金融危機后A股銀行股的CAPM模型實證分析

【摘要】本文采用CAPM模型利用金融危機后的A股市場數據對上市銀行股票進行了實證分析。結果表明A股銀行股適用采取防御性的投資策略，目前還不適合利用CAPM模型進行投資策略研究，這在一定程度上反映了金融危機后A股市場仍然不成熟。

【關鍵詞】CAPM模型 銀行股票 時間序列檢驗 橫截面數據檢驗

為了對金融危機后利用CAPM模型選擇對A股上市銀行股票投資策略的適用性進行研究，本文采用了資本資產定價（Capital Asset Pricing Model，CAPM）模型以A股上市銀行為研究對象進行了實證分析。

一、CAPM 模型簡介

資本資產定價模型（CAPM）的基礎即是1959年馬科維茨的均值-方差的投資組合理論。由Sharpe和Linter分別在1964和1965年市場存在風險資產的情況下推導得出的。在研究均衡經濟學市場中投資者的行為時，通常會將投資者假設為理性人，并按照投資組合理論進行投資。

（一） CAPM模型的基本形式

其中，是資產i所將獲得的預期收益率，是市場組合（具有方差有效性）的預期收益率，是無風險資產的收益率，是資產i所得的超額收益率，是市場組合下的超額收益率，是資產i的β系數等于資產i與市場組合的相關系數與市場組合方差間的比值表示為，它表明資產i系統風險性的大小。β系數等于某個設定的投資組合中的風險程度與市場證券組合的系統風險程度的比例。當β＞1時，這一投資組合所要承受的風險就將大于市場系統風險，同時其所追求的投資報酬率也就要大于市場的平均報酬率，這個超過的部分便是風險溢酬，用于補償其所冒投資風險大于市場系統風險。反之，當β＜1時，即表明投資組合所承擔的風險小于市場系統風險，據此投資者基于分散投資風險的目的會利用資產投資組合來進行投資，即通過構建資產投資組合來分散風險。CAPM模型主要用于說明兩個問題。首先，在同一個時期內的不同資產的價格和收益的差異為什么會存在，這種差異可以通過β系數來解釋，不同資產的期望收益率與其β系數存在線性關系，不同資產收益率的差異是由于它們的β系數不同造成的；其次在不同時期內同一資產的價格和收益為什么會存在差異，這種差別又被稱作為收益的時間序列差異，能夠采用市場組合下不同時期的超額收益的差異來進行解釋。

（二） CAPM模型的基本假設

CAPM有非常嚴格的假設條件，只有在滿足這些假設條件的情況下CAPM才可成立，有以下幾個方面的基本假設：

（1）投資者根據投資組合在特定時段內的預期收益率及標準差（方差）來確定這個投資組合是否合適。當期望收益相同時投資者往往選擇風險性（方差）較小的資產組合；當風險條件相同時投資者則選擇期望收益比較大的資產組合。

（2）一致認同資產收益率的分布模式，假設投資者的信息也是暢通無阻，且只有一條有效的市場前沿曲線。

（3）市場存在無風險收益率，投資者可以以無風險收益率進行無限借貸。

（4）市場無摩擦不存在交易成本。

（三）國內針對CAPM模型的研究

對于CAPM模型是否適用于中國證券市場，自上世紀90年代開始我國有很多的學者都針對CAPM模型做過相關的理論和實證研究，如最早系統研究該問題的楊朝軍、邢靖（1998），其后的陳浪南、屈文洲（2000）發現β值對市場風險的度量較為顯著，許滌龍、張鈺（2005）的研究結果表明滬市股票受益與其β系數存在顯著的正相關線性關系，但無風險收益率確是負的，說明上海股票市場具有明顯的投機特性。針對上市銀行股票表二蘇、鄭丕諤（2007）的實證結果表明股票收益率與β的相關性并不顯著，而且股票收益率的解釋變量還受其他因素的影響，諸如股本規模，可流通股占總股本的比例。

為了研究中國股市銀行股在金融危機后是否適用CAPM模型進行投資策略選擇，本文擬采用A股市場剔除光大銀行（601818）和農業銀行（601288）外，包括深發展A（000001）、寧波銀行（002142）、浦發銀行（600000）、華夏銀行（600015）、民生銀行（600016）、招商銀行（600036）、南京銀行（601009）、興業銀行（601166）、北京銀行（601169）、交通銀行（601328）、工商銀行（601398）、建設銀行（601939）、中國銀行（601988）、中信銀行（601998）的所有A股上市銀行股票2009年1月至2010年4月的每日交易數據來進行CAPM模型的實證分析。農業銀行和光大銀行上市時間較晚從2010年下半年才開始上市交易，他們的日數據不在本文選取的時間區間內，特將他們剔除。

二、數據與方法

（一）市場組合的選取

目前中國股票市場中包含A股、B股指數、上證綜合指數、深圳成分指數以及滬深300指數等，本文所研究的A股14家銀行股票其中12家位于上證2家位于深證，它們都是規模大、流動性好的股票且都是滬深300指數的成分股。滬深300指數本身具有樣本規模大、市值分布均勻、樣本股代表性高、行業分布合理、估值水平合理等較為成熟的特性，為了準確的構造市場組合特選擇了滬深300指數作為計算市場組合收益率的代表指數，本文選取2009 年1月1日來作為基期來計算市場組合的收益率。

（二）無風險性利率的選擇

在國外的許多學者所進行的實證研究中，通常以短期國債利率來替代無風險性利率，國內的學者通常選用短期銀行存款利率替代，本文將選用一年期銀行存款利率并按日折算后來代替無風險利率的日收益率。

（三）收益率的計算

個股股票的日收益率是利用個股的每日收盤價來計算的，計算公式是：其中代表股票當日收盤價。通過計算可以得到每只股票的日收益率，同樣可以利用此公式計算每日市場組合的收益率。由于市場組合用滬深300指數替代，在計算個股收益率的時候忽略了紅利和股息。

（四）數據的選擇

本文所選取的數據從2009年1月至2010年4月，期間居民的定期存款一年期利率為2.25%并保持穩定，2009年1月1日至2009年5月31日為第一階段，該階段數據用于建立初始的回歸方程；后面兩個部分分別為從2009 年6月1日至2009年10月31日和2009年11月30日至2010年4月30日，這兩部分的數據用于完成時間序列數據和橫截面數據的檢驗。

三、實證分析

（一）建立模型

資本資產定價模型（CAPM）也稱事前線性模型，利用該模型進行統計檢驗時，首先必須將理論的CAPM 模型（即事前模型）轉變成為可以利用歷史數據的事后模型。因此，我們可以假設任何關于資產的收益是一個公平的博弈。也就是說，任何資產能夠實現其預期的收益率等于平均收益率。

因此對每只股票建立的風險收益模型即：

其中，是第i只股票在t時刻的日收益率；為市場組合在t時刻的日收益率；代表數據期間內穩定的無風險收益率；代表第i只股票在t時刻的估計殘差；是第i只股票β系數的估計值。利用從國泰君安CSMAR數據庫中選取的第一階段數據根據各只股票的收益率分別對市場證券組合做回歸。使用EViews6.0軟件的計算結果建立各只股票的回歸模型示例如下：

深發展A回歸模型：

=0.784612 (6.783451) （2.1545917）

工商銀行回歸模型：

=0.583548 (10.875632) （0.321679）

對所有得到的回歸模型進行分析，14只銀行股的回歸結果都通過了顯著性檢驗，所有方程β值的的擬合優度近似在0.46 到0.92 之間，各回歸模型的DW值都近似在1.65至1.87之間，擬合效果可以接受并基本認為自相關性不存在。在對擬合優度從高到低排序后可以發現以工商銀行、建設銀行、中信銀行、中國銀行、北京銀行、交通銀行6家銀行股，其擬合優度較低，在0.42到 0.63之間，而其他8家銀行股的擬合優度則較高，在0.64到0.87之間。回歸結果的大小可以反映市場系統風險對股票的風險收益影響的程度，前6家銀行股擬合優度的結果低于后面8家銀行股，說明市場系統風險對前者的影響小于對后者的影響。

觀察各回歸方程β系數的擬合估計值可以發現，β系數基本在0.39到1.08 之間。深發展A、寧波銀行、招商銀行、華夏銀行、浦發銀行、興業銀行6家銀行由于β系統都略大于1而被認為是進攻性股票適用于進攻性的投資策略，剩下8家則均小于1適用于防御性的投資策略。

（二）時間序列檢驗

依據計算得出的第一階段各股的β系數來劃分股票組合，即通過β系數的大小來將各個股票排序，并將這14只股票劃分為7組，各組由兩只股票組成。采用簡單算術平均法來求各組合在第二階段的收益率。并再次通過對組合的收益率和市場的收益率進行回歸計算得出各組合β系數的估計值，并將這些估計值作為第三階段數據的輸入變量利用下式進行時間序列回歸：

其中：是組合的平均收益率；、為估計參數、是組合的β系數、表示估計殘差。

在對和的回歸結果做t檢驗并在5%的顯著水平下觀察，β作為解釋變量其系數是顯著的即組合的收益率與β呈現正相關的關系，但和無風險利率的關系不顯著存在明顯的區別，這與CAPM模型的結論不吻合。

（三）橫截面檢驗

再根據第三部分數據利用以下橫截面數據檢驗模型進行檢驗：

Rp為組合的收益率；βp為組合中的β值；為估計βp值的回歸方程中殘差的標準差；，，，分別是估計參數。分析同上，結果顯示在5%的置信度下：的估計值顯著異于0；的估計值顯著大于0，結果與時間序列檢驗所得結果一致；和的估計值顯著異于0，代表非系統風險對A股上市銀行股票收益率的影響也比較大。這說明在這個階段市場對A股銀行股投資的投機特征依然顯著。

四、結論

針對A股上市銀行股票的β系數進行估計，可發現大多數銀行股票的β系數都不是很高，僅有6只銀行股票的β系數略微超過了1。在市場依然面臨金融危機后續影響的背景下，對于上證A股上市銀行股票的投資總體上較適用于防御性的投資策略。通過兩種檢驗的結果可發現目前利A股市場針對銀行股的投資還具有明顯的投機特征，還不適合利用CAPM模型的分析結果作為銀行股票投資策略選擇的依據。由于銀行股是A股市場上目前市值最大，可流通股最多，占整個市場權重最大的行業板塊具有市場代表性，因此在一定程度上也反映出目前A股市場仍然不成熟。

參考文獻

[1] Sharp，William F.Capital Asset Prices:a Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk[J].Journal of Finance，1964，(19).

[2] 靳云匯，劉霖.中國股票市場CAPM的實證研究[J].金融研究，2001（7）.

[3] 表二蘇，鄭丕諤. CAPM 模型對我國上市銀行股的實證分析 [J].內蒙古農業大學學報(社會科學版)，2007（6）.

作者簡介：范泰奇（1980-），男，漢族，中國科技大學碩士研究生畢業，研究方向：證劵市場與證劵投資。