一、概述
中国神华作为中国国内成长迅速的煤炭行业的领头者, 集煤、电、路、港一体化的公司。中国神华公司的发展, 既满足了企业发展的要求, 也顺应经济形势以及国家政策的需要。企业要发展, 稳定是前提。中国神华自2007年10月在上海证券交易所上市以来, 一直处于行业龙头位置。我们在关心中国神华稳定发展的同时, 更要关注其风险大小。本文从财务管理方面的贝塔系数对中国神华风险大小进行实证分析。
二、中国神华上市公司贝塔系数的实证分析
(一) 选取数据
本文选取的神华公司数据和沪市指数来源于同花顺软件以月为周期的K线图和新浪财经网站。中国神华A股于2007年10月在上海证券交易所上市, 保证了数据的及时更新与时序有效性。
(二) 选取指标
本文所选取贝塔系数, 通过时间序列最小二乘估计衡量系统风险。贝塔系数是根据证券特征线 (SCL) 的斜率, 通过其中, 表示Ki证券的个股的收益率, Km表示市场的收益率, 两者之商表示第I种证券对市场风险的贡献程度 (各证券承担市场风险的大小) 。本文用沪市大盘指数来衡量市场收益率 (市场收益率= (期末指数-期初指数) /期初指数) , 用中国神华股票指数来衡量其收益率, 选取数据区间为2008年1月至2012年12月, 采用月份指数, 共60个数据。
(三) 研究假设
用时间序列数据计算时, 假设个股收益率与市场收益率呈线性关系, 并忽略截距项, 因为贝塔系数取决于市场收益率与个股收益率的商, 即斜率, 所以与截距项关系不大。
(四) 研究方法与步骤
本文用Eviews6.0软件进行的计算分析, 通过先对时间序列数据进行分析。首先将大盘指数的收益率和各股票收益率导入软件, 画出每个公司收益率和大盘收益率的散点图, 并拟合出一条回归线, 即证券特征线 (SCL) ;再通过最小二乘法, 计算出证券特征线的斜率, 该直线的斜率即为该企业的贝塔系数 (系统风险) 。
(五) 实证分析
本文以中国神华为例说明时间序列中的贝塔系数的求解过程。
将表1数据导入EVIEWS6.0中, 其中市场收益率为X, 中国神华收益率为Y。生成含回归线的散点图如图1所示。
拟合出来的这条直线就是证券市场线 (SCL) , 斜率即为贝塔系数。再用最小二乘法进行检验, 如图2所示:
计算结果显示, 中国神华五年的贝塔系数为1.156707, 用规范的形式将参数估计和检验的结果写成Y=1.156707 X (0.137482) , t= (8.413513) , R2=0.753183, n=60
(六) 模型检验
1. 经济意义检验
所估计的参数b=1.156707, 说明市场收益率每增长1, 中国神华收益率增长1.156707, 这与垄断企业行业规律相符。
2. 拟合优度检验和统计检验
用EVIEWS6.0得出回归模型参数估计结果的同时, 已经给出了用于模型检验的相关数据。拟合优度的度量, 本例中可决系数为0.753183, 说明所建模型整体上对样本数据拟合较好, 即解释变量“市场收益率”对被解释变量“中国神华收益率”的绝大部分差异作出了解释。
需要说明的是可决系数的经济含义是, 企业的系统风险占总体风险的比例, 也就是统计意义上的R2, 在统计意义上, 表示解释变量和被解释变量的相关性, 值越大, 相关性回归线和散点的拟合效果就越好, 系统风险对企业的影响越大。通俗地讲, 就是该股票与市场的关联度越大。
对回归系数的t检验:提出原假设H0:b1=0, 被择假设H1:b1≠0.由图三可以看出估计的回归系数β1的标准误差和t值分别为0.137482和8.413513。取α=0.05, 查t分布表得自由度为n-2=60-2=58的临界值t0.025 (58) ≈2.000, 因为t (β1) >t0.025 (58) , 所以应拒绝原假设, 接受被择假设。这表明, 市场收益率对中国神华收益率有显著影响。
三、结论
在投资组合中能分散非系统风险, 企业可以通过充分进行投资组合来消除非系统风险。于是作为衡量系统风险的贝塔系数就成了关键因素, 中国神华股份有限公司的系统风险系数贝塔的值为1.156707。结果表明中国神华的风险较大, 大于市场风险。而贝塔系数过大的企业, 在经济形势良好运行的情况下, 会大大提高收益, 但如果处于经济形势低迷的时局下, 可能导致企业股价的暴跌, 使企业价值迅速下降, 正所谓, 风险与收益并存。所以企业在发展时应该顺应形势, 合理配置企业资源, 利用财务杠杆, 财务指标, 经营杠杆以及合理规划收益的周期性来稳定发展。
参考文献
[1] 李海艳.浅析贝塔系数.内蒙古科技与经济, 2007 (10)
[2] 庞皓.计量经济学.科学出版社