時間:2023-06-02 15:26:42
序論:寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隱藏在內心深處的真相,好投稿為您帶來了七篇股票投資相關理論范文,愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑,助力您的創作。
1.1培養各種能力培養大學生的創新能力
提升其對資金的判斷和使用能力,以及投資理財的能力。股神巴菲特說過,一生能積累多少財富,不是決定于你能賺多少錢,而是取決于你如何進行投資理財,錢找人勝過人找錢,要懂得錢為你工作而非你為錢工作。由此可見,投資理財的能力十分重要,而進行股票投資正是鍛煉在校大學生這一能力的最佳選擇之一。
1.2培養紀律性、執行力和應變的能力
股票投資不是隨意而為,而是依“計”而行,這個“計”便是投資操作策略。投資策略一旦制定,在環境沒有發生較大變化的情況下,應嚴格按投資策略執行,不能因個人的“好惡”、“恐懼”、“貪婪”而隨意改變操作策略,做到“該出手時才出手”。但是,股票投資又是依“勢”而為,這個“勢”一方面指股票具體運行的趨勢,另一方面指股票投資操作策略的環境,一旦這個“勢”發生了變化,具體的操作策略也就相應變化。通過在股票投資中依“計”而行和順“勢”而為的訓練,從而培養在校大學生的紀律性、執行力和應變能力。
1.3進行挫折教育
股票投資是一個高風險的投資,虧損現象時有發生,這就要求投資者能及時總結經驗,正確面對盈虧,保持平和的心態,這其中就包含了挫折教育。總之,投資股票對知識、能力、技能還是經驗和心理的要求均是全方位的、高標準的,那么在校大學生投資股票得到的鍛煉和促進也是全方位的,不僅能使在校大學生在“學中做”,更能促使在校大學生在“做中學”,做到“學”“、做”兼顧,相得益彰。
2在校大學生進行股票投資之弊
2.1有可能本末倒置或舍本
逐末在校大學生的主要任務是學習,學習專業知識和與其相關的知識,學習專業技能,鍛煉各方面的能力,學習做人和做事。這種學習是全方位的,也應該是高標準的,在校大學生的主要精力和時間也應該放在這些方面,而投資股票只是其中很小的一部分,是一種業余愛好和學習。如果認識不到這一點,把主要精力和時間放在股票投資上,甚至在上課的時候也研究股票和進行股票投資操作,那就是本末倒置。
2.2有可能影響生活
大學生投資股票的資金來源渠道較單一,余錢較少,部分同學甚至還是用生活費進行投資,因而抗風險能力不夠強;加之自己的專業知識有限、經驗欠缺,分析篩選股票以及操作的技術有可能不夠成熟,因而發生虧損的可能性較大。一旦虧損,就有可能對學生的生活造成影響。
2.3有可能使個別在校大學生形成拜金主義
大學生在校期間不僅是學習專業知識和技能及相關知識、培養自己各種能力的階段,同樣也是思想意識逐步成熟的階段。如果在這個階段只想著進行股票投機,久而久之就可能形成盲目崇拜金錢、把金錢價值看作最高價值、一切價值都要服從于金錢價值的思想觀念和行為,而“以義為先”的我國傳統美德就可能在其意識和行為上消失,從而形成拜金主義的思想意識等等。
3解決問題的辦法
(1)利用課余時間積極學習股票投資的理論知識、技能及相關知識,如股票投資的趨勢理論、K線和均線知識、主要技術指標知識、股票篩選、分析、買賣知識和技能等,以及學習信息的收集和分析的方法,學習宏觀經濟學、管理學、計算機操作和簡單編程知識、財務報表的分析方法等,儲備投資股票的知識與技能。
(2)可以在校內成立投資協會,愛好股票投資的同學一起交流學習,并與校外證券公司長期合作,邀請投資理財專家定期到校園舉辦講座,帶來股票最新資訊,教同學們該如何分析、篩選、買賣股票等。
(3)在平時,大學生可以用股票交易軟件進行股票的篩選分析并進行模擬買賣,這樣不僅能避免不必要的經濟損失,還能學習股票投資的知識和技能,又盡可能地不影響課堂學習。
(4)成立興趣小組,集資實戰。成立興趣小組,各自進行小部分出資,制定出投資管理協議,并按協議進行分工合作、制定投資計劃、操作策略、分攤盈虧、交流和總結等等。這樣,每一個人出資少,即使投資失敗,也不至于嚴重影響生活;大家分工合作,每個人花的時間也少一些;同時,不僅可以鍛煉協作精神,培養投資管理意識,最重要的是能學習和提高實戰技能。
(5)利用暑假或者寒假進行投資操作,此時在校大學生不僅有充足的時間去分析大盤,研究股票,買賣股票,還能得到父母的資金支持,同時也不用擔心生活費用的問題。此外,除了學校引導和培養在校大學生的股票投資理念、方法外,家長和社會也應該關心和引導在校大學生形成正確的股票投資理念,要讓在校大學生明白:在校投資股票的主要目的是學習更多的理論知識,學習分析和解決問題的方法,培養各方面的能力和提高心理素質;投資股票不是簡單的投機,而是投資;追求利益是分階段的,大學生不應該把追求金錢放在首要位置,以學習為主,避免部分大學生形成拜金主義等等。
4結束語
[關鍵詞] 投資組合;均值-方差模型;因子分析
[中圖分類號] F620 [文獻標識碼] B
一、研究意義與研究方法
隨著我國市場經濟的進一步發展,股票投資已成為企業與個人投資的重點,而同時股票投資的一大特點是收益與風險并存。股票市場受多重因素影響,投資者應該用綜合的眼光分析上市公司的財務狀況和發展潛力,才能選擇收益大而風險小的上市公司進行投資。投資組合優化理論研究的是投資者在權衡收益與風險的基礎上最大化自身效用的方法,將這一理論聯系到實際中,探索如何分析公司的綜合實力,怎樣構造投資組合,有一定的理論和現實意義。
為解決此類經濟決策問題,本文將統計分析與投資組合理論相結合。中證100指數具有很多優良特性,其樣本股跨滬深兩大市場,覆蓋很多行業,許多指標均優于市場情況。本文選用中證100指數的樣本股作為最初待篩選的樣本。首先運用多元統計分析中的因子分析法對上市公司投資價值的多項指標進行了綜合分析,建立綜合評價體系,篩選出排名較高的上市公司的股票并建立股票池。再在股票池的基礎上,結合均值-方差模型等相關投資組合理論確定股票池中各個股票的投資比例。
二、樣本股上市公司綜合水平的因子分析
(一)指標選取
為能夠使指標比較全面地描述涉及到的上市公司的發展水平,選取多個方面的指標,包含有反映償債能力的指標(流動資產率),反映獲利能力的指標(總資產利潤率、凈資產報酬率),反映發展能力的指標(每股收益增長率、凈利潤增長率、凈資產增長率、總資產增長率、每股未分配利潤),和反映現金流量情況的指標(凈利潤現金含量)。數據為中證100指數樣本股的上市公司財務指標(2015年第一季度)。
(二)因子分析結果
首先進行KMO和Bartlett檢驗,結果說明相關矩陣并非單位矩陣,可以進行因子分析。
之后運用主成分方法提取公因子,提取四個公因子后,累計方差貢獻率為86.195%,可以較好地解釋總體方差,所以提取四個公因子。結合因子得分系數矩陣,計算各上市公司的四個因子得分后,按照相應的方差貢獻率進行加權平均,可得最終各公司的綜合評價得分。根據綜合因子得分對100個上市公司進行排序,取前10個公司股票建立股票池。結果如下:
表1 前十位上市公司綜合得分排名
三、股票投資組合構造
(一)均值-方差模型理論概述
本文沿用Markowitz所創建的資產組合選擇問題的框架,建立相關模型,以構造股票投資組合。Markowitz確立了證券組合預期收益、風險的計算方法和有效邊界理論,建立了資產優化配置的均值-方差模型:
目標函數: min σ■■=∑∑ωiωjσij
RP=∑ωiri (1)
假設條件: 1=∑ωi,ωi≥0 (允許賣空)
1=∑ωi,ωi>0 (不允許賣空)
其中,RP為投資組合收益,ri為第i支證券的收益,ωi、ωj為證券i、j的在投資系組合中的權重,σ■■為投資組合方差,即資產組合的風險,σij為證券之間的協方差。公式表明,在限制條件下求解ωi證券收益率,使組合風險σ■■最小。其經濟學意義是,投資者可預先確定一個期望收益,通過上式可確定投資者在每個股票上的投資比例,使其總投資風險最小。
(二)基于均值-方差模型的股票投資組合構造
為了分散風險,我們需要把資金投資在不同的證簧希也就是建立股票投資組合。模型數據選取的是上述10支股票2015年第一季度的日收盤價,運用下述公式計算日收益率:
收益率=(當日收盤價-前日收盤價)/前日收盤價
并進一步求得這10支股票日收益率的均值、方差、標準差和方差-協方差矩陣。
考慮到收益的穩定性,本文采用每支股票日收益率均值作為預期收益率。假設RP為組合收益,ri為第i支股票的收益,ai、aj為證券i、j的投資比例,為組合投資方差,為兩支股票之間的協方差。根據均值-方差模型,并允許賣空,建立以下方程:
目標函數:min σ■■=∑∑aiajσij
RP=∑airi (2)
假設條件:1=∑ωi,ωi≥0,
運用Lingo求得最優解:
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
預期總收益:RP=0.0032
上述結果表明,在10支股票組成的股票池中,該投資組合要達到投資風險最小的同時收益最大,應把21.81%的資金用于投資貴州茅臺,7.75%的資金用于投資招商證券,25.39%的資金用于投資云南白藥,3.28%的資金用于投資比亞迪,23.64%的資金用于投資海天味業,18.13%的資金用于投資海瀾之家。結合上述相關收益率統計量可以看出,貴州茅臺的平均收益率雖然較低,但方差最小,可以保證比較穩定的收益;海瀾之家的平均收益率最高,且方差也處于較低水平;其他篩選出的4支股票均屬于在股票池中收益率較高且方差較小的股票。
四、投資組合評價
(一)Jensen指數
Sharpe在Markowitz證券投資組合理論的基礎上,提出了資本資產定價模型(CAPM)。他在完全市場的假設下,建立了均衡狀態下的期望收益率ri與β系數βi之間的關系,這一關系式表示為:
ri-rf = βi(rm-rf) (3)
其中rf是無風險利率,rm是市場的期望收益率,βi是公司i的β系數,稱為系統風險,ri是公司i在均衡狀態下的期望收益率。CAPM給出了在均衡狀態下公司i的期望收益率和它的β系數之間的關系。β系數正好就是公司的期望超額收益率與市場組合的期望超額收益率之比,β越大從而公司的期望超額收益率也越大,同時系統性風險越大。
β系數的計算公式為:
β=Cov(ri,rm)/Var(rm) (4)
其中,Cov(ri,rm)表示i第證券和市場組合的協方差。由于ri、rm都是預期的收益率,是隨機變量,因此只能通過適當的模型來估計βi。公式(3)是一個線性關系,可以用下面的線性模型來描述真實的市場:
ri,t=αi+βirm,t+εi,t, t=1,…,T (5)
其中εi,t,t=1,…,T是一列獨立同分布隨機變量,εi,t~(0,σ2(εi)),σ2(εi)是常數,不依賴于時間t,這樣就可以運用最小二乘方法估計出(3)式中的β系數。
首先,利用上述模型估計出投資組合的β系數。由于中證800指數綜合反映滬深證券市場內大中小市值公司的整體狀況,本文選用中證800指數計算收益率來代表市場收益率。利用計算整理好的市場收益率和上述股票投資組合的平均日收益率(2015年第一季度數據),進行經典計量回歸,回歸方程報告式為:
rt=-0.000440+0.423374rmt (6)
其中,β系數為β=0.423374。β系數小于1,證明此資產組合為防御性的資產組合。
其次,根據證券市場線(SML)計算投資組合的期望回報。期望回報計算公式為:
ER=rf+(rm-rf)×β (7)
投資組合的期望回報反映了市場的平均回報。其中,無風險利率rf由銀行三個月定期存款年利率基準利率(換算為日利率)代替。代入數據得到,ER=0.000509。
再次,計算投資組合實際平均回報和期望回報之間的差異,即:
Jensen=rp-ER (8)
其中,rp為期望收益率,本文將期望收益率定為加權平均收益率。代入數據可得,Jensen=0.003180。由于投資組合的Jensen指數大于0,說明該投資組合的風險回報率高于市場的平均風險回報率,表明其業績是比較優良的。
(二)Treynor指數
Treynor指數用RVOL表示,也是利用SML為業績評估構建一個基準組合。計算一個投資組合的收益波動比率,需要用組合的平均超額回報率除以其市場風險,公式如下:
RVOL=(rp-rf)/β (9)
其含義是指投資組合承擔每個單位的市場風險所得超額收益。Treynor指數比較的基準是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,說明此投資組合承擔每個單位的市場風險所得回報高于大盤,其業績優于市場的總體表現。
[參 考 文 獻]
[關鍵字]:CAMPβ估計股票投資決策
一、股票的投資決策是投資者通過投資股票獲取收益非常重要的一環,而股票本身價值是決定是否購買參考依據,顯然如果我們知道股票的價值,買賣決策將非常簡單,股票價格低于其價值則買入,反之則賣出。然而現實是股票的價值評估是非常困難的事,研究中各種股票價值評估的模型存在各種各樣的缺陷,缺乏實用性。所以在股票市場的實際投資決策時,我們往往通過研究影響股票價值的一些簡單因素作為股票投資的依據,并且可獲得較高的投資回報率。基于會計信息對β估計在股票投資決策有非常重要的作用。
二、CAPM模型簡介
CAPM模型是對風險和收益如何定價和度量的均衡理論,根本作用在于確認期望收益和風險之間的關系,揭示市場是否存在非正常收益。一個資產的預期回報率與衡量該資產風險的一個尺度——β相聯系。模型形式如:ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)
其中ri,t為t時刻股票i的必要回報率,rf,t是t時刻的無風險利率,rm,t為t時刻的市場組合收益率,β為企業風險系數。在實際運用中,β一般用市場模型估計:ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t回歸得到的bi即是β的估計值。
三、基于β估計的股票投資決策
按照市場模型得到的β代表資本市場對企業風險的度量,但這個度量并不一定準確,如果有更好的方法估計出更準確的β,成為優勢β。當優勢β大于市場β時,說明市場確認的折現率過小,市場按較小折現率得到股票價格理應過高,則賣出該股票;反之,則買入。我們可以利用會計數據并結合市場模型來估計β能得到更精確的β值。
由于企業財務杠桿與風險有關,我們可以用下式來估計企業的風險:
其中βv,i,βB,i,βs,i分別是企業風險、債務風險和股東權益風險,V,B,S表示企業市值、債務市值和股票市值。
在不考慮稅收的情況下,企業的價值與企業資本結構無關,這意味著βv,i與財務杠桿■無關,所以財務杠桿指數的增大不會改變βv,i,但會增大βs,i。
除了財務杠桿外,經營杠杠也是β估計的一個很重要的因素。經營杠桿指固定成本與變動成本的比率。從會計數據計算出的經營杠桿越大,企業風險β也越大。
Ball與Brown是利用以下模型估計會計β:
Ai,t=gi+hiMt+?著i,t
其中,Ai,t為i公司會計收益在t年的變化數;Mt為t年會計收益市場指數的變化數;hi為會計β的估計值。Ball和Brown(1968)研究結果表面無論是經營收益、凈收益,還是歸屬普通股的收益,兩個β的都具有較高的相關性。
Beaver、Kettler和Scholes(1970)(記為BKS模型)為了考察會計變量是否可以用于預測下一期的市場β,利用橫截面資料對下列模型回歸:
其中,bi為當期用市場模型估計的企業i的風險β;Wk,i為企業在當期的第k個會計變量,它們可以是股利分配率、財務杠桿、收益變動方差、會計β等。
運用所得到的估計系數(C)和企業的會計變量(W)數據,就可以估計出非企業的風險系數。就可以比本期市場模型β的估計更精確地預測下期市場模型的β。國外許多研究表明建立在會計變量基礎上的預測模型能比完全依賴于市場模型提供更精確的下一年市場風險的預測。
四、國外的相關研究成果
Hamada(1972)以紐約證券交易所上市的304家公司為樣本的實證檢驗表明財務風險與市場β之間存在顯著的正的相關性。Mandelker和Rhee(1984)以1957年-1976年間的255家制造業企業為樣本對這一假設重新驗證,表明每個組合的市場β與財務風險存在顯著的相關關系。其解釋是由于回歸建立在組合的基礎上,使得變量的測量誤差變小,相關性提高。
Lev(1974)的研究也表明營業風險與市場風險之間存在相關關系。他以1949年-1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明,營業風險越高,市場β及股票收益率方差越大。
Eskew(1970)考慮到β的非靜態性,以改進的β預測模型,與以會計變量為基礎的預測模型對比,發現會計變量預測模型更優越。而Rosenberg和McKibben(1973)發現,將市場β與會計變量結合起來可以大大提高對未來市場β的預測能力。
關鍵詞:大數據;股票投資;模型優化
中圖分類號:F830.91 文獻識別碼:A 文章編號:1001-828X(2016)016-000-01
引言
隨著大數據時代的到來,數據科學成為了現代社會技術創新和投資火熱的一個領域;由于大數據和互聯網金融的不斷發展與成熟,大數據技術在股票投資方面也逐步被應用,面對股票交易的K線圖等圖表信息,要想在股市中立于不敗之地,需要有正確的理論來指導,并做出正確的投資策略[1]。
一、投資方法的研究現狀
最早由美國人Stannloy等人在1992年開發了AI系統,其通過運用聚類方法、分類和可視化技術等方法,來尋找單只股票的最佳投資時機。2005年,Dose 和 Cinacotti[2]研究了利用時間序列聚類分析的隨機優化方法來選擇股票進行投資。結果表明聚類在降低噪聲和文件預測方面起了重要作用。2009年Fenu,G[3]利用云計算技術設計了一個實時金融系統。該系統實現了股票宏觀的分析,能夠預測金融市場的變化。武金存[4]等人在2011年利用相關數據挖掘的方法,對指數化投資組合優化進行比較研究,有著其獨特的優勢的理論。
二、從股市中獲取信息
目前證券市場上市公司數目眾多,每天能產生大量的交易數據,如:股票的交易價格,上市公司財務信息,股票交易的K線圖等圖表信息。如果能用一定的算法或處理數據的技術,有效的挖掘出蘊藏在其中的規律,充分利用股票交易信息以及上市公司財務數據,幫助投資者在短時間內把握股價的估值水平,從而對投資者進行價值投資建議。
三、投資方法的探索
在信息化時代的今天,信息技術對人們的日常生活起到了必不可少的推動作用,把飛速發展的信息化技術應用于股票投資方法的探討中,利用所能收集到的股市信息,用優化和數理統計的方法來進行規律的分析,找到其變化規律,從而進行正確的投資。對此,我們可以用傳統的手段建立其數學模型進行分析,接著對模型進行修正和優化,達到對股市走勢進行預測的目的。在大數據時代,我們將原有的方法與大數據和云計算技術進行結合,運用大數據處理算法,從而達到對股票的正確投資。
在日常生活中,我們可以做到門不出戶進行交易,網絡給我們帶來了太多的便利,我們可以收到淘寶網基于數據統計進行的商品推廣,也可以瀏覽其它事物所產生的海量數據,人們需要對海量數據進行挖掘和應用,從而產生了新理念和新思維,股票投資成為了新的學問;對云計算技術在模型建立中進行應用,可以將海量數據代入模型進行走勢的修正,用計算機程序進行編程,從而探索股市的正確投資方向。
四、建立模型的方法
對于現代的數學預測模型,模糊模型和神經網絡模型是兩種較為智能化的方法,可利用其尋找股市變化的規律。對于所繪制的圖像,可以用相關分析方法進行處理,運用云計算和大數據技術對模型進行不斷修正,從而達到預測的目的。
對于數據的分析,可以采用一些分析方法進行指標的分析,然后對變量進行處理,之后對模型進行優化和改進,從而進行股市投資策略的分析。在大數據的背景下,我們也可以對計算程序進行優化,將并行處理的技術用在其中,從而減少程序的運行時長,便于迅速做出投資方向的判斷。
五、結語
通過大數據和云計算技術的應用,對現證券領域擁有大量的數據資源進行開發,建立出對股票投資預測的模型,從而實現正確的投資。新時代、新背景下的投資方法需要人們繼續不斷探索。
參考文獻:
[1]彭濟敏.程序化交易方式在股票交易中的應用[D].吉林大學,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.
【關鍵詞】證券投資基金 投資行為 中國股市 股市波動性
眾所周知,增強中國股票市場運行的穩定性,不僅是我國投資者最大的期望,還是促進我國金融體系健康發展的和運行的重要動力。股票市場的波動性與否與國家宏觀經濟的發展變量和微觀主體的各種投資行為都存在著緊密的關聯。在經濟市場的發展中,證券投資基金的行為與股票市場的變動性存在著相互作用,市場發展的狀況決定了投資者的證券投資基金的行為。相對的,證券投資基金的行為也必定會對股票市場的穩定性產生相對的影響。
一、研究證券投資基金投資行為對中國股市波動性影響的意義
自上個世紀九十年代起,我國股票市場就得到了迅猛的發展,因而投資者選擇股票投資基金的行為也隨之上升,而這一系列的發展變化都對國際金融的體系乃至全球的經濟市場造成了巨大的影響。各國在發展證券市場的過程中,為抑制股票市場投資者的過度投機、化解市場存在的各種風險、引導人們建立長期的、理性的投資價值觀因而開始選擇股票投資基金的行為來增強股票市場的穩定性。然而,在實際的運行和操作中,效果并不十分理想。投資者一旦作出錯誤的股票投資基金決策,就有可能為所有基金的持有者帶來巨大的經濟損失,甚至還會引各種社會問題、經濟問題、宏觀經濟體系的風險問題等。例如,美國“新經濟”誕生的納斯達克指數在反復飆升與下跌的過程中,以及亞洲、墨西哥、俄羅斯等國家的金融危機中,證券投資基金這一投資行為都股票市場的變化起到了強大的催化作用,因而這種投資方式會對任何一個國家的金融體系產生強烈的影響和沖擊作用。
近年來,隨著我國股票指數的大力攀升,中國基金業的發展規模也得到了巨大的提升和躍進。以證券投資基金為首的投資者或是相關機構正逐漸占據著金融市場的主導地位,因而其未來的發展也必定影響著我國未來的股票市場。因此,當前研究證券投資基金的行為對我國證券市場的波動性與穩定性影響對發展我國金融市場具有較為重要的現實意義。投資的行為是一個抽象化的概念,投資者在作出決策前,其情緒、動機、預期、偏好、需求、認知以及對信息的加工能力等各個方面的因素都會對最終的投資決策產生影響。在解決股票投資基金行為的問題時,應首先將抽象化的概念進行量化。在此基礎上,本文在研究證券市場的股票投資基金的行為時,選擇將投資者投資持股的比例變量作為其衡量的標準,進而分析證券市場中股票投資基金總體的投資行為對股市波動性的影響。
二、研究證券投資基金投資行為對中國股市波動性影響的過程分析
當前,在我國證券市場發展的背景下,人們主要是從經濟市場的微觀結構入手,進而對投資者的股票投資基金這一投資行為展開分析和研究。所謂股票投資基金投資行為就是指市場的投資者為了獲得預期的經濟收益,在一系列投資動機的有效推動下,通過各種有效的經濟手段進而在合適的市場環境下不斷收集、研究并分析任何與證券市場相關的信息,最終確定一個投資的目標并將這些行為付諸于實踐的投資活動。本文在實證研究的過程中主要涉及的變量包括宏觀經濟變量、投資行為的衡量標準以及綜合指數的收益率等。分析證券投資基金的投資行為對我國股票市場的穩定性影響,當前人們選擇最多的且最為直接的方法便是比較投資前后股票市場的收益率差異,并觀察這種差異是否比較顯著。因此,本文主要采用參數檢驗法和時間序列模型法來檢測股票投資基金的投資行為對證券市場收益波動的影響。
(一)參數檢驗法
該方法主要是在參數檢驗的基礎上構建EGARCH模型,并通過對股票投資基金前后市場收益率的變化情況進行對比,進而研究股票投資基金對證券市場收益波動性的影響。
首先,根據金融市場時間序列發生波動時呈現出的聚集性和市場經濟收益率所分布的非正態性,學者恩格爾在研究英國通貨膨脹的過程中率先提出并建立了“自回歸條件異方差模型”(ARCH)。隨后,又有學者在ARCH模型建立的基礎上,構建了一個廣義的ARCH模型,即GARCH。這個模型就可以準確的描述出金融市場變化的某些特征,還可以適時的捕捉到時間序列的主要聚集趨勢。直到1991年,學者納爾遜才最終提出了一個“指數廣義自回歸條件的異方差模型”(EGARCH)。相對于前兩個模型而言,該模型就有兩個較為突出的優勢。一方面,EGARCH無需限制參數保證方差方程中所隱含的條件波動始終為正。另一方面,利空與利好消息的影響具有較高的不對稱性。據統計,在整個模型中上證指數所表現的收益率能夠呈現出一種尾厚峰尖的特征,峰度值的水平為3,正態分布的片度值為0,左邊偏峰度為9,偏度值為-0.4,因此這一檢驗方法也充分證實了納爾遜EGARCH模型可以描述金融數據的這一特征。
在利用此方法檢測的過程中,通過增加虛擬變量的方式來考察股票投資基金前后收益的變化。EGARCH模型主要是由方差方程和均值方程組成,然而均值方程中并不是通過偏自相關函數以及自相關函數來確定MA項和AR項的之后階數。此外,通過對該模型中虛擬變量、相關的系數、收益率的均值水平、收益率的風險溢價、杠桿效應系數等多個變量的變化情況進行分析可知,當杠桿效應系數>0時,就說明利好消息比利空消息對股市波動的影響大。而當杠桿效應系數0時,說明證券投資基金的行為加大了股市收益率的波動。當虛擬變量的系數
(二)建立時間序列模型的方法
當前,在研究股票投資基金對股市收益率波動影響的過程中,宏觀的經濟因素會從不同的面對其造成影響,因而嚴重影響了股市波動性的研究。因此,為了增強研究的真實性、準確性、針對性,本文將第一種方法得出的綜合指數波動與這種宏觀的影響因素相結合,進而觀察投資行為與上述收益率波動兩者之間的關系。通過查閱相關的文獻,最終選取以下變量作為研究宏觀經濟變動的代表性變量。
國家生產總值。我國的國內生產總值往往是影響我國股票價格走勢的主要因素。在一段時期內,如果國家的生產總值始終呈現持續、穩定的增長趨勢,那就說明這一時期的國民經濟運行的狀態較好,股市的投資者對短時期或是未來的一段時間內實體經濟的預測較為準確。企業對自身發展存在較大的信心,因而投資的欲望比較強烈。這就導致股市交易更加頻繁、我國股票市場呈現一派繁榮的景象。在此情況下,各種條件保持不變,投資需求逐漸增大,股票的價格便會隨之上漲。反之,如果國內的生產總值出現下降的狀況,那就說明國家這段時期的國民經濟發展十分不景氣,企業或是投資者的需求也都無法得到提升,進而導致股票的價格隨之下跌。
經濟市場的通貨膨脹率。市場經濟的通貨膨脹率對國家股票市場收益率變動情況的影響就要顯得更加復雜。該因素既可以刺激股票市場的價格變動,又可以抑制股票市場的價格變動。受貨幣供給量的影響,導致經濟市場出現通貨膨脹,可以有效促進投資者提高對股票的需求,進而促進股市的發展,提高股票的價格。但是,如果這種通貨膨脹未能得到良好的應用,而發展到某一時期國家政府便出面采取一定的控制措施,那么財政緊縮的政策便會逐漸提高銀行的利率,進而引發股票的下跌。
貨幣的供給量。有學者表示,貨幣供給量可以通過三種效應實現對股票市場的影響或作用。第一種,預期效應。我國的中央銀行一旦出臺對貨幣的緊縮或是擴張的相關政策時,投資者對未來國家企業發展趨勢的判斷便會受到影響,進而就會在一定程度上改變對股市資金的供給,從而影響國家股市價格的整體變動。第二種,投資組合效應。我國中央銀行一旦提出貨幣擴張的策略時,投資者有持有的貨幣量便會迅速上升,與此同時,貨幣的邊際效應卻在出現連續的遞減。在此情況下,其他條件不變,投資者持有的貨幣超過了股市日常交易的部分,投資者便會到股票市場需求更多的收益,進而導致股票的總體價格呈現上升的趨勢,反之亦然。第三種,股票內在價值的增長效應。當國家的貨幣供給量出現大量增加的情況時,銀行的利率便會出現下降的狀況,投資的人數就會逐漸增多。在乘數效應的基礎上,股票市場的投資收益也會得到較大的提升,這將會對股票的價值產生較大的刺激作用。由此可見,貨幣量一旦增加,股票市場的價格也會隨之增加,反之亦然。
銀行的利率。在眾多因素中,銀行的利率是影響股票價格以及市場走勢的最敏感因素。從理論的層面分析可知,股票的價值等于未來出售的價值與每股利所得價值的加和,而利率一旦出現下降的情況,股票的價值便會出現上升的趨勢,進而導致股票的價格也隨之上升。從我國中央銀行變動利率和我國股市價格變動的情況來看,兩者間存在著一定的負相關性。
除此之外,在我國實體經濟的運行過程中,仍有其他因素的存在,進而影響著股票收益的變動。將各個時期的我國股市價格進行統計并進行系統的分析可知,假設股票投資基金確實可以降低股市收益率波動的作用,那么當股票的價格一旦偏離了基準的價格后,證券投資的行為將會出現反方向的操作。簡而言之,當股票價格出現持續上漲的情況時,股票投資基金所占的季度持股比例將會出現下降的情況,當這個價格低于基準的價格時,股票投資基金持股比又將再度上升。
三、研究的結果分析
相關數據表明,我國證券投資基金一旦上市,就會對市場的波動產生影響,不同時期的收益率均值始終呈現負值的狀態,這就充分的顯示了投資者這種股票投資基金的行為不會對股票市場的收益產生任何印象,反而會導致股票價格的下跌。杠桿效應系數均不為0,這就表明我國的股市顯然存在著EGARCH模型效應,也就是杠桿效應。由不同時期杠桿效應系數的變化可知,我國投資者的整體投資理念還尚未成熟,其投資的行為極易受到各種因素的影響。虛擬變量的系數主要是反映了證券投資基金上市前后我國股市收益率的變化特征。相關數據表明,虛擬細數的結果約為0.184,在13%范圍內的置信水平較為明顯。這就表明,證券投資基金行為對我國的股票市場存在較大的波動性作用。
導致以上現象出現的原因其實有許多,就本文分析的角度而言,證券投資的相關機構與個人性質的投資者所獲取的股市信息不一致或是不對稱,在這一市場背景下,許多的知情投資者便會像投資機構傳遞各種私人的信息,發展中其他的交易者也逐漸發現交易的異常問題,進而開始推測并學習可能的金融信息。一系列的循環行為將會引發股市情況的異常發展,進而導致股票價格的波動。
我國證券市場作為近年來逐漸興起的投資市場,與西方發達國家的證券市場相比,在交易方式、運行的機制、市場的結構、制度的基礎等各個方面都存在著較大的差異。此外,我國證券市場的投資者在投資理念、外部環境等各方面與國外的投資者相比,也具有較為顯著的差異。研究表明,我國投資者選擇證券投資基金這種投資行為對中國股市的效益波動具有較大的正向影響,進而加劇了中國股市的波動。但是,投資者數量的增加絕不是導致我國股市非理性投資的一個充分條件。同時,通過協整股市一宏觀經濟的關系可以發現,我國股市的市場波動性與經濟的宏觀變量之間必定會存在長期的均衡關系。導致我國股票市場波動的主要原因還是在于市場的結構、運行機制以及策略環境之間相互作用,以及部分市場微觀層面的影響。
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關鍵詞 證券專業課;課程體系;大學生;A股投資
中圖分類號:G642.3 文獻標識碼:B
文章編號:1671-489X(2015)12-0069-05
Setup of Securities Curriculum with Evidence of Undergra-duates’ Investment Survey//CHEN Yuzhen, HE Yu, LIU Jianhe
Abstract This paper uses the results of undergraduates’ investment survey and personal inquiry to learn A share investment behaviors of undergraduates to develop securities curriculum based on the behavioral finance theory. This paper gets the result that we should increase the professional courses such as security analysis, stock operating practices and financial psychology besides traditional investment courses.
Key words securities course; curriculum; undergraduate; a share investment
1 引言
內地學術界對于金融證券類課程體系的設立,主要來自于海外金融課程體系的實踐,同時基于內地教育體系的課程設計方向,形成一系列的專業課程。但是,由于受到內地基于銀行為主的金融體系的影響,金融學專業教育側重于以銀行管理為導向。這一特征與海外金融學理論以投資學和公司金融為理論主體存在比較明顯的差異。因此,隨著內地證券市場的發展,內地教育界對金融證券類課程體系的設置和課程的教學內容及模式進行一系列改革研究,總體來看,這些研究成果主要可以歸類為宏觀和微觀兩大類。
宏觀上,許多主要對整個學科體系的建設提出不少意見和建議。如張新認為,內地金融學內涵界定與海外存在相當大的偏差,理論和學科建設比較滯后[1];而肖鷂飛、艾洪德、徐明圣等則提出要對金融學科進行多方面改進,以跟上時代的步伐[2-3];趙汕、于春紅等則通過中美或中英金融學高等教育課程設置的比較,發現美國和英國專業課程設置的優勢[4-5];而高等學校經濟學類教學指導委員會金融與保險學科組從課程、教材、師資和教改等多方面總結了金融學專業教育的不足之處[6]。
微觀上,部分學者對學科體系中具體的某門課程或具體的教學方法提出自身的看法。如焦繼軍和葉立新認為可以應用具體的案例教學法推動課程的教學實踐[7-8];宋逢明則指出通過發展實驗金融學來推動資本市場的規范化[9];劉建和、武鑫和劉建和雖然對高校證券專業課程教學提出一定的想法和思路,但是沒有涉及課程體系的具體設置問題[10-11]。
從這些前人的教學改革研究成果上,不難總結出一定的特點。其一,課程教學體系設計上,這些學者主要從全球金融學理論教學的發展趨勢和中外金融學課程建設體系的對比中來發現內地在金融證券類專業課程教學設計上的問題;其二,在解決方案上,主要從課程、教材、師資等方面來展開討論,缺乏具體的可行性方案;其三,應用方法上主要討論具體的某種教學方法的應用,如案例教學法,這樣就可能割裂了金融證券類課程圍繞金融市場的整個體系。
事實上,目前內地金融證券類課程體系的設置與海外相比差距并不大,也具備了從金融學、金融市場學、金融經濟學到投資學、金融工程、期權期貨及衍生工具等一系列課程,也充分應用了多媒體教學手段和案例教學的方法。但是,內地理論界對于金融證券類專業課程體系的設置忽略了一個核心,那就是作為教學受眾的學生究竟還需要在哪個方面加強專業教育?正是如此,筆者對在校大學生A股投資狀況進行調研,針對調研的結果分析在現有證券專業課體系上需要加強的專業課設置。
2 問卷調查
股票投資存在巨大的風險,需要股民具有較好的心理承受能力,而且也需要資金實力、投資知識和理性的分析判斷力,但是大學生沒有收入來源,抗風險能力較差,投資知識和分析判斷能力較弱。因此,本調查報告的目的一方面可以正確認識大學生股票投資心理及交易行為,對培養大學生在股市上的理性投資提供理論和實證依據;另一方面可以據此分析大學生在股票投資方面的缺陷,從而強化相關的專業課程設置。
問卷設計 為此,筆者以杭州的經管類大學生為主要對象進行問卷調查,調查問卷涉及兩套問題,分別針對參與股票交易和不參與股票交易的學生。同時,也針對部分股民學生進行了個人訪談。
1)基本情況。對應設計了大學生的性別情況、專業情況和年級情況,因為考慮到性別的差異、專業的不同、年級的高低都會對大學生進行股票交易帶來一定程度的影響。
2)投資情況。對應設計了投資目的、風險意識、資金來源、投入資金量、投資結果這些問題。從投資的目的中可以了解到大學生進入股市的動機,并可以看出這個動機是否合乎常理;而投資者對風險的意識可以得出其對股票投資的心理是否盲目。
3)影響因素。根據需要了解外部環境及內部自身因素對大學生在股市上投資行為的影響,包括外部環境因素、內部自身因素(如股市環境、家庭環境、學校環境、社會環境等外部因素,對股票信息的獲取、對股票分析注重的方面、持股時間及對股市的關注度等內部自身因素)。
調查對象分析 2008年12月―2009年1月,本調查小組共隨機發放調查問卷1300份,涉及浙江財經學院、浙江工商大學、浙江理工大學、浙江樹人大學、浙江大學、浙江工業大學、浙江科技學院、杭州電子科技大學、杭州師范大學、浙江金融職業技術學院(其中都包括各個學校的獨立院校)等經管類專業的在校大學生,最終回收有效問卷998份。在回收的有效問卷中,涉及股民在校大學生237人,非股民在校大學生761人。股民大學生的基本情況如表1所示。
1)股民大學生基本情況。從回收的問卷來看,股民大學生占據調查人群的比重不大,只有不到三成的學生進行股票投資,而且主要集中在金融學、經濟學、工商管理、國際貿易等相關專業,這些專業的學生接觸證券投資學等課程的可能性較高。而在這部分人群中,男生的比重又占了絕大部分。
2)資金來源。如表2所示,在資金的來源上,股民大學生的資金主要來自自己儲蓄和父母的資金,只有極少數人借款炒股。
3)相關家庭收入。從家庭收入與學生股票投資的資金量的數據來看(數據見表3),大學生股民的家庭年收入與其投入股市的資金存在一定的正相關關系。這也與表2中炒股資金來源相對應,學生自己儲蓄和父母的錢與相應的家庭年收入存在比較緊密的聯系。
總體來看,大學生股民的入市比重和資金來源及投入等情況顯示,大學生對股票投資仍保持較為保守的態度,以謹慎為主,投入資金也在自身能夠承受的范圍之內。
3 調查結果
大學生對股票投資還比較保守,只有不到三成的學生成為股民,而且其中相關專業的學生占據了絕對的比重。顯然,平時證券類專業課程的學習對學生進行股票投資實踐具有相應的影響力。
入市及選股特征
1)入市原因。如表4所示,一部分學生是受到外界因素的影響,主要是股市火熱,有閑置資金、希望借股市升值;也有學生是希望學以致用和對股市感興趣。顯然,在在校大學生股民中,理性和非理性的入市因素都占據了較大的比重,但相比之下,外界股市火爆的吸引力度更強。
2)選股依據。如表5所示,大學生股民選擇股票時,雖然相當部分的學生股民經過自己分析,但是也有相當部分受到其他人群的誘導,如股評推薦、朋友或教師推薦。
持股時間 大學生股民在A股交易上基本上都是短期操作,甚至有部分學生的操作還是超短線。從數據來看,持股時間超過三個月的在校學生股民只有16.0%,其他學生持股時間遠遠少于三個月(圖1)。從行為金融學的角度來看,杭州在校大學生股民存在一定的過度自信心理,導致交易頻繁。
風險和虧損態度 大學生股民入市和選股受到外界因素的影響比較明顯,對風險和虧損的態度也有著非理性的一面。
1)風險態度。如表6所示,很明顯,這些在校的大學生股民對風險不太在意或者在意但并不理會的所占比重較大,達到一半多一點兒的人群。即使是在知道有風險會減倉的42.4%的人群中,筆者通過進一步調查了解到,其中的大部分人只是停留在思想層面的意識形態,并沒有去具體實行過。顯然,杭州在校大學生股民風險意識薄弱,有可能存在一種過度自信的心理。
2)虧損原因。如圖2所示,在校大學生股民把虧損原因主要歸納為信息獲取不及時、市場黑幕和國家政策變化等外部因素,以及投資經驗不足的內部因素,而沒有從根本上如宏觀經濟變動、投資策略、選股方法、持股周期等方面查找原因。這說明他們對待A股投資的認識有非理性表現。
3)對待虧損套牢的態度。從圖3中不難發現,在虧損之后,絕大多數的大學生股民選擇繼續觀望,希望股市反彈,能虧少點兒。也就是說,學生盡管知道贏的概率可能會低于50%,但是他們仍然愿意冒風險,這就是心理學上所說的“返本效應”,他們希望能盡量彌補損失。總體來看,杭州在校大學生股民在虧損后退出市場和逢低繼續買入的比重較低,絕大部分學生都采用了套牢后繼續持股觀望的態度。顯然,絕大部分在校大學生股民采用的持股策略具有明顯的處置效應,即持有套牢的或者說表現不好的股票,賣出盈利或表現較好的股票。從另一角度來看,學生股民持有套牢的股票、賣出盈利的股票,這一現象即是其后悔厭惡的一種表征。
4)投資心態。如圖4所示,只有不到三成的學生股民認為股票漲落不會影響到自己的情緒,超過五成的學生有一定的影響,甚至有不到二成的學生直接認為虧損會導致情緒低落。顯然,在校大學生股民投資心態還算比較正常,只有一小部分學生認為股票漲落會影響心態。可能是因為大學生投入的錢基本上是自己的儲蓄和父母的錢,算閑置資金,虧損后對自己的正常生活也不會造成很大影響。
4 證券類專業課程設置的建議
目前內地金融證券類課程體系具備了從金融學、金融市場學、金融經濟學到投資學、金融工程、期權期貨及衍生工具等一系列課程,這些課程的設置如何更好地為大學生理論教學服務呢?
證券類專業課程有必要向非經濟類專業學生的教學擴展 從中登公司的數據來看,截至2015年4月,滬深兩市共有A股賬戶近2億戶,股票投資在內地居民的投資中已經占據了一定的比重。因此,作為內地居民中知識水平相對較高的大學生,畢業后擁有自身的A股證券賬戶的可能性非常高。從筆者的調查來看,大學生進行股票投資的人群中經濟管理類專業的學生占比較高,而非經濟管理類的學生占比較少(表1)。顯然,證券類專業課程的學習能夠激發大學生股票投資的熱情。既然非經濟管理類的大學生在畢業后也很有可能介入A股的投資,那么在這些學生中也有必要開設證券類專業的選修課程,實現證券類專業課程的擴展。
當然在具體的理論教學活動中,對專業和非專業的大學生可以進行分層次教學。比如,對于金融學專業和金融工程專業,對于計量經濟學和數理統計的要求不盡相同,因此,相應的教學有必要分別對等;而對于投資學這樣的課程來說,專業性較強的金融學專業學生和一般的經濟管理類學生,對比其他非經濟管理類專業學生,理論教學的設置也有必要在教學內容、形式和案例方面分別規劃;而在金融經濟學課程方面,金融工程專業的必修課程可以以數理經濟學方向為主體,而一般的選修課程可以以投資學方向為主。
關注實務實例類課程的教學活動 從筆者的調研結果來看,大學生進行股票投資的選股依據并不理性,持股周期普遍較短(如表5和圖1)。即使是金融學和金融工程專業的大學生,通過經濟學、金融學的學習了解宏觀經濟尤其是貨幣金融方面的運作,通過金融市場學的學習了解各類金融機構和金融工具,通過金融經濟學和投資學的學習了解金融方面的經典理論和投資原理,通過金融工程和衍生工具方面的學習了解對沖套利的知識。但是很顯然,即使是學習了這些課程,許多大學生在進行A股投資的時候并不能應用相關的理論來指導實踐活動,投資中也以短期操作為主,交易頻繁。正是如此,筆者認為有必要在現有金融證券類專業課程體系的基礎上增加像證券分析、股票操作實務等實務實例類課程的教學,幫助學生進行理論應用實踐能力的培養,進一步掌握投資實務。
增加交易心理學方面的課程設置 從調研結果來看,大學生股民在A股投資上非理性投資心理較為明顯,有必要從投資理念方面進行正確的引導。
其一,大學生股民從眾心理比較明顯,有相當部分股民學生受到外界因素和其他人群的誘導而進入股市并選擇股票(表4和表5)。
其二,過度自信心態明顯,交易非常頻繁。從調查結果來看,持股時間超過三個月的在校大學生股民不到二成(圖1)。顯然股民學生基本上以短線交易為主,有部分學生還是超短線。在有學習任務和上班教學的情況下,如此的交易情況只能說這些學生投資心理過度自信,導致交易頻繁。
其三,風險意識薄弱,對待虧損個股具有明顯的處置效應(表6)。絕大部分股民學生風險意識淡薄、不在意,甚至有相當部分學生意識到風險但不具體實行。而且大學生股民習慣于把虧損原因歸結為外部因素和投資經驗,對待套牢個股選擇觀望(圖2)。具有持有套牢或者表現不好的個股,賣出盈利或表現較好的個股這種現象,具有明顯的后悔厭惡和處置效應(圖3)。因此,可以設置金融心理學、股票心理學或行為金融等專業課程,為大學生掌握交易心理打下一定基礎。
輔助的課外學習內容 除了這些課程設置以外,在配合證券類專業課程的教學過程中,輔之以大量的課外書籍的學習。比如:學習基本面分析,那么《證券分析》《聰明的投資者》《彼得林奇的成功投資》《戰勝華爾街》《怎樣選擇成長股》《股市真規則》《投資者的未來》《股市長線法寶》等書可以學習和討論;如果是學習基本面與技術面相結合,那么《專業投機原理》《笑傲股市》等書有必要學習;如果從事交易為主的事業,那么除了《股市作手回憶錄》必讀以外,建立交易系統的學習資料如《通向財務自由之路》等也很有必要;在交易心理的學習過程中,可以課外閱讀《股市心理博弈》《金融心理學》《股市心理學》等資料;而學習計算機量化交易的話,《解讀量化投資》可以學習;如果學習倉位管理或資金管理,《一個交易者的資金管理系統》這類課外材料可以閱讀。這些書籍的學習有助于學生更好地吸收理論知識,解決理論與實踐相結合的問題。■
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[關鍵詞]股權結構;投資者異質信念;投資風險;中小企業
中圖分類號:F830.9;F270 文獻標識碼:A 文章編號:1008-4096(2016)05-0073-07
一、問題的提出
投資風險歷來是企業管理者和投資者所關注的重點,中小企業在我國目前各領域都占據著舉足輕重的地位。然而中小企業發展現狀不容樂觀,加之2008年金融危機的影響并未完全消除,全球經濟仍然處在復蘇之中,中小企業在這樣的宏觀環境中更是舉步維艱。通過觀察2015年證券市場走勢,我們發現,在上證指數總體下跌的情況下,中小板市場卻出現了很多逆勢上漲的股票。與主板市場的企業相比,它們對市場中變化的反應也更為敏感和強烈。因此,對中小企業投資風險的研究顯得十分必要。
關于投資風險,王關義和李維安等認為,投資風險就是資本市場中獲得收益并遭受損失的可能性,其具體反映在股價波動和收益的變化上。而股權集中度和投資者信念作為影響投資風險的兩大因素,對中小企業投資風險產生了重要的影響。
現有文獻對股權集中度與投資風險之間關系的考察主要是基于大股東在公司中所持有的份額來考慮的。股權集中度是股權結構的一個重要研究方面。對比美國和日本公司股權結構,趙秋君認為,我國上市公司國家持股比例過高,其主要表現為典型的“一股獨大”式結構,黃曼行認為,我國股票發行種類過多,但是機制不完善,股權多元化(多股制衡)的局面尚未形成。通過影響上市公司盈余管理,粉飾財務報表。林鐘高和儲姣嬌認為,股權集中度通過內部控制進行傳導,造成企業盈余信息質量下降。從而引起股價波動。基于壕溝防御效應、利益協同效應。李漢軍和劉小元認為,“一股獨大”降低了企業的經營績效。樊向前和孫風蓮認為,股權集中度與上市公司業績呈倒U型關系,其形成了金字塔股權結構,侵占中小股東的利益。基于股權結構悖論,鄧路和王化成認為,控股股東持股比例與上市公司經營績效呈現顯著負相關關系。大股東增持后公司績效未升反降.持有公司股票的投資者收益也未有顯著增加。武曉玲和翟明磊認為,通過影響各方的切身利益,減少了大股東的利益侵占行為,中小股東的利益才能得到更好的保護。因此,張銀杰認為,應適度降低第一大股東持股比例,完善信息披露制度,優化股權結構,加強監管措施,妥善解決國家股的流通問題,引入機構投資者,加強職工參與。李傳憲和王茜璐認為,我國股權分置改革優化了股權結構,上市公司大股東獲取利益的隧道效應減弱。
自Fama提出有效市場假說(Efficient Markets Hypothesis,EMH)、Sharpe等提出資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model,CAPM)及理性人假設(hypothesis of rational man)以來,在對風險的研究過程中,絕大多數都立足于新古典經濟學的理性人假設和有效市場假說。它們是建立在同質信念的范式和理性的代表,均質信仰極端的假設。在實際中,Tobin認為,市場并不是完全有效的。隨著噪聲交易理論的進一步提出,越來越證實存在非均衡市場價格明顯偏離基本價值。馬健等認為,放松傳統金融理論中的同質預期假設,證券價格的混沌行為是由投資者的異質預期引起的,異質信念程度的增強能夠加劇市場上的收益波動。Hong和Stein分析了信息觀察者和動量交易者的非完全理對股價的影響。Brock和Hommes提出了異質信念的資產定價理論,以異質信念資產定價為基礎,異質信念的定價理論被用于多種證券產品的研究中,異質信念下的兩階段定價模型、股票定價模型、公司股權債權融資模型等各種相關的定價模型也由此產生。異質信念能夠影響股價波動,股價波動也會反作用于異質信念,在我國股市限制賣空的制度背景下,鄧路和王化成發現投資者異質信念程度越大,市場(個股)發生暴跌的可能性越大。異質信念對股價的負向作用更加顯著。劉祥東等以扣除完全市場因子、行業因子和流動性需求后的換手率指標和收益波動率指標,實證檢驗異質信念對股票收益率有較好的解釋力。
以上已有文獻分析。證實了股權集中度和投資者異質信念是影響投資風險的兩大重要因素。但是,本文認為,現有文獻通過這兩個因素對投資風險的研究大多是分別進行的,鮮有對三者之間的關系加以研究。并且多數研究均建立在市場有效、投資者信念同質的情況下,但事實上,市場并非完全有效。現有文獻關于三者之間關系的研究中主要有三個方面:第一,信息不對稱性的影響;第二,股權集中度對投資者保護;第三,不同股權集中度下投資者的政策選擇。因此,我們在此研究基礎上提出,投資者異質信念這一變量不僅作為直接影響投資風險的因素之一,同時可能作為股權集中度影響投資風險的中介變量。在股權集中度對投資風險的影響過程中發揮著傳導效用。
二、理論分析與研究假設
(一)股權集中度與投資風險
股權集中度反映了股權的集中和分散程度,可分為高度集中、高度分散以及相對控股三種形式。Johnson等認為,大股東可能利用其控制權謀取私人利益,并將資源從公司向控制性股東轉移。基于以上相關研究成果,Claessen等對東南亞9國的經驗研究,再次證明了激勵效應和壕溝防御效應。降低股權集中度意味著企業引進了更多的戰略投資者,這將導致利益趨同效應大于利益侵占效應,并帶來企業績效的提高。因此,我們提出以下假設:
H1:股權集中度與投資風險之間呈現正相關關系,即股權集中度越高,投資風險越高,反之亦然。
(二)股權集中度與投資者異質信念
Burkart等認為,股權集中度不僅通過影響控制權和表決權,還會通過影響管理層的行為作用于投資者信念。Farber相關研究表明,適度降低股權集中度有利于降低外部投資者之間,內部人與外部投資者之間的信息不對稱程度,從而有利于降低廣大外部投資者之間信念異質程度。因此,我們提出以下假設:
H2:股權集中度與投資者異質信念呈現負相關關系,即股權集中度越高,投資者異質信念程度越小,反之亦然。
(三)投資者異質信念與投資風險
基于Fama的有效市場假說、理性人假設及相關理論的觀點,市場是有效的,信息在市場中是自由流動的,投資者的判斷也是理性的。也就是說,基于理論假設,市場中的投資者信念是同質的。但是在現實中,市場并非完全有效,投資者受到信息不對稱及偏好的影響。進而投資者
同時。為避免投資風險與股權集中度、系統性風險之間反向因果關系導致的內生性問題,股權集中度的相關變量(own10)和系統性風險(beta)兩個變量做了滯后一期處理。
(三)研究樣本與數據來源
本文以2010年1月1日至2014年12月31日公布的中小板市場上市公司作為樣本。主要基于兩大原因:一方面,近年來中小企業相關政策陸續出臺。國家對中小企業的扶持政策進一步加大:另一方面,選取2010年1月1日至2014年12月31日中小板市場上市公司的數據。確保了樣本數據的時效性和充分性。
根據CSMAR數據庫中創業板的有關文件。結合公司披露的相關信息和公告以及國家頒布的相關政策和措施,對這些數據進行手工搜集和統計。然后進行分類,分別按照分類計入該類別,并對這些數據進行篩選,刪除偏離較大的異常值。其他股價和收益相關數據主要來自CSMAR數據庫。財務指標和市場股價等數據來源于RESSET金融數據庫等。并剔除數據缺失等原因未評價的上市公司、金融、保險業上市公司及其他變量數據缺失的上市公司.最終選用四年的2996個數據作為本文的樣本。
四、實證檢驗與結果分析
(一)變量的描述性統計
對樣本進行描述性統計,結果如表1所示。由表1可以看出,選取樣本公司的各項數據中,中小板市場上市公司年度換手率(hand)的差異較大,最大值為1419.396,最小值為0.125,這說明中小板市場中不同上市公司之間換手率存在較大差距,即存在較為普遍和廣泛的異質性。股票收益率(turn)相比其他變量來說,數據較為平穩,最大值為0.080,最小值為0.014,這說明不同投資者之間信念差異較大,并最終作用于股票收益率,即對證券資本市場的投資風險產生影響。因此,在研究投資風險的過程中,投資者異質信念是不可忽視的重要因素之一。除此之外,我們可以看出,樣本的年度收益波動率(sigma)的標準差最小,這說明同一股票走勢相對平穩,未出現較大的波動。
(二)回歸結果分析
1.關于H1、H2、H3的驗證
通過上述分析及對樣本數據的回歸檢驗。由表2列出的回歸結果可以看出。股權集中度(own10)與股票投資風險(sigma)呈現顯著正相關關系,即股權集中度越高,投資風險越大,假設H1得以驗證;換手率(hand)與股權集中度(own10)呈現顯著負相關關系,即公司的股權集中度越高,投資者異質信念越小,相反,則投資者異質信念越大。假設H2得以驗證:根據H3的回歸結果,我們可以看出,投資者異質信念(hand)與股票投資風險(sigma)呈現顯著負相關關系,并且在其他控制變量中,公司規模(size)與股票投資風險(sigma)、投資者信念異質程度(hand)均呈現顯著負相關關系,公司資產負債比(lev)與股票投資風險(sigma)呈現顯著正相關關系,股票的系統性風險(beta)與股票投資風險(sigma)呈現顯著正相關關系,公司上市年限(lyear)與投資者信念異質程度(hand)呈現顯著相關關系。此外,虛擬變量中,行業(ind)、公司性質(state)對股票投資風險(sigma)和投資者異質信念(hand)的影響不呈現顯著相關關系。
2.關于H4的驗證
通過對樣本數據的回歸檢驗,由表3列出的回歸結果可以看出,模型(1)中前十大股東持股比例(own10)和股票收益率(turn)、系統風險(beta)及時間(years)呈現顯著相關關系。這說明股權集中度對投資風險有一定的影響.是影響股價和收益波動的因素之一。模型(2)中前十大股東持股比例(own10)和資產負債率(lev)及股票收益率(turn)呈現顯著相關關系。此外,公司規模(size)、上市年限(lyear)及行業(ind)、時間(years)、系統風險(beta)也呈現顯著相關關系,這說明投資者異質信念不僅受到股權集中度的影響,還受到市場、自身性質及其他因素影響。模型(4)中收益波動率(sigma)與換手率(hand)呈現顯著相關關系,這說明hand起完全傳導作用。公司規模(size)、股票收益率(turn)等也會對公司股票收益波動率(sigma)產生一定的影響,實證結果證明了H4。
五、穩健性檢驗
通過對表2和表3的回歸結果觀察發現,股權集中度、投資者異質信念和股票投資風險三者之間的實證分析結果與相關性假設是一致的,這表明實證結果并非數據挖掘或回歸模型有意選擇的結果。回歸分析之前,我們還檢驗了自變量的共線性,結果表明VIF值均小于3,即模型中的變量間不存在多重共線性問題。
此外,我們還進行了下述補充檢驗:(1)改變因變量sigma計算公式中的參數,使用第一大股東持股比例(ownl)替代前十大股東持股比例(own10)作為股權集中度的替代變量對投資風險進行重新驗證,估計結果未發生實質性改變。(2)改變投資者信念的衡量指標,我們將投資者信念指標用標準化后的連續變量來替代虛擬變量,重新進行回歸檢驗,檢驗發現本文的主要結論并沒有改變。(3)控制其他因素。實證檢驗結果表明,本文的主要結論依然成立。限于篇幅,本文僅列示部分穩健性檢驗結果(如表4所示)。
六、結論與建議
由以上理論分析和實證檢驗可以看出,投資者異質信念作為變量,不僅對投資風險產生影響,同時在股權集中度對投資風險的影響過程中,存在著傳導效用。在之前關于公司治理、投資者異質信念和中小企業投資風險之間相互關系的研究的基礎上,本文將公司治理這一變量進一步細化,從公司治理的一個方面即股權集中度對投資風險進行研究,并引入投資者異質信念這一變量進行探索。以前十大股東持股比例(own10)、換手率(hand)和股票收益波動率(sigma)作為股權集中度、投資者異質信念及投資風險的衡量變量,考察三者之間的關系。并以我國資本市場作為背景,利用我國股市中小板市場上市公司2010―2014年的經驗數據,對本文所提出的假設進行檢驗。結果表明:股權集中度與投資風險之間呈現顯著正相關關系,即股權集中度越高,投資風險越高,反之亦然;股權集中度與投資者異質信念呈現顯著負相關關系;投資者異質信念增加會降低投資風險;投資者異質信念是股權集中度對投資風險作用的傳導變量。投資者異質信念不僅作為影響投資風險的重要因素之一對投資風險產生一定的影響,還作為傳導變量在股權集中度對投資風險的影響中存在著傳導效用。