资本资产定价模型（CAPM）是资产定价领域的奠基石,模型提出至今半个多世纪以来,围绕CAPM模型进行了一系列的研究。前期的研究方向主要集中于验证CAPM模型在实践中的有效性,而中后期的研究致力于改进、完善模型以提高其解释力。目前,尽管模型已被广泛应用于金融领域,但是仍有大量的实证经验证据表明贝塔在捕捉股票收益与风险关系时解释力不足。Blume（1970,1975）指出长期内贝塔有向一回归的趋势,且组合的贝塔较个股贝塔更为稳定。Fama and French（1992）研究表明贝塔不能解释小市值股票与价值股票的超额收益。各路学者们试图从研究贝塔变化性的角度出发,以期改善CAPM模型。De Angelo et al.（2006）and Dickinson（2011）提出企业生命周期模型,认为公司的生命周期中存在几个不同的发展阶段,每个阶段都有各自不同的风险和回报情况,因此导致同一公司在不同阶段所对应的β系数不同。为了更加全面地解释贝塔值的变化,国外一些学者开始从熟悉度的角度出发,研究熟悉度对资产价格的影响。Boyle et al.（2012）提出了有关衡量熟悉度的关键要素,模型中熟悉度由每只股票的可用信息量决定。Grinblatt and Kelohar ju（2001）发现文化上的邻近性也会影响投资者投资组合的构建。而国内对于β变化的研究主要集中于对其时变、频变特征的研究,或者是从企业信息披露的角度,研究企业财务信息、内控信息等的变化与β系数的关系。总体来讲,国外的研究更为深入、多样化,而国内研究受制于资本市场起步较晚,可供研究样本不够充足,尚未形成成熟的关于β变化影响因素的分析体系。本文在前人研究的基础上,选取了新型的、可能影响公司贝塔的因素——公开信息与企业年龄来作为投资者熟悉度的代表。基于市场中分析师数量与研报数量等变量构建了新型的公开信息变量来代表熟悉度中估计风险的大小,同时使用企业年龄来考虑投资者对不同企业之间熟悉度的差异。本文首先借用了Clarkson and Thompson（1990）提出的估计风险要素与Boyle et al.（2012）提出的熟悉度要素,构建了一个简单的均衡模型,从理论的角度证明了熟悉度对资产价格波动的影响。其次,运用实证的方法,分别从个股和组合两个层面分析了公开信息与企业年龄对贝塔系数的影响,过程中分别运用了面板数据回归和Fama-Macbeth横截面回归等多种方法。同时,为了保证实证结果的稳健性,本文构建了一个全新的变量——累积信息变量来替代年龄与信息数量的效用。最后,从实践的角度出发,检验了在做资本预算时,本文的结论对于提高CAMP模型有效性的作用。通过理论模型的构建与实证分析,本文主要得出了以下三个结论:（1）随着市场上有关企业的公开信息越多,不同投资者之间的分歧会减少,估计风险的下降会导致贝塔的下降。（2）个人投资者之间熟悉度存在差异性,它可由独立于估计风险以外的年龄因素代表,且企业年龄升高同样会导致贝塔下降。（3）在控制公开信息、企业年龄等熟悉度影响因素后,可以有效提高CAPM模型解释持有期横截面收益的能力。