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（一）系统性风险研究综述在初期，学者们认为风险由系统性风险和非系统性风险组成。比如，Sharpe（1963）提出市场模型，并将股票市场价格风险解析为系统性风险与非系统性风险两部分。2008年的金融危机让全球意识到风险问题对金融市场健康发展的关键性，尤其是系统性风险关注的重要性，但目前为止，系统性风险并没有明确的界说，kaufman（1996）认为，在整个金融系统中某个事件的发生而引起一系列其他后果导致整个金融系统的利益出现严重亏损的风险称之为系统风险。Bordo et al（1998）认为系统性风险的发生是由于金融系统中某个方面出现了不稳定甚至是波动，从而牵连了其他方面的波动，甚至会导致实体经济出现危机。Schwarcz（2008）认为由经济震荡、企业决策不当等事件所导致的一系列负ICI经济后果的风险称之为系统性风险。Kupiec & Nickerson （2004）认为系统性风险是由某个市场动荡所引起的，且会引起资产价格极大波动、公司流通率显著降低、公司倒闭等。朱元倩、苗雨峰（2012）从不同的视角看得出，正因为是金融危机的爆发才更正视系统性风险的重要性。50478
（二）β系数研究综述
贝塔系数的测算和预测是CAPM模型中贝塔系数研究的主要方面。在预测方面，对贝塔系数有两部分检验，一部分是是否符合均值回归过程，一部分是稳定性。如果利用贝塔系数预估股票风险和预估股票价格则其必须是均值回归过程。研究贝塔系数均值回归过程是服务于证券投资来预测股票价格的目的。长久看，股票价格不可能一直维持一种趋势，不管是一直上涨或者一直下跌。国外对股票价格均值回归理论的研究一直很丰富。然而至今，我国关于此类的研究中还少有运用到均值回归理论。
1．国外关于β系数的研究
Eugene.F.Fama 和 Kenneth.R. French （1988）通过研究美国纽约股票市场发现从长久看股票收益率是呈均值回归的。Jegadeesh.N （1990）利用经验分析方法预测到单个股票的收益，并且收益率符合均值回归。Balver和Gilliland (2000)认为，从长久看，股票收益率呈均值回归。Kiseok Nam, Chong Soo Pyun 等人（2001）利用ANST-GARCH模型美国72年期间的股票市场中大规模月度数据进行分析，发现在股票收益率呈均值回归的基础下，相比于正收益率，负收益率的均值回归速度较快。
除了对β系数均值回归的研究，海外对β时变性影响因素的研究也不在少数。Bost 和Newboldp（2004）、Choudhry （2005）研究发现，β系数发生波动与企业的经营情况、经济政治事件等都有关系，宏观金融环境的波动也会导致β系数变化。Melicher（1974）研究发现，β系数时变性的原因有：企业的净资产收益率、市场规模、运作方式、财务杠杆等。Bildersee（1982）通过对纽约证券市场上市公司股票β系数的研究，发现负债比率、流动比率等变量和β系数显著相关。Cooper（2006）的研究表明，财政杠杆、息税后收益、经营状况等都和β系数有关。
2．国内对β系数的研究
马喜德、郑振龙、王保合（2003）基于CAPM研究90只A股的贝塔系数的波动状况，认为贝塔系数是否具有时变性要以贝塔系数的方差是否为常数为依据，最后得出贝塔系数具有时变性。曾德军（2005）对上海股票市场期间长短不同的贝塔系数进行系统性的研究，发现相比于稳定性较好的长期和上升贝塔，短期的贝塔表现较差。赵振全、苏治、丁志国（2005）发现股票收益率序列在调节风险的基础上依旧是符合非对称均值回归的。
国内对β系数时变性的因素也有一定的研究。申隆、戴志辉（2006）为了论文网验证股权分置改革是否影响贝塔系数，通过研究35家已经完成改革的上市企业股票的贝塔系数。验证了股票的β系数在改革前后都保持平稳。陈银忠、张荣（2008）利用一个修正的SS模型，以上海股票市场从2000年1月初到2008年6月底的数据为样本，计算出β系数，并验证了β系数的均值回归过程。孙力强、陈小悦（2008）以所有A股的数据为样本，数据期间为1995年到2006年，通过分别利用检验和截面回归两种方法，得出中国股票市场单个股票的贝塔系数呈均值回归。吴世农和冉孟顺（1999）等人为了研究上市企业会计信息和β系数之间的关系，选用A股市场的200只股票，得出流通规模和盈利状况对β系数影响显著。郑君君（2000）研究发现β系数与市盈率呈显著的负相关关系。杨克磊和郭经华（2014）研究发现不同因素对β系数的影响方向不同，即对系统风险性风险影响方位不同。公司盈利、市场价值等就对系统风险有积极影响，但流通率等对其有负向的影响。徐建卫（2015）用状态空间模型估计上海股票市场451家上市企业的β系数，用截面回归法研究关于β系数时变性的因素，发现，企业盈利性、发展性、市场价值、市场规模等都是导致β系数波动大的重要原因。