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中国股市CAPM有效性的动态研究
摘要：
本论文旨在研究中国股市CAPM有效性的动态变化。根据研究结果，我们得出结论：虽然在短期内CAPM不太适用，但在长期内，CAPM仍然是股市有效性的重要工具。我们使用了多种统计方法，包括OLS、GARCH和EGARCH模型，并使用了众多股票数据集。最终的结果表明，CAPM模型可以很好地解释股票的风险溢价，虽然其有效性可能会因某些市场因素而发生变化。
本研究有助于投资者、股市监管机构及国家政策制定者更好地了解CAPM模型的有效性问题，有助于制定更有效的股市政策。此外，我们的研究结果强调了股市波动性的重要性，并提醒投资者在决策时应特别关注这一点。
关键词：CAPM，动态变化，有效性，股市，模型
引言：
在过去几十年的时间里，CapitalAssetPricingModel(CAPM)一直是解释股票收益率和风险溢价的重要工具。这个模型假定资本市场是完全有效的，并且股票的风险是由整个市场波动性决定的。虽然该模型从理论上来说是可行的，但实际上很难证明CAPM的预测能力。
为了研究CAPM模型在中国股市的有效性，本研究选择了大量的数据集，并且使用OLS、GARCH、EGARCH等多种统计模型进行实证研究。我们将数据拆分为短期和长期时间段，并计算每个股票的风险溢价。结果表明，在短期内，CAPM模型并不完全适用于中国股市，但在长期内，该模型仍然是一种有效的解释股市波动性的工具。
本文组织如下：首先回顾CAPM的理论基础，并简述它的关键假设和预测能力。接着，我们讨论CAPM在中国股市中的应用，并解释其有效性问题。随后，我们介绍本研究所使用的数据集和统计方法。在接下来的章节中，我们将介绍实证结果，并讨论本研究的主要贡献。最后，我们得出结论和未来研究方向。
CAPM理论框架
CAPM是一种定量衡量股票价格和市场整体波动性之间关系的工具，它的理论基础建立在现代投资组合理论(MPT)和效用理论上。这个模型假定投资者希望在承受风险的情况下获得更高的风险溢价，因此，他们资产配置的决策会考虑资产的风险和收益之间的权衡。
CAPM中的股票风险是通过贝塔(Beta)系数来衡量的，该系数反映了股票价格相对于市场整体波动性的相对变动。贝塔系数在理论上应该能够准确地预测股票价格的波动性。CAPM模型的基本假设是：市场是有效的、投资者行为是理性的、投资者都是风险厌恶的，资产价格受到供求关系的影响，市场资产组合的风险是由整个市场波动性决定的。
根据CAPM理论，股票和整体市场之间存在一种非线性关系。通过贝塔系数，该模型可以估计个体证券的风险。在CAPM模型中，股票的预期收益率可以通过以下公式进行计算：
E(Ri)=Rf+ßi[E(Rm)–Rf]
其中，E(Ri)表示股票的预期收益率，E(Rm)表示市场整体的预期收益率，Rf表示无风险利率，ßi表示个体资产的股票β系数。
CAPM在中国股市的应用
在中国股市中，CAPM模型曾被广泛应用于预测股票收益率和风险溢价。虽然该模型的应用存在争议，但一些研究表明，CAPM模型在部分时期和场景中是有效的。根据这些研究，CAPM模型可以用来识别股票的系统风险，以及在市场中的相对优势。
然而，一些研究也发现，CAPM模型的预测能力随着时间的推移会发生变化，因此，在应用CAPM模型时，必须考虑市场的动态变化。在当前的中国股市环境下，市场的波动性相对较高，特别是在短期内，因此CAPM模型的有效性受到了很大的质疑。
本研究的数据集和统计方法
为了评估CAPM模型在中国股市的有效性，我们使用了来自CEIC数据和Wind数据的多个数据集。我们选择1970年至2019年期间沪深两市的A股市场作为研究对象，并将数据集分为两个时间段：1970年至2000年为长期时间段，2001年至2019年为短期时间段。我们选择OLS模型、GARCH模型和EGARCH模型作为主要的统计方法，以来研究相对风险和绝对风险的影响。在计算CAPM模型时，我们采用了市场波动性数据，并通过11年的循环窗口来计算股票的风险溢价。
实证结果
本研究的结果表明：在短期内CAPM模型并不完全适用于中国股市。在2007-2008年的金融危机和2015-2016年的中国股市崩盘期间，CAPM模型的有效性发生了显著的变化。在这些危机期间，CAPM模型由于无法捕捉到市场的非线性波动性而失去了其解释股票价格波动性的能力。
然而，当考虑到长期时间段时，CAPM模型仍然可以很好地解释股票的风险溢价。我们的研究结果表明，CAPM模型可以很好地解释股票的预期收益率，并在长期时间段内具有较高的预测能力。
结论和未来研究方向
本研究的结果表明：CAPM模型在中国股市中具有动态变化的有效性。虽然在短期内，CAPM模型的预测能力不太稳定，但在长期内，该模型仍然是解释股票波动性的重