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学术界对股票投资母国偏好的成因解释
对冲母国特有风险。对股票投资母国偏好的一个潜在解释是，国内资产通常与母国市场有更大的联系性，因而国内资产能更好地对冲母国的特有风险。在这里，母国的特有风险主要是指通货膨胀风险和诸如人力资本之类的非交易性财富风险。然而，已有大量实证研究表明，国内股票收益与国内通货膨胀之间以及国内股票收益与非交易性财富之间并不存在普遍的强烈联系。因而，用对冲母国特有风险来解释股票投资母国偏好并不令人信服。
对外投资的障碍和成本。对外投资障碍可能导致股票投资母国偏好。通常，对外投资障碍主要体现为对外国资产的罚没、对资本流动的直接控制、对银行存款的储备要求以及对公司外国持有者的占比限制。在20世纪80年代，假定投资障碍会导致母国偏好是与现实情况相当吻合的。对很多投资者而言，由于母国的限制，获得外币并进行对外投资是相当困难的。但20世纪90年代以来，几乎所有国家一定程度上都开始开放其金融市场。绝大多数发达国家的金融市场以及一些新兴经济体的金融市场均对外国投资者开放。然而，股票投资母国偏好在这一环境改变下仍然盛行。这说明，投资障碍难以解释股票投资母国偏好。交易成本也可能导致股票投资母国偏好。通常，跨国股票投资的交易成本包括银行交易费用、汇率交易成本和信息收集成本。如果外国资产的交易更为昂贵，则可以预计外国资产交易量要小于国内资产交易量。但实证研究发现，外国股票的换手率往往要高于国内股票的换手率；由此看来，交易成本也难以解释股票投资母国偏好。
信息不对称。对股票投资母国偏好的一个流行解释是，国内和外国投资者之间的信息不对称驱动了对本国资产的偏好。这种观点认为：如果存在信息差异，风险厌恶的投资者会偏好那些能更容易获得相关信息的股票，显然，国内股票更符合这一特点。在相关的实证研究中，研究者往往将两国间的地理距离或者是两国间的语言文化共享程度作为信息不对称的代表。结果显示，信息不对称在国际资产组合选择中发挥了重要作用；这说明，信息不对称能相当程度解释股票投资母国偏好。然而，仍有学者对这一观点提出了不同看法：首先，从理论上讲，信息不对称不仅对风险评估有影响，它还同时影响预期收益，这一点不能忽略；其次，国际市场存在很多股票指数，利用它们能一定程度避免信息不对称；此外，利用信息交易也能一定程度避免信息不对称。
公司治理和国家风险。公司层面的治理缺陷以及国家层面的政治风险，也可能导致股票投资母国偏好。公司层面的治理缺陷以及国家层面的政治风险会导致两类问题。一方面，存在公司内部人的问题；也就是说，实际控制公司的内部投资者可以通过对外部投资者的剥夺来获得私人利益。另一方面，存在国家的问题；也就是说，国家条例制定者可以通过监管与税收政策来剥夺投资者利益。这两类问题会影响国际资产组合选择：由于内部投资者在公司治理较差的环境下能通过剥夺外国投资者获得实质性好处，因而公司治理差的国家外国投资比重小；由于高剥夺风险会损害外国投资者利益，因而高剥夺风险的国家外国投资比重小。实证研究表明，在那些缺乏投资者保护或者具有高剥夺风险的国家，国内股权集中度更高；这说明，公司治理和国家风险对股票投资母国偏好具有一定解释力。
行为偏好。关于股票投资母国偏好的理论解释大多是基于传统的研究方法，也就是假定个人行为是完全理性的。但试验经济学已经发现，人们在经济决策时面临愿望思考偏差和控制问题。为了解释股票投资母国偏好，研究者发展了一些行为偏好模型。有学者用懊悔理论解释了非分散化的国际投资，其基本观点是，投资者用国内资产组合作为基准并对其外国投资的不良表现感到懊悔。还有学者提出，不仅仅在国内投资者相对于外国投资者拥有实际的信息优势时，甚至在国内投资者相对于外国投资者拥有某种信息优势感知时，股票投资母国偏好都会发生。这种观点认为：如果向所有投资者提供相同信息，则任何类型的群体并不拥有实际的信息优势；此时，过度自信的投资者在其熟悉的投资领域会感觉有信息优势，这种感觉上的竞争优势深刻影响了预期形成；相对于那些感觉有判断竞争优势的领域，主观概率在那些感觉没有竞争优势的领域分布更分散；进一步说，对国内股票形势的判断平均要比对外国股票形势的判断更为乐观，这一感觉会导致投资偏向国内股票。对股票投资母国偏好的行为偏好解释开拓了研究思路，但这类研究面临实证检验方面的困难。
关注中国的股票投资母国偏好要求
应当说，对股票投资母国偏好的各种理论解释都不尽完善，因而学术界将这一领域称为股票投资母国偏好之谜。股票投资母国偏好这一现象可能是由多种因素综合形成的，特别强调某一因素的决定性影响可能有失偏颇。
对于当前中国而言，实践发展已经提出要关注股票投资母国偏好的要求。2005年7月21日，人民币汇率制度回归有管理浮动；此后，中国国家外汇管理局相继出台了一系列外汇管理改革措施，这些措施的一个主要目的就是放松资本流出管制，以缓解人民币升值压力以及由此带来的经济过热压力。从前期QDII的实践表现看，放松管制并没有达到预期的效果，长期受到流出抑制的资本似乎对“自由”不感兴趣。这实质上就是一种股票投资母国偏好。
有分析人士将这一现象的成因归结为缺乏有激励的市场环境，即人民币的升值预期和国内资本市场的价格飙升导致资本流出没有获利优势。这一解释并不令人信服。日本的历史经验一定程度印证了这一看法。在广场协议签订以后，日元经历了大幅升值，日本资本市场泡沫也急剧膨胀。而几乎在同一时期，日本放松了对外资本流出的限制，其对外证券投资开始急剧扩大；1986年，日本的对外证券投资为597亿美元，而到1989年，日本的对外证券投资就跃升为1131亿美元。日本的经验说明，要从更广泛的视角来找寻QDII发展不利的原因。
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【关键词】股票投资；投资组合；协方差；均值；矩阵Excel、EViews统计软件
中国股市风风雨雨20载有余，有过激情澎湃，也有过血泪悲怆。中国证券市场——这个股民投资大环境，正在日趋得成熟，我们的投资者也应该更加理性的看待这一投资渠道，减少盲目的股票投机，转而通过优化投资策略，多元化地进行投资，来适应中国股市的变革。本文将马科维茨的投资组合理论，运用到股票组合中。利用协方差和矩阵的相关知识，在资金一定，投资期望收益一定的的情况下，探求协方差最小，即是风险最小时候的组合构成，而这个组合就是在约束条件限制下的最优投资组合。
1.模型的建立
我们从统计学角度出发，定义出投资组合的收益（用均值表示）和风险（用协方差表示），并结合实际的股票样本，运用统计学软件（这里使用的是Excel和EViews软件）算出投资组合比例。而这一投资组合比例即可使得投资者承担最小的风险，收获最大的价值。
1.1 模型的基本假设
马科维茨的投资组合理论包含3个重要假设：(1)证券市场是有效的，且不存在交易费用和税收，每个投资者都是价格接受者。(2)证券投资者的目标是在给定的风险水平上收益最大或在给定的收益水平上风险最低。(3)投资者将基于收益的均值和标准差或方差来选择最优资产投资组合，如果要他们选择风险(方差)较高的方案，他们都要求超额收益作为补偿。这三条假设将作为我们讨论的基本构架，下面的讨论都是围绕着这三条假设展开。
1.2 模型的基本原理
利用马科维茨模型，在承认市场是有效的，且在不考虑交易成本的基础上，我们将收益率作为衡量单支股票收益指标，而将收益率标准差作为衡量单支股票的风险指标。当然，标准差越大，说明该支股票的投资风险也越大，反之亦然。而一种股票收益的均值衡量的是该股票的平均收益情况，收益的方差则衡量该种股票的波动程度，收益的标准差越大，代表收益越不稳定。两种及两种以上股票之间的协方差表现为这些股票之间的相关程度。他们的协方差为0时，表现为其中一个的变化对其他没有任何影响，即为不相关；协方差为正数时表现为他们正相关，协方差越大则正相关性越强（在股市上可能表现为多只股票同时盈利或亏损）；协方差为负数时表示他们负相关，协方差越大则负相关越强（在股市上就会表现为其中一只盈利时，其余的都亏损）。我们希望避免的正是这种一赔俱赔的情况，我们希望看到的是有赔有盈的情况发生，这就要求我们在选股的时候尽量选择那些相关程度较低的股票，而相关程度我们上文提到过就是用协方差来区分。
1.3 模型的数据选择
我们将用到时间序列数据“每只股票每季度的收益率R”，而该只股票的购买量我们用X表示。每只股票的日收益率=（收盘价-看盘价）开盘价；季度收益率是60个交易日的平均值。我们假设购买了X、Y、Z三种股票，它们的季度收益率设为R1、R2、R3，而购买量设为N1、N2、N3，且N1+N2+N3=1。根据以上设定数据，我们可以计算X、Y、Z三种股票的收益率的均值ERn=Rn的平均值。然后，我们也可以计算三只股票的协方差Cov(RI，RJ)，进而得到三只股票收益率的协方差矩阵，将我们所期望的收益率定为Q，收益率的期望为ER。
1.4 模型的设立
约束条件：
1）N1+N2+N3=1
2）N1*E1+N2*E2+N3*E3Q
3）ER=N1E1+N2E2+N3E3
4）Cov(X，Y，Z)=D(N1E1+N2E2+N3E3)
模型带入具体的股票开盘、收盘数据，利用Excel可导出季度的收益率，然后利用EView软件可得到协方差矩阵，在约束条件的限制下得到具体的N1、N2、N3的量。
2.模型在实际操作中的不足
第一，在马科维茨的模型假设中没有考虑交易成本的问题，但在现实中我们不得不考虑。而且交易成本在少量买入多只股票的情况下显得尤为明显。第二，中国股市也并不是马科维茨在假设中所提到的完全有效的市场，相反，中国股市是弱有效的市场。第三，我们所依赖的个股的收益率是过去的一系列收益率，而股票永远都是对未来的盈利能力的预测，而鉴于未来的不可知性，历史会有相似之处，但决不会相同或重复。因此，该理论在现实中运用也是有一定风险的。
虽然将马科维茨的投资组合理论运用在中国股市有这样或那样的弊端，但马科维茨的却给我们提供了一个新的思考问题的角度。我国股票市场的投资者在投资决策中主要应用技术分析面和基本面进行分析，而这两种分析方法都是注重单只证券，基本上忽略了证券收益的相关性。其次，投资组合模型也印证了那句古语“不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。
参考文献
[1]郭飞腾.投资组合理论分析[J].同济大学出版社,2008.06.
[2]林俊国.证券投资学[M].北京:经济科技出版社,2006.08.
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[关键字]:CAMP β估计 股票投资决策
一、引言
股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环,而股票本身价值是决定是否购买参考依据,显然如果我们知道股票的价值,买卖决策将非常简单,股票价格低于其价值则买入,反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事,研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷,缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时,我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据,并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。
二、CAPM模型简介
CAPM模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论,根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系,揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如:ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)
其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率,rf,t是t时刻的无风险利率,rm,t为t时刻的市场组合收益率,β为企业风险系数。在实际运用中,β一般用市场模型估计:ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t
回归得到的bi即是β的估计值。
三、基于β估计的股票投资决策
按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量,但这个度量并不一定准确,如果有更好的方法估计出更准确的β,成为优势β。当优势β大于市场β时,说明市场确认的折现率过小,市场按较小折现率得到股票价格理应过高,则卖出该股票;反之,则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。
由于企业财务杠杆与风险有关,我们可以用下式来估计企业的风险:
■
其中βv,i,βB,i,βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险,V,B,S表示企业市值、债务市值和股票市值。
在不考虑税收的情况下,企业的价值与企业资本结构无关,这意味着βv,i与财务杠杆■无关,所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i,但会增大βs,i 。
除了财务杠杆外,经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大,企业风险β也越大。
Ball与Brown是利用以下模型估计会计β:
Ai,t=gi+hiMt+?着i,t
其中,Ai,t为i公司会计收益在t年的变化数;Mt为t 年会计收益市场指数的变化数;hi为会计β的估计值。Ball和Brown(1968)研究结果表面无论是经营收益、净收益,还是归属普通股的收益,两个β的都具有较高的相关性。
Beaver、Kettler和Scholes(1970)(记为BKS模型)为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β,利用横截面资料对下列模型回归:■
其中,bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β;Wk,i为企业在当期的第k个会计变量,它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。
运用所得到的估计系数(C)和企业的会计变量(W)数据,就可以估计出非企业的风险系数 。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。
四、国外的相关研究成果
Hamada(1972)以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显着的正的相关性。Mandelker和Rhee(1984)以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证,表明每个组合的市场β与财务风险存在显着的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上,使得变量的测量误差变小,相关性提高。
Lev(1974)的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明,营业风险越高,市场β及股票收益率方差越大。
Eskew(1970)考虑到β的非静态性,以改进的β预测模型,与以会计变量为基础的预测模型对比,发现会计变量预测模型更优越。而Rosenberg和McKibben(1973)发现,将市场β与会计变量结合起来可以大大提高对未来市场β的预测能力。
Rosenberg和Marathe(1976)开发了BARRA模型,将模型预测的市场β与仅用市场资料预测的市场β对比,找出低估和高估的股票,制定投资决策。
以上这些研究结果表面基于会计信息β的估计对股票投资决策有着非常广泛的应用。
参考文献:
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最优股票投资组合选择及其风险控制一直是资本市场研究的热点问题。已有文献对资产组合最优决策理论进行了大量研究，在资产组合选择与最优配置、资产组合规模效应与影响因素、以及资产组合风险度量与控制等重要问题取得了丰硕成果。但遗憾的是，无论是理论还是实证研究都很少考虑到金融时间序列的时变性、聚集性、持续性等波动特征对资产组合风险规避与控制的影响。而本文正是针对目前研究的不足，通过对沪市A股的120支股票收益率进行拟合使用改进的相关系数法对股票收益波动时间序列相关性进行匹配，聚类，从而优化了股票投资组合选择的方法。并通过实证研究，证明了在哈里？马柯威茨证券组合评价标准下，使用该种股票投资组合选择方法，可以获得同等收益水平下，更低风险的股票投资组合，从而为投资者选择合理的股票投资组合提供了可能的方法。
二、文献综述
（一）国外文献 马柯威茨于1952年最早提出了均值-方差理论，成为现资组合理论的开山鼻祖。自此之后，很多金融学者在前人的研究基础上对该理论进行了补充和发展，如托宾（1958）在提出了著名的两基金分离定律：当存在无风险资产的情况下，有效前沿上的任意一点都可以表示为（无风险利率，0）和切点的线性组合。此外，大批学者踏上了简化计算，完善模型的征程。一是尽可能的减少模型计算量，例如：夏普（1963，1964，1970）提出了单因素模型，它的主要思想是：市场的总体因素统一作用于所有股票，市场以外的因素只作用于某一只股票，因此可以通过股票组合来分散。单因素模型使用β来衡量投资组合的风险。提高了人们对市场行为的了解。罗斯（1976）提出了套利定价理论。该理论认为在市场均衡时没有套利机会，因此承担相同风险因素的投资组合应该具有相同的期望收益率 。二是开发新的投资组合模型。例如Mao（1970）提出了均值-下半方差模型。Speranza（1993）提出半绝对风险偏差函数。J.P Morgan提出的基于Var的风险度量系统等，至今这个风险度量系统还在很多金融机构被广泛使用。
（二）国内文献 我国对金融市场研究起步较晚是一个现实，这是由于很多客观因素造成的。近几年中，我国学者也对投资组合理论进行了深入的研究。唐小我（1994）针对我国证券市场的卖空限制情形下的投资组合模型进行了研究。王春峰、屠新曙和厉斌（2002）运用了几何方法解决投资组合问题。徐绪松、杨小青和陈彦斌（2002）提出了“半绝对离差风险测量工具”。刘小茂、李楚林和王建华（2003）研究了在正态情形下，风险资产组合的均值-CVaR边界，并与方差风险下的均值-方差边界进行了比较。陈金龙和张维（2002）分析了投资组合与CVaR之间的关系。此外，安起光、王厚杰（2006），刘庆富（2006） ，荣喜民、武丹丹和张奎廷（2005）、刘志东（2006）等学者在组合预测和方法领域获得了显著的理论成果 。
三、研究设计
（一）研究思路 本文选取了马柯威茨的均值-方差模型作为本文的理论依据，该模型评价投资组合的标准，是当收益一定时风险最小，或者当风险一定时收益最大。 该模型的思想是选取相关性低的投资工具进行组合来分散风险，从而得到更好的投资收益。因此如何衡量股票相关性，并进而筛选出相关性低的投资组合成为该模型的关键。由于之前的研究，无论是理论还是实证都很少考虑到金融时间序列的时变性、聚集性、持续性等波动特征对资产组合风险规避与控制的影响。而本文正是针对目前研究的不足，通过使用改进的相关系数法衡量股票收益波动时间序列的相关性，并据此聚类，优化了股票投资组合选择的方法。具体的思路如下：
（1）股票收益波动性拟合。对于金融时间序列分析，常常会出现某一特征的值成群出现的情况。如对股票收益率序列建模，其随机扰动项往往在较大幅度波动后紧接着较大幅度的波动，在较小幅度波动后紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动的集群性。在一般回归分析中，要求随机波动项是同方差，但这类序列随机扰动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量。所以需要使用自回归条件异方差模型（ARCH）或者广义自回归条件异方差模型（GARCH）。
（2）时间序列相似性度量。测量时间序列相似性的方法有很多，最主要使用的是欧式距离法和相关系数法。欧式距离法的优点是计算简单，易于理解，但是它容易受到序列波动性的影响，而且当序列长度增加时，其距离也会增加。特别是当时间轴发生伸缩或弯曲时，就不能够准确测量序列的相似性了。而相关系数法的优点是计算量少，而且即使两个序列均值不同，也能够准确比较相似性，而在欧式距离法中，如果两个序列均值不同，即使它们是相似的，计算出来的距离仍然会很大，从而误导了结果。但是相关系数法也存在其局限性，它只适用于长度相同的序列，因此在比较长度不同的时间序列时，需要改进该方法，改进的相关系数法如下。设有两只股票P和Q，长度为m的收益波动序列分别为X和Y：X=（x1，x2，…，xm-t，xm-t+1，xm） ；Y=（y1，y2，…，ym-t，ym-t+1，ym）。首先要在X和Y中截取长度相同的两个子序列，设长度为t，最好从序列最邻近当前时段开始截取，t不宜过短，计算子序列 X1=（xm-t+1，xn）和Y1=（ym-t+1，yn）的相关系数r1：r1=■将子序列的长度向前增加一个，即长度为（t-1），计算X2=（xm-t，xm-t+1，xm）和Y2=（ym-t，ym-t+1，ym）的相关系数 ：r2=■，重复上述步骤，依次类推，直到子序列包含全部序列的长度m，计算出的相关系数有（m-t+1）个。将计算出的全部相关系数进行平均，则得到的 为改进的相关系数：■=■。由于聚类需要使用距离，而改进的相关系数■是属于[-1，1]，所以要将■转化成大于等于零的距离，另d=|■-1|，则d∈[0，2]。通过d对股票进行聚类。
（3）股票聚类。聚类分析。方法中最常用的是分层聚类。分层聚类方法是通过一系列或者是相继的合并，分割来进行的。是从单个对象开始，这样在开始时每一个对象都是一类，将那些最相似的对象首先分组，然后将组与组根据它们之间的相似性进行合并，最后随着相似性不断下降，所有的组渐渐融合成为一个聚类。
（4）确定最小方差资产组合集合的方法。常用的投资策略优劣评估标准有：收益率分布形态指标，夏普比率，风险价值（VAR），条件尾部期望（CTE）等。本文将主要使用由马柯威茨于1952年提出的用图像分析法确立风险资产的最小方差组合集合和有效边界的过程。我们以只拥有三个资产的组合为例。利用图像法建立最小方差资产组合集合的过程，就是在以资产权数为坐标轴的空间内，绘制反映资产组合各种预期收益和风险状况的线，然后依理性投资者选择资产和资产组合的原则确定最小方差资产组合集合的过程。我们分析是在允许卖空的前提下，以便不受限制条件的约束。假设我们对资产A，B，C进行组合，已知E（rA）=10%，E（rB）=20%，E（rC）=30%，设A，B，C资产的权数分别由xA，xB，xC表示，限制条件为xA+xB+xC=1，由于xC=1-xA-xB，因此只要知道xA和xB的数据，就可以得到xC的数据。因此，可以在一个二维平面图上显示三个资产的组合情况，同理，可以使用（n-1）维图显示n种资产的组合。在以xA，xB为坐标轴的图形中，直线AB的方程式是xA+xB=1，所有仅投资A和B资产，不投资C的资产组合都分布在这条线上；不包括A的组合都分布在B轴上，同理，不包括B的都分布在A轴上，分布在AOB三角形区域内的各种资产组合都不含卖空资产，在AOB以外的资产都含有一种或者两种资产的卖空。根据具体的限制条件在坐标图上的某个区域进行查找，以确定最小方差的资产组合。而这个过程可以通过EXCEL线性规划的方式实现。
（二）样本选择与数据来源 本文选取的研究对象为2008年1月1日到2009年12月31日在上交所交易的，代码为sh600000-sh600120的A股股票，数据来源为国泰安数据库。剔除掉缺失值，实际得到102只股票。分别计算这102只股票的日收盘价数据个数，其中最多的为488个数据，以488为基准，凡是数据个数小于（不包括等于）基准数据15个以上的股票都被清除。这样经过清除后，剩下83只股票。然后对这83只股票的缺失值进行修补，修补的原则是以前一天的收盘价代替缺失值，经过修补后，每只股票都有488天的数据。计算每只股票的日对数收益率，公式为：日对数收益率=log（当日收盘价）-log（前日收盘价）。经过计算，每只股票都有487 个日对数收益率，
（三）时间序列分析建模过程 首先需要对得到的股票对数收益率进行建模，以单只股票序列为例，过程如下：（1）做统计图观察判断。（2）单位根检验。序列大致可分为有三种：扩散型序列，单位根型序列和平稳序列。在实际问题中，时间序列大多并不平稳，而是呈现出各种趋势性和季节性。由于在实际生活中扩散型序列比较少见，很少作为理论研究的对象，所以我们判断的基础就建立在单位根型序列和平稳序列上。做单位根检验的目的就是要区分二者，对单位根型序列做差分处理，去除趋势性因素，从而得到平稳序列。（3）确定时间序列主模型。对原序列进行差分处理，得到宽平稳序列，求解它的自相关系数，偏自相关系数，同时观察自相关和偏自相关图像，确定ARMA（p，q）阶数。由计算机程序，生成主模型系数的参数估计，得到相应的残差序列。（4）根据股票对数收益率数据画散点图，趋势图，观察序列是否属于平稳序列，是否具备集群性，直观地判断是否可以采用条件异方差模型拟合数据。（5）ARCH效应检验。ARCH模型通常用于回归模型：yt=x't？茁+？着t。若随机干扰项？着t不存在ARCH效应，则可以直接对模型作最小二乘估计；若？着t存在ARCH效应，则应找到ARCH模型的形式，即在上式中附加？着t=■?vt，并确定q，再进行参数估计。对序列进行ARCH效应检验的最常用方法是拉格朗日乘数法即LM检验。假设？着tARCH（q），则可以建立如？着t=■?vt的辅助回归模型：ht=？琢0+？琢1？着t-12+…+？琢q？着t-q2
原假设：H0：？琢1=…=？琢q=0；备择假设：H1存在？琢i≠0，1？燮i？燮q；检验统计量：LM=nR2～X2（q）
其中，n为计算辅助回归时的样本数据个数，R2为辅助回归的未调整可决系数，即拟合优度。检验标准。根据辅助回归ht=？琢0+？琢1？着t-12+…+？琢q？着t-q2的最小二乘估计，得到拟合优度R2，由LM=nR2～X2（q） 计算检验统计量LM，根据给定的显著性水平？琢和自由度q查x2分布表，得到相应的临界值x？琢2（q）或原假设成立的概率，则可得到结论。LM>x？琢2（q），拒绝H0，表明序列存在ARCH效应；LM
四、实证检验分析
（一）投资组合收益波动性拟合 根据上文的时间序列分析拟合步骤，使用S-PLUS软件中finmetrics的模块，Excel规划求解，VBA，SAS，R软件共同完成从数据的整理，预处理，分析到得出结论，并配以图形的表达来完成对投资组合风险的度量。
（1）ARCH效应检验及股票再筛选。对收益波动率的估计本文使用动态波动率估计模型。在使用GARCH类模型对股票收益的波动率进行拟合之前需要再对选入研究的股票做一次筛选。通过ARCHTEST对这83支股票进行检验。在0.05的显著性水平下通过检验说明该股票的收益率波动性具有集群性，也就是说收益率是变换的，使用ARCH或GARCH模型拟合更加合理。共有33支股票的收益率数据经过了ARCH效应检验。
（2）股票收益波动性拟合。对这33支股票分别进行收益波动性拟合。第一次采用ARMA模型作为主模型对收益率数据进行建模，然后对残差进行GARCH模型拟合，虽然拟合后残差序列均通过了检验，但在相似性聚类中效果不佳。于是重新选定主模型。将常系数模型作为主模型，然后对残差进行GARCH模型拟合，残差也均通过了检验。在模型中，条件方差序列就是待求的股票收益波动性序列，最后得到33条各488个数据的波动率序列。GARCH（p，q）的最简单形式GARCH（1，1）。该过程可以表示为：？着t=■?vt；ht=？琢0+？琢1？着t-12+…+？琢q？着t-q2
其中，{vt}独立同分布，且vt～N（0，1），参数满足？琢0>0，？茁1？叟0，？琢1？叟0。？着t～GARCH（1，1）是稳定过程的成分必要条件为？琢1+？茁1
（二）采用改进的相关系数法比较股票收益波动性的相似性
计算33支股票中任意两支股票的相似性。设任意两支股票A、B：A=（x1，x2，xn-t，xn-t+1，x487）；B=（y1，y2，yn-t，yn-t+1，x487）
由于股票收益波动序列是两年期的日数据，因此首先选取时间期为2008年1月2日-2008年12月31日长度为245的两个子序列A1、B1：A1=（x242，x243，…，x487）；B1=（y242，y243，…，y487）
计算A1、B1的相关系数记为r1。之后将序列的起点向前推一个，计算时间期为2008年12月28日-2009年12月31日长度为246的两个子序列A2、B2：A2=（x241，x243，…，x487）；B2=（y241，y243，…，y487）
计算A2、B2的相关系数记为r2。继续按照这种方式，每次将子序列的起点向前推进一期，计算相同时间期的两个子序列之间的相关系数，直到最后一次计算A、B序列全部数据之间的相关系数r242。总共可以得到242个相关系数。最后，将所得的全部相关系数的均值作为A、B序列间改进的相关系数r*AB： r*AB=■。
相关系数的取值范围在[-1，1]之间，系数为正，说明两支股票收益率的波动性之间成正相关，系数越大，相似度越高；系数为负，说明两支股票收益率的波动性之间成负相关；系数为零，说明两支股票收益率的波动性之间不相关。
（三）股票聚类 为了将A、B之间的相关系数转化成距离，还需计算|r*AB-1|，记为dAB，即 dAB=|r*AB-1|
全部股票经过点间距计算，可以得到33×33的距离矩阵。由于篇幅限制，这里不做展示。将距离矩阵输入到SAS软件当中，借助软件的聚类方法，采用Agglomerative算法，选择method=density，K=2可以得到聚类结果。这里所用的类间距估计法是最近邻密度估计法。软件输出的聚类过程及结果如表（1）和图（1）所示，可以看出33支股票被聚为6类，具体分类情况如表（2）所示。这六类股票的收益波动率序列存在很大差异，从每一类中选择一个典型的序列收益波动率图，展示结果如下。
（四）投资组合绩效比较 为了验证改进的相关系数聚类法在股票投资组合中的应用效果，使用的主要方法是将基于使用改进相关系数聚类法根据收益率相似性聚类的股票投资组合与随机组合、类内组合对比，比较在相同收益率水平下，组合的最小方差值大小。该值越小，说明该组合绩效越好。具体来说，投资组合绩效比较的研究思路为：首先确定组合收益率的大小，其次确定每种组合方案下抽取组合样品的个数，然后分别计算每种方案下的组合风险均值，最后将三种方案下组合风险的均值进行对比得出结论。
（1）确定收益率大小。在计算组合的风险之前需要首先确定组合收益率的大小。由于所选数据是2008-2009年间的股票数据，而这段时期内股市处于衰退的状态，众多股票长期出现负收益率，因此将组合的收益率设为较小的数值，假设为0.03。
（2）确定三种组合方式的抽样方案。确定三种组合方式的抽样方案时要首先计算出每种组合方式下可能出现的组合的种类。如表（3）所示，随机组合的种类最多，基于相似性聚类的组合次之，类内组合的数目最少。为了能比较出组合的绩效，规定每种组合方式下抽取180个样品计算风险均值。根据它们各自组合的特点，可以采用不同的方式来选取样品。基于相似性聚类的组合在选取样品时可以采用类似分层抽样的方法，将不同类别作为不同层看待，从每一层中随机抽取一支股票。每一次抽取完毕，可以得到6支股票，将这6支股票作为一个组合。按照这种方式抽取180个组合即可。随机组合在选取样品时按照统计中排列组合的方式，随机从33支股票中无放回地抽取6支，作为一个组合。按照这种方式抽取180个组合即可。类内组合在选取样品时先将可能的组合种类列出，然后按照简单随机抽样方式从这8008个待抽样品中抽取180个组合即可。
（3）计算三种组合方式的风险。计算不同组合方式的风险大小时主要通过EXCEL软件中规划求解的功能来完成。相应的指标设置如表（4）所示。通过计算就可以得到满足条件的有效组合的最小方差值。由于篇幅所限，每种组合方式下的样本方差计算结果不在此列示。
（4）比较三种组合方式的风险。通过均值计算，很容易得到每种组合方式下平均最小方差值，如表（5）所示。可以看出，基于股票收益率波动性的相似性聚类的组合在确定的收益率下获得了比随机组合、类内组合更小的最小方差值。另外，从图（3）到图（5）中对于不同组合方式下的实验结果进行观察，发现在基于相似性聚类的组合方式下180次试验结果的方差很小，也就是说每次实验得到的最小方差值十分相近。这些现象说明采取基于相似性聚类的组合方式不仅可以更有效地降低风险，而且在这种组合方式下获得的最小方差值更具稳定性。
股票投资相关理论范文5
［关键词］会计信息；股票投资；投资者
有效的会计信息披露是资本市场赖以生存和发展的基石,是维护投资者利益的基本保障,也是投资者作出最理性的股票投资决策重要依据。虽然,我国在上市公司会计信息披露的建设方面已经取得了较大成绩,但是,还存在着许多亟待解决的问题。因此,基于股票投资视角对会计信息披露进行充分的研究和分析是十分有必要的。
1 当前上市公司会计信息披露对股票投资的影响
在资本市场不断迅速发展的今天,上市公司披露的会计信息是资本市场信息的主要来源,也是投资者进行投资决策的主要依据和来源。然而,有些上市公司会计信息披露质量不高,直接影响着投资者的决策。
第一,会计信息可靠性较差。会计信息失真的直接危害就是动摇市场经济的信用基础,危害宏观经济的健康运行及资本市场的发展壮大。上市公司披露其会计信息后,企业会计信息的外部使用人,包括股东、债权人、潜在投资者和其他社会公众,都会根据这些信息来作出自己的决策。这样，它不但会严重削弱了会计信息的决策有用性,危害了广大投资人和债权人的利益,使社会公众对会计诚信基础产生怀疑,也会从根本上动摇了市场经济的信用基础,削弱和扭曲了证券资本市场的资金筹集和资源调配功能,危害宏观经济的正常运行。
第二,会计信息披露不充分。几年来,我国对会计信息披露的内容规定尽管不断完善,监管也有所加强,但仍不能令人感到满意。按照市场有效性理论的要求,上市公司所有与证券发行、交易有关的信息资料包括历史数据、公司的经营和财务状况、管理状况、赢利机会等应尽可能详细地公开,不得故意隐瞒、遗漏。而实际上,我国的许多上市公司以自身利益为中心,报喜不报忧,只公布对自己有利的信息,这使投资者无法获得全面的信息,难以作出正确的投资,因而降低了市场效率。
第三,会计信息披露不及时。我国不少上市公司存在信息披露缓慢和延迟的现象,极大影响了投资者作出投资决策的有效性。因此,保证会计信息披露的及时性是上市公司应尽的职责。从招股说明书、上市公告书以及定期报告来看,上市公司披露的及时性一般都能保证,但从临时报告的披露来看,则及时性就存在很大问题。由于股票市场监管机构往往难以准确确定一些重大事件在何时发生,因此监管的有效性不足。上市公司往往根据自身利益需要而决定何时披露重大事件,甚至与庄家勾结,配合庄家操纵市场而择机披露,从而降低了相关会计信息及其他信息的及时性,直接影响到众多股票投资者的切身利益。
2 提高会计信息披露质量的措施
纵观西方国家资本市场的历史,我们得出一个结论：没有完善的会计信息披露,资本市场就不可能长期健康发展。可靠、充分、及时、对称地向广大投资者披露会计信息,提高会计信息披露质量是上市公司必须履行的义务。
第一,提高会计信息披露的可靠性。作为上市公司,应该意识到会计信息披露的可靠性对公司发展的重要性,不能只顾眼前利益而忽视了长远利益。上市公司应当完善公司治理结构,建立有效的内部监管制度,坚决杜绝出现经济交易失真、会计核算失真、会计信息披露失真等现象。此外,在市场上建立完善约束机制或监督机制,就能有效防止此类行为的发生。需要进一步加强对上市公司和资本市场的监督力度,完善注册会计师审计制度,并加紧相关法律的制定、颁布和实施。
第二,提高会计信息披露的充分性。在披露真实信息的前提下,信息的充分披露会增加投资者对公司的信心。一方面,应鼓励企业自愿披露有关企业价值的信息和预测性的信息。例如,上市公司聘请专业人士,提高信息开发的效率；对所披露的财务报告作出补充说明,使其通俗易懂；不断进行信息反馈,了解投资者的需求,以便更好地进行会计信息披露。另一方面,市场监管机构和准则制定机构应当有效地引导企业进行充分披露,并给予一些政策来鼓励企业进行自愿披露。
第三,提高会计信息披露的及时性。首先,提高会计信息的时效性。虽然会计信息是一种历史的财务信息,但是主要反映已经发生的经济事项,决策是与企业的未来相关,所以必须及时公布上市公司的会计信息。其次,上市公司必须加强对临时重大事项变更的披露。作为上市公司,有责任第一时间向股票投资者任何信息,不得故意拖延。再次,提高股市对信息的反应速度。作为股票投资者应时刻关注上市公司的动向,尤其是上市公司披露会计信息时,投资者必须迅速反应、及时判断,作出合理的决策。
会计信息是资本市场发展的重要基础性力量,会计信息质量的好坏直接影响着投资者的决策行为。提高会计信息披露的可靠性、充分性、及时性及对称性是健全会计信息与股票投资的重要措施。
参考文献：
［1］秦艳.我国上市公司会计信息与股票价格相关性研究［d］.华东师范大学研究生硕士学位论文,2009：1-2.
［2］郑海玲.会计信息与股票价格反映行为相关分析［j］.财会研究.2008(12):211-212.
［3］何春.会计信息与股票价格变动和资本市场效率的关系［j］.法治与社会,2008(12):115-116.
［4］王保林,梁淑勋.浅谈企业会计信息对股票投资的影响［n］.郑州煤炭管理干部学院学报,2006.9.6.
股票投资相关理论范文6
一、价值投资理论的定义
价值投资理论又称基础性投资理论，从本质上而言，价值投资是投资者的一种投资行为，在此过程中需要研究与分析证券投资公司的债务状况、经济实力水平、经营状况等多方面的具体情况，并完成相应的股票价值与市场的比对，最后投资者可结合分析的具体情况自主选择所要投资的股票。从理论角度而言，上市公司或企业的内在价值与其股票价格并不是完全等值的，而是其股票价格随内在价值上下波动，而最终则回归到上市公司或企业的内在价值。然而，公司或企业的内在价值主要会受到经营管理的影响，而股票的价格也会受到资金链的影响。因此，内在价值与股票价值之间的价差可视为一种安全边际，投资者可在这一价差违范围内进行证券投资。
二、价值投资策略在中国证券投资市场中的应用研究
（一）缺乏稳定且有效的投资市场
就目前中国证券投资市场的发展而言，很多证券市场的参照物投资利率在不断地变化，而产生通货膨胀的现象也是越来越多。在此情况之下，众多的投资者未能准确、有效地进行投资效益比对，进而无法针对性地运用价值投资策略，导致投资收益降低。随着我国股票投资市场的建立与发展，人民币价格就处于时刻波动的状态。就市场有效性的角度而言，目前我国股票投资市场普遍存在股权分割的现象。在这样的大环境之下，中国股票交易的整个行情就处于相对矛盾的气氛之下，进而造成不同股票的价格出现较大的差异。而股票价格的差异又直接导致了价值投资收益的差异，同时也影响了价值投资策略的准确应用。除此之外，我国的股票投资市场缺乏必要的收入分配功能。在过去很长的一段时间里，我国政府对证券投资市场进行过多的宏观调控，继而导致了证券市场未能发挥收入分配的作用与功能，一定程度上也影响了投资者对价值投资策略的运用。
（二）缺乏必要的参考数据
相对于国外投资市场而言，目前，我国股票投资交易市场数量较少，而且股票交易产品品种也相对较少。由此可见，中国股票投资市场尚未形成宽领域、多层次的交易体系，很难给予众多的投资者更多的投资选择。在这些有限的投资选择中，每一类的股票交易条件是不尽相同的，而投资收益率也是较为模糊不清的，这就意味着投资者容易受到主观情绪的影响而盲目地进行投资。
（三）投资者缺乏理性地思考
现阶段，我国证券投资市场经常会出现投资价值大起大落的不良现象，导致这一现象的主要原因在于巨大的投机者数量与有限的投资市场之间的矛盾。在当前我国证券投资市场中，中小型投资者与一些投资机构有着全然不同的获利方法。其中，中小型投资者由于缺乏足够的资金和时间，所以具备较强的流动性，因而不能建立较大的投资群体。然而，绝大部分的投资机构具备较强的专业性，拥有专门的投资团队，还可以获取上司公司或企业的经营管理资料，从而避免获得一些虚假信息。因此，在我国证券投资市场存在较多投机者的情况之下，股票投资参与者会选择在股票市场大涨后买入，进而使股市承担巨大的投资风险，而在股市恢复到正常运作时，他们又将手上的股票卖出，从而导致股票市场的波动。由此可见，价值投资策略在股市投机者较多的情况下并不能有效地应用。
三、加强价值投资策略在中国证券投资市场中的应用
由于我国证券投资市场发展历史较短，很多条件还不够成熟，很多的证券信息不能及时有效地传达给投资者，因而使得证券投资市场总是处于无效状态，很容易受到资金风险的冲击。因此，投资者应努力加强价值投资策略在中国证券投资市场中的应用，提高自身的投资素质，合理科学地利用价值投资策略，真正发挥市场机制的作用与影响。此外，政府也要加强对证券投资市场的监管力度，打击一些违法犯罪的行为，制定相关的证券投资政策；我国的证券投资市场也应做出相应的改革与变化，建立健全退市制度，提高上市公司或企业的分红比例，从而进一步调动投资者的积极性和主动性，使我国的证券交易市场平稳健康地发展，同时也推动了价值投资策略在中国证券市场中的应用。
