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鹏博士股吧东北制药(股票名称)

aifabu2年前 (2021-12-06)本地资讯3
2021年4月28日发(作者:国家能源局局长:全国还有三分之二天然气市场需开拓中国国)


学术研讨
Academic research
中国石油、东北制药股票β系数的分析及应用
■ 刘芳华
摘要:本文选取中国石油和东北制药2010年7月1日至今的股
票价格,对两只股票股价波动与对应股指进行回归处理,构建CAPM
模型,并运用模型对未来的股价进行预测。实证得出:在该时间段内,
中国石油的风险程度较东北制药更大,在牛市期间收益增加幅度更大,
而熊市期间亏损可能性也更大;长期β系数较小的股票在短期内β系
数也较小,证明其风险程度的一致性;市场实际收益率和CAPM模型估
计值的差异在长期会相互抵销,即CAPM模型在长期仍能反映股票风险
程度。
关键词:CAPM;β系数;股价分析
1CAPM模型简介
1.1CAPM模型基本概念
资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model简称CAPM)是由美
国学者夏普(William Sharpe)、林特尔(John Lintner)、特里诺(Jack
Treynor)和莫辛(Jan Mossin)等人在资产组合理论的基础上天龙光电300029发展起来的,
主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系,以及均衡
价格是如何形成的。它是现代金融市场价格理论的支柱,广泛应用于投资
决策和公司理财领域。
1.2CAPM模型发展历程
CAPM模型以简洁优美的形式刻画了期望收益和系统风险(β系数)
之间的关系。最早期,研究者认为刻画证券市场系统风险的β系数与其
预期收益紧密相关,即证券的预期收益是市场系统风险β系数的正相关
线性函数;其后西方学者对它进行了大量的实证检验,利用时间序列方法
验证了CAPM模型,从实证研究上进一步证明了CAPM模型的价值,继而
从20世纪70年代开始,该模型就成为金融理论界和实业界探讨收益与风
险关系的重要工具。然而,大量学者针对各国股票市场得出的实证结果与
传统线性CAPM模型并不一致,有学者认为传统线性CAPM模型假设预期
收益与系统风险之间存在固定的线性关系可能并不准确,因此尝试以条件
CAPM模型来检验资产收益率与系统风险β间的关系,进而进一步形成了
当今成熟的CAPM模型。条件CAPM模型中,系统风险的β值不再是固定的,
而是随着时间或宏观经济周期性变化而改变,资产的预期收益通常与当期
的实际收益条件相关。
1.3CAPM模型说明
根据资本资产定价模型,每一证券的期望收益率应等于无风险利率
加上该证券由β系数测定的风险溢价:
R
it
?r
ft
?
?
i
(R
mt
?r
ft
)?
?
i
。其中,
R
mt
为第t日市场证券组合的收益率;
R
it
为第t日不同个股的收益率;
r
ft
为第t日的无风险利率;
?
i
为第i种上市个股的β估计值;
?
i
为随机误
差项。个股的日收益率定义为:
R
P
it
?
it
?
P
it
?
1
P
it
,其中,
P
it
为个股第t日的市
?
1
场收盘价格。市场证券组合的周收益率定义为:
P
R
?
P
mt
?
P
mt
mt
?
1
,其中,
mt
为对应市场第t日的综合指数。
P
mt
?
1
为了方便计算,我们对CAPM模型进行了处理:
R
it
?r
ft
?
?
i
(R
mt
?r
ft
)?
?
i
。通过处理在线性拟合过程前,我们先直接计算

R
it
?r
ft
(不同个股的超额收益)和
R
mt
?r
tm
(市场证券组合的超额收益),
再进行拟合,从而得出两只个股的β系数。
2CAPM模型应用
资本资产定价模型主要应用于股票价值评估、风险评估、资源配置
等方面。
2.1股票价值评估
在资产估值方面,资本资产定价模型主要被用来判断股票是否被市
场错误定价。当我们获得市场组合的期望收益率的估计和个股的风险 升华拜克600226373010β
的估计时,我们就能计算市场均衡状态下股票的期望收益率
R
mt
;于是,
我们可以将现行的实际市场价格与均衡的期望价格进行比较。二者不等,
则说明市场价格被误定,被误定的价格应该有回归的要求。利用这一点,
我们便可获得超额收益。具体来讲,当实际价格低于均衡价格时,说明该
436
股票价值被低估,应当买入;相反,我们则应卖出该股票,而将资金转向
购买其他廉价股票。
2.2股票风险评估
根据CAPM模型,当资本市场达到均衡时,风险的边际价格是不变的,
任何改变市场组合的投资所带来的边际效果是相同的,即增加一个单位的
风险所得到的补偿是相同的。单只股票的期望收益率由两个部分组成,无
风险利率以及对所承担风险的补偿-风险溢价。风险溢价的大小取决于
β值的大小。β值越高,表明单个股票的风险越高,所得到的补偿也应
当越高。需要注意,β系数度量的是单只股票的系统性风险,而非系统
性风险没有风险补偿。
2.3资源配置
资本资产定价模型在资源配置方面的一项重要应用,就是根据对市
场走势的预测来选择具有不同β系数的股票或组合以获得较高收益或规
避市场风险。证券市场线表明,β系数反映证券或组合对市场变化的敏
感性,因此,当有很大把握预测牛市到来时,应选择那些高β系数的股
票或组合。这些高β系数的股票将成倍地放大市场收益率,带来较高的
收益。相反,在熊市到来之际,应选择那些低β系数的股票或组合,以
减少因市场下跌而造成的损失。
3实证分析
3.1数据描述
在数据选取方面,市场整体收益率选取具有代表性的上证指数来进
行量度;个体衡量则选取了两只相对关系较弱的不同行业股票——中国石
油、东北制药。总体市场选取上证指数的原因主要是上证指数被市场普遍
接受,对市场总收益具有良好的反映;而中石油和东北只要都是规模大、
成交量大的制造业股票,具有蓝筹股的性质,更有代表性,并且互相属于
不同行业,相关性较弱。而无风险收益率则选取了3个月国债的每天利率
华宝收益波动来进行衡量。
在时间跨度上,选取从10年七月份直至14年九月份的日收盘价数据。
这段时间的有效样本总容量大于1000,并且既包含低迷的熊市也有高涨
的牛市,波动性可以进一步检验CAPM模型,并对进行预测提供了多样性。
然后运用Excel根据上证指数、中石油和东北制药每天收盘价,分别计算
出每日收益并进行筛选,确保数据日期间的一一对应。前期运用Excel将
数据整齐化后,方便更好地运用Matlab进行数据的分析。
3.2CAMP模型计算
利用过去四年的数据,计算两只股票长期CAPM模型,可得中国石油
的CAPM模型为
R
it
?
r
ft
?
0.446011(
R
mt
?
r
ft
)
?
0.000110
,东北制药的CAPM
模型为
R
it
?
r
ft
?
0.154518(
R
mt
?
r
ft
|美国血腥恐怖片)
?
0.000035
。比较可知,在该时间段内,
中国石油的风险程度较东北制药更大,在牛市期间收益增加幅度更大,
而熊市期间亏损可能性也更大。
4β系数分析
4.1长期β系数分析
由前述可知,β系数的大小反映证券或组合对市场变化的敏感性,
β值越高,表明单个股票的风险越高。因此,通过比较中国石油和东北
制药两只股票的长期β系数,我们可以大致判断出二者之中,中国石油
的系统性风险程度较大,所得到的风险溢价也应当更高。因此,只就中国
石油和东北制药两只股票而言,当有很大把握预测牛市到来时,应选择中
国石油,因为其较高的β系数能够成倍地放大市场收益率,带来较高的
收益;相反,在熊市到来之际,在两者中应当选择东北药业,以减少因市
场下跌而造成的损失。
4.2短期β系数分析t天天基金网
通过比较不同时期的短期β系数,可以对股票的系统性风险进行纵
向比较。不同时期影响股票系统性风险的因素有很多,包放量跌停 括基本面因素、


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市场因素、公司内部因素、政策因素等等。观察不同时期的β系数可以
发现,β系数之间相差较大,证明不同时期该股风险差异较大,有些时
期甚至出现负值,意味着系统性风险不能通过风险溢价弥补,这些时期股
票价格普遍处于下跌态势中;另外,长期β系数较短期β系数小,证明
长期内,股票的系统性风险较为稳定,风险溢价也较为稳定;其次,长期
β系数较小的东北制药在短期内β系数也较小,证明其确实风险程度较
小。
4.3股票估值分析
由前述可知,我们可以利用CAPM模型对股票进行估值,与市场实际
价格比较,以判断股票价值是否被误判。通过前四年数据所得到的CAPM
模型可以看出,两只股票的非系统性风险都非常小(均在0.001以下),
因此可以|手机水货和行货的区别忽略不计,进行价值预估时,只需要考虑系统性风险,即通过
β系数的不同即可以估计两只股票的价值及风险。由于不同时期系统性
风险有差异,因此利用短期CAPM模型对中国石油和东北制药两只股票最
t
进行计算,并分别进行比较。可近市场均衡状态下股票的期望收益率
R
m
知,目前而言,东北制药的股票价值相对被高估,而中国石油的股票价值
相对被低估,因此应当抛售东北制药,买入中国石油。
另外,可以注意到市场实际收益率和CAPM模型估计值的差异在长期
会相互抵销,即CAPM模型在长期仍能反映股票风险程度。之所以在短期
存在差异可能是由于应用于股票市场的模型估计都具有一定的时滞性,在
此不作深究。
5结论
由前述可知,中国石油的风险程度较东北制药更大,在牛市期间
收益增加幅度更大,而熊市期间亏损可能性也更大。而对于同一只股票
而言,长期β系数较小的股票股票300006在短期内β系数也较小,证明其风险程
度存在一致性。市场实际收益率和CAPM模型估计值的差异在长期会相互
抵销,即CAPM模型在长期仍能反映股票风险程度。
(作者单位:上海大学 经济学院)
作者简介:刘芳华(1994~),女,金融学。
参考文献
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2014(3)
[2]朱文晖,汪前明. CAPM模型与股票投资风险:对上海证券市场
的实证研究.世界经济文汇,2002(10)
[3]刘谷,中石油 估值进入新阶段.中国证券报,2007(10)
(上接第439页)
重挫,资本流动的速度出现明显下降趋势。
并且,我们从图1还可以看出,在一段时间内,资本流动速度以一
定的加速度呈现上升或下降趋势,在这段时间内,可以根据前一年资本流
动速度来预测后一年资本流动的速度。因此,我们可以利用最简单的一元
线性回归分析来得到其加速度。以2003年到2008年每个季度的资本流动
速度为例,我们经过一系列的检验、修正之后,得到一元线性回归方程,
其系数b
1
为0.1162,即该阶段资本流动的加速度为
0.1162?4?0.4648
次年。
在得到加速度之后,我们还可以利用R语言中forecast函数对未来
一期的速度进行预测。我们将除去最后一期的所有数据导入R中,然后对
2008年第四季度的数据进行预测,2008年第四季度的资本流动速度预计
为4.521874次年,这 与实际值4.520417次年十分接近。
同理,按照该方法,我们可以测算出不同阶段资本流动的加速度,
预测该阶段内未来短期的资本流动速度,以便于投资者做出相应的投资决
策。
5结论
本文所提出的测算资本流动速度的方法是切实可行的,与我国的实
际情况较为吻合。在一段时间内,若资本流动的速度是稳定上升的,那么
我们就可以通过该段时间资本流动的加速度来预测未来中国第一财经网短期内的资本流动
速度,这在现实中也是可以实现的。未来短期内的资本流动速度被较为准
确地预测出来之后,投资者就可以根据其来制定新一期的投资计划,在一
定程度上降低投资亏损的概率。
(作者单位:上海大学 经济学院)
参考文献
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nd
edition).New
York:The Macmillan Co.1911
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(上接第444页)
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[2]沈约:《宋书?氐胡传》
[3]马长寿:《氐与羌》
[4]魏收:《魏书》卷110
[5]李吉甫:《元和郡县志》
[6]李祖桓《仇池国志》
[7]司马光:《资治通鉴》卷106

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这故障,根本就没有来由啊。 “好啊。”秦振华说的很轻松,此时,已经走进了维修车间的大门,当他露出头来的时候,里面就传来了一声声的欢呼。 结果,真好和这个刘婶对上了。

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