葡萄酒行业个股β系数的稳定性研究

运用葡萄酒行业个股的周收益率数据,考察葡萄酒行业个股β系数的稳定性。以单因素模型(SIM)为基础,运用一元线性回归法估计β系数并运用SPSS软件对回归过程进行显著性检验。通过对系数时间序列的描述性统计分析及ADF检验得出:第一,从长期来看,自上市以来葡萄酒行业个股的β系数较为稳定,长期投资者可以将β系数作为投资决策的依据;第二,从短期来看,近5年葡萄酒行业个股的β系数不太稳定且其波动趋势也不尽相同,β系数对短期投资者而言参考价值不是特别大;第三,葡萄酒行业各个股票的β系数时间序列是平稳的,这为投资者进行个股β系数的预测提供了可靠依据。     

我国股市行业时变β系数研究

本文主要考察了我国股市13个行业的β系数及信息的影响。研究发现市场信息和行业信息对β系数都有影响,但影响的方向和大小因行业而异。进而对这些行业的β系数的信息非对称效应产生原因进行考察。仅有部分行业的β系数的信息非对称效应可由市场利空消息或行业利空消息解释。     

目前我国房地产行业β系数的确定

行业权益资金成本特别是中国房地产行业权益资金成本的计算具有重要的意义,是房地产行业的投资者进行投资决定的主要参考依据。计算权益资金成本则主要采用CAPM模型,模型中的β系数是一个重要参数。目前,我国尚无官方公布的行业β系数。因此提出了房地产行业β系数的确定方法并给出了目前β系数的参考值。     

基于投入产出法的苏、粤用电量差异性分析

利用江苏和广东二分位行业用电数据,构造电力消耗投入产出模型,对比分析江苏和广东行业间用电差异性。结果显示:1燃气生产供应业、建筑业等行业在广东和江苏都处于"低"直接用电系数类但广东和江苏差异性较大,"中"直接用电系数类中江苏和广东直接用电系数差异性相对较小,"高"直接用电系数类中江苏直接用电系数普遍高于广东;2江苏和广东完全用电系数差别较大和较小行业个数各占总行业数一半左右,完全用电系数差别较小的行业集中于劳动密集型产业和高端制造业;3两省各行业完全用电系数都高于直接用电系数,完全用电系数差别较大的行业在广东和江苏并不相同。     

Markov区制转换模型在行业CAPM分析中的应用

整体经济环境的变化导致了股票收益和风险的时变性,从而使得行业板块系统风险β系数也表现出时变特征。本文以沪深股市中的24个行业板块为研究对象,运用Markov区制转换方法客观划分股市高、低波动状态,建立了一个二状态Markov区制转换CAPM模型,对我国股市行业β系数的动态进行了实证分析。结果表明,就大多数行业而言,在高、低两种波动状态下CAPM模型均得以成立,且Markov区制转换CAPM模型显著优于传统的CAPM模型。     

上证电子信息行业股票系统的风险分析

资本市场的发展的核心问题是市场的效率。通过股权分置改革，我国的资本市场得到了很好的发展。本文选取上证电子信息行业各公司自上市以来的数据，根据资本资产定价模型，利用普通最小二乘法（OLS），对CAPM模型中的β系数进行拟合，对统计结果做出解释。分别计算出总体和股改前后电子信息股的β系数和R^2数值，发现电子信息行业个股的波动比大盘的波动明显，个股风险偏高；该行业具有较小的系统风险。     

中国完全碳排放的行业特征分析

本文在将完全碳排放分解为直接碳排放和间接碳排放的基础上,完善了完全碳排放分析框架,并利用这一框架,基于中国2014年的数据,探讨了中国完全碳排放的行业特征。同时,根据直接碳排放系数、完全碳排放系数及完全碳排放量这3个指标,将中国所有行业分为5种类型:类型I为隐蔽型高碳行业;类型II为典型低碳行业;类型III为明显型高碳行业;类型IV及类型V均为非典型低碳行业。结果显示,要提高中国碳减排效率,应调整行业结构,降低隐蔽型高碳行业产值比重,提高典型低碳行业产值比重;通过税收、信贷及补贴等手段,减少隐蔽型高碳行业及明显型高碳行业的间接碳排放量;通过引进和研发先进节能技术及清洁能源技术等,降低明显型高碳行业及非典型低碳行业的直接碳排放系数。     

跨期β系数时变结构研究

β系数时变性是现代资产定价理论研究的热点问题之一,但国内外已有研究局限于β系数时变性实证检验和β系数估计方法的改进。本文基于经典CAPM理论和微分方程理论,研究跨期条件下β系数时变机理,从理论研究角度出发推导出跨期β系数时变结构方程,并运用数值优化方法求解,然后实证模拟了均衡市场条件下有效前沿的动态轨迹及跨期β系数的时变路径,在理论上完善和发展了现代资产定价理论,提升了β系数对现实金融市场现象的解释能力。     

财务变量与预期β系数关系的实证分析

本文在国内外关于β系数的研究成果基础上分析了影响β系数的相关因素,以沪深两市所有A股上市公司为研究样本,运用最小二乘回归分析方法计算样本公司2005年的β系数,在此基础上分析了β系数与32个相关财务变量的关系。研究结果显示:β系数只与其中的9个财务变量显著相关。     

利用Excel实现β系数自动计算

在证券市场中,β系数是揭示上市公司股票系统性投资风险的重要指标,更是投资组合管理、业绩评价的必备信息,因此,对β系数的准确估计具有重要的理论价值和现实意义。本文分析了影响β系数的主要因素,提出了构建Excel模板实现β系数自动计算的方法。     

中国股市β系数的实证研究

β系数是测量股票系统风险的主要指标之一,在投资理论和投资实践中占有重要地位。因此,β系数的稳定性成为学术界和投资者特别关注的问题。对于β系数在美国证券市场上的表现,许多学者做过大量研究,但没有定论。一些学者认为β系数具有相对稳定性,另一些学者认为β系数具有随机性。β系数的估计涉及到时间间隔的选择、模型的选择、无风险利率的选择等,不同的处理方法会得出不同的结论。本文试图对中国证券市场A股股票β系数的稳定性及其他相关问题进行实证研究。     

财务变量与预期β系数关系的实证分析

本文在国内外关于p系数的研究成果基础上分析了影响β系数的相关因素,以沪深两市所有A股上市公司为研究样本,运用最小二乘回归分析方法计算样本公司2005年的β系数,在此基础上分析了β系数与32个相关财务变量的关系.研究结果显示:β系数只与其中的9个财务变量显著相关.     

利用Excel实现β系数自动计算

在证券市场中，β系数是揭示上市公司股票系统性投资风险的重要指标，更是投资组合管理、业绩评价的必备信息，因此，对β系数的准确估计具有重要的理论价值和现实意义。本文分析了影响β系数的主要因素，提出了构建Excel模板实现β系数自动计算的方法。     

风险度量视角下市盈率与β系数的比较分析

在资本市场的理论与实践中,度量证券市场风险大小的指标主要有两个：一个是市盈率,一个是β系数。这两个指标一直是学术界和实务界关注的焦点。长期以来,学者专家分别对市盈率、β系数的研究较多,如吴世农教授的《中国股市β系数稳定性、时变性和影响因素的实证研究》和王剑,林斌的《论市盈率中的使用误区》等。但将这两个指标进行对比研究的相对较少。市盈率和β系数的大小变化分别受哪些因素的影响？改变市盈率和β系数大小的共同因素有哪些？两个指标之间有何联系？这些问题是本文研究的主要内容。     

应用货币单位抽样的几个关键环节

一、确定审计保证程度系数(或可靠性水平系数)R 1.审计保证程度系数R与风险水平β(或可靠性水平1-β)的关系     

中国股市β系数的多尺度特性分析

本文提出一种基于小波方差和小波协方差的β系数估计方法,并通过小波方差和小波协方差的多尺度分解估计出不同尺度上的风险系数,用该方法对中国证券A股市场分行业及投资组合的β系数进行了多尺度估计分析。实证结果表明,我国股市具有复杂的多尺度波动的特征,不同时间尺度上证券市场所表现出的风险不一样,短期投资的风险主要表现在高频波动,投资者应当考虑低尺度下的β系数,而长期投资风险主要表现为低频波动,应当考虑大尺度下的β系数。     

CAPM在我国股票市场中的应用

结合中石化这只股票和上海证券交易的所的历史数据,着重研究了β系数对证券组合系统风险的解释能力,通过对资本资产定价模型（CAPM模型）进行实证研究,发现CAPM模型的β系数对市场风险的度量有较为显著的作用。     

基于多元ARMA模型的动态β系数估计研究

β系数作为揭示上市公司股票系统性风险系数,是投资组合管理、业绩评价的必备信息.传统的CAPM模型在运用时考虑的只是单期β系数.在时间的变化中,影响因素会发生改变,股票的系统风险相应也会发生变化,投资者更希望了解的是股票系统风险的适时变化情况.笔者运用时闻序列分析方法,构造多元的ARMA模型对上市公司的β系数进行动态估计.以期反映出股票系统风险的动态变化情况.     

混凝土温度特性参数的试验及其反演分析

根据试验得到混凝土实测点的实测温度值,通过反演分析得到混凝土温度特性参数。混凝土温度特性参数主要有导热系数λ、导温系数a,混凝土绝热温升参数θo、n(绝热温升模型为θ=θoτ/n+τ)和混凝土表面散热系数β(有模板)。其中主要反演绝热温升参数θo,n和有模板的混凝土表面散热系数β。     

关于证券投资中系统性风险的某些问题

本文借助于数量化方法研究证券投资中系统性风险结构的某些问题。在分析了有关升降β系数所存在的一些问题的基础上，建立了描写证券投资风险系统性的一组新的参数：强弱β系数βs与βw，研究了它们的一些重要性质，并应用到投资分析及系统风险与预期收益的结构分析中。作为应用实例，还对沪深两市的若干只股票进行估算。