ch5-capm检验(金融计量-复旦,徐剑刚)
中国资本市场CAPM有效性检验

中国资本市场CAPM有效性检验利用2003年1月至2014年11月上海证券交易所的100只股票月度交易数据,改进由Black、Jensen和Scholes在1772年提出的BJS模型,使用严谨的计量手段,采取修正后的BJS模型检验CAPM在中国资本市场的有效性。
结果表明:所有时间序列都通过平稳性检验且都成同方差性;资本资产定价模型中的平均超额收益率与贝塔系数之间的线性关系成立,斜率为正数,回归方程的拟合优度非常高;但是截距项小于零且不能显著得等于无风险利率,说明中国资本市场中投机性仍然很大。
标签:资本资产定价模型;实证检验;有效性F21 引言美国著名金融学家、诺贝尔经济学奖获得者Harry Markovltz在其1952年的Portfolio selection一文中,第一次从风险资产的收益率与风险的关系出发,运用均值-方差分析探讨了不确定性条件下资产组合的最优选择问题,从而爆发了华尔街第一次革命。
在此基础上,Willian Sharpe、John Lintner和Jan Mossin(1964)、Capital asset prices:a theory of market equilibrium under conditions of risk(1965)、the valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital(1965)、Equilibrium in a capital asset market(1966)提出资本资产定价模型,即CAPM。
资本资产定价模型被认为是金融市场现代价格理论的基石,被广泛地用于经验分析,使丰富的金融统计数据可以得到系统而有效的利用。
自1992年5月21日上海股票市场全面放开股价以来,中国资本市场经历诸多大事。
1998年经历亚洲金融风暴,2002年11月试点DFII,2007年次贷危机引起的金融危机,2014年11月开放沪港通,中国资本市场逐渐与国际接轨,开放度越来越高。
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。
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朱顺泉
【期刊名称】《统计与信息论坛》
【年(卷),期】2010(25)8
【摘要】采用中国上海资本市场交易数据对资本资产定价模型(CAPM)的适用性进行了三个方面的检验:资产的风险和收益之间是否存在线性关系;系统风险是否是资产风险的唯一度量;资产的风险和收益是否正相关.结果发现:2003年8月1日至2006年7月31日期间,上海资本市场股票组合的平均超额收益率与其系统风险之间存在正相关关系,与非系统风险不存在显著的线性关系,基本符合标准形式的CAPM.这与国内许多学者对2001年以前中国资本市场CAPM的实证检验结果不太一致.
【总页数】5页(P95-99)
【作者】朱顺泉
【作者单位】广东商学院,金融学院,广东,广州,510320
【正文语种】中文
【中图分类】O212
【相关文献】
1.改进的资本资产定价模型(CAPM)和套利定价模型(APT) [J], 尼朋·阿加沃;赵菲
2.资本资产定价模型(CAPM)在企业价值评估中的应用 [J], 赵邦宏;王哲;宗义湘
3.资本资产定价模型(CAPM)在证券市场中的应用 [J], 余志红
4.资本资产定价模型(CAPM)在项目风险管理中的应用 [J], 彭斌;黄峰
5.CAPM资本定价模型在上海证券市场上的实证检验 [J], 王远韬
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CAPM在中国股市的有效性检验

CAPM在中国股市的有效性检验摘要:资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是衡量风险报酬关系的经典模型之一,对于投资组合的构建和资本市场的有效性有重要意义。
本文通过对中国股市的数据进行实证分析,检验了CAPM在中国股市的有效性,并探讨了可能的影响因素。
一、引言资本市场的有效性是指市场中的股票价格是否充分反映了其内在价值。
有效市场假设认为,价格已经包含了所有可获得的信息,因此投资者无法利用信息来获取超额收益。
而CAPM模型则是使用市场风险与预期收益之间的关系来解释股票市场是否有效。
二、资本资产定价模型CAPM模型是由Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin (1966)等学者提出的,它假设了一个理性的投资者,用市场组合作为风险的代表,以及对风险敏感的理性投资者都追求组合的效用最大化。
该模型的公式为:E(Ri) = Rf + βi×(E(Rm)-Rf),其中E(Ri)是股票i的预期收益,Rf是无风险收益率,βi是股票i的系统风险,E(Rm)-Rf是市场超额收益。
三、中国股市中CAPM的实证检验为了检验CAPM在中国股市的有效性,我们收集了A股市场2005年至2020年的日度数据,并按照CAPM的假设进行检验。
实证结果显示,在中国股市中,市场风险与预期收益之间存在正向关系。
这表明了CAPM模型在中国股市中的应用有效性。
然而,我们也发现一些非理想的情况。
首先,中国股市中通常存在较高的波动性,这可能导致股票价格与CAPM模型的预测值出现较大的偏离。
其次,由于中国股市的特殊性,如政策风险、信息不对称等因素的存在,可能会使CAPM模型在中国股市的解释能力有所下降。
四、影响CAPM在中国股市有效性的因素1. 市场特征:中国股市相对较新,市场机制和规则尚不完善,市场参与者的理性程度有待提高。
这些因素都可能对CAPM模型的预测能力产生一定的影响。
CAPM模型对上海股票市场的检验

CAPM模型对上海股票市场的检验CAPM模型对上海股票市场的检验导言:资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model,简称CAPM)是金融领域中被广泛应用于衡量风险和确定股票预期收益率的经济模型。
本文将以CAPM模型为工具,对上海股票市场进行检验,探讨该模型在实际市场中的适用性。
一、CAPM模型的基本原理CAPM模型是由美国学者威廉·夏普(William F. Sharpe)于1964年提出的。
其基本原理是,根据投资者的风险厌恶程度和资产预期回报率,通过组合市场投资组合与风险资产构建的线性关系,计算股票的预期收益率。
二、上海股票市场的现状上海股票市场作为中国最大的股票交易市场之一,一直以来都备受世界关注。
然而,在过去的几十年里,其股市波动巨大,存在着严重的市场操纵、信息不对称等问题,给投资者带来了诸多挑战。
三、CAPM模型在上海股票市场的应用1. 数据收集为了进行CAPM模型的检验,首先需要收集上海股票市场的历史数据,包括各个股票的收盘价、市场指数等相关指标。
2. 计算市场回报率根据市场指数的历史数据,计算每期的市场回报率,并将其作为CAPM模型中的市场风险溢价(Market Risk Premium)。
3. 计算个股的预期收益率根据CAPM模型的公式,结合个股的数据,计算出每只股票的预期收益率。
4. 检验模型的拟合度使用统计学方法,比较模型估计的收益率与实际收益率之间的差异,以检验CAPM模型在上海股票市场中的拟合度及有效性。
四、CAPM模型检验结果分析根据对上海股票市场的检验结果,我们可以得出以下结论:1. CAPM模型在上海股票市场中的拟合度相对较低。
由于上海股票市场存在着一系列因素,如政策干预、市场操纵等,导致股价波动受到多种因素的影响,从而使CAPM模型无法完全准确地预测股票的回报率。
2. 上海股票市场存在较大的系统风险。
由于市场环境的不确定性以及信息不对称等原因,上海股票市场的风险水平相对较高,这也使得CAPM模型在该市场中的应用受到限制。
我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验

我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验我国A股市场CAPM模型和Fama-French三因子模型的检验引言:资本资产定价模型(CAPM)和Fama-French三因子模型是金融学中两个经典的资产定价模型。
本文旨在对我国A股市场中的CAPM模型和Fama-French三因子模型进行检验和分析,以探讨这两种模型在我国A股市场的适用性和效果。
一、CAPM模型CAPM模型是由美国学者Sharp、Lintner、Mossin等人在20世纪60年代提出的,并在随后的几十年里成为基金、股票和其他金融衍生品定价的重要工具。
其基本假设是市场上的风险资产回报与其风险高低成正比。
CAPM模型的表达式为:E(Ri) = Rf + βi[E(Rm) - Rf]其中,E(Ri)为资产的预期回报;E(Rm)为市场的预期回报;Rf为无风险资产的回报率;βi为资产i的系统性风险。
对于我国A股市场,CAPM模型的检验有两个关键问题:一是如何计算无风险收益率(Rf);二是如何估计资产的beta 值。
关于无风险收益率(Rf)的计算,有三种常用的方法:国债收益率法、货币市场基金收益率法、银行存款利率法。
由于我国国债市场的不完善,货币市场基金收益率与银行存款利率相对稳定,因此可采用货币市场基金收益率作为无风险收益率进行计算。
对于资产的beta值的估计,通常采用历史回归法。
通过回归资产收益率与市场收益率的历史数据,可以得到资产的beta值。
然而,由于我国A股市场的特殊性,投资者行为和政策因素对资产收益率的影响较大,使用历史回归法估计的beta值可能存在较大的误差。
二、Fama-French三因子模型Fama-French三因子模型是由美国学者Eugene Fama和Kenneth French在上世纪90年代提出的,其基本假设是资产的回报与市场风险、规模风险和价值风险三个因素有关。
Fama-French三因子模型的表达式为:E(Ri) = Rf + βi1(E(Rm) - Rf) + βi2(SMB) + βi3(HML)其中,E(Ri)为资产的预期回报;Rf为无风险收益率;βi1为资产与市场收益的相关系数;βi2为资产与规模因子(市值大小)的相关系数;βi3为资产与价值因子(公司估值)的相关系数;SMB为规模因子的收益率;HML为价值因子的收益率。
金融计量学 - 复旦大学经济学院

三、二叉树模型在可转债定价中的应用 可转债的二叉树定价步骤如下:
第一步,先计算出对应股票的二叉树节点上的数值。利用股价的历史 数据(一般利用过去3个月或者半年的股价数据)估计出股票的波动 率 ,然后计算出二叉树的几个重要参数。 r t u e t , d 1/ u, p (e d ) (u d ) rf t ( T t ) m 其中 ,t,T分别指的是可转债的初始和期末时刻, 为无风 险利率,使用这些参数就可以推出股票的价格树图。 第二步,通过可转债的相关条件来递推价格树中各个节点的可转债的 价格。
资产价格Байду номын сангаас动的随机过程
三、漂移参数 和波动率参数 的估计
上述方程的几何布朗运动中有两个未知参数 和 可以用经验方法进 行估计。假定我们有股价Pt 在等时间间隔 t 上的个观测值,观测到的 股价序列 P , Pn ,其中 t 1, 2, , n 。 1, P 2, 令 rt ln(Pt ) ln(Pt 1 ),存在 Pt Pt 1 exp(rt ) ,其中 rt 为第t个时间间隔上的连 续复合收益率。根据Ito引理,并且假定股价 Pt 服从一个几何布朗运动, 2 我们得到 rt 服从均值为( / 2)t ,方差为 2 t 的正态分布。
三、波动率与波动率微笑 1、历史波动率
对于理想的欧式期权而言,BS期权定价模型仅依赖于五 个参数:股票价格、期权的执行价格、期权的到期时间、 无风险利率和股票的价格波动率。在这些参数中,和由发 行的金融合约的条款所定,和可从市场得到。唯一需要确 定的参数就是波动率。 请注意,BS模型中波动率是指在t 0 到 t T 的未来时期 内的标的资产的波动率。由于在现实金融市场上,证券价 格的波动是一个随机过程,估计波动率并不是一件简单的 事情。通常,有两种方法可以对波动率进行估计,即历史 波动率(historical volatility)与隐含波动(imp volatility)。
CAPM模型在我国上证A股市场的实证分析

CAPM模型在我国上证A股市场的实证分析摘要:资本资产定价模型(CAPM)是由美国学者夏普和他的同伴在1964年提出,他们将马克维茨的现代投资组合理论基础与资本市场理论相结合。
资本资产定价模型经过多年发展,它已被广泛应用于金融资本资产的投资理论和实践中。
通过对贝塔系数的研究,学者们发现资本资产定价模型的贝塔系数具有一定的不稳定性和波动性,因此资本资产定价模型对于资本资产的实证研究有很大的争议。
自1990年我国沪深两市交易所相继开业,至今2023年,现已有超过3700支股票在沪深两市上市,我国股票市场具有浓厚的中国特色,对投资者和业界学者而言中国股票市场是一个值得投资研究的金融市场,有利于了解金融体系的运转与操作,提高市场价值投资组合策略的能力。
本文通过将不同β系数进行分组,代表不同类型的股票性质,再对分组CAPM模型的模型拟合优度进行讨论,验证CAPM模型在近5年期间,是否适用与中国上证A股市场。
本文由四个部分组成:第一部分为绪论,主要介绍研究背景、研究意义、研究方法等;第二部分阐述文章研究所需要的理论,包括CAPM模型的概念、界定和CAPM 模型在现代经济理论中的地位;第三部分对β系数及资本资产定价模型进行实证分析。
作者用资本资产定价模型计算各个股票的β系数,并根据系数对各支股票进行分组,分别讨论分组和总体的模型拟合优度;第四部分总结归纳了研究结果,同时提出了未来可继续展开的研究方向和角度。
关键词:CAPM模型;上证A股市场;拟合优度;β系数第1章绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景1964年美国学者威廉·夏普(William Sharpe)等人在现代投资组合理论和资本市场理论的基础上提出资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model即 CAPM)。
资本资产定价模型对所有投资者进行投资的假设条件,即投资者以均值、方差作为资产组合参考和判断标准。
并且,资本市场有借贷率相等的无风险资产存在。
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变量中的误差
Blume(1970)认为投资组合p由N种股票构成,股票i的权重为wi,投资 N 组合p的βp ˆ ˆ
β p = ∑ wi β i
i =1
FM认为,如果变量中的误差并不是完全正相关,那么,投资组合βp 的估计值较单个股票βi的更为准确。 为了减少检验过程中利用投资组合而不是单个股票所引起的信息损 ˆ 大小排序而形成的,这样可以得到投资组 失,投资组合的构成是按 β i ˆ 。但是,这样将会引起较为严重的回归问题,在横断面上,高 合的 β p ˆ ˆ 往往低于真正的βi。从而会引起构成 的 β i 往往高于真正的βi,低的 β i 投资组合过程中抽样的偏差, ˆ 往往高估了β ,低β 构成投资组 其结果就是,高βi构成投资组合的 β p p i ˆ 合的 β p 往往低估了βp。 为此,FM提出了下面的方法以规避这样的问题,先从一期的数据估 ˆ ,依 β ˆ 大小排序构成投资组合,然后用下一期的数据估计已形 计 β i i ˆ ,使用新的数据的好处在于,一个投资组合中单个 成投资组合的 β p ˆ 误差是随机的,从而基本消除变量中的误差问题。 股票的 β i
其中, γ 1= Rmt-Rft,为市场超额报酬,Rpt-Rft为投资组合 超额报酬 如果CAPM成立,那么,
截距项γ0在统计意义上与0无显著差异, β p 是解释风险资产报酬的唯一因素。其他因素如残差方差、股 利收益率、市盈率、公司规模等没有解释股票报酬的能力。 Rpt-Rft与βp存在着线性关系。 βp的回归系数γ 1应等于 Rmt- Rft γ 1>0,因为市场投资组合也是风险资产,总体上其报酬应大于 无风险资产报酬。
E (Ri ) = E (R0 ) + β i [E (Rm ) − E (R0 )]
R0 为零 -Beta 证券报酬,与市场投资组合报酬无关。式表明证 券i的预期报酬是零-Beta证券预期报酬风险报酬,Rm为所 有股票等权重的报酬。 如果CAPM成立,那么预期报酬与风险间存在着线性关系,βi 是对股票i风险的完全度量,高风险高报酬, E (Rm ) − E (R0 ) > 0
时间序列方法
BJS依个股的betas值排序,将所有股票十等分,从而构成10个投资 组合。BJS认为这样构成投资组合的方法会引起样本选择偏差,即 大的 beta 投资组合可能含有高的 beta 度量误差。 BJS 认为解决该问 题的可能方法就是利用工具变量法,如 BJS利用前一期估计的 beta 值作为工具变量。 BJS(1972)以1926年1月至1966年3月在纽约证券交易所上市的股票为 研究对象,无风险资产报酬为: 1926-1947 年为交易商商业本票利 率,1948-1966年为美国国库券利率。市场投资组合为等权重的每月 月初在纽约证券交易所上市股票构成投资组合。 利用前5年的数据(1926-30年)估计各个样本股票的beta值,依估计的 beta值大小在1931年构建10个投资组合,计算出1931年10个投资组 合的月度报酬。用1927-31年的数据估计各个样本股票的beta值,依 估计的beta值在1932年构建10个投资组合,计算出1932年10个投资 组合的月度报酬,依此类推,可以得到10个投资组合在1931-66年 间各月的月度报酬。参见图。
FM方法
步骤1:投资组合形成期(1926-29) ˆ 利用头4年各样本股票月度报酬,计算单个股票的 β i ,在期末(1929年12月 ˆ 底),对 β 排序,将所有股票20等分,构成20个投资组合。 i 步骤2:初始估计期(1930-34) ˆ ˆ ,各投资组合的 β 利用后5年的数据(1930-34),重新计算单个股票的 β 为 pt i ˆ 的平均值。 成份股票 β i 步骤3:检验期(1935-38) ˆ 1935-38年间的每一年,每年重新计算单个股票的 β i 后,利用的数据期 间分别为1930-35年、1930-36年、1930-37年、1930-38年,再计算投 ˆ 。1935-38年的投资组合月度报酬为成份股票月度报酬的平 资组合的 β pt 均值。
Rit − R ft = β i Rmt − R ft + ε it 两边减去Rft,可得 是CAPM事后形式。我们得出CAPM的事后形式的假定是,资产 报酬服从正态分布,从公平博弈的意义上资本市场是有效的。这 样,我们可以利用观测报酬数据检验CAPM。
(
)
检验CAPM
R pt − R ft = γ 0 + γ 1 β p + ε pt
0.0812
0.1968
0.2012
ˆ) t (α
-0.4274
-1.9935
-0.7597
-0.2468
-0.8869
0.7878
0.7050
1.1837
2.3126
1.8684
Fama-MacBeth法
Fama and MacBeth (1973,FM)提出了检验CAPM的方法,该方 法不仅仅用于检验CAPM,而且可用于多因素定价模型检验, 其滚动回归的思想还应用于预测。 CAPM指预期报酬E(R)与风险间存在着线性关系,这种关系能 用于解释横断面预期报酬,Fama and MacBeth(1973)第一个提 出了横断面回归的思路。检验CAPM模型为
Rf:无风险资产的报酬,Rm:市场投资组合的报酬 第二个重要的模型是套利定价模型 (Ross,1976),指任何风险性资 产的报酬是影响资产报酬各种共同因素的线性组合,套利定价模 型(APT)较CAPM更一般,因它包括更多的因素。
资本资产定价模型的检验
有些学者认为不存在着上面的线性形式,也就是说,解释预期报 酬的因素除β外,还有其他因素,如公司规模、市盈率等;还有学 者认为,Rf可能是不太适当的无风险资产报酬。因此,对CAPM进 行检验时,就有一个问题,模型能很好地拟合数据吗? 由于 E(R) 是预期报酬,而预期是不能观测的,因此,需将预期或 事前的形式转换成可以用观测数据检验的形式。这可通过假设任 一资产的报酬是公平博弈,即总体上一种资产的报酬等于预期报 酬E(Ri)。 λ mt = Rmt − E ( Rmt ) Rit = E ( Rit ) + β i λ mt + ε it E (λ mt ) = 0 E (ε it ) = 0 其中,εit是随机误差项, Cov(ε it , λ mt ) = 0 Cov(ε it , ε i ,t −1 ) = 0 β i = Cov( Rit , Rmt ) Var ( Rmt )
BJS检验CAPM的时间序列方法
-5
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
投资组合形成期 1年: 投资组合估计期 (beta 预先排序 ) -5 -4 -3 -2 -1 0 1 计算投资组合报酬 2 3 4 5
投资组合形成期
2年: 投资组合估计期 (beta预先排序)
-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3
参数
投资组合 1 1.5614 2 1.3838 3 1.2483 4 1.1625 5 1.0572 6 0.9229 7 0.8531 8 0.7534 9 0.6291 10 0.4992
ˆ β
ˆ α
-0.0829
-0.1938
-0.0649
-0.0167
-0.0543
0.0593
0.0462
The Capital Asset Pricing Model : Some Empirical Tests
Written by FISCHER BLACK MICHAEL C.JENSEN MYRON SCHOLES
Black, Jensen and Scholes(1972,BJS)
Black, Jensen and Scholes(1972,BJS)认为检验CAPM模型
CAPM
徐剑刚
资本资产定价模型
现代财务经济学中一个最重要问题就是定量风险与预期报酬之间 的关系,资本资产定价模型(capital asset pricing, CAPM)就是说明 风险与预期报酬间的关系。实际上,CAPM是指一种资产预期报 酬是其与市场投资组合报酬间协方差的线性函数。
E ( Ri ) = R f + β i ( E ( Rm ) − R f )
R jt − R ft = α j + β j ( Rmt − R ft ) + ε jt
将会有以下问题,当利用大量股票的信息时估计单个模型将是一 个非有效的方法;由于误差项横断面可能存在相关性,从而不能 构造单个t 统计值;样本期内betas 可能是非平稳的。 BJS(1972)考虑用以下的方法,将所有股票十等分,构成10个投资 组合,分别估计各投资组合的α 和 β,这样,α估计值的标准差将 会考虑了误差项横断面可能存在的相关性。同时,每隔5年重新估 计β值,以避免β的非平稳性。 BJS(1972) 检验 CAPM 的方法有三种:时间序列方法、横断面方 法、两因素模型(Black, 1972)。
FM
检验CAPM,FM提出用下面的模型检验, R it = γ 0t + γ 1t β i + γ 2t β i2 + γ 3t si + η it 其中,Rit为t-1期至t期股票i报酬,si为股票i的非系统性风险(与 βi无关),βi为股票i的系统性风险,ηit为均值为0,并与其他变量 独立的随机变量。 关于CAPM的检验有3个假说, C1: E(γ2t)=0,这意味着预期报酬与风险间存在着线性关系。 C2: E(γ3t)=0,这意味着非系统性风险对预期报酬无影响。 C3: E (γ 1t ) = E (Rmt ) − E (R0t ) > 0 ,即风险报酬大于0 FM以1926年1月至1968年间在NYSE上市的所有普通股为研究对 象,采用月度报酬。FM认为检验CAPM的三个假说时,应用到 股票i真正的βi,但检验时却用βi估计值 ˆ = Cov ( Ri , Rm ) β i 这会引起变量中的误差问题。 Var ( Rm )