重慶工商大學(xué) 郭范勇 重慶金融學(xué)院 潘和平

財務(wù)因素、市場因素與股票β系數(shù)

重慶工商大學(xué) 郭范勇 重慶金融學(xué)院 潘和平

選取我國滬深300指數(shù)成分股2003年至2015年的上市公司交易數(shù)據(jù)和財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本，通過因子分析、截面數(shù)據(jù)回歸分析以及面板數(shù)據(jù)回歸分析等方法探究了上市公司財務(wù)指標(biāo)和市場指標(biāo)對β系數(shù)的影響。得出以下結(jié)論：相對來說，上市公司的β系數(shù)受市場因素的影響較為明顯，受公司基本面因素的影響不是很明顯。建議投資者在管理上市公司系統(tǒng)風(fēng)險時，應(yīng)該更多的關(guān)注市場因素，特別是歷史系統(tǒng)風(fēng)險。

β系數(shù) 財務(wù)因素 市場因素 因子分析 面板數(shù)據(jù)

一、引言

自從夏普（W.Sharpe，1964)，林特納（J.Lintner，1965），莫辛（J.Mossin，1966）在一般均衡框架下各自分別提出了資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）后，該模型中的β系數(shù)就成為了學(xué)界的重要研究對象。作為衡量系統(tǒng)風(fēng)險的指標(biāo)和證券投資組合的重要參數(shù)，β系數(shù)在資產(chǎn)定價中有非常重要的地位。β系數(shù)廣泛地應(yīng)用于投資業(yè)績的評價中，并被用作判斷投資組合管理成功與否的重要指標(biāo)；它還可以作為資產(chǎn)定價和企業(yè)投資決策的參考依據(jù)。通過各種方法分析影響β系數(shù)的因素，可以為我們預(yù)測β系數(shù)和管理公司的系統(tǒng)性風(fēng)險提供一些重要的參考因素。

二、文獻(xiàn)綜述

從國內(nèi)外的文獻(xiàn)來看，除針對CAPM模型的有效性驗(yàn)證外，對于β系數(shù)實(shí)證研究主要有兩個方面。其一是針對β系數(shù)的時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行的穩(wěn)定性驗(yàn)證與分析。例如：Blume(1971)最早指出了β系數(shù)在跨期條件下具有時變性，且有向均值回歸的趨勢。沈藝峰，洪錫熙（1999）研究表明，無論是單只股票或者是股票組合，其β系數(shù)都是不穩(wěn)定的。靳云匯和李學(xué)(2000)對我國1992年6月5日至1999年8月20日A股市場上842只股票進(jìn)行分析得出：投資組合的β系數(shù)穩(wěn)定性好于單個股票的β系數(shù)，從構(gòu)造投資組合角度看，個股β系數(shù)的歷史數(shù)據(jù)還是具有參考意義的。

其二，針對β系數(shù)的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究。一般地，影響股票價格和風(fēng)險的因素有：（1）宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如經(jīng)濟(jì)增長率、通貨膨脹率、利率以及匯率等宏觀價格指標(biāo)；（2）行業(yè)因素，如行業(yè)周期和行業(yè)內(nèi)部競爭程度等；（3）公司特征因素，主要反映在公司自身基本面的財務(wù)指標(biāo)上。Ball和Brown最先發(fā)現(xiàn)財務(wù)變量與β系數(shù)存在相關(guān)關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，Beaver，Kettler和Scholes（1970）研究結(jié)果表明：股票系統(tǒng)風(fēng)險與市盈率倒數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差、股利支付率、會計(jì)β系數(shù)和優(yōu)先債券/總資產(chǎn)4個財務(wù)變量與假設(shè)一致；而其他3個與假設(shè)不一致或不顯著相關(guān)。Lev（1974）研究發(fā)現(xiàn)：經(jīng)營杠桿會影響公司的可變成本和固定成本，高經(jīng)營杠桿會帶來高的系統(tǒng)風(fēng)險。Rosenberg和Mckibben（1973）采用多元回歸的分析方法檢驗(yàn)了20個財務(wù)變量和12個市場變量與系統(tǒng)風(fēng)險之間的相關(guān)性。得出了13個變量與β系數(shù)顯著的相關(guān)，但是這其中有3個與預(yù)期關(guān)系相反，6個顯著程度不高。Adedeji（1997）選取了英國股市1990-1994年的375家上市公司為樣本，分析了β系數(shù)與財務(wù)變量間關(guān)系；得出β系數(shù)與公司規(guī)模顯著正相關(guān)。相對于國外，國內(nèi)對β系數(shù)的影響因素研究較少。吳世農(nóng)、冉孟順等（1999）研究表明：總資產(chǎn)增長率、財務(wù)杠桿和股利支付率對β系數(shù)有顯著影響；但是無論個股還是股票組合，這7個變量對上市公司的解釋力度都僅19%左右。張甲宇（2008）研究表明β系數(shù)僅與其中9個變量顯著相關(guān)。從目前文獻(xiàn)看，大部分研究都集中在利用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析行業(yè)因素和公司自身特征因素對β系數(shù)的影響。而本文希望加入市場自身因素（如換手率、市值等）基礎(chǔ)上，利用多元統(tǒng)計(jì)中的因子分析和時間跨度為13年的“短面板”數(shù)據(jù)來分析財務(wù)變量對系統(tǒng)風(fēng)險的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源 在計(jì)算β系數(shù)時，選取我國A股市場中滬深300指數(shù)成分股為樣本，在剔除一些停牌時間過長以及上市時間偏短的股票后，最終得到105只股票樣本。樣本數(shù)據(jù)的時間跨度為2003年1月4日至2015年12月31日，每只股票有3392個日收盤價和日收益率數(shù)據(jù)。本文日收益率計(jì)算公式為：Ri，t=Pi，t/Pi，t-1，其中，Ri，t為行業(yè)指數(shù)i在第t期的日收益率；Pi，t為行業(yè)指數(shù)i在第t期的收盤指數(shù)；Pi，t-1為行業(yè)指數(shù)i在第t-1期的收盤指數(shù)。

在獲得每只股票的日收益率數(shù)據(jù)后，根據(jù)“單一指數(shù)模型”進(jìn)行一元線性回歸，可以獲得單只股票每一年的β系數(shù)值。本部分的原始數(shù)據(jù)全部來自wind數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理分析用到的軟件有：Stata14.0、Spss19.0數(shù)據(jù)分析軟件和Matlab2013軟件。

（二）變量定義 根據(jù)國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的研究成果（主要是Rosenberg的研究結(jié)果），本文選取了18個變量作為β系數(shù)的重要影響因素。并根據(jù)財務(wù)理論及市場理論分析這些變量對β系數(shù)影響方向。如表1。從財務(wù)和金融理論上分析，對于市盈率和公司規(guī)模對β系數(shù)的預(yù)期影響方向很難確定。因?yàn)槭杏蔬^高或者過低的股票，其系統(tǒng)風(fēng)險都是偏大的。對于規(guī)模大的公司，同市場的聯(lián)系越緊密，其受市場的影響可能更大；公司規(guī)模過于小的公司受到市場系統(tǒng)風(fēng)險影響時，抵御風(fēng)險的能力弱，也容易受系統(tǒng)風(fēng)險的影響。

表1 影響β系數(shù)的變量定義

（三）模型構(gòu)建 基于資本資產(chǎn)模型（CAPM）計(jì)算β系數(shù)需要有市場均衡和市場上存在無風(fēng)險資產(chǎn)收益率等苛刻條件。這與我國客觀事實(shí)相差較大，即利用CAPM計(jì)算β系數(shù)的準(zhǔn)確性和客觀性更差。所以，本文在計(jì)算β系數(shù)時，主要采用單一指數(shù)模型方法計(jì)算β系數(shù)。該模型假定個別證券的收益率之間的聯(lián)系是通過一些共同因素發(fā)生作用的。任何一種證券的收益率與市場指數(shù)之間都存在一種線性相關(guān)的關(guān)系，即：rit=αi+βirMt+εit，式中：rit為第i種證券或者證券組合在t期收益率；rMt為市場組合在t期收益率，一般利用市場指數(shù)收益率代替；αi，βi為模型待估計(jì)參數(shù)；εit為期望值等于零的隨機(jī)變量。

四、實(shí)證分析

（一）因子分析 因子分析（factor analysis）是一種數(shù)據(jù)簡化的技術(shù)。它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，并用少數(shù)幾個假想變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這幾個假想變量能夠反映原來眾多變量的主要信息。原始的變量是可觀測的顯在變量，而假想變量是不可觀測的潛在變量，稱為因子。設(shè)原始指標(biāo)變量為X1、X2、 、Xp于是可將原始變量由以下線性組合表示：

以上模型中，稱F1、F2、 、Fm為公共因子（m應(yīng)該小于P），是不可觀測的變量，他們的系數(shù)稱為因子載荷。是特殊因子，是前m個公共因子不能包含的部分。利用年度截面數(shù)據(jù)，對選取的影響因素做因子分析。首先使用KMO統(tǒng)計(jì)量和Bartlett檢驗(yàn)判定了本文選取的指標(biāo)變量可以進(jìn)行因子分析。再根據(jù)公共因子個數(shù)確定標(biāo)準(zhǔn)（一般要特征值大于1），在綜合了所有年份的結(jié)果后，最終確定提取8個公共因子。由于篇幅的限制，僅列出了2009年的結(jié)果。如表1所示：

從表1的公因子方差比可知，公共因子對于每一個原始變量都提取了大部分信息，各變量信息提取比例都在65%以上，大部分都為80%以上。說明公共因子對變量的信息提取還是很充分的。在2009年的因子分析模型中，因子1由市盈率（X16）、存貨周轉(zhuǎn)率（X4）和主營業(yè)務(wù)利潤率（X2）組成，因子2由總資產(chǎn)增長率（X8）和資本積累率（X9）組成，因子3由資產(chǎn)負(fù)債率（X6）、流動比率（X5）和財務(wù)杠桿（X7），因子4由資產(chǎn)報酬率（X12）、凈資產(chǎn)收益率（X1）和經(jīng)營杠桿組成（X11），因子5由公司規(guī)模（X17）和換手率（X15）組成，因子6由總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X3）組成，因子7由盈利變動性（X13）和每股現(xiàn)金凈流量（X14）組成，因子8由歷史β系數(shù)（X18）和股利分配率（X10）組成。在因子分析中，一般同一經(jīng)濟(jì)意義的變量會包含在一個公共因子中。但本文13年數(shù)據(jù)中，部分公共因子所代表的變量在不同年度出現(xiàn)了一些變化。這是因?yàn)橐恍┲笜?biāo)變量自身同時含有不同方面的信息，在加上一些指標(biāo)變量之間具有一定的相關(guān)性，含有相互重疊的信息，因而不同年度公共因子可能由不同的指標(biāo)變量組成。此外，這也表明部分原始指標(biāo)變量之間的信息關(guān)聯(lián)性會隨著時間推移而變化。總體上，絕大多數(shù)公共因子所代表的變量是具有穩(wěn)定性的，也具有較為清楚的經(jīng)濟(jì)意義?？蓪⑦@些公共因子分為：經(jīng)營能力因子（存貨周轉(zhuǎn)率和主營業(yè)務(wù)利潤率，因子1）、成長性因子（總資產(chǎn)增長率和資本積累率，因子2）、償債能力因子（資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率和財務(wù)杠桿，因子3）、盈利能力因子（資產(chǎn)報酬率和凈資產(chǎn)收益率，因子4）、市場交易因子（市盈率、公司規(guī)模和換手率，因子5）、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和經(jīng)營杠桿，因子6）組成、盈利變動性因子（股利分配率、盈利變動性和每股現(xiàn)金凈流量，因子7）、歷史市場風(fēng)險因子（歷史β系數(shù)，因子8）。

（二）相關(guān)性分析 利用上面變量因子分析的數(shù)據(jù)結(jié)果，利用SPSS軟件對樣本股票各年度β系數(shù)與公共因子得分進(jìn)行Pearson相關(guān)分析，可以判定貝塔系數(shù)主要與那些因子顯著相關(guān)。分析結(jié)果如表2：

表2 β系數(shù)與公共因子的相關(guān)系數(shù)矩陣

從表2可知：從年份來看，顯著影響β系數(shù)的公共因子是有差異的。比如：在2003年，僅盈利能力因子對β系數(shù)有較為顯著的影響；在2004年，就變?yōu)槭袌鼋灰滓蜃雍蜌v史市場風(fēng)險因子對β系數(shù)有顯著影響。但總體上，顯著影響β系數(shù)的公共因子主要為市場交易因子（因子5）、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子（因子6）和歷史市場風(fēng)險因子（因子8）；所以，可以初步認(rèn)定這3個公共因子為影響β系數(shù)的關(guān)鍵因子。從公共因子上看，部分因子影響β系數(shù)的方向在不同年份也有差異。比如：市場交易因子在某些年份（2004年和2005年）與β系數(shù)負(fù)相關(guān)，又在某些年份（2008年和2009年）與β負(fù)相關(guān)。這可能同該因子所含指標(biāo)變量在不同年份表現(xiàn)出來的重要性不同有關(guān)。總體上，大部分公共因子在不同年份上對β系數(shù)的影響時一致的。特別是歷史市場風(fēng)險因子一致的表現(xiàn)為正向相關(guān)，同初始預(yù)期相同，而且相關(guān)性也非常顯著。

（三）橫截面回歸分析 在實(shí)證研究中，采用多元線性回歸分析來考察自變量與因變量之間的定量關(guān)系，模型一般表達(dá)式為：

由于選取的指標(biāo)變量之間會存在一些相關(guān)性，為了避免出現(xiàn)回歸過程中出現(xiàn)多重共線性問題，本文采用逐步回歸分析法對所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行橫截面回歸分析。通過對被解釋變量β系數(shù)與公共因子進(jìn)行橫截面回歸分析，可考察哪些公共因子對β系數(shù)的橫截面差異具有穩(wěn)定的解釋能力。由表3中調(diào)整R2和F值可知，除2006年的調(diào)整R2值較小外，其他各年度回歸方程均具有顯著的回歸效果，β系數(shù)與解釋因子之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。從回歸系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)值和因子的含義來看，除歷史市場風(fēng)險因子外，各年度對β系數(shù)有顯著解釋能力的因子有所不同，表明所選因子在不同的時間段上對β系數(shù)并不都具有持續(xù)穩(wěn)定的影響力?？傮w來看，對β系數(shù)有較為持續(xù)影響作用的因子有市場交易因子、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子和歷史市場風(fēng)險因子，但市場交易因子和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子的影響方向在不同時間段里呈現(xiàn)不穩(wěn)定特征，這與相關(guān)性分析所得出的結(jié)論是一致的。由于各公共因子是貝塔系數(shù)的綜合性影響因素，難以直觀地表現(xiàn)單個指標(biāo)變量的作用。因此，有必要再考察初始指標(biāo)變量對貝塔系數(shù)的影響。本文仍采用逐步回歸法對因變量β系數(shù)與選取的18個指標(biāo)變量進(jìn)行截面回歸。由表4，調(diào)整R2和F值可知，除2006年和2007年的調(diào)整R2值較小外，其他各年度回歸方程均具有顯著的回歸效果，說明總體上β系數(shù)與原始指標(biāo)變量之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。對于2006年和2007年的調(diào)整R2和F值偏小和顯著不受歷史市場風(fēng)險（歷史β系數(shù)）影響的一種解釋是：在這兩年中，我國股票市場經(jīng)歷了一場“振幅”巨大的波動，產(chǎn)生了明顯的上升和下跌行情。根據(jù)已有的研究，β系數(shù)會顯著受市場態(tài)勢的影響，即β系數(shù)在牛市和熊市中會有所不同的。比如：Moon K.Kim和J.Kenton Zumwalt（1979）通過實(shí)證分析得出β系數(shù)明顯會受市場態(tài)勢的影響。我國學(xué)者劉永濤（2004）利用1998年1月1日至2003年4月30日的上海證券交易所A股市場317只股票樣本分析，得出：68只股票在牛市中β系數(shù)大于在熊市中的β系數(shù)。年度上看，影響β系數(shù)的指標(biāo)變量是變化的，說明所選變量在不同時段對β系數(shù)并不都具有持續(xù)穩(wěn)定的影響力，不過相對來說，歷史β系數(shù)和年換手率有較為持續(xù)的影響。總體上分析，大部分指標(biāo)變量對β系數(shù)的影響方向與本文選取變量時假設(shè)的方向是一致的。公司規(guī)模對β系數(shù)的影響有正向也有反向，所以不能確定它對β系數(shù)的影響方向。而資本積累率和股利支付率對β系數(shù)影響方向與原假定有偏差。

表3 β系數(shù)與公共因子截面數(shù)據(jù)的回歸分析結(jié)果

表4 β系數(shù)與原始指標(biāo)變量截面數(shù)據(jù)回歸分析結(jié)果

（四）面板數(shù)據(jù)回歸分析 具有三維信息（橫截面、時間、指標(biāo)變量）的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)稱為平行數(shù)據(jù)或面板數(shù)據(jù)（Panel Data）。利用面板數(shù)據(jù)可以構(gòu)造和檢驗(yàn)比橫截面數(shù)據(jù)或時間序列數(shù)據(jù)更為真實(shí)的模型，在實(shí)證檢驗(yàn)過程中能提供更大的樣本點(diǎn)以改善參數(shù)估計(jì)的有效性，也能更深入的分析實(shí)際問題。從時間序列看，面板數(shù)據(jù)可以描述不同個體隨時間變化的規(guī)律；從橫截面數(shù)據(jù)看，面板數(shù)據(jù)又能描述某個時點(diǎn)每一個體的狀態(tài)及其之間的差異。本文選取了13年的樣本數(shù)據(jù)就是為了進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸分析，以更加全面的分析影響β系數(shù)的影響因素。因?yàn)榛貧w模型解釋變量中含有歷史β系數(shù)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的面板數(shù)據(jù)分析方法，屬于動態(tài)面板模型，需要采用廣義矩法估計(jì)（GMM）。其估計(jì)模型如下：

式中，yit為被解釋變量，yi，t-1為被解釋變量的滯后一階項(xiàng)，xit為被解釋變量，νi為不隨時間變化的個體特征，εit為隨時間和個體變化的擾動項(xiàng)。在估計(jì)過程中，對存在的解釋變量內(nèi)生性問題進(jìn)行處理（由于樣本數(shù)據(jù)為“短面板”數(shù)據(jù)，所以不用考慮異方差和序列相關(guān)性問題），以提高模型整體的穩(wěn)健性。解釋變量的內(nèi)生性問題是一個較為嚴(yán)重的問題，它會導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏，并影響模型結(jié)果的穩(wěn)健性。解決內(nèi)生性問題的一個重要方法就是引入工具變量（IV）。在差分GMM估計(jì)中，被解釋變量的高階滯后項(xiàng)是非常好的工具變量，工具變量的有效性（滯后項(xiàng)的階數(shù)）可以由Sargan檢驗(yàn)的顯著性決定。小節(jié)采用的Stata14.0對模型進(jìn)行回歸和檢驗(yàn)，結(jié)果見表5。由表5的Wald卡方值可知，整個面板回歸方程具有顯著的回歸效果，說明β系數(shù)與所選指標(biāo)變量之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系。從面板回歸結(jié)果可得：所選的18個變量中，有年換手率（X15）、公司規(guī)模（X17）、資本積累率（X9）、股利支付率（X10）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X3）以及歷史β系數(shù)（X18）這六個變量對β系數(shù)有顯著的影響。在這些對β系數(shù)有顯著影響的指標(biāo)變量中，僅股利支付率對β系數(shù)的影響方向與假設(shè)不同，這與變量截面回歸的結(jié)果是相同的。與變量截面數(shù)據(jù)回歸不同，面板數(shù)據(jù)回歸得出總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率對β系數(shù)有顯著影響；但是這個結(jié)果與因子截面數(shù)據(jù)回歸結(jié)果——β系數(shù)受資產(chǎn)結(jié)構(gòu)因子（包括總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）顯著影響時一致的。這樣表明面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果能夠更為全面的反應(yīng)影響β系數(shù)的影響因素。

表5 面板數(shù)據(jù)GMM回歸結(jié)果

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論 研究發(fā)現(xiàn)：（1）上市公司的市場表現(xiàn)指標(biāo)變量對β系數(shù)的變動更具有持續(xù)解釋能力；同時，在影響方向上也更具有穩(wěn)定性。其中，上市公司歷史性系統(tǒng)風(fēng)險和年換手率這個兩個市場指標(biāo)變量對貝塔系數(shù)有較為持續(xù)且穩(wěn)定的影響。上市公司規(guī)模對β系數(shù)的影響有正向也有反向，所以不能確定它對β系數(shù)的影響方向；而市盈率對系統(tǒng)性風(fēng)險的影響不顯著。（2）相對于市場表現(xiàn)指標(biāo)變量來說，上市公司基本特征（主要由財務(wù)指標(biāo)來表征）總體對β系數(shù)的影響不是很明顯。除了資本積累率、股利支付率、經(jīng)營杠桿以及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等少量財務(wù)指標(biāo)對β系數(shù)在不同時段有非持續(xù)的影響外，大部分財務(wù)指標(biāo)對系統(tǒng)風(fēng)險解釋力不顯著。而且資本積累率和股利支付率對β系數(shù)影響方向與原假定不一致。

（二）建議 （1）β系數(shù)受市場交易因素的影響較為明顯。這可能是因?yàn)槲覈C券市場存在明顯的政策性效應(yīng)，市場交易因素對上市公司系統(tǒng)風(fēng)險影響相對較大。因此，投資者在預(yù)測系統(tǒng)風(fēng)險時，應(yīng)該更多的關(guān)注市場因素，特別是上市公司歷史系統(tǒng)風(fēng)險。（2）β系數(shù)受公司會計(jì)基本面因素的影響并不很明顯，反映了當(dāng)前我國上市公司的β系數(shù)一定程度上與會計(jì)信息相互脫節(jié)。這可能與β系數(shù)是表征系統(tǒng)性風(fēng)險，本身蘊(yùn)含的宏觀方面的因素比較多，受微觀方面的影響比較小所致。隨著我國股市的進(jìn)一步規(guī)范，進(jìn)一步加強(qiáng)會計(jì)信息批露，會計(jì)信息的質(zhì)量必將逐步提高，從而有利于增強(qiáng)財務(wù)指標(biāo)對β系數(shù)的解釋能力。（3）從總體上看，上市公司的系統(tǒng)風(fēng)險與市場表現(xiàn)和財務(wù)指標(biāo)構(gòu)造的變量存在顯著的相關(guān)關(guān)系。但是，部分指標(biāo)表現(xiàn)出不穩(wěn)定性和在不同時段對β系數(shù)影響不一致性。所以，利用這些指標(biāo)預(yù)測上市公司系統(tǒng)風(fēng)險會存在一定的誤差。

［1］沈藝峰、洪錫熙：《我國股票市場貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性研究》，《廈門大學(xué)學(xué)報》1999年第4期。

［2］靳云匯、李學(xué)：《中國股市β系數(shù)的實(shí)證研究》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2000年第1期。

［3］吳世農(nóng)等：《我國上市公司系統(tǒng)風(fēng)險與會計(jì)變量之間關(guān)系的實(shí)證研究》，《會計(jì)研究》1999年第12期。

［4］劉永濤：《上海證券市場β系數(shù)相關(guān)特性的實(shí)證研究》，《管理科學(xué)》2004年第1期。

［5］Adedeji,A.Facts and Fallacies about the Determinants of the Beta,Issues in Accounting and Finance,1997.

［6］Moon K.Kim and J.Kenton Zumwalt,An Analysis of Risk in Bull and Bear Market,Journal of Financial Quantitative Analysis,1979.

（編輯 文 博）