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基于計量經(jīng)濟學(xué)的股價因素分析論文
計量經(jīng)濟學(xué)是結(jié)合經(jīng)濟理論與數(shù)理統(tǒng)計，并以實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)作定量分析的一門學(xué)科。主要內(nèi)容包括理論計量經(jīng)濟學(xué)和應(yīng)用經(jīng)濟計量學(xué)。下面是小編為你帶來的基于計量經(jīng)濟學(xué)的股價因素分析論文 ，歡迎閱讀。
【摘要】理論上講，證券市場是國民經(jīng)濟的晴雨表，而中國的證券市場卻違背了這個經(jīng)濟規(guī)律。近十幾年，國民經(jīng)濟平均每年以8%的速度增長，可證券市場的表現(xiàn)卻與之相去甚遠(yuǎn)。在這個極端“異常”的發(fā)展過程中，許多事情在悄然發(fā)生變化，比如：上市公司的質(zhì)量逐年降低；投資者的信心跌入低谷等。本文基于計量經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)方法，選取銀行業(yè)的報表數(shù)據(jù)，找出影響股票價格變動的主要因素，并進(jìn)行多元線性回歸和檢驗。
【關(guān)鍵詞】股價分析 多元回歸 多重共線 逐步回歸 異方差
一、研究背景
�。ㄒ唬├碚摎v史背景
歷史上兩個截然相反的股價決定理論
�、俜�(wěn)固基礎(chǔ)理論：穩(wěn)固基礎(chǔ)理論認(rèn)為每一種投資對象，無論是普通股票還是不動產(chǎn)，都有某種稱為“內(nèi)在價值”的穩(wěn)固基點，可以通過仔細(xì)分析現(xiàn)狀和預(yù)測未來而確定。
�、诳罩袠情w理論：它注重心理價值，其主要觀點是：大多數(shù)投資者并不愿把精力花在估算內(nèi)在價值上，而愿意分析大眾投資者未來可能的投資行為，以及在景氣時期他們?nèi)绾卧诳罩袠情w上寄托希望。
�。ǘ┈F(xiàn)代流行理論背景
“2股價組成理論”：其核心是認(rèn)為任何股票的價格P在任何時候都由投資價值P1和投機價值P2兩部分構(gòu)成，即P=P1＋P2。
二、選取定價模型
國內(nèi)在股票定價方面的研究方法有很多，有的從財務(wù)分析的方法來評估，有的從買入股票所預(yù)期帶來的未來現(xiàn)金流來計算，也有的運用西方組合定價的方法來度量，而最常見的則是運用多元回歸的方法。
本文基于計量經(jīng)濟學(xué)中多元回歸的相關(guān)方法，選取銀行業(yè)的報表數(shù)據(jù)來分析股價因素。在選取反映銀行業(yè)的投資價值的指標(biāo)時，全都是正指標(biāo)，可反映一企業(yè)的經(jīng)營狀況，一公司在業(yè)務(wù)上的表現(xiàn)，有以下指標(biāo)：
X1流動比率，即企業(yè)短期債務(wù)償還能力的數(shù)值；X2 凈資產(chǎn)/負(fù)債；X3 資產(chǎn)/固定資產(chǎn)；X4 每股收益；X5 經(jīng)營凈利率，等于凈利潤與銷售收入的比例；X6凈利潤增長率。
數(shù)據(jù)來源于2001-2006年銀行業(yè)的報表。每年4組數(shù)據(jù)，時間序列的間隔不均勻，在06年8月與10月的數(shù)據(jù)還有缺失，因此在分析時要予以剔除。
三、實例分析
�。ㄒ唬┯肙LS法估計模型
由于較大，而且F=21.2442>F0.05（6，15）=2.74，故認(rèn)為股價與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著，所以采用線性模型。但由于其中X2 X3 X4 X6 的參數(shù)估計值未能通過t檢驗，而且X2符號的經(jīng)濟意義也不合理， 故認(rèn)為解釋變量間存在多重共線性。
�。ǘ┯嬃拷�(jīng)濟學(xué)檢驗與修正
1.檢驗簡單相關(guān)系數(shù)
用SPSS軟件得出X1 X3 X4 X5 X6的相關(guān)系數(shù)矩陣，結(jié)果見表1。
由上表可知X1與X2、X5，X2與X3、X5、X6等相關(guān)系數(shù)較高，說明模型確實存在多重共線，這會引起模型估計失真，與實際經(jīng)濟意義不符。
在做多重共線性前，由于X2不符合經(jīng)濟意義的檢驗，所以先將X2剔除出去。
2.多重共線性的修正
首先，運用OLS 方法逐一求對各個解釋變量的回歸
從以上四個模型的統(tǒng)計檢驗可知，股價Y與經(jīng)營凈利率X5的線性關(guān)系最強，擬合程度好，說明經(jīng)營凈利率對股價影響最為顯著，所以選擇模型（4）Y= -13.146+ 1.806*X5作為最基本的模型。
然后利用逐步回歸法將其他解釋變量分別導(dǎo)入初始回歸模型，尋找最佳回歸方程。逐步回歸過程見表2。
由表2可知在初始模型中引入了X1，擬合度有提高了，參數(shù)也有通過t檢驗。引入X3，擬合度有所提高，但是參數(shù)沒有通過t檢驗，所以剔除。引入X4，擬合度沒有提高，且參數(shù)沒通過t檢驗。引入X6，擬合度提高到0.8648，且各參數(shù)都通過了t檢驗。綜上所述，X2 X3 X4是多余的，最優(yōu)擬合結(jié)果如下：
3.異方差性檢驗
G-Q檢驗適用于樣本容量較大，異方差性為單調(diào)遞增或遞減的情況，White檢驗對任何形式的異方差性都適用，因此本文采用White檢驗。在多元回歸中，由于輔助回歸過程中可能有太多解釋變量，從而使自由度減少，所以去掉叉項。
各個參數(shù)的t檢驗都不太顯著，且可決系數(shù)的值也比較小，F(xiàn)統(tǒng)計量也很小，說明與各變量的線性關(guān)系不顯著，所以在5%的置信條件下，異方差性不顯著。此外，通過懷特檢驗：結(jié)果見表3，nR2=22*0.2301=5.062<x20.05（6）=12.59，p值=0.5358，所以接受同方差性的原假設(shè)。
表3 White檢驗
4.序列相關(guān)性檢驗
本文采用的是時間序列數(shù)據(jù)，而經(jīng)濟系統(tǒng)的經(jīng)濟行為都具有時間上的慣性，因此有必要進(jìn)行序列相關(guān)性檢驗，下面用偏相關(guān)系數(shù)檢驗。用SPSS軟件進(jìn)行偏相關(guān)系數(shù)檢驗，結(jié)果見表4。
表4 偏相關(guān)系數(shù)檢驗
由表4可以清楚看出自回歸和偏自回歸均落在5%顯著水平內(nèi)，即序列相關(guān)性不顯著。
四、結(jié)論及建議
此次的案例分析的角度是從銀行業(yè)的各項指標(biāo)來分析的銀行業(yè)的股價的。并得出股價
�。ㄒ唬┙Y(jié)論
1.股價與流動比率X1的相關(guān)系性最強，受到它的影響最大。流動比率越高，說明資產(chǎn)的流動性越大，短期償債能力越強。對于銀行來說，日常的存取款十分頻繁，流動比率指標(biāo)反映了銀行的信用，現(xiàn)金支付能力是十分重要的。
2.股價與經(jīng)營凈利率X5相關(guān)性雖然遠(yuǎn)小于流動比率，不過也不能忽視。經(jīng)營凈利率為凈利潤與銷售收入的比率。銀行業(yè)的銷售收入就是貸款利息收入，個人理財業(yè)務(wù)收入等。經(jīng)營凈利率反映了銀行的盈利能力。盈利能力越強，銀行效益越好，那么根據(jù)2股價組成理論中的穩(wěn)固基礎(chǔ)理論，股價可以走得越高。
�。ǘ┙ㄗh
1.加強銀行的資金流管理是首當(dāng)其沖；也就是要減少不良貸款、控制不良貸款項目個數(shù)，這有利于提高流動比率。同時加強對企業(yè)的監(jiān)督，以減少發(fā)放累計應(yīng)收貸款的時間，從而防止企業(yè)的長期拖欠資金導(dǎo)致的銀行資金流動性下降。
2.保障資金流充裕的條件下，擴大對AAA級等信譽等級良好的公司的各項業(yè)務(wù)，同時即便貸款利率很高，也要減少對信譽差的公司的貸款業(yè)務(wù)，以增加銀行的盈利能力。
通過以上研究所得到的結(jié)論對于股民和投資者來說，具有一定的指導(dǎo)意義。但是在我國A股上市的銀行股上市時間不是很長，因此，本文采取的樣本數(shù)據(jù)較少，這也是本研究的局限所在。
參考文獻(xiàn)
[1]劉任重.銀行股股價波動的影響因素分析[J]商場現(xiàn)代化，2010（15）．
[2]陳國進(jìn)，趙向琴.股票定價的理論考察和實證分析[J]金融研究，1997（08）.
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