股票投資中的系統性風險β系數研究
——基于中美兩國股票市場價格數據

倪洪燕 王 勇

一、引 言

投資一家上市公司的風險來源于兩部分，一是與市場整體情況相關的系統性風險（System Risk），可由大盤指數的漲跌來衡量，二是上市公司自身的風險，又叫非系統性風險（Independent Risk）。一旦大盤出現劇烈下跌，這種恐慌的情緒總是會蔓延，進而影響絕大多數股票，譬如2015年7月27日單日345點或8.48%的跌幅的情形下，覆巢之下安有完卵，一家公司的質地再優良，短期內也難逃市場整體的恐慌性拋售情緒。反之，大盤的漲勢再喜人，也難免會有幾只股票逆勢下跌，這類股票往往是投資組合中用來分散系統性風險的重要選擇，比如經濟蕭條時期，電影等娛樂行業的票房會增加，表現出一定的逆周期性，當然實際中逆勢上漲的股票非常稀少。本文通過分析比對上海、深圳股票市場，以及香港聯交所和美國紐交所的幾只股票的市場風險貝塔系數，來衡量整體市場變動對單只股票價格波動影響的劇烈程度，投資者在大盤向好時應增加高風險β系數的股票的比重，以期盡可能地擴大收益，而在大盤低迷時，應增加低風險β系數股票的比重，并且應適當增加與大盤走勢不相關的股票的比重，以期盡可能地減少因系統風險增加而帶來的損失。

二、數據來源及處理

（一）數據來源

中國大陸及香港地區的股票市場數據來源于國信證券行情分析軟件，美國股票市場的數據來自于雅虎財經，換手率數據來自于和訊網，選取的股票見下表。

（二）分析時段及頻度

分析周期隨機選擇三個：2012年6月8日至2017年10月20日，以及2014年7月29日至2015年6月15日，2007年1月26日至2012年6月8日，為增加分析的準確性，浦發銀行和特力A的數據選擇日度、周度、月度三個頻度進行分析。

（三）數據處理

1、對于分析期內涉及較多停牌日，所選數據需排除停牌日，根據《上海證券交易所交易規則（2015年修訂版）》第3.4.13節，暫停上市后恢復上市的股票首個交易日無價格漲跌幅限制，股票復牌后首日的股價可與大盤當日的指數對應，即該兩只股票在復牌首日可對停牌期間的市場行情（滬深300指數、上證指數）進行補漲或補跌。

2、為排除股利分紅或擴股的情況，所選的股價數據均是作了復權處理的，對原始股價數據再作如下處理，得到收益率序列數據：

三、建立模型

采用市場模型（閻東明、張華倫，1996），即股價收益率序列Ri對市場收益率序列Rm做回歸，μi為擾動項：

使用eviews軟件進行回歸（高鐵梅，2009），方程回歸后得出R2值，該值的計算公式如下：

R2=ESS回歸平方和/TSS離差平方和，它描述了市場波動對單只股票波動的解釋程度，單只股票的市場風險系數的有效性須一并結合回歸方程的R2值來看。

為檢驗該模型的有效性，以浦發銀行為例，變換分析周期、市場指數（分別采用上證綜指及滬深300指數）及分析頻度（分別采用日度、周度及月度數據），有如下兩點發現：

（一）β系數在不同的市場指數下具有穩定性。選定分析周期，變更市場指數（由上證綜指變為滬深300）后，浦發銀行的風險β系數變動很小，這說明通過該模型計算出來的市場風險β系數具有可靠性，不會因所選的市場指數不同而出現劇烈波動。為檢驗該模型在國際股票市場上的通用性，本文分析了港股及美股的股票，經分析發現匯豐控股、IBM及Ctiti Group在選定周期下的日度、周度及月度數據的風險β系數差距極小，這說明該模型也可以很好地用于分析國際股票市場的系統風險系數。

表1 浦發銀行股票風險β系數

表2 特力A股票風險β系數

表3 港股及美股個股風險β系數

C i t i G r o u p g s p c日度 2 0 1 2年6月8日至2 0 1 7年1 0月1 9日 1 3 5 1 1.5 4 0.5 5周度 2 0 1 2年6月4日至2 0 1 7年1 0月1 6日 2 8 1 1.5 4 0.4 7月度 2 0 1 2年7月至2 0 1 7年9月6 3 1.5 2 0.3 3

（二）應選擇與該股票強相關的指數作為市場指數。選定創業板股票沃森生物，分別用創業板指和上證綜指作為市場指數回歸，發現前者的R2為0.28，大于后者的0.16，沃森生物的股價波動中由創業板指波動解釋的比例更高。

表4 沃森生物股票風險β系數

（三）變更分析周期后，浦發銀行的風險β系數差距較大，這說明股票的風險β系數會因時期的不同而出現較大差距。

四、市場風險系數度量結果

為增加分析的準確度，我們選擇與所分析股票強相關的指數作為市場指數，市場風險β系數及回歸方程的R2見下表，經分析有如下發現：

（一）市場中的“妖股”走勢與大盤關聯度低。特力A的風險β系數雖然較大（在0.64至0.95之間），但是回歸方程的R2很小（在0.02至0.16之間），這說明特力A的風險受系統性因素影響很小，這與特力A的股價走勢是相吻合的，2012年10月12日至2017年11月10日，上證指數從2105點漲至3433點，漲幅63%，而同期特力A卻暴漲了近6倍，成為股市暴跌期間的游資避風港（R.Thaler,1985）。

（二）特殊行業股票價格走勢與大盤關聯度較低。上海萊士的β系數為0.41，R2僅為0.09，說明上海萊士的股價波動中只有不到10%的因素是來自于大盤，并且大盤波動1個點，上海萊士僅波動0.41個百分點。經和訊網的股票資料發現，上海萊士的720日換手率僅為203%，換手率極低（數據來自和訊網）。經查詢上市公司股東資料發現，上海萊士前十大股東合計持股比例達84.89%，散戶只有15%的籌碼，十大股東除自然人和匯金外，其他大股東主要是“科瑞系”和“萊士系”，合計持有75%的股份。另外，公司主營血液制品，屬于醫藥制造業，醫藥行業沒有明顯的行業周期性，隨著居民收入的提高、政府醫藥衛生投入的逐步提高，而促使醫藥行業保持較快速的增長，經分析該股的系統風險β系數發現，該股具備良好的抗系統性風險的能力。

深證成指

上海萊士

（三）低換手率股票價格走勢與大盤關聯度較低。根據和訊網的換手率數據，主營地產業務的銀億股份的換手率極低，720日換手率僅為246%，流通盤為25.7億股，經回歸分析發現，銀億股份的的β系數為0.56，R2為0.1。

（四）與常規投資思路不符的股票。黃金、地產股票與大盤的走勢應該呈現弱相關的關系，在股市低迷甚至下跌時，市場中的資金會選擇購買黃金保值，并會加大地產市場投資力度，實現資產的增值，但紫金礦業與萬科的R2值都在0.35左右，與大盤走勢的關聯度較高。

表5 股票市場風險β系數度量

五、結 論

本文通過分析中美股票市場風險β系數有如下三點結論：一是個別股票的系統風險系數低，但并不意味著它的風險小，β系數并不能作為判斷股性活躍度的唯一依據，比如特力A的β系數僅為0.88，與浦發銀行（0.81）接近，但其股性活躍度卻遠高于浦發銀行，這是因為特力A的R2僅為0.16，而浦發銀行卻為0.42，即特力A的股價走勢因素中更多地取決于自身的風險因素，而與大盤關聯度較低，所以在分析股票的系統風險時，應結合回歸方程的R2一并分析；二是本文并未找到與市場走勢負相關的股票，國新能源雖然作為為數不多的在選定周期與大盤走勢相違的股票，但其β值依然為正值（0.53），這種背離只是反映在極低的R2（0.06）值上；三是本文提出將 β＾=β*R2作為衡量股票系統風險的指數，這個調整后的β指數既考慮了原β系數，又考慮了市場系數的解釋力度。

表6 調整后的風險β系數

β＾系數 0.22 0.22 0.22 0.20 0.17 0.14上海萊士0.04股票 海欣食品β＾系數 0.14貴州茅臺0.11沃森生物0.11貴州茅臺0.08銀億股份0.06 0.15 0.15國新能源0.03