A. 什么是小盘股
小盘股是指相对与大盘股而言。大盘股：通常指发行在外的流通股份数额较大的上市公司股票。 反之，小盘股就是发行在外的流通股份数额较小的上市公司的股票，中国现阶段一般不超3000万股流通股票都可视为小盘股。
小盘股就是发行在外的流通股份数额较小的上市公司的股票，在现阶段，一般不超30亿股流通股票的都可视为小盘股。股市发展之初，大盘股比较少，故把流通盘在3000万以下的称小盘股，流通盘一个亿以上的就叫大盘股了。
现在随着许多大型国企的上市，这一概念也发生了改变，流通盘一个亿以下的只能算是小盘股了。而像中石化、中联通、宝钢这些有十几甚至几十亿流通盘的股票就称为超级大盘股，像许多钢铁股、石化股、电力股，由于流通盘较大，都被称为大盘股。现在在深市中小板上市的都属小盘股。
(1)美国小盘资产3因子股票价格扩展阅读：
小盘股不同操作
缩量震荡——小盘股
大盘稳健但能量不足时是小盘股的活跃期，因大盘能量不能满足规模性热点的施展，所以个股行情“星星点火”，其中又以小能量下小盘股行情更为靓丽。由于小能量难以满足行情的持续性，故小盘股行情往往涨势较迅捷，持续周期较短，适于短线操作。
突发利好——次新股
无论大盘处于什么状态，若遇突发性重大利好公布，往往是价低次新股的活跃期。因为老股中往往有老资金进驻或者受困，新资金即不愿为老资金抬轿，更不愿为老资金解套。所以，重大利好公布后，上市不久的次新股群往往成为新资金“先入为主”的攻击对象。
调整时期——庄股
大盘调整时是庄股的活跃周期。由于市场热点早已湮灭，庄股则或因主力受困自救，或是潜在题材趁疲弱市道超前建仓……疲弱市道中的庄股犹如夜幕中的一盏盏“豆油灯”，虽不能照亮整个市场，也能使投资大众不至于绝望。同时，多少还能诱惑“投资小众”一起来“往豆油灯里添加燃油”，或者是引来“飞蛾扑火”。
波段急跌——指标股
大盘波段性急跌后是大盘指标股的活跃期。急跌后能令大盘迅速复位的，必然是能牵动全局的指标股。因为“四两拨千斤”的功效大，也因为低价股护盘的成本低。
调整尾声——超跌低价股
大波段调整进入尾声后是超跌低价股的活跃期。因为前期跌幅最大的超跌低价股风险释放最干净，技术性反弹要求最强烈。由于大势进入调整的尾声，尚未反转，新的热点难以形成，便给了超跌低价股的表现机会。
牛市确立——高价股
牛市行情确立是高价股的活跃期。高价股是市场的“贵族阶层”，位居市场最顶层，在大盘进入牛市阶段后，需要它们打开上档空间，为市场创造牛市空间，给中低价股起到“传、帮、带”的作用。
休整时期——题材股
大盘休整性整理是题材股的活跃期。因为休整期市场热点分散，个股行情开始涨跌无序，增量资金望而却步，只能运用题材或概念来聚拢市场的视线，聚集有限的资金，吸引市场开始分散的动量。
报表时期——“双高”股
年(中报)公布期及前夕是高公积金、高净资产值股票的活跃周期。因为这样的上市公司有股本扩张的需求和条件，有通过高分红来降低每股净资产值的需要。在股市开始崇尚资本利得和低风险稳定收益后，高分红也已经成为市场保值性大资金的宠爱。
B. 横截面股票价格是什么意思
资本资产定价模式(CAPM)在上海股市的实证检验
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，亨利·马柯维茨发展了资产组合理论......
一、资本资产定价模式(CAPM)的理论与实证：综述
(一)理论基础
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，亨利·马柯维茨发展了资产组合理论，导致了现代资产定价理论的形成。它把投资者投资选择的问题系统阐述为不确定性条件下投资者效用最大化的问题。威廉·夏普将这一模型进行了简化并提出了资产定价的均衡模型—CAPM。作为第一个不确定性条件下的资产定价的均衡模型，CAPM具有重大的历史意义，它导致了西方金融理论的一场革命。
由于股票等资本资产未来收益的不确定性，CAPM的实质是讨论资本风险与收益的关系。CAPM模型十分简明的表达这一关系，即：高风险伴随着高收益。在一些假设条件的基础上，可导出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )为股票的期望收益率。
Rf 为无风险收益率，投资者能以这个利率进行无风险的借贷。
E(Rm )为市场组合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票j 的收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，常被称为"b系数"。其中s2m代表市场组合收益率的方差，sjm 代表股票j的收益率与市场组合收益率的协方差。
从上式可以看出，一种股票的收益与其β系数是成正比例关系的。β系数是某种证券的收益的协方差与市场组合收益的方差的比率，可看作股票收益变动对市场组合收益变动的敏感度。通过对β进行分析，可以得出结论：在风险资产的定价中，那些只影响该证券的方差而不影响该股票与股票市场组合的协方差的因素在定价中不起作用，对定价唯一起作用的是该股票的β系数。由于收益的方差是风险大小的量度，可以说：与市场风险不相关的单个风险，在股票的定价中不起作用，起作用的是有规律的市场风险，这是CAPM的中心思想。
对此可以用投资分散化原理来解释。在一个大规模的最优组合中，不规则的影响单个证券方差的非系统性风险由于组合而被分散掉了，剩下的是有规则的系统性风险，这种风险不能由分散化而消除。由于系统性风险不能由分散化而消除，必须伴随有相应的收益来吸引投资者投资。非系统性风险，由于可以分散掉，则在定价中不起作用。
(二)实证检验的一般方法
对CAPM的实证检验一般采用历史数据来进行，经常用到的模型为：
其中： 为其它因素影响的度量
对此模型可以进行横截面上或时间序列上的检验。
检验此模型时，首先要估计 系数。通常采用的方法是对单个股票或股票组合的收益率 与市场指数的收益率 进行时间序列的回归，模型如下：
这个回归方程通常被称为"一次回归"方程。
确定了 系数之后，就可以作为检验的输入变量对单个股票或组合的β系数与收益再进行一次回归，并进行相应的检验。一般采用横截面的数据，回归方程如下：
这个方程通常被称作"二次回归"方程。
在验证风险与收益的关系时，通常关心的是实际的回归方程与理论的方程的相合程度。回归方程应有以下几个特点：
(1) 回归直线的斜率为正值，即 ，表明股票或股票组合的收益率随系统风险的增大而上升。
(2) 在 和收益率之间有线性的关系，系统风险在股票定价中起决定作用，而非系统性风险则不起决定作用。
(3) 回归方程的截矩 应等于无风险利率 ，回归方程的斜率 应等于市场风险贴水 。
(三)西方学者对CAPM的检验
从本世纪七十年代以来，西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。这些检验大体可以分为三类：
1.风险与收益的关系的检验
由美国学者夏普（Sharpe）的研究是此类检验的第一例。他选择了美国34个共同基金作为样本，计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是：
a、在1954—1963年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。
b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。
c、风险与收益的关系是近似线形的。
2.时间序列的CAPM的检验
时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black，Jensen与Scholes在1972年做的，他们的研究简称为BJS方法。BJS为了防止β的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列CAPM检验的标准模式，具体如下：
a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。
b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合，划分的标准是β系数的大小。这样从高到低系数划分为10个组合。
c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的β系数。
d、 将第二期估计出的组合β值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回归。并对组合的αp进行t检验。
其中：Rft为第t期的无风险收益率
Rmt为市场指数组合第t期的收益率
βp指估计的组合β系数
ept为回归的残差
BJS对1931—1965年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实际的回归结果与理论并不完全相同。BJS得出的实际的风险与收益关系比CAPM 模型预测的斜率要小，同时表明实际的αp在β值大时小于零，而在β值小时大于零。这意味着低风险的股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。
3.横截面的CAPM的检验
横截面的CAPM检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他们所采用的基本方法如下：
a、根据前五年的数据估计股票的β值。
b、 按估计的β值大小构造20个组合。
c、计算股票组合在1935年—1968年间402个月的收益率。
d、 按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
这里：Rp为组合的月收益率、
βp为估计的组合β值
bp2为估计的组合β值的平方
sep为估计βp值的一次回归方程的残差的标准差
g0、g1、g2、g3为估计的系数，每个系数共402个估计值
e、对四个系数g0、g1、g2、g3进行t检验
FM结果表明：
①g1的均值为正值，在95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与β值成正向关系
②g2、g3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。
1976年Richard·Roll对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组合是有效市场组合，因而无法对CAPM模型进行检验。正是由于罗尔的批评才使CAPM的检验由单纯的收益与系统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期CAPM检验的主流。最近20年对CAPM的检验的焦点不是 ，而是用来解释收益的其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关，如公司的股本大小，公司的收益等等。这些检验结果大都表明：CAPM模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。
(四)我国学者对风险－收益关系的检验
我国学术界引进CAPM的概念的时间并不长，一些学者对上海股市的风险与收益的关系做了一些定量的分析，但至今仍没有做过系统的检验。他们的研究存在着一些缺陷，主要有以下几点：
1. 股票的样本太少，不代表市场总体，无法得出市场上风险与收益的实际关系。
2. 在两次回归中，同时选用同一时期的数据进行 值的估计和对CAPM模型中线性关系的验证。
3. 在确定收益率时并没有考虑分红，送配带来的影响并做相应调整，导致收益和风险的估计的偏差，严重影响分析的准确性。
4. 在回归过程中，没有选用组合的构造，而是采用个股的回归易导致， 系数的不稳定性。
二、上海股市CAPM模型的研究方法
(一)研究方法
应用时间序列与横截面的最小二乘法的线性回归的方法，构造相应的模型，并进行统计检验分析。时间序列的线性回归主要应用于股票β值的估计。而CAPM的检验则采用横截面回归的方法。
(二)数据选取
1.时间段的确定
上海股市是一个新兴的股市，其历史并不十分长，从1990年12月19日开市至今，不过短短八年的时间。在这样短的时间内，要对股票的收益与风险问题进行研究，首先碰到的是数据数量不够充分的问题。一般来说对CAPM的检验应当选取较长历史时间内的数据，这样检验才具有可靠性。但由于上海股市的历史的限制，无法做到这一点。因此，首先确定这八年的数据用做检验。
但在这八年中，也不是所有的数据均可用于分析。CAPM的前提要求市场是一个有效市场：要求股票的价格应在时间上线性无关。在第一章中通过对上海股市收益率的相关性研究，发现93年之前的数据中，股价的相关性较大，会直接影响到检验的精确性。因此，在本研究中，选取1993年1月至1998年12月作为研究的时间段。从股市的实际来看，1992年下半年，上海股市才取消涨停板制度，放开股价限制。93年也是股市初步规范化的开始。所以选取这个时间点用于研究的理由是充分的。
2.市场指数的选择
目前在上海股市中有上证指数，A股指数，B股指数及各分类指数，本文选择上证综合指数作为市场组合指数，并用上证综合指数的收益率代表市场组合。上证综合指数是一种价值加权指数，符合CAPM市场组合构造的要求。
3.股票数据的选取
这里用上海证券交易所（SSE）截止到1998年12月上市的425家A股股票的每日收盘价、成交量、成交金额等数据用于研究。这里遇到的一个问题是个别股票在个别交易日内停牌，为了处理的方便，本文中将这些天该股票的当日收盘价与前一天的收盘价相同。
三、上海股市风险－收益关系的实证检验
(一)股票贝塔系数的估计
中国股票市场共有8年的交易数据，应采用3年以上的数据用于估计单个股票的 系数，才能保证 具有稳定性。但是课题组在实践中通过比较发现由于中国股票市场作为一个新兴的市场，无论是市场结构还是市场规模都还有待于进一步的发展，同时各种股票关于市场的稳定性都不是很高，股市中还存在很大的时变风险，因此各种股票的 系数随着时间的推移其变化将会很大。所以只用上一年的数据估计下一年的 系数时， 系数将更具有灵敏性，因为了使检验的结果更理想，均采用上一年的数据估计下一年的 系数。估计单个股票的 系数采用单指数模型，如下：
其中： : 表示股票i在t时间的收益率
: 表示上证指数在t时间的收益率
：为估计的系数
：为回归的残差。
进行一元线性回归，得出 系数的估计值 ，表示该种股票的系统性风险的测度。
(二)股票风险的估计
股票的总风险，可以用该种股票收益率的标准差来表示，可以用下式来估计总风险
其中：N为样本数量， 为 的均值。
非系统风险，可用估计 的回归方程中的残差 的标准差来表示，用 表示股票i的非系统性风险，可用下式求出：
其中： 为一次回归方程的残差
为 的均值
(三)组合的构造与收益率计算
对CAPM的总体性检验是检验风险与收益的关系，由于单个股票的非系统性风险较大，用于收益和风险的关系的检验易产生偏差。因此，通常构造股票组合来分散掉大部分的非系统性风险后进行检验。构造组合时可采用不同的标准，如按个股b系数的大小，股票的股本大小等等，本文按个股的b系数大小进行分组构造组合。将所有股票按b系数的大小划分为15个股票组合，第一个股票组合包含b系数最小的一组股票，依次类推，最后一个组合包含b数子最大的一组股票。组合中股票的b系数大的组合被称为"高b系数组合"，反之则称为"低b系数组合"。
构造出组合后就可以计算出组合的收益率了，并估计组合的b系数用于检验。这样做的一个缺点是用同一历史时期的数据划分组合，并用于检验，会产生组合b值估计的偏差，高b系数组合的b系数可能会被高估，低b系数组合的b系数可能被低估，解决此问题的方法是应用Black,Jenson与Scholes研究组合模型时的方法（下称BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的数据计算股票的b系数。
(2)利用第一期的b系数大小划分组合
(3)采用第一期的数据，对组合的收益与市场收益率进行回归，估计组合的b系数
(4)将第一期估计出的组合b值作为自变量，以第二期的组合周平均收益率进行回归检验。
在计算组合的平均周收益率时，我们假设每个组合中的十只股票进行等额投资，这样对平均周收益率 只需对十只股票的收益率进行简单平均即可。由于股票的系统风险测度，即真实的贝塔系数无法知道，只能通过市场模型加以估计。为了使估计的贝塔系数更加灵敏，本研究用上一年的数据估计贝塔系数，下一年的收益率检验模型。
(四)组合贝塔系数和风险的确定
对组合的周收益率求标准方差，我们可以得到组合的总风险sp
组合的b值的估计，采用下面的时间序列的市场模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t时期投资组合的收益率
：为估计的系数
Rmt表示t期的市场组合收益率
ept为回归的残差
对组合的每周收益率与市场指数收益率回归残差分别求标准差即可以得到组合sep值。
表1：组合周收益率回归的b值与风险（1997.01.01～1997.12.31)
组合 组合b值 组合а值 相关系数平方 总风险 非系统风险
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)组合平均收益率的确定
对组合按前面的构造方法，用第98年的周收益率求其算术平均收益率。
表2：组合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
组合 组合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)风险与收益关系检验
以97年的组合收益率估计b，以98年的组合收益率求周平均收益率。对15组组合得到的周平均收益率与各组合b系数按如下模型进行回归检验：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是组合 j的98年平均周收益率
bpj 是组合j的b系数
g0，g1为估计参数
按照CAPM应有假设：
1.g0的估计应为Rf的均值，且大于零，表明存在无风险收益率。
2.g1的估计值应为Rm-Rf>0,表明风险与收益率是正相关系，且市场风险升水大于零。
回归结果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
查表可知，在5%显著水平下回归系数g1显著不为0，即在上海股市中收益率与风险之间存在较好的线性相关关系。论文在实践检验初期，发现当以93年至97年的数据估计b，而用98年的周收益率检验与风险b关系时，回归得到的结论是5%显著水平下不能拒绝回归系数g1显著为0的假设。这些结果表明，在上海股市中系统性风险b与周收益率基本呈现正线性相关关系。同时，上海股市仍为不成熟证券市场，个股b十分不稳定，从相关系数来看,尚有其他的风险因素在股票的定价中起着不容忽视的作用。本文将在下面进行CAPM模型的修正检验。
四、CAPM的横截面检验
(一)模型的建立
对于横截面的CAPM检验，采用下面的模型：
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
该模型主要检验以下四个假设：
1，系统性风险与收益的关系是线性的，就是要检验回归系数E（g2）=0。
2，b是衡量证券组合中证券的风险的唯一测度，非系统性风险在股票的定价中不起作用，这意味着回归方程的系数E（g3）=0。
3，对于风险规避的投资者，高系统性风险带来高的期望回报率，也就是说：E(g1)=E(Rmt)—E(Rft)>0
4，对只有无风险利率才是系统风险为0的投资收益，要求E（g0）=Rf。
(二)检验的结果及启示
对CAPM模型的横截面的检验采用多元回归中的逐步回归分析法（stepwise），即在回归分析中首先从所有自变量选择一个自变量，使相关系数最大，再逐步假如新的自变量，同时删去可能变为不显著的自变量，并保证相关系数上升，最终保证结果中的所有自变量的系数均显著不为0，并且被排除在模型之外的自变量的系数均不显著。
表4：多元回归的stepwise法结果
g0 g1 R2
系数 -0.0143 0.0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
从表中可以得出如下结论：
1．bp2项的系数的T检验结果并不显著，表明风险与收益之间并不存在非线性相关关系。
2.sep 项的系数的T检验结果并不显著，表明非系统风险在资产组合定价中并不起作用。
3．g0的估计值为负，即资金的时间价值为负，表明市场具有明显的投机特征。
五、影响收益的其他因素分析
(一)历史回顾
长期以来，Sharp,linter和Mossin分别提出的CAPM模型一直是学术界和投资者分析风险与收益之间关系的理论基石，尤其是在Black,Jensen,和Scholes（1972）以及 Fama 和MacBeth（1973）通过实证分析证明了1926-1968年间在纽约证券交易所上市的股票平均收益率与贝塔之间的正的相关关系以后。然而八十年代，Reinganum(1981)和Lakonishok ，Shapiro（1986）对后来的数据分析表明这种简单的线性关系不复存在。Roll对CAPM的批评文章发表之后，对CAPM的检验也转向对影响股票收益的其他风险因素的检验，并发现了许多不符合CAPM的结果。Fama和French（1992）更进一步指出，从四十年代以后，纽约股票市场股票的平均收益率与贝塔系数间不存在简单的正线性相关关系。他们通过对纽约股票市场1963年至1990年股票的月收益率分析发现存在如下的多因素相关关系：
R=1.77%-(0.11*ln(mv))+(0.35*ln(bv/mv))
其中：mv是公司股东权益的市场价值，bv是公司股东权益的账面价值。
从前一节我们对上海股票市场的检验结果可以看出，当选用的历史数据变化以后，上海股市中收益与系统性风险相关的显著程度并不如CAPM所预期的那样。罗尔对CAPM的解释同样适合于上海市场，即一方面我们无法证实市场指数就是有效组合，以我们分析的上海股票市场而言，上证指数远没有包括所有金融资产，比如投资者完全可以自由投资于债券市场和在深圳证券交易所上市的股票。另一方面，在实际分析中我们无法找到真正的贝塔（true beta）。为了找出上海股市中股票定价的其他因素，本文结合上海股票市场曾经出现炒作的"小盘股"、"绩优股"、"重组股"等现象，对公司的股本大小，公司的净资产收益率，市盈率等非系统因素对收益的影响进行了分析。具体方法是：论文首先对影响个股收益率的各因素进行逐年分析，然后构造组合，再对影响组合收益率的各因素进行分析，组合的构造方法与前相同。
(二)单股票的多因素检验及结果
检验方法是用历史数据计算b系数，再对b系数、前期总股本、前期流通股本、预期净资产收益率、预期PE比率对收益率的解释程度进行分析。例如在分析年所有股票收益率的决定因素时，采用93年股票的收益率计算贝塔系数，总股本为93年末的总股本，净资产收益率和市盈率根据94年的财务指标计算。由于股票在此之后4年交易期间，净资产收益率（ROE）和每股收益（EPS）尚未公布，因此净资产收益率和市盈率都称为预期净资产收益率和预期市盈率。具体模型如下：
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系数，b系数由第（t-1）期历史数据算出
Gj 是股票j的第（t-1）期总股本对数值
ROEj是股票j的第t期净资产收益率
PEj 是股票j的第t期期末市盈率
STEPWISE多元回归发现94年各股票收益率与以上因素并无显著关系，其他各年的结果如下：
表5：95年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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)组合的检验及结果
组合的构造方法与前面所描述的一致。对所有组合98年平均周收益率与组合的97年数据所计算出的贝塔系数、97年末平均总股本、98年平均净资产收益率、98年底平均市盈率进行回归分析，模型如下：
Rpj=g0+g1bpj+g2Gpj+g3ROEpj+g4PEpj+ej
其中 : Rpj 是组合 j的98年平均周收益率
bpj 是组合j的b系数
Gpj 是组合j的 97年总股本对数值
ROEpj 是组合j的98年净资产收益率
PEpj 是组合j的98年末市盈率
表9：98年组合收益率的STEPWISE多元回归结果
g0 g3 R2
均值 0.0425 -0.0039 0.593
T值 4.736 -4.355
(四)结果分析
对组合的收益率以及97年以来个股的收益率采用stepwise回归分析可以看出，公司的股本因素在上海股票市场的股票定价中起着显著的作用。股票的定价因素同西方成熟股市一样，存在规模效应（Size Effect）,即小公司的股票容易取得高收益率。这个结论与中国股市的近几年价格波动实际特点相一致，其原因可以从以下三方面分析：首先，小公司股本扩张能力强。在我国股市中，投资人主要是希望公司股本扩张后带来的资产增值盈利。其次，小股本的股票便于机构投资者炒作。我国机构投资者的实力总体偏弱，截止98年年底，注册资本在5亿元以上的券商只有10多家。最后，小公司往往被市场认为是资产收购与兼并的目标。许多早期上市的公司，市场规模较小，在激烈的市场竞争中无行业垄断优势和规模经济效益，无法与大企业抗衡。而许多高科技企业或具有较强市场竞争力的企业迫切需要进入资本市场，将收购目标瞄准这些小规模上市公司实行低成本借壳上市。这三方面的因素都导致小股本公司的股票受到市场的青睐。因此在论文的检验结果中，无论是个股还是组合在历年的收益率中都是显著地与股本相关
C. 美股三大指数都是什么
分别是道琼斯指数、标准普尔500指数、纳斯达克指数。
拓展资料：
道琼斯指数最早是在1884年由道琼斯公司的创始人查尔斯·亨利·道（Charles Henry Dow 1851-1902年）开始编制的一种算术平均股价指数。道琼斯指数是世界上历史最为悠久的股票指数，它的全称为股票价格平均指数。
通常人们所说的道琼斯指数有可能是指道琼斯指数四组中的第一组道琼斯工业平均指数（Dow Jones Instrial Average）。道琼斯指数亦称$US30，即道琼斯股票价格平均指数，是世界上最有影响、使用最广的股价指数。它以在纽约证券交易所挂牌上市的一部分有代表性的公司股票作为编制对象，由四种股价平均指数构成。
D. 纳斯达克100指数代表的是美国的小盘股吗
纳斯达克代表着金融产品行业的创新和影响新势力。它通过自行和与其他合作伙伴一起开发新指数来保持世界级创新者的地位。纳斯达克已经推出了一些世界上最受关注的指数，包括：
·纳斯达克综合指数（NASDAQ Composite Index）
·纳斯达克-100指数（NASDAQ-100 Index）
·纳斯达克CleanEdge®美国流动系列指数（NASDAQ CleanEdge U.S.Liquid Series Index）
·纳斯达克生物技术指数（NASDAQ Biotechnology Index）
·纳斯达克工业股指数
·纳斯达克保险股指数
·纳斯达克银行股指数
·纳斯达克电脑股指数
·纳斯达克电信股指数
100指数
编辑
纳斯达克100指数做为纳斯达克的主要指数，其100只成分股均具有高科技、高成长和非金融的特点，可以说是美国科技股的代表。值得一提的是，纳斯达克100指数里，这些高成长性股票的良好业绩，都是各自内生性的高成长带来的，特别是创新业务，而非例如资产注入等外延式的增长。
从纳斯达克100指数十大权重成分股来看，他们主要为高科技企业，其中计算机行业的公司居多，权重最大的为苹果电脑(Apple)，另外包括微软(Microsoft)、谷歌(Google)、思科(Cisco)、英特尔(Intel)等诸多知名公司。
E. 为什么一些小盘股的股价很低呢才几块钱
公司股票知名度低，关注人少，这样的主力也缺乏炒作题材，所以股价低
F. 什么是小盘成长股，什么是小盘价值股
小盘成长股就是每年的净利润平均成长水平高于30%，潜力大的股票，一般市盈率超过30倍。小盘价值股就是成长潜力比较平庸，但是业绩能保持平稳，一般净利润水平保持个20%以内的成长，市盈率20倍以内。比如小盘成长股维尔利，小盘价值股永新股份。
G. A股里面有3元/股左右或以下A股小盘股吗
行情软件里面都有选股功能，选择“财务选股”---“小盘股”，就能把小盘股给选出来，然后点一下价格，就会按从高到低的顺序排列，拖动右边的滚动竖条，到价格3元左右的股价处，就能看到所有3元左右的小盘股了。不过选股一般要先下载好财务数据。
H. 美国的三大股指都是那三大
道琼斯工业股票指数、纳斯达克指数和标准普尔500指数
道·琼斯股票指数
是世界上历史最为悠久的股票指数，它的全称为股票价格平均数。它是在1884年由道·琼斯公司的创始人查理斯·道开始编制的。其最初的道·琼斯股票价格平均指数是根据11种具有代表性的铁路公司的股票，采用算术平均法进行计算编制而成，发表在查理斯·道自己编辑出版的《每日通讯》上。其计算公式为：
股票价格平均数＝入选股票的价格之和入选股票的数量自1897年起，道·琼斯股票价格平均指数开始分成工业与运输业两大类，其中工业股票价格平均指数包括12种股票，运输业平均指数则包括20种股票，并且开始在道·琼斯公司出版的《华尔街日报》上公布。在1929年，道·琼斯股票价格平均指数又增加了公用事业类股票，使其所包含的股票达到65种，并一直延续至今。
现在的道·琼斯股票价格平均指数是以1928年10月1日为基期，因为这一天收盘时的道·琼斯股票价格平均数恰好约为100美元，所以就将其定为基准日。而以后股票价格同基期相比计算出的百分数，就成为各期的投票价格指数，所以现在的股票指数普遍用点来做单位，而股票指数每一点的涨跌就是相对于基准日的涨跌百分数。
道·琼斯股票价格平均指数最初的计算方法是用简单算术平均法求得，当遇到股票的除权除息时，股票指数将发生不连续的现象。1928年后，道·琼斯股票价格平均数就改用新的计算方法，即在计点的股票除权或除息时采用连接技术，以保证股票指数的连续，从而使股票指数得到了完善，并逐渐推广到全世界。
目前，道·琼斯股票价格平均指数共分四组，第一组是工业股票价格平均指数。它由30种有代表性的大工商业公司的股票组成，且随经济发展而变大，大致可以反映美国整个工商业股票的价格水平，这也就是人们通常所引用的道·琼斯工业股票价格平均数。第二组是运输业股票价格平均指数。
它包括着20种有代表性的运输业公司的股票，即8家铁路运输公司、8家航空公司和 4家公路货运公司。第三组是公用事业股票价格平均指数，是由代表着美国公用事业的1 5家煤气公司和电力公司的股票所组成。第四组是平均价格综合指数。
它是综合前三组股票价格平均指数65种股票而得出的综合指数，这组综合指数虽然为优等股票提供了直接的股票市场状况，但现在通常引用的是第一组——工业股票价格平均指数。
纳斯达克(NASDAQ)
是美国全国证券交易商协会于1968年着手创建的自动报价系统名称的英文简称。纳斯达克的特点是收集和发布场外交易非上市股票的证券商报价。它现已成为全球最大的证券交易市场。目前的上市公司有5200多家。纳斯达克又是全世界第一个采用电子交易的股市，它在55个国家和地区设有26万多个计算机销售终端。
纳斯达克指数是反映纳斯达克证券市场行情变化的股票价格平均指数，基本指数为100。纳斯达克的上市公司涵盖所有新技术行业，包括软件和计算机、电信、生物技术、零售和批发贸易等。
1971年2月8日，股票交易发生了革命性的创新。那一天一个称之为纳斯达克(Nasdaq全美债券交易商自动报价)的系统为2,400只优质的场外交易(OTC)股票提供实时的买卖报价。在以前，这些不在主板上市的股票报价是由主要交易商和持有详细名单的经纪人公司提供的。现在，纳斯达克链接着全国500多家造市商的终端，形成了计算机系统的中心。
同纳斯达克股市不同，在纽约股市或者美国股票市场(AMEX)交易的股票会被指派一个单独的专家经纪人，他负责保持这只股票的供求有序。纳斯达克改革了报价方法，它不采取集中式报价，这样就使得股票对投资者和交易商都更有吸引力。
在纳斯达克创立之初，在主板(最好是纽约股票交易所)上市显然比在纳斯达克交易享有更高的名望。纳斯达克的股票大多是最近上市的新兴小公司或是达不到在大的股票交易所上市要求的小公司、新公司。然而，许多年轻的高科技公司认为纳斯达克的计算机系统是一个更加符合自然规律的地方。许多像英特尔和微软这样的公司即使已经达到要求，都没有选择迁入纽约股票交易所这样的“主板”。
纳斯达克指数是所有在纳斯达克交易的股票的资产加权指数，在1971年第一个交易日时设为100点。大约十年后，指数翻番到了200点；又过了10年，到了1991年指数到达500点。1995年7月，指数到达了它第一个具有里程碑意义的点—— 1,000点。
随着科技股收益的增长，纳斯达克指数也在上升。仅在3年后，指数翻番到了2,000点。在1999年的秋天，科技的飞速发展将纳斯达克送入了上升的轨道。从1999年10月的2700点上升到2000年3月10日的顶峰——5048.62点。
纳斯达克股票受欢迎程度的不断增加使得该交易所的规模迅速扩大。在1971年，纳斯达克的规模只相当于纽约股票市场很小的一部分。到了1994年，纳斯达克股票市场的股票数已经超过纽约股票市场。5年后纳斯达克股票市场的股票额也超过了纽约股市。
纳斯达克不再是小公司用来等待达到在主板上市要求的地方了。1998年，纳斯达克股票市场资本总额超过东京股票交易所。在2000年3月的市场高点，在纳斯达克交易的股票的市值总额达近到6万亿美元。这个数字超过纽约股市市值的一半，也超过世界上其他所有股市的市值。在市场高点，微软和思科是世界上市值最高的两只股票，在纳斯达克上市的英特尔和甲骨文公司也在前十强之列。即使后来纳斯达克遭受指数下跌和随之而来的熊市，但在最活跃的股票排名中，纳斯达克股票还是占据领先地位。
虽然纳斯达克股市和纽约股市存在着竞争，但是大部分投资者并不关心股票是在哪一个股市上市的。在纽约股市，小盘股都享有比较好的服务，有专家经纪人保证其流动性。但是它买卖报价的差额可能要比在纳斯达克造市商体系下交易活跃的股票小一些。无论股票在哪里上市，机构投资者总有自己的方式进行大笔股票买卖。
标准·普尔500指数
是由标准·普尔公司1957年开始编制的。最初的成份股由425种工业股票、15种铁路股票和60种公用事业股票组成。从1976年7月1日开始，其成份股改由400种工业股票、20种运输业股票、40种公用事业股票和40种金融业股票组成。它以1941年至1942年为基期，基期指数定为10，采用加权平均法进行计算，以股票上市量为权数，按基期进行加权计算。与道·琼斯工业平均股票指数相比，标准·普尔500指数具有采样面广、代表性强、精确度高、连续性好等特点，被普遍认为是一种理想的股票指数期货合约的标的。
标准普尔指数的种类
标准普尔指数由美国标准普尔公司1923年开始编制发表，当时主要编制两种指数，一种是包括90种股票每日发表一次的指数，另一种是包括480种股票每月发表一次的的指数。1957年扩展为现行的、以500种采样股票通过加权平均综合计算得出的指数，在开市时间每半小时公布一次。
标准普尔指数特点
标准普尔指数以1941－1943年为基数，用每种股票的价格乘以已发行的数量的总和为分子，以基期的股价乘以股票发行数量的总和为分母相除后的百分数来表示。由于该指数是根据纽约证券交易所上市股票的绝大多数普通股票的价格计算而得，能够灵活地对认购新股权、股份分红和股票分割等引起的价格变动作出调节，指数数值较精确，并且具有很好的连续性，所以往往比道·琼斯指数具有更好的代表性。
标准普尔指数适用范围
标准普尔等国外股票指数只适用于所在证券交易市场，更何况中国的股市与国外股市没有任何联动性。