導語：深究貝塔精確度與證券投資風險關系一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

一、文獻綜述

貝塔系數是用于衡量證券市場系統風險的一個重要概念。通過對貝塔系數的估計，投資者可以預測證券未來的市場風險。但是，貝塔系數必須要用歷史數據來估計。因此，除非貝塔系數具有相對的穩定性，否則它就無法作為證券市場未來系統風險的無偏估計。從邏輯上講檢驗貝塔的第一步是看某一期的貝塔與其相鄰時期的貝塔有多少關聯。利維(Levy，1971)和布魯姆(Blume，1971)都對不同時期貝塔的關系進行了大量的檢驗。利維使用1960－1970年內在紐約證券交易所上市的500種股票進行研究，他把檢驗時間52周分成兩個等時間段(26周)，然后檢驗這兩個時間段內貝塔系數的相關系數。發現單一股票的Beta系數是相當不穩定的，但組合的貝塔系數的穩定性卻得到顯著的提高。而且，組合的規模越大，估計的時間越長，貝塔系數的穩定性就越高。布魯姆使用時間序列對月度數據回歸計算貝塔，回歸期是互不交叉的7年時間。他分別估計出只含1只股票、2只股票、4只股票依次類推直到含50只股票組合的貝塔，對每一種規模的組合，他都檢查了一個時期的貝塔與第二個時期的貝塔的相關程度。關于中國證券市場證券個股的貝塔系數的不穩定性問題，陳偉忠在其《動態組合理論與中國證券資產定價》(陜西人民出版社出版)一書中通過計算1990年12月19日至1997年12月間部分個股或組合的、不同產業及不同地區的貝塔值時間序列的均值、標準差、變異系數，發現中國證券市場個股或板塊的貝塔系數具有較高的不穩定性，因而表明了在中國證券市場中個股與證券市場指數二者之間的關系也具有不穩定性。沈藝峰(1994－1995)將CHOW檢驗法運用于中國證券市場貝塔系數的穩定性檢驗。他對從1992年6月至1993年10月在上海證券市場交易的10種股票的貝塔系數穩定性進行檢驗，發現在上海交易所上市的這些股票的貝塔系數，絕大多數具有一定的穩定性;接著又檢驗了1992年6月至1993年10月于深圳證券交易所上市的8種股票的貝塔系數的穩定性，結果表明貝塔系數的估計值在檢驗期基本上是穩定的。沈藝峰、洪錫熙(1999)擴大了樣本的規模，用同樣的方法對從1996年1月1日到1996年12月27日間所有在深圳證券交易所上市的127只股票進行檢驗，結果表明無論是單個股票或是股票組合，貝塔系數都不具備穩定性。他們認為目前我國證券市場的市場風險是變動不定和難以預測的。顯然，沈藝峰在對上海上市股票的貝塔系數的穩定性進行檢驗時，樣本數過少，且僅考慮單個股票且檢驗時間較短(僅為1年多)，因此檢驗結果不具代表性。馬崢(2010年)在其碩士論文《中國證券市場中Beta系數預測之實證研究》中基于中國證券市場上市股票的價格數據和公開信息，利用多元回歸分析方法，對中國證券市場上市股票的貝塔系數的預測進行了初步探討。結果表明，組合歷史貝塔系數和基本面因素的預測方法要明顯優于假設次一期的貝塔系數不變的預測方法，但與假設次一期的貝塔系數回歸的預測方法相比，并不具備顯著的優勢。

二、估計歷史貝塔的理論依據

在單指數模型(市場模型)中，貝塔系數度量一項資產相對市場指數收益變化的敏感度，即資產收益變化相對市場指數收益變化的偏離。資產的貝塔系數被廣泛應用于投資組合的管理。投資組合的貝塔系數是組合中每一項資產的貝塔系數的加權平均，投資經理可以根據對未來市場走勢的預測，動態地調整投資組合的貝塔系數，從而達到積極管理的效果。因此，正確計算資產的貝塔系數在投資組合的管理中具有非常重要的作用。通過觀察股票價格可以發現，當股市上漲時(由任何廣泛使用的股票市場指數衡量)，大多股票價格都會上漲，當股市下跌時，大多數股票價格也傾向于下跌。這意味著，證券收益彼此相關的可能原因是對市場變動的共同反應。通過將股票收益和股票市場指數的收益聯系起來，可以得到衡量相關性的有用指標。在單指數模型中，股票的收益可以寫為Ri=αi+βiRm+ei，式中αi是證券i收益的一個組成部分，是獨立于市場表現的隨機變量;Rm是市場指數收益率，也是一個隨機變量;βi為常數，衡量Rm變化時Ri的期望變化。這一等式將股票收益簡單地分為兩個部分，即來自于市場的部分和獨立于市場的部分，表達式中的βi衡量股票收益相對于市場收益的敏感度。

三、歷史貝塔精確度的實證分析

(一)樣本選取及處理

1、市場組合指數的選取

本文選取上證綜合指數為市場組合指數，并以上證綜合指數的收益率作為市場組合指數的收益率。

2、時期的選取本文選取2003年10月至2010年10月的月度數據作為樣本數據，將2003年10月至2010年10月劃分為兩個時期。其中2003年10月至2006年10月作為第一個時期，2006年11月至2010年10月作為第二個時期。

3、股票數據的選取在實證研究中，選取上證A股中按總市值排名的具有完整年報和月度數據的50只權重股，股票名稱分別為浦發銀行、民生銀行、上港集團、寶鋼股份、中國石化、南方航空、中信證劵、三一重工、招商銀行、中國聯通、上海汽車、包鋼稀土、東方航空、兗州煤業、國陽新能、江西銅業、貴州茅臺、山東黃金、海螺水泥、海通證劵、華夏銀行、東方電氣、華能國際、廣匯股份、中國船舶、國電電力、特變電工、武鋼股份、廈門鎢業、S上石化、五礦發展、葛洲壩、小商品城、恒瑞醫藥、陸家嘴、西南證劵、青島海爾、東方明珠、天威保變、華域汽車、包鋼股份、海南航空、煙臺萬華、遼寧成大、重慶啤酒、康美藥業、新湖中寶、洪都航空、伊利股份、哈藥股份。

(二)樣本處理

本文所選取的樣本數據來源于中原證劵集成版，從該軟件導出的數據為月收盤價，運用計算月收益率的公式(不考慮現金分紅)，通過Excel計算出樣本數據的月收益率。將選取的50只股票構建11個組合，分別為包含有1只股票、5只股票、10只股票、15只股票、20只股票、25只股票、30只股票、35只股票、40只股票、45只股票、50股票的投資組合。

(三)檢驗過程

本文依據單指數模型中的公式Ri=αi+βiRm+ei，用月度時間序列回歸計算貝塔，回歸期限是互不交叉的8年，期限分別為2003年10月至2006年10月，2007年11月至2010年10月。本文分別估計出只含1只股票、5只股票、10只股票、直至50只股票的投資組合的貝塔，具體數值見表1。對于每種規模的組合，本文還考察了一個時期的貝塔和下一個時期的貝塔的相關性。表2顯示了典型結果，它表明2003年10月至2006年10月的貝塔與2006年11月至2010年10月的貝塔的相關程度。

(四)檢驗結論

從表2可以看出，較大投資組合的貝塔包含了較多的這一組合的未來貝塔信息，單個證劵貝塔關于未來貝塔的信息則要少得多。由于組合貝塔的誤差要小一些，且組合貝塔的變化要比個證劵貝塔的變化小一些，所以在預測未來貝塔的能力方面，組合的歷史貝塔要比單個證劵的歷史貝塔強一些。較大投資組合的貝塔包含了較多的這一組合的未來貝塔信息，單個證劵貝塔關于未來貝塔的信息則要少得多;在預測未來貝塔的能力方面，組合的歷史貝塔要比單個證劵的歷史貝塔強一些。

四、結論

有上述歷史貝塔精確度的實證分析中，我們可以得出如下結論:不管是對于單個股票還是對于股票組合，衡量證券或證券組合風險大小的指標－貝塔系數都是不穩定的，而如果我們增加股票數目的話，貝塔系數的穩定性便會隨之上升。但是在預測未來貝塔的能力方面，組合的歷史貝塔要比單個證劵的歷史貝塔強一些，這對我們在實際投資過程中也有一定的指導意義，所以我們在做實際投資時，投資與股票組合的風險在理論上應該低于投資于單個股票的風險，這和我們實際操作過程中的風險分散分擔機制也是一致的。