简介:本文应用历史β模型,β=1模型,布鲁姆调整(BlumeAdjustment)模型、瓦西塞克调整(Vasicek Adjustment)模型和罗森贝格系统(Rosenberg SYstem)等五种有关股票系统性风险的预测方法,搜集1996年1月1日-2000年12月29日期间上海和深圳市场上的292家上市公司的有关资料进行实证研究。结果表明:1996—2000年,以市场模型估计的β整体上没有显著差异,但各自股票的β的离差逐年扩大。同时,10个产业的β估计值的差异不大,但其离差存在较大差异。此外,布鲁姆调整模型的预测误差最小,其次分别是β=1模型和以β为预测变量的罗森贝格模型,再次是瓦西塞克调整模型和历史β模型。最后,以β为因变量的两种罗森贝格预测模型明显优于以收益率为因变量的罗森贝格预测模型。作者认为,β是投资决策和股市风险提示的重要信息,虽然估计和偏差调整技术有待改进,但我国必须重视股票系统性风险研究,鼓励投资服务机构定期公布上市公司的β值。同时,为提高预测β的准确性,须惩治提供虚假信息的上市公司,完善信息披露制度,而投资者也需了解我国上市公司β的不稳定性和β自身的局限性,慎用β于投资决策,并注意选择β的各种调整和预测模型。
简介:摘要:在我国市场经济不断发展的背景下,相关的工作人员对于金融风险的探索意识不断增强,尤其是对于系统性金融风险的监管力度也在提升。对于系统性金融风险的定义,不同学者从不同的角度进行了解释。从风险带来的影响来看,系统性金融风险是广泛破坏金融系统功能,使全部的金融机构陷入困境,并对整个金融市场以及实体经济带来不利影响的一种风险。有研究人员认为系统性风险是指由于银行间的关联性导致整个系统崩溃而非个别金融机构倒闭的可能性。因此,在系统性金融风险的威胁下,相关部门对于系统性金融风险的首要监管工作便是确立系统性金融风险监管机构,从根本上对金融行业进行监管。其次,借助“大则不倒”的立法防范,通过大银行的调节作用,保障金融行业的稳定发展。最后,建立复杂金融产品的许可证制度,提升对于金融产品的开发标准,减少不可靠产品在市场上的投放。从这三方面对系统性金融风险监管立法进行完善,有助于加强我国经济市场的管控。