资产定价模型实证研究
中国股市三因子资产定价模型实证研究
中国股市三因子资产定价模型实证研究中国股市三因子资产定价模型实证研究引言：资产定价模型对于金融市场的投资者和研究者来说具有重要的意义。
通过分析资产的风险与回报之间的关系，可以确定合理的资产价格并进行投资决策。
目前，国内外学者对于股票资产定价模型进行了广泛的研究和实证，其中三因子资产定价模型是较为成熟和经典的模型之一。
本文旨在通过对中国股市进行三因子资产定价模型实证研究，探讨中国股票市场存在的三个因子对资产定价的影响。
一、研究背景股票是一种重要的金融工具，投资者通过购买股票参与公司的经济增长和发展。
然而，股票市场的波动性较大，涨跌幅度难以预测。
因此，寻找一种合理的资产定价模型对投资者来说至关重要。
近年来，国内外学者提出了许多股票资产定价模型，如资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）、三因子模型（Three-Factor Model）、四因子模型（Four-Factor Model）等。
其中，三因子模型由Fama和French于1993年提出，根据股票收益率的变动，以市场因子、规模因子和账面市值比因子作为解释变量，对股票收益率进行度量和预测，被广泛应用于股票市场的实证研究。
二、三因子资产定价模型的理论依据三因子模型认为，股票收益率的变动受到市场整体风险、公司规模和价值因素的共同影响。
具体而言，市场因子考虑了整体市场波动对股票收益率的影响，规模因子反映了小公司和大公司的股票收益率差异，账面市值比因子反映了公司的账面价值和市场价值之间的差异。
三、中国股市三因子资产定价模型实证研究1. 数据样本本研究选取了中国股票市场的某一时期的股票数据样本。
样本涵盖了不同行业的股票，以尽可能全面地反映中国股市的整体情况。
2. 模型设定本研究基于三因子模型，将市场收益率、规模因子和账面市值比因子作为解释变量，使用回归模型对股票收益率进行度量和预测。
3. 实证结果通过对数据样本进行回归分析，得到了实证结果。
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验
资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验摘要：资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是衡量投资组合预期回报的重要工具之一。
本文旨在探讨CAPM模型在中国资本市场的实证检验，并评估其在该市场中的有效性和适用性。
通过分析中国市场的相关数据，包括股票市场指数和个别股票的历史数据，我们对CAPM模型进行实证检验，并考察其在预测投资组合回报方面的准确性和可靠性。
研究结果显示，尽管CAPM模型在中国资本市场中的适用性存在一定局限，但仍然可以作为一种有效的工具来衡量投资组合风险和预期收益。
1. 引言随着中国资本市场的日益发展和开放，投资者对于投资组合分析和风险管理的需求不断增加。
CAPM模型作为一个经典的投资分析工具，广泛应用于衡量投资组合回报的预期收益和风险。
然而，CAPM模型在中国资本市场中的适用性一直备受争议和质疑。
本文将通过实证检验的方法来评估CAPM模型在中国资本市场中的有效性。
2. CAPM模型简述CAPM模型是由Sharpe、Lintner和Mossin等学者在20世纪60年代提出的。
该模型基于以下假设：(1) 投资者只关注风险与回报之间存在正相关的有效投资机会；(2) 投资者是追求风险最小化的理性投资者；(3) 市场是完全有效的。
CAPM模型可以用以下公式表示：E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)其中，E(Ri)是股票或投资组合i的预期回报，Rf是无风险利率，βi是股票或投资组合i的系统风险系数，E(Rm)是市场的预期回报。
3. 数据来源和模型检验方法本研究选取中国股票市场作为研究对象，收集了市场指数和个别股票的历史收益率数据。
利用这些数据，我们计算了每个股票的系统风险系数β，并将其与市场的预期回报进行对比。
我们采用回归分析方法来检验CAPM模型在中国资本市场中的适用性和有效性。
4. 实证检验结果我们将CAPM模型应用于中国股票市场，并通过回归分析的方法进行实证检验。
金融市场的证券定价模型及其实证研究
金融市场的证券定价模型及其实证研究引言：金融市场中，证券定价模型是一种重要的工具，它用于解释和预测证券价格的形成过程。
证券定价模型涉及到多个因素，包括市场风险、利率、盈利能力和市场情绪等。
本文将探讨几种常见的证券定价模型，并对其进行实证研究。
一、资本资产定价模型（CAPM）资本资产定价模型是一种广泛使用的证券定价模型，它假设投资者决策的关键因素是风险和收益的权衡。
该模型利用市场风险与期望回报之间的关系来确定一个证券的合理价格。
根据CAPM模型，证券的期望回报率等于无风险利率加上一个风险溢酬，该风险溢酬与证券与整个市场之间的相关性有关。
实证研究表明，CAPM模型具有一定的适用性，尤其是在美国市场中。
二、三因子模型除了考虑市场因素外，三因子模型还引入了规模因子和价值因子。
规模因子衡量了公司市值对股票回报的影响，而价值因子则是指相对于其账面价值，股票价格的溢价或折价情况。
通过引入这两个因子，三因子模型扩展了CAPM模型，提供了更准确的证券定价方法。
实证研究显示，三因子模型相对于CAPM模型在解释股票回报方面具有较高的解释能力。
三、随机波动模型随机波动模型是一种广泛应用的衍生品定价模型，用于衡量金融市场上的期权价格。
随机波动模型基于随机游走理论，假设资产价格的变动是基于随机因素的。
该模型考虑了市场的波动率，并能够根据市场的情绪变化来预测期权价格。
实证研究表明，随机波动模型能够较好地解释实际市场上的期权价格，并具有一定的预测能力。
四、市场情绪模型市场情绪模型是一种相对较新的证券定价模型，它试图捕捉市场参与者的情绪变化对证券价格的影响。
该模型将市场情绪因子引入到定价模型中，认为市场情绪的变化会导致证券价格的波动。
例如，当市场情绪乐观时，投资者会更倾向于购买股票，从而推高股票价格。
实证研究显示，市场情绪模型在解释股票价格的波动方面较好，但在实际应用中仍存在一定的挑战。
结论：综上所述，金融市场的证券定价模型是研究证券价格形成机制的重要工具。
中国股市三因子资产定价模型实证研究
中国股市三因子资产定价模型实证研究中国股市三因子资产定价模型实证研究引言股票市场是衡量一个国家经济状况的重要指标之一，对于投资者和经济决策者而言，了解股市运行规律和因素对于制定合理的投资策略和经济政策至关重要。
资产定价模型则是研究股市运行规律的重要工具之一，通过分析一系列因素对于股票报酬的影响，从而进行股价的预测和定价。
本文旨在通过实证研究，探讨中国股市中三因子资产定价模型的有效性和适用性。
一、资产定价模型简介资产定价模型是用来评估资产价格的数学模型，通过分析一系列因素对资产报酬的影响，进而进行资产定价和投资决策。
经典的资产定价模型主要有CAPM模型和三因子模型。
CAPM模型是由美国学者Sharpe、Lintner和Mossin等提出，它假设了市场风险是投资风险的唯一来源，股票的收益可以通过市场投资组合和无风险利率来解释，并且收益与风险成正比。
三因子模型的核心思想在于，股票的回报不仅与整个市场的回报有关，还与市场因子、规模因子和账面市值比因子等因素相关联。
其中，市场因子是指市场组合的回报，规模因子是指股票的市值大小，账面市值比因子则是指公司的净资产与市值的比值。
二、中国股市的特点在研究中国股市的资产定价模型之前，我们首先需要了解中国股市的特点。
中国股市自1990年代初开始发展起步，相比于发达国家的股市，中国股市在市场机制和资本运作方面仍然存在许多不完善的地方。
首先，中国股市存在着高度的国家干预，政府的政策和行为对市场运行有着直接的影响力。
例如，政府在限制外资进入、控制股指下跌以及干预公司上市等方面具有较大的权力。
其次，中国股市的整体风险相对较大，市场波动较为频繁且剧烈。
这主要是由于中国经济转型期的不确定性以及投资者心理的波动导致的。
此外，中国股市中的公司类型较多，包括国有企业、民营企业和外资企业等。
这些不同类型的企业在经营模式、盈利能力和市值等方面存在着差异，从而对股票报酬产生影响。
三、中国股市三因子资产定价模型实证研究基于中国股市的特点，我们构建了中国股市的三因子资产定价模型，该模型包括市场因子、规模因子和账面市值比因子，通过收集中国股市历史数据并运用回归分析等统计方法进行实证研究。
《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文
《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是现代金融理论中最重要的定价模型之一。
该模型通过考虑资产的预期收益率与风险之间的关系，提供了衡量投资回报率与系统风险的有效框架。
近年来，CAPM在中国及其他新兴经济体中的应用愈发受到重视，对其的实证研究对于优化资源配置、降低风险和评估投资回报等金融实践具有重要的指导意义。
二、CAPM模型理论CAPM模型基于市场均衡理论，通过衡量资产的预期收益率与市场风险溢价之间的关系，为投资者提供了评估资产组合风险的框架。
CAPM模型的核心思想是资产的预期收益率由两部分组成：无风险收益率和风险溢价。
风险溢价取决于资产的系统风险（即市场风险）和市场的风险溢价。
CAPM的公式为：E(Rj) = Rf + βj(Rm - Rf)，其中E(Rj)为资产j的预期收益率，Rf为无风险收益率，βj为资产j的系统风险系数，Rm为市场收益率。
三、实证研究方法本文以中国股票市场为例，运用CAPM模型进行实证研究。
我们选择了上海证券交易所和深圳证券交易所上市的部分公司股票作为样本。
通过收集样本公司的财务数据、市场数据等，对CAPM模型进行实证检验。
在数据收集和分析过程中，我们使用了SPSS软件进行统计分析。
四、实证研究结果（一）数据描述性统计通过对样本公司的财务数据和市场数据进行描述性统计，我们发现样本公司的系统风险系数（β值）存在较大差异，这表明不同资产的市场风险存在差异。
此外，我们还发现样本公司的预期收益率与市场收益率之间存在一定的正相关关系。
（二）CAPM模型实证结果通过运用CAPM模型对样本公司的数据进行回归分析，我们发现资产的预期收益率与系统风险系数之间存在显著的正相关关系。
此外，我们还发现市场风险溢价（Rm - Rf）对资产的预期收益率具有显著影响。
这表明CAPM模型在中国股票市场具有一定的适用性。
资产定价模型的实证研究
资产定价模型的实证研究资产定价模型是金融领域的一个重要理论框架，用于解释资产的价格形成机制。
在实证研究中，学者们通过对历史数据的分析和统计推断，验证和比较不同的资产定价模型。
本文将就几种常见的资产定价模型进行实证研究，分析它们的优势和不足之处。
一、CAPM模型资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）是一种理论模型，用于解释资产的预期回报和风险之间的关系。
该模型基于投资者的理性行为假设，认为资产的预期回报与市场的系统风险有关。
根据CAPM模型，一个资产的预期回报可以通过以下公式计算：E(Ri) = Rf + βi(E(Rm) - Rf)在公式中，E(Ri)代表资产i的预期回报，Rf是无风险利率，E(Rm)是市场的预期回报，βi是资产i的系统风险。
实证研究中，学者们使用历史数据来估计CAPM模型中的参数，进而验证模型的有效性。
然而，一些学者认为CAPM模型的假设过于简化，不能完全解释市场实际情况。
例如，模型假设投资者的期望回报是线性的，忽略了人们的非理性行为。
二、APT模型多因子资产定价模型（Arbitrage Pricing Theory，APT）是一种扩展的资产定价模型，相比于CAPM模型，APT模型包含更多的风险因子，更能反映市场的复杂性。
根据APT模型，一个资产的预期回报可以通过以下公式计算：E(Ri) = Rf + β1F1 + β2F2 + ... + βnFn在公式中，Fi代表第i个风险因子，βi代表资产对该风险因子的敏感性，Rf是无风险利率。
实证研究中，学者们尝试通过统计分析，确定APT模型中的风险因子，并估计资产对这些因子的敏感性。
研究结果显示，相比于CAPM模型，APT模型对市场的解释能力更强。
然而，APT模型也有其局限性。
首先，确定适当的风险因子是一个复杂的任务，不同的研究结果可能会得出不同的结论。
其次，APT模型依然基于一些假设，可能无法完全解释市场的现象。
资本资产定价模型及实证分析
资本资产定价模型及实证分析
资本资产定价模型CAPM是现代金融理论中最具影响力的理
论之一，它的核心原理是资产预期收益等于无风险收益加上市场风险溢价乘以资产市场风险系数。
该模型旨在解释资产价格的变化，包括证券、股票、债券和其他投资。
CAPM的模型公式是：Er=Rf+β(Rm-Rf)，其中Er为预期收益率，Rf为无风险利率，β为资产市场风险系数，Rm为市场风
险溢价。
该模型的一个关键假设是投资者风险厌恶程度相同，即所有投资者都期望高风险的资产具有更高的预期收益率。
CAPM的实证分析主要是通过经验数据的计算来验证CAPM
的理论。
大多数研究表明，CAPM的模型在某些情况下可以
解释资产收益的变化。
但是，一些研究也表明，CAPM的模
型存在某些缺陷，如无法解释市场失衡和非正常收益率等现象。
因此，CAPM模型尽管在理论上受到广泛认可，但在实际应
用中需要结合具体情况进行分析和修正。
资本资产定价模式(CAPM)的实证检验
资本资产定价模式(CAPM)的实证检验资本资产定价模式（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是金融学中一种重要的理论模型，用于计算资产的预期收益率。
虽然CAPM的应用历史已经有几十年，但其有效性一直备受争议。
许多学者对CAPM进行了实证检验，以评估其有效性。
在实证检验CAPM的有效性时，研究人员通常采用市场模型和多变量回归分析来评估CAPM的预测能力。
市场模型基于CAPM的基本公式，即预期收益率等于无风险利率加上系统风险乘以市场风险溢价。
通过与市场指数的回归分析，可以计算出资产的beta系数，进而估计出其预期收益率。
实证研究经常使用回归模型来检验CAPM的有效性。
回归模型通常以市场收益率作为自变量，收益率差异作为因变量。
通过回归分析，可以计算出资产的beta系数和alpha系数，其中beta系数代表了资产相对于市场的风险敏感度，alpha系数则代表了超额收益。
如果资产的beta系数显著不为零，表明CAPM有效；如果alpha系数显著不为零，则表明CAPM无效。
许多实证研究已经得出了不同的结论。
一些研究发现，CAPM能够较好地解释资产的收益率差异，显示出较高的预测能力。
然而，也有研究发现，CAPM的解释能力并不显著，无法充分解释资产的预期收益率。
有几个原因可能解释这些不一致的实证结果。
首先，CAPM假设市场是完全理性的，投资者都是风险厌恶的，这种假设在现实中并不成立。
其次，CAPM假设资本市场是没有交易费用和税收的，但现实中这些成本是必不可少的。
此外，CAPM还忽略了其他影响资产收益率的因素，如流动性风险、政府干预和市场不完全。
这些限制可能导致CAPM无法有效解释资产的预期收益率。
虽然实证研究的结果并不一致，但CAPM仍然是一个重要的理论模型。
研究人员在继续实证检验CAPM的有效性时，也应考虑到CAPM的局限性，并尝试提出改进模型来更好地解释和预测资产的收益率。
资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是金融学中一种经典的理论模型，用于计算资产的预期收益率。
资产定价模型的实证研究
资产定价模型的实证研究资产定价模型（Asset Pricing Model）是金融学中重要的一个分支领域，它旨在解释和预测不同资产的价格波动。
这是一个复杂的课题，需要深入研究和实证分析。
本文将探讨资产定价模型的实证研究，旨在通过对现有文献和研究成果的梳理，了解该领域的最新动向和发展趋势。
资产定价模型有多种形式，其中最为经典的是资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）。
CAPM是一个单因素模型，其基本假设是市场上所有投资者都是风险厌恶的，并在市场上形成均衡的投资组合。
根据CAPM，某种资产的期望回报与其β系数（衡量其相对于市场整体风险的波动性）、市场整体风险（用市场指数代表）和无风险利率之间存在线性关系。
尽管CAPM模型在理论上具有吸引力，但实证研究表明其对真实经济中的资产定价不準确。
近年来，随着数据的丰富和计算能力的提高，研究者们对于资产定价模型的实证分析也有了新的突破。
相对于CAPM模型，研究者们提出了更复杂的多因素模型，例如Fama-French三因子模型。
该模型除了考虑市场整体风险外，还引入了表示公司规模和价值的因子。
实证研究发现，使用Fama-French三因子模型可以更好地解释股票市场的回报。
除了市场因素外，研究者们开始关注其他的因素，例如盈利能力、成长性、市场流动性等。
这些因素对于资产定价的贡献通常被称为风险溢酬。
一些研究发现，具有较高盈利能力和成长性的公司通常具有较高的风险溢酬，而市场流动性较好的股票则具有较低的风险溢酬。
这些因素的考虑使得资产定价模型更加全面和准确。
此外，还有一些实证研究关注不同类型的资产和市场之间的关系。
例如，对于不同国家之间的股票市场，国际资产定价模型（International Asset Pricing Model）的研究在解释不同国家间的资产定价差异方面发挥了重要作用。
同时，对于货币市场、期货市场等其他类型的市场，也有一些特定的资产定价模型被提出和研究。
《2024年资本资产定价模型的实证研究》范文
《资本资产定价模型的实证研究》篇一一、引言资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是现代金融理论中最重要的定价模型之一。
该模型为投资者提供了评估投资组合风险与预期收益之间关系的方法，同时为资产定价和资产配置提供了重要的理论依据。
本文旨在通过实证研究方法，对CAPM在中国市场上的应用进行深入探讨，以验证CAPM 的有效性和适用性。
二、文献综述自CAPM模型提出以来，国内外学者进行了大量的研究。
CAPM理论在发达国家得到了广泛的应用和验证，而针对发展中国家尤其是中国市场的实证研究尚属少数。
过去的研究表明，CAPM在中国市场的适用性存在争议，一部分学者认为CAPM能较好地解释中国市场的资产定价现象，而另一部分学者则认为CAPM在中国市场的适用性有待进一步提高。
因此，本文将通过实证研究方法，对CAPM在中国市场的有效性进行深入探讨。
三、研究方法与数据来源本研究采用实证研究方法，通过收集中国股市的历史数据，运用统计分析软件进行数据处理和模型检验。
数据来源为公开的金融数据库和财经网站。
四、模型构建与假设CAPM模型的基本形式为：E(Ri)=RF+βi(E(RM)-RF)，其中E(Ri)为资产i的预期收益率，RF为无风险收益率，βi为资产i的系统风险系数，E(RM)为市场收益率。
基于CAPM模型，本文提出以下假设：假设一：CAPM模型在中国市场具有一定的适用性，能较好地解释资产的预期收益率与风险之间的关系。
假设二：CAPM模型中的系统风险系数β值能够反映资产的收益率变化。
五、实证结果与分析（一）数据描述性统计本文选取了中国股市中具有代表性的股票作为研究对象，通过收集这些股票的历史数据，进行描述性统计。
结果表明，各股票的收益率、β值等指标均呈现出一定的分布特征。
（二）CAPM模型检验通过对收集到的数据进行处理和模型检验，本文发现CAPM 模型在中国市场具有一定的适用性。
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基于资产定价模型在上海证券市场的实证分析姓名：韩雨学号：M14２01082专业: 技术经济及管理评阅老师：黄平完成日期：２01５年6月15日基于资产定价模型在上海证券市场的实证分析韩雨(安徽大学商学院,合肥，2３0601）摘要:资本资产定价模型(ＣAＰM)是现代金融理论的三大基石之一，对西方金融理论产生了深远的影响。
基于资本资产定价模型,运用ＢJS方法，对从上海证券市场选取的4５支股票进行实证分析，得出的结论是:资本资产定价模型仍然不完全适合当前上海的股票市场,系统风险所占的比重很小，非系统因素起比较大的作用,从而表明运用投资组合会有相当好的前景。
关键字:资本资产定价模型;上证Ａ股；投资组合；BＪS方法ThｅEmpｉrｉcａl Anａlyｓiｓof CAPM Bａsed on the Ｓhanghai Secｕrities MaｒketHaｎYu(Sｃｈool of Ｂuｓｉness, Ａｎhｕi Univerｓity,Ｈefei 23０６０1）Abstｒact：Capital Ａｓset ＰｒiｃiｎｇＭoｄｅl (CAPM）ｉｓｏnｅof ｔhe three cornｅｒsｔｏｎes oｆｍodeｒn ｆinancｉal ｔｈeｏry, on thｅｗｅｓtern financiａl ｔhｅory haｓhaｄ a proｆoｕｎd imｐact. Bａsed ｏn thｅcapiｔal asseｔpｒicing mｏdeｌ, I sｅlｅcｔed tｈe 4５sｔocks from the Shａnｇｈai ｓecuriｔies maｒket uｓｉng the BJS methoｄto mａke the eｍpirical aｎalｙsis. T ｈe ｃonｃlusion is that the cａｐiｔal asset ｐｒｉcｉng modｅl is stilｌｎｏt fｕｌｌy fｉt ｔｈe cuｒrent Shaｎgｈａｉsecｕritieｓmａｒket, ｔhe proportｉon of sｙstemｉc risk iｓvery smａll，non-systeｍfactoｒｐlayｓa laｒger role, thuｓindicaｔing thａt thｅuse of ｔｈｅpｏrtｆoｌio ｗill haｖe a very good prospe ｃt．Key worｄｓ:ＣAＰM；SｈａｎghaｉＳecuｒities Mａrｋｅｔ;Pｏrｔfolio；ＢＪS０引言资本资产定价模型(简称CＡＰM）是现代金融理论最重要的基石之一,它是第一个在不确定条件下,使投资者实现效用最大化的资产定价模型。
其核心含义是:在完全竞争的市场中，均衡状态下资产的收益率只取决于它的β系数。
也就是说，CＡPM理论将所有的系统风险系数都归于一个相对风险因素之中，忽略其他因素对单个证券收益率的影响。
CAPＭ被提出后，国内外许多学者就为其有效性争论不休，既有支持该模型的实证结果,也有否定该模型的证据,至今对β的有效性和资产收益的影响因素的检验仍然是金融界的学术焦点之一。
随着中国资本市场不断的发展和壮大,尤其是自从2０05年实行股权分置改革以来,中国的股票市场更是得到了迅猛的发展,上市公司的数量、规模以及交易制度等都发生了许多变化,之前的的研究已不能反映当前我国资本市场的最新发展的动态,因此非常有必要重新检验资本资产定价模型在当前中国股票市场上的适用性和有效性。
与西方成熟的资本市场相比,上海资本市场的特殊性着重体现在以下两个方面:其一,它存在许多不完善的地方,如以散户为主体、投资者的短期投机性很强、禁止卖空;其二，市场缺乏退出机制且受到政府政策的巨大影响。
基于中国上海资本市场的特殊性,研究CAPM在上海资本市场中的适用性是非常重要的。
本文在综合国内外学者有关资本资产定价模型的研究的基础上，对2０10年３月-2０１５年3月最新沪市股指进行资本资产定价模型的实证研究，以对当前资本资产定价模型在中国股市有效性做一个定性的分析。
1 资本资产定价理论模型资本资产定价模型可以看作是Markoviｔｚ的均值一方差模型的一个衍生和发展。
1963年,Ｓharpｅ发表了投资组合的简化模式,建立了资本资产定价模型,由此开辟了资产投资组合选择的又一条新途径,极大的简化了原本非常复杂的证券组合理论。
后来Lintner、Ｍossin等人又在Shaｒpｅ研究的基础上进行完善,最终发展成现在的资本资产定价模型,广泛应用于资产投资组合决策,成为现代金融市场价格理论的支柱。
资本资产定价模型主要描述的是在市场均衡下证券的期望收益率与系统风险之间的关系,即证券是如果按照风险大小均衡的定价的。
1.１前提假设资本资产定价模型是在下列前提假设基础上实现的：(1)市场是完全竞争的，市场上有大量的投资者,且每个投资者所拥有的财富相对于整个市场投资者财富总和来说都是微不足道的，他们在市场中的交易行为不会对市场证券的价格造成影响,也就是说，每一个投资者都是市场的价格接受者。
(2)所有投资者都是理性的,投资决策时以Mａrkovitｚ的均值一方差理论作为指导。
也就是说,每个投资者都以证券期望收益率和方差来衡量一个证券的未来收益水平和风险。
每个投资者都是风险厌恶型的，在收益水平一定时追求低的投资风险,在风险水平一定时追求高的投资收益。
（3）市场是完全无摩擦的,具体包括不存在交易成本、税收、红利收入利息收入等,市场的信息传递是自由的及时的，无需额外费用的,市场是完全有效的。
(4)市场存在无风险资产,且无风险资产利率是固定的,对每个投资者都相同,投资者可以在无风险利率水平下白由进行任何额度的借贷。
（5)每个投资者都在相同的单一时期里进行投资,在单一时期里,投资的机会成本不变,期初投资者暂未进行投资,而在期末获得收益。
(6）在投资选择过程中，每个投资者拥有相同的预期,也就是说每个投资者对于市场上的信息,都使用同样的方法进行分析，假定资本收益率是服从正态分布的，他们对市场上各个证券的期望收益率、标准差以及各证券之间的协方差都有着同样的理解。
通过以上的假设，说明了投资者处在一个完全市场中，每个投资者在同样的经济环境中拥有着同样的投资机会、收益预期，并根据期望效用最大化来做出投资决策。
1．2 资本资产定价模型的确立Sharpe(１964)和 Ｌint ｎｅr(1９6５)利用 Mar ｋｏwi ｔｚ的投资组合思想，推导出存在无风险利率条件下的 C ＡP Ｍ,其标准形式是:),()()(2m j mfm f j r r Cov r r E r r E σ-+=其中jr 是证券j 的收益率，m r 是市场证券组合的收益率,m σ是市场证券组合的标准差，),(m f r r Cov 是证券 j 与市场间收益率的协方差,fr 是无风险证券收益率。
定义: 2),cov(mm j j r r σβ=，则有 )(f m i f i R R R K -+=β其中i K ｉ表示第 i 种股票或第 i 种证券组合的必要报酬率；f R 表示无风险报酬率;iβ表示第 i 种股票或第 i 种证券组合的β系数（β表示市场风险程度);m R 代表所有股票的平均报酬率。
上式给出的就是资本资产定价模型，也叫证券市场线。
下图是资本资产定价模型的图形。
i K ＳMLfR0 β图1:资本资产定价模型资本资产定价模型认为：(1）风险资产的收益由两部分组成,一部分是无风险资产的收益由fR 表示，另一部分是市场风险补偿,由)(f m i R R -β表示。
其中β系数表示系统风险的大小,这就意味着高风险资产必然伴随着高收益。
（2）并非风险资产承担的所有风险都需要补偿，需要补偿的只是系统风险。
由于系统风险不能由分散化而消除,必须伴随有相应的收益来吸引投资者投资,相反,非系统性风险由于可以分散掉，则无需补偿。
（3)资本资产定价模型还指出最佳的组合是市场组合，市场组合的非系统风险最小，所有的风险投资者都会持有的市场组合。
一个针对实践的推论就是最优的投资策略是对全市场指数的被动投资。
2 实证分析ＣAP Ｍ在建立投资组合过程中起着相当重要的作用。
随着我国证券基金业的不断发展壮大，这一模型在我国的应用范围也势必日趋扩大;因此,在我国这样一个新兴的资本市场上检验ＣAP Ｍ的适用性和有效性是非常必要的。
2.1 数据来源研究对象：本文在２0１0年３月1日至2015年3月1日上证180指数中随机选取45支股票作为检验样本。
采用月收益率，每支股票有６0个月收盘价格样本点。
选择的所有股票数据均来自深圳国泰安信息技术有限公司的数据库。
市场投资组合:以上证A 股指数来代表。
它包含了上海资本市场全部上市A 股的成分，并以所有股本为权数,是一种价值加权指数，能反映整个股市的变动趋势和上市公司全部资本价值的变化与成长,并包括了上海股市中各种证券，符合CAPM 市场组合构造的要求。
月收益率的计算：个股与上证A 股指数都用月收盘价来计算它们的月收益率。
为了避免除权、除息造成的数据失真问题，对于被选择的所有股票，应该对这段时期股票的月收盘价格进行复权处理。
单只股票的月收益率取自国泰安数据库已测算好的数据，即考虑现金红利再投资的月个股回报率。
我们定义股票组合的月收益率为股票组合内所有个股月收益率的算术平均值。
无风险资产收益率：通过对居民储蓄存款利率、国库券利率及国债回购利率等的分析，本文决定采用一年定期存款利率来代表无风险资产收益率(换算成月利率)。
2.2 研究方法本文首先采用的实证分析方法是BJS 方法,首先把数据分为三个时期,第一时期为2０10年3月1日到2011年10月３1日,作为排序期，利用排序期的数据计算单个股票的β值并根据β值进行排序分组;第二时期为2011年11月1日到2０１3年6月3０日,作为预估期，根据分好的组计算每个组合的β值,由于股票组合会使得收益偏差相互抵销,可以分散掉非系统风险，从而得到度量系统风险的β系数；第三时期为20１３年7月1日到2015年3月1日,作为检验期,根据检验期的数据,结合计算出来的组合β值,观察β值与收益率之间的关系。
2．３ 实证结果与分析 2.3.1 个股β值的确定利用排序期的个股月收益率，估计单个股票的β系数,我们采用单指数模型即:itf mt i f it R R R R εβ+-+=)(进行回归，其中itR 表示股票在t 时间的收益率，mt R 表示上证A 股指数在t 时间内的收益率，fR 为无风险资产收益率，it ε为回归误差项。
表１：个股β系数我们以“６00050”这只为例，来看我们在这一步对单只股票的p 值的估计结果。
i i R β565.0112.0+-=Ｔ -3.49０ ４.2５0 p ０.003 ０．000571.02=R F=18．０6４ p=０．0００0从回归结果可以看出虽然这个方程的拟合效果较好，系数通过了T 检验,p 值仅为 0．00,说明回归关系是显著的,因此认为估算出的这个p 值还是具有一定的可信度的。