资本市场研究中的资本资产定价模型（CAPM）是现代金融理论的基石之一，由威廉·夏普（William Sharpe）在1964年提出，与约翰·林特纳（John Lintner）和简·莫森（Jan Mossin） independently 发展，共同奠定了该模型的基础，CAPM旨在描述在均衡条件下，资产的风险与其预期收益率之间的关系，为投资者提供了一种量化风险溢价、评估资产定价合理性的工具，同时也成为资产配置、投资组合管理和公司资本预算决策的重要理论依据。
CAPM的核心思想在于，投资者承担风险时要求获得相应的回报，而资产的总风险可分为系统性风险（不可分散风险）和非系统性风险（可分散风险），非系统性风险可通过多元化投资消除，因此不应获得额外收益；系统性风险则源于宏观经济、市场整体等因素，无法通过分散化消除，投资者需要承担此类风险并获得补偿，CAPM通过β系数（Beta）来衡量资产相对于市场的系统性风险水平,构建了以下基本公式：
[ E(R_i) = R_f + \beta_i (E(R_m) - R_f) ]
( E(R_i) ) 表示资产 ( i ) 的预期收益率；( R_f ) 为无风险收益率（通常以短期国债利率为代表）；( E(R_m) ) 为市场组合的预期收益率；( \beta_i ) 为资产 ( i ) 的β系数，反映资产收益率对市场收益率变动的敏感性；( (E(R_m) - R_f) ) 为市场风险溢价（Market Risk Premium）,是投资者因承担市场系统性风险要求的超额回报。
β系数的计算基于资产收益率与市场收益率的历史数据回归分析,其公式为：
[ \beta_i = \frac{\text{Cov}(R_i, R_m)}{\text{Var}(R_m)} ]
( \text{Cov}(R_i, R_m) ) 为资产 ( i ) 收益率与市场收益率的协方差；( \text{Var}(R_m) ) 为市场收益率的方差。β值的经济含义如下：若β=1，表示资产的系统性风险与市场平均水平相当，预期收益率等于市场收益率加无风险利率；若β>1，资产风险高于市场（如科技股），预期收益率更高；若β<1，资产风险低于市场（如公用事业股）,预期收益率较低。
CAPM的假设条件较为严格，包括：投资者是风险厌恶型的，且仅关注预期收益率和标准差；投资者可以无限制地以无风险利率借贷；市场信息完全对称，无交易成本和税收；所有投资者持有相同的市场组合（以所有风险资产按市值加权构成），这些假设使CAPM在现实应用中存在局限性，例如现实中存在交易成本、税收和信息不对称,且投资者的风险偏好并非完全一致。
尽管存在争议，CAPM在资本市场研究中仍具有重要应用价值，在资产定价方面，CAPM为评估股票、债券等资产的合理价格提供了基准，若某股票的实际预期收益率高于CAPM计算结果，则可能被低估（存在买入机会）；反之则可能被高估，在投资组合管理中，投资者可根据自身风险偏好，通过调整不同β系数资产的配置比例，构建符合收益风险目标的组合，风险承受能力强的投资者可增加高β资产比例以追求更高收益；保守型投资者则可配置低β资产，CAPM在公司金融领域用于计算资本成本（Cost of Equity），作为项目评估的折现率，企业使用CAPM估算股权资本成本后，结合债务成本计算加权平均资本成本（WACC）,以判断新投资项目是否创造价值。
CAPM的实证检验也引发了广泛讨论，早期研究（如Fama & French, 1992）发现，公司规模（Size）和账面市值比（Book-to-Market）对收益率具有解释力，β系数的显著性较弱，对“CAPM失效”的质疑推动了多因子模型（如Fama-French三因子模型）的发展，后续研究指出，早期实证设计存在数据偏差，且在考虑不同市场周期和资产类别后，β系数仍具有一定的解释力，在市场暴跌期间，高β资产往往跌幅更大,符合CAPM对系统性风险的刻画。
以下是CAPM中关键变量的定义与解释：
| 变量符号 | 名称 | 经济含义 | 计算方式/代表指标 |
|---|---|---|---|
| ( E(R_i) ) | 资产预期收益率 | 投资持有资产 ( i ) 的期望回报 | 基于历史数据或分析师预测估算 |
| ( R_f ) | 无风险收益率 | 无风险投资（如国债）的回报率 | 通常采用短期国债（如3个月期T-bill）利率 |
| ( E(R_m) ) | 市场预期收益率 | 整个市场组合（如沪深300、标普500）的期望回报 | 市场指数历史平均收益率或预测值 |
| ( \beta_i ) | 贝塔系数 | 资产 ( i ) 相对于市场的系统性风险 | 资产收益率与市场收益率的回归斜率 |
| ( (E(R_m) - R_f) ) | 市场风险溢价 | 市场组合超过无风险收益率的溢价 | 历史市场平均收益率减无风险利率（如6%-8%） |
CAPM的局限性也不容忽视，其假设的“市场组合”在现实中难以精确界定（通常用股票指数代替，未包含房地产、商品等资产）；无风险利率在通胀环境下可能不稳定；β系数基于历史数据，未来风险特征可能发生变化，行为金融学指出，投资者并非完全理性,情绪偏差可能导致资产短期偏离CAPM预测。
尽管如此，CAPM因其简洁性和直观性，仍是资本市场研究的核心框架之一，后续的多因子模型（如Fama-French三因子、Carhart四因子）可视为对CAPM的扩展，而非完全替代，CAPM揭示了“风险与收益正相关”的基本原理，为理解资产定价逻辑提供了基础，投资者需结合市场环境和资产特性,灵活运用该模型进行决策。
相关问答FAQs
Q1: CAPM中的β系数如何影响投资决策？
A1: β系数是衡量资产系统性风险的关键指标，直接影响投资者的预期收益要求，若某资产的β>1，表明其波动性高于市场，适合风险承受能力强的投资者，以换取更高的风险溢价；若β<1，则风险较低，适合保守型投资者，在牛市中，高β资产可能获得超额收益；但在熊市中，其跌幅也可能更大，投资者可通过β系数调整资产配置：当预期市场上涨时，增加高β资产比例；当市场不确定性增加时，降低β以控制风险，基金经理可通过β系数构建“市场中性”组合（如做多低β资产、做空高β资产）,对冲系统性风险。
Q2: CAPM在现实中存在哪些局限性，如何改进？
A2: CAPM的主要局限性包括：假设条件过于理想化（如无交易成本、完全信息），市场组合难以精确定义，β系数的稳定性不足，以及未考虑规模、价值等风险因子，改进方法包括：使用多因子模型（如Fama-French三因子模型）补充β解释力，引入行为金融学理论修正投资者理性假设，或采用前β（Pre-beta）等动态指标捕捉风险变化，可结合行业特征调整β系数（如科技行业β普遍高于公用事业行业），或使用条件CAPM（Conditional CAPM）考虑宏观经济状态对风险溢价的影响,以提高模型在现实中的适用性。
