股市风险分析篇（1）

一、引言

在2006年9月至2007年5月中旬的短短8个月期间，中国股市牛气冲天，深证成指涨幅已接近350%，而上证指数增幅也超过了250%。然而，2007年5月底受印花税利空消息影响，中国股市便震荡不断，上证指数最低跌至3404点，比最高时跌幅近20%。之后，成交量逐日萎缩，沪市成交量由最高量2755亿元降低至737亿元。

在股市风险方面，国内学者讨论最多的是投资组合的风险评估，有人采用VaR来评价最优投资组合，在90%、95%和99%置信度下，利用正态分布算法、历史模拟算法和GARCH模型算法对上海股市的风险进行了实证分析。有人采用ES来评价最优投资组合，指出ES具有一致性而VaR不具备，并且进一步推导出基于正态分布算法、历史模拟算法和GARCH模型算法的ES算法，利用ES模型对投资组合进行优化。

风险的本质最初是由马科维茨提出，并采用期望值和标准差来度量风险。当投资组合收益的标准差为零则称为无风险资产，标准差大于零则称为风险资产，标准差越大，风险越大。一般来说，布林带是指导投资决策的一种技术，由上轨线、中轨线和下轨线决定，中轨线是股价移动平均线。布林带宽度是由标准差测定。从其定义来看，布林带正是从本质上刻画风险的工具，并且突破了马科维茨传统意义上的静态方法，从本质的动态角度来诠释风险。因此，本文中首次利用布林带来刻画风险，采用统一的风险度量方法分析和比较中国的上证指数、深证成指，与美国的道琼斯工业指数以及纳斯达克指数之间的布林带风险等级，并探讨布林带的带宽与风险之间的相关性质。

二、布林带风险

1、布林带的定义。上世纪七十年代，John Bollinger提出了布林带理论。布林带利用统计规律对股价等历史数据进行分析和预测。布林带由三条线组成：上轨线、中轨线和下轨线。

取n个时间序列的随机变量x1，x2，∧xn作为样本，则中轨线?滋n+1为：

三、计算股市的布林带风险

本文中上证综指]和深证成指的日收盘价格指数均从2002年1月4日到2006年12月29日。道・琼斯和纳斯达克综合指数均从2002年1月2日到2006年12月29日。图1为上证综指三个月的布林带图形及收盘价序列。

图1揭示了该时间段中上证综指布林带的变化情况。读者可以看到3月与5月，尤其是5月份股价超过布林带的天数较多，如图中的5月12日和15日，两日上证综指分别上涨了4.26%和3.87%。而3月初有3日的收盘价低于布林带的下轨线，跌幅最大为3月7日，达到2.25%。

2006年3月初跌破下轨线的原因在于，此时的沪市大盘还徘徊于熊市的边缘，股指在1260点至1300点间反复整理。三日平均成交金额仅为93亿，市场缺乏资金面的推动。

而5月12日及15日股指暴涨的原因是股市大环境的变化。由于2006年中国股市已经进入股改“中盘”阶段，开始呈现牛市特征，股指节节上升。5月12日，沪深股市双双放量大涨，上证指数攻上1600点大关。沪深股市共成交647亿元。两市接近150家个股涨停，刷新了近期的涨停纪录。

根据公式（1）至（7），我们得到上证综指、深证成指、DOW和NASDAQ在置信度为95%条件下的布林带风险。

从表1中，可得出美国股市平均风险约为3%，而中国股市的平均风险则超过14%，相差11个百分点，差距可见一斑。

四、布林带风险与带宽的相关性质

我们根据对数正态分布p=0.3和p=0.7的分位点，将布林带带宽分成三类，即宽带宽、常带宽和窄带宽，之后分别计算宽带宽和窄带宽的布林带风险。

我们可以从表2中得到一些启示，按照我们对于带宽的划分，属于窄带宽的交易日风险要明显高于属于宽带宽的风险，应该警惕这30%属于窄带宽的交易日。通过识别窄带宽能够较为准确地评价股市风险，为投资者识别和控制股市风险提供一种有效的途径。

五、结语

一般情况下，当带宽由窄变宽或由宽变窄时，股市会出现较大的震荡行情，当然风险也更大。通过我们对布林带风险与布林带带宽的相关性质探讨，可以推论出在窄带宽时的股市交易风险要明显高于宽带宽的风险。

目前，由于各国股市的非系统风险、系统风险特点各有不同，难以从这个角度去建立统一的指标，而本文运用的布林带方法是从统计角度客观分析股市风险，期望我们的研究对建立统一指标比较股市风险有所帮助。此外，我们还从另一个侧面，即布林带带宽和风险相关性质，得出识别窄带宽对于准确评价股市风险的意义。

【参考文献】

[1] 陈志宏、阎春宁、余鹏：市场风险值VaR的算法与应用[J].应用数学与计算数学学报，2002(12).

股市风险分析篇（2）

一、股票投资风险控制的基本原则

1.回避风险原则

所谓回避风险是事先预测风险发生的可能性，分析和判断风险产生的条件和因素，在经济活动中设法避开它或改变行为的方向。在股票投资中的具体做法是：放弃对风险性较大的股票的投资，转而投资其他金融资产或不动产，或改变直接参与股票投资的做法，求助于共同基金，间接进入市场等等。相对来说，回避风险原则是一种比较消极和保守的控制风险的原则。

2.减少风险原则

减少风险原则是人们在从事经济活动的过程中，不因风险的存在而放弃既定的目标，而是采取各种措施和手段设法降低风险发生的概率，减轻可能承受的经济损失。在股票投资过程中，投资者在已经了解到投资于股票有风险的前提下，一方面，不放弃股票投资动机；另一方面，运用各种技术手段，努力抑制风险发生的可能性，削弱风险带来的消极影响，从而获得较丰厚的风险投资收益。对于大多数投资者来说，这是一种进取性的、积极的风险控制原则。要负责审计公司业务过程中财务数据的真实性和检查内控制度执行情况。

3.留置风险原则

这是在风险已经发生或已经知道风险无法避免和转移的情况下，正视现实，从长远利益和总体利益出发，将风险承受下来，并设法把风险损失减少到最低程度。在股票投资中，投资者在自己力所能及的范围内，确定承受风险的度，在股价下跌，自己已经亏损的情况下，果断“割肉斩仓”、“停损”，自我调整。的就在于要求证券公司有充足的资本和净资本，以保护客户的利益，避免对市场产生过大的冲击。

二、股票投资风险控制基本措施

1.正确认识和评价自己

几乎所有的投资者在投资股市之前，总是认为自己会取得成功，然而，事实却往往并不遂人愿，这其中很大程度上就是由于投资者自我认识和评价上出现了偏差。要正确认识和评价自己，关键是要客观地分析自己以下几方面的准确情况：一是投资动机；二是资金实力；三是股票投资知识和阅历；四是心理素质。这四个因素综合在一起，决定了投资者是否该参与投资活动以及对投资风险的承受能力。

2.充分及时掌握各种股票信息

信息对股市的重要性就如同氧气对于人一般，充分及时掌握各种股票信息是投资成功的法宝。掌握信息的关键在于获取信息、分析处理信息和利用信息。涉及到股市的信息范围很广，有反映系统性风险的宏观信息（如总体社会政治、经济、金融状况信息）和反映系统性风险的微观信息（如上市公司经营状况信息、股市交易与价格信息、证券管理信息等）。投资者可以针对自己的投资目的或风险控制目标，有选择地收集各种信息，收集的途径主要有：新闻媒体、企业正式的各种资料、交易所信息网络、证券投资咨询公司、专业书籍等；收集到各种信息以后，投资者还应对这些信息进行处理，判断信息的准确性以及可能对股市产生的影响；最后，利用已掌握的信息，作出自己的投资决策。在这过程中，信息的准确与否十分重要，否则不仅不能规避风险，反而会加大风险，造成不必要的损失。上海股市中出现过的"广华事件"就是由于我国一家权威证券报纸刊登不准确消息，误导投资者造成的。

3.培养市场感觉

市场感觉是投资者对股票市场上影响价格和投资收益的不确定因素的敏感程度以及正确判断这些因素变动方向的灵感。市场感觉好的人，善于抓住战机，从市场上每一细小的变化中揣摩价格趋势变动的信号，或盈利，或停损；市场感觉不好的人，机会摆在眼前，也可能熟视无睹，任其溜掉，甚至于因此而蒙受经济损失。要培养良好的市场感觉。必须保持冷静的头脑，逐步积累经验并加以灵活运用，同时要有耐心，经常进行投资模拟试验，相信自己的第一感觉。

三、股票投资风险控制的技巧

1.技术分析法

技术分析是投资者根据股票的市场价格和交易量变动的趋势及两者之间的联系，对市场未来行情作出预测，择机买卖股票以期免受价格下跌造成的损失并谋取投资收益，这种技能的主要依据是统计数据和图表。

技术分析的理论基础是道氏理论，主要工具有价格走势图表、移动平均线、乖离率、相对强弱指标（RSI）、腾落线（ADL）、成交量分析（OBV）、价量经验法则等。

2.投资组合法

这是最能体现分散风险原则的投资技巧。投资组合又称资产组合或资产搭配，是指投资者将资金同时投入收益、风险、期限都不相同的若干种资产上，借助资产多样化效应，分散单个资产风险进而减少所承受的投资总风险。有效的投资组合应当具备以下三个条件：即所选择的各类资产，其风险可以部分地互相冲抵；在投资总额一定的前提下，其预期收益与其他组合相同，但可能承受的风险比其他投资组合小；投资总额一定，其风险程度与其他投资组合相同，但预期的收益较其他投资组合高。为了使自己所进行的投资组合满足这三个条件，投资者应当使投资多元化。而投资多元化包括股票品种多元化、投资区域多元化和购买时间多元化。

四、证券市场未来发展趋势

1.资本市场的持续发展将为证券公司提供更为广阔的发展空间

未来几年，我国资本市场将在以下几方面持续发展。一是市场规模日益扩大。二是市场体系日益完善。三是资本市场资源配置的功能将得到更加充分的发挥。可以预见，未来几年证券行业仍将呈现较快的发展速度，但这并不意味着证券市场仍会一路持续上涨，也不意味着证券公司仍将会取得较高额收益。因此，证券公司的发展与证券市场一样，也遵循“波浪式前进，螺旋式上升”这一事物

发展的普遍规律。

2.竞争日趋激烈，并将面临全球化和混业经营的考验

首先，证券公司之间竞争将日趋激烈。当市场处于调整时期，券商之间对客户资源的争夺将更加激烈，2008年以来，证券行业整体的佣金水平在短短几个月内出现了一定幅度的下降。在目前以净资本为核心的监管体系下，大型优质证券公司尤其是上市的证券公司将凭借其雄厚的资本实力和政策扶持在激烈的竞争中继续发展壮大，证券行业“强者恒强”的格局将日趋明显。

其次，证券行业将面临全球化的挑战。国外大型金融集团已经开始进入中国资本市场，凭借雄厚的资本实力、丰富的专业技能和管理经验参与中国市场的竞争。

五、结论

即使股神巴菲特，也有亏钱的时候，那么从不亏钱的股市投资者恐怕就不存在了从这个意义上讲，股市里人人都面临投资风险，研究股市里的风险对所有的投资者都很重要。即使赚100次，也能被2到3次大的亏损打回原形；如果一个人一会儿赚钱一会儿亏钱，那么谁也不知道他最终到底能否赚钱。巴菲特在长达50年的投资实践中总结出了两条投资原则：“第一条：拒绝亏损第二条：千万不要忘记第一条。”

参考文献：

[1]东北证券公司.证券市场低效率的根源：制度缺陷[J].经济研究参考，2009.

[2]胡英之.证券市场的法律监管[M].北京：中国法制出版社，2009.

[3]殷官林.上市公司会计信息批漏缺陷的分析[J].财务与会计，2007.

股市风险分析篇（3）

VaR①（Value-at-Risk，在险价值）作为一种新型的风险度量方法，VaR是指在正常市场条件下，在给定的置信水平下，金融资产或资产组合在一定时期内可能产生的最大损失值。

本文运用分析法来计算我国股票市场的VaR的值，选取上证综指和深证成指日收盘价作为研究对象，通过变换得到对数收益率作为随机变量来对我国股票市场进行建模，最后对模型进行检验。

(一)上证综指对数收益率时间序列的正态性检验

表1为上证综指对数收益率的统计特征表，从图中可知峰度Kurtosis=134.6177远大于正态分布临界值3，同时JB统计量=3407718远大于临界值5.99。由此可见，上证综指对数收益率并不服从正态分布，而是具有明显的尖峰厚尾的特征。因此，在收益率服从正态分布计算VaR会产生较大的误差。针对金融时间序列的尖峰、厚尾的特性，本文考虑采用收益率服从GED分布。分析法计算VaR其实质在于求条件方差，考虑到GARCH-M模型的时变方差可以刻画股票市场的波动性，为此我们可以利用GARCH族模型度量股票市场的在险价值VaR。综上所述，我们考虑采用收益率服从GED分布的GARCH―M族模型。

表1上证综指对数收益率基本统计特征表指数均值标准差最大值最小值偏度峰度J-B值P值上证0.0007290.0263130.719152-0.1790515.362101134.617734077180.0000（二）实证分析

⑴用GARCH-M族模型在GED分布假设下计算上证综指的VaR

GARCH-M族方程与一般的GARCH族方程的区别在于收益率方程不同，其收益率方程为：

rt=u1+AΣt+ε2t-P（1）

σ2t=α0+α1ε2t-1+…+αpε2t-p（2）

表2上证综指对数收益率GED分布假设下GARCH-M族模型参数估计结果ModelAα0α1β1γ1δGED

ParameterGARCH(1,1)

-GED-M0.017217

(0.674698)7.91E-06

(6.279656)0.211277

(13.72017)0.805538

(72.72423)1.076381EGARCH(1,1)

-GED-M-0.027154

(-1.179563)-0.480337

(-12.70877)0.308138

(16.86692)0.967825

(270.7189)-0.037195

(-3.560364)1.067685PARCH(1,1)

-GED-M-0.026397

(-1.146292)0.000444

(1.780874)0.179462

(15.37804)0.851777

(96.86748)0.102109

(3.184858)0.980492

(8.661895)1.079621注：括号内z统计量的值

注：表中的GED Parameter为GED分布的形状参数（该参数的作用是通过调用分位数函数@qged(p,v)来计算GDE分布的分位数，其中p表示置信水平，v代表形状参数）

从模型的估计参数来看，各模型的参数在5%显著性水平下的t值的绝对值基本都大于2，即在5%的显著性水平下均显著。

表3上证综指对数收益率GED分布假设下

GARCH-M族模型置信水平为95%时VaR计算结果后验表Model置信

水平VaR

最小值 VaR

最大值VaR

均值VaR

标准差失败

次数失败率GARCH(1,1)

-GED-M95%-0.542773-0.010682-0.0353830.028861450.045EGARCH(1,1)

-GED-M95%-0.542484-0.010676-0.0353640.028845410.041PARCH(1,1)

-GED-M95%-0.542878-0.010684-0.0353900.028866440.044从表3可知，对于上证综指而言，在95%的置信水平下，以上三个模型计算VaR比较准确，精度较高。

表4上证综指对数收益率GED分布假设下

GARCH-M族模型置信水平为99%时VaR计算结果后验表GARCH

(1,1)-N-M99%-0.240421-0.024972-0.0469720.018605140.014EGARCH

(1,1)-N-M99%-0.205564-0.020645-0.0465320.016625150.015PARCH

(1,1)-N-M99%-0.202636-0.022828-0.0466790.017416170.017从表4可知，对于上证综指而言，在99%的置信水平下，以上三个模型计算VaR比较准确，精度较高。

⑵用GARCH-M族模型在GED分布假设下计算深证成指的VaR

表5深证成指对数收益率GED分布假设下

GARCH-M族模型参数估计结果ModelA α0 α1β1γ1δGED

ParameterGARCH(1,1)

-GED-M-0.054864

(-1.226691)7.53E-06

(5.047544)0.094817

(9.534295)0.886557

(74.92280)1.228343EGARCH(1,1)

-GED-M-0.073890

(-1.760229)-0.378626

(-7.256661)0.205389

(12.38394)0.972260

(176.2290)-0.049063

(-4.328638)1.236238PARCH(1,1)

-GED-M-0.090310

(-2.143278)0.000423

(1.588457)0.109222

(11.33845)0.893356

(83.50981)0.272368

(4.777806)1.020478

(7.162238)1.233295从模型的估计参数来看，各模型的参数在5%显著性水平下的t值的绝对值基本都大于2，即在5%的显著性水平下均显著。

表6深证成指对数收益率GED分布假设下

GARCH-M族模型置信水平为95%时VaR计算结果后验表Model置信

水平VaR

最小值VaR

最大值VaR

均值VaR

标准差失败

次数失败

率GARCH(1,1)

-GED-M95%-0.137667-0.015404-0.0298130.011713490.049EGARCH(1,1)

-GED-M95%-0.117003-0.012821-0.0295460.010639510.051PARCH(1,1)

-GED-M95%-0.103492-0.013434-0.0296100.010935530.053从表6可知，对于深证成指而言，在95%的置信水平下，以上三个模型计算的VaR比较准确，精度较高。

表7深证成指对数收益率GED分布假设下

GARCH-M族模型置信水平为99%时VaR计算结果后验表Model置信

水平VaR

最小值VaR

最大值VaR

均值VaR

标准差失败

次数失败

率GARCH(1,1)

-GED-M99%-0.219585-0.024571-0.0475530.01869380.008EGARCH(1,1)

-GED-M99%-0.186280-0.020413-0.0470390.016938150.015PARCH(1,1)

-GED-M99%-0.164876-0.021401-0.0471730.017421150.015从表7可知，对于深证成指而言，在99%的置信水平下，以上三个模型计算的VaR比较准确，精度较高。

（三）VaR模型的失败率检验的基本原理

Kupiec（1995）提出的失败率检验法将实际损失值与VaR模型计算出的预测损失值比较，实际损失值较大则记为失败，用失败的天数除以总观察天数得到的失败率与预先设定的VaR估计的显著性水平比较，越接近则该VaR模型的预测效果越好。他假定VaR的估计具有时间独立性，则失败观察的二项式结果代表一系列的伯努利试验，失败的期望概率为α（α为显著性水平），假定实际观察天数为T，失败天数为N，则失败率为p＝N／T。原假设为p=α，Kupiec提出采用似然比率检验，LR统计量为：

LR=2[(1-α)T-NαN]+2ln[(1-p)T-NpN]

在原假设下，统计量服从自由度为1的χ2分布。

Kupiec给出了失败率检验方法的接受域，见表5..1

表7检验区域值标准概率水平P失败次数N的接受域T=255天T=510天T=1000天0.01N

表8上证综指和深证成指GARCH族模型失败次数统计表股票指数上证综指深证成指置信水平95%99%接受域37

（四）结论分析

⑴上证综指和深证成指的比较发现

无论是在95%的置信水平还是99%置信水平，上证综指的VaR标准差均大于深证成指的VaR标准差。

结论：上证股市的风险要大于深证股市。

综上所述：上证股市的风险要略高于深证股市的风险，对于上证综指而言，无论是在95%还是在99%置信水平下， GED分布的EGARCH-M模型更好，对于深证成指而言，无论是在在95%下还是在99%置信水平下，GED分布的GARCH-M模型最好。

参考文献

[1]李庆全．VaR方法在中国股票市场的风险度量中的应用研究［D］．云南：昆明理工大学，2011：

[2]廖飞．VaR方法在我国证券投资基金中的应用研究［D］．贵州：贵州财经大学，2011：

[3]孟跃辉．VaR方法在沪深股市风险度量中的应用［D］．安徽：安徽大学，2012：

[4]钱思思．基于价格极差―GARCH模型VaR风险研究［D］．四川：西南财经大学，2012：

[5]王超．基于VaR模型的风险价值度量研究［D］．山东：山东财经大学，2013：

[6]赵鹏．基于GARCH模型的VaR方法的实证研究［D］．山东：山东大学，2013

注解

①谭春芝、滕莉莉、谢玉华．金融工程学理论与实务（第二版）［M］．北京：北京大学出版社，2012：73-74．

(下接第83页)

最终选择随机效应模型。模型结果为

lnZit=αi-0.545HHIit+γconit+εit

3.结果分析。如上我们发现lnZ与HHI之间成反向关系，而lnZ越大说明银行违约风险越小，那么HHI与银行违约风险为正向关系，即银行集中度越大银行的破产风险越大，也就是说银行集中度的增大不利于银行抵御自身的违约风险。

五、总结

本文从银行股权结构的一个方面-银行股权集中度的角度出发，对9家上市银行的违约风险进行建模，并加入银行总资产规模、银行贷款增长率、银行留存收益率以及银行盈利性这些控制变量。最终通过面板模型的估计结果得出结论：银行股权集中度越高，银行自身的违约风险越高，上市商业银行在面临存款保险即将到来的大势面前，适当分散大股东的控股能力，将有助于保护银行不受各种信用违约事件的影响。

参考文献

[1]权艳青、曹维凯和吴楠.中国上市银行股权集中度与绩效关系的实证研究[J].经济研究导刊,2013(183):61-106.

[2]王永梅、刘慧玲.银行股权结构与风险承受―基于我国上市银行数据的研究[J].当代会计评论2010(2):1-12.

[3]朱瑾、朱恩涛.我国上市银行股权集中度与经营绩效的实证分析[J].证券市场 2008(10):85-87.

股市风险分析篇（4）

引言

中国a股市场经过十几年的发展，市场逐渐在规范，但是上市公司整体所表现出来的股市市值规模仍然较小，2005年开始的股权分置改革，使a股市场的发展迎来了新的机遇，走出了多年的熊市，有了较快的发展，处于上升的行情之中，但是与之相伴的却是股市激烈的波动。此外，由于诸多因素的影响和限制，中国a股市场投机气氛较浓。自从2008年世界金融危机以来，股市还出现了市场不确定性因素增多和市场风险加剧的趋势。

当前出现了大量的研究资产收益率方面的文献，有的定量研究波动性的非对称反应机制（李珠，吕明光，2001；胡永红，陆忠华，2005；周立、王东，2005），有的对波动性的形成方式与来源进行了分解（仲黎明等，2003；樊智、张世英，2005），有的研究了两市ipo的版块效应（王燕鸣、楚庆丰，2009），这些研究具有一定的针对性，对我们研究金融市场运行机制与风险控制具有一定的启发意义。此外，有engle等人开创arch和grach计量（engel，1982），grange（1988）的因果检验已经用在了许多经济金融模型检验中（如高辉、赵敬文，2006），使研究者对金融市场有了更多的认识。

本文主要采用误差修正模型（error correct model）即ecm模型，检验两市短期波动模式的异同，判断两市对市场冲击的短期调整及反应程度，描述两市向均衡收敛的过程。同时利用两种garch模型检验两市波动性之间的关系，判断两市的风险特征与风险转移过程，检验两市之间的“溢出效应”（spillover effect）和“杠杆效应”（leverage effect）。

一、变量选择和数据处理

在现有的可以衡量沪深股市的指数中，我们分别选择了上证a股综合指数和深圳a股综合指数作为指标。样本时间的选择，我们选择从2006年2月17日至2007年11月1日，这段时间，剔除节假日，共计样本416个。

我们将股市指数收益率rt定义为股票指数的对数的一阶差分：rt=ln（pt）-ln（pt-1），其中pt是股票指数价格。当股票指数波动不是十分剧烈的时候，它近似等于股票指数的日收益率，对应着股票市场的整体收益水平。

许多的学者研究结果倾向表明中国股市处于弱有效形式（王智波，2004；黄泽先等，2008）。因此，本文对股票指数收益率序列rt、股票指数绝对日收益率序列|rt|、日均方收益率序列r2t的变化情况进行考察。当样本容量比较大的时候，根据大数定理与市场弱型有效，可知样本区间的整体收益率均值为：rt=rt≈0，其中t是样本容量。假设εt表示沪深两市a股指数日收益率与样本均值的偏离，则有εt=rt-rt≈rt，εt=rt-≈rt，ε2t=（rt-rt）2≈r2t。

因此，沪深两市a股指数日收益率rt、日绝对收益率rt、日均方收益率r2t分别表示股指收益率分别围绕均值的双向变动，绝对变动，均方波动，他们体现了波动性逐渐增强的特点。

二、模型的建立

通过对沪深股市价格指数和收益率作单位根检验，granger因果关系检验和协整检验，我们发现：（1）沪指和深指对数序列均为一阶单整i（1），指数收益率序列为平稳序列；（2）上海股票市场指数是深圳股市指数的granger原因，但反之不成立；（3）沪深股指之间存在着协整关系（检验结果在附录）。基于检验结果，本文可以建立以下模型：

（一）误差修正模型

通过平稳检验，可以对沪深股指的收益率序列间建立误差修正模型，结果如下：

rsht=0.7884rszt+0.0957rsh t-1+0.0288rsh t-2-0.0974rsz t-1-0.0787rsz t-2-

0.0006+εsh t

（41.6471） （1.9558） （0.58988） （-2.26068） （-1.82970）

（-1.15173）

rszt=01.0273rsht+0.1121rsz t-1+0.0577rsz t-2-0.1128rsht-1-0.0191rsht-2-

0.0002+εsz t

（41.6471）（2.2821）（1.1734）（-2.02089）（-0.34466）

（-0.46366） （1）

其中，sh表示上海综指，sz表示深圳综指，t表示时间，t-1表示t期滞后一阶。根据上述误差修正方程计算，如果仍然引入非显著的回归项，那么求解收益率序列的无条件数学期望，可以得到两市收益率水平分别为：=0.00371，=0.00428。可见两市的长期收益率有显著差异。两市收益率均受到长期均衡关系的显著影响，但是修正项对沪深股市收益率是负的边际贡献。在ecm模型中，存在沪深两市股票价格收益率的交互影响，因为滞后系数出现部分显著与不显著，体现了短期波动之间的相互影响。

因此，ecm模型表明，沪深两市股票收益率之间存在长期的协整趋势，但是它们的短期波动过程存在着相异的波动模式。

（二）garch模型和溢出效应模型的估计与检验

我们采用garch模型检验收益率序列的条件异方差性，首先利用偏自相关函数（pacf）和自相关函数（acf）决定均值方程中的ar过程与ma过程的阶数，然后根据绝对残差序列的特性，然后确定方差方程中的arch 项和garch项的阶数。在经过不断试错的情况下，garch（1，1）都能比较好地进行解释，其sc和aic值也比较小。

沪深市场的garch－m模型和溢出效应模型估计（括号中为z统计量值）：

rsht=0.1789rsht-0.0597rsh t-1+ε t

（3.338219） （1.15366）（2）

hsht=0.0000105-0.08（εsht-1）2+0.899hsht-1

（1.7415）（3.6922） （31.7933）

rszt=0.18rszt-0.0122rsz t-1+ε t

（3.5721） （0.2446） （3）

hszt=0.00005-0.08（εsht-1）2+0.899hsht

（1.75）（3.66） （31.71）

上述garch－m模型的均值方程和溢出效应模型估计结果显示，中国沪深股市存在一定的风险，波动性增加了当前收益率；两市的风险激励0.18和0.1789相近，且两市都存在显著的正向风险溢价。风险与收益相伴，高收益，伴随着高风险，高风险也伴随着高收益，体现出两个市场上的投资者都有一定程度的风险偏好。以上情况也表明：中国沪深股市经过近几年来的发展，已经逐渐成熟，成交量放大，其收益率水平和波动性能够起到一定的示范作用，其波动性形成了一定程度的“溢出效应”。

（三）杠杆效应模型估计

沪深股市a股指数的t-garch模型估计结果为（括号中为z统计量值）：

rsht=0.2094hsht-0.0433rsh t-1+ε t

（3.7429） （0.8633）

hsht=0.133762（εsht-1）2+0.932536hsht-1-0.102942dsht（εsh t-1）2

（-2.6543） （4）

rszt=0.2019hszt-0.0433rsz t-1+ε t

（3.823） （0.1687）

hszt=0.1028（εsz t-1）2+0.9363hszt-1-0.7956dszt（εsz t-1）2

（-2.4389） （5）

从上述估计结果中可以看出，哑变量前的系数均为负值，并且在5%均十分显著，说明两市存在的“杠杆效应”十分显著，市场利空消息的影响明显强于利好消息的影响。这是中国沪深股市波动性的重要特征，也和国内其他学者的研究及国外学者对股市研究相一致。虽然对沪深两市的影响因素来源基本相同，但由于两市上市公司结构差异较大，沪市主要侧重大型国企，而深市则侧重中小板块，因此，企业规模的差异也影响了两市波动性的程度，即波动性的非对称性程度并不一致，且差异较大（由哑变量的系数大小0.102942和0.7956可以看出），沪市受利空消息影响的波动程度明显比深市要好很多。

结论

我们通过ecm模型和garch模型，分析中国沪深两市的关联性，也对收益率和波动性进行统计检验，得到的结论上面已经有了说明，下面总结如下：

首先，通过ecm模型，我们认为沪深两市的长期收益率几乎没有显著差异。两市收益率均受到长期均衡关系的显著影响，同时修正项为负的，这一反馈机制起到了保持长期均衡的作用。其次，我们发现，沪深两市指数收益率和波动性之中存在较为明显的非线性与非对称性。garch模型中显著的arch和garch项表明，两市的收益率序列存在一定的波动聚类与持续性。garch-m模型估计结果显示，市场存在一定的风险溢价，波动性增加了当前收益率。其中两地存在着相似的的风险溢价，且风险溢价是正向的，两个市场上的投资者都有一定程度的风险偏好。最后，通过t-garch模型检验结果，看到两市存在一定的“杠杆效应”，市场利好消息的影响弱于利空消息的影响，市场的波动性对消息影响呈现一定程度的非对称性。两市存在的利空消息均大于利多消息的作用，尤其是受利空消息的影响时，深市的波动幅度明显大于沪市。

参考文献：

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[10]周立，王东.沪深股市的互动[j].统计与决策，2005，(8).

股市风险分析篇（5）

一、引言

我国的A股市场虽然仅仅只有不到三十年的发展历程，但是却表现出了强大的生命力。截止到2012年底，A股沪深两市的总市值约为187798亿，流通市值约为151790亿，其中深市总市值为84158亿，流通市值为52150亿，沪深两市的总市值位列全球第二位，仅次于美国。然而，我国的股市在飞速发展的同时却也面临着比欧美等一些成熟市场更多的风险，经常出现非理性的巨大震荡，给投资者带来不可弥补的损失。

二、我国股票市场投资风险的成因分析

股票市场的投资风险是指投资者在投资过程中，由于投资者本身和外界众多不确定的因素共同作用而产生的投入本金和预期收益遭受损失的可能性。任何一个股票市场，不管是像我国这种发展历程短的新兴市场，还是像欧美这种发展了很多年的成熟市场，风险总是客观存在的。

我国股票市场的投资风险由三大风险因素组成即内生风险，外生风险和目标风险，影响这三大风险因素的原因有很多，正是由于这些因素的相互作用才造成了我国股票市场的投资风险呈现出极大的复杂性。

（一）内生风险因素方面

内生风险主要是指由于投资者自身因素而产生的风险。在我国，内生风险发生的原因主要有：

1.投资者结构不合理。我国股票市场的投资者以中小投资散户为主体，截至2012年底，我国专业机构投资者占的比例仅仅只有15.6%，我国专机投资机构规模偏小，投资结构不合理。而作为投资主体的小散户股民则一般投资素质偏低，比较容易出现羊群效应，过度投机，厌恶损失等行为。而真正能够引领理性投资，降低股票市场风险的机构投资者却数量有限。

2.投资者投资素质偏低。我国股票市场的投资者一般缺乏系统的学习，缺少基本的投资技能，专业的股票分析技能更是匮乏。另一方面，我国股票市场的投资者尤其是中小投资散户，由于没有正确的投资观念，总想一夜暴富，进入股票市场就是为了投机来赚取差价，而不是投资公司的价值，从而导致我国股民盲目跟风炒作股票，这就大大加剧了市场风险，增加了亏损的可能性。

3.投资者风险意识不足。我国投资者尤其是中小投资散户，对于股票市场的风险认识不足，总幻想在股市中短进短出，快速暴富。当风险出现时，手中股票大跌，由于没有足够的风险意识来采取相应的风险防范措施，亦不愿出场回避风险，只能被动持有股票，使得自己长期被套牢于股市。

（二）外生风险因素方面

外生风险主要是指来自外部投资环境的变化可能产生的风险。在我国，其主要成因包括以下几个方面：

1.政府过度干预市场。为保证我国股票市场健康良性地发展，我国股票市场从建立开始就出现了政府高频率出台政策维护股票市场的现象。一直以来政策走向对我国A股市场的影响都十分明显，政府出台政策干预股票市场其出发点固然是为了维护股票市场秩序，促进股票市场平稳有序的发展。然而每一次重大政策的出台却极易造成我国股票市场的剧烈波动，从而使得股市的不确定性增加。

2.政府监管不到位。由于相关制度不健全，我国的股市自开始发展时，就有一些上市公司和中介机构的行为很不规范。比如有些上市公司有时会利用政策的漏洞来炒作本公司的股票等。这些不规范的行为严重影响了我国股票市场的有效性，而对于这些不规范的行为却并没有得到相关部门的有效监督，由此进一步增加了我国股票市场风险产生的可能。

（三）目标风险因素方面

目标风险是指来自上市公司的风险。在我国，产生目标风险的原因主要有：

1.上市公司缺乏业绩支撑。没有业绩支撑的股价注定昙花一现，在炒作退潮后，终会现出原形。业绩是支撑股价上涨的保障。目前，我国许多的公司一上市，业绩就变脸，不仅给股票市场带来了巨大风险，也让投资者无法进行价值投资。而且，目前我国的上市公司大多都不进行现金分红，使得投资者很难从上市公司那里获得长期稳定的股利回报，因此企图通过过度交易和买卖价差来实现赢利也就变得理所当然了。

2.上市公司退出制度存在问题。上市公司退出制度是股票制度极其重要的一个环节，没有退出制度的股票制度是不健全的，必然会增加投机，引发市场风险。然而在我国股票市场，各种垃圾股却能以重组等方式继续活跃在A股市场当中，成为投资者追捧炒作的焦点，这在一定程度上扭曲了我国的股票市场，加剧了市场风险。

通过以上对我国股票市场风险产生的原因的分析可知，我国股票市场的风险是多种因素共同作用的结果。因此，防范我国股票市场的风险也必须要从多个方面综合考虑，接下来本文将从内生风险，目标风险，外生风险三个方面，提出防范我国股票市场风险的对策。

三、我国股票市场投资风险的防范措施

（一）内生风险方面的防范对策

1.大力培育机构投资者，充分发挥机构投资者的作用。截至2012年底，我国专业机构投资者占的比例仅仅只有15.6%，由此可见我国的专业投资机构规模偏小。因此，有意识地培育机构投资者，创造一个结构合理，成熟理性的投资者群体对于减少我国股票市场的投机行为，降低市场风险有着重要的意义。据此，我们应该做到：首先，要改善机构投资者发展的环境，完善促进机构投资者发展的相关配套措施；其次，还要优化我国机构投资者的结构。比如，可以在公平竞争的环境下，引入一些外资从而使机构投资者的股权实现多元化，同时还可以通过引导私募基金向阳光化、规范化发展等。

2.倡导正确的投资理念，提高投资者素质。目前，我国股票市场的投资者尤其是中小散户的投资素质偏低并且缺乏正确的投资理念。对此，我们应该从以下两个方面入手：

首先，投资者要克服自身非理性的投资行为。投资者应不断学习股票知识，提高自身的投资者素质。同时要提高自身理性分析股票市场的能力，减少自身非理性的投资行为，不断努力消除自身存在的行为偏差，减少各种投机行为并克服自身存在的各种非理性心理。

其次，在股票交易实践中树立正确的投资理念。投资者在交易过程中，要学会保持良好的投资心态，树立正确的投资理念，不能盲目冲动地跟着大众进行交易。在实际投资中，懂得进行价值投资，理性分析，不盲目地跟着政策走。

3.强化投资者的风险意识，提高投资者的风险防范能力。我国证券市场上的投资者普遍风险意识较低，往往只注重利益却忽视了风险，存在着严重的赌徒行为。因此，股票投资者应该提高自身的风险意识，通过对股票市场风险的深刻了解来提高自身风险防范的能力。据此投资者应该：首先，投资者要树立投资的大局观，克服盲目性，不能只想到赢利，要随时警惕股票市场的风险。通过对股票市场风险的深入认识，克服自身的赌性，改变以往的各种投机行为，培养价值投资的正确观念；其次，投资者在买卖股票之前要制定一个详细的交易计划，在计划当中要明确股票的盈损点。通过制定详细的交易计划并严格按照交易计划执行，可以使投资者的交易行为逐渐趋向理性，否则，投资者很容易被市场潮流领着走，产生盲目的跟风行为。

（二）外生风险方面的防范对策

1.明确职责，减少政府的行政干预。我国政府担负着稳定社会经济的职责，因此更应该明确自己在证券市场的角色。证券市场政策的制定和出台要全面考虑对股票市场的各种影响，制定的政策要应以维护股票市场稳定和保护股民的利益为出发点，充分考虑我国股票市场的各类投资者，尤其是中小股民的利益。同时还应建立完善的证券市场自适应和自恢复机制，逐步减少通过政策手段过多干预股票市场的行为。

2.健全我国信息披露制度，提高股票市场效率。要降低股票市场风险，就要提高股票市场的有效性。而信息披露制度的健全有利于我国股票市场健康良好发展，有利于提高股票市场的有效性。因此，必须要健全我国上市公司的信息披露制度，同时加大对上市公司信息披露的监督和管理。对于那些不按照相关规定披露信息从而损害投资者利益的行为，要严加惩罚，保持零容忍的态度。

3.强化政府监管，规范我国股票市场行为。我国股票市场只经历了二十多年的发展时间，政府在股票市场中的监管还不成熟，依然存在着诸多问题如多头管理，管理缺位等。因此要强化政府监管力度，规范我国股票市场行为。股市的相关监管部门要明确自己在证券市场的职能，做一个合格的证券市场的领导者和监管者。

另外，政府应该着手建立多层次的监管体系，充分发挥会计师事务所、律师事务所、券商和新闻媒体的作用，形成财务监督、法律监督、保荐人监督、媒体监督多层次的监管体系，保证股票市场的公平公正，为我国证券市场的投资者创建良好的投资环境。

（三）目标风险方面的防范对策

1.规范上市公司的运作，提高上市公司质量。上市公司是证券市场中极其重要的参与者，在证券市场当中有着基础性的重要地位。要减少股票市场的风险，首当其冲的就是要提高上市公司的质量。因此，我们应当：

（1）注重提高上市公司的盈利能力。上市公司要把精力放在提高自身竞争力，增强自身的盈利能力上。比如上市公司可以通过构建有效的公司治理结构来降低公司的经营成本从而创造更多的企业价值，进而提升公司质量。

（2）规范上市公司入市行为。要严格执行公司上市的准入标准，严格审查上市公司的公司章程、资产评估报告、验资报告、招股说明书等，努力让那些符合标准，优质，成长性强的企业进入股票市场，从而为我国股票市场注入新鲜的活力。

（3）推进上市公司并购重组。健全和完善上市公司的并购制度，减少审批环节，让并购重组在阳光下公开操作。通过大力推进市场化的并购重组，实现上市公司资源的优化配置，推动上市公司优势资源整合，提高上市公司的质量，从而为投资者进行理性投资提供良好的对象。

2.建立和完善上市公司退出机制。上市公司退出制度是股市制度极其重要的一个环节，没有退出制度的股票制度是不健全的，必然会增加投机，加剧市场风险。然而，目前我国股票市场的上市公司退出制度却并不完善。因此，完善我国股票市场的退市制度已迫在眉睫。对此我们应当做到：首先，在创业板退市政策出台的同时，政府相关部门应该加快研究关于改进主板市场的退市制度，从而充分发挥市场的优胜劣汰作用；其次，要丰富我国股票市场的退市标准。改变以往以利润作为单一退市标准的局面，引入各类市场交易类指标，综合考虑上市公司的主营收入、净资产等情况。此外，对于那些不按规定履行信息披露义务或在信息披露中弄虚作并严重损害投资者利益的行为，也应考虑终止其上市。

总之，我国股票市场投资风险的防范需要投资者，相关政府职能部门和上市公司等三方的共同努力。只有这样我国的股市才能走上良性发展的道路，才能为政府职能部门提供更好的调节经济的工具，才能为投资者提供更好的投资平台以及为上市公司提供更好的融资平台。

参考文献

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股市风险分析篇（6）

关键词：

制造业；上市公司；财务风险分析；Z值模型

中图分类号：F23

文献标识码：A

文章编号：16723198（2013）01011302

我国是制造业大国，制造业的发展对国民经济有着深远的影响。近年来伴随全球经济发展低迷的影响，有关我国制造业企业陷入财务危机的报道不绝于耳，对我国制造业企业进行系统全面的财务风险分析，找出引致财务危机的根源所在，并提出相应解决方案成为本阶段需要研究的重要课题。

本文采用Z值模型（Z-score model）的方法，对我国A股制造业各子行业上市公司的财务风险进行了系统的分析比较，初步探究了引致我国制造业企业财务风险高的原因及其对策。

1 文献回顾

1.1 Z值模型简介

Z值模型于1968年由美国纽约大学Altman教授提出，其以1946-1965年间提出破产的33家企业以及33家非破产企业为样本，根据误判率最小原则，建立了著名的5变量财务预警模型，即Z值模型。受益于其良好的预测能力，Z值模型自诞生之日起便受到广泛关注，并日益成为企业财务风险预警领域最具影响力的工具之一。1979年，Altman应用Z值模型对巴西企业的财务风险状况进行了实证研究，并发现Z值模型同样适用于发展中国家。

1.2 Z值模型在国内的应用情况

由于我国资本市场发展时间还不长，因此对企业进行财务风险预警研究在我国起步也较晚。近年来随着我国上市公司数量的大幅增加，越来越多的学者开始关注我国企业的财务风险研究，Z值模型也因此得到大量应用。向德伟通过选取沪深两地证券市场80家企业A股作为样本，并应用Z值模型对其财务风险进行实证分析发现，在国内应用Z值模型对企业的财务风险分析具有很强的指导性。徐秀渠应用Z值模型对沪深市场2007-2009年暂停上市或终止上市的32家企业进行分析后，认为采用Z值模型预测企业财务风险是有效的。

通过文献回顾发现：Z值模型在国内的应用主要集中于两个方面，一是探究其在国内的有效性，这一块已得到较多研究的支撑；二是应用Z值模型对某一细分行业上市公司进行财务风险分析，如王大伟，林艳芳、徐晓，李娜、田月昕、王宏等分别应用Z模型对我机械、

医药、农业上市公司的财务风险进行了研究预测。但尚未看到采用Z值模型对我国制造业上市公司财务风险进行系统分析的研究，本文将对这一领域的研究进行补充。

2 Z值模型参数及其样本选择

2.1 模型指标与设定

Z值模型判别函数为

Z=1.2×X1+1.4×X2+3.3×X3+0.6×X4+0.999×X5。Z值越小，企业财务风险越大。Altman研究发现：Z值小于1.81时，企业存在极高的破产风险，财务危机严重；Z值在1.81至2.99之间时，企业财务状况不明晰，存在较高的财务风险和破产的可能性；Z值大于2.99时，企业财务状况良好，没有破产风险。

Z值模型中的五个参数分别代表了企业的五项能力，各参数的值越大，则企业在该方面的能力越强。具体而言：X1为营运资金/资产总额，代表了企业资产的流动性；X2为留存收益/资产总额，反映了企业支付剩余的能力；X3为息税前利润/资产总额，衡量了不考虑税收和财务杠杆因素时，运用企业全部资产获得利润的能力；X4为权益市场值/总负债账面值，表明了投资者对企业前景的判断；X4为销售收入/资产总额，即为总资产周转率，反映了公司资产获得销售收入的能力。

鉴于我国会计准则同国际会计准则存在一定差异且我国股市非流通股无市场价格，本文对Z值模型各项指标的设定做如下调整：X1为（流动资产-流动负债）/资产总额；X2为（盈余公积+未分配利润）/资产总额；X3为（利润总额+财务费用）/资产总额；X4为（每股市价×流通股数+每股净资产×非流通股数）/总负债账面值；X4为主营业务收入/资产总额。

2.2 样本选择与数据来源

本文采用A股申银万国上市公司一级行业分类标准，所选取的制造业包括电子、纺织服装、化工等12个一级子行业，而剔除了餐饮旅游、金融服务等11个非制造业子行业。选取的公司为2011年12月31日前上市的公司，共计1399家上市公司。财务数据均取自各上市公司2011年年报，其中每股市价取2011年12月31日收盘价。

本文所采用的数据均选自经证监会批准公布的各上市公司年报及Wind资讯，财务数据准确性和可信度高。

3 模型结果与分析

3.1 模型结果

通过对原始数据进行采集并按照Z值模型判别函数计算后，得到制造业各个子行业上市公司的Z值得分，各子行业上市公司Z值得分散落于不同区间的公司数量及其所占比重如表1所示。

3.2 讨论与分析

通过对上述模型结果进行分析，可发现我国A股制造业上市公司在财务风险上表现出如下几个特点：

（1）A股制造业上市公司整体财务状况较好。

在所选取的1399家A股制造业上市公司中，共有867家企业的Z值大于2.99，即这些企业财务状况稳健，没有破产风险，占比达61.97%。而存在极大财务风险的企业相对较少，为251家（含40家ST企业，ST企业主要集中于这一区间），占比17.94%。整体上来看，我国A股制造业上市公司财务状况相对稳健，绝大部分公司财务状况良好或仅存在一定程度财务风险。

（2）制造业各子行业财务状况分化较大。

在制造业下属的12个子行业中，不同行业财务风险状况存在较大差异，食品饮料、医药生物、电子、信息设备等4个子行业财务状况最好，存在极高财务风险的公司比例均不到10%，接近8成的企业财务状况良好。而黑色金属行业（主要为钢铁企业）财务状况最差，超过一半的企业存在极大的财务风险，财务稳健的企业占比仅为20%左右。各子行业财务状况分化较大，可能和经济形势低迷对各子行业影响不同所致。

（3）多项因素导致企业财务风险提高，主要可从两方面着手降低财务风险。

在财务状况不同的三类公司中，其X4指标数值较为接近，即资产周转率差异不大；而其余四个指标均存在明显差异：财务状况良好公司的数值明显高于存在一定财务风险公司的指标值，存在一定财务风险公司的数值又明显高于存在极高风险公司的指标值。即各类公司在资产流动性、再投资能力、资产盈利能力等多方面均存在较大差距。

基于上述对导致企业财务风险提高的因素分析，主要可从两个方面来降低我国制造业上市公司的财务风险。首先，保证企业资产的流动性。在我国制造业上市公司中，存在极大财务风险公司这一指标均值为负值，资产流动性非常低，在外部环境不好时，很容易陷入财务危机，企业应适当提高流动资产比重，加强流动资产管理，以降低所面临的财务风险。其次，增强企业资产的盈利能力，盈利能力的提升是企业增加营业收入和留存收益的重要保障，也是企业获取投资者信心、提高再投资能力的关键所在。

4 结论

从Z值模型的分析结果来看，我国A股制造业上市公司整体财务状况较为良好，但不同子行业上市公司的财务状况分化较大，仍有部分企业存在极大的财务风险，这些企业主要应从提升企业资产的流动性与盈利能力两个方面入手，从根本上解决导致企业发生财务风险的根源，进而降低企业的财务风险。

作为影响我国国计民生的制造业，在目前经济形势不景气的情况下对其进行财务风险分析非常重要，本研究成果可为制造业企业识别和降低财务风险提供参考。但出于数据的可获得性，本研究以A股制造业上市公司为样本，因此很多非上市企业的财务状况没有纳入研究范围，这是本研究的不足之处。

参考文献

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[5]王大伟.基于ZScore模型的我国机械类上市公司财务预警分析[D].武汉：武汉科技大学，2008.

股市风险分析篇（7）

引言

中国股票市场自建立之初就存在着股权分置的问题，非流通股占去了2/3左右的比例，而流通股却只占1/3，此问题一直困扰着中国股市的发展。

2005年中国启动股权分置改革(以下简称“股改”)，股改后，原非流通股成为限售股份。现阶段，中国证券市场最主要的限售股份是股改前的非流通股，这些股票可以在股改后一段时间获得流通权，也就是通常所说的“大小非”，“大非”即占总股本5%以上、股改两年后可上市流通的限售股份，“小非”即占总股本小于5%、股改一年后可上市流通的限售股份。

伴随着2009年10月份大小非解禁“洪峰”的到来，A股市场迎来了股改以来的限售股解禁最高峰，A股市场的反弹行情也再次面临考验。数据显示，2009年10月份51家上市公司解禁股数将达3 192.39亿股，占到了全年解禁股份总量的四成。这也是自股改以来解禁规模最大的月份。天量限售股解禁，加上之前已解禁尚未减持的限售股，无论是心理上还是从实际减持结果看，对市场的压力都是显而易见的。伴随着解禁“洪峰”，市场将会受到解禁限售股怎样的影响，将成为市场关注的焦点。

本文正是在这种背景下，通过对“大小非”解禁前后股价的变化来研究这一事件是否影响个股和股市风险的变化。由于人们对股改的预期不一致，从而导致人们对股价定位的认识也不一致，所以股价在这一过程中，会出现较大的变化。通过本文的研究结果，市场监管者可以了解不同的解禁量对市场总体风险的影响，从而根据市场的变化以及监管措施可行性完善市场，同时对于减持比例进行控制。而投资机构或个人投资者，则可以预测投资风险、调整投资结构、从而避免风险较大的投资品种，直接减少损失。

“大小非”解禁作为中国资本市场在一定时间内特有的现象，引起了国内一些学者的研究兴趣。在实证研究方面，“大小非”解禁对收益的影响得到了广泛的市场讨论。夏清华、李文斌采用事件研究法对“大小非”解禁的市场负异常收益的影响因素进行实证探讨。研究表明:“大小非”解禁上市公司的股价在公告日具有显着的负异常收益表现。黄汉利、佘晓燕使用事件研究法对解禁前后的中期市场反应和短期市场反应分别进行了研究。得出在中期市场反应中，“大小非”解禁样本存在正的超额收益的结论。“大小非”解禁对于市场的影响、影响因素以及影响程度，不同的研究也有不少不同的看法。张冬云、张刚、刘振华认为，“小非”由于盘面相对较小对市场只是产生一定压力，并不会带来太大冲击;李慧敏 、闵纬国、石建勋则认为，“小非”冲击影响十分复杂。 对于究竟是“大非”影响大还是“小非”影响大，各篇文献从规模、基本面、控股权、市场预期等多个角度来考察，进而得出了不同的看法。但这些研究多偏于对现有数据的直观分析，缺少对问题建模并进行定量分析。“大小非”解禁是中国证券市场无法超越的问题，2009年中国证券市场大量限售股份(大非)将渡过限售期，在当前金融海啸的前提下，定量判断大小非解禁对中国证券市场的冲击，就有了更深刻的意义。

“大小非”解禁已成为学术界与实务界日益关注的重要事件，本文将运用事件研究法，将首次解禁日视为具体事件，对每只个股分解禁前后进行建模研究。本文采用市场风险统一测量框架——VaR和GARCH类模型对中国A股市场进行研究，具体地说就是选取沪深股市多个行业的一些不同解禁量的股票，以一只股票首次解禁日为事件日，以每事件发生前八个月(约160个交易日)为估计窗，估计GARCH类模型参数，计算其VaR值;再以这些股票首次解禁日后八个月(约160个交易日)为估计窗，同样在VaR-GARCH框架下建立模型，计算其VaR值。最后，将同一只股票事件前后的风险价值VaR作比较。同时，不同股票之间事件前后风险变化也进行比较，实证结果表明:大小非解禁将使股票市场风险变大。研究中我们发现，本文所采用的比较解禁前后 VaR值的方法能够很好地捕捉到股票风险的变化，而有些文献中采用的直接比较解禁前后收益率的方法则无法有效反应股票风险的变化。

一、VaR框架及ARCH类模型

1.VaR的定义

关于VaR的定义本文引述 P.Jorion在其着作中的定义:VaR是给定的置信水平和目标时段下预期的最大损失(或最坏情况下的损失)[10]:

Prob(pVaR)=α (1)

其中，p为资产在持有期内的损失值;α为给定的显着水平;VaR为置信水平1-α下的风险价值，即可能损失的上限;Prob为概率。也就是说，该资产在未来规定时间内损失(p)大于VaR的概率为α。

2.GARCH-VaR模型

在通常情况下，金融数据有强烈的ARCH效应，其分布尾部和中间部位集中了大量的数据，比正态分布拥有“厚尾”特性。如果用正态分布刻画金融数据将损失大量的尾部信息，会造成VaR被低估。鉴于金融时间序列有波动聚集性和分布的尖峰厚尾特性，1982年恩格尔(Engle)提出了着名的ARCH模型。其具体形式为:

rt=μ+εtεt=·vtht=α0+αiε2 t-i(2)

式(2)中rt 收益率序列，μ为收益序列的均值，ht为残差εt的条件方差，vt为独立同分布的随机变量，vt与ht相互独立，α0 0，αi≥0(i=1，…，q)保证条件方差的非负性;αi1保证该过程的平稳性。

随后，1986年Bollerslev将了残差方差的滞后项引入ARCH模型的方差方程中，得到了广义自回归条件异方差模型(GARCH模型)[11]，即GARCH(p，q)模型。它有如下的条件方差(均值方程不变):

ht=α0+αiε2 t-i+βjht-j (3)

称序列εt服从GARCH(p，q)过程，其中，α0 0，αi≥0(i=1，…，q)，βj≥0(j=1，…，p)保证条件方差的非负性;αi+bj1保证该过程的平稳性。

GARCH模型考虑了异方差本身的自回归现象，概括能力强，是对ARCH模型的一种拓展。随后对模型的变形基本都是基于GARCH模型之上的。不过随着GARCH模型在金融领域的应用，人们也发现一般的GARCH存在两个问题。第一，以上模型中，对系数参数的非负性约束太强，过度地限制了条件方差的动态性;第二，GARCH模型中条件方差ht是εt - i的对称函数，它仅取决于εt - i的幅度而与其符号无关。这与实际不符，实际金融价格运动存在杠杆效应(leverage effect)，即证券价格的上升和下降可能非对称地影响随后的波动，证券价格的下降比其同样幅度的上升对随后的波动有更大的影响。这意味着更好的模型应该对正负两类残差做出非对称的反应。为了解决以上问题，1991年Nelson[12]提出EGARCH(指数条件异方差模型)。现以EGARCH(1，1)说明εt的条件方差方程(均值方程不变):

ln(ht)=α0+r1+α1+β1ln(ht-1)(4)

在GARCH 类模型中vt的分布常用的有:正态(高斯)分布、学生t分布和广义误差分布。例如，假设vt服从正态分布，则:

Prob(vt≤-zα)=α (5)

Prob(·vt≤-·zα)=α (6)

Prob(rt≤μ-·zα)=α (7)

其中，zα是正态分布概率为α时刻对应的临界值，所以，时刻t的VaR值可用下式来估计:

VaRt=-μ+·F-1(α) (8)

在式(8)中，VaRt 的计算只需要估计vt的分布的分位数F-1(·)。其中，α为设定的显着水平，条件方差序列{ht}由GARCH模型直接生成。

3.VaR值的准确性检验

计算VaR值的模型建立之后，有必要对其进行检验，其中检验方法有多种，本文将采用失败率检验方法。其原理如下:设T代表样本天数，首先，计算实际损失超过VaR值的失败天数，将其记为N;其次，计算失败率p=N/T。如果失败率p大于计算VaR值时所选择的显着水平α，则模型失败;反之，模型成功。在实际应用中，通常假设VaR值的估计具有时间独立性，则对失败的统计次数服从T次贝努里分布，每次失败的期望概率为p0=α。

假定原假设为H0:p=p0;备择假设为H1:p≠p0，此时模型的准确性检验转化为对失败率p是否显着异于失败期望概率p0的检验。1995年Kupiec[13]提出了对原假设最合适的检验是似然比率检验:

LR=-2ln[(1-p0)T-Np0N]+2ln[(1-p)T-NpN](9)

在零假设条件成立下，统计量LR服从自由度为1的χ2分布，在95%的置信水平下的临界值为3.84，如果LR 3.84，则拒绝原假设，说明VaR模型不适合。

二、实证研究

1.样本选取

因目前沪、深股市A股已达到1 500支左右，为使样本具有代表性，本文采取分层抽样的方法，选取沪、深两市各12支股票进行研究。股票市场收益率rt采用对数收益率。

本文采用事件研究法对股票收益率序列建立模型，计算VaR值，将首次“大小非”解禁视为具体事件，对每只个股均分为解禁前和解禁后进行建模研究，并将首次解禁日前后各八个月(约160个交易日)定为时间窗。数据处理采用Eviews 5软件。现将本文所选股票及首次“大小非”解禁时间、首次解禁量(如表1所示):

2.实证分析

(1)模型分析。我们利用上面描述的GARCH类模型对表1中的24只股票分别建立两个模型，即解禁前模型和解禁后模型。从模型估计的参数看，绝大部分参数检验的P值小于0.05，也就是说在5%的显着水平上，基本接受股票收益率的计算模型。

将由GARCH类模型得到条件方差ht代入公式(8)计算各期VaR值，然后和实际损失进行比较，从而得到实际损失超过VaR值的天数，利用此天数，就可利用式(9)给出的LR统计量对模型准确性进行检验。针对解禁前和解禁后VaR模型的计算我们发现，LR统计量均小于3.84，所以接受计算VaR值的模型。而且，解禁前后的N/T值在0.01和0.05显着水平下差异均不显着，这也进一步说明了，VaR模型对风险的描述是比较准确的。

(2)个股解禁前后市场风险比较。图1及下页图2给出解禁前后两市股票VaR值随时间变化的情况，每个图包括解禁前、解禁后两部分，以空格隔离开。从图中可以看出，“大小非”解禁前后风险是有较明显的变化的，大部分股票VaR值解禁后比接近前大，同时，变化也比较剧烈。

为进一步分析比较解禁前后风险的变化，图3及下页图4分别给出两市股票 VaR的箱线图。从图中我们发现:大部分股票解禁后箱体中位数都有增大趋势，而且，箱体最大值也有明显的提升，这就说明股票在解禁后整体VaR值有所增加，即风险水平提高。在给出上述定性分析的同时，本文做了进一步的定量分析，即检验解禁前后VaR的均值是否有显着差异，检验结果在下页表2中给出。从检验结果看，绝大多数股票VaR的均值解禁后较之解禁前有显着差异，风险水平整体提高，这进一步说明“大小非”解禁后风险是有显着差异的。

通过上述实证分析，发现:解禁后19只风险变大，5只风险变小，分别为“云南白药”、“高新发展”、“三一重工”、“贵州茅台”、“四创电子”。所以本文的结论为:“大小非”解禁后将使股票市场风险变大。19只风险变大的股票中只有“金牛能源”、“五洲交通”这两只股票解禁前后VaR的均值在0.05的显着水平下差异不显着，其余17只股票解禁前后VaR的均值的差异均显着，这进一步说明，用VaR模型对风险变化进行描述是恰当合理的。

本文同时也采用相同的方法对比研究了解禁前后收益率的变化，结果发现，解禁前后收益率的均值在0.05显着水平下没有显着差异，而且通过作图，也看不出明显的变化。因此，仅从收益率角度，不能有效衡量股市解禁前后风险的变化。而采用市场风险统一测量框架——VaR和GARCH类模型对中国A股市场进行研究，则可以很容易地发现大小非解禁对股市风险的影响。而且，模型的建立更能反映股市的共性，从而发现更为一般的规律。

结论

“大小非”的解禁，是会使股市的风险发生变化的。如果单从收益率角度研究问题，那么，无论是运用定性或是定量方法解禁前后差异均不显着，所以用收益率变化不能衡量股市解禁前后风险的变化。而采用VaR方法和适合描述尖峰厚尾特征的GARCH类模型对中国A股市场进行定性、定量研究，则可以很容易地发现解禁前后风险是有大的差异的。

本文探讨了如何研究“大小非”解禁对于股市风险的影响，即采用的比较解禁前后 VaR值的方法能够很好地捕捉到股票风险的变化，并且，模型的建立更能反映股市的共性，从而发现更为一般的规律。而大小非解禁如何具体地影响风险不是本文的内容。

“大小非”解禁无疑是一次长期持续的市场扩容，对中国股市影响深远，从一定意义上可以说是对股市重造的必经之路，所以将它作为研究对象是有意义的。

参考文献

杨栋，张建龙，张小涛.“大小非”解禁冲击了中国证券市场吗[J].当代经济，2009，(2):49-55.

夏清华，李文斌.“大小非解禁”对中国A股上市企业股价的影响[J].技术经济，2009，(5):64-70.

黄汉利，佘晓燕.大小非解禁市场反应实证研究[J].财会通讯，2009，(6):64-67.

张冬云.小非不足惧，大非要提防[J].证券导刊，2007，(29):69-70.

张刚.震荡市中斗法大非套现[J].证券导刊，2007，(10):61-62.

刘振华.全流通解禁压力探秘[J].新财经，2006，(7): 94-95.

李慧敏.浅谈大小非解禁问题[J].现代商业，2008，(21):27.

股市风险分析篇（8）

按金融伦理学理论，所有金融活动的行为和方式必须符合一定的伦理规则。一般而言，这种行为方式反对自私自利，反对为了自我利益而牺牲他人利益、集体利益或国家利益；强调在公开、公平、公正、仁义及道德的市场环境中战胜对手；不赞成金融市场的短期行为和过度投机，重视理性投资及社会责任投资；倡导财富的获得要通过合理合法的渠道，而不应不择手段；财富的使用和管理也应在力求满足自身利益最大化的同时达到社会利益的最大化 ，而不是只注重前者而忽视甚至摒弃后者。这伦理规则在金融市场中的具体表现则为金融交易的公平性、诚实守信和遵守道德规范，一旦被践踏，金融市场就会成为一个尔虞我诈 、弱肉强食的场所，其后果是少数人因之谋取了暴利，但社会福利却大量损失。金融伦理对于股票市场而言，则尤其重要。中国股市的基石到底是什么?以前较有代表性的观点是由《证券知识读本》率先提出的：“上市公司质量是证券市场的基石。”我们认为，这一论断虽然从微观架构上指出了市场得以稳定的一个基础，较之于其他各隔靴瘙痒式的表象描述无疑是一大步，但它没有抓准基石本身，上市公司质量充其量只是股票“大厦”得以构建的“砖瓦”，股市参与各方的诚信等基本伦理准则是否切实履行，才是真正意义上的基石之所在。所以，从本源上看，中国股市问题是个伦理问题。但迄今为止，中国股市中的伦理问题还没有得到足够重视。本文从构成股票市场的三要素即 股票发行者、投资者 、交易中介机构的败德行为来剖析中国股市发展中的深层次问题。不当之处，尚祈方家指正。股市上的败德行为可以概括为两个方面：逆向选择和道德风险。引发这两个问题的直接原因在于股市普遍存在的信息不对称。

逆向选择是股票交易进行之前发生的信息不对称问题具体表现为股票发行方为引诱投资方购买其股票而采取的欺骗行为。信息不对称的存在，使普通股票的潜在购买者难以识别有较高预期收益且低风险的优良公司和有较低预期收益且高风险的不良公司。在此情况下，股票购买者只愿意支付发行股票的公司平均质量的价格——这个价格介于不良公司股票的价值与优良公司股票的价值之间。但对于上市公司而言，若是优良公司，它们知道其所发行的股票的价格被低估，因而不愿意按投资者的出价卖出股票。愿意向投资者出售股票的只有不良公司，因为其发行价高于股票本身的价值。如果投资者是理性的，他们就会尽量减少持有或不持有不良公司的股票。发行者和投资者的双重理性导致的结果是：很少有公司能通过发行股票来筹措资金，股票市场就难以正常运行。倘若信息是完全的，逆向选择问题就不会产生。

也就是说，如果投资者对上市公司的了解与上市公司经理一样充分，他们就能识别优良公司和不良公司，愿意为优 良公司股票支付足额的价值 ，优良上市公司也愿意在市场上推销其股票。这样，股市就会把资金配置到业绩优良的公司，这是股市的一个最基本的功能。问题是，在现实生活中，投资者对上市公司的了解远远不如融资者，融资者利用自身的信息优势，采取诸如捏造应收账款、忽略坏账、放大主营业务、财务包装 、内线交易、指令匹配等手段夸大业绩，粉饰危机，欺骗投资者，逆向选择问题因之产生。此类事例不胜枚举，如红光产业是成都的一家电子产品制造商，通过与会计师、律师、地方监督官员合谋炮制虚假账目上市，在股市上筹措了4亿元巨资，但该公司连续两年篡改财务报告，把 16 800万元实际亏损篡改为盈利 7 074万元，后证监会暴露了该公司的造假行为，该公司股票直泻，致使 8 000多名中小投资者囚受欺骗而赔钱。

道德风险是股票交易进行之后发生的信息不对称问题，表现为股票的发行者通过掩盖信息来侵犯股票购买者权益的一切败德行为。股市道德风险可概括为两个方面：其一，庄家与上市公司联手推动股价上涨，通过“博傻机制”的放大效应欺骗投资者特别是中小投资者。以“中科创业”为例：吕梁收购康达尔之前，觉察 了康达尔虚假财务报表的黑洞，知道它远非该 业董事长所描述的业绩良好，但 吕梁还是以7亿元巨资收购了康达尔，注册成 “中科创业”，吕梁为什么这么“愚蠢”?其实吕梁压根就没有想过要重组康达尔，利用二级市场上康达尔已经相当集，的流通筹码来炒作圈钱是其真正目的。其二，大股东利用直接借贷、担保贷款、挪用子公司资金等伎俩吞噬小股东权益。以广东科龙为例：该公司是一家 H股公司，曾被《福尔斯》杂志评选为世界 300家最佳中小企业。广东科龙公 司2001年 5月和 6月为其母公司容生集团提供了总计 2．3亿元的担保贷款，不久，容生集团还以广东科龙公司为担保人向中闫农业银行贷款 2．1亿元，更有甚者，容生集团还要求广东科龙公司为其支付根本不存在的广告费用。截至 2001年 l2月，容生集团共欠广东科龙公司约13亿元，广东科龙公词股票，交易因之于2001年底被暂停。

加强信息披露是解决股市逆向选择和道德风险的直接办法。发达国家的通行做法是设立私人信息公司，专门搜集有关卜市公司财务状况的信息，然后卖给证券投资者。在美国，诸如标准普尔公司、穆迪公司和价值线个公司就专门从事此类工作，它们将各种公司的资产负债以及投资活动的信息搜集起来，出版这些数据，并卖给投资者。不过，由于存在搭便车的问题，私人生产和销售信息的系统只能部分解决证券市场上的逆向选择和道德风险 在搭便车问题使得私人市场不能够生产出足够的信息以消除导致逆向选择和道德风险的情况下，政府干预就必不可少。发达国家的第二个解决办法就是政府对股票市场实施管理，强制市公司披露真实信息，使投资者得以识别上市公司优劣概括起来，发达国家解决逆向选择和道德风险问题的办法就是把民间力量和政府力量结合起来，各尽所长。发达国家的这条经验，中国完全可以借鉴，在加强证监会监管力度的同时应该鼓励私人信息公司的发展，为投资者提供准确的上市公司信息。不过，中同股市的自身特征决定发达罔家的经验只能部分解决中周股市上的逆向选择和道德风险问题。中罔股市有两个不同于发达国家股市的特点：其一，它不足白而上产生的，而是自上而下建立的，或者说 ，它是政府生出来的；其二 ，由于市公司主要是经过改造的罔有企业，政府既是股票的主要供给者又是监管者，因此，政府既是运动员又是裁判员。这两个特点直接导致了逆向选择和道德风险问题。因为政府把股票市场定位为国有企业改制脱贫的工具，使得一些次级国企也取得了发行股票的资格，上市公司良莠不齐，股票市场成为国有企业圈钱的场所。如果政府对上市公亡d实施严格的监管，或许可以减轻逆向选择和道德风险问题的严重性，但政府本身就是股票的主要供给者，运动员和裁判员的双重身份使政府下不了决心对 自己实行严厉的监管。本来证监会的主要作用是保护投资苦免受上市公司经理的欺骗，但在实际T作中，证监会本该承担的责任被完全异化。所以，解决中国股市逆向选择和道德风险问题，政府必须从股市淡出，彻底改变目前的政策市局面。

只靠强化信息披露和改变政策市局面等经济手段并不能彻底解决中国股市的伦理问题，重构中国股市道德体系才是治本之策。根据证券市场的行业特征，结合《公民道德建设实施纲要》的基本要求．我们认为，可以从四方面人手来重构中国股市道德体系。其一，构建善恶分明、是非分明和美丑分明的股票市场道德标准，部分个人和机构就有可能在高收益的诱惑下跨越道德界限甚至法律界限去追逐暴利，就会损害广大中小投资者的利益，就会扰乱股市正常的运行秩序，而这正是中国股市道德危机的集中体现。重构股票市场道德标准首先要厘定的是多高的收益水平才是正常的，才是健康的，才是道德的；其次要厘定的是获得收益的手段和途径是否符合公原则，是否符号正义精神，唯利是图、见利忘义甚至损人利己的行为决不符合新时期股市的道德标准；最后要厘定的是从股市获取的收益的使用是否有利于社会价值的再创造。简言之，重构之后的中国股市的道德标准包括四点：依靠知识和智慧获取公平利润、依靠正直和诚信获取阳光利润、依靠拼搏和创新获取功德利润、依靠人人为我和我为人人获取良心利润。其二，构建既吸取中华民族传统美德精华，又发映时代特征、时代精神和世界潮流的股票市场价值取向。中国股票市场不仅具有市场经济的一般共性，更具有社会主义经济体制、政治体制和道德体制的个性。发展中国股票市场，在遵循市场经济的物质利益的原则的同时，还必须坚持社会主义的价值观、人生观和道德观，必须将个人利益和集体利益，局部利益和全局利益，短期利益和长远利益结合起来，同时不断增强人们的自立意识、竞争意识、效率意识 、民主法制意识和开拓创新精神，弘扬解放思想、实事求是、勇于创新，知难而进的时代精神。其j，构建正义和良知受到全社会尊敬和褒扬，邪恶和无耻受到全社会谴责和鞭挞的股市道德环境。良好的道德环境是弘扬正气铲除邪恶，重构股市正确价值取向和建立理性投资理念的外部充要条件。媒体要大肆报道股市上的败德行为、舆论宣传要坚持正确的导向，为构建良好的股市道德环境作出贡献。其四，以正直诚信、勤勉尽责 、廉洁保密 、自律守法为核心内容，重构证券从业人员职业道德规范。

参考文献

【1】 【美】米什金．货币金融学：第4版[M]．北京：中国人民大学出版社，1998

【2】 【英】博特赖特．金融伦理学[M]．静也，译．北京：北京大学出版社，2002，

股市风险分析篇（9）

按 金融 伦 理学 理论，所有金融活动的行为和方式必须符合一定的伦理规则。一般而言，这种行为方式反对自私自利，反对为了自我利益而牺牲他人利益、集体利益或国家利益；强调在公开、公平、公正、仁义及道德的市场环境中战胜对手；不赞成金融市场的短期行为和过度投机，重视理性投资及社会责任投资；倡导财富的获得要通过合理合法的渠道，而不应不择手段；财富的使用和管理也应在力求满足自身利益最大化的同时达到社会利益的最大化 ，而不是只注重前者而忽视甚至摒弃后者。这伦理规则在金融市场中的具体表现则为金融交易的公平性、诚实守信和遵守道德规范，一旦被践踏，金融市场就会成为一个尔虞我诈 、弱肉强食的场所，其后果是少数人因之谋取了暴利，但社会福利却大量损失。金融伦理对于股票市场而言，则尤其重要。

道德风险是股票交易进行之后发生的信息不对称问题，表现为股票的发行者通过掩盖信息来侵犯股票购买者权益的一切败德行为。股市道德风险可概括为两个方面：其一，庄家与上市公司联手推动股价上涨，通过“博傻机制”的放大效应欺骗投资者特别是中小投资者。以“中科创业”为例：吕梁收购康达尔之前，觉察 了康达尔虚假财务报表的黑洞，知道它远非该 业董事长所描述的业绩良好，但 吕梁还是以7亿元巨资收购了康达尔，注册成 “中科创业”，吕梁为什么这么“愚蠢”?其实吕梁压根就没有想过要重组康达尔，利用二级市场上康达尔已经相当集，的流通筹码来炒作圈钱是其真正目的。其二，大股东利用直接借贷、担保贷款、挪用子公司资金等伎俩吞噬小股东权益。以广东科龙为例：该公司是一家 h股公司，曾被《福尔斯》杂志评选为世界 300家最佳中小 企业 。广东科龙公 司2001年 5月和 6月为其母公司容生集团提供了总计 2．3亿元的担保贷款，不久，容生集团还以广东科龙公司为担保人向中闫农业银行贷款 2．1亿元，更有甚者，容生集团还要求广东科龙公司为其支付根本不存在的广告费用。截至 2001年 l2月，容生集团共欠广东科龙公司约13亿元，广东科龙公词股票，交易因之于2001年底被暂停。

加强信息披露是解决股市逆向选择和道德风险的直接办法。发达国家的通行做法是设立私人信息公司，专门搜集有关卜市公司财务状况的信息，然后卖给证券投资者。在美国，诸如标准普尔公司、穆迪公司和价值线个公司就专门从事此类工作，它们将各种公司的资产负债以及投资活动的信息搜集起来，出版这些数据，并卖给投资者。不过，由于存在搭便车的问题，私人生产和销售信息的系统只能部分解决证券市场上的逆向选择和道德风险 在搭便车问题使得私人市场不能够生产出足够的信息以消除导致逆向选择和道德风险的情况下，政府干预就必不可少。发达国家的第二个解决办法就是政府对股票市场实施管理，强制市公司披露真实信息，使投资者得以识别上市公司优劣概括起来，发达国家解决逆向选择和道德风险问题的办法就是把民间力量和政府力量结合起来，各尽所长。发达国家的这条经验，

股市风险分析篇（10）

一、 系统性风险

系统性风险，又叫不可分散风险，是指由于某种全局性的共同因素引起的投资收益的可能变动，这种因素会对所有证券的收益产生影响。

宏观经济形势的好坏，财政政策和货币政策的调整，汇率的波动，资金供求关系的变动等，都会引起证券市场的波动。对于证券投资者来说，这种风险是无法消除的，投资者无法通过多样化的投资组合进行证券保值。这就是系统性风险的原因所在。系统性风险的来源主要由政治、经济及社会环境等宏观因素造成。它包括以下四个方面：

1.政策风险:指政府有关证券市场的政策发生重大变化或是有重要的法规、举措出台，引起证券市场的波动，从而给投资者带来的风险。

政府的经济政策和管理措施可能会造成证券收益的损失，这在新兴股市表现得尤为突出。经济政策的变化，可以影响到公司利润、债券收益的变化；证券交易政策的变化，可以直接影响到证券的价格。

2.经济周期性波动风险：指证券市场行情周期性变动而引起的风险。这种行情变动不是指证券价格的日常波动和中级波动，而是指证券行情长期趋势的改变，它可分为：看涨市场或称多头市场、牛市和看跌市场或称空头市场、熊市两大类。证券行情随经济周期的循环而起伏变化。在看涨市场，随着经济回升，股票价格从低谷逐渐回升，随着交易量扩大，交易日渐活跃，股票价格持续上升，升至很高水平后，资金大量涌入并进一步推动股价上升，但成交量不能进一步放大时，股价开始盘旋并逐渐下降，标志着看涨市场的结束；看跌市场是从经济繁荣的后期开始，伴随着经济衰退，股票价格也从高点开始一直呈下跌趋势，并在达到某个低点时结束，在看涨行市中，几乎所有的股票价格都会上涨：在看跌行市中，几乎所有的股票价格都会下跌，因此，盲目的股票买卖不可取。

3.利率风险：指市场利率变动引起证券投资收益变动的可能性。利率与证券价格呈反方向变化，即利率提高，证券价格水平下跌；利率下降，证券价格水平上涨。利率主要从两个方面影响证券价格：①改变资金流向②影响公司的盈利。当市场利率提高时，会吸引一部分资金流向银行储蓄、商业票据等其他金融资产，减少对证券的需求，使证券价格下降；当市场利率下降时，一部分资金流回证券市场，增加对证券的需求，刺激证券价格上涨。另一方面，利率提高，公司融资成本提高，在其他条件不变的情况下净盈利下降，派发股息减少，引起股票价格下降；利率下降，融资成本下降，净盈利和股息相应增加，股票价格上涨。

利率风险是债券的主要风险。当市场利率提高时，以往发行又尚未到期的债券利率相对偏低，此时投资者若继续持有债券，在利息上要受损失；若将债券出售，又必须在价格上作出让步，要受损失。可见，此时投资者无法回避利率变动对债券价格和收益的影响。而对普通股票来说，其股息和价格主要由公司经营状况和财务状况决定，而利率变动仅是影响公司经营和财务状况的部分因素，所以利率风险对普通股票的影响不像债券那样没有回转的余地，长期上，取决于上市公司对利率变动的化解能力。

4.购买力风险：购买力风险又称通货膨胀风险，是由于通货膨胀、货币贬值给投资者带来实际收益水平下降的风险，在通货膨胀的情况下，物价普遍上涨，社会经济运行秩序混乱，企业生产经营的外部条件恶化，证券市场也难免深受其害，所以购买力风险是难以回避的。购买力风险对不同证券的影响是不相同的，最容易受到影响的是固定收益证券，如优先股、债券。而普通股股票的购买力风险相对较小，当发生通货膨胀时，由于公司产品价格上涨，股份公司的名义收益会增加，公司净盈利增加，此时股息也会增加，股票价格随之提高，普通股股东可得到较高收益，部分可减轻通货膨胀带来的损失。一般来说，率先涨价的商品、上游商品、热销或供不应求商品的股票购买力风险较小；国家进行价格控制的公用事业，基础产业和下游商品等股票购买力风险较大。

在通货膨胀初期，企业消化生产费用上涨的能力较强，又能利用人们的货币幻觉提高产品价格，股票的购买力风险相对小些，当出现严重通货膨胀时，各种商品价格轮番上涨，社会经济秩序紊乱，企业承受能力下降，盈利和股息难以增加，股价即使上涨也很难赶上物价上涨，此时普通股票也很难抵偿购买力下降的风险了。

二、 非系统性风险

非系统性风险，又称可分散风险或可回避风险，指只对某个行业或个别公司的证券产生影响的风险。

单个股票价格同上市公司的经营业绩和重大事件密切相关。公司的经营管理、财务状况、市场销售、重大投资等因素的变化都会影响公司的股价走势。这种风险主要影响某一种证券，与市场的其他证券没有直接联系，投资者可以通过分散投资的方法，来抵消这种风险，若投资者持有多样化的不同证券，当某些证券价格下跌，收益减少时，另一些证券可能价格正好上升，收益增加，这样就使风险相互抵消。

非系统风险包括以下四个方面：1.信用风险。信用风险又称违约风险，指证券发行人在证券到期时无法还本付息而使投资者遭受损失的风险。它主要受证券发行人的经营能力、盈利水平、事业稳定程度及规模大小等因素影响。债券、优先股、普通股都可能有信用风险，但程度有所不同，债券的信用风险就是债券不能到期还本付息的风险，因为债券是需要按时还本付息的要约证券，故而，信用风险是债券的主要风险。政府债券的信用风险最小，中央政府债券更是几乎没有信用风险，其他债券的信用风险依次从低到高排列为地方政府债券、金融债券、公司债券。股票没有还本要求，普通股股息也不固定，但仍有信用风险，不仅优先股股息有缓付、少付甚至不付的可能，而且如公司不能按期偿还债务，立即会影响股票的市场价格，更不用说当公司破产时，该公司股票价格会接近于零，无信用可言。

在债券和优先股发行时，要进行信用评级，投资者回避信用风险的最好办法是参考证券信用评级的结果，信用级别高的证券信用风险小，信用级别越低，违约的可能性越大。

2.经营风险。是指公司的决策人员与管理人员在经营管理过程中出现的失误而导致公司盈利水平变化，从而使投资者预期收益下降的可能。公司的经营状况最终表现于盈利水平的变化和资产价值的变化，经营风险主要通过盈利变化产生影响，对不同证券的影响程度也不同。经营风险是普通股票的主要风险，公司盈利的变化既会影响股息收入，又会影响股票价格。当公司盈利增加时，股息增加，股票价格上涨;当公司盈利减少时，股息减少，股价下降。公司债的还本付息受法律保障，除非公司破产清理，一般情况下不受企业经营状况的影响，但公司盈利的变化同样可能使公司债的价格是同向变动，因为盈利增加使公司的债务偿还更有保障，信用提高，债券价格也会相应上升。

影响公司经营业绩的因素很多，投资者在分析公司的经营风险时，既要把握宏观经济大环境的影响，又要把握不同行业、不同经营规模、不同产品特点、不同管理风格等对公司经营业绩的影响。

3.财务风险。是指公司财务结构不合理、融资不当而导致投资者预期收益下降的风险，主要表现为无力偿还到期的债务，利率变动风险，再筹资风险等。形成财务风险的因素有资本负债比率、资产与负债的期限、债务结构等。一般而言，公司的资本负债比率越高，债务结构越不合理，其财务风险也就越大。投资股票就是投资于公司，投资者的股息收益与通过股票价格变动获得的资本利得与公司的经营效益密切相关。所以，股票的财务风险将直接取决于公司的经营效益。投资者在投资时应注重公司财务风险的分析。

4.道德风险。道德风险主要指上市公司管理者的道德风险。上市公司的股东和管理者是一种委托-关系。由于管理者和股东追求的目标不同，尤其在双方信息不对称的情况下，管理者的行为可能会造成对股东利益的损害。

三、交易过程风险

即投资者由于自己不慎或券商失责而遭致股票被盗卖、资金被冒提、保证金被挪用等风险。

对于此种风险，建议投资者注意以下有关事项，学会自我保护，尽可能降低交易过程风险。

1.选择一家信誉好的证券公司营业部。投资者买卖股票，必须通过证券公司的下属营业部进行。因此，证券公司及其营业部管理和服务质量的好坏直接关系到投资者交易的效率和安全性。根据国家规定，证券公司及其营业部的设立要经过证券监督管理部门的批准，投资者在确定其合法性后，可再依据其他客观标准来选择令自己放心投资的证券营业部。这些标准包括：①公司规模②信誉③服务质量④软硬件及配套设施⑤内部管理状况。

2.签订指定交易等有关协议。投资者选择了一家证券公司营业部作为股票交易人时,必须与其签定《证券买卖协议》和《指定交易协议》等,形成委托的合同关系,双方享有协议规定的权利和义务。指定交易,是指投资者可以指定某一证券营业部作为自己买卖证券的唯一的交易营业部,在与该证券营业部签定协议并完成一定的登记程序后，投资者便可以通过指定的证券营业部进行委托、交易、结算、查询以及其他服务。

3.认真核对交割单和对帐单。目前A股交易采用T+1交收制度，即当天买卖，次日交割。投资者应在交易日后一天在证券营业部打印交割单，以核对自己的买卖情况。如发现资金账户里的资金与实有资金存在差异，应立即向证券营业部提出进行查询核对。

4.防止股票被盗卖和资金冒提。投资者股票被盗卖和资金被冒提，主要有两个原因：一是股民的相关证件和交易资料发生泄露，使违法者有机可乘；二是因为证券公司管理不严等因素，使违法者得以进行盗卖或冒提，为保障投资者的股票和资金安全，维护正常的市场交易秩序，证券公司应建立规范的风险管理体系和健全的内控制度，而投资者也必须在日常投资过程中增强风险防范意识。尤其要注意以下事项：①在证券营业部开户时要预留三证（身份证、股东卡、资金卡）复印件和签名样本；②细心保管好自己的三证和资金存取单据、股票买卖交割单等所有的原始凭证，以防不慎被人利用；③经常查询资金余额和股票托管余额，发现问题及时处理，减少损失；④注意交易密码和提款密码的保密；⑤不定期修改密码；⑥逐步采用自助委托等方式减少柜台委托。

证券投资者的两大目标在于投资收益最大化以及同时风险最小化。股市是一个复杂的投资场所，对于股市投资，许多新股民并没有足够的思想准备和知识准备，对股市风险还缺乏清醒的认识，在投资方式上存在明显的认识误区，认为低价股便宜，ST就等于要重组。按照规定，上市公司连续三年亏损，将实施退市制度。一旦退市，几元钱的股票，退市后基本上都不到一元。其实，股价高低不是衡量风险大小的依据，低价股很多是亏损的垃圾股，风险远远大于蓝筹股。许多刚入市的股民，在ST股票的连续涨停中获利，而大盘蓝筹股却表现平平。这样的经历促使他们产生了一个很大的认识误区，使得缺乏经验的新股民，更偏爱低价股，错误地认为低价股有更多上涨的机会，而忽略了其潜在的风险。垃圾股一般价位较低，容易受主力控制，升得快，跌得也快，如果资金及止损等制定不好的话，容易造成损失，甚至一些绩差公司暴露出来的问题可能仅是冰山一角。此类股票的市盈率、换手率大多远高出市场平均水平，有很强的投机性。然而缺乏实质性的投资价值作支撑，低价股终究风险很大，一旦大盘风云突变，低价股更可能出现以连续跌停方式急剧回落，中小股民根本没有出逃的机会。然而在投资过程中，由于资金量和经验的限制，新股民相当比重的投资集中于低价股和“垃圾股”，这正是当前股市的风险所在。

一般来说，一家上市公司的股票之所以沦落为垃圾股，与企业的现存情况有巨大的关系。因此依靠其自身的力量往往难以改变其垃圾股的状况，大部分须依赖外部力量进行重组才有可能。重组能给企业带来全新的变化和发展动力，对二级市场的股价会产生极大的做多效应，股价也会相应出现上涨，因此，要仔细研究该股之所以沦为垃圾股的原因。有些上市公司由于没有明确主业导致业绩下降；有些上市公司管理不善而导致业绩不佳；有些是由于背负巨额债务而拖累经营情况难以改善，特别是一些上市公司，债务沉重，动辄上十亿，或者官司缠身，这样的垃圾股少碰为妙，即使有人愿意重组，往往面对如此状况也会望而却步。这样的公司往往表现机会不大，应尽量少碰。只有在该公司动了“大手术”后，才可关注。因此，对投资垃圾股应控制好风险，慎之又慎。

从长期来看，真正让投资者分享股市上涨的仍将是大盘绩优蓝筹股，市场中蓝筹股和低价题材股的涨升其性质是有区别的，因而投资策略也是需要有所不同。它从行业的发展态势入手，立足于预测相关上市公司未来的业务收入和净利润水平，从而选择有潜力的股票进行投资，这种投资模式不管从程序上还是内容上都是科学的、理性的，这种理念就是价值投资。随着我国证券市场制度建设和监管的日益完善，价值投资理念正日益成为主流投资理念，所谓价值投资，是指对影响证券投资的经济因素、政治因素、行业发展前景、上市公司的经营业绩、财务状况等要素的分析为基础，以上市公司的成长性以及发展潜力为关注重点，从而判定股票的内在投资价值的投资策略。价值投资的真谛就在于通过对股票基本面的经济分析，去估计股票的内在价值，并通过对股价和内在价值的比较去发现并投资那些市场价值低于其内在价值的潜力个股，从而以期获得超过大盘指数增长率的超额收益。进行证券投资分析有利于提高投资决策的科学性，减少盲目性，采用基本分析和技术分析等专业分析方法和手段，指导投资决策，从而保证了在降低投资风险的同时获取较高的投资收益。一般来说，价值投资包括宏观经济分析、行业分析、公司分析。

（一）宏观经济分析是价值投资的前提

通过宏观经济分析，可以把握证券市场的总体变动趋势，判断整个证券市场的影响力度与方向，宏观经济分析以国家整体经济走势和经济政策走向为研究基础，主要研究国内生产总值、就业状况、通货膨胀、国际收支等宏观经济指标对证券市场的影响，并结合对财政、货币政策的分析，来分析和预测宏观经济走势，以此来判断大盘的走势。证券市场对国家经济政策十分敏感，近年来,我国宏观经济形势一片大好,经济高速稳定增长,这加速了蓝筹股股票业绩的提升。因此，对国家预算、税收、投资政策、利率和汇率变动的分析是价值投资模式的基础。

（二）行业分析是价值投资的基础

从证券投资分析的角度看，宏观经济分析是为了掌握证券投资的宏观环境，把握证券市场的总体趋势，但宏观经济分析并不能提供具体的投资领域和投资对象的建议。行业分析主要是针对行业现状和前景的研究，来判断行业投资价值，揭示行业投资风险，从而为投资者提供投资依据。在进行行业分析时，比较研究法是一种较常用的分析方法。比较研究又分为横向比较和纵向比较，横向比较是取某一时点的状态或某一固定时段（如一年）的指标，在这个横截面上对研究对象及其比较对象进行比较分析；纵向比较是利用行业的历史数据，如：销售收入、利润、企业规模等，分析过去的增长情况，并据此预测行业的未来发展趋势。利用比较研究法可以直观和方便地观察行业的发展状态和比较优势。投资者通过宏观经济预测和行业经济分析，可以判断当前经济所处的阶段和未来几年内的发展趋势，这样可以进一步判断未来几年内可以有较大发展前景的行业。

（三）公司分析是价值投资的关键

公司分析以上市公司财务状况和发展潜力为研究基础。其中，最重要的是公司财务状况分析。财务报表通常被以为是能够发现有关公司信息的工具。在信息披露规范的前提下，已公布的财务报表是上市公司投资价值预测与证券定价的重要信息来源。具有投资价值的股票不但要有良好的业绩，更要能长久保持稳定的发展，所以，把公司的行业竞争能力，经理层的管理能力，各种财务指标的综合评价等统筹起来分析，预测公司将来的盈利能力，是价值投资理念分析的重中之重。

龙头股是各行业中最具有投资价值的股票。这类公司往往市场份额很大、竞争优势明显、业绩增长平稳、投资风险较小,因此容易受到机构投资者的青睐。具有很高的投资价值。