mvis投資浮動利率指數的股票價格

❶ 資產價格的流動影響

保持平穩的價格水平一直是貨幣政策當局關注的焦點和貨幣政策最終目標之一。資產價格水平得到貨幣政策當局的關注可以追溯到20世紀20年代的美國經濟泡沫，在90年代高科技股票泡沫中得到進一步體現。上面的兩個階段（1923—1929年和1994—2000年）中，股票市場指數在兩個六年中保持了平均20%以上的年增長，而且都伴隨著較低和平穩的通貨膨脹水平，以及很高的真實GDP增長率。同時，貨幣流通量和貸款同樣在這兩個階段中高速增長。這些事實顯示資產價格對經濟的影響巨大，也揭示了貨幣供應量與資產價格水平具有高度的相關性。
世界主要國家已經成功地將消費品價格水平控制在比較穩定的水平。美聯儲主席Bernanke曾指出，西方國家的貨幣政策重點已經從通貨膨脹轉移到資產價格。 前美聯儲副主席Ferguson 也指出了貨幣當局關注資產價格的原因所在：由於資產價格是貨幣政策傳導機制中的重要一環，資產價格的非常變化將導致貨幣政策無法對經濟活動產生有效影響；另外，資產價格中包含了貨幣政策的重要信息，具有信息揭示作用，央行需要確保其揭示的信息與貨幣政策相一致。貨幣政策當局加強對資產價格的關注，一方面反映出了資產價格在貨幣政策傳導機制中的重要地位，另一方面也要求機構投資者更清楚地認識貨幣供應對資產價格的作用機制，把握市場走向。
貨幣流動性對資產價格（包括債券、股票和房地產價格）的影響在理論上可以從下面幾個方面解釋： 貨幣政策的傳導機制告訴我們：流動性的提高會引起短期利率的下降；短期利率下降又會引起長期名義利率的下降；長期利率的下降引起股票價格上漲。美聯儲現行貨幣政策通常的做法是，根據經濟發展狀況制定一個目標利率，然後調整貨幣供給（聯邦儲備金的供給）狀況，直到聯邦儲備金率達到目標利率水平。假設美聯儲希望降低利率，聯儲選擇公開市場操作手段在銀行間市場上買入債券，這導致債券的價格上升、回報率下降，利率隨之下降。聯儲的行為提高了商業銀行可以持有的聯邦准備金，既而提高了商業銀行發放信貸的額度，最終提高了經濟中流通的貨幣總量。
利率水平可以衡量貨幣流動的價格。長期利率同短期利率具有緊密的聯動性，而且債券資產（如國債）的回報率是衡量長期利率水平的重要標准這樣，債券利率在流動性增加時下降具有理論依據。長期利率的下降減小了債權資產的回報率，在股票資產風險溢價水平保持不變時，也就相應降低了投資者對股票類資產的要求回報率。對股票資產的要求回報率降低使得當前股票資產的回報率超出人們預期，人們將擁有的貨幣投入股票抬高股票價格，降低股票回報率，直到與要求回報率相吻合股票的價格取決於股票的供求關系。而在計算股票內在價值時（比如DDM模型，股票的內在價值=未來收益/要求的回報率），股票代表的公司的未來收益或分紅情況，以及利率和要求回報率，都起到決定性作用。(Baks and Kramer, 1999)。
債券利率下降與股票價格上升也可以通過替代效應進行解釋。資金具有逐利性，當債券資產回報率下降時，資金會進入股票市場以獲得高回報，直到資金的進入促使股票價格上漲，回報率降低，達到股票資產應有的風險溢價水平為止。另外，流動性增加後的寬松貨幣環境提高了對經濟產出的預期，也提高了對公司盈利狀況的預期。要求回報率的下降和公司盈利預期的提高會增加股票的內在價值。 貨幣數量理論表明，當貨幣的流動性高於經濟的需要時，會抬高價格水平。 在物價指數保持穩定時，資產價格就會上漲。這個解釋基於貨幣過剩帶來的財富效應，居民所擁有的用貨幣計量的財富增加了；財富效應將用來購買商品；如果消費品價格保持穩定，那麼財富會流向資產，資產價格水平就會上漲。這個解釋同樣適合現代貨幣數量理論（MV=PT+S，S代表資產對貨幣的需要）所代表的關系，貨幣需要滿足所有交易的需要，不僅包括消費品，也包括資產。從美國歷史上最大的兩次股票市場泡沫來看（1923—1929年，1993—2000年），都存在著物價穩定和資產價格大幅上漲的現象。
很多學者就美國歷史情況對貨幣流動性影響資產價格的作用機制進行了大量的實證分析，包括：
Jensen and Johnson (1995)用利率調整方向的變化作為衡量美聯儲採取緊縮貨幣政策或寬松貨幣政策的標准。他們分析了1962—1991年間美國股票回報率同貨幣環境之間的關系，發現股票市場同貨幣環境緊密相關，當貨幣環境寬松時的股票回報要高於當貨幣環境緊縮時。Patelis (1997)採用不同的貨幣政策變數也得出了貨幣政策對股票市場產生作用機制的結論。Mashall(1992)對美國1959—1990年間的季度數據進行分析，他用M1增速同消費佔GNP比例進行比較來衡量貨幣增長，發現實際股票回報率同貨幣增長呈弱正相關。[5]Conver, Jensen and Johnson(1999)發現一些國家的股票回報同美國貨幣政策的相關度十分顯著，有的甚至要強於同國內貨幣環境的相關度。Baks and Kramer(1999)研究貨幣流動性在國際市場間的作用機制。他們發現G-7國家貨幣流動性的增加同G-7國家真實利率的下降和真實股票價格的上漲保持一致。 Bordo and Wheelock（2004）研究了美國歷史上的重大金融泡沫和金融危機，發現金融泡沫的形成一般伴隨著貨幣發行和銀行貸款的超額增長。
Ferguson（2005）用M3增長率代表貨幣供應量的變化，發現貨幣流動性的增長同股票價格的相關聯程度有限，而同房地產價格的關聯程度非常高。他認為統計上的非顯著並不能否定貨幣政策對資產價格的影響機制，產生這種結果的原因可能是由於股票價格的波動過於頻繁，普通的相關性分析並不能發現其中的規律。
總結前面的分析，貨幣流動性對股票資產的價格具有作用機制在理論上已經達成共識：寬松的流動性對股票市場起到重要推動作用。理論界一方面對兩者的相關性給予了高度肯定，一方面正尋求在統計分析方法中的突破。

❷ 香港股票市場價格指數是什麼

恆生指數簡介

恆生指數，由香港恆生銀行全資附屬的恆生指數服務有限公司編制，是以香港股票市場中的43家上市股票為成份股樣本，以其發行量為權數的加權平均股價指數，是反映香港股市價幅趨勢最有影響的一種股價指數。該指數於1969年11月24日首次公開發布，基期為1964年7月31日．基期指數定為100。
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成分股的意義

恆生指數的成份股具有廣泛的市場代表性，其總市值佔香港聯合交易所市場資本額總和的90％左右。為了進一步反映市場中各類股票的價格走勢，恆生指數於1985年開始公布四個分類指數，把33種成份股分別納入工商業、金融、地產和公共事業四個分類指數中。
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成分股的選取原則

恆生指數成份股的選取原則如下。
（1）按股票市值大小選擇，必須屬於占聯交所所有上市普通股份總市值90％的排榜股票之列（市值指過去12個月的平均值）。
（2）按成交額大小選擇，必須屬於占聯交所上市所有普通股份成交額90％的排榜股票之列（成交額乃指過去24個月的成交總額）。
（3）必須在聯交所上市滿24個月以上。
根據以上標准初選出合格股票後、再按以下准則最終選定樣本股：
（1）公司市值及成交額之排名。
（2）四個分類指數在恆生指數內各占的比重需大體反映市場情況。
（3）公司在香港有龐大業務。
（4）公司的財政狀況。
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恆生指數歷史

恆生指數以1964年7月31日為基數日，基數點100點，並選出30間上市公司股票為成分股，僅供恆生
恆生指數
銀行內部參閱，直至1969年11月24日才正式向外發報，開始點數是150點。
1985年1月2日，恆生指數增加4隻分類指數，把33隻成份股以行業分為4個分類：
恆生金融分類指數
恆生公用事業分類指數
恆生地產分類指數
恆生工商分類指數
恆生綜合指數於2001年10月3日設立，提供更具廣泛代表性的股市指標，綜合指數包括在香港股市市值頭200位的上市公司，共代表香港交易所上市公司的97%市值，取代1998年4月20日設立的恆生100指數。
恆生指數的歷史最高點是19161.38點，於2006年11月7日創下，當日的升幅主要受到匯豐銀行突然宣布減息,升勢主要由中國移動、匯豐銀行及地產股上升帶動。然而在收市前半小時，市場傳出中國移動會進行配股籌集資金，中國移動隨即下跌3元，使恆生指數在15分鍾內急跌超過250點，一度倒跌超過80點，然後大市再度倒升超過30點，最終恆指收市升2.76點，香港交易所總成交急增至超過517億。上一次所創的新高是18397.57點，於2000年3月28日創下，當時主要受到泡沫化的科網股熱潮所帶動。
歷史最高收市點數則是18952.86點，於2006年11月9日創下，升幅主要由匯豐控股、中國移動上升帶動。
歷史最低收市點數則是1967年8月31日的58.61點，原因是六七暴動引發的股災。
2006年11月7日由於恆生指數於收市前牛氣沖天，導致僅餘一隻的恆生指數熊證亦被收回，加上發行
恆生指數
商增發需時，故11月8日是自牛熊證推出以來，沒有恆生指數熊證掛牌交易。
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商務印書館《英漢證券投資詞典》解釋

恆生指數 Hang Seng Index；Hang Seng。名。用單數。縮寫為：HSI。由香港恆生銀行全資附屬的恆生指數公司編制的指數。入選樣板股為香港股票市場33家上市公司，是以發行量為權數的加權平均股價指數。為香港股票市場最有影響的指數。
國企指數，又稱H股指數，全稱是恆生中國企業指數。也是由香港恆生指數服務有限公司編制和發布的。該指數以所有在聯交所上市的中國H股公司股票為成份股計算得出加權平均股價指數。國企指數下1994年8月8日首次公布，以上市H股公司數目達到10家的日期，即1994年7月8日為基數日．當日收市指數定為1000點。
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恆生指數現況

自 2003年年中開始，恆生指數逐漸由2003年4月25日低位 8,331 點反彈，進入長達四年半的牛市。於2003年6月17日

重上 10,000點後，更先後於2006年12月28日及2007年10月18日分別突破 20,000點及 30,000點，並於 2007年10月30日創下歷史新高 31,958.41點。
但受「開展境內個人直接投資境外證券市場試點方案」（港股直通車）落實遙遙無期、內地股市由高位大幅調整及美國次按風暴惡化等利淡因素拖累，恆生指數由高位反復下跌，於2008年1月22日跌穿被視為牛熊分界線的 250天移動平均線，跌至 2008年3月14日的低位 21,041.25點，及後雖曾一度反彈至 26,000點水平，但隨著美國次貸風暴新一波危機爆發，受投資銀行雷曼兄弟申請破產保護、美國國際集團陷入財政困難等消息拖累，恆生指數每況愈下，更於 2008年10月27日報出最低位10,676.29點，為04年5月以來的新低。
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恆生指數的計算公式

今日恆生指數的計算公式：
恆生指數
Current Index：現時指數Yesterday's Closing Index：上日收市指數P（t）：現時股價P（t-1）：上日收市股價IS：已發行股票數量FAF：流通系數CF：比重上限系數恆生指數計算公式說明是：
現時指數 = （現時成份股的總市值）/（上日收市時成份股的總市值）*上日收市指數指數易交易全球大盤恆生指數，T+0快速交易，漲跌雙向盈利.
(例如比重上限系數為40%，即指在指數編算上，只計算該成份股40%之流通量股權。)
基準日是1964年7月31日，基準日指數是100點。
四個分類指數的計算方法及公式與恆生指數相同。
2006年6月30日恆指服務有限公司宣布更改恆生指數加入H股後的計算方法及對現有成份股的數目及影響。（詳情於#外部連結|外部連結）
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恆生指數成份股

選股范疇
恆生指數成份股必需是以主版及於香港作第一上市地點。如是國企股只要符合以下其中一點亦可。
恆生指數
•該H股公司股本以全國企股於香港交易所上市。
•該H股公司需完成股權分置改革並沒有非流通股本。
•新上市的H股公司沒有非上市股本。
•必須位列在聯交所上市所有普通股份（H股除外）總市值在首90%之列(市值指按過去一年內的平均值);
•必須位列在聯交所上市所有普通股份（H股除外）成交額在首90%之列(成交額指按將過去兩年內的成交總額分成八個季度各自作出評估);或須在聯交所上市滿兩年或符合相關上市少於兩年的大型股獲納入恆生指數的指引。
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上市少於兩年的大型股獲納入恆生指數指引

於檢討指數時大型股平均市值排名 最少上市時間
第五或以上 3個月
第六至十五 6個月
第十六至二十 12個月
第二十一至二十五 18個月
第二十五以下 24個月
經甄選符合資格後，再按以下三項准則接受最終評選：
•公司市值及成交額之排名;
•不同行業在恆生指數內所佔的比重能否反映股市分布;
•公司的財政狀況。
恆生指數任何一隻指數成份股如連續停牌一個月，該成份股將會從指數中剔除。在非常特殊情況下，
恆生指數
例如該成份股被認為極有可能在短時間內復牌，才有可能獲保留在指數內。
公司 行業 股票代碼（按公司股票代碼順序排序） 比重（％）
長江實業 地產 0001 2.60
中電控股 電力 0002 1.89
中華煤氣 燃氣 0003 1.32
九龍倉 地產 0004 1.08
匯豐控股 銀行 0005 15.00
香港電燈 電力 0006 1.18
恆生銀行 銀行 0011 1.66
恆基地產 地產 0012 1.09
和記黃埔 多領域 0013 2.32
新鴻基地產 地產 0016 3.17
新世界發展 地產 0017 0.68
太古股份公司A 多領域 0019 1.34
東亞銀行 銀行 0023 0.94
港鐵公司 鐵路 0066 0.72
信和置業 地產 0083 0.65
恆隆地產 地產 0101 1.09
招商局國際 海港服務 0144 0.61
中信泰富 多領域 0267 0.44
華潤創業 經銷商 0291 0.65
國泰航空 航空 0293 0.31
思捷環球 服裝零售 0330 1.32
中國石油化工 石化 0386 2.06
香港交易所 金融服務 0388 2.74
利豐 經銷商 0494 1.85
中國海外發展 地產 0688 1.19
騰訊控股 網路軟體服務 0700 2.98
恆生指數
中國聯通 電信 0762 0.83
華潤電力 電力 0836 0.57
中國石油 石油 0857 3.80
中國海洋石油 石油 0883 4.35
建設銀行 銀行 0939 6.77
中國移動 電信 0941 9.09
中國神華 煤炭 1088 2.26
華潤置地 地產 1109 0.61
中遠太平洋 海港服務 1199 0.27
工商銀行 銀行 1398 6.22
富士康國際 電子製造服務 2038 0.37
中國平安 保險 2318 1.75
中銀香港 銀行 2388 1.24
中國鋁業 鋁 2600 0.64
中國人壽 保險 2628 5.11
交通銀行 銀行 3328 0.92
中國銀行 銀行 3988 4.32
恆生指數開盤時間
恆生指數是港交所股票指數，隨港交所開盤而開盤，港交所每天交易的開盤時間是固定的所以它也是固定的。

❸ 標准普爾500指數包括哪500種股票

標准普爾500指數成分股包括：
序號 代碼 公司名稱

1 A 安捷倫
2 AA 美鋁
3 AAPL 蘋果
4 ABC 美源伯根
5 ABT 雅培制葯
6 ACE ACE保險
7 ACN 埃森哲
8 ADBE 奧多比系統
9 ADI 模擬器件
10 ADM ADM公司
11 ADP 自動數據處理
12 ADSK 歐特克
13 AEE 阿莫林
14 AEP 美國電力
15 AES 愛伊斯電力
16 AET 安泰保險
17 AFL 家庭人壽保險
18 AGN 愛力根
19 AIG 美國國際集團
20 AIV 公寓投資與管理
21 AIZ assurant
22 AKAM akamai
23 AKS AK鋼鐵
24 ALL 全州保險
25 ALTR altera
26 AMAT 應用材料
27 AMD 先進微器件
28 AMGN 安進
29 AMP ameriprise
30 AMT american tower
31 AMZN 亞馬遜
32 AN autonation
33 ANF abercrombie & fitch
34 ANR 阿爾法自然資源
35 AON 怡安
36 APA 阿帕奇石油
37 APC 阿納達科石油
38 APD 空氣化工
39 APH 安費諾電子
40 APOL 阿波羅
41 ARG airgas
42 ATI 冶聯科技
43 AVB avalonbay
44 AVP 雅芳
45 AVY 艾利丹尼森
46 AXP 美國運通
47 AZO autozone
48 BA 波音
49 BAC 美國銀行
50 BAX 百特國際
51 BBBY bed bath & beyond
52 BBT BB&T
53 BBY 百思買
54 BCR CR bard
55 BDX 碧迪
56 BEN 富蘭克林資源
57 BF_B 布朗福曼
58 BHI 貝克休斯
59 BIG big lots拆價零售
60 BIIB 生物基因
61 BK 紐約梅隆銀行
62 BLK 貝萊德
63 BLL 波爾
64 BMC BMC軟體
65 BMS 碧美斯
66 BMY 百時美施貴寶
67 BRCM broadcom
68 BRK_B 伯克希爾哈撒韋-B
69 BSX 波士頓科學
70 BTU 博地能源
71 BXP 波士頓地產
72 C 花旗集團
73 CA 冠群國際
74 CAG 康尼格拉食品
75 CAH cardinal health
76 CAM cameron international
77 CAT 卡特彼勒
78 CB 丘博集團
79 CBG 世邦魏理壯
80 CBS 哥倫比亞廣播
81 CCE 可口可樂企業
82 CCL 嘉年華游輪-co
83 CEP 聯合能源
84 CELG celgene
85 CEPH cephalon（停牌）
86 CERN cerner公司
87 CF CF工業控股
88 CFN carefusion
89 CHK 切薩匹克能源
90 CHRW 羅賓遜全球物流
91 CI 信諾
92 CINF 辛辛那提金融
93 CL 高露潔-棕欖
94 CLF cliffs 自然資源
95 CLX clorox
96 CMA comerica
97 CMCSA 康卡斯特
98 CME 芝加哥交易所
99 CMG chipotle Mexican grill
100 CMI 康明斯
101 CMS CMS能源
102 CNP 中點能源
103 CNX consol能源
104 COF 第一資本金融
105 COG cabot oil & gas
106 COH coach
107 COL 羅克韋爾柯林斯
108 COP 康菲石油
109 COST 好市多
110 COV covidien plc
111 CPB 金寶湯
112 CPWR 康博軟體
113 CRM salesforce
114 CSC 電腦系統咨詢
115 CSCO 思科
116 CSX CSX運輸
117 CTAS cintas
118 CTL 世紀電信
119 CTSH 高知特科技
120 CTXS 思傑系統
121 CVC 有線電視系統
122 CVH coventry health care
123 CVS CVS caremark葯品零售
124 CVX 雪佛龍
125 D 道明尼資源
126 DD 杜邦
127 DE 迪爾
128 DELL 戴爾
129 DF 迪安食品
130 DFS 發現金融服務
131 DGX 奎斯特診斷
132 DHI D.R.horton
133 DHR 丹納赫
134 DIS 華特迪斯尼
135 DISCA 探索傳播-A
136 DNB 鄧百氏公司
137 DNR denbury resources
138 DO diamond offshore drilling
139 DOV dover
140 DOW 陶氏化學
141 DPS dr pepper snapple group
142 DRI 達登飯店
143 DTE DTE能源
144 DTV directv
145 DUK 杜克能源
146 DV devry
147 DVA davita
148 DVN 戴文能源
149 EBAY EBAY
150 ECL 藝康化工
151 ED 聯合愛迪生
152 EFX equifax
153 EIX 愛迪生國際
154 EL 雅詩蘭黛
155 EMC EMC公司
156 EMN 伊士曼化工
157 EMR 艾默生電氣
158 EOG EOG資源
159 EP 埃爾帕索能源（停牌）
160 EQR 公寓物業權益信託
161 EQT EQT corp
162 EA 電子藝界
163 ESRX 快捷葯方
164 ETFC E trade金融
165 ETN 伊頓公司
166 ETR 安特吉公司
167 EW 愛德華生命科學
168 EXC 愛克斯龍電力
169 EXPD expeditors international of was
170 EXPE expedia
171 F 福特汽車
172 FAST fastenal
173 FCX 自由港邁克墨倫銅金礦
174 FDO 家庭美元商店
175 FDX 聯邦快遞
176 FE 第一能源
177 FFIV F5網路
178 FHN 第一地平線銀行
179 FII 聯合投資
180 FIS 富達國民信息服務
181 FISV fiserv公司
182 FITB 五三銀行
183 FLIR FLIR systems
184 FLR 福陸
185 FLS 福斯公司
186 FMC FMC公司
187 FO 富俊品牌（停牌）
188 FRX 森林實驗室
189 FSLR 第一太陽能
190 FTI fmc technologies
191 FTR 前線傳媒
192 GAS nicor
193 GCI 甘尼特
194 GD 通用動力
195 GE 通用電氣
196 GILD 吉利德科學
197 GIS 通用磨坊
198 GLW 康寧
199 GME gamestop
200 GNW genworth金融
201 GOOG 谷歌
202 GPC 純牌零件
203 GPS 蓋普
204 GDP 古德里奇
205 GS 高盛
206 GT 固特異輪胎
207 GWW W.W.格蘭傑
208 HAL 哈利伯頓公司
209 HAR 哈曼國際工業
210 HAS 孩之寶
211 HBAN 亨廷頓財報
212 HCBK 哈德遜城市銀行
213 HCN 醫療保健房產信託
214 HCP HCP 房產信託
215 HD 家得寶
216 HES 赫斯石油
217 HIG 哈特福德金融服務
218 HNZ 亨氏
219 HOG 哈雷戴維森
220 HON 霍尼韋爾國際
221 HOT 喜達屋酒店
222 HP 赫爾默里奇&佩恩
223 HPQ 惠普公司
224 HRB H&R布洛克
225 HRL 荷美爾
226 HRS 哈里斯
227 HSP hospira
228 HST host酒店及假村
229 HSY 好時公司
230 HUM 哈門那
231 IBM IBM公司
232 ICE 洲際交易所
233 IFF 國際香料香精
234 IGT 國際游戲科技
235 INTC 英特爾
236 INTU 直覺軟體
237 IP 國際紙業
238 IPG 埃培智
239 IR 英格索蘭
240 IRM 鐵山
241 ISRG intuitive surgical
242 ITT ITT科技
243 ITW 伊利諾伊工具
244 IVZ 景順
245 JBL 捷普電子
246 JCI 江森自控
247 JCP J.C.潘尼
248 JDSU 捷迪訊光電
249 JEC 雅各布斯工程
250 JNJ 強生
251 JNPR 瞻博網路
252 JNS 駿利資產管理
253 JOY 久益環球
254 JPM 摩根大通
255 JWN 諾德斯特龍
256 K 家樂氏
257 KEY keycorp
258 KFT 卡夫食品
259 KIM kimco房產信託
260 KLAC 科天半導體
261 KMB 金佰利
262 KMX carmax inc
263 KO 可口可樂
264 KR 克羅格
265 KSS 柯爾百貨
266 L 洛斯保險
267 LEG 禮恩派集團
268 LEN 萊納房產
269 LH 美國實驗室
270 LIFE 生命科技
271 LLL L-3通信控股
272 LLTC 林立爾特
273 LLY 禮來
274 LM 美盛集團
275 LMT 洛克希德馬丁
276 LNC 林肯國民
277 LO 羅瑞拉德煙草
278 LOW 勞氏
279 LSI LSI電子
280 LTD 有限品牌服飾
281 LUK 萊卡迪亞
282 LUV 西南航空
283 LXK 利盟國際
284 M 梅西百貨
285 MA 萬事達卡
286 MAR 萬豪國際
287 MAS 馬斯柯
288 MAT 美泰
289 MCD 麥當勞
290 MCHP 微芯科技
291 MCK 麥克森
292 MCO 穆迪
293 MDT 美敦力
294 MET 大都會保險
295 MHP 麥格勞希爾
296 MHS 美可保健 （停牌）
297 MJN 美贊臣
298 MKC 味好美
299 MMC marsh & mclennan
300 MMI 摩托羅拉移動

其餘詳見：網路：http://ke..com/link?url=-22PZHgHzJZZ02wV4CfB-

❹ 橫截面股票價格是什麼意思

資本資產定價模式(CAPM)在上海股市的實證檢驗

資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論......
一、資本資產定價模式(CAPM)的理論與實證：綜述
(一)理論基礎
資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論，導致了現代資產定價理論的形成。它把投資者投資選擇的問題系統闡述為不確定性條件下投資者效用最大化的問題。威廉·夏普將這一模型進行了簡化並提出了資產定價的均衡模型—CAPM。作為第一個不確定性條件下的資產定價的均衡模型，CAPM具有重大的歷史意義，它導致了西方金融理論的一場革命。
由於股票等資本資產未來收益的不確定性，CAPM的實質是討論資本風險與收益的關系。CAPM模型十分簡明的表達這一關系，即：高風險伴隨著高收益。在一些假設條件的基礎上，可導出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )為股票的期望收益率。
Rf 為無風險收益率，投資者能以這個利率進行無風險的借貸。
E(Rm )為市場組合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票j 的收益率對市場組合收益率的回歸方程的斜率，常被稱為"b系數"。其中s2m代表市場組合收益率的方差，sjm 代表股票j的收益率與市場組合收益率的協方差。
從上式可以看出，一種股票的收益與其β系數是成正比例關系的。β系數是某種證券的收益的協方差與市場組合收益的方差的比率，可看作股票收益變動對市場組合收益變動的敏感度。通過對β進行分析，可以得出結論：在風險資產的定價中，那些隻影響該證券的方差而不影響該股票與股票市場組合的協方差的因素在定價中不起作用，對定價唯一起作用的是該股票的β系數。由於收益的方差是風險大小的量度，可以說：與市場風險不相關的單個風險，在股票的定價中不起作用，起作用的是有規律的市場風險，這是CAPM的中心思想。
對此可以用投資分散化原理來解釋。在一個大規模的最優組合中，不規則的影響單個證券方差的非系統性風險由於組合而被分散掉了，剩下的是有規則的系統性風險，這種風險不能由分散化而消除。由於系統性風險不能由分散化而消除，必須伴隨有相應的收益來吸引投資者投資。非系統性風險，由於可以分散掉，則在定價中不起作用。
(二)實證檢驗的一般方法
對CAPM的實證檢驗一般採用歷史數據來進行，經常用到的模型為：

其中： 為其它因素影響的度量
對此模型可以進行橫截面上或時間序列上的檢驗。
檢驗此模型時，首先要估計 系數。通常採用的方法是對單個股票或股票組合的收益率 與市場指數的收益率 進行時間序列的回歸，模型如下：

這個回歸方程通常被稱為"一次回歸"方程。
確定了 系數之後，就可以作為檢驗的輸入變數對單個股票或組合的β系數與收益再進行一次回歸，並進行相應的檢驗。一般採用橫截面的數據，回歸方程如下：

這個方程通常被稱作"二次回歸"方程。
在驗證風險與收益的關系時，通常關心的是實際的回歸方程與理論的方程的相合程度。回歸方程應有以下幾個特點：
(1) 回歸直線的斜率為正值，即 ，表明股票或股票組合的收益率隨系統風險的增大而上升。
(2) 在 和收益率之間有線性的關系，系統風險在股票定價中起決定作用，而非系統性風險則不起決定作用。
(3) 回歸方程的截矩 應等於無風險利率 ，回歸方程的斜率 應等於市場風險貼水 。
(三)西方學者對CAPM的檢驗
從本世紀七十年代以來，西方學者對CAPM進行了大量的實證檢驗。這些檢驗大體可以分為三類：
1.風險與收益的關系的檢驗
由美國學者夏普（Sharpe）的研究是此類檢驗的第一例。他選擇了美國34個共同基金作為樣本，計算了各基金在1954年到1963年之間的年平均收益率與收益率的標准差，並對基金的年收益率與收益率的標准差進行了回歸，他的主要結論是：
a、在1954—1963年間，美國股票市場的收益率超過了無風險的收益率。
b、 基金的平均收益與其收益的標准差之間的相關系數大於0.8。
c、風險與收益的關系是近似線形的。
2.時間序列的CAPM的檢驗
時間序列的CAPM檢驗最著名的研究是Black，Jensen與Scholes在1972年做的，他們的研究簡稱為BJS方法。BJS為了防止β的估計偏差，採用了指示變數的方法，成為時間序列CAPM檢驗的標准模式，具體如下：
a、利用第一期的數據計算出股票的β系數。
b、 根據計算出的第一期的個股β系數劃分股票組合，劃分的標準是β系數的大小。這樣從高到低系數劃分為10個組合。
c、採用第二期的數據，對組合的收益與市場收益進行回歸，估計組合的β系數。
d、 將第二期估計出的組合β值，作為第三期數據的輸入變數，利用下式進行時間序列回歸。並對組合的αp進行t檢驗。

其中：Rft為第t期的無風險收益率
Rmt為市場指數組合第t期的收益率
βp指估計的組合β系數
ept為回歸的殘差
BJS對1931—1965年間美國紐約證券交易所所有上市公司的股票進行了研究，發現實際的回歸結果與理論並不完全相同。BJS得出的實際的風險與收益關系比CAPM 模型預測的斜率要小，同時表明實際的αp在β值大時小於零，而在β值小時大於零。這意味著低風險的股票獲得了理論預期的收益，而高風險股票獲得低於理論預測的收益。
3.橫截面的CAPM的檢驗
橫截面的CAPM檢驗區別於時間序列檢驗的特點在於它採用了橫截面的數據進行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他們所採用的基本方法如下：
a、根據前五年的數據估計股票的β值。
b、 按估計的β值大小構造20個組合。
c、計算股票組合在1935年—1968年間402個月的收益率。
d、 按下面的模型進行回歸分析，每月進行一次，共402個方程。
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
這里：Rp為組合的月收益率、
βp為估計的組合β值
bp2為估計的組合β值的平方
sep為估計βp值的一次回歸方程的殘差的標准差
g0、g1、g2、g3為估計的系數，每個系數共402個估計值
e、對四個系數g0、g1、g2、g3進行t檢驗
FM結果表明：
①g1的均值為正值，在95%的置信度下可以認為不為零，表明收益與β值成正向關系
②g2、g3在95%的置信度下值為零，表明其他非系統性風險在股票收益的定價中不起主要作用。
1976年Richard·Roll對當時的實證檢驗提出了質疑，他認為：由於無法證明市場指數組合是有效市場組合，因而無法對CAPM模型進行檢驗。正是由於羅爾的批評才使CAPM的檢驗由單純的收益與系統性風險的關系的檢驗轉向多變數的檢驗，並成為近期CAPM檢驗的主流。最近20年對CAPM的檢驗的焦點不是 ，而是用來解釋收益的其它非系統性風險變數，這些變數往往與公司的會計數據相關，如公司的股本大小，公司的收益等等。這些檢驗結果大都表明：CAPM模型與實際並不完全相符，存在著其他的因素在股票的定價中起作用。
(四)我國學者對風險－收益關系的檢驗
我國學術界引進CAPM的概念的時間並不長，一些學者對上海股市的風險與收益的關系做了一些定量的分析，但至今仍沒有做過系統的檢驗。他們的研究存在著一些缺陷，主要有以下幾點：
1. 股票的樣本太少，不代表市場總體，無法得出市場上風險與收益的實際關系。
2. 在兩次回歸中，同時選用同一時期的數據進行 值的估計和對CAPM模型中線性關系的驗證。
3. 在確定收益率時並沒有考慮分紅，送配帶來的影響並做相應調整，導致收益和風險的估計的偏差，嚴重影響分析的准確性。
4. 在回歸過程中，沒有選用組合的構造，而是採用個股的回歸易導致， 系數的不穩定性。

二、上海股市CAPM模型的研究方法
(一)研究方法
應用時間序列與橫截面的最小二乘法的線性回歸的方法，構造相應的模型，並進行統計檢驗分析。時間序列的線性回歸主要應用於股票β值的估計。而CAPM的檢驗則採用橫截面回歸的方法。
(二)數據選取
1.時間段的確定
上海股市是一個新興的股市，其歷史並不十分長，從1990年12月19日開市至今，不過短短八年的時間。在這樣短的時間內，要對股票的收益與風險問題進行研究，首先碰到的是數據數量不夠充分的問題。一般來說對CAPM的檢驗應當選取較長歷史時間內的數據，這樣檢驗才具有可靠性。但由於上海股市的歷史的限制，無法做到這一點。因此，首先確定這八年的數據用做檢驗。
但在這八年中，也不是所有的數據均可用於分析。CAPM的前提要求市場是一個有效市場：要求股票的價格應在時間上線性無關。在第一章中通過對上海股市收益率的相關性研究，發現93年之前的數據中，股價的相關性較大，會直接影響到檢驗的精確性。因此，在本研究中，選取1993年1月至1998年12月作為研究的時間段。從股市的實際來看，1992年下半年，上海股市才取消漲停板制度，放開股價限制。93年也是股市初步規范化的開始。所以選取這個時間點用於研究的理由是充分的。
2.市場指數的選擇
目前在上海股市中有上證指數，A股指數，B股指數及各分類指數，本文選擇上證綜合指數作為市場組合指數，並用上證綜合指數的收益率代表市場組合。上證綜合指數是一種價值加權指數，符合CAPM市場組合構造的要求。
3.股票數據的選取
這里用上海證券交易所（SSE）截止到1998年12月上市的425家A股股票的每日收盤價、成交量、成交金額等數據用於研究。這里遇到的一個問題是個別股票在個別交易日內停牌，為了處理的方便，本文中將這些天該股票的當日收盤價與前一天的收盤價相同。

三、上海股市風險－收益關系的實證檢驗
(一)股票貝塔系數的估計
中國股票市場共有8年的交易數據，應採用3年以上的數據用於估計單個股票的 系數，才能保證 具有穩定性。但是課題組在實踐中通過比較發現由於中國股票市場作為一個新興的市場，無論是市場結構還是市場規模都還有待於進一步的發展，同時各種股票關於市場的穩定性都不是很高，股市中還存在很大的時變風險，因此各種股票的 系數隨著時間的推移其變化將會很大。所以只用上一年的數據估計下一年的 系數時， 系數將更具有靈敏性，因為了使檢驗的結果更理想，均採用上一年的數據估計下一年的 系數。估計單個股票的 系數採用單指數模型，如下：

其中： : 表示股票i在t時間的收益率
: 表示上證指數在t時間的收益率
：為估計的系數
：為回歸的殘差。
進行一元線性回歸，得出 系數的估計值 ，表示該種股票的系統性風險的測度。
(二)股票風險的估計
股票的總風險，可以用該種股票收益率的標准差來表示，可以用下式來估計總風險

其中：N為樣本數量， 為 的均值。
非系統風險，可用估計 的回歸方程中的殘差 的標准差來表示，用 表示股票i的非系統性風險，可用下式求出：

其中： 為一次回歸方程的殘差
為 的均值
(三)組合的構造與收益率計算
對CAPM的總體性檢驗是檢驗風險與收益的關系，由於單個股票的非系統性風險較大，用於收益和風險的關系的檢驗易產生偏差。因此，通常構造股票組合來分散掉大部分的非系統性風險後進行檢驗。構造組合時可採用不同的標准，如按個股b系數的大小，股票的股本大小等等，本文按個股的b系數大小進行分組構造組合。將所有股票按b系數的大小劃分為15個股票組合，第一個股票組合包含b系數最小的一組股票，依次類推，最後一個組合包含b數子最大的一組股票。組合中股票的b系數大的組合被稱為"高b系數組合"，反之則稱為"低b系數組合"。
構造出組合後就可以計算出組合的收益率了，並估計組合的b系數用於檢驗。這樣做的一個缺點是用同一歷史時期的數據劃分組合，並用於檢驗，會產生組合b值估計的偏差，高b系數組合的b系數可能會被高估，低b系數組合的b系數可能被低估，解決此問題的方法是應用Black,Jenson與Scholes研究組合模型時的方法（下稱BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的數據計算股票的b系數。
(2)利用第一期的b系數大小劃分組合
(3)採用第一期的數據，對組合的收益與市場收益率進行回歸，估計組合的b系數
(4)將第一期估計出的組合b值作為自變數，以第二期的組合周平均收益率進行回歸檢驗。
在計算組合的平均周收益率時，我們假設每個組合中的十隻股票進行等額投資，這樣對平均周收益率 只需對十隻股票的收益率進行簡單平均即可。由於股票的系統風險測度，即真實的貝塔系數無法知道，只能通過市場模型加以估計。為了使估計的貝塔系數更加靈敏，本研究用上一年的數據估計貝塔系數，下一年的收益率檢驗模型。
(四)組合貝塔系數和風險的確定
對組合的周收益率求標准方差，我們可以得到組合的總風險sp
組合的b值的估計，採用下面的時間序列的市場模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t時期投資組合的收益率
：為估計的系數
Rmt表示t期的市場組合收益率
ept為回歸的殘差
對組合的每周收益率與市場指數收益率回歸殘差分別求標准差即可以得到組合sep值。
表1：組合周收益率回歸的b值與風險（1997.01.01～1997.12.31)
組合 組合b值 組合а值 相關系數平方 總風險 非系統風險
1 0.781 0.001 0.888 0.063 0.021
2 0.902 0.000 0.943 0.071 0.017
3 0.968 0.000 0.934 0.076 0.02
4 0.989 0.000 0.902 0.079 0.025
5 1 0.000 0.945 0.078 0.018
6 1.02 0.000 0.958 0.079 0.016
7 1.04 0.002 0.935 0.082 0.021
8 1.06 0.000 0.925 0.084 0.023
9 1.08 0.000 0.938 0.085 0.021
10 1.1 0.000 0.951 0.086 0.019
11 1.11 0.000 0.951 0.087 0.019
12 1.12 0.000 0.928 0.089 0.024
13 1.13 0.000 0.937 0.089 0.022
14 1.16 0.000 0.912 0.092 0.027
15 1.17 0.000 0.922 0.092 0.026

(五)組合平均收益率的確定
對組合按前面的構造方法，用第98年的周收益率求其算術平均收益率。
表2：組合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
組合 組合b 平均周收益率
1 0.781 0.0031
2 0.902 -0.0004
3 0.968 0.0048
4 0.989 0.0052
5 1 0.0005
6 1.02 -0.002
7 1.04 0.0038
8 1.06 0.003
9 1.08 0.0016
10 1.1 0.0026
11 1.11 0.005
12 1.12 0.0065
13 1.13 0.0044
14 1.16 0.0067
15 1.17 0.0074
(六)風險與收益關系檢驗
以97年的組合收益率估計b，以98年的組合收益率求周平均收益率。對15組組合得到的周平均收益率與各組合b系數按如下模型進行回歸檢驗：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
g0，g1為估計參數
按照CAPM應有假設：
1.g0的估計應為Rf的均值，且大於零，表明存在無風險收益率。
2.g1的估計值應為Rm-Rf>0,表明風險與收益率是正相關系，且市場風險升水大於零。
回歸結果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114

查表可知，在5%顯著水平下回歸系數g1顯著不為0，即在上海股市中收益率與風險之間存在較好的線性相關關系。論文在實踐檢驗初期，發現當以93年至97年的數據估計b，而用98年的周收益率檢驗與風險b關系時，回歸得到的結論是5%顯著水平下不能拒絕回歸系數g1顯著為0的假設。這些結果表明，在上海股市中系統性風險b與周收益率基本呈現正線性相關關系。同時，上海股市仍為不成熟證券市場，個股b十分不穩定，從相關系數來看,尚有其他的風險因素在股票的定價中起著不容忽視的作用。本文將在下面進行CAPM模型的修正檢驗。

四、CAPM的橫截面檢驗
(一)模型的建立
對於橫截面的CAPM檢驗，採用下面的模型：
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
該模型主要檢驗以下四個假設：
1，系統性風險與收益的關系是線性的，就是要檢驗回歸系數E（g2）=0。
2，b是衡量證券組合中證券的風險的唯一測度，非系統性風險在股票的定價中不起作用，這意味著回歸方程的系數E（g3）=0。
3，對於風險規避的投資者，高系統性風險帶來高的期望回報率，也就是說：E(g1)=E(Rmt)—E(Rft)>0
4，對只有無風險利率才是系統風險為0的投資收益，要求E（g0）=Rf。
(二)檢驗的結果及啟示
對CAPM模型的橫截面的檢驗採用多元回歸中的逐步回歸分析法（stepwise），即在回歸分析中首先從所有自變數選擇一個自變數，使相關系數最大，再逐步假如新的自變數，同時刪去可能變為不顯著的自變數，並保證相關系數上升，最終保證結果中的所有自變數的系數均顯著不為0，並且被排除在模型之外的自變數的系數均不顯著。
表4：多元回歸的stepwise法結果
g0 g1 R2
系數 -0.0143 0.0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
從表中可以得出如下結論：
1．bp2項的系數的T檢驗結果並不顯著，表明風險與收益之間並不存在非線性相關關系。
2.sep 項的系數的T檢驗結果並不顯著，表明非系統風險在資產組合定價中並不起作用。
3．g0的估計值為負，即資金的時間價值為負，表明市場具有明顯的投機特徵。

五、影響收益的其他因素分析
(一)歷史回顧
長期以來，Sharp,linter和Mossin分別提出的CAPM模型一直是學術界和投資者分析風險與收益之間關系的理論基石，尤其是在Black,Jensen,和Scholes（1972）以及 Fama 和MacBeth（1973）通過實證分析證明了1926-1968年間在紐約證券交易所上市的股票平均收益率與貝塔之間的正的相關關系以後。然而八十年代，Reinganum(1981)和Lakonishok ，Shapiro（1986）對後來的數據分析表明這種簡單的線性關系不復存在。Roll對CAPM的批評文章發表之後，對CAPM的檢驗也轉向對影響股票收益的其他風險因素的檢驗，並發現了許多不符合CAPM的結果。Fama和French（1992）更進一步指出，從四十年代以後，紐約股票市場股票的平均收益率與貝塔系數間不存在簡單的正線性相關關系。他們通過對紐約股票市場1963年至1990年股票的月收益率分析發現存在如下的多因素相關關系：
R=1.77%-(0.11*ln(mv))+(0.35*ln(bv/mv))
其中：mv是公司股東權益的市場價值，bv是公司股東權益的賬面價值。
從前一節我們對上海股票市場的檢驗結果可以看出，當選用的歷史數據變化以後，上海股市中收益與系統性風險相關的顯著程度並不如CAPM所預期的那樣。羅爾對CAPM的解釋同樣適合於上海市場，即一方面我們無法證實市場指數就是有效組合，以我們分析的上海股票市場而言，上證指數遠沒有包括所有金融資產，比如投資者完全可以自由投資於債券市場和在深圳證券交易所上市的股票。另一方面，在實際分析中我們無法找到真正的貝塔（true beta）。為了找出上海股市中股票定價的其他因素，本文結合上海股票市場曾經出現炒作的"小盤股"、"績優股"、"重組股"等現象，對公司的股本大小，公司的凈資產收益率，市盈率等非系統因素對收益的影響進行了分析。具體方法是：論文首先對影響個股收益率的各因素進行逐年分析，然後構造組合，再對影響組合收益率的各因素進行分析，組合的構造方法與前相同。
(二)單股票的多因素檢驗及結果
檢驗方法是用歷史數據計算b系數，再對b系數、前期總股本、前期流通股本、預期凈資產收益率、預期PE比率對收益率的解釋程度進行分析。例如在分析年所有股票收益率的決定因素時，採用93年股票的收益率計算貝塔系數，總股本為93年末的總股本，凈資產收益率和市盈率根據94年的財務指標計算。由於股票在此之後4年交易期間，凈資產收益率（ROE）和每股收益（EPS）尚未公布，因此凈資產收益率和市盈率都稱為預期凈資產收益率和預期市盈率。具體模型如下：
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj+g4PEj+ej
其中 : Rj 是股票 j的第t期年平均周收益率
bj 是股票j的b系數，b系數由第（t-1）期歷史數據算出
Gj 是股票j的第（t-1）期總股本對數值
ROEj是股票j的第t期凈資產收益率
PEj 是股票j的第t期期末市盈率
STEPWISE多元回歸發現94年各股票收益率與以上因素並無顯著關系，其他各年的結果如下：
表5：95年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj
R2 g0 g2
均值 T值 均值 T值
0.05 -0.013 -3.568 0.0011 2.958

表6：96年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj+g3ROEj
R2 g0 g2 g3
均值 T值 均值 T值 均值 T值
0.171 -0.011 -1.93 0.002 2.845 0.024 5．249

表7：97年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj
R2 g0 g2
均值 T值 均值 T值
0.099 0.0317 6.328 -0.0028 -5.325

表8：98年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj
R2 g0 g1 g2 g3
均值 T值 均值 T值 均值 T值 均值 T值
0.195 0.0343 7.799 0.005 3.582 -0.003 -8.548 0.0013 0.0045
(三)組合的檢驗及結果
組合的構造方法與前面所描述的一致。對所有組合98年平均周收益率與組合的97年數據所計算出的貝塔系數、97年末平均總股本、98年平均凈資產收益率、98年底平均市盈率進行回歸分析，模型如下：
Rpj=g0+g1bpj+g2Gpj+g3ROEpj+g4PEpj+ej
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
Gpj 是組合j的 97年總股本對數值
ROEpj 是組合j的98年凈資產收益率
PEpj 是組合j的98年末市盈率
表9：98年組合收益率的STEPWISE多元回歸結果
g0 g3 R2
均值 0.0425 -0.0039 0.593
T值 4.736 -4.355
(四)結果分析
對組合的收益率以及97年以來個股的收益率採用stepwise回歸分析可以看出，公司的股本因素在上海股票市場的股票定價中起著顯著的作用。股票的定價因素同西方成熟股市一樣，存在規模效應（Size Effect）,即小公司的股票容易取得高收益率。這個結論與中國股市的近幾年價格波動實際特點相一致，其原因可以從以下三方面分析：首先，小公司股本擴張能力強。在我國股市中，投資人主要是希望公司股本擴張後帶來的資產增值盈利。其次，小股本的股票便於機構投資者炒作。我國機構投資者的實力總體偏弱，截止98年年底，注冊資本在5億元以上的券商只有10多家。最後，小公司往往被市場認為是資產收購與兼並的目標。許多早期上市的公司，市場規模較小，在激烈的市場競爭中無行業壟斷優勢和規模經濟效益，無法與大企業抗衡。而許多高科技企業或具有較強市場競爭力的企業迫切需要進入資本市場，將收購目標瞄準這些小規模上市公司實行低成本借殼上市。這三方面的因素都導致小股本公司的股票受到市場的青睞。因此在論文的檢驗結果中，無論是個股還是組合在歷年的收益率中都是顯著地與股本相關

❺ 股票的基本定律

你好，股票的基本定律 ：
1.背離鈍化
股市盤面中出現的背離有兩種：頂背離與底背離。背離鈍化原理可以從以下兩個方面加以分析：對股市行情的基本分析,行情發展的方向和幅度與實際發生的情況發生背離和對股市的技術分析。
2.熱點效應
熱點是交易日中資金流量最大的某些股票,有無熱點是股市有無生命力的表現,是股市交易中資金的主要流向，是股市行情中總有不同的熱點產生,總有幾只股票受到投資者的特別關注，熱點股是能給予投資者提供獲利的空間。
3.差異互動
股市實時行情中有時會出現大盤走勢大幅變化的情況，出現這種情況的時候,政策面基本面並沒有變化,技術分析指標也沒有顯示其必然性。
4.共振反轉
共振現象本來是自然界的一種自然現象,把共振原理引伸到股市中,即由於追求盈利和規避風險的一致性。
5.時間周期
對股市的歷史分析,表明股市行情變化的周期性,證實了股市周期的存在，股市的周期性無法說明股市即時行情中某一周、某一日、某一時段所發生的特殊行情變化。
風險揭示：本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，不構成任何買賣操作，不保證任何收益。如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。

❻ 納斯達克指數是指什麼

納斯達克綜合指數是反映納斯達克證券市場行情變化的股票價美股三大指數遭重挫格平均指數，基本指數為100。納斯達克的上市公司涵蓋所有新技術行業，包括軟體和計算機、電信、生物技術、零售和批發貿易等。主要由美國的數百家發展最快的先進技術、電信和生物公司組成，包括微軟、英特爾、美國在線、雅虎這些家喻戶曉的高科技公司，因而成為美國"新經濟"的代名詞。
納斯達克綜合指數是代表各工業門類的市場價值變化的晴雨表。因此，納斯達克綜合指數相比標准普爾500指數、道·瓊斯工業指數(它僅包括30個著名大工商業公司，20家運輸業公司和15家公用事業大公司)更具有綜合性。納斯達克綜合指數包括5000多家公司，超過其他任何單一證券市場。因為它有如此廣泛的基礎，已成為最有影響力的證券市場指數之一。
1971年2月8日，股票交易發生了革命性的創新。那一天一個稱之為納斯達克(Nasdaq全美債券交易商自動報價)的系統為2,400隻優質的場外交易(OTC)股票提供實時的買賣報價。在以前，這些不在主板上市的股票報價是由主要交易商和持有詳細名單的經紀人公司提供的。納斯達克鏈接著全國500多家造市商的終端，形成了計算機系統的中心。