我国上市商业银行β系数研究(2)
商业银行作为经营货币的企业，在整个金融体系中占有较为特殊的地位和作用。商业银行经营过程的高杠杆性决定了它的高风险性。有别于其他一般企业，在商业银行资产构成中，占有绝大部分的是负债。由于这样的高负债率且负债结构单一，银行板块的股价波动就会对整个股市产生巨大的影响。市场一旦出现不良倾向，商业银行就会由于自身的高杠杆性而遭遇比一般企业高出很多倍的风险。因而，为了确保商业银行的稳健经营，文护金融体系的稳定性，对银行风险进行相关研究就必不可少。我们一般使用β系数衡量系统性风险，本文通过所求出的历史β值数据来研究商业银行收益率与整个金融市场收益率变动的相关关系，观察商业银行是否易受到市场波动的影响，从而提出相关建议来规避风险，确保商业银行的稳健经营。
（二）研究内容与方法
为了加强对商业银行相对于金融市场风险波动更深层次的了解，本文将对上市银行贝塔系数进行研究，希望能够对商业银行经营管理和投资决策提供一定帮助。β系数作为衡量证券系统性风险大小的一种测度指标，用来测量某种证券或某个投资组合的相对于整个市场的波动性。β值越高，就意着该种证券或投资组合的波动性越大。投资者可以利用金融市场上的已有数据来估算出β值，从而预测某一证券在未来将面临的系统性风险的大小。β系数体现了特定证券的价格相对于整个市场价格变化的敏感性，即：当市场价值变动1%，则证券价值相应变动了多少百分比。β系数的概念一直被一些资产组合管理者和投资公司采用，Value Line(价值线) 和 Merrill Lynch （美林）这些公司还计算出售了一些公司的β值，以供投资者作出参考判断。
本文将从五个部分进行研究，把理论与实际相结合，在实证分析中探索我国上市商业银行系统性风险情况，并依据实证分析提出相关政策建议。第二部分为文献综述，从理论层面回顾了中外学者对β系数的研究发展情况。我国学者多将β系数相关模型运用到证券市场的分析预测中，希望可以提高投资收益率。第三部分介绍了系统性风险及CAPM模型，并介绍了银行业系统性风险，为实证分析提供理论基础。第四部分为实证分析，根据CAPM模型建立一元线性方程，利用最小二乘法进行回归分析。此部分选择了我国16家上市的商业银行2013年至2014年的股票的日平均收益率及上海证券交易所的日平均收益率为样本数据，分别估算得出β值，初步判断这16家上市的银行系统性风险状况。然后，以中证全指为市场指数估算出金融行业的β系数，将16家商业银行分为三类，分别与金融行业β系数比较。本文的第五部分，则根据实证分析所得出的上市银行的系统性风险情况，对我国商业银行未来面临风险作出预测，从而提出符合我国国情的政策建议，保证商业银行的稳健经营，为宏观审慎监管提供必要的数据支持。
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