利用Eviews7.0軟件分析我國上市公司財務狀況對股票價格的影響

郝程偉

摘要：造成股價起伏波動的因素有很多，企業的財務狀況是不可忽視的一個關鍵因素。為了更加明確地了解上市公司的財務狀況與股票價格之間的關系，本文從在深交所A股上市的公司中隨機選取300家，去掉ST類公司和數據不完整的公司，以剩下的272家上市公司2007-2016年間的股價作為因變量，選取每個公司的每股收益、每股凈資產和經營現金流量三個財務指標作為自變量，利用Eviews7.0軟件進行回歸分析。

關鍵詞：每股收益；每股凈資產；經營現金流量；股票價格；Eviews7.0

一、Eviews7.0軟件簡介

Eviews是一種可以進行數據處理以及回歸分析的計量經濟學軟件，可以用這個軟件進行分析、預測，檢驗相關性。Eviews軟件操作簡單，可以為使用者提供準確詳細的數據分析結果，并且它隨著計算機技術的發展而不斷更新升級，本文使用的Eviews版本為7.0版。

二、模型的設計

（一）選取變量

1.因變量：企業財務狀況對股價的影響是本文分析的重點，因此我們應以上市公司的股價作為因變量，用Y表示；

2.自變量：衡量企業財務狀況的指標有很多，在本文中我們選取三個有代表性的財務指標作為本次研究中的自變量：

①每股收益：企業的凈利潤與企業普通股的加權平均數的比值，是評價公司盈利能力的關鍵指標之一，用X1表示；

②每股凈資產：所有者權益總額出去優先股權益后的值再除以年底的普通股股數，它表示每股股票所具備的資產現值，用X2表示；

③經營現金流量：凈營業利潤、折舊和無形資產攤銷三者之和，它反映企業真實的現金水平，用X3表示。

（二）樣本數據的選擇

從深圳交易所A股上市的公司中選取300家，去掉特殊的ST公司、有關數據殘缺的公司，最終選取有效樣本272家上市公司。用這272家上市公司2007-2016年間每年的最后一個交易日的股價和其對應年份的財務指標進行實證分析，本文中的所有數據都來源于RESSET金融研究數據庫。

三、計量模型的建立和檢驗

（一）建立多元回歸模型進行檢驗

1.多元線性回歸模型

我們設定模型為Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μi，其中β0為常數，β1、β2、β3為系數，Ui為隨機誤差項，通過Eviews7.0軟件的分析我們得到下表的結果：

根據回歸分析結果，我們得到的模型方程如下：Y=7.490556+9.6914 X1+0.862986 X2+0.303952 X3，X1、X2、X3的系數都大于0，也就是說這三個財務指標與股價的變動方向是一致的。

（二）統計性檢驗

1.擬合度檢驗

由表1得到樣本可決系數為：R-squared=0.264503，修正樣本可決系數為：Adjusted R-squared=0.263691。R^2 越趨近于1證明回歸方程對觀測值的擬合度越好，本次模型的R^2值過小，擬合效果不是很好。

2.F檢驗

提出檢驗的原假設為 H0：β1=β2=β3=0，對立假設為 H1：至少有一個βi 不等于零（i=1，2，3）。由表1可知F-statistic=325.4612，在顯著性水平α=0.05下，F-statistic是大于臨界值的，所以否定 H0，總體回歸方程是顯著的。

3.T檢驗

提出檢驗的原假設為 H0：β1=β2=β3=0，對立假設為 H1：至少有一個βi 不等于零（i=1，2，3）。由表1得到T統計量為β1的T值=18.04537，β2的T值=9.560699，β3的T值=1.966775。在α=0.05下，T檢驗臨界值表中查到的臨界值是1.96，18.04537>1.96，9.560699>1.96，1.966775>1.96，所以拒絕H0，三者對股價都有顯著性影響。

（三）懷特檢驗

為了使模型更具有說服力，我們需要進行異方差檢驗來排除自變量之間的自相關關系。根據Eviews7.0輸出的懷特檢驗結果，我們可以知道Obs·R-squared=400.0791，伴隨概率為0.0653。在顯著性水平為95%的情況下，0.0653>0.05，也就是不存在異方差，即自變量之間沒有自相關關系。

總結

通過本文的實證分析，我們可以知道股價與每股收益、每股凈資產和經營現金流量之間是正向相關關系，換句話說企業的盈利、發展能力越強，投資者越愿意對該企業進行投資，股價也會隨之升高。除了本文選取的三個財務指標，還有很多財務指標會影響股票價格，這些指標對股價的影響同樣是不能忽視的。由于篇幅有限不能一一進行分析，期望在以后的研究中能夠不斷深入和完善。

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