沪市股票价格影响因素的实证分析
会计信息对沪市股票价格影响的实证分析
平方值和修正后的 平方值都不是很 高， 说明还 存在着别的影响股票价格的量没有在方程 中表示出 来 。这 是 因为我 国股票 市 场现在 还 不完善 ， 不规 范 ， 市场由于受供求关 系、 政府宏观政策 以及 市场心理 预期等因素的影响， 仍然存在着大量脱离业绩炒作 的现 象 ， 这使 得在 回归结 果上 看到 ， 市公 司 的会计 上 信息对股票价格的解释程度 只 占股票价 格的 ４ ％ ０
的股票交易量是否发生 了显著变动 ， 从而验证 公告 的信 息含 量 ； 二是从 股票 价格 人手 ， 证投 资者 在进 验
行股 票买 卖 的决策 中是 否运 用 了会计 信息 。在 此基 础 上形成 了信 息 观 、 价模 型 观 和 计 量 观 三种 理论 计 观 点 。信 息 观认为 上 市公 司的股 票价 格是 由其 未来 的现 金流 量 （ 即股 利 ） 一 定 的 贴 现 率 进 行 折 现 的 按 现值 。而 会计 信息 在这 其 中的作 用就 是改 变投 资者 对未 来股 利 支 付 能力 的 信 念 ， 而 改 变 股 票 价 格 。 进 在信 息观 下 ， 对会 计 信 息 与股 票 价 格之 间 的关 系 所 进行 的验 证均是 围绕 着会 计 信息 特别 是会计 盈余 信 息 的发布 或变 动在何 种程 度上 会 导致股 价也 发生 同
性。
西方理论界对会计信息在股票价格形成中的作
用 作 了大量研 究 ， 主要 涉及 两个 方面 ： 一是 从股 票 交 易 量人 手 ， 验在 上 市公 司会 计 信息 发布 期 间 ， 业 检 企
二、 样本 、 型与变量解释 模
（ ） 一 样本 的选 取 与数 据来 源 本 文所选 取 的样 本 为 ２０ ０ ５年 以前 在 上海 证 券 交 易所上 市 的所有 上 市公 司全 部样 本 的财务信 息及 来 自新 浪 网财 经版 块 中公 布 的样 本 的 ２ ０ ０４年年 报
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究
宏观经济变量对上证指数影响的实证研究宏观经济变量对上证指数影响的实证研究股市是衡量一国经济发展的重要指标，而上证指数是中国股市的代表性指标之一。
与此同时，宏观经济变量对于股市的影响也是不容忽视的。
本文通过收集和分析数据，对宏观经济变量对上证指数的影响进行实证研究。
本文选取了三个宏观经济变量作为研究对象，分别是GDP、CPI和PMI。
GDP是国民经济总量的衡量指标，CPI代表消费价格水平的指标，PMI则是工业增长的关键指标。
这三个指标被认为是影响股市的重要经济指标，在股市分析中被广泛关注。
首先，我们来看GDP对上证指数的影响。
通过数据分析，我们发现GDP与上证指数呈现出正相关的关系。
这也说明了经济增长会带来股市上涨的可能性。
同时，由于上证指数的涨跌幅度较大，所以我们通过回归分析来探究影响的显著性。
结果显示，当GDP增长1%时，上证指数也会在短期内上涨0.14%，但影响显著性较弱。
其次，我们来看CPI对上证指数的影响。
CPI代表着物价水平，通货膨胀的出现可能会影响股市的状况。
通过分析数据，我们发现CPI与上证指数呈现出负相关的关系，这说明通货膨胀会导致股市下跌。
由于CPI与上证指数的数据都具有一定的波动性，这也为我们进行了回归分析提供了一定的难度。
结果显示，CPI增长1%时，上证指数会在短期内下跌0.36%，影响显著性较强。
最后，我们来看PMI对上证指数的影响。
PMI代表了工业生产水平。
通过数据分析，我们发现PMI与上证指数呈现出正相关的关系。
这也证明了工业增长会带来股市上涨的可能性。
由于PMI与上证指数的数据也都具有一定的波动性，这样会使得我们进行回归分析时需要小心谨慎。
在回归分析中，我们发现当PMI增长1%时，上证指数会在短期内上涨0.20%，但影响显著性较弱。
总的来说，本次实证研究表明宏观经济变量对上证指数的影响是很复杂而不确定的。
GDP增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱；CPI增长可能会导致下跌，但影响显著性较强；PMI增长可能会带来上涨，但影响显著性较弱。
上海股市中期收益趋势及成因的实证研究
期 Ｋ也分别取 ｌ ３６、 １ 、 、 ９、 ２个月 。根据排 序期 和检验期
的不同 ， 我们共获得 ２ ５个策 略。每个策 略我们 以（ ， Ｊ Ｋ）
表示。
（） ４ 为了扩大样本 容量 ， 增加统 计检验 的力度 ， 我们 采取 重叠的抽样方 法。随着新股 的发行 ， 样本 不断扩 大 ， 每个月初组 合形成 时 的样本 股票数 量不断调 整 ， １９ 从 ９７ 年初 的 ２ １ ６ 个增加到 ２０ ０ ３年底 的 ５０个 。 ３ 运用 Ｓ Ｌ和 Ｅ Ｃ Ｌ对 Ｃ Ｍ Ｒ数据 库进行 处理 。结 Ｑ ＸＥ ＳＡ
一
、
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试 图在 中国股市最有效 的时期探讨股市收益趋势 。数据 来 源于中国股票 市场研 究 （ Ｓ Ａ 数据 库 。截止 ２０ Ｃ Ｍ Ｒ） ０１
年 底 ， 市 共有 ５９只 Ａ 股上 市 股 票 。此 外 ， 除 Ｃ — 沪 ５ 剔 ｓ Ｍ Ｒ数 据库中的 ２ Ａ ６个 ｓ Ｐ 公司 ， Ｔ、 ｒ ｒ 以及 ６０ ０ 、 ０ ４ ０７９６ ７３ ０ 和 ６０５ ０ ８ ３这 ３ 个数据缺乏完整性 的股票 ， 获得 ５０个 共 ３ 总体样本股票。 在方法上 ， 鉴 Ｊｇｄｅｈ和 Ｔｔａ （９ ３ 的研 究思 借 ｅａｅｓ ｉ ｎ １９ ） ｍ 路， 构造了 ２ ５个策略 。 具体方法如下 ： （ ） 序期组合 的形成 ： １排 在每个月初 ， 据股票 在过 根
（） ２ 持有期 （ 检验 期 ） 组合 收益 率 的计算 ： 合形 各 组
成后 ， 计算这 ｌ ０个组合 在接下 来 Ｋ个月 中的月平均收益 率 。组合 中每个股 票是等 权重 的 ， 即组合 月收益 率为组 合 中每个股票月收益率 的平均值 。
（） ３ 以上 的排 序期 Ｊ 别取 ｌ ３６、 、２个 月 ， 分 、、 ９ １ 持有
上证综指影响因素实证分析
上证综指影响因素实证分析上证综指是中国股市中的一个重要指数，它代表了上海证券交易所股票市场的整体走势。
上证综指的涨跌受多种因素的影响，在这篇论文中，我将对这些影响因素进行实证分析。
经济增长是影响股市的一个重要因素。
根据过去的研究，GDP增长对股市有正向影响。
经济增长意味着企业的盈利能力增强，从而提升了股票的投资吸引力，推动股市上涨。
经济增长还提高了投资者信心，增加了他们对股票市场的投资。
货币政策也对股市产生重要影响。
货币政策直接影响货币供应量和利率水平，从而影响股票市场的流动性和资金成本。
一般来说，宽松的货币政策有利于股市的上涨，因为它增加了流动性并降低了资金成本。
相反，紧缩的货币政策则抑制了股市的涨势。
货币政策的变化可以作为预测股市走势的一个重要指标。
国际市场的波动也对上证综指产生影响。
全球经济和金融市场之间存在着密切的联系，因此国际市场的波动会传导到中国股市。
2008年全球金融危机期间，上证综指迎来了一次大幅下跌，受到了全球市场的波动影响。
第四，政府的干预也对股市有着重要影响。
政府的宏观经济政策、财政政策和监管政策都可能对股市产生积极或消极的影响。
政府实施的一些促进经济增长的政策，如减税政策和基础设施建设等，往往会提振股市。
政府出台的监管政策和限制措施可能会抑制股市的涨势。
投资者情绪也是影响股市的一个重要因素。
根据行为金融学的理论，投资者的情绪和情感会影响他们对股票市场的决策。
当投资者情绪积极时，他们更愿意投资股票，推动股市上涨。
相反，当投资者情绪悲观时，他们会将资金撤出股市，导致股市下跌。
投资者情绪的变化可以作为预测股市走势的一个重要指标。
上证综指受到多种因素的影响，包括经济增长、货币政策、国际市场的波动、政府干预和投资者情绪等。
通过实证分析这些因素的变化和股市走势之间的关系，可以更好地理解上证综指的涨跌原因，为投资者提供决策参考。
《沪港通对沪市流动性和股价波动性影响的实证研究》范文
《沪港通对沪市流动性和股价波动性影响的实证研究》篇一一、引言沪港通作为中国资本市场开放的重要举措之一，旨在促进内地与香港股票市场的互联互通。
自沪港通实施以来，其对于沪市流动性和股价波动性的影响备受关注。
本文旨在通过实证研究的方法，深入探讨沪港通对沪市流动性和股价波动性的影响，以期为投资者和政策制定者提供有益的参考。
二、研究背景与意义沪港通作为连接内地与香港股票市场的桥梁，为两地投资者提供了便捷的交易通道。
其开通不仅有助于提高市场透明度，还有助于优化资源配置，促进资本市场的健康发展。
因此，研究沪港通对沪市流动性和股价波动性的影响，对于理解资本市场运行机制、提高市场效率具有重要意义。
三、文献综述前人关于沪港通的研究主要集中在其对市场流动性和股价波动性的影响。
多数研究表明，沪港通的实施显著提高了沪市的流动性，降低了股价波动性。
然而，也有学者认为，沪港通对市场的影响存在阶段性差异，需进一步深入研究。
四、研究方法与数据来源本研究采用实证研究方法，以沪股通和港股通开通后的数据为基础，通过计量模型分析沪港通对沪市流动性和股价波动性的影响。
数据来源于上海证券交易所、香港证券交易所等权威机构发布的数据。
五、实证结果与分析（一）沪港通对市场流动性的影响实证结果显示，沪港通的实施显著提高了沪市的流动性。
具体表现为交易量的增加和买卖价差的缩小。
这表明沪港通的开通为内地投资者提供了更多的投资选择，促进了市场的活跃度。
（二）沪港通对股价波动性的影响从实证结果来看，沪港通的开通对股价波动性产生了积极影响。
沪市股票的波动性在沪港通实施后有所降低，这可能与境外投资者的理性投资行为、市场监管的加强以及信息披露的改进等因素有关。
然而，这种影响并非一成不变，需进一步关注其阶段性变化。
六、讨论与建议（一）讨论1. 境外投资者的参与对市场流动性和股价波动性的影响不容忽视。
境外投资者的理性投资行为有助于稳定市场，提高市场效率。
2. 监管部门应加强对市场的监管，确保市场的公平、公正和透明，防止市场操纵和内幕交易等行为。
中国股票价格指数波动影响因素分析
中国股票价格指数波动影响因素分析中国股票价格指数（CSI）是反映中国股市整体行情的重要指标，其波动对中国经济和社会发展具有重要影响。
本文从宏观经济、市场供求、投资者心理等角度探讨了影响中国股票价格指数波动的因素。
一、宏观经济因素1.1 国内经济形势国内经济形势是影响股票价格指数波动的重要因素。
当经济增长势头强劲、企业盈利增长等数据良好时，投资者会更加乐观，股票价格指数也会随之上涨。
相反，如果经济增长乏力、企业盈利下滑，市场信心会受到打击，股票价格指数也会下跌。
1.2 宏观政策政府宏观政策的调控力度也是影响股票价格指数波动的重要因素。
如央行货币政策的调控、政府经济刺激政策的实施等都会影响股票市场的供求关系，进而影响股价波动。
二、市场供求因素2.1 投资需求投资者对于股票的需求是决定股票价格指数波动的最直接因素。
如当市场投资需求旺盛时，股价也会随之上涨，市场交易量也会增加。
相反，投资需求减弱时，市场交易量减少，股价也会受到较大压力下跌。
资金供求也是决定股票价格指数波动的重要因素。
如投资者的资金量增多时，市场的资金供应会增加，进而增加了市场总市值，股票价格指数也会上涨。
反之，资金紧缺时，市场的流动性不足，也会对股票价格指数产生负面影响。
三、投资者心理因素3.1 投资者风险偏好投资者的风险偏好也是影响股票价格指数波动的重要因素。
当投资者风险偏好程度增强时，他们会更加愿意投资于高风险的股票等金融产品，进而推高市场需求和股票价格指数上涨。
反之，投资者风险偏好降低时，他们会选择低风险较稳健的投资方案，导致市场交易量减少和股票价格指数下跌。
3.2 市场心理预期市场心理预期也是影响股票价格指数波动的重要因素。
如市场投资者普遍预期经济增长速度加快，上市公司业绩更为出色，市场供求状态良好，这都会对股票价格指数产生积极影响。
反之，市场心理预期偏悲观时，投资者对市场的信心下降，也会对股票价格指数产生消极影响。
总而言之，中国股票价格指数波动的因素复杂而多样，包括宏观经济形势、市场供求和投资者心理预期等多个方面。
CAPM模型在我国上证A股市场的实证分析
CAPM模型在我国上证A股市场的实证分析摘要：资本资产定价模型(CAPM)是由美国学者夏普和他的同伴在1964年提出，他们将马克维茨的现代投资组合理论基础与资本市场理论相结合。
资本资产定价模型经过多年发展，它已被广泛应用于金融资本资产的投资理论和实践中。
通过对贝塔系数的研究，学者们发现资本资产定价模型的贝塔系数具有一定的不稳定性和波动性，因此资本资产定价模型对于资本资产的实证研究有很大的争议。
自1990年我国沪深两市交易所相继开业，至今2023年，现已有超过3700支股票在沪深两市上市，我国股票市场具有浓厚的中国特色，对投资者和业界学者而言中国股票市场是一个值得投资研究的金融市场，有利于了解金融体系的运转与操作，提高市场价值投资组合策略的能力。
本文通过将不同β系数进行分组，代表不同类型的股票性质，再对分组CAPM模型的模型拟合优度进行讨论，验证CAPM模型在近5年期间，是否适用与中国上证A股市场。
本文由四个部分组成：第一部分为绪论，主要介绍研究背景、研究意义、研究方法等；第二部分阐述文章研究所需要的理论，包括CAPM模型的概念、界定和CAPM 模型在现代经济理论中的地位；第三部分对β系数及资本资产定价模型进行实证分析。
作者用资本资产定价模型计算各个股票的β系数，并根据系数对各支股票进行分组，分别讨论分组和总体的模型拟合优度；第四部分总结归纳了研究结果，同时提出了未来可继续展开的研究方向和角度。
关键词：CAPM模型；上证A股市场；拟合优度；β系数第1章绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景1964年美国学者威廉·夏普(William Sharpe)等人在现代投资组合理论和资本市场理论的基础上提出资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model即 CAPM)。
资本资产定价模型对所有投资者进行投资的假设条件，即投资者以均值、方差作为资产组合参考和判断标准。
并且，资本市场有借贷率相等的无风险资产存在。
我国沪市上市公司影响系统性风险因素实证分析
在 Ｃ 模型 中 ， 产 的风 险被 归 结 为 系统 性 风 Ａ 资 险 和非系统性 风险 ， 中系统性 风险 的量化 指标 即为 Ｂ 其 系数 ， 是度量 某 种 （ ） 类 资产 价 格变 动 受 市 场上 所 有 资
产价格 平均 变动 的影 响程度 的指 标 。通过 对 贝塔 系数
维普资讯
第２ 卷 １
第６ 期
Ｊｕ ａ ｏ ｕ ｎｎＦｎｎｅ＆ Ｅ ｏ ｏ ｃ ｎｖｒｔ ｏ ｒ ｌ ｆ ｎ ａ ｉａｃ ｎ Ｙ ｃｎ ｍｉ Ｕ ｉ ｓｙ ｓ ｅｉ
Ｖ １２ ， ｏ ６ ｏ．１Ｎ ．
我 国沪市上市公司影响 系统性风险 因素实证分析
本文运用市场模 型即单一指数模型 ， 探索影响贝
塔系数的 因数 ， 根据 ２０ ０４年各 公 司周 收 益率 数 据 ， 利 用 最／Ｚ乘 法 估计 出 贝塔 系 数 ， 后再 通过 因子分 析 ｂ ． 然 和回归分 析来探索影 响贝塔 系数 因素 。
二、 样本 的选取
类证券不 同时向段 的 Ｂ系数估计值进行纵 向比较分 析， 判断其是否随时间变动及其如何变动； 二是 口系数
表 １ 指标 名称
指 标 名 称 Ｘ — —总资产 （ １ 万元 ） ） —— 资产负 债率 （ （ ２ ％） 财 务 指 标 ） —— 经营杠 杆 （ （ ３ ％） Ｘ —— 流动 比率 （ ４ ％） Ｘ —— 主营收 入增长率 （ ５ ％） Ｘ —— 主营业 务利润率 （ ６ ％） ） —— 净资产 收益率 （ Ｏ ） （ ７ Ｒ Ｅ Ｘ — —Ｒ Ｅ的增 值率 （ ８ ０ ％） Ｘ — — 年换手率 ９
股票 的 Ｂ 值存 在差异 的影响 因素 ； 三是 ｐ 系数的预测 研 究， 大部分 的研究都 指 出股票 的 Ｂ 数不具 有稳 定性 ， 系 以历史 数据估 计出来 的 Ｂ 系数 值无 法代 表未 来 的 Ｂ 系 数值 ， 因此如 何 准确 地 预测 未 来 的 Ｂ 数值 就 成 为 至 系
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ｉ ＋ ｂ ｅ ＝ “一 ｒ执图ｏ＋ ‘ ，”ｎ ＝ Ｅ ｉ ‘，
并满足 ：
பைடு நூலகம்
（） １
套利定价理论（ｄｔ Ｐｃ 仆ｅ ， Ａ五 罗 ｒｉ ｍ ｉｎ ｏ 简称 ｇ ｙ ｒ Ａ ｒ 美国 ｐ） 是由 经济学家史蒂芬・ Ｓｐ ｎ ｓ 罗斯（ｅ ｅ Ｒ ｓ ｔｈ ｏ ）
于１ ６ ７ ９ 年提出的一种新的资本资产定价模型。它 以一价定律为基础， 假设证券市场均衡价格（ 期望收 益） 的形成是套利活动的结果， 市场上任何的价格失 调都会由于套利活动的存在而迅速得到恢复。与标 准型Ｃ Ｐ Ａ Ｍ资本资产定价模型不同的是ＡＴ Ｐ 假定资
设股票１ 在投资期的收益为ｒＥ为影响股票 １ ； ｉ 收 益的第ｊ 个公共风险因子（ 可能不可观测或量
化） 为 有Ｆ ０ ＝ ，，， ｋ 股 的 ； 所 ｊ （ １２３…，） 票１ 氏 ＝ｊ 时， 期 益； （ １２…， 为 望收 ｂ ＝ ，， ｋ 股票１ 、 ｊ ） 对第ｊ 公 个 共
风险因子的灵敏度（ 或称敏感系数）。为随机误差。 ； １ 根据套利定价理论， １ 股票 的收益产生过程可以表
学。
。８ 。 ２
的公共风险因子。
到， 表示随机误差项。 ｉ ｅ
（ Ｃ （， ） ０ １ １２ …， ， １２ Ｆ ＝ ， ＝ ，， ｎ ＝ ， ， ｒ＝ 坑 ｉ 几 ｉ ３ Ｏ 。ｊ ） ， Ｖ ｊ ｉ 玩＋ ｂ ＋ ｈ ＋…＋ ｂ ＋ 、 １ ， ， ｎ ｌ ： 双 ； ｅ ＝１ ２…， ｋ
一仪 ２ 巧年期间股票的日 收益率时间序列数据进行了实证分析。经分析，Ｐ 模型在上海证券市场上是成立的， ＡＴ 但 有其特殊性： 虽然市场因子是影响股票收益率波动的最重要的因素， 但这种波动并不能显著影响股票的期望收益 率； 存在其他的 风险因子， 其对股票收益率的波动影响较小， 却在较大程度上决定了 股票的期望收益率。股票样本 容量越大， 进行主成分因子分析所得到的显著性因子的个数就越多， 二者呈线性关系。
原有变量总方差的情况
４． ２ ６ ３２ ． ０
因子 特征根
１ ２
３
４
１８ ．８
１６ ． ３
５ ６ ７ ８
９
１３ ．６ １１ ．３ １的 ． １０ ． ５
１０ ． ３
方差贡献率（ ％） 累积方差贡献率（ ％） ４ １８ ４． ８ １ ４７ ３４ ３１ ．６ ４９ ２１ １８ ．６ ５０ ８３ １６ ． ２ ５２ １８ １３ ．５ ５３ ２９ １１ ．２ ５４ ３８ １０ ． ８ ５ ４２ １以 ． ５６ ４
析， 直接提取影响股票收益率波动的显著性因子， 并 估计显著性因子的载荷矩阵而得到。
其次， 计 溢 。 可 用 在 险 价毛 这 利 股票 时间Ｔ 估 风
内 的平均收益 斌与相对应的已估计出的敏感系数
ｂ，：…， ， ｉｂ， ｂ 通过如下的 ， ｉ 、 横截面回 归进行估计得
（ 验证 ｌ 是否成立。 Ａ ｆ 一） ｙ 首先， 在计算得到的 １ 支样本股票 日收益率 ０ 时间序列数据的基础上， 进行主成分因子分析， 以便 找出影响股票收益率的显著性风险因子， 并估计股 票对这些风险因子的因子载荷矩阵， 即敏感系数阵。 为了便于解释， 将上证 Ａ指数日 收益率时间序列数 据加人到主成分因子分析中， 这样就可以通过观察 显著性风险因子与上证 Ａ指数 日收益率的相关系
一一－－－－六产一一 一 份 一一 — 一
（）（） ， ＝ ， ， ｎ表示股票 １ ０ １ １ ２ …， ， １Ｅ。 ＝ 、 的期 望收益主要是由除随机误差 民以外的公共风险因
子决定的。
（ Ｃ （，）＝ ，尹 ，， ＝ ， ， ｎ 凡 ０ １ｐ １ｐ １２ …， ， ２Ｏ 。 ） Ｖ ＊
化资源配置， 转换企业经营机制和建立现代企业制 度等方面都发挥了不可替代的作用。然而， 由于我 国证券市场起步较晚， 受规模、 经验和环境等各方面 的限制， 仍然存在着许多不够规范、 不尽如人意和阻 碍其健康发展的问题。因此， 本文应用现代投资组 合理论， 对上海证券市场股票收益的产生和决定过 程及 Ａ 理论的适用性等问题进行了实证研究和 川一 分析， 以便为探人研究我国证券投资市场， 探讨其未 来发展方向提供依据。 二、 套利定价理论
〔 上海证券市场； 关键词１ 套利定价模型（Ｐ）实证分析 ＡＴ； 〔 图分类号」 ０ ９ 碍３． 中 １ 【 文献标识码」 Ａ 【 文章编号〕 Ｉ Ｉ 卜盯１ ２ ７ 一 ２ ０ Ｊ （Ｘ ０ Ｘ （ ） 朋８一 ） ２ ５ 一、 引言
随着改革的不断深人， 特别是随着 ２ ５ ） Ｘ （ 年下半 年开始的股权分置改革的顺利进行， 我国证券市场 开始摆脱制度上的束缚， 走上良性发展的轨道， 在我 国社会经济生活和国民经济发展中的地位越来越重 要， 已成为企业融资和资本投资的核心场所， 在促进
依赖于市场组合的存在及有效性， 此， 因 其检验可以 仅对整个证券投资市场中 所有证券和证券组合集合 中的某些子集来进行。因此， 本文选取上证 Ａ指数 成分股中 １ 支股票作为样本股进行实证研究， ０ 这 些股票的停盘时间不超过４ 且没有参加股权分 天， 置改革， 时间范围是从 ２ １ ２ １ 日 （５ ） Ｘ （ 年 月 ２ 至２ 年 ） Ｘ
１月 ４日， １ 天。 １ 为 １ ４
因 风险溢价对不同的 子的 证券或证券组合趋于 相
等， 最终形成统一的市场价格， 使整个证券市场达到
均衡。
三、 套利定价模型实证检验方法
根据各股票的每 日 收盘价计算股票的日 收益 率， 股票停牌期间缺失的日收盘数据通过线形插值 方法计算得到。具体的收益率计算公式如下： ｉ （， 只 １只 ， ＝ ， ３……， ｒ＝ 只一 卜） ｔ １ １ ，， １ ， ／＿ ２ ０ （） ４
８ ３
数， 来确定哪一个风险因子是市场因子。
特征值大于 １ 的风险因子解释
表１
ｊ ， ， ５ 为自 （ １２ …， ） 变量， 二 ３ 按方程式（ 进行横截 ） ３
面回归， ｋ ５，＝ ０， 此处 ＝ ３ｎ １ 得到如下回归方程式：
ｒ＝ ．１ 一 ． ｂ 一 ． ｂ ＋ ． ｂ 一 ．１ｂ ｉ ００６ ００ ｉ ０ １ 过 ０ １ 。 ００８讲 ８ｌ ４ ５ ５
是：
仅对ＡＴ 适用 ｐ的 性进行了 脸证， 还分析了 影响股票
收益波动的因素和影响股票期望收益的因素之间的 关系， 以及股票样本容量与显著性因子数量之间的
关系。
实际中， 当已观测到 ｎ 支股票某一投资期内的
收益率时间序列数据｛｝ １ １ ２ …， ； ＝ ， ｉ ｒ 时，二 ， ， ｎ ｔ １ 。 ２ …， 。 ， Ｔ 对其实证检验可按马树才等给出的程序
本文采用因子分析和横截面回归分析方法， 不
ｌ ｉ ｒ 为股票１ 在第ｔ 收益率， ＿ 只 天的 玖， 。 ， 分别为
股票 １ ｔ １ 在第 一 天和第 ｔ 天的收盘价。 对于股票除权数据的处理， 是基于投资者角度 来计算收益率的， 并假定投资者以配股价接受配股。 一个包括分红和送配股在内的更复杂的计算公式
表示股票 １ 和其他任何不同股票的随机误差项是不
相 关的， 时 同 也说明不同股票 １ 收益之间的相 和ｐ
关因 有 共 险 子砚 二 ，， ｋ而 别 素只 公 风 因 （ １２…，） 无 ｊ
的， 亦即上述模型已经分离了所有影响股票 １ 收益
〔 作者简介１ 李海涛（ ７ 一 ）男， １４ ９ ， 山东安丘人， 中国海洋大学经济学院２ 吟 １ 级金融学硕士研究生。主要研究方向： 兀 投资
合， Ａ 成立。 即 月一 四、 上海证券市场 Ａ Ｔ Ｐ 的实证检验 在实证检验中， Ａ 模型的建立过程并不 由于 ［ Ｔ ｙ
的 感系 。 敏 数ｂ 和风险因 子的风险溢价毛 所共同 决
定 但 一 险 价灯介 １２ …， 对 有 的， 每 风 溢 ， ， ｋ 所 证 ）
券或证券组合都是相同的。显然， 如果同一风险因 子对不同的证券或证券组合提供不同的风险溢价 （ 风险报酬）则投资者就可以通过套利交易， ， 即通过 适当地调整手中 证券组合中证券的种类和比例， 在 不增加风险的情况下， 获得额外的收益。这种套利 活动的进行会消除一切套利机会， 从而使同一风险
产的收益产生过程是一个多指数模型， 而不是单指 数模型， 即资产收益同时受多个风险因素的影响， 如 ＣＰ Ｄ 增长率、 利率、 通货膨胀率、 石油价格等。在因 子分析中， 这些因素可事先不确定， 而直接对影响股 票价格的因素进行提取。
社 义市 济的发 建立和 善市场 会主 场经 展， 完 体系， 优
券组合均成立。 Ｉ 岛 在Ａ 汀中， 等于无风险利率Ｉ即 ｆ ，
在证券或证券组合对所有风险因子的敏感度均为 ０
时， 其收益即为无风险收益率 ｒ即Ｅｒ ＝ 三 。 ｆ （ｉ 岛 ｒ ， ） ｆ Ａ 盯模型表明， 在证券市场均衡条件下， 证券或
证券组合的期望收益是由证券对各个公共风险因子
而 获 期望收 能 得的 益等于 个敏 这ｄ 感度ｂ 它们 ｊ ｉ 以 相 对应的ｄ 个风险溢价毛 为权重而构成的 线形组
该方程式就是套利定价理论的基本模型， 川 ， 简称 叮， 它对证券投资市场均衡状态下的所有风险证券和证
的决定是显著的， 并因此每单位能够获得的风险溢
价 。 在毛 关于 假设的ｔ 为毛 若 中， 零 检验中 （落 有ｄ
） ｋ个显著地异于０ 则表明证券或证券组合 １ 时， 的
期望收益受到这 ｄ 个风险敏感度的影响， 并且由此
…， ， ｋ表示影响股票 １ 收益的公共风险因子与其随
机一差不相关。 误
（） ３
最后， 进行统计检验。利用估计出的ｆｊ １ ｊ ＝， ，
２… ，， ， ｋ对零假设进行 ｔ 检验， 当其显著地异于 ０ 时， 则表明在证券投资市场 上， 证券或证券组合 １ 对
由此可导出：
进行 ：
股票日 收益率 二