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摘要:文章根据资本资产定价模型的贝塔系数,运用线形回归的方法对中国A股市场开发区板块的股票投资风险进行统计验证分析。通过对比样本股股改前后的β系数和R2的变化,试图为投资者的投资行为提供参考。
关键词:开发区;β系数;系统风险
中图分类号:F832.51 文献标识码:A 文章编号:1006-8937(2009)12-0026-03
1引 言
Willet在其博士论文《风险与保险的经济理论》(1901)中第一次提出了“风险”一词的定义,指出“风险是关于不愿意发生的事件发生的不确定性之客观体现”。因此,风险是指人们对未来行为的不确定性而可能引致后果与预定目标发生的负偏离,这种偏差程度越大,风险也就越大。证券投资组合理论(Markowitz,1952)和资本资产定价CAPM模型(Sharpe,1964)这两种理论将证券投资的风险归纳为系统风险和非系统风险两大类。
系统风险(Systematic Risk)对整个市场内所有投资项目均可产生影响,是无法避免或消除的风险;而非系统风险(Unsystematic Risk) 只对市场内个别项目产生的影响,是投资者可设法避免或消除的风险。任何行业都面临着上述的证券投资风险。鉴于证券市场对经济的信号导向作用,文章通过分析我国A股市场上开发区板块系统风险的实际状况,试图为开发区板块的股票投资者的投资行为提供某些参考。
2研究思路与方法
2.1模型设计
目前度量企业的系统风险有两种方式,一种是用风险系数β来度量,另一种是通过建立收益率和风险关系的线性概率模型(LPM)来度量风险。
国内研究大多选择β值,出于惯例,文章也采用β值来衡量企业的系统风险。贝塔系数(也记为β)起源于资本资产定价模型(CAPM)。对于股票市场来说,资本资产定价模型有如下的基本形式:Rita=Rft+βi(Rmt-Rft)+εit。其中,Rit表示第i个样本股在t时刻的收益率,Rft为t时刻的无风险收益率,Rmt为t时刻的市场收益率,εit表示第i个样本股收益在t时刻的方差。假定εit项符合计量经济学的古典假设,那么根据线性回归的原理,回归得出的参数β的估计值即为股票i的贝塔系数。βi系数衡量了股票i的收益率变化对市场指数变化的敏感性;回归后得到的样本决定系数R2则代表了股票i的系统风险在总风险中所占的比例。
为确保计算出的β系数更稳定,波动性更小,回归模型中的收益率均为日收益率。由于按日计算Rft趋于零,因此上述资本资产定价模型可简化为:Rit=βi×Rmt+εit。
2.2样本选择
2.2.1数据
文章采用的数据导出软件为光大证券网上行情。
2.2.2股票数据
该行业所有上市公司共有10家,文章的研究样本完全具有代表性。每支股票的数据范围均自各公司上市日开始截止到2009年6月29日的所有交易日数据。
2.2.3市场指数
由于这10支股票既有深圳市场的也有上海市场的,所有分别取深证综合指数和上证综合指数作为市场指数。
2.3变量计算
文章样本股或者市场的收益率均采用对数差分收益率。计算公式为:Rt=ln(Pt/Pt-1),其中Rt为t时刻或样本股或者市场的收益率,Pt、Pt-1分别为样本股或者市场在t时刻、t-1时刻的收盘价。
文章的计量软件是Eviews5.0,个股收益率对市场收益率运用了普通最小二乘法(OLS)进行回归。
3实证分析
本部分对10家上市公司股票超额收益率与指数超额收益率的回归分析将划分为三段:
①上市日——2009年6月29日。
②上市日——股权分置改革日。
③股权分置改革日—2009年6月29日。回归估计结果见表1。
由表1可知,从上市日到2009年6月29日的回归结果中, 10家上市公司的β系数均大于1,说明该行业的个股收益率波动比大盘收益率的波动更为敏感,个股的系统风险比平均风险大,个股的风险稍高些。β系数的最大值为1.202642(津滨发展),最小值为1.018734(张江高科),均值为1.09326,表明该行业个股的走势与大盘基本保持一致,即大盘上涨个股也跟着上涨;大盘下跌个股也随之下跌。
在回归计算证券β系数的同时会得到另一个数据 “R2”。它的经济含义就是系统风险对总风险的解释度,或者说是系统风险在总风险中所占的比重。R2越大的股票,系统风险所占的比重越大,该股票与大盘的连动性更强,指数上升,股票价格也会上升,但具体上升幅度则可大可小,由β值决定;反之,R2很小的股票,个股与指数的连动性很弱。简单地说,R2描述了指数波动时个股的波动方向,而β则描述了波动的幅度,R2很大的股票,β可以比較小,但一个较大的R2是β适用的前提。由表1可知,样本股的系统风险在总风险中的比重平均为38.09%,即系统风险能够解释成分股波动的38.09%,其余61.91%的波动是由股票的个别因素决定。进一步将R2分区进行分析,结果如表2所示。
表2的数据说明R2主要分布在(0.3-0.5]的区间上,表明该行业的系统风险占比低,更应侧重于对上市公司基本面的分析。
对比股改前后的回归结果,发现股改后的β值大于股改前的有7家,小于股改前的有2家(长春经开、中炬高新),另有1家(大港股份)系2006年11月新股上市。这说明10支股票中, 7支属于进取型股票,2支属于稳健型股票。股改前后β系数的均值分别为1.078881、1.17529,β系数有提高,但并没有出现大幅度的上升,这反映了市场对此行业有一个比较客观的评价。
同时,参与股改的9支股票中,股改后R2值大于股改前的股票有8支,小于股改前的仅有1支。R2均值由股改前的36.39%上升为股改后的46.70%,该行业的系统风险股改后占比提高了10.31%,表明了股改改善了该行业β系数的拟合优度R2。
对比股改前后的回归结果,进一步分析R2值的分区情况,结果如表3所示。
进一步分析表3,进行股改的9家子样本公司中,股改后系统风险占比都大于0.3,大部分仍集中在 (0.3,0.5]区间,此区间上有7家,另2家则分布在(0.5,1]的区间上。由此看出,股权分置改革对证券市场和上市公司市场价值均产生了积极的影响。
4结 论
①实证研究的回归分析得出开发区行业的β系数大于1,表明该行业总体上个股的波动比大盘的波动稍微敏感,个股风险稍高。且该板块的系统风险占比不大,个股股价中的公司基本面信息含量比较高。所以投资者在投资该行业时更应关注公司的经营管理、业绩等基本面上的分析。
②比较股权分置改革前后的样本数据结果,分析说明股改后的R2、β系数与股改前相比,均有了一定程度的上升,说明股权分置改革产生了一定的积极作用,有利于该行业上市公司的规范运作与长远发展。
5展 望
开发区板块在一度风光过后,近年来开始随波逐流。究其原因,可解释为:最初开发区多为地方政府为招商引资专门设立的开发公司,其主要功能是平整土地,后以出售土地的方式获取收入。但因土地资源保护政策、时间等因素的影响,开发区土地的储备越来越少,造成了此类公司的盈利能力与成长性难以持续的情况。目前,开发区板块借助独特的政府资源等优势,已呈现出产业转型的趋势,这标志着新的投资机会正在孕育中。
板块主要的转型方向有两个:一是向商品房开发转型;二是向高新技术孵化器或向提供工业房地产转型。由此来看,概念中的开发区不仅具有了房地产的属性,还具有了高新技术孵化器以及工业房地产的优势。可以认为,开发区板块开始显现出新的投资价值。
参考文献:
[1] 戴国强.金融市场微观结构理论[M].上海:上海财经大学出 版社,1999.
[2] 吴晓求.股权分置改革后的中国资本市场[R].北京:中国人 民大学金融与证券研究所,2006.
[3] 杨朝军.证券投资分析[M].上海:上海人民出版社,2007.
关键词:开发区;β系数;系统风险
中图分类号:F832.51 文献标识码:A 文章编号:1006-8937(2009)12-0026-03
1引 言
Willet在其博士论文《风险与保险的经济理论》(1901)中第一次提出了“风险”一词的定义,指出“风险是关于不愿意发生的事件发生的不确定性之客观体现”。因此,风险是指人们对未来行为的不确定性而可能引致后果与预定目标发生的负偏离,这种偏差程度越大,风险也就越大。证券投资组合理论(Markowitz,1952)和资本资产定价CAPM模型(Sharpe,1964)这两种理论将证券投资的风险归纳为系统风险和非系统风险两大类。
系统风险(Systematic Risk)对整个市场内所有投资项目均可产生影响,是无法避免或消除的风险;而非系统风险(Unsystematic Risk) 只对市场内个别项目产生的影响,是投资者可设法避免或消除的风险。任何行业都面临着上述的证券投资风险。鉴于证券市场对经济的信号导向作用,文章通过分析我国A股市场上开发区板块系统风险的实际状况,试图为开发区板块的股票投资者的投资行为提供某些参考。
2研究思路与方法
2.1模型设计
目前度量企业的系统风险有两种方式,一种是用风险系数β来度量,另一种是通过建立收益率和风险关系的线性概率模型(LPM)来度量风险。
国内研究大多选择β值,出于惯例,文章也采用β值来衡量企业的系统风险。贝塔系数(也记为β)起源于资本资产定价模型(CAPM)。对于股票市场来说,资本资产定价模型有如下的基本形式:Rita=Rft+βi(Rmt-Rft)+εit。其中,Rit表示第i个样本股在t时刻的收益率,Rft为t时刻的无风险收益率,Rmt为t时刻的市场收益率,εit表示第i个样本股收益在t时刻的方差。假定εit项符合计量经济学的古典假设,那么根据线性回归的原理,回归得出的参数β的估计值即为股票i的贝塔系数。βi系数衡量了股票i的收益率变化对市场指数变化的敏感性;回归后得到的样本决定系数R2则代表了股票i的系统风险在总风险中所占的比例。
为确保计算出的β系数更稳定,波动性更小,回归模型中的收益率均为日收益率。由于按日计算Rft趋于零,因此上述资本资产定价模型可简化为:Rit=βi×Rmt+εit。
2.2样本选择
2.2.1数据
文章采用的数据导出软件为光大证券网上行情。
2.2.2股票数据
该行业所有上市公司共有10家,文章的研究样本完全具有代表性。每支股票的数据范围均自各公司上市日开始截止到2009年6月29日的所有交易日数据。
2.2.3市场指数
由于这10支股票既有深圳市场的也有上海市场的,所有分别取深证综合指数和上证综合指数作为市场指数。
2.3变量计算
文章样本股或者市场的收益率均采用对数差分收益率。计算公式为:Rt=ln(Pt/Pt-1),其中Rt为t时刻或样本股或者市场的收益率,Pt、Pt-1分别为样本股或者市场在t时刻、t-1时刻的收盘价。
文章的计量软件是Eviews5.0,个股收益率对市场收益率运用了普通最小二乘法(OLS)进行回归。
3实证分析
本部分对10家上市公司股票超额收益率与指数超额收益率的回归分析将划分为三段:
①上市日——2009年6月29日。
②上市日——股权分置改革日。
③股权分置改革日—2009年6月29日。回归估计结果见表1。
由表1可知,从上市日到2009年6月29日的回归结果中, 10家上市公司的β系数均大于1,说明该行业的个股收益率波动比大盘收益率的波动更为敏感,个股的系统风险比平均风险大,个股的风险稍高些。β系数的最大值为1.202642(津滨发展),最小值为1.018734(张江高科),均值为1.09326,表明该行业个股的走势与大盘基本保持一致,即大盘上涨个股也跟着上涨;大盘下跌个股也随之下跌。
在回归计算证券β系数的同时会得到另一个数据 “R2”。它的经济含义就是系统风险对总风险的解释度,或者说是系统风险在总风险中所占的比重。R2越大的股票,系统风险所占的比重越大,该股票与大盘的连动性更强,指数上升,股票价格也会上升,但具体上升幅度则可大可小,由β值决定;反之,R2很小的股票,个股与指数的连动性很弱。简单地说,R2描述了指数波动时个股的波动方向,而β则描述了波动的幅度,R2很大的股票,β可以比較小,但一个较大的R2是β适用的前提。由表1可知,样本股的系统风险在总风险中的比重平均为38.09%,即系统风险能够解释成分股波动的38.09%,其余61.91%的波动是由股票的个别因素决定。进一步将R2分区进行分析,结果如表2所示。
表2的数据说明R2主要分布在(0.3-0.5]的区间上,表明该行业的系统风险占比低,更应侧重于对上市公司基本面的分析。
对比股改前后的回归结果,发现股改后的β值大于股改前的有7家,小于股改前的有2家(长春经开、中炬高新),另有1家(大港股份)系2006年11月新股上市。这说明10支股票中, 7支属于进取型股票,2支属于稳健型股票。股改前后β系数的均值分别为1.078881、1.17529,β系数有提高,但并没有出现大幅度的上升,这反映了市场对此行业有一个比较客观的评价。
同时,参与股改的9支股票中,股改后R2值大于股改前的股票有8支,小于股改前的仅有1支。R2均值由股改前的36.39%上升为股改后的46.70%,该行业的系统风险股改后占比提高了10.31%,表明了股改改善了该行业β系数的拟合优度R2。
对比股改前后的回归结果,进一步分析R2值的分区情况,结果如表3所示。
进一步分析表3,进行股改的9家子样本公司中,股改后系统风险占比都大于0.3,大部分仍集中在 (0.3,0.5]区间,此区间上有7家,另2家则分布在(0.5,1]的区间上。由此看出,股权分置改革对证券市场和上市公司市场价值均产生了积极的影响。
4结 论
①实证研究的回归分析得出开发区行业的β系数大于1,表明该行业总体上个股的波动比大盘的波动稍微敏感,个股风险稍高。且该板块的系统风险占比不大,个股股价中的公司基本面信息含量比较高。所以投资者在投资该行业时更应关注公司的经营管理、业绩等基本面上的分析。
②比较股权分置改革前后的样本数据结果,分析说明股改后的R2、β系数与股改前相比,均有了一定程度的上升,说明股权分置改革产生了一定的积极作用,有利于该行业上市公司的规范运作与长远发展。
5展 望
开发区板块在一度风光过后,近年来开始随波逐流。究其原因,可解释为:最初开发区多为地方政府为招商引资专门设立的开发公司,其主要功能是平整土地,后以出售土地的方式获取收入。但因土地资源保护政策、时间等因素的影响,开发区土地的储备越来越少,造成了此类公司的盈利能力与成长性难以持续的情况。目前,开发区板块借助独特的政府资源等优势,已呈现出产业转型的趋势,这标志着新的投资机会正在孕育中。
板块主要的转型方向有两个:一是向商品房开发转型;二是向高新技术孵化器或向提供工业房地产转型。由此来看,概念中的开发区不仅具有了房地产的属性,还具有了高新技术孵化器以及工业房地产的优势。可以认为,开发区板块开始显现出新的投资价值。
参考文献:
[1] 戴国强.金融市场微观结构理论[M].上海:上海财经大学出 版社,1999.
[2] 吴晓求.股权分置改革后的中国资本市场[R].北京:中国人 民大学金融与证券研究所,2006.
[3] 杨朝军.证券投资分析[M].上海:上海人民出版社,2007.