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    基于CAPM模型的國內(nèi)市場實(shí)證檢驗(yàn)

    2021-03-01 23:22:49孫雨竹
    科學(xué)與財(cái)富 2021年29期
    關(guān)鍵詞:信息傳輸回歸分析模型

    摘 要:信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),不僅國家高度重視,給予了全方面的政策支持,廣大投資者也對(duì)其保有極高熱情。隨著信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的高速發(fā)展,出現(xiàn)了更多的投資機(jī)會(huì)。本文針對(duì)此,運(yùn)用 CAPM 模型對(duì)該行業(yè)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,以檢驗(yàn) CAPM 模型在國內(nèi)市場能否進(jìn)行有效的投資分析。通過實(shí)證檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)雖然該行業(yè)股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其定價(jià)發(fā)揮著重要作用,但非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也能在資產(chǎn)定價(jià)中起到一定的作用。

    關(guān)鍵詞:CAPM ; 模型;信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè);回歸分析;貝塔系數(shù)

    一、研究背景

    資本資產(chǎn)如何進(jìn)行定價(jià)一直是證券投資領(lǐng)域研宄的一大核心問題,國內(nèi)學(xué)者在此領(lǐng)域的研究主要集中在CAPM在各類市場的適用性檢驗(yàn),諸如王燕楠(2013)利用深圳股票市場近六年的股票周收益率對(duì)經(jīng)典CAPM模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),檢驗(yàn)方法采用傳統(tǒng)BJS 檢驗(yàn)法和F-M修正法,發(fā)現(xiàn)經(jīng)典 CAPM 模型并不能很好的解釋我國股票市場的表現(xiàn);夏裴(2011)選取了在上海證券交易所上市的 30 支股票從 2001 年1月至 2010 年12 月的 120 個(gè)月的交易數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)回歸模型構(gòu)造的證券市場線并不能很好的解釋證券的風(fēng)險(xiǎn)與收益的正向相關(guān)關(guān)系,同時(shí)也不能很好的說明股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和超額收益之間的線性關(guān)系。但國內(nèi)學(xué)者對(duì)于特定行業(yè)的研究較少,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)是當(dāng)前我國重點(diǎn)扶持的產(chǎn)業(yè),投資者對(duì)這類股票也有相當(dāng)大的投資熱情。因此,本文選取信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)股票收益率進(jìn)行研究。

    綜上,國內(nèi)學(xué)者的研究方法多為BJS時(shí)間檢驗(yàn)法和FM橫截面檢驗(yàn)法,本文參照國內(nèi)諸多學(xué)者的研究,利用BJS時(shí)間檢驗(yàn)法和FM橫截面檢驗(yàn),針對(duì)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

    二、數(shù)據(jù)與指標(biāo)的選取

    2.1研究樣本和數(shù)據(jù)

    本文選取RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的 50 只有關(guān)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的股票,考慮到疫情等外生因素的干擾,本文的數(shù)據(jù)選擇時(shí)間為 2017年1月30日至2019年10月31日,共兩年二十四個(gè)月的數(shù)據(jù),信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)是國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展全局,其股票情況備受社會(huì)各界人士關(guān)注,然而國內(nèi)文獻(xiàn)CAPM模型的實(shí)證檢驗(yàn)大多為整個(gè)中國市場,本文針對(duì)中國的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè),檢驗(yàn) CAPM 模型對(duì)該行業(yè)的適用性。

    2.2月收益率的計(jì)算

    本文選取股票的月度收益率作為股票的收益率情況。計(jì)算公式如下:

    當(dāng)月月末收盤價(jià)減去上月月末收盤價(jià),差值除以上月月末收盤價(jià),得到的結(jié)果作為股票 的收益率。

    2.3無風(fēng)險(xiǎn)收益率的確定

    本文的無風(fēng)險(xiǎn)收益率來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫當(dāng)中的月無風(fēng)險(xiǎn)收益率。

    2.4市場收益率的計(jì)算

    上證綜指能夠反映上海證券交易所掛牌股票總體走勢,具有良好的代表性。因此本文選 取上證綜指作為股票的收益率情況。計(jì)算公式如下:

    當(dāng)月月末收盤價(jià)減去上月月末收盤價(jià),差值除以上月月末收盤價(jià),得到的結(jié)果作為市場收益率。

    三、實(shí)證檢驗(yàn)方法、步驟及結(jié)果

    3.1時(shí)間序列的 CAPM 檢驗(yàn)

    本文主要參照尚松輝(2019)的檢驗(yàn)方法以及 BJS 檢驗(yàn)法進(jìn)行檢驗(yàn):

    (1)將研究樣本分為三段:第一時(shí)期 2017 年 11 月 1 日-2018 年 6 月 29 日,第二時(shí)期為 2018 年 7 月 1 日-2019 年 2 月 28 日,第三時(shí)期為 2019 年 3 月 1 日-2019 年 10 月 31日。每個(gè)時(shí)期為 8 個(gè)月的月收盤價(jià)。

    (2)根據(jù)第一期的數(shù)據(jù),以市場的超額回報(bào)率為解釋變量,各只股票的超額回報(bào)率為被解釋變量,利用最小二乘法回歸得到各只股票的β,模型公式及貝塔數(shù)值的箱線圖如下:

    將計(jì)算出來的貝塔值按照股票貝塔系數(shù)大小排序并分組,根據(jù)貝塔值的大小排序把樣本分為

    5 組,分組如下圖所示:

    計(jì)算系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貝塔 p 系數(shù),下圖是五個(gè)組合的貝塔系數(shù)及檢驗(yàn)結(jié)果:

    (4)2019 年3月29 日-2019 年 10 月 31 日,作為檢驗(yàn)期,根據(jù)檢驗(yàn)周期的數(shù)據(jù),將在第二周期計(jì)算的組合β值作為解釋變量,組合的收益率為被解釋變量,觀察貝塔與收益率之間的關(guān)系:

    Rp=-0.003958 + 0.001291βp

    常數(shù)值<0,無風(fēng)險(xiǎn)收益率為負(fù)數(shù),這顯然不符合事實(shí),表明還有一些其他因素對(duì)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票定價(jià)影響較大。β值的系數(shù)為正,表明信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票的收益率與市場風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)正相關(guān)。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果說明了傳統(tǒng)的CAPM 模型不適用于中國的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類行業(yè)。當(dāng)然,這也反映了中國證券市場的不成熟。

    3.2橫截面的 CAPM 檢驗(yàn)

    本文主要參照尚松輝(2019)的檢驗(yàn)方法,對(duì)FM檢驗(yàn)法稍作調(diào)整,步驟如下:

    (1)根據(jù) 3.1 的分組獲取各只股票的β系數(shù),將樣本分成五組后求得各組合的β系數(shù)。

    (2)參考 FM檢驗(yàn)法,以第三段的收益率為被解釋變量,各組合的β系數(shù)和各組合的β 系數(shù)的平方以及各組合的殘差的標(biāo)準(zhǔn)差為解釋變量進(jìn)行 OLS 回歸,其模型如下:

    Rp=a+bβp+cβ2+dσep+εp

    回歸后所得結(jié)果如下:

    Rp= 0.0264+ ?0.0206βp -0.0014β2 - 0.6348σep+ εp

    T 0.19546 0.219941 -0.095288 -0.242703

    P 0.8771 0.8622 0.9395 0.8484

    從上測試結(jié)果來看,常數(shù)項(xiàng)大于0,而且接近于無風(fēng)險(xiǎn)利率,如果市場沒有投機(jī)行為, 那么 a 應(yīng)該等于無風(fēng)險(xiǎn)收益率,可以說明在該信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票市場上投機(jī)行為是不明顯的。而且無風(fēng)險(xiǎn)收益率為正,符合預(yù)期的情況。β前的系數(shù)大于0,說明股票的回報(bào)率與市場的超額風(fēng)險(xiǎn)成正比,這與現(xiàn)實(shí)情況相符合。β^2的系數(shù)接近于0,且t值小,p 值較大,可以認(rèn)為信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票與市場風(fēng)險(xiǎn)不存在二次函數(shù)關(guān)系。d<0,但t 值較小,p值較大,說明雖然非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)影響著股票價(jià)格,但是影響小。同時(shí),整個(gè)方程擬合程度并不理想,各項(xiàng)系數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)。綜上所述,市場風(fēng)險(xiǎn)因素不能很好地對(duì)中國的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類股票做出解釋,傳統(tǒng)的CAPM 不完全適用于此類股票。

    四、結(jié)論

    CAPM 模型是金融市場上一個(gè)重要的資本資產(chǎn)定價(jià)模型,在資產(chǎn)定價(jià)、投資風(fēng)險(xiǎn)分析等方面都發(fā)揮著有極大的作用。但CAPM模型本身有著嚴(yán)格的基本假設(shè),其假設(shè)本身就是難以甚至無法到達(dá)的,況且信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類行業(yè)屬于新興發(fā)展行業(yè),會(huì)受到其他非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。并且中國的股票市場僅發(fā)展了30年,市場發(fā)展不夠成熟,大環(huán)境也會(huì)導(dǎo)致CAPM的誤差。綜上,在信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類行業(yè),雖然系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)揮著重要作用,但非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也能在資產(chǎn)定價(jià)中起到一定的作用,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)并不是引起股票收益率變動(dòng)的唯一因素。

    參考文獻(xiàn):

    [1]吳 信 . 基 于 CAPM 模 型 對(duì) 交 運(yùn) 物 流 行 業(yè) 股 票 的 實(shí) 證 分 析 [J]. 物 流 工 程 與 管理,2021,43(02):108-110

    [2]韓焯林,喬元波,邵曉燕.CAPM 系列模型的效力分析——基于滬深港股市行業(yè)數(shù)據(jù)的比較分析[J].投資研究,2019,38(10):115-132.

    [3]毛逸雨 . 基于 CAPM 對(duì)我國半導(dǎo)體行業(yè)適用性的實(shí)證研究與建議 [J]. 投資與創(chuàng)業(yè),2021,32(01):35-37

    [4]劉蘭姝菲. 我國醫(yī)藥類上市企業(yè)資產(chǎn)預(yù)期收益率的測算研究[D].上海社會(huì)科學(xué)院,2019. [5]尹昱喬. 中國 A 股市場資產(chǎn)定價(jià)模型實(shí)證研究[D].東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2016.

    [6]尚松輝. CAPM 模型對(duì) MSCI 中國 A 股指數(shù)成分股的適用性研究[D].北京郵電大學(xué),2019.

    作者簡介:

    孫雨竹(1999.05—),女,吉林長春人 ,經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 經(jīng)濟(jì)學(xué) ,2018級(jí)本科。

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