久融控股股票成交量怎么看

㈠ 怎么看懂股票

初学股票的人最大的特点就是，对交易充满激情和憧憬。想学习股票基金期货可以加V：zo53646领取资料
认为股票是一种科学、是一种高尚的职业、是展现个人才华最好的场所........
最主要的是，认为交易是光明的。
我初作交易的时候还不到二十岁，所以说我在生活与交易的成长之路是同步的。
按照黑格尔的说法，人的成长必然经历「正、反、和」这三个阶段。
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前几天有一位朋友想进入股票市场，希望我能教他做股票。
我心里很明白，如果说恋爱的技巧是无法向没有恋爱过的人传授的话，那么交易的技巧也是无法向没有交易过的人传授的。
没有经历过几次重大的挫折，他是不会成熟起来的。
何况，交易并不是科学，至少不可能像自然科学那样有固定的答案。
无论交易还是恋爱的方法，事实上都不存在最佳的答案，至少同样的技巧在不同的人或不同的股上面会产生不同的结果。
我做过二十多年的交易，我深知交易者的悲哀：
也许他能成功，也许他会失败，
但无论如何他都会失去很多最最宝贵的东西，
无论如何他都会经历那些谁也逃脱不了的心灵折磨.......
所以我并没有直接和他讲述交易之术，而是和他讲明做交易的弊端和成本。
我说：「即使你悟性非常的高，你做交易头五年都不可能享受到交易的真实『而不是虚假的』乐趣，更不用说赚到钱『并且保留住』。」
同时我还指出：「交易的成熟必然会使你变成一个怪人、丢掉或者说让你丧失你在真实社会中的位置。你会变得孤独离群、甚至可能会被社会边缘化。」
他的回答真得很可爱，也让我回忆起我那个可爱的年代。
2
首先，他并不认为交易能够使自己距离社会更远，相反他认为会使他距离社会更近。因为交易是金融业的前沿阵地、而金融业又是资讯业的前沿阵地。
我明白他的想法，因为我比他更理解这个阶段的心理和理念状况。
这说明什么？
这说明他认为：
如果说他能计划和分析好全部的原因，那么他就能得到必然的结果，那么他就能找到未来最佳的答案。
如果说他的答案是错的，那么就必然是自己某个有用的信息忽略了，或者是自己的分析并不正确。
我能说什么？
告诉他交易类似于赌博。
不光是交易，甚至我们生活的整个世界都是这样.......
我深知他会面临一个学习、学习、再学习的阶段，认为学习更多的交易之术就能让他立于不败。
我深知，不让他尝试所有方法的失败，他是不会接受那些他必须接受的东西「亏损与失败」、他是不会学会保持弹性的非线性思维方式。
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其次，他认为交易是光明的、是公正的！
就像一个初恋者那样，他们认为爱情是美好的；
真心的付出必然有美好的回报；
爱情是不会说谎的；
甚至爱情是不会改变的.......
最主要的是，认为两个相爱的人必然会走到一起。
没错，是否相爱是决定两个人是否走到一起的重要因素。
但两个人能否走到一起，并不是只有这一个简单的原因就能全部决定的，何况爱情是最难计算的，他是一个变量而不是永恒不变的。
对于初学交易的人而言，
他们认为交易是美好的、交易是公正的，
甚至会为自己是一个交易者而自豪，
认为交易是值得人们羡慕的行业，
真心的付出努力来钻研，就必然能够享受巨大的金钱和成就感的回报，
业绩是不会说谎的、甚至业绩是不会改变的........
最主要的是，认为股票能否上涨，完全是由业绩所决定的。
问题远远没有这么简单。
我见过上涨数倍的股票是在基本面没有任何变化的前提下实现的，我也见过真正的好股票被市场无情的压抑了数年之久。
问题是，业绩同样是一个变量，而我们交易的正是未来这个变量。当然这些的前提是业绩必须是真实的，而仅仅这一点又有谁能保证呢？
我真的不忍心看着无情的市场、去摧残这既天真又可爱的心灵。毕竟天真和单纯是美好的代名词。我真的不忍心告诉他市场的残酷与黑暗。
何况，我又有什么办法能够让他相信呢？
4
最后，他对盈亏错误的心理认识。
这时的交易者通常都在追求确定性和一定的结果，而不会自己计划好失败的可能，更不用说心理上接受失败的可能与现实。
要求结果一定怎么样，简直就是不成熟的代名词。
我没有做过统计，但谁都知道恋爱的成功率要远远低于50%。
我说的是事实，但热恋中的人谁又会相信呢？
说实话，我最开心的交易是我第一笔的交易，因为我根本就没有想到过失败、更不用说想到怎么保护自己的金钱。
为什么初恋是最美好的呢？
我想是因为那时的人们都会沉浸在美好生活的憧憬中，而不会因为可能的失恋而保护自己！
孙子兵法指出，善败者不亡。那么根本就不会失败的人，灭亡只是早晚的事情。
我突然想起我一件有意思的事情。
很早之前的那日，虽然我的「大帐」还在亏损，但有一天我获利了两千多元的账面利润，那时我压抑不住内心的兴奋。
我站起来对着窗外的老妈连比划、带说的告诉她：「涨了一块四呀！！」
现在想想真的很可笑，但我却记得很清楚。
未来的几年内，我的亏损连十四万都打不住。
这说明什么？
那时我认为交易是一种不劳而获的事情，一天赚了大人几个月的工资，并且「当时认为」没有任何成本，我能不兴奋吗？这就是初学者对待盈利的真实心灵感受。
我很难想象，这样的心理状态能够做到放长盈利吗？现在我能够明白，天上不会掉下馅饼。
我为了利润承担了巨大的风险，只不过同样的原因产生了不同的结果，而碰巧那天不是风险释放的日子。
如果说，你还能够为盈利而感到兴奋，那么我肯定你还没有成熟。
我现在两天获利6位数，一个月获利几十万我都不会感到丝毫的兴奋，因为我知道这是我应得的、甚至我应该得到的更多！
为什么？
从努力上，我的付出远远对得起我的利润；从资金上来说，财富并不是天上掉下的馅饼，甚至这一次的利润和我的水平关系都不大。
我是说，我是靠承担可能的亏损、甚至是靠前期风险兑现，堆积起来的利润。
我现在不得不承认：
任何美好、兴奋、激情都是来自于对现实不真实的认识！
至少你还没有看到这个事物的全部。
如果当你看到事物的一面是那么的光明与美好，那么请你翻过来看看事物的另一面。
不用说，他一定脏的可怕！
上面说的是交易「正」的一面，如果你不打算看看反面是什么也没有关系，现实会主动地告诉你什么是「反」的一面。
好的时光总是太快的过去，无论你是否愿意，你都会感受到市场最残酷的一面。
这就是交易员成长之路的第一阶段——吾十有五而志于学。
吾十有五而志于学、三十而立，四十而不惑，五十而知天命，六十而耳顺，七十而从心所欲不逾矩。
——孔子
作者|蛋黄派投资，20余年交易经验，分享期货/股票/外汇/数字币等实操干货，想学习股票基金期货可以加V：zo53646领取资料

㈡ 上市公司IPO时是怎样计算总股本的，如何确定股数

确定一个将上市的公司的股本是通过会计师事务所核算出来的公司总资产决定（就是）总股本。

新上市股票发行价格平常是这样演算的（以至今的中小企业板为例）：

P＝A×40%＋B×20%＋C× 20%＋D×20%

式中：P＝发行价格，A＝公司每股税后纯收益×同类公司最近3年均匀本益比(市盈率)，B＝公司每股股利／同类公司最近3年均匀每股股利，C＝近期每股净资产值，D＝预估每股股利／一年期定期存款利率。

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总股本和流通股本的关系

总股本是股份公司发行的全部股票所占的股份总数，流通股本可能只是其中的一部分，对于全流通股份来说总股本＝流通股本

总股本的大小与股价的关系

总股本大的话，而且非流通股本小的话，庄家不易控盘,该股不易成为黑马。相反，总股本小，而且非流通股本相对来说占有较大的比例，那么庄家很容易吸筹建仓，能快速拉升股价，成为黑马的机率较大。如果没庄家的介入，股本大的价格波动相对股本小的价格波动要小一些。

㈢ 股票要怎么看

一般股民都是看股票的基本面和技术面，广意的有消息面、政策面等。
股票基本面：
看该行业前景，公司在行业地位，（龙头比较好）国家政策面对该行业有什么影响。公司本身主营业务如何，是否集中，（集中比较好，主营太分散的话，不会太突出。）是否有新项目设立，未来的发展是大致一个什么走向。是否有整体上市或者整合的预期。是否有基金持仓，比例如何，近期是在增还是减？再详细就看下筹码是否集中（看持有的股东数目。数目减少，人均持股多就是在集中，比分散要好）该股总股本多少？流通股多少？盘大的话在行情好的时候上涨会比较慢。最后说下业绩如何（其实我个人基本不怎么看这条，但大部分股民比较认同）中国上市公司很多东西比较假，所以基本面的分析不要太过重视。

股票技术面：
k线是技术分析的基础，只有把k线学会了，那么技术分析也才能做到位。那么如何来根据k线研究股票呢？可以根据以下几点去分析：
1查看k线历史走势，近期趋势，是上涨还是下跌，是调整还是震荡，是波幅展开还是区间横盘。
2分析k线的高低点和相对高低点，
3分析k线支撑和压力，发现套单位置，观察庄家操盘手法。
把以上几点分析出来，那么基本上可以判断一下个股是怎么走，该上升还是下跌或者是横盘。
但是以上几点还不够，因为股价的走势是很多很多因素综合起来的效果，k线分析只是一个成本上，技术上的分析，还必须做到其他的分析才更好，比如均线分析，价格走势，消息影响，基本面如何，股东变化如何，机构变化如何等等，然后再把个股、大盘，以及国际金融走势结合来看，那么相信你能够做到心里有数。
新手入市前期必须先系统的去学习，要学会，看一些股票的指标和具体的股票走势图，同时自己要独立的分析和研判，这时候不要着急的投入资金，而是应该自己根据实际情况，进行模拟方式的操作，目前的牛股宝还不错，很多功能足够分析个股和大盘。实在不会的情况下还可以追踪牛人榜里的牛人操作，这样要靠谱得多，希望可以帮助到您，祝投资愉快！

㈣ 股票怎么看 如图：每股多少钱 一共发行多少股市值多少

股票指数详解
(文章来源：股市马经 )

一、指数的定义

股票指数即股票价格指数。是由证券交易所或金融服务机构编制的表明股票行市变动的一种供参考的指示数字。由于股票价格起伏无常，投资者必然面临市场价格风险。对于具体某一种股票的价格变化，投资者容易了解，而对于多种股票的价格变化，要逐一了解，既不容易，也不胜其烦。为了适应这种情况和需要，一些金融服务机构就利用自己的业务知识和熟悉市场的优势，编制出股票价格指数，公开发布，作为市场价格变动的指标。投资者据此就可以检验自己投资的效果，并用以预测股票市场的动向。同时，新闻界、公司老板乃至政界领导人等也以此为参考指标，来观察、预测社会政治、经济发展形势。

这种股票指数，也就是表明股票行市变动情况的价格平均数。编制股票指数，通常以某

年某月为基础，以这个基期的股票价格作为100， 用以后各时期的股票价格和基期价格比较，计算出升除的百分比，就是该时期的股票指数。投资者根据指数的升降，可以判断出股票价格的变动趋势。并且为了能实时的向投资者反映股市的动向，所有的股市几乎都是在股价变化的同时即时公布股票价格指数。

计算股票指数，要考虑三个因素：一是抽样，即在众多股票中抽取少数具有代表性的成份股；二是加权，按单价或总值加权平均，或不加权平均；三是计算程序，计算算术平均数、几何平均数，或兼顾价格与总值。

由于上市股票种类繁多，计算全部上市股票的价格平均数或指数的工作是艰巨而复杂的，因此人们常常从上市股票中选择若干种富有代表性的样本股票，并计算这些样本股票的价格平均数或指数。用以表示整个市场的股票价格总趋势及涨跌幅度。计算股价平均数或指数时经常考虑以下四点：(1)样本股票必须具有典型性、普通性， 为此，选择样本对应综合考虑其行业分布、市场影响力、股票等级、适当数量等因素。(2)计算方法应具有高度的适应性，能对不断变化的股市行情作出相应的调整或修正，使股票指数或平均数有较好的敏感性。(3) 要有科学的计算依据和手段。计算依据的口径必须统一，一般均以收盘价为计算依据，但随着计算频率的增加，有的以每小时价格甚至更短的时间价格计算。(4) 基期应有较好的均衡性和代表性。

二、指数的计算方法

计算股票指数时，往往把股票指数和股价平均数分开计算。按定义，股票指数即股价平均数。但从两者对股市的实际作用而言，股价平均数是反映多种股票价格变动的一般水平，通常以算术平均数表示。人们通过对不同的时期股价平均数的比较，可以认识多种股票价格变动水平。而股票指数是反映不同时期的股价变动情况的相对指标，也就是将第一时期的股价平均数作为另一时期股价平均数的基准的百分数。通过股票指数，人们可以了解计算期的股价比基期的股价上升或下降的百分比率。由于股票指数是一个相对指标，因此就一个较长的时期来说，股票指数比股价平均数能更为精确地衡量股价的变动。

1. 股价平均数的计算
股票价格平均数反映一定时点上市股票价格的绝对水平，它可分为简单算术股价平均数、修正的股价平均数、加权股价平均数三类。人们通过对不同时点股价平均数的比较，可以看出股票价格的变动情况及趋势。
(1)简单算术股价平均数
简单算术股价平均数是将样本股票每日收盘价之和除以样本数得出的，即：
简单算术股价平均数＝(P1＋P2＋P3＋…＋ Pn)/n
世界上第一个股票价格平均——道?琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。
现假设从某一股市采样的股票为A、B、C、D四种，在某一交易日的收盘价分别为10元、16元、24元和30元，计算该市场股价平均数。将上述数置入公式中，即得：
股价平均数＝(P1＋P2＋P3＋P4)/n
＝(10＋16＋24＋30)/4
＝20(元)
简单算术股价平均数虽然计算较简便，但它有两个缺点：一是它未考虑各种样本股票的权数， 从而不能区分重要性不同的样本股票对股价平均数的不同影响。二是当样本股票发生股票分割派发红股、增资等情况时，股价平均数会产生断层而失去连续性，使时间序列前后的比较发生困难。例如，上述D股票发生以1股分割为3股时，股价势必从30元下调为10元， 这时平均数就不是按上面计算得出的20元， 而是(10＋16＋24＋10)/4＝15(元)。这就是说，由于D股分割技术上的变化，导致股价平均数从20元下跌为15元(这还未考虑其他影响股价变动的因素)，显然不符合平均数作为反映股价变动指标的要求。
(2)修正的股份平均数
修正的股价平均数有两种：
一是除数修正法，又称道式修正法。 这是美国道?琼斯在1928年创造的一种计算股价平均数的方法。该法的核心是求出一个常数除数，以修正因股票分割、增资、发放红股等因素造成股价平均数的变化，以保持股份平均数的连续性和可比性。具体作法是以新股价总额除以旧股价平均数，求出新的除数，再以计算期的股价总额除以新除数，这就得出修正的股介平均数。即：
新除数＝变动后的新股价总额/旧的股价平均数
修正的股价平均数＝报告期股价总额/新除数
在前面的例子除数是4，经调整后的新的除数应是：
新的除数＝(10＋16＋24＋10)/20＝3，将新的除数代入下列式中，则：
修正的股价平均数＝(10＋16＋24＋10)/3＝20(元)得出的平均数与未分割时计算的一样，股价水平也不会因股票分割而变动。
二是股价修正法。股价修正法就是将股票分割等，变动后的股价还原为变动前的股价，使股价平均数不会因此变动。美国《纽约时报》编制的500 种股价平均数就采用股价修正法来计算股价平均数。
(3)加权股价平均数
加权股价平均数是根据各种样本股票的相对重要性进行加权平均计算的股价平均数，其权数(Q) 可以是成交股数、股票总市值、股票发行量等。

2.股票指数的计算
股票指数是反映不同时点上股价变动情况的相对指标。通常是将报告期的股票价格与定的基期价格相比，并将两者的比值乘以基期的指数值，即为该报告期的股票指数。股票指数的计算方法有三种：一是相对法，二是综合法，三是加权法。
(1)相对法
相对法又称平均法，就是先计算各样本股票指数。再加总求总的算术平均数。其计算公式为：
股票指数＝n个样本股票指数之和/n
英国的《经济学家》普通股票指数就使用这种计算法。
(2)综合法
综合法是先将样本股票的基期和报告期价格分别加总，然后相比求出股票指数。即：
股票指数＝报告期股价之和/基期股价之和
代入数字得：
股价指数＝(8＋12＋14＋18)/(5＋8＋ 10 ＋ 15) ＝ 52/38＝136.8%
即报告期的股价比基期上升了36.8%。
从平均法和综合法计算股票指数来看，两者都未考虑到由各种采样股票的发行量和交易量的不相同，而对整个股市股价的影响不一样等因素，因此，计算出来的指数亦不够准确。为使股票指数计算精确，则需要加入权数，这个权数可以是交易量，亦可以是发行量。
(3)加权法
加权股票指数是根据各期样本股票的相对重要性予以加权，其权数可以是成交股数、股票发行量等。按时间划分，权数可以是基期权数，也可以是报告期权数。以基期成交股数(或发行量)为权数的指数称为拉斯拜尔指数；以报告期成交股数(或发行量)为权数的指数称为派许指数。
拉斯拜尔指数偏重基期成交股数(或发行量)，而派许指数则偏重报告期的成交股数(或发行量)。目前世界上大多数股票指数都是派许指数。

三、股票指数与投资收益

股票指数是指数投资组合市值的正比例函数，其涨跌幅度是这一投资组合的收益率。但在股票指数的计算中，并未将股票的交易成本扣除，故股民的实际收益将小于股票指数的涨跌幅度，股票指数的涨跌幅度是指数投资组合的最大投资收益率。
股市上经常流传的一句格言，叫做牛赚熊赔，就是说牛市中股民盈利、在熊市中亏损，但如果把股民作为一个投资整体来分析，牛市中股民未必能赢利。
1．如果一个牛市是可逆转的，股民只赔不赚。我国上海股市上证指数的中间点位约为600点，在1993年初的牛市中，沪市曾突破过1500点，后在1994年的7月跌回到300多点； 1994年9月，沪市又冲上1000点，但不久又跌到600点以下。从这几年的指数运行来看，上证指数总是从600点以下开始启动，形成一个牛市后又回到600点，可以说上海股市的所有牛市都是可逆的。
当上证指数从600点冲上1000点又回到原地，对于个别股民来说，可能有赚有赔，相互间进行了财富的转移。但对于股民这个群体而言，他们不但无所得且还有所失。
其一，不管是在那一个点位上交易，股民都需交纳交易税和手续费。股票指数从600点上扬再回到600点，对于股民这个整体来说，除了要开销交易成本外，没有任何投资回报。而上海股市在这个点位以上的成交量至少要占总成交量的一半以上，对于股民来说，量少一半以上的手续费和交易税的支出是图劳无功的，因为投资股票的目的是企图在股票的上扬中得到收益。
其二，股民为配股和新股的发行付出了额外的代价。配股和新股的发行总是参照二级市场的价格进行的，二级市场的股价越高，发行价就越高，当指数又回到600点以下时，对于在此点位以上配股或购买新股的股民来说，就相当于套牢，而这种套牢又不同于二级市场的套牢，因为二级市场的套牢只是股民间的转手而已，资金并无损失。但高价配股或购买新股后，其资金就流向了上市公司，一级市场的这种套牢对股民这个整体就是巨大损失。如青岛啤酒的发行，每股的成本约为12．8元，但其净资产每股只有2元，也就是说股民花了12．8元只买到了2元的净资产，不管该只股票后来的上市开盘价如何，股民这个整体为每股青岛啤酒股票还是花了12．8元的代价。如果股民用买一股青岛啤酒的钱去投资国库券或存银行，每年至少能获得1．3元的收益，而不论青岛啤酒如何前程似锦，它每年的平均收益是难以达到如此之高水平的。所以对一个可逆的牛市，把股民作为一个投资整体来看，股民只赔不赚。

2．即使是大牛市，股民也不一定就能盈利。股票指数的涨跌幅度是股民的投资收益率，但这个投资收益率是名义上的，是没有扣除交易成本的。对于西方一些较为成熟的股市，因为其年换手率一般只有30％左右，其交易成本一般可忽略不计。而我国股市，由于股民的频繁倒手，最近两年的换手率一般都在700左右，如果将交易成本计入，我国股民的收益实际上是一个负数。
1994年，沪深股市流通股部分共为股民产出了近50亿元的税后利润，但这两股市这一年的总成交额却高达8200亿，按单位成交额买卖双方各需缴纳3I的交易税和近4．5I的手续费计算，股民累计将支出120亿元的交易成本，收益和支出相比，股民还将倒贴70亿元。
虽然沪深股市的综合指数比开始计点时的基数100点上扬了许多，但据初步估算，到 1995年止，沪深股市的上市公司在5年中一共只为二级市场上的股民产出了100亿元的税后利润，而股民在该阶段支出的交易费、税却高达200亿元。
相对于1990年，虽然沪深股市现在也还是牛市，但股民这个整体却是亏损的，因为上市公司给予股民的回报难以抵消股票交易的开支。

3．如果一个牛市使股价偏离了它的投资价值，股民的盈利是虚拟的，且部分股民的盈利都是奠基在他人的亏损基础上的。在短期牛市中，股市可能造成一种错觉，即股民人人都是盈利者，其实这种盈利是虚拟的，因为股票的整体价值是以部分股票的成交价来计算的。当一支股票以较高的价格成交时，一些未交易的股票市值都将以成交价来计算，其结果是持有该种股票的股民帐面价值都升高了。如我国上市公司现在大概有70％以上的国家股或法人股未上市流通，一些人士却经常以股票的市场价格来计算国有资产的价值，股价上涨以后就认为国有资产增值了。但若上市公司的所有股票都进入流通，由于股票的供给量急剧增加，股票的价格就难以炒到现今股市这种高度。所以股市中的盈利不能以他人的成交价格来计算，而只能以卖出时实现的成交价来计算。另外，当股价脱离其投资价值时，某些股民的盈利是以其它股民的亏损为前提的。如某支股票的每年的税后利润为0．1元，现一年期储蓄利率为10％，故这支股票的理论价格应为1元。当一些股民将其价格狂炒至偏离其投资价值以后，比如说将其价格由1元炒至5元，1元买进 5元卖出的股民盈利了4元，但5元买进的股民却亏损了4元，因为该支股票的实际收益仅相当于1元的储蓄存款。所以在股票的炒作中，一般都是后买的回报了先买的，新股民回报了老股民。(文章来源：股市马经 )

㈤ 请问如何查询一只股票的买入量和卖出量

中国股票波动性的分解实证研究
宋逢明/李翰阳
【摘 要 题】证券市场
【正 文】
一、概述
在金融学领域中，波动特性一直是重要的研究内容。目前对中国股票市场波动性的研究，大多以沪市、深市两市场指数为对象。得到的结论普遍认为中国股票市场存在较剧烈的波动，与西方尤其是美国较为发达的股票市场相比，中国股票市场的波动显著大于它们的市场波动。但是分析中国市场的特性后，可以认为分解股票的总体波动性，在股票的市场风险和个别风险两个层面上对中国股市的波动进行实证研究是具有一定意义的。
首先，市场中有大量的散户投资者，而其中相当数量的散户持有大量个股而非投资组合。尽管机构投资者逐渐成为市场的主导力量，但是散户投资者及其投资总量仍在市场中占有很大比例。根据markowitz（1952）的资产组合理论，这一类投资者不能够做到分散化投资，对于他们来说企业个别波动的影响的程度决不亚于市场波动带来的影响。其次，市场具有高度不完全性，缺乏完善的机制和足够的金融工具。虽然传统理论认为20至30只股票的资产组合可以很好地实现风险的分散化从而消除这些股票的个别风险，但在中国市场中由于缺少做空机制和必要的金融工具，也不能全部做到风险的分散化，构成这一组合的股票的个别风险不可忽视。
除这些特点外，中国市场中的投资理念变化也强调了分解总体波动性的意义：近年来，中国市场中价值投资理念开始逐步被普遍采纳，对于某些特定股票的重视被加深，而分散化的做法反而逐渐淡化，所以股票的个别风险情况就显得尤为重要。还有，中国的市场中存在大量的投机者甚至是赌博者利用某一只股票在市场中的定价偏差进行套利，此时他们就充分暴露在这一只股票的个别风险之下，而不是市场的总体风险。而且市场中曾经有严重的炒作行为，这类行为也大大影响了股票的个别波动。
基于上述分析，可以认为对于股票的总体波动进行分解，分别对市场波动性和个别波动性进行实证研究是有重要实际意义的。但是，无论是国内还是国外，很少有研究者将总体波动性分解，并同时在不同层面（市场、公司）对波动性进行实证分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）发现，在美国股市中，尽管市场波动并未增加，但是在1962年到1997年间，个别公司的不确定性大大增强了。但是，目前对这一现象的解释尚无定论。对于中国市场的情况，宋逢明和江婕（2003）得出的结论是1998年以后的中国股票市场的总体风险与s&p500成分股所代表的美国股市相当，但是中国股市中的系统风险一直高于美国市场。
下面我们将先介绍研究中采用的波动分解模型和波动度量的估计方法，然后着重分析不同波动成分的变化趋势并对其成因进行简单的分析。
二、波动性的分解模型和估计方法
1.波动性的分解模型
本文的研究中，将一只股票的收益分解为两部分：市场收益与个别收益。通过这种分解，我们可以构造衡量个股的两种波动的度量，这两种波动之和就是该股票收益的波动，所采用的方法优点在于无需计算股票间的协方差以及个股的β。
根据capm模型，我们可以得到一种个股收益波动的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{图}[，it]）
其中r[，it]为个股的超额收益，r[，mt]为市场超额收益，且capm模型本身有r[，mt]与{图}[，it]正交。但是这种分解的缺点是难以估计个股的β，且个股β是随时间变化的。为解决这一问题，下面我们给出一种简化的模型，该模型不需要个股β的信息。同时，该模型可以对个股收益的方差进行类似于（1）的分解。
首先，考虑如下不需要β的个股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]与ε[，it]不是正交的，因此在计算个股收益的方差时不能忽略协方差项。根据模型（2），个股收益的方差为：
附图{图}然而，这里的方差分解又一次引入了个股的β。
但是，对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均便消除了带有个股β的协方差项：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根据这种分解方法，我们就可以利用模型（2）中的残查项ε[，it]来构造一种不需要个股β的平均个别波动度量标准。加权平均波动∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解为随机选取的个股的波动期望值（随机抽取到股票i的概率等于其在市场中的权重ω[，it]）。
2.数据及波动性成分的估计
本文采用在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的a股股票数据来估计基于模型（4）的个股超额收益分解所得到的等式（4）中的波动成分量。样本期从1990年12月19日始，至2001年12月31日终。这一样本期内，股票数量发生了巨大变化，从期初的8只增加到期末的1133只、股票的日交易数据共计1，311，427组。为了得到模型（2）中的个股超额收益（r[，it]）和市场超额收益（r[，mt]），采用的无风险收益是人民币一年期定期存款利率。
为估计等式（4）中的两种波动成分量，采用下列步骤。令s为计算收益的时间间隔，本文主要采用股票日收益数据进行估计。令t为计算波动的时间间隔，本文中t一般指月。在时间间隔t内的市场收益波动，以mkt[，t]表示，由下式计算：
附图{图}
其中μ[，mt]是时间间隔t内市场收益r[，ms]的均值。市场收益是利用时间间隔t内所有个股收益加权平均得到的，取每只股票当月的流通市值占总流通市值的比例且不考虑现金红利再投资情况作为该股票的权重。这样就得到了股票第一部分波动，即市场波动的估计量。
对于股票第二部分波动，即个别因素造成的收益波动，首先要根据公式（4）计算个股超额收益与市场超额收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然后计算个股在时间间隔t内的波动：
附图{图}
如前所述，为了消除计算中的个股之间的协方差量，必须对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均。由此得到了衡量各股票个别因素造成的平均波动的估计量，以firm[，t]表示：
附图{图}
经过上述步骤，就得到了衡量市场内个股的市场风险和个别风险的两个估计量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波动性成分的趋势分析
根据上述模型和估计方法，即可对中国市场的股票收益波动情况进行分解研究。首先按照前面的估计方法，估计出市场波动以及个别股票波动这两部分波动量的大小，进行图形分析。图1（a）显示了中国股市中市场波动成分随时间变化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，并按照流通市值进行加权平均，从图中可以初步看出市场波动成分有一定的下降趋势，但是不够明显。
图1（b）对图1（a）中的数据进行滞后12阶（即数据滞后一年）的简单移动平均，进一步表明市场波动成分有下降的趋势。1990年至1991年股票样本数量及交易量太小，波动不明显，但1992年初，市场波动值约在0.020到0.025之间，至2001年底样本期末，市场波动值约为0.05。尤其是1994年中期过后，市场波动的下降趋势更为明显。
图2（a）则显示了中国股市中个别因素波动成分随时间变化的情形，从图中可以初步看出个别波动成分随时间没有明显的趋势。图2（b）同样是图2（a）中数据进行滞后12阶移动平均的结果。图中有一定的趋势，但是很不明显。期初波动值约为0.020，至2001年底，波动值约为0.010。从整体上看，图像较为平缓。
附图{图}
图2 中国股票个别因素波动（firm[，t]）
从图形分析中可以看出，中国股市的市场波动成分在样本期内有较为明显的下降趋势，而个别因素的波动成分在样本期内有下降，但是不明显。而且两列时序数据都有持续的波动，说明其变化趋势有可能是随机性的。因此，除了进行图形分析，要确定两种波动成分的时间序列数据是否有确定性趋势，还是仅仅为随机性趋势，还需要进一步进行计量经济学分析。
2.确定性趋势检验
为了便于分析，将市场波动数据进行年度化（即原始月数据乘以12）。第一步先分析他们的自相关结构。
市场波动的自相关系数下降很快，但是在0附近波动，因而不能明显判断序列的平稳性，不能排除单位根存在的可能。公司个别波动的自相关函数下降很快，且在0附近基本没有波动，因而可以初步判断序列是平稳的，并初步排除单位根存在的可能。
表1 自相关系数
滞后阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
市场波动 0.275 0.145 0.022 0.032 0.025 0.031 0.095 0.087 0.278 -.032 -.018 0.075
公司个别波动 0.021 -.018 0.018 0.049 -.015 0.117 0.062 -.028 0.058 0.015 -.017 -.023
为了检验序列是否有单位根，以及是否有确定性趋势，需要进行adf检验。首先，根据campbell & perron（1991）推荐的方法确定滞后阶数为9阶。表2将市场波动的三种形式adf检验模型同时估计出，并给出ρ统计量和τ统计量的检验结果：
表2 市场波动的adf检验
模型类型 滞后 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
无常数项和趋势项 9 -7.8217 0.0512 -1.69 0.0860
有常数项 9 -33.7582 0.0011 -2.71 0.0751 3.68 0.1339
有常数项和趋势项 9 -310.761 0.0001 -3.91 0.0144 7.79 0.0141
三种模型的ρ统计量都显著地拒绝了存在单位根的零假设，在10％的置信水平下，τ统计量也可以拒绝模型1和模型2的存在单位根的零假设。我们主要注意模型3，即包含时间趋势项的形式，可见ρ统计量和τ统计量都非常显著地拒绝了存在单位根的零假设；而且f统计量表明整个模型是显著的。
对模型3进行普通ols估计，得到的各项系数的普通t检验结果都是显著的，其中趋势项的系数为-0.00269，其t统计量是-2.79，在5％的置信水平下，可以显著地拒绝时间趋势项系数为零的零假设。结合前面的结果，可以确定中国股市中市场波动的成分序列没有单位根，且模型3的显著性表明该时间序列具有确定性趋势。其趋势项系数为-0.00269，表明随时间变化，年度化的mkt[，t]数据具有减小的趋势。
表3给出了个别波动时序数据的adf检验结果，根据前面提到的方法，确定滞后阶数为5阶。
表3 公司个别波动的adf检验
模型类型 滞后 ρ pr＜ρ τ pr＜τ f pr＞f
无常数项和趋势项 5 -24.9683 0.0002 -2.92 0.0038
有常数项 5 -64.0214 0.0011 -3.89 0.0029 7.55 0.0010
有常数项和趋势项 5 -127.348 0.0001 -4.58 0.0017 10.53 0.0010
对于模型3，该模型的检验结果显著拒绝了存在单位根的零假设，虽然模型整体是显著的，但是时间趋势项的t统计量为-2.32，不能拒绝时间趋势项系数为零的零假设，说明时序数据不符合该模型。继而检验模型2同样拒绝了存在单位根的零假设，其常数项的t统计量为2.49，不能拒绝常数项系数为零的零假设。模型1仍然拒绝了存在单位根的零假设，最后确定该序列无单位根，但是不包含确定性趋势。
经过上述的计量经济学检验，证实了前面图形分析的结论，即：中国股票的市场波动成分随时间变化有减小的确定性趋势，但是股票的个别因素波动成分没有确定性趋势。这说明，中国股市的总体波动中，市场因素造成的波动在不断减少，而股票个别因素造成的波动没有确定的变化趋势。
3.波动趋势的原因讨论
经过计量经济学研究，可以确认在样本期内中国股票的市场波动成分有减小的确定性趋势。下面将对这一现象作进一步分析，讨论其可能的成因，但更明确的定论还有待进一步研究的证明。
首先，中国股票市场处于逐步成熟的过程中，随其发展，市场的透明度也在不断提高，使得不同投资者之间的信息不对称状况得到了改善，根据我们模拟信息不对称下市场波动的结果，可以证明：信息不对称的程度对市场波动性的影响是存在的，当市场中有严重的信息不对称时，市场波动较大，当信息不对称较缓和时，市场波动也降低。因此我国股市中的信息不对称程度的降低是市场波动逐步减少的一个原因。
其次，中国股票市场目前还处于高速的成长期，在本文选用的样本期内，这一成长趋势更为明显。其间市场中的股票数量有显著增加，其结果是中国a股市场中股票收益的平均相关系数不断下降，而且这一相关性下降自1993年起尤其明显。单个股票收益间相关性的下降在一定程度上使得市场收益趋于相对稳定，因而造成中国股票的市场波动成分逐渐减小。
第三，中国股票市场的监管也在不断加强，不断有新的法规出台从政策角度完善中国股票市场。而且进一步的分析发现中国股票的市场波动成分与个别因素波动成分的比值在样本期内不断下降，且在市场波动成分在总体波动中也占相对小的比例，从一定程度上反映了市场的持续完善化。市场的完善也会促使市场收益的稳定，即市场波动成分呈变小趋势。
同时，在中国股票市场中，机构投资者正在逐渐替代散户成为市场投资的主要力量。机构投资力量的加强使得市场中的炒作成分变小，也减少了投机成分，因而有利于市场收益的稳定。这同样也可能是市场波动成分下降的原因。还有数据显示，样本期内中国股票市场中的交易日益活跃，这虽然可能导致个别股票收益波动增加，但是对于市场整体来说，增加的交易量可能会减小市场收益的波动。
四、结论
本文采用的波动性度量，可以有效地对总体波动性进行分解，并方便地对不同波动成分作出估计。通过移动平均方法和确定性趋势检验，得到了如下主要结论：首先，中国股票的市场波动随时间变化有减小的确定性趋势，从中可以看到中国股市在10多年的发展中确实在不断进步，股票市场的投资环境在逐渐完善。其次，虽然从表面上看，中国股票市场的平均个别因素波动成分有下降趋势，但经过计量经济学方法的检验，证明这一趋势不是确定性的，表明中国市场中的上市公司质量并没有得到根本性的改良，企业治理仍有待提高。
同时本文对中国股票的市场波动减小的结论提出了一些可能的解释，为后续研究提供了方向，可在此基础上，进一步论证中国股票市场的不同波动成分变化趋势的深层原因。
【参考文献】
[1]宋逢明，江婕.中国股票市场波动特性的实证研究[j].金融研究，2003.（4）.
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[3]campbell，j.y.，m.lettau，b.g.malkiel，and y.xu，2001，have indivial stocks become more volatile？an empirical exploration of idiosyncratic risk[j].the journal finance lvi 1，1-43.
[4]hamilton，j.d.，1994，time series analysis[m].princeton university press.
【原文出处】财经论丛
【原刊地名】杭州
【原刊期号】200404
【作者简介】作者单位：清华大学经济管理学院

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