经管学院 - 硕士 - CAPM在中国股票市场的实证检验 - 赵善福 - 图

摘 要

摘 要

资本资产定价模型理论是现代金融工程中一个非常重要的理论，在现实中也得到了广泛的应用。资本资产定价模型作为现代金融学理论的基础，它将选择风险资产的投资分析过程大大的简化，给出了简洁优美的定价公式，从而使投资者能够方便地、广泛地应用它们解决投资决策中的一般性问题。为了加深对资本资产定价模型的认识，更好地在我国证券市场上使用该模型，本文介绍了资本资产定价模型相关的理论基础并进行了相应的实证研究。本文以上证A股指数收益率作为市场收益率，以一年期定期存款为无风险利率，选取了2005年1月到2010年12月上海股票市场上100支股票作为数据样本，使用双程回归法对中国股票市场进行了实证检验。实证检验表明，中国证券市场还不是一个成熟的有效的市场，β值不能显著性地成为收益率的解释因素，市场之外的因素在证券定价中起到了不可忽视的作用。在目前的市场中，投资者不能很好地通过投资组合来降低风险。在当前的市场环境中投资者仅仅依靠β值来对中国证券市场上市公司股票风险和收益之间关系进行精确度量，并以此作为指导投资决策的法则尚不可行。尽管中国的股票市场在过去的二十年中取得了令人瞩目的成就，但是中国的股票市场离成熟有效的市场还有相当的差距，把我国的股票市场建成为为国民经济服务的成熟有效的市场需要我们不懈的努力。本文在实证研究的基础上结合证券市场的实际情况进行了原因探究，并提出了优化市场监管、加强上市公司自律、加大投资者教育等相关政策建议。

关键词：资本定价理论；上海股票市场；实证检验

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ABSTRACT

ABSTRACT

Capital asset pricing model is a very important theory in the modern financial engineering, and has also been widely used in reality. With the capital asset pricing model makes that investors can be easily, widely used them to solve the general

problem investment decision. In order to deepen the understanding of the capital asset pricing model, this paper introduces the capital asset pricing model and the relevant theory of corresponding empirical research. This article uses the A-share index returns as the market rate of return, uses the one-year deposit interest rate for the risk-free, selects in January 2005 to December 2010 on the Shanghai stock market as a data sample of 100 stocks and uses two-way regression on the Chinese stock market make an empirical test. Empirical tests show that China's stock market is not yet a mature and effective market, β value can not become a significant factor in the interpretation of yield, and other factors played in the pricing of securities can not be ignored. In the current market, investors can not very well through the portfolio to reduce risk. In the current market environment, investors can not rely on β-value shares of listed

companies to establish the relationship between risk and return, and as a rule to guide investment decisions. Although China's stock market in the past twenty years has made remarkable achievement, but it is still not a mature and effective market. We need to make unremitting efforts to build our country's stock market as a mature and effective market. In this paper, after analyzed the relevant reasons, I put forward my own policy recommendations.

Key Words：CAPM；Shanghai stock market；Empirical test

II

目 录

目 录

摘 要 .....................................................................................................................I ABSTRACT .......................................................................................................... II 第一章 引言 .......................................................................................................... 1

1.1 研究的背景与研究的意义 ..................................................................... 1 1.2 本文的内容与结构 ................................................................................. 2 1.3 本文研究的思路与方法 ......................................................................... 2 1.4 文献回顾 ................................................................................................. 2

1.4.1 国外文献综述 .............................................................................. 2 1.4.2 国内文献综述 .............................................................................. 4 1.4.3 国内外文献的简评 ...................................................................... 5

第二章 资本资产定价模型理论综述 .................................................................. 6

2.1 金融资产定价的方法论 ......................................................................... 6

2.1.1 归纳法和演绎法 .......................................................................... 6 2.2.2 均衡定价方法和无套利定价方法 .............................................. 6 2.2 资本资产定价模型 ................................................................................. 8 2.3 资本资产定价模型的局限性 ............................................................... 10 2.4 CAPM理论的深化 ............................................................................... 11

2.4.1 多要素资本资产定价模型 ........................................................ 12 2.4.2 跨期的动态资本资产定价模型 ................................................ 12 2.4.3 基于消费的资产定价理论 ........................................................ 13 2.4.4 行为金融学对资产定价理论的发展 ........................................ 14

第三章 资本资产定价模型的实证检验 ............................................................ 16

4.1 数据来源 ............................................................................................... 16 4.2 CAPM的实证研究的设计 ................................................................... 16 4.3 实证结果 ............................................................................................... 18 第四章 启示及对策 ............................................................................................ 23

4.1 本文研究的启示 ................................................................................... 23 4.2 政策建议 ............................................................................................... 24 结束语 .................................................................................................................. 26 参考文献： .......................................................................................................... 27 致谢 ...................................................................................... 错误！未定义书签。 附录A .................................................................................. 错误！未定义书签。

第一章 引言

第一章 引言

1.1 研究的背景与研究的意义

证券市场诞生的那一刻，金融资产的定价就成了人们不可能回避的问题。金融资产定价问题从有金融市场以来就成为了人们思考和研究的重点，吸引了大量的经济学家进入这个领域来进行研究。在经历了非常曲折的道路之后，金融资产定价理论进入了一个快速发展的时期，众多经济学家在这一领域取得了辉煌的成绩。随着经济和金融实践的发展，金融理论和学科也在不断发展着和充实着。现代资本资产定价理论源于Markowitz（1952）对资产组合理论的研究基础之上，它与资金的时间、风险管理一起被称为现代金融理论的三大支柱。现代资本资产定价理论成为了现代金融经济学大厦的最为重要的支柱之一。可以说没有资本资产定价模型就没有现代金融理论的大放异彩。

第一个关于金融资产定价的均衡模型即为现代资本资产定价模型（CAPM）。现代资本资产定价模型有着一个突出的特点就是这是一个可以进行计量检验的金融资产定价模型；而且，资本资产定价模型也是一个在不确定条件下能使投资者实现效用最大化的资产定价模型，这无疑掀起了现代金融理论领域的一场革命。现代资本资产定价理论确立了风险资本与其收益之间的关系，揭示了风险资本报酬的内部结构，指出了证券的期望收益率等于无风险收益率加上风险补偿；而且现代资本资产模型将风险分为系统性风险与非系统性风险。系统性风险是股票市场本身所固有的风险，非系统风险却是一个公司或行业所特有的风险；系统性风险是不可以通过分散化消除的风险，是指那些影响整个市场的风险因素，通过资产多样化却可以分散掉非系统风险。资本资产定价模型引进了?系数来表征系统风险。对于投资者来说，承担非系统风险是得不到补偿的，投资者通过投资组合将非系统风险分散掉，这样就只剩下了系统风险。这种思路对科学投资理财是大有裨益的。资本资产定价模型(CAPM)代表了财务经济学中最重要的进展和突破。

西方主要的资产定价理论在20世纪70年代末就已经成型，在实际的投资活动中也有了广泛的应用。这些理论能否为我们所用是一个非常现实的问题，需要我们对这些资产定价理论及模型本身有很深的理解同时又要结合中国的国情，借鉴国外的实证经验，让这些成熟的理论能使中国的投资者在股票市场得以应用。在经过二十年左右的快速发展后，中国的股票市场目前已经初具规模，在中国的经济发展中发挥了重要作用。特别是在进行股权分置改革以后，中国的证券市场进入了一个崭新的发展阶段，市场的规范化得到了进一步加强。在市场发育的过程中出现了一大批规模化的证券公司、财务公司、投资公司和各种投资基金，特别是投资基金行业得到了快速发展，表明了在我国这样一个相对新兴市场上，投资组合管理的实践活动不仅开始活跃了而且形成相当的规模。资本市场的规律是其自身在几百年来的发展中客观形成的，是具有普遍价值性的。尽管我国的股票市场表现出了不同于发达国家资本市场的一些特点，但是在西方国家产生的反映资本市场规律的理论、方法和投资组合管理的规律也适用于中国。随着我国证券市场不断规范发展、完善，资本资产定价模型的理论在中国的证券市场上将会产生越来越多的实际应用。学习和研究西方发达国家的现代证券组合投资理论，对于促进和推动我国证券市场保持长期稳定的发展具有重大的理论和现实意义。资本资产模型是一个实用方法，不仅为股票投资提供了一个正确的思维方法也为分

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第一章 引言

散投资策略和融资决策中必须在无风险收益率之外再考虑一定的风险补偿(风险溢价)提供了一个思维框架。因此，在西方投资组合理论和资产定价理论研究的基础上，结合我国股票市场的特殊的现实情况的探索出在中国证券市场上具有科学性和实用性的定价理论和方法，揭示证券投资价值的内涵规律，为理性的投资和有效的管理提供科学的依据，对证券市场的管理者、参与者和关心中国证券市场发展的人来说，具有重要的理论和现实意义。

资本资产定价模型一直处于金融理论研究的前沿热点，在获得无数好评的同时也一直存在着很多争议。随着统计方法的发展，统计数据的充实，国内外对这一理论研究也更加深入充实。本文的目的就是在借鉴国外理论体系的基础上，采用中国国内的股票数据对中国股票市场进行检验，得出实证结果，进而加深对资产定价理论的认识，加强对中国股票市场认识。因此，当前我们加深对资本资产定价模型的研究依然有着重大的意义。

1.2 本文的内容与结构

本文先是对资本资产定价模型进行了相关的理论介绍，然后利用上证A股的相关数据进行了实证检验，给出了相关实证分析结论，最后对给出了相应的政策建议。章节安排如下：

第一章是引言，简单介绍本文的研究背景和意义、文章的结构与内容、文章的研究思路与方法和文献回顾。

第二章是资本资产定价模型理论综述，介绍了资产定价模型理论的相关理论原理，并且介绍了资本资产定价模型的相关发展情况。

第三章是资本资产定价模型的实证检验，为本文的重点，详细介绍了资本资产定价模型的实证研究，包括相关数据的选取、实证分析设计及实证结果分析。

第四章是启示及对策，给出了相应的政策建议。

最后为结束语，概括了本文的主要结论，并指出了本文的局限性。

1.3 本文研究的思路与方法

资产定价理论是金融经济学界和财务管理学界的重要研究方向，而资产定价研究的核心问题是如何权衡收益和风险之间的关系。投资者在面临投资选择时，需要对各种资产的期望收益和风险作出评价。但是目前对于资本资产定价在我国证券市场的实用性还没有完全一致的认识。

资产定价模型不仅有着其完美的理论的体系，而且它是一个能够进行实证检验的模型。本文的研究思路为以现代资本资产定价模型（CAPM）的理论原理为基础，使用上海股票市场的相关股票为样本数据，利用双程回归分析法来验证资本资产定价模型在我国证券市场上的适用性。并且在实证分析的基础上分析资本资产定价模型在我国证券市场上是否适应的相关原因进行研讨。

在研究方法上，本文采取以实证分析为主，理论文字分析作为补充的有机结合，并在主要运用定量分析的基础上辅助以定性分析。在文章主要部分的实证研究中，坚持以精确的计量经济学模型对数据进行处理，从简单的样本数据中发现隐藏着的经济规律。本文所用到的计量方法主要是时间序列回归分析。

1.4 文献回顾

1.4.1 国外文献综述

资本资产定价模型提出以后，其实用性如何是学术界比较关心的问题，众多

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第一章 引言

的金融经济学家对此进行了大量的实证研究工作。

1972年Black、Jensen和Scholes[1]使用1926年到1965年间纽约证券交易所的所有股票数据进行了实证检验，他们设计了多种方法进行研究，其中最重要一项是使用消除了源于公司特定风险而产生的统计噪声来建立的资产组合来检验资产定价模型的研究。他们根据β值将所有股票分成10个投资组合，并计算每种投资组合的月收益率排序，并通过该收益率的样本估计来计算每种投资组合的期望收益率。他们的计算结果和零β资本资产定价模型相一致，他们估计证券市场线上没有非线形的证据，斜率为正且不可能为零。该模型的β值可以解释几乎所有投资组合的平均收益率的差异。但同时也发现，非系统风险对收益率有影响，低β股票收益率高于CAPM的预测值，而高β股票收益率却低于CAPM的预测值。

1973年Fama和MacBeth[2]对资本资产定价模型使用1969年之前的数据进行了检验，Fama—MacBeth截面回归的基本思想是，基于β来预测每一个时间截面的收益，然后将时间维上的预测值归结起来。这种方法对于残差偏离正态分布不很敏感，各时间段的回归易于综合处理，容易增加其他变量以测量附加风险的影响能力。与Sharpe-Lintner-Black不同之处在于他们试图在前一时期估计的风险变量基础上预测投资组合未来的收益率。他们发现如CAPM模型所预言的那样，平均股票收益与β值之间存在正相关性关系，而且截距大约就等于无风险收益率。

1977年Roll[3]对资本资产定价模型的实证检验提出了可以进行实证检验的质疑： 无法对CAPM模型进行检验的原因在于无法证明市场指数组合是有效市场组合，而在CAPM理论中市场组合是包含所有不确定资产的组合。针对他提出的这一质疑，有学者通过研究指出只要市场指数与无法观察到的真实市场的相关存在很高的相关性，使用市场指数来代替真实市场进行研究所产生的误差不会很大。在Roll提出相应的批评后，多变量的检验逐渐成为检验CAPM的主流方法。CAPM的检验不在是单纯的收益与系统性风险关系检验。

Lakonishok、Reinganum(1981)[4]和Shapiro(1986)[5]发现许多其它因素对于股票收益具有显著解释能力而股票收益率与风险之间的正相关关系在后来的数据检验中没有表现得那么明显了。Banz（1981）[6]提出的规模效应就是一个重要的发现。他用股票的市值(Market Equity，即ME，股票价格与流通股数量的乘积)来代表其规模，先将股票按市值分成了五组，然后将股票按照β再分成五组，把组合的收益率对β以及证券的市值与全市场的平均市值之差进行了横截面回归，所得的系数又进行了一次时间序列回归。研究的结果证明了规模因素的风险补偿基本为负，而且在统计上是显著的，这说明了市值大的股票的收益率要低于市值小的股票，存在着规模效应。Bhandari(1988)[7]发现财务杠杆与平均收益之间是正相关的。虽然财务杠杆与风险和期望收益有关看来是合理的,但是在SLB模型中,财务杠杆与其它因素一样,都包容在β之中。Bhandari发现即使在有ME和β的模型中,财务杠杆仍然对收益具有解释能力。Stattman(1980)[8]、

Rosenberg、Reid和Lanstein（1985）发现美国股票的平均收益与企业普通股权的账面价值(BE)与其市场值(ME)之比(BE/ME)正相关。Chan[9], Hamao和

Lakonishok(1991)发现BE/ME对于日本股票的截面平均收益具有很强的解释能力。Keim(1983，1985)发现了股票收益的一月效应。

1992年Fama和French[10]对CAPM进行了一次很有影响的实证检验。他们的检验之所以有重大的意义，原因在于他们对前期的各种CAPM异常现象的研究进

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第一章 引言

行了综合，使用1962-1989之间的数据证明，即使在β为唯一解释变量的情况下， CAPM所预言的关系也不存在。他们把股票先按照规模进行了分组，然后在每组中再按照β值进行了分组。经过双分组后，β值和收益率的正相关性明显消失了。他们认为由于双分组消除了规模和β值的复共线性，导致了β值和收益率正相关性的明显消失。他们在解释变量中加入了公司规模，账面价值/市场价值，账面资产/账面价值。经过回归分析，Fama和French发现，公司规模和账面价值/市场价值包含了股票平均收益中杠杆和市盈率的作用，对平均收益的截面变动有明显的解释能力；β值不论是单独作为解释变量还是和其他变量一起回归，均不能拒绝其系数显著为零的假设。由此Fama和French得出结论说，CAPM不能说明近50年的平均股票收益并提出了包括规模和净市值比的双因素模型。同时，支持CAPM的研究者也得到了相应的积极的实证研究成果，给这一广为接受的金融支柱理论强有力的支持。Amihud，Christensen，Mendelson（1992）发现，如果使用更有效的统计方法，那么平均收益率和β值关系的估计值是正的而且是显著的，CAPM理论的结果不能否定。

1997年Barber和Lyon[11]通过研究认为Fama和French(1992)等得到的研究结果是数据窥探的结果,这种结果只对某一特定的数据集合成立,并不能推广成普遍结论;并且指出普遍结论必须建立在对不同时期和不同国家数据集合进行检验的基础之上。Kothari,Shanken和Sloan(1995)用年收益替代月收益来预测β和检验的，他们的结论认为Fama和French(1992)等人在不同的分组识别方法下未必都成立，他们的检验结果无法拒绝年度β与收益正相关的假设。

Clare,Priestly和Thomas(1998)[12]用英国股票市场的数据进行了检验,结果同样无法拒绝β与英国股票市场截面平均收益正相关的假设。

1.4.2 国内文献综述

证券市场从上个世纪90年代初在我国兴起以后，我国的经济学界对这一理论表现出了浓厚的兴趣，进行了大量检验CAPM在中国股市有效性的研究。为推动这一理论在我国的传播和发展做出了有益而卓著的贡献。

施东辉（1996）[14]运用中国股票市场进行了CAPM模型的实证研究，得到如下结论：上海股市的投资总风险中，系统风险占有非常大的比例，同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性，上海股市的这两个特征使得通过组合多元化降低投资风险的作用极其有限；与CAPM揭示的关系相反，上海股市中股票的系系统风险与其预期收益间存在着显著的线性负相关关系，而且除了系统风险外，非系统风险在股票的定价行为中也起着重要的作用。

杨朝军、邢靖(1998)[15]对我国股票市场的价格行为进行了研究，结论表明我国股市场并不符合CAPM所描绘的那样。例如股本规模、净资产收益率和成交量等因素都会对收益率产生影响，且各因素对收益影响的重要性随时间而变化。

陈小悦、孙爱军(2000)[16]运用Fama和French在1992年使用的方法对我国股市进行了检验，得出了CAPM理论在我国股票市场的非有效性，β值对收益率解释能力不高。

阮涛、林少宫（2000）[17]利用上海股票市场的四十支股票对上海市场进行了模型的实证研究，在仅包含β作为解释变量的横截面回归中，β的系数显著为零，R仅为0.004555；将非系统风险加进回归方程，β的系数变为负值仍显著为零，非系统风险系数为正，且在5％的显著性水平上不为零，从而否定了CAPM在上海证券市场上的有效性，但由于单支股票检验的误差较大，其结论并不可靠。

[18]

靳云汇、刘霖(2001)关于中国股票市场CAPM的实证研究表明无论是否存

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第一章 引言

在无风险资产，都不能否定用以代表市场组合的市场综合指数的有效性。但是，股票收益率不仅与β之外的因子有关，而且与β之间的关系也不是线性的。

毛晶莹（2004）利用1997年至2001年深圳股票市场的200多支股票进行了了CAPM实证检验，得出的结论是：深圳证券市场的系统性风险与平均收益存在负线性相关关系,市场中存在着严重的投机性；非系统风险具有较强的解释能力,说明收益不仅受系统风险影响,也受非系统风险影响，而且非系统风险与平均收益之间存在着负线性相关关系，所以深圳证券市场不符合CAPM模型。并且该文从我国的证券市场发展历史短,信息公开化程度太低,股市规模小,投资者的结构畸形,个人投资者占比重较大,且投资者的投资观念不成熟等方面分析了不符合的原因。

许涤龙、张钰（2005）[19]使用上海股票市场2000年到2002年的30多支股票的数据进行了实证研究，同时构造股票投资组合对模型进行了修正检验。他们的研究表明上海股票市场收益与系统性风险之间的正相关线性比较明显，同时他们对构造股票投资组合模型进行修正检验的结果表明系统性风险能更好的衡量股票组合的风险。但是他们的研究表明存在负的无风险收益率。

顾荣宝、刘瑜华（2007）[20]利用2001年1月到2005年的深圳证券市场的203支股票对CAPM在深圳A股市场是否有效进行了实证分析，得出CAPM不适合深圳股票市场的结论。他们的研究表明，深圳股市系统性风险与股票收益相关性很差，股票系统性风险在股票定价中起没有太大作用；股票的平均收益与系统性风险并不是CAPM预料的线性关系，还有其他风险因素在股票定价中起着不可忽视的作用；在深圳股票市场上,投资者的投机性很强，相当多的投资者关注的不是资本的时间价值，而是追求高风险所带来的高收益。

1.4.3 国内外文献的简评

通过对国内外相关文献的介绍，我们可以发现CAPM的实证研究日益深入和成熟，已经取得了较大成就。国内对CAPM可行性的实证研究中大多数研究的结论都否定了CAPM在我国的适用性假设，有的甚至提出了相反的结论:认为系统风险与预期收益间呈显著线性负相关关系，同时也有研究认为非系统风险在股票定价行为中具有重要作用，并分析得出股本规模、可流通股占总股本的比例、净产收益率和成交量为影响股票收益率不可忽略的因素。随着我国经济的飞速发展，证券市场的发展取得了巨大的成就，证券市场时刻处在变化之中。特别是在股权分置改革完成之后，证券市场变得越来越合规化、国际化，市场成熟度也越来越高。因此，有必要在新的形势下对我国的股票市场有效性进行新的检验。

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第三章 资本资产定价模型的拓展

第二章 资本资产定价模型理论综述

2.1 金融资产定价的方法论 2.1.1 归纳法和演绎法

根据逻辑推演过程的不同来区分，我们可以将在资本市场上为金融产品定价的方法可以分为归纳法和演绎法两类。一般情况下我们主要把归纳法用于模糊定价，即预测金融产品的价格变动趋势，而把演绎法用于精确定价，即给出确定金融产品的定价方法。

（一）归纳法

归纳法是一类自下而上的推演方法，根据逻辑学上的定义是从个别的、特殊的事物推出一般原理和普遍事物的推理过程，以技术分析为代表。

目前在股票、期货及外汇市场等资本市场的交易过程中个人投资者常常用技术分析来的预测价格的变化。技术分析法认为市场行为包容消化一切而且历史将会不断地重复，因此可以用过去的价格规律来预测未来的价格走势。

以数理金融学为代表的演绎法虽然在理论形式上不断完善，但是在解决实际问题的时却常常得不到应用的重视。经验使用表明技术分析能够帮助分析得到价格之外的增量信息，在资本市场的具体应用中具有较高的价值。因此，尽管以技术分析法为代表的归纳法一直受到主流经济学的怀疑和排斥，但它仍然有着很强的生命力，至今仍然是资本市场中广泛使用的定价方法之一，受到人们的喜爱。

（二）演绎法

演绎法是一类自上而下的推演方法，根据逻辑学上的定义是从一般（或普遍）到个别的推理过程。数理金融学根据演绎法首先以一系列假设条件给出该理论的适用范围，然后以经济学理论为基础，经过严密的数学推导，得出一个定价模型或定价理论，于是在假设条件所限定的适用范围内，该模型或理论就是“放之四海而皆准”的，可以对任何一项金融资产进行定价。主流经济学推崇的资产定价方法是演绎法。现代金融理论都属于这一范畴。

2.2.2 均衡定价方法和无套利定价方法

证券不同于一般意义上的商品，作为一种被人们广泛接受的金融资产(例如：股票，它代表了持有者对公司资产和未来收益的索取权)，其价值变动性(Value Uncertainty)是其基本特征，其预期收益存在风险或不确定性，风险决定着资产价格的波动(fluctuation)。因此，有价证券的价格变动存在着较普通商品更多更复杂的不确定性因素，这些不确定性因素为证券的合理定价蒙上了一层神秘的面纱。从一般意义上说，和商品的价格一样，金融资产的价格也是由市场的供求关系所决定的。当需求大于供给时，价格将上涨，反之，价格将下降。当金融资产的需求等于供给时，我们说市场处于均衡状态。使需求等于供给的价格则称为均衡价格。金融资产定价理论所要确定的价格应该是均衡价格。因而我们可以利用均衡分析方法——即资产的均衡定价方法，来给金融资产进行定价。另一方面，均衡要求不能花费成本并且不承担风险而获得正的利润。即要求不存在套利机会。由此产生出金融资产的无套利定价方法。

（一）金融资产的均衡定价法

金融资产的均衡定价方法从经济行为主体的优化问题的必要条件出发，获得内生的资产需求，然后利用均衡条件，通过使内生的资产需求与外生的资产供给

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第三章 资本资产定价模型的拓展

相等获得资产的均衡价格。内生的资产需求可以从经济行为主体的优化问题的一阶条件导出。均衡定方法可以使利率和衍生证券的标的资产或有关的标的变量的市场风险报酬作为均衡的一部而内生化，从而可以保持内在相容性。更重要的是金融资产的均衡定价方法不受金融市场否是完备的限制，所以均衡定价方法的使用应用范围非常广。第一个在不确定性条件下的资产定价均衡模型是资本资产定价模型(CAPM)。

（二）金融资产的无套利定价方法

套利定价法的基本思路为：构建两种投资组合，让其终值相等，则其现值一定相等；否则的话，就可以套利，即卖出现值较高的投资组合，买入现值较低的投资组合，并持有到期末，套利者就可以赚取无风险收益，这样就会吸引大量的套利者进入。众多套利者这样做得结果就是较高现值的投资组合价格下降而较低现值的投资组合价格上升，直至这种套利行为无法获得无风险收益，此时两种组合的现值相等。为什么可以利用不存在套利机会为前提来给资产进行定价呢?从不存在套利机会出发，我们立即可以得出这样的结论：在完善的市场上，任何具有相同现金流的资产或资产组合必有相同的交易价格。如果其中的一种资产或资产组合的价格是事先给定的，即认为是交易价格，那么，其他具有相同现金流的资产或资产组合，其交易价格随之也就确定了。这样确定的价格应该是均衡价格。如果不是均衡价格，意味着在这样的价格之下资产的供求不平衡，交易价格大于或小于均衡价格，所以就存在套利机会。根据这样的原理，就得到资产无套利定合之中，利用给定价格的资产或资产组合，复制出与所要定价的资产或资产组合相同现金流的资产组合，在不存在套利机会的假设下，所要定价的资产或资产组合的价值，等于复制出的资产组合的价值，而复制出资产组合的价值是已知的，因此所要定价的资产或资产组合的价值也就确定了[21]。

经济行为主体优化的理性行为与存在众多套利套利机会而言是相互矛盾的，因此从某种意义上说，从不存在套利机会的假设出发来给金融资产进行定价，比从均衡出发来给金融资产进行定价更为自然，但不存在套利机会不一定是市场均衡的充分条件。

（三）无套利假设与金融市场均衡之间的关系 假如投资者都是理性的，对财富的偏好是随着财富的增加而增加的，则存在套利机会与市场均衡的相互矛盾，均衡一切要求交易价格使金融资产的需求等于供给。对于理性的投资者来说，其金融资产的需求或供给都是由其自身利益所决定的。在均衡的状态下．金融资产的需求等于供给，投资者的自身利益得到满足，即投资者的效用达到最大化；如果存在套利机会，则投资者的自身利益都没有得到满足，因为理性的人都想利用套利机会获利。更基本的，存在套利机会与投资者存在最优资产组合需求相矛盾。因为任一个投资者想利用套利机会的规模是无限的。因此，存在套利机会与经济行为主体优化的理性相矛盾。如果存在套利机会，就意味着供求不平衡。一旦发现套利机会，大家都想利用，结果市场马上会调整要价和出价，使供求得以平衡。所以均衡时，一定不存在套利机会，由此可知不存在套利机会是市场均衡的必要条件。因此，不存在套利机会的假设是一个合理的假设，不存在套利机会不一定是市场均衡的充分条件[22]。

Sharpe(1964)和Lintner(1965)分别在Markowitz的资产组合选择理论的基础之上导出内生的资产需求，然后利用市场的均衡条件——市场出清，提出了著名的均衡资产定价理论（CAPM）。

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第三章 资本资产定价模型的拓展

2.2 资本资产定价模型

资本市场理论的核心基础内容就是证券定价理论，明确了证券定价的理论和现实意义在于：在微观层面上来看，投资者有了以科学的证券定价理论为指导的证券定价方法才能减少投资活动中的盲从性和随意性；在宏观层面上来看，证券市场对经济和企业发展的积极作用是通过资本的集中和资本资源的优化配置来实现的，而资源的优化配置又有赖于证券市场的有效性即证券价格能够真实反映公司的价值，只有这样，价格机制这只无形之手才能在证券市场上起到优化资源的作用。从宏观分析、资本市场环境分析、行业分析及公司财务状况分析到提出最后提出投资决策建议之间，证券定价(估价)是证券分析中最为重要和最为关键的环节，起着一种承上启下的桥梁作用。而且所有其它分析从根本上讲，都是为了对一个公司进行准确的估价提供基础，然后以证券定价为依据作出相关的投资决策和建议。

资本资产定价模型(CAPM)是William·Sharpe,John·Lintner，Jan·Mossin在60年代在Markowitz的投资组合理论的基础上发展起来的。它是第一个在不确定条件下，能使投资者在投资活动中实现效用最大化的行至有效的一个定价模型，为西方金融理论的蓬勃发展打下了基础。它是一种金融经济中的均衡定价模型，揭示了风险证券的风险结构，告诉人们可以怎样按着投资组合理论去做证券投资，属于实证经济学范畴。

现代投资理论的奠基人Markowitz(1952)[23]首次提出使用证券投资收益率的方差作为投资风险的衡量指标，实现了如何从定量的角度分析家庭和企业在不确定条件下支配金融资产，以获取适当风险水平下的最大预期回报。Markowitz的证券投资组合理论的假设条件如下：(1)投资者在证券持有期内的预期收益率是一个概率分布；(2)投资者在投资期内力求得到最大期望效用；(3)投资者使用证券收益率的方差作为投资风险的估计；(4)投资者利用预期收益率和风险的关系系进行投资；(5)投资者在同样的风险水平下，偏好更高的收益率，或在同样的收益率水平下，偏好更小的风险[24]。在完整的“均值一方差”分析框架下， Markowitz证明了使投资者效用最大的组合具有两个特征：在相同风险(方差)条件下可以提供最高的期望收益或者在相同期望收益条件下只承担最低的风险。所有这些组合的集合称为最优投资组合。理性的投资者通过选择最优的投资组合，实现期望效用的最大化，这一选择过程可以借助于求解以下的二次规划模型来实现：

=??????min?i?1j?1ijni?1n2nnij； (2.1)

s.t. ??iE(ri)?E(r)； (2.2)

??i?1i?1 (2.3)

通过固定收益率E(r)，求取最小方差的投资组合。其中E(ri)是第i项资产的预期收益率，

?是其投资权重。此模型的本质是使投资组合在给定收益率水平

i上实现风险最小化，并具体说明在该收益率水平上投资组合中各种风险资产的类型及权重。求解的结果是一条双曲线，其中双曲线的上半支是有效组合边界。投资者在有效组合边界上根据其风险-收益偏好选择投资组合，结果必然是投资者的效用函数与有效组合边界的切点。马柯维茨的资产组合选择理论提供了找寻最

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第三章 资本资产定价模型的拓展

优组合的策略，是CAPM的立足点。CAPM研究的是每个投资者都遵循马柯维茨定

Sharpe(1964)、Lintner(1965)和Black(1972)提出的CAPM以Markowitz的均值-方差(Mean-Variance)分析为基础，通过对证券市场价格机制的深入研究，建立了股票(实际上可以包括其它任何金融资产)的均衡定价模型，即资本资产定价模型(CAPM)，很好地描述了证券市场上投资者行为的准则，这些准则将导致证券均衡价格、证券收益—风险处于一种清晰的状态。

在推导资本资产定价模型过程中依照了“如果怎么样，那么就会怎么样”的逻辑思维方式。假设条件部分描绘给出了一个简化的世界，通过假设部分的诸多假定建立一个非现实的理想世界，将有助于我们得到简化世界的研究结论。通过这样做给我们在现实环境中的研究提供了可行的思路：在研究简单情形基础上得出相关结论，再加上现实世界复杂的条件，然后通过对其他相关因素的修正，我们就可以建立起一个跟现实相符程度高的、便于理解的和便于研究的模型。当然，我们从中也了解到，任何模型只是一个现实的简单模拟过程，它只是将现实世界抽象简化而来。

资本资产定价模型的前提假定有： 1、所有投资者得投资期限相同。 2、每种资产都是无限可分。

3、投资者人数众多，每个投资者的财富相对于所有投资者的财富总和来说是微不足道的。投资者是价格的接受者，单个投资者的交易行为对证券价格不发生影响。这一假定与微观经济学中对完全竞争市场的假定是一致的。

4、投资者投资范围仅限于公开金融市场上交易的资产，譬如股票、债券、借入或贷出无风险资产的安排等等。这一假定排除了投资与非交易性资产如教育、私有企业、政府基金资产如市政大楼、国际机场等。此外，假定投资者可以在固定的无风险利率基础上借入或贷出任何额度的资产。

5、投资交易过程中不存在证券交易费用和税。当然这个假设跟实际生活存在一定的差距，我们知道费用和税收是投资人在投资过程中不可忽略的因素，这直接影响到投资人对投资资产的选择。举例来说，利息收入、股息收入、投资者所承担的税负的差异。此外，实际中的交易也发生费得所承担的税负不尽相同。此外，交易过程产生不同的费用支出。

6、所有投资人都是理性的，根据投资组合在单一投资期内的预期收益率和标准差来评价这些投资组合，这意味着投资人都采用Markowitz的资产选择模型。

7、所有投资者对证券的具有相同的评价和对经济形势拥有一致的看法。这样，投资者关于有价证券收益率的概率分布预期是一致的。也就是说，无论证券价格如何，所有投资者的投资顺序都相同，这符合Markowitz的资产选择模型。依据Markowitz的资产选择模型，给定一系列证券的价格和无风险利率，所有投资者投资组合的期望收益率与协方差矩阵相等，从而产生了有效边界和一个独一无二的最优风险投资组合。这一假定也叫做同质期望(homogeneous expectations)[25]。

由以上假定，可以得到证券市场的若干内在均衡关系：

1、所有投资者将按照包括所有可交易资产的市场资产组合（market

portfolio）M来成比例地复制自己的风险投资组合。为简化起见，我们将风险资产特定为股票。每只股票在市场资产组合中所占的比例等于这支股票的市值（每股价格乘以股票总数）占所有股票市值的比例。

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第三章 资本资产定价模型的拓展

2、市场资产组合在有效边界上，同时市场资产组合也与最优资本配置线上的资产组合相切。那么，资本市场线（资本配置线从无风险利率出发通过市场资市场资产组合M的直线）就是可能达到的最优资本配置线。所有的投资者选择持有市场资产组合作为他们的最优风险投资组合，投资者之间的差别只是投资于投资组合和无风险资产的数量比例不同。

3、市场资产组合的风险溢价与市场风险和个体投资者的风险厌恶程度成比例。

4、个人资产的风险溢价与市场资产组合M的风险溢价是成比例的，与相关市场资产组合证券的贝塔系数也成比例。

在完美市场假设下，当证券市场达成均衡时，个别证券的期望报酬与市场系统风险存在线性关系，且系统风险为解释横截面期望报酬的唯一因子。即风险资产的收益率是该资产与市场投资组合协方差的函数。CAPM模型可用下式表示：

E(ri)?rf??(E(rm)?rf) （2.2）

im券市场组合的期望收益率；?=cov(ri，rm)／var(rm)为第i种证券系统风险

im

其中, E(ri)为第i种证券的期望收益率；

rf为无风险收益率; E(rm)为证

的测度。

CAPM的提出对全世界的金融理论研究和实践均产生了巨大的影响，其主要表现有：（1）大多数机构投资者都按预期收益率和贝塔系数的关系来评价其投资业绩；（2）大多数国家的监管当局在确定被监管对象的资本成本是，都把预期收益率和贝塔系数的关系连同对市场指数收益率的预测作为一个重要因素；（3）法院在衡量未来收入损失的赔偿金额时也经常使用预期收益率和贝塔系数的关系来确定贴现率；（4）很多企业在进行资本预算决策时也使用预期收益率和贝塔系数的关系来确定最低要求收益率。

2.3 资本资产定价模型的局限性

资本资产定价模型（CAPM）最大的优点在于它的简单、明确以及实用。它把任何一种风险证券的风险分为系统性风险和非系统性风险，从而任何一种风险证券的价格都包涵了三个因素：无风险利率、风险的价格和风险的计算单位，而且它将任何一个风险资产表示为这三个因素的有机结合。资本资产定价模型的实用性使投资者可以根据所面临的金融资产绝对风险的相对水平而不是总风险来对各种竞争报价的金融资产作出评价和取舍。投资者已经广泛采取这种方法用来在金融市场解决资产投资决策中的一般性问题。

当然，资本资产定价模型（CAPM）也不是无可挑剔的，相反它存在着相当多的争议，它本身存在着一定的局限性。了解资本资产定价模型（CAPM）的人都知道资本资产定价模型是建立在众多的假设条件之上的，而且这些假设条件有的是相当苛刻的，在现实中有些难以达到，这也就导致了资本资产定价模型本身所固有的局限。表现在：

1、是否存在无风险利率

资本资产定价模型（CAPM）在假设条件中引入了无风险利率概念，并且假定投资者可以毫无限制地以无风险利率进行资金借入和贷出，显然这一假定是存在争议的。在现实中金融中介机构（例如：银行）在借贷资金的利率水平都会随着条件的不同而调整，且贷出资金时的利率比借入时高。如果把国库券的利率视作无风险利率（国库券没有信用风险，收益率确定性高，期限短），国库券却存在购买力风险。在通货膨胀条件下，国库券的购买力风险随着通货膨胀率越来越高

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第三章 资本资产定价模型的拓展

将会越来越严重，这就是说不存在这样一种无风险资产。所以说资本资产定价模型关于无风险利率的概念在现实中存在挑战。

2、税收和交易费用是否可以忽略不计 资本资产定价模型（CAPM）中的一个重要假设条件就是税收和交易费用均忽略不及。显然在客观世界中并不存在这样的投资环境。税收和交易费用是客观存在的，而且并不能少到忽略不计，这对证券的定价是有影响的。由于对资本利得税（中国没有此项税）和红利征税的不同，以及交易费用的客观存在，使得投资者持有不同的风险资产组合。不同的证券其也有不同的流动性，流动性差的证券也会带来交易成本。

3、信息是否是免费的并且立即可得

资本资产定价模型（CAPM）假定信息是免费并且立即可得的。事实上，不同的投资者在不同的环境下获取并处理信息的内容是存在相当大的出入的。在现实环境中有些信息是免费可得的，然而还有相当一部分的信息是不可免费获取的并且不同的人在获取信息的速度方面是存在差异的。

4、理性人假设是否合理

理性人假设是资本资产定价模型（CAPM）成立的基本前提。但事实上，人是复杂的矛盾综合体，理性的状况不总是存在。投资者是理性与非理性的统一体，导致了参与市场主体的复杂性和目标的多样性，导致了证券价格的随机性，因此理性人假设并不总是成立的。为此，行为金融学提出了行为组合理论和行为资本资产定价模型（BAPM）。

5、单期静态是否成立

资本资产定价模型（CAPM）的假设条件之一是投资者单期静态，事实上，投资者的投资行为更多的时候是跨期的动态的资本配置。消费对一个投资者的投资行为来说影响非常大，消费资本与投资资本在不同时期的比例分割对资本资产的定价将会产生影响。投资者还要考虑相邻时期资产组合优化问题。

6、?值难以确定

很多证券由于缺乏历史数据和现实中的许多其它因素，导致了其?值不容易计算。此外，时间和经济环境的变化发展也会导致各种证券的?值随之产生相应的变化。因此，仅靠历史数据估算出的?值用来对未来进行指导也是存在不合理因素的。

7、市场风险是否为影响收益的唯一因素

资产的价值除了受供需关系的影响之外，还受投资者行为、投资者心理、时间跨度、政治原因、经济文化等等多种因素的影响。将市场风险做为影响收益的唯一要素很值得商榷。

2.4 CAPM理论的深化

对资本资产定价理论（CAPM）的争议从其诞生的那一天起就一直没有间断过。然而发展到今天，资本资产定价理论在金融工程领域的地位从来没有被取代过，反而在金融工程领域伴随着争议占有了越来越重要的地位。究其原因可以从如下两个方面看出：一方面是因为资本资产定价模型的科学严谨性使它具有强大的生命力；另一方面，资产定价理论在受到非议的同时能够在非议中不断地修正和完善，通过自身的不断发展和吸取外部力量来弥补缺陷和不足。在资本资产定价模型提出以后，吸引了众多的金融经济学家投身于这个领域来进行研究，许多金融经济学家对其现实中难以达到的假定条件进行修改，对资本资产定价模型理论进

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第三章 资本资产定价模型的拓展

行了发展。Merton(1973)对资本资产定价模型进行了拓展，把单期的资本资产定价模型引入到多个期间，首次推导出多要素资本资产定价模型并提出了跨期资本资产定价模型（ICAPM）；Rubinstein(1976)、Lucas(1978)和Breeden(1979)等人分别对资本资产定价模型（CAPM）进行了进一步的拓展，提出了基于消费的资本资产定价模（CCAPM）；行为金融学家提出了投资组合理论和行为资产定价模型（BAPM）。

2.4.1 多要素资本资产定价模型

传统的资本资产定价模型假设投资者惟一关心的风险是证券未来价格变化的不确定性，然而大多数投资者在关心市场要素之外常常还会关心其他的一些风险要素，这些风险将会对投资者未来的消费能力产生影响从而影响其投资决策，例如与未来的收入水平变化、未来商品和劳务价格的变化和未来投资机会的变化等相关的风险都将是投资者可能会关心的风险。

因此，Merton发展了包含“市场外”风险（要素）的资本资产定价模型，称为多要素资本资产定价模型，它的公式如下：

E(ri)=rf+?(E(rm)?rf)+?(E(rF1)?rf)+?(E(rF2)?rf)+?

imi,F1i,F2+?i,FK(E(rFK)?rf) （2.3）

其中：

rf为无风险资产收益率，

F1，F2，?FK为第一个至第K个要素或市场风险来源，

?，?，?为证券组合或证券I对第K个要素的敏感度，

i,F1i,F2i,FKE(rFK)为要素K的预期收益率。

该公式表明，投资者不仅对承担了市场的风险而要求获得相应的补偿外，还要求对承担市场之外的风险而获得补偿。假如当市场之外的风险要素为零时，多因素资本资产定价模型就转变成为了传统的资本资产定价模型：

E(ri)?rf??(E(rm)?rf)

im就传统的资本资产定价模型而言，投资者可以通过持有市场组合以规避市场上的非系统风险，市场组合可以看作是根据相对投资额投资于所有证券的共同基金。在多因素资本资产定价模型中，投资者除了要投资于市场组合以规避市场上的非系统风险外，还要投资于其他的基金以规避某一特定的市场外风险。虽然并不是每个每个投资者都关心相同的市场外风险，但是关心同一市场外风险的投资者基本上是按照相同的办法来预防风险的。

多要素资本资产定价模型相比如单因素资本资产定价模型最大优点就在于其承认了非市场风险性的存在，市场对风险资产的定价还必须反映出补偿市场外风险的风险溢酬。然而多要素资本资产定价模型也存在一个难题，投资者很难确认所有的市场外风险并经验地估计每一个风险，这影响了多要素资本资产定价模型的适用性。

2.4.2 跨期的动态资本资产定价模型

传统的资本资产定价模型中的有一个假设是投资者的投资期限相同且只考虑单一投资期，然而投资者的需求会有不同且证券市场总是在连续不断的变化过程中，很显然这是一个不现实的假设。为了放松这一假设，把资本资产定价模型

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第三章 资本资产定价模型的拓展

扩展到动态环境中，默顿构建了一个连续时间的投资组合与资产定价的理论框架，提出了一个跨期的资本资产定价模型(ICAPM)。

Merton认为，投资者对风险证券的需求包括两部分：Markowitz的静态资产组合最优化问题中的均值一方差成分和规避对投资机会集的不利冲击的需求。当投资机会集发生不利变动，而同时又存在一种收益率很高的证券时，每一个理性的投资者都会希望买入该种证券作为一种套期保值措施。这种套期保值需求的增加同时也导致了该证券均衡价格的升高，推导ICAPM的关键就是在资产定价方程中反映这种套期保值需求。

在ICAPM中，投资者的决策将最大化整个投资期的效用，即：

U(C(t))eU(W(T))e?] (2.4)

其中，U表示投资者k的效用，C表示投资者k的消费，?表示未来效

maxE[?00kkTkk??tdt?kkk??T|kt用的贴现因子。第一项表示从0到T期的消费效用的现值，第二项表示在T期末财富效用的现值。

按照动态规划原理，求解上述最大化问题需要确定每一期的消费量C(t)和余下财富投资于每一资产的比重?W=1。为此，定义一个性能函数

kkJk(W，t，X)为：

kJ(Wkk，t，X)?maxE[?T0U(Ckk(t))e??tdt?kU(Wkk(T))e??T|k?](2.5)

t根据高等数学和随机微分知识，通过求得(n+1)个最大化的一阶条件，由此以确定投资者在每一期的消费和投资组合变量。进一步地，默顿提出了类似于托宾分离定理的\（m+2）基金定理\其中，m表示状态变量个数)。他认为投资者应该持有(m+2)个资产组合：（1）最优风险证券组合，即切点组合；（2）无风险资产组合；（3）与某一状态变量高度负相关的资产构成的其他m个资产组合(即套期保值组合)。前两个资产组合确保投资者持有均值方差有效的资产组合，即位于静态CAPM的有效边际上，后m个资产组合则是为规避投资机会集的不利变动。

对所有投资者的需求方程加总，利用均衡状态下总需求等于所有资产的总价值的基本原理，最终可推导出跨期资本资产定价模型ICAPM：

??R??(?IFiMM?R)???(??RF) (2.6)

Fj?1ijmj在ICAPM中，即使?值为零的资产，即与市场组合不相关的资产，其收益率也可能高于无风险利率，因为还需补偿状态变量的不利变动风险暴露。

2.4.3 基于消费的资产定价理论

基于消费的资产定价理论直接用消费数量来定义效用函数，认为理性消费者的效用大小由消费量决定。消费者(投资者)持有资产减少了当期的消费，会降低其当期的效用水平；但持有资产带来的收益又会增加未来的消费，提高其未来的效用水平。如何实现消费者现在和未来总的效用最大化显然是一个跨期选择的最优化问题，其最优解中既包括均衡时的边际替代率，也暗含着资产的均衡价格或资产价值。消费者均衡、资产定价在基于消费的资产定价理论中是同一个问题的两个方面。下面是一个消费选择的两期模型[27]。

定义：U(*)为时间效用函数(增函数)，p为资产在t期的价格，Et为条件

t 13

第三章 资本资产定价模型的拓展

预期表达式，ct与ct?1分别为消费者(投资者)在t期和t?1期的消费水平，xt?1是资产在t?1期的收益，?为主观贴现因子，它被用来度量消费者推迟消费的忍耐程度，e为消费者的初始消费水平(即此时投资者不持有任何资产)，?为消费者(投资者)选择购买的资产数量，则此问题就成了：

maxU(ct，ct?1)?u(ct)??u(ct?1) (2.7)

?c?e?p? (2.8) ct?1?et?1?xt?1? (2.9)

s.t

ttt解上述最优化问题可以得到消费者效用最大化的一阶条件：

pu(c)?E[?u(c)x**tttt?1t?1] (2.10)

将上式变形可以得到：

*(ct?1)u?[?] (2.11) ptEtx*t?1u(ct)上述模型就是基于消费的资产定价理论的基本定价模型。

2.4.4 行为金融学对资产定价理论的发展

金融市场发展到今天普通投资者已经广泛的参与到其中，同时对金融市场的研究也取得了大量的丰硕的成果，人们对金融市场上各种异常现象给予了足够的认识以及人们对金融异常现象给予了大量的研究，标准金融理论在这种环境下受到了严峻的挑战。20世纪80年代兴起了一批力图解释金融市场实际行为的全新金融理论，行为金融理论就是其中杰出的代表之一。行为金融学在金融领域得到相当高的关注因为行为金融学揭示了金融学和新古典传统的经济学的一个根本性缺陷——完全理性假设。与传统的金融学不同，行为金融学认为市场中不存在完全理性参与者，他们只是准理性人或者有限理性人，他们在进行风险决策时常常采用简单而有效的直观观察推断法。直观观察推断法常常会产生一些误差甚至是错误的决策，直观观察推断法在这种情况下是无效的，将会成为影响全局的错误。而且这种情况下，市场选择的结果也是不确定的，其正常的选择机制会失灵，非理性交易者完全有可能在市场中生存下来。行为金融学采取了与标准金融学在分析方法上的不同分析方法，主要体现为行为心理决策分析法和风险度量方法。

行为金融学认为投资者的偏好常常是多方面的和易变的，投资者这种偏好常常只在决策的过程中形成，具有很强的适应性。人类行为的感性性、情绪过度波动、风险偏好的变化、认知方面的不足、自控能力在某些条件下不足以及非理性趋利特性等一些心理学特性被行为金融学引入到资产定价理论体系中。通过这些分析，行为金融学成功地解释了资产价格反应过度和反应不足、动量效应、季节效应、小公司现象等一些标准金融学无法解释的异常现象[28]。

行为金融学以Markowitz投资组合理论和资本资产定价模型CAPM为基础，针对其模型中的缺陷，用自己独特的分析方法提出了相应的修正模型（即行为组合理论和行为资产定价模型BAPM）。与Markowitz投资组合理论不同的是行为组合理论中的投资者投资于具有金字塔型层状结构的资产组合。资产组合金字塔的每一层都对应着投资者特定的投资目的和风险，一部分资金投资于最底层以规避风险，一部分资金则被投资于更高层来争取更大的收益。行为组合理论确立了以预期财富E(W)和Prob(W≤S)≤a来进行组合与投资选择的方法基础，而且与Markowitz的投资组合理论相比，行为组合理论能和目前十分流行的以

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第三章 资本资产定价模型的拓展

VAR(value-at-risk)构筑资产组合的方法在理论与实践上具有较好的一致性[29]。

与Sharpe等提出的资本资产定价模型不同的是行为金融学家在行为资产资本定价模型中将投资者划分为信息交易者和噪声交易者。他们认为信息交易者是“理性投资者”，他们通常支持现代金融理论的CAPM模型，避免出现认识性错误并且具有均值方差偏好，而噪声交易者却并非这样。当信息交易者占据交易的主体时，市场是有效率的，而当后者占据交易的主体地位时，市场是无效率的。相比资本资产定价模型只包括了人们的功利主义考虑，行为资本定价模型把功利主义考虑（如产品成本，替代品价格）和价值表达考虑（如个人品位，特殊爱好）都也包括了进来。因此，行为金融学家认为BAPM模型中证券的预期收益是由其行为贝塔（Behavioral Beta）决定的，并把决定证券预期回报的β系数与行为相联系，于是这样的行为贝塔与均值方差有效组合的切线有关，而不是与市场组合有关。在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，只是均值方差有效组合会随时间而改变。

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

第三章 资本资产定价模型的实证检验

4.1 数据来源

1、样本范围的选取

虽然CAPM模型是建立在全部风险资产和无风险资产基础上的定价理论，但是在实证检验中由于可获得的数据的限制，往往以证券市场上交易的所有股票作为全部风险资产集合。本文的研究选择上海股票市场的A股作为研究对象，选取其中100只股票作为研究样本。本文采用大样本而不是全样本的原因有很多，其中很重要的一点就是能拉长样本数据的研究时间，还有就是能够剔除掉被证监会特殊处理的公司，对其中某些数据的缺失采用平滑法补齐。

本文采用的数据来自于通达信股票行情分析软件。 2、样本期间的选取

本文选取2005年1月1日至2010年12月31日作为样本期间。为了拉长数数据期间，本文采用了周收益率作为样本数据。每只股票取各周5个交易日(若该周交易日少于5日，则按实际交易日天数计算)的最后一天的收盘价，当周最后一天的收盘价与上周最后一天的收盘价的百分比并减去1，即为当周的股票收率。每只股票在所取样本期间内共具有301个周平均观测值。

3、市场收益率的选取

如何选取“市场收益率”是学术界至今尚未完全解决的问题。根据标准的CAPM，市场收益率应该是“市场组合”的收益率，该组合由市场上所有资产按照其各自的价值为权重来组成[33]。真正的市场组合应该与市场上其它任何一种资产保持最高的相关性。由于实践中很难找到一个接近市场组合的市场指数，国外金融服务机构通常采用标准普尔500指数、纽约证券交易所指数、Wilshire 5000指数或Russell 3000指数等，而不同的市场指数均导致不同的贝塔估计值。过往的文献常常采用股市综合指数计算市场收益率，且实践表明能够较为准确地反映整体行情的变化和股票市场的整体发展趋势，比较符合CAPM所描述的市场组合。因此，本文选择上海股票交易所A股指数作为研究中的市场组合收益率，市场收益率仍为周平均意义下的收益率。

4、无风险利率的选取

怎样确定无风险利率是在我国市场上进行相关实证分析需要重点考虑的因素。在国外研究中，常以一年期的短期国债利率或银行同业拆借利率来代替无风险利率，但由于我国目前利率尚未市场化，且国债以中长期品种为多，因此国债利率和国债回购利率不能作为无风险利率。而在目前的现实条件下，我国的银行信用实质上等同于国家信用，在银行的存款通常被认为是没有风险的。在国内的研究文献中，多数在需要使用无风险收益率的场合，多以银行一年期活期存款利率代表，也有使用三个月定期存款利率的。本文的无风险利率采用银行一年期定期存款利率。我国一年期定期存款利率目前为3.00%，采用复利计算转换为周利率。

4.2 CAPM的实证研究的设计

根据前面的介绍我们知道，CAPM是建立在一系列假设条件基础上的,它主要预期收益率与风险之间的关系。CAPM的数学表达式为：

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

E(ri)?rf??(E(rm)?rf) (4.1)

im其中, E(ri)为第i种证券的期望收益率; 券市场组合的期望收益率;

?rf为无风险收益率; E(rm)为证

im=cov(ri，rm)／var(rm)为第i种证券系统风险

的测度[37]。

由于同一横截面的rf和E(rm)对于各i种证券均是一样的,对(4.1)式作横截面数据分析为：

E(rit)=rft+ ?(E(rmt)?rft) (4.2)

i于是,对CAPM(4.1)的检验,就可以通过检验如下模型来进行，

E(rit) -rft=?i(E(rmt)?rft) (4.3) 检验形式为：

Rit??i??Rmt??it (4.4)

i其中, 率；

Rit= E(rit) -rft；Rmt= E(rmt)- rft；Rit是证券i第t期的收益

若要接受CAPM,则应在回归方程显著的条件下同时接受如下的两个假设[38]: (1)接受H0:i=0的假设；

r

mt

是市场组合第t期的收益率;

?it为随机误差。

?(2)拒绝H:? =0的假设。

1i?PP (4.5) R?P其中：P是第i支股票在t周的收盘价; P是第i支股票在t-1周的收盘

iti(t?1)iti(t?1)对第i支股票第t周的收益率Rit,按如下公式计算：

iti(t?1)价。

双程回归检验法可以分为如下几个步骤： 1、时间序列检验

将样本时间段划分为三段，第一期：2005.1.1-2006.12.23，第二期：2007.1.1-2008.12.23，第三期：2009.1.1-2010.12.23

（1）单个股票β系数的估算

利用上海A股市场100个观察数据的第一时期的数据，采用以下模型作时间序列回归来估计单个股票的?系数：

R????R?? （4.6） R是股票在第t周的收益率；R是第t周的市场收益率。

itiimtititmt（2）组合β系数的估计

根据第一期样本数据估计出的个股?值,按从小到大的顺序排列，并分成5 个股票组合，每组20支股票。然后结合第二期的样本数据，对组合的收益率和市场收益率运用OLS法进行时间序列回归估计每个组合的?P值[39]。公式如下：

RP????R??P （4.7）

其中，R为组合在第t周的组合平均收益率；R为第t周的市场平均收

tPPmttPtmt益率。组合的平均收益率按下面的公式计算：

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

1n (4.8) rRPt=n?iti?12、横截面检验

确定了?系数之后，就可以作为检验的输入变量对单个股票或组合的?系数与其平均收益率再进行一次回归，并进行相应的检验。结合第三期数据采用横截面的数据，回归方程如下：

RPi= ?0+?1Pi+i （4.9） 更进一步，为说明超额收益仅由系统风险测度，在上面的方程中加入非系统风险成分?（为（2）式残差项的标准差），得到：

Pi??RP?=

i0+?1?P

i

+?2?P+??P+?i23ii （4.10）

对于横截面的CAPM检验，按照(4.10)式，Famat和Macbet在其1973年的章中给出了CAPM实证检验的含义[40]：

（1）·如果资产期望收益E[ri]／(E[Rp])与其系统风险?／(?)的关系是

ip线性的，则有?=0。

2（2）·在一个投资者回避风险的市场,资产期望收益与其系统风险正相关，即有?>0，且?=E(rm)-rf。

11（3）·由于非系统风险可通过持有多项资产消除掉，根据CAPM非系统风险不会得到补偿，因此有?=0。此外，还有?等于无风险收益率。

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4.3 实证结果

1、样本期内上证指数的特征

（1）样本期内上证指数的数字特征

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20151050-5-10-15-20图4.2上证综合指数在样本期间的周收益率

第四章 资本资产定价模型的实证检验

表4.1 样本期上证A股指数及其收益率的数字特征 序列 均值 中位数 最大值 最小值 图4.1上证A股指数在样本期间2005.1.1-2010.12.31的周数据序列

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标准差 2005/01/07 2005/04/08 2005/07/08 2005/09/30 2005/12/30 2006/03/31 2006/06/30 2006/09/22 2006/12/22 2007/03/23 2007/06/15 2007/09/07 2007/12/07 2008/02/29 2008/05/23 2008/08/15 2008/11/14 2009/02/13 2009/05/08 2009/07/31 2009/10/23 2010/01/15 2010/04/16 2010/07/09 2010/09/30 2010/12/24

第四章 资本资产定价模型的实证检验

指数 收益率（%） 2982 2947 6124 26.032 998 -13.432 257 7.111 0．965 0.237

（2）ADF单位根检验

表4.2 Dickey-Fuller 单位根检验 序列 ADF统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 指数 -2.324 -3.765 -2.542 -2.583 收益率（%） -5.234 -3.765 -2.942 -3.583 表4.2给出了Dickey-Fuller单位根检验，由于指数序列的ADF统计量分别大于三个临界值，所以指数序列是一个非平稳序列；而收益率序列的ADF统计量分别小于三个临界值，所以收益率序列是一个平稳序列。

2、CAPM模型“二次回归”的实证结果

利用第一期的样本数据，根据一次回归方程(4.6)进行回归，计算出样本股票的?系数（见表4.3）。在现实的投资组合管理中，如果我们得到了相关股票的?值，我们可以有一个比较好的运用。如果市场的行情处于牛市上升的时段，我们可以对资产组合采取进攻型调整策略，增加投资资产组合中高?值的股票而减少低?值的股票，以获取更高的收益率；如果市场处于熊市下降的通道时，我们可以对投资组合采取防御型调整策略，增加投资组合中低?值的股票而减少高?值的股票，尽量减少市场处于下跌时而给投资组合带来的损失。

表4.3 个股?回归结果

?值 ?值 股票代码 股票名称 股票代码 股票名称 600004 600009 600015 600036 600051 600062 600072 600110 600119 600183 600239 600261 600310 600331 600350 600371 600409 600432 600502

白云山 上海机场 华夏银行 中海发展 宁波联合 双鹤药业 中船股份 中科英华 长江投资 生益科技 云南城投 阳光照明 桂东电力 宏达股份 山东高速 万向德农 三友化工 吉恩镍业 安徽水利 0.6756 0.7643 0.6130 0.8178 0.9876 0.5380 0.6574 1.5421 1.0543 1.0111 0.8765 1.6543 0.6423 0.7215 0.6542 0.5432 1.5432 0.7653 0.9843 20

600736 600054 600821 600694 600055 600089 600710 600066 600803 600069 600637 600810 600651 600600 600820 600725 600809 600826 600731 苏州高新 黄山旅游 津劝业 大商股份 万东医疗 特变电工 常林股份 宇通客车 威远生化 银鸽投资 广电信息 神马实业 飞乐音响 青岛啤酒 隧道股份 云维股份 山西汾酒 兰生股份 湖南海利 1.0094 0.8175 1.3570 0.8304 1.6532 0.7642 0.9874 0.8050 0.8082 1.0123 0.4535 0.8016 1.0423 1.0033 0.5732 0.6379 0.8753 1.1261 1.1411 第四章 资本资产定价模型的实证检验

600537 2.0753 600075 1.3213 海通集团 新疆天业 600567 0.4321 600741 0.4321 三鹰纸业 巴士股份 600657 0.7843 600671 1.2051 信达地产 天目药业 600693 0.4536 600635 0.7653 东百集团 大众公用 600028 0.7654 600805 0.8643 中国石化 瑞达投资 600789 1.0865 600719 0.5421 鲁抗医药 大连热电 600802 1.7654 600697 0.4325 福建水泥 欧亚集团 600822 0.4531 600748 0.7643 上海物贸 上实发展 600967 0.5432 600866 0.8753 北方创业 星湖科技 600986 0.5464 600073 0.6532 科达股份 上海梅林 601008 0.7642 600770 1.6542 连云港 综艺股份 601111 1.0532 600098 1.9743 中国国航 广州控股 600981 1.6543 600601 1.9753 江苏开元 方正科技 600963 0.7642 600819 0.8735 岳阳纸业 耀皮玻璃 600877 0.6532 600730 0.4313 中国嘉陵 中国高科 600797 1.6532 600675 0.5642 浙大网新 中华企业 600767 1.7653 600085 1.0475 运盛实业 同仁堂 600726 0.7642 600713 0.7654 华电能源 南京医药 600690 0.9843 600668 0.8235 青岛海尔 尖峰集团 600639 0.7864 600729 0.8763 浦东金桥 重庆白货 600510 0.4314 600641 1.6532 黑牡丹 申能股份 600449 0.4321 600621 0.8673 赛马实业 上海金陵 600392 0.7542 600723 0.5642 太工天成 西单商场 600343 2.3214 600756 0.5732 航天动力 浪潮软件 600246 0.7652 600839 0.8753 万通地产 四川长虹 600200 1.5432 600667 0.6753 江苏吴中 太极实业 600068 0.7653 600079 1.8643 葛洲坝 人福科技 600054 0.7623 600088 0.5421 黄山旅游 中视传媒 600036 0.8763 600761 0.5564 招商银行 安徽合力 600021 0.5421 600664 1.0965 上海电力 哈药集团 600010 0.7653 600674 1.0878 包钢股份 川投控股 计算出组合收益率后，利用第二期数据按照(4.7)式对市场组合平均收益率和市场平均收益率进行时间序列回归，估计各组合的?。

表4.4 各组合的?估计值

1 2 3 4 5 组合 1.034753 0.974332 1.023443 0.923384 1.003832 ? T 16.34455 17.54433 21.37482 15.27344 19.83721 利用第三期数据，对(4.9)(4.10)式进行拟合。（4.9）式回归结果如表4.5所示：

表4.5方程（4.9）的回归结果

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

均值 01标准差 0.22584 0.27334 t -1.743811 0.965443 p 0.1795 0.4055 ?? -0.39382 0.0026389 由(4.9)回归结果可知，各回归系数的p值相对来说都比较大。这说明统计系数都不显著，回归的自变量对因变量解释力较差。

表4.6方程（4.10）的回归结果 ?1 ?0 ?2 ?3 均值 标准差 T p 由（4.10）式的回归结果可知各回归系数的p值都小0.05，这说明统计系数都显著。分析结果表明：

(1)?为正表明股票的收益率与其系统风险呈线性关系不成立，这与CAPM

2-10.44128 0.412391 -25.31889 0.0251 26.144128 1.041370 25.10570 0.0253 -15.74249 0.640305 -24.58593 0.0259 -9.6323303 0.541000 -17.80462 0.0357 理论不相符，表明组合收益率与β值之间不存在明显的线性关系。

(2)?大于0表明上海股市系统性风险与收益存在正相关关系，这与CAPM

1理论是相符合的，表明股票的系统性风险在股票定价中起了一定的作用。但是的值与E(rm)–rf不相符，这与CAPM理论的相关结果不符合。

(3)在加入

?1?P后，?的值为0.96254与0值相去甚远，这说明市场外的其他

3风险因素在股票定价中起着不可忽视的作用。对于式（4.9）（4.10），均有?0<0。即无风险收益率是负数，这表明目前在中国的股票市场上，投资者涉足股票市场参与股票交易活动中的投机需求大于投资需求，投资者关注的不是资本的时间价值，而是追求股票价格差所带来的高收益。

以上的实证分析表明，上海证券市场还不是一个成熟的有效的市场，β值不能显著性地成为收益率的解释因素，市场之外的因素在证券定价中起到了不可忽视的作用。β值与股票收益率的相关性较不稳定，说明上海股票市场存在较大的投机性。在目前的市场环境中，投资者在投资过程中不能很好地通过投资组合来有效地降低风险，即现阶段要想仅仅凭借利用CAPM对中国证券市场上市公司股票风险——收益关系进行精确度量来作为指导投资决策的法则尚不可行。证券市场的成熟有效还有待时日，用CAPM对中国股票进行定价的有效性尚不够强。

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

第四章 启示及对策

4.1 本文研究的启示

本文以现代资产组合理论为基础，利用双程回归法对上证A股市场进行了实证研究。从上节的实证结果分析可知，资本资产定价模型在上海A股股票市场市场上并不是有效的，其原因可能在于:

1、信息披露失真，存在严重的信息不对称

对于所有投资者来说信息都是免费的并且是立即可得的，这是资本资产定价模型成立的前提条件之一。这就意味着这一假设是必须成立的。如果资本市场是一个有效市场，则不存在信息流动的阻碍，所有投资者均可免费及时的得到所有有价值的信息。而对于我国证券市场股票价格只是反映了过去公开的信息，并没有反映尚未公开的或是内幕的消息。在我国的证券市场上炒消息，炒题材大兴其道，这就表现了信息流动存在阻碍。

上市公司的信息披露领域也存在严重的问题。第一，信息披露的不充分性。根据证券法的规定上市公司上市发行、增资募股和上市流通时应将所有有关的信息资料包括公司管理现状、财务的现状、历史经营数据、盈利机会、重大事项等及时详尽地公开，不得故意造假、隐瞒、遗漏。事实上，上市公司在公布相关的信息时常常发生漏报、瞒报，造假的事也是时有发生，只公布对自己有利的信息而隐瞒相关的不利信息。在这种情况下，所有投资者并不是公平地获得真实的信息，而且虚假错误的信息往往造成价格跟价值的严重偏离。第二，信息披露的时滞性。有的上市公司故意拖延信息的公布，不按期公布财务报告，不及时公布重大投融资事项、委托理财事项等，少数的信息操纵者通过操纵信息来获取超额利润，即信息垄断导致市场垄断，降低了市场效率。第三，信息对不同的投资者存在不同的发掘力度。信息的发掘需要耗费相当大的财力和时间，大的机构投资者和少数的投资者在获取信息方面处于更加有力的地位。而更多的投资者对市场信息开发严重不足，通常依靠各种小道消息进行投资决策，更有一些投资者对信息的发掘不那么看重，常常凭主观判断来进行投资。第四，信息发布的监管不力。由于历史和现实的原因（如政治因素、相关法律的缺位）形成了我国股票市场上对上市公司和机构投资者监管不到位的现象，而且其相应的违反法律和道德的成本相对收益来说很小。

2、投资者非理性行为大行其道，投资观念不成熟，市场以个体投资者为主 股票市场开办以来，广大中小投资者就积极参与其中，中国股票市场中有为数众多的散户参与其中（据统计目前超过90%的投资者为金额在10万元以下）。中小投资者往往达不到机构投资者所拥有的资金优势和研究力量，无法通过构建科学合理的投资组合来消除非系统性风险，在跟风操作中乐此不疲且大多数个人投资者投资理念以凭直观判断为主，投资经验不足，尤其缺少金融方面的专业知识，更谈不上对投资组合理论、资产定价理论有充分的理解和运用。他们参与股票市场带有很大的功利性和盲目性，多数以短线投机操作为主。对公司股票价格产生影响的主要因素往往不是公司因素和行业因素，更多是其它市场化的因素，如证券市场扩容、资金存量、证券监管机构的某些不适当的干预行为、各种投机操作等，这些因素使得各种股票之间协方差高度相关，分散投资也就失去了经济合理性。还有资金量大的所谓主力资金或者大户凭借其资金充足、信息灵通等优势进行短线炒作拉抬股价，并没有专业的投资素质来实施理性的、科学的操作。

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

这些使得市场上投资观念不成熟，投机特征明显。

3、机构投资者没有形成成熟的操作方法

机构投资者是证券市场上的重要参与者，是维护市场稳定和有效的坚实力量，众多的机构投资者对各种信息和公司价值的不断挖掘，会使股价充分反映相关信息并达到有效。然而我国股票市场发展的历程还比较短，基金等机构投资者更是起步稍晚，在投资观念更管理上还不能达到应有的水平，价值投资理念还没有深入到基金管理者的脑海中。现在还经常有关基金管理者违反操作的报导出现。尽管己经颁布了《证券投资基金管理办法》和《证券法》，我国证券监管方面的法律、法规还不是很健全，使我国对机构投资者的管理缺乏法律依据，管理不规范，违规现象时有发生。

4、所选股票的局限性

中国股票市场虽然起步比较晚但发展的速度却是飞速的。目前已经在A股发行上市的股票有超过2000支，而我们在这讨论时只选取了上海股票市场中的100支股票，显然这100支股票并不能代表整个上海股票市场。这将会导致相应的误差和不合理的地方。

5、不存在无交易成本的情况

资本资产定价模型做出了交易费用和税收均忽略不计的假设，这在中国证券市场上严重存在偏差。印花税在投资过程中是中国每个投资者都必须面对的交易费用且在证券市场中进行交易，相关的经纪公司也要收取规模不一定的手续费要求。没有交易成本还应考虑在资本市场不存在资本与信息流动的障碍，即资本和信息的流动不会产生额外的成本阻碍投资。商业银行是资本的流动产生费用的主要场所，因为商业银行是以追求利润最大化的企业，其关于存贷款之间的利率是投资者在其投资过程中所要考虑的一个重要因素。每个投资者的投资成本的差异还将影响其对市场组合的选取。

4.2 政策建议

1、优化市场监管

证券监管部门作为证券市场合理有效运行的制度供给者，优化市场的运行环境从而发挥资金资源配置的有效性是其神圣的使命。针对目前我国的现状，证券监管部门需要在如下三个方面加强监管：（1）完善信息披露机制，建全信息披露制度。证券市场监管的核心是消除证券市场上信息的不对称，为投资者提供了稳定可靠及时可得的的信息。信息的有效获取将在很大程度上降低了信息与资本的搜寻成本，增强市场的成熟性和稳定性。（2）加大对违法操作行为的打击。证券市场上各种违法操作行为大大的加剧了市场的不成熟和不稳定。作为一个新兴的发展的市场，各种违法操作行为在我国证券市场上大行其道，随着市场环境的变化，各种违法操作变得更加隐蔽难查。更有甚者，有些证券从业人员知法犯法，利用手中的有利条件谋求不正当的利益。（3）完善退出机制。在一个有效成熟的证券市场上，退出机制是其市场机制的一个重要组成部分。由于某些原因，退出机制在我国证券市场上一直没有获得其应有的地位。这种状况造成了相当一部分人利用信息优势谋取不正当利益，造成了市场上某些投资者的投资行为的不理性。

2、加强上市公司自律

证券市场提供了现代经济中直接融资的最重要的平台，其最重要的作用就是促进资金资源的合理配置。证券投资者是上市公司的资金提供者，上市公司对有效合理的使用投资者的资金负有不可推卸的责任。上市公司不负责的行为轻则将

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第四章 资本资产定价模型的实证检验

会导致投资者用脚投票，重则会导致投资者丧失信心离开市场。上市公司不负责的行为将会影响资金资源的合理配置，阻碍经济的发展。上市公司要坚持诚实守信，树立诚信尽责的良好形象；要切实履行好信息披露义务，自觉规范信息披露行为；要增强维护市场秩序、保护投资者合法权益的责任意识；要主动履职尽责，逐步培育成熟的股权文化；要以维护股东权益作为自己的利益出发点，主动培育与股东之间的良好关系；要以尽心尽责地履行好股东受托责任作为自己的行为准则，做好公司治理管理工作。因此，加强上市公司行业自律是证券市场成熟有效必不可少的。

3、加大投资者教育 一个成熟的证券市场上，科学有效的分析方法是各种投资者进行投资合理准绳。而在一个成熟度不高的市场上，消息满天飞，各种投机行为大行其道，个人投资者盲目投机。在以后的发展历程中，要规范发展一批机构投资者，培养投资者科学有效的投资理念，使投资流向最有效率的企业，提高证券市场的效率。投资者教育的内容包括：（1）普及各类证券投资基础知识，例如股票市场、债券市场、各类投资基金、股票指数期货；（2）加大宣传相关证券法律法规知识和监管方面的政策法规，例如证券证券法，投资基金法；（3）推行投资者风险教育和风险警示，特别是实行特别处理的股票、上市公司终止上市制度、交易异常情况以及推出其他新产品时，投资者需要注意的各类风险；（4）提高投资者对权益保护的意识，包括如何防止证券欺诈、争端解决途径以及作为投资者所享有的权利。

4、培养市场化的利率结构

利率在一国经济发展中起到了无可替代的作用，它对资金的有效流动起到了风向标的作用。有没有科学有效市场化程度高的利率形成机制会对一国的经济产生深远的影响，在一个金融市场相对发达的地区，其利率的市场化结构就越合理，利率市场化程度就越高。无风险利率是资本资产定价理论成立的重要假设，有效合理的利率形成机制就会影响一国的资金在一国金融市场上的分配。在我国，由于历史和现实的原因使得我国的利率管制相对严重，利率对资金的有效分配会缺乏影响力。因此，要形成一个成熟度高的证券市场，就要在我国培养科学有效的市场化利率的形成机制。

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结束语

结束语

从William．Sharpe,John．Lintner，Jan．Mossin在60年代在Markowitz的投资组合理论的基础上提出资本资产定价模型(CAPM)，资本资产定价模型在随后的50年左右的时间中取得了长足的发展，众多的经济学家在这一领域取得了丰硕的成果。同时，资本资产定价理论在实际应用中也取得了不菲的成绩。在我国股票市场从上个世纪末才真正开始发展起来，起步比较，相应的关于股票市场和资本资产定价的研究起步也比较晚。相比起西方金融学者对资本资产定价模型的研究，我国在这方面的研究还有所欠缺，没有自己的创造性研究，理论对实践的指导也比较少。

本文在系统地考察和研究了西方发达资本市场证券定价理论及其分析方法，采用中国国内的股票数据对中国股票市场进行检验，得出实证结果，进而加深对了资产定价理论的认识，加强了对中国股票市场认识。

当然，实证的结果研究表明β值在中国股票市场上不能显著性地成为收益率的解释因素，β值与股票收益率的相关性较不稳定，说明上海股票市场存在较大的投机性，上海股票市场发展还需要各方面力量的努力。相对于西方发达国家股市二百多年的历史，我国股市的历史还非常短。在这样短的时间内，其发展必然还存在许多需要完善地方，距CAPM理论严格的假设还有很大的距离。

通过对资本资产定价理论的研究，我们可以更好地认识这一理论，并把这一理论的优秀成果用到我国的投资实践当中来，从而指导我国投资者的投资行为。 中国股票市场虽然是仅仅才有二十年左右历史的新兴市场，己显示出良好的发展势头，主板市场蓬勃发展，创业板已经推出，国际版推出在即，广大的投资者也积极参与到股票市场来。与此同时，现代金融理论如资产组合、风险与收益比较、市场有效性及行为金融等也逐渐受到重视，但这种重视，尤其是利用程度还是十分有限的。随着中国经济的市场化程度越来越高以及与国际经济的联系进一步加深，在可以预见的时间内中国证券市场将会有更大的发展和突破，这对整个投资界来说是个机遇与挑战并存的时刻。因此急需要科学的理论来来武装我们，而理论的一个重要的来源就是有批判地吸收国外最新的金融理论，包括资本资产定价模型，并与中国的证券市场现实条件相融合，从而为投资者更好地理解中国证券市场的价格行为、从而更有效地制定投资策略提供指导。

本文的研究也存在着一些不足之处：由于时间的限制，本文只对上海市场进行了实证检验，研究结果与现实存在差距；双程回归方法存在一个严重的问题——变量选择偏差；在样本数据的股票选择上存在一定的人为因素。今后，本人将继续学习资本资产定价理论方面的知识，跟踪研究证券市场的发展变化，加深对资本资产定价模型在实际应用中的认识。

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附录A

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