β系數影響因素的分析

β系數是度量某種（類）資產價格的變動受市場上所有資產價格平均變動影響程度的指標，是采用收益法評估企業價值時的一個關鍵的企業系統風險系數。評估人員有必要對影響β系數的各種因素進行分析，以恰當確定評估對象的系統風險。

一、涉及β系數的兩個折現率模型

確定β系數的模型有兩種形式。一種是CAPM模型（資本資產定價模型，也稱證券市場線模型，security maket line）：E（Ri）= Rf+βi（Rm-Rf）

其中：E（Ri）= 資產i的期望收益率

Rf = 無風險收益率

Rm = 市場平均收益率

另一種是市場模型：E（Ri）=αi+βiRm

這兩個模型都是單變量線性模型，都可用最小二乘法確定模型中的參數。在這兩個模型中，β系數都是模型的斜率。當αi = Rf（1-βi）時，這兩個模型是可以互相轉換的。

但是，這兩個模型的假設前提、變量所采用的數據和應用條件都不相同。從理論上說， CAPM模型是建立在一系列嚴格的假設前提下的均衡模型。其假設前提是完備的市場、信息無成本、資產可分割、投資者厭惡風險、投資者對收益具有共同期望、投資者按無風險資產收益率自由借貸等。即CAPM模型是描述市場處于均衡狀態下的資產期望收益率E（Ri）與資產風險補償（Rm-Rf）的關系。而市場模型是描述資產期望收益率與市場平均收益率之間的關系。市場模型體現的是資產的期望收益率與市場期望收益率之間的關系，而不論該市場是否處于均衡狀態。其中的β系數體現的是市場的期望收益率變動對資產期望收益率變動影響的程度。

采用CAPM模型確定β系數，必然要涉及無風險收益率，從而引起了對該模型的爭議。布萊克（Black，1972）在《限制借貸條件下的資本市場均衡》一文中指出：由于通貨膨脹的存在，真正的無風險利率是不存在的。因此布萊克認為，CAPM模型的基礎本身就存在問題。但CAPM模型還是普遍地得到了應用。在美國，CAPM模型中的無風險收益率采用的是長期國債利率。

二、證券指數的選擇對β系數的影響

市場平均收益率Rm通常采用證券市場的某一指數的收益率。目前，我國的證券市場指數有多種，包括上證綜合指數、深證綜合指數、滬深300指數、深證成份指數、上證A股指數與B股指數、上證180指數、深證A股指數與B股指數和新上證綜合指數等。各指數所代表的證券及編制的方法都是有區別的。評估人員應掌握各種指數的基本信息和編制方法，分析證券指數的編制方法是否對所評估企業的收益率產生影響。

以下分別以寶鋼股份（600019）與桂林旅游（000978）兩只股票來說明不同市場指數條件對β系數確定的影響。首先以寶鋼股份2005年4月29日至2007年6月30日的股票月底收盤價的變動情況分別對上證綜合指數、滬深300對應的月底收盤價的變動情況進行回歸，得出寶鋼股份在這段時間兩種指數情況下的β系數：

分別采用兩種指數回歸得出β系數分別為0.9789和0.9439，還比較接近。

下面是以桂林旅游2005年4月29日至2007年12月28日的股票月底收盤價的變動情況分別對上證綜合指數、滬深300、深證成分指數、深證綜合指數對應的月底收盤價的變動情況進行回歸。

根據得出的回歸方程可知（以深證成份指數和深證綜合指數的變動率為市場收益率的回歸分析圖與回歸方程略），以上證綜合指數、滬深300指數、深證成份指數和深證綜合指數的變動率作為市場收益率時，桂林旅游的β系數分別為0.7466、0.7511、0.6259和0.7988。

桂林旅游是深市上市的股票，不包含在上證綜合指數、滬深300指數和深證成份指數的樣本中，僅是深證綜合指數中的樣本。在深證綜合指數的變動率作為市場收益率時的β系數深證成份指數的變動率作為市場收益率時的β系數相差了17.29個百分點。所以說，在選用不同的證券指數的收益率代表市場收益率時，將會對所計算出來的β系數有很大影響。

三、計算中所采用數據時段長短對β系數的影響

收益法中的β系數應該是能代表未來的β系數。但我們計算β系數通常只能利用歷史數據，但所采用歷史數據的時段是長一些還是短一些好呢？采用數據的時段越長，β系數的方差將能得到改善，其穩定性可能會提高，但時段過長，由于企業經營的變化、市場的變化、技術的更新、競爭力的變遷、企業間的兼并與收購行為以及證券市場特征的變化等都有可能影響β系數的計算結果。一般認為，最佳的計算時段為4-6年。下面以上證綜合指數的收益率作為市場平均收益率，得出桂林旅游在不同時段下的β系數如下：

可見，桂林旅游β系數計算的時段不同，差異很大。

四、計算時段的長短對β系數的影響

證券收益率的單位時段可以按日、按周、按月計算。計算單位時段長短不同，可能會對β系數產生影響。下面對2002年至2007年期間的桂林旅游和上證綜合指數分別按周和按月進行收益率計算，得出桂林旅游在收益率不同單位時段情形下的不同的β系數：

從表中可以看出，按周計算收益率較按月計算收益率得出的β系數小。國外大多數的研究人員認為β系數計算應該采用月收益率。如果采用日收益率，雖然會增多許多觀察值，但會引起諸如非同步交易等問題。哈瓦威尼、科拉多和沙茨伯格（Hawawini，Corrado an Schatzberg，1991）的研究指出：如果使用日收益率資料計算β，由于收益率分布相對于正態分布呈寬尾狀，最小二乘法估計法可能無效。我國學者吳世農檢驗了1992年6月-1994年12月間在上海、深圳兩個交易所的20種股票交易日收益的統計分布，結果表明上交所的12種股票日收益率的頻率分布都明顯地不屬于正態分布，但深交所的8種股票中有6種股票日收益率的頻率分布近似于正態分布。徐迪和吳世農（2001）應用赫斯特指數檢驗，結果表明當前中國證券市場的日收益率趨于非正態分布。因此，收益率的單位計算時段的不同將可能導致收益率的頻率分布不同，從而使因β系數計算結果也不相同。

五、紅利發放對β系數的影響

由于β系數是根據市場平均收益率的變動情況與某種資產的收益率變動情況之間的關系確定的，所以，在計算β系數的時段內，當作為市場平均收益率的證券指數的樣本中發放紅利的證券所占比例較大時，則發放紅利的資產的β系數的計算結果受紅利發放的影響則比較小；反之，對于長期不發放紅利的資產證券，所受影響會很大。

六、其他可能影響β系數的因素

我國學者吳世農等研究了1996年-2001年我國上市公司的公司規模、財務杠桿、經營杠桿、股利支付率、盈利變動性、流動比率、總資產增長率、主營收入增長率、主營業務利潤率、資本收益率、資本收益增長率等11個會計變量與β系數之間的相關關系。得出的結論是，β系數總體上與這些會計變量之間相關程度不高，相關檢驗的顯著性不強。

此外，宏觀經濟因素如經濟周期、利率、通貨膨脹率等對β系數的影響，尚需深入研究。

參考文獻

[1]成思危.中國股票市場風險研究。北京：中國人民大學出版社，2003.

[2](美)Aswath Damodaran.投資估價(上).（加）林謙，譯. 北京：清華大學出版社.2版，2004.

（作者單位：廣西華寅資產評估公司）