基于CAPM模型對我國白酒行業(yè)的實證研究

摘 ? ? ? ? ?要：白酒行業(yè)作為中國的傳統(tǒng)行業(yè)，一直領(lǐng)先于世界，逐漸形成了系統(tǒng)性價值增值投資結(jié)構(gòu)，激發(fā)了無數(shù)投資者的投資熱情。CAPM模型作為主流的資本資產(chǎn)定價模型，自創(chuàng)立以來就深受眾多學者的青睞，對投資者的投資決策產(chǎn)生著不可小覷的影響，模型中的β系數(shù)也是衡量證券市場系統(tǒng)風險的一個重要概念。本文主要采用白酒行業(yè)的20家上市公司2016年至2018年的日收盤數(shù)據(jù)作為樣本，運用CAPM模型對其進行實證分析，以檢驗CAPM能否有效進行投資分析，并結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)進行理論分析，對白酒行業(yè)的發(fā)展提供了幾點建議。

關(guān)鍵詞：CAPM模型;白酒行業(yè);有效性

1.實證背景及意義

中國的白酒文化歷史悠久，并以其精湛的工藝聞名中外。近年來，在我國經(jīng)濟高速發(fā)展的大環(huán)境中，白酒行業(yè)也獲得了很好的發(fā)展，一些大中型白酒企業(yè)紛紛抓住機遇，不斷創(chuàng)新產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，以明顯的優(yōu)勢主導白酒市場，有效帶動了我國白酒行業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。

觀察我國白酒行業(yè)上市公司近幾年的股票行情可以發(fā)現(xiàn)，從2016年開始，白酒行業(yè)進入新一輪增長期。其中，行業(yè)的龍頭企業(yè)“貴州茅臺”的股價更是一路飆升，從2016年每股200元左右漲到目前的每股1100元左右，“飛天茅臺”的稱號當之無愧。2017年白酒行業(yè)出現(xiàn)大幅反彈，遠遠超出了投資者的預判，各方投資者的投資熱情都空前高漲。從2018年年底至今，白酒行業(yè)板塊指數(shù)又出現(xiàn)了新一輪的上漲，雖然2020年年初受疫情影響，指數(shù)出現(xiàn)了小幅下跌，但是很快出現(xiàn)了復蘇的跡象。本文正是看到了投資者對白酒行業(yè)的投資熱情，選擇了白酒行業(yè)作為研究對象，驗證CAPM模型對白酒行業(yè)的有效性，通過實證分析研究白酒行業(yè)的投資價值，給投資者提供一些參考。

2.基于CAPM模型的實證分析

2.1 樣本數(shù)據(jù)的選取及處理

2.1.1個股的選取

本文主要選取了白酒行業(yè)中在滬市板塊上市的20只股票（600059古越龍山、600132重慶啤酒、600197伊力特、600199金種子酒、600238 ST椰島、600300維維股份、600519貴州茅臺、600543莫高股份、600559老白干酒、600573匯泉啤酒、600600青島啤酒、600616金楓酒業(yè)、600702舍得酒業(yè)、600779水井坊、600809山西汾酒、600962國投中魯、601579會稽山、603198迎駕貢酒、603369今世緣、603589口子窖）在2016年1月至2018年12月期間的日收盤價，數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)易財經(jīng)網(wǎng)。這20家上市公司在此期間的日收盤數(shù)據(jù)均可充分提取，另外，這20家公司規(guī)模各異，可以滿足對樣本差異性的要求。選取2016-2018年這一時期的數(shù)據(jù)是因為樣本數(shù)據(jù)較新，檢驗結(jié)果更具現(xiàn)實指導意義。

2.1.2市場收益率的衡量

由于選取的20只個股樣本均在滬市進行交易，因此，本文選擇上證指數(shù)作為市場組合指數(shù)，并用上證指數(shù)收益率代表市場組合收益率，上證指數(shù)能充分反映滬市的整體行情和發(fā)展趨勢，具有理想的市場代表性，所以選擇上證指數(shù)收益率代表市場收益率最為合適。上證指數(shù)的日收盤價數(shù)據(jù)也來源于網(wǎng)易財經(jīng)網(wǎng)，其收益率計算公式與個股收益率計算方法相同，記[Rmt]為第t天的市場收益率。

2.1.3無風險收益率的衡量

本文選取我國金融機構(gòu)人民幣法定存款一年期基準利率來衡量無風險收益率。2018年一年期居民定期存款基準利率為1.5%，剔除掉非交易日后按每年有250個交易日來折算日均無風險利率，得到日均無風險利率為0.006%，即以此作為無風險收益率來構(gòu)建模型。

2.1.4數(shù)據(jù)處理

本文主要將數(shù)據(jù)分成了三個時間段來進行實證分析，分別為2016年1-12月、2017年1-12月、2018年1-12月。記[Rit]為第i只股票在第t天的收益率，則收益率[Rit]=100%*（lnPit-lnPit-1），其中，Pit為股票i在第t日的收盤價，Pit-1為股票i的前收盤價。

2.2 實證檢驗

2.2.1OLS 最小二乘法線性回歸

本文使用最小二乘法來分析樣本數(shù)據(jù)，建立個股日收益率和市場收益率的一元一次線性回歸方程，所用軟件為Eviews8.0。模型的方程如下：

[Rit=Rf+βit（Rmt-Rf）+εit]

其中，[Rit]為股票i在第t天的收益率，[Rmt]為第t天的市場收益率，Rf 為無風險收益率，εit為一個包含了殘差和隨機擾動項的常數(shù)，βit為股票i對市場的敏感性因素。

對第一個時間段的數(shù)據(jù)進行回歸，可以得到各個股票的β值、R2等，另外回歸結(jié)果顯示，各個股票的t統(tǒng)計量的P值和F統(tǒng)計量的P值均為0，各截距項的P值均大于0.05。

2.2.2建立股票組合

按照第（1）步估計出的單只股票的[βi]值按從小到大的順序排列，分成4個股票組合，[βi]最小的5只股票分在第一組合，[βi]最大的5只股票分在第4組合，構(gòu)造的股票組合結(jié)果為：①600519、600600、600779、600559、600238;②600132、601579、600962、600059、600809;③600199、603369、603589、603198、600300;④600702、600197、600616、600543、600573。

2.2.3股票組合的β值估計

利用第二個時間段的數(shù)據(jù)，對各個組合的收益率與市場收益率運用OLS法進行回歸，并按[Rpt=αp+βpRmt+εpt]計算每個組合的[βp]和回歸殘差的標準差[σp];其中，[Rpt]為每個組合在第t天的收益率，[Rmt]為第t日市場收益率。回歸結(jié)果如下表1所示。

2.2.4風險與收益關(guān)系的檢驗

根據(jù)第三個時間段內(nèi)各組合的日平均收益率和第（3）步計算所得的各組合的[βp]值及回歸殘差的標準差[σp]進行橫截面數(shù)據(jù)回歸。分別采用只包括β系數(shù)的回歸方程[Rpi=λ0+λ1βpi+εi]（1）和包含β系數(shù)以及非系統(tǒng)風險[σpi]的回歸方程[Rpi=λ0+λ1βpi+λ2σpi+εi]（2）進行回歸，其中，[Rpi] 為2018年1-12月的日平均收益率;[βpi]為組合i的β系數(shù);λ0、λ1、λ2為待估參數(shù);[εi]為殘差;[σpi]為非系統(tǒng)風險。回歸結(jié)果如表2所示。

2.3 實證結(jié)果分析

2.3.1回歸系數(shù)的顯著性檢驗

根據(jù)實證分析結(jié)果來看，單只股票的β系數(shù)的P值均為0，所以可以拒絕原假設(shè)，說明貝塔系數(shù)顯著不為0，意味著解釋變量對被解釋變量的影響顯著，也可以得出白酒行業(yè)股票收益率與上證指數(shù)收益率存在顯著線性相關(guān)關(guān)系，其收益率顯著受市場的影響。

2.3.2可決系數(shù)R2

根據(jù)前文回歸結(jié)果可以知道，20只股票中只有8只股票的可決系數(shù)大于0.5以外，其余12只股票的可決系數(shù)都比較低，最低的為貴州茅臺（600519），可決系數(shù)R2僅為0.284958，最高的為古越龍山（600059），但是也只有0.697879。說明回歸方程的擬合優(yōu)度整體較差，雖然解釋變量和被解釋變量之間的線性關(guān)系顯著存在，但是β值不能較好的表示二者之間的線性關(guān)系，這表明貝塔系數(shù)并不能有效解釋我國白酒行業(yè)股票收益率的變化，這進一步表明依然存在著其他影響白酒行業(yè)股票收益率的因素。

2.3.3股票組合的顯著性檢驗

從表1可以看到，四個股票組合與市場收益率的回歸結(jié)果中，可決系數(shù)均在0.5以下，說明各個方程的擬合優(yōu)度較差。從表2中可以看到，方程（1）的[R2]=0.004953，說明樣本擬合度很弱，F(xiàn)統(tǒng)計量的P值很大，說明整體顯著性也很差。常數(shù)項和自變量的P值均大于臨界值0.05，說明變量的顯著性同樣很差，即股票組合的收益與風險關(guān)系不顯著。此外，[λ0]為負值，與無風險收益率0.006%存在偏差，說明市場存在一定的投機行為;[λ1]的值為負，說明股票組合的系統(tǒng)風險越大，收益率越低，這有悖于CAPM的預期，但是并不顯著。因此，股票組合的收益與市場系統(tǒng)風險不存在線性關(guān)系，否定了CAPM在滬市白酒行業(yè)的有效性。方程（2）中[R2]=0.664835，說明樣本擬合度一般，F(xiàn)統(tǒng)計量的P值也很大，說明整體性顯著性差。常數(shù)項和自變量的P值均大于臨界值0.05，說明變量的顯著性很差，即股票組合的收益率與系統(tǒng)性風險和非系統(tǒng)性風險相關(guān)性不強。

綜合以上的實證分析結(jié)果可以得到：CAPM模型不適用于我國白酒行業(yè)股票價值的分析。β值對白酒行業(yè)股票收益率的解釋能力很差，其中收益率最高的貴州茅臺的貝塔值在20只股票中最低，說明貴州茅臺股票受大盤的影響程度較小，這與近幾年大盤處于低迷狀態(tài)，而貴州茅臺股價一路上漲的現(xiàn)象相符合。而貝塔值較高的股票收益率也有高有低，說明白酒行業(yè)公司股票收益率除了受市場的影響外，還受其他因素的影響，比如企業(yè)的規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)等，所以投資者在進行股票投資時，除了觀察大盤走勢，還要注重企業(yè)本身的基本面分析。

3.促進白酒行業(yè)發(fā)展的建議

根據(jù)CAPM對于白酒行業(yè)股票的實證分析，我們了解到除了系統(tǒng)性風險外，還存在著其他影響白酒行業(yè)股票的收益率的因素。所以為了進一步促進白酒行業(yè)的發(fā)展，本人提出了以下幾點建議，希望能貢獻微薄之力。

3.1 充分利用產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，做大做強白酒產(chǎn)業(yè)

中國的酒文化源遠流長，各白酒釀造企業(yè)又分別具有自己獨特的特點，所以各家企業(yè)要充分利用自身的優(yōu)勢，揚長避短。此外，白酒產(chǎn)業(yè)大省大多會制定專門的白酒產(chǎn)業(yè)政策，如四川省的打造“中國白酒金三角”戰(zhàn)略規(guī)劃，貴州省提出的《貴州白酒產(chǎn)業(yè)振興計劃》等，效益低下的白酒企業(yè)可以向本行業(yè)的龍頭企業(yè)看齊，制定一套符合自己企業(yè)發(fā)展的對策，拓展市場，做大企業(yè)規(guī)模。

3.2 加強公司內(nèi)部治理

雖然白酒行業(yè)迎來了高速發(fā)展期，但技術(shù)效率并不高，企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)不佳，在各成本的投入上冗余較大，較多的公司出現(xiàn)規(guī)模報酬遞減的狀況。這說明白酒企業(yè)必須進一步加強企業(yè)的內(nèi)部經(jīng)營管理和內(nèi)部控制，優(yōu)化企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，改進營銷手段，大力控制生產(chǎn)成本和經(jīng)營費用，以提高投入產(chǎn)出效率，努力實現(xiàn)股東財富最大化目標。

3.3 實施“走出去”戰(zhàn)略

中國白酒文化舉世聞名，除了發(fā)展國內(nèi)市場，也要進一步拓展國外市場。國外市場存在著很大的商機，讓中國的白酒走出國門，走向世界，只要精準定位營銷，全球的市場需求量能夠讓行業(yè)擺脫困局。

結(jié)語

本文通過采用CAPM模型對白酒行業(yè)進行實證分析，發(fā)現(xiàn)除了市場收益率對白酒行業(yè)股票產(chǎn)生影響外，還存在著其他非市場因素影響著個股的收益，CAPM模型明顯不適用于當前我國白酒行業(yè)公司股票的預測分析。

CAPM模型的建立有著極其嚴格的假設(shè)，對于我國不成熟的股票市場來說，應用起來仍存在很多問題。所以投資者在對白酒行業(yè)股票進行投資分析時，不能僅僅依靠β值來選擇股票，還要結(jié)合宏觀環(huán)境以及企業(yè)自身的發(fā)展能力，但是CAPM模型在研究宏觀經(jīng)濟對個股影響時仍具有重要意義。

（曹楠楠，通訊作者）

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作者簡介：

陳少華（1995.11- ?），女，漢族，河南洛陽，碩士，研究方向：金融理財規(guī)劃.