请教一个关于股票收益和本市场线检验的问题

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CML的横纵轴分别是E(r)和sigma，且直线可以通过回归表示成E(r) = a + b*sigma，a和b分别是截距项和回归系数。我想检验某事件发生后资本市场直线是否发生偏转，即检验[a1, b1]=[a2, b2]。样本是100多家公司的股票收益。

我的疑问是，每家公司的sigma1和sigma2分别是该事件前后各自一段时间内股票收益的标准差，即对于每家公司来说只得到两个sigma，而E(r)对于每家公司来说每天都是不同的值（每天都是E(r) = alpha + beta*Rm），所以每家公司都有几百个E(r)，那么按照资本市场线做回归时该如何对应？可以取该公司并购前后各自几百个E(r)的平均值E1(r)和E2(r)，再来与sigma1和sigma2做回归吗？

[此贴子已经被作者于2009-5-27 17:29:18编辑过]

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关键词：股票收益 Sigma Alpha 资本市场 beta 检验 股票 收益

用邹检验试过了吗？

建议您用整个样本区间做下回归，然后取前半部分区间数据再进行下回归，然后用邹检验验证是否存在区间分段现象！这样就避免了您所说的问题。

另外您考虑的问题不应该只是涉及到两个sigma吧，如果您的区间是年度的话，您按照月度求解sigma不就能够获得12个样本数据了？

造次之处望见谅！

[此贴子已经被作者于2009-5-28 16:34:08编辑过]