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第四条：逆向投资：人多的地方不去
“股票指数可以理解为国运指数，它体现出国民对一个国家未来的整体信心。”南方基金投资总监邱国鹭认为，政策务实的基调营造了一个崭新的投资环境，而城镇化作为新的经济增长点，既契合中国国情，又符合经济发展的规律，当前中国的城镇化率还处于较低的水平，未来政府仍需要对城镇化作出进一步的投资和引导，促进收入提高和消费的增长，因此城镇化会成为推动中国经济复苏的一条主线。
邱国鹭表示A股市场的政策底实际上早在2011年12月就已出现，而市场底迟滞了一年才真正形成，最主要的原因，是货币政策放松力度小于预期，同时，A股从2008年以来“伤人太深”。对于A股的不给力，邱国鹭用 “扩、贵、假、短”四个字来概括，他认为“扩”和“贵”只是表面现象，关键是“假”和“短”。
对于“假”和“短”，邱国鹭有着自己独特的应对哲学，他表示选择低估值的股票则是一种策略，“100个公司可能5个、10个是造假的，如果你买的是30倍的股票，我买的是5倍的股票，如果1块钱造假的回报是5块钱，那么你那1块钱回报是30倍，所以你的造假动力是我的6倍，我买低估值的股票造假动力比你小。另外市场可能对你的要求是每年40、50的增长，市场对我要求是每年4、5倍的增长，我这个很容易做到不必造假，你那个很难做到不造假。”
实际上，这也正是邱国鹭的第一条投资心得“便宜才是硬道理”。邱国鹭认为银行股是体现“便宜才是硬道理”的最好例子。邱国鹭表示2010年接受媒体采访时曾认为医药股估值是银行的4倍，但是未来增长率并不一定是银行股的4倍。两年后的今天，银行股整体累计上涨了5%，而医药股则整体下跌了约27%。
邱国鹭的第二条投资心得则是“定价权是核心竞争力”。邱国鹭认为，有核心竞争力的公司有两个标准：一是公司做的事情自己可以不断复制，比如麦当劳，店面可以不断扩张，在全世界成功复制；二是公司所做的事情别人不可能复制，具备独占资源、有品牌美誉、有专利技术、有寡头垄断、有市场牌照准入等特征，最终体现为企业的定价权。因此，邱国鹭看好最有定价权的品牌消费行业，如白酒与品牌服装。
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对于股票投资者而言，要投资股指期货产品需要做以下几个方面的准备。
第一，区分两类品种不同的交易与结算机制。两类品种交易机制的最大不同是，股指期货采用了保证金交易，并且做多与做空同样方便。而股票是全额交易，只能做多不能做空。在结算机制上，股指期货采用每日无负债结算方式，而股票是采用T＋1交收。
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毫无疑问，绝大多数股票投资者之所以失败，正是因为他们陷入了人性的两大缺陷：第一个缺陷叫做恐惧；第二个缺陷叫做贪婪。“恐惧”令人缺乏足够的信心，缺乏必要的定力，变得瞻前顾后、左右摇摆、唯唯诺诺、犹犹豫豫，往往承受不了巨大的压力而错失良机。“贪婪”则令人不能客观、冷静地面对现实，一味地凭借自己的主观想象构建成功蓝图，见好不收，贪得无厌，同样招致灭顶之灾。一个股票投资者果真能做到“不恐惧”、“不贪婪”的话，即使未能大获全胜，也往往会小有所成。这是无数成功的股票投资者的经验之谈。至于两者的最佳结合点，则需要每个股票投资者仔细揣摩与反复实践了。“初则勉强，久而自然；胜负之道，存乎一心。”古人早已将这个道理揭示得清清楚楚。具体到股票投资的心态调整上，我们应当给自己确立一个座右铭，那就是：凡事应做最坏的打算，但要尽量争取最好的结果！
换一个角度来看，我们又必须承认，股票投资更是一项极具理智特性的活动。打个比方，股票投资就好似大道修炼，既要战胜人性的诸多弱点，进入理想的圆满心境，又必须把它当成一门科学，逐步探寻其固有的规律。而要达到这个目的，就离不开投资风格与投资理念的确立。可以这样说，缺乏适合自身特点的投资风格与投资理念的股票投资者，即使偶有获利，也仍然算不上是一个真正合格、真正成熟的股票投资者。其原因就在于：盲目的成功与盲目的失败其实并没有本质的区别，都是知其然而不知其所以然，成也奇怪，败也糊涂。而从长远来看，盲目的成功有时反而会使投资者的头脑更加发热，从而助长心理上的狂妄与行动上的执着，最终得不偿失。
每一种投资风格与投资理念都有其相应的、独特的获利机制。一般说来，只要方法运用得当，都可以长期获得丰厚的收益。下面，借鉴国外的历史经验，介绍三种典型实用的投资风格与投资理念，供读者朋友在股票投资的实际操作中借鉴参考。
第一种投资风格与投资理念属于“增长型”，主要代表人物有彼得?林奇、福斯特?弗里斯、约翰?巴雷等。增长型投资者一般选择销售及收益特别理想的公司（即高成长的绩优股）。考察他们成功的经验，我们不难发现，他们之所以获利，主要来自于以下三个方面的原因：第一，信息渠道十分畅通，信息传递极为神速，比方说，就连公司总经理生病之类也了如指掌；第二，公司利好消息成为推高股价的催化剂；第三，投资者具备对企业管理的非凡的洞察能力与对金融风险的出色的防御能力。由于具备以上三大优势，增长型投资者往往能从容不迫地获取非同寻常的收益。
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因此，引进股票内在价值（X1）、融资成本（X2）、投资额（X3）三指标进行辅助分析。结合经济学知识和现有的研究模型，可以分别表达出X1，X2，X3关于利率（r）的函数（即利率变化分别引起的股票内在价值、融资成本、投资额的变化的函数）：，，，为随机扰动项。
二、模型建立
将自变量对因变量的影响效用定义为作用强度（这里用表示），结合函数模型，作用强度即可描述为因变量关于自变量变化的幅度，即因变量关于自变量的导数。
因此，利率（r）对股票内在价值（X1）、融资成本（X2）、投资额（X3）的作用强度可分别表示为：
根据经济学理论，影响股票价格的因素很多，除了某些特殊因素外（如政治及其他不可抗力的影响、心理因素、稳定市场的政策与制度安排以及人为操纵因素等），主要受公司经营状况（公司治理水平与管理层质量、公司竞争力、财务状况、公司改组或合并等）、行业与部门因素（如行业分类、行业分析因素、行业生命周期等）以及宏观经济与政策（如经济增长、经济周期循环、货币政策、财政政策、市场利率、通货膨胀、汇率变化、国际收支状况等）三类因素的影响，这三类因素统称为基本因素。日常的证券分析通常就是对这三类因素进行分析，也即基本分析。目前的基本分析具有比较系统的理论，受到学者们的鼓吹，成为股价分析的主流。但是通常的研究不会囊括所有的影响因素，首先因为影响因素太多，并且各因素之间可能存在相关，这种做法不现实，结果也不可靠；其次因为各因素影响的作用强度不同，没有必要都囊括进来。分析者往往是利用可取的各种丰富的统计资料，基于不同的研究目的和侧重点选取数个或者多个不同的影响因素（），分析得出相应的回归模型作为分析的基础模型。
同样利用以上关于作用强度的理论，结合科学合理的各影响因素关于股票价格的回归模型，各因素对股票价格的作用强度即为：。由于各因素的总的作用强度应为1或者
100%，因此，用进行度量时需要将每个除以所有总和来进行调整，这里将经调整后的百分数定义为各影响
素Xi对股票价格影响作用的权数。因此，股票内在价值（X1）、融资成本（X2）、投资额（X3）的对股票价格（Y）的影响的权数分别为：
这里，基于不同的研究目的和分析侧重点，选取或者模拟不同的回归模型作为基础模型，
因此，最后的利率r对股票价格的影响效用，即作用强度就可表示为利率对每一项中间变量（股票内在价值、融资成本、投资额）的作用强度同各中间变量对股票价格的影响权重的乘积和，即：。
三、模型推广
以上利率政策对股票价格影响效用的量化分析思路，也可以推广到多因素作用对股票价格影响分析上，思路见图2。
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很多人初入股市的时候，都懵懵懂懂股票代码都不认识几个，在经过几轮熊市和牛市的转换后，有些人离开了，有些人套牢了，有些人生存了下来，有些人赚的盆满钵满。同样是投资为什么有如此大的差异呢？后来我终于明白对股票投资的本质原理理解不够，对市场的认识不同，会产生投资思路上的差异，投资思路会影响投资行为，投资行为差异产生不同的投资结果。简单说就是投资理念不同，结果大不相同。巴菲特曾说过：“如果方向错了，即使奔跑也没有用。”那么，如何选择建立投资理念就成为一个很重要的问题。
首先从认识市场开始，准确的认识，加上正确的态度，其后才是具体策略的选择。市场主流投资方法大致分为三种，一是技术分析投资，二是价值分析投资，三是投资组合管理。由此产生了三种投资者，每种投资者以不同的视角看待股票。首先要了解这三种方法是怎样运作的以及三种投资者是怎样认识市场的。
技术分析投资通常叫做投机交易，指通过技术指标的判断，做出买入股票或卖出股票行为。虽然在价值投资为主流的现在，技术分析仍然是大多数投资者或投资机构喜欢使用的方法之一。依靠技术分析的投资者通常被称为投机者，他们总是试图在短期内试图运用重复出现的模式预测未来的市场走势，某些长期交易者也会如此，因为人性总是如此，希望掌握一切可以掌握的东西。技术分析理论中最有名的就是查尔斯・亨利・道发明的道氏理论，其中最有借鉴意义的就是证券价格沿趋势移动，这也是技术分析的基本假设之一。道氏理论认为，价格的波动可以分为三个趋势：主要趋势，次要趋势和短期趋势。主要趋势中包含次要趋势，次要趋势中包含短期趋势，就好像潮水一样，大浪中包含中浪，中浪中包含小浪。道氏理论影响力比较广，是趋势投资者的主要理论基础。罗伯特・爱德华兹与约翰・迈吉合著的《股市趋势技术分析》中说，技术分析是一门科学，它记录了某只股票或指数的的实际交易历史，然后再以图形的方式变现出来，然而历史会不会重复，就仁者见仁智者见智了。当然技术分析还有很多理论和方法，比如K线图，均线理论，量价关系等等，这里不具体阐述。我不算是纯粹的技术分析者，但许多的获利都来自技术分析的考虑，即使是价值投资者，但也无法对技术分析完全否定，因为它也是拟定投资决策的重要辅助工具。但从另一方面讲，投资行为若单带以技术分析为评估方法，则技术分析不仅无效，反而可能产生误导的作用。总体来说技术分析是从市场的角度认识股票。从这个角度看，买卖什么品种似乎并不重要，重要的是准确预测到市场的走向，从低买高卖中能够赚到差价。
再来看价值投资分析，价值投资起源于本杰明・格雷厄姆，他的《证券分析》被誉为投资者的圣经。他的《聪明的投资者》被著名财经杂志《财富》推荐为“假如一生只看一本投资论著的首选”。巴菲特师从格雷厄姆后又吸收了菲利普・A・费雪的成长股理念最后形成自己的投资理论。格雷厄姆和费雪的都是从股票是公司所有权的形式出发的，也就是说，股票代表的就是公司，买股票就是买公司，公司的内在价值的多少直接决定股票的价格高低。公司内在价值和股票价格之间的差价叫做安全边际，安全边际的高低通常也决定了投资的成功或失败。格雷厄姆就曾建议过，要再股票在价格在低于净资产（内在价值）3/4的时候购买。他的投资被称为狭义的价值投资，也可以理解为捡便宜货保证不亏的思路。费雪主要以公司未来成长性为研究方向，以选择未来能增长10倍的股票为目标，所以费雪更着眼于未来，而格雷厄姆更看重现在。巴菲特综合了两位大师的理论特点，基本上就是现在价值投资的主要理论了。价值投资重点投资两类股票，一种价值股，第二种是成长股。那么这两种股票是如何产生机会的呢？首先以贵州茅台（600519）为例，在2012年10月份时，它还是中国第一高价股，每股260元左右。当时政府因为官员公款吃喝的问题严重，政府下令禁止公款吃喝，受此影响白酒股股价直线下降，到2014年1月下跌到118元每股，跌幅超过50%。这种受外在因素影响产生暴跌的股，公司本身并没有出问题，只是市场出现了过度的反应，致使股价暴跌，对价值股投资者来说就是天大的投资机会。现在是2014年7月份，茅台股价顺利的回到了163元，如果你当时在110元左右买入的，现在持有，你的收益就达到了58%。这种股就叫做价值股。那什么是成长股呢？还是以贵州茅台举例，时间推回到2003年10月份，当时茅台股价20元左右，有人撰文说贵州茅台的未来的内在价值能成长到每股100元以上。当时的作者受到业内一致的嘲笑，因为20元在当时来说已经很贵了，他们不相信还会更贵。后来茅台何止到100元，最高时266元，整整翻了13倍，以后是否再创新高还有待市场验证。那么这种站在现在时点判断未来内在价值的成长，这种选股就叫成长股投资。无论是价值股还是成长股，选股的重点是内在价值的判断（这里不做重点论述，有兴趣的读者可以买相关书籍研究），当股票价格和内在价值产生背离的时候就产生了安全边际，安全边际足够大时就可以果断买入，等待盈利。
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一、引言
随着经济的发展和人们收入的不断提高，怎样投资理财也成为很多个人或家庭非常重视的问题，以求得资产的保值增值。买卖股票是否能盈利或有没有风险，主要在于定价是否合理。如何把握住时机对股票进行合理地运作，已成为广大股票投资者所十分重视的技术问题。本文将以中国A 股“海立股份（代码600619）”的实证研究为例，说明怎样给股票的买卖制定出合理的买卖价格，才能确保盈利。
二、研究过程
（一）研究方法的选择
传统股票分析研究方法，一种是基本分析方法，注重的是股票价值分析，通过对上市公司基本面的分析，对股票的价值得出一个基本的判断。另一种是技术分析法，技术分析法主要是通过对股票交易价格变化的走势分析，运用一些定量分析方法或直观的图形来研究股票价格的变化规律以得出对未来走势的基本判断，进而做出买卖上的决策。本研究课题采用的是技术分析法，研究的课题命名为股票高低点分批买卖法。
（二）选材和搜索研究数据
本研究的思路是通过对某只股票大量历史价格资料的分析计算，找到一只股票价格的变动规律，然后按照变动规律制定出股票买卖的定价模型。此项研究选择了“海立股份（600619）”这只股票2010 年的价格资料作为研究样本，以2011 年的价格资料作为模拟炒股的数据，以检验方法的是否可行。
（三）分析股票价格变动规律
在股市中，股票的市场价格每日（或其它各种周期）都是在波动着的。每天中都有开盘价、收盘价、最高价、最低价。只要把反映价格波动幅度的平均值计算出来，股票价格的变动规律也就基本反映出来了。为了分析价格变动规律，做以下几方面的计算：
1.计算出某只股票的每日最低价和上个交易日的最高价格之比值，然后计算该一系列比值的算术平均数和标准差。
2.计算出某只股票的每日最高价和上个交易日的最低价之比值，然后计算出该这一系列比值的算术平均数和标准差。
3.计算股票价格买卖系数
（1）用一系列的平均最低比值减去两个或三个标准差，得买入定价系数；
（2）用一系列的平均最高比值加上两个或三个标准差，得卖出定价系数。
上述最低平均比值及标准差，最高比值及标准差，都可用统计方法求得。
（四）确定股票的买卖价格
每日股票买价= 股票上日的最高价格×买入价格定价系数
每日股票卖价= 股票上日的最低价格×卖出价格定价系数
这样的定价顺应了股票价格波动的规律，使得低买高卖。保障了买卖点制定的科学性。
（五）风险与盈利兼顾的提示
1.参考趋势决策。若股票价格处在上升趋势中，如果赢利不大，应该减少卖出操作，等到积累到更大的赢利额度再适时卖出；若股票价格处在下降趋势中，即使盈利不大，也应该及时卖出，以避免股票价格急剧下降造成价值的损失。
2.买入股票要分批进行。分批进行的好处在于买卖点能包容更大的价格变动区间，这样才能分散一部分风险和兼顾更大赢利。例如，按定价公式计算的买点实际到了，但后来价格又继续下降，显得股票被套，出现了较大的亏损，但如果分批买入就会使总平均单位成本下降，不至于全军覆没。在成本较低的前提下，股价一回升，就可较早盈利或盈利较多。又如，当股价到达计算的卖价了，但后来股票价格继续升高，如果在计算的卖点上全部卖出，以后更高价格下的更多盈利就没有得到，但如果分批卖出就可以把更高价位上的利润也能得赚到一部分，从而总体上取得较多的盈利。
本方法是一种按股票价格变动规律进行买卖的低买高卖的盈利模式，只有经过较长时间的历史资料验证，才能证明这种方法的有效性如何。下面就是对该股票长达一年（2011年全年）的历史资料进行验证的过程。
三、实证检验与评价
以“海立股份（600619）”为例子，经过对其2010 年全年每日价格数据的统计研究，得出每日最高价与上日最低价之比的平均比值（叫平均最低比值）是0.961，标准差为0.029；得出每日最高价与上日最高价之比的平均比值（叫平均最高比值）是1.043，标准差为0.033。为了确保风险小和可盈利，设计用按平均最低比值减2 个标准差作为买价系数，把平均最高比值加1 个标准差作为卖价系数。于是，可得出第一组买卖的定价模型为：
每日买价=上日最高价×0.902
每日卖价=上日最低价×1.076
每日实际到达这个计算的买价就可以买入股票。每日实际到达这个计算的卖价就可以卖出股票。假设每次只买卖一股，为了能分批买卖，专门用于买卖股票的初始投资额按股票价款的二倍注资，则股票买卖定价及盈亏情况如下：
这样做的买卖的结果是：在一年当中按公式计算的可进行的可买卖次数为：可买入17次，可卖出32次。假如每次都是一买一卖，那么也只能卖17 次，最后那次买的股票，由于到年底也没到按公式所计算的卖价，为了结算，所以就按收盘价卖出。这17 次买卖中，买卖的盈利次数有13次，亏损4次，累计盈利额为5.84元。若以每次买卖实现盈利为成功，则买卖的成功率、股票投资报酬率分别为：
买卖成功率=买卖盈利次数/买卖次数=13/17=76.47%
股票年投资报酬率=累积盈利额/股票投资额=5.82/25=23.28%
取得这样的年投资报酬率是比较高的，这样的年收益率高出银行利率（按约5%）的四倍以上，比社会平均投资报酬率（约10%左右）高出一倍以上。若和当代股票投资大师巴菲特相比也是不相上下的。可见，作为一般的股票投资者应该是很满意的。
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二、我国社会保障基金的投资现状
目前，社会保障基金主要投资于国内金融市场，投资产品主要包括银行存款、国债和股票等。在过去的一段时间里，社会保障基金选择银行存款和国债作为主要的投资产品。近年来，社会保障基金一系列多元化投资的探索和创新，2003年开始扩大试点范围，投资谨慎稳健；2004年开始向实业股权投资；2006年开始对外国投资；2008年开始向股权投资基金投资，以分散风险增加盈利，奠定了良好的基础。社会保障基金投资不断优化组合，2009年末，全国社会保障基金产业投资比例是20.54%，固定收益产品的投资比例是40.67%，国内和海外股票投资比例是32.45%。从收益水平看，过去10余年，全国社会保障基金累计收益率为9.17%（见表1），比同期累计通货膨胀率2.14%高出7.03%，这表明社会保障基金的收益率水平还是较为满意的。从表1显示的收益率水平看，仅在2004年和2008年投资收益率低于通货膨胀率，其余年份均完成了保值增值功能。2004年，社会保障基金投资“缩水”，主要原因是股票的投资回报率并不好。2008年，社会保障基金投资由于国际金融危机的影响，收益率稍差。近年来，股市行情较好，社保基金投资收益上升。
三、我国社会保障基金中股票投资风险的测度
2009年，我国社会保障基金投资收益的22.7％来自股票收入，年末交易性金融资产、可供出售金融资产和长期股权投资余额为4131.74亿元，占资产总额的53%。由于股权投资、境外投资和股权投资基金投资缺乏相关数据，因此本文只对社会保障基金的股票投资展开分析。对于社会保障基金而言，股票是收益率较高、风险性最大的投资渠道，股票投资收益的不确定性受到宏观经济运行状况、资本市场的完善等多重因素的影响。虽然股票投资只是社会保障基金投资的部分，但分析社会保障基金股票投资的风险测度对于防范社会保障基金的风险而言具有重要意义。1952年，马可维兹（Markowitz）明确提出，使用收益率波动离散程度的统计测度———方差和标准差这两个指标作为风险的测量工具，并在使用这两个变量的数据结构中进一步丰富了其投资组合理论[8]。
（一）样本选择本文从社会保障基金2011年第二季度新进与增仓两大股票池中，筛选出持股比例最为靠前的10只股票（见表2）作为样本，依次用x1，x2，…，x10表示，本文中只考虑由这十只股票组成的社会保障基金投资组合。对于市场证券组合，本文选择上证综合指数。计算使用日度数据，数据区间定为2011年4月1日至2011年6月30日。同时，本文上证综合指数的日对数收益率由每日的收盘指数计算所得，以每只股票收盘价的每日对数收益率为基本数据。
（二）确定置信水平为了满足不同的风险规避需求，可以选择不同的置信水平进行比较分析。本文选择95%与99%两种置信度，便于进行比较分析。
（三）计算相关指标1．计算收益率。根据Rt=ln（Pt）—ln（Pt-1）公式计算股票收益率，其中Pt和Pt-1分别表示股票在第t日和t-1日的股票价格。本文没有考虑样本数据的排列顺序、所谓的“周一效应”等现象，当股票价格指数不是很大的波动，其种类约等于股票价格指数变化的速度，对应于股票市场整体收入水平。因此，即使出现假期也不影响数据序列。2．计算协方差矩阵。通过SPSS软件，计算出社会保障基金前10支重仓股票的每日对数收益率的协方差矩阵（见表3）。3．计算股票权重。以2011年6月30日的收盘价为基准，根据社会保障基金的持股数和收盘价来计算其市值，从而得出股票投资权重。（四）社会保障基金投资组合与上证指数风险度量值的计算笔者假设投资组合的总价值为1，计算VaR可以转化为在给定的置信水平1-c下，计算出Δt日（本文采用1日和10日）内的投资损失不超过投资总额的百分比。同时针对不同的风险度量指标，计算出社会保障基金投资组合和上证综合指数的三种风险度量值即方差、β系数和VaR，具体结果见表4。
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2013年创业板的暴涨，使得成长风在公募基金中盛行。与此形成鲜明对比的是，以股票型基金、激进配置型基金为代表的权益类基金对蓝筹股的偏好程度则降到了历史低点。以股票型基金为例，截至今年一季度末，最近1年该类基金与沪深300指数的业绩关联系数为0.9，为最近5年以来的最低关联系数；与上证180指数的关联系数也呈现类似的走势，一季度末该值为0.88，同样是最近5年最低值；而该类基金与中证小盘500指数的关联系数为0.98，为最近5年该系数的峰值。激进配置型基金对股票投资的风格偏好分化则更加鲜明，截至今年一季度末，最近1年该类基金与沪深300指数、上证180指数的关联系数为0.81、0.8，而与中证小盘500指数的关联系数为0.96，见图1、图2。
虽然公募基金长期以来一直偏好成长股，这从偏股型基金与中证小盘500指数的关联系数持续高于沪深300指数中不难发现，但是在2012年，沪深300指数上涨7.55%，而创业板指下跌2.14%的市场环境下，公募基金对蓝筹配置的热情也随市场而高涨。2012年3月～2013年3月，股票型、激进债券型基金与沪深300指数、中证180指数的业绩关联系数达到了2010年3月以来的峰值。从一定程度来说，对于公募基金而言，是价值投资还是追逐成长股，更多是看市场环境。
值得关注的价值蓝筹型基金
沪港通背景下的A/H股折价修复是直接而短暂的，站在中长期估值角度来看，对于防御性投资者而言，蓝筹股目前的估值和股息率亦具有一定吸引力。而在成长风盛行的市场中，投资风格偏大盘蓝筹，并且风格稳定的基金并不多。
博时主题行业精选（LOF）
基金成立于2005年1月，基金经理邓晓峰具有十余年证券从业经验。2007年3月起管理该基金，现同时担任价值组投资总监，并兼任社保股票基金经理，基金经理职责集中于投资与研究上，有较好的专注度。基金经理擅长自下而上进行投资，强调行业及公司的基本面，重视投资标的的内在价值，而不因市场变化而受过多影响，坚持从价值出发的投资思路，风格上对于大盘蓝筹股、白马公司有所偏好，辅以少量确定性较强的成长股，较少参与选时操作。
基金在大类资产配置上总体稳健，从业绩来看，选时操作整体效果一般，基金经理也表示自上而下的宏观分析并不是其强项。行业配置上，机械设备和金融行业大部分时间是基金的重仓板块，基金行业集中度较高。基金在个股选择上以各大行业的龙头白马股作为核心，仅持有少量确定性较强的成长股以博超额收益，操作上换手率很低，重仓股会长期持有，在确信公司基本面良好的背景下，会结合估值对持仓进行操作，如逆势中坚持持有，并有所加仓。整体上看，组合重仓的大部分个股对基金业绩贡献明显。
从基金一季报披露的持仓来看，位于基金前十大重仓股的中国平安、中国太保的持有市值占基金净值的比重超过15%，截至4月29日，两只股票A股收盘价对H股的折价率超过15%，持仓5%的招行A股收盘价价对H股的折价率也达到了7%。从基金过往几年的持仓来看，基金对上述几只蓝筹股的投资皆属于长期持有，沪港通的正式实施或将带动折价率的回归。
基金整体运营费率和换手率均一直处在同类基金偏低水平，反映基金持仓稳定，风格稳健。此外，基金属于LOF基金，投资者可以通过二级市场进行买卖，一次性费率更加低廉。组合中长期业绩良好，风险控制能力较好。由于受系统性风险及风格轮换所带来的影响波及较大，业绩表现具有一定波动性。但另外一方面，其对于估值的重视会避免其进入泡沫区域的风险。
鹏华价值优势股票（LOF）
基金成立于2006年7月，基金经理程世杰管理该基金超过5年，作为公司基金管理部总经理和投委会成员，管理职能会占据基金经理一定的精力。基金经理在策略上轻仓位而重行业和个股，注重价值型投资并以基本面为投资导向，风格上偏好大盘蓝筹股，对主题热点关注较少。尽管如此，基金经理对于过往不看重的成长性行业有所改观，逐渐对成长性上市企业进行深入挖掘。
最新披露的一季报显示，基金重仓目前A/H股折价最高的海螺水泥的净值占比接近7%，重仓超过5%以上的招商银行A股对H股的折价率也达到了7%。此外，位于第二大重仓股的中国建筑亦是上证180的成分股，目前估值处于历史低洼区域，这也意味着基金超过20%以上的持仓将受益于沪港通。
投资策略方面，基金强调运用相对估值分析方法，通过估值比较，重点投资国际接轨趋势下具备相对价值优势并兼具良好成长性的企业股票。基金按照公司的研究流程进行行业景气周期分析并建立股票投资备选库，运用多维估值比较，深入发掘行业和个股层面具备相对价值优势的投资机会。结合对公司盈利的持续性、稳定性、增长性以及资本回报率方面的研究成果，选择兼具价值优势与良好成长性的股票构建投资组合。
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过去,我们在利用传统方法对风险投资项目进行评估时,很少考虑到项目在投资和管理中的选择权问题,实际上,选择权作为一种客观存在,自古以来就无所不在。如人们在经营过程中,会根据经营的状况选择是否继续经营,或者扩大、缩小经营,甚至是放弃经营。这种经营的灵活性使 企业 可以在经营中因势利导,适应形势的变化,降低经营的风险,提高经营的效益,体现出了一定的价值。而今,随着 经济 的进一步 发展 ,各种新型金融工具,如股票期权、可赎回债券等的相继出现以及衍生金融市场的建立,使得人们可以方便地在市场上进行选择权交易,选择权的价值被进一步体现了出来。如果我们在评估过程中,尤其在对高科技企业这种选择权价值占企业价值绝大多数的企业评估过程中,还沿袭以前的做法,不考虑选择权的价值,必然会扭曲企业价值。
针对传统评估方法的局限,近20年来,学者们就这一问题进行了深入的研究,提出了很多解决问题的新方法和新思路,比较典型的是期权定价的方法。ross(1978)曾撰文指出,风险项目潜在的投资机会可视为另一种期权形式——实物期权,并由此引发了对实物期权估价理论的深入探讨。近年来,随着1997年度诺贝尔经济学奖授予美国两位经济学家——myron scholes robert c·merton,以表彰他们在金融领域应用数学工具,解决了金融衍生工具的定价问题,许多学者开始研究如何利用这一理论,以解决经济活动中存在的实际问题。在评估领域,比较地研究集中在对实物期权法的研究。在下面的研究中,笔者将首先介绍金融期权,从而引出对风险投资的实物期权方法的探讨。
二、金融期权
金融期权是未来一定期限内的选择权。其持有者在支付一定金额的费用(权力金)后,享有在将来某一时间某一时期内以预定价格(执行价格)购买或出售一定基础资产的权利。它有两种基本形式,看涨期权和看跌期权。看涨期权是一种持有者按约定的价格买入某种资产的权利;看跌期权则是一种持有者按照约定的价格卖出某种资产的权利,按照执行期的不同。期权又可分为欧式期权和美式期权。欧式期权的持有者只能在未来某一确定的时间买卖某种资产;美式期权的持有者则可以在未来一定时期内买卖某种资产。因而美式期权比欧式期权更加灵活。期权有三个主要特征,它们是:不可逆性、不确定性和灵活性。期权持有者付出一定的成本(不可逆性)后,面对预先不能准确预测的环境(不确定性),就有权力但是没有义务(灵活性)行使期权。期权是否被执行,完全取决于持有人,如果最后不执行,其最大的损失仅以付出的权力金为限。
以基础资产为股票的欧式看涨期权为例,投资者以价格p买入一份执行价格为e的该看涨期权。股票的价格用s来表示。并假设到期日的股票价格为st,到期时间为t。则到期日时,期权持有人持有期权的价值为max(st-e,0)持有人的损益情况π如图1所示。
由上图我们可以看出:当st-e>p时,投资者执行期权,可以获得盈利;当0<st-e<p时,投资者执行期权,亏损部分初始成本;当st-e<0时,投资者放弃期权,亏损全部初始成本。对于欧式看涨期权的卖方而言,由于买卖双方实际是零和博弈,买方盈利时卖方必然亏损,则卖方的损益状况与买方正好相反,当st-e>p时,买方执行期权,卖方亏损;当0<st-e<p时,买方执行期权,卖方赚取部分期权费;当st-e<0时,买方放弃期权,卖方赚取全部期权费。卖方的损益情况可用图2表示。
三、实物期权方法
在风险投资中,由于项目的期权价值是以实物资产为基础的,因此,其有别于金融期权,被称为实物期权luehrman(1998)认为,项目的npv与期权价值高度相关,二者在t=0时相同,任何 计算 npv的数据均包含有计算c的价值,因此不必放弃传统的现金流量贴现系统。但同时指出,传统方法遗漏了投资带来的后期决策柔性所带来的额外价值。因此,在实物期权理论下,风险投资项目的价值由两部分组成:一是项目的内在价值,它是静态的、被动的、直接的净现金流量的贴现值;二是投资带来的期权价值,是由经营柔性带来的,该期权的价值可用期权定价模型计算出来。其项目价值可以表示为:项目价值=静态的被动净现值npv+柔性经营的期权(投资机会)价值c。
静态的被动净现值npv的计算可采用传统的dcf法,而柔性经营的期权(投资机会)价值c则可采用二项期权定价模型或black-scholes模型。由于与二项期权定价模型相比,利用black-scholes模型计算期权价值所需的参数较少,大大减少了计算所需的信息量。因而,在评估的实践中,多数采用的是sblack-schkles模型。其计算公式为:
下面我们从分析black-scholes模型中的变量入手,以股票看涨期权为例,结合风险投资期权的特征,在对比股票期权与风险投资期权特征的基础上,具体使用black-schoes模型计算风险投资项目期权价值时各参数的取值。
1.基础资产的价值(s)。股票看涨期权中基础资产的价值指的是基础股票的价格,这个价格实质上体现了此股票所有远期流量的现值估价——包括红利、资本收益等等。在风险投资中,基础资产的价值指的是风险投资项目中所能得到的全部流量的现值。
2.期权的行使价格(x)。行使价格是期权到期时的预定价格。在股票期权中,行使价格是在购买期权时约定在未来一定时间购买股票的价格。在风险投资中可以将风险项目有效期内预期的投资支出i看作期权的行使价格。由前面分析的结论:执行价格越大,期权的价值越低。因此,对于风险投资而言,对相同的项目,投入成本越高,利润空间越小,投资价值越低。
3.基础资产变动的方差(σ2)。对于股票期权来讲,基础资产变动的方差是指与股票有关的远期现金流入价值变动率的方差,而标准差的值则被称为基础资产的波动率(σ)。就风险投资而言,波动率是指与被投资项目有关的远期现金流入价值变动率的标准差,由于期权具有锁定损失的特征,不论风险多大,其损失最多就是已投入的资本,而风险越大则同时意味着获得更大收益的可能性。因而投资项目的风险越大,投资价值就越大。与传统投资不同,风险在这里成为一个十分有利的因素。因而被投资项目未来可取得的现金流量的不确定性越高,期权价值越大。
4.有效期(t)。有效期t为期权到期的时间。在风险投资中,它的等值含义是指上一轮投资距离下一阶段投资的有效时间。在这一有效期内,投资者有权对是否继续投资进行决策,并且可以根据项目经营的情况对投资时机进行合理选择。有效期的长短取决于投资协议、产品的生命周期、市场竞争等因素的综合影响。到期日越长,期权价值越高,越适宜等待相关信息推迟投资;到期日越短,期权价值越低,越宜于投资。
5.无风险利率(r)。对股票投资来说,无风险利率一般是指无风险证券(主要指政府债券)的年利率。在风险投资中,与股票期权中的含义一致,无风险利率指的是风险投资资金的时间价值。但笔者认为虽然这二者在含义上相一致,但却是有实质性差异的。这是因为风险投资市场与股票市场有很大的差异,应用投资套利理论,对于股票市场来说,市场均衡的状态是投资组合的收益为无风险利率的状态,而对于风险投资市场来说,由于风险投资高不确定性的特殊性,投资者无法使用套期理论来实现完全的套期保值,必须要以高回报来补偿其无法规避的风险,市场的完全均衡难以达到,只能达到所谓的次均衡状态,此时收益率是一个高于无风险利率的利率。也就是说,风险投资的资金时间价值要高于股票投资的资金时间价值。因此,如果按股票的无风险利率作为风险投资的资金时间价值参数,则按该模型 计算 出来的评估价值有失偏颇。
6.基础资产的预期红利(d)。在股票投资中,红利指定期付给股东的钱。而在风险投资中,红利则是由期权有效期内流失的价值来表示的。这可能是为暂时回避竞争或为保留期权所发生的费用,也可能是由于竞争对手已实现投资于类似的高技术风险项目,提前获取红利或占领市场而发生的损失。如同股票的红利为股票投资者创造了现金流,但却减少了股票的价值一样,对风险投资而言,现金的流失也意味着期权价值的减少。我们可以将上述分析的结论列表如表1。
由以上分析可知,实物期权法是一种全新的评估方法,它克服了传统评估方法没有考虑经营柔性价值的缺点,增加了风险投资灵活性的潜在价值,在很大程度上改变了过去决策中通常低估项目价值,丧失投资机会的状况。并且由于这种方法并非对传统评估方法的全盘否定,它结合了传统评估方法的优点,是对使用最为广泛的传统评估方法——收益法的一种重大改进,使之更加符合风险投资的实际状况。它的出现为 现代 评估提供了一种崭新的思路,是一种较为合理和 科学 的评估方法。
参考 文献 :
1.宋逢明.期权定价理论和1997年度诺贝尔 经济 学奖.管理科学学报,1998(1)
2.abelab.“options,the value of capital and investment”quarterlyjournal of economics vol:111,iss:3,1996,p:753-778
3.赵秀云,李敏强,寇纪凇.风险项目投资决策与实物期权估价方法.系统工程学报,2000(3)
4.羊利锋,雷星晖.实物期权方法在投资项目评估中的运用.决策借鉴,2001(6)
5.周晓宏,程希骏.期权理论在风险投资项目评估中的应用.运筹与管理,2002(1)
4.有效期(t)。有效期t为期权到期的时间。在风险投资中,它的等值含义是指上一轮投资距离下一阶段投资的有效时间。在这一有效期内,投资者有权对是否继续投资进行决策,并且可以根据项目经营的情况对投资时机进行合理选择。有效期的长短取决于投资协议、产品的生命周期、市场竞争等因素的综合影响。到期日越长,期权价值越高,越适宜等待相关信息推迟投资;到期日越短,期权价值越低,越宜于投资。
5.无风险利率(r)。对股票投资来说,无风险利率一般是指无风险证券(主要指政府债券)的年利率。在风险投资中,与股票期权中的含义一致,无风险利率指的是风险投资资金的时间价值。但笔者认为虽然这二者在含义上相一致,但却是有实质性差异的。这是因为风险投资市场与股票市场有很大的差异,应用投资套利理论,对于股票市场来说,市场均衡的状态是投资组合的收益为无风险利率的状态,而对于风险投资市场来说,由于风险投资高不确定性的特殊性,投资者无法使用套期理论来实现完全的套期保值,必须要以高回报来补偿其无法规避的风险,市场的完全均衡难以达到,只能达到所谓的次均衡状态,此时收益率是一个高于无风险利率的利率。也就是说,风险投资的资金时间价值要高于股票投资的资金时间价值。因此,如果按股票的无风险利率作为风险投资的资金时间价值参数,则按该模型计算出来的评估价值有失偏颇。
6.基础资产的预期红利(d)。在股票投资中,红利指定期付给股东的钱。而在风险投资中,红利则是由期权有效期内流失的价值来表示的。这可能是为暂时回避竞争或为保留期权所发生的费用,也可能是由于竞争对手已实现投资于类似的高技术风险项目,提前获取红利或占领市场而发生的损失。如同股票的红利为股票投资者创造了现金流,但却减少了股票的价值一样,对风险投资而言,现金的流失也意味着期权价值的减少。我们可以将上述分析的结论列表如表1。
由以上分析可知,实物期权法是一种全新的评估方法,它克服了传统评估方法没有考虑经营柔性价值的缺点,增加了风险投资灵活性的潜在价值,在很大程度上改变了过去决策中通常低估项目价值,丧失投资机会的状况。并且由于这种方法并非对传统评估方法的全盘否定,它结合了传统评估方法的优点,是对使用最为广泛的传统评估方法——收益法的一种重大改进,使之更加符合风险投资的实际状况。它的出现为现代评估提供了一种崭新的思路,是一种较为合理和科学的评估方法。
参考文献:
1.宋逢明.期权定价理论和1997年度诺贝尔经济学奖.管理科学学报,1998(1)
2.abelab.“options,the value of capital and investment”quarterlyjournal of economics vol:111,iss:3,1996,p:753-778
篇11
这是保监会继2007年和2014年以来，关于保险资金境外投资的又一新规。
2014年11月17日，沪港通开通仪式在香港交易所举行。沪港通的正式开通，被视为中国资本市场继QFII之后对外打开的第二扇门。对于保险资金来说，参与沪港通试点则打开了进一步对接国际资本市场的又一条通道。
保监会《监管口径》之后，香港交易所的官方微信账号“沪港通”对此表示了欢迎，认为随着沪港通机制的不断完善，未来会有越来越多的内地投资者参与到沪港通这一机制之中。
自保险机构于2006年获准以自有资金购买外汇投资海外以来，香港资本市场一直是险资“出海”的主战场。不过，从目前来看，各家保险机构的海外投资比例远未及上限。海外投资需要在外管局核定的QDII额度范围之内投资，能获得QDII额度的保险机构仍属少数，且额度有限。
截至2015年末，保险业境外投资额约360亿美元，境外投资实际占比不到2%。不过，今年以来险资“出海”热情飙升。截至今年4月，险资海外投资规模已超过400亿美元，其中股票是占比最大的投资品种，占比达42%，接近五成。近日几家上市险企都在中报会上表示，下半年将继续加大海外投资力度。
从沪港通的情况来看，从5月开始，资金流入的力度遽升。香港交易所数据显示，5月、6月通过港股通流入港股的资金，分别增至268亿港元和440亿港元， 7月，虽然净流入降至近百亿港元，但8月又飙升至547亿港元。
在沪港通升温之际开闸保险资金参与沪港通试点，意味着所有具备股票投资能力的保险机构都有机会分享其中的投资机遇。受访的业内人士表示，在沪港通取消总额度限制以后，港股将成为境内险企又一个重要的资产配置领域，在“资产荒”之下对完善保险资产配置以及提升投资收益率有所帮助，而且对于大中小型公司提供了同等的投资机会。
也有保险投资人士表示，对于保险资金来说，参与沪港通主要在于对接国际化市场。10月1日，人民币将正式纳入SDR（特别提款权），人民币国际化正渐趋渐近。保险机构通过沪港通“练兵”，软硬件都准备好了吗？ 灵活资产配置
沪港通是指上海证券交易所和香港联合交易所允许两地投资者通过当地证券公司（或经纪商）买卖规定范围内的对方交易所上市的股票，是沪港股票市场交易互联互通机制，包括沪股通和港股通两部分。
2014年4月10日，中国证监会正式批复开展互联互通机制试点，当年11月17日正式开通，总额度为5500亿元人民币。
一位保险资管人士认为，保监会允许险资参与沪港通已酝酿了很长时间，此次开闸应该没有刻意挑选时间点，主要还是考虑出台一些新的政策应对今年的资产荒。
2006年险资海外投资试点以来，香港资本市场一直是保险资金最重要的海外投资领域。不过，根据规定，国家外汇局对于保险机构境外投资付汇实行的额度管理，归入QDII管理，保险机构进行直接投资和境外资金运用等资本项目外汇收支时，需要事先在外管局核定QDII额度。未批额度或超出额度，则不允许投资。
这意味着，保险机构进行海外投资时，除了必须在保监会批准的投资比例内，还要在国家外汇局核定的QDII额度之内。
早在去年以来，诸多保险机构就在感叹QDII额度不够用，这也是目前海外投资占比不高的原因之一。国家外汇管理局数据显示，截至今年8月底，共有40家保险机构获得QDII额度308.53亿美元，比去年底的311.53亿美元减少了97亿美元。
而一个事实是，其实国家外汇管理局已经连续17个月未批复QDII新增额度。因此，此次开闸沪港通，使得险资通过港股通渠道投资港股以及间接的海外投资，不再受到外汇额度的限制。
国都期货公司期货股指分析师武猛认为，险资参与沪港通，用人民币进行结算，避免了外汇额度申请问题。此外，沪港通的投资范围比QDII更广，且股票无锁定期，投资更加灵活。
人保资产管理公司副总裁秦岭曾在2014年中国财富论坛上谈到，沪港通不限投资类别、额度、无排他性、无锁定期、通道和托管成本更低，为国际资本双向流动，创造了更便利的条件，也有利于提升保险资金跨市场配置灵活性。
光大证券报告估算，险资获准参与沪港通，将为港股市场带来约2500亿元新增资金。武猛则估算，以目前的资产体量，若港股投资占权益类投资的5%-10%，则简略估算2016年底流入港股的资金处于1008亿-2016亿元范围。 聚焦估值洼地
“如果用水管来比喻的话，那么香港代表的国际市场的管子可能是方形的，而内地市场的管子则是圆形的，两边阀门结构及水压也是不同的。沪港通恰如一个连接转换器，它的挑战就是要在不改变两边水管形状的前提下，把两边的市场有效有机地连接起来。”香港交易所行政总裁李小加曾这样形容沪港通。
A股与港股所存在的相对估值洼地和估值优势，正是沪港通得以顺利推进的重要原因。众多投资人士认为，沪港通中长期将推进A股与国际估值接轨，今年突然出现大量内地机构投资港股，也正是因为港股估值相对处于洼地。
在国内固收市场收益率下行和A 股市场行情转弱的影响下，国内险资面临收益与成本倒挂的压力。今年上半年全行业平均实现年化投资收益率为4.94%，比去年7.56%的年化投资收益率下滑明显。多位受访投资人士认为，港股市场的红利回报水平叠加人民币贬值带来的相对汇兑收益，险企的投资回报有望提升。
今年以来，香港恒生指数上涨9.2%，恒生中国指数上涨3.6%，大部分在香港、A股市场同时上市的标的仍保持A/H股溢价。武猛认为，目前A股和H股的溢价指数接近120，处于较低位置，短期内不会对A股资金面构成影响。但若后期港股投资价值凸显，且险资总规模增长，或在资金面上小幅推动港股。
目前，险资的股票投资仍主要集中于A股市场，即使在经历了2015年A股市场的动荡以后，险资对股票的投资规模仍然继续保持增长。一位保险资管公司人士认为，相对单一的资产配置组合和相对单一的市场，很难做到稳定收益。沪港通为保险机构做好资产配置和资产组合管理提供了新的投资市场。港股的波动性跟A股不一样，波动的方向也不是1∶1的关系，多元投资渠道可以适度分散投资组合，改善保险行业的资产配置。
对于保险资金来说，通过沪港通能够更便捷地参与H股市场，加强在低估值、高股息、A/H股溢价显著标的的配置，可以更低的成本获得高股息。国信证券研报认为，本次政策的影响重在存量股票资产的替换效应，更多向具备“低估值、高股息”的价值股切换。
武猛认为，保险资金追求稳定绝对收益，港股配置上会青睐具有A+H股中具有折价优势、低估值、高股息率的蓝筹股。
相关统计数据显示，自2014年11月沪股通开通后至今年8月10日，沪股通净买入金额超过10亿元的股票共有18只，主要分布在白酒、银行、证券、家用电器、汽车等行业。而白酒、银行等行业本就是险资一向青睐的A股重仓品种。诸投资人士认为，险资未来配置港股要参考A股的投资策略，考虑整体的权益配置策略和思路。
一位保险公司高管认为，参与沪港通的险企需要对于A股和H股的价值进行重新评估和认定，对于在原本各自封闭市场里进行流动性套利，是一个结构性的机会。 投资能力待考
此次险资获准参与沪港通，是面向所有保险机构，这意味着大中小型保险公司站在了同一条起跑线上。
不过，《监管口径》同时强调，保险机构直接开展沪港通股票投资应当具备股票投资能力，不具备股票投资能力的保险机构应委托符合条件的投资管理人开展运作。保险资产管理机构发起设立的组合类保险资产管理产品，可以投资港股通试点股票。
一位保险资管公司人士表示，此项监管规定为不同能力和条件的保险公司提供了不同的思路和解决方案。“有股票投资能力的可以自己投资，如果没有能力可以委托有资质的机构，也可以投资保险资管公司发行的相应的资管产品，大小公司的待遇其实是平等的，同等获益。”
目前，获批的保险机构境外投资的专业子公司共有12家，有40家保险机构获得QDII投资额度。去年保监会批准了6家险企和1家保险资管公司开展境外投资业务，今年又批准了信诚人寿和国华人寿开展保险资金境外投资业务。
近年来，继大中型保险公司陆续获得海外投资资格之后，一批中小保险公司开始成为获批境外投资资格的主力军。尤其是2015年以来，又以平台系公司为主。从目前险企获批的QDII额度来看，平安额度最多，有71.9亿美元，平台系公司生命人寿额度高达44.09亿美元，比位居第三的中国人寿股份公司的35.5亿美元还高出8.59亿美元。
政策待遇平等、同获额度和资格，并不意味着能力趋同。参与沪港通，险企的海外投资能力和水平如何，需要实绩来验证。
武猛表示，之前一些险企特别是大型险企通过QDII参与港股积累了相关经验，沪港通对险企开闸后，这些公司的资金反向流入的通道也打开了。在他看来，大型险企由于综合实力雄厚，相较中小公司在海外投资能力的软、硬件建设更有优势，为以后更广泛地对接国际化市场可以有更充分的准备。
篇12
反映上市公司经营状况和发展能力的因素和指标有很多，这就要求投资者在选择上市公司进行证券投资的时候，需要了解并掌握这些因素和指标，并且知道这些因素和指标对上市公司经营状况和发展能力的影响程度。本文根据上海证券市场的实际数据，参照国内外学者的研究思路和方法，对影响上市公司交易价格的各种因素做了比较全面和系统的实证研究，主要是从行业的选择、会计指标和市场表现指标的角度进行研究，希望能够找到影响上市公司交易价格的主要因素以及这些因素的影响方向和影响程度。
行业的划分和影响因素的设定
（一）行业的划分
本文采用上海证券交易所的分类方法对所有上市公司进行行业分类。据此，所有上市公司可以分成13个大类，其中制造业又分成10个小类。截止到2006年12月31日，在上海证券交易所交易的股票有886只，它们分布在上述13个行业里，分别为：农林牧渔业24只，采掘业17只，制造业496只，电力煤气及水的生产和供应业42只，建筑业22只，交通运输仓储业47只，信息技术业55只，批发和零售贸易业65只，金融保险业9只，房地产业33只，社会服务业24只，传播与文化产业8只，综合类44只。
（二）基本假设和主要研究指标
基本假设：能够引起股票价格上涨的研究指标与其股票的平均投资收益正相关，相反则负相关；能够引起股票价格波动的研究指标与其股票的投资风险正相关，相反则负相关。
公司规模。为了能够反映股票的实际市场状况，用可以流通的股数来反映公司规模，通常用流通股数的自然对数来表示公司规模。从理论上讲，规模大的公司生产经营比较稳定，市场竞争能力较强，公司抗拒市场风险的能力较强，公司的经营风险较规模小的公司来说要低；在市场表现上，公司的市盈率普遍较低，股票价格的波动较小，但公司规模的大小并不影响其股票的上涨或下跌。
资产负债率。资产负债率是反映公司财务状况的一项指标，公司的资产负债比率越高，公司所面临的财务困境成本和破产成本越高。公司的资产负债率越高，经营风险越大，公司股票价格的波动则越大，但对公司收益的影响关系比较复杂，不能仅凭借指标的高低进行判断，通常该指标不影响股票的上涨或下跌。
流动比率。公司流动比率越高，反映公司短期偿债能力越强，企业的财务风险越低，也就表明企业的经营风险越低，但该指标并不反映公司的盈利能力，对公司股票价格的影响较小。
总资产增长率。总资产增长率可以用来反映公司的经营能力和成长性。总资产增长率指标越高，反映公司获利能力越强，公司的经营发展状况比较良好，公司经营状况的改善能很好地抵御市场风险，通常能够引起股票价格的上涨，但由于公司的高速增长也使其所面临的经营风险较增长率低的公司要高，使其股价的波动程度也较高。
主营收入增长率。该指标是反映公司主要业务收入的变动情况，该指标越高，说明该公司主营业务发展良好，公司产品的市场需求非常高。同时，也反映出公司产品的市场定价能力比较强，公司在该产品市场的地位和竞争力比较高，因此公司主营收入的高速增长也会使其股票价格上涨，但其所面临的经营风险也随之增大，引起股票价格波动程度增大。
净利润增长率。该指标反映公司净利润的增长情况，该指标越高，公司的生产经营状况越好，公司的获利能力越强，公司的股票价格会随着净利润的增长而上涨，但相伴而生的经营风险也随之增大，导致股票价格的波动程度提高。
换手率。该指标是反映公司股票交易活跃程度的主要指标，该指标越高，反映公司股票的交易越活跃，市场关注的程度越高，从而导致公司的股票价格波动程度比较高，股票的市场风险比较高，但对股票价格的影响较小。
振幅。该指标是反映公司价格变动程度的主要指标。该指标越高，反映对公司股票价格的市场分歧越大，股票价格不确定性程度越高，股票的上下振荡导致其所面临的市场风险比较大，其对股票价格的影响在不同的市场状况下会有所不同，在牛市中则会提高平均收益，在熊市中则会降低平均收益。
（三）研究样本和数据
本文选取2006年1月1日—2006年12月31日为研究时段，并根据上述的行业划分标准对所有股票进行划分，数据来源于上海爱建证券有限公司网上行情系统。所选股票为2006年12月31日前已经在上海证券交易所挂牌交易的全部886只股票，因为研究的是全流通情况下证券投资收益、风险和影响因素的关系，因此需要剔除在2006年1月1日前尚未完成股权分置改革的上市公司。
另外，为了便于不同行业和主要指标的比较，采用周收益率和总风险作为因变量，可以减少因不同股票未能连续交易导致数据缺失而影响数据之间的比较，最终确定的股票样本数为124家上市公司，分布在11个大行业里。由于许多公司在2006年进行过分红派息等事项，因此对股票价格进行了复权处理。
（四）研究的程序和方法
以所选的上海证券市场124家上市公司的股票价格作为研究样本，样本数据为124只股票和上证指数在样本期间内的周收益率。对所选股票按行业进行划分，计算各个行业下股票的平均周收益率、总风险、系统风险和非系统风险。通过对各个行业下的平均周收益率和总风险、系统性风险的计算和比较，来研究行业对投资收益和风险的影响。
对样本个股在样本期间内的周收益率时间序列数据和上证指数周收益率时间序列数据，根据单一指数模型作一元线性回归分析，估计出这124只股票在样本期间的系统风险系数。根据样本股票的系统风险系数估计值，就所设定的研究指标作相关系数分析，并对实证结果进行分析和解释。
（一）行业因素对收益和风险的影响分析
从表2中的不同行业收益和风险情况可以看出：
不同的行业表现出不同的收益水平。在所有行业中，收益最高的行业是金融保险业，平均周收益达到2.979%，收益最低的行业是食品饮料业，平均周收益为0.431%，两者相差2.545%，差距是非常明显的。平均周收益超过同期上证指数周收益的行业有4个，分别是金融保险业、木材家具业、机械设备仪表业和金属非金属业，其余行业的收益水平都低于上证指数的收益水平。不同行业平均周收益的巨大差距也反映出2006年的证券市场行情具有明显的行业特征，大多数行业的市场表现不如同期的上证指数收益。
不同行业的风险与其收益水平存在不一致的现象。通常情况，收益越高而表现出来的风险也应该越大，但实际情况却差异很大。金融保险业的风险为4.578%，食品饮料业的风险为5.001%，收益最高的行业风险比收益最低的行业风险还要低。
反映行业系统风险的β存在很大的差异。β大于1的行业有四个，分别是农林牧渔业、金属非金属业、建筑业和金融保险业，其他行业的β都小于1，β在1左右5%以内的行业没有一个，表明所有行业的市场表现都与上证指数不同步，只有4个行业的市场波动程度高于上证指数，大部分行业的市场波动程度都低于上证指数。
系统风险占总风险的比例差异也很大。大部分行业的系统风险比例占总风险的比例都超过50%，最高的是金融保险业，达到87.04%。只有三个行业的系统风险比例低于50%，其中最低的是木材家具业为34.55%。
（二）主要研究指标对收益和风险的一元线性回归分析
从表3可以看出：
在5%的显著水平下，平均周收益与总资产增长率、主营业务增长率、净利润增长率存在显著的正相关关系，由于2006年上证指数上涨了，具有很明显的牛市特征，因此振幅与平均周收益显著正相关。这四个研究指标的实证结果与最初的假设是一致的，这也说明这些指标是影响股票收益的相关因素，投资者在选择股票进行投资前，需要对上述指标进行研究和分析，才能更好地进行股票投资，提高投资收益。
在5%的显著水平下，公司规模、资产负债率、流动比率和换手率与股票的平均周收益不存在显著的相关关系，这也与最初的假设是一致的，这也反映出这四个指标对股票收益没有实质性的影响。
在5%的显著水平下，公司规模、资产负债率、总资产增长率、换手率和振幅都与股票的风险存在相关关系，其中公司规模与股票的风险存在负相关，而其他指标与股票的风险存在正相关。这些指标的实证结果与最初的假设是一致的，也反映出这些指标是影响股票风险的相关因素。
在5%的显著水平下，流动比率、主营业务增长率和净利润增长率与股票的风险不存在相关关系，这与最初的假设是不一致的，这也说明在上述研究期内，这三个指标对股票价格的波动不产生影响或影响不大。
股票收益和风险影响因素的实证研究结果与理论假设大多数是一致的，这也表明证券市场的市场表现与理性预期是一致的。这些说明随着股权分置改革的不断进行，证券市场越来越成熟和规范，市场行为也越来越理性。价值投资的理念也慢慢被投资者所接受和认同，更加注重股票的业绩和成长性，更多地考虑公司经营的实际情况。同时，投资者在选择股票时，不仅需要了解和掌握影响投资收益的有关因素，还要熟悉影响投资风险的相关因素，只有这样，才能在控制风险的同时提高股票的投资收益。
股票投资收益和风险的影响因素
本文通过对股票投资收益、风险和影响因素的实证研究，可以得出以下几条结论：
不同的行业具有不同的投资收益水平，证券市场行情具有明显的行业特征，市场表现良好的行业大部分是国家重点发展的行业，宏观经济环境良好，市场发展潜力巨大。
不同行业所面临的总风险与其投资收益存在不一致的现象。总风险高的行业并没有表现出较高的投资收益，行业的总风险对其投资收益的解释能力不高。
总资产增长率、主营收入增长率、净利润增长率、振幅和股票投资收益存在显著的正相关关系，是影响股票投资收益的相关因素。
资产负债率、总资产增长率、换手率和振幅与股票投资风险存在正相关关系，公司规模与股票投资风险存在负相关，这些都是影响股票投资风险的相关因素。
在股票实现全流通后，价值投资的理念也慢慢被投资者所接受和认同，投资者在进行股票投资时，更加注重对上市公司的实际情况进行分析和研究，能够抓住影响股票投资收益和风险的相关因素进行投资，在控制投资风险的同时提高了投资收益。
参考文献：
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（一）国外文献 马柯威茨于1952年最早提出了均值-方差理论，成为现资组合理论的开山鼻祖。自此之后，很多金融学者在前人的研究基础上对该理论进行了补充和发展，如托宾（1958）在提出了著名的两基金分离定律：当存在无风险资产的情况下，有效前沿上的任意一点都可以表示为（无风险利率，0）和切点的线性组合。此外，大批学者踏上了简化计算，完善模型的征程。一是尽可能的减少模型计算量，例如：夏普（1963，1964，1970）提出了单因素模型，它的主要思想是：市场的总体因素统一作用于所有股票，市场以外的因素只作用于某一只股票，因此可以通过股票组合来分散。单因素模型使用β来衡量投资组合的风险。提高了人们对市场行为的了解。罗斯（1976）提出了套利定价理论。该理论认为在市场均衡时没有套利机会，因此承担相同风险因素的投资组合应该具有相同的期望收益率 。二是开发新的投资组合模型。例如Mao（1970）提出了均值-下半方差模型。Speranza（1993）提出半绝对风险偏差函数。J.P Morgan提出的基于Var的风险度量系统等，至今这个风险度量系统还在很多金融机构被广泛使用。
（二）国内文献 我国对金融市场研究起步较晚是一个现实，这是由于很多客观因素造成的。近几年中，我国学者也对投资组合理论进行了深入的研究。唐小我（1994）针对我国证券市场的卖空限制情形下的投资组合模型进行了研究。王春峰、屠新曙和厉斌（2002）运用了几何方法解决投资组合问题。徐绪松、杨小青和陈彦斌（2002）提出了“半绝对离差风险测量工具”。刘小茂、李楚林和王建华（2003）研究了在正态情形下，风险资产组合的均值-CVaR边界，并与方差风险下的均值-方差边界进行了比较。陈金龙和张维（2002）分析了投资组合与CVaR之间的关系。此外，安起光、王厚杰（2006），刘庆富（2006） ，荣喜民、武丹丹和张奎廷（2005）、刘志东（2006）等学者在组合预测和方法领域获得了显著的理论成果 。
三、研究设计
（一）研究思路 本文选取了马柯威茨的均值-方差模型作为本文的理论依据，该模型评价投资组合的标准，是当收益一定时风险最小，或者当风险一定时收益最大。 该模型的思想是选取相关性低的投资工具进行组合来分散风险，从而得到更好的投资收益。因此如何衡量股票相关性，并进而筛选出相关性低的投资组合成为该模型的关键。由于之前的研究，无论是理论还是实证都很少考虑到金融时间序列的时变性、聚集性、持续性等波动特征对资产组合风险规避与控制的影响。而本文正是针对目前研究的不足，通过使用改进的相关系数法衡量股票收益波动时间序列的相关性，并据此聚类，优化了股票投资组合选择的方法。具体的思路如下：
（1）股票收益波动性拟合。对于金融时间序列分析，常常会出现某一特征的值成群出现的情况。如对股票收益率序列建模，其随机扰动项往往在较大幅度波动后紧接着较大幅度的波动，在较小幅度波动后紧接着较小幅度的波动，这种性质称为波动的集群性。在一般回归分析中，要求随机波动项是同方差，但这类序列随机扰动项的无条件方差是常量，条件方差是变化的量。所以需要使用自回归条件异方差模型（ARCH）或者广义自回归条件异方差模型（GARCH）。
（2）时间序列相似性度量。测量时间序列相似性的方法有很多，最主要使用的是欧式距离法和相关系数法。欧式距离法的优点是计算简单，易于理解，但是它容易受到序列波动性的影响，而且当序列长度增加时，其距离也会增加。特别是当时间轴发生伸缩或弯曲时，就不能够准确测量序列的相似性了。而相关系数法的优点是计算量少，而且即使两个序列均值不同，也能够准确比较相似性，而在欧式距离法中，如果两个序列均值不同，即使它们是相似的，计算出来的距离仍然会很大，从而误导了结果。但是相关系数法也存在其局限性，它只适用于长度相同的序列，因此在比较长度不同的时间序列时，需要改进该方法，改进的相关系数法如下。设有两只股票P和Q，长度为m的收益波动序列分别为X和Y：X=（x1，x2，…，xm-t，xm-t+1，xm） ；Y=（y1，y2，…，ym-t，ym-t+1，ym）。首先要在X和Y中截取长度相同的两个子序列，设长度为t，最好从序列最邻近当前时段开始截取，t不宜过短，计算子序列 X1=（xm-t+1，xn）和Y1=（ym-t+1，yn）的相关系数r1：r1=■将子序列的长度向前增加一个，即长度为（t-1），计算X2=（xm-t，xm-t+1，xm）和Y2=（ym-t，ym-t+1，ym）的相关系数 ：r2=■，重复上述步骤，依次类推，直到子序列包含全部序列的长度m，计算出的相关系数有（m-t+1）个。将计算出的全部相关系数进行平均，则得到的 为改进的相关系数：■=■。由于聚类需要使用距离，而改进的相关系数■是属于[-1，1]，所以要将■转化成大于等于零的距离，另d=|■-1|，则d∈[0，2]。通过d对股票进行聚类。
（3）股票聚类。聚类分析。方法中最常用的是分层聚类。分层聚类方法是通过一系列或者是相继的合并，分割来进行的。是从单个对象开始，这样在开始时每一个对象都是一类，将那些最相似的对象首先分组，然后将组与组根据它们之间的相似性进行合并，最后随着相似性不断下降，所有的组渐渐融合成为一个聚类。
（4）确定最小方差资产组合集合的方法。常用的投资策略优劣评估标准有：收益率分布形态指标，夏普比率，风险价值（VAR），条件尾部期望（CTE）等。本文将主要使用由马柯威茨于1952年提出的用图像分析法确立风险资产的最小方差组合集合和有效边界的过程。我们以只拥有三个资产的组合为例。利用图像法建立最小方差资产组合集合的过程，就是在以资产权数为坐标轴的空间内，绘制反映资产组合各种预期收益和风险状况的线，然后依理性投资者选择资产和资产组合的原则确定最小方差资产组合集合的过程。我们分析是在允许卖空的前提下，以便不受限制条件的约束。假设我们对资产A，B，C进行组合，已知E（rA）=10%，E（rB）=20%，E（rC）=30%，设A，B，C资产的权数分别由xA，xB，xC表示，限制条件为xA+xB+xC=1，由于xC=1-xA-xB，因此只要知道xA和xB的数据，就可以得到xC的数据。因此，可以在一个二维平面图上显示三个资产的组合情况，同理，可以使用（n-1）维图显示n种资产的组合。在以xA，xB为坐标轴的图形中，直线AB的方程式是xA+xB=1，所有仅投资A和B资产，不投资C的资产组合都分布在这条线上；不包括A的组合都分布在B轴上，同理，不包括B的都分布在A轴上，分布在AOB三角形区域内的各种资产组合都不含卖空资产，在AOB以外的资产都含有一种或者两种资产的卖空。根据具体的限制条件在坐标图上的某个区域进行查找，以确定最小方差的资产组合。而这个过程可以通过EXCEL线性规划的方式实现。
（二）样本选择与数据来源 本文选取的研究对象为2008年1月1日到2009年12月31日在上交所交易的，代码为sh600000-sh600120的A股股票，数据来源为国泰安数据库。剔除掉缺失值，实际得到102只股票。分别计算这102只股票的日收盘价数据个数，其中最多的为488个数据，以488为基准，凡是数据个数小于（不包括等于）基准数据15个以上的股票都被清除。这样经过清除后，剩下83只股票。然后对这83只股票的缺失值进行修补，修补的原则是以前一天的收盘价代替缺失值，经过修补后，每只股票都有488天的数据。计算每只股票的日对数收益率，公式为：日对数收益率=log（当日收盘价）-log（前日收盘价）。经过计算，每只股票都有487 个日对数收益率，
（三）时间序列分析建模过程 首先需要对得到的股票对数收益率进行建模，以单只股票序列为例，过程如下：（1）做统计图观察判断。（2）单位根检验。序列大致可分为有三种：扩散型序列，单位根型序列和平稳序列。在实际问题中，时间序列大多并不平稳，而是呈现出各种趋势性和季节性。由于在实际生活中扩散型序列比较少见，很少作为理论研究的对象，所以我们判断的基础就建立在单位根型序列和平稳序列上。做单位根检验的目的就是要区分二者，对单位根型序列做差分处理，去除趋势性因素，从而得到平稳序列。（3）确定时间序列主模型。对原序列进行差分处理，得到宽平稳序列，求解它的自相关系数，偏自相关系数，同时观察自相关和偏自相关图像，确定ARMA（p，q）阶数。由计算机程序，生成主模型系数的参数估计，得到相应的残差序列。（4）根据股票对数收益率数据画散点图，趋势图，观察序列是否属于平稳序列，是否具备集群性，直观地判断是否可以采用条件异方差模型拟合数据。（5）ARCH效应检验。ARCH模型通常用于回归模型：yt=x't？茁+？着t。若随机干扰项？着t不存在ARCH效应，则可以直接对模型作最小二乘估计；若？着t存在ARCH效应，则应找到ARCH模型的形式，即在上式中附加？着t=■?vt，并确定q，再进行参数估计。对序列进行ARCH效应检验的最常用方法是拉格朗日乘数法即LM检验。假设？着tARCH（q），则可以建立如？着t=■?vt的辅助回归模型：ht=？琢0+？琢1？着t-12+…+？琢q？着t-q2
原假设：H0：？琢1=…=？琢q=0；备择假设：H1存在？琢i≠0，1？燮i？燮q；检验统计量：LM=nR2～X2（q）
其中，n为计算辅助回归时的样本数据个数，R2为辅助回归的未调整可决系数，即拟合优度。检验标准。根据辅助回归ht=？琢0+？琢1？着t-12+…+？琢q？着t-q2的最小二乘估计，得到拟合优度R2，由LM=nR2～X2（q） 计算检验统计量LM，根据给定的显著性水平？琢和自由度q查x2分布表，得到相应的临界值x？琢2（q）或原假设成立的概率，则可得到结论。LM>x？琢2（q），拒绝H0，表明序列存在ARCH效应；LM
四、实证检验分析
（一）投资组合收益波动性拟合 根据上文的时间序列分析拟合步骤，使用S-PLUS软件中finmetrics的模块，Excel规划求解，VBA，SAS，R软件共同完成从数据的整理，预处理，分析到得出结论，并配以图形的表达来完成对投资组合风险的度量。
（1）ARCH效应检验及股票再筛选。对收益波动率的估计本文使用动态波动率估计模型。在使用GARCH类模型对股票收益的波动率进行拟合之前需要再对选入研究的股票做一次筛选。通过ARCHTEST对这83支股票进行检验。在0.05的显著性水平下通过检验说明该股票的收益率波动性具有集群性，也就是说收益率是变换的，使用ARCH或GARCH模型拟合更加合理。共有33支股票的收益率数据经过了ARCH效应检验。
（2）股票收益波动性拟合。对这33支股票分别进行收益波动性拟合。第一次采用ARMA模型作为主模型对收益率数据进行建模，然后对残差进行GARCH模型拟合，虽然拟合后残差序列均通过了检验，但在相似性聚类中效果不佳。于是重新选定主模型。将常系数模型作为主模型，然后对残差进行GARCH模型拟合，残差也均通过了检验。在模型中，条件方差序列就是待求的股票收益波动性序列，最后得到33条各488个数据的波动率序列。GARCH（p，q）的最简单形式GARCH（1，1）。该过程可以表示为：？着t=■?vt；ht=？琢0+？琢1？着t-12+…+？琢q？着t-q2
其中，{vt}独立同分布，且vt～N（0，1），参数满足？琢0>0，？茁1？叟0，？琢1？叟0。？着t～GARCH（1，1）是稳定过程的成分必要条件为？琢1+？茁1
（二）采用改进的相关系数法比较股票收益波动性的相似性
计算33支股票中任意两支股票的相似性。设任意两支股票A、B：A=（x1，x2，xn-t，xn-t+1，x487）；B=（y1，y2，yn-t，yn-t+1，x487）
由于股票收益波动序列是两年期的日数据，因此首先选取时间期为2008年1月2日-2008年12月31日长度为245的两个子序列A1、B1：A1=（x242，x243，…，x487）；B1=（y242，y243，…，y487）
计算A1、B1的相关系数记为r1。之后将序列的起点向前推一个，计算时间期为2008年12月28日-2009年12月31日长度为246的两个子序列A2、B2：A2=（x241，x243，…，x487）；B2=（y241，y243，…，y487）
计算A2、B2的相关系数记为r2。继续按照这种方式，每次将子序列的起点向前推进一期，计算相同时间期的两个子序列之间的相关系数，直到最后一次计算A、B序列全部数据之间的相关系数r242。总共可以得到242个相关系数。最后，将所得的全部相关系数的均值作为A、B序列间改进的相关系数r*AB： r*AB=■。
相关系数的取值范围在[-1，1]之间，系数为正，说明两支股票收益率的波动性之间成正相关，系数越大，相似度越高；系数为负，说明两支股票收益率的波动性之间成负相关；系数为零，说明两支股票收益率的波动性之间不相关。
（三）股票聚类 为了将A、B之间的相关系数转化成距离，还需计算|r*AB-1|，记为dAB，即 dAB=|r*AB-1|
全部股票经过点间距计算，可以得到33×33的距离矩阵。由于篇幅限制，这里不做展示。将距离矩阵输入到SAS软件当中，借助软件的聚类方法，采用Agglomerative算法，选择method=density，K=2可以得到聚类结果。这里所用的类间距估计法是最近邻密度估计法。软件输出的聚类过程及结果如表（1）和图（1）所示，可以看出33支股票被聚为6类，具体分类情况如表（2）所示。这六类股票的收益波动率序列存在很大差异，从每一类中选择一个典型的序列收益波动率图，展示结果如下。
（四）投资组合绩效比较 为了验证改进的相关系数聚类法在股票投资组合中的应用效果，使用的主要方法是将基于使用改进相关系数聚类法根据收益率相似性聚类的股票投资组合与随机组合、类内组合对比，比较在相同收益率水平下，组合的最小方差值大小。该值越小，说明该组合绩效越好。具体来说，投资组合绩效比较的研究思路为：首先确定组合收益率的大小，其次确定每种组合方案下抽取组合样品的个数，然后分别计算每种方案下的组合风险均值，最后将三种方案下组合风险的均值进行对比得出结论。
（1）确定收益率大小。在计算组合的风险之前需要首先确定组合收益率的大小。由于所选数据是2008-2009年间的股票数据，而这段时期内股市处于衰退的状态，众多股票长期出现负收益率，因此将组合的收益率设为较小的数值，假设为0.03。
（2）确定三种组合方式的抽样方案。确定三种组合方式的抽样方案时要首先计算出每种组合方式下可能出现的组合的种类。如表（3）所示，随机组合的种类最多，基于相似性聚类的组合次之，类内组合的数目最少。为了能比较出组合的绩效，规定每种组合方式下抽取180个样品计算风险均值。根据它们各自组合的特点，可以采用不同的方式来选取样品。基于相似性聚类的组合在选取样品时可以采用类似分层抽样的方法，将不同类别作为不同层看待，从每一层中随机抽取一支股票。每一次抽取完毕，可以得到6支股票，将这6支股票作为一个组合。按照这种方式抽取180个组合即可。随机组合在选取样品时按照统计中排列组合的方式，随机从33支股票中无放回地抽取6支，作为一个组合。按照这种方式抽取180个组合即可。类内组合在选取样品时先将可能的组合种类列出，然后按照简单随机抽样方式从这8008个待抽样品中抽取180个组合即可。
（3）计算三种组合方式的风险。计算不同组合方式的风险大小时主要通过EXCEL软件中规划求解的功能来完成。相应的指标设置如表（4）所示。通过计算就可以得到满足条件的有效组合的最小方差值。由于篇幅所限，每种组合方式下的样本方差计算结果不在此列示。
