張?zhí)斐? 袁天昂

【摘要】本文首先通過對上證180全收益指數(shù)收益率與上證180行業(yè)指數(shù)進行相關(guān)性分析，證明了行業(yè)效應(yīng)對上證180股票收益率的作用明顯；其次通過分別對上證180全收益指數(shù)進行時間序列分析、描述性統(tǒng)計分析和正態(tài)分析得知上證180相比滬深300股票存在的泡沫較小，對外部沖擊的抵抗能力更強，可以作為投資者理性投資的參考指標(biāo)。

【關(guān)鍵詞】上證180 股票收益率 影響因素 實證研究

一、文獻綜述

對于中國A股市場股票收益率影響因素以及國外理論在A股市場上的有效性，國內(nèi)外專家學(xué)者進行了大量的理論與實證研究，張虎、鄒媛媛（2016）對2003年至2013上海證券市場股票進行實證研究發(fā)現(xiàn)，CAPM模型沒有辦法完全的解釋滬市股票市場股票收益率；勾東寧、王維佳（2016）以2011年至2014年國內(nèi)上市銀行股票的數(shù)據(jù)為研究樣本，對CAPM模型有效性進行檢驗，研究發(fā)現(xiàn)CAPM模型在中國上市銀行股中的有效性較低；李彤（2015）使用多元線性回歸對中國A股市場的傳統(tǒng)模型有效性進行檢驗，研究發(fā)現(xiàn)中國A股市場上Beta系數(shù)對股票收益率具有較強的解釋能力；李紅霞、邸鴻喜、李琰、呂靖燁（2014）使用多元GARCH模型建立動態(tài)CAPM模型從而對動態(tài)CAPM模型在中國A股市場上的有效性進行研究；徐斯旸、彭亮（2017）通過構(gòu)建新的FAMA模型對中國股票市場股票收益率影響因素進行實證檢驗。研究表明，行業(yè)效應(yīng)對股票收益率具有周期性顯著影響的特點；史永東、宋西偉、谷佳音（2016）使用FAMA模型對2007年至2013年股票收益率期限結(jié)構(gòu)的影響因素進行分析，結(jié)果表明，企業(yè)投資對股票收益率期限結(jié)構(gòu)有增強動量效應(yīng)的結(jié)果；周光遠(yuǎn)、吳文鋒（2016）通過對股票論壇發(fā)帖數(shù)量的分析研究表示，股票市場的關(guān)注度與股票市場當(dāng)月收益率呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系；鄒宏元、游晉、付霞（2016）發(fā)現(xiàn)八個主要工業(yè)制造業(yè)的分行業(yè)名義有效匯率對股票收益率有顯著影響。

二、研究意義

我國上海和深圳證券交易所分別于1990年底和1991年初相繼成立，經(jīng)歷了二十幾年的曲折歷程，截至2017年12月1日，滬深兩個交易所共有上市公司3466家，其中上海證券交易所1390家，深證證券交易所2076家。總市值達(dá)到56萬億元，總流通市值已達(dá)44萬億元。據(jù)統(tǒng)計，截至2016年12月28日收市，上證綜指全年下跌12.35%，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)跌幅則達(dá)到了27.89%，個人投資者人均虧損額超過1.32萬元。中國股市的發(fā)展與個人投資者的投資收益之間的背離趨勢讓人不禁深思：西方成熟的理論、模型和制度是否適應(yīng)中國的股市？到底是市場、制度還是投資模式出了問題？

股票價格的波動是股市運行的基礎(chǔ)，針對股票收益率影響因素的研究對于指導(dǎo)投資者理性投資具有重要意義，同時對上市公司提高自身素質(zhì)和履行自身職責(zé)有重大幫助。而量化投資已經(jīng)將所有的股票影響因素都考慮清楚，但為什么只有少數(shù)公司是賺錢的？首先，量化投資的資金量龐大，每股收益較小，通過快速交易賺取少量收益來獲得利潤。國內(nèi)自2010年才推出滬深300的股指期貨，許多量化投資策略都是基于滬深300的股票收益率影響因素來做的。所以量化投資所選擇股票收益率影響是為上述內(nèi)容服務(wù)的，并不具有普遍性。其次就是滬深300和上證180之間的股票收益率影響因素區(qū)別的問題。其次，對非量化機構(gòu)投資者來說沒有指導(dǎo)意義，其資金量太小，收益率低，難以獲取令投資者滿意的利潤，量化投資交易選出的因子是為其高頻交易服務(wù)的，故在其對因子進行打分時，會將短期影響股票收益的因素放大，得到的主要影響因素對沒有高速度計算機、大資金量和建模能力的非量化投資者來說并不具備指導(dǎo)意義。再次，量化投資考慮所有的股票影響因素，但是在統(tǒng)計分析中，用1000個變量去估計1000個參數(shù)，雖然在統(tǒng)計上顯著，但是沒有實際意義。所有的股票影響因子的最初建立都是學(xué)者通過大量研究人工發(fā)現(xiàn)的，再通過一系列的回測檢驗，最終才可被視作股票影響因子，電腦并不會自動生成影響因子。最后，國內(nèi)量化投資策略大都以滬深300指數(shù)作為樣本，那么，作為大盤藍(lán)籌股的代表的上證180指數(shù)與代表滬深兩市總體行情的滬深300之間的股票收益率的影響因素究竟有何分別呢？是否通過大盤藍(lán)籌股影響因素的統(tǒng)計分析研究對引導(dǎo)投資者理性投資更具有指導(dǎo)意義？

未來股票市場朝著量化投資方向發(fā)展勢不可擋，而量化投資交易的前提是要對股票收益率的影響因素進行科學(xué)的分析，通過剔除無關(guān)因素提取相關(guān)因素最終達(dá)到分析股票價格的變化方向的目的，如今的量化投資策略朝著越來越高頻的交易方向發(fā)展，而對于沒有平臺沒有快速計算機的非量化機構(gòu)投資者，對于非短期高頻的股票收益率的影響因素篩選顯得尤為重要。實際上因子對股票收益率的作用基于不同的目的選取出來的結(jié)果也是不一樣的，長期有長期的選法，短期有短期的選法，量化投資有量化投資的選法，基于不同的量化投資策略也都有不同的因子選擇方法，量化投資既然是朝著高頻交易的方向發(fā)展，甚至為了節(jié)省數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間將電腦搬進證券交易所，而這就會導(dǎo)致我們看到的股票收益率的影響因子是為高頻交易服務(wù)的，對散戶沒有指導(dǎo)意義。而根據(jù)wind申萬宏源研究蔣健蓉、龔芳、陸媛媛（2017）在2017年7月22日在《中國證券報》上發(fā)布的《我國證券投資者結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)三大變化》一文中顯示2016年底A股投資者結(jié)構(gòu)中個人投資者占比達(dá)40%，為所有投資者類型中占比最高的，所以，個人投資者對股票市場的影響不容忽視。

三、上證180股票收益率行業(yè)間相關(guān)性分析

2002年7月1日，為了更好的建立反映股市有效性指標(biāo)以及引導(dǎo)A股市場投資者理性投資，上海證券交易所在上證30指數(shù)的基礎(chǔ)上選取最具有代表性的180只股票樣本并正式推出上證180指數(shù)，也可稱上證成份指數(shù)。上證180全收益指數(shù)作為上證180指數(shù)的衍生指數(shù)，將上證180指數(shù)中成分股的分紅計入指數(shù)的收益之中，在對指數(shù)收益率進行實證研究中采用上證180全收益指數(shù)將使實證結(jié)果更加具有可信性。所以，下文所采用的數(shù)據(jù)均使用了上證180全收益指數(shù)。

著名經(jīng)濟學(xué)家皮爾遜發(fā)明了檢驗變量間相關(guān)性的統(tǒng)計指標(biāo)——相關(guān)系數(shù)。本文采取簡單相關(guān)系數(shù)檢驗行業(yè)效應(yīng)對上證180股票收益率的影響。公式如下：■

上證180紅利全收益指數(shù)在在上證180全收益指數(shù)的基礎(chǔ)上通過對上證180紅利全收益指數(shù)對上證180行業(yè)指數(shù)進行相關(guān)性分析，可得到如下表格，表格中顯示的數(shù)據(jù)為回歸之后相關(guān)系數(shù)結(jié)果，可以看到，除能源行業(yè)與上證180紅利全收益指數(shù)相關(guān)性為負(fù)且影響較小，僅為-0.081，其余行業(yè)與上證180紅利全收益率的相關(guān)性均超過50%。同時可以看到，表中剔除上證180紅利全收益指數(shù)之外有100個數(shù)據(jù)——它們代表了上證180指數(shù)成分股中行業(yè)間的相關(guān)系數(shù)。在這100個數(shù)據(jù)中剔除10個自身相關(guān)的數(shù)據(jù)。剩下90個數(shù)據(jù)中，有12個相關(guān)系數(shù)小于0.5，其余78個相關(guān)系數(shù)均大于0.5（占總數(shù)的86%）。約64%的行業(yè)間相關(guān)系數(shù)超過70%，說明上證180指數(shù)成分股行業(yè)間相關(guān)性顯著，且對股票收益率有較強的解釋能力。

四、上證180股票收益率影響因素的實證研究

（一）時間序列分析

上圖為上證180全收益指數(shù)的收益率走勢圖，如圖所示，上證180股票在短期內(nèi)的收益率波動較小且呈緩慢上升的趨勢，長期中近年來主要發(fā)生了兩次較大的波動分別在2007年至2009年和2014年至2015年，從波動大小上來看，2008年金融危機對大盤股的影響更為強烈，相比之下，2014年至2015年A股市場的牛市行情，大盤股對市場熱情的吸收更為柔和，反映在收益率波動上即表現(xiàn)出略微波動且回穩(wěn)更加迅速。

（二）描述性統(tǒng)計分析

如上圖所示，使用Eviews8.0軟件對2002年7月1日至2017年12月25日的上證180全收益指數(shù)（SSE 180 TOTAL RETURN INDEX）進行描述性統(tǒng)計分析。由于本文寫作的時間限制，2017年12月的月度收益率數(shù)據(jù)無法獲得，故本文只取到截止到2017年11月29日所有交易日的月收益率，由于無法直接獲得上證180全收益指數(shù)的數(shù)據(jù)，故筆者直接通過數(shù)據(jù)鍵入Excel表格的方法錄入其月度收盤價，然后在Excel表格中采用公式

來進行收益率的計算，由于在Excel采用公式編輯的方法進行計算，故為了計算的方便和得到2017年11月29日的月度收益率，保留了2017年12月25日的收盤價，在數(shù)據(jù)分析并不計入，可忽略不計，對本文進行分析的目的并無影響。

（三）正態(tài)性分析

通過對上圖的描述性統(tǒng)計分析進行簡單的概括歸納，可得到下述表格

吳燦（2014）在對滬深300股票收益率影響因素的實證分析中，為了避免2008年金融危機的影響，在對時間序列的分析中，將研究區(qū)間分為兩個階段——以2008年金融危機為分界點進行劃分，筆者認(rèn)為，既然要對股票收益率的影響因素進行分析，金融危機作為周期性影響因素且不可避免，應(yīng)當(dāng)將在時間序列的分析中考慮進去，如果對時間序列的平穩(wěn)性有顯著性影響，可以將時間序列按照如上劃分，但如果并沒有影響，而是根據(jù)研究者的主觀判斷進行劃分則毫無必要，筆者對上述時間序列進行研究時，并未發(fā)現(xiàn)其統(tǒng)計上的不顯著，故選擇不進行時間序列的劃分，保留原始數(shù)據(jù)的真實性，從而加強實證結(jié)果的可靠性。

結(jié)合上表對比吳燦（2014）對滬深300股票收益率影響因素的實證研究可以看出，上證180全收益指數(shù)月度收益率在2002年7月1日上證180指數(shù)推出之日起至2017年11月29日期間，指數(shù)收益率平均值為0.007128，表明在此期間內(nèi)上證180股票整體表現(xiàn)良好并且獲得了正的平均收益。中位數(shù)0.007128>0，說明在長期內(nèi)大盤藍(lán)籌股收益率為正的時間大于其收益率為負(fù)的時間。標(biāo)準(zhǔn)差表明指數(shù)收益率的波動程度，側(cè)面反映上證180股票投資風(fēng)險，從上表可以看出研究期間內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.087030，與市場整體風(fēng)險程度基本差別不大，說明坊間常說的大盤藍(lán)籌股的風(fēng)險較小的說法并不存在，其與市場股票收益率標(biāo)準(zhǔn)差0.099371之間的差距幾乎可以忽略不計。偏度和峰度計算公式分別如下所示：

其中，

yt為觀測值，■為樣本平均值，S為樣本標(biāo)準(zhǔn)差，T為樣本容量。對稱分布的偏度值恒為0，正態(tài)分布的峰度值恒為3。

對時間序列數(shù)據(jù)偏度和峰度的計算主要是為了考察序列是否符合正態(tài)分布，正態(tài)分布的圖像兩側(cè)尾部長度關(guān)于中軸對稱，若樣本序列的偏度大于零則稱該分布為正偏離，反之則反是。在我們的時間序列樣本中，偏度為0.061322恒大于0，表明上證180股票收益率序列在指數(shù)成立至今呈右偏離，也即表明序列中收益率大于平均收益率的月數(shù)較多。從證券市場的投機角度看，正偏離說明大盤藍(lán)籌股的投資較為理性且投機性不強，從而達(dá)到了創(chuàng)建上證180指數(shù)引導(dǎo)投資者理性投資的目的。峰度（Kurtosis）是用來比較樣本分布與正態(tài)分布之間圖像分布特點的統(tǒng)計量。由上表可以看到，峰度為4.318913略大于正態(tài)分布峰度3，故上證180全收益指數(shù)月度收益率時間序列的分布相比于正態(tài)分布的分布而言，分布圖像更加陡峭且其兩側(cè)尾部比正態(tài)分布的兩側(cè)尾部厚。從對樣本序列的偏度和峰度分析中我們可以得出結(jié)論，序列呈現(xiàn)尖頂峰尾部厚重的特點，說明上證180股票投資收益率不服從正態(tài)分布，少部分投資者獲取高于平均收益率，獲取較少收益投資者占比過多（超過正態(tài)分布），大盤藍(lán)籌股市場存在微小泡沫。

五、上證180股票收益率微觀影響因素分析

上證180指數(shù)包含180只具有行業(yè)代表性的股票，自2002年7月1日推出至今，已經(jīng)有了16年的歷史，在這期間，不斷有新股調(diào)入和原股調(diào)出。若是按照年化收益率來進行分析的話，筆者將要處理2880個基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，這對我們的研究是及其不利的。而且，對于影響因素的分析，若是用180個自變量去擬合指數(shù)收益率的話，雖然在統(tǒng)計上顯著，但是沒有實際的經(jīng)濟意義。所以，為了減少研究成本，筆者選取了目前國內(nèi)外研究中最具有有效性的4只股票，分別為福耀玻璃（證券代碼600600.SH）、招商銀行（證券代碼606036.SH）、貴州茅臺（證券代碼600519.SH）、伊利股份（證券代碼600887.SH）。

下表為本文所選取的微觀影響因素指標(biāo)，分別從盈利能力、成長能力、營運能力和償債能力四個方面選取了24個國內(nèi)外研究中常用的有效指標(biāo)對上證180股票收益率的微觀影響因素進行分析。

以下是用Eviews軟件做出的回歸結(jié)果圖，節(jié)選統(tǒng)計上顯著的結(jié)果如下表：

上圖是用Eviews軟件做出的回歸結(jié)果圖，節(jié)選統(tǒng)計上顯著的結(jié)果如下圖，在盈利能力指標(biāo)中，每股收益統(tǒng)計結(jié)果上顯著，如圖所示，P值為0.06，表明能夠在90%以上顯著性水平上解釋上證180股票收益率的波動。

上圖為營業(yè)利潤同比增長率對上證180股票收益率的影響，如上圖所示，回歸結(jié)果的R2為0.999781，方程擬合較好，P值為0.0094，表明營業(yè)利潤同比增長率可以在99%的顯著性水平下解釋上證180股票收益率的波動。

上圖為存貨周轉(zhuǎn)率同比增長率對上證180股票收益率的影響，如上圖所示，回歸結(jié)果的R2為0.9983921，方程擬合較好，P值為0.0255，表明營業(yè)利潤同比增長率可以在95%的顯著性水平下解釋上證180股票收益率的波動。

在對償債能力因子的回歸分析中，筆者發(fā)現(xiàn)，在選取的6個因子中，流動比率、速動比率、保守速動比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率（負(fù)債合計/歸屬母公司股東的權(quán)益）、有形資產(chǎn)/凈債務(wù)和已獲利息倍數(shù)（EBIT/利息費用）中，無一因子對上證180股票收益率的影響顯著，企業(yè)的償債能力指標(biāo)往往是有過財務(wù)背景的專業(yè)人士才會關(guān)注到的地方，而對于非專業(yè)投資者來說，很少會關(guān)注到專業(yè)的財務(wù)指標(biāo)，這也側(cè)面印證了前文提到的統(tǒng)計指標(biāo)，A股市場上個人投資者占比最多，而這一部分人群往往也是非財務(wù)專業(yè)人士居多。我們進行上證180股票收益率的影響因素分析的目的也即是引導(dǎo)非專業(yè)人士理性投資，挖掘出有效的指標(biāo)以供參考。

六、結(jié)論

本文首先通過對上證180全收益指數(shù)收益率與上證180行業(yè)指數(shù)進行相關(guān)性分析，證明了行業(yè)效應(yīng)對上證180股票收益率的作用明顯；其次通過分別對上證180全收益指數(shù)進行時間序列分析、描述性統(tǒng)計分析和正態(tài)分析得知上證180相比滬深300股票存在的泡沫較小，對外部沖擊的抵抗能力更強，可以作為投資者理性投資的參考指標(biāo)。最后在對上證180股票收益率的微觀影響因素的實證分析中，對比以前學(xué)者的研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)盈利能力中的每股收益指標(biāo)、企業(yè)成長能力中的營業(yè)利潤同比增長率指標(biāo)和企業(yè)營運能力的存貨周轉(zhuǎn)率指標(biāo)對上證180股票收益率的影響更加顯著，而企業(yè)的償債能力指標(biāo)卻對股票收益率的影響較弱，原因可能是A股市場的投資者結(jié)構(gòu)中非專業(yè)人士占比較多，難以關(guān)注到如此專業(yè)的指標(biāo)，其次上市公司還可能存在財務(wù)造假的嫌疑。

參考文獻

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作者簡介：張?zhí)斐桑?995-），男，云南財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院金融學(xué)研究生；袁天昂（1960-），男，中國人民銀行昆明中心支行高級經(jīng)濟師。