摘要：银行业是我国金融机构的重要组成部分，银行业的风险影响着国家金融体系乃至世界金融体系与经济秩序的稳定。本文在前人研究的基础上，对银行系统性风险的定义和特点进行基础理论分析。并使用2010年1月到2014年12月国泰安数据库的沪深两市的A股日收益率与14家来自沪深两市的银行的日收益率，并以每个季度为一个单元，在单一指数模型的基础上，用Eview8.0软件创建pool对象进行最小二乘回归出得出14家银行季度贝塔值。然后分析各个银行的系统性风险，对银行业股票投资提出建议。接着以单一指数模型得出的贝塔值为被解释变量，相应时间段的14家银行的不良贷款率、市盈率、净资产收益率和全国GDP的增长率的季度数据为解释变量，利用PanelData模型对14家银行的贝塔值影响因素分析。最后根据2个模型的结果，对银行经营者和监管者提出一点的降低银行系统性风险的建议。

关键词：商业银行 贝塔系数 影响因素 PanelData模型 单一指数模型

目录

摘要

一、引言1

（一）选题背景及意义1

（二）文献综述2

二、理论分析 3

（一）贝塔系数概述 3

（二）银行系统性风险概述及特征.3

三、贝塔值测算实证分析5

（一）模型的选择 5

（二）研究样本与数据选取6

（三）建立模型 7

（四）结果分析 8

四、银行业贝塔值影响因素的实证分析9

（一）银行业贝塔值影响因素分析 9

（二）模型变量的选取及模型的建立 10

（三）建立模型 10

1、选取原始数据10

2、进行平稳性分析11

3、协整检验11

4、确定模型类别 12

5、多元线性回归及分析14

五、结论与对策 15

参考文献 17

附件18