CAPM模型在中國股票市場適用性的實證檢驗

邵 節 首都經濟貿易大學

一、引言

2008年后，美國因泡沫化經濟的崩潰引發了波及全球經濟的大型金融危機。雖然已經過去，但是時至今日國內外經濟仍然受到當年金融危機的影響。自1990年上海證券交易所正式成立以來，中國股票交易市場快速發展，從初步的試驗逐步走向成熟，股票市場的成立與發展迅速，但是其中確實存在著一些問題需要解決，其中最顯著的也就是關于中國股票市場的有效性問題，資本資產定價模型常被投資機構用于股票和證券的預測與投資，其基本假設就是經紀人在股市中進行交易是無摩擦的。因此，研究資本資產定價模型在中國股票市場的適用性對股票市場的完善和經濟的進一步發展是有重大意義的。但是由于中國股票市場發展不如西方時間長。因此，國內研究者對于CAPM模型對中國股市的有效性檢驗較為滯后。

關于中國股票市場有效性的探討涉及到CAPM模型能否適用于現階段中國股票市場的大前提。由于中國經濟體制的特殊性，中國的股票市場也產生過了很多區別于國外市場的特點，因而CAPM 理論在現實市場中的有效性值得進一步探討。國內學者也認為是中國股票市場的數據時間跨度較小，樣本量不足，那么CAPM模型不適應中國股票市場是正常的。

本文的貢獻主要在于兩點。其一，本文從滬市A股中不同行業中選取同時期上市的二十支股票，采用2015年至2019年的月度收盤價格作為數據樣本，通過計算個股簡單收益率，對CAPM模型在中國股票市場的有效性進行檢驗，并通過實證分析來驗證CAPM模型對于中國股票市場的適用性。其二，通過實證分析發現CAPM模型并不適用于中國股票市場。因此，本文將運用文獻綜述法摸索發現在單期靜態模型的基礎上，應該引入高階矩加以改進，以提高CAPM模型對于中國股票市場的解釋度以及股票的價格波動和收益率的預估精度。

二、文獻綜述

(一)中國股票市場有效性的問題

有效性問題是圍繞CAPM模型的假設條件中的核心之一，表現為交易無摩擦、信息對稱等。首先，在國內，定義了模糊性的概念并認為中國經濟政策中所存在的不確定性與其所認為的模糊性具有一定的正相關性；其次，陳萱軒選取了30支股票分析累計收益率，得出雖然中國股市的有效性得到了一定的提高，但是并沒有達到希望的半強式有效市場的程度，仍存在信息不對稱等問題。同時，蔡建榮中國股票市場需要通過國家規劃戰略減少對市場的干預和加強制度監管的途徑來提高股票市場的有效性。總而言之，在國內外研究中都表示中國股票市場的有效程度并沒有達到CAPM模型的假設條件的要求。因此，可能在前提條件就可以初步判斷中國證券市場可能不適用于CAPM模型進行定價研究和投資。

(二)β系數在中國證券市場的穩定性

β系數是CAPM的斜率，它反映的是證券對市場變化的敏感性，以此來衡量單個股票與市場指數之間的收益敏感性。在國內研究中，曹瀅使用三支個股在兩個不同時間區間內進行實證研究，發現我國股票市場并非強有效市場，模型對于我國股票市場的解釋力度較弱。從滬市的實證分析中得出，β系數并不穩定并且CAPM模型也同樣不適用于上海證券交易所；通過實證分析得出，從總體水平上來看，市場風險很大程度上能夠影響股票走勢。Yang等利用中國股市的數據，測量了個股對β的敏感度，發現計算股票收益率規模小、發展時間短、波動較大的股票，它們的價格和β系數相關性較高。因此，在國內外的眾多研究中都表示β對于中國股票市場的在短期或一般情況下的解釋力度不大，說明中國股市在很大程度上受到市場的風險影響。

(三)CAPM的改進研究

由于CAPM模型的假設條件極強，并且模型數據嚴格，一般當中國證券市場不能適應于CAPM模型時，就需要對模型進行改進，以此達到對股票的定價和穩定的投資的目的。因此，眾多學者希望對CAPM模型進行有效的改進。在國內，崔勁等選取A股上市公司為樣本，發現中國股票市場是存在規模溢價的。將公司規模、總市值和流通股比例加入模型，發現對股票收益率的影響顯著。在國外研究中， Horváth等通過引入了多因子模型的方法來研究模型中的β是如何隨時間變化。并且基于中國A股數據，以實證結果表明，中國A股市場的風險暴露具有一定的時變規律。綜上所述，對于CAPM模型的改進基本維持一種思想，也就是基礎CAPM模型為基礎，引入新的影響因子來改善CAPM模型對中國股市的解釋程度，從而更好地對股票進行定價和風險預估。

三、模型樣本數據選取與分析

(一)樣本選取

本文從東方財富Choice數據庫中的滬市A股中不同行業中選取了于2014年在主板上市的二十支公司股票進行研究。選取滬市的原因是上海證券交易所的發展更具有經濟特色，并且投資組合是選取的上證指數。這樣的數據選取就可以保證走勢的大致趨同。選取上市時間大致接近從而減少因數據時間維度上的問題對模型適用性的影響，并且能夠保證模型數據的真實性。

(二)時間區間的選取

本文的數據樣本區間采用2015年至2019年月度收盤價的不復權形式作為數據樣本。采用2015年開始是因為所選擇的各支股票均是在2014年上市的，基本已達到了穩定狀態，以此保證數據的規模和全面性，截止到2019年12月。

(三)樣本數據的收集與預處理

本文所選取的二十支股票和投資組合數據均來源于東方財富Choice數據庫，以各支股票的月度收盤價為數據基礎。本文也考慮到簡單收益率數據的不平穩性，對簡單收益率進行了Dickey-Fuller檢驗，發現二十支股票和上證指數的簡單收益率序列的DF檢驗值均落在了標準參考值的左邊。因此，可以判斷簡單收益率序列是平穩的。

關于投資組合收益率則是選取同時間區間的上證指數為數據樣本，因為所選取的二十支股票均為滬市主板上市公司，那么選取上證指數為投資組合的參考數據更具有對比度。是選取2015年1月至2019年12月同時期的一年期固定國債利率，但是一年期固定國債收益率在2015年2—3月數據缺失，本文就運用2015年1月數據進行補充。本文所選取的數據樣本點為59個，因為本文所選取的是月度收盤價，通過簡單收益率公式計算得出的月度收益率。因此，在2015年1月的收益率是有缺失值的存在的，缺失數據為一個。

(四)值的估計

因為已經獲得二十支個股和上證指數的歷史交易記錄，根據歷史收益率記錄，使用Stata軟件運用最小二乘法分別對二十支個股的月收益率與上證指數的月收益率進行回歸，從而得出值。選用2015年1月至2019年12月的月度收益率進行回歸，對得到的二十支股票的值進行匯總，得到表1。

表1 個股的回歸結果

在選取二十支股票中，各支股票的月度收益率與同時期的上證指數收益率的相關性的顯著水平較高，并且β值的最大值為東方電纜達到了1.99，說明上證指數收益率變化一個百分點時，東方電纜收益率變化1.99個百分點，這說明東方曙光受到市場大盤的影響明顯，波動劇烈，風險較高。值的最小值為海天味業的0.34，說明當上證指數每變化一個收益率時，海天味業的收益率會變動0.34個百分點，說明海天味業的收益率穩定，受到市場風險的影響較小，同時也說明海天味業與上證指數的線性相關性并不強。其中依頓電子和長會稽山兩支股票接近與1，說明他它們與市場的變化程度較為接近，與滬市大盤的總體走勢最為相近。從總體上來說，本文所選取的二十支個股與市場組合的相關性變化較大，初步說明所選擇的二十支股票在很大程度上都受到市場的影響較大，波動明顯。

四、實證結果

根據之前所求得的各只股票的貝塔值，帶入CAPM模型中。通過代入CAPM模型公式得到各只股票的期望收益率，在通過Stata軟件分別對各支股票的期望收益率和實際收益率進行回歸，計算數據整體的擬合優度，發現大多數股票兩列數據的擬合優度不管是擬合值還是調整的擬合值都較小，各支股票的實際收益率與預期收益率的擬合值基本維持在0.5左右，普遍較小，尤其是依頓電子個股，擬合值僅為0.22，這說明，各支股票的實際收益率與預期收益率序列擬合程度并不高，說明通過資本資產定價模型得出的期望收益率與實際收益率并不接近。因此，可以初步判斷CAPM模型與中國股票市場的存在較大偏差。

五、結語

CAPM模型的假設基礎嚴格，所以當投資者與市場假設不滿足時，CAPM模型很容易出現不適用的狀態。首先，由于滬市發展時間短、制度不完善、監管不全面等問題都使得滬市在CAPM模型的假設條件上就不能滿足。其次，本文選擇二十支個股來估計貝塔值，數據選擇上樣本點較少，選擇基準不明確等問題會使得估計不準確，但是結合眾多文獻，得出CAPM模型仍然不適用于中國股票市場的結論，預期收益率與實際收益率不相匹配還是可以接受的。

既然CAPM模型的假設要求嚴格，那么可以適當放寬模型的假設條件，因為非系統性風險一定會存在，若引入單期靜態模型，因為收益率這類金融數據是具有典型的“尖峰厚尾”的特征，會在一定程度上就否定了該模型的正確性，那么，CAPM模型的修正方向就應該是引入高階矩，從而能夠提高模型的解釋力度和精確性。

因此，首先，模型需要放寬傳統的假設條件。在傳統CAPM模型中有投資者行為一致性的同質預期，但是通過多年的實證數據，這一條件是很難達成的。但是如果將行為預期改為心理預期可能會更好地滿足，這可能是CAPM模型突破的一個點。其次，模型應該強調預期功能。CAPM模型不管是如何改進，都應該強調預期功能而不是實用性。對于投資者來說，CAPM模型在股市的運用就是提高為股票未來收益率的預測，減少盲目跟風所帶來的損失。