李佳　余景選

摘 要：本文將公司基本因素與市場(chǎng)特征相結(jié)合構(gòu)建線性回歸模型，用于預(yù)測(cè)公司股票的β值。 實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)這種基于市場(chǎng)特征和基本因素雙重考慮下的β值回歸模型，能達(dá)到較好的擬合效果，對(duì)公司股票的β值預(yù)測(cè)會(huì)更準(zhǔn)確。

關(guān)鍵詞：基本因素；市場(chǎng)特征；β；線性回歸；巴菲特

一、引言

建立在投資組合理論與資本市場(chǎng)理論基礎(chǔ)之上的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）已經(jīng)成為資本市場(chǎng)中最重要的定價(jià)方法，它是現(xiàn)代金融市場(chǎng)價(jià)格理論的基石，并廣泛運(yùn)用于資本成本的估算、基金績(jī)效的評(píng)價(jià)、投資組合管理等領(lǐng)域。資本資產(chǎn)定價(jià)模型提供了計(jì)算要求收益的方法，指出：正常（要求的）收益為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的總和。風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)取決于以下兩個(gè)要素：（1）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，這部分風(fēng)險(xiǎn)是指市場(chǎng)上無(wú)法通過(guò)股票的投資組合來(lái)消除的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，由于不能去除因而要求額外補(bǔ)償。（2）某一個(gè)公司的收益對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)因素總的敏感度，即β值。把（1）中的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償和（2）中的β值相乘便得到了風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。但是股神沃倫·巴菲特稱CAPM模型具有“誘人墮落的精確”。它運(yùn)用了神奇的機(jī)制，看上去給了投資者要求的回報(bào)一個(gè)好的估計(jì)，但是仍然存在重要的計(jì)量問(wèn)題。這是因?yàn)閺倪^(guò)去證券市場(chǎng)的收益率數(shù)據(jù)中估計(jì)出的β系數(shù)代表的是過(guò)去的β系數(shù)，反映的是過(guò)去的風(fēng)險(xiǎn)情況，只有具有了良好的穩(wěn)定性才能反映未來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。然而，眾多檢驗(yàn)β系數(shù)的穩(wěn)定性結(jié)論都不理想，沈藝峰、洪錫熙（1999）研究認(rèn)為不管是單個(gè)股票還是股票組合，β系數(shù)都隨時(shí)間而變化。得出同樣結(jié)論的還有勒云匯、李學(xué)（2000），他們實(shí)證指出股票β系數(shù)基本都是不穩(wěn)定的，單純根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來(lái)推斷股票未來(lái)β系數(shù)的準(zhǔn)確性較差。

對(duì)于公司股票的β系數(shù)不具有穩(wěn)定性，一些學(xué)者也給出了解釋。其中James Farrell和Walter J.Renhart（1997）指出：公司的基本因素隨時(shí)間的變化必然引起股票系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化，導(dǎo)致股票的貝塔值也跟著變化。可見(jiàn)在估計(jì)公司股票β系數(shù)的時(shí)候，從公司的基本因素出發(fā)是更合理的。這和巴菲特的觀點(diǎn)是一致的：如果不理解公司的基本因素是不會(huì)理解風(fēng)險(xiǎn)的，風(fēng)險(xiǎn)是由企業(yè)產(chǎn)生的，在評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，去考慮那些基本因素而不是單單從市場(chǎng)價(jià)格中去估計(jì)會(huì)更有用一些，因?yàn)槭袌?chǎng)對(duì)一些股票錯(cuò)誤定價(jià)是很正常的。所以，本文試圖通過(guò)對(duì)文獻(xiàn)的總結(jié)，結(jié)合公司的基本因素變量給β值一個(gè)好的線性回歸預(yù)測(cè)模型，用于預(yù)測(cè)公司股票的β值系數(shù)。

本文的研究貢獻(xiàn)在于：基于公司財(cái)務(wù)報(bào)表信息和市場(chǎng)特征雙重考慮之下，構(gòu)造了公司股票β值的線性回歸模型，為公司股票的β值的預(yù)測(cè)提供了比較好的思路。

二、文獻(xiàn)回顧

研究公司的基本因素對(duì)公司股票β值的影響曾經(jīng)一度成為學(xué)術(shù)界的熱門(mén)課題，這方面的文獻(xiàn)資料主要從三個(gè)方面來(lái)衡量公司的基本風(fēng)險(xiǎn)和β值的關(guān)系。第一個(gè)方面，體現(xiàn)公司經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的因素和β值的關(guān)系，Beaver，Kettler和Scholes（1970）研究發(fā)現(xiàn)盈利變動(dòng)率和股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)。Manderk（1984）研究指出股票β系數(shù)和經(jīng)營(yíng)杠桿之間顯著相關(guān)。Chei-Chang Chiou 和 Robert K.Su（2004）研究的結(jié)果也表明經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)，銷售增長(zhǎng)率與股票的β系數(shù)顯著相關(guān)，Gahlon和Gentry（1982）的研究指出股票系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與總收入的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)顯著相關(guān)。綜合以上文獻(xiàn)，我們知道與股票系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)有盈利變動(dòng)率、經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)、銷售增長(zhǎng)率、總收入的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)四個(gè)變量。

第二個(gè)方面，體現(xiàn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的因素和β值的關(guān)系。Harmada（1972）實(shí)證指出公司財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)與股票β系數(shù)顯著正相關(guān)。Bildersee（1975）的研究指出資產(chǎn)負(fù)債比率和流動(dòng)比率也與股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)。由此可見(jiàn)在體現(xiàn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變量上，財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債比率、流動(dòng)比率和公司股票的β值相關(guān)。

第三個(gè)方面，體現(xiàn)公司成長(zhǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因素和β值的關(guān)系。Beaver等人的研究同樣也指出了公司規(guī)模和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率與公司股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)之間一致且顯著相關(guān)。國(guó)內(nèi)的吳世農(nóng)、冉孟順（1999）等人的研究也得出了一樣的結(jié)論。

除此之外，公司的市場(chǎng)特征和股票系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)之間也存在著緊密的關(guān)系，呂長(zhǎng)江、趙巖（2003）認(rèn)為中國(guó)證券市場(chǎng)上行業(yè)之間的β系數(shù)并不存在顯著的差異，但若檢驗(yàn)指數(shù)的成份股和非成份股之間的β系數(shù)差異則具有顯著性。也有用數(shù)學(xué)推理的方法研究β系數(shù)的市場(chǎng)影響因素的，如鄭君君（2000）運(yùn)用純數(shù)學(xué)推理的方法研究發(fā)現(xiàn)股票的β系數(shù)與市盈率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

綜合以上文獻(xiàn)分析，我們?nèi)∪缦?2個(gè)變量做β系數(shù)的線性回歸分析：經(jīng)營(yíng)方面取盈利變動(dòng)率、經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)、銷售增長(zhǎng)率、總收入的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)；財(cái)務(wù)方面取財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率；成長(zhǎng)性方面取公司規(guī)模和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率；市場(chǎng)特征方面取市盈率變量和去年的β系數(shù)，以及衡量是否是指數(shù)成份股的變量作為檢驗(yàn)公司基本風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)β值影響的控制變量。

三、實(shí)證分析

1.樣本數(shù)據(jù)

本文選取的樣本為2005年～2009年間在滬深股市A股上市的公司1。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)均來(lái)自于同花順金融數(shù)據(jù)終端。借鑒已有的樣本處理方法，我們做了以下調(diào)整：（1）剔除被提示退市風(fēng)險(xiǎn)警告的上市公司，如ST和*ST公司。（2）剔除金融行業(yè)的上市公司。（3）剔除這幾年期間上市的公司。（4）剔除數(shù)據(jù)缺失的上市公司樣本。（5） 剔除資不抵債的上市公司。（6）剔除年度虧損的上市公司。（7）剔除極端值的上市公司。經(jīng)過(guò)處理后分別得到2007年911家，2008年831家、2009年881家上市公司的樣本數(shù)據(jù)。

2.變量的界定

盈利變動(dòng)率（Earning Variability）：用三年凈利潤(rùn)標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)來(lái)衡量，例如從2005年～2007年的凈利潤(rùn)變異系數(shù)為2007年的盈利變動(dòng)率；2006～2008三年的凈利潤(rùn)變異系數(shù)表示2008年的變動(dòng)率。經(jīng)營(yíng)杠桿系數(shù)（Degree of Operating Leverage）：這里選取毛利和息前稅前利潤(rùn)（EBIT）的比值?？偸杖氲臉?biāo)準(zhǔn)差系數(shù)（Coefficient of Total Income Standard Deviation）：取前三年的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值來(lái)定義標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，例如2005年～2007年的總收入的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值的比即是2007年的總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，2006年～2008年的總收入的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值的比為2008年的總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)。財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)（Degree of Financial Leverage）：由于息前稅前利潤(rùn)—利息費(fèi)用=凈利潤(rùn)+所得稅，且由于上市公司的利息費(fèi)用計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)不一樣，且難以準(zhǔn)確獲得，所以本文取息前稅前利潤(rùn)（EBIT）與凈利潤(rùn)和所得稅之和的比值來(lái)表示公司財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)。endprint

為了衡量是否是指數(shù)成份股，我們?cè)O(shè)置虛擬變量I，若公司股票是指數(shù)成分股，則I=1，反之I=0。指數(shù)這里取滬深300指數(shù)，它包含滬深兩市的上市公司股票，涵蓋范圍更廣，而且2010年開(kāi)始成為股指期貨的標(biāo)的物，更能準(zhǔn)確反映資本市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況。市盈率（PE）：取股票全年收盤(pán)價(jià)（前復(fù)權(quán)）的平均值與基礎(chǔ)每股收益的比值來(lái)表示。β值：由于滬深300指數(shù)涵蓋范圍廣，且是股指期貨的標(biāo)的物，更能反映市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況，因此，這里采用滬深300指數(shù)為參照，采用前復(fù)權(quán)的方式，以本年四月底到次年四月底的周收益率來(lái)計(jì)算β值。

3.模型設(shè)計(jì)

建立貝塔值與基本因素、市場(chǎng)特征的線性回歸模型

β=α0+α1*EVt+α2*DOLt+α3*SSGt+α4*CTISDt+α5*DFLt

+α6*DAt+α7*LIQt+α8*SIZEt+α9*ASGt+α10*PEt+α11*βt-1+

α12*It+ ε

式中：α0為常數(shù)項(xiàng)，α1 ，α2 ，α3 ，α4 ，α5 ，α6 ，α7 ，α8 ，α9 ，α10 ，α11 是待估計(jì)的解釋變量回歸系數(shù)，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4.線性回歸

利用面板數(shù)據(jù)，通過(guò)逐步回歸的方法辨別β值的顯著影響因素，這里采用SPSS軟件根據(jù)“F概率顯著水平<0.05進(jìn)入方程，若>0.1移出方程”規(guī)則的逐步回歸方法，得到的模型自然不會(huì)存在多重共線性的問(wèn)題。此外模型通過(guò)了序列相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)，F(xiàn)值檢驗(yàn)。最后確定的回歸方程為：

β=0.278-0.016*ASGt+0.426*βt-1+0.016*SIZEt+0.037*TIV

Ct+0.011*EVt -0.100*It

（Adj_R2=0.272 F=109.222 D.W.=1.853 ）

5.優(yōu)越性和準(zhǔn)確性分析

本文檢驗(yàn)了若只考慮公司基本因素的情況下，進(jìn)行的回歸效果發(fā)現(xiàn)Adj_R2=0.195，遠(yuǎn)小于本文的線性模型的Adj_R2=0.272?？梢?jiàn)基于市場(chǎng)特征和基本因素雙重考慮下的β值回歸模型，能達(dá)到較好的擬合效果，對(duì)公司股票的β值預(yù)測(cè)會(huì)更準(zhǔn)確。

用此回歸方程預(yù)測(cè)2009年的貝塔值βf，并和市場(chǎng)真實(shí)表現(xiàn)的βm一起進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，所得結(jié)果如表2所示。真實(shí)值和預(yù)測(cè)值的平均值和中位數(shù)比較接近，可見(jiàn)本文的預(yù)測(cè)效果較為準(zhǔn)確。

本文也試圖采用更多年份的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)下一年的數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果并不如以上效果，可見(jiàn)預(yù)測(cè)效果并不隨年份數(shù)據(jù)的增加而增加。這是因?yàn)槟攴莸脑黾?，一些風(fēng)險(xiǎn)會(huì)發(fā)生變化，構(gòu)建的模型就會(huì)反映變化前后風(fēng)險(xiǎn)的平均值，不能較準(zhǔn)確的反映變化后的風(fēng)險(xiǎn)，故模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度就會(huì)下降。

四、總結(jié)

以往的文獻(xiàn)中，也有好多用公司的基本風(fēng)險(xiǎn)變量來(lái)對(duì)公司股票的β值進(jìn)行線性回歸，但都僅僅采用財(cái)務(wù)相關(guān)變量，擬合效果比較低，本文通過(guò)前期的β值、公司的市場(chǎng)特征和基本因素的結(jié)合建立回歸模型，包含了更多的信息，達(dá)到了較好的擬合效果，對(duì)于下一年的β值估計(jì)會(huì)更為精準(zhǔn)。本文僅僅提供了一種預(yù)測(cè)β值的方法思路，所得模型不可能適用于別的年份，況且本文僅僅提供構(gòu)建了單個(gè)公司股票的β值預(yù)測(cè)模型的方法思路，也可以根據(jù)本文的方法構(gòu)建一個(gè)股票組合的β值預(yù)測(cè)模型。

附注：

1.2005年～2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)是為了計(jì)算2007～2008年的盈利變動(dòng)率和總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù).

2.這里取2007年～2008年的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行的描述性統(tǒng)計(jì)說(shuō)明.

3.保留3位小數(shù)的格式下，系數(shù)顯示為零，可以理解為非常小.

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作者簡(jiǎn)介：李佳，男，浙江省杭州，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生院，會(huì)計(jì)學(xué)院研究生，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與金融；余景選，男，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，會(huì)計(jì)學(xué)院副教授，博士，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與金融endprint

為了衡量是否是指數(shù)成份股，我們?cè)O(shè)置虛擬變量I，若公司股票是指數(shù)成分股，則I=1，反之I=0。指數(shù)這里取滬深300指數(shù)，它包含滬深兩市的上市公司股票，涵蓋范圍更廣，而且2010年開(kāi)始成為股指期貨的標(biāo)的物，更能準(zhǔn)確反映資本市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況。市盈率（PE）：取股票全年收盤(pán)價(jià)（前復(fù)權(quán)）的平均值與基礎(chǔ)每股收益的比值來(lái)表示。β值：由于滬深300指數(shù)涵蓋范圍廣，且是股指期貨的標(biāo)的物，更能反映市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況，因此，這里采用滬深300指數(shù)為參照，采用前復(fù)權(quán)的方式，以本年四月底到次年四月底的周收益率來(lái)計(jì)算β值。

3.模型設(shè)計(jì)

建立貝塔值與基本因素、市場(chǎng)特征的線性回歸模型

β=α0+α1*EVt+α2*DOLt+α3*SSGt+α4*CTISDt+α5*DFLt

+α6*DAt+α7*LIQt+α8*SIZEt+α9*ASGt+α10*PEt+α11*βt-1+

α12*It+ ε

式中：α0為常數(shù)項(xiàng)，α1 ，α2 ，α3 ，α4 ，α5 ，α6 ，α7 ，α8 ，α9 ，α10 ，α11 是待估計(jì)的解釋變量回歸系數(shù)，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4.線性回歸

利用面板數(shù)據(jù)，通過(guò)逐步回歸的方法辨別β值的顯著影響因素，這里采用SPSS軟件根據(jù)“F概率顯著水平<0.05進(jìn)入方程，若>0.1移出方程”規(guī)則的逐步回歸方法，得到的模型自然不會(huì)存在多重共線性的問(wèn)題。此外模型通過(guò)了序列相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)，F(xiàn)值檢驗(yàn)。最后確定的回歸方程為：

β=0.278-0.016*ASGt+0.426*βt-1+0.016*SIZEt+0.037*TIV

Ct+0.011*EVt -0.100*It

（Adj_R2=0.272 F=109.222 D.W.=1.853 ）

5.優(yōu)越性和準(zhǔn)確性分析

本文檢驗(yàn)了若只考慮公司基本因素的情況下，進(jìn)行的回歸效果發(fā)現(xiàn)Adj_R2=0.195，遠(yuǎn)小于本文的線性模型的Adj_R2=0.272?？梢?jiàn)基于市場(chǎng)特征和基本因素雙重考慮下的β值回歸模型，能達(dá)到較好的擬合效果，對(duì)公司股票的β值預(yù)測(cè)會(huì)更準(zhǔn)確。

用此回歸方程預(yù)測(cè)2009年的貝塔值βf，并和市場(chǎng)真實(shí)表現(xiàn)的βm一起進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，所得結(jié)果如表2所示。真實(shí)值和預(yù)測(cè)值的平均值和中位數(shù)比較接近，可見(jiàn)本文的預(yù)測(cè)效果較為準(zhǔn)確。

本文也試圖采用更多年份的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)下一年的數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果并不如以上效果，可見(jiàn)預(yù)測(cè)效果并不隨年份數(shù)據(jù)的增加而增加。這是因?yàn)槟攴莸脑黾樱恍╋L(fēng)險(xiǎn)會(huì)發(fā)生變化，構(gòu)建的模型就會(huì)反映變化前后風(fēng)險(xiǎn)的平均值，不能較準(zhǔn)確的反映變化后的風(fēng)險(xiǎn)，故模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度就會(huì)下降。

四、總結(jié)

以往的文獻(xiàn)中，也有好多用公司的基本風(fēng)險(xiǎn)變量來(lái)對(duì)公司股票的β值進(jìn)行線性回歸，但都僅僅采用財(cái)務(wù)相關(guān)變量，擬合效果比較低，本文通過(guò)前期的β值、公司的市場(chǎng)特征和基本因素的結(jié)合建立回歸模型，包含了更多的信息，達(dá)到了較好的擬合效果，對(duì)于下一年的β值估計(jì)會(huì)更為精準(zhǔn)。本文僅僅提供了一種預(yù)測(cè)β值的方法思路，所得模型不可能適用于別的年份，況且本文僅僅提供構(gòu)建了單個(gè)公司股票的β值預(yù)測(cè)模型的方法思路，也可以根據(jù)本文的方法構(gòu)建一個(gè)股票組合的β值預(yù)測(cè)模型。

附注：

1.2005年～2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)是為了計(jì)算2007～2008年的盈利變動(dòng)率和總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù).

2.這里取2007年～2008年的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行的描述性統(tǒng)計(jì)說(shuō)明.

3.保留3位小數(shù)的格式下，系數(shù)顯示為零，可以理解為非常小.

參考文獻(xiàn)：

[1]陳收，曹雪平.不同態(tài)勢(shì)下β特征及其與收益關(guān)系研究[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)， 2007， 10： 71-78.

[2]呂長(zhǎng)江，趙巖.中國(guó)證券市場(chǎng)中Beta系數(shù)的存在性及其相關(guān)特性研究[J].南開(kāi)管理評(píng)論， 2003，1： 35-43.

[3]勒蕓匯，李學(xué).中國(guó)股市β系數(shù)的實(shí)證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)研究， 2000.1： 18-23.

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[5]周蕓鋒，吳雁.國(guó)內(nèi)外β系數(shù)相關(guān)特性研究綜述[J].財(cái)會(huì)通訊， 2009.10： 107-109.

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[7]Beaver. W. H， Kettler .P. and Scholes. M. 1970. “The Association between Market-Determined and Accounting-Determined Risk Measures.” .The Accounting Review.

[8]Bildersee. J.“The Association Between Market-Determined Measure of Risk and Alternative measures of Risk.” The Accounting Review（January 1975）.

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[10]Gahlon ， J. M， and J. A. Gentry. 1982.”O(jiān)n the relationship between systematic risk and the degrees of operating and financial leverage.” .Financial Management 11（Summer）.

[11]Hamada， R. S. “Portfolio analysis， market equilibrium and corporation finance.”.Journal of Finance 24（March）：1969.

[12]Stephen H Penman. Financial Statement Analysis & Security Valuation.the McGraw-Hill Companies， Inc. 2004.

作者簡(jiǎn)介：李佳，男，浙江省杭州，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生院，會(huì)計(jì)學(xué)院研究生，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與金融；余景選，男，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，會(huì)計(jì)學(xué)院副教授，博士，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與金融endprint

為了衡量是否是指數(shù)成份股，我們?cè)O(shè)置虛擬變量I，若公司股票是指數(shù)成分股，則I=1，反之I=0。指數(shù)這里取滬深300指數(shù)，它包含滬深兩市的上市公司股票，涵蓋范圍更廣，而且2010年開(kāi)始成為股指期貨的標(biāo)的物，更能準(zhǔn)確反映資本市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況。市盈率（PE）：取股票全年收盤(pán)價(jià)（前復(fù)權(quán)）的平均值與基礎(chǔ)每股收益的比值來(lái)表示。β值：由于滬深300指數(shù)涵蓋范圍廣，且是股指期貨的標(biāo)的物，更能反映市場(chǎng)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)狀況，因此，這里采用滬深300指數(shù)為參照，采用前復(fù)權(quán)的方式，以本年四月底到次年四月底的周收益率來(lái)計(jì)算β值。

3.模型設(shè)計(jì)

建立貝塔值與基本因素、市場(chǎng)特征的線性回歸模型

β=α0+α1*EVt+α2*DOLt+α3*SSGt+α4*CTISDt+α5*DFLt

+α6*DAt+α7*LIQt+α8*SIZEt+α9*ASGt+α10*PEt+α11*βt-1+

α12*It+ ε

式中：α0為常數(shù)項(xiàng)，α1 ，α2 ，α3 ，α4 ，α5 ，α6 ，α7 ，α8 ，α9 ，α10 ，α11 是待估計(jì)的解釋變量回歸系數(shù)，ε是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

4.線性回歸

利用面板數(shù)據(jù)，通過(guò)逐步回歸的方法辨別β值的顯著影響因素，這里采用SPSS軟件根據(jù)“F概率顯著水平<0.05進(jìn)入方程，若>0.1移出方程”規(guī)則的逐步回歸方法，得到的模型自然不會(huì)存在多重共線性的問(wèn)題。此外模型通過(guò)了序列相關(guān)性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)，F(xiàn)值檢驗(yàn)。最后確定的回歸方程為：

β=0.278-0.016*ASGt+0.426*βt-1+0.016*SIZEt+0.037*TIV

Ct+0.011*EVt -0.100*It

（Adj_R2=0.272 F=109.222 D.W.=1.853 ）

5.優(yōu)越性和準(zhǔn)確性分析

本文檢驗(yàn)了若只考慮公司基本因素的情況下，進(jìn)行的回歸效果發(fā)現(xiàn)Adj_R2=0.195，遠(yuǎn)小于本文的線性模型的Adj_R2=0.272?？梢?jiàn)基于市場(chǎng)特征和基本因素雙重考慮下的β值回歸模型，能達(dá)到較好的擬合效果，對(duì)公司股票的β值預(yù)測(cè)會(huì)更準(zhǔn)確。

用此回歸方程預(yù)測(cè)2009年的貝塔值βf，并和市場(chǎng)真實(shí)表現(xiàn)的βm一起進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，所得結(jié)果如表2所示。真實(shí)值和預(yù)測(cè)值的平均值和中位數(shù)比較接近，可見(jiàn)本文的預(yù)測(cè)效果較為準(zhǔn)確。

本文也試圖采用更多年份的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)下一年的數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果并不如以上效果，可見(jiàn)預(yù)測(cè)效果并不隨年份數(shù)據(jù)的增加而增加。這是因?yàn)槟攴莸脑黾樱恍╋L(fēng)險(xiǎn)會(huì)發(fā)生變化，構(gòu)建的模型就會(huì)反映變化前后風(fēng)險(xiǎn)的平均值，不能較準(zhǔn)確的反映變化后的風(fēng)險(xiǎn)，故模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度就會(huì)下降。

四、總結(jié)

以往的文獻(xiàn)中，也有好多用公司的基本風(fēng)險(xiǎn)變量來(lái)對(duì)公司股票的β值進(jìn)行線性回歸，但都僅僅采用財(cái)務(wù)相關(guān)變量，擬合效果比較低，本文通過(guò)前期的β值、公司的市場(chǎng)特征和基本因素的結(jié)合建立回歸模型，包含了更多的信息，達(dá)到了較好的擬合效果，對(duì)于下一年的β值估計(jì)會(huì)更為精準(zhǔn)。本文僅僅提供了一種預(yù)測(cè)β值的方法思路，所得模型不可能適用于別的年份，況且本文僅僅提供構(gòu)建了單個(gè)公司股票的β值預(yù)測(cè)模型的方法思路，也可以根據(jù)本文的方法構(gòu)建一個(gè)股票組合的β值預(yù)測(cè)模型。

附注：

1.2005年～2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)是為了計(jì)算2007～2008年的盈利變動(dòng)率和總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù).

2.這里取2007年～2008年的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行的描述性統(tǒng)計(jì)說(shuō)明.

3.保留3位小數(shù)的格式下，系數(shù)顯示為零，可以理解為非常小.

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[5]周蕓鋒，吳雁.國(guó)內(nèi)外β系數(shù)相關(guān)特性研究綜述[J].財(cái)會(huì)通訊， 2009.10： 107-109.

[6]Balakrishnan K.，E. Barton， L .Faurel. Post Loss/Profit Announcement Drift. Journal of Accounting and Economics， 2010 50：20～41.

[7]Beaver. W. H， Kettler .P. and Scholes. M. 1970. “The Association between Market-Determined and Accounting-Determined Risk Measures.” .The Accounting Review.

[8]Bildersee. J.“The Association Between Market-Determined Measure of Risk and Alternative measures of Risk.” The Accounting Review（January 1975）.

[9]Chei-Chang Chious and Robert K.Su. 2004 .“On the Relation of Systematic Risk and Accounting Variables .Asian FA/TFA/FMA.

[10]Gahlon ， J. M， and J. A. Gentry. 1982.”O(jiān)n the relationship between systematic risk and the degrees of operating and financial leverage.” .Financial Management 11（Summer）.

[11]Hamada， R. S. “Portfolio analysis， market equilibrium and corporation finance.”.Journal of Finance 24（March）：1969.

[12]Stephen H Penman. Financial Statement Analysis & Security Valuation.the McGraw-Hill Companies， Inc. 2004.

作者簡(jiǎn)介：李佳，男，浙江省杭州，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生院，會(huì)計(jì)學(xué)院研究生，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與金融；余景選，男，浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)，會(huì)計(jì)學(xué)院副教授，博士，研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與金融endprint