（会计学专业论文）我国股票β系数与会计变量关系的实证研究.pdf

大连瑗工大学硕士学位论文 接要 在现代经济生活中，风险是人们相当关淀的一令瓣题。市场行情瓣息万变的 芷券弗 场尤其如诧。自从c a p m 模型闯世以来，b 系数作为资产( 或资产组含) 与市场总体相关联 的重要参数，因其自够衡量资产的系统风险，成为一个重要的系统风险指数。但是，由 予b 系数的估计比较困难，大多数投资者并不需簧估计8 系数，而是耍找出：到底是什 么因素在影响系数，影响豹程度如何+ 在寻找8 系数影响因素的同砖，不仅可在一定 程度上解释b 系数约不稳定性，还为p 系数的预澳提供了理论依据鄹分拆方法。 公司的基本特征因素( 如产品生命周期、财务政策等) 随时间的变化必然会导致股 价的变动，从丽使该上市公司股票的8 系数也随之改变。本文首先对b 系数的理论研究 作全面系统的介绍，在j 毙基础上，选择沪深两市1 9 9 7 年前上市豹2 9 3 家上市公司的a 股 股票，初步选取相关会计变量，做出研究假设。采用聚类分析法对变量进行筛选，选出 有钱表性的变量后，对股票及市场指数的瘸收益率数据傲一元线性回翔分析，估计s 系 数。根据得到的个股系数估计值届和组合b 系数估计值卢。，利丽s p s s 软件中的数据 分橱功能，就所设定的会计变量对届和芦。的影响分另# 傲相关系数分拆和横截面多元线性 回归分析，并对结果加以分析和解释。 鞫前以中国上市公司的市场数据和舞孝务数据为样本来探讨中国股市系数相关问题 的实证研究并不多见，国内已有的研究也或多或少存在样本区间过短或样本过小以及分 聿斥方法单一等闽题，在广度和深度方蘑均存在较大的缺陷，本文在这些方面豁徼了较大 的改进，使得研究结论具有普遍性和可信度。 关键词：系数；系统风除；会计变譬；实证磷究 铮琳琳：我莓段票1 3 系数与会计变整关系豹实证研究 e m p i r i c a ls t u d yo n t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nb e t ac o e f f i c i e n ta n d a c c o u n t i n gv a r i a b l e si nc h i n e s es t o c km a r k e t a b s t r a c t i nm o d e me c o n o m i c a ll i f e , r i s ki sac o n c e p t i o nw h i c hp e o p l ep a ym o r ea t t e n t i o nt o e s p e c i a l l yi nt h es e c u r i t i e sm a r k e t , s i t u a t i o nc h a n g e sc o n s t a n t l y s i n c et h ec a p m m o d e lc a m e o u t ，b e t ac o e f f i c i e n ti sa l li m p o r t a n tp a r a m e t e r , w h i c hd e s c r i b et h er e l a t i o n s h i pb e t w c e na s s e t0 1 a s s e t sp o r t f o l i oa n dm a r k e tc o l l e c t i v i t y i ti sa l li m p o r t a n ts y s t e m a t i cr i s ki n d e xb e c a u s ci tc a l l m e a s n r es y s t e m a t i cr i s ko fa s s e t o w i n gt ot h ed i f f i c u l t yo fe s t i m a t i n gb e t ac o e f f i c i e n t , m a n y i n v e s t o r sn 。d r l te s t i m a t eb e t ac o e f f i c i e n t b u ti ti sr e q u i r e dt od i s c o v e r ：w h i c hf a t o ri n f l u e n c e s b e t ac o e f f i c i e n ta n di n f l u e n c ed e g r e e a tt h es a m et i m e ，t h i sp a p e rn o to n l ye x p l a i n st h e i n s t a b i l i t yo fb e t ac o e f f i c i e n ti nt h ec e r t a i ne x t e n lb u ta l s op r o v i d e st h es c i e n t i f i ct h e o r yb a s i s a n dt h ea n a l y s i sm e t h o df o rt h ef o r e c a s to f b e t ac o e f f i c i e n t c o m p a n y sb a s i cc h a r a c t e r i s t i c ，s u c ha sp r o d u c tl i f ec y c l e ，f i n a n c i a lp o l i c ym a ds oo n ， w o u l dc h a n g ea l o n gw i t ht i m et h a tc o u l di n e v i t a b l yl e a dt ot h ec h a n g eo fs t o c kp r i c e t h u si t w i l lc a u s et h ec h a n g eo f b e t ac o e f f i c i e n tf i r s t l y , t h i sp a p e rg i w sa c o m p r e h e n s i v ea n ds y s t e m i c i n t r o d u c t i o nt ot h et h e o r ys t u d yo fb e t ac o e f f i c i e n t i nt h eb a s i co ft h i s ，t h i sp a l e rc h o o s e s s a m p l i n g2 9 3as t o c k sf r o mt h es h a n g h a ia n ds b e n z b e ns t o c ke x c h a n g e sw h i c hc o m ei n t o m a r k e tb e f o r e 1 9 9 7 s t a r t i n gw i t ht h ec o m p a n y sc h a r a c t e r i s t i c ，t h i sp a p e rs e l e c t sr e l a t e d a c c o u n t i n gv a r i a b l e sa n dm 妇t h er e s e a r c hs u p p o s i t i o n 。t h e n , t h ea u t h o ri d e n t i f i e sa n d e v a l u a t e sw h a tf a c t o r ss i g n i f i c a n t l ya f f e c ta l li n d i v i d u a ls t o c k sb e t ab ya p p l y i n gc l u s t e rm e t h o d , c o r r e l a t i o nm e t h o da n dm u l t i p l er e g r e s s i o na n a l y s i sm e t h o df o rt h ep e r i o df r o mj a n u a r y1 9 9 8t o d e c e m b e r2 0 0 4 i nt h ee x i s t i n gl i t e r a t u r e ，e m p i r i c a lr e s e a r c ho nb e t ab yu s i n gc h i n e s es t o c km a r k e t d a t a b a s ei sv e r y 囊i r eu p 幻n o w t h em a j o ri n a d e q u a c i e so ft h ep r e v i o u ss t u d i e si n a d eb y c h i n a ss c h o l a r sa r el a c ko f c o m p r e h e n s i v ea n di n - d e p t hr e s e a r c h e sb e c a u s em o s to f t h e mh a v e n a r r o w s a m p l ep e r i o d so ri n a d e q u a c ys a m p l es i z e ，u s i n go n l yo n eo rt w oa n a l y s i sm e t h o d s t h i s p a p e rm a k e sag r e a ti m p r o v e m e n ti nt h o s ea s p e c t s s ot h a tt h i sr e s e a r c hc o n c l u s i o n sf i l e g e n e r a l i z e d a n dm o r er e l i a b l e t h i sp a p e ri n v e s t i g a t e sw h e t h e rt h e r ee x i s tc o n s i s t e n t r e l a t i o n s h i p sb e t w e e nb e t aa n di 协i n f l u e n t i a lf a c t o r s k e yw o r d s ：b e t ac o e f f i c i e n t ；s y s t e m a t i cr i s k ；a c c o u n t i n gv a r i a b l e s ；e m p i r i c a ls t u d y 珏 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究 工作及取得研究成果。尽我所熊，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得 大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我同工 作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢 意。 作者签名：丝魅邀日期：塑! ! ：堡：型 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“火连理工大学硕士、博士学位论文版权使 用规定”，同意大连理工大学保留并向国家肖关部门或机构送交学位论文的复印件和 电子舨，允许论文被查阅和借阅。本人授投大连理工大学霹以将本学德论文豹全邦或 部分内容编入有关数据库进彳亍稔索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇 编学位论文。 作者签名：壁邈盘丛 翩签名：壶f 蚴 盘监年五月尘l 目 大连理工大学硬士学位论文 引言 1 1 阀题的提出 1 1 研究背录 对 芷券风险的研究是金融理论中的重要内容，也是投资者十分关心的问蹶。2 0 世纪 5 0 年代以来，资产风险管理的量饿分析蓬勃发展，谗多学者致力于这方颐研究，试图实 现风险与收益的最佳结合：收益既定时使风险最小，或风险既定时使收益最大。遗憾的 是收益率可以体现在实实在在的货币增长，但风险德却难以度量。因瓶，当m a r k o w i t z ( 1 9 5 3 ) 在一定的经济模鍪! 假设下褥出了均值方差的有效球场模型后，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 ) 引入了袭征每种 正券风险的b 值理论，提出著名的资 本资产定价摸型( c a m 模囊) ，因英简洁鸯戏建表述了风险和收益之间的线性关系，焉成 为度撼种不确定性资产的收益与风险的最佳模型和方法“5 。 长期以来，c a 雕模裂一直是学术界和实务界考察预期收豢与风险关系的经典模型， 广泛运用在公霹金融、投资和资产组合管理、投资基金的业绩评价以及事件研究中，该 模型中的关键参数一b 系数，也被实务界广泛用于对风险问题的度量和分析中。作为一 个重要的风险拯数，蠡系数越大，意味着辎关诞券或涯券组合豹系统饯风险也麟越大。 在资本市场发达的国家和地区，如美国、加拿大、英国、德国等，标准普尔、穆迪、价 僮线等羲名中介撬构都定期公毒各上枣公霹羧票的系统性风险系数，| 翅投资者揭示上市 公司的系统性风险，同时为投资组合管理者提供资产选择与风除控制的基本信息，帮助 管理者狂投资组合的动态调整上做如合理的决策。因此，系数在实践中的应粥己远不 局限于只是c a 戳模型中豹关键参数，正是因为8 系数具有广泛的应藤价值，因而成为现 代资本市场理论研究和实践中备受关注的问题。 中园股票市场鑫1 9 9 0 年建立楚今，市场规模不断扩大，至2 0 0 4 年低，在上海和深 圳证券市场上市的公司已l 经达到1 3 7 7 家，总市值3 7 0 5 5 5 7 亿元，流通市值1 1 6 8 8 6 4 亿 元蠲，并仍然鲶予快遮成长时期。与魏间辩，作为一个瑟兴市场，中国股票索场存在着 经济体制和市场环境的不完善，以及投资者的不成熟、政策多变、价格操纵和欺诈现象 等问题，股票市场表现出股价大起大落、市场波动大等高风险性特征，股票价格波动行 为受市场整体变化的影响较大，表现出较强的同向波动性，系统性风险在股票总风险中 占有相当大的比例。虽然我国股市经过几年的不断发展和规范，投资者的行为也渐趋理 性佬，健系统拣风狳的魄倒并来表境出明显的下降迹象：如施袈晖( t 9 9 6 ) 黠沪帮弱家a 股的风险研究发现绝大多数股票的系统性风险占总风险的比例超过7 0 ，这一比例远高 钟琳琳：我国股票b 系数与会计变量关系的实证研究 于网外股市旧。一方面，较高的系统性风险会碍瞰股票市场的效率难以提高，由于股票 的问涨同跌特征突出，导致投资者往往冀以大盘豹交动作为投资风向标，褥不重视个股 的基本特 芷，个股的市场价格也就不能反映上布公司本身的经蒋业绩，这会阻碍证券市 场资源配置功能的正常发挥；另一方面，证券市场较高的系统性风险也是诱发金融危机 的潜在因素。因此，研究中国股票市场上的风险尤其是系统性风险的变动特征，对于投 资者和嫉管层实旋有效的风验防范和控制措旌，具有必要性窥紧追性。 1 ，i 2 i 究意义 在现代资本市场理论中，诞券的风险可分鳃为系统风险和非系统风险两部分。其中， 系统风险( s y s t e m a ti cr i s k ) 是指那些和整个市场相关联的，对市场上所有证券都产生 影响的因素诱发的风险，包括利率风险、汇率风险、政治风险、购买力风险、市场风险 等。系统风险属予不可分教风险，鄹无法透过投资组会进行分教纯。髓非系统风险 ( n o n s y s t e m a t i cr i s k ) 是指那些由只对个别证券价格产生影响的特殊因素诱发的风 险，比如企业财务风险、违约风险、经营风险和管理层变动风险等。非系统风险属于可 分散的风险，逶过适当的投资组合可将非系统风险降至零，同 滓系统风险趋于正常的平 均水平一即舞场整体风险“1 。由此可见，在理论上，一个充分分散化的投资组合中只 存在系统风险。实践中，投资组合的管理者应该消除所有的非系统风险，只有系统风险 才能反映投资组合的真正风险。因此，对系统风险的研究其有极其重要的理论价值和现 实意义，是近3 0 年来资本市场风验定价理论与实践研究的热点之一。 b 系数作为正确理解资本市场理论中有关收益一风险关系的关键参数，对资本市场 研究具有重要意义。但是，由于b 系数的估计e b 较困难，虽然有一些估计方法已获得普 遍的接受例如鏊于历史交易数据的 鑫算方法，但英所霈要的数据莘匪计算量都是比较 大的，西且，新上市的股票往往缺乏足够的历史交易数据。实际上，大多数投资者并不 需要估计b 系数，晰是要找出：到底是什么因索在影响b 系数? 影响的程度如何? 从国 内外的研究我们发现，公司规模的大，j 、，资本结构，经营收入的周期性及公司的负债比 例等基本特征的变化将改变公司豹风验特性，从而影昀上市公司所发行黢票的风险。但 是，这方面的研究还不多见，些关键性的指标与b 系数相关性究竟如何? 与困外的研 究相比，中国的很多学者主要研究8 系数度量系统风险在中国的适用性及c a p m 模型对中 国股票市场的解释能力，关予b 系数本身的实证研究较少。此磐，鏊内以往的辑究在研 究方法、研究样本、样本数据等方掰或多或少存在某些缺陷，例如样本区间过短或样本 过小的问题，从而使得研究结论不具普遍性，研究结果的可信度不够。本文拟在扩大研 究区间和样本藿的基础上，阻沪深两市在1 9 9 8 年至2 0 0 4 年这7 年辩闻段肉有连续交易 大连理工大学硕士学位论文 的a 股股票为研究样本，对b 系数的影嫡因素等闯题进符较为全霭系统的实诞分析，以 弥补以往研究的不足，同时也为投资者和证券滥管部门的决策提供理论参考和依据。 随着证券市场运作规范化程度的提离，股票投资必然逐步科学化，面科学的投资决 策需要系统的理论和方法作指导，嚣此，投资者或研必入员深入系统地分析和研究股票 b 系数的影响因索是一项纂础性的工作。在寻找b 系数的影响因素的同时，不仅在一定 程度上解释了系数的不稳定性，还为系数的颈测掇供了科学豹理论依据和分柝方法。 1 2 圈肉外文献综述 在联方发达国家，证券枣场的发展已经骞一委多年黥历史，人 f 对证券投资风险的 关注和磷究楚与证券市场同时产生的。在资本市场理论与实践中，对1 3 系数相关翔蹶豹 研究直建研究燕点之一。壤据对掰收集文献豹整理，有关系数的研究主要集中l 在它 的稳定性、差异性和预测陡上。 l 。2 b 系数的稳定性研究 在资本资产定价模趁中，所有参数均表述为期望藤的形式。b 系数作为该模型最重 要的输入参数之一，理论上遗应采用未来期的系数。历史系数要能用于爱浃瑗在或 将来的风险，除非系数其有相对的稳定性，否则它就无法作为证券市场朱来系统风险 的无偏估计，c a p m 模型在实酥应用中将会受至4 极大豹限制。阍融，在 芷券分析和投资管 理中，对系统风险的事前预测比事屡估计更为重要，两能否准确地预测未来的8 系数， 关键也在于用历史数据估计出来的t 3 系数是蠢具有一定的稳定性。魏此，系数的稳定 性对英有效应用至关重要。 根据样本数据构造的时间跨度和样本规模大小，系数稳定性的研究可分为两类： 一类是研究样本数据时闯跨度长短对系数稳定性的彰嫡，另一类研究样本组合援模大 小对8 系数稳定性的影响。对于舀系数在美豳证券市场上的表现，许多学者做过火量研 究，但没有定论。 在众多对8 系数稳定饿的检验中，最具露代表性的当属b l u m e 和l e v y 检验。1 9 7 1 年，b l u r a e 在财务学刊一发表了“论风险的德量”一文，研究了1 9 2 6 年1 月到1 9 6 8 年6 月润在纽约证券交易掰上市蛉孬吁有股票，以每7 每为一个瞎闯毅，用月收益率数据 估计出各个时间段酌6 系数，然后班统i 学的楣关分耩法为基础，对1 3 系数的稳定性作 了深入的研究，褥如如下结论：( 1 ) 在一个对期里估计出：来的b 系数是其朱来估计傻的 有偏估计；( 2 ) 组合规模越大，其未来的8 系数越能被准确地预测脚。 同年，l e v y 研究了1 9 6 0 - - 1 9 7 0 年闽美国缀约 压券交易所上市的5 0 0 种股票，他缩 短了估计的时翔段，采用髑收益率数据，并政变了蓊后估计时闻段等长的传统做法，竣 钟琳琳：我国股票8 系数与会计变量关系的实证研究 5 2 周为基期，后续期分别为5 2 周、2 6 周和1 3 周。研究的主要结论认为：在较短的时间 段内( 5 2 周) ，单一股票的1 3 系数是相当不稳定的，但是组合1 3 系数的稳定性有照著的 提高。丙且，组合撬摸越大，估诗时阗段越长，1 3 系数的稳定性越离嘲。 1 9 7 4 年，b a e s e l 运用转移矩阵法研究了估计时间段长短对b 系数估计值稳定性的影 响。他把估计时间段分别设定为1 2 、2 4 、4 8 、7 2 和1 0 8 个月，对1 9 5 0 一1 9 6 7 年间美国 纽约证券交易所的1 6 0 只数票进行研究厢，提出：随着倍计时间段驰延长，单个敝票 系数的稳定性将会增强。用最佳估计时间段是1 0 8 个月”。 1 9 7 5 年，p o r t e r 和e z z e l l 采用随机组合的方法进行研究后认为，组合的构造方式 会影响t 3 系数的稳定性，b 系数的稳定性并不会随着组合规模的扩大箍有所提高叫。 我国学密也辩中国股求中系数的表现迸幸亍了磅究。1 9 9 4 年，我国学者沈艺峰发表 了一篇名为“上海证券交易所上市股票的b 系数估计及其稳定性检验”的文章，最早把 “c h o w 检验法”用于8 系数估计值的稳定性检验。他对1 9 9 2 年6 月- - 1 9 9 3 年1 2 月上海 正券市场的l o 秘段票的8 壤进行估计，然后将时限一分为二，采朋“c t t o w 检验法”研 究这l o 只股票的1 3 值是否随着时间的壤移而显著交化。检验结果表明，除了“延中实业” 外，所有股票的1 3 值都是稳定的。后来，沈艺峰和陈浪南( 1 9 9 5 ) ，沈艺峰和洪锡熙( 1 9 9 9 ) 起进一步完善其研究。其中，沈艺峰婶洪锡熙在“我国股票市场6 系数的稳定性捡验” 一文中，将群本扩大翻1 9 9 6 年1 是l 目歪1 9 9 6 年1 2 月2 7 日新存盔深绸证券交易新上 市的1 2 7 只股票，同时研究了组合及其规模对1 3 系数稳定性的影响。检验分析结果表明： 无论是单个股票或是股票组合，1 3 系数都不具备稳定性”。 2 0 0 0 年，靳云汇和李学在数量经济、技术经济研究上发表了题为“中国股市b 系数的实证研究”一文，对沪深两市5 1 种1 9 9 2 年班菏上市的股票进行了分析，结果表 明：股票0 系数随着上市时间增加基本上趋于不稳定；利用b 系数的历史数据预测未来 的1 3 系数，w 靠性较差，向1 调整预测值是较为合理的“”。 级戏国肉外学者对系数稳定洼豹实涯检验，绝大多数魏检验结栗认为单令羧票豹 1 3 系数不具脊稳定性。这说明以历史数据估计出来的e 系数无法代表当前和未来的1 3 系 数值。因此，寻找1 3 系数的影响因素的差异性研究，历来备受国内外学者的关注。 1 。2 2 系数的差异性督 究 股票b 系数的不稳定性并不令人惊异，公司的基本特征因素( 如产品生命周期、财 务政策等) 随时间的变化必然会导致股价的变动，从而使该上市公司股票0 系数也随之 改变。8 系数的差异性研究就是分拆导致股票豹8 傻存在差异的影响因素。一般豹理论 认为，影响胶票6 系数的因素主要有：( 1 ) 宏观经济因素，如利率、通货膨胀、国际收 支、汇率等；( 2 ) 行业因素，如行业生命周期、市场竞争性等；( 3 ) 公司基本特征， 大连理工大学硬士学位论文 如公司规模、资本结构、经营杠杆等；( 4 ) 战争等政治因素；( s ) 心理函素，如投资 者的心理预期等o ”。 比尔和布嬲( b i l la n db r o w n ) 是最早注意到会计信息与8 系数之皤存在相关关系 的学者，在他们的研究基础上。b e a v e r ，k e t t l e r 和s c h o l e s 系统魂研究了系统风险与 会计变量之间的关系。他们在1 9 7 0 年的一个著名研究中，选取1 9 4 7 年到1 9 6 5 年间在美 国纽约证券交猫所上市的3 0 7 只股梁为样本，从公司基本特征入手研究股票b 系数的影 响因素。他 f j 假设7 个财务变量与b 值有蓑重要联系并从理论上假定了影响的方向。这 7 个变量是：股利支付率( 4 4 表分红政策) ；总资产增长率( 代表成长性) ；优先债券 总资产( 代表财务杠杆) ；流动比率( 代表流动性) ；总资产( 代表规模) ；市猛率倒 数的标准差( 代表盈利豹变动性) ；会计8 系数。研究结果表明：单个股票和5 只股票 组合的系统风险与盈利变动经、股琴h 支付率、会计b 系数和财务桎枰这4 个会计变量之 间的关系与理论假设一致且显著相关，而与成长性、规模和流动比率这3 个会计变量之 间的关系与理论假设不一致或显著无关“4 。 h a m a d a 在1 9 7 2 年对纽约证券市场中的3 0 4 只股票的财务扛抒对系数的影响做实 证分析，时阃跨度从1 9 4 8 年至1 9 6 7 年。他用这些股票的实际收益及在假定无债务和优 先股时的应有收益作市场模型的回妇分析，得出结论：财务柱杆对股桑系统风险b 系数 的解释程度达2 l 至2 4 “。 赣e l i c h e r 在1 9 7 4 年的研究中利用1 9 6 7 - - 1 9 7 1 年公用事业股的数据对b 系数与可能 的影响因素进行多元回归分析后发现，分红政策、净资产收益率、市场活跃性、阐定资 产占怂资产的比重、规模、财务枉杆等对8 系数有显著的影响，并且其作翔方向与事前 预计的一样，r 2 达戴0 。3 3 至0 4 1 “”。 l e v ( 1 9 7 4 ) 的研究选取电力行业的7 5 客公司，钢铁行业的2 l 家公司及石油行业的 2 6 家公司为样本，详细研究了公司经营杠杆与b 系数之间豹关系，结果表明：经营杠杆 与系数照著正相关“o 。 b i l d e r s e e 于1 9 7 5 年研究了1 9 5 6 - - 1 9 6 6 年期闯纽约 正券市场肯4 造业和零售业的7 l 家公司的系统风险与1 1 个会计变量之间的相互关系，以逐步回归的方法，选出了对b 系 数有重要解释# 力豹6 个会计交量：负债比椤、优先股与普通股的比例、销售与权益资 本的t e 例、流动比率、市盈率的标准差和会计蚤系数“8 。 c a r l 。c h e n ( 1 9 8 2 ) 建立了一个因褰摸型对公用事业企业熙璺系数和几种影购因素的 相关性作时间序捌分析，该因素模型中b 系数被设为因变量，独立交鬃包括微观和宏观 变量，分鄹为资产豹变动、财务杠杆、股利变倔、通货膨胀搴、实隧收入增长率。其磺 究发现实际g n p 对系数有较强的解释g 力“。 钟琳琳：我国股票b 系数与会计变量关系的实证研究 行业因素方面，除r o s e n b e r g 的重大贡献外，f a r r e l l 在1 9 7 4 年计算了几个不同经 济部门的b 系数，其中增长型和周期型部门的b 值分别为1 2 4 和1 1 l ，高于平均水平， 而稳定型和能源性部门的b 值分别为0 9 和0 8 5 ，低于平均水平。 国内关于b 系数影响因素的研究才刚刚起步。吴世农等( 1 9 9 9 ) 发表“我国上市公 司系统风险与会计变量之间关系的实证研究”一文，选取1 9 9 7 年1 0 月一1 9 9 8 年1 0 月 间上海证券交易所的2 0 0 只股票及股票组合为样本，检验了b 系数估计值与7 个会计变 量之间的关系，结果发现：我国上市公司的总资产增长率、财务杠杆、股利支付率对个 股的系统风险均有显著的影响，流通规模对组合的系统风险有显著影响，但经营杠杆对 b 系数没有显著影响。这一研究结果也揭示了我国上市公司系统风险在一定程度上与会 计信息脱节n “。 农卓恩( 2 0 0 0 ) 以1 9 9 8 年3 月前( 春节前) 在深交所上市交易的股票周实际收益率数 据估计股票的b 系数，选择1 8 个财务指标，研究b 系数与这些财务指标的相关性。结果 表明：从总体上看，股票b 系数与财务指标之间的相关性比较弱“。 i 2 3b 系数的预测研究 b 系数在投资实践中的重要应用之一是作为未来投资决策的依据。而大部分研究都 指出股票的b 系数不具有稳定性，以历史数据估计出来的0 值无法代表未来的b 系数。 因此，如何准确地预测未来的b 值就成为至关重要的问题。对未来b 系数的预测主要有 两条不同的思路：一是基于时间序列关系的预测；二是基于差异性影响因素的预测。 时间序列的预测方法主要有：历史b 系数法、b = l 法、布鲁姆调整法( b l u m e a d j u s t m e n t ) 和瓦西塞克调整法( v a s i c e ka d j u s t m e n t ) 。历史b 法是用历史数据估计出来 的过去的0 值直接作为未来b 系数的预测值，它基于b 系数是完全稳定的假设。b = 1 法则是在没有任何信息的情况下，对b 系数回归趋势的一种极端性运用，即将所有证券 的b 系数值都估算为1 ( 即总体均值) 。这种方法源于费希尔和卡明( f i s h e ra n dk a m i n ) 的研究，他们发现该预测法的预测能力甚至好于某些复杂的方法。 1 9 7 1 年，布鲁姆在论风险衡量一文中指出，如果b 估计值向均值回归的速度不 随时间改变，就可以在估计b 系数时围绕这一趋势修正估计值。他采用简单线性模型 及= 口+ 6 届来估计相邻两期b 估计值之间的回归关系，用此回归关系修正对其将来值的 估计1 。 1 9 7 3 年，瓦西塞克( v a s i c e k ) 在关于在证券b 系数的贝叶斯估计中运用横截面 信息的一项注释一文中根据b 系数的回归趋势，把贝叶斯决策方法引入b 系数的估计 大连理工丈学硬士学位论文 中，提出了贝时期调整法。瓦西塞克认为仅仅依据样本豹信惠来估计系数是不够的， 如果靛把有关圣系数先验分布的瓷料与样本豹信息结合起来，就能降低佑计误蓑9 1 。 基于差异性影响因素的预测方法主要有基礁系数法和罗森伯格系统。基勰1 3 系数 是根据公司基本特征灼变化来信计未来的1 3 系数，模型中的自变量为反浃公司特征豹财 务和会计变量。罗森继掺( r o s e n b e r g ) 在1 9 7 3 年和1 9 7 5 年以及随居的研究中，集历史 系数、个股市场特铤、公司基本因素和行建2 特镊于一体，对b 系数的差异性进行研究， 并据此对未来豹昼系数遴行预测，建立了著名的“罗森伯格系绕”。“。罗森伯格系统试 图将历史1 3 系数程基础8 系数两种分柝思路综合至一个模型中，以提高1 3 系数预测的准 确度。 1 3 本文研究思路及方法 本文首先对旦系数的理论研究1 限全颟系统豹介绍，在此基础上，从公司基本特征入 手，根据财务理论初步选取相关会计变量。然后通过聚类分折鼹选国有代表性的会计变 量，做出研究假设，采用回归分析法对股票及市场收益率的周数据进行回归分柝求出1 3 系数，进而考察我国股票b 系数估计值与上市公司会计变量之间的统计相关关系。 根据以上研究思路，本文主要以定堂实诞研究为主，以定性分折为辘。本文收集我 国沪深两市1 9 9 7 午2 0 0 4 年的上市公司数据，应用聚类分柝法、相关系数分桥法和酵 间序列与横截面的线性回归法，研究我国股票b 系数与上市公司会计变基之间的关系， 并进行统计检验分析。 本文要嬲决的主要阉题是：( 1 ) 会计变量是否对我国股票的b 系数构成影响，其影 响方向和影响程度如何；( 2 ) 相比个股丽言，投资组合能否显著增强会计变蹙对系统风 险的影响。 本文的技术路线如图1 1 所示： 钟琳琳：我国股票b 系数与会计变量关系的实证研究 图1 1 技术路线 f i g 1 1t h et h e c h n i c a lr o u t e 大连理工大学硕士学位论文 2b 系数的理论研究 2 1 股票投资风险的分类 股票投资风险分为系统风险和非系统风险，可以通过“风险三角”来表现，此三角 显示了系统风险和非系统风险部分相互影响造成风险的大小，系统风险和非系统风险相 互垂直，以显示其相互独立，任一风险对另一风险没有冲击。这两种风险共同构成总风 险，用连结这两个相互垂直直线端点的直线段表示总风险的计算公式为：盯主= 盯；+ 盯蠡， 可用图2 1 来表示”。 仃靠 图2 1 风险三角 f i g 2 1t r i a n g l eo f r i s k 系统风险是总收益变动中由影响所有股票价格的宏观性因素造成的那一部分。它源 于公司之外，由政治、经济、社会、心理等因素引起，而且作用时间长，涉及面广，这 类风险，无论购买何种股票都无法避免，不能用多元化投资来规避。一般用b 系数表示 股票系统风险的相对程度。 非系统风险主要是由于企业因素和市场因素的不确定性造成的，是公司特有的风险， 它源于公司本身的商业活动和财务活动，表现为个股报酬率的变动脱离整个股市平均报 酬率的变动。 2 2b 系数的含义及特征 b 系数是度量单个证券或证券组合收益率与市场收益率之间相互关系的一个指标， 但它与相关系数不同，不是对相关程度的度量。1 3 系数的含义可以归纳为如下三个方 面： ( 1 ) 在现代财务理论中，b 系数的定义为： 钟琳琳：我国股票$ 系数与会计变量关系的实证研究 屈：掣一c o v ( r r ) 一o i ：_ o i ( 2 1 ) 7 盯。( r 。)盯f o m盯。盯。 。 其中：r ，为证券i 的收益率； 冗。为市场组合收蓣率； c o v ( r ，r 。) 为证券i 熬牧益率与市场组合收益率之间的扔方鬟； d 2 ( r 。) 为市场组合收益率醵方差： 盯，为证券i 收益率的标准差； 盯。为市场组合收益率的标准差； 成。为诋券i 的收盏率与市场组合收益率的相关系数。 由此可见：0 系数是证券收益率标准差与市场组合收益率标准差之比与二者收盏率 相关系数的乘积。在二者标准差既定的情况下，二孝收益率的相关系数越大，系数越 大。b 系数反映了证券( 或证券组合) 对市场组合方差的贡献率，可作为有效证券组合 中单个证券或证券组合的风险测定： ( 2 ) 在s h a r p e 的单一指数模型联量) = 搿，+ 磊e ( 氐) 以及后来出s h a r p e ，l i n t e n 和m o s s i n 几乎同时提出的标准资本资产定价模型e ( r ，) = r ，+ 届【e ( r 。) 一足，】中，b 系 数作为 亚券或证券维合的特征线的斜率，它反映了证券或证券缀合豹实际收益率约变佬 对市场组合变化的敏感程度。 b 为正时，证券或证券组合的收益率变化与市场同向，即存在极大可能性，证券威 证券缝合的收益率与审场回涨溺跌；1 3 为受时，证券或证券缝合的收益率变化与市场反 向，即存在极大可自性，在市场指数上涨时，该证券或证券组合收益率反丽下跌，而在 市场指数下跌时，反而上涨：捌越大，证券或证券组合的收益率对市场变化的反应就越 敏感。在实际市场中与市场反向运动的证券并不多见，因此我们一般见到的证券b 为正 的情况较多。 b l ，证券或证券组合的风险大于市场风险，其收益搴也大于市场收益率，这种 正 券或证券组合称之为进攻型证券或证券组合。o b l ，证券或证券组合的风险小于市场 风险，其收益率也小于市场收益率，这种类型的证券或证券组合属于防御掇，其收益率 的波动比市场饕缓和。昼值越小，对衷场变化越不敏感，防守性越强，越能抵御灾难的 影响。b = 1 的证券或证券组合的收益率与市场同步波动，属于中性型。 ( 3 ) 对单一指数模型中的证券收益率冠求方差，可得到下式： 大连理工大学硕士学位论文 盯2 ( r ，) = 所盯2 ( r 。) 十盯2 ( q ) ( 2 2 ) 其中：雳2 ( 寅。) 为涯券鹣系统风险； 盯。( 占) 为证券的非系统风险。 由此可见，任何证券的总风险盯2 ( r 。) 都可以分解为系统风险所盯2 ( r 。) 和非系统风 除d 2 ) ，其中蚤系数用来表示单个证券或证券组合豹系统风险同市场整体风险豹哭系。 因此，1 3 系数也称为系统性风险系数。 2 3d 系数的应用价值 叁从资本资产定徐摸番! 涎生啦来，各种理论争议和经验检验不断涌现。尽管该模型 存在许多疑问，但是以其理论的简单性、逻辑的合理性赢得了人们的支持。各种实证研 究验证了1 3 系数理论的科学性及适用性。b 系数的应用价值体现在两个方面：一是从企 业夕 邦投资者鹃危度，考察1 3 系数在证券投资分析与决策中的应用价值：另一方西是从 余业内部经营管理者的角度，考察昼系数在企业经济活动与管理中的作用。目前，昼系 数被广泛应用于证券分析与投资决策领域中。b 系数已成为证券分析中的重要因素，许 多投资咨询公词定期公布所有公开交易的股票的b 系数值。供投资者参考。系数的应 羽主要有戳下尼方瑟： ( 1 ) 投资业绩评价 根据资本资产定价模型，投资组合的管理者应消除所有的非系统风险，只有系统风 险才能反映投资组合的真正，箴险。系数作为一种风险测定指标，测定的是能够带来收 益上豹章 偿的那部分风险，即系统风险。予是，系数就成为评价投姿业绩的重要因素。 f p 很多指数中都使用了组合的8 系数值，如特雷诺指数( 1 = 兰= ! ) ，它给出了报酬一 波动 0 率，用圣值j 乍为飒验资产豹风险獾数，从西计算了每单位系绕风险系数所获得的 收益，作为对投资组合管理业绩的评价“1 。 ( 2 ) 投资决策 系数的黧要应用还表现在其作为未来决策的依据，具体有两方面：在预测来来 市场波动的基础上，通过预测系数，傣计个股或组合豹未来收益率；在预澜未来市 场收益的不确定性的基础上，通过预测p 系数，估计个股或组合的未来收益的不确定性。 聊见，b 系数为投资组合管理提供了资产选择与风险控制的基本信息，有利于对投资组 余的选择及调整作出合理豹决策。 ( 3 ) 资产估价 钟琳琳：我国毅票b 系数与会计变量关系的实证磷究 风险是资产定价的重要因素。璺系数描述了股票的一个基本风险因素，从两在资产 的定价，包括研转化资产的定价实践中越来越多的被应用。在资本资产定价模型中，0 系数是证券期望收益率的唯一决定因素。 ( 4 ) 8 系数在企业贸孝务管理中的应用 b 系数在企业中的调节、控制和指示作用主要体现在其对企业财务分析的重要贡献 上。传统的财务分析是在确定性环境下对企业的财务活动进行分析，而现实社会中充满 各种风险和不确定性，风险的客观存在要求投资者、债权入和企业豹经营管理喾在作出 财务决策时，必须把风险因素融入财务分析之中。只有这样，才可能作出客观的评价蓐b 决策。b 系数足一种系统风险的测定指标，把b 系数引入财务分析中使人们认识到收益 与风险的匹配。投资者必须根据自身承受飙险的能力量力而行，在风险与收益之间进行 权簿后再采取行动。 2 。49 系数的估计模型 2 4 。 投资组合理论 投资维合理论( p o r t f o li oi n v e s t m e n tt h e o r y ) 是二战后在美国迅速发展的金融理 论，它建立在对理性投资者行为特征的研究基础上。理性投资者具有厌恶风险和追求收 益最大化豹基本行为特征。任何证券投资都涉及收益和风险这两个基本因素，投资者的 投资决策基于两个目标在一定风险水平下预期收益最大纯和在一定的收益水平下的 风险最小化。系统风险不能通过分散投资相互抵消或削弱，两j 系统风险可以通过投资 组合来降低。如果投资组合是充分有效的，这种风险可以被降至零。 分散非系统风险的基本策略是：( 1 ) 简单投资组合策略，卵人们常说的“不要把所 有的鸡蛋放在阍一个篮子熙”，愿应逶过投资多样化来消除各种涯券的 系统风险。( 2 ) m a r k o w i t z 投资组合策略，即通过选择收益率相关度极低或相关方向不同的各种证券构建 投资组合，并合理分配组合中各种证券的投资比例，使得组合风险最小化洲。总之，所 谓豹投资组合，目的就是把一定的资金分散投资于多种证券，使单个证券按一定的毙傍j 组成证券组合，从而实现既定风险水平下的预期收益最大化。 简单投资缀合理论的关键问题是如何寻求适度的组合规模，防止组合规模过度。当 组合规模达到定程度时，继续增力e 组合中证券的数裁，总体风险并不会得到显著改善， 相反，可能遭受负效用的影响，因为组合中证券的数量越多，管理成本、交易成本和信 息成本越大，从而影响投资收益的水平”1 。2 0 世纪5 0 年代初期，m a r k o w i t z 投资组合理论 诞生，投资组合理论从定性的分散投资规避风险阶段进入现代投资组合理论的定量分析 阶段。现代投资组合理论在一定的假设条伴下，采用了定量分柝豹方法，解决了如何在 大连理工大学硕士学位论文 各种证券中合理地分配资金，即如何求解一组最优投资比例，使得组合的风险最小，因 而其理论体系楚科学严密的。 由于m a r k o w i t z 投资组合模型馒甩辨方差矩阵诗算组合中务辩证券收荔的方麓和协 方差，在计算机费用高昂的年代，手工计算的工作量相当大。为了简化运用m a r k o w i t z 模型管理投资组合的工作量，s h a r p e ( 1 9 6 3 ) 提出了一种简化的计算方法一单一指数模 型( s i n g l ei n d e xm o d e l ) ，使计算程序大为篱化。单一指数模穗河鲢以后，由于它的 简单实用磷广泛被证券投资者作为管理证券组合的工其，研究者潮围绕如何确定每种证 券的系数作了大量的实证研究，从而使投资组合理论进入了现实世界的实际运用。随 着西方资本市场的发展和成熟，投资组合理论日成为西方发达豳家个人和机构投资者、 企业