CAPM模型在滬深股市適用性的實證檢驗

王丹彤

[摘 要]作為現代金融市場價格理論的重要基礎，我們需依賴不斷更新的數據對CAPM模型在中國市場的有效性和適用性進行實證分析。文章從滬深股市隨機選取80只A股股票，分析其從2013年4月至2018年3月共60個月的數據。利用Excel及Eviews進行分析，得出各只股票的貝塔系數與可決系數。進而得出結論：一是CAPM并不能完全適用于中國股市；二是滬深A股市場更加適合風險偏好投資者；三是CAPM的局限性源于自身的條件限制和中國股市的不成熟，而其適用性會進一步加強。

[關鍵詞]CAPM；滬深股市；回歸分析；貝塔系數；可決系數

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.29.048

1 前 言

CAPM（Capital Asset Pricing Model）是William Sharp、John Lintner和Mossion基于Harry Markowitz的資產組合理論所提出的首個可用于計量檢驗的金融資產定價均衡模型。作為當代金融市場價格理論的基石，CAPM的研究具有理論和實踐意義。從理論上講，CAPM關注證券市場中多樣化投資組合中風險資產報酬與風險之間的數量關系，并分析了證券收益對市場組合收益變動的敏感性。實踐上，CAPM分析結果可幫助投資者判斷由于風險存在而產生的額外報酬能否達到預期，以此做出評價與決策，實現資產的優化合理配置。近年來，基于資本資產定價模型的實證分析層出不窮且結果大相徑庭。然而，中國證券市場發展正快，上市公司的規模制度等時時調整，因此，CAPM的適用性與有效性需不斷通過新數據進行重新檢驗，以觀察是否發生顯著變化。

2 CAPM一般概述

2.1 前提假設

2.1.1 市場假設

第一，市場不存在摩擦。即無交易費和稅負，并且資本市場信息對稱，所有的投資者都可以立刻無償地獲得所有有價值的信息。此外，不存在通貨膨脹，折現率也不發生改變。

第二，競爭市場。不存在價格壟斷，存在均衡狀態，任一投資者都不會對市場造成太大影響。

第三，無風險利率自由借貸。

第四，投資可以無限制細分。允許投資組合里含有非整數的股份，投資者可以采用任意的比例來分配投資。

2.1.2 投資者假設

第一，主宰原則（Dominance Rule）。投資者均為風險厭惡者，面臨同等收益率時，選擇風險較低的證券；投資者也很貪婪，當面臨同樣的風險時，他們會選擇給他們帶來更高回報的證券。

第二，一致性預期。所有投資者對資產的收益以及風險的預期都相同，因此市場只存在一個效率邊界。

第三，所有投資者的投資時長相同，且均為單期。

第四，投資者主要依靠預期收益率和風險做出決策。投資者也依靠預期收益率、收益的方差和標準差來評估投資組合。

2.2 CAPM模型表述

2.3 貝塔系數（β）

作為衡量證券市場系統風險的重要指標（非系統風險已通過投資組合的多樣化減少），是個股回報率隨市場回報率變化的程度。投資者可利用β預測證券的未來市場風險，以調整投資組合，做出更加理智的決策。

在大盤呈大漲趨勢時，投資者應選擇β系數高的證券，以放大市場收益；當大盤呈下跌趨勢時，投資者應盡量選擇β系數低的證券，以防御風險，降低損失。

3 實證研究

3.1 數據來源

本次估計分別選取深證、上證A股為研究對象，隨機抽取40只深證A股股票和40只上證A股股票為樣本，涵蓋各個行業以保證樣本的一致運用性。研究期限為2013年4月26日至2018年3月30日，分析此60個月的數據，保證數據充足，提升估計精度。本文所有數據來自國泰君安數據庫。

3.2 各比率的選擇與計算

3.2.1 股票收益率

其中Rt表示在第t月的最后一個交易日該種股票收益率，Pt表示在t月最后一個交易日的該種股票收盤價，Pt-1表示在第t-1月的最后一個交易日該種股票的收盤價，Dt表示該種股票在第t月的現金股利。

3.2.2 無風險收益率

選擇一年期存款利息代表無風險收益率，由于共考察五年，因此對此五年數據進行加權平均，得到無風險收益率。

3.2.3 市場收益率

4 實證結果

本次估計計算分析了各只樣本股過去60個月的數據，利用CAPM模型計算出各自的貝塔系數，并使用Excel和Eviews軟件進行了回歸分析，取得可決系數。詳見圖1、圖2、表1和表2。

4.1 對系統風險β值的分析

理論上，β是衡量股票或投資組合相對于市場的風險溢價的指標，反映了個股回報率對市場變化的敏感度，確定市場風險值為1。當β>1時，說明該只股票的波動幅度高于市場：當大盤上漲時，個股漲幅高于大盤；股市下跌時，個股下跌得比大盤還多。因此，這種股票也被稱為進攻型股票，適用于風險偏好投資者。當β=1時，個股價格波動與市場同步，稱為中性股票，適合風險中性投資者。當β<1時，個股價格波動幅度低于市場，稱為防御性股票，適合風險厭惡者。

根據對上述80只股票的分析，發現所有股票的β值都大于0，說明所選股票與市場均為正相關關系。其中有44只股票的β>1，中信證券達到了1.94；35只股票的β<1，中原高速低至0.46。經統計，48只股票的β介于0.8～1.2，說明超過半數的股票價格波動與市場基本一致。但仍有偏離程度較大的股票存在，說明其投機性較強。

4.2 對可決系數R2的分析

可決系數是一種綜合衡量回歸模型對樣本值擬合優度的統計指標。本次分析中，可決系數反映了總風險中，系統風險所占的比例。當可決系數R2>0.5時，說明個股收益率的變化很大程度上是由影響大盤指數的因素造成的，在80只股票中，有25只R2>0.5，其中合肥百貨的可決系數最大，達到0.74。當R2<0.5時，說明個股價格變動由公司自身基本面因素造成，因此，要從公司的經營等處分析該股。在此次估計中，有54只股票R2<0.5，其中特力A可決系數為0.05，是最小值。以上數據說明，系統風險并不能很好地解釋個股收益率的變化，非系統性的風險不容小覷，同時，這也暗示了中國證券市場，不斷發展，逐漸成熟，但仍舊有所不足。

5 結 論

此次估計利用CAPM模型及回歸方程，分析了滬深股市共80只股票過去60個月的數據，計算出各個股的β系數與可決系數，并得到如下結論。

5.1 CAPM模型于中國證券市場的適用性不強

雖然超半數的股票，β系數介于0.8～1.2之間，說明其價格變動與市場收益率變動基本一致。然而只有30%的股票可決系數大于0.5，說明系統風險所占總風險比重較小，非系統風險的作用仍舊不容小視，投資者不能僅依賴CAPM模型進行投資決策，還應考量公司經營等自身基本面的情況。但我們仍可將β系數作為決策的輔助判斷標準，當大盤上漲時，可選擇β>1的股票，以獲取更多的收益；當大盤下跌時，選擇β<1的股票，盡量減少損失。

5.2 研究結論隨樣本數據的選擇變化較大

在樣本數據的選擇時，剔除了不連續的股票，并且樣本數據有限，這些都可能會影響最終結論的代表性。在中國滬深股市，大多數的股票為進攻性股票，其價格波動幅度高于市場收益率的變化，因此更加適合風險偏好的投資者。此外，綜合觀察其中可決系數較大的股票，除銀行外，擬合度較高伴隨著較高的貝塔系數，即高風險高收益的股票。其系統風險依舊占據較高比例，個股價格大盤波動的影響較大，不容忽視。

5.3 CAPM模型的局限性

其局限性主要分為兩個方面。其一，模型的前提條件在中國滬深股市就很難滿足。例如，模型假定所有投資者對資產的收益以及風險的預期都相同，因此市場只存在一個效率邊界，在現實中，這很難做到。其二，中國股市仍處于發展階段。相比歷史較舊的西方證券市場，中國股市發展時間短且受政策性影響較大，因此要審慎考慮CAPM模型在我國的應用。

在當代中國證券市場，比較過往數據及分析可以發現，我國正在不斷努力趨向于滿足資本資產定價模型的各項假設，因此其適用性也在不斷提高，相信在不久的將來會發揮出更大的作用。對于國家，應該乘勝追擊，進行進一步的市場建設并且改善投資環境。對于我們，應該不斷進步創新，不斷采用更加完善的實證研究方法對不斷的更新的市場數據進行分析，以其給予投資者更加可靠的信息，實現投資者資產的優化合理配置。

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