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user: 3. 沪深股市股票市盈率影响因素实证检验 3.1. 中国沪深股市总体市盈率分析 为了对中国沪深股市总体市盈率进行分析，在中证指数有限公司网站整理的有关2016年5月份A股市场主要板块的市盈率数据如下。 从表2中的数据得知，到2016年5月份，沪深A股最新静态市价盈利比率为19.57倍，比近期一个月的平均静态市盈率降低6.94%，其中上海A股最新静态市盈率14.12倍，比近期一个月平均静态市盈率降低5.36%；深圳A股最新静态市盈率38.21倍，比近期一个月平均静态市盈率降低13.20%；在这段时间内，A股指数大体上在3200点左右变动，其中有多只股票刷新了历史记录，甚至远远高于2007年A股6124点时的价格。以上数据显示，即使2016年5月份整体A股市盈率比最近一个月平均静态市盈率有所下降，并不是由于全部A股股票价格下降导致的，而是因为沪深两市中大盘蓝筹股股票价格下将所导致的。数据表明，深市主板最新静态市盈率为23.62倍，比近期一个月平均静态市盈率降低11.77%；中小板最新静态市盈率为46.71倍，比近期一个月平均静态市盈率降低14.26%；创业板近期静态市价盈利比率为69.45倍，比近期一个月平均静态市价盈利比率降低17.73%。 Table 2 P/E ratio of A-share main board in May 201 板块名称 静态市盈率 平均静态市盈率 增加(%) 上海A股 14.12 14.92 −5.36 深圳A股 38.21 44.02 −13.20 沪深A股 19.57 21.03 −6.94 深市主板 23.62 26.77 −11.77 中小板 46.71 54.48 −14.26 创业板 69.45 84.42 −17.73 表2. 2016年5月份A股市场主要板块市盈率 数据来源：中证指数有限公司。 3.2. 中国沪深股市市盈率波动分析 对中国沪深股市市盈率波动 [ 12 ] 情况进行分析时，为了便于观察故利用上海证券交易所统计年鉴2005~2014年度的数据绘制出的沪市A股平均市盈率的柱状图如下图1所示。 从柱状图可以看出，2005~2014年10年间，沪市A股市价盈利比率大体上都在10到35倍间震荡。2007年不断上涨达到股票市场最顶点时，市盈率超过35倍，刷新了以往的记录达到59.24倍。2008年世界金融危机爆发之后，中国的经济受到巨大的影响，特别是股票市场受到的影响也是巨大的，因此，沪市A股市盈率迅猛下降到2008年的14.86倍。2009年虽然有所上升，但还是在20倍左右震荡。在2009年以后，逐年有下降的趋势，但每年的下降幅度不是很大，虽2014年有所上升，但市盈率只有15.99倍，仍在20倍附近。 为了便于对中国沪深股市市盈率波动情况进行分析，故利用深交所统计年鉴2006~2015年度的数据绘制深市股票平均市盈率和主板A股市盈率的变化趋势折线图如图2所示。 图1. 沪市A股平均市盈率2005~2014年 图2. 深市股票平均市盈率和主板A股市盈率变化趋势2006~2015年 分析图2中的变化趋势知，深圳证券交易市场A股平均市价盈利比率和主板A股市价盈利比率大体上以40倍为中线波动，除2008年具有较大的变动幅度，下降到16.72倍外，其它的大体上不变。2007年深圳股票指数创造了以往的新高度，市盈率也超过了以往的最高点，达到了69.74倍，之后随着股票市场的下降而迅猛地下降到2008年的16.72倍，2009年和2010年变动幅度不大，大体上在40倍左右震荡，2012年以后又有所下降，基本上在25倍左右震荡，然而2015又上升到52.75倍。 3.3. 模型的回归结果分析 3.3.1. 模型I的回归结果分析 回归结果分析的原假设： H 0 ： α i = 0 ， i = 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 8 模型I：包含全部解释变量的模型，分析全部解释变量对市价盈利率的贡献度。 Y = α 0 + ∑ i = 1 8 α i X i + ε (9) 上式中： α 0 ：估计常数项， α i ：估计回归系数， i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 8 ， ε ：估计残差项。 根据表3中的数据，模型估计的结果写为： Y ^ = 65.57 − 0.28 X 1 + 0.056 X 2 − 1.13 X 3 + 0.04 X 4 − 0.34 X 5 + 1.06 X 6 + 0.36 X 7 + 5.44 X 8 ( 26.18 ) ( 0.19 ) ( 0.54 ) ( 0.63 ) ( 0.29 ) ( 0.59 ) ( 0.66 ) ( 0.62 ) ( 18.18 ) t = ( 2.50 ) ( − 1.45 ) ( 0.10 ) ( − 1.79 ) ( 2.15 ) ( − 0.57 ) ( 3.59 ) ( 2.09 ) ( 0.299 ) 分析模型的结果得到： 1) 根据回归系数的正负，可以判断Y与 X i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， 8 间是正相关还是负相关，即回归系数为正，它们间就是正相关，回归系数为负，它们间就是负相关。在0.05的显著性水平下，一般情况下，t值大于2，P值小于0.05，就说明解释变量对被解释变量具有显著性影响。 Y与 X 1 经证明具有弱反向关系，因为 X 1 的回归系数为−0.28，且在0.05的显著性水平下，t值和P值没有通过假设检验。 2) Y与 X 2 具有正向关系，因为 X 2 的回归系数为0.056，且在0.05的显著性水平下，t值和P值没有通过假设检验，因此，可以认为Y与 X 2 之间不存在相关关系。 Table 3 Multivariate regression estimation results of model 变量 系数 标准差 t值 P值 C 65.56948 26.17950 2.504612 0.0191 X 1 −0.280409 0.193273 −1.450844 0.1593 X 2 0.056233 0.537019 0.104714 0.9174 X 3 −1.125178 0.630290 −1.785175 0.0864 X 4 0.043548 0.291726 2.149276 0.0225 X 5 −0.336027 0.586746 −0.572696 0.5720 X 6 1.055520 0.663772 3.590186 0.0114 X 7 0.363230 0.615894 2.089761 0.0256 X 8 5.443336 18.17556 0.299487 0.7670 R 2 0.844081 R 2 ¯ 0.7661 表3. 模型I多元回归估计结果 3) Y与 X 3 之间的关系经证实具有弱反向关系，因为 X 3 的回归系数为−1.12，且在0.05的显著性水平下，t值和P值没有通过假设检验。 4) Y与 X 5 具有反向关系，因为 X 5 的回归系数为−0.33，而且在0.05的显著性水平下，t值和P值检验是通过假设检验的。 5) Y与 X 8 之间的关系经证实具有弱正相关关系，因为 X 8 的回归系数为−5.44，且在0.05的显著性水平下，t值和P值没有通过假设检验。 根据结果分析可知，股息支付率的t值为2.15，P值为0.02，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 α 4 ≠ 0 ，说明股息支付率对市盈率有显著性影响；行业平均市盈率的t值为3.59，P值为0.011，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 α 6 ≠ 0 ，说明行业平均市盈率对市盈率有显著性影响；每股收益增率的t值为2.089，P值为0.025，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 α 7 ≠ 0 ，说明每股收益增率对市盈率有显著性影响。 3.3.2. 模型II的回归结果分析 根据模型 I 选取相关系数和显著性水平较高的 X 4 、 X 6 、 X 7 构建新的线性回归模型II： Y = β 0 + β 4 X 4 + β 6 X 6 + β 7 X 7 + η (10) 上式中： β 0 ：估计常数项， β i ：估计回归系数， i = 4 ， 6 ， 7 ， η ：估计残差项。 根据表4中的数据，模型估计的结果写为： Y ^ = 23.792 + 0.035 X 4 + 0.313 X 6 + 0.349 X 7 ( 12.39 ) ( 0.27 ) ( 0.51 ) ( 0.11 ) t = ( 1.92 ) ( 0.13 ) ( 2.61 ) (3.28) 根据结果分析得知，股息支付率的t值为0.13，P值为0.89，在0.05的显著性水平下接受原假设 H 0 ，即 β 4 = 0 ，说明 X 4 对Y没有显著性影响；行业平均市盈率的t值为2.61，P值为0.01，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 β 6 ≠ 0 ，说明行业平均市盈率对市盈率有显著性影响；每股收益增长率的t值为3.28，P值为0.02，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 β 7 ≠ 0 ，说明 X 7 对Y有显著性影响。 3.3.3. 模型III的回归结果分析 根据模型 II 选取相关系数较高的行业平均市盈率、每股收益增长率，构建新的线性回归模型： Y = ϕ 0 + ϕ 6 X 6 + ϕ 7 X 7 + μ (11) 上式中： ϕ 0 ：估计常数项， ϕ i ：估计回归系数， i = 6 ， 7 ， μ ：估计残差项。 根据表5中的数据，模型估计的结果写为： Table 4 Multivariate regression estimation results of model I 变量 系数 标准差 t值 P值 C 23.79208 12.38982 1.920293 0.0644 X 4 0.035184 0.268063 0.131254 0.8965 X 6 0.312788 0.512912 2.609828 0.0156 X 7 0.349362 0.106376 3.284208 0.0226 R 2 0.789452 R 2 ¯ 0.7183 表4. 模型II多元回归估计结果 Table 5 Multivariate regression estimation results of model II 变量 系数 标准差 t值 P值 C 24.80209 9.555318 2.595632 0.0143 X 4 0.298909 0.493874 2.605234 0.0154 X 6 0.344809 0.098956 3.484467 0.0215 X 7 24.80209 9.555318 2.595632 0.0143 R 2 0.689044 R 2 ¯ 0.6431 表5. 模型III多元回归估计结果 Y ^ = 24.802 + 0.299 X 6 + 0.345 X 7 ( 9 .56 ) ( 0 .49 ) ( 0 .10 ) t = ( 2.596 ) ( 2.61 ) (3.48) 综合上述模型 III 的多元回归分析，行业平均市盈率的t值为2.61，P值为0.015，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 ϕ 6 ≠ 0 ，说明 X 6 对Y有显著性影响；每股收益增长率的t值为3.48，P值为0.021，在0.05的显著性水平下拒绝原假设 H 0 ，即 ϕ 7 ≠ 0 ，说明 X 7 对Y有显著性影响。 3.3.4. 模型回归结果总体分析 拟合优度检验结果如下：模型I中的 R 2 = 0.84 ， R 2 ¯ = 0.77 ，说明模型对样本的拟合度很好，即本文选取的8个指标对市盈率变化的解释度为84.41%，也就是说，市盈率变化中没有被解释的部分为15.59%，而没有被解释的15.59%是由随机扰动项导致的。模型II中的 R 2 = 0.79 ， R 2 ¯ = 0.7183 ，说明模型对样本的拟合度很好，即对模型I的回归结果分析得到的三个主要的影响指标对市盈率的变动的解释度为78.95%，则在模型I的8个指标对市盈率变化的解释度中，模型II中的三个指标( X 4 、 X 6 、 X 7 )的解释能力占93.53%。模型III中的 R 2 = 0.69 ， R 2 ¯ = 0.64 ，说明模型对样本的拟合度很好，即用模型II结果中显著性水平最高和相关性大的两个指标对市盈率的变化的解释度为68.90%。若把模型的解释度分离开来进行分析，则可认为模型II中的三个指标对市盈率变动的解释度中，模型III的两个指标的解释能力占87.28%。