导读:本文包含了贝塔系数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:系数,贝塔,资本,模型,资产,因子,债券。
贝塔系数论文文献综述
傅宗奕[1]（2018）在《我国上市商业银行基本面对贝塔系数影响的研究》一文中研究指出金融业本身就是一个经营风险的行业,风险度量和风险管理一直是金融业内研究的一个重要课题。自夏普提出资本资产定价模型以来,模型中的贝塔系数因为衡量了证券收益相对于市场收益变动的反应程度,成为使用最多的衡量系统风险的指标之一。而银行业作为我国金融体系中的重要组成部分,在我国经济发展过程中发挥着中流砥柱的作用。因此,我国商业银行的贝塔系数是多少,受什么因素影响就有一定的研究价值。以前的研究普遍认为公司的基本面、宏观经济以及行业差异都会影响贝塔。在之前的研究中,对于基本面影响的研究方法多是用多元线性回归的方法,通过逐步回归消除变量间存在的多重共线性,研究公司的基本面中各因素对贝塔系数的影响大小。在逐步回归法下会出现两个问题,一是会减少所选择变量数目,二是构造的模型拟合效果不好。本文的研究主要包括两个方面,一是通过资本资产定价模型计算我国已经上市的16家商业银行2013-2017年的贝塔系数,发现我国银行业的贝塔系数集中在1附近,相对于其他行业来说并不是很高,并且国有控股的商业银行和股份制商业银行的贝塔也有不同。二是选取能够代表商业银行基本面的19个指标来研究其对商业银行贝塔的综合影响。因为这些指标存在相关性,与之前的研究不同的是在本文在实证分析中使用了因子分析而不是逐步回归的方法,对这19个指标进行分析,提取出主因子后对贝塔进行回归,并且根据结果可以看到多重可决系数比较高,模型的拟合效果较好。本文的不足在于没有验证CAPM模型是否适用于我国股市,并且由于我国很多商业银行上市时间较短,可用股票数据较少,并且可查的财务报表年份也很少,有些指标由于规定改变计算方式也不统一,以至于没有去研究单个商业银行的基本面对于其贝塔的影响程度,这样更有实际指导意义。相对于计算结果而言,本文更重要的目的在于提出一种衡量公司基本面对于贝塔系数综合影响的思路和方法。(本文来源于《山东大学》期刊2018-04-20）
王洋[2]（2018）在《波动率回归常态 关注高贝塔系数债券品种》一文中研究指出在毫无波澜的经济基本面环境下，全球债券市场再度迎来暴跌。美国10年期国债收益率上破2.70%关键阻力位，标志着美国债券市场30年来的下行趋势线被击破，利率冲击蔓延至风险资产，美国VIX指数显着抬升，上破2016年以来的下行趋势线；德国10年期国债收益率上(本文来源于《经济参考报》期刊2018-02-01）
崔丽芳,邓迎春[3]（2017）在《基于贝塔系数变动影响因素条件下贝塔系数的稳定性研究》一文中研究指出本文从影响贝塔系数的行业风险变化的角度分析不同年度企业的贝塔系数,并结合CHOW检验法对贝塔系数的稳定性进行研究,结果认为只要影响贝塔系数的行业风险没有变化,则贝塔系数是相对稳定的,如果行业风险发生了变化,在变化之后的贝塔系数也是相对稳定的。(本文来源于《时代金融》期刊2017年20期）
李经路,郭静[4]（2017）在《智力资本对贝塔系数影响路径的数理分析与数据检验——上市公司数据的例证》一文中研究指出分析了智力资本各要素单独对贝塔的影响路径以及各要素耦合作用时对贝塔的影响路径。人力资本、结构资本及关系资本含量越高,公司的贝塔越小,但是单要素对贝塔影响并不明显,只有叁因素耦合作用时,才与公司贝塔显着负相关。在此基础上推导出了考虑智力资本的CAPM修正模型。(本文来源于《软科学》期刊2017年07期）
崔丽芳,邓迎春[5]（2017）在《有色金属行业贝塔系数时变性影响因素研究》一文中研究指出研究贝塔系数的影响因素才能更准确的判断贝塔系数的变化,才能使其成为一个有效的投资工具,本文从有色金属行业出发,研究分析了27家企业的有色金属企业的贝塔系数变动的基本情况,并对贝塔系数的影响因素进行实证分析,影响贝塔系数的最要因素是行业因素,其次才是成长性、盈利性以及股利支付情况。(本文来源于《经贸实践》期刊2017年11期）
闫珍珍[6]（2017）在《我国家电行业贝塔系数的实证研究》一文中研究指出家电行业在我国传统行业中占据非常重要的地位,在数字科技发展日新月异的今天,维持我国家电行业持续有力地发展意义重大。由此,需要对家电行业所面临的诸多风险有所掌握,其中,家电行业股市的系统性风险便是值得深入研究的重要内容。本文基于CAPM模型中的β系数对家电行业股市的系统性风险进行研究。首先,选取沪深两市各5只家电股票的周度和月度交易数据,将沪深两市的家电样本股票分别进行等权混合,构成沪市和深市家电股票组合,并计算沪深两市周度和月度的家电股票组合超回报及其市场超回报。基于CAPM模型,运用滚动回归的方法对周度和月度的β系数进行最小二乘估计,并从度量时限、股市环境、股市发展态势这叁个角度对沪深两市家电股票组合β系数进行对比分析。结果表明,我国沪深两市家电股票组合β系数在整个时域上的走势大致相同,且深市家电股票组合β系数的波动区间比沪市要小。第二步,本文运用状态空间模型,假设系数是随机游走过程,通过卡尔曼滤波估计器求得沪深两市家电股票组合的β系数,并从拟合优度、平均绝对误差及均方误差叁方面分析了两种不同模型的拟合效果。结果表明,基于CAPM理论的动态模型比静态模型的拟合效果要好,特别是在超回报波动较大的时间段尤其明显。第叁步,本文对沪深两市家电股票组合时变β系数时间序列的平稳性进行了分析,进一步通过ARFIMA(p,d,q)模型和R/S分析法检验了时变β系数时间序列是否具备长记忆性,除此之外,还对沪深两市家电股票组合时变β系数进行了“Granger”因果检验。结果表明,我国沪深两市的家电股票组合时变β系数时间序列均具备长记忆性,且这种长记忆性增强了沪深两市家电股票组合时变β系数之间的短期解释能力。本文对沪深两市家电股票组合β系数的稳定性和时变性进行了实证研究,并对时变β系数的长记忆特征进行了检验,为β系数的研究开启了新方向。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
祝婷[7]（2017）在《贝塔系数的估计及ST板块实证分析》一文中研究指出本文基于风险的时变性,给出了β系数的时变最小二乘估计。在此基础上,基于数据的时序性提出了 β系数的一种新的估计方法——指数加权平滑时变估计。给出了基于股票定价功能选择衰减因子λ*和基于估计层面选择衰减因子λ*、λ*的两种衰减因子优化方法,得到两种指数加权平滑时变估计EWMA-I和EWMA-II。基于中国股市2014年8月至2017年3月ST板块指数数据,进行了实证分析。首先,对ST板块证券结构进行统计分析。其次,分叁个时间段检验ST板块的弱式有效性。最后,讨论了 CAPM定价理论的实证分析:检验了单指数CAPM模型的适用性;给出了β系数的三种估计方法;基于CAPM定价理论一步预测结果的统计分析,得到了有理论和实用价值的良好结果。基于2016年6月至2017年3月沪深300指数和ST板块指数,将ST板块作为产品,沪深300作为市场,进行了Granger因果检验分析,估计了 ST板块对沪深300(主板市场)的β系数,从而分析了 ST板块和主板市场的关联性。(本文来源于《华中师范大学》期刊2017-04-01）
李经路,郭静[8]（2017）在《智力资本影响了高新技术公司的贝塔系数吗?——基于2011-2014年的数据检验》一文中研究指出在知识经济背景下,智力资本已经成为公司价值的主要驱动力,公司价值又与贝塔系数存在着关联性。文章依据手工搜集的2011-2014年高新技术公司的年报数据,使用因子探索、多元线性回归和主成分分析法分析了智力资本各要素单独对贝塔系数的影响路径以及各要素耦合作用对贝塔系数的影响路径。研究表明人力资本、结构资本及关系资本含量越高的公司,其贝塔系数越小,但是智力资本各要素单独对贝塔系数影响作用并不明显,只有人力资本、结构资本以及关系资本耦合作用时,才与公司贝塔系数显着负相关。文章的创新是提出了修正贝塔系数的思路,推导出了兼顾智力资本的CAPM修正模型。(本文来源于《华东经济管理》期刊2017年02期）
张宸,高芸芸[9]（2016）在《资本资产定价模型应用研究——对上海机电股份贝塔系数的测算》一文中研究指出经典的资本资产定价模型中所指的风险,按照是否可以利用多元化投资加以驱除区分为系统风险和非系统风险,而系统风险的大小主要靠β值进行测量。文章以上海机电股份为研究对象,运用图形分析和最小二乘法探究上海机电的预期收益率与风险之间的关系,并预测其β系数。实证结果说明:上海机电股份的风险与其收益之间显示出简单的线性关系,并且为正的线性相关关系;进一步通过预测其β系数发现该股票的风险比整体市场投资组合的风险要高,相应的其收益也大于整体市场投资组合的平均收益率。(本文来源于《生产力研究》期刊2016年12期）
阎志儒[10]（2016）在《资本资产定价模型的贝塔系数时变性研究》一文中研究指出威廉·夏普(1964)和林特纳(1965)分别提出了反映有价证券市场上有价证券收益率和它的风险之间的关系的模型,这个模型被称为资本资产定价模型(CAPM)。其核心理论是在均值-方差理论的基础上和资本资产市场存在无风险利率的条件下,把有价证券市场的风险划分为非系统性风险和系统性的风险。作者认为通过有效的资产投资组合可以分散有价证券的非系统性风险,而有价证券的系统性风险通过投资组合难以避免。这一部分难以避免的风险用系统性的风险系数来表示,就是资本资产定价模型中的贝塔(β)系数。投资者通过分析贝塔系数,就可以判断一个有价证券系统性风险的大小,进而进行投资决策。资本资产市场上的有价证券的期望收益率与系统性风险系数贝塔是线性相关的。我国的资本资产市场发展越来越快,相应的资本资产市场的风险也就越来越大,因此对资本资产市场上的有价证券的风险的研究也就越来越重要了。资本资产市场上有价证券的非系统性风险可以通过有效的投资组合分散,难以分散的风险就是系统性风险,用贝塔系数来表示,因此对有价证券市场的风险的研究主要是集中在系统性风险系数贝塔的研究上。由于贝塔系数是对未来有价证券系统性风险的估计,因而不能很准确的确定贝塔系数的值,贝塔系数只是一个估计的值。因此,研究系统性风险系数β系数的变化过程以及对β系数进行更加准确的预测,可以揭示资本资产市场上投资者的行为特征,也可以揭示资本资产市场的均衡性。这对于资本资产市场上有价证券的定价、投资组合的有效管理、交易性金融资产的风险度量都具有十分重要的意义。因此,论文对于单期条件下的贝塔系数时变性和跨期条件下贝塔系数时变性进行研究。针对目前国内外对系统性风险系数贝塔系数的研究不断深入发展,本文假设有价证券的价格符合一阶马尔可夫过程,构建单期条件下时变贝塔系数的模型,并对单期条件下的时变贝塔模型进行求解,在贝塔时变性的基础上对贝塔系数进行预测。选取A股中前10支股票的收盘价作为研究对象,沪深300为有价证券的资产组合代表,运用马尔可夫转换过程将股市划分为高风险、低风险两个状态,进行实例分析。研究结果表明,引入时变性的贝塔系数模型的拟合效果显着优于经典的资本资产定价模型的方法。系统性风险系数贝塔的发现是金融界的一个十分重要贡献,但是在资本资产定价模型中,假设系统性风险系数贝塔是一个常数,是不变的,没有考虑到贝塔系数是变化的,而国内外的大量的实证研究表明系统性风险系数贝塔是不稳定的,关注的是实证检验结果,很少有学者对跨期条件下贝塔系数时变性作出研究。本文在接受Sharpe经典资本资产定价前提假设的基础上,并且假定有价证券的价格是一个随机过程,服从一阶马尔可夫过程,假设投资者具有跨期投资行为,建立跨期时变贝塔时变模型,然后求解。并选取深交所10种一级行业指数的月收盘价格指数作为样本,价格进行复权处理,沪深300为资产组合代表,实证结果表明,证券市场行业贝塔系数在所选取的样本区间内是不稳定的,采用马尔可夫方法给出了系统性风险系数贝塔系数时变估计,能够更好的揭示系统性风险系数的时变性特征,并基于均方误差和平均绝对误差比较了传统资本资产定价模型的贝塔系数模型和跨期条件下时变贝塔模型方法优劣的比较。结果发现跨期条件下时变贝塔模型对于贝塔系数的估计具有更好的拟合效果。(本文来源于《西安工业大学》期刊2016-05-11）
贝塔系数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在毫无波澜的经济基本面环境下，全球债券市场再度迎来暴跌。美国10年期国债收益率上破2.70%关键阻力位，标志着美国债券市场30年来的下行趋势线被击破，利率冲击蔓延至风险资产，美国VIX指数显着抬升，上破2016年以来的下行趋势线；德国10年期国债收益率上
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贝塔系数论文参考文献
[1].傅宗奕.我国上市商业银行基本面对贝塔系数影响的研究[D].山东大学.2018
[2].王洋.波动率回归常态关注高贝塔系数债券品种[N].经济参考报.2018
[3].崔丽芳,邓迎春.基于贝塔系数变动影响因素条件下贝塔系数的稳定性研究[J].时代金融.2017
[4].李经路,郭静.智力资本对贝塔系数影响路径的数理分析与数据检验——上市公司数据的例证[J].软科学.2017
[5].崔丽芳,邓迎春.有色金属行业贝塔系数时变性影响因素研究[J].经贸实践.2017
[6].闫珍珍.我国家电行业贝塔系数的实证研究[D].华中科技大学.2017
[7].祝婷.贝塔系数的估计及ST板块实证分析[D].华中师范大学.2017
[8].李经路,郭静.智力资本影响了高新技术公司的贝塔系数吗?——基于2011-2014年的数据检验[J].华东经济管理.2017
[9].张宸,高芸芸.资本资产定价模型应用研究——对上海机电股份贝塔系数的测算[J].生产力研究.2016
[10].阎志儒.资本资产定价模型的贝塔系数时变性研究[D].西安工业大学.2016
论文知识图
