我国上市公司净资产收益率分布实证分析10126.docx
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1、研究领域数理经济与与计量经济学学金融学学我国上市公司净净资产收益率率分布实证分分析 -以电电子通讯行业业为例摘要本文以以电子通讯行行业为例,对对我国上市公公司的净资产产收益率分布布情况进行了了实证分析。通通过运用偏度度与峰度联合合检验法、2拟合检验法法、柯尔莫哥哥洛夫检验法法对样本数据据的统计分析析,我们认为为剔除异常点点后,电子通通讯行业的净净资产收益率率近似服从正正态分布,但但有一定程度度的偏离。对对于偏离产生生的原因我们们进行了初步步分析,我们们认为一是上上市公司财务务报表真实性性存在问题,二二是上市公司司会特别关注注某个数值,从从而会使在该该数值左侧一一个小区域内内的点小于理理论频数,
2、而而该数值右侧侧一个小区域域内的点大于于理论频数。关键词 净资产收益益率 正态态分布 电电子通讯行业业 上市市公司中图分类 文献标识码码 A 文章编编号 1 引言金融资产(特别别是股票)收收益率的分布布对现代金融融理论是有着着十分重要的的意义。现有有的广泛应用用的金融计量量模型,如资资产组合模型型、CAPMM、APT以以及Blacck Schholes定定价公式等都都是以收益率率服从正态分分布为基础进进行计算。例例如威廉.夏普的资本本资产定价模模型(CAPPM模型)给给出了风险资资产收益率与与贝塔系数在在一系列假设设下存在线性性关系,而风风险资产收益益率的分布特特征对这一线线性关系的拟拟合程度
3、有重重要影响。在在资本资产定定价模型中风风险常用方差差来度量,这这就说投资者者对收益的上上下波动同样样重视,这就就要求收益率率的分布是对对称的,进一一步说要求收收益率的分布布符合正态分分布。但有些些国外学者,如如Hsu、MMillerr和Wichhern的研研究表明股票票短期收益率率分布存在偏偏斜。目前我我国学者对于于我国股票二二级市场股价价的分布情况况(更准确的的说是股价变变动带来的资资本利得而决决定的投资收收益)有较多多的理论与实实证研究。但目前尚没有见见到对上市公公司净资产收收益率分布情情况的研究。实实际上进行股股票投资的收收益由两部分分组成,一部部分是资本利利得(即由于于股价波动而而导
4、致的买卖卖股票的差价价),另一部部分是由于持持有股票而带带来的股利收收入。股票价价格的波动是是对公司盈利利前景预期波波动的反映。如如果公司的盈盈利情况是保保持绝对稳定定的话,在其其他宏观参数数(主要指真真实利率)保保持不变的话话,公司的股股价也应保持持不变。正是是因为公司的的盈利前景是是在不断变化化的,因而公公司的股价也也是在不断变变化。所以对对上市公司净净资产收益率率分布情况的的研究是更为为基础性的研研究,可以为为金融资产(特别是股票票)收益率的的分布研究提提供理论与实实证上的支持持。2 数学分析与净资资产收益率假假设大量的实践经验验告诉我们,如如果一个随机机变量(Y)是由大量的的独立的随机
5、机变量(Xkk)共同决定,而而且每一个随随机变量(XXk)对总和Y的影响都很很小,这时YY近似的服从从正态分布。随随着随机变量量(Xk)的增多,YY更加趋向正正态分布。由由于正态分布布在概率论的的理论及实践践中占有中心心的地位,因因此人们把研研究上述问题题的极限定理理统称为中心心极限定理。李李雅普诺夫()中心心极限定理对对于随机变量量(Xk)要求最低,不不要求随机变变量(Xk)同分布,仅仅要求随机变变量(Xk)独立,因而而本文以“李雅普诺夫夫中心极限定定理”作为数学引引理。李雅普诺夫中心心极限定理:设X1,X2,Xn,是独立随机机变量序列,它它们具有有限限的数学期望望和方差: E(Xk)=k,
6、 DD(Xk)= 0 (k=1,22,,n)记,若存在正数数,使得 (1)则随机变量 的的分布函数FFn(x)对于于任意x(-,+)均有: (22)因为上式的证明明比较复杂,由由于篇幅限制制本文从略。有有兴趣的读者者可以参考有有关概率的书书籍。上述定理表明,在在本定理的条条件下,随机机变量当时,Zn服从从标准正态分分布N(0,11)。在现实实问题中,只只要n的数量足够够大(也就是是说决定Znn的随机变量量足够多),ZZn近似服从标标准正态分布布N(0,11)。由正态态分布函数性性质可知当nn的数量足够够大时,由(3)决定的的随机变量YYn近似的服从从正态分布。 (33)我们特别注意到到李雅普诺
7、夫夫中心极限定定理不要求决决定Yn的随机变量量Xk立同分布,而而仅要求Xkk独立。也就就是说,无论论各随机变量量Xk(k=1,22,)具有有如何的分布布,只要满足足定理的条件件,当n足够大时YYn就近似的服服从正态分布布。这就对我我们做研究带带来很大的方方便。在财务管理中,净净资产收益率率有较多的计计算方式,我我们按(4)定义净资产产收益率: (4)在做分析前,我我们先对净资资产收益率做做如下假设:1) 决定公司净资产产收益率的因因素足够多,并并且各因素之之间相互独立立;2) 每个因素对净资资产收益都没没有起到决定定性作用;3) 各公司的财务报报表真实可靠靠;4) 公司对财务报表表的“偏好”是
8、连续的,即即公司认为净净资产收益率率越高越好,但但不会认为处处于某一数值值两侧的点有有巨大的区别别。例如,公公司不会认为为净资产收益益率5.00001%与44.99999%有什么大大的区别,从从而不会采取取特别的行动动使净资产收收益率从4.9999%变到5.00001%。该该假设认为没没有这样一个个数值,是公公司特别关注注的,从而没没有特别的动动力采取措施施使净资产收收益率在该数数值点附近发发生变化。净资产收益率是是衡量公司财财务状况的最最全面、最综综合的指标。净净资产收益率率由很多因素素共同决定。例例如杜邦分析析体系就将净净资产收益率率层层分解到到若干指标。因因而根据“李雅普诺夫夫中心极限定
9、定理”,可以推断断一个公司的的净资产收益益率应服从正正态分布,但但由于我国上上市公司存在在的时间较短短,并且近十十几年我们的的宏观经济形形式变化较大大,因而我们们将很难对一一个公司的净净资产收益率率分布情况进进行检验。我我们考虑到同同一行业上市市公司的净资资产收益率,应应以行业平均均利率为中心心进行上下波波动。因而我我们可以检验验同一年份同同一行业上市市公司的净资资产收益率分分布情况,这这样一方面可可以获得足够够多的数据,并并且能够排除除由于宏观经经济形式变化化对企业净资资产收益率的的影响。我们们选择的行业业应有较多的的上市公司,并并且竞争程度度应较高。因因而我们选择择了电子通讯讯行业进行统统
10、计分析。3偏度与丰度联联合检验法正态分布的随机机变量,其偏偏度等于零,峰峰度等于3,也也就是说符合合正态分布的的密度曲线左左右对称且陡陡缓适中。因因而在样本容容量较大的情情况下(至少少大于20),可可以用偏度与与丰度的联合合检验法来检检验一样本是是否来自正态态总体。如果果一个样本来来自于正态总总体,则样本本的经验分布布密度(直方方图)就不能能偏斜太大,也也不能过陡或或过缓。我国国国家标准GGB48822-85数数据的统计处处理和解释给给出了偏度与与丰度联合检检验的临界域域的边界曲线线图,我们可可以依其进行行相应的检验验。假设来自总体的一组样本本值为x1, x2, xn, 设总体的偏度为为1,丰
11、度为2,则有1= (5) 2= (6)由于总体分布未未知,因而不不能用极大似似然估计,而而仅能用矩估估计法。根据据矩估计法,可可推出样本的的偏度1与峰度2如下: (77) (88)正态分布总体的的偏度为零,峰峰度为3。如如果根据样本本值计算出的的偏度大于零零,则说明样样本为右偏;偏度小于零零,则说明样样本为左偏。如如果根据样本本值计算出的的峰度小于33,则说明样样本在均值附附近比较集中中;如果根据据样本值计算算出的峰度大大于3,则说说明样本向两两端分散,而而没有向均值值附近集中。因因而如果样本本来自正态分分布的总体,偏偏度应接近于于零,且峰度度接近于3。对对于“接近”的定量分析析,就要根据据偏
12、度与丰度度的联合检验验图来描述。我我们给出了=0.055时的检验图图,我们将依依据该图进行行偏度与丰度度的联合检验验。2002年电子子通信行业净净资产收益率率见附表1,我我们将表中的的数据作为一一个样本,检检验是否总体体服从正态分分布。按(7)与(88)我们计算算出,偏度为为-1.188,峰度为122.71。说说明电子通信信行业的净资资产收益率为为左偏,且向向两端分散。我我们将点A(1.18,12.71)描在图1中,我们发现点A落在样本数为100的边界曲线外,因而不能认为电子通讯行业净资产收益率服从正态分布(由于计算出的峰度已经大于6,因而未能在图中标出来)。从P-P正态概概率图上也能能得出相
13、同的的结论。P-P正态概率率图是以样本本的累计概率率为横轴,以以正态分布的的理论累计概概率为纵轴描描出的散点图图。如果待检检验样本来自自于正态分布布总体,则所所有的点分布布在对角线附附近。从图22全体样本PP-P正态概概率图中可以以看出,散点点分布离对角角线较远,因因而不能认为为样本服从正正态分布。但我们对图2进进行观察后发发现中间部分分的点近似呈呈一条直线,因因而我们推断断可能由于两两端异常点的的影响而使全全部点偏离了了对角线,如如果仅对中间间部分的点进进行检验有可可能服从正态态分布。根据据图2 ,我我们去掉前115个点及后后10点,对对净资产收益益率处于区间间0.255,12.555内的样
14、样本作P-PP正态概率图图,如图3所所示。从图33中可以看出出,散点分布布在对角线附附近,因而可可以认为样本本服从正态分分布。从图3中,我们们推测电子通通讯行业内有有些公司净资资产收益率绝绝对值很大,因因而可能为异异常点,而应应被剔除。但但从图中观察察哪些点应被被剔除,多少少有点武断。我我们按莱因达达原则,认为为处于3以外的点属属于异常点应应进行剔除。我我们反复应用用3原则对数据据进行剔除,由由于篇幅限我我们没有给出出剔除的过程程,我们只给给出最后的结结果为:我们们仅保留了-5.988,18.553区间内内的数据,最最后的样本量量为94。我我们根据上述述样本重新计计算出偏度为为0.1199,峰
15、度为3.84。因而而将点B(00.119,3.84)描在图1中,我们发现点B落在样本数为100的边界曲线内,因而可以认为电子通讯行业净资产收益率服从正态分布。图2 全全体样本P-P正态概率率图图3 部部分样本P-P正态概率率图结论1:直接对对电子通讯行行业净资产收收益率进行峰峰度与偏度联联合检验时,不不能认为电子子通讯行业净净资产收益率率服从正态分分布;按3原则对异常常点进行剔除除后,可以通通过峰度与偏偏度联合检验验,即可以认认为电子通讯讯行业净资产产收益率服从从正态分布。42拟合检验验法进行偏度与峰度度联合检验时时,我们注意意到样本中的的每个点对偏偏度与峰度的的影响是相同同的,我们实实际上是
16、对样样本的特征数数进行检验。而而样本是否服服从正态分布布最关键是判判断样本的数数值出现在某某一区间内的的频度,也就就是通过样本本的经验分布布与正态分布布函数相似程程度的比较来来判断样本是是否来自于正正态分布总体体。下面我们们用K.Peearsonn的2拟合检验进进行样本的正正态性检验。2拟合检验是是通过检验在在一定区间内内样本的观测测次数与正态态分布总体在在该区间的理理论期望次数数之间是否存存在显著性差差异,来判断断样本是否来来自正态分布布总体。判断断的依据是:如果根据样样本计算出的的2值大于2检验的临界界值,则不能能认为样本来来自正态分布布总体;如果果根据样本计计算出的2值小于2检验的临界界
17、值,则可以以认为样本来来自正态分布布总体。更详详细的对2拟合检验的的说明可以参参见参考文献献3或其其他的有关数数理统计的书书。我们利用表1中中的原始数据据进行了2拟合检验,计计算过程列在在表2中。查查2分布表知在在显著性水平平=0.055,自由度为为5(8-22-1=5,具具体的原因参参见参考文献献3)临临界值为111.071。而而从表2中可可以看出计算算出的2值为1955.56,大大于临界值,因因而我们不能能认为20002年电子通通讯行业的净净资产收益率率服从正态分分布N(2.63,22.5222)。表2 检验验2002年年数据是否符符合N(2.63,22.5222)计算表净资产收益率实际频
18、数标准化区间区间的理论频数差异样本2值下限上限Vi下限上限累计分布nPi(Vi- nPPi)2(Vi-nPii)2 /nPi-134.766-19.897-1.000.1617.77115.986.53-19.89-3.008-1.00-0.250.2427.18367.7013.53-3.002.6318-0.250.000.1011.0648.234.362.634.88210.000.100.044.46273.5561.324.889.38370.100.300.088.75798.3391.299.3813.89110.300.500.078.247.630.9313.8925.14
19、60.501.000.1516.79116.366.9325.1468.2541.5+0.1617.77189.6010.67合计1121112195.56资料来源:作者者计算在表2中,我们们在计算2值过程中,使使用全部样本本估计总体的的期望与方差差,而期望与与方差又是决决定正态分布布的两个参数数。由进行偏偏度与峰度联联合检验中的的经验,我们们估计可以通通过剔除异常常点的方法来来重新估计总总体的期望与与方差。我们们仅根据-5.98,18.533区间内的的数据估计总总体的期望与与方差,然后后我们检验全全部样本是否否来自服从NN(5.499,4.402)的总体。具具体的计算过过程见表3。查2分布表
20、知知在显著性水水平=0.055,自由度为为7(8-11=7,具体体的原因参见见参考文献)临临界值为144.046。而而从计算表中中可以看出计计算出的2值为5.003,小于临临界值,因而而我们可以认认为20022年电子通讯讯行业的净资资产收益率服服从正态分布布N(5.449,4.402)。表3 检验验2002年年数据是否符符合N(5.49,4.402)净资产收益率实际频数标准化区间区间的理论频数差异样本2值下限上限Vi下限上限累计分布nPi(Vi- nPPi)2(Vi-nPii)2 /nPi-134.7661.1021-10.1617.7710.440.591.103.3018-1-0.50.1
21、516.791.470.093.304.3912-0.5-0.250.0910.392.600.254.395.498-0.2500.1011.069.330.845.497.691800.50.1921.4411.860.557.699.89170.510.1516.790.050.009.8912.09711.50.0910.2910.801.0512.0968.25111.5+0.077.4812.371.65合计11211125.03资料来源:作者者计算结论2:以全部部样本为基础础估算总体的的期望与方差差,并以该期期望与方差作作为正态分布布函数的参数数,然后对电电子通讯行业业净资产收益
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