失效的A股价值投资

失效的A股价值投资（精选5篇）

失效的A股价值投资 篇1

摘要：本文介绍了股票价值投资理论, 给出来影响股票价值的重要的基本面因子, 选取沪深300指数的成分股做股票池, 通过对8种在国内影响股票价格较大的因子的赋值, 分值由高到低排序, 构造了五个组合, 通过28个季度的观察, 发现分值高的组合投资收益远远高于沪深300指数收益。从而论证该选股模型在沪深300指数成分股中是有效的。

关键词：价值投资,基本面因子,盈利能力指标

2014年初到2015年6月前A股还是非常火爆, 日成交量过万亿并不少见, 许多投资者在股市不断刷新自己的投资记录, 但是6月15日开启了大幅度跳水, 一度跌至2638点, 股市一片恐慌。经历了这次股灾以后, 大家都在反思为什么股市波动如此大, 怎样才能寻找到价位合适的股票, 巴菲特的价值投资理念又开始在国内盛行。从历史经验表明, 影响股票价格的因素有很多, 不同的因素对股票产生的影响也不完全相同, 即使是同一个因素, 对于不同的公司而言效果也不一样, 因而, 预测股市的趋势难度越来越大。尽管如此, 我们总是能够寻找到对公司影响力最大的基本面因子, 如:市净率、净利润、总资产收益率等, 从而通过这些因素来判断公司的价值是否偏低, 股票是否值得投资。如果重要财务指标良好, 我们认为企业的整体财务质量更良好, 更具投资价值。

一、价值投资理论

1934年, 本杰明·格雷厄姆与大卫·多德出版了《证券分析》一书[1], 此书的出版标志着价值投资理念的诞生。而后, 沃伦·巴菲特继承并改进了他的价值投资思想。价值投资理论认为[2,3]:

第一, 市场是非完全有效的, 至少某些时候是无效的。该理论认为将所有投资者都简单的假设为理性投资者是错误的, 正因为市场的非有效性, 才会导致市场出现不合理的定价, 进而才会经常给价值投资者提供买入低于内在价值的证券的机会, 也提供了卖出证券价格高于其内在价值的机会。

第二, 奉行积极的投资策略。正因为证券市场并非是有效的市场, 所以价值投资理论就是要寻找出被市场低估的证券进行投资, 因此采取的是积极的投资策略。

第三, 把风险定义为公司经营业绩与预测发生较大的偏离。价值投资把风险定义为公司经营业绩与预测发生较大的偏离, 其把重点放在公司业绩的研究上, 将公司定价与留有足够的安全边际作为风险控制的重要手段, 安全边际越大, 风险越小, 收益越高, 股票更具有投资价值。

二、选股方法及样本选择

(一) 选股方法介绍

市净率指的是每股股价与每股净资产的比率, 可以大致反应企业的安全边际, 市净率越低, 说明企业的市场价值小于其账面价值, 这个股票处于被低估状态, 其安全边际越高[4]。本文对股票池的全部股票的市净率进行排序, 选取市净率最低的一部分股票作为研究对象。

Piotr osk i[5]选股方法, 通过选取8个财务指标来反映上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力和发展能力, 然后对企业的个财务指标进行打分, 选择出得分为正分和负分的企业进行投资。选取的指标分别为扣除非经常性损益后的净利润、总资产收益率增长、经营活动现金净流量、经营活动现金净流量与扣除非经常性损益后的净利润的差、长期债务负债比率增长、流动比率增长、股本同比增长数 (元) 、销售毛利率增长和总资产周转率 (次) 增长。本文借鉴Piot r osk i选股方法以及我国金融市场特点, 选用8个财务指标来衡量企业财务情况的四个方面 (盈利能力、流动性情况、营运能力和发展能力) 。

(二) 选股指标介绍

通常在会计年度内, 盈利能力指标、偿债能力指标、营运能力指标和发展能力指标可用来参考总结和评价企业财务状况与经营成果。其中, 基本面因子速动比率、流动比率、长期负债率和资产负债率等指标可用来反映上市公司的偿债能力, 是适度指标;总资产收益率、销售毛利率、每股收益、净资产收益率、现金保障倍数等指标来反映上市公司的盈利能力, 它们都是正向指标;总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率等指标来反映上市公司的营运能力, 是正向指标;销售收入增长率、净利润增长率、总资产收益率增长率和资本积累率等指标来反映公司的发展能力, 是正向指标。

最终选取的重要指标有扣除非经常性损益后的净利润、经营活动现金净流量、总资产收益率增长、经营活动现金净流量与扣除非经常性损益后的净利润差额、流动比率增长、经营现金净流量对负债比率的增长、销售毛利率增长和总资产周转率增长。

三、模型构建

选取对公司价值的影响重大的8个基本面因子, 以下是对这些因子的简单介绍和相应的赋值原则和模型。

(一) 盈利能力指标

1. 扣除非经常性损益后净利润。

由于公司总资产收益率等于净利润和平均总资产的比值, 而平均总资产一般为正, 所以总资产收益率的正负可以用净利润的正负表示。许多投资者分析公司内在价值的重要依据就看公司总资产收益率, 如果该指标为正, 投资者愿意持有, 若为负, 则会影响投资者的投资意愿。如果该项指标为正值, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x1。

2. 经营活动现金净流量。

经营活动现金净流量反映公司产生现金的综合能力, 计算时已经扣除现金流出额, 企业现金流断裂很可能会导致公司破产, 所以关注现金净流量能更好地预测公司价值。如果该项指标为正值, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x2。

3. 经营活动现金净流量与净利润的差值。

该项反映企业盈利质量, 若该项为正, 意味着企业产生现金净流入高于报表的利润, 说明企业盈利真实。如果该项指标为正值, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x3。

(二) 流动性及资金来源指标

1. 流动比率的增长。

记当年企业流动比率与上一年流动比率的差值表示流动比率的增长, 流动比率提高, 意味着公司的流动资产增加或是流动负债减少, 流动比率增长为正, 则说明公司财务情况相对安全。如果该项指标为正值, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x4。

2. 经营现金净流量对负债比率的增长。

现金流动负债比率, 指企业一定时期的经营现金净流量同流动负债的比率, 它可以从现金流量角度来反映企业当期偿付短期负债的能力。如果该项指标为正值, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x5。

(三) 营运能力指标

1. 总资产周转率的增长。

总资产周转率为销售收入与平均总资产的比值, 总资产周转率的上升意味着公司单位资产获得收入能力提高, 即表示公司营运能力提高或是销售能力提高。如果该项指标为正值, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x6。

(四) 发展能力指标

1. 总资产收益率的增长。

总资产收益率的增长, 即是用当期总资产收益率减去前一期总资产收益率。如果该项为正, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x7。

2. 销售毛利率的增长。

销售毛利率为营业利润与销售收入的比值, 是公司财富增长的重要源泉, 销售毛利率的增长等于当期的销售毛利率减去上一期的销售毛利率, 销售毛利率上升意味着公司成本下降或是销售价格上升, 即表示公司发展能力提高。如果该项指标为正, 则赋予1分, 否则赋予0分, 设该指标的值为x8。

(五) 构造模型

第一, 选取股票池, 按市净率的大小排序, 选取市盈率最小的一批股票作为研究对象;

第二, 计算每个股票的得分y=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8;第三, 把股票池内的股票按得分高低排序;

第四, 按二十个股票为一组, 每个股票的权重都是一样的构造投资组合;

第五, 以一个季度为投资期限, 考察每个投资组合的收益, 重点考察得分最高的那个股票组合收益, 以股票池的股票的指数为标准衡量组合收益。

四、实证分析

本文数据来自网易财经, 选择2007年1月1日至2013年12月31日7年的沪深300成份股的行情数据, 组合调整周期为一个季度, 每个季度最后一个交易日收盘后构建下一期的组合。先去除掉沪深300成份股中, 市盈率最高的前50%的150只股票, 对剩下的市盈率较低的150只股票进行综合评分, 评分标准为y=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8, 其中xi为上述模型中的变量, 再根据每个股票最终的得分由高到低进行排序, 分成[1-20] (把总分排在前20的股票作为一个组合) 、[21-40]、[41-60]、[61-80]、[81-100]等五个组合, 排名后50的股票暂不考虑。分别研究持有这五个组合的收益情况, 其中, 每个投资组合的股票的权重相等;构建股票组合时的成交价格都以调整日的收盘价, 卖出时也以当日收盘价为成交价;在持有股票组合的一个季度时期内, 若某只成分股剔除出了沪深300成分股, 假设这不会影响组合的效益;买卖冲击成本均为0.1%、买卖佣金均为0.1%, 印花税为0.1%;投资组合的收益计算方式为考虑分红和配股日收益率。

2007年1月1日开始持有投资组合, 至2013年12月31日, 沪深300与价值投资组合收益情况如下表:

由上表可知, 考察从2007年1月1日至2013年12月31日这一时期的股票组合的收益, 首先指数的年化收益率为12.72%, 通过模型选择的排名靠前20的股票组合年化收益率为18.70%, 高出指数收益6个百分点;其次, 按照得分排序, 五个股票组合的收益也显示分值越高的股票的组合回报率越高, 这也显示了价值投资的意义所在, 通过潜在的显示内在价值的指标挖掘出股票的价值, 通过投资具有更多成长价值的股票收益都会不错, 巴菲特就是最好的典型;最后, 以每个季度作为一个考察周期, 在28个季度内即28次观察中, 排名靠前20的股票组合跑赢大盘共有20次, 显示该具有较高内在价值的股票成长空间大, 比指数收益好。

其中, 沪深300与组合[1-20]的投资期间每个月的收益曲线图如下图:

由图1的实证研究结果表明, 在28个季度的研究期间里组合[1-20]大部分时间里, 都跑赢了沪深300指数, 但也在小部分的月份如07年10月, 09年5月等多个月份里出现了跑输的情况。从另一个角度上来看, 如果持有价值组合的时间太短, 价值投资策略也会出现失效的情况, 但这并不是价值投资策略本身的问题, 而是价值短暂的滞后现象, 价值组合需要一定的持有时间才能显现出其‘效率’。在持有期超过1年的投资策略下, 价值组合开始能稳定的跑赢沪深300指数和大盘, 价值投资要求投资者需要足够的耐心。

五、结论

A股市场具有一定程度的无效性[6], 而价值投资理论的出发点就是利用市场定价的无效性产生的市场定价不合理来获取利润, 如果所有的市场定价都合理, 那么, 价值投资策略也将失去效用。本文根据国内股票市场的特点, 寻找了能够显示公司价值的8个基本面因子, 扣经营活动现金净流量、经营活动现金净流量与净利润的差值、流动比率的增长、经营现金净流量对负债比率的增长、除非经常性损益后净利润、总资产周转率的增长、销售毛利率的增长, 构造了股票评分模型y=x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8, 最后选取沪深300股指成分股为股票池, 按照给出的模型组合投资, , 从而论证了该选股模型在沪深300指数成分股中是有效的, 数据显示价值投资策略在我国A股市场还是具有有效性的, 即通过长期得持有市场定价过低的企业的股票, 能够为投资者带来超额收益。同时, 我国A股市场也应该积极倡导价值投资理念, 当广大投资者都树立了价值投资的理念时, 那些没有真正内在价值的公司将会面临融资压力, 从而迫使这些上市公司为了不失去市场融资能力, 不得不提高自身的质量, 进而使整个市场更加健康, 更加规范的发展起来。

参考文献

[1]Lo·A·W, H·Mamaysky, J·Wang.Foundation of Technical Analysis:Computational Algorithms, Statistical Inference and Empirical Implementation[J].Journal of Finance, 2000 (5) :1706-1765.

[2]Benjamin Graham, David Dodd.Security Analysis[M].Mc Graw-Hill, Inc.1934, First Edition.

[3]Rousseau Roland, Van Rensburg Paul.Time and the Payoff to value investing[J].Journal of Asset Management.2004 (5) :318-322.

[4]刘建容, 潘和平.基于财务指标体系的中国上市公司投资价值分析[J].管理学家学术版, 2010 (5) :16-25.

[5]殷塞, 郑丰, 崔积钰, 赵庄.基于价值投资的选股策略实证研究[J].时代金融, 2012 (8) :20-22.

[6]李卫强.A股市场价值投资选股方法有效性实证研究[D].华南理工大学, 2013.

一位价值投资信徒的A股实践观 篇2

均值回归

归江1998年加入君安证券，先后担任自营和资产管理部门的投资经理，2002年转投基金行业，随后开始管理社保组合。从公开信息可见，他和他率领的团队所管理的社保组合，无论是规模还是影响力都为业内专业人士所认可。

而最让圈内所津津乐道的是归江所管理的社保账户资产在2007年股市泡沫到达顶端之前已逐步卖出，成功保住了胜利果实。当时决定在股市泡沫浴中毅然退出，理由只有一个：“超过40倍PE的市场是不可能长期持续的，从历史数据来看，撑不了一年。”归江端着电脑，将美国市场近百年的股票市场长期走势图和估值的对比展示给机构客户，建议客户们在此时采取谨慎的态度，逐步退出锁定收益。

归江非常善于利用历史数据，以钢铁行业为例，“我们长期跟踪研究发现，钢铁行业的估值基本上在1－3倍PB间波动，不少基金经理在上市公司连续三个季度净利润增长时就会给予3倍PB，而连续两个季度下降时就只给1倍PB。”他在今年年中对煤炭的减持也是基于历史数据的对比，认为煤炭这个行业在今后若干年可能不会再有前几年那样的高利润增长。

“想做到市场低位时，仓位高于行业平均，市场高位或者有局部泡沫化时则低于行业平均水平，这是很多机构追求的目标，但又似乎可望而不可及。”一位业内人士感慨说，排名的压力就让很多基金经理只能成为趋势的跟随者，更重要的是，如果没有自己信仰的投资哲学和坚定的执行，在减仓后市场连续的上冲就会让你陷入迷茫，抓狂不已。

更何况，有时市场非理性持续的时间会超过你所能承受的时间。而归江却开宗明义地提出了自己的信仰。那就是股市也有其万有引力定律，资产的估值规律。作为职业经理人，他坚信有义务为客户资产的长期价值牺牲个人的短期名利。与众不同的是，他是用6年寂寞的优秀的社保基金管理坚守了他的职业道德和投资信仰。

长明投资

归江对于价值投资理念的选择和坚定不移地一以贯之是他10余年浸淫于资产管理行业结出的果实。做投资很多时候其实是在和人性的弱点作斗争，在没有人和你一同坚持的时候，人就会彷徨、犹豫，在别人抛售的时候，更可能恐慌，但是正如一句投资的经典论述所言，“当你的看法与大多数人不一致时，有可能你是错的，但是只要你凭借的资料和推演的逻辑没有错误时，你就不要害怕，你肯定是对的”。

现在一谈价值投资，似乎没有哪个基金不说自己是价值投资，但到底什么才是价值投资，各人的理解各有差异，在实际操作上更难真正一以贯之。市场普遍认为，广义的价值投资是一个相对的概念。一种是与成长性投资相比较，一种是与趋势性投资相比较。

在对价值投资似是而非的追随背后，基金的换手率一直居高不下。“我们前期去了苏格兰考察，走访了几家历史近百年的价值型资产管理公司，他们的换手率平均仅在30％。”归江说，“海外近百年的历史已经证明了长期投资方法的有效性。”而他自己也在积极实践着这一理念。归江管理的社保组合从2003年开始投资格力电器，虽然格力电器的前十大流通股东不停更换，只有社保102和108岿然不动，坚持四年。

归江的思路是：希望在自己的努力下，国泰基金投资管理团队达成这样一种共识，即国泰基金追求的是一种长期投资的理念，并以这种长期投资的理念来创造一个持续稳定的回报。

这种持续稳定指的是：降低国泰系列基金中长期排名的波动性，不一味追求短期内最好的排名，而是能维持经得起时间考验的良好业绩。其次就是要强调业绩的整体稳定性，在强化团队研发、团队交流基础上，力求国泰基金旗下产品业绩的整体改善，而非单兵突破。体现在基金组合管理上，就是追求适度的集中投资和较低的换手率。

历史证明，这样的管理方法可以提高投资的准确度和降低交易成本，最终创造较好的长期回报。从基金定期报告的统计数据也可以看出，国泰基金在夸年以来的市场反弹中逐步在强化以上的操作特征，旗下基金产品整体表现出换手率大幅下降，持股趋于集中等特点。

独立思考

作为一名职业投资者，很重要一点就是要能独立思考，千万不可被市场情绪所左右。归江到国泰履新之后，进一步加强了对于IT系统的利用和开发，通过数量化的手段，帮助基金经理对短期的波动作归因分析。对波动较大、换手率较高的基金。进行分析管理，帮助基金经理校正自己的一些投资方法。“通过客观数据的呈现，可帮助基金经理避免被市场的情绪操纵，避免非理性投资。”国泰在去年末逆势果断加仓，到6、7月份，旗下基金在市场冲高时又整体开始顺势减仓，转向防御并大量配置医药、消费这些有着更确定性增长的行业，就体现了独立思考，不为喧嚣所影响的特点。

归江把买热门股、泡洙股比作买彩票。“彩票每年也有数百亿的销量，也是很好的投资补充品。但我们相信，绝大多数投资人不会把自己的身家、养命钱和儿女的教育经费全部拿去买彩票。6000点进去的人可能有百分之一的人在一周内获得暴利，这些热门股中也可能有千分之一的企业能够成为网络行业的谷歌百度。但在目前没有制度和能力保证我们能成为这百分之一和千分之一前，不去做这样的投资。”

国泰基金投研倡导“做一个卓越的买方文化”，就是说要求每一个投资都要经得起实践检验。

但是要成为一名成功的长期投资者，制约他的因素有时候往往不是他本人，而是那些将钱交给他的投资人群。“公募做价值投资的难度就体现在客户结构分散，群体行为难以预测，沟通成本巨大。”归江如是说道。

失效的A股价值投资 篇3

关键词：“黑天鹅”事件,事件研究法,累计平均收益率,股票投资

一、引言

随着主板、中小板、创业板、新三板等多层次市场的日趋完善,我国股市已经逐渐形成了多层次、广覆盖的资本市场。与此同时,融资融券、转融通、股指期货等金融创新也进一步丰富了股票投资的策略选择,股票投资方式从只能单边做多逐步发展到做多与做空相结合的投资手段,在提升市场交易活跃度的同时,也进一步提高了我国股票市场的有效性,从而更加高效准确地反应上市公司的真实价值。与此同时,随着我国证券市场信息披露制度的进一步健全,以及信息技术日新月异的发展进程,各类信息对股票市场的影响日益明显,市场的有效性得以进一步的提升。但是,近年频繁爆发“毒奶粉”、“毒胶囊”、“致癌门”、“疫苗门”、财务造假等“黑天鹅”事件,媒体的高度关注对涉事公司股票价格产生了巨大冲击,给证券市场的投资者带来了重大的损失和投资风险。本文通过事件研究法研究上市公司在遭遇突发事件后股票价格和成交量的表现,详细分析股票收益率的下跌与交易量间的关系、股价恢复速度和程度。由于突发事件造成的股价冲击集中在短期内爆发,往往伴随着过度反应和估值修复,因此从投资收益的角度来分析如何利用“黑天鹅”事件获得短期收益,并为投资者进行投资决策提供一定的参考。

二、“黑天鹅”事件对A股股票收益率的影响分析

(一)样本选取与数据处理

21世纪网统计显示,2011年1月1日至2013年12月31日期间A股市场共发生“黑天鹅”事件63件,涉及公司60家,因上市时间过短而不满足研究条件或市场传言立即得到澄清等原因,本文排除其中8个事件,选择剩余55家公司的55件“黑天鹅”事件作为研究对象。为了使研究结果更具有实践价值,本文又将55个样本按照事件曝光后股价的反应分为两组,第一组在事件日(T日)当天股价下跌并伴随成交量放大(K线图呈“长阴线”),第二组在T日当天股价直接跌停并伴随成交量萎缩(K线图呈“一字跌停”)。

表1是对样本选择的55家上市公司分析期50个交易日的2750个日收益率所组成的面板数据进行描述性统计分析的结果。整体而言,日收益率平均值为负值,其中最大值为10.0877%,最小值为-10.0406%,这与我国A股市场涨跌停规则相符;偏度-0.2419,峰度4.6817,表明收益率的分布为右偏、尖峰厚尾;Jarque-Bera统计量的P值为零,说明样本为非正态分布。

同时,本研究对55家上市公司分析期内的日收益率面板数据进行平稳性检验,通过IPS检验、Fisher-ADF检验与Fisher-PP检验三种方式确定其结果的可靠性。表2显示,三种检验均表明本次面板数据是平稳的。

由于本文的研究目的是突发事件曝光后的股票投资策略,因此定义突发负面事件对涉事公司股价产生重大影响的第1个交易日为事件日(T日)。为了确定研究的事件期,首先对事件日及随后30个交易日的累计涨跌幅进行统计,随后确定事件日后15个交易日为研究区间,分别记为T+1、T+2、...、T+15。在研究过程中,本文以T日股票换手率与T日之前五个交易日的平均换手率的比值作为样本分类的标志,将55个样本分为两组,并将B组股票换手率回升的第一个交易日定义为S日,统计如表3。

本文分别分析样本总体和A、B各组样本在负面事件曝光后的累计收益率趋势和样本分布,假设投资者在事件日当天进行融券卖出股票,分析做空相关股票而获得收益状况。在收益率的分析中,又分别按照T+X日开盘时买入平仓和收盘时买入平仓进行讨论,以分别确定最佳的获利点。同时,对收益率进行标准差和夏普比率检验,在综合考虑风险的情况下进一步确定最佳获利点。

(二)以T日为做空点的策略实证分析

参考实际证券投资中事件信息的传播、投资者对事件的反应等因素,本文以T日收盘价作为融券卖出的成交价,并分别以T+X日(X=1,2,…,15)的开盘价和收盘价作为买入平仓的成交价,计算T+X日(X=1,2,…,15)的平均累计收益率CARto和CARtc、标准差及夏普比率。从表4和表5可以看出:首先,无论选择T+X日的开盘价还是收盘价作为买入平仓点,T日后的十个交易日都呈现出收益率上升的趋势;其次,事件日后收益率的标准差都大幅上升,其中B组收益率上升的幅度更为明显,这与前面的B组由于缩量跌停天数不同的分析相互吻合;最后,A组与B组的夏普比率走势完全不同,A组呈现出逐步上升的趋势,B组呈现出先大幅下跌,后逐步回升的趋势。

由表4和表5可以看出:

(1)在[T+1,T+15]中,T+X日开盘价买入的平均累计收益率CARto与收盘买入的平均累计收益率CARtc趋势基本一致,日收益率之间差额极小,其中整体样本和A组CARto在期间的最高点出现在T+12日,CARtc在期间的最高点出现在T+11日,买入点基本一致;B组的CARto和CARtc分别在T+12和T+13出现并小幅回落后继续上升。表明事件日缩量跌停股票受到事件的影响时间更长,与前文分析结果一致。

(2)在[T+1,T+15]中,T+X日开盘价买入的平均累计收益率CARto的标准差与收盘买入的平均累计收益率CARtc的标准差趋势也基本一致;由于A组股票与B组股票在初期表现不同,整体样本的标准差较大;A组样本在[T+1,T+5]之间标准差大幅上升,随后表现趋于平稳;B组样本同样在[T+1,T+5]之间有较大的上升,在[T+6,T+12]之间较为平稳,随后不同股票表现的差别进一步变大。说明突发事件对股票的影响主要体现在事件后的前5个交易日,不同事件的影响深度差别较大,在随后5个交易日则表现出市场对事件的反应趋于平缓,当事件曝光超过10个交易日以后,事件对股票的影响基本消失,股票价格随公司不同趋于分化。

(3)综合考虑股票价格的反应及离散情况,A组股票的夏普比率在[T+1,T+11]逐步上升,开盘买入和收盘买入策略分别在T+12和T+11达到最高点后下降;B组股票的夏普比率在T+1日达到区间的最大值,随后大幅下跌,开盘买入和收盘买入策略分别在T+8和T+7达到最低点后回升,并分别在T+12和T+11日达到阶段性最高点,随后继续下降。出现这种现象的主要原因是,A组股票在事件发生后初期股价下跌幅度即存在较大的差别,致使前期的夏普比例偏低,但随后股价的波动减小,同时整体股价仍趋于下跌,使得夏普比率逐步回升;B组股票在初期往往出现1个以上的缩量跌停,前两个交易日股价下跌幅度差异较小,下跌幅度较大,所以夏普比例较高,但两个交易日后股价分歧明显,致使夏普比率大幅下降,并在十个交易日前后逐步稳定。

综合来看,在突发事件曝光的当日即进行做空操作的投资中,策略的有效期约为12个交易日,即T日融券卖出股票,T+11日收盘时或T+12日开盘时买入平仓,平均累计收益率为[16.41%,16.90%],年化收益率为[374.35%,385.53%],若T日成交量扩大至前五日平均值的1.5倍以上时,该策略的平均累计收益率为[10.45%,10.85%],年化收益率为[238.39%,247.52%],若T日成交量远小于前五日平均值时,该策略的平均累计收益率为[30.15%,30.86%],年化收益率为[687.80%,703.99%];对于T日成交量远小于前五日平均值的股票,亦可采取T+1日买入平仓的策略,其平均收益率为[8.63%,9.17%],年化收益率为[3149.95%,3347.05%]。

(三)以S日为做空点的策略实证分析

由于A组股票当日成交量明显放大,基于事件发生当日融券卖出的做空投资策略易于实现;而B组股票在受到突发事件曝光的冲击后,当日股票成交量大幅下降,表现为跌停价堆积大量买盘而少有买方接盘,由此根据T日的收盘价对B组股票的平均累计收益率进行估计时,理论收益率较实践时可获得的实际收益率而言明显偏大。为了使研究结论更具有实践意义,本文进一步对B组股票的融券做空点进行重新界定,即以B组股票在连续缩量跌停后的第一个成交量放大的交易日作为融券卖出的做空点,定义为S日,同时界定S日股票收盘价作为融券卖出价,并分别讨论S+X日(X=1,2,…,15)开盘价买入和收盘价买入对累计收益率的影响,并分别记为CARso、CARsc。从表6、表7可以看出:首先,在去除缩量跌停对B组股票的影响,并重新选择卖出点后,B组股票的平均累计收益率及标准差、夏普比率等指标与A组趋于一致;其次,在买入平仓点的选择中,选择开盘价买入或收盘价买入对平均累计收益率的影响有限,两者基本趋于一致;最后,B组的夏普比率在[S+1,S+2]之间出现先下降后回升的现象,与A组股票明显不一致。

由表6和表7可以看出:

(1)与T日买入策略相似,在[S+1,S+15]中S+X日开盘价买入的平均累计收益率CARso与收盘买入的平均累计收益率CARsc趋势基本一致,日收益率之间差额极小,其中B组的CARso和CARsc分别在T+12和T+10出现并小幅回落后继续上升。最优开盘买入点和最优收盘买入点的分离表明事件日缩量跌停股票在事件后期仍然会出现日收益率的大幅波动。

(2)在[S+1,S+15]中,S+X日开盘价买入的平均累计收益率CARso的标准差与收盘买入的平均累计收益率CARsc的标准差趋势基本一致。B组股票在去除缩量跌停的影响后,平均累计收益率标准差的走势与整体及A组股票更趋于一致,但仍大于A组股票,表示B组股票在缩量跌停结束后,股价的表现分化程度更高。

(3)综合考虑股票价格的反应及其离散情况,B组股票的夏普比率在S+1日达到区间的最大值,尤其是在S+1日开盘买入平仓时,夏普比率明显高于S+1日收盘买入平仓,这主要是由于B组股票中多数在S+1日股价表现出低开高走的波动趋势,且振幅较大;S+2日以后大幅下跌,开盘买入和收盘买入策略分别在T+6达到最低点后回升,并分别在T+12和T+11日达到阶段性最高点,随后继续下降。同时也可以看到,相较于T日融券卖出投资策略,S日融券卖出策略中B组每日累计平均收益的夏普比率均大幅下降,这是由于缺少缩量跌停所带来的高额收益率而形成的“安全垫”。

综合来看,对于B组股票,通过将事件曝光日T日转换为成交量放大的S日进行融券卖出投资,策略的有效期仍然约为12个交易日,即S日融券卖出股票,S+11日收盘时或S+12日开盘时买入平仓,平均累计收益率为[11.68%,12.34%],年化收益率为[266.45%,281.50%],其中对于A组股票,该策略的平均累计收益率为[10.45%,10.85%],年化收益率为[238.39%,247.52%],对于B组股票,该策略的平均累计收益率为[14.53%,15.78%],年化收益率为[331.47%,359.98%];对于B组股票,亦可采取S+1日买入平仓的策略,其平均收益率为[4.14%,4.16%],年化收益率为[1511.10%,1518.40%]。

三、投资策略的构建与检验

(一)投资策略的构建

根据所选“黑天鹅”事件对涉事上市公司股票价格影响的统计分析,本文提出以下投资策略:

策略1:当上市公司受到突发负面事件冲击时,如当日股价下跌超过4%,且成交量小于前五个交易日平均成交量的0.5倍时,以(高于)收盘价的价格融券卖出股票(T),并于下1个交易日(T+1)以开盘价买入同等数量股票平仓。

策略2:当上市公司受到突发负面事件冲击时,如当日股价下跌超过4%,且交易量大于前五个交易日平均成交量的1.5倍时,或事件曝光后日成交量缩小至事件发生前五个交易日平均成交量的0.5倍,随后成交量大幅上升至前五个交易日平均成交量的1.5倍时,以(高于)收盘价的价格融券卖出股票(S),并于其后第11个交易日(S+11)以收盘价买入同等数量股票平仓。

本节以2014年1月1日-12月31日期间发生的“黑天鹅”事件为检验样本库,选择符合以上两个条件的事件作为投资对象,假设对每个事件的主要涉事公司以等额总成交价(总成交价=个股融券卖出价格*个股融券卖出股票数量)进行融券做空投资,计算该模拟投资组合的收益情况,以此检验以上投资策略的有效性。

(二)投资策略的实证分析

根据对2014年事件的统计,共选择12家企业的13个突发事件(其中上海家化包含两个事件)作为研究对象,统计如表8所示:

整体而言,测试样本的首日涨跌幅为-7.51%,与研究样本基本一致(-6.99%),在成交量的变化上,测试样本的成交量变化倍数(A组2.54倍,B组0.21倍)与研究样本的成交量变化倍数(A组4.83倍,B组0.18倍)相比更趋于稳定。按照本章确定的投资策略进行平均累计收益率测试,结果如表9。通过结果可以看出,采用策略1时,即对于负面事件曝光当日缩量下跌的股票按(高于)当日收盘价的价格融券卖出,并于下一个交易日开盘时买入平仓,其平均累计收益率为8.60%,该结果与研究样本结果(9.17%)基本一致。在采用策略2时,即对于事件曝光当日放量下跌的股票按(高于)当日收盘价的价格融券卖出,或缩量下跌股票在放量交易当日按(高于)当日收盘价的价格融券卖出,并于其后第11个交易日开盘时买入平仓,其平均累计收益率为8.45%,明显低于研究样本结果(11.77%)。

为了进一步确定该策略的有效性,确定T+1日和S+11日是否为做空受突发事件影响股票的最优买入点,分别计算买入点后15个交易日平均累计收益率,从表10、表11可知:测试样本的整体趋势与研究样本的各项趋势基本保持一致,平均累计收益率、标准差、夏普比例均呈现出前期缓慢上升,随后各指标均逐渐下降的趋势;由于B组测试样本较低,昌九生化的异常反应对结果影响较大,B组在策略2下出现收益率为负的情况。

由表10和表11可以看出:

(1)在[S+1,S+15]中,测试样本的S+X日开盘价买入的平均累计收益率与研究样本的平均累计收益率趋势基本一致,其中整体样本和A组在期间的最高点出现在T+12日,B组在期间的最高点出现在T+11日。B组受到昌九生化股价异常表现的影响,在[S+1,S+3]中呈现收益率下跌并且收益率为负值,这是由于在经历连续10个跌停后,受到新传闻的影响,在放量交易当日即其后两个交易日股价连续大幅上涨,其后股价也出现了连续多日的大幅波动,且由于B组总样本量只有3个,所以其异常反应对B组数据的整体趋势产生了明显的影响。

(2)在[S+1,S+15]中测试样本的S+X日平均累计收益率的标准差与研究样本平均累计收益率的标准差趋势也基本一致,均表现出在[S+1,S+9]逐步上升,随后逐渐平稳后下降;其中A组数据的表现更为平稳,B组数据受到样本量较小及异常值的影响波动较大,但整体趋势基本一致。

(3)综合考虑股票价格的反应及其离散情况,A组股票的夏普比率最高点出现在S+9,并在S+12出现次高点;B组股票的夏普比率最高点出现在S+6;而整体测试样本的夏普比率最高点仍然出现在T+11。

综合来看,在采用策略1时,测试样本获得平均累计收益率为8.60%,年化收益率为3139.00%,在采用策略2时,整体样本获得平均累计收益率为8.45%,年化收益率为192.77%;在排除异常值的影响后,获得累计收益率为10.28%,年化收益率为234.51%。

四、结论

本文运用事件研究法探讨了2011年1月1日至2013年12月31日之间国内A股上市公司受到“黑天鹅”事件冲击时股票价格的变化,通过对相关个股和整体的累计收益率及其离散情况的分析,提出对应的做空投资策略,并利用2014年A股发生的重大突发事件进行验证,希望为投资者做出适当投资决策提供新的思路,为证券市场监管部门制定更有利于市场有效性的市场交易规则及监督措施提供参考。实证结果显示:

首先,突发负面事件的曝光对涉事上市公司股价产生了较为明显的不利影响,在事件曝光后股价对事件反应较为灵敏。从事件对股价的持续影响中可以看到,市场对负面事件冲击的整体表现为反应不足,即在事件发生后较长时间内,股价仍然处于持续下跌的状态。从结果看,事件对股价的影响主要表现在事件曝光日及其后三个交易日,随后这种影响逐渐减弱,在10个交易日以后影响逐渐消失,这种趋势在2014年没有重大变化。

其次,利用突发事件对股价的冲击进行短期做空操作是可行的,并且这种策略的有效性并没有随着时间的推移减弱。从不同策略的收益状况来看,缩量跌停的股票在事件影响期内的跌幅更大,对于这类股票进行做空交易的风险更低而收益更高;对于放量下跌的股票,虽然其收益率较低,但受不同事件影响下跌的股票表现出更一致的下跌趋势,该策略的收益较低但稳定性更高。

最后,该投资策略的有效性也侧面证明了涨跌停板的限制并不能有效抑制股价的过度波动。通过以个股成交量明显上升的交易日为起点研究股票累计跌幅的结果发现,在事件曝光日后有缩量跌停的股票在随后交易日的跌幅和波动情况均远高于在时间曝光日放量交易的股票。这表明涨跌停制度并没有起到缓冲事件对股价冲击、防止股价过度涨跌的作用,反而由于这种制度设置造成股价过度反应,并在其后大幅波动的状况。

参考文献

[1]战则晧:《证券市场“黑天鹅”事件及其冲击》,《财会月刊》2013年第1期。

失效的A股价值投资 篇4

如果根据中国石油的经营业绩, 其在A股市场也实行与境外市场相同的利润分配政策, 但在A股市场它不是现金分红太少, 而是融资额过多, 而且越是现金分红, 对于A股投资者就越加不利, 这些可以通过数学计算来证明。

以H股中国石油为例, 其发行价为1.61港元, A股中国石油的发行价却高达16.7元人民币, 两者超过10倍的差距必然会引发投资者的先天不公平。对于高价认购中国石油的投资者来说, 如果上市公司采用股票分红的方式而非现金分红, 那么还能减少一定的损失。假如中国石油经过一年的经营, 采用现金股利的形式进行利润分配, 每股分红1元人民币, 那么香港投资者的持股成本将降至0.6港元以下, 而A股投资者的持股成本只降为15.7元人民币;假如采用股票分红的方式, 中国石油对全体股东进行10股送10股的分红, 那么香港投资者的持股成本变为0.8港元, 而A股投资者的持股成本变为8.35元人民币。

很明显, 正是现金分红让低成本持股获得了更大的收益, 而高价买入股票的投资者却出现了明显吃亏。上市公司对投资者进行现金分红本是一件好事, 但如果多个市场之间投资者持股成本相差太大, 那么就会出现明显的不公, 中国石油在A股的高价发行正是一个实例。

对于A股的投资者来说, 当时认购中国石油、追高中国石油其实是一个严重的错误;在这之后, 又屡次在股东大会上通过现金分红的利润分配方案, 是第二个错误。现在发现中国石油境内外分红融资比严重失衡, 其实已经有些晚了, 投资者能够做到的, 只有在未来对同时拥有境内外股票的上市公司多加注意, 免得后悔一生。

失效的A股价值投资 篇5

截至2010年底, 全国分散在各省的基本养老保险基金结余共约1.5万亿元, 由于90%存入银行, 10年来年均投资收益率不到2%, 低于年均通货膨胀率。过于保守的资金管理模式使得养老金不能高效运转, 不利于长期的发展。在此背景下, 全国社保基金理事会2012年3月20日发布消息称, 经国务院批准, 社保基金理事会受广东省政府委托, 投资运营广东城镇职工基本养老保险结存资金1000亿元。

至今该政策已经发布一年半余, 最终投资方案尚不能确定。在1000亿元中, 最多将有40%投资于A股市场, 本文主要通过E-V模型 (Markowitz模型) , 统计市场数据, 通过实证分析给出选择投资方案的一种方法, 以证明资本市场中存在满足条件 (收益率大于通货膨胀率) 的投资组合。

二、理论基础

(一) 基于中国股市的实际情况及理论分析的方便, 进行如下假设

1. 马柯维茨模型的预设条件。

(1) 资本市场是有效的, 即在证券市场上股票的价格反映了所有的信息;

(2) 不存在交易成本;

(3) 没有个人所得税;

(4) 资产无限可分;

(5) 投资者完全可以根据证券组合的预期收益率和标准差做出投资决策;

(6) 投资者是报酬不厌足的, 即在同等条件下, 投资者总是选择预期收益率较高的证券 (组合) ;

(7) 投资者属风险规避类型, 这意味着投资者将拒绝“公平赌博”;

2. 卖空约束:即不允许卖空股票。

3. 不考虑转股对报酬率的影响。

(二) Markowitz模型的确立

根据上述Markowitz模型的假设, 确立证券组合预期收益、风险的计算方法和有效边界理论, 建立资产优化配置的均值———方差模型:

目标函数:

限制条件:∑xi=1, xi≥0

其中γp为组合收益, γi为第i只股票的收益率, xixj为股票i、j的投资比例, σ2 (γp) 为组合投资方差 (组合总风险) , Cov (γi, γj) 为两只股票之间的协方差。

该模型为现代证券投资理论奠定了基础。上式表明, 在限制条件下, 通过拉格朗日目标函数, 求解证券收益率, 使组合风险最小。其经济学意义是, 投资者可预先确定一个期望收益, 通过上式可确定投资者在每个投资项目 (如股票) 上的投资比例 (项目资金分配) , 使其总投资风险最小。不同的期望收益就有不同的最小方差组合, 这就构成了最小方差集合。

三、实证分析

首先, 根据证监会发布的2013年第二季度上市股票行业分类, 以及上交所统计的行业平均市盈率, 选择市盈率较高的十个行业, 并于每个行业中选择一支沪市股票, 得到如下10支股票月度收益率数据 (2011.01为基期) :

注:上表数据摘自上海证券交易所官方网站, 为月度收益率数据。

经计算, 得到该10种股票的期望回报与风险如下所示:

将期望回报为负的四支股票剔除后计算得到相关系数矩阵如下:

协方差矩阵如下:

使用Huang Chi-Fu方法计算最优组合的权重公式为:

其中:ωp表示组合中各资产权重的列向量, e表示组合中个资产期望回报的列向量, Ω-1表示组合中各资产回报的协方差矩阵, I表示单位列向量, Rf为无风险利率。

A和C分别由公式A=ITΩ-1e和C=ITΩ-1I确定

令全部ωp>0, 在该限制条件下得到风险最小, 预期回报率最大 (期望回报0.15、标准差3.0352) , 此时组合为:

四、实证结论

(一) 结果分析

利用Markowitz“均值———方差”组合模型, 投资者在证券投资组合的各证券的收益率均值、协方差矩阵已知的情况下 (收益率均值通常用历史数据来估计) , 可计算出有效的投资组合的集合。通过以上计算结果表明, 如果投资者对上述6只股票进行最优化组合, 可以得到的较小风险 (组合的标准差) 为15%, 同时这一风险较小组合的收益率为0.0304。这要求投资者把资金分散投资于6只股票, 其投资权重ωP如上表所示。

在该方案中, 得到的预期回报率15%远高于由新华社发布的2001年以来CPI同比增幅 (见上图) 的平均值2.47%, 也远高于最高增幅的5.36%。因此说明通过投资A股进行保值方案可行。

(二) 模型的应用价值

通过分析结果可以看出, 最终预期回报水平达到预期要求, 并且与单一资产数据相比大大降低了风险。相比于单一的均值投资方法, Markowitz有效组合中的证券少而且集中, 投资者可以集中精力在投资比例比较大的股票上, 而不会像等权组合, 管理资源过于平均而又分散。

同时在模型数据处理的过程中, 可以根据各类统计量有效选择组合, 引导组合。应用于养老金入市过程中, 要明确如下几个特点:一是资金流入量较大, 应选择自身资产较多, 国家主板控股的证券, 避免由于资金流入量过大造成连锁反应, 将使模型偏离预期;二是风险回报要求较低, 对于养老金入市, 主要目的是保值, 即保证预期回报大于通货膨胀率;三是该项投资者对于风险绝对厌恶。综合以上几点, 才能从股票的选择、最终组合以及各资产比例的确定上使得该模型行之有效。

Markowitz模型自1952年首次发表以来, 在实际应用过程中, 表现出其优越性, 然而该模型本身存在一定的局限性, 运用在我国的金融市场上, 以及运用在“养老金入市”中, 还存在一些问题。

首先, 市场有效性问题。根据FAMA的市场有效性假说, 市场可以分为三类, 在该模型的运用中, 假设市场至少符合弱有效性, 即弱式有效市场假说, 该假说认为在弱式有效的情况下, 市场价格已充分反应出所有证券过去的历史信息, 包括股票的成交价、成交量、卖空金额、融资金融等。然而我国证券市场上存在散户投资者较多, 股市上内幕交易比较盛行, 股价变动非随机性, 价格的变动与企业经济效益的相关性差等多种问题, 未必能够满足弱有效性的前提, 使得模型结论与实际市场结果存在偏差。

其次, 基本假设过于僵硬。Markowitz模型建立在一系列严格的假设之上。包括正态分布假设, 风险与收益反比假设, 以及忽略市场中交易费用和时间滞后性等。在收益率服从正态分布的假设前提下, 方差成为了风险的合理度量。但是, 目前越来越多的实证研究结果都对投资收益服从正态分布的假设提出了怀疑。而真实市场的交易中, 广泛存在交易费用和时间滞后性的问题, 而在模型计算中全都忽略不计, 是造成模型偏差的另一个重要原因。

最后, 该模型结论过于微观。在整个均值———方差模型的计算过程中, 均是从投资者自身的角度去考虑, 将该模型应用于养老金入市, 正如上文中所提到的养老金数额巨大的特点, 会忽略这笔资金本身给市场带来的巨大冲击, 整个宏观市场上可能造成的系统风险是不能用通过“分散化投资”策略降低的, 这将是该模型在应用于“养老金A股入市”问题上的最大局限。

所以, 由于理论本身的局限性, 不应盲目的生搬硬套该理论指导投资决择。在实际操作中还应根据实际情况作出适当调整, 例如通过股票的选择以及资金分批投资等策略, 降低应用中的不适应性, 只有这样才能避免不必要的损失。

参考文献

[1]杜亚斌.金融建模:使用Excel和VBA[M].北京:机械工业出版社, 2010.

[2][美]博迪、凯恩、马库斯.投资学[M].第九版.陈收、杨艳译.北京:机械工业出版社, 2012.

[3]李胜宏, 鲍群芳, 杨晨.数理金融理论与模型[M].杭州:浙江大学出版社, 2011.

[4]曾颖苗.马科维茨模型在股市最优投资组合选择中的实证研究[J].湖南大学金融学院, 2009 (8) .

[5]吴丹.中国股市最优投资组合构造及风险分析[J].北京林业大学, 2010 (13) .