中国证券市场中Beta系数的存在性及其相关特性研究

本文认为,中国证券市场存在资本资产定价模型中描述的Beta系数,本文发现,使用不同市场收益率的算法计算出来的Beta系数有着显著的差异。因此,存在以不同的方法计算得到的Beta系数,在相同的研究过程中得出不相同的结果的情况可能会出现。本文的研究结果证实了这样一个事实:在中国证券市场,至少是在本文研究的时间区间段,CAPM模型是成立的。本文还发现,中国证券市场中Beta系数并不存在显著的行业差异,但是在按照是否被纳入计算成份类指数的标准将股票进行分类,即分为成份股和非成份股,这两大类股票的Beta系数存在显著的差异;本文还发现,在中国证券市场中,几乎不存在支持资本资产定价模型中的无风险收益率的参数。

Beta系数跨期时变与公司估值

本文从理论上剖析Beta系数跨期时变、时间要素设定差异对系统性风险度量及公司估值结果的影响,并以2005年1月1日至2014年12月31日为样本周期,以有色、钢铁、石化、房地产、银行等5个周期性行业板块收益率及市场平均收益率的周数据和月数据为研究样本,对理论分析结论进行实证检验。研究发现：1时间要素设定差异会显著影响Beta系数稳定性;2时间要素设定差异对系统性风险度量及公司估值结果影响显著;3审慎设定时间要素,有利于提高Beta系数稳定性,同时降低系统性风险度量及公司估值误差。其中,5~10年是更为可取的Beta系数估计时段,并应优先选择以＂周＂为单位的收益率度量时限。

股票收益波动与Beta系数的时变性

本文利用扩展的S-S模型,对上海股市2000年间的日收益数据进行实证分析,以进一步探讨小公司股票、大公司股票收益波动和市场波动之间的关系。研究结果发现,在市场波动加剧时大公司股票与小公司股票的反应是不同的,小公司的系统风险更易于增大。因此在进行事件研究时,必须考虑到Beta系数的时变性。

BETA系数对公司审计费用影响的实证研究

文章在综述影响审计定价的各种因素后，分析了BETA系数对公司审计费用的影响，并使用多元线性回归方程分析了BETA系数与审计费用的关系。依据2001-2004年中国上市公司数据，得到审计费用与BETA系数之间呈U型关系的结论：当BETA系数接近于1时，审计费用最低。同时还获得了第一大股东持股比例和董事会规模对审计费用的影响的经验证据。

基于流动性Beta系数的我国股市流动性风险实证研究

文章根据Acharya和Pedersen(2003)的研究成果,把股票的流动性风险划分为三种形式,分别以三个流动性Beta系数——"2、"3和"4作为衡量指标,对我国股票市场的流动性风险进行实证研究。结果表明,流动性越低的股票,流动性风险越高,而且,在这三种形式的流动性风险中,"3和"4所体现的流动性风险要比"2所体现的流动性风险更加突出。

系统风险Beta系数的非参数估计

关于系统风险（Ｂｅｔａ系数）对时间的非平稳性己得到广泛的认可，但对Ｂｅｔａ系数的估计方法大都是在平稳的（或局部平稳）前提下，或者事先给定Ｂｅｔａ系数一个主观参数模型下进行的．本文假定证券价格或收益是一个连续时间的随机过程（时齐Ｉｔｏ过程），给出了过程的均值函数和协方差函数的同时非参数估计．把此结果应用到Ｂｅｔａ系数上，得到了Ｂｅｔａ系数的非参数估计．

中国股票市场Beta系数均值回归特性分析

本文以1995～2006年在上海证券交易所上市的所有A股为样本,探讨了Beta系数的均值回归特性。分组检验和截面回归两种方法共同表明,中国股票市场个股的Beta具有非常明显、迅速的均值回归特性。进而,本文发现,通过截面回归得到的均值回归模型比幼稚模型具有更好的预测精度,使用均值回归模型可以修正对未来Beta的预测。

上海股票市场Beta系数时变特征的实证研究

文章指出Schwert和Seguin(1990)用以测度时变Beta系数模型的缺陷,将其辅助方程设计为指数函数形式能够避免这种缺陷。利用改进后的模型对上海股票市场金融行业、钢铁行业和石油行业的时变风险进行了定量测算,结合统计分析方法将行业间的时变风险特征进行了对比。

基于BETA系数对券商行业系统性风险的分析

近年来,在股票市场中最活跃的是券商板块,随着全民炒股热潮的掀起,许多股民都将资金投入券商行业,那么这种投资对于股民来说,是否是一项明智的投资。利用Excel处理券商行业原始数据测算BETA系数,从而判断该行业的风险性和稳定性。

金融危机下中美保险公司Beta系数的实证研究

2007年末爆发的次贷危机对美国以及全世界的经济造成了巨大影响。作为现代金融体系重要组成部分的保险行业也受到了前所未有的冲击。以Cummins(1991)的简化保险公司模型为基础,通过对保险公司利润两大组成部分的比较,论文说明了危机如何改变保险公司的风险特征。对中美两国保险行业相关数据及Beta系数的实证研究,进一步验证了金融危机对两国保险行业的不同影响,揭示出合理的保险公司收益结构对于保险公司持续稳健经营的重要性。

谈Beta系数的计算

金融衍生工具市场在过去的半个多世纪中得到飞速发展,这主要是因为利用其进行企业风险管理的需求所致。风险管理的目标就是对风险进行管理和控制。因此,风险管理必须首先对风险进行界定和度量。本文以中兴通讯公司为例,简要分析风险度量中的一个重要指标——Beta系数,并对其结果进行分析。

贝塔系数时变性影响因素——基于451家上市公司股票数据的实证分析

本文以中国股票市场沪市中地产、工业、公用以及深市中制造等行业451家公司成分股为样本,采用因子分析法对精选的20个指标进行聚类分析提取公共因子,用状态空间模型估计样本公司的Beta系数,用截面回归法考察各影响因子对Beta系数时变性的影响方向和大小。研究发现,公司规模、财务结构、盈利能力、成长性和市场价值比等因素是造成Beta系数不稳定的重要原因。其中,财务结构、成长性和盈利能力对Beta系数的作用方向和大小具有较强的规律性,要给予充分关注。

组合证券投资决策Beta分析法

在证券市场上,证券价格由于种种原因经常波动,且每种证券受市场影响所产生的波动性的程度也有差异。Beta分析法就是用以求出Beta系数来代表某种证券受到市场影响而产生价格的波动性的大小,以测定这种证券的风险程度。这种分析法是对统计数据依据最小二乘法而产生的回归方程式Y=α+βX+ε来确定证券的Beta系数,即式中的β。按一般形式,Y代表证券收益率。

沪市系统风险β系数实证研究

Beta系数是资本资产定价模型(CAPM)系统风险的量化指标,它揭示了某种证券或者证券组合的风险与市场平均风险的差异.本文在CAPM理论框架下,尝试性地利用带有马尔科夫体制转换的市场模型,对上海股市中的上证30指数的30只组成股票的系统风险beta系数进行动态建模,估计了日收益率度量时限条件下的beta系数,来研究中国股市中系统风险的时变性和体制转换行为,结果发现这30只股票的波动率存在非常强烈的体制转换特征.但是,令人吃惊的是系统风险的时变性比较弱,体制转换行为不明显.

基于改进TOPSIS法的煤炭企业财务风险评价研究

煤炭企业的发展会对环境产生较大影响,煤炭企业进行财务管理必须要经过合理的评价财务风险的过程。文章选取中国神华、陕西煤业、潞安环能等6家煤炭企业2022年数据进行分析,运用熵值法计算得出权重,同时引入资本资产定价模型(CAPM)中的Beta系数来修正行为TOPSIS财务风险评价的结果。研究结果显示,该模型有助于填补无法完全反映公司之间差异的空白,大大提高企业财务风险评价的准确性,为投资者与管理者提供必要的参考信息。

贸易引力模型:来自中国的实证与启示

作者在采用并修正贸易引力模型的基础上,验证了决定中国双边贸易的主要因素是贸易伙伴的经济规模(GDP总量)、人口、空间距离和贸易政策等,并通过Beta系数检验证明区域经济合作组织是影响中国对外贸易最重要的因素;通过贸易潜力分析,说明中国目前应当充分重视国内市场,坚持扩大内需的战略,同时积极调整贸易结构,改善贸易增长方式。

金融资产多分辨风险识别及投资组合策略

为有效地揭示金融市场微观结构、反映和分散金融风险,基于最大重复离散小波变换对高频数据进行了多分辨分析,利用小波方差和小波协方差给出多分辨Beta系数的计算方法,讨论了高频金融资产不同时间尺度下的风险组成。针对收益与风险的多分辨特征,提出多分辨投资组合策略,改进了Markowitz的静态投资组合方法。实证研究表明,同一金融资产在不同时间尺度下的收益与风险存在多分辨特征;CAPM的表现也具有多分辨特征;而多分辨的投资组合策略则将不同时间尺度下的投资风险降到了最低。

企业财务风险评价新方法探析

企业财务风险是指企业在特定时期内财务状况不佳,面临资金短缺问题,无法进行财务支付。对财务状况的深刻洞见,对财务风险的敏锐感知,是企业财务风险管理的首要前提。本文针对财务风险指标难以全面刻画企业财务风险,不能完全反映企业之间差异的缺陷等问题,借鉴行为TOPSIS方法的思路,引入资本资产定价模型(CAPM)中的贝塔(Beta)系数对TOPSIS财务风险评价结果进行修正,从而构建了一种整合Beta系数的行为TOPSIS财务风险评价方法。通过将该方法应用于七家上市航空公司的财务风险评价,给出了经过修正的财务风险评价结果,初步验证了方法的可行性。

基于CAPM模型的旅游上市公司系统风险分析

风险始终是投资者及管理者最为关注的问题之一。以20家旅游上市公司为研究对象,运用CAPM模型计算度量其系统风险的Beta系数,分析系统风险在其面临的总风险中所占比重,以及个股风险与整个市场风险的相对关系;通过单位根检验和时间趋势检验验证Beta系数的均值回归趋势,得出各个公司Beta系数的长期均值和方差;总结各类旅游上市公司的风险特征。结论如下:系统风险在旅游上市公司的总风险中所占比重较小;各公司的Beta系数均具有均值回归趋势,其中11家公司Beta系数长期均值大于1,其收益率在市场风险影响下波动性大;旅游业三类上市公司中,酒店类上市公司的收益率受市场因素影响最为明显,景区类次之,综合类最弱。