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    資本資產(chǎn)定價模型應(yīng)用研究
    ——對上海機電股份貝塔系數(shù)的測算

    2016-08-01 09:07:52高蕓蕓
    生產(chǎn)力研究 2016年12期
    關(guān)鍵詞:機電定價收益率

    張 宸,高蕓蕓

    (蘭州理工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,甘肅 蘭州 730050)

    資本資產(chǎn)定價模型應(yīng)用研究
    ——對上海機電股份貝塔系數(shù)的測算

    張 宸,高蕓蕓

    (蘭州理工大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院,甘肅 蘭州 730050)

    經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價模型中所指的風(fēng)險,按照是否可以利用多元化投資加以驅(qū)除區(qū)分為系統(tǒng)風(fēng)險和非系統(tǒng)風(fēng)險,而系統(tǒng)風(fēng)險的大小主要靠β值進行測量。文章以上海機電股份為研究對象,運用圖形分析和最小二乘法探究上海機電的預(yù)期收益率與風(fēng)險之間的關(guān)系,并預(yù)測其β系數(shù)。實證結(jié)果說明:上海機電股份的風(fēng)險與其收益之間顯示出簡單的線性關(guān)系,并且為正的線性相關(guān)關(guān)系;進一步通過預(yù)測其β系數(shù)發(fā)現(xiàn)該股票的風(fēng)險比整體市場投資組合的風(fēng)險要高,相應(yīng)的其收益也大于整體市場投資組合的平均收益率。

    貝塔系數(shù);資本資產(chǎn)定價模型;上海機電股份

    現(xiàn)代金融學(xué)理論的核心問題之一是權(quán)衡金融資產(chǎn)風(fēng)險和收益之間的關(guān)系。經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)將資產(chǎn)的風(fēng)險分為可以通過充分分散投資加以消除的特質(zhì)風(fēng)險和無法通過分散投資加以消除的系統(tǒng)風(fēng)險(Markowitz,1952;Sharpe,1964)[1-2]。這一模型顯示,一項資產(chǎn)的特定風(fēng)險能夠使用多元化分散投資完全消除掉,然而系統(tǒng)性風(fēng)險無法完全清除,需要得到補償。此時,該項資產(chǎn)的投資預(yù)期收益只由無風(fēng)險利率、市場風(fēng)險溢價以及用于描述該項資產(chǎn)市場風(fēng)險程度的β系數(shù)決定,因此準確預(yù)測β系數(shù),探究股票市場的預(yù)期收益率與其風(fēng)險之間的關(guān)系就顯得至關(guān)重要(郭艷萍,2013;王靜,2015)[3-4]。

    一、文獻綜述

    (一)國內(nèi)外關(guān)于資本資產(chǎn)定價模型的研究

    1.資本資產(chǎn)定價模型的緣起與演進。Markowitz(1952)在“證券組合投資理論”中首次將資產(chǎn)定價理論定量化,對投資者行為進行了規(guī)范化,提出了一套完整的“均值-方差”分析框架,力求使投資多樣化和預(yù)期收益這兩個相互制約的指標達到均衡,標志著現(xiàn)代組合投資理論的開端(王靜,2015)。之后,Sharpe等人(1964)在Markowitz(1952)研究的基礎(chǔ)上,通過將單個投資者行為的研究轉(zhuǎn)到研究整個市場,通過設(shè)定許多研究假設(shè)條件,創(chuàng)造性的構(gòu)建出經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價模型。這些假設(shè)包括以下兩點:第一,投資理性;第二,市場完全有效。

    經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價模型形式如下:

    E(rp)=rf+βp[E(rM)-rf]

    模型中,E(rp)代表證券(P)或證券組合(P)的預(yù)期收益率;rf用來衡量資本市場中的無風(fēng)險利率;βp表示證券或證券組合p的貝塔系數(shù);E(rM)表示市場資產(chǎn)組合的期望收益率。

    隨著人們對該模型的逐漸熟悉,相關(guān)的思考更加深入,越來越多的困惑推動著模型向兩個方向演進:第一,圍繞經(jīng)典資本資產(chǎn)定價模型,對其前提假設(shè)進行放寬和修改,相繼提出了零β CAPM模型(Black,1972)[5]、跨期CAPM模型(Merton,1973)[6]以及消費CAPM模型(Breeden,1979),所有這些相關(guān)模型的推廣使得經(jīng)典的CAPM模型更加體系化,更加精細化,從而越加的接近于現(xiàn)實的市場環(huán)境;第二,另外一些學(xué)者繼續(xù)延續(xù)資本資產(chǎn)定價模型按照能否通過多元化分散投資來將一項資產(chǎn)的風(fēng)險區(qū)分為系統(tǒng)風(fēng)險和特定風(fēng)險的中心思想,但避開了先前的研究范式,探究出了新的研究思路和研究方法,從而進一步研究提出了新形式的資本資產(chǎn)定價模型。如期權(quán)定價模型(Slack& Scholes,1973)、多因素模型或套利定價理論(Ross,1976)[7]。所有這些演進共同豐富著資產(chǎn)定價理論(王晨曦,2015)[8]。

    2.資本資產(chǎn)定價模型的檢驗。理論發(fā)展的演進與實證關(guān)系的檢驗總是密不可分的(王靜,2015),之后學(xué)者們把該模型廣泛應(yīng)用在人力資本定價、戰(zhàn)略管理、項目投資、社會保障(李媛媛,2013)[9]等領(lǐng)域,通過大量實證研究來檢驗風(fēng)險—收益之間的關(guān)系,并得出以下三種結(jié)論:風(fēng)險與收益正相關(guān)(Fama&Macbeth,1973[10];Blume&Friend,1973;Tinic&West,1984;French等人,1987;Harrison&Zhang,1999;Bollerslev,1988;Bali&Peng,2006;Lanne&Luoto,2008;Jiang &Lee,2014;徐劍剛、唐國興,1995;陳浪南、黃杰銀,2002;陳守東等人,2003;劉勇、周宏,2005;陳夢根,2013[11])、風(fēng)險與收益負相關(guān)(Campbell,1987;Nelson,1991;Pagan&Hong,1991;Whitelaw,1994;Lettau&Ludivigson,2003;Brandt&Kang,2004;張思奇等人,2000;游宗君等人,2010[12])以及風(fēng)險與收益不相關(guān)(Chan等人,1992;何興強、孫群燕,2003)或關(guān)系較為復(fù)雜(Turner等人,1989;Glosten等人,1993;Harvey,2001;Kinnunen,2014;劉金全、崔暢,2002;左浩苗、劉振濤,2011[13];王天一等人,2014[14])??梢姡鎸嵤袌鲋械慕?jīng)驗證據(jù)難以對傳統(tǒng)資本資產(chǎn)定價模型中風(fēng)險與收益正相關(guān)的理論提供有力支持(王靜,2015)。然而一些學(xué)者認為以上檢驗所出現(xiàn)的矛盾性結(jié)論依賴于研究所選取的模型、外生變量(Harvey,2001)以及方差估計方法(Ghysels等人,2005;Bollerslev&Zhou,2006)等。

    目前,國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和實務(wù)界對于資本資產(chǎn)定價模型的思考和探索仍未停止。認為其在未來至少有兩大發(fā)展方向:第一,隨著行為科學(xué)與經(jīng)濟學(xué)逐步深入地交叉,行為金融學(xué)研究興起。這直接影響到資本資產(chǎn)定價模型的基礎(chǔ),即投資者理性假設(shè)和金融市場有效假設(shè);第二,資本資產(chǎn)定價模型雖然最初用于金融資產(chǎn)收益率的測定,但是風(fēng)險和不確定性無處不在,其內(nèi)在的對風(fēng)險的深刻洞見使其具有了向金融領(lǐng)域之外(人力資本定價、戰(zhàn)略管理、項目投資等領(lǐng)域)推廣應(yīng)用的潛力(王晨曦,2015)。

    (二)國內(nèi)外關(guān)于β系數(shù)的研究

    β系數(shù)作為資本資產(chǎn)定價模型最有意義的研究成果,其大小能夠反映出某一風(fēng)險資產(chǎn)所對應(yīng)的風(fēng)險與其收益之間的相關(guān)程度。夏普(1964)以及林特納(1965)的相關(guān)研究成果表明某項風(fēng)險資產(chǎn)按照其風(fēng)險是否可以使用多元化分散投資加以消除來區(qū)分為系統(tǒng)風(fēng)險和特質(zhì)風(fēng)險,其中特質(zhì)風(fēng)險能夠利用多元化的投資組合有效進行清除,然而系統(tǒng)風(fēng)險則是難以避免的,這部分難以避免的風(fēng)險可以用風(fēng)險系數(shù)(β系數(shù))來表示。經(jīng)典的CAPM模型假設(shè)系統(tǒng)風(fēng)險β系數(shù)是個常量(夏普,1964),之后大量實證研究發(fā)現(xiàn)資本市場的系統(tǒng)風(fēng)險顯著不穩(wěn)定(Andrew,1997[15];靳云匯、劉霖,2001),β系數(shù)并非常量,而是實時變化的(Blume,1971[16];Jagannathan&wang,1996[17];陳浪南、屈文洲,2000;丁志國、蘇治、趙晶,2012)[18],并且不同狀態(tài)下系統(tǒng)風(fēng)險是不同的(劉丹紅、張世英、蘇為東,2003;簡志宏、李彩云,2013[19])。

    可見,由于β系數(shù)是對未來系統(tǒng)風(fēng)險的估計,而風(fēng)險又是不確定的,因而不能很準確的確定出來β系數(shù),它只是一個估計的值(閻志儒,2015)[20]。

    綜上研究發(fā)現(xiàn),伴隨著理論界對資本資產(chǎn)定價模型相關(guān)基礎(chǔ)理論的豐富和發(fā)展,實務(wù)界也不斷地將該理論廣泛的應(yīng)用于很多相關(guān)實踐領(lǐng)域。本文借鑒前人的研究成果及相關(guān)理論,以上海機電股份為研究對象,運用計量經(jīng)濟學(xué)的最小二乘回歸法估計上海機電股份的β系數(shù),以驗證前人的理論成果,從而豐富資本資產(chǎn)定價模型的應(yīng)用。

    二、理論基礎(chǔ)

    β系數(shù)體現(xiàn)了特定資產(chǎn)的價格對整體經(jīng)濟波動的敏感性,即股票與大盤之間的連動性,系統(tǒng)風(fēng)險比例越高,連動性越強(張矢的、高明宇、吳斌,2014)[21]。其絕對值越大,顯示其收益變化幅度相對于大盤的變化幅度越大;絕對值越小,顯示其變化幅度相對于大盤越小(郭艷萍、李嬌,2013)。

    β值可能大于、等于或小于1(也可能是負值)。當β=1時,表示該資產(chǎn)的風(fēng)險收益率與市場組合平均風(fēng)險收益率呈同方向同比例變化,其風(fēng)險情況與市場投資組合的風(fēng)險情況一致;當β>1時,說明該單項資產(chǎn)的風(fēng)險收益率高于市場組合平均風(fēng)險收益率,則該單項資產(chǎn)的風(fēng)險大于整個市場投資組合的風(fēng)險;當β<1時,說明該單項資產(chǎn)的風(fēng)險收益率小于市場組合平均風(fēng)險收益率,則該單項資產(chǎn)的風(fēng)險程度小于整個市場投資組合的風(fēng)險(郭艷萍、李嬌,2013)。

    投資組合的β系數(shù)是所有單項資產(chǎn)β系數(shù)的加權(quán)平均數(shù),權(quán)數(shù)為各種資產(chǎn)在投資組合中所占的比重。具體表示為βp=∑in=1Xiβi。 如果一個高β值股(β>1)被加入到一個平均風(fēng)險組合(βp)中,則組合風(fēng)險將會提高;反之,被加入到一個平均風(fēng)險組合中,則組合風(fēng)險將會降低。所以一種股票的β值可以度量該股票整個組合風(fēng)險的貢獻,β值可以作為對這一股票風(fēng)險程度的一個大致度量(郭艷萍、李嬌,2013)。

    三、研究方法

    已有研究發(fā)現(xiàn),檢驗風(fēng)險與收益之間的相關(guān)性的方法有滾動窗口模型(RW)、GARCH族模型、混合數(shù)據(jù)抽樣方法(MIDAS)以及隨機波動率一均值模型(SV-M模型)等等(王靜,2015)。一些學(xué)者認為相較于RW模型和GARCH模型來講,MIDAS方法模型可以更加準確的評估出一項資產(chǎn)的條件方差(Ghysels等人,2005)。最小二乘法是估計β系數(shù)最常用的方法,利用 Eviews6.0軟件,對經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價模型中的參數(shù)值進行估計。本文以上海機電股份為研究對象,運用計量經(jīng)濟學(xué)的最小二乘回歸法計算出上海機電股份的貝塔系數(shù)。

    四、上海機電股份β系數(shù)的實證檢驗

    (一)公司簡介

    上海機電股份有限公司(以下簡稱:本公司,原名上海上菱電器股份有限公司,經(jīng)本公司2003年第二次臨時股東大會決議更名為上海電氣股份有限公司;經(jīng)本公司2004年第一次臨時股東大會決議更名為上海機電股份有限公司)是1993年7月29日經(jīng)上海市經(jīng)濟委員會以滬經(jīng)企字第331號文批準設(shè)立的股份有限公司。公司于1999年10月27日換領(lǐng)了注冊號為企股滬字第019028號《企業(yè)法人營業(yè)執(zhí)照》。本公司所發(fā)行普通股A股(600835)和境內(nèi)上市外資股B股(900925),已在上海證券交易所上市。

    公司主要經(jīng)營機電一體化產(chǎn)品、設(shè)備的設(shè)計、生產(chǎn),銷售自產(chǎn)產(chǎn)品,提供相關(guān)售后服務(wù);以上同類商品及技術(shù)的批發(fā)、進出口,提供相關(guān)配套服務(wù)。具體以相關(guān)政府部門的審批為準。公司是國內(nèi)電梯產(chǎn)品的龍頭企業(yè),主營電梯及自動扶梯,約占國內(nèi)市場份額的16%;主營的印刷機械業(yè)務(wù)主要來自全資子公司上海電氣印機集團,主要產(chǎn)品在國內(nèi)的市場占有率約37.6%;公司的冷凍空調(diào)業(yè)務(wù)主要來自于合資公司一冷開利,占市場份額15%以上。

    (二)樣本選取

    本文選取2010—2014年共涉及 5年 的59個有效數(shù)據(jù),來測算上海機電股份的β系數(shù)。為了保證數(shù)據(jù)的及時性以及準確性,該研究過程中所利用到的相關(guān)數(shù)據(jù)信息均來自深圳國泰安數(shù)據(jù)庫。相關(guān)研究數(shù)據(jù)如表1所示,其中整體市場投資的回報率K(M)=(Pt-Pt-1)/Pt-1。其中,Pt代表的是第 t月月末的上證綜指;Pt-1代表的是第t-1月月末的上證綜指。

    (三)模型構(gòu)建

    1.數(shù)據(jù)分析

    利用 Eviews6.0軟件進行計算檢驗,先對時間序列數(shù)據(jù)分析,首先將上海機電股份的股票收益率和大盤指數(shù)的收益率分別導(dǎo)入軟件,繪制出上海機電股份的公司個股收益率和大盤整體收益率的散點圖,如圖1所示。

    根據(jù)散點圖可以大致看出所選樣本的分布情況,由圖1可知X和Y大致滿足線性關(guān)系。即風(fēng)險與收益之間存在著簡單的線性相關(guān)性(陳小先,2014)[22],并且為正相關(guān)關(guān)系,這與Sharpe等人(1964)的理論研究結(jié)論一致。按照以上圖形顯示出的線性規(guī)律性,從而能夠構(gòu)建出上海機電股份這一單個資產(chǎn)的β系數(shù)的相關(guān)一元線性回歸模型Ki=βi×K(M)+ε。其中,Ki代表的是上海機電股份的月個股收益率;K(M)代表的是上海證券交易所的市場整體的收益率;ε代表的是模型的隨機擾動項。

    2.參數(shù)估計

    從表2中可以看到,利用最小二乘估計法,計算出的上海機電股份的證券特征線的斜率,該直線的斜率代表的就是上海機電股份的β系數(shù),采用 Eviews表,我們在相關(guān)自由度為59的條件之下,可以看出回歸的臨界值T(0.025 =2.000),同時解釋變量 X的T值為3.052 872,且通過顯著性檢驗,說明所選擇的解釋變量對被解釋變量的影響是顯著的。

    3.回歸結(jié)果分析

    表1 相關(guān)數(shù)據(jù)

    從以上回歸結(jié)果(見表2)可以看出,調(diào)整后回歸R2為12.54%,說明該模型的擬合優(yōu)度良好。回歸方程的斜率為0.672 539,說明上海機電股份2010年 2月至2014年 12月收益率的 β系數(shù)為 0.672 539>0,該結(jié)論說明上海機電股份這一風(fēng)險資產(chǎn)的風(fēng)險要比整個資本市場當中投資組合的風(fēng)險要大,相應(yīng)的其個股收益率也會大于整個資本市場當中投資組合的平均風(fēng)險收益率。同時也說明,如果上證資本市場整體的綜合指數(shù)每上升 1%,則相應(yīng)的上海機電股份的個股收益率將會上升0.672 539%;反之亦然。可見上海機電股份受市場收益率變化的影響較大,投資者選擇上海機電股份投資還是存在一定的風(fēng)險。

    圖1 散點圖

    表2 回歸結(jié)果

    五、結(jié)論

    對系統(tǒng)性風(fēng)險β系數(shù)的準確估計,有助于揭示資本市場的均衡性以及投資者的行為特質(zhì),對于資產(chǎn)定價、投資組合的有效管理、交易性金融資產(chǎn)的風(fēng)險度量意義重大。

    本文經(jīng)過系統(tǒng)的分析,使用時間序列對上海機電股份的β系數(shù)進行測算,采用了圖形分析和最小二乘法探究上海機電股票市場的預(yù)期收益率與其風(fēng)險之間的關(guān)系,預(yù)測其β系數(shù),得出以下結(jié)論:

    (1)上海機電股票的預(yù)期收益率與其風(fēng)險之間存在正的線性關(guān)系。根據(jù)散點圖發(fā)現(xiàn)上海機電股份的風(fēng)險和收益之間存在簡單的線性相關(guān)性,且為正相關(guān)關(guān)系。

    (2)上海機電股份受市場收益率變化的影響較大。利用最小二乘法,最終計算出上海機電股份的貝塔系數(shù)為0.672 539。即:上海機電股份這一風(fēng)險資產(chǎn)的風(fēng)險要比整個資本市場當中投資組合的風(fēng)險要大,相應(yīng)的其個股收益率也會大于整個資本市場當中投資組合的平均風(fēng)險收益率??梢娚虾C電股份受市場收益率變化的影響較大,投資者選擇上海機電股份投資還是存在一定的風(fēng)險。

    考慮到本文研究所選擇的研究觀測值的數(shù)量的局限性,本文研究結(jié)果的說服力也是非常有限的。因此,在未來的研究中,可以考慮擴大樣本數(shù)量,使預(yù)測結(jié)果更加接近現(xiàn)實。

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    (責(zé)任編輯:C 校對:T)

    F224;F832.51

    A

    1004-2768(2016)12-0150-04

    2016-09-22

    張宸(1974-),男,甘肅天水人,蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院副教授,研究方向:公司理財、會計控制;高蕓蕓(1991-),女,甘肅高臺人,蘭州理工大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,研究方向:會計理論、財務(wù)會計。

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