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末世孤行范文第1篇

關鍵詞：股本規模；波動性；小盤股效應；GARCH模型

中圖分類號：F830文獻標識碼：A文章編號：1672-3198（2007）10-0076-02

1引言

國內外大量的實證研究已經得出結論,股票市場的“小盤股效應”確實存在。Siegel(1998)利用紐約證券交易所1926至1996年的數據，研究發現小盤股的年收益率高于大盤股年收益率4%。在解釋“小盤股效應”時,Fama和Franch(1996)利用三要素模型來解釋小盤股效應，認為小公司是因為它們的規模小和低市值帳面值比，而具有較高水平的收益；而Barberish和Huang(2001)則認為大公司股票在過去通常表現較好,投資人視之為低風險而要求較低的報酬,而小公司則相反。國內學者也證明了我國股市“小盤股效應”的存在并對其提出了各種解釋。

本文試圖從收益率波動性的角度來解釋“小盤股效應”,即如果小盤股具有較高的波動性,則被投資者認為風險較大,也就要求更高的報酬,從而導致“小盤股效應”。同時,隨著深圳證券交易所“中小企業板”的建立,針對中小上市公司收益率波動性的研究,無論是對投資者投資中小上市公司股票,還是對監管層制定“中小企業板”交易制度均具有十分重要的作用。本文將用GARCH模型對我國股市不同股本規模的上市公司收益率波動性進行分析,解釋其成因并提出“小盤股效應”形成的一個新觀點,最后提出相關政策建議。

2研究方法

本文將采用的是GARCH(1,1)模型,其定式分別由如下均值方程和條件方差方程給出。

因此,可以通過比較∑qi=1αi和σ2的值來對序列的收益率波動性進行判斷。

3實證研究

3.1樣本的選擇

為了分析比較不同股本規模上市公司收益率波動性的情況,我們選取萬得指數體系中的三個指數作為樣本數據,即萬得大盤股、中盤股和小盤股指數,選取的樣本范圍為2000年1月1日至2006年12月31日每日三大指數收盤價分別為LPt,MPt,SPt,每個指數1528個觀察值。為考慮個別收益率變動值過大，采用對數值，即LRt=lnLPt-lnLPt-1，MPt,SPt同理計算得到。

3.2ARMA模型的建立

由于三大指數收益率序列存在一定的自相關性、非正態性和異方差性。因此，本文用ARMA模型來描述三個指數收益率序列的自相關性。經過反復篩選,對三個指數分別建立如下的ARMA方程。

從以上三個模型來看,三個指數均與滯后5期、18期、23期和33期正相關,這與國外的實證結果不符。成熟的資本市場效率較高，后期的收益率往往受前期的收益率的影響較大，而且往往滯后一、二期就可以發現其一階相關性，且呈現為明顯的正相關。比較而言,A股市場大盤股的走勢較中小盤股的走勢更加具有效率。

3.4GARCH效應檢驗和參數估計

根據ARCH效應檢驗的結果，以上三個模型均具有明顯的ARCH效應。同時殘差序列存在高階的自相關，因此本文用GARCH(1,1)模型來進行估計，估計結果如表。

(1)三個指數的所有系數在5%的水平下均顯著,表明三個指數收益率序列具有顯著的波動集聚現象,α1+β1

(2)比較三個指數的α1值,可以發現隨股本規模的縮小,α1值呈現上升,這說明中小盤股日收益率受前一日的影響(即短期影響)比大盤股明顯,而大盤股日收益率的波動更多地受到長期因素的影響；

(3)比較三個指數序列的值,可以發現隨股本規模的縮小,值越大,即隨股本規模的縮小,股票收益率的波動性在增大。

4解釋分析和政策建議

(1)從收益率的波動性來看,隨著股本的擴大,股票收益率的波動性逐漸減小,也就是說小盤股在擁有較高收益率的同時,其收益率的波動性也是最大的。也正是因為如此,投資者在購買波動性較大的小盤股時,所要求的報酬也是較高的,這或許就是A股“小盤股效應”顯著的一個原因。

(2)A股市場是一個新興市場,劇烈的價格波動對投機者產生巨大誘惑力，助長了市場投機行為。這也導致我國股市“小盤股效應”明顯。在市場處于低點時,中小盤股的市盈率大致為大盤股的兩倍左右,而在市場處于高點時,兩者之間的市盈率差距甚至可達三倍之多。

(3)“小盤股效應”有一定的合理性,中小上市公司比大型上市公司擁有更大的成長空間、業績容易出現爆發性增長。但是中小上市公司盈利的穩定性與成長持續性都較差,本文的實證顯示在獲得高收益率的同時,中小上市公司收益率的波動性也更大,具有更大的風險。孫培源等(2002)的實證研究證明在我國股市中,股票的流通股本大小,以及股票的活躍程度(換手率)是影響投資者逆向選擇成本的重要因素。股票的流通股本越大,交易的活躍程度越大,那么其信息非對稱的程度就越低,交易中逆向選擇風險就越小,交易量對價格的影響就越小。由此可見,中小上市公司的信息不對稱情況要比大型上市公司嚴重,這也導致中小上市公司股票的交易中,投機成分更高。

針對我們的實證結果,我們提出以下政策建議:

(1)針對中小上市公司與大型上市公司收益率波動性的差別,在“中小企業板”以及即將成立的二板市場,監管層應建立區別于主板市場的信息披露和交易制度,以降低中小上市公司信息不對稱的程度，降低市場風險。

(2)目前我國機構投資者主要是基金,而目前基金投資趨同性明顯,中小上市公司缺乏機構投資者的關注,這也使得中小上市公司成為莊家出沒的“樂園”。因此要降低中小上市公司收益率的波動性,就必須考慮多成立以投資“中小企業板”為主的投資基金,大機構的進入將為“中小企業板”提供一個穩定的發展空間。

(3)由于A股市場在信息分布、信息加工和信息傳遞等方面都存在著許多不足,市場交易者的行為非理性和大量的噪聲交易,使證券市場價格產生劇烈波動,市場信息低效率,無法實現證券市場的價值發現功能、優化資源配置功能。針對中小上市公司信息不對稱更加嚴重的情況,應在“中小企業板”的交易制度中,制定可操作性更強的信息披露制度。

參考文獻

［1］孫培源,孔愛國.交易機制與市場質量［J］.上證研究,2002,(3):195-248.

［2］江曉東,楊燦.股票收益率波動的實證研究［J］.東南學術,2002,(2):80-85.

末世孤行范文第2篇

許多骨病有紅、腫、熱、痛等癥狀，常是由于有風、寒、濕等邪氣阻滯人體經絡組織不通而產生的。但在夏季，這些邪氣幾乎沒有，血液流通順暢，許多骨病的癥狀也可能緩解甚至消失了，如類風濕性關節炎。但癥狀的緩解與消失并不代表疾病就康復了，一到冬季或遇到惡劣環境，癥狀又會反復。但夏季卻可以借勢于自然力量，成為養骨的最佳時期，即中醫的冬病夏治理論。

冬病夏治，利用夏季氣溫高，機體陽氣充沛的有利時機，最大限度地以陽克寒，可針對不同體質，通過外源性扶助人體陽氣，糾正虛寒體質，使氣血流行通暢，祛除“冬病”，骨病人群最適合冬病夏治，無論是治療還是預防都會起到事半功倍的效果。

信 信念是動力。建立長期養護的健康信念

老骨病多是經年累月寒濕積累所致，并非一朝一夕速效解決，因此要樹立長期養骨的健康理念，并貫徹到自己的衣食住行之中，天長日久，食欲好，睡眠質量高，體能增強，肢體輕盈，老骨病反復次數減少，發作程度減輕，吃藥易于起作用，這些都是長期堅持正確養護的回報。老骨病養護貴在堅持，樹立長期養護的信念，堅持正確的方法，科學的養護，是戰勝老骨病，享有健康行之有效的方法。

行 行動才有結果。運動、飲食、營養干預一個不能少

運動 大量研究證明，運動可以保持神經肌肉系統的協調能力，改善骨骼血液循環，增強骨骼的物質代謝，延緩骨細胞老化，有利于骨骼健康，平日要維持適量的有氧運動，散步、步行、游泳都是很好的運動，一般來說，每周要堅持2至3次運動。但應避免登山運動，以減輕對關節的壓力。

末世孤行范文第3篇

【關鍵詞】配電網絡；建模

【中圖分類號】TK 【文獻標識碼】A

【文章編號】1007-4309（2012）06-0121-1.5

一、建模思想與存在問題分析

復雜的配電網絡是指具有多條分支饋線的配電網絡，如圖1所示。和簡單輻射狀配電網不同的是某些負荷點接的不是負荷支路，而是分支饋線，而分支饋線仍然可帶下一級分支饋線。對于帶有復雜分支饋線的配電系統，由于故障模式太多，直接應用故障模式影響分析法有一定的困難，本文利用Billiton R and Jonnavithula提出的網絡等值法對復雜的配電網絡進行等效簡化。

網絡等值法的基本思想是利用一個等效元件來代替復雜饋線網絡，經此法簡化處理就可將復雜結構的配電網絡逐步簡化成簡單輻射狀配電網絡。通過對復雜配電網絡的簡化等值處理，極大的節省故障枚舉時間及重復的開關元件搜索時間，大大提高了評估算法的效率。為了更方便的利用網絡等值法，本文首先利用廣度優先搜索對帶分支饋線的復雜配電網絡進行分層（每一條饋線及其上所連接的隔離開關，分段斷路器，熔斷器等元件均屬同一層），分層結果如圖1所示。

對配電網絡分層后，根據配電網絡可靠性評估的特點可知：下層饋線發生故障的時候不僅會影響本層負荷節點的可靠性評估指標，而且還會影響其上層節點的可靠性評估指標，把下層饋線對其上層饋線的影響用一個串在上級饋線中的等效元件來代替；另外，上層饋線上所連的負荷節點發生故障也會影響下層饋線負荷節點的可靠性，用一個串在下級饋線中的等效節點來代替上層饋線對其下層饋線的影響。以圖1為例，說明上述復雜配電網絡的簡化等值過程。圖1中，虛線框X3用等效元件X3來代替，虛線框X2用等效元件X2來代替，分別代表著第三層配電網絡饋線發生故障是對第二層配電網絡的可靠性影響和第二層配電網絡饋線發生故障是對第一層配電網絡的可靠性評估影響。圖1中的等效節點G2和G3分別代表代表著第一層配電網絡饋線發生故障是對第二層配電網絡的可靠性評估影響和第二層配電網絡饋線發生故障是對第三層配電網絡的可靠性評估影響。

萬國成已證實由于饋線上分段斷路器位置的不同和配電網的結構也不同，所以故障對配電網絡的可靠性評估指標的影響也不同，尤其在計算下層饋線對其上層饋線的影響等效元件可靠性指標時，要考慮其不同的影響，其主要差別在于其等效元件的停運時間。饋線上一般都裝有分段斷路器，那么分段斷路器后的元件發生故障所引起的等效元件的停運時間為分段斷路器的操作時間，并且后段元件的檢修不會引起等效元件的停運，分段斷路器前的元件發生故障所引起的等效元件停運時間仍然為元件故障的修復時間。

為了更加準確的計算配電網絡的可靠性指標，將分段斷路器的可靠斷開的概率Pd考慮進等效元件可靠性指標中，等效元件的可靠性指標：

式中：λi為等效元件中第i個節點的故障率，λavg為等效元件的故障率的平均值，Pd為斷路器可靠斷開的概率；Us為年故障時間，λiq為分段斷路器前第i元件的故障率，λjh為分段斷路器后第j元件的故障率，tq和th分別為為等效元件的停運時間和等效元件分段斷路器的操作時間；re為故障修復時間。

在計算上層饋線對其下層饋線的影響等效節點可靠性評估指標時，為了描述上層饋線元件故障對下層負荷點可靠性評估指標的影響，一般在下一層的主饋線上增加了一個等值的等效節點，這樣在計算下一層負荷點的可靠性指標時，該等效節點的可靠性指標可按簡單的輻射狀配電網絡可靠性評估的計算方法進行計算。

通過上述簡化等值算法對復雜的配電網絡進行簡化等值后，對簡化后的配電網絡按照故障模式影響分析法進行可靠性評估，先對其進行故障枚舉，確定故障的影響范圍，再計算故障下潮流和進行可靠性的評估。在以往的配電網絡可靠性評估中，元件在其整個運行期內的故障率一般都當作常數處理，這是不準確的。

二、元件實時故障率的時間變化特征

R·E·Brown研究表明：元件在整個運行期內發生故障率是不同的，元件故障率一般都遵循浴盆曲線的規律，如圖2所示。為了更加準確的對配電網絡進行可靠性評估，在可靠性的評估模型中把故障率的變化性考慮進來，對原有的可靠性評估模型做了改進。

從圖2可見，浴盆曲線分為三個階段：初始故障階段，穩定工作階段和耗損故障階段。其中初始故障階段（由于制造上的缺陷或者安裝不當等原因）和耗損故障階段（設備運行較長時間后開始老化），設備比較容易出現故障，都具有較高的故障率；而穩定工作階段，由于設備運行一段時間以后，狀況較穩定，元件的故障率可以當成一個常數，故障率不高。為了更加準確的對配電網絡進行可靠性評估，應該把三個階段不同的故障率體現在配電網絡可靠性評估的模型中，為此引入一個實時故障系數α（t）（P·Wang andR.Billinton 2002），來體現不同階段故障率與平均故障率的差異，形成了實時故障率。

實時故障率表述如下：

？姿（t）=？琢（t）？姿■（4）

式中：λ（t）為實時故障率，λavg為故障率的平均值，α（t）為實時故障系數。下面給出不同階段的實時故障系數：

初始故障階段實時故障系數：？茁=（lnK0）/t1（5）

穩定工作階段實時故障系數：？琢（t）=1（6）

耗損故障階段實時故障系數：？琢（t）=e■（7）

？茁=（lnK2）/t3（8）

式中：K0和K2分別代表元件初始故障階段和耗損故障階段系數的最大值；t為元件的投運年限，t1、t2和t3分別代表元件的初始故障階段、穩定工作階段、和耗損故障階段的時間。

【參考文獻】

[1]白劍飛，朱振青，來廣志等.停電損失調查及估算[J].西北電力技術，2002，20（6）.

[2]陳根軍.基于Tabu搜索的配電網絡重構算法[J].中國電機工程學報，2002，22（10）.

[3]陳曉，王建興，藏寶鋒.城市電網用戶停電損失及其估算方法的研究[J].昆明理工大學學報，2003，28（1）.

末世孤行范文第4篇

關鍵詞：交叉上市；H股回歸；市場波動性

一、引言

交叉上市（Cross Listing）對資本市場波動性的影響是學界和實務界廣泛關注的重點問題。Domowitz等（1998）在股票競價的做市商制度下，建立了一個交叉上市股票價格的波動性模型，認為交叉上市對股市波動性的影響與母國和東道國證券市場間的融合程度呈正比例關系。Podpiera（2001）發展了Domowitz等（1998）的模型，將交叉上市股票在兩地證券市場的價格差異納入考慮，證明了價差是波動性的重要原因。

中國的H股回歸與國外文獻中的交叉上市有一個很大的不同，即先在海外上市（如香港H股市場），然后回歸國內A股市場上市。從現有研究狀況來看，在市場分割和連續競價機制下研究交叉上市對母國資本市場波動性影響的文獻還較少，尤其是還沒有結合中國H股回歸這一特殊的交叉上市方式來研究市場波動性的理論文獻。本文依據中國證券市場的特征建立了一個H股回歸對A股市場波動性影響的理論模型，可以為投資決策和政策制定提供有益的參考。

二、理論假設

本文以Domowitz等（1998）建立的基本分析框架為基礎，同時對Podpiera（2001）提出的交叉上市股票在兩地市場的價差因素加以考慮，將模型從開放的市場、做市商競價制度、先國內再國外實行交叉上市的一般情形發展到市場分割、連續競價制度、先國外再回歸國內實行交叉上市的特殊情形。結合中國A股市場的實際情況，同時進行理論上的必要抽象，我們假定：

（1）A股市場與國外市場分割。雖然QFII制度為國外投資者投資A股開辟了一條途徑，QDII制度為國內投資者投資海外資本市場提供了便利，但是由于申請成為上述合格機構投資者要經過嚴格審核，并且投資額度受到限制，因此可以認為中國A股市場和國外資本市場仍是分割開的。

（2）連續競價的股票交易方式。在我國滬深股票市場中，每個交易日的開盤價格均通過集合競價產生，然后進入逐筆競價階段，由交易所系統自動撮合成交。在我們的分析中，研究的是逐筆競價階段，價格通過連續競價方式產生。

（3）市場不存在漲跌停機制。這一假定不影響本文的研究結論，胡朝霞（2004）的研究即發現，漲跌幅限制只能延遲價格的調整，并不會影響市場的波動。

三、投資者的交易決策

考慮這樣一個國內外市場分割、實行連續競價交易方式的本國股票交易市場。市場上的投資者數量為N（由于市場分割，N僅包括國內投資者），投資者進入市場進行交易遵循參數為的泊松過程。令tk表示第k個投資者到達市場并選擇交易的時間，xk表示其意愿交易量，不失一般性地，可以將其單位化，即令xk=1表示買進，xk=-1表示賣出，xk=0表示不進行交易。令pk-1為投資者k到達市場時所觀察到的市場價格，如果選擇交易，這同時也就成為他的交易執行價格；pk為投資者k完成交易后所形成的新市場價格。

假設投資者k擁有私人的人力資本收入hk。在時期tk，投資者獲得了關于股票價格的一個私人信號，從而估計股票真實價值與當前價格有一個價差為yk，對投資者k而言，股票的期望價格為（pk-1+yk），投資者做出的這種估計的方差為ρ2。再假設投資者具有均值-方差形式的預期效用函數，投資者最大化如下形式的期望效用：

其中，α表示投資者的風險規避系數；wk=-2αcov（vk，hk）表示股票基礎價值vk與人力資本收入之間的協方差，它揭示了投資者可以利用股票投資作為人力資本收入的風險對沖手段從而獲得的風險分散效用。

再來考慮中國A股市場的H股回歸現象。由于回歸股票同時在內地A股市場和香港H股市場進行交易，令fk為tk時期股票在H股市場的市場價格，則A股市場與H股市場的價格差異為（pk-fk），并且（pk-fk）與xk相互獨立。一般而言，兩地市場聯系越緊密，信息流動越充分、市場透明度越高，價格差異（pk-fk）會越小。在連續競價的交易方式下，我們設定：

四、波動性：從個股到市場

表達式（5）具有重要的經濟學意義，它說明了回歸股票價格的波動性受到眾多因素的影響，而我們可以從這種影響中推斷出整個A股市場的相關變化：

首先，H股回歸股票價格的波動性與λ、θ和σ2ε有關。θ越大，市場投資者數量越多，λ和σ2ε都會變小，即市場信息不對稱程度越低，從而使股票價格的波動性減少。并且，由于H股回歸的股票大多為大盤藍籌股票，被認為具有價值投資的功能，因而會吸引更多的國內居民投資于股票市場。另外，如果放松市場完全分割的假設，將QFII制度的影響考慮進來，H股回歸使A股市場投資組合有進一步優化的可能，因此對國外機構投資者也會產生吸引力。這就意味著，H股回歸會帶來交易量向A股市場的轉移。而與此相反的是，國際上普遍的先國內上市然后赴國外上市模式會帶來交易量向外地市場轉移的問題。從這個意義上看，H股回歸擴大了A股市場投資者基礎，從而有利于降低回歸股票的波動率。需要指出的是，H股回歸會使得國內非交叉上市公司的交易量向H股回歸股票轉移，即產生所謂的資金分流效應（陳國進、王景，2007）。但是，H股回歸整體上會增加A股市場的投資者數量，因此是降低A股市場的整體波動性的。

其次，股票價格的波動性還與A股市場和H股市場股票價格的差異（pk-fk）和股價對價差的調整系數β有關。如果A股市場和H股市場信息流動越充分、市場越透明，則兩市價差的波動幅度越小，股價對價差的調整力度越弱，因此H股回歸股票的價格波動會越低。 H股回歸A股市場的行為本身就是一種增強A股和H股市場間信息流動和市場透明度的方式，隨著A股和H股交叉上市股票數量的增加，兩地市場會聯系得更緊密，從而會降低H股回歸股票的波動性。個股波動性的下降，整體上也會使整個A股市場的波動性降低。

五、結束語

本文借鑒國外關于交叉上市對本地市場波動性影響的研究，推導出一個適合中國A股市場的H股回歸波動性模型，發現H股回歸降低了A股市場的波動性。我們認為，這主要是由于H股回歸擴大了A股市場參與者的數量，加強了A股和H股市場之間的聯系程度。

本文的研究結果有重要的實踐意義。H股回歸降低了市場的波動性，這表明H股回歸有助于中國股票市場向價值投資型市場過渡。對投資者來說，應遵循價值投資理念，優化自己的投資組合；對有關監管當局來說，其治理A股市場大起大落的愿望，也可以考慮通過適當鼓勵H股回歸來達到。

參考文獻：

[1]IDomowitz I， Glen J， Madhavan A International Cross-Listing and Order Flow Migration： Evidence from an Emerging Market[J] Journal of Finance， 1998

[2]Podpiera R International Cross-Listing： The Effects of Market Fragmentation and Information Flows[J] CERGE-EI Working Paper， 2001

末世孤行范文第5篇

關鍵詞：CAPM；股票市場；上證指數

中圖分類號:F83091 文獻標識碼:A 文章編號:1006-723X(2012)06-0088-04

后金融危機時代，實體經濟與虛擬經濟不相符合的現實亟須理論界與實務界將如何更好地發展資本市場作為共同的研究議題提上日程。本文試圖引入CAPM 模型（資本資產市場定價模型），以我國的股票市場為研究對象，進行相關的實證分析，檢驗CAPM在我國證券市場的適用性，這對于改進和完善我國的資本市場具有重要的理論和實踐意義。

一、CAPM模型的相關介紹

Willian Sharpe(1964)［1］建立了第一個金融資產定價均衡模型：CAPM（資本資產定價模型），由于CAPM模型操作的簡便性和可操作性，并且在現實中的證券收益與風險預測、證券的估價以及投資組合的績效評估等領域得到廣泛的應用，很多學者也通過實證方法對該CAPM模型進行了檢驗。因此，從一定意義上說，該模型對我國的股票市場也具有長久的指導作用。

CAPM模型主要建立在一定的假設條件基礎上，主要描述了證券市場中資產的收益與風險的關系，其數學表達式為：

E(Ri)=Rf+βm［E(Rm)-Rf］

其中，E(Ri)表示為第i種證券資產的期望收益率，Rf表示為無風險收益率，E(Rm)表示為證券市場組合的期望收益率，βm表示為第i種證券的Beta值。

模型的假設條件為：首先，模型假設證券市場是有效的。即認為市場是充分有效的，投資者所擁有的信息是通暢的，不存在阻礙信息暢通的障礙，信息成本為零，投資者分析方法類似，對未來市場的預期相同；其次，模型假定所有的投資者為理性投資者，屬于風險厭惡性，追求投資得到最大回報；最后，模型假定證券市場是完全競爭市場，所有的投資者都被動地接受市場制定的價格。

模型中Beta值的說明：

CAPM模型主要描述了單個證券資產風險與收益之間的關系，Beta值則表示該種證券資產的系統風險測量值。當Beta值等于1時，則表示該證券資產的系統風險等于市場組合風險，而當Beta值大于1或小于1時。則說明該證券資產的系統風險大于或小于市場組合的風險。因此，我們一般可以通過某種證券資產的Beta值的大小來判斷其風險的大小，從而為我們的投資決策服務。

二、文獻綜述

關于CAPM模型的實證檢驗，國內外學者做了大量的研究，但大部分文獻主要集中于將股票的橫截面數據作為研究數據，而且所選取大多是金融危機之前的股票數據，因此所得出的實證結果眾說紛紜，并沒有達成統一的共識。Banz(1981)［2］認為，如果對CAPM模型進行實證檢驗，將公司規模的因素納入模型中，結果會發現規模小的公司股票平均收益率要大于規模大的公司。Reinganum(1981)［3］、Lakonishok及Shapiro(1986)［4］認為股票收益與風險的正相關關系對于20世紀70年代后期的數據都成立。Bhandari(1988)［5］認為財務杠桿與股票的平均收益之間呈現正相關關系。Keim(1983，1985)［6］報告了股票收益在一個月內的效應。

國內學者在CAPM模型的實證檢驗上做了相關的研究。施東輝（1996）［7］首次運用CAPM模型對我國股票市場進行檢驗，結果發現我國股市中系統性風險占有相當高的比例，股票價格呈現強烈的同向性波動，系統性風險與預期收益率存在顯著的負相關關系。阮濤、林少宮（2000）［8］選取了上海證券市場的40只股票進行相關的實證檢驗，結果發現CAPM模型在我國上海證券市場上不適用。靳云匯、劉霖（2001）［9］運用多種方法檢驗了CAPM模型在我國股票市場的適用性，結果發現CAPM模型并不適用于近幾年的中國股市。顧榮寶、劉瑜華（2007）［10］通過回歸方法對我國深圳證券市場進行實證檢驗，結果表明CAPM模型不適合我國深圳股票市場。王曉燕、呂效國和浦燕（2010）［11］通過對傳統CAPM模型進行修正，得出的實證結果有了顯著提高。

本文將通過考慮Beta值來判斷CAPM模型對我國股票市場的適用性和有效性，即采用時間序列數據對CAPM模型進行實證檢驗，并分析截距項和相關系數的經濟含義。

三、CAPM模型的實證檢驗

（一）CAPM模型的轉換

原有的CAPM模型是一個事先對股票的收益率進行預測的事前線性模型，因此，對其檢驗的第一步就是將理論的資本資產定價模型即事前模型轉變為可以利用歷史數據的事后形式［2］，即對模型進行轉換，變為一個一元線性回歸模型，然后再通過回歸的方法檢驗CAPM模型在該股票上是否應用。因此，經過一系列的變化，我們設定檢驗的實證模型為：

Rit-Rft=αi+βi(Rmt-Rft)+ε

其中，Rit表示第i種股票在t時刻時的預期收益率，其計算公式為：

Rit=Pt-Pt-1+DtD

其中Pt表示為股票i在t時刻的收盤價格，Pt-1表示為股票i在t-1時刻的收盤價格，Dt表示為股票i在t時刻的每股紅利或利息收入。

Rft在國外的研究中，通常選取短期的國債利率或者是銀行的同業拆借利率作為無風險收益率，而考慮到中國目前的實際情況，利率并未市場化，因此選取t時期內居民的三個月定期存款利率為無風險收益率。

Rmt表示在t時刻股票市場組合的收益率，其計算公式為：