時(shí)間：2023-07-10 17:40:58
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創(chuàng)造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)，希望這些內(nèi)容能成為您創(chuàng)作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進(jìn)步。
醫(yī)院總支出也代表醫(yī)院規(guī)模，但更直接的指標(biāo)是職工數(shù)和床位數(shù)。在職職工數(shù)與人均產(chǎn)出的相關(guān)系數(shù)為0.045，說明總體上醫(yī)院職工多的人均產(chǎn)出沒有降低，增加人員與增加服務(wù)量是相適應(yīng)的。醫(yī)院實(shí)有床位數(shù)與人均產(chǎn)出的相關(guān)系數(shù)為0.367，P<0.01，說明總體上醫(yī)院床位多的人均產(chǎn)出稍有增加。醫(yī)院實(shí)有床位與病床使用率的相關(guān)系數(shù)為0.124，P>0.05，說明醫(yī)院床位多的病床使用率沒有下降也沒有上升。在職職工數(shù)與人均診次費(fèi)用的相關(guān)系數(shù)為-0.161，P>0.05，與每床日收費(fèi)水平相關(guān)系數(shù)為0.421，P<0.01，與出院病人費(fèi)用的相關(guān)系數(shù)為0.438，P<0.01，說明較大醫(yī)院病人診次費(fèi)用沒有增加，而出院病人費(fèi)用增加，可能是與收住較多重病患者有關(guān)。
固定資產(chǎn)與績效
在職職工數(shù)與人均固定資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為0.717，P<0.01，隨職工數(shù)增加，固定資產(chǎn)以更快的速度增加。隨固定資產(chǎn)增加，萬元固定資產(chǎn)工作量產(chǎn)出快速下降，固定資產(chǎn)與萬元固定資產(chǎn)工作當(dāng)量相關(guān)系數(shù)-0.44，P<0.01，固定資產(chǎn)與人均工作量相關(guān)系數(shù)0.372，P<0.01，隨著固定資產(chǎn)的增多，人均工作量有輕度上升，但萬元固定資產(chǎn)產(chǎn)出效率下降很快。張彥琦等對(duì)重慶市縣以上醫(yī)院的規(guī)模效率研究指出多數(shù)醫(yī)院為規(guī)模效益遞減型[2],也可說明多數(shù)醫(yī)院固定資產(chǎn)在現(xiàn)有工作量情況下不需要再增加；即使工作量增加，多數(shù)醫(yī)院固定資產(chǎn)不增加也可滿足需要。平均萬元固定資產(chǎn)工作當(dāng)量為74.44診療人次，或者每萬元固定資產(chǎn)平均產(chǎn)出2.17出院人次和24.21診療人次。
政府財(cái)政補(bǔ)償與績效
按農(nóng)民年純收入分為上、中、下3個(gè)水平代表所在的縣市的貧富，富裕縣市醫(yī)院平均得到1146萬財(cái)政補(bǔ)助，而中、下經(jīng)濟(jì)水平縣市醫(yī)院分別得到448萬元和449萬元。分別占其總支出的6.61%、4.39%和4.76%；占其業(yè)務(wù)支出的6.85%、4.45%和4.88%。政府補(bǔ)償量與醫(yī)院人均工作量、人均業(yè)務(wù)支出、業(yè)務(wù)支出、業(yè)務(wù)收入相關(guān)系數(shù)都小于0.1，政府補(bǔ)償?shù)亩嗌倥c業(yè)務(wù)支出、工作效率沒有直接數(shù)量相關(guān)關(guān)系。政府補(bǔ)償與醫(yī)院規(guī)模無關(guān)，與在職職工數(shù)的相關(guān)系數(shù)是0.107，與實(shí)有床位的相關(guān)系數(shù)是0.055。政府補(bǔ)償與出院病人人均費(fèi)用、每診次平均費(fèi)用、每床日平均費(fèi)用的相關(guān)系數(shù)在0.1左右，政府補(bǔ)償多的也沒有產(chǎn)生病人費(fèi)用下降的作用。醫(yī)院得到補(bǔ)償多的是因?yàn)榭h市財(cái)政情況好，貧困縣市即使醫(yī)院規(guī)模大補(bǔ)償也不多。這與眾多專家以醫(yī)院績效為基礎(chǔ)的補(bǔ)償意見不一致[3-5]。
業(yè)務(wù)收入與績效
醫(yī)院業(yè)務(wù)收入與工作當(dāng)量的相關(guān)系數(shù)為0.948，說明業(yè)務(wù)收入密切地隨服務(wù)量增加。業(yè)務(wù)收入、人均業(yè)務(wù)收入與每床日收費(fèi)水平、出院者平均費(fèi)用的相關(guān)系數(shù)在0.5至0.6之間，P<0.01，即業(yè)務(wù)收入多的醫(yī)院人均業(yè)務(wù)收入也高，床日收費(fèi)水平、出院者平均費(fèi)用也高。
縣市經(jīng)濟(jì)、居民收入與績效
縣市人口數(shù)與醫(yī)院規(guī)模有密切相關(guān)關(guān)系。縣市經(jīng)濟(jì)狀況對(duì)醫(yī)院規(guī)模有影響，農(nóng)民純收入與縣市人口沒有相關(guān)關(guān)系，但與醫(yī)院在職職工數(shù)和實(shí)有床位數(shù)有正相關(guān)關(guān)系。農(nóng)民純收入水平與醫(yī)療費(fèi)用相關(guān)，收入水平下、中、上的診次費(fèi)用分別是83元、90元、103元，P=0.060；平均住院日分別是6.9天、7.2天、8.6天，P=0.000；住院床日平均費(fèi)用分別是442元、485元、586元，P=0.000；出院病人平均費(fèi)用分別是3024元、3490元、5003元，P=0.000。富裕縣市出院病人費(fèi)用比貧困縣市多近2000元，有3種影響因素：（1）居民需求高，使用了一些非基本醫(yī)療或藥物；（2）醫(yī)院收費(fèi)價(jià)格高或誘導(dǎo)需求多；（3）醫(yī)院技術(shù)水平高，吸引了較多重癥疑難病人。3種因素各占多大比重是一個(gè)很難分清的問題，特別是病人需求高與醫(yī)生誘導(dǎo)需求，在病人經(jīng)濟(jì)狀況較好的情況下醫(yī)生提議用較貴藥物或多檢查病人容易遵從。通過大量抽樣并由專家對(duì)病歷、處方進(jìn)行檢查討論能夠大致分清三者的比重，但是是很繁重的工作。對(duì)于那些可能給病人帶來一些好處的誘導(dǎo)需求，如增加免疫力的藥物、看似無關(guān)緊要的心電圖檢查等，專家的評(píng)判意見也常不一致。從現(xiàn)有醫(yī)療質(zhì)量和技術(shù)水平指標(biāo)上如出入院診斷符合率、手術(shù)前后診斷符合率、急危重患者搶救成功率、住院病人手術(shù)率等看不出與縣市經(jīng)濟(jì)水平有相關(guān)關(guān)系。醫(yī)院規(guī)模，即在職職工數(shù)與入出院診斷符合率有低度相關(guān)，r=0.245，P<0.05，與其他質(zhì)量指標(biāo)無明顯相關(guān)關(guān)系。醫(yī)療質(zhì)量與醫(yī)院規(guī)模、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等沒有明顯關(guān)系可能是兩種原因，其一是資料可靠性差，如有的醫(yī)院為提高聲譽(yù)而作假；其二是指標(biāo)不科學(xué)，收入危重疑難病人亡率高，搶救成功率低。
業(yè)務(wù)支出回歸分析
業(yè)務(wù)支出代表了醫(yī)院的業(yè)務(wù)運(yùn)行成本，醫(yī)院得到相當(dāng)這個(gè)成本的資金就可正常運(yùn)行。把眾多可能的影響因素放入業(yè)務(wù)支出的回歸分析可以得到?jīng)Q定系數(shù)高達(dá)95%的回歸方程，但對(duì)于政府以績效為依據(jù)的補(bǔ)償有些指標(biāo)不適合，如業(yè)務(wù)支出與實(shí)有床位數(shù)有密切的關(guān)系，我們當(dāng)前希望控制醫(yī)療費(fèi)用，根據(jù)需要增設(shè)床位，政府按床位補(bǔ)償可鼓勵(lì)醫(yī)院單純?cè)黾哟参唬圆粦?yīng)把實(shí)有床位數(shù)放入回歸；農(nóng)民收入高醫(yī)療需求增高，業(yè)務(wù)支出增加明顯，在醫(yī)院的籌資能力上不得不考慮。社會(huì)效益的主要指標(biāo)是診療人次和出院人次，醫(yī)療質(zhì)量和費(fèi)用控制也是社會(huì)效益，但當(dāng)前醫(yī)療質(zhì)量指標(biāo)不科學(xué)，難以真正代表醫(yī)院的服務(wù)質(zhì)量。固定資產(chǎn)因?yàn)楸仨氂芯S護(hù)費(fèi)用，所以放入回歸，回歸結(jié)果見表2、表3。貧困縣市收費(fèi)低，費(fèi)用控制指數(shù)與業(yè)務(wù)支出有明顯關(guān)系，在政府補(bǔ)償時(shí)也需要考慮，放入回歸后見表3。費(fèi)用控制指數(shù)采用每門急診人次平均收費(fèi)水平、每床日平均收費(fèi)水平、出院者平均醫(yī)藥費(fèi)用、藥品收入占業(yè)務(wù)收入比重4項(xiàng)指標(biāo)合成，收費(fèi)水平低、藥品收入占業(yè)務(wù)收入比重低者給以較大分?jǐn)?shù)。
結(jié)論
[關(guān)鍵詞]動(dòng)態(tài)影響力；累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率；DCC模型；輪動(dòng)效應(yīng)
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2016.16.080
1 引言與文獻(xiàn)綜述
為什么要研究股市板塊對(duì)大盤的動(dòng)態(tài)影響力？在瞬息萬變的投資世界，了解靜態(tài)影響力是不夠的，特別是在牛市階段板塊之間漲跌此起彼伏，板塊對(duì)大盤的影響力會(huì)發(fā)生根本性的變化，所以研究動(dòng)態(tài)影響力有助于投資者根據(jù)市場行情解決資產(chǎn)配置的問題。而在靜態(tài)方面，普通投資者都會(huì)有一個(gè)初步的判斷，國內(nèi)外的研究者也都有豐富的成果。但是在動(dòng)態(tài)方面，從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來看，直接涉及如何刻畫板塊對(duì)大盤的動(dòng)態(tài)影響力或者說用什么指標(biāo)來衡量動(dòng)態(tài)影響力較少，但是一些有益的成果仍值得借鑒。
從傳統(tǒng)的靜態(tài)影響力方面來看，較少的研究者直接研究板塊對(duì)大盤的影響，大多數(shù)的研究者在考量各個(gè)板塊在不同的階段對(duì)大盤的影響都是從板塊的輪動(dòng)效應(yīng)出發(fā)。Paola Sassetti和Massimiliano Tani（2006）[1]通過1998―2003年的美國數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，板塊輪動(dòng)效應(yīng)在不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境都存在，且在經(jīng)濟(jì)不景氣的前提下利用板塊的輪動(dòng)效應(yīng)積極構(gòu)建投資組合仍然能給投資者帶來超額收益。陳幕紫（2009）[2]等人采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)和雙變量GARCH（1，1）模型對(duì)A股行業(yè)板塊和基金板塊間的領(lǐng)滯關(guān)系進(jìn)行了分析研究，得出了中國股市在不同階段不同板塊之間的領(lǐng)滯關(guān)系。何誠穎（2001）[3]利用IPO的走勢(shì)時(shí)運(yùn)用收益率指標(biāo)，在這一指標(biāo)基礎(chǔ)上給出板塊現(xiàn)象強(qiáng)弱等市場特征的量化指標(biāo)。
從動(dòng)態(tài)的角度來看，自從Engle（2002）[4]在常系數(shù)條件模型的基礎(chǔ)上提出了DCC模型之后，因?yàn)樵撃Ｐ湍軌蚩坍嫴煌Y產(chǎn)的波動(dòng)性和信息溢出效應(yīng)，而且能夠刻畫各種資產(chǎn)間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，因此一經(jīng)提出就獲得廣泛的關(guān)注，并且利用該模型做了豐富的實(shí)證檢驗(yàn)。郭文偉（2015）[5]構(gòu)建VAR-GJR-GARCH-DCC模型分析了中國股市風(fēng)格資產(chǎn)間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性和溢出效應(yīng)。
總結(jié)前人的研究成果不難發(fā)現(xiàn)，他們?cè)谘芯績煞N資產(chǎn)之間的影響時(shí)，都是基于已有的理論做的具體的廣泛的實(shí)證檢驗(yàn)過程，較少對(duì)模型得出的數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的挖掘，而本文的研究特色正在于通過挖掘DCC模型得到數(shù)據(jù)，得到了累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率指標(biāo)來衡量板塊對(duì)大盤的動(dòng)態(tài)影響力。因此本文就如何定義、如何衡量板塊對(duì)大盤的動(dòng)態(tài)影響力，以及DCC模型的擴(kuò)展應(yīng)用做出了一點(diǎn)貢獻(xiàn)。
2 實(shí)證研究
本文選取滬深300指數(shù)來反映大盤行情，滬深300指數(shù)（編號(hào)：hs300）包括10個(gè)行業(yè)板塊，但為了更好的在圖形上說明本文所要描述的方法，現(xiàn)只選取4個(gè)板塊進(jìn)行分析，分別為金融板塊（編號(hào)：jr）、工業(yè)板塊（編號(hào)：gy）、能源板塊（編號(hào)：ny）、信息板塊（編號(hào)：xx），當(dāng)然在實(shí)際的投資策略上應(yīng)該進(jìn)行全板塊分析。另外，在牛市行情中板塊的輪動(dòng)效應(yīng)會(huì)比較明顯，故而板塊對(duì)大盤的影響力也會(huì)有更為深刻的變化，所以研究牛市行情更有意義。根據(jù)2014―2015年的牛市行情，選取2014年7月22日至2015年6月15日共220個(gè)交易日作為研究樣本。本文用到的軟件是R3.1.2。這里采取指數(shù)的收益率代表行業(yè)板塊的收益率并采用對(duì)數(shù)法，其計(jì)算公式為：
DCC（Dynamic Conditional Correlation）模型即動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性模型，由Engle（2002）首先提出，它可以比較方便的得到序列之間的每一期的條件相關(guān)系數(shù)，因此一經(jīng)提出便得到了廣泛的應(yīng)用。模型具體如下。
假設(shè)條件殘差為獨(dú)立同分布的白噪聲過程，服從均值為0，協(xié)方差矩陣為Ht的多元正態(tài)分布，則動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)設(shè)定如下：
其中，ut為條件期望均值，Mt-1為截至t-1期的所有可能獲得信息集，Ht為條件協(xié)方差矩陣，Dt是對(duì)角矩陣，Rt為動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，σii，t為et的方差，可以看出其由GARCH（1，1）模型得來。wi，αi，βi是GARCH（1，1）模型的待估參數(shù)，由計(jì)算機(jī)完成，這里不再詳細(xì)給出。εt為標(biāo)準(zhǔn)化殘差，qii，t為序列i與序列j的協(xié)方差，a、b為待估參數(shù)，ρij，t為序列i與序列j的無條件相關(guān)系數(shù)。Qt為序列i與序列j的條件協(xié)方差矩陣。該模型的估計(jì)分為兩步：第一步，估計(jì)每一個(gè)序列的單變量GARCH（1，1）過程；第二步，使用第一步得到的標(biāo)準(zhǔn)化殘差估計(jì)動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。
通過DCC模型得到動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)之后，再構(gòu)建累計(jì)加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率，具體構(gòu)建過程如下：
其中，Δi，t為第i個(gè)板塊的第t期的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率，pi，t為第i個(gè)板塊的第t期動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，pi，t為第i個(gè)板塊的第t-1期動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，Πi，t為第t期的累計(jì)加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率。wi為第i個(gè)板的權(quán)重，根據(jù)金融板塊、工業(yè)板塊、能源板塊、信息板塊的流通市值占滬深300指數(shù)的權(quán)重，wi分別為3 實(shí)證結(jié)果與結(jié)論
從圖1可以清楚的反映整個(gè)牛市的階段各個(gè)板塊對(duì)大盤的動(dòng)態(tài)影響力走勢(shì)。橫軸以上的面積圖反映了累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率為正，說明在這一過程中板塊與滬深300指數(shù)的相關(guān)性處于較高的位置，也即板塊與滬深300的走勢(shì)越來越趨近于相同，板塊對(duì)滬深300指數(shù)的動(dòng)態(tài)影響力也越強(qiáng)，處于橫軸以下的面積圖則反映了相關(guān)系數(shù)處于較低的位置，也即板塊與滬深300指數(shù)的每日波動(dòng)不大一致，此時(shí)板塊對(duì)滬深300指數(shù)的相對(duì)動(dòng)態(tài)影響力減弱。比較橫軸以上的面積圖，哪個(gè)板塊的面積處于最高位置，則可以反映此時(shí)該板塊在這段時(shí)間與滬深300指數(shù)趨同的動(dòng)力越強(qiáng)，也即相對(duì)其他板塊，面積最高所代表的板塊動(dòng)態(tài)影響力最強(qiáng)。
從圖1的反饋信息來看，牛市的開端，由金融板塊崛起帶動(dòng)，隨后工業(yè)板塊走強(qiáng)，之后傳遞給信息板塊；而到了牛市的中端，四個(gè)板塊的動(dòng)態(tài)影響力并不明顯，但是可以從折線圖（這里并沒給出折線圖）看出細(xì)節(jié)，此時(shí)金融板塊稍勝一籌；此后牛市的中后端，工業(yè)板塊與信息板塊的影響力交替輪換。
為了證明用累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率可以反映板塊對(duì)大盤的動(dòng)態(tài)影響力，現(xiàn)用4個(gè)板塊的累積收益率圖（見圖2）來與之比較。從兩個(gè)圖的比較來看，累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率基本上可以反映板塊的累積收益。首先，累積收益圖也反映了金融板塊率先走強(qiáng)，然后是能源板塊嶄露頭角，之后是工業(yè)板塊；到了牛市中期，也出現(xiàn)了金融板塊發(fā)力的情形，進(jìn)入牛市的中后期，工業(yè)板塊和信息板塊幾乎同步走強(qiáng)。所以總的來說，圖1與圖2反映的市場信息大致相同。
既然圖1和圖2反映的信息幾大致相同，為何要如此費(fèi)力的構(gòu)建“累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率”這個(gè)相對(duì)復(fù)雜的指標(biāo)呢？顯然累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率比累積收益在反映板塊對(duì)大盤的影響力方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。從牛市中后期來看，累積動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率可以明確的反映此時(shí)工業(yè)板塊與信息板塊出現(xiàn)了影響力交替效應(yīng)，而累積收益圖卻只能反映此時(shí)的兩個(gè)板塊都走強(qiáng)，且工業(yè)板塊的累積收益走勢(shì)始終在信息板塊的上方，并沒有反映工業(yè)板塊與信息板塊出現(xiàn)輪動(dòng)的現(xiàn)象，這與實(shí)際的市場行情顯然不符。
另外值得注意的是，本文所提出的累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率也能比較完美的解釋板塊輪動(dòng)效應(yīng)的存在。如果粗略的將累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率理解為輪動(dòng)效應(yīng)指標(biāo)，則可以用影響力走勢(shì)圖來反映板塊輪動(dòng)的走勢(shì)圖。通過實(shí)際觀察2014―2015年的牛市行情中板塊輪動(dòng)現(xiàn)象與圖1反映的輪動(dòng)現(xiàn)象大致相同。但是，圖1中面積最高的圖反映的是此時(shí)該板塊與滬深300指數(shù)走勢(shì)最為接近，本文解讀為動(dòng)態(tài)影響力最大，可走勢(shì)最為接近卻并未意味著這個(gè)板塊是當(dāng)前漲勢(shì)最好的板塊。相反，板塊相對(duì)滬深300指數(shù)漲勢(shì)越好，相關(guān)性卻會(huì)減弱，所以用累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率來反映板塊輪動(dòng)會(huì)有稍許偏差，但是從整體來講擬合效果還是不錯(cuò)的。
本文通過創(chuàng)建一個(gè)累積加權(quán)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)變化率來量化動(dòng)態(tài)影響力，以此考察2014―2015年的牛市行情，發(fā)現(xiàn)動(dòng)態(tài)影響力走勢(shì)圖與實(shí)際的股市行情相差無幾，因此具有一定的意義。第一，在板塊對(duì)大盤的影響力研究方面提出了動(dòng)態(tài)影響力的研究方法，并為該方法提供了一個(gè)粗略的理論框架。第二，為DCC模型的擴(kuò)展應(yīng)用做了一點(diǎn)貢獻(xiàn)。本文運(yùn)用DCC模型得到數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，做了更深層此的數(shù)據(jù)處理工作，而非簡單的用動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)闡述問題。第三，本文的研究表明，在牛市的初期，一般是常相關(guān)系數(shù)比較高的板塊帶動(dòng)大盤；在牛市的中期，也是常相關(guān)系數(shù)比較高的板塊發(fā)力。但在牛市的中后期則由常相關(guān)系數(shù)比較低的板塊輪番帶動(dòng)大盤。因此投資者可以根據(jù)這一規(guī)律進(jìn)行策略投資。
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[關(guān)鍵詞] 公益性指標(biāo)；邏輯關(guān)系；權(quán)值因子判斷表；認(rèn)可度
[中圖分類號(hào)] R197 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] C [文章編號(hào)] 1673-7210（2012）08（c）-0162-02
Based on public benefit to design the Three Level hospital performance evaluation index and its weight
DUAN Mingyu ZHU Yanhong JIANG Yifeng CHEN Minsheng
Department of Science and Education, the First Affiliated People′s Hospital of Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200080, China
[Abstract] Based on public benefit, this study uses Pearson correlation analysis to analyze the logical relationship between indexes, and uses the ways of expert interview and questionnaire to patients and staff and weights factor judge table to establish 6 categories 51 performance indexes. This study considered that whether performance evaluation can get satisfactory effect, not only depends on the evaluation system itself, but also on the participation and support from government, hospitals and social.
[Key words] Public benefit indexes; Logical relationship; Weights factor judge table; Approbation degree
公立醫(yī)院的管理體制和運(yùn)行機(jī)制改革是我國衛(wèi)生體制改革的重要內(nèi)容，其中績效考核體系的變革是現(xiàn)階段醫(yī)院管理體制和運(yùn)行機(jī)制改革的重要課題。績效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是績效體系的核心部分，合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠引導(dǎo)公立醫(yī)院堅(jiān)持公益。因此，本研究將緊密圍繞公立醫(yī)院公益性，通過專家訪談的方法選擇更能有效體現(xiàn)公益性的關(guān)鍵性指標(biāo)進(jìn)行深入的探討和分析，以引導(dǎo)公立醫(yī)院回歸公益性，更好地服務(wù)居民。
1 專家訪談法設(shè)定考核指標(biāo)
主要訪談了來自政府管理部門、公立醫(yī)院負(fù)責(zé)人、臨床科室負(fù)責(zé)人、理論研究等20個(gè)理論和實(shí)踐專家，主要形成了以醫(yī)院規(guī)模、醫(yī)療服務(wù)效率、醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量、科研能力、經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)、社會(huì)評(píng)價(jià)六個(gè)維度的以及51項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)：
1.1 醫(yī)院規(guī)模
醫(yī)技人員總數(shù)、執(zhí)業(yè)醫(yī)師數(shù)、執(zhí)業(yè)護(hù)士數(shù)、中高級(jí)職稱人數(shù)、編制床位數(shù)、固定資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)、負(fù)債、萬元以上設(shè)備臺(tái)數(shù)。
1.2 醫(yī)療服務(wù)效率
實(shí)際開放總床日數(shù)、病床使用率、病床周轉(zhuǎn)率、總診療人次、人均業(yè)務(wù)工作量、門診手術(shù)數(shù)、出院人數(shù)、住院患者手術(shù)人次、危重患者搶救人次、門診藥占比、出院者平均住院日、住院藥占比。
1.3 醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量
急診病死率、醫(yī)院感染率、住院患者病死率、危重患者搶救成功率、診斷符合率。
1.4 科研能力
統(tǒng)計(jì)源論文篇數(shù)，發(fā)表SCI總篇數(shù)，國家級(jí)、省部級(jí)、局級(jí)及院校級(jí)課題數(shù)，課題總經(jīng)費(fèi)，國家級(jí)、省部級(jí)、局級(jí)及院校級(jí)獎(jiǎng)勵(lì)數(shù)，專利數(shù)，博士生導(dǎo)師數(shù)，碩士生導(dǎo)師數(shù)，重點(diǎn)專科數(shù)。
1.5 經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)
財(cái)政補(bǔ)助收入、醫(yī)療收入、藥品收入、科研收入、醫(yī)療支出、藥品支出、人員經(jīng)費(fèi)支出、患者累計(jì)欠費(fèi)總額、人均次門急診費(fèi)用、人均住院費(fèi)用。
1.6 社會(huì)評(píng)價(jià)
完成政府指令、患者滿意度、培訓(xùn)住院醫(yī)師人數(shù)、接收進(jìn)修人數(shù)、培養(yǎng)博士研究生人數(shù)、培養(yǎng)碩士研究生人數(shù)、培養(yǎng)本科生人數(shù)、申辦繼續(xù)教育項(xiàng)目數(shù)。
2 分析指標(biāo)間的相互邏輯關(guān)系
關(guān)鍵詞： 利率期限結(jié)構(gòu);股權(quán)溢價(jià);BEKK-MGARCH;ADCC-MGARCH
中圖分類號(hào)：F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)：1003-7217(2011)05-0035-04
一、引 言
股權(quán)溢價(jià)是指股票收益高于無風(fēng)險(xiǎn)利率的部分，股權(quán)溢價(jià)一直是金融市場中受關(guān)注的問題。理論上，不同期限國債的收益率反映市場對(duì)不同期限利率的預(yù)期，國債利率的期限結(jié)構(gòu)會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響，而其中一些宏觀經(jīng)濟(jì)變量同樣會(huì)影響股票收益率，如貨幣政策、通貨膨脹等，因此股權(quán)溢價(jià)與利率期限結(jié)構(gòu)中的期限溢價(jià)之間就存在一定的相關(guān)性。本文將采用多元GARCH模型對(duì)中國的國債期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性進(jìn)行分析。多元GARCH模型（MGARCH）在不同資產(chǎn)之間條件相關(guān)性和條件方差的分析中已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，如Engle和Kroner（1995）［1］的 BEKK模型和Engle（2002）［2］的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性模型（Dynamic Conditional Correlation，DCC）。為了考慮方差、協(xié)方差和相關(guān)性的非對(duì)稱性，Cappiello，Engle和Sheppard（2006）［3］提出了非對(duì)稱的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性模型（Asymmetric Dynamic Conditional Correlation，ADCC），他們利用ADCC模型對(duì)全球股市和債市收益率進(jìn)行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)全球普遍存在股票收益的非對(duì)稱性而債券卻很少有這種現(xiàn)象，但是股票和債券都存在非對(duì)稱的條件相關(guān)性。袁超等（2008）［4］運(yùn)用ADCC對(duì)中國股市和債市的相關(guān)系數(shù)的時(shí)變性進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場的相關(guān)性存在結(jié)構(gòu)性變化。王璐和龐皓（2009）［5］則使用BEKK模型對(duì)股市和債市的波動(dòng)溢出進(jìn)行研究。
中國的國債市場自從1996年以來得到不斷發(fā)展，國債市場與股票市場有著緊密的聯(lián)系，兩個(gè)市場的關(guān)系也是不斷變化的［4］，但已有研究對(duì)利率期限結(jié)構(gòu)的期限溢價(jià)與股權(quán)溢價(jià)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系關(guān)注卻較少。與王璐和龐皓（2009）使用BEKK-MGARCH模型、袁超等（2008）使用ADCC-MGARCH模型分析股票指數(shù)和債券指數(shù)之間關(guān)系不同的是，本文分析期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的關(guān)系，采用窗口滾動(dòng)、BEKK-MGARCH和ADCC-MGARCH三種方法進(jìn)行比較，檢驗(yàn)不同動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的效果差異。同時(shí)，本文使用2002年1月~2010年3月的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，不僅避免了日交易數(shù)據(jù)高度波動(dòng)的影響，而且包含了2008~2009年經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期。此外，本文不僅考慮期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性的時(shí)變性，而且關(guān)注其符號(hào)的變化。二、實(shí)證分析
本文的數(shù)據(jù)來源于銳思金融數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)區(qū)間為2002年1月~2010年3月。證券市場指數(shù)采用上證綜指，上證綜指的月度收益率使用 ret 表示。同時(shí)考慮交易所債券市場在2009年后的交易比較少，國債數(shù)據(jù)使用銀行間債券市場數(shù)據(jù)。為了得到不同期限的無風(fēng)險(xiǎn)利率，考慮Nelson-Siegel（1987）［6］簡約利率期限結(jié)構(gòu)模型的靈活性和廣泛使用［7］，本文根據(jù)Diebold和Li（2006）［8］擴(kuò)展的Nelson-Siegel模型估計(jì)即期利率，得到1年和10年的無風(fēng)險(xiǎn)即期利率 y1和y10，其中期限溢價(jià)sp101，等于10年期利率減去1年期利率。股票指數(shù)收益率與1年期即期利率的差為股權(quán)溢價(jià)exret。
為了得到國債期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性并進(jìn)行比較，本文首先采用簡單的窗口滾動(dòng)來計(jì)算動(dòng)態(tài)相關(guān)性，然后采用兩個(gè)多元GARCH模型進(jìn)行分析，進(jìn)而分析動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)的變化。
（一）窗口滾動(dòng)樣本相關(guān)性
由于本文采用的是月度數(shù)據(jù)，所以首先采用前6期的數(shù)據(jù)來計(jì)算初始的相關(guān)性系數(shù)，然后逐月向后滾動(dòng)得到每個(gè)月的滾動(dòng)相關(guān)性系數(shù) corrl ，其計(jì)算公式如下：
根據(jù)公式（1）計(jì)算的樣本相關(guān)性序列corrl的時(shí)間序列圖見圖1。圖中結(jié)果顯示，期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)之間的相關(guān)性系數(shù)呈現(xiàn)正負(fù)交替的波動(dòng)性。圖1 窗口滾動(dòng)樣本相關(guān)性
（二）BEKK-MGARCH模型
為了進(jìn)行比較，同時(shí)考慮金融時(shí)間序列的非對(duì)稱性，本文分別采用BEKK-MGARCH模型和考慮非對(duì)稱性的ADCC-MGARCH模型來分析exret和sp101之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。
根據(jù)BEKK-MGARCH模型，本文首先設(shè)定 exret和sp101的一階自回歸方程，形式為：
財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐(雙月刊)2011年第5期2011年第5期(總第173期)王志強(qiáng)，熊海芳：國債期限溢價(jià)與股權(quán)溢價(jià)之間動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析
從表1中可看出，exret的均值方程系數(shù)都不顯著，而sp101 的均值方程的系數(shù)都具有統(tǒng)計(jì)顯著性。在條件方差和協(xié)方差系數(shù)中，A(1,1)、A(2,2)、B(1,1)、B(2,2)都是顯著的。另外，為了分析條件協(xié)方差的變化，分別對(duì)其系數(shù)A(1,1)×A(2,2)、B(1,1)×B(2,2)進(jìn)行wald檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)它們都是顯著不為零的，這說明它們的條件協(xié)方差短期具有ARCH效應(yīng)，長期具有GARCH效應(yīng)。為了分析exret和sp101之間相關(guān)性的時(shí)變性，圖2畫出BEKK-MGARCH模型中的條件相關(guān)系數(shù)走勢(shì)。
圖2 exret和sp101之間的條件相關(guān)系數(shù)：
BEKK-MGARCH模型
從圖2中看出，基于BEKK-MGARCH模型的 exret和sp101 之間的條件相關(guān)系數(shù)，其走勢(shì)呈現(xiàn)上下波動(dòng)，說明它們之間存在動(dòng)態(tài)的相關(guān)性。
（三）ADCC-MGARCH模型
為了更全面地分析 exret和sp101 之間的相關(guān)性的時(shí)變性，下面采用ADCC-MGARCH模型進(jìn)行分析：
其中，ri,t是資產(chǎn)收益溢價(jià)i在t期的數(shù)值，σi,t是資產(chǎn)收益溢價(jià)i在t期的條件波動(dòng)率，σij,t是i和j在時(shí)間t的條件協(xié)方差，zi,t=ri,t/σi,t，ij是無條件協(xié)方差，I是指示函數(shù)，當(dāng)εi,t－1 大于零時(shí)為1，它表示波動(dòng)的非對(duì)稱性。得到ADCC-MGARCH模型的估計(jì)結(jié)果如表2。
從表2可看出，除 sp101的非對(duì)稱性系數(shù)不顯著外，其他各個(gè)系數(shù)基本都具有高度的顯著性，δ（ex）顯著表明波動(dòng)存在非對(duì)稱性，α、β均顯著不為零，說明滯后一期的標(biāo)準(zhǔn)化殘差乘積對(duì)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)存在影響，α+β接近于0.9，反映出相關(guān)性具有較強(qiáng)的持續(xù)性特征。為了更好的比較分析exret和sp101之間相關(guān)性的時(shí)變性， 畫出ADCCMGARCH模型中的條件相關(guān)系數(shù)的走勢(shì)，如圖3。
圖3 exret和sp101 之間的條件相關(guān)系數(shù)：
ADCC-MGARCH模型
從圖3可以看出，基于ADCC-MGARCH模型得到的 exret和sp101 之間的條件相關(guān)系數(shù)也是時(shí)變的，可以看出：2002~2007年國債期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的相關(guān)性基本為負(fù)數(shù)，其中，2002~2003年相對(duì)平穩(wěn)，2004~2005有下降的趨勢(shì)，2006~2007年在波動(dòng)中上升，2008~2009兩者相關(guān)性是正數(shù)。其中，2008年不斷上升，2009年以來呈現(xiàn)不斷下降趨勢(shì)。從圖2、圖3可以看出BEKK-MGARCH 模型與ADCC-MGARCH 模型估計(jì)的時(shí)變相關(guān)系數(shù)的差別很大，前者估計(jì)的相關(guān)系數(shù)波動(dòng)經(jīng)常發(fā)生轉(zhuǎn)折，而后者的情形則相對(duì)穩(wěn)定。
（四）三個(gè)動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的比較
對(duì)于國債期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，本文得到3個(gè)結(jié)果：窗口滾動(dòng)相關(guān)性系數(shù) corrl、BEKK模型的條件相關(guān)系數(shù)corbek和ADCC模型的條件相關(guān)系數(shù)cordcc。為了判斷哪個(gè)模型能更好的反映股權(quán)溢價(jià)和國債期限溢價(jià)之間真實(shí)相關(guān)系數(shù)的時(shí)變性，本文對(duì)它們進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，比較哪個(gè)更符合實(shí)際。表3是這3個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)特征。在表3中，corrl、corbek和cordcc的均值都為負(fù)數(shù)，cordcc的均值與樣本數(shù)據(jù)靜態(tài)相關(guān)系數(shù)-0.10685最為接近，說明ADCC的效果較好。另外，窗口滾動(dòng)的相關(guān)系數(shù)corrl最大值、最小值比較接近于1與-1，cordcc次之，corbek 的絕對(duì)數(shù)相對(duì)都較小；3個(gè)相關(guān)系數(shù)都呈現(xiàn)左偏，說明模型中的相關(guān)系數(shù)多數(shù)為負(fù)數(shù)。實(shí)際上，前些年中國的國債市場和股票市場之間的相關(guān)性并不是很強(qiáng)，而2008年金融危機(jī)以來股市震蕩、債市回暖時(shí)期股價(jià)下跌、債券價(jià)格上漲，2009年期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的相關(guān)性應(yīng)該是下降的，3個(gè)相關(guān)系數(shù)中ADCC剛好與這些現(xiàn)實(shí)情況相符合。從圖3可以看出，股權(quán)溢價(jià)和國債期限溢價(jià)條件相關(guān)系數(shù)大小在短期內(nèi)就會(huì)發(fā)生變動(dòng)，具有時(shí)變性，但兩者的相關(guān)系數(shù)在2007年前多為負(fù)數(shù)，2008~2009多為正數(shù)，說明股權(quán)溢價(jià)和國債期限溢價(jià)的相關(guān)性在短期內(nèi)不斷發(fā)生變動(dòng)，但是在正負(fù)相關(guān)性上卻保持相對(duì)穩(wěn)定。
三、結(jié) 語
為了得到國債期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，本文采用窗口滾動(dòng)、BEKK-MGARCH和ADCC-MGARCH模型，分析兩者動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)的變化及差異。
對(duì)于國債期限溢價(jià)和股權(quán)溢價(jià)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，本文結(jié)果發(fā)現(xiàn)ADCC-MGARCH模型的條件相關(guān)系數(shù) cordcc 的均值與樣本數(shù)據(jù)靜態(tài)相關(guān)系數(shù)最為接近，同時(shí)，3個(gè)相關(guān)系數(shù)中ADCC也與現(xiàn)實(shí)情況最為相符。從ADCC-MGARCH的條件相關(guān)系數(shù)看，發(fā)現(xiàn)股權(quán)溢價(jià)和國債期限溢價(jià)條件相關(guān)系數(shù)大小在短期內(nèi)就會(huì)發(fā)生變動(dòng)，但與他們發(fā)現(xiàn)相關(guān)性的正負(fù)符號(hào)在短期就會(huì)變化不同，中國市場中兩者的相關(guān)性在正負(fù)符號(hào)上卻保持相對(duì)穩(wěn)定。
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The Analysis of Dynamic Relationship between Treasury Maturity Premium and Equity Premium
WANG Zhi-qiang,XIONG Hai-fang
(Research Center of Applied Finance, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025)
全球化資產(chǎn)配置必要性
從風(fēng)險(xiǎn)和收益角度為投資者揭示全球化資產(chǎn)配置的必要性，選取2003～2012年上證綜指與其他各國市場代表性指數(shù)的月度收益率進(jìn)行比較分析，見表2。
不同國家或地區(qū)都不同的風(fēng)險(xiǎn)收益特征，見下圖。其中，收益率最高的國家或地區(qū)是印度尼西亞，月平均收益率為2.19%，波動(dòng)率為6.75%。
目前QDII基金主要投資的兩大市場分別是中國香港和美國。和上證綜指相比，香港恒生指數(shù)收益率高，風(fēng)險(xiǎn)低。但與上證綜指的相關(guān)性較大，相關(guān)系數(shù)為0.53，較強(qiáng)的相關(guān)性使得大比例配置香港股市可能無法起到QDII基金分散A股的作用。相比之下，美股與上證綜指的相關(guān)性較低，雖然月平均收益率較低，但是波動(dòng)率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于國內(nèi)股市。根據(jù)馬科維茨投資組合理論，將資產(chǎn)的2/3跟蹤香港股市，剩余1/3資產(chǎn)配置美國股市，得到的資產(chǎn)組合的收益率為0.80%和國內(nèi)股市收益率相等，但是其波動(dòng)率為5.35%。也就是說通過區(qū)域配置，可以得到一個(gè)收益率和國內(nèi)股市相同但是風(fēng)險(xiǎn)小于國內(nèi)股市的組合。
全球化配置效果
股票型
6只以全球化配置為投資主題的股票型QDII基金在美國和中國香港兩大市場的投資比例幾乎全部在6成以上，工銀瑞信全球配置甚至達(dá)到了78.06%。直觀上來看，全球化效果相對(duì)較好的是交銀環(huán)球精選和工銀瑞信全球精選，分別將24.57%、28.69%的資產(chǎn)配置在了美國、中國香港以外，分布的區(qū)域分別達(dá)到了12和13個(gè)，見表3。
配置區(qū)域分散并不意味著全球化配置效果好，選擇的個(gè)股集中于中國概念股，其全球配置效果也會(huì)大打折扣。根據(jù)上述6只QDII基金四季報(bào)顯示，僅工銀瑞信全球精選基金的前十大重倉股中沒有中國概念股，而工銀瑞信全球配置、建信全球機(jī)遇前十大全部為中國概念股。從相關(guān)系數(shù)來看，工銀瑞信全球精選與上證綜指相關(guān)性非常弱，相關(guān)系數(shù)僅為0.03。長盛環(huán)球景氣行業(yè)雖然投資區(qū)域較為集中，除了中國香港、美國僅投資了加拿大和法國兩個(gè)國家，并且配置的比例較低，但是由于該基金相對(duì)配置的中概股較少，和上證綜指呈現(xiàn)弱相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)為0.27，見表4。
FOF型
現(xiàn)有以全球化為投資主題的FOF型QDII基金主要配置的是給類型的ETF基金。一方面，ETF基金可以在二級(jí)市場上買賣，交易方便，費(fèi)用便宜。另一方面，持有ETF基金繞開了個(gè)股選擇的問題，可以較為直接地進(jìn)行區(qū)域配置。
Abstract： Since Shanghai and Shenzhen stock exchange was founded， the Chinese stock market development has been twenty years of history. In the twenty years of development history， the scale of Chinese stock market is growing and being normal， the stock market information disclosure and the regulatory system constantly improved， and institutional investors are steadily on the increase. With China's successful entry into WTO and introduction of QFII （qualified foreign investment institutions）， Chinese stock market is to speed up the pace with international standards， and the listed company fundamentals has become an important factor of the stock price， the value investment gradually become the main investment philosophy. And financial data is the most direct and efficient index reflecting company value. Biological products industry is getting more and more attention of many investors with its share price stability and resistance to drop in recent years. With the help of financial data for biological products industry company intrinsic value influence share price analysis， this paper helps investors in biological product industry to find the right benefit investment object.
關(guān)鍵詞： 價(jià)值分析；影響因素；財(cái)務(wù)指標(biāo)；股價(jià)；回歸分析
Key words： value analysis；influence factors；financial target；stock price；regression analysis
中圖分類號(hào)：F832.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2016）19-0022-04
0 引言
中國的股票市場從上世紀(jì)九十年代初發(fā)展至今已有二十多年的歷史，截止2015年年底，滬深A(yù)股投資者賬戶數(shù)超過1.7億，滬深A(yù)股上市公司達(dá)2800多家，市值規(guī)模相當(dāng)于我國GDP總量，每日成交活躍，備受廣大投資者的關(guān)注。研究上市公司的財(cái)務(wù)能力（主要包含償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力）與上市公司股價(jià)之間的關(guān)系，有利于投資者深入地了解上市公司的財(cái)務(wù)狀況，有利于投資者根據(jù)上市公司的基本面理性的進(jìn)行投資，有利于促進(jìn)上市公司務(wù)實(shí)經(jīng)營。華南理工大學(xué)郭文君[1]根據(jù)市場有效性假設(shè)、現(xiàn)代信息觀、剩余價(jià)值模型等財(cái)務(wù)信息的價(jià)值相關(guān)性證明了我國股票市場屬于半強(qiáng)式有效市場，郭文君選取了反應(yīng)企業(yè)盈利、償債、運(yùn)營3大能力的指標(biāo)與上市公司股價(jià)進(jìn)行了相關(guān)性分析和實(shí)證研究；燕山大學(xué)董喜艷[2]研究了銀行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)信息與公司股價(jià)之間的影響關(guān)系，納入研究的指標(biāo)體系主要反應(yīng)公司的盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、資產(chǎn)充足度、流動(dòng)性、公司治理結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力；成都理工大學(xué)曾靜[3]探討了農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)信息與股票價(jià)格之間的相關(guān)關(guān)系并進(jìn)行了實(shí)證研究。大部分學(xué)者研究上市公司財(cái)務(wù)能力與股價(jià)之間的關(guān)系時(shí)，所選的財(cái)務(wù)指標(biāo)要么不全面要么指標(biāo)冗余導(dǎo)致影響研究效果，本文基于生物制品行業(yè)上市公司反映公司財(cái)務(wù)能力四個(gè)方面（償債方面、營運(yùn)方面、盈利方面、發(fā)展方面）的財(cái)務(wù)指標(biāo)，剔除各指標(biāo)間相關(guān)性較大的指標(biāo)，研究上市公司財(cái)務(wù)能力與公司股價(jià)之間的關(guān)系，以期對(duì)廣大基于生物制品行業(yè)上市公司的投資者有一定的益處。
1 指標(biāo)體系的建立
對(duì)公司財(cái)務(wù)能力的分析主要基于四個(gè)方面，一是分析公司的償債能力，二是分析公司的營運(yùn)能力，三是分析公司的盈利能力，四是分析公司的發(fā)展能力[4]。償債能力反映了公司償還到期債務(wù)的能力，通過對(duì)公司的財(cái)務(wù)報(bào)告等會(huì)計(jì)資料進(jìn)行分析，可以了解公司資產(chǎn)的流動(dòng)性、負(fù)債水平以及償還債務(wù)的能力，從而評(píng)價(jià)公司的財(cái)務(wù)狀況和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，衡量公司償債能力的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)有流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金比率、現(xiàn)金流量比率、資產(chǎn)負(fù)債率；營運(yùn)能力反映了公司對(duì)資產(chǎn)的利用和管理能力，公司的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)過程就是利用資產(chǎn)取得收益的過程，對(duì)公司的營運(yùn)能力進(jìn)行分析，可以了解到公司資產(chǎn)的保值和增值情況，分析公司資產(chǎn)的利用效率、管理水平、資金周轉(zhuǎn)狀況、現(xiàn)金流量狀況，考核公司的經(jīng)營管理水平，衡量公司營運(yùn)能力的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；盈利能力是公司能夠保持長期穩(wěn)定發(fā)展的前提，分析公司的盈利能力有利于判斷公司的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，有利于發(fā)現(xiàn)公司的經(jīng)營效果，有利于評(píng)估公司的經(jīng)營模式，衡量公司盈利能力的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)有資產(chǎn)凈利率、股東權(quán)益報(bào)酬率、每股利潤、每股凈資產(chǎn)、市盈率；發(fā)展能力反應(yīng)了公司未來的發(fā)展?jié)摿Γ凵涑龉疚磥淼慕?jīng)營前景，是公司管理層經(jīng)營決策和公司投資者投資決策判斷的重要依據(jù)，衡量公司發(fā)展能力的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)有銷售增長率、資產(chǎn)增長率、股權(quán)資本增長率、利潤增長率。建立對(duì)上市公司財(cái)務(wù)能力評(píng)估的指標(biāo)體系如表1所示。
2 方法與數(shù)據(jù)
本論文所選方法為回歸分析法[5]，首先分別將反映公司財(cái)務(wù)狀況四種能力的二級(jí)財(cái)務(wù)指標(biāo)與上市公司股價(jià)（開盤價(jià)與收盤價(jià)的均值）做樣本回歸分析，在置信度為0.05的條件下選取有效指標(biāo)，其次將四部分中的有效指標(biāo)整理歸集在一起，再將其與公司股價(jià)做樣本回歸分析，最后選取最終有效指標(biāo)并對(duì)回歸方程和回歸系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，得到樣本回歸模型。數(shù)據(jù)來源于28家滬深A(yù)股上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表和股價(jià)K線圖。
3 實(shí)證分析―以生物制品行業(yè)上市公司為例
3.1 償債能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的分析
計(jì)算流動(dòng)比率（A1），速動(dòng)比率（A2），現(xiàn)金比率（A3），現(xiàn)金流量比率（A）的相關(guān)系數(shù)如表2所示。
可知流動(dòng)比率，速動(dòng)比率，現(xiàn)金比率，現(xiàn)金流量比率兩兩之間的相關(guān)系數(shù)都接近1，于是選取大家使用范圍較廣泛的流動(dòng)比率與資產(chǎn)負(fù)債率和生物制品行業(yè)28家上市公司的股價(jià)做回歸分析，結(jié)果如表3所示。
在置信度0.05，自由度26的條件下，查得t檢驗(yàn)值為2.055，選取t值絕對(duì)值較大的流動(dòng)比率再與股價(jià)做樣本回歸分析，如表4所示。
在置信度0.05，自由度27的條件下，查得t檢驗(yàn)值為2.0518，可知流動(dòng)比率的t驗(yàn)值大于該臨界值，于是在償債能力財(cái)務(wù)指標(biāo)中選取流動(dòng)比率作為影響2011年樣本企業(yè)股價(jià)的有效指標(biāo)。
3.2 營運(yùn)能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的分析
計(jì)算應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（B1）、存貨周轉(zhuǎn)率（B2）、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（B3）、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（B4）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（B5）的相關(guān)系數(shù)，如表5所示。
從表5中可以看出有且只有流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率相關(guān)系數(shù)較大，但也不足0.8，可暫時(shí)保留，作營運(yùn)能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的樣本回歸分析，如表6所示。
在置信度0.05，自由度23的條件下，查得t檢驗(yàn)值為2.0687，只有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的t檢驗(yàn)值大于臨界值，所以在營運(yùn)能力財(cái)務(wù)指標(biāo)中選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為影響2011年樣本企業(yè)股價(jià)的有效指標(biāo)。
3.3 盈利能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的分析
計(jì)算資產(chǎn)凈利率（C1）、股東權(quán)益報(bào)酬率（C2）、每股利潤（C3）、每股凈資產(chǎn)（C4）、市盈率（C5）的相關(guān)系數(shù)，如表7所示。
知資產(chǎn)凈利率與股東權(quán)益報(bào)酬率的相關(guān)系數(shù)較大，其次是每股利潤與每股凈資產(chǎn)，進(jìn)一步作盈利能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的樣本回歸分析，如表8所示。
在置信度為0.05，自由度為23的條件下，查得t檢驗(yàn)值為2.0687，只有每股利潤的t檢驗(yàn)值大于臨界值，所以在盈利能力財(cái)務(wù)指標(biāo)中選取每股利潤作為影響2011年樣本企業(yè)股價(jià)的有效指標(biāo)。
3.4 發(fā)展能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的分析
計(jì)算銷售增長率（D1）、資產(chǎn)增長率（D2）、股權(quán)資本增長率（D3）、利潤增長率（D4）的相關(guān)系數(shù)，如表9所示。
可知其兩兩之間的相關(guān)程度都不大，進(jìn)一步作發(fā)展能力財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)的樣本回歸分析，如表10所示。
在置信度為0.05，自由度為24的條件下，查得t檢驗(yàn)值為2.0639，各發(fā)展能力財(cái)務(wù)指標(biāo)的t檢驗(yàn)值均低于該臨界值，于是進(jìn)一步單獨(dú)作t檢驗(yàn)值較大的銷售增長率與股價(jià)的回歸分析得表11。
易知，在置信度為0.05，自由度為27的條件下，銷售增長率的t檢驗(yàn)值也低于臨界值2.0581，于是可以認(rèn)為發(fā)展能力財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股價(jià)幾乎沒有重大影響。
3.5 綜合分析
最后入選影響生物制品行業(yè)28家上市公司2011年股價(jià)的有效指標(biāo)是流動(dòng)比率，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，每股利潤，計(jì)算其相關(guān)系數(shù)得表12。
它們之間的相關(guān)系數(shù)均未超過0.5，整體來說是較好的，進(jìn)一步作其與生物制品行業(yè)28家上市公司2011年的股價(jià)的樣本回歸分析得表13。
用F檢驗(yàn)回歸方程模型，21.77757>2.78（臨界值），所以回歸方程方模型顯著，用t檢驗(yàn)回歸系數(shù)，知應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率不符合參數(shù)檢驗(yàn)，于是再單獨(dú)做流動(dòng)比率（X1），流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X2），每股利潤（X3）與股價(jià)的樣本回歸分析，得表14。
用F檢驗(yàn)回歸方程模型，26.54186>2.99，因此回歸方程顯著，用t檢驗(yàn)回歸系數(shù)，在置信度為0.05，自由度為25的條件下2.0595，查得t■檢驗(yàn)值為2.0595，流動(dòng)比率，流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，每股利潤的t檢驗(yàn)值均大于臨界值，調(diào)整后的樣本決定系數(shù)達(dá)到0.739447，說明流動(dòng)比率，流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，每股利潤的波動(dòng)對(duì)股價(jià)變動(dòng)的解釋程度還是較高的。
4 結(jié)論
在生物制品行業(yè)28家上市公司中，2011年公司財(cái)務(wù)指標(biāo)中的流動(dòng)比率（X1），流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X2），每股利潤（X3）對(duì)于2011年公司的股價(jià)波動(dòng)有較大影響，它們的定量樣本回歸方程為（系數(shù)保留兩位小數(shù)）
Y=22.01+0.17X1-17.82X2+33.88X3
綜上分析可知，生物制品行業(yè)上市公司影響其股價(jià)的財(cái)務(wù)能力主要是償債能力、營運(yùn)能力和盈利能力，根據(jù)模型中自變量前的系數(shù)可知，盈利能力對(duì)生物制品行業(yè)上市公司股價(jià)的影響最大，其次是營運(yùn)能力，最后是償債能力，因此，對(duì)于生物制品行業(yè)上市公司的投資，投資者需要重點(diǎn)關(guān)注公司的盈利能力。
參考文獻(xiàn)：
[1]郭文君.基于市場有效性的上市公司財(cái)務(wù)信息與股價(jià)的關(guān)系研究[D].華南理工大學(xué)，2015.
[2]董喜艷.基于財(cái)務(wù)信息的銀行業(yè)上市公司股價(jià)影響因素分析[D].燕山大學(xué)，2010.
[3]曾靜.農(nóng)業(yè)類上市公司財(cái)務(wù)信息與股票價(jià)格之間相關(guān)性的實(shí)證研究[D].成都理工大學(xué)，2015.
【關(guān)鍵詞】時(shí)間序列 協(xié)方差矩陣 最佳閥值 凝聚子群 Matlab Ucinet
股票的相關(guān)性分析是規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的有效方法，可以判斷整體市場的運(yùn)行態(tài)勢(shì)，更好的挖掘市場機(jī)會(huì)。在股票市場中，如果兩支股票的相關(guān)性大，則表明這兩支股票波動(dòng)方向的一致性較強(qiáng)，如果多支股票相互之間的相關(guān)性都很強(qiáng)，當(dāng)一支股票出現(xiàn)大幅度的漲或者跌時(shí)，其他股票也發(fā)生大幅度漲跌，嚴(yán)重時(shí)將危害股票市場的穩(wěn)定。通過研究股票之間的相關(guān)性對(duì)投資者的投資決策和監(jiān)管部門的監(jiān)管都有重要的意義，對(duì)防范和控制股票市場風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融市場穩(wěn)定有積極作用。
一、股票相關(guān)性指標(biāo)的確定
（一）研究思路
協(xié)方差是一個(gè)用于測量投資組合中某一具體投資項(xiàng)目相對(duì)于另一投資項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，通俗點(diǎn)就是投資組合中兩個(gè)項(xiàng)目間收益率的相關(guān)程度，協(xié)方差的絕對(duì)值越大，表示這兩種資產(chǎn)收益率關(guān)系越密切；絕對(duì)值越小表明這兩種資產(chǎn)收益率的關(guān)系越疏遠(yuǎn)。
兩個(gè)向量間的相關(guān)性系數(shù)ρ12= ，Cov（R1，R2）表示向量R1與R2間的協(xié)方差，假設(shè)各數(shù)據(jù)的概率相等且為，則
這樣兩個(gè)向量間的相關(guān)性系數(shù)的計(jì)算就轉(zhuǎn)換為對(duì)其協(xié)方差的計(jì)算。
（二）數(shù)據(jù)處理
選取股票中的“個(gè)股回報(bào)率”作為指標(biāo)對(duì)象，將2013年的數(shù)據(jù)劃分為1、2月、3、4月、5、6月、7、8、9月四個(gè)時(shí)間段消除時(shí)間因素的干擾，抽取40支股票，計(jì)算其四個(gè)時(shí)間段各股票的相關(guān)系數(shù)，再計(jì)算出協(xié)方差矩陣，根據(jù)矩陣的結(jié)果來分析股票之間的相關(guān)性。
（三）結(jié)果分析
抽取40支股票利用matlab計(jì)算其2013年4個(gè)時(shí)期的相關(guān)系數(shù)，以股票代碼002640、002692、300028、300100、300167、00228
6、002344這幾支股票為例進(jìn)行分析，選擇第一時(shí)期作為研究的時(shí)期，結(jié)果見表1；
由表2的結(jié)果，數(shù)據(jù)為正的說明兩支股票間的回報(bào)率是同方向變化的，像代碼為002640與002692之間就同增同減，而002640與300028這兩只股票簡的回報(bào)率是反方向變化的，即當(dāng)其中一只股票收益上升時(shí)，另一只股票的收益是下降的。
該問題選取個(gè)股回報(bào)率作為相關(guān)指標(biāo)，相關(guān)系數(shù)作為度量指標(biāo)，并且巧妙的建立協(xié)方差矩陣，將股票間復(fù)雜的相關(guān)性問題直接的利用協(xié)方差來進(jìn)行分析。
二、股票網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
（一）研究思路
根據(jù)做出的相關(guān)系數(shù)表構(gòu)建相關(guān)性矩陣，以股票間相關(guān)系數(shù)為權(quán)作邊，建立無向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)模型，選取適當(dāng)?shù)拈撝挡⒃诖嘶A(chǔ)上再尋找最佳閾值精簡得到的新的網(wǎng)絡(luò)，將該網(wǎng)絡(luò)中最佳閾值附近的一系列閾值構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較分析。
（二）研究方法
假定有N只股票。第i只股票在時(shí)刻t價(jià)格為Pi（t），股票i的對(duì)數(shù)回報(bào)是Si（t）=lnPi（t）-lnPt-1（t），對(duì)一定的連續(xù)交易日序列，形成回報(bào)向量Si，為了表征股票的同步時(shí)間進(jìn)化，在股票i和j之間使用等時(shí)間相關(guān)系數(shù)，定義如下：
這些相關(guān)系數(shù)形成一個(gè)N×N矩陣，且-1≤γij≤1，接著將每個(gè)元素取絕對(duì)值│γij│轉(zhuǎn)換成影響矩陣，這樣就有0≤│γij│≤1，并仍以γij記兩只股票間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值。
無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中存在一定數(shù)量的度值（連接數(shù)）極高的節(jié)點(diǎn)，即度最大的那些節(jié)點(diǎn)，通常稱為hub節(jié)點(diǎn)，也稱為網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。為了更加細(xì)致地分析股票間相互影響的行為，設(shè)定不同強(qiáng)度閾值γ0，分別觀察當(dāng)相關(guān)系數(shù)γij>γ0時(shí)的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)，我們更關(guān)心股票間的強(qiáng)影響，所以只考察γ0>0的情形。
（三）結(jié)果分析
在給定閾值0.5構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上再尋找最佳閾值精簡得到的新的網(wǎng)絡(luò)。將該網(wǎng)絡(luò)中最佳閾值附近的一系列閾值構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行比較，取前15位按從大到小依次排列，如表3所示。
從表3中可以看到，在閾值點(diǎn)0.5、0.505、以及0.51基礎(chǔ)上得到的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)排名前三位的都為節(jié)點(diǎn)002692、002407、002464，前15名的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)基本保持不變，由于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)起著主導(dǎo)作用，說明運(yùn)用最佳閾值構(gòu)建的股票網(wǎng)絡(luò)具有穩(wěn)定性，所構(gòu)建的股票網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫再|(zhì)也較穩(wěn)定，有利于進(jìn)一步研究股票市場中的各種金融現(xiàn)象。
三、凝聚子群模型的構(gòu)建
（一）研究思路
一個(gè)凝聚子群至少涉及兩個(gè)方面：一個(gè)是重點(diǎn)關(guān)注子群內(nèi)部的關(guān)系；二是比較子群內(nèi)部成員之間的關(guān)系強(qiáng)度或頻次相對(duì)于子群內(nèi)、外部成員之間的關(guān)系強(qiáng)度或頻次。子群內(nèi)部的關(guān)系與字裙之間的關(guān)系稱為“核心―邊緣”維度，從而引出幾個(gè)凝聚子群概念。
對(duì)于一個(gè)多值關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)凝聚子群來說，如果其中的全部gα個(gè)點(diǎn)到該子群的至少gα-k個(gè)點(diǎn)之間的關(guān)系的取值都不小于c的話，這種凝聚子群就叫做c層次的k-叢。
（二）研究方法與結(jié)論
在UNINET中，點(diǎn)擊Network-Regions-Components-Simple graphs進(jìn)行成分分析。該程序既可以分析二值網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)、多值數(shù)據(jù)中的成分、分析無向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，也可以分析有向關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。
通過圖1可以直觀地看出這40支股票板塊的劃分情況，以002464（金利科技）、002407（多氟多）、002692（遠(yuǎn)程電纜）、600872（中炬高新）、600201（金宇集團(tuán)）這五支高凝聚度的股票為關(guān)鍵點(diǎn)，可以將網(wǎng)絡(luò)圖劃分為五個(gè)板塊。分析各支股票所涉及的領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)電力、表面材料技術(shù)領(lǐng)域、綜合性投資、生物科技和金屬材料以及高科技尖端領(lǐng)域公司股票具有高凝聚力，這些公司的股票波動(dòng)會(huì)對(duì)股市由較大的影響。且由于地區(qū)差異、政策原因、行業(yè)相關(guān)性因素等會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)劃分版塊與實(shí)際板塊劃分存在差異。
四、總結(jié)
股票是風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)，投資者需要自行承擔(dān)投資風(fēng)險(xiǎn)，所以每一個(gè)投資者應(yīng)謹(jǐn)慎從事。我們需要認(rèn)真進(jìn)行股票投資分析，將風(fēng)險(xiǎn)的損失降到最低。要慎重選擇自己的投資對(duì)象。股票投資需要智慧與時(shí)機(jī)的結(jié)合，在看準(zhǔn)了最佳時(shí)機(jī)時(shí)運(yùn)用智慧的頭腦開展投資行為。近年來股市一直處于熊市低迷狀態(tài)，股票價(jià)格一路下跌，國家需要穩(wěn)定物價(jià)，促進(jìn)股票市場健康發(fā)展；擴(kuò)大內(nèi)需，維持匯率相對(duì)穩(wěn)定；控制貨幣發(fā)行總量，適時(shí)調(diào)整貨幣政策。作為投資者，我們需要謹(jǐn)慎選擇投資對(duì)象，智慧投資，一旦看準(zhǔn)，長期持有，同時(shí)應(yīng)該量力而行。
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【關(guān)鍵詞】 β系數(shù); 風(fēng)險(xiǎn); ARMA模型
一、引言
資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM))最早由夏普提出,他用一個(gè)簡單的模型刻畫了資產(chǎn)收益與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。其核心思想是,提出在一個(gè)競爭均衡的資本市場中,非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)可以通過多元化加以消除,對(duì)期望收益產(chǎn)生影響的只能是無法分散的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。β系數(shù)作為一種度量證券相對(duì)于市場組合變動(dòng)的反應(yīng)程度的重要指標(biāo),刻畫的正是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。然而,夏普的CAPM是單期的,本身并沒有就β系數(shù)的跨期性質(zhì)作出具體要求,早期關(guān)于CAPM的實(shí)證檢驗(yàn),通常也假定β系數(shù)跨期保持不變(“跨期”是指由當(dāng)期向下一期轉(zhuǎn)換的過程,而且這種轉(zhuǎn)換在時(shí)間上是連續(xù)發(fā)生的。)由于投資者在當(dāng)前投資期所擁有的信息與在下一個(gè)投資期所擁有的信息并不相同,所以“跨期”也意味著投資者擁有信息的不斷更新過程,投資者更希望了解系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在這種信息更新過程中的變化情況。
就β系數(shù)的估計(jì),國內(nèi)外很多學(xué)者在這方面作過大量的研究。其中Yaw M. Mensah(1992)提出了會(huì)計(jì)β系數(shù)和市場β系數(shù)兩個(gè)概念,希望在估計(jì)β系數(shù)時(shí)將市場信息與會(huì)計(jì)信息結(jié)合起來,提出了在回歸直線法的基礎(chǔ)上加入經(jīng)營杠桿與財(cái)務(wù)杠桿兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行估計(jì)。Beaver,Kettler和Scholes(1970)、Hamada(1972)、Beaver和Manegold(1975)、Lev(1974)、Bildersee(1975)以及Rosenberg(1984等)等人也在各自的研究中對(duì)β系數(shù)與會(huì)計(jì)和非會(huì)計(jì)影響因素之間的關(guān)系進(jìn)行研究。這些研究都沒有考慮β系數(shù)的跨期時(shí)變性,僅僅就單期的β系數(shù)估計(jì)問題進(jìn)行研究。但是所用的樣本數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度往往超出了會(huì)計(jì)上對(duì)單期的定義,至少都是五年以上的樣本。
Blume、Brenner和Smidt曾經(jīng)討論過β系數(shù)的跨期結(jié)構(gòu)問題,并給出一個(gè)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?Merton建立的跨期資本資產(chǎn)定價(jià)模型(ICAPM),Breeden建立的消費(fèi)資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CCAPM)。
國內(nèi)很多研究學(xué)者也對(duì)β系數(shù)的估計(jì)進(jìn)行了大量的研究,其中有靜態(tài)的單期β系數(shù)估計(jì)研究。陳斐杰(2007)提出用會(huì)計(jì)變量與β系數(shù)建立多元線性模型來對(duì)β系數(shù)進(jìn)行估計(jì),而在建模中用到的會(huì)計(jì)變量,在鐘琳琳、劉艷萍的《我國股票B系數(shù)與會(huì)計(jì)信息關(guān)系的實(shí)證研究》中證實(shí)與β系數(shù)的線性相關(guān)程度并不高。在這些分析方法中,建立模型中用到的歷史β系數(shù)是通過回歸直線法用資產(chǎn)收益對(duì)同期市場收益的回歸直線估計(jì)得來,從理論角度,這種方法實(shí)際上是將資產(chǎn)收益變動(dòng)與市場收益變動(dòng)的線性相關(guān)系數(shù)作為β系數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ),而金融市場上不少數(shù)據(jù)是厚尾分布,它們的方差是不確定的,有的分布連期望都不存在,不滿足CAPM理論對(duì)收益的正態(tài)分布假定,所以線性相關(guān)并不是一個(gè)好的度量指標(biāo)。
國內(nèi)研究中對(duì)動(dòng)態(tài)的跨期β系數(shù)估計(jì)研究有:丁志國、蘇治、杜曉宇在《CAPM跨期悖論:β系數(shù)時(shí)變存在性理論研究》中運(yùn)用金融學(xué)無套利分析方法和現(xiàn)代數(shù)理方法,推導(dǎo)CAPM跨期悖論,從理論上證明了β系數(shù)跨期時(shí)變的存在性。羅登躍、王春峰、房振明在《深圳股市時(shí)變?chǔ)聴l件CAPM實(shí)證研究》中提出的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)多元GARCH模型計(jì)算時(shí)變?chǔ)孪禂?shù)的方法。但他們的多元GARCH模型是由兩個(gè)一元GARCH模型拼湊形成,這種建模方法不符合一般多元分析的原理。
前人在β系數(shù)的估計(jì)研究中,大多數(shù)是對(duì)單期的β系數(shù)進(jìn)行估計(jì),對(duì)動(dòng)態(tài)的跨期β系數(shù)的估計(jì)不多,即使有,在估計(jì)方法上也存在一定的缺陷。筆者希望通過本文用多元統(tǒng)計(jì)的分析方法建立一個(gè)多元的自回歸滑動(dòng)平均模型(ARMA),對(duì)收益率時(shí)間序列進(jìn)行擬合,并通過多元模型的動(dòng)態(tài)方差與協(xié)方差估計(jì)出動(dòng)態(tài)的跨期β系數(shù)。
二、理論模型
(一)二元ARMA(p,q)模型
β系數(shù)是反映某個(gè)資產(chǎn)收益與市場收益之間波動(dòng)的相關(guān)性,現(xiàn)實(shí)的金融市場收益率序列通常具有一定的前后期相關(guān)性,筆者考慮通過下面的二元ARMA(p,q)模型對(duì)收益率序列進(jìn)行擬合。
φ0=φ01φ02,φi=φ11i φ12 iφ21i φ22 i,?專i=θ11i θ12 iθ21i θ22 i均為系數(shù)矩陣。
由于運(yùn)用二元ARMA(p,q)模型要對(duì)動(dòng)態(tài)的方差與協(xié)方差進(jìn)行估計(jì),因此,所得到的收益率序列應(yīng)該是平穩(wěn)的非白噪聲序列。
(二)模型定階
多元ARMA(p,q)模型中p,q的取值是確定模型的關(guān)鍵,通常的定階方法是利用分量邊際模型的階數(shù)來確定的。所謂分量邊際模型是指:對(duì)于給定rt的向量模型,其組成部分的rit的隱含一元模型稱為邊際模型。Ruey S.Tsay在《Analysis of Financial Time Series》中論證了對(duì)于一個(gè)k維ARMA(p,q),其邊際模型是ARMA[kp,(k-1)p+q]。其中k表示多元模型的維數(shù),在本文的分析中,研究的是資產(chǎn)收益率與市場收益率的關(guān)系,因此k=2,通過利用邊際模型ARMA[kp,(k-1)p+q]的定階結(jié)果來確定p,q的取值,從而確定多元ARMA(p,q)模型中p,q的取值。
一元ARMA(p,q)模型中p,q的取值利用自相關(guān)函數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)來決定。通過計(jì)算偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)和自相關(guān)函數(shù)(ACF),當(dāng)對(duì)于j>p,偏自相關(guān)函數(shù)(PACF)趨近于0;對(duì)于j>q,自相關(guān)函數(shù)(ACF)趨近于0,說明變量服從一個(gè)ARMA(p,q)模型。
(三)動(dòng)態(tài)β系數(shù)估計(jì)模型
由多元ARMA模型估計(jì)的資產(chǎn)收益率和市場收益率的協(xié)方差,資產(chǎn)收益率的方差均為動(dòng)態(tài)的時(shí)變模型,由此估計(jì)的β系數(shù)也是時(shí)變的。
三、實(shí)證分析
(一)樣本數(shù)據(jù)
本文選取600019(寶鋼股份)作為樣本公司,為了較好地?cái)M合數(shù)據(jù),時(shí)間跨度為2001年1月1日至2006年12月31日,并從上海證券交易所網(wǎng)站收集樣本公司在此期間的收盤價(jià)數(shù)據(jù),以及大盤指數(shù)對(duì)應(yīng)時(shí)間的收盤價(jià)數(shù)據(jù)。
(二)指標(biāo)選擇
在分析中使用資產(chǎn)收益率指標(biāo),而不用資產(chǎn)價(jià)格。這是因?yàn)榈谝?對(duì)普通投資者而言,資產(chǎn)收益率是投資機(jī)會(huì)的完全的、尺度自由的概括;第二,收益率序列比價(jià)格序列更容易處理,因?yàn)槭找媛市蛄杏懈玫慕y(tǒng)計(jì)性質(zhì)。常用的資產(chǎn)收益率有:
由于k期簡單收益率等于k個(gè)單周期的簡單收益率的積,在跨期分析中,單期的收益率分布與多期的收益率分布就會(huì)產(chǎn)生不一致,給β系數(shù)的跨期估計(jì)帶來困難。
3.對(duì)數(shù)收益率:rt=ln(1+Rt),表示從第t-1天到第t天這1個(gè)周期內(nèi)的對(duì)數(shù)收益率,對(duì)多周期收益率有:
rt[k]=ln(1+Rt[k])=ln[(1+Rt)(1+Rt-1)…(1+Rt-k+1)]
=ln(1+Rt)+ln(1+Rt-1)+…+ln(1+Rt-k+1)
=rt+rt-1+…+rt-k+1
k期對(duì)數(shù)收益率等于k個(gè)單周期的對(duì)數(shù)收益率的和,由于單期rt與多期rt(k)之間和的關(guān)系,保證了將單期rt修正為正態(tài)后,多期rt(k)也為正態(tài),單期的rt分布與多期的rt(k)分布是一致的,使得β系數(shù)在跨期分析中能維持基本假定。可見運(yùn)用對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行分析具有更容易處理的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。本文的分析中使用對(duì)數(shù)收益率序列作為分析用樣本數(shù)據(jù)。
(三)實(shí)證結(jié)果與分析
以下樣本數(shù)據(jù)的實(shí)證分析采用DPS數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行。
1.多元ARMA模型定階
對(duì)收集的寶鋼對(duì)數(shù)收益率序列和市場對(duì)數(shù)收益率序列計(jì)算ACF統(tǒng)計(jì)量和PACF統(tǒng)計(jì)量,并繪制分析圖1和圖2。從圖1和圖2中可以看出兩個(gè)對(duì)數(shù)收益率序列的自相關(guān)系數(shù)(ACF)與偏自相關(guān)系數(shù)(PACF)都呈現(xiàn)拖尾的特點(diǎn),而且兩個(gè)圖觀察到的對(duì)數(shù)收益率序列的自相關(guān)系數(shù),偏自相關(guān)系數(shù)當(dāng)j>2時(shí)都在向0趨近,所以對(duì)個(gè)別資產(chǎn)收益率序列建立的邊際ARMA模型為ARMA(2,2),則多元的ARMA模型選用多元ARMA(1,1)模型。
2.模型參數(shù)估計(jì)
多元ARMA(1,1)模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表1:
表2參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示,模型估參數(shù)計(jì)結(jié)果中θ11和θ22的檢驗(yàn)不能通過,這兩個(gè)參數(shù)分別反映了資產(chǎn)波動(dòng)對(duì)市場延期波動(dòng)的依賴和市場波動(dòng)對(duì)資產(chǎn)延期波動(dòng)的依賴。在金融市場中資產(chǎn)對(duì)市場的依賴主要是同步依賴和自相關(guān)的影響,而延期影響往往不強(qiáng),所以此參數(shù)值不能通過檢驗(yàn)。其他參數(shù)均通過了檢驗(yàn),說明模型擬合效果較好。Durbin-Watson d=2.0064,說明模型通過自相關(guān)檢驗(yàn),不存在自相關(guān)。
根據(jù)動(dòng)態(tài)預(yù)測結(jié)果,寶鋼股份2006年下半年的β系數(shù)達(dá)到-20.1374,嚴(yán)重偏低,2008年上半年的β系數(shù)達(dá)到19.95408,嚴(yán)重偏高。其余時(shí)間的β系數(shù)值均在1附近,這與中國股票市場發(fā)展的情況是相符合的。中國股票市場經(jīng)歷了長達(dá)10年的低迷,在此期間,市場和個(gè)股的估值都偏低,劇烈波動(dòng)幅度不大,因此股票市場的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)基本正常,反映在β系數(shù)值上是在1附近。2005年下半年經(jīng)濟(jì)開始復(fù)蘇,至2006年年底是上海證券市場的指數(shù)已經(jīng)由2005年年底的1 161.06點(diǎn)上漲到2 675.47點(diǎn),經(jīng)濟(jì)增長逐漸提升,個(gè)股估值偏低狀況逐漸呈現(xiàn),系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)也呈現(xiàn)出來,直觀上體現(xiàn)出來的是β系數(shù)嚴(yán)重偏低。從寶鋼股份2006年下半年的β系數(shù)達(dá)到-20.1374這一點(diǎn)可以印證。隨著經(jīng)濟(jì)增長的加快,個(gè)股估值得到恢復(fù),系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)降低,β系數(shù)回歸正常,在1附近。從2007年估計(jì)的β系數(shù)值上也體現(xiàn)出來了,2007年上半年和下半年β系數(shù)值分別為0.728656和0.654688。在非理性投資的助推下經(jīng)濟(jì)增長中的泡沫不斷增大,上證指數(shù)2007年繼續(xù)攀升,并于2007年10月16日達(dá)到6 124.04點(diǎn)的歷史最高點(diǎn),之后,經(jīng)濟(jì)泡沫開始破裂,指數(shù)也在快速下滑,市場估值水平在迅速降低,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)也逐漸顯現(xiàn)出來,體現(xiàn)在β系數(shù)值上是β系數(shù)嚴(yán)重偏高。寶鋼股份2008年上半年的β系數(shù)達(dá)到19.95408,正好印證了這一點(diǎn)。
四、結(jié)論
β系數(shù)是當(dāng)今財(cái)務(wù)金融理論的一個(gè)關(guān)鍵概念,也是資本資產(chǎn)定價(jià)模型中最為重要的參數(shù)之一,著名的“單一指數(shù)模型”就要去事先估計(jì)出β系數(shù)。β系數(shù)的意義在于它被廣泛用于衡量證券的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。就方法論而言,β系數(shù)又必須從過去證券市場的收益率數(shù)據(jù)中進(jìn)行估計(jì),而過去數(shù)據(jù)估計(jì)出來的只能是過去的β系數(shù)。過去的β系數(shù)要能用于反映現(xiàn)在或?qū)淼娘L(fēng)險(xiǎn),則必須具有一定的穩(wěn)定性才行。因此在應(yīng)用CAPM模型時(shí),希望β系數(shù)在一定時(shí)間內(nèi)穩(wěn)定,會(huì)大大減少具體操作的復(fù)雜性,并提高估計(jì)的準(zhǔn)確性。大量的證據(jù)證實(shí)了β系數(shù)的不穩(wěn)定,本文利用時(shí)間序列分析方法,通過建立二元ARMA模型對(duì)資產(chǎn)收益率和市場收益率序列進(jìn)行估計(jì),并由收益率參數(shù)估計(jì)結(jié)果對(duì)資產(chǎn)收益率和市場收益率的方差及協(xié)方差進(jìn)行估計(jì),得到方差和協(xié)方差的動(dòng)態(tài)模型,進(jìn)而估計(jì)出動(dòng)態(tài)的β系數(shù)。實(shí)證分析結(jié)果顯示模型估計(jì)效果良好,對(duì)資產(chǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)的描述與實(shí)際情況接近。
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自封閉式基金折價(jià)之謎被發(fā)現(xiàn)以來，經(jīng)濟(jì)金融學(xué)家們就一直試圖為它找出一個(gè)合理的解釋。早期的各種研究欲以代表基金基本層面的因素為出發(fā)點(diǎn)，來解釋折價(jià)的存在。它們都有一個(gè)共同點(diǎn)，均認(rèn)為封閉式基金折價(jià)是由基金所持有的投資組合的某些特征引起的。具有代表性的這些傳統(tǒng)解釋有：成本、資產(chǎn)流動(dòng)性、基金業(yè)績、資本利得稅。
成本論認(rèn)為基金收取的管理費(fèi)用是導(dǎo)致折價(jià)的主因，包德魯克斯(Boudreaux,1973)指出如果管理費(fèi)用高出合理水平，或者投資者預(yù)期未來管理能力會(huì)變差，則成本（管理費(fèi)用）問題便會(huì)導(dǎo)致封閉式基金出現(xiàn)折價(jià)。資產(chǎn)流動(dòng)性論（馬爾基爾Malkiel,1977）認(rèn)為封閉式基金的資產(chǎn)凈值是用基金持有的股份的市場價(jià)格來計(jì)算的，通常一只基金持有的某一股票的份額很大，售出時(shí)將不可避免地導(dǎo)致股價(jià)下跌，因而使得套現(xiàn)后的收益比當(dāng)前賬面的數(shù)額少。基金績效論（馬爾基爾，1977）認(rèn)為折價(jià)之所以存在乃因?yàn)槭袌鰧?duì)基金的未來盈利能力評(píng)價(jià)不高。資本利得稅這一解釋認(rèn)為出售已升值的封閉式基金股份必須繳納資本利得稅(capitalgaintax)，此損失應(yīng)該在基金凈值中扣除，故以折扣的形式反映在價(jià)格上了。
馬爾基爾(1997)的研究被視為早期研究的經(jīng)典之作，他檢驗(yàn)了關(guān)于美國封閉式基金折價(jià)的各種傳統(tǒng)解釋，被檢驗(yàn)的因素包括：(1)尚未實(shí)現(xiàn)的資本升值，(2)紅利分發(fā)政策，(3)資產(chǎn)的流動(dòng)性，(4)費(fèi)用（管理費(fèi)用），(5)持有的國外股票，(6)基金業(yè)績，(7)基金投資組合的轉(zhuǎn)換。馬爾基爾以橫截面和時(shí)間序列回歸方法來測度上述因素是否可以解釋折價(jià)問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基金折價(jià)與尚未實(shí)現(xiàn)的升值（在基金未實(shí)現(xiàn)的升值期間）、資本收益的分配政策、資產(chǎn)的流動(dòng)性以及國外股票的持有情況有一定的相關(guān)性。然而，馬爾基爾指出這些因素的解釋力有限，只解釋了問題的一小部分，便推測市場心理對(duì)折價(jià)的形成和變動(dòng)可能有很重要的作用。
鑒于傳統(tǒng)研究無法取得令人滿意的解釋，新的研究便另辟蹊徑。大部分研究以投資者情緒為中心，全面考慮了封閉式基金的兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)：一是其持有的投資組合所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，它決定了基金股份的基本價(jià)值；二是由于市場中投資者情緒波動(dòng)形成的風(fēng)險(xiǎn)，它使得基金股份的市場價(jià)格偏離其基本價(jià)值，從而演變成折價(jià)。
李等人(leeet.al,1991)認(rèn)為傳統(tǒng)研究不僅無法較滿意地解釋狹義的折價(jià)之謎的成因，而且也根本無法解釋廣義的折價(jià)之謎的四大動(dòng)態(tài)特征。他們認(rèn)為應(yīng)考慮投資者情緒這一重要因素，因其對(duì)解開折價(jià)之謎的四個(gè)特征有決定性的幫助。然而，投資者情緒很難被定量測度，因此無法直接驗(yàn)證這一新猜想，只能通過間接驗(yàn)證。具體需要驗(yàn)證如下關(guān)系：(1)不同基金的折價(jià)變動(dòng)的同步性，(2)新基金上市的時(shí)間選擇，(3)小公司的收益率變動(dòng)和基金折價(jià)之間的關(guān)系。
結(jié)果發(fā)現(xiàn)每一個(gè)問題均與投資者情緒息息相關(guān)，間接說明了這一因素的重要性。首先，基金的折價(jià)都高度相關(guān)。盡管基金的投資組合不太相同，但由于散戶是基金的主要投資者，因此他們的情緒變化會(huì)直拉影響各基金的折價(jià)，使得其走勢(shì)大致趨同。其次，根據(jù)投資者情緒假說，新的封閉式基金會(huì)擇時(shí)上市，即選擇在投資者情緒看好整個(gè)封閉式基金業(yè)之時(shí)上市。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)情況確是如此，許多新封閉式基金在現(xiàn)有封閉式基金的折價(jià)變小時(shí)才上市。最后，投資者情緒假說認(rèn)為封閉式基金的折價(jià)應(yīng)該與小公司股票的收益率呈反方向變動(dòng)，原因是當(dāng)投資者對(duì)基金未來的收益持樂觀態(tài)度時(shí)，基金的折價(jià)就變低，而與此同時(shí)這種樂觀情緒則表現(xiàn)在對(duì)小公司股票的強(qiáng)烈需求上，結(jié)果使得其收益率明顯提高。李等人對(duì)規(guī)模投資組合的收益率、封閉式基金折價(jià)和市場指數(shù)收益率作了回歸分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)封閉式基金折價(jià)縮小時(shí)規(guī)模小的股票表現(xiàn)較好。
（二）國內(nèi)研究
在我國，對(duì)封閉式基金折價(jià)之謎的研究尚處于起步階段，據(jù)我們所知，迄今為止有三篇這方面的研究文獻(xiàn)，分別是顧娟(2001)、汪光成(2001)和上海證券交易所研究報(bào)告(2002)。
顧娟(2001)對(duì)基金折價(jià)和基金未來業(yè)績、基金風(fēng)險(xiǎn)、基金所持投資組合集中度之間的關(guān)系做了分析，并檢驗(yàn)了各個(gè)基金折價(jià)之間的相關(guān)性。她得出的結(jié)果部分地顯示了基金折價(jià)與基金基本面因素似乎關(guān)系不大，但是并沒有進(jìn)一步深入考察投資者情緒的解釋作用。
汪光成(2001)對(duì)封閉式基金折價(jià)問題的相關(guān)文獻(xiàn)做了一個(gè)非常全面的回顧，并簡單地分析了我國封閉式基金折價(jià)的統(tǒng)計(jì)特征，最后提出了這一問題與基金市場的投資理念、投資者的“共同知識(shí)”、“投資者類型、基金披露信息和制度安排缺陷有關(guān)。然而，由于沒有進(jìn)行深入的定量分析來檢驗(yàn)上述關(guān)系，因此它僅隸屬一種推測而無法確定影響基金折價(jià)的真正因素。
上交所研究報(bào)告(2002)先使用橫截面回歸分析了各因素與基金折價(jià)率之間的關(guān)系，之后又使用E-GARCH方法分析了基金折價(jià)與流動(dòng)性之間的關(guān)系。該研究所強(qiáng)調(diào)的是各個(gè)解釋變量和基金折扣之間的相關(guān)關(guān)系，而并非每個(gè)變量的解釋力的大小。從其橫截面回歸結(jié)果看，回歸的決定系數(shù)僅為0.5，說明這些因素并不能完全解釋基金折價(jià)。另外，E-GARCH分析也只是揭示了基金變現(xiàn)能力與折價(jià)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。顯而易見，若想徹底解開我國封閉式基金折扣之謎，提出一個(gè)合理的解釋，還需進(jìn)行更深入的實(shí)證研究。
三、基金折價(jià)的動(dòng)態(tài)特征
為了便于分析和討論，本節(jié)簡單總結(jié)和闡述我國基金折價(jià)的幾個(gè)動(dòng)態(tài)特征。
（一）數(shù)據(jù)和方法
本研究的數(shù)據(jù)來自深圳國泰安公司(GTA)的中國共同基金數(shù)據(jù)庫。原始數(shù)據(jù)來源于封閉式基金發(fā)放的每周公報(bào)，然后由GTA數(shù)據(jù)庫收集、計(jì)算。對(duì)每只基金的紅利和除權(quán)已做出適當(dāng)調(diào)整。
封閉式基金折價(jià)(DISCit)的計(jì)算以周進(jìn)行，方法如下：
如前所述，封閉式基金折價(jià)之謎不僅意味著封閉式基金折價(jià)的存在，而且也包括四個(gè)特征：基金股份先以高于資產(chǎn)凈值的溢價(jià)交易，然后很快變成折價(jià)，并且大幅度波動(dòng)，最后當(dāng)封閉式基金清算或轉(zhuǎn)為開放式時(shí)便縮小。圖一和表一顯示了封閉式基金折價(jià)在我國也存在，且動(dòng)態(tài)特征與美國的極為相似：折價(jià)指數(shù)開始有30%的溢價(jià)，然后幾乎單調(diào)上升到20%的折價(jià)。此外，折價(jià)指數(shù)的波動(dòng)很大，其均值和中位數(shù)分別是5.67%和7.37%。折價(jià)的幅度和波動(dòng)均顯著高于美國的數(shù)值，說明折價(jià)現(xiàn)象在我國相當(dāng)嚴(yán)重。（注：值得一提的是，由于在中國沒有封閉式基金清算和轉(zhuǎn)化為開放式基金的先例，我們不能檢驗(yàn)第四個(gè)特征。）
為了深入了解上述動(dòng)態(tài)變化，我們進(jìn)一步觀察了每只基金的折價(jià)變動(dòng)情況。表二展示了10只樣本封閉式基金的下列數(shù)據(jù)：(1)上市的日期，(2)上市第一個(gè)月的溢價(jià)，(3)首次公布折價(jià)出現(xiàn)日期。如表所示，在10只封閉式基金中，除了上市較晚的景宏基金之外，其余9只基金都先以高于資產(chǎn)凈值的溢價(jià)交易，然后在很短的時(shí)間內(nèi)變成折價(jià)。另外，溢價(jià)與上市時(shí)間的早晚關(guān)系極大，上市越晚，起始的溢價(jià)就越低，變?yōu)檎蹆r(jià)所花的時(shí)間就越短。
四、折價(jià)的傳統(tǒng)解釋
為了解析上節(jié)中呈現(xiàn)的我國封閉式基金的折價(jià)現(xiàn)象，在本節(jié)中，我們先試圖用傳統(tǒng)理論來定量解釋，主要考慮三大因素：成本、資本流動(dòng)性和基金業(yè)績。
（一）成本
表三給出了10只樣本基金的管理費(fèi)用占總凈資產(chǎn)的比例。數(shù)據(jù)來自基金的年度資產(chǎn)負(fù)債表。在大多數(shù)情況下，管理費(fèi)大約占凈資產(chǎn)市值的0.2%，最高亦僅達(dá)0.31%，而折價(jià)指數(shù)的均值為5.6%，波動(dòng)范圍為-30%到24%。很明顯，與封閉式基金的折價(jià)相比，管理費(fèi)用則要小得多，而且，對(duì)一個(gè)基金來說，它的管理費(fèi)用在一年內(nèi)是一個(gè)相對(duì)固定的數(shù)額，而折價(jià)則變動(dòng)很大。
如果管理費(fèi)用可以解釋封閉式基金折價(jià)的話，那么在基金的管理開支和基金的折價(jià)間有就會(huì)存在正相關(guān)關(guān)系，即較高的管理費(fèi)用將導(dǎo)致較大的折價(jià)。因此，我們用spearman排序相關(guān)關(guān)系作一個(gè)簡單的測試。表四列出各基金的折價(jià)幅度、成本、資產(chǎn)流動(dòng)性和業(yè)績表現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，而表五則是相應(yīng)的spearman排序相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果。在表五中，10月樣本基金的2000年每周折價(jià)的算術(shù)平均和其年管理費(fèi)用占凈資產(chǎn)比例之間的spearman排序相關(guān)系數(shù)是-0.267，對(duì)零相關(guān)的原假設(shè)的雙尾檢驗(yàn)P值是0.456，意味著管理費(fèi)用和封閉式基金折價(jià)的正相關(guān)關(guān)系并不存在。因此，我們認(rèn)為成本（管理費(fèi)用）并不是中國封閉式基金折價(jià)的一個(gè)合理解釋。
表52000年樣本基金折價(jià)幅度、成本、資產(chǎn)流動(dòng)性和業(yè)績表現(xiàn)之間的Spearman排序相關(guān)系數(shù)
附圖
（二）資產(chǎn)流動(dòng)性
根據(jù)流動(dòng)性解釋，我們預(yù)期基金的折價(jià)和可流動(dòng)的程度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。我們也用spearman排序相關(guān)來檢驗(yàn)此關(guān)系。基金的流動(dòng)性是用它們投資組合的集中程度來代表，即在基金的投資組合中具最大資產(chǎn)凈值的10只股票的資產(chǎn)凈值之和與基金的總資產(chǎn)凈值的比例，使用的數(shù)據(jù)是2000年度的基金每周集中度的算術(shù)均值。從表五中可以看出，其spearman排序相關(guān)系數(shù)是-0.467，而零相關(guān)的原假設(shè)的雙尾檢驗(yàn)P值則是0.17。這一結(jié)果同上小節(jié)的結(jié)果一樣令人驚訝，基金折價(jià)和投資組合的集中度之間的相關(guān)關(guān)系為負(fù)數(shù)，與理論預(yù)期相反。然而，這個(gè)負(fù)相關(guān)關(guān)系在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。可見，用流動(dòng)性這個(gè)概念無法解釋封閉式基金為什么在上市初期的價(jià)格超過它的資產(chǎn)凈值。因此，資產(chǎn)流動(dòng)性也不能對(duì)我國封閉式基金折價(jià)給予合理的解釋。
（三）基金業(yè)績
從邏輯上講，封閉式基金的業(yè)績與其折價(jià)應(yīng)該呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。如果投資者認(rèn)為基金管理者能夠獲得高于平均水平的利潤的話，他便會(huì)樂意以高于資產(chǎn)凈值的價(jià)格買基金股份，反之亦然。在表五中，我們計(jì)算了10只樣本基金的折價(jià)和基金績效之間的相關(guān)系數(shù)。這一基金績效是以一個(gè)雙因素模型（包括風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)模兩個(gè)因素）為基準(zhǔn)計(jì)算得出的。令人驚訝的是，spearman排序相關(guān)系數(shù)僅為0.152，零相關(guān)的原假設(shè)的雙尾檢驗(yàn)P值也只有0.676，意味著這兩個(gè)變量間的相關(guān)關(guān)系為正，但在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。因而，基金業(yè)績同樣不能解釋我國的封閉式基金折價(jià)。
至于稅收的解釋，因?yàn)槲覈]有直接征收資本利得稅，所以無法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。頗為有趣的是，管理費(fèi)用和10只基金的集中程度之間的spearman排序相關(guān)系數(shù)為0.615，零相關(guān)的原假設(shè)的雙尾檢驗(yàn)P值為0.058，說明此正相關(guān)關(guān)系在10%的置信水平上統(tǒng)計(jì)顯著。另外，管理費(fèi)用和基金業(yè)績顯示了極強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，spearman排序相關(guān)關(guān)系是0.69，對(duì)應(yīng)的零相關(guān)的原假設(shè)的雙尾檢驗(yàn)P值是0.0027。這一結(jié)果給我們提供了基金為何收取高額管理費(fèi)用的直接證據(jù)。
最后，我們將三個(gè)因素放在一起，用
橫截面回歸方法進(jìn)行分析，結(jié)果收錄在表六中。縱觀表六，回歸結(jié)果一目了然，三個(gè)因素的回歸系數(shù)無一在統(tǒng)計(jì)上顯著，說明它們均不能解釋基金折價(jià)現(xiàn)象。
表6傳統(tǒng)解釋的橫截面回歸檢驗(yàn)結(jié)果（注：本橫截面回歸樣本為18只基金（開元、安信、裕陽、新華、普惠、同益、景宏、泰和、漢盛、裕隆、安順、天元、景博、景陽、裕元、同盛、金鑫）。回歸因變量為各基金2000年內(nèi)周折價(jià)率算術(shù)平均數(shù)；回歸自變量分別是各基金2000年(1)持股集中度、(2)基金績效、(3)管理費(fèi)用占總資產(chǎn)比重、(4)基金總資產(chǎn)。）
附圖
五、投資者情緒假說
前面的討論說明傳統(tǒng)理論無法解釋中國的封閉式基金折價(jià)。回顧傳統(tǒng)解釋，其基石為封閉式基金的風(fēng)險(xiǎn)乃由一些基金的基本因素所導(dǎo)致。然而，眾多有關(guān)市場有效性的實(shí)證研究都指出，僅考慮基本因素還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，因?yàn)樗雎粤艘苍S是最重要的因素，即投資者情緒，此乃行為金融學(xué)研究的中心所在。對(duì)基金來講，我們完全有理由相信，投資者的情緒非同小可，它在很大程度上影響和導(dǎo)致了折價(jià)。
為找到支持投資者情緒假設(shè)的間接證據(jù)，我們將檢驗(yàn)：(1)不同基金折價(jià)變動(dòng)的同步性，(2)新基金上市時(shí)間的選擇，(3)封閉式基金折價(jià)和不同規(guī)模的股票收益率之間的關(guān)系。
（一）不同封閉式基金折價(jià)變動(dòng)的同步性
一般來講，封閉式基金相互的投資風(fēng)險(xiǎn)不同，這樣他們持有的投資組合的組成便不同，因此相應(yīng)地封閉式基金相互間基本層面不同。由于傳統(tǒng)解釋認(rèn)為封閉式基金的折價(jià)由投資組合的風(fēng)險(xiǎn)帶來，那么如果不存在投資者情緒對(duì)基金折價(jià)的影響的話，其變動(dòng)應(yīng)該不同。相反，如果不同的基金的折價(jià)變動(dòng)呈正相關(guān)的話，那么便可以說明投資者情緒是基金折價(jià)的主要推動(dòng)力。
表七給出了組成折價(jià)指數(shù)的10只樣本基金之間以及指數(shù)本身的Pearson相關(guān)系數(shù)。可以非常清楚地看到各只基金的折價(jià)之間是高度相關(guān)的，且所有的相關(guān)系數(shù)都為正數(shù)，其算術(shù)平均數(shù)高達(dá)0.92，連最低的相關(guān)系數(shù)亦有0.68，其相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為0.07。所有的零相關(guān)的雙尾檢驗(yàn)的P值都是零，說明正相關(guān)關(guān)系統(tǒng)計(jì)十分顯著。
表7折價(jià)指數(shù)與基金（為指數(shù)組成基金）折價(jià)間Pearson相關(guān)系數(shù)（1999年10月—2000年12月）
附圖
a此表顯示的是1999年10月到2000年12月間折價(jià)指數(shù)和構(gòu)成此指數(shù)的十只基金的折價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)，對(duì)所有相關(guān)系數(shù)顯著性的雙尾檢驗(yàn)的P值都為0（未列于表中），表明所有相關(guān)系數(shù)都顯著不等于0。
進(jìn)一步尋找證據(jù)，我們計(jì)算了折價(jià)指數(shù)于1999年下半年之后上市的10家封閉式基金之間的相關(guān)系數(shù)，檢驗(yàn)的時(shí)期從1999年12月到2000年12月。表八列出了這10家基金的折價(jià)和折價(jià)指數(shù)之間的pearson相關(guān)系數(shù)。在基金和折價(jià)指數(shù)間的相關(guān)系數(shù)仍然很大，所有的零相關(guān)的雙尾檢驗(yàn)的P值都是零。相關(guān)系數(shù)的均值是0.945，而最低的相關(guān)系數(shù)是0.87，標(biāo)準(zhǔn)差是0.03。
表8折價(jià)指數(shù)與基金（非指數(shù)組成基金）折價(jià)間Pearson相關(guān)系數(shù)α（1999年12月—2000年12月）
附圖
a此表顯示的是1999年12月到2000年12月間折價(jià)指數(shù)和此指數(shù)之外的十只基金的折價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)，對(duì)所有相關(guān)系數(shù)顯著性的雙尾檢驗(yàn)的P值都為0（未列于表中），表明所有相關(guān)系數(shù)都顯著不等于0。
概而論之，表七和表八都顯示不同封閉式基金的折價(jià)同方向變動(dòng)，支持了不同基金的折價(jià)是由相同的投資者情緒所驅(qū)動(dòng)的假設(shè)。此外，各只基金的折價(jià)的高度相關(guān)顯示折價(jià)指數(shù)的變動(dòng)并非由一些局外點(diǎn)所決定，這也說明我們構(gòu)建的折價(jià)指數(shù)足已代表整個(gè)封閉式基金業(yè)的折價(jià)幅度。
（二）新基金上市的時(shí)間選擇
根據(jù)投資者情緒模型，封閉式基金折價(jià)并非由單個(gè)基金的基本因素所致，而是由投資者針對(duì)封閉式基金的情緒所致。此外，前面的實(shí)證發(fā)現(xiàn)表明各只基金的折價(jià)高度正相關(guān)，因此，現(xiàn)有封閉式基金的折價(jià)可以反映市場對(duì)整個(gè)封閉式基金業(yè)的態(tài)度。由此，我們可以預(yù)見新的基金將會(huì)選擇在投資者看好現(xiàn)有的封閉式基金的時(shí)候上市，即在這些基金以溢價(jià)或以較低的折價(jià)交易時(shí)上市。
我們通過考察從1999年6月到2000年12月間的新基金上市數(shù)目和同期折價(jià)指數(shù)變動(dòng)之間的關(guān)系，從另一方面來檢驗(yàn)投資者情緒假說的合理性。每月的折價(jià)指數(shù)變動(dòng)用月內(nèi)的每周折價(jià)的算術(shù)平均來衡量，但由于封閉式基金的上市需要較長的申請(qǐng)時(shí)間，在計(jì)劃的上市日期和實(shí)際的上市日期之間會(huì)有一個(gè)時(shí)間差，其間的市場情況很可能會(huì)劇烈變動(dòng)。因此，這一檢驗(yàn)的結(jié)論并不十分準(zhǔn)確，只可以作為參考。在圖二里，柱狀表示新基金每月上市的數(shù)目，而線狀則表示現(xiàn)有基金折價(jià)的變動(dòng)。
我們看到多數(shù)基金的上市選擇在折價(jià)變得相對(duì)較低時(shí)期。1999年6月、10月，2000年4月、7月，折價(jià)指數(shù)有較大幅度下降。在此期間，總共23個(gè)封閉式基金中有16個(gè)上市。在1999年8月和2000年3月間，當(dāng)折價(jià)指數(shù)大幅上升時(shí)，沒有新的基金上市。
（三）折價(jià)變化和不同市值股票收益率之間的關(guān)系
投資者情緒模型認(rèn)為既然封閉式基金折價(jià)的變動(dòng)是由個(gè)人投資者的情緒所引起，而小市值股票也主要被個(gè)人投資者持有，那么基金折價(jià)和小市值股票的收益率之間應(yīng)該存在聯(lián)系。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)折價(jià)指數(shù)變小時(shí)，小市值股票收益率就變高，反之亦然。
附圖
圖2折價(jià)指數(shù)變動(dòng)和新基金上市關(guān)系
對(duì)于我國市場，雖然至今尚無各類投資者的持股狀況的研究，但我們認(rèn)為仍可間接考察封閉式基金折價(jià)和不同市值股票收益率之間的關(guān)系。我們使用的二元回歸模型為：
附圖
其中R[,it]是一個(gè)規(guī)模投資組合(sizeportfolio)的周收益率，其具體的構(gòu)造方式如下：在1998年的最后一個(gè)交易日，我們根據(jù)當(dāng)日滬深兩市所有上市公司的流通市值排序，再將所有公司按照順序平均分為8個(gè)組別；在1999年內(nèi)，保持每個(gè)投資組合的組成不變，再計(jì)算出組內(nèi)所有股票的每周收益率的算術(shù)平均數(shù)，以此作為每個(gè)投資組合的周收益率。到1999年最后一個(gè)交易日，再如上述方法對(duì)滬深兩市所有股票排序，組成8個(gè)投資組合，分別計(jì)算其在2000年內(nèi)的周收益率。disct是折價(jià)指數(shù)變化率，即t期折價(jià)水平與t-1期折價(jià)水平之差除以t-1期折價(jià)水平絕對(duì)值：
附圖
最后，mkt[,t]是滬深兩市所有股票的平均（以流通市值加權(quán)）收益。
回歸結(jié)果列在表九。可以看到，折價(jià)指數(shù)變動(dòng)率的回歸系數(shù)隨投資組合市值上升而單調(diào)下降。具體而言，折價(jià)指數(shù)的變動(dòng)率的系數(shù)從0.0036（最小規(guī)模的投資組合）單調(diào)下降到-0.0013（最大規(guī)模的投資組合），并且只有在對(duì)最大規(guī)模組合進(jìn)行回歸時(shí)的系數(shù)為負(fù)。這意味著當(dāng)大市值股票表現(xiàn)好時(shí)，折價(jià)便減少；而當(dāng)小市值股票表現(xiàn)好時(shí)，折價(jià)則擴(kuò)大。除了組合G之外，折價(jià)指數(shù)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上都很顯著，表明了很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。
表9模型R[,it]=α[,0]+α[,1]disc[,t]+α[,2]mkt[,t]+ε[,t]回歸結(jié)果
附圖
上述結(jié)論說明，我國基金折價(jià)變化和不同市值股票收益率之間的關(guān)系與美國的情形恰恰相反。為給這一現(xiàn)象一個(gè)合理的解釋，有必要對(duì)我國市場各類投資者以及封閉式基金的投資組合組成做進(jìn)一步的研究。在缺少這方面資料和證據(jù)的情況下，我們只好先做兩個(gè)猜測。第一個(gè)猜測是，既然我們知道共同基金出于流動(dòng)性的考慮都傾向持有大市值股票，這樣當(dāng)大市值股票表現(xiàn)好時(shí)投資者便看好封閉式基金，將抬高基金股份的價(jià)格，與之相應(yīng)的封閉式基金的折價(jià)便縮小。第二個(gè)猜測是，封閉式基金和小市值股票對(duì)某類投資者來說是替代品。當(dāng)此類投資者衷情小股票時(shí)，他們就提高小股票持有的比重，相應(yīng)降低他們投資組合中封閉式基金的比例，結(jié)果封閉式基金價(jià)格的降低便導(dǎo)致折價(jià)加大。
六、結(jié)束語
在本文中，我們檢驗(yàn)了中國股市的封閉式基金折價(jià)現(xiàn)象。在詳細(xì)闡述了這一現(xiàn)象后，我們檢驗(yàn)了各種可能的解釋。我們發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)因素不能完全解釋折價(jià)現(xiàn)象及各種特征，但若考慮到投資者情緒，謎底便迅速被揭開。具體而言，我們得出如下三大結(jié)論：(1)不同封閉式基金的折價(jià)變動(dòng)呈現(xiàn)高度正相關(guān)；(2)新的封閉式基拿選擇在現(xiàn)有封閉式基金的折價(jià)小時(shí)上市；(3)基金折價(jià)變動(dòng)和不同市值股票的收益率變動(dòng)之間的關(guān)系密切；當(dāng)小市值股票收益率上升時(shí)，封閉式基金的折價(jià)就增加；相反，當(dāng)大市值股票收益率上升時(shí)，基金折價(jià)便縮小。前兩個(gè)結(jié)論與美國的情況相同，而第三個(gè)結(jié)論則相反。
目前社會(huì)上對(duì)基金業(yè)運(yùn)作的看法頗為負(fù)面，認(rèn)為它們并非完全依靠專業(yè)化的管理而是憑本身的資金實(shí)力和享受的特殊待遇來獲取收益，把基金聯(lián)合鎖倉、拉抬重倉股等一系列不當(dāng)甚至違法行為歸咎于兩個(gè)方面的問題；基金信息披露透明度不夠和監(jiān)管制度安排有缺陷。我們的研究結(jié)果表明，提高透明度和加強(qiáng)監(jiān)管無疑對(duì)我國基金市場的健康發(fā)展有利，但并不能解決封閉式基金折價(jià)這一問題，它與證券市場的宏觀環(huán)境和投資者的情緒息息相關(guān)。國外的經(jīng)驗(yàn)也告訴我們，基金折價(jià)甚具普遍性和長期性，不可能通過完善制度在短期內(nèi)消除。
我們的定量分析還顯示，我國封閉式基金的折價(jià)在幅度上比國外嚴(yán)重，因此我們對(duì)開放式基金的繼續(xù)生存持懷疑態(tài)度。我們建議，出于對(duì)我國基金業(yè)的健康發(fā)展和對(duì)投資者權(quán)益的保護(hù)的考慮，應(yīng)暫時(shí)停止批準(zhǔn)新開放式基金的上市，等封閉式基金折價(jià)降低到一個(gè)穩(wěn)定的、吸引的水平后再考慮放松限制。
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關(guān)鍵詞：Copula函數(shù)；交換期權(quán)；風(fēng)險(xiǎn)中性估值原理
1.Copula理論及相關(guān)性質(zhì)
任意一個(gè)二維Copula函數(shù)C，都滿足以下四個(gè)性質(zhì)：
2.多維資產(chǎn)期權(quán)
多資產(chǎn)期權(quán)的收益函數(shù)比較復(fù)雜。其中最常見的有標(biāo)的組合資產(chǎn)的攬子期權(quán)（basket.options），如交換期權(quán)、極大和極小期權(quán)和指數(shù)期權(quán)等。從數(shù)學(xué)的角度來看，歐式多維資產(chǎn)期權(quán)的收益函數(shù)可以表示為：
交換期權(quán)最早研究是Margrabe（1978）的標(biāo)的資產(chǎn)收益率正態(tài)分布的情形。但是，后期研究表明，正態(tài)分布并不能有效地刻畫出基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)格的分布情況，因此，期權(quán)合理定價(jià)的一個(gè)關(guān)鍵因素是如何合理地刻畫出各個(gè)標(biāo)的資產(chǎn)收益率分布函數(shù)。可見，基礎(chǔ)資產(chǎn)之間的相關(guān)性能否有效地刻畫是多維資產(chǎn)定價(jià)的另一個(gè)重要因素。
因此，在多資產(chǎn)定價(jià)過程中，既要考慮基礎(chǔ)資產(chǎn)收益率的非正態(tài)分布性，又要考慮基礎(chǔ)資產(chǎn)之間的相關(guān)，定價(jià)問題變得更加復(fù)雜。首先，由于基礎(chǔ)資產(chǎn)收益率有尖峰厚尾現(xiàn)象，標(biāo)準(zhǔn)線性相關(guān)系數(shù)，如Person線性相關(guān)系數(shù)，已經(jīng)不能合理刻畫其價(jià)格，標(biāo)準(zhǔn)線性相關(guān)系數(shù)有許多缺陷。其次，在多維資產(chǎn)期權(quán)定價(jià)時(shí)，需要基礎(chǔ)資產(chǎn)之間的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，即基礎(chǔ)資產(chǎn)的聯(lián)合分布函數(shù)。這些問題均在傳統(tǒng)的定價(jià)方法里很難解決，并且解決方法比較復(fù)雜，因此，我們需要找到更好的方法解決這些問題。而Copula函數(shù)能很好刻畫基礎(chǔ)資產(chǎn)的相關(guān)性，并且可以構(gòu)造多元分布函數(shù)，能解決上述問題。在下一節(jié)里，我們將會(huì)具體地運(yùn)用Copula函數(shù)對(duì)交換期權(quán)進(jìn)行定價(jià)。
3.運(yùn)用Copula函數(shù)對(duì)交換期權(quán)定價(jià)
由于要運(yùn)用Copula函數(shù)對(duì)交換期權(quán)在風(fēng)險(xiǎn)中性測度下進(jìn)行定價(jià)時(shí)，下面我們來首先介紹市場測度和風(fēng)險(xiǎn)測度的聯(lián)系。
參考文獻(xiàn)：
關(guān)鍵詞：固定資產(chǎn)投資；經(jīng)濟(jì)發(fā)展
中圖分類號(hào)：F127 文獻(xiàn)識(shí)別碼：A 文章編號(hào)：1001-828X（2015）017-000-02
本文結(jié)合我市撤縣建市二十年來的固定資產(chǎn)投資發(fā)展現(xiàn)狀，對(duì)固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的聯(lián)系、固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響等進(jìn)行定性定量分析，并提出促進(jìn)滎陽市投資發(fā)展的對(duì)策和建議，以供參考。
一、滎陽市固定資產(chǎn)投資發(fā)展現(xiàn)狀
（一）滎陽投資發(fā)展的動(dòng)力和基礎(chǔ)
1.招商引資注入不竭外部動(dòng)力。滎陽市自1994年經(jīng)國
家批準(zhǔn)撤縣建市，建市以來滎陽有了更多的經(jīng)濟(jì)自，從此進(jìn)入一個(gè)相對(duì)較快的發(fā)展階段。基于滎陽獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢(shì)和交通優(yōu)勢(shì)，歷屆政府都非常重視招商引資，為筑巢引鳳先后出臺(tái)了一系列優(yōu)惠政策，給予企業(yè)土地、稅收、財(cái)政等優(yōu)惠，一批優(yōu)秀的企業(yè)如樂百氏、陽光油脂、國電、天瑞水泥、鄭煤綜機(jī)等先后到滎陽投資發(fā)展，為滎陽固定資產(chǎn)投資的增長注入了新鮮血液，也為滎陽經(jīng)濟(jì)發(fā)展增添了外生動(dòng)力。
2.工業(yè)化和集群發(fā)展提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)和源泉。滎陽堅(jiān)持工業(yè)立市、工業(yè)強(qiáng)市，在長期的發(fā)展過程中，形成了食品、醫(yī)藥、化工、閥門、建筑機(jī)械、建材水泥、機(jī)械制造、電力煤炭等支柱產(chǎn)業(yè)，形成了高山閥門、城關(guān)建筑機(jī)械、賈峪建材、高村化工等特色工業(yè)集群，造就了一批拳頭產(chǎn)品，如博大掛面、高山閥門、少林汽車等，在形成工業(yè)支柱和造就拳頭產(chǎn)品的歷程中，就伴隨著企業(yè)不斷的產(chǎn)能擴(kuò)張和規(guī)模擴(kuò)大，以及為適應(yīng)市場而進(jìn)行的產(chǎn)品轉(zhuǎn)型升級(jí)，新建、擴(kuò)建企業(yè)和項(xiàng)目如雨后春筍，從而為固定資產(chǎn)投資發(fā)展增強(qiáng)了內(nèi)生動(dòng)力。
（二）滎陽投資取得巨大成就
1.投資規(guī)模呈擴(kuò)張勢(shì)頭。二十年來，滎陽投資規(guī)模由小到大，由少到多，發(fā)展迅猛。全社會(huì)固定資產(chǎn)投資由1994年的6.3億元，逐步突破了10億元（1995年），100億元（2006年）、200億元（2008年）、300億元（2012年）重要關(guān)口，2014年達(dá)到414.5億元，二十年來全社會(huì)固定資產(chǎn)投資以年均23.3%的速度增長。占鄭州市固定資產(chǎn)投資的比重由1994年的4.6%上升到2014年的7.7%，在全省中排名由1994年的第9位上升到2014年的第4位。
2.投資對(duì)GDP貢獻(xiàn)率攀高。二十年來，投資對(duì)GDP增長的累計(jì)貢獻(xiàn)達(dá)到74.8%。投資貢獻(xiàn)率呈波動(dòng)性提高，由1994年的21.1%提高到2014年的72.5%。在消費(fèi)、投資和出口這三駕馬車中，投資在經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮著無可替代的作用，未來一段時(shí)間，投資仍將是滎陽經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要推動(dòng)力量。
二、滎陽市固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系分析
（一）固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性分析
相關(guān)系數(shù)是衡量兩個(gè)隨機(jī)變量之間線性相關(guān)程度的指標(biāo)。相關(guān)系數(shù)的公式如下：
相關(guān)系數(shù)的值介于-1與+1之間，根據(jù)相關(guān)系數(shù)的值的大小，可將相關(guān)系數(shù)分為三個(gè)等級(jí)：
1. |r|
2. 0.4≤|r|
3. 0.7≤|r|
根據(jù)以上相關(guān)系數(shù)理論，對(duì)滎陽固定資產(chǎn)投資與地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析。
首先制作散點(diǎn)圖判斷是否存在線性關(guān)系：
通過散點(diǎn)圖可以看出各年固定資產(chǎn)投資與地區(qū)生產(chǎn)總值交點(diǎn)在一條直線附近，可以判定兩者存在直線線性關(guān)系。
其次，根據(jù)相關(guān)系數(shù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算，結(jié)果如下：
r = 0.99116
結(jié)果表明，0.7
（二）固定資產(chǎn)投資帶動(dòng)滎陽經(jīng)濟(jì)發(fā)展
1.目前的滎陽經(jīng)濟(jì)是投資拉動(dòng)型經(jīng)濟(jì)。
從拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的三駕馬車看，投資占生產(chǎn)總值的比重（投資率）由1994的25.9%逐年上升到2014年的72.7%，固定資產(chǎn)投資已經(jīng)成為帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿ΑＷ?005年投資占生產(chǎn)總值的比重首次超過50%以來，已經(jīng)連續(xù)十年占比在50%以上，可以說目前的滎陽經(jīng)濟(jì)仍然是投資主導(dǎo)型。
2.投資結(jié)構(gòu)決定經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)。
從二十年來滎陽投資結(jié)構(gòu)看，一產(chǎn)比重在0.5%至13.7%之間變化，二產(chǎn)比重在42%至75%之間變化，三產(chǎn)比重在20%至49%之間變化，投資結(jié)構(gòu)總體上呈現(xiàn)二產(chǎn)比重大，三產(chǎn)其次，一產(chǎn)最小的“二三一”格局。從同期生產(chǎn)總值結(jié)構(gòu)看，一產(chǎn)比重在5%至15%之間變化，二產(chǎn)比重在55%至74%之間變化，三產(chǎn)比重在20%至32%之間變化，生產(chǎn)總值結(jié)構(gòu)也呈現(xiàn)出二產(chǎn)比重大，三產(chǎn)其次，一產(chǎn)最小的“二三一”格局。從以上分析可以判斷目前滎陽的固定資產(chǎn)投資是工業(yè)主導(dǎo)型投資，滎陽的經(jīng)濟(jì)是工業(yè)主導(dǎo)型經(jīng)濟(jì)。投資結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)構(gòu)基本吻合，工業(yè)主導(dǎo)型投資決定了工業(yè)主導(dǎo)型經(jīng)濟(jì)。由于投資處在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)前期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展處在中后期，兩者是建設(shè)與生產(chǎn)的角色轉(zhuǎn)換，因此投資結(jié)構(gòu)基本上決定了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)構(gòu)。
3.投資帶來稅收和就業(yè)。
固定資產(chǎn)投資會(huì)帶來兩次稅收。一是在建設(shè)過程中形成的稅收，二是在竣工形成生產(chǎn)能力后帶來的新增稅收。2014年滎陽市建筑營業(yè)稅達(dá)24425萬元，占全市稅收的比重達(dá)12.7%，比1994年提高了8.1個(gè)百分點(diǎn)。固定資產(chǎn)投資會(huì)帶來兩次就業(yè)，一是在建設(shè)過程中的用工就業(yè)，二是在形成生產(chǎn)能力后帶來的新增就業(yè)。2014年滎陽市資質(zhì)內(nèi)建筑業(yè)從業(yè)人員達(dá)20505人，占全部在崗職工從業(yè)人員的比重高達(dá)20.6%。
（三）固定資產(chǎn)投資效果遞減制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展
長期以來，我市在固定資產(chǎn)投資過程中重投入、輕效益
的問題比較突出。部分資金投入后并未得到充分、有效的運(yùn)用，投資資金低水平運(yùn)作，影響了投資效益的提高。投資效果系數(shù)是指一定時(shí)期的地區(qū)生產(chǎn)總值的增加額與引起這一增加的固定資產(chǎn)投資總額的比例。它從資金投入與產(chǎn)出比率上較全面地反映投資活動(dòng)的最終效益，投資效果系數(shù)一般是越大越好。從二十年來投資效果系數(shù)看，我市平均投資效果系數(shù)為31.7%，投資效果系數(shù)處于-9.8%～62.4%之間，呈明顯波動(dòng)態(tài)勢(shì)。2005年以后，我市投資效果系數(shù)總體呈現(xiàn)逐年遞減趨勢(shì)，2012年投資效果系數(shù)低達(dá)8.1%，為近幾年最低。固定資產(chǎn)投資效率長期偏低，將制約經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快增長。
綜上所述，我市投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用短期無法替代，如何發(fā)揮好投資的作用仍然是我市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要突破口，從投資效果情況看，如何保持適度投資規(guī)模，優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，提升投資效果將是今后一段時(shí)期我市投資工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。未來工業(yè)化和城鎮(zhèn)化仍是我市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主題，大多數(shù)勞動(dòng)力將從事二、三產(chǎn)業(yè)。由于我市特殊的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，不管是工業(yè)化還是城鎮(zhèn)化，投資仍是其實(shí)現(xiàn)的基本手段。未來促進(jìn)投資增長的因素不斷增多，新型農(nóng)村社區(qū)建設(shè)、生活服務(wù)、住房投資和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資仍將會(huì)保持較快的增長，成為拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的亮點(diǎn)，但隨著工業(yè)投資增速的下降和服務(wù)業(yè)發(fā)展步伐加快，投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率將逐步減少。
三、滎陽市固定資產(chǎn)投資運(yùn)行中存在問題
（一）投資面臨體制轉(zhuǎn)換和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的雙重壓力
二十年來，經(jīng)過堅(jiān)持不懈的努力，長期制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施瓶頸得到顯著改善。滎陽經(jīng)濟(jì)發(fā)展已處于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展并重的新時(shí)期，投資結(jié)構(gòu)從以政府主導(dǎo)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為主體的增長模式逐步轉(zhuǎn)向以市場為導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)投資為主體的新發(fā)展模式。在積極財(cái)政政策逐步淡出，國家轉(zhuǎn)移投資力度減弱的情況下，仍然按傳統(tǒng)思維方式推進(jìn)投資工作，適應(yīng)性和創(chuàng)新性不夠，發(fā)展模式上對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和國有投資的依賴，內(nèi)生型投資意愿不強(qiáng)。同時(shí)，項(xiàng)目投資的外延性擴(kuò)張?zhí)攸c(diǎn)表現(xiàn)依然較為突出，2014年全市改建和技術(shù)改造類“內(nèi)涵型”投資共完成9.9億元，占全部投資的比重僅為2.4%，而新建、擴(kuò)建項(xiàng)目完成投資占全部投資的比重為97.6%。以粗放型經(jīng)營為特征的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)投資仍有相當(dāng)大比重，投資增長方式有待進(jìn)一步改善。
（二）結(jié)構(gòu)性矛盾仍然存在
加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，是提高資源能源利用效率、緩解資源能源壓力的有效途徑，是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展必然選擇。投資結(jié)構(gòu)合理與否，在很大程度上決定著整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度和效益。2014年全市一、二、三產(chǎn)業(yè)分別完成投資9.9億元、187.0億元和217.6億元，三次產(chǎn)業(yè)占投資的比重為2.4：45.1：52.5，其中第二產(chǎn)業(yè)投資比重比上年下降7.4個(gè)百分點(diǎn)。工業(yè)投資力度明顯不足，工業(yè)投資雖然持續(xù)增加，但技改投資和高新技術(shù)投資所占比重仍然偏低，傳統(tǒng)的（非）金屬制造、通（專）用設(shè)備制造工業(yè)占較大比重。其次，第三產(chǎn)業(yè)投資中房地產(chǎn)業(yè)投資所占比重較大，而生產(chǎn)業(yè)投資占比過低，不利于財(cái)稅增長和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。
（三）投資擴(kuò)張與資源、環(huán)境制約矛盾進(jìn)一步凸顯
隨著近幾年投資力度的加大，投資過程中資源與環(huán)境制約逐漸成為投資發(fā)展的瓶頸因素。在近兩年的投資項(xiàng)目中，有很多項(xiàng)目由于土地審批原因，項(xiàng)目遲遲落不了地，最終以項(xiàng)目流產(chǎn)告吹。隨著環(huán)境保護(hù)、產(chǎn)能壓縮等各項(xiàng)政策的制約，對(duì)投資的壓力和影響還會(huì)進(jìn)一步顯現(xiàn)。
四、對(duì)滎陽市實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長的政策建議
（一）優(yōu)化投資環(huán)境，加速建立和完善市場導(dǎo)向企業(yè)為主、政策引導(dǎo)、社會(huì)化融資的新機(jī)制
一是鼓勵(lì)民間資本參與基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)公益項(xiàng)目建設(shè)，推動(dòng)新型產(chǎn)業(yè)和高新技術(shù)產(chǎn)品建設(shè)。二是積極協(xié)調(diào)金融機(jī)構(gòu)對(duì)民間投資發(fā)展的信貸投放，簡化信貸程序。2014年底，全市金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額高達(dá)232.0億元，存貸差達(dá)93.9億元，激活民間個(gè)人投資的潛力很大，領(lǐng)域也很寬。三是加大扶持企業(yè)上市的力度，緩解“域內(nèi)”資金分爭的壓力，既可提高企業(yè)知名度，有無償?shù)膹V告效應(yīng)，還可以“變債為股”，減少還款壓力，降低資金使用成本。四是積極利用域外資金，緩解投資資金的短缺，更重要是彌補(bǔ)技術(shù)、管理的不足和帶來機(jī)制創(chuàng)新。
實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果
通過社會(huì)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS18.0分析和計(jì)算，得到如下實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果。2007年—2011年五年的上市金融公司的規(guī)模和效益整體情況如表1所示。從表1來看，資產(chǎn)總額與營業(yè)收入2007年—2011年的標(biāo)準(zhǔn)差都大于均值，說明樣本金融企業(yè)的資產(chǎn)總額和營業(yè)收入分布的平均離散程度較大。根據(jù)具體的數(shù)據(jù)來看，39家上市金融公司的規(guī)模逐年擴(kuò)張，以年末資產(chǎn)總額均值衡量，2008年比2007年以較大幅度增長，增幅高達(dá)13.51%，2009年比2008年繼續(xù)擴(kuò)張，增幅達(dá)11.11%，2010年比1009年擴(kuò)張較為顯著，增幅高達(dá)20.71%，2011年比2010年繼續(xù)增長，增幅高達(dá)15.98%，營業(yè)收入總體上呈上升趨勢(shì)，但是波動(dòng)幅度較大，以年末營業(yè)收入均值衡量，2008年比2007年下降了4.61%。2009年比2008年有所回升，增幅為5.23%，2010年比2009年增長較為顯著，增幅高達(dá)23.71%，2011年比2010年繼續(xù)顯著地增長，增幅高達(dá)20.40%，39家上市金融公司的效益總體上呈逐年增長的態(tài)勢(shì)，但也有所波動(dòng)。以年末總資產(chǎn)利潤率衡量，2008年比2007年以較大幅度增長，增幅高達(dá)10.96%，2009年比2008年下降了9.20%，2010年比2009年有所回升，增幅為8.03%，2011年比2010年繼續(xù)增長，增幅高達(dá)10.55%。以年末加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率均值衡量，2008年比2007年并沒有增長，反而下降了很多，降幅高達(dá)53.82%，2009年比2008年增長較大，增幅高達(dá)49.62%，2010年比2009年有所下降，降幅高達(dá)17.80%，2011年比2010年繼續(xù)下降，降幅高達(dá)17.29%，分別對(duì)39家上市金融公司2007年—2011年五年的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單相關(guān)分析與偏相關(guān)分析和對(duì)模型和系數(shù)的檢驗(yàn)，結(jié)果如表2、表3所示。從表2各變量零階相關(guān)矩陣可知，在0.01的顯著性水平下，資產(chǎn)總額與營業(yè)收入呈顯著正相關(guān)，2007年—2011年的相關(guān)系數(shù)均大于0.75，其中，2009年—2011年的相關(guān)系數(shù)均大于0.8，雙尾檢驗(yàn)的概率為0，小于1%，表明二者之間高度正相關(guān)。資產(chǎn)總額與總資產(chǎn)利潤率、資產(chǎn)總額與加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率之間相關(guān)性不顯著。資產(chǎn)總額與總資產(chǎn)利潤率呈輕度正相關(guān)，2007年—2011年的相關(guān)系數(shù)在0.1—0.4之間，雙尾檢驗(yàn)的概率在0.1—0.7之間。其中2008年相關(guān)系數(shù)為-0.017，雙尾檢驗(yàn)的概率為0.949，二者之間關(guān)系極弱。資產(chǎn)總額與加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率呈輕度正相關(guān)，2007年—2011年的相關(guān)系數(shù)在0.1—0.4之間，其中，2007年和2009年的相關(guān)系數(shù)均為負(fù)，但是2010年和2011年的相關(guān)系數(shù)在0.3—0.4年之間，雙尾檢驗(yàn)的概率在0.02—0.03之間，二者之間呈顯著正相關(guān)。表3去掉了對(duì)資產(chǎn)總額與總資產(chǎn)利潤率和加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率之間關(guān)系的影響因素營業(yè)收入后的偏相關(guān)分析可以有效的去掉簡單相關(guān)系數(shù)的夸大成分，其結(jié)果表明：以資產(chǎn)總額和總資產(chǎn)利潤率兩個(gè)指標(biāo)來衡量上市金融公司的規(guī)模與效益時(shí)，2007年—2011年金融企業(yè)規(guī)模與效益均呈輕度負(fù)相關(guān)，且負(fù)相關(guān)程度和顯著水平有逐漸增加的趨勢(shì)；以資產(chǎn)總額和加權(quán)平均凈資產(chǎn)收益率兩個(gè)指標(biāo)來衡量上市金融公司的規(guī)模與效益時(shí)，2007年—2011年規(guī)模與效益也呈輕度負(fù)相關(guān)，且負(fù)相關(guān)程度和顯著水平也是有逐漸增加的趨勢(shì)。
原因分析
根據(jù)實(shí)證研究所得到的結(jié)果可知我國上市的金融公司的規(guī)模和效益呈輕度的負(fù)相關(guān)，然而金融企業(yè)規(guī)模還在逐年擴(kuò)大，相對(duì)地放松了對(duì)與資產(chǎn)相應(yīng)的收益的要求，結(jié)合多種因素分析，其原因主要有如下幾點(diǎn)：第一，收購和兼并浪潮使資產(chǎn)規(guī)模越來越大。在資本流動(dòng)性日益增強(qiáng)的背景下，政府鼓勵(lì)并推動(dòng)金融企業(yè)的兼并和收購，而人民幣國際化的趨勢(shì)也使得各國有控股銀行在海外進(jìn)行大規(guī)模的擴(kuò)張和業(yè)務(wù)的拓展。其中，并購是金融企業(yè)實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)重組的重要手段之一。而且并購不僅能夠增強(qiáng)企業(yè)實(shí)力，銀行規(guī)模、客戶信任度、市場占有率都會(huì)有大幅度的提升，且不同業(yè)務(wù)類型的金融企業(yè)業(yè)務(wù)的互補(bǔ)也有助于金融企業(yè)的業(yè)務(wù)走向多元化。因此，金融企業(yè)傾向于通過擴(kuò)大規(guī)模、提高科技技術(shù)的金融產(chǎn)品創(chuàng)新能力和拓寬業(yè)務(wù)范圍，來增強(qiáng)其綜合競爭力。第二，政府的扶持和政策的導(dǎo)向使得大型金融機(jī)構(gòu)受到過度保護(hù)。特別是國有控股的金融企業(yè)需要響應(yīng)國家的產(chǎn)業(yè)扶持規(guī)劃，為受保護(hù)的產(chǎn)業(yè)及大型的國有控股企業(yè)提供資金支持，而且大型的金融企業(yè)一般會(huì)向關(guān)聯(lián)方提供優(yōu)惠的信貸條件。當(dāng)這種保護(hù)達(dá)到一定程度時(shí)，容易引發(fā)金融企業(yè)熱衷于高風(fēng)險(xiǎn)的投資而有可能產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)，政府的扶持政策的刺激還會(huì)客觀上激勵(lì)金融公司涉足高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)。在流動(dòng)性過剩背景下，傳統(tǒng)金融資產(chǎn)收益率逐漸走低，房地產(chǎn)市場和金融市場利好消息逐漸增多，金融企業(yè)很容易忽視控制風(fēng)險(xiǎn)。而且金融企業(yè)的規(guī)模越大，其愿意承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越大。并且金融企業(yè)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)越多，規(guī)模擴(kuò)張的意愿就越高。此外，其內(nèi)部的公司治理也存在一定的缺陷，獎(jiǎng)金制度極力地鼓勵(lì)管理者金融創(chuàng)新創(chuàng)收。第三，大型金融企業(yè)開始大規(guī)模涉足資本市場業(yè)務(wù)，特別是海外資本市場業(yè)務(wù)。金融企業(yè)規(guī)模越大，業(yè)務(wù)多樣化和涉及資本市場的程度就越深。高風(fēng)險(xiǎn)的股票、期貨、期權(quán)以及衍生金融工具等金融產(chǎn)品在金融企業(yè)的非主營業(yè)務(wù)收入中所占的比重越來越大。以公允價(jià)值計(jì)量且其變動(dòng)計(jì)入當(dāng)期損益的有關(guān)規(guī)定還可以幫助金融企業(yè)美化財(cái)務(wù)報(bào)表，使金融企業(yè)過度關(guān)注金融工具，進(jìn)而熱衷于投資資本市場，同時(shí)其金融工具的市值也左右了金融企業(yè)的市場價(jià)值。此外，客戶在選擇銀行時(shí)主要考慮的是金融企業(yè)的規(guī)模而不是服務(wù)質(zhì)量，這也不利于建立有效的金融市場監(jiān)督機(jī)制和公平的市場環(huán)境。
結(jié)論及啟示
通過對(duì)我國39家上市金融公司的2007年—2011年的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析，得知規(guī)模與效益之間存在著輕度的負(fù)相關(guān)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，金融企業(yè)需要大力提高經(jīng)營管理的能力。經(jīng)過分析可以總結(jié)出如下幾點(diǎn)啟示。金融企業(yè)要控制規(guī)模的擴(kuò)張，國有控股金融企業(yè)應(yīng)當(dāng)引進(jìn)多元的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，建立起一套高效率的企業(yè)經(jīng)營機(jī)制。傳統(tǒng)上，金融企業(yè)重視分支機(jī)構(gòu)數(shù)量的增加而輕視管理質(zhì)量的提升，導(dǎo)致了經(jīng)營管理能力與其資產(chǎn)規(guī)模不相匹配的結(jié)果，帶來了資源浪費(fèi)的負(fù)面影響。因此建立多元化的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)，提高經(jīng)營管理水平，適當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)大業(yè)務(wù)范圍，增強(qiáng)營運(yùn)能力和盈利能力，提高技術(shù)進(jìn)步和金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，滿足不同客戶的需求，進(jìn)行多元化的投資降低風(fēng)險(xiǎn)，而不是盲目擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模，這仍是金融企業(yè)改革的重點(diǎn)。由于大型的金融企業(yè)的實(shí)力和融資能力較強(qiáng)，一般來講，金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管部門對(duì)金融企業(yè)的資本充足率的要求較低，尤其是對(duì)大型金融機(jī)構(gòu)，較高的財(cái)務(wù)杠桿是管理負(fù)債的主要手段。金融機(jī)構(gòu)不僅需要獲取更多的資金，還應(yīng)對(duì)資本充足率進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理且以資產(chǎn)作抵押進(jìn)行高倍率借貸利息來規(guī)避壞賬風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)對(duì)大額度貸款設(shè)置更高的準(zhǔn)入門檻。商業(yè)銀行不同于投資銀行，商業(yè)銀行的客戶需求也不同于投資銀行的，其所能承受的風(fēng)險(xiǎn)也是不同于投資銀行的。其中，個(gè)人儲(chǔ)蓄是商業(yè)銀行的負(fù)債業(yè)務(wù)，從監(jiān)管角度看，商業(yè)銀行經(jīng)營的基本要求是穩(wěn)健和保護(hù)存款人的利益。因此，應(yīng)當(dāng)將客戶對(duì)資金的安全性需求放在第一位，而不是以投行的高收益吸引客戶的手段進(jìn)而創(chuàng)收，必須限制商業(yè)銀行涉及風(fēng)險(xiǎn)高的業(yè)務(wù)(例如投資高風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖基金、私募股權(quán)基金及復(fù)雜的衍生金融產(chǎn)品等或開展相關(guān)業(yè)務(wù))。由于我國金融企業(yè)正處于高速發(fā)展的階段，人民幣走向國際化勢(shì)在必行，實(shí)證研究的結(jié)果與理論的預(yù)期有一定的偏差，而且數(shù)據(jù)的收集也有一定的難度，并沒有對(duì)上市金融公司按規(guī)模或組織形式等類別進(jìn)行研究，結(jié)論有一定程度的推測成份。此外，由于金融企業(yè)受政策性導(dǎo)向的影響十分顯著，對(duì)金融企業(yè)的規(guī)模與效益的研究還應(yīng)當(dāng)隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)競爭態(tài)勢(shì)的變化來多角度地分析。
本文作者：韓露工作單位：遼寧師范大學(xué)
