投资收益率论文例1

1997年7月16日《国务院关于建立统一的企业职工基本养老保险制度的决定》中规定：“基本养老保险实现收支两条线管理，要保证专款专用，全部用于职工养者保险，严禁挤占挪用和铺张浪费。基金结余额，除预留相当于2个月的支付费用外，应全部购买国家债券和存入专户，严格禁止投入其他金融和经营性事业。”

由以上可以看出，根据规定养老保险基金只能存入银行或购买国债以保值增值。然而，这两种方式都无力达到保值增值的目的。首先从银行存款来看，在1985—1995年的11年间，银行存款一年期定期整存整取加权利率低于当年通货膨胀率的就有7年(1985，1987，1988，1989，1993，1994，1995，详见表1)，保值都谈不上，更无法增值。然后再看国债，由于国家债券品种较少，收益率虽一般高于同期银行存款利率约一个百分点，但因缺乏完善的二级市场反而不如银行存款有吸引力。养老保险基金的运用现状也说明了这一点。如1994年养老与失业保险基金累计结余额为376．99亿元，其中购买国债仅81．98亿元，占结余额的21．74％；1995年我国国债年末余额3300．3亿元，而当年购买国债仅90．5亿元，仅占当年基金结余额的16．58％。国债品种偏少，收益偏低是其主要原因。而且相对通货膨胀，国债的保值能力令人怀疑。以国库券为例，在1985—1995年的11年间，国库券收益率超过当年零售商品价格指数的只有5年，其他6年(1985，1988，1989，1993，1994，1995)国库券的收益率均低于物价上涨率(详见表1)，可见养老保险基金用于购买国债也难以保值增值。

资料来源：根据《中国统计年鉴》有关数据整理得出；银行存款利率数据来自(1)周忠明，戴文桂．实用利率知识．南京大学出版社，1992．(2)中国人民银行计划资金司．利率实用手册。中国金融出版社，1997．P41—42。

注：①为消除复利与单利对计算结果的影响，本文取一年期数据，而不是看上去更高的较长期限的以单利计的数据(一年期利率复利计算后实际收益率不低于相同期限的较大数据的单利的实际收益率)。

②1990年1月1日至4月15日，年利率为11．34％，4月16日至8月21日，年利率为10.08％，8月22日至12月31日，年利率为8．64％，9．99％为其加权(以天数为其权效)平均年利率，本表括号内数据均为加权平均年利率。

②一年期利率按复利计算得出，其中1979年取3．96％，1981年为5．04％，1982年为5．58％，1983，1984年均为5．76％。

总体分析，目前由于我国养老保险基金投资运用的途径所限，基金的收益率偏低，这一方面使基金呈逐渐贬值的趋势，另一方面使得目标替代率(我国目标替代率的确定以养老基金收益率等于工资增长率为假设前提)无法实现，从而动摇我国社会养老保险制度。从表1可以看出，养老保险基金的收益率远低于工资增长率，个人账户实际积累额达不到目标积累额，如不及时调整养者保险基金的投资组合，提高收益率，我国的养老保险在不久后将陷入“被迫提高缴费率——企业不堪重负，个人无力投保——养老保险制度崩溃”的危机之中。

二、调整机构：提高我国养老保险基金投资收益率的前提

1．调整机构的总体构想

从我国养老保险基金运用现状可知，其运用途径仅限于存入银行和购买国债，收益率低而且由基金所有者直接运用养老保险基金，在生产关系高度发达、生产分工日益精细的今天已经力不从心。故基金所有者委托基金运营者基金投资运营业务显得十分迫切和必要。为此我们有必要引入委托一关系来分忻提高养老保险基金收益的切实途径。

以前我国养老保险基金的运用仅限于购买国债和存入银行，根本不需要专门的投资机构。而将委托一关系引入养老保险基金投资，首先应从调整机构入手。

鉴于我国尚不具备专门的养老保险基金的投资机构，而且资本市场合适的投资工具的数量有限，养老保险基金营运增值的渠道亦受到限制。调整机构不应是局部的修补，而应是全局性的变革(参见图1)”

首先我们对我国城镇养老保险制度改革作一简要历史回顾。我国是从1984年国有企业推行退休费社会统筹开始的。近年来这千变革取得了三次重大进展。一是1991年6月国务院了《关于企业职工养老保险制度改革的决定)，明确实行养老保险社会统筹，费用由国家、企业、职工个人三方负担，基金实行部分积累。二是1995年3月国务院了《关于企业职工养老保险制度改革通知》，明确基年养老保险费用由企业和个人共同负担，实行社会统筹和个人账户相结合的制度，并逐步形成包括基本保险、企业补充保险、个人储蓄性保险的多层次养老保险体系。三是1997年7月国务院的《国务院关于建立统一的企业职工养老保险制度的决定》，有效地解决了基本养老保险制度不统一和管理的分散化等问题，适应了建立社会主义市场经济体制的要求，适应了社会保险走向法制化相加强宏观调控的需要。

1997年的这次统一改变了养老保险群龙治水的混乱局面，有效地解决了政了多门、管理费用高等问题。新成立的劳动与社会保障部(以下简称劳社部)作为全国性的社会保险管理机构，行使着养老保险基金所有人的职能，亦即担负着基金法人主体的角色。劳社部作为社会保障的最高权力机关，肩负着养老保险的行政管理和事业管理的双重责任。前已述及，劳社部缺少投资专家和系统的投资学知识，直接投资必然要成立自己的投资机构，加大基金的管理成本。而直接利用资本市场中的专门投资机构，既能有效地转移风险，也有别于节省成本。委托专门机构投资可以增加服务的竞争性，增加管理的透明度。

这样，养老保险基金投资所面临的基本问题之一是如何选择适当的投资人。可供养老保险基金法人选择的投资机构主要是资本市场的金融中介机构，如银行，保险公司，信托投资公司，证券经纪公司等。而在我国，由于金融市场尚不发达，为有效降低养老保险基金的投资风险，宜运用大的银行，保险公司等合资入股的方式组建股份制非银行金融机构——社会保障基金管理局(AdministrationBureauofSocialSecurityFunds／ABSSF)(以下简称为社基局)作为养老保险基金的专门投资者，该局可作为国务院直属的与光大、中信集团并列的单位，属于有限责任公司，完全实行企业化运作，自主经营、自负盈亏、独立核算。社基局实行董事会领导下的总经理负责制，并可以根据各地的养老保险基金的规模，在全国经济活跃、养老保险基金结余较多的省设立分支机构，直接协调该省养老保险基金的运作。经济欠活跃、养老保险基金规模较小的西部地区，可以考虑在西安、成都等经济中心城市设立分文机构，负责几个省的基金运作，以节省不必要的设立新机构的开支。同时，在社基局内设立监事会。作为社基局的监督机构，监督资金使用状况和资金经营状况，但不干涉社基局的具体业务。当然因社基局的股东系大的银行及保险公司等，经济实力雄厚，投资经验丰富，一般不会有因营运不善而破产之虞。

此外，为确保养老保险基金投资及养老保险各项管理工作顺利进行，可以考虑成立社会保障行政监督委员会(以下简称行监会)和社会保障社会监督委员会(以下简称社监会)。行监会由政府审计、监察部门牵头，有财政、银行、劳社部等机构的人员参加，挂靠于审计部门。社监会由人大、工会牵头，吸收企业代表、职工代表、民主人士和专家参加，挂靠于各级人大常委会。两大监督机构的职责都是负责监督包括养老保险在内的社会保障政策制定、执行和基金的运营。两个监督委员会与社基局的监事会从内外监督社基局，确保养老保险基金保值增值和社会保障事业顺利进行。

养老保险基金事关全国企业职工衣食住行，国家政策理当扶植，可以考虑效仿农业发展银行的操作，成为社会保险银行(BankofSocialSecurity／BOSS)(以下简称社保行)，作为支撑全国社会保障事业的专门性政策银行，并按照人民银行的机构设置在上海、广州、西安、南京、天津、成都、武汉、济南、沈阳等地设立分行。养老保险基金用于存款的部分可存入该银行，并给予养老保险基金较优惠的利率，并按复利计息，对养老保险基金存款给予保值贴补，社保行在无力支付贴补额时可由财政弥补亏损。养者保险基金收益率较高时，可从其超过当年通货膨胀率的部分中按一定比例提取养老保险投资风险准备金，该准备金存入社保行并享有优惠利率。中国人民银行对社保行运用养老保险基金存款发放贷款的利息收入，应该减免营业税，为社保行给予养老保险基金优惠利率提供实际支持。用养老保险基金购买国债，虽然其回报率一般高于银行存款，但在通货膨胀盛行的今天，至少应对这一部分国债给予保值贴补。可以考虑由社保行发行特种国债，专门由社基局用养老保险基金认购，并给予较高收益率。出现意料之外的高通货膨胀时，给予保值贴补，确保养老保险基金保值。社保行的利润可用于支持与养老保险密切相关的事业，如社基局的办公设备的添置等。

2．委托一的博弈分析

基金所面临的最大问题是如何保证这些投资机构能够按照基金所有人的投资意愿或策略行事，这里牵涉到委托一关系中的几个基本问题。一般认为，存在信息不对称的委托人和人之间要达成对双方有约束力且有效的合同，需满足以下三个基本条件：(1)人以行动效用最大化原则选择具体的操作行动，即所谓激励相容条件；(2)在具有“自然”干涉的情况下，人履行合同责任后所获收益不能低于某个预定收益额，是为参与条件；(3)在人执行这个合同后，委托人所获收益最大化，采用其他合同都不能使委托人的收益超过或等于执行该合同所取得的效用，是为收益最大化条件。

但是，在委托一合同不完善时，有四个难以克服的困难，使劳社部与社基局的委托一存在潜在的风险。一是利益不相同。社基局为了追求自身利益最大化，有时会采取短期行为或过于冒险的行为。二是责任不对等。人掌握着养老保险基金的经营权，但只承担有限盈亏责任，作为委托人的劳社部失去了基金的经营权，却最终承担盈亏责任。这种责任的不对等，使得人可能不负责任地决策。第三是信息不对称。由于人的信息优势，以及获取信息的边际成本是递增的，掌握基金经营权的社基局既有动机又有可能欺骗委托人(劳社部)，而且委托人还很难监督和约束人。第四是契约不完全。在不完全的合同下，人总有空子可钻。强化委托人对人的激励机制，将使人经过收益成本比较后，自觉地按照委托人的意愿行事。假设委托人的目标函数为Y＝Y(x)；人的目标函数为：X=X(a，W)，a为人的决策变量，可代表他的努力程度。W为不受委托人、人控制的外生随机变量。这意味着人的经营好坏由其努力程度和外界不确定因素共同决定。1996年诺贝尔经济学奖得主莫里斯(Mirrless)指出：如果W具有一定的边界，即W对x的影响是在一个可观测的区间里，即便信息不对称，委托人可以通过事前的警告或鼓励，使人不会选择较低的努力水平，并且使委托人、人均获得满意的收益水平。

资本市场不发达时，市场上可供选择的投资工具少，而且风险不易分散和转移，此时政府多采取严格的控制措施，对养老保险基金的运用规定途径及比例。如果资本市场是发达的，人主要将养老保险基金采取三种投资方式：一是通过某些形式的延期年金政策向保险合同支付保险费，即将养老保险基金用于购买寿险保单。二是把基金会成员的缴费转移进某种资产的组合，这叫做“分离基金”。三是与其他的基金结合投资于一个单独的资产组合，这叫作“共同基金”。事实上，成功的人会寻求以上三种投资形式的一定比例的组合。

假定社基局通过权衡比较，能够选择其中最为有利的一种投资方式，又假设养老保险基金仅存入银行和购买国馈会贬值，净收益为-10，设自然的状态有好与不好两种，由于我国宏观经济定势良好，好的状态出现的概率为0．8；设社基局在经营养老保险基金以外，无论如何努力工作所能获得的最大收益为40、而努力工作需要支付20的成本，其净收益为20。在委托一关系中，基金所有人与运营人有比例分成(为分析方便，本文暂以五五分成为例)和固定收益两种利益分配方式。其支付矩阵如图2：

比例(五五)分成

注：①运营人的收益分布是努力程度与自然的函数。为分析方便，本文忽赂了努力程度一般的情形，假设运营人只有努力和不努力两种策略，努力指运营人殚思竭虑，并总能实现最优投资组合策赂；不努力指运营人仍将基金存入银行和购买国债。两种情况下，运营人付出的劳动分别为20和5。为简化问题，设基金收益在“好，努力”的搭配下为100，“不好，不努力”时为-50，其他两种情形(好，不努力；不好，努力)时均为0。并假设所有人将养老保险基金委托给人后，不从事盈利性的活动，基金收益来自于运营人投资所得。运营人不努力时因合同约束，无暇从事其他盈利活动。

②30＝50-20，20为运营人努力工作的成本。

③-15＝(-10)+(-5)，其中-10表示养老保险基金仅用于银行存款和购买国债时的实际收益，因本文主要研究委托的情形，故在基金不委托专门机构投资而仅用于银行存款和购买国债时，省略了“自然”好与不好的差异。5表示运用养老保险基金于以上两种方式时所进行管理等付出的劳动。

④40＝60-20，经济环境好时努力工作收益为100，运营人支付给所有人40以外的60扣除努力工作的成本20即得到40。

⑤-60=0-40-20，40为运营人支付给所有人的固定额，20为运营人努力工作的成本。

可以看出，在图2中的比例分成或固定收益的利益分配方式下，无论自然出现好或不好的情形，只要运营人接受了委托一合同，运营人努力总是好于不努力，即不努力战略相对于努力而言是可剔除的严格劣战略。在固定收益方式下，所有人的收益40大于-15，故“委托，努力”是精练贝叶斯纳什均衡点。在比例分成方式下，由于运营人会选择努力工作，所有人的预期收益＝0．8*50+O．2*0＝40。而且50，0也都大于-15，我们可以做以下结论：无论采取何冲利益分配方式，“委托，努力”是所有人和运营人的必然选择。我们进一步研究可以发现，在以上两钟情形下，运营人的预期收益(指净收益)均为20。然而运营人从事养老保险基金运营以外的工作最多也能获得20的净收益，理性的运营人不一定会接受委托一合同。而且越是风险厌恶的运营人更可能拒绝这一合同。

明智的所有人可以将五五比例分成改为四六比例分成，以提高运营人的预期收益，而所有人仍将获得远远高于自己经营(不委托)时的收益。可以考虑将所有人的固定收益下调为35，使运营人预期收益增加为25。理论上可以进行—九比例分成或将所有人固定收益下调为5或更低，也可以五五比例分成或将所有人固定收益定为40。

投资收益率论文例2

一、引言

私募股权投资在当今世界经济中占有非常重要的地位。据统计，2006年全球私募股权筹资总额达到$432 000M。2008年全球私募股权基金管理的资产规模已达到$1 000 000M 。

近年来，中国的私募股权投资取得了巨大发展。可以说，中国已成为亚洲最为活跃的私募股权投资市场。2008年，中国的私募股权投资案例607个，投资金额$4 210M。2009年，由于金融危机的影响，投资规模略有下降，投资案例数下降为477个，投资金额$2 701M 。

对于如此巨大的私募股权投资行业，外界对此了解却不是很多。特别是，由于数据的缺失对这个行业的投资回报以及风险所作的定量研究更是屈指可数。

Vissing-Jorgensen and Moskowitz （2000）首先意识到研究私募股权市场的重要性，因为私募股权市场与公共股权市场规模相当，有时甚至比公共股权市场还要大。他们经过研究发现：私募股权市场在当时看来是高度集中，77%的私募股权被富有个人所拥有。但是，由于私募股权投资分散性较差，因此在1989―1998年间其回报比公共市场指数的回报低2%到3%，而在1964―1998年间与市场指数持平。

Kaplan and Schoar （2003）研究了私募股权合伙企业的业绩。在所考察的样本期间，扣除费用后的基金的平均回报与S&P500的回报大至相当。经过计算，他们得到结论：样本中私募股权基金的平均内部收益率为19%。

Phalippou and Gottschalg（2006）选择1 328只私募股权基金作为样本对其回报进行研究，结果表明Kaplan and Schoar （2003）的结论过于乐观。的结论是：样本中基金的平均内部收益率比S&P500指数低3%，约为15%。

Ljungqvist and Richardson（2003）认为，以前的研究有两个局限性，一是数据太少、不够全面，二是所用的回报指标有缺陷。因此，他们在文章中加大了数据量，而且调整了回报指标的定义。他们用了美国某个大机构投资者1981到1993年间所投资的73只私募股权基金的数据，通过分析，他们得到结论：对于并购基金，平均内部收益率21.83%；对于风险基金，平均内部收益率只有14.08%。总体来讲，样本中的私募股权基金的内部收益率比S&P500高出约5~8个百分点。

Cendrowski， Martin， Petro， and Wadecki（2008）应用汤姆森VentureXpert数据库中的数据考察了创业基金和并购基金的回报。经过分析，得出了如下结论：在1985―2007年间，创业基金、 并购基金以及市场指数的回报分别为19.9%、19.7% 和13.8%，标准差分别为41.6%、16.7%和16.3%。

总结以前这些研究，可以得出私募股权投资的回报并不像人们预计的那样高。在很多时候与股市指数的回报相差无几。在有的研究中，也报告说私募股权投资的回报比市场指数的回报高出5~8个百分点。

中国的私募股权投资取得了很大发展，那么中国私募股权投资回报如何？目前，国内这方面的研究很少，本文应用创业板IPO数据试图研究中国创业投资及私募股权投资的投资回报，并与国际上的研究进行对比，得出的结论非常惊人：尽管中国私募股权投资的规模还没有欧美国家大，但作为一个新兴市场，其投资回报却数十倍于发达国家。

二、研究设计

（一）样本选择

本文以清科研究中心《创业板VCPE支持企业投资回报分析（截止2010-02-11）》（以下简称清科报告）中的数据为基础经过整理得到本文的数据样本。在上述分析报告中，作者选取从2009-10-30到2010-02-11之间在创业板上市的64项被VC/PE机构支持的投资作为研究对象，计算了VC/PE机构这64项投资的回报倍数。可以说，这是当前讨论中国VC/PE投资回报的为数不多的文献之一。

（二）研究思路

首先，本文将利用清科报告中的数据对报告中的64项投资计算其VC/PE投资的内部收益率指标，然后对内部收益率指标做描述性统计分析，计算出反应数据集中趋势的平均值、中位数、上四分位数、下四分位数等指标以及反应数据离散程度的极差、四分位差、标准差等，进而分析这些指标的特征并与欧美市场上的同类数据作对比，得出相应的结论。

假设对64项VC/PE投资全部在发行之初或者上市当日退出。如果按发行价退出，则计算的内部收益率称为按发行价计算的内部收益率，简称发行价内部收益率IRR；如果按上市首日收盘价退出，则称为按上市首日收盘价计算的IRR，简称收盘价内部收益率IRR。

接下来，考察内部收益率与初始投资规模的关系，建立内部收益率与初始投资的回归分析模型，计算两者之间的相关系数，进而得出相应结论。

（三）模型假设

假设1：发行价内部收益率IRR与初始投资规模负相关。

假设2：收盘价内部收益率IRR与初始投资规模负相关。

国外很多文献曾经论及此问题。在文献中，作者通过考察欧洲收购基金和美国收购基金的具体数据，得出结论：内部收益率资本加权平均值与基金规模负相关。那么，对于中国的创业投资和私募股权投资来说，是否也存在或者不存在这样的关系呢？因此提出这两个假设予以验证。

（四）模型建立

本文以发行价内部收益率IRR和收盘价内部收益率IRR作为因变量，以初始投资规模作为自变量，通过MATLAB统计分析工具箱进行回归模型的参数估计，假设检验等，最后得出实证研究结论，以验证本文所提出的假设。

因变量：发行价内部收益率IRR------Y1

收盘价内部收益率IRR------Y2

自变量：初始投资额---------X

发行价内部收益率IRR与初始投资额关系的回归分析模型如（1）式所示：

Y1 = B0 + B1*X + E1 （1）

收盘价内部收益率IRR与初始投资额关系的回归分析模型如（2）式所示：

Y2 = B'0 + B'1*X + E2 （2）

其中B0、B'0为常数项，B1、B'1是自变量系数，E1、E2为随机项。

三、实证结果与分析

（一）内部收益率计算

在清科报告中，作者根据64项投资的上市数据计算了VC/PE的投资回报倍数。投资回报倍数是该报告中唯一用来衡量投资回报的指标。另一重要的内部收益率指标该报告没有计算。另外，该报告也没有对投资回报作任何分析，只是在Excel表中列出而已。

本文首先利用MATLAB提供的内部收益率计算函数Xirr对所有64个样本计算了投资回报的内部收益率IRR指标。

笔者的计算基于如下假设。假设对64项VC/PE投资全部在发行之初或者上市当日退出。事实上，原报告在计算回报倍数时也采用了这一假设。这样，对每一项投资我们就计算得到了两个IRR，一个是基于发行价的内部收益率，一个是按上市首日收盘价计算的内部收益率。当然，可以预见，一般来讲发行价内部收益率要低于收盘价内部收益率。原因是，收盘价要比发行价高，而且实际情况是收盘价要比发行价高很多。

在原数据中，有时投资时间多于一个，而且有的时间只有年月，没有日期。在这种情况下，本文采取了如下合理的假设。只有年月，没有日期的情况下，假设投资发生在当月的中旬，即15日。投资时间多于一个时，假设投资按总额平均分配。例如：原数据给出的投资时间和投资额分别为：2006-12、2007-02和173 770 181，则假设该投资分别发生在2006-12-15和2007-02-15，投资额分别为：173 770 181的一半，即86 885 090.5。

在所有64个样本中，有三个样本似乎是奇异样本。

这三个样本的原始数据和计算后得到的内部收益率数据如表1所示：

第一个样本按首日收盘价计算的IRR高达28 012.65%！第二、第三个样本即使是按发行价计算的IRR也高达187 112.87%。按首日收盘价计算的IRR，更是达到9 021 108.05%。由于太过巨大，这样的结果太令人不可思议了。造成这一结果的原因，笔者认为是投资时间和上市时间太近了。恐怕这在世界其他市场上也不大可能遇到这样的情况。因此，本文将这三个奇异样本剔除，剩余的样本数变为61。

在61个样本中，按投资机构的类型可分为创业投资机构（VC）50个和私募股权投资机构（PE）11个。

（二）描述性统计分析

本文对61个样本计算了发行价内部收益率和收盘价内部收益率，然后对计算结果进行了描述性统计分析，其结果如下表所示：

从表2可以看出：所有样本的均值为385.03%和929.29%，中位数为175.45%和204.99%。这比欧美市场上两位数的相同指标至少高出20倍。上四分位和下四分位也同样高出欧美同类指标20多倍。当然，分散程度也很高，意味着风险也较大。这说明，中国作为创业投资与私募股权投资的新兴市场具有高回报、高风险的特征。

如按VC和PE来划分，描述性统计分析结果如表3和表4所示。

从表3和表4可以看出：PE投资回报整体上要比VC投资回报高，当然分散程度也大。与欧美市场相比，PE投资回报高出40~100倍，VC投资回报高出20~40倍。同样说明中国的创业投资和私募股权投资的高回报特征。

表5是对PE样本、VC样本和所有样本分别计算的按发行价计算的IRR和按上市首日收盘价计算的IRR的资本加权平均值。这些数字同样说明，中国的创业投资和私募股权投资具有很高的回报。

以上的计算没有扣除任何费用和附属权益，是内部的毛收益率。那么，扣除费用和附属权益以后情况如何呢?

由于没有有关费用和附属权益的信息，因此以下讨论是在一些假设下作出的。

假设管理费用按初始投资的2%收取，收取时间与初始投资时间一致；附属权益按扣除初始投资后的余额的20%收取，时间与上市时间或变现时间相同。

在这些假设下，再重新计算IRR，然后对得到的IRR再做描述性统计分析，得出的结果如表7、表8所示。

从表7和表8可以看出：扣除费用和附属权益以后PE投资回报整体上还是要比VC投资回报高，当然分散程度也大。与欧美市场相比，扣除费用和附属权益以后PE投资回报高出25~70倍，VC投资回报高出15~30倍。同样说明中国的创业投资和私募股权投资的高回报特征。

（三）内部收益率IRR与初始投资关系的回归分析

本文运用MATLAB统计工具箱建立内部收益率IRR与初始投资关系的回归模型，以验证上文提出的研究假设是否成立。模型中的内部收益率IRR为扣除费用和附属权益之前的数值。

首先，建立模型（1）。以发行价内部收益率IRR为因变量，以初始投资为自变量进行回归。经过整理，得出结果，如表9、表10所示。

其次，建立模型（2）。以收盘价内部收益率IRR为因变量，以初始投资为自变量进行回归。经过整理，得出结果，如表11、表12所示。

由表9可知，拟合优度衡量指标R平方的值为0.0017，调整R平方值为-0.0152，表明拟合性很差。F值0.1015，对应p值为0.7511，说明回归方程在5%的水平上整体不显著。再计算因变量与自变量之间的相关系数，发现其值很小，为0.041448，说明发行价内部收益率与初始投资几乎无相关关系。表10说明回归系数也没有通过显著性检验。假设1不成立。

由表11可知，拟合优度衡量指标R平方的值为0.0047，调整R平方值为-0.0122，表明拟合性很差。F值0.2756，对应p值为0.6015，说明回归方程在5%的水平上整体不显著。再计算因变量与自变量之间的相关系数，发现其值很小，为0.06819，说明收盘价内部收益率与初始投资也无相关关系。表12说明回归系数也没有通过显著性检验。假设2不成立。

综上所述，根据创业板IPO数据计算的中国创业投资和私募股权投资的投资收益与初始投资的规模无相关关系。

如果用扣除费用和附属权益以后的内部收益率IRR作为因变量，用初始投资作为自变量，则可得到类似的回归参数，因此所得到的结论与上相同。

四、结论

本文应用中国创业板IPO数据，在作出一定假设的前提下，计算了中国创业投资和私募股权投资的投资回报，得出如下结论：在不考虑费用和附属权益的前提下，中国创业投资（VC）的平均内部收益率在289%~627%之间，中国私募股权投资（PE）的平均内部收益率在822%~2 302%之间。如果考虑费用和附属权益，则中国创业投资（VC）的平均内部收益率在227%~474%之间，中国私募股权投资（PE）的平均内部收益率在583%~1 570%之间，分别比欧美市场的类似指标高出15~30倍和25~70倍。这一指标体现了中国作为一个私募股权投资的新兴市场其投资回报具有很大的吸引力。这也可以从一个侧面解释为什么近年来中国私募股权投资业的发展如此之快。

尽管国外有文献论述了内部收益率与基金规模的负相关关系，但是利用本文的数据没有得出类似结论。无论是用发行价内部收益率，还是收盘价内部收益率都得出了内部收益率与初始投资不相关的结论。而且扣除费用和附属权益之后也得到了相同结论。

【参考文献】

［1］ 清科研究中心， 创业板VCPE支持企业投资回报分析（截止2010-02-11）［Z］.

［2］ Harry Cendrowski， James P. Martin， Louis W. Petro， and Adam A. Wadecki， Private Equity: History， Governance and Operations， John Wiley & Sons， Inc，2008.

［3］ Guy Fraser-Sampson， Private Equity as an Asset Class［J］. John Wiley & Sons，Inc，2007.

［4］ Steven Kaplan and Antoinette Schoar， Private Equity Performance: Returns， Persistence and Capital Flows， MIT Sloan Working Paper No. 4446-03，November，2003.

［5］ Alexander Ljungqvist and Matthew Richardson，The Cash Flow， Return and Risk Characteristics of Private Equity，NYU，Financ Working Paper No. 03-001，

投资收益率论文例3

 

一、引入资本重获率后的收益法简介

引入资本重获率后对收益法的改进已在《收益法中资本化理论探讨》一文中作了详细论

述，下面仅作简单介绍。

资本重获率是从房地产未来各年的纯收益中提取作为资本回收的部分与房地产价格的比率。它与资本收益率相对应，资本收益率是从房地产纯收益中提取作为资本收益的部分与房地产价格的比率。引入资本重获率后的房地产价格计算公式如下：

由①②式可以看出：1）资本收益是房地产未来每年的纯收益的一部分，而非全部；另一部分是资本重获，用于在房地产收益年限结束之前收回全部投资。房地产价格是用来获得资本收益的投资，是资本收益的购买价格，它仅与资本收益的大小有关，资本收益越大，房地产价格就越高。对同一房地产评估来说，由于房地产未来每年的纯收益是一定的，资本重获越小，资本收益反而越大，因此房地产价格实际取决于资本重获的大小，资本重获越小，房地产价格就越高。2）资本重获受两个因素的影响：对特定的房地产评估来说，房地产收益年限一定，资本重获增值率越高，资本重获增值量就越大，收回全部投资所需资本重获就越小；对于不同收益年限的同一房地产，资本重获增值率一定时，收益年限越长，资本重获的期数就越多，同时资本重获增值量也越大，从而收回全部投资所需资本重获也越小。由以上分析可知，资本重获增值率越高，房地产收益年限越长，房地产价格就越高，两者都是通过减小资本重获在房地产未来每年的纯收益中的比重，从而增大资本收益在房地产未来每年的纯收益中的比重来影响房地产价格的。

传统收益法为什么会产生估价误差？改进后的收益法又是怎样对其进行修正的？这就涉及到再投资收益的归属问题。

二、再投资收益的归属

再投资是指将房地产纯收益的投资回收部分在全部投资收回之前进行有风险投资的行为。由于它与原投资完全是两个不同的投资，因此再投资收益（这里指比银行定期利息多出的部分）应单独计算，不应归到原投资的收益或回收中。同时，再投资主体是房地产投资者，而不是房地产出售者，房地产投资者要为再投资承担风险，因此再投资收益应归房地产投资者所有。一些房地产评估师认为既然再投资收益应归房地产投资者所有，在计算房地产价格时就应考虑再投资，似乎只有将再投资收益放到投资回收中，才算是归房地产投资者所有，而这又与前述观点相矛盾。下面考察一下传统收益法与改进后的收益法对再投资收益的处理。

传统收益法考虑了再投资，其资本重获增值率取房地产投资的资本收益率；改进后的收益法不考虑再投资，其资本重获增值率取银行定期存款利率。对于前者，表面看来资本回收（即房地产价格）是再投资的本利和，似乎再投资收益全部归房地产投资者所有。但因为资本收益率一般远大于银行定期存款利率，即传统收益法的资本重获增值率远大于改进后的收益法的资本重获增值率，由本文前述结论可知，传统收益法要比改进后的收益法估价结果偏高，并且是由于考虑了再投资引起的。这说明房地产投资者由于在计算投资回收时考虑了再投资而多付出一部分房地产价款,多付出的这部分房地产价款实际是再投资收益的一部分，最终归房地产出售者所有。故传统收益法实际上将再投资收益的一部分（不是全部，读者可自己验证）通过提高房地产价格的方式转让给了房地产出售者。由房地产投资者承担再投资风险而由房地产出售者坐享其收益，这是不合理的。论文参考。改进后的收益法通过不考虑再投资，使得再投资收益归房地产投资者所有，从而解决了这一问题。论文参考。

三、对传统收益法估价误差的修正

有人认为用收益法估价本来就存在许多不确定因素，加之资料的不完全和不准确，出现误差甚至比较大的误差也在所难免，因此这种理论上的误差只是众多误差中的一种完全可以不加修正。本人认为不然，首先，这种理论上的误差是一种系统误差，即偏差，可以证明，该误差总是正值，即估价结果偏高，不象其他类型的误差，既可能是正的也可能是负的根本无法修正。论文参考。第二，这种理论上的误差在各种情况下都很大，足以使估价结果失去可信性。影响传统收益法估价误差的因素主要有三个：银行定期存款利率、房地产收益年限和房地产投资收益率。下面作简要分析，以消除上述误解。

表1 中国人民银行历年一年期储蓄存款利率变动一览表

3）房地产投资收益率的影响。一般情况下，收益率越高，其误差越小，但都在10%以上，房地产收益年限小于20年时，收益率越高，其误差越大。目前房地产投资收益率一般在10%左右，下表中列出了不同收益年限时用传统收益法估价的最大误差和房地产投资收益率为10%时误差，银行定期存款利率按目前法定一年期存款利率1.98%的税后实际利率1.584%。

表2 传统收益法的估价误差

 

房地产收益年限 10年 20年 30年 40年 50年 最大误差（%） 22.87 21.74 19.99 17.51 15.5 最大误差时房地产投资收益率（%）  

21

11

7

6

5 房地产投资收益率为10%时误差（%）

18.65

21.66

投资收益率论文例4

中图分类号： F235 文献标识码： A

本文将房地产投资组合模型的有关假设、最小组合投资模型以及有关参数进行分析讨论，最后，结合相关实例分析，终于得出可以通过有效、科学的调整投资组合策略，即可使得组合投资风险远远大于单项投资风险的结论。

一、分析并介绍现代组合投资理论

现代组合投资理论最早提出者是由美国经济学家――马科维茨提出的，其主要研究方向为各种资产组合的收益和风险问题，随后，由夏普、林勒、莫林等研究学者将资产组合理论进行进一步延伸，从而使得该理论能够更好的应用于实践中。

房地产投资主要包括系统风险和非系统风险这两种风险。其中一种系统风险不能够在组合投资中被成功分散，但是非系统风险却能够通过调整投资组合策略来成功分散这些风险，能够使投资者的投资风险被降低，并从中获得一定的经济收益。

二、关于房地产投资组合模型的分析

（一）有关投资组合模型的假设

房地产投资组合模型的建立主要是为了将投资者的风险以及损失降低到最低，具体方法是将风险概念引入房地产产业投资中，从而使得房地产投资商解决与控制投资风险而获得经济收益或者是将投资风险最小化。以下本文将模型的有关假设进行分析介绍：

第一，房地产投资项目在经济上、技术上能够进行

第二，房地产投资收益率以及收益率的实现概率可以通过市场调查以及预测来判断。

第三，房地产投资资金资源是需要投资者做全面周全考虑的，使其投资组合不被资金资源所限制。

第四，真正的市场中并不存在低风险高收益的投资。

第五，不考虑交易成本。

（二）建立风险最小组合投资模型

对于房地产来说，其作为一种实体项目具有着离散型的特点，因此，投资决策具有以下两点：第一决策，是否投资；第二决策，投资最优比例。根据研究对比分析数据得出，投资比例的不同，则收获的报酬率以及标准差也会不同（如图所示1）。其中决策投资项目A与B，第一组合为特例，分别投资比例为100%、0%，紧接下来通过调整投资比例，则可以看出预期收益率与标准差的关系，即报酬率与风险的关系（如图所示2）。

（如图所示1：不同比例组合投资）

（如图所示2：两种组合投资的机会集）

在房地产投资中，包括系统风险与非系统风险。系统风险主要是指由政治、经济等因素所引起的，是不能在组合投资中被分散的；而非系统风险是可以通过调整组合投资策略而使之分散的。本文以下将风险最小组合投资模型进行分析：设不同的房地产投资为N1、N2、N3……，设wi为i种房地产投资的投资比例，收益率为Ri，用σp2用来代表房地产投资组合风险，在预期收益R0下求得风险最小并建立此模型（如图所示3）。

（如图所示3：一定预期收益率下，风险最小模型）

三、确定有关模型中的参数

（一）投资项目中计算预望收益率

投资项目中的预期收益率计算公式是E（Ri）=，其能够依据市场调查和其数据资料而判断项目的投资期望收益率。其中，Pi表示预期收益率的出现概率，Ri表示项目在第i中结果出现后预期收益率。

（二）计算项目投资期望收益率的方差

计算项目投资期望收益率其方差公式是σp2=，当项目的投资期望收益率被确定下来之后便可以按照公式来计算出其方差。

（三）分析项目之间的相关系数

根据房地产产业各之间存在相关性，可以分为以下关系，即完全正相关、完全负相关、不完全相关。第一，完全正相关的情况，ρij=+1这种情况下进行组合，毫无分散风险的贡献；第二，完全负相关的情况，ρij=-1,在此情况下，资产的收益变动方向相反，就能够构成一个无风险资产组合；第三，不完全相关情况，-1＜ρij＜+1这种情况在现实生活中有很多的例子，则可以用以下公式来确定房地产项目之间的相关系数：ρij=，其中COVij为项目i与项目j之间的协方差。

（四）关于不可分散系数

不可分散系数不能抵消市场风险，但是可以抵消投资组合间的风险，这个组合的报酬率相当于整个市场组合报酬率。关于不可分散风险系数计算公式如下，其中β表示不可分散风险系数，Rim是指项目i与其整个组合投资的相关性，m是指整个市场的标准差，i指的是项目i自身的标准差。

βi==Rim

四、实例分析

本文结合实例对组合投资风险的最小模型作出分析，如若某房地产投资者将建筑住宅、酒店、商场三种建筑项目做组合投资，该项目投资预期收益率和不可分散系数以及收益方差，如表一所示。

（表一：投资组合中投资比例的模型求解）

投资项目――住宅可以通过以下公式将其计算出其系统风险：即公式：，通过计算得出投资1（住宅）的系统风险高于市场平均水平，同样，其他投资项目的系统风险均比市场平均水平高。

假设这三个投资项目的投资比例为F1，F2，F3，将这些数据代入最终模型，最终得出组合投资风险小于各单项投资风险，并且起到了分散系统风险的作用。

结论：

本文针对房地产组合投资风险最小模型进行了分析讨论，从而得出组合投资风险小于各单项投资风险的结论。但是随着房地产产业各之间的竞争日益激烈以及其特性等因素的影响，此模型在一定程度上受到限制，因此，还有很多问题需要进一步探究，从而使得这种模型能够应用于房地产产业投资活动中，为开发商带来较好的经济效益与社会效益。

参考文献：

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[2]吴志泉，杨忠直，曹秀琴，王智敏.基于现资组合理论的房地产投资优化组合模型[J].地质技术经济管理，2001（04）.

投资收益率论文例5

该模型是计算使得预期收益率达到指定的预期收益率时,风险即资产投资组合的方差为最小时各资产的投资比重。

Markowitz的均值―方差模型包含以下的假设:

⑴资产的收益率服从均值为,方差为的正态分布;

⑵投资者是厌恶风险的;

⑶衡量收益率和风险的指标为期望收益率和方差。

实际资产收益未必会服从正态分布的假设条件;并且在均值――方差模型中是允许卖空的,这与我国的证券市场也不相符。因此Markowitz的均值―方差模型存在着一定的局限性。

2.最大损失最小化(MM)模型

已知n种证券在个时期的历史数据,是证券在时期的实际收益率;是在证券上的投资量;是投资总量;是组合证券在时期的收益率,则:

3.最小收益最大化模型

鉴于前面的成果主要是以风险最小化为目标函数,通过改进风险的度量方法以及对收益的约束条件来建立证券组合投资模型。本文将在此基础上,试图从另一个角度(改变目标函数)去建立组合证券投资模型。首先,引用绝对离差风险作为风险测度,以最小收益最大化为目标函数,将风险控制在一个投资者可以接受的范围内,并且利用绝对离差函数的线性性质,将风险作为约束条件来建立在此风险测度下的组合证券投资模型。

已知n种证券在个时期的历史数据,是证券在时期的实际收益率;是在证券上的投资量;是投资总量;是组合证券P在时期的收益率,则:

4.结论

考虑到理性的投资者总是希望在既定的风险水平下,获得最大期望收益;或者在已知期望收益的条件下,使投资风险达到最小。本模型试图在各个时期收益具有最大期望的前提下,进而追求组合投资收益最大化。模型将收益最大化作为目标函数,利用损失和绝对离差作为风险来约束,通过联合这两个量,能使收益风险得到比较稳定控制。

参考文献

[1]陈共,周升业,吴晓求.证券投资分析[M].人民大学出版社,1997,2.

[2]李辉华,苏慧文.金融风险识别与对策[M].北京:北京经济学院出版社,1996.

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[4]刘志新,牟旭涛.投资组合最大损失最小化模型研究[J].系统工程理论与实践,2000(12):23-25.

投资收益率论文例6

引言

ipo发行过程中，上市后的超额收益成为存在效率损失的关键。对于ipo这种超额收益的现象，学者们先后利用非对称信息、理论以及行为金融等理论作出了分析和解释。20世纪90年代以来，越来越多的研究人员开始关注发行机制对ipo效率的影响。本文结合理论观点的同时，对我国发行机制新一轮的市场化改革中ipo效率进行实证分析。

一、实证分析

（一）数据选择

本文选取2007年1月至2007年12月在上海证券交易所和深圳证券交易所新上市的107只股票[1]，除去信息不足等因素，获得有效数据为103只股票。样本公司的发行数据主要来源于中国证券网、中国上市公司资讯网新浪财经频道、东方财富网。样本公司的财务数据来源于通达信证券分析数据库。

（二）因变量选择

根据baronh(1982)委托理论，承销商和发行人之间存在明显的信息不对称，使得承销商愿意通过抑价发行获取更多的收益。投机—泡沫理论认为，较低的中签率，会使许多失败的投资将股价过度抬高。

1.发行前一年净资产收益率(pre-roe)

假设发行前一年的净资产预期与新股初始收益率正相关。由于，发行前几年的平均净资产收益率代表了上市公司的盈利水平，投资者会根据公司未来盈利能力的预测，对公司作估价。选择用前一年净资产收益率作为代表，是根据自由现金流贴现模型（fcff model，free cash of firm），较高的净资产收益率使投资者对公司的未来有着良好的预期。随着机构投资者的充裕和全流通时代的到来，价值投资成为主流，pre－roe与初始收益的关系是明显的正相关。

2.发行前一年的每股收益(eps)

假设公司的每股收益（eps）越高，初始溢价就越明显。它所反映的是上市发行公司的盈利水平，虽然它不能直接用来作为公司模型预测，但可以粗略的反映公司收益及股价走势。

发映一级市场新股发行的影响因素主要有：发行价、发行市盈率、发行规模、中签率。

3.发行价(p0)

假设发行价与初始收益率负相关。在我国的询价制下，股票的发行价为询价发行区间的最高价格，定价低的股票初始收益较大的可能性增加。定价较低的股票，比较容易炒作，首日上涨的空间较大，初始收益率增加。

4.发行市盈率(p/e)

假设市盈率（p/e）与初始收益率成反相关。市盈率是评判公司价值的重要指标，代表着市场对上市公司的认可程度。如果发行市盈率过高，会削减投资者的投资热情。所以，市盈率（p/e）对初始收益率有负的影响。

5.中签率（sr）

假设中签率（sr）与初始收益率成反相关。中签率（sr）较低的股票，说明受到投资者的短期追捧，只寻求短期超额收益率，容易受到控制，所能获得的超额收益率就很高；而中签率（sr）较高的股票，一般都受到投资者较大的关注，这些公司的经营状况、公司业绩良好，不容易受到控制，这类股票的首日涨幅有限，初始收益率普遍偏低。所以，选择中签率作为一个回归变量进行研究。

6.发行筹资额(size)

假设新股发行筹资额与初始收益率反向相关，筹资规模大的股票一般多为业绩良好的公司，这些公司的股票上市，由于发展平稳、信息披露完全，初始收益率不会太高，如果想人为炒作股票，获得短期收益，需要巨大的资金支持，因此获得较高的初始收益率的可能性不大。所以，选择发行筹资额作为一个回归变量进行研究。

（三）实证检验

1.计量模型

ipo效率，就是通过讨论一级市场与二级市场价格的拟合程度来确定效率的高低。本文通过对初始收益率的研究，来讨论ipo的效率。

假设检验如下：

h0：各组股票平均初始收益率相互之间的差异都为0。

h1：各组股票平均初始收益率相互之间的差异并不都为0。

根据假设，本文采用了多元线性回归模型，模型如下：

r=β0+β1pre-roe+β2eps+β3p0+β3p/e＋β4sr＋ε

2.实证检验结果

r=209.0192-0.191618×pre-roe＋0.385270×p0＋0.967585×p/e-114.0802×sr＋ε

r2=0.189156 调整后的r2=0.156060,说明变量对初始收益的线性拟合度不明显。但至少有一个因素与变量的相关性较高，从实证结果可以看出，只有中签率与初始收益率的有一定的相关性，其他的因素的相关性不明显。中签率与初始收益负相关，检验结果与假设基本相符，说明中签率越高的股票的初始收益率越低。

3.实证结果的经济分析

（1）发行前一年资产收益率。通过对2007年数据的计量结果进行分析，发现发行前一年资产收益率与初始收益没有显著的相关性，没能证明假设的存在。一是因为选择2007年这一截面数据，数据量受到限制。二是，投资者的投机行为仍存在，市场的投资者数量和质量的提高，并没能使投资者更多的关注价值投资的概念，分析公司未来的盈利能力，进行长期持股的战略投资。而简单的追求初始收益率，存在很强的投机性。

（2）发行价格与初始收益有发行相关的关系。与初始收益率呈负相关关系，这与原假设一致。发行价格较低的股票，在二级市场的上升空间较大，更容易被炒作，从而可能造成初始收益率过高的问题。大部分股票的发行价格都有被低估的成分，我国的投资者的投资模式，主要也是以获得因买卖差价导致的短期收益。

（3）发行市盈率与初始收益率呈负相关关系，相关系数为-0.08712，显著性水平仅为0.3336，这与假设基本相符，但显著性水平很差。回归结果与预期结果一致，但发行市盈率与初始收益率相关性不明显。一是，我国已改为以新股发行摊薄后的市盈率水平来计算，政策上是有利于提高ipo发行效率的，但实证检验结果显示，没能有效的提高ipo发行的市场效率。可能是因为投资者并不关注市盈率作为对股票的解释力度，未能从公司价值这一重要指标出发，说明投资者的投机行为依然存在。二是，在我国的市场化改革最主要的标志就是对市盈率的控制程度，降低对市盈率的控制，市盈率由市场决定。但实证结果显示，这种表现也并不是很明显，说明改革后的市盈率，市场化程度并不高。

（4）中签率和发行规模存在自相关性，中签率与初始收益率负相关，相关系数为-0.4168，且相关性较为明显，显著性水平为0.0001。回归结果与假设相符，说明中签率与初始收益率明显的负相关。这是由于，发行规模较大的股票，容易受到投资者的关注，申购资金充分，中签率较高，投资者较多，上市首日的初始收益率就不会过高。这点符合经济学的供给与需求理论，当市场供给大于需求的时候，市场价格会逐步下跌。所以，大盘股的初始收益率较之于小盘股的初始收益率较低。

虽然我国的市场化进行了多年 ，但是ipo效率较低的现象依然存在。主要是由于承销商前期的定价方式并不合理，没能有效的调动投资者的积极性，收集足够的信息。投资者的投资行为在于获得买卖差价下的短期收益，不注重价值投资和企业的未来盈利能力，但也看到随着市场化的改革，市盈率、发行价格更能体现市场的需求。进一步完善发行体制，健全市场机制，降低投资者的投机行为，积极引导投资者进行价值投资。

二、本文研究结论

本文通过对2007年所有上市公司的发行状况进行实证研究，讨论在现有询价制下我国ipo的发行效率问题，采用规范研究与实证研究相结合的研究方法，对发行方式与ipo效率的关系从理论和实证两个方面进行了详细的分析和考察。

首先，论文对现有的理论进行分析和研究，试图通过国外理论的研究成果，找出我国ipo效率扭曲的理论依据。但由于我国的证券市场本身的效率较低、市场的资金充裕度不足等问题的存在，至使国外理论对ipo的抑价问题的研究成果，并不符合我国的实际情况。我国需要在制度上对发行方式进行改革。

其次，本文选取的是市场较为稳定的2007年的截面数据，考虑到截面数据在政策上存在一定的连续性。通过实证研究发现，我国虽然也采用询价发行方式，但ipo效率却很低，存在较高的初始收益率。

最后，通过信号理论筛选出财务变量和市场表现变量，分别是发行前一年的资产收益率pre—roe、每股净收益eps、发行价格p0、市盈率p/e、发行规模、中签率，其中除了发行价格和中签率对初始收益率的相关性较为明显之外，其他变量的相关性很弱。说明，在我国的询价制下，投资者的投机性为明显，价值投资观念淡薄。市场化程度不高，询价发行的价格一般都为价格上限，与以往的网上定价发行有相似之处；发行规模有限，发现发行规模较大的公司的中签率较高，并且大盘股可以有效地抑制初始收益率过高的现象；没有制定有效的后市支持策略，不能对承销商做出约束；承销商和投资者间的信息不对称依旧很明显。

参考文献：

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[13] 杨德勇.金融效率论[m].北京:中国金融出版社,1999.

投资收益率论文例7

一、研究的背景和意义

投资收益是指企业在一定会计区间以各种方式对外投资所取得的回报(或者发生的损失)。投资者对于投资收益占净利润比重较大的公司需要辩证看待。对于中国的上市公司而言，投资收益比主营收入更具有波动性吗？国内多数研究停留在对我国上市公司投资水平效率的分析上，尚未对投资收益对上市公司风险的影响进行系统且深入的研究，本文的贡献在于丰富了该领域的研究。

二、数据与方法

考虑到数据的连续性和稳定性，本文选取2003～2010年周期性行业中的能源、金属和矿产行业上市公司。数据的选择期间是考虑到我国股市在2003年～2010年经历了熊市和牛市的周期，时间段的考察较为充分。研究方法是基于资产组合理论，利用两资产组合的方差和协方差理论得出投资收益与营业收入的相关性，进而得出上市公司投资收益对营业利润波动性的影响。然后采用Stiro的研究模型，从周期性行业的整体层面上来研究投资收益的风险分散化情况，并在这个回归模型的选择上根据中国实际进行修正。

三、周期性行业上市公司营业利润的波动性

为了度量投资收益和营业收入对周期行上市公司波动性的贡献度，我们用投资收益和营业净收入增长率替代其对应资产的收益来计算资产组合的波动率。此处取对数增长率。根据投资组合理论，由两项资产构成的投资组合的方差为：

σ2dlnOP=a2σ2dlnNON+(1-a)2σ2dlnNET+2a(1-a)Cov(dlnNON,dlnNET)

其中，a是投资收益占营业利润比重，dlnNON是投资收益的对数增长率，dlnNET是营业净收入对数增长率，a2σ2dlnNON是投资收益对营业利润波动性的贡献度，(1-a)2σ2dlnNET是营业净收入对营业利润的贡献度。根据投资组合理论，这里我们将2003年～2010年分为2004～2006、2006～2008、2008～2010三个阶段。估计结果显示第一到第二阶段银行收入的波动性略微上升，投资收益方差上升幅度最大；后两阶段营业净收入的方差显著增加，营业净收入的与投资收益的协方差进一步下降，表明能源、金属与矿产类上市公司营业收入的波动性主要来自于营业净收益、投资收益波动性的上升，及两者协方差的下降。营业净收入与投资收益的协方差的绝对值不断提高，两者之间协方差为负，说明投资收益可以直接降低周期性行业的经营波动性。从三个时间段的考察来看，这种对上市公司经营波动性的影响逐渐加大，投资收益对于公司经营风险的分散能力不断增强，说明周期性行业上市公司不断增加投资收益业务能带来公司波动性的持续降低。

四、投资收益对周期性行业上市公司收益和风险的影响

根据样本期间127家上市公司投资收益占营业利润比重平均值由小到大的顺序进行排序，然后建立计量模型来分析上市公司投资收益增长对营业利润和风险的影响：

Yi=α+β1In(Ai)+β2TZBZi+β3TZRATEi+β3YYRATEi

Yi包括营业利润增长率均值、营业利润增长率标准差、股权收益率均值、股权收益率标准差、夏普比率。A是上市公司是年度总资产增长率，TZBZ是投资收益占营业利润的比重，TZRATE是投资收益年度增长率，YYSRRATE是营业净收入的年度增长率。根据结果我们可以看到投资收益占营业利润比在对营业收入的标准差具有显著影响，但是投资比重变量对营业利润的的收益，也就是均值影响不显著，说明投资收益业务的增加带来了营业利润的波动性，但却不一定伴随着较高的平均收益。从解释净资产收益率的收益和风险效果来看，TZBZ和TZRATE对净资产收益率的影响不显著，投资收益业务的增加并没有用提高净资产收益率的均值，但是我们可以看到投资收益增长率变量会对净资产收益率的风险有着正面影响。

本文的研究结果表明，我国周期性行业投资收益业务的增长对营业利润具有一定的风险分散化效应。但是由于投资收益相比于营业净收益具有较高的波动性和明显的周期性，随着投资收益比重的增加，这种分散化所带来的边际收益在逐步减少，更多地依赖投资收益的增长存在着恶化风险与收益之间权衡关系的可能性。因此，根据业务发展规模保证投资收益业务的最优占比才是合理的选择。

投资收益率论文例8

投资者在进行投资决策时到底需要什么样的信息呢？“住处使用者需要且企业能够提供的信息主要包括以下五类：（1）财务和非财务数据；（2）企业管理人员对财务和非财务数据的分析；（3）前瞻性信息；（4）关于管理人员和股东的信息；（5）企业的背景信息”（汤云为、陆建桥，1997）而“人决策有用性的观点看，各类信息使用者最为关注的和最为相关的信息是一个企业创造未来有关现金流动能力的信息。”（李心合，1996）同时，“投资者最关心的是投资风险及其对期望收益的评价，财务报表信息的一个重要作用是帮助投资者评价证券风险。”（陈建根，1998）

可见，对投资者信息需求理论界观点不一。其实，以上三种信息类型只是从不同的角度进行论述，其关键点仍在于投资风险和期望收益的评估。同时，我们发现，一方面，理论界对会计信息类型的研究往往仅局限于财务会计领域，就会计论会计，而少有投资者本身行为即投资理论中找寻信息的根本，而且往往侧重于定性研究；另一方面，投资决策理论本身仅应用于指导个人投资，“引导决策者采取与模型更一致的生动，并根据最终结果修正所采用的决策模型，以达到更满意的效果。”（何永明、陈文斌，1998）或是联系财务中的公司投资决策，“企业集团把不同行业、不同产品的企业组合，股份公司对不相关公司的收购兼并，个别游资通过基金组合进行投资，这些都是投资组合理论的实际应用”（吴明礼，1998）。但是较少有人剖析投资理论在财务报告理论发展中的地位。本文拟从投资决策理论入手，通过对投资行的定量分析，来阐述这个问题。

一、投资决策理论分析

投资决策理论起源于马科维茨在1952年发表的论文《证券组合选择》。文中论述了如何在一定收益率下，取得最小的风险。该理论假定：投资者是理性的，即他选择的投资行为必须是产生最大期望效用的行为。投资者会规避风险，也就是说，对于给定的期望收益，理性的投资者希望获得最低的风险的可能风险。均值——方差假设，即投资者的效用函数为二次函数，效用依赖于均值和方差两个变量1，用公式表示为：

Ui(a)=fi(Xa,Sa2)

其中，a代表某一投资行为。例如a可能是无风险政府组合投资，也可能是公司股票投资，或者是证券组合投资；Ui(a)代表该投资行为的期望效用，由均值表示的X。为该行为的期望收益，由方差衡量的Sa2为该投资行为的风险。同时Ui(a)随着X的增加而增加，随着Sa2的增加而减少，因而我们假定，

Ui(a)=2Xa-σa2

不同投资者将会在期望收益和风险之间进行不同的权衡，例如，某更规避风险的投资者将选择-2σa2，而不是-σa2。

均值——方差效用假设对会计的重要性表现在，它使投资决策变得更加清晰——所有投资者，无论个人效用函数如何，都需要投资期望收益和风险的资料，而这些资料主要来自于财务报告。离开了该假设，就需要个别投资者效用函数的特定知识，以推断出不同的信息需求。

在此基础上，让我们用两个方案来阐述投资者如何进行决策及其在决策中所需的信息类型。

方案一：某甲拥有$2，000资金，决定全部用于购买A公司每股市价为$20的股票。首先，他的收益将取决于A公司长期的盈利能力。我们定义：

事件1：高盈利能力

事件2：低赢利能力

总收益=期末市价+期间股利

当A公司处于事件1下，下一期间股票将上升到每股$22；当处于事件2下，股票将下跌到每股$17。同时假设A公司每股派送$1的股利，那么，总收益计算如下：

事件1：$22×100股+$100=$2，300

事件2：$17×100股+$100=$1，800

现在，让我们考虑一下事件的概率。若以A公司过去的财务报表为基础，或以现行市价为依据分析得出先验概率，则事件1的概率P（H）为0.30，事件2的概率P（L）为0.70。但为了更客观地评估A公司未来的盈利能力，一般需要当期财务报表的公布以获取有关公司业绩的利好消息（Goodnews）和利空消息（Badnews），并重新修正计算后验概率。在当期，财务报告公布的是利好消息。联系先验、后验概率之间的桥梁即条件概率（又称为信息系统）。

表一信息系统

当期财务报告信息

GNBN

事件高（H）P（GN/H）=0.80P（BN/H）=0.20

低（L）P（GN/L）=0.10P（BN/L）=0.90

其中，0.80和0.90称为主对角线，0.10和0.20称为副对角线。

也就是说，基于对报告分析的广泛经验，甲认为，假如A公司确实处于高盈利能力的话，那么有80%的可能性当期的财务报告显示好消息（GN），20%的可能性显示利空消息（BN），同理可得表一中的第二行，再应用贝叶斯公式计算后验概率P（H/GN）=0.77，P（L/GN）=0.23。

知道了收益和事件概率后，不难计算出该投资方案的期望收益和投资方差（即风

险，）见表二。2

表二计算期望收益率和投资方差

（1）总收益：$2300

收益率：（2300-2000）/2000=0.15

概率：0.77

期望收益率：0.1155

投资方差：（0.15-0.925）2×0.77=0.0025

（2）总收益：$1800

收益率：（1800-2000）/2000=-0.10

概率：0.23

期望收益率：-0.0230

投资方差：（-0.10-0.0925）2×0.23=0.0085

期望收益率：X=0.0925投资方差：σa2=0.0110（编辑：pulp）因而，甲的效用函数Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.0110=0.1740

方案二：甲将相同的资金分散购买A公司每股$20的股票60股和B公司每股$10的股票80股，即采用证券组合形式投资，每股期末支付$1股利。期末B公司股票上升到$10.50的概率为0.6750，下跌到$8.50的概率为0.3750，A公司同方案一。（在这里，为了简便起见，我们假定0.6750已经是计算过的后验概率）。

现在组合中存在四种可能的收益，两种市价同时上升或下降，一种上升而另一种下降。表三给出了四种收益值和可能概率。

表三总收益和各自的概率总收益

AB股利概率

事件1：A高B高收益1，320+840+140=$2，3000.5942

事件2：A高B低1，320+680+140=$2，1400.1684

事件3：A低B高1，020+840+1410=$2，0000.0959

事件4：A低B低1，020+680+140=$1，8400.12251.0000

投资收益的计算无需赘述。现在主要考虑一下事件概率。在任何经济环境中，总存在许多共同影响所有股票收益的市场因素，例如利息率，外汇汇率等等，使得股票之间同时升跌的可能性增大，而一升一跌的可能性减少。因而我们假定事件1的概率为0.5942，大于各自独立的概率0.5198（0.77×0.6750）。同时也存在一些只影响个别公司的因素，例如公司管理水平高低等等，这些因素的存在导致了表三中的第二、三行，但由于市场因素的作用，事件二的概率0.1864，将小于各自独立的概率0.2888(0.77×0.3750)，以此类推。

证券组合的期望收益率和投资方差如下表所示：

表四计算期望收益率和投资方差

（1）总收益：$2300

收益率：（2000-2000）/2000=0.15

概率：0.5925

期望收益率：0.0893

投资方差：(0.15-0.0925)2×0.5952=0.0020

（2）总收益：$2140

收益率：(2140-2000)/2000=0.07

概率：0.1864

期望收益率：0.0130

投资方差：(0.07-0.0925)2×0.1864=0.0001

（3）总收益：$2000

收益率：(2000-2000)/2000=0.00

概率：0.0959

期望收益率：0.0000

投资方差：(0.00-0.0925)2×0.0925-0.0008

（4）总收益：$1840

收益率：(1940-2000)/2000=-0.08

概率：0.125

期望收益率：-0.0098

投资方差：(-0.08-0.0925)2×0.1225=0.00036

期望收益率：Xa=0.0925投资方差：σa2=0.0065

从上表可知，方案二的期望效用Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.00965=0.1785

此方案一投资单股时甲的期望效用（0.1740）高，因而甲将选择方案二投资证券组合。

由此可见，在期望收益率相同（0.0925）的情况下，投资者愿意接受风险更低的投资方案，即投资者能通过组合多样化来降低风险。如果无交易费用的话，购买股种越多，风险越小。因为，个别公司因素的实现往往会由于多种证券而相互抵消，从而使得市场因素成为影响组合风险的主要因素，这就是投资决策理论的精髓所在。

从投资者的决策行为中，我们发现，无论投资者个人对风险的态度如何，他都需要有助于评估证券期望收益和风险的信息。即会计信息从质和量上都应该保证能够提供有关风险和收益的信息，这就对财务报告目标和会计信息质量产生了深远影响。

二、对财务会计的启示

（一）对财务报告目标的影响

从前面的例子中，我们可以看出，投资者是根据当期财务报告信息来不断修正其对公司盈利能力的概率判断，从而选择满足最大期望效用的买和卖的决策行为，从这一意义上说，财务报告对决策者是有用的。这种观点已被世界各国职业会计界所广泛接受。例如美国财务会计准则委员会（FinancialAccountingStandardsBoard，简称FASB）的财务会计概念公告（StatementofFinancialAccountingConcepts，简称CFAC）第一号（SFAC1，1978）指出，“财务报告的首要目标是为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供作出理性投资、信贷及相似决策所需的有用信息”。在这里，FASB强调“理性”一词，这和投资决策理论的假设前提相一致，即那些选择最大期望效用的决策者，才被称为理性的。同时，此目标中认为，这些投资决策同时适用于现有和潜在的投资者，即财务报告不仅应提供有用的信息给公司内部现存的投资者，而且必须将信息公布于市场，因为潜在的投资者也是依靠当前财务报告的利好或利空消息对未来作出合理的预测，以决定是否购买。

如前所述，对投资者而言，有用的信息是指有关风险和期望收益的信息，也就是有助于估计未来投资回报的信息。这种观点体现在SFACI财务报告的第二个目标上，即“为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供有助于他们评估从股利或利息中取得的预期现金收入的金额、时间分布和不确定性的信息。”首先，从股利和利息中取得的现金收入是总收益的一部分（见表三）。其次，第二个目标指出，投资者需要评估预期收益的“金额、时间分布和不确定性”，虽然这里所用的术语不同，但同样被认为相关于未来收益的期望价值和风险。

（二）对会计信息质量的要求

如果说财务报告的目标主要解决的是信息的使用者及其所需要的信息范围，即从总体上规范了信息需求的数量，那么对信息质量的要求则是从质上提出了信息要满足使用者决策的标准，即信息必须具备某些可取的特征，使它能成为帮助投资者形成对自己回报预测有价值的产品。这种特征的关键在于相关性和可靠性。

根据SFAC2的定义，所谓相关的会计信息是指，能够通过帮助使用者预测过去、现在和未来事件的结果，或坚持或更正先前预期而在决策中起作用的信息。相关的信息必须同时具备及时性、预测价值和反馈价值。换句话说，当信息能帮助报告使用者预测事件（例如未来盈利能力）时，它是相关的。就我们在第一部分所谈及的投资决策理论而言，我们注意到，投资者的期望收益和风险主要取决于期末股价、期间股利以及概率判断。毫无疑问，这是面向未来的信息，即公司所提供的信息越接近未来，其预测的未来结果也越精确，这就引发了要求以公允市价代替历史成本的问题，因为后者在对投资者未来预期有更大的相关性。特别地，随着衍生金融工具的大量应用，投资者不确定因素的增多，风险变得更加难以度量，甚至某些金融机构已陷入财务危机，但以历史成本反映的财务报告仍显示“良好”或“健康”的报告净收益。（黄世忠，1997）这就误导了投资者对于未来盈利能力的概率判断。

然而，FASB虽然陆续了有关金融机构公允价值披露的准则（包括SFAS105、106、107、114、115、118、119、121等等），但仍然坚持历史成本在预测未来收益中的重要地位。原因有二，一是在现实环境中，历史成本信息并非与决策毫不相关，只是相关度的问题。过去业绩和未来前景之间存在某种联系，这种联系可以通过表一中的信息系统形象地表达。该表提供了现有财务报告信息（GN或BN）和决定未来投资收益的未来导向事件（高盈利能力或低盈利能力）之间的概率关系。

二是历史成本更具可靠性。SFAC2认为，为了可靠，信息必须如实表述且具有可验证性并保持中立。当财务报告信息由于管理当局的误导而变得有偏倚时，必然造成投资者对未来预期的失误，则信息就不再誉为真实和可验证的，即缺乏可靠性。历史成本由于以过去的交易和事项为基础而更具可验证性，并减少管理当局人为因素的影响，因而更具可靠性。

让我们回到表一中，运用投资理论中的信息系统，能更准确地描述相关性和可靠性之间的关系。根据表一，不难看出，相关的信息系统的主对角线概率越高（0.80，0.90），意味着现有财务报告信息和公司未来经营状况之间的联系越紧密，越有利于甲对公司将来股价及分红的可能性作出合理判断，越和甲的决策息息相关。可靠的信息系统的主对角线也很高。准确性是可靠性的重要组成。可靠的财务报告有较高的准确度，即少波动，它使得预测相应的经营状况和收益的把握加大。对每一种事件而言，主对角线概率越大，波动越小。可见，相关性和可靠性对信息含量的有用性均必不可少。在理想状态下，可使主对角线等于1，即财务信息完全相关和可靠。而在实现中，往往需要在相关性和可靠性之间进行均衡。比如，对A公司而言，可以通过改变历史成本为公允价值计量其资本资产，结果导致相关性的提高和可靠性的降低，即主对角线概率增加，而副对角线概率的减少。这使得相关性和可靠性有时存在此消彼长的情形。如何合理处理好二者间的关系，达到相关和可靠的优化，向来是会计界的难点之一。这正是投资决策理论带给财务会计的启示。

参考文献：

①汤云为、陆建桥：《财务会计发展所面临的挑战与出路——国际动态和我们的思考》，《会计研究》1997年第1期。

②葛家澍主编：《中级财务会计》，辽宁人民出版社1997年。

③李心合：《论决策有用学派的理论与现实困境》，《当代财经》1996年第5期。

④陈建根：《证券市场环境下若干会计问题研究》，《当代财经》1998年第5期。

投资收益率论文例9

一、神奇公式和狗股理论的背景和方法

Gotham资本公司的创始人乔尔·格林布拉特在其著名的投资著作《股市稳赚》中介绍了一种名为神奇公式的选股方法，其主要的方法是用上市公司的投资回报率（投资回报率=EBIT/（净流动资本+净固定资产））和收益率（收益率=EBIT/EV）对公司进行排序，并且按排序进行评分，投资回报率和收益率越高的评分越高。最后将两项评分求和得总评分，总评分高的20至30只股票会作为选出的股票进入投资组合之中。自 1985 年成立以来至2005 年，Gotham资本创造出了从700 万美元到8.3 亿美元，年均40%回报率的投资奇迹。

沃顿商学院的金融学教授杰里米J·西格尔在《投资者的未来》一书中提出了上市公司派发股利的重要性，并提出“股利的发放会放大投资者收益基本原理的作用”，即通过股利再投资购买更多的股份会进一步提高你的收益率。并由此引出了利用“道指狗股理论”（Dogs of the Dow Theory）的选股策略。即投资每年都投资道琼斯工业平均指数成份股中股息率排名前10的股票。据统计，1975至1999年运用“狗股理论”，投资的平均复利回报达18%，远高于市场3%的平均水平。

二、本文运用神奇公式和狗股理论的研究方法

基于上述对美国股市的理论与实证研究，本文选取了市盈率、净资产收益率和股息率三个指标对我国的上市公司进行评估。选择股息率排序来验证狗股理论。由于我国会计处理上与国外的差别，也为了数据获得的方便，所以选择简单的市盈率来代替神奇公式中的收益率，选择净资产收益率来代替神奇公式中的投资回报率。由这两个指标来模拟和验证神奇公式。最后，本文的创新点在于将这三个指标综合考虑，形成三因素模型来进行选股评价。

具体的方法是将所选取的上市公司分别按照股息率、市盈率、净资产收益率进行排名，股息率高、市盈率低、股息率高的股票总评分高，取三项的总评分最高的前10名股票以等权重组成一个投资组合进行持有一年收益率的计算，得出按三因素法计算的投资组合收益。并将这些收益与本持有期内上证指数、深证成指和沪深300的收益率相比较。持有期的选择区间是每年的1月1日至次年的1月1日，之所以选择这两个区间是因为所选取的股票价格为年度的收盘价，而财务指标选取的是上市公司年报中的数据。这两个指标的时间节点在每年的年底。

三、数据的来源和样本的选取

本文的数据来源为锐思金融研究数据库。研究的时间跨度为2008年至2011年四年时间。本研究的具体选样原则是：

（1）公司当年4月30日前A股上市流通且对外公布了完整的上年度财务报告；（2）剔除财务数据不全的公司；（3）剔除分析期内的ST类公司；（4）剔除每股净资产为负的公司，因为每股净资产为负说明公司己经资不抵债，相关会计信息可比性差；（5）剔除个别明显异常数据（如当年营业收入为0的公司等）。

最终得到会计及股价数据2007年1342组、2008年1422组、2009年1523组、2010年1900组、2011年2184组。

四、实证结果及分析

五、结论及建议

由上述研究，三因素法选股模型能较好的战胜市场，并取得了远高于市场的年化收益率。三种模型成功的原因在于，净资产收益率高代表了公司业务的收益率高于市场的平均收益率，代表了一种竞争优势，是 “物美”的因素；低的市盈率代表了“价廉”的因素，低市盈率使得投资者为单位的每股收益支付了更低的价格，这就使投资者拥有了较大的安全边际。股息率是成熟市场中挑选股票的一个重要指标，我国上市公司的分红意愿向来不强烈，因此高分红的公司显示了其经营的稳健性和公司良好的回馈股东的意愿。并且投资者可以利用股息分红再投资，起到了“熊市的保护伞”和“牛市的加速器”的作用。

参考文献

投资收益率论文例10

一、CAPM模型

CAPM是诺贝尔经济学奖获得者威廉・夏普于1970年在他的著作《投资组合理论与资本市场》中提出的。在CAPM模型中，只存在两种风险：系统性风险：不可以通过资产组合方法分散调的风险。非系统性风险：也被称做为异质风险，该风险属于股票特有的风险，可以通过资产组合的方法来消除。非系统性风险是股票收益率的组成部分，但是该风险不随着市场波动而发生变化的。现资组合理论指出特殊风险是可以通过分散投资来消除的。即使投资组合中包含了所有市场的股票，系统风险亦不会因分散投资而消除，在计算投资回报率的时候，系统风险是投资者最难以计算的。

1、CAPM的前提假设

CAPM模型是对复杂的现实世界的极端简化，从Markowitz均值――方差组合理论的基础上发展而来。它的核心假设是包括以下几点：证券市场是有效的，即信息完全对称；存在无风险证券，投资者可以自由地按无风险利率借入或借出资金；投资总风险可以用方差或标准差表示，系统风险可用β系数表示。所有的投资者都是理性的，他们均依据马科威茨证券组合模型进行均值方差分析，作出投资决策；证券市场是无摩擦的，证券交易没有税收，也没有交易成本，而现实中往往根据收入的来源（利息、股息和收入等）和金额按政府税率缴税。证券交易要依据交易量的大小和客户的自信交纳手续费、佣金等费用；此外还隐含得假定：每种证券的收益率分布均服从正态分布；交易成本可以忽略不计；每项资产都是无限可分的，这意味着在投资组合中，投资者可持有某种证券的任何一部分。

2、CAPM模型理论意义

资本资产定价理论认为，投资的必要收益率分为：（1）无风险收益率，即将短期国债利率（或活期银行存款利率）视为无风险投资利率；（2）市场平均收益率，即整个资产市场的平均收益率，当投资所承担的风险仅为市场风险的时候，该项投资的收益率就是市场平均收益率；（3）投资组合的系统风险系数即β系数，是某一投资组合所承担的风险与整个市场证券组合的风险程度之比。CAPM模型说明了单个证券投资组合的期望收益率与相对风险程度间的关系，即任何资产的期望报酬一定等于无风险利率加上一个风险调整。后者相对整个市场组合的风险程度越高，需要得到的额外补偿也就越高。这也是资产定价模型（CAPM）的主要结果。

3、CAPM理论的主要作用

CAPM理论是现代金融理论的核心内容，他的作用主要在于：通过预测证券的期望收益率和标准差的定量关系来考虑已经上市的不同证券价格的“合理性”；可以帮助确定准备上市证券的价格；能够估计各种宏观和宏观经济变化对证券价格的影响。

由于CAPM从理论上说明在有效率资产组合中，β包含了一项投资所承担的所有风险，表明任一项资产的系统风险（非系统风险已经在分化中相互抵消掉了）。虽然CAPM模型本身的成立需要一系列严格的假设条件，且存在理论上的抽象和对现实经济的简化，与一些实证经验不完全符合，但是它抓住了证券市场的本质特征。中国证券市场处于起步阶段，与CAPM的假设条件相去甚远，但是CAPM有较强的逻辑性、实用性，通过对市场的实证分析和理论研究，有利于发现问题，推动我国股市的发展。

二、CAPM实证检验方法

当前，对CAPM及其含义的研究是当代金融研究中最有引人入胜的领域。大量的研究都集中于直接实证检验CAPM的有效性。此外，大量学者通过研究资产组合的收益表现、投资策略的盈利性和资本成本的估计值等等来进一步检验CAPM的内涵。这些实证研究的结果被投资专家广泛采用。

E（Ri）是资产i的预期收益，Rf是无风险利率，E（Rm）是资产组合的预期收益率，βi是系统性风险的测量即beta。市场组合是包含所有可能资产的有效资产组合。

CAPM模型直接的实证含义就是：股票预期收益率和市场风险的线性关系，可以完全解释股票预期收益率的横截面的差异，即由于股票承担了不同的系统性风险，造成股票收益率的横截面差异。因此，通常用横截面回归的方法来检验CAPM的含义。本文主要应用横截面回归的方法来检验CAPM是否有效。

采用横截面回归的方法来检验CAPM是否有效通常分为两步：

第一步，将每只股票的收益率对市场组合收益率作时间序列回归，求出系统性风险（beta）的估计量。回归方程见公式

αi是常数项，βi是股票i的市场风险，Rmt是市场收益率，εit是残差项

第二步，股票收益率对估计出来的βi做横截面回归。回归公式见公式（3）：

（3）

λ0是常数项，λ1是估计的斜率系数， 是用公式（2）估计出来的股票i的市场风险，νi是残差项。估计回归方程（3）的一种方法，就是首先计算每只股票样本期间的均值收益率，然后股票均值收益率对市场风险（ ）做回归。然而，这种方法存在问题，因为股票收益率通常横截面相关且存在异方差，这种回归方法的回归结果存在误导性。

Fama和MacBeth（1973）提出了一种更加精确的检验CAPM的方法。第一步，他们应用公式（3）每个月做横截面回归，然后计算估计的斜率系数（λ1，表示与市场风险相关的风险溢价）的样本均值。第二步，检验斜率系数的月平均值是否显著异于零。Shanken（1992）认为普通最小二乘估计量是有效的，因为横截面估计量不存在异方差问题。在这种方法中，市场风险即需要每个月进行估计，因此需要用到每个月之前的样本数据，并被称为“滚动betas”（rolling betas）。

一些文献对以上基本的两步估计方法进行了一些改进。但是本文采用Fama和MacBeth的方法来检验CAPM的有效性。

三、数据处理

样本数据来源于CSMAR（中国股票市场交易数据库），包含上海证券交易所和深圳证券交易所股票月收益率数据，数据期间为1991年5月到2011年5月。为了保证有足够的观测值用于回归方程（2）估测beta值，本文剔除出了2002年1月1日之后上市的股票以及2002年5月1日之前退市的股票，共有1122只股票满足上述数据要求。每个月对股票收益率简均构造市场组合收益率RM。

上表列出了利用“滚动beta”方法，检验CAPM模型的实证结果。上表中，平均的斜率系数估计量（公式（3）中的λ1）并没有显著的异于零（p=0.9976），截距项显著异于零（p=0.0109）。这表明，沪深A股收益率并没有显示出对CAPM的beta的显著的线性关系。因此，我们不能拒绝原假设，即CAPM不能解释股票收益率。

四、结论

本文应用利用沪深两市A股股票收益率，应用Fama和MacBeth两步法，对CAPM的有效性进行了实证检验。实证结果并不支持CAPM的有效性。

参考文献：

1、Ekkehart Boehmer, John Broussard, Juha-Pekka Kallunki，《Using SAS in Financial Research》，March 1, 2002.