上海股票市场风险水平与结构问题研究

上海股票市场风险水平与结构问题研究总第32期

徐　辉　廖士光1

摘要：风险问题是金融领域的核心问题，风险的测度与定价理论则是现代金融学的重要基石。本文利用多因素模型，从市场、行业与公司层面将股票市场整体风险分解为相互独立的三部分，并利用2001—2012年间上海A股市场的数据进行实证分析。研究发现：上海A股市场整体风险水平呈现较为显著的下降态势；个股性风险比重高于市场性风险比重，行业性风险比重最低；不同行业的系统性风险比重与其市值规模正相关；市场涨跌引致系统性风险比重呈现非对称性变化；系统性风险比重对股票市场同涨同跌现象的影响呈非对称性。

关键词：风险水平；风险结构；同涨同跌

在现代金融理论中，风险问题是金融领域的核心问题，而风险的测度与定价理论则是其重要基石。历次全球金融危机，特别是股灾，都会使人们对金融市场或证券市场整体风险水平与结构的认识与理解更加深刻。尽管有研究表明，证券市场的系统性风险不是固定不变的，而是随时间变化而变化的（Shiller，1991），但对于每次金融危机，人们仍会非常关注证券市场的整体风险水平问题，讨论市场整体风险是否会扩大，或不同市场的整体风险是否存在“传染效应”等。实际上，即便在证券市场整体风险水平相对稳定的情形下，在某些时间范围内，行业性风险或某些个股特有风险的波动状态仍可能会格外剧烈，因此，如果仅仅根据证券市场整体风险水平制定投资策略或监管政策，就可能会出现重大失误。综上，非常有必要全面认识和理解证券市场的整体风险水平及其结构。这不但有助于投资者制定科学合理的投资管理与风险管理策略，而且也有助于监管者更有针对性地制定各种防范与化解金融风险的政策，更好地守住系统性与区域性金融风险的底线。由此可见，对证券市场的整体风险水平与结构进行全面系统的深入研究，具有非常重要的理论价值与现实意义。

1 徐辉，管理学博士，浙江大学公共管理学院管理科学与工程专业博士后；廖士光，经济学博士，上海

证券交易所。作者感谢匿名审稿人意见，文责自负。

年第

一、研究综述

在证券市场中，风险主要指因证券市场价格波动导致市场参与主体蒙受损失的可能性。而影响证券价格波动的因素主要包括系统性因素、涉及行业因素以及公司特有因素等，据此，可将证券市场风险大致分为系统性风险与非系统性风险。其中，系统性风险属于市场层面风险，又称为市场性风险；非系统性风险又分为行业层面风险与公司层面风险，可分别称为行业性风险与个股性风险或公司特有风险。由于系统性风险无法通过分散投资加以分散或规避，而非系统性风险则可以通过多样化的投资来予以分散（不同行业的股票组合配置可以分散行业性风险，不同股票的组合投资可以分散个股性风险），因此，系统性风险、非系统性风险又分别被称为“不可分散风险”、“可分散风险”。

在早期，学者们更多地是将风险分解为系统性风险与非系统性风险两部分。比如，Sharpe（1963）在Markowitz（1952）均值—方差模型的基础上发展出单因素模型（市场模型），并将证券价格风险分解为系统性风险与非系统性风险。单因素模型假定，不同证券价格的共同变动原因是整个市场因素，但随后有学者的实证研究发现，在市场因素之外，还存在影响证券价格的其他因素。King（1966）在对1927—1960年间美国股票市场分属6个行业的63家公司股票价格进行研究后发现，个股收益率与市场及行业收益率之间存在较强的相关性；其中，市场因素可以解释50%的股价变化，行业因素可以解释约20%的股票报酬差异。这表明，股价中确实包含了与市场及行业相关的各种信息。随后，Meyers（1973）和Livingston（1977）的研究也进一步证实了King（1966）的研究结论。

1987年的全球性股灾使得人们更加重视审视股票市场总体风险水平与结构，特别是非系统性风险中的行业风险。比如，Heston 和Rouwenhorst（1994）将全球股市的波动风险分解为来自行业因素和来自国家区域因素的影响，并研究这些影响因素对于国际化组合投资的意义。Ayers和Freeman（1997）的研究表明，相比公司自身的特有信息，行业盈利信息可以更早地在同行业公司股票价格变化中得到反映。Moskowitz和 Grinblatt（1999）也认为，行业龙头股通常对信息的反应更灵敏，行业信息会首先在龙头股的价格上得到体现，然后通过分析师和投资者的分析、解读，扩散到行业内的其他公司，从而带来同行业所有股票价格变化的联动效应。近年来，随着经济、金融全球一体化程度的加大，证券市场上的国界作用逐渐减弱，而行业因素对股价变动的解释能力则增强。比如，Liu（2011）的研究发现，同行业公司由于受到相同的市场供求环境影响，因此当单个公司信息进入市场后并影响其股价时，其信息也会影响到同行业其他公司，并通过信息的传递和交互作用，形成该行业的公共信息，从而对行业内所有公司的股票价格产生影响。

上海股票市场风险水平与结构问题研究总第32期

对于非系统性风险中的个股特殊风险，Engle和Lee（1993）采用ARCH 模型对少量大盘股特殊风险的持续性展开研究。Campbell等（2000）则利用间接方法将美国股票市场的波动性风险分解为市场、行业和公司层面的波动，并利用美国市场1962—1997 年的数据进行实证分析，发现市场性风险比重为16%，行业性风险比重为12%，个股性风险比重高达72%。其后，Black 等（2001）对英国股票市场的风险结构也进行了类似的分解研究，将市场总风险分解为市场性或系统性风险、行业性风险与子行业特有性风险。其实证研究的结果表明，在1968—2000年期间，英国股票市场的系统性风险比重高达47%，行业性风险比重为20%，子行业特有性风险比重为32%。但值得注意的是， Campbell等（2000）人的间接分解模型是建立在个股超额收益率各组成部分协方差的加权平均和为0这一较强的假设上的，而在现实生活中，这一假设并不成立。这也正是该模型的一大重要缺陷。

在国内，随着证券市场的建立与发展，很多学者开始利用CAPM模型直接分解风险结构。比如，施东晖（1996）、张人骥等（2000）、张宗新以及朱伟骅（2005），相继利用CAPM模型直接将上海股票市场风险分解为系统性风险与非系统性风险。研究发现，上海股市系统性风险比重相对较高，但呈现逐年下降态势；股票的非系统性风险与股票价格之间存在显著的正向关系，而系统性风险与市场指数负相关；政策因素对系统性风险具有显著性影响，反映出中国股市在较大程度上仍为政策市。另外，金晓斌等宋逢明等陈健等（2002）、（2004）、（2008）、周丹和郭万山（2011）、李敏（2012），利用Campbell等（2000）风险结构间接分解模型，将中国股票市场的风险分解为市场风险、行业风险与个股风险。他们的研究结果表明，沪深股市的市场性风险整体上维持着较高的水平和比例，同时呈现缓慢下降趋势；行业性风险的水平和比例较小，且下降趋势明显；个股风险较高，也呈现下降趋势。为了克服Campbell等（2000）风险结构间接分解模型的缺陷，胡永宏（2010）基于资产定价的多因素模型，并辅以正交化变换的方法消除行业因素与市场因素之间的相关性，研究农业类上市公司股票的风险结构。其研究发现，农业类公司股票的风险结构具有一定程度的共性，即特异风险比重较高，其次是市场风险比重、行业风险比重最低。

从上述研究文献中可以发现，国内学者们大都利用CAPM模型将国内股票市场风险简单地分解为系统性与非系统性风险两部分，或是直接借 …… 此处隐藏：14173字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……