A股制造业股票横截面异象分析

发布时间：2017-06-08 20:08

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【摘要】：金融异象是指股票收益偏离有效市场假说和资本资产定价模型的现象。横截面异象是指出现在横截面上的金融异象。横截面异象的发现证明了资本资产定价模型的非完全有效性,也暗示着股票横截面收益受到多个因素的影响。过去的三十年中,金融研究领域中涌现了大量对特征变量与股票预期横截面收益之间相关性的研究文献。这些研究往往是从整个市场的角度,研究个股的特征变量对预期股票收益的影响或者不同行业的特征变量与股票预期收益之间的相关性,并通过风险调整检验横截面异常收益来确定横截面异象。但是,行业内的特征变量对股票预期横截面收益影响的相关研究却没有得到足够关注。本文主要检验已经被证明在市场层面上能够影响股票预期收益的特征变量在制造业内是否与股票预期横截面收益相关,并进一步分析是否存在制造业内的横截面异象。本文选取了2005年7月至2015年6月期间的A股制造业股票月度收益数据以及对应的交易指标和财务指标作为研究对象,检验横截面异象的特征变量在A股制造业内对股票预期收益的影响。本文通过市场风险和制造业风险对基于特征变量构造的股票资产组合收益进行风险调整,确定横截面异象。之后,本文使用制造业Fama-French三因子模型对横截面异象进行异象成因分析。研究结果表明样本期间A股制造业不完全有效,并存在着市值异象和换手率异象,且只有部分小市值股票出现市值异象。A股市场风险溢价和制造业风险溢价都不能完全解释制造业内的股票收益,但制造业风险溢价对制造业股票的解释能力强于市场风险溢价。本文的研究进一步发现,制造业三因子模型能够很好地拟合制造业股票收益,刻画制造业股票横截面异象风险来源,但是不能完全解释制造业市值异象和换手率异象。同时,本文的研究发现能够为投资者的合理决策提供参考。
【关键词】：异象 横截面 股票收益 风险溢价 制造业
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-19
• 1.1 研究背景与问题提出8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 问题提出9-10
• 1.2 研究目的与研究意义10-11
• 1.2.1 研究目的10
• 1.2.2 研究意义10-11
• 1.3 国内外研究综述11-16
• 1.3.1 国外研究现状11-14
• 1.3.2 国内研究现状14-15
• 1.3.3 国内外研究现状简析15-16
• 1.4 研究内容与研究方法16-19
• 1.4.1 研究内容16-17
• 1.4.2 研究方法17-19
• 第2章 股票资产定价相关理论基础19-24
• 2.1 有效市场假说理论19-20
• 2.2 资本资产定价理论20-22
• 2.1.1 资本资产定价模型20-21
• 2.1.2 CAPM模型的拓展21-22
• 2.3 横截面异象概念界定22-23
• 2.4 本章小结23-24
• 第3章 制造业横截面异象研究设计24-35
• 3.1 制造业横截面异象研究思路24-25
• 3.2 制造业横截面异象研究假设25-28
• 3.2.1 样本期间制造业行业有效性25-26
• 3.2.2 特征变量与制造业股票收益26-27
• 3.2.3 制造业行业风险与股票收益27
• 3.2.4 制造业三因子模型异象分解27-28
• 3.3 制造业内横截面异象研究模型28-29
• 3.3.1 市场风险调整模型28
• 3.3.2 行业风险调整模型28-29
• 3.3.3 三因子风险调整模型29
• 3.4 横截面异象检验与分析方法29-34
• 3.4.1 横截面异象检验方法30-32
• 3.4.2 异常收益估计方法32-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 制造业股票横截面异象实证分析35-65
• 4.1 实证思路35
• 4.2 制造业与特征变量选取35-40
• 4.2.1 行业选取原则35-36
• 4.2.2 特征变量选取36-38
• 4.2.3 数据相关说明38-40
• 4.3 制造业股票横截面异象实证分析40-62
• 4.3.1 样本数据描述性统计40-42
• 4.3.2 A股制造业有效性检验42-44
• 4.3.3 特征变量与股票横截面收益44-48
• 4.3.4 制造业股票横截面异象分析48-59
• 4.3.5 制造业横截面异象拓展检验59-62
• 4.4 结果讨论与政策建议62-64
• 4.4.1 研究结果讨论62-63
• 4.4.2 政策建议63-64
• 4.5 本章小结64-65
• 结论65-67
• 参考文献67-75
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果75-77
• 致谢77

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本文编号：433607