相关性分析方法在股票价格研究中的应用
上市公司会计信息与股票价格相关性研究
引起股 票价格变动 的因素很多 ， 其直接原 因就是会计信 息的影响 。因为就股票本 身而 言是 不具有价值的 ， 它仅 仅代
表企业 的未来价值 ， 而企业定期公布 的会计信 息对 企业未来 价值具有 重大 的影 响 。因此 对上 市公 司会计信 息与股 票价
键 的财 务变量一 争资产 、 盈余 、 现金流量在 不加入非 财务信 息变 量 的情况下 ， 对股 价均 不具 有统计 显著 性 。Ａ ｒａｄ ｍｉ ｎ
究 水平则有较 大的差距 。 自从 １ ９ 年赵 宇龙发表 了第 一篇 ９８
２基于计 价模 型观 的会计信息价值相关性 的研究 回顾 ． 早 在 Ｏｈｓｎ Ｆ ｌ ａ ｌ 和 ｃ ｈｍ－Ｏ ｌ ｎ的剩余 收益估价模 型提 ｏ ｔ ｈｓ ｏ
关于会计盈余在 中国有用性 的论 文 ， 国内也纷纷 开始 了会 计 信息含量 的实证研 究 。但 是 目前 国内的实证研 究 的主要 对
股 票价格具有 显著 的线性正相关关 系，且会计信息 的信息含量在逐年提高。 ［ 关键词］ 会计信息 ；股票价格 ；关联机 制 ［ 中图分类号 ］ Ｆ ７ ２５ ［ 文献标识码 ］ Ａ ［ 作者简介 ］ 张祥艳 （ ９ ９ ） １ ６ 一 ，男，本科 ，副教授 ，研 究方 向为 中小企业财务管理。
量 。孟卫东 、 陆静 （０ ０ 对 １ ５ Ａ股上 市公 司 １ ９ 年 的数 ２０ ） ９ 个 ９９
证 了会计 信息 与上 市公 司价值 之 间的相 关关 系 。Ｌ ｖ ａｄ ｅ ｎ
据进行 了相关研 究。认为 ， 市公 司的年度报告对上市公 司 上
Ｔ ｉ ａ ａ （９３ 的 突 出贡献 在 于 ： ｈ ｇｒ ｎ １９ ） ａ ￣ 它证 明了 除盈余 变量 外， 还有一些基本分析变量也与公司价值有关 。
判断两个变量之间是否存在相关关系的方法
判断两个变量之间是否存在相关关系的方法为了判断两个变量之间是否存在相关关系，我们需要使用相关分析方法。
在实践中，我们通常使用皮尔逊相关系数来评估两个变量之间的线性相关性。
接下来将从以下几个方面讨论如何进行相关分析：1. 相关分析的基础2. 皮尔逊相关系数3. 相关系数的解释相关分析是一种经验性方法，用于评估两个变量之间的关系。
如果两个变量之间存在相关关系，我们可以使用一个变量来预测另一个变量的值。
相关关系可以是正相关（两个变量变化方向相同），也可以是负相关（两个变量变化方向相反）。
相关分析可以通过如下两种方式进行：1. 可以通过绘制散点图来判断两个变量之间是否存在相关关系。
如果图中的点沿着一条线分布，那么两个变量之间就存在线性相关关系。
2. 通过计算皮尔逊相关系数来评估两个变量之间的相关性。
r = (nΣxy - ΣxΣy) /sqrt([nΣx^2 –(Σx)^2][nΣy^2 –(Σy)^2])其中，x和y分别是两个变量的值，n是样本大小。
r的值介于-1和+1之间。
当r为正值时，两个变量之间存在正相关关系；当r为负值时，两个变量之间存在负相关关系。
当r=0时，两个变量之间不存在任何相关关系。
皮尔逊相关系数的计算方法基于统计理论，假设数据是正态分布的。
因此在实践中，我们应该先检查数据的分布情况，以确定是否可以使用该方法进行相关分析。
当我们计算出皮尔逊相关系数后，需要对该系数进行解释。
通常，我们根据相关系数的绝对值大小来评估两个变量之间的相关性：- r=±1：完全的线性相关- r=±0.8：非常强的线性相关- r=±0.6：强的线性相关- r=±0.4：中等的线性相关- r=±0.2：弱的线性相关- r=0：不存在线性相关关系需要注意的是，在解释相关系数时，我们通常只关注其数值大小，而不是其正负号。
例如，r=0.9和r=-0.9都表示存在非常强的线性相关关系。
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析
基于Copula-GARCH模型的沪深股市相关性分析侯叶子;卢俊香【摘要】为了进一步研究金融市场的相关性和相关模式,文中将GARCH模型和Copula模型相结合,建立了二元金融时间序列的Copula-GARCH模型,并对上证综合指数和深证成分指数进行了实证分析.结果表明:上海证券交易所和深圳证券交易所的收益率具有很强的相关性.随着股票价格的上涨或下跌,上海股市与深圳股市之间的协同效应将大幅增加,相关程度明显增大.实证结果对比发现,相对于二元正态Copula,二元t-Copula对实际问题的描述能力更为准确.%In order to further study the correlation and related models of financial markets, the paper presents a Copula-GARCH model for binary financial time series by combining the GARCH model and the Copula model, with which the Shanghai composite index and the Shenzhen component index are empirically analyzed.The results are as follows.There is a strong correlation between the returns of the Shanghai stock exchange and the Shenzhen stock exchange;as the stock prices rise or fall, the synergy between the Shanghai stock market and the Shenzhen stock market will increase significantly;the degree of their correlation will increase sharply.The comparison of the empirical results shows that the binary tCopula is more accurate in describing actual problems than the binary normal Copula.【期刊名称】《西安工业大学学报》【年(卷),期】2019(039)001【总页数】5页(P7-11)【关键词】Copula函数;Copula-GARCH模型;相关性;收益率;模型选择【作者】侯叶子;卢俊香【作者单位】西安工程大学理学院, 西安 710048;西安工程大学理学院, 西安710048【正文语种】中文【中图分类】F830近年来,随着衍生产品的日益丰富,金融市场中的相关性分析日渐成为研究热点,Granger因果分析是常用的相关性分析方法[1] ，但它存在局限性,如变量间是线性相关的,且方差有限时才能进行线性相关分析,但金融市场中的数据特征多呈现尖峰、厚尾的特点而且方差也不总是存在,所以这种方法不太适用于金融市场。
皮 尔逊相关性分析
皮尔逊相关性分析在统计学的广袤领域中，皮尔逊相关性分析（Pearson Correlation Analysis）犹如一颗璀璨的明星，为我们揭示变量之间线性关系的奥秘。
它是一种常见且强大的工具，被广泛应用于各个学科和实际问题的研究中。
要理解皮尔逊相关性分析，首先得搞清楚什么是相关性。
简单来说，相关性就是两个或多个变量之间相互关联的程度。
比如说，我们想知道一个人的身高和体重有没有关系，或者一个地区的降雨量和农作物产量之间的关联程度，这时候就需要用到相关性分析。
皮尔逊相关性分析主要关注的是两个变量之间的线性关系。
这里的线性关系指的是，如果把两个变量的值画在坐标轴上，它们的分布呈现出一条近似直线的趋势。
但要注意，皮尔逊相关性分析只能告诉我们变量之间线性关系的强弱，不能说明是否存在其他形式的关系。
那皮尔逊相关性系数（Pearson Correlation Coefficient）又是怎么一回事呢？它是一个介于－1 到 1 之间的数值。
当系数为 1 时，表示两个变量之间存在完全正线性相关，也就是说，一个变量增加，另一个变量也会按比例增加；当系数为－1 时，则表示完全负线性相关，一个变量增加，另一个变量会按比例减少；而当系数为 0 时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。
比如说，我们研究每天学习时间和考试成绩之间的关系。
如果皮尔逊相关性系数接近 1，那就说明学习时间越长，考试成绩越高，两者呈现出很强的正线性相关；如果系数接近－1，可能意味着学习时间越长，考试成绩反而越低，这显然不符合常理；如果系数接近 0，那就说明学习时间和考试成绩之间没有明显的线性关系。
在实际应用中，皮尔逊相关性分析有着广泛的用途。
在医学研究中，它可以帮助我们了解某种药物的剂量和治疗效果之间的关系；在经济学中，能用来探究消费者收入和消费支出的关联；在金融领域，分析股票价格和市场指数的相关性有助于投资者做出决策。
然而，使用皮尔逊相关性分析也不是毫无限制的。
上市公司财务状况与股票价格相关性研究——基于汽车行业的实证研究
上市公司财务状况与股票价格相关性研究
基于汽车行 业的实证研 究
王 志凤 杨 丰肃
（ 中国建设银 行 股份 有 限公 司 日照 市分行 ， 山 东 日照 ２ ７ ６ ８ ２ ６ ）
摘要 ： 本 文 以汽 车行 业 上 市公 司 为 研 究对 象 ， 选取 ２ ０ １ ２ 年 汽 车 行 业 上 市 公 司的 财 务 报 告 数 据 ， 建 立 财 务 指 标 与 股 票 价格 的 回 归模 型 。 通 过 样 本 公 司财 务指 标 与 股 价 的 相 关 性 分 析及 回归分析， 探 究上市公 司在盈利 、 偿债 、 发展 、 运 营 以 及 现金 流 量 方 面 的 财 务 绩 效 与 股价 的相 关性 的规 律 特 征 ． 通 过 相 关 与 回 归 分析 发 现 股 票价 格 与每 股 收 益 ， ５ － 资产 周 转 率 ． 每股收益增长率． 每 股 经 营 活 动 现 金 流 量 之 间存 在 显 著 的 相 关性 ． 据 此 为投 资者 的更 好 投 资及 证 券 市场 的 更 好 发 展 提 供
指标 。 因 此 关 注股 票 价 格 的波 动 不 仅能 够 判 断 股 票 市 场 的健
研 究 数 据 主 要 来 自锐 思 数 据 库 ， Ｃ Ｓ ＭＡＲ 系 列 中 的 中 国
股 务 报 表数 据库 。 本 文 根 据 需 要 对 本 分 数 据 进 行 了筛 选 并 进 行 相 应 的 计 算 处 理 来
获 取 本 研 究所 需 要 的数 据 。 ２ ． 样本 选 择
康与否， 而 且对 行 业 前 景 及 市 场 供求 提供 依 据 。 一般而言 ， 股 票价格不仅受财政政策 、 货 币政策 、 产 业 政 策 等 宏 观 经 济 因 素的影响 ， 而且同时也受公 司财务信息 、 股 民 心 理 因 素 等 内 部 因 素 的影 响 。而 在 这 因素 中股 民最 关 注 公 司 的财 务 信 息 ．
皮 尔逊相关性分析
皮尔逊相关性分析在统计学的广袤领域中，皮尔逊相关性分析是一种极其重要且被广泛应用的方法。
它就像是一把神奇的钥匙，能够帮助我们揭示变量之间隐藏的关系，为我们理解数据背后的规律提供有力的支持。
那什么是皮尔逊相关性分析呢？简单来说，它是一种用于衡量两个连续变量线性关系强度和方向的统计方法。
想象一下，我们有两个变量，比如身高和体重，我们想知道它们之间的关系有多紧密，是正相关（身高越高，体重越重）、负相关（身高越高，体重越轻）还是根本没有关系。
皮尔逊相关性分析就能给我们一个明确的答案。
皮尔逊相关性分析的结果通常用一个数值来表示，这个数值被称为皮尔逊相关系数，通常用 r 来表示。
r 的取值范围在－1 到 1 之间。
当r 接近 1 时，表示两个变量之间存在强烈的正线性相关；当 r 接近－1 时，表示存在强烈的负线性相关；当 r 接近 0 时，则表示两个变量之间几乎没有线性关系。
为了更直观地理解，我们假设研究每天学习时间和考试成绩之间的关系。
如果通过皮尔逊相关性分析得到 r ＝ 08，这意味着每天学习时间和考试成绩之间存在很强的正相关关系。
也就是说，一般情况下，学习时间越长，考试成绩就越高。
但需要注意的是，皮尔逊相关性分析只能告诉我们变量之间的线性关系，不能说明存在因果关系。
也许还有其他因素影响着考试成绩，比如学习方法的效率、个人的天赋等等。
那么，皮尔逊相关性分析是如何计算的呢？这涉及到一些数学公式和计算步骤。
假设我们有两个变量X 和Y，每个变量都有n 个观测值。
首先，我们需要计算 X 和 Y 的均值，分别记为x和ȳ 。
然后，计算每个观测值与均值的差值，分别得到（X x）和（Y ȳ) 。
接下来，将这两组差值相乘并求和，得到Σ(X x）（Y ȳ) 。
同时，分别计算Σ(X x）²和Σ(Y ȳ)²。
最后，皮尔逊相关系数 r 就等于Σ(X x）（Y ȳ) 除以√Σ(X x）²Σ(Y ȳ)²。
农产品期货价格与农业上市公司股价的相关性研究
玉米。
关键 词 ：农 产 品 期 货 ；协 整 关 系 ； 向量 误 差 修 正模 型 ；格 兰杰 因果 检 验 ；脉 冲响 应
一
、
引 言
品期货价格与股票价格之间的关 系，希望对相关研究作补充不足。
三 、实 证研 究 （ 一 ）样 本 选 取 和研 究 方 法
股票市场和期货市场是金融市场的重要组成部分 ，股票市场 为经济 发展的晴雨表 ，同时金融市场是市场经济的重要组成部 分 ， 作为金 融市 场 的一部分的商品期货市场 ，其价格发现功能和套期保值功 能在一 定程 度上保障 了市场经济的稳定发展 。而我国作 为农业大 国，农业在 我国国 民经济 中具有基础性 的重要作用 ，是 国民经济其他部 门进一 步发展的基 础 ，是经济建设资金积累的重要来源 ，同时农产品证券市 场的投资融资 功 能保 障 了相 关 农 业 上 市公 司 的发 展 与 稳 定 ，并且 在 一 定 程 度 上 减 少 了 类似 “ 谷贱伤农”现象 ，从而减少资源 的浪费 ，保 护 了相关 者的利益 。 作 为商 品期货市场一部分的农 产品期货市场在农产品的价格发现和风险 规 避方 面起 到 了功 不 可 没 的 角 色 。 ２ Ｏ世 纪 ７ ０年 代金 融 衍 生 工 具 产 生 以 来 ，得 到 了迅 速 的 发 展 ，引 起 了国内外学者 的广 泛关注 。如关 于商 品期货 和价格 与股票 价格 的相关 性 ，国内外学者通过 大量定性定 量分析 研究 了影响 商品价 格变 动的 因 素 ，发现商品期货价 格、商 品价 格和股 票价格 三者 之间存 在着 一定关 系 ，由于期货市场对影 响商品价格变动的信息十分敏感 ，导致期货市场 的 价 格 波 动 ，并 且 这 种 价 格 的 联 动 效 应 延 伸 到 了相 关 的 股 票 价 格 变 动
皮尔逊相关性分析
皮尔逊相关性分析皮尔逊相关性分析是一种用于测量两个变量之间相关性强弱程度的统计方法。
它基于样本数据来推断总体之间的相关性，并给出相关系数，用以衡量变量之间的线性关系。
本文将介绍皮尔逊相关性分析的基本概念、计算方法以及相关性系数的解释。
1. 皮尔逊相关性分析的基本概念皮尔逊相关性分析是由卡尔·皮尔逊提出的，主要用于研究两个变量之间的关系。
它假设两个变量的关系是线性的，并通过计算协方差和标准差来确定相关性的强度。
2. 皮尔逊相关性分析的计算方法皮尔逊相关性系数的计算公式如下：r = Σ((X - X)(Y - Ȳ)) / √(Σ(X - X)² * Σ(Y - Ȳ)²)其中，r为皮尔逊相关性系数，X和Y分别为两个变量的取值，X和Ȳ分别为X和Y的均值。
3. 相关性系数的解释皮尔逊相关性系数r的取值范围在-1到1之间，表示两个变量之间的关系强度和方向。
- 当r = 1时，表示两个变量完全正相关，即随着一个变量的增大，另一个变量也增大。
- 当r = -1时，表示两个变量完全负相关，即随着一个变量的增大，另一个变量减小。
- 当r = 0时，表示两个变量之间不存在线性关系。
此外，相关性系数的绝对值越接近1，表示两个变量之间的相关性越强。
4. 皮尔逊相关性分析的应用皮尔逊相关性分析广泛应用于统计学和数据分析领域，可以帮助研究人员了解变量之间的关系及其强度，为决策提供依据。
以下是几个皮尔逊相关性分析的应用场景：- 金融领域：可以通过分析股票价格和利润的相关性，了解股票对利润的影响程度。
- 市场调研：可以通过分析产品销售量和广告投入的相关性，评估广告宣传对产品销售的影响程度。
- 医学研究：可以通过分析药物剂量和疗效的相关性，确定药物对疾病的治疗效果。
5. 注意事项在进行皮尔逊相关性分析时，需要注意以下几点：- 相关性并不代表因果关系，两个变量之间的相关性可能是巧合或者受到其他变量的影响。
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相关性分析方法在股票价格研究中的应用
一、引言
财务数据是反映一个公司截止到报告日的资产状况
以及从上一报告期到下一报告期之间经营成果和现金流量
最直观的反映。从这个意义上说，它也应当是投资者投资最
重要的参考依据。随着中国的经济逐步走向开放，股市也在
20年的风风雨雨中逐渐走向成熟，股票交易作为我国重新开
启资本市场大门最先复苏的投资工具仍然是各种投资工具
中的主导产品，同时，对股票市场的价格波动进行汇总分析
往往能够预先得到一个行业甚至整个国家经济走势的信号，
这也是为什么人们常说股市就是市场经济”晴雨表”。
二、相关性分析方法
财务报表因素之间存在诸多内在联系，有些财务报表
因素之间存在可替代关系；每一个财务报表因素所反映的公
司能力也不同，例如存货周转率可以反映公司存货周转速度
继而反映出公司经营能力；资产负债率反映出公司偿债能
力。
我们将从各种财务报表比率数据入手，利用关联分析
的方法找出对公司股票影响较大的因素，对这些因素根据其
所代表的公司能力归类。
财务报表中包含的比率有：市盈率、市净率、基本每
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股收益、摊薄每股收益、每股未分配利润、每股公积金、营
业利润率、净利润率、加权股本回报率、稀释每股回报率、
股东权益率，经营状况指标（存货周转率应收账款周转率总
资产周转率），获利能力指标（净资产收益率销售毛利率现
金流动比率）一共17个指标。要用这17个指标直接与股票
价格相关联会使这样的关联关系变得十分复杂，这个关联关
系可以表述为：
P=f（r1，r2，r3，r4，r5，r6，r7，r8，r9，r10，
r11，r12，r13，r14，r15，r16，r17）；（4.1）
其中，
r1代表市盈率；
r2代表市净率；
r3代表基本每股收益；
r4代表摊薄每股收益；
r5代表每股未分配利润；
r6代表每股公积金；
r7代表营业利润率；
r8代表净利润率；
r9代表加权股本回报率；
r10代表稀释每股回报率；
r11代表股东权益率；
r12代表存货周转率；
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r13代表应收账款周转率；
r14代表总资产周转率；
r15代表净资产收益率；
r16代表销售毛利率；
r17代表现金流动比率。
我们需要对这17个变量进行抽取，抽取出最能代表
总体的因素。
（一）相关性分析原理
在概率论中，定义两个随机变量X和Y的相关系数为
（2.1）
它具有如下性质
（1）
（2）若=1，则P（Y=aX+b）=1，其中a，b均为常数，
且a0。
可见，相关系数描述的是变量间的线性统计关系。
当>0时，称X与Y为正相关；当<0时，称X与Y为负相关；
当||=1时，X与Y有完全的线性统计关系；当||变小时，线
性关系的显著性不断降低；=0时，则完全不相关。
实际工作中，相关系数可以通过样本来估计。设（xi，
yi）（i=1，...，n）是变量X和Y的*容x- 量为x- n的样
本观察值，推断总体的相关系数为
r=
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其中，。这个相关系数公式适合于数值型变量，可见，
对于由数值构成的财务比率数据和股票价格数据来说这个
模型是合适的。
（二）样本选取
数据来自搜狐股票数据网，我们以上市房地产公司财
务报表数据作为样本，考虑到样本的可靠行，我们剔除ST
股，最终选取30家房地产公司2011年财务报表作为样本。
由于在财务报表报出以后很长的一段时间内财务报
表的影响都会存在，这个影响一般会持续到6月31日后1
到2个月后的中期报表报出日，所以我们将2012年2月1
日到2012年7月31日股票价格的平均值作为考察对象。
截取一部分样本如下（表1）
（三）样本分析结果
使用SPSS软件对17种财务指标进行相关性分析，分
析结果如下（表2）
可以发现，在0.05的显著水平下每股收益、每股净
资产、每股资本公积、每股未分配利润金、市盈率、市净率
符合显著性水平的要求，相关系数分别为股收益0.712、每
股净资产0.63、每股资本公积0.637、每股未分配利润0.67
市盈率0.74、市净率0.701.
我们选取具有较为显著相关性的六个指标对股票价
格进行回归分析，验证这六个指标对股票价格的预测是否具
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有线性关系（表3）。
显著性小于0.05拒绝原假设认为该回归方程是显著
的，对每股收益、每股净资产、每股资本公积、每股未分配
利润金、市盈率、市净率进行共线性检验，结果如下（表4）。
发现常量、每股净资产、每股资本公积、每股未分配
利润有较高的共线性。所以应当采用逐步回归的方法得出如
下结果（表5）。
由于显著性小于0.05拒绝原假设认为该系数是显著
的，所以回归方程为 y=0.2市盈率+0.376每股净资产+0.187
市净率+8.166。
（四）样本分析结果分析
从回归分析结果可以发现，市盈率、每股净资产、市
净率对于股票价格有比较明显的影响。说明财务指标数据的
确对股票价格的高低有影响并且这个影响是有一定的线性
关系的，从这三个系数中我们也能够发现投资者对市盈率、
每股净资产、市净率普遍关注，这可能是因为这三个指标反
映了股票的投资质量：他们是股票市场价值、股息红利分配
以及公司实际的净资产之间的比率关系，这也是投资者投资
股票市场时的着眼点，所以这个结果理论上也是正确的。
三、结束语
股票市场价格波动尽管看起来好像没有什么章法，但
实际上，在长期的运作过程中，股票市场作为一个整体，有
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2其身一定的价格运动规律。会计信息不是明明白白告诉你
某个结论，而是要求你自主地进行分析判断，从人所未见中
找到有用的信息。投资者通过对股市信息反应的反复观察，
一般可以摸透股市价格波动的大致规律，了解股市的有效程
度。
（作者单位：北京物资学院）