赵久伟， 肖庆宪

（上海理工大学管理学院，上海 200093）

1 问题的提出

在金融经济学中，资本资产定价模型（CAPM）在金融资产定价理论中得到了广泛应用，它构成了投资组合管理和风险管理与决策的基础，在金融衍生产品定价、基金绩效评估等方面也有相关应用.在该模型中β系数是用于衡量不可分散（nondiversifiable）风险的一种指标，或称为对系统风险因子的敏感度，即系统风险.

单因子模型的一般形式为

式中，ri为第i项资产的收益率；αi，βi为方程系数；r0为系统风险因子或风险溢差；εi为异质风险（idiosyncratic risk）.单因子模型的一般形式包含了资本资产定价模型，β系数表示单个证券和市场收益的协方差与市场收益方差的比率.长期以来，国外众多学者讨论了对β系数如何进行更精确估计和预测的问题.β系数不能够直接观察得到，而估计β系数的传统方法局限于滚动线性回归（rolling linear regression），且大多采用了信息量有限的低频收益数据［1］.随着信息技术的发展，高频金融数据的获取成本降低，Andersen等［2－3］、Bollerslev等［4］和Barndorff－Nielsen等［5］基于高频数据探讨了对β系数准确估计与预测的重要性，并在此基础上提出了已实现变差（realized variation）测度.他们认为基于高频交易数据估计得到的β系数一般优于传统回归法.由于考虑到股票价格过程中连续变动与跳跃（jump）的区别，Todorov等［6］将系统风险分解为系统扩散风险和系统跳跃风险，并分别给出了两种风险的一致估计量，他们指出两种变动方式产生的风险溢差并不相等.我国部分学者对于β系数的研究还大多局限于稳定性和时变性的讨论，而没有对系统风险和跳跃风险展开研究.闰冀楠等［7］和苏卫东等［8］对中国股市β系数进行了单位根检验，检验其稳定性；……