MFPM
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1 A C 1
2 MFPM
3 10 WTO QFII, 3
4 MFPM 1 2 MFPM 3 4 MFPM 5 MFPM MFPM MFPM 1 2 =10% 4
5 50% CAR 0 CAR 0 MFPM 5
6 A B GDP 37.55% 6872 WTO QFII 1,
7 Fundamental, (Intrinsic Value) Earings Ball and Brown,1968 Ohlson,
8 1.2 Grham Dodd Cottle,Security Analysis,1962,p28 ( ) A 8
9 Shannon P. Pratt Future Benefit A Stream of Future Returns Pratt 9
10 Williams(1938) + τ t = (1 + r) E( d θ t+ τ t τ = 1 P ) 2.1 P t t d τ t + θ t t+τ r (2.1), t P t = + τ (1 + r) d = = 1 τ d r 2.2 d 2 10
11 d t, g τ τ d = d ( 1 g t τ t + ) + Myron Gordon 2.1 Gordon P t = + = τ 1 (1 + r) dt (1 + g = r g τ τ ) d t(1 + g) t t+n t+n t t+n g *, t+n g, P t n = (1 + r) τ = 1 τ * d (1 + g ) t τ * n dt (1 + g ) (1 + g) + n ( r g)(1 + r)
12 P t 1 FCF t+ τ Pt= + FCF t - VBt /Zt (2.5) + τ τ τ = 1 (1 + WACC) t +τ FCF t + τ = WACC B S WACC = kb ( 1 t c) + k s 2.7 V V B S V V=B+S k b t c k s 12
13 3 V Bt t 4 Z t t (2.5), Pt= + FCF WACC τ τ = 1 (1 + ) -VBt /Zt = FCF/WACC-VBt /Zt (2.8) FCF 2 FCF t, g τ FCFt + = FCF t ( 1+ g τ τ ) 2.5 Pt= + FCF t (1 + g) τ τ τ = 1 (1 + WACC) -VBt /Zt FCF = t (1+ g) -VBt /Zt (2.9) WACC g 3 t t+n t+n 13
14 - P t t t+n g *, t+n g, P t FCF (1 + g (1 + g) n * n τ * τ t ( (1 + WACC) FCF t(1 + g ) + n τ = 1 ( WACC g)(1 + WACC) = ) V Bt )/Z t Beaver Miller and Modigliani(MM,1990 ) 1966 Feltham and Ohlson 1997 Ohlson-Feltham 1 MM (permanent earings E * ) transitory earings proxy variable,e * =E+, N 0 2 MM P t =E * /r
15 r P=E 1/r =E P/E 2.12 P/E 2 Ohlson-Feltham Ohlson Feltham Ohlson-Feltham = - + = - P t = BV t + + τ = 1 (1 + r) τ E( X BV re θ t ) 2.13 t+ τ t 1+ τ P t t BV t t X τ t + BV t 1+ τ r e t 1+τ θ t t r Ohlson-Feltham t+τ 2.2 Efficient Markets Hypothesis,EMH 15
16 Bachelier Fama Samuelson(1965) Fama 1970 Fama EMH Event Study Method
17 ,,,,,,,, Markowitz Sharp 1964 linter 1965 Mossin
18 CAPM CAPM CAPM CAPM E(R j)=r f+ j E(R m-r f) E(R j) j 2 R f 3 E(R m) σ jm (4) j= σ 2 m j, 2 σ σ j m CAMP CAPM 1970, 18 jm
19 CAMP 1 APT CAPM,Ross(1976) (APT), APT, APT, 2 Fama French(1993) : CAPM, 3 CAPM,, Elton Gruher(1978), Cutler(1988), :,, ; 19
20 2.4 Information Perspective Valuation Model Perspective 3 Cumulative Average Residuals,CAR CAR r 1 r 2 r m m r 1 r 2 r q CAR q 3 Abnormal Return (Normal Return) CAMP i i ( tm f i t R = R + β R R ) ti f ( Rf β i Rtm t ) i ti t ARti=Rti- R ( Rti= i t ) i t=1 t=n CARi= t= 1 n AR ti CAMP i t AR ti =R ti - R ( R ti i t R ) i tm tm t=1 t=n CAR i = t= 1 20 n AR ti
21 a a a CAR + r + r 2 + LL a x q q 2.15 Ball Brown(1968) Beaver(1968) Ball Brown Beaver 2.5 Ball,
22 2.5.1 P P n t, j t, i = ) / j= 1 f j P t,i t i ( n fi 2.16 P t,j t j j=1 2 n ; f j j f i i f j 2.16 (P/E) / / 22
23 2.5.2 p x 1 x 2 x m m x 1 x 2 x q p q p β β β = + x + x + LL β x q q (2.17) p p/ p
24 Kaplan and Ruback(1994) Kaplan and Ruback CAMP 24
25 S&P500 2 Lee and Mylers(1998) Lee and Mylers co-integrated / / / 3 Lee and Swaminathan(1999) Lee and Swaminathan Lee and Swaminathan % 25
26 16% 5 g DPS 0 r E t DPS (1 + g ) V 1 = t 3.1 r ) 5 0 t = 1 (1 + E 6 6 EPS 0 P/E industry V 2 EPS (1 + g) ( P / E) 5 = 0 industry 5 (1 + re ) 3.2 V1 V MP Z H 180 MP Z H A MP Z H A
27 A Fama and Blume(1966) Filter Rules( ) Filter Rules Buy and Hold( ) Banz,1981, 1981 Banz 27
28 Rozeff and Kinney,1976 Rozeff and Kinney Gultekin (1993) (1994) (1995) (1995) (1996) 20 28
29 (1998) (1998) (1999) (1999) (2000 ), 40, 3, CAPM Black,Jensen,Scholes(1972) Fama and MacBeth(1973), 20 80, 29
30 CAMP Anomalies) Fama and French 1992 Fama and French 1992 (B/M) B/M B/M B/M B/M B/M B/M B/M B/M 2 CAMP 1996 CAMP CAMP CAMP 30
31 1999 (CAPM), (2000) CAPM A B CAPM 2001 CAMP 1 CAMP 2 A Beaver,Clarke and Wright(1979)
32 Hopwood and Schaefer(1988) Hopwood and Schaefer =0.033 Ou and Penman(1989) logistic Teppo(1990)
33 1 2 Holthausen and Larcker Unexpected Earings A 8 CAR 33
34 R % 9.24% 2.85% % % 1% Gordon P.Rios.(1996) 3500 R 2 65% Collins et al.(1997) R 2 41 R
35 2001 EAVM Equity Asset Valuing Model 2001 ( ),, 15.06, ( ),,,, 2001,,,, 35
36 ,, Ohlson(1995) ,, : 1, 2 Ohlson, ( ) ; 3,, ; 4,, ; 5,, ; 6, 20% 26% ;, ; 7, 1996,1997,,
37 WACC k s 37
38 3.2.2,, 38
39 3.2.3 CAMP CAMP 39
40
41 3.3 Multiple Factor Pricing Model, MFPM MFPM ( ) 41
42 42
43 A 1.5 A 5 A
44 = / = / = - / Haw et. Al.(1998) Earings Management 44
45 = 1 = 1 = / = / =1- / 45
46 = / = / = / = / = / 46
47 ( ) 2 = / = / 47
48 A SHIYIL SHIYILV V X1 X2 PRIN11 PRIN12 / / 48
49 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 PRIN13 PRIN21 PRIN22 PRIN23 PRIN31 PRIN32 PRIN33 PRIN41 PRIN42 PRIN43 PRIN51 PRIN52 - / / -1 / -1 / -1 / / 1- / / / / / / + PRIN61 *2/ 49
50 X16 PRIN62 *2/ + A A LA MFPM MFPM n p (x ij) n p x ij j i ( p p L p ) ' 1 2 n p i 0 + β1xi 1 + β 2 xi2 + β p xip ε i (i=1 2 n) = β L + 2 ε i 0 σ N 0 σ 2 β 0 β 1 β 2 L Ordinary β p Least Squares,OLS β 0 β 1 β 2 L β 0 β 1 β 2 L β ( xi 1 xi 2 L xip p i p ( ) p i n i= 1 p i p i β p p i 0 + β 1 xi 1 + β 2 xi2 + L+ xip (i=1 2 n) = β β MFPM 50
51 i p i i p i 1 1 MFPM p i MFPM 51
52 n p (x ij) n p,x ij j i j k( k ST j ) X, = X k (i=1 2 ij ij n;j=1 2 p), (x ij) n p 52
53 j x ij = (i=1 2 n;j=1 2 p) X 1/, ij X ij A, (x ij) n p j µ j j=1 2 p x ij σ j j j=1 2 p n X ij i= µ j = n σ j = n i= 1 ( X ij µ ) n j 3 j σ µ +3σ j µ -3σ j j, (x ij) n p 53
54 µ j j=1 2 p x ij σ j j j j=1 2 p µ j σ X * ij j X * ij = X ij µ σ j j, (x ij) n p / 1-54
55 3-1 = =1+ + =[1/ 1- ] = / = = / multicollinearity Principal Component Analysis X1 X2 X3 PRIN11 PRIN12 PRIN13 X4 X5 X6 PRIN21 PRIN22 PRIN23 X7 X8 X9 PRIN31 PRIN32 PRIN33 X10 X11 X12 PRIN41 PRIN42 PRIN43 X13 X14 PRIN51 PRIN52 X15 X16 PRIN61 PRIN62 Pearson 1901 Hotelling
56 X j(j=1 2 p) n p (x ij) n p,x ij j i p S R S R 1 2 p, a 1 a 2 a p a 1 a a = M a p, a 2 a a = M a p,, a p a a = M a p1 p2 pp ' a a 1, Sa = ia i( Ra i= ia i) ' i=j a = 0 i i = i prin 1 prin p X= x 1,x 2,,x p, prin 1= prin 2= prin p= ' a1 X a11x1 + a12 x2 + + a1 p x p = L ' a2 X a21x1 + a22 x2 + + a2 p x p ' p = L a X = a x + a x + L + a p1 1 p2 2 M pp x p 56 ia j p q(q p)
57 p 100% q p 2 Rq = q / p p 100% p 2 R q q p q i i= 1 / p Scree Plot Z( ) Z= 1prin 1+ 2prin 2+ pprin p q q<p, q 1/ Z= i prin 1+ i prin 2+ ( q/ i prin q i= 1 q 2/ i= 1 q i= 1 57
58 3-1 A A X1 X3 X8 X10 X11 X12 A A P = + = - P 2 PT QFII 58
59 ST MFPM 59
60
61 61 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16
62 16 6 X1 X2 X3 PRIN1 X4 X5 X6 PRIN2 X7 X8 X9 PRIN3 X10 X11 X12 PRIN4 X13 X14 PRIN5 X15 X16 PRIN6 PRIN1 PRIN2 PRINX PRIN3 PRIN4 PRIN5 PRIN6 PRINY PRINX PRINY 62
63 > > A MFPM 3 n p X 1 X 2 X p (x ij) n p x ij j i P ( p p L p ) ' 1 2 n p i 0 + β1xi 1 + β 2 xi2 + β p xip ε i (i=1 2 n) = β L + 63
64 P X 1 X 2 X p MFPM R 2 R 2 R 2 5 MFPM 4 MFPM MFPM MFPM R 2 F α F p α β 1 L β 2 β p 5, F α α α F α 64
65 F α F p α W W p α COOKD COOKD p α 1 65
66 < <1.2 A i i =
67 1 j n CAR j= ( R tj R tm ) ( R tm n t= 1 ) CAR = N j =1 CAR N j N CAR 0 W CAR j(j=1 2 n) t CAR 0 CAR 0 1 0,
68 4 MFPM MFPM SAS EXCEL
69 MFPM P = SHIYILV+0.192LA+0.931PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN (SHIYILV) LA PRIN11 PRIN12 PRIN22 PRIN31 PRIN41 PRIN51 2 =10% 58% R 2 =0.58 W= p=0.5431, COOKD p 10% % %
70 56.32% CAR =3.43% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.001, CAR j CAR p=0.0001, CAR 0 CAR =-5.24% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.0004, CAR j CAR p=0.06, CAR % 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% -10%
71 P = SHIYILV+0.192LA+0.931PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN51 F= p= =10% R 2 =0.58 SHIYILV F=36.06(p=0.0001) LA F=16.27(p=0.0001) PRIN11 F=51.52 p= PRIN12 F=82.41 p= =10% PRIN22 F=17.65 p= PRIN31 F=3.70 p= PRIN41 F=38.74 p= PRIN51 F=3.62 p= =10% W= p=0.5431, COOKD p 10% CARj W= p=0.0001, CARj =10% CAR =3.43% CAR =10% =2265 p=0.0001, CAR 0 CARj W= p=0.0004, CARj =10% CAR =-5.24% CAR =10% =-2091 p=0.06, CAR 0 71
72 P = SHIYILV+0.450LA+1.885PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN (SHIYILV) LA PRIN11 PRIN13 PRIN23 PRIN33 PRIN43 PRIN61 2 =10% 63% R 2 =0.63 COOKD p 10% 602 W= p=0.6132, % %
73 -8.31% CAR =4.09% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.26, CAR j t CAR 0 t 2.05 p=0.0482, CAR 0 CAR =-22.68% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.9468, CAR j t CAR 0 t p=0.0003, CAR , % 25% 20% 15% 10% 5% 0% -5% -10% -15% %
74 P = SHIYILV+0.450LA+1.885PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN61 F= p= =10% R 2 =0.63 SHIYILV F=184.61(p=0.0001) LA F=68.56(p=0.0001) PRIN11 F=51.25 p= PRIN13 F=9.54 p= =10% PRIN23 F=4.32 p= PRIN33 F=5.35 p= PRIN43 F=99.61 p= PRIN61 F=3.09 p= =10% W= p=0.6132, COOKD p 10% CARj W= p=0.26, CARj =10% CAR =4.09% CAR =10% t =2.05 p=0.0482, CAR 0 CARj W= p=0.9468, CARj =10% CAR =-22.68% CAR =10% t =-3.67 p=0.0003, CAR 0 74
75 P = SHIYILV+2.013LA+0.954PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN (SHIYILV) LA PRIN12 PRIN21 PRIN32 PRIN42 PRIN52 PRIN61 2 =10% 61% R 2 =0.61 W= p=0.5216, COOKD p 10% % 22.01% % 75
76 22.01% CAR =7.82% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.6336, CAR j t CAR 0 t 2.51 p=0.0129, CAR 0 CAR =-11.32% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.5808, CAR j t CAR 0 t p=0.0232, CAR , % 0% % -20% -30% -40% -50%
77 P = SHIYILV+2.013LA+0.954PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN61 F= p= =10% R 2 =0.61 SHIYILV F=41.91(p=0.0001) LA F=41.03(p=0.0001) PRIN12 F=14.88 p= PRIN21 F= p= =10% PRIN32 F=8.97 p= PRIN42 F=22.03 p= PRIN52 F=8.40 p= PRIN61 F=5.29 p= =10% W= p=0.5216, COOKD p 10% CARj W= p=0.6336, CARj =10% CAR =7.82% CAR =10% t =2.51 p=0.0129, CAR 0 CARj W= p=0.5808, CARj =10% CAR =-11.32% CAR =10% t =-2.28 p=0.0232, CAR 0 77
78 P = SHIYILV+1.634LA+0.989PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN (SHIYILV) LA PRIN11 PRIN12 PRIN31 PRIN41 PRIN43 PRIN61 2 =10% 61% R 2 =0.61 W= p=0.5985, COOKD p 10% % %
79 -24.08% CAR =6.46% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.0071, CAR j CAR p=0.0058, CAR 0 CAR =-8.11% CAR 0 CAR j CAR j W= p=0.0001, CAR j CAR p=0.0079, CAR , A 10% 5% 0% -5% -10% -15% -20% % %
80 P = SHIYILV+1.634LA+0.989PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN PRIN61 F= p= =10% R 2 =0.63 SHIYILV F=19.78 (p=0.0001) LA F= (p=0.0001) PRIN11 F= p= PRIN12 F= p= =10% PRIN31 F= p= PRIN41 F= p= PRIN43 F= p= PRIN61 F= 6.24 p= =10% W= p=0.5985, COOKD p 10% CARj W= p=0.0071, CARj =10% CAR =6.46% CAR =10% =1654 p=0.0058, CAR 0 CARj W= p=0.0001, CARj =10% CAR =-8.11% CAR =10% =-1594 p=0.0079, CAR 0 80
81 MFPM MFPM 1 2 =10% 50% 3 4 MFPM MFPM CAR 0 CAR 81
82 WTO QFII, MFPM 1 2 MFPM 82
83 3 4 MFPM 5 MFPM MFPM MFPM 1 2 =10% 50% CAR 0 CAR 0 MFPM 83
84 5.2 1 MFPM 2 MFPM A A B A A B QFII 84
85 1 A Allen D.E., Paul Kwang-Pore Lim, and Gary MacDonald, The relationship between accounting returns and stock market returns: Australian evidence,advances in Pacific Basin Financial Markets, Vol.1, (1995), Ball,R. and P. Brown, An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers, Journal of Accounting Research(Autumn,1968), pp Bans, Rrlf W. The Relationship Between Return and Market Value of Common Stock, 85
86 Journal of Financial Economics,9 (1981), Cattell R., The Scree Test for the Number of Factors,Multivariate Behavioral Research 1966, pp De Bondt F.M. and R.H. Thaler, Further Evidence On Investor Overreaction and Stock Market Seasonality, The Journal of Finance, Vol , pp Fama E.F. and K.R. French, Permanent and temporary components of stock prices, Journal of Political Economy, November 1988, pp Graflund A., A Bayesian Inference Approach to Testing Mean Reversion in the Swedish Stock Market, Department of Economics Working Paper Series 2000:8 JEL:G10 C11 C Hwang, C.-L. and K. Yoon, Mutiple Attribute Decision Making Methods and Applications, Springer-Verlag 1981, New York. 22 Kaiser H., The Varimax Criterion for Analytic Rotation in Factor Analysis, Psychometrika, Vol , pp Levv R., Relative strength as a criterion for investment selection, Journal of Finance, Vol , pp Patricia F., and A.J. McKaig, Do Investors Expect Mean Reversion in Asset Prices?, Journal of Business Finance and Accounting, Vol , pp Swales Jr., G. and Young Yoon, Applying Artificial Neural Networks to Investment Analysis, Financial Analyst Journal (Sep.-Oct., 1992),
A 1 2 1 2 1.1 2 1.2 6 1.3 7 2 9 2.1 9 2.2 10 3 11 3.1 12 3.2 13 3.3 15 4 20 4.1 21 4.2 22 22 2 Merrill Lynch Bernstein 18 sell-side indicator 18 60 sell-side indicator 1 1.1 1952 (H.Markowitz) 3 (Economics
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: : : 3 :2004 6 30 39 67,, 2005 1 1 2006 12 31,,, ( Evans and Archer) (Latane and Young) (Markowitz) :,,, :?,?,,,, 2006 12 31, 321, 8564161,53 1623150, 18196 % ; 268 6941110, 81104 %, 50 %,,2006,,,2006,
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1 2003 2 34 U L S 5 20022000 1 2 n n t t L = v r 100 = 1 t = 1 t v t tt-r t 3 1SHFE 4 2SHFE 5 6 KW DF Pr > KW KW DF Pr > KW 3 7 8 4 9 10 SHFE 1 r t+i t i t m 2 1/2 rti, i= 1 σ = ( ) t m 11 2 ADF τ Pr>
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5 10 15 20 大 宗 交 易 的 价 格 效 应 : 信 息 泄 露 还 是 价 格 操 纵? # 黄 张 凯, 洪 洁 瑛, 王 浩 ( 清 华 大 学 经 济 管 理 学 院, 北 京 100084) 摘 要 : 本 文 运 用 事 件 研 究 的 方 法 分 析 大 宗 交 易 的 价 格 效 应 与 过 去 的 研 究 不 同, 本 文 将 分 析 拓 展 到 交 易 前 的 价 格
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