我國醫療器械板塊股票價格影響因素實證研究

張令儀

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我國醫療器械板塊股票價格影響因素實證研究

張令儀

一、引言

近幾年來，我國概念版股票大熱，其中醫療器械板尤其受到投資者追捧。一方面是因為國家大力發展醫療器械自主創新及國產化帶來了一系列的政策利好，另一方面是因為我國醫療器械的消費比例遠低于國際水平，目前全球在醫療器械上的消費金額比例約為1:0.7，而我國這一比例僅為1:0.2，醫療器械行業前景廣闊。過去一年中，接連有幾十家醫療行業企業出臺了針對醫療器械領域的投資方案或公告，業內人士指出一系列的政策利好使得2014年成為我國醫療器械行業的政策元年，2015年成為醫療器械行業的投資元年。在這個行業一片大好的契機之下，探究醫療器械板塊上市公司的股票價格影響因素，一方面有助于投資者對股票市場進行判斷，理性投資，另一方面，有助于上市公司了解影響自身股價的因素，妥善經營。為了探究企業財務指標對行業內股價的影響，本文將以醫療器械板塊中的38 家上市公司為例，利用逐步回歸模型對股票價格與公司財務指標做出實證研究。最后，根據實證結果，結合經濟意義分析各財務指標對股票價格的影響。

二、實證分析

(一)數據選取

1、樣本選取

筆者選擇了同花順概念股醫療器械板塊的全部38支股票，上交所6支及深交所32支，在未停牌的股票中隨機抽取30支作為研究對象。取30支股票2014年每個交易日的收盤價求平均值，以消除個別交易日的不穩定因素。將得到的平均股價作為被解釋變量Y①。

2、財務指標

筆者選取了7個財務指標，包括每股盈利能力指標每股收益X1和每股凈資產X2，資本結構指標資產負債率X3，償債能力指標速動比率X4和流動比率X5，營運能力指標存貨周轉率X6，以及公司盈利能力指標凈資產收益率X7。以上每支股票的財務數據都取自2014年公司年報。

(二)建立逐步回歸模型

1、模型建立

依據上述的選取的樣本數據和指標，我們建立以下回歸模型：

Y=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7+u

u表示除去財務指標信息以外的其他對每股收益有影響的因素，屬于隨機干擾項。

2、OLS估計

對全部數據進行OLS回歸得到以下結果：

圖1　OLS回歸結果

回歸擬合股價Y與各個解釋變量可以得到以下線性關系：

Y=28.46223 +61.09507X1-4.603889X2-0.106887X3+0.361225X4

(2.433425) (3.725567) (-2.349734) (-0.786436) (0.070361)

+1.084822X5+1.074741X6-1.550633X7

(0.214939) (2.196072) (-2.196886)

R2=0.744334，Adj.R2=0.662985，F=9.149949，Prob(F-statistic)= 0.000027。

，選取a=5%的顯著性水平檢驗方程的顯著性，k=7，n=30，n-k-1=22，F=9.149949 >F0.05(7,22)=2.46，故拒絕原假設，說明變量之間的關系總體上是顯著的。所以，股價與所選取的解釋變量之間的總體線性關系顯著。選取a=5%的顯著性水平檢驗變量的顯著性，|t|>ta/2(n-k-1)=2.074，X1，X2，X6，X7的t值均通過檢驗，其余變量的t值都較小，未能通過檢驗。

3、相關性系數檢驗

由于部分變量t值較小，各解釋變量對Y可能存在聯合線性作用，使各變量對Y的作用不能獨立分辨，變量之間可能存在多重共線，故再檢驗各變量之間的相關系數，得出結果如表1：

表1　皮爾遜相關性矩陣表

X1與X2、X4與X5的相關系數明顯高于其他變量間的相關系數，變量間存在較大的線性相關關系，上述回歸模型存在多重共線性。分別做Y與各個解釋變量的回歸，找出最簡單的回歸模型，依次進行逐步回歸。

4、求解最簡單回歸形式

通過上面的分析我們知道，該模型存在多重共線性和自相關性，所以分別作Y與自變量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的回歸形式，找出最簡單的回歸形式作為初始回歸模型，進行逐步回歸法的第一步。

表2　Y與各個變量的歸回

由于X1與X2存在較大的線性相關，所以依據上面Y與各個變量的回歸結果可以發現X1對Y的顯著性相較于X2對Y的顯著性要更加明顯，所以舍去變量X2，保留X1。又由于X4與X5存在較大的線性相關，所以依據上面Y與各個變量的回歸結果可以發現X5對Y的顯著性相較于X4對Y的顯著性要更加明顯，所以舍去變量X4，保留X5。

5、逐步回歸法尋找到的最佳回歸方程

考慮到每股收益X1對股價Y的影響最大，所以選擇X1作為自變量帶入初始回歸模型，再對該線性方程進行逐步回歸，以確定企業財務指標對每股收益影響的最強模型。

表3　Y與各變量的逐步回歸過程

在初始回歸模型中引入變量X3方程擬合度有提升，但引入了新變量X5時，X3與X5都變得不再顯著，無法通過t檢驗。剔除X3，在初始回歸模型中引入變量X5，方程擬合優度有所提升，變量均通過t檢驗。再次引入新的變量X6，X3與X5仍舊可以通過t檢驗，但是X6無法通過t檢驗。再次引入新的變量X7，X3與X5仍舊可以通過t檢驗，但是X7無法通過t檢驗。

最終確定變量X1與X5，X1與X5之間的回歸，各個參數符號符合經濟意義，并且所有t值都滿足|t|>ta/2(n-k-1)=2.052，每個變量都是顯著的，并且方程的擬合優度約為60 %，相較于初始方程擬合優度有所提升，

F=22.83931>F0.05(3,27)=2.96，方程總體顯著，又由于DW的值落在DL與Du之間，筆者另外做了朗格朗日乘數檢驗來進一步判斷序列的自相關性，檢驗結果F=1.46，P=0.26，接受原假設，所以可以認為變量不存在自相關性。

6、模型輸出

綜上所述，可以擬合出下列最優線性回歸方程：

P=9.543659+24.3924X1+1.288286X5

(2.924688(5.838045) (2.449028)

R2=0.628502，Adj.R2=0.600983，F=22.83931，Prob(F-statistic)= 0.000002。

觀察回歸模型可以發現，每股收益與流動比率均對股票價格有正向影響。

三、實證結果

通過上述實證分析可以發現，方程的擬合優度約為60%，表明醫療器械行業股票價格變動的60% 可以由每股收益和流動比率的變化來解釋。該模型擬合優度相對較低原因可能是本文僅選取了一部分常用的、有代表性的財務指標進行研究分析，公司其他的財務指標也可能對股票價格有一定的影響。當然，也可能是因為我國股票市場信息不對稱及違規披露的現象一直存在，造成部分數據失真。

通過上述分析可以得出，每股收益對醫療器械行業股票價格影響最大，這一指標考查的是上市公司的盈利能力，盈利能力強的公司股價高。同時，在最優回歸模型中，流動比率對股票價格的變動也有顯著的影響。流動比率代表的是一個公司的償債能力，該比例越高則公司償債能力越好，公司經營狀況越好，則股票價格也就應該越高。此外，雖然凈資產收益率沒能最終進入到最優模型中，但是這一指標在第一次OLS回歸中通過了t檢驗，在Y與各個變量的歸回中t值與F值都比較大，所以可以認為這一指標對股價還是有一定影響的。凈資產收益率反映了上市公司的盈利能力，代表的是上市公司自有資本的盈利水平，凈資產收益率越高，說明股東投資賺取到的收益越大，也表明公司的未來價值越大，應該與股價正相關。但是，從回歸結果來看，這一理論上應該與股價正相關的指標，實際上卻與股價負相關。這可能是由于我國股票市場上，投機行為過多，短線操作過熱，大多數投資者追漲殺跌，并不太在乎公司長期的盈利和成長能力的好壞。因此，該類長期持有價值較大但現有收益不一定很高的股票一般不會引起投資者的追逐，股票價格反而較低。

綜上所述，公司財務狀會對我國醫療器械板塊股價有所影響。(作者單位：蘇州大學東吳商學院)

注解：

①數據來源：iFind數據終端。

參考文獻：

[1]閆兆虎.中國股市影響因素分析[J].時代金融，2011，(4).

[2]鄭瑞璽.我國上市公司財務績效對股價影響的實證研究[J].求索，2009(8)：39-41.

[3]張驥,史占中.醫療器械行業的政策有效性探究——基于上市公司投資收益率的實證研究[J].中國科技論壇.2014(06).