如何运用 CAPM 进行股票持有的分析

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【摘要】本文采取了由上而下的投资分析，分别调查了澳大利亚最大的电讯有限公司 Telstra（ASX：TLS）和新加坡的全资子公司 Optus（ASX：SGT）。采用资本资产定价模型（CAPM）分别计算两家公司（TLS.AX 和 SGT.AX）的 beta 数值（0.3630 和 0.0721）和预期收益率（4.89% 和 3.12%）。

【关键词】CAPM 股票 分析

一、行业概述

（一）澳大利亚的电信业

近几年，澳大利亚电信业正面临迅勐发展的时期。以手机市场为例，到 2013 年底，三大电信公司（Telstra 公司，Optus 公司，沃达丰）在澳大利亚的移动用户数已经达到 2650 万，其中，Telstra 公司提供了 1580 万的移动服务，而 Optus 公司拥有 959 万用户。（年度报告）

1.公司收益。随着整个行业的发展，电信服务业也表现出良好态势。首先，从 Telstra 公司 2013 年的年度报表可以发现，2013 财年收益率增加了 1.1%，达到 255.02 亿。与此同时，Optus 公司在最近几年同样表现良好。

2.科技进步。目前有两个因素对电信服务业起着至关重要的作用，首先是 4G 技术的长期演进（LTE），4G 网络的发行将会是电信公司争取客户的重要标准，目前有澳洲电信、Optus 公司、沃达丰（Vodafone）和 TPG 电信提供 4G 网络。

二、资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model）

采用 CAPM 模型反映有效投资组合预期收益率和风险之间的均衡关系。模型的采用可以在两个方面发挥作用：（1）可以评估与系统风险相关的股票价格风险的水平；（2）有助于估算市场交易中的预期收益率。

这个模型中的市场敏感度由下面的公式体现：

Β=cov（ri，rm）/var（rm）

ASX200 可以看作有效边界上的最佳市场投资组合，根据持有期回报率，在 excel 中采用三种方法进行估算：

（1）采用斜率函数计算 =（斜率（y 已知，x 已知））

（2）采用公式 β＼=cov（ri，rm）/var（rm）（=covar（array1，array2）/var（number1，numbe2））

（3）运用回归模型（数据—数据 分析—回归）

可以发现，三种方法稍微有点区别，前面两种方法可以简单进行鉴别，回归方法为 β 精确估算提供更多的相关信息：

如上表所示，R2（TLS）=12.42%，因此 Telstra 股票中大约 12.42% 的风险属于系统性风险。同样的步骤表明，新加坡电信有限公司中 0.53% 的风险是不可分散的。可以合理推测出 Telstra 公司占有大量的市场份额，与新加坡电信有限公司相比，其 R2 应该更大。

此外，两家公司的 P 值都大于 0.05，表明该模型无显着意义。这意味着公司在 5 年的时间里，不仅要遭遇系统性的风险，还要承担特有风险（自新产品的开发、员工罢工或者其他电信公司的竞争）。

三、建议

电信服务业绝对有很好的增长前景，建议投资者收购这个行业内的公司的股票。Telstra 公司和 SingTel 公司都有较好的财务情况，与 SingTel 公司 3.12% 的收益率相比，Telstra 公司的收益率相对较高（4.89%）。但是，它也有较高的 beta，也就是它更容易揭穿市场的运作。在过去 5 年里，它分给股东更多的定期分红（$0.28），是股价的 5.2%。建议投资者购买 Telstra 公司的股票，并且长期持有，这为投资者提供了更稳定、长期增长的收益。在过去几年，SingTel 公司经历了大幅度的上升，其目前的股价低于内在价值，建议投资者短期持有 SingTel 公司的股票，并采取错误定价的优势。

参考文献

[1]2014 Outlook on Telecommunications， Interview with Craig Wigginton http：//www.deloitte.com/view/en_US/us/Industries/industry- outlook/839e85e47142b310VgnVCM2000003356f70aRCRD.htm.

[2]2014 Predictions： Six trends the telecom industry should look out for in 2014， by Michael peeters.http：//www.rcrwireless.com/article/20140113/wireless/2014-predictions-six-trends-the- telecom-industry-should-look-out-for-in-2014/.

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作者简介：杨媛（1988-），女，汉族，重庆永川人，硕士，助教。研究方向：金融数学。


作者 杨媛