論資本資產定價模型在資產評估的套用研究
資產評估作為一種專職工作，在發達的資本主義國家已一百多年的歷史，資產的市場化和發達的資本市場使資產評估已經成為社會分工的一個重要行業，鑒於歷史的原因，國外的資產評估理論與方法已經比較系統規範，而我國目前基本上處於借鑑國外理論和經驗的狀況，當然，從評估的理論和方法而言，具有普遍的適用性，然而，由於資產評估是一門套用性很強的技術經濟學科，不同國家的資產評估應具有不同國家的特點，中國的資產評估要屹立於世界評估之林，必須具有中國的特色。我國的資產評估萌發於20世紀80年代中期，90年代才開始進行具有現代評估內涵的資產評估，目前處於新興的發展階段，規模較小，網點分散，經營範圍較小，理論研究極為滯後，評估方法單一，與評估實踐工作的需要不相適應，影響評估實務的發展。眾所周知，資產評估的三種主要方法是成本法、市場法和收益法，目前的評估工作中採用的方法主要是成本法、市場法，收益法幾乎沒有得到套用，企業整體資產評估，國外的通行做法是採用收益法和市場法，而我國採用“分項家和法”，得到的是企業單項資產評估價值簡單相加的“死價格”，不能滿足企業整體資產評估的需要。黨的十五屆五中全會明確提出了對國民經濟進行戰略調整的偉大任務，資產評估在戰略調整中扮演著重要的角色，為防止國有資產流失和保護有關各方的合法權益，就必須合理評估資產（包括整體資產）的價值，為產權轉讓提供依據。收益法的前題條件是資本報酬率的合理確定，為了計算資本報酬率，必須研究資本資產定價模型，因此本文探討資本資產定價模型的套用研究。資本資產定價模型在國外發達的資本主義國家已得到廣泛的套用，被稱之為金融界的革命，它的出現使資本市場發生了重大變化，然而由於資本資產定價模型至今沒有得到理論上的系統論證，在國外依然存在很大的爭議。本文結合中國股票市場的實際情況套用現代推斷統計學證明資本資產定價模型的成立，並闡述資本報酬率的確定過程，為收益法的套用做前期準備。
第一章 資本資產定價模型的基本理論
一、資本資產定價模型的基本假設:
假設資本市場是高度有效的，包括信息暢通、沒有信息成本、沒有轉換成本、沒有稅賦、在投資方面幾乎沒有限制，沒有投資者大到足以能夠影響證券的市場價值﹔同時假設投資者對個別證券的預期報酬率和風險存在著一致性的看法。
二、特徵線： 先計算出特定證券與市場均衡組合的風險溢酬，然後將相應的點繪製成圖，如圖（1-1）所示： 三、有關特徵線的三個重要問題：（一）、α ：α是特徵線在縱軸的截距，從理論上講，α應等於零。如果α小於零，理性的投資者拒絕購買該證券，如果相當多的投資者拒絕購買該證券，那么證券價格將下降，投資報酬率將上升，從理論上講，這個過程一直持續到α為零﹔相反，如果α大於零，相反的平衡過程將發生，這個過程也一直持續到α等於零。（二）、β：β是特徵線的斜率。表現為特定證券報酬率隨整個股市平均報酬率的變動而變動,代表系統性風險。 （三）、非系統性風險：離散程度越大，證券的非系統性風險越大。證券的總風險由兩類風險組成，一類是系統性風險，系統性風險用β衡量﹔另一類是非系統性風險。分散效果如圖（1-2）所示： 從圖（1-2）可見，隨著隨機選取的證券種類的增加，非系統性風險遞減，總風險也相應遞減。四、資本資產定價模型capm由經濟學家威廉﹒夏普（william f﹒sharpe）、約翰﹒林特納（john lintner）在60年代提出，自那時起，一直對財務界產生重要的影響，該模型假設非系統性風險可通過多元化投資分散掉，不發揮作用，只有系統性風險發揮作用。就特定證券而言，相關風險不是總風險，而是個別證券的系統性風險。capm的公式為： rj=rf+（rm-rf）β （1.1）rj是證券j的報酬率， rf是無風險資產的報酬率，rm是市場均衡組合的報酬率，β是證券j的貝他係數。β越大，系統性風險越高，要求的報酬率越高﹔反之，β越小，要求的報酬率越低。證券組合的β是個別證券的β的加權平均。 第二章 資本資產定價模型的套用研究
第一節 建立回歸方程模型 在圖（1-1）中，α為特徵線在rj1軸上的截距，理論上α應為零。如果α=0，則特徵線過坐標原點，由於資本資產定價模型存在很多假設前題，即使在發達資本主義國家的成熟資本市場，這些假設前題也不能完全滿足，因此，也不能保證α=0。我國股票市場開放僅十年多一點的時間，尚屬於新興資本市場，實際情況與資本資產定價模型所要求的條件相差更遠，這些不理想的情況使α不會趨近於零，因此，應在α≠0的條件下，建立回歸方程，在α≠0的情況下，特徵線的方程為： rj1=α+βrm1 （2.1）以報酬率表示的回歸方程為： rj =rf+α-βrf +βrm （2.2）（rf+α-βrf）為特徵線在rj軸上的截距，為簡化起見，設（rf+α-βrf）=α1 則特徵線的回歸方程為： rj =α1+βrm （2.3）α1為特徵線在rj軸上的截距。對大多數證券而言，α1一般都比較小且不穩定，α1、β的具體數據可用回歸法求得。