我国A股市场行业集中度对超额收益率影响的实证研究

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1、专业硕士学位论文我国A股市场行业集中度对超额收益率影响的实证研究培养单位：金融学院专业名称：金融作者姓名：耿禹轩指导教师：高杰英教授AnEmpiricalStudyontheEffectofIndustryConcentrationofExcessReturnsofAShareMarketInChinaCandidate：GengYuxuanSupervisor：Prof.GaoJieyingCapitalUniversityofEconomicsandBusiness,Beijing,China

2、独创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在指导教师指导下独立进行研究工作所取得的成果，论文中有关资料和数据是实事求是的。尽我所知，除文中已经加以标注和致谢外，本论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含本人或他人为获得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或学历证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对研究所做的任何贡献均已在论文中作出了明确的说明。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文作者签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本人完全同意首都经济贸易大学有权使用本学位论文（包括

3、但不限于其印刷版和电子版），使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。保密学位论文在解密后的使用授权同上。学位论文作者签名：日期：年月日指导教师签名：日期：年月日摘要近几年，我国股票市场不断向前发展，特别是在2017年白马股走出的独立行情，再次激发了人们向着价值投资的回归。从投资者角度来说，价值投资者进行

4、投资时应从宏观、行业、公司本身特点三个方面进行分析。特别是在供给侧改革政策实施的前提下，我国的行业发展情况必然受到深刻影响，因此对于行业市场结构的正确把握就显得尤为重要。而行业集中度是能够很好的反映出一个行业的市场结构及变化趋势的指标，所以选择行业集中度作为研究对象，探究其对超额收益的影响，以此来对价值投资者提供一定参考，同时也为我国政策的制定提供建议。本文基于Fama-French三因子模型，通过Hausman检验、随机效应模型，依据证监会2012年发布的行业分类标准，以2001年—2016年间

5、的面板数据为样本，实证检验了我国A股市场中14个行业行业集中度对超额收益率的影响。研究发现我国A股市场存在着行业效应，行业集中度的提高能够使得行业超额收益率实现正向增长，反之，行业集中度下降会造成行业超额收益率的下降。因此，对于投资者来说应注重行业龙头企业的选择，关注国家产业政策导向；对于政府来说应加快符合国情的产业政策的制定，允许A股市场中“独角兽”企业的存在，促进行业整体水平的提高。关键词：价值投资；三因子模型；行业集中度；超额收益率IAbstractInrecentyears,thecont

6、inuousdevelopmentofthestockmarketinChina.Especiallyin2017,theindependenceofwhitehorsesin2017hasinspiredpeopletoreturntovalueinvestmentonceagain.Fromtheperspectiveofinvestors,wheninvestinginvalueinvestors,itshouldbeanalyzedfromthreeperspectives:macro,i

7、ndustry,andcompany'sowncharacteristics.Especiallyunderthepremiseoftheimplementationofthereformpolicyonthesupplyside,thedevelopmentoftheindustryinourcountrywillinevitablybeprofoundlyaffected.Therefore,thecorrectunderstandingofthemarketstructureoftheind

8、ustryisparticularlyimportant.Theindustryconcentrationisanindicatorthatcanreflectthemarketstructureandchangingtrendofanindustry.Therefore,choosingtheindustryconcentrationastheresearchobjectandexploringitsimpactontheexcessreturnwillprovideacerta