投资项目系统风险是决定项目资本成本最重要的参数。但是投资项目作为企业未然事件，其风险不能直接观测，因此通过具有资源公开性、充足性及易获取性的证券市场信息来估测投资项目系统风险便成为学者关注的研究领域，即需通过作为证券市场信息来源的可比上市公司来估测投资项目的系统风险。Sharp（1964）所提出的CAPM是其中的经典代表，是链接金融学与财务管理的媒介，认为系统风险可以用代表股票收益相对于市场收益波动的β系数来表示，现实中人们要么根据历史数据回归得到β，要么通过查阅已有数据（媒体公布或数据库如wind等）得到β，要么根据经验设定一个他们感知的β值（这个值源于多年跟踪行业所得到的行业风险水平的经验，所以与数据库中的值很接近）。然而，大部分学者认为β不具稳定性；且得出的估测β的计量参数组合众说纷纭；另外，通过股票β转换为反映投资项目系统风险的资产β教科书已有，然而现实市场并非有效使得传统的CAPMβ因含有噪音交易者风险（NTR）而并不适合用于直接估测投资项目的系统风险，行为金融的理论的进展使得这种问题的解决成为可能。针对β不具稳定性的问题，虽有学者对“β的基本面决定因素”做研究，其基本面决定因素的变化在一定程度上解释了其不稳定，但他们主要以实证研究为主，依赖从事财务与金融研究的感知及经验，没有从理论上推导为什么会有这样的关系。本文引入“杠杆效用放大机制”的研究，挖掘出决定系统风险大小的因素并且通过演绎法推导并定量化系统风险的传导机制。其中系统风险大小的决定因素不单只包括以往所讨论的系统性风险因素，而且也包括非系统性风险因素；知道其基本面决定因素，才知道β为什么会不稳定，从而才知道要提高模型的有效性则应选取具有较高β稳定性的可比公司，并据此完善可比公司的选取标准。而系统风险的传导机制亦为从股票β转换为仅反映投资项目系统风险的资产β做铺垫。针对估测β时选取计量参数组合多样性的问题，本文认为是没有控制研究样本β的稳定性从而降低了模型有效性进而导致该研究失去意义，因此通过选取高β稳定性的公司作为研究样本，通过拟合优度检验及比较法得出“沪深300”、“5年”的“月收益率”的计量参数组合所得的模型有效性最高；该计量参数组合亦为估测BAPMβ选取计量参数组合时提供依据。针对市场并非有效的现实中并不适合用含有NTR的CAPMβ来估测投资项目系统风险的问题，本文提出2种剔除NTR或者估测出不含NTR的权益β的方法（BAPM法和寻找受NTR影响小的可比公司法）。其中对于利用BAPM法，本文借鉴计量参数组合选取研究的结论，在邵希娟（2009）对Ramiah和Davidson（2002）提出的动量指数思想的2次修正的基础上提出第三点修正——确定入选组合的股票为沪市和深市日均换手率排名前300的股票；并且使用“5年”的“月收益率”数据进行回归。检验得出用BAPM剔除NTR的方法有效；而对于“受NTR影响小的可比公司”法，并不能因其受NTR影响小而忽略其NTR。间接验证NTR是系统风险，对于整个证券市场来说都会存在。因此，在并非有效市场的情况下，无论可比公司是受NTR大还是小，均应当用BAPM先对NTR进行剔除。最后，本文集成可比公司的选取、估测β时计量参数的选取及股票β转换为反映投资项目系统风险的资产β的思路，得到利用证券市场信息估测投资项目系统风险的方法，并且以逻辑步骤图的方式展现出来。另外通过试验验证方法的可操作性，得出方法可操作并且有效，同时该试验亦完善且明晰了方法的具体步骤；与现实做法进行了对比，得出本文提出的方法更加明确估测β时所应该使用的计量参数，并且得出了并非有效市场的现实中如果要通过可比上市公司估测投资项目的系统风险则需要通过DVI来估测BAPMβ。同时，针对新兴项目或者其他情况出现找不到可比上市公司的情况，本文提出通过寻找下游行业或者有相关关系行业的系统风险估测的两种方法，对投资项目系统风险的估测方法做了延伸。综上所述，本文得到更符合现实情况的投资项目系统风险的估测方法及逻辑步骤，可提供给项目投资决策工作者及有关金融部门应用，以提高决策水平。