【摘 要】
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自上世纪60年代著名的资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model,简称CAPM模型）被提出以来,代表系统性风险的市场因子作为首个被提出的定价因子强势进入学术界和业界的视野。与此同时,CAPM模型在后续实证检验中却受到了诸多质疑,针对CAPM模型实证上的不佳表现,有一种观点认为CAPM模型有设定偏误,即市场因子不能作为解释股票截面收益的唯一变量,于是在此基础上提出诸多具
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自上世纪60年代著名的资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model,简称CAPM模型）被提出以来,代表系统性风险的市场因子作为首个被提出的定价因子强势进入学术界和业界的视野。与此同时,CAPM模型在后续实证检验中却受到了诸多质疑,针对CAPM模型实证上的不佳表现,有一种观点认为CAPM模型有设定偏误,即市场因子不能作为解释股票截面收益的唯一变量,于是在此基础上提出诸多具有更强解释力的多因子模型;另外一种观点认为市场因子是有效的,但由于没有认识到贝塔系数的性质,应用的估计方法不能准确估计贝塔系数,基于此学者们发现了贝塔系数的时变性,并引入多种计量经济学模型对动态条件贝塔系数进行估计同时进一步验证动态条件贝塔系数的有效性。除此之外,有学者发现股票市场中贝塔系数的估计会受到其公司杠杆率的影响,公司的负债程度越高,贝塔系数的估计误差越大。本文将目光聚焦在新兴的加密货币市场上,自2009年比特币（Bitcoin）诞生以来,蓬勃发展的加密货币市场作为新兴金融市场广受学术界和业界的关注,加密货币市场的资产定价研究及具有解释能力的因子和模型也实现了从无到有的发展。但笔者在梳理相关文献时发现,极大部分学者在进行加密货币研究时,首要考虑的即为CAPM模型衍生出的无条件贝塔并简单得出了市场因子无效的结论,但却没有学者对这种无效性的原因进行进一步深入的研究。因此笔者希望能通过自己的努力填补该方面文献的空白,即探究多种估计方法下的贝塔系数是否具有有效性,以及市场因子能否在加密货币市场定价。结合前人在股票市场上的发现和加密货币市场的市场特点,提出了本文的假设一和假设二,即基于CAPM模型的无条件贝塔无法解释加密货币市场的截面收益,但基于动态条件相关系数多元GARCH模型（Dynamic Conditional Correlational Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model,简称DCC-GARCH模型）的动态条件贝塔则能对加密货币市场的截面收益有强解释力。同时把握加密货币市场与实体经济无关的重要特征,认为加密货币市场中的贝塔会得到更为准确的估计,同时与其他的有效因子隔离,基于此提出本文的假设三,即动态条件贝塔在加密货币市场上的有效性与其他变量或因子无关。为了验证上述的三个假设,本文选取加密货币统计网站Coinmarketcap.com上的数据进行研究,样本时间区间为2018年1月至2022年2月,并通过滚动窗口的方式构建无条件贝塔系数（CAPM-beta）、动态条件贝塔系数（DCC-beta）和其他控制变量。首先本文进行了初步的相关性检验,发现加密货币预期收益与CAPM-beta的相关系数仅有0.07%,与DCC-beta的相关系数为2.02%。在证明了具有正相关关系之后,采取投资组合排序法进一步确认CAPM-beta与DCC-beta和预期收益在统计上是否具有显著正相关关系。在单变量组合排序中,CAPM-beta等权重和市值加权的高-低分位数多空投资组合平均每周分别可获得0.0212%和2.8743%的超额收益,但从统计量上来看并未能达到统计上的显著性要求;而DCC-beta等权重和市值加权的多空投资组合平均每周分别可获得1.3727%和3.2558%的超额收益,高于CAPM-beta,同时从分别为2.50和1.87的统计量上来看较为显著,初步验证假设一和假设二。在单变量排序法的基础上继续通过双变量排序法和Fama-Mac Beth回归法进一步验证了假设三。
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