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《厦门大学》 2001年
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中国股票系统性风险的预测

李旭升  
【摘要】: 自William Sharpe(1964)提出著名的资本资产定价模型(CAPM)以来,贝塔系数(β)作为该模型最重要的参数之一,被公认为是衡量证券投资系统性风险的主要指标,其不仅具有重要的理论意义,而且在实践中得到广泛的应用。β系数也因此成为近30年资本市场理论研究的热点之一,备受国内外学者的关注。研究的重点是β的稳定性、差异性和预测性。 本文在借鉴国内外学者对β系数的相关研究成果的基础上,以β的预测性为重点,根据历史β、β=1、布鲁姆调整(Blume Adjustment)、瓦西塞克调整(Vasicek Adjustment)、罗森贝格系统(Rosenberg System)等主要的预测思路和方法,搜集1996年1月1日—2000年12月29日期间上海和深圳市场上的292家上市公司的有关资料,进行实证研究,以寻找适合我国股票系统性风险系数的预测方法。全文分四个部分: 第一部分:研究综述。作为研究的出发点和理论指南,这部分首先介绍了β系数的定义、应用及其计量问题,然后回顾了国内外学者关于β系数的主要文献及其研究成果,包括稳定性、差异性和预测性研究。在预测性方向上,对几种主要的预测思路和方法,包括布鲁姆调整、瓦西塞克调整和罗森贝格系统作了较为详尽的介绍。 第二部分:研究设计。这部分首先对样本的选取,数据的来源作出说明。然后阐述本文将要研究的几个预测模型的设计和研究方法,包括对行业划分、变量设定、因子分析和TS/CS回归等进行说明。最后说明本文对各模型预测能力的检验方法。 第三部分:实证结果与分析。这部分根扼前文的研究设计,用我国证券市场的数据展开实证分析,对各预测模型进行参数估计和比较分析。最后对各模型的预测能力进行检验和比较。 论 文 摘 丝 第四部分:研究总结与探讨。这部分简要总结全文,归纳出这次实证 研究的最主要的结论。然后对风险领域的一些更深入研究的问题作了简要 的讨论。 本文的主要结论是:门)布鲁姆调整、瓦西塞克调整、p—l法和罗森 贝格系统等方法的预测效果均显著优于历史p方法;门)布鲁姆调整是现 阶段最适合于中国股票p系数预测的方法;()罗森贝格系统综合了大量 的信息,具有很好的应用前景。
【学位授予单位】:厦门大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:F832.5

【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级参考文献】
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