上海股市风险特征与投资组合关系实证研究

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前言

关于上海股票市场的风险以及投资组合规模的问题，施东晖先生（施东晖,1996）、吴世农先生和韦绍永先生（吴世农、韦绍永，1998 ）曾先后进行过实证研究。

施东晖先生以1993年4月27日之前在上证所上市的50家A股为研究对象，选取了1993年4月27日至1996年5月31日的数据，以双周收益率为指标，采用随机抽取简单等权构造的方法，构造了1组证券递加组合进行研究，得出结论：“在上海股市上，投资多元化只能分散掉大约20％的风险量，降低风险的效果并不明显。”“上海股市的投资总风险中，系统风险占有非常大的比例，同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性”，“组合多元化降低投资风险的作用及其有限”。

吴世农先生和韦绍永先生以1996年7月1日上证30指数中的样本股为研究对象，选取了1996年5月6日至1996年12月6日的数据，以周收益率为指标，采用随即抽取简单等权构造的方法，构造了30组证券递加组合进行研究，得出结论：“组合中股票种数由1种增至5种时，组合风险的减少程度最大；当组合中股票总数由6种增至10种时，组合风险的减少程度较小；当组合中股票种数由11种增至20种时，组合风险的减少程度十分微弱；当组合中股票总数由21种增至30种时，组合风险几乎不再减少。因此上海股市适度的组合规模为21―30种股票，这一适度的组合规模可以减少大约25％的总风险。”

施文和吴文的结论说明当时上海股票市场相当不规范，存在着过度炒作和投机的问题，各种股票收益率之间的相关程度比较高，股票的系统性风险很大，受政府政策影响大，因此，运用现资组合理论来降低投资风险的潜力比较有限。

经过五、六年的发展，上海股票市场发生了很大的变化。1998年，中国证监会实施了“三定”方案，逐步形成集中统一、垂直管理的监管体系；证券投资基金开始进入市场，拉开了机构投资者进入市场的序幕；证监会对琼民源等涉假公司进行了严肃查处。1999年《中华人民共和国证券法》开始实施。同时，中国证监会还加大了证券市场的监管力度，监管水平不断提高。

经过这些年的发展，取得的成效如何？上海股票市场的风险特征是否发生了变化？证券投资组合能否有效地降低风险？机构投资者选择的合适组合规模应包括多少种证券？这是本文主要想回答的问题。

我们发现，施东晖先生的研究只构造了1组证券递加组合，由于抽样随机误差的存在，样本的组合标准差存在显著差异，根据此样本得出的实证结论不具有统计上的稳定性和可靠性；而吴世农先生和韦绍永先生改进了研究方法，构造了多组（30组）证券递加组合，但是选取的是周收益率，由于研究的对象是股票的投资风险，用来计算风险的收益率应当是中长期的投资收益率，短期数据的波动性过大，容易导致统计结论的不稳定、不可靠，国外类似的研究一般采用月收益率，因而吴文实证结论的稳定性、可靠性值得怀疑。本文以1999年12月31日至2002年12月31日期间上海股票市场30指数中的30只A股股票作为样本，以月收益率为指标，采用随机简单等权组合方法研究上海股票市场投资组合规模与风险的关系。

研究样本说明

样本股票的选择

截至2002年12月31日，在上海证券交易所上市的A股股票共有706只，但为了保持与吴世农先生和韦绍永先生研究的一致性，以考察上海股市风险特征的变化，本文依然选择了1996年7月1日上证30指数中的30只A股样本股为研究对象。这30只股票涵盖了工业、商业、房地产业、公用事业等多个行业，具有很强的代表性。样本股情况如表1：

上海股票交易所成立于1990年11月26日，于同年12月19日开业。其在成立后的一段时间得到了迅速发展，发生了很大变化，这也是投资者对股票的认识逐步从不熟悉变为熟悉的一个过程。由于是新兴事物，其发展的波动性不可避免的过大，因此在样本期间的选择上应当剔除前期的数据，选择相对稳定的时期，加上本文主要研究98年后上海证券市场风险的变化，因此本文截取1999年12月以后的数据进行分析。本文选择的数据从1999年12月31日起，截至2002年12月31日，以这3年作为样本期间，以月收益率为指标，计算每个月的月收益率，共计36个月。

样本数据说明

（1）月收益率的计算

（i＝1，2，...，36； t＝1，2，...，36）

其中：Rit是第i种股票在t月的收益率；

Pit是第i种股票在t月末的收盘价；

Ri(t-1)是第i种股票在（t－1）月末的收盘价；

Dit是第i种股票在第i月的每股所获得的红利、股息收入等。

对于有派发红利股息的股票，在有除权日的当月，Dit的计算如下：

Dit＝每股现金股利＋Pit×（送股比例＋配股比例）－每股配股价×配股比例

（2）计算各只股票自身的平均月收益率和标准差

①计算平均月收益率

采用简单算术平均法计算30只样本股票的月收益率，计算公式如下：

其中：Ei是第i只股票的平均月收益率；

Rit是第i只股票在第t月的收益率；

N是月数，N＝36

②计算标准差

其中：σi是第i只股票月收益率的标准差

N是月数，N＝36

计算出的样本股票在样本期间的平均月收益率和标准差如表2：

（3）计算两两股票月收益率之间的协方差和相关系数

①协方差的计算 Covij=Eij-Ei・Ej

其中：Covij是第i种股票月收益率与第j种股票月收益率之间的协方差；

Eij是第i种股票月收益率与第j种股票月收益率乘积的平均值；

Ei、Ej分别为第i种、第j种股票的平均月收益率。

②相关系数的计算

其中：ρij是第i种股票月收益率与第j种股票月收益率之间的相关系数；

Covij是第i种股票月收益率与第j种股票月收益率之间的协方差；

σi、σj分别为第i种、第j种股票月收益率的标准差。

计算结果，30只股票月收益率的两两相关系数如表3（略）。

研究方法

投资组合的构建

根据哈里・马科维茨（Harry Mar-kowitz，1952）和威廉 F・夏普（William F.Sharpe，1964）的研究，投资组合能够有效地分散掉非系统风险。所有有效的投资组合都将位于资本市场线（Capital Marker Line，CML）上，理性的投资者将根据自己的偏好在资本市场线上选择一点进行投资，组合中股票的选择以及构成比例也由此确定。

根据约翰逊（K.H.Johnson）和山诺（D.S.Shannon）1974年在《财务经济学刊》上发表的“组合和减少离差应注意的问题”一文的研究，在降低组合风险方面，马科维茨组合与随机简单等权组合无明显差异，但是马科维茨组合的规模显著地小于随机简单等权组合，所需的证券数量为后者的 到 。由于本文研究的是股票的风险问题，因此出于简化研究过程的考虑，没有采用马科维茨的组合方式，而采用随机简单等权组合的方法进行组合构建。具体说就是：

（1）从30只股票中随机的抽取1只构成组合，计算其收益率和标准差；

（2）从余下的29只股票中随机的抽取1只出来，与（1）中的股票组成两只股票等权组合，计算新组合的收益率和标准差；

（3）从余下的28只股票中随机的抽取1只出来，与（2）中的股票组成三只股票等权组合，计算新组合的收益率和标准差；

（4）……依次进行……；

（5）直到30只股票都被抽取，构成30只股票等权组合，计算收益率和标准差。这样到此，就得到1组从1只股票的组合到30只股票的组合的一系列的股票组合及其收益率和标准差；

（6）重复上面的步骤。一共可以无重复的进行30！次，构建30！组不同的系列。本文简便起见，只构建90组，即只重复（1）―（5）的步骤90次。

股票组合的收益率和风险的计量

各组合的收益率和标准差计算如下：

（1）组合收益率

其中：Ep是股票组合的平均收益率；

N是股票组合中股票的总数；

Ei是股票组合中第i只股票的平均收益率；

Wi是股票组合中第i只股票所占的比重， 。

（2）组合标准差

或是

其中：σρ是股票组合的标准差；

N是股票组合中股票的总数；

Wi是股票组合中第i只股票所占的比重， ;

σi是第i种股票月收益率的标准差；

σj是第j种股票月收益率的标准差；

Covij是第i种股票月收益率与第j种股票月收益率之间的协方差；

Pij是第i种股票月收益率与第j种股票月收益率之间的相关系数；

计算结果，见表4“90组股票系列组合的收益率（％）”（略），表5“90组股票系列组合的收益率”（略）。

结论

两两股票间的相关度不显著

统计表3中的数据，发现两两股票间的相关性并不明显。见表6(略)。

两两股票的相关系数小于0.5的占到68.97％，样本总体相关系数平均为0.4068，表明上海股市中股票价格波动的共性并不显著。这个结论与施东晖先生的结论不同。究其原因，是因为经过6年的发展，上海股票市场逐渐成熟，单只股票的价格受市场大势的影响不再显著。这说明上海股票市场的成熟度已有很大提高。

证券投资组合对风险的降低程度有了显著提高

表5显示的是90组随机简单等权组合的风险度（标准差）的实验数据。对其进行平均化处理，得到如下数据（表7）：90组组合的标准差的平均值(略)

图中，横坐标为组合所包括的股票数，不断递增；纵坐标为组合的总风险（组合标准差）。可以看出，随着股票种数的不断增加，组合的风险不断减少。需要解释的是在起初的阶段有一个风险（标准差）上升的趋势，这是因为股票的顺序是随机抽取的，抽取的第一只股票的风险（标准差）可能较小，而加入的第2只股票风险较大，就造成了图中的情形（表2中S7就是一个标准差很大的特例）。尽管如此，这并不影响我们的结论，因为从图中总体看来，风险的趋势是（标准差）递减的。由此看来，证券投资组合降低风险的程度有了显著提高。

合适的投资规模

构建适度的投资组合对投资基金而言具有重要的意义。组合规模的扩大往往会带来组合管理成本的上升，如果组合的规模超过一定的界限，分散风险带来的好处可能还不足以抵偿管理成本的上升，因此基金经理就在降低风险与管理成本之间寻求一个均衡，使投资组合达到一个适度的规模。

从表7以及上图可以看出，适度的组合规模为17只股票。增加第17只股票时，可以使组合风险降低1.90％，而增加18只股票时，组合风险仅仅降低0.80％。因此，适度的组合规模为17只。

上海股票市场依然不够成熟，系统风险依然较大

对表2中30只股票的标准差进行加权平均，得到平均标准差为12.90％，而由表5可知最终组合（即30只股票得组合）的标准差为8.03％，也就是说通过组合可以分散掉4.87％的风险，这就是非系统风险，占到总风险的37.75％，就是说通过投资组合可以分散掉37.75％的总风险。那么余下的就是系统风险，占到总风险的62.25％，是无法通过投资组合来分散掉的。相对于西方发达国家和地区市场（见表8）而言，62.25％的系统风险依然是很高的，说明上海股票市场依然不够成熟，还有待进一步的发展。

表8 西方主要发达国家和地区系统风险占总风险的比例

美国 英国 香港 日本

2.1％ 6.2％ 15.0％ 23.4％

资料来源：Morck,R.,B.Yeung.,W.Yu.,2000,“The Information Content of Stock Markets:Why do Emerging Markets Have Synchrouous Price Movement? ”Working Paper of Institute of Financial Research,University of Alberta

总的看来，经过这些年的发展，上海股票市场有所成熟；证券组合投资能够有效的分散占总风险37.75％的非系统风险；当组合规模达到17只时就大致能够很好地分散掉非系统风险；但系统风险占了总风险的62.25％，这一数字显著高于美、英、日、香港等国和地区的成熟市场，说明股价较多地体现了政府监管政策、市场消息等系统因素的影响，较少反映上市公司的内在价值，从而削弱了股票市场优化资源配置的功能。

参考文献：

1．施东晖，1996：《上海股票市场风险性实证研究》，《经济研究》第10期；

2．吴世农、韦绍永，1998：《上海股市投资组合规模和风险关系的实证研究》，《经济研究》第4期；

3．胡继之，于华，1999：《影响中国股市价格波动若干因素的实证分析》，《中国社会科学》第3期；

资料来源：

证券之星 www.省略

上海证券交易所 www.省略

作者简介：

唐建新（1965-），男，湖南平江人，现为武汉大学商学院会计系副教授，经济学博士，中国人民大学会计学博士后。研究方向：公司理财，曾在《投资研究》、《江汉论坛》、《经济管理》、《经济评论》、《南开管理评论》等发表文章数十篇，著作和教材5本。

陈振东（1981-），男，湖北钟祥人，武汉大学商学院会计学硕士研究生.研究方向：财务管理。