中国股票内在价值影响因素的实证分析

中国股票内在价值影响因素的实证分析 小组成员:郑峰(40104184) 刘枫(40104174) 陈雪(40104175) 伍崑(40104177) 符媚媚(40104178) 乔琼(40104185) 廖欣玫(40104137) 摘要 本文旨在对所有者权益收益率、公司资产净值等微观因素对股票价值的影响进行实证分析～主要 评价 LEC评价法下载LEC评价法下载评价量规免费下载学院评价表文档下载学院评价表文档下载 的是公司的盈利水平和投资价值。首先～在证券投资基本分析流派的理论基础上我们建立了计量模型。然后～收集了相关的数据～利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验～并加以修正。最后～我们对所得的分析结果作了经济意义的分析～并相应提出一些建议。 关键词 股票价格 每股净资产 所有者权益收益率 盈利能力 内在价值 一、 问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 的提出 经过十多年风雨的洗礼，我国的股票市场取得了初步的发展，但是和发达国家证券市 场相比，仍然处于不成熟的阶段，全流通问题尚未解决，投机风气盛行，庄家操纵股 价的行为大量存在，投资者追长杀跌的盲目投资行为比比皆是。为了引导投资者理性 的投资行为和保护中小股东的利益，以及促进股票市场的发展与完善，越来越多的人 提倡价值投资，公司的内在价值成为影响股价的重要因素。 二、经济理论陈述 证券投资的分析流派有基本分析流派和技术分析流派。基本分析流派是目前西方投资 界的主流派别，它是以宏观经济、行业特征及上市公司的基本财务数据作为投资分析 对象，对证券的投资价值及市场定价作出评估判断的一种分析方法。此流派的投资者 大多是价值投资者，他们的投资行为比较理性。基本分析的理论基础在于证券的内在 价值理论。即:任何一种投资对象都有“内在价值”，且“内在价值”可以通过对该种 投资对象的现状和未来前景的分析而获得;市场价格和“内在价值”之间的差距最终 会被市场纠正。它有两个前提假设:“股票的价值决定价格”、“价格围绕价值上下波动”。 由于公司的内在价值体现在盈利能力和投资价值上，所以我们选择了能够反映这两个 因素的所有者权益收益率和每股净资产作为分析指标。 三、相关数据搜集 首先，由于我国股票市场才有十多年的历史，很多指标又都是按年度计算的，如果以 时间为依据选取样本，可能不具有代 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 性，所以我们选取截面数据作为样本。其次， 由于上市的股票很多，所以样本股的选择十分关键。我们从今年1月2日推出的上证 50指数的50支股票中随机抽取20支作为样本。据专家分析，上证50成分股2003年 3季度的净利润与利润总额占同期全部A股的比例分别达到42.06%与43.05%,是优质蓝 筹股的突出代表，而且行业分布也很合理，因此，我们选取的数据具备研究所要求达 到的代表性。再次，我们选择了报表计算期后的60日均价作为自变量。因为经过60 天的市场调整，该指标更贴近于计算期日股票的内在价值。 指标 60日均价 每股净资所有者权益收益 序号 产 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 根据以上分析，我们建立了以下模型: Y=C+ β1X1+β2X2+U 其中: Y代表股票60日均价 C代表常数项 β代表参数 X1代表每股净资产 X2代表所有者权益收益率 五、模型的估计和检验 我们利用EVIEWS软件和最小二乘法进行回归分析及统计检验得出以下结果 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/12/04 Time: 14:59 Sample: 1 20 Included observations: 20 Variable CoefficieStd. Error t-StatistiProb. nt c 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 3.884511 criterion 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 回归方程如下: Y= -0.563666 + 2.722779X1 + 0.167501X2 (1.233640) (0.352973) (0.062923) t=(-0.456913) (7.713854) (2.661985) 2R= 0.834815 F=42.95741 DW=2.659659 (一) 经济意义的检验 从经济意义上来说，股票价格随股票与每股净资产及所有者权益收益率成正比，X1和 X2的系数β1和β2均为正数，表示随着每股净资产和所有者权益收益率的增加，股票 的价值会上升，这是符合经济意义的。而C为样本回归方程的截距，表示当每股净资产 和所有着权益收益率均为零时的股票价值，在上述回归方程中为负数，这显然是不符合 经济意义的。 (二) 统计推断的检验 2 R=0.834815 说明总离差平方和的83.4815%被样本回归直线解释，仅有不足 17%未被解释，因此样本回归直线对样本的拟合优度是很高的。 β1的t统计量为7.713854，在给定显著性水平为0.05的情况下，查T分布表在自由 度为N-2=18下的临界值为2.101，因为7.713854大于2.101，所以拒绝原假设。表明 每股净资产对股票价值的影响显著。 β2的t 统计量为2.661985，在给定显著性水平为0.05的情况下，查T分布表在自由 度为N-2=18下的临界值为2.101，因为2.661985大于2.101，所以拒绝原假设。表明 所有者权益收益率对股票价值的影响显著。 而常数项C的t统计量为-0.456913，-2.101<-0.456913<2.101，接受原假设，表明常 数项C对股票价值的影响不显著。 ，即当股票的每综合经济意义检验和统计推断检验，我们剔除了回归模型中的常数项C 股净资产及所有者权益收益率均为零时，股票的价值为零。这显然是符合经济意义的。 于是我们得如下模型: Y=β1X1+β2X2 我们利用EVIEWS软件，用最小二乘法进行回归分析和统计检验得如下结果: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/12/04 Time: 15:00 Sample: 1 20 Included observations: 20 Variable CoefficieStd. Error t-StatistiProb. nt c 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 3.796717 criterion Sum squared resid 42.71592 Schwarz criterion 3.896290 Log likelihood -35.96717 Durbin-Watson stat 2.608111 得回归方程如下: Y= 2.596293 X1 + 0.158943X2 (0.214121) (0.058736) t=(12.12533) (2.706069) 2R= 0.832786 DW=2.608111 2R=0.832786 说明总离差平方和的83.2786%被样本回归直线解释，仅有不足17%未被解释，因此样本回归直线对样本的拟合优度是很高的。 β1的t统计量为12.12533，在给定显著性水平为0.05的情况下，查T分布表在自由度为N-2=18下的临界值为2.101，因为12.12533大于2.101，所以拒绝原假设。表明表明每股净资产对股票价值的影响显著。 β2的t 统计量为2.706069，在给定显著性水平为0.05的情况下，查T分布表在自由度为N-2=18下的临界值为2.101，因为2.706069大于2.101，所以拒绝原假设。表明所有者权益收益率对股票价值的影响显著。 (三) 计量经济的检验 1. 多重共线性的检验 X1 X2 X1 1 0.292084631717 X2 0.292084631717 1 由表可以看出，X1、X2不存在多重共线性。 2(异方差的检验 (1) 图示法 12 10 8 6E2 4 2 0123456 X1 12 10 8 6E2 4 2 0-1001020 X2 2随X1、X2的变化e没有明显系统性变化，所以从图可以看出模型不存在异方差。 (2)Goldfele-Quandt检验: 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 22以X1排序后，求得?e1=14.8368，?e2 =13.05962 F=14.8368/13.05962=1.0861 在给定显著性水平为0.05的情况下，查F分布表在自由度为(n-c)/2-k=6下的临界值为 4.28，因为4.28大于1.0861，所以接受H表明无异方差 0， 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 22以X2排序后，求得?e1=12.03757，?e2 =23.76446 F=23.76446/12.03757=1.9742 在给定显著性水平为0.05的情况下，查F分布表在自由度为(n-c)/2-k=6下的临界值为 4.28，因为4.28大于1.9742，所以接受H表明无异方差 0， (3)White检验: 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 CoefficieStd. Error t-StatistiProb. nt c 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 5.173178 criterion 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 由拟合的数据可知，N *R^2=200.347103=6.94206，查表得9.48773，N*R^2<0.05(5)=0.05(5), 接受H表明模型无异方差。 0， 综上所述，模型无异方差。 3、自相关检验 用DW法检验方程的自相关性，方程DW值为2.608111 查表得Dl=1.100 Du=1.537 4-Du=2.463 Du