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我会好好过范文1
小时候，还与世无争，没感觉心有余而力不足。
小时候，离家没那么远，不会感觉自己一个人在外生活。
小时候，我爱的人和爱我的人都还在我身边，没那么孤单。
小时候，虽然总是被欺负，可是没那么郁闷。
小时候，虽然平平淡淡，可是不觉得那么累。
小时候，对日子没有任何追求，却每天都过得快快乐乐。
小时候，面对的人总是单纯的好与坏，从不需要假装。
小时候，可以无忧无虑地玩耍，不用为未来担忧。
小时候，大家都疼爱我。
小时候，每个人都很单纯。
小时候，身边总是有人陪伴着。
小时候，大家都很有空，整天黏在一起。
小时候，我们想的不是沉重的未来，而是接下来去哪里玩。
小时候，我们男男女女一起嘻嘻哈哈，从不觉得尴尬。
小时候，我们一起上学放学，一点都不觉得无聊。
小时候，做错了事还可以重来，借口永远都是“孩子还小不懂事”
小时候，我们孤单了还有布娃娃的陪伴。
小时候，我们还可以对爱我们的人撒撒娇
小时候，我们衣来伸手，饭来张口，从没想过有一天这一切都要自己去争取。
小时候，我们还很简单，简单到没有一点压力。
小时候，我们都很快乐，疼爱我们的人都很容易就满足我们的要求。
小时候，我们都很知足，只要一根冰棍或一个玩具我们就听大人的话
小时候，我们还很幸福，身边永远都有人陪伴我不想长大，我宁愿永远都那么傻。
小时候我们生活的是那样的美好
小小的我们生活在温暖的阳光下
可是长大后的我们却渐渐明白了
小时候的一切只是回忆
长大后的我们不在是小时候那样
小时候的玩伴全部不见了
现实变得越来越残酷
烦恼也越来越多
想的也越来越多
友情 爱情 总是那么的伤人
如果可以我们回到小时候好不好？
没有烦恼
我会好好过范文2
【关键词】 外汇干预 信号渠道 VAR
一、引言
我国现行的人民币汇率制度是从1994年进行汇率制度重大改革以来逐步建立起来的，我国的外汇干预也是在这个制度背景下进行的。1994年汇率改革实现了经常项目下有条件的可自由兑换，人民币大幅贬值推动我国商品的大量出口，同时各级政府为了吸引外资，采取了大量的优惠政策，导致外商直接投资大幅攀升，使得国际收支出现持续大量的双顺差。国际收支双顺差在强制结售汇制度（2008年前）下，导致银行间外汇市场上外汇供过于求，人民币面临升值压力，中央银行为了维持人民币汇率的稳定，频繁干预外汇市场，主要方式是通过外汇公开市场操作买进外汇抛出人民币，通过投放等值的基础货币来吸纳外汇，这种单一方向的、大规模的外汇干预导致外汇占款迅速上升和基础货币大量投放。截至2010年底，外汇占款为22.58万亿元人民币。为了消除外汇占款对国内货币供应量的影响，中央银行从1994年开始采取了一系列外汇干预手段来降低外汇占款对国内货币供应量的影响，包括控制再贷款规模、回收再贷款、调整存款准备金率、公开市场操作、发行央行票据、调整存贷款基准利率等，这些冲销干预的有效性亟待研究。
二、文献回顾
国内外学术界对外汇干预传导渠道的研究主要集中在资产组合平衡渠道、信号渠道和微观结构渠道这三个渠道。信号渠道，是通过干预行为本身向市场上发出信号，表明政府的态度及可能采取的措施，以影响市场参与者的心理预期，从而达到实现汇率相应调整的目的。最早提出冲销干预信号渠道假设的是Mussa（1981），Mussa认为货币当局的外汇市场干预通过向市场提供新信息来影响汇率，货币当局比其他市场参与者拥有更多的信息，并且通过外汇市场的干预活动来传递这一信息。货币当局通过信号渠道进行冲销干预时，市场参与者观察到货币当局的行动后，改变了他们对汇率的预期，从而影响汇率走势。自从20世纪90年代初美国公布了每日的外汇干预数据后，出现了大量关于信号渠道的实证研究，研究主要集中在外汇干预是否有效、外汇干预与货币政策的关系、外汇干预与汇率波动率的关系三个方面。
1、外汇干预是否有效
Dominguez和Frankel（1993）设计了一个两方程模型以区分冲销性干预和非冲销性干预的资产组合效应和信号效应，认为通过资产组合平衡渠道和信号渠道的冲销干预都是有效的。Baillie和Osterberg（1997a）发现干预会影响30天远期汇率的风险溢价。Siklos和Weymark（2006）构造了政策引起的外汇市场预期改变的PICE指数（PICE，policy induced change in exchange market expectations）来估计冲销干预的有效性。指数定义式为：PICEt=1-■，其中，q0t表示事前的外汇市场压力，qwt表示事后的外汇市场压力，（q0t-qwt）表示一段时期内事前的外汇市场压力和事后的外汇市场压力的差异，PICE指数衡量的是通过干预减少的外汇市场压力占事前的外汇市场压力的比例。实证结果发现：冲销干预是有效的，干预对汇率预期存在显著影响。
2、外汇干预与货币政策的关系
Lewis（1995）研究1985—1990年间美联储的外汇干预与美国货币政策之间的关系，发现官方干预会导致未来货币政策信号的变化以及货币政策变化会导致逆风而动的干预。Bonser-Neal等（1998）发现1987—1994年间的数据显示过去两周的累积干预预示着将来联邦基金目标收益率的变化。但是也有研究显示外汇干预并不能预示美联储货币政策的变动，如Klein和Rosengren（1991）考察了1985年广场会议至1987年股市崩溃期间美联储每日外汇干预数据与再贴现率变动之间的关系，发现外汇干预并不能预示美联储货币政策的变动。Kaminsky和Lewis（1996）运用区间转换模型（regime switching model）检验货币政策的变化，发现1985—1990年间美联储的外汇政策走向与外汇干预所预示的方向相反，联邦储备银行实际上给市场传递了错误的信号。Fatama和Hutchison（1999）发现1989—1993年间的美元干预并没有预示将来货币政策的改变。
3、外汇干预与汇率波动率的关系
Humpage（1989）假定外汇干预只通过信号渠道影响汇率，采用1984年8月—1987年10月间美元对日元和美元对马克的每日汇率数据，将即期汇率对滞后两天的即期汇率、外汇干预对滞后两天的利差分别进行回归，结果显示外汇干预与未来汇率的波动之间不存在显著的相关关系。Bonser-Neal和Glenn Tanner（1996）分析1985—1991年间外汇干预对美元/马克、美元/日元事前波动率（Ex ante volatility）的影响，发现干预会增加汇率的事前波动率。Chang和Taylor（1998）利用1992年10月1日—1993年9月30日的每日数据，以及日本银行的干预数据，发现路透社披露干预信息前后美元/日元汇率波动率显著不同，干预的变量对汇率波动率的影响先于路透社信息30—45分钟。Baillie和Osterberg（1997）、Hung（1997）发现干预会增加汇率波动性。
国内学者对外汇干预的信号渠道有效性的实证研究很少，主要从理论上进行分析，如元惠萍等（2002）运用博弈论对预期途径进行解释；李天栋等（2005）认为在固定汇率制度下，当汇率预期出现，政府为维护汇率稳定进行干预，其实质是提供流动性。
三、外汇干预信号渠道的模型
信号渠道假设认为外汇干预会导致外汇市场上的交易者改变他们对未来货币政策的预期，因此需要考虑到外汇干预和货币政策变量之间的系统性关系。本文参照Lewis（1995）提出的模型。
考虑一个标准的资产定价模型：
et=（1-?兹）■?兹jE（ft+j｜t） （1）
其中，et表示汇率的对数，f表示“经济基本面变量”的对数， ?兹是贴现因子，在汇率的货币模型中，?兹=■，?琢是货币需求的利率半弹性（根据卡甘的货币需求函数：■=L（Y，i），其中， Md为货币需求，P为价格水平，Y为国民收入，i为利率水平，?酌表示货币需求的收入弹性，?琢表示货币需求的利率半弹性）。（1）式表明，现在的汇率取决于经济基本面变量现值和所有他们将来值的预期值，意味着即使经济基本面变量现值没有任何变化，如果关于经济基本面变量将来值的预期发生变化，即期汇率也将发生变化。
这里假定：ft=（mt-m?鄢t）+vt （2）
其中，mt和m?鄢t表示国内外的货币政策变量，vt表示货币当局无法控制的其他基本面因素。假定m?鄢t和vt是外生变量并且彼此之间不相关，可以看出，汇率取决于两个部分：第一部分依赖于将来国内的货币政策变量mt，另一部分依赖于国外的货币政策变量m?鄢t和vt，本文主要考虑国内货币冲击的影响，不考虑国外货币政策变量m?鄢t和货币当局无法控制的其他基本面因素 vt，即m?鄢t=0，vt=0，这样ft=mt。因为假定m?鄢t和vt与mt、外汇干预（nt）不相关，所以忽略国外货币政策变量m?鄢t和货币当局无法控制的其他基本面因素vt的影响，并不会对分析外汇干预（nt）和国内货币政策对汇率的影响。
假定国内的货币政策变量的变化mt，受到滞后一期的国内的货币政策变量的变化mt-1、中央银行外汇干预nt变化的影响，即：
mt=?籽mmt-1+?茁nt-k+ut（3）
这里，是后向差分的操作因子，?籽m是货币政策变量的自回归系数，nt是t时期的中央银行外汇干预，?茁表示过去k阶段外汇干预的系数，如果中央银行通过外汇干预发出货币政策信号，则外汇干预将与货币政策的变化保持相关。
为了计算式（1）中汇率的预期需要知道外汇干预的表达式，跟上面一样假定外汇干预服从自回归形式，即：
nt=?籽nnt-1+?着t （4）
E（?着tut）。
对滞后k阶来说，外汇干预发出货币政策信号，则结合式（1）—（4）式汇率可以表示为：
et=mt-1+?啄m（mt-?茁nt-k）+?茁?啄m■?兹jE（nt-k+j｜t） （5）
其中，?啄m为贴现因子，?啄m=■。
汇率取决于滞后1期的货币供给量、外汇干预导致的货币供给量变化的贴现值、所有将来期外汇干预的预期贴现值三个部分。（5）式表明当期的外汇干预根据外汇干预如何影响将来货币供给的预期来影响汇率，这个效应取决于参数?茁。如果 ?茁=0，则根据（3）式可以看出，外汇干预没有发出关于将来货币供给量变化的信号，这时（5）式中第三项显示外汇干预对汇率没有影响。考虑（j=1，k=1）的外汇干预对即期汇率的影响，则汇率可表示如下：
et=mt-1+?啄mmt+?茁?兹?啄mnt （6）
?啄m=■，
显然，当期的外汇干预nt将发出信号从而影响汇率。
四、外汇干预信号渠道有效性的实证研究
1、外汇干预是否与国内货币政策有关
（1）变量选择。根据（3）式可知，外汇干预nt-k与当前的货币政策变量mt以及滞后的货币政策变量mt-1有关。选取的样本期间从1999年7月—2010年12月，共136个样本。货币政策变量选取广义货币供给量M2、银行间30天同业拆借加权平均利率和基础货币MB，基础货币MB采用人民银行资产负债表中的“储备货币”一项作为替代，货币政策变量取一阶差分，分别用M2t、it和MBt表示，外汇干预采取外汇储备的月度数据，用nt表示，数据来自于中经网。
（2）外汇干预是否会引起将来国内货币政策的变化。①单位根检验。先对外汇干预nt、广义货币供应量M2t、基础货币MBt、银行间30天同业拆借加权平均利率it进行平稳性检验。
从表1可以看出，四个变量在1%的显著性水平上都拒绝含有单位根的检验，变量是平稳的。②格兰杰因果检验。从检验结果看，从滞后1期到3期，外汇干预不是利率变动it和基础货币变动MBt的格兰杰原因，从滞后1期到4期，外汇干预是货币供应量变动M2t的格兰杰原因，滞后4期，外汇干预是基础货币变动MBt的格兰杰原因，说明外汇干预会引起国内货币政策的变动。
（3）国内货币政策是否会引起将来外汇干预的变化。从表3可以看出，从滞后1期到3期，货币供应量变动M2t是外汇干预的格兰杰原因，利率变动it和基础货币变动不是外汇干预的格兰杰原因，不包含外汇干预的信息。
总的来说，外汇干预与货币政策变量之间存在稳定的关系，格兰杰因果检验表明，外汇干预是货币供应量变动M2t、基础货币变动MBt的格兰杰原因，货币供应量变动M2t是外汇干预的格兰杰原因。
（4）外汇干预与国内货币政策的关系。①外汇干预nt-k与广义货币供给量M2的关系。对M2t、M2t-1、nt-k进行一阶自回归，回归方程式如下：
M2t=?籽?赚2?鄢M2t-1+?茁?赚2?鄢nt-k+ut （7）
根据格兰杰因果检验，k取1。
从表4可以看出，外汇干预nt-1的变化与广义货币供应量变动M2t、广义货币供应量变动的一期滞后M2t-1的变化同向，当中央银行买入外汇抛出本币进行外汇干预时，外汇市场上外汇的供给减少，本币供给增加。外汇干预nt-1的系数?茁?赚2显著，说明中央银行进行外汇干预时，会引起货币供应量的改变，如外汇干预力度加大时，外汇储备增加，货币供应量会随之增加，这与我国的事实相符。②外汇干预nt-k与银行间30天同业拆借加权平均利率it的关系。对it、it-1、nt-k进行一阶自回归，回归方程式如下：
it=?籽i?鄢it-1+?茁i?鄢nt-k+ut （8）
根据格兰杰因果检验，k取1—3。
从表5可以看出，k=1，2，3时，外汇干预nt-k的变化与it、it-1 的变化同向，且?茁i都不显著，这与理论不符，因为当中央银行买入外汇抛出本币进行外汇干预时，外汇市场上外汇的供给减少，本币供给增加，将导致银行间30天同业拆借加权平均利率的下降，说明外汇干预对利率的影响不显著，这与格兰杰因果检验的结果一致。③外汇干预nt-k与基础货币MBt的关系。对M2t、MBt-1、nt-k进行一阶自回归，回归方程式如下：
MBt=?籽?赚B?鄢MBt-1+?茁?赚B?鄢nt-k+ut （9）
根据格兰杰因果检验，k取1—4。
从表6可以看出，k=1，2，3，4时，外汇干预nt-k的变化与MBt、MBt-1的变化同向，与理论相符，并且系数?茁MB都是显著的，说明外汇干预对基础货币的影响显著。
综合以上，外汇干预对货币供应量、基础货币的影响显著，外汇干预可以发出将来货币政策的信号，影响私人参与者的预期，私人参与者将会改变在外汇市场上的行为进而影响汇率。
2、外汇干预与国内货币政策、汇率的关系
（1）变量选择。根据（6）式可知，外汇干预nt-k与当前的汇率et、货币政策变量mt以及滞后的货币政策变量mt-1有关。货币政策变量选取广义货币供给量M2、银行间30天同业拆借加权平均利率和基础货币MB，对3个变量分别进行一阶差分，分别用M2t、it和MBt表示；外汇干预采取外汇储备的月度数据，用nt表示；汇率采取人民币对美元加权平均汇率，进行一阶差分，用et表示。
（2）格兰杰因果检验。从检验结果看，从滞后1期到2期，汇率变动是外汇干预变动的格兰杰原因，滞后1期，外汇干预不是汇率变动的格兰杰原因，滞后2期时，外汇干预是汇率变动的格兰杰原因，说明外汇干预会引起汇率的变动。
从检验结果看，从滞后1期到2期，利率变动是汇率变动的格兰杰原因，基础货币变动不是汇率变动的格兰杰原因，滞后1期，广义货币供应量变动是汇率变动的格兰杰原因，说明我国货币政策的变动会引起汇率的变动。
（3）外汇干预与国内货币政策、汇率的VAR回归。从上面的分析可知，国内货币政策变量的变动、外汇干预的变动是汇率变动的格兰杰原因，可以用VAR模型来分析三者之间的关系。根据格兰杰因果检验的结果，选择VAR（2）进行回归，内生变量为?荭et、?荭M2t、?荭MBt、?荭it和nt，用矩阵形式描述VAR模型为：
nt?荭et?荭M2t?荭MBt?荭it=a1a2a3a4a5+b11b12……b1jb21b22……b2jb31b32……b3jb41b42……b4jb51b52……b5jnt-j?荭et-j?荭M2t-j?荭MBt-j?荭it-j+?着1t?着2t?着3t?着4t?着5t
j取2，结果如下：
?荭et=0.426634?鄢?荭et-1+0.259741?鄢?荭et-2+1.69E-06?鄢nt-1-4.49E-06?鄢nt-2+
（4.76909?鄢） （2.91203?鄢） （0.95870） （-2.57104?鄢）
7.57E-07?鄢?荭M2t-1-5.77E-07?鄢?荭M2t-2+0.003237?鄢?荭it-1-0.003704?鄢?荭it-2
（1.49244） （-1.13680） （1.17063） （-1.34717）
-1.32E-06?鄢?荭MBt-1+1.37E-07?鄢?荭MBt-2
（-1.76669） （0.18211）
R2=0.529006
括号里表示t统计量，?鄢表示5%的显著性水平下拒绝原假设。从上面表达式可以看出，外汇干预nt-k的系数很小，说明外汇干预对汇率的影响很小，滞后2期的外汇干预的系数显著，且小于0，说明外汇干预采取的是逆风向的干预措施。
（4）脉冲响应函数。格兰杰因果检验结果显示，外汇干预、利率变动、广义货币供应量变动是汇率变动的格兰杰原因，所以分别观察汇率对外汇干预、利率变动、广义货币供应量变动一个正的冲击的响应，以及外汇干预对汇率变动一个正的冲击的响应。如图1所示，横轴表示冲击作用的滞后期数，（a）（b）（c）中纵轴表示汇率，（d）中纵轴表示外汇干预，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。
从（a）（b）（c）可以看出，给外汇干预、广义货币供应量的变动、利率的变动一个正的冲击后，汇率会上升，即本币贬值，分别在第2期、第5期、第2期达到最大后开始向下运动，最终汇率会下降，本币升值，再慢慢上升收敛于0。说明外汇干预、广义货币供应量的变动、利率的变动首先会引起本币的贬值，之后会引起本币的升值。外汇干预、广义货币供应量的变动对汇率的影响时间较长，可以持续15期左右，而利率变动对汇率的影响时间只有8期左右就渐渐消失。从（d）可知，给汇率变动一个正的冲击后，外汇干预会随之增加，在第2期达到最大后，立即反向向下，第4期开始趋于0。
（5）方差分解。方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性，从而给出模型中的变量产生影响的每个随机扰动项的相对重要性的信息，通过方差分解得到图2。
从图2可以看出，广义货币供应量的变动、利率的变动、基础货币的变动对汇率的影响都比较小，在2%左右，外汇干预对汇率的影响较大，在8%左右，汇率对其自身的贡献度在85%以上。
五、结论
第一，外汇干预可以发出将来货币政策的信号。协整检验显示外汇干预与广义货币供应量、基础货币、银行间30天同业拆借加权平均利率等货币政策变量之间存在长期稳定的均衡关系。格兰杰因果检验显示外汇干预对货币供应量、基础货币的影响显著，外汇干预可以发出将来货币政策的信号，影响私人参与者的预期，私人参与者将会改变在外汇市场上的行为进而影响汇率。
第二，使用VAR模型分析国内货币政策变量的变动、外汇干预的变动和汇率变动三者之间的关系，发现滞后2期的外汇干预对汇率有影响，但是影响很小且小于0，说明央行采取的是逆风向的干预措施。由于我国央行没公布过外汇干预量，外汇干预透明度相对较低，因此虽然冲销干预通过信号渠道对汇率有一定影响，但是影响有限。格兰杰因果检验和方差分解显示，广义货币供应量的变动、利率的变动、基础货币的变动都会影响汇率，但是影响程度较小，汇率主要是由其自身的变动决定。
（注：本文仅代表个人观点，与单位无关。）
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我会好好过范文3
我还坐在电脑前赶作业，我算是坏女孩，恩……也许是个好孩子。我生病了，在我眼里，依然看到你得目光。遇见你以前，我叛逆、自由。秋天与冬天的分界线，飘零的落叶，吹起的灰尘，呛得我会留下眼泪。翻墙，偷菜，与那些贱骨头的男生打打闹闹……
知道你，你，出现了……无论如何，我爬不脱这张网，即使有破洞，那也会越粘越牢。所以我好恨你，你改变了我的生活。我习惯你的一切，你的气味，你得风格，你的语气，学习你你明亮清澈的眼神。我们会吵架，但吵到最后会不了了之。你让我的眼神都是你的踪迹。你好坏，你经常和第三列第四排的女生说话，我好不高兴。你好笨，永远看不懂人的心思。
你好懒，这一切都去等我说。
但这一切，又变成的幻影，泡沫。
我好想你，想大声说我爱你。
我好想你，却又说不出口。
我好想你，却只是灰色的头像。
我好想你，聊天记录里只有我的名字。
我会好好过范文4
关键词：基金；持股偏好；时期似无关回归分析
中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：1003-9031(2008)07-0028-06
一、研究背景
我国股市投机行为严重，原因之一是投资者结构不合理，散户特征比较明显，价值型机构投资者比例不高。在近几年股市的大幅波动过程中，学者们普遍认为基金积极倡导价值投资理念，对稳定市场和促进上市公司完善治理结构起着积极的作用。在市场走向成熟稳定的过程中，基金型机构投资者占的比例越来越高。在我国，从2002年底到2007年初，基金的资产净值从1319 亿元增加到11359亿元，基金净值占GDP的比例从1.08%增加到5.2%.伴随着基金成长，它在证券市场的作用受到普遍的关注。研究基金投资行为的目的首先是以基金实际的投资数据来检验以上关于基金坚持价值型投资的观点，实证判断基金是否发挥稳定市场的作用；其次是对基金选股所考虑的因素进行定量的分析，发现已存在的规律；三是让社会了解基金的投资策略，可以带动散户的价值型投资行为。
分析基金投资行为的文献以市场评论居多。评论性文章多偏于某个时间段基金的行为分析和追随热点，缺少长期规律性的统计分析和模型分析。对基金选股偏好的回归分析最早可见Falkenstein的研究，他发现美国开放式基金偏好高波动率、高换手率的股票，而避免持有低价股、小规模企业股票以及被关注程度不高的公司股票。[1]Brands研究了澳大利亚基金的选股偏好，同样发现基金偏好高波动率、高换手率、大市值、市场关注度高和价值型股票。[2]Elkinawy用面板模型分析了在亚洲金融危机发生时美国共同基金于拉丁美洲的选股策略，发现基金喜欢易于获得信息的指数成份股和ADR(美国存托凭证)股、管理灵活的小规模企业股、与亚洲不存在贸易关系、财务流动性强和内部管理结构好的股票。[3]Aggarwal等发现美国共同基金在新兴市场选股时偏好财务透明度高和ADR股票。[4]
国内杨德群等和胡倩进行了这方面的研究。杨德群等发现在股市低迷时，基金偏好每股收益高、股票价格高、流通市值高、换手率高的股票，避免持有标准差高、上市年龄长的股票。[5]胡倩发现基金持股集中度与市场走势呈反向相关，并且偏好每股收益高、流通盘大的股票，牛市喜欢持有市净率高、波动率大的股票，熊市时倾向于波动率小的股票，没有发现基金显著关注增长性的指标。[6]以上的研究采用的模型相对简单，杨德群采用的是2002年的截面数据，胡倩采用了半年频率数据，但是分期回归，没有综合考虑时间序列和截面数据。另外，股票关注率和行业差异是基金选股的重要考虑因素，他们的模型没有包含这些因素，没有区分封闭和开放基金。本文的研究基于2002年到2006年的季度数据，频率密度大且同时考虑时间和截面，考虑股票的关注率、行业差异和区分封闭和开放基金，分析方法采用时期似无关回归(Period SUR)以体现事实存在的时期异方差和同截面相关。
二、持股比例的影响因素及其统计值所体现的偏好
基金的选股偏好体现在持有某种股票的市值占其资产净值的比例上。从2002年开始，基金每季度公布其前10名重仓股的持股比例，所有基金重仓股持股比例平均值的曲线图见图1。基金重仓股持股比例在总体上与指数有相似的变化趋势，但是有两处有所偏离：一是在2005年股指跌至研究期间的最低位时，持股比例却保持上升趋势，说明基金在熊市时能看清市场后势，保持或增加仓位，促进市场稳定；二是在2002年底持股比例下降到最低点2.47%，这一情况出现的原因是基金在股市走入熊市时采取分散投资策略以规避风险，避免单个股票的持股比例过大。虽然两点都出现在股指低点，但后势存在区别，因此基金采取不同的策略。
图1 重仓股持股比例及上证综指关系图
注：左轴为持股比例，以万分之一为单位，右轴为上证综指
数据来源：CCER中国经济金融数据库
参考国内外已有文献的研究，本文将影响基金持股比例的因素分为市场表现、企业业绩、业绩增长和企业属性四大类，并从中挑出有代表性的指标。
市场表现类包括：股票价格(Price)、流通A股总市值(ValueA)、换手率(TR)、成交额(TO)、市盈率(PE)、市净率(PB)、B值(Beta)、标准差(Sigma)。
企业业绩类包括：每股主营业务收入(Mip)、每股收益(Earnp)、每股净资产(Netap)、净资产收益率(Netar)、每股经营性现金流(Opcp)、每股股利(Divp)。
业绩增长类包括：主营业务收入增长率(Miinc)、净利润增长率(Npinc)、净资产收益率增长率(Narinc)、经营性现金流增长率(Opcinc)。
企业属性类包括：所属行业、是否指数成份股、上市时间(Listt)、流通股比例(Curssr)、流动比率(Fr)、资产负债率(Assdr)。
除所属行业、是否指数成份股为虚拟变量外，其他指标变量的统计描述见表1。统计的时间跨度为2002年第一季度到2006年第四季度。普通股观察值个数为24118(排除比例指标分母为零的观察值)，重仓股观察值个数为17427(基金多次选用的股票重复计算)。如果重仓股与普通股平均值存在的较大差异说明基金存在选股偏好；如果两者比较接近则说明基金并无偏好或者普通股平均值正好是选股的最佳值。经比较得到以下结论：
(1)基金确实在寻求价值投资和规避风险，如基金偏爱每股主营业务收入高、每股收益大、每股净资产高、净资产收益率高、每股经营性现金流高、每股股利高和股价高的绩优股，同时基金偏爱B值小、市盈率低的股票，在标准差方面并没有表现出高波动率偏好，说明基金规避风险。
(2)基金确实倾向于流动性大的股票，便于资金进出，但并不在意资金的短期快速进出。如基金偏爱A股市值大、成交额大的股票，但是对换手率并不太在意。
(3)基金偏好净利润增长率高、净资产收益率增长率高、经营性现金流增长率高的业绩增长型股票。
(4)对于市净率、流动比率、资产负债率，基金偏向合理值。市净率平均值为最为理想的3；流动比率平均为1.7，接近2的理想值；资产负债率为47%，比普通股的54.7%更为理想；成熟市场市盈率的正常值是20到30，由于我国股票的市盈率普遍偏高，基金选择平均值为58的市盈率，比普通股178的市盈率低。另外，基金重仓股市盈率中位数为32，更接近成熟市场的正常值。
(5)与一般观点不同的是，基金对上市时间、流通股比例并不太在意，并不偏爱主营业务收入增长率高的股票，可能的原因是主营业务收入包含成本，基金更偏爱扣除成本的净利润增长率。
(6)所有指标的最大值、最小值与平均值都存在较大的差距，从标准差也可看出并不存在接近退化的分布，因此以上任何一个指标都不是基金选股的硬指标，偏好是可以变通的。
注：流通A股总市值、成交额的单位为亿元
数据来源：根据中国经济研究中心和中国经济金融数据库公布的数据整理得出。
三、模型与方法的选择
基金选股一般经历三个步骤：第一步是根据股票的公开信息，利用指标筛选股票；第二步是对筛选出的股票进行实地调研和侧面调研，提出调研报告，报告若经通过则进入备选库；第三步是实际操作阶段，即从备选库挑选股票并决定何时投资和投资多少。上面根据指标统计值得到的结论可用于第一步的筛选股票。下面讨论第三步，即对入围的股票选择投资多少的问题，所用数据为2002年初到2006年底基金季报中公布的前10名重仓股的持股比例以及上一节提到的股票四类指标数据。由于基金选股需要时间，因此股票的指标数据滞后基金持股比例数据一期。该数据是以基金为主截面、以季度为时间单位的面板数据，排除无效数据以及市盈率小于零的数据，共有17332个有效观察值。重仓股必然是已进入备选库的股票，我们通过对重仓股数据的分析，得到由指标变量确定持股比例的模型。
对于指标变量的选择，我们在上一节指标变量的基础上，排除掉与其他变量相关系数较高的净资产收益率和净资产收益率增长率，以避免出现多重共线形性问题。对于业绩类指标，由上节的分析可知基金更偏重扣除了成本的净利润，因此我们保留每股收益和净利润增长率，排除解释能力上与之部分重复的每股主营业务收入和主营业务收入增长率。加上用于表示九个基金热点行业的虚拟变量和用于表示股票是否上证180或深圳成指成份股的虚拟变量，共有28个指标变量。相应的模型见下式。
式中，Y为持股比例。解释变量由前往后分别为股票价格、流通A股总市值、换手率、成交额、市盈率、市净率、B值、标准差、每股收益、每股净资产、每股经营性现金流、每股股利、净利润增长率、经营性现金流增长率、上市时间、流通股比例、流动比率、资产负债率和虚拟变量。虚拟变量的含义为：DB(采掘业)、DC4(石油化学)、DC6(金属非金属)、DC7(机械设备仪表)、DC8(计算机应用服务和通信电子)、DD(电力、煤气及水的生产和供应)、DF(交通运输仓储业)、DI(金融保险)、DJ(房地产)、DIND(上证180或深圳成指成份股)。ε为随机干扰项。
可以假设，由于相同基金的操作风格是相近的，因此干扰项应该存在同截面相关，且不同时期存在异方差更符合证券市场的特点，因此我们选择时期SUR模型。时期SUR模型不同于一般的SUR模型，一般的SUR模型是截面SUR，截面SUR要求T≥N，时期SUR模型要求N≥T，我们的数据满足N≥T，因而不适合使用截面SUR，以上对模型的假设可以在实证部分得到证明。
四、指标变量对持股比例影响的回归分析
为了解时期SUR模型的效果，我们先采用一般的面板数据固定效应模型得到供对比的结果。对于时期SUR模型，我们分含与不含虚拟变量进行回归，以观察加入虚拟变量后对模型的影响。为了区分在牛市和熊市、开放基金和封闭基金的不同情况下指标变量作用的变化，笔者对四种情况分别回归。由于七种情况的回归结果篇幅较大，故不在文中一一列出分析过程。下面仅就回归结果进行文字的说明和分析。结果中牛市和熊市的划分以2005年第二季度达到股值研究期间最低点为界，2005年第二季度及之前为熊市，2005年第二季度之后为牛市。
(一)时期SUR模型选择的正确性检验
假设基金选股数据存在同截面相关和时期异方差得到了证实。首先从模型的整体指标看，采用SUR后，回归标准差由96下降到0.55，F值由24.5增加到956.2，反映自相关的DW值由1.25提高到接近正常值的1.8，说明采用时期SUR后模型的拟合度提高，消除了自相关。从系数的显著性看，采用时期SUR前只有10个系数显著，采用时期SUR后有16个系数显著，绝大部分系数的t值比采用时期SUR前大了几倍。此外，从系数的符号变化看，价格的符号由正的变为负的，市净率、每股净资产、每股净利润增长率、流通股比例的符号由负的变为正的，换手率的符号由负的变为不显著，以上符号变化说明时期SUR模型的分析结果更符合理论上的判断。因此，数据存在同截面相关和时期异方差，须使用时期SUR模型，未考虑同截面相关和时期异方差的分析方法可能导致错误的结果。
加入10个虚拟变量后，全部系数的符号不变，绝大部分系数的显著程度和系数大小变化不大，说明加入虚拟变量不影响模型的正确性，因此后面几种情况都加入虚拟变量，不再考虑没有虚拟变量的情况。此外，加入虚拟变量后系数的稳定性说明模型是强壮的，得到的系数及其显著程度是可靠的。下面提到的系数不特别说明为带虚拟变量的时期SUR模型的回归结果。
(二)由回归系数看基金持股的偏好
1.基金偏爱价值型股票
每股净资产、每股收益的系数分别为23.2、10.6，每股经营性现金流、每股股利、流动比率的系数分别为2.1、8.4、9，以上指标的系数均说明，从整体上看基金偏重价值型投资。但是，每股收益的系数在牛市和熊市存在区别，牛市时系数为31.5，而熊市为-13.3；开放基金和封闭基金的每股收益系数也存在区别，开放基金系数大，封闭基金系数很小且不显著，说明开放式基金更重视价值型投资。由于牛市在时间段上为2005年第2季度之后，因此，牛市和熊市系数符号的转变说明投资观念在转变，最近几年基金更加重视价值型股票。另外，值得注意的是牛市的流动比率系数是熊市时的5倍，流动比率等于流动资产除以流动负债，体现了短期负债偿还能力，该指标平均值为1.7，理想值为2。从以上两个指标牛市和熊市的显著区别可以发现，基金在牛市时更为挑剔，因为牛市时系统风险小，选择多，可以相对自由地按指标选；而熊市为了降低风险，一方面考虑到其他更多非指标因素，一方面在放松标准的情况下分散投资组合。
净利润增长率和经营性现金流增长率等业绩增长类指标的系数在整体样本中并不显著，但是净利润增长率在熊市时是1%显著的，系数为5；经营性现金流增长率在牛市和开放基金模型中是1%显著的，系数都接近0.05。说明对于业绩增长类指标，熊市时基金关注的是净利润增长率，牛市时关注经营性现金流增长率，同样体现了牛市时要求高于熊市，开放式基金要求高于封闭式基金。
前文我们通过统计值分析发现基金偏好高价股和市净值为3的股票。与此不同的是，在本节的回归结果中，股价系数为-5.4，市净率的系数为27，两个系数都非常显著，表明股价越低和市净率越高则对应的持股比例越高。市净率等于市价除以账面净资产，市净率大意味着企业资产的质量较好、有发展潜力。这一结果说明在经过第一步的筛选后，在第三步的操作阶段基金偏好低价和高成长能力的股票，即基金通过指标划定范围，而在这个范围中，寻找价值未被完全发现的股票，基金同样喜欢物美价廉。
2.基金偏爱高风险高回报的入围股票
B值和表示波动率的标准差的系数显著为正，且非常大，分别为54和1985，以上系数在牛市和熊市、封闭和开放基金模型中都是显著的且大小稳定，其中标准差的系数是所有系数中最大的。虽然系数受到变量量纲的影响，但是至少说明基金在入围的股票中，偏爱高风险高回报的股票。这一点与根据指标筛选股票时基金偏爱B值小的股票和对标准差没有特殊偏好有所不同，说明基金在股票入围前后的操作方式存在着较的区别，即基金的操盘手和基金调研人员的观察角度是不同的，基金调研人员挑选股票最主要的着眼点是高价值和低风险，操盘手的目的是获利，只要股票进入了基金的备选库，操盘手挑选高回报同时也是较高风险的股票，这一结论与Falkenstein认为基金经理通过投资波动性大的股票来获取较高的报酬的观点是一致的。
资产负债率的系数为116，其系数大小仅次于标准差。该系数在牛市和熊市时均为正，但牛市时的系数是熊市时的2.6倍。从所有股票的资产负债率平均值为54.7%来看，我国的上市公司基本都拥有充足的自有资金，指标水平尚为合理。基金重仓股的资产负债率平均值为46.6%，低于一般股票。因此，在股票已经入围前后，基金再次表现不同的偏好，入围前偏好低资产负债率，入围后正的系数说明基金偏好高资产负债率，牛市时尤其如此。负债多意味着企业业务的拓展需要更多的资金，虽然财务风险加大，但是也具有更大的发展潜力。
市盈率在整体样本、熊市和封闭基金模型中显著为正，说明这三种情况下，基金偏爱有潜力同时风险更大的股票，但是三个系数都非常小，说明在入围股票中，市盈率并不是一个很重要的指标。另外，牛市和熊市、封闭基金和开放基金存在差异的部分原因是样本时期不同，前期对市盈率高的股票略有偏爱，现在则不显著存在这种偏爱。以上分析并不说明对于所有的股票市盈率不重要或基金偏好高市盈率，因为在第一步进行指标筛选时，基金是偏重低市盈率的。
3.基金偏爱长期流动性高的股票
流通A股总市值、流通股比例的系数为正，分别为0.6和36.8。说明基金偏好流通盘大资金长期流动性好的股票。但是与指标筛选时的标准相比较，可以发现某些区别。一是在筛选时基金对流通股比例是不太在意的，但在回归结果中流通股比例的系数是正的且显著。这种区别体现了实际操作的需要。在实际操作时，操盘手为了避免控股超过10%的限定，不仅要考虑A股总市值，而且要考虑流通股比例。二是筛选时偏爱成交额大的股票，但是在回归结果中成交额的系数为显著的-0.16，同样体现了操盘手和调研人员思路的差异，成交额太大的股票机构操盘手不容易控制其价格。大部分模型中换手率的系数不显著，结论与指标筛选时一致，说明影响资金短期流动性的换手率不是基金选股时要考虑的指标，基金不会因为换手率低而放弃好的股票，因为换手率是可以改变的市场因素。
4.基金偏爱关注率高、信息丰富的股票
上市时间的系数为0.14，说明在入围股票中，上市时间越长越偏爱。一是因为基金对老股票比较了解，收集信息的成本下降；二是因为上市时间长的股票被基金选中的概率大于新股，观察值多，自然在回归结果中占优势。
基金偏爱指数成份股。如果股票是上证180或深圳成指成份股，则持股比例显著增加23.1。上证180和深圳成指使用的历史长，选取了能代表股市市值、市场流动性好且价格较稳定的股票，得到长期的关注，信息量丰富。因此，指数成份股的显著系数说明基金倾向于关注率高、信息容易收集的股票。
5.基金在不同情况下，对行业选择的偏好不同
基金在行业方面有明显的偏好。在我们选择的九个基金持股热门行业中，绝大部分具有非常显著的系数。其中，采掘业、交通运输仓储业的系数为正的26.8和42.6，且在牛市、熊市、封闭基金、开放基金模型中并无大的变化。从2007年第1季度季报可以看出，采掘业的每股收益、净资产收益率、每股经营性现金流量等业绩类指标都是所有行业中的第一名，每股净资产是第二名。因此，基金把它作为相对固定的重仓股是合理的。交通运输仓储业股票业绩稳定，现金流充足，是稳健的投资品种，因此也成为基金的重仓股。
电力煤气及水的生产和供应、计算机应用服务和通信电子业的系数分别为20.6、30.6，但是两个行业在牛市中的系数并不显著且系数远小于熊市。前者有公用事业性质，业绩非常稳定，后者带技术创新色彩，有政策支持，可见这两个行业是典型的熊市时抱佛脚的选择。
金融保险业有不错的业绩表现，在2007年第1季度，它的净资产收益率、每股经营性现金流量仅次于采掘业，同期金融保险业基金持股比例是所有行业的第二位，仅次于制造业。房地产业的基金持股比例排第七名。但是，金融保险和房地产业的系数是负的，且在四个分类模型中都是如此。导致这一结果的原因是金融房地产股票是分散地被众多的基金和机构投资者持有，虽然基金整体持股比例较高，但表现在某个基金的持有比例上不是特别高。这两个行业的共同特点是受宏观调控影响较大。
石油化学、金属非金属、机械设备仪表业都属于制造业，系数分别为11.6、18.5、8.1。三者在牛市和熊市、封闭和开放基金模型中的系数有相同的变化，在熊市中系数都是正的，而在牛市中系数都是负的，在封闭基金中的系数都远远大于开放基金，其中机械设备仪表业在开放基金中的系数甚至变成负的。从最新季报看，金属非金属业的每股净资产是所有行业中最高的，每股经营性现金流量也有不俗的表现，因此它的系数在三个行业中是最大的。以上分析说明业绩是基金考虑的重要因素，基金以价值型投资为主。另外可以发现，封闭基金的投资策略比较接近熊市时基金的投资策略，开放基金的投资策略比较接近牛市时基金的投资策略。制造业在熊市和封闭基金中的系数为正，说明在熊市以分散风险为目的时，制造业是基金偏好的投资对象。
五、结论
由于同一基金投资风格在不同时期具有相似性以及不同时期证券市场存在差异，基金选股数据存在同截面相关和时期异方差，本文使用的时期SUR模型考虑到这两种情况，因此结果具有更高的拟合度，系数更加显著且有正确的符号。基于共17332个有效观察值的基金和股票的季度面板数据，我们考虑了市场表现、企业业绩、业绩增长和企业属性四大类共28个指标对基金选股的影响。除用模型回归分析基金持股比例的影响因素外，本文还利用基金重仓股的指标统计值特点发现基金筛选股票的标准，主要分析结论如下。
第一，从整体上讲，基金重仓股持股比例基本上与指数有相似的变化趋势，但是在股指低点，如果后市为牛市，则基金反而会增仓。
第二，基金确实在寻求价值型投资，因此扩大基金规模可以减轻股市投机行为。对基金重仓股指标统计值的分析发现，基金偏爱企业业绩类和业绩增长类指标表现好的绩优股。模型回归结果发现，每股净资产、每股收益、每股经营性现金流、每股股利等业绩类指标对持股比例有正面的影响。经营性现金流增长率在牛市和开放基金模型中有正面影响。在操盘阶段，基金偏好低价和高成长能力的潜力股。
第三，基金在调研阶段和操盘阶段对风险有不同的偏好。在调研阶段，基金规避风险，偏爱B值小、市盈率低的股票。在操盘阶段，基金偏爱B值大、标准差大的高风险高回报的股票。说明基金的操盘手和调研人员的观察角度不同，基金调研人员的着眼点是高价值和低风险，操盘手的目的是获利。这种差异还体现在：在调研阶段对于市净率、资产负债率等指标，基金偏向合理值，但在操盘阶段，基金偏好高市净率和高资产负债率的股票。
第四，基金偏爱长期流动性好的股票。指标统计值的分析发现，基金倾向于A股市值大、成交额大的股票。模型回归结果发现，A股市值、流通股比例对持股比例有正面影响。但是，两种分析方法都未发现代表短期流动性的换手率对基金选股有显著影响。
第五，开放基金和封闭基金以及基金在牛市和熊市时的选股偏好存在差异。开放式基金的选股要求高于封闭式基金，开放式基金更重视价值型投资。基金在牛市时更为挑剔，因为牛市时系统风险小，可供选择的股票多，可以相对自由地按指标选；在熊市时为了降低风险，基金分散投资组合，在一定程度上放松了选股要求。
第六，基金在行业上有所偏好。采掘业、交通运输仓储业是基金相对固定的重仓股；电力煤气及水的生产和供应、计算机应用服务业和通信电子、制造业在熊市时是基金分散风险的投资对象；金融房地产业由于分散地被众多的基金和机构投资者持有，因此单个基金的持有比例并不是特别高。基金对行业的偏好基于行业的业绩表现。
第七，基金偏爱关注率高、信息丰富的股票，如上市时间、指数成份股对持股比例有正面的影响。
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Analysis of Chinese Fund Preferences for Heavyweight Stocks Using Period Seemingly Unrelated Regression
FU Miao CAI Wei-hong
(School Of International Trade & Economics，Guangdong University of Foreign Studies，Guangzhou 510006，China)
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秋天到了，枣子成熟了，树上挂满了红彤彤的、青青的大枣子，红的像葡萄，青的像珍珠，再加上金黄色的叶子，特别好看。
当你站在树下看见一个个红枣时，不禁流口水，我情不自禁摘下枣子放在口中细细品尝，又香又甜美滋滋的，吃了还想吃。呀！秋天的枣给了我们美好的印象。
我爱秋天的枣树，更爱又香又甜的枣子。冬天即将来临，我会好好保护你，帮你“穿衣”、施肥、松地、保护你的身体，让你吃饱喝足、好好过冬，让你明年枝繁叶茂，结出更多的枣子。
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日夜不进食 守候在你身边 期待奇迹的出现
人已经憔悴 我拼命的呼喊 可是老天不帮我
你 还是走了。。。
看着你安静的躺着 我真希望 你在做一个很长很长的梦 梦醒了 你也就醒了
我对你大声的呼喊 想叫醒你 别在生活在梦里的世界了 我想你 你能醒来么
时间慢慢的过去了 你还在睡 看着你身体在慢慢的发臭 我明白 你已经走了
我含泪把你埋葬了 眼睛湿了 两只手摸着这冰冷的坟墓 我心痛 你已安息了
一转眼 你已经去了天国 留给我的 只有对你无限的思念 还有 回忆
人一故 没有了你的生活 还得继续 只是没有了你的鼓励 还有 记忆