摘 要：信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)作為戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，不僅國家高度重視，給予了全方面的政策支持，廣大投資者也對其保有極高熱情。隨著信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的高速發(fā)展，出現(xiàn)了更多的投資機會。本文針對此，運用 CAPM 模型對該行業(yè)歷史數(shù)據(jù)進行實證分析，以檢驗 CAPM 模型在國內(nèi)市場能否進行有效的投資分析。通過實證檢驗，發(fā)現(xiàn)雖然該行業(yè)股票的系統(tǒng)風險對其定價發(fā)揮著重要作用，但非系統(tǒng)性風險也能在資產(chǎn)定價中起到一定的作用。

關(guān)鍵詞：CAPM ; 模型;信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè);回歸分析;貝塔系數(shù)

一、研究背景

資本資產(chǎn)如何進行定價一直是證券投資領(lǐng)域研宄的一大核心問題，國內(nèi)學者在此領(lǐng)域的研究主要集中在CAPM在各類市場的適用性檢驗，諸如王燕楠（2013）利用深圳股票市場近六年的股票周收益率對經(jīng)典CAPM模型進行了實證檢驗，檢驗方法采用傳統(tǒng)BJS 檢驗法和F-M修正法，發(fā)現(xiàn)經(jīng)典 CAPM 模型并不能很好的解釋我國股票市場的表現(xiàn);夏裴（2011）選取了在上海證券交易所上市的 30 支股票從 2001 年1月至 2010 年12 月的 120 個月的交易數(shù)據(jù)作為樣本進行回歸分析，發(fā)現(xiàn)回歸模型構(gòu)造的證券市場線并不能很好的解釋證券的風險與收益的正向相關(guān)關(guān)系，同時也不能很好的說明股票的系統(tǒng)風險和超額收益之間的線性關(guān)系。但國內(nèi)學者對于特定行業(yè)的研究較少，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)是當前我國重點扶持的產(chǎn)業(yè)，投資者對這類股票也有相當大的投資熱情。因此，本文選取信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)股票收益率進行研究。

綜上，國內(nèi)學者的研究方法多為BJS時間檢驗法和FM橫截面檢驗法，本文參照國內(nèi)諸多學者的研究，利用BJS時間檢驗法和FM橫截面檢驗，針對信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)進行實證檢驗。

二、數(shù)據(jù)與指標的選取

2.1研究樣本和數(shù)據(jù)

本文選取RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫當中的 50 只有關(guān)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的股票，考慮到疫情等外生因素的干擾，本文的數(shù)據(jù)選擇時間為 2017年1月30日至2019年10月31日，共兩年二十四個月的數(shù)據(jù)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)是國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)關(guān)系國民經(jīng)濟和社會發(fā)展全局，其股票情況備受社會各界人士關(guān)注，然而國內(nèi)文獻CAPM模型的實證檢驗大多為整個中國市場，本文針對中國的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，檢驗 CAPM 模型對該行業(yè)的適用性。

2.2月收益率的計算

本文選取股票的月度收益率作為股票的收益率情況。計算公式如下：

當月月末收盤價減去上月月末收盤價，差值除以上月月末收盤價，得到的結(jié)果作為股票 的收益率。

2.3無風險收益率的確定

本文的無風險收益率來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫當中的月無風險收益率。

2.4市場收益率的計算

上證綜指能夠反映上海證券交易所掛牌股票總體走勢，具有良好的代表性。因此本文選 取上證綜指作為股票的收益率情況。計算公式如下：

當月月末收盤價減去上月月末收盤價，差值除以上月月末收盤價，得到的結(jié)果作為市場收益率。

三、實證檢驗方法、步驟及結(jié)果

3.1時間序列的 CAPM 檢驗

本文主要參照尚松輝（2019）的檢驗方法以及 BJS 檢驗法進行檢驗：

（1）將研究樣本分為三段：第一時期 2017 年 11 月 1 日-2018 年 6 月 29 日，第二時期為 2018 年 7 月 1 日-2019 年 2 月 28 日，第三時期為 2019 年 3 月 1 日-2019 年 10 月 31日。每個時期為 8 個月的月收盤價。

（2）根據(jù)第一期的數(shù)據(jù)，以市場的超額回報率為解釋變量，各只股票的超額回報率為被解釋變量，利用最小二乘法回歸得到各只股票的β，模型公式及貝塔數(shù)值的箱線圖如下：

將計算出來的貝塔值按照股票貝塔系數(shù)大小排序并分組，根據(jù)貝塔值的大小排序把樣本分為

5 組，分組如下圖所示：

計算系統(tǒng)性風險的貝塔 p 系數(shù)，下圖是五個組合的貝塔系數(shù)及檢驗結(jié)果：

（4）2019 年3月29 日-2019 年 10 月 31 日，作為檢驗期，根據(jù)檢驗周期的數(shù)據(jù)，將在第二周期計算的組合β值作為解釋變量，組合的收益率為被解釋變量，觀察貝塔與收益率之間的關(guān)系：

Rp=-0.003958 + 0.001291βp

常數(shù)值<0，無風險收益率為負數(shù)，這顯然不符合事實，表明還有一些其他因素對信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票定價影響較大。β值的系數(shù)為正，表明信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票的收益率與市場風險呈現(xiàn)正相關(guān)。實證檢驗結(jié)果說明了傳統(tǒng)的CAPM 模型不適用于中國的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類行業(yè)。當然，這也反映了中國證券市場的不成熟。

3.2橫截面的 CAPM 檢驗

本文主要參照尚松輝（2019）的檢驗方法，對FM檢驗法稍作調(diào)整，步驟如下：

（1）根據(jù) 3.1 的分組獲取各只股票的β系數(shù)，將樣本分成五組后求得各組合的β系數(shù)。

（2）參考 FM檢驗法，以第三段的收益率為被解釋變量，各組合的β系數(shù)和各組合的β 系數(shù)的平方以及各組合的殘差的標準差為解釋變量進行 OLS 回歸，其模型如下：

Rp=a+bβp+cβ2+dσep+εp

回歸后所得結(jié)果如下：

Rp= 0.0264+ ?0.0206βp -0.0014β2 - 0.6348σep+ εp

T 0.19546 0.219941 -0.095288 -0.242703

P 0.8771 0.8622 0.9395 0.8484

從上測試結(jié)果來看，常數(shù)項大于0，而且接近于無風險利率，如果市場沒有投機行為， 那么 a 應(yīng)該等于無風險收益率，可以說明在該信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票市場上投機行為是不明顯的。而且無風險收益率為正，符合預(yù)期的情況。β前的系數(shù)大于0，說明股票的回報率與市場的超額風險成正比，這與現(xiàn)實情況相符合。β^2的系數(shù)接近于0，且t值小，p 值較大，可以認為信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類的股票與市場風險不存在二次函數(shù)關(guān)系。d<0，但t 值較小，p值較大，說明雖然非系統(tǒng)風險影響著股票價格，但是影響小。同時，整個方程擬合程度并不理想，各項系數(shù)均未通過顯著性檢驗。綜上所述，市場風險因素不能很好地對中國的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類股票做出解釋，傳統(tǒng)的CAPM 不完全適用于此類股票。

四、結(jié)論

CAPM 模型是金融市場上一個重要的資本資產(chǎn)定價模型，在資產(chǎn)定價、投資風險分析等方面都發(fā)揮著有極大的作用。但CAPM模型本身有著嚴格的基本假設(shè)，其假設(shè)本身就是難以甚至無法到達的，況且信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類行業(yè)屬于新興發(fā)展行業(yè)，會受到其他非系統(tǒng)性風險的影響。并且中國的股票市場僅發(fā)展了30年，市場發(fā)展不夠成熟，大環(huán)境也會導致CAPM的誤差。綜上，在信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)類行業(yè)，雖然系統(tǒng)風險發(fā)揮著重要作用，但非系統(tǒng)性風險也能在資產(chǎn)定價中起到一定的作用，系統(tǒng)風險并不是引起股票收益率變動的唯一因素。

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作者簡介：

孫雨竹（1999.05—），女，吉林長春人 ，經(jīng)濟管理學院， 經(jīng)濟學 ，2018級本科。