您好,欢迎来到舟格财经。
搜索
您的当前位置:首页对中国国内上市公司的资本资产定价模型的分析报告

对中国国内上市公司的资本资产定价模型的分析报告

来源:舟格财经


对中国国内上市公司的资本资产定价模型的分析报告

 

一、理论介绍

资本资产定价模型,即Sharpe(19),Lintner(1965)和Black(1972)建立的简捷、完美的线性资产定价模型CAPM(又称SLB模型),是金融学和财务学的最重要的理论基石之一。CAPM模型假定投资者能够以无风险收益率借贷,其形式为:

E[R[,i]]=R[,f]+β[,im](E[R[,m]]-R[,f]),   (1)

Cov[R[,i],R[,m]]

β[,im]=───────────      (2)

Var[R[,m]]

R[,i],R[,m],R[,f]分别为资产i的收益率,市场组合的收益率和无风险资产的收益率。

由于CAPM从理论上说明在有效率资产组合中,β描述了任一项资产的系统风险(非系统风险已经在分散化中相互冲消掉了),任何其它因素所描述的风险都为β所包容。因此对CAPM的检验实际是验证β是否具有对收益的完全解释能力。

资本资产定价模型(CAPM)在理论上是严格的,但是在实际中长期存在着实证研究对它的偏离和质疑,其原因主要是资本资产定价模型的一组假设条件过于苛刻而远离市场实际。本次分析报告旨在通过对随机抽样的中国上市公司的收益率的分析,考察在中国的股市环境下,CAPM是否仍然适用。

 

二、数据来源

本文在CSMAR大型股票市场数据库中随机选取了19951月到200112月的100支股票(存为名叫rtndataEXCEL文件),作为对中国股票市场的模拟。同时还收集了同时期中国银行的年利率(取名为rf)作为无风险利率,并通过各股票的流通股本对上海、深圳两个市场A股的综合指数进行加权(取名为mr2)。

SAS中建立数据集,其中各列指标分别为各股票的月收益率(为处理方便,股票名称已改为y1-y100)、中国银行的年利率rf(本次报告没有将rf转换成月无风险收益率,因为这一差异将反映在系数上,且为倍数关系,对结果没有实质性影响)和以流通股进行加权(因为本次报告计算的是市场收益率)的上海、深圳两个市场A股的综合指数mr2

本次报告采用的CAPM模型为:

 

三、方法及步骤

1,在SAS中以libname命令设定新库,名为finance。程序为:

libname finance 'G:financetndata'; run;

 

2,采用means过程(也可以用univariate过程)对这100支股票做初步的均值分析,初步得出各股票的样本均值等数据。程序为:

proc means data=finance.rtndata;

  var y1-y100;

run;

 

3,采用corr过程对随机抽取的若干支股票进行相关分析,以判断中国股票市场的相关性。程序如下:

 

proc corr data=finance.rtndata cov;

  var y23 y67;

  where stkcd>=199512 and stkcd<=199712;

run;

 

4,19951月至199712月期间的超额月收益率对每一股票进行时间序列回归,来分别估计各股票在这一期间的贝塔值。程序如下:

proc reg data=finance.rtndata outest=finance.betas97;

  model y1-y100=mr2/noint;

  where stkcd>=199512 and stkcd<=199712;

run;

求出的β值为:

Y1

0.70435

y21

0.91586

Y41

0.6054

y61

0.851652

y81

1.212801

Y2

0.637881

y22

0.905357

Y42

0.518481

y62

1.004974

y82

0.729579

Y3

0.949051

y23

0.932471

Y43

1.204833

y63

0.866777

y83

1.4588

Y4

1.878588

y24

0.977102

Y44

0.7226

y

0.562924

y84

1.480132

Y5

1.317656

y25

0.634488

Y45

1.884002

y65

0.661701

y85

1.393397

Y6

0.67436

y26

0.595003

Y46

0.741601

y66

0.734313

y86

0.695886

Y7

0.732708

y27

0.867965

Y47

0.6153

y67

0.8592

y87

1.228562

Y8

0.586665

y28

0.356

Y48

1.171069

y68

0.667569

y88

0.529807

Y9

0.965397

y29

0.7698

Y49

0.846387

y69

1.098579

y

0.52415

Y10

0.718133

y30

1.196381

Y50

1.175787

y70

1.456532

y90

0.42185

Y11

0.917436

y31

0.781798

Y51

0.839937

y71

1.152561

y91

0.724734

Y12

0.884156

y32

1.693313

Y52

0.758086

y72

1.03661

y92

1.037979

Y13

0.943795

y33

0.90575

Y53

1.802377

y73

1.083311

y93

1.40598

Y14

0.994425

y34

0.765292

Y54

0.944545

y74

0.610862

y94

1.365702

Y15

0.704337

y35

1.191723

Y55

1.096838

y75

1.3792

y95

0.833917

Y16

0.821038

y36

1.525602

Y56

1.146742

y76

0.843295

y96

1.050583

Y17

1.593844

y37

1.529935

Y57

0.632544

y77

1.266977

y97

1.278623

Y18

1.058723

y38

1.073508

Y58

0.7205

y78

1.060654

y98

1.330587

Y19

0.443705

y39

1.286248

Y59

0.87356

y79

0.905822

y99

1.418177

Y20

0.3277

y40

1.77932

Y60

0.541877

y80

0.798854

y100

1.745139

采用类似的程序,算出19961月至199812月、1997年至1999年,1998年至2000年中各股票分别在这一期间的贝塔值,存为数据集finance.betas98 finance.betas99finance.betas00

 

5,CAPM模型1998年的超额月收益率数据逐月进行横截面回归。程序为:

data finance.beta97;

  set finance.bet

Copyright © 2019- zougedi.com 版权所有

违法及侵权请联系:TEL:199 18 7713 E-MAIL:2724546146@qq.com

本站由北京市万商天勤律师事务所王兴未律师提供法律服务