股票风险系数如何计算

如何计算一支股票的风险系数并给其定价？

用夏普比率计算公式：=[E(Rp)-Rf]/σp。

其中E(Rp)：投资组合预期报酬率 Rf：无风险利率 σp：投资组合的标准差如果每个股票都用这个公式算很复杂，况且一般软件业没有这个计算功能。

其实有个很简单的方法。

拿江西铜业举例，上证指数上涨了1.2%，而江西铜业上涨了2.35%.说明他的风险系数大于市场平均收益率一倍，为什么，2.35除以1.2就行了。

所以要是风险厌恶者，这种股票就不会选择的。

选择指数上证1%，个股也跟随上涨1%的。

上证上涨1%可以看成是无风险收益率，超过上证的就可以看做是超水平收益率。

【如何计算股票的风险】急！！！一只股票的风险系数怎么算根据它每...

系统性风险可以用贝塔系数来衡量。

系统性风险即市场风险，即指由整体政治、经济、社会等环境因素对证券价格所造成的影响。

系统性风险包括政策风险、经济周期性波动风险、利率风险、购买力风险、汇率风险等。

这种风险不能通过分散投资加以消除，因此又被称为不可分散风险。

系统性风险可以用贝塔系数来衡量。

β系数也称为贝塔系数（Beta coefficient），是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。

β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性，在股票、基金等投资术语中常见。

贝塔的计算公式为：其中Cov(ra,rm)是证券a的收益与市场收益的协方差；是市场收益的方差。

因为：Cov(ra,rm) = ρamσaσm所以公式也可以写成：其中ρam为证券a与市场的相关系数；σa为证券a的标准差；σm为市场的标准差。

什么是风险系数

具体说来，现行学术界对此有四种说法： 1：经营指标N越高则影形面积越大经营者所冒风险也越大故人可称为风险系数.人所对应的影形面积P，即经营者所冒风险概率可简称为风险度表3示风险系数对应的风险度表 2： β为该项投资的风险对社会平均风险的比率称为风险系数.关于公路收费经营的风险系数β的取值有些学者通过对中国现有收费公路的盈利性、风险性分析认为公路收费经营的风险小于或等于社会平均风险β可在0.9~1.0范围内取值 3： 通过对风险的认识、估计、评价然后得出的风险值称为风险系数.其计算公式：风险系数=全部项目耗费的地勘费总额有成果项目耗费的地勘费总额-1(3)贬值系数（ε） 4： 如果P{R>R设计}=1-α，则称在（1-α）100%置信度下保证了要求的可靠度R设计，α称为风险系数.相当于要求的是可靠度单侧置信下限，即RL=R设计，而设计人员最感兴趣的就是保证产品的该最低可靠度风险系数是由很多系数构成的一个综合衡量投资收益的计算工具其中有一个重要的系数—称为“贝塔系数”它是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。

在股票、基金等投资术语中常见。

贝塔系数是统计学概念，它反映的是某一投资对象相对于大盘的表现情况。

其绝对值越大，显示其收益变化幅度相对于大盘的变化幅度越大；绝对值越小，显示其变化幅度相对于大盘越小。

如果是负值，则显示其变化的方向与大盘的变化方向相反：大盘涨的时候它跌，大盘跌的时候它涨。

这一指标可以作为考察基金经理降低投资波动性风险的能力。

贝塔系数利用回归的方法计算。

贝塔系数为1即证券的价格与市场一同变动。

贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动。

贝塔系数低于1（大于0）即证券价格的波动性比市场为低。

公式贝塔系数应用贝塔系数反映了个股对市场（或大盘）变化的敏感性，也就是个股与大盘的相关性或通俗说的“股性”。

可根据市场走势预测选择不同的贝塔系数的证券从而获得额外收益，特别适合作波段操作使用。

当有很大把握预测到一个大牛市或大盘某个不涨阶段的到来时，应该选择那些高贝塔系数的证券，它将成倍地放大市场收益率，为你带来高额的收益；相反在一个熊市到来或大盘某个下跌阶段到来时，你应该调整投资结构以抵御市场风险，避免损失，办法是选择那些低贝塔系数的证券。

为避免非系统风险，可以在相应的市场走势下选择那些相同或相近贝塔系数的证券进行投资组合。

比如：一支个股贝塔系数为1.3，说明当大盘涨1%时，它可能涨1.3%，反之亦然；但如果一支个股贝塔系数为-1.3%时，说明当大盘涨1%时，它可能跌1.3%，同理，大盘如果跌1%，它有可能涨1.3%。

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每股股利支付率的计算公式是什么？

一般说来，金融市场上资金的购买价格，可用下式表示： 利率 = 纯粹利率+通货膨胀附加率+变现力附加率+违约风险附加率 +到期风险附加率 基本财务比率 ： 变现能力比率 ： 流动比率 速动比率 保守速动比率=（现金+短期证券+应收帐款净额）/流动负债 资产管理比率 ： 营业周期 存货周转天数 存货周转率 应收帐款周转天数 应收帐款周转率 流动资产周转率 总资产周转率 负债比率 ： 资产负债率 产权比率 有形净值债务率 已获利息倍数 长期债务与营运资金比率 赢利能力比率 ： 销售净利率 销售毛利率 资产净利率 净资产收益率 权益乘数=1/(1-资产负债率) 权益净利率=资产净利率*权益乘数 资产净利率=销售净利率*资产周转率 权益净利率=销售净利率*资产周转率*权益乘数 上市公司财务比率 ： 每股收益=净利润÷年末普通股总数 每股收益=（净利润-优先股股利）÷（年末股份总数-年度末优先股数） 平均发行在外的普通股股数=∑（发行在外普通股股数*发行在外月份数）÷12 市盈率=普通股每股市价/普通股每股收益 每股股利=股利总额/年末普通股股份总数 股票获利率=每股股利/每股市价 股利支付率=每股股利/每股净收益 股利保障倍数=每股收益/每股股利 留存盈利比率=（净利润-全部股利）/净利润 每股净资产=年末股东权益/年末普通股数 市净率=每股市价/每股净资产 现金流量分析 ： 销售收现比=销售收现/销售额 预计销售商品收入=销售额*增长率*销售收现比 预计经营现金流出=销售商品流入/流入流出比 预计购买商品和劳务付现=经营现金流出*购买商品和劳务占经营活动流出百分比 现金到期债务比 现金流动负债比 现金债务总额比 销售现金比率 每股营业现金净流量 全部资产现金回收率 现金满足投资比率=近5年经营活动现金净流入/近5年资本支出、存货增加、现金股利之和 现金股利保障倍数 净收益营运指数=经营净收益/净收益=（净收益-非经营收益）/净收益 经营活动净收益=净收益-非经营收益 经营所得现金=经营活动净收益+非付现费用 现金营运指数=经营现金净流量/经营所得现金 （外部）融资需求 =资产增加额-负债自然增加额-留存收益的增加额 =新增销售额*（敏感资产百分比-敏感负债百分比）-预计销售收入*预计销售净利率*（1-股利支付率） 外部融资占销售增长比=资产销售百分比-负债销售百分比-销售净利率*（1+增长率）/增长率）*（1-股利支付率） 内含增长率为仅仅*内部积累从而外部融资额为零时的销售增长率。

可持续增长率是指不增发新股并保持目前经营效率和财务政策条件下公司销售所能增长的最大比率。

可持续增长率的假设条件如下： 公司目前的资本结构是一个目标结构，并且打算继续维持下去； 公司目前的股利政策是一个目标股利政策，并且打算继续维持下去； 不愿意或者不打算发售新股，增加债务是其唯一的外部筹资来源； 公司的销售净利率将维持当前的水平，并且可以涵盖负债的利息； 公司的资产周转率将维持当前的水平。

在上述假设条件成立时，销售的实际增长率与可持续增长率相等。

可持续增长率的计算公式： 根据期初股东权益计算： 可持续增长率=股东权益增长率 =销售净利率*总资产周转率*收益留存率*期初权益期末总资产乘数 根据期末股东权益计算 可持续增长率=收益留存率*销售净利率*（总资产额/股东权益）*总资产周转率 1-收益留存率*销售净利率*（总资产额/股东权益）*总资产周转率 基本损益方程式。

利润=单价*销量—单位变动成本* 销量—固定成本 损益方程式的变换形式 ①求销售量的方程式 销量=（固定成本+利润）/（单价-单位变动成本） ②求单价的方程式 单价=（固定成本+利润）/销量+单位变动成本 ③求单位变动成本的方程式 单位变动成本=单价-（固定成本+利润）/销量 ④求固定成本方程式 固定成本=销量*（单价一单位变动成本）-利润 包含期间成本的损益方程式： 税前利润=单价*销量-（单位变动产品成本+单位变动销售和管理费）*销量-（固定产品成本+固定销售和管理费） 计算税后利润的损益方程式 税后利润=（单价*销量-单位变动成本*销量-固定成本）*（1-所得税率） 以上式计算实现目标税后利润的销售量时，可以表示为： 销量=[固定成本+税后利润/（1-所得税率）] /（单位-单位变动成本） .边际贡献方程式 ⑴边际贡献、边际贡献率和变动成本率 A。

边际贡献是指销售收入与变动成本的差额， 即：边际贡献=销售收入-变动成本。

也可用单位产品表示， 边际贡献=单价-单位变动成本。

由于对变动成本的理解不同，边际贡献又可具体分为制造边际贡献和产品边际贡献。

制造边际贡献=销售收入-产品制造变动成本 产品边际贡献=制造边际贡献-销售和管理变动成本 B。

边际贡献率是指边际贡献占销售收入的比率，即： 边际贡献率=（边际贡献/销售收入）*100% 通常，边际贡献和边际贡献率都是指产品边际贡献和产品边际贡献率。

C。

变动成本率是指变动成本占销售收入比率，即 变动成本率=变动成本/销售收入*100% 或者=单位变动成本/单价*100% 变动成本率+边际贡献率=1 ⑵边际贡献方程式 利润=销量*单位边际贡献-固定成本 上式也可以变换成其它形式： 销量=（固定成本+利润）/单位边际贡献 单位边际贡献=（固定成...

股票的预期收益率和方差怎么算

具体我也不太清楚，所以帮你搜了一下，转发给你看，希望能帮到你！例子：上面两个资产的预期收益率和风险根据前面所述均值和方差的公式可以计算如下：1。

股票基金预期收益率=1/3*(-7%)+1/3*12%+1/3*28%=11%方差=1/3[(-7%-11%)^2+(12%-11%)^2+(28%-11%)^2]=2.05%标准差=14.3%（标准差为方差的开根，标准差的平方是方差）2。

债券基金预期收益率=1/3*(17%)+1/3*7%+1/3*(-3%)=7%方差=1/3[(17%-7%)^2+(7%-7%)^2+(-3%-7%)^2]=0.67%标准差=8.2%注意到，股票基金的预期收益率和风险均高于债券基金。

然后我们来看股票基金和债券基金各占百分之五十的投资组合如何平衡风险和收益。

投资组合的预期收益率和方差也可根据以上方法算出，先算出投资组合在三种经济状态下的预期收益率，如下：萧条：50%*(-7%)+50%*17%=5%正常：50%*(12%)+50%*7%=9.5%繁荣：50%*(28%)+50%*(-3%)=12.5%则该投资组合的预期收益率为：1/3*5%+1/3*9.5%+1/3*12.5%=9%该投资组合的方差为：1/3[(5%-9%)^2+(9.5%-9%)^2+(12.5%-9%)^2]=0.001%该投资组合的标准差为：3.08%注意到，其中由于分散投资带来的风险的降低。

一个权重平均的组合（股票和债券各占百分之五十）的风险比单独的股票或债券的风险都要低。

投资组合的风险主要是由资产之间的相互关系的协方差决定的，这是投资组合能够降低风险的主要原因。

相关系数决定了两种资产的关系。

相关性越低，越有可能降低风险。

贝塔系数怎么计算 具体

计算方法贝塔的计算公式为：其中Cov(ra,rm)是证券a的收益与市场收益的协方差；是市场收益的方差。

因为：Cov(ra,rm) = ρamσaσm所以公式也可以写成：其中ρam为证券a与市场的相关系数；σa为证券a的标准差；σm为市场的标准差。

举例说明全体市场本身的β系数为1，若基金投资组合净值的波动大于全体市场的波动幅度，则β系数大于1。

反之，若基金投资组合净值的波动小于全体市场的波动幅度，则β系数就小于1。

β系数越大之证券，通常是投机性较强的证券。

以美国为例，通常以标准普尔五百企业指数（S&P 500）代表股市，贝塔系数为1。

一个共同基金的贝塔系数如果是1.10，表示其波动是股市的1.10 倍，亦即上涨时比市场表现优10%，而下跌时则更差10%；若贝塔系数为0.5，则波动情况只及一半。

β= 0.5 为低风险股票，β= l. 0 表示为平均风险股票，而β= 2. 0 表示 高风险股票，大多数股票的β系数介于0.5到1.5间 。

如果 β 为 1 ，则市场上涨 10 %，股票上涨 10 %；市场下滑 10 %，股票相应下滑 10 %。

如果 β 为 1.1， 市场上涨 10 %时，股票上涨 11%， ；市场下滑 10 %时，股票下滑 11% 。

如果 β 为 0.9， 市场上涨 10 %时，股票上涨 9% ；市场下滑 10 %时，股票下滑 9% 。

影响因素β系数是度量某种（类）资产价格的变动受市场上所有资产价格平均变动影响程度的指标，是采用收益法评估企业价值时的一个关键的企业系统风险系数。

评估人员有必要对影响β系数的各种因素进行分析，以恰当确定评估对象的系统风险。

涉及β系数的两个折现率模型确定β系数的模型有两种形式。

一种是CAPM模型（资本资产定价模型，也称证券市场线模型，security market line）:E(Ri)= Rf+βi(Rm-Rf) 其中：E(Ri)= 资产i的期望收益率Rf = 无风险收益率Rm = 市场平均收益率另一种是市场模型：E(Ri)=αi+βiRm这两个模型都是单变量线性模型，都可用最小二乘法确定模型中的参数。

在这两个模型中，β系数都是模型的斜率。

当αi = Rf(1-βi)时，这两个模型是可以互相转换的。

但是，这两个模型的假设前提、变量所采用的数据和应用条件都不相同。

从理论上说， CAPM模型是建立在一系列严格的假设前提下的均衡模型。

其假设前提是完备的市场、信息无成本、资产可分割、投资者厌恶风险、投资者对收益具有共同期望、投资者按无风险资产收益率自由借贷等。

即CAPM模型是描述市场处于均衡状态下的资产期望收益率E(Ri)与资产风险补偿（Rm-Rf）的关系。

而市场模型是描述资产期望收益率与市场平均收益率之间的关系。

市场模型体现的是资产的期望收益率与市场期望收益率之间的关系，而不论该市场是否处于均衡状态。

其中的β系数体现的是市场的期望收益率变动对资产期望收益率变动影响的程度。

采用CAPM模型确定β系数，必然要涉及无风险收益率，从而引起了对该模型的争议。

布莱克（Black,1972）在《限制借贷条件下的资本市场均衡》一文中指出：由于通货膨胀的存在，真正的无风险利率是不存在的。

因此布莱克认为，CAPM模型的基础本身就存在问题。

但CAPM模型还是普遍地得到了应用。

在美国，CAPM模型中的无风险收益率采用的是长期国债利率。

证券指数的选择对β系数的影响市场平均收益率Rm通常采用证券市场的某一指数的收益率。

目前，我国的证券市场指数有多种，包括上证综合指数、深证综合指数、沪深300指数、深证成份指数、上证A股指数与B股指数、上证180指数、深证A股指数与B股指数和新上证综合指数等。

各指数所代表的证券及编制的方法都是有区别的。

评估人员应掌握各种指数的基本信息和编制方法，分析证券指数的编制方法是否对所评估企业的收益率产生影响。

计算中所采用数据时段长短对β系数的影响收益法中的β系数应该是能代表未来的β系数。

但我们计算β系数通常只能利用历史数据，但所采用历史数据的时段是长一些还是短一些好呢？采用数据的时段越长，β系数的方差将能得到改善，其稳定性可能会提高，但时段过长，由于企业经营的变化、市场的变化、技术的更新、竞争力的变迁、企业间的兼并与收购行为以及证券市场特征的变化等都有可能影响β系数的计算结果。

一般认为，最佳的计算时段为4-6年。

下面以上证综合指数的收益率作为市场平均收益率，得出桂林旅游在不同时段下的β系数如下：可见，桂林旅游β系数计算的时段不同，差异很大。

计算时段的长短对β系数的影响证券收益率的单位时段可以按日、按周、按月计算。

计算单位时段长短不同，可能会对β系数产生影响。

对2002年至2007年期间的桂林旅游和上证综合指数分别按周和按月进行收益率计算，得出桂林旅游在收益率不同单位时段情形下的不同的β系数。

按周计算收益率较按月计算收益率得出的β系数小。

国外大多数的研究人员认为β系数计算应该采用月收益率。

如果采用日收益率，虽然会增多许多观察值，但会引起诸如非同步交易等问题。

哈瓦威尼、科拉多和沙茨伯格（Hawawini,Corrado an Schatzberg,1991）的研究指出：如果使用日收益率资料计算β，由于收益率分布相对于正态分布呈宽尾状，最小二乘法估计法可能无效。

我国学者吴世农检验了1992年6月-1994年12月间在上海、深圳...

股票的仓位是怎么计算出来的

仓位是指投资人实际投资和实有投资资金的比例。

，计算公式为：实际投资资金 ÷ 实有投资资金=仓位一、如何控制仓位科学的建仓、出场行为在很大程度上可以避免风险，使资金投入的风险系数最小化，虽然在理论上来讲其负面的因素也可能带来了利润的适度降低，但股票市场是高风险投资市场，确定了资金投入必须考虑安全性问题，保障原始投入资金的安全性才是投资的根本，在原始资金安全的情况下获得必然的投资利润，才是科学、稳健的投资策略。

二、仓位管理方法1、根据市场调整仓位.市场多数情况下都是处于涨涨跌跌的状态下，很多情况下会让投资者出现措手不及的时刻.在投资者在交易中遇到这种行情变化明显的时候，要及时调整自己的交易策略，适时改正仓位的结构.2、避免分散投资.交易者每建一个仓位就预示着风险就多一点，如果选择将资金进行分散管理的话，就相当于同时承担几种不同的风险.显然环球金汇这种方法从仓位管理的角度上来说是不正确的.所以投资者在日常的操作上应该尽量避免这种分散投资的行为.3、注意市场，不进则退.有时候当我们处于市场中的时候难以把握市场的整体动向，具体的方向不是很明确，无法对接下来的行情进行自己的分析预测，这个时候与其赌一把不如斩仓旁观，等到市场方向明确以后，在进场操作.4、未雨绸缪.在我们每次建立一个仓位的时候都要记得给这个仓位设置自己的止损点位，确认自己可接受的风险范围，做好仓位的风险防范措施.5、适度建立仓位.每一笔交易都有一定的风险，所以当投资者在建立仓位的时候要全面考虑市场的具体情况，包括风险大小，方向的明确度，每一笔仓位都应该建立适度.避免在遇到波动比较大的时候一次性产生较大损失.三、仓位与风险这里提到的＂仓位＂，正是投资中最重要的因素，却常常被散户投资者忽视。

对投资高手而言，由于深知自己随时可能犯错误，所以，他们善于通过仓位控制风险。

这包括如下三点：其一，即便把握再大、确定性再高，他们也不会在单一品种上投入全部资金。

从回避市场非系统性风险的角度说，单一个股的极限持仓一般不超过20%。

资金稍微大一点（比如超过千万元）的投资者，单一个股的持仓极限就应该限定在10%。

很多小投资者喜欢满仓进出一只股票，这固然可能带来暴利，但也可能因此而蒙受较大损失。

小散户在股市中进出，为了追逐短期超额利润，是可以满仓单一品种的，但前提是必须做好功课，做好风险防范的预案。

其二，在行情不明朗的时候，低仓位介入，一旦行情趋势明朗，则要么清仓要么满仓。

投资高手对于市场有着敏锐的感觉，但市场向上的趋势与自己的判断一致的时候，他们敢于大胆出击满仓进出。

当市场向下的趋势与自己的判断一致的时候，他们会及时清仓以待。

当市场趋势与自己判断不一致的时候，他们会用较少的仓位进出，寻找市场感觉。

这样做，可以让利润飞起来，也可以让亏损锁定，从而达到牛市赚大钱熊市少亏钱的目标。

其三，轻易不补仓，而是及时斩仓。

但行情趋势向自己预期的方向发展的时候，敢于逐渐加大仓位。

2010年，一位投资高手在某只股票13元的时候买进一成仓位，在15元的时候加仓到两成，到20元的时候反而重仓到四成。

最后，股价达到30多元，才逐渐退出，从而使得利润最大化。

当然，投资高手在重仓之后，往往根据行情变化调整仓位。

四、仓位控制注意事项：1，决定采用这个技巧前，对要操作的品种的规律，对自己在该品种各个阶段的心态变化，都要十分熟悉，做到知己知彼——要做到这点，对品种的跟踪至少要有一个由涨转跌或由跌转涨的过程。

2，只有当基本面支持该品种走出单边势的时候，才可使用该方法，如果是震荡势或正在反转时使用， 往往得不偿失。

3，一定要遵循金字塔的原则，这样才能保证自己的成本低于市场。

4，加仓往往和滚动开平、主动锁仓等结合运用。

5，始终要认识到，加仓操作只是一种技巧，加仓是为了盈利，不要为了加仓而加仓

股票涨β系数计算方式有哪些？

（一）单项资产的β系数 单项资产系统风险用β系数来计量，通过以整个市场作为参照物，用单项资产的风险收益率与整个市场的平均风险收益率作比较，即： 另外，还可按协方差公式计算β值，即 注意：掌握β值的含义 ◆ β=1，表示该单项资产的风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化，其风险情况与市场投资组合的风险情况一致； ◆ β>1，说明该单项资产的风险收益率高于市场组合平均风险收益率，则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险； ◆ β

如何用回归直线法求资产的系统风险系数β

从本世纪七十年代以来，西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。

这些检验大体可以分为三类： 1.风险与收益的关系的检验 由美国学者夏普（Sharpe）的研究是此类检验的第一例。

他选择了美国34个共同基金作为样本，计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是： a、在1954—1963年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。

b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。

c、风险与收益的关系是近似线形的。

2.时间序列的CAPM的检验 时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black,Jensen与Scholes在1972年做的，他们的研究简称为BJS方法。

BJS为了防止β的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列CAPM检验的标准模式，具体如下： a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。

b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合，划分的标准是β系数的大小。

这样从高到低系数划分为10个组合。

c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的β系数。

d、 将第二期估计出的组合β值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回归。

并对组合的αp进行t检验。

其中：Rft为第t期的无风险收益率 Rmt为市场指数组合第t期的收益率 βp指估计的组合β系数 ept为回归的残差 BJS对1931—1965年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实际的回归结果与理论并不完全相同。

BJS得出的实际的风险与收益关系比CAPM 模型预测的斜率要小，同时表明实际的αp在β值大时小于零，而在β值小时大于零。

这意味着低风险的股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。

3.横截面的CAPM的检验 横截面的CAPM检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth(FM)在1973年做的，他们所采用的基本方法如下： a、根据前五年的数据估计股票的β值。

b、 按估计的β值大小构造20个组合。

c、计算股票组合在1935年—1968年间402个月的收益率。

d、 按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。

Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep 这里：Rp为组合的月收益率、 βp为估计的组合β值 bp2为估计的组合β值的平方 sep为估计βp值的一次回归方程的残差的标准差 g0、g1、g2、g3为估计的系数，每个系数共402个估计值 e、对四个系数g0、g1、g2、g3进行t检验 FM结果表明： ①g1的均值为正值，在95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与β值成正向关系 ②g2、g3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。

1976年Richard·Roll对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组合是有效市场组合，因而无法对CAPM模型进行检验。

正是由于罗尔的批评才使CAPM的检验由单纯的收益与系统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期CAPM检验的主流。

最近20年对CAPM的检验的焦点不是 ，而是用来解释收益的其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关，如公司的股本大小，公司的收益等等。

这些检验结果大都表明：CAPM模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。