中国股票市场CAPM 的实证研究

中国股票市场CAPM的实证研究所在班级10级本科一班学号20100111110姓名缑文涛指导教师王俊中国股票市场CAPM的实证研究摘要本文利用多种方法检验了CAPM在中国股票市场上的适用

性。本文发现,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“均值———方差”有效性。但是,股票收益率不仅与贝塔之外的因子有关,而且与贝塔之间的关系也不是线性的。这说明CAPM并不适用于近年的中国股市。关键词:资产定价;有效;贝塔系数目录一、引言„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„4（一）问题的提出„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„4（二）相关内容综述„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„6（三）本文的研究意义„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„7二，标准形式CAPM的一般检验„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„8（一）普通最小二乘法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„10（二）最大似然法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„11（三）广义矩方法„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„13三、零贝塔形式CAPM的一般检验„„„„„„„„„„„„„„„„„„„12四，西方学者对CAPM的检验„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„14（一）风险与收益关系的检验„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„15（二）时间序列的CAPM的检验„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„15（三）横截面的CAPM的检验17五，我国学者对风验与收益关系的检验„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„17六，启示与对策„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„18七，结论„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„24参考文献„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„25、引言资本资产定价模型(CAPM)可以说是现代金融理论的基石之一。一方面,在市场达到均衡时,资产的合理价格是什么,这是所有市场参与者共同关注的一个焦点,因而也自然成为金融以及经济理论研究的核心。另一方面，它又与市场有效性问题的研究密不可分。正如Fama(1991)所指出的,我们不可能单独检验市场有效性,任何对市场有效性的检验总是与某种资产定价模型结合在一起的，即存在所谓“联合检验”问题。CAPM有两层基本的含义:第一，证券的期望收益率是关于0因子的线性函数；第二,不同证券在期望收益率上的差异仅仅是由于它们的0因子不同,也就是说,与公司特征有关的个别因素不影响证券的期望收益率。自从Sharp、Lintner以及Black提出CAPM以来,国外学者就该模型在西方成熟资本市场尤其是美国资本市场上的适用性问题做了大量实证研究,既有支持该模型的实证结果,也有否定该模型的证据,比如众多反常现象的存在。由于中国股票市场的特殊性,研究CAPM在这一市场中的适用性是非常重要的。与西方成熟的市场相比,中国股票市场的特殊性着重体现在以下两个方面:其一,它是一个新兴市场,存在许多不完善的地方,如以散户为主体,投资者的短期投机性动机很强,禁止卖空等。其二,它仍然保留了许多计划经济的特征,如股票发行和上市的审批制度直到2000年才逐步改革,市场缺乏退出机制,无法实现上市公司的优胜劣汰;同时,市场受到政府政策的巨大影响。因此,即使CAPM在西方成熟市场中是适用的,中国股票市场的这种特殊性也很可能使得CAPM所蕴涵的资产的均衡收益率与其0系数之间的线性关系不复存在。对于CAPM在中国股票市场上的适用性问题。近年来国内一些学者陆续做了研究。国内的有关研究主要围绕标准形式的CAPM进行。杨朝军,邢靖(1998)是国内最早系统研究该问题的文献之一。其后还有陈小悦、孙爱军(2006),陈浪男、屈文洲(2007),阮涛、林少宫(2007)和李和金、李湛(2008)。从这些文献的研究结果来看,在1999年以前的中国股市,CAPM基本上是不适用的，而且股票收益率与0之间的关系随时期的不同而变化。但是,它们都没有单独研究零贝塔形式的CAPM(即市场中不存在无风险资产时的CAPM)。现实的市场中可能并不存在无风险资产。尤其是在现阶段的中国,投资者可以选择的投资机会极其有限,商业银行存款并不是合适的无风险投资渠道,而国债多为中长期的,也不能代表无风险资产。这样,研究零贝塔形式的CAPM可能更加重要。另外,上述文献采用的方法主要是Black,Jensen,andScholes(1972)中的方法。然而正如MillerandScholes(1972)指出的,这种双程回归方法存在着一个严重问题———变量选择偏差。也就是说,在横截面回归中以0的估计值代替真值作为回归变量会带来问题。一方面,他们证明,对0的估计中的任何偏差都将导致在横截面回归中估计的截距项严重偏大,而0的系数估计值则严重偏小。另一方面,当0的真值与残差的方差之间存在正相关关系的时候,收益率必然呈现与非0风险(由残差的方差表示)正相关的关系。这样一来,尽管收益率实际上不依赖于残差的方差,由于残差的方差(部分)代表了0的真值,在横截面回归分析中残差方差仍然会表现出在统计上与收益率显著相关的特征。事实上,对CAPM进行检验是很困难的,存在许多争议。由于CAPM是一个将市场因子与证券的系统风险结合在一起的模型,因而,检验CAPM时采用的市场组合应当包含所有的个别资产,既包括可交易的资产,也包括不能进入市场的资产,然而,这是不可能的。这样一来,对CAPM检验的结果就可能因所选择的市场组合的不同而不同。Roll(1977)指出，只有找到真正正确的市场组合,CAPM才具备可检验性;即使如此,唯一可以检验的假设却是———市场组合是否为Markowitz(1959)意义上的“均值———方差”有效的组合。如果选择的市场组合不是有效组合，那么,CAPM所蕴涵的关系就不成立。Stambaugh(1982)对Roll的观点做了进一步的考察。在利用债券、股票、房地产、耐用消费品等构造了一些“市场指数”后,他发现,采用不同市场指数对CAPM所做的检验能得到相同的结论。更进一步,他的经验研究支持期望收益率与0因子之间的线性关系假设。同时他发现，选择不同的资产作为研究样本来检验CAPM，有可能得到不同的结论;也就是说,检验结果对资产的选择比对市场组合的选择更敏感。本文既研究标准的CAPM,也研究零贝塔形式的CAPM,并采用几种不同的方法进行比较。本文选择沪深两市中在1996年12月31日以前上市的496只股票作为研究对象,研究的时期为2004年5月1日至2009年9月30日。为了避免除权、除息造成的数据失真问题,对于被选择的所有股票,我们先将其在这段时期的日收盘价格以1996年12月31日的收盘价格为基础进行复权处理,然后取对数。我们定义“股票组合的对数价格”为其包含的所有股票的对数价格的算术平均值,也就是组合中所有股票价格的几何平均值的对数。“市场指数”则以上海综合指数与深圳综合指数取对数后的算术平均值来代表。本文计算收益率采用对数差分形式，即Rt二ln(Pt)-ln(Pt-1)。在本文中,凡需利用无风险收益率的场合,都以三个月定期存款利率代表之，这是百分比形式的收益率。显然，股票收益率与无风险收益率在定义方式上不一致。不过我们发现，以价格的对数差分表示的股票收益率和以价格比例与1之差得到的百分比形式的股票收益率差别很小，两者的绝对值都远大于以三个月的定期存款利率代表的无风险收益率。因此，我们认为股票收益率与无风险收益率在定义方式上的不一致基本上不会影响研究结果。二、标准形式CAPM的一般检验我们的第一项研究就是对Sharp2Lintner形式的CAPM做一般检验，即在无风险资产存在的情况下分析市场组合的有效性。在研究方法上主要参考Gibbons(1982)。为慎重起见，在统计分析中,我们将分别采用普通最小二乘法、最大似然法以及广义矩方法进行检验，以便比较运用各种方法所得的结果是否一致。首先构造所有股票及市场指数的日收益率时间序列，每个序列各有727个观测值。然后，对每一只股票利用市场模型估计其在1997/5/1-2000/4/30期间的0系数。再将所有股票按其0系数由小到大排序，分成10个证券组合，构造每个组合的日收益率时间序列。然后，考虑无风险利率，构造每个组合的超额收益率时间序列。我们要分析的系统为:Ret二a+0Remt+£t,t二1,?,T=a+0Remt+£t,t二1,?,T其中，0是(10X1)的风险因子向量;Ret表示各组合在第t期的超额收益率，为(10X1)的向量;Remt是市场指数在第t期的超额收益率；a和£t分别是(10X1)的截距向量和扰动向量。T为727。上述模型最基本的假设就是，紀it,t=1,2?,T｝为同方差、无自相关的序列。模型的其它假设为:E[et]二0E[et£t，]=ZE[Remt]=Jm,E[(Remt-|Jm)2]=a2mCov[Remt,£t]=0根据Sharp2Linther形式的CAPM,a应当为零向量。如果a确实是零向量,那么,我们就可认为选用市场指数所代表的市场组合是有效的组合。这样，零假设为:H0:a=0普通最小二乘法使用普通最小二乘法估计模型,可利用Wald检验统计量。如果零假设成立,当样本容量很大时该统计量渐近服从自由度为N(艮卩10)的卡方分布。利用前述样本数据，最后得到的统计量为J0=19.692。这表明,在1%的显著性水平上,我们不能拒绝原假设,因而不能否定以市场指数代表的市场组合为“均值———方差”有效的。但是,在5%的显著性水平,我们却可以拒绝原假设,卩可以认为以市场指数代表的市场组合不是“均值—方差”有效的。由于这种检验方法依赖于大样本条件,检验结果的可靠性比较差。最大似然法采用最大似然方法,不必借助大样本条件也可以进行检验。对系统做最大似然估计,根据Gibbons,Ross,andShanken(1989),可以用如下的统计量进行检验:JI=T-N-INI+p2mo2ma/Z-1a在零假设下,该统计量服从自由度分别为N和(T-N-1)的F分布。利用前述样本数据,最后得到的统计量为J1=1.3338。这表明,无论是在1%的显著性水平上还是在5%或10%的显著性水平上,我们都不能拒绝原假设,因而不能否定以市场指数代表的市场组合为均值———方差”有效的。显然,这里的结论不同于上述采用普通最小二乘法所得结论。10821似然比检验下面进一步利用似然比统计量做检验。在无约束及有约束的情况下分别对系统做最大似然估计。根据Campbell,LoandMacKinlay(1997),在零假设为真时,下面的统计量渐近服从自由度为N的卡方分布。J2=T[ln|辽|-ln|辽|]其中辽代表有约束情况下对扰动向量协方差矩阵的估计。利用前述样本数据最后得到的统计量为J2=16.7906。显然,在1%或5%的显著性水平上我们不能拒绝原假设。但是,在10%的显著性水平上原假设被拒绝。在样本有限的情况下,为了得到更好的统计性质,Campbell,LoandMacKinlay(1997)提出了修正后的似然比统计量:J3=(T-N2-2)[ln|辽3|-ln|辽|]利用前述样本数据,最后得到的统计量为J3=16.6289。由该统计量得到的结论同上。可见采用似然比检验得到的结论又有所不同。（三）广义矩方法如果采用广义矩方法,我们就可以适当放松模型的假设条件。此时,在给定市场指数收益率情况下组合超额收益率序列既可以是序列相关的,也可以是条件异方差的。选择市场指数收益率作为工具变量,我们得到的参数估计值与采用普通最小二乘法时得到的参数估计值一样,但是,此时得到的估计参数的协方差矩阵更合理,因而由此构造的检验统计量也更好。利用前述样本数据,最后得到的Wald统计量为J0=14.691。这表明,无论是在1%的显著性水平上还是在5%的显著性水平上,我们都不能拒绝原假设。事实上,即使在10%的显著性水平上我们也不能拒绝原假设,因而不能否定以市场指数代表的市场组合为“均值—方差”有效的。综上所述,采用普通最小二乘法、利用Wald统计量,在5%的显著性水平上原假设被拒绝;采用最大似然法、利用似然比检验,在10%的显著性水平上原假设被拒绝;采用最大似然法、利用F检验,即使在10%的显著性水平上原假设也不能被拒绝;采用广义矩方法,利用Wald统计量,即使在10%的显著性水平上原假设也不能被拒绝。到底哪一种结果更加可信呢？就统计量的性质而言,F检验的结果更可靠,因为在零假设下统计量J1精确地服从F分布,而似然比检验统计量J2只是渐近服从卡方分布,Wald统计量则要求大样本条件。就检验方法而言,采用广义矩方法得到的结果更可靠,因为它仅仅要求较松的假设条件,而最大似然法和普通最小二乘法都对模型的假设条件有严格的要求。由此看来,采用广义矩方法得到的结果最可靠,其次是采用最大似然法、利用F检验得到的结果,而它们都表明在10%的显著性水平上原假设不能被拒绝。这样,我们就认为在10%显著性水平上不能否认选用市场指数所代表的市场组合是有效的组合。下面我们进一步考察这里的样本数据是否满足普通最小二乘法或最大似然法对模型假设条件的要求。为此,我们分析该系统中的十个方程的残差项,检查它们各自是否存在自相关、异方差或条件异方差。对自相关的检验采用DW统计量，对异方差的检验采用怀特(White)的卡方统计量,而对条件异方差的检验则采用拉格朗日乘数法。各方程的检验结果汇总如表1所示。表1各回归方程残差的检验自相关性检验DW统计量异方差性检验White统计量ARCH检验LM统计量方程11.614960.36223334.586033方程21.746227.1178333.0048方程31.82826.9903323.690833方程41.72915.89976.820233方程51.91732.995111.973433方程61.87423.827314.085733方程71.81314.52589.804233方程81.69216.809637.954533方程91.90526.713439.604333方程101.88838.810638.078933注:(1)ARCH检验取1阶滞后;(2)“3”表示在5%的水平上显著,“33”表示在1%的水平上著。依据DW检验结果我们可以认为,在大多数方程中扰动项不存在自相关问题。White统计量显示，在5%水平上，对6个方程的扰动项的检验都拒绝无异方差假设。ARCH检验结果更令人吃惊,在1%的显著性水平上，有9个方程都存在条件异方差现象。这充分显示，普通最小二乘法以及最大似然法对模型假设条件的要求不能得到满足，因而所得结果的可信度也差。三、零贝塔形式CAPM的一般检验上述研究的是存在无风险资产的情况，我们以三个月的定期存款利率作为无风险资产的收益率。我们的第二项研究要分析不存在无风险资产的情况，即检验零贝塔形式的CAPM。首先构造所有股票及市场指数的日收益率时间序列，每个序列各有727个观测值。然后，对每一只股票利用市场模型估计其在1997/5/1-2000/4/30期间的0系数。再将所有股票按其0系数由小到大排序,分成10个证券组合,构造每个组合的日收益率时间序列。市场模型为:Rt=a+0Rmt+et,t二1,?,T其中0是(10X1)的风险因子向量,Rt表示各组合在第t期的收益率，为(10X1)的向量,Rmt是市场指数在第t期的收益率,a和£t分别是(10X1)的截距向量和扰动向量。假设抵it,t=1,2,?,T｝为同方差、无自相关的序列。其它假括:E[et]二0E[et£t，]=ZE[Rmt]二pm,E[(Rmt-|Jm)2]=o2mCov[Rmt,£t]=0根据Black形式的CAPM模型，零假设为:H0:a=(i-0)丫其中I代表所有元素都为1的列向量,Y表示零贝塔组合的收益率。如果接受零假设,就表示CAPM在没有无风险收益资产的市场中适用。110分别就无约束和有约束情况对市场模型进行最大似然估计。根据Gibbons(1982)和Shanken(1985),可以利用下面的似然比统计量来检验零假设:J4=T[ln|辽3|-ln|]在零假设下,该统计量渐近服从自由度为(N-1)的卡方分布。利用前述样本数据,最后得到的统计量为J4二10.1208。可见，在10%的显著性水平上,原假设不能被拒绝。同样,由于样本容量有限,为了得到更好的统计性质,我们计算修正的似然比统计量:J5=(T-N2-2)[ln|辽3|-ln|辽|]利用前述样本数据,最后得到的统计量为J5=10.0233。由该统计量得到的结论同上。在上面的检验中,似然比统计量只是渐近地服从卡方分布。Zhou(1991)提出了一种精确的小样本检验方法———特征值检验。我们也采用他的方法对模型做了检验。但不能得到明确的结论。从上面的检验结果来看,我们不能否定零贝塔形式的CAPM;或者说，在无风险资产不存在的情况下,我们不能否认用市场综合指数代表的市场组合是“均值———方差”有效的。四，西方学者对CAPM的检验从本世纪七十年代以来，西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。这些检验大体可以分为三类：风险与收益的关系的检验由美国学者夏普(Sharpe)的研究是此类检验的第一例。他选择了美国34个共同基金作为样本，计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是：a、在1954—1963年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。b、基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。c、风险与收益的关系是近似线形的。（二）时间序列的CAPM的检验时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black，Jensen与Scholes在1972年做的，他们的研究简称为BJS方法。BJS为了防止0的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列CAPM检验的标准模式，具体如下：a、利用第一期的数据计算出股票的0系数。b、根据计算出的第一期的个股0系数划分股票组合，划分的标准是0系数的大小。这样从高到低系数划分为10个组合。c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的0系数。d、将第二期估计出的组合0值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回归。并对组合的a进行t检验。p弘一弧=峰+坊冥（九-g+%其中：R为第t期的无风险收益率ftR为市场指数组合第t期的收益率mt0指估计的组合0系数pe为回归的残差ptBJS对1931—1965年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实际的回归结果与理论并不完全相同。BJS得出的实际的风险与收益关系比CAPM模型预测的斜率要小，同时表明实际的a在0值大时小于零，而在0值小时大于零。这意味着低风险p的股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。横截面的CAPM的检验横截面的CAPM检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth(FM)在1973年做的，他们所采用的基本方法如下：a、根据前五年的数据估计股票的0值。b、按估计的0值大小构造20个组合。c、计算股票组合在1935年—1968年间402个月的收益率。d、按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。R二丫+丫Pp+yP2+丫o+ep012p3ep这里：Rp为组合的月收益率、0p为估计的组合0值P2为估计的组合0值的平方p。为估计0p值的一次回归方程的残差的标准差epY、丫、丫、y为估计的系数，每个系数共402个估计值0123e、对四个系数y、y、丫、y进行t检验0123FM结果表明：人的均值为正值，在95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与0值成正向关系y、y在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票23收益的定价中不起主要作用。1976年Richard•Roll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CAPM模型

进行检验。正是由于罗尔的批评才使CAPM的检验由单纯的收益与系

统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期CAPM检验的

主流。最近20年对CAPM的检验的焦点不是尸，而是用来解释收益的

其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关，如公

司的股本大小，公司的收益等等。这些检验结果大都表明：CAPM模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。五、我国学者对风险－收益关系的检验五、我国学者对风险－收益关系的检验我国学术界引进CAPM的概念的时间并不长，一些学者对上海股市的风险与收益的关系做了一些定量的分析，但至今仍没有做过系统的检验。他们的研究存在着一些缺陷，主要有以下几点：（1）股票的样本太少，不代表市场总体，无法得出市场上风险与收益的实际关系。（2）在两次回归中，同时选用同一时期的数据进行0值的估计和对CAPM模型中线性关系的验证。（3）在确定收益率时并没考虑分红，送配带来的影响并做相应的调整，导致收益和风险的估计的偏差，严重影响分析的准确性。（4）.在回归过程中，没有选用组合的构造，而是采用个股的回归易导致，0系数的不稳定性。六、启示与对策6．1研究的启示本文以现代资产组合理论为基础，利用双程回归法对上证A股市场进行了实证研究。从上节的实证结果分析可知，资本资产定价模型在上海A股股票市场市场上并不是有效的，其原因可能在于:1、信息披露失真，存在严重的信息不对称对于所有投资者来说信息都是免费的并且是立即可得的，这是资本资产定价模型成立的前提条件之一。这就意味着这一假设是必须成立的。如果资本市场是一个有效市场，则不存在信息流动的阻碍，所有投资者均可免费及时的得到所有有价值的信息。而对于我国证券市场股票价格只是反映了过去公开的信息，并没有反映尚未公开的或是内幕的消息。在我国的证券市场上炒消息，炒题材大兴其道，这就表现了信息流动存在阻碍。上市公司的信息披露领域也存在严重的问题。第一，信息披露的不充分性。根据证券法的规定上市公司上市发行、增资募股和上市流通时应将所有有关的信息资料包括公司管理现状、财务的现状、历史经营数据、盈利机会、重大事项等及时详尽地公开，不得故意造假、隐瞒、遗漏。事实上，上市公司在公布相关的信息时常常发生漏报、瞒报，造假的事也是时有发生，只公布对自己有利的信息而隐瞒相关的不利信息。在这种情况下，所有投资者并不是公平地获得真实的信息，而且虚假错误的信息往往造成价格跟价值的严重偏离。第二，信息披露的时滞性。有的上市公司故意拖延信息的公布，不按期公布财务报告，不及时公布重大投融资事项、委托理财事项等，少数的信息操纵者通过操纵信息来获取超额利润，即信息垄断导致市场垄断，降低了市场效率。第三，信息对不同的投资者存在不同的发掘力度。信息的发掘需要耗费相当大的财力和时间，大的机构投资者和少数的投资者在获取信息方面处于更加有力的地位。而更多的投资者对市场信息开发严重不足，通常依靠各种小道消息进行投资决策，更有一些投资者对信息的发掘不那么看重，常常凭主观判断来进行投资。第四，信息发布的监管不力。由于历史和现实的原因（如政治因素、相关法律的缺位）形成了我国股票市场上对上市公司和机构投资者监管不到位的现象，而且其相应的违反法律和道德的成本相对收益来说很小。2、投资者非理性行为大行其道，投资观念不成熟，市场以个体投资者为主股票市场开办以来，广大中小投资者就积极参与其中，中国股票市场中有为数众多的散户参与其中（据统计目前超过90%的投资者为金额在10万元以下）。中小投资者往往达不到机构投资者所拥有的资金优势和研究力量，无法通过构建科学合理的投资组合来消除非系统性风险，在跟风操作中乐此不疲且大多数个人投资者投资理念以凭直观判断为主，投资经验不足，尤其缺少金融方面的专业知识，更谈不上对投资组合理论、资产定价理论有充分的理解和运用。他们参与股票市场带有很大的功利性和盲目性，多数以短线投机操作为主。对公司股票价格产生影响的主要因素往往不是公司因素和行业因素，更多是其它市场化的因素，如证券市场扩容、资金存量、证券监管机构的某些不适当的干预行为、各种投机操作等，这些因素使得各种股票之间协方差高度相关，分散投资也就失去了经济合理性。还有资金量大的所谓主力资金或者大户凭借其资金充足、信息灵通等优势进行短线炒作拉抬股价，并没有专业的投资素质来实施理性的、科学的操作。这些使得市场上投资观念不成熟，投机特征明显。、机构投资者没有形成成熟的操作方法机构投资者是证券市场上的重要参与者，是维护市场稳定和有效的坚实力量，众多的机构投资者对各种信息和公司价值的不断挖掘，会使股价充分反映相关信息并达到有效。然而我国股票市场发展的历程还比较短，基金等机构投资者更是起步稍晚，在投资观念更管理上还不能达到应有的水平，价值投资理念还没有深入到基金管理者的脑海中。现在还经常有关基金管理者违反操作的报导出现。尽管己经颁布了《证券投资基金管理办法》和《证券法》，我国证券监管方面的法律、法规还不是很健全，使我国对机构投资者的管理缺乏法律依据，管理不规范，违规现象时有发生。、所选股票的局限性中国股票市场虽然起步比较晚但发展的速度却是飞速的。目前已经在A股发行上市的股票有超过2000支，而我们在这讨论时只选取了上海股票市场中的100支股票，显然这100支股票并不能代表整个上海股票市场。这将会导致相应的误差和不合理的地方。、不存在无交易成本的情况资本资产定价模型做出了交易费用和税收均忽略不计的假设，这在中国证券市场上严重存在偏差。印花税在投资过程中是中国每个投资者都必须面对的交易费用且在证券市场中进行交易，相关的经纪公司也要收取规模不一定的手续费要求。没有交易成本还应考虑在资本市场不存在资本与信息流动的障碍，即资本和信息的流动不会产生额外的成本阻碍投资。商业银行是资本的流动产生费用的主要场所，因为商业银行是以追求利润最大化的企业，其关于存贷款之间的利率是投资者在其投资过程中所要考虑的一个重要因素。每个投资者的投资成本的差异还将影响其对市场组合的选取。6.2建议与政策1、优化市场监管证券监管部门作为证券市场合理有效运行的制度供给者，优化市场的运行环境从而发挥资金资源配置的有效性是其神圣的使命。针对目前我国的现状，证券监管部门需要在如下三个方面加强监管：（1）完善信息披露机制，建全信息披露制度。证券市场监管的核心是消除证券市场上信息的不对称，为投资者提供了稳定可靠及时可得的的信息。信息的有效获取将在很大程度上降低了信息与资本的搜寻成本，增强市场的成熟性和稳定性。（2）加大对违法操作行为的打击。证券市场上各种违法操作行为大大的加剧了市场的不成熟和不稳定。作为一个新兴的发展的市场，各种违法操作行为在我国证券市场上大行其道，随着市场环境的变化，各种违法操作变得更加隐蔽难查。更有甚者，有些证券从业人员知法犯法，利用手中的有利条件谋求不正当的利益。（3）完善退出机制。在一个有效成熟的证券市场上，退出机制是其市场机制的一个重要组成部分。由于某些原因，退出机制在我国证券市场上一直没有获得其应有的地位。这种状况造成了相当一部分人利用信息优势谋取不正当利益，造成了市场上某些投资者的投资行为的不理性。2、加强上市公司自律证券市场提供了现代经济中直接融资的最重要的平台，其最重要的作用就是促进资金资源的合理配置。证券投资者是上市公司的资金提供者，上市公司对有效合理的使用投资者的资金负有不可推卸的责任。上市公司不负责的行为轻则将会导致投资者用脚投票，重则会导致投资者丧失信心离开市场。上市公司不负责的行为将会影响资金资源的合理配置，阻碍经济的发展。上市公司要坚持诚实守信，树立诚信尽责的良好形象；要切实履行好信息披露义务，自觉规范信息披露行为；要增强维护市场秩序、保护投资者合法权益的责任意识；要主动履职尽责，逐步培育成熟的股权文化；要以维护股东权益作为自己的利益出发点，主动培育与股东之间的良好关系；要以尽心尽责地履行好股东受托责任作为自己的行为准则，做好公司治理管理工作。因此，加强上市公司行业自律是证券市场成熟有效必不可少的。3、加大投资者教育一个成熟的证券市场上，科学有效的分析方法是各种投资者进行投资合理准绳。而在一个成熟度不高的市场上，消息满天飞，各种投机行为大行其道，个人投资者盲目投机。在以后的发展历程中，要规范发展一批机构投资者，培养投资者科学有效的投资理念，使投资流向最有效率的企业，提高证券市场的效率。投资者教育的内容包括：（1）普及各类证券投资基础知识，例如股票市场、债券市场、各类投资基金、股票指数期货；（2）加大宣传相关证券法律法规知识和监管方面的政策法规，例如证券证券法，投资基金法；（3）推行投资者风险教育和风险警示，特别是实行特别处理的股票、上市公司终止上市制度、交易异常情况以及推出其他新产品时，投资者需要注意的各类风险；（4）提高投资者对权益保护的意识，包括如何防止证券欺诈、争端解决途径以及作为投资者所享有的权利。4、培养市场化的利率结构利率在一国经济发展中起到了无可替代的作用，它对资金的有效流动起到了风向标的作用。有没有科学有效市场化程度高的利率形成机制会对一国的经济产生深远的影响，在一个金融市场相对发达的地区，其利率的市场化结构就越合理，利率市场化程度就越高。无风险利率是资本资产定价理论成立的重要假设，有效合理的利率形成机制就会影响一国的资金在一国金融市场上的分配。在我国，由于历史和现实的原因使得我国的利率管制相对严重，利率对资金的有效分配会缺乏影响力。因此，要形成一个成熟度高的证券市场，就要在我国培养科学有效的市场化利率的形成机制。七、结论对CAPM做实证检验是一项具有重要的理论与实际意义的工作,但是,这一工作在理论上就存在重重困难,目前也没有非常有效的检验方法。尤其是在中国这个新兴股票市场中,由于市场规模不大但扩容速度很快,同时历史数据又很有限,这方面的研究更面临着诸多实际困难。但是,仅就本文选取最近三年约500只股票所做的研究而言,我们仍然可以得到两个重要的结论:11无论是否存在无风险资产,我们不能否认用市场综合指数代表的市场组合是“均值———方差”有效的。21股票收益率不仅与0之外的因子有关，而且它与0之间的关系也不是线性的。这表明CAPM在目前我国股票市场并不适用。其主要原因可能还是在于市场不完善、过度投机、以及政府政策对市场的巨大影响等方面。另外，股票或股票组合的0系数不稳定也可能是一个重要原因。相应地，我们不能严格遵循Fama2MacBeth(1973)的方法来做检验。此外，通过对普通最小二乘法、最大似然法和广义矩方法应用效果的比较以及对不同统计量的比较，我们还可看出，当模型实际上并不能完全满足普通最小二乘法或最大似然法的严格假设时，就不应当使用这些方法;如果不顾前提条件而使用这些方法，在某些显著性水平上可能得到完全不同的结论。不同的统计量在对样本容量的要求上以及统计性质上存在重大的差别，因此也会给出不同的统计结论。可见，选择合适的分析方法和统计量是非常重要的。参考文献[1]Black，F.，Jensen，M.C.，andScholes，M.“，TheCapitalAssetPricingModel:SomeEmpiricalTests，”inJensen(ed.)，StudiesintheTheoryofCapitalMarkets(NewYork:Praegr，1972).[2]Campbell，J.Y.，Lo，A.W.，andMackinlay，A.C.，TheEconometricsofFinancialMarkets，PrincetonUniversityPress.1997.[3]Fama,E.F.,1991aEfficientCapitalMarkets:II”，JournalofFinance，46(5)，pp.1575-1617.[4]Fama，EugeneF.，andJ.MacBeth，1973，“Risk，Return，andEquilibrium:EmpiricalTests”JournalofPoliticalEcono2114my71,607-636.[5]Gibbons,MichaelR.,1982,“Multivariate