A. capm中的组合分析 有1000000美元'要投资于一个包含股票A、B和无风险资产组合。你的目标是创造一个期望...
这道题是反算A股票组合中的价值权重。
因为组合的预期收益率是组成资产组合的各种资产的预期收益率的加权平均数，所以可以列出等式来求值，其中无风险组合占三成就满足条件。
对于股票A和B，能算出R＝Rf＋β×（Rm一Rf）公式中相应的Rm值，其他的都是已知数，这个简单。
用算出的Rm的值，代入资产组合的预期收益率公式（公式用文字不好列出），求得A的价值权重，
再按比例将1000000元分配到A股票上，结果就出来了。
你自己算，结果我就不去计算了。
B. 现在有一只股票和上证综指的一个月的每一天收盘价 且无风险收益率也晓得 请问怎样做capm模型啊
CAPM模型公式：
RA(个股A的必要收益率)=RF(无风险收益率)+BA(个股A的贝塔系数)*ERP(个股A的风险溢价)
RF：无风险利率，已知
ERP：个股A的风险溢价，即上证指数该月的日均收益率与无风险利率的差额；
BA： 个股A的贝塔系数，可使用个股A该月的每日收益率对上证综指该月的每日收益率进行回归， 所求得的回归系数就是Beta系数。
利用CAPM公式最后得出的是个股A的必要收益率，即理论收益率
C. 利用CAPM模型估计一只股票的β值
先进啊
没听说过
坐等答案
D. 请问如何查询一只股票的买入量和卖出量
中国股票波动性的分解实证研究
宋逢明/李翰阳
【摘 要 题】证券市场
【正 文】
一、概述
在金融学领域中，波动特性一直是重要的研究内容。目前对中国股票市场波动性的研究，大多以沪市、深市两市场指数为对象。得到的结论普遍认为中国股票市场存在较剧烈的波动，与西方尤其是美国较为发达的股票市场相比，中国股票市场的波动显著大于它们的市场波动。但是分析中国市场的特性后，可以认为分解股票的总体波动性，在股票的市场风险和个别风险两个层面上对中国股市的波动进行实证研究是具有一定意义的。
首先，市场中有大量的散户投资者，而其中相当数量的散户持有大量个股而非投资组合。尽管机构投资者逐渐成为市场的主导力量，但是散户投资者及其投资总量仍在市场中占有很大比例。根据markowitz（1952）的资产组合理论，这一类投资者不能够做到分散化投资，对于他们来说企业个别波动的影响的程度决不亚于市场波动带来的影响。其次，市场具有高度不完全性，缺乏完善的机制和足够的金融工具。虽然传统理论认为20至30只股票的资产组合可以很好地实现风险的分散化从而消除这些股票的个别风险，但在中国市场中由于缺少做空机制和必要的金融工具，也不能全部做到风险的分散化，构成这一组合的股票的个别风险不可忽视。
除这些特点外，中国市场中的投资理念变化也强调了分解总体波动性的意义：近年来，中国市场中价值投资理念开始逐步被普遍采纳，对于某些特定股票的重视被加深，而分散化的做法反而逐渐淡化，所以股票的个别风险情况就显得尤为重要。还有，中国的市场中存在大量的投机者甚至是赌博者利用某一只股票在市场中的定价偏差进行套利，此时他们就充分暴露在这一只股票的个别风险之下，而不是市场的总体风险。而且市场中曾经有严重的炒作行为，这类行为也大大影响了股票的个别波动。
基于上述分析，可以认为对于股票的总体波动进行分解，分别对市场波动性和个别波动性进行实证研究是有重要实际意义的。但是，无论是国内还是国外，很少有研究者将总体波动性分解，并同时在不同层面（市场、公司）对波动性进行实证分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）发现，在美国股市中，尽管市场波动并未增加，但是在1962年到1997年间，个别公司的不确定性大大增强了。但是，目前对这一现象的解释尚无定论。对于中国市场的情况，宋逢明和江婕（2003）得出的结论是1998年以后的中国股票市场的总体风险与s&p500成分股所代表的美国股市相当，但是中国股市中的系统风险一直高于美国市场。
下面我们将先介绍研究中采用的波动分解模型和波动度量的估计方法，然后着重分析不同波动成分的变化趋势并对其成因进行简单的分析。
二、波动性的分解模型和估计方法
1.波动性的分解模型
本文的研究中，将一只股票的收益分解为两部分：市场收益与个别收益。通过这种分解，我们可以构造衡量个股的两种波动的度量，这两种波动之和就是该股票收益的波动，所采用的方法优点在于无需计算股票间的协方差以及个股的β。
根据capm模型，我们可以得到一种个股收益波动的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{图}[，it]）
其中r[，it]为个股的超额收益，r[，mt]为市场超额收益，且capm模型本身有r[，mt]与{图}[，it]正交。但是这种分解的缺点是难以估计个股的β，且个股β是随时间变化的。为解决这一问题，下面我们给出一种简化的模型，该模型不需要个股β的信息。同时，该模型可以对个股收益的方差进行类似于（1）的分解。
首先，考虑如下不需要β的个股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]与ε[，it]不是正交的，因此在计算个股收益的方差时不能忽略协方差项。根据模型（2），个股收益的方差为：
附图{图}然而，这里的方差分解又一次引入了个股的β。
但是，对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均便消除了带有个股β的协方差项：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根据这种分解方法，我们就可以利用模型（2）中的残查项ε[，it]来构造一种不需要个股β的平均个别波动度量标准。加权平均波动∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解为随机选取的个股的波动期望值（随机抽取到股票i的概率等于其在市场中的权重ω[，it]）。
2.数据及波动性成分的估计
本文采用在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的a股股票数据来估计基于模型（4）的个股超额收益分解所得到的等式（4）中的波动成分量。样本期从1990年12月19日始，至2001年12月31日终。这一样本期内，股票数量发生了巨大变化，从期初的8只增加到期末的1133只、股票的日交易数据共计1，311，427组。为了得到模型（2）中的个股超额收益（r[，it]）和市场超额收益（r[，mt]），采用的无风险收益是人民币一年期定期存款利率。
为估计等式（4）中的两种波动成分量，采用下列步骤。令s为计算收益的时间间隔，本文主要采用股票日收益数据进行估计。令t为计算波动的时间间隔，本文中t一般指月。在时间间隔t内的市场收益波动，以mkt[，t]表示，由下式计算：
附图{图}
其中μ[，mt]是时间间隔t内市场收益r[，ms]的均值。市场收益是利用时间间隔t内所有个股收益加权平均得到的，取每只股票当月的流通市值占总流通市值的比例且不考虑现金红利再投资情况作为该股票的权重。这样就得到了股票第一部分波动，即市场波动的估计量。
对于股票第二部分波动，即个别因素造成的收益波动，首先要根据公式（4）计算个股超额收益与市场超额收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然后计算个股在时间间隔t内的波动：
附图{图}
如前所述，为了消除计算中的个股之间的协方差量，必须对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均。由此得到了衡量各股票个别因素造成的平均波动的估计量，以firm[，t]表示：
附图{图}
经过上述步骤，就得到了衡量市场内个股的市场风险和个别风险的两个估计量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波动性成分的趋势分析
根据上述模型和估计方法，即可对中国市场的股票收益波动情况进行分解研究。首先按照前面的估计方法，估计出市场波动以及个别股票波动这两部分波动量的大小，进行图形分析。图1（a）显示了中国股市中市场波动成分随时间变化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，并按照流通市值进行加权平均，从图中可以初步看出市场波动成分有一定的下降趋势，但是不够明显。
图1（b）对图1（a）中的数据进行滞后12阶（即数据滞后一年）的简单移动平均，进一步表明市场波动成分有下降的趋势。1990年至1991年股票样本数量及交易量太小，波动不明显，但1992年初，市场波动值约在0.020到0.025之间，至2001年底样本期末，市场波动值约为0.05。尤其是1994年中期过后，市场波动的下降趋势更为明显。
图2（a）则显示了中国股市中个别因素波动成分随时间变化的情形，从图中可以初步看出个别波动成分随时间没有明显的趋势。图2（b）同样是图2（a）中数据进行滞后12阶移动平均的结果。图中有一定的趋势，但是很不明显。期初波动值约为0.020，至2001年底，波动值约为0.010。从整体上看，图像较为平缓。
附图{图}
图2 中国股票个别因素波动（firm[，t]）
从图形分析中可以看出，中国股市的市场波动成分在样本期内有较为明显的下降趋势，而个别因素的波动成分在样本期内有下降，但是不明显。而且两列时序数据都有持续的波动，说明其变化趋势有可能是随机性的。因此，除了进行图形分析，要确定两种波动成分的时间序列数据是否有确定性趋势，还是仅仅为随机性趋势，还需要进一步进行计量经济学分析。
2.确定性趋势检验
为了便于分析，将市场波动数据进行年度化（即原始月数据乘以12）。第一步先分析他们的自相关结构。
市场波动的自相关系数下降很快，但是在0附近波动，因而不能明显判断序列的平稳性，不能排除单位根存在的可能。公司个别波动的自相关函数下降很快，且在0附近基本没有波动，因而可以初步判断序列是平稳的，并初步排除单位根存在的可能。
表1 自相关系数
滞后阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
市场波动 0.275 0.145 0.022 0.032 0.025 0.031 0.095 0.087 0.278 -.032 -.018 0.075
公司个别波动 0.021 -.018 0.018 0.049 -.015 0.117 0.062 -.028 0.058 0.015 -.017 -.023
为了检验序列是否有单位根，以及是否有确定性趋势，需要进行adf检验。首先，根据campbell & perron（1991）推荐的方法确定滞后阶数为9阶。表2将市场波动的三种形式adf检验模型同时估计出，并给出ρ统计量和τ统计量的检验结果：
表2 市场波动的adf检验
模型类型 滞后 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
无常数项和趋势项 9 -7.8217 0.0512 -1.69 0.0860
有常数项 9 -33.7582 0.0011 -2.71 0.0751 3.68 0.1339
有常数项和趋势项 9 -310.761 0.0001 -3.91 0.0144 7.79 0.0141
三种模型的ρ统计量都显著地拒绝了存在单位根的零假设，在10％的置信水平下，τ统计量也可以拒绝模型1和模型2的存在单位根的零假设。我们主要注意模型3，即包含时间趋势项的形式，可见ρ统计量和τ统计量都非常显著地拒绝了存在单位根的零假设；而且f统计量表明整个模型是显著的。
对模型3进行普通ols估计，得到的各项系数的普通t检验结果都是显著的，其中趋势项的系数为-0.00269，其t统计量是-2.79，在5％的置信水平下，可以显著地拒绝时间趋势项系数为零的零假设。结合前面的结果，可以确定中国股市中市场波动的成分序列没有单位根，且模型3的显著性表明该时间序列具有确定性趋势。其趋势项系数为-0.00269，表明随时间变化，年度化的mkt[，t]数据具有减小的趋势。
表3给出了个别波动时序数据的adf检验结果，根据前面提到的方法，确定滞后阶数为5阶。
表3 公司个别波动的adf检验
模型类型 滞后 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
无常数项和趋势项 5 -24.9683 0.0002 -2.92 0.0038
有常数项 5 -64.0214 0.0011 -3.89 0.0029 7.55 0.0010
有常数项和趋势项 5 -127.348 0.0001 -4.58 0.0017 10.53 0.0010
对于模型3，该模型的检验结果显著拒绝了存在单位根的零假设，虽然模型整体是显著的，但是时间趋势项的t统计量为-2.32，不能拒绝时间趋势项系数为零的零假设，说明时序数据不符合该模型。继而检验模型2同样拒绝了存在单位根的零假设，其常数项的t统计量为2.49，不能拒绝常数项系数为零的零假设。模型1仍然拒绝了存在单位根的零假设，最后确定该序列无单位根，但是不包含确定性趋势。
经过上述的计量经济学检验，证实了前面图形分析的结论，即：中国股票的市场波动成分随时间变化有减小的确定性趋势，但是股票的个别因素波动成分没有确定性趋势。这说明，中国股市的总体波动中，市场因素造成的波动在不断减少，而股票个别因素造成的波动没有确定的变化趋势。
3.波动趋势的原因讨论
经过计量经济学研究，可以确认在样本期内中国股票的市场波动成分有减小的确定性趋势。下面将对这一现象作进一步分析，讨论其可能的成因，但更明确的定论还有待进一步研究的证明。
首先，中国股票市场处于逐步成熟的过程中，随其发展，市场的透明度也在不断提高，使得不同投资者之间的信息不对称状况得到了改善，根据我们模拟信息不对称下市场波动的结果，可以证明：信息不对称的程度对市场波动性的影响是存在的，当市场中有严重的信息不对称时，市场波动较大，当信息不对称较缓和时，市场波动也降低。因此我国股市中的信息不对称程度的降低是市场波动逐步减少的一个原因。
其次，中国股票市场目前还处于高速的成长期，在本文选用的样本期内，这一成长趋势更为明显。其间市场中的股票数量有显著增加，其结果是中国a股市场中股票收益的平均相关系数不断下降，而且这一相关性下降自1993年起尤其明显。单个股票收益间相关性的下降在一定程度上使得市场收益趋于相对稳定，因而造成中国股票的市场波动成分逐渐减小。
第三，中国股票市场的监管也在不断加强，不断有新的法规出台从政策角度完善中国股票市场。而且进一步的分析发现中国股票的市场波动成分与个别因素波动成分的比值在样本期内不断下降，且在市场波动成分在总体波动中也占相对小的比例，从一定程度上反映了市场的持续完善化。市场的完善也会促使市场收益的稳定，即市场波动成分呈变小趋势。
同时，在中国股票市场中，机构投资者正在逐渐替代散户成为市场投资的主要力量。机构投资力量的加强使得市场中的炒作成分变小，也减少了投机成分，因而有利于市场收益的稳定。这同样也可能是市场波动成分下降的原因。还有数据显示，样本期内中国股票市场中的交易日益活跃，这虽然可能导致个别股票收益波动增加，但是对于市场整体来说，增加的交易量可能会减小市场收益的波动。
四、结论
本文采用的波动性度量，可以有效地对总体波动性进行分解，并方便地对不同波动成分作出估计。通过移动平均方法和确定性趋势检验，得到了如下主要结论：首先，中国股票的市场波动随时间变化有减小的确定性趋势，从中可以看到中国股市在10多年的发展中确实在不断进步，股票市场的投资环境在逐渐完善。其次，虽然从表面上看，中国股票市场的平均个别因素波动成分有下降趋势，但经过计量经济学方法的检验，证明这一趋势不是确定性的，表明中国市场中的上市公司质量并没有得到根本性的改良，企业治理仍有待提高。
同时本文对中国股票的市场波动减小的结论提出了一些可能的解释，为后续研究提供了方向，可在此基础上，进一步论证中国股票市场的不同波动成分变化趋势的深层原因。
【参考文献】
[1]宋逢明，江婕.中国股票市场波动特性的实证研究[j].金融研究，2003.（4）.
[2]campbell，j.y.，and p.perron，1991，pitfalls and opportunities：what macroeconomists should know about unit roots[j].nber macroeconomics annual 6，141-201.
[3]campbell，j.y.，m.lettau，b.g.malkiel，and y.xu，2001，have indivial stocks become more volatile？an empirical exploration of idiosyncratic risk[j].the journal finance lvi 1，1-43.
[4]hamilton，j.d.，1994，time series analysis[m].princeton university press.
【原文出处】财经论丛
【原刊地名】杭州
【原刊期号】200404
【作者简介】作者单位：清华大学经济管理学院
E. 关于用capm模型来估计股票价值是否合理，被高估还是低估
不要看那个没用的东西。
F. 如何通俗易懂地解释 CAPM 理论
资本资产定价模型公式
夏普发现单个股票或者股票组合的预期回报率(Expected Return)的公式如下：
其中，rf(Risk free rate),是无风险回报率，纯粹的货币时间价值；
βa是证券的Beta系数，
是市场期望回报率 (Expected Market Return)，
是股票市场溢价 (Equity Market Premium).
CAPM公式中的右边第一个是无风险收益率，比较典型的无风险回报率是10年期的美国政府债券。如果股票投资者需要承受额外的风险，那么他将需要在无风险回报率的基础上多获得相应的溢价。那么，股票市场溢价（equity market premium）就等于市场期望回报率减去无风险回报率。证券风险溢价就是股票市场溢价和一个解析失败 (PNG 转换失败; 请检查是否正确安装了 latex, dvips, gs 和 convert): \beta 系数的乘积。
G. 请问股票市场上用于CAPM估价的平均收益率是怎样计算得到的
公司价值的概念在国外早在50年代中期就有人提出，并在近几十年来进行了广泛的研究，研究的成果主要集中在公司资本结构理论、风险收益和资产定价理论、公司并购理论、公司价值评估理论和公司战略理论等。关于公司价值的衡量，西方学者和公司界在长期的研究和实践中从不同的角度形成了不同的公司价值观，主要有折现自由现金流量价值观、市场价值观、公司资源价值观和未来收益折现价值观等。在现代金融学和公司财务领域，折现自由现金流量公司价值观是西方被最为广泛地认同和接受的主流公司价值观，而且被西方研究者和著名的咨询公司如麦肯锡公司的研究成果所证实。这一模型在资本市场发达的国家中被广泛应用于投资分析和投资组合管理，公司并购和公司财务等领域。本文论述的理论基础是自由现金流量公司价值观，下面仅从公司自由现金流量的角度探讨公司的价值。
1 折现自由现金流公司价值模型
1.1 基本原理与模型
折现自由现金流量公司价值观认为公司价值等于公司未来自由现金流量的折现值。即选定恰当的折现率，将公司未来的自由现金流折算到现在的价值之和作为公司当前的估算价值。该方法的基本原理是一项资产的价值等于该资产预期在未来所产生的全部现金流量的现值总和。
（1）
不同的资产预期现金流量不同，如对股票来说主要为红利；对债券来说为票息和本金支付；对实物投资来说，则应为税后净现金流。折现率是预期现金流量风险的函数，风险越大，现金流的折现率越大；风险越小，则资产折现率越小。
公司现金流量折现价值模型主要包括股权自由现金流估价模型和公司自由现金流估价模型。股权自由现金流量（FCFE，Free Cash Flow of Equity）是公司支付所有营运费用，再投资支出，所得税和净债务支付（即利息、本金支付减发行新债务的净额）后可分配给公司股东的剩余现金流量，FCFE的计算公式为：
FCFE=净收益+折旧-资本性支出-营运资本追加额-债务本金偿还+新发行债务 （2）
公司自由现金流（FCFF，Free Cash Flow of Firm）是公司支付了所有营运费用、进行了必需的固定资产与营运资产投资后可以向所有投资者分派的税后现金流量。FCFF是公司所有权利要求者，包括普通股股东、优先股股东和债权人的现金流总和，其计算公式为：
FCFE=EBIT×（1-税率）+折旧-资本性支出-追加营运资本（3）
根据增长模式不同，自由现金流贴现模型有很多种型式，如稳定增长模型、两阶段模型、H模型、三阶段模型和N阶段模型等，根据本文论述主题的需要，下面仅简要讨论FCFE和FCFF模型的基本原理。
FCFE折现估价模型的基本原理是公司股权价值等于公司预期股权现金流量按股权成本进行折现。
（4）
FCFF折现模型认为公司价值等于公司预期现金流量按公司资本成本进行折现。
（5）
1.2 模型输入参数
用自由现金流量折现模型进行公司估价时，需要确定的输入参数主要有自由现金流量的预测、折现率（资本成本）估算和自由现金流量的增长率和增长模式预测。
1）预测未来自由现金流量
公司的价值取决于未来的自由现金流量，而不是历史的现金流量，因此需要从本年度开始预测公司未来足够长时间范围内（一般为5－10年）的资产负债表和损益表。这是影响到自由现金流量折现法估价准确度的最为关键的一步，需要预测者对公司所处的宏观经济、行业结构与竞争、公司的产品与客户、公司的管理水平等基本面情况和公司历史财务数据有比较深入的认识和了解，熟悉和把握公司的经营环境、经营业务、产品与顾客、商业模式、公司战略和竞争优势、经营状况和业绩等方面的现状和未来发展远景预测。
在分析公司和行业的历史数据的基础上，对行业和产品及公司经营的未来发展进行预测，要对公司未来在行业中的竞争优势和定位进行预测和评价，对公司销售、经营成本、折旧、税收等项目进行预测，而且要求预测者采用系统的方法保证预测中的一致性，在预测中经验和判断也是十分重要的。
2）资本成本
公司资本一般可分为三大类，即债务资本、股权资本和混合类型资本，混合类型资本包括优先股、可转换债券和认股权证等。从投资者角度看，资本成本是投资者投资特定项目所要求的收益率，或称机会成本。从公司的角度来看，资本成本是公司吸引资本市场资金必须满足的投资收益率。资本成本是由资本市场决定的，是建立在资本市场价值的基础上的，而不是由公司自己设定或是基于帐面价值的帐面值。债务和优先股属于固定收益证券，成本的估算较为容易，可转换债券和认股权证等混合类型证券，由于内含期权，成本一般可分为两部分进行估算，其中内含期权的估算可用Black-Scholes期权定价公式法和二项式定价模型进行估算。普通股成本的估算模型较多，具体有：资本资产定价模型（CAPM）、套利定价模型（APM）、各种形式的扩展资本资产定价模型、风险因素加成法、Fama French三因素模型等模型。这些模型的共同点在于：（1）都建立在证券市场有效的前提下，存在无风险基准收益率和无套利定价机制；（2）基本原理都是股权资本成本＝无风险收益＋风险补偿，只是风险补偿补偿因素及估算上存在差异。
资本资产定价模型（CAPM）是应用最为广泛的权益资本成本股价模型，传统的资本资产定价模型（CAPM）建立在资本市场有效、投资者理性、厌恶风险并且投资组合分散程度充分和有效等假设基础之上，因此只考虑补偿系统风险因素，用单一的β来反映证券市场的系统风险程度。
根据资本资产定价模型(CAPM)计算公司股权资本成本的公式为：
Ke=Rf+β[E(m)-Rf]
(6)
美国公司在估算资本成本时，一般使用5-6％的市场风险溢价，β系数的预测方法较多，常用的有以下三种方法：
①在资本市场发达的国家，有市场服务机构收集、整理证券市场的有关数据、资料，计算并提供各种证券的β系数；
②估算证券β系数的历史值，用历史值代替下一时期证券的β值；
③用回归分析法估测β值。
债务成本是公司在为投资项目融资时所借债务的成本，公司债务成本与以下因素有关：
①市场利率水平：市场利率上升，公司债务成本会随之上升；
②公司的违约风险：公司的违约风险越高，债务的成本越高，公司的资产负债率越高，则债务的边际成本越高。
③债务具有税盾作用：由于利息在税前支付，所以税后债务成本与公司的税率有关，公司的税率越高，债务税后成本就越低。
公司加权平均资本成本计算公式为：
WACC=Kd(1－T)×WD+Ke×WS
（7）
2 从自由现金流价值模型看公司价值创造
公司的价值是公司预期产生的自由现金流量按公司资本成本折现的净现值。所以自由现金流量是公司的价值创造之源，公司的任何一项管理活动和决策必须满足以下四个中的一项或多项条件，才能为公司创造价值：
增加现有资产产生的现金流；
增加现金流的预期增长率；
增加公司高速增长期的长度；
优化融资决策及资本结构管理增加公司价值。
2.1 增加现有资产的现金流量 增加公司价值
1）提高营运效率增加公司价值
公司营运效率影响其营业利润率。其他条件相同时，公司营运效率越高，则其营运利润率越高，所以提高营运效率能为公司创造额外价值。可以通过许多指标来分析公司通过营运效率提高公司价值的潜力，例如通过杜邦分析体系，最常用也最简单可行的办法是进行同行业公司比较，如果公司的营业利润率大大低于行业平均水平，则应查找原因，采取措施提高营运效率以提高公司价值。
2）降低公司税务负担增加公司价值
公司的价值是其税后现金流的折现值，因此当公司营业利润一定时，任何能降低公司税负的行为都能提高公司价值。这些措施包括：
①跨国公司可通过公司内部成员单位之间转移定价或其他途径将利润由高税区转移到低税区；
②经营业绩良好的公司通过并购符合条件的营业亏损的公司可以降低当前和未来的盈利税收负担；
③在采用累进税制的地区，公司往往通过盈利管理使多年的利润平滑化，以避开高的边际税率区，这种办法在盈利周期性波动较大的公司采用得更多。
3)降低现有投资项目的净资本支出提高公司价值
净资本支出＝资本支出－折旧，作为一项现金流出，它降低了公司的自由现金流。净资本支出中一部分用于投资公司未来增长，一部分用于现有设备生产能力和寿命的维护，如果公司在不影响现有设备的生产能力和使用寿命的前提下压缩现有投资项目的净资本支出，则可以提高公司价值。
4）管理不良投资增加公司价值
公司一般都存在收益低于资本成本的投资项目，对此类投资应仔细分析比较投资的经营价值、剥离价值和清算价值。投资项目的经营价值是选择继续经营项目，项目在寿命周期里预期产生现金流量的折现值；项目的清算价值是终止项目并进行清算公司可以得到的现金流；项目的剥离价值是其他投资者给项目的最高买价。如果项目的剥离价值或清算价值高于经营价值，则公司可以通过剥离或清算投资项目来增加公司价值，即：
如果清算价值最大，则应进行清算：公司的价值增加＝清算价值－经营价值；
如果剥离价值最大，则应进行剥离：公司的价值增加＝剥离价值－经营价值。
5）降低非现金营运资本增加公司价值
非现金营运资金＝非现金流动资产（主要为存货和应收帐款）－流动负债（主要为应付帐款，不包括本年到期的长期债务部分）。非现金营运资产的增加为一项现金流出，对于零售和服务公司来说，公司往往通过维持一定的库存水平，采用信用销售来增加销售量，所以非现金营运资本造成的现金流出往往大于资本支出。公司可以通过加强信息管理水平降低库存和营运资本提高公司现金流，以提高公司的价值。
2.2 增长速度与公司价值
公司权益的可持续增长速度为公司在不通过外部融资的正常经营条件下可以长期保持的增长速度，公司权益的可持续增长速度＝利润再投资率×权益资本报酬率ROE，在存在外部融资的条件下，公司的预期增长速度＝资本再投资率×资本投资回报率ROA。如果公司的边际资本报酬率大于边际资本成本，增加投资能提高公司价值，此时应增加资本投资提高公司增长速度以提高公司价值。如果公司的边际资本回报率低于边际资本成本，则公司增长越快，价值损毁越多，此时应提高公司边际资本回报或降低再投资率以提高公司价值。
2.3 延长高速增长期的长度 提高公司价值
任何公司经过一段时间的快速增长后，都会进入增长速度等于或小于经济平均增长速度的成熟期。当公司的资本投资回报ROA大于资本成本，即存在超额利润时，高速增长能提高公司价值；另一方面，某一领域的超额利润会吸引竞争者进入导致竞争加剧，最终导致高速增长期的结束。因此要延长高速增长期的长度，公司必须建立并提高进入壁垒和竞争优势。公司可采取以下措施建立竞争优势，延长高速增长期的长度以提高公司价值：
1）价值链分析(Value Chain Analysis）
由于产品市场的竞争越来越激烈，产品的寿命周期越来越短，顾客的需求越来越多样化，导致顾客的忠诚度越来越低。为了找到公司竞争优势的来源，可以进行价值链分析，价值链表明消费者心目中的产品或服务价值是通过公司内部一连串的物质、信息与技术上的具体价值活动（value activities）与利润（margin）所构成，在与其他公司竞争时，其实是内部多项活动在进行竞争，透过价值链分析，可以知道公司在哪些活动占有优势，那些处于劣势。还可以进行扩展的价值链分析，将上游的供应商和下游的顾客的价值链与公司的价值链整合在一起进行分析，发现公司扩展价值链中能降低成本或增加差异化的潜在的价值改善因素，提供能增加顾客价值的产品和服务，加强基于价值管理的客户关系管理，不断提高顾客忠诚度，增加公司价值。
2）增加成本优势（Cost Leadership）
竞争中的成本领先优势能在很多方面增加公司的价值，低成本能提高营业利润率，或者公司可以在产品或服务的定价上比竞争对手更低，从而提高产品的市场份额，增加销售额，提高资本周转率。公司的低成本优势来自于规模经济、占有低成本的劳动力和其他资源的优势、靠近主要的原材料产地或需求旺盛的产品市场、对分销渠道的独占权以及能降低成本的产品设计、工艺或专有技术等等。
3）差异化战略与品牌优势(Differentiation)
拥有差异化产品和品牌优势的公司在竞争中往往处于有利地位，公司往往可以比竞争者定更高的价格提高利润率或在相同的价格下能比竞争者销售更多的产品提高周转率和运营效率。公司可以通过基于价值的系统的品牌管理来提高品牌的价值。提升品牌价值可以增加公司价值。
2.4优化融资决策及资本结构管理 增加公司价值
公司融资决策和资本结构管理需要按照自身的业务战略和竞争战略，从可持续发展和企业价值最大化的角度使融资产品的现金流出期限结构要求及法定责任与企业预期现金流入的风险相匹配；平衡当前融资与后续持续融资需求，维护合理的资信水平，保持财务灵活性和持续融资能力并且尽可能降低融资成本以增加公司价值。
公司融资决策的一个基本原则是在设计公司债务融资时尽量使公司各种类型债务的偿债现金流与公司资产产生的预期现金流匹配以降低公司的违约风险和债务融资成本，提高公司最优负债比例，利用杠杆优势增加公司价值。债务现金流和资产现金流严重不匹配会毁损公司的价值。例如，当公司采用短期负债来融资长期资产，或公司大量采用一种货币的债券融资购买预期产生另一种货币现金流的资产，都将加大公司的违约风险，导致债务成本上升，毁损公司的价值。
金融工程的重要的应用之一就是根据金融市场的变化趋势，运用金融工程技术，通过融资方案专业设计，还可以通过结构化衍生产品，不断降低融资成本。其中包括：根据利率变化预期设计融资产品如浮动利率债务或含有公司可赎回条款的债务以规避利率风险；利用投资者与公司之间对公司未来成长能力预期之差异设计融资产品合约如可转换证券、认股权、可赎回股票等融资方式；利用税法设计融资产品如利用资本收益和利息收益税率的差异，发行零息票债券等。
H. 利用CAMP模型对股票估值
beta =该股票收益与大盘收益的协方差除以大盘收益的方差，这个你用历史数据代入，用excel就能算。得到beta后，用CAPM定价，即期望收益率=无风险利率（可用五年期国债利率）+beta*(大盘收益率-无风险利率)，大盘收益率可以用历史平均来算。这里的收益率，都是指年度收益率。
I. capm实证分析里单个股票的月收益率是怎么算的
您好
月收益率和30日收益率是两种计算方式：
月收益率——每个自然月的第一个交易日和最后一个交易日的单位净值变化值与第一个交易日的单位净值的比。
公式：（月最后一个交易日的单位净值 - 月第一个交易日的单位净值）/月第一个交易日的单位净值 = 月收益率
30日收益率——今天和之前第29个交易日的单位净值变化值与之前第29个交易日的单位净值的比。
公式：（今天的单位净值 - 之前第29个交易日的单位净值）/之前第29个交易日的单位净值 = 30日收益率
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