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中國股票內在價值影響因素的實證分析
中國股票內在價值影響因素的實證分析
摘要 本文旨在對所有者權益收益率、公司資產凈值等微觀因素對股票價值的影響進行實證分析，主要評價的是公司的盈利水平和投資價值。首先，在證券投資基本分析流派的理論基礎上我們建立了計量模型。然后，收集了相關的數據，利用EVIEWS軟件對計量模型進行了參數估計和檢驗，并加以修正。最后，我們對所得的分析結果作了經濟意義的分析，并相應提出一些建議。
關鍵詞 股票價格 每股凈資產 所有者權益收益率 盈利能力 內在價值
問題的提出
經過十多年風雨的洗禮，我國的股票市場取得了初步的發展，但是和發達國家證券市場相比，仍然處于不成熟的階段，全流通問題尚未解決，投機風氣盛行，莊家操縱股價的行為大量存在，投資者追長殺跌的盲目投資行為比比皆是。為了引導投資者理性的投資行為和保護中小股東的利益，以及促進股票市場的發展與完善，越來越多的人提倡價值投資，公司的內在價值成為影響股價的重要因素。
二、經濟理論陳述
證券投資的分析流派有基本分析流派和技術分析流派。基本分析流派是目前西方投資界的主流派別，它是以宏觀經濟、行業特征及上市公司的基本財務數據作為投資分析對象，對證券的投資價值及市場定價作出評估判斷的一種分析方法。此流派的投資者大多是價值投資者，他們的投資行為比較理性。基本分析的理論基礎在于證券的內在價值理論。即：任何一種投資對象都有“內在價值”，且“內在價值”可以通過對該種投資對象的現狀和未來前景的分析而獲得；市場價格和“內在價值”之間的差距最終會被市場糾正。它有兩個前提假設：“股票的價值決定價格”、“價格圍繞價值上下波動”。由于公司的內在價值體現在盈利能力和投資價值上，所以我們選擇了能夠反映這兩個因素的所有者權益收益率和每股凈資產作為分析指標。
三、相關數據搜集
首先，由于我國股票市場才有十多年的歷史，很多指標又都是按年度計算的，如果以時間為依據選取樣本，可能不具有代表性，所以我們選取截面數據作為樣本。其次，由于上市的股票很多，所以樣本股的選擇十分關鍵。我們從今年1月2日推出的上證50指數的50支股票中隨機抽取20支作為樣本。據專家分析，上證50成分股2003年3季度的凈利潤與利潤總額占同期全部A股的比例分別達到42.06%與43.05%,是優質藍籌股的突出代表，而且行業分布也很合理，因此，我們選取的數據具備研究所要求達到的代表性。再次，我們選擇了報表計算期后的60日均價作為自變量。因為經過60天的市場調整，該指標更貼近于計算期日股票的內在價值。
指標
序號
60日均價
每股凈資產
所有者權益收益率
1 10.85 3.068 13.04
2 9.26 3.78 7.84
3 12.14 4.029 15.64
4 11.3 4.039 9.08
5 10.96 3.31 10.48
6 17.32 5.77 15.69
7 7.75 2.46 9.29
8 10.28 2.66 14.42
9 14.42 3.2954 16.796
10 7.24 2.83 19.67
11 8.38 2.14 13.77
12 4.9 1.879 11.667
13 5.46 2.46 -7.28
14 8.52 2.21 13
15 8.38 3.5034 10.65
16 11.26 3.2 12.21
17 14.29 4.09 16.44
18 4.41 1.99 0.12
19 14.48 4.835 13.29
20 16.23 5.03 10
四、模型的建立
根據以上分析，我們建立了以下模型：
Y=C+ β1X1+β2X2+U
其中：
Y代表股票60日均價
C代表常數項
β代表參數
X1代表每股凈資產
X2代表所有者權益收益率
五、模型的估計和檢驗
我們利用EVIEWS軟件和最小二乘法進行回歸分析及統計檢驗得出以下結果
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/12/04 Time: 14:59
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 2.722779 0.352973 7.713854 0.0000
X2 0.167501 0.062923 2.661985 0.0164
C -0.563666 1.233640 -0.456913 0.6535
R-squared 0.834815 Mean dependent var 10.39150
Adjusted R-squared 0.815381 S.D. dependent var 3.666757
S.E. of regression 1.575506 Akaike info criterion 3.884511
Sum squared resid 42.19771 Schwarz criterion 4.033871
Log likelihood -35.84511 F-statistic 42.95741
Durbin-Watson stat 2.659659 Prob(F-statistic) 0.000000
回歸方程如下：
Y= -0.563666 + 2.722779X1 + 0.167501X2
(1.233640) (0.352973) (0.062923)
t=（-0.456913） （7.713854） （2.661985）
R2= 0.834815 F=42.95741 DW=2.659659
經濟意義的檢驗
從經濟意義上來說，股票價格隨股票與每股凈資產及所有者權益收益率成正比，X1和X2的系數β1和β2均為正數，表示隨著每股凈資產和所有者權益收益率的增加，股票的價值會上升，這是符合經濟意義的。而C為樣本回歸方程的截距，表示當每股凈資產和所有著權益收益率均為零時的股票價值，在上述回歸方程中為負數，這顯然是不符合經濟意義的。
統計推斷的檢驗
R2=0.834815 說明總離差平方和的83.4815%被樣本回歸直線解釋，僅有不足17%未被解釋，因此樣本回歸直線對樣本的擬合優度是很高的。
β1的t統計量為7.713854，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因為7.713854大于2.101，所以拒絕原假設。表明每股凈資產對股票價值的影響顯著。
β2的t 統計量為2.661985，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因為2.661985大于2.101，所以拒絕原假設。表明所有者權益收益率對股票價值的影響顯著。
而常數項C的t統計量為-0.456913，-2.101<-0.456913<2.101，接受原假設，表明常數項C對股票價值的影響不顯著。
綜合經濟意義檢驗和統計推斷檢驗，我們剔除了回歸模型中的常數項C，即當股票的每股凈資產及所有者權益收益率均為零時，股票的價值為零。這顯然是符合經濟意義的。
于是我們得如下模型：
Y=β1X1+β2X2
我們利用EVIEWS軟件，用最小二乘法進行回歸分析和統計檢驗得如下結果：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 05/12/04 Time: 15:00
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X1 2.596293 0.214121 12.12533 0.0000
X2 0.158943 0.058736 2.706069 0.0145
R-squared 0.832786 Mean dependent var 10.39150
Adjusted R-squared 0.823497 S.D. dependent var 3.666757
S.E. of regression 1.540489 Akaike info criterion 3.796717
Sum squared resid 42.71592 Schwarz criterion 3.896290
Log likelihood -35.96717 Durbin-Watson stat 2.608111
得回歸方程如下：
Y= 2.596293 X1 + 0.158943X2
（0.214121） （0.058736）
t=（12.12533） （2.706069）
R2= 0.832786 DW=2.608111
R2=0.832786 說明總離差平方和的83.2786%被樣本回歸直線解釋，僅有不足17%未被解釋，因此樣本回歸直線對樣本的擬合優度是很高的。
β1的t統計量為12.12533，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因為12.12533大于2.101，所以拒絕原假設。表明表明每股凈資產對股票價值的影響顯著。
β2的t 統計量為2.706069，在給定顯著性水平為0.05的情況下，查T分布表在自由度為N-2=18下的臨界值為2.101，因為2.706069大于2.101，所以拒絕原假設。表明所有者權益收益率對股票價值的影響顯著。
計量經濟的檢驗
多重共線性的檢驗
X1 X2
X1 1 0.292084631717
X2 0.292084631717 1
由表可以看出，X1、X2不存在多重共線性。
2．異方差的檢驗
圖示法
隨X1、X2的變化e2沒有明顯系統性變化，所以從圖可以看出模型不存在異方差。
（2）Goldfele-Quandt檢驗：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04 Time: 09:09
Sample: 1 8
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.115917 0.068733 1.686478 0.1427
X1 2.589111 0.362659 7.139240 0.0004
R-squared 0.510444 Mean dependent var 7.117500
Adjusted R-squared 0.428852 S.D. dependent var 2.034437
S.E. of regression 1.537513 Akaike info criterion 3.910527
Sum squared resid 14.18368 Schwarz criterion 3.930388
Log likelihood -13.64211 Durbin-Watson stat 1.763852
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04 Time: 09:09
Sample: 13 20
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.152842 0.171517 0.891123 0.4072
X1 2.546468 0.491337 5.182728 0.0020
R-squared 0.818279 Mean dependent var 12.92500
Adjusted R-squared 0.787992 S.D. dependent var 3.204158
S.E. of regression 1.475331 Akaike info criterion 3.827960
Sum squared resid 13.05962 Schwarz criterion 3.847821
Log likelihood -13.31184 Durbin-Watson stat 0.908317
以X1排序后，求得∑e12=14.8368，∑e22 =13.05962
F=14.8368/13.05962=1.0861
在給定顯著性水平為0.05的情況下，查F分布表在自由度為（n-c）/2-k=6下的臨界值為4.28，因為4.28大于1.0861，所以接受H0，表明無異方差
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04 Time: 09:10
Sample: 1 8
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.124515 0.097287 1.279881 0.2478
X1 2.574255 0.245557 10.48332 0.0000
R-squared 0.875434 Mean dependent var 9.218750
Adjusted R-squared 0.854673 S.D. dependent var 3.715525
S.E. of regression 1.416426 Akaike info criterion 3.746468
Sum squared resid 12.03757 Schwarz criterion 3.766329
Log likelihood -12.98587 Durbin-Watson stat 1.361776
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/04/04 Time: 09:10
Sample: 13 20
Included observations: 8
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
X2 0.137181 0.136256 1.006783 0.3529
X1 2.721127 0.556496 4.889749 0.0027
R-squared 0.715329 Mean dependent var 12.31875
Adjusted R-squared 0.667884 S.D. dependent var 3.453373
S.E. of regression 1.990162 Akaike info criterion 4.426627
Sum squared resid 23.76446 Schwarz criterion 4.446487
Log likelihood -15.70651 Durbin-Watson stat 2.218959
以X2排序后，求得∑e12=12.03757，∑e22 =23.76446
F=23.76446/12.03757=1.9742
在給定顯著性水平為0.05的情況下，查F分布表在自由度為（n-c）/2-k=6下的臨界值為4.28，因為4.28大于1.9742，所以接受H0，表明無異方差
（3）White檢驗：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 1.883353 Probability 0.161203
Obs*R-squared 8.042756 Probability 0.153895
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 05/13/04 Time: 14:07
Sample: 1 20
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -10.37809 7.592657 -1.366859 0.1932
X1 4.503260 3.935652 1.144222 0.2717
X1^2 -0.250357 0.611059 -0.409711 0.6882
X1*X2 -0.249335 0.219636 -1.135221 0.2753
X2 0.480980 0.513953 0.935845 0.3652
X2^2 0.030638 0.015260 2.007810 0.0644
R-squared 0.402138 Mean dependent var 2.135796
Adjusted R-squared 0.188616 S.D. dependent var 3.159756
S.E. of regression 2.846210 Akaike info criterion 5.173178
Sum squared resid 113.4127 Schwarz criterion 5.471898
Log likelihood -45.73178 F-statistic 1.883353
Durbin-Watson stat 2.610948 Prob(F-statistic) 0.161203
由擬合的數據可知，N *R^2=200.347103=6.94206，查表得0.05（5）=9.48773，N*R^2<0.05(5),接受H0，表明模型無異方差。
綜上所述，模型無異方差。
3、自相關檢驗
用DW法檢驗方程的自相關性，方程DW值為2.608111
查表得Dl=1.100 Du=1.537 4-Du=2.463
Du<d<4-Du 表明所建模型無自相關。
綜上所述，模型的擬合優度較好，且無多重共線性、異方差、自相關等問題，有較好的實用性，可用于指導實踐。回歸方程如下：
Y= 2.596293 X1 + 0.158943X2
（0.214121） （0.058736）
t=（12.12533） （2.706069）
R2= 0.832786 DW=2.608111
六、模型總結
由我們的模型可知當每股凈資產增加一個單位時股票價值上升2.596293個單位，當所有者權益收益率提高一個單位時股票價值上升0.158943個單位。在實際投資中，已知一個公司股票的每股凈資產和所有者權益收益率，用我們的方程計算出該公司股票的內在價值，與當前市場價格進行比較，當市場價格低于計算所得的內在價值時，則該股票有投資價值，反之，則不宜投資。
參考文獻 《證券投資原理》陳永生 西南財經大學出版社 2003年四月第三版印刷
數據來源 華夏福星股票分析系統
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