根据国家工商局的统计,中国目前有超过800万中小企业,其中达到上市基本要求的就有(?)千家。然而,截止到2004年底,仅有38家中小企业挂牌上市。究其原因,主要在于中小企业上市的风险较大。虽然各上市中小企业的具体情况不一样,但它们面临着共同的风险,即系统性风险。 系统性风险是不可规避的风险,但是可以通过分析其影响因素以后采取有效措施来降低。系统性风险的研究由来已久,从最早马克维茨提出投资组合理论,到其学生夏普等人提出资本资产定价模型,再到后来罗斯的套利定价理论,等等。而所有这些理论都围绕着一个核心,即β系数。因此,本文在前人研究的基础上,根据中国上市中小企业具体情况,对β系数进行适当改进,以实证分析为手段,研究深圳证券交易所中小企业板的系统性风险。具体说来,本文选取中小企业板创立至2004年底上市的全部38只股票的周收益率作为样本数据,并考虑分红、除权除息等因素计算出加权周收益率,进而运用单一指数模型(市场模型)估算出样本股票的β系数。再借鉴罗森伯格系统方法,将β系数的影响因子细分为12个指标,分别进行线性回归分析和相关分析,试图找到影响中小企业板系统性风险的因素。进而再用相关系数分析法和多元线性回归分析法分别计算选取的12个指标与β估计值的相关程度以及线性拟合程度。最后,本文还将38只样本股票划分为九个行业,分析了行业因素对β估计值的影响。 本文的结论是β系数能较好地反映深圳证券交易所中小企业板的系统性风险,而市盈率、流动比率和净资产收益率对β系数的影响最明显。从本文的研究中,可以得到几点启示:第一,从微观层面,投资者只有把样本股票有机组合,才能达到有效降低投资风险的目的;第二,投资者应正确对待会计信息对投资决策的影响,从中选出真实而准确的信息;第三,从宏观角度,监管机构应扩大中小企业板上市公司的筛选范围,避免行业过于集中,从而有效降低系统性风险。