資本資產(chǎn)定價模型及實證分析.pdf

1、金融變量具有非對稱性，時變性的特征，無論是新興金融市場、還是成熟金融市場中，交易的金融工具以及不同金融市場之間具有互補(bǔ)性和替代性，因此，宏觀經(jīng)濟(jì)變量對金融市場收益的影響具有不對稱性。本文首先運(yùn)用MS-VECM模型分析中國宏觀經(jīng)濟(jì)變量對股票市場收益的影響，并運(yùn)用Bootstrap仿真檢驗對估計參數(shù)進(jìn)行檢驗。實證發(fā)現(xiàn)可將狀態(tài)分為：我國金融市場發(fā)展早期的狀態(tài)1、我國金融市場受政策干擾而變化頻繁的狀態(tài)3、以及經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展且穩(wěn)定的狀態(tài)2。結(jié)果表明

2、宏觀經(jīng)濟(jì)變量對我國股票市場收益在不同狀態(tài)下影響不同，具有不穩(wěn)定性，但在狀態(tài)內(nèi)具有一定持續(xù)性。Fisher假說在我國股票市場發(fā)展較成熟時成立；匯率上升對股票市場收益具有正的影響；貨幣供給量M1對股市收益影響則隨著狀態(tài)不同而變化；在早期對我國股票市場，相關(guān)的替代性資產(chǎn)或者金融市場（如無風(fēng)險利率、標(biāo)準(zhǔn)普爾指數(shù)收益）對股市收益具有反向影響，我國金融市場發(fā)展到一定階段時具有正向影響。
　　 然后，以現(xiàn)值模型為基礎(chǔ)，用每股盈余取代每股股利，

3、運(yùn)用狀態(tài)空間模型和卡爾曼濾波方法對我國上證指數(shù)、滬深300指數(shù)和中小板指數(shù)進(jìn)行分析不可觀察的投機(jī)泡沫變量，檢驗我國股市是否因為存在泡沫而導(dǎo)致股指偏離其市場基本價值，并對泡沫的大小、形成速度等特征和存在期間進(jìn)行分析，實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國股指較難用市場基本價值解釋，股指較長時間存在正泡沫，泡沫累積過程較長，但泡沫破滅速度較快，且導(dǎo)致較短時間內(nèi)存在負(fù)泡沫。中小板指數(shù)顯然比上證指數(shù)和滬深300指數(shù)投機(jī)泡沫成分大，上證指數(shù)和滬深300指數(shù)泡沫特征類似

4、。估計貼現(xiàn)因子系數(shù)表明泡沫累積難以持續(xù)，終會破滅。
　　 隨后，考慮到CAPM的動態(tài)特征以及時變性，用貝葉斯動態(tài)線性模型分析CAPM參數(shù)的時變性，本文用面板貝葉斯動態(tài)線性模型分析CAPM，面板貝葉斯動態(tài)線性測度方程方差、狀態(tài)方程方差矩陣均為未知，因此，本研究先以Gibbs抽樣技術(shù)以及馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法（MCMC）運(yùn)用動態(tài)線性模型濾波方法估計出測度方程、狀態(tài)方程的方差矩陣，然后運(yùn)用此方差矩陣，利用所有信息集，用平滑濾波估計出時

5、變。本文發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行的CAPM中風(fēng)險溢價因子 波動幅度顯然比非商業(yè)銀行金融機(jī)構(gòu)低。在牛市時，CAPM中風(fēng)險溢價因子 較長時間為正，而在熊市，CAPM中風(fēng)險溢價因子 較長時間為負(fù)。從投資角度來看，長時期內(nèi) 均值為零。
　　 最后，本文用面板分位數(shù)回歸方法分析不同分位點時CAPM中的特征，面板分位數(shù)回歸同樣對于傳統(tǒng)的檢驗并不有效，因此本文運(yùn)用Bootstrap仿真方法來檢驗參數(shù)估計的有效性。并和面板固定效應(yīng)估計的值進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)固定

6、效應(yīng)面板CAPM估計的值高于0.6分位點值，說明我國投資者對于不同風(fēng)險偏好不同。在不同的分位點下，值為正值，并Bootstrap仿真檢驗值統(tǒng)計上顯著。而且隨著分位點從低到高，值逐漸增加，但在0.3～0.6分位點間較為平穩(wěn)。均值面板回歸估計的值顯著地大于中值處的估計的值，說明股票市場收益分布并不是對稱的。單個股票超額收益與市場組合報酬顯著地正相關(guān)。
　　 本文的主要貢獻(xiàn)在于：首先，本文探討了股票市場收益受通貨膨脹、外圍股市以及其他