（金融学专业论文）条件资本资产定价模型及在中国股市的实证检验.pdf

摘要 随着一系列改革政策的实施，中国股市近年出现空前繁荣的景象，吸 引了大量的投资者的进入。对于投资者来说，理性的投资决策是建立在清 楚认识报酬和风险关系的基础之上的。而要做到这一点，具备有效的评估 价值和风险关系的理论工具十分重要。 资本资产定价模型是这一研究领域非常重要的理论成果。但是，大多 实证检验显示这一模型在实际中并不能十分有效的解释预期报酬和风险的 关系。于是，人们开始对其进行补充调整，便出现了条件资本资产定价模 型，并在很多实证检验中被证明有效。那么，究竟什么是资本资产定价模 型、条件资本资产定价模型，他们能不能有效地反映中国股市的收益风险 变动的情况，为中国投资者提供指导呢? 这些问题就是本文所要回答的。 本文首先通过回顾国内外的相关文献，介绍资本资产定价模型和条件 资本资产定价模型的具体形式，以及他们的实证检验成果，明确了这一领 域研究的主要发展方向；然后利用不同发展方向的检验模型或其简化模型 对中国股市进行了实证检验，并得出目前的条件c a p m 对中国股市投资收 益和风险变动的关系的解释能力还不够全面的结论。 关键词：资本资产定价模型；条件资本资产定价模型；贝塔系数；中国股市 a b s t r a c t c h i n a ss t o c km a r k e th a dn e v e re x p e r i e n c e ds u c hap r o s p e r i t yw h i c h s t a r t e df r o ml a s ty e a rw i t ht h ep o s i t i v ee f f e c to fs e r i e sr e f o r m a t i o np o l i c yo n s t o c km a r k e tw a ss h o w n al o to fi n v e s t o r sh u s t l e di n t h i sm a r k e tf u rh i g h r e t u r n s r a t i o n a li n v e s t m e n td e c i s i o nw h i e l le s t a b l i s h e do nt h ed e a r c o m p r e h e n s i o no fr e l a t i o n s h i pb e t w e e nr e t u r na n dr i s ki sv e r yi m p o r t a n tt ot h e i n v e s t o r s v a l i dt h e o r yt o o l so ne s t i m a t i n gv a l u ea n dr i s ka r er e m a r k a b l eu s e f u l t om a k et h i sh a p p e n c a p i t a la s s e t sp r i c i n gm o d e l ( c a p m ) i sav e r yi m p o r t a n tt h e o r ym o d e lt o e x p l a i nt h ec o n n e c t i o nb e t w e e nr e t u r na n dr i s k ；h o w e v e r ，i tw a sn o tq u i t e e f f e c t i v ei nal o to fe m p i r i c a la n a l y s i s s o ，c o n d i t i o n a lc a p mw a sb r o u g h to u t t om a k ea ne x p a n s i o nt oc a p m i tw a se f f e c t i v ep r o v e di ns o m ee m p i r i c a l a n a l y s i s w h a ti so ne a r t ht h ec a p mo rc o n d i t i o n a lc a p m ? w i l lt h e ye x p l a i n c h i n a ss t o c km a r k e ta n dg i v ei n s t r u c t i o nt oc h i n e s ei n v e s t o r s ? t h ea b o v e q u e s t i o n sw i l lb ea n s w e r e di nt h i sa r t i c l e a b o v e a l l ，w ew i l li n t r o d u c et h ef o r ma n dc o n t e n to fc a p ma n d c o n d i t i o n a lc a p m ，e m p i r i c a la n a l y s i sr e s u l t sa n dc l a r i f yt w oa s p e c t si nt h e d e v e l o p m e n tb yr e v i e w i n gt h el i t e r a t u r e s t h e n ，w eu s et h em o d e l o rs i m p l i f i e d m o d e l w h i c hg e n e r a t e df r o md i f f e r e n ta s p e c t st om a k ee m p i r i c a la n a l y s i so n c h i n as t o c km a r k e t ，a n dm a k et h ec o n c l u s i o nt h a tc o n d i t i o n a lc a p mc a nn o t e x p l a i nc h i n am a r k e tc o m p r e h e n s i v e l ya sw e l la sc a p m k e yw o r d s ：c a p m ，c o n d i t i o n a lc a p m ，b e t ac o e f f i c i e n t ，c h i n as t o c km a r k e t l l i 致谢 短短两年的研究生学习生涯就要结束，在毕业论文完成之际，有很多 感谢的话要说。 首先要感谢我的导师杨晓泉教授，在我两年的研究生生活中，导师给 了我非常大的帮助。不但在学业上给予谆谆教导，生活和工作上给与帮助， 而且在人生方向上给了我指引。对于我的论文，导师给了我很多中肯的修 改意见。 感谢国际经贸学院所有的老师。我从各位老师的课堂上学到了丰富的 金融知识，打下了坚固的专业基础。 感谢我的本科学校吉林大学，以及吉林大学的各位老师，是他们将我 引入金融学的殿堂，尤其是马春文教授，他对我影响至深。他学识渊博， 治学严谨，风趣幽默，他教我学会独立思考，也使我开始深深热爱经济学。 感谢我的家人，二十多年来他们一直支持我，爱护我，鼓励我，为我 的成长付出了许多心血。 最后，还要感谢在我的学习生涯中关心和帮助过我的各位同学和朋友。 第一章绪论 第一节研究目的和意义 随着中国经济的快速发展和人民生活水准的不断提高，个人投资理财规 划在经济生活中的地位越来越重要。在各种投资理财工具中，股票是人们 最熟悉的投资方式，尤其在最新一轮的股市投资热潮中，大量资金涌入股 票市场，寻求高额回报。与此同时，由于股票价格的影响因素多而复杂， 涨跌难以预测，导致股票市场瞬息万变，投资风险很大。因此，投资报酬 和风险变动的关系便成为所有投资者关心的问题。 资本资产定价模型( c a p i t a la s s e t sp r i c i n gm o d e l ，c a p m ) 就是研究领 域描述资产价值和风险关系的重要理论模型。模型中的贝塔系数用来衡量 证券的系统风险，并将其运用于投资决策上，结合证券市场线评估公司的 价值。作为研究投资行为的重要理论工具，资本资产定价模型在其产生之 后接受了大量的实证检验，不过许多检验表明，使用静态资本资产定价模 型来解释股票收益率的变动与风险的关系并不令人满意。 而在对资本资产定价模型的修改扩展中，条件资本资产定价模型 ( c o n d i t i o n a lc a p m ) 将传统的c a p m 从静态引入动态，希望能够更好地 解释投资收益与风险的关系，从而为资产组合和资产定价理论的进一步完 善做出贡献。 那么，条件资本资产定价模型具体的发展和研究方向如何，它在中国股 票市场是否具有解释性，通过解答这些问题，既能为c a p m 和条件c a p m 的进一步的完善提供实证检验，又能够考察中国股票市场投资收益和风险 变动的影响因素以及两者之间的关系。 因此，本文希望通过回顾文献来介绍资本资产定价模型和条件资本资产 定价模型及其检验成果，明确这一领域研究的发展趋势，并利用条件资本 资产定价模型的检验模型或其简化模型对中国股市进行实证检验，从而考 察条件资本资产定价模型在中国股市的适用性，为条件c a p m 的完善进一 步提供中国股市实证检验，使投资者对中国股票市场投资收益和风险变动 的关系和影响因素有所认识。 第二节研究结构 本文自绪论到结论建议共分为五章，研究流程如图1 1 所示，内容包括 从文章的写作目的结构、文献综述、数据和模型、结果和分析到结论与建 议。本文各章节的内容大致如下： 第一章：绪论，简要说明本文的写作目的和意义，并对本文的架构进行 简要概括； 第二章：文献综述，通过回顾与本文相关的文献，总结该领域理论及实 证研究的发展，以及条件c a p m 目前的两个主要研究方向； 第三章：数据和模型，针对文献综述总结的两个方向对本文的数据处理、 变量定义、使用的模型和方法进行详细的说明； 第四章：结果和分析，将对研究的实证结果加以分析和解释； 第五章：结论和建议，将本研究所发现的结果进行总结整理，并为后续 研究提出建议。 图1 1 本文写作流程 2 第二章文献综述 第一节资本资产定价模型 一、c a p m 的产生及内容 资本资产定价模型( c a p m ) 的建立最初是从研究考察投资者行为开始 的。投资者在当期购买一定量的证券，在过了持有期之后将其卖出，得到 的钱用于消费和再投资，这种投资活动的主要目的是获得收益。由于证券 的收益在证券未来的持有期内是未知的，所以投资者通过各种方式考虑投 资的预期收益，并选择最高收益的一种证券组合。但是，收益在时间上要 滞后于投资活动的进行，这种滞后性会导致收益受到未来许多不确定因素 的影响而偏离投资者最初的预期，从而产生投资风险。 1 9 5 2 年，美国经济学家h a r r ym m a r k o w i t z 用数量化方法对投资着预 期收益最大或风险最小”的目标提出了确定最佳资产组合的均值一方差模 型，认为投资者应该充分均衡证券的预期收益与风险两个因素，不同证券 的相互关联使持有的证券组合能够降低风险。m a r k o w i t z 提出把证券收益率 看作随机变量用其均值表示预期收益，方差表示风险。这一模型奠定了资 产组合理论，也为资产定价理论打下了基础。资产组合理论根据多种资产 收益和风险的一系列估计和预测，确定最优资产组合的构成，为理性投资 者根据自身风险偏好做出价值最高的投资决策提供参考。 资产组合理论反映的是个体的理性投资者的决策选择问题，而当所有 投资者都是理性的时候，资本市场达到均衡状态时，资产的收益和风险的 确定及其之间的关系就要靠资产定价模型完成。 1 9 6 4 年到1 9 6 6 年，s h a r p ，l i n t n e r ，m o s s i n 先后提出资本资产市场均 衡理论，共同确立了资本资产定价模型。模型假设市场上存在无风险资产， 当市场达到均衡时任意风险资产的超额收益率与风险资产的市场超额收益 率成正比，即有关系式： e ( r ) 一r ，= 履j e ( r f ) - r ，】i ( 2 1 1 ) 其中 氏一甓等 ( 2 1 2 ) r ，彤，j 分别为资产i 的收益率，无风险资产的收益率和市场组合的 收益率。 c a p m 除了这种形式外，b l a c k ( 1 9 7 2 ) 在假设没有无风险资产条件下， 3 提出了更加普遍的c a p m 形式： e ( r ) 一e ( r o 。) + 展j ( 尽。) 一e ( r 。) 】 ( 2 1 3 ) 其中无风险收益率r ，换成了与市场资产组合零卢相关的资产收益率。 资本资产定价模型将m a r k o w i t z 对单一投资行为的描述扩展到整个市 场，是均衡条件下描述单期资产预期收益的证券组合理论。c a p m 的主要 贡献是将m a r k o w i t z 用方差表示的风险进一步分解为非系统风险与用卢系 数来衡量的系统风险，发现了均衡状态下市场证券组合有效的事实，通过 建立任一风险资产与市场证券组合预期收益的联系，提高了组合管理的可 操作性，在现实的投资组合绩效评估、证券估计、确定资产成本等方面取 得了广泛应用。 二、对c a p m 的实证检验 从2 0 世纪7 0 年代开始，对股票投资风险的分析和对资本资产定价模 型的实证检验成为现代金融理论研究中极为活跃的领域，并在世界各国股 票市场上出现很多了不同角度方法的验证。 国外对发达国家股票市场的实证研究早期多支持c a p m 。b l a c k ，j e n s e n 和s c h o l e s ( 1 9 7 2 ) 认为，如果市场投资组合是高效的，那么口值与期望收益 率之间应该存在正线性关系。f a m a 和m a c b e t h ( 1 9 7 3 ) 也发现收益率与风险 存在正相关关系。不过，后期的研究多对c a p m 的有效性提出了质疑，主 要原因在于完全市场的各个前提条件无法同时满足。 b a n z ( 1 9 8 1 ) 对c a p m 的检验中加入了公司规模的影响因素，发现在适 当调整股票的风险后，c a p m 中那些市值较小公司的股票平均收益率比那 些大公司高出许多，这就是著名的公司股本规模效应。 f a m a 和f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 还在b a n z ( 1 9 8 1 ) 的基础上，除了加入公司股本因 素外，还将公司收益的账面值与市值之比( b e m e ) 作为解释因素，发现这个 比率能解释平均收益率在横截面上的大部分变动。但是，f a m a 和 f r e n c h ( 1 9 9 2 ) 采用和f a m a 和m a c b e t h ( 1 9 7 3 ) i 司样的方法所做的检验却得到相 反的结论，他们把产生不同结果的原因归于他们采用了不同的样本周期。 国内关于投资风险的实证研究，最具有代表性的是施东晖( 1 9 9 6 ) ，施东 晖对上海股市在1 9 9 3 年4 月2 7 目前上市的5 0 支股票在1 9 9 3 年4 月2 7 日 至1 9 9 6 年5 月5 日期问的双周资料进行的分析表明，样本股票的系统性风 1 李博资产组合的收益与风险2 0 0 6 年 4 险占总风险的平均比例高达8 1 3 7 ，远高于国外的平均水平。由于系统性 风险所占比重较高，通过投资多元化来分散风险的效果极其有限。从而得 出，上海股票市场的风险收益关系不符合c a p m 的结论。2 第二节条件资本资产定价模型 一、条件c a p m 的产生及内容 通过大量的检验，人们发现c a p m 不能很好的解释现实股票市场的收 益风险变动。普遍认定的原因，主要包括以下两方面： 一方面，人们一般用某种市场指数代替市场投资组合的处理方法可能 存在缺陷，同时关于市场中所有资产收益的均值向量和协方差阵不随时间 变化而变化的假设不现实；另一方面，人们在实证研究中假设c a p m 中的芦 是常数，不随时间变化而变化，这也可能与现实不符。于是，从这两个方 面出发，就引出了条件资本资产定价模型及对其进行的实证检验。 所谓条件资本资产定价模型，就是将传统的资本资产定价模型( 2 1 1 ) 中的风险资产收益率、市场组合的收益率变量增加条件限制，假设他们的 变化受前期信息集的影响，这个前期信息集既可以包括这些变量本身的历 史信息，也包括其它与之相关的经济变量的历史信息。于是由式( 2 1 2 ) 定义 的口系数也就不再是固定的，而是随前期信息或其他变量信息的变动而变 动，这样，模型对预期收益的解释程度便会随之加强。 下面是条件c a p m 的具体内容： 在完全市场假设和均衡状态下，t 时刻某证券的预期收益率满足下式： e ( r ，一r ，i 一。) = 屏e ( 墨m ，一r ii t 一。) ( 2 2 1 ) 其中 尼；筹持掣 屯表示均衡状态下证券i 在t 时刻的收益率变量，表示市场组合 证券在t 时刻的收益率变量，r t 为无风险收益率，i t _ l 是t - 1 时刻所有与风 险资产价格相关的信息集。 那么，i t _ l 就是条件c a p m 的关键影响因素。( r 。- r ii 一，) 被称作条 2 汪前明c a e m 模型与股票投资风险：对上海证券市场的实证研究2 0 0 2 年 件资产超额收益率，e ( j k ，一只，i 一，) 被称作条件市场风险收益率，此时， 传统c a p m 中贼了笔黔学，厶随着影响因素的不同而 改变具体形式。 只看这个理论模型，我们似乎无法对条件c a p m 做出实证检验，不过， 在人为设定信息集中的影响因素或屈的具体形式后，就可以做出相应的经 验分析。 二、对条件c a 2 m 的实证检验 研究领域对条件c a 2 m 的实证检验，主要就是从前面提到的这两个方 面进行的，包括从横向角度和从纵向角度的实证检验。3 ( 一) 横向角度的检验 从横向角度的检验，这里主要介绍j a g a n n a t h a n 和w a n g ( 1 9 9 6 ) 的模 型。他们的模型对传统c a p m 所做的改变是，首先将模型( 1 2 2 ) 的条件 c a p m 的“条件”市场风险报酬分成多个因素，一部分是不受其他因素信 息影响的市场风险报酬，是仍可用静态形式表达的稳定因素；另一部分是 使卢。不稳定的因素的信息所带来的风险变动产生的报酬，这一部分的测度 是在人为选择不同经济变量，确定其相关信息对市场风险报酬的影响。 在他们的检验中，静态部分对市场收益率的实证变量采用市值加权平 均收益率( v a l u ew e i g h t e d ) 代替了某种市场指数，其它影响因素选择的是 债券收益率差额和人均资本收益。 j a g a n n a t h a n 和w a n g ( 1 9 9 6 ) 假设如下的条件模型成立： 【咒i 一，】iy m 一，+ y 。一。卢“一。 ( 2 2 3 ) 其中芦。是市场资产i 的条件卢 钆一筹滁导 亿2 y 。是0 - 卢资产组合的条件预期收益，y 。是条件市场风险报酬。砖是 资产i 的收益率，尺。是市场投资组合收益率。一。是投资者在t - 1 末期的共 3 何基报现代金融学前沿问题研究2 0 0 6 年 同信息集。按照前面所说的扩展，对每个资产i ，推出如下2 - 卢模型： e 【咒】= a o + 。卢i + 口2 卢； ( 2 2 5 ) 其中卢。称为市场卢，卢；称为升水芦；，分别度量平均市场风险和由于芦； 不稳定而产生的风险。 肛甜叫一篙掣嘲 然后，用股票市场流通市值加权平均收益率对9 替代市场组合收益率 心，；假设美国两种债券收益率差p f ”与条件市场风险报酬i , t - 1 有线性关 系，用前者替代后者；用人均劳动收入增长率础“表示人力资本收益。因 此，有定义： 阶絮并户，一鬻，声y 一帮 在一定的条件下，对每个资产i ，f l q ( 1 2 4 ) 得到如下的3 - 声模型 e 【r 】= c o + 卢y + c 一卢? + 气。卢? ” ( 2 2 7 ) j a g a n n a t h a n 和w a n g ( 1 9 9 6 ) 在建立前面3 - 口模型后，用n y s e 和 a m e x 中的股票构造了1 0 0 个投资组合，得到了从1 9 6 2 年6 月到1 9 9 0 年 1 2 月的3 3 0 个观测值，运用横截面回归法对模型( 2 2 7 ) 的参数进行了估计， 并检验了模型( 2 2 7 ) 对这些组合实际收益率的解释能力，结果表明这些投资 组合实际收益率变化的5 5 2 1 可以用式( 2 2 7 ) 解释，而传统c a p m 只能解 释1 3 5 ，明显的表明了条件c a p m 的优越性。 ( 二) 纵向角度的检验 从纵向角度检验，主要是对随时间变化的屈的数理形式进行改变，从 而产生只包含资产收益均值、方差或协方差的参数模型，如a r m a ，a r c h ， g a r c h 、e g a r c h ，然后用极大似然法做出估计检验参数的有效性，进而 检验条件c a p m 是否有效。一般研究文献都是将条件c a p m 写成下面这种 形式： 7 足叫一鬻c o v ( r , ，屯h 1 ) + 哪只) ( 2 2 9 ) 其中r ；( 凡，) 表示n 种风险资产在t 时刻的收益率向量，r ，表示 无风险利率，r 。表示市场投资组合在t 时刻的收益率变量，表示n 种风 险资产的条件协方差阵，一，是t - 1 时刻的信息集，i = 0 ，1 ) 。 b o l l e r s h a e v ，e n g l e ，w o o d r i d g e ( 1 9 8 8 ) 假设式( 2 2 9 ) 中条件协方差的系 数为常数，并假设协方差阵为多元g a r c h 模型，用极大似然估计法，按 股票资本规模大小构造的资产组合的收益数据作为样本来估计模型中的参 数，并检验了条件c a p m ，结论是支持条件c a p m 。 s a n f i s 和g e r a r d ( 1 9 9 7 ) 同样假设式( 2 2 9 ) 中协方差的系数为常数，但 变化了协方差阵的g a r c h 模型，运用极大似然法以及世界范围内8 个最 大的证券市场的股票价格指数作为样本对模型进行了参数估计并检验了条 件c a f m ，其中他们是用的按价值加权得到的世界证券市场指数代替市场 投资组合。检验的结果支持条件c a p m 。 b o d u r t h a 和m a r k ( 1 9 9 1 ) 在假设资产收益均值和方差以及协方差随时 间变化的情况下，检验了条件c a p m ，他们用n y s e 上的部分股票构造了 5 个证券组合得到了这些证券组合从1 9 2 6 年到1 9 8 5 年的月收益数据，用这 些数据对模型迸行估计，通过对模型的检验，得出接受条件c a p m 的结论。 n g ( 1 9 9 1 ) 将风险资产在市场投资组合中的比例向量引入为协方差阵 建立的多元g a r c h 模型，运用美国纽约证券交易所1 9 2 6 年1 1 月到1 9 8 7 年1 2 月的月收益数据，分别卢系数和资本规模大小构造了1 0 个投资组合， 以这些资产组合的月收益率数据作为样本，运用极大似然法对模型参数进 行估计，检验模型的结果发现，以口大小分组的资产组来检验不能拒绝条 件c a p m ，而按股票资本规模的大小构造的资产组合来检验，拒绝条件 c a p m 。 通过对文献的总结，我们看到c a p m 无论在国外还是国内市场，近期 的检验结论都是不适用的，由此扩展出的条件c a p m 在国外的实践检验则 比较成功，而条件c a p m 这一改进后的模型是否在中国也有效呢? 本文下 面就从所归纳的这两个检验方向出发，利用对国外市场检验效果较好的、 比较成熟的模型对中国股票市场做一下实证分析，考察条件c a p m 在中国 市场的适用性。 第三章数据和模型 第一节数据和样本 一、数据说明 相对于西方发达国家股市，我国股市还是一个新兴市场，历史较短。 尤其是1 9 9 5 年以前，市场很不规范，投资者心态不够成熟，投机行为明显， 直到1 9 9 5 年1 月股票交易制度由t 卜o 改为t + 1 交易后这种情况才有了一定 程度的改善。在这样短的时间内，要对股票的收益与风险问题进行研究， 首先碰到的是数据量和样本量不够充分的问题。一般来说对风险和收益的 检验应当选取较长历史时间内的数据，这样检验才具有可靠性。但如果时 间段过长，由于早期上市的公司少，这样可供选择的样本就少，所以必须 在时间段和样本量之间做出权衡。 对于数据时间单位，采用月度数据可以避免在估计口值时由于证券的 非同步或者低频度交易所产生的偏差。国外的研究中大多都是采用的月度 数据，不过，国外的证券市场较长的历史，许多研究的年份跨度达几十年， 从而保证了数据量，而中国的历史数据有限，采用月度数据的样本容量太 小，而采用日收益率数据会产生的潜在统计偏差，鉴于国内的研究中很多 都是采用周数据或双周数据，所以本文也选择股票市场的周数据最为研究 对象。 最后，本文决定采用2 0 0 0 年1 月到2 0 0 6 年1 2 月的股票周市场数据。 数据来自雅虎财经。 二、样本选取 本文所选取的样本为2 0 0 0 年1 月4 日之前在上海证券交易所和深圳证 券交易所公开上市的股票，在这些可供选择的样本中，有些公司由于在此 期间进行资产重组而停牌时间较长，为了保证数据的连贯性，样本的选取 主要有以下限制：个股资料不连续者予以剔除；每周的各研究变量资料不 全者予以剔除。 第二节变量的定义 一、单个资产( 组合) 收益率 所谓的单个资产收益率，是按各支股票每周第一天收盘价计算得出。 民一僻一p 一，) 只一， ( 3 2 1 ) 这一收盘价是已按派息和拆股调整过的。 9 资产组合收益率则是多支股票按各股票市值加权得到的平均收益率。 二、市场组合收益率 j a g a n n a t h a n 和w a n g 的3 一声模型使用的是流通市值加权平均收益率， 本文采用以沪深股市流通市值为权重，得到沪深股市加权平均指数，计算 得来市场组合收益率。 三、无风险收益率 一般而言国外的无风险利率常采用一个月到期的国库券利率来替代， 但是由于我国国库券以长期品种为多，缺乏公认的债券评级制度，并且中 国人民银行并没有一月期的定期存款。因此本文的无风险利率使用人行的 一个月活期存款利率来替代，采用算术平均得到周数据。 第三节实证方法 一、j a g a n n a t h a n 和w a n g 的3 - 口模型 基本模型如下： 【民】ac 0 + y + c 。芦，“+ b ，芦? ”( 3 3 1 ) 其中，e 【r 】：第i 个资产第t 月的预期报酬率； 纾锱并卢，一篱，卢p 一帮v a r n ? 阮，j 1 砌r f 彤p 1 ”1 声y 叫做市场组合系数，首先为股票分组，先按照市值大小分为4 组， 将2 0 0 0 年1 月到2 0 0 5 年1 2 月间每只股票的收益率与上面的市场组合收益 率回归得到每支股票的，；，每组中按声；的大小分为5 组，这样就得到了 2 0 个投资组合，然后用市值加权平均法计算每组资产组合的平均收益率， 将各组的资产组合收益率与市场组合收益率回归得到每组资产的卢y 。 条件风险系数，”是由各组资产组合收益率与月“回归得到，月 是央行票据再贴现率与半年期人民币定期存款利率之间的差额4 ，按周做算 术平均。 人力资本系数芦p 由资产组合收益率与砂“每资本劳动所得增长率 4 崔铁成中国股市报酬率的实证研究2 0 0 2 年 1 0 回归得到，砰“一【( 厶一厶一。) 。+ 。一厶一：) 厶一： 2 ，l t 是t 期每资本劳 动所得。5 二、单变量g a r c h m 模型 纵向检验条件资本资产定价模型的大多数方法是将理论模型写成如下 形式： r r f i - 黼c o v 州“h 叩( 0 其中置一( 凡，心) 表示n 种风险资产在t 时刻的收益率向量，r f 表示 无风险利率，j k 表示市场投资组合在t 时刻的收益率变量，只表示n 种风 险资产的条件协方差阵，。是t - 1 时刻的信息集，i g ，1 ) 。 在进行检验时，一般将陋( i 。) 一r ， l v a r ( i 一。) 定为常数，如 屯。，然后通过设定协方差矩阵q 的不同形式，建立多元g a r c h 模型， 利用极大似然估计法做出参数估计。模型简化为一元形式即为： e ( ri 一。) 一r f 阜屯一。c 白l v ( r ，尽mi 一。) ( 3 3 3 ) 将为风险资产和市场组合的收益率用其超额收益率替代，得到如下形 式。 e 也l 一。) ；屯一，c o v ( o ，i ，f 一。) ( 3 3 4 ) 作为简化检验条件资本资产定价模型的一个方法，我们将作为风险资产 的某个投资组合扩展成市场投资组合，实际上，文中选择的市场超额收益 率也是一个包含很大数量风险资产的资产组合。于是，式( 2 3 4 ) 就写成 e ( ，kl 一。) i6 。一，肠，( ，矗i 一。) ( 3 3 5 ) 设市场收益率的条件方差为，则实证检验的一元g a r c h m 模型如 下6 ： 5 j a g a n n a t h a n ，r a v i ，z h e n y u w a n 9 0 9 9 6 ) t h ec o n d i t i o n a l c a p ma n d t h e c r o s s - s e c t i o n o f e x p e c t e d r e t u r n s 数据来源于中国统计年鉴2 0 0 1 - 2 0 0 6 6 潘红字时间序列分析2 0 0 6 年 k ，一+ 薹- ，。+ 羹掣j m , j e m j _ j4 - 川 m ( 3 3 6 ) e t 一a ，k 是独立高斯白噪声过程，方差为1 2 口。+ 荟q 2 一+ 薹成一 零假设：= 0 时，模型成立。 这里，市场超额收益率选择用上证指数和深成指数计算得到的市场收 益率减去无风险收益率得到。利用上面的简化模型，对上海和深圳的股票 市场超额收益率进行拟合，如果常数项显著为零，满足零假设，那么就说 明简化的条件c a p m 能够解释整个市场的收益风险变动关系。 第四章结果和分析 第一节j a g a n n a t h a n 和w a n g 模型检验结果 前面提到将股票分组，先按照规模大小分为4 组，将2 0 0 0 年1 月到2 0 0 5 年1 2 月间每支股票的周收益率与上面的市场流通市值加权平均收益率回归 得到每支股票的p ；，每组中按卢，的大小分为5 组。将各个组合资产求出平 均收益率，分别与市场流通市值加权平均收益率、条件市场风险收益的替 代变量、每资本劳动所得增长率进行回归，得到芦y ，卢尸，卢；a b e t 。 将各个组合资产2 0 0 6 年各周的收益率做简单平均，得到2 0 个资产组 合的周平均报酬。首先使用卢y 进行单变量回归分析，其次加入卢，“进行 2 - ，模型回归分析，最后加入芦p 以j a g a n n a t h a n 和w a n g 主模型进行回归 分析。表4 1 给出的是使用条件c a p m 的一系列回归结果。 表4 1 各检验模型结果 从表4 1 可以看出，单独使用市场组合系数卢y 进行回归的时候，卢y 的回归系数是负而且不显著，这表明静态c a p m 对中国股市不具有解释力。 市场风险系数卢，”的回归系数是正的、显著的，这说明经济周期对于股票 报酬率具有解释力，经济状况好的时候股票报酬率也高，和一般规律一致。 人力资本系数卢? “的回归系数不显著，这表明人力资本系数对于中国股票 横断面的报酬不具有解释力，这是与j a g a n n a t h a n 和w a n g ( 1 9 9 6 ) 所得到的 结果不同的。 第二节单变量g a r c h m 模型检验结果 由于单变量的g a r c h 模型仅是纵向实证检验常用模型的简化，所以 这里涉及到的只有市场组合收益率。简化后的模型为a r m a ( p ，q ) 一g a r c h ( s ， n m 。 首先，观测数据的总体特征，以上海证券交易所为例，将上证综合指 数的市场收益率分别按日、周做出直线图，从两个直线图中可以看日、周 收益率数据都是非平稳过程，日数据有明显的波动聚类现象，所以分别尝 试建立波动率模型。 图4 1 上证综合指数日、周市场收益率的波动 首先需要检验收益率的滞后长度，滞后长度的选取依据是观测自相关 检验和半自相关检验结果。通过观测，选择上证综指收益率日数据的滞后 长度为2 ，周数据的滞后长度选3 。分别建立a r m a ( 2 ，2 ) ，a r m a ( 3 ，3 ) 模型 检验，得到结果： 表4 2 周收益率a r m a 模型结果 f - s t a t i s t i c0 0 1 5 3 4 0 p r o b a b i l 咐 0 9 0 1 5 0 5 o b s * r s q u a r e d 0 0 1 5 4 3 0 p r o b a b i l i t y 0 9 0 11 4 2 周收益率残差在9 0 置信度下，伴随概率远无法通过a r c h 检验， 无法建立g a r c h 模型，下面再看日数据。 1 4 表4 3 日收益率a r m a 模型结果 f s t a t i s t i c o b s * r s q u a r e d 3 4 3 17 0 6p r o b a b i l i t y 3 4 2 8 7 0 9p r o b a b i l 时 o 0 6 4 1 3 6 o 0 6 4 0 7 2 日数据在9 0 的置信水平下通过a r c h 1 检验，当阶数取较大值时， 相伴概率仍然能够通过检验，于是我们利用上证指数日收益率数据建立 a r m a ( 2 ，2 ) 一g a r c h ( 1 ，1 ) 建立模型，为： r u | t 耻+ a r m a ( 2 , 确+ 6 m l 囊m i + m b = k b ，蚱是独立高斯白噪声过程，方差为1 h m | 一a o + a l m 2j + f l l h m l 用e v i e w s 4 对上海股票市场收益率和深圳股票市场收益率日数据进行 检验。最终得到结果如下： 对上证综合指数的回归结果： r u ，一0 0 4 6 1 5 h m t + 0 1 2 8 3 1 5 r u ，一1 0 9 5 4 6 6 r m j 一2 0 1 3 8 0 5 e ，一1 + o 9 6 4 6 7 e t 一2 + p r o b r 0 0 2 9 2 ) h m , = o 0 9 7 2 2 8 + o 8 1 3 7 7 5 8 2j - 1 + 0 1 5 1 6 5 5 h u j _ l 对于深成指数的日、周数据存在同样的检验结果，用深成指数收益率日 数据得到的检验结果如下： r u = o 0 3 9 7 8 1 h m , + 0 1 2 4 0 7 9 r j 一1 一o 9 4 9 8 2 6 r m j 一2 一o 1 3 2 5 1 4 e , 一1 + o 9 5 9 3 8 0 e t 一2 + p r o b 巾0 6 7 7 ) h m , = o 0 9 7 8 6 8 + o 1 3 7 0 4 8 e 2 f - 1 + 0 8 3 0 1 0 8 h u j l 从结果中可以看出，由于在9 0 的置信水平下，单变量g a r c h 模型 中的常数项都不显著，所以结果中将其剔除。同时，两个市场检验结果中， | i l 。的系数都显著为正，说明市场组合收益率与条件风险变动方向的一致， 从而说明此简化形式的条件资本资产定价模型能够解释中国股票市场的波 动性。 这一检验与j a g a n n a t h a n 和w a n g 模型出现了不同结果，原因可能主要 有以下几个方面：一方面，j a g a n n a t h a n 和w a n g 模型是直接引用的国外模 型，可能模型中的经济变量对中国市场并不适用，同时文中对其中的变量 含义所做的改变可能并不适当，改变之后在面临中国的经济统计数据的质 量水平下，可能使该变量失去解释性；另一方面，显然我们在用第二种模 型进行估计时所做的简化处理，可能会对条件资本资产定价模型产生很大 的影响。首先，风险资产扩展到整个市场组合的大范围下，意味着解释能 力会随数据特征而变大；其次，我们检验的市场指数时空范围都太小，并 且在检验中，周数据无法进行条件异方差建模，因而并不满足模型，改由 日数据进行检验才能通过。除此之外，我们选择的市场仅限于上证指数和 深成指数作为代表，其他的市场指数并没有覆盖到，这样的话就会使结果 的代表性受到一定影响。因此，在这些限制下，中国股市符合条件资本资 产定价模型这个简化模型，只能在某种程度上说明中国股市整体收益率与 市场风险是存在显著关系的，而由j a g a n n a t h a n 和w a n g 模型我们可以看出 个股或者资产组合收益率与市场风险的关系并不明确。， 1 6 第五章结论及建议 第一节本文的主要结论 本文通过回顾有关资本资产定价模型和条件资本资产定价模型的内容 和实证检验的文献，总结了条件资本资产定价模型实证研究中的两个方向， 然后利用这两个方向研究中所利用的比较成熟的实证模型并对其进行适当 简化，对中国股市的具体情况作了实证分析，并得出了以下结论： 一、根据文献回顾，总结出目前该领域内的实证研究的主要方法是：设 定具体模型进行参数检验。对条件资本资产定价模型的检验主要分为两个 方向，横向和纵向，其中横向的检验模型中j a g a n n a t h a n ，w a n g 的横截面检 验模型比较典型；纵向则注重描述口的时变性，大多通过多元g a r c h 做 出参数估计。根据国外的检验结果可以看出条件c a p m 很大程度的提高了 传统模型对资产收益与市场风险关系的解释程度。 二、利用j a g a n n a t h a n 和w a n g 的条件c a p m 进行检验发现，在中国 市场上，单个资产组合收益率与市场风险和人力资本的变动并没有显著关 系，与经济的整体发展状况有正向关系，整体上模型的拟合程度很低，只 能够解释实际资产组合收益率变化的2 8 5 4 。但是，通过对时变芦的横向 扩展，较传统的静态c a p m ，模型的拟合程度大幅提高。这一点与 j a g a n n a t h a n 和w a n g 的检验结果是一致的。 三、利用单变量g a r c h 模型对市场组合及股票市场整体收益率变化 的考察中，上证综合指数和深证成份指数的日数据处理结果显示，条件异 方差的系数显著不为零，因此从这些数据的情况来看，单变量条件资本资 产定价模型能够比较好的解释中国股票市场的波动性，中国股市整体收益 率与市场风险是存在显著关系的。 四、中国股市整体与单个资产组合的收益和风险之间关系的相悖，一 定程度显示了中国股市整体水平有所提升，同时也说明在中国进行的股票 资产投资，用资产组合方法来规避风险还存在很大的不确定性，投资这对 风险的评估需谨慎。 第二节研究建议 一、口值的估算对于研究结果有着重要的影响。本文中所使用的是o l s 法估算声值，这是比较简单的方法，且在条件c a p m 的检验中存在破坏卢 1 7 时变性的影响。可以考虑用一些新的方法对口值进行估算。 二、本文选取的样本期间对于实证结果可能会产生一定影响，本文并 没有对股市的子期间进行实证研究，可以考虑根据一定的标准将样本分成 若干子期间进行分析。 四、本文横向检验采用的是与j a g a n n a t h a n 和w a n g 相似的变量定义以 及分析处理方法，然而针对中国数据的实际情况，还可以考虑使用其他的 实证模型进行分析。 五、j a g a n n a t h a n 和w a n g 的条件c a p m 模型虽然对中国股市没有解释 力，原因有可能是很多能够解释收益率变动的条件变量未被包含进去，以 后可以从此处入手，加入一些新的解释变量进行分析研究。 六、纵向角度检验条件c a p m 具有很强的非线性，需要设定正确的参 数模型，当资产或资产组合较多时，检验不便，同时模型的正确设定与否 对结果影响很大，有的研究采用了非参数估计方法7 ，这是今后研究的一个 方向。 7 如：何基报现代金融学前沿问题研究2 0 0 6 年 1 8 参考文献 【1 】b o d u r t h a ，j a m e sn a n dn e l s o nm a r k ，( 1 9 9 1 ) ：t e s t i n gt h ec a p m w i t ht i m e v a r y i n gr i s k s a n dr e t u r n s ，j o u r n a lo ff i n a n c e4 6 【2 】b o l l e r s l e v , r o b e r tee n g l e ，a n dj e f f e r ym w o o l d r i d g e ，( 1 9 8 8 ) ：ac a p i t a la s s e tp r i c i n g m o d e lw i t ht i m e v a r y i n gc o v a r i a n c e s ，j o u r n a lo fp o l