有效市场理论主要研究的是价格对信息的反应能力，即市场定价的效率问题。研究表明，如市场是有效的则任何技术分析都是无用的。然而在实际证券市场上，具有某些特征的证券有超出市场的预期收益率，这与EMH理论相悖。
　　当市场异常现象不断被发觉时，表明投资者在一定程度上可以预测股票价格。在资本资产定价模型的有效性面临很大争议和质疑的情况下，理论界提出了行为资产定价模型（BCAPM）模型。
　　（一）样本选择与数据来源
　　本文采用的研究数据来自于国泰君安数据库和中国经济金融数据库，市场指数研究选择以深证100指数作为CAPM的市场指数，深证成份指数作为BAPM的动量指数（DVI）。深圳100指数是中国证券市场第一只定位投资功能和代表多层次市场体系的指数。其包含的主要成分股多为市值较大的股票，故可看做市场指数的替代。
　　深证成份指数是深圳证券交易所编制的一种成份股指数，是从上市的所有股票中抽取具有市场代表性的40家上市公司的股票作为计算对象， 并以流通股为权数计算得出的加权股价指数。其选取的样本股交投活跃、具有行业代表性，能整体反应投资者情绪， 故可以作为DVI（动量指数）的替代。
　　个股和指数都用周收益率来作为数据点。从100个成份股中剔除在研究样本期间中IPO的股票，剔除在样本期间内停牌，没有交易数据，样本点不够的股票。股价分红派息作复权处理。
　　本文通过对居民存款储蓄利率，国债利率及国债回购利率等进行分析后，决定采用1年期定期存款利率来代表无风险资产收益率（换算成周利率）。在2009年3月1日-2010年6月31日期间。一年存款利率没有发生变化，为2.25%（换算成周利率）。
　　（二）实证研究设计
　　在CAPM与BAPM的实证研究，最重要的是β系数的确定。β作为衡量一项资产系统风险的指标，能够描述资产对系统风险的敏感程度。在CAPM中，贝塔表示资产收益率随市场投资组合的变动而受影响的程度。由于根据 BAPM 可以将 CAPM 转化为如下形式：上式说明传统贝塔 βiC要高于行为贝塔 βiB，并存在关系式 。其中NTR为额外的系统性风险—噪声交易者风险（Noise Trader Risk，简称 NTR），故传统CAPM的贝塔值与行为贝塔相差一个NTR。
　　本文采取的是第二种方法，利用从CCER中国经济金融数据库和CSMAR国泰君安数据库中获取的数据，运用单个股票的贝塔值等于该股票与市场投资组合的协方差占市场投资组合的方差的比重，即 ，估计参数贝塔。
　　（三）样本股传统贝塔和行为贝塔的计算
　　1.NTR的测算
　　在样本的数据处理中，根据在CCER和CSMAR中获取的个股周收益率和深证成指及深证100指数周收益率数据，计算出个股的贝塔和行为贝塔。
　　从对样本的数据分析及实际估算中，大部分样本的贝塔高于行为贝塔，在本文收集的94个样本中，有88个样本的传统贝塔高于行为贝塔。这一点与我们前面讨论的CAPM传统贝塔=BAPM行为贝塔+噪音交易者风险（NTR）的结论大致一致，证明了噪音交易者在我国是确实存在的。
　　2.NTR对股票超额收益的显著检验。
　　（1）模型检验
　　在测算出NTR后，需要对NTR与股票超额收益回归分析与显著性检验。检验模型如下：。（变量说明：为单个股票的收益率，为无风险利率，为估计参数，为传统贝塔，为行为贝塔）
　　（2）变量的计算
　　本文选取深证100指数和深圳成分指数的周收益率数据进行回归，数据范围为2009年3月1日-2010年6月31日，算出指数的算术平均收益率，再采用期间的一年期存款利率（折算为周利率）作为无风险利率，从而可以算出市场风险溢价。个股的股票超额收益率可用个股周收益率回归与无风险利率之差求出。
　　（3）模型检验。
　　本文采用EVIEWS6.0进行检验，参数表如下。
　　从回归结果看，NTR的T值为20.6，P值为0.000，即通过变量的显著性检验。=0.86，=0.09，说明NTR与股票的超额收益率是显著相关的，NTR越大，噪音交易者风险越大，其超额收益也越大，实证结果与理论分析吻合，这与BARM的理论预测是一致的。
　　实证结果分析
　　实证结果表明，噪音交易者是普遍存在。市场风险包含了噪音交易者的风险，如不考虑这个风险，传统定价模型会比行为资产定价模型更加偏离证券的基本价值。我国证券市场存在着大量的个人投资者，其知识水平，评价标准，反应能力，收集信息的能力都与成熟的机构投资者有相当差距，因此我国证券市场不及外国证券市场成熟，对噪声和其他信息的区分能力较低，因此噪音交易者更广泛存在。
　　因此BCAPM模型的应用对于分析和理解我国股票市场的风险和收益非常具有现实意义，可以更好的理解中国股市，并加以深入分析。在引导我国证券市场的健康发展中，长期来看，要引入更多的成熟的，稳定的机构投资者进入市场，降低过度投机的风险，使市场上的噪音交易者风险降低，促进市场的健康发展。