资本资产定价模式(CAPM)在上海股市的实证检验
蔡明超 刘波
一、资本资产定价模式(CAPM)的理论与实证：综述
(一)理论基础
资产定价问题是近几十年来西方金融理论中发展最快的一个领域。1952 年，亨利·马柯维
茨发展了资产组合理论，导致了现代资产定价理论的形成。它把投资者投资选择的问题系统
阐述为不确定性条件下投资者效用最大化的问题。威廉·夏普将这一模型进行了简化并提出了
资产定价的均衡模型—CAPM。作为第一个不确定性条件下的资产定价的均衡模型，CAPM
具有重大的历史意义，它导致了西方金融理论的一场革命。
由于股票等资本资产未来收益的不确定性，CAPM 的实质是讨论资本风险与收益的关系。
CAPM 模型十分简明的表达这一关系，即：高风险伴随着高收益。在一些假设条件的基础上，
可导出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )为股票的期望收益率。
Rf 为无风险收益率，投资者能以这个利率进行无风险的借贷。
E(Rm )为市场组合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票 j 的收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，常被称为“b 系
数”。其中 s2m 代表市场组合收益率的方差，sjm 代表股票 j 的收益率与市场组合收益率的协方
差。
从上式可以看出，一种股票的收益与其β系数是成正比例关系的。β系数是某种证券的收
益的协方差与市场组合收益的方差的比率，可看作股票收益变动对市场组合收益变动的敏感
度。通过对β进行分析，可以得出结论：在风险资产的定价中，那些只影响该证券的方差而不
影响该股票与股票市场组合的协方差的因素在定价中不起作用，对定价唯一起作用的是该股
票的β系数。由于收益的方差是风险大小的量度，可以说：与市场风险不相关的单个风险，在
股票的定价中不起作用，起作用的是有规律的市场风险，这是 CAPM 的中心思想。
对此可以用投资分散化原理来解释。在一个大规模的最优组合中，不规则的影响
单个证券方差的非系统性风险由于组合而被分散掉了，剩下的是有规则的系统性
风险，这种风险不能由分散化而消除。由于系统性风险不能由分散化而消除，必
须伴随有相应的收益来吸引投资者投资。非系统性风险，由于可以分散掉，则在
定价中不起作用。
(二)实证检验的一般方法
对 CAPM 的实证检验一般采用历史数据来进行，经常用到的模型为：
其中： 为其它因素影响的度量
对此模型可以进行横截面上或时间序列上的检验。
检验此模型时，首先要估计 系数。通常采用的方法是对单个股票或股票组合的收益率
与市场指数的收益率 进行时间序列的回归，模型如下：
这个回归方程通常被称为“一次回归”方程。
确定了 系数之后，就可以作为检验的输入变量对单个股票或组合的β系数与收益再进行
一次回归，并进行相应的检验。一般采用横截面的数据，回归方程如下：
这个方程通常被称作“二次回归”方程。
在验证风险与收益的关系时，通常关心的是实际的回归方程与理论的方程的相合程度。
回归方程应有以下几个特点：
(1) 回归直线的斜率为正值，即 ，表明股票或股票组合的收益率随系统风险的增
大而上升。
(2) 在 和收益率之间有线性的关系，系统风险在股票定价中起决定作用，而非系统性
风险则不起决定作用。
(3) 回归方程的截矩 应等于无风险利率 ，回归方程的斜率 应等于市场风险贴
水 。
(三)西方学者对 CAPM 的检验
从本世纪七十年代以来，西方学者对 CAPM 进行了大量的实证检验。这些检验大体可以
分为三类：
1.风险与收益的关系的检验
由美国学者夏普（Sharpe）的研究是此类检验的第一例。他选择了美国 34 个共同基金作
为样本，计算了各基金在 1954 年到 1963 年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基
金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是：
a、在 1954—1963 年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。
b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于 。
c、风险与收益的关系是近似线形的。
2.时间序列的 CAPM 的检验
时间序列的 CAPM 检验最著名的研究是 Black，Jensen 与 Scholes 在 1972 年做的，他们
的研究简称为 BJS 方法。BJS 为了防止β的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列
CAPM 检验的标准模式，具体如下：
a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。
b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合，划分的标准是β系数的大小。这样
从高到低系数划分为 10 个组合。
c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的β系数。
d、 将第二期估计出的组合β值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回
归。并对组合的αp 进行 t 检验。
其中：Rft 为第 t 期的无风险收益率
Rmt 为市场指数组合第 t 期的收益率
βp 指估计的组合β系数
ept 为回归的残差
BJS 对 1931—1965 年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实
际的回归结果与理论并不完全相同。BJS 得出的实际的风险与收益关系比 CAPM 模型预测的
斜率要小，同时表明实际的αp 在β值大时小于零，而在β值小时大于零。这意味着低风险的股
票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。
3.横截面的 CAPM 的检验
横截面的 CAPM 检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，
最著名的研究是 Fama 和 Macbeth（FM）在 1973 年做的，他们所采用的基本方法如下：
a、根据前五年的数据估计股票的β值。
b、 按估计的β值大小构造 20 个组合。
c、计算股票组合在 1935 年—1968 年间 402 个月的收益率。
d、 按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共 402 个方程。
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
这里：Rp 为组合的月收益率、
βp 为估计的组合β值
bp2 为估计的组合β值的平方
sep 为估计βp 值的一次回归方程的残差的标准差
g0、g1、g2、g3 为估计的系数，每个系数共 402 个估计值
e、对四个系数 g0、g1、g2、g3 进行 t 检验
FM 结果表明：
①g1 的均值为正值，在 95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与β值成正向关系
①g2、g3 在 95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要
作用。
1976 年 Richard·Roll 对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组
合是有效市场组合，因而无法对 CAPM 模型进行检验。正是由于罗尔的批评才使 CAPM 的检
验由单纯的收益与系统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期 CAPM 检验的主
流。最近 20 年对 CAPM 的检验的焦点不是 ，而是用来解释收益的其它非系统性风险变量，
这些变量往往与公司的会计数据相关，如公司的股本大小，公司的收益等等。这些检验结果
大都表明：CAPM 模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。
(四)我国学者对风险－收益关系的检验
我国学术界引进 CAPM 的概念的时间并不长，一些学者对上海股市的风险与收益的关系
做了一些定量的分析，但至今仍没有做过系统的检验。他们的研究存在着一些缺陷，主要有
以下几点：
1. 股票的样本太少，不代表市场总体，无法得出市场上风险与收益的实际关系。
2. 在两次回归中，同时选用同一时期的数据进行 值的估计和对 CAPM 模型中线性关
系的验证。
3. 在确定收益率时并没有考虑分红，送配带来的影响并做相应调整，导致收益和风险
的估计的偏差，严重影响分析的准确性。
4. 在回归过程中，没有选用组合的构造，而是采用个股的回归易导致， 系数的不稳
定性。
二、上海股市 CAPM 模型的研究方法
(一)研究方法
应用时间序列与横截面的最小二乘法的线性回归的方法，构造相应的模型，并进行统计
检验分析。时间序列的线性回归主要应用于股票β值的估计。而 CAPM 的检验则采用横截面
回归的方法。
(二)数据选取
1.时间段的确定
上海股市是一个新兴的股市，其历史并不十分长，从 1990 年 12 月 19 日开市至今，不过
短短八年的时间。在这样短的时间内，要对股票的收益与风险问题进行研究，首先碰到的是
数据数量不够充分的问题。一般来说对 CAPM 的检验应当选取较长历史时间内的数据，这样
检验才具有可靠性。但由于上海股市的历史的限制，无法做到这一点。因此，首先确定这八
年的数据用做检验。
但在这八年中，也不是所有的数据均可用于分析。CAPM 的前提要求市场是一个有效市
场：要求股票的价格应在时间上线性无关。在第一章中通过对上海股市收益率的相关性研究，
发现 93 年之前的数据中，股价的相关性较大，会直接影响到检验的精确性。因此，在本研究
中，选取 1993 年 1 月至 1998 年 12 月作为研究的时间段。从股市的实际来看，1992 年下半年，
上海股市才取消涨停板制度，放开股价限制。93 年也是股市初步规范化的开始。所以选取这
个时间点用于研究的理由是充分的。
2.市场指数的选择
目前在上海股市中有上证指数，A 股指数，B 股指数及各分类指数，本文选择上证综合
指数作为市场组合指数，并用上证综合指数的收益率代表市场组合。上证综合指数是一种价
值加权指数，符合 CAPM 市场组合构造的要求。
3.股票数据的选取
这里用上海证券交易所（SSE）截止到 1998 年 12 月上市的 425 家 A 股股票的每日收盘
价、成交量、成交金额等数据用于研究。这里遇到的一个问题是个别股票在个别交易日内停
牌，为了处理的方便，本文中将这些天该股票的当日收盘价与前一天的收盘价相同。
三、上海股市风险－收益关系的实证检验
(一)股票贝塔系数的估计
中国股票市场共有 8 年的交易数据，应采用 3 年以上的数据用于估计单个股票的 系数，
才能保证 具有稳定性。但是课题组在实践中通过比较发现由于中国股票市场作为一个新兴
的市场，无论是市场结构还是市场规模都还有待于进一步的发展，同时各种股票关于市场的
稳定性都不是很高，股市中还存在很大的时变风险，因此各种股票的 系数随着时间的推移
其变化将会很大。所以只用上一年的数据估计下一年的 系数时， 系数将更具有灵敏性，
因为了使检验的结果更理想，均采用上一年的数据估计下一年的 系数。估计单个股票的
系数采用单指数模型，如下：
其中： : 表示股票 i 在 t 时间的收益率
: 表示上证指数在 t 时间的收益率
：为估计的系数
：为回归的残差。
进行一元线性回归，得出 系数的估计值 ，表示该种股票的系统性风险的测度。
(二)股票风险的估计
股票的总风险，可以用该种股票收益率的标准差来表示，可以用下式来估计总风险
其中：N 为样本数量， 为 的均值。
非系统风险，可用估计 的回归方程中的残差 的标准差来表示，用 表示股票 i 的
非系统性风险，可用下式求出：
其中： 为一次回归方程的残差
为 的均值
(三)组合的构造与收益率计算
对 CAPM 的总体性检验是检验风险与收益的关系，由于单个股票的非系统性风险较大，
用于收益和风险的关系的检验易产生偏差。因此，通常构造股票组合来分散掉大部分的非系
统性风险后进行检验。构造组合时可采用不同的标准，如按个股 b 系数的大小，股票的股本
大小等等，本文按个股的 b 系数大小进行分组构造组合。将所有股票按 b 系数的大小划分为 15
个股票组合，第一个股票组合包含 b 系数最小的一组股票，依次类推，最后一个组合包含 b
数子最大的一组股票。组合中股票的 b 系数大的组合被称为“高 b 系数组合”，反之则称为“低
b 系数组合”。
构造出组合后就可以计算出组合的收益率了，并估计组合的 b 系数用于检验。这样做的
一个缺点是用同一历史时期的数据划分组合，并用于检验，会产生组合 b 值估计的偏差，高 b
系数组合的 b 系数可能会被高估，低 b 系数组合的 b 系数可能被低估，解决此问题的方法是
应用 Black,Jenson 与 Scholes 研究组合模型时的方法（下称 BJS 方法），即如下四步：
(1)利用第一期的数据计算股票的 b 系数。
(2)利用第一期的 b 系数大小划分组合
(3)采用第一期的数据，对组合的收益与市场收益率进行回归，估计组合的 b 系数
(4)将第一期估计出的组合 b 值作为自变量，以第二期的组合周平均收益率进行回归检验。
在计算组合的平均周收益率时，我们假设每个组合中的十只股票进行等额投资，这样对
平均周收益率 只需对十只股票的收益率进行简单平均即可。由于股票的系统风险测度，即真
实的贝塔系数无法知道，只能通过市场模型加以估计。为了使估计的贝塔系数更加灵敏，本
研究用上一年的数据估计贝塔系数，下一年的收益率检验模型。
(四)组合贝塔系数和风险的确定
对组合的周收益率求标准方差，我们可以得到组合的总风险 sp
组合的 b 值的估计，采用下面的时间序列的市场模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt 表示 t 时期投资组合的收益率
：为估计的系数
Rmt 表示 t 期的市场组合收益率
ept 为回归的残差
对组合的每周收益率与市场指数收益率回归残差分别求标准差即可以得到组合 sep 值。
表 1：组合周收益率回归的 b 值与风险（～)
组合 组合 b 值 组合а值 相关系数平方 总风险 非系统风险
1
2
3
4
5 1
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
(五)组合平均收益率的确定
对组合按前面的构造方法，用第 98 年的周收益率求其算术平均收益率。
表 2：组合的平均收益率（）
组合 组合 b 平均周收益率
1
2
3
4
5 1
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
(六)风险与收益关系检验
以 97 年的组合收益率估计 b，以 98 年的组合收益率求周平均收益率。对 15 组组合得到
的周平均收益率与各组合 b 系数按如下模型进行回归检验：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是组合 j 的 98 年平均周收益率
bpj 是组合 j 的 b 系数
g0，g1 为估计参数
按照 CAPM 应有假设：
的估计应为 Rf 的均值，且大于零，表明存在无风险收益率。
的估计值应为 Rm-Rf>0,表明风险与收益率是正相关系，且市场风险升水大于零。
回归结果如下：
g0 g1 R2
均值 0．0170
T 值
查表可知，在 5%显著水平下回归系数 g1 显著不为 0，即在上海股市中收益率与风险之间
存在较好的线性相关关系。论文在实践检验初期，发现当以 93 年至 97 年的数据估计 b，而
用 98 年的周收益率检验与风险 b 关系时，回归得到的结论是 5%显著水平下不能拒绝回归系
数 g1 显著为 0 的假设。这些结果表明，在上海股市中系统性风险 b 与周收益率基本呈现正线
性相关关系。同时，上海股市仍为不成熟证券市场，个股 b 十分不稳定，从相关系数来看,尚
有其他的风险因素在股票的定价中起着不容忽视的作用。本文将在下面进行 CAPM 模型的修
正检验。
四、CAPM 的横截面检验
(一)模型的建立
对于横截面的 CAPM 检验，采用下面的模型：
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
该模型主要检验以下四个假设：
1，系统性风险与收益的关系是线性的，就是要检验回归系数 E（g2）=0。
2，b 是衡量证券组合中证券的风险的唯一测度，非系统性风险在股票的定价中不起作用，
这意味着回归方程的系数 E（g3）=0。
3 ， 对 于 风 险 规 避 的 投 资 者 ， 高 系 统 性 风 险 带 来 高 的 期 望 回 报 率 ， 也 就 是 说 ：
E(g1)=E(Rmt)—E(Rft)>0
4，对只有无风险利率才是系统风险为 0 的投资收益，要求 E（g0）=Rf。
(二)检验的结果及启示
对 CAPM 模型的横截面的检验采用多元回归中的逐步回归分析法（stepwise），即在回
归分析中首先从所有自变量选择一个自变量，使相关系数最大，再逐步假如新的自变量，同
时删去可能变为不显著的自变量，并保证相关系数上升，最终保证结果中的所有自变量的系
数均显著不为 0，并且被排除在模型之外的自变量的系数均不显著。
表 4：多元回归的 stepwise 法结果
g0 g1 R2
系数
T 值
从表中可以得出如下结论：
1．bp2 项的系数的 T 检验结果并不显著，表明风险与收益之间并不存在非线性相关关系。
项的系数的 T 检验结果并不显著，表明非系统风险在资产组合定价中并不起作用。
3．g0 的估计值为负，即资金的时间价值为负，表明市场具有明显的投机特征。
五、影响收益的其他因素分析
(一)历史回顾
长期以来，Sharp,linter 和 Mossin 分别提出的 CAPM 模型一直是学术界和投资者分析风险
与收益之间关系的理论基石，尤其是在 Black,Jensen,和 Scholes（1972）以及 Fama 和 MacBeth
（1973）通过实证分析证明了 1926-1968 年间在纽约证券交易所上市的股票平均收益率与贝
塔之间的正的相关关系以后。然而八十年代，Reinganum(1981)和 Lakonishok ，Shapiro（1986）
对后来的数据分析表明这种简单的线性关系不复存在。Roll 对 CAPM 的批评文章发表之后，
对 CAPM 的检验也转向对影响股票收益的其他风险因素的检验，并发现了许多不符合 CAPM
的结果。Fama 和 French（1992）更进一步指出，从四十年代以后，纽约股票市场股票的平均
收益率与贝塔系数间不存在简单的正线性相关关系。他们通过对纽约股票市场 1963 年至 1990
年股票的月收益率分析发现存在如下的多因素相关关系：
R=%-(*ln(mv))+(*ln(bv/mv))
其中：mv 是公司股东权益的市场价值，bv 是公司股东权益的账面价值。
从前一节我们对上海股票市场的检验结果可以看出，当选用的历史数据变化以后，上海
股市中收益与系统性风险相关的显著程度并不如 CAPM 所预期的那样。罗尔对 CAPM 的解释
同样适合于上海市场，即一方面我们无法证实市场指数就是有效组合，以我们分析的上海股
票市场而言，上证指数远没有包括所有金融资产，比如投资者完全可以自由投资于债券市场
和在深圳证券交易所上市的股票。另一方面，在实际分析中我们无法找到真正的贝塔（true
beta）。为了找出上海股市中股票定价的其他因素，本文结合上海股票市场曾经出现炒作的“小
盘股”、“绩优股”、“重组股”等现象，对公司的股本大小，公司的净资产收益率，市盈率等非系
统因素对收益的影响进行了分析。具体方法是：论文首先对影响个股收益率的各因素进行逐
年分析，然后构造组合，再对影响组合收益率的各因素进行分析，组合的构造方法与前相同。
(二)单股票的多因素检验及结果
检验方法是用历史数据计算 b 系数，再对 b 系数、前期总股本、前期流通股本、预期净
资产收益率、预期 PE 比率对收益率的解释程度进行分析。例如在分析年所有股票收益率的决
定因素时，采用 93 年股票的收益率计算贝塔系数，总股本为 93 年末的总股本，净资产收益
率和市盈率根据 94 年的财务指标计算。由于股票在此之后 4 年交易期间，净资产收益率（ROE）
和每股收益（EPS）尚未公布，因此净资产收益率和市盈率都称为预期净资产收益率和预期市
盈率。具体模型如下：
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj+g4PEj+ej
其中 : Rj 是股票 j 的第 t 期年平均周收益率
bj 是股票 j 的 b 系数，b 系数由第（t-1）期历史数据算出
Gj 是股票 j 的第（t-1）期总股本对数值
ROEj 是股票 j 的第 t 期净资产收益率
PEj 是股票 j 的第 t 期期末市盈率
STEPWISE 多元回归发现 94 年各股票收益率与以上因素并无显著关系，其他各年的结果
如下：
表 5：95 年个股收益率的 STEPWISE 多元回归结果
Rj=g0+g2Gj
g0 g2R2
均值 T 值 均值 T 值
表 6：96 年个股收益率的 STEPWISE 多元回归结果
Rj=g0+g2Gj+g3ROEj
g0 g2 g3R2
均值 T 值 均值 T 值 均值 T 值
5．249
表 7：97 年个股收益率的 STEPWISE 多元回归结果
Rj=g0+g2Gj
g0 g2R2
均值 T 值 均值 T 值
表 8：98 年个股收益率的 STEPWISE 多元回归结果
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj
g0 g1 g2 g3R2
均值 T 值 均值 T 值 均值 T 值 均值 T 值
(三)组合的检验及结果
组合的构造方法与前面所描述的一致。对所有组合 98 年平均周收益率与组合的 97 年数
据所计算出的贝塔系数、97 年末平均总股本、98 年平均净资产收益率、98 年底平均市盈率进
行回归分析，模型如下：
Rpj=g0+g1bpj+g2Gpj+g3ROEpj+g4PEpj+ej
其中 : Rpj 是组合 j 的 98 年平均周收益率
bpj 是组合 j 的 b 系数
Gpj 是组合 j 的 97 年总股本对数值
ROEpj 是组合 j 的 98 年净资产收益率
PEpj 是组合 j 的 98 年末市盈率
表 9：98 年组合收益率的 STEPWISE 多元回归结果
g0 g3 R2
均值
T 值
(四)结果分析
对组合的收益率以及 97 年以来个股的收益率采用 stepwise 回归分析可以看出，公司的股
本因素在上海股票市场的股票定价中起着显著的作用。股票的定价因素同西方成熟股市一样，
存在规模效应（Size Effect）,即小公司的股票容易取得高收益率。这个结论与中国股市的近几
年价格波动实际特点相一致，其原因可以从以下三方面分析：首先，小公司股本扩张能力强。
在我国股市中，投资人主要是希望公司股本扩张后带来的资产增值盈利。其次，小股本的股
票便于机构投资者炒作。我国机构投资者的实力总体偏弱，截止 98 年年底，注册资本在 5 亿
元以上的券商只有 10 多家。最后，小公司往往被市场认为是资产收购与兼并的目标。许多早
期上市的公司，市场规模较小，在激烈的市场竞争中无行业垄断优势和规模经济效益，无法
与大企业抗衡。而许多高科技企业或具有较强市场竞争力的企业迫切需要进入资本市场，将
收购目标瞄准这些小规模上市公司实行低成本借壳上市。这三方面的因素都导致小股本公司
的股票受到市场的青睐。因此在论文的检验结果中，无论是个股还是组合在历年的收益率中
都是显著地与股本相关。
