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亞馬遜股票的影響因素分析

2019-02-01 05:20:44李念時
財會學習 2019年2期

李念時

摘要:現如今,隨著社會的不斷發展,股票已經成為公民理財的重要方式之一,其在公民收入與支出中所占的比重也不斷增大。但是影響股票市場的因素很多,導致股票的價格波動較大,給投資者和公司帶來損失。本文選取亞馬遜股票為例,研究了密歇根消費者信心指數、標準普爾500指數、以及每股盈余對于股票的影響作用。

關鍵詞:有效資本市場;CAPM模型;多因素模型;貝塔系數

一、研究背景與研究文獻綜述

(一)研究背景

本論文的內容為研究市場中股票的影響因素。因為股票在這個金融火熱的時代已經走進了百姓生活,與消費者息息相關。我們既然已經處在一個時刻變化的市場,股票的影響因素會時刻反應在價格上。因此本論文的目的在于,幫助公司和一些基礎理論知識較為薄弱的消費者在一定程度上減少損失。當市場發生了一些經濟波動時,投資者可以在短時間內做出理性的投資決策。

(二)國內外文獻綜述

當前許多學者對股票價格的影響因素做過許多研究。郭懋瑾(2018)認為,消費者信心指數是預測經濟走勢和消費趨向的一個先行指標,是監測經濟變化不可或缺的依據[1]。我認為,消費者的信心指數能夠充分反應居民對當前的生活現狀的評價,也就決定了消費者是否能把多余的精力放在除維持生活以外的其他相關經濟的方向。郭榮華(2017)認為,利率作為貨幣政策中介目標之一,也通過一種傳導機制影響著股票的價格。當利率上升時,人們會更加愿意把錢放在更加穩定的銀行中,也就從側面削減了股票的投資[2]。孫亞軒(2013)表示,股票價格與行業特征密切相關。周期性強行業包括如鋼鐵、煤炭類,工程機械、船舶等,當總需求發生變化時,受到的沖擊會很大。反之,醫療、小型消費品等則較小。因為周期性強的行業提供的都是一些無法替代的東西,需求的過量或是過缺都會對其造成很大影響[3]。柏丹(2013)指出,國際金融市場的劇烈動蕩會直接使我國的投資者產生心里恐慌,影響股票市場[4]。

二、研究方法

(一)有效市場假說

有效市場是資產的現有市場價格能夠充分反映所有有關、可用信息的資本市場。簡單地說就是市場價格與投資者所得到的信息是具有同時性的。同時性的強弱也就分成了三種:包括弱型有效市場、半強型有效市場和強型有效市場三種形式。

弱型有效市場:就是理想認為所有有關市場的信息都是透明的,每一個投資者都能在投資之前有充足的時間詳細地根據每一只股票的特點進行投資規劃。并且此種有效市場只受隨時變化的股票的新信息影響。弱型有效市場使得每個懂得計算機編程、統計學知識的投資者都能公平公正地獲取超額利潤。

半強型有效市場:不同于弱型有效市場,半強型有效市場還多反應了有關股票前景的信息。投資者會在幾乎同一時間掌握當前股市的信息變動,而信息的好壞也會立刻帶動股值的上升與下降,因此超額利潤也就隨著投資者人數的急劇變化而消失了。從而使得一些提前得知內幕消息的投資者或者是一些熟練掌握各種公司情況的老練的投資者避免了損失或是獲得了超額利潤。

強型有效市場:此種有效市場充分反映了所有有關股票的信息,不僅是公開透明的,還包括內部的。這種市場代表了投資者即使掌握內幕信息也無法獲得額外盈利。任何專業投資者的期望收益值為零。

綜合國情與實際情況,目前的預期市場是弱型有效市場。

(二)資本資產定價模型

資本資產定價模型(CAPM)表明的是單項證券的期望收益率和貝塔系數的相關關系,也能直接地反映出一只股票在市場的影響因素。它的計算公式如下

也就是某種證券的期望收益=無風險資產收益率+證券的貝塔系數×風險溢價這個公式表明證券的期望收益與貝塔系數成正相關性。

貝塔系數的大小可以告訴我們股票收益對某一系統風險的反應程度。貝塔系數越大,表明該股票受系統風險的影響越大。目前市場上的風險主要分為兩種,一種是系統風險,一種是非系統風險。系統風險的涵蓋層面一般是國家層次的,比如:匯率的波動、通貨膨脹等等,并且會對所有股票產生影響。非系統風險指的是某行業或某單只股票所特有的風險[5]。比如:拼多多在上市后被媒體揭露賣假貨的丑聞會造成這個公司股票價格大跌,但不會影響其他同行業市場的交易。

資本資產定價模型的優點在于,它能夠清晰地體現單個證券的期望收益與貝塔系數的關系,可以幫助一個投資者在對一個透明度較高的公司投資抉擇時起到重要的作用,但它的缺點也很明顯,因為證券市場是復雜多變的,一只證券的影響因素不僅只有貝塔系數,還有其他很多方面,因此,我們的另一個模型可以涵蓋更多的影響因素,它就是——套利定價模型(APT)。

(三)多因素模型

上面介紹的資本資產定價模型,其實是套利的一種特例,而套利定價模型是更從微觀因素入手的一種看待證券的方式。套利定價模型具有彌補資本資產定價模型不足的優點。它的公式是

其中,β1、β2……代表的是不同因素的貝塔系數,這個式子說明了某種證券的期望收益等于無風險利率加上證券對所承受的各種風險的情況的總和[6]。

三、研究過程

(一)搜集數據

本論文以亞馬遜近九年的收盤價為例,介紹影響股價的三因素模型。本論文在因變量的處理方面,選擇的是python語言當中的“爬蟲技術”將數據自動導入到Excel表格中。對于自變量,本論文在國內外文獻綜述時,提到了幾個相關方面,從系統性風險到非系統性風險,從宏觀到微觀,從周期性的強弱等,但相對來講只是所有的因素中比較重要的因素。由于影響股票的因素涉及到的方面極多,因此,綜合范圍的廣度、與對股票本身的影響的深淺、篇幅的限制等,本論文在系統性風險與非系統性風險中選擇了三個比較重要的因素,在盡量完整的前提下,利用套利定價模型,利用spss軟件線性回歸出亞馬遜的收盤價股票與這三個因素的擬合度。這三個因素分別是:密歇根消費者信心指數、標準普爾500指數、以及每股盈余(EPS)。其中標準普爾500指數來自于雅虎財經、密歇根的數據來源于東方財務網、EPS來源于wind數據庫[7]。

詳細數據如表1:

(二)數據分析

以上就是本論文采集到的相關數據,根據spss軟件,不同的時間共擬合出了36組不同的函數,這36組函數進一步擬合出了三組β值,分別是-0.017,16.99,

-2.370。

數據絕對值的大小反應出了該股值受市場影響的多少,數據的正負反應了該因素對于股票的正反比的關系。當貝塔系數為正值的時候,自變量值變大,股票價格上升,引發大家對這只股票的投資,股票價格繼續上升,公司融資增加,投資其他項目,增加利潤。當貝塔系數為負值的時候,自變量值變小,股票價格下降,減少大家對這只股票的信任、期望程度,股票價格持續下降,公司融資減少,面臨破產。

四、結果分析

本論文選擇了三個影響股票的因素,分別是密歇根消費者信心指數、標準普爾500指數、以及每股盈余(EPS)。

每股盈余(EPS)指的是一只股票在除去各種本身成本以及納稅等其他因素后,每一股獲得的利潤。每股盈余這一項涉及到了公司的綜合能力,包括產品的合理定價、對外的宣傳,以及平均到公司本身需要付給員工的費用等,因此一般來說,EPS較大的公司,對市場上的每一個環節的波動性的處理都較完善。每股盈余反應的是該公司的經濟狀況,因此,它會影響亞馬遜公司的股票價格,股票價格又會制約該公司的下一階段的經營狀況。

密歇根消費者信心指數本身指的是在一定的周期內對調查者的購買力和購買的預期進行匯總。說的通俗一些,就是通過消費者的消費動態側面反映出目前的經濟生活的狀況。密歇根消費指數能夠很客觀地反映出消費者的狀況。股票本身就和消費者的經濟狀況密切相關,如果普通的消費者連最基本的生活用品都不能滿足,就更不會有其他能力去進行風險較大的股票投資了。

這種情況下,股票的供給減少,根據供求模型,股票的價格就會降低,股票所籌得的資金就會減少,融資的減少就會導致公司下一步的投資就會減少,凈利潤也就是經濟狀況就會因此減少,也就會影響理性人對于該公司的預期,公司的股票被拋售[8]。

標準普爾500指數所選擇的是美國市場上經濟狀況較強的企業,行業的分類各種各樣。每種股票都有各自的特點,都隨著市場的變化受到影響。其中每種股票的收益率,以及每只股票在市場的權重是多少,可以表示為收益率×權重,這個值也就是標準普爾500指數的值。之所以運用普爾500指數,是因為其覆蓋率廣,涉及范圍多種多樣,標準普爾500指數波動性能反映整個市場的波動性大小。因為方差比其他股票小,因此標準普爾所代表的投資組合比單只股票要小。標準普爾500指數可以看做一個穩定性較高的市場。而由于標準普爾500指數的影響范圍非常廣,因此其可以直接與公司建立聯系。β值能夠反映一只股票相對于市場的波動性大小。

五、結論展望

本論文存在一定問題,數據的回歸是有代表性的,此外,對于所選取的自變量之外,還有許多影響該公司走勢的其他因素,但是本文的研究方式和研究結果能夠在一定程度上反映這些因素與股票的關系,能夠使得投資者規避風險,減少損失。因此我們需要更多的相關性研究,了解掌握股票市場的波動因素,使整個股票市場更加穩定地發展。

參考文獻:

[1]郭懋瑾.宏觀因素對股票價格影響的實證分析[J].環渤海經濟瞭望,2018 (03):11-12.

[2]郭榮華.宏觀經濟因素對股票價格的影響分析——基于灰色關聯法[J].河北軟件職業技術學院學報,2017,19 (04):58-61.

[3]孫亞軒.股票價格受哪些因素影響:一個文獻綜述[J].生產力研究,2013 (10):193-196.

[4]柏丹,孫方方,靳鑫.股票價格波動的宏觀影響因素分析[J].經濟師,2013 (01):69-70.

[5]李紅霞,邸鴻喜,李琰,呂靖燁. CAPM模型在中國股票市場中的有效性檢驗[J].統計與決策,2014 (14):169-172.

[6]王惠文,孟潔.多元線性回歸的預測建模方法[J].北京航空航天大學學報,2007 (04):500-504.

[7]傅勝,劉凌冰.電子商務對企業傳統運作的沖擊與對策[J].學習與探索,2001 (02):79-82.

[8]劉輝,黃建山.中國A股市場股票收益率風險因素分析:基于Fama-French三因素模型[J].當代經濟科學,2013,35 (04):27-31+125.

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