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简论条件Beta定价模型在我国股票市场实证—基于非参数策略结论

收藏本文 2024-03-13 点赞:8234 浏览:24077 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:资本资产定价模型诞生半个世纪来,以非条件(静态)模型到现在的条件模型,各国学者不断通过各种检验对模型作出修正和进展。最近十多年来,我国学者对我国的股票市场,基金市场等也做了不少实证探讨。总体来说,他们的探讨多以修转变量和转变估计策略两个角度入手,得到的结论也多有出入。在对风险因子的选择上有着分歧,而在beta系数的探讨上则以对其长期均值的显著性检验为主。本论文借鉴了国外新提出的一种两步骤非参数回归浅析策略对FF三因子模型进行了较细致的探讨。这种策略的好处在于可以放宽对模型检测设的限制,并利用迭代策略逐步逼近得到更接近真实值的估计值。本论文便在此基础上对风险因子的市场溢价以及相应beta系数的变化走势和性质做了较深入的探讨,而不仅仅只是成立与否的检验。首先,本论文以时间序列数据中用非参数策略估计出每个资产在每个时段的条件beta值。在这一步中,笔者参考了其他学者常用的四种状态变量,通过两两组合成了6组工具变量,并根据拟合的程度挑选出影响最大的两种变量。其次,本论文以收益率和已得到的beta系数的横截面数据中估计出时变的风险因子市场溢价,并通过惩罚函数最小二乘法找出最优窗宽,对beta系数重新进行迭代估计,得到更精确的时变beta系数。然后,本论文基于上面陈述的的实证结果对风险因子的市场溢价以及beta系数的性质做了详细的浅析。笔者认为,FF三因子模型在我国股票市场是成立的,三个因子的有着是显著的,但并不是在所有时段均具有显著效应。另外,三种beta系数均随规模的变大而变小,但与净值市价比之间的联系则并不像先前一些学者认为的简单的线性相关;三种beta系数的波动范围随规模和净值市价比的变大而变小,但体现出一定的性,在两个比较接近的数值周围波动,可能与我国股票市场数据还不够充足有关。最后,本论文还对45个行业的beta系数性质做了探讨。实证结果认为,市场因子的显著性很大,其效应的有着性毋庸置疑,其中新兴行业的市场因子beta系数较大,波动也较大;而规模因子和净值市价比因子在我国股票市场的确是有着的,但是受到选取的行业和时段的影响,并不是总能被观测到。关键词:条件beta定价模型论文Fama-French三因子模型论文风险因子的市场溢价论文非参数核估计论文惩罚最小二乘法论文

    摘要2-4

    ABSTRACT4-9

    第一章 引言9-13

    1.1 探讨背景和作用9-10

    1.2 本论文的作用与革新之处10-12

    1.2.1 论述作用10-11

    1.2.2 现实作用11

    1.2.3 革新之处11-12

    1.3 本论文的探讨思路与框架12-13

    第二章 基础论述与相关文献综述13-25

    2.1 经典资本资产定价模型13-18

    2.1.1 模型的提出与相关检测设13-16

    2.1.2 运用模型实证检验的相关成果16-18

    2.2 条件资本资产定价模型18-23

    2.2.1 模型的提出与相关检测设18-19

    2.2.2 运用模型实证检验的相关成果19-23

    2.3 本论文论述介绍23-24

    2.4 本章小结24-25

    第三章 实证模型与相关论述25-33

    3.1 实证模型25-29

    3.1.1 基本模型25-26

    3.1.2 实证所用模型的建立26-28

    3.1.3 实证历程的实现28-29

    3.2 非参数回归论述29-32

    3.2.1 一元非参数回归核估计模型29-30

    3.2.2 窗宽的选择30-32

    3.2.3 多元非参数回归核估计模型32

    3.3 本章小结32-33

    第四章 基于上证股市的实证探讨33-51

    4.1 实证模型的具体运用策略33-34

    4.2 样本建立34-35

    4.3 风险溢价的实证结果与比较浅析35-40

    4.3.1 非参数策略的估计结果37-39

    4.3.2 结果讨论39-40

    4.4 Beta系数的实证结果与比较浅析40-45

    4.4.1 组合间的横向浅析40-42

    4.4.2 单个因子的纵向时变性质42-45

    4.5 不同行业Beta系数的实证结果与比较浅析45-50

    4.5.1 市场因子的时变Beta系数45-46

    4.5.2 规模因子的时变Beta系数46-48

    4.5.3 净值市价比因子的时变Beta系数48-50

    4.6 本章小结50-51

    第五章 主要结论与展望51-54

    5.1 探讨结论51-53

    5.2 本论文的不足及展望53-54

    附录Ⅰ:本论文利用的主要程序参考(R软件)54-56

    附录Ⅱ56-57

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