中国股市收益率的微观因素研究.doc
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中国股市收益率的微观因素研究,2.8万字25页第一部分 引言及概述一、从股价随机游走和有效市场说起二、关于“通常收益率”的研究三、国内关于此问题的研究现状四、本文研究成果及意义第二部分 1995年—1997年中国股市收益率对各微观风险因素的相关性实证研究一、准备工作数据：数据分析方法：二、...
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中国股市收益率的微观因素研究
2.8万字 25页
第一部分 引言及概述
一、从股价随机游走和有效市场说起
二、关于“通常收益率”的研究
三、国内关于此问题的研究现状
四、本文研究成果及意义
第二部分 1995年—1997年中国股市收益率
对各微观风险因素的相关性实证研究
一、准备工作
数据：
数据分析方法：
二、各风险因素对中国股市收益率影响的定性分析
1、 市值规模（Size）
可流通股市值：
总股本规模因素
2、股价波动性系数β
3、当月上市新股数
4、市盈率倒数E/P
5、权益比率Eq/A：
6、帐面/市值价值比BV/MV
二、各风险因素对中国股市收益率的进一步定量分析
1、各显著因素之间的关系
1.1 因素显著性
1．2 BV/MV Vs β
相关性的检验
进行二维分组
2、FM回归法
第三部分 结论及启示
参考文献
摘 要
通过把95—97年中国股市收益率数据按照各种风险因素进行排序、分组，我们发现除了β可以对资产组合收益率高低做出解释以外，还存在另两个具有很强解释能力的风险因素：市盈率倒数E/P和帐面/市值价值比BV/MV。这个结果与CAPM相去甚远。由于E/P与收益率之间的关系并非线性（U状图形），故不能给投资者提供简便易行的指导；但BV/MV却在95、96两年中与收益率保持了很好的正相关性。进一步分析研究表明，β与BV/MV严重正相关，而且当BV/MV值不变时，β的变化并不能引起收益率的同向变动。因此，今后中国股市的风险度量指标应当包括BV/MV值在内。
关 键 词：通常收益率 风险因素 二维分组 FM回归法
Abstract
For 1995 to 1997，we rank 186 stocks in China’s security market according to their various risk-proxies, then 5 or 10 equally-weighted portfolios are formed. In contrast to traditional CAPM model, we find that besides of β, there are yet two strong risk-proxies in China’s security market which can explain these portfolios’ returns satisfactorily. They are earning-price ratios(E/P) and book-to-market equity(BE/ME). Because of the non-linear(U-shape) relation between E/P and portfolio’ return rate, this risk-proxy cannot bring explicit guide for investors. However, BV/MV contains very strong positive relation with return rate in 1995-1996. A further analysis tells us that there is a robust positive relation betweenβand BV/MV. Moreover, when the tests allow for variation in βthat is unrelated to BV/MV, the portfolio’s yield will not change in the same direction with β’ variation. Therefore, we suggest that BV/MV should be included into the set of risk-proxy indexes in today’s China’s security market.
Keywords：Ordinary Rates, Risk Proxy, Two-dimension Portfolios, Fama-Macbeth Regressions
2.8万字 25页
第一部分 引言及概述
一、从股价随机游走和有效市场说起
二、关于“通常收益率”的研究
三、国内关于此问题的研究现状
四、本文研究成果及意义
第二部分 1995年—1997年中国股市收益率
对各微观风险因素的相关性实证研究
一、准备工作
数据：
数据分析方法：
二、各风险因素对中国股市收益率影响的定性分析
1、 市值规模（Size）
可流通股市值：
总股本规模因素
2、股价波动性系数β
3、当月上市新股数
4、市盈率倒数E/P
5、权益比率Eq/A：
6、帐面/市值价值比BV/MV
二、各风险因素对中国股市收益率的进一步定量分析
1、各显著因素之间的关系
1.1 因素显著性
1．2 BV/MV Vs β
相关性的检验
进行二维分组
2、FM回归法
第三部分 结论及启示
参考文献
摘 要
通过把95—97年中国股市收益率数据按照各种风险因素进行排序、分组，我们发现除了β可以对资产组合收益率高低做出解释以外，还存在另两个具有很强解释能力的风险因素：市盈率倒数E/P和帐面/市值价值比BV/MV。这个结果与CAPM相去甚远。由于E/P与收益率之间的关系并非线性（U状图形），故不能给投资者提供简便易行的指导；但BV/MV却在95、96两年中与收益率保持了很好的正相关性。进一步分析研究表明，β与BV/MV严重正相关，而且当BV/MV值不变时，β的变化并不能引起收益率的同向变动。因此，今后中国股市的风险度量指标应当包括BV/MV值在内。
关 键 词：通常收益率 风险因素 二维分组 FM回归法
Abstract
For 1995 to 1997，we rank 186 stocks in China’s security market according to their various risk-proxies, then 5 or 10 equally-weighted portfolios are formed. In contrast to traditional CAPM model, we find that besides of β, there are yet two strong risk-proxies in China’s security market which can explain these portfolios’ returns satisfactorily. They are earning-price ratios(E/P) and book-to-market equity(BE/ME). Because of the non-linear(U-shape) relation between E/P and portfolio’ return rate, this risk-proxy cannot bring explicit guide for investors. However, BV/MV contains very strong positive relation with return rate in 1995-1996. A further analysis tells us that there is a robust positive relation betweenβand BV/MV. Moreover, when the tests allow for variation in βthat is unrelated to BV/MV, the portfolio’s yield will not change in the same direction with β’ variation. Therefore, we suggest that BV/MV should be included into the set of risk-proxy indexes in today’s China’s security market.
Keywords：Ordinary Rates, Risk Proxy, Two-dimension Portfolios, Fama-Macbeth Regressions
