债券和股票投资组合收益率的关系研究,证券投资论文.docx
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1、债券和股票投资组合收益率的关系研究,证券投资论文随着近年来我们国家经济的持续高速发展、互联网金融的兴起以及投资渠道的增加,居民投资意识逐步加强,居民购买有价证券的意愿逐步提高。 债券市场与股票市场是资本市场的重要组成部分。机构投资者和个人投资者进行资产配置决策时,债券与股票是资产配置投资组合中的主要金融资产,充分了解债券与股票的相关性非常重要。然而,继大量对指数层面债券市场和股票市场联动性关系的研究之后,国内尚未有学者从国债与股票投资组合的角度讨论市场中债券与股票收益率的相关性。而据我们国家(证券投资基金法规定,证券投资基金投资于国债的比例不得少于其净资产的20%,对于股票型证券投资基金来讲,
2、考察债券与股票市场收益率的联动关系具有非常重要的现实意义。本文拟借鉴国外的研究方式方法,从股票投资组合的角度,以新的视角讨论和研究我们国家国债收益率和股票投资组合收益率的相关性,讨论与债券较相关的股票投资组合所呈现的特征。 本文的主要创新之处在于:一是根据不同公司特征对股票样本进行分组,在借鉴国外学者研究方式方法的同时,针对我们国家股票市场的特殊性,从公司层面深切进入细分和研究与债券较相关的股票投资组合。二是参加了具有中华特点的实际经济控制人性质,在分组指标的选取上进行了创新。三是借鉴国外研究方式方法,分别考虑并比拟债券市场和股票市场指数走势同向和反向时子样本中债券收益率和股票投资组合收益率的
3、相关关系。 二、文献综述 早在20世纪60、70年代,国外学者就开场研究股票与债券联动的关系,大多集中于指数的联动性分析和联动性原因阐释。法玛和施沃特Fama和Schw-ert, 1977、凯姆和斯坦博 Keim 和 Stambaugh ,1986、坎贝尔和席勒 Campbell 和 Shiller, 1987率先开场使用股息收益率和利率来预测股票和债券指数的回报。法玛和弗伦奇 Fama 和 French,1989曾通过期限价差、违约价差和股息收益率发现了债券和股票指数间的共同预测成分。法玛和弗伦奇1993 研究发现,在不同市值及账面市值比的层面分组的股票投资组合与债券期限价差、违约价差有很强
4、的相关性,但未深切进入探寻求索股票投资组合与债券间的联络。直到 2020 年,贝克和沃格勒 Baker 和 Wur-gler才在股票投资组合的层面上研究了股票与债券的联动性,并发现债券与具有类似债券性质的股票投资组合,即那些市值大、较成熟的公司,其股票呈现低波动率、高收益率、高股息率、增长性不是十分高、不面临财务窘境的股票投资组合,其收益率与债券收益率有着较强的联动性。 我们国家资本市场内部各子市场间,十分是对股票与债券市场间的联动关系研究较少,近年来才开场起步,并且基本停留在对指数层面的股债相关性进行研究。曾志坚2006在其博士论文中,根据所编制的国债指数和流动性指数,实证分析了股票与债券市
5、场之间的收益率和流动性相关关系,发现股票与债券市场收益率间存在长期影响和领先 滞后关系。随着计量工具的发展,学者们研究的焦点更多集中在通过构建复杂计量模型研究股票与债券联动本身的特征上,如韩鑫韬 2018 基于 VAR-DCC-MGARCH 模型和矢量检验法,研究发现股票市场与国债市场的动态条件相关系数具有很强的时变特征,即经常会出现大幅度的正负波动变化。袁超、张兵、汪慧建2008通过建立ADCC 模型,发现我们国家股票与债券收益率的相关系数存在构造性变动,并且是随着时间波动的。 以上研究都只是从宏观基本面进行讨论,忽略了股票市场和债券市场微观构造对股债相关性的影响,且国内少有学者从股票投资组
6、合的角度研究股票与债券的相关关系。仅有郑振龙2018从宏观和微观两个角度对我们国家股票和债券市场的收益率进行了动态相关性分析,发现股票市场的不确定性和预期通货膨胀率是影响股债相关性的主要因素;文中同时设立虚拟变量,研究了股债相关性在横截面上对股票定价的影响,发现股债相关性对股票收益率的影响很小。当前,国内还未有研究从股票投资组合角度探寻求索与债券收益率的相关关系。 三、债券和股票投资组合收益率相关关系实证分析 本文参照贝克和沃格勒2020的方式方法,以我们国家A 股市场为研究对象,根据不同的公司特征及财务指标对沪深两市中的所有非ST个股数据进行分组,通过Fama-French的三因子模型对不同
7、组的股票投资组合平均收益率与债券收益率进行实证研究。 根据贝克和沃格勒2020的定义,与债券较相关的股票投资组合是指相对安全稳定,与债券收益率的偏相关系数高且为正值的一类股票组合。相反的,那些具有风险和投机性的股票与债券收益率的偏相关系数偏低或为负值。 一样本描绘叙述 本文选取2003年5月到2020年4月共10年的股票、债券月度收益率数据为样本。华而不实,股票样本选择标准为:上交所、深交所剔除ST类股票后的全部上市A股股票,共计2466家,数据来源于国泰君安CSMAR数据库。股票指数样本选取了上证A股指数,债券指数样本选取了上证国债指数,数据来源于锐思RESSET金融研究数据库。计算用到的月
8、度无风险利率分别为 3 个月银行票据的票面利率2003年5月31日 2006年10月7日和上海银行间3 个月同业拆放利率 2006 年 10 月 8 日 2020 年 4 月30 日。Fama-French 三因子模型变量名称及数据来源如下表所示。 二变量选择 根据公司的基本特征、盈利能力特征、成长能力特征、股东构成特征等,选取对应的相关指标,包括公司规模ME、上市年限AGE自公司成立至今的时间、收益率波动性 、分红能力D/BE、净资产收益率ROE、账面市值比BE/ME、外部融资率EF/A、营业收入增长率GOI、实际控制人性质AC等来对股票进行分类并组合。分组变量的计算方式方法及数据来源见表2
9、。 三实证分析 1. 样本分组。当下对股票投资组合收益率特征做实证研究时,主要的分组方式方法是根据特征指标取值的大小顺序将样本内所有股票排序,并将样本股票根据数量平均分配到各组中,进而保证每组的样本数量接近一致。例如法玛和弗伦奇 1992、陈信元等2001。本文也采用了这种方式方法,详细实证分组规则如此图1所示。 最终构建的股票投资组合覆盖2003年5月到2020年4月,共120个月。由于我们国家上市公司的年报颁布截止日期为每年的4月30日,所以股票投资组合每年5 月更新一次。而分组所采用的特征指标大多来自公司的财务报表,因而以财务年度为标准,股票投资组合在同一财务年度,即每年5月到次年4月保
10、持不变。 2. 回归模型。本文拟采用 Fama-French 的三因子模型对10年间月度时间序列数据进行建模。构建动态面板模型,利用广义矩估计 GMM 方式方法进行回归,当回归残差出现异方差或自相关时,采用纽维和韦斯特Newey和West,1987的矫正估计参数标准误进行修正。 基于Fama-French三因子的股票投资组合与债券收益率关系模型为: 3. 回归经过。对债券收益率与股票收益率的相关性实证回归有下面步骤: 步骤一:对于变量公司规模 ME、成立年限AGE、收益率波动性 ,分红能力指标D/BE、净资产收益率 ROE、账面市值比 BE/ME、外部融资率 EF/A、营业收入增长率 GOI、
11、实际控制人性质 AC,分别根据其特别位数 升序 分为1 10组。华而不实存在0组的分别对应当变量取值为 0 或负值:每股股利为0,净资产收益率、营业收入增长率为负值的股票。 对于变量实际控制人性质AC,0 10组分别对应为:0 境外,1 其他或职工持股会工会,2 个人,3 大学,4 集体企业,5 地方国有企业,6 地方国资委,7 地方,8 国有企业,9 国资委,10 国家机关。 步骤二:将股票投资组合的月度超额收益率与同期的债券超额收益率进行回归分析,用Fama-French三因子模型作为整体股票市场的控制变量。 分组的回归结果见表3,华而不实:Panel A 报告了股票投资组合的系统性风险
12、p值。Panel B中的 bp系数是所要研究的债券收益率与股票收益率的相关系数,即债券贝塔值bond beta。Panel C中的 t(bp) 是 bp的t 检验值,反映了股票投资组合与债券收益率相关关系的显着与否。 需要重点关注的有:一是股票投资组合的系统性风险 p值,这有助于我们更好地了解股票投资组合的成分大概情况。控制整个股票市场的收益率是为了使股票投资组合的债券贝塔值 bp不被股票市场与债券市场的整体相关关系所掩盖。二是 bp就是我们所要研究的债券收益率与股票收益率的系数,即债券贝塔值。它反映了股票投资组合p与债券收益率的相关关系。假如该系数越大,并且为正,就以为该组股票与债券收益率的
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