资本资产定价模型在中国的应用

资本资产定价模型在资本资产定价模型在中国的应用目录TOC\o"1-3"\h\u30621资本资产定价模型理论的介绍 马柯维茨在50年代提出证券投资组合理论，奠定了现代证券投资理论的基础。在此早期工作中发展的所谓投资组合理论，即不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里。资本资产定价的基础是一个个人投资者可以通过一种贷款/借款的组合和一个适当构成的最优的风险证券夹选择承受风险的程度,按照这个最优风险证券夹的构成决定于投资者对不同证券的未来前景的评估。1资本资产定价模型理论的介绍资本资产定价模型：CapitalAssetsPricingModel，简称CAPM模型。它是由经济学家威廉﹒夏普（WilliamF﹒Sharpe）、约翰﹒林特纳（JohnLintner）提出，该模型假设非系统性风险可通过多元化投资分散掉，不发挥作用，只有系统性风险发挥作用。就特定证券而言，相关风险不是总风险，而是个别证券的系统性风险。1.1资本资产定价理论简介资本资产定价理论是现代金融学的奠基石。该模型包括一套完整的资产定价理论体系：资本资产定价模型、单因素模型、多因素模型和套利定价理论等内容，是在马克维茨投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的一种证券投资理论。1952年马柯维茨在《金融杂志》上发表了论文《资产组合的选择》，这篇论文后来被视为现代金融市场理论的起点，成为第一个金融资产均衡定价模型——资本资产定价模型的基础。他在该文中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法，开创了对投资进行整体管理的先河，奠定了投资理论发展的基石。夏普于1964年发表了论文《资本资产价格：在风险条件下的市场均衡理论》，第一次提出了资本资产定价模型(CAPM)。林特纳于1965年发表的《风险资产评估与股票组合中的风险资产选择以及资本预算》一文，以及莫森于1966年发表的《资本资产市场中的均衡》一文也都提出了CAPM模型。因此，资本资产定价模型也叫做夏普一林特纳一莫森模型(SLM)。CAPM揭示了在市场出清状态下，所有投资者都将选择无风险资产和市场组合的线性组合，这样所有资产的均衡价格都可以写成无风险资产价格和市场组合价格的线性形式。1976年，斯蒂夫·罗斯提出了套利定价理论(APT)，对CAPM理论进行了发展。他认为，证券的收益率变动不只是受对市场组合变动的敏感性大小的影响，还可能受其他因素的影响，所以要正确的识别这些因素，找到影响证券收益变动的所有因素，以及判断这些因素的影响大小。套利定价理论研究的是，如果每个投资者对各种证券的预期收益率和市场敏感性都有相同的估计，那么各种证券的均衡价格是如何形成的。套利定价理论的假设条件；市场是完全的，即市场无摩擦，因此无需考虑交易成本；投资者为风险厌恶者，追求效用极大化；证券的收益率受k个因素影响。1.2资本资产定价模型模型的假定条件资本资产定价模型是资本市场上一种有效的风险资产价格预测模型，并且具有简单明了的特点。其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场，具体有以下条件：1.投资者是使其期终财富的预期效用最大化的风险厌恶者；2.投资者是价格接收者，并且对于具有联合正态分布的资产收益有完全相同的预期；3.存在无风险的资产，投资者可以在无风险利率的条件下借入或贷出任何数量的资金；4.资产数量是固定的，所有的资产都可以任意买卖并且可以完全分割；5.资产市场是无摩擦的，信息无代价并适用于所有的投资者；6.不存在任何的市场不完善性，例如不存在税收、管制过卖空的限制。1.3资本资产定价模型模型的形式资本资产定价模型的实质是讨论资本风险与收益的关系。资本资产定价理论认为，一项投资所要求的必要收益率取决于以下三个因素：无风险收益率，市场平均收益率和投资组合的系统风险系数。在一些假设条件的基础上，可导出如下模型：E()=+β([()-]，其中：E()表示股票的期望收益率；为无风险收益率，投资者能以这个利率进行无风险的借贷，一般指短期国库券或者是存款利率；Rm表示市场平均投资收益率；β系数，是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。β越大，系统性风险越高，要求的报酬率越高，反之，β越小，要求的报酬率越低。证券组合的β是个别证券的β的加权平均。为了分析方便，现代投资学将整个市场的风险定为1，以衡量某一证券对市场风险的敏感度。系统风险是由β(贝他系数)来衡量的，对投资策略的选择，如果投资者愿意承担较多的风险，他可以在组合中选择β值较高的股票，这样组合的预期收益将超过市场的平均预期收益；如果投资者较为保守，可以在组合中选择β值较低的股票，虽收益少一些，但能少冒一点市场变动的风险。β>1的证券通常被称为进攻型证券，它的系统风险高于市场风险，一旦大势回落，其收益将超常回落，但当大势走势强劲时，其收益涨幅也较高。β<1的证券通常被称为防守型证券，它的系统风险低于市场风险，一旦大势回落，其收益跌幅低于市场跌幅，抗跌性较强，但当大势大升时，其收益涨幅也低于市场涨幅。一般来讲，在大势上升时期应购入进攻型证券，在大势回落时应持有防守型证券。β=1的证券，它的系统风险等同于市场风险，与整个证券市场同命运、共兴衰。2资本资产定价模型推导2.1资本市场线资本市场线在资本资产定价模型中，预期报酬代表所有投资者可能得到的最好的风险回报，预期报酬与标准差之间表示风险———报酬权衡的线称为资本市场线。如图1所示，A表示所有投资组合的机会集；曲线XMN代表有效集或有效边界，同机会集A相比较，有效集上的组合更有优势，即相同的风险下，有效集上的组合报酬高，相同的报酬下，有效集上的组合风险小；表示无风险报酬率，从开始，做有效集的切线，切点为M，这条直线就是资本市场线（CML），可以用公式表示为：=+*p其中为任意有效组合P的报酬率，为无风险报酬率（纯利率），re为资本市场线的斜率，p为有效组合P的标准差（风险）。虽然理智的投资者可能选择XMN线上的任何有效组合，但是由于无风险资产的存在，使得投资者可以同时持有无风险资产和证券组合，这种组合位于资本市场线M上。M上的组合与XMN上的组合相比，它的报酬高而风险与之相同，甚至风险更小，或者风险小而报酬相同或更高。风险厌恶者可以选择贷出资金，比如购买政府债券，降低风险，当然这样同时也降低了预期报酬率；风险喜好者可以选择借入资金，增加投资风险资产的资金，来提高预期报酬率。总期望报酬率=Q﹡风险组合预期报酬率+（1-Q）*无风险利率其中，Q代表投资于风险组合的资金比例，1-Q代表投资于无风险资产的资金比例，如果贷出资金，Q将小于1，如果借入资金，Q将大于1。2.2证券市场线证券市场线按照资本资产定价模型理论，单一证券的系统风险可由β系数来度量，而且其风险与报酬之间的关系可由证券市场线来描述。证券市场线（SML）揭示了市场上所有风险性资产的均衡期望报酬率与风险之间的关系，用公式表示为：=+β（-）其中，是第i个股票的必要报酬率，是无风险报酬率，是平均股票的要求报酬率，即β=1时的股票报酬率，-是投资者为补偿承担超过无风险报酬的额外风险所要求的报酬率，即风险补偿。如图2所示，证券市场线的斜率表示市场中风险厌恶的程度，投资者对风险的厌恶感越强，斜率越大，要求的风险补偿越多，对风险的厌恶感越小，斜率越小，要求的风险补偿也就越少；无风险报酬率是证券市场线的截距。证券市场线很清晰地反映了风险资产的预期报酬率与其所承担的系统风险β系数之间呈线性关系，充分体现了高风险高报酬的原则。同时投资者要求的预期报酬率不仅取决于市场风险，还取决于无风险报酬率和市场风险补偿程度。它适用于单个证券和证券组合，既适用于有效组合，也适用于无效组合。3资本资产定价模型的应用意义资本资产定价模型的主要目的是在协助投资人对资本资产进行定价，模型自出现伊始就受到了来自投资界和实业界的推崇，各界对这一模型的认可不仅仅是因为资本资产定价模型理论清晰易懂，形式也非常简洁明了，主要原因还是资本资产定价理论可以应用于很多方面。利用资本资产定价模型的公式可计算资产的预期收益率这一应用可以说是对于资本资产定价模型最基础和最简单的应用。资本资产指的是股票，债券等有价证券，本文中主要以股票作为研究对象。资本资产定价模型其它的应用，大部分都是建立在这一应用的基础之上发展起来的。（二）利用资本资产定价模型可以更方便的进行资产分类利用资本资产定价模型可以更方便的进行资产分类，并在此基础上更好的进行资源配置。资产定价是利用各种风险因素来解释平均收益率的，因此风险因素不同必然导致资产的收益不同，以因素变量不同作为一个标准，对具有不同收益特征的资产进行区分，划分成不同类型。由于资产定价模型中股票的贝塔系数衡量了股票的系统风险，因而可以使用贝塔系数的大小作为标准对股票进行分类。假设贝塔系数小于1，如某只股票的贝塔系数为0.5，那么我们可以认为这只股票，其波动性恰好为市场波动的0.5倍，当市场组合收益率上涨1个百分点时,可以通过模型知道该只股票的收益率预计平均上涨0.5个百分点,类似这只股票的这一类股票，虽然不能使股票投资者获得丰厚的收益，但是在一定程度上能够使投资者避免遭受较大的损失，换一种说法可以认为这类股票具有防御的作用，因此称为防御型股票。假设某只股票贝塔系数大于1，同理可得，该股票将在市场收益率上涨时获得比市场收益率更高的收益，而当市场收益率下跌时，该只股票也将比市场收益率的损失更大。因而可以认为该股票较之市场组合风险更大。所以称这一类股票为进攻型股票。假设某只股票的贝塔系数等于1，则持有该只股票将获得与市场收益率相同的收益，或者与市场收益率相同的损失，因此称这类股票为中性股票。由上可知，贝塔系数不同的股票，有着不同的收益特征，可以以贝塔系数的大小作为划分股票类别的基础，各类股票有着不同的收益特征，在此前提下投资者就可以进行区分，按照自己的风险偏好选择股票，优化资金配置，更好的进行资产组合管理。利用资本资产定价模型可以方便的对资产定价利用资本资产定价模型可以方便的对资产定价，因此对投资者的投资行为有一定的指导意义。由于资本资产定价模型是建立在均衡的风险资产期望收益前提下，有预测的功能，利用模型可以得到预期收益，而这一预期收益也正是资产的均衡价格，因此可以认为该价格和资产的内在价值有一致性。然而这种均衡是一种相对均衡，在各种因素的一起作用之下，市场一直都会处在从均衡状态转化为到不均衡状态和由不均衡状态转化到到均衡状态的这一过程里。在资本资产定价模型的协助下可以进行投资组合的绩效评定在资本资产定价模型的协助下可以进行投资组合的绩效评定，投资组合管理的评估与传统的业绩评估有所不同，在评估过程中一方面要考量投资收益，另一方面也要把投资的风险这一重要因素考虑进去。因此进行投资组合的评定时，常常可以对风险和收益作出事先规定，在期末把实际收益和世纪风险与之作出比较，通过这种方式得到对投资组合作出评估，得到这一投资组合的绩效。4实证检验4.1数据选取的理由与来源2012年中国股市起起落落，宏观形势颇为复杂国内经济走势一直下滑直到年底才有复苏迹象，全年最高点为3月份的2478点，最低点为12月份的1949点，全年窄幅震荡。2012年以银行、保险、券商为主的金融行业整体作为股市的主力军，继续领跑市场。银行板块走出前高后高中间低的格局，12月也是大盘上涨的最大的主力军，显示市场对蓝筹板块的认同，最低至1509点，最高至1793点。保险板块全年基本走强趋势，年末反弹，最高点777点，最低点579点。券商信托板块，由于利好消息，全年基本强势走高，12月份也是大盘上涨的主力军之一，最高至56358点，最低至45156点。从以上一系列数据可以看出金融行业股票是我国优质股票的代表，区别于一般沪市A股具有特殊性，本文希望通过分析金融行业股票数据来检验CAPM模型是否适用于分析沪市A股金融行业股票。本文以沪市A股市场金融行业股票为研究对象，选择了一共30只股票，可以体现样本的普遍适用性。同时为了体现近年来沪市A股金融行业股票市场行情的最新变化，使检验具有现实意义，本文选取2011年6月15日至2014年3月31日的485个数据作为本研究的主要研究样本数据，同时为了保证研究结果的有效性，采用周数据作为样本数据的方式来提升样本数据的总体数量水平。正如我们所知道的，CAPM模型在实际的应用过程中客观上要求市场组合必须能够和市场上的全部资产之间保持最高相关性水平，而这种假设在真实的市场中基本上是不存在的，基于这一情况，在本文的研究中选取上海证券交易所A股指数的收益率作为研究中市场组合的收益率。上证A股指数包含了上海股票市场的具有代表性的股票，反映市场的总体态势，具有广泛的代表性。而无风险利率，所有研究中涉及到的数据全部采用当年银行一年定期存款利率，同时按照复利计算的模式将其进行周利率转化。(本文采用的数据来自于瑞思数据库。)4.2检验过程正如上文中所介绍的，我们可以以如下公式简化的表达CAPM:E()=+β［E()－］通过收益计算来求得个股和上证A股指数的周收益率，为第i只股票在t周的收盘价格，(t－1)是第i只股票在(t－1)周的收盘价格。(1)单只股票β系数的估算按照如下某型对所获得的数据进行回归分析:为上证A股指数在t周的收益率，是第i只股票在第t周的收益率，β为此模型所估计的β值。在本文的研究过程中首先通过excel软件对数据进行了初步的整理，然后采用当前较为流行的EVIEWS软件进行相应的回归分析，从而能够得到个股的β值。(2)横截面检验在本文的界面检验过程中，针对经过相应整理的三十只股票以及上证A顾指数的β值后，对经过回归分析的β值带入回归方程中进行二次计算，其方程表达式为:=γ+γβ+ε4.3实证结果1、样本期内沪市A股金融行业股票的参数方程和β估计值。(见表一)表一沪市A股市场金融行业股票参数估计方程及β估计值上证A股金融行业股票参数方程β估计值浦发银行ＲI=0.00118038465427－0.22287098368*ＲM－0.222870984华夏银行ＲI=0.000994620094008－0.0883112163617*ＲM－0.088311216民生银行ＲI=0.00350499255801－0.151439157008*ＲM－0.151439157中信证券ＲI=0.001067162812+0.11888836008*ＲM0.11888836招商银行ＲI=－0.000698447879241－0.0615511214659*ＲM－0．061551121国金证券ＲI=0.00433726889946+0.0194393954215*ＲM0．019439395爱建股份ＲI=0.00170690209803－0.610927810151*ＲM－0．61092781安信信托ＲI=－0.000314382560153+0.0580620492875*ＲM0．058062049海通证券ＲI=0.00222875308278－0.0716388027856*ＲM－0．071638803招商证券ＲI=－0．000219461250161－0.00223385186397*ＲM－0．002233852南京银行ＲI=－0．000119874708459－0.143117869147*ＲM－0．143117869太平洋ＲI=－0.000987012813906－0.0575524162282*ＲM－0．057552416兴业银行ＲI=0.00161794607543－0.176844177677*ＲM－0．176844178北京银行ＲI=2.83131558428e－05－0.180625433462*ＲM－0．180625433农业银行ＲI=0.000301774448929－0.0201029315592*ＲM－0．020102932中国平安ＲI=－0.000536645278809－0.0237755544386*ＲM－0．023775554交通银行ＲI=－0.00132771095851－0.129799570151*ＲM－0．12979957新华保险ＲI=0.000179319540901+0.283308371564*ＲM0．283308372兴业证券ＲI=－0.00196566690351+0.105502464374*ＲM0．105502464工商银行ＲI=－0.000591463060242－0.0456948085783*ＲM－0．045694809东吴证券ＲI=0.00176609634025+0.153550364903*ＲM0．153550365中国太保ＲI=－0.000861419132818－0.125730508756*ＲM－0．125730509中国人寿ＲI=－0.00135424313711－0.111733434813*ＲM－0．111733435华泰证券ＲI=－0.00150289952695+0.0401728383292*ＲM0．040172838光大证券ＲI=－0.00231223111774－0.0626690556732*ＲM－0．062669056光大银行ＲI=－0.00148028661787－0ＲM－0．149773295方正证券ＲI=0．002627669847+0．374830833702*ＲM0．374830834建设银行ＲI=－8.2843398166e－05－0.0302803234863*ＲM－0．030280323中国银行ＲI=－0.000472206522761－0.0556222606603*ＲM－0．055622261中信银行ＲI=0.00255946129303－0.182224954193*ＲM－0．182224954β在本研究中主要是对系统风险进行衡量，该值和系统风险性水平之间为正相关关系，同时和报酬率水平之间也具有明显的反比例关系。也就是β的大小之间关系到报酬率水平的高低。而在投资策略的选择过程中，如果投资者本身属于风险投资偏好属性，那么有若干β较高的股票供其选择，而反之，则可以选择一些β值相对较小的股票，虽然相对于前者来说整体的投资回报率水平必然偏低，但是风险也同样偏小，市场变动对其所产生的影响较小。单个证券的β的加权平均数构成了证券组合的β值。为了降低后续研究的计算强度，我们在这里首先假定目标股票市场的风险为1，以此为基数来衡量某一证券的风险敏感水平。一般情况下，我们认为防守型证券的β＜1，本身所蕴含的系统风险相对于外部证券市场来说明显偏低，如果市场出现回落情况，那么收益的跌幅必然会小于市场的平均收益跌幅，当然，增长情况同样具有如上规律。相反，β＞1的证券我们通常称之为进攻型证券，其风险水平明显高于所处证券市场的平均风险水平，这就导致如果市场出现明显的变动情况下，无论是收益水平还是跌落水平都必然高于市场的品均水平。β=1的证券，它的系统风险等同于市场风险，与整个证券市场同步。通常情况情况下市场总体跌落的情况下可以选择防守型证券，反之则需要持有进攻性证券。2、横截面检验实证结果回归结果为:=－0．00497433286274+0．023646405115β(0．004841)(0．863167)=0．025920F=0．745058通过对上述结果的简单分析我们可以发现，=0．025920，这一数据充分证明了该模型的拟合优度水平处于较低的层次上，那么也就意味着系统风险并不能有力的解释股票预期收益水平，且呈现为不显著的正相关，这和收益—风险正相关的情况之间是完全不符的。而通过截距项以及斜率的参数计算数据t统计量所对应的P统计值进行分析我们可以发现，基本上完全大于0．1，在10%显著水平下，并能够有效的否定原有假定情况，参数估计值显著为零。又从P(F－statistic)为0．395379可知，模型整体的显著性不高。4.4检验结论CAPM模型是资本市场上一个重要的金融资产定价模型，简单而又操作性强，在投资风险分析、资产定价以及股票收益预测中起着重要作用。首先，CAPM模型仅仅是一种简单总结证券市场的研究方法，必然要求有相对严格的假定为前提。其次，CAPM理论忽略了其他因素对单个收益率的影响，将所有的系统风险都归咎于一个(相对风险)因素之中。即使是在已经相对成熟的证券市场中，面对这些条件和假设也同样不能够完全意义上的满足假定条件。基于上述情况，无法提供完全意义上满足假定条件的环境下，CAPM的应用就必然存在一定的差异，也就是说并不能够符合全部证券市场。从上世纪九十年代开始，我国国内的大量专家学者就已经开始针对CAPM进行了大量的研究，并结合我国的证券市场实际情况展开了实证分析。实际上，CAPM模型中认为系统风险和非系统风险共同构成了市场风险。而其中的非系统风险的消除可以通过投资组合的方式来实现。而系统风险则无法通过这一方式加以消除。我国当前阶段的证券市场，尤其是股票市场中，整体风险水平偏高是不争的事实，这种情况的客观存在不仅仅由于大量的自然因素的影响，同样还有着国家政策引导、投机问题严重等问题的客观干扰。这实际上增加了系统风险的比重。而为了有效的规避系统风险，我国证券市场中强烈要求增加股指期货。这种典型的金融衍生工具对于保证我国股票市场的长期稳定、健康发展是具有一定的积极意义的。从本文上述实证分析中得出结论:CAPM模型在我国沪市A股金融行业市场上无效。这主要归咎于以下几点原因。首先在我国证券市场发展相对较晚的情况下，沪市A股金融行业股票虽然走势较好但市场还不成熟，并不能完全意义上的提供有效市场环境，尤其是政策影响严重、短期短线投机多于长期持有、投资理性不足等问题的长期存在，更是严重的增加了市场的盲目性。其次，股票市场的效率很低，股票市场的信息机制与价格机制对资源的引导与配置能力还处于非常薄弱的水平之上:噪声交易对市场的影响能力极大，严重的干扰了市场的有效性。基于上述情况，当前阶段我们想通过CAPM模型对沪市A股金融行业股票市场风险—收益率二者关系进行预测并指导投资决策是不可行的。CAPM模型中的β并不能有效的反映出所有影响股票收益率水平的要素，两者之间并不存在明显的相关性。同时股票的收益率解释变量中，β比例也同样偏低，如股本规模、净资产收益率和成交量之类的要素的影响能力都明显的大于β。因此，在此后的学术研究和实际应用中我们还需要不断改进CAPM模型使之不断趋于完善。5资本资产定价模型优势（一）资本资产定价模型最突出的优势是其计算的规范性不论是计算任一种风险证券还是投资组合,模型都将定价归因于无风险利率、市场报酬率、风险价值系数三个因素,与其他模型相比,资本资产定价模型的计算更加明确更加规范。（二）资本资产定价模型的优势还体现在它的广泛应用性在金融投资决策中,风险的度量和管理一直是理论界和实证界所关注的核心问题,而模型的简洁性和可操作性是的它在股票收益预测、投资风险分析等许多问题中都得到了广泛应用。该模型可以帮助投资者依据相对风险而不是总风险对各种金融资产进行评估,并做出决策。6资本资产定价模型在我国应用的局限性（一）资本资产定价模型本身假设的局限性资本资产定价模型就建立在一系列假设前提之上的，这些假设或多或少存在一些不合理的地方：（1）有效市场假设不成立。有效市场是指这样一种市场，在这个市场上，所有信息都会很快被市场参与者领悟并立刻反映到市场价格之中，整个市场没有摩擦，没有交易成本和税收，整个市场充分竞争，这在现实中是根本不存在的。在此基础上，所有投资者拥有同样的预期这一假设也不成立。（2）所有投资者都可以无风险利率无限制的借入或贷出资金的假设不成立。出于对风险控制的考虑，投资者不可能从市场上无限制的借入资金，也不可能将自己的资金无限制的贷出，更不可能以无风险利率借贷资金，所以这个假设是不成立的。（3）没有税金和交易成本这一假设也是不成立的，证券的买卖都需要花费一定的交易费用，上缴一定的交易税金。（4）资产的数量是固定不变的假设不成立。在证券市场上，资产的数量是随时变化的，不可能固定不变。（二）我国证券市场的局限性我国证券市场成立于20世纪80年代末，相对于西方国家相对成熟的市场，我国证券市场还存在很多问题，主要表现在以下几个方面：（1）市场信息透明度低，信息披露不完善。有效市场要求信息完全公开，所有投资者都可以同时免费的获得所有信息，并且市场信息可以立即反映到证券价格上来。但是，在我国证券市场上，信息透明度低，投资者获得信息不同步。另外，由于我国法规还不健全，还有市场主体利益问题，导致市场信息披露不完善，漏报、隐瞒、谎报现象时有发生。所以，很多研究者都指出，我国证券市场正处于弱有效和非有效状态。（2）股权结构不合理，流动性差。据统计，我国证券市场上发行的股票，60%属于国有股和法人股。我国法律法规对国有股和法人股的流通有很多限制规定，例如，发起人持有的股份，自公司成立之日起一年内不得转让；董事、监事、高级管理人员在任职期间每年转让的股份不得超过其所持有本公司股份总数的25%等。由于国有股、法人股占的比重大，同时又不能随意转让，就导致了整个市场的流动性差。（3）交易费用高。目前，我国证券交易费用主要包括委托费、佣金、印花税、过户费等，费用是欧美等成熟市场的3—4倍。7提高资本资产定价模型在我国适用性的建议（一）加强监管，推动信息透明化信息透明度低、披露不完善，使我国证券市场处于弱有效和非有效状态，严重限制了资本资产定价模型的应用，同时导致了市场混乱、股价不合理等现象的存在。为此，各部门应加强对信息披露的监管，完善信息披露制度，对应披露的信息、披露时间等问题要明确规定，做到有章可循、有法可依。（二）解决股权结构不合理的问题由于我国股权结构不合理，国有股、法人股所占比重过大，又不能随意上市流通，导致了市场供求出现矛盾，投机现象盛行。解决好这一问题，能够提高我国证券市场的有效性，从而提高资本资产定价模型的适用性。（三）发展证券投资中介机构目前，我国证券市场上的投资者大多是直接投资上市公司股票，而不是通过证券投资机构来实现投资，而且作为投资者个人来说，很难获得风险分散利益，同时，投资者个人又在证券市场上处于弱势地位。发展有效率的证券投资中介机构，通过与上市公司之间的博弈，可以推动信息披露制度的完善，使我国证券市场信息更加透明，提高我国证券市场的有效性。8小结资本资产定价理论在国外己有五十多年的发展历程，并得到了投资理论界和实践界的足够重视，但在我国还是一个新的课题，一是国内对此研究较少；二是研究水平相对落后；三是没有自己独创性的研究；四是理论与实践还没有融合。当然，通过对资本资产定价理论的研究，我们可以更好地认识这一理论，并把它应用到我国的投资实践当中来，从而指导我国投资者的投资行为。中国证券市场是一个新兴的市场，仅仅才有十多年的历史。所以与国外证券市场相比，它的规模小，规范性较差，在经济中的地位也较弱，但己显示出良好的发展势头。尽管如此，从目前情况来看，投资者的投资理念基本上还处于经验阶段。尽管现代金融理论如资产组合、风险与收益比较、市场有效性及行为金融等逐渐受到重视，但这种重视，尤其是利用程度还是十分有限的。可以预见，随着中国经济的市场化以及与国际经济的进一步接轨，中国证券市场将会有更大的发展和突破，这对整个投资界而言是个机遇，也是个挑战。因此中国证券市场急需要科学的理论来指导，而理论的一个自然来源是有批判地吸收国外最新的金融理论，包括资本资产定价模型，并在现有的条件下应用于中国证券市场，从而为投资者更好地理解中国证券市场的价格行为、更有效地制定投资策略提供指导。一方面我们应尽力对CAPM模型本身的不断改进，使CAPM模型更加有利于证券市场的实证分析和理论研究，推动我国股市的发展；另一方面，我国也应该完善证券市场的建设，为投资者创造良好的投资环境。9参考文献[1]陈欣.资本资产定价模型在我国证券市场的应用研究[J].经济研究，2013,(12)：54-55.[2]孙刚.资本资产定价模型在中国股票市场的实证研究[J].统计与信息论坛,2002,(9).[3]刘敬.略论资本资产定价模型及在我国证券市场中的应用[J].现代财经-天津财经学院学报,2003,(8).[4]李佳宾,张艳娟.HYPERLINK"/kns/detail/detail.aspx?QueryID=8&CurRec=13&rec