【资本资产定价模型与资产组合理论的联系】论资本资产定价模型在资产评估的应用研究

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资产评估作为一种专职工作，在发达的资本主义国家已一百多年的历史，资产的市场化和发达的资本市场使资产评估已经成为社会分工的一个重要行业，鉴于历史的原因，国外的资产评估理论与方法已经比较系统规范，而我国目前基本上处于借鉴国外理论和经验的状况，当然，从评估的理论和方法而言，具有普遍的适用性，然而，由于资产评估是一门应用性很强的技术经济学科，不同国家的资产评估应具有不同国家的特点，中国的资产评估要屹立于世界评估之林，必须具有中国的特色。我国的资产评估萌发于20世纪80年代中期，90年代才开始进行具有现代评估内涵的资产评估，目前处于新兴的发展阶段，规模较小，网点分散，经营范围较小，理论研究极为滞后，评估方法单一，与评估实践工作的需要不相适应，影响评估实务的发展。

众所周知，资产评估的三种主要方法是成本法、市场法和收益法，目前的评估工作中采用的方法主要是成本法、市场法，收益法几乎没有得到应用，企业整体资产评估，国外的通行做法是采用收益法和市场法，而我国采用“分项家和法”，得到的是企业单项资产评估价值简单相加的“死价格”，不能满足企业整体资产评估的需要。党的十五届五中全会明确提出了对国民经济进行战略调整的伟大任务，资产评估在战略调整中扮演着重要的角色，为防止国有资产流失和保护有关各方的合法权益，就必须合理评估资产（包括整体资产）的价值，为产权转让提供依据。

收益法的前题条件是资本报酬率的合理确定，为了计算资本报酬率，必须研究资本资产定价模型，因此本文探讨资本资产定价模型的应用研究。资本资产定价模型在国外发达的资本主义国家已得到广泛的应用，被称之为金融界的革命，它的出现使资本市场发生了重大变化，然而由于资本资产定价模型至今没有得到理论上的系统论证，在国外依然存在很大的争议。本文结合中国股票市场的实际情况应用现代推断统计学证明资本资产定价模型的成立，并阐述资本报酬率的确定过程，为收益法的应用做前期准备。        

 

               第一章  资本资产定价模型的基本理论

一、资本资产定价模型的基本假设:

假设资本市场是高度有效的，包括信息畅通、没有信息成本、没有转换成本、没有税赋、在投资方面几乎没有限制，没有投资者大到足以能够影响证券的市场价值﹔同时假设投资者对个别证券的预期报酬率和风险存在着一致性的看法。

二、特征线：

 先计算出特定证券与市场均衡组合的风险溢酬，然后将相应的点绘制成图，如图（1-1）所示：

三、有关特征线的三个重要问题：

（一）、α ：α是特征线在纵轴的截距，从理论上讲，α应等于零。如果α小于零，理性的投资者拒绝购买该证券，如果相当多的投资者拒绝购买该证券，那么证券价格将下降，投资报酬率将上升，从理论上讲，这个过程一直持续到α为零﹔相反，如果α大于零，相反的平衡过程将发生，这个过程也一直持续到α等于零。

（二）、β：β是特征线的斜率。表现为特定证券报酬率随整个股市平均报酬率的变动而变动,代表系统性风险。

 （三）、非系统性风险：离散程度越大，证券的非系统性风险越大。证券的总风险由两类风险组成，一类是系统性风险，系统性风险用β衡量﹔另一类是非系统性风险。分散效果如图（1-2）所示：

  从图（1-2）可见，随着随机选取的证券种类的增加，非系统性风险递减，总风险也相应递减。

四、资本资产定价模型

capm由经济学家威廉﹒夏普（william f﹒sharpe）、约翰﹒林特纳（john lintner）在60年代提出，自那时起，一直对财务界产生重要的影响，该模型假设非系统性风险可通过多元化投资分散掉，不发挥作用，只有系统性风险发挥作用。就特定证券而言，相关风险不是总风险，而是个别证券的系统性风险。capm的公式为：

          rj=rf+（rm-rf）β             （1.1）

rj是证券j的报酬率， rf是无风险资产的报酬率，rm是市场均衡组合的报酬率，β是证券j的贝他系数。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。证券组合的β是个别证券的β的加权平均。           

 

第二章   资本资产定价模型的应用研究

                       第一节  建立回归方程模型   

在图（1-1）中，α为特征线在rj1轴上的截距，理论上α应为零。如果α=0，则特征线过坐标原点，由于资本资产定价模型存在很多假设前题，即使在发达资本主义国家的成熟资本市场，这些假设前题也不能完全满足，因此，也不能保证α=0。我国股票市场开放仅十年多一点的时间，尚属于新兴资本市场，实际情况与资本资产定价模型所要求的条件相差更远，这些不理想的情况使α不会趋近于零，因此，应在α≠0的条件下，建立回归方程，在α≠0的情况下，特征线的方程为：

                   rj1=α+βrm1       （2.1）

以报酬率表示的回归方程为：

                 rj =rf+α-βrf +βrm   （2.2）

（rf+α-βrf）为特征线在rj轴上的截距，为简化起见，设（rf+α-βrf）=α1 则特征线的回归方程为：

                rj =α1+βrm          （2.3）

α1为特征线在rj轴上的截距。对大多数证券而言，α1一般都比较小且不稳定，α1、β的具体数据可用回归法求得。

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