我国不同股票类型风险收益特征实证分析

闵丹

内容提要  本文探讨的股票资产分类技术使用了单指数模型与风格分类体系。单指数模型采用风险因子贝塔来解释平均收益率；风格分类体系采用Fabozzi介绍的简单风格分类体系中，按市值规模与B/P比率、E/P比率等指标进行的股票风格管理。同时，采用了大量的统计聚类算法进行了股票资产的分类。并考察了按照不同分类方法得出的股票类型所具有的不同风险收益特征。各种资产类别划分的目的在于说明，不同资产类股票的风险收益特征不同。

关键词  聚类分析  风格分类体系  股票分类

一、前言

对股票资产的分类，传统的方式是按照行业或者地区这些外在定性的特征进行划分。目前中国投资者熟悉的是按行业、按地区或按某种市场热点进行的分类。国际上也存在一种按风格分类体系进行的股票资产分类方法。另外，也可以利用统计分类技术对所有股票的特征属性进行聚类，按照相近原则划分股票资产类。这种方法的典型代表James Farrell（l997）将美国市场的股票通过聚类方法划分为‘成长型、稳定型、循环型和能源型’四种类型。作为一种分类技术，聚类分析或其他相应的统计方法还在不断改进和完善中。

由于1993年之前，我国股市还处于初期发展阶段，上市的公司也相对较少，因而本文所选取的样本时间不是从1993年开始的。同时，由于交收制度的变化，我国股市可以自然地分为三个阶段。第一阶段：1993年1月3日——1994年12月31日，实行T+0交收制度；第二阶段：1995年1月1日——1996年12月15日，实行T+1交收制度；第三阶段：1996年12月15日——1999年1月6日，实行涨跌停板限价交易。

本文只取第三阶段以后的样本数据进行分析。对于在1997年春节开市以后到2000年12月31日以前这一期间内的所有沪深近1100家上市公司进行分析，扣除其中因故停牌、资料短缺等类型股票。全部数据取自分析家股票分析系统，都进行了除权除息处理。以上证指数作为市场组合的代表物，最后的有效样本数为507家上市公司。