基于CAPM的我国沪市股票投资风险β系数分析

【摘 要】随着我国市场经济日益发展，投资环境不断改善，投资者的投资热情越发高涨，对会计信息要求提高。本文基于资本资产定价模型（CAMP），应用excel，设计程序计算了上海证券交易所上市的股票β值。

【关键词】资本资产定价模型；β系数；投资风险

随着我国市场经济日益发展和完善，投资环境不断改善，投资者的投资热情越发高涨，截止2010年我国投资者开户数达到1.5亿人，这必然导致投资者对会计信息的有用性的要求大大提高，如上市公司资产负债表、利润表等。本文基于资本资产定价模型（CAMP模型），以上海证券交易所所有上市公司股票为研究对象，对模型中的β进行比较分析。本文的结构如下：第一部分，资本资产定价模型简述；第二部分，数据的选择和处理；第三部分，数据分析；最后一部分是本文的结论。

一、资本资产定价模型简述

资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，简称CAPM）是由美国学者威廉・夏普（William F.省略.省略/q/hp/s_600000.省略.省略/q/hp?s=000001.SS，步骤如上。对于一年期的利率可以登录中国人民银行的官方网站（http：//www.pbc.省略/huobizhengce/huobizhengcegongju/lilvzhengce/）得到。

（三）数据处理与程序设计

以浦发银行（600000）为例说明单只股票β值的计算，将每月首日的日期（Date）、浦发银行个股收盘价（Close）、上证收盘指数（mClose）和一年期存款利率整理在一张工作表中。本文利用excel中slope函数计算一只股票的β值，将公式Ri=Rf+βi（Rm-Rf），移项得到Ri-Rf=βi（Rm-Rf），其中Ri=（Closei-Closei-1）/Closei-1，Rm=（mClosei-mClosei-1）/mCl

osei-1。以浦发银行（600000）为例，整理得到以下数据在工作表中选择“插入”，点击“函数”，打开“插入函数”对话框，在对话框中选中“SLOPE”，点击“确定”。打开“函数参数”的对话框，在工作表中选定工作区域，点击“确定”，立即得到浦发银行个股的β值。

（四）多只股票编程计算β值

本文利用excel中宏功能计算数百只股票的β值，将以上整理的数据进一步整理，将所有上市公司股票的“股票代码”“拼音简写”“股票名称”整理在同一张工作表中，将该工作表命名为“DMB”。

将所有股票的历史数据整理如下图，并且以股票代码命名各工作表。单击“工具”，在“工具”中单击“宏”，选择“Visual basic编辑器（V）”单击，弹出一个VB的工作界面。单击“文件”下方的“插入用户模块”得到一个“UserForm”在用户模块，打开文件，启用“宏”，在“请输入代码”一栏输入“浦发银行”的股票代码600000，单击“计算”键，在“β值”一栏立即生成浦发银行个股的β值为0.8844。以此类推，只要在“请输入代码”输入各只股票的代码或者股票名称的汉语拼音首字母，单击“计算”键，即生成了该股的β值。

三、数据分析

由于本文采用的是历史数据，所以时间对于结论的影响是不可忽略的。本文采用的数据从1999-01-01～2008-10-30，不妨把这段时间分为五段。对于某只股票可设1999-01-01～2000-12-30的权数为A1，计算出的β=β1；2000-01-01～2002-12-30的权数为A2，计算出的β=β2；2003-01-01～2004-12-30的权数为A3，计算出的β=β3；2005-01-01～2006-12-30的权数为A4，计算出的β=β4；2007-01-01～2008-10-30的权数为A5，计算出的β=β5。A1+A2+A3+A4+A5=1，A1A2A3A4A5。则该股的β=A1β1+A2β2+A3β3+A4β4+A5β5。

仍以浦发银行为例，浦发银行从2003-01-01开盘，2003-01-01～2004-12-30的权数为0.2，计算出的β1=1.0216；2005-01-01～2006-12-30的权数为0.3，计算出的β2=0.7695；2007-01-01～2008-10-30的权数为0.5，计算出的β3=0.8553，则浦发银行的β=0.2×1.0216+0.3×0.7695+0.5×0.8553=0.8628，而不考虑时间的β=0.8844。综上可以得到考虑时间因素模型的β计算公式βi=An（Rm-Rf/RiRf），An为每月的时间权数，Rm-Rf/RiRf为每月的β值，∑An=1，AnAn+1。

当然这一模型也存在一些问题，诸如，第一，β只能衡量系统风险，个股的非系统风险不能无法用β衡量，而在现实中，个股的情况又是投资者不得不考量的；第二，个人的预期不一样，不是每一个投资者对时间因素的影响都是相同的；第三，原始CAMP的假设过于苛刻，在现实市场中不易满足。

四、结论

β反映了个股对市场（或大盘）变化的敏感性，也就是个股与大盘的相关性或通俗说的“股性”。可根据市场走势预测选择不同的β的证券从而获得额外收益，特别适合作波段操作使用。当有很大把握预测到一个大牛市或大盘某个大涨阶段的到来时，应该选择那些高β的证券，它将成倍地放大市场收益率，为你带来高额的收益；相反在一个熊市到来或大盘某个下跌阶段到来时，你应该调整投资结构以抵御市场风险，避免损失，办法是选择那些低β的证券。

如果β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化，其风险情况与市场投资组合的风险情况一致；β＞1，说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险；β＜1，说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险程度小于整个市场投资组合的风险。

比如：一支个股β为1.3，说明当大盘涨1%时，它可能涨1.3%，反之亦然；但如果一支个股β为-1.3%时，说明当大盘涨1%时，它可能跌1.3%，同理，大盘如果跌1%，它有可能涨1.3%。由于β是衡量系统风险的，理论上不考虑个股的非系统风险，个股β值越大，在牛市中该股的收率越高。为避免非系统风险，可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合。

参 考 文 献

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