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[摘要]资本资产定价模型是现代金融理论的三大基石之一，经常被西方发达国家的投资者用来解决金融投资决策中的一般性问题，在诸如资产定价、投资风险分析以及投资组合业绩的测算等方面得到了广泛的应用。地产股是我国股票市场的一个重要角色，地产业的健康发展对整个国民经济的发展起到至关重要的作用，地產股的特殊性还在于它受政策调控的影响极为显著。本文将研究视角放在地产业这样一个特殊行业，从实证角度具体探析资本资产定价模型对我国上海证券交易所地产股股票收益率的解释能力，并对实证分析结果提出合理的解釋。
[关键词]风险；投资组合；资本资产定价模型；地产股
1、引言
进入21世纪以来，房地产行业逐渐成为国民经济的支柱产业，也是政府财政收入的重要来源。房地产行业的影响力，早已经超脱了行业本身，逐步扩展到人们生活的方方面面。在我国产业发展能够实现转型升级之前，地产业的健康发展将一直是一个关系到我国整个市场经济能否健康发展的重要因素。地产行业是一个受政府政策影响很大的高风险行业，投资房地产的风险很大，本文重点关注资产资本定价模型对我国上海证券交易所房地产企业股票收益率的解释能力。
资本资产定价理论是在马克维茨投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的一种证券投资理论，主要研究证券市场中资产的预期报酬率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。1964年，威廉·夏普在马柯维茨的投资组合理论的基础上首次提出资本资产定价模型，即CAPM。CAPM是第一个在不确定条件下，使投资者实现效用最大化的资产定价模型，它的提出是西方金融理论的一场革命，其主要特点是只有系统风险才在股票定价中起作用，股票的报酬与股票系统风险的量度B成正比。
资本资产定价模型建立在以下基本假设之上：市场是完全有效的，所有投资者拥有同样的预期；所有投资者都追求当期报酬最大化，并以各组合的期望报酬和标准差为基础进行投资组合选择；所有投资者都可以以无风险利率无限制的借入或贷出资金；所有投资者都是价格接受者，任何一个投资的买卖行为都不会对股票价格产生影响；没有税金和交易成本；所有的资产都可以被完全细分，拥有充分的流动性；所有资产的数量是固定不变的。
2、模型设定与变量描述
资本资产定价模型可以表示为：
Rp=Rf+β*（Rm-Rf：） （1）
其中Rp是资产或资产组合的收益率：Rf为无风险报酬率；β为给定资产或资产组合的系统风险；Rm是市场组合的收益率。从模型当中我们可以看出，资产或投资组合的期望报酬率取决于三个因素：无风险报酬率Rf，通常将国债的收益率或者银行定期存款的收益率作为无风险报酬率；风险系数β，β系数是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。β越大，系统性风险越高，要求的报酬率越高，反之，β越小，要求的报酬率越低风险补偿，即（Rm-Rf），是投资者为补偿承担超过无风险报酬的额外风险而要求的报酬，即市场组合报酬率与无风险报酬率之差。
本文以上海证券交易所40只地产股票为研究对象，之所以如此，考虑两个因素：第一，数据的可得性，目前上证综合指数是衡量股市状况的主要指标，为计算市场收益率提供了基本的数据；第二，国内有关资本资产定价模型的论文多以上海证券市场为研究对象，这为本文的结果提供了很好的比较对象。
本文数据主要来源于雅虎财经网站的上证地产股票数据，数据的选取期限是2014年7月21日到2016年7月18日。文章的市场指数以上证综合指数为代表，因为上证综合指数能够比较准确地反映市场整体的行情和发展趋势，并且概括了上海股票市场中的各种证券，比较符合资本资产定价模型所描述的市场组合，而且上证综合指数是一种价值加权指数，符合资本资产定价模型的市场组合的构成要求。样本股选取了上海证券交易所40只地产股，基本上包括了上交所全部的地产股票，具有代表性，能够反映出资本资产定价模型对地产股股票收益率的解释能力。
在国外的研究中，无风险利率常常以一年期的国债利率或银行同业拆借利率来代替。由于我国还没有进行利率市场化，且国债品种以长期国债居多，因此无法以国债利率代表无风险利率，而在目前情况下，我国的银行信用实质上等同于国家信用，在银行的存款通常被认为是没有风险的，所以，在本文中选取三个月的定期储蓄存款利率为无风险利率。
估计单只股票的B系数采用单指数模型：
Rit-Rft=αi+βi（Rmt-Rft）+εit（2）
其中R_it为单只股票在t时刻的收益率，R_mt为市场组合在t时刻的收益率，εit为残差项，αj与βi为待估计的参数。
股票组合的β系数估计采用下列时间序列的资本资产定价模型：
Rpt-Rft=αp+βp（Rmt-Rft）+εpt（3）
其中R_Dt为t时期股票组合的收益率，Rft为t时期无风险利率，Rmt为t时期市场组合的收益率，εpt为回归的残差，αp与βp为待估计参数。
3、我国上证地产股的风险测度与组合效应分析
由单因素模型可知股票的总风险分为由市场引起的系统风险和与市场无关的非系统风险两部分，而根据投资组合理论，系统风险不能够通过优化投资组合来消除，而非系统风险则可以通过分散化投资来消除。从国外股票市场的发展历史来看，市场建立初期系统风险对股价的影响较大，非系统风险对股价的影响较小。而成熟市场的系统风险对个股影响趋于收敛，非系统风险可以由投资组合来加以有效地回避。
对股市风险的测度，我们选择了两个指标，分别是个股风险指标B和个股与市场的决定系数R^2。关于β系数在此就不再多讲，下面解释一下决定系数R^2。决定系数R^2实际上就是个股与市场组合的相关系数的平方.它是用来衡量系统风险占个股总风险的比例。
估计单只股票的β系数采用单指数模型（2），通过Eviews7软件实现，所得回归结果如表1： 对于股票组合的B系数估计，将40只股票求得的β值按照从小到大的顺序排列，并且按照从小到大顺序分组，将40只股票分成10組，每组4只股票。依据分组结果，股票组合β系数的估计采用下列时间序列的資本资产定价模型（3），对分成的10组股票组合求β系数，所得结果如下表2：
接下来对资本资产定价模型的横截面数据回归检验。根据回归方程计算出来的单只股票贝塔系数，对其进行分组后，再分别计算出每个股票组合的超额收益率平均值，最后根据这些数值对资本资产定价模型进行横截面数据回归检验。具体的回归方程如下所示：
Yi=α1+α2Xi+εi （4）
其中Yi=Ri-Rf是通过测算股票组合的超额收益率的算术平均数求得；Xi=βi是通过测算股票组合的贝塔值的算术平均值求得；εi是用来表示估计方程的残差。分组方法按上文介绍的按贝塔系数从小到大顺序分成10组。所得结果为Yi=0.0064-0.0049Xi，T值为0.097，在5%的显著性水平下不显著，RA2为0.0007，方程的拟合优度很低。
4、结论及其解释
首先，由单只地产股的RA2都较高可知目前地产股所承受的风险主要是系统风险。其原因是目前我国的房地产业受政府的宏观调控政策影响很大，政府部门的土地政策、产权政策、教育政策、户籍政策等都会对房地产市场带来巨大影响。
其次，通过投资组合，很难对地产股的非系统风险带来影响。由于地产股主要受系统风险的影响，非系统风险占的风险比重很低，因此投资组合决策对于地产股的风险影响不大。因此，在股票市场中，无法通过投资组合决策达到分散风险的目的。
最后，在本资产定价模型的横截面数据回归检验中，贝塔系数的t统计量是不显著的，并且贝塔系数的估计量为负值，这表明了上海证券市场上地产股的系统性风险与收益率之间存在的负相关关系，而且，由于t统计量并不显著，因此说明上海股票市场地产股的系统性风险不足以解释其预期收益率的大小。近年来，中国股票市场连续下跌，从而导致上海股票市场的超额收益率的平均值显示为负数。这在一定程度上严重打击投资者的投资热情与意愿，投资者感觉投资股票市场的风险性较大，不如把钱存在银行来得安全与稳定，这在一定程度上也解释了系统性风险的溢价为负数。不过，在长期走势上，股票收益率与系统性风险应该还是服从正相关关系的，即高的投资风险应该带来高的投资效益。
[关键词]风险；投资组合；资本资产定价模型；地产股
1、引言
进入21世纪以来，房地产行业逐渐成为国民经济的支柱产业，也是政府财政收入的重要来源。房地产行业的影响力，早已经超脱了行业本身，逐步扩展到人们生活的方方面面。在我国产业发展能够实现转型升级之前，地产业的健康发展将一直是一个关系到我国整个市场经济能否健康发展的重要因素。地产行业是一个受政府政策影响很大的高风险行业，投资房地产的风险很大，本文重点关注资产资本定价模型对我国上海证券交易所房地产企业股票收益率的解释能力。
资本资产定价理论是在马克维茨投资组合理论和资本市场理论基础上形成发展起来的一种证券投资理论，主要研究证券市场中资产的预期报酬率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的。1964年，威廉·夏普在马柯维茨的投资组合理论的基础上首次提出资本资产定价模型，即CAPM。CAPM是第一个在不确定条件下，使投资者实现效用最大化的资产定价模型，它的提出是西方金融理论的一场革命，其主要特点是只有系统风险才在股票定价中起作用，股票的报酬与股票系统风险的量度B成正比。
资本资产定价模型建立在以下基本假设之上：市场是完全有效的，所有投资者拥有同样的预期；所有投资者都追求当期报酬最大化，并以各组合的期望报酬和标准差为基础进行投资组合选择；所有投资者都可以以无风险利率无限制的借入或贷出资金；所有投资者都是价格接受者，任何一个投资的买卖行为都不会对股票价格产生影响；没有税金和交易成本；所有的资产都可以被完全细分，拥有充分的流动性；所有资产的数量是固定不变的。
2、模型设定与变量描述
资本资产定价模型可以表示为：
Rp=Rf+β*（Rm-Rf：） （1）
其中Rp是资产或资产组合的收益率：Rf为无风险报酬率；β为给定资产或资产组合的系统风险；Rm是市场组合的收益率。从模型当中我们可以看出，资产或投资组合的期望报酬率取决于三个因素：无风险报酬率Rf，通常将国债的收益率或者银行定期存款的收益率作为无风险报酬率；风险系数β，β系数是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。β越大，系统性风险越高，要求的报酬率越高，反之，β越小，要求的报酬率越低风险补偿，即（Rm-Rf），是投资者为补偿承担超过无风险报酬的额外风险而要求的报酬，即市场组合报酬率与无风险报酬率之差。
本文以上海证券交易所40只地产股票为研究对象，之所以如此，考虑两个因素：第一，数据的可得性，目前上证综合指数是衡量股市状况的主要指标，为计算市场收益率提供了基本的数据；第二，国内有关资本资产定价模型的论文多以上海证券市场为研究对象，这为本文的结果提供了很好的比较对象。
本文数据主要来源于雅虎财经网站的上证地产股票数据，数据的选取期限是2014年7月21日到2016年7月18日。文章的市场指数以上证综合指数为代表，因为上证综合指数能够比较准确地反映市场整体的行情和发展趋势，并且概括了上海股票市场中的各种证券，比较符合资本资产定价模型所描述的市场组合，而且上证综合指数是一种价值加权指数，符合资本资产定价模型的市场组合的构成要求。样本股选取了上海证券交易所40只地产股，基本上包括了上交所全部的地产股票，具有代表性，能够反映出资本资产定价模型对地产股股票收益率的解释能力。
在国外的研究中，无风险利率常常以一年期的国债利率或银行同业拆借利率来代替。由于我国还没有进行利率市场化，且国债品种以长期国债居多，因此无法以国债利率代表无风险利率，而在目前情况下，我国的银行信用实质上等同于国家信用，在银行的存款通常被认为是没有风险的，所以，在本文中选取三个月的定期储蓄存款利率为无风险利率。
估计单只股票的B系数采用单指数模型：
Rit-Rft=αi+βi（Rmt-Rft）+εit（2）
其中R_it为单只股票在t时刻的收益率，R_mt为市场组合在t时刻的收益率，εit为残差项，αj与βi为待估计的参数。
股票组合的β系数估计采用下列时间序列的资本资产定价模型：
Rpt-Rft=αp+βp（Rmt-Rft）+εpt（3）
其中R_Dt为t时期股票组合的收益率，Rft为t时期无风险利率，Rmt为t时期市场组合的收益率，εpt为回归的残差，αp与βp为待估计参数。
3、我国上证地产股的风险测度与组合效应分析
由单因素模型可知股票的总风险分为由市场引起的系统风险和与市场无关的非系统风险两部分，而根据投资组合理论，系统风险不能够通过优化投资组合来消除，而非系统风险则可以通过分散化投资来消除。从国外股票市场的发展历史来看，市场建立初期系统风险对股价的影响较大，非系统风险对股价的影响较小。而成熟市场的系统风险对个股影响趋于收敛，非系统风险可以由投资组合来加以有效地回避。
对股市风险的测度，我们选择了两个指标，分别是个股风险指标B和个股与市场的决定系数R^2。关于β系数在此就不再多讲，下面解释一下决定系数R^2。决定系数R^2实际上就是个股与市场组合的相关系数的平方.它是用来衡量系统风险占个股总风险的比例。
估计单只股票的β系数采用单指数模型（2），通过Eviews7软件实现，所得回归结果如表1： 对于股票组合的B系数估计，将40只股票求得的β值按照从小到大的顺序排列，并且按照从小到大顺序分组，将40只股票分成10組，每组4只股票。依据分组结果，股票组合β系数的估计采用下列时间序列的資本资产定价模型（3），对分成的10组股票组合求β系数，所得结果如下表2：
接下来对资本资产定价模型的横截面数据回归检验。根据回归方程计算出来的单只股票贝塔系数，对其进行分组后，再分别计算出每个股票组合的超额收益率平均值，最后根据这些数值对资本资产定价模型进行横截面数据回归检验。具体的回归方程如下所示：
Yi=α1+α2Xi+εi （4）
其中Yi=Ri-Rf是通过测算股票组合的超额收益率的算术平均数求得；Xi=βi是通过测算股票组合的贝塔值的算术平均值求得；εi是用来表示估计方程的残差。分组方法按上文介绍的按贝塔系数从小到大顺序分成10组。所得结果为Yi=0.0064-0.0049Xi，T值为0.097，在5%的显著性水平下不显著，RA2为0.0007，方程的拟合优度很低。
4、结论及其解释
首先，由单只地产股的RA2都较高可知目前地产股所承受的风险主要是系统风险。其原因是目前我国的房地产业受政府的宏观调控政策影响很大，政府部门的土地政策、产权政策、教育政策、户籍政策等都会对房地产市场带来巨大影响。
其次，通过投资组合，很难对地产股的非系统风险带来影响。由于地产股主要受系统风险的影响，非系统风险占的风险比重很低，因此投资组合决策对于地产股的风险影响不大。因此，在股票市场中，无法通过投资组合决策达到分散风险的目的。
最后，在本资产定价模型的横截面数据回归检验中，贝塔系数的t统计量是不显著的，并且贝塔系数的估计量为负值，这表明了上海证券市场上地产股的系统性风险与收益率之间存在的负相关关系，而且，由于t统计量并不显著，因此说明上海股票市场地产股的系统性风险不足以解释其预期收益率的大小。近年来，中国股票市场连续下跌，从而导致上海股票市场的超额收益率的平均值显示为负数。这在一定程度上严重打击投资者的投资热情与意愿，投资者感觉投资股票市场的风险性较大，不如把钱存在银行来得安全与稳定，这在一定程度上也解释了系统性风险的溢价为负数。不过，在长期走势上，股票收益率与系统性风险应该还是服从正相关关系的，即高的投资风险应该带来高的投资效益。