11-PAGE基于中國醫療行業上市公司數據的CAPM模型實證檢驗分析目錄TOC\o"1-3"\h\u12基于中國醫療行業上市公司數據的CAPM模型實證檢驗分析 -1-8226（一）中國醫療行業及其上市公司情況簡介 -1-16029（二）數據選取 -4-35591.數據來源和指標選取 -4-274062.樣本范圍及區間選取 -5-20730（三）數據預處理和預分析 -7-193941.數據預處理 -7-101662.數據預分析 -8-310113.擬合度檢驗 -14-13935（四）實證檢驗過程及結果 -15-14101.平穩性檢驗 -15-287582.回歸模型構建 -15-84193.實證檢驗結果 -15-42384.實證檢驗結果分析 -16-選取“醫療行業2020（新）”分類2015年至2019年的日收益率數據，將樣本區間按照中國股市和醫療行業走勢劃分階段，并在每一階段內按照總市值和賬面市值比劃分投資組合，使用SPSS軟件和SQLServer進行數據描述性統計與回歸分析。（一）中國醫療行業及其上市公司情況簡介醫療行業主要包括醫藥、醫療器械、健康管理等行業。醫療行業可分為上下游，上游行業為醫療器械制造行業，下游行業為醫院、醫藥行業、健康管理行業、二級貿易企業等。行業上游為中國醫療行業提供了大量的供應商和產品，以及良好的經營環境。行業上游產品的銷售取決于下游產品的采購量。因此行業下游的需求狀況決定了上游的發展前景。本文的數據選取“醫療行業2020（新）”分類中，包含了上下游的多種不同企業，因此本文的研究對象是中國醫療行業上、下游上市公司。本文以choice數據庫“醫療行業2020（新）”分類為標準來確定組成醫療板塊的成分股。截至2020年8月18日，“醫療行業2020（新）”共計104家上市公司；為剔除新冠肺炎對數據的影響，保證數據的準確性和適用性：截至2020年1月1日，“醫療行業2020（新）”分類包含98家上市公司，其總市值為15719億元，平均市值為160.4億元。由于此98支個股雜股眾多，此處的平均每股收益（EPS）、平均市凈率（PBR）、平均市銷率（PS）參考性不強，本文將在下文數據來源處，經篩選和整理后給出參考值。表1是截至2020年1月1日按照個股最新總市值降序排列下的“醫療行業2020（新）”分類股票基本情況。由表1可見：醫療行業上市公司總體上市日期較晚，總市值分布方差較大——總市值在100億以下的有64家醫療行業上市公司，總市值在100億以上的有34家醫療行業上市公司；股票上市在上交所和深交所均有分布，其中在上交所的上市公司有31家，在深交所的上市公司25家，上深共計56家，另外還有11支科創板股票和31支創業板股票。表12020年1月1日“醫療行業2020（新）”全部個股基本情況證券代碼證券名稱首發上市日期總市值[單位]億元300760.SZ邁瑞醫療2018-10-162211.342413603259.SH藥明康德2018-05-081521.01776300015.SZ愛爾眼科2009-10-301225.494121300003.SZ樂普醫療2009-10-30589.3707863002044.SZ美年健康2005-05-18583.676233601607.SH上海醫藥1994-03-24522.0918085300347.SZ泰格醫藥2012-08-17473.3453251000963.SZ華東醫藥2000-01-27426.6035678300759.SZ康龍化成2019-01-28409.4272979600763.SH通策醫療1996-10-30328.752192300529.SZ健帆生物2016-08-02300.7677578603233.SH大參林2017-07-31281.9105764603939.SH益豐藥房2015-02-17277.4470589300676.SZ華大基因2017-07-14274.8687600998.SH九州通2010-11-02265.6894779002901.SZ大博醫療2017-09-22237.6984476603882.SH金域醫學2017-09-08234.5284803688029.SH南微醫學2019-07-22214SH國藥股份2002-11-27205.9038682002223.SZ魚躍醫療2008-04-18203.703312000028.SZ國藥一致1993-08-09194.1983995300595.SZ歐普康視2017-01-17191.5154872603883.SH老百姓2015-04-23183.7093711603222.SH濟民制藥2015SH山東藥玻2002-06-03164.4490853688366.SH昊海生科2019-10-30159.9896319000503.SZ國新健康1992-11-30153.8783613000813.SZ德展健康1998-05-19140.9892052600056.SH中國醫藥1997-05-15139.4373622300244.SZ迪安診斷2011-07-19137.3074209002727.SZ一心堂2014-07-02132.0633176002382.SZ藍帆醫療2010-04-02117.0333738688016.SH心脈醫療2019-07-22105.7790848000078.SZ海王生物1998-12-18103.0443555000950.SZ重藥控股1999-09-1699.54343849300326.SZ凱利泰2012-06-1397.96329312300633.SZ開立醫療2017-04-0696.97664000516.SZ國際醫學1993-08-0995.59589115603127.SH昭衍新藥2017-08-2593.47237976688139.SH海爾生物2019-10-2591.57032371002950.SZ奧美醫療2019-03-1188.02389157603368.SH柳藥股份2014-12-0487.15230555300298.SZ三諾生物2012-03-1984.74067863688389.SH普門科技2019-11-0569.32524688108.SH賽諾醫療2019-10-3066.666600090.SH*ST濟堂1997-06-1660.1779111603387.SH基蛋生物2017-07-1760.01760637600587.SH新華醫療2002-09-2758.03793139603108.SH潤達醫療2015-05-2757.60568745600055.SH萬東醫療1997-05-1955.81223174002524.SZ光正集團2010-12-1753.73902338300639.SZ凱普生物2017-04-1253.12800121300143.SZ盈康生命2010-12-0951.31030082600713.SH南京醫藥1996-07-0148.74740622300439.SZ美康生物2015-04-2246.92662606002462.SZ嘉事堂2010-08-1846.78982205300396.SZ迪瑞醫療2014-09-1046.731879300171.SZ東富龍2011-02-0144.54909614000150.SZ宜華健康2000-08-0742.04171298300206.SZ理邦儀器2011-04-2142.00031728688358.SH祥生醫療2019-12-0341.048688198.SH佰仁醫療2019-12-0940.464300273.SZ和佳醫療2011-10-2639.57012264600829.SH人民同泰1994-02-2439.54840232300642.SZ透景生命2017-04-2137.3895524600896.SH覽海醫療1996-05-0337.19744041688202.SH美迪西2019-11-0536.177603987.SH康德萊2016-11-2135.8586508600568.SH*ST中珠2001-05-1834.87521942603716.SH塞力斯2016-10-3134.64877245688399.SH碩世生物2019-12-0533.94098300753.SZ愛朋醫療2018-12-1332.93408300677.SZ英科醫療2017-07-2132.89780642002551.SZ尚榮醫療2011-02-2532.6157106300358.SZ楚天科技2014-01-2132.42459426603301.SH振德醫療2018-04-1230.45000411.SZ英特集團1996-07-1630.29599009603309.SH維力醫療2015-03-0229.32688068.SH熱景生物2019-09-3029.18874283300562.SZ樂心醫療2016-11-1628.73531864002173.SZ創新醫療2007-09-2528.38303718300314.SZ戴維醫療2012-05-0826.928002788.SZ鷺燕醫藥2016-02-1826.63668086300404.SZ博濟醫藥2015-04-2425.914629600721.SHST百花1996-06-2625.62472922002932.SZ明德生物2018-07-1024.11048173300622.SZ博士眼鏡2017-03-1523.73507321300246.SZ寶萊特2011-07-1922.6144224002758.SZ華通醫藥2015-05-2722.38032354000705.SZ浙江震元1997-04-1022.25261085300030.SZ陽普醫療2009-12-2522.01714161002432.SZ九安醫療2010-06-1021.98654079600833.SH第一醫藥1994-02-2420.99242525300453.SZ三鑫醫療2015-05-1519.8342275603880.SH南衛股份2017-08-0719.7561300412.SZ迦南科技2014-12-3117.1524148002872.SZST天圣2017-05-1917.0766600767.SHST運盛1996-11-1516.26618568數據來源：東方財富Choice數據。（二）數據選取1.數據來源和指標選取本文對上述98支股票根據2015年1月1日至2019年12月31日期間的總市值、首發上市日期和個股性質進行篩選及整理。為保證指標的準確性，剔除2011年1月1日之后首發上市的公司、ST類股票、科創板股票以及創業板股票，整理之后按照個股總市值降序排序的29支個股。詳見表2。表22020年1月1日經篩選的個股基本情況證券代碼證券名稱市盈率市凈率市銷率首發上市日期總市值（億元）002044.SZ美年健康73.13668.88926.54542005-05-18583.6762601607.SH上海醫藥13.35901.33820.28671994-03-24522.0918000963.SZ華東醫藥15.97014.29261.21592000-01-27426.6036600763.SH通策醫療72.036524.996218.23061996-10-30328.7522600998.SH九州通16.73351.73170.27462010-11-02265.6895600511.SH國藥股份13.50262.23020.48252002-11-27205.9039002223.SZ魚躍醫療25.08713.72534.46792008-04-18203.7033000028.SZ國藥一致15.58681.67150.38661993-08-09194.1984600529.SH山東藥玻37.63524.66435.82992002-06-03164.4491000503.SZ國新健康-69.713212.6838150.09941992-11-30153.8784000813.SZ德展健康26.17472.66956.88381998-05-19140.9892600056.SH中國醫藥10.95351.64980.40031997-05-15139.4374002382.SZ藍帆醫療25.36671.50073.38402010-04-02117.0334000078.SZ海王生物29.58071.73280.24971998-12-18103.0444000950.SZ重藥控股11.21241.35990.30591999-09-1699.5434000516.SZ國際醫學-140.94821.669210.67061993-08-0995.5959600587.SH新華醫療8.64311.75600.62092002-09-2758.0379600055.SH萬東醫療35.77012.84105.74311997-05-1955.8122002524.SZ光正集團95.17506.61923.70042010-12-1753.7390600713.SH南京醫藥13.55331.32860.13641996-07-0148.7474002462.SZ嘉事堂12.88651.87360.22712010-08-1846.7898000150.SZ宜華健康-163.56541.74292.18822000-08-0742.0417600829.SH人民同泰14.91212.50320.50141994-02-2439.5484600896.SH覽海醫療-56.89342.0968117.34291996-05-0337.1974000411.SZ英特集團21.29313.25660.12871996-07-1630.2960002173.SZ創新醫療-18.45710.78502.88812007-09-2528.3830000705.SZ浙江震元27.36331.56390.69941997-04-1022.2526002432.SZ九安醫療-369.85561.42523.29092010-06-1021.9865600833.SH第一醫藥37.37783.16841.69671994-02-2420.9924數據來源：網易財經數據。（1）日收益率采用日收益率可以根據最準確的日交易數據來進行分析及檢驗。但因為存在節假日休息的情況，本文采用剔除非交易日數據的方法來盡量保持數據的連續性，根據網易財經數據選取表2中29只醫療股票的收益率數據作為實證檢驗模型中的投資組合收益率。（2）市場組合收益率本文將滬深300指數作為市場組合收益率，因其能較為完整地反映中國股市兩市行情的發展趨勢，且該指數已成為諸多研究與實證檢驗中市場主流公認的指數指標。此外，本文研究股票包含了來自于上市和深市不同交易所的個股，將滬深300指數作為市場組合收益率也具有一定的代表性和適用性。（3）無風險利率西方學術界一般采用一年期國債券收益率作為無風險收益率。但就目前來看，我國利率的系統制度等并不完善，且從我國國債期限分布上看，中長期國債較多。因此本文采用央行公布的日化一年期定期存款利率作為分析所用的無風險收益率，默認以一年為365天計算，見表3。表3央行公布的一年期定期存款利率表利率調整時間一年期定期存款利率2015/03/012.50%2015/05/112.25%2015/06/282.00%2015/08/261.75%2015/10/241.50%數據來源：東方財富Choice數據。2.樣本范圍及區間選取我國股票市場中，投資者情緒對股票收益的影響是十分顯著的。池麗旭和莊新田（2011）基于研究發現：樂觀情緒的影響高于悲觀情緒，而極端情緒在我國市場中具有獨特的預測能力。因此，為了減少投資者情緒對本文研究分析的影響，選取了2015年1月1日至2019年12月31日，排除非交易日后總共1219個交易日作為研究分析對象；同時為了保證每個時期數據的均勻性與數據樣本的適用性，本文最終把此1219個交易日劃分為五個階段（見圖1），便于進行研究分析。第一階段為從2015年1月1日到2015年5月31日，共98個交易日；第二階段為從2015年6月1日到2016年2月29日，共182個交易日；第三階段為從2016年3月1日到2018年1月31日，共474個交易日；第四階段為從2018年2月1日到2018年12月31日，共221個交易日；第五階段為從2019年1月1日到2019年12月31日，共244個交易日。圖1為整個研究期間滬深300指數的月K線，并按市場行情走勢進行階段劃分。第一階段：上漲期：2015年1月1日到2015年5月31日。此階段為A股牛市。當時產生了大量的融資融券，伴隨著李克強總理在2015年3月5日首次提出的“互聯網+”行動計劃，使得大盤上漲，滬深300指數后來也曾達到5380.43點。因此本文將這98個交易日稱為上漲期。第二階段：下跌期：2015年6月1日到2016年2月29日。經歷了上個階段的融資之后，6月下旬融資崩盤，上證指數下跌，管理層甚至強制平倉。隨后8月下旬的人民幣貶值令上證指數繼續猛跌，滬深300指數也跌破3000點。因此本文將這182個交易日稱為下跌期。第三階段：緩漲期：2016年3月1日到2018年1月31日。中國股票市場在2016年第三季度震蕩上升，總體來說此期間融資余額也緩慢上升，市場活躍度略微提高。因此本文將這474個交易日稱為緩漲期。第四階段：緩跌期：2018年2月1日到2018年12月31日。此階段股市低迷，由于過高融資以及新股發行帶來的壓力導致股價下跌，同時中美貿易戰引發的關稅制裁等也導致大盤略跌。此期間滬深300指數一直緩慢下跌。因此本文將這221個交易日稱為緩跌期。第五階段：回暖期：2019年1月1日到2019年12月31日。2019年上證指數全年上漲22.3%，深證指數全年上漲44.1%，創業板指全年上漲43.8%，滬深300指數全年上漲36.1%。經歷了2018年的熊市，2019未再繼續走熊。因此本文將這244個交易日稱為回暖期。圖12015年1月1日至2019年12月31日滬深300月K線（三）數據預處理和預分析1.數據預處理在對個股數據進行研究分析的時候會存在非系統性風險，而這將會影響CAPM模型的準確性，所以本文先進行分組；又因為所選的29支股票市值差異較大，所以本文隨后會對股票數據進行加權，之后進行投資組合的研究分析。本文選擇總市值和賬面市值比（B/P）兩個指標為依據，對所選股票進行投資組合劃分。分組按照市值高低分為兩組：市值高于100億為A組，市值低于100億為B組。然后分別在A組和B組對所選29支股票按照賬面市值比進行細分組，賬面市值比使用截至公告日的市凈率（PB，LYR）的倒數，并且本文稱賬面市值比高于0.5的為二次分組的AA組或BA組，賬面市值比低于0.5的為二次分組的AB組或BB組。綜上構建出表4：高市值高賬面市值比組合（AA）、高市值低賬面市值比組合（AB）、低市值高賬面市值比組合（BA）以及低市值低賬面市值比組合（BB）。表4投資組合劃分情況投資組合證券代碼證券名稱證券代碼證券名稱AA601607.SH上海醫藥600998.SH九州通000028.SZ國藥一致600056.SH中國醫藥002382.SZ藍帆醫療000078.SZ海王生物AB002044.SZ美年健康000503.SZ國新健康000963.SZ華東醫藥000813.SZ德展健康600763.SH通策醫療600511.SH國藥股份002223.SZ魚躍醫療600529.SH山東藥玻BA000950.SZ重藥控股002173.SZ創新醫療000516.SZ國際醫學000705.SZ浙江震元600587.SH新華醫療002432.SZ九安醫療600713.SH南京醫藥002462.SZ嘉事堂000150.SZ宜華健康BB600055.SH萬東醫療002524.SZ光正集團600829.SH人民同泰600896.SH覽海醫療000411.SZ英特集團600833.SH第一醫藥2.數據預分析（1）投資組合的日收益率本文首先把每個投資組合的總市值求和，然后對每個階段個股的日收益率進行加權，以得出每個階段每個投資組合的日收益率。以高市值高賬面市值比組合（AA）第一階段為例：將第一階段末6只股票的總市值相加，然后分別計算個股總市值在AA中分配的權重，最后求得第一階段個股日收益率與權重的積，然后求和，最終得到的即為第一階段組合的日收益率。詳見附錄1、附錄2、附錄3、附錄4、附錄5。（2）描述性統計及分析使用統計學軟件IBMSPSSStatistics23對各階段投資組合日收益率進行統計，統計數據平均數、中位數、四分位數、極差、方差、標準差、標準誤差平均值、偏態、峰態，見表5至表9。以橫軸為交易日、縱軸為組合收益率作出數據散點圖，以周期為2的移動平均法畫出數據趨勢線，見圖2至圖6。對于第一階段（表5、圖2）：第一階段為研究的上漲期，四組數據的日收益均值在0.6%至0.9%左右，市場組合日收益率約為0.34%，結合著AA、AB的較為穩定的四分位數本文得出：基本不存在極值對于AA、AB組數據的影響，此二組自選組合穩定看漲。對于AA、BA兩組數據，由表5看出此二組合平均值標準誤差較高，四分位點也較為偏向極值，說明對于賬面市值比高的組合，數據較為離散，收益率相較而言略微不穩定。對于偏態，AA、AB和RM都是左偏分布，而BA、BB是右偏分布；同樣對于峰態，AA、AB和RM都為尖峰分布，而BA、BB為峰態偏平的尖峰分布。第一階段本文也證明了高市值醫療類股票組合與滬深300指數的指標的相似性。根據圖2從總體角度來講，四組自選的數據收益率都在2%左右，而市凈率高，也就是賬面市值比低的AB和BB的組合收益率沒有下滑的趨勢，而賬面市值比高的AA和BA都有一點組合收益率下滑的態勢。表5第一階段描述性數據統計AAABBABBRM個案數有效9898989898缺失00000平均值.6224504.7521513.9057445.6927190.3397959平均值標準誤差.24423052.20530991.23151834.17583447.19210907中位數.6459555.7751900.7828550.5306405.4439500標準差2.417758762.032464422.291914601.740672451.90178275方差5.8464.1315.2533.0303.617偏度-.733-.056.302.157-1.180偏度標準誤差.244.244.244.244.244峰度2.1981.577.2961.0543.794峰度標準誤差.483.483.483.483.483范圍15.5624412.4619612.2659210.6690012.19740百分位數25-.7681500-.5603625-.6187625-.2476875-.842150050.6459555.7751900.7828550.5306405.4439500752.09905401.64039682.21193881.75425931.8133750圖2第一階段數據散點對于第二階段（表6、圖3）：第二階段為熊市，所有組合平均收益率均值都是負數，符合階段劃分。根據平均值標準誤差和方差，得出BB組數據最為離散。根據對中位數和四分位點的觀測本文發現中位數比平均數都高，尤其是AA組、BB組，這符合當時的千股跌停以及強制平倉的狀況。偏態全部向左，說明大部分數據大于均值，印證了前面的中位數高于平均數，存在極低值得現象；對于峰態，滬深300得峰態指數甚至接近1，高于總市值高的兩個分組，印證了滬深300下跌的事實，也說明總市值高的分組在此階段受到市場的影響更大。表6第二階段描述性數據統計AAABBABBRM個案數有效182182182182182缺失00000平均值-.2064302-.1764811-.2683462-.0988166-.2458390平均值標準誤差.26666886.19242719.27364941.36158449.20759220中位數.2268850-.0443900-.0022640.5293030.0183000標準差3.597559562.595984653.691732394.878041442.80057194方差12.9426.73913.62923.7957.843偏度-.412-.224-.254-.357-.573偏度標準誤差.180.180.180.180.180峰度.681.516-.206-.404.906峰度標準誤差.358.358.358.358.358范圍19.5905215.6952517.6031320.0291515.46240百分位數25-1.7930725-1.5454900-2.6773400-2.6973475-1.671250050.2268850-.0443900-.0022640.5293030.0183000751.91918331.32783052.06066152.89127701.3816500圖3第二階段數據散點圖對于第三階段（表7、圖4）：第三階段是緩漲期，均值都為正數，符合預期。總體漲幅較小，通過觀察圖4可知此階段四組自選組合大部分時間都在小漲。四分位數也較為合理，說明此階段極值影響較小。這一階段的樣本是最多的，偏態和峰態基本都在平穩可接受的范圍內。表7第三階段描述性數據統計AAABBABBRM個案數有效474474474474474缺失00000平均值.0830890.1067264.0146733.0425664.0866859平均值標準誤差.05224443.04991254.05626041.06008311.03616779中位數.0560175.0327515.0448965.0100635.0941500標準差1.137441771.086672881.224875851.30810184.78742846方差1.2941.1811.5001.711.620偏度.310-.246-.169-.203.181偏度標準誤差.112.112.112.112.112峰度1.9052.4784.5552.4513.436峰度標準誤差.224.224.224.224.224范圍9.568058.9583910.7600411.725907.20250百分位數25-.5412075-.4425050-.4906550-.5676900-.325900050.0560175.0327515.0448965.0100635.094150075.6194035.7401185.5323470.7449988.4659750圖4第三階段數據散點圖對于第四階段（表8、圖5）：第四階段是緩跌期，均值都為負，通過分析平均值標準誤差和中位數可以得知SPSS的分析符合緩跌期的階段特征。這個階段數據中峰態很特殊，低市值的兩組BA、BB高于滬深300的峰態；高市值的兩組峰態大于0，低于滬深300，說明低市值的兩組相較于高市值的兩組更容易出現極值并且分布更加離散。偏度來說，除了低市值低賬面市值比的BB，都比較集中。表8第四階段描述性數據統計AAABBABBRM個案數有效221221221221221缺失00000平均值-.1209433-.0519648-.1379003-.1812262-.1489538平均值標準誤差.10807994.13315686.10047288.12799885.09364833中位數-.0655800.0090600.0176030.0038570-.1880000標準差1.606723751.979519091.493636701.902839711.39218244方差2.5823.9182.2313.6211.938偏度-.158.177-.217-.694-.065偏度標準誤差.164.164.164.164.164峰度.322.3823.2022.507.978峰度標準誤差.326.326.326.326.326范圍8.6258411.3411113.4422914.774029.11570百分位數25-1.0219500-1.4601300-.9549000-1.2019050-.959750050-.0655800.0090600.0176030.0038570-.188000075.84110851.2517695.6408290.9481845.7073000圖5第四階段數據散點圖對于第五階段（表9、圖6）：第五階段是回暖期，低賬面市值比的兩組和RM的均值在0.13%至0.16%左右，而高賬面市值比的兩組僅有微小的收益率均值的正值。對于偏度，總市值低的兩組全部左偏，說明此兩組數據大部分向好。對于中位數，四分位點，平均值標準誤差來說，客觀上符合回暖期階段數據的趨勢。表9第五階段描述性數據統計AAABBABBRM個案數有效244244244244244缺失00000平均值.0366130.1285959.0223200.1598338.1340787平均值標準誤差.09029693.09947282.10334142.11780201.08006626中位數.0492040.0565145.0324745.3242125.0381500標準差1.410483161.553815111.614244631.840126181.25067489方差1.9892.4142.6063.3861.564偏度.044.288-.562-.817.170偏度標準誤差.156.156.156.156.156峰度2.463.4661.5392.5474.012峰度標準誤差.310.310.310.310.310范圍12.021949.6716910.6466414.4251111.78930百分位數25-.7806075-.8421800-.7721900-.7697175-.471300050.0492040.0565145.0324745.3242125.038150075.8552973.96998501.10600681.2861115.7300250圖6第五階段數據散點圖3.擬合度檢驗 本文采用SPSS下的擬合優度檢驗，得到表10。表10擬合優度檢驗結果第一階段第二階段第三階段第四階段第五階段AA0.420567570.8234020.367471090.527252740.52694057AB0.350886630.638250980.38002850.501597130.51762787BA0.222516140.622422250.317788510.424080620.54163437BB0.239541690.571206480.292107550.477720140.44314066若以0.3至0.85為標準區間，那么高市值的兩組都符合要求，低市值部分不符合要求；但是考慮到第一階段是牛市，并且低市值組合的第一階段為右偏分布，因此存在部分極大值。這可以解釋第一階段低市值組合的擬合度較低；同時RSquare沒有低于0.2，所以本文認為低市值部分的擬合效果也是在接受范圍之內的。（四）實證檢驗過程及結果1.平穩性檢驗本文使用時間序列中的霍爾特線性趨勢指數平滑法（Holt’slineartrend）檢驗數據的平穩性，其中原假設H0為時間序列不平穩，備擇假設H1為時間序列平穩，得到表11。在差異等于18的情況下，p值均小于0.01，即在0.01的顯著性水平下，拒絕原假設，認為全部階段時間序列平穩。表11Holt指數平滑檢驗結果階段投資組合DFP-value1AA183.9382E-131AB181.0583E-101BA188.2813E-071BB182.7348E-072AA184.6388E-702AB188.0267E-422BA183.9184E-402BB184.0814E-353AA185.4402E-493AB184.6645E-513BA183.4129E-413BB182.2212E-374AA181.1931E-374AB184.0926E-354BA183.5783E-284BB187.2093E-335AA182.231E-415AB182.4043E-405BA184.7601E-435BB189.8016E-332.回歸模型構建本文構建回歸方程：Yit＝αi＋βi*Xmt＋eit（t=1..1219）其中，i為4個投資組合AA、AB、BA、BB；Yit指組合i在t日的日收益率；Xmt指市場組合m在t日的日收益率；αi為截距項；eit為殘差項；t指2015年1月1日至2019年12月31日中的交易日，共1219日。3.實證檢驗結果根據上述相關數據對CAPM模型進行實證檢驗。檢驗結果見表12、表13、表14、表15、表16。表12第一階段回歸結果投資組合dfRSquareSignificanceFP-valueCoefficientsAA980.420567574.2035E-133.9382E-130.50174623AB980.350886631.1046E-101.0583E-100.52780573BA980.222516148.4136E-078.2813E-070.36959162BB980.239541692.7859E-072.7348E-070.50442601表13第二階段回歸結果投資組合dfRSquareSignificanceFP-valueCoefficientsAA1820.8234027.3368E-704.6388E-700.70795065AB1820.638250989.7219E-428.0267E-420.86319635BA1820.622422254.682E-403.9184E-400.5992175B