论文部分内容阅读
本研究是使用中国股票市场高频数据进行条件CAPM相关研究。本研究分为两部分,第一部分,本文将基于中国股票数据,使用高频数据对未来的Beta进行预测,实证数据结果发现使用高频数据估计的Beta比日数据估计的Beta有更好的预测未来一月Beta的能力,这对基金投资组合构建而言具有相当重要的参考价值。于是第二部分,将会研究条件CAPM能否解释一些资产定价的异象(市值溢价、价值溢价、动量、反转效应、非流动性、异常交易额、波动率、最大波动率)。通过检验基于日数据的条件CAPM和基于高频数据的条件CAPM对各种异象解释能力,得出结果是两个模型解释能力基本一致,均不能解释中国股票市场存在的异象。