個人投資者地區(qū)分布與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展關(guān)聯(lián)分析

[摘要] 以A股為代表的中國個人投資者各地區(qū)投資交易狀況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展是否具有相關(guān)性呢？本文基于2005年～2006年市場數(shù)據(jù)，以中國各地區(qū)個人投資者開戶數(shù)、流通股托管市值為主要變量，借助SPSS13與當(dāng)?shù)厝司鵊DP進(jìn)行二元相關(guān)分析，得出個人投資者地區(qū)分布與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展具有中度正相關(guān)關(guān)系，然后采用偏離-閥值法對各地區(qū)進(jìn)行聚類分析，得出證券業(yè)務(wù)大區(qū)營銷優(yōu)先發(fā)展策略。

[關(guān)鍵詞] 投資者 經(jīng)濟發(fā)展 相關(guān)性 關(guān)聯(lián)分析

一、引言

我國證券投資者以個人投資者為主。個體投資行為與很多因素有關(guān)，而經(jīng)濟基礎(chǔ)是重要的必要條件。本文從經(jīng)濟基礎(chǔ)視角，將各地區(qū)個人投資者狀況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，找出其相關(guān)性，企圖從大區(qū)營銷角度發(fā)掘市場機會。

鑒于分析數(shù)據(jù)的客觀性與可靠性，文中證券市場數(shù)據(jù)摘自于2005年、2006年證券統(tǒng)計年報、月報，人均GDP數(shù)據(jù)摘自于中國統(tǒng)計年鑒，并進(jìn)行了必要整理。在變量選取方面，考慮到各地區(qū)個人投資者開戶數(shù)、新增開戶數(shù)是當(dāng)?shù)刈罨镜膫€人投資者信息，個人投資者的交易量是反映當(dāng)?shù)赝顿Y者活躍程度的重要信息，而這兩方面反映在證券統(tǒng)計表中對應(yīng)著各地區(qū)個人投資者開戶數(shù)、新增開戶數(shù)、流通股托管市值等變量，因此，下文以這三個變量來反映各地區(qū)個人投資者情況，并以此與反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平的人均GDP進(jìn)行相關(guān)分析。中國股市A股最有代表性，若不特別說明，文中證券數(shù)據(jù)都指A股。

二、個人投資者地區(qū)分布分析

通過截至2005年、2006年底滬深開戶數(shù)、新增開戶數(shù)統(tǒng)計，分別計算出滬深開戶比重和新增開戶比重，并繪制2005年、2006年投資者開戶地區(qū)分布線型圖。通過線型圖分析得出:（1)投資者主要集中在長江三角洲和珠江三角洲地帶，并以上海、廣東為中心向周邊地區(qū)輻射，可視為第一梯隊;（2)滬市投資者以上海投資者為主，深市投資者以廣東投資者為主，并且，滬深市投資者都在不斷增加，總體而言，滬市投資者的增幅快于深市投資者;（3)上海和廣東的新增投資者都傾向于在滬市開戶，但北京投資者傾向于在深市開戶;（4)江蘇現(xiàn)有投資者較多，滬深兩市投資者數(shù)量相當(dāng)，但新增動力不強;（5)山東、四川、遼寧、浙江、北京可視為第二梯隊，現(xiàn)有投資者數(shù)量多，滬深兩市投資者數(shù)量相當(dāng)。山東新增投資者動力不強;四川新增投資者動力足，尤以滬市新增投資者為主;遼寧和浙江的新增投資者比重與現(xiàn)有投資者比重不相上下;北京的新增投資者動力非常足，尤以深市新增為主，特別是2006年，北京的深市新增開戶數(shù)占深市總開戶數(shù)的75.7%;（6）湖北、湖南、河南、福建、黑龍江可視為第三梯隊，現(xiàn)有投資者數(shù)量一般，增長動力也不足;（7)天津、河北、山西等其他地區(qū)現(xiàn)有投資者數(shù)量少，也無明顯增長趨勢，可視為第四梯隊。總之，這兩年各地區(qū)投資者分布較穩(wěn)定，可按現(xiàn)有投資者人數(shù)和增長幅度分為四個梯隊。第一個梯隊最活躍，第四梯隊最不活躍。

三、個人投資者地區(qū)分布與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展二元相關(guān)分析

一般來說，開戶數(shù)量越多的地區(qū)，投資者越活躍，總體交易行為越頻繁。各地區(qū)投資者交易情況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展是否具有相關(guān)性呢？下面采用二元變量相關(guān)分析法進(jìn)行分析。

1.地區(qū)個人投資者與人均GDP相關(guān)分析

選取2005年、2006年度滬深兩市個人投資者開戶數(shù)地區(qū)分布比重、人均GDP為兩個相關(guān)變量，通過SPSS13進(jìn)行相關(guān)分析，得出2005、2006年P(guān)earson相關(guān)系數(shù)分別為0.620、0.674，Spearman’s rho相關(guān)系數(shù)分別為0.650、0.663，Kendall’s tua-b相關(guān)系數(shù)分別為0.488、0.501，并且在數(shù)據(jù)旁邊有兩個星號，表示用戶指定的顯著性水平為0.01時，統(tǒng)計檢驗的相伴概率小于等于0.01(在表格中顯示為“.000”），即個人投資者開戶數(shù)地區(qū)分布比重與當(dāng)?shù)厝司鵊DP顯著相關(guān)，且為正相關(guān)。經(jīng)驗顯示，當(dāng)相關(guān)系數(shù)位于0.5～0.8之間，屬于中度相關(guān)，位于0.3～0.5之間，屬于低度相關(guān)。可見，通過三種不同的相關(guān)分析，均反映出2006年的相關(guān)系數(shù)高于2005年，2006年的相關(guān)性為中度相關(guān)，2005年的相關(guān)性基本屬于中度相關(guān)，這說明各地區(qū)個人投資者開戶數(shù)與當(dāng)?shù)厝司鵊DP中度正相關(guān)，且 2006年各地區(qū)個人投資者開戶情況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展具有更強的相關(guān)性。如果我們將三種相關(guān)系數(shù)的均值當(dāng)作該年度個人投資者開戶情況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的相關(guān)系數(shù)，那么2005、2006年相關(guān)性系數(shù)分別為0.586、0.613。

2.地區(qū)流通股托管市值與人均GDP相關(guān)分析。選取2005年、2006年度滬深兩市地區(qū)流通股托管市值、人均GDP為兩個相關(guān)變量，分析得出2005、2006年P(guān)earson相關(guān)系數(shù)分別為0.773、0.722，Spearman's rho相關(guān)系數(shù)分別為0.691、0.623，Kendall's tua-b相關(guān)系數(shù)分別為0.531、0.471，若用戶指定的顯著性水平為0.01時，統(tǒng)計檢驗的相伴概率小于等于0.01，即滬深兩市地區(qū)流通股托管市值與當(dāng)?shù)厝司鵊DP顯著相關(guān)，且為正相關(guān)。可見，通過三種不同的相關(guān)分析，均反映出2005年的相關(guān)系數(shù)高于2006年，2005年的相關(guān)性為中度相關(guān)，2006年的相關(guān)性基本屬于中度相關(guān)，這說明各地區(qū)滬深兩市地區(qū)流通股托管市值與當(dāng)?shù)厝司鵊DP中度正相關(guān)，且 2005年各地區(qū)投資者交投情況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展具有更強的相關(guān)性。如果我們將三種相關(guān)系數(shù)的均值當(dāng)作該年度個人投資者交投情況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的相關(guān)系數(shù)，那么2005年、2006年相關(guān)性系數(shù)分別為0.665、0.605。

從2005年、2006年整體證券市場狀況看，2006年的行情好于2005年，開戶數(shù)高于2005年，整體交易量也高于2005年。流通股的交易情況最能反映個人投資者的交易實際，2006年的個人投資者交易情況與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展相關(guān)關(guān)系的減弱從某種程度反映出投資者的交易活躍程度在整體市場良好的狀況下與更多的因素有關(guān)，不僅僅是經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r。

四、個人投資者地區(qū)聚類分析

為了制定合理地市場細(xì)分策略，需要對個人投資者按地區(qū)進(jìn)行聚類分析。下面采用偏離-閥值法來進(jìn)行分析。

分別將截至2005年、2006年底滬深兩市開戶數(shù)求和按照31省份進(jìn)行降序排名，再分別對我國2005年、2006年人均GDP進(jìn)行降序排名，得出2005年、2006年各省市總開戶數(shù)排名與人均GDP排名對照表，同時為了更清晰地表現(xiàn)各地區(qū)投資者狀況與人均GDP的偏離，經(jīng)過偏離度處理，得到2005年、2006年各省市總開戶數(shù)排名與人均GDP排名偏離散點圖1、圖2。

令偏離度=總開戶數(shù)排名-人均GDP排名，假設(shè)：

1.當(dāng)偏離度=0時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況與經(jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)，當(dāng)?shù)鼐用耧L(fēng)險偏好性一般。

2.當(dāng)偏離度>0時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況慢于經(jīng)濟發(fā)展水平，當(dāng)?shù)鼐用耧L(fēng)險偏好性不足。

3.當(dāng)偏離度<0時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況快于經(jīng)濟發(fā)展水平，當(dāng)?shù)鼐用窬哂酗L(fēng)險偏好性和投機心理。

事實上，偏離是合理的，若取一個閥值，對上述假設(shè)進(jìn)行調(diào)整：

1.當(dāng)∣偏離度∣≤5時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況與經(jīng)濟發(fā)展水平基本相當(dāng)，開戶數(shù)能較好地反映出當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平，該地區(qū)可歸為風(fēng)險偏好相當(dāng)者。

2.當(dāng)10>偏離度>5時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況慢于經(jīng)濟發(fā)展水平，當(dāng)?shù)鼐用耧L(fēng)險偏好性不足，可歸為風(fēng)險中性者。

3.當(dāng)偏離度≥10時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況嚴(yán)重慢于經(jīng)濟發(fā)展水平，當(dāng)?shù)鼐用窬哂酗L(fēng)險規(guī)避性，可歸為風(fēng)險規(guī)避者。

4.當(dāng)-10<偏離度<-5時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況快于經(jīng)濟發(fā)展水平，當(dāng)?shù)鼐用窬哂酗L(fēng)險偏好性和投機心理，可歸為風(fēng)險偏好度較高者。

5.當(dāng)偏離度≤-10時，表明當(dāng)?shù)赝顿Y者狀況明顯快于經(jīng)濟發(fā)展水平，當(dāng)?shù)鼐用窬哂忻黠@的風(fēng)險偏好性和投機心理，可歸為風(fēng)險偏好者。

因此，將各省市歸為A、B、C、D、E五類，如下表：

可見，中國各地區(qū)投資者發(fā)展?fàn)顩r與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平并不完全相匹配，但大部分地區(qū)投資者發(fā)展?fàn)顩r與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平相當(dāng)，這與前面二元相關(guān)分析結(jié)論一致。2005年67%的省市投資者發(fā)展?fàn)顩r能夠反映當(dāng)?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平，23%的省市投資者比較理性地對待證券投資，對風(fēng)險偏好性不太強，只有10%的投資者偏好風(fēng)險。一年后，這些數(shù)據(jù)分別為56%、26%和18%。如果將經(jīng)濟發(fā)展水平分為高、中、低三類，那么經(jīng)濟發(fā)展水平高或低的兩類地區(qū)其風(fēng)險偏好性比較穩(wěn)定，而經(jīng)濟發(fā)展水平中等的地區(qū)風(fēng)險偏好性波動比較大。如廣西、內(nèi)蒙古的風(fēng)險偏好度降低，而湖南、湖北、安徽風(fēng)險偏好度提高。從整體來看，兩年來，風(fēng)險偏好度普遍在提高，如2006年新疆、寧夏兩省從2005年風(fēng)險規(guī)避的C類提高到風(fēng)險偏好度更高的B類；再如湖南、湖北、安徽三省從2005年風(fēng)險偏好相當(dāng)?shù)腁類，提高到風(fēng)險偏好度更高的D、E類。

總開戶數(shù)排名與人均GDP排名的偏離，也反映出投資者的投資行為和投機心理。金融服務(wù)企業(yè)進(jìn)行市場細(xì)分時，總期望投資者地理分布更廣、規(guī)模更大，從而給企業(yè)帶來更高的收益。但在具體開發(fā)金融服務(wù)市場時，特別制定大區(qū)營銷策略時，需要對地區(qū)進(jìn)行優(yōu)先級排序，將那些成本收益比高、風(fēng)險偏好度高、經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Υ蟮牡貐^(qū)優(yōu)先考慮。上述五類地區(qū)，A類地區(qū)優(yōu)先級最高，E類地區(qū)其次，再次是D類、B類地區(qū)，C類地區(qū)可最后考慮。此外，各類地區(qū)不同省份也不能平行發(fā)展，應(yīng)將那些經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)優(yōu)先發(fā)展，如A類地區(qū)，優(yōu)先發(fā)展上海、廣東、江蘇等地區(qū)，其次是湖北、湖南、河南等地區(qū)，而那些經(jīng)濟發(fā)展排名靠后的地區(qū)如安徽、山西、貴州等可稍后發(fā)展。