自William Sharpe(1964)提出著名的资本资产定价模型(CAPM)以来，贝塔系数(β)作为该模型最重要的参数之一，被公认为是衡量证券投资系统性风险的主要指标，其不仅具有重要的理论意义，而且在实践中得到广泛的应用。β系数也因此成为近30年资本市场理论研究的热点之一，备受国内外学者的关注。研究的重点是β的稳定性、差异性和预测性。 本文在借鉴国内外学者对β系数的相关研究成果的基础上，以β的预测性为重点，根据历史β、β=1、布鲁姆调整(Blume Adjustment)、瓦西塞克调整(Vasicek Adjustment)、罗森贝格系统(Rosenberg System)等主要的预测思路和方法，搜集1996年1月1日—2000年12月29日期间上海和深圳市场上的292家上市公司的有关资料，进行实证研究，以寻找适合我国股票系统性风险系数的预测方法。全文分四个部分： 第一部分：研究综述。作为研究的出发点和理论指南，这部分首先介绍了β系数的定义、应用及其计量问题，然后回顾了国内外学者关于β系数的主要文献及其研究成果，包括稳定性、差异性和预测性研究。在预测性方向上，对几种主要的预测思路和方法，包括布鲁姆调整、瓦西塞克调整和罗森贝格系统作了较为详尽的介绍。 第二部分：研究设计。这部分首先对样本的选取，数据的来源作出说明。然后阐述本文将要研究的几个预测模型的设计和研究方法，包括对行业划分、变量设定、因子分析和TS／CS回归等进行说明。最后说明本文对各模型预测能力的检验方法。 第三部分：实证结果与分析。这部分根扼前文的研究设计，用我国证券市场的数据展开实证分析，对各预测模型进行参数估计和比较分析。最后对各模型的预测能力进行检验和比较。 论 文 摘 丝 第四部分：研究总结与探讨。这部分简要总结全文，归纳出这次实证研究的最主要的结论。然后对风险领域的一些更深入研究的问题作了简要的讨论。 本文的主要结论是：门）布鲁姆调整、瓦西塞克调整、p—l法和罗森贝格系统等方法的预测效果均显著优于历史p方法；门）布鲁姆调整是现阶段最适合于中国股票p系数预测的方法；（）罗森贝格系统综合了大量的信息，具有很好的应用前景。