1. 一个具体问题
两只股票过去的涨跌幅都很大，但一只主要跟随整体市场，另一只的波动多来自公司特有事件。在一个投资者能够充分分散的模型世界里，两类风险都应该获得同样的预期收益补偿吗？
2. 一句话解释
资本资产定价模型把资产的预期超额收益，与其承担的市场系统性风险 β 联系起来。
3. 出处与原意
CAPM 由 William Sharpe、John Lintner、Jan Mossin 等人在 20 世纪 60 年代分别发展。Sharpe 因资产定价领域的贡献与 Markowitz、Miller 共同获得 1990 年诺贝尔经济学奖。它是有条件的均衡模型，不是对每只股票下一年收益的承诺。
4. 原理与机制
经典公式为 E(Rᵢ)＝R𝒇＋βᵢ[E(Rₘ)−R𝒇]，其中 R𝒇 是无风险利率，括号内是市场预期风险溢价。βᵢ＝Cov(Rᵢ,Rₘ)÷Var(Rₘ)，刻画资产随市场共同变化的程度，而非总波动大小。
模型的直觉是：能通过分散消除的公司特有风险，不应单独获得均衡风险溢价。其经典推导包含单期选择、投资者对均值和方差的共同看法、无摩擦市场等理想化条件。实际估计还要决定市场组合的代理、观察频率和样本区间，换一个口径可能得到不同 β。
5. 一个完整案例
假设无风险年利率为 3%，市场预期年收益为 8%，某资产 β 为 1.2。代入模型，预期收益为 3%＋1.2×(8%−3%)＝9%。
若另一项资产 β 为 0.5，模型对应的预期收益是 5.5%。这不表示第一项资产实际每年多赚 3.5 个百分点，更不表示它不会亏损。假如当年市场出现大幅下跌，高 β 资产通常更暴露于这一共同风险，但单年结果仍有公司事件和估计误差。
在估值时，9% 可能被用作某一假设下的股权资本成本输入；若现金流属于债权人与股东整体，就不能未经处理直接使用这个数。
6. 适用条件与反例
CAPM 适合提供风险补偿的基准语言和资本成本的起点。实际研究发现，单一市场因子不能解释所有收益差异；市场组合本身也无法被某个指数完美代表。
历史 β 不是固定常数，低 β 不等于低违约风险或高流动性。尤其不能把高 β 理解为“更值得买”，因为模型描述的是补偿关系，仍然要结合目标、价格和模型偏差。
7. 今天可以尝试的行动
看到一份报告里的 β 或资本成本时，追问三个输入：市场基准是什么、数据区间是什么、风险溢价如何估计。把这些假设与最终数值放在同一页，再看结论对输入变化是否敏感。
8. 参考资料与关联条目
参考资料：Nobel Prize：1990 年经济学奖说明。