摘 要

创业板市场股票合理定价，对投资者发现股票的真实价值，促进创业企业融资有重要意义。为深入探索创业板市场股票定价的影响因素，本文选取48支创业板股票与2016年1月至2018年3月的月度收益数据为研究对象，展开对CAPM模型的实证检验。

本文首先运用BJS时间序列回归方法和FM横截面回归方法对传统CAPM模型进行实证检验。BJS时间序列回归排序期的结果显示，投资组合预期收益与系统性风险之间存在显著的正向相关关系；然而预估期、检验期和横截面回归的结果显示，Beta参数的估计值大多未通过t检验，且R方较低。实证结果显示CAPM模型在我国创业板市场拟合程度较低,市场风险无法解释股票的预期收益。因此本文在传统CAPM模型中引入了市场风险以外的7种潜在影响因子，经过估计参数的时间序列显著性测试后进行筛选，借鉴Fama三因子模型对SMB和HML的构造方法，推导出改进的多因素CAPM模型并进行了实证检验，大大提升了模型的拟合效果。

关键词：资本资产定价模型；定价因子；实证研究；中国创业板

Abstract

The reasonable pricing of stocks in the GEM market is of great significance for investors to discover the true value of stocks and promotes the financing of start-up companies. In order to deeply explore the influence factors of stock pricing in the GEM, this paper selects the monthly data from January 2016 to March 2018 of 48 stocks as the research object, and conducts empirical tests on the CAPM model.

In empirical methods, this paper mainly uses the BJS time series regression method and FM cross-section regression method to empirically test the CAPM model. In the BJS time series regression analysis, the result of the ranking period shows that there is a significant positive correlation between the expected return of the portfolio and the systemic risk; however, the results of the projection period, inspection period, and cross-sectional regression show that most of the Beta parameter estimates do not pass the t-test and the coefficient of determination is relatively low. The empirical results show that CAPM model has a low degree of fit in China's GEM market, and market risk cannot explain the expected return of stocks. Therefore, in this paper, seven potential influence factors other than market risk are introduced into the traditional CAPM model. After the time series saliency test of the estimated parameters is tested, The improved multi-factor CAPM model was deduced and tested empirically to improve the model fitting effect, using the construction method of SMB and HML used by Fama three-factor model. The fitting effect of the CAPM model has been improved.

Keywords: Capital Asset Pricing Model; pricing factor; empirical research; GEM of China.

目 录

摘 要 i

Abstract ii

目 录 iii

第1章 绪论 1

1.1课题研究背景及意义 1

1.2文献综述 2

1.2.1国外文献综述 2

1.2.2国内文献综述 3

1.3研究方法和创新之处 4

1.3.1研究方法 4

1.3.2创新之处 4

1.4论文组织结构 4

第2章 中国创业板市场概述 6

2.1创业板市场概念及特点 6

2.2 创业板市场最新发展情况 6

第3章 经典CAPM模型在我国创业板市场拟合程度的实证检验 8

3.1 数据与指标的选取 8

3.1.1样本范围与研究区间的选取 8

3.1.2市场收益率的选取 9

3.1.3无风险利率的选取 9

3.1.4股票收益率的确定 10

3.2 BJS时间序列检验 10

3.3 FM横截面检验 15

3.4本章小结 16

第4章 引入其他影响因素的CAPM模型改进及其实证检验 17

4.1 各因素的影响程度测试 17

4.2 建立引入其他影响因素的CAPM模型 19

4.3 改进的多因素CAPM模型的实证检验 23

4.4 本章小结 25

第5章 经典CAPM模型在我国创业板市场拟合程度不高的原因分析 26

5.1资本资产定价模型本身的严格假设 26

5.2 检验过程中不可避免的误差 26

5.3我国股票市场投资者的特点 26

5.4创业板市场本身的行业特殊性 27

第6章 研究结论与政策建议 28

6.1研究结论 28

6.2 政策建议 28

6.3 研究展望 29

参考文献 30

致 谢 32

第1章 绪论

1.1课题研究背景及意义

如何正确定价各类资本资产一直是现代金融研究领域的核心课题。Sharpe（1964），Lintner（1965）和Mossin（1966）根据Markowitz（1952）的投资组合选择理论建立了CAPM模型。模型认为，资产的预期超额收益与该资产的“系统性风险”之间存在线性关系。虽然自诞生以来，资本资产定价模型（CAPM）在理论和实证上受到的质疑似乎一直大于赞扬，但它仍然是使用最广泛的证券定价方法之一，在为投资者提供了一个正确分析资产投资组合问题的角度上，提出了如何降低资产组合风险，提高组合收益率的方法，对指导投资实践活动、促进市场有效运作与发展都具有一定的意义。

自2009年10月批准成立以来，随着科学技术的发展和中小型高新技术企业上市融资的需求愈发强烈，我国创业板市场的地位正在日益凸显。截至2018年3月29日，沪深两市上市公司达3602家，总市值55.54万亿元，流通市值44.24万亿元，其中创业板股票总市值为5.42万亿元。从零开始到占据了市场总比十分之一的今天，中国创业板市场仅仅用了8年时间。在中国发展创业板市场，是为了给中小型高新技术企业提供快速有效的融资渠道，促进其平稳发展，同时也是中国调整产业结构、推进经济改革的重要手段，对我国完善资本市场建设和经济建设意义重大。然而与发达国家相比，我国目前的证券资本市场仍然处于由个人投资者占主导、投机性较强的不成熟阶段。因此，为了指导我国证券投资市场上大量投资者制定正确的投资策略，有必要寻找股票的定价因子。

尽管多数学者都对CAPM模型在实证检验中使用的具体方法提出过修正改进或提议，但他们所使用的数据大多来源于至少两年前的中国证券市场，并且主要检验对象集中于沪深两市的主板市场。首先，创业板市场在上市标准、企业类型以及上市公司行业分布等方面都与主板市场存在客观差异；其次，创业板市场主要致力于为高新技术企业筹资融资，不同的行业可能拥有其特定的定价影响因素，从而导致资本资产定价模型在高新技术行业的拟合程度有所不同。所以，CAPM在2018年的创业板市场具有怎样的适应性需要新的信息资料和实证研究去证明。

因此本文主要目的在于研究经典的CAPM模型在我国创业板市场的拟合程度，并试图在实证研究的基础上，通过引入多种资产回报的影响因素，修正和改进传统的CAPM模型，为创业板投资者制定合理投资策略提供理论指导，找到并分析高新技术行业资产定价的关键影响因素。

1.2文献综述

1.2.1国外文献综述

在过去的半个世纪中，资本资产定价模型被广泛用作资产定价模型的标准，并被认为是评估资本成本、投资组合表现的重要工具。但是在 20 世纪 80 年代之后，许多实证研究结果开始驳斥资本资产定价模型的结论，市场上的一些企业特定因素逐渐被发现对证券回报的截面变异有着显著影响。正如Banz（1981）、Reinganum（1981）、Basu（1983）、Rosenberg（1985）、Bhandari（1988）、Jegadeesh和Titman（1993）以及Lakonishok，Shleifer和Vishny（1994）研究记录的那样，公司的平均收益与其规模，收益与价格比率（E/P），账面市值比（BE/ME），杠杆率，现金流与价格比（C/P）和历史销售增长都可能对资产的预期收益产生影响。Fama和French（1992）在经典的CAPM单因素模型基础之上引入了两个新的解释变量：市净率和公司规模，这两个新的解释变量连同资本资产定价模型中的市场指数被一同用于估计股票的回报水平，从而构成了著名的三因子模型。随后，Carhart（1997）建议在包含市场因素、价格因素和规模因素的三因子模型基础上又了引入动量因素（即四因素模型），以克服Fama-French模型在解释所有异常时增加附加因素的缺点。

从近五年相关研究来看，S Chahine, JD Arthurs, I Filatochev, RE Hoskisson（2013）^[1]指出风险资本辛迪加多元化对美国和英国IPO盈余管理和绩效具有一定层面的影响；S Leventis, A Dasilas, S Owusuansah等（2013）^[2]则认为证券的及时性和信用评级对盈余公告信息含量的影响不可忽略；FF Blank，CP Samanez， TKN Baidya，FAL Aiube和M Laurini（2016）^[3]认为有条件的CAPM具有随时间变化的市场beta，基于状态空间模型方法，可以根据与商业周期相关的调节变量建立beta模型，与无条件CAPM相比，能够减少定价错误；Cees Diks（2017）^[4]认为回归测试表明，使用IIAPD误差构建的投资组合，在常用业绩度量方面优于构建正态分布式误差的投资组合；J Wenzelburger(2018) ^[5]建立了资本资产定价模型（CAPM）中均衡的存在性和唯一性,研究了非交易禀赋对均衡资产价格和分配的影响，并建立了线性定价公式，证券市场线以及资产价格积极性的条件。