基于CAPM模型实证分析系统性风险对农业的影响

作者:未知

  摘要:2018年3月23日中美贸易战正式拉开序幕,对我国各个行业都产生了一定的冲击。为探究该系统性风险对我国农业上市公司的影响,本文选取10家农业上市公司,基于cAPM模型进行实证分析,结果表明,在中美贸易战中,农业整体是受益的,它能一定程度上降低农业上市公司的系统性风险。
  关键词:系统性风险 CAPM 农业
  一、引言
  农业作为第一产业,是我国国民经济的基础,我国长期处于社会主义发展初级阶段的基本国情决定了农业在我国的重要地位。因此农业上市公司始终受到人们的关注。
  在证券市场上,上市公司主要两大类风险,即非系统风险和系统性风险。非系统性风险主要来自于公司自身,如经营风险、财务风险等等,非系统性风险通常可以通过分散投资来降低风险。
  系统性风险主要指由于受到外部因素的冲击,个体无法通过分散投资消除的风险,它包括经济利率风险、政策风险、汇率风险等。系统风险可以反映由这些外部因素引起的证券投资收益的变化程度,通常用贝塔系数B来衡量。同一证券在面临不同系统性风险,或者不同证券在面临同一系统性风险时,他们的投资收益变化程度往往是不同的。
  长期以来,美国作为世界上农产品第一出口大国,将大量农产品出口到中国。但中美贸易战的改变了这一局面,证券市场的系统性风险发生了明显的变化,大多数行业的系统性风险显著上升,但对于国内农业上市公司而言,预期中美贸易摩擦的产生将会大量减少本国农产品的进口,导致市场上农产品的呈现供不应求的态势,行业系统性风险的整体下降,将会促进我国农业的发展。
  二、关于B系数研究的文献综述
  吕长江,赵岩(2003)通过实证研究发现,在中国证券市场上,CAPM模型是成立的,β系数并不存在显著的行业差异,不同市场收益率对β系数有着显著的影响。王明涛,黎金龙(2006)在上市公司因素与股票市场风险关系实证研究中发现,由于我国上市公司股本结构,上市公司经营业绩对股票市场风险有显著影响,其中每股收益、净利润增长率的增加有利于降低β系数:净资产收益率的增加会提高β系数。郭范勇,潘和平(2017)通过因子分析、截面数据回归分析以及面板数据回归分析等方法探究了上市公司财务指标和市场指标对β系数的影响,发现上市公司的β系数受市场因素的影响较为明显。
  目前已有大量的文献从理论的角度研究中美贸易摩擦对各个行业产生的影响,关于CAPM模型实证分析上市公司的面临的系统性风险的相关研究也很丰富,但是目前从实证角度,运用CAPM模型,研究中美贸易战对各个行业的系统性风险的影响的文献却很少,本文选取10家农业上市公司,基于CAPM模型进行实证分析,同时借助于Eviews9.0等计量工具进行回归分析,通过实证研究中美贸易战对农业上市公司的影响。
  三、模型的选取和计算
  资本资产定价模型,又名CAPM模型,是指导金融市场上分散投资行为的重要基础理论之一,在金融市场上发挥着重要的作用。CAPM模型以马科维茨的投资组合理论为基础,描述了系统性风险对个股或者某个投资组合收益的影响,其中,系统性风险主要是由系数β来描述,该系数的值越大,表明个股受到系统性风险的影响越强烈。
  (一)模型的设计
  模型的基本形式如下:
  E(R)=Rf+β(Rm-Rf)
  其中,R1为无风险收益率,参考已有文献,本文用一年期定期存款利率衡量该指标;E(R)为市场平衡条件下个股或者某一投资组合的期望收益率,Rm表示的是市场期望报酬率,(Rm-R4)表示的是该股票或组合获得的超额收益,系数β描述了个股或组合收益受系统性风险影响的大小。
  (二)样本和数据的选取
  1.截止到2018年度,证监会行业分类农、林、牧、渔业上市公司共46家,其中农业类有18家,在剔除了ST和数据缺失的企业样本后,本文选取农业类上市公司中的10只股票作为研究对象。个股收益率数据来源于国泰安数据库
  2.关于回归时间间隔的选取。本文以周时间间隔,采用这10只股票的周度收益率作为样本观测值,以2017年7月28日到2018年10月19日的数据和上证指数作为模型研究的对象。按照时间的先后,将中美贸易战的影响分为总计,中美贸易战前和中美贸易战后3个部分进行OLS估计,剔除了缺失数据后,得到两个样本容量为30的子样本。
  3.选择上证指数作为市场组合指数,并且用上证综合指数的周度收益率代表市场组合的收益率。数据来源于ccer数据库。
  4.选取2018年中央银行宣布的一年期定期存款利率(1.5%)当作样本期间的无风险收益率。
  (三)模型计算
  再利用Eviews9.0进行了相关数据处理,利用CAPM模型可得结果如下:
  四、结果分析
  (一)对于β系数值的分析
  从理论上说,β系数是表示证券的均衡收益率对证券市场期望收益率变化敏感程度的指标。β大于l,表示个股收益所对应的风险程度超过上证指数所对应的风险。反之,则个股的风险低于市场风险的。所以,β小于1的股票适合低风险的投资者。通过上表格可以看出,选取的10只农业上市公司的股票的β均远小于1.说明农业板块的系统性风险要远小于市场。农业在我国始终占据着重要的经济地位,政府政策的大力支持,能够有效降低其系统性风险。
  (二)对于R2的分析
  在一元线性回归中,R2大于0.5.表明公司股票价格的受上证指数价格的变化影响很大,并且这种影响对公司的股价起着决定性的作用,这种情况下,分析该类型的股票价格的影响因素,更多的是在于分析上证指数这个市场因素。R2小于0.5.说明公司股票价格的总体取决于上该公司自身因素,包括经营成果等,因此对于这类股票的分析,更多的是要从公司自身因素出发。由上表数据可得,R2绝大部分在0.3至0.8之间。说明农业上市公司股价受市场因素的影响较大,但同时企业自身因素也对股价造成了不容忽视的影响。
  (三)中美贸易战前后2系数和R2的比較
  中美贸易战后,β系数和R2总体都呈现下降的态势。说明中美贸易战开始后,农业上市公司的系统性风险相对于市场风险更小了,R2都小于0.5且整体偏低,公司股票价格的走势更多的是由该公司自身因素,自身的经营成果等自身因素决定的。首先,这是由于在中美贸易中,中国宣布对来自美国的部分进口产品加征关税,且主要集中于农产品方面。农产品的国内市场需求迅速增加,而供给的增加却相对有限,因此会推高国内相关农产品价格,于是人们对替代品的消费上升,这对国内相关农产品行业的发展会产生较大影响。其次,农产品作为生活必需品,居民对它具有刚性需求,因而属于防御性板块,中美贸易战导致经济环境恶化,会有更多的人出于避险情绪转入农业市场,从而抬升农业上市公司的股价。
  五、结论
  由上述计算分析可知,中美贸易战爆发后,钢铁行业β系数和R2的值总体呈下降态势,说明中美贸易战对我国农业发展具有正向作用,即在中美贸易战中,农业整体是受益的,它能一定程度上降低农业上市公司的系统性风险,更好的发挥农业板块的防御性作用,促进我国农业的发展。
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