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    影響上市公司股票價(jià)格的微觀因素分析
    ——基于鋼鐵行業(yè)的實(shí)證研究

    2016-06-07 05:40:38
    2016年13期
    關(guān)鍵詞:線性回歸股票價(jià)格指標(biāo)

    劉鵬娟

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    影響上市公司股票價(jià)格的微觀因素分析
    ——基于鋼鐵行業(yè)的實(shí)證研究

    劉鵬娟

    摘要:影響公司股票價(jià)格的因素很多,本文從微觀角度,以鋼鐵行業(yè)為例,對(duì)2010年到2014年25家上市公司的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)及股票價(jià)格進(jìn)行實(shí)證研究,分析公司財(cái)務(wù)指標(biāo)、股東結(jié)構(gòu)及研發(fā)狀況對(duì)股票價(jià)格的影響,找出對(duì)股價(jià)最具有解釋力的指標(biāo),從而幫助投資者做出理性的投資決策。

    關(guān)鍵詞:指標(biāo);股票價(jià)格;線性回歸

    一、引言

    鋼鐵行業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱和基礎(chǔ)性行業(yè),雖然近年來(lái)隨著新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,鋼鐵等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)似乎成了夕陽(yáng)產(chǎn)業(yè),但由于我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,鋼鐵行業(yè)正在逐步朝國(guó)際化道路邁進(jìn),再加上企業(yè)積極進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新,我們相信,鋼鐵行業(yè)仍是一個(gè)具有很大潛力的市場(chǎng),值得投資者關(guān)注。本文期望通過(guò)逐步回歸分析法尋找對(duì)鋼鐵行業(yè)股價(jià)解釋能力最強(qiáng)的指標(biāo),幫助投資者根據(jù)公司披露的信息,通過(guò)比較,做出有效的投資決策。

    二、研究設(shè)計(jì)

    (一)各項(xiàng)指標(biāo)的選擇

    本文選取的各項(xiàng)指標(biāo)

    (二)樣本數(shù)據(jù)的選取和來(lái)源

    目前我國(guó)上市公司中,鋼鐵股有33家,剔除3家在2010年以后上市的和5家公司數(shù)據(jù)不全的,最終有效樣本25個(gè)。本文以2010年到2014年的年報(bào)及半年報(bào)為樣本數(shù)據(jù),共5年10個(gè)樣本時(shí)間點(diǎn)。其中,股票價(jià)格是取財(cái)務(wù)報(bào)表公布后10天內(nèi),每天收盤(pán)價(jià)的平均值,從而消除個(gè)別交易日股票不穩(wěn)定因素對(duì)股價(jià)的影響。各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)自于同花順iFinD金融終端。

    三、實(shí)證分析

    (一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    在對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),首先需要進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),防止出現(xiàn)“偽回歸”。本文采用ADF檢驗(yàn)對(duì)各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

    各微觀變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

    從上表可以看出,在95%的置信水平下,變量Y、X1、X2、X3、X6是平穩(wěn)的,自變量X4、X5一階平穩(wěn)。

    (二)回歸分析

    1、模型建立

    根據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果,建立多元線性回歸模型:

    Y=c+a1X1+a2X2+a3X3+a4dX4+a5dX5+a6X6,運(yùn)用Eviews進(jìn)行運(yùn)算,得出如下線性關(guān)系:

    對(duì)于變量的顯著性檢驗(yàn),選取a=5%的顯著性水平,則t0.025(18)=2.101,上述回歸結(jié)果顯示D(X4)未能通過(guò)t檢驗(yàn),故認(rèn)為它不顯著,將D(X4)剔除。

    2、多重共線性檢驗(yàn)

    我們將變量D(X4)剔除之后,為了避免各變量之間的相關(guān)性對(duì)模型的影響,先對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn),各變量之間的相關(guān)性均低于上述方程中的R2(0.99),因此認(rèn)為變量之間的相關(guān)性不會(huì)影響到模型方程的有效性,它們之間不存在嚴(yán)重的多重共線性,可以直接進(jìn)行模型擬合。

    3、再次建立多元回歸模型:

    Y=c+b1X1+b2X2+b3X3+b5dX5+b6X6,運(yùn)用Eviews運(yùn)算出來(lái)的結(jié)果如表所示:

    OLS回歸結(jié)果

    從上表我們可以得出如下線性關(guān)系:

    Y=16.67449-102.3752X1+3286.934X2+2.84539X3-58.16951D(X5)-279.0616X6

    (33.95)(-36.41)(38.79)(27.37)(-34.30)(-19.40)

    R2=0.9986R2=0.9962F=423.65Prob(F-statistic)=0.00018

    本文對(duì)于方程顯著性的檢驗(yàn),選取5%的顯著性水平,則k=5,n=25,n-k-1=19,F0.05(5,19)=2.74,由于F=423.65>F0.05(5,19),故拒絕原假設(shè),說(shuō)明變量之間的總體線性關(guān)系上顯著。上表我們可以看出,所有變量P值均小于0.05,故認(rèn)為所有變量都是顯著的,都對(duì)被解釋變量具有一定的解釋力。

    四、結(jié)論

    從回歸結(jié)果中可以看出,銷(xiāo)售凈利率對(duì)股價(jià)的影響最大,說(shuō)明投資者進(jìn)行投資決策時(shí),最關(guān)注的是公司的盈利能力。機(jī)構(gòu)持股比率的波動(dòng)及研發(fā)支出的波動(dòng)對(duì)股票的影響具有反向作用,說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)會(huì)向市場(chǎng)傳遞出不好的信息,從而引起股價(jià)的下跌。每股收益對(duì)股票價(jià)格的影響為負(fù),這可能是由我國(guó)股票市場(chǎng)存在大量投機(jī)交易導(dǎo)致的。由于高收益的股票投機(jī)的成本高,因而市場(chǎng)對(duì)其需求小,受供求關(guān)系影響,會(huì)導(dǎo)致股價(jià)下跌。而代表償債能力的流動(dòng)比率對(duì)股票價(jià)格的影響不顯著,說(shuō)明在市場(chǎng)交易過(guò)程中,投資者進(jìn)行投資決策時(shí)很少考慮公司的償債能力。這可能是因?yàn)槲覈?guó)投資者進(jìn)行投資時(shí)并不關(guān)注公司以后經(jīng)營(yíng)的持久性,只關(guān)注近期股票的行情,期望從股票差價(jià)中獲得收益。(作者單位:蘇州大學(xué))

    參考文獻(xiàn):

    [1]陳鵬,彭博.會(huì)計(jì)信息與股票價(jià)格相關(guān)性的實(shí)證分析[J].財(cái)金之窗.2013,(10):62-65

    [2]汪國(guó)剛.機(jī)構(gòu)持股與股價(jià)波動(dòng)性研究[D].湖南:湖南大學(xué)金融學(xué)院,2008

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