股票投資評估精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇股票投資評估，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：股票投資 收益性 風險性 對策

股票是市場經濟發展的必然產物，更是企業參與市場集資的有效方式，利用股票籌集資金已經成為一種普遍的方式。另一方面，由于社會群眾收入水平持續提升，手中持有資金額度越來越多，參與市場投資也成為了創造收益的有效方式。但是，面對情況多變的社會主義市場，股票投資行為依舊存在著巨大的風險性，投資者不能僅限于股票投資的收益預測，還要顧及風險發生所造成的經濟損失。

一、企業股票作用

股票是股份證書的簡稱，是股份公司為籌集資金而發行給股東作為持股憑證并借以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。伴隨著市場經濟體制的深化改革，企業向市場投放股票已經成為日常經營中的業務決策，借助股票投放市場可以發揮出多方面的作用。一方面，股票是企業籌集資金的主要方式，作為投資者參與企業集資的一種憑證，方便了資金持有者參與各項投資活動；另一方面，股票是資金流通的經濟介質，由不同額度股票參與買賣交易，實現了企業資金市場流通的持續運轉。

二、股票投資的收益性與風險性

股票投資是指企業或個人用積累起來的貨幣購買股票，借以獲得收益的行為。鑒于國內人均收入水平的持續提高，越來越多的資金持有者參與市場投資活動，以求在規定周期后獲得相應的資金報酬，增加原有資金的儲備額度。我國社會主義市場經濟尚處于改革階段，金融市場系統依舊處于不穩定狀態，股票投資的收益性與風險性特點十分顯著。以下對股票投資收益與風險進行綜合評估。

（一）股票收益性

股票投資的收益是由“收入收益”和“資本利得”兩部分構成的。收入收益是指股票投資者以股東身份，按照持股的份額，在公司盈利分配中得到的股息和紅利的收益。

1、收入收益

收入收益是指股票投資者以股東身份，按照持股的份額，在公司盈利分配中得到的股息和紅利的收益。一般情況下，股份制企業會在每年收益分配中按照股份占有比大小，為投資者提供相對應的利息、分紅。

2、資本利得

資本利得是指投資者在股票價格的變化中所得到的收益，即將股票低價買進，高價賣出所得到的差價收益。股票持有人可根據市場價格的漲跌情況，選擇對外出售股票，市場價格高于買入價格時，便能賺取豐厚的收益。

（二）股票風險性

股票投資風險具有明顯的兩重性，即它的存在是客觀的、絕對的，又是主觀的、相對的。當股票為投資者帶來收益的同時，其本身也面臨著巨大的市場風險，這種風險是不可預測的。

1、系統風險

是指由于某種因素的影響和變化，導致股市上所有股票價格的下跌，從而給股票持有人帶來損失的可能性。系統性風險主要是由政治、經濟及環境等宏觀因素造成。

2、非系統性風險

一般是指對某一個股或某一類股票發生影響的不確定因素。如上市公司的經營管理、財務狀況、市場銷售、重大投資等因素，它們的變化都會對公司的股價產生影響。

三、股票投資風險控制的綜合對策

“效益優先”是企業現代化經營的先進理念，其要求企業在日常經營中以創造最佳收益為目標，促進內部經營機制的深化改革，帶動行業經營收益水平的持續增長。對于股票集資來說，風險預測是調控造價的有效方式，企業借助風險評估決策降低資金的浪費率，從而提高了股票投資后期的總體收益。

（1）風險管理。基于社會可持續發展戰略實施以來，企業對股票集資建設提出了多套方案，重點解決了傳統資金籌集與調控面臨的風險隱患，提出以股票風險預測管理為中心的調控方式。企業需全面發揮財務部門的經濟職能，為地區股票市場改造提供可靠的意見。基于股票投資風險預測管理平臺下，需根據實際市場情況擬定風險監管機制，對市場股票集資采取宏觀性的管理決策。

（2）資金監管。企業應根據固有資金執行監管決策，借助預算操作流程控制好資金的收支狀況。例如，擬定市場股票投放方案之后，財務部門需安排專業人員對股票投放數量及市場總額實施預算，從風險系數、回收周期、收益額度等方面預算出投資總額。財會人員要根據市場股票行情的實際情況，對每一筆資金鏈操作進行監督管理，防止股票資金流失而引起的經濟損失。

四、結束語

股票投資是市場經濟活動的常見形式，能夠為企業提供廣闊的集資平臺，并且為資金持有者創造更多的收益。由于社會主義市場本身的缺陷，股票投資在創造經濟收益過程中，也面臨著巨大的市場風險，如何識別風險是每一位投資者應當考慮的問題。企業是股票投放市場的主要經濟組織，其應當借助風險識別體系強化股票管理，對每一筆股票周轉資金實施綜合監控，從而保障股票投資收益最優化。

參考文獻：

[1]王強松.中國股市中個體投資者處置效應的實證研究[J].經濟論壇.2009（15）

[2]賴兆東.中國證券市場投資者處置效應的實證研究[J].經營管理者.2009（15）

篇2

關鍵詞：社保基金 股票投資組合 風險控制 績效評估

一、引言

2008年國際金融危機的爆發，全國社保基金投資股市再次成為關注的焦點。在我國人口老齡化問題加劇的情況下，為應對未來的養老資金需求，國家建立了全國社會保障儲備基金。隨著社保基金股市投資比例不斷擴大，正確評估其風險控制與收益情況既能如實反映社保基金投資現狀，也能為社保基金更好的控制風險和擴大投資收益提供參考。

國內外對社保基金投資研究積累了豐富的成果，但仍存在一定不足。國內對社保基金投資方面的相關研究定性分析的較多，對風險控制和績效評估的方法采用的較少，因此缺乏對風險的直觀性。本文試圖采用資本資產定價模型，系統考察社保基金投資所面對的總風險、系統性風險以及非系統性風險，接著對其績效進行多指標分析，盡可能從多角度理解社保基金的風險與收益現狀，為今后社保基金更好地運營提供一定參考。

二、相關測度指標簡介

（一）風險測度指標

根據資本資產定價模型（CAPM）定義式：Ri=α+βi（Rmi-Rf），其中Ri代表資產的期望收益率，βi代表資產的系統性風險，Rm代表市場組合的期望收益率，Rf代表無風險收益率。βi值表示市場組合收益率增長一個百分點，資產項i將增長βi個百分點；αi值表示市場組合的收益率為0，則資產項i的收益率為αi。βi的定義式為βi=cov（Ri，Rm）/σ2m=ρim?σi?σm/σ2m=ρim?σi/σm，對等式兩邊平方，得： β2iσ2m=ρ2im?σ2i，即β2iσ2m /σ2i=ρ2im。 等式左邊為資產i的系統性風險占總風險的比例，這一比例又可以用ρ來表示。非系統性風險占總風險的比例等于1-ρ2im。

（二）收益測度指標

本文選用歷史績效指標以及經過風險調整后的收益指標――夏普指數、特雷諾指數、M2指數以及詹森指數。

三、實證分析

（一）樣本數據與指標選取

樣本數據：選取2009年3月31日至2010年3月31日所公布的社保基金投資組合作為觀測樣本。由于通過公共資源無法獲得缺失的數據，為了方便研究問題，只選擇所有以“1”字開頭的投資組合以及602、603、604組合。數據來源為金融界及Wind咨詢金融終端。

無風險利率指標：選擇上海同業銀行隔夜拆借利率的日均利率（Shibor）作為無風險利率，用Rf表示。市場基準利率指標：選擇上證指數日均指數的對數收益率作為市場基準收益率，用Rm表示。投資組合日均收益率指標：本文采取與道瓊斯指數（Dow Jones）類似的編制方法，將每個社保組合編制指數，按照構成投資組合的各股票日算術平均價格計算其價格指數，再依據各組合指數計算組合的日收益率，對其取對數收益率，作為組合的日收益率。

（二）CAPM回歸結果

根據CAPM模型公式Ri=α+βi（Rmi-Rf），對每個樣本投資組合運用最小二乘法（OLS）進行回歸分析，結果表明，回歸結果整體較為理想，F統計量表明模型在1%的顯著水平上顯著；R2及相關系數ρim表明，除了101組合、103組合、104組合、108組合和111組合外，其余組合的擬合效果較好，相關度較高；回歸系數α、β均在5%的顯著水平上顯著。

（三）風險控制分析

根據CAPM回歸結果以及非系統性風險的計算公式（1-ρ2im），計算出樣本組合的風險和社保基金投資組合總風險。結果表明，從相對百分比看，101組合、103組合、104組合、108組合、111組合所承擔的非系統性風險都在60%以上，102組合、109組合、112組合、603組合所承擔的非系統性風險相當接近60%，只有105組合、106組合、107組合、110組合、602組合、604組合所承擔的非系統性風險低于50%。而所有組合所承擔的非系統性風險都顯著高于市場組合，說明各組合的非系統性風險分散能力薄弱，風險控制效果并不理想。除了112組合出現一個異常值以外，其余樣本在研究期間都在一個較小的范圍內波動，各組合之間差異并不顯著。因此，各樣本組合在樣本區間內的總風險差異并不大，各組合的非系統性風險分散能力差別卻很大。

為了驗證我國社保基金投資組合的非系統性風險分散情況，本文分析各組合持股數量與非系統性風險分散能力的關系。結果表明，持股數量與非系統性風險之間表現出的關系與理論一致。從各組合看，105組合表現出相對較好的選股能力――持有股票在10只以下，承擔的非系統性風險在50%以下，109組合表現出較差的選股能力與風險分散能力，雖然擁有58只股票，高居所有組合之首，卻仍然承擔著55.56%的非系統性風險，究其原因，極有可能是所選取的股票過于集中，各股之間的相關性過高所致。

（四）績效評估分析

1、歷史績效

從全國社保基金理事會公布的2000―2010年投資收益看，除了2004年和2008年投資收益率小于通貨膨脹率外，其他年份的投資收益率均大于當年的通貨膨脹率。從累計投資收益看，年均收益率為9.17%，遠大于通貨膨脹率2.14%，從整體看，社保基金基本實現了社保基金所要求的保值增值目標。

篇3

根據今日投資《在線分析師》（.cn）對國內近百家主流研究機構4000余名分析師的投資評級數據進行的統計，上周投資評級上調居前的25只股票中，所屬行業比較分散，化工品入選五家公司；電子設備與儀器入選三只；電力設備、建筑工程和機械制造各入選二只，其余分布在房地產、航空貨運與快遞、互聯網軟件及服務、零售、煤炭、軟件等行業中。本期我們關注一下電力設備行業。

2011年前三季度，電源和電網投資分別為2428億元和2201億元，同比分別增長5.1%和11.3%，增速較2010年有所回升，但仍處于低位。特高壓線路年內僅核準一條，四條獲得發改委路條，慢于國網年初制定的年內核準7條特高壓線路的規劃。智能電網方面，智能變電站由于成本過高，電動汽車充換電站由于市場方向選取問題，建設進度均慢于預期。

電網建設的相對滯后也是造成電荒的重要原因之一，加快電網推進速度也成了必然趨勢，投資機會應運而生。從電壓等級的角度看，220kv主干網架已建設得比較完善，未來的投資方向主要是110kv以下的配電網和500kv以上的特高壓。從功能性來看，高效、智能是電網升級改造所追求的目標之一，智能電網、特高壓是未來電網發展的重點。

另外，中電聯預測“十二五”期間電源和電網的投資規模將超過5萬億元，勢必將支撐行業景氣度高位運行。銅、鋁、硅鋼等重要原材料價格的回調，有利于降低相關企業的主營業務成本，行業的盈利性有望出現向上拐點。節能減排的壓力也會對電力設備的清潔、高效提出更高要求，迫使行業多個環節產業升級。

第一創業建議從三個角度把握投資機會。（1）、關注景氣行業的龍頭品種的投資價值。二次設備中，重點關注具備國家電網背景的國電南瑞和許繼電氣。高壓變頻仍處于高景氣狀態，重點推薦合康變頻。（2）關注細分行業成長性品種的投資價值。在細分行業領域，重點關注光伏逆變。（3）關注資產整合的投資價值。重點關注許繼電氣、平高電氣、置信電氣和泰豪科技。

本期入選的2只電力設備行業股票安全星級均為二星級。本周我們選擇其中的二星級股票大連電瓷（002606）進行點評。

大連電瓷（002606）

受益于特高壓電網建設

大連電瓷主要從事高壓輸電線路用瓷、復合絕緣子和電站用瓷、復合絕緣子，以及電瓷金具等產品的研發、生產和銷售業務，其中瓷絕緣子和復合絕緣子的業務占比分別達到68%和16%。在生產規模上，公司是目前國內最大的盤形懸式瓷絕緣子生產企業，其銷量和出口量均位于行業第一。

根據國家電網規劃，特高壓電網將在“十二五”進入全面發展階段，到2015年特高壓交流和直流將分別完成投資2523億和2610億元。根據之前交直流線路公司中標金額約占線路總投資的0.3%和1%測算，公司在“十二五”期間的交、直流特高壓年均市場份額為1.5億和5.2億元，特高壓項目建設將給公司帶來很大的業績彈性。

目前公司海外市場覆蓋了美國、歐洲、印度等地區，銷售占比超過40%。公司海外市場的開拓一方面可以抵御國內電網投資的周期性影響，另一方面國際市場對絕緣子的需求增速將遠高于國內市場增長，為公司長期成長提供廣闊空間。

假設公司復合絕緣子和瓷絕緣子的擴產將分別在2012和2013年完成，2012年公司業績增長主要由復合絕緣子貢獻。預計2011~2013年EPS分別為0.65、0.89和1.24元，按照2012年30倍市盈率計算，目標價26.70元，給予“持有”評級。

今日投資《在線分析師》顯示：公司2011-2013年綜合每股盈利預測分別為0.66、0.92和1.24元；當前共有2位分析師跟蹤關注，1位給與“強力買入”評級，1位給與“觀望”評級，綜合投資評級系數為2.00。

盈利預測（元）

分析師評級人數分析

建筑工程行業：基建投資回歸常態

上周投資評級下調的25只股票中化工品和建筑工程各有4家公司入圍，電力設備有3只入選，家庭耐用消費品、機械制造和信息技術與服務各有2家，其他分布在半導體、電力、軟件、汽車零配件、制藥等行業。本期我們來關注一下建筑工程行業。

根據國家十二五規劃，十二五期間總的方向是加快轉變經濟發展方式，為此，十二五規劃將GDP年均增長率由十一五的7.5%下調為7%，并確定了七大戰略性新興產業。今年是十二五的開局之年，以反思和調整前期以基建為代表的大規模固定資產投資為契機，“調結構”已經開始實質性推進。

數據顯示，今年以來“鐵公基”投資增速已經開始放緩，其中，以鐵路最為明顯。2011年7-9月鐵路固定資產投資及基建投資累計完成額連續三個月同比負增長，并且幅度由2%左右擴大至將近20%。交通、市政、文體娛固定資產投資累計完成額同比增速逐步回落至20%以下，其中市政增速降至2007年以來的歷史低點。這也許預示著，今后一段時間內，基建投資將由高速發展回歸至常態發展。

在這種經濟形勢下，有政府信用擔保的子行業將成為必選。這里所說的“有政府信用擔保”是指，跟政府有業務關系、項目建設資金由政府籌措或擔保，其中，現代煤化工項目雖然建設資金不是由政府籌措，但是資源卻是由政府提供，也相當于政府信用。

以質地好、高成長、確定性強的個股為主。在選擇有政府信用擔保的子行業的投資邏輯下，具體到個股，民生證券認為，可以選擇質地好、高成長、確定性強的公司作為底倉配置，依然強烈推薦中國水電、中工國際、中國化學、東華科技，維持金螳螂、洪濤股份、東方園林強烈推薦的投資評級，三家公司稍受宏觀調控影響，但相信政府信用違約基本不會發生。

本期我們選擇評級下調的鐵漢生態進行點評。

鐵漢生態（300197）

生態修復領域開拓者

公司是國內最早開始從事生態修復業務的公司之一，是該領域開拓者，也是國內少數幾家能夠進行復雜環境下的跨區域生態修復工程施工的企業之一，公司目前業務覆蓋生態修復和園林綠化，是國內極少能夠在兩個領域并重發展的區域龍頭。

公司此次創業板上市融資，超募資金達8.67億元，資金實力大大增強，使公司具備承接大單的實力，收入將實現大幅增長；同時，大額訂單導致規模效應也將降低管理費用率，公司實際盈利能力將顯著增強。

由于2010新開工項目毛利率相對較低，預計會在今年下半年有所體現，屆時毛利率或將出現小幅下滑，預計公司2011-2012年每股收益分別為1.037元、1.675元，考慮行業的高速成長性以及大量超募資金對后續業務的推動，天相投顧暫維持公司“增持”的投資評級。

今日投資《在線分析師》顯示：公司2011-2013年綜合每股盈利預測分別為1.07、1.88、2.96元；當前共有4位分析師跟蹤，2位給與“強力買入”評級、2位給與“買入”評級，綜合評級系數1.50。

篇4

【關鍵詞】投資組合；日平均收益率；半絕對偏差；股票

投資組合理論是現代金融理論的重要組成部分，投資組合是指由投資人或金融機構所持有的股票、債券、衍生金融產品等組成的集合。投資者進行投資組合的主要目的在于分散風險并獲得較高的收益率，可見，收益和風險是投資組合的兩個重要因素。投資風險的計算已有許多方法，為不同偏好的投資者提供了風險度量選擇，其中適用于風險厭惡型投資者的方法有：半方差[1]、半絕對偏差[2]、VaR[3]及CVaR[4]等下行風險度量方法。股票的投資收益率由于受企業、宏觀經濟政策、環境及市場等因素的影響而具有不確定性，在投資組合的理論研究中一般假設證券的收益率服從某種隨機分布，但在實際市場運作中，收益率的分布函數是難以確定的，通常采用專家估計法，或根據歷史樣本數據采用資產價格差分的百分比和價格對數差分這兩種方式來計算收益率。在股票市場的實證研究和交易實踐中，人們往往使用一個交易期的收盤價來代替這一期股票的價格。由于股票市場價格行為是隨機的，投資者會在交易期內任何時刻進行交易而非收盤時。為此，本文采用股票市場上的歷史交易價格數據，根據每天股票的最低價和最高價構成的價格區間來計算股票的日平均收益率，由此計算出股票的預期收益率，并基于半絕對偏差風險函數得到投資組合的風險表達式，進而建立一個投資組合線性規劃模型，為風險厭惡型投資者選擇合適的股票投資組合提供參考。

1.日平均收益率

假定某只金融資產在時刻t的價格為pt，則單期價格差分的百分比收益率的定義如下[5]：

Rt=（pt-pt-1）/pt-1 （1）

K期百分比收益率為：

Rt（K）=（pt-pt-K）/pt-K

單期價格對數差分收益率（簡稱對數收益率）的定義為[5]：

rt=lnpt-lnpt-1 （2）

K期對數收益率為：

rt（K）=lnpt-lnpt-K

對數收益率比百分比收益率有更好的性質，而且在價格變動較大時，對數收益率比百分比收益率作為收益率度量更合理。K期對數收益率為該K期內各期收益率之和，于是，采用對數收益率有：周收益率為天收益率之和，月收益率為天收益率之和、周收益率之和，等等。

下面我們分別由公式（1）和（2）給出兩個日平均收益率的計算公式。

設股票在第t天的最低價為at，最高價為bt，于是股票在第t天的價格區間為[at，bt]。任取x∈[at，bt]，y∈[at-1，bt-1]，則由公式（1）和（2）得到第t天的百分比收益函數和對數收益函數依次為（x-y）/y和lnx-ln y，由微積分知識，得到股票第t天的百分比日平均收益率為下列二重積分：

計算得到：

（3）

同理，第t天的對數日平均收益率為：

計算得到：

（4）

易見，對數日平均收益率具有與對數收益率同樣的高頻數據與低頻數據的加法關系。于是，采用對數日平均收益率，仍有：周收益率為天收益率之和，月收益率為天收益率之和、周收益率之和，等等。下面我們采用對數日平均收益率（簡稱日平均收益率）來度量收益率。

2.投資組合模型的構建

設投資者有單位原始資金，不妨設為1，按投資組合X=（x1，x2，…，xm）投資到m種股票，投資比例滿足x1+x2+…+xm=1，xj≥0（不允許賣空），投資者是理性且厭惡風險的，其目標是選擇投資組合策略，能夠獲得一定的收益，且風險最小。

預期收益率計算：

假設我們擁有這m支股票K+1天的歷史樣本數據，由公式（4）計算出每支股票的日平均收益率，設第j支股票Pj在第k天的日平均收益率為rjk，則第j支股票的平均收益率（可以作為第j支股票的預期收益率）為：

（5）

由于日平均收益率從第2天開始計算，所以每支股票的日平均收益率數量為K，為了使模型簡潔，我們這里忽略交易成本。于是，投資組合的預期收益率為：

（6）

風險值計算：

對于厭惡風險的投資者而言，可以基于半絕對偏差函數來計算投資風險。半絕對偏差是指投資組合的實際收益率低于平均收益率的絕對值，我們采用歷史收益率與預期收益率的半絕對偏差來表示，即將投資組合的風險表示為：

（7）

投資組合模型：

根據投資者的目標和思想，可以建立如下投資組合模型：

（8）

在模型（8）中，R0表示投資者能夠接受的最低收益率。

記：

顯然，且當時：

當時：

因此等價于：

（下轉第52頁）（上接第50頁）

于是投資組合模型（8）等價于：

（9）

模型（9）為一個有m+K個決策變量，K+1個不等式約束，1個等式的線性規劃問題，它一定有最優解，模型的求解可以利用多種數學軟件，如Excel、Lindo、Lingo、Matlab等予以實現。

3.實例分析

選取上海證券交易所和深圳證券交易所的8支權重股票（m=8）進行投資。8種股票包括：P1：萬科A（000002），P2：中興通訊（000063），P3：五糧液（000858），P4：中國石化（600028），P5：中信證券（600030），P6：包鋼稀土（600111），P7：長江電力（600900），P8：建設銀行（601939）。數據選擇的樣本期為2012年1月1日至2012年6月30日，樣本容量為117個（K=116），時間跨度半年，數據來源于國泰安數據服務中心。根據這些歷史交易數據，得到每支股票每天的價格范圍（區間），然后按照公式（4）計算出每種股票每日的日平均收益率rjk，再由公式（5）得到每支股票的平均收益率（預期收益率）rj，這8支股票的預期收益率向量為（0.00158，-0.00147，-0.00012，-0.00117，0.00204，0.00022，0.00060，-0.00071）。將所計算出的rjk和rj代入模型（9），這個實例共有124個決策變量，利用Lindo軟件來求解模型，得到R0可以取的最大值為0.002，最優投資組合見表1。

結果分析：比較8支股票的預期收益率與最優投資組合，可見預期收益率較高的4支股票：萬科A、中信證券、長江電力和建設銀行，它們的投資比例也大，其余4支股票預期收益率較低，它們的投資比例也小，甚至為0，由此表明，我們所構建的模型是有效可行的。

4.結論

本文基于日平均收益率和半絕對偏差風險度量方法，建立了在一定收益條件下極小化風險的投資組合線性規劃模型。采用半絕對偏差方法度量風險，對投資風險進行了有效控制，滿足了風險厭惡型投資者的要求；采用日平均收益率的算術平均值作為預期收益率估計值，更加貼合投資者行為，操作也較為簡單；所建立的線性規劃模型易于求解，符合投資者的實際心理感受，而且便于投資者在實際操作中加入交易成本、信息成本等。

參考文獻

[1]Ouderri B N，Sulliran W G.A semi-variance model for incorporating risk into capital investment analysis[J].Journal of the Engineering Economist，1991，36（2）：35-39.

[2]Speranza M G.Linear programming model for portfolio optimization[J].Finance，1993，14：107-123.

[3]Philippe J.Value at Risk：The New Benchmark for Controlling Market Risk[M].Chicago：Irwin Professional Publishing，1996.

[4]Rockafellar R T，Uryasev S.Optimization of conditional Value-at-Risk[J].The Journal of Risk，2000，2：21-41.

篇5

摘要隨著資本市場的發展，我國的證券分析師隊伍日益壯大。證券分析師作為專業人才，其提供的股票評級是否具備實際投資價值？國內外很多學者進行了相關的研究。大量的研究結果表明，證券分析師給出的股票評級在短期內是具備投資價值的。

關鍵詞證券分析師股票評級

隨著監管法規的逐步完善和機構投資者的發展壯大，立足于公司基本面分析的價值投資逐漸成為中國證券市場的主流理念，我國的證券分析師行業迅速發展起來，其影響力也急劇擴大。公司研究報告是證券分析師對上市公司進行信息搜集和分析的總結，而其中的股票評級則是分析師報告的主要結論，也是對證券市場投資者而言最為直觀和最受關注的信息。若分析師給予一家上市公司“買入”或“賣出”評級，則代表了分析師認為該公司當前股價被低估或高估的強烈信息，若投資者接受了分析師的信息，則將通過具體的買入或賣出行為影響股價的漲跌。關于證券分析師股票評級的投資價值，國內外學者進行了大量的研究。

一、國外相關研究

對于個股評級最早的研究可以追溯到1933年。Cowles（1933）分別收集了16家金融服務公司、20家火災保險公司、1位華爾街日報編輯和24家金融出版媒體的薦股信息，經過計算發現被推薦股票的平均年化收益率弱于大盤1%到4%。20世紀60年代后，隨著由于當時證券分析師逐漸形成一個獨立的職業，關于分析師薦股的投資價值的研究開始興起。

Diefenbach（1972）收集了1967年11月17日到1969年5月23日期間（共80周）來自24家證券經紀公司的個股評級（包括買入建議和賣出建議），將這些股票自被給出評級后52周的收益率與同時期市場指數的收益進行比較。結果發現：獲得買入評級的股票在未來52周的平均收益比同期指數收益率高出2.7%；而獲得賣出評級的股票的平均收益率則比同期指數收益率低11.2%，且在全部獲得賣出評級的股票中，在未來52周能跑贏指數的股票占26%。

Davies和Canes（1978）研究了股票評級二手信息的擴散對于股票的影響。他們使用市場模型對1970年到1971年華爾街日報“市場消息”專欄中的股票評級（包括597個買入建議和188個賣出建議）進行了分析，結果發現在這些二手評級當日，買入評級的股票有著0.923%的超額收益，賣出評級的股票有-2.374%的超額收益，并且都是統計上顯著的。另外，在二手評級后的20個交易日，被評級的股票并未發生超額收益的反轉。作者認為可能的原因是股票價格無法完全反應全部信息，因此即使的二手信息的傳播也能夠對股票基本面估值產生影響。

Groth et al（1979）以一家美國經紀商在提供的1964

年1月至1970年12月期間提供的約6200份股票評級為樣本，并對日期的準確性作了交叉檢驗，他們以CAPM為衡量基準，發現買入評級的公司在推薦公布前6個月，月超額收益率始終為正，推薦當月超額收益率達到最高，推薦后一個月超額收益率急速下降但仍為正，數月之后超額收益率才變為零。推薦之后股票的超額收益率整體上低于推薦之前。對于這一現象的解釋是這些被給予買入評級的股票在報告之前可能就已經歷了利好消息引起的股價上升，而股價上升又吸引了證券分析師對這些股票進行研究，并給出樂觀的評級。

但是，這些早期的研究都存在著樣本時間短、選取的證券公司數量少且代表性差、個股可能集中于某幾個行業等問題。從二十世紀80年代中期開始，隨著數據庫的完善和研究方法的改進，有關研究進一步深化。Elton et al（1986）利用IBOS數據庫，收集了自1981年3月到1983年11月的來自34家券商的研究報告，其研究發現，相對于中性評級的股票而言，上調至強烈買入的股票在報告當月產生較大正超額收益，且這種正超額收益在此后的兩個月會變小，但依然顯著；評級下調至賣出的股票在報告當月存在顯著負超額收益，這種負超額收益在報告后一個月仍然顯著，且絕對值會變大。

Barber 和Loeffler（1993）分析了1988年10月到1990年10月來自華爾街日報”標靶”專欄的股票推薦。該專欄由四位分析師每月各推薦一只股票，作為對照，華爾街日報會隨機選取四只股票。他們發現，專欄公告后兩天之內，產生4%異常收益。

Womack（1996）利用First Call數據庫，以分析師評級的四種極端變動為樣本，發現分析師評級的變動對股價有顯著影響。在3日事件窗口內，“新添到買入列表”和“新添到賣出列表”的規模調整收益率都在統計上顯著，分別為2.98%和-4.69%；“從買入列表中刪除”和“從賣出列表中刪除”的規模調整收益率也在統計上顯著，分別為-1.94%和0.32%。

二、國內相關研究

由于我國的證券分析師行業起步較晚，相關的研究報告數據庫直到2005年前后才開始完善，因此國內學者對于股票評級的早期研究大都基于對財經媒體薦股“二手信息”的

市場反應研究。林翔（2000）收集了《中國證券報》每周一“咨詢機構看市場”欄目1998年4月13日至1999年6月28日來自601家上市公司的共1414次股票推薦數據，運用事件研究法研究股票推薦前后是否存在超額收益情況。結果發現用市場模型計算的個股超常收益在股票推薦之前第4周就開始顯著大于零，在推薦前一周達到最大值。推薦公開后10周都存在顯著的負超常收益。他認為其中原因在于證券咨詢機構擁有一定的私有信息，在推薦公開以前，私有信息已經在咨詢機構的客戶中擴散，客戶和追隨趨勢者的過度買入造成了推薦公開后的拋售壓力。

朱寶憲、王怡凱（2001）以《上海證券報》每周日“為您選股”欄目的投資建議為研究對象，搜集了1999年1月至11月共44周總計565次股票推薦，以市場指數調整的收益率為衡量基準。他們發現，總體來講“投資建議”股票組合的收益率統計上顯著高于大盤；將“投資建議”劃分為短期和中期投資建議后，發現短線投資建議的股票組合收益率高于投資基金的平均收益率，但中期投資建議的股票組合收益率幾乎都低于大盤。研究結論認為，一些專業投資咨詢機構具有相當的把握市場短期熱點的能力，但對中長期的預測能力不足。

徐立平、劉建和（2008）收集了2000年12月1日至2002年12月23日上海證券報每周一“本周股評家最為看好的個股”這一欄目的薦股統計數據對A股市場中證券分析師薦股的市場影響能力進行了實證研究。他們采用事件研究法，用均值調整模型計算非正常收益率，結果發現分析師所推薦的個股在推薦之前正向的非正常收益率（PAR）表現相當明顯。推薦之前六個交易周時正向的PAR表現最強，而后依次下降，并在公布基準日后短期內下降為負值。同時，隨著時間的延長，負向的PAR也越來越大。

徐永新、陳嬋（2009）手工整理了2007 年1 月至12 月《中國證券報》“實力機構周末薦股精選”所推薦的A 股股票作為研究樣本。他們發現股票推薦之前一周，所推薦的股票已經具有顯著為正的超常收益率，股票推薦前一周的累計超常收益率超過4%，推薦前的第一個交易日的超常收益率高達2%左右；股票推薦之后的第一個交易日有1%左右的顯著為正的超常收益率，而第二至五個交易日均為顯著為負的超常收益率，且推薦后第二至五個交易日累計超常收益率中值低于-1%；同時，推薦前后市場也均有超常的交易量反應。他們認為造成這種現象的原因是股票推薦中可能存在信息泄露。

隨著證券分析師研究報告數據的完善，越來越多的國內學者開始對分析師的一手評級信息進行相關的研究。王征、張崢、劉力（2006）整理了六家實力較強的券商研究所每月末向機構投資者提供的業績預測和投資評級信息。他們將券商研究員2004年3月至2005年6月給出的19310次股票投資評級劃分為增持、減持和中性組合，組合每月更新一次，并計算每月各組合的收益率。他們發現，在樣本期間，分析師增持評級組合相對市場指數的超額年化收益率達到23.85%，該超額收益率在經過CAPM模型、Fama-French三因素模型和包括動量因素的四因素模型風險調整后仍然顯著。分析師減持評級組合的超額收益率為負值，但統計結果并不顯著。該策略在考慮交易成本后，仍能取得顯著的超額收益率。他們認為這一研究結果認為國內證券分析師股票評

級具有投資價值。

李雪（2007）收集了自 2006年1月1日到2007年4月1日四家研究機構308份股票評級調整樣本，采用事件研究法，將所有評級調整分為調高與調低評級兩組，以市場指數調整的收益作為衡量基準，發現在（t-10，t+51）的時間段內，調高組產生6.53%的正異常收益，調低組產生-7.49%的負異常收益。在（t-1，t+1）、（t+2，t+31）和（t+2，t+51）三個時間段，除了調低組（t-1，t+1）不顯著之外，其他調高組和調低組都產生了顯著的正和負的異常收益。另外，不同研究機構影響力的差異能夠在短時間內產生異常收益的顯著差異，但在長的時間段內則效應不顯著。作者認為推薦后股票價格漂移根源于分析師推薦報告的內容逐漸被投資者接受而導致的交易行為，而不是由于新的信息出現、推薦力度或者推薦機構的影響力造成的影響。

三、結論

縱觀國內外相關研究我們發現，早期的國外研究大多認為分析師的選股建議沒有實際價值，而最近20年來的國內外研究結果大多認為分析師的工作是有效率的，即他們的股票評級具備一定的投資價值，特別是報告前后的短期時間內效果明顯。研究報告能夠為投資者提供更多有用的信息是證券分析師行業在資本市場中所發揮效率的反映，集中體現了證券分析師行業在產業分工中的價值所在。

參考文獻：

[1]林翔.中國證券咨詢機構預測的分析.經濟研究.2000(2):55-65.

[2]朱寶憲,王怡凱.證券媒體選股建議效果的實證分析.經濟研究.2001(4):51-57.

[3]徐永新,陳嬋.媒體薦股市場反應的動因分析.管理世界.2009(11):65-73.

[4]徐立平,劉建和.證券分析師薦股的市場影響力研究.財經論叢.2008(4):70-76.

[5]王征,張崢,劉力.分析師的建議是否具有投資價值――來自中國市場的經驗數據.財經問題研究.2006(7):36-44.

[6]李雪.中國證券市場分析師推薦投資價值研究.證券市場導報.2007.11:72-77.

[7]Cowles,A.1933.Can Stock Market Forecasters Forecast?.Econometrica,vol. 1,no. 3:309-324.

[8]Diefenbach,R. 1972."How Good Is Institutional Brokerage Research?"Financial Analysts Journal,vol. 28,no. 1:54-60.

[9]Groth,J.,W. Lewellen,G. Schlarbaum,R. Lease. 1979."An Analysis of Brokerage House Securities Recommendations"Financial Analysts Journal,vol. 35,no. 1:32-40.

[10]Womack,K. 1996."Do Brokerage Analysts' Recommendations Have Investment Value?"Journal of Finance,vol. 51,no. 1:137-167.

[11]Barber,B.,D. Loeffler. 1993."The 'Dartboard' Column:Second-Hand Information and Price Pressure"Journal of Financial and Quantitative Analysis,vol. 28,no. 2:273-284.

[12]Davies,P.,M. Canes. 1978.”Stock Prices and the Publication of Second-Hand Information”The Journal of Business,vol. 51,vo. 1:43-56.

[13]Elton,E.,M. Gruber,S. Grossman. 1986."Discrete Expect