我国股票收益率影响因素相关性分析

张晰

1.数据来源

本文将从公司财务数据、股票交易数据和公司治理结构三个方面分别选取有代表性的能一定程度决定股票收益率的指标。

企业财务数据方面，本文选取账面市值比、每股净资产、每股收益、资产负债率、总资产周转率5个指标作为股票收益影响因素的解释变量。其中，账面市值比、每股净资产和每股收益反映股东获利能力，资产负债率反映企业长期偿债能力，总资产周转率反映企业的运营能力。

2变量的相关性分析

对构建的模型进行初步回归时，发现自变量之间可能存在严重的多重共线性，经计算各个变量之间的的相关系数。

从变量相关系数矩阵可以看出，看出同为股东获利能力指标的账面市值比（BM）、每股净资产（BVPS）和每股收益（EPS）三个指标相关系数较大，可能存在一定的线性相关。股票价格（Price）和公司市值（Value）与账面市值比、每股净资产等指标相关系数较高，说明这些指标能够在一定程度上影响上市公司的股票价格。

3修正多重共线性

本文采用逐步回归的方法去检验和解决多重共线性问题，分别将各个变量单独对股票收益率进行回歸，得出待估计参数和t统计量以及模型的 等单变量回归结果如表2所示。从单变量回归结果可以看出，一部分变量在单独回归的时候表现出统计不显著，但是理论上会对股票价格或收益率产生影响，需要再对其作进一步分析。

将回归结果按R2大小排序后，按R2从高到底的顺序依次将解释变量加入模型，进行回归分析。如果新加入的变量不影响其余变量的显著性和符号且能够提高 就将其保留，否则将其剔除。最终剔除了个股均价（price），每股收益（EPS）和总资产周转率（TAT）三个变量，逐步回归后得到新的模型：

4.模型的设定检验

先对面板数据进行F检验，建立原假设 ：模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型），经计算得到F值为1.6532，P值为0.009小于0.05拒绝原假设则该模型不属于混合回归形式。运用Hausman检验是近一步确认模型属于个体固体效应模型还是个体随机效应模型，建立原假设 ：个体效应与回归变量无关（个体随机效应回归模型），经EViews计算可得，得到Hausman统计量为54.9038，P值小于0.05，故拒绝原假设，该模型为个体固定效应模型。同理，对激进型的股票进行模型设定检验，其是随机效应模型。

防守型股票的个体固定效应模型回归结果如下表4-5所示，根据回归结果可得个股市值（Value），无风险收益率（Rf），预期的通货膨胀率（CPI），每股净资产（BVPS）和个股账面市值比（BM）在5%的显著性水平下显著，资产负债率在10%的显著性水平下显著。各参数全部符合经济意义，该模型的可决系数R2为63%，说明该模型拟合的较好，可以由该模型近一步确定防守型股票的收益率，满足投资者的需求。

4.3回归模型的结果分析

先纵向比较各个影响因素对股票收益率的贡献程度，其中个股市值，无风险利率和通货膨胀率所占的比重较大。在防守型股票中，市值每增加1%会使得股票收益率减少119%左右，无风险利率每增加1%股票收益率降低33%左右，而人们预期的通货膨胀率每增加1%股票收益率会降低2%，其次每股净资产增加一单位会使股票收益率减少31%，而账面市值比和资产负债率对股票收益率的影响则没有那么大，同样在激进型股票中也是前4个自变量对股票收益率的影响较大，剩余两个对股票收益率的影响较小，纵向比较可得，股票收益率主要还是受宏观环境和股票市场环境影响较多，公司财务数据只是起到参考作用。同时宏观环境数据一定程度上也可以反映股民的心里预期，造成公司财务数据起参考作用的原因可能是财务报表披露不及时，报表披露过于复杂以及报表披露信息不完全所造成的。