在单指数模型(市场模型)中,Beta系数度量一项资产相对市场指数收益变化的敏感度,即资产收益变化相对市场指数收益变化的偏离。资产的Beta系数被广泛应用于投资组合的管理。投资组合的Beta系数是组合中每一项资产的Beta系数的加权平均,投资经理可以根据对未来市场走势的预测,动态地调整投资组合的Beta系数,从而达到积极管理的效果。因此,正确计算资产的Beta系数在投资组合的管理中具有非常重要的作用。通常,计算资产的Beta系数,是对资产和市场指数的历史收益数据进行回归分析来完成的,但通过这种方法计算得到的Beta系数只是事后估计的值,能否直接用来作为当期的Beta系数是值得怀疑的。实际上,没有确实的根据来认为Beta系数随着时间的推移是稳定的。本课题主要研究的内容是关于中国证券市场上市公司Beta系数的预测。假设中国上市公司的Beta系数不是保持稳定的,通过回归分析找出能够预测Beta系数的因素,如总资产、成长性、现金红利分配律、财务杠杆比率、流动比率、ROE等。然后,根据回归分析的结果,分析这些因素所包含的意义。在本文中,基于中国证券市场上市股票的价格数据和公开信息,利用多元回归分析方法,对中国证券市场上市股票的贝塔系数的预测进行了初步探讨。结果表明,合历史Beta系数和基本面因素的预测方法要明显优于假设次一期的Beta系数不变的预测方法,但与假设次一期的Beta系数回归1的预测方法相比,并不具备显著的优势。