经济学范畴。 最初的c a p m 主要讨论资本市场中均衡问题。其中心特点是：只有系统性 风险才在证券定价中起作用，证券的收益率与它的系统性风险的量度成正比。 在c a p m 模型中，我们可以得到一个由假定的有价证券和投资者组成的世 界所普遍通行的均衡关系，下面将阐述这些关系的意义。 ( 1 ) 根据同质预期的假定，每个投资者的切点处投资组合都是相同的。而 由于投资者的风险一收益偏好不同，其无差异曲线的斜率不同，因此他们的最优 投资组合也不同，但风险资产的构成却相同。也就是说，无论投资者对风险的厌 恶程度和对收益的偏好程度如何，其所选择的风险资产的构成都一样。这就是著 s h a r p c c a p i 叫a 懿c tp f i s j o u m a lo f f i n 强豫s e p t e m b e f t 9 “， l i n t n e rj t h e v 甜u a t i o n o f r j s k a s s 出a n d 他s e i e c t i o n o f r i s k y i n v e s t m e n t s i ns t o c k p o n r o i i oa n d c 印i t a l b u d g c 招r c v j c wo f e c o n o m i c s 鞠ds i 甜i c sf c b a 辑1 9 6 5 m o s s i nj e q u i l i b r i u mi na c 印i 协lm a c c te c o n o m 咖i 吼o c t o b c 1 9 6 6 3 c a p m 模型在上海股票市场的实证研究 名的分离定理：投资者对风险和收益的偏好状况与该投资者风险资产组合的最优 构成是无关的。 ( 2 ) 在均衡状态下，每种证券在均衡点处投资组合中都有一个非零的比例。 因为根据分离定理，每个投资者都持有相同的风险资产组合m 。如果某种证券 在m 组合中的比例为零，就是说没有人购买该证券，该证券的价格就会下降， 从而使该证券的预期收益率上升，直到最终在组合m 中该证券的比例非零为止。 同样如果投资者对某种证券的需要量超过供给量，该证券的价格将上升，从而其 预期收益率下降，其吸引力下降。直到其需求量与供给量相同，该证券在组合中 的比例才保持不变。 ( 3 ) 在以方差表示风险，收益率均值表示收益的坐标轴中，做一条从无风 险利率“r 出发经过市场组合m 的直线，这条线就是允许无风险借贷情况下的线 性有效集，即资本市场线( c m l ) ，任何不利用市场组合以及不进行无风险借贷 的其他所有组合都将位于资本市场线的下方。并且，所有投资者都将选择市场组 合作为他们的最优风险资产组合，投资者之间的差别只在投资于最优风险资产组 合的数量与投资于无风险资产的数量之间的比例不同而已。 资本市场线的表达式： e ( r ，) ：r ，+ 竖立量c r p 其中：以k p j 、c r p 分别代表有效组合的预期收益率与标准差，k r 表示无风 险收益率，姒k m ，、d _ m 表示市场组合的预期收益率与标准差。 ( 4 ) 资本市场线反应的是有效组合的预期收益率与标准差之间的关系，任 何单个风险证券由于均不是有效组合，所以一定位于该直线的下方。因此资本市 场线并不能告诉我们单个证券的预期收益与标准差( 即总风险) 之间存在怎样的 关系。因此引入了证券市场线2 ，其数学表达式为： 删趣r + 产q ” ( 1 2 ) 其中：e ( r ”、e ( r ”) 分别代表单个证券和市场组合的预期收益率，r r 表示 2 证券市场线的详细推导过程详见w i i 啪f t s h a r p c g o r d o nj a l c x 柚d c lj c 彘r yv b a i l c yi n v c 吼m c n t p r “c c h a ni n t e m a t o 衄l i n c 1 9 9 5 4 c a 删模型在上海股票市场的实证研究 无风险利率， q ”表示单个证券与市场组合的协方差，盯矗表示市场组合的方 差。证券市场线反映了单个证券与市场组合的协方差和其预期收益率之间的均衡 关系。 该式也可以表示为： e ( r i ) = r f + 【e ( r m ) 一r r 】屈m ( 1 3 ) 奠中! 髓m 。q m 比较资本市场线和证券市场线可以看出，只有有效组合才落在资本市场线 上，而非有效组合都落在资本市场线下方。而对于证券市场线来说，无论是有效 组合还是非有效组合，它们都落在证券市场线上。因此，证券市场线反映了在不 同的值水平下，各种证券及证券组合应有的预期收益率水平，从而反映了各种 证券和证券组合系统性风险与预期收益率的均衡关系。由于预期收益率与证券价 格成反比，因此证券市场线实际上也给出了风险资产的定价公式。 ( 二) 资本资产定价模型的推广 1 、零p 的资本资产定价模型 在c a p m 模型产生之后，人们对它进行了大量的检验。很多检验表明s m l 直线在纵轴上的截距并不是无风险利率。而事实上模型中关于无风险利率的假设 在现实的市场运作中可能是无效的。首先，投资者一般不能以同样的利率借入和 贷出。为了追求利润，金融机构在贷出资金时的利率会比借入时高。而且，在通 货膨胀的环境中，不存在这样一种无风险投资。在很多研究中，都将国库券作为 无风险资产的代表物。由于国库券收益的确定性，这一假定有其合理性的一面。 但实际上国库券是有购买力风险的，而且随着通货膨胀率越高，这种风险越严重。 b l a c k ( 1 9 7 2 ) 意识到了这个问题，通过观测经验数据，他修正了原c a p m 的 假设以适应现实。在取消无风险借贷假设情况之下，他提出更加普遍的c a p m 形式，即b l a c k 版本，其数学表达式如下： e ( r 。) = e 皿o ) + 【e ( r m ) 一e ( r o ) 】屈m ( 1 4 ) 将无风险收益率r r 换成了市场组合中的零卢的资产收益e ( r ”。修正后的 c p m 模型在上海股票市场的实证研究 证券市场线在纵轴上的截距比r r 要高，斜率比原c a p m 模型要小。当零的风 险资产回报率波动时，直线的斜率还将变化。这一切更符合实际情况，同时还有 数据表明，b l a c k 的零卢模型提供了比原c a p m 更好的对风险一回报率关系的解 释。 2 、赋税调整后的资本资产定价模型 原c a p m 模型不考虑赋税的假设表示：投资者对以资本利得形式还是以红 利形式得到收益不关心。然而，在市场经济国家。赋税是经济活动的必然组成部 分，在现实中，对赋税有不同考虑的投资者将持有风险不同的投资组合，哪怕这 些投资组合的税前回报率期望值相同。相应的，这些资产的均衡价格与不考虑税 负的情形是由差别的。 迈克尔布伦南( m i c h a e l b r e n n 8 n ) 是第一个研究考虑资本利得与红利税 赋不同时的资本资产定价问题的学者。他使用了推导c a p m 简化模型时的一些 常用假设，假设红利收入是确定的，考虑到赋税不同的条件，给出下面的赋税调 整后的资本资产定价模型： e ( r i ) = r f ( 1 一t ) + z i e ( r m ) 一r f t ( d m r f ) 】+ t d 。 ( 1 5 ) 其中t ：i 蔓 干l 一i ： 1 a 经济系统中红利的平均税率 个 1 s 经济系统中资本利得的平均税率 “m 市场组合的红利收益率 ”t 股票的红利收益率 3 、存在不可交易资产的资本资产定价模型 原c a p m 模型假定所有的资产可以迅速售出以便保证每个投资者可随时调 节其资产组合到最优，但在现实生活中确实存在因法律或者其他管制的原因使其 交易成本非常高的资产，也称这些资产为不可交易资产。 不可交易的资产中最突出的例子是人力资本，你可以租赁自己的技能以获取 报酬，但是你不能够一次性的出售自己或买任何其他的人。这就带来引入非可分 散资产到资产组合之中的影响，由于你不能分划自己的技能和把它们卖给不同的 投资者，因此你就要在做资产组合策略时以自己人力资本形式持有一部分自己的 6 c a 雕模型在上海股票市场的实证研究 初始财富。又如住宅，虽然它属于适销资产，你可以卖掉它，但是一般不会任意 把它卖掉来调整自己最优资产组合，一是因为住宅的交易涉及较大的交易成本。 二是住宅还有一些非货币的因素。因此，通常把上述两类资产均当作不可交易资 产处理。迈耶( y a s ) 在1 9 7 2 年对此问题进行了分析，讨论了存在不可交易资 产条件下的c a p m 模型，推导出如下的c a p m ： e ( r 。) = r r + i j 乏 鬈；盖；i i 簧：_ 1 审【p m c 。v ( r t ，r 。) + p h c o 、r 。，r “) 】( ，一6 ) 其中；p h ，r 。分别表示非适销资产总体的价格和收益率，p m ，r m 分别表示适 销资产总体的价格和收益率a e 孑 警叁可解释为单位风险的市场 价格，此时风险不仅包括市场风险，而且还包括适销资产和非适销资产总体 收益的协方差c o v ( r 。，r h ) 。 用p mc o “r i ，r 。) + p hc o 呱r i ，r h ) 度量资产j 的市场风险，由此可见仍然是协 方差决定了风险，但此时的协方差是资产j 与适销资产、非适销资产两种组合的 协方差。风险价格和风险度量仅依赖于资产j 、所有适销资产组合和所有非适销 资产组合三者的性质。此时，一个风险资产的市场均衡价格仍然可以不依赖于投 资者个人的偏好曲线而确定。这意味着基金分离定理仍然成立。迈耶进一步得出 结论：一种资产与某投资者的非适销资产的相关程度越高，该投资者在其组合中 持有的该种资产占的比例就越小。 c a 蹦模型在上海般票市场的实证研究 = 、文献回顾 ( 一) 西方学者对c a p m 的实证研究 西方早期的检验多为支持c a p m 模型。b l a c k 、j e n s e n 和s c h o l e s 在1 9 7 2 年对纽约证券交易所1 9 2 6 年至1 9 6 5 年期间的所有股票数据进行了实证检验3 ， 他们设计了多种方法进行研究，其中最重要一项是使用消除了源于公司特定风险 而产生的统计噪声来建立的资产组合来检验资产定价模型的研究。他们根据8 值将所有股票分成l o 个投资组合，并计算每种投资组合的月收益率排序，并通 过该收益率的样本估计来计算每种投资组合的期望收益率。他们的计算结果和零 资本资产定价模型相一致，他们估计证券市场线上没有非线形的证据，斜率为 正且不可能为零。该模型的b 值可以解释几乎所有投资组合的平均收益率的差 异。但同时也发现，非系统风险对收益率有影响，低b 股票收益率高于c a p m 的预测值，而高b 股票收益率却低于c a p m 的预测值。 f a m a 和m a c b e t h 在1 9 7 3 年对1 9 6 9 年之前的数据进行检验，f a i l l a - _ m a c b e t h 截面回归的基本思想是，基于b 来预测每一个时间截面的收益，然后将时间维上 的预测值归结起来。这种方法对于残差偏离正态分布不很敏感，各时间段的回归 易于综合处理，容易增加其他变量以测量附加风险的影响能力。与 s h a r p e l i n t n e r b l a c k 不同之处在于他们试图在前一时期估计的风险变量基础 上预测投资组合未来的收益率。他们发现如c a p m 模型所预言的那样，平均股 票收益与之间的正相关关系成立，截距大约等于无风险收益率。 r 0 1 1 ( 1 9 7 7 ) 对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数 组合是有效市场组合，因而无法对c a p m 模型进行检验5 。由于按照c a p m 理论， 市场组合是包含所有不确定资产的组合，而市场指数并不是有效组合，所以，他 认为以前的实证检验并不能证明该理论是成立的。对于这一质疑，有研究表明， 只要市场指数与无法观察到的真实市场的相关系数很大，使用市场指数来代替真 实市场进行研究还是可行的。然而，正是r 0 1 1 的批评使得c a p m 的检验由单纯 的收益与系统性风险关系检验转向多变量的检验，并成为近期c 触m 检验的主 流。 b l a c k ，f i s c h m j c h 北lcj s e n ，a n dm ”0 ns c h o l c s ，1 9 7 2 ，n cc a p i 锄8 s s c tp 订c i “gm o d e l ：s o m ee m p i r i c a l t 髂t s ，j nm j s c n ，e d ：s t u d i c si nt h ct h e o r y0 f c 印i t a lm a r k c 协 1f 帅a ，e u g e n e f ，柚dj 枷e s m b 甜1 9 7 3 ，r i s l c 化t l i m ，柏de q u i l i 晰u m ：e f n p i r i i t e s j o u m a lo f p o l i t i c a l e c o n o m y 5r o l l r ，1 9 7 7 ，a c r i t i q u c o f a 鹃c t p c l n g n c o r y ：p a n i 伽n i c p a s i 蛐d p o t c n t i a lt c s i a b i l j t y o f m c t h c o r y j o u m a lo f f j n 锄c i a le c o n o m i c s 1 9 7 7 8 c a 蹦模型在上海股票市场的实证研究 r e i n g a n u m ( 1 9 8 1 ) 。、l a k o n i s h o k 和s h 印i r o ( 1 9 8 6 ) 7 发现平均股票收益与风险 之间的这种正相关关系在7 0 年代后的数据中消失了。与此同时，许多其它因素被 发现对于股票收益具有显著解释能力。b a n z ( 1 9 8 1 ) 的规模效应是其中著名的发 现8 。他用股票的市值( m a r k e te q u i t y ，即m e ，股票价格与流通股数量的乘积) 来代表其规模，先将股票按市值分成了五组，然后将股票按照b 再分成五组，把 组合的收益率对b 以及证券的市值与全市场的平均市值之差进行了横截面回归， 所得的系数又进行了一次时间序列回归。研究的结果证明了规模因素的风险补偿 基本为负，而且在统计上是显著的，这说明了市值大的股票的收益率要低于市值 小的股票，存在着规模效应。 b h a n d a r i ( 1 9 8 8 ) 发现财务杠杆与平均收益之间是正相关的9 。虽然财务杠杆 与风险和期望收益有关看来是合理的，但是在s l b 模型中，财务杠杆与其它因素 一样，都包容在b 之中。b h a n d a r i 发现即使在有眶和b 的模型中，财务杠杆仍然 对收益具有解释能力。s t a t t 腿n ( 1 9 8 0 ) 、r o s e n b e r g 、r e i d 和l a n s t e i n ( 1 9 8 5 ) 发现美国股票的平均收益与企业普通股权的账面价值( b e ) 与其市场值( h i e ) 之比 ( b e m e ) 正相关”。c h a n ，h 鲫a o 和l a k o n i s h o k ( 1 9 9 1 ) 发现b e m e 对于日本股票的 截面平均收益具有很强的解释能力”。k e i m ( 1 9 8 3 ，1 9 8 5 ) 报告了股票收益的一月 效应”。 对c a p m 有效性检验最有影响的首推f a m a 和f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 。他们研究之所 以有重大的意义，原因在于他们对前期的各种c a p m 异常现象的研究进行了综 合，使用1 9 6 2 一1 9 8 9 之间的数据证明，即使在b 为唯一解释变量的情况下，c a p m 所预言的关系也不存在。他们把股票先按照规模进行了分组，然后在每组中再按 照b 值进行了分组。经过双分组后，b 值和收益率的正相关性明显消失了。他们 认为由于双分组消除了规模和b 值的复共线性，导致了9 值和收益率正相关性的 6 r e i n 舢啪。m a r c r ，1 9 8 l ，a n c wc m p i r i c a i p c r s p c c t i v c o n t h c c a p m ，j o u m a lo f f i n 卸c 训卸d q u 阴l i 诅l i v e a n a b s i s 7l a l c o n s h 咄j o s e c 明d a l 明c s h a p i r o 。1 9 s 6 ，s y s i e m a l i c 订s i c ，t 0 诅if i s k 锄ds i z e 船d e c e m i n a “i so f 懿o c k m a d mf 咖m s ，j o u m a lo f b 舭k i n g 柚df i n 锄 8b 蛐z r o | f w ，1 9 8 1 ，t h e 旭i a t i 咖s h i pb e t w e 蛐r 咖m 蛐dm r k e tv a l 讹o f c o m m o ns t o 氐j o u m “o f f i n a i l c i a l e c o n o m i c s 9b h 锄d 越i ，l a x m ic h 卸d ，1 9 8 8 ，d 曲“e q u 时嘣i oa n d “p e c t e d m m o ns l o c kr e t i l m s ：锄p i 订c a le v j d e n c e ， j o u m a lo f f i n 锄c e 1 0r o s c n b b 矾k c 玎n c t h 蹦d 8 n dr o n 童l dl a n s l c n ，1 9 8 5 ，p e r s u 器i v ce v i d c n c eo f 脚盯k 就i n c m c i e n c y ，j o u m a l o f p o 竹f o l i om 卸a g c m c n t ”c h a n ，l o u i s k ，协u s h i h 哪，柚dj o s c f l a k o n i s i l o l c ，1 9 9 l ，f 帅d a 他n 嘲s 蛐ds t 眦kr c m m s i i lj 8 p a n j 0 u m a io f f i n 1 2 k c i md 。1 9 8 3 s i z 。- r e l a f e da n o 眦l i 嚣蚰ds i o c kr c t u ms c a s o n a l 哆：f u f 山c re m p c a ie v i d e n c c j o u m 叭o f f i n a n c i a ie c o n o m i c s 9 c a 瑚模型在上海股票市场的实证研究 明显消失。他们在解释变量中加入了公司规模，账面价值市场价值，账面资产 账面价值。经过回归分析，f a l n a 和f r e n c h 发现，公司规模和账面价值市场价 值包含了股票平均收益中杠杆和市盈率的作用，对平均收益的截面交动有明显的 解释能力；b 值不论是单独作为解释变薰还是和其他变量一起回归，均不能拒绝 其系数显著为零的假设。由此f 鲫a 和f r e n c h 得出结论说，c a p m 不能说明近 5 0 年的平均股票收益并提出了包括规模和净市值比的双因素模型。 同时，c a p m 的支持者们也得到了相应的实证研究成果，积极地捍卫着这一 广为接受的理论。a l n i h u d ，c h r i s t e n s e n ，m e n d e l s o n ( 1 9 9 2 ) 发现，如果使用更 有效的统计方法，那么平均收益率和b 值关系的估计值是正的而且是显著的。 b 1 a c k ( 1 9 9 3 ) 认为，b a l l z ( 1 9 8 1 ) 提出的公司规模效应只是在某个样本时期内 才能出现。这个结果也被j a g a n n a t h a n 和m c g r a t t a n ( 1 9 9 5 ) 的研究所证实。 b a r b e r 和l y o n ( 1 9 9 7 ) 对f 鲫a 和f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 等的结果表示怀疑，认为这是 数据窥探的结果，这种结果只对某一特定的数据集合成立，并不能推广成普遍结 论：并且指出普遍结论必须建立在对不同时期和不同国家数据集合进行检验的基 础之上。 k o t h a r i 。s h a n k e n 和s 1 0 a n ( 1 9 9 5 ) 认为f a 腿和f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 等人的结论在 不同的分组识别方法下未必都成立。他们用年收益替代月收益来预测b 和进行检 验，检验结果无法拒绝年度b 与收益正相关的假设。c l a r e ，p r i e s t l y 和 t h o m a s ( 1 9 9 8 ) 用英国数据进行检验，结果同样无法拒绝b 与英国股票市场截面平 均收益正相关的假设。 ( 二) 中国学者对c a p m 的实证研究 几年来，我国的经济学界对这一理论表现出了浓厚的兴趣，发表了不少检验 c a p m 在中国股市有效性的文章。 施东辉( 1 9 9 6 ) 首次运用c a p m 模型对中国市场进行实证研究， 导到如下 结论：上海股市的投资总风险中，系统风险占有非常大的比例，同时各股票的价 格行为也呈现出强烈的同向波动性，上海股市的这两个特征使得通过组合多元化 降低投资风险的作用极其有限；与c a p m 揭示的关系相反，上海股市中股票的 系统风险与其预期收益问存在着显著的线性负相关关系，而且除了系统风险外， 非系统风险在股票的定价行为中也起着重要的作用”。 杨朝军、邢靖( 1 9 9 8 ) 对我国股票市场的价格行为进行了研究，结论表明我国 “施东辉，上海股票市场风险性实证研究，经济研究，1 9 9 6 ( 1 0 ) l o c a 蹦模型在上海股票市场的实证研究 股票市场风险和收益关系并不如c a p m 理论所预期的那样，系统风险并非是决 定收益的惟一因素；并且尚有其他因素影响股票收益率，这些因素是：股本规模、 可流通股占总股本的比例、净资产收益率和成交量。各因素对收益影响的重要性 随时间而变化。 陈浪南、屈文洲( 2 0 0 0 ) 运用上海股票市场的数据对该模型进行了实证检验， 并根据股市的三个市场格局( 上升、下跌、横盘) 划分了若干时间段进行分析， 进而检验b 值的解释力。结果得出b 值对市场风险的度量有较显著的作用，三个 时间段的b 值解释能力都不稳定，无风险收益率大部分时间是负值，发现零贝塔 形式的c a p m 模型比标准的c a p m 模型具有更好的解释能力。 陈小悦、孙爱军( 2 0 0 0 ) 运用p 踟a 和f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 的方法对我国股市进行 了检验，在控制了股本规模以后，b 对收益没有解释能力；在8 、股本规模和方 差的组合作为解释变量的回归中，均不能拒绝b 的系数为零的假设，从而否定了 。心m 在我国股市的有效性假设。阮涛、林少宫( 2 0 0 0 ) 利用上海股票市场的四 十支股票对上海市场进行了模型的实证研究，在仅包含b 作为解释变量的横截面 回归中，b 的系数显著为零，尺2 仅为o 0 0 4 5 5 5 ；将非系统风险加进回归方程， b 的系数变为负值仍显著为零，非系统风险系数为正，且在5 的显著性水平上 不为零，从而否定了d 唧讧在上海证券市场上的有效性“，但由于单支股票检验 的误差较大，其结论并不可靠。 靳云汇、刘霖( 2 0 0 1 ) 关于中国股票市场c a p m 的实证研究表明无论是否存 在无风险资产，都不能否定用以代表市场组合的市场综合指数的有效性。但是， 股票收益率不仅与b 之外的因子有关，而且与b 之间的关系也不是线性的。际柳 钦、吕红( 2 0 0 3 ) 从中国证券市场本身存在的缺陷：非有效市场、信息公开化程 度低、证券流通比例较低、投资者结构畸形和c a p m 模型的两大假设：证券收 益率服从正态分布无证券交易成本在中国不成立两个方面分析了该模型在我国 证券市场应用效果受到限制的原因，最后提出了运用b 1 a c k 版本的c a p m 模型 对市场进行验证。 毛晶莹( 2 0 0 4 ) 对1 9 9 7 年1 月到2 0 0 1 年1 2 月的深圳证券市场的2 0 5 支股 票进行了c a p m 实证检验，得出的结论是；深圳证券市场的系统性风险与平均 收益存在负线性相关关系，市场中存在着严重的投机性；非系统风险具有较强的 解释能力，说明收益不仅受系统风险影响，也受非系统风险影响，而且非系统风险 与平均收益之间存在着负线性相关关系，所以深圳证券市场不符合c a p m 模型。 ”阮涛、林少宫，c a 蹦模型对上海股票市场的检验，数理统计与管理，2 0 0 0 ( 2 ) 1 1 c a 删模型在上海股票市场的实证研究 并且该文从我国的证券市场发展历史短，信息公开化程度太低，股市规模小，投资 者的结构畸形，个人投资者占比重较大，且投资者的投资观念不成熟等方面分析 了模型不符合的原因。许涤龙、张钰( 2 0 0 5 ) 运用2 0 0 0 年6 月3 0 日到2 0 0 2 年 的9 月2 7 日的3 7 支股票的数据对上海股票市场进行了实证研究，结果表明沪市 股票的收益与其b 系数存在着显著的正相关线性关系，但是存在负的无风险收益 率。同时构造股票投资组合对模型进行了修正检验，说明了b 系数能更好的衡量 股票组合的风险。 通过对国内外相关文献的介绍，我们可以发现，c a p m 的实证研究已经取得 了较大成就，研究日益深入和成熟。国内对c a p m 可行性的实证研究中大多数 研究的结论都否定了c a p m 在我国的适用性假设，有的甚至提出了相反的结论： 认为系统风险与预期收益间呈显著线性负相关关系。同时也有研究认为非系统风 险在股票定价行为中具有重要作用，并分析得出股本规模、可流通股占总股本的 比例、净资产收益率和成交量为影响股票收益率的因素。 然而国内研究还存在一些前提问题，例如：市场组合的选择；时间期限的选 择等，本文努力在这些方面有所突破，使实证研究更充分。另外力图在影响收益 率的因素方面有所创新，以期为其他研究者提供新的思路和方法。 c a p m 模型在上海股票市场的实证研究 三、对于沪市的实证分析 ( 一) 事前模型向后模型的转换 资本资产定价模型t e ( r ，) = r f + 【e ( r m ) 一r r 属m ( 3 1 ) 是一个事前线性模型，对其进行检验的第一步是梅理论的资本资产定价模型 即事前模型转变为可以利用历史数据的事后形式”。我们俪设关于任何资产的收 益是一个公平博弈，即任何资产己实现的平均收益率等于其预期的收益率。其数 学表示为： r “= e ( r t ) + 属c + e l ( 3 2 ) 其中：= r 一e ( r ) ，e ( ) = 0 ，毛为随机误差项，且e ( 毛) = o ， c o v ( 占h ，气) = 0 ，c o v ( ，岛1 1 1 ) = 0 ，a = c o v ( r 蛐，r “) v a r ( r 哺) ， 方程( 3 2 ) 是一个公平博奔的形式因为对等式两边取数学期望，则有已 实现的收益率的平均值等于期望的收益率，即 实现的收益率的平均值等于期望的收益率，即 e 承h ) = e ( r t ) + e ( 属) + e ( 毛) = e ( r “) + e 鸲) e ( 屯卜e n ) ( 3 3 ) 将方程( 3 一1 ) 代入方程( 3 2 ) 可得 ! ：茹予墨竺乏蒜窖器曲咄。+ 。r 。一屈坞 c s 叫 = r n + a 【e ( rm 1 ) 一r n 】+ 屈 r 仙一e ( rm 1 ) 】= r n + ( r 岫一r n ) 层+ e 即 ，向方霓，对瓷奉资产定价模型( c p m ) 的捡验- t 数理统计与管理，2 0 0 1 ( 3 ) l3 c a 蹦模型在上海股票市场的实证研究 r “一r = ( r 一r a ) 屈+ s 。 式( 3 5 ) 为资本资产定价模型的事后形式，其非时间序列的表示为 r = r f + ( r m r f ) 属+ 毛 常采用( 3 6 ) 式对模型进行检验。 ( 二) 样本选取 ( 3 5 ) ( 3 6 ) 1 、股票的选取 我国的很多学者都进行过c a p m 模型在中国市场的实证研究，但取样时间 往往在2 0 0 2 年以前，不足以体现近年来我国股市的发展变化。同时由于2 0 0 5 年我国股市进行股权分置改革，股市动荡加剧，笔者认为该年数据不具有普遍意 义。考虑到1 9 9 9 至今我国股市经历了一个上升到下降的完整趋势，其数据更有 说服力，并且国内对c a p m 进行的研究还没有尝试过用这么长的时间区间数据 进行验证，因此本文选取样本区间为1 9 9 9 年到2 0 0 4 年，即所选取的样本空间只 能是1 9 9 9 年已经上市，且1 9 9 9 2 0 0 4 年之间没有退市的股票。然后根据2 0 0 4 年日平均可流通市值将沪市所有股票分别分为1 0 组，即第一组为流通市值最小 的一组，最后一组为流通市值最大的一组，同时为科学地体现随机性，从每一组 中各随机抽取1 0 支，共1 0 0 只股票进行验证。1 9 9 9 年沪市上市a 股股票4 7 3 支，2 0 0 4 年沪市上市a 股股票8 3 5 支”，剔除掉不连续的股票后，还剩下样本区 间为沪市a 股股票4 6 1 支，在此基础上剔除数据缺失的股票，随机抽得样本股票 1 0 0 支，股票代码见参见表3 1 。 本文采用日数据进行研究，同时为减少由于不同股票数据缺失带来的影响， 在符合随机性的原则下，本文在数据筛选上采用了日期尾数为1 、6 的数据，例 如某只股票某年一月的数据为该股票在1 月1 日、1 月6 日、1 月“曰、1 月1 6 同、+ 1 月2 1 日、1 月2 6 日、1 月3 1 日的数据，缺失的数据予以删除。这样既避 免了采用周数据而可能带来的星期效应，又保证了充足的数据量进行研究。 2 、市场指数的选择 ”数据来自“国泰安”