基于计量经济学的股价因素分析

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1、基于计量经济学的股价因素分析【摘要】理论上讲，证券市场是国民经济的晴雨表，而中国的证券市场却违背了这个经济规律。近十几年，国民经济平均每年以8%的速度增长，可证券市场的表现却与之相去甚远。在这个极端“异常’’的发展过程中，许多事情在悄然发生变化，比如：上市公司的质量逐年降低；投资者的信心跌入低谷等。本文基于计量经济学的相关方法，选取银行业的报表数据，找出影响股票价格变动的主要因素，并进行多元线性回归和检验。【关键词】股价分析多元回归多重共线逐步回归异方差一、研究背景（一）理论历史背景历史上两个截然相反的股价决定理论①稳固基础理论：稳固基础理论认为每一种投资对象

2、，无论是普通股票还是不动产，都有某种称为“内在价值”的稳固基点，可以通过仔细分析现状和预测未来而确定。②空中楼阁理论：它注重心理价值，其主要观点是：大多数投资者并不愿把精力花在估算内在价值上，而愿意分析大众投资者未来可能的投资行为，以及在景气时期他们如何在空中楼阁上寄托希望。（二）现代流行理论背景“2股价组成理论”：其核心是认为任何股票的价格P在任何时候都由投资价值P1和投机价值P2两部分构成，即P=P1+P2O二、选取定价模型国内在股票定价方面的研究方法有很多，有的从财务分析的方法来评估，有的从买入股票所预期带来的未来现金流来计算，也有的运用西方组合定价的方

3、法来度量，而最常见的则是运用多元回归的方法。本文基于计量经济学中多元回归的相关方法，选取银行业的报表数据来分析股价因素。在选取反映银行业的投资价值的指标时，全都是正指标，可反映一企业的经营状况，一公司在业务上的表现，有以下指标：XI流动比率，即企业短期债务偿还能力的数值；X2净资产/负债；X3资产/固定资产；X4每股收益；X5经营净利率，等于净利润与销售收入的比例；X6净利润增长率。数据来源于2001-2006年银行业的报表。每年4组数据，时间序列的间隔不均匀，在06年8月与10月的数据还有缺失，因此在分析时要予以剔除。三、实例分析（一）用OLS法估计模型由于

4、较大，而且F=21.2442〉F0.05（6，15）=2.74,故认为股价与上述解释变量间总体线性关系显著，所以采用线性模型。但由于其中X2X3X4X6的参数估计值未能通过t检验，而且X2符号的经济意义也不合理，故认为解释变量间存在多重共线性。（二）计量经济学检验与修正1.检验简单相关系数用SPSS软件得出XIX3X4X5X6的相关系数矩阵，结果见表1。由上表可知XI与X2、X5，X2与X3、X5、X6等相关系数较高，说明模型确实存在多重共线，这会引起模型估计失真，与实际经济意义不符。在做多重共线性前，由于X2不符合经济意义的检验，所以先将X2剔除出去。2.多

5、重共线性的修正首先，运用OLS方法逐一求对各个解释变量的回归从以上四个模型的统计检验可知，股价Y与经营净利率X5的线性关系最强，拟合程度好，说明经营净利率对股价影响最为显著，所以选择模型（4）Y=-13.146+1.806*X5作为最基本的模型。然后利用逐步回归法将其他解释变量分别导入初始回归模型，寻找最佳回归方程。逐步回归过程见表2。由表2可知在初始模型中引入了XI，拟合度有提高了，参数也有通过t检验。引入X3,拟合度有所提高，但是参数没有通过t检验，所以剔除。引入X4,拟合度没有提高，且参数没通过t检验。引入X6，拟合度提高到0.8648，且各参数都通过了

6、t检验。综上所述，X2X3X4是多余的，最优拟合结果如下：1.异方差性检验G-Q检验适用于样本容量较大，异方差性为单调递增或递减的情况，White检验对任何形式的异方差性都适用，此本文采用White检验。在多元回归中，由于辅助回归过程中可能有太多解释变量，从而使自由度减少，所以去掉叉项。各个参数的t检验都不太显著，且可决系数的值也比较小，F统计量也很小，说明与各变量的线性关系不显著，所以在5%的置信条件下，异方差性不显著。此外，通过怀特检验：结果见表3，nR2=22*0.2301=5.062