魏佳蓉

摘要：本文从宏观及微观两个方面，通过选取了从2008-2016年期间中国25所上市商业银行中的14家银行的9个指标，对我国上市商业银行的贝塔系数进行了研究。应用stata软件对这9个指标与贝塔值建立多元线性回归模型进行实证分析其各个指标对于贝塔值的显著性。发现贝塔值与总资产增长率、GDP增长率、M2增长率、CPI指数有显著相关关系。

关键词：上市商业银行；贝塔值；多元线性回归模型；实证分析

一、文献综述

资产评估受到风险因素的影响，导致未来实现的收益不稳定。根据资本资产定价模型的规定，贝塔值是用来评估风险的系数，是来衡量一种证券或一个投资组合总体风险的工具。在金融体系中，商业银行作为特殊银行，作为负债结构单一且负债率高的行业必定蕴含着巨大风险。我国宏观货币政策会影响商业银行的过度风险承担吗？商业银行的微观特征，比如资本充足程度、不良贷款率等对其风险具有显著影响吗？本文根据以上问题，对商业银行贝塔值的影响因素进行了分析。

从贝塔值的稳定性研究来说，国内外学者对贝塔值稳定性的研究角度主要分为两种：样本的时间跨度长短角度和样本规模大小角度。Blume （1971）发表《论风险的衡量》一文，研究发现在一段时间内估计的贝塔值是未来贝塔值的有偏估计；组合规模越大，预测贝塔值的准确率也越高。1975年，Porter和EzZen研究发现组合的构造方式会对贝塔值的稳定性有影响，而组合规模对贝塔值没有影响。2000年，靳云汇、李学研究表明上市时间对股票的贝塔值的稳定性具有影响作用，且不能利用历史贝塔值数据来预测未来贝塔值。

从贝塔值的预测研究来说，对未来贝塔值的预测研究主要有两种方向：一是基于时间序列关系的预测；二是基础差异性影响因素的预测。Blume （1971）在《论风险衡量》一文利用简单的线性模型来估计两期贝塔估计值之间的关系，并用此回归关系来修正对未来贝塔值得估计。Rosenberg在研究中，集贝塔值、个股市场特征、公司基本因素及行业特征为一体，建立了“罗森伯格系统”。

从贝塔值影响因素的研究来说，从理论上来讲，贝塔值的大小主要与两大因素有关：一是与市场相联系的各类经济变量的变化，二是股票收益对经济变量的反应程度。许多学者除了从估计方法和数据选取等方面，还从公司的基本特征等方面探究导致贝塔值存在差异性的影响因素。从总体来看，学者对贝塔值影响因素的研究主要从以下三个方面进行：宏观经济因素，公司的行业类别和公司的基本特征。

国内外学者通过宏观、行业类别和企业微观特征三个方面来进行了对贝塔值影响因素的分析。从宏观来说，Robichek和Cohn （1974）研究发现CPI指数会影响证券的贝塔值。Francis和Fabozzi（1979）提出经济周期是作为贝塔值的主要宏观经济因素。Chen （1982）研究显示实际收入增长率对贝塔值有显著影响。从行业类别来Rosenberg和Mckibben （1973）研究发现行业的不同会对股票的贝塔值有影响并建立了“罗森伯格系统”。国内学者吕长江、赵岩（2003）研究发现贝塔值不受行业特征的影响。从企业微观特征来说，Beaver， Kettler和Scholes贝塔值与盈利变动性、股利支付率、财务杠杆之间显著相关但与成长性、规模及流动比率三个变量无显著联系。吴世农和李旭升（2002）对贝塔值的研究发现主营收入增长率、现金股利支付率、经营杠杆、盈利变动性，净资产收益率、年振幅和历史贝塔值对贝塔值有影响作用。

总体来说，我国对于贝塔值的研究比较匮乏，本文在前人研究基础上运用我国上市商业银行的数据，从宏观搜集了M2增长率等三个指标以及从微观方面搜集了资产负债率等6个指标，应用stata统计软件采用对我国上市银行9年期面板数据进行了多元回归实证分析。

二、实证分析

（一）研究样本与数据来源

1.样本企业的选择

（1）由于中国股票市场有深、沪证券交易所，由于两個交易所存在一些差异，所以在选择数据时，本文只选取其中一个交易所的数据来研究，我国25家上市商业银行中，只有平安银行（000001）、宁波银行（002142）、江阴银行（002807）、张家港行（002839）在深圳证券交易所上市，所以本文选择在上海交易所上市的商业银行作为样本。

（2）在上海证券交易所上市的商业银行中，由于江苏银行、贵阳银行等九家银行都是在2016年之后上市，上市时间较短不作为考虑的样本，最终选取在上海证券交易所上市的14家银行作为样本，即：

浦发银行（600000）、华夏银行（600015）、民生银行（600016）、招商银行（600036）、南京银行（601009）、兴业银行（601166）、北京银行（601169）、交通银行（601328）、工商银行（601398）、建设银行（601939）、中国银行（601988）、中信银行（601998）、农业银行（601288）、光大银行（601818）。

2.样本研究时间段

所选取的14家商业银行大部分都是2007年左右上市，所以本文选取的研究时间段从2008年开始，至2016，因2017年度数据并未完全出来，所以选择年度数据作为样本的2008-2016年共9组数据。

3.样本数据来源与处理

本文对自变量的选取主要有两个方面：宏观和微观因素，其中数据主要来源于国泰安数据库、瑞思数据库等，对样本数据的分析使用STATA统计分析软件，具体数据见附录。

（二）影响指标选定

本文选取贝塔值作为因变量（y），自变量选取资产负债率（x1）、净资产收益率（x2）、总资产增长率（x3）、市盈率（x4）、不良贷款率（x5）和资本充足率（x6）、 GDP增长率（x7）、CPI指数（x8）和M2增长率（x9）。

（三）回归模型选择

1.建立模型

根据前文分析可以得到，本文研究的是贝塔值与选取的九个自变量的关系，根据多元线性回归的原理，即试图用多个独立的自变量解释因变量，又用查得的样本数据去估计模型中的参数，因减少变量的极端值、非正态分布以及异方差性本文选择对数模型，建立多元回归方程来解释这种关系：

[lny=β0+β1lnx1+β2lnx2+β3lnx3+β4lnx4+β5lnx5+β6lnx6+β7lnx7+β8lnx8+β9lnx9+ei]

本文的实证研究采用最小二乘法的线性回归对我国上市银行贝塔值的影响因素进行研究。

2.确定模型类型

在进行模型类型的确定之前应该先对面板数据进行稳定性检验和协整性检验，但是由于本文研究的样本年度仅为2008-2016年的年度数据，数据样本较小则默认其是稳定的，因此省略了面板数据的稳定性检验和协整性检验。

面板数据模型的选择通常有三种形式分别是：混合估计模型、固定效应模型、随机效应模型。

对于如何选择哪种模型，通常采用F检验、BP-LM检验和Hausman检验。

（1）F统计量检验：

根据F检验的结果来检验以下两个假设：

[H0]：[ai=a。模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合估计模型）]

[H1]：模型中不同个体的截距项[ai]不同（真实模型为固定效应模型）

STATA进行F统计量的检验，检验结果F统计的P=0.0000，则拒绝了[H0]的假设，固定效应非常明显，表明固定效应模型优于混合估计模型。

（2）BP-LM检验：

针对如下假设来检验随机效应，

[H0]：[σ2a=0H1]：[σ2a≠0]

如果拒绝[H0]：则表明存在随机效应。

通过STATA进行BP-LM检验结果得到P=0.0000，随机效应模型显著，表明随机效应模型优于混合估计模型。

（3）Hausman检验：

通过STATA检验得到的结果P=0.0000，拒绝原假设，证明应该选择固定效用模型。

（四）线性回归分析

表1的检验结果显示，回归方程的R平方值为0. 585，这说明本文所选解釋变量对贝塔值的解释能力不太高，存在一定的误差；从回归方程的F检验值及P=0.0000可以看出，回归方程具有显著的回归效果，贝塔值与选择的9个解释变量之间具有线性相关关系。

通过表1的检验结果可以看出在10%的显著性水平下，[lnx3]、[lnx7]、[lnx8]、[lnx9]这四个自变量通过显著性检验，而[lnx1]、[lnx2]、[lnx4]、[lnx5]、[lnx6]收尾概率均大于0.1不通过显著性检验。

三、结论

从上式可以看出，贝塔值与总资产增长率、GDP增长率、M2增长率、CPI指数有相关关系，相关系数分别为[-0.0673575]、0.662649、[-0.5265628]、-2.773669，其中贝塔值与M2增长率正相关，与总资产增长率、GDP增长率、CPI指数负相关。虽然在检验中排除了资产负债率、净资产收益率、市盈率、不良贷款比例、资本充足率，但不能因此否认这四个值对贝塔值的影响。

我国商业银行在金融体系占据了重要地位，对经济的运行和发展起到了关键作用，由于我国商业银行的资产存在高负债等特点，使得银行面临的研究极其重要。根据检验结果，银行经营者可以通过提高收益，银行的经营者和投资者进行投资决策时，应充分考虑到宏观经济变量的影响。

参考文献：

[1]刘军航.贝塔系数稳定性研究综述.中国会议，2012.

[2]彭利燕.我国商业银行资本结构决定因素研究.长沙理工大学，2010.

[3]安然.我国银行不良贷款率宏观影响因素的实证研究.首都经济贸易大学，2012.

[4]任璐.我国上市公司资本结构与贝塔值关系研究.华东师范大学，2012.

[5]Ross，Stephen A. 1987， The Interrelations of Finance and Economics： Theoretical Perspectives.

[6]Sharps，W.，1964， Capital Asset Prices： a Theory of Market Equilibrium under Conditions of Ris.