基于CAPM模型的家電行業上市公司風險分析

◎文/王 豐 王小航

金融

基于CAPM模型的家電行業上市公司風險分析

◎文/王 豐 王小航

伴隨著我國經濟快速發展及居民生活水平提高，家電行業獲得了極大的發展，家電產品成為消費市場中極為重要的一環。近年來，在經濟轉型背景下，而且原材料成本不斷上漲，勞動力成本增加，家電行業的經營風險逐漸加大，利潤空間變小。為此，本文基于18家家電上市公司股票價格數據，運用超額收益形式的CAPM模型計算各公司股票Beta系數，進而分析系統風險對整體風險的影響、個體股票風險與市場風險的關系等問題。計量分析結論表明，系統風險在整體家電公司風險中并不占主導地位；家電企業股票風險普遍高于市場風險；短時間內各公司Beta系數基本保持不變。對此，提出優化產品和服務相關政策建議。

家電上市公司；系統風險；CAPM模型；Beta系數

一、選題的背景及意義

改革開放以來，伴隨著我國經濟快速發展及居民生活水平提高，家電行業獲得了極大的發展，家電產品與人們的聯系更加緊密，家電產品的購買也早已是消費市場中極為重要的一環。然而，近年來由于鐵、鋁等原材料的成本不斷地上漲，同時勞動力價格也在攀升，這就致使家電公司的利潤空間越來越小。另外，因為互聯網技術的不斷發展，人們對智能化家電的需要也必將逐漸成為家電消費市場中的主流，故這又要求家電公司加大研發投入，加快產品升級的步伐。這些都將為家電行業的發展帶來不小的風險。據人民網報道，不僅家電上市公司所面對的經營壓力十分巨大，而且半數以上的中小家電公司更是因為“馬太效應”面臨著被市場淘汰的嚴峻風險。

由于家電上市公司的產品相對而言具有較強的競爭力，占據家電消費市場絕大部分份額。因此，家電上市公司面臨的風險對于整個家電行業風險都具有重要的參考價值。所以本文擬以上市家電公司為對象，采用CAPM模型分析其面臨的風險。

國內外經驗分析表明，資本資產定價模型（Capital AssetPricingModel簡稱CAPM）對識別探究資產的收益與系統風險、非系統風險的關系具有高度可靠性，取得了較多具有代表性的研究成果。這一模型認為在一個發達的資本市場中，資產的價格波動是投資者所需承擔的風險。而風險又可以分為系統風險和非系統風險。系統風險是指那些能夠影響所有資產價格發生波動的風險；非系統風險是指由上市公司的自身行為和現狀使其股票價格發生波動的風險。

家電上市公司主要經營業務各不相同，包括制冷、空調、清潔、廚房、聲像、電暖等不同種類，不同公司之間經營業務種類和創新對象均有所差別。因此，識別系統風險與非系統風險有助于企業下一階段的投資和發展，對公司戰略制定具有重要意義。

二、基于家電上市公司股票價格數據的風險分析

（一）樣本選取及數據初步分析

根據各公司自身特點、主要產品以及對自身定位的判斷，結合證監會對上市公司所屬行業分類的規定，將生產制冷電器、空調器、清潔電器、廚房電器、聲像電器、電暖電器等產品的公司均視為家電行業上市公司。家電公司可按照其生產的家用電器用途進行分類，主要可分為綜合類 （生產銷售各類家用電器的公司），空調器類（以空調等電器的生產銷售為主的公司），廚房電器類（以生產銷售燃氣灶、微波爐、熱水器、食物料理機等廚房使用電器為主的公司），聲像電器類 （以生產銷售電視機等電器為主的公司），清潔電器類 （以生產銷售洗衣機等電器為主的公司）5類。

通過分類，可從掛牌上市的家電公司中選擇有代表性的、由不同分類組成的知名公司18家。故樣本由上海證券交易所掛牌上市的家電公司6家，及深圳證券交易所掛牌上市的家電公司12家組成，分析這些公司從2014年7月1日到2017年6月30日的股票數據（停盤日除外），并保證各公司均包含足夠分析的數據。這些數據來源于網易股票（http：//money.163.com/stock/）。

這些公司按照分類為：Ⅰ.綜合類（3 家）：格力電器（000651）、 海 信 電 器（600060）、 青 島 海 爾（600690）； Ⅱ. 空調器類（3家）：澳柯瑪（600336）、海信科龍 （000921）、美菱電器（000521）；Ⅲ.廚房電器類（7家）：華帝股份（002035）、九陽股份（002242）、老板電器（002508）、蘇泊爾（002032）、日出東方（603366）、新寶股份 （002705）、 長青集團（002616）；Ⅳ.聲像電器類（3家）：四川長虹（600839）、創維數字（000810）、深康佳 A（000016）；Ⅴ.清潔電器類（2家）：小天鵝 A（000418）、惠而浦（600983）。

對這些家電上市公司的股票價格數據進行描述性統計分析，得到表1的結果：

表1表明，格力電器和小天鵝A兩只股票價格波動性較大，標準差均超過10，適合風險偏好型消費者購買，相反美菱電器，澳柯瑪，惠而浦，四川長虹標準差均不超過2，波動性較小，風險較小，適合風險規避型消費者購買。同時還可看出，家電企業股票價格普遍波動率較小，較穩定。

表1 18家家電公司股票價格描述性統計結果

（二）基于超額收益形式的CAPM模型的Beta計算

1.模型設定

本文采用CAPM的超額收益形式進行分析：

其中，Zit為在 t時刻證券i的超額收益率，可通過Zit=Rit-Rft得到。 Zmt為在 t時刻市場的超額收益率，可通過Zmt=Rmt-Rft得到

（1）個股日收益率：

其中Pit是個股在t時刻收盤價，Pit-1是個股在t-1時刻收盤價，Dit是個股在t時刻的每股紅利。

（2）市場日收益率：

其中lnindext是市場在t時刻的收盤指數，indext-1是市場在t-1時刻的收盤指數。

（3）無 風險 Rft：我 國 國債大多為一年以上的長期品種，因此在本文中無風險利率選擇為一年銀行定期存款利率。利率數據來源于中國人 民 銀 行 網 站 （http：//www.pbc.gov.cn/），當利率受政策影響發生變動時，模型中的Rft值也隨之修改。

通過最小二乘回歸，得到的參數β即為CAPM的Beta值，若 Beta大于 1，則股票的系統風險大于市場平均風險；反之Beta小于1證明系統風險小于市場平均風險。而回歸過程中得到的R2反映了系統性風險在整體風險中所占比重，若多數股票R2大于0.5，證明整個行業系統風險較大。

2.計量分析結果

通過對18家公司計算，得到Beta系數β，以及樣本決定系數R2，結果如表2所示：

表2 18家家電公司β和R2值計算結果

（1）根據計算得到，共有15家公司β大于1，其中綜合類、空調器類、聲像電器類各3家，占該類總數100%；廚房電器類5家，占該類總數62.5%；清潔電器類1家，占該類總數50%。

（2）R2小于 0.3 的有 6家公司，R2在（0.3～0.5）的有11家公司，R2大于0.5的僅有1家公司。大部分公司R2都小于0.5，可進一步說明在家電企業的所有風險中，系統風險并不占主導地位。

此后本文將進一步使用計量方法證實Beta系數服從均值回歸。

（三）Beta系數均值回歸

趨勢檢驗

1.檢驗過程原理

通過已知的CAPM過程，我們已經得到CAPM的β系數，下面將通過對β系數進行平穩性檢驗以及時間趨勢檢驗以判斷其回歸趨勢。將數據按照每30個數據為一組分組，若β系數既平穩又均值回歸，則可求得長期 beta系數 β’。

2.平穩性檢驗

通過Eviews對數據進行平穩性檢驗，即ADF檢驗，不平穩的序列的統計結果不具有分析意義。以海信電器為例，ADF檢驗結果－25.45714，遠小于其在10%和5%時的臨界值（10%時 為 －2.568834，5% 時為 －2.865310），可認為海信電器的beta系數平穩。此外的17支股票的ADF值也都能夠證明是平穩的。

表3 海信電器ADF檢驗結果Null Hypothesis:ZIT has a unit rootExogenous:ConstantLag Length:0（Automatic based on SIC， MAXLAG=3）

表4 創維數字的beta系數時間趨勢檢驗

3.時間趨勢檢驗

對beta系數和時間t進行回歸， 建立 β=c+αT+ε，通過α的P值判斷beta系數與時間t之間是否存在關系。原假設為beta系數與時間t之間不存在線性關系，若P值大于0.05（設顯著性水平為0.05），則接受原假設，beta系數與時間 t之間不存在線性關系。

以創維數字為例，α的P 值為 0.2749，大于 0.05，則接受原假設，beta系數與時間t之間不存在線性關系。其他公司股票的時間趨勢結果也說明均不存在著線性關系。

4.檢驗結果

（1）由 ADF 檢驗和時間趨勢分析可得，18支股票均平穩，無時間趨勢，可認為是均值回歸。

（2）傳統 beta系數與長期均值回歸相比，不能反映股票長期的特點，描述股票特點應選擇長期beta系數。

（3）總體來看，beta 系數長期大于1的共有15家公司，其中綜合類、空調器類、聲像電器類均為3家，占該類總數100%；廚房電器類5家，占該類總數62.5%；清潔電器類1家，占該類總數50%。由此可看出家電行業整體系統風險普遍高于市場平均風險。

四、結論與建議

本文以18家家電行業上市公司為研究對象，運用超額收益形式的CAPM模型計算出其Beta系數，分析系統風險在其面臨的總風險中所占比重，以及個股風險與整個市場風險的相對系數；在此基礎上進行深入研究，通過單位根檢驗和時間趨勢檢驗驗證了Beta系數的均值回歸趨勢，得出Beta系數的長期均值和標準差。

（一）主要結論

1.系統風險在家電行業上市公司的總風險中占比偏低。回歸后可得到樣本決定系數R2，R2代表了系統風險在股票定價中的貢獻，即總風險中系統風險的比例。18家公司中，R2在（0～0.3）區間的有 6 家，R2在（0.3～0.5）區間的有11家，最后一家美菱電器也是只略多于0.5。這說明，家電行業上市公司中個股股價中的公司基本信息含量較高，在投資該行業時，投資者除了關注系統風險，更應加強對家電公司的經營管理能力、業績水平等基本面的分析。

2.絕大多數家電行業上市公司的系統風險高于市場風險。若假設模型市場風險為1，由表2中18個樣本的β來看，其中15家高于1，2家在（0.7～1），只有蘇泊爾一家很小，僅為0.25。綜合來說，綜合類、空調器類和聲像電器類系統風險較廚房電器類和清潔電器類更小。

分析其原因可能為：綜合類、空調器類和聲像電器類家電公司規模均較大，各公司之間產品種類，性能相似度較高，導致公司間競爭激烈，此外生產成本價格不斷走高，且國內如今通過宏觀調控不斷抑制投資，從而導致長期風險增大，這些均會導致系統風險較高。而廚房電器類家電公司的產品由于其具有獨特性，彼此之間替代可能較小，故系統風險較小。清潔電器類家電公司也因競爭不及其他類型公司激烈，且該行業規范較完善，行業門檻較高，所以系統風險也不高。

3.家電行業上市公司的Beta系數是具有均值回歸趨勢的隨機變量。從長期來看，上市公司股票的Beta系數總是圍繞某個均值上下波動。其波動幅度受到各家上市公司的主營業務、公司策略、企業規模、管理效率等因素的影響。此外，我們還能知曉，在極短期內，Beta系數又是不變的，因為它反映了各家上市公司的經營特點，不會發生較大幅度的變化。

（二）改進建議

鑒于以上結論，我們為家電公司提出如下兩點建議：

1.家電公司在現今電商行業快速發展的大環境中，必須順應時代的潮流，將各銷售渠道加速整合，積極將線上與線下聯系起來，提供給消費者更好的購買和物流體驗。

2.隨著互聯網技術的飛速發展，傳統家電越來越不足以滿足消費者對于多元化和智能化的需求，智能家電將逐漸成為消費的主流。所以，家電公司必須要提高自身的研發能力，同時不斷深化升級售后的各方面服務，切實找準消費者的需求。

[1]劉慧媛.基于 CAPM模型的旅游上市公司系統風險分析[J].西安電子科技大學學報，2010，20（6）：63－67.

F426.6

A

1006－1255－（2017）10－0021-05

王 豐（1995—），天津財經大學統計系。郵編：300222王小航（1995—），天津財經大學統計系。郵編：300222

責任編輯：張麗恒