基于山西省主板上市公司数据对贝塔系数的实证分析
贝塔值及资本资产定价模型的运用
贝塔值与资本资产定价模型的运用摘要：本文估算了宝钢股份股票的贝塔值，并运用资本资产定价模型CAPM对宝钢股份的股票价值的合理性做出了判断。
关键词：贝塔值 CAPM 证券评估一、引言随着经济的快速开展和金融业的逐步完善，我国证券市场与股票交易市场在人们的投资方式中占了越来越重要的地位，人们对其所做的投资决策的风险和报酬也越来越关注。
准确的对企业股票进展估价，会使人们相对更加正确的选择所要投资的企业。
在西方的财务学和金融学中，有很多用来计算风险和报酬关系的模型，其中求预期收益率最重要的模型就是资本资产定价模型，即CAPM 模型，主要用来研究在证券市场上的预期收益率与风险资产之间的关系，用于资产估值、资金本钱预算和资源配置方面。
CAPM模型是现代金融市场价格理论的支柱，广泛应用于投资决策和公司理财领域。
而CAPM模型的关键在于β系数的衡量计算，它是资本系统性风险的度量指标，反映了资产价格对市场价格平均水平的敏感程度，资产评估中以β系数表达评估对象风险报酬率和市场平均风险报酬率之间的关系。
在证券市场中，贝塔系数是提醒上市公司股票系统性投资风险的重要指标。
掌握了β系数，也就根本可以掌握这个经典模型从而为投资决策效劳。
因此，如何准确的进展贝塔值和公司股票价值股价已成为人们关心的问题，本文即对如何进展贝塔值和股票价值进展了较为详细的描述，为了更加清晰地描述贝塔值以及CAPM模型的得出和应用，选择我国钢铁企业中较具代表性的企业——宝山钢铁股份**为例，对其贝塔值和股票价值进展测算。
二、计算贝塔值〔一〕贝塔值简介：β系数反映的是*一只股票相对于市场波动的敏感程度。
资产评估中以β系数表达评估对象风险报酬率和市场平均风险报酬率之间的关系。
1．贝塔值特征：β系数主要有以下几方面的特征：β系数反映证券〔或证券组合〕对市场组合方差的奉献率；资本资产定价模型提醒了β系数是单个证券或证券组合的适宜的风险测度指标，是对其系统风险的量度，随着β系数的提高，资产的期望收益率也随之升高；β系数用来表示单个证券或证券组合的系统风险同正常风险〔市场整体风险〕的关系，或者说，β系数是一种系统风险的指数。
浅谈贝塔系数
浅谈贝塔系数在现代财务和金融理论的研究中，风险被定义为不确定性，风险与投资的预期报酬紧紧地联系在一起，即通常所说的高风险高收益，低风险低收益。
风险分为系统性风险与非系统性风险。
系统性风险是指影响整个经济市场的风险（包括政治风险、自然风险、宏观经济风险等），非系统风险是指某些特定实体所具有的风险（包括经营风险、操作风险、财务风险等）。
市场往往只对系统风险给予投资回报，而不对非系统风险给予投资回报。
随着有关资本市场理论的建立和发展，经济学家们提出了一系列度量金融风险的方法，建立在CAPM基础上的贝塔(Beta，文中有时用β表示)系数就是其中一种广泛采用的风险度量标准，权益贝塔一般由对上市公司股票的市场价格进行回归统计得到的，对其卸载财务杠杆后可得到资产贝塔。
1952年，哈里﹒马克威茨(Harry M ．Markowitz)在Journal of Finance发表的文章“Portfolio Selection”中提出了均值——方差模型，开创性的利用数理统计语言描述了金融市场中投资者的行为，奠定了金融学定价模型的基础，成为现代金融理论的一个重要里程碑。
之后，它被人们广泛应用于实际投资组合决策。
在资产组合理论的前提下，威廉﹒夏普(William F．Sharpe) (1964)等人在Markowitz的基础上提出了CAPM理论，奠定了研究资本市场价格的理论框架。
之后，Fama(1970)提出了有效市场假说(Effective Market Hypothesis，EMH)，并给出了金融市场价格运动规律的实证检验思路。
而Black、Scholes(1973)以及Merton(1973)等人先后在CAPM的基础上提出了衍生金融品的定价模型，逐渐形成了现代金融系统中对资产定价领域内的研究框架结构。
资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model，CAPM)最早由Sharpe(1964)、Lintner(1965)、Mossin(1966)等人提出的，它是通过衡量某一种资产对风险的暴露而确定资产的价格，是一种寻求资产绝对价格的思路。
基于CAPM的制造业行业β系数的实证研究
基于CAPM的制造业行业β系数的实证研究作者：孙金花来源：《武汉理工大学学报(社会科学版)》2016年第06期摘要：在资本资产定价模型（CAPM）中，β系数反映了单个资产系统风险和整个市场的系统风险之间变动的数量关系，是理解资本市场理论中有关收益——风险关系的关键参数。
制造业作为国民经济的根本，制造业行业β系数反映整个行业的期望收益率情况，关系到资本对行业的投入。
以江苏制造业行业为研究对象，以22家江苏省制造业上市公司为样本，对2010年1月至2014年12月期的数据资料进行分析处理，并对β系数作回归分析，结果表明江苏省制造业行业β系数小于1。
关键词：资产定价模型；β系数；制造业；资本市场中图分类号：F832.51；F224文献标识码：A DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2016.06.0027在资本资产定价模型（CAPM）中，β系数是反映单个资产的价格变动与资本市场平均价格变动之间关系的指标，揭示了市场上资产的平均价格变动对某个或某类资产价格的影响程度。
自CAPM建立以来，这一模型被广泛应用于公司投资管理、绩效评价的研究中。
β系数在金融理论和投资实践中具有重要作用，测算和预测β系数可以预计单个资产或资产组合的未来收益率，有利于选择正确的投资决策或对决策作出调整；β系数反映的资产的系统风险是投资组合的真正风险，可以用于对过去投资业绩的评价；β系数代表了资产的一个基本风险因素，可以用于对资产的定价。
制造业是创造价值的核心产业，是支撑经济平稳发展的主要力量，是经济结构调整的主要战场，是实施创新驱动战略的主要领域，制造业的发展直接体现了一个国家或地区的生产力水平和竞争力。
江苏省作为全国GDP排名第二的经济大省，坚持发展以制造业为主体的实体经济，制造业规模位居全国前列，对支撑全省经济增长、推动社会进步、增进民生福祉发挥了巨大作用。
江苏省“十三五”规划提出，要把江苏建设成为具有国际竞争力的先进制造业基地。
中国上市商业银行的贝塔值影响因素分析
中国上市商业银行的贝塔值影响因素分析作者：魏佳蓉来源：《现代营销·学苑版》2018年第03期摘要：本文从宏观及微观两个方面，通过选取了从2008-2016年期间中国25所上市商业银行中的14家银行的9个指标，对我国上市商业银行的贝塔系数进行了研究。
应用stata软件对这9个指标与贝塔值建立多元线性回归模型进行实证分析其各个指标对于贝塔值的显著性。
发现贝塔值与总资产增长率、GDP增长率、M2增长率、CPI指数有显著相关关系。
关键词：上市商业银行；贝塔值；多元线性回归模型；实证分析一、文献综述资产评估受到风险因素的影响，导致未来实现的收益不稳定。
根据资本资产定价模型的规定，贝塔值是用来评估风险的系数，是来衡量一种证券或一个投资组合总体风险的工具。
在金融体系中，商业银行作为特殊银行，作为负债结构单一且负债率高的行业必定蕴含着巨大风险。
我国宏观货币政策会影响商业银行的过度风险承担吗？商业银行的微观特征，比如资本充足程度、不良贷款率等对其风险具有显著影响吗？本文根据以上问题，对商业银行贝塔值的影响因素进行了分析。
从贝塔值的稳定性研究来说，国内外学者对贝塔值稳定性的研究角度主要分为两种：样本的时间跨度长短角度和样本规模大小角度。
Blume （1971）发表《论风险的衡量》一文，研究发现在一段时间内估计的贝塔值是未来贝塔值的有偏估计；组合规模越大，预测贝塔值的准确率也越高。
1975年，Porter和EzZen研究发现组合的构造方式会对贝塔值的稳定性有影响，而组合规模对贝塔值没有影响。
2000年，靳云汇、李学研究表明上市时间对股票的贝塔值的稳定性具有影响作用，且不能利用历史贝塔值数据来预测未来贝塔值。
从贝塔值的预测研究来说，对未来贝塔值的预测研究主要有两种方向：一是基于时间序列关系的预测；二是基础差异性影响因素的预测。
Blume （1971）在《论风险衡量》一文利用简单的线性模型来估计两期贝塔估计值之间的关系，并用此回归关系来修正对未来贝塔值得估计。
上市公司贝塔系数的影响因素实证分析
龙源期刊网
上市公司贝塔系数的影响因素实证分析
作者：苏鸿辉袁桂秋
来源：《消费导刊》2013年第03期
摘要：贝塔系数是投资和风险管理领域中很重要的一个指标。
本文首先回顾时变贝塔系数的计算方法，然后针对不同行业特点选择有代表性的四家上市公司进行面板数据分析时变贝塔系数的影响因素，表明贝塔系数是受公司营运财务状况和市场行为共同作用下的结果，通过这些分析也为我们更好了解公司状况，挖掘投资机会和金融风险管理提供依据。
关键词：行业特征贝塔系数投资。
CAPM运用实证分析——基于市场的有效性检验
金融天地ＣＡＰＭ运用实证分析——基于市场的有效性检验熊鹏飞 安徽大学经济学院摘要：资本资产定价模型作为资本市场最基础的定价模型之一，一直是资本市场均衡理论模型方面研究探讨的核心之一，市场的有效性是使用这个模型的大前提条件，本文使用的是单位根检验方法，主要是针对弱势有效市场进行检验，目的在于证明其收益率序列是否随机游走过程，本文首先对CAPM模型历史研究情况进行简单的梳理，以某上市公司为例，使用单位根检验的方法对沪市有效性进行检验，然后在基于证明上证交易所市场有效性检验的前提下，运用CAPM模型对选取的某一上市公司进行估值[1]。
关键词：CAPM 市场有效性；ADF检验；股利贴现模型中图分类号：F832 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2019)024-0285-02一、ＣＡＰＭ模型概述在20世纪60年代，William Sharpe、John Lintner等一些著名学者在市场风险资产定价理论模型方面突破性的研究出了资本资产定价模型。
尽管在这之前马科维茨的分散投资与效率组合投资理论在此之前已经使用严谨的数理工具向世界描绘了一个风险厌恶的投资者如何在众多风险资产构建最优资产组合的情景，但是，由于其过于繁琐，与现实严重脱节，所以很难被人们使用到现实的市场环境中，CAPM模型是以风险资产期望收益均衡为基础的预测模型，公式表达为：E(r i)=r f+βim(E(r m)-r f)。
可以看出，单个资产的预期收益率与衡量该资产对市场变动敏感程度的标准β值之间存在一种正相关关系[2]。
19世纪七十年代开始，外国的较为发达的资本市场都开始对资本资产定价模型的适用性进行大量的研究证明，但是都没有得出确定性的较为一致的结论，目前，我国证券市场日趋完善，很有必要对资本资产定价模型的适用性进行相关二、序列随机游走过程证明本文选取的是上证交易所上市公司，目的选取最新数据再一次对沪市的有效性进行检验，并以选取的某上市公司为例进行估值，从而进行投资价值判断。
beta策略
股指期货时代机构的精致轻快之道本刊特约研究员杜丽虹姜昧军/文编者按：对于Beta的关注，多集中在基金公司等专业机构，甚至是学术的象牙塔。
但是在2007年，这种状况将发生历史性的改变——股指期货时代来临，巨型公司的上市，已经随之而来的是机构的成熟和新的博弈法则。
作为长期研究Beta投资策略的机构，贝塔策略工作室认为在资本市场的机构博弈时代——特别是在即将到来的股指期货时代，理解Beta、应用Beta是机构投资人投资、套利和风险控制的核心利器。
在本文中，作者详细讨论了在股指期货时代如何获取更加精确的Beta，如何应用Beta 来进行各种投资、避险、套利的交易策略，如何理解Beta的各种变形及其在大蓝筹时代的变化。
其中，作者特别提出了四种基于Beta的投资策略：Beta的跟踪复制策略将使机构投资人庞大的组合得以简化“瘦身”，Beta的指数加强型策略为我们提供了低风险的套利机会，Beta的组合保险策略为保守型的机构投资人提供了更灵活的避险工具，而Beta的系统风险对冲策略则为积极型的投资人提供了整体高估下的入市策略。
总之，随着股指期货的引入，基于Beta的精致化策略将把机构投资人从庞大组合的“笨拙”中释放出来，让“大象也能轻快地跳舞”！需要强调的是，Beta的重要之处，还在于它是整个现代公司金融的基础，关系到公司的价值评估、绩效考核、管理层激励、投资决策与融资成本等方方面面，是现代公司金融和资产管理思想的集中体现Beta的一般投资策略：相机选择策略一只股票的Beta系数源于其自身的诸多特有的因素。
Beta的相机选择策略，就是要在牛市中选择Beta系数大于1的股票，以博取超越指数的收益;而在熊市中选择Beta系数小于1的股票，以部分规避指数下跌的风险Beta系数显著大于1的股票，一般波动剧烈，系统风险较大，在牛市时涨幅将超过指数，但熊市时跌幅也将大于指数。
这种高波动、高风险的公司，股市中的说法是“股性活跃”，如航天机电(9.88,0.17,1.75%)(600151)，Beta系数1.85，即指数上涨1个百分点，该股票上涨1.85个百分点，但指数下跌1个百分点，股票的跌幅也是指数的1.85倍。
Beta系数预测与实证检验
βi,t = a + b × βi,t−1, a + b = 1
由历史数据回归得到经验公式 a = 0.343, b = 0.667，在实践中美林公司 (Merrill Lynch) 对 此公式简化，得到 a = 1/3, b = 2/3。
1.3.3 Vasicek 模型
Vasicek (1973,[1]) 提出贝叶斯估计模型来调整 β 系数，即是利用历史 β 系数横截面分 布的信息对 β 系数进行调整，由先验数据得到后验的未来的 β 系数。计算公式如下：
7
总资产增长率
8
股息支付率
9
资产负债率
10
固定资产比率
11
规模
12
历史
I1 流动性因素
I2
估值因素
I3 盈利能力因素
I4 清偿能力因素
I5 成长性指标
I6 成长性指标
I7 成长性指标
I8
分红状况
I9 财务风险因素
I10
经营杠杆
I11 市值，取对数
I12 通过回归得到
Table 1: 选取指标列表
上表中，我们并没有加入行业哑变量，是因为本文处理数据时，是分行业处理的，若 不分行业处理，则如Ronsenberg所建议的那样，加入行业哑变量会使模型更准确。
2.3 历史模型、BLUM 模型、Vasicek 模型预测结果及分析 . . . . . . . . . . . . 9
2.4 Rosenberg 模型预测结果及分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.5 BP 神经网络模型预测结果及分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
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２ ７ ８ ６ ． ３ ３
市场收益率
２ ． ８ ５ ％ ５ ． ６ ５ ％， ４ ． ８ ８ ％ １ ４ ． ２ ２ ％ ２ ７ ． ４ ５ ％
一
、
引 言
风 险的关 注。随着有关 资本 市场理论 的建 立和发 展 ，经济学家们提 出的建立在 Ｃ Ａ Ｐ Ｍ基础上的贝塔
系数是 一种 被广 泛采 用 的风 险度量标 准 ，它很 好地
伴 随全球金融市场 的迅猛发展 ，金融市场 的风
险随 之加 大 ，如何 衡量 和度 量金 融市 场 风险成 为 学
年 ，按 月计算 贝塔 系数 ，并运 用统 计等方法对 结果进 行检 验 ，认 为整体 系统风 险不 大，上市企业能够稳定
发展 ，值得进行投 资。
【 关 键 词 】贝塔 系数 ；系统风险 ； 非系 统风 险；回归分析 【 作者简介 】宋 宝，内蒙古财经大学会计 学院教授 ，武汉理工 大学博士研究生 ， 研 究方向：金融 。
融， ２ ０ ０ ８ ， （ ２ ） ．
［ ８ ］ 祁京梅 中国消 费需求趋 势研 究及 实证分 析探索 【 Ｍ 】 ． 北京： 中
国经 济 出版 社 ． ２ ０ ０ ８ ．
款时 ，保险公司要向保险受益人支付一定金额的保
险赔偿金 ，而这笔赔偿金 又足 以偿还银行贷款本 息。这样 ，一方面可以化解银行的经营风险 ，实现
论苑， ２ ０ ０ ７ ， （ １ ２ ） ．
借款人无力偿还消费贷款的情况下，能迅速变现抵
押物。再次，大力发展消费信贷担保公 司，尤其是 政府机构性质的消费信贷担保公司，对配合社会福
利制度改革而发生的消费信贷业务进行担保 。 建立消费信贷商业保险制度。将消费信贷与商 业保 险结合起来 ，不仅 能够分散商业银行贷款风 险 ，还能进一步推动我国保险业的发展。如银行在 发放某些消费贷款时，可 以要求借款人必须购买某
职工个 人 的利 益捆 绑起来 ，建立 多层 次 的激励 和监 督 约束 机 制 。
消费信贷风险合理有效的转移 ，另一方面也有助于 保险业的发展。当然 ，制定险种费率时要注意兼顾 双方利益 ，不能因为费率过高而影响商业银行消费 信贷业务 的发展。
建立 完善 的消费信贷 担保 制度 。首先 ，完善
（ 责任编辑 ：华 明）
表１
日期
２ ０ Ｏ ６ — ８ — ３ １ ２ ０ ０ ６ － ９ － ２ ９ ２ ０ ０ ６ －１ ０ － ３ １ ２ ０ ０ ６ － １ １ － ３ ０ ２ ０ ０ ６ － １ ２ － ２ ９
２ ０ ０ ７ －１ — ３ １
收盘
参 考 文 献
［ １ 】 谭燕芝， 李 兰＿ 论 我国消 费信贷的发展一基 于借鉴 美国消 费信
贷的视 角Ｕ 】 ＿ 消费经济， ２ ０ ０ ８ ， （ ６ ）
《 担保法》 ，应在 《 担保法》 中增加消费信贷担保的 相关条款。其次 ，加快培育规范的消费信贷二级市
场 ，完善交易法规 ，降低交易费用 ，使商业银行在
种特定保险，一旦借款人 因发生意外而不能偿还贷
ｆ ６ １ ２ ０ １ ０ － ２ ０ １ ５ 年 中国消费信贷 市场深度评估及投资前景预测报
告［ Ｅ Ｂ／ ＯＬ ］ ｈ ｔ ｔ ｐ ： ／ ／ ｗｗ ｗ． ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｉ ｍ． ｃ ｏ ｍ／ ｄ ｏ ｃ
【 ７ 】 孙烨， 季 小杰， 推动 我 国消 费信 贷发展 的几 点思考 中国金
４ ． １ ４ ％
２ ０ ０ ７ ～ ２ — ２ ８ ２ ｏ ０ ７ － ３ － ３ ０ ２ ０ ０ ７ — ４ — ３ ０ ２ ０ ０ ７ － ５ — ３ １ ２ ０ ０ ７ － ６ — ２ ９
２ ０ ０ ７ － ７ － ３ １ ２ ０ ０ ７ — ８ — ３ １
１ ６ ． ４ ５ １ ７ ． ６ ３ ｌ ８ ． ５ ２ ２ ． ７ ７ ３ ０ ． ９ ９
３ ７ ． ９ ９
个股 收益率
— ５ ． ９ ５ ％ ７ ． １ ７ ％ ４ ． ９ ３ ％ ２ ３ ． ０ ８ ％ ３ ６ ． １ ０ ％
２ ２ ． ５ ９ ％
收盘 Βιβλιοθήκη 术界和实务界关注 的热点问题。尤其是 由美国次贷 危 机 引发 的金 融危 机 ，更是 引起 了人 们对 金融 市 场
研究了证券投资收益率与风险之间的关系。本文基 于山西上市的煤炭行业公司较集 中的特点，运用贝
会， 将其作为发放消费信贷 的最终决策机构 ，审贷 分离 ，形成平衡制约机制 ，以便 明确职权和责任 ， 防范信贷风险。四是大力加强相关从业人员的职业 道德教育和业务素质教育， 并将商业银行的利益与
３１ ． ９ ９ ３ ２ ． １ ９ ３ ３ ． ０ ３ ３ ９ ． ８ ５ ３ ３ ． ５ ８
２ ０ １ ３ 年１ １ 月
经 济 论 坛
Ｅｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ Ｆ ｏ ｒ ｕ ｍ
ＮＯ Ｖ ．２ ０ｌ ３
总第 ５ ２ ０ 期
第１ １ 期
Ｇｅ ｎ ． ５ ２ ０ ＮＯ ． １ ｌ
基于山西省主板上市公司数据 对贝塔系数的实证分析
文／ 宋
【 摘
宝
要 】本 文使 用时间序 列数据 对山西主板 上市公 司的风 险进行 了大概预测 ， 数据选取． ＆２ ０ ０ ６ 年到 ２ ０ １ １
［ ２ 】 潘丽娟． 我 国消费信贷现状分析卟 合作经济与科技， ２ ０ ０ ８ ， （ １ ） 【 ３ ］ 邵彦敏 ｌ 启动消 费信贷是繁 荣农村经 济的重要之举 Ⅱ 】 ． 贵州师
范大学学报（ 社会科 学版） ， ２ ０ ０ ８ ， （ ３ ） ［ ４ 】 常新萍， 张 国花 商业银行 消费信贷 的风 险分析及 对策研 究 商业研 究， ２ ０ ０ ８ ， （ ６ ） ［ ５ ］ 王磊． 商业银行 个人消 费信贷 的风 险分析与对策研 究 金融