作者：戴念念 陈小伟小波网络高阶矩capm
摘要：本文在传统CAPM的基础上，引入了一个高阶的CAPM。借助小波神经网络在非线性函数逼近方面的优势，使用上海证券交易所股票数据分别对二阶至四阶CAPM进行了实证分析。最终的研究结果表明：就上海股市而言，12只大盘股组合已经能够有效分散非系统风险，而12只小盘股不能充分化解非系统风险，存在所谓的“规模效应”；训练后的网络预测显示，高阶CAPM无论是在预测精度还是预测稳定性上都要明显优于传统的CAPM，在一个非系统风险得到充分分散的证券组合中，加入三阶矩的CAPM已经能够比较准确地把握风险资产的市场定价。
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