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      【股票分析論文】同行業股票對于不同因素反應程度的研究分析

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      導讀:這是一篇完整優秀的關于股票分析論文范文,共有5700字符,題目是關于“同行業股票對于不同因素反應程度的研究分析”的。當這些因素發生變動的時候,能夠使公司及時做出調整,進而使公司減少損失,規避風險。

      作者:方炳超

      摘要:如今,隨著居民生活水平的不斷提高,居民的可支配性收入也不斷的提高,股票已經成為居民理財的重要方式之一。但是由于最近幾年股票市場的波動性較大,給投資者和公司帶來的巨大的損失。

      選取互聯網電商行業股票亞馬遜和e-bay為例,研究了每股市場價格,每股收益,市凈率,財務收入,貿易收支平衡和非制造業指數對于兩只股票的影響大小。當這些因素發生變動的時候,能夠使公司及時做出調整,進而使公司減少損失,規避風險。

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      關鍵詞:有效市場假說;凈利率;貝塔系數;標準差

       

      1 引言

       

      1.1 研究背景

       

      隨著時代的進步,社會的發展,人們更加富裕,金融市場也逐漸完備。金融市場將資金從擁有閑置貨幣的人手中轉移到資金短缺的人手中。債券市場和股票市場等金融市場將資金從沒有生產用途的人向有生產用途的人轉移。

      金融市場的逐漸完備促進了這些資金的轉移,提高了經濟效率。債券市場可以幫助政府和企業籌集所需要的資金,促進國家和企業的發展。利率的高低對各個層面都有影響,高利率鼓勵個人增加儲蓄,但會提高融資的成本。

      股票市場是變幻莫測的。受系統風險和非系統風險影響。股票價格的波動將會影響投資者的財富規模,進而作用于他們的支出意愿。2007年8月開始,美國爆發了大蕭條以來最嚴重的金融危機,進而影響到全世界的市場,經濟走勢進入蕭條,并發生嚴重的通貨膨脹。

      國家財政政策以及貨幣政策的實施也會影響到金融市場的發展。近些年從我國2009年財政刺激計劃出臺后,國內生產總值穩定提高。

      近年來,金融市場全球化的趨勢快速發展,金融市場一體化的程度也在逐漸加強。電子金融市場的不斷發展也促進了這一進程。貨幣、銀行與金融市場直接影響我們的生活:利率可以影響儲蓄存款的收益 以及房貸、車貸的支付。貨幣政策影響工作機會和未來商品物價水平。我們的生活與經濟息息相關。

       

      1.2 國內外文獻綜述

       

      國內外的許多學者都對股票的影響因素做了分析和研究。王冬秀(2013)針對Apriori算法的不足提出了改進的Apriori算法。他利用這種算法分析了三支股票,并得出其中兩支的漲跌有較強的關聯的結論。

      高學瑩(2017)針對宏觀經濟因素對股票的影響,采用了灰色關聯法進行分析,得出居民消費價格指數對股票價格波動影響最大的結論。Bliss,R.R.(1997)使用了回歸分析的方法,選取了影響股票市場的6個因素進行分析。

      他們發現在將輸入數據進行轉化之后,結果的精確程度得到了提高。Raymond Stale(2000)采取了基于RBF神經網絡的模型對1990-1999年香港股市進行分析,得到了相比于其他分析方式更為精確的結果,并且他實現了對長線、短線的不同預測。

       

      2 實驗過程

       

      2.1 研究方法

       

      2.1.1 有效市場假說

       

      有效市場假說是指當影響一個股票的信息被公布之后,該公司股票價格會根據信息的好壞進行調整。在一個有效的資本市場中,如果某公司發布某創新技術后,成為市場上首先擁有該技術的公司,我們預期該公司的股票價格會上升。

      在有效市場假說中,因為信息立即反映在價格里,所以信息的價值異不能給投資者帶來利益,并且價格在投資者進行交易前已經調整到位。在有效市場假說中還提到不存在通過愚弄投資者創造價值的融資機會,因為假定公司發行證券所收到的價格是現值,公司預期得到公允價值。

      若市場達到有效資本市場,需要滿足以下三個基礎條件:①理性;②獨立的理性偏差;③套利。

      (1)理性。假設所有投資者都是理性的,對于新的市場信息,所有投資者都會理性調整對于股票的估值。

      (2)獨立的理性偏差。因為投資者思想具有獨立性,會有不同的應對方式,比如樂觀或者悲觀。在此點中假定非理性樂觀和非理性悲觀的人在數量上大體相當,并可互相抵消。

      (3)套利。因為市場上充斥著理性投資者和專業投資人員,并且非理性的投資者所作出的反應可以相互抵消。因此在有效的股票市場上,不存在套利的機會。若存在套利機會,就說明股票市場沒有達到有效的狀態,就會有投機性的盈利。

      有兩個現象可以用來衡量證券市場是否具有外在效率:一是證券價格是否根據有關信息進行變動;二是證券的相關信息能否充分表現,使每個投資者同時得到相同的信息。

      因對不同信息的利用不同,有效資本市場可分為三類,其中信息的分類體系是三類: 過去價格的信息,公開信息和所有信息。

      弱型效率意味著股票價格過去的變動和未來的變動是不相關的。弱型有效市場的價格反映的是所有過去歷史的證券價格信息。在沒達到弱型有效市場的時候,誰能掌握最多的歷史數據,誰就能比其他人盈利更多,而當大家都可以掌握歷史數據的時候,也就是達到弱型有效之時,你就再也不能通過歷史數據賺到錢了。

      半強型有效市場價格充分反映了有關公司營運前景的所有已公開信息。在沒達到半強型有效之前,誰能掌握更多正確的市場信息和新聞,誰就能盈利。當大家都能夠獲得市場上所公開的信息和新聞時,也就達到了半強型有效市場。

      強型有效市場的證券價格能充分地反應所有關于公司營運的信息,這些信息包括已公開的,及在半強型有效市場中企業未公開的內幕信息。在達到強型有效之前、半強型有效之后,掌握歷史信息和公開的信息已經沒有更大的優勢,只有能掌握更多的內幕信息的人才能盈利更多。

       

      2.1.2 多因素模型

       

      任何股票的風險可進一步分為兩個部分: 系統性和非系統性的。假設把系統性風險具體拆分成三個影響因素: 通貨膨脹,GNP和利率。 公式可表示為: R=R+β1F1+βGNPFGNP +βrFr +ε。

      其中β1為通貨膨脹貝塔系數; βGNP是國民生產總值貝塔系數; βr是利率貝塔系數; F是通貨膨脹、GNP或利率的意外。意外指的是實際發生值和這些預期的差異。K因素模型最完美的形式為: R=R+β1F1+β2F2+…+βkFk+ε。單因素模型可寫作R=R+β(Rs p500—Rs p500)+ ε。在N種股票中第i種股票的收益是:Ri=Ri+βiF+ε,F表示系統性風險因素。

       

      2.1.3 貝塔系數

       

      貝塔系數是度量一種證券對于市場組合變動的反應程度的指標。貝塔系數的實際定義是: βi=βi=Cov(Ri,RM)σ2(RM)①Cov(Ri,RM)是第i種資產的收益與市場組合收益之間的協方差。宏觀經濟存在經濟周期,經濟周期存在四個階段: 蕭條、衰退、正常、繁榮。//Rit是第i種資產在某種經濟狀況下的收益率,Ri是第i種資產的期望收益率。

      RMt是市場組合在某種經濟狀況下的收益率,RM是市場組合的期望收益率??赡苁找媛逝c期望收益率的離差公式為( Rit— Ri)和( RMt—RM), 將兩離差相乘得(Rit— Ri)×(RMt— RM),計算出四種經濟狀況下的離差乘積, 求和,再求平均值,即上述的 Cov( Ri, RM)即協方差。②σ2(RM)是市場組合收益的方差。

       

      2.1.4 資本資產定價模型

       

      市場的期望收益通??杀硎鰹镽M=RF+風險溢價,即市場的期望收益是無風險收益率加上市場組合固有風險所需的某些補償。通常我們將一年期國庫券的收益率當作無風險收益率。 國庫券風險低但并不是無風險,但是接近無風險。

      股票具有風險,風險分為兩種,系統性風險和非系統性風險。系統性風險是指能影響整個股票市場的因素,例如通貨膨脹率,匯率,失業率。失業率較高說明社會發展不穩定,人均可支配收入也就減少。人們對于股票的需求減少,也就導致了股票的下跌。

      非系統性風險是指影響某項特定資產或是一小組資產的風險。例如能源短缺將導致能源類公司受影響,環保理念的推行使清潔能源股票被看好,促進了能源類公司的發展。

      某種證券的期望收益=無風險資產收益率+證券的貝塔系數×風險溢價[即 R=RF+β×( RM- RF)]被稱為資本資產定價模型,表明證券的期望收益與該種證券的貝塔系數成性相關。

       

      2.2 搜集數據

       

      首先我們搜集了亞馬遜和eBay兩所公司的數據。 選取收盤價作為研究對象,是因為收盤價具有代表性且能將每天影響的綜合表現體現出來,不受特殊影響而突然大幅波動。 其中我們選取了幾個變量,首先是每股市場價格是指出售或購買股票的價格。因受公司預期的收益、股利、增長程度等因素的影響,波動幅度大。

      然后是每股收益。每股收益是指稅后利潤與股本總數的比率。 若為負數則虧本,為整數則盈利。市凈率每股股價與每股凈資產的比率。我們可以通過市凈率進行股票投資分析,若市凈率低,則投資價值較高;若市凈率高,則投資價值較低。財務收入是指該公司開展各項業務經營過程中發生的全部收入。

      貿易收支平衡反映商品進出口貿易的收支。若進口總額大于出口總額,便會出現“貿易逆差”,若進口總額小于出口總額,便會出現“貿易順差”,若進口總額等于出口總額,可稱為“貿易平衡”。

      非制造業指數是指非制造業商業活動的繁榮程度,當非制造業總數連續處于50以上, 則說明非制造業活動擴張且價格上升,公司股票收益會增加。若非制造業總數持續增長可能會引發通貨膨脹,導致投資者收益受損。 當非制造業總數連續處于50以下,預示經濟處在收縮狀態,公司股票收益會減少,但會減輕通貨膨脹的影響。

       

      2.3 分析數據

       

      我們選取的亞馬遜公司的每股市場價格的最大值為1215.76,最小值為111.962,而eBay的每股市場的最大值為39.068,最小值為8.246。反映出亞馬遜公司的市值比eBay大得多,最大值與最小值都比eBay高很多。

      由兩所公司每股價格的平均值分別為432.6227656和22.19988,反映出亞馬遜公司實力比eBay更強。亞馬遜公司的標準偏差為290.2111793,eBay的標準偏差為7.970727,亞馬遜公司的標準偏差約為eBay的42倍,由此我們可以發現亞馬遜公司的股票價格波動比eBay大得多,說明亞馬遜公司的股票對于市場的反應更為敏感。

      搜集了兩所公司每股收益的最大值與最小值,亞馬遜公司每股收益的最大值為6.16,最小值為-0.87,eBay每股收益的最大值為6.88,最小值為-0.15。由此我們可以看到兩所公司的每股收益沒有很大差距,甚至eBay略勝一籌,再由兩所公司每股受益的平均值分別為1.745和2.236563可以發現,我們可以選擇eBay的股票因為收益率更高。

      亞馬遜公司的市凈率平均值為15.68865625,eBay的市凈率平均值為2.140579。我們可以發現亞馬遜公司的市凈率平均值約是eBay的八倍,所以每股股價與每股凈資產的比率更高,亞馬遜公司更有投資價值。我們可以根據此項數據選擇市凈率較高的亞馬遜公司進行投資。

      亞馬遜公司的財務收入的最大值為26.75,最小值為177.87,平均值為82.75063,而eBay的財務收入的最大值為8.59,最小值為16.79,平均值為11.33063。由此可見亞馬遜公司財務收入的平均值約為eBay的8倍,所以亞馬遜公司的財務收入比eBay更高,亞馬遜公司盈利的更多。

      但由亞馬遜公司此項數據的標準偏差為40.81137,eBay的標準偏差為2.755852,說明亞馬遜公司的財務收入不穩定性比eBay更大,但由于亞馬遜公司實力更強,即使受到市場波動嚴重,依舊比eBay財務收入更高。

      兩所公司的貿易收支平衡相同,最大值為-35.536,最小值為-50.88,平均值為-41.8492,標準偏差為3.675836。因為兩所公司屬于同一個行業且屬于同一個國家,所以兩所公司的貿易收支平衡相同。

      收支平衡為負數說明進口總額大于出口總額,兩所公司面對的是整個世界的市場,所以進口總額將會大于出口總額。且標準偏差很小,約為3,說明兩所公司的進出口總額波動性較小比較穩定。

      兩所公司的非制造業指數也相同,因為同屬于一個行業。最大值為59.8,最小值為53,平均值為55.99688。由此可以發現非制造業指數基本為50以上,說明兩所公司活動更為頻繁,經濟發展更好,價格上升。且標準偏差為1.788764304,非制造業指數波動穩定,說明這個行業近些年發展較好,并且比較穩定,具有穩定的發展前景。

       

      3 結論與展望

       

      本文選取互聯網電商行業股票亞馬遜和e-bay為例,研究了每股市場價格,每股收益,市凈率,財務收入,貿易收支平衡和非制造業指數對于兩只股票的影響大小。但是股票市場是一個十分復雜的系統,使用多元線性回歸對股票市場進行建模的實際效果較難保證。

      雖然在本文中預測結果較好,但如遇突發性的事件,如戰爭,疾病或自然災害。因此我們還要挖掘更多影響股票的因素進行研究分析。

       

      參考文獻

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      [2]高學瑩,郭榮華.宏觀經濟因素對股票價格的影響分析——基于灰色關聯法[J].河北軟件職業技術學院學報,2017,19(04):58-61.

      [3]Bliss,R.R.Testing Term Structure Estimation Methods[J].Advances in Futures and Options Research,1997,(9):197-231.

      [4]Tanner,E.Exchange Market Pressures and Monetary Policy:Asia and Latin America in the 1990s[C].Working Papers,IMF,2000.

      [5]劉輝,黃建山.中國A股市場股票收益率風險因素分析:基于Fama-French三因素模型[J].當代經濟科學,2013,35(04):27-31+125.

      [6]王惠文,孟潔.多元線性回歸的預測建模方法[J].北京航空航天大學學報,2007,(04):500-504.

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