時間：2022-03-24 01:17:07
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇資本資產定價模型，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞：資本資產定價模型 模型假設 模型檢驗
一、引言
資本資產定價模型由Sharp、Lintner 和 Treynor 分別于上世紀60 年代提出來的，這是第一個系統的闡述了收益和風險存在精確的正相關關系的模型。現已成為現代金融學的奠基石。
資本資產定價模型建立在投資組合選擇理論基礎上。此理論由哈里?馬科維茨提出，他系統地分析了多種不同的風險投資組合，并指明投資者應該如何構建不同風險波段的投資組合來降低投資組合的標準差。他還進一步提出了均值方差模型來刻畫收益和風險，這為資本資產定價模型奠定了強大的基礎。
在資本資產定價模型中，認為投資者是以均值方差模型為基礎來進行投資選擇。在均值方差模型中，證皇諧〈嬖諞惶跤行前沿線。在這條線上的點被稱為有效資產組合，這意味著這些投資組合已消除了公司內部風險，只存在市場風險。與此同時，存在一條從無風險利率出發的射線與均值方差模型的有效前沿線相切與某一點。馬科維茨稱這一點為最佳有效資產組合也稱為市場組合，稱這條線為資產市場線，意味著切點對應的有效投資組合是所有有效投資組合中最好的。人們按照比例復制一個和市場組合相同的投資組合，各個投資者的區別在于無風險資產和市場組合在個人的總資產的比例上。市場組合是資本資產定價模型成立和研究的基礎。
二、模型假設
為了找到真正的市場組合，Sharp、Lintner 和 Treynor還給出了以下4條基本的假設：
（1）投資者都是理性的、厭惡風險的，意味著投資者偏好高期望收益和低標準差的證弧R虼耍投資者們都能找到有效投資組合（落在有效前沿線上的點）
（2）投資者們可以按無風險利率借貸資金。因而，投資者可以按照自己的滿意度確定自己的投資杠桿。這可以確保資產市場線是以無風險利率為原點的一條射線。
（3）投資者處于有效的市場中，他們都掌握著相同的的信息，對證壞那熬壩兇畔嗤的預測，能做出相同的決策和判斷。
（4）市場中沒有稅收和交易成本。人們可以自由的買賣證弧
基于以上假設，資本資本資產定價模型通過簡練的語言表達了一個偉大的思想即：在一個競爭性的市場里，期望風險與beta系數成正比。它的形式為：
[Ε（Ri）=Rf+βi（Rm-Rf）]
其中[Ε（Ri）]代表市場組合中證i的預期收益，[Rf] 代表無風險資產的預期收益，[Rm] 是市場組合的預期收益。
[βi]表示證i的beta系數，它反應了證i對市場的敏感度， 表達公式為：[βi=cov（Ri，Rm）var（Rm）]。當[βi>1]時，說明它的波動幅度要比市場組合的波動幅度要大，意味著這種股票比市場組合更具有風險，被稱之為攻擊型股票；當[βi
三、資本資產定價模型缺點
根據以上對資本資產定價模型的分析，我們感受到了CAPM模型公式上簡潔、對稱的數學美。也了解到收益與風險的數學關系，從而方便投資者理解難以琢磨的風險概念。同時，我們也意識到CAPM模型的諸多漏洞和不足。自資本資產定價模型問世以來，學術界就一直對它的適用性進行著激烈的探討。有人表示擁護和支持，也有人持有質疑。其中爭論最多的是資本市場線是否存在和beta參數的估值。本文將試著討論資本市場線是否在證皇諧∩洗嬖諼侍猓以及資本資產定價模型的檢驗。
要討論資本市場線是否在證皇諧∩洗嬖諼侍狻J紫紉明確資本市場線存在的前提，即對資本資產定價模型諸多假設是否成立進行分析。本文將著重分析此前提出的4條基本假設在實際生活中是否成立問題。
資本資產定價模型把投資者描述為只關注于未來收益率和風險之類的人，然而這在現實生活中過于簡單。行為金融學家發現，投資者并不會一直保持100%的理性。這基于人們對風險的態度。
預期理論認為：投資者特別厭惡損失哪怕是很小的損失，他們會用很高的預期回報來補償損失，即過高的風險溢價。這說明了，投資者并非只專注于現持有的股票價值，而是更專注于損失和盈利。
對風險的態度也受此前發生的損失和盈利的影響。如果蒙受損失，投資者將會更加謹慎地選擇證煥床鉤ニ鶚АO嚳矗如果先前獲得超過投資者預期的收益，他們將會大膽地選擇風險高的證喚行投資，因為哪怕出現虧損，他們也能用過去的收益彌補。
資本資產定價模型還假設了投資者們可以按相同的無風險利率借貸資金。然而，在現實中投資者并不能找到真正意義的無風險證唬即便我們認為政府債券的違約風險微乎其微，但我們不可否認在資本市場中利率波動引起的價格變化也是是投資國債的主要風險之一，即市場風險。另一方面，在通常情況下，資金借入的利率將要高于貸出的利率。
資本資產定價模型還假設了市場是一個有效的市場，同時市場不存在稅收和交易成本。顯而易見，這樣的市場在現實生活中并不存在。信息并未被所有的投資者掌握，證皇諧〉慕灰準鄹袷笨潭莢誆ǘ，這反應了證壞募鄹癲⑽幢恢壞募鄹癯浞址從場M時，政府也不會放棄征稅這一有力的市場控制手段。
四、資本資產定價模型的檢驗
盡管這些假設過于苛刻，但正如諾貝爾獎經濟學得主費力德曼說過：“ 有關一個理論的‘假設’的問題，并不在于這些假設是否很好的描述了‘現實’，因為這些假設從來都不是真的。而在于它們是否是對我們的目標的一個足夠好的近似。”因此，我們就此假設在現實生活中真的存在一個符合條件的市場和市場組合，從而進一步討論資本資產定價模型的檢驗。
美國經濟學家Fischer Black 曾對資本定價模型做過檢驗。 他的實驗方法是：在紐約證喚灰姿的股票中篩選出貝塔系數分別為10%、20%、30%???以此類推十組股票進行投資，在1931～2008年中每年年末對紐約交易所全部的股票的beta系數重新評估，并對這十組投資組合重新構造。由此得出77年里各個投資組合的beta系數和平均風險溢價之間的關系。進行數據處理后，發現風險溢價和beta系數之間并不是一個簡單的線性關系即：[r-rf≠β（rm-rf）]。從而，CAPM模型公式（[Ε（Ri）=Rf+βi（Rm-Rf）]）并不能精準地反應風險和收益的關系。
為此，斯蒂芬A.羅斯另辟蹊徑提出了套利定價理論。套利理論不再糾結于是否存在有效的投資組合，而是假設股票的收益受到宏觀經濟形式的影響（稱之為‘因素’），和其它‘噪音’――與公司相關的獨特事件的影響。其表達示為：
[收益=a+b1r因素1+b2r因素2+b3r因素3+…+噪音]
遺憾的是，我們并不知道“因素”具體指什么，因此其運用前景并不如資本資產定價模型。
五、結束語
資本資產定價模型對經濟研究有重大的意義，但是其存在的漏洞仍然很多。例如：模型建立的基礎即最佳有效市場組合在現實生活中難找到、模型假設過于苛刻、模型參數貝塔難測量等。這些都需要我們進一步完善，進而使理論貼近生活。
參考文獻
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[2]H.M.Markowiz. “Portfolio Selection，” journal of finance 7 （march 1952）， pp. 77-91
[3]D.Kahneman and A. Tversky， “Prospect Theory： An Analysis of Decision under Risk，” Econometric 47（1979）， pp.263-291.
毋庸置疑,對任何一個投資者來說,在承擔風險的同時都希望從中獲取與風險水準相對應的高額回報，因為即使是那些喜好風險的人們也不會將承擔風險僅僅作為一種消遣。因此，對于由風險資產組成的市場組合的預期投資收益自然要比無風險資產（比如：短期國家債券）的投資收益要求的高。二者之間的差額稱為市場風險升水（market risk premium）。通過對美國證券市場從1926-1997這72年的統計，普通股的市場風險升水為9.2%（rm-rf）。
任何股票的風險都可以分解成兩部分，即針對于每只股票單獨來看的“個別風險”和將其置于市場組合中作為整體來看的“市場風險”（也叫“系統風險”）。“個別風險”可通過充分分散化的投資組合分散掉，但市場風險或系統風險是不能被分散掉的。對于組合當中的一只股票，如何定量化它的風險呢？我們將這只股票對整體組合的風險的邊際影響定義為它的風險,稱為貝塔（beta或β）。
我們都知道，無風險資產的收益率是固定的，因此，它的風險為零，即其beta=0；而所有風險資產的組合，如市場組合有著平均市場風險，其beta=1。既然無風險資產的風險為零，那么就不存在風險升水問題；市場組合的風險值是1，對它相應的風險升水為我們前面提到的rm-rf=9.2%。但是，當beta≠0，和beta≠1時，人們對風險升水的要求是多少呢？
在上個世紀60年代中期，三位經濟學家――William Sharpe, John Lintner和Jack Treynor給定了這一答案。即是我們這篇文章所討論的資本資產定價模型（Capital Asset Pricing Model CAPM）。這一模型所揭示的內容既簡單又令人震驚。他所揭示的是，所有的投資，收益與風險之間的關系一定是落在一條斜線上，這就是證券市場線。一種風險投資的預期風險升水是直接與其貝塔值呈線性關系，用公式表示即為：
r - rf = β(rm-rf)
如果一個貝塔值等于0.5的投資，人們對持有這樣風險度的投資所預期的補償為市場風險升水的一半。若市場風險升水=9.2%，那么β=0.5時,其預期風險升水應為 9.2% x 0.5 = 4.6%；如果貝塔值等于2，那么對它的風險的預期補償應為市場風險升水的兩倍。即預期風險升水等于9.2% x 2 = 18.4%。
當測試CAPM時，我們需從兩方面來加以驗證：
（1）代表系統風險的β值是否穩定？即過去的β能否作為對未來β的估計？
（2）理論中所表述的個別風險資產的預期收益率與β之間是否存在正比線性關系。
在這篇論文中，我們只對（2）做測試。因關于β的穩定性問題，大量的研究趨于相同的結論，即對單個資產，在短期來說，β值不穩定，但隨著組合規模的加大和時間的延長，其β值會趨于穩定。
我們對（2）的測試，所使用的數據是S&P500中的14只股票從1996年3月到2001年1月的每月收益率，采用時間序列回歸的方法進行。為了完成此項任務，需從CAPM理論本身所蘊含的兩個方面加以考察：
（1） * 個別資產的超額收益率與市場組合的超額受益率之間的關系是否存在。
* 是否像理論假設的那樣，風險資產的收益率與風險（β）之間存在正線性關系。
（2）α與當期的無風險資產收益率是否大致相等，即結矩是否為零。
一.時間序列回歸
從CAPM公式來看：E(ri) = RFR + βi(Rm RFR)
(E(ri) RFR) = βi(Rm RFR)
其中，RFR代表無風險資產收益率；E(ri) RFR即代表第i只股票的超額收益率；Rm RFR為市場組合的超額收益率。
超額收益率的時間序列回歸的結果，參看表一。
在我們選取的14只股票當中，根據表一，R2，t統計和標準錯誤表明，有9只股票拒絕無效假設（第6欄中那些顯示b10的股票），即真正的斜率β不為零。R2測量的是單只股票的收益率的總方差（即變動）有多少可以被市場收益率的運動來解釋，如IBM的R2為33.20%，這表明，IBM股票的風險中33.20%是市場風險，或系統性風險，其余66.8%是這只股票自身的獨特風險。同時也說明了市場組合的收益率的變動，在給定風險偏好度的情況下，對單只股票的收益率有影響。
而過小的R2，比如PE&E，其R2只有0.52%，說明它的收益率的變動，幾乎不受市場收益率變動的影響，因而該只股票的收益率與市場升水之間不存在線性關系。除此之外，還有另外4只股票接受了零假設（表一第6欄中b=0所對應的股票），意味著市場組合的超額收益率對這些股票的超額收益率不產生任何影響。CAPM不能解釋單只股票超額收益率與市場組合b之間的關系。他們的線性關系表現得不明顯。
二.截矩
關于14只股票的截矩，因為他們的統計t值非常小，絕對值遠遠小于2，所以截矩可視為零。
三.殘值回歸
由于Excel有時對回歸的診斷不是很好，但我們可用殘值的回歸做粗略的補充。表一中的第7欄顯示的是殘值序列與它的滯后數值的回歸系數。如果這些回歸系數足夠大，證明在殘值內部有與系統風險相關的不能忽視的因素存在，同時這樣的風險因素也不能從大的組合中分散掉。
從表一第7欄中，我們看到，Chevron 和GM這兩只股票，他們的殘值回歸系數分別是0.210和0.197。由于y= α +βx + ε, α 和 β是在ε獨立的條件下，使Σε2最小的參數。但是0.210 和0.197表明，這兩只股票的ε不獨立。
所以，不能說計算出來的Chevron和GM的β就是正確的標準化的系統風險的測量，因為其他變量也需同時考慮進來。
四.多項回歸
考慮到外部因素對所選股票的影響，比如債券，所以，我們也做了包括債券在內的多項回歸。
E(ri,t) RFR = βi (Rt RFR) + γi (rb,t RFR) + εi,t
參數γi 是債券超額收益率增加的邊際效應。我們在表一的最后一列可看出，所有股票的R2都提高了，特別是股票EOG的R平方從4.91%升高到了11.6%；t值告訴我們債券市場對EOG有著更大的影響力。
五.證券市場線
關于β與風險資產收益率之間的正比線性關系是否存在，我們基于表二中所列示的系統風險，對每只股票的月超額收益率進行了回歸，并取得了SML。
結果如下：
回歸的R2 = 40.84%
R2和t值給定了證據，證明風險和預期收益率之間的關系是存在的。雖然截矩不為零，但t值說明在統計意義上可視同為零。下圖描繪了SML。
綜上所述，對這14只股票測試的結果是，其中的9只股票表明單只股票與市場組合的收益率之間存在模型所述的關系，但其中2只的殘值與它們滯后殘值的相關數值較大，說明在市場的系統風險以外，還有其他一些因素需要確定，比如市盈率，斜度及帳面值與市場值之比等等。因此，雖然，這兩只股票與市場之間有線性關系且截矩為零，但它們的β不能很好地解釋其系統風險。
其他的5只股票不支持CAPM，因為市場收益率的變化對單只股票不產生影響。原因可能有三：
（1）如前所述，任何的理論模型都是對現實的簡化陳述，必然有一些基本的假設。1952年Harry Markowitz發表了著名的資產組合理論，在這一理論當中，就有著一些基本假設，而資產定價模型，在資產組合理論基礎上，又添加了另外一些假設，因此，過多的假設也會使得現實與理論產生一定的差距，用理論解釋現實的過程中也必然會出現一定的偏差。其基本假設如下：
.投資者都喜歡低風險高收益。人們都愿持有在給定風險度的情況下，證券市場中的普通股股票的組合的收益率達到最高，即人們都愿持有有效投資組合。
.當投資者能夠以無風險利率貸款或借款時，會產生一種有效風險投資組合，這種有效組合優于其它所有的有效組合，即能提供最高的風險升水與標準偏差之間的比率。對于厭惡風險的投資人來說，他可以將一部分資金投入到這一風險組合，而將另一部分資金投放到無風險資產中去；而對于那些偏愛風險的人來說，可將他所有的資金全部投入到這一有效風險組合中去或借入資金投放到這一有效組合當中。
.假設所有投資人得到的信息都相同，因此對預期收益、標準偏差、協方差的估計也相同，所以，人們會持有相同的市場組合。
.不要將個別股票的風險與市場組合風險隔絕來看，而是應考慮它與系統風險的關系。這種關系取決于這只股票對于組合價值變化的敏感程度。
.一只股票對市場組合價值變化的敏感度被定義為貝塔。所以貝塔就用來測量一只股票對市場組合風險的邊際影響。
CAPM說，基于以上假設，投資人所需求的風險升水與貝塔呈線性正比關系。
（2）市場組合的代表不足夠大。CAPM理論中的市場組合應包括全部風險資產，不僅有股票，還應有債券、不動產、集郵、古董等，而且股票應是全球范圍的股票。而我們只選用了S&P500作為市場組合的代表。
（3）這一測試使用的是已實現的收益率作為基礎數據，而理論特指的是預期收益率。
六．結論
CAPM模型是關于風險與收益率之間替代關系的最為普遍熟知的，也是最為廣泛使用的模型，但這并不代表它是完美無缺的。現實條件與理論假設條件的偏差使得對基于理論假設基礎上建立的模型在實踐中應用時必然存在著一定的局限性。在我們選取的樣本中有5只股票的表現不能說明模型所描述關系的成立，其原因正是現實條件與理論假設條件的偏離。
在理論界，很多經濟學家也曾或正在或即將對CAPM模型所描述的風險資產預期收益率的單決定因素論（只決定于其對市場組合收益率變動的敏感性）予以修正、補充或提出挑戰。
（1）其中有人提出了消費資本資產定價模型的理論，指出證券的風險體現在收益率對投資者的消費習慣、消費觀念改變的敏感程度上，在這一模型關系中，用消費貝塔系數代替了與市場組合收益率相關的貝塔值。
【關鍵詞】靜態CAPM模型 Fama-Macbeth估計方法
引言
現代金融理論的發展是圍繞著金融資產定價的核心問題展開的，CAPM模型作為最基礎的定價模型，其構筑的收益與風險簡單卻非常優美的關系，在金融學理論中堪稱典范。CAPM模型有很強的假設條件，實證檢驗的不同結論刺激著相關理論的發展和完善，本文試圖利用Fama-Macbeth估計方法來檢驗靜態CAPM模型的有效性。
一、文獻綜述
國內外有大量的實證研究對CAPM模型的有效性進行檢驗。在國內，陳浪南、屈文洲（2000）對股市的三種市場格局（上升、下跌和橫盤）劃分了若干時間段進行分析，發現β值對市場風險的度量有顯著作用，但與股票收益率的相關性較不穩定。為負值的無風險收益率表明CAPM的零貝塔模型比標準CAPM能更好地描述資產收益。阮濤、林少宮（2000）利用40只股票從1996年至1998年三年的數據，就CAPM模型對上海股票市場的有效性進行了檢驗，得出上海股票市場并不符合CAPM模型的結論。靳云匯、劉霖（2001）關于中國股票市場CAPM模型的實證研究發現，無論是否存在無風險資產，都不能否定用以代表市場組合的市場綜合指數的有效性。但是，股票的收益率不僅與貝塔之外的因子有關，而且與貝塔之間的關系也不是線性的。王楊、張玉（2013）采用多元GARCH模型估計上證A股的時變β值，并用截面回歸模型檢驗β對超額收益率的解釋能力，通過月度時間窗口移動來觀察CAPM有效性的演進過程。研究發現1997年后截面檢驗方程的常數項、β系數、和β2系數都由原來的劇烈波動變為平穩，標志著CAPM有效性的增強，但是β值的解釋能力并不如CAPM模型預言的那樣完美，仍存在其他因素影響股票的超額收益率。
在國外，Black、Jensen、Scholes（1972）對紐約證券交易所1926年至1965年期間的所有股票數據進行實證檢驗，計算的結果和零貝塔資本資產定價模型一致，估計的證券市場線沒有非線性的依據，斜率為正且不為零，低β股票收益率高于CAPM預測值，而高β股票收益率低于CAPM的預測值。Fama、Macbeth（1973）研究表明收益率與風險存在整的相關關系。然而，Fama、French（1992）對美國股票市場的研究發現，股票的市場β值不能解釋不同股票回報率的差異，而上市公司的市值、賬面市值比、市盈率可以解釋股票回報率的差異。Fama和French把不同的結果歸因于不同的樣本周期。
二、理論基礎
對CAPM模型有效性的檢驗，實際上是檢驗β是否能對超額收益率提供完全的解釋能力。本文利用標準Fama-Macbeth估計方法，以Excel為統計分析軟件來估計靜態CAPM模型，由估計的靜態CAPM模型來分別預測各項資產的未來收益率，最后，確定多少個股、投資組合的波動中，有多少能用靜態CAPM模型來解釋。標準Fama-Macbeth估計方法，第一步采用時間序列數據估計股票的β系數，第二步采用面板數據檢驗β系數的解釋能力。
三、數據選取
本文采用的數據來自深圳國泰安信息技術分析公司（CSMAR）。
（一）股票的選取
本文隨機選取在1996年7月以前上市的36只深圳A股作為研究對象，采用考慮現金紅利再投資的月個股回報率作為股票的月收益率數據，選取的時間范圍是從1997年1月至2006年12月。
（二）市場指數的選取
市場指數選取深圳綜合股票指數，采用1997年1月至2006年12月的月指數回報率作為市場組合的月收益率的替代。
（三）無風險利率的選取
無風險利率選取一年期定期存款利率，根據復利法進行月度化處理得到月利率，計算公式為r月=（1+r年）1/12-1。
四、實證檢驗
（一）單只股票β值的估算
1.時間序列回歸。對于單只股票，利用1997年1月到2006年12月共120個月個股收益率數據計算股票的β值。首先分別計算個只股票和市場組合的月超額收益率（個股或組合的月收益率減去無風險利率），之后，以超額收益率為因變量，以市場組合的超額收益率為自變量，做一個5年期的時間序列回歸，來估計CAPM模型β值。在EXCEL軟件中使用函數INDEX（LINEST（個股5年時間窗口的月超額收益率序列，市場組合5年月超額收益率序列），1，1）即可得到貝塔值。使用時間長度為5年的移動時間窗口，重復上述的時間序列回歸。例如，利用2006年11月至2001年12月的數據回歸得到β值，將其作為2006年12月值近似β值。最后，利用得到的160個β值，用AVERAGE函數計算CAPM模型β值的平均數。
2.截面回歸。以不同股票的超額收益率為因變量，以從最近5年的數據中估計出來的值做自變量，進行截面回歸，使用函數LINEST（個股在第t月份的超額收益率，個股在第t-1個月份貝塔值），來估計CAPM模型的風險溢價和截距的經驗平均值。同時，使用市場組合的超額收益率計算得到CAPM模型風險溢價和截距的理論值。
3.R2值。在EXCEL軟件中，利用函數INDEX（LINEST（個股5年時間窗口內的月超額收益率序列，市場組合5年時間窗口內的月超額收益率序列），3，1），分別計算上述兩個回歸的R2值。
（二）股票組合β值的估算
2.時間序列回歸。使用LINEST函數，對股票組合和市場組合的超額收益率做5年期的時間序列回歸，并以5年為移動時間窗口，重復上述回歸，得到股票組合的β值，之后，求解各個組合的β值的平均數。
3.截面回歸。以不同股票組合的超額收益率為因變量，以從最近5年的數據中估計出來的β值做自變量，進行截面回歸，來估計CAPM模型的風險溢價和截距的經驗平均值。并由市場組合的超額收益率計算得到CAPM模型風險溢價和截距的理論值。
4.R2值。分別計算上述兩個回歸的R2值。
五、結論
（一）對單只股票的檢驗結果
1.數據分析得到的個股CAPM模型風險溢價、截距的經驗平均值與理論值并不吻合，與經濟理論向左。
2.由時間序列回歸得到的R2表示單只股票的超額收益率的變化中有多少可以用市場組合的超額收益率來解釋。為0則說明兩個變量不相關，而等于100%表示兩個變量的移動完全一致。本文得到的R2平均值高達59%，表明市場組合的超額收益率對個股的超額收益率的解釋效果不錯。
3.截面回歸中得到的R2表示單只股票的超額收益率的波動中有多少可以由CAPM模型的β值來解釋。R2計算所得的平均值小于20%，故CAPM模型的β值對個股的收益率波動的解釋力不足。
（二）對股票組合的檢驗結果
1.數據分析得到的股票組合的CAPM模型風險溢價、截距的經驗平均值與理論值并不吻合，與經濟理論向左。
2.由時間序列回歸得到的R2表示股票組合的超額收益率的變化中有多少可以用市場組合的超額收益率來解釋。本文得到的平均R2值高達60%，表明市場組合對股票組合的解釋效果與個股的解釋效果一致較好。
3.截面回歸中得到的R2表示股票組合的超額收益率的波動中有多少可以由CAPM模型的β值來解釋。R2的平均值接近30%，雖然CAPM模型的β值對股票組合的收益率變化的解釋力有限，但是要好于對個股的解釋力。
參考文獻
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[9]王楊，張玉.CAPM是否漸進有效？――基于上證A股的實證研究[J].中國證券期貨，2013（2）.
【關鍵詞】上證A股；線性回歸檢驗；投資理論；資本資產定價模型
0 引言
資本資產定價模型理論闡明了在發展成熟的資本市場中，投資的預期收益率與投資所可能遭受的市場風險之間的聯系。主要思想是在有效的市場中，風險被分為兩個部分：由市場所引起的系統風險和不是由市場引起的非系統風險。我們認為只有系統風險可以對預期的收益率造成影響，而非系統風險則可以通過優化投資的組合來消除風險。本文以每五年作為一個時間點，通過比較三組驗證的數據以及對系統風險的評估，來初步判斷我國股票市場發展趨勢。
1 資本資產定價模型
1964年，著名的資本資產定價模型（CAPM）理論誕生了，該理論是夏普（Sharpe）在研究單個投資者的最優投資組合轉向對整個市場的過程中提出的。其內涵表示，當證券市場達成均衡時，在一個投資組合中，個別資本資產的預期報酬率與所承擔的風險之間的關系.其公式可表示為：
CAPM：Ri=Rf+βi（Rm-Rf）或者Ri-Rf=βi（Rm-Rf）
其中：Ri表示的是證券i 的期望收益；Rm為市場組合的期望收益； βi表示風險系數，是證券i收益率和市場組合收益率的協方差與市場組合收益率的方差之比，是資產收益變動對市場組合收益變動的敏感度，是模型中非常重要的參數之一。Rf表示的是無風險利率。本文對上證A股中9大類股票分層隨機抽樣得到18只股票來作為樣本研究對象，采用月收益率共648個數據作為樣本數據。選用上證A股指數作為市場投資組合的價格指數，同時用上證綜合指數的月收益率代表市場組合的收益率。選用一年期的銀行存款利率來作為檢驗模型中的無風險利率，分別為3.25%、3.6%和1.98%。
2 線性回歸檢驗
對標準形式CAPM進行檢驗，即為：Ri-Rf=βi（Rm-Rf）
檢驗形式為：Rit=αi+βiRmi+εit其中Rit=Ri-Rf，Rmt=Rm-Rf。Rit是證券i第t月的收益率，Rmt是市場組合的第t月的收益率，εti表示的是隨機誤差項。
本文以每五年作為一個時間點，對2003年、2008年和2013年中的18只股票的樣本數據分別進行線性回歸檢驗，并統計出可決系數R^2的相對指標和絕對指標，得到的數據如下：
表1、表2、表3分別表示2003年、2008年、2013年對18只股票的檢驗結果，βi是股票收益率對市場組合收益率的回歸方程的斜率，由spss結果顯示表明，大部分股票的收益率與系統風險之間是正相關的線性關系。本檢驗模型中，可決系數R2即代表了系統風險在股票定價中的貢獻，即總風險中系統風險的比例，由表4和表5的數據可見，2003年可決系數小于0.5的比例高達66.7%，而這一比例在逐漸減小，到了2013年只有22.2%，同時，其可決系數大于0.7的比例在2003年只有5.7%，而在2013年這一比例上升到了44.5%。其平均值也由2003年的0.410增加到了2013年的0.597，即可決系數R2無論是在絕對指標還是相對指標中所占比例都是在逐漸增大，這表明系統風險對股票的收益率解釋能力在逐漸的增強，系統風險在總風險中比例在增加，股票收益率對系統風險補償的程度有著升高的趨勢。
3 結論與展望
3.1 結論
由數據比較可以看出，可決系數R2的平均數不大，表明資本資產定價模型在上證A市場中的使用仍然不夠成熟，我國證券市場并非有效的證券市場，還是存在著一定得投機性，系統風險也并非是決定收益的唯一因素， 仍然是一個不夠成熟的風險市場.同時我們可以看到，2013年和2008年的18支股票的平均數遠大于2003年的可決系數的平均數，可決系數R2有著明顯上升的趨勢，表明我國股票市場有著走向規范化的趨勢，系統風險未在將會在總風險中逐漸起著決定的性的作用。
3.2 展望
目前，我國證券市場仍然存在著信息不完善、莊家操縱價格、行政干預、數據造假、監管不力等一系列的問題，投資環境的不成熟也導致了投資者的投資結構普遍存在不合理性，缺乏科學的分析與決策，對投資的認識不夠成熟。盡管有這些問題，當我們翻開西方發達國家發展史，也能夠找到類似問題。我們相信隨著我國資本市場制度的完善和發展，以及國家推行的政治和經濟體制的改革，行政對市場的干預程度會逐漸降低，證券市場的投機性和暗箱操作的可能性性也將逐漸減少，我國股票市場發展更加健康、繁榮。
【參考文獻】
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[2]顧榮寶，劉瑜華.CAPM 對深圳股市的實證分析[J].安徽大學學報：自然科學版，2007.
[3]丁志國，蘇治，杜曉宇.CAPM 跨期悖論：系數時變存在性理論研究[J].吉林大學學報：社會科學版，2008.
內容摘要：本文在借鑒國內學者對A股市場CAPM檢驗的基礎上，選取2010年6月4日至2010年12月21日的周收益率，采用單指數模型、BJS兩步法和橫截面檢驗實證分析了我國創業板市場對CAPM的實用性并得出結論。
關鍵詞：CAPM BJS 創業板
資本資產定價模型源于1952年亨利•馬科維茨提出的資產組合理論，后經威廉•夏普深化為資產定價的均衡模型，即CAPM。2009年10月23深圳證券交易所設立創業板并舉行開板儀式。首批上市創業板公司28家，總市值1700億元，平均每家創業板公司的市值61億元。截至2010年11月，創業板公司147家，總市值6977.31億元。為適應創業板市場發展需要，2010年6月1日深圳證券交易所正式創業板指數，創業板市場進入新的發展時期（見圖1）。時至2010年12月，創業板已經推出一年有余，創業板指數也已半年另21日。對于CAPM是否適用于我國創業板市場，國內研究仍是空白。鑒于此本文運用CAPM對我國創業板市場進行實證檢驗，為我國創業板市場發展提供理論支持和經驗借鑒。
相關文獻回顧
顧榮寶，劉瑜華（2007）以深圳股票市場為研究對象，通過時間序列回歸方法對CAPM在中國證券市場的適用性進行實證檢驗，結果表明CAPM不適合我國深圳股票市場。尹哲君（2009）選取上市A股中2005年以前上市的，七個主要行業中規模較大，流動性較好且具有代表性的七支股票對我國股市中的CAPM有效性進行檢驗，得出結論，CAPM對目前中國證券市場的有效性不明顯。王茜（2010）從效用函數的角度對CAPM進行了重新審視，在一定程度上解釋了“賺了指數，賠了股票”現象。黎軍（2009）研究了CAPM在房地產投資風險分析中的應用，認為房地產市場投資受宏觀經濟走勢的影響較大，但各房地產公司股票的風險更多來自企業內部的非系統風險。方俊芝，唐敏（2009）探討了CAPM在保險產品定價中的應用，認為CAPM在保險產品金融定價的基礎性地位是不容忽視的。馮佩（2010）以上證綜指2002年已上市的20支權重股為研究對象，進行時間序列和橫截面回歸分析，最后得出結論：CAPM模型在我國證券市場并不完全適用，股票收益率受系統性風險的影響較弱，而受非系統性風險的影響較強。李璁，陳榮達（2010）選用2003年1月至2009年12月之間上證市場交易所選取的20支股票的84個月度收益率數據，通過BJS檢驗驗證CAPM模型在上證市場的有效性。現實結果與CAPM模型相差甚遠，一方面是因為上證市場尚屬不成熟市場，另一方面也說明CAPM模型的假設條件過于苛刻，最后得出結論：應謹慎對待CAPM模型在實際應用時的有效性。丁凱，穆瑞田（2010）選取我國上證A股權重前十名的股票為樣本，樣本觀測時間為2008年7月10至7月23日，使用日數據采用單指數模型、BJS方法和對CAPM進行橫截面模型的回歸分析，研究表明上證A股市場與CAPM理論不符。王曉燕，呂效國，浦燕（2010）借用因素模型的研究方法，利用2007年上證A股隨機選取的20只股票為樣本，采用月收益率作為樣本數據，對改進的CAPM進行了實證檢驗，發現改進模型的解釋力比傳統模型有明顯提高。
縱觀以上研究，可以發現目前國內學者在該問題研究上的局限性。一是針對CAPM在我國資本市場的適用性研究大多都集中在A股市場中的上市或深市，對于發展潛力巨大的創業板市場沒有給予關注。二是選取的數據大都是月度數據或日數據，股票市場瞬息萬變，跌宕起伏，月數據容易遺失掉一些重要的波動信息，日數據是相對的高頻數據，容易導致了噪聲數據的使用，有損系數估計的效率，均不利于研究。三是在選取不同的無風險利率，例如李璁，陳榮達（2010）選取一年期定期存款利率作為無風險利率，而馮佩（2010）采用三個月定期儲蓄存款利率作為無風險利率。因此，本文在前人的基礎上，用創業板股票的周數據對CAPM進行實證檢驗，以期得到更準確的結果。
理論基礎和數據選取
CAPM是在一系列假設的基礎上構建的理想模型。CAPM假設：一是投資者的行為可以用均值-方差準則描述，投資者效用受期望報酬率與變異數兩項影響，投資人為風險規避者；二是證券市場是完全競爭市場，投資人為價格接受者；三是完美市場假設，即沒有交易成本、交易稅等，且證券具有無限制分割性；四是同構型預期，即所有投資者對各投資標的預期報酬率和風險的看法是無差異的；五是所有投資人可用無風險利率無限制借貸；六是所有資產均可交易，包括人力資本；七是對融券放空無限制。CAPM的核心思想可表達如下：
或
其中：E（Ri）為股票或投資組合的期望收益率，Rf為無風險收益率，投資者能以這個利率進行無風險的借貸，βi是股票或投資組合的系統風險測度，E（RM）為市場組合的收益率。
由于創業板推出時間有限，本文選取2009年10月30日創業板首批上市的28家公司中的10家公司作為觀測樣本，股票代碼從300001-300011。由于立思辰（股票代碼300010）有籌劃重大資產重組事項，自2010年9月15日停牌，導致交易不連續，故從觀測樣本中剔除。2010年6月1日深交所正式創業板指數，所以本文樣本的觀測期間為2010年6月1日至2010年12月21日。選取10個觀測樣本的30個周收益率數據進行研究，計算公式為：Rt=（Pt-Pt-1）/Pt-1（其中Pt為股票t時的周收盤價格，Pt-1為股票t-1時的周收盤價格）。同時，本文采用觀測期間的創業板指數作為市場組合的收益率，能夠比較準確地反映創業板市場整體行情的變化和發展趨勢（見圖2）。
對于無風險利率的選取，國內學者目前沒有統一的認識普遍認可的無風險利率選擇一年期定期存款利率，市場的無風險利率可以選擇1天、7天的質押式回購利率，也可以選擇國債的二級市場收益率或同業拆借利率。本文遵照大多數學者對無風險利率的選擇，選擇人民幣一年期定期存款利率為無風險利率。即Rf=2.5%，折算為周利率為0.0479%。數據來源于中國人民銀行網站。
檢驗方法與實證分析
本文借鑒Black、Jenson和Scholes（1972）的研究方法（即BJS檢驗）進行分析檢驗。將時間序列檢驗劃分為三個時間段：第一個時間段從2010年6月4日至2010年8月6日，第二個時間段從2010年8月13日至2010年10月15日，第三個時間段從2010年10月22日至2010年12月21日。
第一步為單支股票β值的估計。選取第一時間段的周數據，采用單因素模型估計單支股票的β系數，系數值通過單支股票周收益率對市場組合周收益率的回歸來估計。模型設定如下：
Rit-Rf=αi+βi（Rmt-Rf）+εit
其中，Rit表示股票i在t時刻的周收益率（i=1，2，…，10）；Rf代表無風險收益率，即Rf=0.0479%；Rmt是市場組合在t時刻的周收益率，即創業板指數t時刻的周收益率；βi是對股票i的β系數估計；εit是誤差項。在置信水平95%下，利用Eviews6.0對單個股票的β值進行估計（見表1），表中β系數的估計值均通過t檢驗，估計值顯著。
第二步為股票組合β系數的估計。將股票按照β值大小升序排序，將10支股票分為5組，每組包含兩只股票，每只股票賦相同權重，并利用第二時間段的樣本數據計算組合的周收益率，組合周收益率取組合內股票收益率的算術平均。然后通過組合周收益率對市場組合周收益率回歸估計組合的β系數，模型如下：
Rpt-Rf=αp+βp（Rmt-Rf）+εpt
其中，Rpt表示股票組合p在t時刻的周收益率（p=1，2，…，5）；Rf代表無風險收益率，即Rf=0.0479%；Rmt是市場組合在t時刻的周收益率，即創業板指數t時刻的周收益率；βp是對股票組合p的β系數估計；εpt是誤差項。
在置信水平95%下，利用Eviews6.0對股票組合的β值進行估計（見表2）。
第三步為風險與收益關系的檢驗。利用第三時段的組合周平均收益率（由第三個時間段的股票收益率計算出組合的平均收益率）對第二步得出的組合β值進行橫截面回歸，對收益與系統風險關系進行實證檢驗，檢驗模型如下：
Rp=γ0+γ1βp+εp
其中，Rp為股票組合第三時段的周平均收益率；βp為第二步得出的組合系數；εp為誤差項。由表2結果可知，股票組合1至5的β系數估計的標準誤差可以接受，t檢驗值均大于臨界t值，t檢驗顯著，股票組合β值顯著不為零，可繼續進行橫截面回歸。利用第三步模型進行橫截面回歸，結果如表3和表4所示。
結論
首先，常數項系數估計值γ0=0.05915，無風險利率為正數但數值較小，這一實證結果表明在我國創業板市場上，投資者過于追求高收益，投機欲望強烈，而忽視了高收益相伴的高風險對自身承受能力的沖擊，同時也表明投資者對資本的時間價值關注不夠。以上兩種傾向說明創業板市場的投資者是非理性的，也從另一個側面反映了我國創業板市場的不成熟性。其次，γ1=-0.01542，是一個負數，表示股票收益與系統性風險呈負相關關系。這一方面違背了“高風險高收益”這一基本的金融學原理；另一方面，也可能是因為非系統風險在創業板股票的定價中起到了相當大的作用。另外，T統計量為-0.61984，顯著性不強，可決系數也只有0.113527（修正的可決系數甚至為負數），擬合程度極低。以上分析可以看出，在我國創業板市場上系統性風險與股票收益之間并不存在CAPM所預料的顯著的線性相關關系。同時也表明我國創業板市場是一個不成熟的資本市場。
參考文獻：
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3.黎君.資本資產定價模型在房地產投資風險分析中的應用[J].前沿，2009（2）
4.方俊芝，唐敏.資本資產定價模型在保險產品定價中的應用[J].生產力研究，2010（5）
關鍵詞:現代資產組合理論;馬克維茨模型;資本資產定價理論;套利定價理論
中圖分類號:F830文獻標識碼:A文章編號:16723198(2009)21013902
1 現代組合資產理論的產生及主要理論
現資組合理論(Modern Protfolio Theory)是西方現資理論的核心組成部分之一,也是近年來財務金融領域引起廣泛關注的和深入探討的重點課題。這一理論以資產的收益和風險間的相互關系作為研究的出發點,通過統計學、理論抽象、應用數學等方法,對資產組合的特性進行以定量為主的分析研究。
1952年,美國經濟學家,金融學家Harry•m•markowitz發表了《證券組合選擇》的論文,并因此獲得諾貝爾經濟學獎。在此論文中,markowitz把證券組合風險和收益之間的替代關系數量化,提出了均衡分析的新思路和分析方法。這就是現代證券組合理論(Modern protfolio Theory)的基本框架。
1964年,美國經濟學家、諾貝爾獎金獲得者威廉廈普(William •F •Sharpe)發表了《資本資產定價:風險條件下的市場均衡理論》。1965年,美國經濟學家、諾貝爾獎金獲得者約翰琳特納(John•Lintner)的文章《風險資產的價值,股票資產組合的風險投資選擇,資本預算》。在比較強的假設之下,給出了資本資產定價模型(簡稱CAPM)。CAPM模型主要是用來描述證券的風險價格進而得出均衡價格形成機理的。
1976年,羅斯(Stephen •Ross)提出了套利定價理論,在他的《資本資產定價――套利定價理論》一文中指出,任何資產的價格可以表示為一些“共同因素”的線性組合,即資本市場中某種資產的價格可以利用資本市場以外的其他因素所確定。
2 現代組合資產理論的應用及缺陷
2.1 馬克維茨模型
Markowitz的均值方差問題求解以及其一系列的研究結果依賴于一個很重要的假設便是投資者在證券市場上所選擇的n種證券的收益率是線性無關的,即任一證券的收益率不能由其他證券收益率線性表出。在這一假設條件下,證券組合收益率的方差矩陣V是非奇異的,當然也是對稱矩陣,實際上還是正定對稱正矩陣。無論是證券組合投資模型的允許賣空、限制賣空情形研究,還是許多有關該模型各方面性質的分析均沿用這一假設條件。還有一些研究工作對V的要求就更為強一些,需要V是對角矩陣,也就是說所選用的n種證券的收益率是兩不相關的。這一條件對投資者的證券組合選擇的要求就更加苛刻一些。在理論上,雖然我們可以從不同的行業領域、不同的經濟系統中選用各類證券,以便盡量滿足證券收益率線性無關以及兩兩不相關這些假設條件,但是在現實的證券市場中,不僅兩兩不相關的證券收益率的證券組合是不易獲得的,就是證券收益率線性無關的證券組合也很難得到。于是就有必要對一般的對稱方差矩陣V所對應的證券組合投資決策模型進行分析,均值―方差模型很多前提假設與現實情況不符,如證券投資者的目標是: 在給定風險上收益最大, 或者在給定收益水平上風險最低,即投資者都是風險規避型的。但現實生活中,很多投資者對風險效用的看法也不相同。這就使此理論在實際應用中存在很大的問題。
2.2 資本資產定價模型
資本資產定價模型核心思想是資本市場上,由于非系統風險可以通過投資多元化加以消除,所以市場參與者對于這種風險不會給予補償,而對期望收益產生影響的只是無法分散的系統風險,而風險資產組合只取決于資產組合管理者對不同資產前景的預測,這意味著投資者的最優投資組合只取決于資產組合管理者對不同資產前景的預測。而與投資者本身的風險偏好無關。目前,CAPM在資本預算分析、資本成本估計、投資管理、基金績效評價、公司財務、股份分割、兼并等方面都有應用。標準資本資產定價模型系統地解釋了資本市場的定價機理,但其中的某些假設與現實中的實際情況有很大的差距,因此,放松這些假設條件的非標準資本資產定價模型應運而生。迄今為止,還沒有得到同時放松兩個假設條件的資本資產定價模型.但多個持有期的時際資本資產定價模型和由此簡化的消費導向資本資產定價模型,由于不僅考慮投資者在資本市場上所要面對的投資風險,而且考慮消費環境影響投資者的投資機會集向不利方向變動所產生的風險,因此,顯示出較強的現實解釋力。然而,這些模型,或因內部結構不很清晰、或因存在數據獲取的困難,也使其對投資者的現實指導作用受到了一定的限制。
2.3 套利定價理論
資本資產定價模型描述了風險資產的均衡定價機制,但它基于許多嚴格的假設條件,而其中的某些假設與現實經濟存在較大差距。由Stephen.Rose(1976)提出的套利定價理論從更現實的角度出發,認為除市場風險外,資產的均衡收益還受到其他多個因素影響。套利是資本市場理論中的一個基本概念,是指投資者利用不同市場上同一資產或同一市場上不同資產的價格之間暫時存在的不合理關系,通過買進和賣出相關資產,待這些資產的價格關系趨向合理后,立即進行反向操作,從中獲取利潤的交易行為。由于套利定價理論的假設較資本資產定價模型更為合理,貼近現實,因此,套利定價理論在內涵和實用性上都更具廣泛意義,但在理論的嚴密性上卻相對不足。
APT的局限主要表現在:首先,模型的結構不清晰。APT沒有說明決定資產定價風險因子的數目、類型、各個因子風險溢價的符號、大小。其次,由于APT中生成資產收益的多因素模型中包括殘差風險,而這一風險只有在組合中存在大量資產時才能被忽略,因此,APT是一種極限意義上成立的資產定價理論,對實際有限的資產組合而言,其指導意義受到一定限制。
3 證券組合投資理論在我國的發展
我國的證券市場以1990年12月上海證券交易所成立為標志,是一個僅有10年發展歷史的新興市場,考慮到象美國那樣有上百年交易歷史的證券市場尚不具備強型效率,因此,國內學術界對于中國證券市場有效性的檢驗主要集中在弱型效率和中強型效率兩個層次上。
多年來國內外學者主要以Markowitz 的證券組合投資理論為基石, 對證券組合投資問題進行了大量研究. 目前有代表性的研究成果主要有: 以均值――方差投資決策模型為代表的線性規劃方法、二次規劃方法等靜態組合投資決策方法; 以隨機最優控制方法、模糊規劃方法為代表的證券投資動態控制方法; 從改進證券風險度量的方法入手, 采用不同的方法來度量證券的風險得到了大量證券組合投資問題的改進模型, 例如用熵來作為“方差度量證券投資組合風險”的補充, 就是其中的一種。
在現實證券市場中, 風險證券的收益是一個動態波動值, 因此將風險證券的預期收益率和風險損失率處理成不確定的區間估計值, 將更接近現實證券市場. 采用了區間數線性規劃方法來研究證券組合投資問題,這也是近年來的一個研究熱點。
參考文獻
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關鍵詞：資本資產定價模型；β系數；回歸分析；風險與收益
引言
我國滬市即上海股票市場以1990年12月19日的上海證券交易所開業為標志,經過了22年的發展后,達到了一定的規模。過去的一些經濟學家的一些理論也解決了一些問題，比如由美國經濟學者馬科維茨（Markowitz）教授創立的證券組合理論從理論上解決了如何構造投資組合來規避市場風險同時獲得投資收益的問題，但是這一過程，需要大量的計算，和一系列嚴格的假設條件。這樣就使得該理論在實際操作方面具有一定的難度，投資者需要一種更為簡單的方式來解決投資事宜，于是資本資產定價模型就應運產生了。
一、文獻綜述
1964年,威廉·夏普(William Sharp)發表了他的博士論文Capital Asset Prices:A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk,正式提出了資本資產定價模型(CAPM)。Black、Jensen 和Scholes 在1972 年對紐約證券交易所1926 年至1965 年期間的所有股票數據進行了實證檢驗，他們的計算結果和零β資本資產定價模型相一致。該模型的β值幾乎可以解釋所有投資組合的平均收益率的差異。然而后來，特別80 年代以來，負面的驗證結果也相繼產生。比如Roll（1977）曾經對當時的實證檢驗提出了懷疑，他認為：由于市場指數組合是有效市場組合是無法證明的，所以也無法對CAPM模型進行檢驗。由于按照CAPM 理論，市場組合是包含幾乎所有不確定資產的組合，而市場指數卻不是有效組合，所以，他認為以前的實證檢驗并不一定能證明該理論是成立的。對于這一質疑，有研究表明，只要市場指數與無法觀察到的真實市場的相關系數的大小決定使用市場指數來代替真實市場進行研究的可行性。
本文選取2008年1月至2009年12月最新滬市股指進行CAPM模型的實證研究,以期對上海股票市場的研究做一個新的擴充，并從資本資產定價模型出發來檢驗CAPM模型在我國上海股票市場上的實用性。
二、CAPM理論模型
（一）CAPM 模型的假設條件
1．在投資收益率既定的條件下，投資者總是追求風險最小化。在投資風險既定的條件下，投資者總是追求收益率最大化。
2.投資者以投資組合在某段時間內標準差和預期收益率來衡量該資產組合(對于某項資產或資產組合，風險由預期收益率的標準差來衡量，而預期收益率=(期末價值一期初價值)／期初價值)。
3．資產無限可分，保證投資者以任何比例分配其投資，比如假設投資者可以購買股票的一部分。
4．資本市場不存在資本與信息的流通障礙，即不存在信息不對稱，沒有任何一個投資者的行為能達到影響整個證券市場，不存在交易成本和所得稅，所有投資者所有信息來源均不需要成本。
（二）資本資產定價模型簡介
三、實證分析
（一）股票的選取
數據的選取從2008 年1月開始至2009年12月止的最新數據，同時為了科學地體現隨機性，并且為了更加全面地驗證CAPM模型，又不使得驗證過于煩瑣，我們選取的是上海股票市場各個行業中比較具有代表性的企業來驗證（具體數據見附錄），如：鋼鐵行業的武鋼股份(600005)，交通運輸業的皖通高速(600012)，金融行業的民生銀行(600016)等五十支股票。這里還遇到的一個問題是個別股票在個別交易日內停牌，為了處理的方便，本文中將這些天該股票的當日收盤價視作與前一天的收盤價相同。
（二）無風險利率的確定
無風險利率的確定在國外研究中，常以一年期的短期國債利率或銀行同業拆借利率來代替無風險利率。但由于我國目前利率尚未市場化，且國債以中長期品種為主，無法用國債利率來代表無風險利率。在本研究中，凡需利用無風險收益率的場合，都以最近的銀行三個月定期存款利率(1.71％)代表之，這是百分比形式的收益率。
（三）收益率和β的計算
（四）CAPM模型的橫截面檢驗
通過F檢驗得出結果4.331606，概率為0.005550，所以相關系數檢驗可以看出模型的擬合優度還算可以，但是模型中回歸系數T值檢驗均不顯著能說明CAPM模型在這個階段中的上海股市的不適用性。
四、分析與建議
本文得出的結果是CAPM模型還不適應目前上海股票市場。對于CAPM 模型在當前中國上海股票市場仍不適用的原因，我認為主要有以下兩點：
1.市場的有效性。推導出CAPM 的假設前提是證券市場完全有效。正是由于信息披露制度的不完善、不規范，使得我國證券市場存在嚴重的信息不對稱，從而使某些少數壟斷信息者獲得了超額利潤，極大地影響市場的有效性。
2.市場指數的確定。根據標準的CAPM，市場指數應該是“市場組合”的收益率。CAPM 假設指出，當市場達到均衡時，每一位投資者都持有一個具有完全相同的預期收益的馬柯維茨有效組合，即為市場組合。市場組合由市場上所有資產按照其各自的價值為權重來組成，該組合與市場上其他任何一種資產組合應保持最高的相關性。 目前在我國普遍使用的是深圳證券交易所成分指數與上海證券交易所綜合指數，上交所綜合指數體現了“資產權重加權平均”的原則。但這也存在一些問題，股票發行量中有部分股票不能上市流通，所編制的指數卻將他們計入權數范圍內，從而不能反映流通股現實市場股價的真實狀況。
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關鍵詞：非系統風險和系統風險；風險投資組合；資本市場線；資本資產定價模型；競爭性市場
在現實經濟生活中，隨著資本市場的不斷發展和完善，為投資者提供了越來越多的獲利機會，進行證券投資是主要的投資方式之一。投資的目的是為了獲取收益，或者說是為了獲取最大化的收益，而這里面同時也存在著一個不容忽視的事實：要獲取較大的收益，就要冒較大的風險；而冒較小的風險，獲取的只能是較小的收益。風險和收益是一對矛盾，這是自利行為原則和雙方交易原則下投資者市場博弈的結果，任何投資者都必須充分樹立風險意識，即怎樣解決風險和收益之間的矛盾。其最終的決策結果應該是尋求風險和收益的平衡。
風險是指未來經濟活動結果的不確定性，我們可以將風險總體上劃分為兩大類：非系統風險和系統風險。非系統風險只對某些行業或個別企業產生影響，系統風險亦稱市場風險，它對整個市場所有企業都產生影響，如經濟周期的波動、利率的調整、通貨膨脹的發生等。針對這兩種風險，投資者應該如何應對呢？基本的做法就是通過投資組合來分散非系統風險，通過提高風險報酬來彌補系統風險帶來的損失從而達到期望的報酬率。筆者將從這兩個方面來論述證券投資組合中風險與收益的權衡問題。
一、非系統風險
現實的經濟活動中，投資者經常將一部分資金投放于無風險資產（如購買國債），將另一部分資金投放于風險資產組合以獲取更高的報酬，此時面臨的一個問題是：怎樣組合才能獲取最高的報酬呢？
假如投資者將全部自有資金都投放于無風險資產，那么他至少可獲得無風險投資報酬率，當然這是一種極端的做法，通常投資者會考慮將多少資金投放于風險資產以獲取較高的報酬。假如有x比例的資金用于風險投資，以rf表示無風險投資報酬率，以rp表示風險投資報酬率，則預期報酬率e(r)=rf (1-x)+rp x, 亦即e(r）=rf+(rp-rf)x, 在風險特定的情況下，投資者會去追求(rp-rf)的最大化，即風險溢價的最大化。而最優的投資機會線就是我們所說的資本市場線（cml）,即投資組合直線和風險投資組合有效邊界相切時的直線，這就在理論上解決了決策的問題：投資者要想獲得最高的報酬就應該沿著資本市場線投資。當然投資者可以選擇將多大比例的資金投放于風險資產：保守的投資者可能會將更多的資金投于無風險資產，冒進的投資者可能會將更多的資金投于風險資產，或將全部資金投于風險資產，甚至還會以無風險利率借入資金投于風險資產。
當然，事實上投資者很難確定單位風險下哪一種投資組合的單位風險溢價最大，從而難以找到最佳的投資組合，但資本市場線仍然為投資者指明了決策的方向，筆者愿意對此作出積極的展望：伴隨著證券市場監管的推進、信息披露制度的完善和弱勢有效市場向強勢有效市場（競爭性市場）的演變，“信息失靈”和“市場失靈”得以更好的抑制，資本市場線對于投資組合的決策價值將會得以更加充分地體現。
二、系統風險
我們假設投資者已經通過足夠的投資組合將非系統風險分散掉了，面對市場風險，投資者會通過得到系統風險溢價來達到預期的報酬率。資本資產定價模型在不需要確定單個證券期望報酬率的情況下能夠確定風險資產的有效投資組合，這無疑為持有多項風險資產投資的決策者提供了決策的方法，并使決策變得相對簡單。在公式e(r)=rf+€%[(rm-rf)中（rm為市場投資組合的平均報酬率），在無風險利率rf和市場投資組合的平均報酬率rm確定的情況下，€%[作為衡量風險投資組合市場風險的指標成為決策的關鍵。€%[的確定對于投資者絕非易事，通常證券市場基于歷史數據來估計€%[，在宏微觀經濟環境相對穩定的情況下，€%[在一定時期內應該是合理的。
資本資產定價模型對于投資者的決策究竟有多大的現實意義，對此理論界和實務界莫衷一是。因為模型的建立本身是基于一些假設的：（一）投資者可以按照競爭性市場價格買入或賣出所有證券，并且不考慮稅收因素；（二）投資者可以按無風險利率借入和貸出資金；（三）在確定風險的情況下，投資者會按資本市場線投資選擇報酬最高的投資組合；（四）對于證券的風險、相關系數和期望報酬率，投資者具有同質的預期。
“競爭性市場”的建立是一個歷史的過程，面對同樣的信息，由于決策者對信息的解讀和判斷存在差異，要達到同質預期是難以實現的，資本資產定價模型在實際運用中受到了
限制，但其本身里程碑式的意義卻是不容否認的，它科學地將風險和報酬的內在關系描述出來，建立起風險投資組合和市場組合之間風險和報酬的最佳權衡。筆者相信，隨著國內國際資本市場的不斷發展和完善，資本資產定價模型必將在投資決策中發揮更大的作用。
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關鍵詞：權益資本成本 資本資產定價模型 財務績效
一 、引言
我國深滬證券交易所自建立起來，在優化資源配置，籌集社會資金，改善公司治理結構等諸多方面發揮著積極作用。隨著我國證券市場規模的增長和制度的完善，權益融資將在市場經濟的發展中將起到重要的推動作用。而傳統估計權益資本成本的模型假設條件多、原理復雜，無論是投資者還是籌資者，在確定資本成本是時都要搜集大量的信息。財務報表是聯系投資者與投資者的橋梁，而且是目前上市公司信息中最容易獲得的信息。因此，研究上市公司權益資本成本與財務績效之間的關系，可以給投資者提供建議，也為其進行選股決策提供了一個便捷、可靠的方法。近年來，國家增加了對三農方面的投入。“十二五規劃” 又把加大農業投入、改善城鄉差距放到了突出的位置，進一步為農業產業的發展提供了一個良好的外部環境，也為農業類上市公司的發展拓寬了空間。相對于其它行業，農業類上市公司在規模、數量、風險、收益等許多方面有很大區別。分析影響農業類上市公司的權益資本成本的特殊財務因素，為農業類上市公司投資及融資提供決策依據。
二、 文獻綜述
（一）權益資本成本估計模型的研究 完美資本市場中，權益資本成本等于股東的期望報酬率，它是指一個持有一種股票的投資者期望在下一個時期所能獲得的收益。理論上從兩個方面對權益資本成本進行估計：一是基于歷史數據的分析估計權益資本成本；另一方面是通過預測未來的數據估計權益資本成本。根據資本資產定價模型，權益資本成本E（ri）=rf +βim *（E（rm）- rf），在無風險利率和風險溢價確定的情況下，權益資本成的大小取決于貝塔系數的大小。然而實踐中，該模型嚴格、過多的假設影響了它的適用性。羅斯在1976年提出了套利定價模型（APT），其理論基礎是一項資產的價格是由不同因素驅動，將這些因素乘上該因素對資產價格影響的貝塔系數并加總后，再加上無風險收益率，就可以得出該項資產的價格。APT理論上很完美，但是由于它沒有給出都是哪些因素驅動資產價格，這些因素可能數量眾多，只能憑投資者經驗自行判斷選擇。另外，根據投資“風險越大，要求的報酬率越高”的原理，普通股股東對企業的投資風險大于債券投資者，在債券投資者要求的收益率上在要求一定的風險溢價。依照這一理論，權益的成本公式為：Ks=Kdt+RPc。但是，風險溢價的確定是非常困難的事情，尤其在中國這樣的新興證券市場中，沒有關于股權風險溢價的經驗數據，也沒有權威機構的計算統計，運用該方法只能粗略估計權益資本成本，而且估計結果因估計者不同會有較大差別。Williams于1938最先提出股利貼現模型，該模型的提出極大地推動了估值理論與方法的發展。任何資產的內在的價值是指擁有這種資產的投資者在未來時期中接受的現金流量的現值和。股利貼現模型為定量分析虛擬資本、資產和公司價值奠定了理論基礎，也為證券投資的基本分析提供了強有力的理論根據。由該模型擴展出Gordon增長模型 和 兩階段股利貼現模型。EdwardsandBel于1961年提出EBO模型（剩余收益估價模型），并由Ohlson、ohlson和Feltham對EBO模型進行重新闡述和完善發展。Bernard運用美國VatueLine中的預測數據對EBO模型，結果表明，EBO模型對股票價格的解釋能力遠大于股利貼現模型和自由現金流貼現模型。在EBO模型的基礎上，Gebhardt，Lee和swaminathan加以一定的假設并通過一些數學公式推導出剩余收益折現模型。剩余收益折現模型最主要的貢獻是運用三階段求解方法解決了EBO模型中無窮數列的計算。為了糾正EBO模型在估值計算中產生的一些問題，Ohison和Juettner-Nauroth對EBO模型進行了修正，發展出Ohlson-Juettner模型。
（二）權益資本成本影響因素的研究 由于各種估計模型都是近似的計算權益資本成本，且計算原理和方法復雜，不能被多數企業管理者和投資者理解和應用。近幾年來，在運用各種估計模型的基礎上，國內外學者從影響權益資本成本的各種因素角度考慮，找出影響權益資本成本的因素并對其近似的估計。Bostosan（1997）研究了信息披露與權益資本成本之間的關系。研究表明公司財務信息披露與股權成本之間存在顯著負相關關系。Richardson 和welker（2001） 將公司信息披露分為財務信息披露與社會信息披露兩類， 分別考察其對企業融資成本的影響， 結果發現財務信息披露有助于降低融資成本， 但社會信息披露反而導致融資成本上升。Sudarsanam（1992）考察了行業特征對企業融資成本的影響， 其研究結論表明一些行業特征？如資本密集程度、資本勞動比率和進入壁壘如廣告宣傳等對于企業的系統性風險及資本成本有著顯著影響。Gebhard，Lee和Swaminatham（2001）采用線性回歸模型，考察了股票市場波動性、財務杠桿、信息環境、流動性、收益波動性、市場異常性和行業等因素與企業權益資成本之間的關系。結果表明行業特性、賬面市值比、長期增長率預測和分析師盈余預測差異能夠較好地解釋企業的權益資本成本。陸正飛和葉康濤（2004）分析了市場波動性、經營風險、財務風險、破產成本、信息不對稱、流動性、市場異常性和問題對權益資本成本的影響。研究表明股票貝塔系數仍是決定股權融資成本高低的最重要變量， 其他變量， 如換手率、負債率、B/M、企業規模、擔保價值和資產周轉率等因素也對股權融資成本有顯著影響。除此之外，我國學者還分別從會計信息的披露及其質量、內部信息控制、會計盈余質量、信息不對稱、股權結構等角度研究了其對權益資本成本的影響。
三、 研究設計
（一）樣本選取和數據來源 本文以農業類上市公司研究對象，選取了深滬兩市上市的所有農業類公司為研究樣本。（1）剔除受到證監會特別處理和數據不全的上市公司；（2）考慮到需要應用資本資產定價模型計算權益資本成本，在選取樣本時，排除2005年以后上市的公司。共選取農業類上市公司25家，搜集了2005年至2010年上市公司的數據以計算權益資本成本，并對2010年和2011年的財務數據分別進行回歸分析。
（二）變量選取 （1）因變量選取。近年來，國內外學者研究了各種方法計算權益資本成本的模型，由于各種模型都有著各自的假設條件和應用范圍，沒有哪一種模型能夠有效地計算權益資本成本，也沒有哪一種模型的到學術界的絕對認可。本文選用資本資產定價模型估計權益資本成本，理由如下：雖然資本資產定價模型有非常嚴格的假設條件，但該模型是目前應用范圍最廣的模型。相對于其它模型，資本資產定模型簡單，易于被籌資者和投資者理解和應用。近年來，我國學者用深滬上市公司的最新數據檢驗該模型，表明資本資產定價模型在我國上市公司中具有適用性，且相對于其它模型有較高有效性。本文選用2005年至2020年間10-15年期的14種政府債券的平均到期收益率作為無風險利率，計算得出無風險利率為3.43%。運用幾何平均數的方法計算深滬兩市近10年、15年、20年的權益市場平均收益率，并分別求出兩市3階段平均權益市場收益率為11.38%和9.07%。本文采用五年的農業類上市公司和證券交易所的月收益率計算上市公司貝塔值表（1）。（2）自變量選取。本文依據《中國股票市場研究數據庫》，初步選取了影響權益資本成本的28個變量作為考量因素。考慮到數據獲得、變量之間相互影響等，本文對指標的篩選共分為三步：剔除缺失值比較多的指標；運用SPSS統計軟件進行分析，得到相關系數矩陣；運用聚類分析和主成分法選取指標。最后保留了11個影響變量，結果如表（2）所示。
（三）研究假設 根據已有研究成果和本文選取的影響農業類上市公司權益資本成本的自變量，提出如下假設：
假設1：市盈率、營業收入、凈資產收益率、總資產增長率、流動資產周轉率、固定資產比率、股東權益比率和權益資本成本呈負相關關系
假設2：資產總額、每股凈資產、凈利潤增長率、存貨周轉率和權益資本成本呈正相關關系
同時采用多元回歸分析法，檢驗第三部分的假設以及哪些變量對于權益資本成本的解釋能力最強，在此基礎上提出農業類上市公司權益資本成本多因子模型。
四 、實證檢驗分析
（一）描述性統計 由表（3）可以看出，不同年度之間的股權益資本成本也存在差異。2010年權益資本成本平均為9.27% ， 而2011 年平均為8. 51% ，下降了8.2 個百分點，總樣本權益資本成本為8.88%。另外，本文采用同樣方法計算了2010年和2011年滬深兩市所有上市公司的權益資本成本（金融類上市公司除外），得出其平均值分別為為8.93%、8.42%。農業類上市公司權益資本成本明顯于股票市場平均權益資本成本。
（二）回歸分析 本文采用逐步回歸法對樣本數據進行回歸分析。通過對變量及參數的控制作逐步回歸，SPSS軟件自動剔除與因變量關系較弱的變量，建立一個最優的回歸模型，如表（4）所示。結果表明： 通過逐步多元回歸，在所選的11個變量當中，與因變量具有顯性關系的有8個變量，保留的變量回歸結果符合上文對其基本假設。其中總資產增長率（X7）對權益資本成本的影響最強，對權益資本成本的解釋能力在-0.287至0.357之間，影響程度比較穩定。凈資產收益率（X5）和市盈率（X1）對權益資本成本有負的影響，在逐步回歸的過程中解釋能力逐漸加強。其它變量每股凈資產（X4）、流動資產周轉率（X9）、凈利潤增長率（X6）在回歸過程中，回歸系數有較小波動，解釋能力比較穩定。存貨周轉率（X8）和股東權益比率（X11）的解釋能力相對較弱。從以上分析可以看出，對權益資本成本有顯著解釋能力的有6個變量。
同時，為了考察本文分析結果的穩健性，對上述逐步回歸模型進行了分年度再檢驗，得到2010年和2011年截面權益資本成本多因子模型。回歸結果表（5）表明股東權益比率（X11）的顯著性下降，沒有進入到最后的回歸模型，存貨周轉率（X8）的顯著性有較大的提高。總資產增長率、凈資產收益率、市盈率、每股凈資產、流動資產周轉率、凈利潤增長率、存貨周轉率六個變量在各種回歸中都就入了模型，且回歸系數符號保持一致。總資產增長率、凈資產收益率、每股凈資產、凈利潤增長率、股東權益比率的解釋能力有所增強，這表明本文分析結果具有較高的穩健性。從以上分析，可以得出總資產增長率、凈資產收益率、每股凈資產、凈利潤增長率、股東權益比率是解釋農業類上市公權益資本成本的重要考量因素。
五 、結論
本文以農業類上市公司為研究樣本，分析了影響我國農業類上市公司權益資本成本的財務因素。分析表明， 總資產增長率、凈資產收益率、每股凈資產、凈利潤增長率、股東權益比率是影響權益資本成本的主要決定因素， 但其他因素如市盈率、流動資產周轉率、存貨周轉率，雖然最終都進入了回歸模型，但其回歸系數有波動，影響不是特別顯著。根據上述實證分析結果， 可以得出如下結論：（1）農業類上市公司的權益資本成本較市場平均數高，說明農業類上市公司具有較高的期望收益率，這與普通投資者認為農業類上市公司收益率較低，不看好農業類股的常識相悖。（2）傳統的估計權益資本成本的模型大多比較復雜、不易理解，且采用的數據忽略了最容易被公司和投資者財務報表。本文通過研究影響上市公司權益資本成本的財務因素，為投資者和籌資者合理的估計收益率和成本提供借鑒。
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關鍵詞:心理賬戶;資本資產定價;投資決策
一、資本資產定價模型
資本資產定價模型(CAPM)是從現代資產組合理論中直接推導出來的模型。計算方法為:E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf)。
(一)模型含義
現代資產組合理論認為,資產組合面臨的風險可分為系統性風險和非系統性風險。系統性風險是與整體經濟運行相關的風險,非系統性風險是與資產自身特性相關的風險。多樣化的投資可以降低直至消除資產組合的非系統性風險,而系統風險與整體經濟運行有關,是不能通過多樣化的投資消除的。CAPM模型對資產的定價是對該資產的系統風險的定價。
(二)模型應用
以股票市場為例。假定投資者通過基金投資于整個股票市場,于是他的投資完全分散化,他將不承擔任何可分散風險。但是,由于經濟與股票市場變化的一致性,投資者將承擔不可分散風險。于是投資者的預期回報率高于無風險利率。設股票市場的預期回報率為E(rm),無風險利率為rf,那么,市場風險溢價就是:E(rm)-rf,這是投資者由于承擔了與股票市場相關的不可分散的風險而預期得到的回報。考慮某資產(比如某公司股票),設其預期回報率為ri,由于市場的無風險利率為rf,故該資產的風險溢價為E(ri)-rf。資本資產定價模型描述了該資產的風險溢價與市場的風險溢價之間的關系:E(ri)-rf=βim(E(rm)-rf)(β系數是常數,稱為資產β)。
二、心理賬戶在現代資產組合理論中的引入
(一)心理賬戶的定義
心理賬戶概念是芝加哥大學薩勒教授于1985年提出的。心理賬戶指的是人們根據資金的來源、資金的所在地和資金的用途等因素在心理上對資金進行歸類,對不同類別的資金有不同的期望回報和不同的風險承受能力。它指的是理性人用一種非理性的態度看待事物,這種態度讓相同的錢在不同的環境下變得不一樣了。
(二)心理賬戶的例子與解釋
出租車司機是自由職業者,但是他們的生意受天氣影響比較大:天晴的時候,大家愿意在外面多走走或騎車或乘坐公交車,出租車的生意就一般,經常到晚上很晚收工才能賺回足夠的錢。但是在雨天,出租車的生意就特別的好,最好的情況下司機半天就能掙到500元。學過經濟學的人應該知道,最有效率的做法就是在晴天生意不好的時候早點收工,在雨天則多工作幾個小時。因為在相同的工作時間里,雨天要比晴天賺的更多。加州理工大學的考林?卡莫若教授研究發現,為了保證每個月能有一筆大致固定的收入,出租車司機往往會給自己訂一個日收入計劃,比如每天要掙到500元才能回家休息。因此晴天生意不好的時候,他們工作的時間過長,通常要做到很晚;而在雨天生意好的時候,他們又很快就掙到500元,過早地回家去了。其實出租車司機也知道,雨天多工作一小時就可以讓晴天少工作兩個小時,可就是他們認為設置的心理賬戶使得今天的工資和明天的工資似乎不可以替代。正是心理賬戶概念的引入很好的解釋了為什么有時候標榜自己為理性人的行為人會作出一些非理性決策。
(三)心理賬戶對投資決策的影響
設想一個人以每股10元的價格買進股票100股,這項投資一開始是1000元,只要股票價格發生變化,那么賬戶就會有潛在的盈利或虧損。而一旦將股票拋售,任何盈利或虧損都會變得實實在在的了。關閉賬戶是令人痛苦的,這也是為什么人們不情愿在股票價格下降的時候將它拋售,盡管知道價格很有可能只降不增,但他們對于價格的上升仍抱有一絲希望。
決策者傾向于將每一項投資放入一個單獨的心理賬戶中,進行單獨處理,并忽略他們之間的相互關系。這個心理過程會從以下幾個方面對投資者的財富產生負面影響。首先會加劇傾向性效應,投資者不愿賣掉虧損的股票,因為他們不想經歷后悔的痛苦,賣出虧損股票就會關閉那個賬戶。心理賬戶還具有狹窄性特征,股票市場的風險與回報都較高,但它的風險與人們的其他經濟風險,如工資收入和房屋風險之間幾乎沒有相關性,因此在投資組合中稍增加一點股票可以分散人們整體經濟風險。投資者通常將每個投資品種分別放入不同的心理賬戶,這會導致他們忽略不同心理賬戶之間的相互關系,從而影響投資組合的構建。
人們對每個投資目標都有一個單獨的心理賬戶,投資者會對每一個投資目標承擔不同程度的風險,投資品種的選擇都要滿足心理賬戶中的期望風險和收益。首先投資者會有一個安全性目標,因此他會配置足夠的資產到最安全的一層;然后有著更高期望收益和風險承受力的心理賬戶會配置資產到高一個層次;最后才考慮是否會投資國外市場股票或新發型股票。每個心理賬戶都會用一定的資金數額來滿足特定的目標,需要安全性的心理賬戶數量決定了用于安全投資的資產數量,以此類推。這意味著大多數投資者的投資組合是非有效的,投資者在其承擔的風險水平上,本來可以獲得更高的收益。
根據資本資產定價模型,投資的組合是可以降低組合風險的。所以投資者可以合理安排組合投資中構成資產的權重,使組合投資的風險降低到系統風險。但由于心理賬戶的緣故,投資者會把加入某一投資品種進入組合的風險,看作是這一投資品種自身的風險。而不會考慮到投資的相關性,所以在投資者的心中,往往一項投資的加入會提高組合的風險,而且是大幅度的提高。所以心理賬戶的引入就可以很好的解釋為什么在理性的環境下,投資者會表現出一些不理性的行為,他們的投資行為并不是按照效用最大化來執行的。
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[關鍵詞] 固定資產投資 證券投資 決策方法
投資是企業重要的財務活動之一，它通常是指企業將一定的財力和物力投入到一定的對象上，以期在未來獲取收益的經濟行為。投資活動可以按多種標準進行分類，其中按投資方式的不同可分為直接投資和間接投資，直接投資又稱為實物投資，是指直接用現金、固定資產、無形資產等進行投資，直接形成企業生產經營活動的能力。直接投資往往數額大，回收期長、與生產經營聯系緊密。
間接投資一般也稱為證券投資，是指用現金、固定資產、無形資產等資產購買或取得其他單位的有價證券（股票、債券等）。
固定資產投資的規模大小和技術的先進程度、證券投資的規模大小和投資對象的合理性，在很大程度上決定了企業經營和發展的潛力，因此，對固定資產投資和證券投資決策方法的研究和使用對企業的生存和發展都具有十分重要的意義。
一、固定資產投資決策
1、固定資產投資決策方法。如前所述，固定資產投資直接影響企業的生產經營規模，由于它投資數額大、投資回收期長、一經決策和實施就難以改變，因此固定資產投資決策成敗與否后果深遠。實務中，企業在進行固定資產投資決策時，一般都要提出幾種投資方案，進行反復比較后從中選取最佳或最合理的方案，這就需要運用凈現值法、內含報酬率法、現值指數法、投資回收期法、平均報酬率法等投資決策方法，但現行財務管理理論和實踐對固定資產投資主要采用凈現值(簡稱NPV)法。所謂凈現值是指投資方案的未來現金流人量的現值和現金流出量的現值的差額。用公式可表達為：
NPV=∑CIt／(1+i)t—∑COt／(1+i)t
其中：CIt表示第t年的現金流入量；COt表示第t年的現金流出量；i表示預定的折現率。
凈現值法的決策規則是：在只有一個備選方案的采納與否決策中，凈現值為正者則采納，凈現值為負者不采納；在有多個備選方案的互斥選擇決策中，應選用凈現值是正值中的最大者。
2、對固定資產投資決策方法的說明。不難發現，凈現值法與其他方法相比具有以下優點：
(1)凈現值法考慮了資金的時間價值，能夠反映各種投資方案的凈收益，即以各種投資方案收益的大小作為投資決策的依據，因此是一種較好的方法。
(2)凈現值法與企業的財務管理目標相一致。投資方案的凈現值就是該方案能夠給企業增加的價值，因此要實現企業價值最大化這一目標，就必須在多種備選方案中選擇凈現值最大且不小于零的投資方案。
因此，現行企業財務管理工作中主要采用凈現值法進行固定資產的投資決策。
二、證券投資決策
1．證券投資決策方法。證券投資決策的目標就是將投資收益和投資風險風險聯系起來，對二者進行權衡后選擇最為合理的證券進行投資。因此，證券投資決策主要是討論如何在規避風險的基礎上最大限度地獲取證券投資收益，這就是著名的投資組合理論。投資組合理論最初由馬考維茨(H Markowitz)于20世紀50
年代創立，后經威廉夏普(W Sharpe)等人發展，主要運用證券投資回報率的期望值E和系統風險系數β兩個指標表示一個證券(或證券組合)的投資價值，以此為基礎的分析被稱為“E—β”分析。
證券投資組合的風險可以分為兩種性質完全不同的風險，即系統風險和非系統風險。系統風險又稱為不可分散風險或市場風險，是由于一些會影響到所有公司的因素如戰爭、通貨膨脹、經濟衰退、金融危機、國際市場的變化引起的風險。這些因素對任何企業來說，都是不可避免的；非系統風險又稱為可分散風險或公是指發生于個別公司的因素如新產品開發失敗、失去一項重要合同、重大項目投標的失敗、競爭對手的出現、生產工藝技術的老化等所造成的風險，此類風險可以通過多元化的投資來分散或消除。
2．對證券投資決策方法的說明。資本市場理論和實踐研究表明，證券的回報率和系統風險之間存在著很高的相關性，即風險與收益對等，高風險可以用高回報來補償，而低風險則伴隨著低回報。在完全有效的資本市場中，證券的價格反映其價值，證券的價格在任何時刻都應與其價值相符，因此購買或出售證券只能獲得與該證券的系統風險相一致的回報率。也就是說，證券投資的凈現值等于零。因此證券投資決策不能用凈現值作為評價指標，而應采用“E—β”分析法。
綜上所述，對固定資產投資與證券投資決策方法的差異歸納為以下幾點：
(1)現行企業財務管理理論和實踐對固定資產投資決策主要采用凈現值(NPV)法，而對證券投資決策則采用回報率與風險(E—β)分析法。
(2)只有當固定資產投資方案的凈現值不小于零時，才有可能接受該方案，而證券投資方案的凈現值一般為零。
(3)由于證券市場的競爭性遠遠高于產品市場，使得證券市場能夠迅速達到競爭性均衡狀態，因此，證券投資的平均租金高于零；而產品市場或者因為存在壟斷和寡頭，或者因為某個或某些企業的創新而使得該行業調整到競爭性均衡狀態還需要一定的時間，所以固定資產投資可以賺取經濟租金。
三、原因分析
1．從資本資產定價模型的角度來看。上面的分析似乎表明固定資產決策和證券投資決策是兩種截然不同的決策類型，其實并非如此，兩者實際上都使用資本資產定價模型來量化風險。
威廉夏普1964年開創的資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model，簡稱CAPM)被認為是財務管理學形成和發展中最重要的里程碑，它的出現第一次使人們能夠對風險進行定量分析。這一模型為：
Kj=Rf+βj(Km—Rf)。
式中：Kj表示第j種股票或第j種證券組合的必要報酬率；Rf代表無風險報酬率；βj表示第j種股票或第j種證券組合的β系數；Km表示所有股票或所有證券的平均報酬率。
可見，資本資產定價模型簡單、直觀地揭示了證券的期望報酬率與風險之間的關系。
例：當前的無風險報酬率為6％，市場平均報酬率為12％，A項目的預期股權現金流量風險大，其值β為1．5；B項目的預期股權現金流量風險小，其β值為0．75，則：
A項目的必要報酬率=6％+1．5×(12％—4％)=18％
B項目的必要報酬率=6％+0．75×(12％—4％)=12％
因此，資本資產定價模型是證券投資分析的直接工具，應用資本資產定價模型可以直接預測證券投資組合的期望報酬率；而在固定資產投資決策中，資本資產定價模型同樣發揮作用，即可以用于估計固定資產投資方案的機會成本，固定資產投資方案的風險越大，資金的機會成本也就越大。如果固定資產投資方案的凈現值大于零，就說明該固定資產投資方案的期望報酬率大于資金的機會成本。
因此，無論是固定資產投資決策還是證券投資，資本資產定價模型都是一個有效的工具，所不同的是，在證券投資決策中，資金的機會成本就是該證券投資的期望報酬率；在固定資產投資決策中，用估計的資金機會成本作為折現率對固定資產投資方案的預期現金流量進行折現，計算其凈現值，并根據計算結果的大小對投資方案作出取舍。
2．從經濟租金和有效資本市場假說的角度來看。
20世紀60年代中期，美國經濟學家威廉•夏普Wi1liam.Sharpe(1964)、約翰•林特JohnLimnerLimner(1965)和摩森Mossin(1966)等人在資產組合管理理論的基礎上分別提出了資本資產定價模型(CapitalAssetpricingModel，CAPM)理論，研究所有投資者在都投資相同的最佳風險資產組合的情況下會對資產價格產生的影響，也就是研究風險資產預期收益的預測方法，CAPM理論也開創了現代資產定價理論的先河。該理論用模型中的β系數衡量不同證券風險屬性的統一指標，反映資產對市場組合風險的影響，也解決了馬柯威茨的資產組合理論無法統一計量不同資產在組合投資下的風險屬性這一問題。CAPM有兩層基本的含義：第一，證券的期望收益率是關于B因子的線性函數；第二，不同證券在期望收益率上的差異僅僅是由于它們的B因子不同，也就是說，與公司特征有關的個別因素不影響證券的期望收益率。鑒于CAPM模型具有簡捷性和可操作性的特點，因此在股票的收益預測、資本成本估算和事件研究分析等方面都得到了廣泛應用。國外學者就該模型在西方成熟資本市場尤其是美國資本市場上的適用性問題做了大量實證研究，既有支持該模型的實證結果，也有否定該模型的證據，比如眾多反常現象的存在。
Fama和Macbeth在其1992年的實證檢驗中發現股票平均收益和β之間的線性關系在1963—1990年間消失，即使把β單獨作為解釋變量也是如此。他們在解釋變量中加入了公司規模，賬面價值/市場價值，市盈率和兩個杠桿變量，賬面資產/市場價值，賬面資產/賬面價值。經過回歸分析，Fama和Macbeth發現，公司規模和賬面價值/市場價值包含了股票平均收益中杠桿和市盈率的作用，對平均收益的截面變動有明顯的解釋能力；β不論是單獨作為解釋變量換還是和其它變量一起回歸，均不能拒絕其系數顯著為零的假設。由此Fama和Macbeth得出結論說，CAPM不能說明近50年的平均股票收益。
對于CAPM在中國股票市場上的適用性問題，近年來國內一些學者陸續做了研究，多數學者對上海股票市場的實證檢驗表，CAPM尚不適合我國證券市場。國內的有關研究主要圍繞標準形式的CAPM進行。楊朝軍，邢靖(1998)是國內最早系統研究該問題的文獻之一。其后還有陳小悅、孫愛軍(2000)，陳浪南、屈文洲(2000)，阮濤、林少宮(2000)和李和金、李湛(2000)。從這些文獻的研究結果來看，在1999年以前的中國股市，CAPM基本上是不適用的，而且股票收益率與B之間的關系隨時期的不同而變化。但是，隨著中國資本市場的不斷發展壯大，特別是自2005年股份制改革以來，中國的股票市場已得到了迅猛發展，上市公司的數量、規模以及交易制度等都發生了很大的變化，之前的的研究已不能反映當前我國資本市場的最新發展態勢，因此非常有必要重新檢驗資本資產定價模型在當前中國股票市場上的適用性和有效性。本文在綜合國內外學者有關資本資產定價模型的研究的基礎上，對2008年1月1日－2011年1月1日最新滬市股指進行資本資產定價模型的實證研究，以期對上海股票市場的研究做一個新的擴充。
二、實證分析
（一）樣本及數據的采集
我們的研究從上證市場取2007年12月31日后上市的全部850支股票作分析。數據來源于RESSET金融研究數據庫。考慮到我國證券市場歷史不長，市場數據不豐富，我們選取最近的2008年1月1日－2011年1月1日的數據對其進行檢驗，時間跨度為3年。用當年銀行一年定期儲蓄存款利率來代表無風險利率。
（二）模型構建
1.股票收益率的計算
(1)(1)P-Pr=Pitititit其中，rit為第i只股票在t時刻的收益率，Pit為第i只股票在t時刻的收盤價，(1)Pit為第i只股票在1t時刻的收盤價。
2.時間序列回歸
通過時間序列回歸以下方程，估計各樣本股β值，時間跨度為三年（08-10）。iiimiR=α+βR+ε其中：()iifR=Err，()mfRErrm=；iR是證券i的收益率；mR是市場的收益率；iε為隨機誤差。β估計值未實際回歸得出，直接采用RESSET數據庫數據作為結果依據。
3.截面回歸
()ifiiMfiRR=α+βRR+ε其中：itR是單個股票三年的平均收益率；MR是市場三年的平均收益率，fR是三年平均的無風險收益率，()MfRR是市場風險溢價（MarketRiskPremium）；iβ是樣本股的β值；tε是估計殘差；()MfRR、iα是要估計的參數。()0:MfHRR=實際市場風險溢價08年-10年實際市場風險溢價為-0.0183，為負值，而CAPM模型估計值為0.0945，不相符合。在5%置信區間內，()MfRR是顯著不為零的，P>|t|=0.044。0H:cons=0，檢驗結果p<0.001，cons顯著不為零，說明很可能樣本股以價格計算的收益率實際低于CAPM模型估計的收益率。
4.T檢驗
()0:MfHRR=-0.0183檢驗結果表明，()MfRR小于-0.0183顯著，所以拒絕原假設，估計的()MfRR顯著小于實際風險溢價。
三、結論
（一）本文研究成果
中國上證市場不夠成熟，CAPM模型暫時不符合。本文對深圳股市的時間統性風險在股票定價中起沒有太大作用；股票的平均收益與系統性風險并不是CAPM預料的線性序列檢驗和橫截面檢驗，結果表明：上海股市系統性風險與股票收益相關性很差，股票系關系，還有其他風險因素在股票定價中起著不可忽視的作用；股市雖有較大發展，但是其市場效率并沒有明顯變化，與CAPM假設的條件比較仍然相差很大。換言之，上海股票市場仍然是一個不成熟的股市。Beta與收益間不存在顯著的傳統的無條件相關關系。盡管CAPM是現代資產定價理論的核心，因為CAPM所存在的許多邏輯悖論，使其并不能成為一個精確的定價模型。CAPM的真正意義并不在于模型在現實中的應用，而在于該模型所表達的一種定價思想。這種思想在金融學的發展史中應該是革命性的。所以我們不應該僅專注于該模型的應用，也不能因為該模型在現實中的諸多尷尬就否定該模型的價值。在CAPM定價思想的指導下，資產定價新方法有著廣泛的應用，理論研究成果也大量涌現。但目前還不能找到一個能夠完全替代CAPM的新的資產定價模型，所以現有理論還需向更深層次突破和發展。
（二）政策建議
1.建立良好的證券市場資產定價模型，可以對原模型進行修正，亦可以創建適合中國市場的相應模型。模型應對投資者行為及市場心理進行關注，對資產定價設置合理變動區域。
2.完善證券市場監督機制，避免信息不對稱、內部人控制等干預市場的行為。完善相關法律法規和管理機制，進一步完善市場自我調節機制。
