实证分析

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实证分析范文第1篇

20世纪70年代以来，以英美为代表的发达国家对预算管理形成了大量研究，研究的问题包括：预算目标的松紧度问题，预算松弛问题，预算参与问题和预算强调问题。在我国，预算管理理论研究也伴随着预算实践的发展而出现日益繁荣的局面。预算参与是预算控制中尚未解决的一个主要问题，在国内也同样成为预算实践和理论研究中一个突出的问题，近年来日益受到理论界的高度关注，在国外涌现了一定数量的研究文献，我国国内有关预算参与的研究非常少，因此本文拟借鉴国外发达国家的研究成果，采用国外主流的研究范式对我国企业预算参与程度和预算参与的作用进行实证分析，以期对未来的研究提供参考。

二、文献综述

预算参与指预算执行者在预算编制过程中所起到的作用，是指在分级管理条件下，允许和动员各级部门（岗位）管理者对本部门（岗位）的预算制定、执行、反馈等进行全面参与的行为过程。

预算参与问题主要研究预算参与的作用，研究的视角主要有两种，一是从参与人的性格行为特点来研究预算参与的效果，二是从组织环境角度，引人调和变量或居间变量来研究参与的效果。

Brownell（1981）引入人的性格变量来研究预算参与和业绩之间的关系。将人的性格区分为两种，一是内部焦点型，事件发生时，主要从内部找原因;二是外部焦点型，事件发生时，主要从外部找原因。一般来说，不利局面发生时，内部焦点型会积极想办法，而外部焦点型会怨天尤人。对于不同性格的人来说，预算参与对业绩的影响是不同的，不能一般而论预算参与对业绩的影响。

Robert（1986）引入权力主义这个调和变量来研究预算参与和业绩之间的关系，在总结前人研究的基础上，将下属权力主义类型与上司权力主义类型的配合情况作为变量，来研究不同配合情况下，预算参与和业绩之间的关系。得出的结论是:当下属与上司的权力主义类型相同时，预算参与对业绩存在正面影响;当下属与上司的权力主义类型不同时，预算参与对业绩存在负面影响。

BrownellandMclnnes（1986）引人激励这个变量来研究预算参与和业绩之间的关系。预算参与和业绩根据多级量度问卷调查来收集数据，激励变量根据期望理论来设计问卷。根据数据进行统计分析后，得出的结论是:预算参与和业绩显著相关，但是这种相关与激励无关。

根据Shields＆Shields（1998）预算参与有如下好处：上司与下属分享外部信息；上司与下属分享内部信息；能够激励内部单位管理者；能够增加内部单位管理者的工作满意度；能够减少内部单位管理者尽量争取较宽松预算的行为；能够减少工作中的人际关系紧张。

三、研究设计

其一，假设提出。本文提出如下假设：

预算参与程度与预算参与作用正相关

其二，变量设计。本文基于调查问卷的数据设置的变量有：预算参与程度，预算参与作用。本文所涉及的所有变量都是按利克特分级度量的方法计量，为了和国外的研究结论相比较，本文采用国外研究相关的变量度量项目，均采用5级度量；每个项目中，以越靠近5的Likert度量，表示相关程度越高，越靠近1的Likert度量，表示相关程度越低，3表示相关程度中等。

（1）预算参与程度。本文采用较有代表性的Kren（1992）的度量方法，采用五级量度并做适当修改。具体的量度项目包括5个：内部单位管理者参与制定内部单位管理者各方面的预算 ；在内部单位管理者对预算满意前，内部单位的预算不会确定 ；在确定内部单位管理者的预算过程中，内部单位管理者的观点影响力很大；通过预算参与，增加了内部单位管理者了解工作的相关信息；预算参与能激励内部单位管理者更加努力工作

（2）预算参与作用。借鉴Shields＆Shields（1998）的量度方法，具体的量度项目包括6个：上司与下属分享外部信息；上司与下属分享内部信息；能够激励内部单位管理者；能够增加内部单位管理者的工作满意度；能够减少内部单位管理者尽量争取较宽松预算的行为；能够减少工作中的人际关系紧张

其三，样本选择和数据收集 本文数据来源于受调查的全国各地60家生产性企业的519份问卷，调查对象是这些企业的中层或高层管理者，被调查企业覆盖了全国10个省、直辖市和自治区，企业分布具有随机性。行业跨度也较大，有钢铁、化工、医药、纺织、通讯电气等10多个领域。被调查的企业规模是在资产3000万元、年销售收入4000万元、职工人数在300人以上的生产性企业，主要是考虑这些企业规模够大，预算管理水平较高，而且中层管理者能够在预算参与和业绩评价中能发挥作用。之所以选择生产性企业，一方面是在生产企业实行预算管理的较多，尤其在生产方面；另一方面，也是为了和国外的研究成果相衔接。 调查共发出的600份问卷，都是在深入企业内部和中层管理者深入交谈的基础上，由企业专门安排时间由被调查者填写的，基本保证了问卷填写者的真实意思表达，从而使问卷具备可靠性。共发出调查问卷600份，收回有效问卷51份，有效问卷回收率为 86.5%。

样本数据可信度检验采用克朗巴哈（Cornbach’s）的Alpha信度系数进行就评估量表内部一致性检验，进行可信度分析所得结果如表1所示：

由表1信度统计分析表可以看出克隆巴赫系数（Cronbach's Alpha）a=0.814，校正后的系数为0.826，说明用于实证分析的数据有较强的可信度。参与可信度分析的指标共有五个。样本通过了内部一致性信度系数检验。

四、统计分析

针对预算参与程度与预算参与作用提出假设预算参与程度与预算参与作用正相关。运用统计软件所得出的结果见表2至表4。

从表2中可以看出参与回归的数据共有519个没有缺失值。

从表3方差分析的结果可以看出整个模型的F值=27.189，其P值（Sig）明显小于所选定的显著性水平a=0.05，因此可以看出估计的模型是显著的。

从表4中可以看出变量预算参与程度的估计值0.198，标准值0.224，T检验值22.346，P检验值（Sig）0.000，小于0.05，说明这些回归系数是统计显著的。另外自变量X1的方差膨胀因子（VIF）亦均小于经验值5，故排除变量之间存在多重共线性的可能性。

从标准化回归残差概率图1中，可以直观的看出模型的拟合程度较好。

因此基于以上分析可以得出，假设得到支持，即预算参与程度与预算参与效果正相关，即预算参与的程度愈高，预算参与的效果愈好，管理者的业绩改善越显著.

五、结论

本文研究预算参与程度、预算参与作用之间的关系，在文献综述的基础上提出假设，通过一个由55家企业组成的519个样本进行统计分析，结果显示：预算参与程度与预算参与作用正相关。这一结论对企业如何确定预算参与程度具有重要的指导意义，当预算参与程度较高时，预算参与的作用越大，当预算参与程度较低时，预算参与作用越小，因此为提高企业经营业绩和效果，企业应有较高的预算参与程度。

参考文献：

［1］J. F. SHIELDS& M. D. SHIELDS(1998)ANTECEDENTS OF PARTICIPATIVE BUDGETING[J]Accountfng, Organizatlom and Sockfy, Vol. 23, No. 1, PP. 49-76, 1998.

［2］Alam， M.， Budgetary process in uncertain contexts: a study of state-owned enterprises in Bangladesh， Management Accounting Research， 1997， 8， 147-167.

实证分析范文第2篇

【关键词】非流通股解禁托宾Q值供求关系股票市场估值中枢

一、前言

2005年的股权分置改革和2006年开始的非流通股解禁是为了解决我国股票市场中股权分置这一制度性问题而进行的创新。股权分置这一制度性缺陷造成了金融资本与产业资本的割裂，使占总股本三分之二的非流通股不具备流动性，股权分割为价格悬殊的流通股和非流通股，撑起了高市盈率的流通股价总体水平。股权分置改革以及非流通股的逐步解禁使得原来不能在二级市场流通的法人股可以公开在二级市场减持与流通。这就打通了金融资本与产业资本之间相互转换的渠道，开启了国内A股市场金融资本和产业资本之间的套利机制。

经济学奖得主詹姆斯·托宾（JamesTobin）在1997年所著的《货币、信贷与资本》指出，Q是指市场价值MV与重置成本RC的比率，即Q=MV/RC，Q比率决定了厂商的投资水平。托宾Q值事实上就是股票市场对企业资产价值与生产这些资产的成本的比值进行的估算。高Q值意味着高产业投资回报率，此时企业发行的股票的市场价值大于资本的重置成本，企业有强烈的进入资本市场变现套利动机。当Q值较大时，企业会选择减持后将金融资本转换为产业资本；而当Q值较小时，企业会将产业资本转换成金融资本，即继续持有股票或选择增持股票。

我国上市公司的托宾Q值的高低将决定产业资本与金融资本转换策略和解禁后非流通股股东的行为，进而改变股票市场供求关系。市场供求关系的失衡将导致股票价格的波动，直到市场整体价格水平调整到一定合理区域后供求关系将达到的新的平衡。本文目的在于利用托宾Q值实证分析非流通股解禁对我国股票市场估值水平的影响，判断现阶段我国资本市场估值中枢的变化趋势。

二、实证分析设计

研究前提假设，一是我国股票市场达到了弱式有效或市场有效性逐步增强。在有效市场中，股票的价格是围绕价值波动的，市场价格是真实价值的无偏反映。二是托宾Q值（以市价估算）偏高的情况下，原有非流通股股东抛售意愿强烈，市场供求失衡后将会寻求股票价格和交易量的新均衡。三是在有效股票市场中，市场整体价格水平的调整是市场估值回归于公司内在价值的必然过程，是市场对此前估值水平过高的一种修复。

本文以我国A股市场中证100成份股为研究对象，实证分析非流通股解禁对股票市场估值水平影响。根据戈登模型估算的各样本股票价值与其净资产的比值，统计样本股票理论托宾Q值集Q1；再根据各样本股票市值与其净资产的比值，统计样本股票市价托宾Q值集Q2；在此基础上对Q1和Q2进行对比分析。

以全部A股公司总市值合计与净资产合计的比值来估算A股市场托宾Q近似值，并且统计出从1993年至2008年4月18日Q值的变化情况和2008年4月18日国际主要股票市场同期的市价净资产比率（托宾Q近似值）的平均值。然后把我国股票市场整体Q值和样本股票托宾Q值的算术平均值分别与国际市场托宾Q值横向对比分析。

根据戈登（Gordon）提出的股票估值模型，股票的价格等于未来现金股利的折现价值。假设股票未来的每股赢利以固定增长率g增长，分红时的派现率为固定比例k，这样，股息也将以固定增长率g增长。再假设投资者的股权期望收益率为市场无风险利率和股权风险溢价ERP之和。则股票价格为：

股改对上市公司分红派现的提振作用在2006年报中充分显现。多数上市公司在股改方案中附加了分红承诺，履行这些承诺将对上市公司中长期的经营行为构成约束，客观上使得上市公司在承诺履行期内保持业绩的持续稳定增长和较高的分红派现比例，而且蓝筹公司始终保持了比较高的派现比率。因此，本文的研究中取k为45%。

股票估值的本质是将未来收益折现，所以这里采用流动性较好的中长期国债的到期收益率作为市场无风险利率。Rf取2007年12月最新10年期记账式特别国债（八期）的票面年利率，为4.41%。

2005年、2006年和2007年我国股票市场每股收益增长率都是大幅增加，其中2006年超过40%，2007年为41.46%。根据北京大学宋国青教授（2003）的研究，我国经济的黄金增长时期已经持续了25年，并且这种高速增长还将持续20年，至少前10年GDP的增速应该在8%以上。本文谨慎的只取g为7.48%。

在本文中，ERP采用周游的研究结果6.02%。

综上所述，戈登模型中各变量赋值如表1。

根据戈登模型得到各样本股票价值Pt，统计出样本股票理论托宾Q值集Q1。再根据样本股票2008年4月18日市价P，统计市价托宾Q值集Q2。样本股票（601001）当日停牌，取前一个交易日的市价；而样本股票（600887）由于异常变动，年度为负，取上一年度数据为Et。

三、实证结果分析

1、样本股票理论托宾Q值集Q1与市价托宾Q值集Q2对比分析

根据戈登估值模型估算样本股票理论托宾Q值集Q1，即各样本股票戈登模型估值与其净资产的比值的集合。再根据2008年4月18日样本股票市价估算样本股票市价托宾Q值集Q2，即各股票市值与其净资产的比值的集合。其算术平均值参照表2。

从样本股票市价托宾Q值集Q2与样本股票理论托宾Q值集Q1的对比中，Q2算术平均值远高于Q1算术平均值。

从样本股票托宾Q值取值的分布来看，Q2中数值主要集中在偏高的Q值区域：86%的大于等于2；41%的大于等于4；15%的大于等于6。而中数值相对处于偏低的Q值区域：32%的小于2；88%的小于4。现阶段，样本股票中81%的上市公司的市价托宾Q近似值高于用戈登模型估算的理论托宾Q值；市价托宾Q近似值集Q2中数值整体上明显高于理论托宾Q近似值集Q1中数值。样本股票托宾Q近似值集Q1和Q2数值分布如图1。

在研究的样本中，截至2008年4月18日，按市价估算的托宾Q近似值中有86%大于等于2，41%大于等于4。另外，根据平安证券课题组的研究结果，截至2008年4月10日，整个A股市场中的行业或公司个体，90%以上的公司的市价托宾Q值都在2以上，69%以上的公司Q值在3以上，46%以上的公司Q值在4以上。这说明样本股票市价托宾Q值较理论托宾Q值整体上要明显偏高，整个市场中的市价托宾Q值也明显偏高。

2、样本股票、A股整体市场和世界主要市场托宾Q值横向对比分析

对样本股票、A股整体市场和世界主要市场托宾Q值进行比较，如表3。

（数据来源：平安证券课题组《“大小非”减持的影响及对策》。）

实证分析范文第3篇

    进入21世纪以来,国际贸易领域的主要研究方向从宏观和中观层面逐步向微观层面纵深发展。从国际贸易理论发展的主要脉络上看,古典贸易理论、新古典贸易理论和新贸易理论都存在一个共同的假设前提:各产业内的企业是同质的(homogeneous);但近年来出现的“新-新贸易理论(new-new trade theory)”则突破了该假设的局限性,将企业在规模或生产率等方面的异质性(heterogeneous)纳入了国际贸易理论框架中,这就为在微观领域里进一步深入研究国际贸易理论奠定了基础。目前,新-新贸易理论正成为国际贸易理论的最新研究前沿之一。

    近几年来,一些新-新贸易理论文献都较好地阐释了新产品种类(productvariety)在国际贸易中所产生的重要作用,并发现新出口产品种类的出现是促进行业生产率提高的一个重要原因(Melitz,2003;Bernard等,2006),也是获得国际贸易利益的一个重要来源(Bernard等,2007;Feenstra,2009)。2009年,中国的出口额已跃居世界第一位,进口额也迅速上升到世界第二位,这标志着中国的对外贸易进入了一个崭新的时期。现实已说明了比较优势在中国外贸出口中的关键性作用,但如何在保持出口额持续上升的基础上进一步提升我国出口比较优势和出口竞争力,并增加从出口中获得的贸易利益呢?这已成为当前亟待研究的课题之一。

    二、文献综述

    早在20世纪90年代初期,“内生增长模型”(Romer,1990;Grossman andHelpman,1991)就已经关注了新产品种类的创造,以及它们对生产率和经济增长的影响,并认为一个国家进行贸易开放将增加可获得的进口产品种类,还可能提高出口产品种类,并且这两种结果都有助于经济增长。而真正能够从微观贸易数据的角度来精确测量产品种类变化对国际贸易所产生的影响,则是从Feenstra(1994)开始的。Feenstra首先提出了一种采用微观贸易数据来测度产品种类变化的方法,并探讨了在美国进口产品中新产品种类对需求收入弹性的影响。在以Melitz(2003)为代表的新-新贸易理论出现之后,国外不少文献都开始采用新-新贸易理论模型来研究产品种类变化在国际贸易中所产生的重要影响。如Melitz和Ottaviano(2005)保留了Melitz(2003)中的垄断竞争假设,但放松了CES假定,并以Ottaviano,Tabuchi和Thisse(2003)提出的一个连续变量线性需求系统为研究基础,发现一国能否通过国际贸易使该国福利提高主要取决于以下因素:1.是否有较多的产品种类;2.是否有较高的平均生产率;3.是否有较低的价格加成(markup)。Bernard,Redding和Schott(2007)将异质性企业引入到比较优势模型中,并发现在考虑了企业的异质性后,企业出口的扩张不但能够提升比较优势,带来生产率的提高,还能成为一国贸易福利增长的新来源。Feenstra(2009)在垄断竞争模型中研究了对贸易利益的测度问题,并在产业层面上对Melitz(2003)模型进行了研究,其结论是:贸易利益的三个重要来源分别是新产品种类、高生产率企业的自我选择机制以及进口竞争导致的企业加成下降。在实证研究方面,Khhoe和Ruhl(2003)发现,与原有的产品种类相比,新产品种类能解释更多的因贸易自由化所带来的贸易增长。Funke和Rduhwedel(2001,2005)所做的一系列实证研究表明,出口产品种类增加对各国的经济增长都有显着的正面影响。Broda和Weinstein(2006)采用Feenstra(1994)提出的方法计算了美国的进口数据,发现截止到2001年,来自于新出口国的、美国新产品种类进口所产生的贸易利益占了美国GDP的2.6%,其贸易增益效应很显着。Amiti和Freund(2008)对中国的实证研究发现,1992~2005年间中国的出口增长主要源于原有产品种类的贸易量扩张,新产品种类的贡献较小。Yang(2008)将Bernard,Redding和Schott模型进行了扩展,并将劳动划分为熟练和非熟练两大类,在此基础上研究了出口种类与根据资源禀赋情况建立起来的比较优势之间的关系,其结论支持了其“半H-O预测(semi-Heckscher-Ohlinprediction)”,即一国具有比较优势的产业往往会出口较多的产品种类。目前,国内与新-新贸易理论相关的文献并不多见,并且已有文献主要集中在企业异质性与生产率关系等方面的研究;而从产品种类变化的微观数据视角来进行相关研究的国内文献就更为少见,如李未无(2010)基于中国对日本出口产品种类变动的视角,对2002~2008年中国对日本出口增长进行分解,发现自2004年底中国提出转变外贸增长方式以来,中国对日本出口增长源自旧产品种类的贡献在不断减少,而来自新产品种类的贡献在加速增长。本文试图在上述文献研究的基础上,结合具有典型互补性特征的“中美双边贸易”,针对两国出口产品种类变化对出口比较优势提升的影响进行比较研究,这对促进中国出口竞争优势的提升,以及从“贸易大国”向“贸易强国”的转变显然有着重要的现实意义。

    三、模型的构建及说明

    为研究出口产品种类变化与比较优势之间的关系,并考虑到相关数据的可得性,我们选取了具有典型“互补性”贸易特征的中美制造业双边贸易数据进行实证研究。我们设立如下计量模型:it it it itRCA = + EV + X+其中, 与 为待估参数,X代表各控制变量,为随机误差项,i代表各行业,t代表年份。各变量的含义如表1所示,并在计量模型中对各变量均采用了对数形式。基于以上模型,我们首先需要处理产品种类和各行业的对应关系问题。

    (1)对产品种类的测度:在UNComtrade数据库中,我们能够得到1997~2008年中美两国相互进出口的全部6位数级HS1996微观贸易数据,我们将每个6位数级HS商品代码视为一个产品种类。

    (2)对产业的划分:首先,根据我国国家统计局公布的国民经济行业分类(GB/T4754-2002)中的两位数行业代码,将制造业划分为26个行业。然后,依照中国国家统计局公布的中国国民经济行业分类(GB/T4754—2002)与4位数级ISIC3.0之间的对应表、联合国统计司所公布的6位数级HS1996商品代码与4位数级ISIC3.0之间的对应表、美国国家统计局公布的北美产业分类体系(NAICS 2002)与4位数ISIC对应表,整理出这26个制造业行业与6位数级HS1996商品代码、6位数级NAICS代码之间的对应关系。这样,我们就可以在这26个制造业行业层面对出口产品种类以及其他的行业特征进行研究了。这26个制造业行业分别为:食品、饮料加工制造业,烟草制品业,纺织、服装鞋帽制造业,皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业,木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业,家具制造业,造纸及纸制品业,印刷业和记录媒介的复制,文教体育用品制造业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业,医药制造业,化学纤维制造业,橡胶制品业,塑料制品业,金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业,有色金属冶炼及压延加工业,金属制品业,通用设备制造业,专用设备制造业,交通运输设备制造业,电气机械及器材制造业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业,仪器仪表及文化、办公用机械制造业,工艺品及其他制造业。鉴于中国统计数据中缺乏部分相关年份的“工艺品及其他制造业”的相关数据,我们剔除此行业,主要对余下的25个制造业行业进行分析。接下来,我们对表1中各变量说明如下。

    (1)显示性比较优势指数(RCA):“显示性比较优势指数”是由巴拉萨(Balassa)于1965年提出的。我们选取该指数来表示对各行业比较优势的测度,其特点是可以从商品进出口贸易的结果中来间接地测定比较优势,从而在经验分析中可以摆脱苛刻的各种理论假设的制约,因而较适合于现实的国际贸易分析。其计算公式为://i Tiiw wX XRCAX X式中iRCA 表示中(美)国i产业在美(中)国市场上的显示性比较优势指数;iX 代表中(美)国i产业在美(中)国市场上的出口额;TX 代表中(美)国对美(中)国的所有制造业行业产品的总出口额;iwX 代表美(中)国对i产业的世界进口总额;wX 代表美(中)国对所有制造业行业产品的世界进口总额。如果一国某产业的RCA大于1,表示这一产业在国际上有明显的比较优势,具有一定的国际竞争力;并且RCA越大其比较优势越强。

    (2)出口产品种类的比重(EV):根据我们整理出来的6位数HS商品代码与各制造业产业之间的对应关系,我们能够计算出在1997年—2008年中国(美国)各制造业产业对美国(中国)出口的全部制造业商品种类的数量ijn。考虑到一些制造业产业本身会比其他产业出口更多的商品种类,我们借鉴Yang(2008)的处理方法,采用中国(美国)各制造业对世界出口的全部产品种类数(iwn )对其进行调整,即计算出/ij ij iwEV =n n,其中i代表各制造业产业,i=1,2,……,25,j为美国或中国,w为世界。

    (3)熟练劳动密集度:对美国各制造业产业的熟练劳动密集度的测度,我们采用的是历年美国各制造业非生产性工人数量与制造业工人总人数之比。而在计算中国各制造业产业的熟练劳动密集度时,由于在中国所公布的统计数据中没有明确区分各行业生产性工人数量和非生产性工人数量,因此我们在相关年份的《中国科技统计年鉴》中找到这25个制造业行业的“科技活动人员占从业人员比重”,以该统计数据来近似代替中国各制造业的熟练劳动密集度。

    (4)劳动生产率(EP):采用中美两国各制造业产业的产出增加值与各行业从业人员年平均人数之比来表示。

    (5)资本劳动比(RKL):中国的资本数据我们采用《中国统计年鉴》中的“固定资产净值年平均余额”,劳动为各行业“从业人员年平均人数”;美国的相关数据均来自美国国家统计局的“制造业年度调查”,并利用先前整理出来的6位数级NAICS代码与各行业的对照关系来计算。

    (6)出口规模(Size):为保持数据来源的一致性,我们采用UNComtrade公布的中美两国相互进出口数据,并根据之前整理出的各制造业产业与6位数级HS代码的对应关系计算出中(美)国各制造业产业对美(中)国的出口额,我们以各国出口额来表示其出口规模。

    以上各原始数据均来源于UNComtrade、美国国家统计局的“制造业年度调查”、《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》等,并对历年相关中国数据的货币单位均采用当年人民币兑美元汇率的年平均价换算为美元。

实证分析范文第4篇

【关键词】收益协同性 行为金融 上证180指数

一、引言

资产收益在某种经济或心理因素支配下的共同变化称为协同性（Comovement）。协同性经常出现在一些具有某种共性的证券中，如小公司股票、行业板块、指数样本股都有可能发生不同程度的协同性。传统理论以Fama的有效市场假说和Sharpe的资本资产定价模型为代表，认为收益协同性反应基础价值的协同性。理论和实证表明基础价值协同性观点能解释一些收益共同变化的现象。然而，某些证券的基本面根本不相关，为什么它们的收益会协同变化呢？例如，对于小市值股票、封闭式基金、指数样本股出现的协同性，基础价值协同性难以给出令人满意的解释，这就促使学界去探寻基本面之外的影响因素，20世纪80～ 90年代兴起的行为金融理论提供了新的解释。

本文的目的在于通过理论分析和实证检验，对中国证券市场的收益协同性进行较为系统的探讨，论证交易行为是收益协同变化的重要原因。

二、文献综述

国外学者从不同角度提出各种不同于基础价值协同性的观点。Fama和French (1995) 研究收益率的三因素模型，发现某些证券收益的协同性与基础价值的协同性无关。

随着行为金融学的兴起和发展，Delong和Shleifer（1990）等人提出了噪声交易者模型(DSSW模型)，认为套利受到限制，噪声交易者风险是系统性风险，并且将对股价产生长期均衡的影响，因此，在受到同样的噪声交易者情绪变化的影响时，基本面不相关的证券也会出现协同性。

Lee，Shleifer和Thaler (1991) 提出协同性的偏好理论：有些证券仅由部分特定的投资者（如个人投资者）控制，随着风险偏好和情绪的变化，投资者改变所持风险资产的比例，从而形成这些证券收益的共同因子。他们的理论适合解释小市值股票和封闭式基金的协同性，因为这两类资产几乎完全由个人投资者持有。

Barberis和Shleifer (2002)提出协同性的类别理论（Category）：投资者往往是在类别层面上选择投资，而不是单只证券层面。因此，当他们随着情绪的变化将资金在不同类别之间转移投资时，在同一类别的证券之间引入了一个共同的因素，从而给这些证券收益之间带来协同性。

Barberis，Shleifer和Wurgler（2005）总结已有的研究成果，将协同性的类别理论、偏好理论进行概括并进一步提出协同性的行为理论：除基本面因素外，投资者的交易模式也会通过引发对某些证券需求的相关变动，促使证券收益协同变化。这种协同性又被称为交易诱导协同性。协同性的行为理论对基础价值协同理论做出了补充和修正，丰富了协同性理论，使之更为系统，从而能够更好地解释证券市场上各种协同性的来源和性质，具有较强的理论意义和现实意义。

指数调整事件已引起国内学者的广泛关注，如黄长青、陈伟忠（2005）对中国股票市场指数效应进行实证研究，宋逢明等（2005）实证检验了上证180和深成指的指数调整效应，发现上证180指数效应逐步凸显，但其价格效应和成交量效应并没有一致性。国内已有不少文献探讨指数调整时股票的价格效应和成交量效应，并对指数效应的起因进行了具体分析，但很少探讨收益协同性。何芳（2004）首次对国内不同证券间收益的联动效应（即协同性）进行较为系统的探讨，借助对上证180指数第一次样本股调整事件的研究，发现在国内证券市场上，收益协同性并未呈现固定模式，交易行为协同性表现并不显著。何芳的研究仅涉及上证180指数的第一次调整事件，时间短、样本少，结论的可靠性有待进一步验证。

综上所述，国外学者对收益协同性的根源提出诸多解释，多数文献支持交易行为产生收益协同性的观点。国内很少有文献探讨协同性的根源，对交易行为与收益协同性的研究尚处于起步阶段。中国证券市场是新兴的转轨市场，其收益协同性是否与国外成熟市场具有相似特征，指数调整是否存在收益协同性，这些问题都有待进一步探讨。

三、模型与变量

为探讨中国证券市场收益协同性的存在性及根源，本文实证分析上证180指数调整事件。上证180指数对多数投资者来说是一种自然分类，上证180指数主要反映中国经济整体状态，而不是提供未来现金流的信号。上证180指数中增加股票既不改变股票现金流的特征，也不直接反映这种变化。

本文以2002年7月1日～2006年5月30日间上证180指数调整的股票为研究对象，在此期间上证180指数共调整了7次，每次分别加入与剔除18只成份股，累计调进股票126只，调出股票126只（见表1）。

本文研究的期间内，不考虑由并购、分立、破产等事件引起的指数成份股调整事件，全部是证券交易所的定期成份股调整。剔除大量包含现金流的股票，调入事件去除38个，删除事件去除14个。上证180指数调整事件的有效样本中含88个调入事件，112个删除事件。

本研究采用收市价，价格与交易量信息主要来源于联合证券分析系统，指数调整公告来源于上海证券交易所网站，流通市值等权重数据来自巨灵信息系统，数据处理用SPSS11.5计量分析软件。

本文采用事件研究法（Event study）分析指数调整事件中的收益协同性。公告日是指在公开媒体上公布调整具体信息的日期，调整日是指该信息所披露的调整日期。参考国内外研究人员的经验，本文选用的事件窗为公告日前20个交易日及调整日后20个交易日，公告日至调整日之间约10个交易日不在事件窗内。

本文考虑用单变量回归分析模型：

其中Rj，t表示股票j在时间t的收益，RS180，t表示同期上证180指数收益，所有收益均用对数收益率计算：

指数中删除股票，?茁和R2都不会减少。

四、实证结果

实证研究表明：在2002~2006年间的调入事件中，?茁值平均增加0.038，R2平均增加0.043。该结论与国外同类研究结论具有一定的相似性（?茁值和R2都有增加）。Vijh (1994) 研究S&P500指数调整（1975~1989），股票纳入指数后?茁值增加0.08。Barberis和Shleifer (2003) 发现股票纳入指数后（1976~2000），股票与S&P500的贝塔增加0.151。

五、结论

本文以收益协同性研究为核心，对交易行为与收益协同性的关系进行了较为系统的探讨，将行为金融学的最新成果应用于中国的研究中，利用中国证券市场的数据，实证分析得出以下结论。

上证180指数调整时，股票一旦加入指数，该股票与指数中其它股票的协同性变强，与非指标股的协同性变弱；删除股票时情况相反。结论表明指数调整事件存在收益协同性，由于指数调整事件并没有传递基础价值信息，因此上述协同性并不是由基础价值因素引起，而是交易行为产生了收益的协同性。

市场对调出股票的关注远胜于调入股票。上证180指数调整事件表现出明显的特征：市场对调出股票的关注远胜于调入股票。股票加入上证180指数，短期内贝塔值有所增加（贝塔值为0.038,显著性水平为10%）。对于剔除股票，在实施日之后贝塔显著降低（贝塔值为-0.108,显著性水平高达1%）。因此，在公告日之后，及时卖出剔除股票可以规避进一步下跌的风险。

与国内文献的比较：何芳（2004）发现在国内证券市场上存在交易行为诱导的收益协同性但协同性并未呈现固定模式，行为协同性的表现并不十分显著。本文实证发现国内市场不仅存在收益协同性，而且协同性表现出很强的特征，进一步说明交易行为是产生收益协同性的重要原因。

中国证券市场是成立不到20年的新兴市场，与国外成熟市场比较可能存在不少差异。Barberis，Shleifer和Wurgler（2005）表明从1976~2000年，S&P500指数调整事件的协同性呈加强的趋势，上证180指数却无此规律。上证180指数从2002年7月正式公布至今有4年时间，虽然整体呈现收益协同性并与国外成熟市场有相似之处，但个别年份出现协同性异常现象，如单变量回归分析中，2005年调入事件的贝塔值不升反而下降，2004年删除事件的贝塔值不降反升。

（注：本文为2005年广东省自然科学基金项目，项目号：5006057。）

【参考文献】

[1] Barberis, N., Shleifer, A., Wurgler, J.. Comovement [J]. Journal of Financial Economics , 2005（75）。

[2] Delong, B., Shleifer A., Summers, L., 1990, "Noise Trader Risk in Financial Markets", Journal of Political Economy 98。

[3] Fama, E., French, K.. Size and Book-to-Market Factors in Earnings and Returns [J]. Journal of Finance，1995(50)。

[4] 何芳：证券间收益的联动效应及实证研究[J]．武汉大学硕士论文，2004。

实证分析范文第5篇

传统金融学假定，人们理性地采取行动。但是，实际并非如此，而且人们对理性的偏离是系统性的。行为金融理论放松金融经济学的传统假设，在金融理论标准模型中结合了这些可观测的、系统的、实际的、对理性的偏差。本文重点研究一种偏差：处置效应。

国外关于这方面的研究已经很多，但在国内尚很少见到。本文对这两种行为金融现象进行了实证分析。其意义在于，国外的研究都基于发达的成熟的股票市场，这些现象对处于中的股市是否存在？回答这个对于把握投资者行为具有重要意义。

一、前景理论（Prospect ory）和处置效应

什么是“前景理论”？什么是“处置效应”？两者的关系是什么？Kahneman and Tversky（1979）批评了被广泛接受的von Neumann－Mongnstern期望效用理论，提出了前景理论。这一理论正在被越来越多的经济学家，特别是行为金融理论的倡导者接受，用来解释风险情况下人们的选择行为，特别是金融市场上涌现出的“异常现象”。同时，这一理论与其他行为经济学的研究成果一起正在动摇传统金融理论的基础：理性人假说、期望效用理论、有效市场假说。为了理解前景理论，我们从这篇文章中（p273）的几个问题出发。

问题11：假设你比今天更加富裕1000美元，现在面临如下选择：

A、得到500美元；（84％）N=0

B、以50％的概率得到1000美元，以50％的概率得到零美元。（6％）

其中：N为受试者人数，括号中数为做此选择的受试者比例（下同）。

问题12：假设作比今天更加富裕2000美元，现在被迫在下面二者之间作出选择：

A、损失500美元；（31％）N=68

B、以50％的概率损失1000美元，以50％的概率损失零美元。（69％）

如果你象大多数人那样，那么，当面临这两个问题时，1.你很少注意初始状况：你比今天更加富裕一些；2.你认为这两个问题很不一样；3.如果你对其中一个问题选择冒险赌博，而对另一个问题选择确定性的结果的话，那么你更可能对问题11选择确定性结果，对问题12选择冒险赌博。上述试验的统计结果都在 1％的水平上显著。

尽管这种想法非常，但是，它违反了理性决策制度的一个重要原则。一个完全理性的决策制定者会把两个问题视为等同。因为如果按照财富状态的标准来衡量，这两个问题是完全一样的。

道理非常简单：对于完全理性的决策制定者，最重要的是它最终的结果，而不是在过程的得失。对于问题11或问题12，这样的决策制定者要么都选择确定性结果，要么都选择冒险赌博。而不是象大多数人那样改变偏好。对于上述两个问题做出不同回答的决策制定者一定受到了与得失相关的不合理情绪的，而不是在头脑中始终保持最大化财富效用的重要目标。下面是另外一个问题。

问题**：有人与你采用抛硬币的方式赌博。如果是正面，你损失100元。如果是反面，你至少得到多少才愿意参与该个赌博。

大多数人的回答是200一250元。这个数值反应了人们对盈利和损失的重视程度是不对称的。这种不对称性被称为损失回避（loss aversion）。

我们从大多数人对上面这三个问题的回答中至少可以得到如下结论，在实际决策中：

1.人们更加看重财富的变化量而不是绝对量。

2.人们对面临条件相当的损失前景时（如问题12）倾向于冒险赌博，而面临条件相当的盈利前景时（如问题11）倾向于接受确定性盈利。

3.盈利带来的快乐与等量的损失带来的痛苦不相等，后者大于前者。

根据这三条，Kalmelnan and Tversky（1979）提出了如下图所示的“S”型的价值函数和前景理论。依据这个理论，当面临风险或不确定时，人们的行为似乎在最大化这个“S”型的价值函数。这个价值函数类似于（但不完全等同于）标准的效用函数。这个函数具有三个特点，首先，它的定义基于盈利和损失，而不是财富；其次，它在盈利定义域中是凸函数，在损失定义域中是凹函数。最后，它对损失比对盈利更加陡峭，这意味着人们通常是风险厌恶的。把前景理论推广到投资领域，可以得到处置效应（Shefrin and Staman，1985）。即投资者倾向于出售赢者而留下输者。因为赢者呈现给投资者的是盈利前景，投资者此时倾向于接受确定性结果，而输者呈现给投资者的是损失前景，投资者此时倾向于冒险赌博。于是，投资者持有输者更长时间，持有赢者更短时间。

这个价值函数的关键在于点，它被用来判断盈利和损失。通常将现状作为参考点。但是，在有些情况下，盈利和损失的确定是按照有别于现状的期望水平来确定的，因为其他人得到了这个水平的盈利。……当一个人不能容忍他的损失时，他可能接受（在其他情况下他不会接受的）赌博（Kahneman and Tversky 1979，p286）。

例如，假设投资者购买了一支股票，他认为这支股票的期望收益足以补偿它的风险。如果股票升值了，他将采用购买价格作为点，于是，股票价格就处于投资者价值函数的凸的、风险厌恶（risk-averse）的部分。这支股票的期望收益可能仍然足以补偿它的风险，但是，如果投资者降低了对这支股票的收益预期，他可能卖出这支股票。如果这支股票没有升值，而是贬值了，它的价格将处于投资者价值函数的凹的、风险寻求（risk－seeking）的部分。这时，即便它的期望收益降低到本来不应该购买它的程度，投资者也将继续持有这支股票。这样，与已经上涨了的股票相比，投资者关于这支下跌了的股票的期望收益的信念必须进一步下降才能促使他出售这支已经下跌了的股票。类似地，如果投资者拥有两支股票。一支上涨了，一支下跌了。如果他面临流动性需要，并且没有任何关于这两支股票的新信息，他更可能卖出上涨的股票。

在本中，我们假设投资者的参考点就是他们的购买价格。尽管这个假设具有相当的合理性，但是，应该注意到对于某些投资者，特别是持有股票相当长时间，经历了大幅度的价格变化后，购买价格仅仅是他们参考点的决定因素之一。例如，一个投资者以每股10元的价格买入一支股票，价格上涨到30元时他没有卖出，现在价格是15元，那么他在下一步决策中的参考点显然会受到这支股票价格波动的。

二、数据

本文所用数据来自于某著名证券公司的大型营业部，包括了最近三年（1998/1／19一2000（12/25） 该营业部内所有投资者的全部交易记录，活动的投资者账户数目为9748个，交易记录总数为1216886条，买卖股票（我们的研究所采用的样本不包括基金等其他证券）交易记录总数为用8326条。每条记录包括日期、资金帐号（出于保密起见，该字段经过处理，其他能够暴露投资者的字段一律删除）、交易类别、买卖标志、股票代码、业务标志、成交数量、成交价格、成交金额、本次股票余额、申报时间、成交时间、股票类别、清算金额、资金余额、佣金、印花税、过户费。

复权价格数据来自于嘉实基金管理公司，包括了最近三年所有股票的复权数据。

三、

为了判断相对于卖出输者，投资者是否更加倾向于卖出赢者。一种办法是简单地查看一下卖出的赢者的数量和卖出的输者的数量。然而，假设卖出赢者和卖出输者对于投资者没有差异的话，那么，在股票市场上涨时，投资者的投资组合中将有较多的赢者和较少的输者，从而会卖出更多的赢者。在股票市场下跌时，他们会卖出更多的输者。为了“滤掉”股票市场涨跌的影响，我们应该查看投资者卖出赢者的频率和卖出输者的频率。

通过依据时间顺序扫描每个帐户的交易记录，我们构造了买入日期和价格已知的股票组合。由于我们得到的交易数据是“流水”数据，所以，这个组合仅仅包含投资者的部分股票。许多帐户包含了在1998年初之前买入的股票，这些股票的买入价格本知，被剔除出样本集。另外，投资者可能拥有其他帐户，这些帐户的数据没有包含在本研究中。最后，本研究的取样可能受到另一种质疑的地方是交易数据所涉及的投资者多集中在北京地区，可能对全国不具有代表性。尽管本研究的数据具有上述缺憾，但作者并不认为这些缺憾会使本文的主要结论出现偏差。

如果某日某个帐户卖出股票，我们将比较这个股票的卖出价格与其平均成本来确定这个股票是实现盈利还是实现亏损。该回该帐户其他没有卖出的股票要么处于票面盈利，要么处于票面亏损。我们通过比较这些股票的平均成本与该回它们的复权最高价和复权最低价来确定它们是否处于票面盈利。如果该回复权最高价和复权最低价均大于平均成本，则这个股票处于票面盈利；如果该回复权最高价和复权最低价均小于平均成本，则这个股票处于票面亏损；如果该日平均成本介于复权最高价和复权最低价之间，则这个股票既不是票面盈利，也不是票面亏损。

加总该日所有帐户的实现盈利数目、票面盈利数目、实现亏损数目、票面亏损数目。然后：

“盈利实现比例（PGR）”=实现盈利／（实现盈利+票面盈利）

“亏损实现比例（PLR）”=实现亏损／（实现亏损+票面亏损）

如果盈利实现比例大于亏损实现比例的话，那么说明投资者更加愿意卖出赢者。

四、统计结果

处置效应检验是关于投资者处置倾向和参考点设定的联合检验。上述我们采用平均成本作为参考点。参考点设定的其他选择包括：最近成本、首次买人成本、最高买人成本、最低买入成本、以及经利率调整的平均成本（因为投资股票的机会成本是损失利率）等等。我们采用“最近成本”或“首次买入成本”作为参考点的实证结果与采用“平均成本”作为参考点的实证结果类似。下面仅报告采用“平均成本”作为参考点的实证结果。对于上述提到的第一种样本数据缺憾：我怕的样本数据没有包括1998年初以前买入的股票，考虑到股市具有非常高的换手率（根据中国证监会网站统计数据，1998年为395％，1999年为388％， 2000年为477％），我们认为这种缺憾造成的影响至多维持半年。所以，报告期定为1998年7月1日到2000年12月25日。

表1显示了报告期内每日盈利实现比例（PGR）和亏损实现比例（PLR）的统计量。这些统计量显示，投资者的确倾向于卖出赢者。

如果投资者频繁地实现小额盈利，不太频繁地实现大额盈利的话，那么尽管他们按照交易次数来判断，更加倾向于实现盈利，但是按照交易金额来看也许未必如此。为此，我们计算了基于交易金额的PGR和PLR.发现基于交易金额的PGR同样显著大于基于交易金额的PLR.

在表1中，PGR/PLR的均值接近2.这表明投资者卖出赢者的概率是其卖出输者概率的两倍。在Odean（1998）的研究中，投资者卖出赢者的概率是其卖出输者概率的1.5倍。图2显示了报告期内月度PGR和月度PLR.我们可以清楚地看到，PGR大于PLR.图3显示了报告期内月度PGR与月度 PLR的比率。这一比率接近于2.odean（1997）的实证结果显示，从1月到12月，这一比率逐步下降，其原因在于投资者的年末避税行为（年末实现损失，抵减税收）。但是，本文实证结果没有发现同样的季节性变化趋势，这并不奇怪，因为中国股市不征收证券交易所得税。这从反面证实了Odean （1997）关于这一趋势的解释。