1 导言1

2 理论综述2

2.1 股票投资的一般理论2

2.2 市净率投资策略的提出7

3 对中国A股市场的实证检验9

3.1 研究思路9

3.1.1 数据来源10

3.1.2 样本分组10

3.1.3 研究方法11

3.1.4 计算方法和数据定义12

3.2 实证分析过程13

3.2.1 市净率指标与股票市场收益的相关性分析13

3.2.2 由市净率对深沪两市的相关程度进行分析14

3.2.3 策略的短期投资效果分析15

3.2.4 策略的长期投资效果分析17

3.2.5 对小盘股票的辅助性分析19

4 结论

参考文献

内 容 摘 要

自从股票市场产生以来，针对各种股票投资策略的讨论就一直存在着。然而不论是传统的坐标型投资方法，还是新兴的定量分析投资方法，究其实质还是基于对股票财务数据的把握和分析。换言之，投资收益的偏差也就能反映这种投资策略是否有效。最近一些研究认为市净率指标较之现在流行的市盈率指标更为合理，并且在国外市场中该种股票投资策略已经得到了验证。本文利用中国A股市场近九年的财务数据，从相关性着手，通过大量的实证分析，检验了各种股票组合的年度收益的市场平均收益。最终认为在中国股票市场中，市净率投资策略并不像在其他成熟市场上那般完全有效。

 

关键词：市净率，投资策略，实证分析

   

1 导言

 

对整个经济体系而言，证券市场是企业融资、机构及居民个体投资的场所，通过它可以实现资本资源的优化配置，促进现代企业制度的建立。根据凯恩斯的理论研究。现代一般经济学家也大都认为：投资大于储蓄可使国民经济繁荣，而投资小于储蓄会使经济不景气。股票市场作为一种投融资渠道，不仅顺应了企业对资金的需求，吸引了社会闲散资金集中，从而达到发展大计划之目的，而且给机构和个人提供了一个投资并能获得回报的场所。近十年来，由于货币贬值，中国的政策开放，经济增长势头良好，以及股票价格不断升高等原因。由最初的带强制性要求购买股票，演变成了今天大众积极主动投资于股票的局面。1990年时，上证A股指数还是127.61点，到2002年末已经上升到了1419.12点，增长了近11倍，很多股票增长还不止这个倍数。但是，虽然说从长期投资效果来看，要是在1990年买入10万元的股票，现在就能得到110万元，利润可观。然而同样在股市中倾家荡产的也大有人在，而且能真正获利丰厚的人是微乎其微。尤其中国的股市并不如外国的那样成熟健全，股市的变化是更加莫测。而作为证券市场的主要参与者，机械投资者在其中的一举一动都对市场本身和其他的参与者有着重大的影响。尤其最近几年，由于机构投资的快速增长，同时许多散户的资金也通过不同的渠道集结到机构投资者手中进行统一决策，股票市场由原来的“机构对散户”的博弈模式变成了“机构对机构”的博弈模式。目前市场环境正在发生着巨大变化，新的市场格局正在形成。如果说，过去十年中国证券市场高速发展主要体现在市场规模的迅速扩张上的话，那么未来几年的发展则将主要体现在市场制度体系的建设与完善上。中国股市在2001年下半年和2002年出现的大幅调整，宣告了按照过去的投资理念进行投资的失败，在QFII的进入宣示着中国证券市场的大门正在对外逐渐打开的时候，从2003年开始，面对日益国际化、市场化的中国股市，国内机构投资者急需要重新定位其市场角度和作用，通过树立全新的投资理念来确立新的市场盈利模式。因此如何选股，如何去进行投资从而获得超常利润就成为了一个比较迫切又比较复杂的问题。

一个成功的股票投资者是需要详细的考虑和正确的判断的。如果将选择何种股票投资当成一种赌博，运气洽谈室是要失败的。但选择股票的方法也因时间，地点和观念不同而互有差异。数百年来，人们运用了自然科学和社会科学的几乎所有方法，组合了无数种或精微，或粗浅的理论、模型，试图解释及预测股市的起伏波动。其中的某些理论现在还是大多数美国华尔街投资家，甚至是世界上成功投资家们依赖的基础。那么我国的股市上能不能发现这样一种或几种比较适用的选股方法呢？在我国股票市场不断完善发展的同时，我国的股市研究从无到有，逐渐成形，其中最初时大多借鉴了国外先进的经验方法来研究我们的市场，因此在选股方法上我们也可以先吸收到人的经验之谈。然而中国的股票市场有着自身的特性，比如中国股票市场从一生下来就是政府催生的，甚至是政府生出来的，所以国家的指导思想就很重要，还有了“政策市”一说：到目前为止，我国发展股票市场仍然是为了帮国有企业解困：证监会的定位问题，法律制度的健全问题等，都不同于西方国家成熟的市场。因此对于外来理论就有必要在实践中给予检验，然后才能发现切实有效的投资方法。

 

2 理论综述

 

2.1 股票投资的一般理论

一般，股票投资有两种主要的策略：主动型和被动型。主动型投资最为常见，也就是说，投资者试图通过购买他们认为优于其他股票的个股来实现不同风险水平上的收益最大化。被动型投资则是指，投资者买入他们认为大体上代表市场整体的某种指数，然后听任其随指数上下波动。这一类投资者的目的不是超过市场，而是与市场相当。他们放弃了超常收益以换取较高的安全性，避免收益低于市场平均水平的风险。通常，投资者投资一只股票的程序大体上相似：对公司进行分析，参与管理人员水平，研究公司的财务报表，考察该股票的历史趋势和当前的业绩预测，然后在此基础上决定该股票在什么价位上值得买入。

主动型投资者大体上可分为两种：侧重成长性（growth）和侧重投资价值（value）的投资者。前者青睐那些销售额和盈利增长率超过平均水平的公司。他们期待这些公司在未来能继续实现高速的增长，因为一只典型的成长性股票其盈利的走势是一直向上的。这一类投资者看重一家公司的潜力，并且相信股票价格将公司的盈利一道上升。后者则寻找那些当前市场价格大大低于其真实价值或清盘价值的股票。他们根据特定的因素（例如市盈率或股价对销售额比率）来确定股票价格是否低于内在价值。这一类投资者看重一家公司的资产负债情况，并遵循着股票的价值理论进行投资决策，相信股价最终会达到与其内在价值相当的水平。

最初提出股票的价格与价值分离的是美国的帕拉特（Pratt），他在1903年出版的《华尔街的动态》一书中，提出股票价值的经济本质在于股息请示权的影响因素中，诸如：股息，经营者素质以及企业收益能力，其中以前者最为重要，其他的重要因素均属影响股息的间接因素。帕拉特认为，在理论上股票价格与直实价值是一致的，但实际上两者差异颇大。但他认为两者差异的现象并不限于股票，其他财科也有这种情形，只是股票比较特殊而已。因为就价格的形成而言，是由供需因素来决定，不见得就会与真实价值完全一致。而且，除了形成股票价格的主要决定因素真实价值之外，仍有许多其他的影响因素，诸如：一种好坏消息，证券市场结构，“股市人气”，投资气氛等，加上绝大多数对上市公司生产行业外行的投资者结合而成的各种判断。帕氏虽然强调了证券市场的分析，但其理论缺乏数据事实支持的“精密性”，还有很多不明确的地方。

其后，哈布纳（Hurbner）在《证券市场》（The Stock Market,1934）一书将帕氏的论点加以补充。哈布纳以股票价值的价格的关系作为投资的指针，而且利用财务分析把握股票价值，并强调股票价格和市场因素与金融的关系，他认为“股票价格倾向与其本质的价值一致”，就长期的股价变化因素而言，与其本质的价值有关的即为长期预期收益与资本还原率。他认为，“就长期来看，股票价格的变化，主要是依存在于财产价值的变化。”此外，哈布纳还致力于证券分析与证券市场分析的结合。

贺斯物（Hebner，S.S.）在《股票交易》（The Stock Exchange）一书中，则站在证券市场分析的立场，除了区别股票的价值与价格之外，再进一步确认股票的本质价值在于股息，强调股票价格与一般商品价格的根本区别在于股票价值与市场操作有所歧异。

与帕拉特同时代的莫迪（Moody，J.）在《华尔街投资的艺术》（The Art of Wall Street Investing，1906）一书中，则认为普通股的权利重点不仅仅是领取股利权利而已，还要看“发行公司负担其支出，诸如：公司债息，董事，监事酬劳，利息支出之后的可分配于股息之纯收益之多少的大小来看。因为，大部分上市股票有限公司的收益情况变动幅度大，有时候扣除其他费用之后，企业收益变成亏损的情形也颇为常见。因此，对于普通股的议决权（参加经营权）与公司资产价值的评价，需要加上“投机性”因素。莫迪更强调上市公司产业中的“质”的考虑，当时的两大产业——铁路与工业股票之中，前者富有安定性，发展性，后者具有较大的投权性。即使两者收益一致，价格也会有所差别。因此，莫迪的著作中更进一步强调了资本还原率和风险因素对股票市场价格的影响。

1934年，格雷厄姆（Ben jamin Graham）和多德（David Dodd）在《证券分析》（Security Analysis）一书中指出价值和价格之间不存在必然关系。他们第一次提到了“通过对所能获得的事实的认真分析，而确定那些当前价格低于真实价值的股票或债券进行投资”。他们认为一组可以接受的普通投资原则包括：投资应被视为一种组合性操作（group operation），风险分散措施是获得令人满意的平均结果的保证；具体证券的选择应采用与固定价值投资选择所采用的定性和定量检验措施相对应的检验措施；对比债券选择而言，更为重视对所考察证券前景的分析。在分析股票和企业债券的投资价值时，Graham引进了“安全空间”（“margin of safety”）的概念。他主张价值型投资法，认为投资者应该首先对企业的经营指标进行最保守的估计，以确定其证券的合理值，然后争取以低于合理值以下一定比例的市场价买进。市场中有许多未知因素，未来又是不可预测的，市场价与合理值之间的差价正是投资者的安全空间。为了追求这个安全空间，Graham重视对企业净资产的分析，目的是以接近、甚至低于资产的股价买进股票。因此，价值型投资法经常会看重被华尔街其他投资者遗弃的股票。把逆向操作当作其内在工具，充分利用非理性市场带来的机会。

从道理上看，这种传统的价值分析方法是完全站得住脚的，但是从历史记录看实际的投资绩效并不如意。例如在詹姆斯·P·奥肖内西的《华尔街股市投资经典》（What Works on Wall Street）一书中统计过，即使在美国最好的十年（1985年至1994年）中，传统的主动型共同基金也只有26%实现了优于指数基金的业绩。其收益率不论从短期还是长期来看，都低于标准普尔500指数。而基本分析法不能轻易带来超常的回报，其根本原因是，为了确定股票的合理价，就必须对未来的企业经营状况有准确的预测，而未来总是不可测的。基本分析家根据企业提供的信息确定其商业模式，针对处于不同发展阶段的企业，引进例如“增长型”和“价值型”等等不同的投资模型，还要考虑不同行业各自独特的经营方式和发展历史。但所有这些劳动，最终都只是用企业或行业过去的历史去预测其未来的发展，难度之大是可以想象的。另外，由于基本分析方法代表了市场绝大多数参与者的投资理念，基本分析投资者的整体表现自然不会与综合股指有明显的差别。共同基金也是整个市场的代表，它们平均年收益率落后于综合股指百分之一二的原因是它们的管理费。

美国学术界在20世纪70年代开始流行所谓“随机行走论”，认为股价的变动是完全随机的，股票和企业过去的表现不能用来预测将来，以基本分析或技术分析为基础的任何投资方法都不如综合股指，为了选择股票而分析还不如“用脚选股”。但是事实胜过雄辩，价值投资家沃伦·巴菲特、马里奥·加百利、约翰·乃夫、麦克·普瑞斯和约翰·波格通过他他创造的巨额财富证实了价值分析法的效用。他们的理论分析和实际经验指出了基本分析投资者战胜综合股指的两个必需条件：一是保证信息上的优势；二是以长期投资为目标，不为股坐的短期波动所惑，在确定了股票的合理价值后敢于逆向操作，充分利用市场中其他参与者非理性行为创造的机会。

但是大多数的投资者，以及任何其他使用系统直观式观测方法的人，都无法克服人性上弱点，从而无从谈到信息的准确把握。人们对信息的运用不具有可靠性，往往凭一时之念而做出令人难以置信的决定。David Faust在《科学推理的局限性》中写到“人类的判断能力比我们所想的还有限得多，始终不及简单的数学模型准确”。Jack Sawyer发现，即使人类专家比模型具有更多的信息，而且在做出预测之前就了解了定量模型所得的结果，人类专家仍然无法做出比模型更准确的预测。于是，产生了定量分析的投资选股方法。

1952年，马柯维茨提出了投资组合理论，引起了股票投资理论的革命。他的贡献主要有：1）提出了如何定量计算股票投资收益和风险以及投资组合的和风险；2）用模型揭示出，股票投资收益和风险成正比；3）说明股票投资风险由系统风险和非系统风险两部分构成，通过适当的投资组合，可以避免非系统性风险；4）提出有铲投资组合的概念。有效投资组合具有如下要求：在相同的风险水平下，投资组合有最高的收益；在相同的期望收益下，投资组合有最低的风险；5）如果有以下三个变量的数据，即每个股票的收益、收益的标准差（风险）、每个股票之间的协方差，就可以决定投资组合的期望收益和期望风险，从而建立有效投资组合。马尔柯维茨的投资组合理论需要大量的计算，在当时较难在碍地用于实践中。

1964年，夏普又提出著名的CPAM模型，在投资理论上再一次取得大突破。夏普系统地提出了：1）资本市场线，该线反映的是有效组合的风险与收益之间的关系，在CML中，用标准差衡量组合的风险；2）证券市场线，该线反映达到均衡时每个证券和证券组合的风险与收益之间的关系。在SML中，用β系数衡量风险；3）市场组合是最有效的投资组合，没有其他具有相同风险的投资组合能比市场组合提供更高的预期收益，也没有任何具有相同预期收益的投资组合，能比市场组合拥有更低的风险。这意味着，从长期看，没有投资者能够战胜市场，最好的投资策略就是买进并持有一个尽可能分散的投资组合。

其后，又有学者提出了多因素模型。1976年罗斯从影响证券预期收益率的各个因素出发，建立了套利定价模型。70年代末，K线图则成为最主要的技术分析工具，它通过股票的成交数量，交易指数和其他相应数据来预测股市的变化趋势。专家们认为当某一趋势线一旦形成就会保持比较稳定的方向，通过K线图的反转变化可以迅速发燕尾服股市的变动趋势，从而指导投资。然而，被称为“揭穿股市秘密第一人”的约瑟夫·加利尔利用此法得到的回报率比市场平均水平却还低了27.4%。

而费森—奥尔森（Feltham-Ohlson）模型“是近年来资本市场研究的最重要的发展，提供了研究财务报告数据与公司价值关系的基础，同时提供了这一领域缺乏以久的模型结构。”（Bernard，1995, p733）。Crossman和Ohlson（1980）曾批评了70年代的一些估值模型，认为它们的假设过于严格，或者是从CAPM模型推出的市场均衡下的股价，不便于会计数据与股价的关系研究。Ohlson（1988）还批评了80年代的一些估值模型，重点分析了它们中的代表——BLM模型（Beaver，Lambert，and Morse，1980），认为该模型将会计盈余作为一种信号而不是与公司价值有明确关系的经济变量，同时其解释变量“非扭曲的盈余”（ungarbled earnings）实质就是预期股利，反而多了一些假设和对经验研究的拖累。他1990年指出只有基于未来股利折现的会计估值模型才是合理并可以作为经验研究基础的。

Feltham和Ohlson（1996）才真正完整，清晰，严谨地表述了他们所提出的理论框架。从非套利假设和GSR（Clean Surplus Relation）假设开始，他们进行了严密的推导和明确定义，形成了一套体系。该模型的理论前提比莫迪利阿尼和米勒的“股利政策无关论”更宽松，仅仅假设“非（无风险）套利经济存在”（Arbitrage-free Economy）：不可能买到一个价格为零却能在以后产生正收益回报同时无负债的现值；现假设会计处理满足“净剩余关系”（CSR）：本期末账面净资产值等于上期末（本期初）账面净资产加上本期盈利再减去本期发放的现金股利。根据这两个假设就了推导出会计估值等式：股价（理论价值）等于账面净资产与未来各期超额盈余的现值之和，其中超额盈余等于当期盈利减去期初账面净资产与无风险利率的乘积（Feltham和Ohlson，1996b）。

而在我国的股市研究中，沿袭上面所说的理论有过一些实证分析。如徐国祥（1995）利用上海证券交易所1992年1月2日至1995年6月30日数据分析了市盈率，净资产倍率，上证指数，汇率，交易量之间的相关性，发现市盈率和净资产倍率二者与上证指数成强正相关。汤云为，谷澍（1995）用上海股市1993年5月3日至当月14日的股价分析了会计指标与股价的相关性，发现每股税后利润对股价的影响最大，其次是每股净产。但是总的来说，在利用公司财务报表的会计数据信息来帮助投资者选股和决策方面，我们的研究并不多。甚至在一些调查中发现，个人投资者不认为年报的数据信息对其决策有帮助，即使是高学历或受过专业训练者也不例外（Liu Kin Cheung&Zhang Wei Guo，1996）。而Bernard（1995）采用4年的预测期，证实费森—奥尔森模型得出的理论价值能解释股价的0.68至0.8，而传统的现金流量折现法结果仅能解释股价的0.29。Penman（1997）运用该模型实证研究未来股利与盈利的替代现象（即莫迪利阿尼和米勒的股利政策无关论）并提供了较可信的证据和解释。种种研究结果表明，利用财务数据和固定模型来分析股价和股票的收益是可行的，而且解释力度颇高。因此本文认为可以探讨在中国股市中运用固定数据比率模型选股的方法。

2.2 市净率投资策略的提出

市盈率是最早被引入研究的指标，而且目前对它的研究已经基本成型。Beaver和Morse（1978）认为市盈率是盈利增长指数。另一些研究（如Basu，1983）发现市盈率可以预未来的股票投资收益，投资低市盈率的股票可产生较高的收益，即“P/E效果”。但是从我国目前的股市投资分析式具和基金操作方法中可以看到，越来越多的投资者相信在选择合适的投资对象时，市净率（Price-to-book ratio，P/B）是一个更重要的比率。比如申银万国，基金科瑞，基金丰和，基金久富等广泛采用了中大盘股中的低P/B品种。他们认为，在中国会计审计制度不甚完善的情况下，盈利数字可以很容易被操纵，净利润掺水的内幕也不断被提揭开，投资者对市盈率是否能真正反映企业内在价值产生了疑问。而市净率是用市价/每股净资产。净资产是企业的资本公积金、资本公益金、法定公积金、任意公积金、未分配盈余等项目的合计，它代表了全体股东共同享有的权益，是企业在生产经营过程中逐年累积形成的；而上市公司的净利润中却可能包含着很多非主营业务收入。一个企业的非主营业务收信并不可能长期持久地获得，它不能增强企业的盈利能力和竞争实力，也就不能保证企业的可持续发展。因此，相对于净利润来说，净资产值更能反映企业的整体实力，用市净率指标来反映企业的内在价值更加具有可靠性。又由于企业的净资产通常变化幅度不大，因此市净率的大小更多的是取决于股价的高低；而股票价格包含股票的账面价值取净资产和股票的期权价值，因此可以说市净率的大小可以反映市场对上市公司未来经营的预期，通过对市场净率的评价，在一定程度上能够反映出市场的风险状况。

Stattman（1980）和Rosenberg、Reid、Lanstein（1985）发现B/P与股票投资收益正相关，投资B/P高（市净率低）的股票可产生较高的收益。Fama和French（1992）分析了β、P/B、P/E、财务杠杆比率、公司规模对股票收益的解释能力（美国1941-1990年数据），发现规模和市净率对收益的相关性和解释能力最强，并能吸收市盈率和财务杠杆率对收益的解释能力。他们认为市净率可能是对企业未来经营风险的一种度量。Frankel和Lee（1996）讨论了由净资产收益率作解释变量的费森—奥尔森模型并评价其结果对股价的预测能力。Bernard，Thomas，Wahlen（1994）用美国1970-1984年数据证实了市净率低预示了未来的超额盈余高这种关系，并根据市净率将所有股票分为9组，分析了每组股票的经济特性，研究了它们未来5后留在原有组合的可能性，说明市净率的预测能力稳定性。James L.Davis在《市净率是否存在价值》（Is There Still Value in the Book-to-Market Ratio，2001）一文中的研究结果表明，从1963年7月至2000年6月，美国股市上的市净率分级选股组合收益较之其他三种方法（市盈率，E/P：现金流量价格比率CF/P；销售额价格比率，S/P）更能得到丰厚的回报。

而在广泛吸收他人研究成果的同时，笔者不禁想到，在中国股市中，这种市净率选股方法是不是也适用呢？因为中国的股市有别于其他的成熟市场。从历史数据来看，中国A股价格还没有跌破其净资产的，而且股价10倍于其资产的不在少数。根据陈峥嵘和于莉鑫发表在《上海投资》中的调查结果表是，2002年1月22日，作为研究样本的1071家上市公司中市净率在1-2之间的共有171家，占样本总数的15.97%；市净率在2-3之间的有338家，占样本总数的31.56%；市净率在3-4之间的有244家，占样本总数的22.7%；市净率高于5倍的股票共有189只，占总数的17.65%，其中10倍以上市净率的有27只，20倍以上的有2只。这就造成市净率并不符合国外研究中认为的那样，在0.5-2这一比率区间波动，自然也就不如国外市场那般有规律可寻。也不一定就会按照戴维·德瑞曼在其《逆向投资策略》中阐述的那样，低P/B方法总能战胜大盘。当然这一切的猜测最终是要在实践里去证实的，因此本文设计了基于上海证券交易所1994-2002年A股数据基础上的实证研究，来考察市净率选股方法在中国市上的可行性。

 

3 对中国A股市场的实证检验

 

3.1 研究思路

本实证采用深沪两市A股的数据来进行分析研究，为了避免一些以前研究中可能存在的问题，如数据提炼有误，没有剔除计算方式与正常A股不同ST股，PT股和一些由于合并破产或其他原因而摘牌停止上市公司的数据，净资产负数的公司数据，以及时间跨度太短等，本文将利用自己的方法来尽量纠正上述问题，达到研究目的。

3.1.1 数据来源

本文的研究总体是中国银河证券长沙公司数据库，泰阳证券长沙公司数据库和德恒证券数据库中1994年1月1日至2002年12月31日公司的财务数据。本文认为，中国股市开始于1990年，前3年处于极不规范的操作阶段，既没有完善的会计审计制度，又缺少严格的监督制度，不能称之为市场调节下的股票自由买卖市场。因而股票的价格和基本资料缺乏的可参考性。而1994-2002年间9年的数据应该是中国股票市场发展的时间跨度中，用于研究一系列投资策略的最长时间阶段，而时间长度对研究具有极期巨大的重要性。因为研究的时间期限越长，结论的实用价值就越高。从统计的角度说，最奇怪的结论来自于最小的样本，大样本总是能够提供优于小样本的结论。

为了避免ST，PT以及停牌的公司数据混淆视听，在收集数据时本文已经事先剔除了这些不可靠因素，从而在1994年至2002年期间，市净率选股策略的收益计算对象均未出现大的改动。

3.1.2 样本分组

除了专门以小盘股票（Small Capitaliation Stock）为研究对象的辅助检验以外，本文仅从两个股票类别中抽取研究样本。第一类包括了除去净资产为负数的公司，ST，PT及停牌的公司以外，发行普通股规模超过7000万股的股票，在后文中净这一股票类别统称为“全部股票”。第二类则包括除去净资产为负数的公司，ST，PT及停牌的公司以外，规模较大，知名度较高的股票，其发行普通股规模须高于2亿股，在后文中将这一股票类别统称为“大盘股票”。

本文之所以如此定位股票，是因为可以这样粗略估算，中国大约有2千万股民，1千多只股票，如果平均每个关心10只股票，那么，平均每只股票有20万人关心。统计学中，如果统计样成正态分布，那么大约70%的样本处于分布峰值加减方差的区间内，高于方差的本样数量约16%，近似的可取15%，可以以此为界，股票少到只有顶端不到15%的人参与的为小盘股。则20万的15%为3万，以中国股市大多数股民一般平均每人每只股票持股不到1000股计算，为3千万股。所以，标准的中型盘子为3千万股左右，可以粗略的估计为2-5千万，2千万以下为小盘股，5千万以上为大盘股。但是由于近年来送股、配股、拆细、增发新股和资产重组等原因，中国股市中盘子在2千万股以下的几乎没有。所以本文就根据大部分基金投资机构的习惯性定义，将小盘股定位于7千万股以下。类似的，超级大盘股的标准应为可以供应85%以上的人，20万的85%为17万，估算为1.7亿股，放宽一些为22亿股以上，即中国股市上2亿股以上的盘子为超级大盘股。

3.1.3 研究方法

首先，本文将考察中国A股市场上市净率指标与市场收益之间是否存在相关性，然后才能进行更进一步的讨论。

其次，本文将从市净率指标这一方面研究沪深两市的相关程度，以此来说明为什么本文可以仅用上证走势指数和上证180指数来分别代表包括深沪两市股票样本的“全部股票”和“大盘股票”的市场收益水平。

最后，本文将具体考察“全部股票”和“大盘股票”中市净率比率高及低的股票组合，其具体顺序如下：

（1）本实证将各自选出1994年至2002年期间，“全部股票”范围中每一年市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票分别构成组合，共18组，求出各组年度组合收益，然后与当年“全部股票”的年度收益进行比较分析。主要考察市净率选股策略在总体市场中短期投资的投资效果。

（2）本实证将各自选出1996年至2002年期间，“大盘股票”范围中每一年市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票分别构成组合，共18组，求出各组年度组合收益，然后与当年“大盘股票”的年度收益进行比较分析。主要考察市净率选股策略在大盘股市场中短期投资的投资效果。

（3）本实证将假设从1994年1月1日开始，买入“全部股票”中市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票，构成两个组合，并且严格，忠实地遵循这一投资策略执行下去，直到2002年12月31日。求出各组这一期间每年的年度组合收益，然后与当年“全部股票”的年度收益进行比较分析。主要考察市净率选股策略在总体市场中长期投资的投资效果。

（4）本实证将假设从1994年1月1日开始，买入“大盘股票”中市净率是高的15支股票和市净率最低的15支股票，构成两个组合，并且严格，忠实地遵循这一投资策略执行下去，直至2002年12月31日。求出各组这一期间每年的年度组合收益，然后与当年“大盘投票”的年度收益进行比较分析。主要考察市净率选股策略在大盘股市场中长期投资的投资效果。

（5）针对目前流行的小盘股绩效学说，本实证将辅助性研究15支小盘股票组合在1994年1月1日至2002年12月31 日期间每年的年度组合收益，将之与大盘股票市场的低市净率选股策略年度组合收益进行比较分析。主要考察市净率选股策略之小盘股投资策略是否更具高回报效应。

3.1.4 计算方法和数据定义

（1）单支股票的年度收益=（测试年份年末价格/测试年份前一年年末价值－1）+（测试年份实际支付的红利/测试年份年末价格）

即：r=(P1/P0-1)+(D/P1)

（2）权重=单支股票的金额/15支股票组合的总金额

其中：单支股票的金额=该支股票测试年份的流通股数×测试年份平均价格

=该支股票测试年份的流通股数×

（测试年份最高价格+测试年份最低价格）/2

（3）年度组合收益=单支股票的年度收益×权重

（4）“全部股票”的年度收益根据上证A股走势指数数据计算得出。

 “大盘股票”的年度收益根据上证180指数数据计算得出。

在本文中查找了上证180指数参照的180家上市公司资料，发现除了用友软件（600588）普通股为1亿股，以及青鸟天桥（600657）普通股为17907.28万股外，其他股票盘子均在2亿股以上，比较符合本文选大盘股的要求。因此将它作为“大盘股票”的市场收益参照应该是比较合适的。但是该指数是从2002年开始实际操作的，取代了之前的上证30指数。来自泰阳证券数据库的资料中的虽然已经计算出了适当的替代值，但是最早仅追溯到1996年，因而本实证也无法比较1994年和1995年的数据，仅能针对此后的数据进行分析。

（5）测试年份实际支付的红利（Annual Dividend per share）：代表的是对拆股和送股进行调整后的每股现金红利，该项目排除了对优先股的支付。

3.2 实证分析过程

3.2.1 市净率指标与股票市场收益的相关性分析

首先，按照市净率计算公式分别计算出1994年1月1日到2002年12月31日9日年期间，所选股票样本每一年的市净率值，然后按照从小到大的顺序排列，选取其中位数充当该年市场的平均市净率。因为中位数是用于描述偏态分布资料的集中位置的指标，它不受两端特大、特小值的影响，当分布末端无确切数据时也可计算。这样可以避免计算得出的数值中极端值对结果的影响。然后，选取历年的上证走势指数收益来代表市场的平均收益（在后文中将证明这一取代法的准确性）。由此分析市净率指标与市收益的相关性如下：

表1 1994年至2002年期间每年市场平均市净率和市场收益率

年度

市场平均市净率（倍）

市场收益率

1994.1.1-1994.12.31

2.529138

-22.3%

1995.1.1-1995.12.31

2.0284225

-14.29%

1996.1.1-1996.12.31

3.80102

65.15%

1997.1.1-1997.12.31

4.1018135

30.22%

1998.1.1-1998.12.31

3.8867805

3.97%

1999.1.1-1999.12.31

4.014134

19.18%

2000.1.1-2000.12.31

5.702586

51.73%

2001.1.1-2001.12.31

4.072626

-20.62%

2002.1.1-2002.12.31

3.057471

-17.52%

表2 市净率P/B与市场收益R的皮尔逊相关系数表

市场收益（R）的时间跨度

检验指标

市净率（P/B）

1994.1.1—2002.12.31

皮尔逊相关系数

0.646

(0.06)

样本数量

9

注：括号内相关系数的双尾检验值。

由上面的数据看出，相关系数为0.646，说明市净率与市场收益之间确实存在着一定的相关性。那么表示用市净率方法来研究股票收益是有研究意义的，从而能够进一步讨论下面的问题。

3.2.2 由市净率对深沪两市的相关程度进行分析

本文选用沪市的上证走势指数和上证180指数就能够分别代表包括深沪两股票样本的“全部股票”和“大盘股票”的市场收益水平，这一点是有根据的。接下来，本文将利用市净率指标对深沪两市的相关性做一个分析。具体过程如下：

（1）数据说明：为了保证对沪、深两市市净率分布结构得到一个准确的认识，本文截取2002年12月31日深沪两市全部A股的市净率资料样本并进行分组（剔除了净资产为负数的公司，ST，PT停牌的公司），共包括了沪市650家和深市473家上市公司的数据。并且按照倍数分组，以便对比沪深两市上不同类别的市净率分布状况。

（2）深沪两市净率的结构分析。

 

表3 深沪两市市净率结构分布表（2002.12.31）

按市净率分组（倍）

沪市结构

深市结构

公司数（家）

占总数%

公司数（家）

占总数%

1—2（含2）

79

12.15

88

18.6

2—3（含3）

226

34.77

151

31.92

3—4

149

22.93

104

21.99

4—5

83

12.77

44

9.3

5—6

39

6

32

6.77

6以上

74

11.38

54

11.42

合计

650

100.00

473

100.00

 

由表3可以看出，深沪两市的市净率结构分布基本相似，各分组的比例大致相当。而且处于1—4之间的市净率都在70%左右，占据了主要地位。同时，由于两市的股价存在着互动性的影响，大多时候呈现同涨同跌的趋势。

（3）接下来本文假设沪市结构为X，深市结构为Y（X与Y不存在自变量和因变量的关系，而是互为因果关系），来求证它们的相关系数。

 

表4 沪市结构X与深市结构Y的相关系数表

沪市结构X的时间跨度

检验指标

深市结构Y

1994.1.1-2002.12.31

Pearson相关系数

0.941*

(0.05)

样本数量

6

Kendall’tau-b相关系数

0.733**

(0.039)

样本数量

6

Spearman’rho相关系数

0.829**

(0.042)

样本数量

6

注：（1）括号内为相关系数的双尾检验值。

 （2）表中*的显著性检验水平为0.01，**的显著性检验水平为0.05.

这些相关系数就表明深沪两市的市净率结构存在着高度相关关系。而由于从沪深两市的市净率指标来分析，不仅其分布具有相似性，而且结构又具有相关性，因此可以认为这两个市场实质上是一个统一的市场，可以把它们归为一个整体。因此，本文仅用沪市的上证走势指数和上证180指数，来分别代表包括深沪两市股票样本的“全部股票”和“大盘股票”的市场收益水平，这一选取方法是可行的。如此则本文可以展开对市净率选股策略的具体讨论。

3.2.3 策略的短期投资效果分析

按照市场率分级选股方法筛选出1994年至2002年期间，“全部股票”范围中每一年市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票构成的组合及其年度收益结果如下：

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图1 “全部股票”范围内的年度收益比较

按照市净率分级选级选股方法筛选出1996年至2002年期间，“大盘股票”范围中每一年市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票构成的组合及其年度收益结果如下：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图2 “大盘股票”范围内的年度收益比较

以上检验结果表明，从全部股票市场的短期投资效果看，低市净率的15支股票组合虽然与整体的市场有着相同的变动趋势，但是在年度组合收益上完全没有优势可言，一直落后于市场平均收益水平。相反，高市净率的15支股票组合收益则不仅超过了低市净率组合，而且大大超过了市场平均收益水平，同时也基本上与市场总体保持了较为一致的变动趋势，同涨同落。而在大盘股票市场上，低市净率的股票组合表现得也不好，年度组合收益还是远远低于大盘市场总体水平。并且不是呈现规律性变化，换句话说，在市场总体下跌时有上涨趋势，在市场总体上涨时又有大幅下跌趋势，尤其是前期的变动比较混乱。这与当时中国A股市场诸如会计、审计、监督等方面铁不规范运作有着相当大的关系。相反，高市净率股票的收益曲线处于最上方，表明这种组合的收益率超过了大盘市场。但这就与之前“P/B效果”的某些观点相违背了。由这些历史数据可以看出，对于短线投资者而言，在中国股票市场上这种低市净率先股方法并不具有实质可操作性，也许高市净率选股的方法短期内更能挑战胜市场。

3.2.4 策略的长期投资效果分析

按照市净率选股方法，从1994年1月1日，持有“全部股票”中市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票组合直至2002年12月31日，年度组合收益结果如下：

表5 “全部股票”与两组市净率策略股票组合的年度收益对比

年度

“全部股票”

全部股票中市净率最低的15支股票

“全部股票”中市净率最高的15支股票

1994.1.1-1994.12.31

-22.3%

-39.64%

2.85%

1995.1.1-1995.12.31

-14.29%

-3.29%

-30.55%

1996.1.1-1996.12.31

65.15%

139.41%

29.86%

1997.1.1-1997.12.31

30.22%

1.62%

-5.15%

1998.1.1-1998.12.31

-3.97%

-11.69%

-10.09%

1999.1.1-1999.12.31

19.18%

14.1%

9.14%

2000.1.1-2000.12.31

51.73%

95.09%

39.48%

2001.1.1-2001.12.31

-20.62%

27.66%

8.76%

2002.1.1-2002.12.31

-17.52%

-22.17%

22.61%

 

按照市净率选股方法，从1994年1月1日，持有“全部股票”中市净率最高的15支股票和市净率最低的15支股票组合直至2002年12月31日，年度组合收益结果如下：

表6 “大盘股票”与两组市净率策略股票组合的年度收益对比

年度

“全部股票”

全部股票中市净率最低的15支股票

“全部股票”中市净率最高的15支股票

1994.1.1-1994.12.31

————

-39.33%

-0.155%

1995.1.1-1995.12.31

————

4.13%

-28.79%

1996.1.1-1996.12.31

24.614%

146.15%

29.78%

1997.1.1-1997.12.31

54.451%

-5.77%

-8.92%

1998.1.1-1998.12.31

-26.84%

-13.77%

-8.85%

1999.1.1-1999.12.31

8.336%

14.67%

5.2%

2000.1.1-2000.12.31

31.619%

99.33%

41.73%

2001.1.1-2001.12.31

-22.01%

-20.58%

-24.32%

2002.1.1-2002.12.31

-14.219%

-8.3%

-20.7%

 

从长期投资效果来看，在整个股票市场上低市净率的15只股票组合年度收益并不总是战胜市场平均水平的。除了1995年、1996年和2002年比市场有较好的表现外，基本上还是处于弱势位置，但是与高市净率的15只股票组合年度收益相比又普遍要好，尤其是在盈余的年度中，该组合的收益相对较高。但是要分析与全部市场变动的相似度，则不是那么规则。不仅变化的程度不一致，而且变化的幅度很大。如果在1994年1月1日各投资10万元于“全部股票”中市净率最低的15只股票，那么到2002年12月31日，这笔资金将增值为157180元；如果将等额资金投资于市净率最高的15只股票，那么到2002年12月31日，资金钣而会缩减为85028元；但是等额资金投资地“全部股票”整体，在同期中会增值为162836元，要稍稍高于低市净率股票（见图3）。这也就说明，“P/B效果”的学说在美国、日本也许能够得到很好的证实，但是因为中国整个股市还没有完全成熟，运用这种方法还具有较高的风险，其优越性还不是十分的稳定，所以并不一定总是能成功的。

而在大盘股票范围内，市场欢迎市净率低的股票。基本上每一年的年度组合收益都远远超出了大盘股票总体水平，不仅能在牛市中获得更加丰厚的回报，而且在熊市中也能够避免更多的损失。低市净率选股的优势逐渐显现了出来。在这里，如果在1994年1月1日投资于市净率最低的15只股票组合10万元资金，到了2002年底将增值210339元：等额资金若投资于“大盘股票”整体，在同期内仅增值为134324元，大约是低市净率策略的二分之一（见图3）。仅看年度收益这一单因素的比较结果的话，低市净率选股策略就具有很强的优越性，而且波动性较低，一般与市场的波动趋势相似。“P/B效果”在大盘股市中能够得到很好的印证。究其原因应该是政府对发行大盘股票的上市公司监管较严格，各类报表及消息的真实性和可靠性有所保证，以防止因其欺诈行为而导致股市大范围的波动，而且大公司的破产风险比率较小，更为投资者所信任。同时在中国A股市场这个比较特殊的情况中，大盘股票因为流通盘比较大，不会像小盘股票那样容易受到个别庄家的操控，在短时间内很难出现猛涨猛跌的现象。而只要归实选择股票的时候没有遭到虚假数据的误导，或是其他人为因素的干扰，按照这一策略始终贯彻下去，依靠股市自身漫长而缓慢的重新评价股票价格的机制，投资者就能够得到理性的，可预见的回应。

而反观高市净率的股票表现就极为糟糕。在这里，如果在1993年投资于市净率最高的15只股票组合10万元资金，到了2002年将缩减为68547元。不到低市净率组合收益的三分之一，而且每一年的年度组合收益都大大低于“大盘股票”总体水平。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图3 1994年1月1日投资100000元于2002年12月31日的价值

 

3.2.5 对小盘股票的辅助性分析

70年代末，美国芝加哥大学的R·班尼和M·瑞格曼提出了小盘股的高回报效应，并用1926年至1979年间纽约证券交易所的上市公司收益数据验证了小盘股股票长期内优于市场平均水平。之后又有诸如“一月效应”“假期效应”“春节效应”等等观点证明小盘股的收益可观。而中天财经研究也发现如果把小盘股投资策略，即每年投资于流通市值最小的10%的股票，每只股票都投资相同的金额，选出来的这一投资组合保持到底，会发现1998-2002年间小盘股投资策略的四年总投资收益为290.98%，远远高于大盘股投资策略的收益96.69%，以及上证指数的收益137.84%，而且这种优势还具有明显的一致性。考虑到这一种小盘股效应学就说，也为了使本文整个研究的样本总体比较完整全面，下面文章中将简单讨论一下是否小盘股较之上述的大盘股票低市净率选股策略更为回报丰厚。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

图4 小盘股票和“大盘股票”中市净率最低15只股票的年度组合收益比较

 

笔者假设从1994年1月1日开始，持有之有前挑选也的15只小盘股票组合直到2002年12月31日。得出了图4中的小盘股票年度组合收益数据。而从图3和图4的数据共同分析，本文认为小盘股票在中国股市上的表现并不定就像小盘股绩效学说中认为的那样优秀。尤其是各人对小盘股股票的盘子定义没有统一情况下，计算得到的数据都是不准确，不能得到大多数人认同的。比如按照本文的方法（当然比较简单），如果在1994年初投资于市净率最低的15只股票组合10万元资金，到了2002年底将增值为210339元；等额资金若投资于小盘股票，在同期内缩减至98427元，不到前者的二分之一，而且这一资金数值还低于“全部股票”和“大盘股票”总体水平。虽然与大盘股票中市净率最低的15只股票年度组合收益相比，小盘股票有胜出的时候，但是总体上看表现还是不如大盘股票中低市净率的股票组合。同时投资小盘股要看到，小盘股股票在市场中可用来交易的流通股数本来就少，而中国股市又是一个明显的庄家市，庄家要操纵一只小盘股的价格比操纵一只大盘股的价格要容易得多，历此，小盘股得到庄家的注目，并在某一段时间内一时跑赢市场总体也就一点不出奇了。但是从长期来看，在中国股市中并没有发现小型公司盈利成长率显著高于其他公司的统计趋势，也没有看到小型股票的市盈率明显低于其他股票，或者有其他可考证的数据指标显著其具有比大盘股票更大的吸引力，所以相比之下还是取自稳定的“大盘股票”的数据更有可靠性，更具有研究价值。

 

4 结论

本文首先通过对股票投资各家策略的理论分析，引入了对其中市净统治选股策略的分析和在中国A股市场上的实证研究，得出了以下结论：

1、在中国A股市场中，市净率指标确实与市场收益存在着相当关系，从而本文能够用该指标进行一系列的单因素分析。

2、在本文的实证分析中，对中国A股市场的市场组合回报率使用了上证综合指数和上证180指数替代，可以根据深沪两市高度相关度和相似性得到其实用性。

3、不论是A股整体市场还是经过筛选的大盘股票市场，不论是股票组合的短期投资效果还是长期投资效果观察，运用市净率选股策略都没有完全的胜率，有时甚至远不如市场平均水平。因为毕竟我国市场有其自身独特的特点，不是任何在其他市场上得到了证实的理论就可照搬过来用的。虽然在大盘股票市场的长期投资效果看来，市净率投资策略有着明显的优势，也确定稳稳超过了市场平均水平，然而这并不能够代表这种投资策略就完全有效。

4、而所谓小盘股绩效，在本文的实证中并没有得到太多的体现。从总体上观察，还是大盘股票较为稳定可靠，更值得投资。

通过本文的写作，笔者有如下感想：首先在投资时还是坚持策略的多样性和一贯性。多样性指的是选股时多种因素时考虑，包括数据化和非数据化的因素，慎重选股。一贯性则是指长期持有一种策略，不要因为一时的低迷而仓促卖出。在本文实证中也得到了这一结论，因为低市净率选股策略的长期投资效果是非常明显的。

同时也认识到基本比率是一个相当枯燥乏味的东西，但是还是值得我们去研究的，至少可以求证出目前所采用的各种方法中哪一种有效，哪一种又是为高效。随着各自不同的研究目的可以由自己创造出不同的数据研究方法，或者是自行定义数据的范围。可以由最简单的单因素模型开始，逐步丰富和完善，直至能够充分运用于实践。

 

 

参 考 文 献

1、戴维·德瑞曼著. 逆向投资策略[M]. 深圳:海天出版社. 2001

2、姚刚主编. 变革与机遇2002年中国证券市场投资策略[M]. 北京: 社会科学文献出版社, 2002

3、陆宇峰著. 净资产倍率和市盈率的投资决策有用性[M]. 上海: 三联书店上海分店.2000

4、詹姆斯·P·奥肖内西著. 华尔街股市投资经典[M]. 北京: 经济科学出版社, 1999

5、（美）夏普（Sharpe, W. F.）著; 霍小虎译. 证券投资理论与资本市场[M]. 北京:中国经济出版社, 1992.8

6、深圳君信商务投资咨询有限公司编. 股票投资权威理论[M]. 深圳:海天出版社,1993.7

7、（美）胡克（Hooke, J. C.）著:陈键等译. 华尔街证券分析:现代证券估值方法综合指南[M]. 北京:经济科学出版社, 1999.12

8、（美）格雷厄姆（Graham, B.）,（美）多德（Dodd, D.）著. 证券分析[M]. 注海口: 海南出版社, 1999

9、（美）James 0. Gill著; Moira Chatton修订; 储一昀, 林华译. 财务报表解读: 修订版[M]. 上海: 上海财经大学出版社,2001

10、汤云为谷澍. 1995“会计信息在上海股市中作用的实证研究”. 中国会计教授学会1995年年会论文

11、 陈峥嵘, 于莉鑫. 从市净率角度考察当前股市风险[J]. 上海投资, 2002, 第4期: 63-64

12. Huebner 著. The Stock Market [J]. N.Y.: D.A.C. , 1992,496p

13、antwerp. The Stock Exchange From Within [J]. N.Y. : Doubleday, Page& Company, 1913,459p

14、James L. Davis. Is There Still Value in the Book-to-Markte Ratio.

://library. Dfaus. Com/articles/is-there-value-btm-ratio.2001.1

15、Jack J.W.Yang. Does the Contrarian Investment Strategy Work in Taiwan? An Integrated Study [J]. Proc. Nat1.Sci. Counc. ROC.1998,9（3）: 522-531

16、Vladimir. A.Gatchev. β,FirmSize, Book-to-Martket Ratio and Security Returns. An exercise based on Fama and French（1992）. ://studentweb. tulane. Edu/-vgatche/FamaFrench.pdf 1999.10.24

17、Philip Joos. Explaining Cross-sectional Differences in Market-to-Book Ratios in the Pharmaceutical Industry. 

://.ssb.rochester.edu/fac/philjoos/pharm2002.pdf 

2002.2.25

18、Jeffrey. L.Callen. Dan Segal. An Empirical Test of The Feltham-Ohlson（1995） Model hhtp://.rotman.utoronto.ca/accounting/papers/a2000-05.pdf 2002.1

19、Chistopher B.Barry. Elizabeth Goldreyer, Larry Lockwood, Mauricio Rodriguez, Size and Book-to-Market Effects:Evidence from Emerging Equiry Markets.

20、周侃 郑伟刚. 上证180指数市盈率结构分析及其在QFII 背景下的投资机会.

://.drcnet.com.cn/HTML-dOCUMENT/guoyan/secu/2002-12-12/147456drcnetchentechdfgdghdaA023.asp 2002.12.12

21、陆静 廖刚. 市盈率、市净率和自由现金流乘数与证券组合收益的比较.

://.drcnet.com.cn/HTML-DOCUMENT/guoyan/secu/2002-09-27/129182drcnetchentechdfgdgh daA023.asp. 2002.9.27

22、吴明礼. 我国股市的市盈率结构分布和分析.

://.drcnet.com.cn/HTML-DOCUMENT/guoyan/secu/2002-08-16/119656drcnetchentechdfgdghdaA023.asp 2002.8.16

23、（美）达莫达尔.N. 古亚拉提 著. 经济计量学精要（原书第2版）[M].北京:机械工业出版社. 2002

24、薛薇编著. 统计分析与SPSS的应用[M]. 北京：中国人民大学出版社,2002

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