股票的市值管理精選(九篇)

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第1篇：股票的市值管理范文

各省、自治區、直轄市、計劃單列市證管辦（證監會），各證券經營機構：

經過各方的共同努力，今年上半年股票發行工作進展順利。但在股票發行過程中，還存在著對發行工作重視不夠，組織不力，信息披露不充分，計算機數據處理失常，申購資金退還不及時，凍結資金利息未按規定支付等問題。個別中介機構不能勤勉盡責，甚至在承銷活動中弄虛作假。為了加強對股票發行市場的監管，切實做好股票發行工作，維護市場健康、穩定發展，特通知如下：

一、要加強對股票發行工作的領導

股票發行面對全國成千上萬股民，涉及面廣，容易引發社會問題。各地對股票發行工作要高度重視，要按規定成立發行領導小組，統一指揮，精心組織，確保股票發行工作萬無一失。在股票發行時，要建立正常的聯系制度，將發行中的情況及時向中國證監會發行部報告。

二、要切實做好企業申報材料的初審工作

各地證管辦（證監會）要充分履行自身的職能，加強發行監管。在審核企業申報材料過程中，要按照國家及證監會的法律、法規和規定，嚴把初審關，確保上報材料符合國家及證監會的法律、法規、政策，杜絕上報材料的虛假和不實。

第2篇：股票的市值管理范文

省人民銀行制訂的《江蘇省企業發行股票、債券試行管理辦法》，已經省各有關主管部門反復研究修改，現轉發給你們，請研究試行。

企業有計劃地發行股票、債券，有利于擴大資金融通和橫向多層次的經濟聯系，有利于推動資金合理流動和運用效率的提高，是新形勢下一條重要的聚財之道，對于加快我省經濟建設的發展具有積極的作用。

由于我們對省內發行股票、債券的工作還缺乏經驗，各級政府必須加強領導，切實掌握好。發行股票、債券必須堅持量力而行、經濟有償、誰集誰還、自愿互利的原則，不得搞強迫命令，硬性攤派。人民銀行是股票、債券的主管部門，要認真負責，抓好這項工作，特別要注意在宏觀上不失控制，做好綜合平衡和管理工作。有關部門要與人民銀行密切配合，通力協作，在試行中不斷總結經驗，使這一辦法逐步完善起來。在試行中有什么問題，望及時同省人民銀行聯系。

附件：江蘇省企業發行股票、債券試行管理辦法

為了正確運用股票、債券的形式籌集社會資金，引導資金的合理融通，以適應經濟建設的需要，特制訂本辦法。

一、原　則

第一條　企業發行股票、債券向社會集資，必須堅持量力而行、經濟有償、誰集誰還、自愿互利的原則，不得強迫攤派。

第二條　集資興辦的項目應符合國家經濟建設發展方向，經過可行性論證。要先選定項目，然后集資，以避免盲目性。

二、股　票

第三條　股票是集資單位發給投資者證明其入股份額和應得權益的有價證券。長期參與合股企業入股經營的是不限期股票，在一定年限內參與入股的是定期股票。

第四條　在入股期限內，股票持有者按合股企業章程規定領取股息，參與分紅，并共同負擔以購股額為限的企業經營虧損的經濟責任，合股企業解散或破產，股權持有者有取得分配企業清償債務后剩余財產的權利。

第五條　發行股票的單位必須是具有法人地位的經濟實體。凡是在工商行政管理部門登記注冊的新建或擴建國營企業、集體企業和各種經濟聯合體，經批準后，可向企業、事業單位和個人發行股票。向單位發行的是集體股股票，向個人發行的是個人股股票。集體股股權屬單位集體所有，個人股股權屬個人所有。全民企業發行的個人股股票只限定期股票。

第六條　發行股票的發起單位，應首先認購不少于百分之二十的份額；如預定發行額對外發行不足時，應由發起單位連帶認足。股票可以按預定計劃一次或分次發行。

第七條　集體股和個人股的股息，可比照同期銀行定期存款的利率，也可在上述利率上下百分之二十的范圍內確定。集股舉辦的項目投產以前，只計息，不付息；股息須在項目投產產生效益后方可支付。股息標準和支付時間應在集股章程中訂明。支付股息由企業列“營業外支出”。

股票的紅利，在企業稅后留利中提取應提的各項基金后，按股分配。分紅基金占留利總額的比例，應在集股章程中訂明。

三、企業債券

第八條　企業債券是企業發行的有期限的信用憑證。債券持有者享有債券規定的按期取得利息和收回本金的權利。發行單位無論經營盈虧，都必須按發行章程規定的時間付息、還本。企業解散或破產，應清產抵償。

第九條　債券只付息，不分紅，到期還本；發行期限最長不超過十年。債券利率可適當高于銀行同檔存款利率。債券利息列“營業外支出”。

第十條　發行企業債券的單位必須是在工商行政管理部門登記注冊，具有法人地位的經濟實體。其發行債券的總額不得超過本企業自有凈資產的百分之五十。債券可以向單位發行，也可向個人發行。

第十一條　具有法人地位的企業，可以按照上述有關條文精神，根據投資項目的收益特點，發行分配實物指標或以這些實物進行補償的債券。

四、本金償還

第十二條　發行定期股票和債券的企業，必須建立“持股（還本）準備金”制度。在本企業集資項目投產后的新增利潤中，逐年于稅前提存償付本金的準備金。每年提取的數額，在不超過本項目當年新增效益的前提下，按發行額一定比例提取。但累計提取數不得超過股票或債券發行總額。提取的比例和數額，應經當地財稅部門審查。發行單位因故未能實現預定利潤計劃，所提準備金不足償付到期本金時，應用企業自己有權支配的其他資金償付，或按銀行規定申請貸款。

第十三條　股票、債券的發行單位應切實保障投資者的合法權益。對投資者的受益內容的經濟償付辦法，必須在集資（招股）章程中詳細訂明，并在股票、債券上加以注明，作為發行單位應對投資者履行有關承諾的依據。

股票或債券的持有者與發行單位發生糾紛，協商不能解決時，由股票、債券的主管部門仲裁，或申請經濟法庭裁決。

五、股票、債券的管理

第十四條　中國人民銀行及所屬分支機構，是發行股票、債券的主管機關。發行單位必須按下列規定向人民銀行提出申請：交驗工商行政管理部門頒發的營業執照和確定為經濟法人的公證文書；提交發行股票、債券的章程和具體辦法，章程中應有投資項目、現有資產、效益預測、集資數量、發行范圍、分配辦法等內容；凡屬固定資產投資項目發行股票、債券的申請，必須按照國家規定經有權批準機關出具批準列入計劃的書面證明；附有當地開戶銀行簽注的意見。市、縣屬企業發行股票、債券要報省轄市人民銀行審查批準。省屬以上企業發行股票、債券要經省人民銀行批準。鄉村范圍內和集體企業內部發行股票、債券，經開戶銀行審查同意，報縣（市）專業銀行會同計劃部門批準，并報省轄市人民銀行備案。

第十五條　經人民銀行批準發行的股票、債券，除必須有發行單位的印章外，并應在證券上注明批準文號和銀行行名鑒，方為有效。

第十六條　對于以收據等形式的社會集資，而實際具有股票或債券性質的，為明確經濟責任和方便融通轉讓，應引導采用股票或債券辦法辦理。供銷社、信用社的集股及經濟償付等辦法，另按有關規定辦理。

六、股票、債券的發行、認購與轉讓

第十七條　發行股票、債券應通過銀行。集資的資金在銀行開立專戶，專款專用，不得抽調移用。

開戶專業銀行受理發行單位的委托，代辦股票、債券的發行、收款、付息、還本及支付股份紅利等事項，但不承擔發行單位的經濟責任。銀行也可受理股票或債券持有者的委托，辦理轉讓、過戶、掛失、補發及寄存保管等事項。

第十八條　銀行可以開展有關股票、債券事項的咨詢業務。和咨詢的具體辦法，由各銀行制訂。銀行有責任監督發行單位定期公布資產、負債和經營盈虧狀況，并有權監督和審查購買股票、債券的資金來源是否符合本辦法的有關規定。

第十九條　國營企業、集體企業和各種經濟聯合體企業認購股票或債券，必須按照國家有關規定，只能使用本企業有權支配的資金，不得動用國撥流動資金和銀行貸款；事業單位認購股票、債券，只限使用預算外資金。認購單位所得股息和債券利息，應列作單位收入，照章納稅。

第二十條　除經中國人民銀行批準的金融機構外，其他單位不得通過發行股票、債券經營資金借貸業務。

第二十一條　股票均為記名式。企業債券可以有記名式和不記名式，不記名債券只限對個人發行。

記名的股票和債券，可以掛失補發；不記名的債券，不掛失，不補發。

第二十二條　股票和債券可以融通轉讓，也可向銀行按有關規定申請抵押貸款或貼現。但不得當作貨幣流通，不準以股票、債券從事投機倒把活動。記名的股票、債券轉讓時，應由原持有者在轉讓的證券上以原印鑒背書證明，辦理過戶手續。個人所有的股票、債券只限轉讓給個人。

七、附　則

第3篇：股票的市值管理范文

【關鍵詞】展望理論 股票市場 市值規模 修正的GARCH模型 波動率

Kahnenman與Tverskhy[1]在1979年提出了展望理論，認為人們在面對收益時表現出風險厭惡，面對損失時表現出風險偏好的特點。具體到股票市場的實踐中就是，股票獲利時，人們傾向于出售手中的股票；股票虧損時，人們往往會產生惜售的心理。展望理論將個人的心理因素考慮在內，在尚不成熟的中國股票市場中，由于人們的投資技巧和投資心理還不成熟，所以與西方國家相比，我國的股票市場更應表現出展望理論所描述的特征。

孫培源、施東暉[2]通過對上交所交易股票換手率的統計分析驗證了展望理論的實用性；陳紹勝[3]對294支開放式基金進行單因子回歸分析，也驗證了中國開放式基金市場中投資者的行為符合展望理論描述；張海峰、張維[4]等運用隨機占優理論對中國市場展望理論進行了檢驗，認為我國投資者整體上表現出展望理論的決策偏好。

以往學者的研究一般是以整個市場為對象，并且只是簡單地進行數理統計進行實證檢驗。本文將市場按股票的市值規模進行分類，并且運用修正的GARCH模型，來研究不同市值規模股票投資者的投資行為。

一、模型介紹

本文研究股票損益對股票成交量的影響，采用修正的GARCH模型進行擬合檢驗。為了驗證展望理論，首先將虛擬變量引入均值方程。檢驗展望理論的修正GARCH模型為：

lnl■=c+■θ■lnl■+φd■+ε■ （1）

σ■■=？漬+αε■■+βσ■■ （2）

l■為t時刻股票成交量，然后我們對其取自然對數，λ為成交量序列的滯后階數，ε■是無序相關的隨機擾動項，σ■為t時刻隨機擾動項的方差，d■為引入的虛擬變量。展望理論認為人們會選擇一個參考點來判斷自己投資的損益情況，池麗旭、莊新田[5]對參考點的選取做了深入的研究，本文為了研究方便，選取市場平均收益率作為參考點，所以d■的取值為：

d■=1，r■>r■■0，其他 （3）

r■、r■■分別表示t時刻股票收益率和市場平均收益率。當d■前的系數φ為正時，說明股票收益率大于市場平均收益率，股票相對獲利，成交量放大，即符合展望理論的描述。因為當股票收益時，人們表現出風險偏好特征，傾向于出售手中的股票，股票成交量就會放大。

為了研究股票損益對股票成交量波動率的影響，我們在方差方程中引入虛擬變量，修正的GARCH模型為：

lnl■=c+■θ■lnl■+φd■+ε■ （4）

σ■■=？漬+αε■■+βσ■■+μd■ （5）

d■=1，r■>r■■0，其他 （6）

二、實證檢驗

本文需要研究不同市值規模股票投資者的行為，因此選用樣本數據為超大盤、上證中盤和上證小盤指數，分別代表大、中、小市值規模的股票，樣本區間為2009年7月3日至2013年7月24日的周數據（數據來源于大智慧軟件）。市場平均收益率我們選用上證指數周平均收益率，數據選取時間和來源同上。

（一）數據處理及統計

首先對超大盤、上證中盤、上證小盤以及上證指數序列進行自然對數處理，然后進行差分，得到收益率，同時對前三大指數的成交量取自然對數。

表1 指數收益率與成交量描述性統計

由表1可以發現，指數的平均收益率均小于零，即處于虧損狀態，但大盤收益率的虧損最嚴重，其次是中盤，最后是小，而相對應的標準差依次增加，說明市值規模與收益和風險成反比；JB統計量和p值顯示指數收益率不服從正態分布。指數成交量的標準差隨市值規模增大逐漸減小，說明成交量的波動率與市值規模成正比；指數成交量的JB統計量和p值顯示大盤成交量接近于服從正態分布，而中盤和小盤顯著不服從正態分布。

（二）平穩性檢驗

對指數收益率和成交量進行ADF檢驗，檢驗結果如表2所示：

表2 ADF平穩性檢驗

注：c表示常數項，t表示趨勢項，i表示滯后階數（本例中采用SIC準則，大盤成交量為1，其他數據為0）

由表2中ADF檢驗結果得知，超大盤、上證中盤、上證小盤指數收益率和成交量均在1%顯著性水平下平穩。

（三）自相關性分析

運用自相關函數（ACF）和偏自相關函數（PACF）對成交量做自相關性檢驗，本文只列出了滯后10期的ACF和PACF值，見表3：

表3 成交量ACF和PACF值

由表3的結果可知，超大盤、上證中盤和上證小盤指數成交量的自相關函數呈現出拖尾的特征，而偏自相關函數在1期后呈現出截尾的特征，因此成交量的滯后期確定為1期，即修正的GARCH模型均值方程（1）式中λ為1。

（四）修正的GARCH模型分析

分別采用修正的GARCH模型方程（1）～（3）和方程（4）～（6）分別研究股票損益對股票成交量以及股票成交量波動率的影響，結果如表4所示：

表4 指數成交量修正GARCH模型參數

注：*代表在10%顯著性水平下顯著，**和***分別代表在5%和1%顯著性水平下顯著

由表4知，在方程（1）～（3）下，超大盤、上證中盤和上證小盤成交量修正GARCH模型均值方程中，虛擬變量前的參數？漬值均大于零，并且股票市值規模越小，？漬值越大，中盤指數和小盤指數的？漬值要遠遠大于大盤指數的？漬值，說明在我國股票市場，無論股票市值規模大小，其投資者行為都符合展望理論的描述，但市值規模越小的股票，其投資者行為越符合展望理論的描述；在方差方程中，α+β值都遠小于1，說明股票成交量的波動持續性較弱。方差方程引入虛擬變量后（見方程（4）～（6）），發現α+β值均顯著變大，說明股票的損益信息增強了股票成交量波動的持續性；另一方面，超大盤和上證小盤虛擬變量前的參數為正，且超大盤參數遠大于上證小盤參數，而上證中盤虛擬變量前的參數為負，說明股票獲利信息會顯著增加大市值規模股票成交量的波動率，但對小市值規模股票成交量的波動率影響較小甚至會降低股票成交量的波動率。

三、結論

（一）中國股票市場投資者的行為符合展望理論的描述

從修正的GARCH模型來看，無論股票市值規模是大是小，代表股票損益虛擬變量前的參數均為正值，說明當股票相對收益率為正時，該股票的成交量就會增加，符合展望理論預測：人們面對收益時會表現出風險厭惡的特征，急于出售手中的股票。

（二）股票損益信息對市值規模不同的股票影響程度不同

三組指數修正的GARCH模型中，虛擬變量前的參數大小差別很大，超大盤的φ值要遠遠小于上證中盤和小盤的φ值，說明展望理論對小市值規模股票的預測更加明顯，這也與孫培源、施東暉[6]的研究結論一致。

（三）股票損益信息對股票成交量的波動率也有顯著影響

從表4兩組方程參數的比較結果來看，股票損益信息的加入均使三組指數α+β值變大，說明股票獲利信息的沖擊能夠增加股票波動率的持續性；并且從方差方程虛擬變量dt前的參數μ來看，股票獲利信息會顯著加大市值規模較大股票成交量的波動率，而對市值規模較小股票成交量的波動率影響作用較小甚至會有負效應。這與吳承堯、劉海飛[7]等驗證的利好消息會增加市場波動性，而市場對利空消息反應不大的結論基本一致。

參考文獻

[1]Kahneman，D. and A.Tversky.Prospect theory：an analysis of decision under risk[J].Econometrica.1979，47（2）：263-291.

[2]孫培源，施東暉.漲跌幅限制降低了股份波動嗎？——來自中國股票市場的證據[J].證券市場導報，2001（11）：12-18.

[3]陳紹勝.前景理論與中國開放式基金的實證檢驗[J].證券市場導報，2006（1）：55-58.

[4]張海峰，張維，鄒高峰，熊熊.中國市場條件下前景理論的實證分析[J].西安電子科技大學學報（社會科學版），2011，21（3）：84-89.

[5]池麗旭，莊新田.我國基金經理心理參考點調整特征的實證研究[J].系統管理學報，2012，21（1）：22-28.

[6]孫培源，施東暉.投資者總是風險厭惡嗎？——來自中國股市的證據[J].證券市場導報，2002（9）：54-57.

第4篇：股票的市值管理范文

關鍵詞：股息收益率；股票收益；風險調整收益

中圖分類號：F830.9文獻標識碼：A

收稿日期：2012-12-06

作者簡介：熊海斌（1955-），男，湖南株洲人，湘潭大學商學院教授，博士生導師；研究方向：金融市場與企業理論；楊帆（1987-），男，湖南永州人，湘潭大學商學院金融學研究生，研究方向：金融市場。

一、引言

股息率和股票收益之間的關系一直是金融文獻關注的焦點。在國外的理論研究中，Brennan（1970）[1]最早提出了稅負效應模型，認為投資者為了彌補股息收入所帶來的賦稅提高，往往要求更高的稅前風險調整收益。這就是說，如果股票實際表現低于投資者的期望，他們會轉而“看空”拋出該股票。因此，較高的股息率不僅沒有提高股票的收益，反而負面影響了股票收益。然而早期的實證研究卻得出了與Brennan稅負效應模型不一致的結果。最具代表性的是Black和Scholes（1974）[2]以及Litzenberger和Ramaswamy（1979）[3]的研究。通過對長期股息率的研究，Black和Scholes（1974）發現股息率和股票月收益之間沒有顯著的關聯性，而Litzenberger和Ramaswamy（1979）的觀點則相反，他們的研究結果表明短期股息率與股票收益之間的關系為正相關。Naranjo等（1998）[4]通過檢驗紐約證券交易所1 000多家樣本公司的數據后發現，盡管股息率與股票收益率之間有很明顯的關聯性，但股息率對股票收益的影響程度很難被估計。Kalay和Michaely（2000）[5]的研究進一步指出，股息率差異所導致的股票收益變化并不是橫截面的變化，而是時間序列的變化，因此他們的研究結論否定了Brennan的模型。Lemmon和Nguyen（2008）[6]對不征收股利稅和資本利得稅的香港市場進行了研究，認為股息率不是決定股票收益的主要原因，無稅收因素才是“收益率效應”的關鍵。

國內至今無學者研究股息率對股票收益的具體影響。現有的文獻只是從側面說明了兩者之間的關系。如呂長江和王克敏（1999）[7]的研究指出，股利的宣告會帶來股票累計超額收益的增加；何濤、陳曉（2002）[8]則發現股利信息不能提高股票的超額回報；孔小文、于笑坤（2003）[9]認為分配股利的公司未來盈利要好于不分配股利的公司。陳仲伯、劉道榆（2006）[10]認為企業的股利政策和企業價值之間存在著一種內部的正相關關系。總的來說，國內現有的研究側重于研究上市公司股利政策對股票價格的影響，而忽視了股息率與股票收益之間的關系。

對比中外的股息政策，我國股市有其自身特點。首先，我國上市公司一般而言一年只進行一次派息，這與許多發達國家上市公司按照季度分紅的制度不同。其次，國外政府都會征收較高的股利稅和資本利得稅，而我國投資者只需要交納股利稅。鑒于以上政策性的差異，我們在借鑒國外學者研究方法的同時還需要考慮我國股市的實際情況。

二、數據與研究方法

（一）樣本選擇和描述性統計

本文研究所需的公司財務和股票交易數據均來源于國泰安公司開發的CSMAR數據庫。無風險利率（本文采用一年期定期存款利率）數據則來源于中國人民銀行的官網。我們以2007年至2011年在滬市交易的上市公司作為原始樣本，并依照以下原則對樣本進行了篩選：（1）剔除ST類上市公司，以及發行B股和H股的上市公司；（2）剔除金融類上市公司；（3）剔除數據有缺失、財務數據極端異常的上市公司；（4）剔除停牌時間超過一個月的上市公司；（5）剔除一年中有兩次以上分紅派息的公司。在此基礎上，我們按照公司股息率的高低把樣本公司分為五個組，從大到小依次為最高股息率組、次高股息組、次低股息組、最低股息組和零股息率組，具體情況如表1所示。由表1可以看到，各年派息公司的數量分布在1 212至1 532之間。派息公司的數量隨著年份增長而逐漸上升，但零息公司的數量則沒有規律，2010年最多為835家，2008年最少為794家。

樣本的描述性統計結果如表2所示。從股息率來看，全樣本的平均股息率為0.57%，說明當前我國上市公司的現金分紅比例仍然較低。五個組中，最高股息組的平均股息率為2.41%，這一水平與發達國家股市的平均股息率相近。最低股息組的平均股息率為0.28%。從股價的角度來看，最高股息組的平均股價亦為最高，這表明股息率較高的股票大多數為高價股（如貴州茅臺、張裕A等）。值得注意的是，零息股票組的平均價格卻不是最低，這一現象與我國投資者熱衷于炒作“題材股”、“垃圾股”有關（這些股票往往以低價股為主）。從日成交量來看，成交量伴隨股息率的提高而減小，這說明高股息率的股票長線持有者較多，因此交易活躍度最低。而低股息率的股票由于短線投機者的頻繁交易，導致股票日成交量較大。從各組的日收益波動率來看，最高股息組的波動率最小，零股息組的波動率最高，這說明高股息的股票風險相對較低，零股息組的風險最高。從股票的市值上看，各組的差別不是很大。綜合以上的分析，可以看出股息率和股票收益之間確實可能存在某種密切的關系。

（二）研究方法

三、實證分析

（一）股息率對股票月收益的影響

各組股票的平均月收益如表3所示。從表3的結果可以看出，各組的股票收益隨著股息率的提高而增大，這一結果與Naranjo等（1998）、Lemmon和Nguyen（2008）的研究結果類似。其中，從各組全年的平均收益率來看，最高股息組的收益率與最低股息組的收益率相差1.94%。特別的，我們還可以看到零息組的年平均收益率為負（-1.20%），這一結果與Christie（1990）[12]的研究結果基本一致。緊接著，我們再來看五個組每個月的收益率。Keim（1985）[13]曾經指出，股息率對股票收益正的影響通常集中在每年的一月份，而對其它月份的影響則不是很明顯。從表3的第二行可以看到，五個小組中，最高股息率組的一月收益反而為負，其它各組的一月收益與股息率的正相關性也不明顯。這說明中國股市“一月效應”并不明顯。相反，表3中零股息組在一月的表現卻超過了派息的四個小組，這一現象同Christie（1990）研究美國股市得出的結果類似。更有趣的是，表3中二月份各小組收益率與股息率的正相關性卻表現得非常明顯，這一現象可能與我國投資者熱衷于二月份炒作股票的“年報行情”有關。總的來說，表3的結果表明，股息率與股票收益整體上具有正相關性。

（二）股息率對股票風險調整收益的影響

為了研究風險調整收益與股息率之間的關系，使用前面的CAPM和Fama-French三因素模型來控制股票收益的風險。表4給出了五個小組的CAPM和Fama-French三因素模型估計結果。其中各組的R2值都介于0.56和0.88之間，說明CAPM和Fama-French三因素模型能夠合理地解釋股票的橫截面收益變化。各組回歸方程的截距項總體來說隨著股息率的提高而增大，這表明股票風險調整收益與股息率正相關。當使用CAPM時，最高股息組和次高股息組的截距項在1%的水平下顯著為正。當使用Fama-French三因素模型時，最高股息組和次高股息組的截距項都在10%的水平下顯著為正。同時我們還可以看到，使用CAPM進行估計時，最高股息組風險調整收益與最低股息組風險調整收益的差為2.06%；當使用Fama-French三因素模型時，兩組的差則為1.47%。因此，這一現象表明Brennan（1970）提出的“稅負效應”模型在中國股市得不到支持。

我們再來看零息組的截距項。從表4可以看到，當使用CAPM進行估計時，零息組的截距項為-1.97%，當使用Fama-French三因素模型進行估計的時候，其截距項為-1.93%，并且以上兩個估計值都在1%的水平下顯著為負。對比Christie（1990）和Lemmon等（2008）的研究結果，我們發現中國股市零息股票的“負超額收益”要遠低于美國股市和香港股市，這表明中國股市零息股票的風險要遠大于其它股市零息股票的風險。

（三）穩健性檢驗

以上五個小組超額收益率的差異還可能與各小組股票的公司市值大小有關。Keim（1985）發現紐約股票交易所的小（大）公司對應較高（較低）的股息率，因此他認為股息率對股票收益的影響主要集中在小公司股票里面。Naranjo等（1998）驗證了股息率與公司市值之間的相互關系。他們按照公司市值的大小把公司分成五個組（最大市值組、中上市值組、中等市值組、中下市值組、最小市值組），結果表明：中下市值組公司股票收益與股息率的正相關性最強，而最大市值組最弱。為了驗證中國股市是否存在以上的現象，依照公司市值的大小把樣本分為兩個次級樣本，即大市值公司股票樣本和小市值公司股票樣本，然后依舊使用前面的研究方法對兩個次級樣本依次進行檢驗，結果如表5所示。從表5可以看到，無論大公司組還是小公司組，股息率對股票收益的影響都比較明顯，從這一點上看我們得到的結果與國外學者的研究結論不大一致。換一個角度，我們再來分析考慮公司市值后的五個小組股票風險調整收益的大小。小公司股票樣本的CAPM回歸結果中，最高股息組的風險調整收益為2.81%，最低股息組的為-0.47%，兩者相差3.28%；大公司股票樣本的CAPM回歸結果中，最高股息組的風險調整收益為1.57%，最低股息組的為-0.55%，兩者相差2.12%。可見，由于公司市值規模的不同，最高股息組和最低股息組的收益差明顯不同（3.28%>2.12%）。同理，兩個次級樣本Fama-French 模型估計的結果中，小公司股票樣本最高股息組的風險調整收益為1.05%，最低股息組的為-1.03%，兩者相差2.08%；大公司股票樣本的最高股息組的風險調整收益為1.02%，最低股息組的為-0.26%，兩者相差1.28%。因此，Fama-French 模型估計的結果（2.08%>1.28%）與CAPM估計的類似。從這一點看，我們的結論與Naranjo等（1998）的基本一致，即大市值公司股息率對其股票收益率的影響要比小市值公司弱。

四、結論與政策建議

本文檢驗了中國股市股息率與股票收益之間的關系。實證結果表明股息率與股票收益之間存在正相關性。其中股息率的“一月效應”在我國股市表現不明顯，相反由于我國投資者熱衷于炒作年報行情，二月份股票收益率與股息率的正相關性卻非常明顯。為了明晰股息率與股票風險調整收益之間的關系，我們使用CAPM和Fama-French三因素模型對樣本小組進行估計，結果表明股票風險調整收益與股息率之間的關系仍然為正相關，并且我國股市零息股票的“負超額收益”要遠低于成熟市場的水平，這說明中國股市零息股票的風險要遠大于成熟市場零息股票的風險。穩健性檢驗的結果顯示大公司和小公司的股票收益都受股息率影響，這說明公司市值并不是決定股息率效應的關鍵因素。從本文的研究結論來看，雖然我國股市投機氛圍濃厚，但是價值投資的理念（注重公司價值和股息分紅）在我國仍然是有意義的。因此，想要在中國股市樹立起價值投資的大旗，就需要上市公司給廣大投資者提供更高比例的股息率。從目前的情況看，我國上市公司的分紅意愿要遠低于成熟的市場，管理決策層大多缺乏主動回報二級市場股東的意識，上市公司股息率整體偏低。基于當前我國股市分紅的現狀，證券監管部門需要做好以下幾點：

1.強化對上市公司利潤分配決策過程和執行情況的監管。管理層要細化其監管內容，具體包括上市公司的長遠分紅規劃，公司管理層執行股利政策的科學性和民主性，外部監督人和廣大中小股東的意愿訴求是否得到充分反映，公司分紅信息的透明度等等。對于那些存在不當分紅行為的上市公司，監管部門要嚴加處理。

2.強制分紅，將上市公司分紅與其再融資掛鉤。監管部門要鼓勵上市公司在不影響公司經營生產的前提下提高其分紅派現水平。對于那些有大量盈余而又不進行現金分配的上市公司，必須強制其披露不分配的具體理由。對于那些無正當理由的公司，當每股未分配利潤達到一定金額后，必須向股東支付現金股利，否則監管層可以通過強制性手段督促其進行股利分配。同時，證監會還可以將上市公司的歷年分紅情況作為其申請再融資的資格條件。對于那些歷年鮮有分紅的“鐵公雞”，應該毫不留情地否定其再融資申請。

3.提高擬上市公司的質量。對于首次在A股公開發行股票的公司，證監會發審委員會應該重點審查其公司招股說明書中的股東回報計劃、分紅政策和分紅規劃。同時，對那些公司治理結構不完善、管理混亂、盈利能力低的上市公司要采取一票否決制。

參考文獻：

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[2]Black F，M Scholes. The effects of dividend-yield and dividend policy on common stock prices and returns[J].Journal of Financial Economics， 1974（1）：1-22.

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[5]KalayA，R Michaely.Dividends and taxes：Are-examination[J].Financial Management，2000（29）：55-57.

[6]Lemmon M，T Nguyen. Dividend yields and stock returns：Evidence from a country without taxes[J].Asia-Pacific Journal of Financial Studies，2010（39）：736-751.

[7]呂長江，王克敏.上市公司股利政策的實證分析[J].經濟研究，1999（12）：30-39.

[8]何濤，陳曉.現金股利能否提高企業的市場價值[J].金融研究，2002（8）：26-38.

[9]孔小文，于笑坤.上市公司股利政策信號傳遞效應的實證分析[J].管理世界，2003（6）：114-118.

[10]陳仲伯，劉道榆.股利政策與企業價值的關系[J].系統工程，2006（3）：103-105.

[11]Fama E F，K R French. Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J].Journal of Financial Economics，1993（33）：3-56.

第5篇：股票的市值管理范文

關鍵詞：Fama-French五因素模型；Fama-French三因素模型；資產定價

基金目：2016年度嘉興學院大學生科研訓練計劃（SRT）重點項目（項目編號：851716013）

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年4月5日

一、文獻綜述

從簡單的單因素模型到五因子模型，從單一的市場風險因素到包含公司的規模、賬面市值比、市場溢價、投資能力和盈利能力等因素，資產定價模型在理論和實證方面經歷了長時間的發展。Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Black（1972）提出了著名的資本資產定價模型（CAPM），該模型奠定了資產的收益來源于資產所承擔的風險這一基本理念，成為現代金融市場價格理論的支柱。Black、Jensen和Scholes（1972），Blume和Friend（1973），Fama和MacBeth（1973）等學者的研究結論都支持了CAPM理論的核心觀點。而之后Roll（1977）首先對CAPM模型的實證檢驗提出質疑并提出了套利定價理論（APT）；Stattman（1980）研究發現，賬面市值比越高的公司將獲得更高的股票收益率；Banz（1981）發現公司的市值比市場風險溢價對股票收益率的解釋能力更強；在前人研究的基礎上，Fama和French（1992、1993、1996）對美國股票收益率的影響因素進行了深入研究，提出公司總市值、賬面市值比等因子可較好地解釋橫截面上股票收益率的差異性。比較并發現三因子模型比CAPM模型具有更強解釋力；之后，Fama和French（2013）對原有的三因素模型進行了改進，在三因素模型上加入盈利能力因素和投資模式因素，提出五因素模型，從而能更好地解釋股票橫截面收益率的差異。在國內，學者不僅運用Fama-French三因子模型針對中國股票市場進行了大量研究，同時還在結合中國股票市場實際情況和Fama-French三因子模型的基礎上，相應地做了許多指標替換的研究。比如，王志剛（2010）運用Fama-French三因子模型研究中國股市的價值溢價情況，實證結果表明，中國股市存在類似于發達資本市場的規模溢價與價值溢價。田利輝、王冠英和張偉（2014）通過中美三因子模型的對比，得出三因子模型能夠很好地解釋中美兩國投資組合的超額收益，然而其在中美股市的適用性有所差異。中國市場風險較其他因素尤為顯著，SMB對小盤股具有一定解釋力。綜上，國內眾多學者基于Fama-French三因素模型對資產定價問題進行研究，然而這些研究仍無法較好地解釋股票收益率的來源。因此，本文借鑒Fama-French五因素模型對中國A股市場進行實證檢驗，驗證Fama-French五因素模型較三因素模型是否能更好地解釋中國A股市場的股票收益率，同時驗證中國A股市場是否存在規模效應、價值溢價效應、盈利能力效應以及投資模式效應，從而提供科學的選股原則。

二、實證設計

（一）理論模型與投資組合構造。Fama-French三因素模型在CAMP的基礎上加入了市值效應和價值效應，模型表示為：

Rit-RFt=ai+bi（RMt-RFt）+siSMBt+hiHMLt+eit

由于Fama-French三因素模型無法解釋盈利能力和投資模式對股價的影響，Fama和French結合前人研究成果，在三因素模型的基礎上引入盈利能力和投資模式因素，構建的Fama-French五因素模型可以寫成：

Rit-RFt=ai+bi（RMt-RFt）+siSMBt+hiHMLt+riRMWt+ciCMAt+eit

其中，上式中Rit表示股票組合i在時間t的收益率；RFt表示t時刻的無風險利率，用一個月期國債收益率表示；RMt表示以市值為權重的市場組合的收益率；SMBt表示t時期流通市值低的公司組合與流通市值高的公司組合回報率之差；HMLt表示t時期賬面市值比高的價值型公司組合與賬面市值比低的成長型公司組合的回報率之差；其中盈利能力用上一期營業收入減去營業成本、銷售費用、財務費用和管理費用后的營業利潤與上一期的所有者權益賬面價值之比衡量；CMAt表示t時期投資水平低的公司組合與投資水平高的公司組合的回報率之差，其中投資水平用t-1期總資產的增長除以t-2期總資產。

（二）數據來源與指標說明。在模型的檢驗中，由于構建投資組合的需要，要求的股票數較多，且為了結論的穩定性，也需要較長的時間區間。因此，本文選取1995年7月到2016年6月深圳和上海股票交易所月交易數據作為實證研究樣本，所有數據均來自深圳國泰安信息技術有限公司提供的CSMAR中國證券市場交易數據庫和中國上市公司財務報表數據庫。為了投資組合的有效構建，本文還需剔除以下類別的股票：因停牌等交易數據不完整的股票；市凈率、盈利能力（OP）、投資模式（Inv）存在負值的股票、因股票價格不能真實反映公司的價值的股票（ST、PT、*ST等）、因具有較高的杠桿率的金融類股票（銀行、證券、保險）等。

三、Fama-French五因素模型實證結果與三因素模型對比

為了驗證五因素模型在我國股票市場的適用性并與三因素模型進行對比，本文采用了2×3的方法對因素進行了計算，先按照Size這一維度由大到小排序均分為五組，再按照B/M這一維度從低到高排序均分成五組，共構建了25個投資組合，并以這25個投資組合的收益率作為被解釋變量。本文通過回歸的方法對五因素模型進行驗證并與三因素模型進行比較，表1展示了三因素模型和五因素模型不同因素的回歸系數以及回歸系數的t統計量。（表1）

（一）通過對三因素模型的回歸系數進行檢，發現RM-RF因素、SMB因素、HML因素的系數都十分顯著。RM-RF因素對股票收益率的解釋力最強，其次是規模因素，最后是賬面市值比因素。其中，價值溢價效應和規模效應在我國股票市場十分顯著。

（二）通過對五因素模型的回歸系數進行檢驗，發現RMW與股票收益率顯著相關，其系數r隨賬面市值比增大而增大，中國A股市場存在盈利能力效應，即盈利能力高的公司有較高的股票平均收益率。CMA與股票收益率相關，其系數c隨著賬面市值比的增大而增大，即投資水平低的公司擁有較高的股票收益率。而賬面市值比效應被弱化，盈利因素和投資因素包含了大部分賬面市值比因素的信息。

（三）通過對三因素和五因素模型的對比分析，發現三因素模型和五因素模型的截距項都不顯著，盈利因素、投資因素對股票收益率的顯著性要強于賬面市值比因素，說明公司盈利能力和投資水平對我國的公司回報有影響，RMW因素和CMA因素可以解釋我國股票市場投資組合回報率。從實證分析的結果來看，我國投資者的價值投資策略主要是關注股票的估值水平，尋找價值被低估的股票，并且要關注公司的發展前景和未來的投資價值，上市公司的盈利能力和投資水平也是影響股票收益率的重要因素。

四、結論與討論

（一）在Fama-French五因素模型的回歸分析中，發現五因素模型對我國股票市場存在適應性，且通過與三因素對比得出，五因素模型比三因素模型更具有解釋力度。

（二）盈利能力因子是一個新引入的變量，在回歸分析中我們發現盈利能力因子的敏感系數顯著為正，中國A股市場存在盈利能力效應。這一結論與Fama和French研究美國股市的實證結果一致，即高盈利能力有著較高的股票平均收益率。

（三）投資模式因子也是一個新引入的變量，在組合分析和回歸結果中，我們得出激進投資模式的公司股票平均收益率高于保守投資模式的公司股票平均收益率。這一結論與Fama和French研究美國股市的實證結果相反，即在中國A股市場存在反轉的投資模式效應。較之美國股市，中國股票市場發展歷史短，法律法規還不健全，股市信息披露機制尚不完善，而這種穩定性不足導致了股民“投機風”橫行，股民愿意買入激進投資模式的上市公司股票。相反，美國股市起源早，發展時間長，法規法律健全，信息透明，且經濟環境較為穩定，對于美國股民而言，投資穩定、保守的上市公司可以減少風險。所以，兩個不同股票市場存在相反的投資模式效應是合理的。這從另一方面來說我國股市信息披露機制尚不完善，亟須建立完善的監管體系，同時理性投資理念亟待加強。

主要參考文獻：

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[4]陳小悅，孫愛軍.CAPM在中國股市的有效性檢驗[J].北京大學學報（哲學社會科學版），2000.4.

第6篇：股票的市值管理范文

關鍵詞：規模效應；月換手率；噪音交易風險

中圖分類號：F830.91　文獻標識碼：A　文章編號：1005－0892(2007)08－0055－04

一、引言

依據有效市場假說(EMH)，股票的價格已經充分反映了所有相關的信息，因此，利用公開信息并不能獲得超額收益，投資者買賣或持有股票只能獲得與股票風險相關的正常收益；而與風險相關的正常收益可以用資本資產定價模型(CAPM)來決定。但20世紀80年代以來，許多與EMH和CAPM相悖的現象被發現，“規模效應”(size effect，也叫“小公司效應”)就是其中之一。

1981年，Banz將所有在紐約股票交易所上市的股票按其市值大小分為5組，發現總收益和CAPM調整后的超額收益都有隨公司市值上升而下降的趨勢，其中市值最小一組的股票年平均收益比市值最大一組的股票高19.8％。圍繞規模效應，國外學者從不同角度對其存在的原因進行分析，提出了不同的解釋。Keim(1983)、Reinganum(1983)等研究發現，規模效應集中發生在1月份．于是提出規模效應是由于“1月份效應”產生的；而“1月份效應”又是由于投資者通常出于減免資本利得稅的目的，在年底拋售股票以實現“資本損失”，第二年年初再重新投資，從而導致股價在1月份上升而產生的，即所謂的“避稅效應”。Arbel，Avner和Paul J．Strebel(1983)則提出“忽略效應”。他們認為小公司容易被主導股票市場的機構投資者所忽略，因為機構投資者通常只關注大公司，而較少研究小公司，所以市場參與者對小公司的生產、經營等方面存在信息不對稱，與規模相關的超額收益是對因信息不對稱而產生的風險補償。Ahimud和Mendelson(1986，1991)則認為小公司股票的流動性差，其高收益是對其低流動性風險的補償。而Chan和Chen(1991)、Fama和,French(1993，1995)認為，小公司的基本面往往較大公司差，具有較高的破產風險，其高收益是對其破產風險的補償。與上述觀點不同的是，行為金融理論認為，由于投資者的非完全理性導致股票的錯誤定價，從而形成規模效應(Lakonishok，1994；Daniel，1997)。

20世紀90年代中期，國內學者開始針對中國證券市場中規模效應展開研究。早期的研究主要散見于對CAPM和有效市場假說檢驗的文獻中，如宋頌興和金偉根(1995)、周文和李友愛(1999)等。2000年后開始出現專門研究的文獻，如陳信元、張田余和陳冬華(2001)；陳收、陳立波(2002)；汪煒、周宇(2002)等，其結論是中國股市存在顯著的規模效應。至于其產生的原因，國內學者普遍推測與過度投機和操縱有關。本文在現有研究基礎上，對中國A股市場的規模效應做進一步檢驗。結果發現，在1997至2000年間存在顯著的“規模效應”，但此后基本消失。通過分析不同規模組合以及同一規模組合在規模效應消失前后月換手率的變化，證實了過度投機是規模效應產生的主要原因，而小市值股票的超額收益是對因過度投機產生的噪音交易風險的補償。

二、研究設計

1．樣本選擇及數據來源

本文選擇1997年1月到2004年12月在滬深兩市上市的A股為研究樣本。由于計算個股超額收益率和橫截面回歸時需要事先估計個股的貝塔值，本文的估計期間為樣本期間每年1月份的前30個月，因此所選樣本股均具有過去30個月連續交易的數據，即1997年的研究樣本是在1994年6月之前上市的股票，依次類推。

本文所有數據均來自香港理工大學中國會計與金融研究中心以及深圳國泰安信息技術有限公司聯合開發的《中國股票市場研究數據庫(CSMAR)一一市場交易數據庫》。

2．相關變量的定義和計算

(1)個股月收益率和月超額收益率的計算

本文的個股月收益率為考慮現金股利的月收益率，即rit=(pi(t+1)+Dit)/Pit1)-1。其中，幾為個股i在t月的收盤價；Dit為個股i在t月發放的現金股利。個股的月超額收益率為扣除無風險收益率和風險溢酬后的收益率，風險溢酬則采用CAPM計算。具體方法為：在研究期間的每年，應用個股前30個月收益數據估計其系統風險，其估計的方程式為：rit-Tft=αi+β(rmt-rft+εi(t)。其中，rit為個股i在t月的收益率；Rmt為市場組合在t月的收益率，本文應用考慮了現金紅利再投資的A股綜合月市場回報率(流通市值加權平均法)代替市場組合的收益率；rft為t月的無風險收益率，本文以三個月銀行存款利率代替；βi即為個股的系統風險。然后，應用估計得到的βi計算個股在隨后12個月各月的超額收益率：abrit=Titrft-βi(rmt-rft)。

(2)公司規模(size)。公司規模一般采用發行在外的股票市場價值來衡量，由于我國上市公司股票存在流通股和非流通股之分，因此公司規模指標的選取存在流通股市值和總市值兩難選擇。陳收、陳立波(2002)研究發現，無論是用流通股市值還是總市值對不同規模組合收益率的排序都沒有本質的影響。本文用(t-1)年末流通股市值來衡量公司t年的規模大小。

3．研究方法

(1)分組分析

在研究期間的每年1月，按上年末股票流通股市值的大小對樣本排序并等分為10組，得到10個投資組合，各投資組合的收益率為組合內所有股票收益率的算

期的收益率；rjt為第i個規模組合中第j只個股t期的收益率；n為第i個規模組合中個股的總數。各投資組合超額收益率為組合內所有股票超額收益率的算術平均值，計算同上。

(2)橫截面回歸

橫截面回歸方法是由Fama和MacBeth于1973年提

出的，因此也叫Fama-MacBeth回歸法。在應用時涉及兩步：第一步，給定了個時段的橫截面數據，對每個t(t=1,2…,T)用OLS方法來估計，得到回歸系數序列rit;第二步，分析上面回歸得到的rit時間序列，分別計算

從正態分布的假設下，回歸系數服從正態分布，因此可以用t統計量來檢驗解釋變量是否具有顯著性。

本文將個股月收益率分別對其規模、貝塔系數和規模進行回歸，其回歸方程分別為：

其中，rit為第i只股票第t個時期的收益率；rft為t期的無風險利率；ln(size)和β1分別為第i只股票流通市值的自然對數和系統風險；r0(t)、1(t)和2(t)為估計參數；εit為殘差。

三、實證結果及分析

1．分組結果及分析

表1和表2分別列示了各規模組合的月平均收益率和月平均超額收益率，其中s1為規模最小的投資組合，其余的依次遞增。從整個研究期間來看，隨著規模的增加，規模組合的月平均收益率和月平均超額收益率均逐漸減小，規模最小的投資組合s1與規模最大的投資組合SIO間的月平均收益率之差為1.09％，而經風險調整后的月平均超額收益率差之為1.19％，說明規模組合間的收益率差別并不能用系統風險的差別來解釋。為了考察規模效應的穩定性，本文將整個研究期間分為兩個子期間。在1997年至2000年這一子期間，s1與SIO之間的月平均收益率之差和月平均超額收益率之差遠高于整個期間的水平，分別為2.7％和2.94％，且顯著性明顯提高，由整個期間的10％顯著性水平變為5％和1％顯著性水平。而在2001年至2004年這一子期間，則出現了相反的情況。隨著規模的增加，投資組合的月平均收益率成上升趨勢，s1與S10之間的月平均收益率之差和月平均超額收益率之差變為0.52％和-0.57％，但在統計上均不顯著。

2．橫截面回歸結果及分析

表3列示了個股月收益率對其流通市值以及控制個股系統風險后，個股收益對其流通市值的橫截面回歸結果。從回歸結果來看，與上述分組分析基本一致。在整個研究期間，個股收益率與其流通市值成顯著負相關關系，即流通市值越小的股票，其預期收益率越高；在控制系統風險后，負相關程度有所下降，但在統計上仍顯著。在1997年至2000年這一子期間，這一關系尤為顯著。而在2001年至2004年這一子期間，個股收益率與其流通市值則成正相關關系，但在統計上并不顯著。而作為個股系統風險的貝塔系數，則與股票收益之間并不存在顯著的相關關系。

3．中國股市規模效應成因分析

對于規模效應產生的原因，國外學者提出了許多理論解釋，如避稅效應、忽略效應、流動性風險、破產風險等，但這些均與中國股市的實際情況不符。因為我國并不征收資本利得稅，上市公司也不存在實質性的破產風險；另外，由于易于重組，小公司往往成為買殼上市的目標和投資者追捧的熱點，因此，忽略效應、流動性風險等亦不存在。目前，普遍的觀點認為機構投資者對小盤股的操縱以及過度投機是導致我國股市規模效應的主要原因，但這一結論僅僅是一種推測。規模效應的消失為分析其成因提供了很好的契機。本文利用月換手率這一指標，‘通過不同規模組合以及同一規模組合在規模效應消失前后的變化來探悉其成因。之所以選擇換手率這一指標，是因為換手率不僅反映了股票的流動性，而且還可以反映投機交易數量和投機者的心態(Baker，2004)。

圖1和圖2分別列示了最小規模組合和最大規模組合月換手率及月換手率變化的時間序列趨勢。從圖中可以看出，在整個研究期間，無論是小市值股票還是大市值股票，其換手率均呈現階段性特征。在前一時期，股票的換手率均較高，且波動比較大；而在后一時期(2001年后)，換手率及波動均下降。從小市值股票組合與大市值股票組合的比較來看，在前一時期，小市值股票的交易非常活躍，月換手率遠高于大市值股票，且換手率的變化幅度也明顯大于大市值股票組合；但在后一時期，兩個組合的換手率及變化趨于一致。換手率的變化規律與規模效應變化規律的一致性，說明過度投機是導致規模效應的主要原因，而且這也可從中國股市發展的階段性特征中得到證明。經過1996年的快速擴容，中國股市進入了一個新的發展時期，股市地位的正式確立助長了投資者的樂觀情緒，投機交易盛行。由于小公司往往是被兼并、重組或買殼上市的主要對象，且容易操縱，因而成為市場炒作的題材和投機的對象，導致小市值股票過高的換手率。對小市值股票的過度投機使得其價格遠離基礎價值，更多地受到投機者主觀心態的影響，投機者在購買或持有小市值股票時，不僅面臨經濟風險，還要面．臨因其他投機者心態變化而產生的噪音交易風險。因此，小市值股票的超額收益是對噪音交易風險的補償。2001年中國證監會加大了對違規操縱的查處和銀行信貸監管的力度，了《虧損上市公司暫停上市和終止上市辦法分及修訂稿。伴隨這項法規的出臺，PT水仙、PT粵金曼和PT中浩相繼退市。這一系列措施的實施有效地遏止了過度投機，小市值股票不再成為投機者追捧的對象，相應的噪音交易風險消失，規模效應也就不存在了。

四、結束語

規模效應是現代金融理論面臨的難題之一，也是現代金融與行為金融爭論的焦點。本文通過實證分析 發現， 規模效應在中國股市同樣存在，但并不穩定。結合中國股市的特點，通過比較不同規模組合以及同一規模組合在規模效應消失前后月換手率的變化，證實了過度投機是規模效應產生的主要原因，而小市值股票的超額收益是對因過度投機產生的噪音交易風險的補償。

第7篇：股票的市值管理范文

【關鍵詞】積極配置型基金;積極組合管理能力;方差分析

一、文獻綜述

現資管理的核心是組合管理。投資組合的管理有兩種方式:一是積極型投資組合管理方式,指投資者力圖預測市場的未來走勢,并據此改變其投資組合中各資產的投資比例,或構建新的投資組合。二是消極型投資組合管理方式,是指投資者在確定各種資產間分散化的投資比例之后,就遵循這一比例不再變化。在強有效或半強有效的市場中,投資者的最佳投資組合管理策略是消極投資組合管理。在弱有效或無效市場中,投資者應利用積極投資組合管理策略去預測市場,捕捉市場時機,獲取超額利潤。

國內許多研究已經證明我國的證券市場是若有效或無效市場,在這樣一個市場中應利用積極投資組合管理,事實上我國運作的基金大多數是采用積極組合管理策略,但基金的積極組合管理能力水平如何有待研究。基金的積極組合管理是通過投資組合的動態配置來實現的。李學峰、茅勇峰(2007)認為資產的動態配置可通過資產調整和證券選擇進行,其中資產調整指通過調整組合風險資產的持有比例來調整投資組合的風險,即市場時機選擇,而證券選擇指通過更換風險資產組合中的股票來調整組合單位風險資產的風險,進而調整投資組合的風險。李學峰、郭羽、謝銘(2009)在此基礎上涉及了S指標來研究我國證券基金的積極組合管理能力,認為封閉式基金的管理能力高于開放式基金,市場走勢波動也對管理能力有一定影響。

本文繼承了李學峰、郭羽、謝銘(2009)的研究,將研究對象具體化,主要討論了我國開放式基金的積極組合管理能力。晨星根據基金的資產類型,將我國開放式基金分為七大類:股票型基金、積極配置型基金、保守配置型基金、普通債券基金、短債基金、貨幣市場基金和保本基金。本文主要通過其中的積極配置型基金來研究我國基金的積極組合管理能力。

二、研究思路

根據積極組合管理的定義和內容,可將積極組合管理能力的評價模型設計如下:

式中為第k期內基金整體積極組合管理能力

為第i只股票在第k期內的積極管理能力

為第i只股票在第k期內的持有狀態

為第i只股票在第k期內的超額收益率

為第k期市場組合收益率

為基金資產組合中第i只股票在第k期內的收益率

為第k期內第i只股票的流通市值占兩市A股總流通市值的比例的平均值

為第k期內基金持有的第i只股票市值占該基金投資總市值的比例的平均值

當>0且>0,或0但

當>0,說明從整體上看,基金積極組合管理有效,且越大,基金經理的積極組合管理能力越高。當

三、實證研究

1.樣本①的選取

本文的基金是從晨星網的基金篩選器中選取的,選擇的基金組別為開放式基金,類型為積極配置型基金,基金的成立日期在2006年12月29日之前。輸入這些篩選條件后共篩選出54只基金。

數據取自2006年12月29日至2009年6月30日上證A股指數、深證A股指數,上證A股總流通市值、深證A股總流通市值,上證A股和深證A股的復權收盤價格,54只積極配置型基金在2006年12月29日至2009年6月30日期間的半年持倉明細②。

本文以基金每半年持有的前十大重倉股為主要研究對象,前十大重倉股在基金投資中占有很大比例,基本能代表其持倉狀況,以這些股票為考察對象,可以衡量基金的積極組合管理能力。由于是積極配置型基金,每半年的持倉明細都要發生調整,其十大重倉股也會發生變化,所以本文每只基金考察的股票對象均大于十只股票,平均在三十只股票。

2.實證分析

首先統計每個子研究期③期初和期末的上證A股指數、深證A股指數,滬、深兩市A股的流通市值,可計算出市場組合收益率,本文以滬、深A股兩市的加權平均收益率作為市場組合收益率,權數為每個市場流通市值占兩市總流通市值的比例。具體結果見表1。由表1可知,從2006年底至2009年中期,中國的股市先后經歷了上漲(2007年全年)、下跌(2008年全年)、上漲(2009年上半年)三個階段。

然后計算每只基金十大重倉股在每個子研究區間的半年收益率。用-可計算出半年超額收益率。再次,計算十大重倉股的股票流通市值占滬、深A股兩市總流通市值比例的平均值。首先查找出十大重倉股股票在期初、期末的股價和流通股份數量。然后計算出重倉股在期初和期末的流通市值④。下一步,統計出滬、深兩市A股在每期的期初和期末的總流通市值,加權平均就可計算出。接下來,計算重倉股股票市值占該基金投資總市值的比例的平均值,可從基金的半年持倉明細中統計出每期期初和期末的比例值,求平均數即可。用-可計算出重倉股在每個子研究期內的持有狀態。最后,根據模型和以上計算結果,可得到子研究期內每只基金的整體積極組合管理能力。

四、對實證結果的分析

通過以上的實證研究,得到了54只基金在5個子研究期內S指標。接下來對這一研究結果進行分析。

首先分別統計出每個子研究期內積極組合管理能力小于0的基金數量,每只基金5個子研究期S指標的平均值,并按S指標平均值的大小對基金進行排列。計算整個研究期的S指標平均值可以排除市場行情對基金積極組合管理能力的影響,從整體上衡量每只基金的積極組合管理能力。統計結果見表2。

從表2中可以看出,2007年上半年和2008年上半年分別有1只基金的積極管理能力較差,2007年下半年有2只基金的積極管理能力較差,2008年下半年就有7只基金的積極管理能力較差,到了2009年上半年積極管理能力較差的基金數量上升到14只。產生這種結果可能有以下幾種原因:1.2007年上半年為中國股市的大牛市,因此大多數基金經理把握住了市場時機,基金的積極組合管理能力較好,即使有部分基金經理的組合管理能力不足,也因為2007年的好時機使基金的業績呈現出大好形勢。2.2008年的金融危機導致股市大跌,使基金合理投資配置難度加大,有部分基金經理管理能力不足的問題顯露出來,共有7只基金S指標小于0。3.經歷了2008年的熊市,2009年股市開始復蘇,基金經理對后市的預期不一致,有人看多,有人看空,對基金的積極管理方向不同,導致最后有14只基金積極組合管理能力較差。

然后,計算每個子研究期內54只基金S指標的算術平均值,該值可以衡量不同研究期內54只積極配置型基金整體的積極組合管理能力。計算結果見表3。

從上表可知,5個子研究期內S指標的算術平均值均大于0,說明積極配置型基金有較高的積極組合管理能力。這個結果也表明我國證券市場是弱有效或無效市場,因為可以通過積極組合管理獲得超額收益率。2007年上半年基金整體的積極組合管理能力最高,而2008年下半年基金整體積極組合管理能力最低,其它研究期內管理能力居中。由于在2007年全年和2009年上半年股市處于上漲階段,2008年全年股市處于下跌階段,因此用方差分析檢驗一下中國股市行情不同是否會影響基金的積極組合管理能力。檢驗結果見表4。

設不同研究期內54只基金S指標的算術平均值為m1(i=1為2007年上半年,i=2為2007年下半年,i=3為2008年上半年,i=4為2008年下半年,i=5為2009年上半年)

(1)5個子研究期的方差分析

顯著性水平為0.05,P值遠遠小于顯著性水平,結論:不同研究期內基金整體積極組合管理能力不同。這一結論說明了基金整體積極組合管理能力會受到市場環境的影響。

(2)市場上漲時方差分析

從表4結果中可以看出:1、2、5三個子研究期的基金整體積極組合管理能力不同。但2和5兩個子研究期的基金整體積極組合管理能力相同。出現這種結果有三點原因:1.2007年上半年,中國股市出現了前所未有的牛市行情,在這樣的市場行情中,基金經理即使沒有很好的擇股和擇時能力,也會因為持續的上漲行情而使基金表現良好。2.在經歷了2007年上半年的大牛市后,大部分基金經歷對后市上漲的預期呈謹慎態度,對基金資產的配置較為保守,導致基金的積極組合管理能力不如2007年上半年那么高。3.受2008年金融危機的影響,全球股市都呈低迷狀態,經濟何時復蘇一直是人們討論的焦點,2008年底中國的經濟開始好轉,但大部分基金經理仍持謹慎投資態度,所以2009年上半年基金的積極組合管理能力水平和2007年下半年大致相同。

(3)市場下跌時方差分析

P值為0.6391遠遠大于0.05,結論:2008年上半年和2008年下半年基金整體的積極組合管理能力相同。這一結論說明,當市場處于下跌行情時,基金經理都持謹慎投資態度,對資產配置較為保守,所以積極組合管理能力大致相當。

五、結論

本文以2006年12月29日至2009年6月30日兩年半的時間作為研究期間,每半年為一個子研究期,以54值積極配置型基金為研究樣本,研究了我國積極配置型基金的積極組合管理能力。

研究結果顯示,2007年上半年和2008年上半年基金的積極組合管理能力最高,分別只有1只基金的S指標小于0。2009年上半年基金的積極組合管理能力最低,有14只基金的S指標小于0。這說明2007年上半年,無論基金經理的積極組合管理能力水平高低,都會因為趕上了股市大牛市的好行情而使基金業績良好。經歷2008年全球金融危機后,對股市的預期撲朔迷離,基金經理的管理能力高低顯露出來,導致有14只基金積極組合管理無效。

接下來用方差分析檢驗了不同市場行情是否對基金的積極組合管理能力有影響。結果顯示,不同市場行情確實會影響基金的積極管理能力。當考察處于同一市場行情兩個時期基金的積極組合管理能力時,結果表明這兩個時期基金的積極組合管理能力相當,符合常理,但2007年上半年基金的積極管理能力表現明顯好于其它上漲階段,原因在于2007年上半年是中國股市的超級大牛市,基金經理只要把握住市場時機都會有不錯的成績,所以基金整體的積極組合管理能力提高。

本文的研究結果啟示我們:雖然我國積極配置型基金整體的積極組合管理能力較高,但還不穩定,會受到不同市場行情因素的影響,因此基金經理的管理能力水平還有待加強。另一方面,投資者也可利用S指標這一有力工具進行基金選擇,而積極配置型基金確實有著戰勝市場組合的能力,投資時可以重視這一基金類型。

注釋:

①上證A股指數、深證A股指數,上證A股和深證A股的復權收盤價格來源于大智慧軟件相關數據,上證A股總流通市值、深證A股總流通市值分別來源于上交所網站和深交所網站,54只基金的半年持倉明細來源于和訊網。

②基金的半年持倉明細為基金半年報及年報中披露的基金持有的全部股票及該股票占基金投資總市值的比例。

③2007年上半年的期初為2006年12月29日,以后依次每一個半年的期末為下一個半年的期初。

④股票的流通市值=股價×流通股份數量。

參考文獻

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第8篇：股票的市值管理范文

〔關鍵詞〕保險公司； 持股比例；股票市場波動

中圖分類號：F83251 文獻標識碼：A 文章編號：10084096（2013）01002704

一、引言

經過二十多年的發展，我國股票市場規模超過日本，成為全球第二大股票市場。但是在股票市場發展過程中，不論從波動頻率還是波動幅度上看，都高于發達國家的水平，而過度波動不利于股票市場的發展及其功能的發揮。比較流行的觀點認為，導致我國股票市場過度波動的重要原因是以個人投資者為主體的投資者結構。相對于機構投資者來說，個人投資者具有更高的投機傾向，投資缺乏理性。因此，管理層寄希望于通過發展機構投資者來穩定市場。經過十多年的發展，我國證券市場基本進入機構投資者主導的時代，機構投資者不僅規模迅速擴大，其種類也不斷增加，除了券商、證券投資基金等傳統的機構投資者外，其他更注重價值投資、長期投資的機構投資者如社保基金、保險公司、QFII和企業年金等也相繼入市，形成以證券投資基金、社保基金和保險公司為主的多樣化的機構投資者隊伍。

保險公司由于其資產規模龐大，資金來源穩定，其入市對股票市場波動的影響備受各方關注，現有研究主要以保險公司入市為事件點，采用事件研究法檢驗保險公司入市前后股票市場波動是否發生變化判定保險公司對股票市場波動的影響[1]。而保險公司入市分為兩個階段，第一階段是間接投資階段，1999年10月保監會《保險公司投資證券投資基金管理暫行辦法》，允許保險公司通過委托證券投資基金進行投資的方式間接進入股市；第二階段是直接投資階段，2004年10月保監會《保險機構投資者股票投資管理辦法》，允許保險公司在規定的范圍內直接投資股票市場。不同的投資方式對股票市場波動的影響不同，在第一階段，保險公司通過委托證券投資基金進行投資，其對市場波動的影響是保險公司和證券投資基金共同作用的結果。此外，保險公司投資股票市場的規模是不斷變化的，而以允許保險公司投資股票市場的時間為事件點，檢驗其前后市場波動的變化，無法體現出其對市場波動影響的循序漸進的特征，也就無法準確地反映保險公司對股票市場波動的影響。

本文基于我國A股市場，采用保險公司持股數據，區分不同的市場態勢，從微觀層面研究保險公司持股比例及其變動對股票市場波動的影響，從而更準確地反映保險公司入市對股票市場波動的影響，為管理層出臺相應政策，促進機構投資者結構朝著有利于市場穩定的方向發展提供決策依據。

二、模型設計

1被解釋變量

本文研究保險公司入市對股票市場波動的影響，因此，設立上市公司股票價格波動變量σit作為因變量，用季度內上市公司各交易日股票對數收益率的標準差來表示。

三、數據及描述性統計

1數據來源

由于在入市的第一階段，保險公司是通過委托證券投資基金投資的方式間接進入股票市場，無法通過微觀角度區分保險公司和證券投資基金對股票市場波動的影響。因此，本文主要研究保險公司直接持股對股票市場波動的影響，為使回歸結果有效，要求各種類型機構投資者持股個數不得少于50個。因此，本文樣本期從2005年第3季度至2011年第4季度，共26個季度數據，保險公司持股數據樣本6 301個。

保險公司持股比例及其變動為季度數據，A股上市公司價格為每個交易日收盤價，季度收益為上市公司季度內日均收益率，上市公司流通股市值為該季度末最后一個交易日流通股市值，為消除誤差，對其取對數，上證綜合指數為每個交易日收盤價。數據來源于Wind金融數據庫。

2描述性統計

表1給出主要變量的描述性統計。從表1可以看出，保險公司季度平均持有上市公司股票的比例不高，僅為00252，標準差為00260，持股比例最高為02439。由此可以看出保險公司持股比較分散，符合保險公司把投資的安全性放在首位的投資風格。季度持股變動的均值也較低，為00131，但是其變動最大值為02334，這可能是由于保險公司在面臨上市公司質量下降的情況下，為保持投資組合的安全性，急劇拋售質量下降的股票。保險公司持股的上市公司平均流通市值的對數值為87642，高于其他機構投資者持股的上市公司流通市值均值。

本文根據Wind金融數據庫數據測算我國股票市場中其他主要機構投資者持股上市公司流通股市值均值，結果表明，證券投資基金為78400，社保基金為80900，券商為82700，QFII為83500。這說明保險公司主要投資于市值比較大的上市公司，而有研究表明，股票收益率波動性與上市公司的市值負相關，市值越大的上市公司股票收益率波動性越小[4]。這從另一個角度表明保險公司是一個穩健型投資者。

四、實證結果分析

為了檢驗保險公司持股比例及其變動對股票波動性的影響，本文采用面板數據對模型（1）和模型（2）進行回歸分析。首先對數據進行Hausman檢驗以判斷采用的模型，在獲得回歸結果后，對殘差進行Fisher-ADF單位根檢驗和LLC單位根檢驗，結果表明殘差均為平穩，不存在單位根。

1不同市場行情下的回歸結果分析

表3給出在不同市場行情下保險公司持股及其變動對股票市場波動的影響回歸結果。保險公司持股變量INSTit是本文研究的重點之一，從表3可以看出，INSTit的系數為負值，但不顯著，說明保險公司在熊市中對股票市場波動沒有影響，但是持股比例與表示市場行情的虛擬變量的交互項INSTit×DUMt的系數在10%水平上顯著為負，說明在牛市中保險公司持股有利于穩定股票市場。

2暴漲暴跌行情下回歸結果分析

我國股票市場從2006年第3季度至2008年第3季度經歷了一次暴漲暴跌行情，因此，本文截取2006年第3季度至2008年第3季度共9個季度進一步檢驗我國保險公司投資股票市場對股票市場波動性的影響，回歸結果如表4所示。

其他控制變量的回歸結果與前文基本相同，不再列出。由于分別檢驗暴漲行情和暴跌行情，在回歸時去掉含虛擬變量DUM的項。

從表4可以看出，在暴漲行情下，INSTit的系數為正，但不顯著，說明保險公司持股比例與股票收益波動無關， ΔINSTit的系數雖然很小，但顯著為負，說明保險公司的交易行為有利于對沖其他投資者的非理性投資給市場帶來的波動，具有穩定市場的功能。其可能的原因是隨著股票市場泡沫集聚，風險水平越來越高，保險公司拋售明顯存在泡沫的資產，對市場有一定的對沖作用。在暴跌行情下，INSTit和ΔINSTit的系數都不顯著，說明保險公司對股票市場波動沒有影響。

五、結論與政策含義

本文運用2005年第3季度至2011年第4季度保險公司持股數據，采用面板數據模型，考察保險公司投資股票市場對股票市場波動的影響。通過研究，得出如下結論：

第一，從總體上來看，保險公司持股在熊市中對股票市場波動沒有影響，而在牛市中則發揮一定的穩定市場功能。

第二，不論在牛市還是熊市，保險公司的交易行為都一定程度上對股票市場波動造成沖擊，其中，牛市的沖擊小于熊市。

第三，保險公司在股票市場暴漲行情下能夠發揮穩定市場的功能，而在暴跌行情下，保險公司的投資則對股票市場波動沒有影響。

綜上所述，保險公司的入市一定程度上有利于股票市場的穩定，特別是在股票市場出現泡沫時期。2011年我國保險公司持有的股票市值僅占其總資產的250%，

根據Wind金融數據庫的保險公司持股數據及保監會網站數據計算。而保監會規定的保險公司投資股票和股票型基金的資產上限是占總資產的20%，保險公司直接投資股票市場的空間還很大。因此，一方面，要鼓勵保險公司進入股票市場進行投資，促進股票市場穩定；另一方面，需完善市場機制，加強市場基礎環境建設，吸引保險公司更大規模地投資股票市場，從而形成保險公司資產保值增值和股票市場健康穩定發展的雙贏局面。

參考文獻：

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第9篇：股票的市值管理范文

中國公募基金（簡稱基金）自1998年成立以來，經過16年的發展，幾經牛熊波折，從1998年僅有的5只①基金發展到現在（截止20141231日）的2627只。基金類型從單一的封閉式股票型轉變為封閉式和開放式并存，并且開放式基金數量遠遠超過封閉式基金。開放式基金又細分為股票基金、債券基金、貨幣市場基金、混合基金、保本基金、指數基金、ETF基金、LOF基金、QDII基金、創新基金等類型。隨著市場規模的擴大，基金已經成為股票市場的投資主力之一，股票型基金作為證券投資基金參與股市的主要形式，有必要研究其投資風格以及收益和風險狀況。本文采用基金業使用最多的晨星風格盒（MorningstarStyleBox）的九宮格形式。縱向是基金投資標的（股票）的風格，分為價值型、平衡型和成長型；橫向是基金投資標的（股票）的市值，分為大盤、中盤、小盤。根據二者的組合關系將基金投資風格細分為9類，分別是：大盤成長、大盤價值、大盤平衡、中盤成長、中盤價值、中盤平衡、小盤成長、小盤價值、小盤平衡。價值投資是指對影響證券投資的經濟因素、政治因素、行業發展前景、上市公司的經營業績、財務狀況等要素的分析為基礎，通過判斷股票的內在價值來尋找投資機會的投資風格。成長投資是一種注重企業盈利增長，認為股票價格不斷上漲的動力來自于盈利增長的預期的投資風格。平衡投資則是一種介于價值投資和成長投資之間的投資風格。從風險角度看，平衡投資的風險小于成長投資，大于價值投資。從收益角度看，平衡投資的收益小于成長投資，大于價值投資。按股票市值規模大小劃分，可將股票分為小盤股票、中盤股票、大盤股票。現階段股票規模劃分有兩種方法：（1）依據市值絕對值劃分，市值小于5億元的股票為小盤股，超過20億元的為大盤股，5～10億元的為中盤股；（2）依據相對規模劃分，將市場上所有上市股票按市值大小排名，累計市值占市場總市值20%以下的為小盤股，累計市值占市場總市值50%以上的為大盤股。在實際的應用中，習慣于將中證100指數的成分股稱之為大盤股，將中證200指數的成分股稱之為中盤股，將中證500指數的成分股稱之為小盤股，其他的股票稱之為超小盤股。本文的主要研究目的。（1）分析中國基金市場的主流投資風格，并研究這些年來的投資風格是否發生較大的變化；（2）從基金實際的業績情況出發，對投資風格進行一定的評價，了解各類投資風格與股票市場的相關性；（3）用數據證明收益率與夏普指數的趨勢是否具有相關性。本文以開放式股票型基金為研究對象，雖然市場上還有少許封閉式股票型基金，但這類基金的數量非常少，這里就不在單獨考慮。股票型基金指的是以股票為主要投資對象的基金。根據中國證監會對基金類別的分類，基金資產60%以上投資于股票的基金稱為股票型基金。為了考察基金投資風格的時效性，選擇2011年至2014年的公開發行并運作的開放式股票基金為研究對象，根據證監會分類，2011年至2014年的股票型基金數量分別為742、879、999、1090，這些數據足于證明研究的目的。

二、基金業績比較實證數據

無論是投資者，還是基金經理都非常關注基金收益率。因此，本文使用這個指標來衡量基金的投資業績。基金收益率有多種計算方法，這里只介紹其中一種。夏普指數就是基金組合與無風險收益率連線的斜率。可以根據夏普指數對基金績效進行排序，夏普指數越大，績效越好。夏普指數調整的是全部風險，因此，當某基金就是投資者的全部投資時，可以用夏普指數作為績效衡量的適宜指標。

三、結論

（一）基金投資風格與數量

從上述實證數據可以看出，2011年至2014年，股票型基金以大盤平衡為主；其次為大盤成長；大盤價值與中盤成長相當，位列第三、四；最后為中盤平衡；其他類型較少，可以忽略不計。大盤平衡投資風格的基金數量最多，但所占比例逐年下降。2011年至2014年大盤平衡類基金占比為：71.43%、60.07%、51.05%、46.7%。大盤成長風格基金所占比例逐年上升。2011年至2014年大盤成長基金占比為：9.76%、25.75%、34.64%、35.57%。大盤價值變化不大，只有少許增長。中盤平衡的數量翻了一倍，中盤成長的變化最大，四年間數量增加10倍。股票基金的投資風格發生了顯著的變化。由（大盤平衡、大盤價值、大盤成長、中盤平衡、中盤成長）向（大盤平衡、大盤成長、中盤成長、大盤價值、中盤平衡）轉變，其中中盤成長的變化最大，由第5位上升至第3位。但同時也可以知道，雖然基金的整體投資風格發生了變化，但是就某只基金而言，發生投資風格變化的并不多，即基金的投資風格穩定性非常高。

（二）基金投資風格與收益率

從上述實證數據可以看出，2011年至2014年，各種投資風格的收益率上升，除2013年價值型外。2011年所有投資風格的收益率為負，2014年所有投資風格的收益為正，這些數據應證了當時的股票市場。2011年，除大盤價值的收益較低外，其他類型基金收益相當。2012年，除中盤價值的收益率為負外，其他類型基金收益為正，而且基金收益兩極分化，大盤和小盤收益率較高，中盤的收益率較低。2013年，小盤的收益率明顯高于其他類型，而價值的收益率則很低，說明2013是小盤股的天下，印證了創業板的火暴行情。2014年風格發生逆轉，大盤的收益率較高，反而是成長型的收益率較低，這也說明了2014是得大盤者得收益，這與2014的大盤指數迅速上升密切相關。

（三）基金投資風格與夏普指數