关于上海股市系统风险的实证研究选读
上海股市风险特征与投资组合关系实证研究
上海股市风险特征与投资组合关系实证研究前言关于上海股票市场的风险以及投资组合规模的问题,施东晖先生(施东晖,1996)、吴世农先生和韦绍永先生(吴世农、韦绍永,1998 )曾先后进行过实证研究。
施东晖先生以1993年4月27日之前在上证所上市的50家A股为研究对象,选取了1993年4月27日至1996年5月31日的数据,以双周收益率为指标,采用随机抽取简单等权构造的方法,构造了1组证券递加组合进行研究,得出结论:“在上海股市上,投资多元化只能分散掉大约20%的风险量,降低风险的效果并不明显。
”“上海股市的投资总风险中,系统风险占有非常大的比例,同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性”,“组合多元化降低投资风险的作用及其有限”。
吴世农先生和韦绍永先生以1996年7月1日上证30指数中的样本股为研究对象,选取了1996年5月6日至1996年12月6日的数据,以周收益率为指标,采用随即抽取简单等权构造的方法,构造了30组证券递加组合进行研究,得出结论:“组合中股票种数由1种增至5种时,组合风险的减少程度最大;当组合中股票总数由6种增至10种时,组合风险的减少程度较小;当组合中股票种数由11种增至20种时,组合风险的减少程度十分微弱;当组合中股票总数由21种增至30种时,组合风险几乎不再减少。
因此上海股市适度的组合规模为21—30种股票,这一适度的组合规模可以减少大约25%的总风险。
”施文和吴文的结论说明当时上海股票市场相当不规范,存在着过度炒作和投机的问题,各种股票收益率之间的相关程度比较高,股票的系统性风险很大,受政府政策影响大,因此,运用现代投资组合理论来降低投资风险的潜力比较有限。
经过五、六年的发展,上海股票市场发生了很大的变化。
1998年,中国证监会实施了“三定”方案,逐步形成集中统一、垂直管理的监管体系;证券投资基金开始进入市场,拉开了机构投资者进入市场的序幕;证监会对琼民源等涉假公司进行了严肃查处。
上海股市系统性风险的长期变动特征研究
上海股市系统性风险的长期变动特征研究[摘要]本文建立DCC-MVGARCH模型估计上海股市80家上市公司的时变β系数,分析β系数的统计特征,并采用R/S分析法研究时变β系数序列的长记忆特征,进而建立ARFIMA模型对β系数进行短期预测。
研究结果表明,上海股市系统性风险水平偏高;时变β系数序列具有长记忆特征;描述长记忆的ARFIMA 模型能够更好地描述β系数序列的长期变动特征并更为精确的预测未来期β系数。
[关键词]时变系数;长记忆特征;R/S分析;ARFIMA模型1 引言受美国次贷危机引发的国际金融危机的影响,全球股市持续动荡,中国股票市场也不能独善其身,上证综指从2007年10月开始持续暴跌,最低下降到1664点,距离6124的最高点最大跌幅高达72.83%,几乎将牛市成果吞没殆尽。
国际金融危机的肆虐,股票市场的剧烈波动再一次让人们深刻意识到资本市场所蕴涵的巨大风险。
早在1952年,Markowitz在《资产选择:投资的有效分散化》一文中,运用均值一方差模型描述金融市场中投资者的行为,开创了将风险计量问题定量化的先河。
在此基础上,William Sharpe等在1964年创立了资本资产定价模型(简称CAPM模型),直观的描述了风险和收益之间的关系。
CAPM模型中最具突破性意义的发现就是β系数,它描述了单个资产受市场整体波动的影响程度,刻画的是证券的系统性风险,因此β系数也被称为系统性风险系数,度量了某种资产价格变动受市场上所有资产价格平均变动的影响程度。
由于β系数在投资理论和实践中占有重要地位,因此对β系数的准确估计和预测具有极其重要的理论价值和现实意义。
自Blume(1971)通过实证研究得出β系数具有向总体均值回归的特征这一结论之后,很多学者对β系数的时变性和变动特征进行了丰富的探索,并采用各种估计模型来拟合时变β系数的变化路径。
Fabozzi和Francis(1978)研究认为随机系数(Random Coefficient)模型能够较好地刻画个股的β系数。
上海证券市场系统风险趋势与波动的实证分析
93
Rmt :上证 A 股第 t 天指数收益率 εjt :误差项
在方程 (5) 中利用 1 个月的交易日的数据 ,计算出每个样本股每月与上证股指之间的
相关系数的平方ρ2jMt 。这里 t 为月度指标 ,观察期内共有 N = 60 个月 。
在ρjMt 的基础上 ,每月全体样本股 (J = 50) 的系统风险占总风险的比例的平均值为 :
0. 691
0. 906
0. 676
0. 748
3
0. 829
0. 572
0. 703
0. 782
0. 284
4
0. 661
0. 539
0. 635
0. 753
0. 184
5
0. 762
0. 447
0. 862
0. 478
0. 648
6
0. 699
0. 698
0. 732
0. 374
0. 51
7
0. 739
表 4 参数估计结果
Approx. Std Err 0. 03448 0. 0009923 0. 02336 0. 34878 0. 02337 0. 35878 0. 02339 0. 40444 0. 02339 0. 40759 0. 02357 0. 39125
T Ratio 22. 87 - 6. 30 2. 92 656. 56 2. 80 183. 63 2. 47 - 1108. 60 2. 45 1407. 00 2. 3 1383. 99
94
四 、实证结果与分析
1. 计算结果 利用 (6) 式 ,本文得到 72 个数据 ,其结果如下 (表 1) :
表 1 1993. 1 - 1998. 12 系统风险占总风险比例值
上海股票市场有效性的实证分析
一、绪论
(一)上海股票市场概况 上海证券交易所成立于 1990 年 11 月 26 日,20 多年的发展使其拥有主板市场、 地域、上市成本和技术创新等的相对优势, 但自从 2015 年的“6.19 暴跌事件”开始, 一系列的暴跌事件使得沪市一路震荡(如 图 1),2017 年 11 月 23 日创下年内最大 跌 幅 [1],2018 年 3 月 22 日 美 国 总 统 特 朗 普签署总统备忘录,将对从中国进口的商 品大规模征税,并限制中国企业对美投资 并购,由此产生中美贸易争端,也拉响了 全球资本市场的警报 [2],然而这场“序幕” 对于投资者们只是一道“开胃菜”。
效 。 [14] 宋 歌 , 李 宁(2009) 随 机 选取 2009 年 3 月我国股票市场进 行“大小非”解禁的 180 只股票, 运用事件研究方法,认为我国股票 市场尚未达到半强式有效 [15]。李东 (2012) 对 上 海 股 票 市 场 A 股 上 市公司定向增发首次信息公布事件 作 考 察, 基 于 2009 年 和 2010 年 的交易数据认为上海股票市场还未 达到半强式有效 [16]。何小倩(2016) 以 2014 年 11 月 21 日 央 行 公 布 降 息为中心事件,选取上海证交所上 市的 30 家公司分析,认为上海股 市目前尚未达到半强式有效 。 [17]
市
续套利“赚大钱”,这就是对市场有效假
说最简单、最直接的证据。
场
Eugene Fama 教 授 于 1970 年 深 化
并 提 出“ 有 效 市 场 假 说(EMH)”, 并 根
有
据有效性程度划分为三个阶段:弱式有效
市场、半强式有效市场、强式有效市场。
效
并且市场的有效性越强,意味着市场的信
股市系统流动性风险溢价与资产定价_基于沪深股市的动态实证研究汇总
2011年第7期下旬刊 (总第451期时代金融Times FinanceNO.7,2011 (CumulativetyNO.451所谓系统流动性风险是指市场组合超额收益对市场总流动性的敏感性(Gibson 和 Mougeot(2004,系统流动性风险溢价是资产定价的重要指标,随着全球金融危机的蔓延,股票市场的系统流动性风险越来越成为 (国内外金融学研究的热点问题之一。
因此,在不同的样本期研究股票市场是否存在系统流动性风险, 特别是利用沪深300指数数据对其进行实证检验,不仅对投资者规避风险、构建投资组合等投资策略以及对风险定价提供依据, 而且对预测作为股指期货标的物的沪深 300指数走势,都具有重要的理论和实践意义。
本文按照 Gibson 和 Mougeot(2004的基本框架,直接建立二元均值GARCH—Diagonal BEKK 模型, 利用沪深 300十大行业指数数据,按市场态势对我国股票市场的系统流动性风险溢价动态进行实证研究。
一、模型建立、数据说明及变量选取(一系统流动性风险溢价理论模型按照 Chen 等(1986的思路,我们假定股票收益服从预先设定的两因子模型,假定两因子分别是市场因子和系统流动性因子,检验下列等式(1刻画的股票市场预期超额收益是否满足。
E t-1 (rM,t=λM,tσ2M,t+λML,tσML,t(1其中,r M,t 表示股票市场超额收益,σ2M,t是股票市场超额收益的方差,σML,t是市场超额收益和市场流动性的时变协方差。
λM,t 是市场风险溢价,而λML,t是系统流动性风险溢价。
按照在 Gibson 和 Mougeot(2004实证检验中得到证实的结论,假设σML,t是正的,因此,我们可以推断系统流动性风险溢价λML,t的符号应该是负的。
这意味着投资者如果重视将来交易的即时性,应该提高那些与市场流动性协同变化程度高的证券和组合的现价,这样,在未来可以给投资者提供改善的投资机会集(因为高收益带来高现金流。
我国沪市上市公司影响系统性风险因素实证分析
在 C 模型 中 , 产 的风 险被 归 结 为 系统 性 风 A 资 险 和非系统性 风险 , 中系统性 风险 的量化 指标 即为 B 其 系数 , 是度量 某 种 ( ) 类 资产 价 格变 动 受 市 场上 所 有 资
产价格 平均 变动 的影 响程度 的指 标 。通过 对 贝塔 系数
维普资讯
第2 卷 1
第6 期
Ju a o u nnFnne& E o o c nvrt o r l f n a iac n Y cn mi U i sy s ei
V 12 , o 6 o.1N .
我 国沪市上市公司影响 系统性风险 因素实证分析
本文运用市场模 型即单一指数模型 , 探索影响贝
塔系数的 因数 , 根据 20 04年各 公 司周 收 益率 数 据 , 利 用 最/Z乘 法 估计 出 贝塔 系 数 , 后再 通过 因子分 析 b . 然 和回归分 析来探索影 响贝塔 系数 因素 。
二、 样本 的选取
类证券不 同时向段 的 B系数估计值进行纵 向比较分 析, 判断其是否随时间变动及其如何变动; 二是 口系数
表 1 指标 名称
指 标 名 称 X — —总资产 ( 1 万元 ) ) —— 资产负 债率 ( ( 2 %) 财 务 指 标 ) —— 经营杠 杆 ( ( 3 %) X —— 流动 比率 ( 4 %) X —— 主营收 入增长率 ( 5 %) X —— 主营业 务利润率 ( 6 %) ) —— 净资产 收益率 ( O ) ( 7 R E X — —R E的增 值率 ( 8 0 %) X — — 年换手率 9
股票 的 B 值存 在差异 的影响 因素 ; 三是 p 系数的预测 研 究, 大部分 的研究都 指 出股票 的 B 数不具 有稳 定性 , 系 以历史 数据估 计出来 的 B 系数 值无 法代 表未 来 的 B 系 数值 , 因此如 何 准确 地 预测 未 来 的 B 数值 就 成 为 至 系
风险、收益和均衡的实证检验:基于上海A股市场
是如 何在 收益 与风 险 的权 衡 中形成 的 , 通过 对 资 本
资产 定价 理论 的研究 , 以更好 地认识 这 一理论 , 可 并
主。早 期 的检验采 用 了两 步 回归方 法 。在第 一步 中
估计 出证券或组 合 的贝塔 因子。第 一步 回归属 于 时 间序 列 回归 , 证 券或 组 合 的 收益 率 对 市 场 指数 收 将
论, 以均值度量 股 票 的预期 收益 , 以方 差 度量 股 票 的 风险 , 这样投资 问题 就转化为在 既定 的风 险水平 下寻 求 股 票 的 收 益 最 大 化 。6 0年 代 威 廉 ・夏 普 和
约翰 ・ 林特纳 等人 在改 良马克 维茨 投 资理论 的基 础 上建 立 了 C P 它 对 资产 收 益 和 风 险关 系给 出 了 A M, 精 确 的分析 与预测 。但 是推 导 出这 个模 型需 要基 于 几个假 设 , 中一 些假设 显得 过 于理想 化 , 其 因而该模 型的实 用性 和有 效性 受 到 质 疑 。 因此 , C P 产 在 AM 生之后 , 西方 学者 对 它 进行 了大 量 的检验 。早 期对 该模 型的检 验不是 直 接 检验 C P 的假 设 , 是 给 AM 而 定 市场 组合 的有效 性 , 以检 验证 券 市 场 线 的 性质 为
二 、国 内外 研 究 综 述
行 了实证 分析 , 结果表 明 , 1 3值对市场 风 险 的度 量 有
显 著 的作 用 , 解释力 很不稳 定 。 但 综上 所述 , 以看 到 , 西方发 达的资本 市场 中 可 与
自 16 9 0年 以来 , 西方 学者对 C P 的有 效性进 AM 行 了大量 的实证检 验 。综 合起 来 , C P 的实证 对 AM
上海股票市场风险性实证研究.
1996年第10期上海股票市场风险性实证研究施东晖(上海交通大学管理学院上海股票市场以1990年12月19日上海证券交易所开业为标志, 在短短不到六年的时间里获得了迅速的成长与进步。
到1996年6月底, 上市公司达247家, 市价总值为4146 98亿元, 投资者开户人数已突破900万, 并已初步显示出在促进企业转换经营机制, 推动金融体制改革方面的积极作用。
另一方面, 由于成长阶段市场竞争的无序性, 信息的垄断性和运行机制的不规范性等市场结构性因素, 上海股票市场的价格行为又呈现出极强的波动性, 日涨跌幅超过15%的就有18次。
上海股市的这种高风险特征已引起管理层和投资者的极大关注, 对股市风险与投资收益问题的研究也已成为股票市场研究的基本问题之一。
本文的目的在于从现代证券组合理论出发, 对上海股票市场的投资风险进行实证分析。
一、股票投资风险的理论背景股票投资风险一般指未来投资收益的不确定性, 即实际收益率可能偏离期望收益率的幅度。
1952年, 芝加哥大学的亨利马科维茨教授在其发表的资产组合选择一文中, 首次采用股票投资收益率历史数据的方差, 作为风险衡量指标, 并将投资总风险划分为系统风险和非系统风险两类, 指出与证券市场的整体运动相关联的宏观系统风险, 如购买力风险、利率风险、政策风险、市场风险等不能通过投资分散化加以消除; 而只影响某一具体证券的微观非系统风险, 如公司破产风险、流动性风险、违约风险、管理风险等却可以通过同时投资于多种股票加以弱化。
以此同时, 马科维茨教授在投资者效用最大化的基础上, 将复杂的投资决策问题简化为一个风险(方差 ! 收益(均值的二维问题, 即在相同的期望收益条件下, 投资者选择风险最小的证券(组合 ; 或者在相同的投资风险下, 选择预期收益率最大的证券(组合。
此后, 威廉夏普教授在马科维茨均值! 方差模型的基础上, 建立了均衡的证券定价理论, 即著名的资本资产定价模式(Capital Asset Pricing Modlel , 简称CAPM , 其数学表达形式为:E(R i =R f + i [E(R m -R f ](1-1其中, E(R i 为股票(组合 i 的预期收益率, R f 代表无风险利率, E(R m 为市场组合的预期收益率, i =Q i m /Q m 2, 其中Q im 是股票i 收益率与市场组合收益率的协方差, 而Q m 2是市场组合收益率的方差, 所以 i 用于表示股票i 收益率变动对市场组合收益率变动的敏感度, 即可以用 i 系数来衡量该股票系统风险的大小。
上海股票市场投资风险研究
Key Words:Fluctuation,Investment risk,Composition,Decentralized
前
言
日U
吾
Hale Waihona Puke 投资风险在金融投资领域中是个永恒存在并且备受关注的问题。由于投资 风险在很大程度上是个取决于个体心理感受、进行主观价值判断的概念,在直 到马柯维茨提出投资组合理论之前的很长一段时间里,对于投资风险的度量方 法始终停留在非定量的主观判断阶段。1952年,美国著名经济学家亨利马柯 维茨(Harry Markowitz)在《投资组合选择》一文中,假定投资风险可视为投 资收益的不确定性,这种不确定性可用统计学中的方差或标准方差来度量。以 此为契机,自上个世纪70年代以来,对投资风险的分析,已成为现代金融理论 研究中最活跃的领域之一,经济学家们一直在致力于利用数量化方法来研究包 括投资风险在内的投资领域中的众多问题,不断丰富和完善投资理论和实际投 资管理方法。
Y 830;151
分类号
UD C
密级
象北篙f纷犬亏
硕士学位论文
⑩
论文题目 学科、专业 硕士生: 指导教师 答辩日期
上海股票市场投资风险研兜 数量经济学
鲞型生
王庆; 教授 2004年12月
摘
要
我国沪市β系数风险指数编制及实证研究
A s at T i pp rapi ltcmpn sb l g gt S E 5 ow r u tef e ae ( 0 ) eark bt c: hs ae p l s3 i o a i e ni o S 0 t oko t h xd bs 2 2 B t i r e 1 s e o n i 0 s
表述为 :
R- r 尺 。O懈 () 1
市场竞 争的无序性 、 息垄断性和运行机 制 的不规 范 信 性等 因素 , 股票市场呈现出很高的风险 陛。
股票市场这种高风险特征 引起 了各 国管理层和投 资者及 有关学者积极 研究如何建立科 学的风 险分析 、
其 中, 为第 i 中证 券的收益率 , 1 和 为模型 的 9 l
不 同 的原 因 , 望 能 够 为 以 后 的研 究提 供 思路 。 希 关 键 词 : 系数 ; p 因子 分 析 ; p风 险指 数 ; 征 价 格 模 型 特
Be a Rik I e s a c fSh ng iS o k M a ke n i t s nd x Re e r h o a ha t c r ti Ch na
第 2期 ( 总第 13 ) 1 a k tt i lT n tn sc
No 2 .
(e e o 13 Sr sN . 1) i
Fb20 e 0 9
我 国沪市 I 3系数风 险指数 编制及 实证研 究
田永琪 海 小 辉
评 价体 系 , 为管 理层 、 投资 者分析 险源 和有 效控制 风 险提供 依据 。本文正 是在这样 的背景 下 , 立意研究 证
参数 , 尺 为证券 市场的收益率 , 为 随机误 差 。且满
上海股票市场有效性的实证检验
营销与市场经济与社会发展研究上海股票市场有效性的实证检验四川大学 徐成摘要:有效市场假说研究的是金融产品价格与市场中的信息的作用关系。
根据市场的信息效率不同,有效市场分为:强式、半强式、弱式。
金融市场的效率体现了其实现资源合理配置的功能优劣,本文通过检验上证指数是否符合随机游走过程对我国的上海股票市场的有效性展开了实证研究,并提出了一些建议。
关键词:有效市场假说;市场效率;随机游走从1990年11月26日到今天,上海股票市场已有近三十年的历史。
由于它的建立时间不长,很多方面还不够完善,对于信息的反应速度不够及时,定价机制是缺乏效率的。
在弱式有效市场中,所有历史信息都已经在证券价格上表现出来了,所以在弱式有效市场中通过观察历史信息来进行的技术分析是无用的。
从投资者角度看,这保证了着市场信息的传递完全、迅速、准确,为投资者提供了一个公平安全的投资环境;从公司角度看,有效市场为公司发展所需要的融资要求提供了稳定的平台。
因此,如何将国外相关的有效市场理论加以吸收转化,并在联系我国证券市场实际环境的前提下进行创新和改造就成为我国学者的一个重要课题。
一、市场有效性的概念Fama(1965)定义了市场有效性的含义:如果证券价格反映了所有可得信息,那么证券价格就是其内在价值的最佳估计,这样的证券市场就是有效的。
1992年,Malkiel按照有效性强弱的层次不同,把有效市场分为了三种不同类型。
第一重: 投资者都是理性的因此都可以理性地对资产价值进行评估; 第二重: 存在部分投资者是非理性的,但是由于他们的交易是随机产生,他们对资产价格的影响会相互抵消;第三重:存在部分投资者是非理性的,而且他们的非理性交易行为并非随机产生而是具有相关性,但市场中有理性的套期保值者消除这部分人的交易行为对资产价格的影响。
二、研究思路(一)随机游走1905年,美国《自然》杂志提出若将一个醉汉置于荒郊野外,任其自由行动,假设醉汉的运动轨迹是随机且不可预期的,那么他的初始位置就是最终位置的最佳估计值,这就是所谓的“随机游走”。
上海股市分形结构的理论研究与实证分析的开题报告
上海股市分形结构的理论研究与实证分析的开题报告一、选题背景和意义随着全球化进程的推进和国际市场的日益开放,金融市场的波动越来越频繁和复杂。
以股市为例,股市波动的规律和趋势成为了金融研究的重点和热点。
在这个背景下,研究股市分形结构的理论和实证分析成为了当下比较热门的研究方向之一。
分形结构理论是一种十分重要的理论体系,它可以描述自然界和社会经济现象中复杂性的特征。
分形结构理论在金融市场的应用也得到了广泛的关注。
研究发现,股市波动的时间序列数据具有显著的分形性质,股市走势存在着不同层次的分形结构。
这些分形结构与市场波动的规律息息相关,对于分析股市趋势和进行投资决策具有重要的意义。
上海股市是国内最为活跃的股市之一,在国内和全球股市市场中具有重要的地位和影响。
本次研究以上海股市为研究对象,旨在探究其股市走势波动是否存在分形结构,并对其进行理论研究和实证分析,以期对投资者进行预测和决策提供理论参考和科学依据。
二、研究内容和方法(一)研究内容本次研究的主要内容包括如下三个方面:1. 研究上海股市走势波动是否存在分形结构。
2. 探究上海股市走势波动的分形结构特征和规律,并比较其在不同时间尺度下的差异性。
3. 对上海股市走势波动的分形结构进行理论解释和实证分析,探讨其对投资决策的影响和应用方式。
(二)研究方法本次研究采用的方法主要包括如下三个方面:1. 数据采集和处理:通过收集上海股市走势数据,利用相关软件进行数据处理和分析,提取出股市波动数据的分形结构特征。
2. 分形分析方法:通过采用分形分析方法,对上海股市走势波动的分形结构进行理论探究和实证分析。
3. 统计和计量方法:通过采用统计和计量方法,对所得到的实证分析结果进行研究和分析,最终得到结论和建议。
三、研究预期结果和意义通过本次研究,我们将会得到如下预期结果和意义:1. 确定上海股市走势波动是否存在分形结构,证明市场波动规律的分形性质。
2. 揭示上海股市走势波动的分形结构特征和规律,探究其在不同时间尺度下的差异性,从而为市场预测和决策提供科学依据。
上海股票市场的实证研究-7页word资料
上海股票市场的实证研究从20世纪70年代以来,西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。
早期的检验结果表明CAPM在西方成熟的股票市场中是有效的,平均股票收益与β是正线性相关的。
但从20世纪80年代后,实证检验结果多数不支持CAPM,如Fama等对1962~1989年的数据进行实证检验,发现股票平均收益和β之间不存在线性关系。
不论β是单独作为解释变量,还是和其他变量一起回归,均不能拒绝其系数显著为零的假设。
国内的学者从20世纪90年代开始了对CAPM在中国证券市场的实证检验,多个学者对CAPM的实证检验表明,CAPM在我国证券市场不是严格有效的。
随着我国股市逐渐趋于规范,有必要用新的数据来对我国的证券市场进行实证检验。
本文拟采用2005年1月至2006年10月上海证券市场的股票数据来对CAPM进行实证检验。
1 CAPM的基本假设1.1 所有投资者都是风险规避者,各种投资者均使用资产收益的期望值和均方差或标准离差衡量资产的收益和风险。
1.2 资本市场是无障碍的,不存在交易费用,资产的交易数量是无限可分的,任何投资者可根据其财力在市场上按市场价格购买任一种资产,全部金融资产都能上市进入市场买卖,因此,只要投资者愿意,就可以在市场上买卖任何金融资产。
1.3 投资者是按照单期收益和风险进行决策,并且他们的投资期限相同。
1.4 所有投资者对所有资产的收益和风险的判断是相同的,即一致性预期假设。
投资者面对的是相同的数据,除了根据市场所提供的信息进行决策外,没有其它别的信息。
1.5 允许投资者进行无限制的无风险借入贷出。
1.6 税收对证券交易和资产选择不产生任何影响,不存在个人所得税,投资的收益形式是股息还是资本利得,对投资者的决策并不产生影响。
1.7 所有投资者只能按照市场价格买入或卖出资产即投资者为价格接受者假设。
上述有些假设与实际情况并不完全相符,但对资本资产定价模型的推导很有必要。
2 资本资产定价模型CAPM的推导2.1 资本市场线(CML:Capital Market Line)。
上海A股市场系统性风险测度及在组合管理中的应用
E E E R2p =
X
R2 2
ii
+
X iX j RiRjQi, j =
i= 1
i= 1 j = 1
j Xi
NN
E E X iX j RiRjQi, j
( 1)
i= 1 j = 1
式中: i , j 均为证券; X i 为组合中证 券 i 的权 重; R2p
为组合的方差, 即组合的风险; R2i 、Ri 分 别为证券 i
杨朝军( 联系人) , 男, 教授, 博士生导师, 电话: ( T el . ) : 021-52301123; E-mail: yan gchaojun@ vip. sina. com.
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上海交通大学学报
第 43 卷
系统性风险和非系统性风险, 在此基础上延伸出系 统性风险测度的相对指标和绝对指标思想. 相对水 平指标测度思想主要是测度单个证券风险中市场系 统性风险的比例, 通过对所有上市公司进行测度后 取均值, 属于间接测度方法; 绝对水平指标测度思想 主要是基于市场系统性风险水平在特定市场下是一 个相对确定的量, 是组合市场上所有证券完全分散 化投资时的风险水平, 可用于作为组合风险水平的 比较基准, 属于直接测度方法. 国内外学者对系统性 风险测度的研究基本都依据于这两种思想, 如 Evans 等[ 3] 最早利用绝对水平思想进 行实证, 通 过构 建并测算不同证券数目组合的 期望收益和方 差水 平, 估算组合标准差与组合中证券数目之间的关系, 来估计分散化对组合风险的影响. 随后一些学者的 研究倾向于计算较为简便的相对水平测度, 主要有 两种思路: ¹ 在 CA PM 模型的基础上, Sharpe[ 4] 提 出从市场敏感性和组合分散度来探讨组合波动性和 组合中证券数目的关系, 利用数学推导计算出非系 统性风险与组合中不同证券权重及相对比值之间的 关系. 国内学者对 A 股市场的系统性风险测度的研 究大多基于 Sharpe[ 4] 的 CA PM 模型, 通过推导相对 系统性风险水平, 即个股价格波动与市场指数波动 的相关系数的平方, 来进行系统性风险估算[ 5-7] . º 组合风险相对典型证券风险的 比值. Solnik[ 8] 最早 测算了欧洲主要证券市场上不同国家股票组合风险 相对典型证券风险的比值随组合中证券数目的变化 情况. 但相对水平测度基于 CAPM 模型存在较为严 格的假设条件, 如单个证券收益率的扰动性与市场 指数无关、不同证券收益率的扰动项之间无关等, 这 导致在对市场系统性风险测度时, 仅考虑了单个证 券与市场指数之间的相关性, 而忽略了不同证券之 间的相互作用. 由于利用相对指标测算的系统性风 险具有一定的偏差, 故利用系统性风险的绝对水平 更加准确.
上海股票市场有效性的实证研究
上海股票市场有效性的实证研究对于想要做股票投资的人来说,作者觉得最重要的是要先对市场的总体效率做一些了解和分析。
本文就是用统计方法对上海股票市场的效率进行了分析。
在第一部分文献综述中,作者用简单的语言叙述了尤金·法玛提出的效市场假说。
根据这个重要的理论,作者分别在本文第二部分(在有效市场假说下对上证指数进行弱势有效性检验)和第三部分(在有效市场假说下对上海股票市场进行半强势有效检验)进行了实证检验。
在第二部分中对市场进行随机性趋势检验时发现市场确实具有随机性趋势,收益序列也不相关,这说明在市场中只使用过去的价格信息不能很好地预测未来的收益,但是使用技术分析(用到了历史成交量和成交价信息)时,发现技术分析可以对未来收益的预测提供帮助,这说明市场并没有达到弱势有效。
得出这样的结论,作者认为,在市场达到弱势有效的前提下,股指会出现随机性趋势,但反过来,不成立。
接着在第三部分中,作者对平安银行用重要财务信息(净利润波动)来预测未来收益情况,没能成功,这说明使用平安银行的某些财务信息不能预测出其未来的收益。
但是作者同时也发现了,市场中个股与指数之间有极高的相关性,甚至个股间出现协整关系的情况,低相关性可以理解,但高相关性必然说明股价没有反应公司的真实经营情况,即市场没有达到半强势有效。
在市场整体没有达到半强势有效的情况下,平安银行的净利润变动的财务信息却不能对股票的未来收益做出预测,面对这样的情况,假设平安银行也没有达到半强势有效,那么作者认为,市场达到半强势有效时财务信息对未来收益预测无效,反之不成立。
由于在对弱势有效性的推论(技术分析无预测能力)进行验证时,作者发现技术分析的预测能力很强,所以作者认为上海股票市场没有达到弱势有效。
股票价格近似服从随机游走只能说明单纯依靠过去的收益不能预测未来的收益,但结合成交量进行分析后,可以有效地预测未来的收益。
上海股市非系统风险分散的实证研究
维普资讯
统计 与 信 息 论 坛
20 0 2年 第 5期
的应用 。 本文 试 图对 现 实 投 资组 合 中 , 竟取 多少 种 股票 能够 有 效 的分 散风 险 ?不 同投 资组 合 究 为 分散 风 险所 采用 的组合 数 量有 何 不 同? 两 个 问题做 一 实证 分 析 , 验 证充 分分 散 化 的投 资 这 来 组 合在 我 国股 市是 否具 有 可 操作 性 , 并对 投 资者 提 出相 关建 议 。
二 、研 究 方 法 说 明
套 利 定 价 理论 AP 模 型 公 式 为 r T 。 =E(i+8 +e, 中 r: 只 股票 收益 率 ; r) 股 票 r ) F 其 i单 E(i : 的 期望 收 益 ; 系 统风 险 ;i F: e;单 支 股 票特 有风 险 。该 理 论认 为如 果一 个 投 资组 合 是 充 分分 散 的, 那它 的 厂 商特 定 风 险 或非 系 统 风 险将 被分 散 掉 , 留 下来 的只 有 系 统 风 险 , 投 资 组合 的 保 该 收益 就是 股 票 的期 望 收益 值 加上 一 项 由未 预料 到 的宏 观 的 意外 情 况 产生 的收 益 , :; 即 r =E( ) r + 。根据 该 理论 , 笔者 的 研究 方 法是 : 造 由一 种 到 N 种 股票 按 等权 重 组 成 的 资产 组合 , 构 资 产组 合 的收 益率 由下 式 给 定 , r—E(p+ , 一 ( , , , 即 p r) P 1 2 3 …N) 取 宏观 因 素 F为 上证 综 合 , 指数 。( ) 别 对 这 N 种投 资 组合 依 据 历史 的单 个 股 票 收益 率 和上 证 综 合指 数 收益 率 作 出 以 1分
个 现 实问题 。理论 来 源 于 实 践 , 又要 依靠 实 践去 检验 , 国外先 进 的投 资组 合 理论 在 我国 资本 市
上海A股证券市场Beta系数实证研究的开题报告
上海A股证券市场Beta系数实证研究的开题报告一、研究背景和意义股票市场波动是金融市场中的重要现象之一。
而股票投资者面对市场股票的波动风险,需要一种定义风险的量度方法,典型的方式就是Beta系数。
Beta系数是一个重要的风险度量,是收益波动的一种度量方法,是股票的市场风险,即市场风险相对于市场总体风险的百分比。
盈利的股票往往具有Beta系数高的特点,因为股票市场的整体波动会对其价格产生更大的影响。
Beta系数是研究股票市场波动的重要方法。
Beta系数越高,股票价格波动范围也就越大,但同时也具有更高的收益率。
因此,Beta系数能够用于评价风险和收益的关系,对投资者在股票市场中进行投资决策起到重要的作用。
目前国内研究Beta系数的主要集中在港股市场、美股市场等发达的股票市场,而对于我国本土的A股市场,由于存在种种因素,很少进行深入的研究。
因此,对A股市场中Beta系数的研究能够填补相关领域的空白,同时增强投资者对A股市场的认识。
二、研究内容和方法本次研究拟采用计量经济学的方法,利用A股市场日交易数据,将Beta系数作为自变量,股价作为因变量,进行多元回归分析。
同时,我们也将分析Beta系数与市场风险溢价和股票溢价之间的关系。
具体地,本次研究将分为以下几个步骤:1. 数据采集:采用Wind、东方财富等数据源,搜集A股市场日交易数据,并对数据进行清洗和处理。
2. 变量定义:构建Beta系数、市场风险溢价、股票溢价等重要变量。
3. 多元回归分析:对变量进行多元回归分析,得到相关的统计指标,如R方、t值、p值等,并分析各个变量之间的相互影响。
4. 结论和建议:根据分析结果,得出对A股市场投资者投资决策的建议,并讨论进一步的研究方向和发展趋势。
三、预期研究结果和贡献通过对A股市场Beta系数的实证研究,预期可以得出以下研究结果和贡献:1. 突破国内研究的局限,填补相关领域的空白,增强投资者对A股市场的认识。
2. 分析A股市场的股票价格波动与市场波动之间的关系,为投资者科学投资提供参考。
上海股市收益率波动性实证分析的开题报告
上海股市收益率波动性实证分析的开题报告一、研究背景和意义1.1 研究背景上海股市在中国股市中具有重要的地位,其收益率波动性对于投资者、政策制定者和研究者都具有重要的参考价值。
收益率波动性是指股票价格或股票指数的波动大小,是衡量股市风险的重要指标之一。
股市收益率波动性的大小和稳定性对于投资者的资产配置、风险管理以及制定投资策略有重要的影响。
因此,对于上海股市收益率波动性的实证研究具有重要的理论和实践意义。
1.2 研究意义本研究旨在对上海股市收益率波动性进行实证研究,主要从以下几个方面探讨其意义:(1)为投资者提供参考依据,帮助他们制定更加合理的资产配置和风险管理策略;(2)为政策制定者提供参考,帮助他们制定更加科学合理的股市监管政策;(3)为研究者提供数据支持,帮助他们深入研究股市收益率波动性的影响因素和机制。
二、研究问题和目的2.1 研究问题本研究的研究问题是:上海股市收益率波动性的变化规律和影响因素是什么?2.2 研究目的本研究的研究目的是:(1)通过对上海股市收益率波动性变化规律的研究,了解其短期和长期变化的趋势;(2)分析上海股市收益率波动性的影响因素,包括宏观经济因素、政策变化因素、市场规模因素,进一步探究其机制;(3)为投资者、政策制定者和研究者提供有价值的参考意见。
三、研究方法和步骤3.1 研究方法本研究采用的是实证研究方法,具体包括以下几个步骤:(1)搜集上海股市收益率和各种相关变量的数据;(2)对股市收益率进行描述性统计分析,并计算收益率波动性的指标;(3)运用时间序列方法和回归分析方法研究上海股市收益率波动性的变化规律及其影响因素;(4)利用实证结果对研究问题和研究目的进行分析和解释。
3.2 研究步骤(1)搜集上海股市收益率和各种相关变量的数据。
首先需要搜集上海股市的股票价格或股票指数等数据,包括日内数据和日度数据。
同时还需要搜集与股市收益率相关的各种宏观经济变量和政策变量等数据,包括GDP、通货膨胀、货币供应量、利率、汇率、政策变化等信息。
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证券投资学》参考资料透过风险看发展——关于上海股市系统风险的实证研究自1990 年12 月19 日上海证券交易所宣告成立以来,以沪深两地股市为代表的中国股票市场已有八年多的历史。
由于刚刚起步,市场竞争无序、信息垄断、运行机制不规范以及投资主体不成熟等,造成中国股票市场呈现出极强的波动性,市场暴涨暴跌的现象时常发生,整个市场的投机气氛浓厚,从而使市场充满了高风险的特征。
但同时我们也不能不看到在这短短的几年时间里,中国证券市场的发展速度也是非常惊人的。
从刚刚开始的老八股,至98 年末,上市公司已经超过800 家,投资者的理性观念也正在形成,尤其是在各种规范措施下,市场正在逐步规范,整个证券市场在转换企业经营机制、优化资源配置方面日益显示出其强大的功效。
对我国证券市场规范发展的程度,怎么进行一个定量的分析呢?本文从证券市场系统风险纵向比较的角度进行实证分析。
我们知道股票投资风险按其是否可以分散而分为系统性风险和非系统性风险两大类。
系统性风险即是与证券市场的整体运动相关联的风险,如购买力风险、利率风险、政策风险等,它不能通过投资组合加以分散。
系统风险衡量的是整个市场大势走势引起的股票收益率的波动性,因此单个股票收益率波动中能被市场收益率走势解释的部分,即这两种收益率间相关系数的平方,就是系统风险在总风险中的比例。
由于非系统风险是可以通过投资组合分散掉的风险,而系统风险不能通过投资组合规避,所以市场上所说的高风险高收益的风险只是针对系统风险而言,证券市场只是给高的系统风险以高收益的回报,对非系统风险则不予以弥补。
施东晖(1996)曾利用上述关系,运用双周收益率对上海证券市场进行了截面的横向国际比较,得出上海股市的系统风险在1993 年4 月至1996 年5 月平均比例值高达81.37%,远远大于美国、英国、加拿大等发达市场约20—30%的比例值,并进一步得出结论:①上海股市中,单个股票的价格波动受市场大势的影响非常大,且各个股票之间价值运动的相关性很大,导致收益率间的相关系数高达0.7 左右;从而市场齐涨齐跌现象非常严重,公司的个性未能得到体现。
②正是因为系统风险在总风险占有较大的比重,各股票之间价格运动强烈的一致性,从而导致证券投资组合的效果不佳,多元化投资只能大约分散20%的风险量,降低风险的效果不明显。
但是,上海证券市场是一个不断发展的市场,它处在不断完善的过程中,下面我们纵向去观察系统风险的变化。
样本的选取由于截至1993年5月份,在上海证券交易所的上市公司才有50家,并且此50家上市公司大多为上海本地股。
为使样本具有代表性、连续性,对于93 年之前的上市公司全部入选, 4 月份之后,选取50 家,(这50 家包括27 日之前的上市公司),而对94 至97 年都是随机抽取50 家。
同时,为了样本的连续性,以便符合统计上的要求,样本数与上一年度样本的差异不超过20%。
时间跨度为1993年1月1日至1998年12月31日。
收益率的计算由于我们是进行纵向比较,但是受到时间段的限制,如果按月或按周计算收益率,显然计算出的数据太少,所以我们以天计算效益率。
我们以93年至98年,每月个股每天的收益率与上证A股指数的收益率做回归分析,计算出每个股票在每个月与上证A股的相关系数平方p im2,6年时间每个股票有72个p im2,然后对样本中所有的股票即72 家进行简单平均,计算出每月市场系统风险占总风险的比例。
经过上述方法的计算,其结果如下图(图略)实证分析A、系统风险占总风险比例值的纵横向比较至98 年底,上海证券市场系统风险在总风险中的比重依然偏高,平均为54.22%;另一方面,从纵向来看,我们以年为单位,计算93年至98每年平均的系统风险占总风险的比例,计算结果如下表:93 94 95 96 97 9870 .24%69 .27%62 .80%52 .03%43 .47%27 .51%从上述比较结果,我们看出,上海证券市场系统风险占总风险的比例呈明显下降趋势,尽管个股受大势的影响还具有相当大的程度,但是上述现象正在逐步弱化,个股的个性正得以逐步体现,其股价抗政策性风险的力量在加强。
这也可以从96年年底人民日报特约评论员文章发表后的事件反应中得到验证。
人民日报特约评论员文章给当时一度投机气氛浓厚的股市以沉重打击,使得一些被盲目炒作的绩差股连续跌停板,下调幅度达50%———80%。
而一些绩优股,如四川长虹下调幅度仅为5%左右,公司的个性得到体现。
另据实证分析,我国证券市场股价日趋反映其价值。
刘虎(1997)指出,1997 年开盘价与1996 年公司的每股收益的相关系数为0.6826,而1997 的年底公司的收盘价与1997年中期每股收益的相关系数上升到0.70以上。
因此,我们可以得出结论:上海证券市场正在逐步走向规范,那种不顾上市公司的投资价值,盲目炒作的现象正在得到遏制与纠正。
正是在这种规范的发展状况下,投资者树立了投资绩优与成长等正确的投资理念。
投资者也由前几年的重大盘,轻个股逐渐转变为重个股,轻大盘,齐涨共跌的模式正在进一步淡化,战术上的成败很大程度上取决于对个股的选择。
持股不当的风险是最大的风险。
这从98 年证券市场的发展中足可以说明上述问题。
所以投资者要想在今后的投资活动中获得最大的收益,应该注重公司基本面的研究,无论何种概念或者题材只有对上市公司的业绩改善和持续发展带来实质性的影响,其股价的上升基础才是牢固的。
我们说上海证券市场的发展是与以下几个因素分不开的:第一,投资者及投资主体正确的投资理念的树立。
我国股市刚刚起步之时,尤其是个人投资者认为买股票就能挣钱,从来就不去分析上市公司,盲目跟庄,追涨杀跌。
经过几次大的风险的洗礼之后,总结教训,转向慎重进行投资,认真的去研究上市公司,分析其基本面,从而一定程度上抑制了股市的暴涨暴跌。
第二,机构投资者的扩大,证券机构资金力量的不断加强,对证券市场的发展起了不可忽视的作用。
机构投资者纷纷设立研究机构,进行行业分析、公司研究,从而有目的地去发现价值被低估的个股,比如富岛基金发现四川长虹、苏常柴就是一个很好的例子。
富岛基金管理人学习国外基金管理人的先进经验,开辟中国机构上市公司调研之先河,该基金管理人通过对四川长虹的深入调研和考察,认识到该公司的高成长性和良好的业绩,大胆地把大量资金投入到该公司,挖掘四川长虹的内在价值,二级市场上形成了独特的长虹现象,富岛基金也获得了高额回报。
正是由于机构投资者对公司基本面的研究,才使得各个股票的价格日趋反映其价值,个性得以体现。
第三,政府强有力的监管措施,政府监管部门对证券机构、从业人员以及上市公司的信息披露、关联交易、财务报表的标准与要求都采取了一系列的规范措施。
可以说政府强有力的监管措施对于上海证券市场的长远的健康的发展起到了决定性作用。
B 、证券投资组合的运行在上海证券市场已具备了可行性我们知道,系统风险不具有可分散性,而非系统性风险可以通过证券投资组合加以分散。
根据证券投资组合理论,选择20 个左右的股票即可把非系统风险分散掉。
正由于美国等发达市场系统风险占总风险比例为20%〜30%,所以通过证券投资组合可以分散掉70%〜80%的风险量,由此,国外的机构投资者对证券投资组合异常重视,正可谓不要把鸡蛋放到一个篮子里去。
但是在上海证券市场的早期,由于系统风险非常大,经过50家的投资组合只能分散掉大约20 %的风险量(施东晖, 1996),效果不佳,所以券商对此研究甚少,只知道炒作某一个股票。
但是根据上述计算结果,我们可以得出结论,证券投资组合在我国的应用已经具有可行性。
由上表可知, 97 年系统风险占总风险的比例达到43%左右, 按照投资组合理论, 我们就可以通过证券投资组合分散掉大约57%的风险量。
这对于今年刚刚成立的证券投资基金的运作提供了良好的理论依据。
按照证券投资基金管理暂行办法, 证券投资基金中资金的80%要投资到股票中去, 并且持有一家上市公司的股票不得超过基金资产净值的10%, 所以其资产净值的80%也必须进行投资组合。
那么现在证券投资基金就可以利用投资组合将大部分风险分散掉。
而在早期,则效果不明显。
从这个角度来讲,证券投资基金的出台是适时的。
C、信息披露的效果在加强证券市场刚刚起步之时,广大投资者包括机构投资者在内,对上市公司的经营业绩可以说是置之不闻,完全置股票的业绩于不顾,庄家炒作,散户跟庄。
公司年报的披露也是极其简单,信息披露不规范,对市场的诱导作用不明显。
随着市场发展和投资理念的正确树立, 研究上市公司,通过分析其投资价值从而决定投资决策逐渐成为时尚,由此导致年报出台之时,也是个股的个性得以体现之际,于是出现涨跌共存的现象。
我们从上表也可以明显的看到这一点。
93 年年报出台,其市场反映较为平淡,但94 年至97 年,年报出台时,公司的个性得到了体现。
由此,齐涨齐跌的现象较其它月份明显的减弱,即系统风险占总风险的比例明显降低,尤其是在4月份大量年报出台之时,基本降到最低点。
当然96 年由于发生国债回购事件,是一种例外情况。
根据信息经济学原理,信息的传递具有速度快、成本低等特点。
走在市场前面,提前获取信息,便意味着获取超额利润。
当投资者注意研究公司重要性时,便会导致对公司收益的提前收集或分析,于是出现各种各样的关于公司收益的传闻与预测。
由此,必然导致公司的业绩在年报出台之前在市场上逐步得以体现,事实情况也证明了我们的结论。
即97 年年底,公司97年报行情在98年1-4 月年报出台之前便在市场上得以体现,绩优股大幅上扬,由此导致98 年未出现前几年的年报行情,大量的绩优股年报出台之时市场反映平淡,这其实与市场已经提前反映有关。
从上图也可以看出,97年11月一12月,R2在降低,公司的个性已在体现。
所以我们推断,市场对公司未来业绩的提前反映会越来越早。
更一步来说,由于证券市场已在我国国民经济占有举足轻重的地位。
至97年底,深沪两市市价总值已达1 7500亿元,所占国民生产总值比例近20%。
那么,由上述推论,我们更可以进一步得出结论,即我国的证券市场作为我国整个宏观经济形势“晴雨表”的作用也会越来越明显。