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中国股市β系数稳定性、时变性和影响因素的实证研究

作　者: 胡勤勤
导　师: 吴世农
学　校: 厦门大学
专　业: 企业管理
关键词: 中国股市系统性风险 β系数 β系数的稳定性时变β系数
分类号: F832.5
类　型: 博士论文
年　份: 2004年
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内容摘要

在William Sharpe等人所创立的著名资本资产定价模型(简称CAPM模型)中，β系数作为该模型中的关键参数，是度量证券(或证券组合)的价格变动与市场上证券平均价格变动之间相关关系的指标，它反映了市场上证券平均价格变动对某一证券(或证券组合)价格变动的影响程度，被称为“系统性风险系数”。β系数不仅具有重要的理论意义，而且还广泛应用于投资实践如资产定价、证券投资组合管理以及业绩评价中。因此，β系数也备受学术界和实务界的广泛关注。自CAPM模型问世以来，对β系数的相关问题如稳定性和时变性方面的研究始终未曾中断，尤其是在国外的学术界。综观国外的研究文献，从20世纪的70年代初直至现今，时间跨度长达数十年，并积累了大量丰富的研究成果。而相比之下，关于中国股市β系数的实证研究较少，还存在着许多尚待补充或深入探讨之处，这不仅限制了β系数在理论上的应用，更使得β系数在投资实践中的风险测度和控制作用得不到充分的发挥。有鉴于此，本文对国内外有关β系数稳定性、时变性和影响因素的研究成果进行了全面系统的整理与回顾，并根据1997年1月2日至2002年12月31日期间上海和深圳股票市场上370家上市公司的有关资料，对中国股市β系数的稳定性、时变性以及影响因素问题做了较为全面详尽的研究，目的在于分析和评价我国上市公司系统性风险的特征，以弥补国内在这方面研究上的不足，同时也为投资者和证券监管部门的决策提供参考依据。全文共分为六章，各章的主要内容如下：第一章为导论，主要介绍论文的研究思路和分析框架。具体包括：研究背景、研究的问题、研究思路与方法和研究的改进与创新等。第二章为文献综述，作者全面回顾和总结了β系数的稳定性、时变性以及β系数影响因素的研究成果，尤其是对国外的一些经典研究进行了归纳和分析。第三章主要是对静态模型所估计的β系数进行稳定性分析，作者在总结已有研究成果的基础上，考察了中国股市中β系数稳定性的若干问题，包括收益率的度量时限对β系数的影响、非同步交易问题、β系数在估计时段内的稳定性和β系数在估计时段之间的稳定性、β系数的数值水平对β系数稳定性的影响、市场态势对β系数稳定性的影响以及β系数的均值回归趋势。中国股市p系数稳定性、时变性和影响因素的实证研究第四章考察了时变p系数在时间序列上的变动特征，通过三类计量经济模型，分析了p系数的时变性。第五章探讨了p系数的影响因素，应用了因子分析法和多元回归分析方法考察了公司基本特征指标和股票市场表现指标对p系数的影响作用。第六章是对论文研究的一个总结，论述了研究的总体结论和启示，以及论文研究的局限之处。本文主要的研究结论如下: 对静态模型估计的p系数及其特征的实证研究发现:(1)收益率的度量时限对p系数的估计值有一定程度的影响;(2)大多数股票的p系数在估计时间段内具有稳定性。总体上，进击型股票的系统性风险在估计时间段内发生变化的可能性大于防守型股票;(3)在两两相邻时间段之间，大多数股票的p系数具有稳定性;(4)p系数的稳定性在一定程度上受到p系数的数值水平、市场态势的影响。(5)平均来看，个股和组合的p系数都存在均值回归趋势。采用三类计量经济模型对组合p系数时变特征的实证研究发现:(1)部分组合日系数的时变性与市场的变化(上涨或下跌)和市场波动之间存在相关关系，并因市场阶段的不同而有所差异。(2)p系数在短期普遍呈现出自回归的变化特征，鉴于p系数的时变特征具有非随机的趋势性，因此时变已系数具有短期可预测性。(3)以8组排序组合为例的R/S分析表明，组合的时变D系数在长期的变动特征大多存在反持续性的均值回复过程，这说明时变p系数也具有长期的记忆特征。对p系数影响因素的实证研究发现:(l)相对于公司的基本特征(主要通过公司的会计指标来表示)而言，股票的市场表现对p系数的变化更具有解释能力，同时在影响方向上也更具有稳定性;(2)p系数与一些会计变量之间的统计关系不符合西方财务理论所揭示的关系。本篇论文所做的工作和主要改进及创新体现在: 1、对三十年来国内外有关p系数的稳定性、时变性和影响因素研究文献作了较为全面系统的整理和归纳，理清脉络关系。这不仅为p系数的研究提供了总体的分析框架和具体的研究方向，也有助于人们正确认识和理解p系数的理论价值和实践意义。内容摘要 2、目前以中国上市公司的市场数据和财务数据为样本来探讨中国股市p系数相关问题的实证研究并不多见，国内已有的研究也或多或少存在样本区间过短或样本过小以及分析方法单一等问题，在广度和深度方面均存在很大的缺陷，本文在这些方面都做了较大的改进，以使得研究结论具有普遍性和可信度，从而有助于人们在更深层次上理解中国股市的系统性风险特性。这不仅有利于投资者对于投资风险的准确评估和防范，而且对政府监管机构进行股市的风险测度和控制也有一定的参考作用。 3、在p系数的影响因素研究方面，作者采用因子分析法和多元回归分析法考察了公司基本特征变

全文目录

第一章导论  17-27
  第一节研究背景和问题的提出  17-20
    一、研究背景  17-19
    二、问题的提出  19-20
  第二节研究思路、方法与主要内容  20-27
    一、研究思路  20-21
    二、研究方法  21
    三、论文的结构与主要内容  21-23
    四、研究的改进与创新  23-24
    五、研究样本和数据来源  24-27
第二章文献综述  27-54
  第一节 β系数的稳定性和时变性研究综述  27-47
    一、 β系数的估计模型选择  29-31
    二、市场组合替代物的确定  31-32
    三、收益率度量时限的影响--“时限效应”  32-36
    四、非同步交易问题  36-38
    五、股票组合β系数的稳定性  38-40
    六、 β系数的估计周期对其稳定性的影响  40-41
    七、市场态势对β系数稳定性的影响  41-43
    八、 β系数的时变特征  43-47
  第二节 β系数的影响因素研究综述  47-54
    一、宏观经济因素对β系数的影响  48
    二、公司基本特征对β系数的影响  48-52
    三、公司的行业类别及所归属的经济部门对β系数的影响  52-54
第三章 β系数的稳定性分析  54-84
  第一节研究设计  54-61
    一、 β系数的估计模型选择  54-55
    二、研究的问题与研究方法  55-61
  第二节实证结果与分析  61-81
    一、样本股票各年β系数的估计结果与分析  61-62
    二、收益率的度量时限对β系数的影响  62-68
    三、非同步交易问题分析  68-70
    四、 β系数的时段内稳定性分析  70-71
    五、 β系数在不同时段之间的稳定性分析  71-72
    六、 β系数的数值水平对其稳定性的影响分析  72-73
    七、市场态势对β系数稳定性的影响分析  73-77
    八、 β系数的回归趋势分析  77-81
  第三节实证结果小结  81-84
第四章 β系数的时变性分析  84-130
  第一节研究设计  85-95
    一、研究对象与样本  85-86
    二、研究模型  86-95
  第二节二次项市场模型和SS市场模型的时变β系数分析  95-107
    一、二次项市场模型的估计结果  95-100
    二、 SS市场模型的估计结果  100-107
  第三节状态空间模型的时变β系数分析  107-109
    一、模型的估计结果  107-108
    二、时变β系数的动态特性分析  108-109
  第四节时变β系数的ARCH族模型估计  109-114
    一、时变β系数的ARCH族模型估计结果  109-110
    二、各模型的时变β系数估计比较  110-114
  第五节时变β系数的时间序列特性分析  114-127
    一、时变β系数的分布状况和特征  114-118
    二、时变β系数的时间序列特征分析  118-127
  第六节本章小结  127-130
第五章 β系数的影响因素分析  130-145
  第一节研究设计  131-135
    一、影响因素的选择与设定  131-133
    二、实证研究方法  133-135
  第二节实证结果与分析  135-143
    一、因子分析结果  135-139
    二、 β系数与影响因素的相关分析  139-143
  第三节本章小结  143-145
第六章研究结论与启示  145-152
  一、研究结论  145-148
  二、启示  148-150
  三、研究的主要局限及尚待探讨的问题  150-152
附表  152-183
参考文献  183-191
本人攻读博士学位期间的研究成果及科研工作情况  191-192

中国股市β系数稳定性、时变性和影响因素的实证研究

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