用SPSS算股票投资组合

㈠ 想研究股票看哪方面的统计学书

重发统计学科技树, 有问统计学学习顺序的看这儿

很多朋友在问数理统计的教材，参考书这些，其实数学是一个系统，各个分支并不是孤立的，如果想学好的话，各种分支多少都要懂一点才行。但是鉴于中国考研以及各种非数学专业朋友的情况，现总结“统计学学习升级树如下”，个人总结有限，请大家补充。（图见文章末）
教材和参考书：
其他的我不是很清楚，概率论强烈推荐复旦老三本的第一本，数理统计本科教材推荐北大的一本蓝皮书，讲的很全，而且面很广，包括完全充分统计量，NP引理，Gauss-Markov定理，实验设计，序贯分析，Bayes统计，抽样调查的初步内容。研究生教材么绝对是陈希儒的《数理统计引论》。至于随机过程的话，要学理论的，就推荐北大钱敏平那本，虽然印刷错误不少，但是书架子不错，以后几版肯定会好的，只不过要求有环论和测度论、泛函的基础，要求有点高。如果工科学的话，推荐西安电子科技大学的那本随机过程，很不错，可以当公式和定理手册查。
关于数学软件：
C是经典的，大家都要学好。Matlab是数值计算专长，一定要学好。Maple是符号计算专长，熟悉的话平时计算要省不少事，可以专心把心思放在思路和思想的理解上。S-plus是用来统计编程的（其实我的老师更倾向于用matlab的统计包），时序、非参数检验这些用起来很方便，因为用的是S语言，所以要学好，因为SAS里好多都要调用S语言。至于Spss个人认为看看就可以了，实在登不上场面，偷懒的时候用用还不错。
关于考研：
考研很简单，步骤就是选定学->去学校主页查指定参考书和考试科目->买来狠嗑题目->ok
至于研究生搞研究的话，还是多看看书，不然是搞不出真东西的。
关于貌似无关的课程的说明：
在图里有几门大家可能认为貌似和统计无关的课：
1.解析几何：说实话，解析几何如果不和微分流型这些联系起来的话，的确也就是高等代数和数学分析的应用。不过可以为以后的课提供直观的例子（比如学近世代数和拓扑的时候）
2.微分方程稳定性分析：现代统计有很大一块是在搞现在智能算法的设计（什么是现代智能算法？就是听起来很玄的什么神经网络算法、模拟退火算法、微粒群算法），算法里算法的稳定性是很重要的，所以知道为什么要学这门课了吧。
3.抽象代数：现代统计学也有一块是在搞模式识别、信息融合的，扯到信息的东西就要编码，抽象代数是现代编码技术的基础。
4.矩阵论：哎，说到这门课就伤心，现在没几个大学还在开这门课，不过你要是不学这门的话，保证你看各种现代统计方法的时候一页也看不懂，全是矩阵表达的。苏联人那套分析表达的方法已经过时了。
5.泛函分析、拓扑学、微分方程：貌似很基础的课，但是在统计中的信号处理，金融数学里的Ito积分，随机分析都要用算子，拓扑结构这些。现代数学不是孤立看某个式子了，而是把有相同属性的东西看成一类，然后研究这一类（够泛吧）。
6.数值计算，统计计算：还有不少学统计的是冲着银行、保险公司去的吧，公司招统计的人就是让你替它写程序的，到时候要的是货真价实的货，光靠matlab里的现成函数可就不行了，所以大家要学好C，最好再学门c++或者Delph，以后就好混了。
最后，统计的前途是明亮的，学习的道路是艰苦的，世界上没有白拿的money，干多少活拿多少钱 大家一起努力，都能成牛人的，中国就有希望的。

㈡ 股利政策的影响因素分析

股利政策是上市公司盈利分配的重点，是协调各方利益的重要手段。以下是我精心整理的股利政策的影响因素分析的相关资料，希望对你有帮助!

股利政策的影响因素分析

摘要：股利政策是上市公司盈利分配的重点，是协调各方利益的重要手段。本文以A股市场2007-2011年非金融非ST公司为样本，探讨了企业现金股利政策的影响因素。研究发现：每股盈余、每股货币资金量、非流通股东股份占比、第一大股东持股比例和现金股利水平显着正相关;而企业的资产负债率、经营风险和企业的现金股利水平显着负相关;国有股持股比例和现金股利水平负相关，但显着性水平不稳定;公司规模对现金股利水平的影响并不显着。

关键词：现金股利政策 派息比 经营风险

作者简介：

王筱舒(1970-)，女，河南通许人，中原石油工程公司钻井二公司会计师

一、引言

股利政策对企业价值的影响是复杂的、多方面的，制定有效的股利政策能够协调不同利益，尽可能地增加企业和股东的价值。因此，有必要去弄清影响股利政策的重要变量，以便管理者做出合理的决策。目前国内外对这方面的研究可谓百家争鸣，不同研究者对不同市场的研究结果也很不一样，虽然对影响股利政策的基本因素如盈利等有比较一致的看法，但是当提及到股权结构、资本结构、增长机会等因素时则有不同的观点和结论。本文综合地研究并比较了不同变量的影响，同时首次将经营风险引入检验其对A股市场的现金股利分配的影响，不同模型组合一定程度上证实了经营风险和现金股利之间的负相关关系。同时借助于模型，能够识别最主要的影响变量和决策因子。为公司的股利政策提供合适的决策变量，为资本市场的监管者提供政策建议。

二、 文献综述

(一)国外文献 廉姆斯(Williams，1938)开创了股利问题研究的先例，林特纳(Lintner，1956)认为盈利水平是决定股利水平的重要因素，同时行业性质也会影响公司的盈利能力，进而影响公司的股利政策。他的观点得到了法玛(Fama，2001) 和 弗里奇(French，2001)的支持，他们指出影响公司股利水平的重要因素包含了盈余水平、投资机会以及公司规模。詹森(Jason，1976)和麦克林则从公司增长机会的角度研究了它对公司股利的影响，他们发现具有高增长机会的公司倾向于支付更低的股利。Haddadin (2006)发现影响股利水平的最重要的因素是盈利水平，同时股权结构和机构持股对股利政策并没有显着的影响。Al-Malkawi(2007)基于对约旦资本市场的研究则发现管理层持股和国家持股显着地影响了股利政策，同时公司规模越大、公司年龄越长就越倾向于发放更多的股利，公司的财务杠杆越大股利支付越少。Jensen(1995)则发现公司流动性的减少会明显地降低股利，也就是说现金持有量是影响股利水平的重要因素。Aviazian (2003)认为净资产回报率和盈利水平和股利支付正相关，而负债水平和股利支付水平具有负相关关系。Kania和 Bacon (2005)则认为公司的风险也是影响股利水平的重要因素，公司面临的风险越大，支付的现金股利水平越低。Nont Dhiensiri(2009)研究了新西兰1991年至1999年的75家连续分派股利的公司，发现数据较好地证实了代理理论，现金股利水平和股权分散度正相关，和内部人持股比例负相关。同时还发现近期销售收入增长的公司更倾向于发放现金股利。

(二)国内文献 刘孟晖等(2008)发现盈利能力越高、规模越大的公司更愿意分配高额的股利，但是资产负债率越高，股利支付水平越低。严太华和龚春霞(2005)发现，盈利水平的差异是决定股利分配的重要因素。陈信元、陈东华(2003)通过对佛山照明的案例研究，认为企业股利分配是大股东转移资金的工具，并没有反应中小投资者的利益和愿望。黄娟娟、沈艺峰(2007)认为在一个中小股东法律保护较弱的市场中，对于股权相对集中的上市公司，大股东存在利用股利剥削中小股东的动机。公司的股权越集中，不但支付股利的可能性越大、支付现金股利的可能性也越大，并且可能支付的金额也越多。汪平和孙士霞(2009)认为国有股比重、第一大股东持股比例、股权集中度和股利支付水平显着正相关。杨淑娥、王勇通(2000)发现：现金股利主要受货币资金余额和可供股东分配的利润两个因素影响，并与它们呈正相关;股票股利主要受总股本大小、流通股比率和可供股东分配的利润三因素影响，其中与总股本呈负相关，与其它两个因素呈正相关。谢军(2006)发现第一大股东具有发放现金股利的显着动机，而且这种动机不受股东性质的显着影响。企业成长性机会能够弱化第一大股东分配现金股利的激励，并促使公司保留更多的现金用于有价值的投资机会。

三、 A股市场股利分配特征分析

(一)股息收益率与分红的积极性 2001年至2010年的10年间，A股流通股股东获得股息率平均为0.907%，总体水平低于境外市场水平。我国股市高股息率的公司偏少，目前我国股市股息收益率超过2%的公司只占4.6%，蓝筹股为主的沪深300的股息率超过2%的公司只占14%，大幅低于美国等发达国家市场，也低于发展中国家市场水平。据道琼斯公司统计，2010年度道琼斯各国市场指数股息率为2.49%;与美国、英国、日本、台湾、香港等各国市场指数的股息率相比，沪深300指数成份股的股息率低于国际平均水平，市场整体股息水平则与境外市场水平差距更大。从表(1)可以看出，我国总体上股息收益率在1.78%，近年来有所提高，但2011年的高股息收益率一部分也和市场不景气股价下跌相关。股利支付率逐渐提高，支付现金股利的总额增长较快。从表(2)可以看出，A股市场2007-2011年之间参与分红的公司比重不断增加 ，到2012年，有将近72.2%的公司发放了股利。同时在证监会的积极引导下，现金分红公司的比例也逐年增加，仅仅以送转股形式发放股利的公司数量在减少。A股市场总体上较往年更加注重投资者在股利上的回报。

(二)配股门槛对分红的影响 A股市场股利发放积极性的增加和政策的引导息息相关：2008年证监会出台了《关于修改上市公司现金分红若干规定的决定》，现金分红有利于处于增发配股条件边缘的公司顺利满足配股条件，红利的分发会减少净资产同时增加了净资产收益率。因此会有公司为了再融资而超出自身的盈利能力去超额发放股利。申弘(2007)对这些公司进行研究发现，资产规模越小，公司越容易超能力派现。这类公司处以发展的起步阶段，资金需求量大，但由于经营风险大，融资渠道窄，因而更容易通过高股利达到增发配股的目的。 (三)历年现金股利分配的其他特征 (1)行业分布差异。从表(3)可以看出，相比其他行业，房地产业在该期间的现金股利支付明显偏低平均税前派息比只有0.09，这是由我国的房地产行业的调控带来的资金压力所影响的。其他行业之间的平均派息比均在0.18左右，不存在明显差异。(2)概率分布。约有一半公司的税前派息比在0.08 到0.3之间，另外超过四分之一的派息比在0.02到0.08之间，其余期间的派息比占比较少。派息比大于1的派息次数在这4年间总共50次，占比仅1%。总体看上市公司现金股利分派的力度是较小，整体上的分布类似于双峰曲线。

四、 研究设计

(一) 研究假设 (1)现金股利和盈利水平。盈利是股利支付的基础，股利是企业对累计盈利的重要分配方式之一。同时公司法也规定年度累计净利润必须为正数时才可发放股利，以前年度亏损需要足额弥补。霍晓萍(2012)发现过去研究文献几乎都证实了盈利和现金股利水平之间的正向关系，公司越具有长期稳定的盈利越倾向于发放更多的现金股利，因此有如下假设：

假说1：股利支付率和每股收益之间正相关

(2)现金股利和公司规模。公司规模的扩张往往是业务和盈利扩张的结果，因此大规模的公司更有可能产生相对稳定的盈余用于利润分配。同时大公司往往具有更多的业务组合，不同的资产组合一定程度上分散了风险，从而更容易有稳定充裕的现金流。而刘孟晖等(2008)的研究也表明，公司规模是股利分配的重要因素。因此有如下假设：

假说2：股利支付率和公司规模之间正相关

(3)现金股利和货币资金。代理理论认为在现金充裕的情况下，管理者具有过度投资或者用于享乐的倾向，从而损害了股东的利益。布莱克(1976)的实证研究也认为现金股利的支付减少了管理层对现金的自由支配，抑制了公司潜在的过度投资问题，所以现金股利是降低代理成本的重要工具之一。因此，认为货币资金充裕的企业会在股东的要求下分配现金股利，减少代理成本。另外现金股利分配本身会减少企业的货币资金，因此货币资金持有量的多少会直接影响股利的分配。因此有如下假设：

假说3：股利支付率和货币资金正相关

(4)现金股利和股权结构。掏空理论认为控股股东会利用一些手段转移上市公司资源，而股利政策往往成了掏空的合法手段之一。阎大颖(2004)也发现上市公司股利政策倾向和股权集中度显着相关，现金股利是非流通股东转移财富的主要方式。因此假设：

假说4：股利支付率和股权集中度具有正相关关系，每股现金流和非流通股比例正相关

(5)现金股利和债务水平。有序融资理论认为企业最优的融资方式是尽可能寻求内部融资，其次是债务融资，最后才是权益融资。因此，认为企业具有优先使用盈余偿还债务的倾向，而不是分配股利后再融资以新债偿旧债。因此债务水平较高的企业，在未来融资能力水平一定的情况下，会处于资金流动性的考虑减少当前的股利分配。于是假设：

假说5：股利支付率和债务水平具有负相关关系

(6)现金股利和成长性。成长性好的公司，需要更多的资金来扩展业务规模，因此更倾向于留存企业的利润用于企业未来的发展，从而减少当期的股利分配。股利的生命周期理论也认为处在成长期的企业会减少企业的红利分发，因此假设：

假说6：股利支付率和企业成长性具有负相关关系

(7)现金股利和公司风险。具有更确定的稳定盈利的公司能够支付较为稳定的股利，而面临更大的经营风险的公司则会倾向于保留已有的盈利来应对未来的不确定性。股利是公司当前和未来盈利的一个信号，具有较高风险的公司对未来的盈利持谨慎态度而会减少当期的股利发放。因此有如下假定：

假说7：股利支付率和企业的经营风险负相关

(二)变量定义与模型构建 本文建立模型(基本模型)如下： DPO=α + β1EPS + β2SIZE + β3LEV + β4T - Q + β5NCR + β6SSP + β7CPS + β8OC + β9BR + β10OER + ε

变量定义如表(4)所示。使用SPSS中分层回归的方法，使用不同的变量组合检验拟合优度和β显着性。

(三)样本选择与数据来源 本文选用A股市场中2007年至2011年度发放现金股利公司，剔除了在该期间被ST和金融类的上市公司。定义一家公司发放一次现金股利为一个样本，剔除数据不全的样本之后，有效的样本量为 4930个。

五、实证检验分析

(一)描述性统计 这些样本的描述性统计如表(5)所示。

(二)相关性检验 为了识别主要的影响变量以建立模型以及排除多重共线性的影响，先做了变量之间的相关性检验。从表(6)可以看出：与派息比显着正相关的变量有EPS(每股收益)，CPS(每股货币资金)，和派息比显着负相关的有LEV(资产负债率)，其余变量需要进一步的回归分析才能准确判断。变量之间相关性较小，初步判断变量之间不具有多重共线性。

(三)回归分析 用SPSS统计软件对变量进行回归，我们得到了如下模型的统计结果表(7)、至表(9)：从上面的回归结果可以看出，该模型整体较好地拟合了分派现金股利的影响因素，Adjusted R Square 为0.49，F检验结果为在0.05的置信水平上显着。从膨胀系数和可容忍系数来看，各变量之间不存在共线性。模型的残差正态性检验通过，同时Durbin-Watson检验系数为1.365，序列不存在自相关性，模型拟合较好。另外为了检验模型中解释变量的稳定性，对变量做了不同的组合进行分层回归，见表(10)的模型1至模型5。其中，模型1是基本的回归模型，综合考虑了所有变量;而模型2剔除了模型1中不那么显着的SIZE(资产规模)以及SSP(国有股占比);模型3进一步剔除了BR(经营风险)，所有变量均在0.01的置信度水平上显着;模型4重新引入经营风险，在0.01水平上显着;模型5重新引入SSP(国有股持股比例)，在0.01置信度上显着。可以发现尽管模型中变量不断增减变化，但是变量的贝塔符号和显着性变化很小。模型整体上比较稳定。 六、结论与建议

(一)结论 本文研究得出如下结论：每股收益是影响现金股利水平的最重要因素，与现金股利发放水平显着正相关。公司的现金股利的基础是公司的盈利，盈利越多，发放的现金股利也会更多。企业货币资金持有量对现金股利具有显着影响，持有较多货币资金的企业倾向于发放更多的股利，两者关系显着为正。同时企业在发放现金股利的时候，也会考虑自身的债务，负债比率越高的企业，更倾向于少发股利，用盈余偿还债务。债务水平和现金股利水平具有显着的负相关关系，这一定程度上验证了优序融资定理。从股权结构来看，非流通股的比例对现金股利水平有显着的影响，非流通股占总股本的比例越高，企业发放的现金股利越多，证实了A股市场上的确存在非流通股股东利用股利掏空上市公司的现象。在股权非流通的情况下，股东利用合法的股利来给自己输送利益几乎成了主流的选择。同时还可以从模型中看到，第一大股东持股比例越多，企业发放现金股利越积极，现金股利水平和第一大股东持股比例显着正相关。而往往第一大股东持有的股份很多是非流通股或者处于控股权的考虑根本就很少用于日常交易，股利的发放无疑是大股东定期回报的重要手段，他们具有利用股利掏空上市公司的动机。同时研究也发现，国有持有的股份越高，现金股利发放的水平越偏低，但是两者的关系并不是特别稳定地显着。另外与别的研究结论不同的是，本文并没有发现公司规模和现金股利水平之间的显着关系。但是企业的成长性和现金股利有比较显着的负相关关系(在0.1的置信水平上显着)，说明企业的现金股利政策会考虑未来业务增长的资金需求，处在成长期的企业倾向于发放更低的现金股利。之所以选择主营业务的年增长率作为变量，主要考虑到中国资本市场的效率性有待商榷，用依赖于股价估计出来的市净率或者托宾Q来衡量增长性和企业实际的情况可能偏差较大。同时发现企业经营的风险是决定股利政策的一个重要的变量，从回归模型中可以看出，企业盈利的波动性越大，面临的经营风险越高，在股利决策上就会越趋于保守，发放较少的现金股利。

(二)建议 本文提出如下建议：上市公司要根据自身的资金需要以及投资者的回报要求来平衡企业的股利政策。处在成长期或者具有较高经营风险的公司应该保留足够的现金来满足未来可能面临的资金需求，应对业绩的波动。同时企业应该在债务较高的情况下减少股利的发放，平衡股东和债权人的利益。股权结构和股权的性质对公司的股利政策具有重要的影响，上市公司应该不断地完善公司的治理结构，防止大股东利用控制权掏空上市公司，造成股价下跌，小股东受损。本文实证结果支持了股利的掏空理论，对于监管机构而言，应该建立和完善市场法制制度，保护中小投资者的利益，这样才有利于资本市场的健康发展。对于股权集中，同时又超出自身盈利能力超发股利的公司要重点监察，防止大股东利用公司的股利政策掏空上市公司。要完善股利政策决策披露制度，让股利分配变得更加透明化。同时鉴于国内资本市场整体分红比例偏低的问题，应该在政策上积极引导上市公司分红，增加分红的积极性。例如实行差别的分红税收制度，降低长期投资分红的红利税，一定程度上能降低A股市场上的炒作氛围，让股利成为股票收益的重要部分，有利于市场对公司的理性估值，提升资本市场效率。

股利政策有效性影响因素分析

【摘要】本文运用回归分析法，分析了我国上市公司股利政策传递盈利能力有效性的影响因素，从不同的行业和不同的经济环境两个方面来分析，比较了在各行业和不同的经济环境中的股利政策有效性。通过实证分析得出稳定的行业较波动和风险较大的行业、牛市较熊市的股利政策的效果更加。

【关键词】股利政策有效性行业经济环境

一、引言及文献回顾

股利分配的比例和方式不仅影响着短期股价，而且会对公司未来的盈利能力、企业价值产生较大的影响。股利政策信号传递理论认为，公司经营者与外部投资者之间存在着信息不对称的现象，经营者拥有外部投资者所不知道的有关企业的信息，如企业未来现金流量、投资机会、市场前景、盈利能力等，而这些信息会影响投资者的投资决策。因此，经营者通过股利政策来传递这些信息。高质量的公司往往愿意通过相对较高的股利支付率和现金股利把自己同低质量的公司区别开来，以吸引更多的投资者。对市场上的投资者来说，股利政策可能成为反映公司质量的信号。如果公司连续保持较为稳定的股利支付率，那么投资者就可能对公司未来的盈利能力有较乐观的预期。也即，上市公司可以通过股利政策来向市场传递公司前景的利好消息。

对于股利政策信号传递的有效性，一直是国内外学者研究的热点。许多研究运用事件分析法或者回归分析的方法来检验公司业绩产是否会对股利发放产生反映。Aharony等 (1994)研究发现，增加股利的公司比股利不变的公司在股利公告后的年度实现了更大的未预期收益，而减小股利的公司情况正好相反。Nissim等 (2001)研究了美国 1964―1997年大样本公司的股利变动与未来收益，发现股利变动传递了未来收益信息。Kimie等 (2005)对大样本日本公司的股利变动与经营业绩及长期股票收益的相关性检验发现，股利变动与其后的经营业绩一致。这些研究结论都支持股利变动传递了公司未来盈利的信息。近年来，中国学者借鉴国外相关研究成果，对此进行了广泛的研究。大部分学者认为，公司股利政策传递了公司未来经营业绩的信息 (钟田丽等，2003;王勇，2006;李卓等，2007)。刘银国通过实证研究得出股利政策尤其是现金股利在一定程度上反映了上市公司盈利的信息，具有一定的“信号显示”功能，从而上市公司高派现有助于公司绩效的提高。

但是，对于影响股利政策有效性的因素，如行业背景、经济环境、公司发展、股利高低等的研究却相对较少。同样的股利政策在不同的时期、不同的背景下可能会有不同的结果，对其进行研究有利于更加深入了解股利政策的效应发挥条件和影响因素。本文正是从这个角度出发，考虑了行业和经济环境两方面因素的影响，分别对不同行业和经济环境下的样本的股利政策有效性进行了实证研究，以考察它们对股利政策有效性的影响情况。

二、研究设计与样本选取

(一)研究变量

由于上市公司的经营目标不是股价的短期上升，因此股利政策的目标也不是股利政策发放时公司的短期的股价上涨，而是公司的长期盈利能力的提高。股利政策的连续稳定性是股利政策能否有助于公司盈利能力提高的关键。因此本文所选取的样本均至少连续三年发放股利，所选股均为A股。

1.行业的影响

不同的行业有不同的特点，为了研究不同行业股利政策的不同效果，本文将样本分为制造业、电力、交通运输业、信息技术业、金融保险业、社会服务与文化传播业六大行业，考虑到经济环境的平稳性，选取了04至06年的年度数据，以每股股利表示公司的股利政策，以净资产收益率表示公司的盈利能力。

2.经济环境的影响

经济环境主要分为牛市和熊市。本文分别用2001-2002年和2007-2008年的相同样本的数据来考察熊市和牛市对股利政策有效性的影响。同样以每股股利表示公司的股利政策，以净资产收益率表示公司的盈利能力。

(二)研究方法

本文主要采用多元回归分析法，将不同影响因素下的变量分别回归，然后比较其结果。多元线性回归分析主要用于探讨单个变量与多个自变量之间的关系，目的在于分析他们之间是否存在显着的线性相关性。上市公司股利政策的变化是否提高了公司的盈利能力，考察的是单个因变量与多个自变量之间的关系，因此选用该模型是较为合适的。回归基本模型如下：

其中表示t期的净资产收益率，表示滞后一期的净资产收益率，、表示t期和滞后一期的每股股利，表示常数项，表示随机误差项。

三、实证结果与分析

(一)行业的影响

1.整体分析

通过不同行业的样本的回归，以2006年的净资产收益率为被解释变量，以2005年的净资产收益率、2005年的每股股利、2006年的每股股利为解释变量进行回归，得到如下结果：

从上表可以看出，首先，净资产收益率存在显着的自相关性，表现为一阶滞后项显着，所有行业的净资产收益率一阶滞后项系数的P值为零。其次不同行业的盈利水平对股利政策的反映程度不同。其中，制造业对于当期股利和滞后一期股利均显着，P值均为零。其余行业企业的股利政策对于盈利水平均不是很显着，当期显着水平由高到低依次为社会服务和传播文化业、电力、交通运输业、信息技术业、金融保险业;滞后一期的显着性水平由高到低依次为电力、社会服务与传播文化业、交通运输业、信息技术业、金融保险业。制造业是我国的一大产业，对我国的国民经济有着重大影响，因此势必要求其发展是相对稳定和健康的，而电力、交通运输和社会服务与传播文化中存在着垄断的成分或国有成分占比较大，因此其发展也相对较稳定。十分明显地，稳定性越强，风险越小的行业其股利政策的效果越明显，即公司的盈利水平对公司的股利政策的反映较大。可能的原因是这些相对稳定的行业风险较小，波动也较小，因此它们的股利政策相对于其它行业的企业而言，更容易使投资者抱有良好的预期;另一方面这些企业本身的业绩也较为稳定，因此它们的盈利水平对股利政策有着较好的反映。而信息技术业和金融保险业相对来讲风险较大，容易受其它因素影响而产生波动，因而盈利水平对股利政策反映较差。

(二)经济环境的影响

在不同的经济环境中，一方面企业的发展会受到不同环境因素的影响，另一方面投资者也会根据不同的经济环境作出不同的预期。因此在研究股利政策的有效性时有必要考虑宏观经济因素的影响。本文分别取了最近一次牛市和熊市的数据进行回归分析，结果如下：

从表2、表3中可以看到，不管是当期还是滞后一期的每股股利，在牛市中，其显着性均明显高于熊市，即股利政策在牛市中更为有效。可能的原因是在牛市中公司本身发展良好，股价上升促进公司发展，从而使公众具有良好的预期，进而增加投资，这样又会进一步地促进公司发展。而在熊市中尽管公司会通过股利政策来传递公司的利好消息，但是公众的预期受宏观经济环境影响而普遍较差，因而股利政策无法充分发挥其应有的作用。在表4中，08年的每股股利系数为负，而08年下半年开始股市下滑，因此这也是股利政策对经济环境变化的反映。

四、结论

分析结果显示，公司的股利政策对其盈利能力有一定的解释力，且系数均为正，说明股利政策对公司盈利能力的提高具有一定的作用，这在一定程度上也反映了股利政策的信号传递理论。上市公司的经营业绩一般都具有连续性，在实证研究中主要表现为每股净资产收益率存在较高的自相关性。因此上市公司股利政策对公司未来的盈利能力是有促进作用的。

更进一步地，对于不同行业，不同经济环境下的公司股利政策有着不同的效果。分析显示，越是稳定、风险越小的行业其股利政策的效果越是明显，即公司的盈利水平对公司的股利政策的反映较大;而信息技术业和金融保险业相对风险较大，容易受其它因素影响而产生波动，因而其股利政策作用也较弱。另外，在牛市中，每股股利显着性均明显高于熊市，即股利政策在牛市中更为有效。以上说明行业和经济环境对股利政策的有效性有着较大的影响。当然公司本身的经营状况、以及股利水平的高低等其它因素也会影响到股利政策的有效性，根据其它的文献研究表明，一般情况下公司本身经营状况好、股利水平高的公司，其股利政策的效果也较好，这里不具体展开进行分析。

对于我国来讲，我国股市尚处于发展阶段，上市公司股权结构尚不成熟，市场运行、行业监管等方面也尚待完善，股利政策在一定程度上不能如实反映上市公司的财务信息。另外，也存在一些上市公司为了短期利益而采用不配或超能力分配股利的现象，这不但会损害投资者的利益，从长期利益考虑，也将损害公司的稳定发展。因此完善市场，完善公司治理，才能使股利政策发挥应有的作用。

㈢ 什么是有效市场

有效市场理论是六十年代芝加哥大学Eugen Fama教授提出来的.自六十年代以来,有效市场理论是金融界的一个十分重要的讨论议题之一(one of the dominant themes in the academic literature of finance).
有效市场涉及市场中的竞争程度.CAPM和APT等模型都假定资本市场是一个竞争的市场,每个投资者只是价格的接受者而不是价格的制造者;投资者都是理性的,且市场交易无磨察,无成本,价格反映价值,市场处于均衡状态.
市场有效性实际上是对市场竞争状况的一种度量.由于各种金融评价模型大都是建立在均衡市场假设基础上的,均衡市场和非均衡市场中的投资组合测量也不同,所以研究资本市场的有效性具有十分重要的意义.
通过本章的讲解同学们可以掌握以下几个方面的问题:
有效市场(Efficient Market)的定义
了解在有效市场价格的各种形式下的影响证券价格的各种信息类型
比较在有效市场和无效市场中的组合投资策略
如何从实证上检验有效市场的各种形式:弱式有效,半强式有效和强实有效
定义市场异常的概念,并说明市场异常的各种类型
The Efficient Market Hypothesis
有效市场的概念
If security prices fully reflect all the available information, then we can say that this market is efficient.
资本市场中的金融资产是一种虚拟资产,其价格完全可能脱离其价值,这样便会影响资本市场的资源配置效率.如果资本市场的基础价格能被投资者准确知晓,那么通过人们的合理预期,市场会自动调整价格.问题是:投资者很难准确知晓一项资产的基础价值,实际中是用信息披露代替基础价值的公布.由市场监管者采取措施保证信息的规范,公开,准确和全面,而投资者自身通过对信息的分析来决定金融资产的基础价值.
有效市场的数学表达
令:Φt-1 --第t-1期与股票市场价格有关且可获得的所有信息的集合;
Φmt-1----为被市场用于决定t-1期股票价格的信息集合;
Pjt ----为股票j在t期的价格;
fm(P1t,P2t,…,Pnt/Φmt-1)为t-1期市场利用信息集合预测下一期各股票价格的联合概率密度函数;
f(P1t,P2t,…,Pnt/Φt-1)为t-1期信息集合Φt-1 隐含下一期各股票价格的联合概率密度函数.
以上的Φt-1应具备以下两个条件:
Φt-1 包含所有相关变量在t-1期以及以前各期所包含的信息.例如t-1期以及以前各期的业绩,市场状况,消费者偏好,国民收入等.所以,Φt-1 中包含了Φt-2 Φt-3 Φt-4….信息.Φt-1之前各期的Φt-1-k都是Φt-1的子集.
Φt-1包含所有相关变量彼此有关变量的信息,包括过去,现在和将来的各种信息.具体来说,Φt-1包含同一变量及不同变量t-1期及以前或以后相互关系的状况,以及依t-1期状况预测未来的可能情况.因此,t-1期隐含着下一期各股票价格的联合概率密度f(P1t,P2t,…,Pnt/Φt-1).
Fama认为,决定t-1期股票价格的顺序如下:先由Φmt-1决定fm(P1t,P2t,…,Pnt/Φmt-1),再由fm(P1t,P2t,…,Pnt/Φmt-1)决定个别股票市价(P1t,P2t,…,Pnt).在这个过程中,有效市场应具备以下两个条件:
第一,Φmt-1 =Φt-1
第二,fm(P1t,P2t,…,Pnt/Φmt-1)=f(P1t,P2t,…,Pnt/Φt-1)
上面第一式说明,市场用来决定各股票价格的Φmt-1,包含所有可获得的信息Φt-1.第二式表示市场能够准确地利用各种可获得的信息,从而推断出真正的概率密度,由此函数即可决定个别股票t期的价格.
由此定义可知,所谓有效市场是指市场能知晓所有可用的信息,并且能够正确地据此决定各股票即期(t-1)的市场价格.因此,在有效市场中,股票价格能充分地反映所有可以获得的信息.
实际上,有效市场价格通常是指股票的收益率.
设: Rnt=( P1,t-PI,t-1,)/( P I, t-1) i=1,2,3,..,n
以 Rit 代替Pit,则前面的公式fm(P1t,P2t,…,Pnt/Φmt-1)=f(P1t,P2t,…,Pnt/Φt-1)变为下式:
fm(R1t,R2t,…,Rnt/Φmt-1)=f(R1t,R2t,…,Rnt/Φt-1)
令Xit=Pit-E(Pit/Φt-1), (超额收益) (i=1,2,3,…,n)
这里E(x)为x的期望函数,则有:E(X1t/Φt-1)=0, i=1,2,3,…n
这样,通过定义可知,Xit是公平游戏(fair game).
如果令Zit= Rit - E(Rit/Φt-1), (超额收益率)i=1,2,3,…,n 则E(Zit/Φt-1)=0.Zit 系列也是公平游戏系列.
在经济学现象中,Xit是t-1时刻股票i的超额利润,而Zit是超额利润率.
令:W(Φt-1)=[W1(Φt-1 ), W2(Φt-1), …, Wn(Φt-1)]表示在信息集合Φt-1下投资于n种股票的组合份额,则总的超额收益率为:
Vt=∑[ Wi(Φt-1)(Rit –E(Rit/Φt-1))]
如果游戏是公平的,则有:
E(Vt)= ∑[ Wi(Φt-1)E(Zit/Φt-1)]=0
上式的含义是:如果所有股票的超额收益率为0,则投资组合的超额收益率也为0(即游戏是公平的).反之,如果某一个股票的超额收益不为0,则必然存在一系列组合其超额收益率不为0.
有效市场的条件
有效市场是一种理想概括,同现实存在较大差距.另一方面,有效市场定义中的"完全反映"相当模糊和抽象,以至于很难采取实证方法进行验证.从分析有效市场条件入手,可以有助于加强对有效市场的进一步理解.
有效市场涉及三种条件:假设条件,充分条件,必要条件
假设条件:第一,完全竞争市场,由于竞争作用使市场达到均衡;第二,理性投资者主导市场;第三,信息发布渠道畅通,投资者可以无成本地得到信息,且所有投资者都可以同时得到可以利用的信息;第四,交易无费用,市场不存在磨察;第五,资金可以在资本市场中自由流动.
充分条件:第一,股票市场没有交易成本;第二,所有投资者能不花成本地平等地获得所有可获得的信息;第三,所有投资者对当前价格和未来价格的变化趋势认识相同.在这样的市场中,当前价格显然反映了所有可获得的信息.
必要条件:第一,股票价格随机行走(random walk);第二,不可能存在持续获得超额利润的交易规则(扣除风险因素)(abnormal returns);第三,价格迅速准确反映信息(event study);第四,一般投资者和专业投资者的投资业绩无显着差别.
(关于随机漫步理论解释请见讲稿)
有效市场的三种形式(three forms of market efficiency)
引言
根据有效市场的定义:
E(Xit/Φt-1)=E[Pit - E(Pit/Φt-1)]=0 (价格水平) 或
E(Zit/Φt-1)=E[Rit - E(Rit/Φt-1)]=0 (收益率) 或
这里的Φt-1是信息集合.这个信息集合Φt-1中可以分为三种信息:历史信息,公开信息和内部信息.这三种信息的分类完全概括了市场上的各种信息.根据资本市场中的资产价格对这三种信息的反映程度不同,可以概括出有效市场的三种形式.
弱式有效市场(weak-form market efficiency):如果市场价格充分反映了市场中的一切历史信息,或者说一切历史信息都已经反映到了当前的价格之中,那么这个市场就称为弱式有效市场.
半强式有效市场(semistrong-form market efficiency):如果市场价格除了充分地反映了市场中一切历史信息,同时还充分地反映了除了历史信息之外的其它一切公开信息,如市场宏观信息,企业微观信息等,则这个市场就称为半强式有效市场.
强式有效市场(strongform market efficiency):如果市场价格除了充分地反映了市场中的一切公开信息,还充分地反映了一切内幕信息,则这个市场就是达到了强式有效.见下图:
所有信息 弱式有效 半强式有效 强式有效 任何信息
都是有用的 都是无用的
弱式有效市场及其检验
1.概念
The market is weak-form efficient if current prices fully reflect all information contained in historical prices. This implies that no investor can devise a trading rule based on past price patterns to earn abnormal returns. Since weak-form efficiency implies that abnormal returns can not be obtained by trading on the basis of past price patterns, test of weak-form efficiency have focused on the power past price change(or returns) to predict future price change(or returns).
2.检验方法
Auto correlation test of the return series
概念:Auto correlation test compute the correlation of current returns Rt with returns at various lags k, Rt-k(k=1,2,3,…,n). If for any lag k, the auto correlation is statistically different from 0, the returns are predictable, and as it is argued, such evidence indicates that the market is weak-form inefficient. On the other hand, if the auto correlation are 0, then the returns are not predictable and the evidence is consistant with weak-form efficiency.
检验方法和程序
第一步:确立检验目标.理论上应该检验各个个股序列,至少应该检验各个代表性个股序列,也可检验portfolios.注意:In contrast, auto correlation test using portfolios have reached a different conclusion(见教材300页).第二步:建立收益率序列,日,周,月,年.对数收益率序列一般满足波动的平稳性和分布的正态性.第三,定义滞后k期的序列相关系数rk.公式如下:
式中:Rit—为第i种证券在第t(t=1,2,3,..,n)期的对数收益率.Rit—为Ri1,Ri2,…,Ri,n-k等(n-k)个观察值的平均值.在母体序列相关系数等于0的假设下,如果观察值n相当大时,rk近似于正态分布.于是可以检验相隔k期的序列自相关系是否等于0.选择若干个滞后期k进行检验.
自相检验中存在的问题(教材第300页)
Firstly, Implicit in the design is the assumption that the expected returns are constant over time. Secondly, linear tests like auto-correlation would fail to capture any possible nonlinear relationship (more complex)between current and past returns. If only nonlinear relationship existed, the finding of insignificant auto-correlation would be erroneously interpreted as evidence in support of weak-form market efficiency. Thirdly, auto-correlation test using portfolios have reached a different conclusion. Fourthly, predictability has also been documented in long-horizon portfolio returns(please see page 301 and 302).
Trends Test: RUNS Test(游程检验)
概念:
A RUNS test simply involves counting the number of consecutive returns of the same sign, which are then compared with the expected number of consecutive returns for a series of random numbers of the same sample size. A significant difference in actual versus expected numbers indicates nonrandomness.
所谓游程,是指若干个具有相同特征的股价变动连在一起的观察值序列.这里所指的股价变动有三种情况:正的(股价上涨),负的(股价下跌)和零(股价不变).一个n个观察值的序列中,游程的树木将随着样本的变化而变化,如果观察值序列表现出一个随机过程的特征,那么其游程的个数有一个期望值.游程检验即通过序列的实际游程数同随机序列游程数的期望值做比较,来判断观察序列是否是随机的.
特点:
序列自相关系数值容易受一些异常值或极端值的影响,因此研究各期股价变化是否相关时,通常要想法消除异常值的影响.游程检验的最大好处是不考虑观察值的数值大小,而仅对观察值的正负号趋势进行检验.游程检验是一种研究一个序列中非随机趋势常用的统计工具.它要求观察值服从正态分布.
检验的方法和思路
记r为游程总数,n1,n2,n3分别代表价格上升,价格下降和价格不变的个数.N为所取的样本数,即n1+n2+n3=n.这样,在价格变化呈现随机波动的价格下,当n很大时,r近似地服从正态分布.设μr为正态分布条件下随机序列游程数的期望值,δr为方差.计算公式如下:
注:用统计软件SPSS演示游程检验的过程和结果.
滤波法则检验交易策略的有效性(Filter Rules)
概念
所谓滤波法则,是指设定这样一套机械规则(mechanical trading rule),在股价上涨比例超过其预定数字时(x%)买进,这个尺寸就称为滤波尺寸.股价下跌比例至少低于某预定数值后(至少x%)卖出,然后总结清算盈余.
由于股票一般具有涨势,所以滤波方法不是检验这种方法是否能获利,而是检验这种方法是否能够比Buy and Hold策略能取得超额的利润.当然,滤波尺寸需要通过tested方法确定.
Empirical tests indicate that profitable rules can be devised, but that they are not profitable(at least not superprofitable)after considering even conservative transaction costs.(Fama and Blume 1966).
We call this economic efficiency.
滤波法则检验的程序
首先,确定滤波尺寸x%,国外在技术分析中一般使用1%,3%,5%原则.波动大的股票,滤波尺寸就大一些,同时与风险承受能力和投资性质有直接关系.其次,设定价格波动转折点.价格波动转折点的确定过程是一个不断使用固定尺寸滤波的过程.具体如下:
首先,确定上折点(局部顶点或全部顶点).包括:设定滤波尺寸,计算价格反转信号=价格新高/(1+滤波尺寸).当市场价格价格反转信号时,价格下折点确定.
与弱式有效性的悖论(return anormalies)
Seasonality Anormalies:
Weekend effect
Monthly effect
Yearly effect
Holiday Effect
Fundamental Anormalies:
Price-earnings ratio effect
Size effect
Book to Market Effect
半强市场效率检验(Semi-strong form efficiency test)
检验思路:Tests of semi-strong-form efficiency focuses on the market's response to the public release of new information. The basic methodology for event study was developed by Fama, Fisher, Jenson and Roll(1969).新的信息主要包括:新股上市,财务报表信息的公布,股票分割对股价行为的影响等.
p
t(此时刻发布某个信息) 时间
半强式市场有效的检验(event study)
The first step: collect a sample of firms that had a surprise announcement of the event区分出正的收益变化组和负的收益变化组.Second, determine the precise date of the announcement date and designate this date as zero. Third, Define the period to be studied. Fourth, for each of the firm in the sample, compute the return on each of the days being studied. Fifth, compute the "abnormal" return for each of the days being studied for each firm in the sample. Sixth, compute for each day n the event period the average abnormal return for all the firms(各个公司同一天收益率平均)in the sample. When this is done, we can examine the data in a figure such as follows. Seventh, often the indivial day's abnormal return is added together to compute the cumulative abnormal return from the beginning of the period(CAR's'). Eighth, examine and discuss the relts.
Excess return
Announcement day 0
四,强式有效市场检验
市场有效性与投资策略选择
如果市场达到弱式有效,说明技术分析法是无效的;
如果市场达到半强式有效,说明技术分析法和基本因素分析法是无效的;
如果市场达到强式有效,说明打探内幕消息也不会取得超额利润
如果市场是有效的,在投资组合中的资产选择应采取消极策略(passive strategies),即只根据各项资产的风险收益特征进行选择,而不用对其进行调整.
如果市场没有达到弱式有效,说明市场上资产价格的变化有趋势,技术分析方法可以获得超额利润,因此投资组合应该采取积极的策略(aggressive or active strategies),首先用技术分析法选择成长性强的资产,其次再在成长性强的资产中进行投资组合;
如果市场没有达到半强式有效,说明市场上的价格变化有趋势,这种趋势不仅受历史价格决定,也受基本信息的决定.因此应首先采用技术分析和基本因素分析法选择资产,其次再进行组合选择.
如果市场没有达到强式有效,说明还可以利用内幕消息选择资产.
总之,投资组合理论和方法是一种根据资产收益和风险特征选择资产从而控制风险的方法.它本身的目的不是为了预测资产价格的涨跌,而是一种风险控制方法.这种理论和方法在有效市场和无效市场中都是适用的.

㈣ 证券组合分析的多种证券组合的收益和风险

这里将把两个证券的组合讨论拓展到任意多个证券的情形。设有N种证券，记作 A1 、A2 、A3 、… 、AN ，证券组合P = ( x1 ，x2 ，x3 ，… ，xn ) 表示将资金分别以权数 x1 、x2 、x3 、…、xn，投资于证券 A1 、A2 、A3 、… 、AN 。如果允许卖空，则权数可以为负，负的权数表示卖空证券占总资金的比例。正如两种证券的投资组合情形一样，证券组合的收益率等于各单个证券的收益率的加权平均。即：设Ai的收益率为Ri ( i = 1 ，2 ，3 ，…，N ) ，则证券组合P = ( x1 ，x2 ，x3 ，… ，xn ) 的收益率为：
Rp = x1 × r1 + x2 × r2 + … + xn × rn = ∑xi ri
推导可得证券组合P的期望收益率和方差为：
E ( rp ) = ∑xi E(ri) （ 1 ）
方差 = ∑i∑j xi xj cov(xi , xj) （ 2 ）
由式（ 1 ）和（ 2 ）可知，要估计E(rp) 和 方差，当N非常大时，计算量十分巨大。在计算机技术尚不发达的20世纪50年代，证券组合理论不可能运用于大规模市场，只有在不同种类的资产间，如股票、债券、银行存单之间分配资金时，才可能运用这一理论。20世纪60年代后，威廉·夏普提出了指数模型以简化计算。随着计算机技术的发展，以开发出计算E（rp) 和 方差的计算机运用软件，如：Matlab 、SPSS 和 Eviews 等，大大方便了投资者。

㈤ 如何计算证券的期望收益率期望收益率跟什么因素有关

证券主要包括股票和债券。股票收益率计算不得不首先介绍一下资本资产定价模型（CAPM）；债券收益率计算方法比较多。

一、资本资产定价模型（CAPM）

资本资产定价模型（CAPM）是建立在马科维茨资产组合理论基础上。资本资产定价模型核心思想是将风险分为两大类，一类是系统性风险（也可称为不可分散风险、市场风险），另一类是非系统性风险（也可称为可分散风险、公司特有风险）。系统性风险无法通过分散化（Diversification）分散，而非系统性风险可以通过分散化投资策略完全分散。由于“风险越高，收益越高”，因此对于资产系统性风险需要通过风险溢价（premium）形式进行补偿，而非系统性风险不需要进行补偿。CAPM模型基本公式是：

需要注意的是，以上方法是一个粗略的计算方法，其他更为精确的方法包括利差法等可以自行学习。