我国股市影响因素模型分析
基于三因素模型实证分析中国股票市场
基于三因素模型实证分析中国股票市场刘㊀慧摘㊀要:本文主要是以我国股票的市场发展作为背景ꎬ介绍和分析三因素模型ꎬ比较发现ꎬ该模型比传统资本资产定价的模型更好地解释了股票收益行为ꎮ三因素模型认为在股票定价过程中ꎬ除市场溢价风险因素外ꎬ市值规模和账面市场权益相关的两个基本风险因素也起到了比较重要的作用ꎮ本文基于此模型使用２０１４年４月至２０１７年３月中国Ａ股股票的月度数据进行实证分析ꎬ得出市场溢价因素㊁公司市值规模因素和账面市值比因素都是影响股票收益率的重要因素的结论ꎮ证实了三因素模型适用于我国的股票市场.关键词:股票收益率ꎻ市场溢价ꎻ三因素模型中图分类号:Ｆ８３０.９１㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:１００８－４４２８(２０１９)０８－０１０６－０２一㊁引言１９５２年ꎬ马科维茨根据效用最大化理论ꎬ发现市场的风险与收益存在相关的关系ꎬ并进一步证明了这两者之间的关系是呈正相关的ꎮ之后ꎬ很多学者都证明了这一点ꎬ事实上ꎬ资产组合定价模型不仅揭示了市场组合收益与市场溢价风险存在联系ꎬ而且在很大程度上也可以引导投资者进行正确的投资取向ꎬ通过对资产定价模型的实证研究我们可以观察到影响中国股票市场收益的要素ꎬ从而能够得到支持理性投资和价值投资更加有力的证据ꎮ１９９２年ꎬ法码实证研究美国股票收益率的变动时ꎬ发现只考虑风险溢价的系数是不足够的ꎬ还要考虑其他要素ꎬ如市场资产组合超额收益㊁公司市值规模和账面市值比ꎬ研究发现美国公司的股票收益率受市值规模和账面市值比因素影响ꎬ并在世界主要成熟的证券市场上进行实证研究ꎬ最后也表明三因素模型的适用性ꎮ随着股票市场发展ꎬ三因素模型是一个定价模型ꎬ它可为资产的组合进行定价ꎬ这一模型始于成熟的股票市场ꎮ模型认为ꎬ市场风险溢价要素㊁市值规模要素和账面市值比要素三个变量决定了股票组合的回报率ꎮ本文为了研究股票收益的性质ꎬ使用的数据规范全面ꎬ检验在中国股票市场上ꎬ三因素模型能否适用ꎬ从而分析得出具体影响中国股票收益率的因素ꎮ二㊁我国股票市场的发展概述自２０世纪９０年代ꎬ上交所的重新开业和深交所创立以来ꎬ我国股票市场经过了多次牛市和熊市ꎬ随着各项规则的不断完善ꎬ不少专家学者认为ꎬ我国股票市场的交易行为也日趋合理化ꎬ但是中国的股票市场是一个刚刚起步的资本市场ꎬ依然存在一些问题ꎮ比如:当代有关金融的理论ꎬ能否来表示股市的状况ꎬ基于一定假定的金融模型ꎬ三因素模型能否直接应用于我国的股票市场ꎮ二十多年以来ꎬ在我国股票市场上ꎬ上市公司数量和规模都有了很大的发展ꎬ很多专业人士利用三因素模型ꎬ开始对我国股票市场进行研究ꎮ同时ꎬ这一模型的有用性绝不是单纯进行理论方面的研究ꎬ如果三因素模型适用于所研讨的市场ꎬ那么由此会得出有用的结论:规模要素和账面市值比要素如何影响股票收益率ꎬ进一步探讨怎样影响ꎬ对投资者进行投资具有重大意义ꎮ综上ꎬ针对研究三因素模型是否符合中国股票市场ꎬ这一问题的研究具有实际应用的价值ꎮ仪垂林等人利用深交所数据ꎬ使用三因素模型进行实证分析ꎬ研究证明了在我国股票市场上ꎬ需要从三因素中除去账面市值比这一要素ꎬ从而提出著名的二因素模型ꎮ但是近年来ꎬ中国股票市场不断发展ꎬ我国一直注重完善信息披露制度ꎬ理性的投资以及数量化已经成为市场投资的主要趋势ꎮ根据我国Ａ股市场２０１４年４月至２０１７年３月的数据资料ꎬ在研究三因素模型是否适用于中国的股票市场时ꎬ利用线性回归的方法来验证ꎮ三因素模型可以分析组合的风险ꎬ并且将这些潜在的风险化解ꎬ通过找出风险的来源ꎬ做好投资的预防工作ꎬ最终取得资产组合的超额收益ꎮ所以基于三因素模型实证分析中国股票市场使得本文的研究具有实践意义ꎮ三㊁三因素模型的建立三因素模型对于投资组合超出无风险利率的预期回报Ｒｉｔ－ｒｆꎬ模型可以表述为:Ｅ(Ｒｉ)－ｒｆ＝ｂｉ[Ｅ(Ｒｍ)－ｒｆ]＋ｓｉＥ(ＳＭＢ)＋ｈｉＥ(ＨＭＬ)(１)将上述模型改写成回归的形式ꎬ检验形式如下所示:Ｒｉｔ－ｒｆ＝ａｉ＋ｂｉ(Ｒｍｔ－ｒｆ)＋ｓｉＳＭＢ＋ｈｉＨＭＬ＋ξｉｔ(２)其中:Ｒｉｔ代表资产收益率ꎻｒｆ代表无风险收益率ꎬ采用的是银行活期存款利率来代表无风险收益率ꎻＲｉｔ－ｒｆ为超额市场收益率ꎻＳＭＢ为市值规模因子的收益率ꎻＨＭＬｔ为账面市值比因子的收益率ꎻｂｉ㊁ｓｉ㊁ｈｉ分别是Ｒｉｔ－ｒｆ㊁ＳＭＢｔ㊁ＨＭＬｔ的系数ꎻξｉｔ为残差项ꎻａｉ为截距项ꎮ(一)模型变量的说明１.被解释变量:股票市场收益率Ｒｉｔ－ｒｆ三因素模型中的股票组合超出无风险利率的预期回报Ｅｒ－ｒｆꎬ可以用Ｒｉｔ－ｒｆ表示市场组合的超额回报ꎬ计算每月的Ｒｉｔ时ꎬ要根据市值规模大小㊁股票的账面市值比大小ꎬ交叉形成投资组合ꎮ具体步骤如下:将上市公司市值ꎬ按照大小值进行排列ꎬ然后将所选取的样本公司平分成两组ꎬ记上Ｓ㊁Ｂ的标志ꎬ其中Ｓ㊁Ｂ分别表示为较小和较大的公司ꎮ然后我们再将上市公司账面市值比ꎬ进行由小到大排列ꎬ记上Ｌ㊁Ｍ㊁Ｈ的标志ꎬ其中Ｌ㊁Ｍ㊁Ｈ分别为最小㊁中等㊁最大的公司ꎮ最后按照分组的结果列出股票分组的交叉组合ꎬ即可得到股票组合ꎬ并计算它们的月收益率{ＳＬꎬＳＭꎬＳＨꎬＢＬꎬＢＭꎬＢＨ}ꎮ最后按照平均加权的方法来算各个组合的Ｒｉｔꎮ无风险利率ｒｆ:采用银行活期存款利率ꎮ２.解释变量:与市场溢价风险有关的因素Ｒ－ｒｆ６０１金融观察Һ㊀市场平均收益率Ｒ:在实际研究时ꎬ采用的是市场上的指数收益率ꎬ如沪深３００指数等ꎮ３.与规模相关的收益风险因素ＳＭＢＳＭＢ值计算公式如下:ＳＭＢ＝(ＳＬ＋ＳＭ＋ＳＨ)/３－(ＢＬ＋ＢＭ＋ＢＨ)/３４.与账面市值比有关的收益风险因素ＨＭＬＨＭＬ值计算公式如下:ＨＭＬ＝(ＳＨ＋ＢＨ)/２－(ＳＬ＋ＢＬ)/２四㊁实证分析(一)样本选取为了确保进行研究的可靠性和代表性ꎬ我们把上海股票市场和深圳股票市场的Ａ股上市公司股票联合起来进行研究ꎬ所选取的样本是从２０１４年４月到２０１７年３月的Ａ股市场上市公司的数据ꎮＳＭＢ与ＨＭＬ的结果按照三因素模型的方式进行计算ꎬ从锐思数据库寻找样本数据ꎮ(二)三因素模型分析根据上文介绍的建立三因素模型的要求ꎬ需要先将数据导入ＥＶｉｅｗｓ８.０软件ꎬ然后运用ＥＶｉｅｗｓ８.０软件对２０１４年４月至２０１７年３月这三年的中国股票市场上的Ａ股上市公司的数据进行多元线性分析ꎮｙꎬｘ１ꎬｘ２ꎬｘ３这四个变量的含义分别代表Ｒｉｔ－ｒｆ(股票投资组合的收益)ꎬＲ－ｒｆ(市场溢价因素的收益)ꎬＨＭＬ(账面市值比因素的收益)ꎬＳＭＢ(规模因素的收益)ꎮ利用以上各个字母所表示的变量ꎬ然后根据上文中介绍的公式(２)ꎬ需要建立如下所示的方程ꎬ这一方程包含Ｒ－ｒｆ㊁ＨＭＬ㊁ＳＭＢ这三个自变量以及含有Ｒｉｔ－ｒｆ这一因变量ꎬ具体形式为:ｙ＝ｃ＋αｘ１＋βｘ２＋χｘ３根据建立的这个方程ꎬ然后利用最小二乘原理的方法ꎬ得出的回归结果如表１所示ꎮ在应用多元线性回归三因素模型时ꎬ进一步还需要分析回归方程的拟合度和显著性ꎬ从而得出检验结果ꎮ表１㊀２０１４年４月至２０１７年３月Ａ股上市公司于有多个自变量ꎬ应看调整之后的Ｒ２为０.９９９１２０ꎬ相关系数接近１ꎬ说明模型的拟合好ꎮ２.Ｆ检验:模型的检验结果显示ꎬ在显著性水平为０.０１的情况下ꎬ模型的Ｆ统计值很高ꎬＦ＝１３２５０.７９ꎬ从方程回归的效果来看ꎬ总体上还是显著的ꎮ３.ＤＷ检验:异方差的ＤＷ值ｄ＝１.９３０５２２ꎬ在２附近说明该模型没有异方差的问题ꎮ通过以上对我国Ａ股市场股票数据的描述性分析我们得出ꎬ在我国Ａ股股票市场上ꎬ市场溢价㊁规模效应和账面市值比效应还是显著存在的ꎮ从归结果可以发现ꎬｘ１因素对ｙ有显著的影响ꎬ并且ｘ１因素的α系数为正ꎬ说明ｙ与ｘ１因素显现正相关的关系ꎬ且相关系数都靠近于１ꎮ即ｘ１因素越大ꎬ各个组合的ｙ也就越大ꎬ这一结果与资本资产定价的模型分析相同ꎮ五㊁总结(一)结论通过以上实证检验并且进行深入分析ꎬ得到以下一些结论:１.由三因素模型实证及分析的结果ꎬ表明了这一模型在我国的股票市场上是能够成立的ꎮ２.目前ꎬ我国股票市场上的股票收益行为ꎬ不仅存在市场溢价风险ꎬ而且存在着与规模效应和账面相关的某种系统风险因素的作用ꎬ因此ꎬ应该修正传统的资本定价模型ꎮ３.我们研究的三因素模型是:股票投资组合超出无风险利率的预期回报部分ꎬ即Ｒｉｔ－ｒｆ对Ｒ－ｒｆ㊁ＳＭＢ和ＨＭＬ这三个因素的解释ꎮ具体而言ꎬ股票组合超额回报是:Ｒｉｔ－ｒｆ＝ａｉ＋ｂｉ(Ｒｍｔ－ｒｆ)＋ｓｉＳＭＢ＋ｈｉＨＭＬ＋ξｉｔ综上ꎬ三因素模型有一些明显的优势ꎬ这一模型不仅提供了对股票收益率的一个良好描述ꎬ而且它并不需要找出与模型有关的真实存在的因素风险ꎬ所以ꎬ相比于之前采用的传统资产定价的模型ꎬ本文研究三因素模型的使用范围ꎬ其中的意义是非常明显的ꎮ(二)建议从国内外专家的大部分研究来看ꎬ三因素模型对股票收益的问题能够很好地阐释ꎮ三因素模型虽然能解释中国的股票市场ꎬ但是市场中还是存在着一些异常现象不能够解释清楚ꎬ所以说这一模型并没有概括影响股票收益行为的全部影响因素ꎮ所以在我国股票市场上研究行为金融学ꎬ可以探求出影响我国股票市场收益产生异常的更深层次的原因ꎬ并对这些现象做出一个有力的解释ꎮ但是在我国股票市场中ꎬ投资者的分布比较分散ꎬ行为表现出非理性ꎬ所以行为金融学的研究还存在一些问题ꎬ对此ꎬ我国的股票市场需要采取相关的规定ꎬ引导和培养理性投资理念ꎬ这将有助于营造市场良好的氛围ꎬ而且有助于投资者进行合理投资股票ꎮ参考文献:[１]耿军会ꎬ张珺涵.Ｆａｍａ－Ｆｒｅｎｃｈ三因素模型在上海股票市场的实证检验[Ｊ].金融教学与研究报ꎬ２０１４ꎬ５(１):１５８－１６０. [２]王海龙.Ａ股市场ＦＦ模型适用性的实证研究[Ｊ].重庆交通大学学报ꎬ２０１２ꎬ３(２):５５－５８.[３]黄兴旺ꎬ胡四修ꎬ郭军.中国股票市场的二因素模型[Ｊ].当代经济学ꎬ２００２ꎬ１２(２):２６７－２７１.[４]陈展辉.股票收益的截面差异与三因素资产定价模型来自Ａ股市场的经验研究[Ｊ].中国管理科学ꎬ２００４ꎬ３(６):２７－３３.[５]王海龙ꎬ张杰.Ａ股市场ＦＦ模型适用性的实证性研究[Ｊ].云南财经大学报ꎬ２０１１ꎬ９(４):６０－６６.[６]邓长荣ꎬ马永开.三因素模型在中国证券市场的实证研究[Ｊ].管理学报ꎬ２００５ꎬ２(５):５９２－５９９.作者简介:刘慧ꎬ女ꎬ南京财经大学研究生ꎬ研究方向:资产定价ꎮ７０１。
capm模型、FF模型在我国的应用(题目)
资产定价理论一直以来都是证券市场研究的热点问题。
其最经典的模型是Sharp提出的资本资产定价模型（CAPM），但是由于严苛的条件假设和有限的解释效果，后来又被逐渐完善，其中尤为著名的是Fama and French建立的包括市场因素、规模因素、和价值因素在内的三因素模型。
随着中国股市近年来不断发展成熟，国内学界对于CAPM和FF模型及其在中国股票市场的适用性，试图将其应用到中国股票市场的研究越来越多。
本文通过详细介绍CAPM、FF三因素模型的假设，模型方程、解释能力，以及在中国股票市场的适用性分析，得出以下结论：中国股市发展较慢，不够发达，信息披露等方面存在一定问题，属于弱势市场，FF模型比CAPM模型有着更强的解释力，和适应性。
Capm模型、FF模型在我国的适应性分析一、CAPM模型资本资产定价模型（CAPM）是现代金融学的奠基石，由威廉.夏普、约翰.林特纳、简.莫辛分别建立了经典资本资产定价模型CAPM。
1.CAPM模型的基本假设是：（1）市场是均衡的，信息完全。
（2）投资者是风险厌恶的，并且追求效用最大化。
（3）投资者仅依据来自资产组合的期望收益和标准中差做决策。
换言之，假定资产收益服从正态分布或投资者具有二次效用函数。
（4）资产无限可分，即投资者可以任意金额投资于各种资产。
也就是说不仅机构投资者，而且资金相对不足的个人投资者都可持有任意的资产组合。
（5）无交易费用，即忽略买卖任一资产的交易成本。
因为如果假定存在交易费用，在买卖资产的收益是交易费用的一个函数，大大增加了模型的复杂性。
（6）无个人收入税或假定对投资者所得的股利收入和资本利得按同一税率征税。
（7）单个投资者都是价格接受者，不能通过其买卖行为影响资产的价格，即没有价格操纵，这条类似于微观经济学中的完全竞争。
（8）允许无限制地卖空，无制度限制。
即单个投资者可卖空任意数量的任意资产。
（9）投资者对资产组合的投入、期望收益和方差及协方差有相同的预期。
基于GARCH模型的我国股市风险分析
基于GARCH模型的我国股市风险分析GARCH模型是一种用来分析金融市场风险的统计模型，可以在一定程度上预测金融市场的波动性。
本文将基于GARCH模型对我国股市的风险进行分析。
我们需要收集我国股市的日度收益率数据。
通过计算股票的日度收益率，可以得到一个时间序列，反映了股票价格的波动情况。
然后，我们可以根据这个时间序列构建GARCH模型。
GARCH模型是一种时间序列模型，结合了ARCH模型和GARCH模型的优点。
ARCH模型适用于描述方差随时间变化的非线性特征，而GARCH模型进一步引入了前期的方差信息来预测后期的方差。
这种模型的优点是能够捕捉到金融市场的波动性的不对称性和长尾分布。
在构建GARCH模型之前，需要进行模型的参数估计。
可以使用最大似然估计法来估计模型的参数。
通过拟合历史数据，可以获得GARCH模型的拟合程度，进一步评估模型的有效性。
通过GARCH模型，我们可以获得未来的风险预测。
通过对未来风险的预测，可以制定相应的投资策略。
当预测到市场的风险较高时，可以适当减少投资仓位，降低风险暴露。
当预测到市场的风险较低时，可以增加投资仓位，追求更高的收益。
GARCH模型还可以进行风险价值（Value at Risk，VaR）的计算。
VaR是金融市场风险管理中常用的指标，用于衡量投资组合在给定置信水平下可能面临的最大损失。
通过GARCH模型，可以估计不同置信水平下的VaR，并制定相应的风险管理策略。
需要注意的是，GARCH模型是基于历史数据的统计模型，对未来的预测存在一定的不确定性。
GARCH模型还假设金融市场的波动性是稳定的，但实际情况可能受到各种外部因素的影响，从而导致模型的预测不准确。
基于GARCH模型的股市风险分析可以通过建立一个能反映股价波动情况的时间序列模型，并通过模型的参数估计和拟合程度评估风险模型的有效性。
通过风险预测和VaR计算，可以制定相应的风险管理策略，提高投资组合的收益稳定性。
中国股票市场三因素模型的实证分析
中国股票市场三因素模型的实证分析摘要：本文以1995年7月-2010年6月沪深两市所有a股上市公司为样本，对我国市场是否存在规模效应，账面市值比效应（be/me）及fama和french三因素模型是否能解释股票收益率的变动进行了实证分析。
实证研究的结果证实：（1）我国股市存在着显著的规模效应和账面对市值比效应，（2）fama和french三因素模型能够很好地解释我国股票收益率的横截面变动情况。
关键词：规模效应；账面市值比效应；三因素模型。
中图分类号：f830.91 文献标识码：a 文章编号：1006-4311（2013）15-0167-030 引言fama和french（1993，1996，1998）提出由市场因素、规模因素及账面市值比因素所构成的三因素模型能够很好地解释美国及其他国家的股市收益率的变动。
以我国股市为研究对象，wang （2004）， wang 和 iorio （2007）， eun 和 huang （2007）等都证实我国股市中存在着显著的规模和账面市值比效应，国内学者如汪炜和周宇（2002），朱国宪和何治国（2002），杨炘和陈展辉（2003），吴世农与许年行（2004）等都得到了相同的结论。
但也有结论相反的研究，drew，naughton和 veeraraghavan （2003）指出我国股市的账面市值比效应的方向却与先行研究相反。
chen等（2010）发现账面市值比能够有效地解释横截面股票收益率的变动，但是规模效应却不能。
wang和xu （2004）指出企业规模与流通股比率能够有效地解释横截面股票收益率的变动，但是账面市值比却不能。
贺炎林（2008，2010）指出三因素模型不能对横截面股票收益率作出合理解释，指出改进后的条件定价模型能够很好地解释横截面股票收益率。
赵华和吕雯（2010）对我国股市股票动态风险溢价进行研究发现，风险溢价在不同组合中有较大的差异。
综上所述，对于我国股市的规模、账面市值比效应及三因素模型的研究未取得一致的结论。
中国股票市场的三因子模型
中国股票市场的三因子模型股票市场是一个高风险高收益的金融市场，投资者往往希望通过有效的投资策略来获取良好的回报。
而对于股票市场的投资策略研究，因素模型是一个非常重要的分析工具之一。
本文将讨论，分析其在中国股市中的应用和意义。
首先，我们来了解一下三因子模型的基本概念。
三因子模型是基于CAPM（资本资产定价模型）的改进模型，增加了市场规模因子和价值因子两个额外因子，从而更全面地解释股票回报的变动。
具体来说，这三个因子分别是市场风险因子、市场规模因子和价值因子。
市场风险因子反映了整个市场的风险水平，市场规模因子反映了股票的规模对回报的影响，价值因子反映了投资者对股票价值估计的影响。
三因子模型的核心思想在于，股票回报的变动可以通过这三个因子来解释。
具体而言，市场风险因子影响了所有股票回报的波动，而市场规模因子和价值因子则解释了股票间回报的差异。
对于投资者来说，理解和把握这些因子对股票回报的影响，可以帮助他们制定更加科学的投资策略。
在中国股票市场中，三因子模型的应用具有重要意义。
首先，市场风险因子在中国股市中扮演着至关重要的角色。
由于中国股市的波动性较大，市场风险因子直接影响着股票的回报。
其次，市场规模因子也是中国股市中的重要因素之一。
中国股市中的大盘股往往受到更多投资者的关注，因此市场规模因子对于回报的解释能力也较高。
此外，价值因子也在中国股市中具有重要作用。
由于中国经济快速发展，投资者对于高成长性股票的偏好较大，因此价值因子对于股票回报的影响也相对较大。
然而，需要注意的是，三因子模型也存在一些局限性。
首先，三因子模型是建立在过去的市场数据上的，对于未来的预测能力有限。
其次，三因子模型只考虑了市场风险因子、市场规模因子和价值因子，而忽略了其他可能影响股票回报的因素，如利率、通胀等。
此外，三因子模型在不同市场和不同时间段的适用性也存在差异。
因此在实际应用时，投资者需要结合具体情况进行判断。
综上所述，是一个有效的工具，可以帮助投资者解释和预测股票回报的变动。
CAPM模型在中国股市的应用及实证分析_陈沁芳
C APM模型在中国股市的应用及实证分析s陈沁芳西南财经大学统计学院=摘要>根据CAP M模型,对深发展、万科、雅戈尔三只股票进行实证分析,并对比CAP M模型,分析其截距项和B系数的不同情况,阐述其原因。
=关键词>CAP M模型B系数截距项A一、引言CAP M(Cap i tal A sset Pri ci ng M odel)由美国财务学家T reynor (1961),Sharpe(1964),Li n t n er(1965),M ossi n(1966)等人于1960年代所发展出来。
其目的是在协助投资人决定资本资产的价格,即在市场均衡时,证券要求报酬率与证券的市场风险(系统性风险)间的线性关系。
作为现代金融理论的三大基石之一,CAP M经常被西方发达国家的投资者用来解决金融投资决策中的一般性问题。
同时CAP M为投资者提供了一种机制,投资者可以根据资产的系统风险而不是总风险来选择金融资产,可通过权威性的综合指数来确定市场组合的预期收益率,并据此计算可供选择的单项资产的B系数。
二、CAP M模型的建立以及回归分析基于CAP M模型建立的统计模型中的参数A和B,建立模型如下:(r it-r if)=A i+B i(r m t-r if)+E t其中,A表示当市场风险溢价rm t-r if为0时,该股票的不规则的收益率的平均值,也就是该股票收益率中不受市场影响的那部分收益率。
B系数被作为度量某种投资风险的指标,表示该股票的收益随市场收益率变动而变动的程度。
作为风险衡量指标,B系数越大,系统性风险越大。
B系数测度的风险,是能够带来收益补偿的系统风险,这部分风险并不能通过证券组合进行消除。
由于各股票的样本量、变量数量均相同,故参数检验的t统计量的临界值相同。
取在显著性水平A=0.05,t0.025(36-2)=2.032。
并且对于所有的模型,检验A是否为0。
假设:HO:A=0vsH1:A X0。
中国股票市场的二因素模型
这 个 模 型 的 核 心 预 测 是 投 资 财 富 的 市 场 组 合 在 马柯 维 茨 的 意 义 上 是 均 值 方 差 有 效 的 。市 场 组 合 的有 效 性 意 味 着 ： 券 的预 期 回报 是 市 场 ｐ的一 个 正 线 性 函 数 （ 证 ｐ是 一 个 证 券 的 回报 对 市 场 回报
杨 朝 军 等 （ ９ ６ 的研 究 显 示 ， 纯 由股 票 的 系统 风 险来 解 释 股 票 的 收 益 率 是 不 够 的 ， １９ ） 单 尚有 其 它
收 稿 日期 ￣ ０ ２—０ ～２ ２０ １ ０ 作者 简介 ： 兴旺 （ ９ ７一 ） 湖北 天 门人 ， 黄 １６ ， 陕西省 渭南市 临渭 区人 民政府 副 区长 ， 理学博 士 ， 管 主要研 究方 向为 投资学 ； 四修 胡 （ ９ ５ ）湖 北 汉 川 人 ， 北 大 学 数 学 与 计 算 机 科 学 学 院 讲 师 ， 要 研 究 方 向 为 金 融 数 学 ； 军 （ ９ ４一 ） 陕 西 西 １７ 一 ， 湖 主 郭 １６ ， 安人 ， 安交通 大学 管理学 院博 士研究 生 ， 要研 究方 向为金 融管 理 。 西 主 国 家 社 会 科 学 基 金 资 助 项 目 （ １ Ｊ ８ ） ０ Ｂ Ｙ０ ９ 。
中国股市波动特征及其影响因素研究
票市 场提供 参考依 据。
内 容 摘 要 ：本 文 实证 分 析 了 中 国 股 市 波动 规律 。首 先 ，文 章通 过 Ｇ ＲＣ Ａ Ｈ模 型研 究发 现 ， 中国股 市 的 ＧＡ Ｈ 效 应 ＲＣ
明显 ，上证 指数 的模 型 中 ＧＡ Ｈ 项 为 ＲＣ
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中 股 波 特 国 市 动 征 及 影 素 究 其 响因 研
■ 黄振新 （ 中国人 民大学财政金 融 学院 北京
◆ 中图分类号 ：Ｆ ３ ８０ 文献标识码 ：Ａ
不 仅 取 决 于 误 差 项 过 去 的 方 差 ，而 且 还 取
０９ ５ ６ ． ４ ，两个 Ｇ ＲＣ ３ Ａ Ｈ均 超过 了０９ 这 ．，
表 明中国股市波动具有一定的持 续性 ；
此后 ，通 过 脉 冲 响应 分 析发 现 ，股 市波 动 对 新 增 开 户 数 和 成 交 量 都 有 正 向 反
结 果 显 示 ， 股 市 波 动 自身 的 冲 击是 其 第 一 位 的 方 差 来 源 ，再 次说 明 了 中 国
股 市 波 动 的持 续 性 较 为 明 显 。 关键 词 ：股 市波动
冲响 应 方差 分 解
Ｇ ＲＣＨ 模 型 Ａ
脉
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股 市 波 动 的 国 内外 研 究 综 述
中 国股 票市 场 因发展 较 晚 、基 础较 薄 弱 、监管 以及法 律制 度不完 善等原 因 ，
股市波动溢出效应及其影响因素分析
股市波动溢出效应及其影响因素分析股市波动溢出效应及其影响因素分析一、引言股市作为金融市场的重要组成部分，其波动对经济和投资者具有重要影响。
股市波动溢出效应是指股票市场的波动会传递至其他金融市场，进而影响整体经济。
本文将分析股市波动溢出效应的原因和影响因素，探讨其对金融体系和实体经济的影响。
二、股市波动溢出效应的原因1. 资本市场的连接性增强：随着全球金融市场的国际化和互联网技术的发展，不同国家和地区的股市之间的联系日益紧密。
国际投资者往往将资金配置在全球范围内，股市的波动因素容易传递。
2. 信息传播的效率提升：信息的迅速传播使得投资者更加敏感，市场反应更加迅速。
任何一国股市的重大波动都会迅速传递到其他股市，产生波动溢出效应。
3. 全球经济一体化进程加快：全球贸易和投资的增加导致了国际间的经济紧密联系。
全球经济的波动因素往往会在不同国家股市间传播，产生溢出效应。
三、股市波动传导机制1. 金融市场之间投资组合调整：当某个股市发生剧烈波动时，投资者将根据市场期望和风险评估进行投资组合调整。
此时，投资者对其他股市的投资倾向会发生变化，从而导致其他股市的波动。
2. 投资者行为的传染效应：投资者的行为受情绪和心理影响，一旦股市出现大幅波动，投资者往往会出现羊群效应，纷纷跟风买卖。
这种行为会引发更多投资者的买卖决策，加大市场波动溢出的程度。
3. 资金流动的扩散效应：股市波动会引起资金的流动，而这些资金往往不会只停留在本国市场，而是根据投资者的资本配置需求流向其他股市，进一步引发其他市场波动。
四、股市波动溢出的影响因素1. 经济基本面：宏观经济基本面的变化是股市波动溢出的重要因素。
一国经济增长和通胀率的变化，会对其他国家的股市造成影响。
2. 财政政策和货币政策：政府财政政策和央行货币政策的变化也会对股市波动溢出产生影响。
财政政策的宽松或收紧以及货币政策的放松或紧缩都会引发股市波动，并传导至其他市场。
3. 地缘政治风险：地缘政治事件的发生往往会引发股市的剧烈波动，例如战争、恐怖袭击等。
利用多元回归分析中国股市波动因素
利用多元回归分析中国股市波动因素中国股市一直以来都是一个备受关注的话题，各种因素会对其产生影响，其中包括经济因素、政策因素、国际因素等。
本文将从多元回归分析的角度，探讨中国股市波动的主要因素。
第一章绪论股市波动一直以来都是经济学家和投资者关注的重点之一。
了解股市波动的影响因素对于决策者和投资者来说尤其重要。
多元回归分析是一种常用的统计方法，可以帮助我们理解和预测股市波动的影响因素。
第二章经济因素对股市波动的影响经济因素是影响股市波动的主要因素之一。
例如，GDP增长率、通货膨胀率、失业率等经济指标都可能对股市产生直接或间接的影响。
通过多元回归分析，可以确定经济指标与股市波动之间的相关性，并进一步分析其对股市的影响程度。
第三章政策因素对股市波动的影响政策因素是另一个重要的影响股市波动的因素。
政府的经济政策、货币政策、财政政策等都可能对股市产生重要的影响。
通过多元回归分析，可以探讨这些政策因素对股市波动的具体影响机制，并为政府制定相关政策提供参考。
第四章国际因素对股市波动的影响国际因素是中国股市波动的另一个重要因素。
全球经济形势、国际贸易政策、国际金融市场等都可能对中国股市产生重要的影响。
通过分析国际因素和中国股市之间的相关性，可以帮助我们更好地理解和预测股市的波动。
第五章多元回归分析实证研究在这一章中，我们将利用实证研究的方法，运用多元回归模型来分析中国股市波动的主要因素。
我们将选择一些代表性的经济指标、政策变量和国际指标作为自变量，股市波动指数作为因变量，进行回归分析。
通过实证研究，可以得出一些对中国股市波动的影响因素的定量结论。
第六章结论与展望本文通过多元回归分析，探讨了中国股市波动的主要因素。
从经济因素、政策因素和国际因素等不同角度进行了论述，并进行了实证研究。
通过对不同因素的回归分析，我们可以更好地理解和预测中国股市的波动。
通过本文的研究，我们可以得出一些结论，例如GDP增长率、通货膨胀率、政府经济政策等都是影响中国股市波动的主要因素。
上证综指影响因素实证分析 ——基于VAR模型
上证综指影响因素实证分析——基于VAR 模型作者：杨芷熠来源：《经营者》 2020年第4期杨芷熠摘要宏观经济变量对股票市场的影响一直是学界研究的热点问题。
本文选取货币供给量、居民消费价格指数、消费者信心指数、采购经理指数建立了一套影响上证综指的宏观经济发展指标体系，通过构建向量自回归模型进行实证分析，并且对上证综指进行预测。
据模型结果，上证综指预测值虽然不是很理想，但是其趋势与真实走势还是比较一致的。
最后，得出相关研究的一些启示。
关键词 M1 CPI CCI PMI 上证综指 VAR模型 R语言一、上证指数介绍与分析上证综合指数（Shanghai Composite Index）是我国股市中常见的一个股票价格指数。
1991年7月15日，上海证券交易所首次编制和公布上证综指，将1990年12月19日作为基期，基期值视为100，现有的所有上市公司股票当作样本，以报告期股票发行量为权数，用综合法进行编制。
本文探讨一些因素与上证综指的关系。
二、实证分析（一）样本指标选取本文主要选取M1（货币供应量）、CPI（居民消费价格指数）、CCI（消费者信心指数）、PMI（制造业采购经理指数）4个指标，研究其与上证综指的关系及其对上证综指的影响。
（二）数据选取本文采用2015年4月至2019年4月近4年月度数据，其中M1来源于国家统计局，CPI、CCI、PMI和SCI（上证综指收盘价）来源于东方财富网。
（三）数据处理1.平稳性检验除M1、SCI在1%时是平稳的，其他变量均不平稳。
于是笔者再取一阶差分后再做平稳性检验，再来看一阶差分后的检验结果。
5个变量一阶差分均通过了平稳性检验。
变量都是一阶差分平稳的，即都是一阶单整的，是不平稳的时间序列，对此，笔者做协整检验。
2.协整检验M1、CCI、PMI对SCI有显著性影响，而CPI对SCI没有显著性影响。
现对残差序列进行平稳性检验。
据残差序列的平稳性检验结果，在1%的显著性水平上拒绝残差序列存在单位根的原假设，即残差序列是平稳的，说明变量间存在协整关系，即变量间具有长期均衡关系，协同增长或者协同减少。
金融学专业优秀毕业论文范本中国股市波动的原因及模型研究
金融学专业优秀毕业论文范本中国股市波动的原因及模型研究在金融学专业优秀毕业论文范本中国股市波动的原因及模型研究中，我们将探讨中国股市波动的原因，并使用模型进行相关研究。
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在中国，股市波动是一个常见的现象。
理解股市波动的原因对于投资者和金融从业人员而言至关重要。
通过研究相关模型，我们可以洞察股市波动的背后机制。
接下来，本文将从以下几个方面进行论述：市场供求关系、宏观经济因素、政策影响和市场情绪。
首先，股市波动的原因之一是市场供求关系的变化。
供求关系的变化直接影响股市价格的波动。
当市场出现供大于求的情况时，股票价格往往下跌；相反，当市场供不应求时，股票价格则会上涨。
供求关系的变化可以由公司的业绩、市场情绪、资金流入和流出等多种因素引发。
通过建立供求模型，我们可以深入研究这种关系，并对股市的波动作出解释。
其次，宏观经济因素也是导致股市波动的重要原因之一。
宏观经济因素如经济增长率、利率、通货膨胀率等，对股市价格的波动产生重要影响。
例如，经济放缓可能导致企业利润下降，从而引发投资者对股票的担忧以及股市价格的下跌。
了解宏观经济因素与股市波动之间的关系，可以为投资者提供判断市场走势的重要参考。
第三，政策影响也是股市波动的一个重要因素。
政府的宏观经济调控政策、金融政策等，都会对股市产生直接或间接的影响。
比如，一国的货币政策调整、对外贸易政策变化等，都可能引发股市价格的波动。
政策影响的研究，可以帮助我们更好地理解股市波动的原因，并为投资者提供预测市场的指南。
最后，市场情绪是导致股市波动的另一个重要因素。
市场情绪可以通过投资者的情感态度、媒体的报道、市场预期等进行判断。
投资者情绪的变化往往伴随有股票价格的波动。
当市场情绪乐观时，股票价格往往上涨；相反，当市场情绪悲观时，股票价格则会下跌。
中国股票市场三因素模型的实证分析
许东海 ＸＵ Ｄｏ ｎ ｇ — ｈ ａ ｉ
（ 河 北 师范 大 学 商 学 院 ， 石家庄 ０ ５ ０ ０ ２ ４ ） （ Ｂ ｕ ｓ ｉ ｎ ｅ ｓ ｓ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｈ ｅ ｂ ｅ ｉ Ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｓ ｈ ￣ ｉ ａ ｚ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ０ ５ ０ ０ ２ ４ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
Ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｓ ｔ ｏ ｃ ｋ ｍａ ｒ ｋ ｅ ｔ ； （ ２ ） Ｆ ａ ｍ ａ ａ ｎ ｄ Ｆ ｒ ｅ ｎ ｃ ｈ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ — ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｃ ａ ｎ ｅ ｘ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ － ｓ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｔ ｏ ｃ ｋ ｒ ｅ ｔ ｕ ｒ ｎ ｓ ｏ ｎ
地 解 释 美 国及 其 他 国 家 的股 市 收益 率 的 变动 。 以 我 国 股 市 面 市 值 比效 应 及 三 因素 模 型①：采 用 Ｃ Ｓ ＭＡＲ所 提供 的 沪
为研 究对象 ， Ｗａ ｎ ｇ （ ２ ０ ０ ４ ） ， Ｗａ ｎ ｇ和 Ｉ ｏ ｒ ｉ ｏ （ ２ ０ ０ ７ ） ， Ｅ ｕ ｎ和 深 两 市 所 有 Ａ股 上 市 公 司 综 合 Ａ 股 月 市 场 回报 率 和 月 度 Ｈ ｕ ａ ｎ ｇ ｆ ２ ０ ０ ７ ） 等都 证 实我 国股 市 中 存在 着 显 著 的规 模 和 账 化 的定 期 整 存 整 取 １ 年利率 ， 分 别 作 为 市 场 组 合 的 代理 指 面 市 值 比效 应 ， 国 内学者如汪 炜和周宇 （ ２ ０ ０ ２） ， 朱 国 宪和 标及无风 险利率② 。 为了避免新上市公司股价剧 烈变动对 何治 国（ ２ ｏ ０ ２ ） ， 杨忻和陈展辉（ ２ ０ ０ ３ ） ， 吴 世 农 与 许 年行 实 证 分 析 结 果 的影 响 ， 剔 除 了上 市 公 司 上 市 后 头 ６个 月 内 （ ２ ０ ０ ４ ） 等都 得 到 了相 同 的结 论 。 的股 价 数 据 。
我国股市波动影响因素分析
Ａｌ ｙ＝ ０ ０ ５ ９ ｎ ． １ ３ ９— ０ ４ ３ ３ Ａｌｘｌ ０ ２ １ ９ ｎ ２— ． １ ０ ３ ｎ ＋ ．１ ６ ３ Ａｌ ｘ
０ ２１ ９３ Ｕｔ一 １ ． ２ ６
先 分 别 对 ｌｇ 、ｏ ｘ 、ｏ ｘ ｏ ｙ ｌｇ ｌ ｌｇ ２进 行 Ａ ＤＦ 检 验 ， ｏ ｙ Ｌｇ、 ｌｇ ｌ ｌｇ ２均 是 一 阶 单 整 ， 原 始 数 据 的 残 差 进 行 Ａ Ｆ 检 ｏｘ、 ｘ ｏ 对 Ｄ
本 文 选 择 ２０ ０ ５年 至 ２ ０ 年 月 度 上 证 综 指 收 盘 指 数 ， ０９ 样 本 容量为 ６ ， 择样本从 ２０ Ｏ选 ０ ５年 开 始 而 不 是 选 择 更 多 的样 本 ， 因 为 ２ ０ 年 开始 ， 国 实 现 股 权 分 置 改 革 ， 市 更 表 是 ０５ 中 股
５ 模 型 现 实 性 分 析 和 预 测 货币供 给增加 ， 率下调 ， 股市趋于上升 。 利 使 本 模 型包 含 了货 币 供 应 量 Ｍ１ 当 月 成 交 量 ， 与 我 国 ， 这 ２ ３ 市 场 因 素 ． 的 现 实 经 济情 况 及 股 票 市 场 的情 况基 本 相 符 。 股 票 作 为 一 种 特 殊 的 商 品 ， 股 价 的 走 势 自然 也 是 由 其 货 币供 给 量 Ｍ １ 股 市 的 影 响 也 是 显 著 的 。货 币 供 给 对 自身 的供 求 关 系 决 定 的 ， 由 股 票 的 总 量 和 股 市 资 金 总 量 即 增 长 ， 促 进 生 产 ， 进 经 济 发 展 ， 市 公 司 业 绩 ， 润 增 可 促 上 利 决 定 。 当股 票 的供 给 大 于 投 资 者 需 求 时 ， 价 会 下 跌 ； 股 股 当 加 ， 而使得投 资者 对股 票 的需 求 增加 ， 市 繁荣 ； 币供 从 股 货 票的供给小 于投资者需求时 ， 价会上 升。 股 给减少时 ， 会购买力 降低 ， 资也会 减少 ， 市陷入 低迷 。 社 投 股 ３ 实 证 研 究 方 法 的 确 定 但 模 型 中 ， 币 供 应 量 Ｍ １与 上 证 指 数 负 相 关 ， 因 可 能 是 货 原 本文从股 票价 格指 数 与整 个宏 观 经济 环境 角 度 出发 ， Ｏ 金 融 危 机 以 来 ， 证 指 数 大 跌 ， 货 币 供 应 量 Ｍ １ 然 ８年 上 而 仍 采 用 实 证 研 究 的 方 法 ， 用 月 度 时 间 序 列 数 据 ， 过 选 取 上 应 通 很高 ， 动性过剩 ， 时 ， 于 在全球 经济 不景气 的情 况下 ， 流 同 由 证 综 指 建 立 了多 元 线 性 回 归 模 型 ， 析 出影 响 股 市 波 动 的 分 中 国 仍 保 持 经 济 基 本 面 良好 ， 得 国 外 热 钱 流 人 ， 高 货 币 使 在 主 要 因 素 。选 择 上 证 Ａ 股 月 均 指 数 （ 作 为 研 究 的 目标 ， Ｙ） 供 应量的情况下 ， 市低 迷 ， 而数据偏离理论 情况 。 股 继 是 因 为 在 我 国 ， 圳 证 券 市 场 股 票 价 格 指 数 与 上 海 证 券 市 深 股 市 成 交 量 对 股 市 的影 响 是 巨 大 的 ， 交 量 大 ， 量 资 成 大 场 价格 指 数 具 有 很 强 的 相 关 性 ， 市 综 指 走 势 极 为 相 似 ， 两 而 金 人 市 ， 促 进 股 票 的交 易 ， 进 股 市 的 繁 荣 ； 交 量 小 ， 会 促 成 股 上证综 指更具有广 泛的代表性 。 市 成 交 低 迷 ， 市 自然 也 低 迷 。 股 主要思路及方 法 为 ： 先 ， 集 数 据 ， 定样 本 ； 次 ， 首 收 确 其 选 择 确 定 可 能 会 影 响 股 票 价 格 的 主 要 因 素 ； 次 ， 用 参 考文 献 再 运 ｅ ｉ 软 件 进 行 回归 分 析 ， 立 多元 线 性 回归 模 型 。 ｖｅ ｗｓ 建 ４ 模 型 的 建 立
金融学专业股市波动的模型
金融学专业股市波动的模型金融学专业涉及到对股市波动的研究和预测，通过建立适当的数学模型，来解释和预测股市的行为。
这些模型可以帮助投资者和金融机构在决策过程中取得更好的效果。
本文将介绍几种常见的金融学模型，以及它们在解释股市波动中的应用。
1. 随机漫步模型随机漫步模型是描述股市波动的最简单模型之一。
该模型假设价格的变化是无规律的，具有随机性。
根据这个假设，股价的涨跌是随机的，不受任何信息或因素的影响。
随机漫步模型的一个著名案例是布朗运动模型，该模型假设股价的变化是由无穷个微小的独立事件组成的。
尽管随机漫步模型比较简单，但它提供了对于股市价格变化随机性的最基本认识。
2. 平均回报模型平均回报模型是一种基于过去股市数据的统计模型。
该模型主要关注股市长期的均值和方差，并通过计算过去一段时间的平均收益率来估计未来回报。
这种模型基于假设，认为股市的回报率存在均值回归的现象，即如果股市过去的回报率高于其长期平均水平，那么未来的回报率很可能会下降。
平均回报模型对于长期投资者来说是一个重要的参考工具。
3. 资产定价模型资产定价模型是金融学中的重要理论之一，也被广泛应用于股市波动的研究。
其中最著名的是资本资产定价模型（CAPM）。
CAPM基于投资组合理论，通过考虑资产的系统风险以及市场的回报率，来计算股票的预期回报率。
该模型认为，股市的波动主要受到市场的整体风险以及该股票与市场之间的相关性的影响。
资产定价模型为投资者提供了一种计算股票的风险和回报关系的工具。
4. 随机波动率模型随机波动率模型是一类用于描述股市波动率变化的模型。
它们假设股市波动率不是固定的，而是随着时间的推移而变化。
其中最著名的是著名的恒河模型（GARCH）。
GARCH模型通过建立一个随机变量序列，来描述条件方差的变化。
这种模型能够捕捉到股市波动率的聚集效应，即过去的波动会影响未来的波动。
随机波动率模型在金融学中得到了广泛应用，对投资者进行风险管理和波动率预测具有重要意义。
股市过度波动回归方程模型构建及影响因素
通过上述运算，我们整理得到以下结构方程模型 F1=7.87*10^(- 7)*V5+0.026*V6+0.0021*V7
空机制，拓宽投资渠道；发展机构投资者，加强投资者教育；扶持中小企业，掌握大宗交易谈判权。
[关键词] 股市波动；回归方程；影响因素
[中图分类号] F830.91
[文献标识码] B
一、我国股市过度波动的存在性描述
我国股票市场经历了 20 多年的发展，规模不断扩 大，并且其影响力与日俱增。伴随着我国股票市场的繁荣 发展，股价过度波动现象成为焦点。2005 年 6 月，上证综 指仅为 998 点，而 2007 年 10 月高达 6124 点，两年间涨 幅超过 500%；而后连续下跌，在近半年的时间里跌幅过 半。仅 2010 年 3 月，上证综指下跌 20.14%，创下了 95 年 以来的当月最大跌幅，这样大幅上下波动在主要国家的 股票市场都是罕见的。并且通过查阅文献资料，根据国内 外对于宏观经济、政策和重大事件、市场联动效应和股票 交易和股价交易等方面的研究，能够说明我国股市一定 程度上存在过度波动现象。
图 1 解释的总方差 在此，提取三个主成分，分别命名为 F1，F2，F3。并计 算成分矩阵，发现其成分分配存在差异有所不同,因此对 成分矩阵进行旋转，旋转成分矩阵如图 2。 以 0.5 为界，提取主成分相关性强的指标。由于因 子载荷的统计意义是第 i 个变量与第 j 个公共因子的 相关系数即表示为 Xi 依赖 Fj 的比重 ，所 以 ，V5、V6、
项 薇，李 骏，缪 苗：股市过度波动回归方程模型构建及影响因素分析
图 2 旋转成份矩阵
图 3 市场情绪因子方程线性回归分析图 V7、V9 对于 F1 的相对重要性较高，类似的，V1、V3 对 应 F2，V2、V4、V8 对应 F3，其他指标的依赖程度相对 较小，因此，在构建结构方程模型时将相对重要性不高 的成分省略。
上证综指影响因素实证分析
上证综指影响因素实证分析【摘要】本文主要通过对上证综指影响因素的实证分析，探讨了宏观经济因素、政策因素、行业因素和市场情绪因素对于上证综指走势的影响。
文章首先介绍了上证综指的构成，然后分析了不同因素对指数的影响机理。
研究发现，宏观经济因素和政策因素是影响上证综指最为重要的因素，而行业因素和市场情绪因素也对指数有着显著的影响。
综合分析各项因素的作用，展望未来研究方向并对影响因素进行总结，为投资者提供更准确的市场预测参考。
本研究对于理解上证综指的走势规律具有一定的指导意义，也为相关研究提供了重要的实证依据。
【关键词】上证综指、影响因素、实证分析、构成、宏观经济、政策、行业、市场情绪、综合分析、未来研究、结论总结1. 引言1.1 背景介绍上证综指作为中国股市的重要指标，其波动对投资者和市场都具有重要意义。
研究上证综指的影响因素有助于我们更好地理解股市波动的原因，从而做出更准确的投资决策。
本文旨在对上证综指的影响因素进行实证分析，探讨宏观经济、政策、行业和市场情绪等因素对上证综指的影响，为投资者提供更多的参考信息。
通过对这些影响因素的分析，我们可以更好地把握股市的走势和投资机会，提高投资决策效率。
本文也将对未来研究方向进行展望，为相关研究提供参考。
通过本文的研究，可以为投资者提供更多的决策依据，为中国股市的稳定发展做出贡献。
1.2 研究目的研究目的是通过对上证综指影响因素的实证分析，深入探讨不同因素对股市指数的影响程度和稳定性，为投资者提供科学合理的投资建议。
通过具体分析宏观经济因素、政策因素、行业因素和市场情绪因素对上证综指的影响，可以更好地把握股市波动的规律，降低投资风险。
本研究还旨在为相关监管部门提供策略建议，促进资本市场的稳定发展。
通过深入研究上证综指的影响因素，可以为投资者提供更准确的判断依据，帮助他们在股市投资中获得更好的收益。
通过本次实证分析，也可以为进一步研究股市指数的波动提供经验和方法，促进股市研究领域的发展。
股市过度波动回归方程模型构建及影响因素分析
空机制 ， 宽投 资渠道 ； 拓 发展机构投资者 ， 强投 资者教育 ； 加 扶持 中小企业 ， 掌握 大宗交 易谈判权。 【 关键 词】 股 市波动 ； 归方程 ； 响因素 回 影
拒绝原假设“ 变量互不相关”因此， ， 可以进行主成分分析。
３ 同度 、 ． 共 方差贡 献率和 因子载荷矩 阵。结 果显示说 明大部分 所含变量 的方程 能够被 主成分解 释 ８％ 者以 ０或
二、 股市波动影响因素的实证分析
（） ＿ 指标 的选 取 一
上。下图给出主成分能够解释的原始变量所蕴含信息的
率和新增 股票开户数 目来反 映投资者情 绪波动效 应 。
运 用 上证 指 数 ２ ０ ０ ６年 １月 至 ２ １ 年 １ 的月 度 ０１ ２月
４ ５ ‘
７ 日 口
， 。２ ｌ￣１ ’ ＇ ．７ ７ ６ ７＇ Ｉ・１ Ｄ ２ ７ ｏ ８ ３ ４ ４Ｉ＂３ ７ Ｂ ２ ０ ｇ ｏ
以来 的当月最 大跌 幅 ，这 样大 幅上下 波动在 主要 国家 的
２ ． 主成分 使用 条件 的检验 。主成分 分析法 的使用前 提是各个 变量之 间必 须有相关 性 。运用 ＳＳ １．软件对 Ｐ Ｓ９ ０ 于变量指标进行 Ｋ ＭＯ和 Ｂ ｒ ｔ ａｔ ｔ ｌ 检验 。在 Ｋ Ｏ统计 中对 ｅ Ｍ
Ｖ１ Ｖ９ 一 。
、
我国股市过度波动的存在性描述
我 国股 票市 场经 历 了 ２ 多年 的发展 ，规 模 不断 扩 ０ 大 ， 且其影 响力与 日 并 俱增 。 随着我 国股票市场 的繁 荣 伴
发展 ， 股价过度 波动现象 成为焦 点。２ ０ ０ ５年 ６月 ， 上证 综
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我国股市影响因素模型分析摘要：2007年3月18日，央行继1993年以来第6次提高人民币利率，这次加息后，我国的股市不但没有下跌，反而一路上扬，似乎与理论相背。
对此现象本文对股市的影响因素进行了分析，并在此基础上，做了影响股市的多因素模型。
通过模型分析，本文认为要维持我国证券市场持续、稳定、健康地发展，一定要完善我国的外汇市场和资本市场，为证券市场提供一个良好的外部环境和内部环境。
关键词：市场流动性过剩;人民币升值;加息我国资本市场有其特殊的运行机制，为使资本市场与国际接轨，我国已经采取了一系列改革措施。
2005年开始的股权分置改革到目前为止已基本完成；同年7月，我国也已进行了人民币汇率制度改革，由以前的固定汇率制度到现在有管理的浮动汇率制度。
再看我国股市的发展状况，从2006年以来，我国沉迷了多年的股市进入了一个大牛市，即使2007年3月18日的人民币利率的提高也没有影响到股市的上涨。
以下笔者就想对我国的股市做一下研究分析。
从理论上来说，利率上升时，股票价格下降；利率下降时，股票价格上升。
利率是影响股票价格的重要因素。
福建师范大学经济学院夏春光在《我国股市波动的利率效应》一文中，从实证研究角度，收集了上海综合股票指数从1991年4月到2002年2月的波动情况。
最后他得出的结论是：从利率调整的短期股市效应看，股市对升息的反应更为敏感，同时降息的股市效应有逐渐增强的趋势；不同时期的利率调整，对股市的中长期波动影响存在极大的差异；调息前股指的运行态势，深刻影响着利率效应的发挥。
一般而言，升息属利空因素，会促使股指下跌；降息属利多因素，可使股指上升。
而从1993年5月以来的第六次加息，我国的股市不但没有下跌，反而一路上扬，在随后的交易日更是连续上涨。
出于多方面原因所采取的加息政策，它对股市的影响并不像我们想的那样简单，第六次加息甚至与理论结果相反。
这并不能说明理论不正确，而是股票市场受到多方面因素的影响，本文把这些因素归为以下几类。
一、股市的影响因素（一）市场流动性过剩流动性过剩，简单地说，就是一个经济体中的货币（一般指广义货币，即现金加银行存款）存量超出了正常经济运行所需要的水平。
从种种指标来看，中国的流动性过剩的确存在。
从最常用的衡量流动性的指标M2（广义货币）与GDP的比率来看，这一指标2006年高达165%（按照2006年底数字，GDP为20.9万亿元，M2为34.6万亿元）。
另外一个指标是中国广义货币存量与证券市场市值的比值，根据中金公司的研究，这一比值高达5，在世界各国中也是名列前茅。
此外，央行常用的判断流动性是否过剩的指标就是商业银行系统里的存款数量是否远远大于银行的贷款数量，在中国，这一指标又表现为目前银行系统中存在着大量的超额准备金。
商业银行聚积大量存款，没有转为贷款或其他正常投资性资产（李稻葵，2007）。
就外部失衡来说，2005年以来的进出口顺差以及大量游资进入银行体系产生存款增加。
在我国强制性结售汇制度下要求有同样多的央行票据来抵消快速增长的双顺差，造成了超额的货币供给，从而导致国有银行流动性泛滥。
这种流动性由于具有内在性，不能被央行控制，也不是央行货币政策有意使然。
也就是说，只要人民币汇率机制没有真正形成，这种外汇占款对国内银行的流动性冲击必然会产生。
一般而言，流动性过剩会造成行业资金过剩，在目前投资方向不多以及对海外投资抑制使得大量资金流向我国的股票市场，可能造成空前的牛市，再加上非理性投资者的存在，追涨杀跌的行为带来股市更大的泡沫。
（二）利息从理论上来说，利率上升时，股票价格下降；利率下降时，股票价格上升。
利率对股价的影响机制可以从三方面来考虑。
1.利率决定股票的理论价格。
从股票内在价值决定模型中的贴现模型（下式）可以看出，当利率上升时股票的理论价格下降；反之亦然。
2.利率对上市公司经营业绩的影响。
利率上升，将加大企业的财务成本和机会成本，导致企业盈利下降，分红减少，影响到上市公司的经营，进而影响到对该公司未来的估值，使得股价下跌。
3.利率对资产组合的投资替代效应。
利率变化会改变投资者在股票和银行存款、债券之间的选择，改变资金的流向和流量。
利率上升时，投资者倾向于将资金投入债券和银行存款，减少对股票的投资，使得对股票的需求下降，进而导致股价下跌。
4.就我国现阶段而言，利率对股市的影响还有一个特殊的方面就是人们对加息幅度的预期远大于这次加息幅度。
我国GDP一直保持着快速的增长势头，对外贸易方面也始终保持着顺差，银行存贷款增长迅猛，体现某种经济过热的迹象。
由于人们预期利率的进一步上升，使得投资者更愿意将资金投向银行和债券，股市下跌。
（三）人民币升值压力除FDI之外，大量国际游资在人民币升值预期下流入我国，从一定程度上导致外汇储备增加以及境内流动性过剩的加剧。
人民币升值预期最早形成于2002年12月，并在2003年第四季度和2004年第四季度两次升温，升值压力不断积聚（韩剑、徐震宇，2006）。
在人民币升值不断增强但又不确定的情况下，非FDI资本流入表现出很强的波动性，其规模大小与升值预期的强弱明显正相关。
境外热钱在人民币升值利益的驱动下，不断涌入国内，引起我国外汇储备过度增长，并且加剧了人民币升值的压力。
这些资金涌入股市，造成对股票的需求增加，股市泡沫堆积，股价上涨。
二、多因素模型之前有学者（李凯,隋欣,邢文祥,2001）在做股市泡沫模型时考虑了GDP增长率、货币供应量的变化率、利率变化率3个因素与股市的关系。
在此笔者想对模型做一下改进，得到如下模型：K1—外汇储备对股价的变化率K2—人民币利率对股价的变化率K3—超额货币供给变化率对股价的变化率K4—人民币对美元汇率对股价的变动率外汇储备变化率作为外部原因导致流动性过剩的衡量指标；（?驻Mt-?驻CPIt-?驻GDPt），超额货币供给变量（朱庆，2006），作为内部原因导致流动性过剩的指标；以人民币对美元的汇率变化作为人民币升值压力的指标；利率上调作为银行存款对证券投资的替代的指标。
本文选取从2001-2007年3月中国统计年鉴上公布的各月数据，部分数据只公布了季度指标，故稍作调整。
通过matlab软件做多元线性回归分析，这里做的是逐步回归。
首先，在初始模型中取全部自变量Stepwise（X，Y），得到图1 stepwise plot 和表1 stepwise table。
表1 Stepwise Table图Stepwise Plot中4条直线都是虚线，说明模型的显著性不好。
从表Stepwise Table中看出变量x2,x3的显著性最差。
在图stepwise plot中点击直线2和直线3，移去变量x2和x3。
图2 Stepwise Plot表2 Stepwise Table移去变量x2、x3后，模型具有显著性。
虽然剩余标准差（RMSE）变化不大，但是统计量F值明显增大，因此新的回归模型更好。
对变量y和x1,x4作线性回归，[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)，得结果（见表3）：P＜0.05，可知回归模型成立，故最终模型为：y=-0.0116+0.3935x1+10.4999x4（3）此模型的结论与第6次加息的结论一致，即我国股市受利率影响不显著。
我国股票指数与外汇储备和人民币汇率呈正相关关系。
外汇储备增加，股指上升；人民币升值，股指上升。
虽然这个模型所选择的变量过于简单，而且所作的是线性回归，但是也给了我们一些启示与思考。
在本文所选取的4个变量中，利息变量与超额货币供给变量被从模型中移出，分析得出这两个变量对我国股市影响的显著性较差。
而剩下的两个变量分别是外汇储备变量和汇率变量，这两个变量对我国股市有显著性影响。
三、我国现阶段存在的问题及启示从外部环境来看，外汇储备过高，加大了人民币升值压力，影响对外贸易，诱使投机资本进入国内进行套利套汇活动，又导致了外汇储备虚增，使得国内资本市场风险隐患聚积；高额的外汇储备改变了货币供应机制，一定程度上加大了通货膨胀的压力，影响我国货币政策的独立性。
外汇占款是我国基础货币投放的主体部分，随着外汇储备的增加，中央银行为维持汇率只能采取被动冲销措施，导致基础货币量增加；外汇储备的增加也使我国面临更大的汇率风险。
随着人民币升值压力的高涨，占据我国外汇储备绝大部分的美元相对贬值，使外汇储备严重缩水，我国蒙受巨额损失（谈明明，陈立俊，2006）。
从本质上来说，这些是由于我国的汇率制度不完善，虽然人民币汇率已经是可管理的浮动汇率制度，但是汇率可波动的幅度较小，没有从根本上改变以前固定汇率制度，以及不完善的结售汇制度、中央银行可供操作的货币政策工具有限等原因所致。
从证券市场自身的制度来看，多年来的股权分置造成我国股市价格悬空, 蕴涵系统性风险, 影响投资者信心。
股权分置格局下, 股票定价除包含公司基本面因素外, 还包括2/3股份暂不上市流通的预期。
对于单个公司来说, 由于其大部分股份不能流通, 致使上市公司流通股本规模相对较小, 易于受投资机构操纵, 股价波动较大和定价机制扭曲。
解决股权分置问题在一定程度上是恢复资本市场的固有功能, 即价格发现功能和对上市公司行为的市场约束功能。
同时, 解决股权分置问题也有利于国有资产的保值增值以及国有资产管理体制改革的深化,有利于稳定市场预期, 有利于资本市场创新和国际化进程。
就加息来看，其控制投资抑制经济过度增长、挤压股市泡沫的效果可能并不大，反而会给我国带来一些负面影响，给人民币升值带来更大的压力，导致热钱涌入资本市场造成流动性进一步扩大、股市泡沫堆积。
因此本文认为就中国目前的情况来看，央行加息只能被看作是一种政策导向，央行发出的一个紧缩信号。
同时，中国股指期货的推出对于中国证券市场来说，无疑是一件影响极为深远的重大事件，其价格发现、风险分散和财富配置功能将从根本上改变A股市场长期以来只能单向交易的结构，进一步增加市场的广度和深度。
同时，股指期货的广泛运用，将提高市场参与者的风险管理能力，使投资者长期持股成为可能。
结论本文从股市受利率影响出发，研究了利率对中国股市的波动情况，发现我国股市受利率影响的效果不明显。
于是笔者就我们国家经济发展的现状，着重研究了几点影响股市的因素，用线性回归分析了各指标对股市的影响情况，最终得出两个显著性因素：即外汇储备和人民币汇率。
由于此模型收集的数据有限，而且所作的假设是线性关系，所以可能会出现一些偏差，但是也给了我们一些启示。
我国正处于市场经济的转轨时期，很多制度方面还不完善，为使我国经济发展更加平稳，就要有一个相对稳定的外部环境。
我们要逐步进行人民币汇率制度改革，加强外汇管理，增强人民币汇率灵活性，并积极慎重地推动利率市场化改革。