時間：2023-01-08 23:54:46
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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?，F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?！币虼耍覀兙痛思僭O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
[1]W. F. Sharp， “Capital Asset Price： A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk，” Journal of Finance 19（September 1964）， pp. 425-442； and J. Lintner， ”The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets，” Review of Economics and Statistics 47（February 1965）， pp. 13-37.
[2]H.M.Markowiz. “Portfolio Selection，” journal of finance 7 （march 1952）， pp. 77-91
一、前提假設的比較與分析
資本資產定價模型（capital asset pricing model, CAPM）是由夏普（Sharpe,1964）、林特勒（Lintner,1965）和莫辛（Mossin,1966）等人在現資組合理論的基礎上提出的。
其前提假設主要包括: (1)完美市場假設；（2）投資者均理性；（3）對各證券的收益和風險具有一致性預期；（4）各種證券的投資期限相同，并且僅考慮單一投資期的收益和風險的影響；（5）投資者可以按照相同的無風險利率進行無限制的借貸。
套利定價模型（arbitrage pricing model, APM）是由羅斯（Ross,1976）在套利定價理論的基礎上提出的。其前提假設主要包括：（1）完美市場假設；（2）投資者對各證券的收益和風險具有一致性預期；（3）在風險既定情況下追求盡量多的財富（但沒有對投資者的風險態度做出明確規定）；（4）投資者相信各種證券的收益率均受到k個共同因素影響，但并不在意總共有多少因素以及這些因素是什么。
通過上述的比較可以看出，資本資產定價模型的前提假設較多而且比較苛刻，很難符合投資的實際情況。相比之下，套利定價理論的假設條件較少而且更為寬松：它不要求將投資分析限定在“單一投資期”；也不需要投資者可以按“無風險利率無限制借貸”；同時對投資者的風險態度沒有作出明確的規定，允許投資者持不同風險態度；而且也不需要投資者按照風險-收益的權衡構建最優投資組合，因此，模型的成立并不依賴最優投資組合―市場組合的存在。這些假設條件的放松大大的提高了模型對現實的解釋能力。
二、模型推導過程的比較與分析
資本資產定價模型所要求的市場均衡表現為一種靜態的效率均衡。其均衡是市場上的所有投資者都持有效用最大化投資組合的狀態。各個投資者效用最大化的投資組合的構建都以馬科維茨（Markowitz）的分散投資與效率組合投資理論為基礎。當市場上所有投資者都持有了最優投資組合時，市場達到均衡。通過對均衡狀態的分析，逐一推導得到以下結論：（1）所有投資者持有的效用最大化投資組合(即:有效組合)都是由無風險資產和最優風險資產組合構成；（2）每個投資者持有的最優風險資產組合都相同，都等于市場組合；（3）市場組合是充分分散風險的投資組合，僅包含系統性風險，市場組合的預期收益率僅被系統性風險解釋，而市場組合中的每個證券的預期收益率也僅被對市場組合的風險有貢獻的風險部分(即單個證券的系統性風險)解釋；（4）在上述3點的基礎上，最后推導出：各種風險證券的預期收益率與代表該證券系統性風險大小的系數的線性關系式，即CAPM模型。
套利定價模型所要求的市場均衡表現為一種動態的套利均衡，理性投資者總是試圖通過套利活動獲得無風險的超額利潤，而隨著套利者構建套利組合時對證券的買進與賣出，有價證券的供求狀況將隨之改變，套利空間逐漸減少直至消失，有價證券的均衡價格得以實現。因此，這種推論實際上隱含了對一價定律的認同。套利行為有多種形式，這里的套利基于因素模型的假設。因素模型是指各種證券都隨意受到k個共同因素的影響，各種證券的收益率之所以相關，是因為會對這些共同因素起反應。因素模型的基本形式為： 。其中，rit表示證券i在t時期的收益率；Fkt表示第k種因素（稱為系統因素或宏觀因素）在t時期的值；bik表示證券i對第k個因素的敏感度；為證券i在t時期的隨機擾動項（由隨機誤差和非系統性風險構成），其均值為零，標準差為；ai為常數，表示要素值為0時證券i的預期收益率。因素模型認為，隨機擾動項 與因素F是不相關的，且兩種證券的隨機擾動項之間也是不相關的。這樣投資組合的方差可表示為：；其中，表示投資組合對第k種因素的敏感度，它等于組合中每個證券對第k種因素敏感度的加權平均值；表示組合的隨機擾動項的方差，若投資組合中證券的數額為N，并且每個證券的投資比例相同，都為，那么，當N8時，將趨于零。也就是說，當投資種類非常多的時候，資產組合的風險將主要來自因素風險，非系統風險將會非常低。換句話說，多元化可以有效消除非系統性風險，使投資組合僅剩下系統因素引發的系統性風險。這一結論與現資組合理論的結論一樣。每個投資者都可以根據自己的偏好，持有各種不同類型的多元化組合，這些多元化組合的預期收益率都僅包含因素風險補償，而不包括非系統性風險補償。每個投資者都想使用套利組合在不增加風險的情況下增加現有投資組合的預期收益率。由于投資者總是愿意盡可能大的擁有套利頭寸，以獲得最大的套利收益，并最終使市場達到無套利的均衡狀態。通過分析最大化套利收益的實現條件，就可以推導出套利定價模型：證券預期收益率與k個因素敏感度之間的一元線性關系，即APM模型。
兩個模型建立過程中的相同點在于：模型的建立均依托于均衡市場環境。這里的均衡市場都是完全競爭和信息有效的市場，所形成的價格都是使得市場出清的供求均衡價格，該價格也是全面反映各種可得信息的價格。
二者的區別則體現在：均衡建立的方式不同。CAPM的均衡是一種絕對的靜態的均衡，它將均衡市場看成是一個靜態市場，它的實現要求每個投資者都按馬科維茨的投資組合理論持有最優投資組合，這個最優投資組合都必須由無風險資產和市場組合構成。APM的均衡是一種相對的動態的均衡，它將均衡市場看成是一種“失衡-均衡”不斷轉化的動態市場，它是借助于套利行為實現的，表現為一種無套利的暫時穩定狀態，這一均衡狀態并不要求每個投資者都持有最優投資組合，投資者可以根據各自的投資偏好分別持有不同的多元化投資組合,并通過套利行為使得所持有的組合的效用最大化。
三、模型形式及內涵的比較與分析
傳統的CAPM模型的表達式為：。其中，為證券i的預期收益率；為無風險利率；為市場組合的預期收益率；為證券i的系統風險系數（或證券i與市場組合的協方差系數）。傳統的CAPM模型揭示了均衡狀態下，證券的預期收益率由兩部分構成：一是無風險資產的收益率，或者說時間補償；二是風險溢價。其中，風險溢價僅補償證券所承擔的系統性風險，并與代表系統性風險大小的系數成正比關系。CAPM模型還有許多拓展形式：如行為CAPM，零貝塔CAPM和多要素CAPM等。
APM模型的表達式為：。其中， 為證券i的預期收益率；為無風險利率；表示對第j種因素的敏感度為1，對其他因素的敏感度為0的純因素組合的預期收益率；為對第j種因素的單位風險溢價；為證券i對第j種因素的敏感度。該式說明，一種證券的預期收益率等于無風險利率加上k個因素的風險報酬。當模型中的影響因素只有一個時，就可以得到APM的單因素模型：。此外，APM還有兩因素模型和多因素模型。
兩個模型相同之處以及聯系表現為：證券i的預期收益率都由時間報酬（無風險利率）和風險報酬兩部分構成；都將風險區分為系統性風險和非系統性風險，風險報酬都僅體現對系統性風險的補償；都體現了預期收益率和系統性風險系數的線性均衡關系；傳統CAPM是APM在更嚴格假設條件下(只存在一個風險因子條件)的特例。
二者的區別在于：系統性風險的表現形式和包含的范圍不同。CAPM模型所指的系統性風險綜合地體現為市場風險，即市場總體收益率水平變動對證券收益率產生的影響，用某證券收益率變動相對于市場組合收益率變動的敏感度―系數衡量。也就是說，CAPM模型僅用市場風險代表系統性風險，來分析系統性風險與證券預期收益率的對應關系，而對系統性風險的具體引發因素并沒有做進一步闡述。作為CAPM的一種延伸，APM在很大程度上填補了這一缺口―它將系統性風險，根據風險來源的不同，細分成k個系統性因素，而且并沒對因素的類型做出限制，從而擴大了因素考慮的范圍。這些系統性因素不僅可以包括市場性風險的引發因素（也就是各類宏觀經濟因素，如經濟增長率的變動、經濟周期、通貨膨脹率的變動以及利率水平的變動等），還可以包括人們普遍關心的市場外的風險因素（例如：與未來的收入變化、未來商品和勞務價格的變化以及未來投資機會變化等相關的風險因素），還可以包括某些具有市場普遍性的“市場異象”的引發因素（如：公司規模、股票帳面價值和市值之比B/E等）。雖然多因素CAPM也在傳統的CAPM模型基礎上擴展了風險的考量范圍，使得其形式與多因素APM非常接近，但多因素CAPM與多因素APM還是有區別的，因為多因素CAPM中指明系統風險之一是市場風險，而多因素APM并沒指明系統風險是什么。
四、模型應用的比較與分析
CAPM模型在實際應用時最重要的環節是值的估計。由于值是預期值，人們無法得到投資者的預測值是多少，只能更具歷史數據估計過去一段樣本期內的值，并把它當作預測值使用。具體的方法是：以市場單因素模型（）為基礎，收集證券i和某一市場指數在過去一段時間的歷史數據，運用回歸分析法估計出市場單因素模型的參數，從而得到值。
APM模型在實際運用中首先需要解決的問題就是確定模型的影響因素。在實際運用中，一般采用因子分析法，確定某個具體投資組合的影響因素，進而確定套利定價模型的具體形式。然后，再采用歷史數據的回歸分析法確定各個影響因素的敏感度。
通過比較CAPM與APM的具體應用方式，可以看出，這兩個模型都具有一個根本的缺陷：就是用歷史值代替預測值。其中的偏差顯而易見，嚴重的影響了模型預測功能的發揮。
從模型適用的領域來看，CAPM可適用于各種企業，特別適用于對資本成本數額的精確度要求較低，管理者自主測算風險值能力較弱的企業；而APM適用于對資本成本數額的精確度要求較高的企業，其理論自身的復雜性又決定了其僅適用于有能力對各自風險因素、風險值進行測量的較大型企業。
五、結論
通過上訴的對比分析，可以看出：盡管CAPM模型和APM模型存在著種種的不足，以及解釋能力有限的缺點，但其無論在理論上還是實際運用中的地位還是不可替代的。CAPM因為其標準化，簡單化的特點而取勝。而且CAPM不單適用于證券市場，對評估不動產等同樣適用，其公式的深層含義就是投資者要為所承擔的系統風險而得到相應的補償。而APM從另一個角度導出了CAPM，是復雜化多元化了的CAPM，它適用于任何資產組合的集合，因此在檢驗該理論時不必去衡量全部資產的集合。而且APT更容易擴展到多時期收益的情況。因此在內涵和實用性上更具廣泛意義。APM既是以地CAPM的肯定，更是一種補充和修正。
資本資產定價模型是基于風險資產的期望收益均衡基礎上的預測模型,它所表明的是單個證券的合理風險溢價,取決于單個證券的風險對投資者整個資產組合風險的貢獻程度。而單個證券的風險是由系統風險和非系統風險組成的,非系統風險是可以通過投資多樣化的方法消除的。因而,單個證券的風險對整個資產組合風險貢獻的只是它的系統風險,貢獻程度的大小用β來衡量。即
βi=cov(Ri,Rm,)/σm2
式中βi為證券I的相對風險;cov(Ri,Rm)是證券i的回報與市場證券組合回報的協方差;σm2為市場證券組首的方差。
資本資產定價模型假定所有的投資者都運用馬科維茨的投資組合理論在有效集里去尋找投資組合,這時證券的收益與風險將呈現出一種清晰的線性關系,這種線性關系表示為:
E(Rj)=RF+[E(Rm)-RF]βi
該模型即為資本資產定價模型。式中E(Ri)為證券i在均衡狀態下的期望收益率;RF為無風險利率,一般指短期國庫券或者是存款利率;E(Rm)為市場證券組合的期望收益率。投資者可根據市場證券組合收益率的估計值和證券的β估計值,計算出證券在市場均衡狀態下的期望收益率,然后根據這個均衡狀態下的期望收益率計算出均衡的期初價格:
均衡的期初價格=E(期末價格+股息)/[ERi)+1]
將現行的實際市場價格與均衡的期初價格進行比較,若兩者不等,說明市場價格被誤定,誤定的價格應該有回歸的要求。利用這一點,便可獲得超正常收益。當現實的市場價格低于均衡價格時,說明該證券是廉價證券,應該購買之;相反,現實的市場價格若高于均衡價格,則應出賣該證券,而將資金轉向其他廉價證券。
資本資產定價模型是現代金融學的奠基石,它揭示了資本市場基本的運行規律,對于市場實踐和理論研究都具有重要的意義。它不僅被廣泛地應用于資本市場上的各種資產,用來決定各種資產的價格,例如,證券一級市場的發行應如何定價等;同時,也為投資者提供了一種機制,投資者可以根據資產的系統風險來對幾種競爭報價的金融資產進行選擇。具體地說,投資者可以通過權威性的綜合指數來確定全市場組合的期望收益率,并據此計算出可供投資者選擇的單項資產的β系數,同時,用國庫券或其他合適的政府債券來確定無風險收益率。當一個投資者得到這些信息后,資本資產定價模型就為投資者提供了一種對潛在投資項目估計其收益率的方法。當某種資產的期望收益率高于投資者所要求得到的必要報酬率時,購買這種資產便是最合適的投資選擇。這樣,資本資產定價模型在現實市場中就得到了廣泛應用。
二、資本資產定價模型的應用前提
盡管資本資產定價模型是資本市場上一種有效的風險資產價格預測模型,并且具有簡單明了的特點,一直引起人們的重視并加以運用。但模型嚴格、過多的假設影響了它的適用性。其基本假設的核心就是證券市場是一個有效市場,這就是該模型的應用前提。
在投資實踐中,投資者都追求實現最大利潤,謀求高于平均收益的超額收益,但在理論上,投資者所獲取信息的機會是均等的,如果投資者是理性的,任何投資者都不可能獲得超額收益,據此可以認為,此時的市場是“有效市場”。可見,市場的有效性是衡量市場是否成熟、完善的標志。
在一個有效市場中,任何新的信息都會迅速而充分地反映在價格中,亦即有了新的信息,價格就會變動。價格的變動既可以是正的也可以是負的,它是圍繞著固有值隨機波動的。在一個完全有效的市場中,價格的變動幾乎是盲目的。投資者通常只能獲得一般的利潤,不可能得到超額利潤,想要通過買賣證券來獲得不尋常的利潤是非常困難的。因為,投資者在尋求利用暫時的無效率所帶來的機會時,同時也減弱了無效率的程度。因此,對于那些警覺性差、信息不靈的人來說,要想獲得不尋常的利潤幾乎是不可能的。
根據市場價格所反映的信息的不同,有效市場分為弱有效市場、半強有效市場和強有效市場。在弱有效市場中,現實的股票價格是過去的股票價格的簡單推進,呈現出隨機的特征。投資者無法通過對股票價格及其交易量的統計分析來獲得超額利潤;在半強有效市場中,現實的股票價格反映了所有公開可得到的信息,這些信息不僅包括有關公司的歷史信息、公司經營和公司財務報告,而且還包括相關的宏觀經濟及其他公開可用的信息。投資者不可能通過對公開信息的分析獲取超額利潤;在強有效市場中,現行股票價格充分反映了歷史上所有公開的信息和尚未公開的內部信息。所以,投資者無法通過獲取內部信息取得超額利潤。對于投資者來說,任何歷史的信息和內部信息都是沒有價值的。市場中所有的投資者對信息的獲取都有高度的反映能力,股票的價格會因所有投資者對信息的反映而做出及時的調整。當根據內部信息交易時,任何投資者都不可能通過其他投資者對信息的滯后反映獲得超額利潤。實踐研究表明,證券市場一般是與半強有效市場假設相一致的。所以通常認為的有效市場是指半強有效。
三、資本資產定價模型應用條件對我國證券市場的要求
我國的證券市場建立的時間短,且處在不斷改革和完善之中,從搜集到的觀點看,研究人員都不同地指出,目前我國的證券市場正處于弱有效或非有效狀態,究其原因有如下幾點。
1.信息公開化程度低
有效市場的一個重要特征是信息完全公開化,每一位投資者均可以免費得到所有有價值的信息,且市場信息一旦公開,將立即對證券價格產生影響,并很快通過證券價格反映出來,定價機制不至于被扭曲。在我國,信息披露領域存在的問題仍然十分突出,一方面法規不健全,信息披露的條項、內容、時間等技術性缺陷致使信息難以通過正常渠道全面公開;另一方面,一些信息披露責任者對各市場主體弄虛作假,特別是目前一些上市公司為了使本公司股票能夠升值,竟然串通中介機構,過度包裝本公司形象,甚至內外串謀炒作本公司股票,誤導投資者。在這種情況下,所有投資者并不是公平地獲得真實的信息,而那些虛假的信息便起了誤導市場的作用,證券價格發生嚴重偏離,少數的信息操縱者通過操縱股價來獲取超額利潤,使信息壟斷導致市場壟斷。
2.信息披露不完善
按照市場有效性理論的要求,上市公司所有與證券發行、交易有關的信息資料包括歷史數據、公司的經營和財務狀況、管理狀況、盈利機會等應盡可能詳細地公開,不得故意隱瞞、遺漏。而實際上,我國的許多上市公司以自身利益為中心,報喜不報憂,只公布對自己有利的信息,甚至有的公司虛假信息。還有一些上市公司故意拖延信息的公布,不按期公布財務報告,不按期公布重大投融資事項、委托理財事項等。這樣,投資者無法獲得全面準確的信息,難以做出正確的投資決策,導致市場效率降低。
3.投資者結構不合理
資本資產定價模型假定所有投資者都運用馬克維茨投資組合理論分析、處理信息,從而采取同樣的投資態度,在此基礎上再考察證券的定價機制。因此,投資者決策的科學性和嚴密性是資本資產定價模型對現實市場有較強適用性的一項前提。我國股市投資者的構成是以個人投資者為主體,機構投資者為數很少,成熟的機構投資者就更少。機構投資者數目與個體投資者數目之比大大低于國外發達而高效的市場。這種不合理的投資者結構存在兩方面的問題:一是大多數個人投資者素質普遍較低,經驗不足,尤其缺少專業方面的知識,他們入市帶有很大的盲目性,多數做短線炒作投機。因此要求這些投資者對預期收益率、標準差、證券之間的協方差有相同的理解顯然是不太現實的。二是機構投資者少,使得投資者之間的競爭不夠激烈,缺乏高水平高素質的信息開發人才,因此缺乏市場信息開發的壓力和動力,降低了市場的有效性。
4.上市公司股權結構不合理
我國上市公司股權結構不合理的問題由來已久。就有關部門統計,截至2002年3月我國上市公司達1122家,發行總股數達3973.12億,但其中國有股和法人股合計達2502.96億股,占到總股數的63%。這種嚴重扭曲的股權結構造成兩種嚴重的影響:一是國有股和法人股不能上市流通,限制了證券的高度流動性,降低了證券市場的競爭程度;二是代表國家持有國有股的國家投資主體并不是真正的出資人,因而沒有足夠的動力監控管理者行為,這在一定程度上加大了證券市場的信息不對稱。
為了提高資本資產定價模型在我國證券市場的適用性,必須建立一個行之有效的證券市場。為此,應注意和解決好以下幾個方面的問題:
其一,完善信息披露制度,加強信息披露管理。信息能否在市場上暢通流動是證券市場是否有效的標志,市場價格只有充分地反映所有的信息,才能真正反映證券價值。面對我國證券市場效率低的問題,首先要完善信息披露制度,從制度上要求信息披露做到公開、有效、及時和充分,即確保信息向所有的公眾公布;確保所披露的信息正確反映客觀事實;確保有關信息毫不延遲地得到披露;確保有關信息完全加以披露。另外,要加強信息披露的監管工作,加強監管力度。一方面,通過立法規范信息披露的主體及新聞媒體、信息服務媒體的行為;另一方面,建立權威性的金融信息中心,以最快的速度向外統一、全面的信息,減少信息大戶對信息的壟斷。
其二,大力培育機構投資者,改善投資主體結構。為解決我國證券市場投資主體結構不合理問題,應從以下幾個方面入手培育機構投資者:(L)積極發展共同基金組織。共同基金是證券投資組合最普遍采用的形式,它以優化組合方式購買各種上市股票、債券或其他有價證券進行組合投資,然后將組合等分成許多單位,并出售給投資者。由于共同基金內各種證券的風險——收益得到過濾、組合與均衡,并且風險與收益均由各基金成員共同分享,因而為投資者分散和減少風險提供了條件,并獲得組合均衡收益的作用。(2)推動養老基金、保險基金入市。保險基金、養老基金資金實力雄厚,且具有資金穩定的特點,一旦投資股市,必然體現出投資規模大、投資期限長的特點。而按目前(保險法)規定,保險公司的保費只能用于政府債券、金融債券、銀行存款和國務院指定的其他方式;對養老基金也有類似規定,使得如此巨額的保險和養老基金長期徘徊在股市的大門之外。為了改善投資主體結構,有必要取消上述規定。
其三,合理解決上市公司的股權結構問題。國有股、法人股不能上市流通,是造成我國證券市場供需矛盾、利益扭曲、信息不對稱、投機盛行的重要原因。解決國有股、法人股上市流通問題,以健全信息交流機制、改善市場結構、減少由于投機造成的股價信號扭曲,能有效地提高我國證券市場的效率,進而提高資本資產定價模型在我國證券市場的適用性。為此應從以下幾個方面著手解決上市公司股權結構不合理問題:(1)真正按市場規律辦事,解決同股不同價問題,使各類股東站在同一起跑線上,平等地開展競爭,以規范股份公司的經營機制。(2)建立健全國有股、法人股流通的配套措施,以及有關法規條例,使國有股、法人股上市流通有法可依。(3)分段實行國有股、法人股上市,以緩解市場壓力。
參考文獻
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[3]陶曉春,李文明。效率市場與證券投資[M].杭州出版社。1999,(7)。
[4]黃良文。投資學[M].中國對外經濟貿易出版社,1999.
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”）?！皞€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?，F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。
（一）理論淵源 資本資產定價理論是在馬克維茨投資組合理論和資本市場理論基礎上形成發展起來的一種證券投資理論，主要研究證券市場中資產的預期報酬率與風險資產之間的關系，以及均衡價格是如何形成的。 1952年，馬柯維茨在《金融雜志》上發表其題為《投資組合的選擇》的博士論文是現代金融學的第一個突破，他在該文中確定了最小方差資產組合集合的思想和方法，開創了對投資進行整體管理的先河，奠定了投資理論發展的基石。
1964年，威廉·夏普在馬柯維茨的投資組合理論的基礎上首次提出資本資產定價模型。CAPM是第一個在不確定條件下，使投資者實現效用最大化的資產定價模型，導致了西方金融理論的一場革命。其中心特點是只有系統風險才在股票定價中起作用，股票的報酬與股票系統風險的量度β成正比。
之后，林特（1965）和莫森（1966）對資本市場總體定價行為進行了深入研究并各自提出了風險資產定價均衡模型。他們的研究方法有所不同，但是思想和研究的結果是一致的。1990年，威廉·夏普因為資本資產定價模型的創建而獲得諾貝爾經濟學獎。
（二）CAPM的假設條件資本資產定價模型建立在以下基本假設之上：所有投資者都追求當期報酬最大化，并以各組合的期望報酬和標準差為基礎進行投資組合選擇；市場是完全有效的，所有投資者擁有同樣的預期，即投資者對所有資產的預期報酬、方差和協方差等均有完全相同的估計；所有投資者都可以無風險利率無限制的借入或貸出資金；沒有稅金和交易成本；所有投資者都是價格接受者，任何一個投資的買賣行為都不會對股票價格產生影響；所有資產的數量是固定不變的；所有的資產都可以被完全細分，擁有充分的流動性。
（三）模型描述資本資產定價模型可以表示為：
Rp=Rf+β× （RM-Rf）
其中：Rp是資產或資產組合的報酬率；Rf為無風險報酬率；β為給定資產或資產組合的系統風險，RM是市場組合的報酬率。
從模型當中我們可以看出，資產或投資組合的期望報酬率取決于三個因素:無風險報酬率率Rf，通常將國庫券的報酬率作為無風險報酬率；風險系數β，β系數是某一投資組合的風險程度與市場證券組合的風險程度之比。β越大，系統性風險越高，要求的報酬率越高，反之，β越小，要求的報酬率越低；風險補償，即RM-Rf，是投資者為補償承擔超過無風險報酬的額外風險而要求的報酬，即市場組合報酬率與無風險報酬率之差。
二、資本資產定價模型推導
（一）資本市場線在資本資產定價模型中，預期報酬代表所有投資者可能得到的最好的風險回報，預期報酬與標準差之間表示風險——報酬權衡的線稱為資本市場線。
如圖1所示，A表示所有投資組合的機會集；曲線XMN代表有效集或有效邊界，同機會集A相比較，有效集上的組合更有優勢，即相同的風險下，有效集上的組合報酬高，相同的報酬下，有效集上的組合風險??；Rf表示無風險報酬率，從Rf開始，做有效集的切線，切點為M，這條直線就是資本市場線（CML），可以用公式表示為 ：
RP=Rf+re* p
其中Rp為任意有效組合P的報酬率，Rf為無風險報酬率（純利率），re為資本市場線的斜率， p為有效組合P的標準差（風險）。
雖然理智的投資者可能選擇XMN線上的任何有效組合，但是由于無風險資產的存在，使得投資者可以同時持有無風險資產和證券組合，這種組合位于資本市場線MRf上。MRf上的組合與XMN上的組合相比，它的報酬高而風險與之相同，甚至風險更小，或者風險小而報酬相同或更高。
風險厭惡者可以選擇貸出資金，比如購買政府債券，降低風險，當然這樣同時也降低了預期報酬率；風險喜好者可以選擇借入資金，增加投資風險資產的資金，來提高預期報酬率。
總期望報酬率=Q﹡風險組合預期報酬率+（1-Q）*無風險利率
其中，Q代表投資于風險組合的資金比例，1-Q代表投資于無風險資產的資金比例，如果貸出資金，Q將小于1，如果借入資金，Q將大于1。
（二）證券市場線按照資本資產定價模型理論，單一證券的系統風險可由β系數來度量，而且其風險與報酬之間的關系可由證券市場線來描述。證券市場線（SML）揭示了市場上所有風險性資產的均衡期望報酬率與風險之間的關系，用公式表示為：
Ri = Rf + β （Rm - Rf ）
其中，Ri 是第i個股票的必要報酬率，Rf 是無風險報酬率，Rm 是平均股票的要求報酬率，即β=1時的股票報酬率，Rm - Rf是投資者為補償承擔超過無風險報酬的額外風險所要求的報酬率，即風險補償。
如圖2所示，證券市場線的斜率表示市場中風險厭惡的程度，投資者對風險的厭惡感越強，斜率越大，要求的風險補償越多，對風險的厭惡感越小，斜率越小，要求的風險補償也就越少；無風險報酬率Rf是證券市場線的截距。
證券市場線很清晰地反映了風險資產的預期報酬率與其所承擔的系統風險β系數之間呈線性關系，充分體現了高風險高報酬的原則。同時投資者要求的預期報酬率不僅取決于市場風險，還取決于無風險報酬率和市場風險補償程度。它適用于單個證券和證券組合，既適用于有效組合，也適用于無效組合。
三、資本資產定價模型在我國應用的局限性
（一）資本資產定價模型本身假設的局限性 資本資產定價模型就建立在一系列假設前提之上的，這些假設或多或少存在一些不合理的地方：
（1）有效市場假設不成立。有效市場是指這樣一種市場，在這個市場上，所有信息都會很快被市場參與者領悟并立刻反映到市場價格之中，整個市場沒有摩擦，沒有交易成本和稅收，整個市場充分競爭，這在現實中是根本不存在的。在此基礎上，所有投資者擁有同樣的預期這一假設也不成立。
（2）所有投資者都可以無風險利率無限制的借入或貸出資金的假設不成立。出于對風險控制的考慮，投資者不可能從市場上無限制的借入資金，也不可能將自己的資金無限制的貸出，更不可能以無風險利率借貸資金，所以這個假設是不成立的。
（3）沒有稅金和交易成本這一假設也是不成立的，證券的買賣都需要花費一定的交易費用，上繳一定的交易稅金。
（4）資產的數量是固定不變的假設不成立。在證券市場上，資產的數量是隨時變化的，不可能固定不變。
（二）我國證券市場的局限性 我國證券市場成立于20世紀80年代末，相對于西方國家相對成熟的市場，我國證券市場還存在很多問題，主要表現在以下幾個方面：
（1）市場信息透明度低，信息披露不完善。有效市場要求信息完全公開，所有投資者都可以同時免費的獲得所有信息，并且市場信息可以立即反映到證券價格上來。但是，在我國證券市場上，信息透明度低，投資者獲得信息不同步。另外，由于我國法規還不健全，還有市場主體利益問題，導致市場信息披露不完善，漏報、隱瞞、謊報現象時有發生。所以，很多研究者都指出，我國證券市場正處于弱有效和非有效狀態。
（2）股權結構不合理，流動性差。據統計，我國證券市場上發行的股票，60%屬于國有股和法人股。我國法律法規對國有股和法人股的流通有很多限制規定，例如，發起人持有的股份，自公司成立之日起一年內不得轉讓；董事、監事、高級管理人員在任職期間每年轉讓的股份不得超過其所持有本公司股份總數的25%等。由于國有股、法人股占的比重大，同時又不能隨意轉讓，就導致了整個市場的流動性差。
（3）交易費用高。目前，我國證券交易費用主要包括委托費、傭金、印花稅、過戶費等，費用是歐美等成熟市場的3—4倍。轉貼于
四、提高資本資產定價模型在我國適用性的建議
（一）加強監管，推動信息透明化信息透明度低、披露不完善，使我國證券市場處于弱有效和非有效狀態，嚴重限制了資本資產定價模型的應用，同時導致了市場混亂、股價不合理等現象的存在。為此，各部門應加強對信息披露的監管，完善信息披露制度，對應披露的信息、披露時間等問題要明確規定，做到有章可循、有法可依。
（二）解決股權結構不合理的問題 由于我國股權結構不合理，國有股、法人股所占比重過大，又不能隨意上市流通，導致了市場供求出現矛盾，投機現象盛行。解決好這一問題，能夠提高我國證券市場的有效性，從而提高資本資產定價模型的適用性。
（三）發展證券投資中介機構目前，我國證券市場上的投資者大多是直接投資上市公司股票，而不是通過證券投資機構來實現投資，而且作為投資者個人來說，很難獲得風險分散利益，同時，投資者個人又在證券市場上處于弱勢地位。發展有效率的證券投資中介機構，通過與上市公司之間的博弈，可以推動信息披露制度的完善， 使我國證券市場信息更加透明，提高我國證券市場的有效性。
五、結論
雖然資本資產定價模型的前提假設有很多不成立，我國市場的有效性也比較弱，但是運用資本資產定價模型來進行證券投資決策分析，可以為投資者解決很多問題，比如計算預期報酬率、為資產定價、評估資產組合的業績等，所以我們必須改善市場環境，加強證券市場有效性的建設，以此來提高資本資產定價模型的適用性。
參考文獻：
［1］馬崇明：《論資本資產定價模型及其研究進展》，《財會通訊》2007年第3期。
1.引言
Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）相繼在馬克威茨的資產組合理論的基礎上提出了著名的資本資產定價模型（CAPM），用資產的預期收益率和β系數描述資本資產預期收益和風險的關系，在現實中具有較強應用性，如可以估計潛在投資項目的收益率，合理估計不在市場交易的資產價值等。
目前，國內研究主要集中于CAPM模型在我國的適用性上，而對個股實證研究的文獻較少。本文將通過選取單個股票青島啤酒A股（600600）的時間序列數據分時段進行回歸分析，驗證資本資產定價模型在不同時段的有效性，通過對不同階段收益率的分析，研究對股票投資的指導作用。
2.模型
資本資產定價模型說明了風險與預期報酬間的關系。
E（Ri）=Rf+βi（E（Rm）-Rf）
其中Rf是無風險資產的報酬；Rm是市場組合的報酬。由于CAPM是對股票收益率的事前預測，因此，需將事前形式轉換成可以用觀測數據檢驗的形式，通過回歸分析驗證CAPM模型在此股票上是否有效。假定任何資產的收益率都是公平博弈，即平均來看，資產實現的收益率等于預期收益率，按照收益正態分布可以計算出CAPM的事后形式：Ri-Rf=(Rm-Rf)βi+εi[1]。其中Ri為個股回報率，即Ri=（Pit-Pit1）/Pit-1，Pit表示個股i第t日的收盤價；Rf為無風險收益率，本文選取當時的居民三個月定期存款利率作為無風險收益率；Rm為第t日市場組合回報率，采用上證綜指的日回報表示，即Rm=（Pit/Pit-1-1）*100。
當公司股票發生除權除息時，需要對原數據進行復權復息處理。假定某年某日某公司股票發生除權除息：每10股派現p1元，送轉n1股，配n2股，配股價p2元，該日收盤價為p3元，以該年第一個交易日作為基準日，則該日收盤價P3調整后價格P為：p=p3×（1+n1/10+n2/10）+p1/10-p2×n2/10[2]。
3.回歸分析
本文選用上海證券交易所A股中的青島啤酒（600600）進行研究，對2002年1月4日到2009年12月31日期間的數據進行回歸分析，把原始數據通過以上公式運算，青島啤酒股票日收盤價數據來源于鳳凰財經、新浪數據；居民三個月定期存款利率歷史數據來源于中國人民銀行、中國銀行官方網站；上證綜指日收盤數據來源于中國證券期貨統計年鑒。
使用Eviews 6.0軟件進行回歸，結果如下：
所以，Ri-Rf=-1.808463+0.087587（Rm-Rf）+µ
由Eviews 6.0結果顯示，截距項和βj均通過顯著性檢驗而成立。因為βi是股票收益率對市場組合收益率的回歸方程的斜率，所以說明青島啤酒股票的平均收益率與系統風險之間是正相關的線性關系。本模型中，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。R2=0.120176，表明青島啤酒股票報酬率變動中有0.120176（約12%）是市場均衡組合報酬率引起的，其余的0.879824（約88%）是青島啤酒的特有風險，這說明還有其他因素對青島啤酒股票定價起主要作用，系統風險只是次要因素。
然后對短期數據進行分析，用2009年每月的數據進行回歸分析，得出結果如表1。
從表1可以看出，十二個月的截距項全部通過顯著性檢驗，有十個月的βi通過了檢驗，這說明青島啤酒股票平均收益率與市場組合收益率存在正相關線性關系且隨時間波動。從擬合優度上看，1-4月和7-8月均大于0.5，表明這期間股票沒有異常波動，尤其是3月，基本上隨上證指數的變化而變化。而10-12月R2偏低，說明青島啤酒股票的收益率受到了公司特有風險的影響。這期間，快速消費品行業惡性競爭依然激烈，由于原材料價格持續上漲及全球經濟不景氣等因素影響，凈利潤同比下降，公司及其附屬公司2009年10月1日至2009年12月31日期間，第四季度的歸屬于母公司股東的凈利潤環比減少約30%。此外，各月份可決系數普遍不高，說明股票的系統風險在青島啤酒股票定價中起到的作用有限，即不足以用市場均衡組合報酬率來解釋，而青島啤酒股份有限公司特有的風險應為主要原因。從青島啤酒2009年上半年的年報來看，其產量、營收、凈利增速都高于行業平均速度。隨著公司結構調整，其高端啤酒的銷量持續提高，青島啤酒凈利潤有望繼續領跑國內啤酒行業。
上面的實證分析表明，青島啤酒股票的平均收益率與系統風險存在正相關線形關系，系統風險在定價中只起到次要作用，贏利狀況等公司特有風險起主要作用。青島啤酒品牌結構升級是未來業績長期增長的主要驅動力，市場占有率上升促成行業壟斷格局下的營業費用率下降則是更長期核心驅動力。隨著戰略實施，品牌和產品結構調整，以及管理能力的躍升，品牌建設投入將進入收獲期，分地區分拆主營業務后，預計主營業務收入、EBIT和凈利潤均會大幅提高[3]。
品牌戰略、發展戰略、組織結構、經營管理等中長期影響因素是影響青島啤酒公司長期投資價值的基礎，同時，青島啤酒長期價值低估，公司六大區域穩健發展等，青島啤酒在這些方面具備的優勢，使其未來有希望成為快速消費品行業中最具長期投資價值A股上市公司。
參考文獻
[1]向方霓.對資本資產定價模型(CAPM)的檢驗[J].數理統計與管理,2001,20(3):32-33.
一、導言
Markowitz(1952)基于均值方差(Mean-Variance)理論,提出可以通過選取變化不完全同步的股票組成投資組合來降低投資組合的風險,進而總結出投資組合結構的基本原理,為此后風險與收益關系的研究奠定了基礎。但隨著市場的不斷變化,投資組合需要不斷的重新配置,而且隨著證券數量不斷增多構造投資組合的過程變得十分麻煩,這使均值方差理論的應用受到了限制。Sharp(1964)、Liner(1965)和Mossion(1966)分別獨立提出了建立在理性預期和均值方差理論基礎上的資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM),奠定了研究資本市場價格的理論框架。經過不斷的修正和發展,CAPM已經成為企業進行投資決策的重要工具。運用CAPM的核心問題在于參數的估計,而■是CAPM模型中較為重要的參數。用于估計■值的方法主要有截面回歸和時間序列回歸兩種。由于計算機網絡技術的發展和證券市場有效性的不斷提高,上市公司可以利用公開數據采用截面回歸和時間序列回歸對企業的■值進行估計。而對于非上市公司和投資項目而言,它們既沒有足夠的橫截面樣本又沒有長期的時間序列數據,所以不能利用橫截面或時間序列方法對■值進行估計?；诖?本文提出了對上市公司■值進行調整,進而求出非上市公司和投資項目■值的方法。本文從估計■值的一般方法、基于上市公司■值調整法和基于確定性等值估計法三個角度研究如何確定非上市公司和投資項目的■值。
二、估計■值的一般方法
■系數是一種風險系數。它用于衡量單只股票收益率的變動對于市場投資組合收益率變動的敏感性。市場投資組合的貝塔值為1。若股票的■值大于1,代表股票的市場風險高于市場投資組合風險,反之,則小于市場投資組合風險。
另外,投資組合的貝塔值是組合中各只股票的貝塔值的加權平均。即
■
其中■代表股票j在投資組合中的權數,■為股票j的■系數。
較常見的估計■系數的實證方法主要有基于定義估計法、基于指數模型估計法和基于CAPM模型估計法。
(一)基于定義估計法
■系數可以用下面的公式定義:
■(2)
其中, ■代表股票j的收益與市場投資組合■收益的協方差,■代表市場投資組合收益率的方差。但由于■的收益率在不斷變化,在用(2)估計■時常常要假設在一小段時間內,收益率保持相對不變,得出各小段時間內的■值,再將各小段時間所得■相加得到某一時間段內的■值。即常常利用下面的式子:
■(3)
其中,■表示股票j在t時間(例如,小時,天、周)內的收益率,■表示■在t時間內的收益率,T代表某一時間段。利用公式(3)時,需要較長時間內的股票和市場投資組合收益率數據。
(二)基于指數模型估計法
指數模型也叫市場模型,它是利用單一因素對股票收益率進行分析的方法,具體可以表示為:
■
其中,rj代表股票j的收益率,RM為市場投資組合收益率,■為回歸方程的截距,■j為回歸方程的斜率,■為回歸殘差。Fama 和 MacBeth(1973)利用紐約證券交易所(NYSE)的數據對CAPM進行檢驗時,就利用了指數模型進行線性回歸估計■j。但是他們考慮到收益率和■值隨著時間的推移不斷變化,構造了考慮時間因素的指數模型,即:
■
他們以天為單位記錄每支證券的均值和方差,并將這些數據表示在均值―方差坐標圖上,大致擬合成一條直線,直線的斜率即為■值。
(三)基于CAPM估計法
在CAPM模型中,某種證券的期望收益率就是無風險收益率加上這種證券的系統風險溢價。它的數學表達式是通過對下面的公式兩邊求期望而來。
■
Black、Jensen 和Scholes(1972)就曾運用CAPM估計■j時,在考慮時變因素后,他們將模型限定在一定時間范圍內,構造了時變的CAPM模型:
■
對比公式(5)和公式(7)可以發現,它們之間的不同僅在于公式(5)是采用總收益率,而公式(7)是采用超額收益率估計■值。通過運用概率論和數理統計方法分析可知,當rf為常數時,對這兩個模型進行回歸后的結果一致。而相比CAPM模型,指數模型更加簡便,所以理論界和實務界都更偏好于用指數模型估計■值。
運用以上三種方法時均需要大量的截面數據或較長時間的時間序列數據,由于上市公司獲得數據的便利性,它們常常采用以上三種方法估計■值。而非上市公司或投資項目則需要綜合考慮各種因素選擇出一家或幾家與自身性質相似的上市公司,在這些上市公司■值的基礎上,適當調整得出■值。
三、基于上市公司■值調整法
基于上市公司■值調整法主要包括選擇上市公司、基于財務杠桿不同調整■值和基于經營杠桿不同調整■值三個方面。
(一)選擇上市公司
對于非上市公司,一般從行業出發,選出多個上市公司,再綜合考慮地區差異、經營狀況和宏觀經濟環境等因素,確定一個上市公司的■值或幾家上市公司的組合作為調整■值方法的基數(以下簡稱調整■值基數)。而對于投資項目,它可以同非上市公司一樣,通過考慮各種因素選出調整■值基數,也可以將本企業的■值作為調整■值基數。在確定了調整■值基數后,如果選出的上市公司或構造的上市公司組合與非上市公司或投資項目的財務杠桿或經營杠桿不同,則需要對■值進行調整,進而確定非上市公司或投資項目的■值。
(二)基于財務杠桿不同調整■值
財務杠桿是對固定融資成本的運用,它是衡量財務風險的重要指標。當上市公司與非上市公司或投資項目的財務杠桿不同時,它們所面臨的風險水平也不同,故需要對■值進行調整。當存在負債和所得稅時,通常會有稅盾效應,即負債的利息費用可以作為財務費用在稅前扣除。另外,當財務杠桿控制在一定范圍內時,負債的增加不會使成本和破產成本增加,此時,企業或投資項目的價值可以表示為:
■ (8)
A代表資產,VA代表有財務杠桿時企業(投資項目)資產的價值,OA代表無財務杠桿時企業(投資項目)的資產價值,即經營資產價值。TXA代表節稅收益的現值,為了簡化,本文假設負債為永久性負債,則TXA可表示為:
■ (9)
其中,TO代表企業所得稅率,D代表債務總額,rD代表債務利率。
可以把企業(投資項目)資產看成是經營資產和節稅收益的投資組合,則企業(投資項目)的資產■可以表示為:
■ (10)
又根據資產負債表平衡原理,資產=資本,即■,則有■,則■。并且,假設企業不存在償債風險而且所得稅率相對不變,即節稅收益的系統風險為0,即■。式(10)可變形為:
■
上面各式中的■A值和■C值即為利用CAPM求解企業或投資項目資本成本時所使用的■值,即最終要得到的企業或投資項目的資本成本。
當選定上市公司或構造的上市公司組合有財務杠桿時,可用式(14)將其股票或股票組合的■值(■E)調整為不存在財務杠桿時的■值(■OA),再根據預期的非上市公司(投資項目)產權比率(D/E),利用式(11)求出的■A值。
當選定上市公司或構造的組合沒有財務杠桿時,其股票或股票組合所體現的■E值即為其■OA值。然后,既可以將此■OA值和非上市公司(項目)預期的產權比率值代入式(15)求出項目的■E值,再將■E值代入式(13)求出■C值,也可以直接將■OA值和非上市公司(投資項目)的預期產權比率值代入式(11),求出■A值。
一般而言,高財務杠桿具有較高的■值,企業在調整■值時應根據非上市公司(投資項目)的風險承受力和資本的可獲得性確定融資方式,進而對調整■值基數進行調整。
(三)基于經營杠桿不同調整■值
經營杠桿是對固定經營成本的運用,它是衡量企業經營風險的重要指標。當上市公司與非上市公司(投資項目)的經營杠桿不同時,就會面臨不同的經營風險,因而需要對■值進行調整。企業(投資項目)生產性經營資產的現金流可以分解為收入、固定成本和可變成本,即
■ (16)
其中,OA是日常生產經營資產,CEOA代表生產性經營資產所帶來的現金流, CER代表收入現金流,CEFC代表固定成本現金流,CEV+C代表可變成本現金流。OA可以看作是收入R、固定成本FC和可變成本VC的投資組合。所以有:
■
企業首先根據基于不同財務杠桿調整■值的方法調整出不包含財務杠桿的■OA值,再根據上市公司或其組合的固定成本現金流與經營性資產現金流的比值,利用式(19)分離出上市公司或其組合的■R和■VC值。最后,根據非上市公司或投資項目的實際情況確定其固定成本現金流與經營性資產現金流的比值,利用式(19)求出調整后的■OA。最后,根據非上市公司(投資項目)預期產權比率和■OA,利用式(11)求出非上市公司(投資項目)■值。
一般而言,高經營杠桿的企業具有較高的■值。企業應首先評估非上市公司(投資項目)的收益和成本結構,進而對■值進行調整。
四、基于確定性等值估計法
當證券市場上不存在合適的上市公司時,常利用確定性等值法估計非上市公司和投資項目的■值。在同一時間T內,用無風險收益率貼現確定性等值現金流量的現值等于用風險性貼現率貼現風險性現金流的現值?？梢杂霉奖硎緸?
■ (20)
CFt代表未來一定時期內的風險性現金流,CEFt代表未來一定時期內的確定性等值,i為用CAPM或其他方法確定的風險貼現率,rf代表無風險貼現率或零■收益率。確定性等值現金流一般小于風險性現金流,它們之間的關系可表示為:
■ (21)
其中,■為現金流■系數,它等于未來現金流量與切向投資組合收益率的協方差除以切向投資組合收益率的方差。
■ (22)
在已知風險性現金流、確定性等值、切向投資組合收益率以及無風險收益率或零■收益率時,可以利用式(21)求出■值。在已知風險性現金流與市場投資組合收益率的協方差、市場投資組合收益率方差時,可以利用式(22)求出■值。
CAPM是確定企業資本成本或投資項目資本成本最常用的一種方法,而CAPM中的■值代表了企業(投資項目)收益率對系統風險的敏感程度,是運用CAPM進行證券投資或項目投資時所必須要估計的參數。本文根據非上市公司和投資項目不存在足夠的橫截面數據和較長時間的時間序列數據的實際,提出了基于財務杠桿不同和基于經營杠桿不同對上市公司■值進行調整的方法,并且給出了當不存在合適的上市公司時估計■值的方法――基于確定性等值估計法。因此,本文對于企業或投資者確定非上市公司和投資項目的■值進而做出科學的投資決策具有較大的借鑒意義。
參考文獻:
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［中圖分類號］F832 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1005-6432（2012）31-0065-02
1 模型的建立與求解
首先運用馬克維茨投資組合理論均值方差模型以及資本資產定價的經典模型CAPM對浦發銀行的股價進行預測。數學模型如下：
在證券市場中,各種證券的收益及其相互關系由于受到各種因素的影響,所以時刻處于變動之中,因而沒有理由認為證券或證券組合的β系數恒定不變。而證券收益和定價是不斷變化的,從而整個證券市場是一個面向未來的市場。本文基于這點以浦發銀行股票為例,選取回歸分析的樣本。
根據所考慮的收益率的時間記錄單位不同,可將估計的β系數分為：日β系數、周β系數、月β系數。但本質上三種β系數的計算方法一樣,只是選取收益率的日期發生改變、而且對于同一只股票的三種β系數并沒有太大的差別,所以本文只以浦發銀行近三個月以來的日β系數為例進行模型的研究。
預測2011年11月28日該股票的收益率：
通過CAPM事后公式：
而實際11月28日的股價為8.6元,誤差為0.016865185元,誤差達0.195723%。
2 模型的改進
2.1 布魯姆修正
3 模型檢驗與預測
3.1 模型檢驗
對模型殘差平方序列進行白噪聲檢驗,所得自相關函數及偏自相關函數均為正弦波衰減。基本滿足時間序列平穩性,且大體上服從正態分布。
殘差波動均在小范圍之內,樣本數據中不存在異常值,模型擬合度較好。
3.2 模型預測
(1)動態預測。動態預測的結果為幾乎為0的一條直線,預測效果很差。
(2)靜態預測。靜態預測的效果圖可以看出該預測顯然優于動態預測,由靜態預測所得 2011
從預測匯總表中可以看到浦發銀行的風險波動一般情況下都是小于整個市場風險的。而其預測的股價總是要高于實際收盤價,從經濟層面來看,說明民眾對浦發銀行的未來走勢普遍看好,認為其優于一般水平的上市股,所以預測浮動程度會變大,也會略微高估其市值。而我們看到預測與實際之間的誤差值非常小,那是因為我們選擇的大盤指數是上證指數,它是上海證券交易所編制的,以上海證券交易所掛牌上市的全部股票為計算范圍,以發行量為權數綜合,可以說上證綜指反映了上海證券交易市場的總體走勢,而浦發銀行股票作為其中代表,以此預測是再適合不過的。
三、資本資產定價模型在我國證券市場中的應用措施
肇啟偉（1973―），男，四川大學科技產業集團（成都，610064）。研究方 向：企業管理。
［關鍵詞］控制權收益；市場組合收益；資本資產定價模型
一、引 言
控制權收益度量是近年來公司金融領域公司治理研究的焦點問題之一。控制權收益，進一步 分解為控制權公共收益(public benefits)和控制權私有收益(private benefits)。當前， 絕大多數研究認為，分別度量了控制權的公共收益和私有收益以后，就可以計算出控制權總 收益，繼而為控制權定價。針對控制權收益的度量方法，由于控制權的公共收益較難度量， 所以國內外學者對控制權私 有收益的研究較多。關于控制權私有收益， Dyck and Zingales(2001)[1]指出, 控制性股 東一般在獲取公司資源為自己的利益服務這一行為不易被證實時才這么做，如果這些收益很 容易被量化,那么這些收益就不是控制權私有收益,因為外部股東會在法庭上對這些收益提出 “要求權”，從而使得這部分收益不再是私有收益。BaiLiu and Song(2002)[2] 指出,大股 東從中小股東那里獲取財富的一系列活動都是通過隧道效應(Tunneling)進行的,即在私下進 行的企圖不為人所知的行為,其數量和程度都無文字記載,更難以量化。因此，國內外大部分 學者都利用控制性股權的溢價來間接估計控制權私有收益的大小。
國外學者對于控制權私有收益的估計方法基本有三種：第一種是Barclay and Holderness(1 989)[3］(371-395)提出的，當控制權發生轉移時,受讓方為控制權
基金項目：教育部博士點基金項目（20060610048）。支 付的每股價格 與宣布控 制權轉移后的第一個交易日的收盤價之差(控制權溢價)；第二種是Nenova(2000)[4]提出的 估計方法，針對那些存在兩種不同類型股票的公司,這兩種股票現金流要求權相同但投票權 不同；第三種方法是香港學者BaiLiu and Song(2002)[2]提出的，他們發現,在中 國股票市場上,某個公司被宣布ST前后的累積超常收益率就是控制權收益的良好估計值。
國內學者大都使用股權協議轉讓溢價法來度量控制權的私有收益。例如，唐宗明和蔣位(200 2)[5］(44-50)認為，大宗股權協議轉讓往往涉及控制權的轉移，其轉讓價格可以 用來代表 控制權轉讓價格。而公司凈資產是國際通用的資產定價基準，可以用來代表公司股票價值。 在此假設基礎上，控制權私有收益就表現為大宗股權轉讓價格與公司凈資產之差，計算結果 為30％左右。齊偉山和歐陽令南(2004)[6］(41-43)認為，并非所有的大宗股權轉 讓都會發 生控制權轉移，他們將發生控制權轉移的股權比例限制在20％以上，以此計算出的控制權私 有收益為17．42％。韓德宗、葉春華(2004)[7］(42-46)用同樣的觀點計算出控制 權私有收 益為14．10％。葉康濤(2003)[8］(61-69)認為，對控制權私有收益的度量應涉及 到公司控 制權的變更，他根據原股權轉讓方是否為上市公司第一大股東為原則，將大宗股權轉讓劃分 為控股股份轉讓和非控股股份轉讓兩類，兩類股份轉讓價格之間的差即為控制權私有收益， 計算結果為28．30％。施東暉(2003)[9］(83-89)認為，不相關的大額股權交易和 小額股權 交易之差不能準確度量控制權私有收益。他采用所屬行業、盈利能力等要求對兩者進行配對 ，構造兩個研究樣本集，篩選出在一年內同時發生控制權交易和小額股權交易的35家上市公 司，進而得出中國上市公司控制權私有收益為24％左右。趙昌文、蒲自立和楊安華(2004) [10］(100-106)認為，對每個公司實現有效控制的股權比例并不相同，他們通過概 率投票模 型 計算了每個公司在股權轉讓當年的控制權持股比例(閾值)，在重新定義控制權轉移的基礎上 ，得出控制權收益為15．83％的結論。鄧建平和曾勇(2004)[11］(50-58)認為，公 司凈資產 反映了公司股票的目前價值，但并未考慮公司未來發展的預期，因此，他們以公司凈資產作 為股票價值的基礎，然后用公司前三年凈資產收益率進行調整，測得控制權收益為17％。
與上述國內外研究角度不同，本文基于資本資產定價模型，強調了控制權的投資特性，將控 制權收益定義為投資市場組合收益與控制權風險溢價之和，然后利用中國滬市A股上市公司 為數據樣本，度量了上市公司控制權收益以及檢驗了控制權收益的微觀影響因素。
二、基于資本資產定價模型的控制權收益度量模型
（一）控制權收益：一個新的界定
本文定義控制權收益為投資控制權的收益，即對于打算絕對控制或者相對控制一家公司的投 資者，把自己的資金購買目標投資公司的股票，在取得絕對控制權或者相對控制權后，購買 的股票所帶來的現金流權收益。而對于國內外學者研究的控制權私 有收益，我們認為其是一種控制性股東對中小股東的侵害，是不受法律保護的，因此不應該 看作是控制權的收益。 既然控制權收益是投資上市公司股票而來，那么測算控制權收益應該從上市公司的股票 收益入手。資本資產定價測算股票收益的原理為，投資股票的收益率等于無風險收益率與該 股票的風險溢價之和。個股股票的收益率以無風險收益率為基礎，至少可以獲得無風險收益 率，因為如果有風險的收益率低于無風險收益率，將沒有人購買這只股票。根據資本資產定 價模型，投資者可以投資兩種資產：一種是無風險資產；第二種是股票或者股票組合。投資 者投資的股票收益因此為無風險收益率與風險溢價之和。
與一般投資者不同，想投資控制權的投資者將有兩種資產可以投資：一種是把 所有的資金投資到一個公司，成為控制性股東；另一種是把資產按照一定比例投資市場組合 ， 當投資一個公司成為控制性股東時，將不能投資市場組合而享有分散化投資的好處――規避 非 系統風險。因此借用資本資產定價模型測算股票收益的原理，本文可以測算控制權收益為被 投資控制權的上市公司的市場組合收益與相應的風險溢價之和。
（二）基于CAPM的控制權收益度量模型
本文定義控制權收益等于控制性股東為控制一家上市公司所在的股票市場的市場組合收益與 放棄分散化投資所享有的風險溢價。被控制公司的風險相對于市場風險越大，其對應收益就 應該越高。為了測算控制權收益的大小，我們在滿足資本 資產定價模型假定的基礎上，還做了以下假定：
假設1：投資控制權的股東資本有限，只能有兩種選擇：一是投資一家企業做控股股東；二 是采用分散化投資策略，投資市場組合。
假設2：投資控制權的股東是風險厭惡型：在相同風險上，選擇高收益，在相等的收益下， 選擇低風險，即有經濟人理性假設的風險收益偏好。
基于以上假設，控制權的收益應該與兩個因素有關：一是與投資的企業的風險和收益有關； 二是與整個市場組合的收益有關。當企業的風險大于市場組合的風險時，控制權的收益應該 大于市場組合的收益，反之也成立。投資控制權的收益根據以上的分析，本文得出控制權收 益可以分為兩部分：一是市場組合收益，二是被投資控制權公司的風險溢價。因此，本文基 于資本資產定價模型的角度，得出控制權價值的定價模型：
其中r為證券i的控制權的收益；rm為投資市場組合的收益；ri為證券i以前的收益；σ i；σm是用證券i和市場組合的方差來表示的風險。當σm=σi時，控制權的收益為 市場投資組合的收益，r=rm；當σm＜σi時，控制權的風險應該得到補償，r＞rm ；當σm＞σi時，由于個股的風險小于市場組合的風險，投資該證券i的控制股東的收 益應該小于市場組合的收益，r＜rm，這與資本資產定價模型和均值方差模型的結論 是一致的。而對于風險溢價，基于投資上市公司控制權是個股與整個市場組合之間的權衡， 因此，整個 均衡風險補償總額應該為(ri-rm)，(ri-rm)/σm，因此表示單位均衡風險補償收 益 率，σi*(r-rm)/σm就根據其個股票具體情況來表示股票的均衡風險補償收益 率，即個股的風險溢價。
三、實證結果
（一）控制權收益的度量結果
利用月收盤價來確定其月收益率，收益率的波動風險用收益率的方差表示，市場組合的收益 率和波動風險用上證指數來求出。
從表1和表2中我們發現一個有意思的現象：除2004年控制權平均收益高于市場組合的收益 外，其余2005年、2006年和2004―2006年平均控制權收益都比同期的市場組合收益要低。從 模型出發，我們可以這樣解釋，中國大部分上市公司的風險要低于市場風險，而這又能從比 市場組合收益率低的企業在樣本中所占比例得到支持，2004年占50．8021%，2005年 占 60．1604%，2006年占65．9091%，2004―2006年占68．984%。同時，控制權收益從2004年的 -0．01176到2006年的0．07377，3年平均控制權收益為0．01420，其部分原因可能是伴隨 著 中國經濟發展進程證券市場的不斷規范。
（二）控制權收益的微觀影響因素檢驗
目前，大部分文獻對于控制權收益影響因素的研究集中在控制權私有收益方面，例如：趙昌 文、蒲自立和楊安華(2004)[1］（100-106)的研究認為，影響控制權私有收益大 小的因素 有很多，除國家法律體系、產品市場的競爭程度、公眾意見的壓力、新聞媒體以及征稅的水 平等都會對控制權的私有收益有影響外，而公司規模、交易價格、公司資產負債率、凈資產 收益率和每股凈資產都會影響控制權的私有收益。本文認為影響控制權收益的因素為公司本 身的風險，收益大小與公司本身 的風險大小成正比。本文 試圖通過對影響控制權收益的微觀因素――流通股所占比例、前10大股東持股比例、第一大 股 東持股比例、資產利潤率、資產報酬率、每股凈資產、資產總額、凈資產收益率和資產負債 率的分析，研究中國上證A股上市公司的控制權轉移現象，并提出能增加控制權收益的建議 。
根據中國資本市場的實際情況和對控制權收益的計算，本文通過回歸方程對影響控制權收益 的因素進行分析。為了研究上述微觀因素與控制權收益的關系，本文把以上的控制權收益的 計算結果看作被解釋變量Y，把上述微觀影響因素分別看作解釋變量：流通股所占比例X1 、前10大股東持股比例X2、第一大股東持股比例X3、資產利潤率X4、資產報酬率X5 、每股凈資產X6、資產總額X7、凈資產收益率X8和資產負債率X9。由于上述微觀因 素之間可能存在多重 共線性，因此，我們采用因子分析方法來研究其對控制權收益的解釋程度。利用2004年到20 06年每年的數據進行KMO和Bartlett's檢驗，結果如表3。
根據表3，上述因子具有很強的相關性，適合做因子分析，而經過我們多次的嘗試，發現選 擇6個因子最為適合。從旋轉后的因子負 載表中我們可以看出：2004年因子1對資產利潤率X4、資產報酬率X5和資產負債率X9 有較大影響，反映的是資產效率和資產負債率，可以命名為資產效率和資產負債率F1，因 子2對流通 股 所占比例，前十大股東持股比例有較大影響，反映的是股權因素，可以命名為股權因素F2 ， 因子3對凈資產收益有較大影響，可以命名為凈資產收益F3，因子4對第一大股東持有股份 比 例有較大影響，可以命名為第一大股東持有股份比例因素F4，因子5對資產總額有較大影 響 ，命名為企業規模F5，因子6對每股凈資產有較大影響，命名為每股凈資產。2005年和200 6數據中，因子1對流通股所占比例，前十大股東持股比例，第一大股東股份比例有較大影響 ，反映的是股權結構的影響因素，可以命名為“股權因素”F1，因子2對資產利潤率，資 產 報酬率有較大的影響，可以命名為“資產效率因素”F2，2005年因子3對每股凈資產有較 大 的影響，可以命名為每股凈資產F3，2006年因子3反映資產負債率，可以命名為資產負債 率F 3，2005年因子4反映企業資產總額，可以命名為企業規模F4，2006年因子4對每股凈資產 有 較大的影響，可以命名為每股凈資產F4，2005年因子5反映凈資產收益率，可以命名為凈 資 產收益率F5，2006年因子5反映企業資產總額，可以命名為企業規模F5，2005因子6對資 產負 債率有較大的影響，可以命名為資本負債率F6，2006年因子6反映凈資產收益率，可以命 名為凈資產收益率F6。
根據計算因子值的系數矩陣計算后，生成了新的6個因子變量和因子變量值。我們運用這6個 因子變量代表原來的變量做回歸分析。模型如下：
其中，Y為控制權的收益；Fi為因子i（i=1,2,3,4,5,6）；e為隨機誤差項。利用新的因子 變量值進行回歸，回歸結果如表4。
從表4中，可以發現在10%的顯著性水平下，2004年只有因子1、因子3、因子4和因子6是顯著 的，2005年因子3和因子5都是不顯著的，2006年只有因子4和因子5是顯著的。不顯著的因子 不能進入方程，剔除不顯著的因子之后，我們修改模型如下：
利用修改后的模型，再次利用數據進行回歸，回歸結果如表5。
根據表5，2004年在10%的顯著性水平下，因子1、因子3、因子4和因子6都是顯著的，2005年 在10%的顯著性水平下，因子1、因子2、因子4和因子6都是顯著的，2006年在10%的顯著性水 平下，因子4和因子5都是顯著的，即影響控制權收益的因子不是固定的，具有很強的時間差 異。擬和優度從2004年到2006年呈現出下降的趨勢，分別為0．095，0．060，0．012，對控 制權收益的解釋程度越來越低。部分原因可能是相應的微觀因素對控制權收益的影響越來越 小，而對起較大影響的因素沒有進入方程。隨后我們檢查是否存在異方差問題，利用未標準 化的殘差與響應的因子做相關分析，發現不存在顯著的相關性，因而我們認 為不存在異方差問題。
基于以上的檢驗，我們認為:（1）一些微觀因素對控制權收益有顯著影響。（2）影響控制 權收益的因素具有很強的年度特征。2004年，影響控制權收益的因子為因子1、因子3、因子 4、因子6；2005年，對控制權收益有影響的因子卻為因子1、因子2、因子4和因子6；2006年 ，影響控制權收益的因子只有兩個，分別是因子4和因子5。（3）進入模型的因子對控制權 收益的解釋程度較低，其部分原因為還有對控制權收益有很大影響的因素沒有進入方程。其 中包括沒有量化的中國的法律體系、產品市場的競爭程度、公眾意見的壓力、新聞媒體以及 征稅的水平等。
四、結論與政策含義
公司所有權和控制權的分離使得有效控制成為可能，控制權的收益是投資控制權的基本動機 。本文基于資本資產定價模型，從投資控制權出發，提出了一種新的度量控制權收益的方法 ，對中國2004―2006年期間滬市A股上市公司的控制權收益進行了度量，檢驗了影響控制權 收益的因素，研究的主要結論如下：
1．2004年到2006年，控制權月收益分別為-0．01176，-0．00783634，0．073766815，控 制 權收益大小呈現逐步遞增的趨勢。其部分原因是從2004年開始，中國經濟的持續發展和證券 市場規范，股市呈現出穩步上升的趨勢。
2．除2004年控制權平均收益高于市場組合的收益外，其余2005年、2006年和2004-2006年 平均控制權收益都比同期的市場組合收益要低。公司控制權收益比市場組合收益低的企業在 樣本中占的比例分別為50．8021%、60．1604%、65．9091%，也呈現出逐步遞增的趨勢?？?制權收益比同期市場組合的收益低，這與大量的控制權爭奪現象相悖。
3．影響控制權收益的微觀影響因素呈現出較強的年度特征，不同年度的主要影響因 素不同。2004年，影響控制權收益的因子分別為資產效率和資產負債率因子1，凈資產收益 率因子3，第一大股東持有股份比例因素因子4，每股凈資產因子6；2005年，對控制權收益 有影響的因子卻為股權因素因子1，資產效率因素因子2，企業規模因子4和資產負債率因子6 ；2006年，影響控制權收益的因子只有兩個，分別是每股凈資產因子4和企業規模因子5。
4．影響控制權收益的微觀影響因素影響較小并且呈現出遞減的趨勢，本文認為是因為沒 有考慮對控制權收益有很大影響的較難以量化因素。其中包括沒有量化的中國的法律體系、 產品市場的競爭程度、公眾意見的壓力、新聞媒體以及征稅的水平等。
控制權收益是投資控制權的投資者投資的動機，本文提出的新的計算控制權收益模型為投資 者提供了預測投資控制權收益大小的有效方法，使得控制權投資者能夠自己判斷投資控制權 的行為是否理性。進一步，為了提高控制權收益大小，投資者側重關注那些顯著影響控制權 收益的微觀因素，優化投資決策。此外，政府也能參考相應的影響因素，制定相應的政策， 完善公司控制權市場制度設計與建設。
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The Measure of Benefits of Control Right Basedon CAPM
Yang Song1 Wang Ping2 Zhao Qiwei3 Abstract: Based on CAPM, thi s paper argues that the benefit of control right equals the sum of market portfo lio income and control investing risk premium. Further, the paper numerically me asures the benefits of control right of listed companies in China Shanghai A sto ck market. The researches find out that the influencing factors show distinct ye arly variation and that they have diminishing tendency in influencing the benefi t of control right.
資本資產定價模型(CAPM)主要研究證券市場中資產的預期收益率與風險資產之間的關系,以及均衡價格是如何形成的。它的主要特點是一種資產的預期收益率可以用這種資產的風險相對測度 系數來測量，它刻畫了均衡狀態下資產的預期收益率及其與市場風險之間的關系。
一、CAPM概述：
給定一個收益率，標準化投資比例，可以得到最優風險證券組合的投資比例，然后改變無風險證券的收益率可以得到不同切點，重復這一過程，可以得到全部最優風險證券組合的投資比例。托賓的分離定理指出，投資者的切點處投資組合都是相同的，這意味著所有投資者面對的有效集都相同，即：投資者對風險和收益的偏好狀況與該投資者風險組合的構成無關。
二、在我國證券市場，對CAPM的簡單實證檢驗：
1、檢驗步驟：
收集15支股票的9天（5.8至5.18其中5.12和5.13為法定假日）時間序列資料,市場證券組合用上證指數代表。
2、樣本數據選取及各項指標的計算：
收集上海證券交易市場的15支股票（600000―600017，其中代碼600002、600013、600014為空）。
無風險利率是指投資者能夠按此利率進行無風險借貸的利率。我國目前利率還沒有完全市場化,無法用國債利率或國債回購利率來代表無風險利率。上海證券交易所中儲蓄的比重相當大, 所以選擇3個月居民定期儲蓄存款利率作為無風險利率。目前, 我國3個月居民定期儲蓄存款年利率是4.41% ,折算為日利率為0.012% ,即 = 0. 012%。
在上述樣本的基礎上,按下面公式來分別計算個股和指數的日收益率: R = (今日收盤價格/昨日收盤價格- 1) *100%，R = (今日收盤綜合指數/昨日收盤綜合指數- 1) * 100%
3、回歸檢驗：
（1）利用單指數模型作一次回歸：
由此，當DW檢驗值為2左右模型不存在自相關，由此,本例中大多數不存在自相關；F檢驗對應的P值均較小, 這就是說在α= 0.05的顯著性水平下,方程的線性關系是顯著成立的；對于變量 的顯著性檢驗,在α= 0. 1的顯著性水平下,全部可以通過檢驗。
（2）利用BJS模型做二次回歸，檢驗風險與收益關系：
（3）利用林特訥法做二次回歸，得到以下結果：
結論如下：收益率和系統風險間存在正相關關系； 為正而且顯著區別于零,說明非系統性風險在股票價格其作用，這與CAPM矛盾。模型中回歸所得到的無風險利益高于所觀測到的實際中無風險利率很多。
從以上檢驗及分析可以看出，目前我國的證券市場正處于弱有效或非有效狀態，其原因大致有如下幾點：信息公開化程度低；信息披露不完善；投資者結構不合理；上市公司股權結構不合理等。對此，還需要我國資本市場的進一步發展，完善來解決。
作者單位：西南財經大學金融學院在讀碩士研究生
參考文獻：
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