基于时变β系数的金融行业上市公司价值投资研究

发布时间：2021-07-12 16:32

　　上世纪五十年代以来,资产管理量化研究处于不断发展的黄金阶段,越来越多的学者将研究的重点转向如何实现风险与收益最佳组合的研究上。Sharpe通过引入证券风险的β值,提出了著名的资本资产定价模型。当前β系数被广泛地应用于投资理论与实践,并发挥着重要的作用。但是后续的研究发现,β系数并不是一成不变的,具有一定的波动性和不稳定性。相应地,也就导致不能通过资本资产定价模型来很好地预测金融股票系统风险总资产或资产组合的未来收益。自1990年我国股票市场成立以来,无论在发展速度上还是规模扩张方面都取得了比较大的突破。对我国股票市场价值投资风险情况进行研究,对于预防和规避股票市场风险、提高金融股票市场抵抗风险的能力等具有重要的作用。本文通过对时变β系数的研究,来评估金融行业上市公司的价值投资策略。本文共分为四章:第一章,绪论部分。从研究背景、研究意义、研究内容、文献综述出发,为论文研究做铺垫;第二章,对论文研究所需要的理论基础进行阐述。包括时变β系数估计的GARCH模型的假设条件以及参数的估计方法,以及与系统风险与财务指标相关关系的研究假设进行介绍,为后面的系统风险与财务指标相关性的多元线性回归提供理... 

【文章来源】：中原工学院河南省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 研究内容与创新
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 创新之处
    1.3 研究方法
    1.4 国内外研究现状综述
        1.4.1 国外研究现状
        1.4.2 国内研究现状
        1.4.3 国内外研究综述
2 相关理论基础
    2.1 GARCH模型
        2.1.1 动态条件相关多维GARCH模型
        2.1.2 动态GARCH模型的参数估计
    2.2 系统风险与财务指标的相关性
        2.2.1 财务指标的选择
        2.2.2 系统风险与财务指标的相关性
        2.2.3 系统风险与财务指标的回归模型
    2.3 本章小结
3 金融行业上市公司价值投资的实证研究
    3.1 金融行业上市公司β系数实证研究的设计
        3.1.1 研究方法
        3.1.2 样本选择
    3.2 GARCH模型的建立
    3.3 模型检验
    3.4 金融行业上市公司β系数的计算估计
        3.4.1 股票收益率的计算确定
        3.4.2 市场指数周收益率的计算
        3.4.3 股票β系数的估计模型的推导
        3.4.4 假设的前提说明
    3.5 金融行业上市公司β系数的实证分析
        3.5.1 金融行业上市公司β系数的回归统计结果
        3.5.2 金融行业上市公司β系数对收益率的解释能力
        3.5.3 金融行业上市公司β系数的稳定性与变动趋势分析
        3.5.4 利用β系数的历史数据预测未来β系数的可靠性分析
        3.5.5 金融行业上市公司股票风险结构分析
    3.6 系统风险与财务指标相关性的多元线性回归
        3.6.1 多重共线性检验
        3.6.2 多元线性回归
    3.7 金融行业上市公司价值投资评估
4 研究结论与展望
    4.1 研究结论
    4.2 研究展望
        4.2.1 理论方面
        4.2.2 政策方面
        4.2.3 公司方面
        4.2.4 局限与不足
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于贝塔系数变动影响因素条件下贝塔系数的稳定性研究[J]. 崔丽芳,邓迎春.  时代金融. 2017(20)
[2]CAPM模型在上证A股市场的实证分析[J]. 张佳璇.  中国市场. 2017(20)
[3]CAPM模型在上海证券市场的实证分析[J]. 王彦淞.  山西农经. 2017(13)
[4]采用中国市场数据估计贝塔系数（β）过程中的注意事项及参数分析[J]. 李永刚.  中国资产评估. 2015(06)
[5]CAPM的缘起、现状与展望[J]. 郭静,李经路.  中国物价. 2015(06)
[6]CAPM扩展模型在上证A股市场的实证检验[J]. 吴强,刘奕汝.  中南林业科技大学学报(社会科学版). 2014(05)
[7]CAPM模型在中国股票市场中的有效性检验[J]. 李红霞,邸鸿喜,李琰,吕靖烨.  统计与决策. 2014(14)
[8]中国股市动态贝塔系数有效性研究[J]. 陈小先.  亚太经济. 2014(04)
[9]我国石油行业贝塔系数的测算与预测[J]. 练丽莎,李亮.  河南科学. 2014(04)
[10]沪市时变贝塔及财务影响因素分析[J]. 杨克磊,郭经华.  武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2014(01)



本文编号：3280262