聶凱
【摘 要】本文利用回歸分析方法,以上海股市為例,對資本資產定價模型進行了實證檢驗。通過對檢驗結果的橫向比較,分析了非系統風險對資產定價模型中資產定價問題的影響.
【關鍵詞】CAPM;非系統風險;收益率
從20世紀70年代以來,西方的學者就已經對CAPM就進行了大量的實證檢驗,我國的學者們也從20世紀90年代開始對CAPM在中國證劵市場的實證檢驗.他們都得出了一些相關的結論,說明了非系統風險對資產定價模型有影響.那么非系統風險到底是怎樣影響資產的定價呢?以我國的上海股市為例,本文將從橫向檢驗這一方面來對資本資產定價模型進行實證檢驗.
1 數據及處理
1.1 樣本的選擇
分析的對象為隨機地選取的滬市股票中的30只股票.股票數據主要來自新浪財經網和證券之星網,樣本期2003年7月到2006年6月的三年的日數據,對其中某些數據的缺失采用平滑法補齊.
1.2 收益率的計算
1.2.1 股票的收益率的計算
收益率以前后期股票價格的對數差形式表示,即Rt=InPt+1-InPt
1.2.2 市場組合收益率的計算
市場組合收益是一個理論上的概念,在投資風險的實證分析中,常用股票市場指數收益率來代替它.目前在上海股市中有上證綜合指數、A股指數、B股指數以及各種分類指數,其中上證綜合指數是一種價值加權指數,符合CAPM對市場組合構造的要求.因此,本文選用上證綜合指數作為市場組合指數,并用上證綜合指數的收益率作為市場組合的收益率.和個股收益率的計算一樣,也采用了前后期收盤價的對數差表示,即Rmt=InPm(t+1)-InPmt.
1.2.3 無風險利率
無風險利率Rf的選擇.國外研究一般是用短期國債的利率作為無風險利率的,由于銀行信用風險要大于國家信用風險,因此其風險程度更大.但在我國,由于各方面的原因,人們對銀行存款的信任程度更大,實際上銀行短期存款的利率也比國債的利率低,其風險也更低.因此,我們以一年期固定存款利率作為無風險利率,即Rf=2.25%.
2 橫向檢驗
2.1 計算組合β和δ
(1)根據R■-R■=a■+β■R■-R■+ε■進行回歸,計算個股的β.其中R■, 是個股i月的收益率,β■是個股i的β系數,R■是無風險收益率.
(2)計算出β后,將股票按照β值的大小進行排列,然后按照大小順序分成10組,每組3支股票,構成10個組合.通過組合的構造,可以降低由于個股β值估計偏差帶來的影響.
(3)在計算組合的收益率時,假設對每個組合中的3支股票進行等額投資,這樣對組合的收益率只需對3支股票的收益率進行簡單平均即可.
(4)根據Rpt=apt+βptRM+εpt計算組合的β,記錄回歸結果中的δ.
計算出組合收益率后,利用方程Rpt=apt+βptRM+εpt,進行時間序列回歸,計算組合的β,其中Rpt是組合P的月收益率,βpt是組合P的β系數.
表2 組合的回歸結果
2.2 檢驗模型
我們將橫向檢驗分為四個步驟進行:
1)直接對資本資產定價模型進行檢驗,模型為:
RP=γ0+γ1βp+η(1)
其中,RP為組合的平均收益率.
在標準CAPM成立的情況下,應該有以下假設成立:
(1)資本市場中的風險價格或風險補償應該為正.
E(γ1)=E(RM)-E(Rf)>0;
(2)只有無風險利率才是系統風險為0的收益率,故要求E(γ0)=Rf.
2)將上式檢驗模型中的βp換成δp,主要檢驗資產收益率依賴于非系統風險的程度,模型為:
RP=γ■+γ■δ■+η(2)
在標準CAPM成立的情況下,應該有以下假設成立:
(1)這樣的線性關系不存在;
(2)當組合的方差為O時即是對無風險的投資,有E(γ0)=Rf.
3)在方程(1)中加入一個新的變量δp,考察在資產定價過程中非系統風險的作用,模型為:
RP=γ■++γ1βp+γ■δ■+η(3)
在方程(1)和(2)的基礎上進一步考察資產定價是否只依賴于系統風險β, 即E(γ3)=0是否成立.
4)在方程(3)加入變量β2p,考察CAPM中的線性關系是否成立,模型為:
RP=γ■++γ1βp+γ2β2p+γ■δ■+η(4)
這個主要是在方程(1)的基礎上進一步考察系統風險與收益的關系是否是線性的,即E(γ2)=0是否成立.
這樣,對標準CAPM的檢驗實際上就轉變成為對上述假設的檢驗.通過橫截面回歸得到各變量系數的時間序列回歸值,然后對各回歸值進行t檢驗,以判斷各假設是否成立.
2.3 檢驗結果
表3 方程(1)的回歸結果
回歸結果為:
RP=-0.0112+(-0.0073)βP(5)
從上表中可以看出,在0.05的顯著性水平下,可以拒絕回歸系數 的假設,即接受回歸結果,說明上海股票市場上無風險利率顯著為-0.0112,表明上海股票市場的投機特征明顯:接受γ1=0的回歸結果,與CAPM顯著不符,這意味著股票市場不給予任何回報,并且在長期趨勢下市場給予投資者的回報是負的,這顯然與現實不符.β系數顯著為0,同時還表明,上海市場上低β值的股票比CAPM所預言的收益高,β值高的股票收益則比理論值低,這與發達國家市場有相似之處.
表4 方程(2)的回歸結果
回歸結果為:
RP=-0.0267+0.0418δp(6)
在0.05的顯著性水平下,可以拒絕回歸系數γ0的假設,即無風險利率為-0.0267,并且T值為-5.9228,方程(1)回歸結果一樣仍然說明上海股票市場存在嚴重的投機現象.同時,接受γ3=0的回歸結果,說明上海股票市場非系統風險在資產定價過程中不起決定性作用,但在長期趨勢下非系統風險給予投資者的回報是正的,這意味著投資者可以選擇適當承擔一些非系統風險.
表5 方程(3)回歸結果
回歸結果為:
RP=-0.0136+(-0.0068)βP+0.0093δP(7)
在0.05的顯著性水平下,拒絕回歸系數γ0=0、γ1=0,γ3=0的零假設,說明在資產定價過程中,考慮變量δP,回歸結果更接近于現實市場上股票的行為.同時與方程(1)回歸結果比較,方程的決定系數也由0.4682上升為0.8801說明方程的擬合程度增加,并且接近于1,即方程(3)較好地反映了現實市場上股票的行為.回歸結果仍顯示我國股票市場上無風險利率為負數,市場風險給予投資者的回報也是負數,這與傳統的CAPM不相符.與方程(2)回歸結果比較,拒絕回歸系數γ3=0的零假設也就意味著上海證券市場上非系統風險在資產定價中起作用并且給予投資者的回報是正的,同時方程的擬合程度由0.3223上升為0.8801,回歸結果的擬合緊密程度增加.
表6 方程(4)的回歸結果
回歸結果為:
RP=-0.0127+(-0.0085)βP+0.0009β2P+0.0089δP(8)
在0.05的顯著性水平下,拒絕回歸系數γ0=0、γ3=0的零假設,與前面3個回歸結果一樣,無風險利率小于0,非系統風險對股票定價有影響.接受回歸結果γ1=0的零假設,說明市場風險在資產定價過程中作用不明顯,但在長期趨勢下市場風險對收益率的影響是負向的,顯然這與傳統的CAPM不符.接受回歸γ2=0的零假設,說明市場風險與收益率線性關系成立.方程的決定系數為0.6822,說明此回歸方程擬合程度一般.
3 結論
從上面結果分析可知,資本資產定價模型在我國市場上并不是有效的,其原因可從兩個大的方面來進行分析:
第一:宏觀因素
(1)國內證券市場為非有效市場,信息披露失真,存在嚴重的信息不對稱.
(2)上市公司的股權結構不合理.
(3)投資者非理性行為大行其道,投資觀念不成熟,市場以個體投資者為主.
(4)股市規模過小、法制不健全,不能實行完全的競爭機制.
第二:微觀因素
(1)模型成立的前提條件在我國證券市場還得不到滿足.
(2)所選股票的局限性.
(3)選取的指數存在失真現象.
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[責任編輯:薛俊歌]