時間：2023-12-23 10:02:41
導語：在量化投資與基本面分析方法的撰寫旅程中，學習并吸收他人佳作的精髓是一條寶貴的路徑，好期刊匯集了九篇優秀范文，愿這些內容能夠啟發您的創作靈感，引領您探索更多的創作可能。
德意志銀行在第十二期年度另類投資調查報告中預測，2014年，對沖基金管理資產總規模將從2013年底的2.6萬億美元增至3萬億美元新高。而反觀國內，量化對沖投資才剛剛起步，尤其是公募領域，尚未有一只真正意義上追求絕對收益的量化對沖產品。
受市場有效性和工具種類等因素的限制，國外一些成熟的量化對沖模型無法照搬回A股。我們將國外的模型進行了本土化的改造，4年來，這種改造已初見成效：2013年，我們的8個量化對沖專戶組合年化平均收益超過了12%。我們欣慰地看見，中國式的量化對沖投資已見雛形，且羽翼漸豐。
這些專戶組合的投資過程，也是我們驗證本土化量化對沖模型的過程。在實際運行的組合中，我們大體采取兩種模式：阿爾法策略和套利策略。所謂阿爾法策略，是專注于創造絕對收益。根據A股市場的特點，我們將理論上的阿爾法策略進行了改造，以傳統的主動型股票研究分析結果為基礎，利用多因子模型來控制組合的風險和相關性，追求超越市場平均回報的絕對收益，為投資者提供持續穩定的阿爾法回報；第二類是套利策略，即利用衍生品到期收斂特點進行套利，在國內做得比較多的就是ETF和分級基金套利。這類套利策略基于市場的廣度和速度，但囿于公募基金內部防火墻等監管規定的限制，我們采用的多為分級基金套利。這種方法繞開了高頻交易對速度的極致追求，能夠為組合貢獻無風險收益。
更為可貴的是，通過量化對沖專戶的實踐，我們打造了自己的量化投資流水線，在金融工具、阿爾法策略、套利及實時風控等業務鏈環節上，我們的團隊和模型進一步得到完善，即使在白酒股異動、烏龍指這樣的“黑天鵝”事件出現時，也經受住了市場的考驗。
盡管量化投資已經成為市場投資的發展趨勢，但是大多數投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數學模型，而賺錢的投資模型都是機構的秘密武器，不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機系統，設計各種交易手段，有著較為復雜的數學計算與技術要求，現在許多量化投資都是計算機自動執行的程序交易。另外，量化交易者，俗稱寬客（quants）的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以，人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭（Narang，R.，2012）描述了量化交易系統的典型構造，打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認為阿爾法模型用來預測市場未來方向，風險控制模型用來限制風險暴露，交易成本模型用來分析為構建組合產生的各種成本，投資組合構建模型在追逐利潤、限制風險與相關成本之間做出平衡，然后給出最優組合。最優目標組合與現有組合的差異就由執行模型來完成。數據和研究部分則是量化投資的基礎：有了數據，就可以進行研究，通過測試、檢驗與仿真正確構建各個模型。預測市場并制定策略是量化投資的核心，即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發展，量化投資模型也在不斷改進。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為，如期現套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統計套利策略是經典的量化投資策略，如匹配交易或攜帶交易。近年來，高頻交易成為量化投資的重要內容，基于高速的計算機系統實施高頻的程序交易已經是量化投資的重要利器。丁鵬（2012）將量化投資的主要內容分為以下幾個方面：量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認為量化投資的優勢在于：紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。
二、量化投資“黑箱”中的構造與證券投資學的差異
在傳統的證券投資學中，投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想，后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類，而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術分析，關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。
（一）資產定價與收益的預測
根據組合優化理論，投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合，獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合，認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價，超過的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r理論則從共同風險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中，法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統一的參考?？梢哉f，在因素定價方面，量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇，證券投資學認為，對資產價格的影響，長期應主要關注基本面因素，而短期應主要關注市場的交易行為，即采用技術分析。在量化投資中，主要強調按照事先設定的規則進行投資，這在一定程度上與技術分析類似。但是，在技術分析中，不同的人會有不同的結論，而量化投資則強調投資的規則化和固定化，不會因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。
（二）無套利條件與交易成本
在證券投資學里，流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場中存在大量可交易的證券，投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現，如套利交易。根據套利定價理論，一旦市場出現無風險的套利機會，理性投資者會立即進行套利交易，當市場均衡時就不存在套利機會?，F實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中，對市場中套利限制與非流動性的關注較少，這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下，金融資產交易的過程及其結果，旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中，不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來的價格沖擊，能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性，因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講，量化投資時的交易成本不僅包括交易費用，更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。
（三）風險控制與市場情緒
在證券市場中，高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時，不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中，系統性風險主要源于宏觀經濟因素，非系統性因素則主要源于行業、公司因素，并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價模型，不僅會考慮市場經濟因素，而且會考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側重點，在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外，量化投資還有自身不可忽視的風險源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，隱藏著巨大的風險。另一方面，市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素，理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外，在一般的投資過程中，市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過計算機來實現的，如程序交易等，這樣以來，投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以，在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報，因為畢竟減少風險也減少了超額回報。
（四）執行高頻交易與算法交易
在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下，實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標，量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略，這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里，技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢，其中，長期和中期趨勢有參考作用，短期趨勢的意義不大。然而，隨著計算機信息科技的創新，量化投資策略之間的競爭越來越大，誰能運作更快的量化模型，誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間，從而賺取高額利潤。于是，就誕生了高頻交易：利用計算機系統處理數據和進行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有：處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略：自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法：產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優化買賣指令的執行方式，決定在給定市場環境下如何處理交易指令：是主動的執行還是被動的執行，是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產配置和證券選擇問題。
三、對量化投資在證券投資教學中應用的思考
從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。
（一）市場微觀結構與流動性沖擊
在理性預期和市場有效假說下，市場價格會在相關信息披露后立即調整，在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里，一般認為價格的調整是及時準確的，然而，現實的世界里，價格調整需要一個過程。在不同的頻率下，這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中，短期的價格調整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響，解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程，認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型，這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系，強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容，因而，為了加強證券投資學的實用性，應關注市場微觀結構的內容與發展。
（二）業績評價與高杠桿
對于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中，一方面要考慮風險的衡量，另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中，組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言，市場時機和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業績評價還應考慮另一個因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場好的時候擴大收益，但在市場不好的時候會加速虧損，這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里，業績評價主要考慮經風險調整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻，而且有可能夸大了投資者的技能水平。
（三）人為因素與模型風險
在量化投資中，非常注重計算機對數據和模型的分析，這突出了量化投資的規則性和固定性。然而，實際中，別看量化采用了各種數學、統計模型，但策略設計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究，并借助計算機實施策略，能夠消除很多認為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經驗，一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上，人始終處于交易之中，對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性：決策實施依賴于人的設定，而人的設定不僅依賴于經驗，而且人還會犯錯。人之所以會犯錯，一方面是因為人們對市場的認知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中，股票價格的變動被認為是隨機的，小概率事件出現的機會比較小，但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象，小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識，即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是，量化投資更依賴數學和統計模型，這就使得量化投資存在較大的模型風險，即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險，應采用更為穩健的模型，即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來，研究表明，證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性，同時，市場中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。
（四）2013年諾貝爾經濟學獎的啟示
關鍵詞：對沖基金 對沖策略 量化投資 資產管理
2011年以來，隨著投資者對股指期貨、融資融券等做空工具認識的深入，對券商自營參與股指期貨不俗表現的考察，基金專戶、信托、券商資管甚至有限合伙制的“量化對沖”型產品不斷發行。但是由于“量化”相對來說對于數學、計算機等技能要求比較高、模型化程度較高，往往產品管理人或營銷渠道還故意渲染其“黑盒子”特征，讓它們產生更多的神秘感和高深度。事實上“量化對沖”并不復雜，其中量化是獲取收益的方法，是和基本面、技術分析相并列的幾個證券投資分析方法之一；而對沖才是關鍵，它是管理風險的手段，通過對沖來規避市場系統性風險，從而在市場整體下跌過程中還能獲利。
由此可見，量化和對沖并非同一回事情。量化不僅可以管理對沖型產品，也可以在公募基金中很好的運用。比如，2012年8月底成立的交銀阿爾法核心股票基金就是以量化的方法進行管理的，在成立不到三個月的時間中就超越滬深300指數1.5%。同樣，對沖基金可以用量化的方法來管理，比如文藝復興科技公司的大獎章基金等；也可以用基本面方法來打造，比如鮑爾森基金、索羅斯的量子基金等。運用基本面方法進行管理的對沖基金同樣有不俗的表現，美國市場1998-2008年十年間基本面中性對沖基金平均年收益9.1%，遠超過很多共同基金、量化的對沖基金。本文希望能夠通過對對沖基金策略邏輯及原理的分析，為投資者和學術研究人員進一步了解市場及新興的資產管理模式提供幫助。
共同基金與對沖基金――低利率高波動環境下的專業化分工選擇
（一）共同基金
共同基金早于對沖基金誕生，它起源于英國，盛行于美國。在美國，共同基金的發展得到了法律的支持與推動（如1933年的《證券法》、1934年的《證券交易法》、1940年的《投資公司法》和《投資顧問法》），形成了完整的制度體系與運作流程。在長達數十年的發展過程中，共同基金為投資者帶來了豐富的回報，但同時也暴露了自身的缺陷，即共同基金無法規避系統風險，它們在熊市來臨時只能減少但不能消滅損失。也就是說，共同基金的收益率與股票、債券等基礎市場的相關性較高。而且，并不是所有的共同基金都可以跑贏基準（即所謂的相對收益），先鋒基金公司鮑格爾研究發現，1942-1997年間，主動型共同基金平均落后標普500指數約1.3%，即主動型共同基金在平均意義上無法跑贏比較基準。
（二）對沖基金
在出現低利率、高波動性與低證券投資收益的背景下，投資者需要尋找另類的投資工具，以滿足其追求絕對收益的需求。對沖基金投資范圍廣、投資策略靈活，既可以在經濟繁榮時獲利，也可以在經濟蕭條時獲利，因此獲得了較好的投資效果。對沖基金（Hedge Fund）又稱套利基金或避險基金。對沖（Hedge）一詞，原意指在賭博中為防止損失而采用兩方下注的投機方法，因而把在金融市場既買又賣的投機基金稱為對沖基金。美國的對沖基金是隨著美國金融業的發展、特別是期貨和期權等交易的出現而發展起來的。對沖基金起源于20世紀50年代初的美國，原意是指廣泛利用金融衍生產品進行風險對沖的一類基金。然而，對沖基金后來的發展大大超出其原本含義。如今人們普遍認為，對沖基金是利用各種金融衍生產品的杠桿效用，承擔高風險、追求高收益的一種投資模式。
那么，對沖基金到底是什么呢？實際上，對沖基金具有十分豐富的內涵，很難進行精確定義。不過，通過考察和比較各類對沖基金，依然可以發現以下共同特征：
采取有限合伙制，多為私募形式。由于操作上要求高度的隱蔽性和靈活性，因此，對沖基金采取有限合伙制且以私募形式募集資金，這樣可以避開針對公募基金的監管需求例如信息披露、投資組合限制等。投資者以資金入伙，但是不參與投資活動；發起人同樣以資金入伙，但負責基金的投資決策與銷售管理。一般來說，合伙人的數量受到嚴格控制，例如美國要求控制在100人以下。
追求絕對收益。追求絕對收益是對沖基金的典型特征，這一點與共同基金明顯不同。共同基金的業績評價一般采取“相對收益”，以跑贏市場、獲得高于市場基準的收益為目標，而對沖基金則以“絕對收益”為目標，不強調與市場基準的關聯度。
發起人放入自己的資金，采用激勵管理費率。對沖基金的發起人會將自有資金放入所管理的基金中，管理費率則采取“固定費率+業績提成”的方式，這便使得對沖基金的發起人與投資者建立起“風險共擔，收益共享”的關系。
使用杠桿，多頭/空頭，操作非常靈活。對沖基金的投資范圍非常廣，涉足利率、匯率、股市等多個市場。對沖基金的投資策略非常靈活，不僅建立多頭頭寸，也會根據市場判斷和策略需要建立空頭頭寸。而且，由于追求絕對收益，因此對沖基金常常使用杠桿，包括杠桿借貸（利用銀行信用放大資金倍數）、杠桿投資（利用衍生品放大投資系數）等，以追求最大程度的高回報。由于操作上的高度隱蔽性、靈活性以及杠桿效應，對沖基金在現代國際金融市場的投機活動中擔當了重要角色。
綜上所述，對沖基金經過幾十年的不斷演變，已經成為一種新的投資模式的代名詞―即采取有限合伙人制和激勵管理費率，基于前沿的投資策略與復雜的投資技巧，充分利用金融衍生品的杠桿效應，追求絕對收益的投資模式。
（三）共同基金與對沖基金的比較
對沖基金與共同基金的比較如表1所示，其本質區別是法律結構的差異。共同基金具有更加透明的信息披露，更加嚴格的監管環境。而對沖基金由于其私下募集性質，因此具有更加靈活的操作方式。從風險管理水平來看，共同基金通過組合分散來管理風險，但是無法規避系統性風險；而對沖基金則通過對沖來規避風險。
對沖策略原理與實證分析
對沖策略通過構建多空頭寸進行風險規避，是最常見的獲得準絕對收益的手段。最傳統的對沖策略是套利策略，通過尋找市場錯誤定價的機會，建立相反方向的頭寸來獲取收益。最典型的對沖策略是Alpha策略，通過構建相對價值策略來超越指數，然后通過指數期貨或期權等風險管理工具來對沖系統性風險。另外，中性策略也是比較典型的對沖策略，通過構造股票多空組合減少對某些風險的暴露，可以分為基于基本面和基于統計的兩種類型，配對交易就屬于后者。第四類對沖策略是事件驅動型策略，通過尋找可能進行重組、收購、兼并、破產清算或者其他事件的公司，買入股價受事件正面影響的公司，賣出股價受事件負面影響的公司。
（一）套利策略：最傳統的對沖策略
套利策略包括轉債套利、股指期貨期現套利、跨期套利、ETF套利等，是最傳統的對沖策略。其本質是金融產品定價“一價原理”的運用，即當同一產品的不同表現形式之間的定價出現差異時，買入相對低估的品種、賣出相對高估的品種來獲取中間的價差收益。因此，套利策略所承受的風險是最小的，更有部分策略被稱為“無風險套利”。
A股市場發展最為成熟的套利策略應該是ETF套利，雖還不能稱產業化，但是已經有專業化從事ETF套利的投資公司。套利者通過實時監測ETF場內交易價格和IOPV之間的價差，當場內價格低于IOPV一定程度時，通過場內買入ETF，然后執行贖回操作轉換成一籃子股票賣出，來獲取ETF場內價格和IOPV之間的價差。反之，當IOPV低于場內價格時，通過買入一籃子股票來申購ETF份額，然后場內賣出ETF來獲利。除此之外還有ETF新發階段、成份股停牌等情形都可能出現套利機會。當然，隨著套利資金的參與，ETF套利機會在不斷收窄，因此，即使是專業從事套利的投資公司也開始向統計套利或延時套利策略延伸。
股指期貨、融資融券等衍生品和做空工具的推出創造了更多的套利機會。2010年和2011年套利收益最大的來源是股指期貨和現貨之間的套利機會。滬深300股指期貨上市以來大部分時間處于升水狀態，因此通過買入滬深300一籃子股票同時賣出期貨合約，當期貨合約到期時基差收縮就能獲利。除了買入滬深300股指期貨之外還可以通過上證50、上證180和深證100等ETF來復制股票現貨，這也是這三支ETF在股指期貨推出之后規?？焖僭鲩L的原因之一。當然隨著滬深300ETF的上市，期現套利便利性進一步得到提升，這或許也是最近滬深300指數期貨升水水平快速下降的原因之一。
當前市場中比較熱的套利機會來自分級基金。分級基金是國內基金業特有的創新產品，它從出現開始就受到廣泛投資者的追捧。比如2012年截至三季度末，在上證指數下跌5%，大量股票基金規模萎縮的情況下，股票型分級基金場內份額增長了108%。其主要原因是分級基金在將傳統的共同基金拆分成穩定收益和杠桿收益兩種份額的同時，給市場提供了眾多的套利機會―上市份額和母基金之間的套利機會、穩定收益份額二級市場收益套利機會、定點折算和不定點折算帶來的套利機會。部分基金公司已經在發行專門從事分級基金套利的專戶產品。
（二）Alpha策略：變相對收益為絕對收益
Alpha策略成功的關鍵就是尋找到一個超越基準（具有股指期貨等做空工具的基準）的策略。比如，可以構造指數增強組合+滬深300指數期貨空頭策略。這種策略隱含的投資邏輯是擇時比較困難，不想承受市場風險。圖1和圖2是根據一個定量增強策略對沖系統性風險之后的月度Alpha收益和滾動年Alpha收益。通過對沖策略，組合63.16%的月份獲得正的收益，而從年滾動收益來看，獲取正回報的概率是89.32%。從收益來看，2000年以來平均每個月高達0.98%，2006年以來月收益達2.18%，而2000年以來滾動年收益平均為16.05%，2006年以來滾動年收益平均為36.73%。其中獲取負收益的時間主要集中在2005-2006年股改期間，定量策略失效，未能成功戰勝滬深300。在國內基金運行的這幾年中，基金表現出卓越的選股能力，通過Alpha策略可以成功地放大基金公司這方面的專業技能。
（三）中性策略：從消除Beta的維度出發
市場中性策略可以簡單劃分為統計套利和基本面中性兩種，中性策略表現數據相對有限，主要是這一類策略數據常常包含基本面多空、波動率套利等策略的表現。中性策略和多空策略很多情況下方法和思想比較類似，只是中性策略嘗試在構造避免風險暴露的多空組合的同時追求絕對回報。因此，多頭頭寸和空頭頭寸的建立不再是孤立的，甚至是同步的。多頭頭寸和空頭頭寸嚴格匹配，構造出市場中性組合，因此其收益都源于選股，而與市場方向無關―即追求絕對收益（Alpha），而不承受市場風險（Beta）。
基于統計套利的市場中性表現往往優于基于基本面的市場中性，主要原因是統計套利的信息來源更加廣泛，換手率也較高。在市場中性策略方面，中信證券金融工程及衍生品組研究也分兩個方面進行，一方面是研究境外市場中性策略的發展及其最近的進展，另一方面也在做本土化的嘗試。尤其是融資融券推出之后，在國內市場開發中性策略產品已經成為可能。圖3和圖4分別給出基于組合的統計套利策略表現和基于配對的統計套利交易案例，可以發現，在融資融券標的中運用統計套利能夠獲得非常穩定的收益，這和境外市場表現很相近。
（四）事件驅動策略：分享事件沖擊的“紅利”
在任何一個市場，事件發生在影響企業基本面之前首先影響的是市場參與者的預期，然后就會直接沖擊股價，A股市場也不例外。事件驅動策略通過關注正在或可能會進行重組、收購、兼并、破產清算或其他特殊事件的公司，當股價受到這些事件沖擊時，就能從中獲利。股改時期尋找下一個股改的公司、司空見慣的尋找具有重組題材的公司等都是事件驅動策略的體現。中信證券金融工程及衍生品組針對A股市場上分離債發行、分紅送配、股權激勵、成分股調整等都進行過事件研究，通過捕捉事件在不同環節對股價的沖擊節奏來獲取超額收益。
圖5和圖6分別給出白酒行業和鋼鐵行業過去發生的兩個可以運用事件驅動策略的案例。2009年9月8日水井坊公告全興集團中外雙方股東自2009年9月9日起舉行正式會談；2001年3月2日DHHBV將持有全興集團53%的股權，并將間接控制全興集團現時持有的公司39.71%的股權，從而觸發要約收購義務。這個事件本身對于水井坊而言應該屬于利好，市場預期應該是會強于行業。因此可以選擇公告出來之后做多水井坊賣空其他白酒公司來對沖風險，比如貴州茅臺、五糧液等行業比較有代表性的公司。從圖5可以發現，水井坊公告之后，股價走勢明顯強于貴州茅臺等同業公司。水井坊2009年9月16日股價復牌之后三個月內上漲了20%，而貴州茅臺股價基本沒有發生大幅波動。同樣，2008年12月28日唐鋼股份與邯鄲鋼鐵、承德釩鈦簽署換股吸收合并。唐鋼股份（吸收合并完畢后為河北鋼鐵）在短短的2個月時間內股價就從4.1元上漲到6.30元，漲幅超過50%；到2009年8月份股價最高達到11.32元。而同期鋼鐵行業代表性公司寶鋼股份表現相對落后。在這兩個事件中，買入受事件刺激的股票、賣出行業代表性公司，可以不承受市場系統性風險獲取事件影響帶來的超額收益。
當然，事件驅動策略收益和事件發生頻率密切相關。從CS/Tremont并購套利策略表現來看，當全球并購事件交易量較高時，并購驅動策略表現會更好。根據花旗集團和湯森路透等機構等的統計，近幾年并購事件多發區域從歐美市場向亞太等新興市場轉移，預計擅長事件驅動策略的資金也會隨之轉移，并且強化事件對于股票價格的沖擊。并購事件也是A股市場永恒的主題之一，尤其是近幾年央企整合在加速。同時，融資融券業務的試點，各個行業的代表性大公司大多數是屬于融資融券標的，買入具有事件發生的公司賣出行業代表性公司來獲取事件驅動收益是切實可行的。
結論
從以上四種不同類型的套利策略可以看出，不同類型的對沖基金的收益來源和風險敞口各不相同。Alpha策略和中性策略在本質上差異最小，Alpha策略可以看成中性策略的一種。但是Alpha策略的約束更小，其Alpha來源可能是行業的、風格的或者其他的；而中性策略則將更多無法把握的風險中性化了。事件策略和套利策略則分別依賴管理者對于事件和套利機會的把握。這些策略的運作都需要管理人在特定的領域具備較高的技能，因此對沖基金可以說是投資管理行業專業化分工的產物，將管理人更加擅長的技能給充分凸顯出來。當然，也正是這種收益來源和專業技能要求的不同，造就了不同類型策略的對沖基金之間、對沖基金和共同基金之間業績表現的低相關性，從而使得對沖基金這一資產類別受到保險、養老金等長期投資者戰略配置的青睞。
[關鍵詞] 中小企業板 投資價值 聚類分析 判別分析
一、引言
自2004年6月25日深交所推出中小企業板以來，其基本面及市場表現都受到了市場各參與方的極大關注，為中小企業融資提供了重要渠道。但對中小板的研究大多停留在定性判斷和個股分析上，缺少對整個板塊整體態勢的宏觀把握。筆者首先利用聚類分析對123只股票進行初步聚類，再運用判別分析對初步分類情況進行檢驗，得到一組判別函數，從而達到量化分析的目的。
二、指標選擇與樣本處理
上市公司基本面的盈利能力、成長能力和擴張能力是支持股價的長期因素，也是判斷公司是否具備投資價值的關鍵層面，故選取反映上述能力的六項財務指標(見表1）。以中小板123家公司為樣本，利用其2005年財務報告六項指標進行實證研究。為消除數據量綱差異,先對各指標進行標準化處理。
三、聚類分析
聚類分析立足于對股票基本面的量化分析，彌補了定性分析的不足。作為理性的長期投資的參考依據，其目的在于從股票基本特征決定的內在價值中發掘股票真正的投資價值。
首先運用SPSS11.5軟件中的層次聚類法的“Q型聚類”對標準化數據進行聚類，聚類方法選擇“類間平均鏈鎖法”，測量尺度選用“歐式距離平方”，得出聚類譜系圖：123個樣本大體聚為四類：第1類：1～23，26，27，29～67，70，71，72，74，75，76，77，79～87，89～105，107～112，114～121，共112個樣本；第2類：24，25，73，88，106，122，123共7個樣本；第3類：28，共1個樣本;第4類:68，78，113，共3個樣本。
由于聚類分析僅是初步分類，還需運用判別分析較驗。
四、判別分析
1.確定判別分析數據
分別以1，2，3，4代表第1到4類，進行判別分析，定義分組變量取值范圍為[1,4]，分組標志即為上述分類結果；判別函數自變量取原標準化6個變量，得到判別分析標準數據表，對其應用SPSS11.5進行判別分析。判別方式選擇“enter independent together”,即預測變量全部進入判別方程，“function coefficients”選擇“fisher’s”，即“費氏線性判別函數系數”。
2.判別分析結果
(1)分類結果
通過判別分析，對聚類結果進行修正，得到最終分類結果:第1類：1～23，26，27，29～40，42～64，66，67，70，71，72，74，75，76，77，79～87，89～105，107～112，114～122，共110個樣本;第2類：24，25，41,65,73,88,106,23共9個樣本;第3類:28,共1個樣本;第4類:68,78,113,共3個樣本。
(2)判別函數
本文預測變量為6個，類別數為4，因此取較小者，即判別函數個數為3個(見表2）。
(3)顯著性檢驗
顯著性檢驗結果見表3，相伴概率都為0.000，表明3個判別函數都達到了顯著性水平。
(4)費氏線性判別函數
由費氏線性判別函數系數表得到以下判別函數：
Function1=-0.700a+0.116b+0.365c-0.109d-0.285e-0.084f-1.466
Function2=7.505a-0.540b-1.705c-1.684d+1.623e+1.011f-10.642
Function3=8.617a-2.653b-9.732c+3.182d+10.233e+2.644f-40.409
Function4=2.997a-1.950b-5.722c+7.463d+2.812e-0.483f-15.884
運用費氏判別函數時,只要將各指標標準化值代入上述4個判別函數,將各樣本對應的4個函數值進行比較,哪個函數值最大,就屬于哪一類。
五、實證總結
1.實證結果分析
在分析各類樣本時,采用指標均值,即:
χ1表示第i類樣本均值，i取1，2，3，4，j表示第i類某一樣本，n表示該類樣本個數，計算結果見表5。
由表5分析可知:
第一類屬于低收益、低成長性的“績差股”。六個指標都相對最低，特別是每股現金流很小，與其他3類有明顯差異。一般而言，經營性現金流多，表明公司銷售渠道暢通，資金周轉快，反之反是。由此說明第一類公司經營穩定性差，發展不順。而較低的主營收入增長率和凈利潤增長率說明公司幾乎已不具備成長性，幾乎無投資價值。
第二類屬于高盈利、強擴張力的“績優藍籌股”，是基金和機構投資者持有比重較高的品種，但這類公司數目較少。如樣本點24的蘇寧電器全面均衡發展，在生產管理各方面均表現出較強能力，綜合績效水平也較高。該類股票是投資者的最佳選擇。
第三類屬于成長性非?？斓摹皾摿伞?，但較低的凈資產收益率和每股收益,說明其盈利能力相對較弱,但主營收入增長率和凈利潤增長率都很高,說明該類股票正處于高速發展期，未來成長性看好。該類股票適合長期投資。
第四類盈利能力良好,股本擴張空間也較大,但在高的主營收入增長率下，凈利潤增長卻很緩慢，說明公司經營成本居高不下，抵消了業務的擴張，給企業的成長帶來隱憂。所以投資該類股票要謹慎。
2.應用價值
(1)基于基本面的定量分析，研究整體板塊股票的內在價值分布態勢。
(2)有利于投資者縮小投資范圍,確定投資價值,降低投資風險。
(3)有利于為經營者提供借鑒，如第四類企業應重點關注降低經營成本。
關鍵詞：股價波動分析；GARCH；SVM；投資者情緒；投資者關注度
中圖分類號：F830.91 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）06-0056-02
股票市場是一個多變的非線性混沌系統。預測股票市場價格的波動分析一直是不同學者的研究熱點，近幾年的預測算法的興起也從側面反映了這個趨勢。但是，這些研究方法的理論基礎無外乎是經典統計學理論――大數定律和中心極限定理，而這就存在所需樣本數趨于無窮大，有限樣本和現實問題的矛盾。
支持向量機（SVM）是基于傳統的統計學理論，與追求經驗風險最小化的傳統學習方法不同，其解決了有限樣本的問題。在利用SVM算法進行股價漲跌預測中，如何選擇預測的輸入變量是決定預測結果的關鍵，這意味著不僅要找到影響個股漲跌的因素，還要將其量化為具體的指標。在已有的股票價格形成機制相關研究中，個股價格的影響因素主要有：宏觀經濟情況、個股基本面情況、個股歷史漲跌狀況、政策變化和主力資金的進出等，這些影響股票價格的宏觀因素主要包括經濟增長、通貨膨脹、匯率、貨幣政策和利率等。很多學者的研究結果表明，這些宏觀經濟因素會對股市的大盤產生影響。因此，本文將大盤情況作為度量宏觀經濟在股市影響的指標。基本面情況和個股歷史行情可以通過觀測個股的相關數據來直接考慮，同時通過建立合適的時間序列模型可以從一定程度上反映個股價格的變化趨勢。本文以大盤股為研究對象，選取的變量包括大盤信息、股票本身信息、利用GARCH等時間序列模型的初步預測結果和投資者情緒等相關指標，力圖找出一種更適合股價漲跌預測的SVM方法。
一、預測方法
本文采用支持向量機（SVM）的算法。按照股票市場股票價格的波動劃分為不同的預測區間，即牛市、熊市和震蕩市。在不用的研究區間分別建模進行如下三次預測：（1）將大盤和股票本身的基本面信息作為輸入變量對股價漲跌進行第一次預測；（2）利用GARCH等合適的較為常見的時間序列模型對每日的收益率曲線進行擬合，獲得大致的收益率曲線，加入若干變量進行第二次預測；（3）繼續加入投資者的相關指標進行第三次預測。
通過三次不同預測結果的比較，可以看出在股票市場中，主觀的投資者的相關指標對股價的波動影響，而通過控制時間段變量又可以看出不同預測方法的有效性問題。本文運用了臺灣大學林智仁教授等人開發的基于MATLAB的SVM模式識別與回歸的軟件包LIBSVM進行預測，基本預測方法按照其指示。
本文隨機選取了三只股票進行分析，三只股票的預測步驟較為煩瑣，并且預測過程大體相同，因此本文只列出最后的訓練集和預測集的預測精度。
二、實證分析
（一）選擇數據并進行處理
本文通過隨機數生成器，隨機選取了A股上市企業，共63只，然后利用MATLAB從數字1―63中隨機選出三字數字：7、18、43，找到其對應序號的3只股票，分別為中國平安（A股代碼601318）、東方電氣（A股代碼600875）、金隅股份（A股代碼601992），選取2015年3月7日至2015年12月7日這三家上市公司在A股的交易數據，及同交易日滬深300指數的交易數據183組，按照3只股票的價格波動情況，可將其劃分為常見的熊市、震蕩市和牛市，在每個時間段的末尾選取25組數據作為模型測試集，剩下的為訓練集（如下頁表1所示）。
本文根據四個方面進行了變量選擇（如下頁表2所示），選擇了A股每日股票價格的極差、波動幅度、成交額、換手率和市盈率這5個指標以及滬深300指數的每日交易價格極差、波動幅度和成交額3個指標。主觀的投資者心理和投資者情緒則根據從不同券商每日的報告中得出。此外，本文通過新浪微博、網易財經、騰訊新聞等社交軟件截取每日有關上述三只研究股票的評價，若當天評論總體為正向的話，價格波動為1，負向的話價格波動為-1，中性評論為0。輸出指標為下一交易日的價格波動情況，漲記為1，跌記為-1，持平為0。
（二）股票價格波動分析
在第一次預測當中，將被選取的3只股票的股價極差、波動幅度、成交額、換手率和市盈率，以及滬深300指數的價格極差、波動幅度和成交額總計8個相關指標作為影響第二日股價的變量輸入，第二日的股票價格情況作為輸出變量，根據SVM進行預測，得到下列結果（見表3）。
第三次測試中，在前兩次測試的8個指標之外，進一步加入投資者關注度和投資者情緒指標作為輸入變量，進行SVM預測。
（三）預測結果分析
在除震蕩市之外的另兩個研究區間，加入GARCH等時間序列模型的初步預測結果之后，模型的測試集和訓練集的準確度都有所提高。這種預測方法，通過解決多變量的非線性分類問題，把時間序列模型變量自身的自相關性加入考慮，極大地提高了SVM預測的有效性。
在加入主觀的投資者的相關情緒指標后，模型的預測精度有了一定幅度的提升，但具體來說在三個不同的研究區間表現有所不同，在震蕩市中，模型的準確度明顯高于其他的兩個區間，這也與我們的主觀感受相符合，即在股市波動比較大時，股價更易受投資者主觀的情緒指標的影響，在市場行情不明朗的時候，根據博弈論中的“囚徒困境”理論，投資者之間會產生一種不信任心理，更容易受其他投資者的影響，從而使得選取的主觀的投資者的相關情緒指標的代表性增強，也一定程度上解釋了為什么在股票價格大幅波動時加入投資者相關情緒指標的SVM預測方法更加有效。
三、結論
以前的根據時間序列模型的SVM股價波動分析方法，一方面沒有考慮變量可能出現的自相關性，另一方面沒有考慮近期數據對最終預測結果的影響，也即賦予不同時間相同的權重，利用GRACH時間序列模型改進的預測方法，克服了之前的一些弊端，更加顯現出時間序列的特性，對股價波動的分析也更為準確。
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關鍵詞：證券市場價值投資；實證分析；應對策略
1 引言
在歐美國家證券市場比較成熟，證券分析的主要方法是基本面分析法，證券價格能夠非常好地反映基本面信息，證券價格和證券價值具有非常大的相關性。2012年我國基金業已經經歷了15年的歷程。1997年我國頒布了《證券投資基金管理暫行辦法》，在這之后證券投資基金業得到了快速發展，同時得到了十年牛熊輪換的檢驗，中國證券投資基金目前已轉變為證券市場上非常重要的機構投資者，得到了資產管理者的普遍關注。從2012年1月底以前的數據統計可以看出，我國一共有63個基金管理公司，包括了34個合資基金管理公司；所有基金管理公司一共管理484只基金，所有基金的資產凈值為234225.63億元，偏股型基金為17512.36億元，占有A股市場流通市值的25.4%。在十幾年的創新和完善中，中國證券投資基金業已經有了非常明顯的發展。
我國證券投資基金價值投資的研究在理論上和實踐上都具有非常大的意義。從理論上看，實證研究可以找出我國證券投資市場價值投資策略的發展趨勢；能夠建立價值型股票的內在價值模型；通過相關理論和我國股市發展過程中歸納出的經驗來分析基本面因素對于股價變動的影響。從實踐上看，依據實證分析能夠有效地驗證我國證券投資基金市場價值投資策略的應用效果；相關性計量分析的結果為價值投資者利用價值投資策略進行證券投資時提供較好的價值評估參考應對措施。
2 價值投資的基本理論
1934年，著名學者本杰明·格雷厄姆提出了價值投資的概念，雖然到現在已經有了大約80年的時間，但是價值投資理論對目前我國的證券投資具有非常大的借鑒意義。格雷厄姆提出價值投資的依據是金融市場的特點，分別表現為：金融證券市場價格的影響因素通常情況影響比較深遠而且變化難以預料；雖然金融資產的市場價格有較大的不確定性，但是很多資產具有非常穩定的價值，換言之，證券的經濟價值和現在的交易價格具有本質上的區別；如果證券的市場價格和求出的價值相比非常小時可以購買證券，最終將得到超值的回報。
目前，社會產生了較快的發展，格雷厄姆所提出的三要素定價法已經和目前的基金市場不在適應，但是其中蘊涵的基本理念能夠在未來得到檢驗。目前，大多數人已經逐步地認可了價值投資的基本理念，人們普遍比較重視公司以后的盈利水平，公司的賬面價值，現金分紅以及未來的現金流情況，逐步地成為了基金內在價值的決定性因素。基于已有的理論以及實踐，可以構建價值投資組合的基本依據：可以把基金劃分為兩大類，一個是具有較高帳面價值的價值股，主要包括賬面價值/市場價值、分紅/基金價格、盈利/基金價格以及現金流量/股票價格的比值，另外一類是成長股，主要包括比率比較小的股票。根據價值投資理論，證券投資者應該把價值股買入，把成長股賣出，此外，價值投資理論認為價值投資策略能夠超越市場，其中被應用的最廣泛的指標就是賬面價值和市場價值比率（B/M），并由此產生市盈率定價法等投資分析方法。
3國內外研究進展
在國外，最初對股票理論價格的探索是按照證券投資市場中投資者的投資需要來執行的，所以，國外的相關文獻中把這個理論價格定義為股票投資價值，因此明確了投資價值和市場價格的不同。在20世紀之初，投資價值的定義得到了明確，最開始把股票價格和價值區別開來的研究學家是普拉特，普拉特撰寫了《華爾街動態》這本書，在這本書中普拉特認為股票價值和企業的收益具有非常密切的聯系，股息在其中起到了非常重要的作用，其他為間接因素，可以通過股息對股票價值產生相應的影響。普拉特通過理論分析結果得到如下結論，股票的價值和股票的價格一般而言是一一對應的，但是在實踐過程中這兩個因素有著較大的區別。然而，普拉特所提出這個理論不僅僅可以適用于股票，同時在某些特殊的條件下也適用于其他商品，但是股票由于自身的特點存在著一些特殊的地方。依據股票價格的形成，一般情況下將和供需因素有著密切的聯系，所以不能和它的真實價值保持較好的一致性。研究學者霍布內將普拉特提出的理論采取了進一步的改進，霍布內從理論的角度比較透徹地分析了股票價格以及價值之間的聯系，進而可以為證券投資提供有利的決策參考依據。此外通過對股票發行公司財務情況的考察了解股票的價值狀況?；舨純日J為股票價格以及其本質的價值具有一致的特點，依據長期股票的股價變動的情況，長期預期收益和資本還原率和股票的價值有著較大的聯系。學者多納撰寫了《證券市場與景氣波動原理》這本書，在書中就相關問題進行了比較深刻地剖析，并且得到了比較好的結論，股票價格一般而言和證券市場的供求關系是密切相關的，然而股票價值通常情況下和公司的收益有密切的聯系。雖然真正的股價波動情況和公司的收益改變狀況有著明顯的不一致性，但是依據長遠的視角來分析，股價的變化與公司的收益以及利率都是密不可分的，就是說，隨著股票價值的變化而變化。格雷厄姆以及多德同樣進行了比較深入地探索，并且提出更為完善的股票理論，相對于以上的股票理論更進了一步。這兩個學者聯合撰寫了《證券分析》這本書，在書中提出了內在價值理論的概念，并且進行了深入地探討。這兩個學者認為，股票的內在價值和企業今后的盈利水平有著比較密切的聯系，同時針對公司今后的獲利水平，不僅僅是對公司財務狀況的分析，而且還應該從經濟的角度分析其未來的發展動態，從而為分析企業的贏利水平提供前提條件，同時應該對考慮到資本還原狀況。股票價格將返回到其經濟價值之中，因此證券分析師應該認真地考察相關發行人的財務信息，盡力地挖掘該股票的內在價值，并且根據相應的內在價值，對股票價格進行合理地評價，為證券投資提供有利的決策依據，相應的計算表達式如下所示：
資本還原倍數通常情況下和公司的發展和股息的波動是緊密相聯的；預計收益 的三分之一可以表征按照當時普通上市企業規范的需求基本上是把2/3的收益以股息的形式發放出去，對于其余的1/3收益，應該以盈余的形式予以保留，從而能夠有利于企業基金的持續發展。學者威廉姆斯出版了《投資價值學說》這本書，研究了普通股的估價方法，相應的思路如下：股票表示收益憑證，股票價值是指股票通過未來所產生的各個期間收益的現值的和，股票價格一定要從股票價值的角度來考慮。威廉姆斯提出公司保留盈余并不需要體現在股票價值上，威廉姆斯認為股票的投資價值是以后可以獲得的所有股息以及資本還原的當前價值的全部數額。公司保留的盈余也可以成為公司未來的收益，遲早會轉變為股息被發放出去。威廉姆斯提出買進股票可以表示“現在財富以及今后財富的彼此互換”，然而今后收益就是未來中期的“股息”，對其采取資本還原就可以得到目前的股票的投資價。威廉姆斯為投資價值理論的改進做出了非常重要的貢獻，主要反映在其通過以后各期股息作為依據通過相應的數學模型表示股票投資價值，并且最早利用數學模型因子表示股票投資價值，從而為未來的投資價值探索提供了相應的理論依據。
Michael Adams（2007）研究了價值投資理論在證券投資市場的發展趨勢，分析了價值投資在組合投資策略中的重要性，討論了價值投資在組合投資策略應用過程中存在的問題，并且提出了相應的應對策略。Heng-Hsing Hsieh Georged（2011）對價值投資理論進行詳細的歸納和總結，并且建立相應的數學模型研究了證券投資過程中使用價值投資策略的適用性，并且提出了相應的實施措施。Athanassakos（2012）研究了價值投資和現代組合投資理論的關系，分析了價值投資的基本概念，并且提出了基于價值投資的組合投資策略，對未來的發展趨勢進行了探索。
劉玥宏（2010）探討了投資價值策略在中國證券市場上的適用性，從市場的有效性出發，確定了測量股票內在價值的標準和方法，對股票價格的波動性進行了深入地剖析，研究結果表明價值投資策略在中國證券市場的有效性。黃惠（2010）平等人對價值投資在我國證券市場是否適用和有效進行了深入地探討，并且進行了實證研究，驗證了價值投資的適用性，研究結果對于理性投資和避免過度投資提供了有利的依據。羅欣（2010）深入地研究了價值型投資分析在我國證券投資中的應用，分析了證券投資的基本理論和發展歷程，討論了價值型投資的必然性和可行性，研究了財務分析和價值型投資的關系，并且進行了實證研究，研究結果表明價值型在證券投資中起到了決定性作用。柯原（2011）將證券投資組合理論和價值投資融合起來，提出了最優證券投資組合，并且進行了相應的實證研究，研究結果表明基于價值投資理論的最優證券投資組合可以在承擔較小風險程度的前提下獲得最佳的投資匯報率。陸帆（2012）從價值投資的基本原理出發，研究了價值投資策略在中國證券市場的適用性，經過實證研究得出了如下結論：證券市場的制度正在不斷完善，投資者的數量也不斷增加，投資價值理念將成為中國股市主流的投資理念。
4 我國證券投資價值投資方法的實例分析
價值投資策略在我國證券市場中的應用是可行的，在成長投資組合和大盤指數上已經獲得了比較客觀的收益。我國證券市場擁有價值投資的支持條件。為了驗證價值投資策略在我國證券投資中的適用性，進行相應的實證研究。
實證研究的數據從巨靈金融服務平臺獲得，一共選用了深證300指數股。由于盈利能力不強的上市公司價值投資研究價值不大，而且缺少較大的收益時間，無需把每股收益看作參考依據，所以為了避免非正常值的導致的影響，選擇的依據必須滿足每股收益大于等于0.1，此外，將不完整的上市公司數據排除。最終的選擇結果如下：2009年188 只、2010年205只、2011年226只，總共有619只。
（1）樣本期內各個時間段內的基本面量化指標和股票價格的相關研究。首先，利用SPSS16.0軟件計算出2009-2011年各個時間段的基本面量化指標和相應時間段的股票價格間的Pearson因子，相應的統計數據結果見表1。多元模型的自變量選擇那些和股票價格有明顯相關性的數據指標，排除與股票價格存在較小相關性指標，進而能夠為下一步各時間段的多元回歸分析提供合理的數據支持。在該階段，能夠保留下來指標的相關系數必須滿足0.05水平上的顯著性檢驗。然后，為了避免回歸過程中的自相關，所以將排除凈資產收益率。同時，因為流動比率在決策過程中可能轉換為風險控制因素，和股票價格間有較強的非線性，所以也應該給予剔除。
（2）優化選擇后的量化指標對股票價格貢獻度的影響分析。選取2009-2011年3組數據作為研究對象，利用Stepwise的輸入技術進行三次多元回歸分析，可以得到三組輸出。研究過程中關鍵要討論標準化因子和可決因子。標準化因子是指量化指標經過一個標準差的改變對股票價格產生的影響程度。該因子能夠防止由于不同指標的量綱不一樣而無法比較影響程度的問題。標準化因子絕對值越大，表示該因子對股票價格的解釋水平越高?？蓻Q因子是在調整回歸方程后獲得的，主要是指全部指標對股票價格的整體解釋水平?？蓻Q因子越大，表明該模型對股票價格的解釋水平越高，也就是說股票價格的變化對基本面因素變化有較大的影響，投資的合理性越大。相應的回歸分析結果見表2。
根據回歸分析的計算數據能夠獲得如下結論：在觀察時間，每股收益包含在回歸模型之中，具有最佳的解釋股票價格的水平，因此，這個結果表明上市公司的盈利能夠受到了較好的關注?；貧w數據表明大多數情況下每股收益和總資產收益率均包含在回歸模型內，從而表明證券投資者非常關注對股票價值有較大影響的基本面，這一結果表明價值投資意識已經不斷地深入人心。從回歸分析結果數據可以看出，在2011年營業利潤增長率包含于回歸模型，從而說明證券投資者已經對上市公司的成長性有了關注，同時能夠表明證券投資者對和內在價值有關的基本面因素有了更為深刻地認識。
從回歸分析數據可以看出，2010年和2011年期間每股凈資產已經退出了回歸模型，表明證券投資市場不夠關注風險水平。每股凈資產是指上市公司在破產時證券投資者股票的內在價值。每股凈資產屬于主要的風險評估基本面因素，正在被證券市場逐步地認可，說明證券市場對股票的關注不僅停留在投資回報上，同時非常關注風險的存在，這正式證券市場不斷趨向于理性的具體表現。然而，對通過對2009年和2010年的回歸分析可知，每股凈資產指標出現了缺失。主要原因在于2008年股票市場比較好的局面導致了證券投資者的思維定式，降低了對風險的關注度。
經歷了一段時間，大量的解釋變量符合了回歸模型，這表明投資者對基本面的研究更加完善。根據回歸分析的結果，證券投資者不斷地利用更多的指標，通過不同的層面更為全方位地考慮證券的內在價值，證券市場不斷向以價值投資為中心的投資方向發展。此外，可決因子的周期變化表明在我國證券市場中，基本面因素對股票價格的解釋能力不斷提高，然而并不穩定。當外部經濟環境產生變動時，證券投資者容易產生非理，從而使非價值因素再一次占了上風。
5 我國證券投資基金價值投資的應對措施
（1）完善基金績效評價模式
有效的基金績效評價模式對基金業的快速前進具有非常關鍵的促進作用。近年來，證券投資組合理論已經得到了不斷的發展，國外對基金績效的評估已經發展到了較高的水平，相應的理論體系已經趨于完善。對于我國基金績效評價體系的發展還處于初級階段，從方法的角度上看我國還處于一個引進吸收的狀態。近年來，中國在進行基金評估的過程中主要關注的是基金的排序，從而使基金投資者在基金投資過程中十分關注同業其他管理者的投資情況，因此，“羊群效應”時有發生，不愿意獲得超額收益，然而渴望排名可以靠前，并且很多基金管理者認可這一模式。然而，基金持有者投資基金不完全重視其所投資的基金是否可以獲得較大的收益，主要重視的是所購買的基金能夠獲得多大的收益?；鸪钟姓吆凸芾碚吣繕擞胁顒e時將引起問題，就是基金公司僅僅為了獲得取高額利潤通常以損壞基金持有者利益為代價。為了能夠有效地處理該問題，應該使基金投資者和管理者的行為目標相一致，最終能夠獲得絕對收益?；鸸芾碚咴跊Q策時應該考慮到股票的經濟價值，依據價值投資理論的選股準則標選擇投資標的，同時利用長期持有的方式取得絕對收益。
（2）不斷完善目前的股票發行政策，針對國有股、法人股上市流通等方面的問題采取有效的應對措施，從而能夠較快地解決以上問題。目前，我國股票發行采用的核準制度，股票發行價格的完善應該遵循定價為主向競價原則，并且以此為主要的發展趨向，不斷地使證券投資市場來主導實際的發行價格。此外，不斷地處理好國有股、法人股等問題，能夠從不同的角度，例如按照證券投資市場的容量，不斷地采取國有股配售減持，采用優先股的方法，把國有股不斷地轉變為優先股，增加不同投資基金、保險基金在股票市場投資的區間，利用網上交易的形式，協議轉讓的手段等增加法人股流通，減少國有股和法人股的比例，提高個人股的數量。
（3）合理地分配基金管理酬勞的基本組成結構
很長的一段時期內，基金投資者一直懷疑基金公司較高的、較穩定的工資收入。尤其在基金投資處于熊市，雖然收益正在減少，但是基金公司還可以采取增加管理規模的方式來提高資金的管理回報，這些現象極大地損害了基金公司管理者在證券投資者心中良好的形象。大部分基金投資者存在如下的觀點，基金管理者無法為自己帶來較大的投資匯報，資金管理費過高。
應該承認基金管理公司按照資產管理的規模收取一定的管理費具有其合理性，主要原因在于資產管理規模的增加將對基金管理公司的相關資源有更高的需求，為了適應規模增加的實際需求，將資產管理規模中的一部分資金作為管理費是合情合理的，通過管理費不僅能夠增強基金公司的管理實力，而且能夠提高投資團隊的水平，同時管理費還能夠促進基金公司的可持續發展，能夠為基金持有者帶來更大的投資回報。然而，如果基金管理公司的工資待遇和資產管理規模有較大的聯系，就會導致基金管理者僅僅關注視資產管理的規模，同時忽視幫助基金持有者獲得更大的投資回報。最為管用的方式就是優化基金管理的收入的基本組成，采用浮動收益的方式，即固定資產管理費和資產管理收益掛鉤。一定的資產管理費可以確保基金的有效實施，然而浮動收益可以使基金管理者以資金投資者的權益為中心幫助資金投資者能夠獲得更大的收益。采用了這種基金管理收入配置模式比較合理，有利于價值投資策略的有效實施，進而可以使基金管理者在進行價值投資階段避免一些制度性制約。
（4）充分地利用投資組合策略
證券投資本身就具有較高的風險，但是高風險和高收益率是相互對應的，怎樣才能使投資風險減少并且使投資收益最大應該得到有效的解決。投資組合策略就是一種行之有效的方法，利用這種方法不僅能夠有效地預防投資風險，而且能夠有效地彌補證券投資價值的缺陷。投資者可以依據不同階段國際經濟形式、國內產業制度以及行業的發展潛力實時地調節投資產品的比重，從而能夠得到最佳的收益。
（5）投資者應該不斷地轉變投資理念
投資者的理念在證券投資中具有非常重要的作用，證券投資者應該堅持長期投資的理念，主要關注證券投資的長期回報。證券投資者必須熟悉證券投資的相關概念和理論，知道證券投資過程中潛在的風險，掌握證券投資產品的相關功能；投資者應該明確投資目的，依據自身的實際情況選擇適合自身的證券投資產品。投資者應該熟悉證券公司的相關情況，對證券公司的專業化水平、標準化產品、內部風險控制制度以及信息披露系統等方面的情況有比較深入地了解，從而能夠從長期投資的角度獲得最大投資回報率。
（6）不斷健全證券市場的管理制度
通過股權改革可以較好地處理中國證券市場流通股和非流通股股東之間利益的不一致性、中國國有上市公司管理者缺位等難題，能夠為中國證券市場的制度化營造一個有利的環境，從而能夠不斷深化中國證券市場的中長期投資價值，為證券投資基金執行價值投資創造一個非常有利的市場平臺?；鹜顿Y意識的不同在基金的投資收益上能夠得到較好的反映，此外，可以在今后的資本市場中的體現不斷增加。
然而，證券市場的管理制度的完善不是一朝一夕就能實現的，需要一個比較漫長的過程。近年來，中國證券市場存在許多缺陷，例如，產品結構比較單調、交易機制不夠完善，從而極大地制約了基金投資者利用價值投資策略進行證券投資的熱情。因此，必須不斷地提高證券市場建設的水平，例如，盡快地為股指期貨上市做好相關的準備，同時不斷地促進股指期貨的持續進步，當證券市場條件比較成熟時實施做空方式，持續健全基金在遭遇資本市場單邊降低情況下的不利局面，持續地提高基金管理者的主動性，減少基金中隱藏的風險，確?；鸪钟姓叩睦娌皇艿角址?，通過以上策略可以為價值投資措施的執行創造一個非常有利的市場環境，進而能夠資本市場環境符合價值投資發展的實際要求。
6 結論
價值投資應該成為我國證券市場主要的發展趨勢。我國證券市場仍然是一種新興的證券市場，依然存在于非有效市場向弱有效市場不斷轉變的階段，從某種意義上包含價值投資的含義，然而利用價值投資策略得到的收益不是非常穩定的。通過股權分置改革等相關的證券市場改革策略的執行，伴隨著上市公司質量持續提升，價值投資策略將轉變為證券市場的主流方式，根據相關研究可以得到以下結論：
（1）選取了深證300指數股進行了相應的回歸分析。根據回歸分析的結果可知：上市公司的盈利水平是非常受到重視的。證券投資者更加關注決定股票內在價值的基本面因素，價值投資理念正在漸漸地深入投資者的人心。投資者對上市公司的成長性給予了足夠的重視。
市場對風險的關注程度正在降低。每股凈資產能夠表明上市公司在破產的狀況下，投資者持有的每股股票的價值。證券市場對股票的重視不但保持在收益上，而且非常關注風險，從而使證券理性更加回歸理性。隨著證券市場的不斷發展，投資者能夠更深入地剖析基本面的內涵。根據回歸分析的結果可知：證券投資者已經利用更多的指標，從不同的層面深入地考察股票的經濟價值，市場正在想以價值投資為主的理性投資發展。
（2）中國證券市場是一個新興市場，正處于轉型時期，因此，具有較好的價值投資意義，然而不能獲得比較穩定的收益。因此，應該采取比較有效的措施，完善基金績效評估體系和股票發行政策；合理地分配基金管理收入結構；充分地利用投資組合策略；投資者應該不斷地轉變投資理念；不斷完善證券市場的制度體系。隨著上市公司質量的持續提升，價值投資將不斷地深入人心，通過價值投資可以使中國證券市場更加趨于穩定。
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從2005年至今，滬深股市約有770家上市公司完成或者正在進行定向增發。由于一方面，定向增發往往伴隨著公司的整體上市，資產注入、并購重組、項目投資等戰略，公司財務和盈利能力具有大幅提升的可能性；另一方面，定向增發針對的均是大股東、大股東關聯方等公司的“知情人”，定向增發的成功也給外界傳遞出該公司股價合理，未來具有較大成長空間的信號。因此，定向增發總體來說是利好信息。
股價的最好表現集中在定向增發進程中
理論上，無論是資產重組、整體上市、借殼上市還是投資項目，定向增發后企業的資本更加充裕，盈利狀況較之此前能夠變好，事實果真如此嗎?
我們選取2007-2009年每年增發都排在前5名的行業進行分析，發現，這幾年中，房地產、化工、建筑建材定向增發企業都比較多。從這些增發企業的EPS增長與行業整體水平的增長情況來看，定向增發企業從總體上來說并沒有顯著改善其盈利水平和經營狀況，很多情況下，其EPS增長率和營業收入的增長率反倒小于行業增長率的平均水平。這與我們的直覺多少有些出入，在一定程度上說明上市公司定向增發的資金利用效率相對較低(我們也分析了公司增發后下一年的財務改善狀況，也沒有呈現出持續改善的跡)。這一現象對我們投資的啟發是：定向增發的投資機會更多的來源于增發的題材而不是未來盈利能力的改善，對于公司實質性的利好因素不明顯。因此，定向增發最好的投資時機主要集中在定向增發的進程中，而不是增發實施之后。
投資策略
對于定向增發的公司來說，投資機會更多的蘊含在題材投資而不是基本面投資里，把握這一主要規律對于尋找增發公司正確的投資時點至關重要。
短線投資機會：定向增發需要經歷董事會預案日、股東大會決議日、增發公告日等幾個階段，在這幾個重要的時間日前后蘊含著較多的短線投資機會。從歷史回溯分析來看，董事會預案日當天和增發公告日當天單日超額收益率非常可觀，董事會預案日之后股價存在大約7個交易目的漂移現象，增發公告日之后的超額收益率呈現反轉走勢。
中長線投資機會一：由于定向增發具有決定性的因素均在董事會預案和股東大會決議上得到釋放，因此，定向增發作為一個重要的主題投資事件，這種股價漲幅在董事會預案日到股東大會決議日提前集中釋放的現象具有外推性，因此，建立定向增發中長期投資組合的最佳持有時期之一發生在董事會預案日和股東大會決議日之間。
中長線投資機會二：從歷史回溯的累計超額收益率來看，從董事會預案日持有定向增發股票到增發公告日結束，組合累計收益率是最高的，尤其在熊市中具有較好的抗跌性，因此，中長線投資的另一個最佳持有時間出現在董事會預案日到增發公告日期間?；谝韵聨讉€原因，在定向增發公告日之后繼續持有定向增發的股票不是一個明智的選擇。
在增發公告日，我們可以利用投資于溢價發行的股票或者低折價率的股票持有一個較短的時間獲得較為穩定的超額收益率。
個股機會
在征求意見稿下發之前，基金組合產品――公募FOF產品的雛形已經在銀華基金內部儲備“試跑”多年。鑒于公募基金愈發龐大的規模而投資者難以找到匹配的基金產品，銀華基金互聯網金融部以智能投顧為戰略、定制化服務為導向的精細化運營策略油然而生。
“很多人炒股很厲害，但沒有誰敢保證長期能贏。事實上，拉長周期來看，很少有人能跑得過基金組合?！便y華基金戰略發展部資產配置主管何海云猶記得在美國一家資產管理公司工作時，摩托羅拉擁有博士學位的工程師前來尋求服務的情景。
風險平價，及時止盈止損；控制倉位，伺機而動。基于中長期的投資視角和大類資產配置策略，銀華基金資產配置小組采用量化評估疊加定性分析的方法，力圖分散單個基金風險，并得到“類絕對收益”的效果。
定制基金組合
“買什么基金”是普通投資者在日常理財中經常遇到的一個困惑。針對用戶的這個痛點，銀華基金資產配置團隊正在精心打造一味解決良方――基金組合。
目前，根據不同的風險偏好，銀華基金給出了3種基金組合，分別是：積極組合、穩健組合及保守組合。其中積極組合初始配置由40%的銀華深證100、40%銀華中小盤和20%銀華四季紅構成，該組合適合風險承受能力較高的激進型人群。回測數據顯示，從組合起始日2013年8月7日至今年一季度末該組合模擬年化收益率是90.16%。
穩健組合初始配置包括了45%的銀華信用雙利A、 40%的銀華純債信用和15%的銀華中證轉債。該組合適合風險承受能力偏弱的穩健型人群。回測數據顯示，從組合起始日2013年8月15日至今年一季度末該組合模擬年化收益率是28.16%。
“35%銀華四季紅+35%銀華純債信用+ 30%銀華貨幣A”則構成了保守組合的初始配置。顧名思義，保守組合適合風險承受能力較低的保守型人群?；販y數據顯示，從組合起始日2013年8月7日至今年一季度末該組合模擬年化收益率是21.25%。
由于每個客戶需要的產品、服務都不一樣，互聯網金融部需要通過大數據在互聯網金融領域探索更豐富的應用，深入發掘客戶喜好，為不同的投資者提供適合他們的產品與服務。
未來，互聯網金融部將聯合IT部通過對數據的分析，了解客戶的投資情況、風險偏好、交易習慣，甚至將來還可以了解到其他消費方面的情況，去做一些真正意義上的大數據分析。
銀華的一個設想是，未來能夠通過數據對客戶進行分層分級貼標簽，這一切都是為將來具體的產品設計和投資交易服務。為了達到這個目的，互聯網金融部聯合IT部已經對客戶進行了基礎標簽開發，未來標簽功能將繼續逐步完善。
“其實我們不光是對用戶有標簽，我們對基金產品也做了標簽。如果發現某一類客戶比較多，我們會考慮開發專門針對該類型客戶的產品。實際上用戶需求或標簽越細，就可以讓我們更清楚它歸于哪一類，便能定向推薦組合，或者提供定制化的服務。”何海云表示，這也是未來銀華基金組合的發展方向。
重在資產配置
基金組合什么最重要？何海云的回答是：資產配置。
“做這種投資，無論是不是FOF，其中非常重要的一項就是資產配置。就好像是炒菜，大盤股、小盤股、地產、大宗商品或者PE都是原料，最核心的就是資產配置。當然缺了一些料就會難做一些，比如有的時候沒有一類產品，但正好在那個時候那類產品比較有機會，你要是沒有那類產品就沒有辦法了?！焙魏Ｔ普f。
記者了解到，下一步銀華基金的目標是先構建更多的“原料”出來，在這個基礎上更方便地構建投資組合。
在基金組合投資中，銀華基金資產配置小組采用的其中一個策略的基礎是風險平價策略，并在此基礎上進行了模型改進。經典的風險平價策略在資產配置上著眼于資產的風險，在進行資產配置時，各類資產的權重與其自身的波動率大小成負相關關系，也即波動率大的資產在組合中所占的權重較小，反之亦然。
分析人士介紹，這樣的做法會使得較高風險的權益類資產在組合中所占的權重下降，從而使得風險平價組合的預期收益率有可能會低于傳統的資產配置方法，但同時也顯著地降低了風險。
“舉個例子，不少投資組合的配置比例是60%股票加40%債券，但真正做的時候會發現風險權重基本都來自于股票，有可能是90%對10%。那么，當市場波動較高的時候，就需要保證每類資產對投資組合的風險貢獻是一樣的。這時就要把造成90%風險的股票的倉位降下來?！焙魏Ｔ茖τ浾弑硎尽?/p>
間接實現公募FOF
“FOF在美國已經發展了十幾年，每年的增長都很快，有公募、私募，也包括一些對沖基金及PE。我們在2014年成立了資產配置研究小組，從資產配置的角度來思考這個問題。之后是互聯網金融很火，基金組合配置在適應互聯網金融發展的同時，也間接實現了FOF這種形式。”何海云對記者表示。
記者了解到，銀華基金資產配置小組橫跨投研、戰略、互聯網金融、產品等幾個不同的部門。在實際的運作的過程中，通過基金組合來實現。在目前11人的團隊里，有2/3是研究人員。研究一方面包括對基金的研究，另一方面也有對量化擇時以及基本面的研究。
對于這樣的基金組合產品，海外通常是一個月進行一次調整，期間也會根據市場的情況做不定期的調整。例如像去年“股災”時，一旦出現賣出信號后，為了保護客戶利益，即使是積極型的組合，也不希望把前面賺取的利潤全部吐回去，所以會有相應的止盈操作。
滬深300指數成分股是滬深兩市績優藍籌股的代表，本文以其為樣本，采用逐步回歸方法，了決定股票價值的估值因素。結果表明，影響股票估值的主要因素依次是每股收益、行業市盈率、流通股本、每股凈資產、每股凈資產增長率等指標。相對而言，市場成長性指標的重視要弱于盈利能力指標。
本文還以基金重倉股為樣本，對作為主流機構投資者的基金的選股標準進行深入分析。結果表明，影響股票估值的主要因素仍然還是集中在體現盈利能力方面的指標。
基于滬深300指數和基于基金重倉股的估值模型均表明，根據模型構造的低估組合在未來一年中，能夠跑贏其基準指數，而高估組合則將落后其基準指數。
由于大多數上市公司每年很少派發股利或者不能穩定地派發股利，因此除少數行業和公司外，股利貼現模型（DDM）基本是不適用的；國外流行的自由現金流貼現方法（DCF）近幾年來在實踐中有所使用，但這種方法也僅對部分具有穩定現金流的公司才適用，而且需要主觀假定的變量較多，因此難以準確地于股票估值。在目前市場，絕對估值方法的應用面臨相當大的困難。
在這種情況下，簡單易懂的市盈率（PE）相對估值方法成為目前應用最廣泛采用的方法。市盈率模型的缺陷是，不能對不同行業個股進行估值比較，而進行行業內股票估值時有時存在可比公司選擇的困難，因此這一方法的應用也有一定局限性。
與市盈率相比，多因素相對估值模型能夠對不同行業上市公司進行估值比較。有鑒于此，本文嘗試建立能夠彌補市盈率模型缺陷的多因素估值模型，利用該模型能夠識別短期內影響投資者價值判斷的主要因素，并為建立包括跨行業、具有投資價值的股票組合提供估值參考。
一、 多因素估值模型的與應用現狀
1、國內外現有的研究成果
20世紀80年代末、90年代初，人們發現股價不僅反映基本面信息， 而且反映市場噪音，市場并不是人們所假設的那樣有效（Ball，1995）。Feltham Ohlson（1995）的股權估值模型表明，股權價值等于公司帳面凈資產與公司經營性收益期望值的貼現。在此基礎上，多因素計量定價模型開始起來，其中部分研究是基于對Feltham Ohlson股權估值模型的檢驗與擴展。這一研究方法通常先建立多元回歸模型，用以表明哪些基本面信息會影響股票估值。在成熟的股票市場上，如果市場運行正常，而模型具有較高擬合度，就可以將市價與根據模型的股票相對內在價值進行比較，進而發現股價被市場高估抑或低估，并制定相應的投資策略。
2、研究障礙及局限
本文將在借鑒國內外現有研究成果的基礎上，研究建立合理的中國股票市場多因素估值模型。不過，由于現實條件的限制，本文的模型研究存在以下幾方面的障礙：
首先，多因素相對估值模型是建立在對年報數據、行業屬性基礎上的，尚未考慮到重大的政策性事件（如股權分置）等不可測因素的影響。這類因素對個股的影響難以量化，因此平穩的環境成為多因素估值模型建模及應用的前提。
其次，出于模型簡潔和定性因素難以量化的考慮，本文建立的多因素估值模型未能考慮到如下可能影響股票估值的定性因素：行業發展前景（增長速度、進入壁壘、全球化的影響、產業政策鼓勵與否）、主導產品狀況（市場占有率、市場競爭、產品壁壘或技術含量、品牌及知名度、成本或差異化優勢）、公司戰略（新產品及項目的階梯增長能力）、管理能力（核心管理層、市場營銷能力、研發能力）。
第三，目前中國股市與成熟股市尚存在很大差距，實證表明，中國股市并不具有成熟股市的長期均衡發展態勢；因此，該方法在國外可以直接應用于投資價值分析，但不能在我國直接應用。雖然我們基于公司基本面的分析得出了股票相對于市場被高估與低估的結論，但這種價值型投資機會仍容易被市場短期非理性熱炒所掩蓋，基于這樣的考慮，本文定量分析的結論只具有統計上的參考意義，能夠提供具有投資價值的初選股票池，并不能對個股精確定價。更精確的估值還需結合具體公司進行深入分析。
3、本文試圖解決的
考慮到模型的局限性及現實中國股市的局限性，本文的多因素估值模型力圖解決如下問題：
首先，通過建模及統計檢驗，對影響估值的因素給予地回答，即目前影響市場上各方（包括機構及個人）投資者對股票估值最關注的因素是什么。
其次，通過實證研究，給出多因素估值模型的應用建議。短期內，在平穩的經濟環境下，可考慮采用以下路徑建立具有投資價值的股票組合：一是根據投資者自身收益與風險偏好，設定“門限”標準，建立股票池；二是利用多因素估值模型，初步建立價值低估的股票組合；三是根據行業發展前景、主導產品、公司戰略、管理能力這些定性因素對低估組合中的個股進行估值調整，最終建立具有實戰意義的投資組合。
二、 多因素估值模型的有關設定
1、變量設定
對于基于滬深300樣本股的估值模型，股票價格取年報公布年1-4月股票日收盤價的均值。因為1-4月是年報集中披露的時間，并且在05年這段時間，股改尚未開始，也沒有其它大的政策事件影響股價，可以認為這段時間的股價是市場針對年報數據達成的共識，是受市場認可的均衡價格。也是相比其它時間段，最能反映年報數據的價格時間段。
對于基于基金重倉股的估值模型，股票價格取建模當年年底10-12月股票日收盤價的均值，這是因為我們所選樣本是基金第四季度已經重倉持有的股票，而且我們有理由相信基金公司的研究實力，相信其在第四季度增倉或繼續重倉持有股票的行為，一定是對該公司即將公布的年報、或該公司更遠期發展的反映。
2、建模方法
以股票價格作為被解釋變量，以初選指標為解釋變量建立橫截面回歸模型。具體考慮采用以下三種方法估計模型，并根據模型的檢驗效果和經濟含義確定入選變量和模型形式：
（1）利用逐步回歸確定入選變量并建立線性模型。
（2）利用逐步回歸方法確定入選變量并建立對數線性模型。
（3）由于反映盈利能力的指標較多，利用主成分將反映盈利能力的多個指標提取主成分，再利用股價對主成分和其他解釋變量進行逐步回歸，并確定入選變量及模型形式。
如果橫截面回歸存在異方差，則利用White（1980）的異方差一致協方差估計量進行異方差修正。
三、基于滬深300成份股的多因素估值模型的實證
結果表明，2004年多因素估值模型宜采用線性模型的形式。
結果表明，每股收益等盈利能力指標、行業市盈率、每股凈資產、流通股本是2004年市場選股的主要變量，這與市場是基本符合的。成長性指標未能進入模型。
四、基金估值模式與市場估值模式的異同分析
根據基于滬深300指數成分股的多因素估值模型，凈利潤增長率、主營業務收入增長率這些成長性指標并不是市場投資者的選股標準之一，這表明該模型主要是基于價值而非成長角度對個股相對價值的評判。而根據經驗，很多投資者，尤其是機構投資者對股票的成長性是非常關注的；如果是這樣，成長性指標未能入選模型，就可能是由于個人與機構投資者的較大分歧所致。
為了考察這一點，有必要對機構投資者的選股標準進行深入分析。作為崇尚價值投資理念的市場主流機構投資者，基金對個股指標的評價很有代表性，因此我們以2003、2004基金年報公布的81只基金重倉股為樣本，進一步研究了基金估值角度是否有所不同。
需要說明的是，因為我們所選樣本是基金第四季度已經重倉持有的股票，而且我們有理由相信基金公司的研究實力，相信其在第四季度增倉或繼續重倉持有股票的行為，一定是對該公司即將公布的年報、或該公司更遠期的反映。有鑒于此，以下模型中的被解釋變量采用個股當年10-12月日收盤股價的均值。
結果表明，2004基金重倉股模型宜采用線性模型的形式。
與2004年滬深300估值模型相同的是，基金也將每股收益、行業屬性、每股凈資產、流通股本作為重要的選股標準；不同之處是，基金對上市公司的償債能力、現金流量也相當關注，基金作為理性機構投資者，對上市公司的關注更為全面。此外，成長性指標仍未能進入模型。
進一步，對滬深300樣本股與基金重倉股財務及股本指標的對比分析表明，與2003年類似，基金重倉股在盈利能力、現金流量、資產狀況、成長性方面均顯著優于滬深300樣本股，基金更崇尚價值投資理念。雖然不同基金對成長性等方面存在一定的分歧，但對這些指標均規定最低“門限”要求。
五、多因素估值模型在投資價值分析上的
為了度量樣本股價格對價值的偏離程度，我們定義了相對偏差率，即（模型估值-實際價格）/實際價格?？紤]到較小的相對偏差率可能是由于抽樣誤差造成的，因此我們選取相對偏差率的絕對值大于25%的股票，認為其被市場顯著低估或高估。
根據2004年模型結果，我們建立了以流通股加權的滬深300低估與高估組合指數、基金重倉股低估及高估組合指數，并分別與滬深300指數、基金重倉股指數、上證A股指數在建模時點后一年內的走勢進行對比，進而判斷低估組合的投資價值。
（1）滬深300低估、高估組合的市場走勢分析
在2005月4月底到6月17日，上證A指、滬深300指數的累積漲幅分別為-6.67%、-6.13%，而滬深300低估組合指數的累積漲幅為-3.27%，高于基準指數，高估組合為-8.64%，低于基準指數。低估組合顯著跑贏了滬深300指數和上證A指，而高估組合則顯著落后于滬深300指數和上證A指。