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β系数的影响因素研究综述 　　【摘要】综观β系数稳定性的实证研究，绝大多数研究认为证券的β系数不具有稳定性，虽然可以借助于组合的方式来获得较为稳定的β系数，但对于大多数的个人投资者来说，这意味着不能简单地用过去时期数据所估计的β系数作为当前和未来时期的预测值。因此，除了在估计方法和数据选取等方面寻求β系数的变动原因之外，许多学者还从公司的基本特征等方面入手探讨导致同一证券的β系数在不同时期出现变动以及不同证券的β系数在同一时期存在差异性的影响因素。 　　【关键词】β系数；宏观经济；影响因素 　　理论上，β系数的大小取决于两类因素：一类是与市场相关联的各类经济变量的不确定性因素及其程度，另一类是各类股票收益对经济变量的反应程度。比如说当企业改变其资本结构，增大财务杠杆时，该企业对各类经济变量的反应程度就将提高，其β系数值也将增大。因此，可以预期，在同一时期的不同证券的β系数及同一证券在不同时期的β系数都可能存在一定程度的差异，这也己为许多研究所证实。总的来看，研究普遍认同导致β系数差异的影响因素主要有三大类：宏观经济因素（如经济周期、利率、通货膨胀等）、公司的基本特征（如公司的规模、财务结构等）和公司的行业类别及所归属的经济部门。 　　1、宏观经济因素对β系数的影响 　　影响β系数的宏观经济因素主要有经济周期、利率、通货膨胀等因素。Robichek和Cohn在1974年的研究发现通胀率和收入增长率会影响证券的系统性风险；Francis和Fabozzi（1979）用哑变量模型分析经济扩张和缩减对证券β系数的影响，他们的结论支持了经济周期也是影响因素之一的观点。但Robichek和Cohn的研究与Francis和Fabozzi的研究存在一个共同的问题，即他们的模型都用离散型的虚拟变量而非连续型变量来度量经济条件的变化，这使得他们的研究无法分析影响因素对系统性风险的作用方式和影响程度。 　　Carl.Chen（1982）建立了一个因素模型对公用事业企业的β系数和几种影响因素的相关性作时间序列分析，他将β系数设为模型中的因变量，模型的独立变量包括微观和宏观指标，分别为资产的变动、财务杠杆、股利变化、通胀率、实际收入增长率，结果也发现实际收入增长率对β系数有较强的影响作用。 　　2、公司基本特征对β系数的影响 　　理论上，公司规模的大小、资本结构、经营收入的周期性及公司的负债比例等基本特征的变化将改变公司的风险特性，从而影响公司所发行股票的风险。因此，学术界对公司的基本特征变量是否会影响其股票的系统性风险系数展开研究。鉴于公司的会计资料能传递与公司基本特征有关的风险信息，在实证研究中，通常用会计变量作为反映公司基本特征的量化指标。 　　Lev（1974）选取电力行业的75家公司、钢铁行业的21家公司及石油行业的26家公司为样本，就公司经营杠杆与β系数之间的关系进行了深入的研究，结果表明经营杠杆与β系数显著正相关。 　　Bildersee在1975年研究了1956年至1966年间纽约证券市场制造业和零售业的71家公司的系统性风险与n个会计变量之间的关系，他采用逐步回归的方法，筛选出对β系数有重要解释能力的6个会计变量：负债比例、流动比率、优先股与普通股的比例、销售与权益资本的比例、市盈率的标准差、会计β系数，并建立了多元线性回归模型。 　　Rosenberg和Mekibben（1973）考察了基于会计变量和市场变量的风险因素与β系数之间的相关性，他们应用多元回归分析方法，检验了32个变量与β系数的关系。结果发现在因变量（β系数）和独立变量之间存在强相关关系，大多数变量与β系数的相关关系与预期方向相同，有13个变量与目系数有显著的关系，但作用方向与事先预计的有所不同。Rosenberg和Mckibben还发现不同行业股票的β系数存在持续的差异。随后，Rosenberg和Marathe（1975）进一步把39个行业哑变量加入模型中来解释股票β系数的差异，并构造了著名的“罗森伯格系统”（Rosenberg System），该系统将个股的市场特征、公司基本因素和行业性质综合于一个模型中，较好地显示了β系数变动的各种可能原因。罗森伯格系统的一般形式是： 　　 　　其中：为代表市场变动性的14个描述变量，包括历史β系数及股票的市场特征如交易量、股价的波动范围等； 　　为代表盈利变动性的7个描述变量，包括盈利变动性的度量、会计β系数以及不可预测盈利的度量如非正常盈利的数量等； 　　为代表公司经营成功性的8个描述变量，包括盈利的成长性、股票面值与股价之比、公司的相对优势及其它经营成功性的度量指标等； 　　为代表成熟性的9个描述变量，包括总资产、市场份额以及规模和经营时间的度量指标等； 　　为代表成长性的9个描述变量，包括