四、风险-收益关系的实证分析
首先对单个股票的收益率( )和上证指数收益率( )进行时间序列回归分析
（i=1,2,......,30；t=1,2,......27)
是专门用来描述股票系统风险大小的指标，而残差项 的方差 即为非系统风险的大小，回归方程的总方差代表了全部风险，用STR表示。
在得到每个股票的 系数、残差风险 、总风险STR后，我们分别设计了四种线性回归模型，根据这四种模型方程对30只股票进行横截面回归分析。在回归分析、相关分析中所采用的显著性水平的标准为0.05，即当显著性水平小于0.05时,则认为有显著的统计意义。模型中 （i=1,2,......30)为股票i在研究期间的平均收益率。
[模型一]
[模型二]
[模型三]
[模型四]
使用Spss for Windows 统计分析系统，计算出回归结果如下：
[方程一]
（-3.167） （1.339） F=1.793 Sig.F=0.191
（0.004） （0.191） R=0.245 R =0.06
方程右端各项下面的第一个括号内的值为相应项的t-检验值，第二个括号内的值为t-检验所达到的显著性水平。F值为整个方程F-检验值，Sig.F为F-检验所达到的显著性水平。R为相关系数，R 是回归方程的拟合度。可以看出，这一回归并不成功， 这一项未通过t-检验，我们不能认为系统风险对收益率具有显著的线性影响。
[方程二]
（-5.501）（2.375） F=5.639 Sig.F=0.025
（0.000）（0.025） R=0.409 R =0.167
该模型通过了各种检验，由方程一、二可见，在上海股票市场上，系统风险与预期收益间存在正相关但并非为线性关系，非系统风险的回归系数显著为正，这表明非系统风险对股票收益率产生重要影响，这一点与中国股票市场的庄家行为密切相关。
[方程三]
（-5.463）（2.769） F=7.669 Sig.F=0.010
（0.000） （0.010） R=0.464 =0.215
该方程通过了各种检验，这符合高风险高收益的基本投资心理。
[方程四]
（-3.955）（1.158） （2.236） F=3.524 Sig.F=0.044
（0.000） （0.257） （0.034） R=0.455 R =0.207
在理论上，全部风险ＳＴＲ已经包容了系统风险 和非系统风险Ｓ( 的全部信息。这一点可以从方程三、方程四的回归结果中看出。单变量ＳＴＲ解释收益的拟合度 比用双变量 和Ｓ( 要好。

五、结 论
1.在所测试的时间段内，平均收益率与全部风险成线性正相关，股票收益与风险的有效方程为：
　 　　　　 　
2.经典资本资产定价模型（ＣＡＰＭ）不能准确描述上海股票市场内资产的平均收益率，也就是说，检测结果不支持ＣＡＰＭ的结论：股票收益率仅与市场风险 有关，并且此关系为线性正相关，这与目前中国股票市场的投机气氛甚浓密切相关。
3.从投资角度来说，用年收益率数据优于月收益率数据，因为在短期内，股市受各种因素影响随机波动较大，导致股票收益受随机干扰较多，用短期的样本来检验CAPM,效果不甚理想。

参考文献
[1]《中国证券报》，1997.1——1999.3。
[2]赵选民，《数理统计》，西北工业大学出版社，1997年。
[3]陈共等，《证券投资分析》，中国人民大学出版社，1997年。
[4]施东晖，《上海股票市场风险性实证研究》，《经济研究》1996年9月。
[5]朱纹岱等，《SPSS FOR WINDOWS从入门到精通》，电子工业出版社，1997年.
[6]《钱龙动态技术分析系统软件》，上海乾隆软件公司.

Statistical Analysis of the Relation between Risk and Return in Shanghai Stock Market
Zhou LI and Bai Sijun
(Management School of Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072)
Abstract: This paper analyses the relation between risk and return in Shanghai stock market by regression and correlation model. The results of this analysis are statistically significant.
Key words: Return, System risk, Non-system risk, Regression model