标题 | CAPM模型的适应性研究 |
范文 | 王向荣
摘要:CAPM模型(CapitalAssetPricingModel,资本资产定价模型)因其简便性、可理解性及可操作性,在金融学界受到了广泛应用,并对后期金融理论的发展产生了巨大影响。但随着金融体系的不断完善,一部分国内学者对该模型的有效性提出质疑。文章为检验CAPM模型对于我国股票市场的适用情况,选择了深市A股30只房地产股票进行实证分析。 关键词:CAPM模型;有效性;实证分析 一、引言 1964年,美国学者夏普夏普(WilliamSharpe)、林特尔(JohnLintner)、特里诺(JackTreynor)和莫辛(JanMossin)等人在资产组合理论、资本市场理论基础上发展出了CAPM模型。该模型得出一个非常简单的结论:如果想要获得高收益,就要投资高风险的股票。20世纪末以来,越来越多的学者开始对我国证券市场进行该模型的实证分析,有不少学者发现,我国市场不适用CAPM模型。但是随着市场机制的不断规范和完善,为了更好推动我国市场的发展,对深市进行CAPM的实证分析仍是有必要的。 二、CAPM模型介绍 (一)模型假设 1. 证券市场有效、无摩擦。 2. 投资者都是理性的。 3. 投资者具有相同预期。 4. 期望收益率和风险是影响投资决策的主要因素。 5. 可以在无风险折现率Rf的水平下无限制地借入或贷出资金。 (二)模型公式 CAPM的标准形式为:对于资产i,有 三、文献回顾 (一)国外学者对CAPM模型的研究 CAPM起源于Markowitz(1952)提出的资产组合理论,其目的是寻找有效边界,通过期望收益和方差来评价组合,投资者是理性的:想要规避风险,又想尽可能地获益。 随后,WilliamSharpe(1962)对资产组合模型进行了简化,提出了CAPM模型。 (二)国内学者对CAPM模型的研究 杨立芬(2011)选取了20只样本股票,采用FamaandMacbeth模型进行CAPM的横截面检验和采用BJS检验进行时间序列的检验,结果发现CAPM模型不适用于中国深圳的A股市场,原因是中国资本市场结构尚不健全,市场效率不高等。 张文静(2012)采用横截面检验方法和时间序列方法,对沪市进行实证分析,因为选取样本的限制、CAPM模型本身与现实情况有很大差異、我国市场相对还不够成熟等,结果显示CAPM模型在上海股市市场是无效的。 肖恒(2018)对我国证券市场中CAPM模型的适用性进行实证检验,最终得出了该理论在沪市中仅存在弱适用性的结论。原因在于:我国股票市场机制不够成熟,信息管理、披露不及时,机构投资者占比不高等,据此其提出加强法律法规建设,改善投资结构,加强市场调节机制等合理化建议。 四、实验步骤 (一)样本选取 选取深圳市场A股上市30只房地产股票的日收益率,股票的选择主要考虑以下两大因素:1.使每只股票在可用数据区间上基本保持一致,尽量减少无效数据的出现;2.对同一行业的股票进行集中选择,让CAPM实证检验结果更具说服力。采用一年期的居民存款利率2%作为无风险利率,其中一年按365天计算,这样得出的无风险利率为0.005479%。 (二)样本时期选择 2013年1月至2013年12月;2014年1月至2014年12月;2015年1月至2016年12月。 (三)数据处理过程 1. 首先将这30只股票的日收益率(对数的形式,ln(收盘价)-ln(前收盘价))整理到一个总的表格中,将表格中对数收益率计算格式有误的数据(当日收盘价与前收盘价相同)修改为0,如图1所示。 2. 运用Eviews软件,利用第一期的数据,运用OLS法进行时间序列回归,按照Rit=αit+βitRmt+εit计算单只股票βi值。回归结果如表1所示。 3. 将单只股票的βi值从小到大进行排序,并分成6个股票组合,每组含5只股票。组合结果使βi最大的5只股票分在第六组合。 4. 在图1所示的汇总表中,根据过程3中得出的分组情况,将每一个组合的对数日收益率求平均数。 根据第二期的数据对组合的收益率与市场收益率运用OLS法进行时间序列回归,并按Rpt=αp+βpRmt+εpt计算每个组合的βp和бp。结果如表2所示。 5. 根据第三期各组合的日平均收益率和第4步计算所得的各组合βp及σp进行横截面数据回归。结果如表3所示。 Rpi是2015年1月至2015年12月的平均日收益率;βpi是组合i的β系数;λ0、λ1是待估参数;εi为残差;σpi为非系统风险。 首先采用只包括β系数的回归方程:(1)Rpi=λ0+λ1βpi+εi,结果显示:R2=0.250174,调整的R2=0.062717,说明整体性显著性差,样本拟合度弱;自变量的P值大于临界值0.05,说明自变量的显著性很差,即股票的收益与风险关系不显著;λ0为正值0.002812,与无风险收益率0.005479存在偏差,说明市场存在一定的投机行为;的值为负,说明股票系统性风险越大收益率越低,这有悖于CAPM的预期。 对于模型:(2)结果显示:Rpi=λ0+λ1βpi+λ2σpi+εi结果显示:R2=0.282481,调整的R2=-0.195865,说明方程整体性显著性很差,样本拟合度弱;但是常数项和两个自变量的P值均大于临界值0.05,说明变量的显著性很差,即股票的收益率与系统性风险和非系统性风险相关性不强。 回归结果显示,R2=0.4089,调整R2=-0.4777,各自变量的P值均大于0.05,因此方程整体及各自变量均不显著。 根据以上回归结果,深市A股地产股的收益与市场收益、系统风险、非系统风险等都没有严格的线性关系,CAPM模型不适用深市A股地产股的估值。 五、小结 根据上面的实证分析结果来看,深市房地产行业的平均收益率与系统性风险没有明显的线性关系,究其原因,可能存在以下两点:1. 样本选择的问题。本次实证分析选用了对数日收益率数据进行回归,使得检验结果或许存在误差;2. 我国深圳股票市场的不成熟。相较于外国发达资本市场,我国的资本市场尚不成熟,存在内幕交易、投资渠道不够丰富等问题,无法为投资者提供一个相对有效的投资环境,这与CAPM模型的一系列假设存在偏差,这或许也是此次实证分析与CAPM模型结论相悖的一个重要原因。 参考文献: [1]杨朝军,邢靖.上海证券市场CAPM实证检验[J].上海交通大学学报,1998(03). [2]杨立芬.CAPM模型对中国资本市场的检验分析——基于中国深圳A股市场的实证检验[J].经济视角(中旬),2011(12). [3]李传恺.经典CAPM模型为何不适用我国[J].金融发展研究,2009(04). [4]张文静.CAPM模型在沪市中的有效性检验[J].时代金融,2012(36). [5]肖恒.基于上海股票市场的CAPM模型适用性实证分析[J].时代金融,2018(27). [6]王军超.CAPM模型在上海证券市场有效性分析[J].商场现代化,2012(20). [7]王璐,王玉静.CAPM模型及实证研究[J].劳动保障世界(理论版),2010(11). [8]王彦淞.CAPM模型在上海证券市场的实证分析[J].山西农经,2017(13). (作者单位:河北地质大学经贸学院) |
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