證券分析師范文

導語：如何才能寫好一篇證券分析師，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

【關鍵詞】證券分析師 明星分析師 教育背景

本文所研究證券分析師為賣方分析師，通常指供職于券商或證券咨詢機構，他們利用其專業知識與信息搜尋的相對優勢，對所獲宏觀經濟信息、上市公司的各種信息進行加工、解讀并形成研究報告對外傳遞的專業人員。他們是資本市場重要的信息中介，隨著我國資本市場的不斷發展與證券監管法規的日益完善，證券公司的業務也不斷發展壯大，大多數綜合型券商開設了券商研究部，證券分析師隊伍不斷發展壯大，證券分析師也成了一個高薪酬、高智慧、高挑戰的職業。人們對其敬仰有之，憧憬有之，懷疑有之，批判有之，論調評判之聲不絕于耳。這究竟是怎樣一個群體呢？具有哪些特征呢？深入了解這個群體的特征是否有助于人們更好地認識這個群體呢？本文通過瀏覽證券分析師協會網站，新財富網站，閱讀分析師研究報告，手工搜集了4888名分析師個人特征數據，以下分別從性別、年齡、畢業院校、專業背景等方面分析了分析師的個人特征。

一、性別分析

圖1 所有分析師性別分布餅形圖

在收集的3553個含有有效性別數據的樣本中，如圖1所示，男性分析師的比例大大高于女性。男性分析師共有2901人，約占82%，而女性分析師共有653人，約占18%。顯而易見，男性分析師是分析師群體的主要組成部分。在現代的金融證券行業中，數學建模、計算機網絡技術等技術被大量運用，要求分析師有非常優秀的邏輯思維和抽象思維，并且善于運用計算機網絡和各項數學工具進行計算分析。由于紛繁復雜的社會以及自然因素，相較于女性，從總體上看，男性在上述領域擁有一定的先天優勢以及更適于他們的學習及成長環境。

圖2 明星分析師性別分布餅形圖

另外，從圖2的明星分析師性別分布比例餅狀圖中也可以得出類似的結論。在明星分析師的性別數據中，共有1212個含有有效性別數據的樣本。男性的比例依舊大大高于女性，男性明星分析師共有975人，約占80%，而女性明星分析師共有237人，約占20%。與非明星分析師中基本持平。這同時意味著在以男性為主體的分析師群體中，女性分析師也并不缺乏競爭力，能否成為優秀的分析師，與性別并不存在必然的聯系。

二、年齡分析

我們通過新財富雜志公布的明星分析師簡歷，手工搜集了明星分析師的年齡資料。在明星分析師年齡數據中，共有216個含有有效年齡數據的樣本。如圖3所示，57%的明星分析師的年齡是在30到40歲之間，其次有接近30%是在40到50歲之間，30歲以下以及50歲以上所占的比例較少?？梢?，30歲至40歲青壯年分析師是明星分析師的中堅力量。在分析師行業中，長期實戰的經驗積累對于分析師分析判斷的準確性有著不言而喻的重要，優秀的分析師需要經歷長時間的實戰淬煉和打磨方能鳳凰涅槃，鑄成大器。同時，證券分析師行業高強度的工作對從業人員的個人精力和心理素質有著極高的要求。青壯年的從業人士，因其結合強健的身體素質，扎實的理論基礎以及豐富的實戰經驗技術，毫無疑問地成為分析師中的中堅力量。

圖3 明星分析師年齡分布餅形圖

圖4 明星分析師年齡分布直方圖

而圖4則更加具體地闡釋了上述結論，圖中顯示，明星分析師的年齡分布主要集中在30到44歲這個范圍，而在35到40歲之間更是達到高峰，該年齡段的分析師很好地結合了知識儲備，實戰經驗，以及人脈關系積累的各項優勢。更有可能對縱橫多變的形勢做出較為準確的判斷。而本文將在下面的篇幅重點關注分析師的教育背景，希望從分析師個人的教育背景中，尋求分析師群體的部分共有的特征和及其成長發展的普遍思路，為廣大以證券分析師為其職業目標的莘莘學子，帶來一定參考和啟發。

三、證券分析師的學歷統計分析

表1 所有分析師的學歷分布 單位：人

注：有效樣本3307個

如上表所示，本文收集到了3321個反映證券分析師學歷信息的有效樣本，從表1可以看出，碩士畢業的分析師在其中所占的比例最大，達到73%，其次為博士14%，本科為12%。擁有高等教育學歷的分析師，占到了將近100%的比例，其中碩士及碩士以上學歷占到總體的87%?？梢?，高智慧、高挑戰的證券分析師這一職業，對其從業人員的學歷普遍有著較高的要求。

表2 非明星分析師學歷分布 單位：人

注：有效樣本 2451

從表2看，非明星分析師中，碩士（含碩士）以上學歷所占比例最大，達到85.15%%，其中，碩士的比例為74.30%，博士的比例為10.61%，博士后的比例為0.25%。

表3 明星分析師的學歷分布 單位：人

注：有效樣本856個

從表3看，在明星分析師中，碩士（含碩士）以上學歷的人數占94%，高出非明星分析師近10個百分點。其中，碩士的比例為68%，博士的比例為26%，博士后的比例為1.17%。這些被評為明星的分析師，擁有博士學位的比例遠遠高于非明星分析師，整體而言，明星分析師的學歷（學位）水平普遍高于非明星分析師。

四、分析師的畢業院校統計分析

證券分析師這一職業能夠吸引如此多高學歷的人才加入其中，其具備高薪酬、高挑戰的職業特點，是否也更能吸引名校的畢業生呢？

圖5 條件明星分析師畢業院校分布圖

圖6 非明星分析師畢業院校分布圖

圖7 所有分析師畢業院校分布圖

更進一步看，畢業于國內最高水平代表學府的985院校的明星分析師數據如圖8所示：

圖8 畢業于985院校分析師分布柱狀圖

從中我們可以看到，在明星分析師的718個樣本中，擁有“985”院校教育背景的分析師達到了467名，占到了將近7成，名校畢業儼然成為了優秀證券分析師的一個必不可少的重要條件。而在非明星分析師樣本中，擁有“985”教育背景的分析師數量到達618名，對于擁有979個有效樣本的總體而言，亦達到了63%的比例，不容小覷。

圖9 畢業于經濟學排名前五大學的分析師比例圖

如圖9所示，根據中國大學在線的全國經濟學科排名，排在前五的院校有中國人民大學，北京大學，上海財經大學，復旦大學，南開大學。而在所收集的分析師數據中，有517人曾就讀于這5所在國內經濟學專業排名前五的高校，占有效樣本總數超過30%。這些在經管領域有著重要教學和科研實力的大學，每年都為證券分析師行業輸送了大量的優秀人才。

表4 畢業于top5大學的分析師比例分析表

五、分析師的海外教育背景分析

隨著中國的金融體系對外開放層次的日益加深，我國的證券行業的國際化程度亦不斷提高，為有著海外教育背景，對海外金融證券體系有著深刻了解的“海龜”分析師提供了更為廣闊的英雄用武之地。分析師中的海歸群體亦日益壯大，如下圖所示：

圖10 明星分析師擁有海外教育背景比例圖

在明星分析師739個有有效數據的樣本中，明星分析師擁有海外教育背景的人數為77名，所占比例為10.42%。

圖11 非明星分析師擁有海外教育背景比例圖

而在非明星分析師979個有效樣本中，擁有海外教育背景的人數為117人，占總體的比例為11.29%。

圖12 分析師擁有海外教育背景比例圖

從總體上看，分析師中擁有海外教育背景的人數約占有效樣本總數的11.29%，而明星和非明星分析師中擁有海外教育背景的比例分別是10.42%和11.95%?？梢姡餍欠治鰩熤泻w的比例反而略低于非明星分析師，初步可以說明，擁有海外留學背景的分析師并不一定更容易成為分析師中的明星。但是，擁有海外教育背景的分析師，在分析師群體中的重要分量是容忽視的。相信，隨著我國金融體系對外開放程度的不斷加深，他們將在分析師舞臺上扮演更加重要的角色。

六、研究結論及啟示

綜上，證券分析師是一個以男性為主，集結了大量年富力強高學歷，名校生，海外留學人才的職業群體。男性在證券分析師群體中占主體地位，可能主要與證券分析師行業工作加班時間長、工作強度大有關，但隨著人們對證券行業了解的進一步深化以及行業本身的不斷發展，越來越多的女性也將在其中扮演著舉足輕重的作用。現有樣本的研究也表明，性別與是否成為明星分析師無必然聯系。此外，數所經管類名校是分析師特別是優秀分析師重要的孵化基地，其培養的高學歷，精英化的經管學子將成為我國未來證券行業最廣大的生力軍。而專業化，國際化的道路或許也將成為證券分析師行業發展的下一個方向。我們相信，隨著我國金融證券行業的各項體制的不斷發展，完善，以及這支人才隊伍本身的不斷壯大，強化。證券分析師行業將有著更持續，更廣闊，更和諧的發展平臺。

參考文獻

[1]管總平，黃文鋒.證券分析師特征、利益沖突與盈余預測準確性.中國會計評論，2012（12），371-394.

篇2

最早的賣方分析師評選可以追溯到30多年前。上世紀80年代,美國《機構投資者》（InstitutionalInvestor）雜志推出了“全美研究分析師票選”,在每年5月份進行一次排名,即“I.I.”排名。對于華爾街的證券分析師而言,能夠名列“I.I.”排名前三甲,就意味著其在所分析的行業內具備崇高的地位,并可影響到巨額資金的流向。

下面，我們將對當下全球最為流行且最具影響力的分析師評選活動作一個比較詳細的簡介，以便讀者更進一步的明了。

《亞元雜志》（Asian Money）最佳分析師評選

《亞元雜志》通過舉辦年度經紀商問卷調查，該項調查將最佳研究團隊及最佳分析師列入其調查范疇?！秮喸s志》最佳分析師評選規則如下：

調查對象

以第十七屆而言，《亞元雜志》邀請在亞太、歐洲和北美地區的基金管理機構、避險基金及私募基金公司、保險公司、財富管理公司等機構的投資主管，資深基金經理人、資深投資分析師等參與此項評選活動，共計回收來自1054家不同機構的1639人的問卷。在進行評選統計之前，《亞元雜志》列出目標名單并進行查核程序，直接和回復者談話。若回收的問卷不在target list中，或是未通過查核程序，則不列入統計。據此，共有來自93家機構161份問卷不被列入。最后列入統計的問卷來自961家機構，其中來自香港最多，占20%，其次為新加坡，占12%，臺灣則占7%。

獎項設立

在與研究分析人員相關的獎項當中，可分為亞太地區和個別國家地區獎項：

1、亞太地區獎項

該項獎勵主要包括下列個人和研究團隊獎項：

(1) 最佳策略分析師與最佳策略研究團隊

(2) 最佳宏觀經濟分析師與最佳宏觀經濟研究團隊

(3) 最佳計量/技術分析師與最佳計量/技術分析團隊

(4) 最佳金融分析師與最佳金融分析團隊

(5) 最佳集團分析師與最佳集團分析團隊

(6) 最佳消費品分析師與最佳消費品分析團隊

(7) 最佳能源分析師與最佳能源分析團隊

(8) 最佳原料物分析師與最佳原料物分析團隊

(9) 最佳房地產分析師與最佳房地產分析團隊

(10) 最佳半導體分析師與最佳半導體分析團隊

(11) 最佳下游硬件制造分析師與最佳下游硬件制造分析團隊

(12) 最佳通訊分析師與最佳通訊分析師分析團隊

(13) 最佳航運分析師與最佳航運分析團隊

(14) 最佳公用事業分析師與最佳公用事業研究團隊

2、個別國家地區

分別選出澳洲、中國大陸、香港、印度、印尼、日本、韓國、馬來西亞、菲律賓、新加坡、臺灣和泰國等國家地區，下列幾個與分析師有關的獎項：

(1) 最佳整體國家研究

(2) 最佳分析師

(3) 最佳研究團隊

以上各組均依序公布前三名

計分方式

1、點數計算

在各項目的評選當中，若評分給予第一名的即給3分，第二名給2分，第三名給1分，每個公司只有一票。為避免相同規模的公司有不同的影響力，若同家公司有多份問卷，則會依照該公司收到的份數比例計算其給分。

2、資產規模加權

每一份問卷會依照機構在亞太地區（日本除外）、日本或澳洲的約當資產規模進行加權，而避險基金則均以5為其乘數。各類型資產規模的機構乘數如下表：

《機構投資人雜志》（Institutional Investor）年度最佳分析師評選

《機構投資人雜志》（Institutional Investor，簡稱II）每年十月均會選出美國地區的本年度最佳分析師、分別有不同產業組成全美夢幻研究團隊，稱之為All-America Research Team。另外，該雜志亦會不定期推出其他地區（如日本、新興市場等）的年度最佳分析師評選結果。以美國地區的年度最佳分析師之評選為例，簡介如下：

評選方式

1、問卷對象

為了選出All-America Research Team的成員，II將包含有10類別和71個投資領域問卷寄給主要資產管理公司的研究部門主管，投資主管。包括II300（該雜志所評選的美國前300大類資產管理者）、其他美國、日本、亞洲大型機構投資人、Alpha Hedge Fund 100(II雜志的姊妹雜志所評等出之大型避險基金)的主要成員。此外，II亦運用了產業資料及工商目錄以確保調查的廣度；和Wall Street研究部門主管客戶名單上的機構投資人接觸；并將問卷寄給頂尖機構的分析師和基金經理人。

2、計分方式

排名以“分數”來計算。II計算每一分析師的得票數，并且將得票以“投票機構的規模”和“該機構所給該分析的名次（1,2,3,4）”予以加權。在可轉債、股權衍生性商品、REITs和華盛頓研究所等領域，因為更重視團隊合作，因此將所有投資給該公司分析師的票合并計算。

結果公布方式

II將分析師分類為原材料、工業、消費用品、能源、金融機構、醫療保健、媒體、科技、通訊、宏觀等十大類別，底下又再分為71個子領域。各領域分別顯示前三名最佳分析師（公布姓名和公司名稱）。此外，分數落在第三名分析師的35%以內的分析師則亦將其列為入圍者。

Forbes /Star Mine Analyst Awards

近年來，福布斯和Star Mine每年均會舉辦全美最佳證券分析師（Best Security Anlayst in America）的評比。Star Mine采用兩個不同的領域來衡量證券分析師的績效：1：買進/賣出建議的報酬；2：盈余預測的正確性。該獎項以證券分析師整年度的建議報酬績效，以及上年度4月1日至本年度年3月31日每季度財務報告衡量盈余類預測績效。

資料來源

該評比的資料來自Thomsom IBES(Institutional Brokers’ Estimates System)資料庫。該資料庫記錄數以千計華爾街證券分析師的預測和建議資料。在產業分類標準上，Star Mine則采用Global Industry Classification System(GICS)。

選股獎（Stock Picking Awards）

1、產業選股獎

每一產業前三名的合格分析師均可獲獎。Star Mine依照每一分析師的模擬投資組合相對于industry-based benchmark所計算而得的產業超額報酬來排序。

（1）超額報酬計算

依據每一分析師所選取股票相對于該股票所在的特定產業所有股票之資本加權投資組合之超額報酬所計算。

Star Mine依照每一分析師的建議為基礎，為其建立一個無杠桿投資組合。每一個“買進”建議，該投資組合為買進一個單位個股，同時賣出一個單位的benchmark。若該建議個股表現優于benchmark，即會產生超額報酬?！胺e極買進”建議，則買進兩單位個股，同時賣出兩單位的benchmark；“觀望”則投資以單位個股，同時買進一單位的benchmark（超額報酬率為0）；“賣出”則是賣出一個單位個股，同時買進兩個單位的benchmark；“積極賣出”則是賣出兩個單位的個股，同時買進兩單位的benchmark。此外，Star Mine會對投資組合的報酬進行“機會調整”，以使得分析師的績效比較，不會因為其所涵蓋范圍不同，而影響公平性。

每個月或是在分析師的建議個股有增減，或改變評級的時候，Star Mine均會重新調整投資組合。

（2）篩選標準

分析師應具備下列條件，方能符合產業選股獎的資格：

①該分析師于2006年整年，需在特定產業建議至少5檔個股。若該產業個股少于15個，則至少應建議3檔個股票或該產業的1/3檔個股，以較大者計算。

②該分析師的產業報酬必須超過該產業benchmark，亦即，其產業超額報酬率必須大于0。

③該分析師在其所建議的個股中需要至少獲得“3星”的表現。根據StarMine的Coverage-Relative Rating，將分析師依星級1~5評級，其中5為最高等級。

2、整體選股獎（Overall Stock Picking Awards）前十大分析師

由計算整體超額報酬，選出前十大分析師整體選股獎。為計算整體超額報酬，StarMine將每一分析師的產業超額報酬以該分析師在每一產業所涵蓋的股票數目予以加權平均。得以入選整體選股獎的分析師，必須涵蓋至少5個股票，且必須取得StarMine的Coverage-Relative Rating“5星”評級。

3、盈余預測獎

StarMine以其專有的個股預測分數，衡量每一個分析師的盈余預測準確度。SES與分析師的同類比較，以衡量其相對準確性。每一個分析師的SES可能為0分至100分，50則代表同業的平均水平。

SES考量許多不同因素：分析師的絕對預測錯誤，與其他分析師相比的錯誤，錯誤的變異數，預測的時點以及股票實際盈余的絕對值。SES每天均會計算及加總以提供個股、產業以及分析師整體的分數。

（1）產業盈余預測獎

StarMine依照分析師所預測之股票在某特定產業所得到的產業盈余預測分數加以排序，并列出在每一個產業的前三名為得獎分析師。

該分析師在整年度內必須至少建議5檔股票，才能獲得入選資格。若該產業個股少于15檔，則至少應建議3檔個股股票或是該產業的1/3檔個股，以較大者計算。

（2）整體盈余預測獎前十大分析師

整體盈余預測分數最高的前十名分析師，可以獲得整體盈余預測獎。

分析師在評估期間必須至少涵蓋5檔股票，才能具備入選資格。

華爾街日報“華爾街最佳分析師”

至2009年，華爾街日報（The Wall Street Journal）與湯姆森金融公司連續第10年聯手展開了“華爾街最佳分析師”調查活動。共有來自280多家公司的4000多名分析師成為此次的調查對象。在符合資格的1705名分析師中，共計選出分別研究45個行業領域的223名獲獎者。

資料來源

2007年度華爾街最佳分析師調查采用Thomson ONE提供的分析師推薦股票的所有資料進行測算。

獎項設立

華爾街最佳行業分析師的獎項主要包括如下行業：廣告出版業、航天國防業、航空業、汽車業、銀行業、飲料業、生物工程業、傳媒娛樂業、商業與工業服務業、化學行業、服裝及附件業、計算機與辦公自動化行業、消費與特別金融業、電子與電氣裝備業、食品與煙草業、一般制造業、健康設備業、重裝備及材料業、家裝行業、賓館娛樂業、家庭與個人產品業、工業交通業、壽險業、非壽險保險業、互聯網與計算機業、休閑產品與服務業、醫療裝備業、金屬采掘業、石油天然氣產品與裝備業、醫藥業、房地產業、賓館業、廣產品線零售與服裝零售業：食品與藥品零售業；半導體裝備與產品業、軟件行業、專賣店服務業、通訊設備業、固定電話與移動通訊行業、儲蓄銀行業、公用事業行業。

評獎方式

篇3

受《新財富》雜志之命，在本文中我將結合十幾年來在海外投資銀行當分析師的經驗，談談分析師的局限、名譽和事業的升遷。

如果還有機會再做證券分析師，我一定做得更好，更輕松。首先，我一定想辦法偷懶。自古以來，海內外的分析師就有一個共同的缺陷，那就是過度地關注短期的市場噪音。我本人曾經就是一個最好的例子。我每天眼觀六路，耳聽八方，生怕錯過了北京某個小小的政策變化，或者某個上市公司上個月的產品銷售排行榜，或者某個統計數字的微微波動。只要我的鼻子聞到有故事，或者我感覺能在無故事之中找到故事，我一定不會放過任何一個機會。我聯想豐富，手疾眼快，可以把小故成大故事，把大故成劃時代的事件。

比如，我從內地出差回到香港，一下飛機，便聽說統計局剛剛公布了某個數字。我坐在火車上回辦公室的25分鐘時間里，便在黑莓手機上寫好了洋洋灑灑幾頁紙的評論，還涉及到哪些公司的股票會受益，哪些會倒霉。一氣呵成?；氐睫k公室，我就開始把編輯好的、合規部批準了的文章群發給客戶。然后，我就開始給40個最大的客戶打電話，大談這個數字的重要意義。如果有必要，我還會讓銷售部組織基金經理的電話會和早餐會。我的“搞作”能力，著實讓不少的同事、客戶和競爭者佩服得不得了。當然，日復一日，年復一年，我能不累嗎？

問題不在我有多累，基金經理也被我（和我等）折騰得夠嗆。今天我安排某公司的上游客戶或者競爭者談行業大趨勢，明天我又約請監管機構的官員給客戶指點迷津，后天我會發表雖然不疼不癢但標題誘人的研究報告。只要我瞄上了他（或她），基金經理想完全躲開我無微不至的服務，比較困難。有時候，銀行的整個股票銷售部都在圍著我的項目轉。

第二，請允許我告訴你一個秘密，平靜地說“我不懂”的感覺真好。分析師，特別是高級分析師，其實就是推銷員：推銷自己，推銷自己的主意。我32歲才開始當分析師，因為年齡的原因，我一開始便是高級分析師。從1998年起，我開始當研究部主管?？蛻舻膯栴}漫無邊際，從消費品到電信，再到化工或者政治，我盡量回答。時間長了，習慣了，我就忘記了怎樣說“我不懂”這幾個字。很多時候，我們不好意思開口說“我不懂”，覺得似乎不應該那樣做。今天，我從分析師的崗位退下來已有5年，我開始慢慢學會了享受那種說“我不懂”的美妙感受。是啊！我們不懂的東西太多了，為什么要給自己那么大的壓力拼湊一個似是而非的答案呢？

第三，分析師排名固然很重要，但大家千萬不要為此過于驕躁。我的運氣好，連續五年被《機構投資者》雜志選為中國分析員第一名。我因此興奮過，也多拿過一點點獎金。身在其中，難以脫俗。我追逐過這個虛榮：為了保住第一名，在后面的三年我也拉過選票，還多次為此事煩躁甚至失眠。我曾經多次說，如果行業內沒有了排名這件事，我寧可減薪一半?，F在，我想請大家這樣想：分析員是一個光榮、高薪，而且具有挑戰性的工作。我們在感謝老天爺給我們這個機會的同時，千萬不要忘記了享受這份工作所帶來的樂趣和榮譽。

有一位老分析師曾經說，我們的工作是一個對一半、錯一半的工作，容不得任何人傲慢。我完全同意。我們都想聲稱自己是最高明的分析師，但保持幽默的自嘲心態太重要了―你明天就可能出錯。

第四，我發現偶有同仁為了爭取排名，為了生意，為了博得基金經理或者上市公司的歡心，過多地委屈了自己的傲骨。這實在是不劃算的。等到像我一樣頭發稀疏的時候，你難免感到遺憾。如果我能再當證券分析師，我一定多點分析和思考，少點推銷和噪音，多看長線，少看短期，多點享受，少點焦慮。

另外，國內目前還有不少的分析師連基本的概念和方法都沒有掌握（比如，會計，稅收，估值方法，和建立模型）。這很不像話，我認為他們應該抓緊補課。跟很多同仁一樣，我本人也是國內教育制度的犧牲品之一，基本功很差，到了用時方恨少。1999年我從宏觀經濟師轉為股票分析師時，連會計和稅收方面的常識都不懂，建模的速度慢，還老是出錯誤。當我想到20多歲的分析師們都回家了，作為研究主管的我還要在辦公室苦苦掙扎到半夜，還要不斷打電話向他們請教時，我曾經很自卑。我記得我是如何拼命惡補的。雖然其他投資銀行的研究部主管都“早已經上岸”，已經不屑于研究個股，每天只是奢談投資策略，但我在個股研究方面是半路出家，對宏觀研究早已厭倦，所以，我一直堅持個股研究，拒談行業策略，拒談大市點位。我很高興我曾經那樣固執和“矯枉過正”。

最后，在我們的分析行業內有些不明智的事情，任何人也無法改變。我的建議是，潔身自好。比如，用小道消息代替認真的研究，把拉關系與誠實的服務相提并論，以嘩眾取寵和玩噱頭取代不厭其煩的溝通，用懶婆娘的裹腳和聳人聽聞冒充詳盡的分析。你會發現，在很多情況下，耍小把戲可以為你帶來某些好處。要堅持清高談何容易，我真希望今天能對自己說，我十幾年來一直很清高。但我坦白，我早已經失去了純真。當我們看到資歷更淺，或者水平更低的同仁排名更高、賺錢更多時，我們要學會真誠地說：“祝賀你！”

最近，中信出版社出版了我的一本小書，《一個證券分析師的醒悟》。書中，我反省了多年來的經歷。我寫此書沒有商業或者政治目的，每頁都是跟朋友的對話，而且稿費已經全部捐贈，請大家惠閱并賜教。

篇4

關鍵詞：證券分析師 每股收益 行業

一、引言

證券分析師作為企業和投資者之間的信息中介，在資本市場上扮演著重要的角色。由于證券分析師具有優于一般投資者的信息收集途徑、專業分析能力等優勢，他們的收益預測有助于提高市場的定價效率，減少被分析企業的信息不對稱，降低資本成本，促進市場整體的有效性，從而增加投資者的收益。在有效市場中，分析師的盈余預測應該是完美的，其預測所依據的信息能夠迅速反映到價格中去。而現實中，由于分析師的行為不可避免地受到各種因素的影響，他們所做的收益預測往往是有偏的，也必然影響到資本市場配置的效率。研究表明：導致分析師收益預測有偏的主要原因是被預測公司的特征和分析師自身的因素兩個方面。而行業的整體情況是導致被預測公司特征產生差異的重要原因。但在目前的研究中，行業因素大多被作為控制變量引入到研究中，不同行業往往由于知識產權的保護程度、受宏觀經濟環境、政策影響的程度、對于國民經濟的影響程度、盈利能力等存在差異，導致分析師對于不同行業獲取信息的難易程度、關注度等也存在差異。所以，分析師對于不同行業預測的準確度也應存在差異，關注分析師預測準確性的行業差異是證券分析師預測研究中的重要內容。

二、研究現狀

西方學術界對證券分析師預測的研究主要集中在預測準確性的影響因素方面。并認為目標公司特征、公司行為及分析師自身的教育背景、能力等是影響分析師預測準確性的決定因素（Kross，1990;Barron，2002;mikhail，1999）。涉及行業差異研究的有：穩定行業中公司的盈余相對比較容易預測，而處于受外來因素更多影響的行業則增加了分析師預測的難度（O’Brien，1990）。Patz（1989）研究表明分析師對大型重工業的盈利預測比對消費品行業的預測更加困難。Capstaff（2001）以1987―1994年期間歐洲公司的盈利預測為樣本發現，相對于交通及消費耐用品部門，分析師對公共事業及醫療衛生單位的預測更準確。

由于我國證券分析師行業發展比較晚，證券分析師的分析、預測能力和資本市場發達國家的證券分析師還有相當的差距（姜國華，2004）。國內對于分析師預測的研究大多將行業作為控制變量引入到模型中（如岳衡，2008;鄭亞麗、蔡祥，2008）。高明華等（2010）闡述了行業和證券分析師關注度的關系：中國的證券分析師在被關注公司的行業選擇上存在“趨同效應”，更喜歡關注一些熱門行業的公司。從絕對數量上看，機械、設備、儀表行業是最受關注的行業，其次是金屬、非金屬、石油、化學、塑膠和塑料、醫藥、生物制品，批發和零售貿易，交通運輸以及倉儲業。上述六大行業被關注公司的總數占到被關注公司總數的59%。但從相對數值來看，受關注度最高的行業依次是金融、保險業，其受關注的公司占總數的100%。被關注公司與未被關注公司在盈利能力上存在顯著差異，被關注公司的凈資產收益率顯著高于未被關注的公司，這個結果表明證券分析師偏好盈利能力較好的公司，這樣可以降低他們的預測風險。綜上所述，我國對于分析師預測的行業差異研究較少，并且在現有文獻中尚未發現直接將行業作為自變量引入分析師預測的研究中，本文正是從這一角度出發，分析并檢驗了分析師預測準確性的行業差異，本文的研究將為行業作為影響分析師預測的準確性的重要影響因素提供證據，同時對豐富分析師預測的文獻及投資者進行投資決策借鑒具有重要的意義。

三、數據來源及變量選取

（一）數據來源

1.行業分類。行業分類依據中國證監會的《上市公司行業分類指引》。上市公司共分為17個行業，為了確保財務信息的可比性，本文剔除金融行業的樣本及主營業務不明確的綜合業后將其余的15家行業作為研究樣本。15個行業依次為：A：農、林、牧、漁業;B： 采礦業;C： 制造業;D：電力、熱力、燃氣及水生產和供應業;E：建筑業;F：交通運輸、倉儲和郵政業;G：信息傳輸、軟件和信息技術服務業; H：批發和零售業;I：住宿和餐飲業;K：房地產業; L：租賃和商務服務業;M：科學研究和技術服務業;N：水利、環境和公共設施管理業;Q：衛生和社會工作;R：文化、體育和娛樂業。

2.數據來源。本文數據來源于CSMAR數據庫，選取了數據庫中所有券商對上市公司2011―2013年每股收益（EPS）所作的預測數據。若不同的分析師對同一上市公司做了多次預測，本文取每股收益預測數據的均值。另外，為了排除異常值對于研究結果的影響，本文利用3σ法則對每個行業中的異常值進行了剔除。經過篩選，2011―2013年分別得到1 829、1 806、1 796家上市公司的收益的預測數據。

（二）變量的選取

借鑒clement（1999）方法，本文采用相對預測誤差來衡量收益預測的準確度，計算公式如下：

FERR=|AEPS-FEPS|/|AEPS|

FERR 為分析師盈利預測的相對誤差，其值越大收益預測準確度越低，相對誤差越小，預測的準確度越高;AEPS為公司實際每股收益，FEPS 為不同分析師對于同一家上市公司預測每股收益值的平均數（以下簡稱為分析師的預測值）。

四、統計結果分析

由圖1及表1我們可以看出，三年內分析師對于不同行業預測的準確性整體比較高的是電力、熱力、燃氣及水生產和供應業;交通運輸、倉儲和郵政業;租賃和商務服務業;衛生和社會工作;文化、體育和娛樂業等。這幾個行業三年內預測誤差的均值和中位數都比較低。電力、熱力、燃氣及水生產和供應業三年中的均值為0.62、0.77、0.81，中位數為0.33、0.33、0.37;交通運輸、倉儲和郵政業三年中的均值分別為0.3、1.06、1.22，中位數為0.17、0.46、0.54。租賃和商務服務業，衛生和社會工作，文化、體育和娛樂業等行業三年相對誤差的均值和中位數也較小。

綜合來看，預測誤差較大的行業分屬制造業、采礦業、科學研究和技術服務業和農、林、牧、漁業。農、林、牧、漁業制造業預測的相對誤差在2011年分別為1.38、1.00，中位數分別為0.40、0.17，而且這兩個行業在2012年和2013年的預測的準確性明顯較差。采礦業、科學研究和技術服務業在2012年和2013年預測誤差較高。從整體上看分析師在2012―2013年預測的準確性要低于2011年，尤其是采礦業，科學研究和技術服務業等行業最為明顯。

從2011―2013年分析師預測的一致程度來看，分析師預測分歧較大的行業依次是農、林、牧、漁業、制造業、采礦業及科學研究和技術服務業，最大的標準差達到7.55，而且這幾個行業在2012―2013年的離散程度尤其明顯，由此可以看出分析師預測分歧較大的行業往往也是預測準確性較差的行業。

從描述統計的結果可以看出，分析師在預測準確性方面的確存在行業差異，為了進一步檢驗這種行業差異是否顯著，本文進一步做了單因素方差分析和行業間的兩兩比較（LSD檢驗），結果見表2。

從方差齊性檢驗的結果來看，2011―2013年方差齊性檢驗的P值都為0，都小于0.05.所以我們認為檢驗結果顯著，各樣本所在的總體方差齊，所以以此數據做行業間比較是可行的。從單因素方差分析結果來看，2011―2013年方差齊性檢驗的P值都小于0.05，所以行業因素是影響證券分析師預測準確度的重要因素，行業間每股收益預測的準確性存在顯著差異。單因素方差分析揭示了行業間差異是顯著的，為了更進一步掌握行業之間存在的顯著性差異，本文利用LSD法檢驗進行行業間的兩兩比較。詳見下頁表3。

通過表3我們可以發現和描述統計的結果基本相同，行業間的差異比較明顯，尤其是預測誤差較大的制造業、采礦業及農、林、牧、漁業和其他行業差異顯著。究其原因，制造業企業受宏觀經濟影響較大，這兩年全球尤其是歐洲制造業增長急劇收縮，外需惡化同時去庫存壓力增加，致使制造業活動增長放緩，整體效益較差。而研究表明，分析師對成長性及效益好的公司跟進的多，且預測準確度高（Pae，1998），同時制造業中的高新技術企業有大量的研發費用，而研發結果具有較強的不確定性，這些因素都導致制造業具有較多不確定因素的影響，從而導致分析師對這類企業的預測準確性較差，一致性水平較低。同時，采礦業作為制造業企業的關聯產業，由于近年機械工業產能過剩問題導致采礦業經營困難，尤其是煤炭工業更為突出，近幾年國家加大調整產業結構及采取嚴格的環境保護要求和恢復地表生態的法律法規，提高了采礦業的準入標準，采礦業受宏觀調控因素影響較為明顯，無疑增加了分析師的預測的難度。而作為第一產業的農、林、牧、漁業因上市公司數量相對較少，分析師對整個行業的關注度較低，且整個行業受自然環境、宏觀政策的影響較大，尤其是農業，所以分析師預測中的不確定因素較多，預測準確性和一致性較差。

預測較為準確的行業主要包括：衛生和社會工作、交通運輸、倉儲和郵政業、文化、體育及娛樂業及信息傳輸、軟件和信息技術服務業等。交通運輸、倉儲和郵政業從廣義講屬于物流范疇的行業，由于電子商務的快速發展，給物流產業帶來了很好的發展機遇。在各相關產業中，鐵路運輸業、航空運輸業與道路運輸業是投資重點，也是資本市場上的投資熱點及分析師的關注熱點。而衛生和社會工作、文化，體育及娛樂業及信息傳輸、軟件和信息技術服務業等行業由于受宏觀政策影響較少，行業發展中的不確定因素較少，所以，預測準確性和一致性較高。

五、研究結論

本文通過對證券分析師2011―2013年每股收益預測的相對準確性分析，進一步掌握了會計收益預測的行業間差異的證據，得出如下結論：

1.行業因素是證券分析師預測的準確性的重要影響因素，如果一味地將行業作為分析師預測準確性的研究中的控制變量，將會遺漏分析師預測中重要變量，加重模型研究中的內生性問題。

2.行業發展是否容易受宏觀經濟環境、政策的影響，將會直接影響到預測的準確性。本文研究發現預測較為準確的行業主要包括：電力、熱力、燃氣、水生產和供應業、交通運輸、倉儲和郵政業;租賃和商務服務業;衛生和社會工作;文化、體育和娛樂業。電力、熱力、燃氣、水生產是壟斷性行業，其發展受環境和政策影響較小;交通運輸、倉儲和郵政業受國家政策和電子商務快速發展的影響，屬于近些年的投資熱點，而租賃和商務服務業、衛生和社會工作;文化、體育和娛樂業等屬于大的服務類行業，此類行業受經濟形勢、政策等影響較小，預測中不確定因素較少，所以整體預測誤差較小。

3.行業是證券分析師預測準確性的重要影響因素，受自然環境、宏觀經濟形勢、政策影響較大的行業預測的準確性較差，如制造業、采礦業及農、林、牧、漁業等;高知識密集型行業如科學研究和技術服務業由于知識產權保護等原因預測準確性較差。本文基本和O’Brien與Patz在1990年的研究結論一致。

本文的研究表明，行業是影響證券分析師預測準確性的重要變量，尤其是受宏觀經濟環境、政策的影響較大和知識產權等信息保護較高的行業，由于各種不確定性因素的存在，增加了分析師預測中搜尋信息和預測的難度，所以投資者在借鑒分析師的投資決策時，應重視關注行業的發展形勢，降低投資風險。J

參考文獻：

1.Kross William，Byung Ro，Douglas A.Schroeder.Earnings expectations： the analysis’ information advangtage[J].Accounting Review，1990，65（2）：461-476.

2.Barron Orie E，Donal Byard，Charles Kile and Edward J.RIEDL.High-technology intangibles and analysis’forecasts[J].Journal of Accounting Research，2002，40（2）：289-312.

3.Mikhail Michael B，Beverly R Walther，Richard H.Willis.Does forecast accuracy matter to security analysis？ [J].Accounting Review，1999，74（2）：185-200.

4.O.Brien，Bhushan，McNichols.Analyst following and institutional ownership： discussion[J].Journal of Accounting Research，1990，（28）：55-82.

5.Patz， D. H.UK Analysts’ Earnings Forecasts[J].Accounting and Business Research，1989，（19）：267-275.

6.Capstaff J.，K. Paudyal and W. Rees.A Comparative Analysis of Earnings Forecasts in Europe[J].Journal of Business Finance and Accounting，2001，（28）：531-562.

7.姜國華.關于證券分析師對中國上市公司會計收益預測的實證研究[J].經濟科學，2004，（06）.

8.岳衡，林小馳.證券分析師VS統計模型：證券分析師盈余預測的相對準確性及其決定因素[J].會計研究，2008，（08）.

篇5

    證券投資分析課程的企業課堂是指充分利用證券領域的企業資源,開展證券從業人員的職業能力、職業道德和法律意識等方面教育,其目的是為了引導學生體驗企業文化、企業管理模式,熟悉企業環境,讓學生初步樹立基本的職業道德意識和職業法律規范意識,為實現由大學生向職業人轉變做好前期體驗。企業課堂教學內容構成的主要要素包括以下幾個方面。一是企業課堂教學任務。金融與證券專業主要是培養掌握必備的金融基礎理論和技術業務知識,實踐能力強、具有良好職業道德的、能從事各種銀行業務和證券業務的大專層次的高等技術應用型人才;依據金融證券專業基礎技能的需求,選取證券投資分析課程中技術分析和證券投資分析師的基本素質培養內容作為該課程主要的企業課堂教學任務。二是企業師資。企業課堂師資隊伍的選擇非常重要,企業課堂教師須具備企業專家實踐操作能力和分析處理問題的能力,同時,企業指導教師要具備較強的授課能力。三是企業課堂的教學情景。證券投資分析課程的教學情景是企業教師實施企業課堂的主要任務之一。比如通過社會調查、小組討論、證券交易模擬軟件的實際操作訓練情景,以完成實踐任務的方式,培養學生的能力。如在投資操作中要求學生針對操作結果撰寫投資分析報告。分析報告要綜合分析影響投資的因素,根據自己的投資結果,總結成功和失敗的原因,提出解決方案。教師從分析報告中,可以發現學生所學知識的深度和廣度,以及分析問題和解決問題的能力。

    二、企業課堂教學管理

    在“企業課堂、工學交替”人才培養模式下,學生的課堂不在學校,而是在企業里。學生在校外的安全及學習的管理應建立規范的程序,保障學生在企業里能更好的學習,遵守企業的制度。同時,學校和企業要做好教師的管理,加強教師教學管理。

    1.學校負責做好學生的思想政治教育和安全教育工作,要求學生尊敬合作單位的領導和員工,遵守合作單位的各項規章制度,服從合作單位的合理指派和正常管理。如學生上課期間出現違法行為,學校應承擔一定的責任。

    2.學校指派帶隊或巡視教師和證券公司共同對學生進行指導和管理;公司負責為學生提供必要的學習條件和安全健康的學習環境,協同學校負責學生學習工作期間的安全教育以及保護工作,提供學生在學習期間必要的操作工具。

    3.證券公司根據學習需要,推薦有經驗的培訓人員或技術人員擔任指導教師,并書面通報學校;證券公司在學生學習期間,協同學校加強學生的管理教育,關心學生的學習和思想狀況,發現問題,應及時通報學校,并配合學校對學生進行教育和處理。

    4.企業課堂學習結束前,學生應向證券公司書面遞交學習報告。學習期滿后,證券公司須根據學生學習期間的表現,給出成績評定。

    5.認真備課是提高課堂教學效果,提倡和鼓勵教師開發教學課件,通過多媒體和網絡技術,加強直觀教學,提高教學效果。企業教師應在充分準備的基礎上,明確每次課的教學任務和目標。教研室要組織企業教師和校內專職教師定期進行集體備課,集體討論教學內容,研究教學進程,安排練習和作業,總結、交流教學經驗和體會。

    三、教學方法

    證券公司提供證券分析師和實訓場地,與學校專業教師相結合共同進行人才培養,實施企業課堂教學。例如,江西財經職業學院與國泰君安證券九江分公司合作建立的企業課堂,將專業理論知識與證券公司的理財產品有機融合,以理財產品為載體,制定學習任務書,打破傳統教學模式,通過一個真實完整的證券投資產品設計分析,使學生在學中做,做中學,工學交替,促進了學生證券投資實際技能的提高。

    四、企業課堂的考核評價

    對證券投資分析課程的企業課堂效果進行評估應建立在評價考核體系過程中,不能僅局限于書、課堂、網絡,而是整個實施企業課堂的過程。企業課堂的考核評價體系應全面,對學生的成績考核必須做到評價主體、評價手段和評價方法的多樣性。比如證券投資分析的模擬交易成績可以作為考核的一個重要實踐標準。

篇6

關鍵詞：證券分析師；價位預測；準確性

文章編號：1003-6636（2013）02-0007-08；中圖分類號：F830.9；文獻標識碼：A

一、引言

在世界證券市場上，股票首次公開發行（IPO）上市首日普遍出現正收益現象。Loughran and Ritter（2004）研究表明，1996 年美國證券市場IPO的平均首日收益率為17%，1999年為73%，2000年為58%，1999—2000年間網絡股的平均首日收益率則高達89%。在法國、德國、英國等許多國家均發現首日正收益現象。[1]在中國同樣存在首日正收益現象。汪宜霞（2007）對1990—2006年間中國證券市場1108家IPO上市首日數據的統計研究表明，IPO的平均首日正收益率高達22577%，遠高于美國以及歐洲各國，也高于其他新興市場國家，更高于同期的市場基準利率。[2]

由于證券市場的信息不對稱及分析即將上市公司的經營情況、財務報表、招股說明書等資料需要較高的成本及專業能力，所以投資者很難自己獨立分析上市首日的股票價位。IPO上市首日價位的預測信息成為投資者急需的重要資料。在中國，該預測信息最主要的來源是各證券公司賣方證券分析師提供的預測信息。證券分析師的主要作用是運用自己的專業知識對即將上市的公司進行全面分析，再將分析結果傳遞給投資者以提高其投資質量。

中國的證券市場起步較晚，發展亦不夠成熟，證券分析師的專業素質和分析水平尚有待加強。此外，中國證券市場上投資者的投機傾向遠遠高于投資傾向，無疑增加了分析預測的難度。因此，研究證券分析師IPO首日價位預測偏差的現狀及影響因素，對投資者選擇有效預測信息和投資具有重要的現實意義。

二、文獻回顧

在歐美等國，證券市場成熟已久，證券分析師行業起步也較早。作為上市公司和投資者之間信息的溝通者，證券分析師預測在西方國家得到了系統研究。

在證券分析師價格預測方面，Brav and Lehavy（2003）認為，證券分析師預測的目標價格涵蓋了市場信息，是有價值的。[3] Asquith et al（2004）的研究支持了前者的結論，發現在薦股評級和盈利預測都修正的條件下，預測價格將涵蓋新的市場信息，因此，證券分析師的價位預測是有價值的。[4]

在證券分析師盈利預測影響因素方面，Angelo et al（2009）發現證券分析師預測的準確性受到其情感因素與上市公司CEO個人因素的影響。[5] Fischer and Stocken（2010）從證券分析師信息收集行為的角度考察了其預測的可靠性，認為由于證券分析師和投資者不存在利益瓜葛，因此，證券分析師盈利預測報告的可信度值得懷疑。[6]

在證券分析師預測的“羊群行為”方面，Hong and Kubik（2000）發現，經驗不足的證券分析師比經驗豐富的證券分析師發生“羊群行為”的概率要大，因為前者要考慮自己的聲望，而后者激進盈余預測的可能性更大。[7]Welch（2000）在檢驗羊群行為是否存在時，發現證券分析師在市場行情好時產生羊群行為的概率要比行情差時要高得多。[8]

在證券分析師預測準確性方面，Hutton et al （2012）研究發現，當上市公司的盈利受到宏觀經濟情況影響時，證券分析師盈余信息的準確性比上市公司的要高。[9]Michael et al （2012）研究發現，證券分析師在收集信息后時預測信息的準確性要高于同行業的平均水平。[10]

在中國，證券分析師行業起步較晚，但隨著證券市場的發展，關于證券分析師預測的研究日益增多。

在證券分析師定價預測方面，儲一昀和倉勇濤（2008）以2000—2005 年間證券分析師定價預測的觀測值為樣本，分析了證券分析師定價預測的意見分歧與分析師人數對IPO首日股價的影響，發現分析師定價預測的一致性能很好地解釋首日收盤價。[11]這表明證券分析師的價格預測是有價值的。肖萌和朱宏泉（2011）認為，分析師一致評級月變化和向前一月的月市場超額回報呈顯著負相關，行業分析師一致評級月變化和向前一月的行業月超額回報呈顯著負相關，分析師一致薦股意見對未來市場和行業超額回報具有一定的預測能力。[12]

在證券分析師盈利預測方面，郭杰和洪潔瑛（2009）研究表明，分析師對公司盈余的預測行為是無效的，其原因不是分析師過度自信的心理偏差或追求股票交易傭金的主觀動機，而是分析師追求更高外在顯示能力的主觀動機和中國上市公司較差的信息披露質量。[13]公言磊（2010）發現，證券分析師傾向于樂觀盈余預測的主要原因是證券分析師所在的制度環境存在利益沖突以及其自身存在的認知偏差。[14]伍燕然等（2012） 基于中國數據的實證研究，認為只有情緒和利益驅動因素相結合，才能更好地解釋賣方分析師的盈利預測偏差。[15]董耀武等（2011）的研究結果表明，傳統的IPO定價偏低，不適合高科技公司的IPO估值。同時，由于中國現階段股票市場噪聲交易過多，從而影響IPO定價的準確性。[16]

綜上所述，國內外關于證券分析師預測的研究涵蓋了諸多方面，主要集中在對證券分析師盈余預測方面以及預測行為方面，而對證券分析師IPO首日價位的預測很少。因此，本文擬將參考前人的相關研究成果，考察中國證券分析師IPO首日價位預測信息的準確性及其預測偏差的影響因素。

三、描述性統計分析

（一）樣本選擇及數據來源

本文選取了2009—2012年726家IPO公司的證券分析師預測數據，其中上海A股IPO公司77家，中小板349家，創業板300家，考慮到證券分析師IPO價位預測分歧意見對預測偏差的影響，要求對證券公司進行預測的分析師數量至少要有兩個，因而我們剔除了數據缺失的兩家創業板公司，最終選取了724家上市公司的數據和5713個證券分析師的預測數據。中國證監會2009年6月《關于進一步改革和完善新股發行體制的指導意見》，之后重啟的新股發行明顯提高了定價的市場化程度。因此，選擇此樣本期間，對于研究分析師的IPO定價預測更有現實意義。

證券分析師IPO首日價位預測的數據主要來源于騰訊網站以及東方財富網站，并由作者手工統計整理而成；首日收盤價以及首日行情指數漲幅來源于國元證券的行情數據；網上發行股數、中簽率以及首日換手率來源于東方財富網站。

（二）判斷依據

本文以證券分析師預測偏差率的絕對值 （EADPR）作為衡量證券分析師預測準確性的判斷依據，計算公式如下：

EADPR=ADPi-RP/RP （1）

其中，ADPi表示第i位證券分析師IPO首日價位預測區間的中位數，RP表示實際收盤價。EADPR作為衡量證券分析師IPO首日價位預測值對實際收盤價偏離程度的標準：該值越大，表明證券分析師預測的準確性越低，預測信息價值越低；反之則反。

（三）統計分析

1整體樣本的描述性統計

如表1所示，根據對證券分析師關于724家IPO公司首日價位預測的5713個偏離值的統計，偏離均值為2548%，中位數為2267%，最大值為50427%，標準差為01984。從主板、中小板和創業板的偏差均值和中位數的差異可以看出，證券分析師對于上海A股的預測偏離程度最低，為2239%，其次為中小板，達2545%，最高為創業板，達到2741%，說明證券分析師對上海A股的預測準確性要高于中小板以及創業板。

2最佳中小市值研究機構IPO首日價位預測準確性的描述性統計

本文選取2011年新財富排行榜中的最佳中小市值研究機構（中信證券、申銀萬國、國泰君安、東興證券及平安證券）關于中小板以及創業板IPO公司的預測數據，并對其預測準確性進行判斷。選取的原因在于本文樣本中的中小版和創業板的數據占主要部分，屬于中小市值的范圍，并且被選取的研究機構對中小市值上市企業的研究較多，投資者對其關注也較多。本文以預測偏差率10%和20%作為劃分節點① ①此標準主要是參照了中國證監會關于上市公司盈余預測的相關規定以及上海和深圳證券交易所關于申報價格的相關規定。中國證監會1996年的《關于股票發行工作若干規定的通知》和1997年的《關于做好1997年股票發行工作的通知》規定，上市公司招股說明書中的盈利預測報告應符合實際，具體要求是實際利潤數低于預測盈余的10%至20%，該上市公司和聘任的注冊會計師需在股東大會及指定報刊上公開做出解釋，且該上市公司需向投資者公開致歉；低于20%以上，不僅要公開做出解釋和致歉，還要停止該上市公司兩年內的配股資格，并且中國證監會事后審查，如果發行公司有意進行虛假性盈利預測報告以吸引投資者投資，依據有關法規予以處罰。此外，上海證券交易所規定在買賣無價格漲幅限制證券的連續競價階段，申報價格不高于即時揭示的最低賣出價格的110%，且不低于即時揭示的最高買入價格的90%。深圳證券交易所則規定在買賣無漲幅限制證券時，連續競價和收盤價的有效競價范圍為最近成交價的上下10%。故本文選取了10%和20%作為劃分的節點。，將研究機構預測準確性分成三個層次：第一層次為合理預測，標準為證券分析師預測偏差率的絕對值小于10%；第二層次為相對合理預測，標準為預測偏差率在10%至20%之間；第三層為不合理預測，標準為預測偏差率超過20%。具體的描述性統計結果見表2。

由表2和表1可見，依據三個層次的判斷標準，基于均值和中位數并考慮最大值、最小值及標準差，對5個研究機構的IPO首日價位預測準確性的判斷如下：中信證券分析預測準確性要低于整體樣本平均水平，但高于創業板的平均水平，按均值和中位數來判斷均屬于不合理預預測；申銀萬國高于整體樣本及各板塊的平均水平，按中位數來判斷屬于相對合理預測，按均值判斷屬于不合理預測；國泰君安的分析預測準確性要低于整體樣本平均水平僅高于創業板水平，但均值和中位數來判斷均屬于不合理預測；東興證券的分析預測準確性要高于整體樣本平均水平僅低于上海A股水平，但按均值來判斷屬于不合理預測，按中位數來判斷屬于相對合理預測；平安證券的分析預測準確性要高于整體樣本及各板塊的平均水平，但按均值和中位數來判斷均屬于不合理預測。

表3列出了按層次劃分的IPO首日價位預測準確性的統計?？傮w來看，目前中國的證券分析師對中小市值IPO公司預測水平不高，4783個預測數據中合理預測的數據僅占2197%，相對合理預測也只占2131%，不合理預測卻占5672%，說明證券分析師的首日價位預測對投資者的價值非常有限。同時，最佳中小市值研究機構的預測數據要明顯好于總體水平，合理預測與相對合理預測之和所占比例接近50%，但也是差強人意，其預測信息價值同樣有限。其中，申銀萬國比其他四家證券公司的預測準確性要高，合理預測高達3058%，不合理預測最低僅為4466%左右。國泰君安的樣本最大為391個，但其合理預測僅為2097%，相對合理預測也僅為2327%。國泰君安的最大預測偏差為50427%，有可能受極端值的影響。但是本文在對剔除偏差率絕對值大于1的極端值后，樣本為390個，合理預測以及不合理預測所占比例無明顯提高，說明其受極端值的影響很小。

四、實證分析

（一）研究假設

基于Hong and Stein（2007） [17]的方法，本文將影響證券分析師IPO首日價位預測的因素分為以下幾種：證券分析師自身的特征、宏觀經濟情況、目標公司的特征、目標公司所在行業的特征、證券市場的行情以及證券分析師同行業的情況等?？紤]到數據的可得性，本文選取以下因素進行實證分析。

上市公司規模。從信息不對稱的角度來說，上市公司的規模不同，對二級市場籌集資金的重視程度就會不同，因而的信息質量也會存在差異。一般來說，公司規模越大，提供的信息質量越高，從而分析師預測的準確性就越高。故提出假設1：上市公司規模與證券分析師IPO首日價位預測的偏差呈負相關。

投資者非理。參考楊德明等（2007）[18]的研究，中國的證券投資者對市場信息表現出非理性的投資行為，投資者在IPO上市首日的非理性投資行為主要表現為較高的換手率。與此同時，中國證券分析師出于對自身利益的考慮，往往會一些激進的價位預測。投資者的非理越高漲，換手率越高，股票被高估的可能性越大，股票價格與預測價位越接近。參考Garfinkel and Sokobin（2006）[19] 的研究，以首日換手率作為投資者非理的替代變量，提出假設2：投資者非理與證券分析師IPO首日價位預偏差呈負相關。

超額認購倍數。該因素表示一級市場投資者對公司的關注程度，超額認購倍數越大，機構投資者的關注程度就會越高?；谛畔⒉粚ΨQ理論和中國處于弱有效市場的假設前提，機構投資者往往擁有大量的私人信息，他們的關注會刺激分析師提高預測的準確性。這是因為分析師要考慮自身聲望，或者機構投資者可能會支付其更多的報酬以求得精確預測。故提出假設3：超額認購倍數與證券分析師IPO首日價位預測的偏差呈負相關。

市場行情。市場行情越好，股票交易量和交易價格一般都會增加。在行情好時，投資者激進的投資較多以及對分析師預測價位的參考，導致實際價位與預測價位較為接近。同時，基于羊群理論，分析師在行情較好時發生羊群行為的概率比較大，其預測時具有從眾心理，預測結果會跟隨一些預測比較準確的分析師。故提出假設4：市場行情與證券分析師IPO首日價位預測的偏差呈負相關。

證券分析師的數量?；诋愘|預期理論，證券分析師對IPO首日價位存在異質預期。對上市公司研究的證券分析師越多，說明預測數據涵蓋的信息量越大，預測價格越能體現首日股票的實際價格。故提出假設5：證券分析師的數量與證券分析師IPO首日價位預測的偏差呈負相關。

證券分析師的意見分歧?；诋愘|預期理論，證券價格往往只體現了樂觀投資者的信念，投資者的意見分歧越大，證券被高估的可能性越大。對于IPO首日價位預測來說，證券分析師的意見分歧越大，表明該上市公司的不確定因素越多，即風險越大，從而越難于預測。故提出假設6：證券分析師的意見分歧與證券分析師IPO首日價位預測的偏差呈正相關。

（二）模型設計

基于以上研究假設，本文設計了以下模型來檢驗相關因素對證券分析師首日價位預測偏差的影響：

ADPR=λ0+λ1LOC+λ2CHR+λ3OSR+λ4MPR+λ5NUM+λ6PSD+μ （2）

其中，λ0是常數，λ1、λ2、λ3、λ4、λ5和λ6是回歸系數，μ為隨機誤差項。

證券分析師IPO首日價位預測偏差（ADPR）為被解釋變量，ADPR=[（ADP-RP）/RP]*100。

其中，ADP=∑ni=1ADPi，ADPi表示同一家IPO公司第i位證券分析師IPO首日價位預測區間的中位數，RP的說明見式（1）。

解釋變量包括：上市公司規模（LOC），使用上市公司網上發行的流通股數量（萬股）表示，為了消除異方差而取對數；投資者非理（CHR），使用該公司在二級市場上市首日的換手率表示；超額認購倍數（OSR），用中簽率的倒數值表示，由于超額認購倍數普遍很大，故取對數以消除異方差；市場行情 （MPR），其中由于創業板指數時間比較晚，本文選取規模類似的中小板指數在首日變動幅度作為創業板指數的替代；證券分析師的數量（NUM），使用對該公司預測的證券公司數量替代；證券分析師的意見分歧（PSD），使用各證券分析師對同一家上市公司的預測上限與預測下限均值的標準差表示。解釋變量的描述性統計見表4：

由表4可以看出，各板塊的LOC差異不顯著，這符合各板塊股票發行規模的特點；CHR普遍很高，差異顯著；OSR普遍很大（或者說中簽率普遍很低），差異不顯著MPR差異顯著；NUM差異顯著，說明分析師對不同股票的關注程度明顯不同；PSD差異顯著，說明分析師對相同公司的價位預測存在明顯分歧。

（三）回歸分析

1解釋變量的相關性分析

為了檢驗解釋變量之間是否存在多重共線性，本文對其相關系數進行統計。統計發現各板塊的六個解釋變量之間的相關系數均較小，其中最高的是上海A股的CHR與OSR之間的相關系數，但也僅為045左右。這說明解釋變量之間不存在多重共線性。

2單變量回歸分析

由表5可見，所有變量的系數符號基本符合預期假設；在各板塊中CHR和OSR在1%的顯著性水平上對證券分析師IPO首日價位預測偏差具有顯著影響；上海A股板塊中PSD在1%的顯著性水平上具有顯著影響，顯著因素擬合優度較高；中小板板塊中PSD和LOC分別在5%、1%的顯著水平上具有顯著影響，顯著因素擬合優度較高；創業板板塊中在NUM1%的顯著性水平上具有顯著影響，擬合優度不高?；貧w系數中OSR系數最大，對證券分析師IPO首日價位預測偏差影響最大。

3多元回歸分析

模型（2）的多元回歸結果見表6（1）。由表6可知，只有CHR和OSR的t檢驗值在1%顯著性水平上在各子樣本均顯著；LOC、MPR、NUM和PSD回歸系數的符號盡管符合預期，但t檢驗值無法通過所有子樣本的顯著性檢驗。

進一步地，本文對模型進行逐步遞減回歸，各子樣本依次剔除不顯著的變量。同時，運用Testdrop 檢驗，沒有發現剔除相關解釋變量對模型造成不利影響。最終的回歸結果見表6（2）。

結合表6，本文重點考察以下4個假設：

投資者非理（CHR）的回歸系數顯著為負，說明投資者的非理越高漲，證券分析師的預測偏差率（ADPR）越低。原因可能是，證券分析師所在的證券公司的獎懲措施，往往會導致證券分析師一些激進的價位預測來刺激投資者投資，以便為證券公司謀求交易傭金；同時，投資者在IPO首日發行存在嚴重的非理。投資者的非理越高漲，股票被高估的可能性越大，股票價格與預測價位越接近。這符合研究假設2。

超額認購倍數（OSR）的回歸系數顯著為負。這表明OSR反向地影響證券分析師預測偏差率（ADPR）。OSR是中簽率的倒數，代表的是投資者對股票的預期信念。OSR越大說明對該公司股票看好的預期越大，或者對上市首日的價格預期越樂觀。這會激勵證券分析師對該公司各類信息的關注和分析，使得預測區間能夠涵蓋更全面的信息，從而使得價位預測越接近實際價格。這符合研究假設3。

在中小板和創業板的回歸中，證券分析師數量（NUM）的回歸系數同樣顯著為負。這說明NUM的值越大，證券分析師的預測偏差率（ADPR）越低，準確性越高。原因可能是，每個證券分析師都有自己的信息渠道以及信息處理方式，因而在進行IPO價位預測時可能會忽視一些信息，所以NUM越多，IPO首日價位預測區間涵蓋證券分析師的信息就越多，所忽視的信息研究越少，并且對信息的處理方法越全面，從而預測偏差率就越低。當然，這也可能是由于證券分析師的羊群行為所致。如果一般水平的證券分析師在價位預測時采用羊群行為而跟隨高水平的分析師，那么即使分析師數量很多，也會降低整體預測偏差。這符合研究假設5。

在上海A股和中小板的回歸中，證券分析師的意見分歧（PSD）的回歸系數為正值，證券分析師的意見分歧（PSD）與證券分析師預測偏差率（ADPR）呈正相關。原因可能是，證券分析師對某家上市公司的信息掌握的情況不同，或者對相同信息持有的觀點不同，這都表明該公司存在不確定性。這些不確定性因素越多，導致PSD越大，預測偏差越大。這符合研究假設6 。

五、結論及政策建議

本文通過對證券分析師IPO首日價位預測的準確性以及證券分析師預測偏差率的影響因素的研究，得出下列結論：

目前中國證券分析師IPO首日價位預測的準確性總體不高，中國證券分析師的IPO首日價位預測對投資者的指導意義是比較有限的。對2011年新財富選出的最佳中小市值研究機構的預測數據分析發現，盡管五家研究機構的預測精確程度要高于同行業的平均水平，但還是差強人意。

影響中國證券分析師IPO首日價位預測偏差的因素有很多，各板塊的影響因素也不完全相同。除了證券分析師的意見分歧與預測偏差率呈正相關外，其余均為負相關，投資者非理性、證券分析師的數量、超額認購倍數和證券分析師意見分歧對其影響顯著，但發行規模和板塊行情的影響不顯著。此外，中國證券分析師出于自身利益的考慮具有激進價位預測的傾向，并且在IPO的價位預測中具有從眾心理，存在羊群行為。

基于上述結論，本文提出以下建議：

一是發展第三方證券分析師評級機構，對證券分析師的行為進行評級。評級可以分為兩類：信用評級和能力評級。信用評級主要針對證券分析師以及其所在證券公司或咨詢公司的背景進行評級。評級機構可以對證券分析師的收入水平、證券分析師的薪酬分配方案、與上市公司的關聯程度、所屬證券公司或咨詢公司規模及其結構、所屬證券公司或咨詢公司的財務狀況（以年報為基準并參考季報）設置權重從而對證券分析師的信用進行評級。能力評級主要針對證券分析師的預測水平進行評級，即對證券分析師的教育背景、工齡、年度預測的準確性和季度預測的準確性設置權重進行評級。

二是建立證券分析師信息的官方平臺，統一管理和規范證券分析師的信息，并賦予其對證券分析師的監管職能。該平臺的預測信息應保證該證券分析師預測信息的準確性，禁止信用評級或能力評級不合格的證券分析師預測信息。同時，該平臺對信用評級及能力評級不合格的分析師提供教育或培訓，直至由第三方評級機構評級合格，才能從事相關工作。

參考文獻：

[1] Loughran， Tim and Jay Ritter . Why has IPO under pricing Increased Over Time？ [J].Financial Management，2004（33）： 5-37.

[2] 汪宜霞，夏新平.噪聲交易者與IPO溢價[J].管理科學，2007 （20）：81-90.

[3] Brav A. and R Lehavy. An Empirical Analysis of Analysts Target Prices： Short- term Informativeness and Long- term dynamics[J]. Journal of Finance，2003（58）： 1933-1968.

[4] Asquith P M and Mikhail A Au. Information Content of Equity Analyst Reports [J].Journal of Financial Economics，2004（75）：245-282.

[5] Angelo， Vilmos F， Misangyi and Henry Tosi. In Charisma We Trust： The Effects of CEO Charismatic Visions on Securities Analysts[J]. Organization Science， 2009， 20（6）：1011-1033.

[6] Paul E Fischer and Phillip C Stochen . Analyst Information Acquisition and Communication[J]. The Accounting Review，2010，85（6）：1985-2010

[7] Hong， Harrison. Jeffrey D Kubik. and Amit Solomon. Security analysts’ career concerns and herding of earnings forecasts[J].Journal of Economics，2000（31）： 121-144.

[8] Ivo Welch. Herding among security analysts[J].Journal of Financial Economics，2000 （158）： 369-396.

[9] Amy P Hutton， Lian Fen Lee and Susan Z Shu. Do Managers Always Know Better？ Relative Accuracy of Management and Analyst Forecasts[R].working paper， ， 2012.

[10] Michael B Clement， Sami Keskek， Senyo Y Tse and Jenny Wu Tucker. Analyst Information Production and Forecast Timing[R]. working paper， ， 2012.

[11] 儲一昀，倉勇濤.財務分析師預測的價格可信嗎？[J].管理世界，2008 （3）：58-69.

[12] 肖萌，朱宏泉.分析師一致評級變化在市場和行業層面的信息含量[J].證券市場導報，2011（4）：67-72.

[13] 郭杰，洪潔瑛.中國證券分析師的盈余預測行為有效性研究[J].經濟研究，2009（11）：55-68.

[14] 公言磊.財務分析師盈余預測樂觀傾向成因研究[D].東北財經大學管理學院，2010.

[15] 伍燕然，潘可，胡松明，江婕.行業分析師盈利預測偏差的新解釋[J].經濟研究，2012 （4）：149-160.

[16] 董耀武，劉錫標，周孝華. 創業板高科技公司IPO估值研究[J].證券市場導報，2011（4）：62-66.

[17] Hong H. and J C Stein， Disagreement and the Stock Market[J].Journal of Economic Perspectives， 2007（2）：109-128.

[18] 楊德明，林斌，辛清泉.盈余質量、投資者非理與盈余慣性[J].金融研究，2007 （2）：122-132.

[19] Garfinkel J A. and Sokobin J. Volume ，Opinion Divergence， and Return：a Study of Post-earning Announcement Drift[J].Journal of Accounting Research，2006（44）：85-111.

Is it Accuracy of Analysts’ Forecasts on the First-day Price of IPO？

HUANG Shunwu，WEI Dong

（School of Economics， HeFei University of Technology， Hefei ，Anhui 230009，China）

篇7

評選活動以國內股票市場上于2003年12月31日前公開掛牌交易的上市公司董事會秘書為評選對象，剔除截至目前受到過公開譴責、行政處罰的公司后，最終評選對象為共計1178家上市公司的董秘。從對上市公司董秘有所了解且相對公平公正的第三方角度考慮，參評主體確定為相關監管機構（深圳證券交易所和上海證券交易所）、機構投資者（基金經理和證券分析師）、散戶投資者及相關媒體資深記者，請他們對符合標準的合格上市公司董秘進行提名和投票，評選出2004年度中國上市公司中最優秀的50名“金牌董秘”。

投票共分為兩輪，第一輪投票始于2004年10月，候選上市公司董秘為1178位，由上述五方評選主體在此范圍內進行提名或投票，其中，相關監管機構、基金經理、證券分析師及相關媒體記者以發放問卷方式進行投票，個人投資者在全景網絡上進行投票。2004年11月31日第一輪投票結束，產生100名“優秀董秘”名單并進入第二輪投票。第二輪投票仍沿用上述五方進行投票的方法，但投票范圍縮小至100名“優秀董秘”。此外，在二輪投票中還增加了在《新財富》和《證券時報》上填寫選票的投票方式。二輪投票于2005年1月15日結束，整個評選過程歷時4 個月，是國內首次對上市公司董秘進行的公開評選。

計票方法：受到監管機構推薦的上市公司董秘得1票，計100分，否則此項為零?；鸾浝怼⒆C券分析師、個人投資者、財經媒體記者，每個人所推薦的董秘得1票，分數按照統計總票數除以相應參與投票人總數再乘以100為計。其中，相關監管機構的權重設置為0.3、基金經理及證券分析師的權重均設置為0.2、個人投資者網上投票和填寫選票的權重設置為0.15、財經媒體記者的投票權重為0.15。將每個董秘得到的各方投票的分數乘以相應權重后加總即為該董秘的最終分數。

評分計算公式 :

董秘總得分＝獲得監管機構票數×100×0.3＋（基金經理投票給該董秘票數/參與投票的基金經理總數）×100×0.2＋（證券分析師投票給該董秘票數/參與投票的證券分析師總數）×100×0.2＋（個人投資者投票給該董秘票數/參與投票的個人投資者總數）×100×0.15＋（財經媒體記者投票給該董秘票數/參與投票的財經媒體記者總數）×100×0.15

篇8

本周，影視音像、廣告、白酒繼續穩坐行業排行前三名，其中影視音像、廣告一個月來高居前二名；

白酒、出版、環保服務、互聯網服務、商務印刷、廣播和有線電視繼續位居前列；生物技術、煤氣與液化氣排名上升成為本周躋身前十名的新晉者。國內影視產業正處于黃金發展階段，制作機構完成轉企改制，將促進行業良性競爭，提高作品質量。同時，各種利好政策出臺，且市場需求量持續增長，影視行業將保持繼續良好的態勢。渤海證券分析師蔣昊樂表示看好影視劇板塊。

交通運輸子行業中鐵路運輸和機場服務排名大幅上升。本周鐵路運輸、機場服務排名第14名和第16名，分別較上周提升12名和13名。本周上證指數、滬深300繼續下挫1.92％和2.11％，鐵路板塊明顯跑贏大盤（鐵路運輸行業下跌0.33％）。中信證券分析師張宏波表示，鐵路運輸板塊具備較好的防御性，未來一個季度建議超配。且長期來看面臨行業進一步改革帶來的估值提升機遇。重點推薦受益鐵路物流政策支持、業績保持較快增長的鐵龍物流，以及估值較低和分紅收益率較高的大秦鐵路。機場板塊受宏觀經濟下滑影響小，且明年中國民航的運力增速在11％左右。只要沒有大的資本性開支，機場業績穩步增長，是弱市投資好品種。2012年交通運輸行業將有更多利好政策出臺，包括：鐵路體制改革出現重要時間窗口、營業稅5%變3%及增值稅深化都將帶來實質利好。

人壽保險排名上升11名至本周第34名。今年以來，保險股全年走勢幾乎與大盤一致，截至到2011年12月9日，上證指數全年累計下跌19.23%，保險業平均下跌20.46%。展望未來，民族證券分析師宋健表示，《保險業發展“十二五”規劃》勾畫保險業發展藍圖，未來幾年，保險行業保費收入保持15%左右的年復合增長率基本可以實現“十二五”規劃目標。同時預計2012年，貨幣政策有望松動，利率環境有望好轉，保費增速在下半年將有所提升；同時保險公司的投資收益也將受益于股票債券市場的回暖而提升。

一個月來家具及裝飾排名呈現持續下滑態勢，本周排名第19名，較上周下降5名，較一個月前下滑11名。由于外需遭遇歐美市場不振，綠色壁壘“雪上加霜”；內銷增速下滑，房地產調控滯后效應顯現，家具行業增速明顯放緩，企業盈利受壓。國信證券分析師吳煒認為，房地產的調控對于家具行業而言機遇與挑戰并存，也將促使家具行業從“量變”轉向“質變”。對于一部分有實力蓄勢待發的企業而言，熬過冬天，春天也許不遠了。目前，以內銷為主導、定位中端的品牌家具企業盈利預期較為穩定；而未來隨著經濟進一步復蘇，針對細分市場的高端家具企業投資機會也會逐漸顯現。

篇9

1、發展證券市場有利于籌集獎金

證券市場為資金需求者籌集資金提供了必要的場所，同時又為資金供給者提供投資對象。在證券市場上交易的任何證券，既是籌資的工具也是投資的工具。在經濟運行過程中，既有資金盈余者，又有資金短缺者為了發展自己的業務，就要向社會尋找資金。為了籌集資金，資金短缺者就可以通過發行各種證券來達到籌資的目的。

2、運行良好的證券市場有利于資本的合理配里

在證券市場中通過證券價格引導資本的流動從而實現資本的合理配t。證券價格的高低是由該證券所能提供的預期報酬率的高低來決定的。證券價格的高低實際上是該證券籌資能力的反映，而能提供高報酬率的證券一般來自于那些經營好、發展潛力巨大的企業，或者是來自于新興行業的企業。由于這些證券的預期報酬率高，因而其市場價格也就相應高，從而其籌資能力就強。這樣，證券市場就引導資本流向能產生高報酬的企業或行業，從而仗資本產生盡可能高的效率.進而實現資本的合理配置。

3、發展證券市場對我國擴大內需具有重要大意義

(1)、通過財富效應以增加消費

有財富效應而引發的消費增加，是大家都知道的，也是可以為日常觀察所證實的。我們從滬、深兩市流通市值的變化情況可以看出:新增市值的一部分是新股票上市形成的.不全是股民手中股票的增殖，但大部分新增市值是股票的增殖，也就是財富的增加，至少在一萬元以上。以國際上慣用的股市財富增殖中的5%用于消費來計算，這對消費是一個不小的促進。間接地，股票市場在我國能將原先無人所有的財富轉化為有人所有，將企業未來的收益轉化為人們今天的財富，一個繁榮的股市還可以把對未來的良好預期轉成現今的財富。這一切都提高了我國民眾的財富積累程度。我國由于歷史的原因，人民的財富積累不足，人們收人中的很大一部分被先用于儲蓄，而不消費。一個良好的股市則可以加快財富積累的進程，從而使人們提早多消費。

(2)降低融資成本，增加投資需求

在我國目前股票市場中，企業通過股市融資最便宜。非上市公司千方百計要上市，上市公司通過大量增發來融資，這都是合理的行動。2000年股市融資達1500億元，2001年上半年730億元。1500億元看上去還不及我國-家銀行過去一年的新增貸款，但股本對投資有杠桿作用，貸款卻沒有。以國際上一般的30比70的股本貸款融資比例來算，1500億股本資金可以帶動總共5000億的投資。公司當然也可以通過銀行融資，但我國銀行的內部營運成本比較高，所以我國銀行的存、貸利差很大，其貸款利率的下調有一個很高的自然下限。所以從提高投資需求的角度來講，維持一個繁榮的股市對我國有特殊的意義。

(3)證券業本身的發展帶來的內需增加

可以想象一個長的熊市對上海、深圳、北京等證券業比較發達的地區經濟的影響將是很顯著的，對民航、電信、旅館、餐飲等行業也將產生許多不良的影響。

4、發展我國的證券市場有助于吸引外資

從目前國際經濟形勢的預測來看，今年我國出日趨于平穩，但是在利用對外開放推動經濟增長方面.我們也有有利的一面，就是在經常項目不理想的情況下.資本項目可以有所作為。全球經濟放緩，生產衰退，反過來使國際資本從原有領域、地域中退出，尋求新的獲利空間，而中國政治穩定、經濟持續增長和加人WT〔)以后更大的開放度，無疑會使很多行業、產業具有吸引力。證券市場的活躍可以外資進人我國基金業，通過資產重組并購進人我國上市公司，參與國有股減持提供一個良好的環境。

二、我國證券市場的現狀分析

(一)、舊中國證券市場發展歷程

證券在我國屬于“舶來品”，最早出現的股票是外商股票，最早出現的證券交易機構也是外商開辦的“上海股票公所”和“上海眾業公所”.上市的證券主要是外國公司股票、公司債券。從19世紀70年代開始，隨著“”的興起，出現了中國自己的股份公司和股票、證券市場。1872年設立的輪船招商局是我國第一家股份制企業。1914年北洋政府頒布(證券交易所法)，推動了證券交易所的建立。1917年北洋政府批準上海交易會開設證券經營業務。1918年夏天成立的北平證券交易所是中國人自己創辦的專營證券物品交易所，是當時規模最大的證券交易所。此后，在全國各地，相繼出現了青島市物品證券交易所、天津市企業交易所等.逐步形成了舊中國的證券市場。1946年5月，政府籌備上海證券交易所，同年9月正式開業。隨著天津證券交易所在1952年關閉，舊中國的這些證券市場也就相繼消失了。

(二)、我國證券市場的現狀及存在的問題

1990年論月和1991年6月，上海證券交易所和深圳證券交易所相繼成立.標志著我國證券市場正式成立。作為一個新興的高速成長的證券市場，在短短十幾年的時間里取得了舉世矚目的重大成就。滬、深證券交易所的交易和結算網絡覆蓋了全國各地。目前有上市公司1250多家，總市值約4.3萬億元，流通市值約1.45萬億元。總市值占國內生產總值的比重約為42%。從1991年到2001年我國共從股市融資7727億元，可以說證券市場在促進國企改革、推動我國經濟結構調整和技術進步方面發揮了突出的作用。當然，年輕的中國證券市場還存在諸多間題，主要有:

1、經濟的證券化程度低，社會金融資產分布結構不合理

長期以來，我們只重視商業銀行，不重視投資銀行，結果導致社會金融資產結構不合理，表現為:銀行資產比重過高，證券資產比重過低;在居民個人金融資產中，儲蓄存款比例過高，證券資產比例過低;從全社會看，資產證券化融資證券化比重過低，證券品種少，直接融資比重過低。目前，我國的證券化率按總市值計算僅為42%，按流通市值計算僅為13%，遠低于發達國家100%以上的證券化率。這種不合理的金融資產結構，使得貨幣轉化為證券的比例較低，證券的規模小(1999年底，紐約證券交易所3025家上市公司的市價總值已達到12萬美元，納斯達克的市價總值為5.2億美元:東京交易所為2.5億美元;倫敦為2.3億美元;法蘭克福為1.2億美元)，品種單一，沒有指數期貨，缺少避險工具，只能做多不能做空，不利于證券市場的良好發展。

2、貨幣市場與資本市場人為分割，兩者不協調

90年代中期，為了規范證券市場，防范金融風險，我國實行銀行業與證券業分業管理，嚴格限制銀行資金進人股市。這在當時股市大幅波動、投機盛行的背景下，對維護證券市場秩序，保持股市平穩發展是有利的、必要的。但隨著證券市場的逐步規范，這一管理辦法的負面效應日益顯現。貨幣市場和資本場主要解決企業的短期流通資金的需要，兩者必須是相互溝通、協調發展的。如果貨幣市場與資本市場之間缺少溝通渠道，資金難以流動，貨幣市場資金供過于求，資本市場資金不足，將嚴重制約資本市場的發展，使得社會資金供過于求，資本市資金不足，將嚴重制約資本市場的發展，使得社會資金不能有效使用，大量生產要素閑置浪費。目前這種嚴格的銀、證分業經營，分業管理，即限制r銀行的發展，又限制了證券業的發展。已不適應我國迅速發展的市場經濟的需要，不適應國企改革的需要，更不適應我國加人wTO的需要。

3、證券市場法規不健全，運作不規范

我國證券市場發展10年來，先后頒布了250多種證券法規和規章，但是與發達國家證券市場相比，我國證券市場的法制化建設還存的很大差距:(1)證券市場法規與國際通行做法差距大，法規體系不完善，可操作性低;(2)執法力量相對薄弱，執法力度遠不夠，特別是《證券法)生效后，市場上違法行為仍然普量遍存在，并未得到有力糾正。由于發展歷史較短，證券法規不健全和其他一些原因，我國證券市場運作不規范，突出表現為在股票交易市場上投資功能弱，投機風氣重。有數據顯示，1997年上交所有股票換手率為326%、深交所為488%，1999年5月19日—6月18日一個月內有16只股票換手率在200%以上、137只股票在100%，大大高于同期紐約、東京、新加坡以及香港市場的換手率水平;市場發生的上市公司資產重組事件，很多是為了市場炒作而非上市公司自身經營的需要，市場祟尚各種題材炒作，甚至發展到惡炒垃圾股、sT股t票。另外，在證券發行中也存在各種過度包裝、弄虛作假的運作不規范情況。

4、投資者結構不盡合理

股票交易主體一般分為兩類:一類是機構投資者，如證券公司、企業、投資基金、保險基金等;另一個類是個人投資者，在我國一般叫股民。在股市發達的國家和地區，股市的資金主體一般是機構投資者為主，自然人投資者為輔。在美國80%以上的投資者通過投資基金進人股市，直接參與股市的散戶比例不足20%。50年代，日本散戶比例為76%，機構為24%，進人90年代，這一比例恰好顛倒過來。與分散的、無資金、無信息、技巧優勢的個人投資者相比，機構投資者具有實力雄厚、分散投資、專家理財、投資理念成熟、抗活性強等特征，因而其發育程度被視為衡t市場成熟與否的重要標志。目前，在我國上海、深圳證券交易所開戶的投資者共有6800多萬戶，其中機構投資者約有“萬戶，機構大戶的比例不足總開戶的1%，盡管如此，機構投資者在股市的炒作優勢已逐步顯現。目前，我國的機構投資者主要有投資基金、證券公司、信托投資公司、財務公司等，而美國股市的機構投資者由養老基金、保險基金、投資基金、銀行信托部、投資銀行等。

5、上市公司質量低下，法人治理結構存在嚴重缺陷

上市公司質量即是保障股票市場健康發展的基石，也是我國推進經濟結構調整的重要條件。但從上海、深圳兩市上市的公司來看，普遍存著上市公司質量低下，經濟業績整體下滑的問題。據有關專家分析，上市公司凈資產收益率呈逐年遞減趨勢而且遞減速度超乎人們意料。19%年上市的公司，一年以后盈利能力就喪失了50%?？梢哉f，上市公司的總財務指標基本上是靠新上市的公司來維持的。中國股市的上述現象，是國有企業改革不徹底，未能有效解決企業“內部人控制”的問題，未能建立經營者的市場選拔機制以及市場“有進無退”、“有生無死”等問題的綜合反映。在絕大多數上市公司都感受不到來自股東的壓力和市場真正的威肋的情況下，僅靠經營者個人是很難把企業搞好的。問題的嚴重性還在于:證券交易所是信息最大、交易活動最為透明、監管最為嚴格的一種資本市場形態。如果在這樣的市場中上市企業的質量都不能得到保證的話，投資者會對資本市場失去信心。市場又如何來引導社會資源的有效配里、實現優勝劣汰呢?讓劣質企業支配稀缺的資金，本身就是對資本市場機制的扭曲。此外，我國證券市場存在的問題還有保護投資者合法權益的機制不健全;上市公司法人治理結構不健合;市場的結構、功能和服務方面還存在缺陷和不足等。

三、如何規范發展我國證券市場

1、逐步推進金融業的演業經營，提高經濟證券化程度

當今國際金融的發展趨勢之一就是金融自由化，銀行業與證券化的混業經營可以提高金融機構的綜合競爭力。加人世貿以來，進人我國的金融機構越來越多，而且相當一部分外國金融機構機構是這種混業經營的全能性金融機構，它們的融資能力、盈利能力方面都比單純的商業銀行或證券公司強，如果國內金融機構仍然固守嚴格的分業格局，必將處于明顯的競爭劣勢。更重要的是，混業經營直接溝通貨幣市場和資本市場，從我國情況看，必將導致大量的資金從貨幣市場流人資本市場，大大提高了經濟證券化程度。此外，還可以采取其它的措施，保進經濟證券化;增加證券品種.大大發展證券投資基金，推出風險投資基金、產業投資基金以及其他證券品種。

2、堅持對外開放的基本原則，逐步推進資本市場國際化進程

適度開放:依據(服務貿易總協定)中發展中國家特殊待遇條款原則，發展中國家可以依照本國經濟發展水平適度開放相應的行業與市場。據此，我國可以采取逐步放開、多步到位的策略，同時，在引進外資證券經營機構時要注意對象，側重于選擇引進規模較大、經營狀況及資信良好、管理先進的機構，以帶動我國證券市場的健康發展。逐步到位:我國證券業尚處于發展的初級階段，屬于弱勢產業，要充分利用(服務貿易總協定)的相關規定和例外條款，逐步的、分階段地開放我國證券市場。雙方對等:應參照不同國家的投資規模和資本與技術對應要求，結合我國證券對資本與管理經濟的要求，有選擇地引進外資證券經營機構。

3、建立健全多層次的監管體系

(1)打破上市公司不死的神話。2001年以前的資本市場從未有過上市公司退市的先例。上市公司哪怕是只剩下一具蛀空的空殼，也能因資產重組而起死回生，從而創造了上市公司不死的神話，資本市場的功能因此受影響。2001年2月出臺了具有里程碑意義的(關于上市公司暫停上市和終止上市的規定)。2001年4月13日，PT水仙退市，后來又將盯金曼、PT中浩清除出市，12月又出臺了一個(修訂》，規定2002年1月1日起，上市公司連續三年虧損，并且在以后的半年內仍不能盈利，將被終止上市。(2)重拳出擊，打黑打假。打黑莊、查處上市公司、打黑嘴、打擊其他違規違法者(非法網上交易、娜用股民保證金等)。(3)嚴格把關上市公司的各種融資計劃，加強對上市公司信息披露的監管，克服補丁、財務造假現象。(4)加強對證券公司、中介機構(會計審計服務、法律服務、資產評估服務等)的監管。嚴懲欺編投資者的各種行為。

4、大力培育市場中介機構

首先要保障中介機構和資本經營的合法權益。中介機構是人才經濟，是實現投資優化、引導大眾投資的最好渠道.是資本市場的劑，其地位的的重要性是很大的。對評級機構、會計師事務所、律師事務所、資產評估機構極嚴加管理，又要精心呵護，保障其合法權益。其次，要加強對證券機構的監管，同時要改善其生存環境.拓寬其融資渠道，擴大證券投資品種(如股票期貨)。再次，健全投資顧問機制，培育投資理財專家。“大眾投資、專家理財”是社會經濟發展的趨勢，也是樹立公眾投資信心與覺悟的關鍵。目前當務之急是提高投資咨詢人才的全面素質.包括道德素質和業務素質。

5、完善上市公司治理結構

我國上市公司目前在公司治理結構方面存在兩大體制問題:一是國有股和國有法人股控制下的股權結構。二是“內部人”控制下的法人治理結構。獨立董事、監事會作用不大，更何況其組成有許多是國家委派的。因此，a)減少和限制大股東的投票權(直接限制、轉讓、回購等)。b)改善國有股和國有法人股代表構成。如獨立董事、監事會人員(待遇由國家出，還要有責任追究制度)進藍事會，并且要有一定的比例。c)制定行為規范.約束大股東的行為。

篇10

關鍵詞:證券市場；風險分析；基本框架

一、證券市場風險的內涵

防范、化解風險是我國證券監管的長期任務。加入WTO后,我國資本市場的開放程度將會提高。外國資本雖不能直接購買A股,但可通過證券公司等間接進入資本市場。這一方面給我國證券市場的發展帶來機遇,另一方面也使我國證券風險監管面臨更嚴峻的挑戰。防范、化解風險也就變得更加重要。要防范化解風險,管理者必須要有科學的行為依據,這就需要管理者首先認清什么是管理層需要關注的風險,風險反映在哪些方面,并應建立一套科學的潛在風險分析評估體系,以實施長期監測。本文從風險的定義、內涵入手,對這些問題進行探討,試圖提供構建風險分析的基本思路和框架。證券市場風險作為一種風險,其內涵首先是由風險的內涵所賦予的。風險的內涵在于它是在一定時間內,由風險因素、風險事故和風險結果遞進聯系而呈現的可能性。證券市場風險的內涵在于它是在一定時間內,以相應的風險因素為必要條件,以相應的風險事故為充分條件,有關經濟主體承受相應的風險結果的可能性。(一)證券市場風險因素證券市場風險因素是證券市場風險事故(證券市場價格非理性巨幅波動)賴以發生的客觀條件。無論何種風險,其風險結果都是直接由風險事故的發生所導致的,證券市場風險也不例外。然而任何風險事故都只有在一定的客觀條件下通過一定的誘因才能發生。這種客觀條件和誘因都是風險因素。證券市場是一個涉及籌資者(政府、企業、機構)、證券商、證券專業服務機構(律師事務所、會計事務所、資產評估事務所)、證券交易所、投資者(個體投資者、機構投資者)等代表不同利益主體的復雜系統。系統內各主體之間的關系十分復雜。籌資者通過證券商向投資者發行股票、債券,籌集資金,同時,也可在證券市場上通過實施配股方案,再次籌得資金。投資者可以在一級市場上從證券商手中買入股票、債券,也可直接進入二級市場買賣、炒作,以獲取紅利和差價。證券商是聯接籌資者和投資人的橋梁和紐帶,在一級市場的發行、申購和二級市場的、委托交易中,起著不可缺少的中介作用,同時券商作為機構投資者又可直接進入市場進行操作。因此籌資者、投資者、證券商是市場的主要參與者和操縱者,其利益相互影響、相互制約,任一主體行為的不規范,都會引發風險事故。同時,證券市場系統不是一個封閉的系統,系統外部環境如國家政治、政策、經濟形勢等因素的變化,也會對系統產生影響,所以,證券市場風險的形成有來自系統內部的原因,也有來自系統外的原因,它是系統內部和系統外部諸多因素共同影響的結果。我們將這些因素按照其對市場的影響范圍具體劃分為系統因素和非系統因素。由政治、經濟、社會、心理等因素造成,對市場整體發生影響的風險因素,稱為系統因素。具體包括市場行為風險因素、政策和制度風險因素、利率風險因素、匯率風險因素、通脹風險因素和政治風險因素等。非系統因素對市場整體影響不大,只影響某種或某類證券的價格。這種風險因素主要來自上市公司本身,具體包括公司財務風險因素、違約風險因素、流動風險因素和偶然事件風險因素等。(二)證券市場風險事故。證券市場風險因素是客觀存在的,他們無時不刻不在影響和決定著市場的風險程度。如果這些因素正常地合理地發揮著調節證券價格的作用,那么市場將按照它必然的規律運行。問題是,在我國這樣一個成長期很短,發育很不成熟的市場,隨時都會有風險因素的非正常的、非合理的變異(如投資者對市場的心理預期,心理預期是一風險因素,理性的心理預期將會對市場正常地發揮作用,非理性預期則是心理預期這一風險因素的非正常非合理變異;又如,證券法規、制度是一風險因素,健全規范的法規制度可以起到抑制風險的作用,而不健全不規范的法規制度則是制度風險因素的非正常非合理的變異),一種非正常非合理變異了的風險因素在時間上的累積或者多種變異了的風險因素聚積,必將產生風險事故。證券市場的風險事故由變異風險因素引起,是導致風險結果的直接原因。在證券市場中,變異風險因素累積和聚積達到一定程度時,將引起證券市場價格非理性巨幅波動,即證券市場價格波動偏離其正常、合理范圍或某種正常狀態,這種非理性波動(或稱價格波動偏離)必將導致證券資產虛假增值隨后迅速貶值(向上偏離時)或大幅度貶值隨后迅速增值(向下偏離時),從而對投資者、企業乃至整個國民經濟產生不利影響。可以看出,證券市場價格非理性波動(或價格波動偏離)是由風險因素引起的,并且是導致風險結果的原因,它是證券市場風險事故。(三)證券市場風險結果證券市場風險結果是由證券市場風險事故給證券市場主體帶來的直接影響。根據前面的定義,由證券市場風險事故給證券市場帶來的直接影響是:證券資產迅速貶值(股災),各經濟主體(投資者、籌資者、國家)蒙受損失。這里,損失不是指一般意義上的損失,不僅包括有形損失如投資者資產價值損失,而且包括無形損失如投資者信心喪失;企業融資面臨困難;經濟發展遭受重創。證券市場風險結果一旦造成,對經濟的破壞性和對投資者的打擊很大。從證券監管角度,它是需要防范的。

二、我國證券市場風險分析的基本框架構建

上述分析表明,風險因素是風險結果發生的必要條件,而風險事故則是風險結果發生的充分條件。這也就是說,風險結果的發生必然要受到風險因素的作用,但并不是所有的風險因素都會產生我們所指的風險,只有那些變異了的風險因素產生的風險事故才最終會導致風險的發生(風險結果)。比如利率變動,證券市場價格隨之相應變化,可以看著這是證券市場價格對利率這一風險因素作出的正常反應,是利率杠桿作用下證券市場的必然運行規律,而不是宏觀管理意義上需要加以控制的風險。只有當市場對利率的反應超過合理限度,利率這一風險因素才會通過市場交易人行為的變異產生風險事故———市場價格波動與經濟波動不協調,最終導致市場風險發生(風險結果)?？梢钥闯?風險事故是聯接風險因素和風險結果的橋梁和媒介,它潛伏在市場中,風險事故一旦顯露,說明市場存在著變異了的風險因素,危機的種子已經埋伏。因而,從控制防范化解風險的目的出發,對證券市場風險進行分析、監測,就是要分析、監測風險事故是否已經顯露,市場是否有變異了的風險因素存在。通過改變風險因素變異的條件和性質,達到防范、化解風險目的。在證券市場中,變異了的風險因素單個作用或綜合作用產生的風險事故是市場價格非理性波動,即價格波動偏離正常、合理價格或正常運行狀態。價格波動偏離程度大,表明市場中非理性變異因素聚積的能量大,市場發生倒塌的可能性即市場潛在風險程度大。對于價格偏離,投資者的理解和證券監管者的理解是會有差異的,投資者關注的是實際價格(或收益)對預期價格(收益)的偏離,關心的是現實的偏離方向是否會帶來資金損失(或機會成本);而證券監管者關心的是證券市場是否健康理性,市場價格是否在一個合理范圍內波動,因此,他所關注的是證券價格波動是否偏離正常、合理價格或正常運行狀態。正常、合理價格或正常的價格運行狀態應具有下列特征:第一,證券價格充分反映有關信息。按照Fama的有效市場理論,如果價格充分反映有關信息,則市場是高效率的,當前定價是合理的。如果市場是低效的(證券市場低效的三個特征:價格變化的非隨機性、對信息延遲或過度反應、公司業績與其市場表現異向變動),則表明市場定價或定價機制是不合理的。從價格變化的非隨機性特征來看,如果市場價格變化是非隨機的,則市場是非有效市場,說明過去的價格變動和預期之外的價格震蕩對價格的未來變化有強烈的影響,價格波動在很大程度上由過去價格震蕩和過去誤差所決定。那么,投資者(投機者)能夠基于對過去價格變動的分析獲取超額利潤,從而這種不合理的定價機制使得投機成為一種可取的市場策略。從價格對信息延遲或過度反應特征來看,延遲反應說明新信息沒有及時反映到當前價格中去,當前價格是不合理的;過度反應說明價格對信息的反應大大偏離了新信息所決定的正常價位,則當前價格可能高估或低估。從市場異向變動特征來看,市場回報(或價格)與公司業績逆向變動,說明市場定價中非經濟因素所起的作用遠遠大于經濟因素所起的作用,市場定價有誤。市場低效所造成的這種不合理的市場價格可以看作是對充分準確反映信息的合理價格的一種偏離,其市場低效程度越強(如同時具有三個特征),表明這種偏離程度越大,則市場潛在風險越大。第二,證券價格變化與整個國民經濟的變化相協調。證券市場價格與宏觀經濟之間的“協調”是指證券市場價格波動與經濟波動之間的一種變化規律,即證券市場價格波動會受到現實經濟的制約并將伴隨著經濟的波動而波動的這樣一種長期穩定的動態關系。證券市場價格波動的宏觀經濟決定理論告訴我們,如果經濟變量(經濟杠桿)對證券市場正常地發揮作用,如果市場交易者按照對宏觀經濟的理性預期做出行為決策,那么證券市場價格走勢必然與宏觀經濟走勢緊密相聯,證券市場價格走勢也將是正常的和理性的。這也就是說,如果證券價格走勢和波動周期與經濟景氣變化相互協調,說明證券價格趨勢和波動周期的形成有著經濟背景的支持,從二者關系方面(當然這不是唯一的評價方面)可以認為證券市場是健康的和理性的;反之,如果二者的關系嚴重背離,可能預示市場潛伏著問題和危機(風險)。由于證券市場風險結果從本質上講直接由風險事故:價格波動偏離正常合理價格引起,而這種偏離實際上表現為價格對其價值(或均衡價格)的偏離,對充分正確反映有關信息的合理價格的偏離,對宏觀經濟的背離。因此,對證券市場風險的分析可以通過價格偏離價值(或均衡價格)的測量和分析,市場效率的分析、價格變化與經濟景氣變化關系的分析,以從多角度多層次考察市場價格是否偏離以及偏離的程度(市場中非理性波動是否存在,是否有可能引發更大的波動)。其中,市場價格偏離價值(均衡價格)的分析,側重從市場內在價值角度分析市場潛在風險,是認識市場潛在風險的起點,它可以通過構造價格偏離度、市盈率偏離度、市場VaR值等指標進行分析。市場效率的分析和價格變化與經濟景氣變化關系的分析是對市場潛在風險的進一步分析和認識。市場效率分析側重從信息有效性角度通過分析檢驗證券市場的低效特征揭示市場潛在風險,可以采用游程檢驗、自相關系數檢驗等方法分析檢驗價格變化的隨機性;采用超常收益(CAR)分析法對我國證券市場是否過度反映進行分析檢驗;應用聚類分析法對公司業績與其市場表現異向變動進行分析。證券市場價格波動與經濟波動關系分析將證券市場放在經濟大背景下考察市場的潛在風險,可以應用相關分析、協整檢驗、Granger因果關系檢驗、虛擬變量回歸、SWARCH模型等方面分別從趨勢(牛市、熊市)和周期兩個層次對二者關系進行分析,以從二者關系角度揭示市場潛在風險。上述三方面的分析構成潛在風險分析的基本內容。

三、結論

總之,我們認為證券市場中的風險因素可能正常地起作用,也可能非正常地起作用(風險因素變異)。證券市場價格波動并不一定就是監管意義上的風險,變異風險因素引起的市場價格非理性波動才是監管者需要加以關注的風險。非理性波動集中表現為價格波動偏離,偏離包含三個方面:市場價格對其價值(或均衡價格)的嚴重偏離;對其充分正確反映信息的合理價格的偏離;市場價格走勢對宏觀經濟走勢的長期嚴重背離。因此,通過對這三個大方面的測定與分析,可以認識市場潛在風險的程度。潛在風險程度的測定和分析可以為監管者正確選擇干預時機提供依據,更重要的是為發現證券市場中的問題提供信號指引。

參考文獻：

[1]管理編寫組.風險管理.西南財經大學出版社,1994年

[2]劉亞著.國際金融風險論.中國金融出版社,1995年9月

[3]葉青.我國證券市場風險監測體系構建.金融與經濟,1999(5)

[4]C.ArtharWilliams,Jr(1985),“RiskManagementandInsurance”,fifthedition.

[5]PhilippeJorionandSarkisJkhoury(1996),“FinancialRiskMangement—DomesticandInternationalDimension”,PrintedinUSA.

[6]Fong,g.(1997),“AMultidimensionalFrameworkforRiskAnalysis”,FinancialAnalystsJournal,July/August,1997,p51-57.

[7]CharlesW.Smithson(1998),ManagingFinancialRisk,McGraHill,1998.

[8]RichardBookstaber(1999),“RiskManagementinComplexOrganizations”,FinancialAnalystsJournal,March/April1999,PP18-20.