上海证券市场股票收益率影响因素的的研究

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1、性风险因素，那么是否是唯一的系统性“风险因素∽’?如果是，B系数究竟对收益率是否具有显著性影响；(3)公司特征因素是区别两只股票的最根本因素。但是在所有公司特征因素中是否存在如13值～样的系统性“风险因素”?还是仅是一种“特征因素”。此外，本文还试图通过对以上三个因素的研究，对上海证券市场的现状及有效性进行分析。就写作中具体运用到的金融理论思想和模型包括：有效市场理论(EMH)、资本资产定价模型(CAPM)以及行为金融理论等；主要用到的计量经济工具包括普通最小二乘法(OLS)、条件异方差自回归过程(ARCH族模型)、逐步回归法(Stepwise)和F,M截面回归检验法

2、以及其它一些统计检验工具等。此外，本文还运用计算机模拟的方法来验证投资者结构和投资风格对市场波动的影响。在文章结构方面，本文主要包含了序论部分和三个实证板块以及最后对全文的总结。序论部分介绍了本文的写作背景和意义，并对资产定价理论、有效市场理论和行为金融理论进行了回顾，并对一些和文章写作有关的内容进行了说明。三个实证板块作为本文的主要内容，分别针对本文试图回答的三个问题进行写作。具体情况如下：首先，是对上海证券市场综合指数收益率时间序列的研究，这部分的研究目的在于回答本文的第一个问题：投资者行为是否是收益率序列存在ARCH效应的原因?首先，选择了上海证券市场的两个时间

3、窗口(1996年12月17日～2001年6月14日和2001年6月15日～2005年6月30日)，并对它们的收益率波动特征进行，主要内容为描述性统计分析、正态性检验、平稳性检验、自相关检验和ARCH效应检验。研究结果为两个阶段的收益率都不服从正态分布，存在“尖峰厚尾”现象；第一个时间窗口内上证指数存在明显的自相关和ARCH特征，第二个时间窗口内无自相关，但存在较弱的ARCH特征；然后，为了验证产生ARCH效应产生的原因，本文设计了一个。许年行，吴世农(2004)在其发表文章《资产的理性定价模型和非理性定价模型的比较研究——基于中国股市的实证分析》中指出账面市值比和公司

4、规模这二个变量代表的是一种“风险因素”，而非“特征因素”。2计算机模拟实验，实验结果表明投资者行为非理性是ARCI：I效应的·产生一个原因，尤其是机构投资者的非理性套利能使收益率序列产生较强的ARCH效应。最后，我们的分析认为，ARCH效应和收益率水平存在正相关性。-．第二部分首先运用CAPM对上海证券市场的系统性风险和非系统性风险进行分解，目的在于从宏观上了解上海证券市场系统性风险和非系统性风险的结构。研究的样本为上证50指数成分股票，研究结果表明，从总体上看我国系统风险占总风险的比重约为37％，因此，如果系统性风险是收益率的唯一影响因素，则上海证券市场系统风险对收

5、益率的解释能力在总体上是有限的。接着，笔者使用FM截面回归的思想研究了B系数对收益率的解释能力，研究样本扩大为220只股票，研究时间段为1997年1月1日至2004年12月31日，研究结果为：①B系数和投资组合的收益率有一定线性相关性，CAPM具有解释能力但不完全，但B对单只股票的收益率解释能力很弱，②非系统风险因素和非线性B对收益率解释能力较强，这种现象对单只股票尤其明显。第三部分是第二部分的延伸，在第二部分研究中表明非系统性风险是收益率的主要影响因素。第三部则在回归方程中加入了公司特征变量。对包括B值在内的收益率影响因素的检验结果表明：加入公司特征因素后不能改善收

6、益率的解释能力，笔者认为引起这种现象的原因是0值和公司特征变量之间产生了共线性。因此进行了第二个检验，检验的目的是证明公司特征变量对非系统收益率的解释能力，检验结果表明公司特征能较好解释非系统收益率。因此可以说明B值和公司特征之间存在共线性，所以在将B值作为系统性“风险因素”以后，不能将公司特征变量引为系统性“风险因素”，只能作为“特征因素”。而两个检验的显著性自变量系数也表明“小公司效应”等“异象”在2004年截面上不存在，因而可以认为是投资者偏好和认识改。变引起的。最后，在文章的结论部分，笔者对全文的思想和实证结果进行了总结并提出了本文的结论。．，本文可能的创新点

7、：。，’．首先，将股票收益率的影响因素分为三个部分：投资者行为因素、系统因素和公司特征因素，并对这三种影响因素的存在性和属性进行了证明。如果结论是正确的，那么就可能对传统定价模型的改进做出一些有益的探索。其次，通过计算机模拟的方法证明了投资者行为因素对收益率的影响可以通过收益率序列的ARCH特征表现，从而找到了度量投资者行为因素对收益率影响结果的切入点。此外，通过对ARCH过程的性质进行分析，得出具有ARCH过程的收益率序列其平均风险更高，因此要求更高的收益率作为补偿，使得ARCH效应越强的股票或市场其平均收益率也越高。结合以上两方面的讨论，从而对A