范文一:事件研究方法实证分析
摘 要:本文采用利比亚战争期间世界石油价格的数据,事件研究方法分析了利比亚战争期间的石油价格的波动以及利比亚战争对石油价格的影响。分析结果表明: 利比亚战争给世界原油价格带来了比较大的波动,促使了石油价格的上涨;利比亚战争对石油价格的影响要比其战争时间要长,从战争爆发前一个月直至战争结束后两个月; 虽然石油价格最后有回落的趋势且趋于平稳,但仍然比利比亚战争前要的价格要高,对战争时期的油价分析做出了初步预测。
关键词:利比亚战争;石油价格;ARCH模型分析;事件研究方法
一、利比亚战争对国际油价影响的实证分析
石油是当代战争非常重要的根源,两次世界大战都与争夺石油类资源有关。美国的地缘政治学家威廉?恩道尔曾经认为石油战争主要分为两类:第一类是抢夺石油资源的控制权的战争,从20世纪70年代以来,3次中东战争、伊拉克战争、海湾战争、英阿马岛之战,都是资本主义国家为了石油而进行的。伊拉克的尚未开发的石油储量比沙特阿拉伯要多,这是美军把萨达姆赶下台的主要原因,而另一类是争夺石油定价权的战争。当前石油供给与需求大致平衡的情况下,石油战争将以期货市场争夺石油定价权为主。随着石油的资源日趋枯竭,而绿色能源尚未得到解决,石油的供给更加紧俏。石油是重要的能源,日常经济生活,工业生产,航天军工都需要石油作为能源和原料。经过石油分离出的汽油、沥青等化工产品广泛应用到人们日常生活中。可以说,谁掌握的石油的供应权和定价权,就可以掌握世界的经济命脉。到那时,对于海上石油通道和陆上石油管道的控制权的争夺,也必定成为战争导火索,而海上通道最重要的是中东石油出口的霍尔木兹海峡以及马六甲海峡,而陆上石油管道,主要是从俄罗斯及中亚通往欧美的石油管道。2011年3月,由于受到利比亚战争的影响,国际油价大幅攀升,一度升至一桶110美元,创下自2008年9月以来的新高。对于能源危机,我们每一个国家都不能置身事外,必须提前考虑。随着各国对能源需求的不断增长,围绕争夺最后的油气资源的斗争仍然是21世纪地缘政治的主题。从委内瑞拉到俄罗斯,从地中海沿岸到西非的几内亚湾,从里海到波斯湾,无一不受影响。更为严重的是,石油已经与反恐和人权联系在一起,成为发动战争的理由,世界政局充满了不确定性。究竟是利比亚战争影响了石油还是石油影响了利比亚战?
二、相关理论
事件研究法主要是探讨事件的发生对期货或市场价格数据带来的短暂冲击,暂时的冲击主要体现在下面诺干方面:平均股价效应、市场收益方差的变化(反映股价波动性的变化)、股票成交量的变化、经营(会计) 绩效的变化等。总体来说,事件研究包括一下几个步骤,即定义事件以及事件研究窗口、选择研究样本、选择度量正常收益的模型、估计异常收益、检验异常收益的显著性、实证结果与解释。
事件包括合并、收购、收益公告或再融资行为等,若研究者关心增发对股东财富的影响,此时的事件即为增发公告。事件研究所涉及的窗口包括估计窗、事件窗与事后窗等,如下图1,
t = 0为事件日;t = T1+ 1至t = T0代表事件窗,其长度为 L1= T1-T0; t = T0+ 1至t=T1为估计窗,其长度为L2= T2-T1;t=T2+1至t = T3为事后窗,其长度为 L3= T3-T2。估计窗的作用在于估计正常收益 (或估计正常收益模型的参数),一般情况下,估计窗的长度应大于等于120天;事件窗是用于检验股价对事件有无异常反映的期间 ,有时事件窗仅为一天(即事件发生的当天),有时为两天(即事件公告当天与后一天),有时为三天 (即公告前一天、公告当天与公告后一天),也有学者将事件窗定义为公告前后10天、20天或更长,事件窗长短主要取决于研究者的研究目的:事后窗主要用于考察事件发生后股价 ( 或企业价值) 有无异常变化 ,常见于探讨某一事件长期绩效的研究中 。
三、事件研究方法实证分析
(一)选取估计窗口并进行模型分析
估计窗口年初到2月18日(战争爆发前一个月)
对AR(1)模型保留残差进行Q平方检验,输出结果如下表1:
由上表可以看出,标注化残差平方序列的Q统计量在1%和5%的置信水平下均是不显著的,并且以较大的概率接受了序列不具有相关性的原假设,所以认为序列不具有自相关性。因此,残差序列是白噪声序列。
(二)选取事件窗口并进行模型分析
选取事件窗口3月18号到8月22号(战争基本结束)
得到的AR(1)的模型为:Pt=115.1596 + 0.930935Pt-1+εt
(38.83576) (25.11394)
对上述模型保留残差进行Q平方检验,检验结果如下表2所示:
由上表可以看出,标注化残差平方序列的Q统计量在1%和5%的置信水平下均是不显著的,并且以较大的概率接受了序列不具有相关性的原假设,所以认为序列不具有自相关性。因此,残差序列是白噪声序列。
(三)对模型进行J1和J2检验
HO为利比亚战争事件对世界石油价格的变动不产生影响,H1为利比亚战争对世界石油价格变动产生影响,很显然,拒绝原假设。即利比亚战争对石油价格的变动产生影响。
用以上模型对石油价格数据进行预测,可以得到一个长期平稳的的预测序列,但与实际序列的比较中可以发现,实际数据后30天为114.13,比预测的数据要大,实际数据中的石油价格一直处于向上增长的一种的趋势。可以得出的结论是利比亚战争促使了石油的价格上涨,而且上涨的幅度略大。但是这种影响会在什么时间结束?我们需要选取另一个时间段进行建模预测,这个时间段也就是事件窗口即利比亚战争爆发到利比亚战争结束的时间。
运用事件窗口的AR(1)模型对后60天进行预测,通过预测后的60天的数据和实际60天后的数据比较后发现预测后的数据111.645和10月24号(10月22号为周末)为111.67基本持平,这说明利比亚战争对石油价格的影响基本趋于稳定。至此,分析结束。
通过以上分析可以知道,利比亚战争对石油价格影响的时间区间为战争前一个月(2月18日)到战争基本结束后的两个月(10月24日),这说明利比亚战争对石油价格的波动是一个比较长期的影响。
参考文献:
[1] 高铁梅.计量经济分析方法与建模EViews应用及实例第2版[M].北京:清华大学出版社,2009: 211~215.
[2] 袁显平,柯大钢.事件研究方法及其在金融经济研究中的应用.统计研究,2006(10).
[3] Khotari,S.and J.Warner,Econometrics of event studies,working paper,2006.
[4] John Y.Campbell.The Econometrics of Financial Markets.上海财经大学出版社.2006:119~146
范文二:读者调查研究方法的实证分析
[摘要]采用案例分析法,以广州城市职业学院图书馆开展的读者问卷调查为例,归纳影响调查质量的三个重要因素,即样本选择、调查内容的设计及调查结果的统计分析方法。样本选择方法以随机抽样为主,在随机样本不能满足需要的情况下适当采用非随机抽样方法。调查内容的设计须从信度和效度两方面进行评价,以确保调查结果确能反映调查目的。研究结果表明,统计方法使用的角度不同,对调查结果的描述有着重要的影响。
[关键词]读者调查 信度 效度 随机抽样 统计分析
[分类号]G252
要确保读者调查能取得较好的调查效果,关键在于调查的整体设计与实施科学与否,读者调查的结果如能够反映出读者的真实情况,从而能为图书馆的文献资源建设和各项服务工作,主要取决于以下三个方面,即样本选取、调查内容的设计和调查结果的统计。
1 样本选取
图书馆的读者数量庞大,不可能逐一访问每一位读者,在实地调查中,一般使用抽样调查法,而具体采用何种抽样方法,则要由调查目的的特征来确定。如果调查目的在于全面了解读者总体情况,就必须采用随机抽样的方法,同时还要考虑到样本读者对调查内容有所了解,从而能够回答所有问题等方面,以保证调查信息的真实性与可靠性。样本如果选择不当,实地调查的结果或是无法代表读者总体的情况,或是不能收集到真正有价值的信息。读者调查的目的通常在于了解读者利用图书馆的行为特征以及对图书馆服务的满意度和对文献资源建设的意见和建议,样本首先要是随机抽取的,这样才具有代表性,但是部分随机样本可能对图书馆和馆藏资源了解甚少,无法提供真正有价值的信息,就要辅之以非随机抽样,由调查人员选择合适的样本弥补。以我馆近期开展的一次全校读者问卷调查为例可以说明样本选取的具体方法。这些方法包括:
1.1 随机抽样
按照随机原则抽取的样本能够保证样本对总体的代表性,这种方式获得的样本占了绝大部分。为了使样本的构成特征与总体尽可能地接近,在选择样本时,应先对读者总体构成情况进行详细的了解,收集全校学生在各校区、年级、专业的分布情况等重要信息,设计出一个完整的抽样框,尽量减少抽样误差。基于“教师读者群和学生读者群的文献信息需求有较大的差异”这一理论假设,抽样方法要采用分类抽样,先将总体分为教师和学生两个类别,再在教师和学生中按专业、班级随机抽出一定数量的个体构成总体样本。由于对总体的构成有比较清楚的认识,样本与总体的类别构成情况是比较接近的。
1.2 判断抽样
除随机抽样外,还可以采用判断抽样的方式抽取少量学生读者样本。判断抽样是一种主观性较强的抽样方法,它不是一种随机抽样,其调查结果不能作为估计总体情况的依据。抽取学生样本时,除采用班级内随机抽取学号的方式外,还在图书馆的阅览室、书库、自修室等场所派发了少量的问卷,同时也抽取了借阅量排在前列的部分学生作为样本。采取这种抽样方法,主要是考虑到这部分读者具有接触图书馆文献资源和服务的丰富经验,较其他读者更能发现存在的问题,提供的信息更具针对性和可用性,因此有必要对这部分读者提供的信息给予特别的关注。这种有目的的判断抽样有利于更准确地反映出图书馆的真实情况。
1.3 自愿样本
调查所采取的样本也有部分不是由调查者抽取,而是由读者自愿参加的。除发放纸质问卷外,我们同时也在网上发布了调查问卷,吸引读者参与,参与网站调查的读者就是自愿样本。这部分读者对调查内容比较关心,他们反映的信息因而更有价值。但是,自愿样本往往集中于某些特定的读者群,与总体结构相距较远,调查结果不能反映总体的情况。
最后,回收了641份问卷,其中学生问卷538份,教师问卷103份,覆盖了全校的各个专业和班级,由于绝大部分样本是随机抽样获得的,因此调查结果对总体的代表性较高,基本上能反映读者总体的情况。另外,少数样本采用非随机抽样方法获得,也能帮助我们获取很多有价值的信息,适当弥补了部分随机样本不能提供特定信息的不足。
2 调查内容设计方面
在我国的统计调查和科学研究中,问卷调查得到了相当广泛的运用,越来越多的图书馆也通过问卷调查来了解读者需求,评价服务质量。调查问卷的编制质量直接影响到调查数据的全面性和真实性。尽管图书馆读者调查中,对问卷的形式运用较多,但和市场调查问卷在理论、设计上相比,读者工作还没有做出一套系列化的问卷库。在问卷设计、应用的结构模式上缺乏范本,在问卷标题、封面语、指导语、调查内容、编码、问题的功能、类型及设计问卷规避技巧等方面缺乏系统理论。各图书馆致力于开发出能被广泛应用的读者调查问卷,其中以美国研究图书馆学会和Texas A&M大学在SERVQUAL基础上联合开发的读者调查问卷LibQUAL应用最为广泛。广州城市职业学院图书馆在参考LibQUAL等成熟调查问卷的基础上,设计出本馆的读者调查问卷,共设置了读者对图书馆的使用情况、信息需求度、读者满意度3个方面14个调查项目。
为了了解调查问卷能否真实、准确地反映出想要了解的内容,我们对调查问卷的设计进行了评价,主要是从信度和效度两方面来进行的。
2.1 信度和效度的概念
调查问卷的信度是指问卷调查结果所具有的一致性或稳定性的程度。所谓一致性,是指同一调查项目调查结果的一致程度。较高的一致性意味着同一群调查对象接受关于同一项目的各种问卷调查所得到的各测量结果问显示出强烈的正相关关系;较高的稳定性则是指在前后不同的时间内,对相同调查对象的重复测量所得结果差异很小。调查问卷的效度是指测量结果与测量目标之间的接近程度,即问卷能够在多大程度上反映出它所测量的理论概念。
2.2 信度的评价方法
2.2.1 重测信度对同一调查问卷在同一人群中先后测量两次,其测量结果的相关程度为重测信度,它考察的是经过一段时间后问卷测量结果的稳定程度,重测信度越高,测量结果越一致,这也表明受测量环境中,随机因素的影响越小。
2.2.2 复本信度 在问卷调查同时,用另一份在形式、内容及难度上类似的问卷对同一群被测者进行测量,根据调查结果计算两份问卷的相关系数,就可以得到复本信度。复本调查也应在较短时间内实施,以剔除时间的影响,同时要注意问卷中间项的选择,尽量减少由于问卷内容的选择而引起的偏倚以及调查结果依赖问卷项目选择的程度。
2.2.3 折半信度 将问卷中的所有项目随机分为数量相同的两半,两半问卷的测量结果的相关系数,即是折半信度。两半问卷回答之间的相关程度越高,则说明测量的可信度越高。不同于重测信度和复本信度要经过两次或两次以上的调查,折半信度只需进行一次调查,在分析问卷时就可直接判定该问卷的可信度。
此次读者调查问卷的信度评价方法采取了重测信度和折半信度。我校学生主要分布在三个校区,读者问卷调查也同时在三个校区进行。在第一次全校读者问卷调查开展后不久,随后在“文献检索”课上,用同一份问卷再次进行了调查,运用重测信度的评价方法比较了两次调查的结果。两次调查的样本并非完全吻合,第二次调查采用了样本轮换技术,对部分样本进行了更新,最后选取的样本包括了上期样本中的部分单化,也用过去未抽中的部分单位代替了其余的样本。这种样本轮换是基于随机抽样的基本原则进行的,因而可以认为是同一人群进行的两次调查。对两次结果进行比较,两个校Ⅸ变化不大,一个校区变化较大。如果环境没有发生变化,这说明调查的信度不高。但经过分析发现,变化较大的校区图书馆环境有很大改变,该校医图书馆因改造需要暂时迁至一临时处所,流通环境变差了,因此该校区的调查结果无法评价问卷的效度,而其余两个校区重复调查的结果能够表明调查问卷本身是可信的。
此次调查中,对于某些项目还设计了内容重复,但形式不同的两组题目,放在问卷中的不同位置,根据受访者对两组题目回答的相关程度来考察调查的可信度。这就是运用了折半信度的评价方法,对于折半信度较差的问卷,我们会舍弃该问卷,以确保整个调查的可信度。
预调查时,通过信度评价对问卷中的部分项目进行了取舍,具体的做法包括:①增加了问卷中反映同一独立概念的问题数;②舍弃了受访者回答计分平均分趋近回答选项范围端点值的问项,如极不同意(1分)或极同意(7分);③舍弃受访者回答计分方差偏低的问项;④舍弃受访者同答趋于某一特定选项的问题;⑤排除单项总分相关系数低的问项。
2.3 效度的评价方法
使用效度评价是要衡量所采用的测量工具反映某一个概念真实含义的程度。测量内容过于笼统或过于细化都不能真实反映出调查对象的实际情况,这种测量即是无效的。效度的评价主要有三种方法:
2.3.1 内容效度 内容效度是衡量调查问卷的内容切合主题的程度。考察内容效度旨在系统地检查测量内容的适当性,并根据对所研究概念的了解去鉴别测量内容是否反映了这一概念的基本含义,它可以通过确定问卷是否能代表所要测量的内容和问卷给人的主观印象来进行衡量。因为调查问卷不可能包含所要测量领域的全部可能的材料和情境,只能选择其中有代表性的材料样本,通过测量被调查者对个别题目的反映来推测其在全部情境中的表现,因此,问卷内容的选择恰当与否就至关重要。另一方面,问卷给人的主观印象也能适当地反映出设计的效度。从这里可以看出,检验内容效度其实是检验由抽象概念到测量指标的经验推演是否符合逻辑的判断,这是一个主观性很强的指标,其分析评价一般采用专家判断法,由专家评阅确定。为了建立具有内容效度的问卷,研究者只有依循理论架构,收集所有相关的问题与变量,并从中选择能够完全涵盖所界定的研究范围的问题,才能使问卷具备内容效度。在问卷设计时,最初列出的项目应比问卷最终采选的项目要多得多,通过对项目的分析、概括,最后提炼出确能反映读者行为和态度的项目。
2.3.2 关联效度关联效度是指问卷测量结果和公认标准之问的一致程度,它可以指同时在调查对象中进行问卷和公认标准测量得到的结果之问的相关程度;也可以指在问卷测量结果经过一段时间后与未来实际结果两者之间的吻合程度。例如,从读者问卷调查中发现,调查结果与读者利用图书馆的频率有相当高的关联性,亦与未来读者信息利用行为有显著的相关,则显示此调查问卷具有较高的关联效度。具体的关联效度可以通过相关系数来描述。
2.3.3 建构效度建构效度是指问卷所能衡量理论上期望的特征的程度,即问卷所要测量的概念能显示出科学的意义并符合理论上的设想,它是通过与理论假设相比较来检验的。一份调查问卷要具有较高的建构效度,应保证对于来自相同概念的问卷项目测量结果之间高度相关,同时应保证对于测量两个不同概念,不管是否采用相同的问卷项目,其测量结果之间的相关程度低。考察调查问卷的建构效度应从以下几方面着手:①问卷测量结果与理论上测量结果的符合程度;②问卷评价的现象与其他现象的独立性;③问卷结果是否符合该问卷要评价现象的有关理论预测。
为全面检验评价问卷整体的效度,应从三个不同角度加以评价分析,并遵循一定的基本顺序:①评估哪些项目可作为问卷调查内容的理论基础(内容效度);②定义反映内容总体的项目,再从中抽取具有代表性的样本(建构效度);③在观察数据回收后,评估问卷测量结果与公认标准的相关性(关联效度)。为了保证调查问卷的效度,我馆的问卷调查采用了本领域已有研究成果的相关量表,就所研究问题、测量变量和指标与相关管理人员进行沟通和咨询,以使问题更为清楚和完善,向参与者提供了问卷填答的详细指导,通过问卷的卷首语告知调研目的是得出结论性的研究报告,并承诺对回答严格保密。对于一些能够直接在管理系统中获得原始数据的项目,则尽量不在问卷中出现,例如,如果直接询问调查对象的阅读倾向,得到的结果可能与实际情况有较大出入。事实上,读者的阅读倾向可以通过管理系统中的藏书借阅情况统计数据了解得到,而且其可信度比直接询问得到的结果明显要高。
3 统计分析方法
一次完整的读者调查至少应该包括以下几个方面:调查对象的选择、调查内容设计、数据资料的收集、调查结果的量化和统计分析。调查结果的分析方法有定性分析和定量分析两种类型。定性分析的样本数量较少,其分析结果的准确性主要依靠分析人员的个人因素,因此对分析者的要求很高,它主要用于对问题的定位或为更深入的调查研究提供方向。对于样本数量多的调查来讲,调查结果的分析主要借助于定量分析,定量分析借助数量化的数据,描述调查对象的特征,提示出隐藏其后的规律。
调查结果的统计与分析是调查工作的难点。我们越来越注重用统计数据去分析实际问题或证明理论假设,然而在利用统计数字分析现象时,却存在概念模糊、逻辑混乱等问题。同样的原始资料,由于统计分析方法的不同以及对数据的理解不同,可能会得到完全相左的结果。这不仅影响了统计分析的质量,甚至会得出与事实相反的结论。
统计分析绝不是把调查得来的原始资料经过简单汇总后就直接公布,而是要运用数学的方法,对原始资料进行加工整理,这些方法包括消除非长期因素对统计结果的影响,使用其他辅助信息对结果进行必要说明。统计分析的方法根据涉及变量的数量可分为单变量、双变量和多变量统计分析。单变量统计分析主要借助于频数、百分数、中位数、平均数这些统计量来描述调查对象的分布情况。例如,我们可以用一个频数表来反映读者的专业构成,用中位数来反映读者到图书馆的频率。无论是采用何种统计量,都要注意反映出变量的绝对值和相对值,尤其是在基数较小的情况下,使用相对数要特别慎重。以我馆新近推出的一项服务为例来说明审慎利用统计量的重要性。我们想要了解该项服务推出之后的读者知晓程度,按月分别统计了参与此项服务的读者人次,近三个月的结果分别是12、20和40,如果用相对数来反映,我们可以得出这样一个结论:参与读者以大约100%的速度逐月递增。这似乎是一个很令人惊叹的成果,但与读者总数的绝对值一比较,这个数字就显得微不足道,此项工作实际上还需付出更多的努力。由此看来,错误地使用相对数会导致与事实大相径庭的结果,这足非常有害的。
双变量统计分析则要复杂得多。一般而言,如果把两个变量纳入一个统计关系中,主要目的在于揭示两个变量之间的联系,但有时通过两个变量所揭示出的关系并非真与事实相符。下面的例子可以说明这一情况。
在读者调查中,我们最初以读者类别和读者满意度两个变量进行分析,对603个人的调查结果用二元交叉列表分析得到的结果如表1所示:
表1显示,学生读者中62%对图书馆的服务感到满意,而教职工中有79%的读者对图书馆的服务感到满意,统计结果表示,教职工对图书馆的总体评价要比学生高出许多,图书馆对学生的服务还有很多地方需要改进。当准备作出针对不同读者开展的服务类型是影响读者满意度的因素的结论时,调研人员意识到由于读者处于不同的校区,不同校区图书馆由于基础设施建设方面的原因引起的服务质量水平也可能是一个重要的影响因素,于是把读者所在的校区作为第三个变量引入,得到的结果如表2所示:
表2显示,读者所在的校区是影响读者满意度的因素,而读者类型并非影响因素。这说明,原先通过二元交叉列表分析得出的结论是虚假的。
从以上的示例可以看出,用统计数字去揭示事物之间的数量关系和发展趋势并不是一件简单的事。在掌握大量材料的基础上要小心引证、缜密思考,把统计分析与定性分析结合起来,借助分析人员的经验和专业知识,辅之以必要的理论指导,尽可能准确地概括调查结果,揭示出事物的内在联系和发展趋势的规律性。
范文三:产业地理集聚的实证研究分析
产业地理集聚的实证研究分析
摘要:通过对Hanson 的文章“Scale economies and the geographic concentration of industry ”的阅读,我认识到外部规模经济是导致产业集聚的一个重要原因,许多实证文献都论述了这一点,并且建立了许多理论和模型来预测产业集聚的形成,但是以往的实证研究都没有注意到一个地区外部性效益的产生是否完全归结于产业集聚,产业集聚效应的辨识上是否存在偏差,鉴别产业集聚效应存在哪些问题,这些都是Hanson 通过对以往实证研究的回顾和整理得出的结论和发现的问题。笔者通过对Hanson 的观点加以整理和论证,并从中发现一些Hanson 观点的不合理之处,最后结合中国的产业集聚研究对整个有关空间集聚的实证研究作了评价和期望。
关键词:规模经济 产业集聚效应 外部性 实证研究
一、规模经济与产业集聚效应
产业集聚的历史最早追溯到一百多年前,英国著名经济学家阿尔弗雷德·马歇尔开始关注具有分工性质的工业在特定地区的集聚现象。他将这一“特定地区”叫做“产业区”, 并从外部经济与规模经济的角度阐述了产业集聚的经济动因。之后的许多实证研究也将规模经济作为产业空间集聚的一个重要原因。这个观点在Hanson 的文章中也有表述。马歇尔将规模经济分为内部规模经济和外部规模经济,前者主要是指随着企业自身内部规模的扩大, 企业成本减少, 效率提高;后者则是指在企业投入没有任何变化的情况下, 由于行业规模或城市整体规模的扩大使得企业生产效率的提高,分为本地化经济和城市化经济。单个行业或是城市整体的规模集聚能够产生中间投入品共享、劳动力共享和知识溢出的效应,通过这三个效应能够降低企业的生产成本、提高创新能力和劳动生产率,最终都回归到企业的效益增长和规模扩大,这种效应即是产业集聚所带来的外部性。
二、对Hanson 文章的回顾和问题
在Hanson 的文章中,作者采取的研究方法主要是对以往实证文献的回顾和整理,以此来总结理论和发现问题。通过研究,作者认识到工资与劳动生产力的空间变化、产业集聚对产业行为的影响以及城市规模和结构的演化,并做出了具体分析。但是在有关空间集聚的实证文献中,仍然有几个问题没能被很好的处理,导致人们对产业集聚效应的鉴别存在问题或是偏差。Hanson 在文献中讲述了三个方面的问题:第一是未被观测到的区域特性;第二是区域数据的并发性;第三是外部性的多重来源。但是也不能说存在这些问题就无法体现产业集聚的优越性,有两个方面的实证结果就可以有力地证明产业地理集聚给产业和工人带来的好处。一个是在当地劳动力受教育工人比例大时会产生更高的个人工资,即人力资本的外部性;另一个是在产业活动跨度大的区位中,长期经营的产业增长会更高。既然产业集聚存在的效益是明显的,那么为何要研究单纯的产业集聚对这种效益做出了多大贡献呢?
三、为何要深入探讨产业集聚效应?
之所以要研究并解决对产业集聚效应识别的问题,笔者认为有两个方面的原因。一方面,若是盲目地将产业集聚在某一区位内所带来的效益——例如生产成本的下降、市场的扩大或是新产品的创造——当成是产业集聚外部性效应,那么就有可能忽视掉其他重要因素的影响,如该特定区位的某一特性像是气候或是资源或是人口组成等,忽视掉这些可能的决定性因素便会导致企业在选择区位时只知其然而不知其所以然,这样就无法从根源上去利用这些因素来创造更大的经济价值。另一方面,当企业产生这种误解,就会盲目地遵循已经成功的某一案例在其他区位上照搬,将产业集聚在某一不同的区位,结果有可能反而导致效益的下降,产业集聚所带来的效益提高、工资上涨,也会随之带来该区位的居住成本的上升, 若是这种集聚的效应未能抵消高地价、拥挤和空气污染等带来的居住成本,反而不利于该地区的发展。因此要清楚地鉴别产业集聚效应才能更好地利用这一效应来促进经济的发展,人们生活水平的提高等。
四、三个主要问题分析
Hanson 在他的文章中对三个阻碍集聚效应鉴别的因素都做了分析例证。首先,集聚经济的观测都不是可直接测量的,只能用间接的方式加以判断,既然是间接的方式,那么就必然存在误差甚至完全的错误。Hanson 举出了洛杉矶的例子,证明在判断电影产业集聚在洛杉矶的原因时可能是集聚带来的外部性也有可能是洛杉矶的自然条件吸引所致。笔者认为这个观点有它的正确性,但是就自然条件而言,若是将洛杉矶与另外一个自然条件类似但电影业并不发达的城市做对比是否就可以鉴别出这是产业集聚效应所致呢?当然可以,但是这是在一种理想的假设中成立的,人们可以通过这种类比来排出其他因素,但是由于现实社会中影响效益的因素实在太过复杂,类比起来也是不具有完全准确性的,但是可以作为参考来对产业集聚效应进行研究。
其次,产业集聚在哪儿是不确定的。Hanson 给出了硅谷的例子,硅谷的区位选择是不确定的,取决于当时创立者的最初区位选择,有可能硅谷不在加利福尼亚而是在其他地方。美国经济学家保罗·克鲁格曼认为最初的产业集聚是一种历史的偶然, 初始的优势因“路径依赖”而被放大, 从而产生“锁定”效应, 所以集聚的产业和集聚的区位都具有“历史依赖”性。产业区位的选择具有的不确定性与区域数据的并发性是一致的,区位选择的模型受到多重均衡的影响,在产业集聚效应的鉴别上也因此而存在问题。笔者认为产业区位的选择正是因为具有不确定性,才免除了受到其他因素的干扰而能够正确的辨别产业集聚效应。但是这种区位的不确定性往往是没有充足的证据证实的,因为历史的发展不会倒流,既然硅谷已经确定在它现有的区位了,并不是倒回到创立之初换一个区位仍旧会发展成现在的硅谷,没有人知道改变区位之后会出现什么。
最后,外部性有多重来源,而且外部性有正外部性和负外部性,内部规模经济和外部规模经济都带来了外部性效益,而要辨别规模经济是否对产业集聚做出了贡献需要我们控制拥挤效应的影响,例如有限的土地或是干净空气的供给等。若是其他因素导致的负外部性抵消甚至大于产业集聚带来的正外部性,那么对于产业集聚效应的辨识就会很困难,甚至因此而片面的认为产业集聚难以对某些产业产生正面效应。
图1:硅谷
五、产业集聚所带来的效益
产业集聚自然存在很多的不确定性,正确辨识的困难和带来的外部性的正负都是值得企业决策者深入考虑的问题。产业集聚效应和产业区位选择、产业增长甚至区域经济的增长都有很大的关系,在Hanson 的文章中的一个版块就是专门叙述了这个问题,产业集聚一旦形成,就会吸引许多的同类产业在此集聚以求得规模经济效益,也会吸引很多的相关产业来此布局,获得中间产品和服务以及知识溢出等效益,于是集聚经济便成为企业区位决策的一个重要影响因素。产业集聚能够使企业更有效率地获得配套的产品和专业化服务,共享劳动力市场,及时得到本行业竞争所需要的信息,这些都使得集聚区位内的企业能够提高劳动生产率,获得更高的利润,另外由于知识溢出效应以及集聚带来的知识集聚很容易推动新产品新科技的发明,一旦有企业创新,就会有效益的提高,以及扩大竞争,推动整个行业的发展。另外产业集聚导致的区位对劳动力、技术、资本等的吸引力都很大,这样会导致整个区域内的经济资源的数量和质量的上升,最终推动整个区域的结构变化和发展,例如北京的中关村便是这样一个产业集聚导致的发展。此外,产业集聚效应带来人口集中,市场便会扩大,进而扩大企业的规模和效益。
六、产业集聚实证研究的国内外分析
Hanson 通过对产业集聚实证文献的回顾,发现这些理论都只着重于产业集聚所带来的有利效应,而相对较少关注区域的外生特性是怎样影响产业群的布局的,这些理论都能够建立预测将有多少个城市或是产业群的形成,而无法预测它们将集聚在哪儿。Hanson 认为未来的研究应该着重于发展能够整合外部性的多重来源的模型,这样才能估计出集聚经济的重要性。而在中国,产业集聚效应的研究起步较晚,目前仍处于起步阶段,对产业集聚现象的研究也只是用单一的静态分析法来做描述性的研究,只是简单的描述具体的某一产业集聚所带来的效益,远远没有达到深入分析产业集聚效应的辨识和外部性来源方面的问题,若是在理论上一直没有突破,在实际的区位选择和区域发展过程中也会存在停滞不前甚至倒退的局面,
例
如中关村的发展若是没有新鲜元素的注入而是走老路,盲目集聚在一起,只能是走下坡路。
图2:中关村
七、总结
通过读Hanson 的这篇文章,笔者对产业集聚的认识层面不仅停留与简单的产业集聚所带来的好处上了,而是深入到希望知其然并知其所以然的层面,从根源上透析产业集聚的问题,这样才能更好的运用于实际,否则只能停留于课本的简单论述,无法突破和创新。
参考文献:
1、 Gordon H.Hanson. Scale economies and the geographic concentration of industry
[J].Journal of Economic Geography 1(2001) pp.255-276.
2、 [美]阿瑟·奥沙利文著. 周京奎译. 城市经济学[第六版].北京:北京大学出版社.2010:33-53.
3、 Marshall A. Principles of Economics: An Introductory (9th Ed). London: Macmillan,
1890.
范文四:证券投资分析方法实证研究
中国人民大学继续教育学院
本科学生毕业论文
证券投资分析方法实证研究
——论文副题名
目 录
摘 要-------------------------------------------------------------------------------------------------------------1 第1章 引言
3
1.1 确定型投资分析方法概述 3 1.2 证券市场经济功能的分析 3 1.3 证券价格的投资分析 4 1.4 上市公司财务状况的投资分析 5
第2章. 证券投资分析方法运用的实证研究 5 2.1研究样本及数据来源 2.1.1. 研究样本的选取
5 5
2.1.2 基准组合中各资产因子的选择及收益率计算 5 2.1.3投资收益率的计算 2.2研究方法
6 6
6 6
2.2.1 收益表现风格静态分析 2.2.2收益表现风格动态分析 2.3 实证研究
7
2.3.1投资收益表现风格静态分析 7
8
2.3.2收益表现风格与投资的投资目标
2.3.3投资收益与基准组合收益及市场基准组合收益的比较 9 2.3.4 益均值及方差的比较 10 2.3.5 投资收益表现风格动态分析
11
13
2.3.6 投资收益表现风格变化与收益变化的关系 第3章 研究结论与政策建议 15
3.1 研究结论及分析 3.2政策建议 致 谢 参考文献
15 16 17 18
摘 要
随着我国证券市场的进一步规范,投资者日趋成熟,投资者所考虑和面临的问题也越来越多。投资者所关注的首要问题之一便是风险和收益的关系问题,如何用定量分析方法算出风险和收益之间关系,以使投资者将风险降低到最低程度,而收益达到最大,解决这一问题最佳手段便是采用统计等有效的投资分析方法。这说明了证券问题和投资分析方法具有密切的关系。按照证券和证券市场理论设计分析指标的含义、计算口径和计算范围,核算和分析又可提供证券问题的答案。两者相互浸透,互相促进,共同发展。
目前,证券投资领域中的应用研究现状如何呢?我们认为这方面的研究远远落后于国外。客观原因是我国证券市场是在改革开放条件下才建立和发展起来的,经历的时间还不长,但主要原因则是人们对投资分析方法的认识还不够,人们的投资分析方法意识还不到位,投资分析的功能还没有得到应有的发挥。从这种意义上说,目前至少有以下几个方面的研究需要做,以便真正利用证券投资分析方法为证券市场和证券投资服务。
在于上述认识,我选择了“证券投资分析方法实证研究”这一课题。论文以现代证券投资分析方法的基本理论为切入点,利用各种投资分析方法对证券市场和证券投资中一些问题展开研究,目的在于使投资分析方法成为证券投资分析的有效工具。
关键字:证券投资,证券市场,投资分析
证券投资分析方法实证研究
一、 投资分析方法概述
(一)证券投资分析方法含义
1.证券投资:指的是投资者购买股票、债券、基金等有价证券以及这些有价证券的衍生品,以获取红利、利息及资本利得的投资行为和投资过程,是直接投资的重要形式。 2.证券投资分析:是指通过各种专业分析,对影响证券价值或价格的各种信息进行综合分析,以判断证券价值或价格及其变动的行为,是证券投资过程中不可或缺的一个重要环节。
二、证券投资分析方法运用的实证研究
(一)研究样本及数据来源
1.研究样本的选取
基金按照是否可以赎回可以分为封闭式基金与开放式基金。由于我国封闭式基金的发展时间比开放式基金长,因此,对于这两种基金的评价期间的选择应该是不一样的。
对于封闭式基金而言,本文选择了2001年以前上市的20只封闭式基金,评价期间为2001年1月到2004年4月。样本选取和评价期间确定的原因:(1)这些基金的发行时间已经足够长了让其收益呈现出一定的风格;(2)由于2000年5月18日证监会发布了《关于调整证券投资基金认购新股事项的通知》取消了基金配售新股的特权,所以计算评价期间基金收益率的时候不用考虑如何剔除基金配售新股所带来的收益。
对于开放式基金而言,由于开放式基金在我国的发展时间并不是很长,而基金的收益要表现出来一定的风格需要一定的时间,本文选择了六支发行时间相对来讲比较长的开放式基金来对它们的收益表现风格进行研究。其中有两支开放式基金(华安创新、南方稳健成长)的发行时间与其它四只相比更长,为了更好的研究这两只收益表现风格,本文对这两只基金的评价期间为2001年10月到2004年四月,剩下四只开放式基金的评价期间为2002年10月到2004年4月。
2.基准组合中各资产因子的选择及收益率计算
本文选择了下面7个资产因子构成基准组合:中信国债指数、中信企债指数、中信大盘成长指数、中信大盘价值指数、中信小盘成长指数、中信小盘价值指数、现金(活期存款)。在此没有选择中盘指数,这是因为中盘指数与大盘指数及小盘指数具有高度相关,不能满足资产因子的排斥性条件。这7个资产因子构成的基准组合与国外标准的基准组合有些不同,这是因为目前我国证券投资基金所有的投资都是安排在国内,这就当然不存在国外债券与国外股票指数。选择中信系列指数的原因:(1)中信指数体系完整,并且编制科学,指数编制方法与国外著名指数看齐;(2)公开透明,指数编制规则完全公开,指数调整提前在权威媒体发布正式公告;(3)中信这6个指数完全满足收益表现风格分析对资产因子的三个条件(排斥性、充分性、收益可获性)。
中信这六个指数某期间的收益率完全可以通过期初与期末指数来计算出来,如本文下面所要用到的指数的月收益率Fi?
NIt?NIt?1
NIt?1
,NIt?1为某指数月初的数量,NIt为某指数月
末的数量,现金的月收益率用该月相关年度的活期存款利率除于12就可以得到。
3.基金收益率的计算
计算基金收益率前需要搞清楚两个不同的概念即基金净值与累计净值。基金净值是指每个营业日根据市场收盘价所计算出的基金总资产价值,扣除基金当日之各类成本及费用后,所得到的就是该基金当日之净资产值。除以基金当日所发行在外的单位总数,就是每单位基金净值。而基金累计净值是单位净值与基金成立以来累计分红派息之和。例如:2002年7月2日某基金单位净值是1.0486元,今年4月份派发的现金红利是每份基金单位0.025元,则累计净值=1.0486+0.025=1.0736元。因为基金累计净值包含了基金过去累计分红,所以用累计净值计算基金的收益率显得更为合理些。
基金月收益率计算方法:
基金月收益率Ri?
ANAVt?ANAVt?1
ANAVt?1
式中,Ri为基金在第t月的收益率;ANAVt?1为基金第t月月初的累计净值;ANAVt
为基金在t月月末的累计净值。
(二)研究方法
收益表现风格分析模型根据有无约束条件和约束条件的不同可以分为三种形式,由于弱势收益表现风格分析模型与半强势收益表现风格分析模型所得到的资产因子的敏感系数与基金的实际的投资存在很大的不一致,而强势收益表现风格分析模型相对来讲更加符合基金实际的投资政策,所以不管是静态的收益表现风格分析还是动态的收益表现风格分析,本文都将使用强势收益表现风格分析模型即ri
?bi1?F1?bi2?F2?...?bin?Fn?ei
n
约束条件 ?bij?1 , bij>0
j?1
bij的计算都是用到excel中规划求解来得出来的。
1.收益表现风格静态分析
收益表现风格静态分析就是分析基金在过去某一个时期内的平均收益表现风格。收益表现风格静态分析存在一个潜在的假设即基金在过去的这段时期内的收益表现风格没有发生变化或变化不大,只有在这个潜在的假设满足的前提条件下,收益表现风格静态分析才可以得出正确的结论。20只封闭式基金本文将在下面对其在2001年1月到2004年4月这段时期的平均收益表现风格进行了分析, 6支发行开放式基金其中两只基金即华安创新、南方
稳健成长发行时间比较长,本文对这两支基金从2001年10月到2004年4月的平均收益表现风格进行了分析,另外四只开放式基金对其从2002年11月到2004年4月的平均收益表现风格进行了分析。
2.收益表现风格动态分析
当基金在过去某段时期内的收益表现风格发生了变化,收益表现风格静态分析将不再适合了,这时就必须用到收益表现风格动态分析。本文在下面将用滚动回归(rolling regressions)来对样本基金的收益表现风格动态分析。所谓滚动回归就是首先确定窗口大小,然后滚动计算资产因子的敏感系数,这样就能得到的一系列的敏感系数。通过这些敏感系数可以做出敏感系数区域分布图(Exposure Distribution area Graph),而敏感系数区域分布图能够很好的反映基金在过去一段时期内的收益表现风格的变化。
(三)实证研究
1.投资收益表现风格静态分析
表1 封闭式基金平均收益
分析结果。
图表(1)是20只封闭式基金在2001年1月到2004年4月期间平均收益表现风格实证
表2 开放式基金平均收益
图表(2)是六只开放式基金平均收益表现风格实证分析结果。华安创新与南方稳健成长是2001年10月到2004年4月期间的平均收益表现风格分析结果,其他四只开放式基金是2002年10月到2004年4月期间的平均收益表现风格分析结果。
2.收益表现风格与投资目标
一般来说根据基金的投资目标可以对基金的风格做出一定的判断,但是实际当中却很难做到这一点,一方面是因为大多数基金对外公布的投资目标在很多的情况下是很模糊的,根本无法从基金的投资目标中获得基金风格准备的信息,国外有学者认为基金对外公布的模糊的一个可能的原因是为了避免法律诉讼,我们都知道国外的法律体系是比较成熟和完善的,并且投资者利用法律保护自身的利益的意识也是比较强的。这样一来为了防止陷入不必要的法律纠纷中,国外的很多基金对外公布的投资目标不会很清楚的。另外还有一个可能的原因就是模糊的投资目标也许会让投资者淡化基金的投资风险。当投资自认为基金的投资风险比实际的投资风险较低的时候,那么经过风险调整后的收益也将会提高,这样当然有利于基金的业绩的排名。
另外一方面就算是基金对外公布的投资目标对基金的风格做出了明确的说明,但是基金在日后的投资过程中完全有可能会背离投资目标中所说的风格,特别是对于那些本身业绩状况不是很好的基金更是如此。
上面20只封闭式基金其中有基金金泰、基金泰和、基金安信、基金汉盛、基金裕阳、基金兴华、基金开元、基金普惠、基金同益、基金景宏、基金景阳,它们的投资目的与投资范围都是一样的即投资目的都是为投资者减少和分散投资风险,确保基金资产的安全并谋求基金长期稳定的投资收益,而投资范围都是投资于良好流动性的金融工具,主要包括国内依法公开发行、上市的股票、债券以及经中国证监会批准的允许基金投资的其它金融工具。从这些投资目的与投资范围的说明中,投资者根本无法对这些基金的风格做出判断,也谈不上如何选择符合自身投资需求的基金,在这种情况之下投资者是很难做出正确的投资决策的。只有基金安顺、基金汉博、基金金盛、基金裕隆、基金汉兴在它们的投资目的或者投资范围中明确表示所投资的股票是成长型股票。基金兴和、基金天元、基金普丰都是指数基金,所谓指数基金就是将资金按照各上市公司的股票市值占目标指数所包含的所有各上市公司的总市值的比重进行分散投资的投资方式的基金。这类基金属于消极型基金,不存在成长或价
值的分格。基金金元既没有说所投资的股票是成长型还是价值型也不是属于指数基金,基金金元只是在投资目的中说本基金为高新技术产业基金,从用这些投资者也是无法判断基金金元风格到底是什么。
从上面6只开放式基金的投资目的与投资范围中,可以知道南方稳健成长、鹏华行业成长、融通新蓝筹这三支开放式基金的风格属于成长型,华安创新在它的投资目的与投资范围中只是谈到所投资的是一些创新类的上市公司,从这些投资者也是很难判断其风格。宝盈鸿利、南方保元一个是收益型基金另外一个是债券型基金,在它们的投资目的与投资范围中没有发现任何与风格有关的字句。
通过上面的分析,我们可以知道不管是封闭式基金还是开放式基金在它们投资目的与投资范围中只有很少一部分基金说明了自身的风格。就是这些少部分基金通过收益表现风格分析方法所得到的风格与它们自身所声称的风格仍然存在很大的出入。如基金安顺、基金汉博、基金金盛、基金裕隆、基金汉兴这五只封闭式基金从它们的投资目的与投资范围来看其风格应该都是属于成长型,但是这五只基金在7个资产因子的敏感系数除了现金这个资产因子较大外就算是大盘价值指数了,也就是说这五只基金在2001年1月到2004年4月的平均收益表现风格为大盘价值风格。三只风格为成长型的开放式基金也存在同样的问题即过去的期间的平均收益表现风格都是表现大盘价值风格根本就不是成长型风格。
基金平均收益表现风格与基金在投资目的与投资范围中所声称的风格不一致在某种程度上可能是由于我国过去几年证券市场的发展状况有些关系的。自从2000年的网络泡沫破灭以来很多与高新技术有关的股票价格表现都不是很理想,而这些股票大多数都是属于成长型股票,再加上2001年的国有股减持所引起的股市大跌,为了规避风险,基金更多的投资在大盘价值型的股票也并不为奇怪。另外就是我国大多数上市公司的质量并不是很好 ,值得投资的上市公司股票也就那么一些。这些也可以解释为什么所分析26只基金有24只基金在过去的年度平均收益表现风格为大盘价值,另外的两只基金(基金兴和、基金兴华)的平均收益表现风格为小盘价值。
3.投资收益与基准组合收益及市场基准组合收益的比较
基金收益通过与收益表现风格相同的基准组合收益进行比较,可以考察基金是否具备选择能力。
为了比较各基金是否可以跑赢大势,必须确定可以进行比较市场基准组合。由于反应市场情况的我国沪市、深市的指数是分开计算的,而证券投资基金的投资组合却包含了深、沪市上市的股票。另外我国规定证券投资基金投资在国债的资金比例不得低于20%。故本文确定的市场基准组合是由40%上证指数,40%深圳综合指数,20%国债指数组合。所以市场基准组合的月收益率为:
RM?0.4?Rshang?0.4?Rshen?0.2?Rbond
式中,RM为市场基准组合的月收益率,Rshang为上证指数月收益率,Rshen为深圳综合指数月收益率,Rbond为国债指数月收益率。
图表(3)是二十只封闭式基金收益与具有相同收益表现风格的基准组合的 收益均值及方差的比较
表3 封闭式基金组合收益
表4 开放式基金组合收益
图表(4)是六只开放式基金收益与具有相同收益表现风格的基准组合的收 益均值及方差的比较
从图表(3)中,我们可以知道均值小于基准组合同时方差又大于基准组合的基金有裕隆基金、同益基金、天元基金、普惠基金、普丰基金、开元基金、景宏基金、金泰基金、汉盛基金、汉兴基金。这说明这十只封闭式基金存在明显的负的选择能力。从图表(3)中我们虽然没有发现均值大于基准组合同时方差又小于基准组合的开放式基金存在,但是我们从四只均值大于基准组合的开放式基金相关数值来看,可以发现这四只开放式基金(华安创新、融通新蓝筹、南方稳健成长,南方保元)还是具有明显的正的选择能力。
从图表(3)和图表(4)基金收益与市场基准组合收益的均值与方差的比较来看,不管
是20只封闭式基金还是6只开放式基金它们的均值都大于市场基准组合的均值,但是方差都是小于市场基准组合的方差,这就说明基金的业绩明显优于市场基准组合的业绩,这个与国内的有关研究相符。
4.收益及方差的比较
R2说明了与基金具有相同的收益表现风格的基准组合对基金收益变化情况的解释程度。一般来说R2越高那么基准组合就越能够较好的反应基金在过去的某个时期收益变化情况。从图表(1)和图表(2)来看二十只封闭式基金的R2都是很低的,最高的是基金普丰的0.6935,其中大于0.65的也就只有三只封闭式基金即基金同益、基金普丰、基金景宏,其中还有两只的R2特别低,一只是规模为20亿的基金兴华R2只有0.1306,另外一只是规模为30亿的基金兴和的R2为0.2711,这两只基金都是华夏基金管理有限公司所发行的;(2)二十只封闭式基金的R2都大大低于六只开放式基金的R2,六只开放式基金的R2都大于0.8,其中最高的融通新蓝筹的R2达到了0.9211,这说明与开放式基金收益表现风格相同的基准组合更多可以反映开放式基金在过去的时期的收益变化情况。 通常而言R2比较低的原因有以下几个:
(1)选择收益即证券选择能力和市场择时能力。选择收益主要是通过收益表现风格分析模型中的ei来反应,ei的绝对值越大,那么选择收益对基金的业绩的影响就越大。当ei大于0时说明选择收益有助于基金的业绩的提升;反之,ei小于0时说明选择收益对基金的业绩有不利的影响。从前面基金收益与具有相同的收益表现风格的基准组合收益的均值和方差的比较中,我们无法得出两只R2值最小的基金(基金兴华、基金兴和)具有非常明显的选择收益的结论。
(2)基金收益表现风格的变化。通过基金收益表现风格静态分析所得到的R2只有在基金收益表现风格在过去的时期内没有发生改变,才可以很好的解释基准组合在多大程度上能够反映基金收益变化的特征。如果基金收益表现风格在过去的时期内发生了比较大的变化,那么R2的值是完全有可能比较低的。关于如何衡量基金收益表现风格发生了变化将会在论文的下半部分进行说明。
(3)不合适的资产因子的选择。资产因子的选择必须满足三个条件即排斥性、充分性、收益可获性,特别是条件充分性。如果所选择的资产因子充分性无法满足的时,那么最终所
确定的基准组合也将不能够很好的解释基金收益变化的情况,这也就是R2低是所选择的资产因子非充分性的必要条件。
(4)基金进行了一些比较特殊的投资,如期权、期货。这是因为这些资产无法利用我们所常用的基准组合来解释。不过,这个原因在我国目前的条件下是不存在的。
5. 基金收益表现风格动态分析
收益表现风格静态分析所考察的是基金在过去的某个时期的平均收益表现风格,对于基金在这段时间内的风格变化不能够反映出来。为了克服收益表现风格静态分析这个弊端,我们完全有必要对基金收益表现风格进行动态分析,这样才能清楚基金过去某个时期的收益表现风格的变化情况,从而对基金的业绩状况做出更为客观的评价。
最容易考察基金在过去某个时期内的收益表现风格变化情况的方法就是利用敏感系数区域分布图(Exposure distribution area graph)也可以称之为滚动风格(rolling style)。敏感系数区域分布图通过描述一系列的滚动期间规划求解的结果来反映基金表现风格的变化情况。例如,为了考察某个基金过去五年的收益表现风格的变化情况(1999年1月到2003年12月),首先确定25个月滚动规划求解的窗口,第一次滚动规划求解是计算该基金从1999年1月到2001年1月的各个资产因子的敏感系数,第二次滚动规划求解是计算该基金从1999年2月到2001年2月,这样依次类推便可以计算出一系列敏感系数,这些敏感系数在图形上反映就是敏感系数区域分布图。
由于我国封闭式基金与开放式基金的发展历史是不一样的,所以为了能够较好的考察这两类基金在过去的时间内的收益表现风格变化情况,所确定的滚动规划求解的窗口也是不一样的。封闭式基金发展的历史相对开放式基金而言要长些,为了考察20支封闭式基金样本在2001年1月至2004年4月的评价期间的收益表现风格变化情况,本文确定了25个月作为滚动规划求解的窗口的大小;六支开放式基金的发行时间长短有些不一致,对于发行时间相对较长的两只开放式基金(华安创新、南方稳健成长)滚动规划求解的窗口为20个月;而对于另外四只开放式基金由于发行时间相对来说是比较短的,本文将这四只开放式基金的滚动规划求解的窗口确定为10个月。
基金收益表现风格变化情况
论文后面的附录中是所有的26只样本基金的敏感系数分布图,从这些敏感系数分布图中我们可以发现20只封闭式基金在2001年至2004年4月期间的收益表现风格发生了很大的变化,而6只开放式基金却恰恰相反收益表现风格相当的稳定,和前面基金收益表现风格静态分析所得到的收益表现风格完全一致即大盘价值。
其中R2最小的两只封闭式基金(基金兴华、基金兴和)在评价期间的收益表现风格变化是最大的,下面两个图形分别是这两只基金的敏感系数区域分布图,对这两只基金的收益表现风格的变化情况有了很好的反映。
图形1 基金兴华敏感系数区域分布图
从图形中,可以看出基金兴华的收益表现风格发生了很大的变化,开始是小盘成长,中期收益表现风格不是很明显,最后从2001年10月份后收益表现风格都为大盘价值。这或许可以在某种程度上解释该基金在收益表现风格静态分析中R2为0.1306
图形2 基金兴和敏感系数区域分布图
从图形(2)看基金兴和在评价期间的收益表现风格发生了很大的变化,但是相对于基金兴华来讲风格变化幅度小些,这或许就是基金兴华R2(0.2711)大于基金兴和的R2的原因。
一般来讲基金收益表现风格变化有如下几个原因:
(1)基金经理的变更:不同基金经理的投资理念有时会完全不相同的,这样有时基金经理的变更就会引起基金的投资风格发生很大的变化,不过基金经理的变更对基金的投资风格变化程度取决于基金的管理方式。
我国的基金管理公司目前一般都采取团队管理模式,重大投资决策由投资决策委员会集体做出。有的基金管理公司还倾向于采取集中管理的方式,出现了一个基金经理管理多个基金或者一只基金被多个基金经理管理的情况。在这样的模式下,个别基金经理的变动对基金的风格影响不是很大的。虽然如此,我们仍然要对基金经理的变动要有所关注。20只封闭式基金样本在评价期间基金经理变更大多数都比较频繁,基本上是一到两年变一次。基金经理相对变动比较少的有基金景阳、基金汉博、基金普惠、基金普丰、基金天元、基金景阳。6只开放式基金由于发行的时间比较短,在评价期间基金经理暂时没有什么变动。从这些分析我们可以发现在我国目前的情况下基金经理的变动对基金的风格影响并不是很大。
(2)基金业绩:随着我国基金的逐步发展,基金之间的竞争也将变越来越激烈,特别是开放式基金有赎回的压力。如果基金的业绩一直都不不是很理想的话,那么将会有大量的投资者赎回所认购的基金,这对本身业绩就不好的基金将是一个很大的打击。今年以来基金的发行步伐明显加快,广大的投资者选择的机会也变得更多,投资者衡量一个新发行的基金是否具有投资价值在很大程度上主要该基金所属的基金公司的下属的其他老基金以前的业绩如何。故当基金面对着这些种种压力,而基金过去的业绩又并不是很好的时候,基金就很有可能会对其将来的投资风格进行较大的调整。由于我国证券投资基金正处于发展初期,基金的投资理念并不很成熟而且基金投资风格的调整也是需要一定的时间的,另外我国证券市场上也存在很强的板块效应,所以很难看出在评价期间26只基金的业绩与其收益表现风格变化存在很明显的关系。
(3)基金所投资的股票本质发生了变化:当基金的收益表现风格发生了变化,但是这时基金的换手率很低,那么基金的收益表现风格变化的一个可能的原因就是基金所投资的股票发生了变化,特别是基金的投资比较集中的时候,那么这种可能就更加存在。2004年6月11日中信公司发布了中信标普指数及中信系列指数调整报告,对中信风格指数的样本股进行了一定的调整,如大盘价值指数的原有样本股中,上海机场、华能国际、中海发展、上海汽车、爱建股份、国电电力、长江电力和一汽轿车变成了大盘成长股。原属于大盘成长指数的中原高速、燃气股份变成了大盘价值股。如果基金对这些调整所涉及的股票有很大的投资的话,那么必然会引起基金的收益表现风格的变化。基金金泰2004年3月31日的投资组合中上海机场与上海汽车共占投资组合中的
7.22%,而上海机场与上海汽车已经由大盘成长变成了大盘价值,如果该基金仍旧保持原有的投资组合,那么该基金的收益表现风格也还是会发生改变。
(4)错误数据:运用收益表现风格分析在统计有关数据或计算出现错误时也会引起基金收益表现风格发生变化。如某债券基金在某个时期的收益率为0.02,但是如果由于输入出现错误把0.02写成了0.2,那么该基金的收益表现风格变为一些权益性基金所表现的风格。
(5)所选择的资产因子不具有排它性: 当用来测算基金收益表现风格的资产因子不具有排它性的时候,那么在一定时期内基金的收益表现风格会在两个不具有排它性的资产因子之间进行摆动。一段时间这个资产因子的敏感系数较大,而等到了下个时间段,另外一个资产因子的敏感系数就较大,从而使的基金的收益表现风格在评价期间内变化较大。
6.投资收益表现风格变化与收益变化的关系
纵观20只封闭式基金的敏感系数区域分布图,可以发现一个非常有意思的现象。20只封闭式基金有10只基金是从2001年12月之后收益表现风格稳定为大盘价值,另外8只基金是从2001年10月之后收益表现风格稳定为大盘价值,剩下的2只基金是从2001年11月之后收益表现风格稳定为大盘价值。这也就是说从2001年12月份开始到2004年4月份
本文所研究的所有20只封闭式基金样本收益表现风格都为大盘价值。6只开放式基金的敏感系数区域分布图都是很稳定的且收益表现风格都呈现出大盘价值。不管是收益表现风格静态分析还是收益表现风格动态分析,26只样本基金在过去的一两年中收益表现风格全部是大盘价值。
Keith C. Brown认为基金风格的变化与基金收益存在一定的关系。一般来讲,当大势表现为牛市的时候,投资风格不变的基金的业绩要好于投资风格经常变化的基金的业绩;当大势处于熊市的时候,投资风格变化的基金的业绩要好于投资风格不变的基金的业绩。在样本基金评价期间,中国证券市场上基本上表现为熊市,不过自从去年12月大势出现了牛市的征兆,不过从今年的4月中期证券市场又有了大幅度的下跌。由于20只封闭式基金在同一时期的收益表现风格具有很强趋同性,所以无法像Keith C. Brown对样本基金进行比较。针对这种情况,本文对只对各封闭式基金收益表现风格稳定前后的收益状况进行了比较。表(5)是20只封闭式基金在收益表现风格变化与稳定之前的收益均值与方差比较
表5 封闭式基金收益均值
从表(5)中我们可以知道,除基金兴华、基金兴和、基金汉盛外其他17只封闭式基金收益表现风格稳定后收益均值都大于基金收益表现风格稳定前的收益均值,且稳定后的方差也都小于稳定前的方差,这说明基金收益表现风格稳定时的业绩要好于收益表现风格不稳定时的业绩。这可以从两方面来解释:一方面基金收益表现风格之所以可以稳定说明基金现有的风格能够有助于维持和提升基金的业绩,这样基金也就没有必要改变现有的风格;另外一方面由于基金收益表现风格稳定,基金不需要在选股和交易上面花费太多,因此也可以降
低基金的运作费用。
三、研究结论与政策建议
(一) 研究结论及分析
通过运用收益表现风格分析方法对26只样本基金进行实证分析,可以得到一个很重要的研究结论:基金收益表现风格无差异性。
对26只样本基金不管是运用收益表现风格静态分析还是运用收益表现风格动态分析,本文都发现26只样本基金除基金兴华和基金兴和外其他的基金的收益表现风格都是呈现出大盘价值。特别是在2001年12月份之后所有的20只封闭式基金的敏感系数分布区域图都是稳定在大盘价值上,也就是说基金的收益表现风格的调整具有很强的统一性,这也再次证明基金的收益表现风格无差异性。当然这些与2001年我国证券市场行情有些关系,2001年上半年市场热点的频繁转换以及网络科技股的重挫,这些都被迫使得基金的一些投资理念发生变化,从而也带动了基金的收益表现风格的变化。尽管基金的收益表现风格都呈现为大盘价值,但是2002年基金的收益情况并不是很理想—基金业出现全行业亏损。由于各大基金的收益表现风格没有什么差异,要转变收益表现风格必须付出较大的成本,从2002年年末到2003年各大基金几乎同时喊出了“价值投资”,为其业绩的提升保驾护航。再加上整个2003年度我国的经济虽受到了非典的一些影响,但是总体上来说还是不错的,特别是那些大盘价值的股票业绩状况那更是不错,这样一来在2003年各大基金的业绩状况相当不错,基金的专家理财功能也得到了充分的展现。基金收益表现风格无差异性的后果就是一损俱损、一荣俱荣。
正是由于基金收益表现风格无差异性,而基金收益表现风格在相当程度上反映了基金投资风格,这样一来追求服务差异化和销售差异化便成为各基金管理公司的现实的选择。随着基金之间的竞争加剧,为了进一步吸引投资者,近段各大基金加大了向投资者派发红利的力度,并且派发的次数也明显增多。然而在基金收益状况不是很好的情况之下,基金增加红利的派发,必然会影响到基金的投资规模和基金将来的业绩状况。为了改变这种情况,各大基金加大对投资者需求及证券市场的研究,实施符合自身基金特色投资风格。
其实在相当大的程度上各基金的收益表现风格无差异性与我国证券市场的发展现状有关。众所周知我国证券市场上大多数的上市公司的质量并不是很好,可供基金投资的股票是非常的有限,在加上我国资本市场上可以投资的金融产品也是很少的,除了股票就是债券。
基金收益表现风格无差异性可能和前段时间业内人士的传闻有关—基金之间通过相互做庄,来提升基金的业绩。网上有不少报道说基金的所推崇的价值投资其实就是一种变相“做庄”。从中信风格指数的编制来看,具有大盘价值的股票也就是50只左右,而基金规模日益增大,要想通过相互做庄来达到提高风格为大盘价值的股票的价格是完全可以做到的,这对所有的基金来说是一个经过市场选择后而采取的不需要达成协议的共赢的策略。而这种策略在现有的监管体制下是很难发现的,因为基金只是每个季度末才对外投资组合,基金只需要
在每个季度初和季度末的投资组合不发生较大的变化就可以,致以每个季度中间基金投资组合的变化情况那就不得人知。
(二)政策建议
针对上面得出的研究结论及分析,本文提出了如下的政策建议:
1.进一步规范我国的资本市场,加大资本市场上的金融产品的创新。有研究表明,中国证券投资基金的风险除了有发达国家所具有的风险之外,还存在具有中国特色的风险,其中最大的一个风险就是所谓的市场缺陷风险,这些风险主要包括:政府的政策风险、市场本身的风险、上市公司的风险。因此,减少行政干预,加强市场监督,建立起有效的市场退出机制,提高上市公司的质量,让更多的优质企业上市,同时加强金融创新,扩大证券投资基金的投资渠道,这些都对我国证券投资基金的发展有着很重要的意义。
2.完善证券投资基金的信息披露制度,切实提高信息的透明度、公开度、及时性。实证研究表明,我国证券投资基金的业绩要优于市场基准组合,这在一定意义上也体现了我国证券投资基金的专家理财的作用。尽管如此,我国证券市场总体上来说还不是很成熟的,这主要表现在过度投机、股价与业绩偏离严重。在这种情况下,基金所谓的“专家理财”可能就是利用基金资金优势,对股票进行做庄从而抬高股价获得超额收益,提高基金的业绩。这些都会给我国证券市场的发展带来很严重的负面影响,因此,本文认为我国规定基金每周公布一次净资产值与每季度公布一次投资组合的主要内容,远不能满足投资者的要求,只有增加基金的信息披露,才能有效地制止住我国基金的暗箱操作和内部关联交易,如把每季度公布一次投资组合改为每月公布一次投资组合甚至更短,这样的话就很容易的证实基金是否真的是通过相互做庄来拉高股价提升业绩。
3.各基金应该树立起正确的投资理念,形成能够体现自身基金特色的投资风格。不同的投资风格所具有的风险与收益也是不一样的,基金应该根据投资者的收益风险偏好的不同和市场情况,树立起有别于别的基金的投资风格,这样基金才能得到广大投资者的认可,在激烈的基金竞争中脱颖而出。
参考文献
1.何龙灿:《证券投资基金业绩评价》,百家出版社 2002年版
2.李南成 谢国斌2002:《基金业绩评价的现代方法》,《西南金融 》第5期
3.沈维涛 李凯2001:《我国证券投资基金业绩的实证与评价》,《经济研究》第9期
4.Laurens Swinkles, Pieter J.Van Der Slutis Return-based style analysis with time-varying exposures October 12,2002
5. Rogér Otten , Dennis Bams Statistical Tests for Return-Based Style Analysis 24 July 2001
6.Sharpe W, Asset Allocation: Management Style and Performance Measurement, Journal of Portfolio Management 1992
7. Lori Lucas, Mark w.riepe :The Role of Returns-based style Analysis: understanding, implementing, and Interpreting the Technique May9,1996
个 人 声 明
本文确为本人独立完成并愿意承担因违反学术规范而应该承担的责任。
签字:
年 日 月
导 师 评 语
指导教师:___________ (签名) 年 月 日
范文五:银行业β系数实证研究分析
上市国有商业银行 β系数实证研究分析
摘要:随着国有商业银行在我国经济发展中地位的不断提高, 对其风 险状况进行测定对于银行业自身的稳步发展以及我国股票市场的完 善都具有重要的意义。本文选取我国 2家上市国有商业银行 2014年 共 12个月的月收益率和沪深 300 指数进行回归分析, 对其 β系数进 行测算,并就如何降低系统性风险提出了建议。
关键字:国有商业银行 β系数回归分析
一、理论基础
资产的预期报酬率由于受风险因子的影晌, 导致实现的报酬并不稳定, 这些 因子主要分为系统风险和非系统风险。 系统风险是指资产受宏观经济、 市场波动 等整体性因素影响而发生的价格波动, 这种风险是无法在组合投资中被分散掉的 那部分风险, 是所有投资于证券市场的投资者均要承担的由市场共同因素所影响 的风险。换句话说,就是股票与大盘之间的连动性,系统风险比例越高,连动性 越强。 与系统风险相对的就是非系统风险, 即由公司因素所导致的价格波动。 而 β系数则体现了特定资产的价格对整体经济波动的敏感性。
既然一项资产的期望报酬率取决于它的系统风险, 那么如何测算系统风险就 成了关键。 通常使用 β系数作为度量一项资产系统风险的指标。 β值所反映的是 某一投资对象相对于市场整体的表现情况, 其绝对值越大, 显示其收益变化幅度 相对于市场平均水平的变化幅度越大; 绝对值越小, 显示其变化幅度相对于市场 平均水平的变化幅度越小。 如果是负值, 则显示其变化的方向与大盘的变化方向 相反。 β值可能大于、等于或小于 1(也可能是负值 ) 。当 β=1时,表示该资产的 风险收益率与市场组合平均风险收益率呈同比例变化, 其风险情况与市场投资组 合的风险隋况一致,即当市场的报酬变动 1%,对应资产的报酬也会变动 l %(正 向或反向视 β正负号而定 ) 。同理,当 β>1时,说明该单项资产的风险收益率高 于市场组合平均风险收益率, 则该单项资产的风险大于整个市场投资组合的风险; 当贝塔 <1时,说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率,则>1时,说明该单项资产的风险收益率小于市场组合平均风险收益率,则>
对于投资组合来说, 其系统风险程度也可以用 β系数来衡量, 投资组合的系 数是所有单项资产 β系数的加权平均数, 权数为各种资产在投资组合中所占的比 重。具体表示为 β= Xiβini=1。如果一个高 β值股票 (β>1)被加入到一个平均风 险组合中,则组合风险将会提高;反之,被加入到一个平均风险组合中,则组合 风险将会降低。 所以, 一种股票的 β值可以度量该股票整个组合风险的贡献, β值可以作为对这一股票风险程度的一个大致度量。 二、文献综述
国外学者 Blume 在 1971年发表的论文 《 Beta and Their Regression Tendencies》 中, 对 1926 年 1 月 -1968年 6 月在纽约证券交易所上市的所有股票进行深入研 究, 发现在一个时期里估计出来的贝塔系数是其未来估计值的有偏估计; 组合规 模越大, 其未来的贝塔系数越能被准确地预测。 Levy 在 1971 年对 1960-1970 年 期间在美国纽约交易所上市的 5 0 0 只股票加以研究, 通过采用周收益率的数据, 以 52周为基期,后续期分别为 52 周、 26 周和 13 周得出以下结论:在较短时 期内, 单一股票的 β系数不具稳定性, 但组合的 β系数稳定性有显著的提高, 且 随着组织规模的扩大,估计时间的拉长, β系数的稳定性也相应高。 1974年, Baesel 通过应用转移矩阵法,将时间段分为 12、 24、 48、 72 与 108 个月,分别 对 1950-1967 年间纽约证券交易所的 160 只股票, 以月收益率数据横截面回归, 进而估计时间段的的长短与单个股票 β系数的稳定性呈正相关的结论。 且风险较 高或者较低的 β系数的估计值稳定性好于 β系数适中的股票。 国内学者沈艺峰与 洪锡熙在 1999 年发表的论文 《我国股票市场贝塔系数的稳定性检验》 中, 通过 应用 Chow 检验法对深圳证券交易所 1996 年的所有上市公司样本数据进行分 析研究,得出结论:无论是单个股票还是股票组合,贝塔系数都不具有稳定性, 以过去期间的数据估计出来的贝塔系数值无法代表未来的贝塔系数值, 说明我国 的证券市场系统风险是变动不定和难以预测的。 2000 年,靳云汇与李学在《中 国股市 β系数的实证研究》一文中,对沪深两市的 51 种 1992 年以前上市的股 票进行了研究, 发现股票的贝塔系数随着上市时间增加基本上趋于不稳定, 通过 贝塔系数的历史数据来预测未来贝塔系数的可靠性是较差的。刘桂荣于 2007年 《上市银行系统性风险的实证研究》中,用单指数模型对 2003 年 1 月 1 日至 2005 年 12 月 31日期间沪市浦发银行、民生银行、招商银行、华夏银行四家上
市银行的 β系数进行实证分析,并给出防范银行系统性风险的对策。 2003 年, 马喜德、郑振龙与王保合以上海证券交易所的 90家上市公司的数据为样本,对 CAPM 模型中的贝塔系数波动性做了实证分析。 研究结果表明, 所有股票的贝塔 系数波动率都不为零,即贝塔系数在不同时期会发生变化,具有不稳定性。 值得注意的是, 以往的研究虽然也涉及到了上市商业银行, 但对国有上市商 业银行的 β系数几乎没有研究。 因此, 笔者接下来将结合2014年的数据, 对 国有上市银行进行具体分析。
三、国有银行 β系数实证分析
(一)数据选取
笔者拟选用沪深 300指数作为市场组合。 沪深 300指数反映沪深两个市场的 整体走势, 指数样本覆盖了大部分流通市值, 五大国有银行工商银行、 建设银行、 农业银行、 中国银行和交通银行均为沪深 300指数的成分股。 沪深 300指数还具 有以下特点:
(1) . 严格的样本选择标准,定位于交易性成份指数。沪深 300指数以规模 和流动性作为选样的两个根本标准, 并赋予流动性更大的权重, 符合该指数定位 于交易指数的特点。
(2) . 采用自由流通量为权数。自由流通量就是剔除公司创建者、家族和高 级管理人员长期持有的股份、国有股、战略投资者持股、冻结股份、受限制的员 工持股、 交叉持股后的流通量。 这既保证了指数反映流通市场股价的综合动态演 变,也便于投资者进行套期保值、投资组合和指数化投资。
(3) . 采用分级靠档法确定成份股权重。沪深 300指数各成份股的权重确定 共分为九级靠档。 这样做考虑了我国股票市场结构的特殊性以及未来可能的结构 变动, 同时也能避免股价指数非正常性的波动。 九级靠档的具体数值和比例都有 明确规定, 从指数复制角度出发, 分级靠档技术的采用可以降低由股本频繁变动 带来的跟踪投资成本增加,便于投资者进行跟踪投资。
(4) . 样本股稳定性高, 调整设置缓冲区。 深 300指数每年调整 2次样本股, 并且在调整时采用了缓冲区技术, 这样既保证了样本定期调整的幅度, 提高样本 股的稳定性, 也增强了调整的可预期性和指数管理的透明度。 样本股的稳定性强, 可以提高被复制的准确度,增强可操作性。得到加强。 300指数规定,综合排名
在 240名内的新样本优先进入, 排名在 360名之前的老样本优先保留。 当样本股 公司退市时, 自退市日起, 该股从指数样本中剔除, 而由过去近一次指数定期调 整时的候选样本中排名最高的尚未调入指数的股票替代。
(5) . 指数行业分布状况基本与市场行业分布比例一致
指数的行业占比指标衡量了指数中的行业结构, 市场的行业占比则衡量市场 整体经济结构, 二者偏差如果太大, 则说明指数的行业结构失衡, 通过统计发现, 虽然沪深 300指数没有明确的行业选择标准, 不过样本股的行业分布状况基本与 市场的行业分布状况接近,具有较好的代表性。
综合以上考虑, 沪深 300指数是目前较为主流和有效的市场组合, 以其为基 础进行的研究具有一定的参考价值。
为了使得到的 β系数更具代表性,笔者选取了工商银行(股票代码: 601398.SH )和中国银行(股票代码:601988.SH )两只国有银行股票作为本文研 究的目标证券。 本文所使用的收益率数据信息来源于国泰安数据库, 收盘价信息 来源于新浪财经以月为周期的 K 线图, 以此来保证数据的及时更新及准确性。 笔 者最终选取了 2014年 1月至 2014年 12月共 1年 12个有效数据, 对上述 β系数 进行测算。需要说明的是,新浪财经在提供数据时已经经过除权和前复权处理, 以保证股票走势的连续性, 尽量得到真实的历史价格。 这也就意味着数据都是经 过修正的。
(二)数据测算理论依据
(1) . 沪深 300指数月收益率的测算采用如下公式:
Km, t=(Mt? Mt? 1)/Mt? 1
其中, Km, t为第 t 月的沪深 300指数收益率, Mt为第 t 月最后一个交易日的 沪深 300指数收盘指数, Mt? 1为第 t-1月最后一个交易日的沪深 300指数收盘指 数。
(2) . 上市国有商业银行股票月收益率的计算采用如下公式:
Ki, t=(Pt? Pt? 1)/Pt? 1
其中, Ki, t为上市商业银行股票第 t 月的收益率, Pt为上市商业银行股票第 t 月最后一个交易日的收盘价, Pt? 1为上市商业银行股票第 t-1月最后一个交易日 的收盘价。
(3)对股票的复权处理
虽然新浪财经已经将数据进行过除权和前复权处理, 但笔者仍介绍一下对股 票进行除权处理和复权处理的方法。 除权指的是股票的发行公司依一定比例分配 股票给股东, 作为股票股利, 此时增加公司的总股数。 除权产生系因为投资人在 除权之前与当天购买者, 两者买到的是同一家公司的股票, 但是内含的权益不同, 显然相当不公平。因此,必须在除权当天向下调整股价,成为除权参考价。这就 会产生复权。 复权就是对股价和成交量进行权息修复, 按照股票的实际涨跌绘制 股价走势图 , 并把成交量调整为相同的股本口径。本文采用的前复权,就是保持 现有价位不变,将以前的价格缩减,将除权前的 K 线向下平移,使图形吻合,保 持股价走势的连续性。
(三)数据分析
利用以上公式进行计算并进行除权和复权处理后,数据收集如下表 1所示:表 1
参数确定并修正后,将市场组合收益率(沪深 300指数,以字母 z 表示)作 为解释变量,商业银行个股收益率(工商银行以字母 x 表示;中国银行以字母 y 表示) 作为被解释变量, 利用 Eviews5.0软件运用最小二乘法进行一元线性回归, 确定显著性水平为 0. 05,回归结果整理如表 2和表 3:
表 2
Dependent Variable: X
Method: Least Squares
Date: 01/16/15 Time: 15:13
Sample: 2014M01 2014M12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Z 0.775216 0.088346 8.774775 0.0000 C 0.004377 0.007842 0.558123 0.5890
R-squared 0.885053 Mean dependent var 0.033979 Adjusted R-squared 0.873558 S.D. dependent var 0.068965 S.E. of regression 0.024523 Akaike info criterion -4.427397 Sum squared resid 0.006014 Schwarz criterion -4.346579 Log likelihood 28.56438 F-statistic 76.99667 Durbin-Watson stat 2.001308 Prob(F-statistic) 0.000005
表 3
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 01/16/15 Time: 15:18
Sample: 2014M01 2014M12
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Z 0.941705 0.111898 8.415761 0.0000 C 0.012543 0.009932 1.262878 0.2353
R-squared 0.876276 Mean dependent var 0.048503 Adjusted R-squared 0.863904 S.D. dependent var 0.084195 S.E. of regression 0.031061 Akaike info criterion -3.954745 Sum squared resid 0.009648 Schwarz criterion -3.873927 Log likelihood 25.72847 F-statistic 70.82504 Durbin-Watson stat 1.979435 Prob(F-statistic) 0.000008
(二)数据分析
从回归结果来看,数据有以下几个特点:
(1) . 工商银行和中国银行的拟合优度 R-squared 分别为 0.885053和
0.876276, 均在 0.85以上, 说明沪深 300指数收益率对于两家银行股票收益率的 解释程度为 85%以上,表明银行业与市场总体走势的正相关情况较为明显。 (2) .Prob(F-statistic)值分别为 0.000005和 0.000008,均远小于 0.05,表明 方程整体有很好的拟合性。 Z 的 p 值均为 0,远小于 0.05,显示沪深 300指数的 收益率是工商银行和中国银行股票收益率的显著变量。 值得注意的是, 常数项的 p 值分别为 0.5890和 0.2353,均大于 0.05,没有通过显著性检验。
(三)研究结论
(1) . 在 2014年的银行市场上,中国银行的系统风险比工商银行更大,但 其投资收益率也更高, 这从中国银行的 β值为 0.942, 大于工商银行的 β值 0.775可以看出。 考虑到市场整体的投资收益率在上升, 投资者如果想投资银行业, 可 以买入中国银行的股票。
(2) . 国有银行蕴含的系统风险要低于市场组合的系统风险。在表 2和表 3中, β值分别为 0.775和 0.942,表明在其他条件不变的情况下,市场组合收益 率每变动一个单位, 国有银行的股票收益率变动小于一个单位。 因此, 从整体上 而言,国有银行的风险程度要低于市场风险。
(3) . 国有银行总体上属于低风险群体,但这并不代表银行业整体属于低风 险行业。 五大国有银行的主要股东均为财政部, 国家给予五大国有银行的支持和 政策优惠也最多,但银行业除了五大国有银行外,还有 11家上市公司为股份制 银行和城市银行, 它们承担的系统风险要高于国有银行, 所以银行业依然可以被 定义为有较高风险的行业。
(四)政策及投资建议
β系数揭示了证券的系统性风险, 从政府的角度出发, 要想降低我国证券市 场的系统性风险,需要至少在两方面进行改进 : 首先,丰富证券投资品种,发展 创新性的投资产品, 如期权、 期货等衍生金融工具, 适当扩大其在证券市场的比 重, 以达到扩大投资者的投资范围, 分散市场风险, 从而降低系统性风险的问题 ; 其次,建立可行性强的证券市场监管体系,通过严格执法创造公正、公平的 交易环境。
对于个人投资者来说,在降低风险方面,其意义在于在进行投资的过程中, 要积极建立投资组合以实现投资的分散化, 在考虑单个资产系统风险的同时, 还
需要随时关注上市公司自身的经营状况, 最大限度地降低投资带来的风险。 在投 资预测方面, 可以通过小范围构造上市商业银行股票的组合来增强组合 β系数的 稳定性,从而增加投资中预测的准确度。
四、结语
国有银行是国民经济的重要组成部分, 其存在的首要目的并不是盈利, 而是 促进我国经济又好又快发展。 2014年是我国股市复苏的一年,尤其是最后两个 月,各类股票都在上涨,银行业也不例外。如果想进行稳健的投资,国有银行是 一个不错的选择, 因为国家整个经济形势是好的, 国有银行的风险又较低, 如果 操作得当,投资者很可能会得到理想的收益。
五、参考文献
[1].阮涛, 林少宫 . CAPM 模型对上海股票市场的检验 [J ]. 数理统计与管理, 2000 (8) .
[2].张思奇,马刚,冉华 . 股票市场风险、收益与市场效率—— ARMA — ARCH — M 模型[J ]. 世界经济, 2000 (5) .
[3].苏卫东,张世英 . 上海股市 β系数的稳定性检验[J ]. 预测, 2002 (4) [4].日访问
[5].
月 16日访问
[6].金颖,我国银行业系统性风险研究———基于贝塔系数的测算,中国市 场 [J], 2014(21)
[7].丁晓裕 , 我国金融行业贝塔系数与其稳定性分析,商业时代 [J], 2014(08)
转载请注明出处范文大全网 » 事件研究方法实证分析