中國(guó)股票內(nèi)在價(jià)值影響因素的實(shí)證分析

中國(guó)股票內(nèi)在價(jià)值影響因素的實(shí)證分析

中國(guó)股票內(nèi)在價(jià)值影響因素的實(shí)證分析

摘要  本文旨在對(duì)所有者權(quán)益收益率、公司資產(chǎn)凈值等微觀因素對(duì)股票價(jià)值的影響進(jìn)行實(shí)證分析，主要評(píng)價(jià)的是公司的盈利水平和投資價(jià)值。首先，在證券投資基本分析流派的理論基礎(chǔ)上我們建立了計(jì)量模型。然后，收集了相關(guān)的數(shù)據(jù)，利用EVIEWS軟件對(duì)計(jì)量模型進(jìn)行了參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)，并加以修正。最后，我們對(duì)所得的分析結(jié)果作了經(jīng)濟(jì)意義的分析，并相應(yīng)提出一些建議。

關(guān)鍵詞  股票價(jià)格  每股凈資產(chǎn)  所有者權(quán)益收益率 盈利能力  內(nèi)在價(jià)值

問題的提出
經(jīng)過(guò)十多年風(fēng)雨的洗禮，我國(guó)的股票市場(chǎng)取得了初步的發(fā)展，但是和發(fā)達(dá)國(guó)家證券市場(chǎng)相比，仍然處于不成熟的階段，全流通問題尚未解決，投機(jī)風(fēng)氣盛行，莊家操縱股價(jià)的行為大量存在，投資者追長(zhǎng)殺跌的盲目投資行為比比皆是。為了引導(dǎo)投資者理性的投資行為和保護(hù)中小股東的利益，以及促進(jìn)股票市場(chǎng)的發(fā)展與完善，越來(lái)越多的人提倡價(jià)值投資，公司的內(nèi)在價(jià)值成為影響股價(jià)的重要因素。

二、經(jīng)濟(jì)理論陳述
證券投資的分析流派有基本分析流派和技術(shù)分析流派�；�本分析流派是目前西方投資界的主流派別，它是以宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)特征及上市公司的基本財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為投資分析對(duì)象，對(duì)證券的投資價(jià)值及市場(chǎng)定價(jià)作出評(píng)估判斷的一種分析方法。此流派的投資者大多是價(jià)值投資者，他們的投資行為比較理性�；�本分析的理論基礎(chǔ)在于證券的內(nèi)在價(jià)值理論。即：任何一種投資對(duì)象都有“內(nèi)在價(jià)值”，且“內(nèi)在價(jià)值”可以通過(guò)對(duì)該種投資對(duì)象的現(xiàn)狀和未來(lái)前景的分析而獲得；市場(chǎng)價(jià)格和“內(nèi)在價(jià)值”之間的差距最終會(huì)被市場(chǎng)糾正。它有兩個(gè)前提假設(shè)：“股票的價(jià)值決定價(jià)格”、“價(jià)格圍繞價(jià)值上下波動(dòng)”。由于公司的內(nèi)在價(jià)值體現(xiàn)在盈利能力和投資價(jià)值上，所以我們選擇了能夠反映這兩個(gè)因素的所有者權(quán)益收益率和每股凈資產(chǎn)作為分析指標(biāo)。

三、相關(guān)數(shù)據(jù)搜集
首先，由于我國(guó)股票市場(chǎng)才有十多年的歷史，很多指標(biāo)又都是按年度計(jì)算的，如果以時(shí)間為依據(jù)選取樣本，可能不具有代表性，所以我們選取截面數(shù)據(jù)作為樣本。其次，由于上市的股票很多，所以樣本股的選擇十分關(guān)鍵。我們從今年1月2日推出的上證50指數(shù)的50支股票中隨機(jī)抽取20支作為樣本。據(jù)專家分析，上證50成分股2003年3季度的凈利潤(rùn)與利潤(rùn)總額占同期全部A股的比例分別達(dá)到42.06%與43.05%,是優(yōu)質(zhì)藍(lán)籌股的突出代表，而且行業(yè)分布也很合理，因此，我們選取的數(shù)據(jù)具備研究所要求達(dá)到的代表性。再次，我們選擇了報(bào)表計(jì)算期后的60日均價(jià)作為自變量。因?yàn)榻?jīng)過(guò)60天的市場(chǎng)調(diào)整，該指標(biāo)更貼近于計(jì)算期日股票的內(nèi)在價(jià)值。

指標(biāo)

序號(hào) 
60日均價(jià) 
每股凈資產(chǎn) 
所有者權(quán)益收益率
1 10.85 3.068 13.04
2 9.26 3.78 7.84
3 12.14 4.029 15.64
4 11.3 4.039 9.08
5 10.96 3.31 10.48
6 17.32 5.77 15.69
7 7.75 2.46 9.29
8 10.28 2.66 14.42
9 14.42 3.2954 16.796
10 7.24 2.83 19.67
11 8.38 2.14 13.77
12 4.9 1.879 11.667
13 5.46 2.46 -7.28
14 8.52 2.21 13
15 8.38 3.5034 10.65
16 11.26 3.2 12.21
17 14.29 4.09 16.44
18 4.41 1.99 0.12
19 14.48 4.835 13.29
20 16.23 5.03 10

四、模型的建立
 根據(jù)以上分析，我們建立了以下模型：
 Y=C+ β1X1+β2X2+U
 其中：
 Y代表股票60日均價(jià)
 C代表常數(shù)項(xiàng)
 β代表參數(shù)
 X1代表每股凈資產(chǎn)
 X2代表所有者權(quán)益收益率

五、模型的估計(jì)和檢驗(yàn)

 我們利用EVIEWS軟件和最小二乘法進(jìn)行回歸分析及統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得出以下結(jié)果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/12/04   Time: 14:59
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X1 2.722779 0.352973 7.713854 0.0000
X2 0.167501 0.062923 2.661985 0.0164
C -0.563666 1.233640 -0.456913 0.6535
R-squared 0.834815     Mean dependent var 10.39150
Adjusted R-squared 0.815381     S.D. dependent var 3.666757
S.E. of regression 1.575506     Akaike info criterion 3.884511
Sum squared resid 42.19771     Schwarz criterion 4.033871
Log likelihood -35.84511     F-statistic 42.95741
Durbin-Watson stat 2.659659     Prob(F-statistic) 0.000000
  
回歸方程如下：
Y= -0.563666  +  2.722779X1  +  0.167501X2
 (1.233640)     (0.352973)    (0.062923)
t=（-0.456913）   （7.713854）  （2.661985）
R2= 0.834815     F=42.95741     DW=2.659659

 

經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)
從經(jīng)濟(jì)意義上來(lái)說(shuō)，股票價(jià)格隨股票與每股凈資產(chǎn)及所有者權(quán)益收益率成正比，X1和X2的系數(shù)β1和β2均為正數(shù)，表示隨著每股凈資產(chǎn)和所有者權(quán)益收益率的增加，股票的價(jià)值會(huì)上升，這是符合經(jīng)濟(jì)意義的。而C為樣本回歸方程的截距，表示當(dāng)每股凈資產(chǎn)和所有著權(quán)益收益率均為零時(shí)的股票價(jià)值，在上述回歸方程中為負(fù)數(shù)，這顯然是不符合經(jīng)濟(jì)意義的。

統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)
      R2=0.834815   說(shuō)明總離差平方和的83.4815%被樣本回歸直線解釋，僅有不足17%未被解釋，因此樣本回歸直線對(duì)樣本的擬合優(yōu)度是很高的。
β1的t統(tǒng)計(jì)量為7.713854，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因?yàn)?.713854大于2.101，所以拒絕原假設(shè)。表明每股凈資產(chǎn)對(duì)股票價(jià)值的影響顯著。
β2的t 統(tǒng)計(jì)量為2.661985，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因?yàn)?.661985大于2.101，所以拒絕原假設(shè)。表明所有者權(quán)益收益率對(duì)股票價(jià)值的影響顯著。
而常數(shù)項(xiàng)C的t統(tǒng)計(jì)量為-0.456913，-2.101<-0.456913<2.101，接受原假設(shè)，表明常數(shù)項(xiàng)C對(duì)股票價(jià)值的影響不顯著。
綜合經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)，我們剔除了回歸模型中的常數(shù)項(xiàng)C，即當(dāng)股票的每股凈資產(chǎn)及所有者權(quán)益收益率均為零時(shí)，股票的價(jià)值為零。這顯然是符合經(jīng)濟(jì)意義的。
 于是我們得如下模型：
Y=β1X1+β2X2
我們利用EVIEWS軟件，用最小二乘法進(jìn)行回歸分析和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)得如下結(jié)果：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/12/04   Time: 15:00
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X1 2.596293 0.214121 12.12533 0.0000
X2 0.158943 0.058736 2.706069 0.0145
R-squared 0.832786     Mean dependent var 10.39150
Adjusted R-squared 0.823497     S.D. dependent var 3.666757
S.E. of regression 1.540489     Akaike info criterion 3.796717
Sum squared resid 42.71592     Schwarz criterion 3.896290
Log likelihood -35.96717     Durbin-Watson stat 2.608111
 得回歸方程如下：
 Y=  2.596293 X1   +   0.158943X2
    （0.214121）       （0.058736）
 t=（12.12533）        （2.706069）
 R2= 0.832786         DW=2.608111
 R2=0.832786  說(shuō)明總離差平方和的83.2786%被樣本回歸直線解釋，僅有不足17%未被解釋，因此樣本回歸直線對(duì)樣本的擬合優(yōu)度是很高的。
β1的t統(tǒng)計(jì)量為12.12533，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因?yàn)?2.12533大于2.101，所以拒絕原假設(shè)。表明表明每股凈資產(chǎn)對(duì)股票價(jià)值的影響顯著。
β2的t 統(tǒng)計(jì)量為2.706069，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因?yàn)?.706069大于2.101，所以拒絕原假設(shè)。表明所有者權(quán)益收益率對(duì)股票價(jià)值的影響顯著。
 
 計(jì)量經(jīng)濟(jì)的檢驗(yàn)
多重共線性的檢驗(yàn)
       
 X1 X2
X1 1 0.292084631717
X2 0.292084631717 1

由表可以看出，X1、X2不存在多重共線性。
 2．異方差的檢驗(yàn)
圖示法

 隨X1、X2的變化e2沒有明顯系統(tǒng)性變化，所以從圖可以看出模型不存在異方差。

（2）Goldfele-Quandt檢驗(yàn)：

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04   Time: 09:09
Sample: 1 8
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X2 0.115917 0.068733 1.686478 0.1427
X1 2.589111 0.362659 7.139240 0.0004
R-squared 0.510444     Mean dependent var 7.117500
Adjusted R-squared 0.428852     S.D. dependent var 2.034437
S.E. of regression 1.537513     Akaike info criterion 3.910527
Sum squared resid 14.18368     Schwarz criterion 3.930388
Log likelihood -13.64211     Durbin-Watson stat 1.763852

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04   Time: 09:09
Sample: 13 20
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X2 0.152842 0.171517 0.891123 0.4072
X1 2.546468 0.491337 5.182728 0.0020
R-squared 0.818279     Mean dependent var 12.92500
Adjusted R-squared 0.787992     S.D. dependent var 3.204158
S.E. of regression 1.475331     Akaike info criterion 3.827960
Sum squared resid 13.05962     Schwarz criterion 3.847821
Log likelihood -13.31184     Durbin-Watson stat 0.908317

以X1排序后，求得∑e12=14.8368，∑e22 =13.05962
 F=14.8368/13.05962=1.0861
在給定顯著性水平為0.05的情況下，查F分布表在自由度為（n-c）/2-k=6下的臨界值為4.28，因?yàn)?.28大于1.0861，所以接受H0，表明無(wú)異方差

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04   Time: 09:10
Sample: 1 8
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X2 0.124515 0.097287 1.279881 0.2478
X1 2.574255 0.245557 10.48332 0.0000
R-squared 0.875434     Mean dependent var 9.218750
Adjusted R-squared 0.854673     S.D. dependent var 3.715525
S.E. of regression 1.416426     Akaike info criterion 3.746468
Sum squared resid 12.03757     Schwarz criterion 3.766329
Log likelihood -12.98587     Durbin-Watson stat 1.361776

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04   Time: 09:10
Sample: 13 20
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
X2 0.137181 0.136256 1.006783 0.3529
X1 2.721127 0.556496 4.889749 0.0027
R-squared 0.715329     Mean dependent var 12.31875
Adjusted R-squared 0.667884     S.D. dependent var 3.453373
S.E. of regression 1.990162     Akaike info criterion 4.426627
Sum squared resid 23.76446     Schwarz criterion 4.446487
Log likelihood -15.70651     Durbin-Watson stat 2.218959

以X2排序后，求得∑e12=12.03757，∑e22 =23.76446
   F=23.76446/12.03757=1.9742
在給定顯著性水平為0.05的情況下，查F分布表在自由度為（n-c）/2-k=6下的臨界值為4.28，因?yàn)?.28大于1.9742，所以接受H0，表明無(wú)異方差

（3）White檢驗(yàn)：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.883353     Probability 0.161203
Obs*R-squared 8.042756     Probability 0.153895
    
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/13/04   Time: 14:07
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
C -10.37809 7.592657 -1.366859 0.1932
X1 4.503260 3.935652 1.144222 0.2717
X1^2 -0.250357 0.611059 -0.409711 0.6882
X1*X2 -0.249335 0.219636 -1.135221 0.2753
X2 0.480980 0.513953 0.935845 0.3652
X2^2 0.030638 0.015260 2.007810 0.0644
R-squared 0.402138     Mean dependent var 2.135796
Adjusted R-squared 0.188616     S.D. dependent var 3.159756
S.E. of regression 2.846210     Akaike info criterion 5.173178
Sum squared resid 113.4127     Schwarz criterion 5.471898
Log likelihood -45.73178     F-statistic 1.883353
Durbin-Watson stat 2.610948     Prob(F-statistic) 0.161203
由擬合的數(shù)據(jù)可知，N *R^2=200.347103=6.94206，查表得0.05（5）=9.48773，N*R^2<0.05(5),接受H0，表明模型無(wú)異方差。

綜上所述，模型無(wú)異方差。

3、自相關(guān)檢驗(yàn)
用DW法檢驗(yàn)方程的自相關(guān)性，方程DW值為2.608111
查表得Dl=1.100 Du=1.537 4-Du=2.463
Du<d<4-Du  表明所建模型無(wú)自相關(guān)。
綜上所述，模型的擬合優(yōu)度較好，且無(wú)多重共線性、異方差、自相關(guān)等問題，有較好的實(shí)用性，可用于指導(dǎo)實(shí)踐�；貧w方程如下：
 Y=  2.596293 X1   +   0.158943X2
    （0.214121）       （0.058736）
 t=（12.12533）        （2.706069）
 R2= 0.832786         DW=2.608111
 
六、模型總結(jié)
由我們的模型可知當(dāng)每股凈資產(chǎn)增加一個(gè)單位時(shí)股票價(jià)值上升2.596293個(gè)單位，當(dāng)所有者權(quán)益收益率提高一個(gè)單位時(shí)股票價(jià)值上升0.158943個(gè)單位。在實(shí)際投資中，已知一個(gè)公司股票的每股凈資產(chǎn)和所有者權(quán)益收益率，用我們的方程計(jì)算出該公司股票的內(nèi)在價(jià)值，與當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行比較，當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格低于計(jì)算所得的內(nèi)在價(jià)值時(shí)，則該股票有投資價(jià)值，反之，則不宜投資。

參考文獻(xiàn) 《證券投資原理》陳永生 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社 2003年四月第三版印刷
數(shù)據(jù)來(lái)源 華夏福星股票分析系統(tǒng)

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