股票定价模型的影响因素

『壹』 按照资本资产定价模型，影响特定股票预期收益率的因素有（ ）。

1.无风险收益率2.平均风险股票的必要收益率3.特定股票的β系数

【解析】资本资产定价模型的表达形式：R＝Rf＋β×（Rm－Rf），其中，R表示某资产的必要收益率；β表示该资产的β系数；Rf表示无风险收益率（通常以短期国债的利率来近似替代）；Rm表示市场平均收益率（也可以称为平均风险股票的必要收益率），（Rm－Rf）称为市场风险溢酬。财务风险属于非系统风险，不会影响必要收益率，1.无风险收益率2.平均风险股票的必要收益率3.特定股票的β系数

『贰』 按照资本资产定价模型,确定特定股票必要收益率所考虑的因素有哪些

10,按照资本资产定价模型,确定特定股票必要收益率所考虑的因素有( ACD )
A.无风险收益率 B.公司股票的特有风险
C.特定股票的贝它系数 D.所有股票的平均收益率

『叁』 按照资本资产定价模型，影响特定股票预期收益率的因素有

企业经营良好程度
全国经济趋势
银行存款和各种债券的利息
全球的经济趋势
企业产品的供求关系和质量
企业市场竞争力

『肆』 财务管理：从股票估价的基本模型分析影响股票价值的因素有哪些

决定股票价值最重要的一点是公司收益 而决定公司股票价格的是投资者对公司收益的预期 即在未来很长一段时间内都将维持高盈利水平的公司，如果市场上对应的股票相对较低（市盈率低于每股收益增长率） 此为低估

税后利润的多少 现金流量的多少 存货的多少 是考察增长型公司的标准之一 建议参考财务报表之类的书籍了解存货与现金的关系

公司资产涉及到隐性资产与非隐性资产。 有隐性资产的公司可不考虑盈利水平长期持有
公司总资产越多负债越少说明公司的生存能力。 而短期负债与短期现金流关系说明公司短期偿债能力，等等这些都是公司经营水平的体现。也可一定程度上体现出行业能暖。

股息是公司对股东的回报，股息率越高说明公司每年对投资者给予的回报越多。如果一个公司常年赚钱却不分红有三种可能 1 公司持续高增长需要投资 2 公司管理层对投资者回报毫不在意 3 公司大股东与管理层存在利益输送。 如果一个公司常年不赚钱却依然分红，也表明了许多，不再一一赘述

综上所述 股息税后利润，存货，公司资产，现金流等是财务报表中比较重要的几项，这几项是帮助你更好地了解公司的运营情况，公司的盈利水平，以及以后的发展方向。 这些数据与每股收益增长率是相辅相成的。

『伍』 请问影响股票价格因素有些什么例子

选单个股票,我的方法是:如果是短线操作,技术指标主要为15分钟K线为主,60分钟K线为辅.还要根据大盘走势研判.要弄清最近该股的基本面信息.多看几家证券公司发布对该股的分析,然后用自己的思维总结.如果是现在的话,因为国家全力一直股市的资金泛滥.所以大盘对个股影像较大,个股也不排除报复性反弹的可能.如果用老的思维已经不能很好的选股.可以尝试购买业绩比较好的.重组概念还是炒作的对象.如果是投资初期,可选择大盘蓝筹股,就算亏损也不会有太大的问题.做股票重要的是心态!!!

单纯从现象上看，是供求关系不平衡的体现。卖的人多买的人少，卖的人都想卖出去，竞相压价，股价就低了。相反的买的人多卖的人少，买的人都想买到，竞相抬价，股价就高了。
至于从本质上看，是投资者对于股价未来趋势的看法导致当前股价的变化。比如投资者“认为”某股票应该“值”12元，现在价格是10元，那么他就买进。反之亦然。
单看上市公司基本面，比如公司业绩好，利润高，增长快。或者是整个行业，整个板块有重大提升。国家政策影响，预期利好等等，都是让投资者看涨的因素。相反的因素会使投资者有看跌的想法。这个可以说是一个趋于绝对理性，崇尚价值投资观念的想法。
至于从技术面来看，则有很多投资和投机的因素在里面。比如股票超涨超跌，庄家是在低位吸筹或者高位出货，横盘整理等等。广大投资者对整个市场的看法（比如前一周的大跌，上市公司基本面并没有大跌，而是投资者的心理大跌了）。这方面可以研究的太多了，建议楼主多看看股市分析的书。
还有一方面是炒作因素，也是我国股市的一大特色。有些消息并不会直接影响或者改变股价，但是某些别有用心的人（比如庄家），会利用这样的消息来扩大影响，借机炒作，以达到直接控制股价的目的。
至于股价的手段，说到底股市就是2个基本因素，“价”和“量”，在这点上庄家和散户是公平的。不公平的地方在于，庄家的钱多，实力强，甚至能够获得内幕消息，在这点上，庄家是领先于中小散户的。在某些股票上，庄家甚至能够控制80％的流通股以及拥有大量资金，然后就类似于商业上的垄断市场，货也在庄家手里，钱也在庄家手里，那么价格当然也是他说了算了。这里只是说的通俗一点，道理楼主应该能够想通。至于具体怎样操作，对不起，我也不是庄家，还请楼主多看书吧。
顺带一句，只要散户足够团结，反手打击庄家还是可行的，历史上有过这样的例子。

回答你的4个问题。个人拙见，仅供参考。
1、庄家想拉就拉完全按照个人意志？
很无奈的说，是的。如果你有足够的钱，你也可以。但是最近证监会对违规交易管理有所严格，太疯狂的举动无疑是自讨没趣。

2、供求关系，只有买的人多才会涨，只有卖的人多才会跌，换句话说完全是市场说的算（不过按照这样说比如杭萧钢构这样的票根本没人那么大比例的买者去买，如何连续数十个涨停）？
你的看法没错。只不过象杭萧这样的个股（类似的还有银星，S前锋等），主力高度控盘，拥有大量筹码。买的人是少，但是卖的人更少。主力在涨停板上不仅不卖，甚至会用大量资金挂单，给散户造成此股供不应求，日后必然大涨的错觉。

3、一个严谨的数学公式，公式里有大盘涨跌，市赢率，股价等很多参数组成，计算机自动计算这些公式来控制涨跌？
没有这么严谨，但是技术分析还是很重要的。其实股票的最基本两点，价和量，其他一切的指标，参数，都是建立在这两点上的。

4、根据公司盈利情况设置一个时间和价格目标，比如6XXXXX在6月底的目标是涨12元，该股票此后的价格波动可能是随机的，但到了完成目标的这一天就算大盘跌的再凶，股价也必须要到12元？
个股当然要看大盘。设置目标是一定的，但是如果在实施过程中遇到变化，那么目标和手段必然要调整。请记住，庄家的终极目的是赚钱，而不是拉高股价。只有把股价拉高，庄家高位脱身，把股票高位抛给他人，庄家才能真正获利。大盘下跌，意味着广大投资者情绪不看好，对异动股有所警觉。这时就算个股拉的再高，庄家把图形做的再漂亮，也不能吸引更多投资者接盘。这时的市场，不过是庄家在自己玩自己而已。

『陆』 IPO定价的因素分析

我们将承销商在IPO定价程序中可能考虑的各种因素分为两类，即外部因素和公司内部因素。它们的组合及其影响直接导致了IPO价格的确定。
所谓外部因素是指与企业正常经营状态相对独立的、不直接反映其内生持续盈利能力 但却影响承销商IPO定价判断的各种情况，它们包括国民经济运行状况、市场利率水平、突发性事件、行业宏观政策导向、产品市场预期、同业竞争情况、市场波动情况、股票发行规模以及承销商自身实力等等。这些因素可能会以不确定的、非线性的方式对承销商的定价过程发生作用，而且在特定的定价行为中，上述信息对IPO价格的最终形成主要起着经验性的非量化影响；公司内部因素是指反映在IPO价格中的直接体现公司素质和增长前景的各种要素的总和，包括承销商对其经营效率、获利能力、管理状况、资本结构等各种内部情况的评估结论。与外部因素不同之处在于，这些内部因素对于IPO定价主要可能起着较为确定的、线性的量化影响。
在模拟外部因素时，我们考虑到一些外部影响的量化难度而进行了相应的简化或剔除。最终，我们假设承销商的IPO定价程序主要受到以下四方面因素的直接影响：（1）市场波动情况；（2）股票发行数量；（3）行业特性；（4）承销商等级指数。
对因素（1），我们使用了上证指数的相对波动率指标来模拟整个市场的中短期波动情况。考虑到在实际发行程序中，IPO定价的最终确定时间一般是在正式发行日的两周之前，因此我们采用发行前两周的市场波动率组合S1来模拟市场气氛的研判环境。其计算公式为：
F/An=Ft/Fn（n=3，5，7，9，11，13，15）
其中，F/An代表相对于上证指数第n周移动平均收盘点位的市场波动率；
Ft为特定股票发行日两周前的上证指数收盘点位；
Fn为特定股票发行日两周前的上证指数n周移动平均收盘点位.
对于因素（3），我们使用了最新颁布的上市公司行业分类指引。由于两个交易所公布的上市公司行业分类结果详细程度不同，因此我们以深交所较为概括的分类标准来对样本公司所属的行业进行判别。
在因素（4）即承销商自身实力方面，我们考虑到美国的IPO市场中等级较高的投资银行所承销的IPO股票定价倾向于高出平均水平（Michelle Lowry&G. William Schwert，2001），因此，国内承销商的实力差别可能也会对其作出的IPO定价决策有所影响。在考虑多重指标之后，我们大致把1997－2000年样本期间内的主承销商进行了等级排名，共分为1、2、3、4个档次。其中，档次越靠前的承销商实力也越强。
在公司内部因素方面，我们考虑到市盈率指标所反映的公司基本面情况较为有限，而要试图对公司的内在价值运用现金流量贴现方法作出判断又会令主观因素的干扰加大。因此，为了全面反映特定公司的基本面素质，我们运用了71个财务指标来模拟公司的偿债能力、赢利能力、资产周转能力、管理效率等各个方面的情况。这些财务指标的原始数据均来自于样本公司招股说明书及上市公告书中上一个会计年度的资产负债表和收益表。尽管现金流量信息非常重要，但在权责发生制的框架下，资产负债表和收益表仍然可以完整地代表特定企业的财务状况和经营成果。鉴于报表编制基础的冲突，我们在选取财务数据时没有纳入现金流量信息。
另外，我国证券市场的政策环境变化较大，经验数据表明：市场的IPO定价从趋势上看，有突然间受到某种冲击而整体增加的迹象，而不是逐渐的增加；而从实际的市场情况来看，定价增加可能是因为受到一级市场市场化的政策的影响，从而表现出的不理性行为导致。基于上述两个原因，我们没有在后续的分析过程中引入时间变量。 （1）数据性质的检验
我们试图从81个变量中寻找到对新股价格有效的解释变量。如果这些变量高度相关，必然会导致回归方程中自变量相互削弱各自对y的边际影响，而出现回归方程整体显著，但各个变量都不显著的现象，也就是多重共线性的现象。另外，在众多的数据中如果存在奇异值，将严重地歪曲变量与自变量之间的关系，使回归方程不能很好地描述一般情况下变量与自变量之间的关系。因此，在发现奇异值时，应将其删除以使回归方程得到较好的效果。
我们通过标准化误差和标准化预测值的散点图检验数据是否存在奇异值的一般规则是：如果存在数据点明显超出 标准化误差值区间，则可以认为该数据是奇异值。根据结果看，几乎所有的值都在 标准化误差值区间内，有两个点远离该区间，显见这两个值是奇异值，将严重影响到回归方程的质量，应该剔除。这两个点对应的个体是新力药业（0153）和平高电气（600312）。
（2）多重共线性的检验
我们通过相关系数矩阵观察各指标之间的相关程度，从而判断各指标间是否存在高度的相关性。从相关系数矩阵可以看到，在拟选用的指标中，变量之间普遍存在着高度相关的现象，比如F/A7与F/A9之间的相关系数为0.977794、主营收入/有形资产与总资产周转率之间的相关系数高达 0.998043等等。所以，这些变量不能同时进入回归方程，在进行回归之前必须对数据进行处理以消除多重共线性的影响。
（3）数据处理
从上述数据性质的检验中，我们发现数据存在奇异值、存在多重共线性的现象。对于奇异值我们将其从数据中剔除，而对于多重共线性的问题我们采用主成分分析法进行处理。
拟选用的指标可以分为两类，即外部指标（行业类别、市场波动指数、承销商等级、发行量系数）和反映公司内部因素的财务指标类聚，并分别对这两类指标进行主成分分析。
（4）用多元统计分析中的主成分分析法进行数据简化
由于存在多重共线性的现象，也就是说各变量之间相互关联，所反映的信息很大程度上也是重复的，所以我们完全可以用少数一些变量来反映大部分的信息。主成分分析作为多元统计分析技术的一个分支，其主要目的就是浓缩数据，就是研究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子。这几个因子不仅保留了原始指标中的主要信息，而且彼此之间不相关，很好地避免了出现多重共线性的问题。
（5）从财务指标中提取公因子。
第一步，提取公因子，并进行因子旋转。
这一处理的结果发现：特征值（Total项）大于1的因子共13个，这13个因子的累计解释方差占到总方差的91.33864%，也即这13 个因子代表了原来所有71财务指标所表达的信息量的91%左右，代表了绝大多数的信息。而变量数由71个减少到13个，以最小的信息丢失量，极大地简化了数据。在之后的回归分析中，我们将用这13个共因子替代原来的71个财务指标进行回归。通过主成分法得到的公因子是完全不相关的，即相关系数为0，用它们进行回归分析就不会出现多重共线性问题。
另外，因子旋转后并没有改变这13个因子的累计解释方差占到总方差的比例，旋转前后该比例均为91.33864%，只是在各个因子之间的分配比例有所变化。
第二步，计算因子得分。
实际上因子得分是通过原始变量的线性组合得到，原始变量前的系数就是因子载荷矩阵中的因子载荷。
（6）从市场指数波动指标中提取公因子
利用上表中的因子载荷矩阵计算因子得分S1
S1=0.823232×（F/A3）+A+0.895644×（F/A15）
（7）用虚拟变量处理行业数据
对于样本所含的94只新股，共涉及19个不同行业，我们引入虚拟变量进行处理。我们用18个虚拟变量di（i=1，2A 18 ）来反映行业分布对新股定价的影响。
（8）回归分析
在剔除奇异值、运用主成分分析法浓缩数据并同时处理了多重共线性的问题之后，我们即可进行最后的回归分析。下面是我们通过采用主成分法得到的财务指标的公因子、市场指标的公因子及发行量系数、行业类别的虚拟变量、券商等级等因素对被解释变量（即IPO价格）进行逐步回归所选出的最优回归方程。
Price=14.27727－1.71038×发行量系数－0.41778×S1+6.70326×d11+3.861002×d15－3.06603×d17+1.132558×F1+0.579465×F3+0.863128×F4+0.67048×F6+0.422713×F8－ 0.6338×F12
其中R2=0.68
（9）最终结果分析：
在财务指标的公因子中，对新股价格有显著影响只有F1、F3、F4、F6、F8、F12、这六个因子，其余因子对新股价格影响甚小，不予考虑。除此之外，市场波动指标的公因子S1对新股价格的影响也是显著的，S1也进入了回归方程。发行量对新股价格的影响同样不能忽视。在反映行业分布的18 个虚拟变量中d11、d15和d17进入了方程，它们所对应行业为行业C99（其他制造业），行业G（信息技术业）和行业K（社会服务业），这说明在 2000年以来，属于这三个行业的上市公司在进行新股定价时，行业分布对其股票定价有显著影响。其中，行业C99和行业G对新股定价是正向的影响，而行业 K对新股定价的影响则是反向的。
上述的Tolerance和VIF两个指标为多重共线性的检查指标。可以看到，所有变量的Tolerance均大于0.1，VIF均小于10，因此不存在多重共线性的问题。
另外，检验数据表明，在5%的显著性水平下，各系数的t值与方程的F值全部通过检验，新股定价模型拟合效果非常好。
作为对比，我们对1997年至2001年初的328只IPO股票数据进行了类似分析，检验结果与上述结论较为相近（检验通过变量完全一致），但回归方程中的自变量系数有一些差别，而样本的拟合度也较差一些，这表明较长期间的IPO定价因素影响可能会随着结构性的市场变动而发生变化。另外，从行业分布角度看，在这一期间对股票定价有显著影响的行业也变成行业C99，行业F（交通运输、仓储业）和行业L（传播与文化产业）。其中，行业C99和行业 L对新股定价是正向的影响，而行业F对新股定价的影响则是反向的。这说明市场热点会随着一些环境因素的变化而转移。

『柒』 根据CAPM模型，影响特定股票预期收益率的因素有（ ）。

CAPM资本资产定价模型。
应该选择C
在确定了市场未来的走势后，明了不同β系数的证券组合可能获得的额外收益。

『捌』 1、试通过资本资产定价模型来分析影响股票价格的因素2、试述关于利率期限结构的主要理论及其优缺点

那用那么复杂，有题材在烂的公司它的股票也是好股票。