股票投资相关理论精选(十四篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的14篇股票投资相关理论，期待它们能激发您的灵感。

篇1

实际上，行为金融学主要是以人为视角来描述何为金融学、何为投资，为何是这样以及是怎样形成的。行为金融学的主要理论的主要理论包括期望理论和后悔理论这两大理论。

(一)期望理论

期望理论是指股票投资者对于相同状况所作出的决策往往要考虑自身处于盈利时期还是处于亏损时期。在大多数状况下，一旦投资人士所亏欠的款项和盈利的金额相等时，在亏损的状态下会变得十分沮丧，但是盈利的时候并没有那么快乐。反之，一旦出现了亏损，其心理情感往往就会变得极度强烈。譬如，一支股票的现价为10元，如果一名投资人花12元买进，而另外一名投资人是花8元买入的。面对10元钱的这只股票价格发生改变之后，两名投资人会作出迥然不同的决策。假如该股票升值，8元价位买入者肯定将留着这支股票，因为他追求的是更多的利润;而对于这位12元买入的股票投资者来说，他就会犹豫不决，在观望之后也许就会动摇自身的意志，甚至在考虑之后卖出该股票。反之，假如该股票下跌，其反应还是截然不同的。为继续保持现有利润，8元价位买入者十分有可能选择卖出以确保有限的利润能够加以兑现。然而，对12元价位买入者而言，往往会继续持股甚至选择再次买入，这是由于一旦出局就代表亏损已成为事实。

(二)后悔理论

股票投资人士在进行投资时常常会产生后悔状况。具体来说，出现牛市时会后悔未能及时购买当时已看好的股票;在熊市的背景下，又会后悔未能加以止损而被套入其中;即使在自身所拥有的股票既不涨又不跌时，当看到他人所推荐的股票获利也会为未能购入而后悔;而当股票投资者抛出未涨的股票而选择买进他人所推荐的股票之时，当看到已卖掉的股票再度不断上涨，投资者会因为没有坚定自己的想法而后悔。投资者在投资判断决策上容易出现错误，他们会感到非常悲伤。所以，投资者往往会出现瞻前顾后的犹豫特点，尤其是要决定是否要买入或卖出时常常会按自己的思维方式去避免后悔的发生。

二、股票投资中的行为金融学研究

作为股票投资者，无论是老练娴熟的投资者还是刚步入股市的菜鸟，他们都试图用理性的方式来分析股票市场的波动来进行投资理财。但是，实际上，他们的判断和分析过程在很大程度上受到认知过程、情绪过程等诸多心理因素的影响。这样一来，金融市场就出现了普遍的行为偏差，导致股票价格的波动。行为金融学可以成功地解释股票市场中的很多现象。通常，人们在股票市场中往往表现出来的行为心理主要有以下三种:

(一)过度自信

过度自信是一种最普遍的心理偏差，在投资决策的过程中发挥极其重大的作用，影响着投资者的投资行为。股市参与者往往通过自己的估测和预期来做出相应的行为。这就是所谓的过度自信。在这种心理状态下，股票参与者对未来股价的区间估计往往很小，同时投资者不能从以前的投资决策中汲取失败的教学，进而更加陷入了过度自信的状态之中。由于金融产品的价格很难估计准确，当股票投资者面临选择时，投资者就容易过度自信。那些专家、专业人士也会依据自己的理论来对股市进行分析和预测，这都是过度自信的直接表现。

(二)处置效应

通常，股票投资者往往注重财富的变化量而非绝对量。股票投资者在面对亏损的时候常常抱着赌一把的心理，且宁愿接受确定性的盈利。这就是处置效应，通俗讲就是股票投资者会继续持有亏损的股票，过早卖出盈利的股票。这是一种典型的投资者认知的偏差，对盈利的“确定性心理”和对亏损“厌恶性心理”。当投资者处于亏损状态时，他们是有风险偏好的，愿意继续持有股票直到解套;当出现了盈利之后，投资人会进行风险的合理规避，同意快速卖出以确保自身的利润，怕再出现亏损。

(三)羊群效应

“羊群效应”也是一种典型的非理。当股票投资者在没有掌握准确的信息的状况之下，往往易受别的投资人之影响而作出类似之行为，过度地依赖别人的意见和观点，没有自己的主见。这种“羊群行为”在股市中非常常见。能够影响投资者羊群行为的因素有很多，其中投资者的个性特征、舆论与政策、投资者的信息处理能力、投资者的赌博心态和求利心态等都会造成“羊群效应”的产生。“羊群效应”理论认为，人们的自信心会收到行为与其结果的影响。

(四)家族集体效应

我国的公司许多是需要大量资金的上市公司，尤其是私人公司，在短缺经济条件下，其创业初期主要依靠自身积累寻求发展，公司规模偏小，产权结构不明晰，缺乏强有力的融资支持。在这种条件下，大多数公司走过了资本原始积累阶段，完成了初次创业。而今，在宽松的政策环境和激烈的市场竞争中，公司普遍追求以规模扩张、产业多元化为目标的二次创业。随着公司的发展，市场的扩大，其融资需求的规模也不断加大，仅仅依靠自我积累很难满足实际需求，便家族式的进行股票融资、或者进行股票投资以期获得收益等，但在经营转型中难以适应股票市场的新环境，造成家庭企业收到重创。

三、促进股票投资行为有效性的分析

(一)与自身经济能力相结合，进一步完善自身构思建设

在股票投资中，大力推行科学化行为模式，运用经济学的知识和市场导向状况来判断如何进行股票投资。在股票市场买卖过程中，要着力做到以下两个方面:一方面是将投资人价值列入生态、文化产业当中，视为统一体进行发展;另一方面是在股票投资中按照资源投入产出比最优化之原则，运用各类管理方法以提升投资人所具有的产出。

(二)健全股票投资监管法律法规，确保股票市场的可持续发展

当前，中国股票投资监管尚处在起步阶段，由此可见健全相关法律法规十分必要，特别是在监理过程中健全股票投资的相关管理机制，一旦出现了资产与资源之变更，一定要实施公开招标制度与决议制度。为此，要持续健全完善议事会、代表会等有关民主管理机制，并且明确相关的工作程序，完善有关的工作制度，保障以上组织能产生监督的作用。投资人要事先开展可行性分析，并以此为基础得到科学而合理的监管机制。

(三)建立健全股票投资经济风险评估机制

本世纪以来，股票投资被人们关注，并最终在各地遍地开花，但许多属于盲目投资，造成巨大损失。人们对这些损失下的股票投资之异议开展了原因探讨，股票投资可以说是经济运行的一大重要载体，其中有着非常多的市场资金以及企业。在当前我国企业面临转型升级的大背景之下，一旦投资人对于股票投资的评估机制不够健全，将导致投资处于风险极大的状态。

(四)提高经济政策信息、市场信息透明度

股票投资大多属于政府主导或参与，资金投入大，涉及部门多。因此股票市场管理者要注重目前财务报表和市场资金之间有关信息的披露，让社会大众能够了解到股票投资的趋向以及支出收益等相关内容，从而有效避免投资人员匆匆忙忙地盲目参加激烈的市场经济，让投资人能够更加理性地参与和运用市场中的资金，并且有效实施绩效考核机制。

四、结语

篇2

1.1培养各种能力培养大学生的创新能力

提升其对资金的判断和使用能力，以及投资理财的能力。股神巴菲特说过，一生能积累多少财富，不是决定于你能赚多少钱，而是取决于你如何进行投资理财，钱找人胜过人找钱，要懂得钱为你工作而非你为钱工作。由此可见，投资理财的能力十分重要，而进行股票投资正是锻炼在校大学生这一能力的最佳选择之一。

1.2培养纪律性、执行力和应变的能力

股票投资不是随意而为，而是依“计”而行，这个“计”便是投资操作策略。投资策略一旦制定，在环境没有发生较大变化的情况下，应严格按投资策略执行，不能因个人的“好恶”、“恐惧”、“贪婪”而随意改变操作策略，做到“该出手时才出手”。但是，股票投资又是依“势”而为，这个“势”一方面指股票具体运行的趋势，另一方面指股票投资操作策略的环境，一旦这个“势”发生了变化，具体的操作策略也就相应变化。通过在股票投资中依“计”而行和顺“势”而为的训练，从而培养在校大学生的纪律性、执行力和应变能力。

1.3进行挫折教育

股票投资是一个高风险的投资，亏损现象时有发生，这就要求投资者能及时总结经验，正确面对盈亏，保持平和的心态，这其中就包含了挫折教育。总之，投资股票对知识、能力、技能还是经验和心理的要求均是全方位的、高标准的，那么在校大学生投资股票得到的锻炼和促进也是全方位的，不仅能使在校大学生在“学中做”，更能促使在校大学生在“做中学”，做到“学”“、做”兼顾，相得益彰。

2在校大学生进行股票投资之弊

2.1有可能本末倒置或舍本

逐末在校大学生的主要任务是学习，学习专业知识和与其相关的知识，学习专业技能，锻炼各方面的能力，学习做人和做事。这种学习是全方位的，也应该是高标准的，在校大学生的主要精力和时间也应该放在这些方面，而投资股票只是其中很小的一部分，是一种业余爱好和学习。如果认识不到这一点，把主要精力和时间放在股票投资上，甚至在上课的时候也研究股票和进行股票投资操作，那就是本末倒置。

2.2有可能影响生活

大学生投资股票的资金来源渠道较单一，余钱较少，部分同学甚至还是用生活费进行投资，因而抗风险能力不够强；加之自己的专业知识有限、经验欠缺，分析筛选股票以及操作的技术有可能不够成熟，因而发生亏损的可能性较大。一旦亏损，就有可能对学生的生活造成影响。

2.3有可能使个别在校大学生形成拜金主义

大学生在校期间不仅是学习专业知识和技能及相关知识、培养自己各种能力的阶段，同样也是思想意识逐步成熟的阶段。如果在这个阶段只想着进行股票投机，久而久之就可能形成盲目崇拜金钱、把金钱价值看作最高价值、一切价值都要服从于金钱价值的思想观念和行为，而“以义为先”的我国传统美德就可能在其意识和行为上消失，从而形成拜金主义的思想意识等等。

3解决问题的办法

（1）利用课余时间积极学习股票投资的理论知识、技能及相关知识，如股票投资的趋势理论、K线和均线知识、主要技术指标知识、股票筛选、分析、买卖知识和技能等，以及学习信息的收集和分析的方法，学习宏观经济学、管理学、计算机操作和简单编程知识、财务报表的分析方法等，储备投资股票的知识与技能。

（2）可以在校内成立投资协会，爱好股票投资的同学一起交流学习，并与校外证券公司长期合作，邀请投资理财专家定期到校园举办讲座，带来股票最新资讯，教同学们该如何分析、筛选、买卖股票等。

（3）在平时，大学生可以用股票交易软件进行股票的筛选分析并进行模拟买卖，这样不仅能避免不必要的经济损失，还能学习股票投资的知识和技能，又尽可能地不影响课堂学习。

（4）成立兴趣小组，集资实战。成立兴趣小组，各自进行小部分出资，制定出投资管理协议，并按协议进行分工合作、制定投资计划、操作策略、分摊盈亏、交流和总结等等。这样，每一个人出资少，即使投资失败，也不至于严重影响生活；大家分工合作，每个人花的时间也少一些；同时，不仅可以锻炼协作精神，培养投资管理意识，最重要的是能学习和提高实战技能。

（5）利用暑假或者寒假进行投资操作，此时在校大学生不仅有充足的时间去分析大盘，研究股票，买卖股票，还能得到父母的资金支持，同时也不用担心生活费用的问题。此外，除了学校引导和培养在校大学生的股票投资理念、方法外，家长和社会也应该关心和引导在校大学生形成正确的股票投资理念，要让在校大学生明白：在校投资股票的主要目的是学习更多的理论知识，学习分析和解决问题的方法，培养各方面的能力和提高心理素质；投资股票不是简单的投机，而是投资；追求利益是分阶段的，大学生不应该把追求金钱放在首要位置，以学习为主，避免部分大学生形成拜金主义等等。

4结束语

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【关键词】多元统计分析方法；股票投资状况；综合评价研究

一、前言

对于我国的经济发展状况，可以从股票市场的发展中得到体现，在短短十几年的时间里，就实现了资本主义国家百年的发展成果。由此也能够体现出我国经济迅猛的发展态势。而在近几年当中，随着股票市场的不断发展，也逐渐暴露出了很多问题，对于经济市场、股票市场的发展，产生了很大的威胁。因此，基于多元统计分析方法，对股票投资状况进行综合评价，更加充分的理解和认识其中存在的问题，从而更好的存进股票投资市场的发展。

二、多元统计分析方法的基本概述

在经典统计学当中，多元统计是一个重要的发展分支，作为一种分析方法来说，多元统计分析具有很强的综合性。应用该方法，能够在相互关联的多个指标、对象之间，对其统计规律进行分析，在数理统计学当中，也是一个非常重要的分支学科。在多元统计分析方法中，包括了很多不同的统计方法，例如多重回归分析、多元方差分析、判别分析、典型相关分析、聚类分析、因子分析、对应分析、主成分分析等方法。在实际应用中，多元统计分析方法主要是在一个客观事物当中，研究多个不同变量之间相互依赖的统计性规律。基于费希尔等统计学专家的研究，得到了十分良好的进展。随着计算机技术的发展和应用，也随之出现了很多统计软件，因而在医学、生物、气象、地质、图形处理、经济分析等诸多领域当中，多元统计分析方法都得到了广泛的应用。而随着应用领域的不断拓宽，多元统计方法的理论也得到了进一步的发展，因而为人们的实际应用提供了更大的便利。

三、多元统计分析方法在股票投资状况综合评价中的应用

1.因子分析法的应用

因子分析法指的是将共性因子从变量群当中进行提取，从而进行相应的统计。这种方法最早是由英国心理学家斯皮尔曼所提出。在多个变量当中，可以利用因子分析法，对隐藏的具有代表性的因子进行找出，并且在一个因子当中，对本质相同的变量进行纳入，从而使变量的数目得以减少，此外，对于变量之间关系的假设，也能够进行有效的检验。在股票投资方面，因子分析法主要是用于对股票投资组合模型进行确定。在分析当中，利用不同的变量来替代对股票价格产生影响的因素，从而对股价因子模型进行建立。通过确定各个因子的不相关性，对股票进行分类，然后基于对股票发展潜力的研究，对最为适当的股票投资模型进行确定。

2.聚类分析法的应用

在聚类分析法当中，主要是对研究对象的特征进行分析，从而进行分类和数目的减少，是统计分析技术中的集中。在股票投资状况的综合评价当中，聚类分析法能够对股票投资的特种特点加以利用。由于在股票投资当中，具有很多动态变化因素。因此，对于这些因素应当进行恰当的分析，从而寻找有效的方法，来规范治理这种动态情况，从而更加精确和准确的进行投资分析。在实际应用中，由于股票价格会受到很多因素的影响，因而具有不稳定性和波动性的特点，进而也引发了股票投资不理想的情况。而应用聚类分析法，能够对这种不确定性进行有效的弥补。作为一种专业的投资分析方法，聚类分析法能够对与股票市场相关联的企业、行业等进行深层次的分析，从而对具有潜力的股票进行正确的预测。此外，在实际应用中，聚类分析法的实用性和直观性更强，因而具有很广泛的适用范围。

3.主成分分析法的应用

主成分分析法是多元统计分析方法中一种对数据集进行简化和分析的方法，该方法在20世纪初由皮尔逊所发明，在数理模型的建立、以及数据分析当中，能够发挥良好的作用。在实际应用中，通过分解协方差矩阵的特征，对数据的特征矢量和权值进行获取。在实际应用中，主成分分析具有十分广泛的应用，通过研究各种分类数据，对自变量各组之间的差异进行分析和总结，从而对组件差异中不同自变量的完全贡献进行判断，最终利用这些数据，样本归类自变量的转变方法。在股票投资状况的综合评价当中，对于各种对股票市场产生影响因素来说，相互之间往往存在着较大的关联和影响，同时影响因素也非常复杂。利用主成分分析法，能够将这些因素之间的影响进行降低。通过对各种因素和数据的总结分析，得出不同因素的影响程度，从而对指标选择的工作量进行降低。此外，相比于传统的构造回归模型方法，利用主成分分析法，能够更有效的节约时间，同时提高分析的精确度，为股票投资提供更加良好的依据和参考。

四、结论

随着我国经济的快速发展，作为一种重要的经济形式，股票市场也得到了极大的进步。而由于股票市场的发展时间较短，各方面都还不够成熟，因此在股票投资中难免会出现一些问题。对此，应用多元统计分析方法，能够对股票投资状况进行综合评价，从而为更加理性、科学地进行股票投资提供依据。

参考文献：

[1]李银，黄惠娟，梁瑞时. 基于多元统计分析的股票最优投资模型[J]. 韶关学院学报，2014，12：10-14.

[2]韩燕，崔鑫，郭艳. 中国上市公司股票投资的动机研究[J]. 管理科学，2015，04：120-131.

篇4

Abstract: To well resolve the problem of stock long-term investment, based on the analysis of the characteristics of the stock long-term investment, the paper analyzes the factors that affect the decision making of the stock investment from the perspective of macroeconomic environment background，industrial status，management state and stock value, further, the evaluation index system is established. The TOPSIS method is introduced into the application of the decision making for the long-term stock investment which provides a new way to tackle the similar problems.

关键词： 股票投资；投资决策；层次分析法；逼近理想解方法

Key words: stock investment；investment decision；AHP；TOPSIS

中图分类号：C645 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）21-0175-02

0 引言

企业投资决策，是企业决策者根据企业自身的发展规划以及国家经济建设的相关方针和政策，综合考虑与投资项目有关的各类信息，采用科学分析的方法，对投资项目进行技术经济分析和综合评价，选择项目最优投资方案的过程。股票投资是指投资者(法人或自然人)购买股票以获取红利及资本利得的投资行为和投资过程，随着我国证券市场的不断发展和相关配套法律政策的不断完善，股票投资已经成为企业直接投资的重要渠道之一。本文的研究，以企业股票长期投资决策问题为研究对象，通过对股票长期投资问题的特点分析，构建基于层次分析法的指标赋权模型和基于TOPSIS的综合评价模型，进而通过示例说明了方法的具体应用过程。

1 股票投资特点分析

股票投资的特点主要包括收益性、长期性和风险性：①收益性。进行股票投资的目的，在于获取包括股票升值、股息和红利等在内的经济收益；②长期性。股票投资的长期性指的是，购入某项股票的同时意味着认可该企业的经营管理水平，认为反映该企业价值的股票价格在未来的某个时点会有较大的上升空间；③风险性。股票投资的风险来源主要来自于企业经营和收益的变化，同时，股票投资的风险也受到股票市场本身波动性的影响，即使企业本身经营状况良好，国家宏观政策的调整也会给股票市场带来巨大冲击。

2 股票投资决策影响因素分析

股票投资决策需要考虑的因素很多，概括起来可以归纳为以下方面：

2.1 宏观经济环境 国家的经济周期、财政政策、货币政策、法律政策等对股票价格走势影响很大，例如，当宏观经济处于繁荣期的时候，市场总体需求量大，有助于促进股票市场的繁荣，反之，当经济处于萧条期或衰退期的时候，整个市场需求降低，企业利润减少，股票市场也会随之萎靡；又如，当国家实施宽松的货币政策时，有助于促进股票价格的上升，反之，当国家实施紧缩的货币政策时，会抑制股票价格的上升。由于宏观经济环境对整个股票市场产生影响，因此，宏观经济环境分析属于股票投资决策的外部因素。

2.2 行业状况分析 行业状况主要包括行业的政策、行业生命周期和行业竞争。行业政策是政府对该行业发展的一系列政策的总和，对行业的发展、行业结构的调整和行业的组织等产生影响；如同经济周期理论一样，任何行业或产业的发展都会经历一个从初创期、成长期、成熟期到衰退期的全生命周期。一般而言，处于成长期和成熟期的行业，盈利能力较强，而处于初创期和衰退期的企业盈利能力则比较弱；另外，行业内的竞争强度也是影响行业业绩的一个重要因素，在完全垄断的市场环境中，垄断者容易获得超额利润，而在完全竞争的市场环境中，各参与主体只能获得平均利润率，因此，行业竞争强度越高，该行业内企业股票价格相对较低，反之，行业竞争强度越低，企业股票价格相对较高。

2.3 公司经营状况分析 就影响股票价格的决定因素而言，宏观经济环境和行业状况只是外部因素，而公司的经营状况才是股票价格的决定因素，尽管短期内股票价格可能由于投资者预期等因素背离由公司经营状况决定的股票价值，但是从长期来看，股票价格必然是其价值的具体体现。公司的经营状况可以由一系列财务指标反应，主要指标包括：

①资产负债率。资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。资产负债率=（负债总额/资产总额）×100％。

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[关键词] 投资组合;均值-方差模型;因子分析

[中图分类号] F620 [文献标识码] B

一、研究意义与研究方法

随着我国市场经济的进一步发展，股票投资已成为企业与个人投资的重点，而同时股票投资的一大特点是收益与风险并存。股票市场受多重因素影响，投资者应该用综合的眼光分析上市公司的财务状况和发展潜力，才能选择收益大而风险小的上市公司进行投资。投资组合优化理论研究的是投资者在权衡收益与风险的基础上最大化自身效用的方法，将这一理论联系到实际中，探索如何分析公司的综合实力，怎样构造投资组合，有一定的理论和现实意义。

为解决此类经济决策问题，本文将统计分析与投资组合理论相结合。中证100指数具有很多优良特性，其样本股跨沪深两大市场，覆盖很多行业，许多指标均优于市场情况。本文选用中证100指数的样本股作为最初待筛选的样本。首先运用多元统计分析中的因子分析法对上市公司投资价值的多项指标进行了综合分析，建立综合评价体系，筛选出排名较高的上市公司的股票并建立股票池。再在股票池的基础上，结合均值-方差模型等相关投资组合理论确定股票池中各个股票的投资比例。

二、样本股上市公司综合水平的因子分析

（一）指标选取

为能够使指标比较全面地描述涉及到的上市公司的发展水平，选取多个方面的指标，包含有反映偿债能力的指标（流动资产率），反映获利能力的指标（总资产利润率、净资产报酬率），反映发展能力的指标（每股收益增长率、净利润增长率、净资产增长率、总资产增长率、每股未分配利润），和反映现金流量情况的指标（净利润现金含量）。数据为中证100指数样本股的上市公司财务指标（2015年第一季度）。

（二）因子分析结果

首先进行KMO和Bartlett检验，结果说明相关矩阵并非单位矩阵，可以进行因子分析。

之后运用主成分方法提取公因子，提取四个公因子后，累计方差贡献率为86.195%，可以较好地解释总体方差，所以提取四个公因子。结合因子得分系数矩阵，计算各上市公司的四个因子得分后，按照相应的方差贡献率进行加权平均，可得最终各公司的综合评价得分。根据综合因子得分对100个上市公司进行排序，取前10个公司股票建立股票池。结果如下：

表1 前十位上市公司综合得分排名

三、股票投资组合构造

（一）均值-方差模型理论概述

本文沿用Markowitz所创建的资产组合选择问题的框架，建立相关模型，以构造股票投资组合。Markowitz确立了证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论，建立了资产优化配置的均值-方差模型：

目标函数： min σ■■=∑∑ωiωjσij

RP=∑ωiri （1）

假设条件： 1=∑ωi，ωi≥0 （允许卖空）

1=∑ωi，ωi>0 （不允许卖空）

其中，RP为投资组合收益，ri为第i支证券的收益，ωi、ωj为证券i、j的在投资系组合中的权重，σ■■为投资组合方差，即资产组合的风险，σij为证券之间的协方差。公式表明，在限制条件下求解ωi证券收益率，使组合风险σ■■最小。其经济学意义是，投资者可预先确定一个期望收益，通过上式可确定投资者在每个股票上的投资比例，使其总投资风险最小。

（二）基于均值-方差模型的股票投资组合构造

为了分散风险，我们需要把资金投资在不同的证簧希也就是建立股票投资组合。模型数据选取的是上述10支股票2015年第一季度的日收盘价，运用下述公式计算日收益率：

收益率=（当日收盘价-前日收盘价）/前日收盘价

并进一步求得这10支股票日收益率的均值、方差、标准差和方差-协方差矩阵。

考虑到收益的稳定性，本文采用每支股票日收益率均值作为预期收益率。假设RP为组合收益，ri为第i支股票的收益，ai、aj为证券i、j的投资比例，为组合投资方差，为两支股票之间的协方差。根据均值-方差模型，并允许卖空，建立以下方程：

目标函数：min σ■■=∑∑aiajσij

RP=∑airi （2）

假设条件：1=∑ωi，ωi≥0，

运用Lingo求得最优解：

a1=0.2181，a2=0，a3=0，a4=0，a5=0.0775，a6=0.2539，a7=0.0328，a8=0.2364，a9=0.1813，a10=0

预期总收益：RP=0.0032

上述结果表明，在10支股票组成的股票池中，该投资组合要达到投资风险最小的同时收益最大，应把21.81%的资金用于投资贵州茅台，7.75%的资金用于投资招商证券，25.39%的资金用于投资云南白药，3.28%的资金用于投资比亚迪，23.64%的资金用于投资海天味业，18.13%的资金用于投资海澜之家。结合上述相关收益率统计量可以看出，贵州茅台的平均收益率虽然较低，但方差最小，可以保证比较稳定的收益;海澜之家的平均收益率最高，且方差也处于较低水平;其他筛选出的4支股票均属于在股票池中收益率较高且方差较小的股票。

四、投资组合评价

（一）Jensen指数

Sharpe在Markowitz证券投资组合理论的基础上，提出了资本资产定价模型（CAPM）。他在完全市场的假设下，建立了均衡状态下的期望收益率ri与β系数βi之间的关系，这一关系式表示为：

ri-rf = βi（rm-rf） （3）

其中rf是无风险利率，rm是市场的期望收益率，βi是公司i的β系数，称为系统风险，ri是公司i在均衡状态下的期望收益率。CAPM给出了在均衡状态下公司i的期望收益率和它的β系数之间的关系。β系数正好就是公司的期望超额收益率与市场组合的期望超额收益率之比，β越大从而公司的期望超额收益率也越大，同时系统性风险越大。

β系数的计算公式为：

β=Cov（ri，rm）/Var（rm） （4）

其中，Cov（ri，rm）表示i第证券和市场组合的协方差。由于ri、rm都是预期的收益率，是随机变量，因此只能通过适当的模型来估计βi。公式（3）是一个线性关系，可以用下面的线性模型来描述真实的市场：

ri，t=αi+βirm，t+εi，t， t=1，…，T （5）

其中εi，t，t=1，…，T是一列独立同分布随机变量，εi，t～（0，σ2（εi）），σ2（εi）是常数，不依赖于时间t，这样就可以运用最小二乘方法估计出（3）式中的β系数。

首先，利用上述模型估计出投资组合的β系数。由于中证800指数综合反映沪深证券市场内大中小市值公司的整体状况，本文选用中证800指数计算收益率来代表市场收益率。利用计算整理好的市场收益率和上述股票投资组合的平均日收益率（2015年第一季度数据），进行经典计量回归，回归方程报告式为：

rt=-0.000440+0.423374rmt （6）

其中，β系数为β=0.423374。β系数小于1，证明此资产组合为防御性的资产组合。

其次，根据证券市场线（SML）计算投资组合的期望回报。期望回报计算公式为：

ER=rf+（rm-rf）×β （7）

投资组合的期望回报反映了市场的平均回报。其中，无风险利率rf由银行三个月定期存款年利率基准利率（换算为日利率）代替。代入数据得到，ER=0.000509。

再次，计算投资组合实际平均回报和期望回报之间的差异，即：

Jensen=rp-ER （8）

其中，rp为期望收益率，本文将期望收益率定为加权平均收益率。代入数据可得，Jensen=0.003180。由于投资组合的Jensen指数大于0，说明该投资组合的风险回报率高于市场的平均风险回报率，表明其业绩是比较优良的。

（二）Treynor指数

Treynor指数用RVOL表示，也是利用SML为业绩评估构建一个基准组合。计算一个投资组合的收益波动比率，需要用组合的平均超额回报率除以其市场风险，公式如下：

RVOL=（rp-rf）/β （9）

其含义是指投资组合承担每个单位的市场风险所得超额收益。Treynor指数比较的基准是SML的斜率，公式如下：

KS=rm-rf （10）

由此得出RVOL=0.008583，KS=0.001637。由于RVOL大于KS，说明此投资组合承担每个单位的市场风险所得回报高于大盘，其业绩优于市场的总体表现。

[参 考 文 献]

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关键词：股票价格；价格预测；灰色系统；股票投资

中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 08-0000-01

一、股票投资价值使用灰色系统模型的原因

股票市场价格走势一般是很难判断和预测的。股票价格面对市场信息会做出如何反应，即使是经验丰富的分析师也无法做到。这是由于，我们缺少知晓影响市场传导系统的结构和传导模型的信息，无法精准掌握公司状况、金融政策、国际市场、利率政策以及投资者心理承受能力等因素变化，以及这些对市场价格的影响方法，只能似懂非懂进行预测价格走势，这样得到的效果肯定不会特别理想。因此，面对这样的情况，大批的金融学家和分析家开始着手研究，如何找到最好的方法来预测股票市场的价格走势。而在他们的共同研究下，确实也找到了无数令人惊奇的预测方法。并且这些预测方法在金融学家的推动下得到了很大的发展，可是却也遭遇了很大的难题，因为科学体系的不成熟无法对股票价格变动趋势进行合理的解释。例如我们必须掌握深厚的专业知识和巨大的数据系统，才能轻松的使用这些预测方法，而且这些所需要掌握的数据都是要很长时间的以来的，才能得到“大树定力”的效果，所以很难被普通投资者使用。同时市场股票价格走势与股票内在价值步伐不一致，因此投资者都希望能另寻一种既能简单使用，又能适应市场环境的预测方法。于是灰色系统理论被引用到股票投资价值中。

二、股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论始于20世纪80年代初。“灰色系统”一词是被在1981年邓聚龙教授的上海学术报告中首次使用。随后他又发表了一系列关于灰色系统的论文，为灰色系统的理论打下良好的基础，同时也引起更多学者对它的兴趣，参与到它的研究中。可实际，灰色系统是由英国科学家的“黑箱”概念的基础上演进而来的，它融合了自动控制和运筹学。灰色系统是一种包含已知信息和未知信息的系统，主要用于信息不完全的系统，利用已知的信息来探索和预测未知信息，从而知晓整个系统。灰色系统理论和模糊数学、概率论方法一样都是来探索不确定性系统，具备使用“少数据”寻找现实规律的良好能力，解决了数据不充分或是系统周期太短的问题。如今灰色系统理论被应用于各个领域，譬如经济管理、生态系统、工程控制等领域。同时在股票投资领域也得到了应用，下面探讨下灰色系统如何在股票价格走势上得到利用。

研究股票的“内在价值”是我们认识股票价格的重要方法，可是它的研究需要专门的知识支持，而且受人们是否合理与准备的判断未来现金流所影响。股票的价格又是很多信息综合反应的结果，不同的股票，有不同的价格反应信息机制灵敏性，并且随着时间的推移，想要找到造成这种差异的原因，以及这种差异产生的轨迹和强度是什么，我们都无法把握，更别说把握股票的“内在价值”。股票的价格反应了所有与之相关的信息传导机制和灵敏度。可是虽然我们不知道它的传导方式和灵敏强度，但是我们能采用相应的方法通过价格的历史变化信息来判断价格未来趋势，从而获得股票价格的反应机制信息。于是为了测试和反应它的传导机制和灵敏度，我们建立了灰色系统理论。

灰色系统理论利用搜集和整理系统原始数据，来寻找其发展规律。灰色系统表明，所有灰色序列都能展现本有的规律，在使用一种生成弱化其随机性后，也就是说，利用灰色数据序列来架构系统的反应模型，然后就能利用这个模型来预测系统可能发生的变化。灰色系统模型利用微分方程来反应系统的客观规律。

有了灰色系统理论，想要掌握市场价格走势和方向，我们并不需了解是什么信息影响了或是如何影响了股票价格，例如公司的基本面变化、宏观的经济因素变动、市场参与人数增减与否等等会对价格产生影响的综合因素，我们只要加入能改变原有的价格趋势的新信息，这些信息是用来驱动市场价格变化的，可这些新信息的影响也不是立马能实现的，它的实现需要一个不断消化的过程，这就是通常我们所说的记忆功能，它是股票市场价格变化的驱动力，但是有也有一定“惯性”，灰色系统在股票投资上的利用，正是要解决如何利用这种驱动力来预测未来价格的走势。

三、灰色系统模型在股票投资价值上的应用

（一）时间转折预测

我们用某一股票的日收盘为例，把某个时间的某个点当起点，当局部低点和高点间波动200点以上时，就认为是一次市场指数转折，把从低点到高点的变化当做一个阶段，因此，我们选用局部最低点与最高点，在选用毗邻的指数相差在200以上的点，算出它们距离起点的月份，用来进行量化分析指数的走势。通过灰色微方方程可列出指数转折点的时间方程，而且通过方程式对指数未来转折情况进行预测。

（二）新陈代谢模型、事后检验

事后检测通过模型来比较预测值和市场实际值而得到的。而从实际应用中发现，只通过每一个数据系列来进行长期的预测走势和时间点是远远不够的，因为新信息的作用没有完全发挥出来，而历史信息只能在一定程度上影响，价格在信息的记忆和预见能力又有限，于是，随着市场的发展，信息对系统的影响会不断地减弱，所得到的误差也会越来越大，所以我们需要采用新陈代谢GM模型，通过不断用新数据替换老数据来最有效的展现新信息对于市场价格走势的影响。

四、结束语

由此看出，我们能利用灰色系统模型来预测股票指数变化情况，从而能更好地、更有效地作出投资决策，最大程度上地降低投资上的风险。可是灰色投资价格模型也有局限性，它只能用于短期的预测，时间越长预测的误差越大，因此，在实际运用中，我们要给模型不断的添加新的信息，摒弃那些预测作用越来越小的老数据，以减小预测误差。

参考文献：

[1]李祚泳.灰色系统理论和应用的最新进展[J].大自然探索，1992（01）.

[2]李国平，王址道.基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法[J].商场现代化，2005（04）.

[3]徐维维，高风.灰色算法在股票价格预测中的应用[J].计算机仿真，2007（11）.

[4]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社，1990.

篇7

一、公司财务分析的哈佛框架

公司财务报表分析并不是有效分析公司经营活动的全部，而只是其中一个较为技术化的组成部分。有效的公司经营活动分析，必须首先了解公司所处的经营环境和经营战略，分析公司经营范围和竞争优势，识别关键成功因素和风险，然后才能进行公司财务报表分析。由于公司管理层拥有公司的完整信息，且财务报表由他们来完成，这样处于信息劣势地位的外部人士、包括股票投资者就很难把正确信息与可能的歪曲或噪声区别开来。通过有效的财务分析，可以从公开或公司提供的财务报表数据中提取管理者的部分内部信息，但由于分析者不能直接或完全得到内部信息，转而只能依靠对公司所在行业及其竞争战略的了解来解释财务报表。一个称职或成功的财务分析者必须像公司管理者一样了解行业经济特征，而且应很好地把握公司的竞争战略。只有这样才能透过报表数字还原经营活动，从而较为全面和客观地掌握公司的财务状况。正是基于如上考虑，哈佛大学的佩普、希利和伯纳德三位教授在其著作《运用财务报表进行公司分析与估价》一书中提出了一个全新的公司财务分析框架———哈佛分析框架。哈佛框架的核心是：阅读和分析公司财务报表的基本顺序是：“战略分析会计分析财务分析前景分析。”也就是说，先分析公司的战略及其定位；然后进行会计分析，评估公司财务报表的会计数据及其质量；再进行财务分析，评价公司的经营绩效；最后进行前景分析，诊断公司未来发展前景。可见，哈佛框架完全超越了传统的“报表结构介绍———报表项目分析———财务比率分析”的体例安排，跳出了会计数字的迷宫，以公司经营环境为背景，以战略为导向，立足于公司经营活动，讨论公司经营活动（过程）与公司财务报表（结果）之间的关系，从而构造了公司财务分析的基本框架，展示了公司财务分析的新思维。

二、基于股票投资决策的财务报表分析理论框架

基于股票投资决策的公司财务报表分析是一般性财务分析在股票投资决策领域的具体应用。也就是说，借鉴一般性公司财务分析的理论框架，再紧密结合股票投资的具体目的，就可以形成基于股票投资决策的公司财务报表分析框架。本书借鉴哈佛财务分析框架，结合股票投资决策目的，提出一个基于投资决策的公司财务报表分析框架：131框架。即：1个起点———问题界定3个步骤———财务情况预判、报表结构及指标分析、财务前景预测1个结果———服务于投资决策这一框架可用图1表示。

1.问题界定。这是解决问题的首要一步。在对问题进行界定时，关键是问题本身，而不是问题的表象。如公司收入增长乏力或许是问题，但也可能是行业衰退、经济下行、公司管理落后、职工激励不足的表象。抓错药方的最普遍的原因是没有正确地界定病症。正如有人指出的那样，如果问题表述得准确，就等于问题已经解决了一半。所以问题界定是进行公司财务报表分析的第一步，那基于投资决策目的对公司进行财务分析，要解决的真正问题是什么？是评价公司的财务风险，还是评价公司的盈利能力大小？是评价公司目前的财务实力，还是评价未来的发展潜力？进一步而言，这些是分析的问题本身还是问题表象？目前股票投资者可能倾向于把问题界定为：评价公司的财务风险：评价公司收益的稳定性；评价公司的盈利能力；评价公司目前的财务实力；评价公司未来的发展潜力；评价公司是否能给投资者带来合理的预期收益；评价对该公司投资是否能使投资风险降低。这些都是基于公司财务报表分析的具体目标而言的，若提升一下目标的层次，是否有更本质的发现？本书在此尝试提出一个新的观点：评价公司股票是否具有投资价值。股票投资者无论是进行投资的基本面分析还是技术分析，目的无非是为获得有助于评估股票期望收益和风险的信息，为投资决策提供参考依据。无论投资者个人对风险的态度如何，理性的投资者都希望在一定收益率下，把投资风险降到最低。在股票投资的基本面分析中，对被投资公司的财务报表进行分析是核心，由于投资者进行股票投资分析的目的是为了找出具有投资价值的股票，公司是股票的载体，对公司财务报表进行分析，就可以在很大程度上确定这个公司的股票是否具有投资价值。这才是股票投资者进行公司财务报表分析的根本或问题所在，而评价公司的财务风险或盈利能力等仅仅是表象。

2.财务情况预判。这里主要是指股票投资者在对上市公司所处的经营环境和行业背景进行分析的基础上，评价公司的财务报表是否真实的反应了公司的经营情况，识别报表可能存在的重大错误和舞弊，并加以调整，从而尽可能准确的对公司财务情况进行初步的预判。财务情况预判包括两个相互关联的环节:宏观环境分析和会计调整。宏观环境分析是财务情况预判的基础，而会计调整是财务情况预判结果的报表体现。其中宏观环境分析属于定性分析，主要是确定公司的主要利润驱动因素、辨识公司的经营风险，以及定性评估公司的盈利潜力。首先，宏观环境分析能帮助股票投资者更好地、有针对性地找出报表可能存在的问题并加以调整，即使报表没有问题，也可以作为合理评价报表结构和报表指标的基础和依据。例如，确定了主要的利润驱动因素和经营风险后，可以更好地评价公司的会计政策，以及对盈利能力的影响等；对公司行业背景和竞争战略的评估有助于评价公司当前盈利水平的可持续性。其次，宏观环境分析还可以帮助股票投资者在预测公司的未来业绩时，做出合理的假设，从而保证对公司前景进行更为准确的判断。所谓会计调整是在宏观环境分析的基础上对公司的会计政策、会计估计和会计处理进行基本的评价，特别是要对那些存在较大灵活性的环节重点进行关注，评价其会计政策和估计的适宜性。对公司报表可能存在的重大错误和舞弊进行识别，找出公司在会计处理上偏离准则制度、偏离行业惯例、偏离公司既往、不能恰当反映公司经营事实的事项。找到存在的问题之后，重新计算公司财务报表中相应的会计数字，通过数据或报表调整，形成没有重大偏差的会计数据，从而修正原先对会计数据的歪曲。可以说，经过会计调整后的财务报表既是财务情况预判的结果，也是确保下一步报表结构分析和指标分析结论可靠性的必要基础。

3.报表结构分析及指标分析。这里所指的报表结构分析是指资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表各自的内部结构分析，通过这一分析有助于投资者理解会计报表项目的经济内涵。在结构分析的基础上将报表中的相关数据进行对比分析就是指标分析。指标分析是财务报表分析的核心，目标是运用会计数据定量地评价公司的当前和过去的业绩，以及公司的财务风险和盈利能力等，并评估其可持续性。进行指标分析必须按照一定的逻辑，形成系统有效的分析体系，从而正确反映公司的财务状况、经营成果和现金流量。一般的报表分析指标包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大类指标。通过指标分析，投资者还要达到明了公司现状问题的功能。在上述分析中，股票投资者可根据需要使用比较分析、趋势分析、结构分析、比率分析等报表分析方法，对公司做出全面评价，借此形成公司流动性与盈利能力的准确判断，对公司财务风险、财务弹性及其盈利能力做出最佳测算。这里要特别强调的是分析中一定要运用权衡和变通的理念，灵活使用分析方法和分析指标，使分析结果最终能有助于“评价该公司股票是否具有投资价值”。

4.前景预测。财务报表数据是历史数据，而决策要面向未来。因此，以报表中的历史数据为基础，对未来进行前瞻性预测，是实现财务报表的“投资决策有用性”的关键步骤。故在前述分析步骤基础上，还需要进一步进行恰当的前景分析。前景分析中主要运用财务预测的工具，财务预测基于具体分析目的，可以是报表预测、指标预测，也可采用判别模型进行预测等。前景预测对股票投资者投资决策的重要性不言自明，因为股票投资是要在未来获得投资收益的，是公司的未来而不是现在的盈利能力所决定的。

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[关键字]：CAMPβ估计股票投资决策

一、股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环，而股票本身价值是决定是否购买参考依据，显然如果我们知道股票的价值，买卖决策将非常简单，股票价格低于其价值则买入，反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事，研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷，缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时，我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据，并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。

二、CAPM模型简介

CAPM模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论，根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系，揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)

其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率，rf,t是t时刻的无风险利率，rm,t为t时刻的市场组合收益率，β为企业风险系数。在实际运用中，β一般用市场模型估计：ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t回归得到的bi即是β的估计值。

三、基于β估计的股票投资决策

按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量，但这个度量并不一定准确，如果有更好的方法估计出更准确的β，成为优势β。当优势β大于市场β时，说明市场确认的折现率过小，市场按较小折现率得到股票价格理应过高，则卖出该股票；反之，则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。

由于企业财务杠杆与风险有关，我们可以用下式来估计企业的风险：

其中βv,i，βB,i，βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险，V，B，S表示企业市值、债务市值和股票市值。

在不考虑税收的情况下，企业的价值与企业资本结构无关，这意味着βv,i与财务杠杆■无关，所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i，但会增大βs,i。

除了财务杠杆外，经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大，企业风险β也越大。

Ball与Brown是利用以下模型估计会计β：

Ai,t=gi+hiMt+?着i,t

其中，Ai,t为i公司会计收益在t年的变化数；Mt为t年会计收益市场指数的变化数；hi为会计β的估计值。Ball和Brown（1968）研究结果表面无论是经营收益、净收益，还是归属普通股的收益，两个β的都具有较高的相关性。

Beaver、Kettler和Scholes（1970）（记为BKS模型）为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β，利用横截面资料对下列模型回归：

其中，bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β；Wk,i为企业在当期的第k个会计变量，它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。

运用所得到的估计系数（C）和企业的会计变量（W）数据，就可以估计出非企业的风险系数。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。

四、国外的相关研究成果

Hamada（1972）以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显著的正的相关性。Mandelker和Rhee（1984）以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证，表明每个组合的市场β与财务风险存在显著的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上，使得变量的测量误差变小，相关性提高。

Lev（1974）的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明，营业风险越高，市场β及股票收益率方差越大。

Eskew（1970）考虑到β的非静态性，以改进的β预测模型，与以会计变量为基础的预测模型对比，发现会计变量预测模型更优越。而Rosenberg和McKibben（1973）发现，将市场β与会计变量结合起来可以大大提高对未来市场β的预测能力。

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[关键字]：camp β估计 股票投资决策

一、引言

股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环，而股票本身价值是决定是否购买参考依据，显然如果我们知道股票的价值，买卖决策将非常简单，股票价格低于其价值则买入，反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事，研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷，缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时，我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据，并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。

二、capm模型简介

capm模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论，根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系，揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)

其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率，rf,t是t时刻的无风险利率，rm,t为t时刻的市场组合收益率，β为企业风险系数。在实际运用中，β一般用市场模型估计：ri,t=?琢i+birm,i+ei,t

回归得到的bi即是β的估计值。

三、基于β估计的股票投资决策

按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量，但这个度量并不一定准确，如果有更好的方法估计出更准确的β，成为优势β。当优势β大于市场β时，说明市场确认的折现率过小，市场按较小折现率得到股票价格理应过高，则卖出该股票；反之，则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。

由于企业财务杠杆与风险有关，我们可以用下式来估计企业的风险：

■

其中βv,i，βb,i，βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险，v，b，s表示企业市值、债务市值和股票市值。

在不考虑税收的情况下，企业的价值与企业资本结构无关，这意味着βv,i与财务杠杆■无关，所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i，但会增大βs,i 。

除了财务杠杆外，经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大，企业风险β也越大。

ball与brown是利用以下模型估计会计β：

ai,t=gi+himt+?着i,t

其中，ai,t为i公司会计收益在t年的变化数；mt为t 年会计收益市场指数的变化数；hi为会计β的估计值。ball和brown（1968）研究结果表面无论是经营收益、净收益，还是归属普通股的收益，两个β的都具有较高的相关性。

beaver、kettler和scholes（1970）（记为bks模型）为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β，利用横截面资料对下列模型回归：■

其中，bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β；wk,i为企业在当期的第k个会计变量，它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。

运用所得到的估计系数（c）和企业的会计变量（w）数据，就可以估计出非企业的风险系数 。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。

四、国外的相关研究成果

hamada（1972）以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显著的正的相关性。mandelker和rhee（1984）以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证，表明每个组合的市场β与财务风险存在显著的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上，使得变量的测量误差变小，相关性提高。

lev（1974）的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明，营业风险越高，市场β及股票收益率方差越大。

eskew（1970）考虑到β的非静态性，以改进的β预测模型，与以会计变量为基础的预测模型对比，发现会计变量预测模型更优越。而rosenberg和mckibben（1973）发现，将市场β与会计变量结合起来可以大大提高对未来市场β的预测能力。

rosenberg和marathe(1976)开发了barra模型，将模型预测的市场β与仅用市场资料预测的市场β对比，找出低估和高估的股票，制定投资决策。

以上这些研究结果表面基于会计信息β的估计对股票投资决策有着非常广泛的应用。

参考文献：

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关键词：机构投资者；行为；股市；波动性

近些年，机构投资者获得了蓬勃发展。随着证券投资专业化和社会化及各国证券市场的发展， 机构投资者在现代证券市场中越来越发挥着重要作用。机构投资者是证券市场中的重要投资力量，其投资行为影响着证券市场的价格走势。现在如何把握投资者在股票市场和基金市场的行为差别， 探寻股票市场和机构投资者行为的联动关系已经成为当前金融研究中的一个重要论题。机构投资者的行为与股市之间到底存在什么样的关系？这是一个存在很大争议的话题。有些学者认为机构投资者能稳定证券市场的波动，也有部分学者认为机构投资者的行为加剧了证券市场的波动，还有学者认为两者之间不存在必然联系。如今中国经济不景气、增长乏力，股市一直处于低迷状态，在这种特殊的行情下，研究机构投资者行为与股市之间的关系对稳定市场具有重要意义。

本文在对前人的研究进行总结分析的基础上通过计量方法对机构投资者的行为与股市之间的关系进行检验。

一、文献综述

机构投资者具有羊群行为、短视行为等特点，那这些行为到底对股市起到了什么样的影响呢？

黄炳艺，曾五一[1]利用协整理论和误差修正模型，以上证基金指数和上证综合指数为研究对象，考察我国基金市场和股票市场在不同市场行情中的长期均衡关系及短期波动影响。他们发现我国证券投资基金市场与股票市场在不存在长期的均衡关系，在短期内股票市场与基金市场相互影响，并且基金市场的波动对股市波动的影响明显大于股市波动对基金市场波动的影响，另外还发现在下跌行情中，基金市场与股票市场之间不存在协整关系，从而对认为在熊市时基金市场能稳定股市波动的说法提出质疑。

同样的，张志超，丁宏[2]利用协整理论、误差修正模型和Granger因果检验方法也对上证基金指数和上证综合指数进行了实证分析。他们发现基金市场与股票市场之间存在同涨同跌的长期均衡关系，而且基金指数的波动不能引致上证综合指数的波动，上证综合指数的波动也没有引致基金指数的波动。

徐占东[3]基于VAR模型的格兰杰因果关系检验及脉冲响应函数， 对我国2003年1月至2008年3月的季度数据与我国股票市场收益和开放式基金资金流动的关系进行了经验分析。他们发现债券型基金和保本型基金具有稳定市场的功能，偏股型基金、混合型基金的资金流入和流出受到股市行情的影响，并得出开放式基金的群体理性操作策略不会导致我国股票市场的过度波动的结论。

李胜利[4]使用标准差模型和正、负半方差模型对证券投资基金的行为与股市波动的关系进行检验。他发现证券投资基金的股票投资行为与股票市场波动率具有正相关关系，成长型基金对市场波动的影响最为显著，而价值型基金具有降低股市波动、减少市场风险作用，指数型基金的投资行为与市波动关系不大。

谢赤、张太原、禹湘[5]采用EGARCH模型、Granger 因果检验和VAR模型对证券投资基金投资行为与中国股票市场收益率波动之间的相关性进行研究，发现中国证券投资基金采取与股票市场波动同方向的投资行为， 一定程度上加大了股票市场的波动性。

由于经济环境、数据的选取、研究的方法不一样，各个学者得出的结论都是有一定道理的。不过在现在经济增长乏力，股市一直萎靡不振的行情下，而且机构投资者较之以往获得更大的发展，数量规模更加庞大，重新研究机构投资者行为对股市的影响显得更有意义。本文通过研究机构投资者投资变动率与股市波动率之间的关系，来检验机构投资者的投资行为对股市产生的影响。

二、实证研究

（一）数据处理

本文所有数据均来自锐思数据库。

选取上证指数从2004年4月1日到2012年12月31日的每日收盘价，开放式股票型基金的每个季度的股票投资价值总额和每季度净资产以及上海市场的季度换手率作为初步的样本数据。其中换手率是以流通市值加权的换手率。

将整个样本区间划分为35个季度，每个季度标号分别为1，2，3......

nq表示q季度所包含的交易日数量， 表示第 q 季度第一个交易日， 表示第q季度的最后一个交易日。

1.股票市场波动率的指标

本文是用上证指数的波动率来代表股市波动率。上证指数在第q季度中的日收益率的标准差用 表示， 也就是上证指数在第 q 个季度中的波动性，用 表示上证指数第t日收益率，即：

2.用基金每个季度的股票投资价值总额（SIV）占基金净资产（NAV）的比例来表示基金股票投资比率（RSIT），用这一比例的变化率来表示基金股票投资变动率。公式如下：

其中，SIRq为基金在第q季度的股票投资比例，SIVq为基金在第q季度的股票投资价值总额，NAVq为基金在第q季度的净资产总额，RSITq为基金在第q季度的股票投资变动比率.

3.上证指数的收益率和换手率

由于股市的一些特征会影响到股市的波动和机构投资者对投资组合的调整，所以将上证指数的季度收益率（Rq）和季度换手率（TOq）加入到模型中，希望达到更好的拟合效果。

表示上证指数的q季度的季度收益率，即

至此，每一季度都可到经过数据处理后的包括上证指数季度波动率（ ）、季度基金投资变动率（GM）、季度收益率（ ）、季度换手率（ ）在内的样本数据。

（二）模型构建

由于收益率及换手率会对股市波动和机构投资者对投资组合的调整产生影响，所以在模型中将季度收益率和季度换手率与季度投资变动率一起作为解释变量，以达到更好的拟合效果。本文模型构建如下：

直观上讲，基金股票投资变动率变化反映了其投资的变动情况，体现了基金对前期市场波动的反应和对后市市场波动趋势的判断。如果 ，基金的投资变动与股市波动性正相关关系，股市的的波动性随着基金投资变动率增加而增大，随着基金投资变动率的的减少而减小，这样的话，说明基金的投资增大了股市的波动性，影响股市的稳定，机构投资者不能起到稳定股市的作用；反之，若 ，则基金的投资变动与股市的波动性呈现负相关关系，机构投资者的发展能够起到稳定股市，减少股市波动性的作用。

根据中国的情况，机构投资者为了提高业绩吸引投资者大多追求短期利益，羊群行为和追涨杀跌的情况屡见不鲜。因此本文提出中国股票市场的机构投资者并没有起到稳定股市，降低股市价格波动性的作用的假设。

（三）实证结果与分析

从回归结果来看，基金投资变动率、换手率与股市的波动性之间存在正相关的关系，而收益率与股市的的波动性之间存在负相关的关系，并且上述统计结果都在10%或1%的水平下显著。可以得到以下结论：

a.基金投资变动与股市波动性正相关，股市的的波动性随着基金投资变动率的增加而增大，随着基金投资变动率减少而减小，说明机构投资者的投资变动影响了股市的稳定，机构投资者不能起到稳定股市的作用。

b.换手率越高股市波动性越高。由于机构投资者追求短期利益，他们会频繁的变动投资组合，卖出近期股价不上涨的股票，买入近期涨势好的股票。这样的投资行为加大了股市的换手率，从而加大股市的波动性。

c.收益率越高波动性越低。收益率越高的股票机构投资者更愿意长期持有，这样有利于股市的稳定。对于收益率低的机构投资者会大量抛售，由于机构投资者持股规模比较大，所以当机构投资者卖出股票时，股票数量会比较多，会对市场产生冲击，引起股市波动。

三、总结

本文通过对2004年至2012年间基金投资变动率与股市波动率之间关系的分析，发现机构投资者的投资变动率与股市波动性之间存在正相关关系，即股市的的波动性随着基金投资变动率的增加而增大，随着基金投资变动率减少而减小，说明机构投资者的投资变动影响了股市的稳定，机构投资者不能起到稳定股市的作用。所以说机构投资者并没有像监管当局最初的设想那样，起到稳定市场的作用。这与机构投资者本身的有限理性和我国股票市场的不完善是紧密相关的，只有不断完善市场，最终使市场结构发生质的变化，并且从根本上改善我国机构投资者的管理水平才能从根本上减少不利影响，发挥其稳定市场的积极作用。

参考文献：

[1]黄炳艺， 曾五一.《证券投资基金市场与股票市场运行特征实证分析》[J].现代财经，2004

[2]张志超，丁宏.《上海股票市场与证券投资基金市场协整研究》[J].河南金融管理干部学院学报，2007：82-85

[3]徐占东.《开放式基金资金流动和股票市场收益关系的实证检验》[N].东北财经大学学报，2009（5）

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关键词：大数据；股票投资；模型优化

中图分类号：F830.91 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）016-000-01

引言

随着大数据时代的到来，数据科学成为了现代社会技术创新和投资火热的一个领域；由于大数据和互联网金融的不断发展与成熟，大数据技术在股票投资方面也逐步被应用，面对股票交易的K线图等图表信息，要想在股市中立于不败之地，需要有正确的理论来指导，并做出正确的投资策略[1]。

一、投资方法的研究现状

最早由美国人Stannloy等人在1992年开发了AI系统，其通过运用聚类方法、分类和可视化技术等方法，来寻找单只股票的最佳投资时机。2005年，Dose 和 Cinacotti[2]研究了利用时间序列聚类分析的随机优化方法来选择股票进行投资。结果表明聚类在降低噪声和文件预测方面起了重要作用。2009年Fenu，G[3]利用云计算技术设计了一个实时金融系统。该系统实现了股票宏观的分析，能够预测金融市场的变化。武金存[4]等人在2011年利用相关数据挖掘的方法，对指数化投资组合优化进行比较研究，有着其独特的优势的理论。

二、从股市中获取信息

目前证券市场上市公司数目众多，每天能产生大量的交易数据，如：股票的交易价格，上市公司财务信息，股票交易的K线图等图表信息。如果能用一定的算法或处理数据的技术，有效的挖掘出蕴藏在其中的规律，充分利用股票交易信息以及上市公司财务数据，帮助投资者在短时间内把握股价的估值水平，从而对投资者进行价值投资建议。

三、投资方法的探索

在信息化时代的今天，信息技术对人们的日常生活起到了必不可少的推动作用，把飞速发展的信息化技术应用于股票投资方法的探讨中，利用所能收集到的股市信息，用优化和数理统计的方法来进行规律的分析，找到其变化规律，从而进行正确的投资。对此，我们可以用传统的手段建立其数学模型进行分析，接着对模型进行修正和优化，达到对股市走势进行预测的目的。在大数据时代，我们将原有的方法与大数据和云计算技术进行结合，运用大数据处理算法，从而达到对股票的正确投资。

在日常生活中，我们可以做到门不出户进行交易，网络给我们带来了太多的便利，我们可以收到淘宝网基于数据统计进行的商品推广，也可以浏览其它事物所产生的海量数据，人们需要对海量数据进行挖掘和应用，从而产生了新理念和新思维，股票投资成为了新的学问；对云计算技术在模型建立中进行应用，可以将海量数据代入模型进行走势的修正，用计算机程序进行编程，从而探索股市的正确投资方向。

四、建立模型的方法

对于现代的数学预测模型，模糊模型和神经网络模型是两种较为智能化的方法，可利用其寻找股市变化的规律。对于所绘制的图像，可以用相关分析方法进行处理，运用云计算和大数据技术对模型进行不断修正，从而达到预测的目的。

对于数据的分析，可以采用一些分析方法进行指标的分析，然后对变量进行处理，之后对模型进行优化和改进，从而进行股市投资策略的分析。在大数据的背景下，我们也可以对计算程序进行优化，将并行处理的技术用在其中，从而减少程序的运行时长，便于迅速做出投资方向的判断。

五、结语

通过大数据和云计算技术的应用，对现证券领域拥有大量的数据资源进行开发，建立出对股票投资预测的模型，从而实现正确的投资。新时代、新背景下的投资方法需要人们继续不断探索。

参考文献：

[1]彭济敏.程序化交易方式在股票交易中的应用[D].吉林大学，2004.

[2]Dose C，Cincotti S.Clustering of financial time series with application to index and enhanced index tracking portfolio[C].Physica A：Statistical Mechanics and its Applications，2005，355（1）：145-151.

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    一、制约我国保险资金积极入市的主要因素

    从国外的经验可以看出，股票是保险公司资产配置中的一个重要投资品种，保险市场和资本市场之间存在着紧密的互利合作关系。与之形成鲜明对比的是，我国保险市场与资本市场之间由于分业经营长期处于割裂状态。随着国内外金融形势的发展，这种政策障碍已经逐渐消除，管理层甚至给了保险公司相当多的优惠措施，希望能够给中国资本市场注入新的活力。由于我国保险业发展十分迅猛，理论上将有600亿左右的保险资金可以直接投资股票，但我们认为保险公司短期内将以试探性投资为主，而不会投入大量的资金，且他们对一级市场的兴趣远高于二级市场。其原因主要有以下几方面：

    1、中国股市没有给投资者带来合理的收益。作为风险程度较高的金融市场，资本市场主要以较高的收益率吸引投资者，国外成熟金融市场的经验数据也证明了这一点：根据经合组织的统计，美国在1970年——2000年间股市的平均回报率为10.3%，债券市场为5%，货币市场为3.7%，而德国这些数据分别为14.4%、7.9%和3.5%。由于股市风险相对较大，投资者的入市积极性往往和股市的收益密切相关。我们将1981年——2003年美国股市的涨跌幅与美国寿险公司股票投资增长率作了对比，发现两者的走势惊人的相似，通过统计软件分析得知，他们的相关系数在90%以上。由此可见，保险公司等机构投资者参与股市的程度与股市的收益率成正比。

    中国保险公司从1999年开始通过投资基金间接参与中国资本市场，著名的5.19行情让保险公司尝到了甜头，1999年和2000年保险公司投资基金的收益率普遍在10%以上。但好景不长，随着股市投机泡沫的破灭和违规资金的退出，中国股市陷入了长时间熊市，保险公司在基金投资上陷入亏损的被动境地。受此影响，从2001年到2003年，保险资金投资收益率分别为4.3%、3.14%和2.68%，呈逐年下降的趋势。事实上，中国股市的投资者多数都在亏损，包括部分券商在内的许多机构投资者已经淘汰出局，面对这样的市况，向来经营稳健的保险公司自然不会轻易大规模直接入市。

    2、中国股市的制度建设还亟待完善。中国资本市场是在经济体制由计划经济向市场经济的转轨过程中诞生与成长起来的，由于定位在为国有企业提供融资而不是资源配置上，其制度设计存在先天的缺陷。这种市场功能的错位，成为中国资本市场一系列问题的根源。加上监管力量的薄弱和法制建设的滞后，我国资本市场还存在诸如上市公司的诚信危机、投资者利益缺乏保护、证券中介机构失职、暗箱操作和市场投机盛行等突出问题。

    国九条的颁布，标志着管理层的思路已经从以前的救市转变到治市上。从2004年下半年开始，管理层陆续推出了新股发行制度改革、券商治理整顿、分类表决制度等一系列旨在解决资本市场制度缺陷的创新措施，并取得了初步的成效。但解决中国资本市场长期积累的问题并不可能毕其功于一役，保险资金作为稳健理性的长期投资资金就不会大规模入市。

    3、保险公司自身的因素。目前几个大型保险公司的资金运用主要通过保险资产管理公司进行，由于资产管理公司成立的时间不长，各保险公司要么用基金投资团队兼做股票投资，要么通过招聘等手段重新组建股票投资部门，总体上相关业务人员还需要较长的时间磨合及适应新的投资业务。同时，各公司股票投资的相关规章制度、风险控制、托管清算等其他准备工作完成时间也都不长，还须在今后的投资工作不断检验和完善。

    值得注意的是，2004年9月，保险公司投资基金的数额达到744亿元的高点，在有关部门公布了保险公司直接入市的相关文件之后，保险公司对基金采取了减持的策略，到2004年底基金投资额降至673亿元，锐减71亿元。2004年四季度股市一直处于调整之中，在这个时候选择减持基金，保险公司的态度值得玩味。一个可能的理由是，保险公司一方面希望通过直接入市丰富资产配置品种，努力提高投资收益；另一方面，在基金投资（特别是封闭式基金投资）的伤痕还没有愈合的时候，保险公司不会轻易忘记资本市场的风险之痛，他们在准备直接入市的同时减少基金投资的比例，以避免权益类投资在资产配置中占有过高的比重，以减少股市波动对保险资金投资收益的影响。特别是三家境外上市保险公司，投资收益的不断下降给他们带来了更多的压力，在大规模直接入市的条件没有成熟之前，他们不会轻易冒进。而这三家保险公司的资产占全国保险总资产的70%以上，因此保险公司直接入市的规模就不容过分乐观了。

    二、推动保险资金积极入市主要措施

    经历了近四年的持续调整，中国股市只有通过深化资本市场改革和创新，重构一个规范、透明、公平、有效的市场，才能吸引包括保险资金在内的各类合规资金源源不断地为股市输送新鲜血液，使中国的资本市场逐步恢复活力，并伴随着中国经济的高速增长而快速发展。而同时，保险公司等广大投资者才能通过资本市场真正享受到投资中国的丰硕果实。为扫除保险市场与资本市场之间的无形障碍，促进保险资金积极入市，我们建议采取以下几项改革措施：

    1、积极推进资本市场各项深层次改革。2004年以来的各项政策表明，管理层已经下决心要根治困扰中国资本市场健康发展的各类问题，并逐步将国九条的各项精神落到实处。目前，社会各方都盼望管理层能够在全流通问题上有实质性突破，因为这已成为中国股市脱胎换骨的最大障碍。全流通问题由来已久，且越拖越难解决。管理层各方应尽快达成共识，在不损害投资者合法利益的前提下拿出原则性或框架性解决方案，使投资者对全流通问题的解决和中国股市未来发展动向有清晰的预期，促进场外观望的合规资金积极入市，为顺利完成资本市场的改革提供必要的资金支持。

    除此之外，管理层还应加大对市场上各种损害投资者利益的违法违规行为的打击力度，努力构建一个健康透明的市场氛围。如：加强上市公司诚信建设，加大对弄虚作假行为的处罚；完善上市公司融资体制和淘汰机制，实现市场资源的有效配置；与相关部门配合，规范包括券商、会计师事务所、律师事务所、媒体在内的各中介的行为；加大对注重投资者回报的上市公司的扶持力度，积极培育真正符合价值投资理念的上市公司群体等等。

    2、加强监管部门之间的沟通与协调。保险资金直接入市涉及到两个金融市场和两个监管部门，这种跨市场的经营活动必然牵涉到两个监管部门之间的协调。早在2004年7月，为应对愈演愈烈的混业经营趋势，避免监管真空和重复监管，银监会、证监会和保监会达成金融监管分工合作的备忘录，将建立监管联席会议机制，对监管活动中出现的不同意见，通过及时协调来解决。同时，三方还将与财政部、中国人民银行密切合作，共同维护金融体系的稳定和金融市场的信心。

    从保险资金直接入市的相关配套文件的出台看，监管部门之间的沟通与协调是积极有效的，去年建立的联席会议机制发挥了应有的作用。今后，保险资金在入市过程中还会遇到许多突发事件或新的问题，这都需要通过监管部门之间的配合加以解决。同时，监管部门还应鼓励保险公司等机构积极开发跨市场的创新金融产品，进一步紧密保险市场与资本市场之间的联系。

    3、保护机构投资者的合法权益。中国股市具有明显的资金推动的特点，几乎每次行情都活跃着各路不同性质的资金。随着市场监管力度的加强，违规资金已陆续撤出股市，这也是造成近几年股市持续低迷的重要原因。为了中国资本市场的长期健康发展，鼓励合规资金积极入市是管理层稳定市场和投资者信心，推动股市深化改革和制度创新的重要举措之一。要实现这一目标，就需要管理层在打击市场违法违规行为的同时，维护广大投资者，特别是代表了市场主流的机构投资者的合法权益。例如，在处理闽发、汉唐等问题券商的时候，就需要管理层保护机构投资者的合法权益不受损失，从而保护广大机构投资者对股市进行长期投资的积极性。

    此外，作为机构投资者集中的投资品种，封闭式基金的折价率迭创新高也给机构投资者带来了很大的损失。据统计，截止到2005年1月21日，在54只封闭式基金中，28只小盘基金（5亿——15亿份）平均折价率为21.89%，26只大盘基金（20——30亿份）平均折价率更是高达37.65%，其中有4只基金折价率已经超过了40%。作为最大封闭式基金投资者，保险公司在2004年中期的封闭式基金投资已经超过300亿份，高折价率是其基金投资蒙受巨额亏损的重要原因。为保护机构投资者，管理层应着手解决封闭式基金的高折价困境，特别是在ETFs、LOFs等新产品成功上市之后，通过制度创新寻找封转开的新思路，彻底解决高折价率给机构投资者带来的各种问题。

    4、保险公司应为积极入市做好充分准备。2004年底是我国入世三周年的日子，也是我国保险市场全面对外开放的分水岭。面对国外保险巨头咄咄逼人的竞争态势，中国保险业需要进一步提高自身的综合实力，而努力提高保险资金投资收益率就是其中的重要环节。国外保险市场的发展经验已经告诉我们，资本市场是保险公司重要的投资渠道之一，尽管目前我国股市还存在较多的问题，我们的保险公司应该用战略眼光审视自己的入市策略，为保险资金长期积极入市做好充分的准备。

    在当前股市正处在改革攻坚阶段的时候，保险公司应积极介入一级市场、可转债等相对安全的投资领域，通过实战快速磨合投资队伍，提高股票投资部门的研究能力、市场敏锐力及风险控制能力，为今后保险资金更大规模的长期投资奠定组织基础。同时，保险公司还应加紧组织体系、管理制度、财务清算、技术支持、风险控制、激励机制等相关配套环节的建设与完善，为保险公司顺利实施资金多元化运作、在控制风险的前提下提高投资收益率水平提供有力保障。

    国外保险公司股票投资概况

    1、股票投资是保险公司资金运用的主要渠道

    国外保险公司投资渠道较多，主要有国债、企业债、股票、房地产、抵押贷款等，经过较长时间的不断调整，股票投资已成为各国保险公司最重要的投资渠道之一。以美国寿险公司为例，最初股票投资在其投资组合中仅占有微不足道的比例，随着监管的放松和华尔街股市的蓬勃发展，股票投资的比例也节节攀升，到1970年代就稳定在10%左右，到1990年代更是快速增长到30%以上，进入21世纪，股票投资的比例虽有所下降，但也保持在25%左右的较高水平。相对于股票投资，抵押贷款、房地产等投资品种出现明显萎缩，如抵押贷款比例由上世纪二三十年代30%——40%的水平一路下滑到2003年的6.86%。而企业债、国债等债券投资则基本保持稳定，如企业债的投资比例从上世纪五十年代中期开始就一直在40%的水平上下窄幅波动。

    统计资料显示，欧洲国家股票投资比例相对较高，例如：英国在1960年代以前股票投资比例为20%左右，而到了90年代，就上升到50%左右，并一直维持在这一水平。美国、日本、韩国等国家近年来的股票投资比例基本在20%——30%之间波动。统计还显示，不同险种的股票投资比例也略有差别：在九十年代末期，美国寿险与财险资金投资股票的比例分别为27.42%和17.83%，英国为60.4%和31.98%，日本为26.6%和20.37%。

    2、股票投资收益是保险公司利润的重要来源

    随着发达国家保险市场的饱和度不断增加，保险公司之间的激烈竞争导致保费收入增长速度放缓和费率的下跌，多数保险公司的承保业务实际上已经处于亏损的状态。在这种情况下，投资收益成为保险公司净利润的主要来源，股票投资不仅是保险资金运用的一个重要投资渠道，也成为保险公司利润的重要来源之一。

    美国寿险公司协会2001年到2003年的统计资料显示，美国寿险公司投资收益中债券贡献的比例最大，平均为63.61%，股票高居第二位，为15.03%，随后是抵押贷款、保单贷款、房地产等其他投资品种。由此可见，股票投资是保险公司投资收益的重要来源，考虑到2000年以后美国股市在科技股泡沫破灭之后表现不尽如人意，股票投资对保险公司的利润贡献还有很大的潜力。

    3、保险公司已成为资本市场上重要的机构投资者

    美国资本市场经过多年的发展，其投资者结构已经出现明显的机构化特征。1950年美国机构投资持有股票市值占总市值的比例仅为7.2%，而根据最新的美联储资金流动报告，截止到2004年三季度，美国资本市场上约有58.57%的股票市值为机构投资者持有。从报告披露的数据看，美国个人持有的股票比例在这几年依然保持了明显的下降势头，从1999年的46.96%减少到2004年三季度的39.24%，平均每年下降1.29个百分点。

    在机构投资者中，共同基金以22%持股比例排名第一，年金及退休基金以17%的比例位列第二，保险公司则以7%的比例夺得探花的位置。由此可见，保险机构投资者在美国资本市场中是一支举足轻重的力量。

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关键词：证券市场 投资收益 投资风险 影响因素

随着我国证券市场股权分置改革工作的不断深入，绝大多数上市公司已经解决了不同股权的流通问题，实现了所有股权全流通。所有股权全流通标志着长期困扰上市公司经营发展的制度问题得到了比较彻底地解决，上市公司的公司治理结构得到了完善，上市公司的经营发展更能体现全体股东的意志。在这样的制度背景下，上市公司在证券市场上的交易价格基本上能够反映出上市公司的经营状况和发展能力，而且也反映出投资者对上市公司的经营状况和发展能力的评价。

反映上市公司经营状况和发展能力的因素和指标有很多，这就要求投资者在选择上市公司进行证券投资的时候，需要了解并掌握这些因素和指标，并且知道这些因素和指标对上市公司经营状况和发展能力的影响程度。本文根据上海证券市场的实际数据，参照国内外学者的研究思路和方法，对影响上市公司交易价格的各种因素做了比较全面和系统的实证研究，主要是从行业的选择、会计指标和市场表现指标的角度进行研究，希望能够找到影响上市公司交易价格的主要因素以及这些因素的影响方向和影响程度。

行业的划分和影响因素的设定

（一）行业的划分

本文采用上海证券交易所的分类方法对所有上市公司进行行业分类。据此，所有上市公司可以分成13个大类，其中制造业又分成10个小类。截止到2006年12月31日，在上海证券交易所交易的股票有886只，它们分布在上述13个行业里，分别为：农林牧渔业24只，采掘业17只，制造业496只，电力煤气及水的生产和供应业42只，建筑业22只，交通运输仓储业47只，信息技术业55只，批发和零售贸易业65只，金融保险业9只，房地产业33只，社会服务业24只，传播与文化产业8只，综合类44只。

（二）基本假设和主要研究指标

基本假设：能够引起股票价格上涨的研究指标与其股票的平均投资收益正相关，相反则负相关；能够引起股票价格波动的研究指标与其股票的投资风险正相关，相反则负相关。

公司规模。为了能够反映股票的实际市场状况，用可以流通的股数来反映公司规模，通常用流通股数的自然对数来表示公司规模。从理论上讲，规模大的公司生产经营比较稳定，市场竞争能力较强，公司抗拒市场风险的能力较强，公司的经营风险较规模小的公司来说要低；在市场表现上，公司的市盈率普遍较低，股票价格的波动较小，但公司规模的大小并不影响其股票的上涨或下跌。

资产负债率。资产负债率是反映公司财务状况的一项指标，公司的资产负债比率越高，公司所面临的财务困境成本和破产成本越高。公司的资产负债率越高，经营风险越大，公司股票价格的波动则越大，但对公司收益的影响关系比较复杂，不能仅凭借指标的高低进行判断，通常该指标不影响股票的上涨或下跌。

流动比率。公司流动比率越高，反映公司短期偿债能力越强，企业的财务风险越低，也就表明企业的经营风险越低，但该指标并不反映公司的盈利能力，对公司股票价格的影响较小。

总资产增长率。总资产增长率可以用来反映公司的经营能力和成长性。总资产增长率指标越高，反映公司获利能力越强，公司的经营发展状况比较良好，公司经营状况的改善能很好地抵御市场风险，通常能够引起股票价格的上涨，但由于公司的高速增长也使其所面临的经营风险较增长率低的公司要高，使其股价的波动程度也较高。

主营收入增长率。该指标是反映公司主要业务收入的变动情况，该指标越高，说明该公司主营业务发展良好，公司产品的市场需求非常高。同时，也反映出公司产品的市场定价能力比较强，公司在该产品市场的地位和竞争力比较高，因此公司主营收入的高速增长也会使其股票价格上涨，但其所面临的经营风险也随之增大，引起股票价格波动程度增大。

净利润增长率。该指标反映公司净利润的增长情况，该指标越高，公司的生产经营状况越好，公司的获利能力越强，公司的股票价格会随着净利润的增长而上涨，但相伴而生的经营风险也随之增大，导致股票价格的波动程度提高。

换手率。该指标是反映公司股票交易活跃程度的主要指标，该指标越高，反映公司股票的交易越活跃，市场关注的程度越高，从而导致公司的股票价格波动程度比较高，股票的市场风险比较高，但对股票价格的影响较小。

振幅。该指标是反映公司价格变动程度的主要指标。该指标越高，反映对公司股票价格的市场分歧越大，股票价格不确定性程度越高，股票的上下振荡导致其所面临的市场风险比较大，其对股票价格的影响在不同的市场状况下会有所不同，在牛市中则会提高平均收益，在熊市中则会降低平均收益。

（三）研究样本和数据

本文选取2006年1月1日—2006年12月31日为研究时段，并根据上述的行业划分标准对所有股票进行划分，数据来源于上海爱建证券有限公司网上行情系统。所选股票为2006年12月31日前已经在上海证券交易所挂牌交易的全部886只股票，因为研究的是全流通情况下证券投资收益、风险和影响因素的关系，因此需要剔除在2006年1月1日前尚未完成股权分置改革的上市公司。

另外，为了便于不同行业和主要指标的比较，采用周收益率和总风险作为因变量，可以减少因不同股票未能连续交易导致数据缺失而影响数据之间的比较，最终确定的股票样本数为124家上市公司，分布在11个大行业里。由于许多公司在2006年进行过分红派息等事项，因此对股票价格进行了复权处理。

（四）研究的程序和方法

以所选的上海证券市场124家上市公司的股票价格作为研究样本，样本数据为124只股票和上证指数在样本期间内的周收益率。对所选股票按行业进行划分，计算各个行业下股票的平均周收益率、总风险、系统风险和非系统风险。通过对各个行业下的平均周收益率和总风险、系统性风险的计算和比较，来研究行业对投资收益和风险的影响。

对样本个股在样本期间内的周收益率时间序列数据和上证指数周收益率时间序列数据，根据单一指数模型作一元线性回归分析，估计出这124只股票在样本期间的系统风险系数。根据样本股票的系统风险系数估计值，就所设定的研究指标作相关系数分析，并对实证结果进行分析和解释。

影响因素的实证分析

（一）行业因素对收益和风险的影响分析

从表2中的不同行业收益和风险情况可以看出：

不同的行业表现出不同的收益水平。在所有行业中，收益最高的行业是金融保险业，平均周收益达到2.979%，收益最低的行业是食品饮料业，平均周收益为0.431%，两者相差2.545%，差距是非常明显的。平均周收益超过同期上证指数周收益的行业有4个，分别是金融保险业、木材家具业、机械设备仪表业和金属非金属业，其余行业的收益水平都低于上证指数的收益水平。不同行业平均周收益的巨大差距也反映出2006年的证券市场行情具有明显的行业特征，大多数行业的市场表现不如同期的上证指数收益。

不同行业的风险与其收益水平存在不一致的现象。通常情况，收益越高而表现出来的风险也应该越大，但实际情况却差异很大。金融保险业的风险为4.578%，食品饮料业的风险为5.001%，收益最高的行业风险比收益最低的行业风险还要低。

反映行业系统风险的β存在很大的差异。β大于1的行业有四个，分别是农林牧渔业、金属非金属业、建筑业和金融保险业，其他行业的β都小于1，β在1左右5%以内的行业没有一个，表明所有行业的市场表现都与上证指数不同步，只有4个行业的市场波动程度高于上证指数，大部分行业的市场波动程度都低于上证指数。

系统风险占总风险的比例差异也很大。大部分行业的系统风险比例占总风险的比例都超过50%，最高的是金融保险业，达到87.04%。只有三个行业的系统风险比例低于50%，其中最低的是木材家具业为34.55%。

（二）主要研究指标对收益和风险的一元线性回归分析

从表3可以看出：

在5%的显著水平下，平均周收益与总资产增长率、主营业务增长率、净利润增长率存在显著的正相关关系，由于2006年上证指数上涨了，具有很明显的牛市特征，因此振幅与平均周收益显著正相关。这四个研究指标的实证结果与最初的假设是一致的，这也说明这些指标是影响股票收益的相关因素，投资者在选择股票进行投资前，需要对上述指标进行研究和分析，才能更好地进行股票投资，提高投资收益。

在5%的显著水平下，公司规模、资产负债率、流动比率和换手率与股票的平均周收益不存在显著的相关关系，这也与最初的假设是一致的，这也反映出这四个指标对股票收益没有实质性的影响。

在5%的显著水平下，公司规模、资产负债率、总资产增长率、换手率和振幅都与股票的风险存在相关关系，其中公司规模与股票的风险存在负相关，而其他指标与股票的风险存在正相关。这些指标的实证结果与最初的假设是一致的，也反映出这些指标是影响股票风险的相关因素。

在5%的显著水平下，流动比率、主营业务增长率和净利润增长率与股票的风险不存在相关关系，这与最初的假设是不一致的，这也说明在上述研究期内，这三个指标对股票价格的波动不产生影响或影响不大。

股票收益和风险影响因素的实证研究结果与理论假设大多数是一致的，这也表明证券市场的市场表现与理性预期是一致的。这些说明随着股权分置改革的不断进行，证券市场越来越成熟和规范，市场行为也越来越理性。价值投资的理念也慢慢被投资者所接受和认同，更加注重股票的业绩和成长性，更多地考虑公司经营的实际情况。同时，投资者在选择股票时，不仅需要了解和掌握影响投资收益的有关因素，还要熟悉影响投资风险的相关因素，只有这样，才能在控制风险的同时提高股票的投资收益。

股票投资收益和风险的影响因素

本文通过对股票投资收益、风险和影响因素的实证研究，可以得出以下几条结论：

不同的行业具有不同的投资收益水平，证券市场行情具有明显的行业特征，市场表现良好的行业大部分是国家重点发展的行业，宏观经济环境良好，市场发展潜力巨大。

不同行业所面临的总风险与其投资收益存在不一致的现象。总风险高的行业并没有表现出较高的投资收益，行业的总风险对其投资收益的解释能力不高。

总资产增长率、主营收入增长率、净利润增长率、振幅和股票投资收益存在显著的正相关关系，是影响股票投资收益的相关因素。

资产负债率、总资产增长率、换手率和振幅与股票投资风险存在正相关关系，公司规模与股票投资风险存在负相关，这些都是影响股票投资风险的相关因素。

在股票实现全流通后，价值投资的理念也慢慢被投资者所接受和认同，投资者在进行股票投资时，更加注重对上市公司的实际情况进行分析和研究，能够抓住影响股票投资收益和风险的相关因素进行投资，在控制投资风险的同时提高了投资收益。

参考文献：

1.戴志辉，赵守国.投资组合规模、风险和收益的关系研究[j].商业时代，2006（27）

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【关键词】证券投资基金 投资行为 中国股市 股市波动性

众所周知，增强中国股票市场运行的稳定性，不仅是我国投资者最大的期望，还是促进我国金融体系健康发展的和运行的重要动力。股票市场的波动性与否与国家宏观经济的发展变量和微观主体的各种投资行为都存在着紧密的关联。在经济市场的发展中，证券投资基金的行为与股票市场的变动性存在着相互作用，市场发展的状况决定了投资者的证券投资基金的行为。相对的，证券投资基金的行为也必定会对股票市场的稳定性产生相对的影响。

一、研究证券投资基金投资行为对中国股市波动性影响的意义

自上个世纪九十年代起，我国股票市场就得到了迅猛的发展，因而投资者选择股票投资基金的行为也随之上升，而这一系列的发展变化都对国际金融的体系乃至全球的经济市场造成了巨大的影响。各国在发展证券市场的过程中，为抑制股票市场投资者的过度投机、化解市场存在的各种风险、引导人们建立长期的、理性的投资价值观因而开始选择股票投资基金的行为来增强股票市场的稳定性。然而，在实际的运行和操作中，效果并不十分理想。投资者一旦作出错误的股票投资基金决策，就有可能为所有基金的持有者带来巨大的经济损失，甚至还会引各种社会问题、经济问题、宏观经济体系的风险问题等。例如，美国“新经济”诞生的纳斯达克指数在反复飙升与下跌的过程中，以及亚洲、墨西哥、俄罗斯等国家的金融危机中，证券投资基金这一投资行为都股票市场的变化起到了强大的催化作用，因而这种投资方式会对任何一个国家的金融体系产生强烈的影响和冲击作用。

近年来，随着我国股票指数的大力攀升，中国基金业的发展规模也得到了巨大的提升和跃进。以证券投资基金为首的投资者或是相关机构正逐渐占据着金融市场的主导地位，因而其未来的发展也必定影响着我国未来的股票市场。因此，当前研究证券投资基金的行为对我国证券市场的波动性与稳定性影响对发展我国金融市场具有较为重要的现实意义。投资的行为是一个抽象化的概念，投资者在作出决策前，其情绪、动机、预期、偏好、需求、认知以及对信息的加工能力等各个方面的因素都会对最终的投资决策产生影响。在解决股票投资基金行为的问题时，应首先将抽象化的概念进行量化。在此基础上，本文在研究证券市场的股票投资基金的行为时，选择将投资者投资持股的比例变量作为其衡量的标准，进而分析证券市场中股票投资基金总体的投资行为对股市波动性的影响。

二、研究证券投资基金投资行为对中国股市波动性影响的过程分析

当前，在我国证券市场发展的背景下，人们主要是从经济市场的微观结构入手，进而对投资者的股票投资基金这一投资行为展开分析和研究。所谓股票投资基金投资行为就是指市场的投资者为了获得预期的经济收益，在一系列投资动机的有效推动下，通过各种有效的经济手段进而在合适的市场环境下不断收集、研究并分析任何与证券市场相关的信息，最终确定一个投资的目标并将这些行为付诸于实践的投资活动。本文在实证研究的过程中主要涉及的变量包括宏观经济变量、投资行为的衡量标准以及综合指数的收益率等。分析证券投资基金的投资行为对我国股票市场的稳定性影响，当前人们选择最多的且最为直接的方法便是比较投资前后股票市场的收益率差异，并观察这种差异是否比较显著。因此，本文主要采用参数检验法和时间序列模型法来检测股票投资基金的投资行为对证券市场收益波动的影响。

（一）参数检验法

该方法主要是在参数检验的基础上构建EGARCH模型，并通过对股票投资基金前后市场收益率的变化情况进行对比，进而研究股票投资基金对证券市场收益波动性的影响。

首先，根据金融市场时间序列发生波动时呈现出的聚集性和市场经济收益率所分布的非正态性，学者恩格尔在研究英国通货膨胀的过程中率先提出并建立了“自回归条件异方差模型”（ARCH）。随后，又有学者在ARCH模型建立的基础上，构建了一个广义的ARCH模型，即GARCH。这个模型就可以准确的描述出金融市场变化的某些特征，还可以适时的捕捉到时间序列的主要聚集趋势。直到1991年，学者纳尔逊才最终提出了一个“指数广义自回归条件的异方差模型”（EGARCH）。相对于前两个模型而言，该模型就有两个较为突出的优势。一方面，EGARCH无需限制参数保证方差方程中所隐含的条件波动始终为正。另一方面，利空与利好消息的影响具有较高的不对称性。据统计，在整个模型中上证指数所表现的收益率能够呈现出一种尾厚峰尖的特征，峰度值的水平为3，正态分布的片度值为0，左边偏峰度为9，偏度值为-0.4，因此这一检验方法也充分证实了纳尔逊EGARCH模型可以描述金融数据的这一特征。

在利用此方法检测的过程中，通过增加虚拟变量的方式来考察股票投资基金前后收益的变化。EGARCH模型主要是由方差方程和均值方程组成，然而均值方程中并不是通过偏自相关函数以及自相关函数来确定MA项和AR项的之后阶数。此外，通过对该模型中虚拟变量、相关的系数、收益率的均值水平、收益率的风险溢价、杠杆效应系数等多个变量的变化情况进行分析可知，当杠杆效应系数>0时，就说明利好消息比利空消息对股市波动的影响大。而当杠杆效应系数0时，说明证券投资基金的行为加大了股市收益率的波动。当虚拟变量的系数

（二）建立时间序列模型的方法

当前，在研究股票投资基金对股市收益率波动影响的过程中，宏观的经济因素会从不同的面对其造成影响，因而严重影响了股市波动性的研究。因此，为了增强研究的真实性、准确性、针对性，本文将第一种方法得出的综合指数波动与这种宏观的影响因素相结合，进而观察投资行为与上述收益率波动两者之间的关系。通过查阅相关的文献，最终选取以下变量作为研究宏观经济变动的代表性变量。

国家生产总值。我国的国内生产总值往往是影响我国股票价格走势的主要因素。在一段时期内，如果国家的生产总值始终呈现持续、稳定的增长趋势，那就说明这一时期的国民经济运行的状态较好，股市的投资者对短时期或是未来的一段时间内实体经济的预测较为准确。企业对自身发展存在较大的信心，因而投资的欲望比较强烈。这就导致股市交易更加频繁、我国股票市场呈现一派繁荣的景象。在此情况下，各种条件保持不变，投资需求逐渐增大，股票的价格便会随之上涨。反之，如果国内的生产总值出现下降的状况，那就说明国家这段时期的国民经济发展十分不景气，企业或是投资者的需求也都无法得到提升，进而导致股票的价格随之下跌。

经济市场的通货膨胀率。市场经济的通货膨胀率对国家股票市场收益率变动情况的影响就要显得更加复杂。该因素既可以刺激股票市场的价格变动，又可以抑制股票市场的价格变动。受货币供给量的影响，导致经济市场出现通货膨胀，可以有效促进投资者提高对股票的需求，进而促进股市的发展，提高股票的价格。但是，如果这种通货膨胀未能得到良好的应用，而发展到某一时期国家政府便出面采取一定的控制措施，那么财政紧缩的政策便会逐渐提高银行的利率，进而引发股票的下跌。

货币的供给量。有学者表示，货币供给量可以通过三种效应实现对股票市场的影响或作用。第一种，预期效应。我国的中央银行一旦出台对货币的紧缩或是扩张的相关政策时，投资者对未来国家企业发展趋势的判断便会受到影响，进而就会在一定程度上改变对股市资金的供给，从而影响国家股市价格的整体变动。第二种，投资组合效应。我国中央银行一旦提出货币扩张的策略时，投资者有持有的货币量便会迅速上升，与此同时，货币的边际效应却在出现连续的递减。在此情况下，其他条件不变，投资者持有的货币超过了股市日常交易的部分，投资者便会到股票市场需求更多的收益，进而导致股票的总体价格呈现上升的趋势，反之亦然。第三种，股票内在价值的增长效应。当国家的货币供给量出现大量增加的情况时，银行的利率便会出现下降的状况，投资的人数就会逐渐增多。在乘数效应的基础上，股票市场的投资收益也会得到较大的提升，这将会对股票的价值产生较大的刺激作用。由此可见，货币量一旦增加，股票市场的价格也会随之增加，反之亦然。

银行的利率。在众多因素中，银行的利率是影响股票价格以及市场走势的最敏感因素。从理论的层面分析可知，股票的价值等于未来出售的价值与每股利所得价值的加和，而利率一旦出现下降的情况，股票的价值便会出现上升的趋势，进而导致股票的价格也随之上升。从我国中央银行变动利率和我国股市价格变动的情况来看，两者间存在着一定的负相关性。

除此之外，在我国实体经济的运行过程中，仍有其他因素的存在，进而影响着股票收益的变动。将各个时期的我国股市价格进行统计并进行系统的分析可知，假设股票投资基金确实可以降低股市收益率波动的作用，那么当股票的价格一旦偏离了基准的价格后，证券投资的行为将会出现反方向的操作。简而言之，当股票价格出现持续上涨的情况时，股票投资基金所占的季度持股比例将会出现下降的情况，当这个价格低于基准的价格时，股票投资基金持股比又将再度上升。

三、研究的结果分析

相关数据表明，我国证券投资基金一旦上市，就会对市场的波动产生影响，不同时期的收益率均值始终呈现负值的状态，这就充分的显示了投资者这种股票投资基金的行为不会对股票市场的收益产生任何印象，反而会导致股票价格的下跌。杠杆效应系数均不为0，这就表明我国的股市显然存在着EGARCH模型效应，也就是杠杆效应。由不同时期杠杆效应系数的变化可知，我国投资者的整体投资理念还尚未成熟，其投资的行为极易受到各种因素的影响。虚拟变量的系数主要是反映了证券投资基金上市前后我国股市收益率的变化特征。相关数据表明，虚拟细数的结果约为0.184，在13%范围内的置信水平较为明显。这就表明，证券投资基金行为对我国的股票市场存在较大的波动性作用。

导致以上现象出现的原因其实有许多，就本文分析的角度而言，证券投资的相关机构与个人性质的投资者所获取的股市信息不一致或是不对称，在这一市场背景下，许多的知情投资者便会像投资机构传递各种私人的信息，发展中其他的交易者也逐渐发现交易的异常问题，进而开始推测并学习可能的金融信息。一系列的循环行为将会引发股市情况的异常发展，进而导致股票价格的波动。

我国证券市场作为近年来逐渐兴起的投资市场，与西方发达国家的证券市场相比，在交易方式、运行的机制、市场的结构、制度的基础等各个方面都存在着较大的差异。此外，我国证券市场的投资者在投资理念、外部环境等各方面与国外的投资者相比，也具有较为显著的差异。研究表明，我国投资者选择证券投资基金这种投资行为对中国股市的效益波动具有较大的正向影响，进而加剧了中国股市的波动。但是，投资者数量的增加绝不是导致我国股市非理性投资的一个充分条件。同时，通过协整股市一宏观经济的关系可以发现，我国股市的市场波动性与经济的宏观变量之间必定会存在长期的均衡关系。导致我国股票市场波动的主要原因还是在于市场的结构、运行机制以及策略环境之间相互作用，以及部分市场微观层面的影响。

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