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资本资产定价模型在我国创业板市场的实证研究

2012年6月2日

资本资产定价模型在我国创业板市场的实证研究

摘要：随着创业板在2009开板，其上市的公司数目不断增加，投资者的投资热情日盛，寻求为政府的决策和投资者的投资安排提供参考的工具势在必行。资本资产定价模型（CAPM）是估计资产价值的有效工具，但是其有严格的假定条件，并不是在所有市场都适用。本文选取2011年5月1日至2012年5月30日作为样本期间,选取21家创业板上市公司在样本期间内13个月的日收益率作为样本数据。本文采用BJS方法检验资本资产定价模型在我国创业板市场的适用性。实证研究结果表明，创业板市场股票收益与系统性风险呈负相关关系，存在较大的非系统性风险，我国创业板市场的投资者是非理性的，我国创业板市场的不成熟性。

关键词：CAPM β值 收益率

一、引言

（一）选题背景
金融理论研究过程中，如何合理的给出资本资产的价格是一个值得大家研究的问题。资本资产的定价，尤其是资本资产的收益率的确定，是整个金融理论研究过程中的核心问题之一。
大家熟知的CAPM模型从理论上对这一问题给出了全面且深刻的回答。马科维茨的分散投资与效率组合投资理论第一次以严谨的数理工具为手段向人们展示了一个风险厌恶的投资者在众多风险资产中如何构建最优资产组合的方法。在《资产组合的选择》中，他论述了寻找有效资产组合边界，即在给定风险水平下寻找收益最大的资产组合的集合或在给定收益水平下寻找风险最小的资产组合的集合的思想和方法，奠定了投资理论发展的基础。
由于马科维茨的理论计算烦琐、过于简化，从20世纪60年代初开始，以夏普(w．Sharpe，1964)，林特纳(J．Lintner，1965)和莫辛(J．Mossin，1966)为代表的一些经济学家开始从实证的角度出发，探索证券投资的现实，这些学者的研究直接导致了资本资产定价模型(capital asset pricing model，CAPM)的产生。作为基于风险资产期望收益均衡基础上的预测模型之一，CAPM阐述了在投资者都采用马科维茨的理论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了，即认为一个资产的预期收益率与衡量该资产风险的一个尺度β值之间存在正相关关系。同时，人们不断放松CAPM的种种假设，发展了多种形式的CAPM，如布莱克的零beta--CAPM模型和莫顿(Merton)的多期CAPM模型等。单一指数模型，或以之为基础的CAPM即简化了投资组合选择的运算过程，使马科维茨的投资组合选择理论现实适用性大大迈了一步，而且又使得证券理论从以往的定性分析转为定量分析，从规范性转为实证性，从而对证券投资的理论研究和实际操作，甚至整个金融理论与实践的发展都产生了巨大影响，成为现代金融学的理论基础。
但资产定价理论也存在着很多不足之处。Roll提出的CAPM的不可检验性为标志，人们开始了对经典CAPM理论的批判。八十年代，人们对CAPM的批判转化为对CAPM的实证性否定。在对CAPM的研究中，大量的异常现象被发现，比如盈率效应、小公司效应等，它们被称为CAPM异常。这些投资策略给投资者带来了额外的收益，也给金融理论家们带来了新的思考和新的挑战。如何在中国市场上运用和研究CAPM，首先要解决的问题也是最重要的问题就是CAPM在中国股票市场能否成立的问题，也就是CAPM的实证检验。

（二）选题意义
创业板GEM （Growth Enterprises Market ）board是地位次于主板市场的二板证券市场，其建立的目的主要是扶持中小企业，尤其是高成长性企业，并为风险投资和创投企业建立正常的退出机制，为自主创新国家战略提供融资平台，为多层次的资本市场体系建设贡献力量。
能够在创业板市场上市的公司，大多从事高科技业务且具有较高的成长性，但往往成立时间较短规模较小，业绩也不突出。创业板市场最大的特点就是低门槛进入，严要求运作，为有潜力的中小企业提供融资机会。在中国发展创业板市场是为了给中小企业提供更方便的融资渠道，为风险资本营造一个正常的退出机制。与此同时，这也是我国调整产业结构、推进经济改革的重要手段。
对投资者来说，创业板市场的风险要比主板市场高得多。当然，回报可能也会大得多。到目前为止，在中国创业板市场上市的公司有320家，其发展前景良好，规模将不断扩大。投资者对于创业板的投资热情高涨，创业板市场处于活跃状态，对于投资者来说，确定股票价值、准确把握获利机会是十分重要，CAPM是资本资产定价的有力工具，检验这个定价工具在创业板市场的可用性，从而帮助投资者进行投资决策。
2012年4月20日，深交所正式发布《深圳证券交易所创业板股票上市规则》，并将于5月1日起正式实施，将创业板退市制度落实到上市规则之中。政府规范创业板市场的决心十分明确。在这样的背景下讨论资本资产定价模型在我国创业板市场的运用情况，可以为政府的决策和投资者的投资安排提供参考。
建立创业板的动机是为了解决中小高新技术企业的融资需求，但是现在的创业板存在以成熟企业为主的上市结构、过分逐利的承销现状、严重的跌破发行价现象、高市盈率状况等等不合理、不规范的情况，使得创业板没有发挥到其作为中小高新技术企业融资平台的作业。本文通过讨论资本资产定价模型在我国创业板市场的运用情况，从而分析创业板市场的有效性和为创业板市场的规范发展提出建议。

（三）文献综述
1、国外研究成果
早期的检验多为支持CAPM模型的。Black、Jensen和Scholes在1972年对纽约证券交易所1926年至1965年期间的所有股票数据进行了实证检验，发现如SLB 模型所预言的那样, 平均股票收益与β之间的正相关关系成立。同时也发现，非系统风险对收益率有影响，低B股票收益率高于CAPM的预测值，而高B股票收益率却低于CAPM的预测值。
Fama和MacBeth在1973年对1969年之前的数据进行检验，Failla-_MacBeth截面回归的基本思想是，基于B来预测每一个时间截面的收益，他们发现如CAPM模型所预言的那样，平均股票收益与§之间的正相关关系成立，截距大约等于无风险收益率。
Banz( 1981)的规模效应指出市场权益对于市场β值所提供的截面平均收益具有解释能力。小股票( 即低ME) 的平均收益大大高出β所预测的收益值而大股票的平均收益则较预测值低很多, 即ME 与收益负相关。
Bhandari(1988)发现财务杠杆与平均收益之间是正相关的9。虽然财务杠杆与风险和期望收益有关看来是合理的，但是在sLB模型中，财务杠杆与其它因素一样，都包容在β之中。Bhandari发现即使在有眶和β的模型中，财务杠杆仍然对收益具有解释能力。
但是CAPM的有效性存在着问题。R011(1977)对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组合是有效市场组合，因而无法对CAPM模型进行检验。由于按照CAPM理论，市场组合是包含所有不确定资产的组合，而市场指数并不是有效组合，所以，他认为以前的实证检验并不能证明该理论是成立的。对于这一质疑，有研究表明，只要市场指数与无法观察到的真实市场的相关系数很大，使用市场指数来代替真实市场进行研究还是可行的。
Barber 和Lyon( 1997) 对Fama 和French( 1992) 等的结果表示怀疑, 认为这是数据窥探的结果, 这种结果只对某一特定的数据集合成立, 并不能推广成普遍结论;并且指出普遍结论必须建立在对不同时期和不同国家数据集合进行检验的基础之上。Kothari, Shanken 和Sloan( 1995) 认为Fama 和French( 1992) 等人的结论在不同的分组识别方法下未必都成立。他们用年收益替代月收益来预测B和进行检验, 检验结果无法拒绝年度B与收益正相关的假设。Clare, Priestly 和Thomas( 1998)用进行检验, 结果同样无法拒绝β与英国股票市场截面平均收益正相关的假设。

2、国内研究成果
我国经济学界对于资本资产定价模型的检验有丰富的研究成果。
施东辉(1996)首次运用CAPM模型对中国市场进行实证研究，得到如下结论：上海股市的投资总风险中，系统风险占有非常大的比例，同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性，上海股市的这两个特征使得通过组合多元化降低投资风险的作用极其有限；与CAPM揭示的关系相反，上海股市中股票的系统风险与其预期收益问存在着显著的线性负相关关系，而且除了系统风险外，非系统风险在股票的定价行为中也起着重要的作用。
陈浪南、屈文洲(2000)运用上海股票市场的数据对该模型进行了实证检验，得到 β值对市场风险的度量有较显著的作用，三个时间段的β值解释能力都不稳定，无风险收益率大部分时间是负值，发现零β形式的CAPM模型比标准的模型具有更好的解释能力。
毛晶莹(2004)对1997年1月到2001年12月的深圳证券市场的205支股票进行了CAPM实证检验，得出的结论是：深圳证券市场的系统性风险与平均收益存在负线性相关关系，市场中存在着严重的投机性；非系统风险具有较强的解释能力，说明收益不仅受系统风险影响，也受非系统风险影响，而且非系统风险
与平均收益之间存在着负线性相关关系，所以深圳证券市场不符合CAPM模型。并且该文从我国的证券市场发展历史短，信息公开化程度太低，股市规模小，投资者的结构畸形，个人投资者占比重较大，且投资者的投资观念不成熟等方面分析了模型不符合的原因。
马春光和邱士云文（2008）采用曩近八年的沪深股票交易教据．对cAPM在我国股市的适用性进行检验，检验结果是B仍然不能涵盖所有无法分散的风险。
高婷婷和苏宁（2010）取上海证券交易所2007至2009，共35 月的47 只股票为样本, 对资本资产定价模型( CAPM) 在上海证券交易所股票的适用性进行实证研究。研究结果表明在上海证券交易所股票的收益与其B系数存在着显著的正相关线性关系, CAPM 模型有一定的适用性, 与前期学者们研究结果比较表明CAPM 在上海证券交易适用性有所提高。

二、数据选取和检验方法
（一）时间段的确定
由于创业板2009年10月23日才开板,开板时间较短,故选取2011年5月1日至2012年5月30日作为样本期间,选取期间内13个月的收益率作为样本数据。

（二）样本的选取
本文选择创业板股票作为研究对象, 选取2011年5月1日至2012年5月1日作为样本期间，由于现创业板有320股票，通过分层抽样，随机选取指数的33个股票作为样本，300001、300011……300311，但由于从第300221开始，上市时间较短，数据不全，所以我们最终选择前21个样本。
选取21测样本的13个月每天的对数收益率数据进行研究，既
R=
对于创业板综合指数其日收益率计算公式也相同。
本文采用的数据来自于深圳市国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场研究数据库、巨灵证券信息系统、中国证券报和中国金融年鉴等。
选取的股票：
表1 样本股票及其代码
代码
名称
代码
名称
300001
特锐德
300121
阳谷华泰
300011
鼎汉技术
300131
英唐智控
300021
大禹节水
300141
和顺电气
300031
宝通带业
300151
昌红科技
300041
回天胶业
300161
华中数控
300051
三五互联
300171
东富龙
300061
康耐特
300181
佐力药业
300071
华谊嘉信
300191
潜能恒信
300081
恒信移动
300201
海伦哲
300091
金通灵

300101
国腾电子

300111
向日葵

（三）市场指数的选择
目前在创业板的指数有创业板综合指数、创业板指数两种，本文选择创业板综合指数作为市场组合指数，并用创业板综合指数的收益率代表市场组合。创业板综合指数是一种价值加权指数，符合CAPM市场组合构造的要求。

（四）无风险收益的确定
对无风险利率的选择，本文综合考虑我国国债市场，国债回购市场以及银行存款市场的实际情况，在此采用银行三个月定期存款利率, 并采用复利计算转换为月利率。主要原因有：银行存款违约风险接近于0；银行存款市场不存在分割；国内研究基本上将银行存款利率默认为无风险利率。
2011年4月6日，银行三个月定期存款利率由2.6%增加为2.85%,2011年7月7日，银行一年期定期存款利率改为3.1%，并且使用至今。取二者的日收益率为

表2 无风险利率数据值
日期
2011.5.1-2011.7.7

2011.7.7-2012.5.31

日无风险收益率
0.0316%
0.0344%

三、实证和数据结果分析
资本资产定价模型有以下几个假设条件：（1）市场是完全无摩擦的，完全有效的。（2）市场是完全竞争的。（3）市场存在无风险资产，投资者可以在无风险利率水平下自由进行任何额度的借贷。（4）每个投资者都在相同的单一时期里进行投资。（5）所有投资者都是理性。（6）在投资选择过程中，每个投资者拥有相同的预期。对CAPM进行假设应在如上的假设基础上进行.

（一）时间序列回归
本文时闻序列检验采用BJS方法，该方法是Black、Jenson、Scholes在1972年对CAPM模型进行时间序列分析所采用的方法。将时间段分为第一期：2011.5-2011.8，第二期：2011.9-2011．12，第三期：2012．1—2012．5.
验证步骤如下：

1、 采用单因素模型估计单支股票在第一期时间内的β系数。
系数β值通过单支股票日收益率对市场组合日收益率的回归来估计。模型设定如下：
- =αi+ βi（-）+ εt
其中， 表示股票i 在t 时刻的月收益率（i=1，2，⋯，10）
代表无风险收益率
是市场组合在t 时刻的日收益率，即创业板指数t时刻的日收益率
βi 是对股票i 的β系数估计
εi 是误差项。
在置信水平9 5 % 下，利用Eviews6.0 对单个股票的β值进行估计，表中β系数的估计值均通过t 检验，估计值显著。
表3 样本股票β值
名称
β
R2
名称
β
R2
特锐德
1.4606
0.70
阳谷华泰
2.821
0.26
鼎汉技术
1.391
0.029
英唐智控
4.528
0.182
大禹节水
7.859
0.494
和顺电气
1.389
0.031
宝通带业
1.008
0.02
昌红科技
3.466
0.147
回天胶业
4.210
0.192
华中数控
4.213
0.236
三五互联
3.131
0.152
东富龙
2.417
0.131
康耐特
0.168
0.001
佐力药业
1.630
0.068
华谊嘉信
3.197
0.062
潜能恒信
4.376
0.326
恒信移动
-1.786
0.038
海伦哲
7.503
0.152
金通灵
5.129
0．375
国腾电子
1.929
0.029
向日葵
1.419
0.042
从R2 来看, 基本在0.001-0.7之间, 回归的拟合优度不是很好。各股的贝塔值从-1.786到7.859，波动很大。其中大禹节水的贝塔值最大, 说明受市场收益的影响最大

（二）分组求组合收益率
根据计算出的第一期的各股β系数划分股票组合，划分的标准是B系数的大小，即按β系数的大小将样本股票排序，并将21支股票分为3组，每组由7只股票组成。由于在现实股票市场中，投资者一般采取等额的数量来进行投资并组成投资组合，因此本文中对第二期数据采用简单算术平均法求组合收益率，以
此使其更接近股票市场的实际状况，组合收益率公式如下：
Rpit=(ΣRrt)/N
其中：
Rpit是第i个投资组合在t时刻的收益率，Rrt该组合中的第r只股票在t时刻的收益率，N是组合中所包含的股票数。在这里N=3。
第一组
第二组
第三组
恒信移动
佐力药业
大禹节水
康耐特
国腾电子
回天胶业
宝通带业
东富龙
金通灵
和顺电气
阳谷华泰
英唐智控
鼎汉技术
三五互联
华中数控
向日葵
昌红科技
潜能恒信
特锐德
华谊嘉信
海伦哲
表4 投资组合组成表

（三）采用下面的时间序列模型对组合β系数进行估计。
Rpt—Rft=αp+βp(Rmt—Rft)+ εpt
Rpt是每个组合在t时间的收益率：Rmt是市场指数在t时间的收益率；Rft是t时间的无风险收益率；εpt是估计残差；αp、βp是估计参数。

表5 第一组投资组合分析结果
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准 误差
试用版
1
(常量)
-.006
.004

-1.454
.150
市场组合溢价
2.080
1.333
.173
5.561
.123
a. 因变量: 第一组溢价

表6 第二组投资组合分析结果
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准 误差
试用版
1
(常量)
-.008
.003

-2.746
.007
市场组合溢价
2.536
.937
.291
2.708
.008
a. 因变量: 第二组溢价

表7 第三组投资组合分析结果
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准 误差
试用版
1
(常量)
.000
.004

-.155
.877
市场组合溢价
4.897
1.472
.351
3.328
.001
a. 因变量: 第三组溢价

（四）风险与收益关系的检验
将第二期估计出的组合β值作为第三期数据的输入变量，由第三期的股票收益率计算出组合收益率根据下式进行检验。
Rp=ro+r1βp+εp
Rp是组合的平均收益率；βp是组合的β系数；εp是估计残差：ro、r1是估计参数。

系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准 误差
试用版
1
(常量)
-.003
.004

-.629
.643
beta值
-.001
.001
-.757
-1.159
.453
a. 因变量: 平均收益率

表8 风险与收益关系的检验结果

1、r0 <0，即无风险利率为负数，这一结果表示在创业板市场上，投资者关注的不是资本的时间价值，而是追求高风险所带来的高收益，该市场仍是一个不成熟的市场。
2、r1<O，是一个负数，表示股票收益与系统性风险呈负相关关系。这一方面违背了“高风险高收益”这一基本的金融学原理；另一方面，也可能是因为非系统风险在创业板股票的定价中起到了相当大的作用.
据此我们可以大致得出结论, 资本资产定价模型对目前中国创业板市场的有效性不明显。

四、制约有效性的主要原因分析
（一）非有效市场
由于本文是基于标准资本资产定价模型，模型本身为单因素模型，在创业板市场上可能不够理想，对股票收益率影响显著的主要因素有公司规模总市值、现金红利率、每股现金分红股价等因素。更多的因素构造，可能会提高CAPM模型的有效性。
（二）创业板先天不足
我国的创业板市场发展历史短，信息公开化程度太低，股市规模小，投资者的结构畸形，个人投资者占比重较大，且投资者的投资观念不成熟等造成了资本资产定价模型在我国创业板市场的不适用性。

参考文献：
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