2024年2月19日发(作者：明高明)
第32卷第4期2014年4月文章编号：1004-3918（2014）04-0639-06河南科学HENANSCIENCEDOI：10.13537/.1004-3918.2014.04.035Vol.32No.4Apr.2014我国石油行业贝塔系数的测算与预测练丽莎1,李亮2（1.西南石油大学管理学院，成都610500；2.中国石油大学经济管理学院，山东青岛266580）摘要：利用单一指数模型、最小二乘法和布鲁姆调整法应用最近四年的数据对石油行业贝塔系数进行测算与预测，反映其风险性和收益情况，并做出分析评价.关键词：石油行业；贝塔系数；测算；预测中图分类号：F830.9文献标识码：ACalculationandForecastontheOilIndustryinOurCountryLianLisha1，LiLiang2（legeofEconomicsandBusinessAdminstration，SouthwesternPetroleumUniversity，Chengdu610500，China;）Economics&Managent，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，ShandongChinaAbstract：Thesingleexponentialmodel，leastsquaremethodandBlumeadjustmodel，combinedwithdatawhichcollectedinrecentfouryears，wereusedtocalculateandpredicttheβcoefficientofpetroleumindustry，therebyreflectingitsriskinessandbenefits，andtomakeanalysisandevaluation．Keywords：oilindustry；βcoefficient；calculation；forecast建设更为开放的资本市场意味着我国经济的资本市场化程度将不断提升.在这一过程中，风险的度量，尤其是系统风险的度量成为衡量资产价值的关键问题，这是风险与收益的相互伴生性决定的.众所周知，正是风险的存在才导致了资产报酬的不稳定性.资产的风险可以分为系统性风险和非系统性风险，通过合理的资产组合可以将非系统性风险分散化解，然而系统性风险却是无法改变的，因此风险度量工作的实质就是对系统性风险的度量.贝塔系数作为衡量系统风险的基础性指标之一，能够有效把握其性质以及估测方法，是充分利用资本资产定价模型的先决性条件.贝塔系数是衡量单一资产或资产组合系统性风险的重要参考，被广泛应用于投资风险评估.通过测算和预测贝塔系数，可以预测证券未来风险以做出正确的投资决策.估测贝塔系数的方法众多，其中应用最广泛的是最小二乘法，基于一段时间内贝塔系数不发生变化的假设上的.布鲁纳和施密特、斐波司和弗朗西斯分别于1977年、1978年和1979年验证了贝塔系数遵循均值回归过程[1]，甘杰米、罗伯特则从国际投资者的视角出发，基于摩根斯坦利全球市场指数和英、美等国家的股票市场指数进行检验分析,最终得出贝塔系数也是遵循均值回归过程的.石油是一种特殊的战略资源，石油行业的收益情况是否会随着市场收益的波动而产生变动？如何变动？这是论文主要探索的问题.论文试图探讨石油行业股票的风险性和随市场收益的波动性，以反映石油行业收益率与市场收益率之间的相关关系.论文选取最小二乘法对贝塔系数进行测算，利用各股的收益率进行比较，从而达到预测石油行业贝塔系数的目的.选用2009年5月8日到2013年5月2日之间，石油行业24只股票的日K及周K作为基础，计收稿日期：2014-01-02基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（14CX04027B）作者简介：练丽莎（1979-），女，山东曹县人，硕士研究生，研究方向是工商管理通信作者：李亮（1980-），女，辽宁沈阳人，讲师，硕士，研究方向为财务管理.
-640-河南科学第32卷第4期算相应交易日的日收益率以及各股涉及的相应市场的日收益率，每年为一期，共4期数据.这样选择是为了以2009年到2013年测算所得的贝塔系数作为基础，用2009年到2013年5月2日的数据预测2013年5月2日至2014年的贝塔系数，从而验证预测的准确程度，进而预测接续年限的贝塔系数，达到使贝塔系数的预测更为准确的目的.11.1石油行业贝塔系数的测算与预测研究方法比较资本资产定价模型和单一指数模型，两者有一定的差异.首先，由于假设前提不同导致适用范围不同.资本资产定价模型包含了许多苛刻的前提条件，而这些条件无法在现实中全部同时满足.相比之下，单一指数模型不要求市场均衡，比起条件严苛的资本资产定价模型，单一指数模型更贴近现实[2].其次，资本资产定价模型中包含无风险利率，而单一指数模型中不包含.一般学者以国债利率代替无风险利率，而这种利率并非就是真正意义上的无风险利率，这就会产生误差[3].又由于中国市场不成熟，国债市场发展尚不完善.我们认为单一指数模型更适合中国市场.论文应用单一指数模型对贝塔系数进行测算和预测.论文计算从2012年5月至2013年5月石油行业24只股票的数据，通过对各股日K的计算得出每个交易日的日收益率，通过上证指数和深证成指算得对应市场的市场平均日收益率，再将其分别对应回归，得出各股的贝塔系数.将收集到的从2009年5月至2013年5月此间四年的石油行业各股周K整理计算得出的收益率结合对应的市场收益率回归，由此得到各股当年的贝塔系数，再采用不同的预测方法，经由比较不同方法的准确性来确定一个较为准确的各股2013年5月至2014年5月的贝塔系数的预测值.1.2数据选取论文通过东方财富网和通达信软件获取数据，主要为石油行业各股的日K和周K，通过按股票分类整理归集，共24只股票.在贝塔系数的测算这一部分，选取的是24只股票2012年5月2日到2013年5月2日的信息，去除停牌日和节假日，共计243d的数据，样本容量较大，得到的贝塔系数测算值较准确.即论文对24只股票、每只股票243个数据分别进行回归分析.在贝塔系数的预测这一部分，由于研究贝塔系数的变化是需要一段时间来反映的,故选择了一段较长的时间，希望得到更加准确的结果.计算得出2009年5月8日到2013年5月2日此四年的石油行业各股的贝塔系数值用于贝塔系数的预测可以反映各股贝塔系数的变化趋势.由于辽通化工、惠博普、仁智油服、恒泰艾普、国际实业、通源石油、潜能恒信、龙宇燃油等8只股票上市时间较短，没有足够的数据用以分析，得出的预测值不具有参考价值，因此，论文在进行贝塔系数预测时将这8家公司的数据予以剔除，选择了余下16家公司进行回归分析.这些收集的数据主要通过计算获得各股的日收益率[4]，公式如下：Ri，t=lnPi，t-lnPi，t-1，（1）Pi，计算得各交易日的各股日收益率Ri，，t是股票i在t时刻的收益率；t是股票在i在t时刻的收盘价；Pi，t-1是股票i在t-1时刻的收盘价.再由记录的各交易日的市场指数测算得市场收益率.公式如下：Rm，）-ln（indext-1），t=ln（indext（2）式中：Rm，indext是市场组合m在t时刻的收盘指数；indext-1是市场组合m在t-1时t是t时刻的市场收益率；刻的收盘指数.1.3贝塔系数的测算通过单一指数模型求石油行业全24只股票的贝塔系数：第一步：记录石油行业24只股票及相应市场指数的每个交易日的数据，如图1.
2014年4月练丽莎，等：我国石油行业贝塔系数的测算与预测-641-图1股票数据Fig.1Stockdata第二步，由式（1），（2）算得日收益率，如图2.再通过Excel的数据分析功能获得各股贝塔系数及其回归方程拟合优度R2，其中F18为贝塔系数值，F5为R2，此处以辽通化工为例.图2回归方程拟合优度Fig.2Regressionequation’sgoodnessoffit重复上述步骤，得各股的贝塔系数测算结果如下：辽通化工000059（0.980740）、准油股份002207（0.257807）、仁智油服002629（0.940769）、沈阳化工000698（0.984163）、广聚能源000096（0.579663）、国际实业000159（0.661540）、通源石油300164（0.947945）、泰山石油000554（0.538310）、茂化实华000637（0.916541）、岳阳兴长000819（0.777059）、大庆华科000985（0.521060）、海越股份600387（0.301473）、S上石化600688（0.168322）、中国石油601857（0.294873）、海油工程600583（0.055537）、中国石化（0.443159）、延长化建600248（0.265884），以上17只股票其β<1，属于低风险具有稳定性的股票；β>1的股票共有7只，它们是惠博普002554（1.264672）、东华能源002221（1.010393）、潜能恒信300191（1.211057）、恒泰艾普300157（1.218986）、龙宇燃油603003（1.572536）、中海油服601808（1.006702）、天利高新600339
-642-河南科学第32卷第4期（1.220078），这7只股票相较于市场收益率波动的变化幅度较大，比其余19只股票风险略高.并且这24只石油股中辽通化工000059、东华能源002221、仁智油服002629、沈阳化工000698、茂化实华000637、中海油服601808这6家股票的贝塔值都是接近于1的，故可视市场收益情况选择投资.由上述数据做出了石油行业24只股票的贝塔系数散点图，如图3所示.从图3可知，石油行业股票多为低风险股票，有多只股票β<1，相应的其表现出的收益能力就有限.将计算得到的贝塔值分类如表1.图3散点图Fig.3Scatterdiagram从测算结果汇总成此表，其中惠博普等7只股票的贝塔系数值大于1，其风险高于市场平均风险水平；而余下17只股票的贝塔系数值均小于1，表示这部分股票的风险水平是在市场平均风险水平之下的.表1β值0～11.0～+贝塔值分类表股票名称Tab.1Classificationofβ准油股份、海越股份、S上石化、中国石油、海油工程、中国石化、延长化建、辽通化工、仁智油服、沈阳化工、广聚能源、国际实业、通源石油、泰山石油、茂化实华、岳阳兴长、大庆华科惠博普、东华能源、潜能恒信、恒泰艾普、龙宇燃油、中海油服、天利高新通过前章计算本文将石油行业24只股票以贝塔系数等于1为界分为两类，以第一类为例，亦即贝塔系数小于1的企业，如中国石油、中国石化，首先这些股票多为是国企，其次，这些上市公司多为上下游一体化，既有采油业务，也有炼化、销售业务，这样就极大地分散了风险.当国际油价上涨时，采油业务赢利较多，炼油业务会出现亏损；油价降低，炼化业务利润较高.这些企业，上下游业务一体化，相当于企业管理中的供应链管理或者叫整合，降低了风险.特大型国有企业股票本身就相当于是一个投资组合.第二类，中海油田服务股份有限公司（中海油服601808）是以提供服务为主，它的业务特点决定了系统性风险较大.新疆独山子天利高新技术股份有限公司（天利高新600339）是一家高新技术企业，高新技术企业股票系统性风险普遍较大.华油惠博普（HBP）科技股份有限公司（惠博普002554）是一家专注于为油气田用户提供最佳的工艺技术及设备系统解决方案的高科技企业.恒泰艾普石油天然气技术服务股份有限公司（.），简称：恒泰艾普（LandOcean）（恒泰艾普300157），是一家石油勘探与开发领域高端技术研发、产品销售、技术服务一体化的、国际国内同步发展的油气综合服务企业.这些企业多为提供石油相关高新技术或石油服务的有限公司，他们提供的服务性质决定了他们势必会有较高的风险.1.4贝塔系数的预测首先使用历史贝塔系数法预测，即相邻各年贝塔值均相同，然而通过上表我们不难发现，石油行业股前后两年的贝塔系数相关性极低.因此，采用历史贝塔系数法来预测未来贝塔系数是欠准确的.表22009年预测2010年相关系数0.184573相邻两年贝塔系数相关性检验2010年预测2011年0.2062762011年预测2012年0.139065Tab.2Correlationtestofβinadjacentyear由丛欣伟等（2011）的研究结果可知，布鲁姆调整法的准确性在常见预测法中是相对较高的，且结合
2014年4月练丽莎，等：我国石油行业贝塔系数的测算与预测-643-2009年到2011年的数据用布鲁姆调整法预测得到2012年的各股贝塔系数值也均与2012年的实际测算出的贝塔值相差不大，如表3.表3股票名称东华能源准油股份沈阳化工广聚能源泰山石油茂化实华岳阳兴长大庆华科对2012年预测的各股贝塔系数与测算的贝塔系数比较测算的β1.0103930.2578070.9841630.5796660.5383100.9165410.7770590.521060股票名称海越股份S上石化中海油服天利高新中国石油海油工程中国石化延长化建预测的β0.4855010.7012411.2864931.073929-0.7844301.723450-0.8826100.384326测算的β0.3014730.1683221.0067021.2200780.2948730.0555370.4431590.265884Tab.3Comparisonofβin2012betweenpredictionandcalculation预测的β1.1402600.6159201.1928130.8638502.2502420.9683420.9885230.882285应用布鲁姆调整法结合2009年到2012年的数据对2013年的各股贝塔系数做预测得表4.表4股票名称准油股份东华能源沈阳化工广聚能源泰山石油茂化实华岳阳兴长大庆华科通过布鲁姆调整法对2013年各股贝塔值的预测Tab.4Predictionofβin2013byBlumeadjustmodel预测的贝塔值β1.7419921.0520401.1561751.1661461.2058120.9728621.1465530.895330股票名称海越股份S上石化中海油服天利高新中国石油海油工程中国石化延长化建预测的贝塔值β2.3230902.4004011.2678731.4335180.1521690.8961790.3193973.125191表4中延长化建的贝塔系数与其长期贝塔系数有明显差异，以下对部分贝塔系数有明显偏差的股票做说明如表5.表5股票名称辽通化工准油股份东华能源惠博普仁智油服恒泰艾普沈阳化工广聚能源国际实业贝塔值/β0.9807400.2578071.0103931.2646720.9407691.2189860.9841630.5796660.661540各股的回归方程拟合优度R2股票名称通源石油泰山石油潜能恒信茂化实华岳阳兴长大庆华科海越股份S上石化龙宇燃油贝塔值/β0.9479450.5383101.2110570.9165410.7770590.5210600.3014730.1683221.572536R20.2337290.1449530.2625900.2640080.2697640.1555930.0160750.0114190.280061Tab.5Regressionequation’sgoodnessoffit0.3423660.0211230.2182840.1556580.4216840.2140070.3218900.1368210.204411经过计算得到上表，共有20只股票的R2在0至0.3之间，R2在0.3到0.5的有3只股票.其中准油股份002207、海越股份600387、S上石化600688、海油工程600583、延长石化600248的回归方程拟合优度R2均较低，其余股票的拟合优度R2均在0.3左右.由此不难发现，延长化建的拟合优度偏低，那么根据历史数据预测出的2013年的贝塔系数偏高也就得到了合理解释.
-644-河南科学第32卷第4期回归方程的拟合优度对于贝塔系数的预测结果是有影响的，R2越小，预测的结果也就距离达到准确的标准越远.以海油工程600583为例，其测算出的贝塔系数如表6.表6时间β值20091.140994海油工程数据20101.82025320111.25833220120.055537Tab.6DataofCNOOCengineering其从2009年5月8日到2012年5月2日贝塔值均在1以上且波动较大，预测的2012年的贝塔值为1.723450，而在2012年5月2日至2013年5月2日这个时间段，贝塔值又回到了一个较小的数值，故而回归方程拟合优度R2较小，进而会影响到其预测结果.2结论论文应用单一指数模型、最小二乘法、布鲁姆调整法等方法研究石油行业贝塔系数的测算和预测问题.论文的主要工作分为贝塔系数的测算和预测两个主要部分.通过石油行业24家上市公司大量数据的收集和整理分析，得出以下结论：1）石油行业上市公司中贝塔系数也即系统性风险大于1的企业有7家，小于1的有17家.贝塔系数小于1主要是中国石油、中国石化等上下游一体化的石油企业，因其业务的综合性较强，对某项影响因素的敏感性变动方向相反，因而贝塔系数较低.贝塔系数大于1的主要是提供石油服务的高新技术企业.高新技术企业因其自身特点，投入资金大、风险高、技术更新较快等，使得其贝塔系数普遍较高.2）贝塔系数预测，应用布鲁姆调整模型，大部分企业拟合优度较高；有准油股份、广聚能源、泰山石油、海越股份、S上石化、海油工程、中国石化、延长化建等8家企业，拟合优度较差，源于其股票测算的贝塔值波动较大.参考文献：［1］丛欣伟．布鲁姆调整法在中国股市有效性的实证检验［J］．行政事业资产与财务，2011（6）：8-10．［2］韦念幸．酒店旅游行业股票长期贝塔系数的测算与预测［J］．金融经济，2009，18：68－70.［3］赵佳妮．浅谈CAPM模型中β的作用于局限性［J］．学理论，2012，20：141－142.［4］马喜德，郑振龙．贝塔系数的均值回归过程［J］．工业技术经济，2006，1：100－101.（编辑康艳）
2024年2月19日发(作者：明高明)
第32卷第4期2014年4月文章编号：1004-3918（2014）04-0639-06河南科学HENANSCIENCEDOI：10.13537/.1004-3918.2014.04.035Vol.32No.4Apr.2014我国石油行业贝塔系数的测算与预测练丽莎1,李亮2（1.西南石油大学管理学院，成都610500；2.中国石油大学经济管理学院，山东青岛266580）摘要：利用单一指数模型、最小二乘法和布鲁姆调整法应用最近四年的数据对石油行业贝塔系数进行测算与预测，反映其风险性和收益情况，并做出分析评价.关键词：石油行业；贝塔系数；测算；预测中图分类号：F830.9文献标识码：ACalculationandForecastontheOilIndustryinOurCountryLianLisha1，LiLiang2（legeofEconomicsandBusinessAdminstration，SouthwesternPetroleumUniversity，Chengdu610500，China;）Economics&Managent，ChinaUniversityofPetroleum，Qingdao266580，ShandongChinaAbstract：Thesingleexponentialmodel，leastsquaremethodandBlumeadjustmodel，combinedwithdatawhichcollectedinrecentfouryears，wereusedtocalculateandpredicttheβcoefficientofpetroleumindustry，therebyreflectingitsriskinessandbenefits，andtomakeanalysisandevaluation．Keywords：oilindustry；βcoefficient；calculation；forecast建设更为开放的资本市场意味着我国经济的资本市场化程度将不断提升.在这一过程中，风险的度量，尤其是系统风险的度量成为衡量资产价值的关键问题，这是风险与收益的相互伴生性决定的.众所周知，正是风险的存在才导致了资产报酬的不稳定性.资产的风险可以分为系统性风险和非系统性风险，通过合理的资产组合可以将非系统性风险分散化解，然而系统性风险却是无法改变的，因此风险度量工作的实质就是对系统性风险的度量.贝塔系数作为衡量系统风险的基础性指标之一，能够有效把握其性质以及估测方法，是充分利用资本资产定价模型的先决性条件.贝塔系数是衡量单一资产或资产组合系统性风险的重要参考，被广泛应用于投资风险评估.通过测算和预测贝塔系数，可以预测证券未来风险以做出正确的投资决策.估测贝塔系数的方法众多，其中应用最广泛的是最小二乘法，基于一段时间内贝塔系数不发生变化的假设上的.布鲁纳和施密特、斐波司和弗朗西斯分别于1977年、1978年和1979年验证了贝塔系数遵循均值回归过程[1]，甘杰米、罗伯特则从国际投资者的视角出发，基于摩根斯坦利全球市场指数和英、美等国家的股票市场指数进行检验分析,最终得出贝塔系数也是遵循均值回归过程的.石油是一种特殊的战略资源，石油行业的收益情况是否会随着市场收益的波动而产生变动？如何变动？这是论文主要探索的问题.论文试图探讨石油行业股票的风险性和随市场收益的波动性，以反映石油行业收益率与市场收益率之间的相关关系.论文选取最小二乘法对贝塔系数进行测算，利用各股的收益率进行比较，从而达到预测石油行业贝塔系数的目的.选用2009年5月8日到2013年5月2日之间，石油行业24只股票的日K及周K作为基础，计收稿日期：2014-01-02基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（14CX04027B）作者简介：练丽莎（1979-），女，山东曹县人，硕士研究生，研究方向是工商管理通信作者：李亮（1980-），女，辽宁沈阳人，讲师，硕士，研究方向为财务管理.
-640-河南科学第32卷第4期算相应交易日的日收益率以及各股涉及的相应市场的日收益率，每年为一期，共4期数据.这样选择是为了以2009年到2013年测算所得的贝塔系数作为基础，用2009年到2013年5月2日的数据预测2013年5月2日至2014年的贝塔系数，从而验证预测的准确程度，进而预测接续年限的贝塔系数，达到使贝塔系数的预测更为准确的目的.11.1石油行业贝塔系数的测算与预测研究方法比较资本资产定价模型和单一指数模型，两者有一定的差异.首先，由于假设前提不同导致适用范围不同.资本资产定价模型包含了许多苛刻的前提条件，而这些条件无法在现实中全部同时满足.相比之下，单一指数模型不要求市场均衡，比起条件严苛的资本资产定价模型，单一指数模型更贴近现实[2].其次，资本资产定价模型中包含无风险利率，而单一指数模型中不包含.一般学者以国债利率代替无风险利率，而这种利率并非就是真正意义上的无风险利率，这就会产生误差[3].又由于中国市场不成熟，国债市场发展尚不完善.我们认为单一指数模型更适合中国市场.论文应用单一指数模型对贝塔系数进行测算和预测.论文计算从2012年5月至2013年5月石油行业24只股票的数据，通过对各股日K的计算得出每个交易日的日收益率，通过上证指数和深证成指算得对应市场的市场平均日收益率，再将其分别对应回归，得出各股的贝塔系数.将收集到的从2009年5月至2013年5月此间四年的石油行业各股周K整理计算得出的收益率结合对应的市场收益率回归，由此得到各股当年的贝塔系数，再采用不同的预测方法，经由比较不同方法的准确性来确定一个较为准确的各股2013年5月至2014年5月的贝塔系数的预测值.1.2数据选取论文通过东方财富网和通达信软件获取数据，主要为石油行业各股的日K和周K，通过按股票分类整理归集，共24只股票.在贝塔系数的测算这一部分，选取的是24只股票2012年5月2日到2013年5月2日的信息，去除停牌日和节假日，共计243d的数据，样本容量较大，得到的贝塔系数测算值较准确.即论文对24只股票、每只股票243个数据分别进行回归分析.在贝塔系数的预测这一部分，由于研究贝塔系数的变化是需要一段时间来反映的,故选择了一段较长的时间，希望得到更加准确的结果.计算得出2009年5月8日到2013年5月2日此四年的石油行业各股的贝塔系数值用于贝塔系数的预测可以反映各股贝塔系数的变化趋势.由于辽通化工、惠博普、仁智油服、恒泰艾普、国际实业、通源石油、潜能恒信、龙宇燃油等8只股票上市时间较短，没有足够的数据用以分析，得出的预测值不具有参考价值，因此，论文在进行贝塔系数预测时将这8家公司的数据予以剔除，选择了余下16家公司进行回归分析.这些收集的数据主要通过计算获得各股的日收益率[4]，公式如下：Ri，t=lnPi，t-lnPi，t-1，（1）Pi，计算得各交易日的各股日收益率Ri，，t是股票i在t时刻的收益率；t是股票在i在t时刻的收盘价；Pi，t-1是股票i在t-1时刻的收盘价.再由记录的各交易日的市场指数测算得市场收益率.公式如下：Rm，）-ln（indext-1），t=ln（indext（2）式中：Rm，indext是市场组合m在t时刻的收盘指数；indext-1是市场组合m在t-1时t是t时刻的市场收益率；刻的收盘指数.1.3贝塔系数的测算通过单一指数模型求石油行业全24只股票的贝塔系数：第一步：记录石油行业24只股票及相应市场指数的每个交易日的数据，如图1.
2014年4月练丽莎，等：我国石油行业贝塔系数的测算与预测-641-图1股票数据Fig.1Stockdata第二步，由式（1），（2）算得日收益率，如图2.再通过Excel的数据分析功能获得各股贝塔系数及其回归方程拟合优度R2，其中F18为贝塔系数值，F5为R2，此处以辽通化工为例.图2回归方程拟合优度Fig.2Regressionequation’sgoodnessoffit重复上述步骤，得各股的贝塔系数测算结果如下：辽通化工000059（0.980740）、准油股份002207（0.257807）、仁智油服002629（0.940769）、沈阳化工000698（0.984163）、广聚能源000096（0.579663）、国际实业000159（0.661540）、通源石油300164（0.947945）、泰山石油000554（0.538310）、茂化实华000637（0.916541）、岳阳兴长000819（0.777059）、大庆华科000985（0.521060）、海越股份600387（0.301473）、S上石化600688（0.168322）、中国石油601857（0.294873）、海油工程600583（0.055537）、中国石化（0.443159）、延长化建600248（0.265884），以上17只股票其β<1，属于低风险具有稳定性的股票；β>1的股票共有7只，它们是惠博普002554（1.264672）、东华能源002221（1.010393）、潜能恒信300191（1.211057）、恒泰艾普300157（1.218986）、龙宇燃油603003（1.572536）、中海油服601808（1.006702）、天利高新600339
-642-河南科学第32卷第4期（1.220078），这7只股票相较于市场收益率波动的变化幅度较大，比其余19只股票风险略高.并且这24只石油股中辽通化工000059、东华能源002221、仁智油服002629、沈阳化工000698、茂化实华000637、中海油服601808这6家股票的贝塔值都是接近于1的，故可视市场收益情况选择投资.由上述数据做出了石油行业24只股票的贝塔系数散点图，如图3所示.从图3可知，石油行业股票多为低风险股票，有多只股票β<1，相应的其表现出的收益能力就有限.将计算得到的贝塔值分类如表1.图3散点图Fig.3Scatterdiagram从测算结果汇总成此表，其中惠博普等7只股票的贝塔系数值大于1，其风险高于市场平均风险水平；而余下17只股票的贝塔系数值均小于1，表示这部分股票的风险水平是在市场平均风险水平之下的.表1β值0～11.0～+贝塔值分类表股票名称Tab.1Classificationofβ准油股份、海越股份、S上石化、中国石油、海油工程、中国石化、延长化建、辽通化工、仁智油服、沈阳化工、广聚能源、国际实业、通源石油、泰山石油、茂化实华、岳阳兴长、大庆华科惠博普、东华能源、潜能恒信、恒泰艾普、龙宇燃油、中海油服、天利高新通过前章计算本文将石油行业24只股票以贝塔系数等于1为界分为两类，以第一类为例，亦即贝塔系数小于1的企业，如中国石油、中国石化，首先这些股票多为是国企，其次，这些上市公司多为上下游一体化，既有采油业务，也有炼化、销售业务，这样就极大地分散了风险.当国际油价上涨时，采油业务赢利较多，炼油业务会出现亏损；油价降低，炼化业务利润较高.这些企业，上下游业务一体化，相当于企业管理中的供应链管理或者叫整合，降低了风险.特大型国有企业股票本身就相当于是一个投资组合.第二类，中海油田服务股份有限公司（中海油服601808）是以提供服务为主，它的业务特点决定了系统性风险较大.新疆独山子天利高新技术股份有限公司（天利高新600339）是一家高新技术企业，高新技术企业股票系统性风险普遍较大.华油惠博普（HBP）科技股份有限公司（惠博普002554）是一家专注于为油气田用户提供最佳的工艺技术及设备系统解决方案的高科技企业.恒泰艾普石油天然气技术服务股份有限公司（.），简称：恒泰艾普（LandOcean）（恒泰艾普300157），是一家石油勘探与开发领域高端技术研发、产品销售、技术服务一体化的、国际国内同步发展的油气综合服务企业.这些企业多为提供石油相关高新技术或石油服务的有限公司，他们提供的服务性质决定了他们势必会有较高的风险.1.4贝塔系数的预测首先使用历史贝塔系数法预测，即相邻各年贝塔值均相同，然而通过上表我们不难发现，石油行业股前后两年的贝塔系数相关性极低.因此，采用历史贝塔系数法来预测未来贝塔系数是欠准确的.表22009年预测2010年相关系数0.184573相邻两年贝塔系数相关性检验2010年预测2011年0.2062762011年预测2012年0.139065Tab.2Correlationtestofβinadjacentyear由丛欣伟等（2011）的研究结果可知，布鲁姆调整法的准确性在常见预测法中是相对较高的，且结合
2014年4月练丽莎，等：我国石油行业贝塔系数的测算与预测-643-2009年到2011年的数据用布鲁姆调整法预测得到2012年的各股贝塔系数值也均与2012年的实际测算出的贝塔值相差不大，如表3.表3股票名称东华能源准油股份沈阳化工广聚能源泰山石油茂化实华岳阳兴长大庆华科对2012年预测的各股贝塔系数与测算的贝塔系数比较测算的β1.0103930.2578070.9841630.5796660.5383100.9165410.7770590.521060股票名称海越股份S上石化中海油服天利高新中国石油海油工程中国石化延长化建预测的β0.4855010.7012411.2864931.073929-0.7844301.723450-0.8826100.384326测算的β0.3014730.1683221.0067021.2200780.2948730.0555370.4431590.265884Tab.3Comparisonofβin2012betweenpredictionandcalculation预测的β1.1402600.6159201.1928130.8638502.2502420.9683420.9885230.882285应用布鲁姆调整法结合2009年到2012年的数据对2013年的各股贝塔系数做预测得表4.表4股票名称准油股份东华能源沈阳化工广聚能源泰山石油茂化实华岳阳兴长大庆华科通过布鲁姆调整法对2013年各股贝塔值的预测Tab.4Predictionofβin2013byBlumeadjustmodel预测的贝塔值β1.7419921.0520401.1561751.1661461.2058120.9728621.1465530.895330股票名称海越股份S上石化中海油服天利高新中国石油海油工程中国石化延长化建预测的贝塔值β2.3230902.4004011.2678731.4335180.1521690.8961790.3193973.125191表4中延长化建的贝塔系数与其长期贝塔系数有明显差异，以下对部分贝塔系数有明显偏差的股票做说明如表5.表5股票名称辽通化工准油股份东华能源惠博普仁智油服恒泰艾普沈阳化工广聚能源国际实业贝塔值/β0.9807400.2578071.0103931.2646720.9407691.2189860.9841630.5796660.661540各股的回归方程拟合优度R2股票名称通源石油泰山石油潜能恒信茂化实华岳阳兴长大庆华科海越股份S上石化龙宇燃油贝塔值/β0.9479450.5383101.2110570.9165410.7770590.5210600.3014730.1683221.572536R20.2337290.1449530.2625900.2640080.2697640.1555930.0160750.0114190.280061Tab.5Regressionequation’sgoodnessoffit0.3423660.0211230.2182840.1556580.4216840.2140070.3218900.1368210.204411经过计算得到上表，共有20只股票的R2在0至0.3之间，R2在0.3到0.5的有3只股票.其中准油股份002207、海越股份600387、S上石化600688、海油工程600583、延长石化600248的回归方程拟合优度R2均较低，其余股票的拟合优度R2均在0.3左右.由此不难发现，延长化建的拟合优度偏低，那么根据历史数据预测出的2013年的贝塔系数偏高也就得到了合理解释.
-644-河南科学第32卷第4期回归方程的拟合优度对于贝塔系数的预测结果是有影响的，R2越小，预测的结果也就距离达到准确的标准越远.以海油工程600583为例，其测算出的贝塔系数如表6.表6时间β值20091.140994海油工程数据20101.82025320111.25833220120.055537Tab.6DataofCNOOCengineering其从2009年5月8日到2012年5月2日贝塔值均在1以上且波动较大，预测的2012年的贝塔值为1.723450，而在2012年5月2日至2013年5月2日这个时间段，贝塔值又回到了一个较小的数值，故而回归方程拟合优度R2较小，进而会影响到其预测结果.2结论论文应用单一指数模型、最小二乘法、布鲁姆调整法等方法研究石油行业贝塔系数的测算和预测问题.论文的主要工作分为贝塔系数的测算和预测两个主要部分.通过石油行业24家上市公司大量数据的收集和整理分析，得出以下结论：1）石油行业上市公司中贝塔系数也即系统性风险大于1的企业有7家，小于1的有17家.贝塔系数小于1主要是中国石油、中国石化等上下游一体化的石油企业，因其业务的综合性较强，对某项影响因素的敏感性变动方向相反，因而贝塔系数较低.贝塔系数大于1的主要是提供石油服务的高新技术企业.高新技术企业因其自身特点，投入资金大、风险高、技术更新较快等，使得其贝塔系数普遍较高.2）贝塔系数预测，应用布鲁姆调整模型，大部分企业拟合优度较高；有准油股份、广聚能源、泰山石油、海越股份、S上石化、海油工程、中国石化、延长化建等8家企业，拟合优度较差，源于其股票测算的贝塔值波动较大.参考文献：［1］丛欣伟．布鲁姆调整法在中国股市有效性的实证检验［J］．行政事业资产与财务，2011（6）：8-10．［2］韦念幸．酒店旅游行业股票长期贝塔系数的测算与预测［J］．金融经济，2009，18：68－70.［3］赵佳妮．浅谈CAPM模型中β的作用于局限性［J］．学理论，2012，20：141－142.［4］马喜德，郑振龙．贝塔系数的均值回归过程［J］．工业技术经济，2006，1：100－101.（编辑康艳）