摘要
作为现代金融市场价格理论支柱的资本资产定价模型(CAPM)认为，资产的收益和风险是正相关的，即要获得高收益，必须承担高的风险。但已有研究广泛发现，股票收益与代表其系统性风险大小的贝塔之间并未呈正相关关系，相反，两者之间往往是负相关，即低贝塔股票的收益高于高贝塔股票的收益。这就是金融市场上出现的贝塔异象。 目前，关于贝塔异象的研究多以外国股票市场尤其美国市场为主，对中国市场特别是A股市场的相关研究不多。本文主要采用中国全A股及创业板(不含B股和科创板)自1996年1月至2018年12月的数据进行研究，参照Frazzini和Pedersen(2014)中计算股票贝塔的方法，将前五年的数据计算出的贝塔当做下一月股票分组的依据。每月将股票分成五组后可以得出2001年到2018年间每组的平均收益。结果发现高贝塔股票组的收益要显著低于低贝塔股票组的收益，同时买入低贝塔组、卖出高贝塔组所构造的新的多空对冲组合收益为正。之后，用CAPM和三因子模型对各组收益进行回归，结果发现CAPM和三因子模型都无法完全解释各组收益，各组回归的α系数表明贝塔异象依然存在。 接着将从三个方面对贝塔异象进行分析研究：一是将贝塔异象结合投资者关注度进行分析，用股票代码的百度搜索指数做为投资者者关注度的代表变量，发现高贝塔组的关注度大于低贝塔组的关注度，同时发现关注度高的股票，当月收益高于关注度低的股票，但是当月关注度高的股票下一个月的股票组收益低于当月低关注度组的股票，关注度与收益率存在反转，同时通过回归分析也证实了关注度是贝塔异象形成的重要原因。二是将贝塔异象结合股市牛熊周期进行分析。将样本期的时间段分出九个牛市和九个熊市，发现牛市无明显的贝塔异象出现，熊市中贝塔异象非常明显，熊市中多空对冲组合的收益非常显著。三是将贝塔异象结合行业进行分析。通过计算不同行业的贝塔，发现行业的贝塔异象存在，低贝塔行业组的收益明显；之后分别探讨了各个行业贝塔异象的情况，四个门类贝塔异象比较显著，五个门类不存在贝塔异象。
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