中国股市资本资产定价模型有效性分析
资本资产定价(CAPM)模型在我国股票市场中的应用
资本资产定价（CAPM）模型在我国股票市场中的应用——基于回归分析角度的实证研究内容提要：资本资产定价模型(CAPM)主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，它刻画了均衡状态下资产的预期收益率及其与市场风险之间的关系。
本文首先阐述CAPM的內涵，随后采用回归分析的方法，进行中国证券市场的抽样实证分析，说明通过统计分析的方法，可以选择相对合适的市场组合收益率，提高资产估值和资产配置的准确性，对我国资本市场应用资本资产定价模型(CAPM)的有效性及其障碍进行分析，并提出了一些资本资产定价模型分析对我国股市的启示。
关键词：资本资产定价模型（CAPM）；回归分析；有效性分析；实证研究一、引言现代资本资产定价模型(CAPM)是第一个关于金融资产定价的均衡模型，也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。
模型的首要意义是建立了资本风险与收益的关系，明确指明证券的期望收益率就是无风险收益率与风险补偿两者之和，揭示了证券报酬的内部结构。
资本资产定价模型是现代金融理论的一块重要的基石,在已经问世的诸多证券投资理论中，资本资产定价模型在投资学中占有重要的地位，并在投资公司决策和公司理财中得到广泛的应用。
从目前我国金融市场运行来看，即使在起步不长的中国证券投资活动中，这一模型的应用也成为有关学者热衷讨论的话题。
在证券市场与金融投资已经构成我国社会经济生活的一个重要组成部分的今天，对资本资产定价模型进行深入研究无疑在理论上和实践上都有着重要的意义。
二、资本资产定价模型理论概述（一）资本资产定价模型(CAPM)的理论基础在现代投资理论和方法中，投资组合选择和资本资产定价理论居于核心地位，是近年来西方金融学发展很快的一个领域。
马柯维茨(H. Markowitz)于20世纪50年代提出了证券投资组合理论，即不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里，奠定了现代证券投资理论的基础。
CAPM在中国股市的有效性检验
CAPM在中国股市的有效性检验引言：资本资产定价模型(CAPM)是现代金融理论中的重要工具，也是股票定价理论的核心模型之一。
它通过衡量股票的系统风险与预期收益之间的干系，援助投资者预估股票的合理价格。
然而，CAPM模型的有效性在不同的市场中存在争议。
本文旨在检验CAPM模型在中国股市的有效性，并探讨可能影响其有效性的因素。
CAPM模型基本原理：CAPM模型基于一种基本假设，即投资者在做出投资决策时思量了两个因素：风险和预期收益。
依据CAPM模型，股票的预期收益与无风险利率和市场风险溢价之间存在线性干系。
风险溢价衡量了股票相对于无风险资产的附加收益，代表了投资者应对系统性风险的补偿。
CAPM模型在中国股市中的应用：CAPM模型是国际上广泛应用的股票定价模型之一，在中国股市也得到了一定程度的应用。
投资者可以通过CAPM模型预估股票的预期收益率，从而做出合理的投资决策。
然而，CAPM模型的有效性在中国股市中存在争议。
一些探究认为CAPM模型在中国股市中有效，而另一些探究则认为CAPM模型存在一定的局限性。
CAPM模型在中国股市的有效性检验：为了检验CAPM模型在中国股市的有效性，探究人员可以通过以下步骤进行实证探究：第一步：选择探究样本。
探究人员可以选择一定数量的股票作为探究样本，确保样本遮盖不同行业和市值的股票。
第二步：收集数据。
探究人员需要收集相关的股票价格、市场指数、无风险利率和其他相关数据。
这些数据可以从公开市场或相关数据提供商处得到。
第三步：计算CAPM模型的各个变量。
依据CAPM模型的公式，探究人员需要计算每个股票的系统风险、市场风险溢价和预期收益率。
系统风险可以通过计算股票与整个市场的相干系数来衡量。
第四步：检验CAPM模型的有效性。
探究人员可以使用统计方法，如线性回归模型，对CAPM模型进行检验。
他们可以比较计算得到的预期收益率与实际观察到的收益率之间的差异，评估模型的猜测能力。
可能影响CAPM模型有效性的因素：CAPM模型的有效性可能受到以下因素的影响：1. 市场条件：中国股市的特点和进步水平可能影响CAPM模型的有效性。
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。
资本资产定价模型在中国股市中的应用研究
资本资产定价模型在中国股市中的应用研究随着金融市场的发展，资本资产定价模型已经成为一个广泛应用于股市的理论模型。
中国股市也早已不是过去那个简单的市场，在经济快速发展和金融行业改革的背景下，越来越多的经济学家和投资者对于资本资产定价模型的应用进行了研究。
首先，我们来了解一下什么是资本资产定价模型。
资本资产定价模型（CAPM）是一个用于资本市场均衡价值的数学模型，它是根据资产内在价值和风险等因素的组合来确定它们在资本市场中所占的权重。
该模型最初由美国学者沃勒斯（William Sharpe）、克雷（John Lintner）和葛伦伯格(Capital Asset Pricing Model)在1964年提出。
CAPM模型通过预测股息和市场回报来确定资产的风险和收益率，以此为依据来评估股票的价值。
在中国股市中，资本资产定价模型也得到了广泛的应用。
在证券分析中，CAPM模型常常被用于计算证券的风险。
在所有股票中，市场要求高收益的风险越高，市场在所有股票的组合中所占份额越大。
因此，CAPM模型是一个重要的股票价格评估模型。
在中国股市中，CAPM模型的应用可以帮助投资者在选择股票、评估股票风险、预测收益方面提供有力的依据。
然而，CAPM模型并不是一个完美的股票预测模型。
因为它假设股票中没有其他隐藏因素，只有风险和收益两个因素。
这意味着它并不能完全预测中国股市的变化。
但是，CAPM模型的应用范围也远不止于此，其他金融市场也在使用CAPM模型。
此外，CAPM模型的应用也受到了一些争议。
因为它只考虑了市场风险，在某些情况下可能会忽略其他风险。
例如，企业特定的风险和政治环境的风险等因素都没有被考虑。
因此，在某些情况下，CAPM模型可能会出现误差和偏差。
为了解决这些问题，一些学者提出了更为复杂的模型来评估股票风险和收益。
例如，著名经济学家法玛夫和法玛夫-法伦模型就是更复杂的资本资产定价模型，它包括多个因素的影响，如企业特定风险、股票选择风险、市场信号等。
中国股票市场CAPM的实证研究
中国股票市场CAPM的实证研究中国股票市场CAPM的实证研究摘要：资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是一种被广泛应用于金融市场的理论模型，用于计算股票或资产的期望收益率。
本文旨在通过实证研究探究CAPM在中国股票市场中的适用性和有效性。
关键词：CAPM、中国股票市场、实证研究1. 引言中国股票市场在过去几十年间取得了快速发展，成为全球最大的股票市场之一。
随着市场的发展，投资者对于股票报酬的预期也变得更加重要。
为了准确评估投资风险和期望收益，金融学家们提出了CAPM模型，试图找到一个与风险有关的合理预期收益率。
2. CAPM模型的理论基础CAPM模型是由Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Mossin(1966)等学者独立提出的。
它基于市场均衡理论，假设投资者的理性追求最大化效用。
3. CAPM模型的基本假设CAPM模型的有效性建立在一系列假设之上，其中最重要的是市场的完全竞争性和无套利机会。
此外，CAPM还假设投资者具有相同的投资期望值和风险偏好。
4. 使用研究方法本文选取了中国股票市场中的多个股票作为研究样本，通过历史股票价格和市场指数来计算股票的期望收益率。
然后，将这些数据代入CAPM模型中，计算每只股票的预期阿尔法和贝塔。
5. 研究结果及讨论通过对研究样本的实证分析，本文发现，中国股票市场中的股票普遍存在较高的贝塔值，这表明市场波动对股票收益的影响非常显著。
然而，对于预期的阿尔法值，结果却表现出一定的偏差。
这可能是因为CAPM模型中初始假设中的完全竞争性和无套利机会在中国股票市场中并不总是成立，因此存在一定的市场摩擦。
6. 结论和建议综上所述，本文的实证研究结果显示，中国股票市场中的股票收益率普遍具有较高的贝塔值。
然而，对于预期的阿尔法值，结果却较为不准确。
因此，在中国股票市场上，单纯依靠CAPM模型来估计股票的期望收益率可能不够准确。
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。
资本资产定价模型及在我国证券市场中的应用
资本资产定价模型及在我国证券市场中的应用【摘要】本文将介绍资本资产定价模型及其在我国证券市场中的应用。
在我们将探讨研究背景和研究意义。
接着，正文部分将对资本资产定价模型进行概述，介绍其在我国证券市场中的具体应用，探讨因子模型在我国证券市场中的应用，以及风险溢价计算的重要性和我国证券市场中的风险定价问题。
在我们将总结资本资产定价模型的启示，对我国证券市场的启示进行讨论，并探讨未来发展方向。
通过这篇文章，读者将能够深入了解资本资产定价模型在我国证券市场中的应用，以及对未来发展的展望。
【关键词】资本资产定价模型，证券市场，因子模型，风险溢价计算，风险定价问题，启示，未来发展方向1. 引言1.1 研究背景资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）是衡量资本市场风险与预期收益之间关系的重要工具。
1972年，斯蒂芬·罗斯（Stephen Ross）提出了因子模型，从而为资本资产定价模型奠定了理论基础。
资本资产定价模型在国际范围内被广泛应用，但在我国证券市场中的研究和实践并不够深入。
本文旨在探讨资本资产定价模型及其在我国证券市场中的应用情况，以期为我国证券市场风险定价问题提供一些启示。
我国证券市场近年来发展迅速，但面临着众多挑战和问题。
如何准确评估资本市场风险和预期收益、合理确定资产价格成为证券市场发展过程中的重要课题。
资本资产定价模型的引入将有助于提高资本市场的有效性和稳定性，促进证券市场的长期健康发展。
通过研究资本资产定价模型及其在我国证券市场中的实际应用，我们可以更好地把握市场风险，指导投资决策，提升资本市场的效率和透明度。
1.2 研究意义资本资产定价模型（CAPM）作为金融领域中最著名的定价模型之一，在我国证券市场中有着广泛的应用价值和研究意义。
通过对CAPM模型在我国证券市场中的应用，可以更好地解释资本市场的风险与收益之间的关系，为投资者提供科学的投资决策依据。
国内资本资产定价模型的分析报告
对中国国内上市公司的资本资产定价模型的分析报告一、理论介绍资本资产定价模型,即Sharpe 〔1964〕，Lintner 〔1965〕和Black 〔1972〕建立的简捷、完美的线性资产定价模型CAPM 〔又称SLB 模型〕，是金融学和财务学的最重要的理论基石之一。
CAPM 模型假定投资者能够以无风险收益率借贷，其形式为：E ［R[,i]］＝R[,f]＋β[,im]〔E ［R[,m]］－R[,f]〕，〔1〕Cov ［R[,i]，R[,m]］β[,im]＝───────────〔2〕Var ［R[,m]］R[,i]，R[,m]，R[,f]分不为资产i 的收益率，市场组合的收益率和无风险资产的收益率。
由于CAPM 从理论上讲明在有效率资产组合中，β描述了任一项资产的系统风险〔非系统风险差不多在分散化中相互冲消掉了〕，任何其它因素所描述的风险都为β所包容。
因此对CAPM 的检验实际是验证β是否具有对收益的完全解释能力。
资本资产定价模型(CAPM)在理论上是严格的，然而在实际中长期存在着实证研究对它的偏离和质疑，其缘故要紧是资本资产定价模型的一组假设条件过于苛刻而远离市场实际。
本次分析报告旨在通过对随机抽样的中国上市公司的收益率的分析，考察在中国的股市环境下，CAPM 是否仍然适用。
二、数据来源本文在CSMAR 大型股票市场数据库中随机选取了1995年1月到2001年12月的100支股票〔存为名喊rtndata 的EXCEL 文件〕，作为对中国股票市场的模拟。
同时还收集了同时期中国银行的年利率〔取名为rf 〕作为无风险利率，并通过各股票的流通股本对上海、深圳两个市场A 股的综合指数进行加权〔取名为mr2〕。
在SAS 中建立数据集，其中各列指标分不为各股票的月收益率〔为处理方便，股票名称已改为y1-y100〕、中国银行的年利率rf 〔本次报告没有将rf 转换成月无风险收益率，因为这一差异将反映在系数上，且为倍数关系，对结果没有实质性妨碍〕和以流通股进行加权〔因为本次报告计算的是市场收益率〕的上海、深圳两个市场A 股的综合指数mr2。
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中国股市资本资产定价模型有效性分析中国股市资本资产定价模型的有效性研究孟照朋(河南大学数学与信息科学学院开封475004)摘要资本资产定价模型CAPM 自从提出到现在经历了诸多国内外学者的实证研究和检验，旨在证明这一模型是否有效。
本文通过对沪深两市选取的50只股票进行时间序列静态检验，检验了CAPM在中国股市的有效性,检验结果表明β对中国股市的平均收益不具有解释能力,从而否定了其在中国股市的有效性假设。
关键词CAPM 实证检验；β值；中国股市；有效性1 引言1.1 资产定价理论的产生资产定价理论源于马柯威茨(Harry Markowtitz)的资产组合理论。
1952年马柯威茨在《金融杂志》发表了《投资组合选择》这篇具有里程碑意义的论文，他在论文中确定了最小方差资产组合的思想与方法，开创了投资组合理论的先河。
在此基础上，夏普(Sharpe 1964)、林特纳(Lintner 1965)和莫辛(Mossin 1966)推导出了资本资产定价模型(CAPM)。
1.2资产定价模型的假设条件资产定价模型是建立在严格的假设条件基础之上的：假设1：所有资产价值总是大于或等于零。
假设2：市场是完备的，即不存在交易成本和税收，并且所有资产均为无限可分的。
假设3：市场有足够多的投资者，而且可以按市场价格买卖他们所想买卖的任意数目的任意资产。
假设4：市场只有一个无风险借贷利率。
假设5：市场上的信息是公开的、完备的。
假设6：所有投资者为风险厌恶者，同时具有不满足性。
假设7：所有投资者都追求期末财富最大化。
假设8：投资者对证券的风险、收益、证券间的关联性具备完全相同的预期。
假设9：投资者都依赖期望收益率评价组合资产的收益率，依赖方差或标准差评价组合资产的风险水平。
其中假设1-5是关于关于市场的一种理想化，实质是认为一个理想的市场应该是完备的、无摩擦的，从而对资源的配置是有效的。
当然，这种理想的市场在现实中是不存在的，但我们可以对这些假设条件进行放松，并发现放松后对原来结果地影响不是根本的，即这些假设抓住了主要矛盾，结果就十分有意义。
与此同时，随着科技的发展，尤其是信息技术的发展，现实中的市场正逐渐地向这一理想市场靠近。
假设6-9 是关于投资者的假设，风险厌恶的假设是有代表性的，我们并不否认存在风险偏好的投资者，这些假设条件使我们对投资者的选择也给了一个标准。
1.3资产定价模型基于以上假设，CAPM 模型可以表达为以下的形式：()()[]Rf Rm E i Rf Ri -⨯+=βE()()Rm Var Rm Ri Cov ,i =β 其中()Ri E 表示资产i 的期望收益；Rf 为无风险借贷利率；()Rm E 表示市场组合期望收益率。
CAPM 模型主要描述单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个证券或投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价的和。
如果 CAPM 在中国具有适用性的话，就可以用这一简化模型来解决资产组合理论应用于大规模市场时面临的计算困难。
CAPM 作为证券投资领域最重要的理论基石之一，几十年来经历了无数专家和学者的实证检验，不同学者为其有效性争论不休，这是因为 CAPM 的成立有着一系列严格的前提假设条件，而且在不同的国家和地区、不同时期资本市场，其有效性可能有很大差异。
本文旨在通过中国股票市场的数据来检验 CAPM 在中国股市的适用性。
2 国内外学者关于模型有效性探讨自CAPM提出以来，国外学者就对该模型在西方成熟资本市场上适用性问题做了大量实证研究。
Sharpe和Cooper(1972)用纽约股票交易所的所有股票对CAPM进行了截面检验,发现平均收益和β几乎成精确的线性关系。
然而后来，负面的验证结果接踵而至。
Lakonishok和Shapiro (1986) 发现平均股票收益与β之间的相关关系在70年之后的数据中消失了。
Fama 和French在1992年使用1962 -1989 年之间的数据，证明了即使在β为惟一解释变量的情况下，平均收益和β成线性关系的结论也不成立。
我国证券市场起步较晚，CAPM 只是近十几年才被引进和应用到各个投资决策和理论研究领域。
施东辉(1996)以1993年4月至96年5月上证50种股票为样本进行分析，发现上海股市的投资总风险中,系统性风险占有很大的比例,同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性,这两个特征使得通过组合多元化降低投资风险的作用极其有限。
之后，杨朝军、邢靖（1999），陈浪南、屈文洲（2000），靳云汇、刘霖（2001），徐国祥（2002），陈学华、韩兆洲（2005）等人都做了有关CAPM 在中国有效性检验。
大多数关于 CAPM 模型在我国的实证研究都表明，目前 CAPM的模型还不是很适用于我国的证券市场。
3 模型的检验3.1导出数据从大智慧31个板块中，按板块对股市影响的权重，每个板块选择有代表性的1-3支股票，选择50支，然后导出我们选定的 50 只股票及沪深 300 指数从07年1月1日到11年3月31号还权后收盘价，粘贴到EXCEL表格中。
3.2计数收益率将每支股票的日期以及相应的收盘价与沪深 300 指数的日期匹配好，在EXCEL中分别计算出它们每天的收益率，并求出相应的的平均收益率。
3.3制作散点图以沪深300每天的收益率作为X，股票每天的收益率作为Y，做出散点图。
然后再散点图上点击右键，点击添加趋势线，X 前的系数即为β值。
3.4整理好各股的β值以及各股、沪深300在检验区间的平均收益率。
将上面计算好的50支股票的β值、平均收益率及沪深300在检验区间的平均收益率整理好，放在一个表格内。
下表为简表，详表见附录 股票代码 股票名称 β值 平均收益率 000300' 沪深3000.000694904 000001' 深发展Ａ 1.0525 0.001092205 000002' 万 科Ａ 1.0782 0.000910767 000100' TCL 集团 0.9147 0.001109763 000423' 东阿阿胶 0.9275 0.002649553 000533' 万 家 乐 1.0743 0.001413297 000538' 云南白药 0.5493 0.001463146 000783' 长江证券 1.3401 -0.0004868913.5设置检验模型由于检验的模型为：()()[]Rf Rm E i Rf Ri -⨯+=βE可依据下列模型做回归：Ri=R1 + R2×Bi ＋ ui其中 Ri 表示第 i 只个股在t 时期内的平均收益率，Bi 是估计出的β值。
3.6运用Eviews 进行回归下面是Eviews 的估计结果：Dependent Variable: RI Method: Least Squares Date: 04/25/11 Time: 12:31 Sample: 1 50 Included observations: 50 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.000707 0.000896 0.789001 0.4340 BI 0.000463 0.000868 0.533371 0.5962 R-squared 0.005892 Mean dependent var 0.001177 Adjusted R-squared -0.014819 S.D. dependent var 0.001129 S.E. of regression 0.001138 Akaike info -10.68022criterionSum squared resid 6.21E-05 Schwarz criterion -10.60374Log likelihood 269.0056Hannan-Quinncriter. -10.65110F-statistic 0.284485 Durbin-Watson stat 1.203458 Prob(F-statistic) 0.5962383.7回顾检验结果由上面回归的估值结果得到回归方程Ri=0.000707+0.000463×Bit =(0,789001) (0.533371)R2=0.005892式子中R1和R2分别代表的是市场无风险利率和市场风险溢价的一个估计值。
而它们并不显著地异于零，这在现实中是不可能的，说明它们不能作为无风险利率和市场风险溢价的一个很好的估计值。
而判定系数R2=0.005892，这个值很小，说明了模型没有很好地拟合市场。
4 结论上述CAPM 模型的检验，模型并没有很好地拟合市场，但我们并不能得出结论：中国的股市是不符合CAPM 模型的，即CAPM 模型在中国是不适用的。
首先，CAPM的假设前提是难以实现的。
比如假设之一是市场是完备的，即不存在交易成本和税收，并且所有资产均为无限可分的，但是，实际操作中不存在交易成本和税收的市场是很难实现的。
假设之二是投资者可以不受限制地以固定的无风险利率借贷，这一点也是很难办到的。
假设之三是理性人假设和一致预期假设。
显然，这些假设只是一种理想状态。
其次，CAPM中的β值难以确定。
某些证券由于缺乏历史数据，其β值不易估计。
此外，由于经济的不断发展变化，各种证券的β值也会产生变化，因此，依靠历史数据估算出的β值对未来的指导作用也要打折扣。
再次文档中数据的选择只是我个人的选择，不具有权威性，而且数据的时间选择有些短，对模型的检测会有影响。
参考文献[1]Black，F．，Jensen and Scholes．The capital asset pricing model: Some empirical tests ． In: Mchael Jensen (ed．)．Studies in the Theory of Capital Markets ．New York:Praeger．1972.[2]陈小悦，孙爱军.CAPM在中国股市的有效性检验[J].北京大学学报，2000.[3]张晓峒.计量经济学（第三版）[M].南开大学出版社，2007.[4]吴晓求.证券投资学（第二版）[M].中国人民大学出版社，2006.附录：50支股票β值、平均收益率及沪深300平均收益率股票代码股票名称β值平均收益率000300' 沪深300 0.000694904000001' 深发展Ａ 1.0525 0.001092205000002' 万科Ａ 1.0782 0.000910767000100' TCL 集团0.9147 0.001109763000423' 东阿阿胶0.9275 0.002649553000533' 万家乐 1.0743 0.001413297000538' 云南白药0.5493 0.001463146000783' 长江证券 1.3401 -0.000486891000800' 一汽轿车 1.3253 0.002488987000898' 鞍钢股份 1.2074 0.000339603000970' 中科三环 1.1429 0.001946823002024' 苏宁电器0.8567 0.001379581600000' 浦发银行 1.0834 0.000993901600008' 首创股份 1.1498 0.00092889600009' 上海机场0.8782 0.0000057411600010' 包钢股份 1.0279 0.001418115600019' 宝钢股份 1.0778 0.000380973600028' 中国石化0.99 0.000387727600029' 南方航空0.9894 0.001875753600031' 三一重工 1.1259 0.002813891600048' 保利地产 1.1714 0.00147588600050' 中国联通0.931 0.000632605600056' 中国医药 1.1386 0.002199853600072' 中船股份 1.1979 0.002376918600111' 包钢稀土 1.2182 0.003623332600116' 三峡水利 1.0791 0.002386735600150' 中国船舶 1.0631 0.001702477600186' 莲花味精 1.1288 0.001585653600489' 中金黄金 1.0075 0.002941052 600500' 中化国际 1.2827 0.001368487 600519' 贵州茅台0.5937 0.002161894 600536' 中国软件 1.0154 0.001219539 600600' 青岛啤酒0.8086 0.001222235 600614' 鼎立股份0.8761 0.002914472 600765' 中航重机0.9444 0.002638514 600802' 福建水泥 1.1096 0.001855173 600834' 申通地铁0.9823 0.001220934 600839' 四川长虹0.9827 0.001819775 600887' 伊利股份0.8065 0.000962475 600900' 长江电力0.6245 0.000736714 601318' 中国平安 1.0383 0.000626756 601398' 工商银行0.7512 8.03967E-05 601600' 中国铝业 1.2505 0.000189405 601601' 中国太保 1.1519 -0.000450341 601628' 中国人寿 1.0429 -9.10999E-05 601668' 中国建筑0.6724 -0.001260433 601688' 华泰证券 1.3866 -0.001222671 601727' 上海电气 1.0084 0.000692785 601857' 中国石油0.7612 -0.001302171 601888' 中国国旅0.9764 0.001691312 601998' 中信银行0.9567 -0.000315922。