中南大学
硕士学位论文
股权分置改革后沪市β系数特征研究
姓名：黄南锋
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：黎翠梅
20071123
要
随着股权分置改革的基本完成，中国证券市场的基本体制将发生改变，
这将使得证券市场更加市场化，证券市场系统性风险也会随之改变，系统性
风险参数一13参数的特性也因此改变。论文研究了股权分置改革后上海证券
市场13系数的特性，以便投资界能更有效的利用p系数。同时对比了股权分置
改革前后样本证券的13系数特性，对股权分置改革的效果加以检验。
本文采用了投资学的相关理论对全流通后沪市p系数的稳定性和预测性
作出相应的研究。用单一市场指数法估计出71只样本股的p系数后，采用了
CHOW检验法对个股及其组合做了稳定性检验，结果表明有73．3％的个股通过
了稳定性检验；组合的p系数随着组合样本规模的扩大，稳定性也越来越好。
然后研究了股权分置改革前个股的稳定性，结果显示有96％的个股通过了稳
定性检验。预测性的研究主要是比较了三种预测方法的预测结果的准确度，
结果表明股改前用瓦西塞克修正法好于布鲁姆调整法和历史估计法。而在股
改后则是布鲁姆调整法的预测效果好于其它的两种方法。
关键词：股权分置，p系数，稳定性，预测性，
ABSTRACT
With the completion of the nontradable shares reform，the basic structure of
China's securities market will also change，which would lcad to a more
market．oriented securities market．This Paper studies the securities whose share
reform have been completed for more than one year in Shanghai stock manet to
find corresponding D coefficients’characteristics in the full circulation era of
China's securities market．in order to help US test the reform effects and USe of 13
coefficients more efficiently．At the same time，this paper compares p coefficients’
characteristics after share reform with those before share reform to measure the
effort of share reforill．
Using corresponding theories of investment，this paper does corresponding study in
the fields of 13 coefficients’stability and predictability in Shanghai stock market
after full circulation．W．e find that 73．3％of these stocks pass the Stability
Test．CHOW test．and they are leSS stable after share reform．With the expansion of
combination sample size，portfolio。S 13 coefficients gradually expand．The
predictability is to compare the three forecasting methods accuracy．ne results
show that Vasicek Amendment Act iS better than Blume Adjustment Act and the
historical estimate method before the share reform，and Blume Adjustment Act is
best after the share reforill．
Key words：nontradable shares，beta coefficient， stability,predictability
Ⅱ
原创性声明
本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取
得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文
中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或
其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作
的贡献均己在在论文中作了明确的说明。
作者签名：邋日期：4年卫月≥日，
关于学位论文使用授权说明
本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留
学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部
分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文；学校可根据国家或
湖南省有关部门规定送交学位论文。
作者签名：童煎新签磁蚴日期：珥年』月≥日
Ⅱ
硕士学位论文第一章引论
1．1研究的背景和意义
1．1．1研究背景
第一章引论
股权分置问题被普遍认为是困扰我国股市发展的头号难题。所谓股权分置，是指因为
特殊的历史原因和特殊的发展演变，中国A股市场的上市公司内部普遍形成了“两种不同
性质的股票”(非流通股和社会流通股)，这两类股票形成了“同股不同价不同权”的市场制度
与结构。
’
为了全面地解决这个难题，从2005年5月9日中国证监会推出首批四家股权分置改
革试点公司开始，中国证券市场进行了如火如茶的股权分置改革。截至2007年4月20日，
1290家公司已完成或即将完成股权分置改革，占所有上市公司的96％，对应市值占98％，
超过三分之一的省(自治区、直辖市)辖区内公司已经全部股权分置改革。在剩余的50
余家未股权分置改革公司中，市值相对最大的公司——上海石化的总股本只有72亿、流
通股本只有7．2亿。
股权分置改革的基本完成标志着我国证券市场进入了一个崭新的时代——全流通时
代。全流通时代的到来意味着我们证券市场做到了真正意义上的同股同价同权。伴随着股
权分置改革的完成，我们证券市场投资者的信心开始恢复，交易的活跃度和估值水平也大
大提高。两年前，上证指数为1400多点，现在，上证指数已经攀升到5300多点；两年前，
沪深两市日交易额三、四百亿元，现在，两市日交易额动辄在2000亿元以上：两年前，
两市A股市盈率水平不到20倍，现在这个指标已经翻番。从短期来看，这些数据说明了
市场对股权分置改革的认同；从长期来看，股权分置改革从制度上解决了由于历史原因形
成的同股不同价不同权的痼疾，而制度的完善使中国证券市场向市场化迈出了一大步。
“同股同权、同股同利、同股同价”及“公众化、公平化、公正化”，这是诸多业内人士
期待的中国资本市场的理想格局。当股权分置这个证券市场的制度性缺陷被基本消除之
后，系统性风险作为反映证券市场机制是否完善的指标之一，它又会有怎样的表现?系统
性风险参数13系数相应的特性是否有良好的表现?我们是否可以直接利用13系数来预测我
们未来的系统性风险?这些问题都需要我们尽快地给出答案。为此本文在股权分置改革基
本完成的时候对系统性风险的参数B的相关特性予以检验，希望为以后系统性风险的研究
和13系数的应用做好铺垫。
硕士学位论文第一章引论
1．1．2研究意义
全流通时代的到来引起证券市场的一些基本条件发生了变化，这个宏观条件的变化必
然引起证券投资界的重视。在投资界中风险和收益是一对永恒的矛盾，所谓证券市场风险，
是指由于影响证券价格波动的因素发生变动，从而引起证券价格波动，使得市场参与主体
蒙受损失的可能性。马科维茨的资产组合理论和夏普的资本资产定价模型对证券市场风险
进行了科学的定义和度量，并开创性地把证券市场风险分解为系统性风险和非系统性风
险，同时将风险引入资产定价，从而为投资的理性化创造了理论基础。系统性风险是指由
于共同的或者是普遍的因素造成的全体证券资产的波动，系统性风险无法通过分散化投资
的方法予以消除。非系统性风险又叫做个别风险，非系统性风险是由于个别证券本身的各
种因素造成的收益的不确定性。
非系统性风险可以通过投资组合的方法消除，系统性风险只能采用风险对冲技术予以
防范。正是由于系统性风险的特殊性，近三十年来对系统性风险的研究一直是理论界的热
点，其中马科维茨等人提出的CAPM模型在各个不同证券市场的应用研究更是焦点之最。
标准CAPM模型中的证券市场线和市场模型里面都有一个重要的参数13，因为这两个模型
都是单变量线性模型，都可用最小二乘法来估计模型中的参数，其中二个模型的参数我们
都用13系数来表示，所以我们通常把p系数作为衡量证券市场系统性风险的指标。13系数
揭示了某种证券的风险和市场上所有证券平均风险的差异，为投资组合管理提供了资产选
择和风险控制的基本信息，并具有直观明晰和计算方便的优点，因此B系数成为了系统性
风险度量中使用最为广泛的一个指标。它除了是测量系统性风险的重要参数，而且对于
CAPM模型在投资决策方面的运用(如资产定价、股票收益预测和投资绩效评价)至关重
要；另外D系数值也是衡量证券市场发展完善与否、市场是否有效的一个指标。总而言之，
p系数问题不仅是学者们关注的焦点，而且也是投资界的热点。在我国证券市场步入全流
通时代的关13，p系数的稳定性与否以及p系数的差异性和预测性等特征对于D系数的应
用显得极为重要，只有在B系数具有良好的稳定性和可预测性的前提下，我们才可以更好
的运用B系数。
1．2 B系数特征研究综述
在资本市场理论和实践中，对18系数以及相关特征的研究一直就是研究的热点问题之
一。自从布鲁姆在1971年发表了第一篇关于13系数的研究论文以来，有关13系数的研究
文献日积月累，不断丰富。通过整理这些文献，笔者认为B系数的研究主要集中在0系数
的相关特征上，这些特征主要又可以分成以下几个方面：B系数的稳定性、B系数的趋一
性、以及D系数的预测性。因此笔者也从这三个方面对13系数的特征研究文献作出整理、
归纳和回顾。
2
硕士学位论文第一章引论
1．2．1 13系数稳定-眭研究综述
对13系数的稳定性研究主要是观察前后相邻两期13系数之间的关系。以往学者们的研
究的基本结论是：(1)、13系数在长期会表现出不稳定性，历时13系数不是未来期13系数的
最佳估计；(2)、高风险股票的13系数值容易被高估，低风险股票的13系数容易被低估。研
究还发现导致p系数不稳定性的原因，或者说是p系数的不稳定性主要表现在下面几个方
面：
①p系数的估计周期影响p系数的稳定性
Levy提出Blume的研究中B系数的估计时间段过长(以7年作为一个周期)，不符合
实际情况，在实际估计中，投资者度量风险的时间观通常都大大低于7年，Levy对较短周
期(52周)内的B系数的稳定性作出了实证检验，而且他改变了等长后续期的常规作法，
设定后续期分别为52、26和13周，得到的结论是估计时间段越长，p系数的稳定性越好。
Baesel(1974)得到的结论和Levy的基本一致：估计时间段越长，B系数的稳定性越
好。Roenfeldt，Grepen209和Pflamm(1978)年比较了4年期的D系数估计值在紧随其后
的4年、3年、2年和1年期所表现的稳定程度，结果表明4年期的p系数估计值在后续1
年期的稳定性最差。．
尽管很多学者都认为，随着时间段的增加，B系数的稳定性会越好，但是Alexander
和Chervany(1980)指出：估计区间拉长可以降低样本的误差，但结构性变化的可能性也
会增加，他们用平均绝对离差作为p稳定性的评判标准，结果表明极端值的B系数较为不
稳定，估计时间段也不是越长越好，他们认为最好的时间段是4到6年。
(D市场态势影响D系数稳定性．
市场态势会对p系数的估计产生较大的影响，有许多股票在牛市阶段相对于指数的上
涨幅度和在熊市阶段相对于指数的下跌幅度是不一致的。从理论上来看，引发这种结果的
原因是：在不同的市场阶段，单个证券或者组合的波动程度不同，所以在不同的市场态势
下，其B系数的表现也可能不同，导致的B系数的稳定性就更不相同了。
Fabozzi和Francis(1977)用哑变量检验法研究了不同市场态势下p系数的稳定性，发
现总体上单一指数市场模型的估计结果不受熊市或者是牛市的影响，分别在两种市场态势
下的B系数稳定性没有显著的差异，但是也有少数比例的证券的p系数在市场态势从牛市
转向熊市时表现出不稳定性。
Bhardwaj和Brooks(1993)根据整个研究期内市场收益率的中位数划分牛市和熊市，
发现在两种市场态势下证券的B系数有相当大的差异，证券也表现出很大的不稳定性。在
牛市中，小市值组合的p系数稳定性较高，而大市值组合的p系数稳定性较低。
靳云汇和李学(2000)考察了深沪两市842只A股在牛市和熊市转换中的p系数的表
现，发现只有330只股票的D系数在两种市场态势中的表现一致，只占总数的39％’欧阳
永卫(2000)考察深沪两市1996年1月到1998年12月的市场态势对B系数的稳定性影
硕士学位论文第一章引论
响，得到的结论是大盘走势对13系数的稳定性影响较为显著。
(D组合的规模和组合的构造方式影响p系数估计值的稳定性
在p系数稳定性检验中，当个股构成组合时，组合的D系数有什么样的稳定性特征，
这个问题涉及到组合的规模和组合的构造方式。在理论上，假设单个股票B系数的不稳定
性是可以由微观因素所导致的，由于投资组合的分散化效应，股票组合的B系数相对于个
股的p系数应该有更好的稳定性，Blume(1971)研究了1926年1月到1968年6月间在
纽约证券交易所上市的所有公司股票及其组成的不同规模的投资组合，他发现股票的组合
p系数估计值相比单个股票的13系数估计值而言稳定性更好，规模越大的股票组合，B系
数的稳定性越好。Levy(1971)的研究也证实了上述结论，他缩短了B的估计时间段，采
用了周收益率，并改变了前后估计时间段等长的传统作法，得到的结论支持Blume的结果：
随着组合规模的增大，组合的B系数稳定性越好。
也有一部分研究发现组合的p系数并不具备较高的稳定性，如Sunder(1980)、Collins
等(1987)以及Brooks(1992、1994、1997)的研究认为D系数的不稳定性不能通过组合
来分散：Brooks等对澳大利亚证券市场的研究发现随机组合的p系数稳定性较单个证券的．
稳定性更差。Collins等(1987)、Faff等(1992)还发现组合B系数不具备稳定性。Gooding
和MaUey(1997)的研究也表明即便是充分多样化的组合(20只股票)也表现出显著的
不稳定性，并且对测量误差作了调整之后组合的p系数仍不稳定，他们认为原因在于B系
数具有回归趋势以及不同的市场阶段的影响。·
、
欧阳永卫(2000)用相关系数法和CHOW检验对照检验了在1995年1月6日到1998
年12月31日沪深两市各164只和105只股票的各种规模组合的13系数的稳定性，结果表
明在深市组合规模的扩大能提高p系数的稳定性，但是沪市组合的D系数的不稳定性并没
有随着规模的扩大而明显改善。
由此可见，已有的实证研究对于股票组合的p系数是否稳定仍没有明确的结论。对于
这个问题，有两种不同的观点：一种认为个股的B系数的不稳定性是因为公司层面的微观
因素所导致的，采用组合的方式可以使得其13系数更为稳定(如Sunder，1980)；另外一
种观点则认为个股的不稳定性是市场层面的宏观因素导致，组合方式将消除微观因素的影
响，从而使得p系数的不稳定性更加容易辨识，因此组合的13系数将表现出更高的不稳定
性(如Collins等，1987；Faff等，1992)。
总体看来，对发达国家中成熟股市的大多数实证研究表明，个股的p系数具有不稳定
性，而组合的13系数具有一定程度的稳定性。例如，在以美国股市为研究对象的研究中，
大多数的研究都认为个股的p系数是不稳定的，并存在一定的波动特征，这些研究有
Blume(1971／1975／1979)、Fabozzi和Francis(1978)、Francis和Fabozzi(1980)、Sunder(1980)、
Alecander和Benson(1982)、Bos和Newbold(1 984)等。Dimson和Marsh(1983)对英国
股市的研究发现其个股的B系数具有一定的稳定性，而组合的13系数极为稳定；FaljF等
(1972、1997)对澳大利亚证券市场所作出的一系列的研究发现在5到10年的期间里，
4
硕士学位论文第一章引论
有11％到61％的股票的p系数是变动的。
对新兴证券市场的p系数稳定性的研究相对较少，Bos和Fetherston(1992)研究了韩
国股市中单个股票的p系数的稳定性，他们发现在1980年到1988年问，128只样本股票
中有78只股票(占比6l％)的p系数是不稳定的。Brooks等(1998)分析新加坡股市在
1986年到1993年间连续交易的41只股票，结果发现40％的个股不具备稳定性。沈艺锋
和洪熙照(1999)对1996年1月1日到1996年12月27日在深交所上市交易的所有127
种股票及其股票组合的p系数作稳定性研究，发现无论是个股还是股票组合的B系数都不
具备稳定性。靳云汇和李学(2000)选择了深沪两市在1992年前上市的51种股票，考察
1992年到1998年间单只股票和组合的p系数的稳定性，结果发现股票的p系数随着上市
时间的不断增加，其稳定性并没有得到明显的改善，8个组合的p系数的标准差都小于0．05，
比个股的B系数更为稳定。
1．2．2 13系数趋一性研究综述
13系数的趋一性是指无论历史上的B系数高或低，随着时间的推移，B系数会表现出
向一靠近的趋势。在这个方面最有代表性的研究文献是布鲁姆分别在1971年、1975年和
1979年发表的论文。布鲁姆在1971年《论风险的衡量》最先提出“B系数的回归趋势”，他
用1926年1月到1968年6月在纽约证券交易所上市的所有股票的月收益率的时间序列资
料，以7年作为一个时间段，然后用市场模型得到B系数估计值，最后用相关分析法分别
对单个股票和不同规模组合的13系数的稳定性作出检验。结果发现高13系数的股票在下一
期间的13系数值会变得相对较小，而低13系数值的股票在下一期间的13系数值会变得相对
较大，这表明13系数估计值的股票具有向总体回归的趋势。此外，利维(1971)、亚历山
大和凯尔瓦尼(1980)等人的研究结果也有力的支持了13系数存在回归趋势的观点。法博
齐和弗朗西斯(1978)的研究发现虽然某些13系数呈随机变动，但他们的研究结果也支持
了13系数存在趋于l的回归趋势。．
至于B系数估计出现趋一性的原因，布鲁姆在1975年的研究中把B系数的趋一性分
解为次序偏差和前后两期13系数之间的真实回归趋势，并建立了一个调整次序偏差和前后
两期B系数之间的真实回归趋势，结果发现13系数的回归趋势部分是因为B系数本身的不
稳定性所致，而估计中的次序偏差并非是造成13系数不稳定的主要原因。布鲁姆认为13系
数存在着趋一性的原因有两个：(1)、公司最初会选择风险相对较高的投资项目，而当风险
随着时间的推移逐渐释放时，B系数会出现下降的趋势；(2)、公司在决定新的投资时，若
管理层属于风险规避者，可能倾向于考虑风险较低的项目。遗憾的是两个解释都不具有说
服力。埃尔格斯、哈尔蒂尼和霍索恩(1979)认为B系数回归趋势的真正原因除了真实13
系数随着时间推移不完全相关之外，还因真实13系数的横截面变动会逐渐减小。布鲁姆在
1979年就13系数回归趋势又做了进一步的探讨，他对1926年到1975年间在纽约证券交易
硕+学位论文第一章引论
所的股票的13系数估计做横截面回归分析，这次回归分析的结果不支持埃尔格斯等人的观
点。
关于13系数回归趋势的原因，目前尚没有一致的观点，总的来说，研究基本上认为相
邻两期的13系数值不一致的原因可能是由于宏观环境或者是企业经营特征导致证券的风
险发生了变化，也可能是由于13系数估计中存在着随机误差所引起的。
1．2．3 13系数预测性研究综述
关于p系数预测性的研究，最有代表性的学者当属Blume(1971)、埃尔顿、格鲁伯和
乌里希(1978)以及马丁(1975)等人。．
布鲁姆在《论风险的衡量》一文中就指出：如果D系数向均值回归的速度不随着时间
而改变，我们就可以在估计p系数时围绕着这个趋势修正估计。他采用简单线性模型来估
计相邻两期间p估计值之间的回归趋势，用该回归关系修正13系数的预测值，并通过比较
修正前后的均方差来判断这个修正方法的有效性，得到的结论是能够提高B系数的估计精
度。后来的列夫(1971)、法博齐和弗朗西斯(1978)、亚历山大和凯尔瓦尼(1980)等人
的研究也表明了用布鲁姆调整法预测未来的p系数比用历史估计法要准确很多。
埃尔顿、格鲁伯和乌里希(1975)验证了三个模型共六种方法预测B系数的效果，其
中包括完全历时模型、单一指数模型和使用一直相关模型的Overall Mean法。其中，单一
指数模型包括了四种方法：直接由单一指数模型回归，贝叶斯修正方法，布鲁姆调整模型
和B=l模型，得到结论是Overall Mean法是一种较好的预测未来D系数的方法。
瓦西塞克(1974)根据历史13的先验分布的信息提出了对历史13估计法进行调整的瓦
西塞克修正法，我们又称之为贝叶斯修正。
克勒姆科斯和马丁用均方预测误差(MSE)作为p系数预测准确性的衡量标准，比较
了历史13估计法，瓦西塞克方法修正法，布鲁姆方法修正以及mlpes方法修正的结果，得
到的结论是瓦西塞克修正法和布鲁姆调整法的预测效果都好于历史13估计法。但是二者之
间没有明显的。
笔者根据以前学者对13系数特征的研究，对股权分置改革后13系数的特征研究也主要
从这三个方面的特征予以展开，但是因为数据的原因没有开展对13系数趋一性的研究。
1．3研究思路和方法
1．3．1研究思路
论文首先对已有的研究文献做一个全面系统的整理和回顾，然后在此基础上分层次、
多角度地考察沪市B系数的一些基本特征，主要包括稳定性、时变性和可预测性，考虑到
稳定性是可预测性的基础，而作为一般时变性研究主要是在p系数缺乏稳定性的条件下探
6
硕士学位论文第一章引论
究其变化的原因，因此论文把阐述的重点放在了沪市B系数的稳定性特征上。在稳定性特
征的研究中，笔者首先选取了71只2006年1月1日前完成股权分置改革的沪市股票，对
其p系数的稳定性进行检验，然后采取随机组合、抽样的方法分别构造出投资组合，以便
研究组合内样本数量和组合的p系数的稳定性的关系；并在此基础上，研究p系数的预测
性。在预测性的研究中论文采用MSE作为衡量标准，比较三种不同的预测方法的预测效
果，希冀能找到一种更为准确的预测B系数的方法。为了检验股权分置改革对证券市场B
系数特性的影响，论文从71个样本股票中选取了24个在2000年1月1日前上市的股票
作为股权分置改革前证券市场p系数特性研究的样本。分别采用相同的方法研究了p系数
的特性。
1．3．2研究方法
根据以上的研究思路，论文在查阅大量的相关理论以及现有的研究成果的基础上建立
研究分析的理论基础，然后主要采用统计学、时间序列计量经济学的分析方法和模型，从
数量分析的角度来研究中国证券市场B系数的稳定性、可预测性。在研究p系数稳定性的
过程中主要采用了描述性统计法、线性回归分析法、CHOW检验法；在研究p系数预测性
的过程中主要采用的是对比研究法。
1．4论文的结构
论文首先从研究的背景和意义角度来阐述本文选题的目的，即为了检验股权分置改革前
后证券市场B系数特性的变化。因为p系数的应用和当前p系数特性的关系密切，因此重点
放在股权分置改革后13系数的相关特性上。为了阐述股权分置和p系数的关系，论文的第二
部分主要作为理论依据，分析了股权分置和p系数特性的关系，p系数是衡量系统性风险的
参数，在运作中直接表现为系统性风险，因此论文分析股权分置和13系数特性的关系主要是
从股权分置和系统性风险的关系入手。而从实证中检验p系数的特性主要分析的是p系数的
稳定性和预测性。在特性的实证研究中，首先都是回顾先前学者所采用的分析方法和分析结
果，然后收集股权分置改革前后的样本数据，进行特性的实证研究。在稳定性研究中，主要
采用了CHOW检验方法，比较股权分置改革前后个股的p系数的稳定性，同时检验股权分
置改革后投资组合的稳定性。而在预测性的研究中，主要分别比较股权分置改革前后证券市
场的三种B系数预测方法。
7
硕士学位论文第一章引论
股权分置改革后沪市B系数特征研究
』上
股权分置对系统性风险和13系数的影响
O 0
O 0 O O O
图I-I论文结构图
8
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
2．1股权分置
第二章股权分置和系统性风险
在我国初期的股份制改造或试点过程中出现了两种趋向：一是优先让集体所有制企业
试点改制：二是保证国有股份占绝对控股地位，且不允许其流通转让。1992年中国人民银
行、国家体改委、国家计委、财政部联合发布的《股份制企业试点办法》规定：“根据投资
主体的不同，股权设置规定为：国家股、法人股、个人股、外资股四种形式。”1994年颁
发的《股份制试点企业国有股权管理的实施意见》在很大程度上限制了国有股、法人股股
份的上市流通，形成了“中国特色”的股权结构，直接导致了如下结果：
1．同股不同权。上市公司治理结构存在严重的缺陷，产生了“一股独大”和“一股独霸”
现象，使流通股股东特别是中小股东的合法权益遭受损害。
2．上市公司股权被人为设立为非流通股和流通股。在股权分置改革以前，我国股市非
流通股股东持股比例较高，约为上市公司的2／3，并且通常处于控股地位。
3．流通股的流通比例占上市公司总股本的比例过小。截至2004年底，我国上市公司总
股本为7149亿股，其中非流通股份4543亿股，占上市公司总股本的64％；国有股份在非
流通股份中占74％，占总股本的47％。
之所以会形成“中国特色”的股权结构，是因为我国的特殊国情。我国大部分上市公司
从股份制改造到募资上市的过程是：国家(或法人)投资兴建的企业经资产评估后按一定比
例折股，在符合上市条件后向社会公众溢价发行，企业股票上市后则分为可流通部分(即公
众股)和不可流通部分(国家股或法人股)。这种发行机制直接导致了流通股和非流通股定价
方式的不同：流通股股价是按照证券市场上的交易价格形成，非流通股的股价是按照发行
时资产评估的价格形成。又因为非流通股一股独大，非流通股股东严格的把握了公司的控
制权，这就使得流通股股东和非流通股股东的权利有相当的不对等。也就是我们说的同股
不同权。
股权分置扭曲资本市场定价机制，制约资源配置功能的有效发挥；公司股价难以对大
股东、管理层形成市场化的激励和约束，公司治理缺乏共同的利益基础；资本流动存在非
流通股协议转让和流通股竞价交易两种价格，资本运营缺乏市场化操作基础。股权分置不
能适应当前资本市场改革开放和稳定发展的要求，必须通过股权分置改革，消除非流通股
和流通股的流通制度差异。
为了解决国有企业改革和发展的资金需求，完善社会保障机制，我国证券行业从1998
年下半年到1999年上半年开始进行国有股减持的探索性尝试。这次尝试就是想要使得非
流通股能上市流通，实际上也可以看作是作为解决股权分置问题的一种尝试。可惜由于实
施方案与市场预期存在着很大差距，流通股股东信心大为受挫。1999年11月29日，国有
9
硕+学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
股配售试点方案开始实行，当日沪指下跌0．63％，不久实施方案很快被废除。
2001年6月国务院发布了《减持国有股筹集社会保障资金管理的暂行办法》，开始实
施“国有股减持”。该办法第五条明确规定，国有股减持主要采取国有股存量发行的方式：
凡国家拥有股份的股份有限公司(包括境外上市的公司)向公众投资者首次发行和增发股
票时，均应按融资额的10％出售国有股。国有股存量出售的收入，全部上缴为全国社会保
障基金。“国有股减持”由于以牺牲流通股股东利益为前提而遭到市场的拒绝。仅4个月后，
即2001年10月22日，证监会就宣布停止执行《减持国有股筹集社会保障资金管理暂行
办法》的第五条规定，并表示公开征集国有股减持方案，研究制订具体操作办法，稳步推
进这项工作。、
2003年6月23日，国务院决定，除企业海外发行上市外，对国内上市公司停止执行
《减持国有股筹集社会保障资金管理暂行办法》中关于利用证券市场减持国有股的规定，
并不再出台具体实施办法，“国有股减持”正式叫停。
2004年2月初，国务院办公厅颁布了《国务院关于推进资本市场改革开放和稳定发展
的若干意见》(国九条)，明确提出“积极稳妥的解决股权分置问题”，“在解决这个问题时要
尊重市场规律，有利于市场的稳定和发展，切实保护投资者特别是公众投资者的合法权益”
从而确定了解决股权分置问题的目标和指导原则。2005年4月12日，中国证监会负责人
就股市问题接受记者采访时首次公开表态：根据“国九条”的总体要求，“解决股权分置已具
备启动试点的条件”。2005年4月29日，经国务院同意，中国证监会发布了《关于上市公
司股权分置改革试点有关问题的通知》，标志着股权分置改革试点工作正式启动。从2005
年5月9日中国证监会推出首批四家股权分置改革试点公司到现在，股权分置改革已经基
本结束。这意味着中国股市基本结束了股权分置的时代，标志着中国股市的全流通时代正
在到来。解决股权分置的过程实际上是中国证券市场走向市场化的过程，这个过程必然会
使得我国证券市场机制进一步完善、证券市场将变得更为有效。这个过程同样也是证券市
场系统性风险不断释放的过程，为了对系统性风险有个了解，我们下面对证券市场系统性
风险做个概述。
2．2系统性风险概述
世界上任何事物都具有一般性和特殊性，证券市场系统性风险更是如此。系统性风险
具有一般风险的共性，也有其自身的特性。我们在研究问题时，对其一般性的把握是认识
问题的前提条件，对其特殊性的理解则是深化认识的必要条件，因此在这里我们首先对
风险的一般认识进行阐述，并以此作为对证券市场系统性风险研究的出发点。
2．2．1风险的概念
在社会生活中，风险无处不在，风险也是人们经常讨论的话题。为了真正从理论上对
lO
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
风险做一个较为精准的界定，论文首先总结了学者们对风险的理解。因为每个人的理解角
度的不同，所以对风险的定义也有较大的不同，总结起来有以下几种代表性的观点：
l、风险是损失的可能性。
持有这个观点的学者一般都是从企业经营的角度出发，探讨风险和损失的内在联系，
强调损失发生的可能性。主要代表人物是美国学者海尼斯、法国学者莱曼、德国学者斯塔
德勒和普莱思。海尼斯认为“风险在经济学和其他的学术领域中，并没有任何技术上的内容，
它只是意味着损失的可能性。某种行为能否产生有害的后果应以其不确定性界定，如果某
种行为不确定时，其行为就反映了风险的负担”；莱曼把风险定义为“损失发生的可能性”；
斯塔德勒则认为风险是“影响给付或者意外事故发生的可能性”：莱思以为“风险是企业的目
的所不能实现的可能性”。
2、风险是损失发生的不确定性。
这一观点的学者又可以分成主观派和客观派，主观派强调的是损失和不确定性的关
系，认为不确定性是主观的、个人和心理上的一种观念，是个人对客观事物的主观估计，
而不能以客观的尺度予以衡量，主要代表人物是麦尔、柯梅克和罗森布朗。麦尔和柯梅克
将风险定义为“与损失相关的不确定性”，罗森布朗则把风险定义为“损失的不确定性”。客
观派则是以风险客观存在为前提，以事故观察为基础，用数学和统计的观点加以定义，认
为风险可用客观的尺度来衡量，主要代表人物是佩菲尔、A·H·威利特和F·H·耐特。佩菲尔
认为“风险是可测度的客观概率”；威利特将风险定义为“关于不愿意发生的事件发生的不确
定性的客观体现”；耐特强调风险是可测定的不确定性。
3、风险是预期与实际结果的偏离。
这一观点认为“风险是在一定条件下，一定时期内可能产生结果的变动，可能产生的结
果越多，变动越大，意味着猜测的结果和实际的结果的不一致和偏离”。主要代表人物是威
廉姆斯和海因斯。
4、风险是个人和风险因素的结合体。
美国学者佩菲尔认为“风险是个人和风险因素的结合体”，通过这个定义把风险和人们
的利益相联系。。．
综合以上几点内容，在本文的研究里，我们将风险定义为在一定情况下，由于某些客
观存在的因素发生变动，而引发一系列未能预料的事情发生，并导致最终的实际结果与人
们最初的预期之间发生的偏差。相对于人们的预期，这种偏差具有不确定性，可能产生正
面的、有利的结果，也可能是负面的、不利的，甚至是危险的结果。如果按照客观衡量的
标准，则可以用实际结果和预期之间偏差的平均离差来表示风险的大小。
2．2．2证券市场风险的界定
按照对风险概念的理解，证券市场风险也是一种不确定性，即损失发生的不确定性。
如果从不同角度来看，对证券市场风险又有不同的理解。对于证券发行者而言，风险可以
ll
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
理解成为是因为价格的非理性波动，使得筹资者目标异化。他们更加关注证券在资本市场
上的波动：对投资者而言：风险是实际收益和期望收益的偏离，或者说是收益的不确定性；
从监管的角度来看，风险可以理解为由于证券市场价格的非理性巨幅波动导致证券迅速的
贬值(或者是虚假增值)，从而对投资者、筹资者乃至整个国民经济产生不利影响的可能
性。
证券市场上的不确定性使得投资者的实际收益往往与预期收益发生偏差，这种偏差一
方面将导致投资者可能得到高于预期的收益，另一方面也将导致投资者获得低于预期的收
益甚至亏损。另外，现实收益与预期收益之间偏差与风险成正比例关系，偏差越大，风险
越大，偏差越小，风险也越小。为了和风险的定义保持一致，我们将股市风险概括为如下
定义：“在一定时期内，由于受多种客观因素(包括政治、经济、政策、国际关系、上市公
司等)变动的影响，从而引发股票市场价格的波动，并导致投资者的实际收益与预期收益
产生偏差。”这种相对于预期收益的偏差就是我们下面要着重讨论和研究的证券市场风险。
2．2．3证券市场风险的分类
从不同的研究角度，可以对股市风险进行不同的分类。综合投资界以及学术界已有的
观点，并结合本文研究所涉及的内容，我们按股市风险成因和性质两种方法对其加以分类。
(1)按股市风险的成因分类
按照产生的原因，我们可以把证券市场风险分为政策风险、利率风险、购买力风险(又
称为通货膨胀风险)、企业经营风险、财务风险和道德风险等。
(1)政策风险7
政策风险，是指政府有关股票市场的政策发生重大变化或是有重要的举措法规出台，
引起股票市场的波动，从而给投资者带来的风险。首先，关于股票市场的政策、法规出台
或调整，对市场未来的运行和发展会产生一定的影响，有的甚至会产生大的影响，从而引
起市场较大波动。譬如2007年5月30日，证监会将交易印花税由千分之一提高到千分之
三，当日股指直线下降：由前一日4334点暴跌到4053点。其次，经济政策调整，如产业
或区域政策的调整，税率的变化等，这些经济政策调整的对象是本国的经济，但却对股票
市场却有较大的影响，股票价格有可能出现较大幅度的上涨或下跌，政策风险也就显示出
来了。
②利率风险
利率风险，是指利率变动对股票市场产生影响，从而给投资的实际收益带来不确定性。
利率，即货币的使用成本，是一个重要经济杠杆，其变动会使货币的供给和需求关系发生
变化，从而对股票市场造成重大的影响。
一方面，当利率下调时，银行存款利率降低，又由于资本具有逐利性，大量的存款会
因为机会成本太高而流向股票市场，就必然会增加市场对股票的需求，从而推动股票价格
上涨。与此同时，贷款利率的降低，也使上市公司可能以较低的融资成本借入更大规模的
12
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
资金用于扩大生产和经营，以增加公司的利润和收益，促使股票价格上升。
相反，当利率上调时，大量资金从股票市场流向了货币市场，减少了市场对股票的需
求，导致了股票价格的下跌。而贷款利率的上升也增加了上市公司的货款成本，使得公司
的利润和股息的减少，造成了股票价格下跌。：
6)购买力风险
购买力风险，也称通货膨胀风险，是指由于物价上涨导致货币贬值，从而使投资者遭
受损失的可能性。。
当资金供给量增长过快而出现通货膨胀时，将对股票价格有两种截然不同的影响。在
通货膨胀初期，物价上涨不但使公司可以高价出售存货，而且可以从过去低价采购的原材
料上获利，名义盈利增加，股票的价格也因此上涨。同时，投资者为避免货币贬值也会争
购股票，改变了股票市场的供求关系，刺激股票价格上涨。然而，当通货膨胀持续上升一
段时间以后，上市公司的生产成本因原材料价格上升而不断提高，当生产成本的涨幅高于
产品价格的涨幅时，公司的利润就相应减少，投资者为保值而将股票变现以寻求新的投资
渠道或金融产品，所有这些都将使股票市场需求萎缩，供大于求，股票价格自然也会显著
下降。严重的通货膨胀还会使投资者持有的股票贬值，以及股票变现时货币购买力下降。
。(D经营风险
经营风险，是指因外部经营环境和条件的变化以及内部经营管理方面的问题造成上市
公司的盈利水平的变动而引起的投资者预期收益的不确定性。经营风险的程度因上市公司
而异，主要是通过公司盈利变化来产生影响的。经营风险对优先股的影响较小，因为优先
股的股息率固定，盈利水平的变化对价格影响有限。公司债务的还本付息受法律保障，除
非公司破产清理，一般情况下不受企业经营状况的影响。
而对于普通股来说，经营风险是主要风险，公司盈利的变化既会影响股息收入，又会
影响股票价格。当公司盈利减少时，一方面可供分配的利润就减少；而另一方面，同优先
股、债券持有者相比，普通股投资者在参与利润分配时的优先级较低，公司在还本付息后
可用于支付股息的资金已所剩无几，从而导致股息的减少，并进一步引发了股票价格的下
跌。、
影响企业经营状况的因素有很多，我们一般分为外部经营风险以及内部经营风险，具
体比如企业的规模大小、产品种类、竞争能力以及经济形势等等。外部的经营风险是指当
时的经济环境对企业经营所产生的影响，如经济形势等。而企业的内部经营风险和企业的
经营效率有关，每个企业都存在着特有的内部风险。反映在企业的经营效率上，如果-二个
企业能够保持其在同一个行业中的竞争地位以及保持稳定的盈利增长，这就说明企业内部
经营风险较小。
Q)财务风险
财务风险，是指上市公司的财务结构不合理、融资不当而导致投资者收益的不确定。
负债经营是现代企业普遍采取的经营策略，通过适当的负债经营一方面可以解决自有资本
13
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
不足的问题，另一方面还可以用借贷资金来实现盈利。上市公司在生产经营活动中所筹措
的资金一般都来自于普通股、优先股和债务，其中，债务(包括银行贷款、发行企业债券、
商业信用)利息负担是一定的，如果公司资金总量中债务比重过大，或是公司的资金利润
率低于利息率，就会使可分配利润减少，股息下降，最终导致股票价格下跌，使得投资者
的投资风险增加；反之，当融资产生的利润大于债息率时，给投资者带来的是收益增长的
效应。
(D道德风险
道德风险，是指上市公司管理者在经营管理中因职业道德的缺失而使投资者预期收益
具有不确定性。由于上市公司的投资者和管理者是一种委托——代理的关系，因此公司管
理者和投资者追求的目标不同，尤其在双方信息不对称的情况下，管理者的行为可能会产
生代理成本，由此造成对投资者利益的损害。在极端的情况下，可能违反国家有关法律法
规，出现诸如内幕交易、操纵市场、利用职权从事经济犯罪活动等不法活动。
证券除了上述六种风险以外，还有很多风险，譬如政治风险、汇率风险、法律风险等
等。
‘
(2) 按股市风险的性质分类
按照风险性质以及应对的措施，股市风险可以分为系统性风险和非系统性风险。当股
市上涨时，大部分股票的价格也上涨；当股市下跌时，大部分股票的价格也随之下跌，这
表明市场上存在着一些影响所有股票的共同因素。另外，对于个别股票来说，有时候其价
格波动的幅度和方向并不与股市大盘一致，而这主要是由个股自身的因素引起的。
Q)系统性风险(Systematic Risk)
系统性风险，是指整个股票市场受经济、政治、社会、技术等因素影响而发生波动，
并造成投资者收益的不确定。政治的、经济的以及社会环境的变化是系统性风险产生的根
源，前文所提到的政策风险、利率风险、购买力风险都属于系统性风险。系统性风险与所
有的股票存在着系统性联系，是所有投资者都将面临的风险，是无法避免的风险，其风险
程度可以用系数来测定。
系统性风险有两个特点：一是由系统性风险引发的股市波动对所有投资者都起作用，
二是投资者无法通过投资组合方法消除系统性风险，目前，投资者规避系统性风险的手段
主要是同一交易品种在相同时段内的反向操作技术，即采用风险对冲机制。
(D非系统性风险(Non-systematic Risk)
非系统性风险，也可称特征风险，或者可分散风险，是单个股票自身的各种因素造成
的投资者收益的不确定性。上市公司的股票价格同它自身的经营业绩和重大事件密切相
关，其经营管理、财务状况、市场销售、重大投资等因素的变化都会影响该公司股票价格
的走势。非系统性风险主要影响某一个或少数股票，与市场的其它股票没有直接联系，投
资者可以通过分散化投资的方法，来抵消该类风险。前文提及的经营风险、财务风险、法
律风险和道德风险等都属于非系统性风险。
14
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
非系统性风险有三个特点：一是由个别股票面临的特殊因素引起，二是只影响个别或
少数股票的收益，三是可以通过投资多样化来规避。
自此，根据以上两种主要的风险分类方法，我们可以进一步用下图所示的模型对股票
市场的风险进行直观地描述和表示：
2．2．4证券系统性风险的测量
图2一l证券市场风险分类图
在投资界，传统的度量证券市场风险的方法主要是运用两种统计指标衡量、比较风险
的大小：标准差和p值。其中标准差是度量证券本身在各个时期收益的变动程度，比较的
基础是证券本身在不同时期的平均收益。而B值是度量某种证券或者某一个证券组合相对
于同一时间市场的平均波动程度，其比较的标准是相对于市场的波动程度。下面就两种风
险度量模型作个简单的介绍。
(1)直接用证券(或者是证券组合)收益率的方差或者是标准差计量风险，标准差
在统计学上用6表示。它在统计上的意义是：在数列中，平均数代表的含义是整个数列的
规模大小或者是水平的高低，而数列中的每一个变量和平均数的差异代表了数列中变量的
变异程度，这个平均离差就是标准差。计算标准差的基础公式是： 庐垣矧2舢
其中：工表示变量
X表示变量平均值
刀表示变量的个数
标准差之所以可以表示风险的大小，主要是因为风险产生于对未来的不确定性，这种
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
不确定性可以用预期收益的变动来表示。变动越大，不确定性也就越大；反之，变动小，
就比较容易确定其价值，风险就小。因此利用证券各年份的收益率的资料来计算其标准差，
就可以表现出证券各年收益率的变动性大小，从而就可以估计出投资该证券的风险程度，
对比分析后可以作为投资者决策的参考条件。也有学者用整个市场的的资料，计算全部上
市股票的年平均收益率和标准差，作为衡量整个市场的收益率水平和风险程度。用标准差
的基本公式来测量风险有一定的局限性，譬如从投资者角度而言，当实际收益率高于预期
水平时，投资者是没有承担风险的。因此许多学者对标准差基本公式进行修改，得到一系
列的基于标准差的风险计量方法，如半方差模型、ARCH模型、下偏矩计量模型。
(2)用D估计风险，也叫做P分析，这是来源于统计上的回归分析，也就是利用回
归分析来观察两种或者是多种互有联系的事物之间的相互变动的关系，用回归的结果估计
推算得出p值，这是我们通常测量系统性风险的方法。在证券市场上，系统性风险是指对
所有证券的收益都会产生影响的因素所造成的证券收益的不确定性，它是整个经济形势和
政治形势共同作用的结果。
由于真实的p值不能通过直接计算得到，通过抽样数据测算出来的p系数值只是对真
实的p值的一种统计估计。因此，如何有效地估计p值就成为一个重要的问题。下面对B
的估计方法作一些简单介绍。
在财务理论中，B系数的定义式是： 屈。错一Ptm妾． 球2彩
其中：屈是证券i的B值5
足，R。表示的是证券i的收益率和市场组合m的收益率；
cov(Ri R。)表示证券i收益率和组合m收益率之间的协方差；
万2(R。)表示市场组合收益率的方差；
房。表示证券i的收益率和市场组合m收益率的相关系数。
由此可见，p系数是证券收益率和市场组合收益率标准差之比和而这收益率相关系数
的乘积。在二者收益率标准差既定的情况下，二者之间的相关系数和B系数值成J下比关系。
另外，有学者把个股的收益率和整个市场组合的收益率进行回归后得到p系数，然后
用p系数来代表这个证券受市场影响而产生价格波动性的大小，也就是我们说的系统性风
险。p可以由下面公式求得：
Rq=毡i+piR嘛+pn ．
其中：心为第i种证券在t时刻的收益率，
如，为证券市场的收益率，
％，屈是模型要估计的参数
16
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
玩是随机误差。
在马克维茨的投资组合理论的基础上，夏普对证券市场的价格行程机制进行了更深入
的研究，于1964年建立了资本资产定价模型(CAPM)，较好地描述了证券市场上投资者
的行为准则，这些准则将导致证券均衡价格、收益、风险处于一种清晰的状态。CAPM主
要是研究证券市场中资产的预期收益率和风险的关系，以及均衡价格是如何形成的。他的
主要特点是建立了测量公司系统性风险的p系数。当然，和众多经济学的研究一样，CAPM
也是建立在一系列的假设基础上，这些假设包括：
l、投资者根据期望收益率和方差来选择投资组合，或者说投资的效用完全是期望收
益率和方差来决定的。
2、对于相同风险等级的证券，投资者选择高收益率的证券，对于相同收益率的证券，
投资者选择风险低的证券。
3、所有投资者对相同证券有着相同的期望收益率和方差，并且所有投资者对相同证
券将来收益率的概率分布也有相同的认识。．
4、所有投资者有着相同的投资时限，可以按照相同的无风险利率无限地借入或者贷
出资金。
5、资本市场是一个完全自由市场，不存在资本和信息流动的阻碍。因此假设没有一
个投资者的行为可以影响到整个市场，没有交易成本和所得税，所有投资者可以免费得到
所有有价值的信息。
根据上述假设，夏普推导出了CAPM模型，也就是在市场处于均衡时，某一证券的投
资收益率和风险存在如下的关系：
R=尺厂+层(吃一R厂)+心
其中：冠为第i种证券在t时刻的收益率，
心为证券市场的收益率，
髟是无风险利率
屈是模型要估计的参数
以是随机误差。
对上式求数学期望后可得：
E(R)=q+层LE(如)一B-J
相应的单个证券的风险溢价为：
E(R)一吩2孱LE(吃)一吩j
证券市场系统性风险根据定义可以写为：
屈=—E(Rm)—-R： 川
E(R)一R厂
17
公式(2-4)
公式(2。5)
公式(2．6)
公式(2．7)
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
最后假设尺，是个常数，对公式(2--3)求方差就可以发现，证券市场总风险被分成
了两个部分：系统性风险和非系统性风险： ．
VAR(R,)=层zVAR(R,．)+黝R(鸬) 公式(2．8)
上面这个公式我们也可以表示成：证券市场总风险=系统性风险+非系统性风险
从上述公式我们可以看出：CAPM模型不仅把证券市场总风险分解为系统性风险和非
系统性风险，而且建立了预期收益率与证券p系数之间关系的理论模型：公式(2．4)。CAPM
模型科学地说明了在一定前提条件下，一种证券或者投资组合的预期收益率和其系统性风
险存在着一定的线性正相关性，即由于在理论上风险溢价大于零，因此一种证券或者是证
券组合的系统性风险越高，其收益越大，反之越小。
2．3股权分置和系统性风险的关系
既然股权分置最初是体制设计上的根本缺陷，它的存在从根本上影响了证券市场的发
展。而且将影响到13系数的相关特性，作为系统性风险的参数13系数，其特性将直接表现
为系统性风险的变化，因此论文分析了股权分置和系统性风险的关系以反映股权分置和B
系数的特性的关系。
股权分置的存在必然导致整个证券市场系统性风险增加。具体而言，可以从以下几个
方面予以考虑：
2．3．1股权分置带来的制度缺陷增加系统性风险
股份制是上市公司的制度基础，它的基本原则是等量资产取得等量股份，等量股份拥
有等量的权利，等量的股份分享等量的红利，也就是人们通常所说的同股同权同利。股权
分置、非流通股不流通的存在使得这一基本原则遭到破坏。在股权分置的情况下，上市公
司股权性质不同，拥有的权利不同，而且股权所花费的成本也表现出较大的差别。非流通
股股东可以以大大低于非流通股股东的成本获得和流通股股东等量的股份，同时非流通股
在公司股权结构中还占据了大多数，这就意味着非流通股股东以较小的代价获得对公司的
控制权和大部分收益权，不仅无法体现收益权利和责任的对称，而且必然导致大部分存在
股权分置的公司的非流通股股东可能片面地追求其自身的利益。这就从制度基础上导致了
系统性风险的提高。
2．3．2股权分置使得市场整个供给的减少引起的系统性风险
在改革以前，由于股权分置的存在，我国证券市场上上市交易的流通股仅占总股本较
少的比例：2001年6月，沪深两市总股本约4150亿股，其中非流通股约2650亿股，流通
股约1500亿股，流通股占总股本的比例为36％。经历了争论不休的四年后，截至2004年
18
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
底，沪深两市总股本7150亿股，其中非流通股4950亿股，流通股2200亿股。总股本增
长了3000亿股，增长了72．3％，非流通股增长了86．8％，而流通股只增长了46．7％。流
通股占总股本的比例下降为30％。流通市值占GDP的比率也较低，仅为8．56％，远低于
成熟市场上100％以上的比例。股票的较少供给在一定程度上导致了股票价格的高估，同
时也导致了坐庄行为的大大增加，这样势必极大地增加股票市场的系统性风险。
随着股权分置改革的基本完成，非流通股逐步地投入到市场。按照《关于上市公司股
权分置改革试点的有关问题的通知》规定，试点第二年将释放试点公司至少5％的非流通
股，第三年将释放试点公司至少10％的非流通股，股权分置改革试点推出后三年期满，非
流通股将全部进入证券市场交易，股权分置改革完成后，最终可流通股股数至少是目前的
3．27倍。即使有相当部分的股票被原来非流通股股东持有暂时不交易，市场扩容的压力仍
然非常巨大。也就是说市场扩容后必然导致庄家行为的成本大幅度提高，即全流通时代的
到来使得原来的庄家行为势必得到一定程度上的遏制，也就会使得系统性风险会得到一定
程度地降低。
2．3．3股权分置产生的上市公司逐利行为带来的系统性风险
在完全市场化的情况下，上市公司只有努力地提高自身的竞争力，在市场上利用自身
的竞争力来提升公司的业绩，同时所有股份按照投资额度平均分享公司的成长所带来的收
益。但是事实上因为股权分置的存在使得获得流通股和非流通股的成本有较大的区别，而
且它们所获得的权利也有很大的不同。这也就意味着股权分置的存在将使上市公司行为发
生扭曲，上市公司的业绩难以普遍提高，导致了整个市场的系统性风险的提高。在股权分
置的条件下，上市公司的大股东无需通过提高公司的竞争能力和盈利的增加便可以获得巨
大利益。假定某企业上市前净资产5亿元，折成5亿股，然后向社会公众首发l亿股，发
行价为10元／股，获得资金10亿元，由此，该公司发行股票后，净资产上升为15亿，总
股份是6亿份。非流通股股东的每股净资产由l元每股上升到2．5元每股，总净资产由5
亿上升到了12．5亿。类似这样的情况在公司上市后的配股和增发的过程中会进一步发生。
大股东通过配股增发获取利益比提高公司竞争力增加利益要多得多、快得多。由此导致大
股东圈钱的愿望极其强烈，甚至通过虚饰财务报告来达到配股增发的目的。同时由于大股
东的股份是不可以流通的，市场化的并构不可能产生，上市公司的业绩再差，大股东也不
会担心由于股价下跌而被别人收购，大股东在上市公司中一股独大的地位始终不会摇，所
以存在股权分置的上市公司的大股东片面地追求自身的利益，而忽略了公司的长期发展，
忽略了公司竞争力的提高的现象，而当这一现象开始普遍化后，我们证券市场的系统性风
险的提高就成为了一种必然。
我们可以看出，当股权分置成为一种普遍的现象时，我们证券市场的系统性风险的增
大就成为了一种必然。同时对证券市场系统性风险的影响将进一步地反映到D系数值的一
19
硕士学位论文第二章股权分置改革和系统性风险
系列特性上。譬如因为股权分置的存在，使得市场的供给减少，增加了坐庄行为存在的可
能性，这种行为方式的存在严重影响到证券的系统性风险，使得系统性风险无限制的提高。
进一步而言坐庄行为将影响到证券13系数的稳定性，证券13系数的稳定性将因为股权分置
的存在大大降低。而在B系数稳定性降低的情况下，如果还对证券系统性风险的预测依然
采用历史13估计值，其结果只能是南辕北辙。
综上所述，从2005年4月到2007年6月的二年多时间里，在中国证券市场上进行的
股权分置改革已经基本完成，剩下的就是非流通股逐步地走入市场，这意味着中国证券市
场正式步入全流通世代，中国证券市场的发展也将迎来一个前所未有的高潮。此时我们证
券市场的系统性风险究竟发生了什么改变?我们用来衡量上市公司系统性风险的B系数究
竟又发生了什么样的改变?我们是不是还可以利用上市公司的历史数据进行公司系统性
风险的预测，是不是还可以利用资本资产定价模型来做资产定价、股票收益预测和投资绩
效评价?这就需要我们对13系数的一些基本特性：稳定性，趋一性、和预测性做进一步的
研究。
硕士学位论文第二章13系数稳定性研究
第三章p系数稳定性研究
3．1关于P系数的稳定性
我们在研究CAPM时，所有的参数都表示为期望值的形式。13系数作为输入参数，理
论上应该采用未来期的13系数值，但是未来B系数值也是一个未知参数，因此一般都是将
历史13系数估计值作为预期值的替代，这就隐含着一个前提假设，即13系数在一定时期内
是完全稳定不变的。如果历史p系数估计值不具备良好的稳定性，就不能作为未来13系数
的无偏估计，13系数以及后面的系统性风险研究将黝0很大的限制。另外在投资界中，对
系统性风险事前的预测比事后的估计更为重要，而能否准确地预测p系数，关键在于用历
史资料估计出来的13系数值是否具有一定的稳定性。因此p系数的稳定性对13系数的应用
至关重要。而在B系数特性的相关研究中，13系数的研究始终是学术界研究的热点问题，
也是投资者最关注的问题。
13系数的稳定性研究主要是通过对同一类证券不同时间段的13估计值进行纵向比较分
析，判断其随时间延续是否变动以及如何变动，从而确定能否把历史资料计算出的13估计
值作为证券未来系统性风险的无偏估计或者是近似估计。
3．2 p系数稳定性检验概述
B系数稳定性检验包括有两方面的内容：一是B系数稳定性检验，二是不稳定13系数
的修正和改进，论文主要是针对第一方面展开。如果按照样本数据构造的时间跨度和样本
规模大小区分13系数特性的研究，我们可以将稳定性为两大类：一类是研究样本数据时间
跨度长短对13系数稳定性的影响，另一类是研究样本组合规模大小对13系数稳定性的影响。
因为从2005年4月我国开展股权分置改革以来，到现在基本完成，其时间只有一年多，
考虑到时间跨度太短，因此本文关于p系数稳定性的研究主要集中个股以及样本组合对D
系数稳定性的影响。为了更好的对股权分置改革后沪市13系数的稳定性作出检验，我们首
先还是回顾一下以前学者们在13系数稳定性检验方面所做的研究。
13系数稳定性检验主要包括两个方面的内容：一是13系数稳定性的检验方法；二是影
响13系数稳定性的原因，因此论文也将研究综述分成两个方面展开。
在众多的13系数稳定性研究的文献中，最有代表性的是Blume的检验。1971年，Blume
发表了《论风险的衡量》一文，在这篇文章中Blume采用相关分析法研究了1926年1月
到1968年6月问在纽约证券交易所上市的所有公司股票及其组成的不同规模组合的稳定
性。他用月收益资料，以7年作为单个时间段长度，分别求出相应的13系数，然后研究了
p系数的稳定性，得出的结论是：l、规模越大的组合，13系数越稳定：2、在一个时期估
计出来的p系数是未来13值的有偏估计；3、那些风险越高或者越低的组合的p系数值有
2l
硕十学位论文第三章13系数稳定性研究
更明显地向总体均值回归的趋势。Blume采用的相关分析法也成为后来学者们研究13系数
稳定性的重要方法，譬如Lcvy等做的p系数稳定性研究也是采用了相关分析法。
Baesel在1974年采用了转移矩阵法研究了1950年到1967年间在纽约证券交易所160
只股票p系数的稳定性。他把整个取样期间划分成为几个区间(如12个月、24个月、36
个月、72个月和108个月)，采用了月收益率作横截面回归分析。得到的结论是p系数的
稳定性随着估计时间段的延长而提高。同时他还有～个有趣的结论，即风险较高或者是较
低股票的13系数估计值，其稳定性好于风险适中股票的13估计值。转移矩阵法实际上是相
关分析法的延伸，因为转移矩阵可以看作是相关系数的关联表格。
Alexander和Charvany在1980年采用了平均绝对偏差法检验了1962年到1975年间在
纽约证券交易所上市的500只股票13系数的稳定性。研究结果表明极端值的的13系数较为
不稳定，估计时限也不是越长越好，最佳的估计时间段是4—6年。对组合而言，无论采
用何种构造方式，组合规模的增大都有助于D系数稳定性的提高。
沈艺峰(1994)最早把“CHOW检验法”用于贝塔系数稳定性检验。他以1992年6月至
1993年lO月为检验时间段，估计出在上海证券交易所上市的10种股票的贝塔系数。然
后，他把检验时间段划为两等分，运用“CHOW检验法”对所估计的贝塔系数的稳定性进行检
验。他的整个研究结果表明：在上海证券交易所上市的这些股票的贝塔系数绝大多数具有
一定的稳定性。
从以前学者研究的情况来看，对p系数稳定性的检验采用的方法主要有相关分析法、
转移矩阵法、平均绝对偏差法、CHOW检验法等，当然因为样本的不同，方法的不同，对
B系数的稳定性检验出现不同的结果。
3．3稳定性研究设计
3．3．1研究的样本和数据
(1)样本选取
样本选取的原则主要有两点：一是考虑足够的样本容量，二是选择适当的时间段以便
突出股权分置后的B系数的特性研究。由于股权分置改革完成只有两年，为了拥有一年的
时间段，本文选取了沪市的2006年1月1目前完成股权分置改革、并且在2007年1月1
日流通股合计占总股本比例超过50％以上的A股股票66只，以及流通股合计占总股本比
例达到100％的A股股票5只，共计71只样本股。下图是样本股的流通比例所占区间图。
硕士学位论文第三章13系数稳定性研究
(D收益率的确定方法
收益率的计算通常有两种方法：
R=警
兄=In(P,，／￡．，．I)
其中：
毛为市场或者个股的收益率，
￡一，为上期收盘指数(价格)，．
只为本期收盘指数(价格)。
图3一l样本股的流通比例所I‘i区间图
简单收益率和对数差收益率。计算公式分别是：
公式(3．I)
公式(3．2)
相对比简单收益率来说，对数差收益率可以满足收益的累加性，分布特征与正态分布
更吻合。Fama指出：采用价值相对数的对数形式而非简单收益率可以降低收益率的右偏程
度，使其更逼近位正态分布。许年行(2002)对中国证券市场收益率分布的研究也证明了
Fama的研究结论，用对数差分收益率可以使得收益率的标准差能更准确地度量证券市场风
险，因此本文中所有股票的收益率都按照对数差分收益率方法计算。．
(D市场组合的确定
由于市场组合是一个理论上的概念，在研究中通常是用某一证券市场指数来作为替
代。考虑本文的研究主要集中在上海证券交易所上市的A股股票，因此选择上证A股指数
作为市场组合的替代。市场组合收益率的计算和股票收益率的计算方法相同。
④数据来源和处理
本文的实证研究使用的是样本的周度数据，在样本和市场组合的复权价格数据都来源
Wind金融数据库。以样本在2006年1月1日起每周五的收盘价作为计算基础，经过Wind
系统自动复权处理后作为计算收益率的基础。
论文对数据的处理主要采用了EVIEWS5．0和EXCEL统计分析软件。
硕士学位论文第三章B系数稳定性研究
3．3．2 B系数的估计方法
如前面的论述中所提到的，常用的D系数估计模型包括有两种：单指数模型。
Rit=q+层‰+心公式(3．3)
以及标准CAPM模型中的证券市场线模型：
Ri=Rf+pt心m—R0+pit 公式(3．4)
但是就中国现在的实际情况而言，标准CAPM模型在中国的应用还存在一个很大的限
制。由于我国的利率还没有完全的市场化，因此没有合适的基准无风险利率或者可以替代
的无风险利率，而且我国国债市场的发展也处于初级阶段，国债结构中以中长期国债为主，
短期国债的市场容量比较小，短期国债利率不能有效的作为无风险利率的替代物。因此在
标准CAPM模型和市场模型这两个常用估计模型中，市场模型较为适合当前中国资本市场
的实际情况，也将更为准确和简便。·
从单指数市场模型的表达式我们可以看出，通过OLS法估计市场模型的斜率就是可以
得到p系数的估计值，这个估计方法隐含了一个前提假设，即D系数在所估计的时间段内
为一个常数，它不随着时间的变动而变化，因此我们也可以称这个方法得到的8系数估计
值式静态估计值。
另外在对时间序列做回归分析之前必须对时间序列做平稳性检验，如果数据不平稳的
话，回归分析就将失去意义。因此论文在做p系数估计前对个股的证券收益率序列作了平
稳性分析，所有的个股以及组合的收益率都通过了ADF单位根检验。在这里就不一一列
举检验结果了。
3．3．3 13系数稳定性的检验方法wCHOW检验法
CHOW检验法是邹至庄于1960年提出的一种统计检验方法，该检验法是方差分析的
应用之一，可用于检验不同时期的样本是否发生了结构性的变化，即是否存在同构型。其
原理如下： ，
’
首先根据有关样本的时间序列资料用OLS法估计出整个时问段的单一指数模型(足)，
然后根据研究需要确定比较时限，把样本时间序列一分为二，再用相同的方法估计两个时
间段的单一指数模型(RI和R，)，估计结果为：
R垃=口：+肛k (i_1，2．3⋯．N)
Ril=q+屈如l (i=1，2．3⋯Ⅳ1)
墨2：％+属屯2 (i=Ⅳl+l，Ⅳl+2，Ⅳl+3⋯Ⅳ)
要检验的原假设是， 风：属=屈；备选假设是，q：屈≠屐。计算如下统计量：
24
硕士学位论文第三章B系数稳定性研究F=篆蓦}基蓦躺F服从自由度为K和N．2K的F分布公式(3-s)
式中，SSR为总模型中的回归残差平方和；,
艇冠为第一个模型的回归残差平方和
． ss&为第二个模型的回归残差平方和
N为总样本容量，K式模型总待估参数的个数。设口为显著水平，当，>C(K，N一2K)
时，拒绝风：即Pl≠属，也就是说∥不稳定。当F<兄(K，N-2K)时，接受风，也就是
认为∥稳定。
3．3．4关于投资组合的构造方法
本篇采用了埃文斯和阿彻的非回置式随机抽样方法，从沪市71只中抽取股票，按照
简单等权组合方法作出组合规模为3、5、10、15、20、30共有53个组合，然后按照等权
组合方法计算组合的收益率和方差。以构造规模为3的组合为例，具体步骤如下：
(1) 从71个样本里随机抽取3种股票，取这三个股票的平均收益率作为组合的收益率。
(2) 从剩下的68个样本里随机抽取三种股票，采用同样的方法计算其他组合的收益率。
(3) 重复上述步骤，直到剩下的样本数目小于3。
在构造并得到所有53只组合的收益率之后，重新估计组合的13系数，并把组合的研
究区间平均分成两部分，分别用市场指数模型估计出组合前后两期的13系数，以及残差。
开始进行组合p系数的稳定性检验。
3．4实证结果
3．4．1 个股13系数的稳定性的检验结果
表3一l 13系数估计值的拟合优度以及显著性检验结果统计
名称编码pz 拟合优度显著性检验名称编码Bz 拟合优度显著性检验
民生银行600016 O．63 O．192 3．382 豫光金铅60053l 1．29 0．333 4．892
中海发展600026 O．76 0．364 5．236 海通集团600537 0．53 O．155 2．967
中信证券600030 1．69 O．512 7．099 康缘药业600557 O．87 0．245 3．947
银鸽投资600069 O．72 0．252 4．017 恒生电子600570 O．91 0．205 3．5 16
人福科技600079 0．5 l 0．395 2．245 信雅达60057l 0．8 l 0．297 4．498
南京水运600087 O．60 0．182 3．270， 卧龙电气600580 0．94 0．34 1 4．980
永鼎光缆600105 0．86，0．320 4．753 长电科技600584 0．72 0．149 2．899
黄河旋风600172 0．87 0．226 3．74 l 泰豪科技600590 O．91 0．223 3．708
吉林森工600189 0．95 0．289 4．418 益佰制药600594 0．86 0．132 2．701
江苏吴中600200 0．91 0．148 2．889 中孚实业600595 1．36 0．268 4．192
紫江企业600210 O．57 0．171 3．144 方正科技600601 O．85 0．358 5．168
硕士学位论文第三章13系数稳定性研究
大杨创世600233 0．46 0．128 2．659 ST兴业600603 0．4l 0．161 1．765
物华股份600247 O．63 0．126 2．634 第一食品600616 0．67 0．128 2．658
凯乐科技600260 1．10 O．316 4．713 海立股份600619 0．23 0．318 0．942
华芳纺织600273 O．62 0．200 3．465 上海金陵600621 0．78 0．198 3．442
重庆港九600279 O．5l 0．122 2．584 飞乐音响600651 1．22 0．257 4．075
浦东建设600284 0．72 0．278 4．30l 爱使股份600652 0．69 0．203 3．494
南化股份600301 O．50 0．102 2．340 申华股份600653 O．86 0．219 3．674
曙光股份600303 0．78 0．162 3．047 飞乐股份600654 O．65 0．270 4．212
华泰股份600308 1．2l 0．520 7．207 中华企业600675 0．58 0．287 2．144
宏大股份60033l 1．36 0．258 4．08l 交运股份600676 0．30 0．32l 1．024
浙江龙盛600352 0．87 0．295 4．478 亚通股份600692 0．90 0．194 3．397
恒丰纸业600356 0．57 0．173 3．172 海博股份600708 O．69 0．225 3．730
承德钒钛600357 1．08 O．24l 3．901 综艺股份600770 1．23 0．372 5．332
宁波韵升600366 O．55 0．096 2．255 通宝能源600780 0．83 0．290 4．430
太工天成600392 0．58 O．08 1 2．059 浙大网新600797 1．22 0．562 7．845
凯诺科技600398 0．74 0．327 4．83 l 华新水泥60080l 1．10 0．421 1．024
江苏申龙600401 O．61 0．488 2．158 宏盛科技600817 0．90 0．167 3．107
安泰集团600408 O．37 0．377 2．004 益民百货600824 0．49 0．082 2．064
三友化工600409 0．79 0．265 4．163 界龙实业600836 1．02 0．136 2．753
江淮汽车600418 O．86 0．301 4．548 星湖科技600866 0．74 0．23 l 3．795
柳化股份600423 0．87 0．192 3．382 国投电力600886 0．70 0．240 3．892
国通管业600444 O．6l 0．165 3．077 岳阳纸业600963 1．20 0．403 5．694
晋西车轴600495 O．95 0．228 3．762 博汇纸业600966 0．70 0．359 5．183
康美药业600518 0．43 0．295 2．246 宝胜股份600973 1．19 0．308 4．624
华海药业600521 0．67 0．187 3．326
上表列出了所有样本在2006年间用单一市场指数模型估计13系数时的拟合优度和显
著性检验值。可以看到大多数样本用单一指数模型估计p系数时拟合优度都不高，而T检
验值——显著性检验值都比较高，也就是说样本的个股收益率和市场指数收益率之间的线
性关系成立。
表3--2沪市个股∥系数稳定性检验的统计结果
名称编码pz pl 132 F值名称编码pz pl p2 F值
民生银行600016 0．63 0．42 0．80 1．537 豫光金铅60053 1 1．29 2．06 0．66—4．9—50
中海发展600026 0．76 0．93 0．62 1．196 海通集团600537 0．53 0．83 0．28 2．968
中信证券600030 1．69 1．85 1．58 1．606 康缘药业600557 0．87 1．44 0．40 3．08 1
银鸽投资600069 0．72 1．24 0．29 4．099 恒生电子600570 0．91 1．52 0．41 2．824
人福科技600079 0．51 1．21 -o．07巡信雅达600571 0．81 1．3l 0．40 7．936
南京水运600087 0．60 1．12 O．17地卧龙电气600580 O．94 1．30 0．64 1．713
永鼎光缆600105 0．86 1．35 O．46 5．171 长电科技600584 O．72 I．27 0．27 2．190
黄河旋风600172 0．87 1．17 0．63 1．402 泰豪科技600590 O．91 0．89 0．95 1．147
吉林森t 600189 0．95 1．03 O．88 0．053 益佰制药600594 0．86 1．55 0．29 2．84 1
江苏吴中600200 0．91 1．66 0．30 2．852 中孚实业600595 1．36 2．71 0．24 1 1：532
紫江企业600210 0．57 0．91 0．28 1．572 方正科技600601 0．85 1．23 0．54 2．456
大杨创世600233 0。46 0。85 0．14 2．227 ST兴业600603 0．41 0．52 0．33 0．173
硕士学位论文第二章B系数稳定性研究
物华股份600247 0．63 1．38 0．02巡第一食品600616 0．67 0．40 0．49 1．633
凯乐科技600260 1．10 1．87 0．48巡海立股份600619 0．23 0．69—0．15 1．902
华芳纺织600273 0．62 0．91 0．38 1．632 上海金陵600621 0．78 1．22 0．42 1．695
重庆港九600279 0．51 0．57 0．47 1．810 飞乐音响60065l 1．22 2．38 0．28 1 1：Q丝
浦东建设600284 0．72 0．83 0．64 0．298 爱使股份600652 0．69 1．15 0．31 2．729
南化股份60030 1 0．50 0．85 0．22 1．505 申华股份600653 0．86 0．76 0．95 0．189
曙光股份600303 0．78 1．40 0．27 2．671 飞乐股份600654 0．65 1．13 O．26巡
华泰股份600308 1．21 0．93 1．45 1．184 中华企业600675 0．58 0．72 0．46 0．739
宏大股份60033 l 1．36 2．23 0．66 5．466 交运股份600676 0．30-0．11 0．66 1．784
浙江龙盛600352 O．87 1．48 0．36主』虹皿通股份600692 0．90 1．23 0．63 1．638
恒丰纸业600356 0．57 0．81 0．37 2．131 海博股份600708 0．69 1．02 0．43 巡
承德钒钛600357 1．08 1．65 0．61 2．518 综艺股份600770 1．23 1．66 0．87 1．495
宁波韵升600366 0．55 0．72 0．43 2．343 通宝能源600780 0．83 1．41 o．35—4．8—40
太工天成600392 0．58 0．57 0．62 2．062 浙大网新600797 1．22 1．46 1．03 0．978
凯诺科技600398 O．74 1．25 O．3 1主笠竖华新水泥600801 1．10 1．54 0．73 1．749
江苏申龙600401 0．61 0．89 0．38 0．525 宏盛科技600817 0．90 1．48 O．43地
安泰集团600408 0．37 0．39 0．35 0．204 益民百货600824 0．49 0．61 0．40 0．888
三友化工600409 0．79 1．07 0．55 1．006 界龙实业600836 1．02 1．60 0．55 1．593
江淮汽车600418 0．86 1．01 0．75 0．783 星湖科技600866 0．74 1．28 O．29地
柳化股份600423 O．87 1．18 O．67 0．753 国投电力600886 O．70 l-17 O．32 巡
国通管业600444 0．6 1 0．74 0．52 0．266 岳阳纸业600963 1．20 1．14 1．25 0．102
晋西车轴600495 0．95 1．49 0．50 2．005 博汇纸业600966 0．70 0．96 0．49 2．848
康美药业6005 l 8 O．43 O．97一o．02三墨丑宝胜股份600973 1．19 1．24 1．14 0．230
华海药业600521 0．67 1．15 0．26 2．669
从检验结果可以看出，沪市进行股权分置改革后约80．28％的股票的p系数小于1。
有26．7％的股票的F统计值大于3．20(所有F统计值大于3．20的证券的F统计值都用
下划线标出)。因为在显著性水平为0．05时，F(2,46)的临界值是3．20，也就是说约有26．7％
的股票没有通过CHOW检验，表现出不稳定性。
当证券的D值越靠近1的时候，13的稳定性越高，其中13值在0．9和1．1之间的9个股
票的F值都通过了CHOW检验，即其F检验值小于3．20，而p系数大于1．3的3个证券有
两个的F检验值大于3．20。证券13系数0．7以下的27个样本中也有6个样本没有通过CHOW
检验，表现出不稳定性。
3．4．2组合13系数的稳定性的检验结果
按照实证设计中股票组合组构造以及相应的收益率的计算方法，我们构造了52只含
有不同规模数的投资组合。其中规模为3的投资组合有23只，’规模为5的组合有14只，
规模为10的组合有7只，规模为15的组合4只，规模为20的组合3只，规模为30的组
合2只。构造完组合，计算出组合的收益率，采用单一市场指数模型估计出组合的13系数，
下表是组合的2006年的p系数值，以及相应估计的拟合优度和显著性检验结果表：
硕十学位论文第三章13系数稳定性研究
·’ 表3—3组合13系数估计值的拟合优度以及显著性检验结果统计
组合13系数值拟合优度显著性检验组合13系数值拟合优度显著性检验
3一l 0．729 0．223 3．715 5—6 0．893 0．337 4．940
3—2 0．482 0．142 2．822 5—7 0．812 0．358 5．176
3—3 0．662 0．3 14 4．688 5—8 0．674 0．298 4．518
3—4 0．560 0．17l 3．147 5—9 0．804 0．494 6．850
3—5 0．728 0．32 1 4．769 5—10 0．754 0．360 5．202
3—6 O．912 O．310 4．647 5一ll 0．93 l 0．507 7．029
3—7 0．819 0．383 5．463 5一12 0．784 0．3 19 4．740
3—8 0．846 0．475 6．590 5一13 0．919 0．416 5．850
3‘—’9 0．939 0．348 5．067 5—14 0．970 0．448 6．244
3一lO 0．666 0．373 5．346
3一l l 0．562 0．175 3．193 lO—l 0．706 0．309 4．638
3一12 0．686 0．305 4．593 10—2 0．759 0．372 ． 5．333
3一13 0．669 0．296 4．488 10—3 0．968 0．546 7．602
3·——14 0．724 0．292 4．449 lO一4 0．615 0．263 4．133
3—15 0．610 0．187 3．327 lO一5 0．817 0．419 5．882
3一16 1．196 0．426 5．972 lO一6 0．772 0．476 6．610
3—17 0．968 0．573 8．022 10—7 1．002 0．5ll 7．079
3一18 1．067 0．399 5．650
3—19 1．295 0．555 7．739 15—1 0．944 0．486 6．743
3—20 0．699 0．280 4．317 15—2 0．778 0．374 5．35 l
3—21 0．853 0．362 5．219 15—3 0．773 0．367 5．273
3—22 0．778 0．269 4．201 15—4 0．745 0．483 6．694
3—23 0．938 0．485 2．852
20一l 0．714 0．369 5．296
5一l 0．772 0．426 5．963 20—2 0．833 0．472 6．550
5—2 0．725 0．38l 5．441 20一3 0．759 0．48 l 6．663
5—3 0．777 0．385 5．483
5—4 0．709 0．3 16 4．713 30一1 0．86l O．519 7．19l
5—5 0．636 0．313 4．676 30—2 0．750 0．393 5．580
在对组合13系数的估计之后，把组合的样本区间平均分成2006上半年和2006下半年
两段，分别计算估计在两段时间种的13系数，以及残差。然后采用CHOW检验法对组合
的稳定性予以检验，得到检验结果如下表：
硕士学位论文第三章13系数稳定性研究
表3—4各类组合的F统计结果
组合名称含3只股票含5只股票含10只股票含15只股票含20只股票含30只股票
l 3．487 1．704 2．33 2．809 2．307 1．902
2 2．92 2．741 1．081 1．95 1．57 2．972
3 7．396 8．271 2．307 3．148 2．126
4 0．949 2．265 ‘1．772 2．213
5 4．119 巡1．332
6 6．205 4．596 4．194
7 1．7l 2．748 2．678
8 3．857 1．674
9 7．199 8．083
lO 0．893 逝
ll 2．304 1．43
12 5．349 9．333
13 ．16．754 6．84
14 2．936 3．785
15 4．304
16 4．5l
17 0．326
18 1．634
19 9．177
20 O．35
21 0．62
22 O．57
23 1．08
根据以上的统计显示，组合的收益率和市场指数收益率显著相关，而随着组合样本规
模从3—5-÷10—15_20_30逐步扩大， 组合13系数的稳定性也从
13／23-÷7／14-÷6／7—4／4_3／3_÷2／2逐步升高，并且当样本规模扩大到10以上时，组合13系
数已经基本稳定。其中当所有的样本规模超过15的组合的13系数都通过了稳定性检验。
3．4．3股权分置改革前证券市场个股稳定性检验结果
为了对股权分置改革前后证券市场13系数的特性有个清楚的比较认识，从而能够对股
权分置改革的效果有个基本的认识。论文检验了股权分置改革前证券市场的13系数的稳定
性检验。
为了剔除其他影响13系数稳定性的因素(主要是市场态势对13系数稳定性的影响)，
考虑到2006年是中国证券市场经历了一个前所未有的大牛市行情，上证指数从2006年1
月4日的1180上升到2006年12月29日的2675。纵观最近10余年证券市场的历程，只
有2000年的上证A股指数上升幅度最大：从年初1406点上升到年末的2073点。因此论
文从71个样本中选取了2000年1月1日前上市的24个样本作为股权分置改革前证券市
硕士学位论文第三章B系数稳定性研究
场稳定性检验的样本，选取了2000年1月1日到2000年12月31号的周收益率检验个股
的稳定性。数据来源以及具体的处理方法和股权分置改革后71个样本的稳定性检验过程
完全一致。但是由于样本比较少，因此没有做组合的稳定性检验，只是对24个个股的13
系数作了检验，
经过估计2000年上半年年和下半年的24个样本的B系数，提取估计的残差，利用
CHOW检验股权分置改革前样本的B系数稳定性结果。得到如下：
表3—4股权分置改革前个股F统计结果
编码名称pz p1 132 F值编码名称pz p1 p2 F值
600069 银鸽投资1．806 l-982 1．290 0．004 600675中华企业1．646 1．666 1．708 0．205
600079 人福科技0．718 0．899 0．1 11 0．150 600676交运股份0．925 0．916 0．86l 3．014
600087 南京水运0．517 0．324 0．806 0．12l 600692亚通股份1．043 0．887 1．581 0．356
600105 永鼎光缆1．145 1．187 1．052 3．255 600708海博股份0．285 0．255 0．11 7 0．052
600172 黄河旋风1．648 1．921 0．813 0．876 600770综艺股份2．062 2．323 l-369 0．27 1
600189 吉林森工0．779 0．717 0．970 0．021 600797浙大网新-o．1l 0 -0．269 0．386 0．293
600200 江苏吴中0．85 l 0．693 1．435 0．229 600801华新水泥1．258 1．076 1．749 0．103
600210 紫江企业0．392 0．287 0．723 0．237 600817宏盛科技2．143 2．35l 1．136 0．375
600616 第一食品1．952 2．127 1．372 0．273 600824益民百货1．575 1．554 1．492 1．582
600619 海立股份1．201 1．038 1．769 0．432 600836界龙实业1．294 1．257 1．333 0．287
60062l 上海金陵0．820 0．950 0．549 0．269 600866星湖科技1．258 1．378 0．750 0．279
600654 飞乐股份1．289 1．300 1．389 2．049 600886国投电力0．732 0．722 1．072 0．364
股权分置改革前的24个样本中只有一个样本没有通过F检验，大部分个股的B系数
是稳定的，这和吴世农2002的检验结果基本一致：吴世农在《中国股票市场风险研究》
一书中采用1994年前在上海证券交易所和深圳交易所上市的所有证券作为研究样本。分
辩采用了相关分析法和CHOW检验法对样本的稳定性检验作出检验。得到的结论是沪市
的不稳定率是9．15％，深市的不稳定率是4．76％。
3．5稳定性研究小结
根据上述研究结果，笔者得到以下结论：
(1)股权分置改革以后，沪市个股的p系数基本保持稳定，有大约75％的个股的13系
数保持稳定，也就是说上市公司实现股权分置改革后，上海证券市场的历史D系数估计值
可以直接或者近似代替13系数的预测值。
(2)在个股的13系数趋于l时，其B系数的稳定性很高，此时我们可以利用历史数据
估计证券的系统性风险而且预测程度较高会比较准确，而当个股13系数远离1时，用历史
数据估计p系数存在较大的误差。
(3)由沪市71个样本构造的不同规模投资组合的13系数随着组合中样本规模的扩大，
如
硕士学位论文第三章13系数稳定性研究
其组合的13系数的稳定性明显提高，而且当样本规模超过10以后，组合的B系数已经基
本保持稳定，这就意味着如果要预测沪市规模超过10的投资组合的D系数，我们可以采
用历史数据对其13系数进行估计。
(4)股权分置改革前沪市个股的13系数稳定性比股改后好。之所以会产生这样的结
论，主要有下面两个原因：首先是股权分置改革刚刚结束，大部分股改的股票有很大一部
分的限售流通股，这导致了个股13系数的不稳定性。更主要的原因是因为股权分置改革得
到了市场投资者的过度追捧，产生了典型的-A现象，-A．现象的存在使得大多数的非大
盘股的行情和指数的行情有较大出入，也就是指数大涨，而大多数投资者是处于亏损的状
态，这就使得用市场指数模型估计13系数存在着不准确性。
硕士学位论文第四章B系数预测性研究
4．1 13系数的应用
第四章Ijl系数预测性研究
通过对D系数稳定性的检验结果，我们知道大部分的上海证券的股票的D
系数值还是比较稳定的。这是我们把13系数应用到未来系统性风险预测的关键，
同时也是CAPM应用的关键。另外在投资界13系数还存在广泛的用途。
4．1．1业绩评价
D系数被广泛的应用于对过去投资业绩的评价。根据资产定价模型，投资组
合的管理者应该消除所有的非系统性风险，因此只有系统性风险才能反映出投资
组合的真正风险，于是，p系数就成为业绩评价时的重要因素。譬如投资组合绩
效评价中的特雷诺(Terynor)指数和詹森(Jensen)指标都使用了组合的13系数
来计算每单位系统性风险系数所获得的收益，从而对管理人的业绩做出评价。
4．1．2投资决策
p系数的重要应用还表现为其作为未来决策的依据，具体而言包括两个方面：
(1)、在预测未来市场运动的基础上，通过预测p系数，估计组合和个股的未来
收益；(2)、在预测未来市场收益不确定的基础上，通过预测p系数，估计组合
和个股的未来收益的不确定性。p系数为投资组合管理提供了资产选择和风险控
制的基本信息，有利于管理者对投资组合的选择及调整作出合理的决策。
4．1．3资产估价
风险是资产定价的重要因素，而p系数描述了资产的一个基本风险因素，从
而在资产的定价实践中得到了越来越多的应用。在资本资产定价模型中，B系数
是证券期望收益率的唯一决定因素。
通过对D系数的作用的简单介绍，我们可以看出，在业绩评价中的p系数的
应用是依靠于过去的D系数，在其他方面的应用中B系数基本都是采用未来的B
系数。而在应用未来B系数时我们一般采用的是用过去的D系数直接代替未来的
p系数。．这就包含了一个前提，即B系数基本保持不变。如前所述，虽然股权分
置改革后，大部分个股的B系数是稳定的，但是我们也同时要注意到，如前所述，
在用单一市场指数模型对D系数进行估计时，，其拟合优度并不是很好，模型的
32
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
解释能力有限，而且前后两期的p系数有一定差别，所以如果我们完全采用过去
的B系数来作为未来p系数的估计将存在一定的问题。因此论文对过去学者p
系数预测性方面的研究做出系统的总结综述，并用股权分置改革后的数据辅以实
证，试图找到一个最好的模型对13系数做出预测，以便13系数的应用更为完善。
4．2 B系数预测的方法概述
对未来13系数预测主要有两条不同的思路，一是基于13系数时间序列关系的
预测，二是基于B系数的差异性及其影响因素的预测。
B系数的稳定性研究为13系数的预测提供了第一种思路：如果p系数是不稳
定的，那么它是否随着时间的变动而有规律的变动。基于6系数的时间序列来预
测D系数的模型和方法主要有：历史B估计法、p=1法、布鲁姆调整法、贝叶
斯修正法(又被称之为瓦西塞克修正方法)等等。历史13估计法就是用历史数据
估计出来的p系数直接作为未来13系数的预测值，p=1法是指将l作为所有股
票13系数的预测值，该方法是在没有其他任何信息的情况下对13回归趋势的极端
性应用。
13的差异性的研究成果为p的预测提供了第二种思路：如果一种证券资产的
B系数不同于另一种资产的p系数，那么造成这种差异性的原因是什么?或者说
哪些因素影响和造成不同证券资产13系数的差异性?既然造成差异性的影响因
素在一定程度上具有解释和预测的能力，那么我们肯定可以通过建立B和各个影
响因素的关系模型，并利用这些模型，根据有关影响因素的变化来预测p系数。
基础6和罗森伯格系统就是基于这个思路而提出来的。
为了对以前学者对D系数预测模型做个综合比较，论文首先对三种最重要的
模型——布鲁姆调整、贝叶斯调整和罗森伯格系统做个详细的介绍。
4．2．1布鲁姆调整法
布鲁姆(1971)在《论风险的衡量》一文中，在p系数的稳定性检验后，进
一步考察了100只股票构成的组合，比较相邻两个期间同一个组合p系数的大小，
发现p估计值有着朝平均值回归的趋势，即高p值的股票在下一期间的D值会变
小，而低B值的股票则相反。据此，布鲁姆最先提出了D系数的回归趋势的概念。
并指出：如果13估计值向均值回归的速度不随着时间而改变，就可以在估计13
系数时根据这个趋势修正估计。在此假设基础上提出了布鲁姆调整，对历史D进
行调整，以便有效地用于预测未来的13系数。布鲁姆调整采用简单线性模型：
屈=a+bfl,一t 公式(4—1)
硕士学位论文第四章B系数预测性研究
用后一时间段t的p横截面数据对前一时间段t．1的p横截面数据进行回归，
得到参数a和b的估计值，并据此回归关系修正单一指数模型估计出来的历史p
系数，将修正后的p值作为未来D的预测。布鲁姆以修正前后的均方误差(MSE)
来判断这一修正模型的有效性。结果表明这个方法能够有效地降低D的估计误
差，提高对未来13预测的准确度。
在实践中，布鲁姆提出的调整思路和方法被广泛的运用，著名的投资机构美
林公司就采用了与布鲁姆调整相类似的13计算公式屈=0．35+0．65屈一。。实际上，
上述模型还可以表述为屈=0．35xl+0．65屈-I，它表示分别给予均值1．O以35％和
历史p估计值65％的权重。其结果是：前期小于1．0的证券在预测下一期的p
系数时将依然小于1．0，而前期大于1．0的证券在预测下～期的13系数时将依然
大于1．0。
一般认为，在没有任何先验信息的情况下，以所有股票的平均值1．0作为对
某只股票的B值的估计是合理的。如果能观察到过去一段时间股票收益和市场收
益之间的相对变动，就可以建议采用布鲁姆调整模型，调整后的13值将介于历史
B值和1．0之间。
布鲁姆调整是重要的p预测方法之一，值得注意的是，用这种方法建立的预
测模型的参数具有很强的时效性，一定要随着时间的推移更新参数估计。
‘4．2．2瓦西塞克修正方法
瓦西塞克(1973)在《关于在证券p的贝叶斯估计中运用横截面信息的一项
注释》一文中，鉴于历时的p估计没有用到有关p的先验分布的信息，提出了对
历史B进行调整的贝叶斯估计，我们称之为瓦西塞克修正方法，也有不少学者称
之为贝叶斯修正方法。瓦西塞克认为仅仅依靠样本的信息来估计p是远远不够
的，如果可以把有关8的先验分布的资料和样本信息相结合，就可以较大的降低
估计误差，其调整模型是： 形=错公式(4—2)
∥’表示证券j的预测值
屈为期间1中横截面p估计值的均值
＆2为期间1中横截面p估计值的方差
屈。是证券i在期间1的B系数估计值
％。2证券i在期间l的13系数估计值的方差
瓦西塞克指出：参数屈和＆2的选择依赖于可以获得的先验信息。如果抽样
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
前只知道这个股票来自某个总体，而不知道其他的任何信息，那么先验分布的合
适选择是该总体观测值的横截面分布。此外，瓦西塞克还认为，行业内D值的分
布可以作为贝叶斯估计的先验信息。他指出，如果一个公用类股票，而且根据先
前的测量知道公用类股票的p值以O．8为均值，标准差是0．3，那么屈和&2可以
分别设定为0．8和0．3。
有很多学者曾经对布鲁姆调整法和瓦西塞克修正法做过对比研究。例如克勒
姆科斯和马丁(1975)就曾比较了历史p估计法，布鲁姆调整法和贝叶斯调整法
以及MLPES方法调整的p预测值，并采用均方预测误差(MSE)作为预测准确
性的判断标准。检验的结论是：布鲁姆调整和瓦西塞克修正都好于用历史p估计
直接作为未来B的预测值，但是布鲁姆调整和瓦西塞克两种方法的预测能力孰优
孰劣难以定论。
埃尔顿、格鲁伯和乌里希(1978)通过观察D系数对正确之间相关结构的预
测能力，比较了几种p系数的预测方法，结果发现：历史p估计法的预测能力最
差，B=1法其次，布鲁姆调整和瓦西塞克修正法的预测能力比较好，而且瓦西
塞克修正法又略好于布鲁姆调整。
尤班克和朱姆沃尔特(1979)的研究表明在较短的估计期间(12个月)，布
鲁姆调整的表现好于瓦西塞克修正法，但是在较长时期(36个月、60个月、120
个月)内，两种调整方法的差异不大。马丁·拉利(1998)在其论文《对布鲁姆
和瓦西塞克B系数的检验》中指出，关于瓦西塞克修J下的实证研究多将总体p
估计值的横截面分布作为先验分布，得到瓦西塞克修正略差于布鲁姆调整的结
果，但是如果能首先按照行业分类，用行业内p的分布作为先验信息进行瓦西塞
克修正，可以得到令人满意的结果。一
4．2．3罗森伯格系统
根据历史B估计然后进行适当的调整后得到相应的p预测值在一定程度上可
以较好的预测未来的B值，但是这一系列的预测方法的缺点在于：它不能及时地
反映公司基本面特征的变化。正如差异性研究指出的，公司的某些特征对p系数
有显著影响。基础p方法正式利用历史p对反映公司基本特征的横截面数据进行
回归，将得到的多元线性模型参数用于p的预测。基础B的优点在于它直接根据
公司的特征计算，因此可以迅速的反映公司特征的变化，但其缺点在于它假设所
有公司的D对基础变量的反应程度都相同。
罗森伯格系统作为基础B方法的改进形式，综合考虑了历史价格信息和公司
基本特征变化的信息，试图将历史B和基础p两种分析思路综合到一个模型中，
希望可以提高p预测的准确度。罗森伯格和麦吉本(1973)在《股票系统性风险
35
硕士学位论文第四章8系数预测性研究
与特有风险的预测》一文中，通过对收益的分析，并根据每个股票特征选取了
32个可能影响9值的指标，包括基于会计方面的20个指标、基于市场表现的7
个指标和市场对企业价值评估的5个指标，然后用收益数据分别对相应的指标数
据进行TC／CS回归，建立预测模型。研究结果表明，在32个指标中有13个指
标和p系数显著相关。据此建立的预测模型具有最低的MSE(0．0725)，在其他
几个备比预测模型中，p=1模型的MSE最小为(O．0739)。虽然MSE没有大幅
度的降低，但是总体上这种方法还是比较成功的。此外，罗森伯格还发现，不同
行业的p估计值存在持续的差异。
随后，罗森伯格和马拉泰(1975)在进一步增加样本数量的同时，扩大了影
响指标，并引进了行业哑变量，建立了罗森伯格系统，其一般形式为： ，
∥，=ao+alxl+aEx2+a3x3+⋯+口46x46 公式(4--3)
式中，五表示市场变动性的14个指标
_表示盈利变动的7个描述指标
矗表示企业成功性的8个描述指标
而表示成熟性的9个描述指标
藏表示成长性的9个描述指标
以表示财务风险的9个描述指标
而表示公司特征的6个描述指标
黾专‰表示行业特征的哑变量。
‘
罗森伯格对该模型的检验结果表明，在预测D时，综合会计变量和市场变量
有很好的效果。在收益率预测检验中，该模型的解释能力比只用基于市场的指标
的模型要高出18％，而比只用基础指标的模型要高出28％。
迄今为止，罗森伯格系统因为其直观和有效在实践中被广泛应用。其最新形
式由70个因素综合成为13个指标：波动程度、成功性、规模、交易活跃程度、
成长性、市盈率、市净率、收益变动性、财务杠杆、海外收入、劳动密集程度、
收益和低资本化。同时，加入了55个行业因子，如果企业实行多元化经营，则
按照销售、盈利和资产将其加权分配给不同行业，加权系数之和为l。
4．3预测性研究设计
4．3．1研究的问题
正如前面所述，正确预测资产的p系数无论在理论上，还是在B系数的应用
硕士学位论文第四章8系数预测性研究
实践中，都有着非常重要的意义。而我国资本市场被认为是亚洲最具发展潜力的
市场，也是投机性极强和变异性极大的新兴市场。以前有一些机构如国泰君安、
Wind资讯对历史p系数估计定期向市场公布，作为普通投资者只能用历史D估
计法来对未来的9系数作出预测，而在现在股权分置改革基本完成，市场即将实
现全流通的情况下，历史p估计法是否可以准确的对未来p值作出预测，是不是
还有其他更好的方法预测证券下一期的p系数，还有待进一步的研究。因此在本
章中，作者借鉴国外学者的研究成果，收集股权分置改革完成后沪市的证券数据，
构造D的预测模型，通过实证研究结果进行对比分析，以求寻找到适合我国的D
系数预测模型，同时为了对比股权分置改革前后中国证券市场的B系数的预测性
变化，论文对股权分置改革前证券市场的B系数采取相同的方法计算了预测值。
具体而言，本章主要研究三个问题：如何预测股权分置改革后我国证券市场
的D系数?哪种预测方法更加有效?股权分置改革前后B系数的预测性有什么
变化?
‘
4．3．2研究的样本和数据
为了和稳定性的研究保持一致，本章依然选取了沪市的2005年12月31日
前完成股权分置改革、并且其流通股合计占总股本比例超过50％以上的A股股
票66只，及流通股合计占总股本比例超过100％的A股股票5只，共计71只。
收益率的计算方法沿用开始的对数差收益率计算方法，个股p系数的估计方法也
依然采用市场模型，所有关于个股数据来源和处理方法和前面一样，在此不再赘
述。、
4．3．3预测模型的应用
由于本文重点研究的是股权分置改革后D系数预测性，而在2006年1月1
日前完成股权分置的股票个数有限性，如果采用罗森伯格系统或者是采用分行业
研究的话数据太少，因此本文主要比较基于时间序列的预测模型之间的优劣。时
间序列模型反映某个变量过去的变动规律，并利用这个规律来预测变量未来的变
化。以回归得到的历史D作为未来p预测值是一种最简单的时问序列模型；布鲁
姆调整寻求D系数随着时间变化的趋势也是一种时间序列模型。瓦西塞克修正模
型是一种利用样本抽样前信息和样本信息来构建估计以最大限度地缩小期望损
失的估计方法，这个方法利用的事前信息是p系数的历史估计分布，因此我们把
瓦西塞克修正也归于基于时间序列的预测模型。这样的话我们主要将以下三个预
测模型应用到股权分置改革后沪市D系数的应用：
37
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
(1) 历史p模型
pil 2 pild
该模型直接利用对前一期13系数的估计作为D系数的预测值，该模型的前提
是p系数稳定性好，也就是说B系数前后基本保持不变。为了检验前一期p估计
的时间跨度长短对预测性的影响，论文先以半年的收益率计算得到的13系数作为
预测未来半年的证券的13系数，然后又基于一年的收益率计算得到的p系数估计
作为预测未来证券的B系数。得到下表：
(2) 布鲁姆调整
p：l=口+bpi}^
根据该模型，用06年下半年个股的p估计的横截面数据分别对06上半年个
股的B估计的横截面数据进行回归，得到的如下模型：
屈’=o．18941778+0．47514124flt—I
我们相信沪市证券的B值一定在保持着某种趋势的变动，并且假设这种变动
是线性关系，也就是说在07年上半年，证券的B系数依然是按照上述模型发生
变动，因此我们只要把06年下半年每个样本股的p系数作为前一期的p系数，
代入模型，即可得到07年上半年样本股票的预测值。
(3) 瓦西塞克修正
∥：垒盘：丝』鲨r’ 、}S￡+、嘞：
论文选择2006年样本总体观测值的横截面分布作为先验信息，也就是说用
所有样本2006年p系数估计值的均值作为届，而所有样本p系数估计值的方差
作为黾2。经过计算得到：届=0．801；黾2=5．331。下表列出所有样本在2006
年B估计值及其估计方差：
表4一l样本的2006年B估计值和估计方差
名称编码p估计值估计方差名称编码p估计值估计方羞
民生银行600016 0．629 0．035 豫光金铅600531 1．291 0．070
中海发展600026 0．760 0．02l 海通集团600537 0．526 O．03l
中信证券600030 1．695 0．057 康缘药业600557 0．870 0．049
银鸽投资600069 0．72l 0．032 恒生电子600570 0．909 0．067
人福科技600079 0．507 O．05l 信雅达600571 0．807 0．032
南京水运600087 0．605 0．034 卧龙电气600580 0．940 0．036
永鼎光缆600105 0．862 0．033 长电科技600584 0．722 0．062
黄河旋风600172 0．870 0．054 泰豪科技600590 0．915 O．061
38
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
吉林森工600189 0．949 0．046 益佰制药600594 0．857 0．101
江苏吴中600200 0．911 O．099 中孚实业600595 1．355 0．105
紫江企业600210 0．568 0．033 方正科技600601 0．852 0．027
大杨创世600233 0．463 0．030 ST兴业600603 0．414 0．055
物华股份600247 0．633 0．058 第一食品600616 0．665 0．063
凯乐科技600260 1．104 0．055 海立股份600619 O．231 0．060
华芳纺织600273 0．622 0．032 上海金陵600621 0．782 0．052
重庆港九600279 0．509 0．039 飞乐音响600651 1．225 0．090
浦东建设600284 0．722 0．028 爱使股份600652 0．690 0．039
南化股份600301 0．504 0．046 申华股份600653 0．861 0．055
曙光股份600303 0．783 0．066 飞乐股份600654 O．65l 0．024
华泰股份600308 1．211 0．028 中华企业600675 0．583 0．074
宏大股份600331 1．362 0．11l 交运股份600676 0．302 0．087
浙江龙盛600352 0．870 0．038 亚通股份600692 0．896 0．069
恒丰纸业600356 0．568 0．032 海博股份600708 0．692 0．034
承德钒钛600357 1．076 0．076 综艺股份600770 1．228 0．053
fj。波韵升600366 0．555 O．061 通宝能源600780 0．829 0．035
太工天成600392 0．585 O．08l 浙大网新600797 1．222 0．024
凯诺科技600398 0．736 0．023 华新水泥600801 1．098 0．048
江苏申龙60040l O．6lO 0．080 宏盛科技600817 0．899 0．084
安泰集团600408 0．367 0．034 益民百货600824 0．492 0．057
三友化工600409 0．787 0．036 界龙实业600836 1．020 0．137
江淮汽车600418 0．862 0．036 星湖科技600866 0．736 0．038
柳化股份600423 0．866 O．066 国投电力600886 0．705 0．033
国通管业600444 O．6lO 0．039 岳阳纸业600963 1．199 0．044
晋西车轴600495 0．949 0．064 博汇纸业600966 O．701 O．018
康美药业600518 0．427 0．036 宝胜股份600973 1．192 0．066
华海药业600521 0．665 0．040
通过对样本的p系数以及估计方差的计算，综合样本总体的B系数均值和方
差，就可以得到瓦西塞克的预测值。虽然很多学者曾经指出，如果采用行业的均
值和方差作为先验将提高瓦西塞克预测的准确性，但是因为样本的原因论文只能
够采用样本总体13系数的分布作为先验分布。
4．3．4预测效果的检验方法
为了准确比较各个预测方法的准确性，作出一个统一的数学标准，以
MSE(mean square forecast error)值作为衡量标准，比较历史估计、布鲁姆调整方
法、瓦西塞克修正方法这三种修正方法所产生修正值的准确程度，希望可以找到
一种更加准确的预测6系数的方法。下面简单介绍一下MSE的概念和计算方法：
MSE(mean square forecast elTOr)就是均方误差，它的定义式为：
39
硕士学位论文第四章B系数预测性研究
MSE=去喜(4吲2
式中4表示证券i的13系数的估计值；
只表示证券i的p系数的预测值
m表示样本中的证券数。
公式(4—4)
在预测效果的检验时，为了获得样本证券的估计值，首先收集了样本证券2007
年上半年的数据，按照上一章的方法估计出样本在2007年上半年的D估计值作为样
本证券的真实值。
下表是07年上半年13系数估计的数据统计：
表4—2 2007年上半年样本股票13系数区间统计． ．
从以上的结果我们可以看出，06年前完成股权分置改革，且在07年元月1
日时流通股占总股本比例超过50％的71只沪市样本股中，绝大部分的股票的B
小于1，71个样本股的平均D值是0．5127，远低于l。导致这种现象的主要原因
是：06年10月到现在，工商银行、中国银行等大盘股上市，而指数的涨跌受到
主要大盘股涨跌的影响也日趋明显，“"／k现象”已经越来越普遍。所谓“---／k现
象”，是指大盘指数上涨而大部份股票却在下跌。因为大盘股也就是指标股，在
拉动指数上涨，而百分之八十的股票在下跌。这就导致了很多的股票的13值小于
1。而且，由于投资者普遍预期股指期货即将推出，从而把投资重点基本上都集
中在沪深三百样本股上，正是由于投资者的投资意向而导致了大部分股票的p都
小于l。
4．4 实证结果
4．4．1股权分置改革后的预测性结果
按照前面所述，下表列出各种预测模型所得到的结果：
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
表4-3股权分置改革后个股13系数预测结果
编码
piJ p¨ 线J 霞。ptl 尾一l 既既
编码
民生银行600016 0．82 0．80 O．48 0．630 豫光金铅60053l 0．25 O．66 0．51 1．285
中海发展600026 O．29 0．62 0．49 0．760 海通集团600537 0．76 O．28 0．49 0．527
中信证券600030 O．01 1．58 0．5l 1．685 康缘药业600557 0．37 0．40 O．50 0．869
银鸽投资600069 O．55 O．29 O．50 0．721 恒生电子600570 O．76 0．41 0．50 0．908
人福科技600079 O．60 -0．07 O．50 0．510 信雅达600571 O．52 0．40 0．50 0．807
南京水运600087 0．66 0．17 O．50 0．606 卧龙电气600580 0．77 0．64 0．50 0．939
永鼎光缆600105 O．63 0．46 O．50 0．86l 长电科技600584 0．63 0．27 0．50 0．723
黄河旋风600172 0．53 0．63 0．50 0．870 泰豪科技600590 O．2l 0．95 0．49 0．913
吉林森工600189 0．62 0．88 0．49 0．947 益佰制药600594 O．31 0．29 0．50 0．856
江苏吴中600200 O．24 0．30 O．51 0．909 中孚实业600595 0．52 0．24 0．53 1．345
紫江企业600210 O．6l 0．28 0．49 0．569 方正科技60060l 1．47 0．54 0．50 0．852
大杨刨世600233 0．46 0．14 0．49 0．465 ST兴业600603 1．44 0．33 0．49 0．418
物华股份600247 0．53 O．02 0．50 0．634 第一食品600616 0．64 0．49 O．48 0．667
凯乐科技600260 0．49 O．48 O．51 1．101 海立股份600619 0．00 -0．15 0．49 0．237
华芳纺织600273 O．02 O．38 0．49 0．623 上海金陵60062l 0．56 0．42 0．50 0．783
重庆港九600279 O．68 0．47 0．49 0．51l 飞乐音响600651 1．59 0．28 O．52 1．218
浦东建设600284 O．32 0．64 0．49 0．722 爱使股份600652 1．77 O．31 0．50 0．691
南化股份600301 0．06 0．22 0．49 0．507 申华股份600653 1．45 0．95 0．49 0．860
曙光股份600303 0．14 0．27 0．50 0．783 飞乐股份600654 O．73 0．26 0．50 0．652
华泰股份600308 ．o．05 1．45 0．49 1．209 中华企业600675 0．02 0．46 0．49 0．586
宏大股份60033l -o．05 0．66 O．52 1．350 交运股份600676 O．70 O．66 0．47 O．310
浙江龙盛600352 O．19 0．36 O．50 0．870 亚通股份600692 ．0．09 0．63 0．50 0．894
恒丰纸业600356 0．55 O．37 0．49 0．569 海博股份600708 0．46 0．43 0．49 0．693
承德钒钛600357 0．29 O．6l 0．5l 1．073 综艺股份600770 0．62 0．87 0．51 1．224
宁波韵升600366 O．35 0．43 0．49 0．558 通宝能源600780 0．60 0．35 0．50 0．829
太工天成600392 0．54 O．62 0．49 0．588 浙大网新600797 0．39 1．03 O．50 1．220
凯诺科技600398 0．40 O．31 0．50 0．736 华新水泥600801 O．31 0．73 0．50 1．095
江苏申龙600401 0．56 O．38 0．49 O．612 宏盛科技600817 0．47 0．43 0．50 0．897
安泰集团600408 O．17 0．35 O．48 0．370 益民百货600824 0．45 0．40 0．49 0．495
三友化工600409 0．83 O．55 0．50 0．788 界龙实业600836 ．0．02 0．55 O．51 1．015
江淮汽车600418 0．42 O．75 0．49 0．862 星湖科技600866 O．65 0．29 0．50 0．736
柳化股份600423 O．25 0．67 O．50 0．866 国投电力600886 O．44 O．32 0．50 0．706
国通管业600444 O．6l 0．52 0．48 O．611 岳阿i纸业600963 ．0．05 1．25 O．50 1．196
晋两车轴600495 0．09 O．50 0．50 0．947 博汇纸业600966 O．53 0．49 0．49 0．702
康荚药业600518 0．33 _0．02 0．49 0．430 宝胜股份600973 0．17 1．14 0．50 1．187
华海药业600521 0．3l 0．26 0．50 0．666
其中：
屈。表示的样本股的真实值，即2007年上半年按照单指数模型估计的13系数
41
硕十学位论文第四章13系数预测性研究
估计值。
屈¨表示历史预测值，即样本股2006年下半年的p系数估计值。
∥，表示布鲁姆调整值。
形表示瓦西塞克修正值。
MSE的结果比较：
历史p估计：MSE(层J-1)=0．317076；
布鲁姆调整：MSE(历，)=O．166422,
瓦西塞克修正：MSE(尼)=O．352667。
通过比较三种13系数预测方法的MSE值，我们可以堪到布鲁姆调整的MSE
值明显的低于其余的两种预测方法，也就是说股权分置改革以后B系数有着向均
值回归的趋势，并且这种趋势可以用线性的方法来估计。我们可以利用这种趋势
来预测未来证券的13系数。
4．4．2股权分置改革前的实证结果
论文从71个样本中选取了24个于2000年1月1日前上市的证券作为股权
分置改革前证券市场13系数预测性研究的样本。分别采用了历史估计法、布鲁姆
调整法、瓦西塞克修正法研究了股权分置改革前证券市场的预测性。具体而言：
在历史估计法中，计算出2000年的13系数估计值作为2001年上半年的历史
B预测值。
在布鲁姆调整法中，将2000年下半年的13系数估计值和2000年上半年的13
系数估计值进行回归， 得到13系数的变化趋势模型：
∥=0．692256858-1-0．334746786flt-1．将2000年的13系数估计值代入模型即可以
得到2001年B系数的布鲁姆调整值。
。
在瓦西塞克修正法中，通过计算24个样本的总体13均值和方差作为先验信
息，结合个股的B系数估计值和估计方差分别代入到公式(4—2)即可以得到
2001年B系数的瓦西塞克修正值。具体结果见下表：
42
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
表4-3股权分置改革前个股p系数预测结果
编码
piJ 尾一． 线j 既pij 屈J．I 既哦。
编码
600069 银鸽投资1．168 1．806 1．297 1．239 600675 中华企业1．055 1．646 1．243 1．050
600079 人福科技0．682 0．718 0．933 0．865 600676 交运股份1．038 0．925 1．002 1．566
600087 南京水运0。564 0，517 0．865 0．667 600692 亚通股份1．56l 1．043 1．041 1．671
600105 永鼎光缆1．083 1．145 1．076 1．063 600708 海博股份0．926 0．285 0．788 0．626
600172 黄河旋风0．890 1．648 1．244 0．948 600770 综艺股份0．895 2．062 1．383 1．162
600189 吉林森工1．109 0．779 0．953 1．076 600797 浙大网新0．617 ．0．110 0．655 -o．518
600200 江苏吴中0．922 O．85l 0．977 1．183 600801 华新水泥1．271 1．258 1．114 1．066
600210 紫江企业1．311 0．392 0．823 1．048 600817 宏盛科技1．583 2．143 1．410 1．790
600616 第一食品1．404 1．952 1．346 1．05l 600824 益民百货1．658 1．575 1．220 2．413
600619 海立股份2．092 1．20l 1．094 2．123 600836 界龙实业1．48l 1．294 1．125 1．365
600621 上海金陵1．476 0．820 0．967 1．704 600866 星湖科技1．531 1．258 1．113 1．669
600654 飞乐股份1．285 1．289 1．124 1．302 600886 国投电力。0．145 0．732 0．937 0．343
股权分置改革前B系数预测方法的MSE结果比较：
历史p估计：MSE(屈f-1)=0．31678834；
布鲁姆调整：MSE(∥Lt)=O．1721082；
瓦西塞克修正：MSE(熙)=0．12636325。
根据MSE的结果可知：股权分置改革前瓦西塞克修正法略好于布鲁姆调整
法，最差的是历史13估计法。也就是说股权分置改革前，未来13系数的变化和先
验分布有很大关系，这里的先验分布采用的是样本总体观测值的横截面分布。
4．5预测性研究小结
通过比较三种预测方法的准确性，预测在股权分置改革后上海证券市场证券
的13系数采用布鲁姆调整法要好于历史估计法和瓦西塞克修正法。即股权分置改
革后证券的B系数估计值向均值回归的速度不会随着时间而改变，或者说是改变
比较小，因此我们可以在估计股权分置改革后的证券的13系数时利用这一趋势来
对未来期证券的13系数作出预测。同时我们可以注意到瓦西塞克修正法和历史估
计法的MSE值相差不是太大。
’预测股权分置改革前上海证券市场的13系数采用瓦西塞克修正法略好于布
鲁姆调整法，这两种方法都明显的优于历史估计法。说明股权分置改革前证券市
场B系数估计值的变化也存在着一定的趋势性。同时利用先验分布对证券市场的
B系数值作出预测效果也远好于仅仅利用历史估计法。
总而言之，通过比较三种预测方法在股权分置改革前后的预测效果后，发现
仅仅简单的利用历史估计法来预测未来期的证券的13系数时远远不够的，这就要
43
硕士学位论文第四章13系数预测性研究
求理论界更深入的开展13系数的研究，同时一些大型的投资银行和研究机构应该
联合组成权威机构，定期公布上市公司和投资组合的13指标，这是资本市场建设
中的一项基础性的、开创性的工作。
硕士学位论文第五章结论和展望
5．1结论
第五章结论和展望
论文从稳定性和预测性这两个方面重点研究了股权分置改革后证券市场的
B系数的相关特性，同时也比较了股权分置改革前证券市场的13系数特性。得到
主要的结论如下：
(1) 股权分置改革后证券市场的8系数稳定性有所下降，从股权分置改革前
的96％下降到股权分置改革后73．3％。引起稳定性下降的原因主要有：①股权
分置改革刚刚完成不久，样本证券的股本结构中存在着大量的限售流通股，限售
流通股的存在使得投资存在着一种不确定性，这种不确定性影响了B系数的稳定
性。⑦由于股指期货即将推出，导致投资者纷纷看好大盘蓝筹股，从而引起了典
型的“-A现象"， 而71只样本股票基本上是非蓝筹股，也就是说大部分样本
股的变化独立于市场指数的变化。单一市场指数模型就是用市场指数收益率的变
化来解释个股收益率的变化，在大部分样本证券收益率的变化独立于市场指数的
变化时，我们仍然采用单一市场指数模型来估计样本证券的13系数可能导致估计
结果的不准确性。
(2) 股权分置改革以后，随着组合规模的逐步增加投资组合13系数的稳定性
逐步增强，当组合规模扩大到lO以上时，组合的13系数基本保持稳定，而且当
样本规模超过15以后，所有的样本组合的D系数都通过了稳定性检验。也就是
说组合规模大于lO以后，我们可以较好的利用历史数据对未来期组合的13值作
出预测。
(3) 在13系数预测性研究中发现：股权分置改革后，上海证券市场13系数的
预测方法中，布鲁姆调整法的效果明显好于历史估计法和瓦西塞克修正法；在股
权分置改革前，上海证券市场13系数的预测方法中，历史估计法的效果最差，瓦
西塞克修正法的效果略好于不赖调整法。不管是股权分置改革前还是股权分置改
革后，直接利用历史估计法来预测未来期证券的13系数存在着一定的误差。如果
根据样本B值趋于均值的趋势或者是样本先验分布的均值和方差等因素来预测
未来期证券的13系数，效果会都会比直接利用历史估计作$系数的预测的效果
好。
5．2不足之处和进一步研究的方向
在论文的写作过程中，作者发现在6系数稳定性和预测性的研究领域中还有
45
硕十学位论文第五章结论和展望
很多东西值得进一步探讨，限于本人的水平和其它原因，只能达到现在的程度，
留下不少遗憾，现将本人认为存在的不足之处以及值得改进的地方提出，供后续
研究者参考。
(1) 由于样本和时间段的限制，本文只是分别研究了股权分置改革前的
24个样本和股权分置改革后的71个样本，而且选择的时间段也只有一年。因为
股权分置改革刚刚完成不久，很多的公司存在着大量的限售流通股，这导致了股
权分置改革后上海证券市场13系数的稳定性研究结果不是十分理想。随着时间的
推移和限售流通股的逐步入市，个股的系统性风险将会得到进一步的释放，同时
13系数的稳定性也会得到改善。
(2) 在对证券13系数的稳定性研究的过程中，因为样本数量的限制，论
文只是采用了CHOW检验方法，包括相关分析等一系列其他的检验稳定性的方
法没有采用，同时没有按照影响13系数的不同因素分类对13系数的稳定性采用哑
变量检验，这使得论文存在着较大的不足。
(3) 因为无法按照行业对样本进行分类，论文对13系数预测性的研究中
只是采用了历史估计法、布鲁姆调整法和瓦西塞克修正法。并没有引入罗森伯格
预测方法。
(4) 在对股权分置改革对13系数特性的影响的研究中，由于样本较少的
原因，只是做了简单的统计对比研究。随着股改的全部完成和我们证券市场的发
展，如果以按流通股占总股本比例设置虚拟变量具体研究方法股权分置对证券市
场13系数特性的影响。。
(5) 因为我国分成沪市和深市两个证券市场，目前没有一个统一的指数
可以包括两个市场的所有股票，无法用一个指数计算在两市上市的证券。考虑到
上海证券市场是主板市场，因此论文只是选取了沪市作为研究的对象。随着指数
体系的进一步完善，如果出现更好、更全面的指数计算方法能够把两个市场合并
起来研究，那么其结果将全面的反映我们国家在全流通时代p系数的一系列特
性。
总而言之：因为股权分置改革完成不久，而且还有很大成分的股权分置改革
限售流通股的存在使得股权分置改革对降低证券市场系统性风险的效果大打折
扣。我相信随着股权分置改革的全部完成和限售流通股的进一步全面解禁，我们
证券市场将更加市场化，也将使得系统性风险进一步降低，13系数的稳定性会进
一步提高，随着13系数差异性的研究的深入，我们将发现更多影响13系数的因素，
从而将会其他相应的更多更好的预测方法会对p系数作出更为准确的预测。
硕士学位论文参考文献
参考文献
【l】候永建．在不同市场态势下证券系统性风险实证研究【J】．新疆财经，2002，(4)：29．31
[2】刘金全，崔畅．中国沪深股市收益率和波动性的实证分析[J】．经济学(季刊)，2002，
(7)：885-897
【3】田素华，吴士君．中国证券市场风险特征的实证研究[J】．经济科学，2003，(1)：20-30
【4】唐齐鸣，陈健．中国股市的ARCH效应分析【J】．世界经济，2001，(3)：29．36．
[5】威廉·F·夏普等．投资学(中译本)[M】．北京：中国人民大学出版社．1998年
【6】姚兴涛．中国股指期货市场概论【M】．北京：北京大学出版社，2001年．
【7】施东晖．上海股票市场风险性实证研究【J】．经济研究，1996，(10)：43-47．
【8】张人骥等．上海证券市场系统风险趋势与波动的实证分析[J】．金融研究，2000，(1)：19-26．
【9】胡勤勤，吴世农．证券系统性风险系数估计中应注意的问题[J】．证券市场导
报．2001，(1 1)：28-34
【10】吴世农，陈斌．风险度量方法与金融资产配置模型的理论和实证研究[J】．经济研
究，1 999，(9)：35-43
[1 l】苏卫东，张世英．上海股市P系数的稳定性检验．【J】．预测，2002，(2)：44-47
【12】朱宝宪，潘丽娜．中国股市的风险测度【J】．经济管理，2002，(18)：68—74．
【13】宋逢明，朱世武．中国股票市场风险测度的实证研究【J】．中国货币市场，2002，(4)：33．36
【14】余乔．市场有效周期一场与股价波动【J】．经济研究1994，(9)：48—51．
【15】陈小锐，姚怡．上海股市风险与收益定量分析[J】．经济科学，1995，(1)：12-20
【16】任燮康，黄杰．深圳股市风险收益研究．【J】．预测，1998，(1)：40-44
[17】阮涛，林少宫．CAPM模型对上海股票市场的检验【J】．数理统计与管理，2000，(7)：18—22．
[18】叶青．基于GARCH和半参数法的VaR模型及其在中国股市风险分析中的应用．【J】．统计
研究，2000，(12)：25．29
【1 9】陈学华，杨辉耀．Vail一种风险度量的方法【J】．广州大学学报，2002，(2)：8—12
【20】陈守东，俞世典．基于GARCH模型的VaR方法对中国股市的分析[J】．吉林大学社会科学
学报，2002，(4)：11-1 7
[21】王明涛，张保法．证券投资风险计量方法研究【J】．数量经济技术经济研究，2002，(4)：22-28．
【22】彭孝松，杨义群．贝塔系数是风险的正确度量吗【J】．商业研究，2004，(2)：7-9．
【23】陶建宏，王京芳，张蓉．股票风险的估计模型及其应用研究[J】．天津职业技术师范学院学
报，2004(3)：74—77
【24】李学，刘文虎．市场操纵过程中低贝塔系数现象研究【J】．证券市场导报，2004，(2)：2．8．
[251吕长江，赵岩：中国证券市场中beta系数的存在性及其相关特性研究．[J】．南开管理评
论，2003，(1)：35-43．
,17
硕士学位论文参考文献
[26】刘永涛。上海证券市场beta系数相关特性的实证研究嘲．管理科学，第17卷第l期：29．35
【27】吴世农．中囡股票市场风险研究[MI．北京：人民大学出版社，2003。
【28】陈继红．中阑证券市场风险分析【J】．成都气象学院学报，第13卷第3期：257．262
[29】哈里．马克威茨，刘军霞等译．资_产选择一投资的有效分散化fM】．北京：首都经济贸易大
学出舨社，2002．
【30】斯蒂芬A．罗斯，吴世农等译．公司理财【M】。北京：机械工业出版社，2000．
【31】威廉R夏普著．胡坚译．投资组合理论与资本市场【M】．北京：机械工业出版社，2001：
【32】威廉L。迈金森，刘明辉主译．公司财务理论【M】。沈阳：东北财经大学出版社，2002：
【33】朱保宪，何治国。beta值和帐面／市值之比与股票收益率关系的实证研究闭．经济研
究，2002，(4)：28—32．
【34】邹功达．中国股市收益与股本关系的实证研究．深圳证券交易所所第六届会员单位、基
金公司研究成果评选综合市场类三等奖．2003
【35】毛应梁．证券公司风险内控簧理实务【M】．北京：中国金融出版，2000
【36】潘英丽．中阑证券市场规范发展问题研究【M】．上海：上海财经人学出版利，2000
【37】杨大力届有资产管理体制改革：初步探析．国资改革研究小组，2003．3．17
【3S】夏妍琳．加入WTO后我国证券公司面赣的风险及应对措施阴。投资与证券．2002．1：24．28
f39]Levy，Robert．On the Short-Term Stationary of Beta Coefficients【J】。Financial Analysts
Journal，1971，(12)：55—62
[40】Blume，Marshall，E．Betas and their regression tendencies阴．Journal of Finance，
1 975，(3)：785—795；
【4 1】Brooks，Robert D。，Faff,Robert W，Ariff,Mohamed。An investigationinto the extent of beta
instability in the Singapore stock market【J】Pacific-Basin Finance Journal，1 998，
(6)：87-1 01．
【42]Elgers，Haltiner,and Hawthorne．Betas regression tendencies：statistical and real causes【J】
Journal of Finance，1 979，No．1，March：265-267．
【43】Fabozzi，Frank，and Francis，Clark．Stability tests for alphas and betas over bull and bear
market conditions，四Journal ofFinance，1977，No。4，Sept：1093-1099。．，
【44】Scholse and Williams。Estimating Betas from Noisy chronics Data【J】．Journal of Financial
Economics，1 997，(5)：309-327
【45】Arbel，A。and P．J．Strebel．Pay attention to neglected firms刚．Journal of Portfolio
Management，1 983，(12)：265-267。
[46】Banz，R。W．the Relationship between Return and Market Value of Common Stocks
【J】．Journal ofFinancial Economics，1981，(3)：3-18．
【47】Basu S．Investment performance of common stocks in relmion to their price—earnings ratios：
atest of the efficient market hypothesis“珏Journal of Finance，1977，(6)：663—682。
42
硕士学位论文参考文献
【48】Campbell，S．，Andrew,J．Y．and A．C．Mackinlay．The Econometrics of Financial Markets
【M1，Princeton：Princeton University Press．1997
【49】Obstfeld．Risk-taking，Global Diversification，and Growth叨．American Economic Review,
1994(12)：28—37
【50】Scholes and Williams．Estimating Betas from Nonsynchronous Data【J】．Journal of Financial
Economics l 977，(5)：5·1 4
[50】Markowitz,Harry．Portfolio Selection【J】．Journal of Finance，1 952(3)：
，[5 1】Curt Wells，Arne Ryde．Modeling systematic risk【J】．Workshop in Empirical Finance，2001，
4
[52】Hawawini，Gabriel．Why Beta Shifts as the Return Interval Changes【J】．Financial Analysts
Journal，1 983(5·6)
[53】Copeland，T．E．and J．F．WestonFinancial Theory and Corporate Policy，3rd version[M】，
New York：Addison-Wesley Publishing Co．1 988．
【54】Literzenberger，R．and K．Ramswamy．The effect of personal taxes and divans and capital
asset prices：theory and empirical evidences们．Journal of Financial Economics，1 979(6)：
163．195．
攻读硕士学位期间的研究成果
1、黎翠梅，黄南锋．股权分置改革后沪市13系数稳定性的实证研究[J]．财经界，2007．8
致谢
经过近一年的酝酿、构思及写作，我的硕士论文终于完成了。在这一刻，感激之情油
然而生。
本文从选题、构思、写作、修改到定稿都深受我的导师黎翠梅老师的指点，倾注了她
大量的心血。能够在两年多的岁月中不断得到黎老师的传道、授业、解惑，这是我莫大的
幸运，也是我人生旅途中一笔永久的财富。黎老师严谨求实的治学风格、渊博深邃的学识、
诲人不倦的教育精神以及为人师表的风范将令我终身受益。两年多来，黎老师在学习和生
活等方面曾给予我许多无私的帮助和教诲，可以说，我的每一步成长都和导师的鞭策与鼓
励是分不开的，师生之情难以言表。同时，我还要感谢岳意定教授两年多来对我无微不至
的关怀和照顾。
另外，中南大学商学院的各位领导和老师为我顺利完成学业创造了一个良好的学习与
生活环境，在论文的开题、预答辩和评审阶段也曾给我提出多条宝贵意见，在此我也向他
们表示我诚挚的谢意!
最后，我要感谢与我一起渡过了两年美好岁月的各位同学，与他们的交往使我获益匪
浅!