A. capm中的組合分析 有1000000美元'要投資於一個包含股票A、B和無風險資產組合。你的目標是創造一個期望...
這道題是反算A股票組合中的價值權重。
因為組合的預期收益率是組成資產組合的各種資產的預期收益率的加權平均數，所以可以列出等式來求值，其中無風險組合佔三成就滿足條件。
對於股票A和B，能算出R＝Rf＋β×（Rm一Rf）公式中相應的Rm值，其他的都是已知數，這個簡單。
用算出的Rm的值，代入資產組合的預期收益率公式（公式用文字不好列出），求得A的價值權重，
再按比例將1000000元分配到A股票上，結果就出來了。
你自己算，結果我就不去計算了。
B. 現在有一隻股票和上證綜指的一個月的每一天收盤價 且無風險收益率也曉得 請問怎樣做capm模型啊
CAPM模型公式：
RA(個股A的必要收益率)=RF(無風險收益率)+BA(個股A的貝塔系數)*ERP(個股A的風險溢價)
RF：無風險利率，已知
ERP：個股A的風險溢價，即上證指數該月的日均收益率與無風險利率的差額；
BA： 個股A的貝塔系數，可使用個股A該月的每日收益率對上證綜指該月的每日收益率進行回歸， 所求得的回歸系數就是Beta系數。
利用CAPM公式最後得出的是個股A的必要收益率，即理論收益率
C. 利用CAPM模型估計一隻股票的β值
先進啊
沒聽說過
坐等答案
D. 請問如何查詢一隻股票的買入量和賣出量
中國股票波動性的分解實證研究
宋逢明/李翰陽
【摘 要 題】證券市場
【正 文】
一、概述
在金融學領域中，波動特性一直是重要的研究內容。目前對中國股票市場波動性的研究，大多以滬市、深市兩市場指數為對象。得到的結論普遍認為中國股票市場存在較劇烈的波動，與西方尤其是美國較為發達的股票市場相比，中國股票市場的波動顯著大於它們的市場波動。但是分析中國市場的特性後，可以認為分解股票的總體波動性，在股票的市場風險和個別風險兩個層面上對中國股市的波動進行實證研究是具有一定意義的。
首先，市場中有大量的散戶投資者，而其中相當數量的散戶持有大量個股而非投資組合。盡管機構投資者逐漸成為市場的主導力量，但是散戶投資者及其投資總量仍在市場中佔有很大比例。根據markowitz（1952）的資產組合理論，這一類投資者不能夠做到分散化投資，對於他們來說企業個別波動的影響的程度決不亞於市場波動帶來的影響。其次，市場具有高度不完全性，缺乏完善的機制和足夠的金融工具。雖然傳統理論認為20至30隻股票的資產組合可以很好地實現風險的分散化從而消除這些股票的個別風險，但在中國市場中由於缺少做空機制和必要的金融工具，也不能全部做到風險的分散化，構成這一組合的股票的個別風險不可忽視。
除這些特點外，中國市場中的投資理念變化也強調了分解總體波動性的意義：近年來，中國市場中價值投資理念開始逐步被普遍採納，對於某些特定股票的重視被加深，而分散化的做法反而逐漸淡化，所以股票的個別風險情況就顯得尤為重要。還有，中國的市場中存在大量的投機者甚至是賭博者利用某一隻股票在市場中的定價偏差進行套利，此時他們就充分暴露在這一隻股票的個別風險之下，而不是市場的總體風險。而且市場中曾經有嚴重的炒作行為，這類行為也大大影響了股票的個別波動。
基於上述分析，可以認為對於股票的總體波動進行分解，分別對市場波動性和個別波動性進行實證研究是有重要實際意義的。但是，無論是國內還是國外，很少有研究者將總體波動性分解，並同時在不同層面（市場、公司）對波動性進行實證分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）發現，在美國股市中，盡管市場波動並未增加，但是在1962年到1997年間，個別公司的不確定性大大增強了。但是，目前對這一現象的解釋尚無定論。對於中國市場的情況，宋逢明和江婕（2003）得出的結論是1998年以後的中國股票市場的總體風險與s&p500成分股所代表的美國股市相當，但是中國股市中的系統風險一直高於美國市場。
下面我們將先介紹研究中採用的波動分解模型和波動度量的估計方法，然後著重分析不同波動成分的變化趨勢並對其成因進行簡單的分析。
二、波動性的分解模型和估計方法
1.波動性的分解模型
本文的研究中，將一隻股票的收益分解為兩部分：市場收益與個別收益。通過這種分解，我們可以構造衡量個股的兩種波動的度量，這兩種波動之和就是該股票收益的波動，所採用的方法優點在於無需計算股票間的協方差以及個股的β。
根據capm模型，我們可以得到一種個股收益波動的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{圖}[，it]）
其中r[，it]為個股的超額收益，r[，mt]為市場超額收益，且capm模型本身有r[，mt]與{圖}[，it]正交。但是這種分解的缺點是難以估計個股的β，且個股β是隨時間變化的。為解決這一問題，下面我們給出一種簡化的模型，該模型不需要個股β的信息。同時，該模型可以對個股收益的方差進行類似於（1）的分解。
首先，考慮如下不需要β的個股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]與ε[，it]不是正交的，因此在計算個股收益的方差時不能忽略協方差項。根據模型（2），個股收益的方差為：
附圖{圖}然而，這里的方差分解又一次引入了個股的β。
但是，對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均便消除了帶有個股β的協方差項：
（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]）。根據這種分解方法，我們就可以利用模型（2）中的殘查項ε[，it]來構造一種不需要個股β的平均個別波動度量標准。加權平均波動∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解為隨機選取的個股的波動期望值（隨機抽取到股票i的概率等於其在市場中的權重ω[，it]）。
2.數據及波動性成分的估計
本文採用在上海證券交易所和深圳證券交易所交易的a股股票數據來估計基於模型（4）的個股超額收益分解所得到的等式（4）中的波動成分量。樣本期從1990年12月19日始，至2001年12月31日終。這一樣本期內，股票數量發生了巨大變化，從期初的8隻增加到期末的1133隻、股票的日交易數據共計1，311，427組。為了得到模型（2）中的個股超額收益（r[，it]）和市場超額收益（r[，mt]），採用的無風險收益是人民幣一年期定期存款利率。
為估計等式（4）中的兩種波動成分量，採用下列步驟。令s為計算收益的時間間隔，本文主要採用股票日收益數據進行估計。令t為計算波動的時間間隔，本文中t一般指月。在時間間隔t內的市場收益波動，以mkt[，t]表示，由下式計算：
附圖{圖}
其中μ[，mt]是時間間隔t內市場收益r[，ms]的均值。市場收益是利用時間間隔t內所有個股收益加權平均得到的，取每隻股票當月的流通市值占總流通市值的比例且不考慮現金紅利再投資情況作為該股票的權重。這樣就得到了股票第一部分波動，即市場波動的估計量。
對於股票第二部分波動，即個別因素造成的收益波動，首先要根據公式（4）計算個股超額收益與市場超額收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然後計算個股在時間間隔t內的波動：
附圖{圖}
如前所述，為了消除計算中的個股之間的協方差量，必須對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均。由此得到了衡量各股票個別因素造成的平均波動的估計量，以firm[，t]表示：
附圖{圖}
經過上述步驟，就得到了衡量市場內個股的市場風險和個別風險的兩個估計量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波動性成分的趨勢分析
根據上述模型和估計方法，即可對中國市場的股票收益波動情況進行分解研究。首先按照前面的估計方法，估計出市場波動以及個別股票波動這兩部分波動量的大小，進行圖形分析。圖1（a）顯示了中國股市中市場波動成分隨時間變化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，並按照流通市值進行加權平均，從圖中可以初步看出市場波動成分有一定的下降趨勢，但是不夠明顯。
圖1（b）對圖1（a）中的數據進行滯後12階（即數據滯後一年）的簡單移動平均，進一步表明市場波動成分有下降的趨勢。1990年至1991年股票樣本數量及交易量太小，波動不明顯，但1992年初，市場波動值約在0.020到0.025之間，至2001年底樣本期末，市場波動值約為0.05。尤其是1994年中期過後，市場波動的下降趨勢更為明顯。
圖2（a）則顯示了中國股市中個別因素波動成分隨時間變化的情形，從圖中可以初步看出個別波動成分隨時間沒有明顯的趨勢。圖2（b）同樣是圖2（a）中數據進行滯後12階移動平均的結果。圖中有一定的趨勢，但是很不明顯。期初波動值約為0.020，至2001年底，波動值約為0.010。從整體上看，圖像較為平緩。
附圖{圖}
圖2 中國股票個別因素波動（firm[，t]）
從圖形分析中可以看出，中國股市的市場波動成分在樣本期內有較為明顯的下降趨勢，而個別因素的波動成分在樣本期內有下降，但是不明顯。而且兩列時序數據都有持續的波動，說明其變化趨勢有可能是隨機性的。因此，除了進行圖形分析，要確定兩種波動成分的時間序列數據是否有確定性趨勢，還是僅僅為隨機性趨勢，還需要進一步進行計量經濟學分析。
2.確定性趨勢檢驗
為了便於分析，將市場波動數據進行年度化（即原始月數據乘以12）。第一步先分析他們的自相關結構。
市場波動的自相關系數下降很快，但是在0附近波動，因而不能明顯判斷序列的平穩性，不能排除單位根存在的可能。公司個別波動的自相關函數下降很快，且在0附近基本沒有波動，因而可以初步判斷序列是平穩的，並初步排除單位根存在的可能。
表1 自相關系數
滯後階數 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
市場波動 0.275 0.145 0.022 0.032 0.025 0.031 0.095 0.087 0.278 -.032 -.018 0.075
公司個別波動 0.021 -.018 0.018 0.049 -.015 0.117 0.062 -.028 0.058 0.015 -.017 -.023
為了檢驗序列是否有單位根，以及是否有確定性趨勢，需要進行adf檢驗。首先，根據campbell & perron（1991）推薦的方法確定滯後階數為9階。表2將市場波動的三種形式adf檢驗模型同時估計出，並給出ρ統計量和τ統計量的檢驗結果：
表2 市場波動的adf檢驗
模型類型 滯後 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
無常數項和趨勢項 9 -7.8217 0.0512 -1.69 0.0860
有常數項 9 -33.7582 0.0011 -2.71 0.0751 3.68 0.1339
有常數項和趨勢項 9 -310.761 0.0001 -3.91 0.0144 7.79 0.0141
三種模型的ρ統計量都顯著地拒絕了存在單位根的零假設，在10％的置信水平下，τ統計量也可以拒絕模型1和模型2的存在單位根的零假設。我們主要注意模型3，即包含時間趨勢項的形式，可見ρ統計量和τ統計量都非常顯著地拒絕了存在單位根的零假設；而且f統計量表明整個模型是顯著的。
對模型3進行普通ols估計，得到的各項系數的普通t檢驗結果都是顯著的，其中趨勢項的系數為-0.00269，其t統計量是-2.79，在5％的置信水平下，可以顯著地拒絕時間趨勢項系數為零的零假設。結合前面的結果，可以確定中國股市中市場波動的成分序列沒有單位根，且模型3的顯著性表明該時間序列具有確定性趨勢。其趨勢項系數為-0.00269，表明隨時間變化，年度化的mkt[，t]數據具有減小的趨勢。
表3給出了個別波動時序數據的adf檢驗結果，根據前面提到的方法，確定滯後階數為5階。
表3 公司個別波動的adf檢驗
模型類型 滯後 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
無常數項和趨勢項 5 -24.9683 0.0002 -2.92 0.0038
有常數項 5 -64.0214 0.0011 -3.89 0.0029 7.55 0.0010
有常數項和趨勢項 5 -127.348 0.0001 -4.58 0.0017 10.53 0.0010
對於模型3，該模型的檢驗結果顯著拒絕了存在單位根的零假設，雖然模型整體是顯著的，但是時間趨勢項的t統計量為-2.32，不能拒絕時間趨勢項系數為零的零假設，說明時序數據不符合該模型。繼而檢驗模型2同樣拒絕了存在單位根的零假設，其常數項的t統計量為2.49，不能拒絕常數項系數為零的零假設。模型1仍然拒絕了存在單位根的零假設，最後確定該序列無單位根，但是不包含確定性趨勢。
經過上述的計量經濟學檢驗，證實了前面圖形分析的結論，即：中國股票的市場波動成分隨時間變化有減小的確定性趨勢，但是股票的個別因素波動成分沒有確定性趨勢。這說明，中國股市的總體波動中，市場因素造成的波動在不斷減少，而股票個別因素造成的波動沒有確定的變化趨勢。
3.波動趨勢的原因討論
經過計量經濟學研究，可以確認在樣本期內中國股票的市場波動成分有減小的確定性趨勢。下面將對這一現象作進一步分析，討論其可能的成因，但更明確的定論還有待進一步研究的證明。
首先，中國股票市場處於逐步成熟的過程中，隨其發展，市場的透明度也在不斷提高，使得不同投資者之間的信息不對稱狀況得到了改善，根據我們模擬信息不對稱下市場波動的結果，可以證明：信息不對稱的程度對市場波動性的影響是存在的，當市場中有嚴重的信息不對稱時，市場波動較大，當信息不對稱較緩和時，市場波動也降低。因此我國股市中的信息不對稱程度的降低是市場波動逐步減少的一個原因。
其次，中國股票市場目前還處於高速的成長期，在本文選用的樣本期內，這一成長趨勢更為明顯。其間市場中的股票數量有顯著增加，其結果是中國a股市場中股票收益的平均相關系數不斷下降，而且這一相關性下降自1993年起尤其明顯。單個股票收益間相關性的下降在一定程度上使得市場收益趨於相對穩定，因而造成中國股票的市場波動成分逐漸減小。
第三，中國股票市場的監管也在不斷加強，不斷有新的法規出台從政策角度完善中國股票市場。而且進一步的分析發現中國股票的市場波動成分與個別因素波動成分的比值在樣本期內不斷下降，且在市場波動成分在總體波動中也占相對小的比例，從一定程度上反映了市場的持續完善化。市場的完善也會促使市場收益的穩定，即市場波動成分呈變小趨勢。
同時，在中國股票市場中，機構投資者正在逐漸替代散戶成為市場投資的主要力量。機構投資力量的加強使得市場中的炒作成分變小，也減少了投機成分，因而有利於市場收益的穩定。這同樣也可能是市場波動成分下降的原因。還有數據顯示，樣本期內中國股票市場中的交易日益活躍，這雖然可能導致個別股票收益波動增加，但是對於市場整體來說，增加的交易量可能會減小市場收益的波動。
四、結論
本文採用的波動性度量，可以有效地對總體波動性進行分解，並方便地對不同波動成分作出估計。通過移動平均方法和確定性趨勢檢驗，得到了如下主要結論：首先，中國股票的市場波動隨時間變化有減小的確定性趨勢，從中可以看到中國股市在10多年的發展中確實在不斷進步，股票市場的投資環境在逐漸完善。其次，雖然從表面上看，中國股票市場的平均個別因素波動成分有下降趨勢，但經過計量經濟學方法的檢驗，證明這一趨勢不是確定性的，表明中國市場中的上市公司質量並沒有得到根本性的改良，企業治理仍有待提高。
同時本文對中國股票的市場波動減小的結論提出了一些可能的解釋，為後續研究提供了方向，可在此基礎上，進一步論證中國股票市場的不同波動成分變化趨勢的深層原因。
【參考文獻】
[1]宋逢明，江婕.中國股票市場波動特性的實證研究[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.
【原文出處】財經論叢
【原刊地名】杭州
【原刊期號】200404
【作者簡介】作者單位：清華大學經濟管理學院
E. 關於用capm模型來估計股票價值是否合理，被高估還是低估
不要看那個沒用的東西。
F. 如何通俗易懂地解釋 CAPM 理論
資本資產定價模型公式
夏普發現單個股票或者股票組合的預期回報率(Expected Return)的公式如下：
其中，rf(Risk free rate),是無風險回報率，純粹的貨幣時間價值；
βa是證券的Beta系數，
是市場期望回報率 (Expected Market Return)，
是股票市場溢價 (Equity Market Premium).
CAPM公式中的右邊第一個是無風險收益率，比較典型的無風險回報率是10年期的美國政府債券。如果股票投資者需要承受額外的風險，那麼他將需要在無風險回報率的基礎上多獲得相應的溢價。那麼，股票市場溢價（equity market premium）就等於市場期望回報率減去無風險回報率。證券風險溢價就是股票市場溢價和一個解析失敗 (PNG 轉換失敗; 請檢查是否正確安裝了 latex, dvips, gs 和 convert): \beta 系數的乘積。
G. 請問股票市場上用於CAPM估價的平均收益率是怎樣計算得到的
公司價值的概念在國外早在50年代中期就有人提出，並在近幾十年來進行了廣泛的研究，研究的成果主要集中在公司資本結構理論、風險收益和資產定價理論、公司並購理論、公司價值評估理論和公司戰略理論等。關於公司價值的衡量，西方學者和公司界在長期的研究和實踐中從不同的角度形成了不同的公司價值觀，主要有折現自由現金流量價值觀、市場價值觀、公司資源價值觀和未來收益折現價值觀等。在現代金融學和公司財務領域，折現自由現金流量公司價值觀是西方被最為廣泛地認同和接受的主流公司價值觀，而且被西方研究者和著名的咨詢公司如麥肯錫公司的研究成果所證實。這一模型在資本市場發達的國家中被廣泛應用於投資分析和投資組合管理，公司並購和公司財務等領域。本文論述的理論基礎是自由現金流量公司價值觀，下面僅從公司自由現金流量的角度探討公司的價值。
1 折現自由現金流公司價值模型
1.1 基本原理與模型
折現自由現金流量公司價值觀認為公司價值等於公司未來自由現金流量的折現值。即選定恰當的折現率，將公司未來的自由現金流折算到現在的價值之和作為公司當前的估算價值。該方法的基本原理是一項資產的價值等於該資產預期在未來所產生的全部現金流量的現值總和。
（1）
不同的資產預期現金流量不同，如對股票來說主要為紅利；對債券來說為票息和本金支付；對實物投資來說，則應為稅後凈現金流。折現率是預期現金流量風險的函數，風險越大，現金流的折現率越大；風險越小，則資產折現率越小。
公司現金流量折現價值模型主要包括股權自由現金流估價模型和公司自由現金流估價模型。股權自由現金流量（FCFE，Free Cash Flow of Equity）是公司支付所有營運費用，再投資支出，所得稅和凈債務支付（即利息、本金支付減發行新債務的凈額）後可分配給公司股東的剩餘現金流量，FCFE的計算公式為：
FCFE=凈收益+折舊-資本性支出-營運資本追加額-債務本金償還+新發行債務 （2）
公司自由現金流（FCFF，Free Cash Flow of Firm）是公司支付了所有營運費用、進行了必需的固定資產與營運資產投資後可以向所有投資者分派的稅後現金流量。FCFF是公司所有權利要求者，包括普通股股東、優先股股東和債權人的現金流總和，其計算公式為：
FCFE=EBIT×（1-稅率）+折舊-資本性支出-追加營運資本（3）
根據增長模式不同，自由現金流貼現模型有很多種型式，如穩定增長模型、兩階段模型、H模型、三階段模型和N階段模型等，根據本文論述主題的需要，下面僅簡要討論FCFE和FCFF模型的基本原理。
FCFE折現估價模型的基本原理是公司股權價值等於公司預期股權現金流量按股權成本進行折現。
（4）
FCFF折現模型認為公司價值等於公司預期現金流量按公司資本成本進行折現。
（5）
1.2 模型輸入參數
用自由現金流量折現模型進行公司估價時，需要確定的輸入參數主要有自由現金流量的預測、折現率（資本成本）估算和自由現金流量的增長率和增長模式預測。
1）預測未來自由現金流量
公司的價值取決於未來的自由現金流量，而不是歷史的現金流量，因此需要從本年度開始預測公司未來足夠長時間范圍內（一般為5－10年）的資產負債表和損益表。這是影響到自由現金流量折現法估價准確度的最為關鍵的一步，需要預測者對公司所處的宏觀經濟、行業結構與競爭、公司的產品與客戶、公司的管理水平等基本面情況和公司歷史財務數據有比較深入的認識和了解，熟悉和把握公司的經營環境、經營業務、產品與顧客、商業模式、公司戰略和競爭優勢、經營狀況和業績等方面的現狀和未來發展遠景預測。
在分析公司和行業的歷史數據的基礎上，對行業和產品及公司經營的未來發展進行預測，要對公司未來在行業中的競爭優勢和定位進行預測和評價，對公司銷售、經營成本、折舊、稅收等項目進行預測，而且要求預測者採用系統的方法保證預測中的一致性，在預測中經驗和判斷也是十分重要的。
2）資本成本
公司資本一般可分為三大類，即債務資本、股權資本和混合類型資本，混合類型資本包括優先股、可轉換債券和認股權證等。從投資者角度看，資本成本是投資者投資特定項目所要求的收益率，或稱機會成本。從公司的角度來看，資本成本是公司吸引資本市場資金必須滿足的投資收益率。資本成本是由資本市場決定的，是建立在資本市場價值的基礎上的，而不是由公司自己設定或是基於帳面價值的帳面值。債務和優先股屬於固定收益證券，成本的估算較為容易，可轉換債券和認股權證等混合類型證券，由於內含期權，成本一般可分為兩部分進行估算，其中內含期權的估算可用Black-Scholes期權定價公式法和二項式定價模型進行估算。普通股成本的估算模型較多，具體有：資本資產定價模型（CAPM）、套利定價模型（APM）、各種形式的擴展資本資產定價模型、風險因素加成法、Fama French三因素模型等模型。這些模型的共同點在於：（1）都建立在證券市場有效的前提下，存在無風險基準收益率和無套利定價機制；（2）基本原理都是股權資本成本＝無風險收益＋風險補償，只是風險補償補償因素及估算上存在差異。
資本資產定價模型（CAPM）是應用最為廣泛的權益資本成本股價模型，傳統的資本資產定價模型（CAPM）建立在資本市場有效、投資者理性、厭惡風險並且投資組合分散程度充分和有效等假設基礎之上，因此只考慮補償系統風險因素，用單一的β來反映證券市場的系統風險程度。
根據資本資產定價模型(CAPM)計算公司股權資本成本的公式為：
Ke=Rf+β[E(m)-Rf]
(6)
美國公司在估算資本成本時，一般使用5-6％的市場風險溢價，β系數的預測方法較多，常用的有以下三種方法：
①在資本市場發達的國家，有市場服務機構收集、整理證券市場的有關數據、資料，計算並提供各種證券的β系數；
②估算證券β系數的歷史值，用歷史值代替下一時期證券的β值；
③用回歸分析法估測β值。
債務成本是公司在為投資項目融資時所借債務的成本，公司債務成本與以下因素有關：
①市場利率水平：市場利率上升，公司債務成本會隨之上升；
②公司的違約風險：公司的違約風險越高，債務的成本越高，公司的資產負債率越高，則債務的邊際成本越高。
③債務具有稅盾作用：由於利息在稅前支付，所以稅後債務成本與公司的稅率有關，公司的稅率越高，債務稅後成本就越低。
公司加權平均資本成本計算公式為：
WACC=Kd(1－T)×WD+Ke×WS
（7）
2 從自由現金流價值模型看公司價值創造
公司的價值是公司預期產生的自由現金流量按公司資本成本折現的凈現值。所以自由現金流量是公司的價值創造之源，公司的任何一項管理活動和決策必須滿足以下四個中的一項或多項條件，才能為公司創造價值：
增加現有資產產生的現金流；
增加現金流的預期增長率；
增加公司高速增長期的長度；
優化融資決策及資本結構管理增加公司價值。
2.1 增加現有資產的現金流量 增加公司價值
1）提高營運效率增加公司價值
公司營運效率影響其營業利潤率。其他條件相同時，公司營運效率越高，則其營運利潤率越高，所以提高營運效率能為公司創造額外價值。可以通過許多指標來分析公司通過營運效率提高公司價值的潛力，例如通過杜邦分析體系，最常用也最簡單可行的辦法是進行同行業公司比較，如果公司的營業利潤率大大低於行業平均水平，則應查找原因，採取措施提高營運效率以提高公司價值。
2）降低公司稅務負擔增加公司價值
公司的價值是其稅後現金流的折現值，因此當公司營業利潤一定時，任何能降低公司稅負的行為都能提高公司價值。這些措施包括：
①跨國公司可通過公司內部成員單位之間轉移定價或其他途徑將利潤由高稅區轉移到低稅區；
②經營業績良好的公司通過並購符合條件的營業虧損的公司可以降低當前和未來的盈利稅收負擔；
③在採用累進稅制的地區，公司往往通過盈利管理使多年的利潤平滑化，以避開高的邊際稅率區，這種辦法在盈利周期性波動較大的公司採用得更多。
3)降低現有投資項目的凈資本支出提高公司價值
凈資本支出＝資本支出－折舊，作為一項現金流出，它降低了公司的自由現金流。凈資本支出中一部分用於投資公司未來增長，一部分用於現有設備生產能力和壽命的維護，如果公司在不影響現有設備的生產能力和使用壽命的前提下壓縮現有投資項目的凈資本支出，則可以提高公司價值。
4）管理不良投資增加公司價值
公司一般都存在收益低於資本成本的投資項目，對此類投資應仔細分析比較投資的經營價值、剝離價值和清算價值。投資項目的經營價值是選擇繼續經營項目，項目在壽命周期里預期產生現金流量的折現值；項目的清算價值是終止項目並進行清算公司可以得到的現金流；項目的剝離價值是其他投資者給項目的最高買價。如果項目的剝離價值或清算價值高於經營價值，則公司可以通過剝離或清算投資項目來增加公司價值，即：
如果清算價值最大，則應進行清算：公司的價值增加＝清算價值－經營價值；
如果剝離價值最大，則應進行剝離：公司的價值增加＝剝離價值－經營價值。
5）降低非現金營運資本增加公司價值
非現金營運資金＝非現金流動資產（主要為存貨和應收帳款）－流動負債（主要為應付帳款，不包括本年到期的長期債務部分）。非現金營運資產的增加為一項現金流出，對於零售和服務公司來說，公司往往通過維持一定的庫存水平，採用信用銷售來增加銷售量，所以非現金營運資本造成的現金流出往往大於資本支出。公司可以通過加強信息管理水平降低庫存和營運資本提高公司現金流，以提高公司的價值。
2.2 增長速度與公司價值
公司權益的可持續增長速度為公司在不通過外部融資的正常經營條件下可以長期保持的增長速度，公司權益的可持續增長速度＝利潤再投資率×權益資本報酬率ROE，在存在外部融資的條件下，公司的預期增長速度＝資本再投資率×資本投資回報率ROA。如果公司的邊際資本報酬率大於邊際資本成本，增加投資能提高公司價值，此時應增加資本投資提高公司增長速度以提高公司價值。如果公司的邊際資本回報率低於邊際資本成本，則公司增長越快，價值損毀越多，此時應提高公司邊際資本回報或降低再投資率以提高公司價值。
2.3 延長高速增長期的長度 提高公司價值
任何公司經過一段時間的快速增長後，都會進入增長速度等於或小於經濟平均增長速度的成熟期。當公司的資本投資回報ROA大於資本成本，即存在超額利潤時，高速增長能提高公司價值；另一方面，某一領域的超額利潤會吸引競爭者進入導致競爭加劇，最終導致高速增長期的結束。因此要延長高速增長期的長度，公司必須建立並提高進入壁壘和競爭優勢。公司可採取以下措施建立競爭優勢，延長高速增長期的長度以提高公司價值：
1）價值鏈分析(Value Chain Analysis）
由於產品市場的競爭越來越激烈，產品的壽命周期越來越短，顧客的需求越來越多樣化，導致顧客的忠誠度越來越低。為了找到公司競爭優勢的來源，可以進行價值鏈分析，價值鏈表明消費者心目中的產品或服務價值是通過公司內部一連串的物質、信息與技術上的具體價值活動（value activities）與利潤（margin）所構成，在與其他公司競爭時，其實是內部多項活動在進行競爭，透過價值鏈分析，可以知道公司在哪些活動佔有優勢，那些處於劣勢。還可以進行擴展的價值鏈分析，將上游的供應商和下游的顧客的價值鏈與公司的價值鏈整合在一起進行分析，發現公司擴展價值鏈中能降低成本或增加差異化的潛在的價值改善因素，提供能增加顧客價值的產品和服務，加強基於價值管理的客戶關系管理，不斷提高顧客忠誠度，增加公司價值。
2）增加成本優勢（Cost Leadership）
競爭中的成本領先優勢能在很多方面增加公司的價值，低成本能提高營業利潤率，或者公司可以在產品或服務的定價上比競爭對手更低，從而提高產品的市場份額，增加銷售額，提高資本周轉率。公司的低成本優勢來自於規模經濟、佔有低成本的勞動力和其他資源的優勢、靠近主要的原材料產地或需求旺盛的產品市場、對分銷渠道的獨占權以及能降低成本的產品設計、工藝或專有技術等等。
3）差異化戰略與品牌優勢(Differentiation)
擁有差異化產品和品牌優勢的公司在競爭中往往處於有利地位，公司往往可以比競爭者定更高的價格提高利潤率或在相同的價格下能比競爭者銷售更多的產品提高周轉率和運營效率。公司可以通過基於價值的系統的品牌管理來提高品牌的價值。提升品牌價值可以增加公司價值。
2.4優化融資決策及資本結構管理 增加公司價值
公司融資決策和資本結構管理需要按照自身的業務戰略和競爭戰略，從可持續發展和企業價值最大化的角度使融資產品的現金流出期限結構要求及法定責任與企業預期現金流入的風險相匹配；平衡當前融資與後續持續融資需求，維護合理的資信水平，保持財務靈活性和持續融資能力並且盡可能降低融資成本以增加公司價值。
公司融資決策的一個基本原則是在設計公司債務融資時盡量使公司各種類型債務的償債現金流與公司資產產生的預期現金流匹配以降低公司的違約風險和債務融資成本，提高公司最優負債比例，利用杠桿優勢增加公司價值。債務現金流和資產現金流嚴重不匹配會毀損公司的價值。例如，當公司採用短期負債來融資長期資產，或公司大量採用一種貨幣的債券融資購買預期產生另一種貨幣現金流的資產，都將加大公司的違約風險，導致債務成本上升，毀損公司的價值。
金融工程的重要的應用之一就是根據金融市場的變化趨勢，運用金融工程技術，通過融資方案專業設計，還可以通過結構化衍生產品，不斷降低融資成本。其中包括：根據利率變化預期設計融資產品如浮動利率債務或含有公司可贖回條款的債務以規避利率風險；利用投資者與公司之間對公司未來成長能力預期之差異設計融資產品合約如可轉換證券、認股權、可贖回股票等融資方式；利用稅法設計融資產品如利用資本收益和利息收益稅率的差異，發行零息票債券等。
H. 利用CAMP模型對股票估值
beta =該股票收益與大盤收益的協方差除以大盤收益的方差，這個你用歷史數據代入，用excel就能算。得到beta後，用CAPM定價，即期望收益率=無風險利率（可用五年期國債利率）+beta*(大盤收益率-無風險利率)，大盤收益率可以用歷史平均來算。這里的收益率，都是指年度收益率。
I. capm實證分析里單個股票的月收益率是怎麼算的
您好
月收益率和30日收益率是兩種計算方式：
月收益率——每個自然月的第一個交易日和最後一個交易日的單位凈值變化值與第一個交易日的單位凈值的比。
公式：（月最後一個交易日的單位凈值 - 月第一個交易日的單位凈值）/月第一個交易日的單位凈值 = 月收益率
30日收益率——今天和之前第29個交易日的單位凈值變化值與之前第29個交易日的單位凈值的比。
公式：（今天的單位凈值 - 之前第29個交易日的單位凈值）/之前第29個交易日的單位凈值 = 30日收益率
下面是我原創的網路經驗一共十六期，您的所有問題都在裡面了。
http://jingyan..com/article/066074d67e1651c3c21cb0cd.html
http://jingyan..com/magazine/4329
http://jingyan..com/magazine/5582
http://jingyan..com/magazine/6277
http://jingyan..com/magazine/7499
http://jingyan..com/magazine/7440
您好