上海股票市场风险性实证研究
1996年第10期
上海股票市场风险性实证研究
施东晖
(上海交通大学管理学院)
上海股票市场以1990年12月19日上海证券交易所开业为标志,在短短不到六年的时间里获得了迅速的成长与进步。到1996年6月底,上市公司达247家,市价总值为4146 98亿元,投资者开户人数已突破900万,并已初步显示出在促进企业转换经营机制,推动金融体制改革方面的积极作用。另一方面,由于成长阶段市场竞争的无序性,信息的垄断性和运行机制的不规范性等市场结构性因素,上海股票市场的价格行为又呈现出极强的波动性,日涨跌幅超过15%的就有18次。上海股市的这种高风险特征已引起管理层和投资者的极大关注,对股市风险与投资收益问题的研究也已成为股票市场研究的基本问题之一。本文的目的在于从现代证券组合理论出发,对上海股票市场的投资风险进行实证分析。
一、股票投资风险的理论背景
股票投资风险一般指未来投资收益的不确定性,即实际收益率可能偏离期望收益率的幅度。1952年,芝加哥大学的亨利 马科维茨教授在其发表的 资产组合选择一文中,首次采用股票投资收益率历史数据的方差,作为风险衡量指标,并将投资总风险划分为系统风险和非系统风险两类,指出与证券市场的整体运动相关联的宏观系统风险,如购买力风险、利率风险、政策风险、市场风险等不能通过投资分散化加以消除;而只影响某一具体证券的微观非系统风险,如公司破产风险、流动性风险、违约风险、管理风险等却可以通过同时投资于多种股票加以弱化。以此同时,马科维茨教授在投资者效用最大化的基础上,将复杂的投资决策问题简化为一个风险(方差)!收益(均值)的二维问题,即在相同的期望收益条件下,投资者选择风险最小的证券(组合);或者在相同的投资风险下,选择预期收益率最大的证券(组合)。
此后,威廉 夏普教授在马科维茨均值!方差模型的基础上,建立了均衡的证券定价理论,即著名的资本资产定价模式(Capital Asset Pricing Modlel),简称CAPM,其数学表达形式为: E(R i)=R f+ i[E(R m)-R f](1-1)
其中,E(R i)为股票(组合)i的预期收益率,R f代表无风险利率,E(R m)为市场组合的预期收益率, i=Q i m/Q m2,其中Q im是股票i收益率与市场组合收益率的协方差,而Q m2是市场组合收益率的方差,所以 i用于表示股票i收益率变动对市场组合收益率变动的敏感度,即可以用 i系数来衡量该股票系统风险的大小。
CAPM的核心思想是:在证券市场上,由于非系统风险可以通过投资多元化加以消除,所以市场参与者对该种风险不会给予收益补偿,而对预期收益产生影响的只能是无法分散的系
统性风险。自70年代以来,对股票投资风险的分析及对CAPM的实证检验已成为现代金融理论研究中最活跃的领域之一,并在世界各国股票市场上获得了不同程度的验证。作为一个新兴的资本市场,上海股市的投资风险是否呈现出与成熟股市不同的特点呢?下面我们就来研究这个问题。
二、研究数据说明
1 样本选取
由于我国股市发展的时间不长,样本选择的原则一是考虑足够的样本容量,二是考虑适当的分析时间区段,因此本文以1993年4月27日以前在上海证券交易所上市的50家A股为研究对象,时间跨度从1993年4月27日至1996年5月31日,共779个交易日。
2 股票收益率计算
本文的主要目的在于分析股票的投资风险,所以用来计算风险的收益率应当是中长期的投资收益率,国外的类似研究多采用月收益率。遗憾的是在本文选定的时间区段内,只有36个月收益率,要得到较多的样本数据,唯一可行的方法就是缩短时间间隔,基于此原因,这里选用双周收益率,即将10个交易日作为一个时间区间,定义计算公式如下:
R i t=(P it-P it-1+D i t)/P it-1(2-1)其中,R it表示股票i在第t个区间的收益率,P it、P it-1分别为股票i第t区间与第t-1个区间的收盘价,D it为第t个时间段内的股利收入。考虑到上海股市具有较大的价格波动性,可以说股利收入在整个收益率R i t中所占比例非常小;而且由于国内各上市公司的股利发放均为每年一次,在本文所选取的时间跨度内只发生了三次股利分配,因此我们在计算R it时省略掉股利
D i t,这对收益率的影响不大。
3 市场收益率
市场组合收益是一个理论上的概念,在投资风险的实证分析中,常用某一股票市场指数收益率来替代它。本文选用上证A股指数为市场组合,定义其双周收益率为:
R mt=(I t-I t-1)/I t-1(2-2)公式中I t与I t-1分别表示第t个区间及第t-1个区间上证A股指数的收盘价。
三、上海股市投资风险构成分析
上面的分析表明股票投资的总风险由系统风险和非系统风险两部分构成,其中系统风险衡量的是由整个市场大势运动引起的股票收益率波动性,因此单个股票收益率波动中能被市场指数收益率运动解释的部分,即这两种收益率间相关系数的平方,就是系统风险在总风险中的构成比例。在此认识基础上,我们分别计算了50个样本股票的双周收益系列{R it}和市场指数收益系列{R mt}的相关系数,再加以平方,就得到了每个股票的投资总风险中,系统风险所占的比例,表1列出了这50个比例值的主要分布情况。
从表中数据可以发现,50个样本股票中,有49个股票的系统风险大于非系统风险,其中更有42个股票的系统风险所占比例超过了70%,平均比例值高达81 37%。与西方成熟股市相比(见表2),上海股票市场投资风险中,系统风险占据着主导地位,而在西方股市中,却是非
系统风险占有较大比例。因此可认为,上海股市的市场性大于股票的独立性,股价的变化也并不表现为企业的个性,而更多地表现为市场运动的共性。
表-1?系统风险占总风险的比例分布情况
样本数平均比例值最大比例值最小比例值5081 37%93 12%15 68% 50%以下50%~70%70%~90%90%以上17366表-2?各国股市中系统风险占总风险的比例美国英国法国德国
26 8%34 5%32 7%43 8%
加拿大意大利瑞士瑞典
20 0%39 8%23 9%44 5%
资料来源:[美],马丁 克鲁伯, 现代组合理论与投资分析
表-3?50个样本股票相关系数的分布情况样本数平均值最大值最小值12250 8450 9520 259 0 5以下0 5-0 70 7-0 90 9以上
5271858244
图1?投资多元化的风险分散??上述结果表明在上海股市中,单个股票的价格波动受市场大势的影响非常大,从而导致各股票价值运动的相关性增强,收益率间的相关系数必然较高。表3为50个股票中,任意两个股票收益率相关系数的分布情况,表中数据显示出大部分股票间的相关系数都大于0 7。这和上海股市在一轮市场行情的大幅度调整中,个股常呈现齐涨齐跌的现象是相吻合的。
由于系统风险在单个股票的投资总风险中占有较大比重,同时各股票的价格运动表现出强烈的一致性,因而通过投资多元化来分散风险的效果将极其有限。下面我们就对此进行分析。
使用50个股票的双周收益率数据计算它们各自的方差,然后随机地选取一种股票,其收益率方差为4 18%。将这一股票与另一随机选取的股票组合起来,构成等比例投
资的两种股票的组合,方差降为4 13%左右。按同样的步骤,一步一步加入随机选取的股票,直到投资组合中的股票数满50种为止。图1表示了组合方差(投资风险)随股票数目增加而变化的情况,可看到,当组合中股票数目达到20种以上时,单个股票的非系统风险几乎已完全分散掉了,此时投资组合的方差很快接近极限值3 28%,这一数值约为原先单个股票风险的78 2%。可见在上海股市上,投资多元化只能分散掉大约20%的风险量,降低风险的效果并不明显。
上述这些现象产生的原因是多方面的,我们认为主要和政府管理政策的探索性以及投资主体结构的不完善性有关。我国股市的发展虽然极为迅速,但相应的政策法规还很不配套。特别是国家宏观管理部门对如何发展和规范股票市场一直没有长远和科学的战略规划,对各
种历史遗留问题一直没有明确答案。部门之间互不协调,政出多门,政令频出,如对待扩容、资本收益税的征收、国有股法人股流通、养老基金入市等问题的政策。从而严重打击了投资者长期持股的信心,使得他们遇到利多消息就蜂拥而上,遇到利空消息则疯狂抛售,股市的大起大落可以说都是由政策因素引发的。由于此种政策因素的影响会波及几乎所有的股票,因此由它导致的系统风险构成了投资风险的主要来源。另一方面,上海股市投资主体的个人化现象十分严重。上证所调统部的统计结果表明,截止1995年底,上海股市个人投资者与机构投资者的数量比例为99:1。受能力、财力及时间的限制,个人投资者显然不可能对上市公司的经营与财务状况进行全面细致的分析,他们更多地是关心政策、消息对股票市场大势运行的影响,而对其他影响系统风险的宏观经济因素和构成非系统风险的企业特点则不甚敏感。当股民的操作广泛存在跟风作为时,盲从导致的个性迷失将使股市价格行为呈现涨跌一致的现象,各股票间的价格关系也会出现显著的#板块结构?或#地域结构?。
四、风险!收益关系的实证分析
对股票市场风险!收益关系的实证研究,主要在于检验资本资产定价模式(CAPM)是否成立,即是否只有股票的系统风险与其预期收益率有关,并且此关系为线性正相关;如果除了系统风险外,非系统风险也对股票的预期收益率产生影响,或者股票的系统风险与其预期收益率关系不为线性相关,那么说明CAPM不能有效地解释上海股票市场的定价行为。
由CAPM的数学表达形式和理论意义可知,我们可首先对单个股票的收益率{R it}和上证指数收益率{R m t}进行时间序列回归分析(Time Series Reg ression):
R it= i t+ i R m t+e it????(i=1,2%50,t=1,2%78)????(4-1)
显然,回归系数 i代表了股票系统风险的大小,而残差项e it的方差S2(e i)表示股票收益率R it 中无法由市场收益率R mt波动来解释的部分,所以S2(e i)即为非系统风险的大小。
在得到每个股票的 i系数和残差风险S(e i)后,根据下式对50家股票进行横截面回归分析,R i=0+1 i+2S(e i)+3 2i+U i??(i=1,2%50)(4-2)其中,R i为股票i在研究期间内的平均收益率,用来代表期望收益率,U i为随机项。检验结果如表4所示,从表中数据可以看到,1的回归值为-0 0047,且在95%的置信水平条件下,其T检验值位于临界区间[-1 96,1 96]之外,这表明回归系数1显著为负,可见在上海股票市场上,系统风险与预期收益间并不存在如CAPM揭示的正相关关系,而是一种负相关关系,即具有较高系统风险的股票却只能获得较低的期望收益,由此我们可以认为系统风险并非是影响证券定价的唯一变量。与此同时,回归系数2显著为正,这表明非系统风险对股票的收益率也产生着重要影响。最后,我们发现3的回归值不显著异于零,可见在统计学的意义上,系统风险与预期收益间并不存在非线性关系。
表-4?上海股票市场风险-收益关系检验结果
0123R2
0 0019-0 00470 00290 01780 343
(0 691)(-2 048*)(1 997*)(1 041)
总的说来,上海股票市场上的风险!收益关系并不符合资本资产定价模式(CAPM)的结论,此种现象主要归因于:一是上海股票市场的非有效性,由于处于发育阶段股票市场的弱小性与单薄性,非均衡的供求关系,法规与管理的探索性,专业人才的缺乏性等因素,使得信息的传递存在着结构性与技术性障碍,从而导致上海股市远离市场有效状态。而CAPM这一均衡模型,是以市场效率为前提的,当资产的定价缺乏信息效率时,CAPM的结论就不适用于市场的实际情况了。其次是投资组合的非有效性。上海股票市场的参与者大部分为散户投资者,由于受财力、能力的限制,其投资组合的分散化程度必然有限,可见,CAPM关于投资者持有高度分散化股票组合的前提假设也不符合上海股市目前的实际情况,因此非系统性风险也会影响股票的预期收益率。
五、结??论
本文以现代证券组合理论为基础,对上海股票市场的投资风险进行了实证研究,根据检验结果,我们得到如下结论:1 上海股市的投资总风险中,系统风险占有非常大的比例,同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性,上海股市的这两个特征使得通过组合多元化降低投资风险的作用极其有限。2 与资本资产定价模式(CAPM)揭示的关系相反,上海股市中股票的系统风险与其预期收益间存在着显著的线性负相关关系,而且除了系统风险外,非系统风险在股票的定价行为中也起着重要的作用。
上述结论在宏观和微观方面都有重要的现实意义。从宏观角度看,上海股票市场的投资风险更大程度上体现的是政府干预政策、市场消息等系统因素的影响,而并没有体现出上市公司的经营管理状况与财务指标等非系统因素的影响,因此股市将无法以股价的升降来评定公司的经营业绩,从而削弱了股票市场优化资本资源配置的功能。从微观角度看,由于非系统风险在投资总风险中只占很小的比例,即使将非系统风险完全分散掉,投资者仍需承受相当高的系统风险,而共同基金等机构投资者的优势正是在于通过组合分散化来降低投资风险,在缺乏用来规避系统风险的金融衍生工具,如股票指数期货的情况下,其运作将面临极大的困难;此外,上海股市的投资风险!收益关系并不符合CAPM的结论,因此在运用现代证券组合理论进行投资管理时,需根据市场的实际情况灵活运用,切不可盲目搬用。
最后需要指出的是,由于我国股市发展的时间不长,因而本文的研究结论将受到样本数据量相对有限的制约,随着中国股票市场趋于成熟并提供足够长的时间系列数据,有必要对股市的投资风险进行更深入的研究。
参考文献:
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(责任编辑?晓喻)(校对:宇红)