中国A股市场系统性风险的实证分析【文献综述】
《股权结构与盈利能力关系研究国内外文献综述3500字》
股权结构与盈利能力关系研究国内外文献综述目录股权结构与盈利能力关系研究国内外文献综述 (1)（一）国外文献综述 (1)1.资本结构与盈利能力的关系。
(1)2.股权结构和盈利能力的关系 (1)（二）国内文献综述 (2)（三）文献述评 (3)参考文献 (4)（一）国外文献综述1.资本结构与盈利能力的关系。
Titman(2009)根据400多家制造业上市公司的相关数据，分析企业在不同负债阶段下的盈利能力，得出如果公司负债过高，将影响公司的盈利能力[1]。
S. Ouchene等(2013)主要分析了美国银行优化资本结构的途径是提高二级资本，并提高了盈利能力2]。
Lepetit L等(2014)在研究影响银行盈利能力的因素时，深入分析了股东控制和美国次贷危机的影响。
研究发现，当股东控制相对集中时，银行的利润最大。
风险也较高，在一定程度上会影响公司的盈利能力[3]。
Daskalakis N等(2017)重点研究了外部环境、内部流动性和中小企业长期债务负债率的变化。
短期负债随外部环境的变化变化更为明显，而本案例中短期负债变化不大[4]。
Vecchiato M等(2018)以美国金融业为研究对象。
基于美国金融业的相关金融数据，将研究对象限定在金融业。
了解行业不同变化下的资本结构将影响其盈利能力，最终发现在美国金融行业资产收益率越低，公司经营业绩越好的研究结论[5]。
2.股权结构和盈利能力的关系Welch(2003)为了研究股权结构与盈利能力的关系，选取澳大利亚上市公司作为研究样本，同时选取了股权结构作为内生变量，实证结果表明，公司股权结构与盈利能力相关，且内部人持股与盈利能力有着非线性相关的关系[6]。
Andersson等(2004)选取了瑞典87家上市公司，以1999-2003年的数据为样本，以资产收益率和产权净利率为盈利能力指标，对公司的股权结构与盈利能力之间的关系进行实证研究。
研究结果表明，当内部股东表决权为5%、10%和20%时，表决权对盈利能力的影响也各不相同[7]。
系统性金融风险文献综述：现状、发展与展望
系统性金融风险文献综述：现状、发展与展望一、本文概述随着全球金融市场的深度融合和不断创新，系统性金融风险逐渐成为影响全球经济稳定的重要因素。
本文旨在对系统性金融风险的相关文献进行系统的梳理和评价，以期了解当前的研究现状，分析未来的发展趋势，并提出相应的研究展望。
我们将首先界定系统性金融风险的定义和特征，然后回顾和总结国内外学者在系统性金融风险识别、评估、监控和防范等方面的主要研究成果，最后探讨未来研究的方向和重点。
通过本文的综述，我们希望能够为金融风险管理实践和政策制定提供理论支持和决策参考。
二、系统性金融风险的现状近年来，随着全球金融市场的快速发展和不断创新，系统性金融风险逐渐凸显，成为影响全球经济稳定的重要因素。
目前，系统性金融风险主要表现在以下几个方面。
金融市场的复杂性和关联性不断增强，使得金融风险的传播速度和影响范围不断扩大。
一方面，随着金融市场的不断开放和国际化，金融机构和金融产品的种类和数量不断增加，金融市场之间的联系日益紧密。
另一方面，金融市场的创新和发展使得金融产品和服务的边界越来越模糊，金融市场的复杂性不断提高。
这些因素都增加了系统性金融风险的发生概率和传播速度。
金融机构之间的风险传递和共振效应日益明显。
随着金融市场的不断发展，金融机构之间的业务联系和资金往来越来越频繁，金融机构之间的风险传递和共振效应也日益明显。
一旦某个金融机构出现风险事件，很容易引发其他金融机构的连锁反应，导致整个金融系统的风险加剧。
全球经济和金融环境的不确定性也在不断增加，给系统性金融风险带来了新的挑战。
一方面，全球经济增长放缓、贸易保护主义抬头等因素导致金融市场波动加剧；另一方面，地缘政治风险、自然灾害等突发事件也可能对金融市场产生重大影响。
这些不确定性因素都可能对金融系统的稳定性造成冲击，增加系统性金融风险的发生概率。
当前系统性金融风险呈现出复杂性、关联性、传递性和不确定性等特点。
为了有效应对系统性金融风险，需要加强金融监管和风险防范，提高金融市场的透明度和稳定性，促进金融市场的健康发展。
财务风险文献综述(一)
财务风险文献综述（一）摘要:在市场经济日趋完善的今天,企业时刻都面临着来自市场的各种风险。
财务管理系统作为企业风险预警器,愈来愈显示出其重要性。
企业财务风险管理的目标在于了解风险的来源和特征,正确预测、衡量财务风险,进行适当的控制和防范。
关键词:财务风险成因控制防范一、财务风险的概念以及相关研究成果财务风险是企业在财务活动中由于各种不确定因素的影响,使企业的实际财务收益与预期的收益发生偏离,进而造成企业蒙受损失的机会和可能。
山西中医学院中西医结合医院的李燕在2008 年第 5 期的会计之友上发表《企业财务风险的成因分析及其控制》,她认为由于财务环境复杂多变,企业本身的资本结构不合理,管理者盲目扩大规模导致决策失误使得企业产生了财务风险。
企业应该从完善财务管理系统提高决策的科学化,建立高效的风险预警机制和分析指标,并且强化财务管理人员的财务风险意识这三个方面来控制企业的财务风险。
青岛科技大学的于新花在《会计之友》2009 年第二期中发表了《企业财务风险管理与控制策略》。
她分析了财务风险的影响因素和控制原则,进而提出了防范和化解企业财务风险的对策并结合房地产业谈了该行业应采取的措施。
她认为风险的产生是由于资本结构不合理特别是债务水平高,企业资产的流动性弱,及财务决策失误和财务环境复杂多变并提出了通过建立合理的资本结构, 进行多元经营,制定合理的风险决策,建立财务预警机制等方式防范财务风险。
东北林业大学经济管理学院的岳上植,辽宁石油化工大学经济管理学院的张广柱在2009 年会计之友第一期下发表了《上市公司财务危机预警模型构建研究》。
他们以中国沪深两市的 A 股上市公司资料为基础,利用距离判别分析法建立了一个既可以预测财务危机,又可以分析其成因的预警模型组,包括:预测企业整体危机,经营效率,财务结构是否合理的模型;预测企业是否具有成长能力以及偿债能力是否存在问题的模型。
这些模型可以及时发现潜在的财务危机并查出其产生的原因,有利于将财务危机控制在萌芽状态。
系统性金融风险动态测度——基于动态CoVaR模型
2024年4月第21卷 第4期湖北经济学院学报(人文社会科学版)Journal of Hubei University of Economics(Humanities and Social Sciences)Apr.2024Vol.21 No.4系统性金融风险动态测度——基于动态CoVaR 模型何泽宇（南京审计大学 经济学院，江苏 南京 211815）摘 要：科学、有效地进行系统性金融风险动态测度与分析，直接关系到我国金融风险的防范与化解。
本文基于46家上市金融机构股票数据，构建了系统性金融风险的动态CoVaR 研究模型，分析各金融机构的风险溢出价值以及对金融体系整体的贡献情况，最后为我国金融监管工作提出相关政策建议。
关键词：系统性金融风险；CoVaR 模型；风险溢出价值作者简介：何泽宇（1997- ），男，湖北襄阳人，南京审计大学经济学院硕士研究生，研究方向为金融风险。
一、引言最近十年在经济下行和中美摩擦不断的背景下，我国金融系统面临的风险复杂多样，且更容易爆发。
2013年的“钱荒”，2015年的股灾，以及突发的公共卫生事件对整个宏观经济的不利冲击，都不同程度的影响系统性金融风险。
随着经济下行压力继续加大和就业环境持续恶化，未来系统性金融风险爆发概率可能提高。
如何防范和化解系统性金融风险是关乎党和国家金融安全的重大问题。
二、文献综述国内外大量学者用不同的计量方法实证测算和度量系统性金融风险，并形成了比较完整的测量和应对方法，其中CoVaR 是最近国内外常用的一种测度金融机构对系统性金融风险的边际贡献的方法。
Tobias Adrian 等（2016）详细探讨CoVaR 定义、指标估算、指标运用、指标构建和研究结论[1]。
王周伟等（2014）认为条件风险价值(CoVaR)是度量系统性风险的有效指标之一。
有多种方法计算条件在险价值，其中分位数回归法能够较好地刻画不同分位数对应的系统性风险价值[2]。
系统性金融风险度量：一个文献综述
JRYJJournal of Finance and Economics金融与经济2019.02系统性金融风险度量：一个文献综述本文对现有测度系统性金融风险的主要方法进行了系统回顾，主要包括基于系统重要性金融机构的风险分析、经济部门债务风险度量以及银行间同业拆借网络分析等方法。
本文对主流方法存在的不足进行了分析，并对系统性风险及其度量提出了更加明确的含义，即系统性风险是金融体系或多数重要金融机构面临的共同风险因素，且这些风险因素及其潜在影响是系统性风险度量的核心。
据此，本文认为对系统性风险及其传导渠道的正确分析和准确评估，是及时采取宏观审慎政策以增强金融体系稳健性的重要前提。
[关键词]系统性风险；风险测度；系统重要性金融机构；风险传染[中图分类号]F830.2[文献标识码]A[文章编号]1006-169X （2019）02-0010-07DOI ：10.19622/36-1005/f.2019.02.002杜冠德（1991-），博士，中国社会科学院金融研究所博士后，国家金融与发展实验室研究员，研究方向为宏观金融与宏观经济；胡志浩（1977-），博士，中国社会科学院金融研究所研究员，国家金融与发展实验室副主任，博士生导师，研究方向为国际金融、金融风险。
（北京100020）■杜冠德，胡志浩J一、引言2008年全球金融危机对世界金融体系造成了严重冲击和破坏，以西方发达国家为代表的众多经济体陷入衰退困境，零利率甚至负利率政策得到广泛实施，但多年来效果微弱，复苏乏力，金融危机已然使世界经济付出了巨大代价。
根据历史经验，金融危机所导致的通缩型大衰退一般程度较深，恢复时间较长。
金融危机是系统性金融风险不断积累直至爆发的结果，由于金融机构共同的风险敞口或存在业务关联，系统性风险会造成大范围的影响和扩散，威胁金融稳定。
此次国际金融危机由美国次贷危机引发。
事前，美联储对次级债务风险做出了严重误判，认为其是完全可以忽略不计的风险。
《我国证券市场有效性分析》
《我国证券市场有效性分析》摘要：本文旨在对我国证券市场的有效性进行分析。
通过对市场数据的收集与整理，结合国内外相关理论，探讨了我国证券市场的信息传递、价格形成机制及市场反应等关键要素，并对市场效率的几个方面进行了深入探讨。
本文的结论将有助于理解我国证券市场的运行机制，为投资者提供决策参考。
一、引言证券市场作为国家经济发展的重要组成部分，其有效性直接关系到资源配置的效率及投资者的利益。
近年来，我国证券市场在规模、交易量等方面均取得了显著增长，但市场有效性仍需进一步研究和验证。
因此，对我国证券市场的有效性进行分析具有重要的现实意义。
二、文献综述证券市场有效性理论起源于西方国家，并经过多年的研究与发展，已形成了一套较为完善的理论体系。
我国学者在借鉴国外理论的基础上，结合我国实际情况，对证券市场有效性进行了深入研究。
这些研究主要集中在信息披露、价格形成机制、市场反应等方面。
三、我国证券市场有效性分析（一）信息传递与披露信息传递与披露是影响证券市场有效性的关键因素之一。
在我国，随着监管政策的不断完善，信息披露制度逐渐健全，信息传递速度和范围也有所提高。
然而，仍存在信息披露不充分、不及时等问题，这在一定程度上影响了市场的有效性。
（二）价格形成机制价格是证券市场的基础，价格形成机制是否合理直接关系到市场的有效性。
在我国，价格主要由供求关系决定，但在某些情况下，仍存在价格偏离价值的情况。
这可能是由于市场操纵、信息不对称等原因导致的。
因此，需要进一步完善价格形成机制，提高市场的透明度和公正性。
（三）市场反应市场反应是衡量市场有效性的重要指标之一。
在我国，市场对利好或利空消息的反应逐渐增强，但仍存在反应过度或反应不足的情况。
这可能是由于投资者情绪、信息解读等因素导致的。
为了提高市场反应的理性程度，需要加强投资者教育和监管力度。
四、提升我国证券市场有效性的建议（一）完善信息披露制度加强信息披露的及时性和准确性，确保所有投资者能够公平地获取信息。
中国宏观经济韧性测度基于系统性风险的视角
中国宏观经济韧性测度基于系统性风险的视角一、本文概述本文旨在从系统性风险的视角出发，对中国宏观经济的韧性进行深度测度和分析。
在当前全球经济环境复杂多变、不确定性增强的背景下，理解并评估中国经济的韧性对于政策制定者、投资者和广大民众来说都具有重要的意义。
通过系统性风险的视角，我们能够更全面地把握经济在面临冲击时的稳定能力和恢复能力，为政策制定提供科学依据，为投资者提供决策参考。
本文首先将对宏观经济韧性的概念进行界定，明确其在经济体系中的作用和意义。
然后，将构建一个包含多个维度和指标的宏观经济韧性测度模型，以全面反映中国经济的韧性水平。
在模型构建过程中，将充分考虑系统性风险的来源、传播和影响机制，确保测度结果的准确性和科学性。
接下来，本文将运用该模型对中国宏观经济的韧性进行实证分析，揭示不同经济部门、不同地区的韧性差异及其背后的原因。
还将探讨宏观经济韧性与经济增长、结构调整、风险管理等方面的关系，为政策制定提供有益的启示。
本文将根据分析结果提出相应的政策建议，旨在提高中国宏观经济的韧性水平，增强经济抵御风险的能力。
还将对未来研究方向进行展望，以期为中国经济的持续健康发展提供理论支持和实践指导。
二、文献综述在经济学领域中，对于宏观经济韧性的研究始于20世纪末期，尤其在全球金融危机后，该话题引起了学者们的广泛关注。
宏观经济韧性作为一个复杂的经济概念，涉及到经济增长的稳定性、结构调整的能力以及抵御外部冲击的能力等多个维度。
当前，基于系统性风险的视角来研究中国宏观经济韧性测度，已经成为学术界的前沿课题。
早期的研究主要关注经济增长的稳定性，即经济系统在受到外部冲击后恢复到原有增长路径的速度和程度。
随着研究的深入，学者们开始关注经济结构调整的能力，特别是在面对经济周期和金融危机时，经济体系内部各要素之间的协调与重组能力。
系统性风险的视角为宏观经济韧性的研究提供了新的切入点。
系统性风险通常指的是由于整个经济体系的内在关联性和互动性，某一经济领域的风险可能引发整个经济体系的动荡。
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文献综述经济学中国A 股市场系统性风险的实证分析一、引言本研究借助于数量化方法研究证券投资中风险结构的系统性风险。
运用上证指数的历史数据分析我国系统性风险的变化，并找出影响我国系统性风险的重要因素。
结合马科维茨的投资组合理论和威廉▪夏普的单指数模型和资本资产定价模型对系统性风险和非系统性风险的应用。
在否定β值在证券投资选择中的应用的同时提出一个选股理论，并对其进行实证检验。
这一理论将在目前我国经济转型的大背景下，对证券投资中的选择具有积极的指导意义。
二、主题参考的文献资料主要是在学校图书馆的综合书库、期刊室、中国期刊网上搜集的，主要是关于股市系统性风险的一些文章和书本。
在此，根据参考的内容，我将我所参考的资料进行了分析和分类，如下：1952年哈利·马科维茨发表一篇题为《证券组合选择》的论文，标志着现代证券组合理论的开端。
马科维茨分别用期望收益率和收益率的方差来衡量投资的预期收益率水平和投资风险，建立均值方差模型来阐述如何考虑“预期收益最大化”以及“收益的不确定性最小”这两个目标，从而进行决策。
然而这种方法面临的最大问题是其计算量太大，更无法满足实际市场在时间上近乎苛刻的要求，这严重阻碍了马科维茨方法在实际中的应用。
1963年，马科维茨的学生威廉·夏普提出了简化的计算方法，这一方法通过建立“单指数模型”——i M i i i r r εβα++=（式一）来实现。
马科维茨投资组合理论论述了理性投资者在不确定的情形下应该如何选择自己的最佳投资组合。
如果证券市场上每个投资者都按照这种方法来构造其投资组合，那么在市场均衡时，风险证券的合理收益率应该为多少？威廉·夏普、约翰·林特纳、简·莫辛分别于1964年、1965年1966年提出了著名的资本资产定价模型（CAPM ）——P F M F P r r E r r E β])([)(-+=（式二），从而建立了揭示均衡状态下证券收益风险关系的经济本质。
其中MiM i M M i i r r Cov σρσσβ==2),((式三)，β系数反映了证券或证券组合对市场组合方差的贡献率以及证券或证券组合的收益水平对市场收益水平的敏感性，是衡量证券承担系统风险水平的指数，在证券的选择、风险控制和投资组合绩效评价等方面拥有广泛的应用。
资本资产定价模型建立在一系列严格的假设条件下，我们将之称为标准资本资产定价模型。
后人在此基础上，对某些假设逐步放宽，提出了多种资本资产定价模型，如零β资本资产定价模型、多期资本资产定价模型、多β资本资产定价模型和以消费为基础的资本资产定价模型等，我们将之称做非标准型资本资产定价模型。
资本资产定价模型，β系数作为衡量系统性风险的指标，其与收益水平是正相关，即风险越大，收益越高。
由于资本资产定价模型是建立在对现实市场简化的基础上，因而现实市场中的β系数与收益是否具有正相关关系，是否还有更合理地度量工具用以解释不同证券收益差别，就是所谓的资本资产定价模型的有效性问题。
最近几十年来，资本资产定价模型的有效性一直是广泛争论的焦点。
最初测试表明，β系数与收益率呈正相关，因而β系数度量风险具有合理性，纵使存在其他度量风险的工具（如方差能解释实际收益率的差别）。
然而，1977年，罗尔指出，由于测试时使用的是市场组合的替代品，对资本资产定价模型的所有测试只能表明该模型实用性的强弱，而不能说明该模型本身有效与否。
1976年12月，斯蒂芬A ·罗斯在《经济理论》杂志上发表了论文《资本资产定价的套利理论》中建立了套利定价理论（APT ），它解决了这样一个问题：如果所有证券的收益都受到某个共同因素的影响，那么在均衡市场状态下，导致各种证券具有不同收益的原因是什么？从而揭示了均衡价格形成的套利驱动机制和均衡价格的决定因素。
并更具其理论建立了“单因素模型”和“多因素模型”。
2010年，约翰•奥瑟兹在他的新书《可怕的市场崛起》(The Fearful Rise of Markets)中提到：“如今，电算化数学模型能够精确地测算风险，并演示如何以风险换取回报。
它们造成了这样的印象：即市场是可以控制的。
这种想法导致了过度的自信。
它们还助长了以下观点：分散投资（即投资于不同资产）是安全的。
分散投资本身几乎无可辩驳，但这种观念最终会鼓励冒险行为，致使投资者进入自己一无所知的市场。
这进而增强了市场之间的关联性。
”他认为：“古老的分散投资理论助长了过度自信，推动投资者蜂拥进入“无关联”的资产，而随后，这些资产出现了关联。
其它核心假设——比如，随时间推移保持稳定的关联性、随机回报，以及强调根据资产类别配置资金——已被证明是错误的。
我们需要一套新的理论。
金融与经济取决于人类的决策，而不是自然法则。
放弃试图精确预测市场的努力，我们才有可能避免再次陷入此类模型以往曾造成的过度自信。
”随着我国证券市场的稳步发展，近些年，一批学者开始对我国证券市场的系统性风险进行不断的深入研究与实证检验。
比如：胡勤勤、吴世农（2001）分析了证券系统性风险系数估计中应注意的几个问题；的平均值对我国A股市场徐国祥、檀向球（2002）通过计算个股的系统性风险占比2iM系统性风险进行了实证研究；侯永建、周浩（2002）以实证的方法考察了不同市场态势下证券系统性风险度量指标β值的表现，揭示了绩优股和绩差股以及业绩普通股票在不同市场态势下β值的差别，并做了相应分析，又通过实证得出了在不同的市场态势下证券组合β值的稳定性要比单个证券β值的稳定性强，且证券组合中证券种类越多，稳定性越好，最后分别在牛市、熊市和不区分市场态势三种情况下检验了系统性风险与收益之间的线性关系，即CAPM在我国证券市场上的有效性，指出了区分市场态势的重要性；张宗新、朱伟骅（2005）对中国证券市场系统性风险结构进行了实证分析。
研究表明：我国证券市场的系统性风险整体呈现降低趋势，系统性风险与市场指数存在负相关性，牛市期间系统性风险显著降低,熊市期间系统性风险持续走高，行业间变异系数增大，风险比重方差随时间变化而呈显著性差异，政策因子对系统性风险具有显著性影响，说明我国股市很大程度上仍为政策市；杨书郎（2005）在分析了有关升降β系数所存在的一些问题的基础上，建立了描写证券投资风险系统性的一组新的参数：强弱β系数，研究了它们的一些重要性质，并应用到投资分析及系统风险与预期收益的结构分析中；海小辉、王力宾（2006）采用2004年的沪市交易所的258个上市公司为样本，根据市场模型估计出这些上市公司的系统性风险系数β，并通过因子分析模型和计量经济模型探索影响β的因素。
发现市场表现对我国证券市场的系统性风险影响较大，而各上市公司的财务情况，对系统性风险的影响却是微乎其微；陈新宏（2006）分析了β系数的变化特征，运用递归残差法估计和检验了β系数的稳定性，指出CAPM模型中的β系数是度量证券系统性风险的重要指标；曾沁凌（2007）从我国房地产类发展所出现的疑惑入手，结合资本资产定价模型，选取具有一定代表性的房地产类股票数据，计算β系数并对结果进行分析，进而判断了我国房地产类股票系统性风险的程度及行业内投资组合的可行性；黄波、李湛、顾孟迪（2007）基于代表性投资者下跌风险规避和上升风险喜好推导出双侧风险偏好资产定价模型，并基于该模型实现了双侧系统性风险的分离。
运用中国A股市场1996年-2003年的收益数据进行实证研究表明，双侧系统性风险的绝对值在研究样本区间初期较高,随后逐年下降，说明中国证券市场日趋规范，也与1996年以后实行的股市涨跌幅设限等政策有关，与外在重大信息冲击影响对应，双侧系统性风险的相对比例在研究样本期间内表现为一波三折；赵国栋（2009）以上证A股银行股为研究对象，通过时间序列回归方法得出CAPM模型中的贝塔系数和R-squared值，运用贝塔系数对银行股的类型进行分类，并建议投资者根据自身的风险偏好选择相应的股票。
根据回归分析得出的R-squared值分析出银行股股价波动的因素大部分来自市场整体因素。
比较股改前后β系数的变化，银行股的系统风险略有增加。
以贝塔系数为因变量，以公司治理为自变量，进行回归分析，结果表明公司治理对上市银行股价系统性风险没有显著的影响，这与通过依据R-squared值得出银行股股价波动的因素大部分来自市场整体因素的结论相吻合。
三、总结综上所述，过往的研究中，经常使用随机抽取样本计算个股的2iM值，再进行平均，以此来代表股市的系统性风险。
在投资分析与风险管理的研究与实务中，为了从某种角度来刻画系统性风险，人们希望预期收益率与系统性风险β之间有较为明确的关系，有的是从全过程角度考虑，有的则是从过程中的阶段性角度考虑，所以彼此间应该要有规律可循，甚至应该有明确的直观形象。
但实际上，它们却表现为关系混乱，更缺乏直观表现。
随着金融创新活动的不断加速以及分散投资理念的渗透，资产的相关性开始上升，即使是过往完全独立的资产也出现了相关性。
而对投资者而言，当所有市场都一致变动时，风险管理便不可能实现。
市场的相互纠缠、过度膨胀成为了危及全球经济危机的更不因素。
要规避这种非理性的繁荣，的确有赖于心智训练和抵制贪婪、恐惧和头脑短路影响的能力。
但正如约翰•奥瑟兹在其新书《可怕的市场崛起》中说的：“需要改变的不仅仅是实践，理论也必须改变；金融与经济取决于人类的决策，而不是自然法则。
放弃试图精确预测市场的努力，我们才有可能避免再次陷入此类模型以往曾造成的过度自信。
”由此，本研究认为，应该按照公司利润等基本面因素，而不是市场价格，分配其投资组合的权重。
[参考文献][1]胡勤勤、吴世农.证券系统性风险系数估计中应注意的几个问题[N].证券市场报.2001(11)：59-63.[2]侯永建、周浩.在不同市场态势下证券系统性风险实证研究[J].财贸研究.2002(03)：70-74.[3]徐国祥、檀向球.我国A股市场系统性风险的实证研究[J].统计研究.2002(5)：37-40.[4]杨书郎.关于证券投资中系统性风险的某些问题[J].数量经济技术经济研究.2005(8)：84-92.[5]张宗新、朱伟骅.中国证券市场系统性风险结构的实证分析[J].经济理论与经济管理.2005(12)：32-37.[6]陈新宏.关于证券系统性风险估计的改进与检验[J].科技情报开放与经济.2006(04)：131-132.[7]海小辉、王力宾.我国沪市上市公司影响系统性风险因素实证分析[N].云南财经大学学报.2006(09)：101-104.[8]曾沁凌.基于β系数的我国房地产类股票系统性风险研究[N].铜陵学院学报.2007(05)：36-57.[9]黄波、李湛、顾孟迪.双侧系统性风险及其在中国股市的实证研究[J].管理科学.2007(12)：81-86.[10]赵国栋.上证A股银行股系统性风险实证分析[J].时代金融. 2009(08)：36-38.[11]张亦春.现代金融市场学[M].中国金融出版社.2002.[12]韩德宗、朱晋.证券投资学原理[M].北京：机械工业出版社.2008. 10-30.[13]中国证券业协会.证券投资分析[M].北京：中国财政经济出版.2010. 42-53.[14][US].John Authers.The Fearful Rise of Markets[M].2010. 55-70.[15]Harry M.Markowitz.Investment portfolio selection[J].1952（02）.20-22.[16]Stephen A.Ross.Capital assets pricing arbitrage theories[J].1976（05）.15-18.。