本文应用历史β模型、β=1模型、布鲁姆调整（Blume Adjustment）模型、瓦西塞克调整（Vasicek Adjustment）模型和罗森贝格系统（Rosenberg System）五种有关股票系统性风险的预测方法，搜集1996年1月1日—2000年12月29日期间上海和深圳市场上的292家上市公司的有关资料进行实证研究。结果表明：1996-2000年，以市场模型估计的β整体上没有显著差异，但各自股票的β的离差逐年扩大。同时，10个产业的β估计值的差异不大，但其离差存在较大差异。此外，布鲁姆调整模型的预测误差最小，其次分别是β=1模型和以β为预测变量罗森贝格模型，再次是瓦西塞克调整模型和历史β模型。最后，以β为因变量的二种罗森贝格预测模型明显优于以收益率为因变量的罗森贝格预测模型。作者认为，β是投资决策和股市风险提示的重要信息，虽然估计和偏差调整技术有待改进，但我国必须重视股票系统性风险研究，鼓励投资服务机构定期公布上市公司的β值。同时，为提高预测β的准确性，要惩治提供虚假信息的上市公司，完善信息披露制度，而投资者也需了解我国上市公司β的不稳定性和β自身的局限性，慎用β于投资决策，并注意选择β的各种调整和预测模型。