市盈率与股价关系（精选8篇）
市盈率与股价关系 篇1
一、股价与房价间的联动走势
房地产与证券是投资者拥有不同类型的资产, 投资者可以依据自己不同的流动偏好来选择不同类型的资产。Hick曾经把资产分成不同部分:一是交易者维持其活动所需要的运营资产;二是对经济冲击中难以预见的变动保持灵活反应而持有的储备资产;三是为获取收入而持有的投资资产。可见, 这三个不同的组成部分共同组成了投资者对资产的流动性需求。
决定股价与房价联动走势的关键因素是什么呢?众所周知, 资本主要是受投资回报率的引导。当股市的投资回报率高时, 股市吸引了大量资金。股市的财富效应刺激了房价的上涨, 为楼市提供了源源不断的廉价资金供给。同时, 房价上涨的财富效应也刺激了股价不断上涨;此外, 当股市的投资回报率低时, 暴跌的股市使投资者转而投资到房市中来。总而言之, 股价与房价相互影响、彼此联动。
联动之一:同向运动——股价高攀 (下跌) 与房价上涨 (跌落) 。这是受财富效应的影响。“财富效应” (The Wealth Effect) 是C.哈伯勒提出的。指由于金融资产价格上涨 (或下跌) , 导致金融资产持有人财富的增长 (或减少) , 进而促进 (或抑制) 消费增长, 影响边际消费倾向, 促进 (或抑制) 经济增长的效应。简而言之, 就是人们资产 (股票、债券、不动产等) 越多, 消费意欲越强。国际经验早已表明, 股票市场也存在财富效应, 即股票市值的上涨使投资者的金融资产增加, 极大地提高了社会的实际购买力。
以2007年的4月和5月为例, 中国股市从3000点上涨到了4200点, 涨幅高达40%, 是中国股市2007年大牛市的黄金期, 也是中国股市2007年大牛市仅有的两个流金之月。这两个月, 两市A股市值上涨的股票, 占上市公司总数的99%。两市A股总市值实现百分之百涨幅的股票共有739只, 占上市公司总数的52%。市值下跌的股票不过12只。不到1380多只股票总数的1%。这两个月中, 中国股市投资人一百个人有98个人赚钱, 其中, 有超过一半的人 (52%) , 实现投资翻番。股价上涨导致投资者财富增加, 刺激消费的增长。
股市繁荣同时为楼市提供了源源不断的廉价资金供给。股价的上涨不仅提高了房地产市场的购买力, 而且通过上市公司的融资为地产开发公司提供了大量廉价的资金, 助推了低价和房价上升。以万科为例, 2005年在股票市场融资20亿元, 2006年再融资42亿元, 而2007年则一次性在股票市场融资超过100亿元。每一次融资的规模都比上一次翻一番。显然, 这些公司可以凭借资本市场的力量, 从股票市场上融资, 然后到地产市场拿地造房, 这又推动房价上涨。
联动之二:逆向运动——股价下跌 (上涨) 与房价上涨 (下跌) 。这是受挤出效应的影响。所谓“挤出效应”, 经济学解释为社会财富的总量是一定的, 政府这边占用的资金过多, 就会使私人部门可占用资金减少, 这种情况称为财政的“挤出效应”。这里特指股票与投资品的房地产同为风险资产, 它们之间还存在挤出效应。即股价上涨导致风险资产在个人总资产所占比例增加, 风险中性的投资者会减少风险资产而投入到其他资产当中去。
例如2007年5月30后, 股市一个跟斗栽了下来, 资金从暴跌的股市出逃, 这笔出逃的资金多达上万亿元, 带动了房价的暴涨。北京产地产交易管理网统计数据显示, 6月, 北京普通住宅开盘整体均价10280元/平方米, 比5月上涨了20.4%。2007年6月, 本来已调头向下的上海楼市, 内环当月涨幅竟达71%, 外环涨幅也达到15%以上;几乎所有楼盘均价上涨千元左右。对此, 市场上最令人信服的解释是, 股市暴跌, 使得近万亿资金回流楼市。这是因为, 与股票相比, 房地产尽管流动性弱但保值功能强。但为规避日益增强的金融风险, 人们将理性选择购买房产而不是股票。
联动之三:价格破灭——股价与房价均为暴跌。从表面上看, 股市和楼市的资金都是企业或个人的, 但这里的大部分资金直接或间接来自于银行, 但股价和房价逆转时, 银行及其他金融机构的风险会很快暴露出来。例如上世纪九十年代初日本房地产暴涨, 仅东京都的地价就相当于美国全国的土地价格。房地产泡沫破灭引发日本金融体系动荡, 使许多给房地产公司和房产持有者贷款的金融机构破产, 并使日本经济陷入了长达十多年的低迷之中。
这就是所谓“流动性黑洞”, 它是指金融市场在短时间内骤然丧失流动性的一种现象。具体而言, 当金融机构从事市场交易时, 由于外部环境变化、内部风险控制的需要以及监管部门的要求, 会在某些时刻出现金融产品的大量抛售, 而交易成员由于具有类似的投资组合、风险管理目标和交易心态, 会同时存在大量抛售的需要, 此时整个市场只有卖方没有买方, 市场流动性骤然消失, 被抛售资产的价格急速下跌与卖盘持续增加并存, 又会进一步恶化流动性状况, 最终出现市场和机构的流动性好像瞬间被吸收殆尽的现象。这种现象被形象地称为“流动性黑洞”。流动性黑洞表达了一个核心思想是:金融市场在结构、主体、产品、风险、判断、投资组合以及业界标准等方方面面过度集中并且日益趋于同质化, 削弱了原本市场上的多样性, 从而提供了流动性黑洞产生的机制和土壤。
二、房价与股价关系亟需考虑的因素
房价与股价关系的本质, 实质上就是房地产与证券之间转换的便利程度, 即资产转换的便利程度。这也就是所谓的“流动性”问题。根据《新帕尔格雷夫经济学大辞典》的观点, “流动性是一种高度复杂的现象, 其具体形式深受金融机构极其实际活动变化的影响, 这些变化在近几十年里异常之快。”流动性关系到期日 (maturity) 、变通性 (easiness) 和金融力 (financial strength) 。因此, 从经济学角度来看, 关于流动性的分析主要不同类资产转换的便利程度。
流动性对于证券市场和房地产市场, 以及宏观经济正常运行都有重要意义。有关银行挤兑的文献模型表明, 资产持有者对资产流动性有着现实需求, 同时经济中具有高回报的投资项目又客观要求资产具有流动性。这样, 从微观层面上满足消费者效用的最大化, 同时为从宏观层面上满足经济赖以增长的需要, 要求相关机构来扮演提供流动性转换的角色, 从而在宏观和微观两个层面上都实现最优的资源分配。
结合房价与股市这一本文的研究对象, 房地产与证券股市之间的流动应该考虑下列因素:
第一, 投资回报率。投资回报率是流动性的根本动力。房地产和股票是现代经济生活中投资者普遍持有的资产。为了追求高回报率, 投资者会根据不同的市场机会, 将房地产换成股票, 或者把股票换成房地产:当适逢“牛市”股票收益高时, 投资者将房地产置换成股票;当股市遭遇“熊市”股票贬值, 投资者将抛售股票而购买房地产。前者导致房市低迷房价跌落, 而后者使房市火爆房价高涨。这就是房价与股价间所谓的“跷跷板游戏”。
第二, 投资风险。在房地产和股票之间的转换与流动, 投资风险将对投资组合的绩效产生影响。在投资组合转换的过程中, 投资者会面临着如下的风险:在卖出现有投资和买入新投资的这段时间里, 市场可能会出现该投资者无法享有的正收益。这可能导致该投资者的转换与流动绩效要相对低于市场表现。
第三, 操作风险。无论是从大量证券中撤出投资, 还是从房地产市场撤出投资, 这将可能会涉及不同的市场和不同的资产类别, 这可能牵扯到一些具有多种操作风险的机构和代理人 (保管人、投资经理、银行、经纪人、交易所、中介) 。对于这些操作风险, 需要进行精心的协调和管理。
第四, 交易成本。房地产和股票之间的转换与流动, 就是一个投资组合再平衡的过程, 也是改变投资组合构成的过程, 交易成本将对投资组合的绩效产生影响。在不产生交易成本的情况下, 就不可能进行正常的投资交易。在投资组合转换的过程中, 该投资组合中可能有很大的比率会被变现, 并被新近购买的资产所代替。在证券买卖和房产买卖的时候, 都有产生交易成本, 这将对资产的流动性产生重大的负面影响。
三、营造房价与股价的良性互动
房价与股价间的联动走势, 归根结底是流动性问题。在人民币缓慢升值的背景下, 流动性过剩问题难以解决。如果房地产被调控, 则资金涌入股市;如果股市被调控, 则资金反过来进入房市, 推动价格上涨。并且, 股市上涨只能暂时吸收流动性, 从长远来看, 只是缓解了流动性的释放。股市上涨可以被国家调控政策打压, 可以跌下去。但是, 房地产因为是人们的生活必需品而具有刚性需求, 难以有效控制其上涨, 并且在流动性过剩的情况下日益恶化, 并导致物价上涨与通货膨胀。在流动性无处可去的情况下, 资金极有可能进入生产生活资料领域, 带动生活必需品价格上涨, 引起通货膨胀。最近一年来粮油和食品价格上涨均与流动性问题有关。
此外, 股价与房价联动将进一步加剧社会贫富两极分化。股价与房价的联动使得财富迅速上涨。因为股价的上涨主要受惠者是上市公司的股东, 尤其是上市公司的大股东;而房价的上涨主要受惠者为地产商及拥有不动产的人, 其他人则无缘财富增值。所以, 资产价格的暴涨使得一部分人的财富迅速增加, 而另外一部分人的财富大幅度贬值, 尤其是工薪阶层的生计可能都会出现问题, 社会矛盾会激化。因此, 如何有效解决流动性问题, 是中国经济当前面临的一个重要问题。
鉴于上述分析, 股价与房市的联动蕴含着巨大的金融风险, 特别是股市、楼市的暴涨有可能引发经济危机, 为此政府应该采取措施遏制股价和房价的上涨趋势, 营造两者间良性互动:
适当限制房地产类上市公司的融资行为。不难看出股价与房价是唇齿相依的关系, 要控制房价就要控制股价, 二者需要统筹考虑, 必须从控制货币入手, 通过价格和数量手段来解决流动性过剩的问题。从可以操作的手段来看, 可以对房地产类上市公司的融资行为作适当限制。例如, 必须严格控制房地产类公司发行上市, 可以规定房地产类上市公司每年的再融资规模不能超过上一年度净资产的50%, 对房地产类公司借壳上市和重组从严控制等。
遏制非理性投资行为。市场投机气氛浓厚以及诸多参与主体的羊群行为是最终导致替代效应超过财富效应的关键。特别是一些新入市的个人投资者对证券和房地产知识缺乏系统了解, 风险意识淡薄, 风险承受能力较低, 自我保护能力不足, 只看到炒股赚钱和炒房赚钱的可能, 不懂得或忽视投资的风险, 在“赚钱效应”的驱动下, 市场非理性投资行为上升, 风险不断积累。因此, 一方面, 可以通过调节投资者的购买成本, 如提高首付款比例和住房贷款利率等手段;另一方面, 必须对投资者进行风险教育。这需要政府、证券监督部门、券商、高校以及各种中介机构的广泛参与。
建立多元化的投融渠道的金融体系。房价与股价的暴涨暴跌, 在一定程度上也是当前我国投资与融资渠道过窄导致的。因此, 应该逐步建立多元化的投资渠道的金融体系。一方面, 必须大力发展货币市场基金、资产证券化产品、以债券、利率、汇率为基础的衍生工具, 同时大力拓宽表外的公司和私人理财业务, 进一步提高金融市场产品的多样性和金融机构投资组合的多样性;另一方面, 大力发展资本市场, 鼓励合规资金进入股票等资本市场和房地产市场, 鼓励和扩大企业通过发行债务等方式筹集资金, 培养机构投资者使之成为资本市场的主导力量。并且继续发展、健全统一的全国债券市场, 引导形成多元化的市场风险配置机制。
参考文献
[1]尹中立:股价与房价, 孪生繁荣下的风险.新财经, 2008年1期
[2]Avinash D. Persand主编, 姜建清译《:流动性黑洞》.中国金融出版社, 2007年版
市盈率与股价关系 篇2
毋庸置疑，货币政策对股市的影响是多方面的。从整体方面分析，直接关联性不强，尤其是加息政策，但货币政策对投资者心理影响的累积效应是不可忽视的；从总供给和总需求的角度考虑，其长期影响必然存在。一般来说，我国货币政策调控股市包括调节货币供应量和调节利率水平等两个途径。货币政策理论表明，货币供应量与股价变动正相关，利率与股价变动负相关。当然，货币政策与股价变动关系的理论解释是建立在一系列经济学假设之上的，但在实际经济运行中，影响股价变动的因素非常复杂，除了货币供应量和利率之外，整个宏观经济形势、国际金融市场状况、政治因素、公司经营状况、股市是否处于均衡状态等，都会对股价产生影响。本文将借鉴国外成熟的市场分析方法，结合我国股市和货币政策的特殊之处，对货币政策与股价变动关系进行实证研究。
一、货币供应量与股价变动关系的实证分析
为准确考察货币供应量（M0、M1、M2）与股指变动的因果关系，我们对货币供应量的增长率（RM0、RM1、RM2）与沪指的变化率（RSHP）进行Granger检验。货币供应量选取的样本区间为1991年1月～2006年12月的月度数据；沪指的为1991年1月～2006年12月的月收盘指数；数据来源是国家统计局数据库。Granger检验结果如表1所示。
检验结果表明：在货币供应量的增长率与股指的变化率之间，货币供应量的变化居主导地位，货币供应量的变化是因，股价变化是果，并且股价变动也会引起货币供应量的变动。这说明，我国货币供应量的变化在短期内对股价有一定的影响，利用货币供应量的信息可以在一定程度上对短期股价的变化作出预测。
从近十多年来股市走势与货币供应量（M1）的相关性分析可以看出，1996年以后，M1的增长率与股市年度收益率之间高度相关。1993年～1995年的紧缩性货币政策使股市出现持续下跌，股市收益率从1992年初的80％左右下降到1994年底的－20％。1995年之后，货币政策开始松动，股市收益率开始回升，出现了1996年～2001年的大牛市。2001年之后，银行信贷有所收紧，股市随之调整。2003年货币信贷出现快速增长势头，股市出现了2003年底至2004年初的上升行情。这说明，货币供应量（M1）的变化对股市走势有着直接影响。
但自1994年以来，货币供应量（M2）的变化却不能准确反映股价变化。如1994、1995、1998这三年，沪指的增幅都是负数，而同期我国M2的增幅分别是 34.53％、29.47％、14.87％；1996、1997、1999、2000这四年，沪指的增幅分别是65.14％、30.22％、 19.18％、 51.73％，而同期我国M2 的增幅分别是25.26％、19.58％、14.74％、12.27％。原本是正相关的两项指标，增幅的变化却出现了背离现象，这说明货币政策的传导机制出现了故障。
二、利率与股价变动关系的实证分析
我们采用一年期定期存款基准利率和沪指（收盘）指标，对1993年～2007年期间历次利率调整对股价的影响进行考察。自变量取一年期定期存款利率的变化率（DR），应变量取利率变动当日（当日没有交易的则以最近交易日为准）和利率变动后第30日、第60日、第90日股指变化率（ZS0、ZS30、ZS60、ZS90），分别进行相关分析，结果如表2所示。
分析结果表明:利率变动与各期股指变动存在一定的负相关关系，但其短期效应较小，中长期变动效应较大，这说明股市对信息的反映还不及时。
从降息对股价的影响来看，降息直接引起股价变动，市场对利好消息反应敏感，货币政策的效果比较明显，尤其是1999年的“5.19”行情，其实质是减息预期的提前爆发，在减息后指数也基本走高，并引发了持续两年的牛市行情，与上文的理论分析和实证分析相吻合。我国自1996年至1999年，为扩大内需，刺激消费和投资，央行连续七次下调人民币存贷款利率，股市对这一利好作出了积极反应，步入持续上升的态势。2002年2月21日，央行第八次降低人民币存贷款利率，沪深两市股指也于消息宣布后开市首日应声而涨。
从加息对股价的影响来看，2006年之前的加息政策能较好的实现货币政策预期，而目前股市对加息政策的反应不敏感，并出现了逆货币政策预期而行的态势。1993年5月15日和1993年7月11日的两次加息，使沪指在随后3个月时期里从1392点迅速下跌到777点，跌幅达44.2％。2004年10月29日加息当天股指也出现了小幅下跌，此后市场虽有所反复，但仍然没能改变下跌的趋势，2005年6月6日沪指跌破千点关口，创下了998.23点的历史低点。2006年4月28日，贷款利率上调0.27％，沪指低开14点，但收盘上涨1.66％。此后市场维持上涨势头，并在5月份展开了一波历史上少见的逼空行情，2006年7月5日最高摸至1757点。2006年至今的6次加息，当天股指经过震荡调整，逐波走高，最终以阳线报收，随后股指一路上扬，2007年10月16日沪指创下6429.68点的历史高点。
值得指出的是：这并不能说明货币政策失灵，股市的这种表现是由一系列因素引起的。首先，中国经济持续增长是股指上扬的动力；其次，人民币升值带来资本市场效应，使大量外来资金投入股市，并且汇率与股价还存在这样的关系：本币升值 → 热钱流入 → 股价上涨 → 吸引更多热钱流入 → 加大升值压力，这意味着人民币升值可能是一个持续的过程；再次，股市可以预期货币政策，如果在政策出台之前市场已经做出调整，那么股指的变动在短期内就不能实现货币政策预期。
三、结语
尽管央行的货币政策对股市有一定程度的影响，但相对于股市的频繁波动，这种影响显得有点微不足道，货币政策对股市的有效调控能力是值得怀疑的。在影响股价变动的因素中，影响程度最大的因素来自股市自身(如市场参与者的非理性行为、心理预期等)，货币政策对股市波动的解释力度不强，央行对股价变动并不具备可控性。此外，我国股市也存在诸多不完善之处，投机气氛较浓，从而使货币政策不能按预期对股市施加影响。因此，必须从根本上完善和规范股票市场，完善监管、发行、退市等制度，逐步发挥股市传导货币政策的功能。
参考文献:
[1]米什金:货币金融学[M].中国人民大学出版社，1998
[2]汪红驹:中国货币政策有效性研究（第一版）[M].中国人民大学出版社，2003
[3]陆蓉:资本市场的货币政策效应[M].上海财经大学出版社，2003
[4]孙华好马跃:中国货币政策与股票市场的关系[J].经济研究，2003（7）
[5]曾令华李红光:论货币供应量作为我国货币政策中介目标的有效性[J].中南财经政法大学学报，2007（2）
股价与持股人数关系的实证研究 篇3
持股人数指持有某只股票的股东数量，它反映了流通中股票的集中程度。一般认为，股东人数减少，说明散户在撤离，机构投资者接盘;而股东人数增加，说明机构投资者在减持撤离，散户接盘。持股人数与股价的关系，实质反映了机构投资者和散户投资者之间的博弈，进而导致股票价格变化的过程。本文拟通过对所选20只股票在2002—2011年期间股价与持股人数的分析，揭示股价与持股人数相互关系。
二、数据及模型说明
（一）数据选取
为了研究股价与持股人数之间的关系，笔者对上证A股股票编号，随机抽取20只股票(2002年开始公布季报，为了尽可能多的利用数据，2002年后上市的公司予以剔除)，利用大智慧软件可得到每只股票持股人数和股价的季度数据。由于股价本身的不平稳，本文选择股价的对数收益率Rpit进行研究。
同时为了保持经济意义上的一致性，设持股人数的增长率为nitR
Rpit为第i只股票在t时刻的收益率，pit为第i只股票在t时刻的股价，nit为第i只股票在t时刻的持股人数，Rpit为第i只股票在t时刻的持股人数的增长率。
（二）PVAR (Panel-Data下的向量自回归模型）及脉冲响应函数
面板数据向量自回归模型的研究始于张伯伦(Chamberlain, 1983)，经过近三十年的发展已成为一个成熟的模型。PVAR综合了面板数据模型、VAR模型的优点(把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，以构建出变量间相互关系的y动态系统)，把Rpit和Rnit处理成内生变量，以真实反映变量间的动态关系。最一般的PVAR模型如下：
其中i, tY和itε为l维的列向量, 为l×l的待估系数矩阵, p为滞后阶数。再采用“正交”脉冲响应函数, 给变量一个正向的冲击, 以进行动态分析。
三、实证分析
（一）单位根检验
为了增加单位根检验的稳定性，采用五种方法对股价收益率，持股人数增长率做面板数据的单位根检验：
注：***，**，*分别表示在1%、5%和10%的显著水平上拒绝原假设(下文相同)
从表中可得，在1%的显著性水平上五种方法的单位根检验都是显著的拒绝原假设，即拒绝Rpit和Rnit存在单位根，Rpit和Rnit序列是平稳的。
（二）协整检验
经过单位根检验，Rpit和Rnit两序列同阶平稳，再对它们做Kao检验，检验结果如下表：
由表中的检验结果可得，Kao检验在5%的显著水平下拒绝原假设，因此可认为Rpit和Rnit存在长期的相关关系。
（三）Panel-Data的格Granger检验
由协整检验可得，两个序列具有协整关系，再对两个序列进行Panel-Data的Granger因果检验，在5%的置信水平下，都拒绝原假设，即股价收益率Rpit是持股人数增长率Rnit变动的原因;同时，持股人数增长率Rnit是股价收益率Rpit变动的原因。
（四）PVAR (Panel-Data的向量自回归模型）及脉冲响应函数
在分析过程中，根据广义矩估计系数的t统计量及脉冲响应函数的收敛情况，本文最终选择了滞后2阶的PVAR (2) 模型，其估计结果如下表：
脉冲响应函数提供了在其他因素不变的情况下，研究一个因素对另外一个因素的动态影响。
1. 持股人数增长率Rnit对股票收益率Rpit的冲击作用
给持股人数增长率一个正向的冲击，对股票收益率的影响为负，随着时间的变化其绝对值逐渐变小，即影响变小，最终在第五期(季度)变为零。
2. 股票收益率Rpit对持股人数增长率Rnit的冲击作用
给股票收益率一个正向的冲击，持股人数增长率变为负，随着时间推移，逐渐增大并变为正值，大约在第二期时达到最大值，然后逐渐减小，大约在第五期(季度)的时候变为零。
四、结论
通过面板数据的检验，发现持股人数与股价并不存在明显的均衡的长期关系，但是持股人数的增长率和股票收益率之间存在着长期的均衡关系。持股人数增长率是股票率变动的原因，同时，股票收益率的变动也能影响持股人数增长率。一般来说，无论是股价增长率还是持股人数的增长率的变动对投资市场的影响持续的时间大约都为一年时间，机构投资者可以利用手中流通的股票数量来影响股价以及持股人数，以获取超额收益，这个周期大约为一年时间。
摘要：持股人数反映了流通中股票的集中程度, 本文选取上证2002—2011年度期间20只股票季度的股东人数与股价的构成的面板数据, 先进行面板数据的协整分析和格兰杰因果检验, 再通过建立面板数据的向量自回归模型得到脉冲响应函数来分析持股人数同股价之间的关系。
市盈率与股价关系 篇4
一般现代企业,经理人和股东实际上是一种委托代理的关系,股东委托经理人经营管理资产。股东和经理人追求的目标是不一致的,股东希望其持有的股权价值最大化,经理人则希望追求其自身的效用最大化,股东和经理人之间存在道德风险,需要通过激励和约束机制来引导和限制经理人行为,从而股权激励的诞生能有效解决此问题。
现代的股权激励制度起源于1952 年的美国,当时辉瑞制药实施经理层股票期权制度的首要目的只是帮助公司高级管理人员的薪酬避税。可是后来这一制度的作用已经大大超出其最初目标,因为在那个时期,与经营权和所有权分离相关的委托代理理论的受关注程度也越来越高,人们发现股权激励能有效解决委托代理问题。股权激励作为一种长期激励方式,能赋予经理人与股东利益均等的权利与义务,使经理人与股东的利益追求尽可能趋于一致,从而避免因信息不对称和监管困难而可能出现的道德风险。
在我国,于1999 年8 月召开的十五届四中全会中提到了“对公司管理层与技术骨干实行包括期权在内的股权激励”,才开始出现股权激励被监管层认可和推行的端倪。自2005 年5 月起,我国证券市场股权分置改革正式启动,能够提供给上市公司实施真正意义上的股权激励的制度基础亦同时在逐步形成。2006 年1 月,证监会颁布的《上市公司股权激励管理办法》正式施行;同年9 月,国资委和财政部联合发布了《国有控股上市公司(境内)股权激励试行办法》。以上两个办法的颁布,为我国上市公司实施股权激励提供了法律依据,标志着我国股权激励机制的发展进入了崭新一页。2008 年证监会又发布了《股权激励有关事项备忘录》,这些相关法律法规的出台令上市公司实施股权激励的政策环境得以进一步成熟。
二、文献综述
Jensen和Meckling(1976)发现,随高管持股比例的增加,背离价值最大化的成本会下降,企业绩效与高管持股数量正相关。Hall和Liebman(1998)经过分析得到的结论是公司高级管理层的报酬跟公司业绩有强相关的关系,并验证了此种强相关关系很大程度是由于高级管理层所拥有的公司股份和股票价值的变化引起的,特别是自1980 年高级管理层持有股票期权的比例大幅度上升后,高管薪酬和公司绩效的相关性显著增加。Daniel和Thomas(2006)的研究表明,当公司高管的潜在薪酬总额与其持有的股票期权相关性越强,那么公司操作报告收益越显著。
我国由于资本市场发展起步较晚,再加上2005 年5月后我国证券市场股权分置改革才得以开展,实施股权激励的土壤才在那时逐步形成,所以我国在股权激励方面的研究也比其他国家要晚。俞鸿琳(2006)对2001—2003 年间深沪两市的上市公司的研究发现,高管持股水平和公司价值(托宾Q值)对于全部上市公司和非国有上市公司均无显著相关关系,只对国有上市公司有较弱的负相关关系。王静(2007)通过对不同分类的上市公司进行比较,得出股权激励对处于不同生命周期特征的上市公司所起的作用也会不一样。
三、样本选择与研究设计
本文选取自2013 年5 月22 日至2014 年5 月21 日期间A股市场中公告实施股权激励方案的上市公司作为样本。若同一家公司曾多次实施股权激励,只要再次实施的公告日不是出现在事件公告日的前后二十天内,就将其看作是一个独立的样本单位。经过我们设定的条件筛选后得出共有42 家实施股权激励的上市公司成为了这次实证分析的样本,其中有11 家实施了股票期权模式,29 家采用了限制性股票模式,仅有2 家采用了股票增值权模式。限制性股票激励模式占据了约69.0%,反映出在此阶段限制性股票激励模式更广泛地被企业所采用。
由于上市公司实施管理层股权激励有利于解决企业委托代理等问题,对于公司未来发展具有积极的作用。因此,上市公司股权激励措施将在短期内得到投资者的认可,投资者给予正面评价并买入股票,故我们假设上市公司股权激励方案公告事件在公告日至窗口期结束这段事件内为公司股价带来了正向的超额收益。
用事件研究法来研究股权激励公告窗口期的股价效应。设事件公告日为T,则理论值测算窗口期选取t=-270日至t=-21 日这个事件段,合计250 个交易日。而计算理论收益率我们将使用单因子模型来运算数据,模型的基本形式为ri=α+βrm+εi。对于第i个实施股权激励的公司样本,用250 个交易日的数据去做回归,以得出模型中的α 和 β,再用时间窗口期t=-20 日至t=20 日这个时间段合计41 个交易日的市场指数套入模型中来求得这41 个交易日的理论收益率(或称正常收益率),然后与样本个股的实际收益率作比较,两值相减即可求得异常收益率。随后再分别对平均异常收益率和累积平均异常收益率作研究,包括显著性检验等。
四、实证分析
通过数据分析得出,在事件窗口期t=-20 至t=20 的41个交易日中,其中15 个交易日的平均超额收益率为负,其余26 个交易日的数值为正,从而可以看出窗口期有63.41%的交易日存在正向的平均超额收益率。峰值出现在t=-1 日,AARt=0.7266%。在t=-1 日这一天,出现了平均超额收益率的峰值是很值得思考的问题。正常情况下,在股权激励方案公告日之前的统计数据是不应该存在正向的平均超额收益率的,现在的实证数据表明上市公司很可能存在股权激励计划的相关信息提前泄漏的现象。从现实的角度分析,假如有人可以提前得知这些内部信息,在t=-1 日买入所付出的货币时间成本的确是最低的。此外t=1 日的数值与t=-1 日这个峰值很接近,是数值第二高的样本,AARt=0.7089%。t=0 和t=1 这两天的平均超额收益率均处于较高水平,数值是在t=1 日后的数值才开始走下坡路,表明投资者对股权激励事件的态度是十分认可的,平均超额收益率由投资者异常的买入行为引起,从中可看出投资者在公告日当天就开始为股权激励事件投“赞成票”买入该公司股票,看好股权激励计划未来将对公司发展有利,为投资者创造更多价值的可能性。
平均累积超额收益率的数据可分为三个阶段分析。第一阶段(-20,-2)震荡向上,但没有明显的连续攀升。第二阶段(-1,11)的平均累积超额收益在统计上为十分显著的明显增多,上涨呈现较大斜率并且在部分时间段是连续的。第三阶段是(12,20),在这个时间段的前期平均累积超额收益有较大幅度的回落,随后波动幅度减少并逐渐恢复平常的波动状态。
五、研究结论
我们以股权激励的理论基础为依据,通过对我国资本市场对上市公司股权激励事件的市场反应进行实证分析,考察了股权激励的实施效应。我们对前面的研究作梳理并思考,得到如下结论。
我国资本市场对股权激励计划的公告事件给予正面态度,处于股权激励公告事件窗口期的公司具有显著的超额收益,从累积超额收益的角度看则更为明显。
我国资本市场的上市公司内幕信息存在被公告前已有泄露的状况。无论是从总体还是分类来看,都是比较明显的,股价在公告日之前就已开始出现显著的超额收益,市场上的部分投资者已在公告日之前事先得知股权激励事件即将披露,从而提前买入公司股份。
上市公司高管操纵股价以压低股权激励行权价的行为在分析上看可能并不存在。除了股价操纵以外,还有其他技巧可以将这个行权价定得比较低,比如公司高管可以选择在股价处于较低位置时实施股权激励计划。
在我国市场上股票期权这种股权激励方式有着比限制性股票激励方式更强的正向股价效应,从累积超额收益的角度能更明显得到这个结论。
摘要：经理人和股东之间实际上是一种委托代理的关系,他们所追求的目标是不一致的,股东和经理人之间存在道德风险,股权激励能有效解决这个问题。本文将使用事件研究法来研究股权激励计划公告窗口期是否出现超额的正收益或负收益。通过研究,能从中判断是否存在信息被提前泄漏、管理人员为了做低激励期权的行权价或限制股票的成本而操纵股价等现象,还可判断投资者对此事件评价。通过建立模型和数据统计分析,从总体和分类等多方面去观察,我们研究得出我国资本市场对股权激励计划的公告事件给予正面态度,处于股权激励公告事件窗口期的公司具有显著的超额收益等诸多有建设性,为政策制定者、实施人、监管层等各方提供指导。
关键词：道德风险,股权激励,超额收益,超额负收益,资本市场,投资者
参考文献
[1]Jenson M,Meckling W:Theory of the Firm:Managerial Behavior,Agency Costs,and Ownership Structure[J].Journal of Financial Economics,1976(3).
[2]Hall Brian J and Jeffrey B Liebman:Are CEOs Really Paid Like Bureaucrats[J].Quarterly Journal of Economics,1998(3).
[3]Daniel Bergstresser and Thomas Philippon:CEO Incentives and Earnings Management[J].Journal of Financial Economics,2006(3).
[4]俞鸿林:国有上市公司管理者股权激励效应的实证检验[J].经济科学,2006(1).
[5]江泽华:基于事件研究法的股权激励市场反应研究[D].复旦大学,2012.
市盈率与股价关系 篇5
有效市场假说 (EM H) 根据证券价格反映信息程度把证券市场分为弱式有效市场、半强式有效市场和强势有效市场三种类型。信息影响证券价格, 证券价格的波动通常是由信息驱动的, 股价对披露信息反映的程度被视为资本市场外在效率的重要表现。不同层面的波动按照引起的信息源不同分为:市场层面的波动与公司层面的波动 (特质波动) 。传统定价理论认为市场层面的波动不能通过投资组合规避, 公司层面的风险可以通过构造恰当的投资组合分散。但近些年, 股市变化反映出公司特质风险并没有被完全分散掉。研究公司信息透明度与股价波动的关系, 不仅有助于股市参与者和监管部门正确认识资本市场状态, 而且对公司治理及公司价值的提高有战略意义。
二、公司信息透明度与股价波动同步性的关系
R oll (1998) 将股价波动按引起的信息源不同分为市场层面的波动与公司层面的波动 (特质波动) , 提出了股价同步性这一概念。在R oll的理论基础上, 许多学者对公司信息透明度与股价波动的关系进行了深入研究。
(一) 公司信息透明度与股价同步性负相关
在噪音较少的资本市场, 股价波动受市场和行业层面的信息影响较小, 公司特质信息对股票价格的影响具有主导作用, 股票价格包含了较多的公司特质信息而非噪音。在该种环境下, 信息不透明将直接导致股价中的公司特质信息减少, 股票价格个体性的波动程度减弱, 股票价格的同步性越高 (R oll, 1988;M orcket et al., 2000;Jin and M yers, 2006) , 即股价同步性与信息透明度负相关。W est (1988) 认为公司层面的信息量与公司层面的收益波动负相关, 其收益波动越大, 股价中反映了越多的泡沫及噪音, 公司层面的信息量就会越少。D um ev etal. (2003) 研究了股价同步性与股票回报对公司将来基本面的预测能力之间的关系, 发现股价同步性越低, 股票回报对公司未来基本面的预测能力越强, 这在一定程度上支持了股价同步性与公司信息透明度负相关的观点。Jin and M yers (2006) 则发现增加透明度可以使公司信息被较多外部投资者拥有, 通过交易反映在股票特质波动中, 降低外部投资者搜集私人信息进行套利交易的动力, 进而减少股价波动中包含的特质信息;他们通过国别之间的横向比较证明了各国公司透明度与股价同步负相关。相对比地, C han和H am eed (2006) 对新兴市场进行研究, 发现新兴市场的上市公司股价波动同步性较高的原因是由于公司信息透明度较低导致信息收集成本过高造成的;公司信息透明度决定了公司特有风险在公司内部人和外部投资者之间的分担:公司透明度越低, 内部人越有可能通过内部信息牟取私利, 外部投资者吸收的公司特有风险较少。这一观点与B eny (2007) 类似:内幕交易行为有助于股价信息含量的提升。H uttonetal. (2009) 则发现, 一个市场内部不同股票之间, 信息透明度越高的公司, 股价反映公司特质信息就越多, 股价同步性越低。
游家兴、江伟、李斌 (2007) 研究发现, 较低的公司透明度意味着股价中包含公司特质信息减少, 投资者对公司价值作出正确评估较难, 从而导致股价同步性较高。张晓明 (2009) 的研究则表明, 现阶段中国上市公司会计信息透明度的提高并没有使股价同步性降低, 相反提高了股价同步性。武安华、张博 (2010) 同样研究了会计信息质量与股价同步性的关系, 他们利用深交所发布的“信息披露评级报告”来衡量会计信息质量, 发现股价波动同步性会随着会计信息质量的提高而下降, 即会计信息质量与股价波动同步性呈负相关关系。袁知柱、鞠晓峰 (2008) 的研究结果表明, 会计信息质量与股价信息含量之间存在显著正相关的关系, 因而提高信息披露政策水平能够有效增加股价信息含量。
(二) 公司信息透明度与股价同步性正相关
在噪声较多的证券市场, 股票价格中除包含公司特质信息外, 还包含了较多的噪声, 股价的波动主要受噪声影响。在这样环境下, 公司信息透明度的提高有助于降低公司发展的不确定性 (D asgupta et al., 2008) , 减弱噪声对股价的影响, 从而降低股票价格个体波动程度的影响, 提高股价波动同步性。换言之, 在不完善的资本市场中, 股价同步性与公司信息透明度正相关, 股价正向地反映市场的信息效率 (Lee and Liu, 2007;D asgupata, et al., 2008) 。A ves et al. (2008) 采用不同样本检验D um evetal. (2003) 的研究, 发现股价同步性与股票回报对公司基本面预测能力的关系并不完全符合股价同步性负向地反映股票市场信息效率的观点, 有时还与其相反。T eoh et al. (2005) 认为, 如果股价同步性越低意味着股价包含了较多公司特质信息, 则股价同步性低的公司, 其市场异常现象应该较少, 然而, 他们的结果表明, 股价同步性越低的公司, 其应计异象、盈余公告后漂移等市场异常现象更加严重。
袁知柱和鞠晓峰 (2009) 沿用并改进D urnev等人 (2003) 的研究方法, 以1995~2007年我国上市公司的面板数据为研究样本, 用股价波动同步性指标测度公司股价信息含量, 对中国股票市场有效性进行了实证检验。他们发现, 以股价波动同步性指标测度的股价信息含量与股票价格反映未来会计盈余信息的能力指标显著正相关。以上研究结论在行业和公司层面的检验中均得到了实证数据的支持, 证明公司层面的特质信息对股价波动同步性起到了决定性影响作用。他们的研究成果为信息解释股价波动说提供了中国上市公司最直接的经验证据。王亚平、刘慧龙等 (2009) 基于中国股票市场的研究样本, 研究了信息透明度和股价同步性的关系, 他们研究发现在中国股票市场中存在较多的噪声, 信息透明度与股价同步性正相关, 并且机构投资者持股比例的增加能够减弱信息透明度与股价同步性的这种正相关关系。金智 (2010) 研究发现, 会计信息质量与股价同步性存在正相关的关系, 即提高会计信息质量会使股价同步性增强。辛清泉 (2010) 研究发现公司信息透明度与同股价波动性的正相关关系在代理问题更为严重以及机构持股比例更高的样本组中表现更为明显。
三、公司信息透明度与股价波动传导机制总结
纵观国内外研究文献, 可以总结出其共同的传导机制, 即大多数学者认为上市公司管理者与投资者、投资者与投资者之间存在信息不对称, 这是造成股价波动的重要原因。公司信息透明度是衡量公司信息对称程度的重要指标, 所以信息透明度公司信息透明度的变化会给市场参与者投资决策产生影响, 进而影响股票市场。无论是发达国家还是发展中国家, 资本市场上股票交易者主要以谋取股价利差的散户为主。以我国为例, 78.6%的个人投资者入市的主要原因是为了通过股票的买卖价差而获利 (陈斌等2002) 。在公司信息透明度不高的环境下, 信息不对称易引发内幕操纵, 中小投资者作为信息劣势方, 跟风买进和卖出往往是占优策略。因此, 最终股价反映公司层面信息的程度, 会受到资本市场信息披露制度的完善情况和投资者对信息利用的动力与能力的影响。
四、公司信息透明度对股价波动影响差异的原因
国内外学者无论是对同一个市场亦或不同地区公司信息透明度与股价波动的关系进行了深入的研究, 但仍没有形成统一的结论。这与复杂市场情况、研究假设、所选公司以及样本度量指标有关。
指标测量的精确度是影响实证结果的重要因素。以信息透明度度量为例, 目前国内外主要采用以下三种方法进行度量:一是用信息披露项目的多寡和披露频率作为公司透明度代理变量, 如M iller (2002) 等。该方法所隐含的假设是管理当局披露真实信息的策略。而现有的制度框架并不满足这一假设, 中外资本市场频繁爆发的财务丑闻便是明证。二是对信息披露项目数量及构成、详细程度等构建披露指数, 如M eek (1995) 等。该方法不仅依赖评分者主观判断且该类仍基于数量维度, 虽能有效捕捉公司透明度数量特征, 但忽视了信息传递的速度和准确性以及未考虑公司私有信息的获取和传递过程。三是由权威研究机构建立针对信息使用者的评分系统, 以此构建透明度指数, 如张程睿和王华 (2005) 等。同样, 有关机构公布的评级也并不能完全反映企业信息状况。无独有偶, 对股价波动的测试中因为存在政策干预以及人为操控等因素造成股价波动异常和难精确测度市场波动以及特质波动具体的大小。国内外大部分研究都采用个股回报方差 (即R 2) 测度个股波动性, 用1-R 2度量股价特质波动所反映出的信息含量 (如, C am pbell, 2001;R ajgopal and V enkatachalam, 2011等) 。股价同步性 (R 2) 和个股调整后的回报方差所度量的股价行为具有一定的重叠性, 但两者在具体指标的计算以及回归模型的控制变量方面都存在显著差别, 并不能等同。
另外, 发展中国家以及新兴市场国家的研究者基本是模仿发达国家研究做法进行建模和指标选取, 但是因为制度差异和执行的差异, 即使研究理论正确, 研究的结果可能也不一致。
五、总结与展望
虽然文献中公司信息透明度与股价波动的研究结果具有差异性, 但我们仍然可以找到一些相似特征:信息透明度与股价波动同步性的关系在发达资本市场和发展中国家中则有较大的区别, 欧美国家的股票市场噪声较低, 股价同步性与公司信息透明度呈现负相关较多 (H utton et al., 2009) ;发展中国家信息透明度与股价波动同步性目前主要以正相关为主。这一趋同研究结果与市场发育程度有关。此外, 我国目前关于公司信息透明度对股价波动关系的影响难下定论, 这说明我国在这方面仍有很大的研究空间, 对其关系的研究具有较深刻的现实意义。我国相关信息披露制度以及公司治理和资本市场外部监管还不完善, 研究中国上市公司信息透明度与股价波动关系, 有利于健全我国公司治理和完善我国资本市场, 促进我国经济的健康发展。同时, 值得注意的是, 公司在考虑股价波动时总是在成本和效益权衡下选择适宜的透明度水平的。信息透明程度与股价波动相适宜的阀值判断和衡量, 可能是未来的研究的一个重点和难点。
参考文献
[1]Jin, L., and S.Myers.R2 around the World:New Theory and New Tests[J].Journal of Financial Economics, 2006.
[2]Bushee, B.and C.Noe.Corporate Disclosure Practices, Institutional Investors, and Stock Return Volatility[J].Journal of Accounting Research, 2000.
[3]G.S.Miller.Earnings Performance and Discretionary Disclosure[J].Journal of Accounting Research, 2002.
[4]Durm A., Sloan R.Yeung B., and Zarowin, P.Does great firm-specific return mean more or less information stock pring?[J].Journal of Accounting Research, 2003.
[5]王亚平, 刘慧龙, 吴联生.信息透明度、投资机构者与股价同步性[J].金融研究, 2009.
[6]游家兴, 张俊生, 江伟.制度建设、公司特质信息与股价同步性[J].经济学 (季刊) , 2006.
[7]贺力平, 王钰.中国股市的波动性及国际比较[J].金融评论, 2010.
[8]李翔, 林树.信息不对称、信息披露与股票价格波动:兼论管理会计信息披露的市场效应[J].山西财经大学学报, 2007.
[9]莫扬.股票市场波动性的国际比较[J].数量经济技术经济研究, 2004.
市盈率与股价关系 篇6
股市中有“量在价先”的说法, 大量的市场现象和实证结果表明, 交易量与价格之间存在显著的相关关系。Telser认为:交易量小意味着市场流动性低和市场价格波动大;交易量大通常意味着市场流动性高和市场价格波动小[1]。解释交易量与股价波动相关性的理论主要有四类:①理念分散模型[2];②交易理论模型[3];③信息非对称模型[3];④信息流理论模型。Clark[4]根据信息流理论提出了混合分布假说 (Mixture Distribution Hypothesis, MDH) , 他认为交易量是交易者人数对数的正函数, 也是信息强度对数的正函数。如果所有交易者同时接受信息, 则交易量与价格变化的绝对值之间是负相关关系; 如果信息是连续到达的 (不同的交易者接受信息的时间不同) , 则交易量与价格变化的绝对值之间是正相关的。 研究股价的波动性和交易量的模型中, MDH模型的历史最长, 也已成为大部分相关实证研究的理论基础。根据MDH, Suteliffe[5]认为价格的变化是由于信息流的到达和演化;Lamoureux和Lastrapes[6]用日交易量作为混合变量的替代变量引入到GARCH模型的条件方差方程中以消除GARCH影响。Sharma[7]用检验市场收益率的GARCH影响的方法对Lamoureux和Lastrapes[6]的工作进行了拓展。Floros[8]借鉴Sharma[7]、Gwilym[9]和McMillan[10]的研究方法研究了希腊股指期货的交易量和收益率波动的相关关系, 并对交易量对数变化率与指数日对数收益率的GARCH模型的效果和GMM模型的效果进行了比较, 发现这两种模型的结果证实了在交易量对数变化率和指数日对数收益率之间没有显著的正相关关系。但大量的研究结果支持了交易量对GARCH效应的解释作用。当GARCH模型的条件方差方程中引入交易量作为解释变量后, GARCH效应显著减小乃至消失。Lee[11]等借鉴Lamoureux和Lastrapes[6]的方法, 在GARCH模型的条件方差方程中引入日交易量来代替信息流等因素, 研究了中国股市的交易量和股票指数收益率的相关关系, 发现交易量对于股票指数收益率序列的波动性没有显著的解释能力。蒋祥林等[12]、杨等[13]、 夏天[14]等学者对股市价量之间的关系作了研究。
交易量与股价之间的相依关系是复杂的, 我们不仅需要度量它们之间的相依程度更需要研究它们之间的相依结构。从相依程度和相依结构两个方面把握交易量与股价间的相依关系, 有利于金融时间序列的风险分析和投资决策, 有利于正确认识股市的微观结构和进一步规范市场行为。
本文在参照前人对交易量与股价波动的研究基础上, 应用ARMA (2, 1) 模型对交易量变量的序列相关性进行修正, 建立Copula模型研究交易量与股市指数收益率的相依关系和相依结构;对模型的拟合优度进行检验以及结果现象进行分析。
1 Copula模型和研究方法
Copula函数在分析随机变量之间的相依关系中具有许多优越性, 由Copula函数导出的一致性和相关性测度可以更广泛、更有效地捕获各种风险因素的相关信息[15]。由Sklar定理[15]: Copula函数是把两个随机变量Xt和Yt的联合分布H (xt, yt) 与它们的边缘分布F (·;α) 和G (·;β) 相连接的函数, 它使H (xt, yt) =C (F (xt) , G (yt) ) 成立, 其中Copula函数从概率的角度描述了变量间的相依结构。
本文研究以股票日收益率和日交易量变化率为时间序列, 建立Copula模型研究这两个变量之间是否存在相依关系, 以及这种相依关系的结构有什么特征。
为了刻画股票日收益率与日交易量变化率之间相依的尾部相依特征及其非对称性, 用混合Copula模型描述它们之间的相依结构。在此模型中, 由Gumbel和Frank函数混合比较合适。其表达式为:
其中, 权重系数ω1+ω2=1, 相依参数δ= (δ1, δ2) , CG (u, v;δ1) 为Gumbel函数, CF (u, v;δ2) 为Frank函数。
模型参数的估计是研究中的重要过程, 这里选择两步骤半参数极大似然估计法对模型的参数进行估计, 其步骤方法为:
①用样本的经验分布函数作为边缘分布的估计;
②用最大似然估计法估计Copula函数模型的相关参数。
拟合优度的检验方法很多, 本文应用χ2检验方法:
如果边缘分布序列{Ut}和{Vt}, t=1, …, T都是服从i.i.d (0, 1) 上的均匀分布, Copula函数相依模型的拟合优度检验可以应用χ2检验方法。构造χ2统计量:把区域[0, 1]×[0, 1]分成m×m个单元格, 记第i行第j列的单元格记为Aij, i, j=1, 2, …, m. 设Oij, Eij (
其中,
因此, χ2统计量为
检验统计量χ2 (
2 三个股市的股价与交易量的相依结构
2.1 数据及其统计描述
选择2001年9月19日至2008年12月31日的上证综合指数 (SH) 、香港恒生指数 (HK) 和美国道琼斯工业指数 (DJ) 作为研究对象, 由于各股市的节假日不同, 通过对数据的整理, 得到各市场的数据个数分别为1750、1794和1833个。股票指数日对数收益率{Rt}定义为Rt=100 (lnPt-lnPt-1) , t=1, 2, …, T, Pt为第t日的股价指数;日交易量的对数变化率{Qt}定义为Qt=lnvolt-lnvolt-1, volt为第t日的交易量。表1为指数收益率和交易量变化率的统计特征表。
从统计特征表中可以看到各序列都存在偏斜和高峰的特征, DJ (Q) 表现为负偏斜而峰值比其它序列大很多, 表现为一定的特殊性。从各序列的J-B统计值得知各序列都不服从正态分布。通过对各序列进行的单位根检验发现, 无论是股票指数收益率还是日交易量对数变化率都是平稳时间序列。
通过对序列{Rt}和{Qt}进行序列相关性检验, 发现{Rt}无序列相关性, 而序列{Qt}有较强的序列相关性。为了消除序列相关性, 应用ARMA模型对{Qt}的序列相关性进行修正, 取修正模型的残差序列与序列{Rt}进行相依性建模研究。表2为三个市场日交易量对数变化率序列的ARMA模型的参数估计。ARMA (2, 1) 模型如下:
注: 括号中数值为相应的标准差, *表示为在0.05水平下显著。
2.2 模型参数的估计
用经验分布作为模型的边缘分布, 图1是股票指数收益率和日交易量对数变化率的ARMA (2, 1) 模型的残差用经验分布变换成均匀分布后的散点图。 从图1可以看出, 三个图形结构大体相似, 主对角线和副对角线上的点更密集, 这也反映了指数收益率与日交易量对数变化率之间的相依结构的形式; 指数收益率与日交易量对数变化率之间存在正相依和负相依两种相依关系的情况, 即日交易量对数变化率增加可能会引起指数收益率增加惑减少, 或者说日交易量增加可能会引起指数上涨或下跌, 日交易量减少也可能会引起指数下跌或上涨。因此, 指数收益率与日交易量对数变化率之间的相依关系是复杂的, 既有正相依关系也包含负相依关系以及相依的非对称性。经过反复试验, 模型 (1) 比较合适刻画数据之间的关系。
在得到收益率和日交易量变化率的残差经验分布的基础上, 应用极大似然估计方法对模型方程 (1) 进行估计, 结果列于表3。从表3可以看出, Gumbel函数的权重系数较大, 特别是上海沪市综合指数与日交易量的情况, ω1比ω2大得多, 且δ2为负, 因此上尾高的非对称相依现象表现明显, 而负相依性虽然存在但强度较弱;而香港恒生指数和道琼斯工业指数的情况比较相似, 都表现为上尾高的非对称相依特征, 负相依的程度相对较强, 几乎与正相依的程度相当。图2是各市场的Copula函数模型的密度分布图, 从图2可以直观地观察各市场的指数收益率和日交易量对数变化率的相依结构。
注: 括号中数值为估计的标准差和Z统计量。
2.3 模型的拟合优度检验
应用χ2检验方法检验模型描述数据相依结构的充分性, , 检验统计量见表4, 表中计算的χ2统计量都小于显著性水平为5%时的临界值。根据第2节介绍的χ2检验方法的原理, 因此认为模型错能够描述各市场收益率和交易量变化率之间的相依关系。
3 结论与分析
基于Copula理论研究相依结构的优越性, 建立Copula函数模型研究股市指数收益率与日交易量对数变化率之间的相依结构。对于股市指数收益率与交易量之间的相依关系, 我们不仅要研究它们之间的相依强度还要研究它们之间的相依结构, 而Copula函数模型能兼顾这两方面的要求, 能达到研究的需要。
通过对上海A股综合指数、香港性恒生指数和美国道琼斯工业指数的对数收益率和各自的日交易量对数变化率的相依关系的实证研究发现:它们的相依结构表现为上尾相依以及混合有负相依的特征, 如ω1比ω2大得多, 且δ2为负; 表3结果表明指数收益率和交易量对数变化率之间相依关系存在但程度较弱。究其原因, 数据的选取对相依性的研究存在局限性, 如交易量的放大既可能导致指数上涨也可能导致指数下跌, 因此存在相依程度相互抵消的现象;还有指数收益率是各股票市场的综合指数, 而各市场中的个股有上涨和下跌的, 综合后才是这里的指数收益率, 但各市场的个股交易量总是线性正向叠加的, 这种情况对它们之间的相依结构也会产生影响, 这些也可能是导致相依程度较弱的原因之一。
指数收益率与交易量对数变化率之间上尾高的非对称现象可以解释为:在极端情况下, 交易量的放大伴随指数上涨的概率要大于交易量的缩小而伴随指数下跌情形的概率。一般来说, 信息的到达会导致市场的不均衡因而产生价格的变动与交易量的变化, 当投资者买入的意愿强于卖出的意愿时, 会导致交易量放大和价格上涨;当投资者卖出的意愿强于买入的意愿时, 会导致交易量放大和价格下跌。但有时候, 当投资者的交易意愿弱而对股票价值的预期朝同一方向变化时, 股票价格会发生变动而交易量稀少;而当投资者的交易意愿强而对股票价值的平均预期没有发生变化时, 产生了较大的交易量而股票价格没有发生变化。因此, 指数收益率与交易量对数变化率之间的相依关系是复杂的, 既表现为正相依同时也存在负相依的关系, 上尾高的非对称性反映了投资者“追涨”意愿的现象要比“杀跌”意愿的现象更普遍, 价格上涨时投资者的交易行为更活跃。
本文只是基于Copula函数模型柜架上研究交易量与股价相依结构关系问题进行了一个初步探讨, 而且这种相依结构是限于静态的状况, 而对于动态和市场微观结构的研究还尚未涉及, 而如何研究价量相依关系的动态结构, 如何剔除数据的叠加效应以及价量微观相依结构的研究, 则是需要进一步探讨的问题。
市盈率与股价关系 篇7
(一) 有色金属行业的基本面分析
2011年以来, 主要金属价格走出震荡向下行情, 截止到2011年12月2日止, 伦敦金属交易所6种基本金属均为下跌, 铝, 铜, 铅, 锌跌幅在10%-20%之间, 同期黄金, 白银和原油价格分别上涨22.9%, 6.4%, 10.8%。而美元指数下跌1.3%。
基本金属表现不佳的主要原因是全球有色金属行业复苏动量放缓, 需求减弱, 今年以来, 中国, 美国, 欧元区和日本等主要经济体的制造业PMI指数出现下滑态势, 并且中国, 日本, 欧元区都下降到了荣枯平衡线50以下, 显示了经济复苏的动量在放缓, 虽然美国制造业指数有所抑制, 但在全球主要经济体下滑的趋势没改变的情况下, 美国未来走势还有待观察。
然而小金属价格表现明显强于基本金属, 稀土在经过上半年的大幅上涨后处于回调之中, 但全年的涨幅依然比较大, 图1-2, 1-3。
从国际宏观经济形势来看, 由于整体经济复苏动量放缓, 导致对有色金属需求疲软, 从而使有色金属价格有可能保持震荡格局。另外, 由于欧美依然宽松的货币政策, 加之新兴市场国家也逐渐加入宽松货币政策的行业, 这些因素对金属价格形成正面影响。从整个国际形势看, 如果欧洲的情况不进一步恶化而拖累全球的经济的情况下, 基本有色金属下跌基本到位, 稀土永磁及小金属由于刚性需求, 仍有投资机会。
2012年以来中国经济正在步入结构调整和转型中, 上升势头比前几年有所减缓, 随着经济的疲软, 对有色金属的需求相对也在减弱。但总的情况仍然要好与同期的大盘指数。
2011年以来, 随着经济的调整, 在市场极度低迷, 有色金属行业在随同大盘大幅回落之际, 到2011年12月末, 有色金属板块个股多数跌幅均超过20%, 中长线投资者可逢低逐步布局该板块。由于经过市场的大幅调整, 有色金属板块的估值己经越来越具有吸引力, 有色金属板块的投资价值也正在逐步凸显。
(二) 国际大宗商品价格波动对有色金属行业上市公司的传导机制
由于国际大宗商品市场上交易的商品不仅具有商品属性, 而且具有金融属性, 因此, 国际大宗商品不仅仅是生产的必须物资, 也是重要的投资工具。在实体经济传导路径方面, 大宗商品市场对股票市场的影响, 主要是通过国际贸易的成本路径来表现的, 这个过程是相对缓慢的, 有一定的时滞效应。而在金融经济传导路径方面, 大宗商品是投资工具, 它对股票市场的影响是复杂多变的, 这种影响或正或负, 并且速度是相当迅速的。因此, 仅仅通过实体经济路径, 间接地研究国际大宗商品市场与股票市场之间的相互影响是不够的, 还必须以金融市场的角度, 直接地将它们放在一起来考虑。随着中国股票市场的制度性改革的推进, 有色金属行业上市公司股票市场与国际大宗商品市场之间的联系必然愈来愈紧密。
综上所述, 国际大宗商品价格波动对有色金属行业上市公司股票市场的溢出效应主要有实体经济与金融经济两条路径。而其中, 实体经济路径是通过物价水平作为中介变量发挥作用的;而金融经济路径是通过国际大宗商品市场与有色金属行业上市公司股票市场相关性发挥作用的, 理论上, 有色金属行业上市公司股票市场投资者可以通过国际大宗商品市场来分散投资风险, 但是, 由于金融市场制度上的特殊性, 国际大宗商品价格波动对有色金属行业上市公司股票市场的溢出效应可能并不一定十分显著。尽管如此, 无论是哪条路径都不能想当然地认为它们之间存在特定的关系, 国际大宗商品价格对有色金属行业上市公司股票市场的实际溢出效应到底怎样, 需要进一步通过计量模型实证来研究。
二、国际大宗商品变动与有色金属行业上市公司股价变动关系的实证分析
(一) 数据的选取与处理
本文选用路透CRB (CRB:Commodity Research Bureau) 现货价格指数作为大宗商品价格的代表变量, 选用有色金属 (YS) 代表股票市场变量, 选择与CRB商品结构对应的国内有色金属上市公司股的板块指数, 分别收集了Cu:铜, Al:铝, Pb:铅, Ni:镍, Zn:锌的板块指数来综合分析其对A股的总体影响。
本文采用自2008年1月至2012年2月期间的月度数据, 共50个观测值。所有数据均是公开数据, 其中, 大宗商品价格 (CRB) 数据来自美国国家经济研究局官方网站, 各板块的指数来自于东方则富通软件。为了保证检验结果的准确性与科学性, 本文对所有数据做对数处理, 并选用EVIEWS6.0做数据处理。
(二) 实证检验过程
1、平稳性检验
本文选用的检验方法是单位根检验中的ADF检验方法, 根据AIC准则和SC准则, 取两者皆为最小值时的滞后阶数为最优滞后阶数, 在此, 选择的滞后阶数为2, 相关的检验结果如表2-1所示:
由表2-1分析可以看出, 上证指数YS、CRB指数以及各板块指数的月度数据序列均为不平稳的, 但各组数据均满足一阶平稳, 这说明变量之间存在某种长期的均衡关系。
2、格兰杰因果检验
Granger因果检验是用来分析两个序列的因果关系是否存在, 本文要研究CRB指数对十上证综指YS以及各板块指数的影响, 进而说明大宗商品价格波动对我国股市的影响, 在此, 选择二阶滞后, 分析结果如表2-2:
由格兰杰因果检验结果得出, 在1%的显著水平下, 除农林牧渔板块以外, CRB指数是上证指数、钢铁、煤炭、石油以及有色金属板块的Granger原因, 因此, 我们推断, 长期趋势下, CRB的上涨会推动上证指数以及除农林牧渔板块之外以上各板块指数的上涨, 而以上各板块大幅上涨的同时必然带动股指上扬。
3、协整分析
为了进一步确定协整变量之间可能存在多种稳定的线性组合, 我们选择Johansen检验来分析变量的长期均衡稳定关系, 分析结果如表2-3:
通过协整分析我们可以看出, 在5%的显者水平下, Trace统计中, 统计量10.34小于临界值20.26, 并且概率值0.133大于0.05, 说明两者之间存在一个协整关系而同理Max-Eigen统计也显不存在一个协整关系, 因此本文则认为这些变量中仅存在一个协整关系, 估计出的协整方程为
ECM=YS-0.1289CRB-3.11 (0.16) (0.0l)
从协整方程可以石出, CRB指数的增加会对上证指数产生正的效应, 即在长期内, 国际大宗商品价格的上涨会引起我国A股市场的上涨。从另外一方而可以石出, 国内的期货市场并没有有效地分散A股市场的风险, 因此, A股市场易受国际大宗商品的价格波动影响。
4、误差修正模型
协整检验并不能准确给出这些变量偏离它们共同的随机趋势时的调整力度, 为此需要建立误差修正模型。
考虑到本文的数据量有限, 在此我们采用一阶滞后, 得到的误差修正模型如下:
可以观测到, 上证指数YS与CRB指数的关系是成正相关的, 后者增加必然引起上证指数的上涨, 并且上证指数YS的增长幅度受上一期的增量的影响。误差修正系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度, 本模型所得到的误差修正模型的系数为-0.297, 系数为负, 符合反向修正的原则, 表明短期的非均衡状态向长期的均衡状态趋近, 上期的YS高于均衡值时, 本期的YS涨幅则会下降;反之相反。从修正的相关系数大于0.8来看, 误差修正的整体效果比较好。
(三) 检验结果分析
第一, 在国际大宗商品市场上, 我国的有色金属商品受国际大宗商品价格波动影响颇大。进而与之相对应的有色金属在国内股市的反应也比较明显。这种特点是由大宗商品的供给需求方式决定的。市场对大宗商品的需求, 一般是应对经济增长的需要, 即便形成了下跌趋势, 其短期刚性需求却难以改变甚至仍然保持原来的速度继续增长。而且, 大宗原材料市场往往会形成寡头效应。因此, 相对于国内上市公司而言, 当国际大宗商品价格出现巨大波动时, 国内相关资源类商品价格也会随之发生变动。对于资源类板块的上游企业, 由于受国际大宗商品价格上涨的利好影响, 其产品价格必然随之上升, 公司利润增加, 企业经营绩效大幅提升, 表现为股价上涨, 该板块的指数也会大幅上扬;而对于资源类板块下游公司而言, 情况截然相反, 由于我国现在处于工业化后期, 对于各种资源已形成了刚性需求的局而, 工业的迅速发展使得下游公司的需求量越来越大, 因此一旦国际大宗商品价格上涨, 那么必然引起该企业的原材料成本提高, 国内企业在大宗商品定价权方而的被动地位决定了企业的生产经营必然会受到严重冲击, 在目前通胀处于高位的经济形势下, 企业的业绩必然大幅下滑, 财务状况不佳, 利益受损, 部分企业甚至出现资金链断裂破产清算, 对应其股价下挫, 拖累该板块指数表现, 进而影响整个股票市场的表现。所以, 国际大宗商品价格波动对以上各板块的影响比较显著。
第二, 国际大宗商品价格波动在长期内会化解其对我国有色金属上市公司股市的不利影响, 但在短期内会产生显著负而影响。
三、对策建议
(一) 政府部门加快商品期货市场建设
从实体经济路径来说, 国际大宗商品价格波动对中国物价水平有正的均值溢出效应, 也就是说, 中国物价会随着国际大宗商品价格同方向波动。为了保证中国经济的独立性, 中国政府相关部门应该加快中国商品期货市场的建设, 这有利于扩大中国商品期货市场的国际影响力, 进而提高中国期货市场的定价能力, 这一定程度上可以改变中国物价水平受制于国际大宗商品市场的状况。因此, 对于主要的商品, 就必须推出相应的期货合约。
(二) 利用商品市场分散股票市场风险
由于商品市场与股票市场相关性较弱, 因此, 可以利用商品市场来分散股票市场风险。但是, 目前由于中国商品期货市场存在许多制度性的缺陷, 导致中国有色金属行业股市投资者不能很好地利用中国期货市场来分散风险。因此, 中国政府相关部门应该加大中国期货市场的改革力度, 从而使得股票市场的资金可以更为方便地流入到期货市场上。其中, 介绍经纪商制度 (Introducing Broker, IB) 可以起到这一作用, 但是, 目前中国期货法律却规定, 只有当期货公司受证券公司控股、控制或受同一股东控股、控制时, 证券公司才可以作为期货公司的介绍经纪商, 而国内很多期货公司都不具备这一条件, 因此, 这实际上限制了期货公司通过证券公司发展业务。因此, 应当适当放松介绍经纪商制度的管制, 这样才能使得股票市场上的资金顺利地流入期货市场。
(三) 推出期货市场指数化产品
即使介绍经纪商制度得以完善, 仍然不能保证股票市场上的投资者能够很好地借助期货市场来分散风险, 其原因在于期货市场上的交易制度与股票市场存在较大差异, 只有机构投资者才具备期货市场投资风险的控制能力。为了使一般股票市场投资者都能参与到期货市场上, 可以借鉴国外经验, 推出期货市场指数化产品。商品期货指数化产品有三个优点:首先, 商品期货指数更直观, 方便投资者判断市场走势, 投资操作上也更为简单, 易于理解;其次, 进行指数化产品交易更简单, 这类似于股票市场上交易所指数型基金 (ETF基金) 一样, 因此股票市场参与者会更熟悉这一操作方法, 而不用去理解复杂的期货市场交易规则;最后, 利用商品期货指数, 更容易进行相关绩效考核。
参考文献
[1]孙长华, 丁浩员, 国际大宗商品价格走势对我国证券市场的影响[J]金融探讨、2011年第04期
[2]Cheng F.Lee, Raymond M.Leuthold and Jean E.Cordier.The Stock Market and the Commodity Futures Market:Diversification and Arbitrage Potential, Financial Analysis ournoal[J].July-August7995, 53-60
[3]Bartram, Sohnke M..The Impact of Commodity Price Risk on Firm Value-An Empirical Analysis of Corporate Commodity Price Exposures[J].Multinational Finance Jour nal, 2005, vo1.9, no.3/4, pp.767-787
[4]Masters, Michael W..Are Index Investors Driving up Commodity Prices[J]2008
[5]张翼.国际大宗商品期货价格与中国物价变动的关系研究—基于CRB指数的实证分析[J]南京审计学院学报, 2009年第1期
市盈率与股价关系 篇8
改革开放三十多年来, 中国的葡萄酒市场从小到大, 从无到有、从总量迅速扩张到结构显著升级, 逐渐形成了有中国特色的多层次、多样化的消费市场。最近十年, 中国的葡萄酒市场一直保持着高速增长的态势, 成为亚洲最大的葡萄酒市场之一。
1. 我国葡萄酒行业产量分析
在经济危机的之后, 2008年我国葡萄酒产量呈萎缩趋势, 产量增长仅仅为3.32万吨, 增长率只有5%。但是随着全球经济复苏, 葡萄酒的生产再次出现了几何式的增长。从2009年5月至今, 葡萄酒的产量开始转正, 进入2012以后, 葡萄酒的生产速度一度超过白酒, 成为酿酒行业中的领头羊。
2. 我国葡萄酒市场销量分析
随着中国经济的快速发展, 奢侈品市场在中国越来越有潜力。尤其是当我国人均GDP超过1千美元后, 居民的消费能力显著提高, 消费升级将成为我国经济发展的必然结果, 具体到饮食消费, 越来越多的消费者开始意识到到身体健康的重要性, 酒类消费逐渐向低度、营养等方向发展;而葡萄酒作为符合这一消费的产品, 必然会有巨大市场。
3. 我国葡萄酒产量增长分析
目前葡萄酒的销售对象并不是内地14亿人, 而仅仅是2亿左右的城市和富裕乡镇的人口, 而且其中经常性饮用葡萄酒的人口只有1000万左右。随着生活水平的提高, 葡萄酒的消费将以较为可观的速率逐年增长。
二、公司分析
1. 公司分析意义
在现实应用中, 上市公司的经营概况等信息对于投资者而言是必须要了解的, 尤其是公司的盈利能力, 这直接关系到投资者的收益与投资风险, 为有效规避风险, 合理选择投资对象, 从技术方面对公司股价变动趋势做出大致判断, 进行公司分析是十分必要的。
2. 公司经营状况
(1) 公司经营背景
市场随着消费者需求不断扩大, 国内葡萄酒行业竞争也更为激烈, 同时, 大量国外葡萄酒品牌进入中国, 国内葡萄酒生产规模进一步扩大使得张裕进一步扩大市场份额更为艰难, 机遇中面临着不小的挑战。
(2) 公司发展战略规划
2015年, 国民经济增速放缓, 国内葡萄酒销售整体平稳, 适合广大消费群众的中低档葡萄酒增势较好, 然而高端葡萄酒消费需求仍然不足, 加之国外葡萄酒大量进入我国市场, 销售竞争进一步加剧。
公司将继续坚持以市场为中心, 调整产品结构, 继续实施“稳步发展中高档葡萄酒, 大力发展低档葡萄酒、白兰地以及自有品牌进口酒”的经营战略, 在全面发展中高档葡萄酒的同时, 将各类资源向市场需求更为旺盛的中低档葡萄酒、白兰地以及自有品牌进口酒进行了适当倾斜, 以实现营业收入的增长。
3. 张裕公司SWOT分析
(1) 竞争优势
一是品牌优势, 张裕公司是一个拥有120余年历史积淀的传统葡萄酒品牌。其使用的“张裕”商标和“解百纳”商标以及“爱斐堡”商标均为中国驰名商标, 具有超强的品牌影响力、品牌信誉。
二是已具备较为完善的营销渠道, 以公司营销人员和经销商两只队伍为主体形成了“三级”营销网络体系, 具又极强的营销能力及市场开拓能力。
三是科研实力雄厚、产品研发体系完备, 张裕拥有全国唯一的“国家级葡萄酒研发中心”, 葡萄酒酿造技术和生产工艺全国领先, 具有较有优势的产品创新能力和完善的质量控制体系。
四是公司建有现代化葡萄种植基地, 张裕在山东、辽宁、河北、宁夏、陕西、新疆等事宜葡萄生长的地域建设葡萄基地, 以满足公司生产发展的需要。
五是现行产品组合完备, 高中低档产品品种、品类齐全。白兰地、葡萄酒、起泡酒等产品线具百余个品种, 各类消费者均可满足。在过去的10多年的高速发展中, 张裕公司已居国内葡萄酒行业前列, 对于未来的竞争, 具有一定的比较优势。
(2) 竞争劣势
一是销售渠道, 尤其是餐饮渠道与长城公司等国内大型葡萄酒企业略有差距。销售范围以山东为代表的北方城市为主, 但北京、上海、深圳等购买力较强的一线城市, 张裕市场占有率不突出。
二是价格管理存在漏洞, 存在从产地烟台直销厂中提货, 再提高价格跨城市卖出, 存在市场窜货现象。
(3) 机遇
一是今年张裕不断收购海外葡萄酒公司、大型知名酒庄, 强强联手, 为开拓海外市场提供了新的平台。
二是国家酒业的总体政策为“限制高度酒的发展, 鼓励发酵酒和低度酒的发展, 支持水果酒和非粮食原料酒的发展”, 未来酒业将朝着优质、低度、多品种、低消粍、高效益、无污染的方向发展, 这类政策一定程度上向葡萄酒行业的倾斜。
(4) 威胁
一是国内葡萄酒行业扩张, 各企业生产规模不断扩大, 与此同时国外品牌进入中国市场, 占我国葡萄酒消费量比重已达到30%, 随着零关税的推行, 进口葡萄酒消费量占比有望进一步攀升。
二是价格挑战, 国内葡萄酒市场供求不平衡, 产量远高于消费者需求量, 各大企业间竞争难免发生价格战, 降价获取市场份额。
张裕公司应正视自己的劣势, 克服不足, 优化资源配置, 协调管理, 将劣势与威胁尽量转化为自己的优势机遇, 获取更好的发展。
三、股价分析预测
1. 分析方法
预测每股收益, 结合已求出的的公司历年市盈率, 根据潜在波动率, 预测未来三年股价变动范围, 即市盈率波动幅度等于股价波动率。
市盈率 (Price earnings ratio) 即市价盈利比率, 亦称为“本益比”、“股价收益比率”。通常用来评估股价水平是否合理, 由每股股价除以年度每股收益得出。应用计算时, 股价通常取收盘价。市盈率是非常具参考价值的参考指标, 由于投资者常常认为依据会计准则算出的盈利额不能够真实反映公司在持续经营方面的获利能力, 因此, 分析师往往自行对公司公布的净利加以调整。
2. 市盈率计算
取近五年来最高市盈率30.19、最低市盈率16.71作为潜在市盈率范围, 乘以预测的未来每股收益2016年1.74元, 2017年1.99元, 2018年2.27元, 得出未来三年的股价波动范围。
四、结论
本文通过对近年来我国葡萄酒行业分析, 结合张裕公司基本面及其十年来公司经营情况, 得出结论以下:
一是张裕公司发展势头稳健, 盈利性强, 具有较高成长性。利用其市盈率潜在波动范围预测出了张裕A2016年-2018年股价波动范围分别为29.08元-52.53元, 33.25元-60.09元, 37.93元-68.53元, 投资者可在适当时机选择进入。
二是葡萄酒行业在国家政策扶持下发展, 具有较大潜力, 有广阔市场空间。
参考文献
[1]唐代芬.张裕A股票投资价值分析[J].中国知网, 2011.
[2]李常青.股利政策的理论与实证研究[M].中国人民大学出版社, 2001.