我國金融行業(yè)貝塔系數(shù)與其穩(wěn)定性分析

內(nèi)容摘要：本文采用上證綜合指數(shù)2008年1月1日至2013年1月1日共計(jì)1219個(gè)工作日的日收益率，對(duì)我國金融行業(yè)的43家上市公司的貝塔系數(shù)及其穩(wěn)定性進(jìn)行分析研究。以CAPM模型與SIM模型為基礎(chǔ)，應(yīng)用Eviews6.0軟件對(duì)我國金融業(yè)上市公司貝塔系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，并用Chow檢驗(yàn)法檢驗(yàn)貝塔系數(shù)穩(wěn)定性。發(fā)現(xiàn)我國證券業(yè)的貝塔系數(shù)略高于銀行業(yè)，金融業(yè)中保險(xiǎn)業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性較高，但金融行業(yè)總體上仍不具備較高的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：金融行業(yè) 貝塔系數(shù) CAPM

模型 SIM模型 Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)

引言

貝塔系數(shù)是用來衡量證券市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的重要概念，通過對(duì)貝塔系數(shù)的估計(jì)，投資者可以預(yù)測(cè)證券未來的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。貝塔系數(shù)源于資本資產(chǎn)定價(jià)模型（簡稱CAPM模型），是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的概念，常用希臘字母β表示。β系數(shù)是反映證券收益率與市場(chǎng)收益率之間變動(dòng)關(guān)系的一個(gè)量化指標(biāo)，即某個(gè)證券所含的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。根據(jù)其定義，可通過證券與股票指數(shù)收益率的相關(guān)系數(shù)、股票指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差和股票收益率的標(biāo)準(zhǔn)差直接計(jì)算出β系數(shù)。

βi=cov（Ki，Km）/δ2m=Rim·δi·δm /δ2m= Rim（δi /δm）

式中，cov（Ki，Km）是第i種證券的收益與市場(chǎng)組合收益之間的協(xié)方差。它等于該證券的標(biāo)記準(zhǔn)差、市場(chǎng)組合的標(biāo)準(zhǔn)差及兩者相關(guān)系數(shù)的乘積；δi為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)i的收益率標(biāo)準(zhǔn)差，δm為市場(chǎng)組合收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，Rim為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)i的收益率與市場(chǎng)組合收益率之間的相關(guān)系數(shù)，Ki為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)i的收益率，Km為市場(chǎng)組合的收益率，對(duì)應(yīng)的市場(chǎng)收益率可以由上證綜指計(jì)算求得，即：

Km=（Pt-Pt-1）/（Pt-1）

式中，Pt表示第t年末的上證綜指，Pt-1表示第t年初的上證綜指。

當(dāng)β系數(shù)的絕對(duì)值越大，表示該股收益變化幅度相對(duì)于市場(chǎng)收益的變化幅度越大；絕對(duì)值越小，表示該股變化幅度相對(duì)于市場(chǎng)收益變化幅度越小。如果是負(fù)值，則表示其變化的方向與市場(chǎng)收益的變化方向相反。因此，常用貝塔系數(shù)來衡量上市公司的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指整個(gè)金融體系或者整個(gè)市場(chǎng)的崩潰風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是一種宏觀風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)主體是整個(gè)金融體系，由于金融體系與金融市場(chǎng)內(nèi)部各個(gè)子系統(tǒng)是相互聯(lián)系、相互依存的，單個(gè)或者多個(gè)機(jī)構(gòu)或集團(tuán)的崩潰可能導(dǎo)致整個(gè)金融體系或金融市場(chǎng)產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，可能造成整個(gè)系統(tǒng)或市場(chǎng)的破產(chǎn)或崩潰。因此，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也被稱為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，常包括政策風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、購買力風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)等，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不能通過分散投資的方式去消除，是不可避免的。

β系數(shù)及其穩(wěn)定性的國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

國外學(xué)者Blume在1971年發(fā)表的論文《Beta and Their Regression Tendencies》中，對(duì)1926年1月-1968年6月在紐約證券交易所上市的所有股票進(jìn)行深入研究，發(fā)現(xiàn)在一個(gè)時(shí)期里估計(jì)出來的貝塔系數(shù)是其未來估計(jì)值的有偏估計(jì)；組合規(guī)模越大，其未來的貝塔系數(shù)越能被準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)。Levy在1971年對(duì)1960-1970年期間在美國紐約交易所上市的500只股票加以研究，通過采用周收益率的數(shù)據(jù)，以52周為基期，后續(xù)期分別為52周、26周和13周得出以下結(jié)論：在較短時(shí)期內(nèi)，單一股票的β系數(shù)不具穩(wěn)定性，但組合的β系數(shù)穩(wěn)定性有顯著的提高，且隨著組織規(guī)模的擴(kuò)大，估計(jì)時(shí)間的拉長，β系數(shù)的穩(wěn)定性也相應(yīng)高。1974年，Baesel通過應(yīng)用轉(zhuǎn)移矩陣法，將時(shí)間段分為12、24、48、72與108個(gè)月，分別對(duì)1950-1967年間紐約證券交易所的160只股票，以月收益率數(shù)據(jù)做橫截面回歸，進(jìn)而估計(jì)時(shí)間段的的長短與單個(gè)股票β系數(shù)的穩(wěn)定性呈正相關(guān)的結(jié)論。且風(fēng)險(xiǎn)較高或者較低的β系數(shù)的估計(jì)值穩(wěn)定性好于β系數(shù)適中的股票。

國內(nèi)學(xué)者沈藝峰與洪錫熙在1999年發(fā)表的論文《我國股票市場(chǎng)貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)》中，通過應(yīng)用Chow檢驗(yàn)法對(duì)深圳證券交易所1996年的所有上市公司樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，得出結(jié)論：無論是單個(gè)股票還是股票組合，貝塔系數(shù)都不具有穩(wěn)定性，以過去期間的數(shù)據(jù)估計(jì)出來的貝塔系數(shù)值無法代表未來的貝塔系數(shù)值，說明我國的證券市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是變動(dòng)不定和難以預(yù)測(cè)的。2000年，靳云匯與李學(xué)在《中國股市β系數(shù)的實(shí)證研究》一文中，對(duì)滬深兩市的51種1992年以前上市的股票進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)股票的貝塔系數(shù)隨著上市時(shí)間增加基本上趨于不穩(wěn)定，通過貝塔系數(shù)的歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來貝塔系數(shù)的可靠性是較差的。劉桂榮于2007年《上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究》中，用單指數(shù)模型對(duì)2003年1月1日至2005年12月31日期間滬市浦發(fā)銀行、民生銀行、招商銀行、華夏銀行四家上市銀行的β系數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析，并給出防范銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策。2003年，馬喜德、鄭振龍與王保合以上海證券交易所的90家上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)CAPM模型中的貝塔系數(shù)波動(dòng)性做了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明，所有股票的貝塔系數(shù)波動(dòng)率都不為零，即貝塔系數(shù)在不同時(shí)期會(huì)發(fā)生變化，具有不穩(wěn)定性。

本文將研究視角定在我國金融行業(yè)A股的43家上市公司上，并將其細(xì)化分為銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和其他金融業(yè)，以單一指數(shù)模型（簡稱SIM模型）為基礎(chǔ)，應(yīng)用Eviews6.0軟件，分別對(duì)其貝塔系數(shù)及其Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)做以實(shí)證分析與比較研究，發(fā)現(xiàn)我國金融業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性普遍不高，但保險(xiǎn)業(yè)卻普遍存在貝塔系數(shù)穩(wěn)定的現(xiàn)象。

研究方法與模型構(gòu)建

（一）研究樣本與數(shù)據(jù)選取

按照證監(jiān)會(huì)所劃分的我國A股43家金融業(yè)上市公司（其中銀行業(yè)16家，證券業(yè)19家，保險(xiǎn)業(yè)5家，其他金融業(yè)3家），以2008年1月1日-2013年1月1日五年作為時(shí)間跨度，本文將源于新浪財(cái)經(jīng)的股票歷史交易數(shù)據(jù)首先做了以下處理：用前一天交易數(shù)據(jù)代替補(bǔ)齊諸如股東大會(huì)等原因而暫停交易造成的缺失數(shù)據(jù)；去除沒有分析價(jià)值的交易數(shù)據(jù)。共計(jì)得到剔除節(jié)假日后的1219個(gè)交易日，43家上市公司的日收盤價(jià)。最后，將無風(fēng)險(xiǎn)收益率選定為我國2008年一期憑證式5年期國債收益率，即R5=6.34%。endprint

（二）收益率的計(jì)算

考慮到派發(fā)現(xiàn)金股息、股票股息以及股份分割、送配等特殊情況，首先對(duì)上市公司股票的日收盤價(jià)進(jìn)行復(fù)權(quán)處理，然后再采用對(duì)數(shù)收益率的方法來計(jì)算股票日收益率，即日收益率表示為：

Rit=LN[Pit /Pi （t-1）]

式中，Rit是第i支股票在第t日的收益率；Pit、Pi （t-1）是第i支股票在第t日和第（t-1）日經(jīng)復(fù)權(quán)處理后的收盤價(jià)。市場(chǎng)收益率為同期的上證綜合指數(shù)日收盤價(jià)計(jì)算得來，即：

Rmt=[Pmt-Pm （t-1）]/Pm （t-1）

式中Rmt表示市場(chǎng)指數(shù)m第t日的收益率；Pmt、Pm （t-1）分別表示第t日和第（t-1）日市場(chǎng)指數(shù)的收盤數(shù)。

（三）模型的選擇—CAPM模型與SIM模型

CAPM模型是在投資組合理論與資本市場(chǎng)理論基礎(chǔ)上建立起來的，主要用于研究證券市場(chǎng)中資產(chǎn)的預(yù)期收益率與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)之間關(guān)系，以及均衡價(jià)格是如何形成的模型理論。CAPM模型的表達(dá)形式如下：

E（Rp）=Rf+i [E（Rm）-Rf ]

βi =Cov（Ri ， Rm）/Var（Rm）

式中E（Rp）表示市場(chǎng)期望收益率，i為某股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。CAPM模型主要表示單個(gè)股票或投資組合同系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)收益率之間的關(guān)系，也即是單個(gè)投資組合的收益率等于無風(fēng)險(xiǎn)收益率與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的和。但由于資本資產(chǎn)定價(jià)模型是一個(gè)十分理想化的模型，假設(shè)條件一方面要求是完全市場(chǎng)，與實(shí)際情況具有交易成本、資訊成本、稅的不完全市場(chǎng)不符；另一方面估計(jì)的β系數(shù)是由歷史數(shù)據(jù)計(jì)算得到的，描述的風(fēng)險(xiǎn)與收益為事前預(yù)測(cè)關(guān)系，無法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。因此，在實(shí)證研究中，通常將CAPM模型轉(zhuǎn)化為可檢驗(yàn)的SIM模型來計(jì)算。單一指數(shù)模型假設(shè)只有一種宏觀因素會(huì)引起證券收益風(fēng)險(xiǎn)，可用一個(gè)市場(chǎng)指數(shù)的收益率來表示。根據(jù)SIM模型的假設(shè)，任何證券的收益都可分解為個(gè)別股份剩余收益的期望、影響市場(chǎng)的宏觀事件的收益和不可預(yù)測(cè)的只影響公司的微觀事件組成。SIM模型如下：

Rit=αi+βi·Rmt+eit

式中Rit表示股票i在時(shí)間t的收益率，Rmt表示市場(chǎng)組合在時(shí)間t的收益率；αi，

βi是待估計(jì)的參數(shù)，βi正好是CAPM模型的βi，eit為回歸殘差。利用最小二乘法對(duì)該模型進(jìn)行估計(jì)，得出的βi即為股票i的β系數(shù)估計(jì)值。觀測(cè)回歸結(jié)果中調(diào)整后的R2，來說明樣本回歸線與樣本觀測(cè)值擬合優(yōu)度的表現(xiàn)，R2越接近1，則表明樣本回歸線對(duì)樣本值的擬合優(yōu)度越好。

（四）Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)

Chow檢驗(yàn)法是由美籍華人鄒至莊在1960年提出的用于判斷結(jié)構(gòu)在預(yù)先給定時(shí)間點(diǎn)上是否發(fā)生變化的一種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。根據(jù)單一指數(shù)模型，Ri=α+β·Rm+e，Ri1=α1+β1·Rm1+e1，Ri2=α2+β2·Rm2+e2，回歸得到的貝塔系數(shù)估計(jì)。首先，設(shè)定需要檢驗(yàn)的原假設(shè)是H0：β1=β2；備擇假設(shè)是H1：β1≠β2。第二，對(duì)完整的時(shí)間序列運(yùn)行模型，得到殘差平方和，記做SSR。第三，在兩個(gè)子期間分別運(yùn)行回歸模型，得到不同的殘差平方和。假設(shè)有兩個(gè)子期間，第一個(gè)子期間有M個(gè)觀測(cè)值，第二個(gè)子期間有N個(gè)觀測(cè)值，得到SSR1與SSR2。第四，統(tǒng)計(jì)量F服從自由度為（M-K）和（N-K）的F分布。計(jì)算統(tǒng)計(jì)量為：F=[（SSR-SSR1-SSR2 /P）]/[（SSR1+SSR2）/（M+N-2K）]

設(shè)α為顯著水平，當(dāng)F>Fα（P，M+N-2P）時(shí)，拒絕原假設(shè)并接受備擇假設(shè)，說明β系數(shù)值不穩(wěn)定，表明兩個(gè)模型不屬于同一個(gè)回歸模型。

實(shí)證分析

首先，對(duì)我國金融行業(yè)β系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。本文運(yùn)用Eviews 6.0軟件，先將處理好的各股收益率與市場(chǎng)收益率數(shù)據(jù)導(dǎo)入其中，再分別對(duì)所建立的股票日收益率與市場(chǎng)日收益率的一元線性回歸模型Ri=αi+βi·Rm+ei進(jìn)行回歸。然后，應(yīng)用Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)。因?yàn)镃how突變點(diǎn)檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)突變時(shí)點(diǎn)前后的模型系數(shù)是否發(fā)生了顯著性變化，因此本文將年度分界點(diǎn)設(shè)置為時(shí)間序列的Chow突變點(diǎn)，應(yīng)用最小二乘法（簡稱OLS回歸）估計(jì)的貝塔系數(shù)進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)分析。我國銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、其他金融業(yè)的β系數(shù)及其穩(wěn)定性的檢驗(yàn)結(jié)果，見表1。

通過表1表示，我國不同金融行業(yè)β系數(shù)調(diào)整后R2的chow檢驗(yàn)F值伴隨概率情況可總結(jié)如下：

（一） β系數(shù)—系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)程度

從表1表示可知，在銀行業(yè)的16家上市公司中，其中有15家的β系數(shù)接近于1，占比率高達(dá)93.75%，只有農(nóng)業(yè)銀行的β系數(shù)為0.52，說明銀行業(yè)的股票收益率變化與市場(chǎng)組合收益率變化的程度十分接近。在證券業(yè)的19家上市公司中，其中有18家的β系數(shù)大于1，占比率高達(dá)94.7%，只有廣發(fā)證券的β系數(shù)為0.29，說明證券業(yè)的股票收益率變化大于市場(chǎng)組合收益率的變化，為進(jìn)取型股票，當(dāng)市場(chǎng)上升時(shí)獲利較大，下跌時(shí)損失也較大。在保險(xiǎn)業(yè)5家上市公司中，其β系數(shù)均接近于1，說明保險(xiǎn)業(yè)的股票收益率變化與市場(chǎng)收益率變化十分接近；其他金融業(yè)3家上市公司的β系數(shù)略高于1，說明其他金融業(yè)股票收益率的變化略大于市場(chǎng)組合收益率的變化。

（二）修正的R2—擬合優(yōu)度

從表1表示可知，擬合優(yōu)度在區(qū)間（0.3，

0.5）的有12家上市公司，占比率為27.9%；其余31家上市公司的擬合優(yōu)度均在區(qū)間（0.5，0.8），占比率為72.1%，說明我國金融行業(yè)上市公司各股具有相當(dāng)高的擬合優(yōu)度。另一方面，R2值反映的是在個(gè)股價(jià)格的波動(dòng)中由市場(chǎng)自身所引起的比例，即代表系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；故用（1-R2）來衡量個(gè)股價(jià)格波動(dòng)中由公司自身情況所引起的比例，即非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)以上實(shí)證分析可得，金融業(yè)中27.9%的上市公司其股票價(jià)格波動(dòng)多半是由公司自身經(jīng)營管理情況引起的；另有72.1%的金融業(yè)上市公司的股票價(jià)格波動(dòng)主要是由市場(chǎng)因素引起的，說明我國金融業(yè)上市公司受系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響因素較大，自身的獨(dú)立性不強(qiáng)。endprint

（三）Chow檢驗(yàn)F值—β系數(shù)穩(wěn)定性

在5%的顯著性水平下，為使原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，Chow檢驗(yàn)的F值必須小于臨界值19.50。從表1表示可知，對(duì)于被檢驗(yàn)的43家上市公司中，其中有41家的F值都小于19.50，占比率為95.3%，僅有中國銀行與建設(shè)銀行兩家大于臨界值，這說明原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，即說明兩個(gè)分期間的觀察值屬于同一個(gè)回歸模型。說明我國金融業(yè)的上市公司的貝塔系數(shù)較為穩(wěn)定。

（四）Chow檢驗(yàn)F值的伴隨概率

在做Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)時(shí)，除了F值本身，其伴隨概率p對(duì)于判斷貝塔系數(shù)穩(wěn)定性也具有較強(qiáng)的解釋能力。在5%的顯著性水平下，為了使原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，即兩個(gè)分期間存在穩(wěn)定性成立，Chow檢驗(yàn)的F值的伴隨概率p必須大于0.05。通過表1表示的分析數(shù)據(jù)可知，在16家銀行業(yè)上市公司中，只有6家上市公司的伴隨概率p大于檢驗(yàn)顯性水平0.05，占比率

37.5%；證券業(yè)19家中僅9家伴隨概率p大于0.05，占比率47.4%；保險(xiǎn)業(yè)5家中4家通過顯著性檢驗(yàn)，占比80%；其他金融業(yè)3家中有2家通過檢驗(yàn)，占比66.7%。就金融業(yè)總體而言，43家中只有21家，占的比率為48.8%。因此不能接受Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)的原假設(shè)H0，這說明了樣本數(shù)據(jù)分析結(jié)果證明貝塔系數(shù)不是穩(wěn)定的。這個(gè)結(jié)論與沈藝峰等一些我國早期貝塔系數(shù)穩(wěn)定性研究者的研究結(jié)果相吻合，即我國股票市場(chǎng)的金融行業(yè)單只股票的貝塔系數(shù)不具有穩(wěn)定性。

結(jié)論與啟示

（一）銀行業(yè)與證券業(yè)β系數(shù)穩(wěn)定性較低

證券業(yè)的主營業(yè)務(wù)為經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)，證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)是指促成證券買賣雙方的交易行為而進(jìn)行的一種中介服務(wù)。由于證券公司的投資多以證券為基礎(chǔ)，具有流動(dòng)性高、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)。貝塔系數(shù)穩(wěn)定性的Chow檢驗(yàn)，19只股票中只有9家，占比47.36%通過了H0原假設(shè)，說明證券業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性不高。類似地，由于銀行的主營業(yè)務(wù)為資產(chǎn)業(yè)務(wù)和負(fù)債業(yè)務(wù)，不可避免的存在著借款人、貸款人之間信息不對(duì)稱的現(xiàn)象，因此銀行業(yè)具有內(nèi)在的脆弱性，擠兌風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)則相伴而生。根據(jù)表1中對(duì)貝塔系數(shù)穩(wěn)定性的Chow檢驗(yàn)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性不高，此結(jié)論與范洪波運(yùn)用Logistic模型對(duì)國有商業(yè)銀行體系脆弱性進(jìn)行分析而得出的“宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)國有商業(yè)銀行體系脆弱性的影響比微觀金融因素顯著， 宏、微觀因素間具有一定的互補(bǔ)性”結(jié)論相一致。

（二）保險(xiǎn)業(yè)β系數(shù)穩(wěn)定性較高

與銀行業(yè)相比，國外學(xué)者Traninar認(rèn)為，保險(xiǎn)業(yè)不被認(rèn)為是可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來源的核心金融機(jī)構(gòu)。保險(xiǎn)業(yè)具有較高的進(jìn)入壁壘，是典型的規(guī)模經(jīng)濟(jì)型產(chǎn)業(yè)，由替代產(chǎn)品帶來的競爭壓力較小，屬于長期穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)。風(fēng)險(xiǎn)分散是保險(xiǎn)的核心經(jīng)濟(jì)功能和實(shí)質(zhì)，保險(xiǎn)業(yè)由于風(fēng)險(xiǎn)分散的內(nèi)在性、風(fēng)險(xiǎn)傳染的有限性以及資金來源的穩(wěn)定性，故其在金融業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展中具有十分獨(dú)特的作用。然而根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示可知，雖然保險(xiǎn)業(yè)的上市公司在貝塔系數(shù)穩(wěn)定性上具有良好的顯著性，但保險(xiǎn)業(yè)上市公司的數(shù)量比重卻僅是金融行業(yè)的11.6%，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止至2008年末，我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)約為6239萬億元，保險(xiǎn)業(yè)總資產(chǎn)約為3.34萬億元，不及銀行業(yè)的6%。然而在發(fā)達(dá)國家和新興市場(chǎng)，銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)在整個(gè)金融體系中的相對(duì)比重較為合理，形成了銀行、保險(xiǎn)、證券三大支柱的支撐場(chǎng)面使得整個(gè)金融體系穩(wěn)健發(fā)展。

（三）總體上我國金融行業(yè)的β系數(shù)穩(wěn)定性較低

總體而言我國金融行業(yè)的β系數(shù)穩(wěn)定性不高，同時(shí)從我國金融行業(yè)上市公司的結(jié)構(gòu)布局與樣本回歸實(shí)證結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，我國金融行業(yè)的股票市場(chǎng)還不夠成熟，無論是政府、監(jiān)管部門、市場(chǎng)導(dǎo)向方面，還是法律、法規(guī)方面，夠不夠完善，還有很大的改進(jìn)與提升空間。

參考文獻(xiàn)：

1.李海艷.淺析貝塔系數(shù)[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2007（10）

2.Blume M E. Beta and Their Regression Tendencies[J].Journal of Finance，1975（6）

3.沈藝峰，洪熙錫.我國股票市場(chǎng)貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），1999（4）

4.靳云匯，李學(xué).中國股市β系數(shù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2000（1）

5.劉桂榮.上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].商業(yè)時(shí)代，2007（10）

6.馬喜德，鄭振龍，王保合.貝塔系數(shù)波動(dòng)狀況的實(shí)證分析[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2003（4）

7.高翔，韓曉斐.CAPM模型研究現(xiàn)狀及其實(shí)證檢驗(yàn)分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（24）

8.盧二坡，張?zhí)疑?關(guān)于銀行業(yè)穩(wěn)定性—效率及其關(guān)系研究綜述[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，社會(huì)科學(xué)版，2010（3）

9.Trainar P.Insurance and Financial Stability [J].Financial Stability Review：Banqque de France ，2004（5）

作者簡介：

丁曉裕（1989.6-），女，漢族，河南省鄭州市人，廣西師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：金融與投資。endprint

（三）Chow檢驗(yàn)F值—β系數(shù)穩(wěn)定性

在5%的顯著性水平下，為使原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，Chow檢驗(yàn)的F值必須小于臨界值19.50。從表1表示可知，對(duì)于被檢驗(yàn)的43家上市公司中，其中有41家的F值都小于19.50，占比率為95.3%，僅有中國銀行與建設(shè)銀行兩家大于臨界值，這說明原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，即說明兩個(gè)分期間的觀察值屬于同一個(gè)回歸模型。說明我國金融業(yè)的上市公司的貝塔系數(shù)較為穩(wěn)定。

（四）Chow檢驗(yàn)F值的伴隨概率

在做Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)時(shí)，除了F值本身，其伴隨概率p對(duì)于判斷貝塔系數(shù)穩(wěn)定性也具有較強(qiáng)的解釋能力。在5%的顯著性水平下，為了使原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，即兩個(gè)分期間存在穩(wěn)定性成立，Chow檢驗(yàn)的F值的伴隨概率p必須大于0.05。通過表1表示的分析數(shù)據(jù)可知，在16家銀行業(yè)上市公司中，只有6家上市公司的伴隨概率p大于檢驗(yàn)顯性水平0.05，占比率

37.5%；證券業(yè)19家中僅9家伴隨概率p大于0.05，占比率47.4%；保險(xiǎn)業(yè)5家中4家通過顯著性檢驗(yàn)，占比80%；其他金融業(yè)3家中有2家通過檢驗(yàn)，占比66.7%。就金融業(yè)總體而言，43家中只有21家，占的比率為48.8%。因此不能接受Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)的原假設(shè)H0，這說明了樣本數(shù)據(jù)分析結(jié)果證明貝塔系數(shù)不是穩(wěn)定的。這個(gè)結(jié)論與沈藝峰等一些我國早期貝塔系數(shù)穩(wěn)定性研究者的研究結(jié)果相吻合，即我國股票市場(chǎng)的金融行業(yè)單只股票的貝塔系數(shù)不具有穩(wěn)定性。

結(jié)論與啟示

（一）銀行業(yè)與證券業(yè)β系數(shù)穩(wěn)定性較低

證券業(yè)的主營業(yè)務(wù)為經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)，證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)是指促成證券買賣雙方的交易行為而進(jìn)行的一種中介服務(wù)。由于證券公司的投資多以證券為基礎(chǔ)，具有流動(dòng)性高、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)。貝塔系數(shù)穩(wěn)定性的Chow檢驗(yàn)，19只股票中只有9家，占比47.36%通過了H0原假設(shè)，說明證券業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性不高。類似地，由于銀行的主營業(yè)務(wù)為資產(chǎn)業(yè)務(wù)和負(fù)債業(yè)務(wù)，不可避免的存在著借款人、貸款人之間信息不對(duì)稱的現(xiàn)象，因此銀行業(yè)具有內(nèi)在的脆弱性，擠兌風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)則相伴而生。根據(jù)表1中對(duì)貝塔系數(shù)穩(wěn)定性的Chow檢驗(yàn)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性不高，此結(jié)論與范洪波運(yùn)用Logistic模型對(duì)國有商業(yè)銀行體系脆弱性進(jìn)行分析而得出的“宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)國有商業(yè)銀行體系脆弱性的影響比微觀金融因素顯著， 宏、微觀因素間具有一定的互補(bǔ)性”結(jié)論相一致。

（二）保險(xiǎn)業(yè)β系數(shù)穩(wěn)定性較高

與銀行業(yè)相比，國外學(xué)者Traninar認(rèn)為，保險(xiǎn)業(yè)不被認(rèn)為是可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來源的核心金融機(jī)構(gòu)。保險(xiǎn)業(yè)具有較高的進(jìn)入壁壘，是典型的規(guī)模經(jīng)濟(jì)型產(chǎn)業(yè)，由替代產(chǎn)品帶來的競爭壓力較小，屬于長期穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)。風(fēng)險(xiǎn)分散是保險(xiǎn)的核心經(jīng)濟(jì)功能和實(shí)質(zhì)，保險(xiǎn)業(yè)由于風(fēng)險(xiǎn)分散的內(nèi)在性、風(fēng)險(xiǎn)傳染的有限性以及資金來源的穩(wěn)定性，故其在金融業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展中具有十分獨(dú)特的作用。然而根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示可知，雖然保險(xiǎn)業(yè)的上市公司在貝塔系數(shù)穩(wěn)定性上具有良好的顯著性，但保險(xiǎn)業(yè)上市公司的數(shù)量比重卻僅是金融行業(yè)的11.6%，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止至2008年末，我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)約為6239萬億元，保險(xiǎn)業(yè)總資產(chǎn)約為3.34萬億元，不及銀行業(yè)的6%。然而在發(fā)達(dá)國家和新興市場(chǎng)，銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)在整個(gè)金融體系中的相對(duì)比重較為合理，形成了銀行、保險(xiǎn)、證券三大支柱的支撐場(chǎng)面使得整個(gè)金融體系穩(wěn)健發(fā)展。

（三）總體上我國金融行業(yè)的β系數(shù)穩(wěn)定性較低

總體而言我國金融行業(yè)的β系數(shù)穩(wěn)定性不高，同時(shí)從我國金融行業(yè)上市公司的結(jié)構(gòu)布局與樣本回歸實(shí)證結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，我國金融行業(yè)的股票市場(chǎng)還不夠成熟，無論是政府、監(jiān)管部門、市場(chǎng)導(dǎo)向方面，還是法律、法規(guī)方面，夠不夠完善，還有很大的改進(jìn)與提升空間。

參考文獻(xiàn)：

1.李海艷.淺析貝塔系數(shù)[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2007（10）

2.Blume M E. Beta and Their Regression Tendencies[J].Journal of Finance，1975（6）

3.沈藝峰，洪熙錫.我國股票市場(chǎng)貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），1999（4）

4.靳云匯，李學(xué).中國股市β系數(shù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2000（1）

5.劉桂榮.上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].商業(yè)時(shí)代，2007（10）

6.馬喜德，鄭振龍，王保合.貝塔系數(shù)波動(dòng)狀況的實(shí)證分析[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2003（4）

7.高翔，韓曉斐.CAPM模型研究現(xiàn)狀及其實(shí)證檢驗(yàn)分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（24）

8.盧二坡，張?zhí)疑?關(guān)于銀行業(yè)穩(wěn)定性—效率及其關(guān)系研究綜述[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，社會(huì)科學(xué)版，2010（3）

9.Trainar P.Insurance and Financial Stability [J].Financial Stability Review：Banqque de France ，2004（5）

作者簡介：

丁曉裕（1989.6-），女，漢族，河南省鄭州市人，廣西師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：金融與投資。endprint

（三）Chow檢驗(yàn)F值—β系數(shù)穩(wěn)定性

在5%的顯著性水平下，為使原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，Chow檢驗(yàn)的F值必須小于臨界值19.50。從表1表示可知，對(duì)于被檢驗(yàn)的43家上市公司中，其中有41家的F值都小于19.50，占比率為95.3%，僅有中國銀行與建設(shè)銀行兩家大于臨界值，這說明原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，即說明兩個(gè)分期間的觀察值屬于同一個(gè)回歸模型。說明我國金融業(yè)的上市公司的貝塔系數(shù)較為穩(wěn)定。

（四）Chow檢驗(yàn)F值的伴隨概率

在做Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)時(shí)，除了F值本身，其伴隨概率p對(duì)于判斷貝塔系數(shù)穩(wěn)定性也具有較強(qiáng)的解釋能力。在5%的顯著性水平下，為了使原假設(shè)H0：β1=β2=β成立，即兩個(gè)分期間存在穩(wěn)定性成立，Chow檢驗(yàn)的F值的伴隨概率p必須大于0.05。通過表1表示的分析數(shù)據(jù)可知，在16家銀行業(yè)上市公司中，只有6家上市公司的伴隨概率p大于檢驗(yàn)顯性水平0.05，占比率

37.5%；證券業(yè)19家中僅9家伴隨概率p大于0.05，占比率47.4%；保險(xiǎn)業(yè)5家中4家通過顯著性檢驗(yàn)，占比80%；其他金融業(yè)3家中有2家通過檢驗(yàn)，占比66.7%。就金融業(yè)總體而言，43家中只有21家，占的比率為48.8%。因此不能接受Chow穩(wěn)定性檢驗(yàn)的原假設(shè)H0，這說明了樣本數(shù)據(jù)分析結(jié)果證明貝塔系數(shù)不是穩(wěn)定的。這個(gè)結(jié)論與沈藝峰等一些我國早期貝塔系數(shù)穩(wěn)定性研究者的研究結(jié)果相吻合，即我國股票市場(chǎng)的金融行業(yè)單只股票的貝塔系數(shù)不具有穩(wěn)定性。

結(jié)論與啟示

（一）銀行業(yè)與證券業(yè)β系數(shù)穩(wěn)定性較低

證券業(yè)的主營業(yè)務(wù)為經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)，證券經(jīng)紀(jì)業(yè)務(wù)是指促成證券買賣雙方的交易行為而進(jìn)行的一種中介服務(wù)。由于證券公司的投資多以證券為基礎(chǔ)，具有流動(dòng)性高、風(fēng)險(xiǎn)高的特點(diǎn)。貝塔系數(shù)穩(wěn)定性的Chow檢驗(yàn)，19只股票中只有9家，占比47.36%通過了H0原假設(shè)，說明證券業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性不高。類似地，由于銀行的主營業(yè)務(wù)為資產(chǎn)業(yè)務(wù)和負(fù)債業(yè)務(wù)，不可避免的存在著借款人、貸款人之間信息不對(duì)稱的現(xiàn)象，因此銀行業(yè)具有內(nèi)在的脆弱性，擠兌風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)則相伴而生。根據(jù)表1中對(duì)貝塔系數(shù)穩(wěn)定性的Chow檢驗(yàn)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)的貝塔系數(shù)穩(wěn)定性不高，此結(jié)論與范洪波運(yùn)用Logistic模型對(duì)國有商業(yè)銀行體系脆弱性進(jìn)行分析而得出的“宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)國有商業(yè)銀行體系脆弱性的影響比微觀金融因素顯著， 宏、微觀因素間具有一定的互補(bǔ)性”結(jié)論相一致。

（二）保險(xiǎn)業(yè)β系數(shù)穩(wěn)定性較高

與銀行業(yè)相比，國外學(xué)者Traninar認(rèn)為，保險(xiǎn)業(yè)不被認(rèn)為是可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來源的核心金融機(jī)構(gòu)。保險(xiǎn)業(yè)具有較高的進(jìn)入壁壘，是典型的規(guī)模經(jīng)濟(jì)型產(chǎn)業(yè)，由替代產(chǎn)品帶來的競爭壓力較小，屬于長期穩(wěn)定的產(chǎn)業(yè)。風(fēng)險(xiǎn)分散是保險(xiǎn)的核心經(jīng)濟(jì)功能和實(shí)質(zhì)，保險(xiǎn)業(yè)由于風(fēng)險(xiǎn)分散的內(nèi)在性、風(fēng)險(xiǎn)傳染的有限性以及資金來源的穩(wěn)定性，故其在金融業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展中具有十分獨(dú)特的作用。然而根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示可知，雖然保險(xiǎn)業(yè)的上市公司在貝塔系數(shù)穩(wěn)定性上具有良好的顯著性，但保險(xiǎn)業(yè)上市公司的數(shù)量比重卻僅是金融行業(yè)的11.6%，據(jù)統(tǒng)計(jì)，截止至2008年末，我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)約為6239萬億元，保險(xiǎn)業(yè)總資產(chǎn)約為3.34萬億元，不及銀行業(yè)的6%。然而在發(fā)達(dá)國家和新興市場(chǎng)，銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)在整個(gè)金融體系中的相對(duì)比重較為合理，形成了銀行、保險(xiǎn)、證券三大支柱的支撐場(chǎng)面使得整個(gè)金融體系穩(wěn)健發(fā)展。

（三）總體上我國金融行業(yè)的β系數(shù)穩(wěn)定性較低

總體而言我國金融行業(yè)的β系數(shù)穩(wěn)定性不高，同時(shí)從我國金融行業(yè)上市公司的結(jié)構(gòu)布局與樣本回歸實(shí)證結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，我國金融行業(yè)的股票市場(chǎng)還不夠成熟，無論是政府、監(jiān)管部門、市場(chǎng)導(dǎo)向方面，還是法律、法規(guī)方面，夠不夠完善，還有很大的改進(jìn)與提升空間。

參考文獻(xiàn)：

1.李海艷.淺析貝塔系數(shù)[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟(jì)，2007（10）

2.Blume M E. Beta and Their Regression Tendencies[J].Journal of Finance，1975（6）

3.沈藝峰，洪熙錫.我國股票市場(chǎng)貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗(yàn)[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），1999（4）

4.靳云匯，李學(xué).中國股市β系數(shù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2000（1）

5.劉桂榮.上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].商業(yè)時(shí)代，2007（10）

6.馬喜德，鄭振龍，王保合.貝塔系數(shù)波動(dòng)狀況的實(shí)證分析[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2003（4）

7.高翔，韓曉斐.CAPM模型研究現(xiàn)狀及其實(shí)證檢驗(yàn)分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2009（24）

8.盧二坡，張?zhí)疑?關(guān)于銀行業(yè)穩(wěn)定性—效率及其關(guān)系研究綜述[J].南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，社會(huì)科學(xué)版，2010（3）

9.Trainar P.Insurance and Financial Stability [J].Financial Stability Review：Banqque de France ，2004（5）

作者簡介：

丁曉裕（1989.6-），女，漢族，河南省鄭州市人，廣西師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：金融與投資。endprint