我国股票价值投资的统计学实证

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1、我国股票价值投资的统计学实证stockpricesandtestthebalancebetweeneconomicdata;Grangercausalitytestonwhichthecausalrelationship.Withthemacroeconomicsituationandthemacroeconomicpolicyadjustments,retailinvestorsarenotrational,thestock¨market,”theillnesseshaveafeelingvulnerable,o

2、ftenunderestimateoroverestimatethevalueofthestock,finetextureofthestockplummetedtoa¨marginalsafety"Itisbraveinvestorsagreatopportunitytoinvest.KEYWORDS:valueinvestmentofstock;factors;marginofsafety;cointegration我国股票价值投资的统计学实证独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取

3、得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含本人为获得浙江工商大学或其它教育机构的学位或证书使用过的材料。签名』lj盗型野日期:纠年,y月j/日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解浙江工商大学有关保留、使用学位论文的规定:浙江工商大学有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,并且本人电子文档的内容和

4、纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。签名:亟鱼型旦导师签名:日期:跚年/t,月7/日我围股票价值投资的统计学实证己I言丁-口第一节选题背景与研究意义“五·三0事件”给投资者敲响了警钟,许多人开始抱怨,这些都是因为5月30日财政部公布上调证券(股票)交易印花税造成的。真是这样吗?官方利用一些财政手段对市场进行宏观调控,是再J下常不过的事情。中国股市如此脆弱,与中国股民的非理性有很大关系。美国著名经济学家罗伯特·希勒在2000年出版过一本书叫《非理性繁荣》。该书比较了美国近一百四十年来股票市场市盈

5、率(P/E)的变化情况,指出当时美国股票市场指数大幅上涨是脱离实际经济运行的反常现象,属于非理性繁荣。历史惊人的相似。今天的中国股市被全国渴望暴富的股民疯狂追涨,基本没有人去分析企业的基本面,没有人去分析股票的市盈率,更多的人在到处打探“内部消息”。我们现在可以说是全民炒股了,进入市场中的每一个人都想赚钱,但是回顾资本市场的历史,以历史为镜来看看,投资市场所经历的事,可能能带给大家一些启示:以美国一、二百年的历史来看,最成功的投资者是沃伦·巴菲特,但其一、二百年历史中,绝大部分却采取了与巴菲特完全不同的投资方式,比

6、如看图形,听消息,看软件,跟庄等。在岁月的长河中,这样的投资者几无成功者,包括江恩、李佛莫、艾略特、格兰维尔、王尔德等,包括在中国做庄的德隆,最后都没有太好的结果。究其原因,这样的交易是典型的零和游戏,零和游戏,短期来看,都有赚钱的可能,长期而言,趋于归零的。投资者若投资真正能够以史为鉴的话,就明白,历史上真正的财富管理,真正成功的投资不是来自于trade(交易),而是来自于investor(投资)。而我理解,不管是任何阶段,任何历史时期,甚至是任何国家,真正成功的投资,一定是源于一种最符合逻辑,最接近真理的理论指

7、导,其实就是价值投资,即寻找真J下物超所值的东西,尽量多去拥有它,伴随着它成长。价值投资为什么实际运用它的人很少呢?主要是知易行难,需要忍耐孤独、寂寞,抵制诱惑,真正做好价值投资一定需要一种信念,甚至说是信仰,并峰定地走下去。7我国股票价值投资的统计学实证仅以中国股市为例,尽管发展的时问不长,发展的路径也十分坎坷,这一个级别最大的主趋势还是清晰可鉴的。自1991年至2007年的16年间,年平均涨幅达到30%(单利),从这个意义上说,时间是指数的朋友,时间同样是长期多头的朋友。彼得·林奇曾帮我们算过这样一笔帐:在19

8、65年至1995年的30年间,假如一个运气极好的人每年都在股市最低点买入,同时一个运气极差的人每年都在股市最高点买入,30年下来,会有什么样的差别昵?非常意外,他们的年回报率仅有一个百分点的差别!有一份统计数据,全球资产超过100万美元的家庭,平均持股时间超过5年以上的大概占到60%以上,而资产超过亿元以上的家庭,平均持股时

9、’日J超过10年以上占到70%以

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