CAPM理论在我国证券市场的实证研究刍议

CAPM理论是现代金融理论的核心内容,已被广泛应用于金融资产的定价分析以及投资决策等领域.但CAPM的基础假设--有效市场与我国的市场环境并不相符.若干实证研究表明CAPM理论并不适用于我国的证券市场.本文从理论上探讨我国的金融市场环境是否满足CAPM的假设,分析CAPM在我国的使用效果;并进一步探讨改进的CAPM模型,使其前提假设与我国的证券市场环境更为接近.     

CAPM模型在我国上市公司的检验 ——以华谊兄弟为例

CAPM是当代金融学最重要的基础理论之一.它主要主要是探讨证券市场中风险资产与资产预期收益之间的相关性以及描述在均衡状态下市场风险与资产收益的关系.近年来关于资本资产定价模型在中国股市的有效性的检验越来越多,大量的实证结果表明并不总是有效.本文选择了华谊兄弟来验证CAPM模型在中国股市的有效性,选取了华谊兄弟个股的日数据和周数据分别与上证A股、深证A股和创业版市场进行回归,以此分析哪一个市场的收益率作为CAPM的市场收益率更加确切.同时本文还对华谊兄弟的股价进行预测,以此分析CAPM模型在我国市场的有效性.     

当前推出股指期货对我国股票市场的利弊影响

股指期货是以股票现货为标的的金融衍生品,股指期货本身是一把"双刃剑".在牛市助长,促进市场更好的健康发展.在熊市助跌,在出现市场危机时,可能会加剧市场的震荡.所以股指期货的推出,对股票市场有积极的影响,也有不利影响.本文将以当前我国股票市场情况为背景,对此问题做简要分析.     

中国股票市场、债券市场和证券投资基金市场的动态相关性研究

本文基于向量自回归(VAR)模型,从投资收益波动性角度研究了我国股票、债券和基金市场分别在熊市、牛市、震荡市中的动态相关性,研究发现:股票市场、债券市场和基金市场的收益率在三种行情下基本都呈现双向的波动溢出效应,只是相互之间影响的程度、滞后持续时间和冲击的方向有所不同.股票市场收益率的波动主要来自本身系统性的风险,且对基金市场的影响大于基金市场对股市的影响.债券市场收益率波动主要受其自身波动影响,并在熊市中受股市波动的正影响,牛市中受基金市场负向影响,震荡市中同时受股市和基金市场的影响.而基金市场收益率在三种行情下主要受股市波动的正影响(90%以上),其次是自身市场波动的正影响(5%左右),受债券市场的影响最小.     

CAPM对我国封闭式基金定价的实证检验

本文以上证封闭式基金为样本,选取2007年12至2010年11月的月度数据,采用单指数模型、BJS两步法和横截面检验实证分析了我国基金市场对CAPM的适用性。CAPM并不适用于我国基金市场,原因在于基金市场的不成熟以及投资主体投资理念的非理性。同时CAPM条件过于苛刻,在对资本市场进行检验时应谨慎对待。     

消费资本资产定价理论述评

一、消费资本资产定价理论的提出及其三个谜思 经典的CAPM(Sharpe,1964;Lintner,1965)是在均衡资本市场中解释和预测资产风险溢价的重要理论.该模型通过资产收益与市场平均收益的协方差来衡量需要进行收益补偿的风险.此处的市场收益是指所有财富中获得的平均收益率.Merton(1973)将CAPM模型拓展为连续时间序列模型.     

CAPM模型基于上证个股的实证分析与改进

本文以上证市场三支股票为样本,运用回归分析方法,对经典CAPM模型进行了验证,并以其预测市场收益率.运用股份结构分析,行业对比分析对回归结果进行了探讨,并用上证综指、上证180、商业指数对模型又做了对比分析,发现市场组合的选取对模型的有效性至关重要,系统外因素对模型的有效性有重大影响.研究认为CAPM理论在现实市场中的有效性值得进一步探讨,采用多变量模型或者引入新的变量或许能更好地切合市场实际.     

跨期套利交易的时机选择

跨期套利是期货交易中常用的获利手段,是指在同一市场同时买入、卖出同种商品不同交割月份的期货合约,以期在有利的时机同时将这两个合约对冲平仓获利。跨期套利本身就是一种对冲交易,因此能够有效地降低期货投机交易的巨大风险。跨期套利可以归类为牛市套利和熊市套利。牛市套     

CAPM的适用性及其修正:一个文献综述

鉴于Sharp(1964)资本资产定价模型(CAPM)在资产定价上有失准确性的缺陷,后来的研究试图从不同层面做出不懈的探索。首先以有效市场假说为基础论证了CAPM模型的不适用性,其次基于投资者同质预期与否的假设,对CAPM的修正模型分别进行了评述,继而提出跨学派综合视角研究CAPM理论,最后融合心理学、行为金融学、新古典金融学等理论对传统CAPM进行全面系统的修正,以提高其适用性。     

机构投资对我国资本市场资产价格影响的实证研究

本文以1999年3月到2011年3月的沪深主板上市公司月收益率为样本,通过定义机构投资者的投资策略,对加入机构投资者影响后的CAPM扩展模型进行实证研究,发现扩展模型消除了经典CAPM中存在的异方差性,且不存在一阶自相关性;资产组合的收益率同市场组合收益率呈反比关系,与基准投资组合收益率呈正比关系;模型拟合度有了很大的改善。机构投资对我国资本市场资产价格产生了积极的影响。因此,我国资本市场应该大力发展机构投资者,机构投资者本身也应该朝着健康的方向发展。     

基于小波神经网络的高阶CAPM实证研究

本文在传统CAPM的基础上,引入了一个高阶的CAPM。借助小波神经网络在非线性函数逼近方面的优势,使用上海证券交易所股票数据分别对二阶至四阶CAPM进行了实证分析。最终的研究结果表明:就上海股市而言,12只大盘股组合已经能够有效分散非系统风险,而12只小盘股不能充分化解非系统风险,存在所谓的规模效应;训练后的网络预测显示,高阶CAPM无论是在预测精度还是预测稳定性上都要明显优于传统的CAPM,在一个非系统风险得到充分分散的证券组合中,加入三阶矩的CAPM已经能够比较准确地把握风险资产的市场定价。     

酒店旅游行业股票长期贝塔系数的测算与预测

一、引言 自CAPM模型诞生以来,投资组合的贝塔系数估计在金融领域逐渐占有了重要的地位.CAPM阐述了在投资者都采用马科维茨的理论下进行投资管理的条件下市场均衡状态的形成,把资产的预期收益与预期风险之间的理论关系用一个简单的线性关系表达出来,即资产的预期收益率与风险的衡量尺度贝塔系数存在线性关系.     

2009，打好债券投资战

如果说2008年是一个债券牛市的上半场,那么2009年就会是债券牛市的下半场.这个下半场有一个明显的特征:慢牛市场.2009年我国将继续面临通缩压力,经济增速下滑与物价快速回落,预示着货币政策尚存一定放松空间,这奠定了2009年的债券牛市基础.     

CAPM模型在沪市中的有效性检验

为了进行CAPM模型在我国股市适应性的研究,本文采用时间序列方法和横截面检验方法,对沪市进行了实证分析,结果表明CAPM模型在上海股市市场是无效的,并据此对原因进行了分析。     

中国市场期望权证回报

本文主要在Coval and Shumway(2001)的基础上,在中国权证市场上检验了单个权证的回报的两个假说,也就是,当贝塔(Beta)值大于零的时候,买权的回报比标的资产要大,卖权回报比无风险收益率要小.通过检验中国市场权证的回报率,这两个假说成立.把Black-Sholes的贝塔值代入资本资产定价模型(CAPM)的公式计算阿尔法(alpha)的时候发现,显著为负.所以虽然前面两个结论成立,但是Black-Scholes/CAPM模型被拒绝.     

CAPM在深交所主板市场运用的有效性分析

本文选取特定时期深证主板市场作为研究对象,通过对CAPM模型在该市场中的有效性进行实证检验,发现CAPM模型的拟合效果不是十分的理想,这表明深圳股票市场仍是一个不成熟的股市。     

股指期货在牛市中发挥正当作用了?——基于GARCH模型的实证分析

本文采用GARCH模型,通过对沪深300股指期货推出前的2007年牛市行情和推出后的2015年牛市行情进行对比研究,以确定股指期货在牛市中是否发挥了正当作用。通过实证分析发现:在2015年牛市行情中,股指期货不但没有发挥平抑股票现货市场波动的正当作用,反而推波助澜,加剧了市场波动。     

CAPM模型在A股市场适用性的实证检验

选取上证A股市场的50只股票,基本覆盖了国民经济与民生的各个行业.截取样本股票在2014年9月至2019年9月这一研究区间的月频数据,对其进行回归分析,进而得知每只股票的系数和可决系数.最后得出实验结论:其一,CAPM模型并不适用于我国的A股市场;其二,由于中国的上市公司的数目增加迅速,股市扩容非常迅速可能导致样本股票的数据满足不了假设条件从而产生CAPM模型与实际表现之间的误差;其三,在上海证券交易所上市的A股股票大多数是进攻型股票,适合于风险偏好者;其四,我国的证券交易市场尚处于弱有效市场状态,并没有达到CAPM模型所要求的前提假设条件,投资者更多表现出盲目跟风投资;其五,在我国的资本市场中,国有经济占主导地位,散户们更愿意投资国有企业的股票;其六,在证券交易中,投资收益的多少不仅仅只受到系统性风险的影响,非系统性风险也会影响最终收益.     

金融危机后A股银行股的CAPM模型实证分析

本文采用CAPM模型利用金融危机后的A股市场数据对上市银行股票进行了实证分析。结果表明A股银行股适用采取防御性的投资策略,目前还不适合利用CAPM模型进行投资策略研究,这在一定程度上反映了金融危机后A股市场仍然不成熟。     

不同趋势下沪深300股指期货与指数之间的关联性研究

通过对沪深300指数和其仿真期货的交易数据进行Var建模、Granger因果分析,及VEC建模等方法,我们得出在长时期内指数和期货存在相互引导关系.在指数牛市、震荡市、熊市三种情况下,指数和期货的引导关系分别为:指数引导期货、无引导关系、期货引导指数.所以期现货的关系本身并不稳定,会因为市场条件的变化而改变.