基于CAPM对上市公司β值的调整

发布时间：2020-09-16 12:49

　　 β是投资组合管理、风险控制、收益预测时用来评价、估计股票风险的重要指标参数之一。源于资本资产定价模型的β系数是证券系统性风险的度量指标,它反映了某种资产价格的变动受到市场上资产价格平均变动的影响程度,在投资理论与实践中都占有非常重要的地位。β作为衡量股票系统性风险的主要指标,成为近30年资本市场风险定价理论和实践研究的热点问题之一。 CAPM中最具有突破性意义的就是β系数的发现,它改变了以后的财务理论,影响并促进了其他与财务相关的经济理论体系的发展。在资本资产定价模型中,反映市场风险对其影响程度的参数就是β系数,这已经在理论界给出了严谨证明,并且在国外的资本市场上通过验证,CAPM模型给出了很有力的实证研究结果。在美、日等资本发达的国家,标准普尔、道琼斯等著名中介机构都定期公布各上市公司的β系数,向投资者揭示上市公司的系统性风险情况,以供投资者在投资时参考。在证券市场上,β系数是揭示上市公司股票系统性风险系数,更是投资组合管理、业绩评价的必备信息。在证券定价理论及模型的实证研究中,β系数也是不可或缺的输入参数。因此对β系数的准确估计具有极其重要的理论价值和现实意义。再精确的β系数也会包含估计误差。一方面是处于股票收益的不稳定性,另一方面是出于一些股票,通常是低价值股的价格变化滞后于其他股票的变化的影响都可能产生估计误差。另外,贝塔的得出是基于历史数据,而公司是随时间改变的。因此,回归反映的只是公司过去的特征非现存状态,公司可能会发生变化,因此调整后的β系数可以满足我们预测未来的目的,使这种预测更加合理和更加准确,从而为我们的决策提供参考和帮助。风险如同金融学中的所定义的,是以投资的实际报酬率与它的预期报酬率之间的偏离为基础而获得并且进行衡量的。公司面临的风险存在着两种类型:股权资本风险和违约风险。前者形成于没有承诺性的现金流,但是存在着预期现金流的风险投资;后者形成于具备承诺性现金流的投资。就具备股权资本风险的投资而言,我们可以通过观察实际报酬,围绕着预期报酬的方差而得到最佳的风险尺度,较大的方差意味着较高的风险。这一风险能够分解,成为影响一项或者一些投资的风险,即公司的特定风险以及影响许多投资的风险,即市场风险。当投资者进行组合分散化的时候,他们能够降低面临公司特定风险的程度。通过假设在边际上进行交易的投资者获得了合理的组合分散化。就具备违约风险的投资而言,风险由所承诺的现金流不会获得支付的可能性所衡量。具备高违约风险的投资应该具备较高的回报率。而我们所要求的超出无风险利率的报酬则构成了违约风险的补偿额。我们的结论是:应该观察的股权投资风险就只有市场风险。在资本资产定价模型中,面临市场风险的程度由市场β系数所衡量。 β系数估计的是:单项投资添加多少风险于包括了所有上市资产的投资组合上。β系数的这种原理在它的数理推导中得到了清晰的验证,但是正是由于这种原理使得β系数被市场投资组合所折中,因为市场投资组合具有趋“一”性,从而影响到具体某个资产的β系数。通过市场计算出来的β系数,两端的数值被市场均值中值化,从而影响到β系数的准确度。鉴于此,本文以《基于CAPM对上市公司β值的调整》为题,试图能够削弱市场中值对两端数值的影响,能够更准确地衡量β系数。论文以理论研究和实证研究相结合的方式,行文紧扣“基于CAPM对上市公司β值的调整”这条主线,以体现逻辑关系的高度一致性,从而使论文显得结构严禁。本文共分为四章,内容如下: 第一章是绪论部分。该部分从β值的风险衡量和评估中的应用两个方面来解释了β值的重要性,并且结合风险的分类和公司所面临的不同状况的分析提出了未调整的β值和调整后的β值的不同意义。之后说明了针对这种调整所采用的方法和所应用的工具,并且提出了这种调整所要考虑的因素。本章最后给出了论文的行文结构和内部的逻辑结构,便于读者理解。第二章是β的由来及解释。该部分从风险的定义入手,引出我们测量风险的两个指标:均值和方差。之后将风险分为两类:一类是可分散风险,即系统风险;另一类是不可分散风险,即非系统风险,也称为特定风险。随后提出了分散系统风险的方法,即有效组合法。这种方法分别从直觉上和统计上加以论证和解释。CAPM的引入讲述了模型通过估计β参数来衡量不可通过分散投资消除的方差,并将期望收益与这个估计的β参数联系起来。而CAPM是在马克维茨的组合理论的基础上发展起来的。通过等期望收益率线和等方差椭圆确定有效集,并在此基础上提出了资本市场现和证券市场线。最后结合CAPM给出了β的数理推导过程,通过这种推导过程,我们了解到β的本质:β系数估计的是:单项投资添加多少风险于包括了所有上市资产的投资组合上。该章的最后分别从统计学和经济学的角度对β做了解释。第三章是β的调整及实证分析。针对为何对β进行调整,该章一开始就从三个方面给出了原因:理论依据;回归依据和现实依据。并且分别从三个指标对β进行了中值化的削弱:行业地位调整指标;运营杠杆调整指标和财务杠杆调整指标。每个指标都给出了理论解释和实证分析。详细的解释了如何运用这些指标来对β值进行调整,并且每个指标的最后都给出了小结,总结了指标的应用背景和适用条件。针对财务杠杆,笔者没有提出新的量化方法,而是引用的现有的模型,但是,最后笔者给出了对该模型的见解,并提出了它的适用条件。第四章是结论。结论部分回顾了β的数理推导过程,在这个过程中揭示了β的本质:被衡量资产增加了多少风险在市场组合上。正是它的这种本质导致了个别资产的β值被市场组合所中值化,因为市场组合具有趋“一”性。提出了本文的创新,在于从三个方面来削弱这种中值化,进行β的调整。这三个方面分别是:行业地位、经营杠杆和财务杠杆。并且在调整的过程中,详细的分析了这种调整所适合的条件和具体的调整的方法。第三个方面即财务杠杆原本就有比较成熟的模型,因此笔者只是在此基础上提出了对该调整的一些见解。同时给出了本文的不足之处在于以下几个方面: (1)调整的适用的范围比较窄; (2)削弱中值化的程度难以衡量; (3)准确程度的验证需要一段未来时期的数据,比较滞后; (4)财务杠杆的样本容量比较少;
【学位单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2008
【中图分类】：F224;F276.6;F830.9
【部分图文】：

基于CAPM对上市公司β值的调整

期望收益与方差衡量

统计解释,投资组合,分散风险

投资组合分散风险的统计解释

期望收益率,最小方差集合,临界线,中方

图 2.11 等方差椭圆最小方差集合临界线：最小方差集合中每一组合可以这样来定每一个给定的期望收益率，寻找具有该期望收益率的证券组合中方差最。对于每一个给定的期望收益率，其对应的等期望收益率线与某个等方圆相切，切点表示该期望收益率下最小方差组合的权数。

【参考文献】