深圳A股市场资本资产定价模型的实证检验

聂高辉，陈黎明

(江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330013)

深圳A股市场资本资产定价模型的实证检验

聂高辉，陈黎明

(江西财经大学 信息管理学院，江西 南昌 330013)

为研究资本资产定价模型在我国深圳A股市场的适用性，选取深圳A股市场1 300支样本股票2013年1月至2015年3月的月度数据进行随机分组排除非系统风险的干扰后，对资本资产定价模型从时间和横截两个方面进行了计量检验。结果表明：深圳A股市场投资收益与系统风险之间存在正线性关系而与非系统风险无关，这基本与CAPM理论相符，但仍存在一定的投机性。这表明深圳A股市场虽逐渐走向成熟，但仍处于非有效市场阶段。最后在分析深圳A 股市场现阶段所暴露问题基础上，对如何进一步推动市场有效运行提出了可供参考的政策建议。

资本资产定价模型；市场收益；投机性；政策建议

一、引言

资本资产定价模型是19世纪60年代中期由美国著名的经济学家William Sharpe和John Lintner在Marry A.Markowit的资产组合理论的基础上提出的[1]。他的主要思想是将有效市场中的风险分为由市场引起的系统风险和不是市场引起的非系统风险两个部分，并且认为能够对预期收益率产生影响的是系统风险，而非系统风险能够通过有效的投资组合进行分散。资本资产定价模型认为资产的期望收益只与系统风险有关[2]，有以下基本假设：①证券市场是有效市场，不会产生税金及交易成本，投资者是价格的接受者；②投资者是理性的，他们追求的是利润最大化；③所有投资者对任何资产在预期报酬、风险等方面有相同的预期，并以此为基础进行证券投资组合；④投资者借贷资金利率均为无风险利率，并且金额不受限制；⑤资产总量是一定的并且可以充分细分，有很好的流动性。资本资产定价模型以其简捷、可操作性，在资产估值、证券组合评价、资本预算、资源配置等方面得到了较为广泛的应用，与有效市场假说、MM定理并称为金融理论体系的三大基石。

国外学者关于资本资产定价模型的实证检验开始的比较早，大致经历了肯定—否定—肯定三个阶段。第一阶段，在20世纪70年代到20世纪80年代的实证研究对资本资产定价模型大都是肯定的，如F. Black等(1972)的实证研究表明市场投资组合的期望收益率与值之间存在线性的并且斜率为正的关系[3]。第二阶段，在20世纪80年代后期至90年代初期的实证研究对资本资产定价模型提出了挑战，Fama等(1992)通过将公司规模及公司收益的账面价值和市场价值之比纳入解释变量进行实证研究，结果发现这两个因素能够解释收益率的大部分变动[4]。第三阶段，进入20世纪90年代以后的实证研究否定了20世纪80年代后期对资本资产定价模型的挑战。Kothari等(1995)利用1941年—1990年的数据、对公司规模以及公司收益的账面价值和市场价值之比进行实证研究，结果表明在此期间股票收益和之间存有显著的线性相关关系，虽然与公司规模之间也存在相关关系但是贡献几乎为零，而公司收益的账面价值和市场价值之比对股票收益的影响则是由Compustat数据库存在偏误所导致的错误结论[5]；此外，Jagannathan等(1995)提出公司规模对收益的影响只在某个时期才会出现[6]。国内学者关于CAPM模型的实证检验则是从上世纪末开始的，大多数的研究均表明该模型我国股票市场并不适用。主要表现为以下几个方面：与非系统风险因素相关(卢宇燕，2015)[7]、股市收益与相关关系不显著(马静茹，2001；冯佩，2010)[8-9]、非线性相关(邹舟等，2013)[10]、存在线性相关但相关系数非正(丁琳等，2013)[11]、无风险收益为负(陈浪南等，2004)[12]等。当然，也存在着部分学者的研究表明我国股市符合CAPM模型。事实上，朱顺泉(2010)[13]认为投资组合的期望收益与之间存在正的线性相关关系，而与非系统风险之间不存在显著的线性关系；但值得注意的是，他研究的对象仅限于上海资本市场，并且所取的数据处于股权分置改革期间，这可能使得资本资产定价模型的适用性存在疑义。

综合国内外文献，不论是在国内证券市场还是在国外证券市场，资本资产定价模型的适用性均存在着较大的争议；此外，国内研究大多是针对上海股票市场，且样本采自股权分置改革完成之前，涉及到深圳股市及股权分置改革之后的研究较为鲜见。因此，本文采用2013年1月—2015年3月深圳股市的数据对CAPM模型在深圳证券市场的适用性进行实证研究。

二、数据说明与模型构建

(一)数据来源

从深圳A股市场中包括2013年1月—2015年3月这27个月完整数据的近2 000只股中随机抽取1 300支股票作为样本进行研究。采集这1 300支股票以及深圳A指在这27个月的收盘价及月收益率(在数据完整性上形成互补)。由于深圳A指是用深圳A股市场中所有股票加权而得的指数，能够比较全面的反映整个A股市场的行情，故采用深圳A指代表市场组合，所用数据来源自RESSET金融研究数据库。

(二)符号说明

符号解释如表1所示。

表1 文中符号说明

n组合中股票的数目Pit股票i在时刻t的收盘价Rit股票i在时刻t的收益率Rpt股票组合p在t时刻的收益率Rmt市场组合在t时刻的收益率Rftt时刻无风险收益率E(Ri)股票i的预期收益率E(Rm)市场组合的预期收益率indextt时刻深证A指的收盘指数βi第i支股β系数的估计值βp股票组合β系数的估计值εi、εpt标准正态分布的随机干扰项ARi=∑Ti=1(Rit-Rft)TT期股票i的平均超额收益率αi和βi、αp和βp均为待估参数

(三)无风险收益率

无风险收益率是指将持有资金投入到不存在任何风险的项目中所能获得的收益率。国外学者在对CAPM的研究中一般选取一年期的国债利率或者是银行间同业拆借利率作为无风险利率。我国现阶段还没有实现利率市场化并且近两年我国虽有发行一年期国债，但由于一年期国债利率有凭证式和记账式之分而且分期发行的利率变动比较大，因此无法以国债利率代替无风险利率。鉴于在我国银行的信用实质上与政府信用等同，银行存款一般情况是认为是不存在任何风险的，故将银行三个月的定期存款利率折算为一个月存款利率作为无风险利率处理，数据来自中国人民银行官网。

(四)收益率的计算

1.单支股收益率的计算：

(1)

2.组合收益率的计算

在实际市场中投资者一般采用等额的资金进行投资组合，为与实际情况相符采用简单的算数平均数对股票组合的收益率进行计算：

(2)

3.市场组合收益率的计算

(3)

(五)β系数的估计

1.单只股β系数的估计

单只股β系数一般用夏普提出的单指数模型进行估计，模型形式如下：

Rit=αi+βi×Rmt+εi

(4)

2.股票组合的β系数的估计

股票组合β系数一般采用时间序列模型进行估计，模型的设定形式为：

Rpt-Rft=αp+βp×(Rmt-Rft)+εpt

(5)

(六) 模型设计

WilliamSharpe和JohnLintner提出的资本资产定价模型表达式为:

E(Ri)=Rf+βi×[E(Rm)-Rf]

(6)

由于E(Ri)是一个不可观测的变量， 须对 (6) 式做些处理，由单指数模型：

Rit=αi+βi×Rmt+εit

(7)

对 (7) 式两边取期望：

E(Rit)=αi+βi×E(Rmt)

(8)

用 (7) 式减 (8) 式：

Rit=E(Rit)+βi×(Rmt-E(Rmt))+εit

(9)

将 (6) 式代入 (9) 式：

Rit=Rft+βi×(E(Rmt)-Rft)+βi×(Rmt-E(Rmt))+εit

(10)

化简 (10) 式并移项：

Rit-Rft=βi×(Rmt-Rft)+εit

(11)

该公式即为CAPM的事后形式，可以用已有数据对其进行检验。进而对模型(6)的检验可转换为对模型(12)形式的检验：

ARi=γ0+γ1×βi+εi

(12)

三、深圳A股市场CAPM的估计与检验

(一)时间序列检验

由于单支股的非系统风险比重比较大，而模型(12)对资本资产定价模型总体检验是对系统风险与超额收益之间的关系进行检验，直接采用单支股的收益与系数进行检验会产生较大的偏差，导致检验结果不准确。因此将1 300支股票按系数的大小进行分组，通过股票组合分散非系统风险之后，再利用组合的超额收益及系数进行检验。检验方法采用Black等(1972)在其实证检验中提出的方法[14]。

首先根据模型(4)估计出1 300支样本股的系数，再将这1 300只样本股按照系数的大小划分为30组，并计算出30组股票组合的收益率，根据模型(5)估计数30组股票组合的系数，最后根据模型(12)对风险与收益之间的关系进行检验。运用EViews对模型(12)的回归结果如表2所示。

表2 模型(12)的回归结果

γ0γ1R2F统计量系数-0.8440.0240.51732.071t统计量-178.6555.664-值0.0000.0000.000

根据表2，可决系数R2为0.517，F统计量为32.071，p值为0，说明模型整体的拟合效果比较好。截距项γ0的估计值为-0.844，t统计量为5.663，p值为0，从而γ0通过了显著性检验，即γ0显著非零(且为负)，说明深圳A股市场上，当系统风险为零时的超额收益为负，即投资者无系统风险的情况下投资所获得的收益低于无风险收益。这在一定程度上反映了该市场中投资者过度的追求高风险带来的高收益而忽略了资金的时间价值的非理性行为。系数γ1的t统计量为-178.655，p值为0，从而γ1通过了显著性检验，即γ1显著非零，说明深圳A股市场超额收益与系统性风险之间存在着显著地正线性关系，基本与CAPM理论相符。

(二)横截面检验

横截面检验主要是考察非系统风险以及系统风险的平方项对超额收益是否存在影响，以检验CAPM理论中关于超额收益只受系统风险的影响以及二者之间存在正线性关系的理论。故对CAPM的横截面检验分以下两个部分进行：

1.将模型(12)中残差的方差项引入模型(如模型(13))，考察非系统风险对超额收益率的影响。根据CAPM理论，非系统风险可以通过投资组合进行分散，因而对非系统风险无收益补偿，即非系统风险对超额收益无影响，则应有γ2不显著的异于0，否则说明非系统风险对超额收益有影响。

2.将股票组合系数的平方项引入模型(如模型(14))，考察超额收益与β系数之间是否只存在线性关系。根据CAPM理论，超额收益是由有投资者承担额外的风险而应当获得的回报，且二者之间存在线性关系，则应有γ1>0且γ3=0。

此外，对于以上两个模型的检验，根据CAPM理论，若不存在系统风险则超额收益为0，所以应有γ0=0。

利用EViews软件对模型(13)和模型(14)的回归结果如表3、表4所示。

ARi=γ0+γ1×βi+γ2×Var(εi)+ξi

(13)

(14)

表3 模型(13)的回归结果

γ0γ1γ2R2F统计系数-0.8440.0200.0800.51717.149统计量-180.4403.9721.254-值0.0000.0010.2210.000

根据表3，可决系数R2为0.517，F统计量为17.149，p值为0.000，说明模型整体的拟合效果比较好。截距项γ0的估计值为-0.844，t统计量为-180.494，p值为0，从而γ0通过了显著性检验，即γ0显著异于零(且为负)，与模型(12)的结论相符，说明深圳A股市场存在一定的投机行为。系数γ1的t统计量为3.972，p值为0.001，从而γ1通过了显著性检验，即γ1显著异于零，说明深圳A股市场超额收益与系统性风险有显著地正线性关系。系数γ2的t统计量为1.254，p值为0.221，从而γ2未通过显著性检验，即γ2并不显著的异于零，说明深圳A股市场超额收益与非系统风险无关，基本与CAPM理论相符。

表4 模型(14)的回归结果

γ0γ1γ2R2F统计系数-0.8370.0120.0050.50315.661t统计量-48.4300.3980.430-值0.0000.6940.6710.000

根据表4，可决系数R2为0.503，F统计量为15.661，p值为0.000，说明模型整体的拟合效果比较好。截距项γ0的估计值为-0.837，t统计量为-48.430，p值为0，从而γ0通过了显著性检验，即γ0显著异于零(且为负)，说明深圳A股市场存在一定的投机行为，与模型(12)、(13)的结论相符。系数γ1的t统计量为0.398，p值为0.694，从而γ1未通过显著性检验，即γ1并不显著的异于零。系数γ2的t统计量为0.430，p值为0.671，从而γ2未通过显著性检验，即γ2并不显著的异于零。根据AIC、SC准则进一步考察，由于模型(14)的AIC、SC值均大于模型(12)的值，因而可以推断β系数的平方项加入模型是不合理的。结合模型(12)说明超额收益与系统性风险间仅有正线性关系，基本符合CAPM理论。

由表3、表4，常数项γ0均显著为负，表明深圳A股市场中无系统风险下的超额收益为负，反映了市场中投资者过度追求高风险带来的高收益而忽略了资金的时间价值的非理性行为，市场中存在着较大的投机性，这也是市场不成熟的表现。

四、结论分析与建议

根据对深圳A股市场CAPM模型的实证检验，可以得出以下结论：第一，深圳A股市场超额收益与系统性风险间存在显著的正线性相关关系，与非系统风险之间没有线性关系。根据第三部分模型设计的推导过程，从而深圳A股市场的收益与系统性风险之间存在着正的线性相关关系，非系统性风险不影响深圳A股市场的收益，基本符合资本资产定价模型；第二，模型常数项的估计值为负，说明深圳A股市场存在着投机行为，投资者过度的关注由高风险带来的高收益而忽略了资本的时间价值，符合资本资产定价模型的零β模式。

深圳A股市场在经历股权分置改革以后逐渐走向成熟，但仍存在着许多问题：第一，信息不对称。有效市场是CAPM模型的基本假设之一，而我国在信息披露方面有着较大的缺陷。一方面，缺乏良好的信息披露体系，使得信息难以迅速有效地向市场公开。另一方面，信息披露主体在披露信息时，存在隐瞒、谎报等行为，对市场产生了一个错误的导向作用。而且有些公司处于维护公司利益的角度，并未将公司的财务状况、运营状况等向社会公布，使得广大投资者难以获得全面充分的信息，降低了市场效率。第二，深圳股市的市场制度不完善，这是造成市场投机性的一大原因[14]。由于市场制度的不完善，造成股价涨跌变化并不能真实的体现公司价值，投资者对股票的评价往往根据其掌握的消息，一旦某只股票有利好消息发布，其将受到投资者的热捧，相应股价便会上升；相反，如果出现负面消息，投资者往往弃之而择其他，股价下降。第三，投资主体结构不合理。我国的投资主体中，最为活跃的是个人投资者，这些个人投资者在投资方面往往经验不足、缺乏专业知识，入市具有很大的盲目性，难以做到对任何资产在预期报酬、风险等方面有相同的预期，不符合资本资产定价模型对投资者理性行为的假定。而且机构投资者远少于个人投资者，使得专业性投资不足，投资者之间的竞争并不激烈，从而缺乏开发信息的积极性。

针对深圳股市现存的问题，为促进有效市场的建立应从以下两个方面着手：第一，建立完善的信息披露制度，完善市场制度，保证市场有关信息能够全面、及时、有效的向社会公布，避免信息由少数投资者垄断现象。加大对信息披露的监督力度，通过建立法律法规对信息披露主体进行监督，防止出现隐瞒、谎报现象的发生。第二，对投资者进行入市前培训，使个体投资者入市有一定的专业知识，避免入市投资的盲目性，以至于市场行为不能真正反应市场行情。培育扶持机构投资者，优化我国的投资者结构，解决市场竞争不激烈问题，促进开辟信息挖掘新渠道。

〔1〕 SHARPE W F.Capital asset prices:A theory of Market Equilibrium under Condition of Risk[J]．JournalofFinance,1964,19(3):425-442.

〔2〕 梁贺新．资产定价理论的历史演进与展望[J]．哈尔滨商业大学学报：社会科学版，2012(2)：31-39．

〔3〕 F BLACK,M C JENSEN,M SCHOLES.The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests[M].PRAEGE N Y.Studies in the Theory of Capital Markets,1972:79-124.

〔4〕 FAMA EUGENE F,KENNETH R FRENCH.The Cross-Section of Expected Stock Returns[J].JournalofFinance,1992, 47 (2):427-466.

〔5〕 KOTHARI S P,JAY SHANKEN,et al.Another Look at the Cross-Section of Expected Returns[J].JournalofFinance,1995,50(1):185-224.

〔6〕 JAGANNATHAN RAVI ELLEN,et al.The capm Debate[J]．FederalReserveBankofMinneapolisQuarterlyReview,1995,19:2-17.

〔7〕 卢宇燕．Fama-French三因素模型在中国股票市场的适用性分析[J]．武汉金融，2015(2)：32-34．

〔8〕 马静茹．资本资产定价模型与深圳股票市场的实证研究[J]．南开经济研究，2001(2)：13-16．

〔9〕 冯佩．资本资产定价模型在上海股票市场的实证检验[J]．西安财经学院学报，2010(4)：11-16．

〔10〕 邹舟，楼百均．CAPM模型在上海股票市场的有效性检验[J]．企业经济，2013(2)：173-175．

〔11〕 丁琳，刘文俊．中国沪市资本资产定价模型的实证检验—基于动态分组法[J]．中南财经政法大学学报，2013(4)：101-109．

〔12〕 陈浪南，屈文洲．资本资产定价模型的实证研究[J]．经济研究，2004(4)：26-34．

〔13〕 朱顺泉．资本资产定价模型CAPM在中国资本市场中的实证检验[J]．统计与信息论坛，2010(8)：95-99．

〔14〕 BLACK F,JONSON M,SCHOLES M.Thecapitalassetpricingmodelsomeempiricalteststudiesinthetheoryofcapitalmarket[M].Paper,New York,1972:24-76.

(责任编辑 杜 敏)

Empirical Analysis of the Shenzhen A-share Market Based on CAPM

NIE Gao-hui, CHEN Li-ming

(Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang, Jiangxi 330013)

In order to study the applicability of capital asset pricing model in Shenzhen A-share market, the monthly time sequence data from January, 2013 to March, 2015 of 1300sample stocks were selected for the research and randomly grouped to eliminate the interference of nonsystematic risk. Then from the time and cross two aspects make econometric test on CAPM, the result of which show that, the stock yield in Shenzhen A-share market is significantly positive correlation with system risk but not non-system risk. Those are basically consistent with CAPM theory, but there are still some speculative in Shenzhen A-share market. Those show that the Shenzhen A-share market is gradually to be a mature market, but still an efficient market. Finally, on the basis of analysis of the defects exposed in the market, some policy suggestions were proposed to promote the efficient operation of the market.

Capital Asset Pricing Model; market returns; speculative; policy suggestions

10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2015.06.018

2015-09-05

http://www.cnki.net/kcms/doi/10.13937/j.cnki.sjzjjxyxb.2015.06.018.html

时间：2015-12-20 15：30

聂高辉(1962—)，男，江西新干人，博士，江西财经大学信息管理学院教授，主要研究方向为数量经济学。

F830.9

A

1007-6875(2015)06-0107-05