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學術界對股票投資母國偏好的成因解釋
對沖母國特有風險。對股票投資母國偏好的一個潛在解釋是，國內資產通常與母國市場有更大的聯系性，因而國內資產能更好地對沖母國的特有風險。在這里，母國的特有風險主要是指通貨膨脹風險和諸如人力資本之類的非交易性財富風險。然而，已有大量實證研究表明，國內股票收益與國內通貨膨脹之間以及國內股票收益與非交易性財富之間并不存在普遍的強烈聯系。因而，用對沖母國特有風險來解釋股票投資母國偏好并不令人信服。
對外投資的障礙和成本。對外投資障礙可能導致股票投資母國偏好。通常，對外投資障礙主要體現為對外國資產的罰沒、對資本流動的直接控制、對銀行存款的儲備要求以及對公司外國持有者的占比限制。在20世紀80年代，假定投資障礙會導致母國偏好是與現實情況相當吻合的。對很多投資者而言，由于母國的限制，獲得外幣并進行對外投資是相當困難的。但20世紀90年代以來，幾乎所有國家一定程度上都開始開放其金融市場。絕大多數發達國家的金融市場以及一些新興經濟體的金融市場均對外國投資者開放。然而，股票投資母國偏好在這一環境改變下仍然盛行。這說明，投資障礙難以解釋股票投資母國偏好。交易成本也可能導致股票投資母國偏好。通常，跨國股票投資的交易成本包括銀行交易費用、匯率交易成本和信息收集成本。如果外國資產的交易更為昂貴，則可以預計外國資產交易量要小于國內資產交易量。但實證研究發現，外國股票的換手率往往要高于國內股票的換手率；由此看來，交易成本也難以解釋股票投資母國偏好。
信息不對稱。對股票投資母國偏好的一個流行解釋是，國內和外國投資者之間的信息不對稱驅動了對本國資產的偏好。這種觀點認為：如果存在信息差異，風險厭惡的投資者會偏好那些能更容易獲得相關信息的股票，顯然，國內股票更符合這一特點。在相關的實證研究中，研究者往往將兩國間的地理距離或者是兩國間的語言文化共享程度作為信息不對稱的代表。結果顯示，信息不對稱在國際資產組合選擇中發揮了重要作用；這說明，信息不對稱能相當程度解釋股票投資母國偏好。然而，仍有學者對這一觀點提出了不同看法：首先，從理論上講，信息不對稱不僅對風險評估有影響，它還同時影響預期收益，這一點不能忽略；其次，國際市場存在很多股票指數，利用它們能一定程度避免信息不對稱；此外，利用信息交易也能一定程度避免信息不對稱。
公司治理和國家風險。公司層面的治理缺陷以及國家層面的政治風險，也可能導致股票投資母國偏好。公司層面的治理缺陷以及國家層面的政治風險會導致兩類問題。一方面，存在公司內部人的問題；也就是說，實際控制公司的內部投資者可以通過對外部投資者的剝奪來獲得私人利益。另一方面，存在國家的問題；也就是說，國家條例制定者可以通過監管與稅收政策來剝奪投資者利益。這兩類問題會影響國際資產組合選擇：由于內部投資者在公司治理較差的環境下能通過剝奪外國投資者獲得實質性好處，因而公司治理差的國家外國投資比重??；由于高剝奪風險會損害外國投資者利益，因而高剝奪風險的國家外國投資比重小。實證研究表明，在那些缺乏投資者保護或者具有高剝奪風險的國家，國內股權集中度更高；這說明，公司治理和國家風險對股票投資母國偏好具有一定解釋力。
行為偏好。關于股票投資母國偏好的理論解釋大多是基于傳統的研究方法，也就是假定個人行為是完全理性的。但試驗經濟學已經發現，人們在經濟決策時面臨愿望思考偏差和控制問題。為了解釋股票投資母國偏好，研究者發展了一些行為偏好模型。有學者用懊悔理論解釋了非分散化的國際投資，其基本觀點是，投資者用國內資產組合作為基準并對其外國投資的不良表現感到懊悔。還有學者提出，不僅僅在國內投資者相對于外國投資者擁有實際的信息優勢時，甚至在國內投資者相對于外國投資者擁有某種信息優勢感知時，股票投資母國偏好都會發生。這種觀點認為：如果向所有投資者提供相同信息，則任何類型的群體并不擁有實際的信息優勢；此時，過度自信的投資者在其熟悉的投資領域會感覺有信息優勢，這種感覺上的競爭優勢深刻影響了預期形成；相對于那些感覺有判斷競爭優勢的領域，主觀概率在那些感覺沒有競爭優勢的領域分布更分散；進一步說，對國內股票形勢的判斷平均要比對外國股票形勢的判斷更為樂觀，這一感覺會導致投資偏向國內股票。對股票投資母國偏好的行為偏好解釋開拓了研究思路，但這類研究面臨實證檢驗方面的困難。
關注中國的股票投資母國偏好要求
應當說，對股票投資母國偏好的各種理論解釋都不盡完善，因而學術界將這一領域稱為股票投資母國偏好之謎。股票投資母國偏好這一現象可能是由多種因素綜合形成的，特別強調某一因素的決定性影響可能有失偏頗。
對于當前中國而言，實踐發展已經提出要關注股票投資母國偏好的要求。2005年7月21日，人民幣匯率制度回歸有管理浮動；此后，中國國家外匯管理局相繼出臺了一系列外匯管理改革措施，這些措施的一個主要目的就是放松資本流出管制，以緩解人民幣升值壓力以及由此帶來的經濟過熱壓力。從前期QDII的實踐表現看，放松管制并沒有達到預期的效果，長期受到流出抑制的資本似乎對“自由”不感興趣。這實質上就是一種股票投資母國偏好。
有分析人士將這一現象的成因歸結為缺乏有激勵的市場環境，即人民幣的升值預期和國內資本市場的價格飆升導致資本流出沒有獲利優勢。這一解釋并不令人信服。日本的歷史經驗一定程度印證了這一看法。在廣場協議簽訂以后，日元經歷了大幅升值，日本資本市場泡沫也急劇膨脹。而幾乎在同一時期，日本放松了對外資本流出的限制，其對外證券投資開始急劇擴大；1986年，日本的對外證券投資為597億美元，而到1989年，日本的對外證券投資就躍升為1131億美元。日本的經驗說明，要從更廣泛的視角來找尋QDII發展不利的原因。
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【關鍵詞】股票投資；投資組合；協方差；均值；矩陣Excel、EViews統計軟件
中國股市風風雨雨20載有余，有過激情澎湃，也有過血淚悲愴。中國證券市場——這個股民投資大環境，正在日趨得成熟，我們的投資者也應該更加理性的看待這一投資渠道，減少盲目的股票投機，轉而通過優化投資策略，多元化地進行投資，來適應中國股市的變革。本文將馬科維茨的投資組合理論，運用到股票組合中。利用協方差和矩陣的相關知識，在資金一定，投資期望收益一定的的情況下，探求協方差最小，即是風險最小時候的組合構成，而這個組合就是在約束條件限制下的最優投資組合。
1.模型的建立
我們從統計學角度出發，定義出投資組合的收益（用均值表示）和風險（用協方差表示），并結合實際的股票樣本，運用統計學軟件（這里使用的是Excel和EViews軟件）算出投資組合比例。而這一投資組合比例即可使得投資者承擔最小的風險，收獲最大的價值。
1.1 模型的基本假設
馬科維茨的投資組合理論包含3個重要假設：(1)證券市場是有效的，且不存在交易費用和稅收，每個投資者都是價格接受者。(2)證券投資者的目標是在給定的風險水平上收益最大或在給定的收益水平上風險最低。(3)投資者將基于收益的均值和標準差或方差來選擇最優資產投資組合，如果要他們選擇風險(方差)較高的方案，他們都要求超額收益作為補償。這三條假設將作為我們討論的基本構架，下面的討論都是圍繞著這三條假設展開。
1.2 模型的基本原理
利用馬科維茨模型，在承認市場是有效的，且在不考慮交易成本的基礎上，我們將收益率作為衡量單支股票收益指標，而將收益率標準差作為衡量單支股票的風險指標。當然，標準差越大，說明該支股票的投資風險也越大，反之亦然。而一種股票收益的均值衡量的是該股票的平均收益情況，收益的方差則衡量該種股票的波動程度，收益的標準差越大，代表收益越不穩定。兩種及兩種以上股票之間的協方差表現為這些股票之間的相關程度。他們的協方差為0時，表現為其中一個的變化對其他沒有任何影響，即為不相關；協方差為正數時表現為他們正相關，協方差越大則正相關性越強（在股市上可能表現為多只股票同時盈利或虧損）；協方差為負數時表示他們負相關，協方差越大則負相關越強（在股市上就會表現為其中一只盈利時，其余的都虧損）。我們希望避免的正是這種一賠俱賠的情況，我們希望看到的是有賠有盈的情況發生，這就要求我們在選股的時候盡量選擇那些相關程度較低的股票，而相關程度我們上文提到過就是用協方差來區分。
1.3 模型的數據選擇
我們將用到時間序列數據“每只股票每季度的收益率R”，而該只股票的購買量我們用X表示。每只股票的日收益率=（收盤價-看盤價）開盤價；季度收益率是60個交易日的平均值。我們假設購買了X、Y、Z三種股票，它們的季度收益率設為R1、R2、R3，而購買量設為N1、N2、N3，且N1+N2+N3=1。根據以上設定數據，我們可以計算X、Y、Z三種股票的收益率的均值ERn=Rn的平均值。然后，我們也可以計算三只股票的協方差Cov(RI，RJ)，進而得到三只股票收益率的協方差矩陣，將我們所期望的收益率定為Q，收益率的期望為ER。
1.4 模型的設立
約束條件：
1）N1+N2+N3=1
2）N1*E1+N2*E2+N3*E3Q
3）ER=N1E1+N2E2+N3E3
4）Cov(X，Y，Z)=D(N1E1+N2E2+N3E3)
模型帶入具體的股票開盤、收盤數據，利用Excel可導出季度的收益率，然后利用EView軟件可得到協方差矩陣，在約束條件的限制下得到具體的N1、N2、N3的量。
2.模型在實際操作中的不足
第一，在馬科維茨的模型假設中沒有考慮交易成本的問題，但在現實中我們不得不考慮。而且交易成本在少量買入多只股票的情況下顯得尤為明顯。第二，中國股市也并不是馬科維茨在假設中所提到的完全有效的市場，相反，中國股市是弱有效的市場。第三，我們所依賴的個股的收益率是過去的一系列收益率，而股票永遠都是對未來的盈利能力的預測，而鑒于未來的不可知性，歷史會有相似之處，但決不會相同或重復。因此，該理論在現實中運用也是有一定風險的。
雖然將馬科維茨的投資組合理論運用在中國股市有這樣或那樣的弊端，但馬科維茨的卻給我們提供了一個新的思考問題的角度。我國股票市場的投資者在投資決策中主要應用技術分析面和基本面進行分析，而這兩種分析方法都是注重單只證券，基本上忽略了證券收益的相關性。其次，投資組合模型也印證了那句古語“不要把所有雞蛋放在一個籃子里”。
參考文獻
[1]郭飛騰.投資組合理論分析[J].同濟大學出版社,2008.06.
[2]林俊國.證券投資學[M].北京:經濟科技出版社,2006.08.
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[關鍵字]:CAMP β估計 股票投資決策
一、引言
股票的投資決策是投資者通過投資股票獲取收益非常重要的一環,而股票本身價值是決定是否購買參考依據,顯然如果我們知道股票的價值,買賣決策將非常簡單,股票價格低于其價值則買入,反之則賣出。然而現實是股票的價值評估是非常困難的事,研究中各種股票價值評估的模型存在各種各樣的缺陷,缺乏實用性。所以在股票市場的實際投資決策時,我們往往通過研究影響股票價值的一些簡單因素作為股票投資的依據,并且可獲得較高的投資回報率?；跁嬓畔Ζ鹿烙嬙诠善蓖顿Y決策有非常重要的作用。
二、CAPM模型簡介
CAPM模型是對風險和收益如何定價和度量的均衡理論,根本作用在于確認期望收益和風險之間的關系,揭示市場是否存在非正常收益。一個資產的預期回報率與衡量該資產風險的一個尺度——β相聯系。模型形式如:ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)
其中ri,t為t時刻股票i的必要回報率,rf,t是t時刻的無風險利率,rm,t為t時刻的市場組合收益率,β為企業風險系數。在實際運用中,β一般用市場模型估計:ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t
回歸得到的bi即是β的估計值。
三、基于β估計的股票投資決策
按照市場模型得到的β代表資本市場對企業風險的度量,但這個度量并不一定準確,如果有更好的方法估計出更準確的β,成為優勢β。當優勢β大于市場β時,說明市場確認的折現率過小,市場按較小折現率得到股票價格理應過高,則賣出該股票;反之,則買入。我們可以利用會計數據并結合市場模型來估計β能得到更精確的β值。
由于企業財務杠桿與風險有關,我們可以用下式來估計企業的風險:
■
其中βv,i,βB,i,βs,i分別是企業風險、債務風險和股東權益風險,V,B,S表示企業市值、債務市值和股票市值。
在不考慮稅收的情況下,企業的價值與企業資本結構無關,這意味著βv,i與財務杠桿■無關,所以財務杠桿指數的增大不會改變βv,i,但會增大βs,i 。
除了財務杠桿外,經營杠杠也是β估計的一個很重要的因素。經營杠桿指固定成本與變動成本的比率。從會計數據計算出的經營杠桿越大,企業風險β也越大。
Ball與Brown是利用以下模型估計會計β:
Ai,t=gi+hiMt+?著i,t
其中,Ai,t為i公司會計收益在t年的變化數;Mt為t 年會計收益市場指數的變化數;hi為會計β的估計值。Ball和Brown(1968)研究結果表面無論是經營收益、凈收益,還是歸屬普通股的收益,兩個β的都具有較高的相關性。
Beaver、Kettler和Scholes(1970)(記為BKS模型)為了考察會計變量是否可以用于預測下一期的市場β,利用橫截面資料對下列模型回歸:■
其中,bi為當期用市場模型估計的企業i的風險β;Wk,i為企業在當期的第k個會計變量,它們可以是股利分配率、財務杠桿、收益變動方差、會計β等。
運用所得到的估計系數(C)和企業的會計變量(W)數據,就可以估計出非企業的風險系數 。就可以比本期市場模型β的估計更精確地預測下期市場模型的β。國外許多研究表明建立在會計變量基礎上的預測模型能比完全依賴于市場模型提供更精確的下一年市場風險的預測。
四、國外的相關研究成果
Hamada(1972)以紐約證券交易所上市的304家公司為樣本的實證檢驗表明財務風險與市場β之間存在顯著的正的相關性。Mandelker和Rhee(1984)以1957年-1976年間的255家制造業企業為樣本對這一假設重新驗證,表明每個組合的市場β與財務風險存在顯著的相關關系。其解釋是由于回歸建立在組合的基礎上,使得變量的測量誤差變小,相關性提高。
Lev(1974)的研究也表明營業風險與市場風險之間存在相關關系。他以1949年-1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明,營業風險越高,市場β及股票收益率方差越大。
Eskew(1970)考慮到β的非靜態性,以改進的β預測模型,與以會計變量為基礎的預測模型對比,發現會計變量預測模型更優越。而Rosenberg和McKibben(1973)發現,將市場β與會計變量結合起來可以大大提高對未來市場β的預測能力。
Rosenberg和Marathe(1976)開發了BARRA模型,將模型預測的市場β與僅用市場資料預測的市場β對比,找出低估和高估的股票,制定投資決策。
以上這些研究結果表面基于會計信息β的估計對股票投資決策有著非常廣泛的應用。
參考文獻:
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最優股票投資組合選擇及其風險控制一直是資本市場研究的熱點問題。已有文獻對資產組合最優決策理論進行了大量研究，在資產組合選擇與最優配置、資產組合規模效應與影響因素、以及資產組合風險度量與控制等重要問題取得了豐碩成果。但遺憾的是，無論是理論還是實證研究都很少考慮到金融時間序列的時變性、聚集性、持續性等波動特征對資產組合風險規避與控制的影響。而本文正是針對目前研究的不足，通過對滬市A股的120支股票收益率進行擬合使用改進的相關系數法對股票收益波動時間序列相關性進行匹配，聚類，從而優化了股票投資組合選擇的方法。并通過實證研究，證明了在哈里？馬柯威茨證券組合評價標準下，使用該種股票投資組合選擇方法，可以獲得同等收益水平下，更低風險的股票投資組合，從而為投資者選擇合理的股票投資組合提供了可能的方法。
二、文獻綜述
（一）國外文獻 馬柯威茨于1952年最早提出了均值-方差理論，成為現資組合理論的開山鼻祖。自此之后，很多金融學者在前人的研究基礎上對該理論進行了補充和發展，如托賓（1958）在提出了著名的兩基金分離定律：當存在無風險資產的情況下，有效前沿上的任意一點都可以表示為（無風險利率，0）和切點的線性組合。此外，大批學者踏上了簡化計算，完善模型的征程。一是盡可能的減少模型計算量，例如：夏普（1963，1964，1970）提出了單因素模型，它的主要思想是：市場的總體因素統一作用于所有股票，市場以外的因素只作用于某一只股票，因此可以通過股票組合來分散。單因素模型使用β來衡量投資組合的風險。提高了人們對市場行為的了解。羅斯（1976）提出了套利定價理論。該理論認為在市場均衡時沒有套利機會，因此承擔相同風險因素的投資組合應該具有相同的期望收益率 。二是開發新的投資組合模型。例如Mao（1970）提出了均值-下半方差模型。Speranza（1993）提出半絕對風險偏差函數。J.P Morgan提出的基于Var的風險度量系統等，至今這個風險度量系統還在很多金融機構被廣泛使用。
（二）國內文獻 我國對金融市場研究起步較晚是一個現實，這是由于很多客觀因素造成的。近幾年中，我國學者也對投資組合理論進行了深入的研究。唐小我（1994）針對我國證券市場的賣空限制情形下的投資組合模型進行了研究。王春峰、屠新曙和厲斌（2002）運用了幾何方法解決投資組合問題。徐緒松、楊小青和陳彥斌（2002）提出了“半絕對離差風險測量工具”。劉小茂、李楚林和王建華（2003）研究了在正態情形下，風險資產組合的均值-CVaR邊界，并與方差風險下的均值-方差邊界進行了比較。陳金龍和張維（2002）分析了投資組合與CVaR之間的關系。此外，安起光、王厚杰（2006），劉慶富（2006） ，榮喜民、武丹丹和張奎廷（2005）、劉志東（2006）等學者在組合預測和方法領域獲得了顯著的理論成果 。
三、研究設計
（一）研究思路 本文選取了馬柯威茨的均值-方差模型作為本文的理論依據，該模型評價投資組合的標準，是當收益一定時風險最小，或者當風險一定時收益最大。 該模型的思想是選取相關性低的投資工具進行組合來分散風險，從而得到更好的投資收益。因此如何衡量股票相關性，并進而篩選出相關性低的投資組合成為該模型的關鍵。由于之前的研究，無論是理論還是實證都很少考慮到金融時間序列的時變性、聚集性、持續性等波動特征對資產組合風險規避與控制的影響。而本文正是針對目前研究的不足，通過使用改進的相關系數法衡量股票收益波動時間序列的相關性，并據此聚類，優化了股票投資組合選擇的方法。具體的思路如下：
（1）股票收益波動性擬合。對于金融時間序列分析，常常會出現某一特征的值成群出現的情況。如對股票收益率序列建模，其隨機擾動項往往在較大幅度波動后緊接著較大幅度的波動，在較小幅度波動后緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動的集群性。在一般回歸分析中，要求隨機波動項是同方差，但這類序列隨機擾動項的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。所以需要使用自回歸條件異方差模型（ARCH）或者廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）。
（2）時間序列相似性度量。測量時間序列相似性的方法有很多，最主要使用的是歐式距離法和相關系數法。歐式距離法的優點是計算簡單，易于理解，但是它容易受到序列波動性的影響，而且當序列長度增加時，其距離也會增加。特別是當時間軸發生伸縮或彎曲時，就不能夠準確測量序列的相似性了。而相關系數法的優點是計算量少，而且即使兩個序列均值不同，也能夠準確比較相似性，而在歐式距離法中，如果兩個序列均值不同，即使它們是相似的，計算出來的距離仍然會很大，從而誤導了結果。但是相關系數法也存在其局限性，它只適用于長度相同的序列，因此在比較長度不同的時間序列時，需要改進該方法，改進的相關系數法如下。設有兩只股票P和Q，長度為m的收益波動序列分別為X和Y：X=（x1，x2，…，xm-t，xm-t+1，xm） ；Y=（y1，y2，…，ym-t，ym-t+1，ym）。首先要在X和Y中截取長度相同的兩個子序列，設長度為t，最好從序列最鄰近當前時段開始截取，t不宜過短，計算子序列 X1=（xm-t+1，xn）和Y1=（ym-t+1，yn）的相關系數r1：r1=■將子序列的長度向前增加一個，即長度為（t-1），計算X2=（xm-t，xm-t+1，xm）和Y2=（ym-t，ym-t+1，ym）的相關系數 ：r2=■，重復上述步驟，依次類推，直到子序列包含全部序列的長度m，計算出的相關系數有（m-t+1）個。將計算出的全部相關系數進行平均，則得到的 為改進的相關系數：■=■。由于聚類需要使用距離，而改進的相關系數■是屬于[-1，1]，所以要將■轉化成大于等于零的距離，另d=|■-1|，則d∈[0，2]。通過d對股票進行聚類。
（3）股票聚類。聚類分析。方法中最常用的是分層聚類。分層聚類方法是通過一系列或者是相繼的合并，分割來進行的。是從單個對象開始，這樣在開始時每一個對象都是一類，將那些最相似的對象首先分組，然后將組與組根據它們之間的相似性進行合并，最后隨著相似性不斷下降，所有的組漸漸融合成為一個聚類。
（4）確定最小方差資產組合集合的方法。常用的投資策略優劣評估標準有：收益率分布形態指標，夏普比率，風險價值（VAR），條件尾部期望（CTE）等。本文將主要使用由馬柯威茨于1952年提出的用圖像分析法確立風險資產的最小方差組合集合和有效邊界的過程。我們以只擁有三個資產的組合為例。利用圖像法建立最小方差資產組合集合的過程，就是在以資產權數為坐標軸的空間內，繪制反映資產組合各種預期收益和風險狀況的線，然后依理性投資者選擇資產和資產組合的原則確定最小方差資產組合集合的過程。我們分析是在允許賣空的前提下，以便不受限制條件的約束。假設我們對資產A，B，C進行組合，已知E（rA）=10%，E（rB）=20%，E（rC）=30%，設A，B，C資產的權數分別由xA，xB，xC表示，限制條件為xA+xB+xC=1，由于xC=1-xA-xB，因此只要知道xA和xB的數據，就可以得到xC的數據。因此，可以在一個二維平面圖上顯示三個資產的組合情況，同理，可以使用（n-1）維圖顯示n種資產的組合。在以xA，xB為坐標軸的圖形中，直線AB的方程式是xA+xB=1，所有僅投資A和B資產，不投資C的資產組合都分布在這條線上；不包括A的組合都分布在B軸上，同理，不包括B的都分布在A軸上，分布在AOB三角形區域內的各種資產組合都不含賣空資產，在AOB以外的資產都含有一種或者兩種資產的賣空。根據具體的限制條件在坐標圖上的某個區域進行查找，以確定最小方差的資產組合。而這個過程可以通過EXCEL線性規劃的方式實現。
（二）樣本選擇與數據來源 本文選取的研究對象為2008年1月1日到2009年12月31日在上交所交易的，代碼為sh600000-sh600120的A股股票，數據來源為國泰安數據庫。剔除掉缺失值，實際得到102只股票。分別計算這102只股票的日收盤價數據個數，其中最多的為488個數據，以488為基準，凡是數據個數小于（不包括等于）基準數據15個以上的股票都被清除。這樣經過清除后，剩下83只股票。然后對這83只股票的缺失值進行修補，修補的原則是以前一天的收盤價代替缺失值，經過修補后，每只股票都有488天的數據。計算每只股票的日對數收益率，公式為：日對數收益率=log（當日收盤價）-log（前日收盤價）。經過計算，每只股票都有487 個日對數收益率，
（三）時間序列分析建模過程 首先需要對得到的股票對數收益率進行建模，以單只股票序列為例，過程如下：（1）做統計圖觀察判斷。（2）單位根檢驗。序列大致可分為有三種：擴散型序列，單位根型序列和平穩序列。在實際問題中，時間序列大多并不平穩，而是呈現出各種趨勢性和季節性。由于在實際生活中擴散型序列比較少見，很少作為理論研究的對象，所以我們判斷的基礎就建立在單位根型序列和平穩序列上。做單位根檢驗的目的就是要區分二者，對單位根型序列做差分處理，去除趨勢性因素，從而得到平穩序列。（3）確定時間序列主模型。對原序列進行差分處理，得到寬平穩序列，求解它的自相關系數，偏自相關系數，同時觀察自相關和偏自相關圖像，確定ARMA（p，q）階數。由計算機程序，生成主模型系數的參數估計，得到相應的殘差序列。（4）根據股票對數收益率數據畫散點圖，趨勢圖，觀察序列是否屬于平穩序列，是否具備集群性，直觀地判斷是否可以采用條件異方差模型擬合數據。（5）ARCH效應檢驗。ARCH模型通常用于回歸模型：yt=x't？茁+？著t。若隨機干擾項？著t不存在ARCH效應，則可以直接對模型作最小二乘估計；若？著t存在ARCH效應，則應找到ARCH模型的形式，即在上式中附加？著t=■?vt，并確定q，再進行參數估計。對序列進行ARCH效應檢驗的最常用方法是拉格朗日乘數法即LM檢驗。假設？著tARCH（q），則可以建立如？著t=■?vt的輔助回歸模型：ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2
原假設：H0：？琢1=…=？琢q=0；備擇假設：H1存在？琢i≠0，1？燮i？燮q；檢驗統計量：LM=nR2～X2（q）
其中，n為計算輔助回歸時的樣本數據個數，R2為輔助回歸的未調整可決系數，即擬合優度。檢驗標準。根據輔助回歸ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2的最小二乘估計，得到擬合優度R2，由LM=nR2～X2（q） 計算檢驗統計量LM，根據給定的顯著性水平？琢和自由度q查x2分布表，得到相應的臨界值x？琢2（q）或原假設成立的概率，則可得到結論。LM>x？琢2（q），拒絕H0，表明序列存在ARCH效應；LM
四、實證檢驗分析
（一）投資組合收益波動性擬合 根據上文的時間序列分析擬合步驟，使用S-PLUS軟件中finmetrics的模塊，Excel規劃求解，VBA，SAS，R軟件共同完成從數據的整理，預處理，分析到得出結論，并配以圖形的表達來完成對投資組合風險的度量。
（1）ARCH效應檢驗及股票再篩選。對收益波動率的估計本文使用動態波動率估計模型。在使用GARCH類模型對股票收益的波動率進行擬合之前需要再對選入研究的股票做一次篩選。通過ARCHTEST對這83支股票進行檢驗。在0.05的顯著性水平下通過檢驗說明該股票的收益率波動性具有集群性，也就是說收益率是變換的，使用ARCH或GARCH模型擬合更加合理。共有33支股票的收益率數據經過了ARCH效應檢驗。
（2）股票收益波動性擬合。對這33支股票分別進行收益波動性擬合。第一次采用ARMA模型作為主模型對收益率數據進行建模，然后對殘差進行GARCH模型擬合，雖然擬合后殘差序列均通過了檢驗，但在相似性聚類中效果不佳。于是重新選定主模型。將常系數模型作為主模型，然后對殘差進行GARCH模型擬合，殘差也均通過了檢驗。在模型中，條件方差序列就是待求的股票收益波動性序列，最后得到33條各488個數據的波動率序列。GARCH（p，q）的最簡單形式GARCH（1，1）。該過程可以表示為：？著t=■?vt；ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2
其中，{vt}獨立同分布，且vt～N（0，1），參數滿足？琢0>0，？茁1？叟0，？琢1？叟0。？著t～GARCH（1，1）是穩定過程的成分必要條件為？琢1+？茁1
（二）采用改進的相關系數法比較股票收益波動性的相似性
計算33支股票中任意兩支股票的相似性。設任意兩支股票A、B：A=（x1，x2，xn-t，xn-t+1，x487）；B=（y1，y2，yn-t，yn-t+1，x487）
由于股票收益波動序列是兩年期的日數據，因此首先選取時間期為2008年1月2日-2008年12月31日長度為245的兩個子序列A1、B1：A1=（x242，x243，…，x487）；B1=（y242，y243，…，y487）
計算A1、B1的相關系數記為r1。之后將序列的起點向前推一個，計算時間期為2008年12月28日-2009年12月31日長度為246的兩個子序列A2、B2：A2=（x241，x243，…，x487）；B2=（y241，y243，…，y487）
計算A2、B2的相關系數記為r2。繼續按照這種方式，每次將子序列的起點向前推進一期，計算相同時間期的兩個子序列之間的相關系數，直到最后一次計算A、B序列全部數據之間的相關系數r242?？偣部梢缘玫?42個相關系數。最后，將所得的全部相關系數的均值作為A、B序列間改進的相關系數r*AB： r*AB=■。
相關系數的取值范圍在[-1，1]之間，系數為正，說明兩支股票收益率的波動性之間成正相關，系數越大，相似度越高；系數為負，說明兩支股票收益率的波動性之間成負相關；系數為零，說明兩支股票收益率的波動性之間不相關。
（三）股票聚類 為了將A、B之間的相關系數轉化成距離，還需計算|r*AB-1|，記為dAB，即 dAB=|r*AB-1|
全部股票經過點間距計算，可以得到33×33的距離矩陣。由于篇幅限制，這里不做展示。將距離矩陣輸入到SAS軟件當中，借助軟件的聚類方法，采用Agglomerative算法，選擇method=density，K=2可以得到聚類結果。這里所用的類間距估計法是最近鄰密度估計法。軟件輸出的聚類過程及結果如表（1）和圖（1）所示，可以看出33支股票被聚為6類，具體分類情況如表（2）所示。這六類股票的收益波動率序列存在很大差異，從每一類中選擇一個典型的序列收益波動率圖，展示結果如下。
（四）投資組合績效比較 為了驗證改進的相關系數聚類法在股票投資組合中的應用效果，使用的主要方法是將基于使用改進相關系數聚類法根據收益率相似性聚類的股票投資組合與隨機組合、類內組合對比，比較在相同收益率水平下，組合的最小方差值大小。該值越小，說明該組合績效越好。具體來說，投資組合績效比較的研究思路為：首先確定組合收益率的大小，其次確定每種組合方案下抽取組合樣品的個數，然后分別計算每種方案下的組合風險均值，最后將三種方案下組合風險的均值進行對比得出結論。
（1）確定收益率大小。在計算組合的風險之前需要首先確定組合收益率的大小。由于所選數據是2008-2009年間的股票數據，而這段時期內股市處于衰退的狀態，眾多股票長期出現負收益率，因此將組合的收益率設為較小的數值，假設為0.03。
（2）確定三種組合方式的抽樣方案。確定三種組合方式的抽樣方案時要首先計算出每種組合方式下可能出現的組合的種類。如表（3）所示，隨機組合的種類最多，基于相似性聚類的組合次之，類內組合的數目最少。為了能比較出組合的績效，規定每種組合方式下抽取180個樣品計算風險均值。根據它們各自組合的特點，可以采用不同的方式來選取樣品。基于相似性聚類的組合在選取樣品時可以采用類似分層抽樣的方法，將不同類別作為不同層看待，從每一層中隨機抽取一支股票。每一次抽取完畢，可以得到6支股票，將這6支股票作為一個組合。按照這種方式抽取180個組合即可。隨機組合在選取樣品時按照統計中排列組合的方式，隨機從33支股票中無放回地抽取6支，作為一個組合。按照這種方式抽取180個組合即可。類內組合在選取樣品時先將可能的組合種類列出，然后按照簡單隨機抽樣方式從這8008個待抽樣品中抽取180個組合即可。
（3）計算三種組合方式的風險。計算不同組合方式的風險大小時主要通過EXCEL軟件中規劃求解的功能來完成。相應的指標設置如表（4）所示。通過計算就可以得到滿足條件的有效組合的最小方差值。由于篇幅所限，每種組合方式下的樣本方差計算結果不在此列示。
（4）比較三種組合方式的風險。通過均值計算，很容易得到每種組合方式下平均最小方差值，如表（5）所示?？梢钥闯觯诠善笔找媛什▌有缘南嗨菩跃垲惖慕M合在確定的收益率下獲得了比隨機組合、類內組合更小的最小方差值。另外，從圖（3）到圖（5）中對于不同組合方式下的實驗結果進行觀察，發現在基于相似性聚類的組合方式下180次試驗結果的方差很小，也就是說每次實驗得到的最小方差值十分相近。這些現象說明采取基于相似性聚類的組合方式不僅可以更有效地降低風險，而且在這種組合方式下獲得的最小方差值更具穩定性。
股票投資相關理論范文5
［關鍵詞］會計信息；股票投資；投資者
有效的會計信息披露是資本市場賴以生存和發展的基石,是維護投資者利益的基本保障,也是投資者作出最理性的股票投資決策重要依據。雖然,我國在上市公司會計信息披露的建設方面已經取得了較大成績,但是,還存在著許多亟待解決的問題。因此,基于股票投資視角對會計信息披露進行充分的研究和分析是十分有必要的。
1 當前上市公司會計信息披露對股票投資的影響
在資本市場不斷迅速發展的今天,上市公司披露的會計信息是資本市場信息的主要來源,也是投資者進行投資決策的主要依據和來源。然而,有些上市公司會計信息披露質量不高,直接影響著投資者的決策。
第一,會計信息可靠性較差。會計信息失真的直接危害就是動搖市場經濟的信用基礎,危害宏觀經濟的健康運行及資本市場的發展壯大。上市公司披露其會計信息后,企業會計信息的外部使用人,包括股東、債權人、潛在投資者和其他社會公眾,都會根據這些信息來作出自己的決策。這樣，它不但會嚴重削弱了會計信息的決策有用性,危害了廣大投資人和債權人的利益,使社會公眾對會計誠信基礎產生懷疑,也會從根本上動搖了市場經濟的信用基礎,削弱和扭曲了證券資本市場的資金籌集和資源調配功能,危害宏觀經濟的正常運行。
第二,會計信息披露不充分。幾年來,我國對會計信息披露的內容規定盡管不斷完善,監管也有所加強,但仍不能令人感到滿意。按照市場有效性理論的要求,上市公司所有與證券發行、交易有關的信息資料包括歷史數據、公司的經營和財務狀況、管理狀況、贏利機會等應盡可能詳細地公開,不得故意隱瞞、遺漏。而實際上,我國的許多上市公司以自身利益為中心,報喜不報憂,只公布對自己有利的信息,這使投資者無法獲得全面的信息,難以作出正確的投資,因而降低了市場效率。
第三,會計信息披露不及時。我國不少上市公司存在信息披露緩慢和延遲的現象,極大影響了投資者作出投資決策的有效性。因此,保證會計信息披露的及時性是上市公司應盡的職責。從招股說明書、上市公告書以及定期報告來看,上市公司披露的及時性一般都能保證,但從臨時報告的披露來看,則及時性就存在很大問題。由于股票市場監管機構往往難以準確確定一些重大事件在何時發生,因此監管的有效性不足。上市公司往往根據自身利益需要而決定何時披露重大事件,甚至與莊家勾結,配合莊家操縱市場而擇機披露,從而降低了相關會計信息及其他信息的及時性,直接影響到眾多股票投資者的切身利益。
2 提高會計信息披露質量的措施
縱觀西方國家資本市場的歷史,我們得出一個結論：沒有完善的會計信息披露,資本市場就不可能長期健康發展?？煽俊⒊浞?、及時、對稱地向廣大投資者披露會計信息,提高會計信息披露質量是上市公司必須履行的義務。
第一,提高會計信息披露的可靠性。作為上市公司,應該意識到會計信息披露的可靠性對公司發展的重要性,不能只顧眼前利益而忽視了長遠利益。上市公司應當完善公司治理結構,建立有效的內部監管制度,堅決杜絕出現經濟交易失真、會計核算失真、會計信息披露失真等現象。此外,在市場上建立完善約束機制或監督機制,就能有效防止此類行為的發生。需要進一步加強對上市公司和資本市場的監督力度,完善注冊會計師審計制度,并加緊相關法律的制定、頒布和實施。
第二,提高會計信息披露的充分性。在披露真實信息的前提下,信息的充分披露會增加投資者對公司的信心。一方面,應鼓勵企業自愿披露有關企業價值的信息和預測性的信息。例如,上市公司聘請專業人士,提高信息開發的效率；對所披露的財務報告作出補充說明,使其通俗易懂；不斷進行信息反饋,了解投資者的需求,以便更好地進行會計信息披露。另一方面,市場監管機構和準則制定機構應當有效地引導企業進行充分披露,并給予一些政策來鼓勵企業進行自愿披露。
第三,提高會計信息披露的及時性。首先,提高會計信息的時效性。雖然會計信息是一種歷史的財務信息,但是主要反映已經發生的經濟事項,決策是與企業的未來相關,所以必須及時公布上市公司的會計信息。其次,上市公司必須加強對臨時重大事項變更的披露。作為上市公司,有責任第一時間向股票投資者任何信息,不得故意拖延。再次,提高股市對信息的反應速度。作為股票投資者應時刻關注上市公司的動向,尤其是上市公司披露會計信息時,投資者必須迅速反應、及時判斷,作出合理的決策。
會計信息是資本市場發展的重要基礎性力量,會計信息質量的好壞直接影響著投資者的決策行為。提高會計信息披露的可靠性、充分性、及時性及對稱性是健全會計信息與股票投資的重要措施。
參考文獻：
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［4］王保林,梁淑勛.淺談企業會計信息對股票投資的影響［n］.鄭州煤炭管理干部學院學報,2006.9.6.
股票投資相關理論范文6
一、價值投資理論的定義
價值投資理論又稱基礎性投資理論，從本質上而言，價值投資是投資者的一種投資行為，在此過程中需要研究與分析證券投資公司的債務狀況、經濟實力水平、經營狀況等多方面的具體情況，并完成相應的股票價值與市場的比對，最后投資者可結合分析的具體情況自主選擇所要投資的股票。從理論角度而言，上市公司或企業的內在價值與其股票價格并不是完全等值的，而是其股票價格隨內在價值上下波動，而最終則回歸到上市公司或企業的內在價值。然而，公司或企業的內在價值主要會受到經營管理的影響，而股票的價格也會受到資金鏈的影響。因此，內在價值與股票價值之間的價差可視為一種安全邊際，投資者可在這一價差違范圍內進行證券投資。
二、價值投資策略在中國證券投資市場中的應用研究
（一）缺乏穩定且有效的投資市場
就目前中國證券投資市場的發展而言，很多證券市場的參照物投資利率在不斷地變化，而產生通貨膨脹的現象也是越來越多。在此情況之下，眾多的投資者未能準確、有效地進行投資效益比對，進而無法針對性地運用價值投資策略，導致投資收益降低。隨著我國股票投資市場的建立與發展，人民幣價格就處于時刻波動的狀態。就市場有效性的角度而言，目前我國股票投資市場普遍存在股權分割的現象。在這樣的大環境之下，中國股票交易的整個行情就處于相對矛盾的氣氛之下，進而造成不同股票的價格出現較大的差異。而股票價格的差異又直接導致了價值投資收益的差異，同時也影響了價值投資策略的準確應用。除此之外，我國的股票投資市場缺乏必要的收入分配功能。在過去很長的一段時間里，我國政府對證券投資市場進行過多的宏觀調控，繼而導致了證券市場未能發揮收入分配的作用與功能，一定程度上也影響了投資者對價值投資策略的運用。
（二）缺乏必要的參考數據
相對于國外投資市場而言，目前，我國股票投資交易市場數量較少，而且股票交易產品品種也相對較少。由此可見，中國股票投資市場尚未形成寬領域、多層次的交易體系，很難給予眾多的投資者更多的投資選擇。在這些有限的投資選擇中，每一類的股票交易條件是不盡相同的，而投資收益率也是較為模糊不清的，這就意味著投資者容易受到主觀情緒的影響而盲目地進行投資。
（三）投資者缺乏理性地思考
現階段，我國證券投資市場經常會出現投資價值大起大落的不良現象，導致這一現象的主要原因在于巨大的投機者數量與有限的投資市場之間的矛盾。在當前我國證券投資市場中，中小型投資者與一些投資機構有著全然不同的獲利方法。其中，中小型投資者由于缺乏足夠的資金和時間，所以具備較強的流動性，因而不能建立較大的投資群體。然而，絕大部分的投資機構具備較強的專業性，擁有專門的投資團隊，還可以獲取上司公司或企業的經營管理資料，從而避免獲得一些虛假信息。因此，在我國證券投資市場存在較多投機者的情況之下，股票投資參與者會選擇在股票市場大漲后買入，進而使股市承擔巨大的投資風險，而在股市恢復到正常運作時，他們又將手上的股票賣出，從而導致股票市場的波動。由此可見，價值投資策略在股市投機者較多的情況下并不能有效地應用。
三、加強價值投資策略在中國證券投資市場中的應用
由于我國證券投資市場發展歷史較短，很多條件還不夠成熟，很多的證券信息不能及時有效地傳達給投資者，因而使得證券投資市場總是處于無效狀態，很容易受到資金風險的沖擊。因此，投資者應努力加強價值投資策略在中國證券投資市場中的應用，提高自身的投資素質，合理科學地利用價值投資策略，真正發揮市場機制的作用與影響。此外，政府也要加強對證券投資市場的監管力度，打擊一些違法犯罪的行為，制定相關的證券投資政策；我國的證券投資市場也應做出相應的改革與變化，建立健全退市制度，提高上市公司或企業的分紅比例，從而進一步調動投資者的積極性和主動性，使我國的證券交易市場平穩健康地發展，同時也推動了價值投資策略在中國證券市場中的應用。
