股價的影響因素分析-以A公司為例

自2008年全球金融危機以后，我國股票市場就開始發(fā)展迅速。雖然我國股票市場相對西方國家起步較晚，但是具有可觀且長期的發(fā)展前景。我國股票市場主要以散戶投資者為主，機構(gòu)投資者相對較少，具有大眾參與度高的特點。[1]隨著人民可支配收入增加，近些年股票也受到越來越多的投資者關(guān)注。股票的波動不僅受宏觀政策的影響，而且受企業(yè)內(nèi)部因素和市場的影響。研究股價的影響因素，有利于政府的監(jiān)管、投資者做出投資決策、企業(yè)的風險管理。本文將以A公司為例，通過因子分析和建立多元回歸模型來分析其股價的影響因素，以便投資者做出理性投資決策和參考。一、相關(guān)概念及理論概述（一）部分解釋變量的相關(guān)概念換手率：又稱周轉(zhuǎn)率，指在一定時間內(nèi)市場中股票轉(zhuǎn)手買賣的頻率，其數(shù)值為某只股票的累計成交量與其流通股本之間的比率，是反映股票流通性強弱的指標之一，可以有效地幫助投資者識別一只股票的活躍度。（不同國家對于換手率的衡量標準不同，我國：換手率=成交量/流通總股量×100%）市凈率（PB）：公司市價與凈資產(chǎn)比。PB=股價/每股凈資產(chǎn)=股票總市值/公司凈資產(chǎn)經(jīng)營性現(xiàn)金流凈額占比：是指現(xiàn)金流量與其他項目數(shù)據(jù)相比所得的值。該比率用于衡量企業(yè)經(jīng)營活動所產(chǎn)生的現(xiàn)金流量可以抵御流動負債的程度。（二）分析方法的相關(guān)概念因子分析：是主成分分析的推廣和發(fā)展，它是將一些錯綜復(fù)雜的變量綜合為數(shù)量較少的幾個綜合因子，不僅可以再現(xiàn)原始變量與因子之間的相互關(guān)系，還可以根據(jù)不同的因子對變量進行分類和降維，是多元統(tǒng)計分析方法之一。用線性方程可以表示為：其中x1,x2,x3…xp為p個均值為0、標準差為1的標準化的變量；F1,F2,F3…Fk為k個因子變量，且k<p；ε為隨機擾動項。<p="">多元線性回歸模型：指含有多個解釋變量的線性回歸模型，用于解釋被解釋變量與兩個及以上個的解釋變量之間的線性關(guān)系。其多元回歸模型表示為：其中x1,x2,x3…xp為解釋變量，y為被解釋變量，ε為誤差項。誤差項ε需要滿足三個條件：均值為零、方差為常數(shù)、誤差項之間相互獨立。二、實證分析（一）數(shù)據(jù)的收集本文所用數(shù)據(jù)來源于東方財富網(wǎng)和RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫，選取A公司2012年3月—2020年12月期間各季度的財務(wù)指標和成交量，以A公司每一個季度最后一個交易日的收盤價作為研究對象。本文將股價作為因變量Y，將成交量、流通股季換手率、季收益率、市凈率、每股收益、凈利潤同比增長、每股凈資產(chǎn)、營業(yè)收入同比增長、銷售毛利、凈現(xiàn)金流同比、資產(chǎn)負債率、經(jīng)營性現(xiàn)金流凈額占比、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)同比十四個變量作為自變量，分別記為X1,…,X14。（二）描述性統(tǒng)計分析由SAS統(tǒng)計軟件的結(jié)果可以看到，成交量的標準差非常大，可以說明交易量與許多因素有關(guān)，比如公司的業(yè)績狀況、流通股數(shù)量的變化、整個金融市場環(huán)境等等。其次，凈利潤同比增長和凈現(xiàn)金流同比的標準差也相對較大。經(jīng)營性現(xiàn)金流凈額占比可以反映企業(yè)每個時間段償還到期負債的能力，其標準差相對很大，離散程度較大，均值也相對較高，因為該指標通常與公司的運營能力、公司規(guī)模、公司的主營業(yè)務(wù)等諸多因素有關(guān)，說明該公司運行相對較好。而其他變量分布相對集中，離散程度相對較小。從均值上可以看到：換手率較高說明，A公司股票流通性較強，而股票的交易越活躍，越被投資者所看好；凈利潤同比增長率也相對較高，說明A公司經(jīng)營狀況較好；經(jīng)營性現(xiàn)金流凈額占比總體水平也較高，說明A公司在抵御負債的能力較強，公司在運營資金周轉(zhuǎn)也比較健康。（三）因子分析由于本文選取變量較多，各變量之間可能存在一定的相關(guān)性，所以采用因子分析法對多個變量進行降維處理，提取幾個能反映大部分信息的主因子。1．數(shù)據(jù)檢驗在對數(shù)據(jù)因子分析前，先對這些變量進行檢驗，來確定原有變量之間是否存在較強的相關(guān)關(guān)系，如果原始變量之間都是相互獨立的，就不可能有共同因子，不能將變量綜合。本文通過相關(guān)矩陣的結(jié)果來判斷。從相關(guān)矩陣可以看出，X1和X3的相關(guān)性較高，其γ1,3≈0.64，X5和X7的相關(guān)性相對較高，其γ5,7≈0.55，X7和X9相關(guān)性也相對較高，γ7,9≈0.51，X5和X9的相關(guān)性也較高，其γ5,9≈0.61等等；由此說明數(shù)據(jù)之間具有相關(guān)性，所以我們可以對這些變量進行降維處理。2．構(gòu)造因子變量本文采用主成分分析法提取和綜合因子。根據(jù)碎石圖檢驗準則和特征值準則來確定因子數(shù)目。結(jié)合SAS生成的結(jié)果，可以看到前四個主成分的特征值大于1，且對應(yīng)的累計貢獻率達到88.28%再根據(jù)碎石圖和累計貢獻圖，我們最終可以確定因子的個數(shù)為4。3．使因子變量具有解釋性本文采用的是斜交轉(zhuǎn)軸法對因子載荷陣進行旋轉(zhuǎn)，可以使公共因子更具有可解釋性。從斜轉(zhuǎn)換后的因子載荷矩陣表可以看到，公共因子一共有四個，其中第一個公共因子在X5,X9,X13有較大的載荷，將其定義為F1；第二個公共因子在X1,X3,X8,X12,X14有較大的載荷，將其定義為F2；第三個公共因子在X2,X4,X6,X7,X10有較大的載荷，其中X4在F3和F4的載荷值非常相近，又因為半偏相關(guān)矩陣和因子結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)都非常相近，以及根據(jù)F3和F4包含變量的類別，將X4歸于第三個公共因子里，并將第三個公共因子定義為F3；第四個公共因子在X11有較大的載荷，將其定義為F4。（四）相關(guān)性分析檢驗通過相關(guān)系數(shù)矩陣可以看到F3和F4的相關(guān)系數(shù)相對其他變量的相關(guān)系數(shù)較大，并且通過了相關(guān)性顯著性檢驗，其P<0.05。（五）構(gòu)建多元線性回歸模型結(jié)合因子分析得出的結(jié)果我們可以將股價作為因變量Y，將因子F1,F2,F3,F4作為自變量。建立多元線性回歸模型：方差分析表顯示，模型顯著性F檢驗對應(yīng)的P<0.0001，說明模型有意義，通過顯著性檢驗。由SAS軟件得出的模型擬合信息可以看到，模型擬合度為0.7926，說明總離差的平方和的79.26%被樣本回歸直線解釋，模型擬合效果相對較好。得到的回歸方程如下：但從上表的數(shù)據(jù)中看到F3對應(yīng)的P>0.05，說明F3的系數(shù)沒有通過顯著t檢驗，β3顯著為0，F(xiàn)3包含流通股季換手率、市凈率、凈利潤同比增長率、每股凈資產(chǎn)、凈現(xiàn)金流同比，說明這些指標對股價沒有顯著影響。但是參考劉卓著等人的文獻提[2]，以及潘宏毅[3]的分析。由于近幾年A公司近幾年來加大對技術(shù)研發(fā)的投入，使得盈利指標減少，債務(wù)增加，資金流轉(zhuǎn)較為緩慢，所以凈利潤增長率上表現(xiàn)得不太樂觀，且不同的公司發(fā)展情況不同。綜上，因為F3系數(shù)沒有通過顯著性檢驗，所以模型保留F1,F2,F4三個變量并作為因變量，將股價作為因變量Y。得到的回歸方程如下：模型中各個變量的系數(shù)和截距項均通過顯著性t檢驗，即所選取的三個變量均對股價有顯著性影響。并且F1的小部分增加可以帶動股價近19倍的增加，說明每股收益、銷售毛利率、凈資產(chǎn)收益率對股價產(chǎn)生正向影響，說明這類指標的數(shù)值越高，即可以認為公司經(jīng)營狀況越好，越有利于股價的上漲。F2的系數(shù)為13.32，說明F2的小部分增加會引起股價近13倍的增加，即說明成交量、季收益率、營業(yè)收入同比增長率、營業(yè)性現(xiàn)金流凈額占比、總資產(chǎn)同比均對股價有正向影響，即我們在分析股票的同時可以參考成交量的變化以及其他幾個財務(wù)指標；F4的系數(shù)雖然相比前兩個變量較小，但是也對股價有影響，即說明資產(chǎn)負債率也對股價有正向的影響。從數(shù)據(jù)也可以看到A公司的資產(chǎn)負債率相比前幾年有所提高，說明該公司的償債能力也相比之前有所提高。三、結(jié)束語本文通過因子分析對十四個變量進行降維處理，得到四個公共因子，并對這四個公因子與股價建立多元回歸模型，進行回歸分析。最后得出結(jié)論：每股收益、銷售毛利率、凈資產(chǎn)收益率、成交量、季收益率、營業(yè)收入同比增長率、營業(yè)性現(xiàn)金流凈額占比、總資產(chǎn)同比、資產(chǎn)負債率均對股價有顯著性影響，說明投資者A公司股票時，不僅要關(guān)注K線圖的走勢，還可以多關(guān)注這幾個財務(wù)指標以及成交量的變動，以便做出更好的投資選擇。從近兩年A公司股價變動和營業(yè)收入的變化可以看到，受新能源汽車政策的影響，僅2020年一年，股票的價格翻了三倍，說明A公司開始受到很多投資者的重視，A公司未來還會有更