1. 研究目的与意义
关于公司特质风险和收益之间的相关关系一直是学术界争论的焦点。根据经典的资本资产定价模型，投资者可以通过构建多样化的投资组合来抵消公司特质风险，即投资组合的特质风险和预期收益之间是无关的。然而，近年来这一传统的金融理论似乎受到了挑战。
进行这一课题的研究，首先在理论上，特质风险在传统的资产定价理论中是被忽略的定价因素，研究特质风险和股票收益的关系，是对现有定价理论的进一步发展和完善。在现实市场上，投资者由于信息的不完善，资金数量的限制，以及特定的目标等原因，不可能持有充分分散的投资组合，或多或少的会承担部分公司特质风险。因此，对特质风险和股票收益关系的研究对于投资者构建和管理投资组合具有重要的操作意义，能为投资者更全面的分析投资标的，为做出投资决策提供理论指导。因此我们研究公司特质风险与股票收益之间的关系具有重要的理论和实践意义。
2. 研究内容和预期目标
本文的研究内容：结合已有国内外研究成果，本文预计采用在我国创业板市场上发行的股票样本数据，利用现代计量模型和方法对我国创业板市场上的股票进行实证研究，探讨特质波动率的度量方法、特质波动率与预期收益的关系、#8220;特质波动率之谜#8221;现象是否在中国创业板市场存在以及如何利用特质波动率之谜对投资者的投资决策进行理论指导等。
本文拟解决的问题：首先,选取一定时间范围内中国创业板市场的日数据和月数据，然后以EGARCH模型度量中国创业板市场的股票特质波动率，最后,根据组合分析与横截面回归分析相结合的方法研究特质波动率对股票收益的影响。
本文的结构：
3. 国内外研究现状
从国外市场来看，特质波动率与股票收益的关系一直成为学术界讨论的焦点之一。早期的一些国外学者的实证研究结果发现，特质波动率与股票收益率不存在相关关系。在此之后，一些学者通过加入更多的解释变量完善研究模型，发现二者存在正相关关系；另一些学者通过构造不同的研究模型，发现二者存在负相关关系。随后，各国学者在对本国资本市场进行实证研究后也发现了该异象，进而说明这种异象是普遍存在的，这种现象被称为#8220;特质波动率之谜#8221;。1969年Black、Jensen、Scholes和Douglas最早基于实证研究提出特质波动率与股票收益存在相关性。Malkiel和Xu于1997年实证研究发现具有高特质波动率的那些资产组合具有更高的平均收益率，但是他们没能给出特质风险溢价的显著性水平。从近来的一些研究数据来看，Malkiel和Xu于2002年采用美国和日本股票市场的数据进行了实证检验，发现特质风险与横截面预期收益之间存在显著的正相关。2009年，Duan、Hu和McLean提出了套利限制对于异象解释的实证研究结果，并给出了特质风险与股票收益负相关的研究结论。2010年Xuying Cao和Yexiao Xu受此思想的启发将特质波动率分为长期与短期，并分别研究其对于股票市场价格的影响，并对特质波动率之谜做出了合理的解释。
我国学术界对我国不同证券市场上的特质波动与股票收益关系也进行了许多实证研究，2006年黄波、李湛、顾孟迪以1996年到2003年沪深两市A股为样本的研究，发现特质波动率对于股票截面预期收益是具有一定程度的解释能力的，但是他们并没有给出两者的具体关系的研究报告。2008年陈国进、涂宏伟、林辉以1997年至2007年沪深两市A股股票为样本，结果发现特质波动率与截面预期收益显著负相关。2009年杨华蔚和韩立岩以1994年12月到2005年12月沪深两地上市的所有A股股票为样本，同样发现特质波动率与股票收益关系呈负相关，且这种现象在新兴市场也同样存在。
4. 计划与进度安排
一 、撰写方案
1、阐述研究的现状、目的和意义；
2、通过调查中国创业板市场的股票数据，选择EGARCH(1,1)模型度量中国创业板市场的特质波动率，然后根据组合分析与横截面回归分析相结合的方法研究特质波动率对股票收益的影响；
5. 参考文献
[1] Malkiel, B.G., Xu, Y.X.,'Risk and Return Revisited Journal of Portfolio Management',1997, Vol.23, PP9-14.
[2] Malkiel, B.G., Xu, Y.X.,'Idiosyncratic Risk and Security Returns', University of Texas at Dallas, working paper, 2002.
[3] Ying,D., Hu, G., McLean, D.R.,'Costly Arbitrage And Idiosyncratic Risk:Evidence from Short-Sellers', Journal of Financial Intermediation, forthcoming, 2009.
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