基于指数分析的上海证券交易市场的风险结构及其特征研究
【摘要】 股票投资的风险源于未来收益的不确定性,这种不确定性包含了公司层面、行业层面和市场层面三个重要的层次结构。为了全面认识投资风险,规避不确定性,需要解析个股风险结构,计算每个层次的风险比重及其变化趋势,进而制定合适的投资计划。本文选取全部沪市A股股票、上证指数、上证行业指数的日收盘价为考察数据,选择2009年1月9日-2013年12月31日为研究的时间区间,其中A股数据剔除ST、*ST、暂停上市的股票后,依据GICS分类标准,将余下的791支股票划分为能源、原材料、工业、可选消费、主要消费、医药卫生、金融地产、信息技术、通讯服务、公用事业十大行业。本文在每个年度对个股收益分别建立行业因素模型,通过分解个股收益率的方差,计算出公司因素、行业因素、市场因素对个股收益波动的贡献程度,之后以个股流通市值为权数,分别计算GICS行业分类下个股的加权平均值,得到十个行业的风险结构。通过分析沪市不同行业的风险结构及其变化趋势,本文可以得到以下几个重要结论。整体来看,正在进行重大资产重组、尝试业务转型、出现财务问题等的上市公司表现出很强的公司风险,而行业里的龙头公司运营比较成熟,来自公司层面的风险相对比较小,受市场因素的影响相对大一些。从行业来看,不同的行业呈现出不一样的风险特征：1)基础型产业,如能源、原材料、通讯服务、工业、公用事业,个股风险较多地受市场因素的影响,除了原材料行业,其它四个行业的风险结构相对比较稳定,比例变动不大；2)国家战略新兴产业,例如信息技术行业,在国家政策的扶持和保护下,该行业股票收益的波动受到市场因素的影响比较小,上市公司风险主要是受公司因素的影响,而且公司风险有继续增加的趋势；3)金融地产行业风险较多来自市场因素,而且市场风险有逐年增加的趋势；同时也具有较大的行业风险,但是行业风险有减少的趋势；4)医药卫生行业市场风险占比较小,目前我国宏观经济前景尚不清晰,投资者可以选择具备较强防御特性的医药卫生行业股票；5)对于消费行业来说,包括日用产品、食品和药品零售等细分行业的主要消费行业受宏观经济的影响不大,公司风险占总风险的比例较大；而包括汽车、服装、休闲和媒体等细分行业的可选消费行业受宏观经济的影响比较大,风险主要来自市场层面的波动。本文结论可以为投资者决策提供参考意见,风险偏好型的投资者可以关注公司风险较高的股票,例如信息技术行业的股票,从股票本身的波动中受益；风险厌恶型的投资者可以从医药卫生、主要消费等行业中选择股票进行适当的组合,通过分散非系统性风险来降低投资风险。
1绪论
1.1研究背景
作为资本市场中十分重要的组成部分，股票市场的稳定运行对促进我国经济快速发展、调节社会资源合理配置起着不可忽视的作用。改革开放以来，中国股市发展迅速，在调节社会资金合理流动、促进市场健康发展方面发挥了重要作用。然而，股票市场是个充满不确定性的市场，尤其在我国，股票市场是一个不够成熟的新兴市场，这使得股市风险成为股票市场不可忽视的部分。上海证券交易所从年成立到现在经历了多次震荡。通过图1.1可以看到，2005年7月开始沪市出现了大幅度震荡，上证指数历时27个月，上涨449.82%，由1058.87点上升2007到年10月的6429.13点。然而到2007年底，上证指数幵始下跌。2008年全球金融危机爆发，给沪市造成了巨大的冲击，上证指数在重创中一路下跌，最低竟然达到1664点，一年时间累计跌幅超过70%。金融危机爆发后，中国政府采取了一系列的救市行动，例如“四万亿”计划、多次调整存款准备金率和利率等。然而，目前经济复苏的迹象难以见到，上证指数连连低破最低点。沪市如此低迷，投资者也因此更加关注股市的风险。
1.2研究意义
在资产组合理论中不仅首次定义了风险，还对风险进行了度量。该理论把投资组合的价格变化视为随机变量，通过计算它的方差来度量风险。夏普等利用资本资产定价模型第一次对风险进行分解，把风险分解为系统性风险和非系统性风险。资本资产定价模型包含的核心思想是：在股票市场中，非系统性风险可以通过分散化投资来消除，市场参与者不会把收益补偿给非系统性风险，但是系统性风险不能通过组合的方式消除，因而能对预期收益产生影响的只有系统性风险。基于该思想，长期以来，国内外学者都更多地关注系统性风险。然而如果仅仅从系统性和非系统性这两个层面去研究风险结构是不够的，在行业、公司风险波动加剧的情况下，市场风险也有可能保持稳定，这时如果仅仅依靠市场整体风险指标去制定投资策略，就有可能因为判断失误造成重大的损失。因此，为了全面考察股票市场整体风险，投资者应该对股票风险结构有深入分析，这里的结构包括市场、行业以及上市公司等各层次的风险，而不仅仅是系统性和非系统性风险。
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2沪市风险结构模型设定和数据选取
2.1建立模型
本文根据胡永宏研究农业上市公司股票风险结构的方法，通过“正交化”变换消除行业因素和市场因素之间的相关性，并在此基础上对沪市上市公司股票收益建立行业因素模型，最后利用该模型对这些上市公司股票日收益率的方差进行分解，得到各行业的风险结构。其中，分别表示市场指数和行业指数的方差，式将股票收益率的波动，即股票风险分解成三部分：由市场因素导致的市场风险由行业因素导致的行业风险由上市公司自身因素引起的公司风险。
2.2数据的选取与处理
上海证券交易所在2007年5月31日公布了调整后行业分类。该分类把沪市上市公司划分为能源、原材料、工业、可选消费、主要消费、医药卫生、金融地产、信息技术、通讯服务、公用事业十大行业。此次调整参照了摩根斯坦利和标准普尔共同发布的全球行业分类标准进技术，同时与我国上市公司的实际情况相结合。截止2013年12月31日，沪市金融地产行业包含70家上市公司，原材料行业家工业家可选消费223家，主要消费197家，公用事业147家，能源行业71家，通讯行业41家，医药卫生行业23家，信息技术行业49家。
3沪市风险结构实证分析...........14
3.1模型检验..................14
3.2协方差检验...........................14
4沪市风险结构分析——基于上证分类......................24
4.1沪市能源行业风险结构分析................24
4.2沪市医药行业风险结构分析......................25
结论及投资建议...................42
4沪市风险结构分析——基于上证GICS分类
4.1沪市能源行业风险结构分析
能源行业是经济发展的基础产业，与社会发展紧密联系。与宏观经济的息息相关，使得该行业上市公司股票收益率的波动会更多的受到市场因素的影响。年金融危机造成全球经济滑坡，给能源行业造成了巨大的冲击，2009年到2013年，上证能源指数一路下跌。
从个股的风险构成比例来看，沪市能源行业大部分股票的风险都是受市场因素影响最大，其次是公司因素的影响，最后是行业因素的影响。但是通过对比个股风险结构发现，长春燃气的表现跟其他股票不一致，该股票的公司风险占总风险的比例达到，明显高于其他个股。长春燃气是长春市燃气市场的龙头企业，主营业务是焦化和天然气。2009年以来，公司开始对业务进行调整，重心逐渐转移到天然气，在年收购长春天然气股权。业务重心的转移以及整合长春地区天然气的动作，使得该公司的公司风险明显高于能源行业的其它个股。
4.2沪市医药行业风险结构分析
根据上证分类，沪市医药行业细分行业包括经营型医疗保健服务、医疗产品、药品和生物技术。本文副除医药行业、、暂停上市等股票，研究2009年-2013年沪市股医药行业所有上市公司股票的风险结构。总体来看，医药卫生行业股票日收益率波动来自市场、行业和公司影响的加权平均比例。通过图可以看到，年到年，沪市能源行业个股的风险结构基本保持稳定，三个层面的风险所占比例变动不大。
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结论及投资建议
在所分析的十个行业里，市场风险占比最大的金融地产，占比最小的是医药卫生；行业风险占比最大的医药卫生，占比最小的通讯服务；公司风险占比最大的是信息技术，占比最小的是金融地产。进行重大资产重组、尝试业务转型、出现财务问题等的上市公司表现出很强的公司风险，受市场因素和行业因素的影响不大。行业里的龙头公司运营比较成熟，来自公司层面的风险相对比较小，受市场的影响相对要大一些。从行业来看，不同的行业具有不同的风险结构：基础型产业，例如能源、原材料是支撑社会经济运行的基础，与国民经济活动的发展方向与运行速度息息相关，也是受政府政策管制比较多的行业，因而风险较多地受市场因素的影响。在这五个行业中，原材料行业上市公司股票的公司风险有增加的趋势，而行业风险有下降的趋势，其它行业的风险结构相对比较稳定。国家战略新兴产业，例如信息技术行业，是国家重点培育的行业，在国家政策的扶持和保护下，该行业股票收益的波动受市场层面的冲击比较小。而由于信息技术行业尚未发展成熟，上市公司风险主要是受公司自身因素的影响。研究还发现，信息技术行业的公司风险不仅占总风险的比例比较大，而且有继续增加的趋势。风险偏好型的投资者多可以关注该行业的股票，从股票本身的波动中受益。
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参考文献:
- [1] 李敏. 特质波动在中国证券市场的实证研究[J]. 东北财经大学学报. 2012(04)
- [2] 周丹,郭万山. 股票资产波动成分分解及特质风险波动效应研究[J]. 金融教学与研究. 2011(03)
- [3] 胡永宏. 农业上市公司股票的风险结构特征研究[J]. 数理统计与管理. 2010(04)
- [4] 陈健. 中国股市非系统风险被定价的实证研究[J]. 南方经济. 2010(07)
- [5] 宋修静,杨洁,董文毅,方志远. 关于特质风险的研究[J]. 统计与决策. 2009(16)
- [6] 刘立立,陈才泉. 中国股市特质风险的实证研究[J]. 统计与决策. 2009(11)
- [7] 陈健,胡文伟,李湛. 股市风险构成间接分解模型的改进及实证[J]. 数理统计与管理. 2008(06)
- [8] 陈健,曾世强,李湛. 中国股票市场行业风险结构的实证分析[J]. 系统工程. 2007(12)
- [9] 虞康,尹清非. 沪深股市风险特征分析[J]. 数学理论与应用. 2007(02)
- [10] 李朋,刘善存. 中国股票市场波动率分解及长期趋势研究[J]. 南方经济. 2006(07)
本文编号：9215
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