深市股东人数指标的灰关联分析

深市股东人数指标的灰关联分析 周锋 摘 要： 本文以灰色理论为基础，通过灰色关联度分析设计关联矩阵，首次定量的对股东人数指标在证券市场中的作用进行了评价，提出了一个分析股东人数指标的灰关联评估模型。并以深圳证券市场 22 个上市公司为对象进行讨论，得出了股东人数指标相对于成交量等因素而言，对证券价格有较大的影响，为股东人数实时化的建议提供理论依据。 关键字： 灰色理论；关联分析；股东人数 作者简介：周锋， 深圳证券交易所博士后工作站博士后 Abstract： Based on the grey system theory, the article worked out the correlative matrix by the grey correlative weight analysis. We appraised the function of the number of shareholder index in the securities market firstly, it has brought forword the grey correlative appraised mode which is used to analyse the number of shareholder index. Through discussed the twenty-two companies in the SHENZHEN securities market ,the paper educed that shareholder number has more influence on share price than real time showing indexes such as turnover etc. which as the theory base for system structure of shareholder number and its real time change. Key-word： grey system theory； correlative analysis； the number of shareholder 股东人数 指标反映了报告期末持有该种有价证券的股东数量。一般认为 ， 它 的增加或减少反映了流通股筹码的集中度。股东人数增加，说明持股集中度正处于分散状态；而股东人数减少，很有可能是散户抛 售而机构吸纳结果。 因此，如何科学的评价股东人数指标在证券市场上地位的问题值得关注。然而，股东人数的数据来源受制度的限制，目前绝大多数数据只能从年报、中报、季报中获取。年报的数据往往滞后月，中报也要滞后月，至于季报，由于没有硬性规定必须披露股东人数数据，所以无法保证完整的获取数据。因此，从 1998 年末到现在，仅有为数不多的数据以供评估。考虑到这个主要制约因素，本文采用灰色系统理论的灰关联分析方法，结合证券市场上常用的一些衡量指标，建立起合理的评价模型，并对股东人数实时化的意义进行探讨。 灰关联模 型 一、评价指标无量纲化 在构造原始评价矩阵后，应当对评价指标进行无量纲化处理。对序列 ij(k)的指标数据在无量纲化过程中，常用的方法主要有：区间值化法、初值化法和均值化法，鉴于本文计算数据存在负数，本文仅采用区间值法进行讨论。其处理方法分别如下所述： INTV：( m in )( m a x )( m in )()(ijijijijijkkx (1) 其中 nk ijijijkijijkijkna v gkk1)(1)(),(m a x( m a x ),(m i n( m i n ) ij(k) ij k K=1， 2， l， i=1， 2， m， j J=1， 2， n 令 xij 为 ij 的区间值化序列，记作 xij=INTVij，则矩阵： )()2()1()()2()1()()2()1(222111lxxxlxxxlxxxxinininiiiiiii (2) 组成灰关联集 X=x1， x2， ， xm。 二、计算关联系数 序列 x i0， xij Xi，定义 x i0=x i0(1)， x i0(2)， x i0(l)为参考序列； xij=xij(1)， xij(2)， xij(l)为比较序列。令 i0j(k) x i0 (k) xij (k) (3) 为 xij (k)对 x i0 (k)的偏差，分辨系数 取定为 0.5，则 xij 对 x i0 的灰关联系数 r(x i0(k)， xij(k)： r(x i0(k)， xij(k)=)(m a xm a x)()(m a xm a x)(m inm inkkkki o jkji o ji o jkji o jkj (4) 三、计算灰关联度矩阵 评估指标 Ui 的灰关联度 r(x i0， xij)为： r(x i0， xij)= lkl 11 r(x i0(k)， xij(k) (5) 因此得到灰关联度矩阵： ),(),(),(),(),(),(),(),(),(020102202220212011012101110mnmmmmmnnxxrxxrxxrxxrxxrxxrxxrxxrxxrr (6) 灰关联度矩阵中，每个行向量的元素表示各指标与其参考序列的关联程度 。 四 、综合评价 计算灰关联矩阵中各元素在行向量的权重： nkikiijiijxxrxxrw100),(),( (7) 得权重矩阵： mnmmnnwwwwwwwwww212222111211 (8) 然后分别对列向量求和： mk kjj wW 1 (9) 得灰关联的综合评价向量： , 21 nWWWW (10) 然后按照向量内的元素的大小进行排序，就可以得到各被评估指标与参考序列指标的综合关联程度，亦即，关联度越大，数值越大。反之 则相反。 灰关联模型的基本要素 一、评估指标集 通常认为，影响证券市场上的个股收益 Uii变动的因素有很多，其中常用的衡量指标有：证券市场指数、个股年成交量、个股净资产收益率以及个股股价变动幅度。为了衡量股东人数指标对股价的影响，在本文中将其列入影响因素之一。 鉴于深圳证券市场上，从 1998 年到 2003 年末，只有 22 只股票在年（中）报中全部公布其股东人数指标，因此，我们选取这 22 只股票为研究样本，见表 1 表 1 研究样本股东人数一览表 股东人数 1998 1999 2000 2001 2002 2003 000510 101835 100552 12510 29945 30238 90918 000515 29190 11929 7459 24662 23849 12307 000531 65833 27951 63158 64181 59666 55270 000537 18473 5861 11235 22264 21753 19152 000569 74398 74687 62706 63423 62872 63300 000585 137962 87661 71735 63688 53465 57766 000603 14870 15143 16083 9888 8338 8075 000625 98922 98560 86884 117777 75941 27147 000670 32625 54382 51983 68763 66691 57478 000695 2382 24622 9472 11020 7659 12148 000697 13275 20103 50255 52823 49102 46420 000723 29852 41094 14447 26094 22293 16784 000729 50317 29947 112503 106426 95811 84062 000736 10369 7108 8049 9201 10887 10464 000763 55634 73666 65524 59829 47568 54214 000786 42483 56259 59712 50142 61628 68374 000792 23777 29426 34736 38047 31777 33283 000799 69230 76517 83992 78530 74028 67488 000809 20340 19583 19099 21473 19157 15795 000816 75194 44817 48282 50221 51341 47882 000821 35860 20287 21015 55109 57624 57920 000866 175829 160158 172546 153919 124474 53344 本文具体选取的衡量指标包含有以下五个方面内容： (1)年末证券市场指数 Ui1。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，反映整个市场的变化情况。本文采用深证 A 股 (399107)年末收盘值作为市场指数。 (2)个股年度换手率 Ui2。换手率是指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率， 是反映股票流通性的指标之一 ii。 %1 0 02 ititti c a p ita lv o lu m eU (11) volumeit 为个股 i 第 t 年的年成交量， capitalit 为个股 i 第 t 年末的流通股数。如果年内存 在送配股的情况，按照如下公式计算年成交量。 m nj ijnj ijpsit vvnnv o l u m e 11 )1( (12) ns 为送股比率， np 为配股比率， vij 为股票 i 第 t 日的成交量， n 为除权日之前年内交易日个数，m 为年内交易日个数。 (3)个股年度净资产收益率 U i3。是衡量上市公司盈利能力的重要指标，是指利润额与平均股东权益的比值，该指标越高，说明投资带来的收益越高。 %1003 ititti ncp ro fitU (13) profitit 为个股 i 第 t 年 的每股收益， ncit 为个股 i 第 t 年 的每股净资产。 (4)个股股价年内变动幅度 U i4。表明该股票年内股价波动的情况。 %100)( )()(4 itititti pl o w pl o wph i g hU (14) high(pit)为股票 i 第 t 年内的最高价格， low(pit)为股票 i 第 t 年内的最低价格。 (5)个股年末人均持股人数 Ui5。 ititti gdrscapitalU 5 (15) capitalit 为个股 i 第 t 年末的流通股数； gdrsit 为个股 i 第 t 年末的股东人数。 其中本文用到的个股人均持股见表 2。 表 2 研究样本人均持股一览表 户均持股 1998 1999 2000 2001 2002 2003 000510 1897.137 1921.344 15443.24 10322.66 10222.63 4419.868 000515 1899.281 4647.498 7432.632 2697.591 2789.551 6486.845 000531 1637.285 3856.299 1707.172 1679.961 1807.086 1950.816 000537 2721.852 10294.65 7787.143 7466.235 7641.625 8679.42 000569 1746.519 1739.761 2359.095 2332.425 2352.866 2336.958 000585 217.4512 1638.129 2001.812 2254.742 2685.869 2485.891 000603 1916.611 1882.058 1772.057 2882.282 3418.086 3529.412 000625 1698.308 1704.545 1933.613 1426.425 2212.244 6188.529 000670 2279.234 2187.783 2288.748 2249.303 2319.185 2690.922 000695 19189.76 1856.47 6273.543 7009.973 10086.16 6359.063 000697 3839.313 2535.287 1540.378 1465.492 1576.549 1667.637 000723 1004.958 1314.06 4823.089 2670.314 3125.608 4151.523 000729 2861.856 4808.495 1663.956 1758.969 1953.847 2226.928 000736 1928.826 2813.731 3230.215 2825.78 2388.169 2484.709 000763 2156.954 2036.218 2289.238 2507.145 3153.38 2766.813 000786 1377.021 1559.75 1910.42 2275.039 3702.051 3336.795 000792 2102.873 2208.931 1871.257 1708.413 3146.93 6009.074 000799 1191.68 1401.649 1276.907 1365.72 1448.776 1589.171 000809 1720.747 1787.264 1832.557 1629.954 1827.008 2215.891 000816 1170.306 1963.541 2369.413 2277.932 2228.239 2389.207 000821 1533.742 4066.644 3925.767 2202.753 2738.598 2724.602 000866 1990.57 2185.342 2028.445 2273.923 2811.832 6561.188 上述五个方面的指标所构成的集合 U i=(U i1， U i2， U i3， U i4， U i5)即为影响个股收益变动灰关联模型的评估指标集。 本文采用按年末划分的办法来度量影响价格变动的构成要素，各年末的数据构成 22 组序列=1， 2， ， 22iii。 二、数据计算 参照 22 组数据，构造原始矩阵 i(i=1， 2， ， 22)； 按照以式（ 1）、式（ 2）进行区间值化法进行无量纲化； 然后在三种无量纲方法的基础上，分别计算 xij (k)对 x i0 (k)的偏差，取分辨系数 为 0.5，通过计算 xij 对 x i0 的 灰关联系数 r(x i0(k)， xij(k)，然后计算各指标的灰关联度，组成灰关联度矩阵； 最后按照式（ 6）计算权重矩阵 对列向量求和，得灰关联的综合评价向量，由向量计算得到灰关联序如下： INTV：43251 WWWWW 三、计算结果 通过上述分析，从计算结果可以看出，所选取的评价指标对股票价格均具有一定的影响，其中除证券市场指数是对个股价格最具影响 (这与我们通常的看法相同 )外，由股东人数推出的人均持股数指标其灰关联序均优于其余三项指标，也就是说股东人数指标对个股价格的影响，强于成交量、净资产收益率和变动幅度。实证结果表明股东人数指标信息含量更大，而现有证券市场上，个股成交量和变动 幅度 指标可以实时的获得，而股东人数指标却只能每 (半 )年获得一次，这与证券市场所要求的“三公”原则中的“公开”和“公平”原则似乎是相悖的。因此，市场各主体应该积极努力，早日推进股东人数实时化的进程。 增设实时股东人数指标的意义 一、有利于保护投资者的利益 福布斯杂志公布的一项国际比较表明，哪个国家或地区的证券市场对投资者的保护比较好，哪个市场的运行效率就会高，市场发展也就比较好。我国证监部门已经将保护投 资者的利益列为监管工作的重中之重。然而，由于国内上市公司信息披露制度仍然存在不足，这为大股东滥用股权提供了制度上的便利，其主要表现为：重大事件报告和其他应披露信息方面的规定有待进一步完善；法律级别较低，缺乏法律权威性；信息披露制度执行较差；惩罚力度不够。在散户和庄家的零和博弈过程中，庄家具有明显的信息优势 iv。现在已经有学者对证券市场上的股东人数指标进行研究，也得到了一些有益的结论，但 股东人数的统计有一定的滞后性 。根据证监会现有要求，公司仅在每年年报（中报）披露此项指标， 因此每当 散户通过分析滞后的公开信息（一 般晚两至四个月，而庄家却能较早得知此信息 v），得知个股 股东人数 发生变化 时，该股的股价 也 已经发生了较大的变化 。 所以即使拥有数据也要注意数据的时效性，个月的时间已足够主力庄家完成筹码运作的某个特定阶段（如建仓阶段或派发阶段）。 因此，每（半）年披露一次股东人数指标，加剧了股市中的信息不对称，有可能成为恶庄损害投资者利益的新手段。如果将股东人数指标实时公开，加上基于股东人数指标的分析工具， 能增加市场透明度，加上基于股东人数指标的分析工具，使中小投资者在相当大的程度上摆脱信息劣势地位， 有利于保护其利益， 使我国证券市 场向着更规范的方向发展。 二、 有利于营造公平、有效和透明的证券市场 资本市场监管的目的是建立一个“公开、公平、公正”的证券市场。由于我国证券市场在双重体制下运行，市场成熟度不高，加之我国股市国家股、法人股和流通股共存，并且流通股占总股本比例不高等特有情况，造成拥有大量资金的庄家在二级市场过度炒作，数据表明中国股市的投机成分高于世界平均水平。虽然现有监管手段能在一定范围内对违规事件进行处理，但由于其是事后监督，往往力度不够。因此，资本市场的监管思路从控制风险向揭示风险的转变，其前提应是营造一个公平的投资环境。 股东人数增减能较直接的反映投资者的结构，并且一定时期内，股东人数增减的速度和方向，还能够反映二级市场的稳定程度并揭示风险，不仅能为政府监管提供全新的预警指标，也为投资者的自我监管过程中，增加了一个简单有效的依据。因此，在我国证券市场实时增加股东人数指标，能在降低监管成本的前提下，保证证券市场“三公”原则的实现。 三、有利于降低市场风险 证券市场应是投资市场，当然也会存在一定的风险，然而过高的风险会使其转化为投机市场，有悖于政府建立这个市场的初衷。理论界对降低市场风险的普遍观点是：加强监管；制定更合理的游戏规 则；用市场的手段而不是行政的手段去降低市场风险等。 其中恶庄利用技术分析指标，侵害投资者尤其是中小投资者利益的问题，大大增加了市场风险，其中的结症主要在于信息不对称。因此，在证监会加强监管同时，更需要从游戏规则着手，使信息趋于对称。虽然现有技术分析手段能通过对股价、成交量及其衍生数据进行分析，在一定范围内对这些炒作进行监管，但由于