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股票相对内在价值多因素估值模型研究――对沪深两市A 股的实证分析
深圳证券交易所 第五届会员单位、基金管理公司研究成果评选股票相对内在价值多因素估值模型研究 ――对沪深两市 A 股的实证分析C 行业、上市公司研究类 三等奖檀向球 申银万国证券股份有限公司1目录1. 序言 .....................
....................................... 6 1.1 1.2 2. 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 3. 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 5. 5.1 5.2 研究背景 ................................................... 6 研究目的 ................................................... 8 折现模型 ................................................... 9 有效市场理论 .............................................. 15 资本资产定价模型 .......................................... 17 信息观理论 ................................................ 20 计量观定价模型 ............................................ 21 国内外文献回顾 ............................................ 24 各类定价模型在中国股市的适用性分析........................ 36 本文研究方法体系 .......................................... 41 1999 年实证分析 ........................................... 69 2000 年实证分析 ........................................... 72 2001 年实证分析 ........................................... 75 2002 年实证分析 ........................................... 78 小结 ...................................................... 81 研究结论 .................................................. 82 后续研究建议 .............................................. 84股票定价理论和方法综述 ......................................... 9本文研究方法体系确立 .......................................... 244、MFPM 模型实证分析 .............................................. 68研究结论和建议 ................................................ 82参考文献 .......................................................... 852内容摘要自沪深证券交易所分别成立以来，中国证券市场的发展已有 10 多 年的历史了。证券市场规模不断壮大与规范、市场创新不断深化、证券 市场信息披露不断完善、机构投资者队伍不断壮大、WTO 的加入和 QFII 的引入等使得中国证券市场正在加快与国际接轨,投机思维的生存空间 已被大大压缩，股票价格均衡已经不再以市场主力的意志为转移。上市 公司的基本面开始成为股票定价的重要因素，价值投资逐渐成为一种重 要的投资理念，但能够支撑这一理念的正是科学的股票定价模型。 本文就是将国外成熟的股票定价理论与中国证券市场国情相结合， 建立适合中国证券市场国情的股票相对内在价值多因素估值模型，能够 帮助投资人有效描述和跟踪市场变化，其实践意义重大，不仅有助于了 解国内股票市场基本面中包含的股价信息含量大小，同时也将为如何提 高国内股票市场基本面定价效率提供一些有益的思考。通过本文的研 究，可以了解基本面因素对股票相对内在价值的作用机制、作用力度及 作用形式，找出相对内在价值被市场低估和高估的股票，并制定相应的 价值型投资策略。 首先，本文对西方证券市场股票定价理论和方法进行梳理。西方证 券市场经过两百多年的发展，理论界和实务界创造出了各种股票定价理 论和方法，其成果已形成严密体系。综观这些成果，按定价的理论思想 和方法，这些成果可主要分为折现模型、有效市场理论、资本资产定价 模型、信息观理论和计量观定价模型等。3然后，本文在总结国内外已有实证研究结果的基础上，并结合中国 证券市场国情提出了本文的研究方法体系，认为在对中国目前股市中股 票定价时，可把股票相对内在价值多因素估值模型（MFPM 模型）作为核 心模型，并结合其它多方面信息，最终确定可供投资的价值型股票，以 期获得超额投资收益和降低投资风险。在建立研究方法体系时，本文认 为： （1）上市公司个股基本面因素中可以量化，并且对股票相对内在价 值有重要影响的主要有行业特性、盈利能力、成长性、盈利质量及资产 质量、 股本扩张潜力、 偿债能力、 资产运营效率和股本规模大小等方面； （2）在建立 MFPM 模型时，原始指标值是不能直接用于模型计算的，必 须对数据进行预处理后才能用于模型中； （3）在确定研究对象时，需要 对上市公司经营绩效进行综合评价，在剔除主要靠未来业绩预期第Ⅳ类 上市公司的股票后，把第Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ股作为模型研究对象； （4）在分析 多元回归模型选择时，由于原始自变量由于存在错综复杂的关系，尽管 对原始自变量进行过预处理，但自变量指标依然会存在一定的多重共线 性，为此在建立 MFPM 模型时，须采用逐步回归模型； （5）在检验 MFPM 模型有效性时，须从统计意义和投资实战意义两个方面进行。 最后，本文分别以 1999 年、2000 年、2001 年和 2002 年 5 月份第 1 个交易日为模型横截面时点，以基于上市公司经营绩效综合评价得到的 第Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ类股为研究对象，建立各年的 MFPM 模型。通过实证分析， 发现，历年的 MFPM 模型都具有很好的统计检验效果和很高的投资实战 意义： （1）模型自变量的选择比较稳定，自变量因素中的行业特性、股 本规模大小、盈利能力、盈利质量及资产质量和股本扩张能力历年都被 模型选中； （2）历年整个模型和参数在α=10%的显著性水平上都通过了4检验，而且模型自变量对因变量的解释能力都超过了 50%； （3）模型残 差项服从正态分布； （4）研究对象中不存在异常值； （5）在历年考察期 间内，第Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ类股第一类指数走势都明显强于上证指数，第一类 股票的平均累计异常收益 CAR 都显著性地大于 0，而第Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ类股 第二类指数走势明显弱于上证指数，第二类股票的平均累计异常收益CAR 显著性地小于 0。因此，可以以 MFPM 模型为核心，结合其它多方面信息，最终确定 可供投资的价值型股票，以期获得超额投资收益和降低投资风险。51. 序言1.1研究背景自沪深证券交易所分别成立以来，中国（这里指我国大陆地区，不 包括我国香港、澳门和台湾地区，后文同）证券市场的发展已有 10 年 多的历史了。 截止 2002 年 12 月 31 日， 沪深两市上市公司已达 1223 家， 上市股票共 1310 只，A、B 股市价总值为 3.83 万亿元，占中国 2002 年 10.2 万亿元 GDP 的比重高达 37.55%，投资者开户数达 6872 万户。可见 目前中国证券市场，无论上市公司家数、股票只数和市价总值，还是投 资者人数都发展到了较庞大的新阶段，已成为社会主义市场经济的重要 组成部分。 证券市场投资理念和股票定价机制的形成和发展是与特定时期经 济发展水平、市场运行特征和投资者结构等状况相适应的。 在中国，证券市场规模不断壮大与规范、市场创新不断深化、证券 市场信息披露不断完善、机构投资者队伍不断壮大、WTO 的加入、QFII1 （经中国证监会批准投资于中国证券市场，并取得国家外汇管理局额度 批准的中国境外基金管理机构、保险公司、证券公司以及其它资产管理 机构）的引入等使得中国证券市场正在加快与国际接轨, 投机思维的生1中国证监会颁布的《合格境外机构投资者境内证券投资管理暂行办法》于 2002 年 12 月 1 正式 实施。 6存空间已被大大压缩，股票价格均衡已经不再以市场主力的意志为转 移，上市公司的基本面开始成为股票定价的重要因素，价值投资逐渐成 为一种重要的投资理念，但能够支撑这一理念的正是科学的股票定价模 型。 股价与上市公司基本面（Fundamental）的关系一直受到国内外学 术界和投资界的广泛关注,是西方发达国家证券市场研究中长盛不衰的 课题。从表面上看，股价取决于市场供求关系，似乎与上市公司基本面 没有必然的联系。但从本质上来看，作为虚拟资本的股票最终要受制于 实体经济， 其价格走势也要遵循“价格围绕内在价值(Intrinsic Value) 上下波动”的价值规律。国外数以千计的研究表明：股价与上市公司基 本 面 中 的 会 计 盈 余 （ Earings ） 具 有 显 著 的 相 关 关 系 （ Ball and Brown,1968；Ohlson,1995）。 就国内研究而言，尽管上市公司基本面中的会计盈余对股价的解释 力度逐年增强（陆宇峰，1999），特别是在机构投资者比重增加情况下， 影响股价的基本面因素日益重要（黄月虹，2000） 。然而基于基本面的 定价方法和模型尚不多见，投资者仍以经验模型跟踪市场热点并确定投 资策略，上市公司基本面与其股价间动态关系信息并没有被有效利用， 在股票定价和市场特征把握方面存在较大的不确定性，在投资决策过程 中出现了较多的经验黑箱。 因此，将国外成熟的股票定价理论与中国证券市场国情相结合，基 于基本面对股票定价进行量化模型研究，能够帮助投资人有效描述和跟 踪市场变化，这已成为目前相关领域的研究热点，并逐渐为证券界认可 和接受。其实践意义重大，不仅有助于了解国内股票市场基本面中包含7的股价信息含量大小，同时也将为如何提高国内股票市场基本面定价效 率提供一些有益的思考。1.2研究目的本文研究首要目的就是加深对影响股价的基本面的理解，力图表明 它们的经济效用，建立基于“内在价值”的价值评判标准，为实务界演 绎出实用的股票相对内在价值多因素估值模型。证券市场并非有效市场 假设那样理性，市场只是“超级拍卖者” ，即使它比大多数投资者聪明 （经济禀赋强的市场参与者总是少数） ，也会犯错误，而“相对内在价 值可定义为由一些因素如资产、利润、股利、公司发展和管理者特点等 决定的价值， ‘内在’二字强调它与市价的区别。……事实上‘相对’ 二字表明内在价值也随不同因素变动而变动，但大多数内在价值的变动 没有市价变动的那么快和剧烈，从而投资者就有利用这两者的时间差而 谋利的机会” （Grham、Dodd、Cottle,Security Analysis,1962,p28） 。 影响股价的基本面因素主要有国内外经济形势、国家政策动向、行 业发展前景和上市公司基本面(盈利能力、成长性、盈利质量、资产质 量、股本扩张能力、偿债能力、资产运营效率、流通股本大小、……) 等等，这些因素相互之间存在错综复杂的关系。 本文在借鉴国内外已有的股票定价模型基础上，以沪深两市 A 股为 研究对象，建立适合中国证券市场国情的股票相对内在价值多因素估值 模型。通过本文的研究，可以了解基本面因素对股票相对内在价值的作 用机制、作用力度及作用形式，找出相对内在价值被市场低估和高估的 股票，并制定相应的价值型投资策略。82.股票定价理论和方法综述西方证券市场经过两百多年的发展，理论界和实务界创造出了各种 股票定价理论和方法，其成果已形成严密体系。综观这些成果，按定价 的理论思想和方法，这些成果可主要分为折现模型、有效市场理论、资 本资产定价模型、信息观理论和计量观定价模型等。 本部分就这些理论和方法进行输理，对其思想和方法进行探讨，为 第 3 部分确立本文的研究方法体系提供坚实的理论基础。2.1折现模型美国著名估值专家 Shannon P. Pratt 在其专著《企业估值》中有 这样两段论述： “企业权益之估价，以一种普遍公认的理论框架为基础。从理论上 讲，企业权益价值取决于该部分权益的‘未来利益’ （Future Benefit） 。 这些‘未来收益’应按适当折现率进行折现……” “公司（或公司的部分股权）的购买者真正买到的东西是什么？是 管理者？是市场？是产品？……（其实） ，他们所真正买到的是‘一联 串未来回报’ Stream of Future Returns） （A 。因而，在对一个企业进 行估价时，只需预测这些未来回报，并将其折为现值。 ” Pratt 所言的“未来利益”或“未来回报”主要有三种理解（或定 义） ，即未来股利、未来自由现金流和未来净收益。 实际上，股票定价折现模型的基础思想与企业估值完全相同，也可9分为三种模式： 1、现金股利折现模型； 2、自由现金流折现模型； 3、盈余折现模型。 2.1.1 现金股利折现模型现金股利折现模型的基本精神最早由 Williams(1938)提出， 极大地 影响到后来股票定价模型的发展，成为公认的最基本的股票定价理论模 型，已经获得理论界和实务界人士的广泛认同。该模型认为股票的内在 价值应等于该股票持有者在公司经营期内预期能得到的股息收入按一 定折现率计算的现值。Pt = ∑ (1 + r ) τ E (d t +τ θ t )τ =1+∞（2.1）其中，Pt 是 t 时点的股价， d t +τ 是在 t + τ 期间每股现金股利，θ t 是 t 时刻的可获得信息，r 是预期未来现金股利的折现率。 (2.1)式为一般形式的现金股利折现模型,其中现金股利发放可能 呈现上升、下降、不变或随机四种趋势，由此可根据现金股利零增长、 固定增长和非固定增长推导出另外三种折现模型。 （1）零增长现金股利折现模型 假定每股现金股利固定不变，利用（2.1）式可得出零增长现金股 利折现模型：Pt = ∑ (1 + r ) τ × d =τ =1+∞d r（2.2）其中 d 为每年发放的固定现金股利。 （2）固定增长现金股利折现模型10假定期初每股现金股利为 dt,每年现金股利增长为 g，则未来 τ 年后 的每股现金股利为 d t +τ=d t ×(1 + g )τ 。Myron Gordon 利用（2.1）式推导出固定增长现金股利折现模型（亦 称 Gordon 模型） ：Pt = ∑ (1 + r ) τ ×d t (1 + g )τ =τ =1+∞d t (1 + g ) rg（2.3）（3）多阶增长现金股利折现模型 一般而言，由于经营生命周期的变化，有的公司的现金股利发放可 能是非固定、超增长或衰退。因此对于现金股利非固定增长股票定价可 采取下列三个步骤： Ⅰ、计算出现金股利异常增长期间（假定从 t 时刻至 t+n 时刻）的 现金股利现值； Ⅱ、计算出现金股利异常增长阶段结束时（t+n 时刻）的股价，并 折现至期初； Ⅲ、将上述两项相加，则可得到现金股利非固定增长股票价值。 假设现金股利从 t 时刻至 t+n 时刻异常增长率为 g*, t+n 时刻之后 正常增长率为 g,则多阶增长现金股利折现模型可推导为：d t (1 + g * ) n (1 + g ) Pt = ∑ (1 + r ) ×d t (1 + g ) + (r
g )(1 + r ) n τ =1n τ * τ（2.4）现金股利折现模型是公认的最基本的股票定价理论模型，已经获得 理论界和实务界人士的广泛认同，而且现金股利为投资人实际获得之收 益，较能使投资人感受到公司的经营绩效。但该类模型也有一定缺陷： （1）不同公司的现金股利政策存在相当大的差异，使得模型的应用得 到了很大限制，若公司不发放现金股利，则此模型不适合用于对其进行11股票定价； （2）现金股利政策系人为制订，并不代表公司价值； （3）现 金股利发放越多，表示公司缺乏投资机会，反而阻碍公司的成长，所以 发放现金股利并不代表公司价值的提升； （3）模型需要预测未来各期上 市公司发放的现金股利，但现金股利受公司管理层或董事会的人为影响 比较严重，很难准确预测。 因此，在实践中，人们更多地使用公司自由现金流折现模型。 2.1.2 自由现金流折现模型自由现金流折现模型的理论基础为公司价值等于公司未来各年自 由现金流的折现值之和，在此基础上可计算股权价值（公司价值-债权 价值） ，并得到股票价值 Pt（ 股权价值 ） ，计算公式为：总股本Pt=（τ ∑ (1 + WACC )τ - V τ=1 +∞FCFt +Bt）/Zt(2.5)其中： （1） FCFt +τ 表示第在 t + τ 期间公司自由现金流，其计算公式为：（净利润 + 所得税 + 利息费用） 1
所得税率） 固定资产折旧 × （ + FCFt +τ =
资本化支出 运营资产增加（2.6）（2）WACC 为资本（负债资本和权益资本）的加权平均资本成本， 计算公式为：WACC = k b (1 t c ) B S + ks V V（2.7）其中： ①B 为债务资本的市场价值，S 为权益资本的市场价值，V 为 公司整体市场价值，V=B+S； ②kb 为税前债务成本，tc 为所得税率； ③ks 为权益资本成本。12（3）VBt 为 t 时刻的债务资本的市场价值； （4）Zt 为 t 时刻的总股本。 (2.5)式为一般形式的自由现金流现模型,其中自由现金流的增长 可能呈现上升、下降、不变或随机四种趋势，由此可根据自由现金流零 增长、固定增长和非固定增长推导出自由现金流折现模型的三种形式。 （1）零增长自由现金流折现模型 假定每年自由现金流固定不变，利用（2.5）式可得出零增长自由 现金流折现模型：Pt=（∑ (1 + WACC )τ -V τ=1+∞FCFBt）/Zt=（FCF/WACC-VBt）/Zt(2.8)其中 FCF 为每年保持不变的自由现金流。 （2）固定增长自由现金流折现模型 假定期初自由现金流为 FCFt,每年自由现金流增长为 g，则未来 τ 年 后的自由现金流为 FCFt +τ= FCF t ×(1 + g )τ 。利用（2.5）式推导出固定增长自由现金流折现模型：FCFt (1 + g )τ Pt=（ ∑ -VBt）/Zt τ τ =1 (1 + WACC )+∞=（FCFt (1 + g ) -VBt）/Zt WACC
g(2.9)（3）多阶增长自由现金流折现模型 一般而言，由于经营生命周期的变化，公司自由现金流可能是非固 定、超增长或衰退。因此对于自由现金流非固定增长股票定价可采取下 列几个步骤：Ⅰ、计算出异常增长期间（假定从 t 时刻至 t+n 时刻）的 自由现金流现值；Ⅱ、计算出异常增长阶段结束时（t+n 时刻）的自由13现金流，并折现至期初；Ⅲ、将上述两项相加，则可得到非固定增长自 由现金流的公司价值；Ⅳ、在此基础上计算股权价值（公司价值-债权 价值） ，并得到股票价值 Pt。 假设自由现金流从 t 时刻至 t+n 时刻异常增长率为 g*, t+n 时刻之 后正常增长率为 g,则多阶增长自由现金流折现模型可推导为：FCFt (1 + g * ) n (1 + g ) Pt = (∑ (1 + WACC ) × FCF t (1 + g ) +
VBt ) /Z t (WACC
g )(1 + WACC ) n τ =1n τ * τ（2.10） 2.1.3 盈余折现模型在会计盈余与股价的关系方面， Beaver（1998）年通过三个假设 把会计盈余与股价联系起来： （1）现在的会计盈余与未来的会计盈余相 关联； （2）未来的会计盈余与未来的股利相关联； （3）未来的股利与现 在的股价相关联。 在模型研究方面，Miller and Modigliani(MM,1990 年诺贝尔经济 学奖得主)于 1966 年提出了盈余资本化模型，Feltham and Ohlson 于 1997 年在一系列文献研究的基础上提出了 Ohlson-Feltham 超额盈余折 现模型。 （1）盈余资本化模型 MM 把会计盈余分为永久盈余(permanent earings，E*)和暂时盈余 （transitory earings） ，并把会计盈余直接作为永久盈余的替代变量 （proxy variable）,E*=E+ε, ε为一个满足 N（0，σ2）的随机变量。 MM 的提出的盈余资本化模型模型简单而清晰：Pt=E*/r 14（2.11）其中 r 是盈余资本化率。 该模型在实务中得到了广泛应用，如果会计盈余是永久盈余的一个 性质良好的替代变量，则该模型所体现的思想就是股市中最常用的分析 技术，即： P=E×（1/r）=E×（P/E） （2.12）会计盈余通过市盈率（P/E）与股价建立了直接联系，这也是会计 盈余有用性在人们头脑中最直观的反映。 （2）Ohlson-Feltham 超额盈余折现模型 Ohlson 和 Feltham 通过两个假设，将股利重新定义，把盈余区分为 正常盈余和超额盈余两个组成部分，发展出结合盈余、帐面价值与股利 的 Ohlson-Feltham 超额盈余折现模型： 假设一：股利=期初帐面价值-期末帐面价值+盈余 假设二：超额盈余=盈余-期初帐面价值×权益资金成本Pt = BVt + ∑ (1 + r ) τ E ( Xτ =1+∞t +τ BVt 1+τ× re θ t )（2.13）其中， t 是 t 时点的股价， t 是 t 时刻的每股净资产，X t +τ 是在 t + τ P BV 期间每股收益， BV t 1+τ 是 t 1 + τ 时刻的每股净资产，re 是权益资金成本，θ t 是 t 时刻的可获得信息，r 是预期未来超额盈余的的折现率。Ohlson-Feltham 模型实际上是由现金股利折现模型通过两个假设 演化而来的，在会计盈余与股价之间建立了直接的理论联系。2.2有效市场理论有效市场理论（Efficient Markets Hypothesis,EMH）最初是由15Bachelier 提出的， Fama 是有效市场理论的集大成者， 而 他为该理论的 最终形成和完善作出了卓越的贡献。 Samuelson(1965)首先将市场有效性与信息联系起来。他指出，在 一个信息有效市场中，所有参与者的信息都可以进入价格决定过程中， 从而价格的变化是不可预测的。 Fama（1970）随后对市场有效性作了更明确的诠释：如果市场价格 能够充分、及时地反映所有有关信息，使股价位于处于其合理价位上， 能正确反映其内在价值，那么市场是有效的。Fama 不仅对有关 EMH 的研 究作了系统的总结，还提出了一个完整的理论框架，即按照信息集的不 同，将效率市场划分为三种水平： 一是“强式有效市场” 。在该市场中，当前股价反映了所有信息， 没有人能够利用任何信息（包括内幕消息）获得超额收益。强式有效市 场的检验研究对象是专业投资者或内幕人士的收益率。如果能发现某一 专业投资者具有重复的超越表现，则表明它具有预测能力，它所掌握的 信息没有为市场价格所吸收。 对内幕交易的研究， 现已成为金融经济学、 政治经济学和法学研究的重要课题之一，这方面的研究在国外已经有了 相当大的发展。 二是“半强式有效市场” 。在该市场中，当前股价反映了上市公司 所有公开的相关信息，没有人能够获益于公司基本面信息的公布，也不 可能获利于基本分析。经济学家一般运用事件研究法（Event Study Method）2检验市场是否半强式有效。事件，通常指公司公开发布信息或公司某些特定行为（如发放股利）等。事件研究法是用来 测定股票市场上股价与特定事件间关联性大小的一种实证分析方法，主要目的在于利用统计方 法检验股票累计异常收益状况，藉以了解该事件是否对公司股价造成影响。若此事件显著，即 该公司股价波动状况异于无此事件时的表现，则会产生累计异常收益。 162三是“弱式有效市场” 。在该市场中，当前股价充分反映了所有过 去价格或收益的信息，因此没有人能够通过技术分析获得超额收益。经 济学家们一般使用随机游走模型检验市场是否弱式有效。 在一个有效市场上,有关某项资产的信息能够迅速、完整和准确地 被理性的投资者得到并及时加以利用,通过投资者的市场行为最终反映 在该资产价格变动上。 因此在每一时刻,资产的价格就是其均衡价格, 价 格在任何时点上都是证券内在价值的最佳评估。 有效市场假说以一个完美市场作为其假设前提的。在这个市场中， 交易成本和获取信息的成本均为零,也不存在信息的传递成本,所有投 资者均是理性的并且能对信息进行完全解读,不存在反应滞后问题等 等。 然而在现实的市场运作中,这些条件不同程度地遭到破坏。尽管如 此,有效市场假说仍为深入了解证券市场运作和判断市场运作效率提供 了一个标准和参照。2.3资本资产定价模型资本资产定价问题是近几十年来西方金融理论中发展最快的一个 领域。1952 年，Markowitz 发展了资产组合理论，导致了现代资本资产 定价理论的形成。该理论把投资者投资选择的问题系统地阐述为不确定 性条件下投资者效用最大化的问题。 Sharp（1964） 、linter（1965）和 Mossin（1966）分别提出了资本17资产定价（CAPM）模型。作为第一个不确定性条件下的资产定价均衡模 型， CAPM 模型具有重大的历史意义， 它导致了西方金融理论的一场革命。 CAPM 模型的实质是讨论资本风险与收益的关系， 主要含义是某种证 券的期望报酬率取决于该种证券的系统风险，非系统风险在股票定价中 不起作用，这是 CAPM 的中心思想，模型为：E(Rj)=Rf+βj×E(Rm-Rf)（2.14）其中： （1）E(Rj)为股票 j 的期望收益率。 （2）Rf 为无风险收益率； （3）E(Rm)为市场组合的期望收益率。 (4) βj=σ jm ，是股票 j 的收益率对市场组合收益率的回归模型的 2 σm斜率，常被称为“β系数”, 可看作股票收益变动对市场组合收益变动2 的敏感度。 其中 σ m 代表市场组合收益率的方差，σ jm代表股票 j 的收益率与市场组合收益率的协方差。 CAMP 模型是在一系列理想假设条件下推导出来的： （1）投资者能在期望收益和方差的基础上选择资产组合； （2）投资者对证券收益和风险及证券间的关联性具有完全相同的 预期； （3）在资本市场上没有摩擦，也就是不存在买卖证券的交易成本 和税收，每个投资者可以自由地获得信息，可以进行卖空交易。 CAPM 模型曾经是资本资产定价理论的主流。 但由于其严格假定条件 给实际应用带来了很大的障碍。 1970 年以来许多学者纷纷致力于对其假 定条件进行修改和对其模型进行扩充,主要体现在三个方面：一是对假18设条件的放宽；二是在模型中引入新的因素；三是在时期上的扩展。 这些扩充的 CAMP 模型主要有： （ 1 ） 套 利 定 价 模 型 （ APT ） 标 准 的 CAPM 模 型 是 单 因 素 模 。 型,Ross(1976)提出了包括多因素的套利定价模型(APT)。 Ross 在完全竞 争市场中不存在套利机会的基本假定的基础上,导出了套利定价模型。 APT 从更一般的角度研究了资产的均衡定价问题,然而 APT 模型并没有 明确指出有哪些因素需纳入模型中,甚至没有确定因素的数目,因此无 法确定影响证券收益的一系列因素。 （2）三因素模型。Fama 和 French(1993)提出了三因素模型，这三 因素为:市场因素、规模因素和账面权益因素。三因素模型被认为比传 统的 CAPM 模型更好地解释了横截面股票价格行为,但能否将影响股票价 格行为的因素主要归结为这三个因素仍受到许多学者的质疑。 （3）存在市场摩擦的 CAPM 模型。资本市场上的摩擦,如税收、交 易成本等都会对最优消费和资产组合选择有影响,从而影响资产均衡定 价。Elton 和 Gruher(1978)引人了股利收益率、税收以及投资者财富等 变量,得出了一个三维空间意义上的均衡模型。Cutler(1988)则研究了 税收改革与股票市场定价的关系,得出两个结论:一是在设备上投入更 多资本的公司将从税收改革中得益,而在改革前投资率高的公司则因此 受损,这表明对新旧资本的税收差别会对公司股票市值有重要的影响; 二是发现几乎没有证据表明市场对税收这类消息有大的反应。192.4信息观理论关于上市公司基本面与股价的关系研究，存在两种方法：信息观 （ Information Perspective ） 和 计 量 模 型 观 （ Valuation Model Perspective） 。 “信息观”有两种研究方法： 第一类主要反映公司基本面与股价或股票累计异常收益3 （Cumulative Average Residuals,CAR ）间的相关关系。 第二类在第一类“信息观”研究基础上，进一步考虑市场是怎样把 基本面信息转换到股票累计异常收益上的，即： 假设股票累计异常收益 CAR 受到 r1、r2、┅┅、rm 等 m 个因素的影 响，经过因素分析，排除次要因素，得到若干相互之间相关性比小的重 要因素：r1、r2、┅┅、rq。然后利用统计回归分析，建立 CAR 同这 q3股票异常收益（Abnormal Return）等于股票收益减去正常收益(Normal Return)后的差。∧ ∧一般先根据 CAMP 模型计算股票 i 第 t 日的正常日收益率 Rti = R f + β i ( Rtm
R f ) (其中 Rf 为日 无风险利率； β i 为股票 i 的β系数，Rtm 为第 t 日市场基准指数的日收益率)；然后计算股票 i∧ ∧的第 t 日的异常日收益 ARti=Rti- Rti (其中 Rti=为股票 i 第 t 日的实际日收益率)；最后可计算出 股票 i 在 t=1 至 t=n 期间的累计异常收益 CARi=∑ ARt =1nti。在实际计算时，由于 CAMP 模型是在一系列严格假设条件下才成立，因此，人们一般采用 市场调整方法计算股票累计异常收益，即先计算股票 i 的第 t 日的异常日收益 ARti=Rti- Rtm (其 中 Rti 为股票 i 第 t 日的实际日收益率， Rtm 为市场基准指数的日收益率)；然后可计算出股票 i 在 t=1 至 t=n 期间的累计异常收益 CARi= 益就是采用这种方法计算的。 20∑ ARt =1nti。 本文后面的研究中所涉及的股票累计异常收个重要因素关系的模型：∧ ∧CAR＝ a + a r1 + a 2 r2 + L L + a q x q 0 1∧∧（2.15）信息观方面的实证研究最早起源于 Ball 和 Brown(1968)以及 Beaver(1968)。 Ball 和 Brown 的研究表明，年度和季度收益能够向股票市场传输 新信息，股票价格还经常在收益公布时发生变化，收益变化对股票价格 变化产生巨大的影响。他们以 261 家纽约证券交易所上市公司为研究对 象，以
年为样本期间，计算了公告期前 12 个月和公告期后 6 个月的平均累计异常收益，发现意外盈余符号与公司股票的累计超额回 报之间存在很强的相关关系，从而得出了盈余数字拥有信息含量并对投 资者有用的结论。 Beaver 从另一个角度验证了公司财务报告披露的基本面信息对股 价的影响，其结论是：公司财务报告披露的当周，其股价和交易量波动 的幅度均显著高于其它周。这表明投资者在交易时使用了公告的基本面 信息。2.5计量观定价模型二十世纪八十年代末、九十年代初，人们发现股价不仅反映基本面 信息，而且反映市场噪音，市场并不是人们所假设的那样有效 （Ball,1995） 。于是，计量观定价模型应运而生。这一研究方法通常先 建立统计回归模型，用模型说明基本面信息是怎样转换到股价上去的， 并根据模型计算的股票相对内在价值与其市价进行比较，进而发现股价21是被市场高估还是被市场低估，并制定相应的投资策略。 计量观定价模型可分为单因素定价模型和多因素定价模型。 2.5.1 单因素定价模型单因素模型亦称市场比较法，主要利用市场上与被评价对象类似的 股票公开财务资料，求得一些市场参数，乘上被评价股票相关财务指标 后得到参考值，即可求出被评价股票的价值：Pt ,i = (∑j =1 nPt , j fj) / n×fi（2.16）其中： Pt,i 表示 t 时刻股票 i 的价值； Pt,j 表示 t 时刻类似股票 j 的股价（j=1、2、……、n）; fj 表示类似股票 j 的财务指标，主要有每股收益、每股净资产和 每股销售收入等； fi 表示股票 i 与 fj 相应的财务指标。 （2.16）式中的类似股票通常是行业属性、成长性、财务特性和股 本规模等与被评价公司类似的上市公司股票。 在实际估值判断中，最常见的估值参数是市盈率(P/E)，其它估值 参数还有股价/每股净资产，股价/每股销售收入，股价/每股息税前净 利润等等。 股票价值是由诸多因素决定的，其中任何一个因素对股票价值都不 起决定性作用，而且实际运用单因素定价模型时很难找到行业属性、成 长性、财务特性和股本规模等与被评价对象完全类似的股票，因此用单 因素定价模型相对多因素定价模型来说，模型定价的可靠性不高，在西22方证券市场定价实践中只运用单因素进行股票定价的实践并不多。 2.5.2 多因素定价模型实践中很难找到较多行业属性、成长性、财务特性和股本规模等与 被评价对象十分类似的股票，因此，可把行业属性、成长性、财务特性 和股本规模等进行量化，建立多因素定价模型。 假定股价 p 受 x1、x2、┅┅、xm 等 m 个因素的影响，经过因素分析， 排除次要因素，得到若干相互之间相关性比价小的重要因素：x1、x2、 ┅┅、xq。然后利用统计回归方法，建立 p 同这 q 个重要因素关系的计 量模型：p=∧β∧0+ β x1 +1∧∧β∧2x 2 + LL +β∧qxq(2.17)把模型计算出来的 p 定义为股票的相对内在价值，并由此计算股票 的相对投资价值（实际股价 p/相对内在价值 p ） 。 若股票相对投资价值大于 1， 说明股票的相对内在价值被市场低估； 而且相对投资价值越大，该股票相对内在价值被市场低估的程度就越 高，该股票蕴藏的投资机会也就越大。 股票的相对投资价值小于 1， 说明股票的相对内在价值被市场高估， 该股票不存在相对投资机会；而且相对投资价值越小，该股票相对内在 价值被市场高估的程度就越高，该股票的潜在投资风险就越大。 这就是多因素定价模型的一般形式。∧233.本文研究方法体系确立第 2 部分回顾了西方证券市场以折现模型、有效市场理论、资本资 产定价模型、信息观理论和计量观定价模型为代表的主要股票定价理论 和方法。 本部分首先对这些理论和方法的国内外实证文献进行综述，对其研 究结论进行分类总结，然后分析各类模型在中国证券市场的实用性，最 后结合中国目前证券市场国情确立本文的研究方法体系。3.1国内外文献回顾西方证券市场在创造出各种股票定价理论和方法的同时，通过大量 实证分析对模型进行过检验。中国证券市场虽然只有 10 多年的历史， 但不少学者和市场人士在借鉴西方股票定价理论和方法的基础上，也进 行过大量的股票定价模型的实证分析。 我们这里回顾国内外有关股票定价模型实证分析方面的主要文献， 对研究结论进行分类总结，可为更好地确立本文的研究方法体系提供借 鉴。 3.1.1 折现模型文献回顾（1）Kaplan and Ruback(1994) Kaplan and Ruback 以
年的美国 51 个高融资公司为样本， 将这些公司的市价与预测自由现金流折现值进行比较，其中折现率按 CAMP 模型通过公司、行业和市场三个层面来进行估计。 实证结果发现三 种方式的估计值皆较市场比较法佳。此外，本研究以预测的现金流量及24实际交易价格计算隐含的折现率及风险溢价，结果发现权益市场的报酬 率高于债券市场的报酬率，从风险溢价的角度来看，这与 S&P500 指数 的报酬率高于债券市场报酬率的事实不谋而合。 （2）Lee and Mylers(1998) Lee and Mylers 以道琼斯工业股价指数样本股为研究对象，用自由 现金流量折现模型计算出的预测价值作为样本股的合理价值，并假设股 价与合理价值呈共整合（co-integrated）关系，即市价与真实价值长 期呈收敛关系，并与市场比较法进行比较，发现这些比率（市价/净值 比、市价/盈余比、市价/股利比）的预测能力皆相当低，而自由现金流 量折现模型模型对股价有很好的预测能力。 （3）Lee and Swaminathan(1999) Lee and Swaminathan 指出大多数估值专家都同意股票的内在价值 为未来所预期的自由现金流折现值，但是很少有相关研究去处理在评估 内在价值时所遇到的实际问题。于是 Lee and Swaminathan 以道琼斯工 业股价指数样本股为研究对象，系统地采用自下而上的方法，通过预测 未来公司盈余以及不同时间的利率水准，以股利折现模型计算股票的内 在价值。结果显示，从 1971 年 1 月 1 日至 1998 年 11 月 20 日期间，原 先独立出去的股价与股票内在价值最终走向一致，表明在股价在长时期 内必定会回归内在价值。 （4） 《新财富》杂志（2001） 《新财富》杂志以沪深 1030 家上市公司为研究对象，采用现金股 利折现模型计算出各公司的基本面股价。研究结论为：中国上市公司的 股价，80%的公司是脱离基本面运行的，这包括至少六成以上的上市公25司股价高于基本面运行，而处于被市场严重高估的状态；同时也有 16% 的上市公司的股价低于基本面股价运行，处于被市场严重低估的状态。 基本面股价估计模型的计算过程为： ①假设一家公司前 5 年是按公司自己的成长率 g 成长，设定初始年 度的每股股息为 DPS0、 折现率为 rE， 那么前五年的现金股利流折现值为：V1 =∑t =15DPS 0 (1 + g ) t (1 + rE ) t（3.1）②再假定第 6 年至无限年，公司按行业平均水平成长，计算出公司 “第五年股价的折现值” ，来代替第 6 年至无限年公司“现金流量的折 现值” 。如果设定初始年度的经常性每股收益为 EPS0 、行业市盈率为 （P/E） ，则公司“第五年股价的折现值”为： （industry）V2 = EPS 0 (1 + g ) 5 ( P / E ) industry (1 + rE ) 5（3.2）③把 V1 和 V2 相加，就可得出一家公司的基本面股价。 （5）何沛俐和章早立（2002） 作者以固定增长现金股利折现模型设计了以股票内在价值为核心 的市场溢价估计指标―“MPZ－H”比率，并通过对上证 180 指数样本股内 在价值的计算而编制了“MPZ－H”市场风险指数。该指数对沪深两市 A 股 市场从 1994 年开始至 2002 年的市场溢价水平进行了系统估计，并运用 分区概率统计方法对市场不同时期的投资风险加以量化评估。研究结果 表明：①中国证券市场的“MPZ－H”市场风险指数一直大于 1，整个市场股 价处于溢价水平；②截止 2002 年 11 月 22 日，中国 A 股市场股价的平 均溢价水平已经下降到 2.01 倍，该数值介于“5.19”前（1.83 倍）和 1999 年底市场调整结束前（2.14 倍）之间的水平，表明随着多空能量26的转换，中国 A 股市场的泡沫成分已大幅减少。 3.1.2 有效市场文献回顾（1）国外文献 有效市场假说作为金融经济学的基础理论之一，自被提出之日起就 受到了西方证券市场的广泛关注，包括经济理论界学者和实务界精英从 不同的角度对有效市场假说进行了大量的理论探讨和实证分析。 从 20 世纪 60 年代直到 80 年代早期，大部分实证研究都支持有效 市场假说。Fama and Blume(1966) 以 Filter Rules(滤嘴法则)检验美 国 1956 年 1 月至 1958 年 4 月道琼斯工业股价指数的日收盘数据是否符 合弱式有效市场假设，结果发现，在不考虑交易成本和人力成本的情况 下，以 Filter Rules 的方法获得的报酬比 Buy and Hold(买进并持有) 差，亦即技术分析无法获得超额报酬，支持弱式有效市场假设。 但自 20 世纪 80 年代以来，有效市场假说受到了来自现实和学术界 的双重挑战。有效市场假设指出，如果证券市场上的证券价格能够迅速 充分反映所有有关证券价格的信息，投资者就不可能利用某些分析模式 和相关信息始终如一地在证券市场上获取超额利润。然而经济学家们碰 到了一些与之相悖的现象，这些异象向有效市场假设提出了有力挑战： ①规模效应（Banz,1981）,是指股票收益率与公司大小有关。Banz 是第一个发现规模效应的经济学家，他在 1981 年发现在美国，无论是 总收益率还是风险调节后的收益率都与公司大小负相关。在 Banz 之后， 经济学家们对各主要发达国家的市场进行了广泛检验，包括比利时、加 拿大、日本、西班牙和法国等。除了加拿大和法国外，其它国家均存在 规模效应。27②季节效应（Rozeff and Kinney,1976） ，是指股票收益率与时间 有关。Rozeff and Kinney 在 1976 年时发现，1904 年至 1974 年间纽约 证券交易所的股价指数的一月份收益率明显高于一年中其它 11 个月份 的收益率。 Gultekin 等 1983 年研究了 17 个国家 1959 年至 1979 年的股 票收益率，其中 13 个国家一月份的股票收益率高于其它月份。除一月 效应以外， 季节效应还包括周末效应、 节日效应以及开盘、 收盘效应等。 季节效应也是在世界各国资本市场普遍存在的现象。 总的来说，有效市场假说在西方证券市场上实际应用效果并不理 想。 （2）国内文献 近年来国内学者对中国证券市场有效性进行了大量的实证研究。 对于尚未充分发育的中国证券市场有效性的检验，主要集中在弱式 有效和半强型有效这两个层次上。 ①弱式有效检验。施农屋(1993)运用序列相关性检验模型对深圳证 券市场进行了实证分析，测试每只股票的股价与深证综指之间是否存在 显著的相关关系，其研究结论是深圳证券市场尚未达到弱式有效；俞乔 (1994)采用误差项序列相关检验模型，分析沪深两市综指的变动趋势， 表明两市均不具有弱式有效；宋颂兴和金伟根(1995)对沪市 1993 年 1 月至 1994 年 10 月 29 只的股票周收益率进行序列相关性检验，表明这 29 只股票具有随机游走特征，从而得到上海股市已达到弱型有效的结 论；邓学军(1995)在使用自相关检验和连续性检验之外，使用了过滤检 验方法，分析了股价对历史信息的吸收，结论是中国股市还未达到弱式 有效；吴世农(1996)对深沪两市 20 只股票的日收益率进行自相关分析，28结果表明它们日收益率不存在显著的系统性变动趋势，但不能简单地认 为中国股市已达弱式有效；杨朝军和蔡明超(1998)采用自相关系数检验 法对 1990 年至 1996 年上证指数进行研究， 结果表明沪市趋于弱式有效。 这些实证研究表明中国股市正从无效市场逐步向弱式有效市场过 渡，处于从无效市场向弱式有效市场过渡的一种中间状态，市场有效性 在不断增强。 ②半强式有效市场检验。国内学者主要采用“事件研究法”对中国 股票市场是否已经达到半强式有效进行了研究。赵宇龙(1998)认为沪市 对预期的利好消息反映过度，而对利空消息反映不足；沈艺峰和吴世农 (1999)通过构造赢家组合和输家组合，发现两者都存在异常的负收益； 陈信元(1999)通过资产重组的实证研究，表明股权转让、资产剥离和资 产置换三类公司的股价公告前呈上升趋势，而公告后逐渐下降；杨朝军 和蔡明超(2000 年)采用事件分析和夏普指标分析了控制权转让的市场 效应,这类公司的股价在至少 40 天前就出现上涨,消息公布之后的第 3 个交易日平均股价开始回落,然后再次上扬。 这些实证研究表明，中国股票市场目前远未达到半强式有效。 3.1.3 资产资产定价模型文献回顾（1）国外文献 西方证券市场对于 CAPM 模型的早期实证研究趋向于支持其正确性。 如 Black,Jensen,Scholes(1972)和 Fama and MacBeth(1973)的研究发 现，高β值股票倾向于比低β值股票获得更高的平均收益,并且这一关 系是近似线性的。 然而 20 世纪 80 年代以后,研究者开始研究除β系数外的股票其它29特性，发现 CAMP 模型是不完全的，β系数不能完全解释资本资产的定 价，而能影响资本资产定价的异常因素（Anomalies)又不断出现，己经 被证实的异常因素有规模效应、每股收益与市价比、每股现金流量与市 价比、每股净资产与市价比和季节效应等，其中对资本资产定价模型最 具杀伤力的研究来自于 Fama and French（1992）的研究。 Fama and French 1992 年在权威性学术杂志《财务学》上发表了他 们的研究成果《股票预期报酬的横截面分析》 。他们的研究几乎覆盖了 所有在纽约证券交易所、美国证券交易所和那斯达克证券交易所上市交 易的股票，研究着重于股票的每股净资产与市价比(B/M)对股票报酬率 的解释力。按照 B/M 的不同，他们从 1963 年中期开始将股票分为十个 等级的投资组合，到 1964 年中期按照同样的方式分等级并将投资组合 进行重构，这项工作一直重复进行到 1990 年。通过对十个组合报酬率 的考察，发现高 B/M 股票的报酬率高于低 B/M 股票的报酬率。同时，他 们用同样的方式按照β系数将股票分为十个等级，考察了十个组合的 B/M，发现高 B/M 股票的β系数小于低 B/M 股票的β系数，这意味着高 B/M 股票的风险较小，低 B/M 股票的风险较大。综合上述两种分类的考 察，可得出了以下结论：①股票报酬率呈现“低风险、高收益；高风险、 低收益”特征，B/M 基本上能够解释股票报酬率的变化，其解释力远大 于β系数；②β系数不能解释股票报酬率。 （2）国内文献 国内也有不少学者对 CAMP 模型在中国沪深两市的应用进行过检验。 杨朝军和邢靖（1996）通过 CAMP 模型在沪市的检验，发现：①沪 市具有很大的投机性，股票定价并不完全符合 CAMP 模型的预期，CAMP30模型对沪市股票定价的指导性很小；②股票收益率与β系数存在正相关 关系，但回归模型的拟合系数不高，这说明存在一些其它的因素影响股 票收益率；③在引入影响股票收益率的其它因素后，发现沪市存在规模 效应、公司收益效应等，说明沪市不是一个有效市场。 蔡明超和刘波（1999）在《资本资产定价模式(CAPM)在上海股市的 实证检验》一文中指出：①沪市中股票组合的β系数与周收益率基本呈 现正线性相关关系，但β系数十分不稳定；②从相关分析来看,尚有其 它因素在股票定价中起着不容忽视的作用。 陈浪南和屈文洲(2000)检验了 CAPM 模型在中国股票市场上的有效 性，发现β系数对系统风险度量有显著性作用，但这种作用并不稳定， 而且 1994 年 9 月至 1998 年 9 月期间，无论 A 股还是 B 股，CAPM 模型均 无法通过有效性检验。 高道德和娄静（2001）对沪深两市 CAMP 模型的有效性进行过实证 研究，发现： （1）在目前中国证券市场上，CAMP 模型的基本假设只能部 分满足； （2）影响股票收益率的因素除了β系数外，还有市净率和流通 A 股大小。 3.1.4 信息观理论的文献回顾（1）国外文献 Beaver,Clarke and Wright(1979)根据 1965 年至 1974 年的数据， 把 276 家美国上市公司分成 25 个投资组合，考察组合间会计盈余变动 与股价变动的数量关系，发现盈余变动百分比与股价变动百分比具有显 著的正相关关系，通过不同年度的研究，发现这两者平均秩相关系数为 0.74，并且在统计意义上显著大于零。31Hopwood and Schaefer(1988)认为财务报表揭露许多非盈余资讯， 而这些资讯可以被用来衡量股票的均衡价格，因此盈余及非盈余资讯在 衡量股价时具有用性。为了探讨盈余指标及非盈余指标的增额资讯内 涵，Hopwood and Schaefer 从财务报表中计算出 38 个财务指标（含盈 余及非盈余指标） ，以美国 251 家公司为研究对象，首先把 38 个财务指 标分成 7 类：投资报酬类、资本周转类、存货周转类、应收帐款周转类、 财务杠杆类、短期偿债能力类和现金状况类，并计算出每类财务指标的 主成分得分，采用一阶自回归的相关分析及偏相关分析来检验未预期的 主成分得分与股票累计异常收益的关系。研究结果显示：在α=0.033 的显著性水平下，财务指标与股票累计异常收益之间存在显著性相关关 系的大小顺序是：资本周转类、应收帐款周转类、财务杠杆类及投资报 酬类，其中前三者为非盈余指标类，而后者为盈余指标类。因此财务指 标对股票投资者而言具有资讯内涵。 Ou and Penman(1989)为了验证财务指标对股票累计异常收益的预 测能力，以 1965 年至 1983 年期间美国纽约证券交易所和美国证券交易 所的所有上市公司为研究对象，选取 68 个财务指标为自变量，利用 logistic 回归模型建立每股收益预测模型，并据以决定投资策略，即买 进每股收益上升概率值大于 0.6 的股票，卖出概率值小于 0.4 的股票， 藉以观察不同持有期间下，平均累计异常收益的数额和变动情况。研究 结果显示，依据财务指标所建立的模型可有效预测未来每股收益，而且 每股收益预测因子与股票累计异常收益具有相关性。 Teppo(1990)为了以比较简单的财务指标分类方式来解释股票累计 异常收益，以 1975 年至 1986 年芬兰 28 家上市公司为研究对象，并运32用因子分析法观察同一时间段与不同时间段，因子分类模型是否具有稳 定性。研究结果显示： （1）财务指标确实对股票累计异常收益有解释能 力，然而在不同期间其解释能力并不稳定； （2）各研究期间的结果均显 示财务指标与残差项间并无相关性，也就是说所有财务指标指标皆已充 分反映在股票累计异常收益上。 Holthausen and Larcker（1992）以美国纽约证券交易所的上市公 司为研究对象，运用财务指标与公司基本面指标，探讨非预期盈余、每 股收益与市价比、每股净资产与市价比、公司规模等与股票累计异常收 益间的关系。研究结果发现： （1）股票累计异常收益随着投资期限的延 长而逐渐减少，表示市场上的股票价格会逐渐地向由公司基本面决定的 内在价值收敛； （2）投资人可以利用财务指标和公司基本面指标预测股 票报酬，进而获取累计异常收益。 （2）国内文献 汤云为和谷澎（1995）通过对沪市 32 家上市公司 1993 年 5 月 3 日 至 5 月 14 日的股价与其基本面的 9 个会计指标的相关性分析，发现在 每股收益、预测每股收益、每股净资产、流动比率、速动比率、应收帐 款周转率、存货周转率、销售利润率和资本利润率这 9 个会计指标中， 每股收益与股价的相关性最大，其次是每股净资产，再次是速动比率。 赵宇龙（1998）按“未预期收益” （Unexpected Earings）正负将
年度沪市 123 家 A 股上市公司分成两组投资组合，计算每年 年报公布前后各 8 周内投资组合的 CAR，观察年报公布前后一周 CAR 的 变动，结果发现未预期收益为正的投资组合的累计异常收益高于未预期 收益为负的投资组合，说明市场能够区别对待不同性质的会计盈余数33据。 陈晓、陈小悦和赵钊（1999）对 1994 年至 1997 年沪深两市 261 家 上市公司的 764 个会计盈余公告数据进行分析，发现公告日当天，未预 期收益对股票累计异常收益的解释程度 R2 为 3.54%，其中深市样本为 9.24%，明显高于沪市样本的 2.85%。 陆宇峰 （1999）
年 4 月末的收盘价和相应的
用 年年度报告数据检验每股收益和每股净资产对股价的解释力度，结果发 现，每股收益对股价的解释力度有逐年增强的趋势（大多数年份在 15% 左右，1997 年为 32%） ，而每股净资产对股价的解释力度一直比较弱， 通常在 1%左右。 3.1.5 计量观定价模型回顾（1）国外文献 Gordon P.Rios.(1996)采用人工智能网络模型，以美国 3500 只股 票为研究对象，考察包括每股净资产、每股收入和收入增长率等多个股 票基本面的核心变量与股价的关系，并建立股票相对内在价值预测模 型，挖掘股价被市场相对低估和相对高估的股票，并作出相应的价值型 投资策略，整个模型的判别系数 R2 为 65%，可见模型的预测可靠性是比 较高的。 Collins et al.(1997)采用多元回归模型考察了美国 1953 年至 1993 年每股收益和每股净资产对股价解释力度 R2 的变迁， 先分年进行回归计 算，再进行 41 年的时间序列回归，发现模型的判别系数 R2 在过去 40 年 内逐步增加。 （2）国内文献34郝联峰 （2001） 创立了一套计算股票内在价值的 EAVM（Equity Asset Valuing Model）模型，认为影响股票内在价值的因素主要有：股性（是 否活跃、波动率与系数） 、行业及行业成长性、板块及板块特性、重组 可能性、上市公司成长性、股本结构、现金流量等财务状况，以及管理 状况和营销状况等，在此基础上采用无风险套利一般均衡分析方法计算 某时点股票内在价值和投资价值（等于股票内在价值与股票市价之比） ， 投资价值越大， 该股就越有投资价值； 比值越小， 该股越没有投资价值。 然而作者并没有公布股票内在价值的计算过程，只公布了计算结果和模 型在实际投资过程中的运用效果。 檀向球、周维颖和夏宽云（2001）采用主成分分析法建立一套“绩 优成长股”选股模型，在此基础上采用逐步回归法计算“绩优成长股” 的相对投资价值，判断股票被市场低估还是高估。研究结果表明在中国 可以对一些质地良好的“绩优成长股”的股价进行高可靠性(可靠性可 达 84.94％)的股价横向比较,以判断出哪些公司的股票被高估或被抵 估。但在最终作出投资决策前,还要对 15.06％的随机因素进行分析,若 随机因素是非实质性的支撑因素(技术面或题材因素)引起的,则我们就 可以结合大盘走势,在大盘企稳的情况下,买进根据模型所判断的被市 场低估的股票,卖出被市场高估的股票。 王醒和王允松（2001）提出了基于多因素定价模型的双重成长投资 理论，将上市公司的价值成长性与股价成长性结合起来考虑,最终落实 在上市公司股价的成长空间指标上，其主要计算过程为：首先,根据上 市公司的不同属性分别采用不同的估价模型确定其理论价值；然后,将 理论价值与当前股价进行比较,计算其股价的成长空间指标（即上市公35司的理论价值与当前股价之差除以当前股价） ；最后,依据上市公司的股 价成长空间指标的大小进行排序,选取股价成长空间最大的前 50 家上市 公司作为投资对象的参考。 陈信元、陈冬华和朱红军（2002）运用 Ohlson(1995)剩余收益定价 模型考察了沪市
和 1997 年度会计信息的价值相关性,主要 研究了剩余收益、收益和净资产三个变量对股价解释能力,同时还研究 了规模和流通股比例在中国证券市场定价中的作用。 研究结果表明: （1） 收益、净资产、剩余收益、流通股比例和规模都具有价值相关性,并且 它们相互之间具有增量价值相关性； （2）与 Ohlson 的模型预测一致,股 票价格与收益(净资产和剩余收益)呈正相关;（3）市场对剩余收益的定 价乘数低于对收益的定价乘数,表明市场可能认识到剩余收益作为非正 常收益,持续性较差;（4）与只考虑净资产和收益的模型相比,当模型中 同时考虑剩余收益、规模与流通股比例时,市场对净资产的定价乘数会 有所提高;（5）流通股比例越高,规模越大,市场定价越低;（6）与其它 一些研究结果相似,假设所有的非流通股全部上市流通,市场价格平均 会有 20%到 26%的降幅;并且,流通股比例对股票价格的影响程度逐年降 低;（7）对会计信息的解释能力分年度进行了检验,发现 1996 年度的解 释能力为最强,1997 年最低,并猜测这可能与中国证券市场的阶段性特 征有关,还可能与 1997 年发生的亚洲金融危机有关。3.2各类定价模型在中国股市的适用性分析第 2 部分和本部分第 1 节探讨了以折现模型、有效市场理论、资本 资产定价模型、信息观理论和计量观定价模型等为代表的股票定价方法36和国内外文献。但这些模型在中国证券市场的适用性到底怎么样？我们 需要作出详尽分析，才能回答这个问题。 3.2.1 折现模型的适用性分析对于现金股利折现模型，虽然是公认的最基本的股票定价理论模 型，但由于以下几个方面原因使得该模型在中国股市无法运用：①中国 股票市场是一个发展迅速但还十分不成熟的新兴市场，一年中所有上市 公司给投资者的现金分红回报，还不及投资者上缴的印花税与交易佣金 总和，使得纯粹按照现金股利折现模型将会得出“中国沪深两市六成以 上的上市公司股价处于被市场严重高估的状态” 《新财富》 （ 杂志， 2001） 或“整个市场处于溢价水平” （何沛俐和章早立，2002）的结论；②不 同公司的股利政策存在相当大的差异，使得模型的应用得到了很大限 制，若公司不发放股利，则其股票现金股利折现值将为零，该类股票的 定价不适用此模型，实际上中国证券市场很多上市公司不分红、分红很 少或分红很不稳定；③股利政策系人为制订，并不代表公司价值；④股 利发放越多，表示公司缺乏投资机会，反而阻碍公司的成长，所以发放 股利并不代表公司价值的提升；⑤模型需要预测未来各期上市公司发放 的股利，但现金股利受公司管理层或董事会的人为影响比较严重，很难 准确预测。 对于自由现金流折现模型，由于其也存在以下缺点而不适合于中国 股市：①模型计算过程涉及到必要的假设，而假设是否正确描述了实际 情形也缺乏验证；②自由现金流的计算比较复杂，而且未来各期的自由 现金流难以准确估计；③加权平均资金成本（WACC）的计算涉及到各种 资金来源的比例及成本，但中国股市中权益资本成本（ks）的计算目前37尚未有一个很好的方法；④自由现金流折现模型比较适合于对未来具有 稳定自由现金流的公司股票估值，不太适用于自由现金流波动较大的公 司股票估值；另外部分新兴行业的上市公司，由于成长迅速，其生产规 模急剧扩大，导致经营中所需流动资金以及投资支出大量增加，其自由 现金流往往很低，但这些公司发展前景光明，不能因此认为它们没有投 资价值；⑤短期而言，上市公司管理层可能为了能够暂时提供一个好的 自由现金流指标而减少对固定资产、土地和科研开发等方面的投资，而 这却可能大大影响公司未来的收益。 对于盈余折现模型，实际上该类模型是由现金股利折现模型通过一 定假设演化而来的，其缺陷如同现金股利折现模型，不适合运用于中国 股票市场。 3.2.2 有效市场理论和资本资产定价模型适用性分析有效市场理论和资本资产定价模型都是以完美市场和理性预期为 其假设前提的。 在完美市场中，交易成本和获取信息的成本均为零,也不存在信息 的传递成本,所有投资者均是理性的，并且能对信息进行完全解读,不存 在反应滞后问题等等。 理性预期假设包含两个方面：一是完全理性的信息处理过程；二是 完全知晓基本的经济结构，即投资者被假设能够“正确地行事” ，他们 可以接触到正确、详细和真实的经济模型，并且可以无偏差地估计模型 的系数。 但是，相当多的研究如“杂音交易”“股价过度波动” “规模效 、 、 应”和“季节效应”等发现，市场参与者并非是理性的。在经济生活中，38某些参与者在某些时候不能完全理性地行事，投资人不能正确地处理信 息，因为他们存在认知偏差，并且他们不能获取与经济有关的所有相关 信息。 因此，即使像欧美等成熟的股票市场也远未达到有效市场的标准， 而且中国学者进行过的大量实证研究表明，尽管中国股市正从无效市场 逐步向弱式有效市场过渡，市场有效性在不断增强，但有效市场理论和 资本资产定价模型在实际中的应用存在诸多局限，无法很好地用于股票 定价中。 3.2.3 信息观理论的适用性分析“信息观”有两种研究方法：第一类主要反映公司基本面与股价或 股票累计异常收益间的相关关系，这种研究方法只研究相关关系，无法 对股票价值作出精确的测定，只可用于股票定价模型建立时的初始因素 分析中。 第二类通过回归模型考虑市场是怎样把基本面信息转换到股票累 计异常收益上的，但该类模型在中国证券市场的适用性也很低，主要是 以下几个方面的原因造成的： 第一，累计异常收益的计算涉及到股票正常收益的计算，股票正常 收益的计算一般是根据 CAMP 模型进行的。由于 CAMP 模型在中国股市实 际中的应用存在诸多局限，使得股票累计异常收益计算的稳定性和可靠 性比较差。 第二，股票累计异常收益的计算需要一个很好的市场基准指数。中 国股市中一般把上证指数作为市场基准指数，而上证指数存在诸多缺 陷，如：39（1） “将不断上市的新股逐一计入指数计算范围，影响了指数前后 的可比性和指数内部结构的稳定性，指数失真比较严重” （杨国平， 2001） ； （2） “采用总股本作为权重不能十分确切地反映流通市场股价的 动态演变” （徐国祥和檀向球，2000） ； （3） “把亏损股记入指数计算范围会把亏损股股价的非理性波动 带入指数波动中去” （徐国祥和檀向球，2000） 。 3.2.4 计量观定价模型的适用性分析对于计量观定价模型中的单因素定价模型，由于在模型计算中很难 找到行业属性、成长性、财务特性和股本规模等与被评价对象完全类似 的股票，使得单因素定价模型相对多因素定价模型来说，模型定价的可 靠性不高。 中国目前上市公司经营业绩的稳定性比较差，资产重组现象依然比 较严重，存在着国有股和法人股暂不流通的特殊股权结构，结果使得市 盈率高企，股价更多地反映由市场供求关系决定的相对投资价值，而不 能真实反映由未来股利现金流贴现决定的绝对投资价值。 因此，多因素定价模型在中国目前股市中还有很好地适用性，可通 过模型计算股票的相对内在价值和相对投资价值，在此基础上结合其它 方面信息，最终确定可供投资的股票，可为投资者在中国这个相对非有 效的股票市场中获得超额投资收益和降低投资风险提供了一种新思路。403.3本文研究方法体系在上面股票定价模型文献回顾及各类模型在我国证券市场上适用 性分析基础上，笔者认为对目前中国股市中股票定价时，可把多因素定 价模型作为核心模型，并命名为“股票相对内在价值多因素估值模型” （Multiple Factor Pricing Model,简称 MFPM 模型，后文同；另外， 后文中出现的“模型”都是指 MFPM 模型，除非特指） 。在此基础上，结 合其它多方面信息，最终确定可供投资的价值型股票，以期获得超额投 资收益和降低投资风险。 研究方法体系包括建立影响股票相对内在价值的多因素指标体系 和确立模型研究方法。 3.3.1 影响股票相对内在价值的多因素指标体系建立影响股价的因素通常有两大类：基本面因素和市场面因素，其中基 本面因素又可分为市场基本面因素和个股基本面因素。 市场基本面因素主要包括：国内外经济形势、国家政治经济政策动 向、经济周期、通货膨胀及物价变动、汇率变动、利率变动和股票市场 整体资金供求状况等。在大多数情况下，市场基本面因素主要影响股票 市场整体涨跌，而对市场定价结构和个股比价关系的影响较小，对个股 价格的影响基本可视为等同。所以，在计算股票相对内在价值的模型中 未将其作为某种变量加以考虑。 个股基本面因素主要包括：行业发展前景、公司所处行业及主要产 品、公司经营业绩(盈利能力、成长性、盈利质量、资产质量、股本扩 张能力、偿债能力和资产运营效率等)、技术竞争优势、流通股规模及41分红特点等。其中既含有以公司收益为标志的经济学价值，又含有与人 的倾向、好恶及发展预期有关的社会人文价值。这些因素直接影响市场 定价结构和个股比价关系。所以，在计算股票相对内在价值的模型中， 需要将这些因素进行量化，作为股价的主要影响因素。 市场面因素包括指公司市场板块属性（如网络板块、重组板块、高 送配概念和新疆股等） 、平均持筹成本、市场走势和成交量等。板块属 性对个股的影响是，板块内的某些个股的股价上涨往往能引起投资者产 生比价效应的联想，并在二级市场上产生买卖心态上的共鸣，从而推动 整个有关板块的整体上涨或下跌，但个股的板块属性稳定比较差，变化 比较频繁，并且难以量化，所以在计算股票相对内在价值的模型中未将 其作为某种变量加以考虑。平均持筹成本、市场走势和成交量对个股的 短期走势影响比较显著，并与个股基本面因素通过复杂的交互作用影响 着股价的波动，但它们对股价的影响都是通过影响投资者对上市公司个 股基本面因素的预期而实现的，所以在计算股票相对内在价值的模型中 也无须将其作为某种变量加以考虑。 从可操作性来看，为了合理地确定市场定价结构和个股比价关系， 可以首先考察一下影响股票相对内在投资价值的个股基本面因素的类 别、经济含义及量化指标。 在借鉴大量国内外股票定价理论和方法及文献基础上，并通过大量 的探索性研究，发现上市公司个股基本面因素中可以量化，并且对股票 相对内在价值有重要影响的主要有以下几个方面： 行业特性、 盈利能力、 成长性、盈利质量及资产质量、股本扩张潜力、偿债能力、资产运营效 率和股本规模大小等。42①行业特性 行业特性是决定行业内股票整体相对内在价值的一个重要因素。不 同的行业，由于其市场结构、所处生命周期及其在国民经济中的地位都 存在较大的差异，这就使得行业特性在决定股票相对内在投资价值时起 着十分重要的作用。 我们这里用行业简单平均市盈率来表示股票的行业特性，并且该指 标是正向指标 1，能够综合反映股票所处行业目前的整体股价定位和未 来成长潜力。在计算时，需要选择好样本股。对于行业内的每股收益比 较小（年度每股收益小于 0.1 元或中期每股收益小于 0.05 元）的股票， 由于其无法作为计算行业简单平均市盈率的代表，需要被剔除在样本股 之外。 另外，同一行业内的不同股本规模的股票市盈率差异相当大，可比 性差。在计算行业平均市盈率时，需要在选择好样本股的基础上，再在 行业内按股本规模大小（可把股本规模分成三个等级：最新 A 股流通股 ≥1.5 亿股的称为“大盘股” ，最新 A 股流通股Q 5 千万股的称为“小盘 股” ，而最新 A 股流通股在 5 千万和 1.5 亿股之间的称为“中盘股” ）分 别计算。 ②盈利能力 盈利能力是影响股票相对内在投资价值的另一重要因素，可用每股 收益、净资产收益率和扣除非经常损益的每股收益这三个指标来反映， 并且都是正向指标。1在本文中，正向指标是指经济含义上与股价存在正相关的个股基本面因素指标；逆向指标是 指经济含义上与股价存在负相关的个股基本面因素指标；而适度指标是指虽然与股价并不存在 正相关和负相关关系，但经过正向化处理后，在经济含义上与股价存在正相关的个股基本面因 素指标。 43其中： 每股收益=净利润/期末总股本 净资产收益率=净利润/期末净资产 扣除非经常损益的每股收益=（营业利润-所得税）/期末总股本 每股收益反映了普通股的盈利水平，这是广大投资者尤为关心的指 标。大多数投资者除了利用这一财务指标测评上市公司的获利能力外， 还结合上市公司的股价进行横向比较，以决定投资哪家上市公司更为有 利，这在盈余资本化模型得到了很好的体现。因此，这个指标最能反映 上市公司的盈利形象。 净资产收益率反映上市公司股东投资报酬的大小。因此，该指标为 广大投资者和管理层所关注。净资产收益率越大，上市公司净资产的获 利能力就越大。 扣除非经常性损益的每股收益最能真实地反映上市公司的可持续 性的盈利水平，剔除了那些非持续性的盈利项目和非主营盈利对上市公 司盈利能力的影响。在分析上市公司的盈利可持续性时，通常将盈利分 为可持续性盈利和非持续性盈利。 前者是公司的核心收益， 具有持续性， 投资者可以据此预测公司未来盈利能力以及判断公司可持续发展能力； 而后者具有一次性、偶发性的特点，投资者无法通过对其分析预测公司 未来的发展前景。与持续性盈利相比，非持续性盈利部分更容易被公司 管理层操纵，例如 Haw et. Al.(1998)对中国证券市场的盈余管理 （Earings Management）的实证研究表明，中国上市公司主要通过操纵 “线下项目” ，即投资收益、营业外收支等项目来达到证监会规定的配 股条件的。44③成长性 影响股票相对内在投资价值的成长性可用主营业务收入增长率、营 业利润增长率和净利润增长率这三个指标来反映，并且都是正向指标。 某期主营业务收入增长率=本期主营业务收入 上一期主营业务收入某期营业利润
1，增长率与某期净利润增长率计算公式相同。 在计算某期净利润增长率时，由于上市公司的净利润可能是负值， 因此在计算某期净利润增长率时，要考虑到这种特殊性。若上一期净 利润是正值，其计算公式与某期主营业务收入增长率计算公式相同； 若上一期净利润是负值，其计算公式为：某期净利润增长率 = 本期净利润 上一期净利润 上一期净利润 ×
1）。 （成长性好的上市公司其总资产扩张能力和股本扩张能力都比较强， 同时随着总资产的扩张，成长性好的上市公司盈利也能够同倍甚至加倍 地增强，股价相对定位也比较高。 ④盈利质量及资产质量 影响股票相对内在投资价值的盈利质量及资产质量可用主营业务 利润率、每股经营性现金净流入、流动资产中非存货及应收帐款比率这 三个指标来反映，并且都是正向指标。 其中： 主营业务利润率=主营业务利润/主营业务收入 每股经营性现金净流入=经营活动中所产生的现金净流量/期末总 股本 流动资产中非存货及应收帐款比率=1-期末存货和应收帐款净额 之和/期末流动资产45主营业务是上市公司的核心业务，是上市公司重点发展方向和利润 的主要来源。主营业务利润率越高，上市公司主营业务的盈利质量就越 强。高盈利的主营业务能够极强地保证上市公司的盈利能力。每股经营 性现金净流入反映了上市公司在实际的经营活动中所取得的实实在在 的现金流入。而流动资产中非存货及应收帐款的比率反映了上市公司流 动资产的质量高低，该指标越高，则说明上市公司中流动资产的变现能 力越强，资产质量越高。 ⑤股本扩张潜力 影响股票相对内在投资价值的股本扩张能力可用每股净资产、每股 公积金和每股未分配利润这三个指标来反映， 并且都是正向指标。 其中： 每股净资产=期末净资产/期末总股本 每股公积金=期末公积金/期末总股本 每股未分配利润=期末未分配利润/期末总股本 经营业绩好的上市公司其股本扩张能力也应该强，股价相对定位也 就比较高。目前中国上市公司规模还很小，其扩张的欲望很强，但经营 业绩良好的上市公司在股本扩张后，其业绩至少要能够同倍增长，才能 使自己有可持续发展的动力源泉。 ⑥偿债能力 影响股票内在投资价值的偿债能力可用资产负债率和流动比率来 反映，其中资产负债率反映上市公司的长期偿债能力，流动比率反映上 市公司的短期偿债能力。它们都是适度指标。其中： 资产负债率=期末负债总额/期末总资产 流动比率=期末流动资产/期末流动负债46经营业绩好的上市公司，债务结构应该比较好，长期和短期偿债能 力应该都比较强。中国目前上市公司负债比例普遍过高，而且债务结构 不合理，需要有关部门高度重视。资产负债率指标对经营者、股东和债 权人有不同的意义。从经营者的角度来看，如果上市公司不举债，或负 债比率很小，说明上市公司畏缩不前，对前途信心不足，利用债务资本 进行经营活动的能力很差；如果上市公司资产负债比率大(当然不是盲 目借款)，便越是显得活力充沛；但如果举债很大，超出债权人的心理 承受能力，则被债权人认为不保险，上市公司就难以借到钱。从股东的 角度来看，由于上市公司通过举债筹措的资金与股东提供的资金在经营 活动中发挥同样的作用。所以，股东所关心的是净资产收益率是否超过 借款利率。在净资产收益率高于借款利率时，负债比率越大越好；从债 权人的角度来看，他们希望债务比率越低越好，这样贷款风险比较低。 因此，资产负债率在进行股票相对内在投资价值测定时是个适度指标。 流动比率是衡量上市公司在某一时点上偿还即将到期债务和在某 一时点上运用随时可变现资产偿还即将到期债务的能力。按照国际上的 惯例，流动比率以 2 为最佳。这个指标太高，则说明上市公司的流动资 产有闲置或流动负债利用不足的缺点。因此，我们认为流动比率在进行 股票相对内在投资价值测定时是个适度指标。 ⑦资产运营效率 影响股票相对内在投资价值的资产运营效率可用存货周转率和应 收帐款周转率来反映，并且是正向指标。其中： 存货周转率=主营业务成本/期末存货净额 应收帐款周转率=主营业务收入/期末应收帐款净额47资产管理能力反映上市公司在资产方面管理的效率，经营业绩良好 的上市公司应该有较强的资产管理能力。存货周转率反映了上市公司在 存货方面的管理能力。存货周转率越大，说明存货的占用水平越低，流 动性越强，存货转化为现金或应收帐款的速度越快。应收帐款周转率反 映上市公司年度内应收帐款转化为现金的平均次数，从一个侧面反映应 收帐款流动的速度。应收帐款周转率越高，意味着应收帐款的收回速度 越快。 ⑧股本规模大小 目前中国股市中依然存在显著的股本规模效应，即股价与股票的流 通规模呈显著的负相关关系，这就使得在对股票相对内在投资价值进行 估值时，必须考虑到股本规模对股价的影响，可用流通 A 股表示股本规 模大小，并且该指标是逆向指标。 表 3-1 列出了影响股票相对内在价值的多因素指标类型、名称、代 码、计算公式和性质。表 3-1 影响股票相对内在投资价值的多因素指标体系 原始指 标代码 数据预处理 后的指标代 码 行业内股票市盈率 指标计算公式 指标性质指标类型指标名称行业特性 盈利 能力行业简单平均 市盈率 每股收益SHIYIL V X1SHIYILV的简单平均值 净利润/期末总股正向指标PRIN11本 净利润/期末净资正向指标净资产收益率X2PRIN12产正向指标48扣除非经常性 损益的每股收 益 主营业务收入 增长率 成长性 营业利润增长 率 净利润增长率 主营业务利润 率 盈 利 质 量 每股经营性现 及 资 产 质 金净流入 量 流动资产中非 存货及应收帐 款比率 每股净资产 股本扩张 能力 每股公积金 每股未分配利 润 资产负债率 偿债能力 流动比率 X11 PRIN42 X10 PRIN41 X9 PRIN33（营业利润-所得X3PRIN13税）/期末总股本 本期主营业务收入正向指标X4PRIN21/ 上 期 主 营 业 务 收 正向指标入-1 本期营业利润/上X5PRIN22期营业利润-1 本期净利润/上期正向指标X6PRIN23净利润-1 主营业务利润/主 营业务收入 经营活动中所产生正向指标X7PRIN31正向指标X8PRIN32的 现 金 净 流 量 / 期 正向指标 末总股本 1-期末存货和应收 帐 款 净 额 之 和 / 期 正向指标 末流动资产 期末净资产/期末 总股本 期末资本公积/期 末总股本 期末未分配利润/ 期末总股本 期末负债总额/期 正向指标正向指标X12PRIN43正向指标X13PRIN51末总资产 期末流动资产/期适度指标X14PRIN52末流动负债 主 营 业 务 成 本 *2/适度指标资产运营 效率 存货周转率X15PRIN61（期初存货 净额 + 正向指标 期末存货净额）49主 营 业 务 收 入 *2/ 应收帐款周转 率 （期初应收帐款净X16PRIN62额 + 期末应收 帐款 正向指标 净额）股本规模 大小流通 A 股ALA期末流通 A 股大小 逆向指标3.3.2MFPM 模型建模方法确立MFPM 模型的原理在于： 股票围绕由其个股基本面决定的相对内在价 值上下波动，股价运行不能严重偏离其基本面决定的相对内在价值。因 此，以影响股价的个股基本面因素（经过数据预预处后）作为自变量， 以二级市场上实际股价作为因变量，采用多元回归模型给出股票相对内 在价值的最佳估值模型。 设 n 个股票在某个时刻的横截面上有 p 项影响股价的自变量指标， 所得自变量数据矩阵为(xij)n×p ij 表示第 j 项指标在第 i 个股票上的观 （x 察值） ，股价观察值为 ( p1、p 2、 、p n )' ，建立多元回归模型： Lpi = β 0 + β 1 xi1 + β 2 xi 2 + L β p xip + ε i (i=1、2、…、n)其中 ε i 为均值为 0，方差为 σ 2 的正态分布 N（0， σ 2 ）的残差项。β 0、β 1、β 2 L、β p 的估计，统计上一般采用最小二乘法（OrdinaryLeast Squares,OLS）进行估计，也就是找出 β 0、β 1、β 2 L、β p 的估计值β 0 、 1 、 2 、 、 p ，使得各自变量观察值 ( xi1、xi 2、 、xip ）所对应的 pi 与样 β β L β L∧ ∧ ∧ ∧本回归拟合值 p i 之间的差异平方和 ∑ ( pi
p i ) 为最小，最终得到：i =1∧n∧p i = β 0 + β 1 xi1 + β 2 xi 2 + L + β xip (i=1、2、…、n)∧∧∧∧∧这就是 MFPM 模型的一般形式。50我们把通过多元回归模型计算出的预测值 p i 定义为股票 i 的相对内 在价值， 而把股票相对内在价值 p i 与实际股价 pi 的比值定义为股票 i 的 相对投资价值。 股票相对投资价值大于 1，说明该股票相对内在价值被市场低估； 而且相对投资价值越大，该股票相对内在价值被市场低估的程度就越 高，该股票蕴藏的投资机会也就越大。 股票的相对投资价值小于 1， 说明该股票相对内在价值被市场高估， 该股票不存在相对投资机会；而且相对投资价值越小，该股票相对内在 价值被市场高估的程度就越高，该股票的潜在投资风险就越大。 为了设计出具有投资实战意义的 MFPM 模型，我们须要做好三方面 的工作：数据预处理、研究对象确定、多元回归模型选择和模型检验方 法确立。∧∧（1）数据预处理 表 3-1 中影响股票相对内在价值的原始指标值是不能直接用于模型 计算的，必须对数据进行预处理，剔除行业因素对指标值的影响，变适 度指标和逆向为正向指标，消除极端值和量纲的影响，对指标值进行无 量纲化处理，在不损失信息量的前提下降低指标间的共线性，并考虑对 发生除权除息的股票调整好其因变量股价和原始指标。 原始指标值依次经过以下六个步骤预处理后，才能用于 MFPM 模型 中去。 ①不可比行业因素影响的剔除 在利用基本面因素指标对股票相对内在价值进行估值前，首先要剔51除行业之间不可比因素对基本面指标的影响。 行业简单平均市盈率、盈利能力、成长性、盈利质量及资产质量、 股本扩张能力和股本规模大小指标，在不同行业上市公司之间具有可比 性。 而偿债能力和资产运营效率这两个方面，不同行业上市公司之间可 比性差。偿债能力两个指标实际上都是适度指标，不同行业上市公司之 间这两个指标的标准值有很大差距。资产运营效率两个指标虽然是正向 指标， 但不同行业之间的上市公司资产运营效率可比性也比较差。 因此， 在对股票相对内在价值进行估值前，首先采用一定的方法剔除行业因素 对偿债能力和资产运营效率造成的不可比影响。 为了剔除行业不可比因素的影响，对于偿债能力和资产运营效率四 个指标可采用以下方法进行调整： 假定对 n 个被观察对象检查 p 项指标，所得原始数据矩阵为(xij)n×p,xij 表示第 j 项指标在第 i 个被观察对象上的观察值。 假定第 j 项指标是受到行业不可比因素的影响的指标，其行业平均值为 k(这里的平均值 k 以各行业除 ST 股票外的所有上市公司的第 j 项 指标的平均值为准)，那么可以用以下公式剔除行业因素对指标值的影 响：, X ij = X ij
k (i=1、2、……、n;j=1、2、……、p)为书写方便,假设剔除行业不可比因素后的数据矩阵仍为(xij)n×p。 ②指标正向化处理 在剔除了行业不可比因素对指标值的影响后，还要对适度指标和逆 向指标进行正向化处理。52假定第 j 项指标 xij 是适度指标和逆向指标， 那么可以采用以下的公 式对适度指标和逆向指标进行正向化处理：, X ij = 1 / X ij (i=1、2、……、n;j=1、2、……、p)这里要对剔除过行业不可比因素的偿债能力和资产运营效率四个 指标进行正向化处理，同时要对逆向指标期末流通 A 股大小进行正向化 处理。 为书写方便,假设指标正向化处理后的数据矩阵仍为(xij)n×p。 ③极端值的控制 对基本面指标值中的极端值，要进行极端值控制处理，否则会在对 股票相对内在价值进行测定时造成一定程度的影响。 假定
j 表示第 j（j=1、2、……、p）项指标 xij 值的平均值， σ j 表 示第 j（j=1、2、……、p）项指标值的标准差，其中：∧ ∧ ∧j=∑Xi =1nijn（3.1） )∧σ j=∧∑(Xi =1nijn 1∧（3.2）在进行极端值控制时，一般采用 3 σ j 界限进行控制，上限定为 j +3 σ j ，下限定为
j -3 σ j 。若指标实际取值超过上限时，则指标值就∧ ∧ ∧ ∧取上限；若指标实际取值小于下限时，则指标值取下限。 为书写方便,假设剔除指标极端值影响后的数据矩阵仍为(xij)n×p。 ④基本面指标的无量纲化处理 无量纲化是指通过一定的数学变换来消除原始变量量纲的影响。 这里采用对指标值进行正态标准化处理来消除量纲的影响。53假定
j 表示第 j（j=1、2、……、p）项指标 xij 值的平均值， σ j 表 示第 j（j=1、2、……、p）项指标值的标准差，
j 和 σ j 的计算方法分 别见公式（3.1）和（3.2） X ij 为经过正态标准化处理的指标值，则： ， ** X ij = ∧ ∧∧∧X ij
j∧σ∧j为书写方便,假设指标值无量纲化处理后的数据矩阵仍为(xij)n×p。 ⑤基本面指标间共线性处理 在对影响股票相对内在价值的的个股基本面素之间的关系进行深 入研究后，发现这些因素之间存在如图 3-1 显示的错综复杂的关系：图 3-1个股基本面因素相互关系图个股基本面因每股收益行业特性股本规模大每股净资×净资产收益每股公积金每股未分配利总资产净利 54×1/（1-资产负债率）流动比率 总资产周转销售净利率×在图 3-1 中： 每股收益=每股净资产×净资产收益率 每股净资产=1+每股公积金+每股未分配利润 净资产收益率=[1/（1-资产负债率）]×总资产净利率 总资产净利率=净利润/期末总资产=销售净利率×总资产周转率 销售净利率=净利润/主营业务收入 总资产周转率取决于存货周转率和应收帐款周转率的大小 这种错综复杂的关系使得表 3-1 中个股基本面因素的八个方面除行 业特性和股本规模大小外，其它六个方面内部各指标之间存在严重的多 重共线性4（multicollinearity）问题。因此需要对盈利能力、成长性、 股本扩张能力、盈利质量及资产质量、偿债能力和资产运营效率的内部 指标采用主成分分析（Principal Component Analysis） ，把它们分别 转换成完全保持原有信息量的主成分，其中 X1、X2 和 X3 被转换成 PRIN11、PRIN12 和 PRIN13，X4、X5 和 X6 被转换成 PRIN21、PRIN22 和 PRIN23，X7、X8 和 X9 被转换成 PRIN31、PRIN32 和 PRIN33，X10、X11 和 X12 被转换成 PRIN41、 PRIN42 和 PRIN43， 和 X14 被转换成 PRIN51 X13 和 PRIN52，X15 和 X16 被转换成 PRIN61 和 PRIN62。 主成分分析是由 Pearson 于 1901 年提出，再由 Hotelling 于 19934多重共线性是指多元回归模型的自变量之间存在完全和近似的线性关系，它将给模型估计带 来一系列如参数估计不稳定、估计参数方差增大和模型设定误差等问题，从而造成模型可靠性 很低。因此，在建立多元回归模型时，一定要消除多重共线性问题或把把其影响程度尽可能降 低至最小。 55年加以发展的一种统计方法。所谓主成分分析是寻找多指标体系 Xj(j=1、2、……、p)的线性组合，它们一方面要能保有原来多指标体系 的信息含量（即有代表性） ，而且主成分间信息也不能重叠（即有独立 性） ，更重要的是能以“少数”几个主成分代替原来“多个”指标（即 有精简性） 。主成分分析就是要完成这三个重要目标，并将重要指标适 当地给予较大权重，不重要的指标给予较小权重的一种统计方法。 假定对 n 个被观察对象检查 p 项指标，所得原始数据矩阵为(xij)n×p,xij 表示第 j 项指标在第 i 个被观察对象上的观察值，则主成分的分析步骤如下： Ⅰ、计算出 p 项指标的协方差距阵 S（或相关距阵 R） ； Ⅱ、 S 求 （或 R） 的特征值， 并依大小顺序排列， 分别为λ1、 2、 λ ……、 λp,再求出其对应的单位特征向量 a1、a2、……、ap： a p1
,……, a p =
pp 其中 ： ai' ai = 1, Sai = λiai(或 Rai=λiai)，且当 i=j 时， ai' a j = 0 。 Ⅲ、求出 prin1 至 prinp 各主成分： 令原始多指标体系为 X=（x1,x2, ……,xp）’,则： prin1= a1' X = a11 x1 + a12 x 2 + L + a1 p x p 为第一主成分；' prin2= a 2 X = a 21 x1 + a 22 x 2 + L + a 2 p x p 为第二主成分；Mprinp= a 'p X = a p1 x1 + a p 2 x2 + L + a pp x p 为第 p 个主成分。 主成分个数的选择： 为了达到简化目标，主成分一般只取最大的 q(q≤p)个来代替原来56的 p 个指标（当然，也可全取，以保持 100%的信息量） ，此 q 个主成分 可解释原来 p 个指标变异的百分比为：R2 q= （λ1+λ2+…λq）/（λ1+λ2+…λp）对于 p 个原始指标，要选取多少个主成分才合适呢？一般可根据以 下几个原则决定： Ⅰ、要想 100%保留原来的信息含量，则取全部 p 个主成分； Ⅱ、解释变异百分比 Rq2 超过某一水准（通常为 0.9 或 0.8，由使用 者自行决定） ； Ⅲ、取到 q 个主成分，其特征值大于全体特征值的平均，即 λq≥ ∑ λi / pi= 1 pⅣ、由特征值对特征值个数的走势图（Scree Plot） ，找到平坦点， 即为所求之主成分个数。 Ⅴ、计算主成分的权重： 在进行多指标综合评价时，还要在上述计算的基础上，把多个主成 分分别给予不同的权重， 并进行加总得到一个综合指标 Z(称为综合主成 分)。 如果选取全部的主成分，则综合主成分的计算公式为： Z=λ1prin1+λ2prin2+…λpprinp 如果只选取前 q 个主成分（q&p）,则综合主成分的计算公式为： Z=（λ1/ ∑ λi）prin1+（λ2/ ∑ λi）prin2+…(λq/ ∑ λi）prinqi= 1 i= 1 i= 1 q q q⑥除权和除息现象的处理 由于中国股市扩容速度比较快，股票派息、送股、转增股本和配股57现象比较多。因此，对那些发生除权、除息的股票，必须采用采用“最 新总股本”代替表 3-1 公式中“期末总股本”“最新流通 A 股”代替 、 “期末流通 A 股大小”进行自变量指标的计算，主要有七个指标：每 股收益（X1） 、扣除非经常性损益的每股收益（X3） 、每股经营性现金 净流入（X8） 、每股净资产（X10） 、每股公积金（X11） 、每股未分配利 润（X12）和流通 A 股（A） 。 对于发生派息、送股、转增股本和配股的公司股票，除了要调整自 变量外，对因变量股价 P 在除权除息日之后都要以资产负债日为股价调 整基准日进行调整。 对于发生送股或转增股本的股票股价，直接调整自变量就可以了。 对于发生派息的股票，除息后的股价可按以下公式进行调整： 调整后股价=调整前股价+每股派息 对于发生配股的股票，除权后的股价可按以下公式进行调整： 调整后股价=调整前股价-每股配股比例×配股价 对于在资产负}