透析會計信息β估計的股票投資決策-資料下載頁
2024-12-07 02:07本頁面
【正文】 由于回歸建立在組合的基礎上，使得變量的測量誤差變小，相關性提高。 Lev（1974）的研究也表明營業(yè)風險與市場風險之間存在相關關系。他以1949年1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明，營業(yè)風險越高，市場β及股票收益率方差越大。 Eskew（1970）考慮到β的非靜態(tài)性，以改進的β預測模型，與以會計變量為基礎的預測模型對比，發(fā)現會計變量預測模型更優(yōu)越。而Rosenberg和McKibben（1973）發(fā)現，將市場β與會計變量結合起來可以大大提高對未來市場β的預測能力。 Rosenberg和Marathe(1976)開發(fā)了BARRA模型，將模型預測的市場β與僅用市場資料預測的市場β對比，找出低估和高估的股票，制定投資決策。 以上這些研究結果表面基于會計信息β的估計對股票投資決策有著非常廣泛的應用。
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