时间：2023-05-15 16:12:57
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇股票投资相关理论，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
1.有助于学习和运用财经知识，拓宽视野。股票投资专业性很强，在校大学生在投资过程中需要了解和学习相关知识，如开始进入市场时需要了解资本市场的特点和类型，股票的特点、交易规则、股票市场基础技术分析方法等知识；甄选股票时需要阅读企业的财务报表，分析企业的财务状况；平时还要密切关注国内外大事，分析国内外的宏观微观经济形势。这些财经知识在校大学生很多都在课堂上会有涉及，但偏重于理论知识的灌输，比较抽象，难以理解，股票投资为他们提供了一种理论与实践相结合的有效途径，尤其对于经管类、金融类专业的学生，亲身体验后有助于发现自身在理解理论知识方面的欠缺与偏差，从而激发他们的学习兴趣，促使在校大学生去学习、研究相关理论和知识，真正做到学以致用。
2.有助于培养理财观念。君子爱财，取之有道；君子爱财，更当治之有道。在校大学生已经成年，有部分大学生通过勤工俭学、创业等方式有了一定的闲余资金，如何让这些资金获得收益，需要一定的理财观念和投资意识，股票投资也是一种理财方式的选择，通过投资股票将有利于培养大学生的投资理财观念，让他们学会通过科学投资获取相应的投资收益，从而提升资金管理和运营的能力，成为一个会理财、懂投资的新时代大学生。
3.树立风险意识，锻炼心理承受能力。股票投资有很大的风险，通过参与股票投资，在校大学生在变化莫测的市场中要慢慢适应各种可能遇到的风险，树立风险防范意识，有利于他们今后更好地适应社会经济生活。另外，在校大学生股票投资的资金来源有限，如家长给的生活费、兼职收入、获得奖学金等。投入的资金数额虽不算多，如果亏损，也有一定的心理压力。在投资股票中的损失和挫败感在一定程度上锻炼了在校大学生的心理承受能力。
4.学会担当、与时俱进。当代的在校大学生大多是家中的独生子女，依赖性很强，缺少担当，面对变化多端的股票市场，需要他们自己做决定，决定的情况将直接影响投资收益，在这个过程中他们会渐渐学会担当，为自己的决定负责。
现代社会飞速发展，了解社会及时掌握经济信息变得尤其重要。在校大学生在进行股票投资的过程中，会更多关注国内外经济发展状况和热点问题，更新观念，紧跟时代，成为一个与时俱进的当代大学生。
二、在校大学生股票投资的弊
1.耗费时间和精力。在校大学生进行股票投资需要付出大量的时间、精力来研究股市行情。有部分同学因为不能合理分配学习与股票投资的时间，进而影响了自己的学业。尤其是一些自制力差的在校大学生在进行股票投资时，会削减他们正常的学习时间，学习效率也会降低；有的学生会在上课期间利用手机关注股市走势，把几乎全部学习和空闲时间都投入到股市行情的研究上；还有学生一旦遇上投资失利，将心神不宁，无法顾及学习。
2.可能导致不正确的人生观和价值观。大学时代正处于一个价值观的形成和塑造阶段，投资股票对于一些辨别是非能力不强、自我约束能力较差的在校大学生来说，可能会对他们形成正确价值观起到消极的影响。对于在校大学生而言，有些人还没有形成正确的人生观和价值观，在进行股票投资的过程中可能会让他们认为金钱十分重要，进而形成拜金主义的价值观，这对他们今后的成长及社会风气的影响十分不利。有些在校大学生通过股票投资盈利，认为金钱来的容易，容易滋生不劳而获的思想，这种想法如果在大学生中形成，会对我们延续多年的勤劳致富的价值观念产生负面的影响。另外，股票市场的涨跌无常，可能会导致大学生形成投机和赌博的心态。
3.可能影响身心健康。每个人的心理承受能力不同，因此面对变幻莫测的股市要求投资者有过硬的心理素质。对进行股票投资的在校大学生来说，如果投资盈利，可能會特别开心，大手大脚消费；如果亏损，家庭经济条件优越的学生也许不会有太大的思想负担和精神压力，但对于经济情况较差的学生甚至有一些借钱炒股的学生来说，这种损失可能会给他们的身体和心理带来影响，进而产生心理阴影和障碍，更有甚者会出现精神崩溃，一旦这种情况发生，后果将无法想象。
4.投资亏损几率大，股票投资存在较大的风险。我国现在的股票市场投机气氛较浓，市场本身存在很多不规范、不成熟的地方。在校大学生投资经验不足，相关金融知识缺乏，判断与决策能力欠缺，凭借美好的愿望和过分的自信跃入股票投资市场，投资缺乏理性和专业性，长期来看，投资结果大多为亏损。
三、建议
在校大学生股票投资具有两面性。权衡利弊，不应该提倡在校大学生投资股票，对于部分有着投资需求和能力的在校大学生，也没必要禁止，家长、学校、社会可以从以下几方面给予正确的引导，充分发挥其有利的一面，尽可能的规避其不利影响。
1.合理分配时间。在校大学生的首要目的是学习，应该将主要的精力和时间投入到专业学习和提高自身综合素质上去。只有认真学习，提升自己的专业能力和水平，才可以在社会竞争中找到自己的位置，同时，通过学习，还可以锻炼自己的分析、判断、决策能力，从而形成正确的投资理财观，减少股票投资中的非理性行为和失误。因此，家长和学校应该明确股票投资对于在校大学生而言是一种业余爱好，可以利用课余时间来进行。在进行股票投资时，一定要处理好股票投资与学习的时间分配问题，切勿本末倒置、因小失大。
2.树立正确的理财观念。学校要有针对性地引导在校大学生树立正确的理财观念。开设相应的课程，帮助学生了解理财方法，强调理财的风险，教育学生理性地对待各种理财产品，学会理性投资，既不要被盈利冲昏头脑，也不要被亏损挫败信心，不要想着一夜暴富，应树立正确的投资观，做一个理性的投资者。学校还应该经常组织以个人理财、消费道德教育为主题的参观或社会实践等活动，让在校大学生走出校门，亲身体会，在实践过程中形成正确的理财观念和良好的投资心态。
3.充分揭示股票投资风险。股票市场具有高风险、高回报的特点，应该加强学生投资理财教育和风险安全教育。通过开设相关课程和加强宣传，提高学生的风险防范意识，运用反面案例为警示，强调揭示股票投资风险，使在校大学生在进行投资之前能充分认识到股票投资的风险，做好心理准备。
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。
【关键词】多元统计分析方法；股票投资状况；综合评价研究
一、前言
对于我国的经济发展状况，可以从股票市场的发展中得到体现，在短短十几年的时间里，就实现了资本主义国家百年的发展成果。由此也能够体现出我国经济迅猛的发展态势。而在近几年当中，随着股票市场的不断发展，也逐渐暴露出了很多问题，对于经济市场、股票市场的发展，产生了很大的威胁。因此，基于多元统计分析方法，对股票投资状况进行综合评价，更加充分的理解和认识其中存在的问题，从而更好的存进股票投资市场的发展。
二、多元统计分析方法的基本概述
在经典统计学当中，多元统计是一个重要的发展分支，作为一种分析方法来说，多元统计分析具有很强的综合性。应用该方法，能够在相互关联的多个指标、对象之间，对其统计规律进行分析，在数理统计学当中，也是一个非常重要的分支学科。在多元统计分析方法中，包括了很多不同的统计方法，例如多重回归分析、多元方差分析、判别分析、典型相关分析、聚类分析、因子分析、对应分析、主成分分析等方法。在实际应用中，多元统计分析方法主要是在一个客观事物当中，研究多个不同变量之间相互依赖的统计性规律。基于费希尔等统计学专家的研究，得到了十分良好的进展。随着计算机技术的发展和应用，也随之出现了很多统计软件，因而在医学、生物、气象、地质、图形处理、经济分析等诸多领域当中，多元统计分析方法都得到了广泛的应用。而随着应用领域的不断拓宽，多元统计方法的理论也得到了进一步的发展，因而为人们的实际应用提供了更大的便利。
三、多元统计分析方法在股票投资状况综合评价中的应用
1.因子分析法的应用
因子分析法指的是将共性因子从变量群当中进行提取，从而进行相应的统计。这种方法最早是由英国心理学家斯皮尔曼所提出。在多个变量当中，可以利用因子分析法，对隐藏的具有代表性的因子进行找出，并且在一个因子当中，对本质相同的变量进行纳入，从而使变量的数目得以减少，此外，对于变量之间关系的假设，也能够进行有效的检验。在股票投资方面，因子分析法主要是用于对股票投资组合模型进行确定。在分析当中，利用不同的变量来替代对股票价格产生影响的因素，从而对股价因子模型进行建立。通过确定各个因子的不相关性，对股票进行分类，然后基于对股票发展潜力的研究，对最为适当的股票投资模型进行确定。
2.聚类分析法的应用
在聚类分析法当中，主要是对研究对象的特征进行分析，从而进行分类和数目的减少，是统计分析技术中的集中。在股票投资状况的综合评价当中，聚类分析法能够对股票投资的特种特点加以利用。由于在股票投资当中，具有很多动态变化因素。因此，对于这些因素应当进行恰当的分析，从而寻找有效的方法，来规范治理这种动态情况，从而更加精确和准确的进行投资分析。在实际应用中，由于股票价格会受到很多因素的影响，因而具有不稳定性和波动性的特点，进而也引发了股票投资不理想的情况。而应用聚类分析法，能够对这种不确定性进行有效的弥补。作为一种专业的投资分析方法，聚类分析法能够对与股票市场相关联的企业、行业等进行深层次的分析，从而对具有潜力的股票进行正确的预测。此外，在实际应用中，聚类分析法的实用性和直观性更强，因而具有很广泛的适用范围。
3.主成分分析法的应用
主成分分析法是多元统计分析方法中一种对数据集进行简化和分析的方法，该方法在20世纪初由皮尔逊所发明，在数理模型的建立、以及数据分析当中，能够发挥良好的作用。在实际应用中，通过分解协方差矩阵的特征，对数据的特征矢量和权值进行获取。在实际应用中，主成分分析具有十分广泛的应用，通过研究各种分类数据，对自变量各组之间的差异进行分析和总结，从而对组件差异中不同自变量的完全贡献进行判断，最终利用这些数据，样本归类自变量的转变方法。在股票投资状况的综合评价当中，对于各种对股票市场产生影响因素来说，相互之间往往存在着较大的关联和影响，同时影响因素也非常复杂。利用主成分分析法，能够将这些因素之间的影响进行降低。通过对各种因素和数据的总结分析，得出不同因素的影响程度，从而对指标选择的工作量进行降低。此外，相比于传统的构造回归模型方法，利用主成分分析法，能够更有效的节约时间，同时提高分析的精确度，为股票投资提供更加良好的依据和参考。
四、结论
随着我国经济的快速发展，作为一种重要的经济形式，股票市场也得到了极大的进步。而由于股票市场的发展时间较短，各方面都还不够成熟，因此在股票投资中难免会出现一些问题。对此，应用多元统计分析方法，能够对股票投资状况进行综合评价，从而为更加理性、科学地进行股票投资提供依据。
参考文献：
[1]李银，黄惠娟，梁瑞时. 基于多元统计分析的股票最优投资模型[J]. 韶关学院学报，2014，12：10-14.
[2]韩燕，崔鑫，郭艳. 中国上市公司股票投资的动机研究[J]. 管理科学，2015，04：120-131.
关键词：家庭理财 股票投资 生命周期
一、引言
随着中国经济的发展，社会的进步，城市居民的生活水平日益提高。除了满足日常生活的必需开支之外，人们仍然希望在家庭账户中留下一笔财富，以备不时之需。传统意义上，家庭会选择把资金存入银行，以防范手持现金带来的风险。而目前较低的银行存款利率和通货膨胀压力使得家庭银行存款的实际利率成为了负值，家庭已经不仅仅局限于把资金存入银行，而是试图寻找更加有利可图的理财产品。在近年兴起的理财产品中， 股票由于具有高收益性、高流动性等优点，在居民家庭生活中占据了越来越重要的地位。与此同时，随着电子信息技术的发展和网上交易的普及，股票交易的操作也越来越简易，股票已经成为除银行存款外最主要的理财产品。那么，目前我国城市居民家庭有多少比例投资了股票？是否投资股票与家庭投资者的年龄、学历、收入、职业背景等因素之间是否存在着决定关系？家庭投资股票的动机是什么？家庭计划将股票投资所得用于哪些方面？家庭选取股票依据哪些信息？其收益率如何？对这些问题的研究具有重要的意义。本文根据调查问卷获得的数据，一方面揭示出了我国城市居民家庭在投资理财过程中一些不理性的行为和决策，另一方面也对家庭做出这些决策的客观原因进行了挖掘和分析，进而为家庭投资者提供决策上的参考，同时也为完善市场规则提供数据支持。本文的数据来自于笔者进行的“城市居民家庭股票投资行为调查”。该调查时间为2011年1月至2月，利用中国人民大学部分大学生、研究生寒假回家等方式发放调查问卷，共在全国71个城市抽样调查了20岁至80岁的800户居民，最终回收了问卷317份，其中有效问卷286份。从样本的分布情况来看，调查对象男女比例相当，年龄大多介于30岁至50岁之间，职业以事业单位员工、金融单位员工和公司职员为主，其受教育程度主要集中在大学本科和硕士研究生，家庭人均月收入在1000元至5000元的收入阶层所占比重较大，所选城市遍布全国一线、二线、三线、四线城市。本文采用的调查问卷分为基本信息与股票投资状况调查两部分。基本信息调查包括家庭所在城市，家庭中理财主要决策人的性别、年龄、学历、职业、职务、金融知识学习程度，以及家庭人均收入等。在下文的讨论中，将以家庭中理财主要决策人的基本信息代表家庭的特征，所有有关被调查者个人信息的描述均为家庭中理财主要决策人的信息。股票投资状况调查主要包括投资动机、决策信息来源、收益、预期等等。通过对数据的收集、定量分析和整理，得出一些基本结论，并对发现的新现象、新问题进行解释探索。
二、投资股票家庭与非投资股票家庭特征分析
（一）投资股票家庭特征分析投资股票家庭特征主要表现在以下方面：
（1）投资动机分析。从微观上来讲，以家庭为单位的理财投资行为，其基本动机是保证家庭资产的保值与增值，而从宏观来讲，家庭理财是社会实现金融资产金融资源优化配置的重要方面。在所有被调查者中，有63.7%的家庭选择将资产用于购置股票，期望获得更高的收益。这些家庭开始从事股票投资的原因多种多样，调查结果如（表1）所示。通过问卷显示，大部分家庭对股票这种投资方式愈加青睐，这说明家庭成员对家庭理财的多样性有更高的了解，而不仅局限于银行存款，家庭成员有更高的风险意识，具有通过高风险投资获得高收益回报的期望。
（2）投资资产中股票所占份额与家庭人均收入的关系。数据表明，随着家庭人均收入的增加，全部投资资产中投入在股票市场上的比例呈现出明显的上升规律见（表 2）。收入水平低的家庭由于生活必需消费尚不能够得到充分的保证，故只将少量的资金投入股票市场，从而将较多的资金投向风险低、收益稳定的理财产品；收入水平高的家庭，由于拥有较多的闲置资金，风险承受能力强于低收入家庭，故可以在股票市场上投入较多的资金。
（3）收益使用计划与生命周期的关系。股票投资资金来源方面，有95.8%的受访者的资金以家庭收入为主，这也表明了我国城市居民稳重的投资方式。为了便于以后的分析，特在此做出假设，认为人们进行股票的投资资金来源均为家庭收入。根据效用理论，人们通常试图平滑自己一生各时间段的消费，从而达到整体效用的最大化。通常来讲，工作中的投资者主要有两种类型，按照其投资时所使用的资金性质可以分为A和B见（图1）。A型投资者的特征是处于事业刚刚起步的阶段，收入尚不能满足自身的消费需求，他们用自身具有的有限资金投资股票以期望获取更多收益提高当期的生活水平。B型投资者的特征是经过了一定时期的工作积累，拥有了较为雄厚的财富基础，收入水平已经超过了当期的消费需求，因此可以将这些闲置的资金投资于股市，用以提高未来乃至退休后的消费水平。为此，对投资者按照当期收入能否满足当其当期消费需求进行了分类，并对其对投资收益的使用计划分别进行考查见（表3）。通过数据比较发现，在A类投资者中，人们更多地愿意将投资所得用于日常生活消费，从而提高当期的生活水平；B类投资者则表现得更有远见，他们较少地将所得收益用于当前的消费，而更多地愿意将收入用于以后年度的各种消费中。
（4）股票资产投入比例与生命周期的关系。（表4）是经计算得出的不同类型投资者（A：当期收入水平不能满足当期消费需求；B：当期收入水平可以满足当期消费需求）投资于股票市场的资产与家庭全部投资资产的比例。从（表4）中可以看出，A型投资者在股票市场上的投资份额要高于B型投资者。事实上，A型投资者尚处于基本财富积累阶段，当期的收入对于他们来说是必需收入，一旦损失基本生活水平将受到极大影响，因而A型投资者的风险承受能力较弱。相反地，B型投资者拥有较多的财富，其在基本生活水平得到保障的情况下更多地运用闲置资金进行投资，因而风险承受能力较强。然而数据却显示，A型投资者对股票的投入份额高于B型投资者，这尽管体现出A型投资者对财富的迫切需求，但考虑到股票市场风险较大，A型投资者仍然应当较少地投资于股市，而投向基金、债券等收益较为稳定的理财产品。
（5）选取股票时所依靠信息与专业知识学习的关系。为了考察金融、经济等相关知识的学习对选股方法的影响，将所有股票投资者分为三类：专业学习者，主要通过本科、硕士、博士专业学习相关知识；自主学习者，主要通过培训班、书籍、网络等其他渠道学习；未学习过相关知识的投资者。从选取股票的信息来源方面来讲，专业学习者和自主学习者中有较大比例在投资时依靠自己的知识选取股票，而未学习过相关知识的投资者则主要依靠亲友推荐的方式。此外，专业学习者和自主学习者也较多地通过媒体分析和理财机构获取相关的信息，而未学习过相关知识的投资者由于自身知识能力所限，对主流媒体和理财机构分析股票时采用的术语和表述在认识上仍然存在一定困难，故较少地依靠这些渠道见（表5）。从选取股票时看重的因素来讲，专业学习和自主学习的投资者与未学习过相关知识的投资者在企业近期重大事项和小道消息上存在着较为明显的差异，未学习过相关知识的投资者对企业近期重大事项与小道消息的看重程度明显高于专业学习者和自主学习者。这是因为未学习者对企业的其他方面了解相对薄弱，企业发生并购、重组等重大行为，以及有关企业重大事项的小道消息的传播，都会对他们的判断产生较为明显的影响。另外，从投资者不同的学习类型来看，专业学习者最看重的是K线图，这是因为他们系统地学过相关知识，对K线图背后的含义理解较为透彻；自主学习者最看重的是宏观经济走势，这说明他们学习了一些金融、经济知识，对宏观经济有了较为充分的认识，但微观技术分析的水平相比较与专业学习者来说略低；未学习过专业知识的投资者更看重企业的财务数据，这是因为企业财务数据表述清晰，企业盈亏状况一目了然，对未学习过相关知识的投资者来说更易接受，如（表6）所示。
（6）股票投资者收益获取方式分析。对于投资股票的家庭来讲，一般获取收益的方式有两种：买卖价差和公司红利。如果以买卖价差为方式来获取收益，则意味着对股票的投资倾向于短期、投机。而以公司红利为方式来获取收益，则意味着对股票的投资倾向于长期，以公司的盈亏作为标准来获取收益。根据调查问卷调查数据显示，在投资股票的185户家庭中，以买卖价差的方式获取股票收益的占95.2%，而根据公司红利方式获取股票收益的仅占4.8%。这说明中国的股民投资股票获取收益的方式绝大部分是通过买卖价差的方式获取。相关数据显示，中国股市的换手率显著高于NYSE、NASDAQ、东京、伦敦等较为成熟的股票交易市场，这实际上是由于很多投资者在并不真正了解股市的意义、各种股票的发展潜力及上市公司背景的情况下，盲目入市， 企图以低买高卖赚取差。而从这一方式可以看出，中国股票市场发展仍然不够完善，市场机制不够有效，投机者大量存在，大量资源消耗在了技术分析等非实体经济层面。原因在于中国股票市场成立不久，投资者对股票市场大多并不具备足够的认识。由于技术分析能力薄弱，人们对一些非官方信息大多抱有“宁可信其有，不可信其无”的态度，盲目听信他人的建议进行股票的买卖，从而导致股票换手率较高，股票收益以买卖价差为主。此外，上市公司分红较少也是导致股票市场投机现象严重的重要因素。
（7）股票投资者收益率分析。经计算所有被调查者近三年（2008年至2010年）的股票年平均收益率约为2.76%。根据央行近三年银行存款利息的数据进行加权平均计算，银行三个月、半年、一年的定期存款年利率分别为2.21%，2.53%，2.83%。所有被调查者近三年的股票年平均收益率低于银行一年定期存款利率，表明我国城市家庭股票投资者投资收益率普遍偏低。为了研究股票收益率与从事股票投资年份的关系，将股票投资者按从事股票投资年份分为短期投资者（3年以下）、中长期投资者（4年至6年）和长期投资者（7年以上）。对应的近三年平均收益状况见（表7），从（表7）中可以看出，随着投资年份的增长，股票投资的收益率确实呈上升趋势，这说明随着从事股票投资地进行，投资者对股票市场的规律、动向的把握能力将随着经验的积累不断提升，从而获得更高的收益。为此，建议新入股票市场的投资者谨慎投资，可以以锻炼自身对股票市场行情的观察力为主要目标。当具有足够的经验和判断能力后，再进行大额股票投资。
（二）未投资股票家庭特征分析 在被调查的286户家庭中，没有投资股票的家庭有96户，占33.6%。在调查这96户家庭没有购买股票的原因时，认为“股市风险过大”导致没有投资股票的最多，占57.4%；认为“时间精力不足”而导致没有投资股票的占据36.6%；认为“资金不足”而导致没有投资股票的占31.7%，如（表9）所示。由此可见，对于没有投资股票的家庭来讲，股票的风险性、投入时间精力、资金成为限制家庭投资股票的三个主要因素。股票投资对于家庭理财来讲，仍然是高风险金融产品，家庭理财更注重资产的保值，家庭的投资意识是趋于风险规避型。当问及家庭在满足何种条件下将投资股票时，问卷显示：在96户家庭中，认为“拥有充足的时间和精力”占45.2%；认为“拥有充足资金”占据41.3%，认为“股市行情好”和“掌握相关经济、金融等知识”各占25.0%。此外，仍然有15.4%认为“无论如何也不会购买股票”见（表10）。由此，拥有充足的时间和精力、充足资金、乐观的股市行情成为家庭将有意愿购买股票的三个主要条件，这与家庭目前没有投资股票的原因大体一致。此外，值得注意的是，仍有部分家庭认为“掌握相关经济、金融等知识”这一条件较为重要，表明股票投资区别于银行存款、债券等其他收益率较为固定的金融产品，对于投资股票的家庭来讲，如果想获得较高收益，相关的专业知识是必要的，这就要求投资者对于股票投资的一些基本原理有一定程度的了解和研究，也将必然花费投资者的时间和精力。另一个值得注意的方面是仍然有一部分家庭“无论如何都不会购买股票”。从中可以推测，这一部分人群对股票的风险有过高的预期，并且对股票市场的信心不足，同时也是风险规避者。
三、结论
从以上调查中可以发现：股票投资也已经越来越受到家庭居民理财的重视和关注；投资资产中股票所占份额与家庭人均收入成同向变化趋势；收益使用计划与生命周期呈现合理的对应关系；股票资产投入比例与生命周期的关系有待改善；投资者选取股票时所依靠信息与专业知识学习情况呈现合理的对应关系；股票市场投机现象较为严重；股票收益率随着从事股票投资年份逐渐上升等。调查结果显示，15.47%的受访者未学习过金融、经济等相关方面的知识，而这些投资者中绝大多数没有学习相关知识的打算。建议这些投资者适当地通过新闻、媒体、网络、书籍、培训班等渠道学习相关专业知识，掌握股票投资技能，从而做出对自己更加有利的决策。此外，对于目前收入水平尚不能满足当期消费需求的投资者，建议较少投资于股市，而更多地投向基金、债券等收益较为稳定的理财产品。本文仅是对我国城市居民家庭理财做了初步的调查探索。随着社会的发展，家庭理财将会更加重要，有关家庭理财方面的研究会更加深入细致，希望为将来有关家庭理财的研究提供参考，推动该领域研究的发展进步。
参考文献：
［1］步淑段等：《农民家庭理财现状问卷调查分析》，《西北农林科技大学学报（社会科学版）》2006年第9期。
［2］邓平、余学斌、苏毅：《湖北省城镇居民家庭理财模式实证分析》，《武汉科技大学学报(社会科学版)》2005年第6期。
［3］卢家昌、顾金宏：《家庭金融资产选择行为的影响因素分析――基于江苏南京的证据》，《金融发展研究》2009年第10期。
［4］史代敏、宋艳：《居民家庭金融资产选择的实证研究》，《统计研究》2005年第10期。
［5］田剑英：《家庭理财》，经济科学出版社2006年版。
［6］朱小斌、江晓东：《中国股市高换手率:行为金融学的解释》，《学术问题研究》2006年第1期。
【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.
关键词：股票价格；价格预测；灰色系统；股票投资
中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 08-0000-01
一、股票投资价值使用灰色系统模型的原因
股票市场价格走势一般是很难判断和预测的。股票价格面对市场信息会做出如何反应，即使是经验丰富的分析师也无法做到。这是由于，我们缺少知晓影响市场传导系统的结构和传导模型的信息，无法精准掌握公司状况、金融政策、国际市场、利率政策以及投资者心理承受能力等因素变化，以及这些对市场价格的影响方法，只能似懂非懂进行预测价格走势，这样得到的效果肯定不会特别理想。因此，面对这样的情况，大批的金融学家和分析家开始着手研究，如何找到最好的方法来预测股票市场的价格走势。而在他们的共同研究下，确实也找到了无数令人惊奇的预测方法。并且这些预测方法在金融学家的推动下得到了很大的发展，可是却也遭遇了很大的难题，因为科学体系的不成熟无法对股票价格变动趋势进行合理的解释。例如我们必须掌握深厚的专业知识和巨大的数据系统，才能轻松的使用这些预测方法，而且这些所需要掌握的数据都是要很长时间的以来的，才能得到“大树定力”的效果，所以很难被普通投资者使用。同时市场股票价格走势与股票内在价值步伐不一致，因此投资者都希望能另寻一种既能简单使用，又能适应市场环境的预测方法。于是灰色系统理论被引用到股票投资价值中。
二、股票投资价值灰色系统模型
灰色系统理论始于20世纪80年代初。“灰色系统”一词是被在1981年邓聚龙教授的上海学术报告中首次使用。随后他又发表了一系列关于灰色系统的论文，为灰色系统的理论打下良好的基础，同时也引起更多学者对它的兴趣，参与到它的研究中。可实际，灰色系统是由英国科学家的“黑箱”概念的基础上演进而来的，它融合了自动控制和运筹学。灰色系统是一种包含已知信息和未知信息的系统，主要用于信息不完全的系统，利用已知的信息来探索和预测未知信息，从而知晓整个系统。灰色系统理论和模糊数学、概率论方法一样都是来探索不确定性系统，具备使用“少数据”寻找现实规律的良好能力，解决了数据不充分或是系统周期太短的问题。如今灰色系统理论被应用于各个领域，譬如经济管理、生态系统、工程控制等领域。同时在股票投资领域也得到了应用，下面探讨下灰色系统如何在股票价格走势上得到利用。
研究股票的“内在价值”是我们认识股票价格的重要方法，可是它的研究需要专门的知识支持，而且受人们是否合理与准备的判断未来现金流所影响。股票的价格又是很多信息综合反应的结果，不同的股票，有不同的价格反应信息机制灵敏性，并且随着时间的推移，想要找到造成这种差异的原因，以及这种差异产生的轨迹和强度是什么，我们都无法把握，更别说把握股票的“内在价值”。股票的价格反应了所有与之相关的信息传导机制和灵敏度。可是虽然我们不知道它的传导方式和灵敏强度，但是我们能采用相应的方法通过价格的历史变化信息来判断价格未来趋势，从而获得股票价格的反应机制信息。于是为了测试和反应它的传导机制和灵敏度，我们建立了灰色系统理论。
灰色系统理论利用搜集和整理系统原始数据，来寻找其发展规律。灰色系统表明，所有灰色序列都能展现本有的规律，在使用一种生成弱化其随机性后，也就是说，利用灰色数据序列来架构系统的反应模型，然后就能利用这个模型来预测系统可能发生的变化。灰色系统模型利用微分方程来反应系统的客观规律。
有了灰色系统理论，想要掌握市场价格走势和方向，我们并不需了解是什么信息影响了或是如何影响了股票价格，例如公司的基本面变化、宏观的经济因素变动、市场参与人数增减与否等等会对价格产生影响的综合因素，我们只要加入能改变原有的价格趋势的新信息，这些信息是用来驱动市场价格变化的，可这些新信息的影响也不是立马能实现的，它的实现需要一个不断消化的过程，这就是通常我们所说的记忆功能，它是股票市场价格变化的驱动力，但是有也有一定“惯性”，灰色系统在股票投资上的利用，正是要解决如何利用这种驱动力来预测未来价格的走势。
三、灰色系统模型在股票投资价值上的应用
（一）时间转折预测
我们用某一股票的日收盘为例，把某个时间的某个点当起点，当局部低点和高点间波动200点以上时，就认为是一次市场指数转折，把从低点到高点的变化当做一个阶段，因此，我们选用局部最低点与最高点，在选用毗邻的指数相差在200以上的点，算出它们距离起点的月份，用来进行量化分析指数的走势。通过灰色微方方程可列出指数转折点的时间方程，而且通过方程式对指数未来转折情况进行预测。
（二）新陈代谢模型、事后检验
事后检测通过模型来比较预测值和市场实际值而得到的。而从实际应用中发现，只通过每一个数据系列来进行长期的预测走势和时间点是远远不够的，因为新信息的作用没有完全发挥出来，而历史信息只能在一定程度上影响，价格在信息的记忆和预见能力又有限，于是，随着市场的发展，信息对系统的影响会不断地减弱，所得到的误差也会越来越大，所以我们需要采用新陈代谢GM模型，通过不断用新数据替换老数据来最有效的展现新信息对于市场价格走势的影响。
四、结束语
由此看出，我们能利用灰色系统模型来预测股票指数变化情况，从而能更好地、更有效地作出投资决策，最大程度上地降低投资上的风险。可是灰色投资价格模型也有局限性，它只能用于短期的预测，时间越长预测的误差越大，因此，在实际运用中，我们要给模型不断的添加新的信息，摒弃那些预测作用越来越小的老数据，以减小预测误差。
参考文献：
[1]李祚泳.灰色系统理论和应用的最新进展[J].大自然探索，1992（01）.
[2]李国平，王址道.基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法[J].商场现代化，2005（04）.
[3]徐维维，高风.灰色算法在股票价格预测中的应用[J].计算机仿真，2007（11）.
[4]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社，1990.
关键词：股利政策 企业价值 现金股利 股票股利
股利分配政策具体而言，包括股利支付与否、股利支付方式、股利支付水平、股利支付的连续性四个维度。基于股利政策的理论分析和企业价值的评估方法，本文将从这四个方面分别探讨股利政策对企业价值的影响。
一、是否支付股利对企业价值的影响
“一鸟在手”理论尽管不够完善，但是这个理论和大多数股票投资者更倾向于获得股息收入的现实情况相吻合。股票投资者购买股票是为了获得股息，企业支付股利就会减少投资该公司股票的风险，收益稳定、风险小股票价格就会上升，企业就能筹集到更多的资金，那么企业价值就会得到提升。
另外根据信号传递理论，企业的股利支付会影响投资者对企业未来的预期，从而影响企业股票价格，进而对企业的价值造成影响。纵观国内外证券价格在股利宣告日的变化，可以发现，股利的宣告发放通常会引起股票价格的波动。
由此可见，股利的支付使投资者获得更加稳定的收益，降低投资该公司股票的风险，并能够向股票投资者传递公司经营状况良好的积极信号。但是是否支付股利还要看公司的盈利状况，如果公司本身经营状况不好但依然支付股利，就有可能造成公司资金紧张，影响公司的继续运营甚至导致公司破产。所以股利支付对企业价值的影响是综合的。
二、股利支付方式对企业价值的影响
股利支付能够给投资者传递积极的信号，但是股利支付方式的不同形式对企业价值产生影响的作用机理是不同的。股利支付方式主要有现金股利、股票股利两种。股票投资者进行投资的目的是要获得收益，包括获得当期收益和获得未来收益的预期。发放现金股利使投资者获得当期收益，降低了投资的风险，从而获得投资者的青睐，引起股票价格和企业价值的上升，但现金股利的支付只能反映企业过去的经营成果，却较少反映企业未来的成长性，而发放股票股利股票投资者虽然不能获得当期收益，但却能反映企业具有良好的成长性，股票投资者可以获得未来收益的预期。如果股票投资者更加青睐于获得未来的预期收益那么就会投资于发放股票股利的企业，从而引起该企业股价上涨，进而引起企业价值的上升。
三、股利支付水平对企业价值的影响
企业向股票投资者支付股利，可以在一定程度上缓解投资者和管理层的利益冲突。一方面企业股利的支付会降低留存资金，即管理层所能够控制的资金减少，从而可以防止管理层对职权的滥用。另一方面企业要实现进一步的发展就必须从企业外部筹集资金，那么相关的监管部门、新的债权人和投资者便成为了新的企业监管者，更多的监督使企业的成本降低，管理层对投资者利益的损害将被降低，企业价值得到提升。股利支付信息发出的信号具有“低噪音”的特点，企业股利支付水平越高，支付信息向股票投资者所传递的信号越利好，越能说明企业的经营状况良好。同时股利支付水平越高股票投资者所承受的风险越小，越能获得投资者的青睐，从而使股价上涨、企业价值上升。
企业支付股利会使企业价值得到提升，但是是否股利支付越多企业价值提升越大？股利支付过多会导致企业留存资金的不足，那么企业继续运营所需资金就要从外部筹集，而无论是债务融资还是权益融资都是需要付出融资成本的，不能及时获得所需融资或者过高的融资成本将会影响企业的经营，从而给企业带来危机。
由此可见，股利支付水平高有助于企业价值的提升，但股利支付水平并非越高越好，进行股利支付的前提是要保证企业未来的发展拥有充足的资金，要避免由于股利的支付给企业造成经营困难起到适得其反的效果。
四、连续支付股利对企业价值的影响
基于信号传递理论，支付股利的信息作为一种有效传递企业经营管理水平的信号，可以反映企业的经营成果和盈利能力。如果股利支付水平呈现大幅波动，会给投资者传递出企业经营状况不确定性的信息，由于投资者是厌恶风险的，同样的，投资者也会对企业的未来发展持怀疑态度，此时投资者觉得该企业面临较高的经营风险，那么投资者将选择抛售该企业的股票，导致上市公司融资困难，影响企业的未来发展；如果企业选择连续支付的股利政策，则表明企业所处的经济环境稳定、经营状况健康良好、所面临的风险也都是可控的，另一方面稳定的股利支付也意味着投资者会得到源源不断的股息收益或是红利，该公司的股票受到更多投资者的追捧，企业价值上升。
由于大多数的投资者都属于风险厌恶类型，股利的大幅度波动通常会使投资者认为企业经营状况不稳定，投资风险较大，从而造成投资者谨慎投资，股价下跌，企业融资困难，影响企业经营发展，进而使企业价值降低。由此可见企业保持稳定的股利政策将有助于企业价值的提升。
通过前文的分析，上市公司进行股利支付，能够促进企业价值的提升；同时现金股利与股票股利同时支付对企业价值的影响大于只支付现金股利对企业价值的影响；股利支付水平越高企业价值越高，但前提是要保证企业正常经营所需的资金；企业保持股利支付的连续性有助于提升企业的价值。上市公司在制定股利政策的时候要综合考虑上述四个方面对企业价值的影响。
参考文献：
[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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