一种定量筛选股票的方法研究

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1、一种定量筛选股票的方法研究一、超额收益Alpha首先把研究的立脚点放在超额收益Alphao股票的收益R通常可以认为是由两方而因素带来的：系统性因素Beta.以及非系统性因素Alphao如图所示，若个股的Alpha>0,则能取得超越指数的收益；若Alpha<0,则表现不及指数。因此，为了找出能够脱颖而出的个股，验证是否基本面较好的公司市场表现也将较好，接下来我们将研究公司基本面指标和股票超额收益的关系。二、ROE和毛利率对Alpha的影响（一）研究方法：我们选取申万电子行业作为研究样本，通过万得获取07-10年期间每年各只股票的ROE

2、、毛利率、Alpha,Beta等数据，进行逐年研究。首先我们试图用回归分析的方法进行研究：我们将08年的Alpha作为应变量Y,而将07年的ROE、毛利率和Alpha作为自变量进行线性回归。结果如下:回归统计■细弘》S2VQ1标准误差9.2W2IU••nusvn观测值标准误差-I-仞年ACLbC-H••HUM•••MNS仞年毛利率••HRI•eH2l433.44MK"年谢'Om□冷■L244R从中可以看出，三个自变量的因素合起来，对应变量的解释也较小，因为RSquare只有0.276。就单个自变量而言，较为有效的只有毛利率这个自变量

3、，因为t统计量较大，但同吋我们还要注意到这个自变量的系数只有0.007,可谓是微乎其微。因此总体而言，这个回归模型的可用性十分有限。鉴于如此，我们觉得更多的釆用比例分析的方法研究。研究如果公司07年的ROE和毛利率均高于行业平均，或均低于行业平均，或一个高一个低，则它们在07年和08年获得超额收益的几率有多大。然后类似地，再研究公司08年的ROE和毛利率对08、09年超额收益的影响，以及再研究公司09年的ROE和毛利率对09、10年超额收益的影响。因新股发行，第三期研究的样本容量有所扩大。其中：-ROE算法：扣除非经常损益后归属母公

4、司股东的净利润/加权平均归属母公司股东的权益*100%。-毛利率算法：（营业收入-营业成本）/营业收入*100%。-Alpha,Beta通过万得Beta讣算器直接得出。（二）研究过程及结论：1.07年的样本研究07年的样本中，共有42只股票，平均ROE为1.35%,平均毛利率21.58%。根据各只股票的ROE和毛利率是否大于行业平均，将它们分配在4个象限中，如图:42只股票Mt与毛利率分布Ht>M（均值L3S）这42只股票中，共有14只在07年取得了高于平均值的Alpha,有22只在08年取得了高于平均值的Alpha。统计每个象限中

5、股票在07、08年有多少的比例取得了高于平均值的Alpha（这里用个股Alpha和平均Alpha比较而不是和0比较的原因是，某些年份中，无论ROE与毛利率如何，电子行业几乎的所有股票相比大盘都有正的超额收益），结果如下表：归入不同彖限的股票个数和比例C红色表示该彖限的股票取得高于平均的口鼻比的几率高于平均》平均me平均平均平均御毛利率〉仞毛利率4"毛利率〉•Q毛利率4合计平均平均平均平均平均1«/>3f3S/>403/>14KSSb平均12幅/>T«4/>1<21/>■胡/>合计131341242“平均2平均皿平均皿平均合计•3毛利

6、率〉仞毛利率4仞毛利率〉5毛利率4平均平均平均平均平均•Kg一平均合计24/>2S<42/>S0S/>22e<4”131341242从表中可以看出，对于“07ROE＞平均07毛利率v平均”和“07ROEV平均07毛利率〉平均”这两个象限的股票，在07年取得高于平均的Alpha的儿率较高。而对于“07ROE＞平均07毛利率＞平均”和“07ROE＞平均07毛利率V平均”这两个象限的股票，在08年取得高于平均的Alpha的几率较高。值得注意的是，13只屈于“07ROE＞平均且07毛利率＞平均”的象限的股票，仅有一只在当年取

7、得了高于平均的Alphao2.08年的样本研究08年的样本中，共有42只股票，平均ROE为0.55%,平均毛利率19.66%。根据各只股票的ROE和毛利率是否大于行业平均，将它们分配在4个象限中，如图：42只股票艇与毛利率分布4S4・(3・£迴黑)<民阳他》»•><2«>3S■ME（均值•・》）这42只股票中，共有22只在08年取得了高于平均值的Alpha,有18只在09年取得了高于平均值的Alphao统计每个彖限中股票在08、09年有多少的比例取得了高于平均值的Alpha,结果如下表：归入不同象限的股票个数和比例4红色表示该象限的

8、股票取得高于平均的呵的几率高于平均》平均•sue平均MMC4平均•SkbKG平均M毛利率〉M毛利率4M毛利率卜M毛利率4合计平均平均平均平均平均■胡/>l(W/>46Q32平均S03/>l(W/>*40合计14■2II43平均•sue