由资本资产定价模型求出中国上市公司股票的β系数

由资本资产定价模型求出中国上市公司股票的β系数

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1、由资本资产定价模型求出中国上市公司股票的β系数11商62冯逸清学号11082006一、简述:资本资产定价模型从投资者效用最大化出发,认为在市场均衡条件,单一资产或资产组合的收益由两方面组成,及无风险收益和风险溢价,并且这种组合以线性的形式表示,即:E(Ri)=R0+βi*【E(Rm)-R0】其中,E(Ri)表示证券i的期望收益率;R0表示无风险收益率;E(Rm)表示市场组合的期望收益;βi表示证券i与市场组合之间的相关系数。在这里,我们令y=E(Ri),c=R0,x=E(Rm),所以上述公式我们可以建立如下一元线性回归模型:y=c+βi*(x-c),其中y=(收盘-开盘)/开盘,x=(上综收

2、-上综开)/上综开,由此我们可以求出股票的β系数。在这里,我主要求得是金融保险业股票的β系数,他们分别是:中国国贸、首创股份、中信证券、浦发银行、上海机场。数据来源于新浪财经,中国人民银行等。时间跨度:2011年10月8日---2013年12月9日。使用Eviews6.0软件对他们分别进行回归。然后进行分析,并探讨了一下资本资产定价模型在我国存在的问题以及改善的相关建议。(一)中国国贸0.0027149320.002727273-0.004504505-0.000908265-0.0246045690.0525812620.0817490490.015533981-0.034038638-0

3、.0373831780.0046210720.0075329570.0121608980.0114285710.005644403-0.006622517-0.008395522-0.004739336-0.010156971-0.000946970.0130963520.0038022810.0084905660.002859867-0.0084190830.0194363460.0318532820.0228628230.0206896550.0151362260.019076305-0.004020101-0.018719212-0.0055.1-9,,services,andmake

4、thecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictransportsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve0.0119641080.003009027-0.0079129570.0010040160.001982161-0.005988024-0.03721374-0.042979943-0.011320

5、7550.0264705880.027131783-0.009708738-0.0048216010.003898635-0.016129032-0.02378687-0.0103286380.0154589370.0085227270.02171767-0.062166963-0.0532710280.042592593-0.004651163-0.010082493-0.00462963-0.000915751-0.001848429-0.018867925-0.023465704-0.024539877-0.0071684590.0151245550.002695418-0.01489

6、9211-0.013297872-0.045188285-0.070160609-0.0115798180.0068085110.0306905370.02799650.018229167-0.002617801-0.0145423440.009691635.1-9,,services,andmakethecitymoreattractive,strengtheningpublictransportinvestment,establishedasthebackboneoftheurbanrailtransitmulti-level,multi-functionalpublictranspor

7、tsystem,thusprotectingtheregionalpositionandachieve对这组数回归可得到由回归结果可知β是0.579691(二)首创股份600008数据资料E(RI)E(Rm)0.014884980.008174387-0.001351351-0.00676590.001353180.0221300140.016506190.0183098590.0167832170.0142

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