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随着金融业务的创新和规模的扩张，风险规避逐渐成为金融行业的最重要环节。国内外的众多学者也做了很多系统性风险的相关研究。在此背景下，从欣伟（2011）阐述了如何识别系统性风险，并且介绍了系统性风险的特性和测度方法。吴茁苗（2013）研究了贝塔值的相关性及解释能力。冯鲲鹏（2012）利用回归分析方法分析了历史贝塔值是否含有未来贝塔值的信息。范小云（2006）测算了我国金融业在美国次贷危机期间和危机前后对金融系统的边际风险贡献程度。杨瑾淑（2010）利用单一指数模型测算上市商业银行的贝塔值，分别运用OLS、系数分析法和"Chow 检验法" 来分析各个银行的贝塔系数，并分析了股改前后市场风险的变化及其原因。方意（2011）利用 DCC-GARCH 模型和随机模拟法对我国金融行业的系统性风险进行了测度，并以这个为基础进一步分析了我国金融机构系统性风险的影响因素。孙金蕾（2014）对银行系统性风险给出详尽的基础理论分析，然后通过 GARCH-CoVaR 模型，测度我国商业银行系统性风险大小并分析了不同性质的银行的贝塔值的特性。刘娇娇（2014）选择12家上市银行的2008年到2012年的季度数据，通过构建多元线性回归模型分析出贝塔值的影响因素。高磊（2013）根据《新巴塞尔协议》要求，以中国工商银行为例深入剖析了传统金融工具内在缺陷，提出评估风险的创新路径以及中国银行业风险衡量和评估模型，研究了基于金融工程的全面风险管理。39993
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总的来讲，测算贝塔值的方法有好多种，比较简单的方法就是单一指数模型。而关于银行贝塔值影响因素的分析可以看出，虽然贝塔值是反应系统性风险，但是很多跟银行经营状况有关的因素对贝塔系数有不同程度的影响。本文想在这些研究结果的基础上，结合贝塔的基本理论用单一指数模型测算贝塔值，并用面板数据模型分析出其影响因素。论文网
参考文献
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