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七言律诗长征范文1
摘 要 传统的金融理论认为股价是未来预期可获得现金流的折现值之和。因此股票价格主要取决于股票的预期收益和利率两个因素,它同前者成正比,同后者成反比。但以前的实证研究大多基于利率调整间隔很大的时期,本文与同类研究的不同之处在于作者利用事件研究的方法,通过实证研究来分析2007和2008年上证和深证指数在短时间内连续调整基准利率调整前后的日收益率的变化,得出非常时期的连续利率政策对股市产生的影响和以往是相反的,加息成为短期利好,而减息成为短期利空。
关键词 利率调整 回归分析 事件研究法
一、引言
传统的金融理论认为股价是未来预期可获得现金流的折现值之和,因此股票价格主要取决于股票的预期收益和利率两个因素,它同前者成正比,同后者成反比。然而在现实生活中,由于影响股价的因素众多,央行调整基准利率对股票市场的影响一直是金融领域的一个重要话题。近几年来,国内不少学者对货币政策对股市的影响进行了不同层面的分析与研究,大多学者认为利率政策总会对股市造成影响,而且两者大体上呈方向变动。本文与同类研究的不同之处在于:论证非常时期的特定利率政策对股市是否有影响,有怎样的影响。作者利用事件研究的方法,通过实证研究来分析2007和2008年上证和深证指数在短时间内连续调整基准利率调整前后的日收益率的变化,并作出以下假设:在明显的牛市(熊市)情况下,连续加息(减息)并不能改变股市的走势,反而会强化这种走势。
二、样本选择
利率政策公布时间和调息幅度由中国人民银行网站获取,基准利率调整时间和幅度见表1。2007年至2009年上证综指(000001)和深证成指(399001)的日收盘价从深圳国泰安信息有限公司的《CSMAR交易数据库》中获得。样本选择07年和08年两年共计11次调息期间上证综指(000001)和深证成指(399001)的日收盘价共22个样本。
三、实证研究
1.利率调整对股市短期影响的一般性描述和回归分析步骤
(1)事件窗定为包含基准点的前后共7天,即K=3。估计窗为事件窗前后共30天,即M=15(事前分析可知估计窗前后两段在平均日收益率上没有显著差异)。计算各样本事件窗和估计窗的日收益率。
(2)分别计算个样本事件窗和估计窗的平均日收益率,并用图表表示。计算结果见表2、图1和图2。
从上述表2和图1、图2我们可以直观的看到,在07年和08年连续进行利率调整的情况下,股市的短期反应并不是预想中的反向关系。相反,除了07年第一次加息外,利率上涨带动了股市的上扬,利率的下调却让股市更加低迷。
2.利率调整对股市影响的累计超常收益分析法步骤
(1)划定事件窗和估计窗并计算各样本事件窗和估计窗的日收益率,事件窗定为包含基准点的前后共21天,即K=10,估计窗仍然为回归分析时的估计窗,即K=3,M=15时DE 事件估计窗(-K-M,…,-K-1,-K)U(K,K+1,…,K+M).事件窗和估计窗间有重叠区域,这是由于调息间隔时间过短,为了避免估计窗覆盖相邻的事件基准点.当然这样可能会把事件的影响带到估计窗,但对最后的结果只造超额收益(E)数值上的偏差,并不影响正负号。
(2)计算各交易日超额收益率,将上证和深证指数按加息和减息分二组,以估计窗的平均日收益率为正常收益率,用事件窗各交易日的实际收益率减去正常收益率得到个交易日超额收益率。
(3)计算AR和CAR,并进行显著性检验:结果如表3和图3:
四、实证结论及启示
由以上分析可知:
第一,在07年大牛市和08年股市持续低迷时,央行采取了连续的利率政策,但并没用像大多人所认为的那样,对股市产生逆势的作用,反而让股市涨(跌)的更厉害,从回归分析来看,加(减)息期间会使股市日收益率平均提高(降低)大约1%。这和理论背道而驰的现象可以借助于信息传导理论来解释,比利率调高首先表明央行对货币流通量的控制,调高利率可以减少货币流动量;但同时传递给大家另一个信号:现在市场的热钱过多,央行需要紧缩政策以减少货币流通量。对于市场来说,第一个信号时利空,而第二个信号时利好。在07年市场人气爆棚,全民炒股的时期,显然利好的影响压过了利空的影响。而且由于当时国际周边市场都纷纷降息,而中国国内利率却反其道而行之,利差不断拉大,加速了国际热钱流向国内的速度,并大量进军房市和股市。相反08年股市一路狂跌,前景不明,金融危机席卷全球,中国也受到较大波及,央行的连续降息更是印证了国内经济疲软的现状,因此降息带来的利好完全淹没在市场恐惧情绪之中,而且由于欧美等国受到金融危机的严重影响,央行降息导致的利差缩小更加加速了众多游资迅速撤回本国救急。
第二,由图3可知,在调息前3个交易日,加息组的CAR就开始呈上升趋势,减息组CAR呈下降趋势。这可能是市场预料到最近会有利率政策出台,也可能是有政策的提前泄露。利率政策公布后,CAR继续上涨或下降,又表明市场并没有在公布前对政策影响进行完全消化,又表明市场存在信息不对称情况。
上述结论对于我国股市和央行政策制定都具有重要的启示,第一:利率政策的制定应该准确把握国内经济运行的基本状况,而股市能作为参考。第二:利率政策对股市短期影响不是绝对的,而是和当时整个经济大环境相关,股民应该明白这点避免错误进市和退市。
参考文献:
[1]陈晓,陈小悦,刘钊.A股盈余报告的有用性研究――来自上海、深圳股市的实证证据.经济研究.1999.6.
[2]王鹏,王玉玉.利率变动对我国股市影响的实证分析.投资与保险.2007.
七言律诗长征范文2
【关键词】套期保值比率 ECM-BGARCH 套保绩效
作为期货的主要功能之一，套期保值一直是理论界和实物界研究的热点问题。在套期保值理论的研究中，最优套期保值比率的确定及套保绩效度量是其核心问题，其计算方法也一直是理论界和实物界争论的热点。套期保值比率是指持有期货合约的头寸大小与风险暴露现货资产头寸大小之间的比值，即对一单位风险暴露资产进行风险管理所需的期货合约的数量。套期保值绩效，也称为套期保值的有效性，用于衡量套期保值的效果，考察套期保值目标的实现程度。因此，现阶段探讨期货市场的套期保值功能具有十分重要的现实和理论意义，以考察中国期货市场的套期保值功能是否得到充分发挥。
本文以上海期货交易所的铜、铝期货为研究对象，分别用OLS模型、ECM模型、BEKK-GARCH模型、ECM-BGARCH模型，对最优套期保值比率进行估计，同时对样本内和样本外各模型的套期保值绩效进行比较分析。希望本研究结论为我国企业在期货市场上进行套期保值决策提供参考，为投资者的投资行为提供指导意见。
一、数据选取及统计特征分析
由于铜、铝的现货价格数据较易获得，而国内其他期货品种的现货价格数据的获取较为困难，另外，期铜、铝是比较成熟的交易品种，而且也是目前国内交易最为活跃的品种，价格和国际充分接轨，套期保值者参与程度高。因此，本文以上海期货交易所期铜、铝为研究对象，样本区间统一为2004年1月4日至2009年4月30日，扣除掉节假日，共1051个样本观察值，并将前900个观察值作为样本内数据来估计铜、铝期货的最优套期保值比率，而将剩余的151个观察值作为样本外数据用来评价套期保值的效果。
由于各合约期货价格是不连续的，为了得到连续、真实的期货价格，本文选用沪铜三月连数据、沪铝三月连数据作为期货价格，采用天琪期货公司披露的长江1#铜报价、长江金属A00铝报价分别作为铜、铝现货价格。本文对所有期货价格和现货价格均做对数化处理。
从表1可以发现，铜和铝期现货价格序列之间表现出了极大的相关性，相关程度均高达98%以上，这也保证了通过铜铝期货市场来对现货进行套期保值的有效性。期货价格变动的标准差大于现货价格变动的标准差，即期货价格变动的波动要大于现货价格变动的波动性；所有价格变动序列的偏度都为负，峰度都大于3，说明与正态分布相比，价格变动序列均呈左偏趋势，而且所有价格变动序列均呈现出比较明显的尖峰厚尾特征；J-B统计量和P值表明各价格变动序列拒绝正态分布的原假设，均呈非正态分布性质；从图3、图4看出，铜和铝的期现货价格收益率序列出现了多个异常的峰值，并且波动呈现出明显的波动集聚现象，说明铜和铝的期现货价格收益率序列具有突发性和显著性，波动性具有条件异方差效应。
二、平稳性及协整检验
为了避免伪回归现象的发生，在建立模型之前须对各价格序列进行单位根检验，本报告选择含常数项而不含趋势项的ADF检验对各价格序列的平稳性进行检验。具体的检验结果在表2中给出。
由表2的检验结果可知：铜铝市场的现货和期货价格序列在5%的显著性水平下均为非平稳序列，一阶差分后均是平稳序列，因此铜铝市场的现货和期货价格序列均为一阶单整I（1）序列，满足协整检验前提。
为了验证期货价格和现货价格之间的协整关系，本文采用含常数项而不含趋势项的Johansen协整检验进行检验，检验结果如表3所示。
三、ARCH效应检验
大量的实证分析表明，大多数金融资产收益率序列的条件方差具有时变性，即ARCH效应。本文利用ARCH-LM方法检验残差序列中是否存在ARCH效应，结果见表4。从表4可以看出，在5%的显著性水平下，检验的相伴概率均为0，拒绝残差序列不存在ARCH效应的原假设，证明其残差序列存在显著的ARCH效应。
五、主要研究结论
本文采用ECM-BGACH模型估计了中国铜铝期货市场的套期保值比率，并对套期保值绩效进行了比较分析，结论如下：
1.相对于不进行套期保值，进行套期保值能明显地降低收益方差，能够有效地对冲现货的价格风险，说明用期货套期保值是有效的。
2.考虑期货价格和现货价格之间协整关系，构建的模型不一定明显改善套期保值的绩效。动态方法中考虑协整关系的ECM-BGARCH模型效果较好。
3.从品种来看，在整个样本期，铜期货市场的套期保值绩效优于铝市场。从样本范围来看，铜市场样本内的套期保值绩效要优于样本外的套保绩效，而铝市场样本内的套期保值绩效反而要弱于样本外的套保绩效。
因此，对于以铜铝金属为原材料进行生产和经营的企业来说，可以通过期货市场的套期保值来降低现货市场价格波动带来的风险。在选择最恰当的套期保值策略时，应该充分考虑现货价格和期货价格间的协整关系及期现货价格波动的异方差性对套保比率的影响，从市场的具体情况出发，合理地采取较优的套期保值策略，但复杂模型的效果不一定优于简单传统的模型。
参考文献
[1]Cecchetti S G，Cumby R E，Figlewski S.Estimation of the optimal futures hedge[J].Review of Economics and Statistics，1988，70（4）：623630.
[2]Baillie R T，Myers R J.Bivariate garch estimation of the optimal commodity futures hedge[J].Journal of Applied Econometrics，1991，6（2）：109-124.
[3]Kroner K F，Sultan J.Time-varying distributions and dynamic hedging with foreign currency Futures[J].Financial and Quantitative Analysis，1993，28（4）：535-551.
七言律诗长征范文3
一、统计描述
到2000年底,沪深两交易所共有1060家A股上市公司。其中929家是通过首次公开发行在交易所挂牌上市的,130家是1994年《公司法》出台以前的定向募集公司,作为历史遗留问题以推荐的特殊方式在两家交易所挂牌上市的,此外还有一家是通过换股上市的。本文研究首次公开发行对市场指数的影响,130家历史遗留问题新股和换股上市剔除在外,929次首次公开发行的年度分布如表1所示。
在证券市场早期,市场总规模有限,新股发行可能会带来市场指数的变化,所以本文着重研究1995年后的新股发行对市场指数的影响。1995年到2000年共有681次IPO,接近所有IPO的七成半,本文将这681次IPO作为研究样本。在这681次IPO中,集资规模最小的为3300万元(0736),集资规模最大的为78.46亿元(600019)。发行市盈率最低的为8.25倍(600870),发行市盈率最高的为88.69倍(0993)。681次IPO的集资规模和发行市盈率的分布情况请参见表2。
在1995年至2000年间共72个月中,IPO频率最高的月份是1997年5月,这个月有40家公司公开发行新股。另外有10个月份,没有一家公司发行新股。这10个月中有7个月是在1995年,另外1个月是在1998年,2个月是在2000年。其他大多数月份IPO次数少于20次,低于8次的有31个月,9到20次之间有24个月。有7个月的IPO次数超过了20次,全都集中在1996年下半年到1997年上半年之间。
如果按照集资规模划分,单月IPO集资规模最大的是2000年11月,这个月由于有宝钢和民生银行招股,虽然IPO家数只有18家,集资规模却达到201.53亿元。月度IPO集资规模超过60亿元的,共有12个月；30亿元到60亿元之间的有21个月；低于30亿元的有29个月。另外,有10个月由于没有新股上市,集资规模为0。
二、假设
假设一:不同集资规模的IPO对市场指数的影响是否不同?大盘股是否会导致市场指数下跌?本文将681次IPO集资规模排序,排在前68位的为一组,后68位的为一组。前68位的集资规模都在7亿元以上,称为大盘组,后68位的集资规模都小于1亿元,称为小盘组。通过比较两组IPO对市场指数的影响差异,检验该假设。
假设二:发行市盈率不同的IPO,对市场指数是否存在不同的影响?本文将681次IPO发行市盈率排序,排在前68位的为一组,后68位的为一组。前68位的发行市盈率都在28倍以上,称为高价组,后68位的发行市盈率小于14倍,称为低价组。通过比较两组IPO对市场指数的影响差异,检验该假设。
假设三:在大盘处于高位和低位时,IPO是否会对市场指数带来不同的影响?本文将每个新股刊登招股说明书当日的市场综合指数,减去1994年年底的市场指数,再除以1994年年底的市场指数,得到各个新股发行时市场指数的相对水平。然后根据该数值的排序,分别从上海市场和深圳市场挑选出排在前34位的共68只新股,作为高位发行组。同样挑选出排序在后面的68只新股,作为低位发行组。通过比较两组IPO对市场指数的影响差异,检验该假设。
假设四:不同发行频率的IPO对市场指数的冲击是否不同?本文用两种方法衡量发行频率。第一种方法用发行次数的频率,将月度发行次数最高的3个月作为一组,称为高频组。该组每月发行次数几乎都在30次以上,共有102次IPO。将月度发行次数低于7次的月份的IPO作为一组,称为低频组。该组共有20个月份,78次IPO。第二种方法用月度集资规模指标,将月度集资规模最高的三个月作为高频组,该组每月集资规模都在116亿元以上,共有93次IPO。将月度集资规模低于24.5亿元的作为低频组,该组共有18个月,共有95次IPO。通过比较两组IPO对市场指数的影响差异,检验该假设。
假设五:在不同的新股发行制度下,IPO对市场指数的冲击是否不同?从1999年起,发行制度经历了较大的变革。因此本文将1999年作为标准,1999年以前的474次IPO作为旧发行制度组,1999年后的207次IPO作为新发行制度组。通过检验两种发行制度下,IPO对市场指数的影响是否存在显著差异。
三、比较方法
本文主要检验新股发行对市场指数的短期影响,因为单次IPO对市场指数的长期影响应该是比较微弱的,所以本文考察刊登新股招股说明书后一周内5个交易日的市场指数变化。本文假设市场指数短期内的走势服从带有短期趋势的随机行走模型,即:(t＝1,2,3,4,5)其中,为刊登招股说明书后5天的市场指数回报,是一个白噪音序列,是市场指数回报的短期趋势,在这里用刊登招股说明书前5个交易日市场指数回报的均值替代。
根据该假设,应该服从均值为0,方差为的正态分布。同样的,也应该服从均值为0,方差为的正态分布。因此,通过检验IPO后的的分布,可以判断IPO对市场指数短期走势的影响。如果IPO对后市带来系统性一致影响,那么IPO后的的分布会有显著的变化。同样的,对于两组不同的IPO,那么应该服从t分布,其中分别为两个子样本包含的样本数量,分别为两个子样本的估算方差,分别为两个子样本累积超额收益的均值。通过检验它们之间CAR的差异是否显著,可以判断据以分组的因素是否对市场指数带来显著影响。
四、结果
1、总体样本中IPO对市场指数的短期影响
681次IPO平均对市场指数5天后的累计影响不断增加,到第5天达到-0.39%,因此总体来看,过去6年IPO对市场指数短期走势带来了微略的负面影响。但是,各期累积超额收益的t检验值均不显著,这种负面影响没有统计上的显著性,几乎可以忽略不计。
2、分组检验结果
(1)大盘组与小盘组的差异
无论是大盘组,还是小盘组,都对市场指数带来了负面影响。大盘组发行公告后5天对市场指数产生的累积影响为-1.13%,而小盘组的累积影响则达到-2.18%。尽管两组对市场指数的影响存在差异,但是两组差异在统计上并不显著,t检验值仅为0.63。
出乎意料的是,小盘组对市场的负面影响甚至超过了大盘组,这可能与本文的分组方法有关。因为样本期间内,单个新股的集资规模逐年扩大,使得小盘组68次IPO全部集中在1998年以前,而大盘股68次IPO绝大多数集中在1998年以后。为了回避这种分组方法的影响,本文采取另一种分组方法,即分别在各年度中选取集资规模最大和最小的IPO,组成大盘组和小盘组,检验两组市场影响的差异。
分年度分组的结果显示,大盘组和小盘组对市场指数的影响也没有表现出显著差异,大盘组的5天累积影响为-0.7%,小盘组的5天累积影响为-1.5%,两者差异的t检验值为0.58,没有通过显著性检验。因此可以判断,IPO集资规模的不同并没有导致市场表现的差异。
(2)高价组与低价组的差异
高价组与低价组对市场指数的影响有所不同,高价组的5天累积影响为-0.82%,低价组的5天累积影响为0.21%,两者差异的t检验值为1.05,显著性水平接近90%。可以判断,高价组和低价组对市场指数的影响存在显著差异,市场指数会对IPO发行市盈率做出不同的反应。
(3)发行时机的差异
市场处于高位时发行的IPO,在公布招股说明书后5天内,对市场走势累积有-1.33%的负面影响,而在市场处于低位时发行的IPO,对市场的走势几乎没有影响。两者差异的t检验值为1.40,显著性水平接近95%,表明不同的发行时机对市场影响的差异十分显著。
(4)发行频率的差异
按照月度集资规模划分,高频组和低频组对市场走势的短期影响没有显著差异,两者差异的t检验值只有0.86。按照月度IPO家数来分组,高频组与低频组对市场走势的短期影响也没有显著差异,两者差异的t检验值只有0.36。由此可以判断,发行频率对市场指数的短期走势没有影响。
(5)发行制度的差异
新发行制度下,IPO对市场的累积影响为-1.08%。而旧发行制度下,IPO对市场的影响不到1‰,两者差异的t检验值为1.42,显著性水平接近95%。这表明,在1999年发行制度进行较大的改革后,IPO对市场的短期走势开始产生负面影响。
有关图表显示了市值配售发行方法的市场影响,市值配售组5天累积对市场走势的影响为0.23%,非市值配售组对市场走势的5天累积影响达到-1.33%。两者差异的t检验值为1.59,显著性水平接近95%。这表明市值配售发行方法对市场短期走势的影响要显著地小于其他发行方法。
五、回归分析结果
上述分组检验的结果表明,IPO对市场指数的冲击受发行市盈率、发行时机和发行制度的改革因素的影响,发行节奏和集资规模的影响不大。然而,对发行市盈率、发行时机和发行制度改革三组序列相关分析结果表明,三组序列存在非常显著的相关性。也就是说,当市场处于高位时,IPO的发行市盈率也偏高,反之,发行市盈率则偏低；发行制度改革前,发行市盈率和市场指数水平都偏低,发行制度改革后,发行市盈率和市场指数水平都偏高。这种相关关系会直接影响前面的分组检验结果。
为了控制相关因素的影响,本文选取1995年至1998年的IPO作为子样本。在这一时期内,由于采用固定市盈率发行,绝大多数新股的发行市盈率都在15倍左右,所以子样本中发行时机和发行市盈率两组序列没有相关性。本文将每次IPO后5天累积超额收益作为被解释变量,用发行市盈率和发行时机两个因素对其回归。由于子样本是包括沪深两市4年的混合数据(PanelDa?ta),在这里采用固定组差异模型,回归方程如附注1所示。其中,和是虚拟变量,当IPO在深圳发行时取1,取0,反之,则相反。
回归分析结果如表3所示。根据回归分析结果可见,发行时机和发行市盈率两个因素,在控制了其中一个因素的作用时,另一个因素的作用仍然十分显著。这表明发行市盈率和发行时机都会决定IPO对市场冲击的力度。
将上述子样本扩大至总体样本,在回归方程中加入发行制度改革因素,考察在控制发行市盈率和发行时机因素后,发行制度改革是否仍然存在影响。回归方程如附注2所示。其中发行制度改革为虚拟变量,IPO时间在1999年前,该变量取0,否则取1。
回归分析结果如表4所示。根据回归分析结果可见,发行制度改革因素的作用不显著,表明发行制度改革之所以会影响IPO对市场指数的冲击,并不是因为本身的原因,而是因为发行制度改革后市场指数和发行市盈率同时也大大提高,导致发行制度改革后IPO对市场冲击的力度加大了。
表1:929次首次公开发行的年度分布1
年份 IPO数量 所占比例（%）
1992年以前 23 2.46
1992年 50 5.35
1993年 134 14.35
1994年 41 4.39
1995年 15 1.82
1996年 170 18.2
1997年 187 20.02
1998年 102 10.92
1999年 92 10.17
2000年 115 12.31
注1：计算IPO的时间以刊登招股说明书的时间为准。
表2:95年以来IPO集资规模和发行市盈率分布特征
最小值 90% 中值 10% 最大值 均值
水平值1 水平值1
集资规模（亿元） 0.33 0.91 2.63 7.07 78.46 3.77
发行市盈率（倍） 8.25 13.25 15 29.09 88.69 18.27
注1：90%水平值是指按照从高到低的顺序排列,排在第90%的位置上的值。在这里样本总量为681,即排在第614位的值。10%水平值的含义相同,即排在第68位的值。
表三
变量 系数 标准差 T检验值 显著度
SHENZHEN .156 .080 1.942 .053
SHANGHAI .123 .079 1.559 .120
发行时市场指数水平 -1.936E-02 .007 -2.652 .008
LN发行市盈率 -4.412E-02 .029 -1.507 .132
表四
变量 系数 标准差 T检验值 显著度
SHENZHEN 1.382E-02 .036 .385 .700
SHANGHAI -1.157E-02 .037 -.314 .754
发行时市场指数水平 -1.604E-02 .006 -2.748 .006
LN发行市盈率 5.815E-03 .014 .416 .677
发行制度改革 6.373E-03 .010 .623 .534
结论
