在近些年，利用β系数及相关模型研究系统性风险一直都是国内外学者在资产定价与风险管理方面讨论的热点。马科文茨在1956年提出的资产组合投资理论成为了金融数理分析方面的开端，为当代金融学提供了一个重要的理论基础。但是在实际中，当资产组合中包含了大量的资产时，手工计算就会特别麻烦。鉴于马科文茨理论在实践中应用比较困难，于是威廉.夏普在马科文茨理论的基础之上，提出单一指数模型—一种简化的构建组合方法，使用回归分析方法，解决了计算难题。此后，单一指数模型便广泛运用于计算某个资产的β值。单一指数模型中的β系数是用收益率的历史数据计算出来的，它常常被用作人们进行投资决策的依据。布鲁姆（Blume）1971年在《金融杂志》发表的《风险评估》中，专门研究了β值得预测能力。他选择了1926年—1968年间的纽约证券交易所上市公司所有股票的月收益率。与此同时，把1926年—1968年分成6个时间段，分别估算每只股票的β值。然后，随机选取100种股票，逐一估算这100种股票的β值。最后，选择两个时间段，计算这两个时间段中β值得相关系数。通过布鲁姆的计算分析，他发现对于单个资产来说，β值的预测能力有限。只有随着资产组合中资产的增多，β值的预测能力才能有所提高。30800
我国很多学者利用国外研究出的理论，对中国的资本市场进行实证分析研究，测算β系数并研究各行业的β系数稳定性。王荆杰（2009）利用深圳综合指数、股市行业指数分别计算了市场收益率与行业收益率，并在此基础之上使用最小二乘回归、滚动回归和递推回归三种回归方法对不同行业的β系数稳定性进行了实证分析。结果显示，我国金融业、制造业、信息业等行业的系统性风险都是不稳定的。向阳（2011）选取了创业板中28家公司股票为研究对象，以单一指数模型估算各支股票的β系数。研究结论有：在所选择的样本中，大多数股票的β系数是稳定的；净利润增长率与β系数之间存在着显著的正相关性。张强等（2010）采用夏普市场模型计算我国14家上市银行在2008年至2010年的贝塔值。通过比较得出，在金融危机后的三年中我国上市商业银行的系统性风险有明显的上升趋势，另外系统性风险也存在着两极分化的趋势。周柏（2008）利用资本资产定价模型对华夏、民生、招商和浦发四家银行的β系数进行实证研究，得出了结论：我国商业银行系统性风险近几年有增大的趋势。郭娜（2012）根据夏普所提出的市场模型，通过研究在金融危机爆发前后商业银行β系数变化，观察我国银行业系统性风险在金融危机前后的变化情况，得出自从次贷危机以来我国银行业系统性风险猛增的结论。论文网
由此可见，我国学者大多是将β系数和相关模型运用于实证分析，以此来研究不同行业的系统性风险状况。
参考文献
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