影響上市公司股票價格的微觀因素分析

劉鵬娟

摘 要：影響公司股票價格的因素很多，本文從微觀角度，以鋼鐵行業(yè)為例，對2010年到2014年25家上市公司的相關指標數(shù)據(jù)及股票價格進行實證研究，分析公司財務指標、股東結構及研發(fā)狀況對股票價格的影響，找出對股價最具有解釋力的指標，從而幫助投資者做出理性的投資決策。

關鍵詞：指標；股票價格；線性回歸

一、引言

鋼鐵行業(yè)是國民經濟的支柱和基礎性行業(yè)，雖然近年來隨著新興產業(yè)的發(fā)展，鋼鐵等傳統(tǒng)產業(yè)似乎成了夕陽產業(yè)，但由于我國產業(yè)結構的調整，鋼鐵行業(yè)正在逐步朝國際化道路邁進，再加上企業(yè)積極進行研發(fā)創(chuàng)新，我們相信，鋼鐵行業(yè)仍是一個具有很大潛力的市場，值得投資者關注。本文期望通過逐步回歸分析法尋找對鋼鐵行業(yè)股價解釋能力最強的指標，幫助投資者根據(jù)公司披露的信息，通過比較，做出有效的投資決策。

二、研究設計

（一）各項指標的選擇

本文選取的各項指標

（二）樣本數(shù)據(jù)的選取和來源

目前我國上市公司中，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。本文以2010年到2014年的年報及半年報為樣本數(shù)據(jù)，共5年10個樣本時間點。其中，股票價格是取財務報表公布后10天內，每天收盤價的平均值，從而消除個別交易日股票不穩(wěn)定因素對股價的影響。各項指標數(shù)據(jù)均來自于同花順iFinD金融終端。

三、實證分析

（一）平穩(wěn)性檢驗

在對面板數(shù)據(jù)進行分析時，首先需要進行平穩(wěn)性檢驗，防止出現(xiàn)“偽回歸”。本文采用ADF檢驗對各變量進行平穩(wěn)性檢驗。

各微觀變量ADF檢驗結果

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)性檢驗的結果，建立多元線性回歸模型：

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

2、多重共線性檢驗

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

3、再次建立多元回歸模型：

Y=c+b1X1+b2X2+b3X3+b5dX5+b6X6，運用Eviews運算出來的結果如表所示：

OLS回歸結果

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

四、結論

從回歸結果中可以看出，銷售凈利率對股價的影響最大，說明投資者進行投資決策時，最關注的是公司的盈利能力。機構持股比率的波動及研發(fā)支出的波動對股票的影響具有反向作用，說明這兩個指標的波動會向市場傳遞出不好的信息，從而引起股價的下跌。每股收益對股票價格的影響為負，這可能是由我國股票市場存在大量投機交易導致的。由于高收益的股票投機的成本高，因而市場對其需求小，受供求關系影響，會導致股價下跌。而代表償債能力的流動比率對股票價格的影響不顯著，說明在市場交易過程中，投資者進行投資決策時很少考慮公司的償債能力。這可能是因為我國投資者進行投資時并不關注公司以后經營的持久性，只關注近期股票的行情，期望從股票差價中獲得收益。（作者單位：蘇州大學）

參考文獻：

[1] 陳鵬，彭博.會計信息與股票價格相關性的實證分析[J].財金之窗.2013，（10）：62-65

[2] 汪國剛.機構持股與股價波動性研究[D].湖南：湖南大學金融學院，2008