摘要
资本资产定价模型（capital asset pricing model，CAPM）是投资组合选择的均衡理论，在西方己经有五十多年的研究历史。该模型被引入中国后，我国学者进行了大量的研究，得出了多种不同的结论。CAPM具有不可否认的应用价值，以长期的样本数据对理论模型最基础最被广泛应用的形式进行实证检验，无疑是证明理论模型解释力优劣的较好方法。通过本次检验得出的结果显示，CAPM对我国股票市场的解释作用是有限的。
关键词
CAPM；股票市场；证券市场线；实证检验
资本资产定价模型是由美国学者威廉•夏普在1964年提出的。夏普在马科维茨的有效证券投资组合理论的基础上，继续做出严格的假设，依据分离定理、市场证券组合和市场均衡原理，得出对于任何市场中的证券（或证券组合），它与市场组合的组合所形成的风险—收益双曲线必定与资本市场线相切于市场组合所对应的点上。进而推导出最初的资本资产定价模型：，它是第一个在不确定条件下，使投资者实现效用最大化的资本资产定价模型，导致了西方金融理论的一场革命。作为现代金融理论的三大基石之一, CAPM经常被西方发达国家的投资者用来解决金融投资决策中的一般性问题,在诸如资产估价、投资组合绩效的测定、资本预算、投资风险分析及事件研究分析等方面得到了广泛的应用。同时，也为投资者提供了在进行投资决策时自行判断股票价值与风险的方法，即可以通过一种代表市场风险的资产收益率，以及投资目标的历史收益率数据和适当的无风险收益率计算投资目标证券的β值，并据此做出投资决策。在资本资产定价模型的多种作用中，其对投资实践的指导作用尤为重要。
一、CAPM在投资分析中的作用：
资本资产定价模型一经推出，便受到了广泛的关注，对理论和实践的发展起到了重要的促
进作用。在证券投资领域，CAPM最基础的作用有两个，即风险衡量和证券的价格评价。投资风险按是否可以分散划分为系统性风险和非系统性风险。在CAPM中，风险资产的非系统性风险可以通过分散投资构建投资组合来分散，而需要衡量的是不可分散的系统风险，在模型中，代表风险资产的为β系数：当β=1时，表明该证券或证券组合具有资本市场上的平均风险，其收益变动与市场同步；当β>1时表明投资对象的风险程度高于市场平均风险，称该投资对象为“防御型资产”；当β<1时，表明投资对象的风险程度低于市场平均风险,称之为“进攻型资产”。我们可以看出，β值是构造投资组合的重要参数，它给出了投资风险的客观化的衡量标准，投资者可以根据事先确定的风险标准，来进一步选择投资组合的成分股票。CAPM的另一个重要应用在于评价风险资产价格的合理性。即当代表风险资产风险和收益的点高于SML时，说明股票的价格被低估，这种证券对投资者有较大的吸引力；而当代表风险和收益的点低于SML时，说明股票的价格被市场高估，这种证券的投资价值就比较低。
二、CAPM在上海证券市场上的应用：
（一）数据选取与处理说明：
鉴于中国证券交易所的规模以及以往的理论研究对象的选择，本文选取了在上海证券交易所上市的30支股票从2001年1月至2010年12月的120个月的交易数据作为样本。这30支股票分别属于不同的30个行业，并且每一支股票都是该行业中位居前列的龙头企业的股票，受限于某些行业的龙头企业的股票在2001年之后才上市的实际情况，在该行业中选取股票时，综合考虑了行业地位和上市时间两种因素。由于股票市场存在短期剧烈波动情况和一定的季节性周期影响，在计算每只股票的月收益率之前，先对股票的价格进行了12步移动平均，从而使样本数据更能反映股票市场的系统信息。
本文选取上证综指作为反映证券市场总收益和总风险的指标，无风险收益率源于中国人民银行2011年7月8日公布的人民币一年期定期存款利率：3.5%。本文所使用的证券市场收益率以及股票收益率均为经对数处理的月连续复利收益率，无风险收益率也换算成了月连续复利收益率。
（二）模型建立与β值的估计：
β系数的估计是CAPM实际运用时最为重要的环节之一，现在用单因素模型来估计β值。现将单因素模型表示为：
其中，为证券在时刻的实际收益率，为无风险收益率，为市场指数在时刻的实际收益率，为截距项，为证券的超额收益率变化对市场指数超额收益率变化的敏感性指标，它衡量的是系统风险，为随机误差项，该随机误差项的期望值为零。
本文利用时间序列最小二乘法的一元线性回归方法，估计β系数。
1、对值的分析：
β值代表了股票的系统性风险，在资本资产定价模型中，β值的理论表达式为：，用一元线性回归方法对β值进行估计，将作为因变量，作为自变量。从回归结果可以看出，有19支股票的β系数大于1风险投资实用分析技巧，可以划分为进攻型股票，其中东方集团（600811）的β系数最大，为1.773。有11支股票的β系数小于1，可以划分为防御型股票，其中中兴通讯（000063）的β系数最小，为0.547。30支股票β系数的估计值都通过了T检验和F检验，说明了和之间存在着显著的线性关系，同时β系数的估计值也较好地体现了这种线性关系。一般情况下,在风险相同时,投资者会选择预期收益率高的股票,但由于单个股票的非系统风险较大,用于收益和风险关系的检验易产生偏差,因此,通常会构造股票组合来分散大部分的非系统风险。
2、对值的分析：
就一般情况而言，当截距项α值大于0时，说明股票的实际回报率高于市场回报率；当截距项α值小于0时，说明股票的实际回报率低于市场回报率。但就回归结果而言，如果值无法通过显著性检验，就无法排除为0的假设，因此回归结果得出的α估计值，在经过T检验后，部分数据缺乏说服力。在α的估计值无法通过显著性检验或者非常接近于0时，可以认为股票的实际回报率和市场回报率是一致的。表中，有27支股票的α估计值大于0，有2支股票的α估计值小于0，有1支股票的α估计值十分接近于0。
3、对拟合优度的分析：
对于一元线性回归方程,拟合优度反映了总离差平方和中可以由回归方程解释的部分,实际上也就是系统风险在总风险中所占的比例。由于在进行数据分析之前，对股票的原始交易数据进行了12步移动平均，降低了数据的总离差平方和，因此本文的拟合优度表现出较高的水平，其中有26支股票的拟合优度在60%以上，仅有4支股票的拟合优度在60%一下，最小的为中兴通讯（000063）其为46.6%。但是总体来看，回归方程也即β系数一般至少可以说明一支股票50%的风险为系统风险，可见进行适当的分散投资对降低投资组合总风险的巨大作用。
（三）横截面回归分析：
基于所选30支股票2001年1月至2010年12月期间的β值和每支股票的月平均超额收益率进行回归，得到对应区间的证券市场线如下：
（0.831） （1.058）
其中，，，
回归方程的自变量的系数以及截距项都不能通过T检验，都不能拒绝为零的假设；同时拟合优度，数值很小。这些结果表明，由回归模型构造的证券市场线并不能很好的解释证券的风险与收益的正向相关关系，同时也不能很好的说明股票的系统风险和超额收益之间的线性关系。通过图1也可以看出模型在解释风险与收益关系上的不显著性：
图1证券市场线的回归分析
出现这种回归结果十分不显著的原因有多种，从样本数据本身来看，长期的样本数据的确
可以反映证券市场的真实水平，源于样本数据方面的因素并不是导致这种不显著结果的主要原因。从这次回归分析结果来看，的确可以认为这一模型并不能很好的反映股票市场的风险和收益之间的关系，也即市场模型并不能解释股票市场风险和收益之间的关系。因此在股票市场进行投资时，要慎重使用CAPM，尤其是模型的股票价值评价功能。
三、结束语：
CAPM模型是对现实证券市场的一种简单的抽象，它存在着一系列严格的假设前提，并且CAPM理论将所有的系统风险都归于一个因素（市场证券组合收益）之中，忽略了其他因素诸如公司规模、账面值/市值、市盈率、现金流/价格、过去销售增长率以及财务杠杆等对单个证券收益率的影响。通过前人的实证检验以及本次实用性分析可以看出，对CAPM的实证检验即使不是完全不可能的，也是极其困难和复杂的，会遇到难以到真正的市场组合、用实际收益率代替预期收益率、数据挖掘倾向、样本误、相关变量是否随时间变化等诸多难题。而在应用领域，CAPM的风险度量方法还是有重大的指导意义的，对风险资产的价值估值也具有相当的使用价值。针对目前CAPM并不能很好的解释股市风险与收益关系的情况，可以考虑从以下方面进行改进：一方面是从规范市场机制以及提高市场参与者
的投资技能水平上入手；另一方面要加强理论研究，寻求可以更好地适用我国证券市场的理论和模型，以推动我国证券市场的健康发展。
参考文献：
[1]叶晨. CAPM模型在深圳A股市场的实证检验[J].经济研究,2010,(12)
[2]马崇明.论资本资产定价模型及其研究进展[J].财会通讯,2007,(3)
[3]尉雪波、谢海艳. CAPM在上海股票市场的实证研究[J].统计教育,2009,(6)
[4]王琼. CAPM 模型对我国股票市场的影响[J].特区经济,2010,(12)
[5]李金和.上海股票市场资本资产定价模型实证检验[J].预测,2000,(5)
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