空间β的定义与计算方法 [page::1]

• 空间β通过分别计算上涨波段和下跌波段的收益率与大盘收益线性回归，刻画证券或行业对大盘涨跌的敏感度。

- 该β定义能够区分进攻性（上涨β）与防御性（下跌β），相较传统β更加准确和细化。

• 计算基准主要使用万得全A指数和沪深300指数成份股数据。

2005-2011年期间进攻性和防御性行业名单 [page::2]

• 进攻性最强的行业前15名以公交（上涨β=1.52）、贸易（1.48）和证券（1.43）为首。

- 防御性最强的行业前15名以铁路运输（下跌β=0.74）、机场和食品加工为首。

2009-2011年行业涨跌β变化及排行 [page::5][page::6]

• 有色金属冶炼在近2.5年成为进攻性最强行业（上涨β达1.78）。

- 医药商业成为防御性最好行业（下跌β最低）。

• 行业空间β普遍呈现阶段性变化，体现行业风格转换。

沪深300成份股进攻性和防御性个股排行 [page::8]

• 进攻性最强个股：东北证券（上涨β=2.69）。

- 防御性最强个股：洋河股份（下跌β=-0.68）。

上涨β与下跌β差异较大个股分析及投资含义 [page::9]

• 个股上涨β与下跌β差值代表期望收益率，差值大预示更高期望收益。

- 包钢稀土、中金黄金、洋河股份等个股差值较大，是潜在的高回报标的。

附录：沪深300成份股β详细列表 [page::10-16]

• 提供了2009年至2011年间成份股的传统β、空间β、上涨β、下跌β及其差值的完整数据，支持投资者深入分析和筛选。

报告详尽分析：《行业与个股β计算》

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1. 元数据与报告概览

报告标题： 行业与个股β计算
作者团队： 赵延鸿博士、张梦生、钟奇博士、马昀博士
发布机构： 莫尼塔数量组
发布日期： 2011年7月
主题： 以空间β方法计算中国A股市场中申万81个二级行业与沪深300成份股的传统与空间β指标，旨在更准确刻画行业和个股对市场变动的敏感度，区分其进攻性与防御性特征。

核心论点及目的：

• 报告基于《空间β定义研究》提出的概念，通过在上涨和下跌波段收益率分开线性回归的方法计算空间β，区分上涨β与下跌β。此方法更精准地反映行业或个股对市场大幅波动的不同反应特征。

- 系统计算并对比81个二级行业及沪深300成分股的传统β与空间β，进一步基于空间β识别出进攻性（上涨β高）和防御性（下跌β低）最强的行业和个股。

• 提供两个时间窗口的β计算数据（2005-2011及2009-2011），以观察长短期内行业β的动态变化。

- 通过上涨β与下跌β的差值，揭示个股期望收益的潜在投资策略意义。

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2. 逐章节深度解读

2.1 报告概要（第1页）

• 关键论点：传统β衡量证券与大盘收益率联动程度，空间β则进一步在上涨和下跌区间区分敏感度，体现进攻性与防御性。

- 方法：将大盘基准和个股/行业收益在上涨及下跌波段分别做回归，得到上下行空间β值。

• 样本及时间范围：涵盖申万81个细分行业和沪深300成份股；大盘基准采用万得全A指数；长周期（2005年1月至2011年6月）与短周期（2009年1月至2011年6月）两组数据。

- 信息输出：比较空间β与传统β，为投资者提供进攻性强、下跌保护好的行业和个股，助力策略构建和风险管理。

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2.2 行业进攻性与防御性排行（第2页）

• 计算说明：

- 长周期样本时间2005年1月至2011年6月。
- 空间β涨跌幅设定为5%，兼顾效率与准确度。
- 传统β基于周度数据计算。

• 进攻性行业（上涨β最大）排名：前15名中含“燃气”、“饲料”、“纺织”等多个行业，最高上涨β为公交行业1.52，显示其在市场上涨时波动极为剧烈，进攻性显著。其次证券、贸易、汽车服务、房地产开发等行业上涨β均超过1.3。

- 防御性行业（下跌β最小）排名：铁路运输、机场等交通基础设施行业下跌β最低约0.87，显示抗跌性强；食品加工、种植业、保险、医疗服务等行业下跌β也较低，反映其稳定防御特点。

• 解读：说明不同行业在市场波动中表现极为不同，公交行业进攻性强说明其受市场波动影响较大，而铁路运输等行业则更具防御性。进攻性强并不必然意味着高风险，因其上涨β远超下跌β，可能带来更高弹性回报。

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2.3 行业β详细列表（2005-2011）（第3-4页）

• 内容涵盖81个申万二级行业，分别列出传统β、空间β、上涨β、下跌β及两者差值。

- 数据特点：例如证券行业传统β为1.37，空间β为1.35，上涨β较高为1.43，下跌β较低为1.05，差值0.37，表明证券具有明显的上涨灵敏性且下跌弹性较小。

• 多数行业上涨β与下跌β存在差异，有的正值（上涨β>下跌β）表示该行业上涨阶段弹性更强，具有进攻性；负值表示防御性更佳。

- 某些行业，例如“其他采掘”“航空运输”存在上涨β小于下跌β，表现出防御性特质。

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2.4 行业进攻性与防御性排行（2009-2011）（第5页）

• 时间窗口：缩短到最近2.5年，使用涨跌幅参数为3%，提高精度。

- 进攻性行业：有色金属冶炼跃升至第一位，上涨β达到1.78，明显提高。其他包括煤炭开采、证券、保险等波动较大行业也进入前列。

• 防御性行业：医药商业成为防御性最强行业，防御β仅0.22，保险、生物制品、零售等行业防御性依然较强。
• 说明：行业β值随时间发生较大变化，尤其资源类行业的敏感度提升，反映市场结构、经济环境及政策或产品周期的变动影响。

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2.5 行业β详细列表（2009-2011）（第6-7页）

• 详细数据展示2009年1月至2011年6月的81个行业各指标，排序按空间β从大到小。

- 显示有色金属冶炼上涨β达到1.78，空间β也升至1.54。防御性行业医药商业的下跌β低至0.22，上涨β为0.33，差值为0.11，显著防御属性。

• 部分行业上涨β与下跌β差异明显，说明其可能存在不对称风险和收益特征，例如保险上涨β远大于下跌β，反映其防御配置价值。

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2.6 沪深300个股进攻性与防御性排行（2009-2011）（第8页）

• 样本时间同上（2009年1月-2011年6月），涨跌幅参数为3%。

- 进攻性最强个股：东北证券上涨β最高达2.69，远高于传统β1.76和空间β1.85，说明其对市场上涨反应极为敏感，具备极强的进攻属性。其他如国阳新能源、中金黄金、云南铝业等均表现出高上涨β。

• 防御性最强个股：洋河股份下跌β最低至-0.68，显示其价格在市场下跌阶段表现出极强的抗跌能力，甚至可能逆市场而动。其他防御型个股包括信立泰、华润三九等。
• 区别于行业整体：个股层面表现更加多元，表现出更大的上涨与下跌β差异，体现个股风险收益的非对称特性。

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2.7 上涨β与下跌β差值最大个股（第9页）

• 展示上涨β与下跌β差值最大的40支沪深300成份股，显示了其期望收益率的潜力。

- 说明在无法确定市场方向时，这一差值代表了证券的弹性期望收益。差值越大，代表其在有50%概率上涨10%、50%概率下跌10%市场时预期带来更高收益。

• 典型个股如包钢稀土（0.85）、中金黄金（1.60）、洋河股份（1.48）均属于弹性非常高的股票，适合追求高弹性收益的投资者。
• 投资意义：利用空间β上传与下跌β的差值，帮助投资者在不确定局面下捕捉高期望收益机会。

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2.8 沪深300成分股β列表详细数据（2009-2011）（第10-16页）

• 提供了沪深300个股完整的包含传统β、空间β、上涨β、下跌β及差值的详细数据表，数据量庞大。

- 显现出不同股票在市场上涨和下跌阶段的极不对称表现，举例：东北证券上涨β2.69，下跌β1.52，差值1.16，极强进攻性。洋河股份下跌β为负的特征则十分罕见。

• 某些个股上涨β与下跌β的差别超过1，表现出极端的非对称风险暴露。

- 部分股票在上涨与下跌β上高度接近，显示相对对称的风险（例如部分银行、保险股等）。

• 数据价值：为量化选股策略、风险管理、资产配置提供了详细基准；同时也反映出A股市场个股在不同市场环境下的性能差异非常明显。

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2.9 免责声明和机构信息（第17页）

• 说明报告内容为参考信息，不构成投资建议。

- 信息来源合法、可靠但不保证完全准确。

• 免责条款并列出相关联系信息。

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3. 图表深度解读

3.1 图表1 & 图表2（第2页）

• 图表1展示了2005-2011年间进攻性最强的15个行业，上涨β从约1.22到最高1.52，显示了行业的相对市场敏感度。公交行业表现最强，意味着市场上涨时波动更剧烈，有较高收益潜力。

- 图表2对应防御性最强15个行业，下跌β值介于0.74至0.87之间，铁路运输行业表现最防御，说明其市场下跌时价格保持相对稳定。

• 支持文本：这两图丰富了对行业波动特征的认识，验证了空间β有助于捕捉市场风险的异质性。

3.2 图表3 & 图表4（第5页）

• 在较近的2009-2011时间段，图表3显示有色金属冶炼行业空间上涨β高达1.78，领先其他行业，显示资源类行业的进攻性明显增强。

- 图表4则凸显医药商业行业的防御力异常强劲，下跌β偏低至0.22，是市场急跌时保护收益的优选。

3.3 图表5 & 图表6（第8页）

• 顶尖进攻股（图表5）上涨β普遍高于2.0，东北证券高至2.69，反映行业或个股市场敏感度极高。

- 防御股（图表6）下跌β多数接近0且部分为负，特别是洋河股份的-0.68，意味着市场下滑阶段存在显著的价格抗跌甚至反弹特征。

3.4 图表7（第9页）

• 显示涨跌β差值最大个股，这一差值指标用于估计股票的“期望收益弹性”，差值越大，意味着该股票在市场上升和下跌交替的情况下有更高期望收益。

- 例如包钢稀土差值1.69，洋河股份1.48，中金黄金1.60，反映这些股票潜在回报较高。

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4. 估值分析

报告中无直接估值模型计算，重点在于β指标的精细化计算和应用。空间β的提出和应用可看作对传统资产定价模型的补充，它在投资组合构建中辅助识别进攻性和防御性资产，从而优化风险调整收益。

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5. 风险因素评估

• 报告未直接罗列风险因素，但隐含风险包括：

- 空间β计算依赖历史市场数据，未来市场结构变化可能影响其有效性。
- 行业和个股的β动态变化，时间窗口选择可能带来结果偏差。
- 沪深300个股成份调整可能影响样本一致性。

• 未见缓解策略的具体说明，但通过双时间窗口对比及全样本覆盖，部分抵消了短期波动的偶然影响。

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6. 批判性视角与细节注意

• 空间β方法虽然新颖，但所选涨跌幅阈值（5%、3%）对结果敏感性较大，报告中虽然提及选择理由，但尚无更广阔的敏感性分析。

- 个股或行业在不同时间窗口的β值及差值变动较大，提示后续实际应用应结合更多市场指标和时序分析，防止过度拟合。

• 个股数据呈现中，部分存在缺失或注释不明（表格中空白、部分重复数字），需要谨慎使用。

- 极端负或非常高β值股票可能反映市场结构变化或数据异常，不宜简单套用。

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7. 结论性综合

本报告系统应用空间β的理论与方法，提出通过分段线性回归计算上涨β与下跌β，进一步分析不同行业及个股对市场涨跌的差异化反应，从而区分其进攻性和防御性特征。基于2005-2011年及2009-2011年两期数据交叉验证，识别并公布了进攻性和防御性表现最为显著的行业及沪深300成份股。

通过丰富的表格和图表，报告展示了：

• 行业间及个股间β值、上涨/下跌β及其差异存在显著异质性。公交、有色金属冶炼、证券等行业及东北证券等个股表现出的高上涨β反映较强的市场敏感度和进攻能力。

- 防御性行业如铁路运输、医药商业，以及防御性股票如洋河股份、信立泰，展现出较强的市场下跌时抗压能力。

• 上涨β与下跌β之间的差值不仅揭示了资产的非对称风险，也具备构建期望收益模型的实际应用价值，帮助投资者在涨跌概率不确定时制定更有效的投资策略。

- 数据完整性及覆盖面广，为投资组合管理、风险对冲及市场行为研究提供了重要基础。

整体上，该报告深化了β风险度量的理论实务，推荐在实际资产管理中广泛应用空间β分析以提高风险把控能力和收益优化路径。

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报告内容详尽，数据翔实，适合数量投资研究员、资产管理从业人员参考使用，同时需关注方法论边界和参数灵敏度，确保稳健应用。

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附：关键图表示例展示

图表1：进攻性最强的前15个行业（2005-2011）


图表2：防御性最强的前15个行业（2005-2011）


图表5：进攻性最强的前15个股（2009-2011）


图表6：防御性最强的前15个股（2009-2011）


图表7：上涨β与下跌β差值最大的前40个股（2009-2011）


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此处报告提供的空间β方法及详尽行业和个股数据，为中国资本市场量化投资与风险管理提供了重要工具和数据基础。

报告