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    國防軍工行業(yè)股票收益率的影響因素分析

    2017-03-09 18:41:03謝思蕊
    時代金融 2017年3期
    關(guān)鍵詞:多元回歸

    謝思蕊

    【摘要】本文從微觀角度對我國26家國防軍工行業(yè)上市公司的股票收益率進行了實證研究,結(jié)果表明凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率對股票收益率有正向的顯著性影響,現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加增長率、股權(quán)集中度和交易量對股票收益率有負向的顯著性影響。

    【關(guān)鍵詞】股票收益率 多元回歸 國防軍工

    一、選題背景及意義

    隨著中國強軍改革進程的不斷加快,社會各界普遍對軍工改革持有良好預(yù)期,證券市場上國防軍工板塊股票也受到投資者的持續(xù)關(guān)注,投資者們希望后續(xù)國防科技技術(shù)的創(chuàng)新和軍民融合發(fā)展戰(zhàn)略的實施能夠給國防軍工行業(yè)股票帶來較大的上升空間,以獲取一定的投資收益。

    研究國防軍工股票收益率的影響因素具有重大意義。從理論的角度看,隨著時代的變遷與發(fā)展,影響股票收益率的因素在不斷發(fā)生著變化,因此結(jié)合時代發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)實情況來考慮股票收益率的影響因素是很有必要的。從實踐的角度看,研究其股票收益率的影響因素可以幫助投資者更好地分析股價出現(xiàn)波動的原因,進而根據(jù)影響股價收益率的各種因素的變動及時調(diào)整自身的投資策略。此外,分析影響股票收益率的因素可以幫助國防軍工行業(yè)公司根據(jù)改革措施和自身經(jīng)營戰(zhàn)略選擇最優(yōu)的財務(wù)管理結(jié)構(gòu)與模式來實現(xiàn)股東權(quán)益最大化的目標,這也為企業(yè)進行資產(chǎn)重組提供了有力的支持。

    二、文獻綜述

    (一)國外學(xué)者關(guān)于影響股票收益率因素的研究

    國外早期對影響股票收益率的因素的分析最具代表性的就是資本資產(chǎn)定價模型,但該模型的眾多假設(shè)在現(xiàn)實生活中無法滿足。Ross(1976)在CAPM模型的基礎(chǔ)上提出APT模型,將股票收益率的大小表示為多種因素共同作用的形式。Fama,F(xiàn)rench(1992)研究了貝塔系數(shù)、賬面市值比、公司規(guī)模、市盈率等因素對上市股票收益率的影響并提出了三因素資本資產(chǎn)定價模型。

    近幾年來,國外學(xué)者有了更深層次的研究。David、Olivier和Mark(2014)采用帶動量收益曲線和條件期限差額的多元協(xié)方差模型分析了利率和股票收益率之間的關(guān)系,結(jié)果表明長期利率是決定股票收益率的關(guān)鍵因素而短期利率和股票收益率并沒有顯著的相關(guān)關(guān)系。Muhammad、Arslan和Andan(2014)選取51家KSE100指數(shù)成分股公司2004年至2012年的數(shù)據(jù)研究了影響股票收益率的因素的持續(xù)性和波動性,結(jié)果表明資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率在不同行業(yè)間存在波動率,而股東乘數(shù)和凈利率在不同行業(yè)間的波動性不明顯。

    (二)國內(nèi)學(xué)者關(guān)于影響股票收益率因素的研究

    國內(nèi)學(xué)者對影響因素的分類上可分為宏觀因素與微觀因素兩個方面。在宏觀因素方面,大多數(shù)學(xué)者選取的指標主要包括GDP、通貨膨脹指標、利率、匯率等等,比如顧鵬(2014)采用A股市場的日度數(shù)據(jù)為樣本研究了宏觀經(jīng)濟沖擊對股票收益率的影響,結(jié)果表明工業(yè)增加值和生產(chǎn)者物價指數(shù)會對上海和深圳主板市場股票收益率產(chǎn)生顯著影響。在微觀因素方面,多數(shù)學(xué)者會選取傳統(tǒng)財務(wù)指標或向傳統(tǒng)三因素模型中加入其余變量來進行分析,比如段愛祥、田成功(2014)選取多項微觀指標并在此基礎(chǔ)上建立多元線性回歸方程探究了解釋國際石油公司股票收益率的較理想數(shù)學(xué)模型,結(jié)果表明成長能力因子和盈利能力因子對股票收益率正向影響顯著。

    三、研究設(shè)計

    (一)樣本數(shù)據(jù)及來源

    本文采用申萬一級行業(yè)國防軍工板塊的26家上市公司為樣本。樣本期間為2011年一季度至2015年三季度,總樣本容量為494,數(shù)據(jù)皆來自于同花順數(shù)據(jù)庫。

    (二)變量的選取和模型初始設(shè)定

    1.被解釋變量。本文選取季度除權(quán)股價收益率為被解釋變量,其中股價選取的是每家公司季度末的除權(quán)價格。

    2.解釋變量和初始設(shè)定。本文的9個解釋變量可分為財務(wù)指標、股票交易情況和公司股權(quán)結(jié)構(gòu)三個方面,具體指標見表1。

    表1 解釋變量及初始假設(shè)

    四、實證檢驗及分析

    (一)平穩(wěn)性檢驗

    為了防止偽回歸現(xiàn)象,不能不在回歸之前進行平穩(wěn)性檢驗。本文用Eviews8.0對各變量進行了檢驗,發(fā)現(xiàn)所有變量都是平穩(wěn)的。

    (二)相關(guān)性檢驗

    在多元回歸模型中,如果各變量間存在顯著的多重共線性,會使回歸結(jié)果失真。本文采用SPSS軟件對各解釋變量進行相關(guān)性分析的結(jié)果列示在表2當(dāng)中。

    表2 解釋變量的相關(guān)性檢驗結(jié)果表

    從表2中可以看出,代表公司盈利能力的指標之間的相關(guān)性程度較高,反映公司成長能力的指標之間的相關(guān)性也是不可以忽視的,因此本文引入逐步回歸法來解決變量之間存在多重共線性的問題。在采用SPSS軟件對上述10個解釋變量進行逐步回歸的基礎(chǔ)上,考慮到變量之間的相關(guān)性影響,本文最終選用凈資產(chǎn)利潤率、現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加比率、營業(yè)收入增長率、股權(quán)集中度和成交量作為本文的解釋變量建立多元回歸方程,方程形式如下:

    (三)回歸方程的構(gòu)建與分析

    考慮到本文采取面板數(shù)據(jù)作為樣本進行回歸,Eviews6.0軟件中的豪斯曼檢驗可以幫助判斷模型是采用固定影響模式還是隨機影響模式,檢驗結(jié)果列示在表3當(dāng)中:

    表3 豪斯曼檢驗結(jié)果表

    從表3中可以看出,回歸方程應(yīng)采用隨機影響形式,回歸結(jié)果列示在表4當(dāng)中:

    表4 回歸結(jié)果表

    從表4中可以看出,5個解釋變量都不能不被認為對股票收益率具有顯著性影響,具體分析如下:

    (1)凈資產(chǎn)利潤率對股票收益率具有正向影響,一家公司凈資產(chǎn)利潤率越高,其股價上升的空間越大,投資者能夠獲得更高的收益。

    (2)現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加增長率對股票收益率影響為負,一家公司現(xiàn)金流凈流入越多,其股價未來上升的空間越小,能夠給投資者帶來的收益越少。

    (3)營業(yè)收入增長率對股票收益率影響為正,營業(yè)收入增長得快說明該公司經(jīng)營業(yè)績有較強的增長潛力,投資者預(yù)期未來會獲得更多的回報而購入股票。

    (4)股權(quán)集中度對股票收益率具有反向影響,第一大股東股權(quán)占比越高,其對公司控制程度越高,公司股權(quán)分散度越低,大股東很容易就會因為自身利益來侵占中小股東權(quán)益。

    (5)成交量對股票收益率的影響為負,這與模型初始設(shè)定略有偏差,可能是因為股票成交量越大說明該股票所面臨的流動性風(fēng)險越小,投資者更容易找到對手方成交,因此股票無風(fēng)險溢價就會降低。

    五、結(jié)論與建議

    本文對滬深兩市上市的26家國防軍工行業(yè)公司股票收益率影響因素進行了實證檢驗,檢驗結(jié)果表明凈資產(chǎn)收益率、現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物凈增加增長率、營業(yè)收入增長率、股權(quán)集中度和交易量都對股票收益率有著顯著影響,其中凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率對股票收益率影響為正,其余三個變量對股票收益率影響為負。

    在資本市場日趨成熟和軍工改革不斷推進的情況下,國防軍工行業(yè)類公司應(yīng)做好價值管理工作,關(guān)注反映公司盈利能力和成長能力的關(guān)鍵指標,避免一股獨大現(xiàn)象的出現(xiàn),切實保護投資者的利益。投資者也應(yīng)重視企業(yè)所披露的相關(guān)指標數(shù)值和股票交易情況,從企業(yè)內(nèi)在價值出發(fā)做好風(fēng)險防范工作,做到理性分析,理性投資。

    參考文獻

    [1]Ross S A.The arbitrage theory of capital asset pricing[J].Journal of Economic Theory,1976(13): 341-360.

    [2]Eugene F.Fama,Kenneth R.French.The cross-section of expected sock returns[J].Journal of Finance,1992(47):427-465.

    [3]David A.Volkman,Olivier J.P.Maisondieu Laforge,Mark Wohar.The conditional influence of term spread and pattern changes on future equity returns[J].Applied Economics,2014(46):913-923.

    [4]Muhammad Mubin,Arslan Iqbal,Adnan Hussain. Determinant of return on assets and return on equity and its industry wise effects:evidence from KSE(Karachi Stock Exchange)[J].Research Journal of Finance and Accounting,2014(15):148-157.

    [5]顧鵬.宏觀沖擊與股票收益率——基于日度數(shù)據(jù)的分析[J].財經(jīng)問題研究,2014(10):66-71.

    [6]段愛祥,田成功.石油公司股票收益率影響因素的實證研究[J].中國石油學(xué)會石油經(jīng)濟專業(yè)委員會第三屆青年論壇文集[M].北京:中國石油協(xié)會.2014.

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