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摘 要：本文对资本资产定价模型以上海股票市场所选取的股票进行了实证研究，得出了资本资产定价模型不适合目前中国股票市场，在资产定价过程中有其他不可忽视的因素存在，同时给出了原因分析和政策建议。
关键词：资本资产定价模型；实证检验；适用性
证券市场是证券发行与交易的地方，调节货币资金运动，是大多发达的市场经济中的市场体系的重要组成。因为证券市场的投资者，必然要关注风险和收益的均衡问题。当前急需解决的问题是投资组合的风险和收益的评测。60年代的金融学家中威廉夏普和林特纳利用假设条件在均值方差理论中得出的无风险资产定价的均衡模型，对投资学的发展做出了巨大贡献，资本资产定价模型的内容为：，其中E是资产 i 的期望收益率， 是一种无风险利率，为市场组合的期望收益率，
在这种模型公式里我们能够总结出一点，一支股票的贝塔系数和该支股票的预期收益率成正比关系，股票的预期收益变动以及对市场投资收益的敏感反映都是由贝塔系数衡量的，并且也影响着股票的市场定价。 资本资产定价模型是资产定价理论中一种最基本、最简单但又最严谨的模型，也是一个假定条件最严格的模型。CAPM主要目的是帮助投资人对自身所要进行投资的资本资产进行合理的定价，在投资市场中获得较好的收益。利用CAPM公式可以计算资产的收益率，可以更方便的进行资产分类，以及对投资组合的绩效进行评定。因此，对CAPM进行实证研究，探究其是否在本地经济市场中有效可行的研究是一种非常有必要的研究。
一、选取股票样本
各个对市场最具影响力的龙头企业股票数都能够在上海证券180指数中反映。所以本文为了更好地科学地体现随机性，任意选择了分布在各行业的具有代表性的20只股票。其中包括：4只房地产股，12只工业类股，4只商业股。本研究选取的样本观察值为上述20只 A股股票的月收盘价格数据，时间跨度为2011年1月1日至2013年12月31日，共计36个月，且在此期间没有发生重大停牌事件。由于考虑到我国股票市场形成时间比较短，市场机制还不成熟完善，所以选择市场近期的交易数据也许更能说明股票市场的发展现状。本文交易数据均来源于2011-1-1至2013-12-31锐思RESSET数据库。
二、无风险收益率的确定
无风险收益率即为投资者为获得的收益把资金投资于一个没有任何风险的投资对象中的一种收益率。
无风险收益率=纯利率（资金时间价值）+通货膨胀补偿率
就我国股市现有的条件而言，如何选取合适的无风险收益率，实际上并没有统一的标准。在国际上，市场无风险收益率一般采取短期国债收益率。
三、股票β值的确定
本文我们采用了单指数模型来估算了单个股票的β系数即：
其中股票t时间的收益率由Rit来表示，上证指数在t时间内的收益率则由Rmt表示，Rf为无风险资产的收益率，则为回归的误差项。
本文将从对β系数、可决系数（R2）这两个数据的分析切入对 CAPM 进行实证分析检验研究。
四、对β系数的分析
上市公司股票的投资风险需要一种指标来表示，经济学家就约定以β系数作为该指标，其中如果β=1，则这个单项资产的风险收益率跟着市场组合而发生变化；如果β>1，则这个单项资产的风险收益率高于市场组合的平均风险收益率；如果β<1，则这个单项资产的风险收益率低于市场组合的平均风险收益率。
从已得的β值可知，大多数股票的收益率与系统风险之间的关系是正相关的。首先，对 β 系数的分析（从回归的 β 值可以看出，那些平均超额收益率高于市场平均超额收益率的股票，它们的 β 值几乎都大于 1，证明了股票的风险溢价与市场组合的风险溢价成正比，即高风险同时会伴随着高收益。2011年β 的平均值为 1.1424 ，其中同方股份600100的 β 值（1.5687 ）最高，贵州茅台600519的 β 值（0.5561 ）最低。2012年β 的平均值为 1.2290 ，其中华业地产600240的 β 值（1.6930 ）最高，宝钢股份600019的 β 值（0.5793 ）最低。2013年β 的平均值为 1.2114，其中中信证券600030的 β 值（1.8391 ）最高，贵州茅台600519的 β 值（0.4054 ）最低。同时在2011年同方股份600100和贵州茅台600519的平均超额收益率在样本股的平均超额收益中分别是最高和最低，2012年和2013年也是如此，这也说明了收益与风险之间的正相关关系。
五、分析可决系数R2
R2反映的是总离差平方和中的可由回归方程解释的部分，代表了其系统风险在股票定价中的贡献，即为系统风险在总体风险中占有的比重。
与前面的检验数据相对照，R2的值都在0.71以下，并且集中在0.4-0.7之内，2011年最高的也就0.7022 （中信证券600030），2012年为0.6997 （中信证券600030），2013年为0.7023（中信证券600030） ，那年可决系数小于0.5的比例占65%，而在2011年，这一比例居然高达70%。同时，其可决系数大于 0.6 的比例在2013 年占20%，而在2011年这一比例只有15%，说明可决系数 R2不管是在绝对指标或是相对指标中所占比例都呈逐渐增大的趋势。这表明对股票的收益率解释能力而言，系统风险其实是在逐渐加强，在总体风险中比重在增加，股票收益率对系统风险补偿的程度逐渐升高。
六、研究结论
针对本文的研究结果来看，中国上海证券市场不完全适用资本资产定价模型。此中原因诸多，比如CAPM模型被本身的假设条件所约束影响，而且在检验过程中采集和计算得出的数据会存在误差，另外一个重要原因还有我国股票市场的实际情况。
模型假设条件有六种情况：一是市场处于完善的竞争状态；二是投资者相同的投资期限且不投资计划期之后计入考虑的情况；三是投资者能以固定的无风险利率不受限定地借贷；四是市场无摩擦；五是理性人假设；六是预期假设。显然，CAPM的所有假设都是在完全理想状态下提出的，然而不论是西方资本市场还是中国的股票市场，都存在着各种不足，并且投资者也不能像假设条件中所说的，所以实际情况和假设条件的差异对研究结果造成了影响。
实证研究检验过程里常常有各种因素的限制，因此无法严格满足CAPM的前提条件。我国的证券市场从开市至今仅经历了二十多年的发展时间，短短的发展时间造成中国证券市场的不成熟。我国证券市场的实际情况与CAPM的严格假设之间也存在着非常大的差距。
另外一个重要原因是我国股市对政府行为的高度敏感性。政府发布的各种政策是引起中国股市异常波动的首要因素。政治对市场价格体系有着不可抗拒的影响。
参考文献：
[1]杨朝军，邢靖.上海证券市场 CAPM 实证检验[J].上海交通大学学报（社科版），1998，（3）.
[2]阮涛，林少宫.CAPM 模型对上海证券交易所的检验[J].数理统计与管理，2000，（7）：12-181.
[3]马树才，宋丽敏，王威.沪市股票市场价格影响因素的实证分析.统计研究.2000，（8）：24一28.
关键词：资本资产定价模型；实证检验；适用性
证券市场是证券发行与交易的地方，调节货币资金运动，是大多发达的市场经济中的市场体系的重要组成。因为证券市场的投资者，必然要关注风险和收益的均衡问题。当前急需解决的问题是投资组合的风险和收益的评测。60年代的金融学家中威廉夏普和林特纳利用假设条件在均值方差理论中得出的无风险资产定价的均衡模型，对投资学的发展做出了巨大贡献，资本资产定价模型的内容为：，其中E是资产 i 的期望收益率， 是一种无风险利率，为市场组合的期望收益率，
在这种模型公式里我们能够总结出一点，一支股票的贝塔系数和该支股票的预期收益率成正比关系，股票的预期收益变动以及对市场投资收益的敏感反映都是由贝塔系数衡量的，并且也影响着股票的市场定价。 资本资产定价模型是资产定价理论中一种最基本、最简单但又最严谨的模型，也是一个假定条件最严格的模型。CAPM主要目的是帮助投资人对自身所要进行投资的资本资产进行合理的定价，在投资市场中获得较好的收益。利用CAPM公式可以计算资产的收益率，可以更方便的进行资产分类，以及对投资组合的绩效进行评定。因此，对CAPM进行实证研究，探究其是否在本地经济市场中有效可行的研究是一种非常有必要的研究。
一、选取股票样本
各个对市场最具影响力的龙头企业股票数都能够在上海证券180指数中反映。所以本文为了更好地科学地体现随机性，任意选择了分布在各行业的具有代表性的20只股票。其中包括：4只房地产股，12只工业类股，4只商业股。本研究选取的样本观察值为上述20只 A股股票的月收盘价格数据，时间跨度为2011年1月1日至2013年12月31日，共计36个月，且在此期间没有发生重大停牌事件。由于考虑到我国股票市场形成时间比较短，市场机制还不成熟完善，所以选择市场近期的交易数据也许更能说明股票市场的发展现状。本文交易数据均来源于2011-1-1至2013-12-31锐思RESSET数据库。
二、无风险收益率的确定
无风险收益率即为投资者为获得的收益把资金投资于一个没有任何风险的投资对象中的一种收益率。
无风险收益率=纯利率（资金时间价值）+通货膨胀补偿率
就我国股市现有的条件而言，如何选取合适的无风险收益率，实际上并没有统一的标准。在国际上，市场无风险收益率一般采取短期国债收益率。
三、股票β值的确定
本文我们采用了单指数模型来估算了单个股票的β系数即：
其中股票t时间的收益率由Rit来表示，上证指数在t时间内的收益率则由Rmt表示，Rf为无风险资产的收益率，则为回归的误差项。
本文将从对β系数、可决系数（R2）这两个数据的分析切入对 CAPM 进行实证分析检验研究。
四、对β系数的分析
上市公司股票的投资风险需要一种指标来表示，经济学家就约定以β系数作为该指标，其中如果β=1，则这个单项资产的风险收益率跟着市场组合而发生变化；如果β>1，则这个单项资产的风险收益率高于市场组合的平均风险收益率；如果β<1，则这个单项资产的风险收益率低于市场组合的平均风险收益率。
从已得的β值可知，大多数股票的收益率与系统风险之间的关系是正相关的。首先，对 β 系数的分析（从回归的 β 值可以看出，那些平均超额收益率高于市场平均超额收益率的股票，它们的 β 值几乎都大于 1，证明了股票的风险溢价与市场组合的风险溢价成正比，即高风险同时会伴随着高收益。2011年β 的平均值为 1.1424 ，其中同方股份600100的 β 值（1.5687 ）最高，贵州茅台600519的 β 值（0.5561 ）最低。2012年β 的平均值为 1.2290 ，其中华业地产600240的 β 值（1.6930 ）最高，宝钢股份600019的 β 值（0.5793 ）最低。2013年β 的平均值为 1.2114，其中中信证券600030的 β 值（1.8391 ）最高，贵州茅台600519的 β 值（0.4054 ）最低。同时在2011年同方股份600100和贵州茅台600519的平均超额收益率在样本股的平均超额收益中分别是最高和最低，2012年和2013年也是如此，这也说明了收益与风险之间的正相关关系。
五、分析可决系数R2
R2反映的是总离差平方和中的可由回归方程解释的部分，代表了其系统风险在股票定价中的贡献，即为系统风险在总体风险中占有的比重。
与前面的检验数据相对照，R2的值都在0.71以下，并且集中在0.4-0.7之内，2011年最高的也就0.7022 （中信证券600030），2012年为0.6997 （中信证券600030），2013年为0.7023（中信证券600030） ，那年可决系数小于0.5的比例占65%，而在2011年，这一比例居然高达70%。同时，其可决系数大于 0.6 的比例在2013 年占20%，而在2011年这一比例只有15%，说明可决系数 R2不管是在绝对指标或是相对指标中所占比例都呈逐渐增大的趋势。这表明对股票的收益率解释能力而言，系统风险其实是在逐渐加强，在总体风险中比重在增加，股票收益率对系统风险补偿的程度逐渐升高。
六、研究结论
针对本文的研究结果来看，中国上海证券市场不完全适用资本资产定价模型。此中原因诸多，比如CAPM模型被本身的假设条件所约束影响，而且在检验过程中采集和计算得出的数据会存在误差，另外一个重要原因还有我国股票市场的实际情况。
模型假设条件有六种情况：一是市场处于完善的竞争状态；二是投资者相同的投资期限且不投资计划期之后计入考虑的情况；三是投资者能以固定的无风险利率不受限定地借贷；四是市场无摩擦；五是理性人假设；六是预期假设。显然，CAPM的所有假设都是在完全理想状态下提出的，然而不论是西方资本市场还是中国的股票市场，都存在着各种不足，并且投资者也不能像假设条件中所说的，所以实际情况和假设条件的差异对研究结果造成了影响。
实证研究检验过程里常常有各种因素的限制，因此无法严格满足CAPM的前提条件。我国的证券市场从开市至今仅经历了二十多年的发展时间，短短的发展时间造成中国证券市场的不成熟。我国证券市场的实际情况与CAPM的严格假设之间也存在着非常大的差距。
另外一个重要原因是我国股市对政府行为的高度敏感性。政府发布的各种政策是引起中国股市异常波动的首要因素。政治对市场价格体系有着不可抗拒的影响。
参考文献：
[1]杨朝军，邢靖.上海证券市场 CAPM 实证检验[J].上海交通大学学报（社科版），1998，（3）.
[2]阮涛，林少宫.CAPM 模型对上海证券交易所的检验[J].数理统计与管理，2000，（7）：12-181.
[3]马树才，宋丽敏，王威.沪市股票市场价格影响因素的实证分析.统计研究.2000，（8）：24一28.