我国上市银行系统性风险预测研究——基于β系数稳定性及影响因素的视角

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在资本市场的理论与实践中,风险的度量一直是焦点问题,特别是系统性风险,已成为众多经济学家和业内人士的研究重点。中国股票市场作为一个新兴加转轨的市场,依旧存在着经济制度、市场环境的不完善和投资者不成熟等不利因素,这也导致股票价格行为受市场整体变化的影响较大,系统性风险在股票总风险中占的比例较大,对系统性风险的度量尤为迫切。随着现代投资组合理论的建立和发展,经济学家们提出了一系列系统性风险的度量方法,B系数就是其中一种被广泛采用的度量指标。 与国外研究相比,国内关于中国证券市场β系数的实证研究较少,而一些涉及到β系数的研究多见于对CAPM模型的实证检验以及有效性研究和事件研究中;而随着越来越多的银行上市,银行类股票在我国证券市场上所占的比重越来越大,由于银行类股票特征的特殊性,许多研究在选取样本时往往将银行类股票从中剔除。这不仅限制了β系数在理论上的应用,更使得β系数在投资实践中的对系统性风险的测度和控制作用得不到充分发挥。 本文对上市银行系统性风险的研究选择了β系数进行分析,验证了β系数的时限效应和稳定性并且对其影响因素进行了分析,从而对银行类上市公司的系统性风险有了较为清晰的结论。在研究方法上,本文主要采用实证研究的方法来研究中国上市银行类股票的系统性风险,选取了β系数作为分析标的,运用实证研究的方法对β系数的稳定性、时效性以及影响因素进行了分析,在研究过程中主要运用了统计学和计量经济学的相关分析方法。在进行样本银行β系数的估算时,主要采用计量经济学中的OLS方法;在研究β系数的稳定性时,主要采用ADF法;在研究β系数的时限效应时,主要采用Wilcoxon符号秩检验;在研究宏观经济对β系数的影响时,采用格兰杰因果关系检验法(Granger CausalityTests);在实证研究银行基本特征对β系数的影响时,采用横截面数据运用多元回归分析法中的逐步回归方法。 通过上述方法的实证研究,发现我国银行类股票的β系数具有不稳定性,并且银行类股票的平均β系数是大于1的,即银行类股票的系统风险高于市场组合的风险;银行β系数与资本充足率、基本每股收益、净利润增长率等会计指标呈现比较显著的相关关系,而GDP增长率的变动以及其他一些会计变量对银行β系数影响作用不显著。本文研究不仅丰富和补充了我国目前对于β系数的相关研究,以便使β系数更好地应用于上市银行系统性风险预测的实践,而且对投资者投资行为、股票市场的完善以及政府的监管政策都有一定的积极意义。
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