基于金融數(shù)據(jù)分析的滬深16支股票類(lèi)型研究

劉光遠(yuǎn)

（貴州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴陽(yáng) 550025）

引言

Markowitz的分散化投資組合理論是投資行業(yè)最為經(jīng)典的理論之一，但是其一個(gè)必要前提為組合中資產(chǎn)的不相關(guān)或負(fù)相關(guān)性，即如果多資產(chǎn)負(fù)相關(guān)，則可以在最大程度上減少風(fēng)險(xiǎn)并保有一定的收益，這也是投資組合所樂(lè)見(jiàn)的。因此，能夠通過(guò)一定的指標(biāo)體系對(duì)股票資產(chǎn)進(jìn)行類(lèi)型劃定并表明其中的關(guān)系便是該研究的主要問(wèn)題。根據(jù)該重點(diǎn)，本文將進(jìn)行金融模型分析，以便從一個(gè)更加客觀的角度對(duì)股票資產(chǎn)類(lèi)型與相關(guān)性展開(kāi)研究。

一、研究的數(shù)據(jù)

本文研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包含了所研究股票的6個(gè)財(cái)務(wù)維度，他們分別是凈資產(chǎn)收益率（ROE）、營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率（IGR）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（SOA）、每股收益（EPS）、每股凈資產(chǎn)（BPS）、資產(chǎn)負(fù)債率（LA）。所研究的股票標(biāo)的具體為：萬(wàn)科A、金融街、格力電器、中航飛機(jī)、五糧液、新希望、紫光股份、九芝堂、蘇寧云商、科大訊飛、浦發(fā)銀行、南方航空、招商銀行、黃河旋風(fēng)、貴州茅臺(tái)、山東黃金。

二、實(shí)證結(jié)果分析

（一）財(cái)務(wù)指標(biāo)聚類(lèi)結(jié)果分析

在下載了上述16只股票包括凈資產(chǎn)收益率、營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、每股收益、每股凈資產(chǎn)和資產(chǎn)負(fù)債率6大指標(biāo)在2016年12月31日的年報(bào)數(shù)據(jù)。利用聚類(lèi)分析中的歐式距離計(jì)算和總合出各支股票之間的空間距離，在設(shè)置3個(gè)分組的條件下得到各分組中在6大指標(biāo)中的平均數(shù)值，以便歸納各組股票的一致性特征，為之后構(gòu)建嚴(yán)謹(jǐn)?shù)耐顿Y組合尋找決策的依據(jù)。

各指標(biāo)分組結(jié)果均值表

從上表中可以看出，通過(guò)對(duì)股票權(quán)益收益率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率以及資產(chǎn)負(fù)債率核心指標(biāo)的考量后，本文發(fā)現(xiàn)上述分組具有以下特點(diǎn)。

第1組股票所在公司由于ROE和EPS都較低故屬于低盈利型企業(yè)，但是由于其LA處于20%左右，所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較小故屬于低風(fēng)險(xiǎn)型企業(yè)。此外，其IGR達(dá)到了150%以上，故其處于一個(gè)高成長(zhǎng)階段。因此，定義該組為低盈利、低風(fēng)險(xiǎn)、高成長(zhǎng)組。

第2組股票所在公司由于ROE和EPS都較適中故屬于中盈利型企業(yè)，但是由于其LA處于40%左右，所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)適中故屬于中風(fēng)險(xiǎn)型企業(yè)。此外，其IGR處于了17.6%，故其處于一個(gè)中低成長(zhǎng)階段。因此，定義該組為中盈利、中風(fēng)險(xiǎn)、中成長(zhǎng)組。

第3組股票所在公司由于ROE和EPS都較適中故屬于中盈利型企業(yè)，但是由于其LA達(dá)到80%左右，所面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)適中，故屬于高風(fēng)險(xiǎn)型企業(yè)。此外，其IGR處于了12.95%，故其處于一個(gè)中低成長(zhǎng)階段。因此，定義該組為中盈利、高風(fēng)險(xiǎn)、中成長(zhǎng)組。

對(duì)應(yīng)于各組中不同公司股票的構(gòu)成，可以從16支股票分組結(jié)果表中得到詳細(xì)的信息。

（二）利用主成分分析進(jìn)行指標(biāo)體系降維評(píng)價(jià)

為了進(jìn)行更加體系化的評(píng)價(jià)，本研究利用PCA的方法對(duì)研究標(biāo)的的在2016年6指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，發(fā)現(xiàn)指標(biāo)間的關(guān)系（如圖1所示）。

圖1 變量主成分關(guān)系圖

從圖1中可知，六大財(cái)務(wù)指標(biāo)的關(guān)系已經(jīng)變得比較清晰，資產(chǎn)負(fù)債率與其他指標(biāo)相關(guān)性較弱，可以獨(dú)自組成一個(gè)主成分，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率相關(guān)程度較大，也可以歸為一個(gè)主成分，而每股收益、凈資產(chǎn)收益率和每股凈資產(chǎn)聚集程度較大，可以歸為一個(gè)主成分。

而從因子模型中可以看出，資產(chǎn)負(fù)債率在二維表中對(duì)整個(gè)模型產(chǎn)生了負(fù)向的作用，而總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率在41.08%的維度上起到了負(fù)向的作用，同時(shí)也在28.03%的第二個(gè)維度上產(chǎn)生了對(duì)總體模型的正向的作用。而每股收益、每股凈資產(chǎn)和凈資產(chǎn)收益率對(duì)整體模型都起到了正向的解釋作用。而就各變量作用大小而言，資產(chǎn)負(fù)債率、每股收益和每股凈資產(chǎn)對(duì)于模型的解釋力度最大（見(jiàn)圖2）。

圖2 樣本因子分布圖

對(duì)于樣本個(gè)體在PCA中的分布情況可由圖2得知，前兩個(gè)維度共解釋了近70%的變化，當(dāng)將兩者結(jié)合于一張二維圖中時(shí)，以兩個(gè)維度上（0，0）為分割點(diǎn)，我們可以直觀地看到，五糧液公司雖然與其他公司兩個(gè)維度上的數(shù)值比較接近，但是卻在（0，0）點(diǎn)的正方向，說(shuō)明五糧液在公司業(yè)績(jī)和債務(wù)分險(xiǎn)控制上也較為出色，相較于萬(wàn)科、格力電器、南方航空、浦發(fā)銀行和招商銀行，雖然在業(yè)績(jī)角度比較出色，但是由于經(jīng)營(yíng)負(fù)債率較高，其聚集在了第二個(gè)維度的負(fù)方向。而九芝堂、山東黃金、新希望、蘇寧云商和科大訊飛雖然在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上較為穩(wěn)妥，但是其為股東帶來(lái)的收益明顯趕不上地產(chǎn)和銀行業(yè)的企業(yè)。然而，黃河旋風(fēng)、中航飛機(jī)和金融街等上市公司不管在績(jī)效還是在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面都較為遜色。

結(jié)語(yǔ)

本文利用聚類(lèi)分析和主成分分析的方法對(duì)A股中的16支股票進(jìn)行類(lèi)型劃分，得到的結(jié)果可以為Markowitz均值方差模型中最優(yōu)組合的構(gòu)建提供強(qiáng)有力的客觀構(gòu)造方法，使得投資組合搭建能夠更加科學(xué)化。