A. 什麼是小盤股
小盤股是指相對與大盤股而言。大盤股：通常指發行在外的流通股份數額較大的上市公司股票。 反之，小盤股就是發行在外的流通股份數額較小的上市公司的股票，中國現階段一般不超3000萬股流通股票都可視為小盤股。
小盤股就是發行在外的流通股份數額較小的上市公司的股票，在現階段，一般不超30億股流通股票的都可視為小盤股。股市發展之初，大盤股比較少，故把流通盤在3000萬以下的稱小盤股，流通盤一個億以上的就叫大盤股了。
現在隨著許多大型國企的上市，這一概念也發生了改變，流通盤一個億以下的只能算是小盤股了。而像中石化、中聯通、寶鋼這些有十幾甚至幾十億流通盤的股票就稱為超級大盤股，像許多鋼鐵股、石化股、電力股，由於流通盤較大，都被稱為大盤股。現在在深市中小板上市的都屬小盤股。
(1)美國小盤資產3因子股票價格擴展閱讀：
小盤股不同操作
縮量震盪——小盤股
大盤穩健但能量不足時是小盤股的活躍期，因大盤能量不能滿足規模性熱點的施展，所以個股行情「星星點火」，其中又以小能量下小盤股行情更為靚麗。由於小能量難以滿足行情的持續性，故小盤股行情往往漲勢較迅捷，持續周期較短，適於短線操作。
突發利好——次新股
無論大盤處於什麼狀態，若遇突發性重大利好公布，往往是價低次新股的活躍期。因為老股中往往有老資金進駐或者受困，新資金即不願為老資金抬轎，更不願為老資金解套。所以，重大利好公布後，上市不久的次新股群往往成為新資金「先入為主」的攻擊對象。
調整時期——庄股
大盤調整時是庄股的活躍周期。由於市場熱點早已湮滅，庄股則或因主力受困自救，或是潛在題材趁疲弱市道超前建倉……疲弱市道中的庄股猶如夜幕中的一盞盞「豆油燈」，雖不能照亮整個市場，也能使投資大眾不至於絕望。同時，多少還能誘惑「投資小眾」一起來「往豆油燈里添加燃油」，或者是引來「飛蛾撲火」。
波段急跌——指標股
大盤波段性急跌後是大盤指標股的活躍期。急跌後能令大盤迅速復位的，必然是能牽動全局的指標股。因為「四兩撥千斤」的功效大，也因為低價股護盤的成本低。
調整尾聲——超跌低價股
大波段調整進入尾聲後是超跌低價股的活躍期。因為前期跌幅最大的超跌低價股風險釋放最干凈，技術性反彈要求最強烈。由於大勢進入調整的尾聲，尚未反轉，新的熱點難以形成，便給了超跌低價股的表現機會。
牛市確立——高價股
牛市行情確立是高價股的活躍期。高價股是市場的「貴族階層」，位居市場最頂層，在大盤進入牛市階段後，需要它們打開上檔空間，為市場創造牛市空間，給中低價股起到「傳、幫、帶」的作用。
休整時期——題材股
大盤休整性整理是題材股的活躍期。因為休整期市場熱點分散，個股行情開始漲跌無序，增量資金望而卻步，只能運用題材或概念來聚攏市場的視線，聚集有限的資金，吸引市場開始分散的動量。
報表時期——「雙高」股
年(中報)公布期及前夕是高公積金、高凈資產值股票的活躍周期。因為這樣的上市公司有股本擴張的需求和條件，有通過高分紅來降低每股凈資產值的需要。在股市開始崇尚資本利得和低風險穩定收益後，高分紅也已經成為市場保值性大資金的寵愛。
B. 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
C. 美股三大指數都是什麼
分別是道瓊斯指數、標准普爾500指數、納斯達克指數。
拓展資料：
道瓊斯指數最早是在1884年由道瓊斯公司的創始人查爾斯·亨利·道（Charles Henry Dow 1851-1902年）開始編制的一種算術平均股價指數。道瓊斯指數是世界上歷史最為悠久的股票指數，它的全稱為股票價格平均指數。
通常人們所說的道瓊斯指數有可能是指道瓊斯指數四組中的第一組道瓊斯工業平均指數（Dow Jones Instrial Average）。道瓊斯指數亦稱$US30，即道瓊斯股票價格平均指數，是世界上最有影響、使用最廣的股價指數。它以在紐約證券交易所掛牌上市的一部分有代表性的公司股票作為編制對象，由四種股價平均指數構成。
D. 納斯達克100指數代表的是美國的小盤股嗎
納斯達克代表著金融產品行業的創新和影響新勢力。它通過自行和與其他合作夥伴一起開發新指數來保持世界級創新者的地位。納斯達克已經推出了一些世界上最受關注的指數，包括：
·納斯達克綜合指數（NASDAQ Composite Index）
·納斯達克-100指數（NASDAQ-100 Index）
·納斯達克CleanEdge®美國流動系列指數（NASDAQ CleanEdge U.S.Liquid Series Index）
·納斯達克生物技術指數（NASDAQ Biotechnology Index）
·納斯達克工業股指數
·納斯達克保險股指數
·納斯達克銀行股指數
·納斯達克電腦股指數
·納斯達克電信股指數
100指數
編輯
納斯達克100指數做為納斯達克的主要指數，其100隻成分股均具有高科技、高成長和非金融的特點，可以說是美國科技股的代表。值得一提的是，納斯達克100指數里，這些高成長性股票的良好業績，都是各自內生性的高成長帶來的，特別是創新業務，而非例如資產注入等外延式的增長。
從納斯達克100指數十大權重成分股來看，他們主要為高科技企業，其中計算機行業的公司居多，權重最大的為蘋果電腦(Apple)，另外包括微軟(Microsoft)、谷歌(Google)、思科(Cisco)、英特爾(Intel)等諸多知名公司。
E. 為什麼一些小盤股的股價很低呢才幾塊錢
公司股票知名度低，關注人少，這樣的主力也缺乏炒作題材，所以股價低
F. 什麼是小盤成長股，什麼是小盤價值股
小盤成長股就是每年的凈利潤平均成長水平高於30%，潛力大的股票，一般市盈率超過30倍。小盤價值股就是成長潛力比較平庸，但是業績能保持平穩，一般凈利潤水平保持個20%以內的成長，市盈率20倍以內。比如小盤成長股維爾利，小盤價值股永新股份。
G. A股裡面有3元/股左右或以下A股小盤股嗎
行情軟體裡面都有選股功能，選擇「財務選股」---「小盤股」，就能把小盤股給選出來，然後點一下價格，就會按從高到低的順序排列，拖動右邊的滾動豎條，到價格3元左右的股價處，就能看到所有3元左右的小盤股了。不過選股一般要先下載好財務數據。
H. 美國的三大股指都是那三大
道瓊斯工業股票指數、納斯達克指數和標准普爾500指數
道·瓊斯股票指數
是世界上歷史最為悠久的股票指數，它的全稱為股票價格平均數。它是在1884年由道·瓊斯公司的創始人查理斯·道開始編制的。其最初的道·瓊斯股票價格平均指數是根據11種具有代表性的鐵路公司的股票，採用算術平均法進行計算編制而成，發表在查理斯·道自己編輯出版的《每日通訊》上。其計算公式為：
股票價格平均數＝入選股票的價格之和入選股票的數量自1897年起，道·瓊斯股票價格平均指數開始分成工業與運輸業兩大類，其中工業股票價格平均指數包括12種股票，運輸業平均指數則包括20種股票，並且開始在道·瓊斯公司出版的《華爾街日報》上公布。在1929年，道·瓊斯股票價格平均指數又增加了公用事業類股票，使其所包含的股票達到65種，並一直延續至今。
現在的道·瓊斯股票價格平均指數是以1928年10月1日為基期，因為這一天收盤時的道·瓊斯股票價格平均數恰好約為100美元，所以就將其定為基準日。而以後股票價格同基期相比計算出的百分數，就成為各期的投票價格指數，所以現在的股票指數普遍用點來做單位，而股票指數每一點的漲跌就是相對於基準日的漲跌百分數。
道·瓊斯股票價格平均指數最初的計算方法是用簡單算術平均法求得，當遇到股票的除權除息時，股票指數將發生不連續的現象。1928年後，道·瓊斯股票價格平均數就改用新的計算方法，即在計點的股票除權或除息時採用連接技術，以保證股票指數的連續，從而使股票指數得到了完善，並逐漸推廣到全世界。
目前，道·瓊斯股票價格平均指數共分四組，第一組是工業股票價格平均指數。它由30種有代表性的大工商業公司的股票組成，且隨經濟發展而變大，大致可以反映美國整個工商業股票的價格水平，這也就是人們通常所引用的道·瓊斯工業股票價格平均數。第二組是運輸業股票價格平均指數。
它包括著20種有代表性的運輸業公司的股票，即8家鐵路運輸公司、8家航空公司和 4家公路貨運公司。第三組是公用事業股票價格平均指數，是由代表著美國公用事業的1 5家煤氣公司和電力公司的股票所組成。第四組是平均價格綜合指數。
它是綜合前三組股票價格平均指數65種股票而得出的綜合指數，這組綜合指數雖然為優等股票提供了直接的股票市場狀況，但現在通常引用的是第一組——工業股票價格平均指數。
納斯達克(NASDAQ)
是美國全國證券交易商協會於1968年著手創建的自動報價系統名稱的英文簡稱。納斯達克的特點是收集和發布場外交易非上市股票的證券商報價。它現已成為全球最大的證券交易市場。目前的上市公司有5200多家。納斯達克又是全世界第一個採用電子交易的股市，它在55個國家和地區設有26萬多個計算機銷售終端。
納斯達克指數是反映納斯達克證券市場行情變化的股票價格平均指數，基本指數為100。納斯達克的上市公司涵蓋所有新技術行業，包括軟體和計算機、電信、生物技術、零售和批發貿易等。
1971年2月8日，股票交易發生了革命性的創新。那一天一個稱之為納斯達克(Nasdaq全美債券交易商自動報價)的系統為2,400隻優質的場外交易(OTC)股票提供實時的買賣報價。在以前，這些不在主板上市的股票報價是由主要交易商和持有詳細名單的經紀人公司提供的。現在，納斯達克鏈接著全國500多家造市商的終端，形成了計算機系統的中心。
同納斯達克股市不同，在紐約股市或者美國股票市場(AMEX)交易的股票會被指派一個單獨的專家經紀人，他負責保持這只股票的供求有序。納斯達克改革了報價方法，它不採取集中式報價，這樣就使得股票對投資者和交易商都更有吸引力。
在納斯達克創立之初，在主板(最好是紐約股票交易所)上市顯然比在納斯達克交易享有更高的名望。納斯達克的股票大多是最近上市的新興小公司或是達不到在大的股票交易所上市要求的小公司、新公司。然而，許多年輕的高科技公司認為納斯達克的計算機系統是一個更加符合自然規律的地方。許多像英特爾和微軟這樣的公司即使已經達到要求，都沒有選擇遷入紐約股票交易所這樣的「主板」。
納斯達克指數是所有在納斯達克交易的股票的資產加權指數，在1971年第一個交易日時設為100點。大約十年後，指數翻番到了200點；又過了10年，到了1991年指數到達500點。1995年7月，指數到達了它第一個具有里程碑意義的點—— 1,000點。
隨著科技股收益的增長，納斯達克指數也在上升。僅在3年後，指數翻番到了2,000點。在1999年的秋天，科技的飛速發展將納斯達克送入了上升的軌道。從1999年10月的2700點上升到2000年3月10日的頂峰——5048.62點。
納斯達克股票受歡迎程度的不斷增加使得該交易所的規模迅速擴大。在1971年，納斯達克的規模只相當於紐約股票市場很小的一部分。到了1994年，納斯達克股票市場的股票數已經超過紐約股票市場。5年後納斯達克股票市場的股票額也超過了紐約股市。
納斯達克不再是小公司用來等待達到在主板上市要求的地方了。1998年，納斯達克股票市場資本總額超過東京股票交易所。在2000年3月的市場高點，在納斯達克交易的股票的市值總額達近到6萬億美元。這個數字超過紐約股市市值的一半，也超過世界上其他所有股市的市值。在市場高點，微軟和思科是世界上市值最高的兩只股票，在納斯達克上市的英特爾和甲骨文公司也在前十強之列。即使後來納斯達克遭受指數下跌和隨之而來的熊市，但在最活躍的股票排名中，納斯達克股票還是占據領先地位。
雖然納斯達克股市和紐約股市存在著競爭，但是大部分投資者並不關心股票是在哪一個股市上市的。在紐約股市，小盤股都享有比較好的服務，有專家經紀人保證其流動性。但是它買賣報價的差額可能要比在納斯達克造市商體系下交易活躍的股票小一些。無論股票在哪裡上市，機構投資者總有自己的方式進行大筆股票買賣。
標准·普爾500指數
是由標准·普爾公司1957年開始編制的。最初的成份股由425種工業股票、15種鐵路股票和60種公用事業股票組成。從1976年7月1日開始，其成份股改由400種工業股票、20種運輸業股票、40種公用事業股票和40種金融業股票組成。它以1941年至1942年為基期，基期指數定為10，採用加權平均法進行計算，以股票上市量為權數，按基期進行加權計算。與道·瓊斯工業平均股票指數相比，標准·普爾500指數具有采樣面廣、代表性強、精確度高、連續性好等特點，被普遍認為是一種理想的股票指數期貨合約的標的。
標准普爾指數的種類
標准普爾指數由美國標准普爾公司1923年開始編制發表，當時主要編制兩種指數，一種是包括90種股票每日發表一次的指數，另一種是包括480種股票每月發表一次的的指數。1957年擴展為現行的、以500種采樣股票通過加權平均綜合計算得出的指數，在開市時間每半小時公布一次。
標准普爾指數特點
標准普爾指數以1941－1943年為基數，用每種股票的價格乘以已發行的數量的總和為分子，以基期的股價乘以股票發行數量的總和為分母相除後的百分數來表示。由於該指數是根據紐約證券交易所上市股票的絕大多數普通股票的價格計算而得，能夠靈活地對認購新股權、股份分紅和股票分割等引起的價格變動作出調節，指數數值較精確，並且具有很好的連續性，所以往往比道·瓊斯指數具有更好的代表性。
標准普爾指數適用范圍
標准普爾等國外股票指數只適用於所在證券交易市場，更何況中國的股市與國外股市沒有任何聯動性。