【摘要】本文利用36只深圳A股从1997年至2006年的月收益率数据，借助EXCEL软件，运用标准Fama-Macbeth估计方法来检验静态CAPM模型的有效性：以5年期的时间窗口进行时间序列回归，来估计CAPM模型的贝塔值；进行截面回归估计CAPM模型风险溢价和截距的平均值。并通过计算两个回归的值来判断静态CAPM模型对资产收益率波动的解释力。研究发现市场组合的超额收益率对个股、股票组合的超额收益率有较强的解释力；然而，CAPM模型的贝塔值对个股、股票组合的超额收益率的解释力均有限，但对股票组合的解释力要好于个股。

　　【关键词】静态CAPM模型 Fama-Macbeth估计方法

　　引言

　　现代金融理论的发展是围绕着金融资产定价的核心问题展开的，CAPM模型作为最基础的定价模型，其构筑的收益与风险简单却非常优美的关系，在金融学理论中堪称典范。CAPM模型有很强的假设条件，实证检验的不同结论刺激着相关理论的发展和完善，本文试图利用Fama-Macbeth估计方法来检验静态CAPM模型的有效性。

　　一、文献综述

　　国内外有大量的实证研究对CAPM模型的有效性进行检验。在国内，陈浪南、屈文洲（2000）对股市的三种市场格局（上升、下跌和横盘）划分了若干时间段进行分析，发现β值对市场风险的度量有显著作用，但与股票收益率的相关性较不稳定。为负值的无风险收益率表明CAPM的零贝塔模型比标准CAPM能更好地描述资产收益。阮涛、林少宫（2000）利用40只股票从1996年至1998年三年的数据，就CAPM模型对上海股票市场的有效性进行了检验，得出上海股票市场并不符合CAPM模型的结论。靳云汇、刘霖（2001）关于中国股票市场CAPM模型的实证研究发现，无论是否存在无风险资产，都不能否定用以代表市场组合的市场综合指数的有效性。但是，股票的收益率不仅与贝塔之外的因子有关，而且与贝塔之间的关系也不是线性的。王杨、张玉（2013）采用多元GARCH模型估计上证A股的时变β值，并用截面回归模型检验β对超额收益率的解释能力，通过月度时间窗口移动来观察CAPM有效性的演进过程。研究发现1997年后截面检验方程的常数项、β系数、和β2系数都由原来的剧烈波动变为平稳，标志着CAPM有效性的增强，但是β值的解释能力并不如CAPM模型预言的那样完美，仍存在其他因素影响股票的超额收益率。

　　在国外，Black、Jensen、Scholes（1972）对纽约证券交易所1926年至1965年期间的所有股票数据进行实证检验，计算的结果和零贝塔资本资产定价模型一致，估计的证券市场线没有非线性的依据，斜率为正且不为零，低β股票收益率高于CAPM预测值，而高β股票收益率低于CAPM的预测值。Fama、Macbeth（1973）研究表明收益率与风险存在整的相关关系。然而，Fama、French（1992）对美国股票市场的研究发现，股票的市场β值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。Fama和French把不同的结果归因于不同的样本周期。

　　二、理论基础

　　对CAPM模型有效性的检验，实际上是检验β是否能对超额收益率提供完全的解释能力。本文利用标准Fama-Macbeth估计方法，以Excel为统计分析软件来估计静态CAPM模型，由估计的静态CAPM模型来分别预测各项资产的未来收益率，最后，确定多少个股、投资组合的波动中，有多少能用静态CAPM模型来解释。标准Fama-Macbeth估计方法，第一步采用时间序列数据估计股票的β系数，第二步采用面板数据检验β系数的解释能力。

　　三、数据选取

　　本文采用的数据来自深圳国泰安信息技术分析公司（CSMAR）。

　　（一）股票的选取

　　本文随机选取在1996年7月以前上市的36只深圳A股作为研究对象，采用考虑现金红利再投资的月个股回报率作为股票的月收益率数据，选取的时间范围是从1997年1月至2006年12月。

　　（二）市场指数的选取

　　市场指数选取深圳综合股票指数，采用1997年1月至2006年12月的月指数回报率作为市场组合的月收益率的替代。

期刊库（http://www.zgqkk.com），是一个专门从事期刊推广、投稿辅导的网站。
　　本站提供如何投稿辅导，寻求投稿辅导合作，快速投稿辅导，投稿辅导格式指导等解决方案：省级投稿辅导/国家级投稿辅导/核心期刊投稿辅导//职称投稿辅导。

　　【免责声明】本文仅代表作者本人观点，与投稿辅导_期刊发表_中国期刊库专业期刊网站无关。投稿辅导_期刊发表_中国期刊库专业期刊网站站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。