末世孤行
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末世孤行范文第1篇
关键词：股本规模；波动性；小盘股效应；GARCH模型
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1672-3198（2007）10-0076-02
1引言
国内外大量的实证研究已经得出结论,股票市场的“小盘股效应”确实存在。Siegel(1998)利用纽约证券交易所1926至1996年的数据，研究发现小盘股的年收益率高于大盘股年收益率4%。在解释“小盘股效应”时,Fama和Franch(1996)利用三要素模型来解释小盘股效应，认为小公司是因为它们的规模小和低市值帐面值比，而具有较高水平的收益；而Barberish和Huang(2001)则认为大公司股票在过去通常表现较好,投资人视之为低风险而要求较低的报酬,而小公司则相反。国内学者也证明了我国股市“小盘股效应”的存在并对其提出了各种解释。
本文试图从收益率波动性的角度来解释“小盘股效应”,即如果小盘股具有较高的波动性,则被投资者认为风险较大,也就要求更高的报酬,从而导致“小盘股效应”。同时,随着深圳证券交易所“中小企业板”的建立,针对中小上市公司收益率波动性的研究,无论是对投资者投资中小上市公司股票,还是对监管层制定“中小企业板”交易制度均具有十分重要的作用。本文将用GARCH模型对我国股市不同股本规模的上市公司收益率波动性进行分析,解释其成因并提出“小盘股效应”形成的一个新观点,最后提出相关政策建议。
2研究方法
本文将采用的是GARCH(1,1)模型,其定式分别由如下均值方程和条件方差方程给出。
因此,可以通过比较∑qi=1αi和σ2的值来对序列的收益率波动性进行判断。
3实证研究
3.1样本的选择
为了分析比较不同股本规模上市公司收益率波动性的情况,我们选取万得指数体系中的三个指数作为样本数据,即万得大盘股、中盘股和小盘股指数,选取的样本范围为2000年1月1日至2006年12月31日每日三大指数收盘价分别为LPt,MPt,SPt,每个指数1528个观察值。为考虑个别收益率变动值过大，采用对数值，即LRt=lnLPt-lnLPt-1，MPt,SPt同理计算得到。
3.2ARMA模型的建立
由于三大指数收益率序列存在一定的自相关性、非正态性和异方差性。因此，本文用ARMA模型来描述三个指数收益率序列的自相关性。经过反复筛选,对三个指数分别建立如下的ARMA方程。
从以上三个模型来看,三个指数均与滞后5期、18期、23期和33期正相关,这与国外的实证结果不符。成熟的资本市场效率较高，后期的收益率往往受前期的收益率的影响较大，而且往往滞后一、二期就可以发现其一阶相关性，且呈现为明显的正相关。比较而言,A股市场大盘股的走势较中小盘股的走势更加具有效率。
3.4GARCH效应检验和参数估计
根据ARCH效应检验的结果，以上三个模型均具有明显的ARCH效应。同时残差序列存在高阶的自相关，因此本文用GARCH(1,1)模型来进行估计，估计结果如表。
(1)三个指数的所有系数在5%的水平下均显著,表明三个指数收益率序列具有显著的波动集聚现象,α1+β1
(2)比较三个指数的α1值,可以发现随股本规模的缩小,α1值呈现上升,这说明中小盘股日收益率受前一日的影响(即短期影响)比大盘股明显,而大盘股日收益率的波动更多地受到长期因素的影响；
(3)比较三个指数序列的值,可以发现随股本规模的缩小,值越大,即随股本规模的缩小,股票收益率的波动性在增大。
4解释分析和政策建议
(1)从收益率的波动性来看,随着股本的扩大,股票收益率的波动性逐渐减小,也就是说小盘股在拥有较高收益率的同时,其收益率的波动性也是最大的。也正是因为如此,投资者在购买波动性较大的小盘股时,所要求的报酬也是较高的,这或许就是A股“小盘股效应”显著的一个原因。
(2)A股市场是一个新兴市场,剧烈的价格波动对投机者产生巨大诱惑力，助长了市场投机行为。这也导致我国股市“小盘股效应”明显。在市场处于低点时,中小盘股的市盈率大致为大盘股的两倍左右,而在市场处于高点时,两者之间的市盈率差距甚至可达三倍之多。
(3)“小盘股效应”有一定的合理性,中小上市公司比大型上市公司拥有更大的成长空间、业绩容易出现爆发性增长。但是中小上市公司盈利的稳定性与成长持续性都较差,本文的实证显示在获得高收益率的同时,中小上市公司收益率的波动性也更大,具有更大的风险。孙培源等(2002)的实证研究证明在我国股市中,股票的流通股本大小,以及股票的活跃程度(换手率)是影响投资者逆向选择成本的重要因素。股票的流通股本越大,交易的活跃程度越大,那么其信息非对称的程度就越低,交易中逆向选择风险就越小,交易量对价格的影响就越小。由此可见,中小上市公司的信息不对称情况要比大型上市公司严重,这也导致中小上市公司股票的交易中,投机成分更高。
针对我们的实证结果,我们提出以下政策建议:
(1)针对中小上市公司与大型上市公司收益率波动性的差别,在“中小企业板”以及即将成立的二板市场,监管层应建立区别于主板市场的信息披露和交易制度,以降低中小上市公司信息不对称的程度，降低市场风险。
(2)目前我国机构投资者主要是基金,而目前基金投资趋同性明显,中小上市公司缺乏机构投资者的关注,这也使得中小上市公司成为庄家出没的“乐园”。因此要降低中小上市公司收益率的波动性,就必须考虑多成立以投资“中小企业板”为主的投资基金,大机构的进入将为“中小企业板”提供一个稳定的发展空间。
(3)由于A股市场在信息分布、信息加工和信息传递等方面都存在着许多不足,市场交易者的行为非理性和大量的噪声交易,使证券市场价格产生剧烈波动,市场信息低效率,无法实现证券市场的价值发现功能、优化资源配置功能。针对中小上市公司信息不对称更加严重的情况,应在“中小企业板”的交易制度中,制定可操作性更强的信息披露制度。
参考文献
［1］孙培源,孔爱国.交易机制与市场质量［J］.上证研究,2002,(3):195-248.
［2］江晓东,杨灿.股票收益率波动的实证研究［J］.东南学术,2002,(2):80-85.
末世孤行范文第2篇
许多骨病有红、肿、热、痛等症状，常是由于有风、寒、湿等邪气阻滞人体经络组织不通而产生的。但在夏季，这些邪气几乎没有，血液流通顺畅，许多骨病的症状也可能缓解甚至消失了，如类风湿性关节炎。但症状的缓解与消失并不代表疾病就康复了，一到冬季或遇到恶劣环境，症状又会反复。但夏季却可以借势于自然力量，成为养骨的最佳时期，即中医的冬病夏治理论。
冬病夏治，利用夏季气温高，机体阳气充沛的有利时机，最大限度地以阳克寒，可针对不同体质，通过外源性扶助人体阳气，纠正虚寒体质，使气血流行通畅，祛除“冬病”，骨病人群最适合冬病夏治，无论是治疗还是预防都会起到事半功倍的效果。
信 信念是动力。建立长期养护的健康信念
老骨病多是经年累月寒湿积累所致，并非一朝一夕速效解决，因此要树立长期养骨的健康理念，并贯彻到自己的衣食住行之中，天长日久，食欲好，睡眠质量高，体能增强，肢体轻盈，老骨病反复次数减少，发作程度减轻，吃药易于起作用，这些都是长期坚持正确养护的回报。老骨病养护贵在坚持，树立长期养护的信念，坚持正确的方法，科学的养护，是战胜老骨病，享有健康行之有效的方法。
行 行动才有结果。运动、饮食、营养干预一个不能少
运动 大量研究证明，运动可以保持神经肌肉系统的协调能力，改善骨骼血液循环，增强骨骼的物质代谢，延缓骨细胞老化，有利于骨骼健康，平日要维持适量的有氧运动，散步、步行、游泳都是很好的运动，一般来说，每周要坚持2至3次运动。但应避免登山运动，以减轻对关节的压力。
末世孤行范文第3篇
【关键词】配电网络；建模
【中图分类号】TK 【文献标识码】A
【文章编号】1007-4309（2012）06-0121-1.5
一、建模思想与存在问题分析
复杂的配电网络是指具有多条分支馈线的配电网络，如图1所示。和简单辐射状配电网不同的是某些负荷点接的不是负荷支路，而是分支馈线，而分支馈线仍然可带下一级分支馈线。对于带有复杂分支馈线的配电系统，由于故障模式太多，直接应用故障模式影响分析法有一定的困难，本文利用Billiton R and Jonnavithula提出的网络等值法对复杂的配电网络进行等效简化。
网络等值法的基本思想是利用一个等效元件来代替复杂馈线网络，经此法简化处理就可将复杂结构的配电网络逐步简化成简单辐射状配电网络。通过对复杂配电网络的简化等值处理，极大的节省故障枚举时间及重复的开关元件搜索时间，大大提高了评估算法的效率。为了更方便的利用网络等值法，本文首先利用广度优先搜索对带分支馈线的复杂配电网络进行分层（每一条馈线及其上所连接的隔离开关，分段断路器，熔断器等元件均属同一层），分层结果如图1所示。
对配电网络分层后，根据配电网络可靠性评估的特点可知：下层馈线发生故障的时候不仅会影响本层负荷节点的可靠性评估指标，而且还会影响其上层节点的可靠性评估指标，把下层馈线对其上层馈线的影响用一个串在上级馈线中的等效元件来代替；另外，上层馈线上所连的负荷节点发生故障也会影响下层馈线负荷节点的可靠性，用一个串在下级馈线中的等效节点来代替上层馈线对其下层馈线的影响。以图1为例，说明上述复杂配电网络的简化等值过程。图1中，虚线框X3用等效元件X3来代替，虚线框X2用等效元件X2来代替，分别代表着第三层配电网络馈线发生故障是对第二层配电网络的可靠性影响和第二层配电网络馈线发生故障是对第一层配电网络的可靠性评估影响。图1中的等效节点G2和G3分别代表代表着第一层配电网络馈线发生故障是对第二层配电网络的可靠性评估影响和第二层配电网络馈线发生故障是对第三层配电网络的可靠性评估影响。
万国成已证实由于馈线上分段断路器位置的不同和配电网的结构也不同，所以故障对配电网络的可靠性评估指标的影响也不同，尤其在计算下层馈线对其上层馈线的影响等效元件可靠性指标时，要考虑其不同的影响，其主要差别在于其等效元件的停运时间。馈线上一般都装有分段断路器，那么分段断路器后的元件发生故障所引起的等效元件的停运时间为分段断路器的操作时间，并且后段元件的检修不会引起等效元件的停运，分段断路器前的元件发生故障所引起的等效元件停运时间仍然为元件故障的修复时间。
为了更加准确的计算配电网络的可靠性指标，将分段断路器的可靠断开的概率Pd考虑进等效元件可靠性指标中，等效元件的可靠性指标：
式中：λi为等效元件中第i个节点的故障率，λavg为等效元件的故障率的平均值，Pd为断路器可靠断开的概率；Us为年故障时间，λiq为分段断路器前第i元件的故障率，λjh为分段断路器后第j元件的故障率，tq和th分别为为等效元件的停运时间和等效元件分段断路器的操作时间；re为故障修复时间。
在计算上层馈线对其下层馈线的影响等效节点可靠性评估指标时，为了描述上层馈线元件故障对下层负荷点可靠性评估指标的影响，一般在下一层的主馈线上增加了一个等值的等效节点，这样在计算下一层负荷点的可靠性指标时，该等效节点的可靠性指标可按简单的辐射状配电网络可靠性评估的计算方法进行计算。
通过上述简化等值算法对复杂的配电网络进行简化等值后，对简化后的配电网络按照故障模式影响分析法进行可靠性评估，先对其进行故障枚举，确定故障的影响范围，再计算故障下潮流和进行可靠性的评估。在以往的配电网络可靠性评估中，元件在其整个运行期内的故障率一般都当作常数处理，这是不准确的。
二、元件实时故障率的时间变化特征
R·E·Brown研究表明：元件在整个运行期内发生故障率是不同的，元件故障率一般都遵循浴盆曲线的规律，如图2所示。为了更加准确的对配电网络进行可靠性评估，在可靠性的评估模型中把故障率的变化性考虑进来，对原有的可靠性评估模型做了改进。
从图2可见，浴盆曲线分为三个阶段：初始故障阶段，稳定工作阶段和耗损故障阶段。其中初始故障阶段（由于制造上的缺陷或者安装不当等原因）和耗损故障阶段（设备运行较长时间后开始老化），设备比较容易出现故障，都具有较高的故障率；而稳定工作阶段，由于设备运行一段时间以后，状况较稳定，元件的故障率可以当成一个常数，故障率不高。为了更加准确的对配电网络进行可靠性评估，应该把三个阶段不同的故障率体现在配电网络可靠性评估的模型中，为此引入一个实时故障系数α（t）（P·Wang andR.Billinton 2002），来体现不同阶段故障率与平均故障率的差异，形成了实时故障率。
实时故障率表述如下：
？姿（t）=？琢（t）？姿■（4）
式中：λ（t）为实时故障率，λavg为故障率的平均值，α（t）为实时故障系数。下面给出不同阶段的实时故障系数：
初始故障阶段实时故障系数：？茁=（lnK0）/t1（5）
稳定工作阶段实时故障系数：？琢（t）=1（6）
耗损故障阶段实时故障系数：？琢（t）=e■（7）
？茁=（lnK2）/t3（8）
式中：K0和K2分别代表元件初始故障阶段和耗损故障阶段系数的最大值；t为元件的投运年限，t1、t2和t3分别代表元件的初始故障阶段、稳定工作阶段、和耗损故障阶段的时间。
【参考文献】
[1]白剑飞，朱振青，来广志等.停电损失调查及估算[J].西北电力技术，2002，20（6）.
[2]陈根军.基于Tabu搜索的配电网络重构算法[J].中国电机工程学报，2002，22（10）.
[3]陈晓，王建兴，藏宝锋.城市电网用户停电损失及其估算方法的研究[J].昆明理工大学学报，2003，28（1）.
末世孤行范文第4篇
关键词：交叉上市；H股回归；市场波动性
一、引言
交叉上市（Cross Listing）对资本市场波动性的影响是学界和实务界广泛关注的重点问题。Domowitz等（1998）在股票竞价的做市商制度下，建立了一个交叉上市股票价格的波动性模型，认为交叉上市对股市波动性的影响与母国和东道国证券市场间的融合程度呈正比例关系。Podpiera（2001）发展了Domowitz等（1998）的模型，将交叉上市股票在两地证券市场的价格差异纳入考虑，证明了价差是波动性的重要原因。
中国的H股回归与国外文献中的交叉上市有一个很大的不同，即先在海外上市（如香港H股市场），然后回归国内A股市场上市。从现有研究状况来看，在市场分割和连续竞价机制下研究交叉上市对母国资本市场波动性影响的文献还较少，尤其是还没有结合中国H股回归这一特殊的交叉上市方式来研究市场波动性的理论文献。本文依据中国证券市场的特征建立了一个H股回归对A股市场波动性影响的理论模型，可以为投资决策和政策制定提供有益的参考。
二、理论假设
本文以Domowitz等（1998）建立的基本分析框架为基础，同时对Podpiera（2001）提出的交叉上市股票在两地市场的价差因素加以考虑，将模型从开放的市场、做市商竞价制度、先国内再国外实行交叉上市的一般情形发展到市场分割、连续竞价制度、先国外再回归国内实行交叉上市的特殊情形。结合中国A股市场的实际情况，同时进行理论上的必要抽象，我们假定：
（1）A股市场与国外市场分割。虽然QFII制度为国外投资者投资A股开辟了一条途径，QDII制度为国内投资者投资海外资本市场提供了便利，但是由于申请成为上述合格机构投资者要经过严格审核，并且投资额度受到限制，因此可以认为中国A股市场和国外资本市场仍是分割开的。
（2）连续竞价的股票交易方式。在我国沪深股票市场中，每个交易日的开盘价格均通过集合竞价产生，然后进入逐笔竞价阶段，由交易所系统自动撮合成交。在我们的分析中，研究的是逐笔竞价阶段，价格通过连续竞价方式产生。
（3）市场不存在涨跌停机制。这一假定不影响本文的研究结论，胡朝霞（2004）的研究即发现，涨跌幅限制只能延迟价格的调整，并不会影响市场的波动。
三、投资者的交易决策
考虑这样一个国内外市场分割、实行连续竞价交易方式的本国股票交易市场。市场上的投资者数量为N（由于市场分割，N仅包括国内投资者），投资者进入市场进行交易遵循参数为的泊松过程。令tk表示第k个投资者到达市场并选择交易的时间，xk表示其意愿交易量，不失一般性地，可以将其单位化，即令xk=1表示买进，xk=-1表示卖出，xk=0表示不进行交易。令pk-1为投资者k到达市场时所观察到的市场价格，如果选择交易，这同时也就成为他的交易执行价格；pk为投资者k完成交易后所形成的新市场价格。
假设投资者k拥有私人的人力资本收入hk。在时期tk，投资者获得了关于股票价格的一个私人信号，从而估计股票真实价值与当前价格有一个价差为yk，对投资者k而言，股票的期望价格为（pk-1+yk），投资者做出的这种估计的方差为ρ2。再假设投资者具有均值-方差形式的预期效用函数，投资者最大化如下形式的期望效用：
其中，α表示投资者的风险规避系数；wk=-2αcov（vk，hk）表示股票基础价值vk与人力资本收入之间的协方差，它揭示了投资者可以利用股票投资作为人力资本收入的风险对冲手段从而获得的风险分散效用。
再来考虑中国A股市场的H股回归现象。由于回归股票同时在内地A股市场和香港H股市场进行交易，令fk为tk时期股票在H股市场的市场价格，则A股市场与H股市场的价格差异为（pk-fk），并且（pk-fk）与xk相互独立。一般而言，两地市场联系越紧密，信息流动越充分、市场透明度越高，价格差异（pk-fk）会越小。在连续竞价的交易方式下，我们设定：
四、波动性：从个股到市场
表达式（5）具有重要的经济学意义，它说明了回归股票价格的波动性受到众多因素的影响，而我们可以从这种影响中推断出整个A股市场的相关变化：
首先，H股回归股票价格的波动性与λ、θ和σ2ε有关。θ越大，市场投资者数量越多，λ和σ2ε都会变小，即市场信息不对称程度越低，从而使股票价格的波动性减少。并且，由于H股回归的股票大多为大盘蓝筹股票，被认为具有价值投资的功能，因而会吸引更多的国内居民投资于股票市场。另外，如果放松市场完全分割的假设，将QFII制度的影响考虑进来，H股回归使A股市场投资组合有进一步优化的可能，因此对国外机构投资者也会产生吸引力。这就意味着，H股回归会带来交易量向A股市场的转移。而与此相反的是，国际上普遍的先国内上市然后赴国外上市模式会带来交易量向外地市场转移的问题。从这个意义上看，H股回归扩大了A股市场投资者基础，从而有利于降低回归股票的波动率。需要指出的是，H股回归会使得国内非交叉上市公司的交易量向H股回归股票转移，即产生所谓的资金分流效应（陈国进、王景，2007）。但是，H股回归整体上会增加A股市场的投资者数量，因此是降低A股市场的整体波动性的。
其次，股票价格的波动性还与A股市场和H股市场股票价格的差异（pk-fk）和股价对价差的调整系数β有关。如果A股市场和H股市场信息流动越充分、市场越透明，则两市价差的波动幅度越小，股价对价差的调整力度越弱，因此H股回归股票的价格波动会越低。 H股回归A股市场的行为本身就是一种增强A股和H股市场间信息流动和市场透明度的方式，随着A股和H股交叉上市股票数量的增加，两地市场会联系得更紧密，从而会降低H股回归股票的波动性。个股波动性的下降，整体上也会使整个A股市场的波动性降低。
五、结束语
本文借鉴国外关于交叉上市对本地市场波动性影响的研究，推导出一个适合中国A股市场的H股回归波动性模型，发现H股回归降低了A股市场的波动性。我们认为，这主要是由于H股回归扩大了A股市场参与者的数量，加强了A股和H股市场之间的联系程度。
本文的研究结果有重要的实践意义。H股回归降低了市场的波动性，这表明H股回归有助于中国股票市场向价值投资型市场过渡。对投资者来说，应遵循价值投资理念，优化自己的投资组合；对有关监管当局来说，其治理A股市场大起大落的愿望，也可以考虑通过适当鼓励H股回归来达到。
参考文献：
[1]IDomowitz I， Glen J， Madhavan A International Cross-Listing and Order Flow Migration： Evidence from an Emerging Market[J] Journal of Finance， 1998
[2]Podpiera R International Cross-Listing： The Effects of Market Fragmentation and Information Flows[J] CERGE-EI Working Paper， 2001
末世孤行范文第5篇
关键词：CAPM；股票市场；上证指数
中图分类号:F83091 文献标识码:A 文章编号:1006-723X(2012)06-0088-04
后金融危机时代，实体经济与虚拟经济不相符合的现实亟须理论界与实务界将如何更好地发展资本市场作为共同的研究议题提上日程。本文试图引入CAPM 模型（资本资产市场定价模型），以我国的股票市场为研究对象，进行相关的实证分析，检验CAPM在我国证券市场的适用性，这对于改进和完善我国的资本市场具有重要的理论和实践意义。
一、CAPM模型的相关介绍
Willian Sharpe(1964)［1］建立了第一个金融资产定价均衡模型：CAPM（资本资产定价模型），由于CAPM模型操作的简便性和可操作性，并且在现实中的证券收益与风险预测、证券的估价以及投资组合的绩效评估等领域得到广泛的应用，很多学者也通过实证方法对该CAPM模型进行了检验。因此，从一定意义上说，该模型对我国的股票市场也具有长久的指导作用。
CAPM模型主要建立在一定的假设条件基础上，主要描述了证券市场中资产的收益与风险的关系，其数学表达式为：
E(Ri)=Rf+βm［E(Rm)-Rf］
其中，E(Ri)表示为第i种证券资产的期望收益率，Rf表示为无风险收益率，E(Rm)表示为证券市场组合的期望收益率，βm表示为第i种证券的Beta值。
模型的假设条件为：首先，模型假设证券市场是有效的。即认为市场是充分有效的，投资者所拥有的信息是通畅的，不存在阻碍信息畅通的障碍，信息成本为零，投资者分析方法类似，对未来市场的预期相同；其次，模型假定所有的投资者为理性投资者，属于风险厌恶性，追求投资得到最大回报；最后，模型假定证券市场是完全竞争市场，所有的投资者都被动地接受市场制定的价格。
模型中Beta值的说明：
CAPM模型主要描述了单个证券资产风险与收益之间的关系，Beta值则表示该种证券资产的系统风险测量值。当Beta值等于1时，则表示该证券资产的系统风险等于市场组合风险，而当Beta值大于1或小于1时。则说明该证券资产的系统风险大于或小于市场组合的风险。因此，我们一般可以通过某种证券资产的Beta值的大小来判断其风险的大小，从而为我们的投资决策服务。
二、文献综述
关于CAPM模型的实证检验，国内外学者做了大量的研究，但大部分文献主要集中于将股票的横截面数据作为研究数据，而且所选取大多是金融危机之前的股票数据，因此所得出的实证结果众说纷纭，并没有达成统一的共识。Banz(1981)［2］认为，如果对CAPM模型进行实证检验，将公司规模的因素纳入模型中，结果会发现规模小的公司股票平均收益率要大于规模大的公司。Reinganum(1981)［3］、Lakonishok及Shapiro(1986)［4］认为股票收益与风险的正相关关系对于20世纪70年代后期的数据都成立。Bhandari(1988)［5］认为财务杠杆与股票的平均收益之间呈现正相关关系。Keim(1983，1985)［6］报告了股票收益在一个月内的效应。
国内学者在CAPM模型的实证检验上做了相关的研究。施东辉（1996）［7］首次运用CAPM模型对我国股票市场进行检验，结果发现我国股市中系统性风险占有相当高的比例，股票价格呈现强烈的同向性波动，系统性风险与预期收益率存在显著的负相关关系。阮涛、林少宫（2000）［8］选取了上海证券市场的40只股票进行相关的实证检验，结果发现CAPM模型在我国上海证券市场上不适用。靳云汇、刘霖（2001）［9］运用多种方法检验了CAPM模型在我国股票市场的适用性，结果发现CAPM模型并不适用于近几年的中国股市。顾荣宝、刘瑜华（2007）［10］通过回归方法对我国深圳证券市场进行实证检验，结果表明CAPM模型不适合我国深圳股票市场。王晓燕、吕效国和浦燕（2010）［11］通过对传统CAPM模型进行修正，得出的实证结果有了显著提高。
本文将通过考虑Beta值来判断CAPM模型对我国股票市场的适用性和有效性，即采用时间序列数据对CAPM模型进行实证检验，并分析截距项和相关系数的经济含义。
三、CAPM模型的实证检验
（一）CAPM模型的转换
原有的CAPM模型是一个事先对股票的收益率进行预测的事前线性模型，因此，对其检验的第一步就是将理论的资本资产定价模型即事前模型转变为可以利用历史数据的事后形式［2］，即对模型进行转换，变为一个一元线性回归模型，然后再通过回归的方法检验CAPM模型在该股票上是否应用。因此，经过一系列的变化，我们设定检验的实证模型为：
Rit-Rft=αi+βi(Rmt-Rft)+ε
其中，Rit表示第i种股票在t时刻时的预期收益率，其计算公式为：
Rit=Pt-Pt-1+DtD
其中Pt表示为股票i在t时刻的收盘价格，Pt-1表示为股票i在t-1时刻的收盘价格，Dt表示为股票i在t时刻的每股红利或利息收入。
Rft在国外的研究中，通常选取短期的国债利率或者是银行的同业拆借利率作为无风险收益率，而考虑到中国目前的实际情况，利率并未市场化，因此选取t时期内居民的三个月定期存款利率为无风险收益率。
Rmt表示在t时刻股票市场组合的收益率，其计算公式为：
