李佳　余景選

摘 要：本文將公司基本因素與市場特征相結(jié)合構(gòu)建線性回歸模型，用于預(yù)測公司股票的β值。 實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)這種基于市場特征和基本因素雙重考慮下的β值回歸模型，能達到較好的擬合效果，對公司股票的β值預(yù)測會更準(zhǔn)確。

關(guān)鍵詞：基本因素；市場特征；β；線性回歸；巴菲特

一、引言

建立在投資組合理論與資本市場理論基礎(chǔ)之上的資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）已經(jīng)成為資本市場中最重要的定價方法，它是現(xiàn)代金融市場價格理論的基石，并廣泛運用于資本成本的估算、基金績效的評價、投資組合管理等領(lǐng)域。資本資產(chǎn)定價模型提供了計算要求收益的方法，指出：正常（要求的）收益為無風(fēng)險收益和風(fēng)險溢價的總和。風(fēng)險溢價取決于以下兩個要素：（1）市場風(fēng)險，這部分風(fēng)險是指市場上無法通過股票的投資組合來消除的系統(tǒng)風(fēng)險，由于不能去除因而要求額外補償。（2）某一個公司的收益對這些風(fēng)險因素總的敏感度，即β值。把（1）中的風(fēng)險補償和（2）中的β值相乘便得到了風(fēng)險溢價。但是股神沃倫·巴菲特稱CAPM模型具有“誘人墮落的精確”。它運用了神奇的機制，看上去給了投資者要求的回報一個好的估計，但是仍然存在重要的計量問題。這是因為從過去證券市場的收益率數(shù)據(jù)中估計出的β系數(shù)代表的是過去的β系數(shù)，反映的是過去的風(fēng)險情況，只有具有了良好的穩(wěn)定性才能反映未來的風(fēng)險。然而，眾多檢驗β系數(shù)的穩(wěn)定性結(jié)論都不理想，沈藝峰、洪錫熙（1999）研究認(rèn)為不管是單個股票還是股票組合，β系數(shù)都隨時間而變化。得出同樣結(jié)論的還有勒云匯、李學(xué)（2000），他們實證指出股票β系數(shù)基本都是不穩(wěn)定的，單純根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來推斷股票未來β系數(shù)的準(zhǔn)確性較差。

對于公司股票的β系數(shù)不具有穩(wěn)定性，一些學(xué)者也給出了解釋。其中James Farrell和Walter J.Renhart（1997）指出：公司的基本因素隨時間的變化必然引起股票系統(tǒng)風(fēng)險發(fā)生變化，導(dǎo)致股票的貝塔值也跟著變化?？梢娫诠烙嫻竟善宝孪禂?shù)的時候，從公司的基本因素出發(fā)是更合理的。這和巴菲特的觀點是一致的：如果不理解公司的基本因素是不會理解風(fēng)險的，風(fēng)險是由企業(yè)產(chǎn)生的，在評估風(fēng)險時，去考慮那些基本因素而不是單單從市場價格中去估計會更有用一些，因為市場對一些股票錯誤定價是很正常的。所以，本文試圖通過對文獻的總結(jié)，結(jié)合公司的基本因素變量給β值一個好的線性回歸預(yù)測模型，用于預(yù)測公司股票的β值系數(shù)。

本文的研究貢獻在于：基于公司財務(wù)報表信息和市場特征雙重考慮之下，構(gòu)造了公司股票β值的線性回歸模型，為公司股票的β值的預(yù)測提供了比較好的思路。

二、文獻回顧

研究公司的基本因素對公司股票β值的影響曾經(jīng)一度成為學(xué)術(shù)界的熱門課題，這方面的文獻資料主要從三個方面來衡量公司的基本風(fēng)險和β值的關(guān)系。第一個方面，體現(xiàn)公司經(jīng)營風(fēng)險的因素和β值的關(guān)系，Beaver，Kettler和Scholes（1970）研究發(fā)現(xiàn)盈利變動率和股票的系統(tǒng)風(fēng)險顯著正相關(guān)。Manderk（1984）研究指出股票β系數(shù)和經(jīng)營杠桿之間顯著相關(guān)。Chei-Chang Chiou 和 Robert K.Su（2004）研究的結(jié)果也表明經(jīng)營杠桿系數(shù)，銷售增長率與股票的β系數(shù)顯著相關(guān)，Gahlon和Gentry（1982）的研究指出股票系統(tǒng)風(fēng)險與總收入的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)顯著相關(guān)。綜合以上文獻，我們知道與股票系統(tǒng)風(fēng)險相關(guān)的經(jīng)營風(fēng)險有盈利變動率、經(jīng)營杠桿系數(shù)、銷售增長率、總收入的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)四個變量。

第二個方面，體現(xiàn)公司財務(wù)風(fēng)險的因素和β值的關(guān)系。Harmada（1972）實證指出公司財務(wù)杠桿系數(shù)與股票β系數(shù)顯著正相關(guān)。Bildersee（1975）的研究指出資產(chǎn)負(fù)債比率和流動比率也與股票的系統(tǒng)風(fēng)險顯著相關(guān)。由此可見在體現(xiàn)公司財務(wù)風(fēng)險的變量上，財務(wù)杠桿系數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債比率、流動比率和公司股票的β值相關(guān)。

第三個方面，體現(xiàn)公司成長風(fēng)險的因素和β值的關(guān)系。Beaver等人的研究同樣也指出了公司規(guī)模和總資產(chǎn)增長率與公司股票的系統(tǒng)風(fēng)險之間一致且顯著相關(guān)。國內(nèi)的吳世農(nóng)、冉孟順（1999）等人的研究也得出了一樣的結(jié)論。

除此之外，公司的市場特征和股票系統(tǒng)風(fēng)險之間也存在著緊密的關(guān)系，呂長江、趙巖（2003）認(rèn)為中國證券市場上行業(yè)之間的β系數(shù)并不存在顯著的差異，但若檢驗指數(shù)的成份股和非成份股之間的β系數(shù)差異則具有顯著性。也有用數(shù)學(xué)推理的方法研究β系數(shù)的市場影響因素的，如鄭君君（2000）運用純數(shù)學(xué)推理的方法研究發(fā)現(xiàn)股票的β系數(shù)與市盈率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

綜合以上文獻分析，我們?nèi)∪缦?2個變量做β系數(shù)的線性回歸分析：經(jīng)營方面取盈利變動率、經(jīng)營杠桿系數(shù)、銷售增長率、總收入的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)；財務(wù)方面取財務(wù)杠桿系數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率；成長性方面取公司規(guī)模和總資產(chǎn)增長率；市場特征方面取市盈率變量和去年的β系數(shù)，以及衡量是否是指數(shù)成份股的變量作為檢驗公司基本風(fēng)險因素對β值影響的控制變量。

三、實證分析

1.樣本數(shù)據(jù)

本文選取的樣本為2005年～2009年間在滬深股市A股上市的公司1。財務(wù)數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)均來自于同花順金融數(shù)據(jù)終端。借鑒已有的樣本處理方法，我們做了以下調(diào)整：（1）剔除被提示退市風(fēng)險警告的上市公司，如ST和*ST公司。（2）剔除金融行業(yè)的上市公司。（3）剔除這幾年期間上市的公司。（4）剔除數(shù)據(jù)缺失的上市公司樣本。（5） 剔除資不抵債的上市公司。（6）剔除年度虧損的上市公司。（7）剔除極端值的上市公司。經(jīng)過處理后分別得到2007年911家，2008年831家、2009年881家上市公司的樣本數(shù)據(jù)。

2.變量的界定

盈利變動率（Earning Variability）：用三年凈利潤標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)來衡量，例如從2005年～2007年的凈利潤變異系數(shù)為2007年的盈利變動率；2006～2008三年的凈利潤變異系數(shù)表示2008年的變動率。經(jīng)營杠桿系數(shù)（Degree of Operating Leverage）：這里選取毛利和息前稅前利潤（EBIT）的比值?？偸杖氲臉?biāo)準(zhǔn)差系數(shù)（Coefficient of Total Income Standard Deviation）：取前三年的標(biāo)準(zhǔn)差與平均值的比值來定義標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，例如2005年～2007年的總收入的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值的比即是2007年的總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)，2006年～2008年的總收入的標(biāo)準(zhǔn)差和平均值的比為2008年的總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)。財務(wù)杠桿系數(shù)（Degree of Financial Leverage）：由于息前稅前利潤—利息費用=凈利潤+所得稅，且由于上市公司的利息費用計量標(biāo)準(zhǔn)不一樣，且難以準(zhǔn)確獲得，所以本文取息前稅前利潤（EBIT）與凈利潤和所得稅之和的比值來表示公司財務(wù)杠桿系數(shù)。endprint

為了衡量是否是指數(shù)成份股，我們設(shè)置虛擬變量I，若公司股票是指數(shù)成分股，則I=1，反之I=0。指數(shù)這里取滬深300指數(shù)，它包含滬深兩市的上市公司股票，涵蓋范圍更廣，而且2010年開始成為股指期貨的標(biāo)的物，更能準(zhǔn)確反映資本市場的系統(tǒng)風(fēng)險狀況。市盈率（PE）：取股票全年收盤價（前復(fù)權(quán)）的平均值與基礎(chǔ)每股收益的比值來表示。β值：由于滬深300指數(shù)涵蓋范圍廣，且是股指期貨的標(biāo)的物，更能反映市場的系統(tǒng)風(fēng)險狀況，因此，這里采用滬深300指數(shù)為參照，采用前復(fù)權(quán)的方式，以本年四月底到次年四月底的周收益率來計算β值。

3.模型設(shè)計

建立貝塔值與基本因素、市場特征的線性回歸模型

β=α0+α1*EVt+α2*DOLt+α3*SSGt+α4*CTISDt+α5*DFLt

+α6*DAt+α7*LIQt+α8*SIZEt+α9*ASGt+α10*PEt+α11*βt-1+

α12*It+ ε

式中：α0為常數(shù)項，α1 ，α2 ，α3 ，α4 ，α5 ，α6 ，α7 ，α8 ，α9 ，α10 ，α11 是待估計的解釋變量回歸系數(shù)，ε是隨機誤差項。

4.線性回歸

利用面板數(shù)據(jù)，通過逐步回歸的方法辨別β值的顯著影響因素，這里采用SPSS軟件根據(jù)“F概率顯著水平<0.05進入方程，若>0.1移出方程”規(guī)則的逐步回歸方法，得到的模型自然不會存在多重共線性的問題。此外模型通過了序列相關(guān)性檢驗和異方差檢驗，F(xiàn)值檢驗。最后確定的回歸方程為：

β=0.278-0.016*ASGt+0.426*βt-1+0.016*SIZEt+0.037*TIV

Ct+0.011*EVt -0.100*It

（Adj_R2=0.272 F=109.222 D.W.=1.853 ）

5.優(yōu)越性和準(zhǔn)確性分析

本文檢驗了若只考慮公司基本因素的情況下，進行的回歸效果發(fā)現(xiàn)Adj_R2=0.195，遠小于本文的線性模型的Adj_R2=0.272?？梢娀谑袌鎏卣骱突疽蛩仉p重考慮下的β值回歸模型，能達到較好的擬合效果，對公司股票的β值預(yù)測會更準(zhǔn)確。

用此回歸方程預(yù)測2009年的貝塔值βf，并和市場真實表現(xiàn)的βm一起進行描述性統(tǒng)計，所得結(jié)果如表2所示。真實值和預(yù)測值的平均值和中位數(shù)比較接近，可見本文的預(yù)測效果較為準(zhǔn)確。

本文也試圖采用更多年份的數(shù)據(jù)來預(yù)測下一年的數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果并不如以上效果，可見預(yù)測效果并不隨年份數(shù)據(jù)的增加而增加。這是因為年份的增加，一些風(fēng)險會發(fā)生變化，構(gòu)建的模型就會反映變化前后風(fēng)險的平均值，不能較準(zhǔn)確的反映變化后的風(fēng)險，故模型預(yù)測的準(zhǔn)確度就會下降。

四、總結(jié)

以往的文獻中，也有好多用公司的基本風(fēng)險變量來對公司股票的β值進行線性回歸，但都僅僅采用財務(wù)相關(guān)變量，擬合效果比較低，本文通過前期的β值、公司的市場特征和基本因素的結(jié)合建立回歸模型，包含了更多的信息，達到了較好的擬合效果，對于下一年的β值估計會更為精準(zhǔn)。本文僅僅提供了一種預(yù)測β值的方法思路，所得模型不可能適用于別的年份，況且本文僅僅提供構(gòu)建了單個公司股票的β值預(yù)測模型的方法思路，也可以根據(jù)本文的方法構(gòu)建一個股票組合的β值預(yù)測模型。

附注：

1.2005年～2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)是為了計算2007～2008年的盈利變動率和總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù).

2.這里取2007年～2008年的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進行的描述性統(tǒng)計說明.

3.保留3位小數(shù)的格式下，系數(shù)顯示為零，可以理解為非常小.

參考文獻：

[1]陳收，曹雪平.不同態(tài)勢下β特征及其與收益關(guān)系研究[J].管理科學(xué)學(xué)報， 2007， 10： 71-78.

[2]呂長江，趙巖.中國證券市場中Beta系數(shù)的存在性及其相關(guān)特性研究[J].南開管理評論， 2003，1： 35-43.

[3]勒蕓匯，李學(xué).中國股市β系數(shù)的實證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)與經(jīng)濟研究， 2000.1： 18-23.

[4]沈藝峰，洪錫熙.我國股票市場貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗[J].廈門大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），1999.4： 62-68.

[5]周蕓鋒，吳雁.國內(nèi)外β系數(shù)相關(guān)特性研究綜述[J].財會通訊， 2009.10： 107-109.

[6]Balakrishnan K.，E. Barton， L .Faurel. Post Loss/Profit Announcement Drift. Journal of Accounting and Economics， 2010 50：20～41.

[7]Beaver. W. H， Kettler .P. and Scholes. M. 1970. “The Association between Market-Determined and Accounting-Determined Risk Measures.” .The Accounting Review.

[8]Bildersee. J.“The Association Between Market-Determined Measure of Risk and Alternative measures of Risk.” The Accounting Review（January 1975）.

[9]Chei-Chang Chious and Robert K.Su. 2004 .“On the Relation of Systematic Risk and Accounting Variables .Asian FA/TFA/FMA.

[10]Gahlon ， J. M， and J. A. Gentry. 1982.”O(jiān)n the relationship between systematic risk and the degrees of operating and financial leverage.” .Financial Management 11（Summer）.

[11]Hamada， R. S. “Portfolio analysis， market equilibrium and corporation finance.”.Journal of Finance 24（March）：1969.

[12]Stephen H Penman. Financial Statement Analysis & Security Valuation.the McGraw-Hill Companies， Inc. 2004.

作者簡介：李佳，男，浙江省杭州，浙江財經(jīng)大學(xué)研究生院，會計學(xué)院研究生，研究方向為財務(wù)與金融；余景選，男，浙江財經(jīng)大學(xué)，會計學(xué)院副教授，博士，研究方向為財務(wù)與金融endprint

為了衡量是否是指數(shù)成份股，我們設(shè)置虛擬變量I，若公司股票是指數(shù)成分股，則I=1，反之I=0。指數(shù)這里取滬深300指數(shù)，它包含滬深兩市的上市公司股票，涵蓋范圍更廣，而且2010年開始成為股指期貨的標(biāo)的物，更能準(zhǔn)確反映資本市場的系統(tǒng)風(fēng)險狀況。市盈率（PE）：取股票全年收盤價（前復(fù)權(quán)）的平均值與基礎(chǔ)每股收益的比值來表示。β值：由于滬深300指數(shù)涵蓋范圍廣，且是股指期貨的標(biāo)的物，更能反映市場的系統(tǒng)風(fēng)險狀況，因此，這里采用滬深300指數(shù)為參照，采用前復(fù)權(quán)的方式，以本年四月底到次年四月底的周收益率來計算β值。

3.模型設(shè)計

建立貝塔值與基本因素、市場特征的線性回歸模型

β=α0+α1*EVt+α2*DOLt+α3*SSGt+α4*CTISDt+α5*DFLt

+α6*DAt+α7*LIQt+α8*SIZEt+α9*ASGt+α10*PEt+α11*βt-1+

α12*It+ ε

式中：α0為常數(shù)項，α1 ，α2 ，α3 ，α4 ，α5 ，α6 ，α7 ，α8 ，α9 ，α10 ，α11 是待估計的解釋變量回歸系數(shù)，ε是隨機誤差項。

4.線性回歸

利用面板數(shù)據(jù)，通過逐步回歸的方法辨別β值的顯著影響因素，這里采用SPSS軟件根據(jù)“F概率顯著水平<0.05進入方程，若>0.1移出方程”規(guī)則的逐步回歸方法，得到的模型自然不會存在多重共線性的問題。此外模型通過了序列相關(guān)性檢驗和異方差檢驗，F(xiàn)值檢驗。最后確定的回歸方程為：

β=0.278-0.016*ASGt+0.426*βt-1+0.016*SIZEt+0.037*TIV

Ct+0.011*EVt -0.100*It

（Adj_R2=0.272 F=109.222 D.W.=1.853 ）

5.優(yōu)越性和準(zhǔn)確性分析

本文檢驗了若只考慮公司基本因素的情況下，進行的回歸效果發(fā)現(xiàn)Adj_R2=0.195，遠小于本文的線性模型的Adj_R2=0.272?？梢娀谑袌鎏卣骱突疽蛩仉p重考慮下的β值回歸模型，能達到較好的擬合效果，對公司股票的β值預(yù)測會更準(zhǔn)確。

用此回歸方程預(yù)測2009年的貝塔值βf，并和市場真實表現(xiàn)的βm一起進行描述性統(tǒng)計，所得結(jié)果如表2所示。真實值和預(yù)測值的平均值和中位數(shù)比較接近，可見本文的預(yù)測效果較為準(zhǔn)確。

本文也試圖采用更多年份的數(shù)據(jù)來預(yù)測下一年的數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果并不如以上效果，可見預(yù)測效果并不隨年份數(shù)據(jù)的增加而增加。這是因為年份的增加，一些風(fēng)險會發(fā)生變化，構(gòu)建的模型就會反映變化前后風(fēng)險的平均值，不能較準(zhǔn)確的反映變化后的風(fēng)險，故模型預(yù)測的準(zhǔn)確度就會下降。

四、總結(jié)

以往的文獻中，也有好多用公司的基本風(fēng)險變量來對公司股票的β值進行線性回歸，但都僅僅采用財務(wù)相關(guān)變量，擬合效果比較低，本文通過前期的β值、公司的市場特征和基本因素的結(jié)合建立回歸模型，包含了更多的信息，達到了較好的擬合效果，對于下一年的β值估計會更為精準(zhǔn)。本文僅僅提供了一種預(yù)測β值的方法思路，所得模型不可能適用于別的年份，況且本文僅僅提供構(gòu)建了單個公司股票的β值預(yù)測模型的方法思路，也可以根據(jù)本文的方法構(gòu)建一個股票組合的β值預(yù)測模型。

附注：

1.2005年～2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)是為了計算2007～2008年的盈利變動率和總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù).

2.這里取2007年～2008年的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進行的描述性統(tǒng)計說明.

3.保留3位小數(shù)的格式下，系數(shù)顯示為零，可以理解為非常小.

參考文獻：

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[2]呂長江，趙巖.中國證券市場中Beta系數(shù)的存在性及其相關(guān)特性研究[J].南開管理評論， 2003，1： 35-43.

[3]勒蕓匯，李學(xué).中國股市β系數(shù)的實證研究[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)與經(jīng)濟研究， 2000.1： 18-23.

[4]沈藝峰，洪錫熙.我國股票市場貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性檢驗[J].廈門大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），1999.4： 62-68.

[5]周蕓鋒，吳雁.國內(nèi)外β系數(shù)相關(guān)特性研究綜述[J].財會通訊， 2009.10： 107-109.

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[8]Bildersee. J.“The Association Between Market-Determined Measure of Risk and Alternative measures of Risk.” The Accounting Review（January 1975）.

[9]Chei-Chang Chious and Robert K.Su. 2004 .“On the Relation of Systematic Risk and Accounting Variables .Asian FA/TFA/FMA.

[10]Gahlon ， J. M， and J. A. Gentry. 1982.”O(jiān)n the relationship between systematic risk and the degrees of operating and financial leverage.” .Financial Management 11（Summer）.

[11]Hamada， R. S. “Portfolio analysis， market equilibrium and corporation finance.”.Journal of Finance 24（March）：1969.

[12]Stephen H Penman. Financial Statement Analysis & Security Valuation.the McGraw-Hill Companies， Inc. 2004.

作者簡介：李佳，男，浙江省杭州，浙江財經(jīng)大學(xué)研究生院，會計學(xué)院研究生，研究方向為財務(wù)與金融；余景選，男，浙江財經(jīng)大學(xué)，會計學(xué)院副教授，博士，研究方向為財務(wù)與金融endprint

為了衡量是否是指數(shù)成份股，我們設(shè)置虛擬變量I，若公司股票是指數(shù)成分股，則I=1，反之I=0。指數(shù)這里取滬深300指數(shù)，它包含滬深兩市的上市公司股票，涵蓋范圍更廣，而且2010年開始成為股指期貨的標(biāo)的物，更能準(zhǔn)確反映資本市場的系統(tǒng)風(fēng)險狀況。市盈率（PE）：取股票全年收盤價（前復(fù)權(quán)）的平均值與基礎(chǔ)每股收益的比值來表示。β值：由于滬深300指數(shù)涵蓋范圍廣，且是股指期貨的標(biāo)的物，更能反映市場的系統(tǒng)風(fēng)險狀況，因此，這里采用滬深300指數(shù)為參照，采用前復(fù)權(quán)的方式，以本年四月底到次年四月底的周收益率來計算β值。

3.模型設(shè)計

建立貝塔值與基本因素、市場特征的線性回歸模型

β=α0+α1*EVt+α2*DOLt+α3*SSGt+α4*CTISDt+α5*DFLt

+α6*DAt+α7*LIQt+α8*SIZEt+α9*ASGt+α10*PEt+α11*βt-1+

α12*It+ ε

式中：α0為常數(shù)項，α1 ，α2 ，α3 ，α4 ，α5 ，α6 ，α7 ，α8 ，α9 ，α10 ，α11 是待估計的解釋變量回歸系數(shù)，ε是隨機誤差項。

4.線性回歸

利用面板數(shù)據(jù)，通過逐步回歸的方法辨別β值的顯著影響因素，這里采用SPSS軟件根據(jù)“F概率顯著水平<0.05進入方程，若>0.1移出方程”規(guī)則的逐步回歸方法，得到的模型自然不會存在多重共線性的問題。此外模型通過了序列相關(guān)性檢驗和異方差檢驗，F(xiàn)值檢驗。最后確定的回歸方程為：

β=0.278-0.016*ASGt+0.426*βt-1+0.016*SIZEt+0.037*TIV

Ct+0.011*EVt -0.100*It

（Adj_R2=0.272 F=109.222 D.W.=1.853 ）

5.優(yōu)越性和準(zhǔn)確性分析

本文檢驗了若只考慮公司基本因素的情況下，進行的回歸效果發(fā)現(xiàn)Adj_R2=0.195，遠小于本文的線性模型的Adj_R2=0.272。可見基于市場特征和基本因素雙重考慮下的β值回歸模型，能達到較好的擬合效果，對公司股票的β值預(yù)測會更準(zhǔn)確。

用此回歸方程預(yù)測2009年的貝塔值βf，并和市場真實表現(xiàn)的βm一起進行描述性統(tǒng)計，所得結(jié)果如表2所示。真實值和預(yù)測值的平均值和中位數(shù)比較接近，可見本文的預(yù)測效果較為準(zhǔn)確。

本文也試圖采用更多年份的數(shù)據(jù)來預(yù)測下一年的數(shù)據(jù)，但發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果并不如以上效果，可見預(yù)測效果并不隨年份數(shù)據(jù)的增加而增加。這是因為年份的增加，一些風(fēng)險會發(fā)生變化，構(gòu)建的模型就會反映變化前后風(fēng)險的平均值，不能較準(zhǔn)確的反映變化后的風(fēng)險，故模型預(yù)測的準(zhǔn)確度就會下降。

四、總結(jié)

以往的文獻中，也有好多用公司的基本風(fēng)險變量來對公司股票的β值進行線性回歸，但都僅僅采用財務(wù)相關(guān)變量，擬合效果比較低，本文通過前期的β值、公司的市場特征和基本因素的結(jié)合建立回歸模型，包含了更多的信息，達到了較好的擬合效果，對于下一年的β值估計會更為精準(zhǔn)。本文僅僅提供了一種預(yù)測β值的方法思路，所得模型不可能適用于別的年份，況且本文僅僅提供構(gòu)建了單個公司股票的β值預(yù)測模型的方法思路，也可以根據(jù)本文的方法構(gòu)建一個股票組合的β值預(yù)測模型。

附注：

1.2005年～2006年的相關(guān)數(shù)據(jù)是為了計算2007～2008年的盈利變動率和總收入標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù).

2.這里取2007年～2008年的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)進行的描述性統(tǒng)計說明.

3.保留3位小數(shù)的格式下，系數(shù)顯示為零，可以理解為非常小.

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作者簡介：李佳，男，浙江省杭州，浙江財經(jīng)大學(xué)研究生院，會計學(xué)院研究生，研究方向為財務(wù)與金融；余景選，男，浙江財經(jīng)大學(xué)，會計學(xué)院副教授，博士，研究方向為財務(wù)與金融endprint