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資本市場β系數文獻綜述和參考文獻

時間:2019-04-15 21:34來源:畢業論文
在西方國家,資本市場的發展已經有上百年年的歷史了,人們對證券資產投資風險的關注和研究是與其市場同時產生的。在現今所有的研究成果中,對系數進行預測估計主要有兩種主流

在西方國家,資本市場的發展已經有上百年年的歷史了,人們對證券資產投資風險的關注和研究是與其市場同時產生的。在現今所有的研究成果中,對β系數進行預測估計主要有兩種主流方式:一個是建立于時間序列對β系數的估測:二是建立于β系數本身的差異性及其影響因素的估測。從Beta系數的時間序列出發,預測模型的方式是:歷史β法、β=1法、布魯姆(Blume)調整法和瓦西塞克(Vasicke)調整法。歷史β法是如果如果β系數是個穩定的固定值,則未來β系數的預測值是可以通過歷史數據來進行度量的。β=1法則是在失去信息來源的條件下,對Beta系數回歸趨勢的一種特例性應用,即把所有證券β系數值都記為1(總體均值)。論文網
1971年,《論風險衡量》的作者布魯姆(Blume)認為,假設日預測值向均值回歸的速度是一個固定值,這個固定值不因時間增加而改變,那么估計β系數就圍繞這固定值的趨勢進行估計值的修改。布魯姆(Blume)設計了一個簡單的一元線性模型β2=a+bβ1,來預測相鄰兩時期Beta估計值之間存在的回歸關系,把這個回歸關系當做依據對其未來值的估計進行調整。在1973年,Vasicke于文中在前人研究的基礎上根據β系數的回歸趨勢,創新了β系數的估計方法,引入了一個新的分析估計方法,也就是貝葉斯決策方法,創建了貝葉斯調整法。瓦西塞克的觀點是前人依據樣本的信息作為估計依據的方式太過于單調同時也不符合科學的嚴謹性,只靠這單一的信息來源是遠遠不夠的,同時也會產生估計值的誤差。如果想要降低其估計誤差,就需要采取結合樣本信息與β系數先驗分布的相關資料的方式,才能夠得到比較準確的估計值。 源¥自%六:維;論-文'網=www.aftnzs.live
著名的“羅森伯格系統”(Rosenberg System)是由羅森伯格(Rosenberg System)和馬瑞森(Marathe)提出的。這個系統的創新之處在于他們認為分析預測β系數可以通過利用可觀測指標,他們把可觀測指標作為一個有效的工具。羅森伯格系統(Rosenberg System)包括了能夠影響β系數變動的各種各樣的可能存在的因素。由分析結果表明,從MSE指標來看,該模型的優勢在于估計將來的β系數,對未來的β系數具有很強的預測能力,并且羅森伯格系統在實踐中也得到了廣泛普遍的應用,其實力和效果也被普遍認可.BARRA機構主打咨詢,是由羅森伯格一手建立的,這個咨詢機構在實際應用中就采用了羅森伯格系統生成的預測值。相反的是,我國學者吳世農(2003)使用(Rosenberg System)對滬深兩市的證券β系數進行了估測,并同時采用其他預測方式對股票β系數進行預測,最終將預測結果進行比較,發現Rosenberg System預測精度不如Blume調整精度高,這個預測結果的差異說明我國證券市場上市公司相關的財務信息存在著質量不高的情況
參考文獻
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