A. 橫截面股票價格是什麼意思
資本資產定價模式(CAPM)在上海股市的實證檢驗
資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論......
一、資本資產定價模式(CAPM)的理論與實證：綜述
(一)理論基礎
資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論，導致了現代資產定價理論的形成。它把投資者投資選擇的問題系統闡述為不確定性條件下投資者效用最大化的問題。威廉·夏普將這一模型進行了簡化並提出了資產定價的均衡模型—CAPM。作為第一個不確定性條件下的資產定價的均衡模型，CAPM具有重大的歷史意義，它導致了西方金融理論的一場革命。
由於股票等資本資產未來收益的不確定性，CAPM的實質是討論資本風險與收益的關系。CAPM模型十分簡明的表達這一關系，即：高風險伴隨著高收益。在一些假設條件的基礎上，可導出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )為股票的期望收益率。
Rf 為無風險收益率，投資者能以這個利率進行無風險的借貸。
E(Rm )為市場組合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票j 的收益率對市場組合收益率的回歸方程的斜率，常被稱為"b系數"。其中s2m代表市場組合收益率的方差，sjm 代表股票j的收益率與市場組合收益率的協方差。
從上式可以看出，一種股票的收益與其β系數是成正比例關系的。β系數是某種證券的收益的協方差與市場組合收益的方差的比率，可看作股票收益變動對市場組合收益變動的敏感度。通過對β進行分析，可以得出結論：在風險資產的定價中，那些隻影響該證券的方差而不影響該股票與股票市場組合的協方差的因素在定價中不起作用，對定價唯一起作用的是該股票的β系數。由於收益的方差是風險大小的量度，可以說：與市場風險不相關的單個風險，在股票的定價中不起作用，起作用的是有規律的市場風險，這是CAPM的中心思想。
對此可以用投資分散化原理來解釋。在一個大規模的最優組合中，不規則的影響單個證券方差的非系統性風險由於組合而被分散掉了，剩下的是有規則的系統性風險，這種風險不能由分散化而消除。由於系統性風險不能由分散化而消除，必須伴隨有相應的收益來吸引投資者投資。非系統性風險，由於可以分散掉，則在定價中不起作用。
(二)實證檢驗的一般方法
對CAPM的實證檢驗一般採用歷史數據來進行，經常用到的模型為：
其中： 為其它因素影響的度量
對此模型可以進行橫截面上或時間序列上的檢驗。
檢驗此模型時，首先要估計 系數。通常採用的方法是對單個股票或股票組合的收益率 與市場指數的收益率 進行時間序列的回歸，模型如下：
這個回歸方程通常被稱為"一次回歸"方程。
確定了 系數之後，就可以作為檢驗的輸入變數對單個股票或組合的β系數與收益再進行一次回歸，並進行相應的檢驗。一般採用橫截面的數據，回歸方程如下：
這個方程通常被稱作"二次回歸"方程。
在驗證風險與收益的關系時，通常關心的是實際的回歸方程與理論的方程的相合程度。回歸方程應有以下幾個特點：
(1) 回歸直線的斜率為正值，即 ，表明股票或股票組合的收益率隨系統風險的增大而上升。
(2) 在 和收益率之間有線性的關系，系統風險在股票定價中起決定作用，而非系統性風險則不起決定作用。
(3) 回歸方程的截矩 應等於無風險利率 ，回歸方程的斜率 應等於市場風險貼水 。
(三)西方學者對CAPM的檢驗
從本世紀七十年代以來，西方學者對CAPM進行了大量的實證檢驗。這些檢驗大體可以分為三類：
1.風險與收益的關系的檢驗
由美國學者夏普（Sharpe）的研究是此類檢驗的第一例。他選擇了美國34個共同基金作為樣本，計算了各基金在1954年到1963年之間的年平均收益率與收益率的標准差，並對基金的年收益率與收益率的標准差進行了回歸，他的主要結論是：
a、在1954—1963年間，美國股票市場的收益率超過了無風險的收益率。
b、 基金的平均收益與其收益的標准差之間的相關系數大於0.8。
c、風險與收益的關系是近似線形的。
2.時間序列的CAPM的檢驗
時間序列的CAPM檢驗最著名的研究是Black，Jensen與Scholes在1972年做的，他們的研究簡稱為BJS方法。BJS為了防止β的估計偏差，採用了指示變數的方法，成為時間序列CAPM檢驗的標准模式，具體如下：
a、利用第一期的數據計算出股票的β系數。
b、 根據計算出的第一期的個股β系數劃分股票組合，劃分的標準是β系數的大小。這樣從高到低系數劃分為10個組合。
c、採用第二期的數據，對組合的收益與市場收益進行回歸，估計組合的β系數。
d、 將第二期估計出的組合β值，作為第三期數據的輸入變數，利用下式進行時間序列回歸。並對組合的αp進行t檢驗。
其中：Rft為第t期的無風險收益率
Rmt為市場指數組合第t期的收益率
βp指估計的組合β系數
ept為回歸的殘差
BJS對1931—1965年間美國紐約證券交易所所有上市公司的股票進行了研究，發現實際的回歸結果與理論並不完全相同。BJS得出的實際的風險與收益關系比CAPM 模型預測的斜率要小，同時表明實際的αp在β值大時小於零，而在β值小時大於零。這意味著低風險的股票獲得了理論預期的收益，而高風險股票獲得低於理論預測的收益。
3.橫截面的CAPM的檢驗
橫截面的CAPM檢驗區別於時間序列檢驗的特點在於它採用了橫截面的數據進行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他們所採用的基本方法如下：
a、根據前五年的數據估計股票的β值。
b、 按估計的β值大小構造20個組合。
c、計算股票組合在1935年—1968年間402個月的收益率。
d、 按下面的模型進行回歸分析，每月進行一次，共402個方程。
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
這里：Rp為組合的月收益率、
βp為估計的組合β值
bp2為估計的組合β值的平方
sep為估計βp值的一次回歸方程的殘差的標准差
g0、g1、g2、g3為估計的系數，每個系數共402個估計值
e、對四個系數g0、g1、g2、g3進行t檢驗
FM結果表明：
①g1的均值為正值，在95%的置信度下可以認為不為零，表明收益與β值成正向關系
②g2、g3在95%的置信度下值為零，表明其他非系統性風險在股票收益的定價中不起主要作用。
1976年Richard·Roll對當時的實證檢驗提出了質疑，他認為：由於無法證明市場指數組合是有效市場組合，因而無法對CAPM模型進行檢驗。正是由於羅爾的批評才使CAPM的檢驗由單純的收益與系統性風險的關系的檢驗轉向多變數的檢驗，並成為近期CAPM檢驗的主流。最近20年對CAPM的檢驗的焦點不是 ，而是用來解釋收益的其它非系統性風險變數，這些變數往往與公司的會計數據相關，如公司的股本大小，公司的收益等等。這些檢驗結果大都表明：CAPM模型與實際並不完全相符，存在著其他的因素在股票的定價中起作用。
(四)我國學者對風險－收益關系的檢驗
我國學術界引進CAPM的概念的時間並不長，一些學者對上海股市的風險與收益的關系做了一些定量的分析，但至今仍沒有做過系統的檢驗。他們的研究存在著一些缺陷，主要有以下幾點：
1. 股票的樣本太少，不代表市場總體，無法得出市場上風險與收益的實際關系。
2. 在兩次回歸中，同時選用同一時期的數據進行 值的估計和對CAPM模型中線性關系的驗證。
3. 在確定收益率時並沒有考慮分紅，送配帶來的影響並做相應調整，導致收益和風險的估計的偏差，嚴重影響分析的准確性。
4. 在回歸過程中，沒有選用組合的構造，而是採用個股的回歸易導致， 系數的不穩定性。
二、上海股市CAPM模型的研究方法
(一)研究方法
應用時間序列與橫截面的最小二乘法的線性回歸的方法，構造相應的模型，並進行統計檢驗分析。時間序列的線性回歸主要應用於股票β值的估計。而CAPM的檢驗則採用橫截面回歸的方法。
(二)數據選取
1.時間段的確定
上海股市是一個新興的股市，其歷史並不十分長，從1990年12月19日開市至今，不過短短八年的時間。在這樣短的時間內，要對股票的收益與風險問題進行研究，首先碰到的是數據數量不夠充分的問題。一般來說對CAPM的檢驗應當選取較長歷史時間內的數據，這樣檢驗才具有可靠性。但由於上海股市的歷史的限制，無法做到這一點。因此，首先確定這八年的數據用做檢驗。
但在這八年中，也不是所有的數據均可用於分析。CAPM的前提要求市場是一個有效市場：要求股票的價格應在時間上線性無關。在第一章中通過對上海股市收益率的相關性研究，發現93年之前的數據中，股價的相關性較大，會直接影響到檢驗的精確性。因此，在本研究中，選取1993年1月至1998年12月作為研究的時間段。從股市的實際來看，1992年下半年，上海股市才取消漲停板制度，放開股價限制。93年也是股市初步規范化的開始。所以選取這個時間點用於研究的理由是充分的。
2.市場指數的選擇
目前在上海股市中有上證指數，A股指數，B股指數及各分類指數，本文選擇上證綜合指數作為市場組合指數，並用上證綜合指數的收益率代表市場組合。上證綜合指數是一種價值加權指數，符合CAPM市場組合構造的要求。
3.股票數據的選取
這里用上海證券交易所（SSE）截止到1998年12月上市的425家A股股票的每日收盤價、成交量、成交金額等數據用於研究。這里遇到的一個問題是個別股票在個別交易日內停牌，為了處理的方便，本文中將這些天該股票的當日收盤價與前一天的收盤價相同。
三、上海股市風險－收益關系的實證檢驗
(一)股票貝塔系數的估計
中國股票市場共有8年的交易數據，應採用3年以上的數據用於估計單個股票的 系數，才能保證 具有穩定性。但是課題組在實踐中通過比較發現由於中國股票市場作為一個新興的市場，無論是市場結構還是市場規模都還有待於進一步的發展，同時各種股票關於市場的穩定性都不是很高，股市中還存在很大的時變風險，因此各種股票的 系數隨著時間的推移其變化將會很大。所以只用上一年的數據估計下一年的 系數時， 系數將更具有靈敏性，因為了使檢驗的結果更理想，均採用上一年的數據估計下一年的 系數。估計單個股票的 系數採用單指數模型，如下：
其中： : 表示股票i在t時間的收益率
: 表示上證指數在t時間的收益率
：為估計的系數
：為回歸的殘差。
進行一元線性回歸，得出 系數的估計值 ，表示該種股票的系統性風險的測度。
(二)股票風險的估計
股票的總風險，可以用該種股票收益率的標准差來表示，可以用下式來估計總風險
其中：N為樣本數量， 為 的均值。
非系統風險，可用估計 的回歸方程中的殘差 的標准差來表示，用 表示股票i的非系統性風險，可用下式求出：
其中： 為一次回歸方程的殘差
為 的均值
(三)組合的構造與收益率計算
對CAPM的總體性檢驗是檢驗風險與收益的關系，由於單個股票的非系統性風險較大，用於收益和風險的關系的檢驗易產生偏差。因此，通常構造股票組合來分散掉大部分的非系統性風險後進行檢驗。構造組合時可採用不同的標准，如按個股b系數的大小，股票的股本大小等等，本文按個股的b系數大小進行分組構造組合。將所有股票按b系數的大小劃分為15個股票組合，第一個股票組合包含b系數最小的一組股票，依次類推，最後一個組合包含b數子最大的一組股票。組合中股票的b系數大的組合被稱為"高b系數組合"，反之則稱為"低b系數組合"。
構造出組合後就可以計算出組合的收益率了，並估計組合的b系數用於檢驗。這樣做的一個缺點是用同一歷史時期的數據劃分組合，並用於檢驗，會產生組合b值估計的偏差，高b系數組合的b系數可能會被高估，低b系數組合的b系數可能被低估，解決此問題的方法是應用Black,Jenson與Scholes研究組合模型時的方法（下稱BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的數據計算股票的b系數。
(2)利用第一期的b系數大小劃分組合
(3)採用第一期的數據，對組合的收益與市場收益率進行回歸，估計組合的b系數
(4)將第一期估計出的組合b值作為自變數，以第二期的組合周平均收益率進行回歸檢驗。
在計算組合的平均周收益率時，我們假設每個組合中的十隻股票進行等額投資，這樣對平均周收益率 只需對十隻股票的收益率進行簡單平均即可。由於股票的系統風險測度，即真實的貝塔系數無法知道，只能通過市場模型加以估計。為了使估計的貝塔系數更加靈敏，本研究用上一年的數據估計貝塔系數，下一年的收益率檢驗模型。
(四)組合貝塔系數和風險的確定
對組合的周收益率求標准方差，我們可以得到組合的總風險sp
組合的b值的估計，採用下面的時間序列的市場模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t時期投資組合的收益率
：為估計的系數
Rmt表示t期的市場組合收益率
ept為回歸的殘差
對組合的每周收益率與市場指數收益率回歸殘差分別求標准差即可以得到組合sep值。
表1：組合周收益率回歸的b值與風險（1997.01.01～1997.12.31)
組合 組合b值 組合а值 相關系數平方 總風險 非系統風險
1 0.781 0.001 0.888 0.063 0.021
2 0.902 0.000 0.943 0.071 0.017
3 0.968 0.000 0.934 0.076 0.02
4 0.989 0.000 0.902 0.079 0.025
5 1 0.000 0.945 0.078 0.018
6 1.02 0.000 0.958 0.079 0.016
7 1.04 0.002 0.935 0.082 0.021
8 1.06 0.000 0.925 0.084 0.023
9 1.08 0.000 0.938 0.085 0.021
10 1.1 0.000 0.951 0.086 0.019
11 1.11 0.000 0.951 0.087 0.019
12 1.12 0.000 0.928 0.089 0.024
13 1.13 0.000 0.937 0.089 0.022
14 1.16 0.000 0.912 0.092 0.027
15 1.17 0.000 0.922 0.092 0.026
(五)組合平均收益率的確定
對組合按前面的構造方法，用第98年的周收益率求其算術平均收益率。
表2：組合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
組合 組合b 平均周收益率
1 0.781 0.0031
2 0.902 -0.0004
3 0.968 0.0048
4 0.989 0.0052
5 1 0.0005
6 1.02 -0.002
7 1.04 0.0038
8 1.06 0.003
9 1.08 0.0016
10 1.1 0.0026
11 1.11 0.005
12 1.12 0.0065
13 1.13 0.0044
14 1.16 0.0067
15 1.17 0.0074
(六)風險與收益關系檢驗
以97年的組合收益率估計b，以98年的組合收益率求周平均收益率。對15組組合得到的周平均收益率與各組合b系數按如下模型進行回歸檢驗：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
g0，g1為估計參數
按照CAPM應有假設：
1.g0的估計應為Rf的均值，且大於零，表明存在無風險收益率。
2.g1的估計值應為Rm-Rf>0,表明風險與收益率是正相關系，且市場風險升水大於零。
回歸結果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
查表可知，在5%顯著水平下回歸系數g1顯著不為0，即在上海股市中收益率與風險之間存在較好的線性相關關系。論文在實踐檢驗初期，發現當以93年至97年的數據估計b，而用98年的周收益率檢驗與風險b關系時，回歸得到的結論是5%顯著水平下不能拒絕回歸系數g1顯著為0的假設。這些結果表明，在上海股市中系統性風險b與周收益率基本呈現正線性相關關系。同時，上海股市仍為不成熟證券市場，個股b十分不穩定，從相關系數來看,尚有其他的風險因素在股票的定價中起著不容忽視的作用。本文將在下面進行CAPM模型的修正檢驗。
四、CAPM的橫截面檢驗
(一)模型的建立
對於橫截面的CAPM檢驗，採用下面的模型：
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
該模型主要檢驗以下四個假設：
1，系統性風險與收益的關系是線性的，就是要檢驗回歸系數E（g2）=0。
2，b是衡量證券組合中證券的風險的唯一測度，非系統性風險在股票的定價中不起作用，這意味著回歸方程的系數E（g3）=0。
3，對於風險規避的投資者，高系統性風險帶來高的期望回報率，也就是說：E(g1)=E(Rmt)—E(Rft)>0
4，對只有無風險利率才是系統風險為0的投資收益，要求E（g0）=Rf。
(二)檢驗的結果及啟示
對CAPM模型的橫截面的檢驗採用多元回歸中的逐步回歸分析法（stepwise），即在回歸分析中首先從所有自變數選擇一個自變數，使相關系數最大，再逐步假如新的自變數，同時刪去可能變為不顯著的自變數，並保證相關系數上升，最終保證結果中的所有自變數的系數均顯著不為0，並且被排除在模型之外的自變數的系數均不顯著。
表4：多元回歸的stepwise法結果
g0 g1 R2
系數 -0.0143 0.0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
從表中可以得出如下結論：
1．bp2項的系數的T檢驗結果並不顯著，表明風險與收益之間並不存在非線性相關關系。
2.sep 項的系數的T檢驗結果並不顯著，表明非系統風險在資產組合定價中並不起作用。
3．g0的估計值為負，即資金的時間價值為負，表明市場具有明顯的投機特徵。
五、影響收益的其他因素分析
(一)歷史回顧
長期以來，Sharp,linter和Mossin分別提出的CAPM模型一直是學術界和投資者分析風險與收益之間關系的理論基石，尤其是在Black,Jensen,和Scholes（1972）以及 Fama 和MacBeth（1973）通過實證分析證明了1926-1968年間在紐約證券交易所上市的股票平均收益率與貝塔之間的正的相關關系以後。然而八十年代，Reinganum(1981)和Lakonishok ，Shapiro（1986）對後來的數據分析表明這種簡單的線性關系不復存在。Roll對CAPM的批評文章發表之後，對CAPM的檢驗也轉向對影響股票收益的其他風險因素的檢驗，並發現了許多不符合CAPM的結果。Fama和French（1992）更進一步指出，從四十年代以後，紐約股票市場股票的平均收益率與貝塔系數間不存在簡單的正線性相關關系。他們通過對紐約股票市場1963年至1990年股票的月收益率分析發現存在如下的多因素相關關系：
R=1.77%-(0.11*ln(mv))+(0.35*ln(bv/mv))
其中：mv是公司股東權益的市場價值，bv是公司股東權益的賬面價值。
從前一節我們對上海股票市場的檢驗結果可以看出，當選用的歷史數據變化以後，上海股市中收益與系統性風險相關的顯著程度並不如CAPM所預期的那樣。羅爾對CAPM的解釋同樣適合於上海市場，即一方面我們無法證實市場指數就是有效組合，以我們分析的上海股票市場而言，上證指數遠沒有包括所有金融資產，比如投資者完全可以自由投資於債券市場和在深圳證券交易所上市的股票。另一方面，在實際分析中我們無法找到真正的貝塔（true beta）。為了找出上海股市中股票定價的其他因素，本文結合上海股票市場曾經出現炒作的"小盤股"、"績優股"、"重組股"等現象，對公司的股本大小，公司的凈資產收益率，市盈率等非系統因素對收益的影響進行了分析。具體方法是：論文首先對影響個股收益率的各因素進行逐年分析，然後構造組合，再對影響組合收益率的各因素進行分析，組合的構造方法與前相同。
(二)單股票的多因素檢驗及結果
檢驗方法是用歷史數據計算b系數，再對b系數、前期總股本、前期流通股本、預期凈資產收益率、預期PE比率對收益率的解釋程度進行分析。例如在分析年所有股票收益率的決定因素時，採用93年股票的收益率計算貝塔系數，總股本為93年末的總股本，凈資產收益率和市盈率根據94年的財務指標計算。由於股票在此之後4年交易期間，凈資產收益率（ROE）和每股收益（EPS）尚未公布，因此凈資產收益率和市盈率都稱為預期凈資產收益率和預期市盈率。具體模型如下：
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj+g4PEj+ej
其中 : Rj 是股票 j的第t期年平均周收益率
bj 是股票j的b系數，b系數由第（t-1）期歷史數據算出
Gj 是股票j的第（t-1）期總股本對數值
ROEj是股票j的第t期凈資產收益率
PEj 是股票j的第t期期末市盈率
STEPWISE多元回歸發現94年各股票收益率與以上因素並無顯著關系，其他各年的結果如下：
表5：95年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj
R2 g0 g2
均值 T值 均值 T值
0.05 -0.013 -3.568 0.0011 2.958
表6：96年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj+g3ROEj
R2 g0 g2 g3
均值 T值 均值 T值 均值 T值
0.171 -0.011 -1.93 0.002 2.845 0.024 5．249
表7：97年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj
R2 g0 g2
均值 T值 均值 T值
0.099 0.0317 6.328 -0.0028 -5.325
表8：98年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj
R2 g0 g1 g2 g3
均值 T值 均值 T值 均值 T值 均值 T值
0.195 0.0343 7.799 0.005 3.582 -0.003 -8.548 0.0013 0.0045
(三)組合的檢驗及結果
組合的構造方法與前面所描述的一致。對所有組合98年平均周收益率與組合的97年數據所計算出的貝塔系數、97年末平均總股本、98年平均凈資產收益率、98年底平均市盈率進行回歸分析，模型如下：
Rpj=g0+g1bpj+g2Gpj+g3ROEpj+g4PEpj+ej
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
Gpj 是組合j的 97年總股本對數值
ROEpj 是組合j的98年凈資產收益率
PEpj 是組合j的98年末市盈率
表9：98年組合收益率的STEPWISE多元回歸結果
g0 g3 R2
均值 0.0425 -0.0039 0.593
T值 4.736 -4.355
(四)結果分析
對組合的收益率以及97年以來個股的收益率採用stepwise回歸分析可以看出，公司的股本因素在上海股票市場的股票定價中起著顯著的作用。股票的定價因素同西方成熟股市一樣，存在規模效應（Size Effect）,即小公司的股票容易取得高收益率。這個結論與中國股市的近幾年價格波動實際特點相一致，其原因可以從以下三方面分析：首先，小公司股本擴張能力強。在我國股市中，投資人主要是希望公司股本擴張後帶來的資產增值盈利。其次，小股本的股票便於機構投資者炒作。我國機構投資者的實力總體偏弱，截止98年年底，注冊資本在5億元以上的券商只有10多家。最後，小公司往往被市場認為是資產收購與兼並的目標。許多早期上市的公司，市場規模較小，在激烈的市場競爭中無行業壟斷優勢和規模經濟效益，無法與大企業抗衡。而許多高科技企業或具有較強市場競爭力的企業迫切需要進入資本市場，將收購目標瞄準這些小規模上市公司實行低成本借殼上市。這三方面的因素都導致小股本公司的股票受到市場的青睞。因此在論文的檢驗結果中，無論是個股還是組合在歷年的收益率中都是顯著地與股本相關
B. 股票橫截面是什麼意思cross-section 在學術研究中 謝謝
橫截面就是同一時間內不同股票的數據，與時間序列不同
C. 什麼是股票的橫截面收益
橫截面收益率指的是在經典資產定價模型中，在橫截面上線性確定的一個與資產風險匹配的資產收益率。
以我國上市公司2003-2008年的數據為樣本,實證檢驗了終極控制特徵、資本投資對股票橫截面收益的影響。研究結果發現:
(1)上市公司終極控制權與現金流權分離並沒有顯著影響與中小股東利益直接相關的股票橫截面收益;
(2)上市公司預期投資顯著降低了股票橫截面收益,說明市場普遍認為投資活動損害了公司價值;
(3)終極控制權與現金流權分離通過預期資本投資對公司價值產生了負面影響,而當期資本投資的變化一定程度地提高了公司的價值。
D. 股票的基本面分析都看什麼啊，怎麼看啊
股票市場基礎分析主要側重於從股票的基本面因素，如宏觀經濟，行業背景，企業經營能力，財務狀況等對公司進行研究與分析，試圖從公司角度找出股票的「內在價值」，從而與股票市場價值進行比較，挑選出最具投資價值的股票。
基本面分析技巧：
一、看主業
看主業最主要是看主業是否突出，主業利潤是否有足夠的空間。
所需要衡量的是主業之間是否存在相關性，是否存在上下游關系，或者可以共享市場、技術、服務等資源；利潤空間除了要看主業的毛利潤空間，還要看凈利潤空間有多大。要特別關注公司的主營業務構成和主營業務的利潤率情況。
二、看盈利
對於投資者而言，不僅要了解動態分析公司盈利能力變化，還要把握公司盈利能力質量的高低，看看公司的盈利是不是紙上黃金。通常說來，公司的盈利能力如果年度指標出現下降，往往是公司中長期經營轉向劣勢的標志。當公司盈利能力出現下降的時，需要特別關注公司的規模是否擴大，是否能夠保持總利潤或者凈利潤不變。當公司盈利能力出現上升時，一般要消除偶然因素及季節性因素的影響，從而判斷這種盈利能力的上升是否可以持續。
其次還要通過關注公司利潤構成、凈利潤率及經營現金流的情況來判斷公司盈利的質量高低。
三、看規模
看規模首先要看公司的收入規模、利潤規模。其次要看公司在做大的同時是否做強。再則要看公司是否有足夠的拓展空間。在看規模的時候主要關注公司的主營業務收入和凈利潤。
四、看效率
看效率要從三個方面來看。第一，看增產有沒有增效。第二，看中間費用有沒有吞噬利潤。中間費用是指營業費用、管理費用和財務費用。第三，看員工的效率。員工效率體現的是企業的管理水平。
五、看家底
買公司，除了是在買公司的盈利能力，也在買公司的資產。投資人可以把上市公司分成三種類型的公司，第一種是殷實型的公司，第二種是虛胖型的公司，第三種是破落型的公司。
六、看周期
經營性周期有兩種類型。一是營業性周期，如高檔酒類行業總在每年四季度和一季度收入較高。二是帳務性周期，如一些依靠投資收益並表的公司總在二季度和四季度反映經營業績較好。
七、看外財
不少上市公司要靠外來的補貼或投資收益。一些經營質量差的公司，為了保牌，保盈利，拚命地想辦法在外來橫財上做文章，有的是甚至拚命的鑽財務政策的空子，如在上一年將不良資產大量計提減值准備，一次虧透，後面年度再把減值准備沖回來，這樣就能扭虧為盈了。如此這般的公司就是一個「黑色陷阱」。
八、看負債
負債是指公司對外的欠款，欠款對象包括銀行、供應商。分析企業的負債重點關注兩個方面：第一，企業負債程度，一般30%-65%為較合理的負債度。第二，企業的預收帳款變化情況，預收款是一種企業負債，將來要用產品或服務歸還。但反之，如果預收款大幅上升，說明企業產品銷路轉好，客戶需預付才能提貨，從另一個角度說明公司經營改善。03年初，鋼鐵行業出現行業性預收帳款大幅提升，演繹了一場波瀾壯闊的鋼鐵股行情。
九、看投資
投資主要分長期投資和短期投資。看投資要從投資收益及投資結構二方面著手。主要關注利潤構成中投資收益所佔比例，長期投資、短期投資的構成比例。
十、看控盤
控盤從三個角度來分析。第一，高度控盤。第二，中度控盤。第三，缺乏關注。高度控盤是投資人較為熟悉的概念。高控盤按傳統理解就是庄股。最近幾年庄股紛紛暴倉，投資人往往是談庄色變，其實對高控盤公司也要區別對待，有基本面並且是陽光資金持有的可以長期關注，大波段操作。有基本面的高控盤往往也是每輪行情的發動者；中度控盤的公司，往往是行情的第二沖擊波；對於缺乏關注的公司，要判斷它是否有基本面的支撐。
看控盤要關注股東的人數，人均持股的數量，以及基金持股和十大股東的情況。
E. 股票有幾種分析方法具體是什麼
技術分析
技術分析是以預測市場價格變化的未來趨勢為目的，通過分析歷史圖表對市場價格的運動進行分析的一種方法。技術分析是證券投資市場中普遍應用的一種分析方法。
所有的技術分析都是建立在三大假設之上的。一、市場行為包容消化一切。這句話的含義是：所有的基礎事件--經濟事件、社會事件、戰爭、自然災害等等作用於市場的因素都會反映到價格變化中來。二、價格以趨勢方式演變。三、歷史會重演。
《股市趨勢技術分析》是技術分析的代表著作。初版1948年，作為經典中的經典、技術分析的權威之作，《股市趨勢技術分析》至今仍牢牢處於無法超越的地位。
基本分析
基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業狀況、公司經營狀況等進行分析，評估股票的投資價值和合理價值，與股票市場價進行比較，相應形成買賣的建議。
演化分析
演化分析是以演化證券學理論為基礎，將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象，從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性和節律性等方面入手，對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。
F. 股票的基本面分析包括哪幾個方面
你好，股票基本面分析包括：
(1)宏觀經濟狀況。從長期和根本上看，股票市場的走勢和變化是由一國經濟發展水平和經濟景氣狀況所決定的，股票市場價格波動也在很大程度上反映了宏觀經濟狀況的變化。從國外證券市場歷史走勢不難發現，股票市場的變動趨勢大體上與經濟周期相吻合。在經濟繁榮時期，企業經營狀況好，盈利多，其股票價格也在上漲。經濟不景氣時，企業收入減少，利潤下降，也將導致其股票價格不斷下跌。但是股票市場的走勢與經濟周期限在時間上並不是完全一致的，通常，股票市場的變化要有一定的超前，因此股市價格被稱作是宏觀經濟的晴雨表。
(2)利率水平。在影響股票市場走勢的諸多因素中，利率是一個比較敏感的因素。一般來說，利率上升，可能會將一部分資金吸引到銀行儲蓄系統，從而養活了股票市場的資金量，對股價造成一定的影響。同時，由於利率上升，企業經營成本增加，利潤減少，也相應地會使股票價格有所下跌。反之，利率降低，人們出於保值增值的內在需要，可能會將更多的資金投向股市，從而刺激股票價格的上漲。同時，由於利率降低，企業經營成本降低，利潤增加，也相應地促使股票價格上漲。
(3)通貨膨脹。這一因素對股票市場走勢有利有弊，既有刺激市場的作用，又有壓抑市場的作用，但總的來看是弊大於利，它會推動股市的泡沫成分加大。在通貨膨脹初期，由於貨幣藉助應增加會刺激生產和消費，增長率加企業的盈利，從而促使股票價格上漲。但通貨膨脹到了一定程度時，將會推動利率上揚，從而促使股價下跌。
(4)企業素質。對於具體的個股而言，影響其價位高低的主要因素在於企業本身的內在素質，包括財務狀況、經營情況、管理水平、技術能力、市場大小、行業特點、發展潛力等一系列因素。
(5)政治因素。指對股票市場發生直接或間接影響的政治方面的原因，如國際的政治形勢，政治事件，國家之間的關系，重要的政治領導人的變換等等，這些都會對股價產生巨大的、突發性的影響。這也是基本面中應該考慮的一個重要方面。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
G. 如何看股票分析圖
股票分析圖是技術派分析股票、操作股票的依據，股票分析包括技術分析和基本面分析，市場上最活躍的交易往往是那些技術派，就是根據股票分析圖來決定買賣的。股票分析圖也就是K線圖是由一系列要素組成，包括成交量，成交價格及一系列衍生出來的指標。你說的那些線是系統均線，比如5日線，就是股票5天走勢的平均價格線的連線，10日線就是股票10天走勢的平均價格線的連線。以此類推。有5周均線，10周均線，5月均線，10月均線等等，就是不同周期的各種均線，一般技術均線形成了以後具有慣性，可以按照技術均線形成的趨勢去交易，這個就是技術派操作的依據，而且技術派認為一切影響市場的因素均包含在K線的走勢里，另外技術派認為歷史會重復，所以會根據過去的技術圖來判斷未來的趨勢等等。
H. 股票最簡單的基本面分析看哪幾項
如果說投資還想獲得更高的勝率，當然不能不分析一下市場環境和買入標，但學姐發現，蠻多小夥伴都不明白基本面分析，感覺基本面分析學起來太困難沒有學習的興趣。
其實很容易，今天學姐就把基本面分析的方法讓大家知道，這樣抓住牛股就簡單了許多。開始之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、 簡單介紹
1、 基本面分析是研究影響股價因素的方法
按照教科書的解釋，基本面分析的出發點是影響證券價格變動的敏感因素，分析研究證券市場的價格變動的一般規律，匯總相關的科學依據的分析方法供投資者進行判斷。簡單說，也就是，股票價格是受很多因素影響的，而這些影響因素的剖析，就相當於基本面分析。
2、 基本面分析包括3個方面
所以我們到底研究的是哪些因素呢？可以從這3點入手，即宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。好多朋友看到這三個因素就驚慌失措了，好像讀完了全部經濟課程了，才會進行分析！別怕，不用著急，學姐現在就通過實戰的角度教各位朋友如何進行分析。
二、 如何進行基本面分析
1、 宏觀經濟主要看政策和指標
大家都知道，宏觀經濟是影響股市整體行情好壞的主要因素，像經濟政策（貨幣政策、財政政策、稅收政策、產業政策等等）和經濟指標（國內生產總值、失業率、通脹率、利率、匯率等等）對股票市場的影響都是巨大的。但在實際的過中，普遍都不會選擇十全十美，否則容易因為小的利益而失去了更重要的東西，核心變數才最為重要，好比一些反應市場流動性的宏觀指標，是值得注意的，例如貨幣政策和財政政策（是否降息、降准以維持寬松）、匯率（是否提高以吸引外資進場）。這是因為對於短期而言，價格的波動狀況，更多情況下都是因為供求關系，因此當市場出現了更低的利率的情況，更為寬綽的貨幣政策之時，那麼這時候市場流動性也是更寬裕了，買方的力量更強勢，那麼這也使得股價上行。可看2021年的美股，即使在疫情如此嚴重的情況下股市依然在上漲，最大的根源在於美國持續實行寬松政策。
2、 公司分析主要看行業、財務和產品
再好的行情，也會有跌跌不休的公司，這很可能就是公司基本面有問題。第一要了解所處行業，因為公司在行業里沒有優勢，行業遭殃公司也不能保全，產業潛力大的行業，其中的企業自然能夠擁有更多的盈利空間。行業整體的發展規模限制在較小的區間內，連一家上市公司都比它大，我們當然就直接跳過了；還可以看行業所處生命周期的情況，有的行業已經發展成熟了，或者到了衰退的階段，典型的如朝陽行業的鋼鐵煤炭等；再者就是看行業有無政策支持，擁有政策支持的行業，會有更大更廣的發展空間。今年各大券商對於各行業的研究報告已經出爐，感興趣可以點擊領取：最新行業研報免費分享
選擇了一個好的行業之後，接著就是選擇行業下的公司，那麼我們主要就來分析一下兩個方向：
財務報表：了解公司的財務狀況、獲利能力、償債能力、資金來源和資金使用狀況，主要跟蹤的財務數據有營業收入、凈利潤、現金流、毛利率、資產負債率、應收款、預收款、凈資產收益率等。
產品與市場：前者主要分析公司的品牌、產品質量、產品的銷售量和生命周期；後者主要分析產品的市場覆蓋率、市場佔有率以及市場競爭能力。
三、基本面分析的優劣勢
談到這里，各位應該是大致掌握了基本面分析的優勢，這套方法分析的很系統，自上而下，第一步是宏觀，第二步是中觀，第三步是微觀，可以讓我們不在迷惑市場當整體環境和樣貌而且我們還能挖掘出真正很有價值的公司。
可是，不論是哪種分析方法，有優秀的一面，肯定也存在弱點。基本面分析，它的劣勢也是很突出的，雖然學姐把分析內容已經給大家簡化到極致了，但想要真正的了解，還需要一定的門檻。另外，基本面分析無法及時反映短期價格的過渡波動，因為就短期來說，價格也許還會被投資者的交易情緒等影響到，從基本面分析的結果中，體現不出這一部分。
可能對於小白來說，還是很難判斷出股票的好壞，不過沒關系，我特地給大家准備了診股方法，哪怕你是投資小白，也能立刻知道一隻股票的好與壞：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
應答時間：2021-08-26，最新業務變化以文中鏈接內展示的數據為准，請點擊查看
I. 股票的基本面分析有哪些
你好，股票基本面分析包括：
(1)宏觀經濟狀況。從長期和根本上看，股票市場的走勢和變化是由一國經濟發展水平和經濟景氣狀況所決定的，股票市場價格波動也在很大程度上反映了宏觀經濟狀況的變化。從國外證券市場歷史走勢不難發現，股票市場的變動趨勢大體上與經濟周期相吻合。在經濟繁榮時期，企業經營狀況好，盈利多，其股票價格也在上漲。經濟不景氣時，企業收入減少，利潤下降，也將導致其股票價格不斷下跌。但是股票市場的走勢與經濟周期限在時間上並不是完全一致的，通常，股票市場的變化要有一定的超前，因此股市價格被稱作是宏觀經濟的晴雨表。
(2)利率水平。在影響股票市場走勢的諸多因素中，利率是一個比較敏感的因素。一般來說，利率上升，可能會將一部分資金吸引到銀行儲蓄系統，從而養活了股票市場的資金量，對股價造成一定的影響。同時，由於利率上升，企業經營成本增加，利潤減少，也相應地會使股票價格有所下跌。反之，利率降低，人們出於保值增值的內在需要，可能會將更多的資金投向股市，從而刺激股票價格的上漲。同時，由於利率降低，企業經營成本降低，利潤增加，也相應地促使股票價格上漲。
(3)通貨膨脹。這一因素對股票市場走勢有利有弊，既有刺激市場的作用，又有壓抑市場的作用，但總的來看是弊大於利，它會推動股市的泡沫成分加大。在通貨膨脹初期，由於貨幣藉助應增加會刺激生產和消費，增長率加企業的盈利，從而促使股票價格上漲。但通貨膨脹到了一定程度時，將會推動利率上揚，從而促使股價下跌。
(4)企業素質。對於具體的個股而言，影響其價位高低的主要因素在於企業本身的內在素質，包括財務狀況、經營情況、管理水平、技術能力、市場大小、行業特點、發展潛力等一系列因素。
(5)政治因素。指對股票市場發生直接或間接影響的政治方面的原因，如國際的政治形勢，政治事件，國家之間的關系，重要的政治領導人的變換等等，這些都會對股價產生巨大的、突發性的影響。這也是基本面中應該考慮的一個重要方面。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。