资本资产定价模型范文

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篇1

资本资产定价模型是基于风险资产的期望收益均衡基础上的预测模型，它所表明的是单个证券的合理风险溢价，取决于单个证券的风险对投资者整个资产组合风险的贡献程度。而单个证券的风险是由系统风险和非系统风险组成的，非系统风险是可以通过投资多样化的方法消除的。因而，单个证券的风险对整个资产组合风险贡献的只是它的系统风险，贡献程度的大小用β来衡量。即

βi=cov（Ri，Rm，）／σm2

式中βi为证券I的相对风险；cov（Ri，Rm）是证券i的回报与市场证券组合回报的协方差；σm2为市场证券组首的方差。

资本资产定价模型假定所有的投资者都运用马科维茨的投资组合理论在有效集里去寻找投资组合，这时证券的收益与风险将呈现出一种清晰的线性关系，这种线性关系表示为：

E（Rj）=RF+[E（Rm）-RF]βi

该模型即为资本资产定价模型。式中E（Ri）为证券i在均衡状态下的期望收益率；RF为无风险利率，一般指短期国库券或者是存款利率；E（Rm）为市场证券组合的期望收益率。投资者可根据市场证券组合收益率的估计值和证券的β估计值，计算出证券在市场均衡状态下的期望收益率，然后根据这个均衡状态下的期望收益率计算出均衡的期初价格：

均衡的期初价格=E（期末价格+股息）／[ERi）+1]

将现行的实际市场价格与均衡的期初价格进行比较，若两者不等，说明市场价格被误定，误定的价格应该有回归的要求。利用这一点，便可获得超正常收益。当现实的市场价格低于均衡价格时，说明该证券是廉价证券，应该购买之；相反，现实的市场价格若高于均衡价格，则应出卖该证券，而将资金转向其他廉价证券。

资本资产定价模型是现代金融学的奠基石，它揭示了资本市场基本的运行规律，对于市场实践和理论研究都具有重要的意义。它不仅被广泛地应用于资本市场上的各种资产，用来决定各种资产的价格，例如，证券一级市场的发行应如何定价等；同时，也为投资者提供了一种机制，投资者可以根据资产的系统风险来对几种竞争报价的金融资产进行选择。具体地说，投资者可以通过权威性的综合指数来确定全市场组合的期望收益率，并据此计算出可供投资者选择的单项资产的β系数，同时，用国库券或其他合适的政府债券来确定无风险收益率。当一个投资者得到这些信息后，资本资产定价模型就为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其收益率的方法。当某种资产的期望收益率高于投资者所要求得到的必要报酬率时，购买这种资产便是最合适的投资选择。这样，资本资产定价模型在现实市场中就得到了广泛应用。

二、资本资产定价模型的应用前提

尽管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，一直引起人们的重视并加以运用。但模型严格、过多的假设影响了它的适用性。其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场，这就是该模型的应用前提。

在投资实践中，投资者都追求实现最大利润，谋求高于平均收益的超额收益，但在理论上，投资者所获取信息的机会是均等的，如果投资者是理性的，任何投资者都不可能获得超额收益，据此可以认为，此时的市场是“有效市场”。可见，市场的有效性是衡量市场是否成熟、完善的标志。

在一个有效市场中，任何新的信息都会迅速而充分地反映在价格中，亦即有了新的信息，价格就会变动。价格的变动既可以是正的也可以是负的，它是围绕着固有值随机波动的。在一个完全有效的市场中，价格的变动几乎是盲目的。投资者通常只能获得一般的利润，不可能得到超额利润，想要通过买卖证券来获得不寻常的利润是非常困难的。因为，投资者在寻求利用暂时的无效率所带来的机会时，同时也减弱了无效率的程度。因此，对于那些警觉性差、信息不灵的人来说，要想获得不寻常的利润几乎是不可能的。

根据市场价格所反映的信息的不同，有效市场分为弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。在弱有效市场中，现实的股票价格是过去的股票价格的简单推进，呈现出随机的特征。投资者无法通过对股票价格及其交易量的统计分析来获得超额利润；在半强有效市场中，现实的股票价格反映了所有公开可得到的信息，这些信息不仅包括有关公司的历史信息、公司经营和公司财务报告，而且还包括相关的宏观经济及其他公开可用的信息。投资者不可能通过对公开信息的分析获取超额利润；在强有效市场中，现行股票价格充分反映了历史上所有公开的信息和尚未公开的内部信息。所以，投资者无法通过获取内部信息取得超额利润。对于投资者来说，任何历史的信息和内部信息都是没有价值的。市场中所有的投资者对信息的获取都有高度的反映能力，股票的价格会因所有投资者对信息的反映而做出及时的调整。当根据内部信息交易时，任何投资者都不可能通过其他投资者对信息的滞后反映获得超额利润。实践研究表明，证券市场一般是与半强有效市场假设相一致的。所以通常认为的有效市场是指半强有效。

三、资本资产定价模型应用条件对我国证券市场的要求

我国的证券市场建立的时间短，且处在不断改革和完善之中，从搜集到的观点看，研究人员都不同地指出，目前我国的证券市场正处于弱有效或非有效状态，究其原因有如下几点。

1.信息公开化程度低

有效市场的一个重要特征是信息完全公开化，每一位投资者均可以免费得到所有有价值的信息，且市场信息一旦公开，将立即对证券价格产生影响，并很快通过证券价格反映出来，定价机制不至于被扭曲。在我国，信息披露领域存在的问题仍然十分突出，一方面法规不健全，信息披露的条项、内容、时间等技术性缺陷致使信息难以通过正常渠道全面公开；另一方面，一些信息披露责任者对各市场主体弄虚作假，特别是目前一些上市公司为了使本公司股票能够升值，竟然串通中介机构，过度包装本公司形象，甚至内外串谋炒作本公司股票，误导投资者。在这种情况下，所有投资者并不是公平地获得真实的信息，而那些虚假的信息便起了误导市场的作用，证券价格发生严重偏离，少数的信息操纵者通过操纵股价来获取超额利润，使信息垄断导致市场垄断。

2.信息披露不完善

按照市场有效性理论的要求，上市公司所有与证券发行、交易有关的信息资料包括历史数据、公司的经营和财务状况、管理状况、盈利机会等应尽可能详细地公开，不得故意隐瞒、遗漏。而实际上，我国的许多上市公司以自身利益为中心，报喜不报忧，只公布对自己有利的信息，甚至有的公司虚假信息。还有一些上市公司故意拖延信息的公布，不按期公布财务报告，不按期公布重大投融资事项、委托理财事项等。这样，投资者无法获得全面准确的信息，难以做出正确的投资决策，导致市场效率降低。

3.投资者结构不合理

资本资产定价模型假定所有投资者都运用马克维茨投资组合理论分析、处理信息，从而采取同样的投资态度，在此基础上再考察证券的定价机制。因此，投资者决策的科学性和严密性是资本资产定价模型对现实市场有较强适用性的一项前提。我国股市投资者的构成是以个人投资者为主体，机构投资者为数很少，成熟的机构投资者就更少。机构投资者数目与个体投资者数目之比大大低于国外发达而高效的市场。这种不合理的投资者结构存在两方面的问题：一是大多数个人投资者素质普遍较低，经验不足，尤其缺少专业方面的知识，他们入市带有很大的盲目性，多数做短线炒作投机。因此要求这些投资者对预期收益率、标准差、证券之间的协方差有相同的理解显然是不太现实的。二是机构投资者少，使得投资者之间的竞争不够激烈，缺乏高水平高素质的信息开发人才，因此缺乏市场信息开发的压力和动力，降低了市场的有效性。

4.上市公司股权结构不合理

我国上市公司股权结构不合理的问题由来已久。就有关部门统计，截至2002年3月我国上市公司达1122家，发行总股数达3973.12亿，但其中国有股和法人股合计达2502.96亿股，占到总股数的63％。这种严重扭曲的股权结构造成两种严重的影响：一是国有股和法人股不能上市流通，限制了证券的高度流动性，降低了证券市场的竞争程度；二是代表国家持有国有股的国家投资主体并不是真正的出资人，因而没有足够的动力监控管理者行为，这在一定程度上加大了证券市场的信息不对称。

为了提高资本资产定价模型在我国证券市场的适用性，必须建立一个行之有效的证券市场。为此，应注意和解决好以下几个方面的问题：

其一，完善信息披露制度，加强信息披露管理。信息能否在市场上畅通流动是证券市场是否有效的标志，市场价格只有充分地反映所有的信息，才能真正反映证券价值。面对我国证券市场效率低的问题，首先要完善信息披露制度，从制度上要求信息披露做到公开、有效、及时和充分，即确保信息向所有的公众公布；确保所披露的信息正确反映客观事实；确保有关信息毫不延迟地得到披露；确保有关信息完全加以披露。另外，要加强信息披露的监管工作，加强监管力度。一方面，通过立法规范信息披露的主体及新闻媒体、信息服务媒体的行为；另一方面，建立权威性的金融信息中心，以最快的速度向外统一、全面的信息，减少信息大户对信息的垄断。

其二，大力培育机构投资者，改善投资主体结构。为解决我国证券市场投资主体结构不合理问题，应从以下几个方面入手培育机构投资者：（L）积极发展共同基金组织。共同基金是证券投资组合最普遍采用的形式，它以优化组合方式购买各种上市股票、债券或其他有价证券进行组合投资，然后将组合等分成许多单位，并出售给投资者。由于共同基金内各种证券的风险——收益得到过滤、组合与均衡，并且风险与收益均由各基金成员共同分享，因而为投资者分散和减少风险提供了条件，并获得组合均衡收益的作用。（2）推动养老基金、保险基金入市。保险基金、养老基金资金实力雄厚，且具有资金稳定的特点，一旦投资股市，必然体现出投资规模大、投资期限长的特点。而按目前（保险法）规定，保险公司的保费只能用于政府债券、金融债券、银行存款和国务院指定的其他方式；对养老基金也有类似规定，使得如此巨额的保险和养老基金长期徘徊在股市的大门之外。为了改善投资主体结构，有必要取消上述规定。

其三，合理解决上市公司的股权结构问题。国有股、法人股不能上市流通，是造成我国证券市场供需矛盾、利益扭曲、信息不对称、投机盛行的重要原因。解决国有股、法人股上市流通问题，以健全信息交流机制、改善市场结构、减少由于投机造成的股价信号扭曲，能有效地提高我国证券市场的效率，进而提高资本资产定价模型在我国证券市场的适用性。为此应从以下几个方面着手解决上市公司股权结构不合理问题：（1）真正按市场规律办事，解决同股不同价问题，使各类股东站在同一起跑线上，平等地开展竞争，以规范股份公司的经营机制。（2）建立健全国有股、法人股流通的配套措施，以及有关法规条例，使国有股、法人股上市流通有法可依。（3）分段实行国有股、法人股上市，以缓解市场压力。

参考文献

[1][美]威廉·P·夏普，戈登·J·亚历山大，杰弗里·V贝利。投资学（第五版）[M].中国人民大学出版社，1998.

[2][美]滋维·博迪，亚历克斯·凯恩，艾伦J·马库斯。投资学（第四版）[N].机械工业出版社，2000.

[3]陶晓春，李文明。效率市场与证券投资[M].杭州出版社。1999，（7）。

[4]黄良文。投资学[M].中国对外经济贸易出版社，1999.

篇2

关键词 资本资产 定价模型 证券组合 风险 收益 有效性

一、资本资产定价模型的基本理论

资本资产定价模型包括以下几个基本假设：（1）投资者都是风险规避者；（2）投资者遵循均值-方差原则；（3）投资者仅进行单期决策；（4）投资者可以按无风险利率借贷；（5）所有的投资者有相同的预期；（6）买卖资产时不存在税收或交易成本。其基本原理包括：（1）分离定理：根据同质预期的假定，每个投资者的切点处投资组合都是相同的，而由于投资者的风险-收益偏好不同，其无差异曲线的斜率不同，所以他们的最优投资组合也不同，但风险资产的构成却相同，投资者对风险和收益的偏好状况与该投资者风险资产组合的最优构成是无关的，这就是著名的分离定理。（2）在均衡状态下，每种证券在均衡点处的投资组合中都有一个非零的比例。根据分离定理，每个投资者都持有相同的风险资产组合，如果某种证券在组合中的比例为零，即没有人购买该证券，该证券的价格就会下降，从而使该证券的预期收益率上升，直到最终在组合中该证券的比例非零为止，反之亦然。（3）在以方差表示风险、收益率均值表示收益的坐标轴中，画一条从无风险利率出发经过市场组合的直线，这条线就是允许在无风险借贷情况下的线性有效集，即资本市场线（CML），任何不利用市场组合以及不进行无风险借贷的其他所有组合都将位于资本市场线的下方。并且，所有投资者都将选择市场组合作为他们的最优风险资产组合，投资者之间的差别只在投资于最优风险资产组合的数量与投资于无风险资产的数量之间的比例不同而已。资本市场线的表达式：Rp=Rf + (RM-Rf)*σM/σp，其中：Rp、σp 分别代表有效组合的预期收益率与标准差，Rf 表示无风险收益率，RM、σM 表示市场组合的预期收益率与标准差。（4）资本市场线反映的是有效组合的预期收益率与标准差之间的关系，任何单个风险证券由于均不是有效组合，所以一定位于该直线的下方。资本市场线并不能告诉我们单个证券的预期收益与标准差（即总风险）之间存在怎样的关系。引入了证券市场线, 其数学表达式为：Ri=Rf + (RM-Rf)*σIm/σ2M，其中：Ri、RM 分别代表单个证券和市场组合的预期收益率，Rf 表示无风险收益率,σiM,表示单个证券与市场组合的协方差，σIM 表示市场组合的方差。证券市场线反映了单个证券与市场组合的协方差和其预期收益率之间的均衡关系。比较资本市场线和证券市场线可以看出，只有有效组合才落在资本市场线上，而非有效组合都落在资本市场线下方。而对于证券市场线来说，无论是有效组合还是非有效组合，它们都落在证券市场线上。因此，证券市场线反映了在不同的β值水平下，各种证券及证券组合应有的预期收益率水平，从而反映了各种证券和证券组合系统性风险与预期收益率的均衡关系。由于预期收益率与证券价格成反比，因此证券市场线实际上也给出了风险资产的定价公式，若令βi=σIm/σ2M，中βi 为证券i 的β系数，则Ri=Rf+(RM-Rf)* βi 就是Sharpe 和Lintner 所建立的标准形式的CAPM，它表明某种证券i 的预期收益率仅由其β系数即系统风险线性决定，而非系统因素在证券的预期收益中没有作用。在遵循如上原理下，资本资产定价模型认为，在投资者均具有专业知识并具有理性的情况下，所有投资者的市场组合都是一样的，投资者仅需要通过专业经纪人获得该市场组合，然后根据自己的效用曲线来选择无风险证券和市场组合的最佳比例，从而做出最优的投资。

二、资本资产定价模型的应用

资本资产定价模型提供了有关证券的市场定价及期望报酬率测定的思想,它还可以广泛应用于投资管理和公司财务中。

1、用于风险投资决策

夏普等财务学家根据总风险由系统风险和非系统风险两大部分组成，除了和整个市场的变动相关的风险（即系统风险）无法分散掉外，其它风险都可以采用投资组合的方式来消除的原理,认为对任何证券而言，投资者通常不会将那些可以分散掉的风险视为风险,只有那些无法分散掉的市场风险才是真正的风险,此种风险的大小能够由个别证券报酬率随着市场投资组合报酬率的涨落而涨落的程度衡量出来。并据此研究出一种能描述在证券的供需达到平衡时，存在于证券的市场(系统)风险与预期报酬率之间的关系模型,即资本资产定价模型。资本资产定价模型提供了与投资组合理论相一致的单一证券风险的计量指标，有助于投资者预计单一资产的不可分散风险。该模型可以表述为：期望的投资报酬率= 无风险报酬率+ 风险报酬率= 无风险报酬率+ 风险报酬斜率风险程度，其中风险程度用标准差或变异系数等计量。风险报酬斜率取决于全体投资者的风险回避态度，可以通过统计方法来测定。该模型用于风险投资项目的决策，最常用的方法是风险调整贴现率法。这种方法的基本思路是对于高风险的项目,采用较高的贴现率（风险调整贴现率）去计算净现值，然后根据净现值法的规则来选择方案。问题的关键是根据风险的大小，利用上述模型确定风险调整贴现率。该方法的理论依据是：贴现率或资本成本是投资者进行项目投资决策时所要求的最低报酬率,当项目投资的风险增大时，投资者要求得到的报酬也上升。反之，当项目投资的风险减少时，投资者要求得到的报酬也下降。所以风险越大,贴现率越高，风险越小，贴现率越低

2、用于投资组合决策

资本资产定价模型来源于投资组合理论，又反过来用于投资组合决策。某一投资组合的β系数等于组合中个别证券的β系数的加权平均数之和，用于投资组合决策时，资本资产定价模型可以表述为:投资组合的报酬率= 无风险报酬率+（市场平均的风险报酬率-无风险报酬率）投资组合的β系数利用该模型进行投资组合决策的基本方法是:（1）确定不同证券投资组合的系数；（2）计算各证券组合的风险收益率：证券组合的风险收益率=（平均的风险报酬率-无风险报酬率)投资组合的β系数；（3）确定各投资组合的报酬率；（4）比较投资组合的报酬率,并结合投资者的风险态度和风险收益率来进行投资组合方案决策。

3、用于筹资决策中普通股资本成本的计算

普通股的资本成本率可以用投资者对发行企业的风险程度与股票投资承担的平均风险水平来评价。普通股的资本成本可以用投资者要求的最低报酬率来表示。根据资本资产定价模型：普通股的资本成本率= 无风险报酬率+ (股票市场平均报酬率-无风险报酬率) ×β系数。实证研究表明，股票市场平均报酬率通常比无风险报酬率高5 %-7 %。

三、资本资产定价模型在我国应用中的不足

在国际金融市场上, 资本资产定价模型在理论上是讨论的热点, 在实际应用上也是重要的工具。把资本资产定价模型应用于我国的证券市场是否合理还需要针对我国证券市场的实际情况和模型的应用范围和适应性进行讨论。

1、资本资产定价模型是建立在严格的假设条件上的，必要的条件就是要求证券市场是有效的。我国的证券市场正处在一个发展的初级阶段，信息公开化程度较低,在我国的证券市场内，信息披露不完全, 有时会存在弄虚作假的情况，使证券的价格发生偏离。

2、我国证券市场个人投资者较多，普遍经验不足， 且缺少专业的知识。很大一部分投资者投资具有很大的盲目性， 从这一点上来讲, 降低了市场的有效性。

3、上市公司股权结构的不合理, 我国上市公司的国有股和法人股占到总股数的63%, 国有股和法人股不能上市流通,限制了证券的高度流动性，降低了证券市场的竞争程度。这种股权结构加剧了我国证券市场的信息不对称，这种严重扭曲的股权结构造成了比较严重的影响。

参考文献

①周俊宇，《资本资产定价模型在证券投资中的应用》[J]《. 投资理财》，2011（5）

②林琳、马彪，《资本资产定价模型的理论评价及其在我国证券市场的应用》[J].《现代软科学》，2006（2）

③刘敬，《论资本资产定价模型在我国证券市场上的应用》[J].《现代财经》，2003（8）

④陈燕，《资本资产定价模型的适用性及发展探讨》[J]《. 资本运营》，2010（8）

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资本资产定价模型是基于风险资产的期望收益均衡基础上的预测模型,它所表明的是单个证券的合理风险溢价,取决于单个证券的风险对投资者整个资产组合风险的贡献程度。而单个证券的风险是由系统风险和非系统风险组成的,非系统风险是可以通过投资多样化的方法消除的。因而,单个证券的风险对整个资产组合风险贡献的只是它的系统风险,贡献程度的大小用β来衡量。即

βi=cov(Ri,Rm,)/σm2

式中βi为证券I的相对风险;cov(Ri,Rm)是证券i的回报与市场证券组合回报的协方差;σm2为市场证券组首的方差。

资本资产定价模型假定所有的投资者都运用马科维茨的投资组合理论在有效集里去寻找投资组合,这时证券的收益与风险将呈现出一种清晰的线性关系,这种线性关系表示为:

E(Rj)=RF+[E(Rm)-RF]βi

该模型即为资本资产定价模型。式中E(Ri)为证券i在均衡状态下的期望收益率;RF为无风险利率,一般指短期国库券或者是存款利率;E(Rm)为市场证券组合的期望收益率。投资者可根据市场证券组合收益率的估计值和证券的β估计值,计算出证券在市场均衡状态下的期望收益率,然后根据这个均衡状态下的期望收益率计算出均衡的期初价格:

均衡的期初价格=E(期末价格+股息)/[ERi)+1]

将现行的实际市场价格与均衡的期初价格进行比较,若两者不等,说明市场价格被误定,误定的价格应该有回归的要求。利用这一点,便可获得超正常收益。当现实的市场价格低于均衡价格时,说明该证券是廉价证券,应该购买之;相反,现实的市场价格若高于均衡价格,则应出卖该证券,而将资金转向其他廉价证券。

资本资产定价模型是现代金融学的奠基石,它揭示了资本市场基本的运行规律,对于市场实践和理论研究都具有重要的意义。它不仅被广泛地应用于资本市场上的各种资产,用来决定各种资产的价格,例如,证券一级市场的发行应如何定价等;同时,也为投资者提供了一种机制,投资者可以根据资产的系统风险来对几种竞争报价的金融资产进行选择。具体地说,投资者可以通过权威性的综合指数来确定全市场组合的期望收益率,并据此计算出可供投资者选择的单项资产的β系数,同时,用国库券或其他合适的政府债券来确定无风险收益率。当一个投资者得到这些信息后,资本资产定价模型就为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其收益率的方法。当某种资产的期望收益率高于投资者所要求得到的必要报酬率时,购买这种资产便是最合适的投资选择。这样,资本资产定价模型在现实市场中就得到了广泛应用。

二、资本资产定价模型的应用前提

尽管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,一直引起人们的重视并加以运用。但模型严格、过多的假设影响了它的适用性。其基本假设的核心就是证券市场是一个有效市场,这就是该模型的应用前提。

在投资实践中,投资者都追求实现最大利润,谋求高于平均收益的超额收益,但在理论上,投资者所获取信息的机会是均等的,如果投资者是理性的,任何投资者都不可能获得超额收益,据此可以认为,此时的市场是“有效市场”。可见,市场的有效性是衡量市场是否成熟、完善的标志。

在一个有效市场中,任何新的信息都会迅速而充分地反映在价格中,亦即有了新的信息,价格就会变动。价格的变动既可以是正的也可以是负的,它是围绕着固有值随机波动的。在一个完全有效的市场中,价格的变动几乎是盲目的。投资者通常只能获得一般的利润,不可能得到超额利润,想要通过买卖证券来获得不寻常的利润是非常困难的。因为,投资者在寻求利用暂时的无效率所带来的机会时,同时也减弱了无效率的程度。因此,对于那些警觉性差、信息不灵的人来说,要想获得不寻常的利润几乎是不可能的。

根据市场价格所反映的信息的不同,有效市场分为弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。在弱有效市场中,现实的股票价格是过去的股票价格的简单推进,呈现出随机的特征。投资者无法通过对股票价格及其交易量的统计分析来获得超额利润;在半强有效市场中,现实的股票价格反映了所有公开可得到的信息,这些信息不仅包括有关公司的历史信息、公司经营和公司财务报告,而且还包括相关的宏观经济及其他公开可用的信息。投资者不可能通过对公开信息的分析获取超额利润;在强有效市场中,现行股票价格充分反映了历史上所有公开的信息和尚未公开的内部信息。所以,投资者无法通过获取内部信息取得超额利润。对于投资者来说,任何历史的信息和内部信息都是没有价值的。市场中所有的投资者对信息的获取都有高度的反映能力,股票的价格会因所有投资者对信息的反映而做出及时的调整。当根据内部信息交易时,任何投资者都不可能通过其他投资者对信息的滞后反映获得超额利润。实践研究表明,证券市场一般是与半强有效市场假设相一致的。所以通常认为的有效市场是指半强有效。

三、资本资产定价模型应用条件对我国证券市场的要求

我国的证券市场建立的时间短,且处在不断改革和完善之中,从搜集到的观点看,研究人员都不同地指出,目前我国的证券市场正处于弱有效或非有效状态,究其原因有如下几点。

1.信息公开化程度低

有效市场的一个重要特征是信息完全公开化,每一位投资者均可以免费得到所有有价值的信息,且市场信息一旦公开,将立即对证券价格产生影响,并很快通过证券价格反映出来,定价机制不至于被扭曲。在我国,信息披露领域存在的问题仍然十分突出,一方面法规不健全,信息披露的条项、内容、时间等技术性缺陷致使信息难以通过正常渠道全面公开;另一方面,一些信息披露责任者对各市场主体弄虚作假,特别是目前一些上市公司为了使本公司股票能够升值,竟然串通中介机构,过度包装本公司形象,甚至内外串谋炒作本公司股票,误导投资者。在这种情况下,所有投资者并不是公平地获得真实的信息,而那些虚假的信息便起了误导市场的作用,证券价格发生严重偏离,少数的信息操纵者通过操纵股价来获取超额利润,使信息垄断导致市场垄断。

2.信息披露不完善

按照市场有效性理论的要求,上市公司所有与证券发行、交易有关的信息资料包括历史数据、公司的经营和财务状况、管理状况、盈利机会等应尽可能详细地公开,不得故意隐瞒、遗漏。而实际上,我国的许多上市公司以自身利益为中心,报喜不报忧,只公布对自己有利的信息,甚至有的公司虚假信息。还有一些上市公司故意拖延信息的公布,不按期公布财务报告,不按期公布重大投融资事项、委托理财事项等。这样,投资者无法获得全面准确的信息,难以做出正确的投资决策,导致市场效率降低。

3.投资者结构不合理

资本资产定价模型假定所有投资者都运用马克维茨投资组合理论分析、处理信息,从而采取同样的投资态度,在此基础上再考察证券的定价机制。因此,投资者决策的科学性和严密性是资本资产定价模型对现实市场有较强适用性的一项前提。我国股市投资者的构成是以个人投资者为主体,机构投资者为数很少,成熟的机构投资者就更少。机构投资者数目与个体投资者数目之比大大低于国外发达而高效的市场。这种不合理的投资者结构存在两方面的问题:一是大多数个人投资者素质普遍较低,经验不足,尤其缺少专业方面的知识,他们入市带有很大的盲目性,多数做短线炒作投机。因此要求这些投资者对预期收益率、标准差、证券之间的协方差有相同的理解显然是不太现实的。二是机构投资者少,使得投资者之间的竞争不够激烈,缺乏高水平高素质的信息开发人才,因此缺乏市场信息开发的压力和动力,降低了市场的有效性。

4.上市公司股权结构不合理

我国上市公司股权结构不合理的问题由来已久。就有关部门统计,截至2002年3月我国上市公司达1122家,发行总股数达3973.12亿,但其中国有股和法人股合计达2502.96亿股,占到总股数的63%。这种严重扭曲的股权结构造成两种严重的影响:一是国有股和法人股不能上市流通,限制了证券的高度流动性,降低了证券市场的竞争程度;二是代表国家持有国有股的国家投资主体并不是真正的出资人,因而没有足够的动力监控管理者行为,这在一定程度上加大了证券市场的信息不对称。

为了提高资本资产定价模型在我国证券市场的适用性,必须建立一个行之有效的证券市场。为此,应注意和解决好以下几个方面的问题:

其一,完善信息披露制度,加强信息披露管理。信息能否在市场上畅通流动是证券市场是否有效的标志,市场价格只有充分地反映所有的信息,才能真正反映证券价值。面对我国证券市场效率低的问题,首先要完善信息披露制度,从制度上要求信息披露做到公开、有效、及时和充分,即确保信息向所有的公众公布;确保所披露的信息正确反映客观事实;确保有关信息毫不延迟地得到披露;确保有关信息完全加以披露。另外,要加强信息披露的监管工作,加强监管力度。一方面,通过立法规范信息披露的主体及新闻媒体、信息服务媒体的行为;另一方面,建立权威性的金融信息中心,以最快的速度向外统一、全面的信息,减少信息大户对信息的垄断。

其二,大力培育机构投资者,改善投资主体结构。为解决我国证券市场投资主体结构不合理问题,应从以下几个方面入手培育机构投资者:(L)积极发展共同基金组织。共同基金是证券投资组合最普遍采用的形式,它以优化组合方式购买各种上市股票、债券或其他有价证券进行组合投资,然后将组合等分成许多单位,并出售给投资者。由于共同基金内各种证券的风险——收益得到过滤、组合与均衡,并且风险与收益均由各基金成员共同分享,因而为投资者分散和减少风险提供了条件,并获得组合均衡收益的作用。(2)推动养老基金、保险基金入市。保险基金、养老基金资金实力雄厚,且具有资金稳定的特点,一旦投资股市,必然体现出投资规模大、投资期限长的特点。而按目前(保险法)规定,保险公司的保费只能用于政府债券、金融债券、银行存款和国务院指定的其他方式;对养老基金也有类似规定,使得如此巨额的保险和养老基金长期徘徊在股市的大门之外。为了改善投资主体结构,有必要取消上述规定。

其三,合理解决上市公司的股权结构问题。国有股、法人股不能上市流通,是造成我国证券市场供需矛盾、利益扭曲、信息不对称、投机盛行的重要原因。解决国有股、法人股上市流通问题,以健全信息交流机制、改善市场结构、减少由于投机造成的股价信号扭曲,能有效地提高我国证券市场的效率,进而提高资本资产定价模型在我国证券市场的适用性。为此应从以下几个方面着手解决上市公司股权结构不合理问题:(1)真正按市场规律办事,解决同股不同价问题,使各类股东站在同一起跑线上,平等地开展竞争,以规范股份公司的经营机制。(2)建立健全国有股、法人股流通的配套措施,以及有关法规条例,使国有股、法人股上市流通有法可依。(3)分段实行国有股、法人股上市,以缓解市场压力。

参考文献

[1][美]威廉·P·夏普,戈登·J·亚历山大,杰弗里·V贝利。投资学(第五版)[M].中国人民大学出版社,1998.

[2][美]滋维·博迪,亚历克斯·凯恩,艾伦J·马库斯。投资学(第四版)[N].机械工业出版社,2000.

[3]陶晓春,李文明。效率市场与证券投资[M].杭州出版社。1999,(7)。

[4]黄良文。投资学[M].中国对外经济贸易出版社,1999.

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中图分类号：F830.9 文献标识码：A

文章编号：1005-913X（2016）05-0117-02

资本资产定价理论的是在微观经济学基础上发展起来的，研究资本市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，进行风险分析、投资业绩评估和资本成本的计算，是近年来许多专家学者研究的热点。资本资产定价模型（CAPM）是一个均衡定价模型，它是由美国经济学家在二十世纪六十年代建立的基于风险资产预期收益率均衡基础上的预测模型，随着这个模型的建立，资产定价理论迅速发展起来。

一、国外的研究

（一）标准的CAPM模型

20世纪60 年代，夏普（William Sharpe，1964）、林特纳（John Lintner，1965）和莫辛（Jan Mossin，1966）将马科维茨理论延伸成为资本资产定价模型（Capital and Asset Pricing Model， CAPM）。

CAPM将资产收益与市场组合（即资本市场均衡状态下的均值―方差有效组合）收益之间的协方差同市场组合收益方差之间的比界定为该资产所携带的系统风险。方程表达式为：

E（Ri）=RF+β[E（RM）-RF]

其中：E（Ri）是资产i的期望收益率，RF指无风险利率，E（RM）为市场组合的期望收益率，它是指所有的风险资产组成的投资组合，β表示系统风险，是i资产与市场组合收益之间的协方差，即β=。

CAPM模型是在严格的假设条件下进行的理论分析模型，这些假设主要包括：

1.均值―方差假设。投资者通过考察一段时间内的证券组合的预期收益率和标准差来评价证券组合；若标准差及其他方面等同，投资者将选择具有较高收益率的一种证券组合，若预期收益率等同，投资者将选择具有较低标准差的一种证券组合。

2.投资者一致假设。投资者计划的投资时点和投资期限相同，组成各个投资者组合的证券数目相同，投资者对证券的预期收益率、标准差、协方差看法一致，保证市场有效边际只有一个；投资者选择不同投资组合的原因只是风险偏好不同。

3.完全市场假设。市场不存在交易成本和税收，所有资产完全可分割、可交易；市场是完全竞争的；信息成本为零；所有市场参与者同时接受信息，且都是理性的。

CAPM 得出在上述假设条件下，市场组合与存在风险借贷条件下所讨论的切点投资组合相等，这也代表了投资者对风险投资的投资方式。所有投资者根据其资金在无风险利率和市场组合所确定的直线上进行分配以选择最有效投资，与市场组合所确定的直线即有效集，该有效集作为资本市场线主要描述了任一投资组合的预期收益率和其所具备的风险在均衡的资本市场中的关系。CAPM模型主要结论有：所有投资者都将在市场投资组合和无风险资产这两种资产中分配他们的财富；任何资产的风险都可以通过测定它给市场投资组合增加的风险来度量，而这一增加的风险则是通过估算该资产的收益与市场投资组合收益的协方差来取得的。任何资产的期望收益率与其β值呈线性关系。如果市场达到均衡，市场上的所有证券的风险收益定价关系都应在证券市场线上。

CAPM模型认为单个资产或证券组合的预期收益只与其总风险中的系统性风险有关，通过计算β值，就可以得到某项资产的预期收益率，从而创造性地推导出金融资产定价的方程式，提供了简单、可供检验的资产定价模型，开启了现代资产定价研究的先河，也使得经济学家威廉・F・夏普（William F. Sharpe）教授荣获了1990年的诺贝尔经济学奖。

（二）CAPM的拓展

布莱克（Black，1972）在研究了当无风险资产不存在时CAPM需要调整，提出了零β模型。当无风险资产不存在时，应使用零β资产组合Rz，即cov（RZ，RM）作为无风险资产的替代。即使无风险资产不存在时，每个资产的预期收益率也是β的线性函数，E（Ri）=E（RZ）+β[E（RM）-E（RZ）]，即零βCAPM。

传统的CAPM一个关键假设是投资者只考虑单一投资期，但证券市场总是在连续过程中，莫顿（Merton，1973）构建了一个连续时间的投资组合与资产定价的理论框架，将CAPM发展为跨期资本资产定价模型（Intertemporal CAPM，ICAPM）。他认为投资者不仅要规避当期的风险，而且要对因投资机会变化而带来的风险进行套期保值。ICAPM将CAPM放到动态环境中，赋予每个影响投资机会集的状态变量一个β系数，形成多β系数的资本资产定价模型。投资者需要获得超额投资收益不仅能补偿CAPM中的系统风险，而且要状态变量的不利变动风险βij。

由于CAPM模型是静态的，且把无风险收益率和市场组合收益率作为外生变量，所以在实证研究领域一直被质疑。卢卡斯（Lucas，1978）布里登（Breeden，1979）提出了基于消费的资产定价模型（Consumption-based CAPM， CCAPM）。CCAPM的不同之处就是用资产收益同消费增长率之间的协方差描述风险，即消费β。CCAPM的β系数衡量的是资产与总消费之间的关系，资产相对于总消费的β系数越高，它的期望均衡收益率越高。CCAPM假设消费者的目标是当期与未来的总效用最大化，消费者需要在其预算约束条件下在消费和投资之间作出选择。这一模型将消费选择理论与资产定价理论相结合，成为研究消费者的跨期选择行为的基本理论。

美国学者罗斯（Ross，1976）在其发表的论文《资本资产定价的套利理论》中提出了一种新的资产定价模型――套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，APT）。套利定价理论研究在完全竞争和无摩擦资本市场的假设条件下，任何风险资产的单期预期率与和它相关的影响风险因子的关系，套利定价理论认为，套利行为是市场均衡价格形成的一个决定因素。只要市场未达到均衡状态，市场上就会存在无风险套利机会，并且用多个因素来解释风险资产收益，并根据无套利原则，得到风险资产均衡收益与多个因素之间存在（近似的）线性关系。

法玛（Fama，1992）和弗伦奇（French，1992）年对美国1962年至1989年股票价格及不同股票收益率的影响因素的研究发现，CAPM模型的β值不能解释不同股票收益率的差异，而上市公司的市值（ME）、账面市值比（BE/ME）、市盈率（P/E）可以较强地解释股票回报率的差异。法玛和弗伦奇提出了三因子模型，表示为：E（Ri）-RF=bi[E（Ri）-RF]+siSMB+hiHML。他们认为股票的超额收益率，即股票的预期收益率与无风险资产收益率差额（E（Ri）-RF），与市场组合预期收益率与无风险资产收益率差额（E（Ri）-RF）、规模因素（SMB）和价值因素（HML）线性相关。

阿罗（Arrow，1951、1964）通过具体分析不确定条件下的消费者选择行为与市场实现一般均衡的过程及证券在其中的作用，提出了资产定价的随机贴现思想。随后随机贴现模型理论体系就处于不断完善过程中，汉森和理查德（Hansen and Richard，1987）明确使用“随机贴现因子”这一术语。科克伦（Cochrane，2001）提出了一个随机贴现因子（Stochastic Discount Factor， SDF）定价模型，这个模型是将资产价格表示为资产未来收益与其随机贴现因子乘积的条件期望值。这个理论是效用理论和消费者选择理论在金融领域的应用，模型从市场的一般均衡出发，在金融资产的未来支付与现价之间建立了一般性联系，给出了资产定价的一般逻辑。其最显著的一个特征就是可以将所有的资产定价模型，如资本资产定价模型（CAPM）、多因素定价模型等纳入到这个一般化的理论框架中。

二、国内的研究

我国由于国情原因，对CAPM研究较晚。最早引进CAPM模型的是刘金兰、吴育华（1988），将CAPM用于投资风险评价。王永海（1991）在《现代西方财务理论述评》中介绍了现代西方的财务理论，对CAPM模型进行了评述。傅咏梅（1993）在论文《金融创新的定价问题》对CAPM模型进行了详细的阐述。

1990年深圳证券交易所、上海证券交易所相继成立，标志着我国资本市场的形成。最早进行实证分析的是1993年李楚霖、李东运用CAPM模型对上海股市若干支股票进行了实证分析，对上海股市所作的短期拟合，结果还是比较好的，部分股票市场风险较小，β值比较小，而其平均收益率也较低；部分股票市场风险较大，它们的β值较大，平均收益率也较高。

陈小悦、李晨（1995）对上海股市的收益与资本结构关系进行实证研究，分析认为上海股市收益R与负债/权益比率DER、公司规模LTEQ负相关，与β正相关。R与β，LTEQ的关系与对美国股市的研究结果是一致的。但美国股市R与DER正相关，这两种不同的结果正反映了两个资本市场的不同。

施东晖（1996）运用CAPM模型对上海证券交易所上市的50家A股为研究对象市场的投资风险进行实证分析，研究发现：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。与资本资产定价模式（CAPM）揭示的关系相反，上海股市中股票的系统风险与其预期收益间存在着显著的线性负相关关系。

杨朝军、邢靖（1998）对1993～1995年上海股票市场的价格行为进行实证研究，结果表明上海股票市场风险和收益关系并不如CAPM理论所预期的那样，系统风险并非是决定收益的唯一因素，影响股票收益率的其他因素包括：股本规模、可流通股占总股本的比例、净资产收益率和成交量。各因素对收益影响的重要性随时间而变化。

何治国（2001）把1995～1999年中国股市收益率数据按照各种风险因素进行排序、分组，研究发现除了β可以对资产组合收益率高低做出解释以外，还存在另两个具有很强解释能力的风险因素：市盈率倒数（E/P）和账面/市值价值比（BV /MV）。这个结果与CAPM相去甚远。进一步分析研究表明，β与BV /MV严重正相关，而且当BV /MV值不变时，β的变化并不能引起收益率的同向变动。建议中国股市的风险度量指标应当包括BV /MV值。

贾权、陈章武（2003）利用中国股市的数据对CAPM模型以及其他因素与收益率之间的关系进行了实证检验。研究表明市场β值与收益率呈现出与CAPM模型预测正好相反的负相关关系，而且流通市值、市盈率、账面/市场价值的比率等其他因素对于收益率也有着很强的解释能力。

篇5

（一）理论渊源 资本资产定价理论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，主要研究证券市场中资产的预期报酬率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。 1952年，马柯维茨在《金融杂志》上发表其题为《投资组合的选择》的博士论文是现代金融学的第一个突破，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。

1964年，威廉・夏普在马柯维茨的投资组合理论的基础上首次提出资本资产定价模型。CAPM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，导致了西方金融理论的一场革命。其中心特点是只有系统风险才在股票定价中起作用，股票的报酬与股票系统风险的量度β成正比。

之后，林特（1965）和莫森（1966）对资本市场总体定价行为进行了深入研究并各自提出了风险资产定价均衡模型。他们的研究方法有所不同，但是思想和研究的结果是一致的。1990年，威廉・夏普因为资本资产定价模型的创建而获得诺贝尔经济学奖。

（二）CAPM的假设条件资本资产定价模型建立在以下基本假设之上：所有投资者都追求当期报酬最大化，并以各组合的期望报酬和标准差为基础进行投资组合选择；市场是完全有效的，所有投资者拥有同样的预期，即投资者对所有资产的预期报酬、方差和协方差等均有完全相同的估计；所有投资者都可以无风险利率无限制的借入或贷出资金；没有税金和交易成本；所有投资者都是价格接受者，任何一个投资的买卖行为都不会对股票价格产生影响；所有资产的数量是固定不变的；所有的资产都可以被完全细分，拥有充分的流动性。

（三）模型描述资本资产定价模型可以表示为：

Rp=Rf+β× （RM-Rf）

其中：Rp是资产或资产组合的报酬率；Rf为无风险报酬率；β为给定资产或资产组合的系统风险，RM是市场组合的报酬率。

从模型当中我们可以看出，资产或投资组合的期望报酬率取决于三个因素:无风险报酬率率Rf，通常将国库券的报酬率作为无风险报酬率；风险系数β，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；风险补偿，即RM-Rf，是投资者为补偿承担超过无风险报酬的额外风险而要求的报酬，即市场组合报酬率与无风险报酬率之差。

二、资本资产定价模型推导

（一）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；Rf表示无风险报酬率，从Rf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 ：

RP=Rf+re* p

其中Rp为任意有效组合P的报酬率，Rf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MRf上。MRf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。

（二）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：

Ri = Rf + β （Rm - Rf ）

其中，Ri 是第i个股票的必要报酬率，Rf 是无风险报酬率，Rm 是平均股票的要求报酬率，即β=1时的股票报酬率，Rm - Rf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Rf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。

三、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。

四、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。

五、结论

虽然资本资产定价模型的前提假设有很多不成立，我国市场的有效性也比较弱，但是运用资本资产定价模型来进行证券投资决策分析，可以为投资者解决很多问题，比如计算预期报酬率、为资产定价、评估资产组合的业绩等，所以我们必须改善市场环境，加强证券市场有效性的建设，以此来提高资本资产定价模型的适用性。

参考文献：

［1］马崇明：《论资本资产定价模型及其研究进展》，《财会通讯》2007年第3期。

篇6

1.引言

Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）相继在马克威茨的资产组合理论的基础上提出了著名的资本资产定价模型（CAPM），用资产的预期收益率和β系数描述资本资产预期收益和风险的关系，在现实中具有较强应用性，如可以估计潜在投资项目的收益率，合理估计不在市场交易的资产价值等。

目前，国内研究主要集中于CAPM模型在我国的适用性上，而对个股实证研究的文献较少。本文将通过选取单个股票青岛啤酒A股（600600）的时间序列数据分时段进行回归分析，验证资本资产定价模型在不同时段的有效性，通过对不同阶段收益率的分析，研究对股票投资的指导作用。

2.模型

资本资产定价模型说明了风险与预期报酬间的关系。

E（Ri）=Rf+βi（E（Rm）-Rf）

其中Rf是无风险资产的报酬；Rm是市场组合的报酬。由于CAPM是对股票收益率的事前预测，因此，需将事前形式转换成可以用观测数据检验的形式，通过回归分析验证CAPM模型在此股票上是否有效。假定任何资产的收益率都是公平博弈，即平均来看，资产实现的收益率等于预期收益率，按照收益正态分布可以计算出CAPM的事后形式：Ri-Rf=(Rm-Rf)βi+εi[1]。其中Ri为个股回报率，即Ri=（Pit-Pit1）/Pit-1，Pit表示个股i第t日的收盘价；Rf为无风险收益率，本文选取当时的居民三个月定期存款利率作为无风险收益率；Rm为第t日市场组合回报率，采用上证综指的日回报表示，即Rm=（Pit/Pit-1-1）*100。

当公司股票发生除权除息时，需要对原数据进行复权复息处理。假定某年某日某公司股票发生除权除息：每10股派现p1元，送转n1股，配n2股，配股价p2元，该日收盘价为p3元，以该年第一个交易日作为基准日，则该日收盘价P3调整后价格P为：p=p3×（1+n1/10+n2/10）+p1/10-p2×n2/10[2]。

3.回归分析

本文选用上海证券交易所A股中的青岛啤酒（600600）进行研究，对2002年1月4日到2009年12月31日期间的数据进行回归分析，把原始数据通过以上公式运算，青岛啤酒股票日收盘价数据来源于凤凰财经、新浪数据；居民三个月定期存款利率历史数据来源于中国人民银行、中国银行官方网站；上证综指日收盘数据来源于中国证券期货统计年鉴。

使用Eviews 6.0软件进行回归，结果如下：

所以，Ri-Rf=-1.808463+0.087587（Rm-Rf）+µ

由Eviews 6.0结果显示，截距项和βj均通过显著性检验而成立。因为βi是股票收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，所以说明青岛啤酒股票的平均收益率与系统风险之间是正相关的线性关系。本模型中，可决系数R2即代表了系统风险在股票定价中的贡献，即总风险中系统风险的比例。R2=0.120176，表明青岛啤酒股票报酬率变动中有0.120176（约12%）是市场均衡组合报酬率引起的，其余的0.879824（约88%）是青岛啤酒的特有风险，这说明还有其他因素对青岛啤酒股票定价起主要作用，系统风险只是次要因素。

然后对短期数据进行分析，用2009年每月的数据进行回归分析，得出结果如表1。

从表1可以看出，十二个月的截距项全部通过显著性检验，有十个月的βi通过了检验，这说明青岛啤酒股票平均收益率与市场组合收益率存在正相关线性关系且随时间波动。从拟合优度上看，1-4月和7-8月均大于0.5，表明这期间股票没有异常波动，尤其是3月，基本上随上证指数的变化而变化。而10-12月R2偏低，说明青岛啤酒股票的收益率受到了公司特有风险的影响。这期间，快速消费品行业恶性竞争依然激烈，由于原材料价格持续上涨及全球经济不景气等因素影响，净利润同比下降，公司及其附属公司2009年10月1日至2009年12月31日期间，第四季度的归属于母公司股东的净利润环比减少约30%。此外，各月份可决系数普遍不高，说明股票的系统风险在青岛啤酒股票定价中起到的作用有限，即不足以用市场均衡组合报酬率来解释，而青岛啤酒股份有限公司特有的风险应为主要原因。从青岛啤酒2009年上半年的年报来看，其产量、营收、净利增速都高于行业平均速度。随着公司结构调整，其高端啤酒的销量持续提高，青岛啤酒净利润有望继续领跑国内啤酒行业。

上面的实证分析表明，青岛啤酒股票的平均收益率与系统风险存在正相关线形关系，系统风险在定价中只起到次要作用，赢利状况等公司特有风险起主要作用。青岛啤酒品牌结构升级是未来业绩长期增长的主要驱动力，市场占有率上升促成行业垄断格局下的营业费用率下降则是更长期核心驱动力。随着战略实施，品牌和产品结构调整，以及管理能力的跃升，品牌建设投入将进入收获期，分地区分拆主营业务后，预计主营业务收入、EBIT和净利润均会大幅提高[3]。

品牌战略、发展战略、组织结构、经营管理等中长期影响因素是影响青岛啤酒公司长期投资价值的基础，同时，青岛啤酒长期价值低估，公司六大区域稳健发展等，青岛啤酒在这些方面具备的优势，使其未来有希望成为快速消费品行业中最具长期投资价值A股上市公司。

参考文献

[1]向方霓.对资本资产定价模型(CAPM)的检验[J].数理统计与管理,2001,20(3):32-33.

篇7

资本资产定价模型简介

从Markowitz和Tobin提出资产组合理论开始，现代资本理论迅速发展，其中最重要的理论包括了Sharp、Lintner和Mossin发展的资本资产定价模型（CAPM）。该定价模型提出高期望收益往往和高风险相关联。简单来说，资产超过无风险利率的预期超额收益率与以β值度量的资产面临的未分散的市场风险线性相关。

尽管资本资产定价理论在现代资产定价理论中一直占领着统治地方，但是由于CAPM模型是在一组苛刻的假设条件下建立的，一直不断出现一些实证研究的成果对资本资产定价模型的有效性提出了质疑。国外有Tinic、West和Basu，国内有阮涛、林少宫和李和金、李湛，结果表明，不论美国股市还是中国股市都不支持严格的CAPM模型。

2实证检验

2.1样本数据选取

本文选取2003.1-2009.12作为研究时间段，该时间段体现了熊市和典型牛市的波动特征。选取的样本是从上证股票市场随机挑选的20只股票，利用其在样本时间段的84个月度收益率数据进行分析。在此不选取日度数据或周度数据是由于相对的高频数据导致了噪声数据的使用，有损系数估计的效率。另外，用上证综合指数的月收益率作为市场组合收益率（数据均来自CCER经济金融研究数据库），并将各个时间段对应的一年期定期存款利率作为无风险利率（数据来自中国人民银行），实际运算中将年利率换算成月利率。

2.2检验方法

对CAPM模型的实证检验方法有很多，本文选用Black、Jenson和Scholes的方法（简称BJS检验）进行分析检验。

第一步利用2006.1-2008.12的月数据估计单个股票的β系数，系数值通过单个股票月度收益率对市场组合月收益率的回归来估计。如下式：

R-R=a+β(R-R)+e(1)

其中，

R股票i在t时刻的月收益率（i=1，2，…，20）;R代表无风险收益率；R是市场组合在t时刻的月收益率；β是对股票i的β系数估计；e是误差项。

第二步则是将股票按照β系数大小排序，将20支股票分为10组，每组包含两只股票，每只股票赋相同权重，并利用2003.1-2005.12的样本数据计算组合的月收益率，组合月收益率取组合内股票收益率的算术平均。然后通过组合月收益率对市场组合月收益率回归估计组合的β系数：

R-R=a+β(R-R)+e(2)

其中，

R股票组合p在t时刻的月收益率（i=1，2，…，20）;R代表无风险收益率；R是市场组合在t时刻的月收益率；β是对股票组合p的β系数估计；e是误差项。

第三步利用2009.1-2009.12的组合月平均收益率对上步得出的组合β值进行横截面回归，对收益与系统风险关系进行检验:

R=γ+γβ+ε(3)

其中，R为组合的月平均收益率；β为组合的β系数；ε为误差项。

3实证结果及分析

在置信水平95%下，利用等式（1）对股票的β值进行估计（见表1），表中β系数的估计值均通过t检验，估计值显著，利用其大小排序分为10组股票。

表1单个股票的β值估计

股票名称

β

股票名称

β

武钢股份

1.538711

宇通客车

0.908576

葛洲坝

1.09803

同仁堂

0.721116

中视传媒

0.962209

永鼎股份

0.880745

亚盛集团

1.101715

金健米业

0.907288

菲达环保

0.661829

两面针

1.527042

江西铜业

1.531689

中金黄金

1.290523

山鹰纸业

0.849112

南纺股份

0.900147

华联综超

0.881226

鲁抗医药

0.853614

新世界

0.767021

杉杉股份

1.188925

赛马实业

0.988985

华电能源

0.886169

分组完成，即可利用等式（2）对组合β系数进行估计，结果如表2所示

表2组合β系数估计

股票组合

股票构成

β

标准误差

T

1

菲达环保

0.404043

0.162576

2.485257

同仁堂

2

新世界

0.993471

0.113355

8.764249

山鹰纸业

3

鲁抗医药

1.202884

0.167258

7.191775

永鼎股份

4

华联综超

0.869742

0.132566

6.560797

华电能源

5

南纺股份

1.247708

0.219467

5.685166

金健米业

6

宇通客车

1.32813

0.159544

8.324525

中视传媒

7

赛马实业

0.956819

0.169503

8.324525

葛洲坝

8

亚盛集团

1.102168

0.174573

6.313495

杉杉股份

9

中金黄金

1.250703

0.223061

5.606997

两面针

10

江西铜业

1.251981

0.209377

5.979563

武钢股份

结果显示，组合β估计的标准误差较小，t检验值均大于临界t值，t检验显著，组合β显著不为零，可继续进行横截面回归。利用等式（3）进行横截面回归，得表3：

表3收益和系统性风险回归

系数

T检验值

R

F

γ

0.030970

1.833525

0.295887

3.361815

γ

0.041081

1.265182

横截面回归主要为检验高系统性风险是否与高期望回报率相关联。但结果显示γ的t检验小于t（8）=2.306，表明无风险利率不明显异于零，意味着市场投机需求过大；γ系数略大于零，但t检验也小于2.306，表示收益和系统性风险之间的正线性关系不显著，加上F检验值小于F（1，8）=5.32以及拟合优度R=0.295887，这都表明方程拟合效果不理想，总体显著性不够，高系统性风险与高期望回报率关联性不强。

4结论

实证检验结果与资本资产定价模型有明显的差异，这可能是由于选样的偏差和样本量大小差异造成统计推断偏差从而导致实证结果背离资本资产定价模型。但主要原因应该是资本资产定价模型的三大异常苛刻的假设，严重脱离现实，在现实市场上风险偏好不同的投资者和投机者在投资决策和投资行为上差异明显，而且由于中国证券市场监管体系尚不健全，导致市场投机气氛过重、交易及监管成本过高，致使资本资产定价模型在实际应用容易出现偏差，因此，基于CAPM模型在尚不成熟的上证市场的应用缺乏有效性依据。但是，资本资产定价理论对于现代资本理论及应用所独特的引导作用是不容忽视的，我们在实际应用时应严谨对待。

参考文献1 Black，F.Jensen， M.C.and Scholes， M. The Capital asset pricing model: Some empirical tests.Studies in the Theory ofCapital Markets[J]，1972;45:79-121

2 Sharpe， W.Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk.Journal of Finance[J]，1964;33:885-901

3 Lintner，J.The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets，Reviewof Economics and Statistics[J]，1965; 47:13-37

4 Mossin，J.Equilibrium in a capital asset market. Econometrica[J]，1966;34:768-783

篇8

证券组合管理理论最早由美国著名经济学家马柯维茨于1952年系统提出，以均值方差来量化证券组合的收益风险，1964年马柯维茨的学生威廉•夏普提出著名的资本资产定价模型（CAPM），在CAPM基础上罗斯于1976年提出套利定价模型（APT），所以CAPM模型在组合管理理论中具有特殊意义，是很多后来发展理论的基础。以历史收益的均值标准差衡量组合的收益风险，结合数学优化方法，可以得出CAPM模型下的一些结论。

一、组合可行域边界简化处理依据与无差异曲线模型依据

先约定一些用到的符号：Ei表示证券组合中第i种证券的均值（或期望收益）；EA、EB、EP分别表示证券A、证券B、证券组合的均值；?滓i表示证券组合中第i种证券的标准差；?滓A、?滓B、?滓P分别表示证券A、证券B、证券组合的标准差；xA、xB、xi分别表示证券A、证券B、证券组合中第i种证券的投资比例；?籽AB表示证券A、B的相关系数；rF表示无风险收益率；在均值标准差EP-?滓p坐标系中，均值EP为纵坐标，标准差?滓p为横坐标。

本文所有结论都建立在资本资产定价模型基础之上，对风险证券组合可行域边界进行简化处理，构造无差异曲线模型，所以有必要说明这两点及其依据。首先可行域边界简化处理：在EP-?滓p坐标系中用期望收益最高最低的俩点确定的双曲线来近似风险证券组合可行域的边界。各个证券都有一个期望收益与标准差，可以将其在EP-?滓p坐标系中表示出来，各个证券与EP-?滓p坐标平面上的点一一对应。一般情况下（?籽AB≠±1），由证券A、B两种证券组成的证券组合的可行域为经过A、B两点的双曲线。EP、?滓p满足：

E=xEA+（1-xA）E（1）?滓=x?滓+（1-xA）?滓+2x（1-x）?滓?滓?籽 （2）

由（1）、（2）可得组合的可行域所在的双曲线方程：（EA-EB）2

?滓=（EP-EB）2?滓+（EP-EA）2?滓-2（EP-EA）（EP-EB）?滓?滓B?籽（3）

在不允许卖空情况下，组合的可行域为双曲线（3）上的弧AB部分；不允许卖空情况下，含有三种证券的组合，任意两种证券确定一条双曲线，共有三条双曲线，三条双曲线围成的区域为可行域。

市场处于均衡状态下，M为市场组合，市场包含n种风险证券和1种无风险证券，可以根据各个风险证券的历史实际收益率数据，利用SPSS统计软件，计算各证券的期望收益与标准差，找出最高最低期望收益的点，记最高点为A，最低点为B。市场组合的比例系数满足x=1，0

在不允许卖空情况下，风险证券期望收益最高最低的点决定一条双曲线，风险证券组合可行域边界左凸部分是该双曲线的一部分，由于EM?燮EA，所以M在该双曲线上。不允许卖空情况下，M可以看作由无风险证券F引出的切线与该双曲线的切点。

允许卖空情况下，靠近最小风险组合的可行域边界为风险证券期望收益最高最低点确定的双曲线的一部分。M点位置受两方面因素影响，F点位置的高低和风险证券组合可行域边界的情况。可行域不变，市场无风险利率rE越低，资本市场线斜率越小，M点位置越低，越靠近最小风险组合；rF不变，风险证券最高期望收益越高，资本市场线斜率越小，M越靠近最小风险组合。事实上，rF为市场无风险利率，一般很低；风险证券最高期望收益点已经是市场中最高期望收益的点，所以M比较靠近最小风险组合，所以可以作简化处理，风险证券期望收益最高最低的点决定的双曲线左边部分可以近似可行域的左边部分，且M在该部分曲线上。允许卖空情况下，M可以看作由无风险证券F引出的切线与风险证券组合可行域边界的切点，而该部分边界可由期望收益最高最低点决定的双曲线来近似。

其次构造无差异曲线模型：EP=a（?滓P-b）n+cP（a>0，b?叟0，n>1，?滓P?叟0，cP∈R）。

无差异曲线衡量投资者的满意程度，满意程度跟投资者的个人偏好有关，所以不同投资者的无差异曲线有所不同，同一无差异曲线上的任意两点满意程度相同，位置越高的无差异曲线满意程度越高。根据无差异曲线的六大特征，很容易验证形式如EP=a（?滓P-b）n+cp的曲线族满足这六大特征，这样构造无差异曲线模型具有合理性。无差异曲线并非一定是这个形式，这里只是用EP=a（?滓P-b）n+cP函数族来近似。

简要讨论下构造的无差异曲线模型。EP=a（?滓P-b）n+cP（a>0，b?叟0，n>1，?滓P?叟0，cP∈R），已知n，只要知道满意程度相同的3个点，就可以把a、b、cP解出，a、b决定了曲线的形状，（b，cP）为曲线顶点位置，（0，abn+cP）为该无差异曲线上一特殊点；E'P=na（?滓P-b）n-1，n>1，a>0，当?滓P?叟b时，n和a越大则E'P越大，即无差异曲线越陡，这意味着投资者对风险补偿的要求越高，所以投资者可以根据自己喜好，确定合适的n和a。

二、均衡市场的资本市场线求解

市场处于均衡状态时，资本市场线与原可行域切点M为市场组合，记市场组合M的均值标准差分别为EM、?滓M，下面给出EM、?滓M的求解步骤：

第一，确定用来简化模型的最高最低期望收益的两点A和B。记I为整个证券市场所有风险证券集合的指标集，I={1，2，…，n}，EA=max{Ei｜i∈I}，I1为集合max{Ei｜i∈I}的指标集，?滓A=min{?滓i｜i∈I1}；EB=max{Ei｜i∈I}，I2为集合max{Ei｜i∈I}的指标集，?滓B=min{?滓i｜i∈I2}。

第二，由方程（3）求出过A、B两点的双曲线。

第三，求解资本市场线及市场组合M的坐标。因为M点在A、B决定的双曲线上，而且是由F（0，rF）引出的直线与该双曲线的切点，由解析几何知识可求出资本市场线方程，具体步骤如下，令F（?滓P，EP）=（EA-EB）2?滓-（EP-EB）2?滓-（EP，EA）2?滓+2（EP-EA）（EP-EB）?滓A?滓B?籽AB；F1（?滓P，EP）=（EA-EB）2?滓；F2（?滓P，EP）=（2?滓A?滓B?籽AB-?滓-?滓）EP+?滓EB+?滓EA-?滓A?滓B?籽AB（EA+EB）；?准（?滓P，EP）=（EA-EB）2?滓+（2?滓A?滓B?籽AB-?滓-?滓）E。过F（0，rF）的资本市场线方程可表示为?滓P=Xt，EP=rF+Yt，资本市场线与双曲线相切，所以要满足下面条件：[F1（0，rF）X+F2（0，rF）Y]2-?准（X，Y）F（0，rF）=0。可以求出Y/X，不妨令k=Y/X，资本市场线方程为：

EP=rF+k?滓P（4）

联立方程（3）、（4）可以求出切点市场组合坐标M（?滓M，EM）。

用A、B两点就近似求得了资本市场线与市场组合的风险收益，计算量比较小。求得市场组合的（?滓M，EM）以后，可以与投资者实际组合的收益标准差作比较，可以进行绩效评估，比较过程涉及无差异曲线，主要比较二者所在无差异曲线的高低，进而评定投资的绩效如何。若实际组合所在无差异曲线高于过M的无差异曲线（即高于市场平均水平），则绩效优，反之则差。

三、最优证券组合的求解

吴可、孟新平研究过VP=a+?姿EP（?姿?叟0，VP为组合均方差?滓，a∈R）无差异曲线模型下的最优组合问题，显然该形式的曲线族满足无差异曲线的六大特征，但忽视了无差异曲线向下凸出也即最低点期望收益要比其在EP轴上交点低的情况，所以本文构造更一般的无差异曲线模型：

EP=a（?滓P-b）n+cP （a>0，b?叟0，n>1，?滓P?叟0，cP∈R） （5）

无差异曲线最低点为（b，cP），与EP轴交点为（0，abn+cP），显然abn+cP?叟cP（最低点期望收益比其在EP轴上交点低） 。当n=2，b=0，无差异曲线模型为EP=ab?滓+cP，令a=?姿-1，cP=-aa，（5）式变为?滓=a+?姿EP，即VP=a+?姿EP，所以吴可、孟新平研究的无差异曲线模型只是其中一种特殊情况。最优组合的满意程度最高，也就是EP最高，所以只需要cP最大，-cP最小。下面就更一般的EP=a（?滓P-b）n+cP模型来求解最优证券组合。

可以建立下面非线性最优化模型：

目标函数：min{-cP｜-cP=a（?滓P-b）n-EP}

约束条件：EP=rF+k?滓P

模型意义为在资本市场线EP=rF+k?滓P上找到满意程度最高的cP。

资本市场线EP=rF+k?滓P上面已经求出，所以rF、k已知，由非线性最优化的直接消去法，得-cP=a（?滓P-b）n-k?滓P-rF，（-cP）'=na（?滓P-b）n-1-k=0即?滓P=b+（k/na）1/（n-1）时（易验证此时-cP最小），-cP=k（1/n-1）（k/na）1/（n-1）-kb-rF，即cP=k（1-1/n）（k/na）1/（n-1）+kb+rF，同时将?滓P带入（4）算出EP=kb+k（k/na）1/（n-1）+rF。最优组合坐标为（b+（k/na）1/（n-1），kb+k（k/na）1/（n-1）+rF），该点正好是资本市场线与满意程度最高无差异曲线的切点，这验证了只有当无差异曲线与资本市场线相切时，无差异曲线的位置最高。在EP轴上与最优组合满意程度相同的点坐标为（0，abn+k（1-1/n）（k/na）1/（n-1）+kb+rF）。

其中，当b=0时，最优组合坐标为（k/na）1/（n-1）+k（k/na）1/（n-1）+rF，过点（0，k（1-1/n）（k/na）1/（n-1）+rF）；当b=0，n=2时，即EP=a?滓+cP，最优组合坐标为（k/2a，k2/2a+rF），过点（0，k2/4a+rF）。

每条无差异曲线与该曲线在EP轴上交点的满意程度是相同的，比较不同组合的满意程度，就转化为比较不同组合所在的无差异曲线与EP轴交点（0，abn+cP）位置的高低，abn为一定值，只需比较cP大小，因此所在无差异曲线cP大的组合满意程度高。最优组合的cP=k（1-1/n）（k/na）1/（n-1）+kb+rF，无风险证券cF=rF-abn，而k（1-1/n）（k/na）1/（n-1）+kb+rF>rF-abn，所以最优证券组合的满意程度确实比无风险证券的满意程度要高。

无风险证券F、市场组合M、最优组合N都在资本市场线上，N可以看作F和M的再组合，即N=yF（1-y）M，y是无风险证券的投资比例，由yrF+（1-y）EM=EN得y=（EM-EN）/（EM=rF）。市场组合M的投资比例为xi=PiQi/PQ（Pi为证券i的市场价格，Qi为证券i的流通股数），M（?滓M，EM）、N（b+（k/na）1/（n-1），kb+k（k/na）1/（n-1）+rF）上文已求得，所以最优证券组合N点各证券投资比例分配为：

无风险证券F的投资比例为y=（EM-EN）/（EM-rF），n种风险证券的投资比例为xi=（1-y）PiQi/PQ=（E-r）/（E-r）PQ/PQ。y∈[0，1]，N在线段FM上，为F和M的投资组合；y

最优证券组合和市场组合比例系数之间的关系决定了最优组合和市场组合比例系数计算量的一致，虽然不易计算，但从给出了最优组合各证券比例系数的理论公式。

四、两种特殊模型下的最优组合

【参考文献】

[1] 中国证券业协会：证券投资分析[M].中国财政经济出版社，2010.

[2] 吕林根、徐子道等：解析几何[M].高等教育出版社，1987.

[3] 严明义：最优投资比例系数的确定方法研究[J].山西财经大学学报，2001（2）.

[4] 吴可、孟新平：投资组合虚拟无差异曲线模型最优化方法[J].华中科技大学学报，2001（29）.

[5] 谢政、李建平、汤泽滢：非线性最优化[M].国防科技大学出版社，2003.

篇9

三、资本资产定价模型在我国证券市场中的应用措施

篇10

资本资产定价模型是现代金融经济学理论的基石。1952年，马科维茨提出均值-方差的分析方法，以均值度量股票的预期收益，以方差度量股票的风险，把投资问题转化为在既定的风险水平下寻求股票的收益最大化，或在既定的收益水平下寻求风险的最小化。马科维茨均值-方差理论的提出，标志着现资理论的诞生。从20世纪60年代初开始，以Sharpe，Lintner和Mossin为代表的一些经济学家开始从实证的角度出发，探索证券投资的现实，导致了资本资产定价模型的产生。作为基于风险资产期望收益均衡基础上的预测模型之一，CAPM阐述了在投资者都采用马科维茨的理论进行投资管理的条件下市场均衡状态的形成，把资产的预期收益与预期风险之间的理论关系用一个简单的线性关系表达出来了，即认为一个资产的预期收益率与衡量该资产风险的一个尺度β值之间存在正相关关系。应该说，作为一种阐述风险资产均衡价格决定的理论，单一指数模型，或以之为基础的CAPM不仅大大简化了投资组合选择的运算过程，使马科维茨的投资组合选择理论朝现实世界的应用迈进了一大步，而且也使得证券理论从以往的定性分析转入定量分析，从规范性转入实证性，进而对证券投资的理论研究和实际操作，甚至整个金融理论与实践的发展都产生了巨大影响，成为现代金融学的理论基础。

一、数据选取

本文主要的市场参数从wind上选取，市场指数以上证综合指数为代表，由于上证综合指数能够比较准确地反映市场整体的行情和发展趋势，并且概括了上海股票市场中的各种证券，比较符合资本资产定价模型所描述的市场组合，而且上证综合指数是一种价值加权指数，符合资本资产定价模型的市场组合的构成要求。

二、 CAPM在中国股票市场的实证研究

本文借鉴CAPM的方法对中国股市进行实证分析，选取近年来的市场参数进行分析，从2013年1月到2014年12月的股市出发研究CAPM模型对中国股市的收益率与风险的实证检验。考虑数据的可靠性，本文以上证指数为基准，选择上证综合指数作为市场组合指数，并用上证综合指数的收益率代表市场组合。上证综合指数是一种价值加权指数，符合CAPM市场组合构造的要求。 选取750只股票来进行模型分析，由于中国股票市场作为一个新兴的市场，市场结构和市场规模都还有待于进一步的发展，同时各种股票关于市场的稳定性都不是很高，股市中还存在很大的时变风险，因此各种股票的β系数随着时间的推移其变化将会很大。所以用上一年的数据估计下一年的β系数时，β系数将更具有灵敏性，因为了使检验的结果更理想，均采用上一年的数据估计下一年的β系数。

对CAPM的总体性检验是检验风险与收益的关系，由于单个股票的非系统性风险较大，用于收益和风险的关系的检验易产生偏差。因此，通常构造股票组合来分散掉大部分的非系统性风险后进行检验。按个股的β系数大小进行分组构造组合。将所有股票按β系数的大小划分为15个股票组合，第一个股票组合包含β系数最小的一组股票，依次类推，最后一个组合包含β数子最大的一组股票。组合中股票的β系数大的组合被称为“高β系数组合”，反之则称为“低β系数组合”。

在计算组合的平均周收益率时，我们假设每个组合中的十只股票进行等额投资，这样对平均周收益率只需对十只股票的收益率进行简均即可。由于股票的系统风险测度，即真实的贝塔系数无法知道，只能通过市场模型加以估计。为了使估计的贝塔系数更加灵敏，本研究用上一年的数据估计贝塔系数，下一年的收益率检验模型。

以2013年的组合收益率估计b，以2014年的组合收益率求周平均收益率。对15组组合得到的周平均收益率与各组合b系数按如下模型进行回归检验：

Rp=γ0+γ1βp+ep

通过迭代计算得：γ0均值为-0.02561，T值为-2.7148；γ1均值为0.0143，T值为3.4286；R2的均值为0.4867。

图1CAPM回归拟合线

查表可知，在5%显著水平下回归系数γ1显著不为0，即在上海股市中收益率与风险之间存在较好的线性相关关系。γ0

三、总结与结论

中国股市尚处于发展阶段，随着改革的不断深入，中国股票市场有了显著提升，对股市的研究也有了新的发展。本文尝试用CAPM模型的方法来对中国股市进行初步的实证研究。

通过分析，资本资产定价模型在中国股票市场都有较好地解释，随着中国股票市场的日趋完善，将会有着更令人期待的实际应用价值。（作者单位：中央财经大学）

参考文献：

[1]约翰.Y.坎贝尔等.金融市场计量经济学[M].上海财经大学出版社，2003.

[2]李志彤，杨晓燕。吴萍.利用资本资产定价模型分析证券投资风险[M].山西大学学报，1999.

[3]张一春.金融市场学[M].北京：高等教育出版社，1999.

[4]宋逢明，朱世武.中国股票市场风险测度的实证研究[J].中国货币市场，2002.

[5]Fama，Eugene F，and French，Kenneth R.1992.”The Cross-Section of Expected Stock Returns”，Journal of Finance47（june）.

篇11

一、引论

在1952年，Harry Markowitz提出了均值方差模型，这也为现资组合管理打下了基石。基于这一模型基础之上，William Sharpe（1964），John Lintner（1965）andJan Mossin（1966）发展出资本资产定价模型。资本资产定价模型论证了证券的预期回报与风险，这一模型也被广泛的应用到对预期投资的预期回报率的预算，同时也被应用到对还未在市场进行交易的资产（如首次公开发行的股票）的预期回报的预算。资本资产定价模型理论预测，就个人证券的预期回报是和市场投资组合回报与证券的协方差成直线联系的。Jones（1991）发现市场投资组合可能是任何一个被公认的主要影响安全回报的指标。个人证券的预期回报肯定是和其风险相关的。也就是说，愿意持有风险资产的投资者必须想要有对应的预期回报率来补偿。尽管已经有许多被修订过的资本资产定价模型被发展出来来评估股票回报率，本研究将继续使用无条件的双参数资本资产定价模型来测试来自于金融时报100指数的股票。实证结果为资本资产定价模型的解释能力提供支持，这也就意味着可以用资本资产定价模型理论来评估来自于金融时报100指数的预期回报率。本文的结构如下：先是文献回顾，接着是金融时报100指数的简介和研究样本的讨论，随后解释和讨论标准资本资产定价模型的实证结果，最后是总结。

二、文献回顾

投资者通常面临两种风险，一种是非系统性风险，另一种是系统性风险。非系统性风险是指对某个行业或个别证券产生影响的风险，它通常由某一特殊的因素引起，与整个证券市场的价格不存在系统的全面联系，而只对个别或少数证券的收益产生影响，它可通过增加包括投资组合在内的股票的数量来抵消。系统风险是有关于一个证券的商业或金融风险，这可通过构建一个充分分散化的投资组合来消除。标准的资本资产定价模型是由William Sharp推出的，它证实了一支股票的预期回报率是和它的系统性风险Beta（β）线性相关的。资本资产定价模型表明预期回报是预期市场回报率与无风险回报率之差。无条件下资本资产定价模型方程式为：

E〔Ri〕是资产i的预期回报率，Rf是无风险利率，E（Rm）是市场m的预期市场回报率，βi是Beta系数，即资产i的系统性风险，β系数表示了资产的回报率对市场变动的敏感程度。方程式1表明，单个证券投资组合的期望收益率与相对风险程度间的关系，即任何资产的期望报酬一定等于无风险利率加上一个风险调整后者相对整个市场组合的风险程度越高，需要得到的额外补偿也就越高。这也是资产定价模型（CAPM）的主要结果。

接下来的半个世纪，许多人对于资本资产定价模型有效性的进行了测试实际论证，例如，Iqbal和Brooks测试了拉合尔证券交易所，Galagedera测试了澳大利亚证券交易所，Panigo和Pasquini研究了拉丁美洲股票交易所，Gunnlaugsson测试了冰岛股票交易所，徐绪松和侯成琪在上海股票交易所进行了实证研究，Rogers和Securato在圣保罗股票交易所进行了测试。所以，本文试图使用已实现的股票收益测试过去的股票收益是否符合资本资产定价模型。

三、金融时报指数（富时指数100）的简介

创立于1984年，指数基值定为1000，金融时报指数在英国股票市场被最广泛应用的指数，它约占整个伦敦股票交易所的资本市场的81%。金融时报指数由富时指数有限公司编制，该独立公司来源于由金融时报和伦敦股票交易所控制的合资企业。所以，它的名字来自于两家公司的缩写。富时指数有限公司设定了一些要求来选择成分，比如在伦敦股票交易所的全面上市，国籍，自由浮动和流动性。该指数有100家公司组成，但是共有102家上市，因为两股列入皇家荷兰壳牌公司和宝源。

四、样本选择方法

在这一部分，我们讨论本论文的数据来源和使用方法。在伦敦证券交易所上市公司每月调整收盘股价是从英国雅虎金融的2003年1月1日到2011年12月31日收集来的。所以，在2003年之后列入富时指数100的组成部分被排除，剩下的72家公司是可以提供的。每只股票共108个数据，样本中的每家公司的月股票回报被计算。然后每家公司的回报率是107。富时100指数作为市场投资组合。该月无风险利率是由一个月英国国债回报所代表的，这也是从英国雅虎金融收集的。选择样本的标准如下。首先，公司应该是在伦敦股票交易所上市的公开公司。其次，公司应该在所分析年份中上市交易达9年。这样一来，可用的样本就有72家公司。基于方程式1基础之上，证券市场线常被用来评估beta值，利用月超额回报的时间序列回归来测试资本资产定价模型的有效性。证券市场线用图表表示出证券超额回报i是和恰当市场指数t之间是有联系的。本文将研究这个线性关系来找出已认证的72家公司的收益回报是否支持资本资产定价模型。下图表明证券市场线，描绘的是预期收益与β关系（Subadar，2010）。方程（1）仅仅是回报与β的关系。

证券市场线公式如下：

由于CAPM模型是一个事前的模型，那么我们将获得通过的假设股票收益的事后分配是由投资者的认可事前安全市场线方程。方程（2）考虑到多元常态推定，满足高斯马尔可夫回归的假设。因此，为保持标准阵营，贝塔可估计显著从零，但常数项不应该显着异于零。本文将使用Eviews软件做回归。计算每个股票和市场组合的超额收益后，导入的Eviews数据。

五、实证结果

基于统计的72家公司普通股的月超额收益概括数据，我们能够看出所有公司都有相同的观察数据。平均差额收益栏显示在这个样本中的72家公司中有54家有无风险利率。至于对称性方面，15家公司有正偏斜，而剩下的公司则是负偏斜。72个样本中有大多数的峭度接近3，因此，月平均超额收益从某种程度上来讲是正常的。总而言之，样本股票的月超额收益可以说是积极的，低变化的和对称的。标准资本资产定价模型基于线性序列方程式2基础之上，以及在Eviews的帮助下，我们预估出72家公司的beta和alpha值。我们可以看出72个样本中有70个beta值接近0，这也就表明超过97%的样本beta值是不同的，从0到5%，换言之，金融时报100指数可以用来解释绝大多数公司的超额收益。与此同时，有58个样本没有重要的P价值，占总样本的80.56%，这表明超过80%的样本股票有不正常的收益，这收益是不同的，从0到5%。所以，我们得出结论：超过80%的样本支持标准资本资产定价模型。此外，考虑到R-square指标拟合，72个股票样本中有50个R-square超过20%，这就意味着线性等式可以适用于观测。所有的这些结果再次论证资本资产定价模型在从金融时报指数100角度评估那些股票的收益回报是有效的。仔细地检查回归结果，我们可以发现37家公司beta系数小于1，这也就表明这些公司的股票是回归股票，而剩下的就是激进股票。

六、总结

标准资本资产定价模型已作为一种重要的评估潜在投资的预期收益的方法被广泛的应用。尽管这种过分简单化的模型有其局限性，但是在Excel和Eviews软件帮助下计算起来很简单。本文使用来自于金融时报指数100的数据来论证研究资本资产定价模型的有效性，发现超过80%的研究样品支持标准资本资产定价模型，这也就意味着大多数股票收益回报可以用资本资产定价模型来进行预估。大约超过一半的样本股票是激进股票，另一半是防守型的，这可以适合不同投资者的需求。因此当投资者决定持有哪只股票的时候，他们可以采用资本资产定价模型来帮助做决定。尽管标准资本资产定价模型不能完全经受得住论证的测试，它提供的见解和其准确性使其广泛应用。

参考文献：

[1]Harry Markowitz， portfolio selection[J]Journal of Finance，March（1952）

[2]William Sharp， capital asset prices： a theory of market equilibrium[J] Journal of finance， September （1964）

[3]John Lintner， the valuation of risk asset and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets[J] review of economic and statistics， February （1965）

[4]Jan Mossion， equilibrium in a capital asset market[J] econometrica， October，（1966）

[5]Jones， P， Investments Analysis and Management， 3rd ed[M] John Wiley & Sons， New York， NY. （1991）

[6]Iqbal，Javed， Brooks， Robert..Alternative beta risk estimators and asset pricing tests in emerging markets： the case of Pakistan[J]Journal of Multinational Financial Management， （2006）17（1）：75-93.

[7]Galagedera， Don U.A.. An alternative perspective on the relationship between downside beta and CAPM beta[J] Emerging Markets Review， （2006）8（1）：4-19

[8]Grandes， Martin， Panigo， Demian， Pasquini， Ricardo.The Cost of Equity beyond CAPM： Evidence from Latin American Stocks （1986-2004） [DB/CD]Center for Financial Stability. Working Paper （2006）No18

[9]Gunnlaugsson，Stefán B..A Test of the Capm on the Iclandic Stock Market[DB/CD] Lex et Scientia， （2007），14（1）：193-199.

篇12

一、研究背景

随着我国证券市场的发展，资本资产的均衡收益率确定一直是学术界和业界关心的问题。

资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model简称CAPM模型）从理论上给出了资本资产定价的依据，得到了证券理论界的普遍认可和运用。CAPM模型是由William Sharpe[1]、John Lintner[2]等研究者于1964年根据Markowit[3]（1952）的资产组合理论得到的，在当代金融市场价格理论中占据了重要地位。Yi-Cheng shin、Sheng-Syon[4]等（2014）认为在过去的40年里，对于多种资产定价模型，CAPM起着标尺的作用。而随着金融市场的发展，资本资产定价理论遭到了挑战和困难，Mehra和Prescatt[5]（1985）认为CAPM无法解释“股权溢价”和“无风险利率”；Chorda、Subrchmanyam[6]（2000）研究发现，分散流动性风险并不能通过资产多元化组合来实现，这与CAPM模型的假设相悖。Wayne Ferson[7]（2013）指出在预测资产这一点上，长期风险模型比短期CAPM更加适合，Martin Bod[8]（2014）通过对中东地区1996～2008年的数据进行有效性检验得出，单个资产的期望收益与β系数有时不存在线性相关关系。CAPM模型也被用作考察发展较迟的中国证券市场是否完善。陈石清、帅富成[9]（2009）认为由于我国股市处于弱式有效，不满足CAPM模型严格的假设，因此不适用我国市场。丁琳、刘文俊[10]（2013）认为尽管预期收益率和风险度量系数β两者之间的线性关系在中国市场成立，但我国资本市场的现有条件仍无法满足CAPM模型的其他假设。屠新曙、韦宏[11] （2013）认为已有的CAPM模型的假设条件无法确保资本市场线的存在，也就无法进一步研究CAPM模型。大部分的研究显示，CAPM模型与市场实际结果存在很大差距，并不能完全解释资产定价中遇到的问题。赵清，乌东峰[12]（2015）指出虽然CAPM模型并不适合我国的资本市场，但可明显发现CAPM模型在我国的适用性在逐渐增强，对我国证券市场与投资者的决策仍有重要的指导作用。

2008年的金融危机后，中国股市先后经历了几次较大程度的震荡。由于投资、产业振兴等原因使得2008年11月以来至2009年8月股市大涨，此后至2010年7月以及2010年11月至2011年6月年由于受到紧缩宏观政策的影响股市遭遇熊市，2014年7月份开始股市又渐入牛市，2015年8月再次步入熊市。但是，在此期间中国股市得到了长足的进步，市场监管更加科学，运行制度更加完善，信息披露更加及时准确，投资者的个人素质也得到了提升。本文希望利用近年的数据，通过实证研究来分析CAPM模型在新的历史背景下是否适用于中国股票市场，并希望通过检验研究推动模型完善发展，以更好地适用于中国股市。

二、模型简介

CAPM模型是以风险资产期望收益均衡为前提建立的预测模型，目的是探究证券市场中资产的期望收益率与风险资产之间的联系，确定均衡价格的形成。CAPM反映某一证券合理的风险溢价，而这是由该证券所面临的风险对资产组合整体风险的贡献程度所决定的。单个证券的风险由非系统性风险（可分散风险）和系统性风险（不可分散风险）组成，可分散风险可以用增加投资渠道的方式消除，而其对市场投资组合风险的贡献程度用β衡量。

对CAPM的实证检验一般是利用回归方程对历史数据进行时间序列或横截面的检验。CAPM的表达方式为：

其中：E（Ri）为股票的期望收益率；rf为无风险收益率；E（Rm）为市场组合的期望收益率；βi=Cov（Ri，Rm）/var（Rm），β系数是单个证券的收益率与证券市场平均收益率之间的协方差与证券市场平均收益率的方差的比值。

三、实证检验

（一）样本选择与数据确定

1.样本选择。由于上证180的选样方法更为公正客观，能够更加准确地评价市场，我们选择从上证180里选取样本股。鉴于2008年9月爆发了全球金融危机，2014年11月开始股市出现了较大程度的震荡，本文以2009年1月1日至2014年10月31日作为样本股的选取时期，并以周收盘价作为样本观测值。选取了在2009年1月1日和2014年10月31日两个时间点同时入选上证180指数的87只股票，经过剔除数据缺失严重股票1只、贝塔值异样的股票4只，最终剩余82只股票作为样本股。

2.收益率的确定。

第一，个股收益率的确定。考虑到我国股市年限较短，如果采用月数据会产生数据量不足等问题，因此我们选用周数据进行分析，股票的周收益率计算公式

其中，Ri，t表示股票的周收益率，Pi，t、Pi，t-1表示第t、t-1周各只股票5日收盘价的平均值。

第一，市场收益率的确定。本文是基于上证股票的研究，所以采用上证指数作为市场投资组合收益率，市场的周收益率计算公式

其中，Pm，t、Pm，t-1表示第t、t-1周5日上证综指收盘指数的平均值，Rm，t表示市场的周收益率。

3.无风险收益率的确定。国外研究中通常以一年期的短期国债利率或银行同业拆借利率来代替无风险收益率，但由于我国利率尚未市场化，因此无法用国债利率来代表无风险收益率。而人民币定期存款利率最低时限要求是三个月，随时间的变化程度不明显，在本文的研究中，将上海银行间同业拆借利率（SHIBOR）的周数据作为无风险利率。

（二）检验方法

本文采用简化的F-M方法进行实证检验，具体步骤如下：第一，组合形成期：利用2009～2010年各样本股的周收益率回归计算各个股票的值，并对其进行排序，将所有股票分成14组，构成14个投资组合；第二，估计期：利用2011～2012年数据重新计算各个股票的，并用算术平均得到各投资组合的；第三，检验期：利用2013～2014.10.31的周市场收益率对估计期的进行横截面回归检验。

（三）检验过程

1.计算βi。首先计算2009～2010年个股的周收益率Ri和市场收益率Rm，再利用公式：

回归出个股的βi，下表列出部分股票的相关信息及回归得到的β值：

2.分组。为了分散非系统性风险，需要构建投资组合，将样本按2009～2010年计算所得的个股βi进行排序并分为14组，构建投资组合。根据2011～2012年的个股周收益率Ri和市场收益率Rm重新计算个股βi，依据公式：

利用matlab回归得到各投资组合的αi、βP，并对其进行t检验。

其中RP=ΣRi/n；无风险利率rf。

回归结果如表二所示：

由上表我们可以看出，常数项的显著性都大于0.05，没有通过检验；βP的显著性都小于0.05，可以通过检验。说明股票的收益率主要受到市场因素的影响。

3.横截面检验。结合第二期βP以及2013～2014年的RP，用matlab对模型RP=α0+α1βP+α2β2P+εi （6）

进行横截面回归，主要检验常数项系数α0是否显著为零，一次项系数α1是否显著接近Rm（=0.0037），二次项系数α2是否显著为零。该模型可以更准确的考察个股的期望收益率是否依赖于βP。

回归结果如表3所示：

从表中可以看出R2只有0.0833，拟合度非常不好，α0、α1、α2的显著性都大于0.05，结果非常不显著。其中，α1的估计值小于0，说明市场股票收益与系统风险并无正相关关系；α2的估计值为正，说明股票收益率与系统风险也不呈线性关系，这都与CAPM模型不一致。而且模型的拟合度较低，这说明在现实的市场环境中，系统性风险并不是影响个股收益的唯一因素，非系统性风险或其他因素也是影响股票预期收益的主要因素，CAPM模型不能很好的解释股票市场是如何定价的。

四、结论与启示

本文检验结果与CAPM的结论不符，CAPM模型自身有很大的局限性，CAPM模型通过对现实证券市场进行一系列严格的假设，试图将人们复杂的投资决策通过数字计算的效用值表达出来。我国证券市场中的各种因素都处于不稳定之中，市场本身存在一定的缺陷，各种经济因素和非经济因素还不能满足CAPM理论严格的基础假设条件，这降低了CAPM的可操作性：一是，模型所采用的无风险利率和市场投资组合可能不存在；二是，估计的值只是代表过去数据的变动程度，而把模型真正应用到股票投资决策上时，未来股票价格的波动才是投资者投资决策时的真正依据，但是，即使在较为成熟的证券市场，也无法真正满足CAPM模型的假设条件；三是，我国证券市场还基本处于弱有效市场，且并没有实现完全意义上的“全流通”，不是每个投资者都能正确分析信息，做出准确的投资决策，更多的表现出从众行为；四是，我国产权结构仍处于国有经济占主导地位的阶段，投资者表现的更信任国有企业；五是，在证券组合中，决定收益的唯一因素并非是系统性风险，在非系统性风险没有完全消除时，公司的纠纷、股本规模、决策失误、并购等要素对股票价格的影响也很大。

通过以上实证分析，并结合我国国情，本文给出以下几点建议：第一，完善信息批露制度，改善信息不对称问题，保证信息足够公开且真实；第二，改善我国产权结构，给予有发展潜力的中小型非国有企业更多的发展空间，增强投资者对其的信心，使资金流向最有效率的企业，提高市场有效性；第三，加大力度培养具有专业知识的投资人群体，帮助广大中小投资者作出正确的投资决策；第四，投资者在进行投资决策之前，要掌握一定的证券投资知识或寻求专业投资经理的帮助，减少非理性投资和盲目从众投资行为的发生。

参考文献

[1]Sharp W.Capital Asset prices：A Theory of Capital Market Equilibrium under Conditions of Risk [J].Journal of Finance.1964，19：425-442.

[2]Lintner J.The Valuation of Risky Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets[J].Review of Economics and Statistics，1965，47：346-382.

[3]Markowitz H.Portfolio Selection[J].The Journal of Finance，1952，7（1）：77-91.

[4]Yi-Cheng Shih，Sheng-Syan Chen，Cheng-Few Lee，Po-Jung Chen.The Evolution of Capital Asset Pricing Models[J].Review of Quantitative Finance and Ac-counting，2014，42：415-448.

[5]Merton，Robert C.Theory of Rational Option Pricing[J].Economics and Management Science，1973，4（1）：141-183.

[6]Tarun Chordia，Richard Roll，Avanidhar monality in Liquidity[J].Journal of Financial Economics，April 2000，56（1）：3-28.

[7]Wayne Ferson，Suresh Nallareddy，BiqinXie.The“out-of-sample” performance of Long Run Risk Models[J].Journal of Financial Economics.March 2013，107（3）：537-556.

[8]Martin Bod，Maria Kanderova.Linearity of the Sharpe- Lintner version of the Capital Asset Pricing Model[J].Procedia-social and Behavioral Sciences，2014，110，1136-1147.

[9]陈石清，帅富成.基于上海股市的资本资产定价模型的实证研究[J].经济问题，2009，（8）：94-96.