股票的预期收益率

范文一:股票收益率

股票收益率

什么是股票收益率

股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐,是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息,相对收益就是股票收益率。

股票收益率的计算公式

收益额 股票收益率=原始投资额

其中:收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款) 当股票未出卖时,收益额即为股利。

衡量股票投资收益水平的指标主要有股利收益率、持有期收益率和拆股后持有期收益率等。

1.股利收益率

股利收益率,又称获利率,是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率。

该收益率可用于计算已得的股利收益率,也可用于预测未来可能

的股利收益率。

2.股票持有期收益率

持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入与买卖差价之和与股票买入价的比率。

股票没有到期日,投资者持有股票的时间短则几天,长则数年,持有期收益率就是反映投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重。持有期收益率是投资者最关心的指标,但如果要将它与债券收益率、银行利率等其他金融资产的收益率作比较,须注意时间的可比性,即要将持有期收益率转化为年率。

3.股票持有期回收率

持有期回收率是指投资者持有股票期间的现金股利收入与股票卖出价之和与股票买入价的比率。该指标主要反映投资回收情况,如果投资者买入股票后股价下跌或是操作不当,均有可能出现股票卖出价低于买入价,甚至出现持有期收益率为负值的情况,此时,持有期回收率可作为持有期收益率的补充指标,计算投资本金的回收比率。

4.拆股后的持有期收益率

投资者在买入股票后,在该股份公司发放股票股利或进行股票分割(即拆股)的情况下,股票的市场的市场价格和投资者持股数量都会发生变化。因此,有必要在拆股后对股票价格和股票数量作相应调整,

以计算拆股后的持有期收益率。

股票收益率的分类

股票收益率主要有本期收益率、持有期收益率两种。

(1)本期收益率,是指股份公司上年派发的现金股利与本期股票价格的比率,反映了以现行价格购买股票的预期收益情况。

年现金股利 本期收益率=本期股票价格

式中,年现金股利是指上年发放的每股股利;本期股票价格是指该股票当日证券市场收盘价。

(2)持有期收益率,是指投资者买入股票持有一定时期后又将其卖出,在投资者持有该股票期间的收益率,反映了股东持有股票期间的实际收益情况。

①如投资者持有股票的时间不超过1年,不考虑复利计息问题,其持有期收益率可按如下公式计算:

持有期收益率=(股票出售价减买入价)+持有期间分得的现金股利,再除以股票买入价

持有期收益率 持有期年均收益率=持有年限

股票实际持有天数 持有年限=

360

例题:

股票收益是指收益占投资的比例,一般以百分比表示。其计算公式为:

收益率=(股息+卖出价格-买进价格)/买进价格×100%

比如一位获得收入收益的投资者,花8000元买进1000股某公司股票,一年中分得股息800元(每股0.8元),则:

收益率=(800+0-0)/8000×100%=10% 又如一位获得资本得利的投资者,一年中经过多过进,卖出,买进共30000元,卖出共45000元,则:

收益率=(0+45000-30000)/30000×100%=50%

如某位投资者系收入收益与资本得利兼得者,他花6000元买进某公司股票1000股,一年内分得股息400元(每股0.4元),一年后以每股8.5元卖出,共卖得8500元,则:收益率=(400+8500-6000)/6000×100%=48%

任何一项投资,投资者最为关心的就是收益率,收益率越高获利越多,收益率越低获利越少。投资者正是通过收益率的对比,来选择最有利的投资方式的。

范文二:股票收益率的分形分布

20 0 3年 1 月 2

郧 阳 师 范 高 等 专科 学 校 学 报

J u n lo   n a g Te c e s C l g   o r a f Yu y n   a h r   ol e   e

第 2 3卷 第 6 期

De . 2 c 003   V oI   NO.   _23 6

股 票 收 益 率 的 分 形 分 布

王 玉 玲 , 晓 东  蔡

( 感 学 院 ,湖 北  孝 感 孝 420 ) 3 1 0

[ 摘  要 ] 分 形 角度 来研 究 了股 票 收 益 率 的 分 布 。 通 过 实 证 说 明 了 分 形 分 布 能 更 好 的 描 述 股 票 收 益 率  从

的 实 际特 征 。 而 给 进 一 步 研 究 金 融 问题 提 供 了 新 思 路 。 从

[ 键 词] 票收 益 ; 尾 ; 形分 布 ; / 关 股 肥 分 R S分 析 法  [ 图 分 类 号 ] 7  中 F1 [ 献标识 码 ]   文 A [ 章 编 号 ] o 8 6 7 (0 3 o 一 o o 一 o   文 1o— o2 20 )6 12 2 分 形分 布 有 四个 参 数 :  a 、 y。 其 中 a是 稳 定 性 指

引言

数 或 特 征 指 数 。 志 着 分 布 的 峰 度 及 尾 部 的 厚 性 a∈ [ . 标 o  2 当 a 2时 . 定 分 布 即 为 正 态 分 布 ; 1 a 2时 . ]. 一 稳 当 ≤ < 方  差 不 确 定 或 者 无 限 ; 0< a l时 。 存 在 稳 定 的 均 值 。   当 ≤ 不 a 在 这 一 范 围很 少 出 现 ; 1 a< 2时 。 在 稳 定 的 均 值 。 当 ≤ 存

这 一 范 围 中 的 非 整 数 a 应 于 分 形 布 朗 运 动 . 有 长 期 相  对 具 关 性 和 统 计 自相 似 性 的 特 点 . 它 们 是 分 形 的 .a是 时 间  即 序 列 概 率 空 间 的 分 形 维 , 且 a= 1' . 是 Hu s 指 数  并 / H H rl

股 票 收 益 率 波 动 是 一 个 随 机 过 程 , 他 们 的 分 布 及 统  对

计 特 征 描 述 是 金 融 经 济 学 中 的 一 个 非 常 重 要 的 问 题 _ 。 在    ] 金 融 风 险 管 理 中 , 资 组 合 中 都 必 须 知 道 收 益 率 的 分 布 特  投 征 _ 。传 统 的 经 济 学 认 为 , 益 率 服 从 正 态 分 布 。在 这 一  2   收

基 础 上 , 生 了 许 多 经 典 金 融 理 论 及 模 型 , 括 资 本 资 产 定  诞 包 价 模 型 ( APr 和无 套 利 定 价 模 型 ( PT 。然 而 . C ,) A ) 只有 在 收  益 率 的 考 察 时 间 标 度 区 间 比 较 大 时 。 态 分 布 的 假 设 才 能  正

Hu s 在 研 究 水 库 控 制 问 题 时 。 现 来 自 降 雨 等 的 水  rl 发

流 人 量 没 有 呈 现 像 以 前 的 学 者 所 假 定 遵 循 纯 粹 随 机 游 走  过 程 , 是 遵 循 一 个 有 偏 的 随 机 游 走 过 程 , 分 形 布 朗 运  而 即 动 。 在 一 般 称

为 分 维 时 间 序 列  。 Hu s 后 来 发 现 许 多  现 rl 自然 现 象 也 遵 循 同 样 的 规 律 。 有 偏 的 随 机 游 走 意 味 着 在

成 立 。 当时 间 区 间 很 小 时 。 益 率 的 分 布 密 度 函 数 在 尾 部  收

呈 肥 尾 分 布 特 征  。对 这 类 问 题 往 往 很 难 用 正 态 分 布 去 描  ]

述。 即使 这 样 做 效 果 往 往 也 很 差 。 国 内 外 许 多 工 作 者 都 对  这 一 现 象 进 行 了 深 人 研 究 . 现 股 票 收 益 率 并 不 是 传 统 的  发 正 态 分 布 。 是 具 有 明 显 的 非 线 性 特 征 — — 分 形 分 布  。 而

观 测 变 量 之 间 有 “ 忆 ” 一 个 时 期 的 事 件 会 影 响 以 后 的 事  记 .

件 。15 9 1年 . rt 出 了 分 析 有 偏 的 随 机 游 走 过 程 的 时  Hu s 提 间 序 列 方 法 — — R/ ( s ae   n e An l s ) 析 方 法 。 S Re c ld Ra g   ay i 分 s

表 示 观 测 量 之 间 的 函 数 为 C( )一 2 £   ”一 1 C 为相 关 性 度  .

二 、 形 分 布 (r ca dsrb t n  分 fa tl i iui )   t o

中 心 极 限 定 理 是 现 代 统 计 学 的 基 本 定 理 。 表 明 具 有  它

有 限均值 和 方 差 的 随 机 变 量 之 和服 从 近 似 正 态 分 布 . 然

而 。 雷 托 ( a eo 发 现 对 9 % 的 人 口 而 言 , 收 入 是 服  帕 P rt ) 7 其 从 正 态 分 布 的 。 其 余 的 3 人 口 的 收 入 分 布 的 尾 部 比 预  但   期 的 要 厚 得 多 。这 说 明 存 在 中 心 极 限 定 理 并 不 适 用 的 分  布 。 Ke d l( 9 3 通 过 观 察 英 国 股 票 价 格 的 周 变 动 数 据  n al 1 5 )

量 . 为 Hu s 指 数 。 有 三 种 不 同类 型 :H — l 2时 . H rt H / 此

序 列 是 标 准 随 机 游 走 的 。 乏 长 期 统 计 相 关 性 . ()一 o ; 缺 C£

当 o< H < 1 2时 . 种 类 型 的 序 列 具 有 反 持 久 性 . 过  / ' 这 即 去 的增 量 与 现 在 的增 量 呈 负 相关 关 系 ; l 当  2< H < 1   时 . 间 序 列 具 有 持 久 性 , 过 去 的 增 量 与 现 在 的 增 量 呈  时 即 正 相关 关 系 。持久 序列 是有偏 随 机游 走 或分形 布 朗运 动 .   其 偏 离 程 度 取 决 于 H 大 于 1 2的 程 度 。H — /   2时 . 率  概 分 布 是 正 态 分 布 。 H ≠ 1 2时 . 率 分 布 不 是 正 态 分 布 . 当 / 概   当 1 2< H < 1时 。 间 序 列 是 分 形 。 / 时   卢∈ [ 1 1 当 卢一 0时 . 布 是 对 称 的 ; 一 . ]. 分 卢一十 1时 .   分 布 是 右 厚 尾 的 . 卢

逐 步 逼 近 + 1右 偏 斜 程 度 增 加 . 随 当

发 现 : 价 的 变 动 只 是 近 似 的 服 从 正 态 分 布 。 实 上 . 多  股 事 大 数 价 格 的 变 化 存 在 很 明 显 的 尖 峰 现 象 . 就 是 说 . 对 正  也 相 态 分 布 而 言 。 均 值 附 近 的 数 据 点 特 别 多 , 时 取 极 端 值  在 同 ( 大 或 过 小 的 数 据 点 ) 数 据 点 也 特 别 多 。 但 K n al 过 的 ed l

忽视 了他 的实 证 结 果 。 统 计 分 析 中将 这 些 “ 常 值 ” 在 异 去  掉 。 Ma d l r t 1 6 ) 为 这 样 做 是 不 可 取 的 。 因 为 “ n eb o ( 9 3 认 异  常 值 ” 出 现 并 不 是 一 种 偶 然 现 象 . 峰 与 肥 尾 几 乎 为 所  的 尖

有 股 票 收 益 率 数 据 所 共 有 . 说 明 “ 常 值 ” 身 反 映 了 股  这 异 本

票 价 格 的 生 成 机 制 不 同 于 以 上 所 述 正 态 模 型 。 Ma d l n e—

< 0时 。 形 正 好 相 反 ; 是 均 值 的 位 置 参 数 : 情   y是 可 能 调

整 的标 度 参数 。

b o 对 包 含这 些 “ 常 值 ” 经 验 数 据 集 进 行 了研 究 . 出 rt 异 的 提

分 形 ( 定 Pa eo) 布 模 型  。 稳 rt 分   分 形 分 布 的 特 征 函 数 为

f 一 y f   1 i t , )tn cr) 。≠ 1 遗   tf( 十 s( f )a (a/ 2   /

当 口一 2  一 0 y— l 一 1. 入 ( ) 即 得 正 态 分  、 、 、   代 1式

布 的特 征 函数 . 正态 分布 是 分形 分 布的特 殊 情况 。 即

J h . . ln在 2 0 o n P No a 0 2年 1 2月 给 出 了 对 给 出 大 样 本  数 据 进 行 处 理 的 程 序 . 以 通 过 程 序 拟 合 以 上 四 个 参 数  可 a 卢 占 y并 可 以 计 算 出 分 形 分 布 的 概 率 密 度 函 数 ( DF 和  、、、 P ) 累 积 概 率 函 数 ( DF 。 C )

。一 l 1 ¨  、

l  一1 o g   I

.  , 、

y ,{( + i(/ , ) . 1 s£    l 嚷

[ 稿 日期 J o 3 i  0   收 2o 一 0 9 [ 者 简 O ]E玉 玲 ( 9 8 ) 女 . 北 广 水 人 . 感 学 院 数 学 系 助 教 . 汉 理 工 大 学 数 学 系 硕 士 研 究 生 . 要 A 事 应  作 r2 . 17 一 . 湖 孝 武 主 , k

用 概 率 统 计 与 金 融 数 学研 究 。

Y Y SZX B

l     2 O

王 玉 玲 . 晓 东 : 股 票 收 益 率 的 分 形 分 布  蔡

三 、 证 说 明  实

取 l9 9 9年 1月 4 日到 2 0 0 2年 6月 3 日的 上 证 指 数  0 及 l9 9 9年 1月 4 日到 2 0 0 2年 l 2月 3 日深 证 指 数

每 日 1   收 盘 价 的 数 据 进 行 研 究 。 股 票 收 益 率 R,一 ( ,   j ,一 P )P , 中 P 一 / 一 其  为 t时 期 的 股 价 指 数 .P  为 前 一 期  , 的股价 指数 。   上 证指 数 及深 证指 数 的描 述性统 计 量见 下表 l :

证 在 显 著 性 水 平 a一 0 0 、 5时 , 一 8 0. 定 分 布 的 D 检    3 稳 验值 为 0007而 正态 分 布 的 D 、 3  .  检 验 值 为 0 1 5 j 查 得  、 0  . D  检 验 值 为 0 0 7 2 因 为 0 0 0 7 2 、 4   < O 1 5 5  .4  . 、 3  < O 0 72 . 0  . 故 稳 定 分 布 比 正 态 分 布 更 接 近 于 真 实 值 . 样 深 证 指 数 也  同 表 明稳 定分 布 比正态 分 布拟 合得 更 好 。   表 l 上 证指 数及 深 证指 数 的描 述性统 计量    股票 名称 均 值  方 差  偏 度  峰 度

利 用 JhLP N ln的 程 序 计 算 出 稳 定 分 布 及 正 态 分  o r 、 oa   布 的 四 个 参 数 以及 稳 定 分 布 和正 态 分 布 概 率 密 度 函 数 P F D

和 累 积 密 度 函 数 CD F值 . 行  进 检 验 。具 体 数 据 见 表 2  : 由 表 中 数 据 可 以 看 出 , 显 著 性 水 平 a一 0 0 在 . 5时 , 上

上 证 指 数 0 0 4 7 l 6 3 50 6 2 2 8 9 l 7 7 96 2 6 l 、 6     、 7    . 8   2   9  、 2   4   8  深 证 指 数 0 0 9 4 1 7 l 70 7 7 6 2 0 l 6 9 78 2 6 7 . 0     . 5     . 9   8   9  、 3   2   9

表 2 参 数及 D    检 验 值

四 、 结  总

l分形 分 布具有 较正 态 分 布更 厚 的尾 部 . 征 指 数 a 、 特   决定 了分形 分布 的尾 部 厚 度 . a越 小 , 形 分 布 的 尾 部 越  分 厚 。同 时 . 正 态 分布 中 . 始终 等 于 2 而在 分 形分 布 中 , 在 a ,   a却 可 以 在 l和 2之 间 取 值 , 是 二 者 的根 本 区 别 。 这 a的 分  形 维 性 质 能 充 分 反 映 市 场 本 身 的特 性 。   2 偏 斜 参 数 口看 , 票 收 益 率 分 布 右 偏 . 现 右 厚 肥  、 股 呈 特 征 . 国 股 票 市 场 具 有 较 大 的 波 动 性 , 种 波 动 性 可 以  中 这 通 过 “ 尾 ” “ 峰 ” 表 征 . 体 表 现 在 具 有 较 小 的 稳 定  肥 及 尖 来 具 分 布 的特 征指 数 以及较 大 的尺度 参数 。

认 为 . r 指数越 趋 向于 0 5其所 对应 的风 险就 越 大 . Hus t ., 越

趋 向 于 1 所 对 应 的风 险 就 越 小 . 而 给 我 们 提 供 了 新 的 度  . 从

量风 险 的指标 . 而 使我

们 对于 股票 风险 有 了新 的认识 。 从

6 金 融 衍 生 产 品 是 根 据 原 生 金 融 资 产 和 未 来 的 预 测 价  、

格 来 定 价 的 . 此 对 股 票 收 益 分 布 函 数 的 研 究 具 有 重 要 的  因 意 义 . 文 研 究 说 明 . 形 分 布 比正 态 分 布 能 更 准 确 地 刻 画  本 分 收 益 分 布 , 为 金 融 衍 生 产 品 的定 价 提 供 了 一 个 新 的 思 路 。 这

7股票 收 益的 分形 分 布 为 现代 资 产组 合 理 论 提 供 了 、   崭 新 的 思 路 . 统 的 资 本 资 产 定 价 模 型 ( AP ) 无 套 利  传 C M 和

定 价 模 型 ( T) 经 值 得 怀 疑 。 如 何 从 分 形 的 角 度 讨 论  AP 已

投 资 组 合 是 目前 研 究 的前 沿 问 题 。

3 人 们 以 非 线 性 方 式 对 信 息 作 出 反 映 . 场 遵 循 有 偏  、 市

的 随 机 游 走 . 时 间 序 列 是 分 形 。 利 用 R S分 析 方 法 . 即 / 可  以 确 定 信 息 的 两 个 重 要 方 面 . rt 数 和 平 均 的 周 期 长  Hu s 指 度 。 且 随 机 游 走 的偏 离 程 度 取 决 于 Hu s 指 数 。 rt   4 股 票 收 益 率 不 能 用 正 态 分 布 来 进 行 解 释 。 在 我 们  、 研 究 的 股 票 中 . 有 股 票 的 日收 益 率 都 不 服 从 正 态 分 布 . 所   而更 多 的股 票服 从 分形分 布 。   5 分 形 分 布 有 助 于 我 们 进 一 步 加 深 对 股 票 风 险 的 认  、 识 。 在 经 典 的 有 效 市 场 理 论 ( M H) 。 收 益 率 被 认 为 服  E 下

[ 考 文献 ] 参

[ ] J K OZ OW S   n   P GORS . As mme r   a  1 T. .   UB KIa d K. OD KI y ti L — c p a eLa   n   d l g F n n il t [ ] M a h ma i la d lc   wsa d Mo ei   i a ca Daa J . t e t a  n   n   c

Compu e   o e i g 4, 00 t r M d ln .3 1 3— 1 】 2 01 O1 , 0 .

[ ] 美 ] 普 ・K ・班 塞 尔 . Va 度 量 市 场 风 险 f 2[ 维 用 r M  [ ] 塔  意 皮

特 罗 潘 译 . 京 : 械 工 业 出 版 社 ,0 1 北 机 2 0.   [ ] 龙 炳 . 国 股 票 市 场 股 票 收 益 率 稳 态 特 性 的 实 证 研 究 r   3徐 中  . J

金 融 研 究 , 0 , 6) 2 01 ( .

从 正 态 分 布 . 收 益 率 偏 离 均 值 的 程 度 即方 差 来 度 量 收 益  用

率 的 风 险 . 而 正 如 我 们 前 面 分 析 中 所 指 出 的 . 票 收 益  然 股 率 分 布 并 不 是 服 从 正 态 分 布 . 是 服 从 分 形 分 布 。 分 形 分  而 布 的 特 征

指 数 a l 2这 一 区 间 时 . 差 是 无 限 的 . 是  在 到 方 正 股 票 收 益 率 有 时 大 幅 度 的 不 连 续 波 动 导 致 了 方 差 的 无 限  大 。 这 时 应 该 用 Hu s 指 数 来 度 量 风 险 的 大 小  分 形 理 论  rt

E] 春峰. 融市场 风险管理 [ ]天 津 : 津 大学 出版 社 .0 1 4王 金 M . 天 2 0.

1 9 O  1 1 1.

r ]B. an ebr   n  H .M .Tayo .   h   iti to     t c   5 M d l ota d lr On t e d srbu in ofso k

piedf rn eJ . e. s 1 6 . O  1 6 . r  i ee c [] Op rRe.  7 1 5  0 2  c f 9 7 [ ] 建 强 , 福 新 . 国 股 市 收 益 率 分 布 函 数 研 究 J . 国 管 理  6封 王 中 ]中

科学 .03 () 20 ,1.

【 校: 编 沈  贤 】

Fr t l D i t i ac a   s r buton    t c   e ur   i of S o k R t ns

W A N ( Y u— lng. CA I   i  Xi o— d a ong   ( p rme   fM a h ma is De a t nt   t e tc ,Xio a   ie st o a g n Un v r iy。Xio a   3 1 0,Chn ) a g n4 2 0 ia

A bs r c t a t: Thi  p r sude   he d srbu in ofsoc  et r s i fa t lt or s pa e   t is t   it i to     t k r u n  n r ca  he y. The r s t     e on tatv   e e c   lo   e uls ofd m s r i e r s ar h as   s ow  r c a  s rbu i   a   e c ie t   e   h r c e    h   t c   e u s  g h fa t ldit i ton c n d s rb  he ralc a a t rofr e s o k r t nl . husa m e m e ho   bou  ia ilr s r h i  r s—     w  t d a tfn nca e e c  s p e   a

e e   nt d.

Ke   y wor :so k r t r s;f tt i;fa tlds rb t n ; S a ay i  to   ds t c   eu n a al rc a  iti u i o R/   n lssme h d

Y Y SZX B

l     03

范文三:预期收益率

期望收益率(expected yield)

什么是预期收益率?

预期收益率也称为期望收益率,是指如果没有意外事件发生时根据已知信息所预测能得到的收益率。

预期收益率的计算

在衡量市场风险和收益模型中,使用最久,也是至今大多数公司采用的是资本资产定价模型(CAPM),其假设是尽管分散投资对降低公司的特有风险有好处,但大部分投资者仍然将他们的资产集中在有限的几项资产上。

比较流行的还有后来兴起的套利定价模型(APM),它的假设是投资者会利用套利的机会获利,既如果两个投资组合面临同样的风险但提供不同的预期收益率,投资者会选择拥有较高预期收益率的投资组合,并不会调整收益至均衡。

我们主要以资本资产定价模型为基础,结合套利定价模型来计算。

首先一个概念是β值。它表明一项投资的风险程度:

资产i的β值=资产i与市场投资组合的协方差/市场投资组合的方差

市场投资组合与其自身的协方差就是市场投资组合的方差,因此市场投资组合的β值永远等于1,风险大于平均资产的投资β值大于1,反之小于1,无风险投资β值等于0。

需要说明的是,在投资组合中,可能会有个别资产的收益率小于0,这说明,这项资产的投资回报率会小于无风险利率。一般来讲,要避免这样的投资项目,除非你已经很好到做到分散化。

下面一个问题是单个资产的收益率:

一项资产的预期收益率与其β值线形相关:

资产i的预期收益率

E(Ri)=Rf+βi[E(Rm)-Rf]

其中: Rf: 无风险收益率

E(Rm):市场投资组合的预期收益率

βi: 投资i的β值。

E(Rm)-Rf为投资组合的风险溢酬。

整个投资组合的β值是投资组合中各资产β值的加权平均数,在不存在套利的情况下,资产收益率。

对于多要素的情况:

E(R)=Rf+∑βi[E(Ri)-Rf]

其中,E(Ri): 要素i的β值为1而其它要素的β均为0的投资组合的预期收益率。

首先确定一个可接受的收益率,即风险溢酬。风险溢酬衡量了一个投资者将其资产从无风险投资转移到一个平均的风险投资时所需要的额外收益。风险溢酬是你投资组合的预期收益率减去无风险投资的收益率的差额。这个数字一般情况下要大于1才有意义,否则说明你的投资组合选择是有问题的。

风险越高,所期望的风险溢酬就应该越大。

对于无风险收益率,一般是以政府长期债券的年利率为基础的。在美国等发达市场,有完善的股票市场作为参考依据。就目前我国的情况,从股票市场尚难得出一个合适的结论,结合国民生产总值的增长率来估计风险溢酬未尝不是一个好的选择。

范文四:预期收益率,实际收益率

实际收益率,预期收益率

如今,提起银行理财产品,许多人或多或少都接触过或者购买过,但调查发现,超过七成被调查者购买理财产品时普遍存在“闷头买产品,不关注合同”的的现象。 比如收益率,投资者常常是从理财产品说明书找出一个数字。但实际上,这个数字未必是您的最终受益收益。理财产品说明书中的收益率通常是指预期收益率或者最高预期收益率,而不是实际收益率。由于资本市场的变化,到期时,实际回报往往会低于预期,甚至出现负收益。因此,你可以最好选择自己比较了解的投资市场,自行判断预期收益率实现可靠性。

还有,说明书中常常是预期年化收益率,而非投资期限内的预期收益率。计算收益时将年化收益除以365天再乘以实际投资天数,并不是直接将自己的投资额度乘以年化收益率。这在银行理财产品的合同书上都明确标明。对于同样标明年化收益率为5%,但是45天期限和180天期限产品,前者预计只能得到0.62% 的回报,而后者却能达到2.47%的预期收益率。

在理财产品说明书中,也会标明产品的最终收益为产品投资收益扣除相关费用,相关费用则包含申购费用、托管费、银行管理费等。业内人士提示,这些相关费用都是投资者在阅读产品说明书时需要关注的内容。

除此之外,理财产品说明中还涉及有到期日、到账日和费用。到期日意味着产品到期、停止运行,而银行要在“到账日”才会将本金和投资所得返还给投资者账户,这中间会有时滞。而资金到账日是指产品到期日或提前终止后到资金打回到投资者个人账户之间的时间,这段时间内资金不计息。

市场风格多变幻 稳健理财是上策

股市风云变幻风险重重,两会期间,市场风格转换让许多股民措手不及,摸不着底,获利者惊喜,亏损者叹气。可见个人财富的命运往往被种种不能掌控的因素所左右,所以,通过一些更加合法而又稳定盈利的方法来保全自己的资产、管理好自己的财富才是真正的上策。在此向您推荐泰和盛基金预购产品,稳定的收益让您天天惊喜。 泰和盛财务托管业务经3年时间的快速发展,已得市场的认可,并且公司已获得证券业协会颁发的私募牌照。经过成熟的产品设计及系统开发,目前在原有基础上推出基金预购系统,推出基金预购系统,为投资基金的客户带来全新的一款基金产品,门槛低,收益有保障,几乎零风险。

范文五:假设某不付红利股票价格遵循几何布朗运动,其预期年收益率为,年

假设某不付红利股票价格遵循几何布朗运动,其预期年收益率为,年波动率为,该股票当天收盘价为元,求第二天收盘时的预期价格;第二天收盘时股价的标准差;在置信度为

的情况下,该股票第二天收盘时的价格范围。

变量1和 22遵循普通布朗运动,漂移率分别为1和2,方差率分别为12和2。请问在下列两种情况下,12分别遵循什么样的过程?

1和1和在任何短时间间隔中在任何短时间间隔中2的变动都不相关;变动的相关系数为

。2

假设变量和分别服从如下随机过程





试求所满足的随机过程。



假设不支付股利股票的漂移率为,波动率为。一家金融机构刚刚宣布其将交易这样一种衍生产品,该产品在时刻的美元收益等于

1ln0试描述这一衍生产品的预期收益;请计算该衍生产品在时刻的理论价格;试证明其符合

偏微分方程。

试证明当标的资产支付连续复利红利率为的红利时,相应的偏微分方程形式为

12222

2

请在充分理解证明期权定价公式推导的基础上完成以下练习:1;证明在风险中性世界中,欧式看涨期权被执行的概率是2;,

一只或有现金期权满足:若到期时标的资产价格大于执行价格则回报

反之则没有回报,试为该或有现金期权定价。

假设是在时刻支付的零息票债券按连续复利计息的到期收益率。遵循如下过程

其中、和是正常数,

假设一种衍生产品在时刻支付0是维纳过程。请写出债券价格遵循的过程。

,其中是时刻标的股票的价格,表示次方。

,若股票价格服从几何布朗运动,则在

其中表示股票价格,仅是和请通过代入时刻该衍生产品的价格形式为,,

所满足的常微分方程;的函数。

偏微分方程,推导

,的微分方程的边界条件是什么?

试证明:20.5,exp11。其中是无风险

利率,是股价对数的波动率。

范文六:预期收益率高就给力?

某些银行理财产品,如结构性产品、投资于股票、基金的理财产品,由于标的市场或挂钩标的市场行情很可能与银行预测不一致,故理财产品的预期收益率与到期收益率有一定差别,甚至差别很大。

买银行理财产品时,选择标准是什么?一些投资者或媒体,根据产品的最高预期收益率和期限结构简单比较后,草率得出孰优孰劣的结论。从专业角度分析,笔者认为这样的做法有失偏颇。

预期收益率准不准

预期收益率是发行银行在发行银行理财产品之初,对银行理财产品最终收益率的预期值。银行是怎样预测理财产品收益率的预期值的呢?

对于投资比较保守的银行理财产品,如投资于信托贷款、债券的理财产品,银行主要是以信托贷款合同条款、债券的票面利率等基本确定的要素为基础测算,其预测效果也比较准确,故这类理财产品的预期收益率与到期收益率差别并不大,对投资者的指导意义较强。

而对于投资比较激进的银行理财产品,如结构性产品、投资于股票、基金的理财产品,银行主要是靠历史行情数据和自身对行情的预测测算预期收益率,由于标的市场或挂钩标的市场行情很可能与银行预测不一致,故理财产品的预期收益率与到期收益率有一定差别,甚至差别很大。

目前银行和投资者运用最多的最高预期收益率(预期收益率区间之上限),与到期收益率差别也就更大。如华夏银行近期到期的华夏理财―慧盈22号” A股挂钩自动赎回型理财产品B款产品,预期收益率(年化)为6.9975%,而实际到期收益率(年化)为0。

此外,部分银行为了销售顺畅,在发行投资较激进的理财产品时,故意只公布最高预期收益率,或是在产品的销售过程中,只突出最高预期收益率,给投资者造成该产品到期就能达到这个收益率的错觉。投资者需对此引起警惕。

因此,预期收益率只是银行对理财产品收益的估值,其准确度不仅与银行的专业性和对市场的研究能力有关,而且与银行的社会责任感有关,其并不代表银行理财产品的到期收益率。并且,预期收益率只能说明未来的可能收益有多少,而不能说明投资者要承担多少风险,因此,只能作为评判银行理财产品好坏的一个标准,而不能成为其唯一标准。对于结构性理财产品来讲,这甚至不能成为最重要的标准。

不能放过的关键因素

既然预期收益率不等同于到期收益率,那影响结构性产品最终收益的关键因素有哪些?除了预期收益率,理财产品的挂钩标的及收益结构在结构性理财产品众要素中是至关重要的,这是整个理财产品的核心,也是直接决定整个理财产品最终收益的关键因素。

当然,无论是挂钩标的走势预测,还是收益结构合理性测评,都比较专业,一般投资者很难在专业层面有深入、细致的分析,但这并不妨碍投资者对结构性理财产品的这两个要素做出基本判定。

首先,产品的历史表现虽然并不能作为对未来盈利的保证,但是如果一家银行以往发行的同类型产品的到期收益情况均良好并且稳定,那么至少说明这家银行对标的市场的研判能力是稳定的,其设计产品的能力也是稳定的,在市场没有发生巨大波动的前提下,投资者可以谨慎参考产品的预期收益率。

具体来说,可以通过查找历史数据分析或通过参考各类目前市场上第三方研究机构的研究报告及相关文章,了解各家银行的发行结构性理财产品的综合能力并选择结构性理财产品的发行银行。根据对2010年到期的结构性理财产品的统计,外资银行中的渣打银行、中资银行中的中国银行到期收益水平较高,而外资银行中的渣打银行和中资银行中的中信银行未达最高预期收益产品比例较小。

其次,投资者还应适当仔细分析结构性产品的收益结构,结合挂钩标的历史行情和目前走势做简单分析。虽然投资者的分析可能达不到专业级水准,但也足以拒绝一些银行设计明显失误的产品。如前几年流行的KODA产品,只要投资者仔细分析其收益结构,就不难发现,投资者一旦购买了此类产品,实际上就是卖出了挂钩股票的看跌期权:如果股票价格跌破敲定价格,投资者就必须已约定价格双倍吸纳股票,没有止损机制,而投资者可能得到的收益呢?当挂钩股票小幅上涨(一般为3%-5%) 后,KODA自动提前终止。这个收益结构显然是不合理的,亏损无限,受益有限,理应被投资者“枪毙”。

插排:除了预期收益率,理财产品的挂钩标的及收益结构在结构性理财产品众要素中是至关重要的,这是整个理财产品的核心,也是直接决定整个理财产品最终收益的关键因素。

tips:风险和收益的权衡

结构性理财产品是将募集到的资金分别投资于固定收益证券和金融衍生工具,固定收益证券收益较低,但风险较小,金融衍生工具收益较高,但风险较低。银行在设计理财产品之时,可以通过调节这两部分资金的比例,调节产品的风险和收益。一般来说,低风险产品的收益通常较低,高风险产品的收益一般较高,因为不同投资者的风险偏好不同,他们对某款理财产品的评价也不相同。从这个意义上说,只要银行设计产品时没有重大失误,就不能单纯地说某款结构性产品是好,或是不好,只能说某款产品适合某个投资者或是某款产品不适合某个投资者。投资者应该根据自己的风险偏好选择不同产品,在风险和收益间做出权衡。

范文七:预期收益率的3种算法

作者:蒋兴

大众理财顾问 2008年04期

采用的预期方法的不同,得出的结论不同,最终也会决定人们的投资方向。

投资者在了解一些新理财产品时,经常会看预期收益率,但大多数人可能并不知道它是如何计算出来的。实际上,预期收益率有多种计算方法,各种理财产品未必是采用同一类方法计算的,其相互之间的可比性可能不是很大。

预期收益率,就是在各种不确定性下预测得出的某种资产未来可能实现的收益率,一般是概率和收益率相结合的产物。

目前市场上不少理财产品计算预期收益率时,往往是把历史收益率的数据收集起来,然后计算其简单算术平均值。假设某资金打新股的各年收益率分布如表1所示,则用算术平均法得出的预期收益率就为(30%+5%-10%-20%+10%+5%+20%+25%)/8=9.375%

在投资收益率明显逐年走高的情况下,预期收益率怎么会那么低?往往是因为历史样本较大的缘故。目前很多理财产品就是直接取最近几年的历史样本,作为来年的参考。

历史时间较长,不同时期的经济状况很不均衡,用上述方法会有失公允。下面这种计算预期收益率的方法,是把收集的历史收益率数据按不同的经济状况分类,并计算不同经济状况下收益率里出现的百分比,然后计算各经济状况下的收益率的平均值。如表2所示,收集了100个历史收益率数据,则预期收益率=30%×20%+50%×12%+20%×5%=13%。

如果法国某地区的人们是根据元旦天气来预测来年年景的话,那就很有可能采用这种方法。不过如果未来变数较多,除了参考历史数据外,也有第三种方法来计算预期收益率。在现代常用的经典方法中,常常根据未来几种不同情况发生的可能性来预测收益率。

比如根据股票二级市场走势、监管部门政策取向,以及新股发行量的多少等,得出各种假设情形出现的概率详见表3,则打新股的预期收益率为40%×30%+50%×15%+10%×(-5%)=19%。

同样叫预期收益率,但计算方法却不一样。其结果有可能接近,也有可能大相径庭。当然,也正因为不同的人采用不同的方式计算,市场才能活跃起来。如果所有人预测的结果都一样,也都行动一致,那市场可能反而变得非常糟糕。

范文八:股票收益率的影响因素分析

股票收益率影响因素分析

【摘要】选取沪深300指数为分析对象,对2004年至2009年间的数据进行了实证研究,分析了公司基本面指标与公司股票收益率之间的关联度,并得到如下结论:投资者在评估股票价值的过程中,比较看重的是公司的盈利能力和成长能力,而忽视了现金流量、负债比率等其他因素。

【关键词】股票收益率 影响因素 相关性 多元线性回归

相关文献综述

国内学者关于股票收益影响因素研究的文章很多,主要可以归纳为宏观和微观两个方面:

从宏观方面研究的文章主要分析了我国股票收益率和通货膨胀率等宏观经济指标的相关关系。刚猛和陈金贤(2003)利用实证研究的方法分析了我国股票市场1995年1月至2002年1月间的实际收益率、通货膨胀率和实体经济活动三者

之间的相关关系。从微观方面研究的文章在采用相应的分析模型的基础上,主要分析了微观层面的因素对股票收益率的影响程度。刘志新、黄昌利(2000)采用将单因素模型与多因素模型结合使用的方法,选取沪深两市1995年6月至1999年6月间反映100家上市公司微观层面的相关数据,进行横截面回归分析,得到如下结论:公司规模大小与市盈率变动对公司股票收益率变动的解释能力较为显著,而股票总风险、β值、每股净资产及每股权益对股票收益率变动没有显著的解释作用。

实证研究

指标选取。本文根据现有的对股票收益率变动影响因素的研究成果,结合我国股票市场和上市公司的财务公开情况,考虑到数据的可得性,选取了下述13个指标作为影响股票收益率的可能因素,以进行相关实证分析,选取指标如下:反映市场状况的指标:β(X1)、市盈率(X13)、账面市值比(市净率倒数X11)。反映资产规模的指标(盈利能力):净资产报酬率(X7)、总资产报酬率(X6)、每股收益(X12)。反映资产管理能力指标:存货周转率(X2)、总资产周转率(X3)。偿债能力指标:流动比率(X8)、资产负债比率(X4)。现金流量能力指标:主营业务现金率(X9)、主营业务收入增长率(X10)、净利润增长率(X5)。 研究样本和数据选取。样本选取考虑到样本数据的可取得性,本文选取样本区间为2004年至2009年沪深300的样本股。为保证所选取数据具有较好的可比

性和合理性,并消除异常样本区间对研究结果的影响,本文对所选取的公司样本进行了如下处理:剔除区间内金融类股票(因其资本结构与一般上市公司不同);剔除数据残缺股票确定的样本为269家上市公司股票;本文中股票收益率的确定是以一年时间为间隔,并包含发放的股利。具体计算公式如上图:

实证研究与结果分析

相关性分析。本文对股票收益率与各个影响因素相关性以及2004~2009年各因素间的相关分析,选择应用最广泛的皮尔逊相关系数,即简单相关系数计算,得到结果:股票收益率与账面市值比相关性较大,账面市值比X11与股票收益率在2004~2009年间呈现出明显的负相关性。该数据表明:如果一个公司的股票账面市值较高,则市场对该公司相同账面价值的资产所愿出的价格就较低,从另外一个角度反映为市场对该企业发展前景的预期较为悲观,换而言之,市场对该企业未来盈利能力的预期较低,该公司股票的要求收益率相应处于低位。β值对股票收益率的作用不稳定,且相关关系较弱。

在2005年前,与股票收益率呈现负相关关系,在2006年后出现正相关关系。这与CAPM的“异常”假设符合,也即:股票收益率与β值不一定是正相关关系,并且这种相关性并不是很显著。本文认为造成这种现象的深层次原因在于我国资本市场发展的不健全和基础制度建设的不完善。我国证券市场产生和发展的时间只有二十多年,各项法律规章制度并不完善,市场投资者投资意识和价值观念较

为落后,所以在一定程度上出现了与理论分析相悖的情况,这也从一个角度说明CAPM模型的应用,是以资本市场的有效性为前提。

通过计算各指标的年平均数,发现各指标平均变动如下:2004年至2009年间,我国股票市场的年平均收益率及各指标的平均值变动情况较为显著。其中股票收益率变化尤为剧烈,在2005年以前均为负值,且β系数与账面市值比(绝对值)有增高趋势。存货周转率、总资产周转率及资产负债率则呈逐年递增的趋势。每股收益、流动比率、主营业务现金比率、收益指数及净利润增长率均呈现出逐年上升的态势。由上述统计数据,我们可以看出近年来中国上市公司相关指标的变化:一是上市公司的盈利能力逐年有所提高,负债水平不断升高,资产的周转能力增强,流动能力和收益质量略有下降。可以说中国股市的波动性不断加大,但整体态势比较好。二是每股收益与股票的收益率呈现出显著的正相关性。在价值投资理论框架中,公司的盈利能力始终是股价变动的主要影响因素。三是净利润增长率与股票收益率呈现出明显的正相关性。四是资产负债率、主营业务现金比率的变动与股票收益率的变动呈现出一定程度上的相关性,说明上述两个指标是影响股票收益率变动的重要因素。而且随着年份的增加,它们与股票收益率的相关性逐步增强。五是公司流动比率、收益指数与股票收益率均没有呈现出明显的相关性,说明这两个指标对股票收益率没有显著影响,因此本文在后面的分析模型中剔除这几个影响因素,设定回归模型中的变量为股票收益率、β值、总资产周转率、存货周转率、资产负债率、总资产报酬率、净利润增长率、净资产报酬

率、流动比率、主营业务现金比率、主营业务收入增长率、账面市值比、每股收益、市盈率。

股票收益率与各指标的多元线性回归分析。本文利用强行进入法对所有样本公司股票的年收益率及各遴选指标在2004年至2009年内分别做多元线性回归分析,分析结果如下:2004、2005年度,各指标与X8、X9的多重共线系性不是很强,2006年开始,X8、X9与各指标相关性增强,。重要变量X7(净资产报酬率)与X12(每股收益)之间有明显的多重共线,经过剔除X8、X9、X12后回归发现,除了2005年X7净资产报酬率T值不显著之外,其他年度均非常显著,说明每股收益这个指标与X7之间有很强的共线性。对所显示出的回归结果分析后,得出以下结论:整体来看,每股收益、净资产报酬率、账面市值比、β值对股票收益率变动的影响较为显著。剔除X8、X9、X12之后各回归指标之间不存在多重共线性问题。β系数对股票收益率的影响不稳定,表现为:在2005年前,与股票收益率之间为负相关关系,2006年起为正相关关系。我们知道,β代表系统风险,2006年起股市好转,并且在2007年达到牛市顶峰,2008起股市系统风险加大。而股票收益率与β的关系,正如股票收益率与股市情况的关系,即随股市形势变化而变化。每股收益、存货周转率、总资产周转率、账面市值比、资产负债率等因素对股票收益率变动的影响与各自的假设基本上相符。主营业务现金比率及净利润增长率对股票收益率变动的影响在分析区间内则呈现出不稳定特征。整体来看,账面市值、净资产报酬率、每股收益对于股票收益率影响较大。每股收益对于股票收益

率的影响呈加强状态。从可决系数看,各年度的可决系数在整体上处于较低。这表明本文所选13个指标对股票收益率的解释能力有限,从多元线性回归方程的F检验结果及其显著性水平来看,各多元回归方程的回归效果均比较显著,表明股票收益率与本文所选13个指标之间存在显著的线性相关关系。

结 论

本文通过对所有样本个股的年均股票收益率与筛选指标在2004~2009年内分别进行相关性分析和多元回归分析,得出以下结论:账面市值、每股收益和净资产报酬率是影响股票收益率的主要因素,β在2005和2007年对股票收益率的影响比较显著,并且波动性比较大,表现为其中β值在2005年前与股票收益率呈现负相关关系,2006年以后与股票收益率呈现正相关关系。β系数与股票收益率在2004~2009年的回归结果显示,虽然系数的波动幅度较大,但是平均值为0.615,且T值检验比较显著,表明β系数与股票收益率存在一定的正相关关系,但不能就此说明CAPM的有效性,因为这种相关关系并不是很显著,并且有些年度并不是正相关关系。这种结果只能说明中国股票市场系统风险波动性较大。账面市值比平均系数为-2.475,表明上市公司账面市值比与股票收益率之间存在显著的负相关关系。进一步观察可以发现,其系数的绝对值呈现出逐年上升的态势,即上市公司账面市值比对股票收益率的影响正在逐年增加,说明投资者对该指标的关注度正在提高,因此我们断定它是影响股票收益率非常重要的因素。每股收益在各年逐步回归结果中均表现显著,但整体回归时不是很显著,说明该指标与其他指

标有一定的共线性(尤其是与净资产报酬率),但影响不是很大。通过对这个指标单个回归,发现其各年平均数为0.465,表明其每股收益与股票收益率存在显著的正相关关系。净资产报酬率各年平均数为0.0214,与股票收益率有正相关关系。净利润增长率、总资产周转率对股票收益率有一定影响,但近年来己不明显。

范文九:股票市场全收益率研究

作者简介:李�(1983―),男,中国人民大学经济学院(北京,100872)。研究方向:宏观经济学、金融学。

理论界对我国股市收益率的研究主要集中在分析收益率波动的相关因素和结构基础。荷兰银行与伦敦商学院2005年对17个国家100多年数据的研究表明,股市收益率与国民经济增长速度存在一定的负相关性。[1]徐国祥通过实证检验发现1994―2004年我国宏观经济对滞后一年的股市发展有决定性作用。[2]吴晓求研究了股权分置造成的非流通股东融资偏好逆序的现象。[3](102-129)卢宗辉考察了中国股市大幅波动过程中政府的行为,将政策调控方向按时间划分为四个阶段,指出每一阶段都遵循宽松调控政策下股指上升,紧缩调控政策下股指下降的规律,并且后者对股指的影响要明显大于前者。[4]邹功达认为,我国股市收益率与流通股本结构有关,大小盘股的合力造成了我国与众不同的收益―股本U型关系。[5]

本文认为,中国股市发展中特有的股权分置结构决定了研究股市收益率问题的复杂性。提出用全收益率的标准来衡量中国股市产生的整体收益率,并认为在股权分置及其逐步解决的过程中,研究股市全收益率具有重要的意义,也是讨论股市其它问题的理论基础。

一、股市全收益率研究的基本思想

(一) 研究全收益率的基本假设

1.全收益率用来衡量股市相关者的收益情况,相关者包括三类:一是投资股东,包括境内外社会公众股股东;二是原始股东,包括国家股、境内法人股和外资法人股的股东;三是负责股票发行、承销配股等业务的证券公司和收取交易税费的国家机构。

2.针对市场内资金存在持仓与空仓的两种状态,投资股东收益率表达式的分母中没有包含年初时未进入和年末时已退出市场的短线资金,这样通常会提高投资股东的收益率。

3.针对包括现金、送股、配股等多种红利分配方式,统一表达为下式:

其中x1为每十股所送的现金红利,x2为每十股的送股数,x3为每十股的配股数,P0为分红日的市场价, P3为股票配售价。DD�0为调整前的分红, DD为统一后的分红。

4.在股权分置阶段,投资股东全部视作短期投资者,资本公积金等未分配利润归原始股东所有。股权分置改革完成以后,未分配利润将按持股比例分摊计算到所有股东收益中。

5.年平均市净率大于本年度流通市值与上年流通市值加本年筹资总额之和的比值。

6.在牛市中本年末流通市值大于上年末流通市值与本年筹资总额之和,在熊市中本年末流通市值小于上年末流通市值与本年筹资总额之和。

(二)全收益率表达式

中国证券市场全收益率 = 流通股股东收益率 *已流通股本比例+ 非流通股股东收益率 *未流通股本比例+其他相关者收益率

上式中,投资股东收益率 =(流通市值变化 - 交易手续费、印花税-市场筹资总额 + 公司分红*已流通股本比例)/(上年年末流通市值+本年市场筹资总额)*100%。市场筹资总额包括原始股东收入和一级市场申购获利两部分。

原始股东收益率 = (市场筹资总额-券商承销费用- 对应净资产值+ 公司分红*未流通股本比例)/本年末净资产总值*100% 。非流通股只有在流通后才有资产净值的增值收益,因此原始股东的投入成本统一用本年末的净资产值表示。

其他相关者收益率=(交易手续费、印花税 + 券商承销费用)/ 本年末市价总值

下文推导中,记全收益率=TR,投资股东收益率=IR,原始股东收益率=ER;流通市值=MV,非流通市值=SV,市价总值=TV,交易费用=F,筹资总额=CM,公司利润=D,其中已分配利润=DD,未分配利润=UD,券商承销费率=I;流通股本比例=A,市净率=C,平均股价=P。股权分置改革以前,全收益率可表示为:

股改使投资股东具备了长期持股的基础和愿望,全收益率将修正为:

二、全收益率模型的理论演绎

根据流通股比例的不同,将中国股市分为三个发展阶段:第一阶段从股市创立到股权分置改革前;第二阶段从股权分置改革开始到流通股比例达到50%;第三阶段从流通股比例50%到实现全流通。囿于篇幅,本文只研究不同阶段筹资总额、公司利润和分红政策变化对全收益率的贡献。

第一阶段,提取⑴式中与筹资总额相关的部分建立部分全收益率的表达式:

为了估算筹资比例对全收益率的影响,取多空力量均衡点MV�t=MV��t-1�+CM�t,注意到第一阶段流通股本比例较小,市净率大于2:

再考查公司利润和分红政策对全收益率的影响。出于自身利益最大化的目的,原始股东没有提高分红比例的动机。公司不分红与分红金额为ΔDD�t时相比:

以上讨论反映了中国股市在股改以前的基本特征。首先,中国股市建立的目的是为国企改革服务,原始股东收益率对全收益率的贡献稳定,表现为筹集资金越多,股市的全收益率越大;其次,中国股市的投资者持股比例较为分散且缺乏正确的投资理念指导,股市存在过度投机现象,表现为投资股东收益率波动剧烈,与公司实际经营业绩的关系却不大;最后,上市公司的体制不健全,公司治理结构和股本结构不合理,股市监督机制不完善,表现为上市公司缺乏提高分红比例的动机,因而损害了投资股东的利益,造成股市整体收益的损失。

第二阶段,公司利润对全收益率的影响由⑵式决定,改变分红比例不再影响长期持股的投资股东的收益。取临界点A�t=50%计算市净率,其中P�t 为市场价, P�0为每股净资产:

将A�t=50% 代入⑶式计算新筹资金对全收益率的影响:

上式表明,随着流通股比例持续增加,新筹资金对全收益率的贡献将经历从正到负的转变。拐点处流通股本比例小于50%,具体数值取决于平均股价和每股净资产。

本阶段中,股权分置改革方案的实施会对流通股比例产生冲击。把主要股改方案分为支付现金和支付股权两大类。针对支付现金类股改方案,设原始股东为全部非流通股份上市累计支付的现金总额是Q,占市值总和的比例为q,则(3)式的部分全收益率改写为:

比较股改前后的部分全收益率表达式(5)-(3)得:

与股改前相比,原始股东向投资股东支付现金以获取流通权的方案对全收益率的影响是负的,并且支付现金数额越大,流通股比例越高,这种负面影响也越大。同样可以证明,针对支付股权类股改方案,原始股东向投资股东支付股权以获取流通权的方案对全收益率的影响也是负的,并且发生股权转移的比重越大,这种负面影响也越大。

本阶段的中国股市呈现出一些新的特点:原始股东仍然占据控股地位,但是筹资成本增加,企业融资方式不再一味偏好股权融资,表现为股改方案对全收益率的负面影响,送股或送现金方案会提高原始股东的筹资成本;持股比例较大的投资股东在公司中将享有较多的话语权,从而出现大型机构投资者不断增加的现象;投资股东收益对全收益率的贡献度变大,表现为新筹资金对全收益率的贡献出现反转,并且这种反转在牛市比在熊市更晚发生。

第三阶段,流通股比例大于50%且继续上升,市净率在1倍到2倍之间且趋向于1,原始股东由绝对控股转为相对控股,新筹资金对全收益率的贡献为负。根据⑷式,第三阶段发行新股的必要条件是股市为牛市。实际上,原始股东在本阶段会非常慎重地发行新股,因为除了考虑牛市增发的增值效应外,能否保持自身相对控股权也是影响决策的重要因素。在实现全流通以后,全收益率改写为:

交易税费项消失是因为股东支付的税费比率等于国家获得的税费比率,全收益率将只取决于股价波动率和总资产收益率,所有股东收益率结构趋于一致。当然,从我国具体国情看,上市公司中国有企业的主导地位在相当长时间内仍然不可动摇,这意味着中国股市将长期处在发展的第二阶段。

三、实证检验

下面验证全收益率模型的假设条件和主要推论。实证检验的数据根据中国证监会、上海证交所和1999―2004年中国金融期货统计年鉴整理得到。

(一)假设条件的检验

上表显示在1997―2005年的每一年度市净率均大于本年度流通市值对上年流通市值和本年薪酬资金之和的比值。

从上表看出,在年末股指高于去年的年度即牛市,包括1997、1999、2000和2003年度,有MV�t>MV��t-1�+CM�t,而在2001、2002、2004和2005年度有MV�t<MV��t-1�+CM�t。唯一的例外出现在1998年,主要因为,一是对牛市的界定不同。年末股指变化率仅为-3.97%,大量新筹集资金来自走势向上的前半年。二是亚洲金融危机的影响。部分热钱可能因预期人民币贬值而出逃到国外资本市场寻求套利机会,这会引起流通市值的统计误差。

(二)主要推论的检验

1.股权结构调整:调整越早负面冲击越小。首先计算1999年1月到2006年10月中国股市每月全收益率。

1999―2006年中国股市月度收益率��考察股值变化率、投资股东收益率、原始股东收益率和全收益率的相关系数矩阵,发现股指变化率和原始股东收益率也有微弱的正相关性,说明牛市更有利于发新股,证实了牛市中新筹资金对全收益率贡献的反转效应稍晚发生的结论。

现阶段对全收益率冲击最大的结构性因素来自限售期满后原始股东沽售股票对股指和市场心理的影响,从2002―2005年股市整体走弱情况看,国有股减持预期对市场走势的影响为负,在股指走低损害投资股东收益的同时,原始股东上市条件也变得更加苛刻,原始股东平均月收益率由1999―2001年的1.69%下降到2002―2005年的0.84%。可见股权结构调整对投资股东和原始股东都有负面影响,但是由于现阶段流通股比重较小,股指波动率对全收益率的贡献度只有30%左右,因此结构调整对全收益率的负面冲击相对也较小。

2.投资股东:机构投资者比例提高,投资者操作行为由炒作投机向长期投资转变。从1998年3月到2006年5月,在股改后上市的基金管理公司有11家,占八年中上市的全部57家基金管理公司的19.30%,注册资本15.2亿元,占全部67.6亿元注册资本的22.48%,其中中外合资基金公司有8家,占23家中外合资基金管理公司的34.78%。上述数据表明经营理念成熟的大型机构投资者正在加速进入中国股市。

衡量股市泡沫和交易活跃程度指标分别是市盈率和换手率。比较两波起点和高点较为接近的牛市行情中A股市场的市盈率和换手率,分别计算1999年4月到2001年6月和2005年5月到2006年10月期间的情况。

1999―2001年的牛市的平均市盈率高达50倍,而2005―2006年间只有18倍,整体估值与海外上市的中国企业大体一致;市盈率的波幅1999―2001年为84.04%,而2005―2006年只有46.26%,意味着市场表现越来越取决于盈利增长状况而不是估值倍数的膨胀。平均换手率虽然接近,但是1999―2001年每月换手率的标准差较大,显示市场情绪波动剧烈,而2005―2006年间换手率分布区间较为平均,这是更多看好中国股市长期发展潜力的机构投资者理性博弈的结果。

3.原始股东:融资偏好发生变化。比较两波牛市中A股市场筹资总额对市价总值的比例。1999―2001年月平均筹资比例是0.287%,而2005―2006年月平均比例只有0.147%,虽然股改期间叫停新股发售一年时间,但是在06年下半年以来累积一年的众多大盘蓝筹股先后上市背景下,平均融资比例仍然大幅下降。股改前政府为抑制上市公司配股行为多次修订配股门槛,但是上市公司股权融资比例仍然超过债务融资和内源融资,与传统的“优序融资”不符;股改以来,截止2006年10月底仍有276家上市公司未完成股改,占股改公司总数的21.40%。这种不同于过去公司竞相争取上市资格的反常现象说明,随着股权融资成本的提高,部分经营绩效差的企业难以负担权益性融资的代价,同时更趋理性的投资者也不愿投资于基本面没有保障的企业。

四、主要结论

股权分置改革引起原始股东和投资股东收益分布的变化,进而改变中国股市的基本特征。本文讨论了筹资总额、公司利润和分红政策在不同阶段对全收益率的影响,从全收益率的变化规律可以看出中国股市未来发展的若干趋势:

1.从全收益率与股指波动率的关系看,股市流通股比重越小,股市结构性调整引起全收益率波幅的变化范围就越窄,对整体收益的负面冲击越小。

2.从资本市场的结构组成看,投资股东的资金会更多地集中到机构投资者的手中,市场中会出现更多具备专业投资理财经验,以获取公司长期发展带来的资本利得和资本增值为主要目的的大型基金管理公司,散户比例显著降低,价值投资将取代炒作投机,市场运作的规范性大大加强。

3.从公司股东的收益函数看,原始股东过去只关注融资总额而不是利润增长,股权分置改革中控股股东收益率与全收益率逐步趋于一致,资产市值最大化日益成为多数股东的共同目标,以股权激励为主的长期激励机制使经营管理层更加关注公司实际业绩的发展,控股股东的行为渐趋理性,融资偏好将发生显著改变上市公司股票的发行、交易、监管、融资、并购、退市等机制都将发生根本性调整,客观上有助于实现全收益率最大化的目标。☆

主要参考文献:�

[1]Yearbook of Global Investment Income 2005 [R].ABN AMRO Bank and London Business School, 23 February 2005.

[2]徐国祥.中国宏观经济与股价之间关系的关联性研究――实证考察宏观经济对股市影响的数量程度[J].统计与信息论坛,2006(2).

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[4]卢宗辉.中国股市调控政策研究――历史、走向与市场影响[J].数量经济技术经济研究,2006(2).

[5]邹功达.中国股市收益与股本关系的实证研究[Z].深证交易所第六届会员单位、基金公司研究成果评选综合市场类三等奖,2003.

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范文十:央行加息与股票收益率

摘 要:应用单因素方差分析的方法,利用安徽板块与金融板块股票收益率的样本数据作了实证研究,对央行加息行为对股票收益率的影响进行了探讨。

关键词:宏观经济分析;股票收益率;单因素方差分析

中图分类号:F830.9 文献标识码:A 文章编号:1672-3198(2007)09-0033-03

证券市场的波动总是与整体经济的变化联系在一起的,尤其是股票市场,有宏观经济晴雨表之称,宏观经济分析是证券投资分析的基础。证券市场对国家宏观经济政策是非常敏感的,特别是中央银行的货币政策,会在很大程度上影响到利率,而大多数的债券股票的价格又是由利率决定的,所以国家出台新的政策特别是央行的货币政策是值得特别的关注的。此前,央行于2006年8月18日收市后宣布加息,给处于牛市状态的中国股票市场带来了很大的影响。目前居民通货膨胀预期较强,储蓄意愿下降,2007年以来已经先后加息四次。这样,研究政策变化(利率的调整)对股票收益率变化的影响在当前具有相当大的意义。很多的学者专家在这个领域已经做出了大量的研究,得到了很多具有借鉴意义的结果,笔者在这里将用一种特殊的方法(单因素方差分析)在这一问题上做出一些探讨。

1 有关股票价格和收益率的已有的研究

有关股票价格和收益率的影响因素的研究已经相当的成熟,主要有绝对价值模型、相对价值模型、现代价值模型。绝对价值模型是基于现金贴现的基础上,认为股票的内在价值等于预期未来现金流的现值;相对价值模型通常是用各种价格乘数来比较不同的股票,并以此进行价值估计;现代价值模型是现代投资学理论的核心部分,它是从单一证券和证券组合的绝对风险以及单一证券同证券组合之间的相对风险关系的角度来评估具体证券的投资价值。主要包括马可维茨的资产理论(又称均值方差理论)、建立在均值方差理论基础上的资本资产定价模型以及套利定价理论。

1.1 利率对股票价格的影响

一般而言,利率下降时,股票价格就上涨;利率上升时,股票价格就下跌。绝对价值理论认为,证券市场的证券价格主要由证券未来现金流和利率两个因素决定。那么股票价格就等于未来各期每股股利和某年后出售其价格的现值之和,即p=∑pt=1D1(1+i)�t+m(1+i)�n+1�(i为贴现率)。若我们假定未来各期每股股利都等于一个固定值D,而且不出售股票,也就是说无限期地持有下去,即D1=D2=D3=…=Dn=D且n→∞,那么股票价格为:p=Di。从这个公式就可以看出,股票价格与贴现率成反比,而贴现率又包括两个部分,即市场利率与股票的风险报酬率。

1.2 股票收益率和股票价格之间的关系

在证券市场中,价格和收益都是衡量证券业绩的指标。收益率包括百分比收益率和连续复合收益率两种。假设一个资产在t期的价格为p1,并且在时期内没有红利支付,那么,在t-1期到t期的百分比净收益为:Rt=PtPt-1�-1,这就是百分比收益率;而连续复合收益率又称为对数收益率,它被定义为:资产总收益(1+Rt)的自然对数:

虽然我国目前利率市场化程度越来越高,利率管制程度也越来越低,但是在利率并未完全市场化的情况下,即便是这种低利率管制也会在一定程度上影响到金融产品(如股票)的价格。本文的目的就是要找出央行提高存贷款利率的行为,是否会通过影响股票价格,进而给股票收益率(我们选择使用百分比收益率)带来影响以及会带来什么样的影响。

2 方法选择

2.1 方差分析

方差分析是R.A.Fister发明的,它的基本思想是:通过分析研究不同变量的变异对总变异的贡献大小,来确定控制变量对研究结果影响力的大小。通过方差分析,分析不同水平的控制变量是否对结果产生了显著的影响。它实际上就是解决两个及两个以上样本均值是否相等的检验问题,当只考虑一个因素对结果的影响时,就是单因素方差分析。

2.2 单因素方差分析

单因素方差分析测试某一控制变量的不同水平是否给观察变量造成显著差异和变化。首先建立原假设H0∶μ1=μ2=…=μk(k为水平数);

总的变异平方和记为SST,分解为两个部分,一部分是由控制变量引起的离差,记为SSA(组间Between Groups离差平方和);另一部分是随机变量引起的SSE(组内Within Groups离差平方和),也就是:SST=SSA+SSE

对于给定的显著性水平α,查表得到Fα(k-1,n-k)。当F�Fα时,则没有理由拒绝H0,认为各组均值无显著差异;否则就拒绝原假设。

值得注意的是:进行方差分析时,有三个基本假设:1.所有的观察数据都是来自正态总体的,当n较大时,这个条件一般是成立的;2.所有的观察数据都是随机的;3.所有的正态总体方差相等,也就是方差齐性假设。

3 数据及实证分析

我们首先按照地域和行业,随机抽取安徽板块的44支股票以及金融板块的11支股票(考虑到数据的可得性),然后选取加息信息公布前一个月的股票收益率为对照组,加息信息公布后一个月,以及后两个月的收益率为实验组,采用单因素方差分析的方法来进行研究。数据来源于大智慧软件,使用了SPSS13.0软件进行数据处理。

3.1 方差齐性检验

因为,所有的数据均是从一个大样本总体中随机抽取的,进行方差分析的前两个条件自然是满足的,这里最关键的就是进行方差齐性检验,它是进行方差分析的一个重要前提。

我们通常使用的用以判断多个样本方差是否齐性的检验方法是Levene检验,它是

从方差齐性检验的结果来看:伴随概率分别为0.071,0.057,都大于显著性水平0.05。因此均通过了方差齐性检验,认为各个组总体方差是相等的。

3.2 单因素方差分析

从表1中,我们可以看出,F=76.031,并且伴随概率为p=.000

从表2中,我们可以看出,F=23.006,并且伴随概率为P=.000  3.3 单因素两组群之间的多重比较

用F检验法检验出各组均值间有显著差异,还是不够的。要了解是其中一组还是几组与对照组之间有显著差异,就需要进一步寻找显著性差异究竟存在于哪两个平均数之间。通常的方法是采用t-检验法。t=(|1-2|)/S�21k1+1k2

表3和表4分别给出了安徽板块和金融板块股票收益率的多重比较结果。采用的方法是 (Least-Significant Difference):最小显著差法。

我们将第一组(加息前一个月的收益率)作为对照组,从表3中,我们可以看出:无论是第二组(加息后一个月的收益率)还是第三组(加息后两个月的收益率)都与对照组有显著差别,并且,第二组的均值小于第一组,第三组均值较第一组要高。

表4也给出了同样的结论:对于金融板块的股票收益率,加息后一个月、加息后两个月与加息前一个月均有显著的差别,并且,第二组的均值小于第一组,第三组均值要大于第一组。

这说明,不论是安徽板块还是金融板块的股票收益率,在加息后的第一个月收益率下降了,而这种收益率的下降却不会持续到下一个月。加息后的第二个月的收益率,相对于加息后的第一个月来说会有一个较大幅度的提高。

4 结论

从上面的分析可以看出,央行加息给正处于牛市的股票市场带来了影响。存贷款利率的提高,增加了投资者投资股票市场的机会成本,会有部分的资金从股票市场中抽出,这就导致了股票价格的下跌,随后一个月的股票收益率会下降,但是这种收益率的下降不会持续到第二个月,我们从实证分析中得到这样的结果:股票收益率将在加息后的第二个月会有一个较大幅度的提高。这一点就给了我们这样一个启示:我们可以在加息后的第一个月里以低价买入股票,然后在随后的月份里卖出将会是有利可图的。这与我们的理论和经验都是相符合的。事实上,这次的加息并不是针对股市的,而是要继续压制固定资产投资过热的现象。因而,加息并没有对股市产生强大而持久的冲击。

当然,我们按地域和行业选取安徽板块和金融板块作为样本来进行研究,在这里会有一个样本代表性问题值得讨论(正如前面提到的,这次的加息主要针对固定资产投资,所以对地产类的股票冲击可能会相对大些)。并且我们的结论是否就只是由于央行加息而产生呢?我们在这里首先假定了其他的因素不变,来进行单因素方差分析,但是在同期会有其他的一些政策出台或者公司本身的一些决策,这些都可能会增加或者是削弱加息政策的效力。那么这一假设是否合适?我们是否可以考虑使用另一种方法(协方差分析)来做进一步分析呢?这些问题值得我们去思考的。但是,无论如何,单因素方差分析为我们在这一问题的研究上提供了一个新的思路。

参考文献

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[5]�曾志坚,谢赤. 利率波动对股票价格影响的实证研究[J]. 科学技术与工程,2006,(1):1-2.

注:“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。”