山東省創業板上市公司系統性風險實證研究

高利梅　李修平

[摘要]系數是衡量市場風險的重要工具，可以反映個股對市場變化的敏感程度及個股系統性風險的大小。選取山東創業板13家上市公司，計算跨期日度、月度和季度系數。分析結果顯示，13家上市創業板上市公司的系數均在0～05，風險較小。

[關鍵詞]創業板；上市公司；系統性風險

[DOI]1013939/jcnkizgsc201716050

1引言

11研究背景及意義

股市作為經濟發展的晴雨表，其價格波動情況在一定程度上預示著經濟發展的景氣程度。2007年8月份美國的次貸危機席卷全球，波及全球經濟發展，加速了全球經濟的下滑和蕭條。在全球一體化的進程中，中國經濟也受到一定程度的影響。對于中國股市而言，2015年確實是不平凡的一年，上半年表現為瘋牛狀態，下半年呈現出暴跌狀態。從千股漲停到千股跌停，這種股市的大幅震蕩，對金融市場造成了較大的系統性金融風險。

β系數是衡量系統性風險的重要依據，β系數取值的大小反映了個股對市場變化的敏感程度。一般地，如果某只股票的β>1說明該股票的波動大于市場的波動幅度，如果0<β<1，說明該股票與市場同向變化，波動幅度小于市場波動幅度。而當β<1時，說明個股與市場反向變動，即大盤上漲時該股票下跌，大盤下跌時該股票上漲。此外，系數取值的大小也反映出個股的系統性風險的大小。因此，衡量上市公司個股的β系數可以在一定程度上反映出該股票的風險情況，對籌資者和投資者都有一定的參考意義。

12文獻綜述

在系統性風險的測度中，大部分學者采用β系數來度量。耿慶峰、宋秀峰、許蓮鳳（2016）以上海證券交易所上市的21家福建公司為研究對象，分別基于季度、月度和日度數據，計算跨期的區域上市公司β系數。研究發現，季度和月度β系數標準差較小，且具有一定的穩定性，證實系統性風險可衡量。吳可（1999）運用資本資產定價模型對滬市400余只股票（基金）測算了β系數，并對投資風險敏感度進行了劃分，提出了基于系數風險域的投資組合策略。宋寶（2013）對山西主板上市公司的風險進行預測，計算β系數對風險作出度量。

2方法介紹

資本資產定價模型最早由威廉·夏普根據馬科維茨投資組合理論提出，該模型的提出為金融市場收益結構分析提供了重要的理論依據。根據資本資產定價模型，對股票這一有價證券進行研究可得：

E（ri）=rf+βi（rm-ff）（1）

其中，E（ri）表示單只股票的期望收益率，rm表示市場平均收益率，rf表示市場無風險收益率。

將原模型轉化成單指數模型，即為：

ri=α+βirm+μi（2）

式2表示，個股收益率與市場平均收益率之間存在線性回歸關系。根據式2估計得到的樣本回歸方程在二維坐標平面上對應著一條樣本回歸線，也即證券市場線。

3實證分析

選取創業板的13家山東省上市公司以及創業板指數，通過Eviews 80軟件進行回歸分析，從而得到個股β的系數估計值。考慮到樣本容量的要求及上市公司本身上市時間的不同，搜集2011年6月29日到2017年3月31日的每日收盤價數據計算日收益率、月度收益率、季度收益率，利用最小二乘法分別回歸得到13家山東創業板上市公司的β系數估計值。

利用日度數據計算的山東13家創業板上市公司系數均值是03152；利用月度數據計算的系數均值是02858；利用季度數據計算的系數均值是02947。日度數據計算的系數稍大于月度數據和季度數據，而月度數據計算的系數與季度數據相差不大。由于受樣本容量等因素的影響，在月度數據系數中，華仁藥業所對應的系數00148未通過顯著性檢驗；在季度數據系數中，華仁藥業、東軟載波、正海磁材所對用的系數均未通過顯著性檢驗。

參照吳可對上海證券交易所400余只股票（基金）β值的劃分標準，0≤β≤05屬于風險遲鈍區域。山東省13家創業板上市公司的β系數均落入風險遲鈍區域，表示這13家上市公司與創業板指呈正相關關系，但風險反映遲鈍。截至2016年第三季度，這13家上市的平均凈資產收益率是655%，業績一般。其中有兩家上市公司的凈資產收益率為負，即精準信息的凈資產收益率為-157%，龍源技術的凈資產收益率為-263%，業績很差。

β系數的大小也反映了個股系統性風險的大小，表1中顯示的13家山東創業板上市公司β系數均在0～05，說明這13家上市公司的系統性風險均較小，比較穩定。

4結論

文章選股的山東創業板上市公司不同時間跨度下的系數波動較小，具有一定的穩定性，對于投資者有一定的參考價值。創業板上市的13家山東省上市公司風險與創業板指同向變化，13家上市公司的個股波動幅度小于市場波動幅度。同時，這13家山東創業板上市公司的系統性風險均較小，股價波動性幅度小，比較穩定。

參考文獻：

[1]耿慶峰，宋秀峰，許蓮鳳次貸危機以來福建省上市公司系統性風險實證研究[J].福建江夏學院學報，2016，6（5）：21-29.

[2]吳可滬市β—風險域分析及其投資組合策略[J].華中理工大學學報：哲學社會科學版，1999，27（5）：1-5.

[3]宋寶.基于山西省主板上市公司數據對貝塔系數的實證分析[J].經濟論壇，2013（11）：73-76.

[4]丁曉裕.我國金融行業貝塔系數與其穩定性分析[J].商業時代，2014（8）：72-74.