经管学院 - 硕士 - CAPM在中国股票市场的实证检验 - 赵善福 - 图(2)

第一章 引言

的金融经济学家对此进行了大量的实证研究工作。

1972年Black、Jensen和Scholes[1]使用1926年到1965年间纽约证券交易所的所有股票数据进行了实证检验，他们设计了多种方法进行研究，其中最重要一项是使用消除了源于公司特定风险而产生的统计噪声来建立的资产组合来检验资产定价模型的研究。他们根据β值将所有股票分成10个投资组合，并计算每种投资组合的月收益率排序，并通过该收益率的样本估计来计算每种投资组合的期望收益率。他们的计算结果和零β资本资产定价模型相一致，他们估计证券市场线上没有非线形的证据，斜率为正且不可能为零。该模型的β值可以解释几乎所有投资组合的平均收益率的差异。但同时也发现，非系统风险对收益率有影响，低β股票收益率高于CAPM的预测值，而高β股票收益率却低于CAPM的预测值。

1973年Fama和MacBeth[2]对资本资产定价模型使用1969年之前的数据进行了检验，Fama—MacBeth截面回归的基本思想是，基于β来预测每一个时间截面的收益，然后将时间维上的预测值归结起来。这种方法对于残差偏离正态分布不很敏感，各时间段的回归易于综合处理，容易增加其他变量以测量附加风险的影响能力。与Sharpe-Lintner-Black不同之处在于他们试图在前一时期估计的风险变量基础上预测投资组合未来的收益率。他们发现如CAPM模型所预言的那样，平均股票收益与β值之间存在正相关性关系，而且截距大约就等于无风险收益率。

1977年Roll[3]对资本资产定价模型的实证检验提出了可以进行实证检验的质疑： 无法对CAPM模型进行检验的原因在于无法证明市场指数组合是有效市场组合，而在CAPM理论中市场组合是包含所有不确定资产的组合。针对他提出的这一质疑，有学者通过研究指出只要市场指数与无法观察到的真实市场的相关存在很高的相关性，使用市场指数来代替真实市场进行研究所产生的误差不会很大。在Roll提出相应的批评后，多变量的检验逐渐成为检验CAPM的主流方法。CAPM的检验不在是单纯的收益与系统性风险关系检验。

Lakonishok、Reinganum(1981)[4]和Shapiro(1986)[5]发现许多其它因素对于股票收益具有显著解释能力而股票收益率与风险之间的正相关关系在后来的数据检验中没有表现得那么明显了。Banz（1981）[6]提出的规模效应就是一个重要的发现。他用股票的市值(Market Equity，即ME，股票价格与流通股数量的乘积)来代表其规模，先将股票按市值分成了五组，然后将股票按照β再分成五组，把组合的收益率对β以及证券的市值与全市场的平均市值之差进行了横截面回归，所得的系数又进行了一次时间序列回归。研究的结果证明了规模因素的风险补偿基本为负，而且在统计上是显著的，这说明了市值大的股票的收益率要低于市值小的股票，存在着规模效应。Bhandari(1988)[7]发现财务杠杆与平均收益之间是正相关的。虽然财务杠杆与风险和期望收益有关看来是合理的,但是在SLB模型中,财务杠杆与其它因素一样,都包容在β之中。Bhandari发现即使在有ME和β的模型中,财务杠杆仍然对收益具有解释能力。Stattman(1980)[8]、

Rosenberg、Reid和Lanstein（1985）发现美国股票的平均收益与企业普通股权的账面价值(BE)与其市场值(ME)之比(BE/ME)正相关。Chan[9], Hamao和

Lakonishok(1991)发现BE/ME对于日本股票的截面平均收益具有很强的解释能力。Keim(1983，1985)发现了股票收益的一月效应。

1992年Fama和French[10]对CAPM进行了一次很有影响的实证检验。他们的检验之所以有重大的意义，原因在于他们对前期的各种CAPM异常现象的研究进

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第一章 引言

行了综合，使用1962-1989之间的数据证明，即使在β为唯一解释变量的情况下， CAPM所预言的关系也不存在。他们把股票先按照规模进行了分组，然后在每组中再按照β值进行了分组。经过双分组后，β值和收益率的正相关性明显消失了。他们认为由于双分组消除了规模和β值的复共线性，导致了β值和收益率正相关性的明显消失。他们在解释变量中加入了公司规模，账面价值/市场价值，账面资产/账面价值。经过回归分析，Fama和French发现，公司规模和账面价值/市场价值包含了股票平均收益中杠杆和市盈率的作用，对平均收益的截面变动有明显的解释能力；β值不论是单独作为解释变量还是和其他变量一起回归，均不能拒绝其系数显著为零的假设。由此Fama和French得出结论说，CAPM不能说明近50年的平均股票收益并提出了包括规模和净市值比的双因素模型。同时，支持CAPM的研究者也得到了相应的积极的实证研究成果，给这一广为接受的金融支柱理论强有力的支持。Amihud，Christensen，Mendelson（1992）发现，如果使用更有效的统计方法，那么平均收益率和β值关系的估计值是正的而且是显著的，CAPM理论的结果不能否定。

1997年Barber和Lyon[11]通过研究认为Fama和French(1992)等得到的研究结果是数据窥探的结果,这种结果只对某一特定的数据集合成立,并不能推广成普遍结论;并且指出普遍结论必须建立在对不同时期和不同国家数据集合进行检验的基础之上。Kothari,Shanken和Sloan(1995)用年收益替代月收益来预测β和检验的，他们的结论认为Fama和French(1992)等人在不同的分组识别方法下未必都成立，他们的检验结果无法拒绝年度β与收益正相关的假设。

Clare,Priestly和Thomas(1998)[12]用英国股票市场的数据进行了检验,结果同样无法拒绝β与英国股票市场截面平均收益正相关的假设。

1.4.2 国内文献综述

证券市场从上个世纪90年代初在我国兴起以后，我国的经济学界对这一理论表现出了浓厚的兴趣，进行了大量检验CAPM在中国股市有效性的研究。为推动这一理论在我国的传播和发展做出了有益而卓著的贡献。

施东辉（1996）[14]运用中国股票市场进行了CAPM模型的实证研究，得到如下结论：上海股市的投资总风险中，系统风险占有非常大的比例，同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性，上海股市的这两个特征使得通过组合多元化降低投资风险的作用极其有限；与CAPM揭示的关系相反，上海股市中股票的系系统风险与其预期收益间存在着显著的线性负相关关系，而且除了系统风险外，非系统风险在股票的定价行为中也起着重要的作用。

杨朝军、邢靖(1998)[15]对我国股票市场的价格行为进行了研究，结论表明我国股市场并不符合CAPM所描绘的那样。例如股本规模、净资产收益率和成交量等因素都会对收益率产生影响，且各因素对收益影响的重要性随时间而变化。

陈小悦、孙爱军(2000)[16]运用Fama和French在1992年使用的方法对我国股市进行了检验，得出了CAPM理论在我国股票市场的非有效性，β值对收益率解释能力不高。

阮涛、林少宫（2000）[17]利用上海股票市场的四十支股票对上海市场进行了模型的实证研究，在仅包含β作为解释变量的横截面回归中，β的系数显著为零，R仅为0.004555；将非系统风险加进回归方程，β的系数变为负值仍显著为零，非系统风险系数为正，且在5％的显著性水平上不为零，从而否定了CAPM在上海证券市场上的有效性，但由于单支股票检验的误差较大，其结论并不可靠。

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靳云汇、刘霖(2001)关于中国股票市场CAPM的实证研究表明无论是否存

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第一章 引言

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有效性。但是，股票收益率不仅与β之外的因子有关，而且与β之间的关系也不是线性的。

毛晶莹（2004）利用1997年至2001年深圳股票市场的200多支股票进行了了CAPM实证检验，得出的结论是：深圳证券市场的系统性风险与平均收益存在负线性相关关系,市场中存在着严重的投机性；非系统风险具有较强的解释能力,说明收益不仅受系统风险影响,也受非系统风险影响，而且非系统风险与平均收益之间存在着负线性相关关系，所以深圳证券市场不符合CAPM模型。并且该文从我国的证券市场发展历史短,信息公开化程度太低,股市规模小,投资者的结构畸形,个人投资者占比重较大,且投资者的投资观念不成熟等方面分析了不符合的原因。

许涤龙、张钰（2005）[19]使用上海股票市场2000年到2002年的30多支股票的数据进行了实证研究，同时构造股票投资组合对模型进行了修正检验。他们的研究表明上海股票市场收益与系统性风险之间的正相关线性比较明显，同时他们对构造股票投资组合模型进行修正检验的结果表明系统性风险能更好的衡量股票组合的风险。但是他们的研究表明存在负的无风险收益率。

顾荣宝、刘瑜华（2007）[20]利用2001年1月到2005年的深圳证券市场的203支股票对CAPM在深圳A股市场是否有效进行了实证分析，得出CAPM不适合深圳股票市场的结论。他们的研究表明，深圳股市系统性风险与股票收益相关性很差，股票系统性风险在股票定价中起没有太大作用；股票的平均收益与系统性风险并不是CAPM预料的线性关系，还有其他风险因素在股票定价中起着不可忽视的作用；在深圳股票市场上,投资者的投机性很强，相当多的投资者关注的不是资本的时间价值，而是追求高风险所带来的高收益。

1.4.3 国内外文献的简评

通过对国内外相关文献的介绍，我们可以发现CAPM的实证研究日益深入和成熟，已经取得了较大成就。国内对CAPM可行性的实证研究中大多数研究的结论都否定了CAPM在我国的适用性假设，有的甚至提出了相反的结论:认为系统风险与预期收益间呈显著线性负相关关系，同时也有研究认为非系统风险在股票定价行为中具有重要作用，并分析得出股本规模、可流通股占总股本的比例、净产收益率和成交量为影响股票收益率不可忽略的因素。随着我国经济的飞速发展，证券市场的发展取得了巨大的成就，证券市场时刻处在变化之中。特别是在股权分置改革完成之后，证券市场变得越来越合规化、国际化，市场成熟度也越来越高。因此，有必要在新的形势下对我国的股票市场有效性进行新的检验。

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第三章 资本资产定价模型的拓展

第二章 资本资产定价模型理论综述

2.1 金融资产定价的方法论 2.1.1 归纳法和演绎法

根据逻辑推演过程的不同来区分，我们可以将在资本市场上为金融产品定价的方法可以分为归纳法和演绎法两类。一般情况下我们主要把归纳法用于模糊定价，即预测金融产品的价格变动趋势，而把演绎法用于精确定价，即给出确定金融产品的定价方法。

（一）归纳法

归纳法是一类自下而上的推演方法，根据逻辑学上的定义是从个别的、特殊的事物推出一般原理和普遍事物的推理过程，以技术分析为代表。

目前在股票、期货及外汇市场等资本市场的交易过程中个人投资者常常用技术分析来的预测价格的变化。技术分析法认为市场行为包容消化一切而且历史将会不断地重复，因此可以用过去的价格规律来预测未来的价格走势。

以数理金融学为代表的演绎法虽然在理论形式上不断完善，但是在解决实际问题的时却常常得不到应用的重视。经验使用表明技术分析能够帮助分析得到价格之外的增量信息，在资本市场的具体应用中具有较高的价值。因此，尽管以技术分析法为代表的归纳法一直受到主流经济学的怀疑和排斥，但它仍然有着很强的生命力，至今仍然是资本市场中广泛使用的定价方法之一，受到人们的喜爱。

（二）演绎法

演绎法是一类自上而下的推演方法，根据逻辑学上的定义是从一般（或普遍）到个别的推理过程。数理金融学根据演绎法首先以一系列假设条件给出该理论的适用范围，然后以经济学理论为基础，经过严密的数学推导，得出一个定价模型或定价理论，于是在假设条件所限定的适用范围内，该模型或理论就是“放之四海而皆准”的，可以对任何一项金融资产进行定价。主流经济学推崇的资产定价方法是演绎法。现代金融理论都属于这一范畴。

2.2.2 均衡定价方法和无套利定价方法

证券不同于一般意义上的商品，作为一种被人们广泛接受的金融资产(例如：股票，它代表了持有者对公司资产和未来收益的索取权)，其价值变动性(Value Uncertainty)是其基本特征，其预期收益存在风险或不确定性，风险决定着资产价格的波动(fluctuation)。因此，有价证券的价格变动存在着较普通商品更多更复杂的不确定性因素，这些不确定性因素为证券的合理定价蒙上了一层神秘的面纱。从一般意义上说，和商品的价格一样，金融资产的价格也是由市场的供求关系所决定的。当需求大于供给时，价格将上涨，反之，价格将下降。当金融资产的需求等于供给时，我们说市场处于均衡状态。使需求等于供给的价格则称为均衡价格。金融资产定价理论所要确定的价格应该是均衡价格。因而我们可以利用均衡分析方法——即资产的均衡定价方法，来给金融资产进行定价。另一方面，均衡要求不能花费成本并且不承担风险而获得正的利润。即要求不存在套利机会。由此产生出金融资产的无套利定价方法。

（一）金融资产的均衡定价法

金融资产的均衡定价方法从经济行为主体的优化问题的必要条件出发，获得内生的资产需求，然后利用均衡条件，通过使内生的资产需求与外生的资产供给

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第三章 资本资产定价模型的拓展

相等获得资产的均衡价格。内生的资产需求可以从经济行为主体的优化问题的一阶条件导出。均衡定方法可以使利率和衍生证券的标的资产或有关的标的变量的市场风险报酬作为均衡的一部而内生化，从而可以保持内在相容性。更重要的是金融资产的均衡定价方法不受金融市场否是完备的限制，所以均衡定价方法的使用应用范围非常广。第一个在不确定性条件下的资产定价均衡模型是资本资产定价模型(CAPM)。

（二）金融资产的无套利定价方法

套利定价法的基本思路为：构建两种投资组合，让其终值相等，则其现值一定相等；否则的话，就可以套利，即卖出现值较高的投资组合，买入现值较低的投资组合，并持有到期末，套利者就可以赚取无风险收益，这样就会吸引大量的套利者进入。众多套利者这样做得结果就是较高现值的投资组合价格下降而较低现值的投资组合价格上升，直至这种套利行为无法获得无风险收益，此时两种组合的现值相等。为什么可以利用不存在套利机会为前提来给资产进行定价呢?从不存在套利机会出发，我们立即可以得出这样的结论：在完善的市场上，任何具有相同现金流的资产或资产组合必有相同的交易价格。如果其中的一种资产或资产组合的价格是事先给定的，即认为是交易价格，那么，其他具有相同现金流的资产或资产组合，其交易价格随之也就确定了。这样确定的价格应该是均衡价格。如果不是均衡价格，意味着在这样的价格之下资产的供求不平衡，交易价格大于或小于均衡价格，所以就存在套利机会。根据这样的原理，就得到资产无套利定合之中，利用给定价格的资产或资产组合，复制出与所要定价的资产或资产组合相同现金流的资产组合，在不存在套利机会的假设下，所要定价的资产或资产组合的价值，等于复制出的资产组合的价值，而复制出资产组合的价值是已知的，因此所要定价的资产或资产组合的价值也就确定了[21]。

经济行为主体优化的理性行为与存在众多套利套利机会而言是相互矛盾的，因此从某种意义上说，从不存在套利机会的假设出发来给金融资产进行定价，比从均衡出发来给金融资产进行定价更为自然，但不存在套利机会不一定是市场均衡的充分条件。

（三）无套利假设与金融市场均衡之间的关系 假如投资者都是理性的，对财富的偏好是随着财富的增加而增加的，则存在套利机会与市场均衡的相互矛盾，均衡一切要求交易价格使金融资产的需求等于供给。对于理性的投资者来说，其金融资产的需求或供给都是由其自身利益所决定的。在均衡的状态下．金融资产的需求等于供给，投资者的自身利益得到满足，即投资者的效用达到最大化；如果存在套利机会，则投资者的自身利益都没有得到满足，因为理性的人都想利用套利机会获利。更基本的，存在套利机会与投资者存在最优资产组合需求相矛盾。因为任一个投资者想利用套利机会的规模是无限的。因此，存在套利机会与经济行为主体优化的理性相矛盾。如果存在套利机会，就意味着供求不平衡。一旦发现套利机会，大家都想利用，结果市场马上会调整要价和出价，使供求得以平衡。所以均衡时，一定不存在套利机会，由此可知不存在套利机会是市场均衡的必要条件。因此，不存在套利机会的假设是一个合理的假设，不存在套利机会不一定是市场均衡的充分条件[22]。

Sharpe(1964)和Lintner(1965)分别在Markowitz的资产组合选择理论的基础之上导出内生的资产需求，然后利用市场的均衡条件——市场出清，提出了著名的均衡资产定价理论（CAPM）。

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