基于CAPM模型对上证钢铁板块的实证分析

关林炎　查凯文

【摘要】依据CAPM模型对风险的相关关系，讨论了在15年至今的市场背景下，我国钢铁行业的系统性风险与非系统风险，以及供给側改革去产能去钢铁行业的影响。本文选取了10只具有代表性的钢铁股进行论证分析说明去产能对钢铁行业的影响，进一步说明我国股市发展存在的许多风险。虽近年来中国股市虽有较快发展，但仍然很不成熟。

【关键词】CAPM模型 β系数 钢铁去产能 风险

第二，投资市场上往往存在着两种不同的风险。一是系统性风险，即无论投资者用何种办法，都无法完全避免，例如经济衰退，通货膨胀和供求变化等可能出现的风险。一般证券都无法避免这些因素的影响，因为这些影响不能通过证券组合的方式去消除。二是非系统性风险：是指那些通过资产组合来分散并达到消除目的的风险。非系统风险一般由企业自身的财务和经营状况所决定，与市场并无太大关系，只与个别企业或少数企业相联系。

第三，钢铁去产能。在国际上一般将产能过剩的定义确立为产能利用率低于75%以下，我国粗钢产量根据2015年的统计报告约为12亿吨，然而其利用率却不足67%。供求失衡，产能过剩，钢铁企业持续亏损，甚至没有雄厚资金保证的小企业频临破产，上市公司的股票被挂上ST的帽子。在我国甚至全球面临的产能过剩严重性问题中，我国决定将去产能作为供给侧改革之首，去掉低效，低能，低利用率的产业。钢铁行业将从2016年开始开始，在未来的5年内，缩减粗钢的产量1亿至1.5亿吨。在我国，政府通过市场有效机制和法治办法以及经济的手段三个方面推动去产能改革的有效实施。从2016年3月开始，钢铁行业整体出现盈利，直至4月份将前期累计亏损填平，5月底，财政部拨款的276.43亿元去产能奖补资金到达各个省份，我国钢铁去产能已经进入全面执行期。到7月底，我国钢铁行业整体去产能的总任务完成了47%，供给侧改革作为我国市场经济改革的重要手段，其首要任务就是去产能，我国规定5年内，粗钢产能净量在减少1亿至5亿吨，到10亿吨以下，这样粗钢产能利用率将提高10个点到80%。

去产能是把过多的，低质，低效的产能去掉，作为供给侧改革的首要任务，供给侧改革并非否定工业化，而是工业化的深化，甩掉工业包袱，更好的发展工业，使我国更多的市场向着高效率推进。同时钢铁行业则会脱掉产能过剩的帽子，向着高效能，高利用率的方向努力。

二、资料数据的选取和计算

由于钢铁板块股票较多，所以采用随机抽样估计整体的方法，本文选择上证钢铁行业板块的10只股票预估整体，从15年1月5日到16年12月31日的数据和上证综合指数作为对CAPM模型研究的对象。根据时间的前后关系，将钢铁去产能分为总计，去产能前和去产能后3个部分进行最小二乘法的回归方法计算。

第一，将交易的日数据引入CAPM模型，即将分析周期定为每个交易日，此时，若某股票因特殊原因而停牌，那么该股票因此而与上证大盘数据不同步，这种非同步交易影响，可能会使所得出的结果与实际值产生偏差，影响实验结论，所以为防止该问题的发生，在数据的选取上，本文将以月数据引入模型。

第二，市场整体行情的变动，经济增长或是经济衰退，上证综合指数都能通过其走势图较为准备的反映出来，所以选取上证综指作为RM 。

从上证钢铁板块选择10只股票估算整体21只上证钢铁行业的股票，而且通过RESSET数据库查询了这10股和关于上证综指的有关数据。无风险收益率采取2016年中央银行宣布的一年期定期存款利率（1.75%）当作样本期间的无风险收益率。利用公式（月末值-月初值）/月初值的计算方法来算月收益率。已经对股票的停牌，股票价格的分割合并，公司股利的发放，留存收益的比率做了对应的处理。通过时间序列回归分析，和Eviews计算得出可决系数R2和β系数值的大小。

三、论证结果及理论分析

通过使用Eviews9.0和Excel2007进行了相关数据处理。利用RESSET数据库可以得到各股和上证综合指数的月收益率相关数据，利用CAPM模型计算得出30组β系数值，再利用Eviews9.0进行回归，得出R2值。

第一，对于β系数值的分析，从理论上说，β系数值表示的是证券的均衡收益率对证券市场期望收益率变化敏感程度的指标。β大于1，表示个股价格所对应的风险程度超过上证综指所对应的风险。反之，则个股的风险低于上证风险的。所以，β大于1的股票适合适合高风险的投资者。通过上表格可以得出，在研究的上证钢铁行业10只股票中，有7家公司的β值大于1，其他的3家小于1的，其中最高的β值达到1.42。分析可知，β系数值整体偏大，说明钢铁行业的股票都具有超过均衡状态下的市场风险。而且由于16之前的生产过剩原因，更是导致许多钢铁企业经营亏损，负债率增加。投资者应该进行全面的理论分析，谨慎投资，避免风险。

第二，对于R2的分析。对于一元线性回归方程，R2大于0.5，表明公司股票价格的走势很大程度上由上证走势因素造成的，这种情况下，分析该类型的股票价格，更多的是要分析上证大盘的影响因素。R2小于0.5，说明公司股票价格的走势基本上是由该公司自身因素，自身的经营成果等自身因素决定的，分析该类型的股票，要从公司自身着手。由上面图表数据可得，R2值超过0.5有3只股票，低于0.5有6只股票，均在0.3至0.5之间。分析可知，R2整体较低且接近0.5，说明大盘的走势对钢铁行业的股票的走势产生较强的影响，而且企业自身的经营状况，财务杠杆等其他因素同样对股票的走势造成了不容忽视的结果。

第三，去产能前后β系数和R2的比较，从理论上讲，去产能会减少股市泡沫。在前期会对钢铁企业产生较大的冲击，但随着去产能改革的持续发酵，钢铁行业将会趋于稳定，且向着良好的形态发展。观察去产能前后，可知β系数变大的股票有4只，股票变得更具冒险性，但波动不是很明显，β系数变小的有6家公司。去产能后，从整体来看，β系数稍有增加，但幅度并不大，但还有更多的其他的系统风险和非系统风险对其产生不可预知的影响，导致股票收益和风险关系的检验在一定程度上产生了偏差。投资者应该通过投资组合来降低风险，提升自己的预期收益。综合可知，去产能在一定水平上使钢铁行业收益波动与市场趋向一致，增加投资者的理想投资和减少股市泡沫的产生。同时发现R2值增大的有4家，但变化幅度特别小，这说明去产能改革对钢铁股并没有显著的效果。

15年经历短暂的牛市之后，股市一直波动很大，2次股灾之后，在年尾熔断机制的推出，更是成了第三次股灾的导火线，每次股灾大盘都下跌30%以上，在牛市顶点至今，钢铁行业总市值蒸发了约500亿的市值。这也说明我国股市还不是很成熟。

四、结论

通过以上计算与理论分析，能够得到：一是通过对β值的分析，可以总结出，钢铁行业的股票都具有一定的冒险性，虽有可能获得高额收益，但仍有可能会有巨大损失。我们可以在15年的牛市中买入，根据合适机会，在卖出股票，做低吸高抛的差价，去产能实施后，钢铁行业的β值稍有增大，说明去产能还是起到一定的作用，更多的股票走势接近于上证的走势。二是通过对可决系数R2值的分析可以清楚的观测到，钢铁行业的大多数股票的非系统性风险比系统性风险要大，说明还有许多其他因素影响了股票的价格跟走势。在降价钢铁产量后，钢铁企业的发展，更需要我们做出进一步努力与探索。

综上所述，去产能对钢铁市场化的供给和降低负债率还是起到一定作用的，但是我国的股票市场还是存在很大的投机行为，大企业进行野蛮人强盗式收购，散户不能进行理性投资等情况，说明我国投资市场存在不公平的现象，市场中甚至存在有些资本大鳄操纵股票价格的现象。对于不成熟的股票市场，我们应要加强理论知识的学习。国家应该实施更加严厉的法律，加强市场的公平投资，出台更有效的制度来规范市场，完善市场的运行。

参考文献

[1]（美）威廉·夏普.投资学[M]北京：中国人民大学出版社，1998.

[2]陈浪南.屈文洲.资本资产定价模型的实证研究[J].经济研究，2000.

[3]赵国栋.上证A股银行股系统性风险实证分析[J]理论与实践，2009.

[4]何惠珍.CAPM模型对我国股市的实证分析[J]学术探索，2012.

作者简介：关林炎（1994-），男，汉族，安徽六安霍邱县人，就读于安徽财经大学金融学院，金融工程专业。