投资风险视角下上证综合指数影响因素实证研究

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1、投资风险视角下上证综合指数影响因素实证研究一、研究背景　　我国股票市场成立近二十年，经历了坎坷与曲折，也取得了重大成就，如今已成为世界第四大股票交易市场。股票市场的发展为国有企业改革和融资提供了有力的支持，促进了我国金融市场结构的改善，唤醒了中国人民的投资意识。股市有风险，中国股市涨跌之大，其风险尤其难以捉摸。中国的股民以庞大的散户著称，退休金、养老金，甚至学费都投入到这个泡沫重生的市场当中，对预测和控制风险的需求尤其迫切。　　股价指数是衡量股票市场总体价格水平及其变动趋势的尺度，也是反映一个国家或地区经济发展状态的灵

2、敏信号，其变化也是市场风险的反映。上证综合指数是我国股票市场上最常用的一种股票价格指数，我国上证综指特殊发展趋势背后的原因是什么？哪些特殊因素对我国上证综指产生影响，进而会产生投资风险？　　股价指数的影响因素一直是理论界和实务界广泛关注的课题。股票价格指数的波动，不仅受经济因素的影响，而且受许多突发事件，诸如战争、政变、金融危机、能源危机等的影响。尽管这些因素对股票市场的影响大小不同，但都属于致险因素，是投资者预测市场投资风险应综合考虑的。通过删选影响上证综合指数的主要因素，建立多元回归分析模型，分析各种因素对上证综指

3、的影响方向和程度，使该研究具有重要理论价值和现实意义。　　　　二、运用实证分析　　（一）样本选择及变量设计　　本文研究的因变量为上证综指，设为SZZZ，其月度数据于国研X金融数据库。自变量选取了包括反映资金供应量、物价变动、财政政策、汇率水平、宏观经济状况、房地产市场、金融市场、国外证券市场、上海证券交易所市场活跃程度、上海证券交易所上市公司整体运行情况、企业资金需求情况、投资者心理等方面的指标。　　本文的研究数据主要于国研X金融数据库、国家统计局X站、雅虎财经X站以及上海证券交易所X站。变量的截取时间为2006年1月

4、至2010年11月，数据处理过程由EXCEL和SPSS13.0统计分析软件完成。所选取的自变量月度数据，既包括相对数据变量，也包括绝对数据变量。其中，对于相对变量（增长率、价格指数），以原变量形式进入模型；而对于其他绝对数额变量，为了消除异方差，以对数形式进入模型。　　（二）影响因素的描述性统计　　为了了解各个自变量和因变量之间的关系，以便考察各个自变量对因变量影响的大小，计算了各个变量的Person相关系数，具体结果见表1。　　从表1可以看出，因变量上证综指与自变量M1同比增幅、居民消费价格指数（CPI）、商品零售价

5、格指数（RPI）、国家财政预算支出、社会消费品零售总额、道琼斯指数、上证股票成交量、银行短期贷款、银行中长期贷款的相关系数都为正，且在0.01的水平上显著，与房地产开发综合景气指数的相关系数为正，且在0.05的水平上显著，说明这些因素与上证综指存在着显著的正相关关系；因变量上证综指与汇率、一年期存款利率的相关系数为负，且在0.01的水平上显著，说明汇率、一年期存款利率与上证综指存在着显著的负相关关系；此外，从表1可以看出因变量上证综指与上证平均每股收益、从众心理虚拟变量存在着正相关关系，但影响不显著；它们是否影响上证综

6、指以及影响方式和程度，将在下面的分析中进行。　　（三）因子分析　　由于每个因子所控制变量相关性较高，但不同因子控制的变量相关性较低，根据因子分析的结果，结合前文的相关分析，选择对因变量贡献较大的指标进行多元线性回归。　　1.因子分析的适用性检验　　本文选用的是KMO（Kaisex-Meyer-Olkin）检验与球形Bartlett（Bartlett’stestofSphericity）检验，检验结果如表2所示。　　表2显示，KMO测度值为0.821，说明各变量间信息的重叠程度较高，适合做因子分析；Bartlett球形检

7、验的x2值为1487.041，其显著性概率为0.000，小于1%，拒绝各变量相互独立的零假设，即各变量之间有显著的相关性，满足因子分析的前提条件。　　2.提取因子　　依据经验，累计贡献率达到85%以上时，公共因子对原始数据信息的解释度较高，数据简化程度也较合理。从表3得知，提取的4个因子对原始变量的累计解释能力已经达到了93.169%，已经能反映绝大部分的原始信息。因此，本次分析提取了4个公共因子。　　3.因子命名　　为了对提取的4个因子进行解释，有必要进行因子旋转，使得每个因子上具有最高载荷的变量数目最小，以简化对因

8、子的解释，根据旋转后的因子载荷矩阵如表4所示。　　根据表4输出的因子载荷矩阵及旋转后的因子散点图，对提取的因子进行命名：　　因子1的支配变量为国家财政预算支出、汇率、社会消费品零售总额、上证平均每股收益、上证股票成交量、短期贷款以及中长期贷款，其载荷分别为0.88、-0.991、0.945、0.849、0.735、0.972、0.