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1、 基于资产定价模型在上海证券市场的实证分析 姓 名： 韩雨学 号： M14201082 专 业： 技术经济及管理 评阅老师： 黄平 完成日期： 2015 年6月15日安徽大学商学院基于资产定价模型在上海证券市场的实证分析韩雨 （安徽大学商学院，合肥，230601）摘要：资本资产定价模型（CAPM）是现代金融理论的三大基石之一，对西方金融理论产生了深远的影响。基于资本资产定价模型，运用BJS方法，对从上海证券市场选取的45支股票进行实证分析，得出的结论是：资本资产定价模型仍然不完全适合当前上海的股票市场，系统风险所占的比重很小，非系统因素起比较大的作用，从而表明运用投资组合会有相当好的前景。关键
2、字：资本资产定价模型；上证A股；投资组合；BJS方法The Empirical Analysis of CAPM Based on the Shanghai Securities MarketHan Yu (School of Business, Anhui University, Hefei 230601)Abstract：Capital Asset Pricing Model (CAPM) is one of the three cornerstones of modern financial theory, on the western financial theory has had
3、a profound impact. Based on the capital asset pricing model, I selected the 45 stocks from the Shanghai securities market using the BJS method to make the empirical analysis. The conclusion is that the capital asset pricing model is still not fully fit the current Shanghai securities market, the pro
4、portion of systemic risk is very small, non-system factor plays a larger role, thus indicating that the use of the portfolio will have a very good prospect.Key words：CAPM；Shanghai Securities Market；Portfolio；BJS0 引言资本资产定价模型（简称CAPM）是现代金融理论最重要的基石之一，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。其核心含义是：在完全竞争的市场中，均衡状态
5、下资产的收益率只取决于它的系数。也就是说，CAPM理论将所有的系统风险系数都归于一个相对风险因素之中，忽略其他因素对单个证券收益率的影响。CAPM被提出后，国内外许多学者就为其有效性争论不休，既有支持该模型的实证结果，也有否定该模型的证据，至今对的有效性和资产收益的影响因素的检验仍然是金融界的学术焦点之一。随着中国资本市场不断的发展和壮大，尤其是自从2005年实行股权分置改革以来，中国的股票市场更是得到了迅猛的发展，上市公司的数量、规模以及交易制度等都发生了许多变化，之前的的研究已不能反映当前我国资本市场的最新发展的动态，因此非常有必要重新检验资本资产定价模型在当前中国股票市场上的适用性和有效
6、性。与西方成熟的资本市场相比，上海资本市场的特殊性着重体现在以下两个方面：其一，它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很强、禁止卖空；其二，市场缺乏退出机制且受到政府政策的巨大影响。基于中国上海资本市场的特殊性，研究CAPM在上海资本市场中的适用性是非常重要的。本文在综合国内外学者有关资本资产定价模型的研究的基础上，对2010年3月-2015年3月最新沪市股指进行资本资产定价模型的实证研究，以对当前资本资产定价模型在中国股市有效性做一个定性的分析。1 资本资产定价理论模型资本资产定价模型可以看作是Markovitz的均值一方差模型的一个衍生和发展。1963年,Sharpe发
7、表了投资组合的简化模式,建立了资本资产定价模型,由此开辟了资产投资组合选择的又一条新途径,极大的简化了原本非常复杂的证券组合理论。后来Lintner、Mossin等人又在Sharpe研究的基础上进行完善,最终发展成现在的资本资产定价模型,广泛应用于资产投资组合决策,成为现代金融市场价格理论的支柱。资本资产定价模型主要描述的是在市场均衡下证券的期望收益率与系统风险之间的关系,即证券是如果按照风险大小均衡的定价的。1.1 前提假设 资本资产定价模型是在下列前提假设基础上实现的：(1) 市场是完全竞争的,市场上有大量的投资者,且每个投资者所拥有的财富相对于整个市场投资者财富总和来说都是微不足道的,他
8、们在市场中的交易行为不会对市场证券的价格造成影响,也就是说,每一个投资者都是市场的价格接受者。(2)所有投资者都是理性的,投资决策时以Markovitz的均值一方差理论作为指导。也就是说,每个投资者都以证券期望收益率和方差来衡量一个证券的未来收益水平和风险。每个投资者都是风险厌恶型的,在收益水平一定时追求低的投资风险,在风险水平一定时追求高的投资收益。(3)市场是完全无摩擦的,具体包括不存在交易成本、税收、红利收入利息收入等,市场的信息传递是自由的及时的,无需额外费用的,市场是完全有效的。(4)市场存在无风险资产,且无风险资产利率是固定的,对每个投资者都相同,投资者可以在无风险利率水平下白由进
9、行任何额度的借贷。(5)每个投资者都在相同的单一时期里进行投资,在单一时期里,投资的机会成本不变,期初投资者暂未进行投资,而在期末获得收益。(6)在投资选择过程中,每个投资者拥有相同的预期,也就是说每个投资者对于市场上的信息，都使用同样的方法进行分析,假定资本收益率是服从正态分布的,他们对市场上各个证券的期望收益率、标准差以及各证券之间的协方差都有着同样的理解。通过以上的假设,说明了投资者处在一个完全市场中,每个投资者在同样的经济环境中拥有着同样的投资机会、收益预期，并根据期望效用最大化来做出投资决策。1.2 资本资产定价模型的确立 Sharpe(1964)和 Lintner(1965)利用
10、Markowitz的投资组合思想，推导出存在无风险利率条件下的 CAPM，其标准形式是：其中是证券j的收益率，是市场证券组合的收益率，是市场证券组合的标准差，是证券 j 与市场间收益率的协方差,是无风险证券收益率。 定义： ，则有 其中i表示第 i 种股票或第 i 种证券组合的必要报酬率；表示无风险报酬率；表示第 i 种股票或第 i 种证券组合的系数（表示市场风险程度）；代表所有股票的平均报酬率。上式给出的就是资本资产定价模型，也叫证券市场线。下图是资本资产定价模型的图形。 SML 0 图1：资本资产定价模型 资本资产定价模型认为：（1）风险资产的收益由两部分组成，一部分是无风险资产的收益由表
11、示，另一部分是市场风险补偿，由表示。其中系数表示系统风险的大小，这就意味着高风险资产必然伴随着高收益。（2）并非风险资产承担的所有风险都需要补偿，需要补偿的只是系统风险。由于系统风险不能由分散化而消除，必须伴随有相应的收益来吸引投资者投资，相反，非系统性风险由于可以分散掉，则无需补偿。（3）资本资产定价模型还指出最佳的组合是市场组合，市场组合的非系统风险最小，所有的风险投资者都会持有的市场组合。一个针对实践的推论就是最优的投资策略是对全市场指数的被动投资。2 实证分析 CAPM在建立投资组合过程中起着相当重要的作用。随着我国证券基金业的不断发展壮大，这一模型在我国的应用范围也势必日趋扩大；因此
12、，在我国这样一个新兴的资本市场上检验CAPM的适用性和有效性是非常必要的。2.1 数据来源 研究对象：本文在2010年3月1日至2015年3月1日上证180指数中随机选取45支股票作为检验样本。采用月收益率，每支股票有60个月收盘价格样本点。选择的所有股票数据均来自深圳国泰安信息技术有限公司的数据库。 市场投资组合：以上证A股指数来代表。它包含了上海资本市场全部上市A股的成分，并以所有股本为权数，是一种价值加权指数，能反映整个股市的变动趋势和上市公司全部资本价值的变化与成长,并包括了上海股市中各种证券，符合CAPM市场组合构造的要求。月收益率的计算：个股与上证A股指数都用月收盘价来计算它们的月
13、收益率。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，应该对这段时期股票的月收盘价格进行复权处理。单只股票的月收益率取自国泰安数据库已测算好的数据，即考虑现金红利再投资的月个股回报率。我们定义股票组合的月收益率为股票组合内所有个股月收益率的算术平均值。 无风险资产收益率：通过对居民储蓄存款利率、国库券利率及国债回购利率等的分析，本文决定采用一年定期存款利率来代表无风险资产收益率（换算成月利率）。2.2 研究方法 本文首先采用的实证分析方法是BJS方法,首先把数据分为三个时期,第一时期为2010年3月1日到2011年10月31日，作为排序期，利用排序期的数据计算单个股票的值并根据值
14、进行排序分组；第二时期为2011年11月1日到2013年6月30日，作为预估期，根据分好的组计算每个组合的值，由于股票组合会使得收益偏差相互抵销，可以分散掉非系统风险，从而得到度量系统风险的系数；第三时期为2013年7月1日到2015年3月1日，作为检验期，根据检验期的数据，结合计算出来的组合值，观察值与收益率之间的关系。2.3 实证结果与分析2.3.1 个股值的确定利用排序期的个股月收益率，估计单个股票的系数，我们采用单指数模型即：进行回归，其中表示股票在t时间的收益率，表示上证A股指数在t时间内的收益率，为无风险资产收益率，为回归误差项。表1：个股系数股票名称及代码系数股票名称及代码系数股
15、票名称及代码系数兰花科创 (600123)0.073烽火通信 (600498)0.364三安光电 (600703) 0.514海信电器 (600060)0.102中国神华 (601088)0.375南方航空 (600029)0.517同仁堂 (600085)0.156贵州茅台 (600519)0.377首开股份 (600376)0.525兖州煤业 (600188)0.201上实发展 (600748) 0.402中国联通 (600050)0.565香江控股 (600162)0.204雅戈尔 (600177)0.411宝钢股份 (600019)0.602中金黄金 (600489)0.226江西铜业
16、 (600362)0.422华泰证券 (601688)0.606紫金矿业 (601899) 0.236苏州高新 (600736)0.436世茂股份 (600823)0.621上海家化 (600315)0.27新湖中宝 (600208)0.448华发股份 (600325)0.655同方股份 (600100)0.301维维股份 (600300)0.45青岛海尔 (600690)0.684国投电力 (600886)0.328华能国际 (600011) 0.463中海油服 (601808)0.796用友软件 (600588)0.335张江高科 (600895)0.463中国卫星 (600118)0.8
17、32亚盛集团 (600108)0.351北辰实业 (601588)0.463三一重工 (600031)0.877浦发银行 (600000)0.353珠江实业 (600684)0.494中航重机 (600765)0.92华业地产 (600240)0.361陆家嘴 (600663)0.512广晟有色 (600259)0.985建设银行 (601939)0.361金地集团 (600383)0.514中国北车 (601299)0.992 我们以“600050”这只为例，来看我们在这一步对单只股票的p值的估计结果。 T -3.490 4.250 p 0.003 0.000 F=18.064 p=0.00
18、00 从回归结果可以看出虽然这个方程的拟合效果较好,系数通过了T检验，p值仅为0.00，说明回归关系是显著的，因此认为估算出的这个p值还是具有一定的可信度的。2.3.2 组合的构造与组合收益率的计算根据计算出的排序期的各股系数划分股票组合，划分的标准是系数的大小，即按系数的大小将样本股票排序，为保证每一股票组合中股票数量足够多，以减小随机因素对股票组合收益率的影响，将支股票分为9组，每组5只股票。我们假定在投资过程中对每一组进行等额投资，故本文用简单加权平均来求得组合的收益率，计算公式如下其中是第i个投资组合在t时刻的收益率，是该组合中第j只股票在t时刻的收益率，N是组合中包含的股票数。分组结
19、果如下表2所示：表2：个股分组情况股票组合股票名称股票组合股票名称股票组合股票名称1兰花科创 2中金黄金 3用友软件 海信电器 紫金矿业 亚盛集团 同仁堂 上海家化 浦发银行 兖州煤业 同方股份 华业地产 香江控股 国投电力 建设银行 4烽火通信 5江西铜业 6张江高科 中国神华 苏州高新 北辰实业 贵州茅台 新湖中宝 珠江实业 上实发展 维维股份 陆家嘴 雅戈尔 华能国际 金地集团 7三安光电 8华泰证券 9中国卫星 南方航空 世茂股份 三一重工 首开股份 华发股份 中航重机 中国联通 青岛海尔 广晟有色 宝钢股份 中海油服中国北车2.3.3 组合系数的估计 采用时间序列模型，利用排序期的数
20、据，对组合的系数进行估计其中表示股票组合p在t时间的收益率，表示上证指数在t时间的收益率，为无风险资产收益率，为回顾的误差项，、为估计参数。表3：组合系数股票组合系数股票组合系数股票组合系数10.10920.0073-0.0194-0.05650.01460.1137-0.07680.07890.132 从理论上来说，代表了文章构造的股票组合相对于市场的系统风险，非系统性风险等于非系统性收益的标准差。如果1，表明了此股票组合的风险大于市场的风险，反之，则表明股票组合的风险小于市场的风险。 对照而言，从回归的结果来看，9个组的风险都低于市场风险。因为股票选定上证180指数作市场指数，即组成上证1
21、80指数的股票组合的非系统风险是被充分分散的，理论上应该为0，所以本文构造的股票组合的非系统风险是被充分分散的。故从理论上来说，如果 CAPM 成立，则股票组合的收益应该大部分由其系统风险来解释。2.3.4 CAPM模型有效性检验利用检验期的每组月收益率检验组合风险与收益关系，在每一月的截面上做检验，以检验2.3.3中求出的的有效性，在此考虑到了回归变量的平稳性，对每个组的月平均收益率和序列都进行平稳性检验。回归方程为：是组合的平均收益率，是组合的系数，是估计残差，是估计的参数。从理论上说，如果标准式CAPM成立，则对于市场中所有的证券i（i=1，2，n），其收益率模型必须符合下列条件：（1）
22、截距项必须等于或接近于0。如果与0偏差很大，那么说明 CAPM 理论遗漏了影响资产收益的其他重要因素；（2）值应该是用于解释风险资产收益的唯一变量。如果有其他因素，即将非系统性风险、股利政策、市盈率、公司规模等加入风险资产收益率的解释模型，则这些因素的回归系数应该是不显著的；（3）与应该是线性关系。回归直线的斜率应该为，且从长期看，斜率应为正，即市场组合收益率大于无风险资产率，因为市场组合的风险大于 0。直观地看，可在一定样本周期内，依次对市场中每一种证券按上式模型进行回归，分别检验上述三个条件是否满足。在具体的实证检验中，建立的回归方程与理论方程相比应具有以下几个特点：（1）回归直线的斜率为
23、正值，即，表明股票或股票组合的收益率随系统风险的增大而上升；（2）和收益率之间有线性的关系，系统风险在股票定价中起决定作用，而非系统性风险则不起决定作用；（3） 回归方程的截矩应等于无风险利率，回归方程的斜率应等于市场风险贴水。本文为体现随时间推移的稳定性，利用检验期的月平均收益率在每一个横截面上都进行了检验。检验结果如下：表4：月平均收益率检验月数系数r0T值系数r1T值F值1-0.146-16.941-0.353-3.2710.69420.0283.2710.2812.6226.87630.0852.8730.3460.9358.7440.0170.8840.064-0.22646.95-
24、0.014-0.706-0.112-0.4610.21360.0362.290.2821.45221.17-0.045-2.894-0.037-0.1883.58-0.041-2.6170.0291.492.29-0.007-0.496-0.158-0.870.756100.070.41-0.083-0.3960.15711-0.013-1.214-0.083-0.6243.912-0.1-3.5-0.13-1.371.9130.0192.87-0.323.8714.9140.09511.5470.19518.9235.8150.092.38-0.054-0.6560.43160.0876.3
25、10.2681.5622.44170.0271.9690.1822.07911.64180.1374.201-0.037-0.090.008190.17710.350.223-1.0451.092200.0311.0210.2640.7030.494从上表可以看出，所得到的回归方程从F值上看几乎100不能拒绝原假设，即股票组合的收益率与之间的并不存在线性关系。的T值上看也没有能通过T检验的，所以不能拒绝的原假设。并且并不是所有的值全部都大于，说明股票组合的收益率并不随风险的增大而增大。与此同时绝大多数不显著异于0，说明CAPM模型遗漏了之外的解释因素。故所有在20个点上获得的回归方程都不满足以
26、上3点的理论假设，故证明股票组合的收益率并不能由值做出有力解释，也就是说CAPM所假定的关系不存在。所以在实际应用中以CAPM为基准对股票价格进行评估并不合适。3 结论 本文围绕最基本的资产定价理论CAPM 模型，深入探讨了资本资产定价理论，并结合中国股票市场的实际，把资产定价模型应用于中国股票市场，进行了相应的检验。 实证分析表明，股票收益率与之外的因子有关，值与股票收益率的相关性较不稳定，现阶段要想仅凭CAPM对沪市股票风险-收益关系进行精确度量，并以此作为指导投资决策的法则尚不可行，用CAPM 对我国股票进行定价的有效性还不够强。这主要因为因为上海股票市场发展还处于初级阶段，市场容量相对
27、较小且在迅速的扩张之中，股票价格变化受市场整体需求影响较大,而受上市企业发展业绩等自身因素的影响相对较小。另外，中国资本市场的投资者的投机需求大于投资需求，投资者所关注的不是资产的时间价值，而是追求高风险资产所带来的高收益，这明显带有不成熟资本市场的一般特点。市场不完善因素以及政府政策等因素共同作用，对资本市场也存在巨大影响，这些有待于做进一步研究。此外，资本资产定价模型引进一个系数来衡量股票的系统性风险。虽然,由于市场的不成熟,使得资本资产定价模型分析的值的真实性值得商榷,但是它仍然为投资决策者提供了一个参考工具。当然，随着上海股票市场的成熟，日系数将会更具有实用价值，可以更好的衡量股票的系
28、统风险，为投资提供依据。参考文献：1Sharp，WilliamCapital Asset Prices：a Theory of Market Equilibrium under Conditions of RiskJJournal of Finance，1964，(19)12MFOmranAn analysis of the capital asset pricing model in the Egyptian stock marketJThe Quarterly Review of Economics and Finance，2007，4：801-8123Cheekiat Low，Subha
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