上市商業(yè)銀行β 值測(cè)算分析
——以北京銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行為例

哈 蕊

（中央民族大學(xué)管理學(xué)院，北京100081）

一、背景概述

（一）三家銀行情況概述

1.北京銀行（601169）。

北京銀行是經(jīng)中國人民銀行和北京市政府批準(zhǔn)，于1996 年1 月29 日在北京市原90 家城市信用合作社基礎(chǔ)上組建而成，是中國最早成立的城市商業(yè)銀行之一，北京銀行成立時(shí)的注冊(cè)資本為人民幣10 億元。為進(jìn)一步充實(shí)資本和完善公司治理結(jié)構(gòu)，2005 年9 月，北京銀行引進(jìn)了境外戰(zhàn)略投資者ING 銀行及境外財(cái)務(wù)投資者IFC。近年來，公司業(yè)務(wù)側(cè)重支持重點(diǎn)區(qū)域建設(shè)，推動(dòng)落實(shí)供給側(cè)改革，承擔(dān)社會(huì)責(zé)任，開創(chuàng)多遠(yuǎn)業(yè)務(wù)模式，打造品牌形象，發(fā)展勢(shì)頭良好。截止2017 年公司總資產(chǎn)達(dá)2，329，805 百萬元，發(fā)行股票211.43 億股。2016 年8 月，北京銀行在“2016 中國企業(yè)500 強(qiáng)”中排名第163 位。

2.華夏銀行（600015）。

華夏銀行，于1992 年10 月在北京成立，是一家股份制銀行。1995 年3 月，實(shí)行股份制改造；2003 年9 月，首次公開發(fā)行股票并上市交易，成為全國第五家上市銀行；2005 年10 月，成功引進(jìn)德意志銀行為國際戰(zhàn)略投資者，華夏銀行在76 個(gè)中心城市設(shè)立了34 家一級(jí)分行、30 家二級(jí)分行和12家異地支行，營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)達(dá)到520 家，形成了“立足經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市，輻射全國”的機(jī)構(gòu)體系，2016 年8月，華夏銀行在“2016 中國企業(yè)500 強(qiáng)”中排名第134 位。

3.浦發(fā)銀行（600000）。

海浦東發(fā)展銀行是1992 年8 月28 日經(jīng)中國人民銀行批準(zhǔn)設(shè)立、1993 年1 月9 日開業(yè)、1999 年在上海證券交易所掛牌上市的全國性股份制商業(yè)銀行，總行設(shè)在上海。2017 年12 月底，公司總資產(chǎn)規(guī)模高達(dá)6.14 萬億元，總股本達(dá)2935208.04 萬股。上市以來，浦發(fā)銀行連續(xù)多年被《亞洲周刊》評(píng)為“中國上市公司100 強(qiáng)”，上海浦東發(fā)展銀行在“2016 中國企業(yè)500 強(qiáng)”中排名第49 位。

銀行業(yè)作為現(xiàn)代金融業(yè)的主體，國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)的樞紐，行業(yè)發(fā)展中也存在很多獲利機(jī)會(huì)與風(fēng)險(xiǎn)，本文選取的三家銀行均為股份上市公司，經(jīng)營范圍包括：吸收公眾存款；發(fā)放短期、中期和長期貸款；辦理國內(nèi)結(jié)算；辦理票據(jù)貼現(xiàn)；發(fā)行金融債券；代理發(fā)行、承銷政府債券；從事同業(yè)拆借；提供擔(dān)保等。而對(duì)于銀行主體來說，主要風(fēng)險(xiǎn)包括信用風(fēng)險(xiǎn)，管理結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)、地方債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，債券波動(dòng)、交叉金融產(chǎn)品等，對(duì)于投資者來說，不僅要分析投資公司自身存在的風(fēng)險(xiǎn)，還應(yīng)承擔(dān)投資行為本身的風(fēng)險(xiǎn)。因此，較為準(zhǔn)確地評(píng)估所投資公司存在的風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)合理投資就顯得尤為重要。

上市公司的風(fēng)險(xiǎn)很大程度上反應(yīng)在該公司的股價(jià)波動(dòng)上，股票的波動(dòng)受很多因素的影響，包括公司自身的經(jīng)營管理狀況，宏觀環(huán)境的市場(chǎng)變動(dòng)，行業(yè)周期，市場(chǎng)預(yù)期等。這些因素均構(gòu)成一定的風(fēng)險(xiǎn)，下文將借助統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)研究，在一定程度上預(yù)測(cè)所分析銀行的投資價(jià)值。

（二）β、CAPM 模型及其變式介紹

CAPM 模型是美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家威廉夏普、莫辛等人與1964 年在資產(chǎn)組合理論和資本市場(chǎng)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來，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)之間的關(guān)系，以及均衡價(jià)格的形成。國內(nèi)外很多學(xué)者應(yīng)用該模型進(jìn)行了研究檢驗(yàn)，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)，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；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，β 系數(shù)都不具有穩(wěn)定性，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。Choudhry 在2001 年以歐洲金融股票市場(chǎng)的105 只股票作為樣本對(duì)象，選取1989 年到1995 年作為度量時(shí)限，通過使用雙變量GARCH 模型對(duì)β 系數(shù)進(jìn)行估計(jì)，其得出的結(jié)論是多數(shù)金融股票的β 系數(shù)數(shù)值及穩(wěn)定性情況較為相似，并表現(xiàn)出回歸趨勢(shì)。綜上，β 系數(shù)在一定程度上可以預(yù)估股票的風(fēng)險(xiǎn)情況，但受較多現(xiàn)實(shí)因素影響，存在一定的缺陷。

考慮到CAPM 模型存在一定的缺陷，為了提高研究的準(zhǔn)確定，本文在依據(jù)CAPM 模型計(jì)算β 值的同時(shí)，還將基于會(huì)計(jì)信息進(jìn)行基本面分析，在定性層面驗(yàn)證測(cè)算出的β 值的合理性，做進(jìn)一步分析。

在CAPM 模型中，β 值用以度量一種證券或一個(gè)投資證券組合相對(duì)總體市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)性。

式1.1 中，Ri 表示第i 種資本資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的收益率，Rf 為資本市場(chǎng)的無風(fēng)險(xiǎn)收益率，Rm 為資本市場(chǎng)的市場(chǎng)整體收益率，β 為第i 種資本資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的β 系數(shù)，計(jì)算公式為

因β 值表現(xiàn)了證券相對(duì)整個(gè)大盤市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)性，所以在一定程度上，我們用β 值來衡量股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)大小。如下表：

證券（或證券組合）比市場(chǎng)組合收益率波動(dòng)水平低，當(dāng)市場(chǎng)β＜1收益率下降時(shí)，它的下降幅度也小，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較少，傾向于證券（或 防御型的證券或策略組合證 券 組 證券（或證券組合）與市場(chǎng)組合）與市β=1合收益率波動(dòng)水平完全同步，β＞0場(chǎng) 組 合 傾向于中性投資策略收 益 率 證券（或證券組合）比市場(chǎng)組呈關(guān)正 相1＜β＜1.5合進(jìn)收型益或率攻波擊動(dòng)型水的平證高券，或偏投向激資證券（或證券組合）比市場(chǎng)組β＞1.5合收益率波動(dòng)水平高很多，屬于高風(fēng)險(xiǎn)的投資策略選擇β＜0 證特券征（，或即證逆券市組運(yùn)合行）與市場(chǎng)組合收益率呈反方向運(yùn)動(dòng)

二、借助CAPM 模型求β值

（一）數(shù)據(jù)選取

本文借助國泰君安數(shù)據(jù)庫、東方財(cái)富網(wǎng)獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，考慮到β 值存在較高的不穩(wěn)定性，按日或按月收益率計(jì)算出的β 值存在一定差異，且較長時(shí)間β 值會(huì)受大量數(shù)據(jù)影響在回歸時(shí)影響準(zhǔn)確性，不利于反映近期的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，因此本文選取北京銀行（601169）、華夏銀行（600015）、浦發(fā)銀行（600000）的股票2018 年7 月02 日—2018 年9 月28 日期內(nèi)的開盤價(jià)、收盤價(jià)等數(shù)據(jù)，為精確化估計(jì)，數(shù)據(jù)以日為單位，本文采用的數(shù)據(jù)已做了除權(quán)復(fù)權(quán)處理，因此文章中不做贅術(shù)。

對(duì)于整體市場(chǎng)收益率，鑒于滬深300 指數(shù)涵蓋滬深兩市，覆蓋了大部分流通市值，可以在一定程度上反應(yīng)大盤趨勢(shì)，因此本文采取了滬深300 指數(shù)2018 年7 月02 日—2018 年9 月28 日周期的相關(guān)數(shù)據(jù)，市揚(yáng)整體及三家銀行股票收益率計(jì)算如下：

Pt 表示第t 天的滬深300 指數(shù)（三家銀行股票）收盤價(jià)，Pt-1 表示第t-1 天的滬深300 指數(shù)（三家銀行股票）收盤價(jià)。

表一：三家銀行及滬深300 收盤價(jià)及收益率數(shù)據(jù)匯總表

（二）建立模型

1.相關(guān)性。

本文利用SPSS 對(duì)股票和大盤指數(shù)進(jìn)行初步的散點(diǎn)圖回歸來判斷二者的相關(guān)關(guān)系，如下圖所示，二者呈正相關(guān)，且圍繞回歸線分布較為緊密，因此可以建立回歸模型。2.建立回歸模型求β 值。

圖一：北京銀行

圖三：浦發(fā)銀行

通過將資本資產(chǎn)定價(jià)模型轉(zhuǎn)換為回歸模型，對(duì)同一周期三家銀行的資產(chǎn)收益率和市場(chǎng)組合收益率的供給數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸的參數(shù)分析，公式為：1.4

1.4 式中Ri 為股票i 的歷史已獲得收益率；Rm為市場(chǎng)已獲得歷史收益率；αi 為截距項(xiàng)；βi 股票i的貝塔值；ei 為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)

通過最小二乘法，計(jì)算出回歸線的斜率，即為該企業(yè)的β 系數(shù)。利用SPSS.25 求得三家銀行的β系數(shù)估計(jì)結(jié)果為：

1.北京銀行的β 系數(shù)。

北京銀行β 系數(shù)的估計(jì)值為0.572，判決系數(shù)R2=0.386，模型的擬合程度較好；對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行t檢驗(yàn)的P 值為0.000，在5%的水平下顯著。

2.華夏銀行的β 系數(shù)。

華夏銀行β 系數(shù)的估計(jì)值為0.862，判決系數(shù)R2=0.653，模型的擬合程度較好；對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行t檢驗(yàn)的P 值為0.000，在5%的水平下顯著。

3.浦發(fā)銀行的β 系數(shù)。

浦發(fā)銀行β 系數(shù)的估計(jì)值為0.699，判決系數(shù)R2=0.528 模型的擬合程度較好；對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行t檢驗(yàn)的P 值為0.000，在5%的水平下顯著。

上述數(shù)據(jù)表明三家銀行的β 系數(shù)都小于1，表明銀行業(yè)上市公司股票收益率受影響較小，股票的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。但三家銀行中，華夏銀行的β 值最高，說明華夏銀行股票收益率與市場(chǎng)整體收益率變動(dòng)情況相對(duì)來說比較相近。

表二：β 系數(shù)回歸分析計(jì)算表

（四）誤差

考慮到個(gè)股股價(jià)的波動(dòng)受到多種因素影響，CAPM 模型用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)處在相對(duì)簡化的假設(shè)條件下，存在一定局限性；此外數(shù)據(jù)存取上，本文只截取了近一個(gè)季度的日收益率，因此利用歷史回顧法評(píng)估的β 值來衡定企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)可能存在一定偏離。歷史數(shù)據(jù)評(píng)估的β 值并不能絕對(duì)程度上預(yù)測(cè)未來發(fā)展趨勢(shì)，還需要進(jìn)一步精確。因此，本文將通過同期的會(huì)計(jì)信息基本面分析來進(jìn)一步明確公司風(fēng)險(xiǎn)。

三、會(huì)計(jì)信息基本面分析

目前的金融市場(chǎng)還處于發(fā)展中，我國金融市場(chǎng)起步相對(duì)較晚，國外市場(chǎng)相對(duì)發(fā)展較為成熟，但也無法達(dá)到有效市場(chǎng)的狀態(tài)。而CAPM 模型是建立在有效市場(chǎng)的假設(shè)之上，在實(shí)際情況中我們應(yīng)考慮市場(chǎng)存在的干擾因素，Ramiah 和Davidson（2005）認(rèn)為由于噪音交易者的存在，會(huì)使得根據(jù)CAPM 算得的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不僅包含項(xiàng)目的基本風(fēng)險(xiǎn)，還包含噪音交易者風(fēng)險(xiǎn)。

很多國內(nèi)外學(xué)者都對(duì)這一問題進(jìn)行了研究，Bildersee（1975）研究了1956 年至1966 年期間紐約證券市場(chǎng)制造業(yè)和零售業(yè)的71 家公司的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與11 個(gè)會(huì)計(jì)變量之間的相互關(guān)系，最后指出了與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的6 個(gè)會(huì)計(jì)變量——負(fù)債比率、優(yōu)先股與普通股的比例、銷售與權(quán)益資本的比例、流動(dòng)比率、市盈率的標(biāo)準(zhǔn)差、會(huì)計(jì)貝塔系數(shù)，并建立了多元線性回歸模型。王明濤和黎金龍（2006）應(yīng)用橫截面數(shù)據(jù)，選擇下偏矩度量股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)上市公司經(jīng)營業(yè)績對(duì)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響，其中每股收益、凈利潤增長率的增加有利于降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)；凈資產(chǎn)收益率的增加卻增大了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，主營業(yè)務(wù)收入增長率與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也呈正向關(guān)系。

為了避免CAPM 的缺陷可能對(duì)β 值的測(cè)算存在較大偏差，本文最終選定凈利潤增長率、凈資產(chǎn)收益率等同期會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)指標(biāo)從側(cè)面驗(yàn)證β 值的計(jì)算結(jié)果，也進(jìn)一步對(duì)這三家公司的情況進(jìn)行分析。

表三：三家銀行2018 年第三季度會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)指標(biāo)匯總表

從該表中同期財(cái)務(wù)指標(biāo)可以看出，三家銀行的凈利潤增長率華夏銀行出現(xiàn)了負(fù)數(shù)，北京銀行較高，浦發(fā)銀行出于兩者中間，該數(shù)據(jù)與三家銀行的β 值之間的相對(duì)關(guān)系是同一趨勢(shì)；就資產(chǎn)負(fù)債率而言，華夏銀行較高，另外兩家銀行比較相近，都處在銀行業(yè)的平均水平左右；而三家的營業(yè)收入中，浦發(fā)銀行是另外兩家銀行的兩到三倍，凈利潤也是如此，主要由于浦發(fā)銀行基本處在行業(yè)領(lǐng)軍地位，資產(chǎn)規(guī)模和發(fā)展情況均好于其他兩家公司，凈利潤高從而影響了凈資產(chǎn)收益率的數(shù)值，使得浦發(fā)銀行稍高于北京銀行，但華夏銀行仍處于三家之中最低。這一現(xiàn)象也反映在市盈率指標(biāo)上，數(shù)據(jù)顯示，浦發(fā)銀行的市盈率3.93，處于行業(yè)第一，一方面印證了浦發(fā)銀行的行業(yè)領(lǐng)軍地位，另一方面以說明投資者對(duì)浦發(fā)銀行的股票投資興趣較高，前景看好。綜合分析，浦發(fā)銀行的投資價(jià)值相對(duì)更高。

總體來說，從會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的基本面分析，可以較為清楚地了解銀行業(yè)的基本情況和三家銀行在行業(yè)中所處的階段，也印證了三家銀行的β 值基本準(zhǔn)確，能夠在一定程度上反應(yīng)公司的風(fēng)險(xiǎn)水平。

四、結(jié)論

本文基于CAPM 模型在中國證券市場(chǎng)相對(duì)有效的前提下，通過回歸計(jì)算出了北京銀行、浦發(fā)銀行和華夏銀行三家公司的β 值，并通過會(huì)計(jì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行基本面的補(bǔ)償分析。通過上述分析，三家銀行中，浦發(fā)銀行的資金雄厚，風(fēng)險(xiǎn)和收益較為匹配，投資者期望較高；北京銀行發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，基于其發(fā)展戰(zhàn)略和業(yè)務(wù)情況，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)比較穩(wěn)?。欢A夏銀行相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高，收益情況和投資展望相較于其他兩家銀行較低?？偟膩碚f，銀行業(yè)雖然在金融界屬于比較穩(wěn)健的區(qū)塊，但仍屬于有較高風(fēng)險(xiǎn)的領(lǐng)域，受金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)作用較大。且目前適用的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)方法，在中國證券市場(chǎng)相對(duì)不完善的前提下，還存在很多缺陷，因此，投資者在投資時(shí)應(yīng)合理評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)與收益，充分考慮系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，做出相對(duì)較佳的投資決策?！?/p>