招商銀行A股的β系數估計-基于EVIEWS的金融計量學

《基于EVIEWS的金融計量學》課程論文《基于EVIEWS的金融計量學》課程論文題目：招商銀行A股的β系數估計課程名稱：《基于EVIEWS的金融計量學》學院：經濟學院專業(yè)：年級：學生姓名：學號：指導教師：2010年6月9日

招商銀行A股的β系數估計摘要：本文章中，我利用我國上海證券交易所上證指數（代碼：000001）和招商銀行A股（代碼：600036）2002年4月到2012年5月的月收盤價數據，構建單指數模型對招商銀行A股的β系數進行估計，運用eviews軟件建立、估計、檢驗線性回歸模型。關鍵詞：Eviews軟件β系數單指數模型t統(tǒng)計量DW統(tǒng)計量殘差正態(tài)分布檢驗自相關的LM檢驗異方差的White檢驗引言：公司背景招商銀行是一家全國性商業(yè)銀行，國內最大的零售銀行。在境內30多個大中城市、香港設有分行，網點總數400多家，在美國設立了代表處，并與世界70多個國家和地區(qū)的900多家銀行建立了代理行關系。公司在香港、上海兩地上市，其發(fā)行的“一卡通”被譽為我國銀行業(yè)在個人理財方面的一個創(chuàng)舉，公司同時也是國內信用卡發(fā)卡最多的銀行。公司正加快實現戰(zhàn)略轉型，加大收入結構和客戶結構的調整力度，大力發(fā)展零售銀行業(yè)務、中間業(yè)務、信用卡業(yè)務和中小企業(yè)業(yè)務，不斷提高非利息收入的占比，經營轉型取得了良好的效果。自成立以來，招商銀行先后進行了三次增資擴股，并于2002年3月成功地發(fā)行了15億A股，4月9日在上交所掛牌（股票代碼：600036），是國內第一家采用國際會計標準上市的公司。2006年9月又成功發(fā)行了22億H股，9月22日在香港聯交所掛牌交易（股票代碼：3968），10月5日行使H股超額配售，共發(fā)行了24.2億H股。目前，招商銀行總資產逾8000億元，在英國《銀行家》雜志“世界1000家大銀行”的最新排名中，資產總額位居114位。招商銀行股份有限公司被巴菲特雜志、世界企業(yè)競爭力實驗室、世界經濟學人周刊聯合評為2010年（第七屆）中國上市公司100強，排名第40位。研究目的資本資產定價模型（CAPM）認為，總體風險等于系統(tǒng)風險加上非系統(tǒng)風險，而非系統(tǒng)風險可以通過一個充分分散化的投資組合消除，剩下的只有系統(tǒng)風險了，那么某個證券或者證券組合的預測收益就是由它所含有的系統(tǒng)性風險唯一確定，可表示為：E(ri)=rf+[E(rm)-rf]βi(1)其中：E(ri)表示證券i期望收益率；rf表示無風險收益率；E(rm)表示市場組合的期望收益率。這里βi=cov(ri,rm)/var(rm)=σim/σ2m,稱為β系數，表示證券i的風險相對于市場的風險比率，反映證券i的收益率對市場收益率的敏感性，即該證券系統(tǒng)性風險的大小。根據以上理論，本文就以該理論來對招商銀行A股的β系數進行估計，看看招商銀行A股和上證指數的收益是否具有相關性，檢驗招商銀行A股的價格波動是否與市場一致。三、初步分析在大智慧上導出上證指數（代碼：000001）和招商銀行A股（代碼：600036）2002年4月到2012年5月的月收盤價數據（總共122個月），創(chuàng)建eviews工作文件夾，導入數據，對數據進行分析。創(chuàng)建序列對象sh和zsyh，分別用來保存上證指數和招商銀行A股的月收盤數據。得到上證指數折線圖：圖4----方程輸出結果由圖4可看出，常數項的t統(tǒng)計量值為0.238，相伴概率為0.812，因為t統(tǒng)計量的相伴概率大于0.05，則在5%的顯著水平上接受原假設，認為系數為零，對應的解釋變量不應包括在模型中。由于沒有通過顯著性檢驗，因此，應該從方程中剔除，重新定義方程為“rzsyhrsh”，得到回歸結果如圖所示：圖5----剔除常數項的方程輸出結果對應回歸的表達式是：RZSYH=0.959*RSH（5）(10.81)R2=0.491DW=2.24RSH的系數估計值為0.959，t統(tǒng)計量的相伴系數為0，通過顯著性檢驗，也就是說招商銀行A股的β系數的估計值為0.959，跟1很接近，說明招商銀行A股的價格波動基本與市場一致，這與對圖1和圖2的觀察結果一致。R2=0.491，說明方程的擬合程度并不是很高，但是作為金融資產的收益率序列擬合，還是可以接受的。其經濟意義是，招商銀行A股的系統(tǒng)風險占總風險的比例為49.1%，DW=2.24，說明基本沒有一階自相關。還可以觀察真實值、擬合值與殘差圖：圖6----真實值、擬合值與殘差圖模型檢驗、殘差正態(tài)性檢驗如圖：圖7----殘差正態(tài)性檢驗結果如圖7所示，可以看到殘差序列的偏度為-0.252，峰度為4.753，JB統(tǒng)計量為16.777，JB統(tǒng)計量的相伴概率為0.000227，小于0.05，可以認為在5%的顯著性水平上認為殘差序列不服從正態(tài)分布。、殘差序列自相關的LM檢驗圖8----LM檢驗結果由圖8所示可以看出，LM統(tǒng)計量得相伴概率為0.168，大于0.05，可以認為在5%的顯著性水平上，不存在一階自相關。這與DW檢驗結果一致。、殘差序列異方差性的White檢驗由eviews軟件得出下圖：圖9----White檢驗結果可見nR2的相伴概率為0.217，大于0.05，可以認為在5%的顯著水平上，不存在異方差性。結論：本文利用單指數模型對招商銀行A股的β系數進行估計，建立的一元線性回歸方程總的效果不錯：系數通過顯著性檢驗，殘差沒有自相關和異方差。但不足的是正態(tài)性檢驗沒有通過，樣本決定系數R2=0.491不是很高，但是作為金融資產的收益率序列擬合，還是可以接受的。最后的到的招商銀行A股的β系數估計值為0.959，跟1很接近，說明招商銀行A股的價格波動基本與市場一致。同時，方程的樣本決定系數R2=0.491，說明招商銀行A股的系統(tǒng)風險占總風險的比例為49.1%。參考文獻：曲青青