实证分析十篇

实证分析篇1

关键词:分析师 荐股效应 实证检验

中图分类号:F830.91文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2010)03-112-02

一、引言

中国有着世界上众多的股民,其中大部分投资者不具备投资专业知识,即所谓的散户,他们的投资决策很大程度上受各种荐股栏目的影响,各类财经频道和财经调频的荐股栏目因此备受欢迎,收视收听率居高不下。在高收视率和高发行量的背后,这些信息是否最终被投资者们所接纳?又是否对所荐股票产生了股价和收益上的波动?与此同时,也有专门的机构对荐股信息的机构和荐股分析师进行评优。比如《新财富》杂志自2003年开始采取对基金经理调查问卷的方式每年进行最佳分析师评选活动,并自2004年开始对主要研究机构的评选,该评选覆盖了大多数机构投资者并获得了机构投资者的认可。然而分析师尤其是最佳分析师所推荐股票是否为投资者带来超额收益?分析师的荐股效应在行情上升和下挫阶段又是否有显著区别呢?笔者将对这些问题进行探讨。

二、文献综述

《华尔街日报》和芝加哥扎克斯投资研究公司自1986年6月起就进行了一项针对分析师投资建议价值的研究,他们的研究结果是:从1993年1月至1997年12月的60个月的月度数据表明,被推荐的股票轻微但却持续超过了标准普尔500指数的表现,平均每年以106个基点超越了市场。Womack(1996)研究了1989～1991年美国市场主要研究机构所提供研究报告的投资价值,也发现了和《华尔街日报》及芝加哥扎克斯投资研究相类似的结果。与后者所采取的方法不同,他采取了事件研究的方法,主要研究分析师推出荐股报告――将股票列入买入名单或剔出买入名单之后短时间及长时间段内的股票是否具有超额收益。他的研究结果表明:不仅股票价格立即对分析师的推荐产生明显的反应,而且更有趣的是这种短期反应似乎并不充分,股票在此后几个月的时间里仍然表现出持续的超额收益。

就目前来看,虽然股票市场是国内学者研究金融市场的重中之重,而一般媒体对证券市场及其相关股评的报告也屡见不鲜,但涉及到对咨询机构荐股的效应问题的研究却还是比较少的,迄今为止也仅仅是寥寥数篇而已。林翔(2000)可以说是对内地证券咨询机构预测进行实证分析比较早的学者。他通过对中国证券报1998年4月13日到1999年6月28日咨询机构荐股进行分析,发现分析师所推荐的股票出现了持续的正的累计超常收益,并且当周的成交量有显著增大的现象,从而认为咨询机构拥有一定的私有信息;朱宝宪、王怡凯(2001)则以上海证券报1999年1月至11月每周日“为您选股”栏目为样本,发现短期股票投资组合收益要显著高于大盘的收益率,从而得出了咨询机构具有相当的把握市场短期热点能力的结论;丁亮、孙慧(2001)则通过对2000年1月5日到8月30日中国证券报“潜力股推荐”专栏的考察,发现推荐日后两天内出现了平均为1.39%的异常收益率,而第三天后则出现了明显的负向异常收益率。其他也有学者通过研究股市的其他方面内容而涉及到了对国内咨询机构的存股效率的分析;如陈永生(1999)在《证券投资技术分析假说辨析》一文中认为机构荐股收益在统计学上与沪深大盘的收益区别不大;马春林、倪苏云和吴冲锋(2002)则发现分析倾向于推荐低价类个股。不过他们并末对证券分析师的荐股效率进行相应的研究;高峰、宋逢明(2003)则通过对中国股市理性预期的检验,发现机构对大势的走势判断并不准确。不过,就这些仅有的数篇学术研究成果来看,国内分析师的荐股还是具有一定的短期效率。即使像高峰、宋逢明(2003)那样认为机构对大势判断并不准确的情况下也发现有近1/3的机构预测在很大程度上接近于无偏性。

三、研究方法与数据处理

1.数据选择。笔者选取房地产板块对分析师荐股效应进行研究,考虑到市场行情对荐股效应可能会有影响,故选取2007年股市牛市和2008年股市熊市两个时期。在行业最佳分析师的评选中,我们关注到房地产板块国泰君安的分析师S蝉联了2007、2008年度两年房地产板块最佳分析师;而分析师F在2007年位居最佳分析师第二名后,在2008年度榜上无名,这是否是由于他在荐股后的负效应所造成的?而从实际数据来看,分析师S的蝉联是否与他荐股的效应相符呢?因此我们选取了两位分析师在2007年和2008年的荐股,分别考察了他们在行情上升时期和行情下挫时期的荐股效应。

在行情上升时期,分析师们所推荐的如名流置业、天地源、栖霞建设等各支股票都有不俗的表现,而在行情下挫时期,分析师们的荐股数量下降,被推荐的股票如华侨城、华发股份等也并没有反行情收益,万科等具有代表性的股票,似乎还能在这波行情中挣扎一下,在荐股后产生些正向收益。

2.研究方法。笔者运用事件窗口方法,事件研究法一般分为定义事件、确定公司的选择标准、计算正常收益和超额收益、估计、检验、解释与结论等几个步骤。

(1)事件日及事件窗口的确定。以分析师荐股当天作为基准日,选取前后各10个交易日作为观察窗口。

(2)正常收益与超额收益的计算。R表示样本股票每日收益,NR表示正常收益,为指数每日收益,AR表示每日超额收益,为每日股票收益与上证指数或深证指数收益之差,CAR表示累计超额收益,SH和SZ分别表示上证指数和深圳指数。

Rit=In(Pit)-In(Pi,t-1)

NRit=In(SHit)-In(SHi,t-1)或NR=In(SZit)-In(SZi,t-1)

ARit=Rit-NRit

CARi=?蒡ARit

(3)检验统计量。本文对样本股票超额收益进行T检验,如果收益率系统大于0,那么分析师荐股确实有正效应。

四、证券分析师荐股效应的实证检验

1.基准日前后股票收益变化波动情况。

如图1所示,在基准日之后,分析师S推荐的大部分股票的收益没有明显波动,只有一只股票呈现了先扬后抑的形态;而分析师F推荐的股票中超过半数有一个较明显的下降过程,在观察窗口的最后才又有了上升,其他则出现了先扬后抑的形态。而在基准日之前,两位分析师推荐的股票都有比较明显的收益波动,也都是先抑后扬的形态。

行情下挫时期比较明显的收益波动也是出现在了基准日之前。相比之下,分析师S推荐股票的收益变动主要发生在正向区域内,而分析师F推荐股票的收益变动则大部分出现在负向区域内。而在基准日之后,两位分析师荐股的收益变动则都有一些下降的趋势,只是分析师S推荐的股票收益波动的比较缓和,而分析师F推荐的股票收益波动得明显一些。

2.证券分析师荐股效应的实证检验。

(1)行情上升时期分析师荐股效应的实证检验结果如下:

在行情上升时期,分析师S推荐的股票在基准日前的超额收益均值为-0.005892,而在基准日之后,超额收益的均值增长为0.0601,全部观察日超额收益与累计超额收益分别为0.0271与0.3282。可以看出,在分析师S进行荐股之后,这些股票在收益方面确实有正向效应。

分析师F推荐的股票在基准日前的超额收益均值为0.0505,而在基准日之后,超额收益的均值下降为-0.0095,全部观察日超额收益与累计超额收益分别为0.0205与0.1767。分析师F推荐的股票虽然还是产生了超额收益,但从数据中我们可以看出,F在进行荐股之后,这些股票在收益方面出现的是负效应。

同样我们发现,在行情上涨时期,分析师们推荐的股票最终都有超额收益的产生。

(2)行情下降时期分析师荐股效应的实证检验结果如下。

在行情下挫时期,分析师S推荐的股票在基准日前的超额收益均值为0.0011,而在基准日之后,超额收益的均值下降为-0.0008,全部观察日超额收益与累计超额收益分别为0.0002与-0.6058。分析师S推荐的股票虽然产生超额收益,但从数据中我们可以看出,S在进行荐股之后,最终的累积超额收益为负值。

分析师F推荐的股票在基准日前的超额收益均值为0.0043,而在基准日之后,超额收益的均值下降为0.0022,最后的得到的全部观察日超额收益与累计超额收益分别为0.0032与-0.1588。分析师F推荐的股票在基准日之后超额收益虽然没有出现负值,但也是呈下降趋势的,且最终的累积超额收益为负值。

在行情下挫时期,分析师们推荐的股票虽然也会产生超额收益,但总体还是和大盘行情一样,呈现下降趋势。

五、实证结果的理论分析

1.证券分析师的荐股效应与市场行情紧密相关。从分析师荐股前后各支股票的收益来看,虽然会产生超额收益,但总的趋势都与行情走势一致,即在行情上涨时期,分析师们推荐的股票都出现了正向增长的超额收益,而在行情下挫时期,这些股票的收益也跟随着大盘一路向下,并没有因为分析师的推荐而产生明显的正向的增长,整个市场的状况对分析师荐股的绩效存在着相应的影响力。

而从中我们也可以看出,虽然我们选择研究的这两位分析师都曾入选行业最佳,但他们个人对股票的选择能力似乎并没有对他们的评论中说的那么神乎其神。分析师们的荐股效应虽然显著且存在,但是有局限性。

2.分析师荐股有内幕交易的嫌疑。我们从基准日前后股票收益变化波动的分析研究发现,比起基准日之后股票收益变化的平缓和小幅波动,在基准日之前,股票收益的变化都有大幅的波动。可见在分析师对股票进行推荐之前,已经有大量的资金参与了买入和卖出。不论行情是向上或是向下的走势,由数据呈现出来,这样的情况非常相似。由此,我们怀疑分析师荐股可能存在内幕交易的嫌疑。

3.分析师F的落选与荐股负效应无关。笔者研究的两位分析师,S连续两年蝉联行业最佳,而F在首年位居第二,次年榜上无名。从我们得出的数据,第一年分析师S荐股所产生的累积超额收益确实要高于分析师F。而在行情下挫的第二年,分析师F荐股所产生的负效应要小于分析师S。所以,我们认为荐股效应的正负不是评判行业最佳分析师的唯一标准。

4.投资者应该理性面对分析师荐股。许多中小投资者一直对分析师们的荐股津津乐道,但从上述分析,我们可以看到,分析师们并没有扭转乾坤的能力,也并不能一定给投资者们带去很高的收益。面对铺天盖地的荐股信息,投资者们也应当保持自己的理性,对分析师们荐股的理由和相关信息进行一定的分析处理。对于大部分分析师推荐的个股,可能采取短线操作更为合适。

参考文献:

1.刘宇琪.证券投资报告荐股效应的实证研究.经济研究导刊,2009(3)

2.丁亮,孙慧.中国股市股票推荐效应研究”.管理世界,2001(5)

3.李雪.中国证券市场分析师推荐投资价值研究.证券市场导报.2007

实证分析篇2

关键词：民族经济学;方法论;实证分析;规范分析

一、实证分析与规范分析的发展历程

实证分析是指超越一切价值判断，从某个可以证实的前提出发，来分析人的经济活动。是对事实的客观反映，不加入价值判断。实证分析就是分析经济问题“是什么”的研究方法。规范分析是指根据一定的价值判断为基础，提出某些分析处理经济问题的标准。规范分析就是对经济现象做出自己的评价，加入了价值判断，它研究“事物的本质应该是什么”。规范分析法是研究经济运行“应该是什么”的研究方法。

关于实证分析与规范分析论述的第一人是大卫・休谟，他在《人性论》中写道，“人们从‘是’推断出‘应该’的命题。”马克・布劳格在《经济学方法论》中提到了实证经济学和规范经济学的区别问题，他认为事实领域与评价领域两者之间存在着合乎逻辑的区别。而西尼尔则从经济学家职责的角度阐述了实证经济学和规范经济学之间的差别。

在经济学的发展过程中关于实证分析与规范分析的争论一直存在，两者也在争论中不断发展完善。对实证分析和规范分析的发展起到重大作用的是约翰・内维尔・凯恩斯，他在《政治经济学的范围与方法》一书中写道，“规范的或规制的科学，则可以被定义为关于判别事物可取性的标准的系统化的知识门类;实证科学可以被定义为关于事物本相的系统化的知识门类。”作为实证分析的代表人物美国经济学家米尔顿・弗里德曼在《实证经济学方法论》中指出，实证科学的目的是要发展出“理论”或假说，“理论应该它对其希望‘解释’的一系列的预测能力来检验理论是否正确”。而且他认为所有自然科学和社会科学的方法论，包括经济学的方法论，实质上都属于实证分析。而规范分析的代表人物英国经济学家托伦斯・哈奇森发表《经济理论的意义和基本假定》，他认为经济学也必须“用经验总结来检验理论”。事实上，如马克思、凯恩斯等很多经济学家一直坚持将实证分析与规范分析二者结合起来以促进经济学研究的发展，中国经济学家邹东涛说：“规范研究和实证研究在经济学研究中从未截然分开过。

二、实证分析与规范分析在民族经济学中的体现

民族经济作为民族经济学研究的对象，即民族经济学研究的主体。在其主体确定之后，对民族经济学研究中出现的矛盾、概念和现象进行的描述和解释，这属于民族经济学研究中的实证分析。

民族经济学的是为了更好地梳理我国民族经济结构，理解好经济运行规律，最终让我国民族地区经济迅速发展，提升民族地区人民的生活水平。民族经济学要解决如何从顶层设计、国家政策、制度改革等方面使得民族经济健康、合理、持续的发展问题，这属于民族经济学研究中的规范分析。

三、对待民族经济学中实证分析与规范分析的态度

现代西方经济学认为实证分析和规范分析是相对的而非绝对的。具体的经济分析都不可能离开人的行为。在实证分析法中，关于人的行为的社会认识是其分析的基础，完全的客观主义是不存在的。从经济理论发展的历史来看，除少数经济学家主张经济学像自然科学一样的纯实证分析以外，基本一致认为经济学既是实证的科学，又是规范的科学，因为提出什么问题来进行研究，采用什么方法来研究，突出强调那些因素，实际上涉及到个人的价值判断问题。

民族经济学研究中的实证分析解决了民族经济学“是什么”的问题，对民族经济学这一新兴学科的发展奠定了良好的基础。而民族经济学研究中的规范分析解释了民族经济学“应该是什么”的问题，民族经济学家向人们描述和揭示了什么样的顶层设计、经济政策、制度改革是有利于民族经济的发展。民族经济学研究以民族经济为主体，在主体明确的前提下，利用实证分析与规范分析这一基本方法，重视民族地区经济发展过程中出现的种种问题。例如，经济合理性与文化适应性的问题;民族地区要素禀赋、积累、流动存在的问题;民族经济结构等问题。

对于实证分析与规范分析作为民族经济学研究中的基本方法，我们应该充分认识到这对于一门新兴的学科是十分必要的。因为民族经济学的发展是建立在实证调研和实证分析的基础上的，而民族经济学所解释的经济现象时利用的规范分析是建立在实证分析的基础上的。我们也应当认识到实证分析与规范分析二者不是对立、割裂的关系，而是相互存在、相互吸收、相互利用的关系。实证分析与规范分析是西方主流经济学认可的，也是西方经济学的基本方法。民族经济学发展应当与时俱进，当今社会经济发展迅速，民族经济学作为一门交叉学科，应偏重于经济学研究。因此，利用实证分析与规范分析也会促进民族经济学的研究，也会加大民族经济学在当今社会中所起的作用。

参考文献：

实证分析篇3

【关键词】非流通股解禁托宾Q值供求关系股票市场估值中枢

一、前言

2005年的股权分置改革和2006年开始的非流通股解禁是为了解决我国股票市场中股权分置这一制度性问题而进行的创新。股权分置这一制度性缺陷造成了金融资本与产业资本的割裂，使占总股本三分之二的非流通股不具备流动性，股权分割为价格悬殊的流通股和非流通股，撑起了高市盈率的流通股价总体水平。股权分置改革以及非流通股的逐步解禁使得原来不能在二级市场流通的法人股可以公开在二级市场减持与流通。这就打通了金融资本与产业资本之间相互转换的渠道，开启了国内A股市场金融资本和产业资本之间的套利机制。

经济学奖得主詹姆斯·托宾（JamesTobin）在1997年所著的《货币、信贷与资本》指出，Q是指市场价值MV与重置成本RC的比率，即Q=MV/RC，Q比率决定了厂商的投资水平。托宾Q值事实上就是股票市场对企业资产价值与生产这些资产的成本的比值进行的估算。高Q值意味着高产业投资回报率，此时企业发行的股票的市场价值大于资本的重置成本，企业有强烈的进入资本市场变现套利动机。当Q值较大时，企业会选择减持后将金融资本转换为产业资本；而当Q值较小时，企业会将产业资本转换成金融资本，即继续持有股票或选择增持股票。

我国上市公司的托宾Q值的高低将决定产业资本与金融资本转换策略和解禁后非流通股股东的行为，进而改变股票市场供求关系。市场供求关系的失衡将导致股票价格的波动，直到市场整体价格水平调整到一定合理区域后供求关系将达到的新的平衡。本文目的在于利用托宾Q值实证分析非流通股解禁对我国股票市场估值水平的影响，判断现阶段我国资本市场估值中枢的变化趋势。

二、实证分析设计

研究前提假设，一是我国股票市场达到了弱式有效或市场有效性逐步增强。在有效市场中，股票的价格是围绕价值波动的，市场价格是真实价值的无偏反映。二是托宾Q值（以市价估算）偏高的情况下，原有非流通股股东抛售意愿强烈，市场供求失衡后将会寻求股票价格和交易量的新均衡。三是在有效股票市场中，市场整体价格水平的调整是市场估值回归于公司内在价值的必然过程，是市场对此前估值水平过高的一种修复。

本文以我国A股市场中证100成份股为研究对象，实证分析非流通股解禁对股票市场估值水平影响。根据戈登模型估算的各样本股票价值与其净资产的比值，统计样本股票理论托宾Q值集Q1；再根据各样本股票市值与其净资产的比值，统计样本股票市价托宾Q值集Q2；在此基础上对Q1和Q2进行对比分析。

以全部A股公司总市值合计与净资产合计的比值来估算A股市场托宾Q近似值，并且统计出从1993年至2008年4月18日Q值的变化情况和2008年4月18日国际主要股票市场同期的市价净资产比率（托宾Q近似值）的平均值。然后把我国股票市场整体Q值和样本股票托宾Q值的算术平均值分别与国际市场托宾Q值横向对比分析。

根据戈登（Gordon）提出的股票估值模型，股票的价格等于未来现金股利的折现价值。假设股票未来的每股赢利以固定增长率g增长，分红时的派现率为固定比例k，这样，股息也将以固定增长率g增长。再假设投资者的股权期望收益率为市场无风险利率和股权风险溢价ERP之和。则股票价格为：

股改对上市公司分红派现的提振作用在2006年报中充分显现。多数上市公司在股改方案中附加了分红承诺，履行这些承诺将对上市公司中长期的经营行为构成约束，客观上使得上市公司在承诺履行期内保持业绩的持续稳定增长和较高的分红派现比例，而且蓝筹公司始终保持了比较高的派现比率。因此，本文的研究中取k为45%。

股票估值的本质是将未来收益折现，所以这里采用流动性较好的中长期国债的到期收益率作为市场无风险利率。Rf取2007年12月最新10年期记账式特别国债（八期）的票面年利率，为4.41%。

2005年、2006年和2007年我国股票市场每股收益增长率都是大幅增加，其中2006年超过40%，2007年为41.46%。根据北京大学宋国青教授（2003）的研究，我国经济的黄金增长时期已经持续了25年，并且这种高速增长还将持续20年，至少前10年GDP的增速应该在8%以上。本文谨慎的只取g为7.48%。

在本文中，ERP采用周游的研究结果6.02%。

综上所述，戈登模型中各变量赋值如表1。

根据戈登模型得到各样本股票价值Pt，统计出样本股票理论托宾Q值集Q1。再根据样本股票2008年4月18日市价P，统计市价托宾Q值集Q2。样本股票（601001）当日停牌，取前一个交易日的市价；而样本股票（600887）由于异常变动，年度为负，取上一年度数据为Et。

三、实证结果分析

1、样本股票理论托宾Q值集Q1与市价托宾Q值集Q2对比分析

根据戈登估值模型估算样本股票理论托宾Q值集Q1，即各样本股票戈登模型估值与其净资产的比值的集合。再根据2008年4月18日样本股票市价估算样本股票市价托宾Q值集Q2，即各股票市值与其净资产的比值的集合。其算术平均值参照表2。

从样本股票市价托宾Q值集Q2与样本股票理论托宾Q值集Q1的对比中，Q2算术平均值远高于Q1算术平均值。

从样本股票托宾Q值取值的分布来看，Q2中数值主要集中在偏高的Q值区域：86%的大于等于2；41%的大于等于4；15%的大于等于6。而中数值相对处于偏低的Q值区域：32%的小于2；88%的小于4。现阶段，样本股票中81%的上市公司的市价托宾Q近似值高于用戈登模型估算的理论托宾Q值；市价托宾Q近似值集Q2中数值整体上明显高于理论托宾Q近似值集Q1中数值。样本股票托宾Q近似值集Q1和Q2数值分布如图1。

在研究的样本中，截至2008年4月18日，按市价估算的托宾Q近似值中有86%大于等于2，41%大于等于4。另外，根据平安证券课题组的研究结果，截至2008年4月10日，整个A股市场中的行业或公司个体，90%以上的公司的市价托宾Q值都在2以上，69%以上的公司Q值在3以上，46%以上的公司Q值在4以上。这说明样本股票市价托宾Q值较理论托宾Q值整体上要明显偏高，整个市场中的市价托宾Q值也明显偏高。

2、样本股票、A股整体市场和世界主要市场托宾Q值横向对比分析

对样本股票、A股整体市场和世界主要市场托宾Q值进行比较，如表3。

（数据来源：平安证券课题组《“大小非”减持的影响及对策》。）

实证分析篇4

根据不同的标准可以将风险划分为不同的类型。巴塞尔协议结合商业银行经营的具体特征，按照诱发风险的原因，将其分为八种风险分别是信用风险、操作风险、市场风险、流动性风险、国家风险、声誉风险、法律风险、一级战略风险。从重要性程度来看，主要讨论前四种风险。

（一）信用风险

截取交通银行和美国银行2010―2014年不良贷款率的变化情况，分析中美两国上市银行对于信用风险的控制情况。

由图1中可以看出，交通银行的信用风险管理能力强于美国银行，从2010―2014年，交通银行的不良贷款率始终控制在2%以下，侧面反映了银行上市后经营更加谨慎，制定相应的对策来坚守风险的发生。而美国银行虽然不良贷款率始终高于交通银行，但不良贷款率呈逐步递减状态，且在2010―2011、2012―2013两个跨度间降幅显著，说明金融危机之后，美国银行通过加强内部控制来增强其抵御风险的能力。

（二）流动性风险

选取交通银行和美国银行2010―2014年相关的财务数据并计算其财务数据。

由图2可以看出，国际上对于上市银行的流动性比率一般要求大于25%，交通银行对于流动性比例的控制远远大于国际的要求，并呈逐年上升趋势。近两年趋势放缓也说明交通银行并不一味追求流动性比率的高低，而是寻求最佳安全与盈利的黄金点。

由图3可以看出，交通银行的存贷比大致维持在一个较为稳定的水平，而美国银行的存贷比则呈逐年上涨趋势，且从整体趋势来看，美国银行的存贷比显著高于交通银行，从而反映美国银行对于流动性的控制要好于交通银行。

（三）操作风险

依据基本指标法，银行持有的操作风险资本金等于其前3年总收入的平均值乘上一个固定比例（α），α为固定值15%。计算公式如下：

KBIA（交通银行）= 24458.65（百万元）KBIA（美国银行）= 12826.15（百万美元）

除去汇率因素的影响，交通银行所需的操作风险资本规模大约为美国银行的两倍。不过，基本指标采用银行前三年的收入来衡量，银行规模的大小成为制约因素，美国的银行规模整体大于交通银行，因此在具备一定的条件后，可以采用更高级的计量方法，诸如使用收入模型分析两个银行的操作风险管理。

（四）市场风险

市场风险主要体现在以下方面：

（1）资本不足带来的风险

资本充足率是一个衡量银行能否正常运营和发展重要的资本比率，反映了商业银行在存款人和债券人的资产遭到损失之前，该银行能否以自有资本承担损失的程度。

巴塞尔新协议中的计算公式为：

银行资本充足率=（资本-扣除项）/（信用风险加权资产+12.5倍的市场风险资本+12.5倍的操作风险资本）

截取交通银行和美国银行2010―2014年的财报数据，分析两国银行的资本充足率情况。

由图4可以看出，交通银行和美国银行的资本充足率都达到了新协议要求的8%以上，且相对来说都处于较高的水平。尤其对于美国银行，资本充足率水平显著高于交通银行，加之我国银行在计算资本充足率时并不包括操作风险，侧面反映我国银行的资本充足率水平同西方先进银行存在一定差距，有待加强。

（2）利率风险

利率风险是市场风险中重要的风险，首先，利率一直处于不可预见的变化中；其次，利率的小幅调整对于银行的存贷款影响都比较大。

（3）汇率风险

商业银行汇率风险是指汇率变动可能给银行的当期收益或价值带来损失的风险，它是由汇率波动的时间差地区差及银行表内外业务币种和期限结构不匹配等原因造成的汇率风险源于包括固定汇率和浮动汇率的两大国际货币制度固定汇率风险较浮动汇率风险要小得多，浮动汇率波动频繁且波动幅度大，所产生的汇率风险也难以度量，是商业银行风险控制的主要内容之一。我们将以汇率风险为例进行实证分析结论及建议

二、结论与建议

本文主要分析上市银行的风险控制能力，综合上述四种风险的实证分析，在信用风险方面，交通银行的控制要优于美国银行，不良贷款率始终处于一个较优的水平。在流动性风险方面，美国银行的存贷比显著高于交通银行且还有逐年优化的趋势。对于市场风险，两国银行均采用了VaR的在险价值分析。在操作风险方面，美国银行的内控要优我国于交通银行。

（一）对于外部监管

结合我国上市银行并非商业银行主体的具体国情，在借鉴伞形监管模式的优点的基础上，首先，架构以银监会担当主体的主监管模式，同时建立和加强监管机构之间的信息交流机制；其次，要改革完善相关的法律法规，统一监管标准，解决上市银行会计信息披露指标不统一的困境。必要时引入相关的事后惩戒制度，对于严重危害市场的行为追究刑事责任。更重要的是引入多方约束机制，强化客户以及社会中介机构对于上市银行的监督。

（二）对于内部控制

首先，完善法人治理结构，简化行政管理机构，缩短管理半径，提高行政效率；其次，完善权力制约机制，提高内部等级管理水平，完善分别授权和集体议事的制度。同时强化稽核监督作用，推行内部稽核特派员制度。具体而言，又可从市场、信用、流动性、操作等四个风险管理方面加强内部控制。

操作风险：加强事前预防和事中控制，建立良好的管理机制，灵活运用严格系统的风险管理政策和积极主动的风险管理工具，更为及时有效地处理操作风险。

市场风险：实施一致性管理和集中管理，结合现代化的量化时段处理风险模型的开发和应用，交叉运用多种限额，确保控制力度和准确性。同时借鉴美国银行的资本充足率审核方式，将操作风险纳入其衡量范围，进一步提高银行资本充足率。

信用风险：在强化审慎的信贷审核系统同时，有效放权给相关的部门管理人员，培养人员的高素质以及风险识别能力，在维持不良贷款率低于2%的水平下的同时，进一步提高放贷效率和审核力度，将资金及时有效过渡到社会的光明产业中去。

实证分析篇5

时间：2003-9-18作者：

[摘要]中国股市系统风险占总风险的比重非常高，系统风险非常大。在这种情况下，单就反转策略和惯性策略而言，反转策略成功的可能性比较大，而且期望超常收益非常可观。惯性策略失败的可能性非常大，至少对于不能影响股票价格的投资者而言，惯性策略或“追涨杀跌”是最差的策略。

理论回顾

关于资产定价和市场有效性的大量实证研究发现股票收益存在一定的可预测性，特别是短期价格惯性现象和长期价格反转现象。这些现象构成了反转投资策略和惯性投资策略的实证基础。

反转投资策略是指购买过去2～5年中表现糟糕的股票，并卖出同期表现出色的股票。这种方法每年可获得大约8%的超常收益(DeBondtandThaler,1985)。尽管这个发现已经有十几年的历史，但是这种超常收益的源泉却一直是争论的焦点。有学者认为，这个超常收益可能是幻觉，是方法和度量误差的产物(Merton，1987)；也有学者认为，这个超常收益可能是真实的，但是它是随时间变化的风险的理性补偿(Fama,1991)；然而，越来越多的学者倾向于认同行为金融理论的解释，认为这个超常收益来自于投资者反应过度(DeBondtandThaler,1985)。

与此相反，JegedeeshandTitman(1993)发现了惯性策略的获利性：在3～12月的较短时期中，存在相当程度的股票收益惯性。惯性策略就是购买过去几个月中表现良好的股票，卖出过去几个月中表现糟糕的股票。这与反转策略正好相反。关于惯性策略的大量研究表明：(1)价格惯性策略是有利可图的。(2)这种超常收益与价格对企业收入突变的缓慢调整相关。(3)分析师们的盈利预测是缓慢调整的。这些特点表明市场对信息(特别是公司收入信息)是反应不足的。

传统金融理论把反应过度和反应不足解释为异常现象，Fama(1998)认为，股票价格对信息的反应过度和反应不足是同样普遍的，这与市场有效性假说是一致的：这些异常现象只不过是偶然性结果。但是，这种解释被越来越多的人所怀疑。近年涌现出一些模型，其中包括Barberis,ShieiferandVishny(1998)的模型，Daniel,HirshleiferandSubrahmanyam(1998)的模型和HongandStein(1999)的模型，这些模型从不同的角度整合了关于反应过度和反应不足的理论，这些模型对反应过度和反应不足的解释已经超出了传统金融学的范畴。

1.Barberis，Shleifer和Vishny(1996)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差(representativebias)或相似性偏差(similaritybias)，即基于近期数据与某种模式(比如股票上升或下降通道)的相似性来预测，过分重视近期数据；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及时根据变化了的情况修正自己的预测。代表性偏差会造成投资者对新信息的反应过度，认为近期股票价格的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地对价格变化进行外推，导致反应过度(overreaction)。保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，认为股票收益的变化只是一种暂时现象，未根据收益的变化充分调整对未来收益的预期，当后来的实际收益与先前的预期不符时，投资者才进行调整，导致反应不足。此外，投资者在代表性偏差和保守性偏差之间的状态转移过程遵循贝叶斯法则。上述模型可以很好地解释短期投资收益惯性、长期投资收益反转等现象。

2.Daniel，Hirsheifer和Subramanyam(1998)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是过度自信(overconfidence)，其二是有偏自我评价(biasedselfattribution)或归因偏差。投资者通常过高地估计了自身的预测能力，低估自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指那些过高地估计私人信息所发出的信号的精度，过低地估计公开信息所发出的信号的精度的投资者。过度自信使私人信号比先验信息具有更高的权重，引起反应过度。当包含噪声的公开信息到来时，价格的无效偏差得到部分矫正。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。

在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归结为自己的高能力；当事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归结为外在噪声。即把成功归因于自己英明，把失败归因于外部因素。如一个投资者基于私人信息进行交易，买进股票之后得到好的公开信息，卖出股票之后得到坏的公开信息，在这种情况下，投资者的自信心增加。但是当相反的情形出现时，投资者的自信心并不是同等程度地减少，即把证实自己判断的消息作为信息予以重视，把证伪自己判断的消息作为噪声予以怀疑甚至抛弃。这样，归因偏差一方面导致了短期的惯性和长期的反转，另一方面助长过度自信。

3.HongandStein(1999)模型。假定市场由两种有限理性投资者组成：“消息观测者”和“惯易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息观测者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信号来作出预测。他们的局限性是他们不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯易者正好相反，他们可以根据过去价格变化作出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。除了对两种投资者信息处理能力方面的限制性假设，第三个重要的假设是，私人信息在信息观测者之中逐步扩散。信息在投资者当中逐步扩散，价格在短期内存在反应不足。这种反应不足意味着惯易者可以从“追涨杀跌”中渔利。然而，这种套利企图必然导致长期的价格反应过度。

4.Barberis，HuangandSantos(1999)模型。上面三个模型假设投资者在作出预测时要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投资者所出现的偏差基本可以归纳为一类，即直觉偏差(heuristicbias)。heuristic的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试错的方法。试错的方法通常导致人们形成一些经验规则，但是，这个过程常常导致其他错误。行为心理学的一个巨大贡献是识别出这些经验规则的原理以及与它们联系的系统性错误。这些经验规则自身被称为直觉。投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，而且存在框架依赖偏差(framedependencebias)。后者正是BHS模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学关于框架依赖的研究成果：KahnemanandTversky(1979)提出的“前景理论(prospecttheory)”以及ThalerandJohnson(1990)提出的“前期结果影响(influenceofprioroutcomes)”理论。前景理论指投资者的效应不仅决定于财富水平，而且决定于财富变化，财富损失给投资者带来的痛苦比等量财富盈利给投资者带来的幸福大(约为2.25倍)。前期结果影响是指投资的前期结果对风险选择具有的影响。投资者从损失或盈利中获得的效用依赖于前期结果。例如，前期盈利可以缓冲后期损失造成的痛苦。这个模型非常贴切地解释了过度波动(反应过度和反应不足)以及“股权之迷”。

本文采用1993～2000年间深沪两市数据分析研究了短期和长期交易策略的可行性。这一研究的意义在于：(1)现有关于反转策略和惯性策略的多数研究是关于发达市场的，关于中国市场的研究比较少，而且不是全样本研究。(2)金融实证研究经常面临“数据挖掘(datamining)”的质疑。这里的数据挖掘指的是从一组数据中得出既无理论意义又不能简单推广的规律或结论。对中国市场进行类似研究可以进一步证实或证伪有关理论和假说。(3)这一研究显然对投资者特别是机构投资者制定投资策略具有借鉴意义。

下面详细描述这两种投资策略，给出主要实证结果，并提供相应的检验结果。

数据和方法

我们的数据来自嘉实基金管理公司。它包括了最近3年的所有股票的交易数据和复权信息。本文作者计算了复权数据。本文研究的时间区间为1993～2000年。样本包括了1993年之前上市的全部A股。由于至今中国没有出现A股摘牌现象，所以我们的样本在时间序列方向是长度相等的，在横截面方向是数目相同的。

DeBondt-Thaler的研究方法如下：(1)将一段时间分成组合形成期和检验期。(2)在组合形成期，首先求个股超常收益率、累积超常收益率，然后按超常收益率将股票分成赢者组合和输者组合，计算赢者组合和输者组合在组合形成期的累积平均超常收益率。(3)计算赢者组合和输者组合在检验期的平均超常收益率、累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。

Jegadeesh-Titman的研究方法与DeBondt-Thaler的方法类似。主要区别有二：(1)Jegadeesh-Titman的研究方法的组合形成期和检验期的长度相对较短；(2)Jegadeesh-Titman采用了重叠的抽样方法，即组合形成期出现重叠，这样做的好处在于可以扩大样本容量，增加统计检验的势。缺点是导致抽样出现自相关性。而DeBondt-Thaler采用了非重叠的抽样方法。

我们在此基础上进行了简化，研究方法如下：(1)将一段时间分成排序期(相当于组合形成期)、检验期。(2)在每一个排序期中，首先计算个股的累计超常收益率，并进行排序，确定赢者组合和输者组合。(3)在相应的检验期中，计算赢者组合和输者组合的累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。考虑到中国股票市场历史较短，对于惯性策略，本文的抽样方法是非重叠的，即组合形成期非重叠；而对于反转策略，抽样方法是重叠的。

累计超常收益CAR的计算方法：首先采用对数差分方法计算股票和市场收益率。然后，对于股票j和月份t，从总收益Rjt中减去市场收益Rmt得到超常收益ARjt。市场收益采用上证指数收益。最后，计算股票j在n个月中的累计超常收益CARjn，它是股票j在n个月中超常收益的简单加总。

在排序期中，我们采用初始几个月的累计超常收益来对股票进行排序。最高的5、10、20只股票被赋予赢者组合；最低的5、10、20只股票被赋予输者组合。然后计算赢者组合和输者组合中所有股票的平均累计超常收益CARn。最后，计算赢者组合和输者组合的随后检验期的累计超常收益。

为了判断短期惯性策略的表现，我们买入过去赢者并卖出过去输者。按照这种构造，投资组合是零投资套利组合。排序期长度分别取值1、3、6、9、12个月，但在每种情况中，检验期长度取值为1、3、6、9、12个月。这样，我们就形成了25种投资策略，每种策略用数对(排序期、检验期)来代表。排序期的起点分别为月初、季度初、半年初、季度初、年初。这样避免了排序期重叠，从而保证了样本观测值的独立性。于是，我们得到了排序期为3个月的24个赢者和输者组合，排序期为6个月的12个赢者和输者组合，排序期为9个月的9个赢者和输者组合，排序期为12个月的6个赢者和输者组合。

为了检验长期反转策略的表现，我们研究了如下套利组合：买入过去输者并卖出过去赢者。从1996年到1998年，我们构造了基于1、2、3年排序期的赢者和输者组合。对于每个组合，随后的5年是检验期。

实证结果

我们首先讨论惯性策略和反转策略的实证结果，再进行结果评论和附加稳健性检验，最后简单评述一下投资策略有可能成功或不成功的原因。

一、惯性策略

表1总结了主要结果。其中，排序期分别取值为1、3、6、9、12月。它们没有重叠；检验期分别取值为1、3、6、9、12月。检验了每种惯性策略的多个独立的重复组合。例如，对于3月排序期，有24个独立组合。表2给出了累计超常收益。

惯性策略的实证结果总体上表现出如下特点：

1.与我们的期望相反，赢者和输者组合都没有表现出相应的收益惯性，而表现出一定程度的反转。一方面，排序期为1、3、6个月的惯性策略组合(赢者组合～输者组合，10W～10L)在其后各检验期内的累计平均超常收益均为负值(图表略)。另一方面，排序期为9、12个月的惯性策略组合随着检验期增加，累计平均超常收益逐步降低(图表略)，统计量显著性不断提高。例如，策略(12，12)的累计平均超常收益为－11.83%。即如果排序期变长，惯性策略组合的表现更糟糕。

2.多数统计量显著性不高。我们认为原因在于：(1)中国股票市场系统风险在总风险中所占比重过高，纽约证券交易所系统风险占1/4左右，非系统风险占3/4左右；上海证券交易所的投资风险结构与此“倒置”，系统风险占2/3，非系统风险占1/3左右(波涛，1998)。结果股票价格普遍存在“齐涨共跌”现象，单个股票收益与市场收益难以出现分化，导致大多数股票的超常收益率比较小。(2)股票市场总风险过大，波动性过高，通过对1885～1993年道·琼斯工业指数和1992～1998年7月上证指数单日跌幅超过7%的次数统计比较看到，在超过100年的时间里，道·琼斯工业指数单日跌幅超过7%的日期只有15次，而上证指数6年之内就有23次。美国股票市场典型股票的年波动率(volatility)为20%左右(Hull,1997)，而中国股票市场典型股票的年波动率为60%左右。这些无疑导致股票(超常)收益的标准差太大，从而t统计量不显著。(3)深沪两地市场早期走势的联动性不高，采用上证指数不能完全代表整个市场指数。

尽管多数统计量在统计上不显著，但是，多种惯性策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们可以相对比较安全地认为，惯性策略不仅是无利可图的，而且是赔钱的。这个结论至少对于无力影响市场价格的中小投资者是正确的。

二、反转策略

反转策略的实证结果总结在表2中，总体上表现出如下特点：

1、与我们的期望相同，赢者和输者组合都表现出相当程度的反转。正如在表2中显示的，反转策略投资者购买过去1、2、3年的输者并卖出同期赢者。包含20个股票的策略组合在2年检验期内分别获得平均34.77%、43.58%和29.68%的超常收益，在3年检验期内分别获得平均38.23%、39.79%和27.51%的超常收益。这个收益主要由过去输者决定，过去赢者基本上与市场表现相当。

2.统计显著性比惯性策略具有明显提高。多数统计量在10%置信水平上是显著的，个别统计量不显著的原因与惯性策略相类似，这里不再赘述。由于我们的样本检验期发生了重叠，在表2中的t-统计量是经过序列相关和异方差性调整的(NeweyandWest,1987)。反转策略组合超常收益的t-统计量基本显著的。

3.反转策略的超常收益远远大于DeBondtandThaler(1985)所发现的。比如，排序期为1、2、3年的反转策略在其后两年中年超常收益分别为20%、20%和15%(图表略)，这些超常收益远远大于DeBondtandThaler(1985)所发现的约8%的年超常收益。

综上所述，多种反转策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们认为，反转策略是有利可图的。

上面我们分析了造成惯性策略和反转策略实证结果的部分统计量不显著的主要原因有：一是系统风险所占比例高；二是股市总风险大，波动性高。那么，在这两个原因背后的原因是什么呢？我们认为：

1.股票市场噪声交易者太多。中国股市投资者队伍素质偏低，他们不仅得不到信息(大多数只能得到噪声)，而且即便得到信息，他们多数也不具备应有的分析能力。这注定中国股市存在大量噪声交易者。尽管换手率中包括股票大户对敲操纵股市的交易量所占份额，但是它基本上可以反应出噪声交易者所占的比例。20世纪90年代美国纽约交易所的年平均换手率约在20%～50%之间，即股票2－5年转手一次。这就是说，绝大部分人是持有两年以上的投资者。即使到了格林斯潘所谓出现了“非理性狂躁(irrationalexuberance)”的1999年，也只有77%。经济学家开始认为美国股市存在过度交易(overtrade)，其中部分交易是噪声交易。而1998、1999、2000年我国沪深股市流通股的年平均换手率分别是395%、388%、477%(先计算“月成交金额/月末流通市值”再进行汇总，数据来自中国证监会网站)，即上市流通的每一只股票平均每年要转手5次以上，停留在每位持股人手中的平均时间不超过两个半月。如果说美国股市77%的年换手率中已经隐含了噪声交易的话，那么中国股市近400%的年换手率中至少有300%归因于噪声交易。首先，噪声交易者的“从众行为(herdbehavior)”导致股票市场系统风险所占比例太高，同时导致总风险太大(DeLong,B.,A.Shleifer,L.Summers,andR.Waldmann.1990a,b;1991)。其次，投资者频繁换手股票本身就是一种“反应过度”。

2.个别机构投资者和股票大户操纵股市。大户制造波动性从中渔利，这已经是不争的事实。

3.中国股市表现出的“博弈”特征。“补涨”是一个被投资者普遍认同的概念：如果在一次行情中，某些股票没有上涨，那么它们就具有“补涨”的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌的要无条件补跌，这样造成股市“齐涨共跌”的局面。“补涨”现象其实是一种脱离了基本价值的交易现象，具有一定的“博弈”特征。

结论

综上所述，我们得到如下结论：

一、惯性策略和反转策略的研究都表现出收益反转特征，在这个意义上可以说中国股市只存在反应过度现象，不存在反应不足现象。这一结论至少对于排序期大于一个月的策略是成立的。

实证分析篇6

关键词：补贴 《SCM协定》 专向性

一、 《SCM协定》项下补贴的定义

WTO法律框架下的《SCM协定》以法律要件形式对补贴作了一个比较准确的定义。该协定第1条关于补贴定义的规定：

“第1条 补贴的定义

1.就本协定而言，如出现下列情况应视为存在补贴： (a) (1)在某一成员的领土内由政府或任何公共机构(在本协议中统称“政府”)提供的财政资助，即：①涉及资金直接转移(如补助、贷款、投资入股)，或资金或债务潜在转移(如贷款担保)的政府行为；②放弃或未征收在其他情况下应征收的政府税收(如税额减免之类的财政鼓励)；③政府提供一般基础设施之外的商品或服务，或收购产品；④政府通过向基金机构支付，或委托或指示私营机构行使上述①至③所列举的一种或几种通常应由政府履行的功能，且这种行为与通常由政府从事的行为没有实质性差别；或(a) (2)存在1994年关贸总协定第十六条规定意义上的任何形式的收入支持或价格支持，并且(b)由此而授予了一项利益。

2.上述第1款所定义的补贴，仅当其根据第二条规定具有专向性时，才受第二部分条款的规定约束，或受第三部分或第五部分规定约束。”

从上述定义可以看出，WTO框架下的补贴必须满足三个条件才能成立，即：第一，补贴是由政府或公共机构提供的；第二，补贴的形式为财政资助或者任何形式的收入或价格支持；第三，补贴使相关的企业或产业获得了利益。只有满足了这三个因素才能构成补贴。此外，一项补贴还必须同时具有“专向性”才受《SCM协定》的约束。

二、 关于WTO下补贴认定判例分析

1.  加拿大对华产品补贴认定

加拿大是第一个对我国发起反补贴调查的国家，为中国应对外国反补贴调查工作的进行敲醒了警钟。2008年1月23日，应加拿大ArcelorMittal of Montreal Quebec.的申请,加拿大边境服务署通知，决定对原产于中国的碳钢焊接钢管启动反补贴调查程序。同年3月25日，加拿大国际贸易法庭通知，认定补贴行为给加拿大国内产业造成了实质性损害。2008年5月15日，应加拿大Koolatron Corporation of Brantford的申请，加拿大边境服务署通知，决定对原产于中国的半导体冷热箱进行反倾销和反补贴合并调查。同年5月16日，加拿大国际贸易法庭决定对本案进行产业损害调查。同年8月13日，加拿大对该案件作出反倾销和反补贴初裁，征收临时反倾销反补贴税。

2.  判例分析

前面提到的加拿大政府对源自中国的产品征收了反补贴税。这种“双反”措施的合法性尚存争议。一方面，以加拿大对华反补贴案件为例，在碳钢焊接钢管补贴案初裁报告中关于反补贴调查部分指出，我们估计的45.2%倾销幅度部分要归因于出口补贴。这表明边境服务署认为倾销幅度中有一部分是补贴造成的。可是在确定了倾销幅度之后，边境服务署在确定补贴率时并没有考虑它与倾销的相互关系，而是任意确定了补贴率，这就造成了双重征税，对出口商造成了不合理的负担。另一方面，在申请人提供证据时，并没有提供被调查企业获得政府补贴的任何确凿证据，只是把中国目前的对外商投资企业的优惠待遇及经济特区的特殊政策作为存在补贴的证据。这与《SCM协定》规定的申诉方在申请反补贴调查时应提供“充分证据以证明存在”补贴不符。

三、 我国反补贴认定综述及改进

1.  我国反补贴法关于补贴认定的规定

中国有关反补贴的立法最主要的是《中华人民共和国反补贴条例》、《反补贴产业损害调查规定》、《反补贴调查立案暂行规则》等等对反补贴中的相关问题进行细化和补充。但从内容上讲，仅仅是做了一些大纲性的规定，可操作性较差。而关于补贴认定的规定集中在反补贴条例中，条例的第三条对补贴的定义及财政资助的几种形式作出了明确的规定。在确定补贴专向性时，不同于SCM通过结合前三条得出结论，要求采取反补贴措施的补贴必须具有专向性，我国反补贴条例中直接明确规定，争取反补贴措施的补贴必须具有专向性。

2. 我国关于反补贴认定改进之处

（1）  关于补贴定义的规定。

条例在补贴的定义中没有涉及到服务贸易领域。我国的服务业发展相对落后，导致了对服务贸易中可能存在的政府补贴问题没有相关的规定，在发生此类情形时，无法及时有效地应对。我国可以学习欧盟等国家的做法，在反补贴法中对相关问题加以规定，从而扩大国内产业的保护范围。

（2） 关于财政资助的规定。

条例的第四条规定了四种财政资助形式。其中前三种与《SCM协定》的规定保持一致。而第四条规定的与SCM有些出入，只是规定了“出口国（地区）政府通过向筹资机构付款，或者委托、指令私营机构履行上述职能”，而忽略了“此种做法与政府通常采用的并无实质性差别”。在这种情况下就扩大了第四条的适用范围。笔者认为“此种做法与政府通常采用的并无实质差别”应为“政府委托、指令私营机构履行上述职能”的一个定语，起到一种限定性的作用，有其存在的必要性。

（3）关于利益传导性的规定。

我国的反补贴条例中没有关于利益传导性的相关规定。利益的传导性在补贴中会带来不可忽略的影响，实践中，争端解决机构专家组和上诉机构也已经有条件地承认了利益传导性问题的存在，因此是有必要在我国的反补贴立法中对利益传导性问题做出规定的。在这方面，美国的相关立法已经比较成熟，而且其使用利益传导性进行反补贴调查的实践经验也很丰富，中国在立法时可以借鉴，同时还要参考争端解决机构对此做出的相关解释。

参考文献：

实证分析篇7

进入21世纪以来,国际贸易领域的主要研究方向从宏观和中观层面逐步向微观层面纵深发展。从国际贸易理论发展的主要脉络上看,古典贸易理论、新古典贸易理论和新贸易理论都存在一个共同的假设前提:各产业内的企业是同质的(homogeneous);但近年来出现的“新-新贸易理论(new-new trade theory)”则突破了该假设的局限性,将企业在规模或生产率等方面的异质性(heterogeneous)纳入了国际贸易理论框架中,这就为在微观领域里进一步深入研究国际贸易理论奠定了基础。目前,新-新贸易理论正成为国际贸易理论的最新研究前沿之一。

近几年来,一些新-新贸易理论文献都较好地阐释了新产品种类(productvariety)在国际贸易中所产生的重要作用,并发现新出口产品种类的出现是促进行业生产率提高的一个重要原因(Melitz,2003;Bernard等,2006),也是获得国际贸易利益的一个重要来源(Bernard等,2007;Feenstra,2009)。2009年,中国的出口额已跃居世界第一位,进口额也迅速上升到世界第二位,这标志着中国的对外贸易进入了一个崭新的时期。现实已说明了比较优势在中国外贸出口中的关键性作用,但如何在保持出口额持续上升的基础上进一步提升我国出口比较优势和出口竞争力,并增加从出口中获得的贸易利益呢?这已成为当前亟待研究的课题之一。

二、文献综述

早在20世纪90年代初期,“内生增长模型”(Romer,1990;Grossman andHelpman,1991)就已经关注了新产品种类的创造,以及它们对生产率和经济增长的影响,并认为一个国家进行贸易开放将增加可获得的进口产品种类,还可能提高出口产品种类,并且这两种结果都有助于经济增长。而真正能够从微观贸易数据的角度来精确测量产品种类变化对国际贸易所产生的影响,则是从Feenstra(1994)开始的。Feenstra首先提出了一种采用微观贸易数据来测度产品种类变化的方法,并探讨了在美国进口产品中新产品种类对需求收入弹性的影响。在以Melitz(2003)为代表的新-新贸易理论出现之后,国外不少文献都开始采用新-新贸易理论模型来研究产品种类变化在国际贸易中所产生的重要影响。如Melitz和Ottaviano(2005)保留了Melitz(2003)中的垄断竞争假设,但放松了CES假定,并以Ottaviano,Tabuchi和Thisse(2003)提出的一个连续变量线性需求系统为研究基础,发现一国能否通过国际贸易使该国福利提高主要取决于以下因素:1.是否有较多的产品种类;2.是否有较高的平均生产率;3.是否有较低的价格加成(markup)。Bernard,Redding和Schott(2007)将异质性企业引入到比较优势模型中,并发现在考虑了企业的异质性后,企业出口的扩张不但能够提升比较优势,带来生产率的提高,还能成为一国贸易福利增长的新来源。Feenstra(2009)在垄断竞争模型中研究了对贸易利益的测度问题,并在产业层面上对Melitz(2003)模型进行了研究,其结论是:贸易利益的三个重要来源分别是新产品种类、高生产率企业的自我选择机制以及进口竞争导致的企业加成下降。在实证研究方面,Khhoe和Ruhl(2003)发现,与原有的产品种类相比,新产品种类能解释更多的因贸易自由化所带来的贸易增长。Funke和Rduhwedel(2001,2005)所做的一系列实证研究表明,出口产品种类增加对各国的经济增长都有显着的正面影响。Broda和Weinstein(2006)采用Feenstra(1994)提出的方法计算了美国的进口数据,发现截止到2001年,来自于新出口国的、美国新产品种类进口所产生的贸易利益占了美国GDP的2.6%,其贸易增益效应很显着。Amiti和Freund(2008)对中国的实证研究发现,1992~2005年间中国的出口增长主要源于原有产品种类的贸易量扩张,新产品种类的贡献较小。Yang(2008)将Bernard,Redding和Schott模型进行了扩展,并将劳动划分为熟练和非熟练两大类,在此基础上研究了出口种类与根据资源禀赋情况建立起来的比较优势之间的关系,其结论支持了其“半H-O预测(semi-Heckscher-Ohlinprediction)”,即一国具有比较优势的产业往往会出口较多的产品种类。目前,国内与新-新贸易理论相关的文献并不多见,并且已有文献主要集中在企业异质性与生产率关系等方面的研究;而从产品种类变化的微观数据视角来进行相关研究的国内文献就更为少见,如李未无(2010)基于中国对日本出口产品种类变动的视角,对2002~2008年中国对日本出口增长进行分解,发现自2004年底中国提出转变外贸增长方式以来,中国对日本出口增长源自旧产品种类的贡献在不断减少,而来自新产品种类的贡献在加速增长。本文试图在上述文献研究的基础上,结合具有典型互补性特征的“中美双边贸易”,针对两国出口产品种类变化对出口比较优势提升的影响进行比较研究,这对促进中国出口竞争优势的提升,以及从“贸易大国”向“贸易强国”的转变显然有着重要的现实意义。

三、模型的构建及说明

为研究出口产品种类变化与比较优势之间的关系,并考虑到相关数据的可得性,我们选取了具有典型“互补性”贸易特征的中美制造业双边贸易数据进行实证研究。我们设立如下计量模型:it it it itRCA = + EV + X+其中, 与 为待估参数,X代表各控制变量,为随机误差项,i代表各行业,t代表年份。各变量的含义如表1所示,并在计量模型中对各变量均采用了对数形式。基于以上模型,我们首先需要处理产品种类和各行业的对应关系问题。

(1)对产品种类的测度:在UNComtrade数据库中,我们能够得到1997~2008年中美两国相互进出口的全部6位数级HS1996微观贸易数据,我们将每个6位数级HS商品代码视为一个产品种类。

(2)对产业的划分:首先,根据我国国家统计局公布的国民经济行业分类(GB/T4754-2002)中的两位数行业代码,将制造业划分为26个行业。然后,依照中国国家统计局公布的中国国民经济行业分类(GB/T4754—2002)与4位数级ISIC3.0之间的对应表、联合国统计司所公布的6位数级HS1996商品代码与4位数级ISIC3.0之间的对应表、美国国家统计局公布的北美产业分类体系(NAICS 2002)与4位数ISIC对应表,整理出这26个制造业行业与6位数级HS1996商品代码、6位数级NAICS代码之间的对应关系。这样,我们就可以在这26个制造业行业层面对出口产品种类以及其他的行业特征进 行研究了。这26个制造业行业分别为:食品、饮料加工制造业,烟草制品业,纺织、服装鞋帽制造业,皮革、毛皮、羽毛(绒)及其制品业,木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业,家具制造业,造纸及纸制品业,印刷业和记录媒介的复制,文教体育用品制造业,石油加工、炼焦及核燃料加工业,化学原料及化学制品制造业,医药制造业,化学纤维制造业,橡胶制品业,塑料制品业,金属矿物制品业,黑色金属冶炼及压延加工业,有色金属冶炼及压延加工业,金属制品业,通用设备制造业,专用设备制造业,交通运输设备制造业,电气机械及器材制造业,通信设备、计算机及其他电子设备制造业,仪器仪表及文化、办公用机械制造业,工艺品及其他制造业。鉴于中国统计数据中缺乏部分相关年份的“工艺品及其他制造业”的相关数据,我们剔除此行业,主要对余下的25个制造业行业进行分析。接下来,我们对表1中各变量说明如下。

(1)显示性比较优势指数(RCA):“显示性比较优势指数”是由巴拉萨(Balassa)于1965年提出的。我们选取该指数来表示对各行业比较优势的测度,其特点是可以从商品进出口贸易的结果中来间接地测定比较优势,从而在经验分析中可以摆脱苛刻的各种理论假设的制约,因而较适合于现实的国际贸易分析。其计算公式为://i Tiiw wX XRCAX X式中iRCA 表示中(美)国i产业在美(中)国市场上的显示性比较优势指数;iX 代表中(美)国i产业在美(中)国市场上的出口额;TX 代表中(美)国对美(中)国的所有制造业行业产品的总出口额;iwX 代表美(中)国对i产业的世界进口总额;wX 代表美(中)国对所有制造业行业产品的世界进口总额。如果一国某产业的RCA大于1,表示这一产业在国际上有明显的比较优势,具有一定的国际竞争力;并且RCA越大其比较优势越强。

(2)出口产品种类的比重(EV):根据我们整理出来的6位数HS商品代码与各制造业产业之间的对应关系,我们能够计算出在1997年—2008年中国(美国)各制造业产业对美国(中国)出口的全部制造业商品种类的数量ijn。考虑到一些制造业产业本身会比其他产业出口更多的商品种类,我们借鉴Yang(2008)的处理方法,采用中国(美国)各制造业对世界出口的全部产品种类数(iwn )对其进行调整,即计算出/ij ij iwEV =n n,其中i代表各制造业产业,i=1,2,……,25,j为美国或中国,w为世界。

(3)熟练劳动密集度:对美国各制造业产业的熟练劳动密集度的测度,我们采用的是历年美国各制造业非生产性工人数量与制造业工人总人数之比。而在计算中国各制造业产业的熟练劳动密集度时,由于在中国所公布的统计数据中没有明确区分各行业生产性工人数量和非生产性工人数量,因此我们在相关年份的《中国科技统计年鉴》中找到这25个制造业行业的“科技活动人员占从业人员比重”,以该统计数据来近似代替中国各制造业的熟练劳动密集度。

(4)劳动生产率(EP):采用中美两国各制造业产业的产出增加值与各行业从业人员年平均人数之比来表示。

(5)资本劳动比(RKL):中国的资本数据我们采用《中国统计年鉴》中的“固定资产净值年平均余额”,劳动为各行业“从业人员年平均人数”;美国的相关数据均来自美国国家统计局的“制造业年度调查”,并利用先前整理出来的6位数级NAICS代码与各行业的对照关系来计算。

(6)出口规模(Size):为保持数据来源的一致性,我们采用UNComtrade公布的中美两国相互进出口数据,并根据之前整理出的各制造业产业与6位数级HS代码的对应关系计算出中(美)国各制造业产业对美(中)国的出口额,我们以各国出口额来表示其出口规模。

以上各原始数据均来源于UNComtrade、美国国家统计局的“制造业年度调查”、《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》等,并对历年相关中国数据的货币单位均采用当年人民币兑美元汇率的年平均价换算为美元。

四、实证分析

我们分别采用两组面板数据对中美双边进出口情况进行实证检验。其中,“中国对美国出口面板数据集”是分析中国制造业产品对美国出口的情况,“美国对中国出口面板数据集”则分析美国对中国的出口情况。两组面板数据的截面成员数量均为25,时间跨度均为1997~2008年。为了排除面板数据的伪回归问题,我们首先对这两组面板数据进行平稳性检验,检验结果见表2。从表2中可见,部分不平稳序列经过一阶差分后都在5%显着性水平下变平稳了。我们再对这两组面板数据集分别进行协整检验,采用的方法是常用的Kao检验法,结果表明这两组面板数据集都通过了1%显着性水平下的协整检验(见表3)。对于面板数据模型的设定形式,我们采用广泛使用的协方差分析法①,检验结果见表4。由于这两组面板数据集分别计算出的F1值都大于1%显着性水性下的临界值(F(144,150)=1.47),F2值均小于1%显着性水性下的临界值(F(120,150)=1.49),因此选择变截距模型的形式。此外,应用面板数据还面临着固定效应模型或随机效应模型的选择问题,由于我们只对中美两国制造业样本数据自身的效应进行分析,宜采用固定效应模型。在以上一系列检验的基础上,我们对这两组面板数据分别进行了回归。为了减少截面成员的异方差,在EViews回归中选择了截面加权(Cross-section Weights)的方法,以尽可能提高估计的可靠程度。从表5可见,在各面板数据集的回归结果中,调整后的R2和F值均较高,说明模型拟合的程度较好。与我们的预期相一致,解释变量EV的估计系数均为正且显着,这说明不论是在中国对美国的出口贸易中,还是在美国对中国的出口贸易中,出口产品种类的增长(或者是新产品种类的创造)都有助于提高其出口产品的比较优势和国际竞争力。各控制变量的系数符号也符合我们的预期。在“中国对美国出口面板数据集”的回归结果中,出口规模的估计系数符号为正,这表明出口规模的扩大有利于我国对美出口产品比较优势的提升;而劳动生产率、熟练劳动密集度以及资本劳动比的系数符号均为负,这表明,在目前我国仍以低附加值、劳动密集型产品为主的对美出口结构 下,较低的劳动生产率、产业熟练劳动密集度以及资本劳动比更有利于我国保持对美出口产品的国际竞争力。在“美国对中国出口面板数据集”的回归结果中,各控制变量的估计系数均为正,这表明:不仅出口规模的扩大有利于美国对华出口产品比较优势的提升,而且产业劳动生产率、熟练劳动密集度以及资本劳动比的提高也有利于美国出口产品比较优势提升。因此,本文认为,努力转变我国对美出口产品结构,不断提升高附加值产品的自主制造能力,打造适应国际市场需求的高端出口价值链,是我国出口产品的比较优势得以真正提升的一个重要前提。接下来,我们又考虑到中美两国产生“互补性”贸易的一个重要原因是技术水平的差距,因此,为了进一步分析在不同技术水平产业内中国对美出口商品的种类变化与比较优势之间的关系,并考虑到一个行业中可能既包含高技术含量的产品又包含低技术含量产品的现实情况,我们借鉴盛斌和牛蕊(2009)的成果,将这25个制造行业划分为“中高技术产业”和“中低技术产业”两大类②,其中中高技术产业有9个,中低技术行业有16个,并在这两大类行业中分别考察中国对美出口产品种类和比较优势的关系。实证结果见表6。从表6可见,在中高技术产业中,中国对美出口产品种类的增长对中国出口产品的显示性比较优势指数具有正面的显着影响(在两组回归结果中,t统计量分别为16.662和3.780);但在中低技术行业中,这种影响并不显着(在两组回归结果中,t统计量分别为1.132和0.201)。因此,在中国对美出口贸易中,我们不应仅停留在低成本、低技术含量产品种类的出口上,而是应该加大在技术含量较高的产业中的研发和创新力度,增加在这类产业中的出口产品新种类,来不断增加我国在出口贸易中获得的利益。

实证分析篇8

关键词：上证指数；LSTM

中图分类号： F830.91 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2017）013-0-01

1943年，心理学家W・Mcculloch和数理逻辑学家W・Pitts在分析、总结神经元基本特性的基础上首先提出神经元的数学模型。此模型沿用至今，并且直接影响着这一领域研究的进展。因而，他们两人可称为人工神经网络研究的先驱。50年代末，F・Rosenblatt设计制作了“感知机”，它是一种多层的神经网络。这项工作首次把人工神经网络的研究从理论探讨付诸工程实践。当时，世界上许多实验室仿效制作感知机，分别应用于文字识别、声音识别、声纳信号识别以及学习记忆问题的研究。M.Minsky等仔细分析了以感知器为代表的神经网络系统的功能及局限后，于1969年出版了《Perceptron》一书，指出感知器不能解决高阶谓词问题。他们的论点极大地影响了神经网络的研究。人工神经网络研究陷入低潮。后来人工神经网络几经沉浮hiton等，2006年2012年，多伦多大学的 Geoff Hiton利用深度学习的新技术，带领团队实现了85%的图像识别准确率。开创了机器学习的新纪元。从此深度学习开始从学术界走向了工业界，掀起了改变世界的序幕。

LSTM（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种时间递归神经网络，LSTM的结构 由Jürgen Schmidhuber在1997年首次提出。借助遗忘门、记忆们的精妙设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。

本文的研究数据为上证1990年12月29日到2017年5月2日的日线数据。共4172根。采用了keras平台，后端采用Tensorflow引擎。Tensorflow是一个符号主义的张量操作框架，由谷歌公司开发研制。对金融时序数据分析采用的至强处理器，16G内存。同时为了加速处理金融数据的能力，利用NVIDA显卡的GPU提升算法性能，整个算法的软件环境是在Python3.5上搭建的利用GPU的Tensorflow环境，以前90%的数据为训练数据，以后10%的数据为预测数据。

首先将上证指数进行归一化处理，使用的函凳g（x）=（f（x）/f（0）-1）.处理后的数据进行输入keras进行计算。本次实验采用的keras网络架构如下：

包括两个Lstm层和四个隐层，每50个为一个输入序列，输入的数据结构为（4122，50，1），第二层节点为150个神经元，每个隐层的神经元为50个，在不同的迭代次数下，得到如图所示结果：（蓝色为预测曲线）

迭代200次的结果如上图所示，仍然在100个数据点后丧失了预测能力。

迭代500次后的结果如图所示，效果较前两次好转很多，具有一定的预测能力。根据上述实验，建立了一个粗略预测上证指数的Lstm模型，具有一定的预测能力，在多次迭代后能够大概预测股指走向。

参考文献：

[1]曾志平，萧海东，张新鹏.基于DBN的金融时序数据建模与决策[J].计算机技术与发展，2017，4：1-5.

实证分析篇9

关键词：深证综合指数；股票市场波动性；ARCH模型；GARCH模型

一、前言

股票市场价格波动往往具有随时间变化的特征，有时相当稳定，有时波动异常激烈，收益率的变化常呈现在某一段时间内持续偏高或偏低的情况，这种现象被称为波动集群性。在收益率的分布上则表现出“尖峰厚尾”的特征。对这种波动聚集现象，Mandelbrot和Fam曾用递归法来估计方差的时变性；Klien曾用滑动求和的方法处理方差的变异性；Harvey则提出了描述波动时变性的随机波动模型；Engle提出了ARCH模型用于刻画波动的时变性。在这些模型中，ARCH模型被认为是最集中地反映了方差变化的特点，因而被广泛应用于金融数据的时间序列分析。Bara用纽约股票交易所月综合指数的增长率进一步验证了Mandelbrot的结论，即经济类时间序列的方差有易变性和集群性，这种变化可能归结于经济领域尤其是金融市场的多变性。

我国股市是新兴的市场，有着与发达国家成熟市场相同的特点，但是由于制度、体制等等方面的不完善，我国股市又有着自身的特点，比如与成熟市场相关性低，市场有效性差等缺陷。那么，我国股市波动性的特点是怎样的呢？本文主要是利用ARCH模型和GARCH模型对深证综合指数的波动性作一下实证研究，借此来说明深证综指波动性的特点，以此反映出我国股市波动的特点。

二、ARCH模型与GARCH模型的方法介绍

（一）ARCH模型简介

在金融变量的时间序列波动中，常呈现出不同时间段内有不同的变化规律。在某些时间段中，观测到的波动比较大；而另一些时间段内的波动却小得多。这种现象反映出金融市场的多变性。金融市场易受投机因素、政治事件和政府政策的影响，且反映灵敏，因而当某一突发事件发生时，金融变量会有大的波动并持续一段时间，以后又恢复到比较平稳的状态。在时间序列分析中，把这种现象总结为条件异方差现象（ARCH）。

其中，εt为白噪声；yt是第t期的被解释变量，由xt来解释；ηt是t期的扰动项，表示偶然因素的作用。ηt独立同分布，且满足E(ηt)=0,D(ηt)=λ2。模型（1）表明：εt的各期平方项之间存在着相关关系，且可用q阶自回归式子表示。

通常用LM检验来检验某个时间序列是否存在ARCH效应。若模型的随机扰动项εt：ARCH（q），可以建立辅助回归方程：

检验序列是否存在ARCH效应，即检验（2）式中所有回归系数是否同时为0。若所有回归系数同时为0的概率很小，或至少有一个系数显著不为0，则序列存在ARCH效应。检验的原假设为：H0:α1＝α2＝...=αq，检验统计量为：LM=nR2：χ2(q)。其中，n是计算辅助回归式时的样本数据个数，R2是辅助回归式的决定系数。在给定显著性水平α和自由度q的情况下，如果LM＞χ2α（q），则拒绝H0，认为序列存在ARCH效应；如果LM≤χ2α（q），则不能拒绝H0，说明序列不存在ARCH效应。ARCH模型的参数估计采用极大似然估计方法估计。

（二）GARCH模型简介

当用ARCH模型描述某些时间序列，阶数q需取很大的值时，可采用广义自回归条件异方差模型即GARCH模型。GARCH模型通常也用于对回归或自回归模型的随机扰动项进行建模。若扰动项服从：

三、深证综合指数波动性的实证研究

为研究深圳股市综合指数的波动特点，本文选取深圳股票交易所的深证综合指数为研究对象，数据选取从2000年1月4日至2005年12月31日深证综合指数的日收盘价，用Pt表示。数据来源于wind数据库。样本期内的平均收盘价为479.6，峰度为10.82，远高于正态分布的峰度值3，偏度为0.376，也大于正态分布的偏度0，呈明显的右偏，说明收盘价指数时间序列具有尖峰厚尾的特点。

对Pt数列进行ADF单位根检验，其ADF值为-0.64，而10%的Mackinnon临界值为-2.57，因此接受原假设，即认为原序列存在单位根，是不平稳序列。因此进一步对Pt序列进行一阶差分记为iPt，利用ADF单位根检验检验其平稳性。结果表明，iPt的ADF检验的值为-19.858，在显著性水平为10%时的临界值为-1.616，所以拒绝原假设，即认为数列不存在单位根，经过差分后的序列iPt是平稳序列。进一步对样本期内的iPt数据的自相关函数和偏自相关函数进行判断，并利用Ljung-BoxQ统计量诊断，可建立iPt的ARMA（2，2）模型。因此收盘价一阶差分序列的ARMA（2，2）模型为：

用其对{iPt}进行参数估计，结果表明：在5%的显著性水平下，各回归系数的显著性都通过了检验，但是对该序列得到的残差作序列自相关LM检验即ARCH模型的异方差效应检验时，可得出LM检验的相伴概率为0.000454，小于显著性水平0.05，拒绝原假设，即认为残差序列存在ARCH（1）效应。同理，应进一步检验残差序列是否存在高阶ARCH效应，结果表明ARCH（q）q>10时，检验依然显著，即残差序列存在高阶ARCH效应。由此，可以考虑GARCH（p，q）模型。

对于GARCH（p，q）模型阶数p和q的选择，通过试算，根据赤池信息准则（AIC准则）来确定，参数估计根据最大似然法原理，采用BHHH算法，估算参数结果表明GARCH（2，2）模型的AIC值最小，且每个参数的t值都通过了显著性检验，因此选用GARCH（2，2）模型来反映深证综合指数的波动性。根据上表可得GARCH（2,2）的具体表达式：

然后利用GARCH（2，2）模型拟合残差后的收盘价序列和原始的收盘价序列比较，可得GARCH（2，2）模型拟合后的序列在大部分情况下可以很好地反映原始序列本身的波动，只是在收盘价异常的情况下才无能为力。这也是GARCH模型的特点所决定的，因为GARCH模型就是旨在描述波动的持续现象，而异常波动时不在此之列的。

综上可得深证综合指数序列不服从正态分布的结论，对存在的厚尾状况和波动集群性，通过运用GARCH模型拟合残差序列，很好的反映了深证综指波动的实际情况。

四、主要结论

在2000―2005年期间深证综合指数序列中，明显存在着自回归条件异方差现象。对ARCH现象的检验、模型的估计，及ARCH现象对序列相关检验统计量的影响分析中可得到以下主要结论：

1、深证综合指数为非平稳事件序列，存在着非线性关系，扰动项的平方序列中存在着明显的自相关。以2000～2005年的数据为样本，可得到的GARCH（2，2）模型：

可看出：只要观测到深证综合指数的两期的波动幅度，就可以预测到这一期的波动幅度。因而在股价指数的波动中，大的波动后面往往跟随着大的波动，小的波动后面又总是跟随着小波动，表现出异变期和稳定期的交替。

2、深证市场是弱有效的。ARCH现象的存在使样本自相关系数的Brattle增大，置信区间加宽，再考虑了这种ARCH修正后，能接受深证综指的一阶差分的白噪声的假设。

3、深证综合指数的波动是平稳的，大的波动将随着事件逐渐减弱并消失。对每日收盘价进行一阶差分后，数列变为平稳数列，且GARCH模型的参数估计值都满足平稳性条件。从而ε2t的差分方程的特征根都在单位圆内，因而ε2t会随着t的增加而快速递减。即当突发因素造成股价的大波动后，这种波动会逐渐减弱并消失。

参考文献：

1、张晓庭．金融市场的统计分析[M]．桂林：广西师范大学出版社，1998

2、易丹辉．数据分析与Eviews应用[M]．中国统计出版社，2005．

3、倪杰．中国股票市场波动性的实证研究[J]．数学的实践与认识，2003（9）.

4、宋逢明，江婕．中国股票市场波动性特性的实证研究[J]．金融研究．2003（4）.

5、刘仁和，陈柳钦．中国股票市场波动的统计特征分析[J]．金融证券．2005（1）.

实证分析篇10

机构和人事问题是国家的内部组织问题，也是我国人治的典型领域。机构臃肿、人浮于事的现象，只能通过国家的自我改革或自上而下的改革来实现。除此之外，在现行国家体制内，没有其他途径、手段和力量来解决这一现象。当然，自下而上的革命和暴力也可以解决这一现象。但是，革命和暴力只有在国家这一上层建筑根本不适应经济基础时才会发生，革命和暴力所导致的沉重的社会代价也是难以承受的。并且，我们已经强调、今后也将进一步说明，法治是以社会的和平和政局的稳定为存在基础的，是以不一个合府为理念的。如果用革命和暴力的方法来解决机构问题，就超越了和平和法治的范围。通常所说的“机构改革也是一场革命”，只不过是一种夸张的说法和形象的比喻。这是因为，一方面，机构改革将影响一部分人的既得利益，导致有权者丧失权力，具有艰巨性。另一方面，这一现象不消除并继续发展，则后果不堪设想，也许将来真的会发生革命。

机构臃肿，主要是行政机构的臃肿。除50年代外，我国的组织法对在行政系统内应设置哪些机构或什么样的机构，并无明确规定。现行《国务院组织法》只有11个条文，直接规定机构设置的只有两个条文。这样，即使国务院各部、各委员会的设立、撤销或者合并由最高国家权力机关来审查，也使得这种审查缺乏相应的法律依据而流于形式。并且，国务院还可以不通过最高国家权力机关，只根据抽象的“需要”和“精简”原则而自行设立直属机构和办事机构。可以说，我国的机构设置除了法律之外的“自我限制”外没有任何约束。于是，每当在强调一项任务的重要性时，就会按习惯的人治思路操作，即会议、文件和机构，而不是按法律已分工的职责通过各部门之间的通力合作来实现。这样，各种各样的临时机构达到了无以复加的程度。究其原因，长期以来我国并没有确立起机构设置权来源于法律并受法律约束的法治观念和原则，所接受的是机构设置问题法律不要规定留给我行政机关自己决定的、拒绝法律约束的人治观念，机构设置权来源于人民或国家的观念。一次又一次的机构改革，不过是“精简──臃肿──再精简”的循环怪圈。然而，我们要走出这个怪圈，就必须解决机构的设置权与法律的关系问题。机构设置权只能来源于法律，并且必须从属于法律。也就是说，现有的机构设置权必须全部交还给法律并受法律的全面约束。只有在法律有明确规定时，有关国家机关才享有机构设置权；只有在法律有明确规定时，才能行使机构设置权设置某一机构。在法律没有作明确规定而又必要设置某一机构的，应当先依法修改法律，然后才能实施。否则，就应认定为违宪或违法。同时，机构的设置也必须接受司法机关的合宪性和合法性审查。当然，这种审查又有待于宪法保障机制和司法权威的真正确立。

在这场广泛而深入的机构精简中，大批公务员将下岗而失去原有的工作。他们面临着市场的选择、挑战和风险，将不得不接受自己本来并不熟悉的职业和工作，不得不去适应新的业务和环境。尽管机构改革是国家实施的合法行为，但下岗也并不是下岗公务员的过错。相反，他们为新体制的建立作出了自己的贡献，为公共利益而牺牲了自己的个人利益，为社会的繁荣而承担了现有的风险。如果没有他们的奉献和牺牲，那么机构改革要取得成功是难以想象的。而事实上，改革的成功将使全社会获益，改革的风险和代价也应当由全体公众来承担。公共利益的分享要平等，公共负担也应当平等。那么，国家对他们的下岗可以不问不闻吗？回答是否定的。国家在实现公共利益的同时，也应兼顾这些公务员的个人利益，坚持公共负担平等原则，承担因机构改革、公务员下岗而产生的补偿责任。这种补偿的方式可以是多种多样的，既可以以金钱的方式来补偿，也可以以促进、保障和安置就业的方式来补偿。但无论如何，只有国家履行了自己的补偿责任，才能保持下岗公务员与在岗公务员及社会公众之间的平等。