威廉·夏普(1964)和林特纳(1965)分别提出了反映有价证券市场上有价证券收益率和它的风险之间的关系的模型,这个模型被称为资本资产定价模型(CAPM)。其核心理论是在均值-方差理论的基础上和资本资产市场存在无风险利率的条件下,把有价证券市场的风险划分为非系统性风险和系统性的风险。作者认为通过有效的资产投资组合可以分散有价证券的非系统性风险,而有价证券的系统性风险通过投资组合难以避免。这一部分难以避免的风险用系统性的风险系数来表示,就是资本资产定价模型中的贝塔(β)系数。投资者通过分析贝塔系数,就可以判断一个有价证券系统性风险的大小,进而进行投资决策。资本资产市场上的有价证券的期望收益率与系统性风险系数贝塔是线性相关的。我国的资本资产市场发展越来越快,相应的资本资产市场的风险也就越来越大,因此对资本资产市场上的有价证券的风险的研究也就越来越重要了。资本资产市场上有价证券的非系统性风险可以通过有效的投资组合分散,难以分散的风险就是系统性风险,用贝塔系数来表示,因此对有价证券市场的风险的研究主要是集中在系统性风险系数贝塔的研究上。由于贝塔系数是对未来有价证券系统性风险的估计,因而不能很准确的确定贝塔系数的值,贝塔系数只是一个估计的值。因此,研究系统性风险系数β系数的变化过程以及对β系数进行更加准确的预测,可以揭示资本资产市场上投资者的行为特征,也可以揭示资本资产市场的均衡性。这对于资本资产市场上有价证券的定价、投资组合的有效管理、交易性金融资产的风险度量都具有十分重要的意义。因此,论文对于单期条件下的贝塔系数时变性和跨期条件下贝塔系数时变性进行研究。针对目前国内外对系统性风险系数贝塔系数的研究不断深入发展,本文假设有价证券的价格符合一阶马尔可夫过程,构建单期条件下时变贝塔系数的模型,并对单期条件下的时变贝塔模型进行求解,在贝塔时变性的基础上对贝塔系数进行预测。选取A股中前10支股票的收盘价作为研究对象,沪深300为有价证券的资产组合代表,运用马尔可夫转换过程将股市划分为高风险、低风险两个状态,进行实例分析。研究结果表明,引入时变性的贝塔系数模型的拟合效果显著优于经典的资本资产定价模型的方法。系统性风险系数贝塔的发现是金融界的一个十分重要贡献,但是在资本资产定价模型中,假设系统性风险系数贝塔是一个常数,是不变的,没有考虑到贝塔系数是变化的,而国内外的大量的实证研究表明系统性风险系数贝塔是不稳定的,关注的是实证检验结果,很少有学者对跨期条件下贝塔系数时变性作出研究。本文在接受Sharpe经典资本资产定价前提假设的基础上,并且假定有价证券的价格是一个随机过程,服从一阶马尔可夫过程,假设投资者具有跨期投资行为,建立跨期时变贝塔时变模型,然后求解。并选取深交所10种一级行业指数的月收盘价格指数作为样本,价格进行复权处理,沪深300为资产组合代表,实证结果表明,证券市场行业贝塔系数在所选取的样本区间内是不稳定的,采用马尔可夫方法给出了系统性风险系数贝塔系数时变估计,能够更好的揭示系统性风险系数的时变性特征,并基于均方误差和平均绝对误差比较了传统资本资产定价模型的贝塔系数模型和跨期条件下时变贝塔模型方法优劣的比较。结果发现跨期条件下时变贝塔模型对于贝塔系数的估计具有更好的拟合效果。