我们从上证A股中随机选取某只股票,通过拟合、检验、解释和使用CAPM方程, 实验样本选择 2)获取数据 选取一家在上海证券交易所上市的A股公司,分析它们在2010年1月4日到2015年2 月10日之间的收益与CAPM模型的关系。本实验选取了伊利股份(600887)为例。 打开【股票市场系列】,选取【 CSMAR中国股票市场交易数据库】中的【个股交易查询】, 查询伊利股份从2010年1月4日到2015年2月10日之间的收益。 如图1,其数据查询结果包括了该证券的交易日期、考虑现金红利的日收益率数据。然 后对查询数据使用 EXCEL格式进行导出,保存为 stock600887 +-caDwww.gtarsc.com/p/sq/ GTA安国泰安数据服务中心 国泰博士生合作究 54090539 五数注值011也星1在图|和udan(式)出系 解:1天·20150309后:天 Q字段达释方底 全达班清 CSMAR中国积票市场女 日个应率交作个车交作月个回车交作年个文件 证券代码 日最低们 溶市场交独据 虎现金订利国的日个回报率 不视金红利的日个图回轻率 中伍融资融研究炊障 不考虚天全红利的做盘台的问比格 日个国率文件]据总记录款:7076563据开些时闻:1950数据结:2015 条件设置 目中M通研完据库 +土 达释字段 条件和字行 优码 体市和为 图1.个股交易数据 一10,AA==静,自 式B1·田·分·▲·实,三三∈栏目台并后售中· :x√f 52010=01=0 20时1 292010-02-100.013T69 图2.导出的个股交易数据 为了对这一实验有一感性认识,我们使用 MATLAB软件描绘出了股票的日收益率示意图
我们从上证 A 股中随机选取某只股票，通过拟合、检验、解释和使用 CAPM 方程。 1. 实验样本选择 2） 获取数据 选取一家在上海证券交易所上市的 A 股公司，分析它们在 2010 年 1 月 4 日到 2015 年 2 月 10 日之间的收益与 CAPM 模型的关系。本实验选取了伊利股份（600887）为例。 打开【股票市场系列】，选取【CSMAR 中国股票市场交易数据库】中的【个股交易查询】， 查询伊利股份从 2010 年 1 月 4 日到 2015 年 2 月 10 日之间的收益。 如图 1，其数据查询结果包括了该证券的交易日期、考虑现金红利的日收益率数据。然 后对查询数据使用 EXCEL 格式进行导出，保存为 stock_600887。 图 1. 个股交易数据 图 2. 导出的个股交易数据 为了对这一实验有一感性认识，我们使用 MATLAB 软件描绘出了股票的日收益率示意图
下面为 MATLAB编制股票日收益率的代码 %%编制股票日收益率 Lal, b1, cl]=xlsread( stock_ 600887 xIs plot(al) axis([01 ength(a1)-0.20.2]) set(gca," CLick',[12144286428561066]) et(gca, IickLabel',【2010-01-042010-11-252011-10-242012-09-072013-08-082014-06-23} y1abe1(日收益率) x1abe1(日期”) tit1e(日收益率走势图 运行上述代码,日收益率如下图所示 日收益率走势图 0.15 种HM -0.05 2010 01-042010-11-252011-10-242012-0907201308-0820140623 日期 图3.股票日收益率示意图 2)确定无风险收益 对于我国证券市场,由于目前尚不存在完全市场化的利率,因而应用超额收益形式的 CAPM方程时有以下两种方法。 方法一,不用无风险收益 将CAPM时间序列方程改写为 R=8+BRM+Ei, t=l 6=a1-B Rn=6+BRt+En,t=1,2,…,T。 式中:θ为待估计参数。这种方法的优势是简化了问题,但缺陷在于不方便分析结果
下面为 MATLAB 编制股票日收益率的代码。 运行上述代码，日收益率如下图所示。 图 3. 股票日收益率示意图 2）确定无风险收益 对于我国证券市场，由于目前尚不存在完全市场化的利率，因而应用超额收益形式的 CAPM 方程时有以下两种方法。 方法一，不用无风险收益。 将 CAPM 时间序列方程改写为： , 1, 2, T = it i i Mt it i i ft R R t R …， 。 R R t it i i Mt it , 1, 2, T … ， 。 式中： i 为待估计参数。这种方法的优势是简化了问题，但缺陷在于不方便分析结果。 2010-01-04 2010-11-25 2011-10-24 2012-09-07 2013-08-08 2014-06-23 -0.2 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 0.15 0.2 日收益率 日 期 日收益率走势图
方法二,寻找无风险收益Rn的代理变量。 中国债券市场目前尚不发达,交易投资不活跃,债券品种的期限结构也不尽合理,因此 比较可行的方法是选择银行一年期存款利率作为无风险收益率。此外,还可以选择银行间同 业拆借利率或银行间回购利率作为无风险利率。依次进入 CSMAR【货币市场系列】、【中国银 行间交易研究数据库】,以【回购交易】或【拆借交易】中银行间同业拆借利率或银行间回购 利率作为无风险利率。鉴于回购分为买断式与质押式两种,不同的回购形式会影响回购利率 为了实验方便的需要,我们选取同业拆借加权平均利率替代无风险利率。查询并导出数据保 存为 riskfree 为使读者清晰看出利率变化趋势,我们用 MATLAB展示了数年来“同业拆借加权平均利 率”走势图 %%编制同业拆借利率 [a2, b2, c2]=xlsread( riskfree. xls) plot(a2) axis([o length (a2)0 12]) set(gca, CLick',[12144286428561066]) set(gca, XIickLabel,{2010-01-042010-11-172011-09-262012-08-072013-06-202014-04-23}) y1abe1(同业拆借利率) x1abe1(日期”) title(同业拆借利率走势图) 运行上述代码,平均利率走势如下图 同业拆借利率走势图 买把监回 2010-01-042010-11-172011-09-262012-08-072013-06-202014-0423 日期 图4.同业拆借加权平均利率走势图 3)选择股票指数数据 进入【股票市场系列】,点击【 CSMAR中国股票市场交易数据库】中的【指数信息】。 选择【交易日期】和【指数回报率】字段,选择所需时间内的上证综合指数回报率作为市场
方法二，寻找无风险收益 Rft 的代理变量。 中国债券市场目前尚不发达，交易投资不活跃，债券品种的期限结构也不尽合理，因此 比较可行的方法是选择银行一年期存款利率作为无风险收益率。此外，还可以选择银行间同 业拆借利率或银行间回购利率作为无风险利率。依次进入 CSMAR【货币市场系列】、【中国银 行间交易研究数据库】，以【回购交易】或【拆借交易】中银行间同业拆借利率或银行间回购 利率作为无风险利率。鉴于回购分为买断式与质押式两种，不同的回购形式会影响回购利率， 为了实验方便的需要，我们选取同业拆借加权平均利率替代无风险利率。查询并导出数据保 存为 riskfree。 为使读者清晰看出利率变化趋势，我们用 MATLAB 展示了数年来“同业拆借加权平均利 率”走势图。 运行上述代码，平均利率走势如下图。 图 4. 同业拆借加权平均利率走势图 3） 选择股票指数数据 进入【股票市场系列】，点击【CSMAR 中国股票市场交易数据库】中的【指数信息】。 选择【交易日期】和【指数回报率】字段，选择所需时间内的上证综合指数回报率作为市场 2010-01-04 2010-11-17 2011-09-26 2012-08-07 2013-06-20 2014-04-23 0 2 4 6 8 10 12 同业拆借利率 日 期 同业拆借利率走势图
回报率。导出文件 market。使用 MATLAB绘出收益率走势图 %编制指数日收益率 [a3, b3, c3]=xlsread( market. xls) plot(a3) axis([o length(a3)-01 0.11) set(gca,Iick',[12144286428561066]) set(gca, linkLabel',f2010-01-042010-11-232011-10-112012-08-232013-07-182014-05-30}) y1abe1(日收益率”) x1abe1(日期”) title(上证指数收益率走势图) 运行上述代码,走势图如下图所示 上证指数收益率走势图 0.1 8642 -002 2010-11-232011-10-112012-08-23201307-182014-05-30 日期 图5.上证指数日收益率走势图 4)合并数据集 将上证指数日收益率数据集 market xIs、股票收益率数据集 stock600887.xls,无风险利 率数据集 riskfree.xs合并起来,生成进一步分析所需数据集 excesso由于股票收益率数据在 某些日期会有缺失,所以在合并过程中,以股票收益率数据为基准,将多余数据予以删除
回报率。导出文件 market。使用 MATLAB 绘出收益率走势图。 运行上述代码，走势图如下图所示。 图 5. 上证指数日收益率走势图 4） 合并数据集 将上证指数日收益率数据集 market.xls、股票收益率数据集 stock_600887.xls，无风险利 率数据集 riskfree.xls 合并起来，生成进一步分析所需数据集 excess。由于股票收益率数据在 某些日期会有缺失，所以在合并过程中，以股票收益率数据为基准，将多余数据予以删除。 2010-01-04 2010-11-23 2011-10-11 2012-08-23 2013-07-18 2014-05-30 -0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 日收益率 日 期 上证指数收益率走势图
%合并数据 excess=al (:,2:3)=0 甲fori=2: length(c1) for j=2: length(c2) if strcmp(cl(i, 1),c2(j, 1)) for k=2: length(c3) (i, excess(1-1,3)=a3(k-1,1) end for i =l: size(e if excess(1, j)==0 excess(i, j)=mean(excess(: 3)) 5绘制日超额收益率散点图 %%%%%%绘制股票超额收益对市场超额收益散点图 exceed s=excess(:, 1)-excess(:, 2).*0.01 xceed m=excess(:, 3)-excess(:, 2).*0.01 scatter(exceed s, exceed m, '') y1abe1(股票超额收益率) x1abel(指数超额收益率) 0.0 -.04 凝 -0.1 0.12 0.14 0. 指数超额收益率 图6.市场超额收益散点图
5)绘制日超额收益率散点图 图 6. 市场超额收益散点图 -0.15 -0.1 -0.05 0 0.05 0.1 -0.16 -0.14 -0.12 -0.1 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 股票超额收益率 指数超额收益率