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CAPM模型在汽車制造行業的有效性檢驗

2018-11-22 02:36:56林方勇
商情 2018年48期
關鍵詞:模型

林方勇

【摘要】資本資產定價模型,在現代的金融學說發展史上是頂梁柱般的存在,大范圍的應用于債券、股票等資產定價的計量和投資決策等范疇。近幾年,隨著我國金融改革力度加深,股票市場發展迅速,其中汽車制造行業發展迅猛,投資機會巨大,在此基礎上對中國汽車制造行業的股票數據進行相關性的檢驗,深入的認識CAPM及汽車制造行業。

【關鍵詞】CAPM 模型 汽車制造行業 有效性檢驗

一、引言

Markowitz曾于1952年,發表了一篇劃時代的文章一《投資組合選擇》,在里面,第一次提出了投資組合均值方差模型的金融理論,并作了詳解。發展至今,CAPM模型在現代金融理論中已經成為一個頂梁柱所在。基于西方先進的現代投資理論,對中國股票市場汽車制造行業股票數據,以CAPM進行相關性分析,最終得出相關性的研究結果支撐定價模型,并以此支持中國股票市場相關方面的發展進步。

二、實證檢驗

(一)模型簡介

在資本市場中,CAPM模型被廣泛用于證券風險評估、風險收益推算等領域,由于CAPM模型能夠計量及檢驗的特性,使其具有廣泛的應用基礎。

目前,若想進行CAPM的相關性驗證,有以下幾點的假設:投資者均處于一個周期內;股票市場中,投資者均為理性;對于股票的未來受益,投資者的預期是無差別的,均運用相似的方式分析計量證券的收益;投資者借貸無風險資產,能用一個不變的無風險利率;市場的狀態是處于完全競爭,沒有任何交易的成本及稅收。

基于這些假設,CAPM簡單的表述為:

E(Ri)-Rf=βi[E(Rm)-Rf]

在這個式子中,E(Ri)為當前的股票期望收益率水平;Rf為無風險收益率;E(Rm)為市場組合期望收益率水平;βi為股票收益率與市場組合收益率的協方差與市場組合方差的比。

(二)數據的選取

(1)以汽車制造行業為研究對象,為了樣本具有普遍性,選取24只股票。另外,近年中國的汽車制造行業行情是隨時變動的,為了體現最新行情,選取2013-01-01至2018-06-29共5年半的數據,同時為了得出相對有效的論證結果,采取日數據作為樣本數據以盡可能的提升樣本數量。

此處作為市場指數的選擇,最終選定了滬深300指數。滬深300指數,是由深市和滬市的300只流動性好、規模大、最具代表性的股票組成,能綜合反映滬市和深市的A股市場的總體表現,因而能很好的代表總體市場。

無風險利率,以當年銀行一年期定期存款利率代表,因為計算的是日數據,因而按照復利計算求出日利率。

(三)檢驗過程

使用最小二乘法來對歸納的樣本數據進行統計分析,建立起個股日收益率和滬深300指數收益率的一元線性回歸模型。

三、實證結果

(一)判斷證券類型

根據統計結果,24只股票中,除江鈴B(200550)貝塔系數小于0.7之外,其余股票的貝塔系數均接近于1,證實了CAPM的概念。其中江鈴汽車(000550)、江鈴B(200550)、長安B(200625)、一汽夏利(000927),宇通客車(600066)、上汽集團(600104)、廣汽集團(601238)這7只股票的貝塔系數小于1,屬于防御型股票,其余17只股票貝塔系數是大于1的,屬于進攻型股票。

(二)對可決系數R2的分析

針對一元線性回歸方程,可決系數m2最終反映的是,在總離差平方和中能夠由回歸方程說明的部分,實質上就是系統性風險在總風險的計量中所占多少比例,從另一方面說,(1-R2)測度在個股股票的價格波動中,公司自身因素能夠影響多少部分。R2 G0.51則表示公司自身基本面情況可以解釋大部分股票價格的波動,這種股票應著眼于自身經營情況;R2>0.5,表示大盤影響能大比例解釋股票價格的波動,該類型的股票應針對何種原因影響大盤走勢進行分析。

由統計結果來看,除長安汽車(000625)、福田汽車(600166)、一汽轎車(000800)、長城汽車(601633),江淮汽車(600418),中國汽研(601965)、上汽集團(600104)7只股票的R2大于0.5,其余的均小于0.5 0可以看出,單只股票的p系數顯著的不為0,最終回歸出來的擬合程度是較低的。R.,-R,和Rm-Rf間雖然存在線性關系,但貝塔系數還不能很好的對這一線性關系進行解釋,說明在我國的汽車制造板塊股票收益率上,貝塔系數對此的解釋強度不夠,還有其他的因素影響著該方面的收益率。

四、結論

我國汽車制造行業股票收益率與市場收益率存在著正相關的關系,但與CAPM模型的線性關系存在著較明顯的出入。這說明在當前階段,在我國汽車制造板塊股票收益率上,p系數的解釋力度還不夠,除系統性風險影響外,仍然存在其他因素影響,CAPM模型若想對我國的汽車制造板塊股票進行相關性的預測的話,目前不具備合適的條件。CAPM要想完美運用,只能在一個理想狀態下,而它的假設條件極其嚴格,而這與中國的股票市場環境有很大的差別。當前汽車制造板塊波動大、發展不夠成熟等因素依然影響著CAPM在市場上的運用。但一定意義上,對p系數進行分析,對中國市場股票決策的分析是能有一定的引導作用的。

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