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我會好好過范文1
小時候，還與世無爭，沒感覺心有余而力不足。
小時候，離家沒那么遠，不會感覺自己一個人在外生活。
小時候，我愛的人和愛我的人都還在我身邊，沒那么孤單。
小時候，雖然總是被欺負，可是沒那么郁悶。
小時候，雖然平平淡淡，可是不覺得那么累。
小時候，對日子沒有任何追求，卻每天都過得快快樂樂。
小時候，面對的人總是單純的好與壞，從不需要假裝。
小時候，可以無憂無慮地玩耍，不用為未來擔憂。
小時候，大家都疼愛我。
小時候，每個人都很單純。
小時候，身邊總是有人陪伴著。
小時候，大家都很有空，整天黏在一起。
小時候，我們想的不是沉重的未來，而是接下來去哪里玩。
小時候，我們男男女女一起嘻嘻哈哈，從不覺得尷尬。
小時候，我們一起上學放學，一點都不覺得無聊。
小時候，做錯了事還可以重來，借口永遠都是“孩子還小不懂事”
小時候，我們孤單了還有布娃娃的陪伴。
小時候，我們還可以對愛我們的人撒撒嬌
小時候，我們衣來伸手，飯來張口，從沒想過有一天這一切都要自己去爭取。
小時候，我們還很簡單，簡單到沒有一點壓力。
小時候，我們都很快樂，疼愛我們的人都很容易就滿足我們的要求。
小時候，我們都很知足，只要一根冰棍或一個玩具我們就聽大人的話
小時候，我們還很幸福，身邊永遠都有人陪伴我不想長大，我寧愿永遠都那么傻。
小時候我們生活的是那樣的美好
小小的我們生活在溫暖的陽光下
可是長大后的我們卻漸漸明白了
小時候的一切只是回憶
長大后的我們不在是小時候那樣
小時候的玩伴全部不見了
現實變得越來越殘酷
煩惱也越來越多
想的也越來越多
友情 愛情 總是那么的傷人
如果可以我們回到小時候好不好？
沒有煩惱
我會好好過范文2
【關鍵詞】 外匯干預 信號渠道 VAR
一、引言
我國現行的人民幣匯率制度是從1994年進行匯率制度重大改革以來逐步建立起來的，我國的外匯干預也是在這個制度背景下進行的。1994年匯率改革實現了經常項目下有條件的可自由兌換，人民幣大幅貶值推動我國商品的大量出口，同時各級政府為了吸引外資，采取了大量的優惠政策，導致外商直接投資大幅攀升，使得國際收支出現持續大量的雙順差。國際收支雙順差在強制結售匯制度（2008年前）下，導致銀行間外匯市場上外匯供過于求，人民幣面臨升值壓力，中央銀行為了維持人民幣匯率的穩定，頻繁干預外匯市場，主要方式是通過外匯公開市場操作買進外匯拋出人民幣，通過投放等值的基礎貨幣來吸納外匯，這種單一方向的、大規模的外匯干預導致外匯占款迅速上升和基礎貨幣大量投放。截至2010年底，外匯占款為22.58萬億元人民幣。為了消除外匯占款對國內貨幣供應量的影響，中央銀行從1994年開始采取了一系列外匯干預手段來降低外匯占款對國內貨幣供應量的影響，包括控制再貸款規模、回收再貸款、調整存款準備金率、公開市場操作、發行央行票據、調整存貸款基準利率等，這些沖銷干預的有效性亟待研究。
二、文獻回顧
國內外學術界對外匯干預傳導渠道的研究主要集中在資產組合平衡渠道、信號渠道和微觀結構渠道這三個渠道。信號渠道，是通過干預行為本身向市場上發出信號，表明政府的態度及可能采取的措施，以影響市場參與者的心理預期，從而達到實現匯率相應調整的目的。最早提出沖銷干預信號渠道假設的是Mussa（1981），Mussa認為貨幣當局的外匯市場干預通過向市場提供新信息來影響匯率，貨幣當局比其他市場參與者擁有更多的信息，并且通過外匯市場的干預活動來傳遞這一信息。貨幣當局通過信號渠道進行沖銷干預時，市場參與者觀察到貨幣當局的行動后，改變了他們對匯率的預期，從而影響匯率走勢。自從20世紀90年代初美國公布了每日的外匯干預數據后，出現了大量關于信號渠道的實證研究，研究主要集中在外匯干預是否有效、外匯干預與貨幣政策的關系、外匯干預與匯率波動率的關系三個方面。
1、外匯干預是否有效
Dominguez和Frankel（1993）設計了一個兩方程模型以區分沖銷性干預和非沖銷性干預的資產組合效應和信號效應，認為通過資產組合平衡渠道和信號渠道的沖銷干預都是有效的。Baillie和Osterberg（1997a）發現干預會影響30天遠期匯率的風險溢價。Siklos和Weymark（2006）構造了政策引起的外匯市場預期改變的PICE指數（PICE，policy induced change in exchange market expectations）來估計沖銷干預的有效性。指數定義式為：PICEt=1-■，其中，q0t表示事前的外匯市場壓力，qwt表示事后的外匯市場壓力，（q0t-qwt）表示一段時期內事前的外匯市場壓力和事后的外匯市場壓力的差異，PICE指數衡量的是通過干預減少的外匯市場壓力占事前的外匯市場壓力的比例。實證結果發現：沖銷干預是有效的，干預對匯率預期存在顯著影響。
2、外匯干預與貨幣政策的關系
Lewis（1995）研究1985—1990年間美聯儲的外匯干預與美國貨幣政策之間的關系，發現官方干預會導致未來貨幣政策信號的變化以及貨幣政策變化會導致逆風而動的干預。Bonser-Neal等（1998）發現1987—1994年間的數據顯示過去兩周的累積干預預示著將來聯邦基金目標收益率的變化。但是也有研究顯示外匯干預并不能預示美聯儲貨幣政策的變動，如Klein和Rosengren（1991）考察了1985年廣場會議至1987年股市崩潰期間美聯儲每日外匯干預數據與再貼現率變動之間的關系，發現外匯干預并不能預示美聯儲貨幣政策的變動。Kaminsky和Lewis（1996）運用區間轉換模型（regime switching model）檢驗貨幣政策的變化，發現1985—1990年間美聯儲的外匯政策走向與外匯干預所預示的方向相反，聯邦儲備銀行實際上給市場傳遞了錯誤的信號。Fatama和Hutchison（1999）發現1989—1993年間的美元干預并沒有預示將來貨幣政策的改變。
3、外匯干預與匯率波動率的關系
Humpage（1989）假定外匯干預只通過信號渠道影響匯率，采用1984年8月—1987年10月間美元對日元和美元對馬克的每日匯率數據，將即期匯率對滯后兩天的即期匯率、外匯干預對滯后兩天的利差分別進行回歸，結果顯示外匯干預與未來匯率的波動之間不存在顯著的相關關系。Bonser-Neal和Glenn Tanner（1996）分析1985—1991年間外匯干預對美元/馬克、美元/日元事前波動率（Ex ante volatility）的影響，發現干預會增加匯率的事前波動率。Chang和Taylor（1998）利用1992年10月1日—1993年9月30日的每日數據，以及日本銀行的干預數據，發現路透社披露干預信息前后美元/日元匯率波動率顯著不同，干預的變量對匯率波動率的影響先于路透社信息30—45分鐘。Baillie和Osterberg（1997）、Hung（1997）發現干預會增加匯率波動性。
國內學者對外匯干預的信號渠道有效性的實證研究很少，主要從理論上進行分析，如元惠萍等（2002）運用博弈論對預期途徑進行解釋；李天棟等（2005）認為在固定匯率制度下，當匯率預期出現，政府為維護匯率穩定進行干預，其實質是提供流動性。
三、外匯干預信號渠道的模型
信號渠道假設認為外匯干預會導致外匯市場上的交易者改變他們對未來貨幣政策的預期，因此需要考慮到外匯干預和貨幣政策變量之間的系統性關系。本文參照Lewis（1995）提出的模型。
考慮一個標準的資產定價模型：
et=（1-?茲）■?茲jE（ft+j｜t） （1）
其中，et表示匯率的對數，f表示“經濟基本面變量”的對數， ?茲是貼現因子，在匯率的貨幣模型中，?茲=■，?琢是貨幣需求的利率半彈性（根據卡甘的貨幣需求函數：■=L（Y，i），其中， Md為貨幣需求，P為價格水平，Y為國民收入，i為利率水平，?酌表示貨幣需求的收入彈性，?琢表示貨幣需求的利率半彈性）。（1）式表明，現在的匯率取決于經濟基本面變量現值和所有他們將來值的預期值，意味著即使經濟基本面變量現值沒有任何變化，如果關于經濟基本面變量將來值的預期發生變化，即期匯率也將發生變化。
這里假定：ft=（mt-m?鄢t）+vt （2）
其中，mt和m?鄢t表示國內外的貨幣政策變量，vt表示貨幣當局無法控制的其他基本面因素。假定m?鄢t和vt是外生變量并且彼此之間不相關，可以看出，匯率取決于兩個部分：第一部分依賴于將來國內的貨幣政策變量mt，另一部分依賴于國外的貨幣政策變量m?鄢t和vt，本文主要考慮國內貨幣沖擊的影響，不考慮國外貨幣政策變量m?鄢t和貨幣當局無法控制的其他基本面因素 vt，即m?鄢t=0，vt=0，這樣ft=mt。因為假定m?鄢t和vt與mt、外匯干預（nt）不相關，所以忽略國外貨幣政策變量m?鄢t和貨幣當局無法控制的其他基本面因素vt的影響，并不會對分析外匯干預（nt）和國內貨幣政策對匯率的影響。
假定國內的貨幣政策變量的變化mt，受到滯后一期的國內的貨幣政策變量的變化mt-1、中央銀行外匯干預nt變化的影響，即：
mt=?籽mmt-1+?茁nt-k+ut（3）
這里，是后向差分的操作因子，?籽m是貨幣政策變量的自回歸系數，nt是t時期的中央銀行外匯干預，?茁表示過去k階段外匯干預的系數，如果中央銀行通過外匯干預發出貨幣政策信號，則外匯干預將與貨幣政策的變化保持相關。
為了計算式（1）中匯率的預期需要知道外匯干預的表達式，跟上面一樣假定外匯干預服從自回歸形式，即：
nt=?籽nnt-1+?著t （4）
E（?著tut）。
對滯后k階來說，外匯干預發出貨幣政策信號，則結合式（1）—（4）式匯率可以表示為：
et=mt-1+?啄m（mt-?茁nt-k）+?茁?啄m■?茲jE（nt-k+j｜t） （5）
其中，?啄m為貼現因子，?啄m=■。
匯率取決于滯后1期的貨幣供給量、外匯干預導致的貨幣供給量變化的貼現值、所有將來期外匯干預的預期貼現值三個部分。（5）式表明當期的外匯干預根據外匯干預如何影響將來貨幣供給的預期來影響匯率，這個效應取決于參數?茁。如果 ?茁=0，則根據（3）式可以看出，外匯干預沒有發出關于將來貨幣供給量變化的信號，這時（5）式中第三項顯示外匯干預對匯率沒有影響?？紤]（j=1，k=1）的外匯干預對即期匯率的影響，則匯率可表示如下：
et=mt-1+?啄mmt+?茁?茲?啄mnt （6）
?啄m=■，
顯然，當期的外匯干預nt將發出信號從而影響匯率。
四、外匯干預信號渠道有效性的實證研究
1、外匯干預是否與國內貨幣政策有關
（1）變量選擇。根據（3）式可知，外匯干預nt-k與當前的貨幣政策變量mt以及滯后的貨幣政策變量mt-1有關。選取的樣本期間從1999年7月—2010年12月，共136個樣本。貨幣政策變量選取廣義貨幣供給量M2、銀行間30天同業拆借加權平均利率和基礎貨幣MB，基礎貨幣MB采用人民銀行資產負債表中的“儲備貨幣”一項作為替代，貨幣政策變量取一階差分，分別用M2t、it和MBt表示，外匯干預采取外匯儲備的月度數據，用nt表示，數據來自于中經網。
（2）外匯干預是否會引起將來國內貨幣政策的變化。①單位根檢驗。先對外匯干預nt、廣義貨幣供應量M2t、基礎貨幣MBt、銀行間30天同業拆借加權平均利率it進行平穩性檢驗。
從表1可以看出，四個變量在1%的顯著性水平上都拒絕含有單位根的檢驗，變量是平穩的。②格蘭杰因果檢驗。從檢驗結果看，從滯后1期到3期，外匯干預不是利率變動it和基礎貨幣變動MBt的格蘭杰原因，從滯后1期到4期，外匯干預是貨幣供應量變動M2t的格蘭杰原因，滯后4期，外匯干預是基礎貨幣變動MBt的格蘭杰原因，說明外匯干預會引起國內貨幣政策的變動。
（3）國內貨幣政策是否會引起將來外匯干預的變化。從表3可以看出，從滯后1期到3期，貨幣供應量變動M2t是外匯干預的格蘭杰原因，利率變動it和基礎貨幣變動不是外匯干預的格蘭杰原因，不包含外匯干預的信息。
總的來說，外匯干預與貨幣政策變量之間存在穩定的關系，格蘭杰因果檢驗表明，外匯干預是貨幣供應量變動M2t、基礎貨幣變動MBt的格蘭杰原因，貨幣供應量變動M2t是外匯干預的格蘭杰原因。
（4）外匯干預與國內貨幣政策的關系。①外匯干預nt-k與廣義貨幣供給量M2的關系。對M2t、M2t-1、nt-k進行一階自回歸，回歸方程式如下：
M2t=?籽?賺2?鄢M2t-1+?茁?賺2?鄢nt-k+ut （7）
根據格蘭杰因果檢驗，k取1。
從表4可以看出，外匯干預nt-1的變化與廣義貨幣供應量變動M2t、廣義貨幣供應量變動的一期滯后M2t-1的變化同向，當中央銀行買入外匯拋出本幣進行外匯干預時，外匯市場上外匯的供給減少，本幣供給增加。外匯干預nt-1的系數?茁?賺2顯著，說明中央銀行進行外匯干預時，會引起貨幣供應量的改變，如外匯干預力度加大時，外匯儲備增加，貨幣供應量會隨之增加，這與我國的事實相符。②外匯干預nt-k與銀行間30天同業拆借加權平均利率it的關系。對it、it-1、nt-k進行一階自回歸，回歸方程式如下：
it=?籽i?鄢it-1+?茁i?鄢nt-k+ut （8）
根據格蘭杰因果檢驗，k取1—3。
從表5可以看出，k=1，2，3時，外匯干預nt-k的變化與it、it-1 的變化同向，且?茁i都不顯著，這與理論不符，因為當中央銀行買入外匯拋出本幣進行外匯干預時，外匯市場上外匯的供給減少，本幣供給增加，將導致銀行間30天同業拆借加權平均利率的下降，說明外匯干預對利率的影響不顯著，這與格蘭杰因果檢驗的結果一致。③外匯干預nt-k與基礎貨幣MBt的關系。對M2t、MBt-1、nt-k進行一階自回歸，回歸方程式如下：
MBt=?籽?賺B?鄢MBt-1+?茁?賺B?鄢nt-k+ut （9）
根據格蘭杰因果檢驗，k取1—4。
從表6可以看出，k=1，2，3，4時，外匯干預nt-k的變化與MBt、MBt-1的變化同向，與理論相符，并且系數?茁MB都是顯著的，說明外匯干預對基礎貨幣的影響顯著。
綜合以上，外匯干預對貨幣供應量、基礎貨幣的影響顯著，外匯干預可以發出將來貨幣政策的信號，影響私人參與者的預期，私人參與者將會改變在外匯市場上的行為進而影響匯率。
2、外匯干預與國內貨幣政策、匯率的關系
（1）變量選擇。根據（6）式可知，外匯干預nt-k與當前的匯率et、貨幣政策變量mt以及滯后的貨幣政策變量mt-1有關。貨幣政策變量選取廣義貨幣供給量M2、銀行間30天同業拆借加權平均利率和基礎貨幣MB，對3個變量分別進行一階差分，分別用M2t、it和MBt表示；外匯干預采取外匯儲備的月度數據，用nt表示；匯率采取人民幣對美元加權平均匯率，進行一階差分，用et表示。
（2）格蘭杰因果檢驗。從檢驗結果看，從滯后1期到2期，匯率變動是外匯干預變動的格蘭杰原因，滯后1期，外匯干預不是匯率變動的格蘭杰原因，滯后2期時，外匯干預是匯率變動的格蘭杰原因，說明外匯干預會引起匯率的變動。
從檢驗結果看，從滯后1期到2期，利率變動是匯率變動的格蘭杰原因，基礎貨幣變動不是匯率變動的格蘭杰原因，滯后1期，廣義貨幣供應量變動是匯率變動的格蘭杰原因，說明我國貨幣政策的變動會引起匯率的變動。
（3）外匯干預與國內貨幣政策、匯率的VAR回歸。從上面的分析可知，國內貨幣政策變量的變動、外匯干預的變動是匯率變動的格蘭杰原因，可以用VAR模型來分析三者之間的關系。根據格蘭杰因果檢驗的結果，選擇VAR（2）進行回歸，內生變量為?葒et、?葒M2t、?葒MBt、?葒it和nt，用矩陣形式描述VAR模型為：
nt?葒et?葒M2t?葒MBt?葒it=a1a2a3a4a5+b11b12……b1jb21b22……b2jb31b32……b3jb41b42……b4jb51b52……b5jnt-j?葒et-j?葒M2t-j?葒MBt-j?葒it-j+?著1t?著2t?著3t?著4t?著5t
j取2，結果如下：
?葒et=0.426634?鄢?葒et-1+0.259741?鄢?葒et-2+1.69E-06?鄢nt-1-4.49E-06?鄢nt-2+
（4.76909?鄢） （2.91203?鄢） （0.95870） （-2.57104?鄢）
7.57E-07?鄢?葒M2t-1-5.77E-07?鄢?葒M2t-2+0.003237?鄢?葒it-1-0.003704?鄢?葒it-2
（1.49244） （-1.13680） （1.17063） （-1.34717）
-1.32E-06?鄢?葒MBt-1+1.37E-07?鄢?葒MBt-2
（-1.76669） （0.18211）
R2=0.529006
括號里表示t統計量，?鄢表示5%的顯著性水平下拒絕原假設。從上面表達式可以看出，外匯干預nt-k的系數很小，說明外匯干預對匯率的影響很小，滯后2期的外匯干預的系數顯著，且小于0，說明外匯干預采取的是逆風向的干預措施。
（4）脈沖響應函數。格蘭杰因果檢驗結果顯示，外匯干預、利率變動、廣義貨幣供應量變動是匯率變動的格蘭杰原因，所以分別觀察匯率對外匯干預、利率變動、廣義貨幣供應量變動一個正的沖擊的響應，以及外匯干預對匯率變動一個正的沖擊的響應。如圖1所示，橫軸表示沖擊作用的滯后期數，（a）（b）（c）中縱軸表示匯率，（d）中縱軸表示外匯干預，實線表示脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。
從（a）（b）（c）可以看出，給外匯干預、廣義貨幣供應量的變動、利率的變動一個正的沖擊后，匯率會上升，即本幣貶值，分別在第2期、第5期、第2期達到最大后開始向下運動，最終匯率會下降，本幣升值，再慢慢上升收斂于0。說明外匯干預、廣義貨幣供應量的變動、利率的變動首先會引起本幣的貶值，之后會引起本幣的升值。外匯干預、廣義貨幣供應量的變動對匯率的影響時間較長，可以持續15期左右，而利率變動對匯率的影響時間只有8期左右就漸漸消失。從（d）可知，給匯率變動一個正的沖擊后，外匯干預會隨之增加，在第2期達到最大后，立即反向向下，第4期開始趨于0。
（5）方差分解。方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性，從而給出模型中的變量產生影響的每個隨機擾動項的相對重要性的信息，通過方差分解得到圖2。
從圖2可以看出，廣義貨幣供應量的變動、利率的變動、基礎貨幣的變動對匯率的影響都比較小，在2%左右，外匯干預對匯率的影響較大，在8%左右，匯率對其自身的貢獻度在85%以上。
五、結論
第一，外匯干預可以發出將來貨幣政策的信號。協整檢驗顯示外匯干預與廣義貨幣供應量、基礎貨幣、銀行間30天同業拆借加權平均利率等貨幣政策變量之間存在長期穩定的均衡關系。格蘭杰因果檢驗顯示外匯干預對貨幣供應量、基礎貨幣的影響顯著，外匯干預可以發出將來貨幣政策的信號，影響私人參與者的預期，私人參與者將會改變在外匯市場上的行為進而影響匯率。
第二，使用VAR模型分析國內貨幣政策變量的變動、外匯干預的變動和匯率變動三者之間的關系，發現滯后2期的外匯干預對匯率有影響，但是影響很小且小于0，說明央行采取的是逆風向的干預措施。由于我國央行沒公布過外匯干預量，外匯干預透明度相對較低，因此雖然沖銷干預通過信號渠道對匯率有一定影響，但是影響有限。格蘭杰因果檢驗和方差分解顯示，廣義貨幣供應量的變動、利率的變動、基礎貨幣的變動都會影響匯率，但是影響程度較小，匯率主要是由其自身的變動決定。
（注：本文僅代表個人觀點，與單位無關。）
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我會好好過范文3
我還坐在電腦前趕作業，我算是壞女孩，恩……也許是個好孩子。我生病了，在我眼里，依然看到你得目光。遇見你以前，我叛逆、自由。秋天與冬天的分界線，飄零的落葉，吹起的灰塵，嗆得我會留下眼淚。翻墻，偷菜，與那些賤骨頭的男生打打鬧鬧……
知道你，你，出現了……無論如何，我爬不脫這張網，即使有破洞，那也會越粘越牢。所以我好恨你，你改變了我的生活。我習慣你的一切，你的氣味，你得風格，你的語氣，學習你你明亮清澈的眼神。我們會吵架，但吵到最后會不了了之。你讓我的眼神都是你的蹤跡。你好壞，你經常和第三列第四排的女生說話，我好不高興。你好笨，永遠看不懂人的心思。
你好懶，這一切都去等我說。
但這一切，又變成的幻影，泡沫。
我好想你，想大聲說我愛你。
我好想你，卻又說不出口。
我好想你，卻只是灰色的頭像。
我好想你，聊天記錄里只有我的名字。
我會好好過范文4
關鍵詞：基金；持股偏好；時期似無關回歸分析
中圖分類號：F832.5 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031(2008)07-0028-06
一、研究背景
我國股市投機行為嚴重，原因之一是投資者結構不合理，散戶特征比較明顯，價值型機構投資者比例不高。在近幾年股市的大幅波動過程中，學者們普遍認為基金積極倡導價值投資理念，對穩定市場和促進上市公司完善治理結構起著積極的作用。在市場走向成熟穩定的過程中，基金型機構投資者占的比例越來越高。在我國，從2002年底到2007年初，基金的資產凈值從1319 億元增加到11359億元，基金凈值占GDP的比例從1.08%增加到5.2%.伴隨著基金成長，它在證券市場的作用受到普遍的關注。研究基金投資行為的目的首先是以基金實際的投資數據來檢驗以上關于基金堅持價值型投資的觀點，實證判斷基金是否發揮穩定市場的作用；其次是對基金選股所考慮的因素進行定量的分析，發現已存在的規律；三是讓社會了解基金的投資策略，可以帶動散戶的價值型投資行為。
分析基金投資行為的文獻以市場評論居多。評論性文章多偏于某個時間段基金的行為分析和追隨熱點，缺少長期規律性的統計分析和模型分析。對基金選股偏好的回歸分析最早可見Falkenstein的研究，他發現美國開放式基金偏好高波動率、高換手率的股票，而避免持有低價股、小規模企業股票以及被關注程度不高的公司股票。[1]Brands研究了澳大利亞基金的選股偏好，同樣發現基金偏好高波動率、高換手率、大市值、市場關注度高和價值型股票。[2]Elkinawy用面板模型分析了在亞洲金融危機發生時美國共同基金于拉丁美洲的選股策略，發現基金喜歡易于獲得信息的指數成份股和ADR(美國存托憑證)股、管理靈活的小規模企業股、與亞洲不存在貿易關系、財務流動性強和內部管理結構好的股票。[3]Aggarwal等發現美國共同基金在新興市場選股時偏好財務透明度高和ADR股票。[4]
國內楊德群等和胡倩進行了這方面的研究。楊德群等發現在股市低迷時，基金偏好每股收益高、股票價格高、流通市值高、換手率高的股票，避免持有標準差高、上市年齡長的股票。[5]胡倩發現基金持股集中度與市場走勢呈反向相關，并且偏好每股收益高、流通盤大的股票，牛市喜歡持有市凈率高、波動率大的股票，熊市時傾向于波動率小的股票，沒有發現基金顯著關注增長性的指標。[6]以上的研究采用的模型相對簡單，楊德群采用的是2002年的截面數據，胡倩采用了半年頻率數據，但是分期回歸，沒有綜合考慮時間序列和截面數據。另外，股票關注率和行業差異是基金選股的重要考慮因素，他們的模型沒有包含這些因素，沒有區分封閉和開放基金。本文的研究基于2002年到2006年的季度數據，頻率密度大且同時考慮時間和截面，考慮股票的關注率、行業差異和區分封閉和開放基金，分析方法采用時期似無關回歸(Period SUR)以體現事實存在的時期異方差和同截面相關。
二、持股比例的影響因素及其統計值所體現的偏好
基金的選股偏好體現在持有某種股票的市值占其資產凈值的比例上。從2002年開始，基金每季度公布其前10名重倉股的持股比例，所有基金重倉股持股比例平均值的曲線圖見圖1。基金重倉股持股比例在總體上與指數有相似的變化趨勢，但是有兩處有所偏離：一是在2005年股指跌至研究期間的最低位時，持股比例卻保持上升趨勢，說明基金在熊市時能看清市場后勢，保持或增加倉位，促進市場穩定；二是在2002年底持股比例下降到最低點2.47%，這一情況出現的原因是基金在股市走入熊市時采取分散投資策略以規避風險，避免單個股票的持股比例過大。雖然兩點都出現在股指低點，但后勢存在區別，因此基金采取不同的策略。
圖1 重倉股持股比例及上證綜指關系圖
注：左軸為持股比例，以萬分之一為單位，右軸為上證綜指
數據來源：CCER中國經濟金融數據庫
參考國內外已有文獻的研究，本文將影響基金持股比例的因素分為市場表現、企業業績、業績增長和企業屬性四大類，并從中挑出有代表性的指標。
市場表現類包括：股票價格(Price)、流通A股總市值(ValueA)、換手率(TR)、成交額(TO)、市盈率(PE)、市凈率(PB)、B值(Beta)、標準差(Sigma)。
企業業績類包括：每股主營業務收入(Mip)、每股收益(Earnp)、每股凈資產(Netap)、凈資產收益率(Netar)、每股經營性現金流(Opcp)、每股股利(Divp)。
業績增長類包括：主營業務收入增長率(Miinc)、凈利潤增長率(Npinc)、凈資產收益率增長率(Narinc)、經營性現金流增長率(Opcinc)。
企業屬性類包括：所屬行業、是否指數成份股、上市時間(Listt)、流通股比例(Curssr)、流動比率(Fr)、資產負債率(Assdr)。
除所屬行業、是否指數成份股為虛擬變量外，其他指標變量的統計描述見表1。統計的時間跨度為2002年第一季度到2006年第四季度。普通股觀察值個數為24118(排除比例指標分母為零的觀察值)，重倉股觀察值個數為17427(基金多次選用的股票重復計算)。如果重倉股與普通股平均值存在的較大差異說明基金存在選股偏好；如果兩者比較接近則說明基金并無偏好或者普通股平均值正好是選股的最佳值。經比較得到以下結論：
(1)基金確實在尋求價值投資和規避風險，如基金偏愛每股主營業務收入高、每股收益大、每股凈資產高、凈資產收益率高、每股經營性現金流高、每股股利高和股價高的績優股，同時基金偏愛B值小、市盈率低的股票，在標準差方面并沒有表現出高波動率偏好，說明基金規避風險。
(2)基金確實傾向于流動性大的股票，便于資金進出，但并不在意資金的短期快速進出。如基金偏愛A股市值大、成交額大的股票，但是對換手率并不太在意。
(3)基金偏好凈利潤增長率高、凈資產收益率增長率高、經營性現金流增長率高的業績增長型股票。
(4)對于市凈率、流動比率、資產負債率，基金偏向合理值。市凈率平均值為最為理想的3；流動比率平均為1.7，接近2的理想值；資產負債率為47%，比普通股的54.7%更為理想；成熟市場市盈率的正常值是20到30，由于我國股票的市盈率普遍偏高，基金選擇平均值為58的市盈率，比普通股178的市盈率低。另外，基金重倉股市盈率中位數為32，更接近成熟市場的正常值。
(5)與一般觀點不同的是，基金對上市時間、流通股比例并不太在意，并不偏愛主營業務收入增長率高的股票，可能的原因是主營業務收入包含成本，基金更偏愛扣除成本的凈利潤增長率。
(6)所有指標的最大值、最小值與平均值都存在較大的差距，從標準差也可看出并不存在接近退化的分布，因此以上任何一個指標都不是基金選股的硬指標，偏好是可以變通的。
注：流通A股總市值、成交額的單位為億元
數據來源：根據中國經濟研究中心和中國經濟金融數據庫公布的數據整理得出。
三、模型與方法的選擇
基金選股一般經歷三個步驟：第一步是根據股票的公開信息，利用指標篩選股票；第二步是對篩選出的股票進行實地調研和側面調研，提出調研報告，報告若經通過則進入備選庫；第三步是實際操作階段，即從備選庫挑選股票并決定何時投資和投資多少。上面根據指標統計值得到的結論可用于第一步的篩選股票。下面討論第三步，即對入圍的股票選擇投資多少的問題，所用數據為2002年初到2006年底基金季報中公布的前10名重倉股的持股比例以及上一節提到的股票四類指標數據。由于基金選股需要時間，因此股票的指標數據滯后基金持股比例數據一期。該數據是以基金為主截面、以季度為時間單位的面板數據，排除無效數據以及市盈率小于零的數據，共有17332個有效觀察值。重倉股必然是已進入備選庫的股票，我們通過對重倉股數據的分析，得到由指標變量確定持股比例的模型。
對于指標變量的選擇，我們在上一節指標變量的基礎上，排除掉與其他變量相關系數較高的凈資產收益率和凈資產收益率增長率，以避免出現多重共線形性問題。對于業績類指標，由上節的分析可知基金更偏重扣除了成本的凈利潤，因此我們保留每股收益和凈利潤增長率，排除解釋能力上與之部分重復的每股主營業務收入和主營業務收入增長率。加上用于表示九個基金熱點行業的虛擬變量和用于表示股票是否上證180或深圳成指成份股的虛擬變量，共有28個指標變量。相應的模型見下式。
式中，Y為持股比例。解釋變量由前往后分別為股票價格、流通A股總市值、換手率、成交額、市盈率、市凈率、B值、標準差、每股收益、每股凈資產、每股經營性現金流、每股股利、凈利潤增長率、經營性現金流增長率、上市時間、流通股比例、流動比率、資產負債率和虛擬變量。虛擬變量的含義為：DB(采掘業)、DC4(石油化學)、DC6(金屬非金屬)、DC7(機械設備儀表)、DC8(計算機應用服務和通信電子)、DD(電力、煤氣及水的生產和供應)、DF(交通運輸倉儲業)、DI(金融保險)、DJ(房地產)、DIND(上證180或深圳成指成份股)。ε為隨機干擾項。
可以假設，由于相同基金的操作風格是相近的，因此干擾項應該存在同截面相關，且不同時期存在異方差更符合證券市場的特點，因此我們選擇時期SUR模型。時期SUR模型不同于一般的SUR模型，一般的SUR模型是截面SUR，截面SUR要求T≥N，時期SUR模型要求N≥T，我們的數據滿足N≥T，因而不適合使用截面SUR，以上對模型的假設可以在實證部分得到證明。
四、指標變量對持股比例影響的回歸分析
為了解時期SUR模型的效果，我們先采用一般的面板數據固定效應模型得到供對比的結果。對于時期SUR模型，我們分含與不含虛擬變量進行回歸，以觀察加入虛擬變量后對模型的影響。為了區分在牛市和熊市、開放基金和封閉基金的不同情況下指標變量作用的變化，筆者對四種情況分別回歸。由于七種情況的回歸結果篇幅較大，故不在文中一一列出分析過程。下面僅就回歸結果進行文字的說明和分析。結果中牛市和熊市的劃分以2005年第二季度達到股值研究期間最低點為界，2005年第二季度及之前為熊市，2005年第二季度之后為牛市。
(一)時期SUR模型選擇的正確性檢驗
假設基金選股數據存在同截面相關和時期異方差得到了證實。首先從模型的整體指標看，采用SUR后，回歸標準差由96下降到0.55，F值由24.5增加到956.2，反映自相關的DW值由1.25提高到接近正常值的1.8，說明采用時期SUR后模型的擬合度提高，消除了自相關。從系數的顯著性看，采用時期SUR前只有10個系數顯著，采用時期SUR后有16個系數顯著，絕大部分系數的t值比采用時期SUR前大了幾倍。此外，從系數的符號變化看，價格的符號由正的變為負的，市凈率、每股凈資產、每股凈利潤增長率、流通股比例的符號由負的變為正的，換手率的符號由負的變為不顯著，以上符號變化說明時期SUR模型的分析結果更符合理論上的判斷。因此，數據存在同截面相關和時期異方差，須使用時期SUR模型，未考慮同截面相關和時期異方差的分析方法可能導致錯誤的結果。
加入10個虛擬變量后，全部系數的符號不變，絕大部分系數的顯著程度和系數大小變化不大，說明加入虛擬變量不影響模型的正確性，因此后面幾種情況都加入虛擬變量，不再考慮沒有虛擬變量的情況。此外，加入虛擬變量后系數的穩定性說明模型是強壯的，得到的系數及其顯著程度是可靠的。下面提到的系數不特別說明為帶虛擬變量的時期SUR模型的回歸結果。
(二)由回歸系數看基金持股的偏好
1.基金偏愛價值型股票
每股凈資產、每股收益的系數分別為23.2、10.6，每股經營性現金流、每股股利、流動比率的系數分別為2.1、8.4、9，以上指標的系數均說明，從整體上看基金偏重價值型投資。但是，每股收益的系數在牛市和熊市存在區別，牛市時系數為31.5，而熊市為-13.3；開放基金和封閉基金的每股收益系數也存在區別，開放基金系數大，封閉基金系數很小且不顯著，說明開放式基金更重視價值型投資。由于牛市在時間段上為2005年第2季度之后，因此，牛市和熊市系數符號的轉變說明投資觀念在轉變，最近幾年基金更加重視價值型股票。另外，值得注意的是牛市的流動比率系數是熊市時的5倍，流動比率等于流動資產除以流動負債，體現了短期負債償還能力，該指標平均值為1.7，理想值為2。從以上兩個指標牛市和熊市的顯著區別可以發現，基金在牛市時更為挑剔，因為牛市時系統風險小，選擇多，可以相對自由地按指標選；而熊市為了降低風險，一方面考慮到其他更多非指標因素，一方面在放松標準的情況下分散投資組合。
凈利潤增長率和經營性現金流增長率等業績增長類指標的系數在整體樣本中并不顯著，但是凈利潤增長率在熊市時是1%顯著的，系數為5；經營性現金流增長率在牛市和開放基金模型中是1%顯著的，系數都接近0.05。說明對于業績增長類指標，熊市時基金關注的是凈利潤增長率，牛市時關注經營性現金流增長率，同樣體現了牛市時要求高于熊市，開放式基金要求高于封閉式基金。
前文我們通過統計值分析發現基金偏好高價股和市凈值為3的股票。與此不同的是，在本節的回歸結果中，股價系數為-5.4，市凈率的系數為27，兩個系數都非常顯著，表明股價越低和市凈率越高則對應的持股比例越高。市凈率等于市價除以賬面凈資產，市凈率大意味著企業資產的質量較好、有發展潛力。這一結果說明在經過第一步的篩選后，在第三步的操作階段基金偏好低價和高成長能力的股票，即基金通過指標劃定范圍，而在這個范圍中，尋找價值未被完全發現的股票，基金同樣喜歡物美價廉。
2.基金偏愛高風險高回報的入圍股票
B值和表示波動率的標準差的系數顯著為正，且非常大，分別為54和1985，以上系數在牛市和熊市、封閉和開放基金模型中都是顯著的且大小穩定，其中標準差的系數是所有系數中最大的。雖然系數受到變量量綱的影響，但是至少說明基金在入圍的股票中，偏愛高風險高回報的股票。這一點與根據指標篩選股票時基金偏愛B值小的股票和對標準差沒有特殊偏好有所不同，說明基金在股票入圍前后的操作方式存在著較的區別，即基金的操盤手和基金調研人員的觀察角度是不同的，基金調研人員挑選股票最主要的著眼點是高價值和低風險，操盤手的目的是獲利，只要股票進入了基金的備選庫，操盤手挑選高回報同時也是較高風險的股票，這一結論與Falkenstein認為基金經理通過投資波動性大的股票來獲取較高的報酬的觀點是一致的。
資產負債率的系數為116，其系數大小僅次于標準差。該系數在牛市和熊市時均為正，但牛市時的系數是熊市時的2.6倍。從所有股票的資產負債率平均值為54.7%來看，我國的上市公司基本都擁有充足的自有資金，指標水平尚為合理?；鹬貍}股的資產負債率平均值為46.6%，低于一般股票。因此，在股票已經入圍前后，基金再次表現不同的偏好，入圍前偏好低資產負債率，入圍后正的系數說明基金偏好高資產負債率，牛市時尤其如此。負債多意味著企業業務的拓展需要更多的資金，雖然財務風險加大，但是也具有更大的發展潛力。
市盈率在整體樣本、熊市和封閉基金模型中顯著為正，說明這三種情況下，基金偏愛有潛力同時風險更大的股票，但是三個系數都非常小，說明在入圍股票中，市盈率并不是一個很重要的指標。另外，牛市和熊市、封閉基金和開放基金存在差異的部分原因是樣本時期不同，前期對市盈率高的股票略有偏愛，現在則不顯著存在這種偏愛。以上分析并不說明對于所有的股票市盈率不重要或基金偏好高市盈率，因為在第一步進行指標篩選時，基金是偏重低市盈率的。
3.基金偏愛長期流動性高的股票
流通A股總市值、流通股比例的系數為正，分別為0.6和36.8。說明基金偏好流通盤大資金長期流動性好的股票。但是與指標篩選時的標準相比較，可以發現某些區別。一是在篩選時基金對流通股比例是不太在意的，但在回歸結果中流通股比例的系數是正的且顯著。這種區別體現了實際操作的需要。在實際操作時，操盤手為了避免控股超過10%的限定，不僅要考慮A股總市值，而且要考慮流通股比例。二是篩選時偏愛成交額大的股票，但是在回歸結果中成交額的系數為顯著的-0.16，同樣體現了操盤手和調研人員思路的差異，成交額太大的股票機構操盤手不容易控制其價格。大部分模型中換手率的系數不顯著，結論與指標篩選時一致，說明影響資金短期流動性的換手率不是基金選股時要考慮的指標，基金不會因為換手率低而放棄好的股票，因為換手率是可以改變的市場因素。
4.基金偏愛關注率高、信息豐富的股票
上市時間的系數為0.14，說明在入圍股票中，上市時間越長越偏愛。一是因為基金對老股票比較了解，收集信息的成本下降；二是因為上市時間長的股票被基金選中的概率大于新股，觀察值多，自然在回歸結果中占優勢。
基金偏愛指數成份股。如果股票是上證180或深圳成指成份股，則持股比例顯著增加23.1。上證180和深圳成指使用的歷史長，選取了能代表股市市值、市場流動性好且價格較穩定的股票，得到長期的關注，信息量豐富。因此，指數成份股的顯著系數說明基金傾向于關注率高、信息容易收集的股票。
5.基金在不同情況下，對行業選擇的偏好不同
基金在行業方面有明顯的偏好。在我們選擇的九個基金持股熱門行業中，絕大部分具有非常顯著的系數。其中，采掘業、交通運輸倉儲業的系數為正的26.8和42.6，且在牛市、熊市、封閉基金、開放基金模型中并無大的變化。從2007年第1季度季報可以看出，采掘業的每股收益、凈資產收益率、每股經營性現金流量等業績類指標都是所有行業中的第一名，每股凈資產是第二名。因此，基金把它作為相對固定的重倉股是合理的。交通運輸倉儲業股票業績穩定，現金流充足，是穩健的投資品種，因此也成為基金的重倉股。
電力煤氣及水的生產和供應、計算機應用服務和通信電子業的系數分別為20.6、30.6，但是兩個行業在牛市中的系數并不顯著且系數遠小于熊市。前者有公用事業性質，業績非常穩定，后者帶技術創新色彩，有政策支持，可見這兩個行業是典型的熊市時抱佛腳的選擇。
金融保險業有不錯的業績表現，在2007年第1季度，它的凈資產收益率、每股經營性現金流量僅次于采掘業，同期金融保險業基金持股比例是所有行業的第二位，僅次于制造業。房地產業的基金持股比例排第七名。但是，金融保險和房地產業的系數是負的，且在四個分類模型中都是如此。導致這一結果的原因是金融房地產股票是分散地被眾多的基金和機構投資者持有，雖然基金整體持股比例較高，但表現在某個基金的持有比例上不是特別高。這兩個行業的共同特點是受宏觀調控影響較大。
石油化學、金屬非金屬、機械設備儀表業都屬于制造業，系數分別為11.6、18.5、8.1。三者在牛市和熊市、封閉和開放基金模型中的系數有相同的變化，在熊市中系數都是正的，而在牛市中系數都是負的，在封閉基金中的系數都遠遠大于開放基金，其中機械設備儀表業在開放基金中的系數甚至變成負的。從最新季報看，金屬非金屬業的每股凈資產是所有行業中最高的，每股經營性現金流量也有不俗的表現，因此它的系數在三個行業中是最大的。以上分析說明業績是基金考慮的重要因素，基金以價值型投資為主。另外可以發現，封閉基金的投資策略比較接近熊市時基金的投資策略，開放基金的投資策略比較接近牛市時基金的投資策略。制造業在熊市和封閉基金中的系數為正，說明在熊市以分散風險為目的時，制造業是基金偏好的投資對象。
五、結論
由于同一基金投資風格在不同時期具有相似性以及不同時期證券市場存在差異，基金選股數據存在同截面相關和時期異方差，本文使用的時期SUR模型考慮到這兩種情況，因此結果具有更高的擬合度，系數更加顯著且有正確的符號。基于共17332個有效觀察值的基金和股票的季度面板數據，我們考慮了市場表現、企業業績、業績增長和企業屬性四大類共28個指標對基金選股的影響。除用模型回歸分析基金持股比例的影響因素外，本文還利用基金重倉股的指標統計值特點發現基金篩選股票的標準，主要分析結論如下。
第一，從整體上講，基金重倉股持股比例基本上與指數有相似的變化趨勢，但是在股指低點，如果后市為牛市，則基金反而會增倉。
第二，基金確實在尋求價值型投資，因此擴大基金規?？梢詼p輕股市投機行為。對基金重倉股指標統計值的分析發現，基金偏愛企業業績類和業績增長類指標表現好的績優股。模型回歸結果發現，每股凈資產、每股收益、每股經營性現金流、每股股利等業績類指標對持股比例有正面的影響。經營性現金流增長率在牛市和開放基金模型中有正面影響。在操盤階段，基金偏好低價和高成長能力的潛力股。
第三，基金在調研階段和操盤階段對風險有不同的偏好。在調研階段，基金規避風險，偏愛B值小、市盈率低的股票。在操盤階段，基金偏愛B值大、標準差大的高風險高回報的股票。說明基金的操盤手和調研人員的觀察角度不同，基金調研人員的著眼點是高價值和低風險，操盤手的目的是獲利。這種差異還體現在：在調研階段對于市凈率、資產負債率等指標，基金偏向合理值，但在操盤階段，基金偏好高市凈率和高資產負債率的股票。
第四，基金偏愛長期流動性好的股票。指標統計值的分析發現，基金傾向于A股市值大、成交額大的股票。模型回歸結果發現，A股市值、流通股比例對持股比例有正面影響。但是，兩種分析方法都未發現代表短期流動性的換手率對基金選股有顯著影響。
第五，開放基金和封閉基金以及基金在牛市和熊市時的選股偏好存在差異。開放式基金的選股要求高于封閉式基金，開放式基金更重視價值型投資?；鹪谂Ｊ袝r更為挑剔，因為牛市時系統風險小，可供選擇的股票多，可以相對自由地按指標選；在熊市時為了降低風險，基金分散投資組合，在一定程度上放松了選股要求。
第六，基金在行業上有所偏好。采掘業、交通運輸倉儲業是基金相對固定的重倉股；電力煤氣及水的生產和供應、計算機應用服務業和通信電子、制造業在熊市時是基金分散風險的投資對象；金融房地產業由于分散地被眾多的基金和機構投資者持有，因此單個基金的持有比例并不是特別高?；饘π袠I的偏好基于行業的業績表現。
第七，基金偏愛關注率高、信息豐富的股票，如上市時間、指數成份股對持股比例有正面的影響。
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Analysis of Chinese Fund Preferences for Heavyweight Stocks Using Period Seemingly Unrelated Regression
FU Miao CAI Wei-hong
(School Of International Trade & Economics，Guangdong University of Foreign Studies，Guangzhou 510006，China)
我會好好過范文5
秋天到了，棗子成熟了，樹上掛滿了紅彤彤的、青青的大棗子，紅的像葡萄，青的像珍珠，再加上金黃色的葉子，特別好看。
當你站在樹下看見一個個紅棗時，不禁流口水，我情不自禁摘下棗子放在口中細細品嘗，又香又甜美滋滋的，吃了還想吃。呀！秋天的棗給了我們美好的印象。
我愛秋天的棗樹，更愛又香又甜的棗子。冬天即將來臨，我會好好保護你，幫你“穿衣”、施肥、松地、保護你的身體，讓你吃飽喝足、好好過冬，讓你明年枝繁葉茂，結出更多的棗子。
我會好好過范文6
日夜不進食 守候在你身邊 期待奇跡的出現
人已經憔悴 我拼命的呼喊 可是老天不幫我
你 還是走了。。。
看著你安靜的躺著 我真希望 你在做一個很長很長的夢 夢醒了 你也就醒了
我對你大聲的呼喊 想叫醒你 別在生活在夢里的世界了 我想你 你能醒來么
時間慢慢的過去了 你還在睡 看著你身體在慢慢的發臭 我明白 你已經走了
我含淚把你埋葬了 眼睛濕了 兩只手摸著這冰冷的墳墓 我心痛 你已安息了
一轉眼 你已經去了天國 留給我的 只有對你無限的思念 還有 回憶
人一故 沒有了你的生活 還得繼續 只是沒有了你的鼓勵 還有 記憶