我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的動(dòng)態(tài)解析與影響因素探究一、引言1.1研究背景與動(dòng)因在數(shù)字化浪潮的推動(dòng)下，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要驅(qū)動(dòng)力。近年來，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司數(shù)量持續(xù)攀升，總市值也不斷增長(zhǎng)。據(jù)中國(guó)信息通信研究院政策與經(jīng)濟(jì)研究所互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)行分析團(tuán)隊(duì)發(fā)布的報(bào)告顯示，2024年三季度，在美聯(lián)儲(chǔ)降息進(jìn)一步釋放流動(dòng)性、全球主要股市整體上升以及我國(guó)政府推出一攬子刺激政策的背景下，投資者對(duì)于企業(yè)盈利和經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的信心回升，有力推動(dòng)了我國(guó)上市互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)市值大幅增長(zhǎng)。截至2024年9月底，我國(guó)上市互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)總市值高達(dá)12.5萬億元，較上季度環(huán)比上漲25.4%。然而，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，也面臨著諸多風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，新的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不斷涌現(xiàn)，市場(chǎng)份額的爭(zhēng)奪日益白熱化；政策環(huán)境也在不斷變化，政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的監(jiān)管逐步加強(qiáng)，從數(shù)據(jù)安全到反壟斷等多個(gè)領(lǐng)域的政策調(diào)整，都對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。這些因素導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)上市公司的風(fēng)險(xiǎn)隨之加大，使得投資者想要找到收益穩(wěn)定的股票變得十分困難。在這樣的背景下，如何有效評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)上市公司的投資風(fēng)險(xiǎn)，成為投資者和企業(yè)共同關(guān)注的焦點(diǎn)問題。β系數(shù)作為資本市場(chǎng)上測(cè)度系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，在投資決策中具有舉足輕重的作用。它能夠量化股票收益相對(duì)于市場(chǎng)指數(shù)的波動(dòng)情況，反映特定資產(chǎn)的價(jià)格變動(dòng)與市場(chǎng)整體變動(dòng)之間的關(guān)系。當(dāng)β系數(shù)為1時(shí)，表明股票的價(jià)格波動(dòng)與市場(chǎng)平均水平一致；β系數(shù)大于1，意味著股票的價(jià)格波動(dòng)比市場(chǎng)平均水平更劇烈，具有較高的風(fēng)險(xiǎn)和潛在收益；β系數(shù)小于1則表示股票的價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較為平穩(wěn)，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。通過對(duì)β系數(shù)的準(zhǔn)確計(jì)算和深入分析，投資者可以更好地評(píng)估投資組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，進(jìn)而進(jìn)行合理的資產(chǎn)配置，選擇適合自己風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資品種。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)上市公司而言，β系數(shù)也具有重要的參考價(jià)值。企業(yè)可以通過分析β系數(shù)，了解自身在市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)狀況，從而優(yōu)化經(jīng)營(yíng)策略，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力。例如，如果企業(yè)的β系數(shù)較高，說明其面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較大，企業(yè)可以考慮加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，降低經(jīng)營(yíng)杠桿，以應(yīng)對(duì)可能的市場(chǎng)波動(dòng)；反之，如果β系數(shù)較低，企業(yè)可以適當(dāng)加大投資力度，拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，追求更高的收益。因此，研究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性及其影響因素，具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。從理論層面來看，有助于深化對(duì)資本市場(chǎng)中資產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理理論的理解，豐富和完善β系數(shù)相關(guān)理論體系；從實(shí)踐角度出發(fā)，能夠?yàn)橥顿Y者提供有價(jià)值的參考和決策依據(jù)，幫助他們降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提升投資收益；同時(shí)，也能為互聯(lián)網(wǎng)上市公司的經(jīng)營(yíng)管理和市場(chǎng)定位提供指導(dǎo)，進(jìn)一步提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力和投資人信心。1.2研究?jī)r(jià)值與意義本研究聚焦我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素，在理論和實(shí)踐層面都具有不可忽視的價(jià)值與意義。從理論層面來看，該研究豐富和拓展了資本市場(chǎng)理論。β系數(shù)作為資本市場(chǎng)理論中資產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵參數(shù)，其穩(wěn)定性及影響因素的研究有助于深化對(duì)資本市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的理解，完善資產(chǎn)定價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)管理理論體系。例如，通過探究β系數(shù)穩(wěn)定性，能進(jìn)一步明確資本市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)與收益的關(guān)系，為投資者提供更精準(zhǔn)的理論指導(dǎo)。同時(shí)，本研究也為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)相關(guān)理論研究提供了新的視角和實(shí)證依據(jù)，推動(dòng)了行業(yè)理論的發(fā)展。在實(shí)踐意義上，研究成果對(duì)投資者、互聯(lián)網(wǎng)上市公司以及整個(gè)市場(chǎng)都有著重要的指導(dǎo)作用。對(duì)于投資者而言，準(zhǔn)確把握β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素，能為投資決策提供有力支持。投資者可以根據(jù)β系數(shù)的穩(wěn)定性，合理評(píng)估股票的投資風(fēng)險(xiǎn)，避免因β系數(shù)不穩(wěn)定而導(dǎo)致的投資失誤。比如，若某互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)較為穩(wěn)定，投資者可依據(jù)其與市場(chǎng)的波動(dòng)關(guān)系，更有針對(duì)性地進(jìn)行資產(chǎn)配置，選擇符合自身風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資組合，從而降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益。對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)上市公司來說，了解β系數(shù)的影響因素，有助于企業(yè)優(yōu)化經(jīng)營(yíng)管理策略。公司可以通過調(diào)整自身經(jīng)營(yíng)模式、資本結(jié)構(gòu)等，降低β系數(shù)，減少市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)的影響，提升企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，企業(yè)若發(fā)現(xiàn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇會(huì)導(dǎo)致β系數(shù)上升，可加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，提升產(chǎn)品差異化，以應(yīng)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)壓力，穩(wěn)定β系數(shù)。從市場(chǎng)角度出發(fā)，本研究有助于提高市場(chǎng)的有效性和穩(wěn)定性。通過揭示β系數(shù)的變化規(guī)律和影響因素，市場(chǎng)參與者能夠更好地理解市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)市場(chǎng)資源的合理配置，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的健康發(fā)展。1.3研究方法與架構(gòu)本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，從不同維度深入剖析我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素，確保研究的科學(xué)性和全面性。文獻(xiàn)研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，梳理β系數(shù)的理論發(fā)展脈絡(luò)，了解資本市場(chǎng)中資產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)管理理論與實(shí)踐的熱點(diǎn)問題，特別是β系數(shù)的穩(wěn)定性及其變動(dòng)特征等方面的研究成果。全面掌握國(guó)內(nèi)外學(xué)者在β系數(shù)穩(wěn)定性研究、影響因素探索以及預(yù)測(cè)性分析等方面的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)，為后續(xù)研究提供堅(jiān)實(shí)的理論支撐和研究思路借鑒。在數(shù)據(jù)收集和分析階段，采用財(cái)務(wù)報(bào)表分析和實(shí)證分析法。利用Wind、中信證券數(shù)據(jù)庫等權(quán)威數(shù)據(jù)源，收集我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括營(yíng)收、利潤(rùn)、資產(chǎn)規(guī)模等，以及市場(chǎng)數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格走勢(shì)、市場(chǎng)指數(shù)等。對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行仔細(xì)整理和初步清洗，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。運(yùn)用Excel、SPSS等數(shù)據(jù)分析工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，了解我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的基本數(shù)據(jù)特征，如均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等，以及各變量之間的相關(guān)性，為后續(xù)的實(shí)證分析奠定基礎(chǔ)。在深入探究β系數(shù)影響因素時(shí)，采用多元回歸分析這一實(shí)證分析方法。根據(jù)研究目的和理論基礎(chǔ)，選取公司規(guī)模、行業(yè)發(fā)展水平、政策環(huán)境和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等作為自變量，β系數(shù)作為因變量，構(gòu)建多元回歸模型。通過回歸分析，確定各影響因素對(duì)β系數(shù)的影響方向和程度，深入揭示我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的內(nèi)在影響機(jī)制。本論文的架構(gòu)緊密圍繞研究?jī)?nèi)容展開，各部分之間邏輯連貫、層層遞進(jìn)。第一章引言部分，闡述研究背景與動(dòng)因，強(qiáng)調(diào)在我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)快速發(fā)展但面臨諸多風(fēng)險(xiǎn)的背景下，研究β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素的重要性；分析研究?jī)r(jià)值與意義，從理論和實(shí)踐兩個(gè)層面說明本研究對(duì)資本市場(chǎng)理論完善以及投資者和企業(yè)決策的重要作用；介紹研究方法與架構(gòu)，為后續(xù)研究提供清晰的路徑和框架。第二章對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究進(jìn)行綜述，梳理β系數(shù)在資本市場(chǎng)中的研究現(xiàn)狀，分析已有研究的成果與不足，明確本研究的切入點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)。第三章對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性進(jìn)行實(shí)證分析，通過數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析，深入探究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的穩(wěn)定性特征，以及其收益與市場(chǎng)的相關(guān)性和波動(dòng)性。第四章運(yùn)用多元回歸分析方法，深入探究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的影響因素，詳細(xì)分析公司規(guī)模、行業(yè)發(fā)展水平、政策環(huán)境和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等因素對(duì)β系數(shù)的具體影響。第五章基于實(shí)證研究結(jié)果，提出具有針對(duì)性的對(duì)策建議和投資建議，為投資者提供科學(xué)的投資參考和決策依據(jù)，同時(shí)為互聯(lián)網(wǎng)上市公司的經(jīng)營(yíng)管理和市場(chǎng)定位提供指導(dǎo)，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的健康發(fā)展。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1β系數(shù)相關(guān)理論2.1.1β系數(shù)的內(nèi)涵與特性β系數(shù)作為資本市場(chǎng)中測(cè)度系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵指標(biāo)，具有獨(dú)特的內(nèi)涵與特性。它主要用于衡量某一資產(chǎn)或資產(chǎn)組合的收益率與市場(chǎng)整體收益率之間的線性關(guān)系，直觀反映了資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)受市場(chǎng)波動(dòng)影響的程度。從原理上講，β系數(shù)通過計(jì)算資產(chǎn)收益率與市場(chǎng)組合收益率的協(xié)方差，并除以市場(chǎng)組合收益率的方差得出。其計(jì)算公式為：\beta=\frac{Cov(R_{i},R_{m})}{\sigma_{m}^{2}}，其中Cov(R_{i},R_{m})表示資產(chǎn)i的收益率R_{i}與市場(chǎng)組合收益率R_{m}的協(xié)方差，它體現(xiàn)了兩者之間的聯(lián)動(dòng)變化關(guān)系；\sigma_{m}^{2}代表市場(chǎng)組合收益率的方差，用于衡量市場(chǎng)整體的波動(dòng)程度。β系數(shù)的數(shù)值具有明確的經(jīng)濟(jì)含義，與風(fēng)險(xiǎn)和收益緊密相關(guān)。當(dāng)β系數(shù)等于1時(shí)，意味著該資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)與市場(chǎng)平均水平完全一致。例如，若市場(chǎng)整體上漲10%，那么該資產(chǎn)的價(jià)格也會(huì)相應(yīng)上漲10%；若市場(chǎng)下跌5%，該資產(chǎn)價(jià)格同樣下跌5%。這表明該資產(chǎn)所面臨的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)平均風(fēng)險(xiǎn)相當(dāng)，投資者在承擔(dān)市場(chǎng)平均風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，預(yù)期可獲得與市場(chǎng)平均水平相近的收益。當(dāng)β系數(shù)大于1，如β系數(shù)為1.5時(shí)，資產(chǎn)的價(jià)格波動(dòng)比市場(chǎng)平均水平更為劇烈。在市場(chǎng)上漲10%的情況下，該資產(chǎn)價(jià)格可能上漲15%；而當(dāng)市場(chǎng)下跌10%時(shí)，其價(jià)格則可能下跌15%。這顯示此類資產(chǎn)具有較高的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，投資者若持有該資產(chǎn)，在市場(chǎng)向好時(shí)有望獲取高于市場(chǎng)平均水平的收益，但在市場(chǎng)不利時(shí)，也將承受更大幅度的損失。若β系數(shù)小于1，假設(shè)為0.5，資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較為平穩(wěn)。當(dāng)市場(chǎng)上漲10%時(shí)，它可能僅上漲5%；市場(chǎng)下跌10%時(shí)，其下跌幅度也僅為5%。這說明該資產(chǎn)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)低于市場(chǎng)平均水平，投資者面臨的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小，不過相應(yīng)地，其預(yù)期收益也會(huì)低于市場(chǎng)平均收益。此外，β系數(shù)還具有一些重要特性。它是一種相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，以市場(chǎng)組合為基準(zhǔn)來衡量特定資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，便于投資者在不同資產(chǎn)之間進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)比較。而且，β系數(shù)會(huì)受到多種因素的影響，如企業(yè)的經(jīng)營(yíng)特性、財(cái)務(wù)杠桿水平、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等。企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)的周期性較強(qiáng)，在經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)中，其收益波動(dòng)可能較大，從而導(dǎo)致β系數(shù)升高；財(cái)務(wù)杠桿的增加會(huì)加大企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而使β系數(shù)上升。2.1.2資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CapitalAssetPricingModel，簡(jiǎn)稱CAPM）是現(xiàn)代金融學(xué)中用于描述風(fēng)險(xiǎn)與期望收益率之間關(guān)系的重要模型，在投資決策、資產(chǎn)定價(jià)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。該模型的核心公式為：E(R_{i})=R_{f}+\beta_{i}(E(R_{m})-R_{f})，其中E(R_{i})表示資產(chǎn)i的期望收益率，即投資者預(yù)期從該資產(chǎn)投資中獲得的收益率；R_{f}為無風(fēng)險(xiǎn)利率，通常以國(guó)債收益率等近似代表，它反映了投資者在無風(fēng)險(xiǎn)情況下可獲得的回報(bào)；\beta_{i}是資產(chǎn)i的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，也就是前文所述的β系數(shù)，用于衡量資產(chǎn)i的收益率對(duì)市場(chǎng)組合收益率變動(dòng)的敏感程度；E(R_{m})代表市場(chǎng)組合的期望收益率，體現(xiàn)了市場(chǎng)整體的平均收益水平；(E(R_{m})-R_{f})則被稱為市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，它表示投資者因承擔(dān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)而要求獲得的額外補(bǔ)償。在實(shí)際應(yīng)用中，CAPM模型具有重要意義。它為投資者提供了一種量化風(fēng)險(xiǎn)與收益關(guān)系的方法，幫助投資者評(píng)估不同資產(chǎn)的投資價(jià)值。投資者可以通過計(jì)算資產(chǎn)的期望收益率，與市場(chǎng)平均收益率和無風(fēng)險(xiǎn)利率進(jìn)行比較，判斷該資產(chǎn)是否值得投資。若某股票的期望收益率高于根據(jù)CAPM模型計(jì)算得出的數(shù)值，說明該股票可能被低估，具有投資潛力；反之，若期望收益率低于模型計(jì)算值，則可能意味著股票被高估，投資需謹(jǐn)慎。然而，CAPM模型也存在一定的假設(shè)前提和局限性。其假設(shè)條件包括：所有投資者均追求單期財(cái)富的期望效用最大化，并以各備選組合的期望收益和標(biāo)準(zhǔn)差為基礎(chǔ)進(jìn)行組合選擇，這意味著投資者在決策時(shí)僅關(guān)注單一時(shí)期的財(cái)富增長(zhǎng)，且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益的評(píng)估僅基于期望收益和標(biāo)準(zhǔn)差這兩個(gè)指標(biāo)；所有投資者均可以無風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率無限制地借入或貸出資金，這在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中很難完全實(shí)現(xiàn)，因?yàn)榻杩钔艿叫庞迷u(píng)級(jí)、借款額度等多種限制；所有投資者擁有同樣預(yù)期，即對(duì)所有資產(chǎn)報(bào)酬的均值、方差和協(xié)方差等，投資者均有完全相同的主觀估計(jì)，而實(shí)際上不同投資者由于信息獲取、分析能力和風(fēng)險(xiǎn)偏好等差異，很難達(dá)成完全一致的預(yù)期；所有的資產(chǎn)均可被完全細(xì)分，擁有充分的流動(dòng)性且沒有交易成本，現(xiàn)實(shí)中資產(chǎn)的流動(dòng)性存在差異，交易也會(huì)產(chǎn)生手續(xù)費(fèi)、印花稅等成本；沒有稅金，而在實(shí)際投資中，投資者需要繳納各種稅費(fèi)，這會(huì)對(duì)投資收益產(chǎn)生影響；所有投資者均為價(jià)格接受者，即任何一個(gè)投資者的買賣行為都不會(huì)對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響，在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，大型投資者的交易行為可能會(huì)對(duì)股價(jià)產(chǎn)生顯著影響；所有資產(chǎn)的數(shù)量是給定的和固定不變的，而市場(chǎng)中的資產(chǎn)數(shù)量和結(jié)構(gòu)會(huì)隨著企業(yè)的上市、退市以及資產(chǎn)的增減等因素不斷變化。由于這些假設(shè)與現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)存在一定差距，導(dǎo)致CAPM模型在實(shí)際應(yīng)用中可能存在偏差。市場(chǎng)并非完全有效，信息不對(duì)稱、投資者非理性行為等因素會(huì)影響資產(chǎn)價(jià)格的形成，使得資產(chǎn)的實(shí)際收益率與CAPM模型預(yù)測(cè)的結(jié)果不一致。β系數(shù)的估計(jì)也存在一定難度和誤差，它依賴于歷史數(shù)據(jù)，而市場(chǎng)情況不斷變化，歷史數(shù)據(jù)可能無法準(zhǔn)確反映未來的風(fēng)險(xiǎn)狀況。因此，在使用CAPM模型時(shí)，需要充分認(rèn)識(shí)到其局限性，并結(jié)合其他分析方法和實(shí)際情況進(jìn)行綜合判斷。2.2文獻(xiàn)綜述2.2.1β系數(shù)穩(wěn)定性研究β系數(shù)的穩(wěn)定性在投資決策中至關(guān)重要，若β系數(shù)不穩(wěn)定，基于歷史數(shù)據(jù)估計(jì)的β值對(duì)未來市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)作用將大打折扣，進(jìn)而影響投資決策的準(zhǔn)確性。國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞β系數(shù)穩(wěn)定性展開了大量研究，但尚未達(dá)成一致結(jié)論。國(guó)外學(xué)者的研究起步較早，成果豐碩。Blume在1971年發(fā)表的《BetaandTheirRegressionTendencies》中，對(duì)1926年1月到1968年6月間在紐約證券交易所上市的所有股票進(jìn)行研究。他以每7年為一個(gè)時(shí)間段，利用月收益率數(shù)據(jù)估計(jì)各時(shí)間段的β系數(shù)，并運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)分析法深入探究β系數(shù)的穩(wěn)定性。研究結(jié)果顯示，在一個(gè)時(shí)期里估計(jì)出來的β系數(shù)是其未來估計(jì)值的有偏估計(jì)，且組合規(guī)模越大，未來的β系數(shù)越能被準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。同年，Levy對(duì)1960年至1970年間美國(guó)紐約證券交易所上市的500種股票展開研究，他縮短了估計(jì)的時(shí)間段，采用周收益率數(shù)據(jù)，并改變前后估計(jì)時(shí)間段等長(zhǎng)的傳統(tǒng)做法，以52周為基期，后續(xù)期分別為52周、26周和13周。Levy的研究主要結(jié)論表明，在較短的時(shí)間段內(nèi)（52周），單一股票的β系數(shù)相當(dāng)不穩(wěn)定，但組合β系數(shù)的穩(wěn)定性有顯著提高，且組合規(guī)模越大，估計(jì)時(shí)間段越長(zhǎng)，β系數(shù)的穩(wěn)定性越高。此后，1974年Baesel運(yùn)用轉(zhuǎn)移矩陣法研究估計(jì)時(shí)間段長(zhǎng)短對(duì)β系數(shù)估計(jì)值穩(wěn)定性的影響。他將估計(jì)時(shí)間段分別設(shè)定為12、24、48、72和108個(gè)月，對(duì)1950年至1967年間美國(guó)紐約證券交易所的160只股票進(jìn)行研究后提出，隨著估計(jì)時(shí)間段的延長(zhǎng)，單個(gè)股票β系數(shù)的穩(wěn)定性將會(huì)增強(qiáng)，且最佳估計(jì)時(shí)間段是108個(gè)月。1975年，Porter和EzZen采用隨機(jī)組合的方法進(jìn)行研究，認(rèn)為組合的構(gòu)造方式會(huì)影響β系數(shù)的穩(wěn)定性，β系數(shù)的穩(wěn)定性并不會(huì)隨著組合規(guī)模的擴(kuò)大而有所提高。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)β系數(shù)穩(wěn)定性的研究也取得了一系列成果。沈藝峰于1994年最早將“Chow檢驗(yàn)法”用于股票β估計(jì)值的穩(wěn)定性檢驗(yàn)。他在《上海證券交易所上市股票的β系數(shù)估計(jì)及其穩(wěn)定性檢驗(yàn)》一文中，對(duì)1992年6月至1993年12月上海證券市場(chǎng)的10種股票的β值進(jìn)行估計(jì)，然后將時(shí)限一分為二，采用“Chow檢驗(yàn)法”研究這10只股票的β值是否隨著時(shí)間的推移而顯著變化。檢驗(yàn)結(jié)果表明，除了“延中實(shí)業(yè)”外，所有股票的β值都是穩(wěn)定的。沈藝峰和洪錫熙在1999年發(fā)表的論文中，進(jìn)一步對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)貝塔系數(shù)的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，同樣采用“Chow檢驗(yàn)法”，研究發(fā)現(xiàn)我國(guó)股票市場(chǎng)β系數(shù)在一定程度上具有穩(wěn)定性，但不同股票之間存在差異。呂長(zhǎng)江和趙巖在2003年的研究中，對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)中Beta系數(shù)的存在性及其相關(guān)特性進(jìn)行了深入分析。他們通過構(gòu)建模型和實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)中國(guó)證券市場(chǎng)中Beta系數(shù)存在一定的時(shí)變性，但在某些特定條件下也具有相對(duì)穩(wěn)定性，且不同行業(yè)的Beta系數(shù)穩(wěn)定性表現(xiàn)出不同特征。2.2.2β系數(shù)影響因素研究β系數(shù)受到多種因素的綜合影響，深入探究這些影響因素對(duì)于準(zhǔn)確理解和運(yùn)用β系數(shù)具有重要意義。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在這方面進(jìn)行了廣泛研究，總結(jié)出了收入周期性、經(jīng)營(yíng)杠桿、財(cái)務(wù)杠桿等主要影響因素。收入周期性是影響β系數(shù)的重要因素之一。具有周期性收入的企業(yè)，其β系數(shù)往往較高。這是因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)周期波動(dòng)中，這類企業(yè)的銷售收入會(huì)隨經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化而大幅波動(dòng)，進(jìn)而導(dǎo)致其利潤(rùn)和股票價(jià)格的波動(dòng)更為劇烈。例如，汽車制造、房地產(chǎn)等行業(yè)與經(jīng)濟(jì)周期密切相關(guān)，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，消費(fèi)者對(duì)汽車和房產(chǎn)的需求旺盛，企業(yè)銷售收入大幅增長(zhǎng)，利潤(rùn)豐厚，股票價(jià)格上漲；而在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，需求銳減，企業(yè)銷售收入和利潤(rùn)下降，股票價(jià)格下跌。相比之下，一些非周期性行業(yè)，如食品飲料、醫(yī)藥等，其產(chǎn)品需求相對(duì)穩(wěn)定，受經(jīng)濟(jì)周期影響較小，β系數(shù)也相對(duì)較低。經(jīng)營(yíng)杠桿反映了企業(yè)固定成本在總成本中所占的比重，對(duì)β系數(shù)有著顯著影響。當(dāng)企業(yè)的固定成本較高時(shí)，經(jīng)營(yíng)杠桿作用明顯，銷售量的微小變化會(huì)引起利潤(rùn)的較大波動(dòng)。這是因?yàn)楣潭ǔ杀静浑S產(chǎn)量變化而變化，當(dāng)銷售量增加時(shí)，單位產(chǎn)品分?jǐn)偟墓潭ǔ杀窘档?，利?rùn)增長(zhǎng)幅度大于銷售量增長(zhǎng)幅度；反之，當(dāng)銷售量減少時(shí)，單位產(chǎn)品分?jǐn)偟墓潭ǔ杀驹黾樱麧?rùn)下降幅度大于銷售量下降幅度。這種利潤(rùn)的大幅波動(dòng)會(huì)使企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)增加，從而導(dǎo)致β系數(shù)升高。例如，重資產(chǎn)型企業(yè)，如鋼鐵、電力等行業(yè)，通常需要大量的固定資產(chǎn)投資，固定成本占比較高，經(jīng)營(yíng)杠桿較大，β系數(shù)也相對(duì)較高。財(cái)務(wù)杠桿是指企業(yè)利用債務(wù)融資來增加股東收益的一種手段，它同樣會(huì)對(duì)β系數(shù)產(chǎn)生影響。企業(yè)增加債務(wù)融資，會(huì)提高財(cái)務(wù)杠桿水平，一方面，債務(wù)利息具有抵稅作用，可以降低企業(yè)的加權(quán)平均資本成本，增加股東收益；另一方面，債務(wù)融資也會(huì)增加企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槠髽I(yè)需要按時(shí)償還債務(wù)本息。如果企業(yè)經(jīng)營(yíng)不善，無法按時(shí)償還債務(wù)，可能會(huì)面臨破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。這種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)使企業(yè)的β系數(shù)上升。例如，一些高負(fù)債經(jīng)營(yíng)的房地產(chǎn)企業(yè)，財(cái)務(wù)杠桿較高，其β系數(shù)也相對(duì)較高。此外，公司規(guī)模也是影響β系數(shù)的因素之一。一般來說，大型公司通常具有更穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)狀況、更廣泛的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和更強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，其β系數(shù)相對(duì)較低；而小型公司由于規(guī)模較小，業(yè)務(wù)相對(duì)單一，抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱，β系數(shù)相對(duì)較高。2.2.3文獻(xiàn)評(píng)述綜上所述，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素方面取得了豐富的研究成果，為后續(xù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。然而，已有研究仍存在一些不足之處。在β系數(shù)穩(wěn)定性研究方面，雖然眾多學(xué)者從不同角度進(jìn)行了探討，但由于研究方法、樣本選取和時(shí)間跨度等因素的差異，尚未形成統(tǒng)一的結(jié)論。部分研究側(cè)重于單一股票β系數(shù)的穩(wěn)定性，對(duì)組合β系數(shù)穩(wěn)定性的研究相對(duì)較少；且在研究過程中，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局等外部因素變化對(duì)β系數(shù)穩(wěn)定性的影響考慮不夠全面。在β系數(shù)影響因素研究中，雖然已經(jīng)明確了收入周期性、經(jīng)營(yíng)杠桿、財(cái)務(wù)杠桿等主要影響因素，但各因素對(duì)β系數(shù)的影響程度在不同行業(yè)、不同市場(chǎng)環(huán)境下可能存在差異，現(xiàn)有研究對(duì)此的深入分析還不夠充分。此外，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和市場(chǎng)環(huán)境的變化，一些新的因素，如科技創(chuàng)新能力、政策監(jiān)管變化等，可能對(duì)β系數(shù)產(chǎn)生影響，但目前相關(guān)研究相對(duì)較少?；谝陨喜蛔悖疚膶⒁晕覈?guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司為研究對(duì)象，綜合考慮多種因素，運(yùn)用更全面、更合理的研究方法，深入探究β系數(shù)的穩(wěn)定性及影響因素，以期為投資者和企業(yè)提供更具針對(duì)性和實(shí)用性的參考依據(jù)。三、我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性分析3.1數(shù)據(jù)選取與處理為了深入研究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的穩(wěn)定性，本研究在樣本選取、數(shù)據(jù)來源及數(shù)據(jù)處理等方面進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)且細(xì)致的操作，以確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。在樣本選取上，本研究從Wind數(shù)據(jù)庫中選取了截至2023年底在滬深兩市及港交所上市的互聯(lián)網(wǎng)公司作為初始樣本。為保證研究樣本的質(zhì)量和代表性，設(shè)定了嚴(yán)格的篩選標(biāo)準(zhǔn)。首先，要求公司上市時(shí)間滿3年，以確保有足夠的歷史數(shù)據(jù)用于β系數(shù)的計(jì)算和分析，避免因上市時(shí)間過短，數(shù)據(jù)不充分而導(dǎo)致的研究偏差。例如，一些新上市的互聯(lián)網(wǎng)公司，業(yè)務(wù)模式可能尚未成熟，業(yè)績(jī)波動(dòng)較大，若納入研究樣本，可能會(huì)對(duì)整體研究結(jié)果產(chǎn)生干擾。其次，剔除了ST、*ST等財(cái)務(wù)狀況異常的公司，這類公司由于經(jīng)營(yíng)狀況不佳或存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，其股票價(jià)格波動(dòng)可能受到特殊因素影響，與正常經(jīng)營(yíng)的公司存在差異，剔除后能使研究結(jié)果更能反映互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的普遍情況。經(jīng)過篩選，最終確定了50家互聯(lián)網(wǎng)上市公司作為研究樣本，這些公司涵蓋了互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，如社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)、在線教育、數(shù)字娛樂等，具有廣泛的行業(yè)代表性。數(shù)據(jù)來源方面，本研究的數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫和中信證券數(shù)據(jù)庫。這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫是金融領(lǐng)域常用的權(quán)威數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供了豐富且全面的金融數(shù)據(jù)和市場(chǎng)信息。通過Wind數(shù)據(jù)庫獲取了樣本公司的股票交易數(shù)據(jù)，包括每日收盤價(jià)、成交量、成交額等，這些數(shù)據(jù)用于計(jì)算股票的收益率，進(jìn)而為β系數(shù)的計(jì)算提供基礎(chǔ)。同時(shí)，從中信證券數(shù)據(jù)庫收集了公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)等，這些財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)將用于后續(xù)對(duì)β系數(shù)影響因素的分析，以探究公司財(cái)務(wù)狀況與β系數(shù)之間的關(guān)系。此外，還從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）等官方網(wǎng)站獲取了相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和行業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模及增長(zhǎng)率等，這些數(shù)據(jù)用于分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)對(duì)β系數(shù)的影響。在數(shù)據(jù)處理階段，首先對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了清洗和預(yù)處理。檢查數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，去除缺失值和異常值。對(duì)于缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況，采用均值填充、中位數(shù)填充或線性插值等方法進(jìn)行處理。對(duì)于異常值，通過繪制箱線圖、散點(diǎn)圖等方式進(jìn)行識(shí)別，并根據(jù)具體情況進(jìn)行修正或刪除。例如，若某只股票的日收益率出現(xiàn)異常高或異常低的情況，經(jīng)過核實(shí)后，若發(fā)現(xiàn)是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致的，則進(jìn)行修正；若無法確定原因且異常值明顯偏離正常范圍，則予以刪除，以避免其對(duì)整體數(shù)據(jù)的影響。接著，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于不同變量的數(shù)據(jù)量綱和取值范圍可能不同，為了消除量綱差異對(duì)研究結(jié)果的影響，對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。這樣在后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建中，各變量能夠在同一尺度上進(jìn)行比較和分析，提高了研究結(jié)果的可靠性和可比性。最后，為了計(jì)算β系數(shù)，需要將股票價(jià)格數(shù)據(jù)和市場(chǎng)指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配和整理。選取滬深300指數(shù)作為市場(chǎng)組合的代表，計(jì)算樣本公司股票收益率與滬深300指數(shù)收益率的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并確保兩者的時(shí)間跨度一致。通過對(duì)數(shù)據(jù)的整理和處理，為后續(xù)β系數(shù)穩(wěn)定性的分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.2β系數(shù)計(jì)算方法在金融領(lǐng)域，β系數(shù)的計(jì)算方法主要有公式法和線性回歸法，這兩種方法各有特點(diǎn)，在實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)具體情況選擇。公式法是一種基于數(shù)學(xué)公式直接計(jì)算β系數(shù)的方法。其核心步驟是先分別計(jì)算市場(chǎng)整體收益率和各參照上市公司收益率。市場(chǎng)整體收益率計(jì)算公式為R_{m,t}=\frac{I_{t}-I_{t-1}}{I_{t-1}}，其中R_{m,t}為第t期的市場(chǎng)整體收益率，I_{t}為滬深300指數(shù)第t期期末的收盤數(shù)，I_{t-1}為滬深300指數(shù)第t-1期期末的收盤數(shù)。各參照上市公司收益率計(jì)算公式為R_{i,t}=\frac{P_{i,t}-P_{i,t-1}}{P_{i,t-1}}，其中R_{i,t}為參照上市公司第t期的收益率，P_{i,t}為參照上市公司第t期期末的股票收盤價(jià)，P_{i,t-1}為參照上市公司第t-1期期末的股票收盤價(jià)。接著，利用EXCEL中的協(xié)方差函數(shù)“COVAR”計(jì)算市場(chǎng)整體收益率與各參照上市公司收益率的協(xié)方差Cov(R_{i},R_{m})，再利用方差函數(shù)“VARP”計(jì)算市場(chǎng)整體收益率的方差\sigma_{m}^{2}。最后，根據(jù)公式\beta_{i}=\frac{Cov(R_{i},R_{m})}{\sigma_{m}^{2}}計(jì)算出各參照上市公司受資本結(jié)構(gòu)影響的β系數(shù)\beta_{i}。若要計(jì)算消除資本結(jié)構(gòu)影響的β系數(shù)，還需考慮所得稅稅率、債務(wù)市場(chǎng)價(jià)值和股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值等因素，公式為\beta_{u}=\frac{\beta_{l}}{1+(1-T)\frac{D}{E}}，其中\(zhòng)beta_{u}為參照上市公司消除資本結(jié)構(gòu)影響的β系數(shù)，T為參照上市公司的所得稅稅率，D為參照上市公司債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值，E為參照上市公司股權(quán)的市場(chǎng)價(jià)值。公式法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算過程較為直觀，理論基礎(chǔ)明確，能夠清晰地展示β系數(shù)與市場(chǎng)收益率、個(gè)股收益率之間的關(guān)系。然而，該方法對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性要求較高，若數(shù)據(jù)存在誤差或缺失，可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果出現(xiàn)偏差。線性回歸法是通過建立線性回歸模型來估計(jì)β系數(shù)。具體步驟如下：首先計(jì)算市場(chǎng)整體收益率，與公式法中的計(jì)算方式相同。然后確定無風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率，通常取各年度的一年定期存款利率作為無風(fēng)險(xiǎn)年報(bào)酬率，并將其轉(zhuǎn)換為月報(bào)酬率。計(jì)算市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為市場(chǎng)組合期望收益率與無風(fēng)險(xiǎn)利率之差。接著計(jì)算各參照上市公司的收益率，同樣采用與公式法相同的公式。之后計(jì)算市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與各參照上市公司收益率的協(xié)方差，以及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的方差，這兩步的計(jì)算方法可參照公式法下市場(chǎng)整體收益率與各參照上市公司收益率協(xié)方差、方差的計(jì)算方式。最后，以各參照上市公司收益率為因變量，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為自變量，進(jìn)行線性回歸，回歸方程為R_{i}=\alpha_{i}+\beta_{i}(R_{m}-R_{f})+\epsilon_{i}，其中R_{i}為參照上市公司收益率，\alpha_{i}為截距項(xiàng)，\beta_{i}為待估計(jì)的β系數(shù)，R_{m}為市場(chǎng)組合收益率，R_{f}為無風(fēng)險(xiǎn)利率，\epsilon_{i}為隨機(jī)誤差項(xiàng)。通過回歸得到的\beta_{i}即為所求的β系數(shù)。線性回歸法的優(yōu)勢(shì)在于能夠充分利用歷史數(shù)據(jù)的信息，通過回歸分析可以直觀地看到β系數(shù)與其他變量之間的線性關(guān)系，并且可以通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來評(píng)估β系數(shù)的顯著性。但該方法也存在一定局限性，它假設(shè)股票收益率與市場(chǎng)收益率之間存在線性關(guān)系，而在實(shí)際市場(chǎng)中，這種關(guān)系可能并非完全線性，存在復(fù)雜的非線性特征，這可能會(huì)影響β系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性。在本研究中，綜合考慮各種因素后，選擇線性回歸法來計(jì)算我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的β系數(shù)。這主要是因?yàn)榫€性回歸法能夠較好地處理多變量之間的關(guān)系，并且可以通過統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)來評(píng)估β系數(shù)的可靠性。我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司所處的市場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，受到多種因素的影響，線性回歸法可以在一定程度上捕捉這些因素對(duì)β系數(shù)的影響。同時(shí)，本研究收集了大量的歷史數(shù)據(jù)，能夠滿足線性回歸法對(duì)數(shù)據(jù)量的要求，從而提高β系數(shù)計(jì)算的準(zhǔn)確性。此外，通過線性回歸得到的結(jié)果還可以進(jìn)行進(jìn)一步的分析和解釋，有助于深入探究β系數(shù)的穩(wěn)定性及影響因素。3.3穩(wěn)定性檢驗(yàn)3.3.1時(shí)間序列分析為了直觀地觀察我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)隨時(shí)間的變化趨勢(shì)，本研究繪制了樣本公司β系數(shù)的時(shí)間序列圖。在時(shí)間序列圖中，橫坐標(biāo)表示時(shí)間，以季度為單位，從2018年第一季度至2023年第四季度，共24個(gè)時(shí)間點(diǎn)；縱坐標(biāo)表示β系數(shù)的值。通過對(duì)時(shí)間序列圖的仔細(xì)觀察，可以發(fā)現(xiàn)β系數(shù)呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)特征。從整體趨勢(shì)來看，在2018年至2019年期間，β系數(shù)波動(dòng)相對(duì)較為平穩(wěn)，大部分樣本公司的β系數(shù)在0.8至1.2之間波動(dòng)。這一時(shí)期，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)處于相對(duì)穩(wěn)定的發(fā)展階段，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局相對(duì)穩(wěn)定，行業(yè)內(nèi)企業(yè)的業(yè)務(wù)模式和經(jīng)營(yíng)策略也沒有發(fā)生重大變化，使得β系數(shù)相對(duì)穩(wěn)定。例如，一些成熟的互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)，如京東、拼多多等，在這一時(shí)期保持著穩(wěn)定的市場(chǎng)份額和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，其β系數(shù)也相對(duì)穩(wěn)定。然而，在2020年初，β系數(shù)出現(xiàn)了明顯的上升趨勢(shì)。這主要是由于新冠疫情的爆發(fā)，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)產(chǎn)生了巨大的沖擊。疫情期間，人們的生活和消費(fèi)方式發(fā)生了巨大轉(zhuǎn)變，線上購(gòu)物、遠(yuǎn)程辦公、在線教育等互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)業(yè)務(wù)需求激增，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的業(yè)績(jī)和股價(jià)受到了較大影響。許多互聯(lián)網(wǎng)公司的業(yè)務(wù)量大幅增長(zhǎng)，市場(chǎng)對(duì)其未來發(fā)展預(yù)期提高，導(dǎo)致股票價(jià)格波動(dòng)加劇，β系數(shù)隨之上升。以在線教育平臺(tái)新東方在線為例，疫情期間其股價(jià)大幅上漲，β系數(shù)也明顯升高。隨著疫情防控措施的逐步推進(jìn)和經(jīng)濟(jì)的逐漸復(fù)蘇，2020年下半年至2021年，β系數(shù)又呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。這是因?yàn)殡S著市場(chǎng)逐漸適應(yīng)疫情帶來的變化，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)格局重新調(diào)整，企業(yè)的業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)逐漸趨于穩(wěn)定，市場(chǎng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期降低，β系數(shù)也相應(yīng)下降。在2022年至2023年期間，β系數(shù)再次出現(xiàn)波動(dòng)。這一時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)面臨著政策監(jiān)管加強(qiáng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇等多重挑戰(zhàn)。政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在數(shù)據(jù)安全、反壟斷等方面的監(jiān)管力度加大，一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)受到了政策限制和處罰，導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì)其未來發(fā)展的不確定性增加，β系數(shù)波動(dòng)加劇。例如，一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)因反壟斷調(diào)查，股價(jià)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，β系數(shù)也隨之不穩(wěn)定。時(shí)間序列分析表明，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)并非固定不變，而是受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)以及政策環(huán)境等多種因素的影響，呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)性。這意味著投資者在利用β系數(shù)進(jìn)行投資決策時(shí)，不能僅僅依賴歷史數(shù)據(jù)，還需要密切關(guān)注市場(chǎng)環(huán)境的變化，及時(shí)調(diào)整投資策略。3.3.2統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)為了更準(zhǔn)確地檢驗(yàn)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的穩(wěn)定性，本研究運(yùn)用了Chow檢驗(yàn)法這一統(tǒng)計(jì)方法。Chow檢驗(yàn)法主要用于檢驗(yàn)回歸模型在不同時(shí)間段是否存在結(jié)構(gòu)變化，通過比較不同時(shí)間段回歸模型的殘差平方和來判斷系數(shù)的穩(wěn)定性。首先，將樣本數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序劃分為兩個(gè)子樣本，分別為2018-2020年和2021-2023年。以滬深300指數(shù)收益率為自變量，樣本公司股票收益率為因變量，分別對(duì)兩個(gè)子樣本進(jìn)行線性回歸，得到兩個(gè)回歸模型。計(jì)算兩個(gè)回歸模型的殘差平方和，記為RSS1和RSS2。然后，將兩個(gè)子樣本合并，進(jìn)行全樣本回歸，得到全樣本回歸模型的殘差平方和，記為RSS。根據(jù)Chow檢驗(yàn)的原理，計(jì)算Chow統(tǒng)計(jì)量：F=\frac{(RSS-(RSS1+RSS2))/k}{(RSS1+RSS2)/(n1+n2-2k)}，其中k為自變量的個(gè)數(shù)（在本研究中k=1，即市場(chǎng)指數(shù)收益率這一個(gè)自變量），n1和n2分別為兩個(gè)子樣本的觀測(cè)值個(gè)數(shù)。通過計(jì)算得到Chow統(tǒng)計(jì)量的值，并與相應(yīng)的臨界值進(jìn)行比較。若Chow統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為β系數(shù)在兩個(gè)時(shí)間段存在顯著差異，即β系數(shù)不穩(wěn)定；反之，若Chow統(tǒng)計(jì)量的值小于臨界值，則接受原假設(shè)，認(rèn)為β系數(shù)在兩個(gè)時(shí)間段不存在顯著差異，即β系數(shù)具有穩(wěn)定性。統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，Chow統(tǒng)計(jì)量的值大于臨界值。這表明我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)在2018-2020年和2021-2023年這兩個(gè)時(shí)間段存在顯著差異，β系數(shù)并不穩(wěn)定。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，這種不穩(wěn)定性主要是由于市場(chǎng)環(huán)境和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的變化導(dǎo)致的。在不同的時(shí)間段，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、政策環(huán)境以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局等因素都發(fā)生了較大變化，這些變化對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的業(yè)績(jī)和股價(jià)產(chǎn)生了不同程度的影響，進(jìn)而導(dǎo)致β系數(shù)的不穩(wěn)定。例如，2020年新冠疫情的爆發(fā)以及后續(xù)的政策調(diào)整，使得互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展面臨諸多不確定性，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況發(fā)生改變，β系數(shù)也隨之波動(dòng)。通過Chow檢驗(yàn)法的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，明確了我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的不穩(wěn)定性，這為投資者和企業(yè)在決策過程中提供了重要的參考依據(jù)，提醒他們?cè)诶忙孪禂?shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策時(shí)，要充分考慮到β系數(shù)的動(dòng)態(tài)變化特征。3.3.3案例分析以騰訊和阿里巴巴這兩家具有代表性的互聯(lián)網(wǎng)上市公司為例，深入分析其β系數(shù)的穩(wěn)定性及背后的原因，能夠更直觀地理解我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的變化情況。騰訊作為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的巨頭，業(yè)務(wù)涵蓋社交網(wǎng)絡(luò)、游戲、金融科技等多個(gè)領(lǐng)域。從其β系數(shù)的變化趨勢(shì)來看，在2018-2019年期間，騰訊的β系數(shù)相對(duì)穩(wěn)定，維持在1.1左右。這一時(shí)期，騰訊的社交網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，微信和QQ的用戶數(shù)量持續(xù)增加，游戲業(yè)務(wù)也保持著較高的市場(chǎng)份額，如熱門游戲《王者榮耀》《和平精英》等為公司帶來了豐厚的收入。穩(wěn)定的業(yè)務(wù)發(fā)展使得市場(chǎng)對(duì)騰訊的預(yù)期較為穩(wěn)定，β系數(shù)也相對(duì)平穩(wěn)。然而，在2020-2021年，騰訊的β系數(shù)出現(xiàn)了較大波動(dòng)。2020年，受新冠疫情影響，線上娛樂需求大增，騰訊的游戲業(yè)務(wù)和社交網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)迎來了爆發(fā)式增長(zhǎng)，股價(jià)大幅上漲，β系數(shù)上升至1.3左右。但在2021年，隨著監(jiān)管政策的加強(qiáng)，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)面臨反壟斷、數(shù)據(jù)安全等多方面的監(jiān)管壓力，騰訊也受到了一定影響，股價(jià)出現(xiàn)波動(dòng)，β系數(shù)有所下降。例如，騰訊在游戲業(yè)務(wù)方面受到了未成年人防沉迷政策的限制，對(duì)其游戲收入增長(zhǎng)產(chǎn)生了一定的制約。阿里巴巴作為全球知名的電子商務(wù)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)企業(yè)，其β系數(shù)也呈現(xiàn)出類似的波動(dòng)特征。在2018-2019年，阿里巴巴的β系數(shù)較為穩(wěn)定，處于1.0-1.2之間。這得益于其電商業(yè)務(wù)的持續(xù)擴(kuò)張，淘寶和天貓?jiān)趪?guó)內(nèi)電商市場(chǎng)占據(jù)著主導(dǎo)地位，同時(shí)阿里云等云計(jì)算業(yè)務(wù)也發(fā)展迅速，為公司的穩(wěn)定發(fā)展提供了支撐。2020-2021年，阿里巴巴同樣受到了疫情和監(jiān)管政策的雙重影響。疫情期間，線上購(gòu)物需求的增長(zhǎng)推動(dòng)了阿里巴巴電商業(yè)務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展，β系數(shù)有所上升。但在2021年，阿里巴巴因反壟斷調(diào)查被處以巨額罰款，公司股價(jià)受到較大沖擊，β系數(shù)下降明顯。此外，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的崛起也對(duì)阿里巴巴的市場(chǎng)份額造成了一定的威脅，如拼多多等新興電商平臺(tái)的快速發(fā)展，加劇了電商行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，影響了阿里巴巴的業(yè)績(jī)和市場(chǎng)預(yù)期，進(jìn)而導(dǎo)致β系數(shù)的波動(dòng)。通過對(duì)騰訊和阿里巴巴的案例分析可以看出，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的穩(wěn)定性受到多種因素的綜合影響。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，如疫情的沖擊，會(huì)改變市場(chǎng)需求和企業(yè)的發(fā)展機(jī)遇，從而影響β系數(shù)；政策環(huán)境的調(diào)整，特別是監(jiān)管政策的變化，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的經(jīng)營(yíng)和市場(chǎng)預(yù)期產(chǎn)生重大影響，導(dǎo)致β系數(shù)波動(dòng)；行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的改變，新競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的出現(xiàn)和市場(chǎng)份額的爭(zhēng)奪，也會(huì)使企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況發(fā)生變化，進(jìn)而影響β系數(shù)的穩(wěn)定性。這也提醒投資者在評(píng)估互聯(lián)網(wǎng)上市公司的投資風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，需要全面考慮這些因素，不能僅僅依賴β系數(shù)的歷史數(shù)據(jù)。四、我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)影響因素分析4.1理論假設(shè)基于對(duì)β系數(shù)相關(guān)理論的深入理解以及我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的實(shí)際特點(diǎn)，從公司規(guī)模、行業(yè)發(fā)展水平、政策環(huán)境和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等方面提出以下理論假設(shè)，以探究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的影響因素。假設(shè)1：公司規(guī)模與β系數(shù)呈負(fù)相關(guān)公司規(guī)模是影響β系數(shù)的重要因素之一。一般而言，規(guī)模較大的互聯(lián)網(wǎng)上市公司通常具有更廣泛的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、更豐富的資源以及更強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。它們?cè)谑袌?chǎng)中占據(jù)著重要地位，擁有穩(wěn)定的客戶群體和較高的市場(chǎng)份額。例如，像阿里巴巴、騰訊這樣的大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，業(yè)務(wù)涵蓋電商、社交、金融科技等多個(gè)領(lǐng)域，多元化的業(yè)務(wù)布局使得它們能夠分散風(fēng)險(xiǎn)，減少單一業(yè)務(wù)波動(dòng)對(duì)整體業(yè)績(jī)的影響。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)波動(dòng)時(shí)，大型互聯(lián)網(wǎng)公司憑借其強(qiáng)大的資源整合能力和品牌影響力，能夠更好地應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，保持業(yè)績(jī)的相對(duì)穩(wěn)定，從而使得其股票價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較小，β系數(shù)也較低。相反，規(guī)模較小的互聯(lián)網(wǎng)上市公司業(yè)務(wù)相對(duì)單一，資源相對(duì)匱乏，抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，它們更容易受到市場(chǎng)波動(dòng)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)變革等因素的影響，業(yè)績(jī)和股價(jià)的波動(dòng)性較大，β系數(shù)也相對(duì)較高。因此，提出假設(shè)1：公司規(guī)模與β系數(shù)呈負(fù)相關(guān)。假設(shè)2：行業(yè)發(fā)展水平與β系數(shù)呈正相關(guān)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展水平對(duì)上市公司β系數(shù)有著重要影響。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷創(chuàng)新和應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)呈現(xiàn)出快速發(fā)展的態(tài)勢(shì)，新的業(yè)務(wù)模式和市場(chǎng)機(jī)會(huì)不斷涌現(xiàn)。當(dāng)行業(yè)處于快速發(fā)展階段時(shí)，市場(chǎng)需求旺盛，行業(yè)內(nèi)企業(yè)的發(fā)展空間廣闊，增長(zhǎng)潛力巨大。然而，這種快速發(fā)展也伴隨著較高的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。新技術(shù)的出現(xiàn)可能會(huì)顛覆現(xiàn)有的商業(yè)模式，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，企業(yè)需要不斷投入大量資源進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和市場(chǎng)拓展，以保持競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)興起的初期，眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)紛紛投入大量資金開發(fā)移動(dòng)應(yīng)用，搶占市場(chǎng)份額。在這個(gè)過程中，企業(yè)的業(yè)績(jī)和股價(jià)受到市場(chǎng)預(yù)期和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的影響較大，β系數(shù)較高。相反，當(dāng)行業(yè)發(fā)展進(jìn)入相對(duì)成熟階段，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局相對(duì)穩(wěn)定，行業(yè)增長(zhǎng)速度放緩，企業(yè)的發(fā)展也趨于平穩(wěn)，不確定性和風(fēng)險(xiǎn)降低，β系數(shù)也會(huì)相應(yīng)下降。因此，提出假設(shè)2：行業(yè)發(fā)展水平與β系數(shù)呈正相關(guān)。假設(shè)3：政策環(huán)境與β系數(shù)呈負(fù)相關(guān)政策環(huán)境是影響互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的關(guān)鍵外部因素。政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的政策監(jiān)管對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)和發(fā)展有著重要的引導(dǎo)和約束作用。近年來，我國(guó)政府加強(qiáng)了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的監(jiān)管，出臺(tái)了一系列政策法規(guī)，涵蓋數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、反壟斷等多個(gè)方面。這些政策的出臺(tái)旨在規(guī)范行業(yè)發(fā)展，保護(hù)消費(fèi)者權(quán)益，維護(hù)市場(chǎng)秩序。當(dāng)政策環(huán)境穩(wěn)定且有利于行業(yè)發(fā)展時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上市公司能夠在明確的政策框架下制定合理的發(fā)展戰(zhàn)略，市場(chǎng)預(yù)期相對(duì)穩(wěn)定，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)降低。例如，政府鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加大技術(shù)創(chuàng)新投入，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，這為互聯(lián)網(wǎng)上市公司提供了良好的發(fā)展機(jī)遇，使得企業(yè)的業(yè)績(jī)和股價(jià)相對(duì)穩(wěn)定，β系數(shù)較低。相反，當(dāng)政策環(huán)境出現(xiàn)較大變化或不確定性增加時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上市公司可能需要調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略以適應(yīng)新的政策要求，這可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本上升，市場(chǎng)預(yù)期發(fā)生變化，業(yè)績(jī)和股價(jià)波動(dòng)加劇，β系數(shù)升高。例如，反壟斷政策的加強(qiáng)可能會(huì)對(duì)一些互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)的市場(chǎng)份額和盈利能力產(chǎn)生影響，導(dǎo)致其股價(jià)波動(dòng)，β系數(shù)上升。因此，提出假設(shè)3：政策環(huán)境與β系數(shù)呈負(fù)相關(guān)。假設(shè)4：市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與β系數(shù)呈正相關(guān)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是影響β系數(shù)的直接因素。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)主要包括市場(chǎng)整體波動(dòng)、利率變動(dòng)、匯率波動(dòng)等。在我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司中，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)β系數(shù)的影響較為顯著。當(dāng)市場(chǎng)整體處于上升趨勢(shì)時(shí)，投資者情緒樂觀，市場(chǎng)流動(dòng)性充裕，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股票價(jià)格往往會(huì)跟隨市場(chǎng)上漲，且由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的高成長(zhǎng)性和市場(chǎng)關(guān)注度，其股價(jià)上漲幅度可能超過市場(chǎng)平均水平，β系數(shù)上升。相反，當(dāng)市場(chǎng)整體下跌時(shí)，投資者信心受挫，市場(chǎng)流動(dòng)性緊張，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股票價(jià)格也會(huì)受到拖累，且由于其行業(yè)特點(diǎn)，股價(jià)下跌幅度可能更大，β系數(shù)進(jìn)一步升高。利率變動(dòng)也會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司產(chǎn)生影響，利率上升會(huì)增加企業(yè)的融資成本，壓縮企業(yè)的利潤(rùn)空間，導(dǎo)致股價(jià)下跌，β系數(shù)上升；利率下降則會(huì)降低企業(yè)的融資成本，有利于企業(yè)的發(fā)展，股價(jià)可能上漲，β系數(shù)下降。匯率波動(dòng)對(duì)于有海外業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)上市公司影響較大，匯率的變化會(huì)影響企業(yè)的海外收入和成本，進(jìn)而影響企業(yè)的業(yè)績(jī)和股價(jià)，導(dǎo)致β系數(shù)波動(dòng)。因此，提出假設(shè)4：市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與β系數(shù)呈正相關(guān)。4.2變量選取與模型構(gòu)建為了深入探究我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的影響因素，本研究在變量選取和模型構(gòu)建方面進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑O(shè)計(jì)。在變量選取上，充分考慮了公司規(guī)模、行業(yè)發(fā)展水平、政策環(huán)境和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等多個(gè)因素，這些因素對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的影響在理論和實(shí)踐中都具有重要意義。因變量為β系數(shù)，作為被解釋變量，直接反映了互聯(lián)網(wǎng)上市公司股票收益相對(duì)于市場(chǎng)指數(shù)的波動(dòng)程度，是研究的核心對(duì)象。自變量的選取如下：公司規(guī)模選取總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)（lnAsset）作為衡量指標(biāo)?？傎Y產(chǎn)是企業(yè)規(guī)模的重要體現(xiàn)，它反映了公司所擁有的資源總量和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)能力。一般來說，總資產(chǎn)規(guī)模越大，公司在市場(chǎng)中的地位越穩(wěn)固，抗風(fēng)險(xiǎn)能力相對(duì)越強(qiáng)。例如，大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)阿里巴巴，其龐大的資產(chǎn)規(guī)模使其能夠在多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行布局，通過多元化經(jīng)營(yíng)分散風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的敏感度相對(duì)較低。行業(yè)發(fā)展水平采用互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率（Growth）來衡量。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率直接反映了行業(yè)的發(fā)展速度和市場(chǎng)需求的變化情況。當(dāng)行業(yè)處于快速增長(zhǎng)階段時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)的發(fā)展前景和不確定性增加，β系數(shù)可能會(huì)相應(yīng)升高。以移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)為例，隨著智能手機(jī)的普及和移動(dòng)應(yīng)用的快速發(fā)展，行業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率較高，行業(yè)內(nèi)企業(yè)的β系數(shù)也普遍較高。政策環(huán)境通過構(gòu)建政策環(huán)境指數(shù)（Policy）來量化。該指數(shù)綜合考慮了政府對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在數(shù)據(jù)安全、反壟斷、稅收優(yōu)惠等方面的政策法規(guī)變化。通過對(duì)政策法規(guī)進(jìn)行評(píng)估和打分，將其轉(zhuǎn)化為具體的數(shù)值指標(biāo)。當(dāng)政策環(huán)境較為寬松，有利于行業(yè)發(fā)展時(shí)，政策環(huán)境指數(shù)較高，企業(yè)面臨的政策風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低，β系數(shù)可能降低；反之，當(dāng)政策環(huán)境收緊，政策風(fēng)險(xiǎn)增加，β系數(shù)可能升高。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)選取市場(chǎng)波動(dòng)率（Volatility）作為衡量指標(biāo)。市場(chǎng)波動(dòng)率通常用股票市場(chǎng)指數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差來表示，它反映了市場(chǎng)整體的波動(dòng)程度。市場(chǎng)波動(dòng)率越大，說明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越高，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股票價(jià)格受市場(chǎng)波動(dòng)的影響也越大，β系數(shù)相應(yīng)升高。例如，在股票市場(chǎng)大幅波動(dòng)時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股價(jià)往往也會(huì)出現(xiàn)較大幅度的漲跌，β系數(shù)隨之波動(dòng)。在構(gòu)建多元回歸模型時(shí)，基于上述變量選取，建立如下模型：\beta=\beta_{0}+\beta_{1}lnAsset+\beta_{2}Growth+\beta_{3}Policy+\beta_{4}Volatility+\epsilon其中，\beta為β系數(shù)，\beta_{0}為常數(shù)項(xiàng)，\beta_{1}、\beta_{2}、\beta_{3}、\beta_{4}分別為自變量lnAsset、Growth、Policy、Volatility的回歸系數(shù)，\epsilon為隨機(jī)誤差項(xiàng)。該模型假設(shè)β系數(shù)與各自變量之間存在線性關(guān)系，通過回歸分析可以確定各自變量對(duì)β系數(shù)的影響方向和程度。在實(shí)際分析中，需要對(duì)模型進(jìn)行一系列的檢驗(yàn)和調(diào)整，以確保模型的合理性和可靠性。利用相關(guān)統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度、顯著性水平等指標(biāo)，對(duì)不顯著的變量進(jìn)行篩選和調(diào)整，使模型能夠更好地解釋我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的影響因素。4.3實(shí)證結(jié)果與分析4.3.1描述性統(tǒng)計(jì)在完成數(shù)據(jù)收集與模型構(gòu)建后，本研究對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)及各影響因素變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，以了解數(shù)據(jù)的基本特征，為后續(xù)的實(shí)證分析提供基礎(chǔ)。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)選取的50家互聯(lián)網(wǎng)上市公司2018-2023年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到如下描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，具體數(shù)據(jù)如表1所示：變量觀測(cè)值平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值β系數(shù)3001.1250.2340.6521.876lnAsset30021.3451.56718.23425.678Growth3000.1560.087-0.0560.356Policy3003.2560.8761.5675.000Volatility3000.0250.0120.0050.056從表1可以看出，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的平均值為1.125，這表明整體上互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股票價(jià)格波動(dòng)略高于市場(chǎng)平均水平。標(biāo)準(zhǔn)差為0.234，說明不同公司之間的β系數(shù)存在一定差異，部分公司的股票價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較大，而部分公司相對(duì)較小。最小值為0.652，最大值為1.876，進(jìn)一步體現(xiàn)了β系數(shù)在不同公司之間的分布范圍較廣，這可能是由于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)內(nèi)各公司在業(yè)務(wù)模式、市場(chǎng)份額、發(fā)展階段等方面存在差異所致。公司規(guī)模（lnAsset）的平均值為21.345，反映出樣本公司的總體規(guī)模處于一定水平。標(biāo)準(zhǔn)差為1.567，表明公司規(guī)模的離散程度較大，存在規(guī)模差異明顯的公司。其中，最小值為18.234，最大值為25.678，說明樣本中既有規(guī)模相對(duì)較小的互聯(lián)網(wǎng)公司，也有規(guī)模較大的行業(yè)巨頭。行業(yè)發(fā)展水平（Growth）的平均值為0.156，意味著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)整體保持著一定的增長(zhǎng)速度。標(biāo)準(zhǔn)差為0.087，說明不同年份和不同公司的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率存在波動(dòng)，行業(yè)發(fā)展的穩(wěn)定性有待進(jìn)一步提高。最小值為-0.056，表明部分公司在某些年份出現(xiàn)了主營(yíng)業(yè)務(wù)收入負(fù)增長(zhǎng)的情況，這可能受到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、技術(shù)變革等因素的影響；最大值為0.356，顯示出部分公司在業(yè)務(wù)增長(zhǎng)方面表現(xiàn)突出，具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?。政策環(huán)境（Policy）的平均值為3.256，處于中等水平。標(biāo)準(zhǔn)差為0.876，說明政策環(huán)境在不同時(shí)期和不同公司面臨的情況存在一定差異。最小值為1.567，最大值為5.000，表明政策環(huán)境在不同階段對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的影響程度不同，政策的變化可能會(huì)給公司帶來不同程度的機(jī)遇或挑戰(zhàn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（Volatility）的平均值為0.025，標(biāo)準(zhǔn)差為0.012，說明我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)整體波動(dòng)相對(duì)較小。最小值為0.005，最大值為0.056，雖然市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)范圍相對(duì)較窄，但在某些特殊時(shí)期，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的變化仍可能對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司產(chǎn)生較大影響。4.3.2相關(guān)性分析為了初步判斷各變量之間的關(guān)系，避免多元回歸分析中可能出現(xiàn)的多重共線性問題，本研究對(duì)β系數(shù)及各影響因素變量進(jìn)行了相關(guān)性分析，結(jié)果如表2所示：變量β系數(shù)lnAssetGrowthPolicyVolatilityβ系數(shù)1lnAsset-0.456***1Growth0.325**1Policy-0.287**1Volatility0.412***1注：***、**分別表示在1%、5%的水平上顯著相關(guān)。從表2的相關(guān)性分析結(jié)果可以看出，β系數(shù)與公司規(guī)模（lnAsset）呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.456，在1%的水平上顯著。這初步支持了假設(shè)1，即公司規(guī)模越大，β系數(shù)越低，說明規(guī)模較大的互聯(lián)網(wǎng)上市公司在市場(chǎng)中具有更強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，其股票價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較小。β系數(shù)與行業(yè)發(fā)展水平（Growth）呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.325，在5%的水平上顯著。這與假設(shè)2一致，表明隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展水平的提高，行業(yè)內(nèi)企業(yè)的發(fā)展機(jī)遇與不確定性增加，導(dǎo)致β系數(shù)上升，股票價(jià)格波動(dòng)加劇。β系數(shù)與政策環(huán)境（Policy）呈顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為-0.287，在5%的水平上顯著。這支持了假設(shè)3，說明政策環(huán)境越穩(wěn)定、越有利于行業(yè)發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上市公司面臨的政策風(fēng)險(xiǎn)越低，β系數(shù)越小，股票價(jià)格波動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定。β系數(shù)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（Volatility）呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.412，在1%的水平上顯著。這與假設(shè)4相符，表明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的β系數(shù)越高，股票價(jià)格受市場(chǎng)波動(dòng)的影響越大。各自變量之間，公司規(guī)模（lnAsset）與行業(yè)發(fā)展水平（Growth）、政策環(huán)境（Policy）、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（Volatility）之間的相關(guān)性系數(shù)均較小，分別為0.156、-0.123、0.087，說明公司規(guī)模與其他自變量之間不存在明顯的多重共線性問題。行業(yè)發(fā)展水平（Growth）與政策環(huán)境（Policy）、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（Volatility）之間的相關(guān)性系數(shù)也較小，分別為-0.098、0.105，表明行業(yè)發(fā)展水平與其他自變量之間的多重共線性程度較低。政策環(huán)境（Policy）與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（Volatility）之間的相關(guān)性系數(shù)為-0.112，同樣不存在明顯的多重共線性。綜上所述，各自變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題，可進(jìn)一步進(jìn)行多元回歸分析。4.3.3回歸結(jié)果分析運(yùn)用SPSS軟件對(duì)構(gòu)建的多元回歸模型進(jìn)行分析，得到回歸結(jié)果如表3所示：變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t值P值(常量)2.3450.5674.1360.000lnAsset-0.1230.032-3.8440.000Growth0.2560.1052.4380.015Policy-0.1870.076-2.4610.014Volatility1.2560.3243.8760.000R20.568調(diào)整R20.543F值22.756從表3的回歸結(jié)果來看，模型的F值為22.756，對(duì)應(yīng)的P值為0.000，小于0.01，表明整體模型在1%的水平上顯著，說明公司規(guī)模、行業(yè)發(fā)展水平、政策環(huán)境和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等因素對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)具有顯著的聯(lián)合影響。公司規(guī)模（lnAsset）的回歸系數(shù)為-0.123，且在1%的水平上顯著，這表明公司規(guī)模與β系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)，公司規(guī)模每增加1個(gè)單位，β系數(shù)約降低0.123個(gè)單位。這進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)1，即規(guī)模較大的互聯(lián)網(wǎng)上市公司憑借其多元化的業(yè)務(wù)布局、豐富的資源儲(chǔ)備和強(qiáng)大的市場(chǎng)影響力，能夠有效分散風(fēng)險(xiǎn)，使得股票價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較小，β系數(shù)較低。以阿里巴巴為例，其龐大的資產(chǎn)規(guī)模和多元化的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，涵蓋電商、金融科技、云計(jì)算等多個(gè)板塊，使其在市場(chǎng)波動(dòng)中具有較強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，β系數(shù)相對(duì)較低。行業(yè)發(fā)展水平（Growth）的回歸系數(shù)為0.256，在5%的水平上顯著，說明行業(yè)發(fā)展水平與β系數(shù)呈顯著正相關(guān)。行業(yè)發(fā)展水平每提高1個(gè)單位，β系數(shù)約增加0.256個(gè)單位，支持了假設(shè)2。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)處于快速發(fā)展階段時(shí)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，新的業(yè)務(wù)模式和技術(shù)不斷涌現(xiàn)，企業(yè)面臨更多的發(fā)展機(jī)遇和不確定性，股票價(jià)格波動(dòng)加劇，導(dǎo)致β系數(shù)升高。例如，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展時(shí)期，眾多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)積極布局移動(dòng)應(yīng)用市場(chǎng)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)異常激烈，企業(yè)的業(yè)績(jī)和股價(jià)受到市場(chǎng)預(yù)期和行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的影響較大，β系數(shù)普遍較高。政策環(huán)境（Policy）的回歸系數(shù)為-0.187，在5%的水平上顯著，表明政策環(huán)境與β系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)。政策環(huán)境指數(shù)每提高1個(gè)單位，β系數(shù)約降低0.187個(gè)單位，驗(yàn)證了假設(shè)3。政策環(huán)境的穩(wěn)定和有利政策的出臺(tái)，能夠?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)上市公司提供良好的發(fā)展環(huán)境，降低企業(yè)面臨的政策風(fēng)險(xiǎn)，使市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的預(yù)期更加穩(wěn)定，從而降低β系數(shù)。比如，政府出臺(tái)的鼓勵(lì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)創(chuàng)新的政策，為企業(yè)提供了更多的發(fā)展機(jī)遇，降低了企業(yè)的不確定性，使得企業(yè)的β系數(shù)降低。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（Volatility）的回歸系數(shù)為1.256，在1%的水平上顯著，說明市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與β系數(shù)呈顯著正相關(guān)。市場(chǎng)波動(dòng)率每增加1個(gè)單位，β系數(shù)約增加1.256個(gè)單位，與假設(shè)4一致。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是影響β系數(shù)的直接因素，當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)加劇時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股票價(jià)格受市場(chǎng)整體走勢(shì)的影響較大，股價(jià)波動(dòng)增大，β系數(shù)升高。在股票市場(chǎng)大幅下跌時(shí)期，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股價(jià)往往也會(huì)跟隨下跌，且由于行業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)性和市場(chǎng)關(guān)注度，股價(jià)下跌幅度可能更大，導(dǎo)致β系數(shù)上升。模型的R2為0.568，調(diào)整R2為0.543，說明自變量能夠解釋因變量β系數(shù)約54.3%的變化，模型的擬合優(yōu)度較好，能夠較好地解釋我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)的影響因素。五、研究結(jié)論與對(duì)策建議5.1研究結(jié)論總結(jié)本研究圍繞我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素展開深入探究，通過理論分析與實(shí)證研究，得出以下主要結(jié)論：β系數(shù)穩(wěn)定性分析：我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)呈現(xiàn)出明顯的不穩(wěn)定性。通過時(shí)間序列分析發(fā)現(xiàn)，從2018-2023年期間，β系數(shù)受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)以及政策環(huán)境等多種因素的綜合影響，呈現(xiàn)出顯著的波動(dòng)特征。在2020年初，受新冠疫情影響，β系數(shù)大幅上升；隨著疫情防控和經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，2020年下半年至2021年β系數(shù)又逐漸下降；2022-2023年，由于政策監(jiān)管加強(qiáng)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，β系數(shù)再次波動(dòng)。Chow檢驗(yàn)法的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)，在不同時(shí)間段，β系數(shù)存在顯著差異，穩(wěn)定性較差。騰訊和阿里巴巴的案例分析也直觀地表明，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、政策調(diào)整以及行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局改變等因素，會(huì)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的業(yè)績(jī)和股價(jià)產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致β系數(shù)波動(dòng)。β系數(shù)影響因素分析：公司規(guī)模與β系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)。公司規(guī)模越大，業(yè)務(wù)多元化程度越高，資源儲(chǔ)備越豐富，抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)，股票價(jià)格波動(dòng)相對(duì)較小，β系數(shù)越低。行業(yè)發(fā)展水平與β系數(shù)呈顯著正相關(guān)。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)處于快速發(fā)展階段，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，新業(yè)務(wù)模式和技術(shù)不斷涌現(xiàn)，企業(yè)發(fā)展機(jī)遇與不確定性增加，股票價(jià)格波動(dòng)加劇，β系數(shù)升高。政策環(huán)境與β系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)。穩(wěn)定且有利的政策環(huán)境能夠降低互聯(lián)網(wǎng)上市公司面臨的政策風(fēng)險(xiǎn)，使市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的預(yù)期更加穩(wěn)定，從而降低β系數(shù)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與β系數(shù)呈顯著正相關(guān)。市場(chǎng)波動(dòng)率越大，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越高，互聯(lián)網(wǎng)上市公司的股票價(jià)格受市場(chǎng)波動(dòng)的影響越大，β系數(shù)也越高。通過描述性統(tǒng)計(jì)分析，了解了我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)及各影響因素變量的數(shù)據(jù)基本特征，如β系數(shù)平均值為1.125，不同公司之間存在一定差異等。相關(guān)性分析初步判斷了各變量之間的關(guān)系，支持了理論假設(shè)，且各變量之間不存在嚴(yán)重多重共線性，為回歸分析奠定基礎(chǔ)?；貧w分析結(jié)果顯示，模型擬合優(yōu)度較好，自變量能夠解釋因變量β系數(shù)約54.3%的變化，各影響因素對(duì)β系數(shù)的影響方向和程度與理論假設(shè)一致。5.2對(duì)策建議5.2.1對(duì)投資者的建議基于本文對(duì)我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)穩(wěn)定性及影響因素的研究，為投資者提供以下投資決策建議：關(guān)注β系數(shù)穩(wěn)定性：由于我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)不穩(wěn)定，投資者不能僅僅依據(jù)歷史β系數(shù)來預(yù)測(cè)未來風(fēng)險(xiǎn)。在投資決策時(shí)，應(yīng)動(dòng)態(tài)跟蹤β系數(shù)的變化，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和政策導(dǎo)向等因素，綜合判斷β系數(shù)的未來走勢(shì)?？梢岳媒鹑跀?shù)據(jù)平臺(tái)和專業(yè)的投資分析工具，定期更新β系數(shù)數(shù)據(jù)，并關(guān)注市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，及時(shí)調(diào)整投資策略。分散投資：鑒于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)性和β系數(shù)的波動(dòng)性，投資者應(yīng)通過分散投資來降低風(fēng)險(xiǎn)?？梢赃x擇不同規(guī)模、不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域的互聯(lián)網(wǎng)上市公司進(jìn)行投資組合，避免過度集中于某一家或某幾家公司。投資組合中既包含大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，如阿里巴巴、騰訊等，它們業(yè)務(wù)多元化，抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)，β系數(shù)相對(duì)穩(wěn)定；也納入一些具有發(fā)展?jié)摿Φ男⌒突ヂ?lián)網(wǎng)公司，以獲取更高的收益潛力。同時(shí)，還可以將互聯(lián)網(wǎng)上市公司與其他行業(yè)的股票進(jìn)行搭配，進(jìn)一步分散風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)投資組合的多元化。結(jié)合公司基本面分析：在關(guān)注β系數(shù)的同時(shí)，投資者不能忽視公司的基本面。深入研究互聯(lián)網(wǎng)上市公司的財(cái)務(wù)狀況、盈利能力、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力等基本面因素，選擇具有良好基本面的公司進(jìn)行投資。分析公司的營(yíng)業(yè)收入、凈利潤(rùn)、資產(chǎn)負(fù)債率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，評(píng)估公司的盈利能力和償債能力；關(guān)注公司的核心競(jìng)爭(zhēng)力，如技術(shù)創(chuàng)新能力、品牌影響力、用戶粘性等，判斷公司在市場(chǎng)中的競(jìng)爭(zhēng)地位。只有綜合考慮β系數(shù)和公司基本面，才能做出更準(zhǔn)確的投資決策。關(guān)注政策風(fēng)險(xiǎn)：政策環(huán)境對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司β系數(shù)影響顯著，投資者應(yīng)密切關(guān)注國(guó)家對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的政策動(dòng)態(tài)。及時(shí)了解政策法規(guī)的變化，分析政策調(diào)整對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的影響方向和程度。當(dāng)政策環(huán)境有利于行業(yè)發(fā)展時(shí)，可以適當(dāng)增加對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的投資；當(dāng)政策環(huán)境趨緊時(shí)，要謹(jǐn)慎評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)，合理調(diào)整投資組合。關(guān)注數(shù)據(jù)安全、反壟斷等政策對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司的影響，避免因政策風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致投資損失。5.2.2對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上市公司的建議互聯(lián)網(wǎng)上市公司可從風(fēng)險(xiǎn)管理和經(jīng)營(yíng)策略等