我国证券市场投资者情况与市场行情的分析

张文心

我国证券市场投资者情况与市场行情的分析

张文心

一、引言

自1990年上海交易所成立以来，作为资本市场的核心，我国股票市场无论从市场规模，还是从交易量来讲，均取得了迅速发展。但是二级市场结构不合理、中小投资者占比过重这一问题，一直是困扰我国股票市场走向成熟阶段的重要阻碍。由于市场绝大部分投资者为散户，“追涨杀跌”成为了我国A股市场的主旋律。在此背景下，我们分析了我国证券市场投资者数据与市场行情数据的相关关系，探究了投资者数量变化对证券市场表现的影响。

二、研究内容与背景知识介绍

（一）研究内容

本文拟研究投资者数量变化与市场行情表现的相关关系。我们使用我国证券市场每周新增开户数量①来刻画投资者的数量变化情况，选取上证综指的每周最后交易日收盘指数点位、每周成交量与成交金额、每周涨跌幅②来刻画当周的市场行情表现。然后，分别分析每周新增开户数量序列与每周指数点位序列、每周成交量序列、每周成交金额序列、每周涨跌幅序列的相关性，分析原因，并得出结论。最后，在数据研究的基础上，给出我国证券市场发展的相应建议。

【注】在行情的刻画方面，我们选择了指数点位、指数成交量、指数成交金额以及指数涨跌幅四个指标，基本涵盖了指数当周表现的各个维度。另外，由于新开户投资者倾向于投资风险偏好较低的大盘蓝筹股，所以我们选择了上证综指的行情数据作为研究对象。

（二）相关性研究背景知识

作为描述客观事物之间统计关系的分析方法，相关性分析具有非常广泛的应用。［1］不同于函数关系的一一对应性，它描述了不同变量间影响的强弱和走向。相关分析以绘制散点图和计算相关系数作为两大主要步骤，具有直观、易操作等优点。

散点图是将数据以点的形式展现在直角平面上，通过观察点的分布，可初步判断变量间相关性的强弱。

样本的相关系数弥补了散点图直观但不精确的不足。相关系数r用来反映两变量间线性相关程度的强弱，一般取值在［-1，1］：r>0时，表示两变量正相关；r=1时两变量完全正相关；r＜0时，表示两变量负相关；r=-1时两变量完全负相关；r=0表示不存在相关。当|r|＜0.3时，所描述的相关性较弱；当|r|>0.8时，所描述的相关性较强。

常见相关系数种类分为Pearson简单相关系数（描述定距型变量）、Spearman等级相关系数（描述定序型变量）和Kendall相关系数（利用非参数检验方法度量定序变量）。在本文的研究中，我们不妨选用Pearson简单相关系数直接对原始数据进行处理。

Pearson简单相关系数的表达式如下：

不难看出，Pearson简单相关系数具有以下几种性质：

第一，对称性；第二，无量纲；第三，x、y线性变换后可能改变符号，但不会改变绝对值。

三、数据整理与实证研究

由于中国证券登记结算有限公司官方网站自2015年5月8日开始公布每周新增投资者数量，所以我们选取当周至2015年末的投资者数量变化与上证综指行情表现周数据。③每个时间序列均有35个样本点，满足相关性分析的样本数量要求。

（一）绘制散点图

我们利用获取的数据，以每周新增投资者数量为自变量，分别以上证综指的每周最后交易日收盘指数点位、每周成交量、每周成交金额、每周涨跌幅为因变量，绘制了四幅散 点图。从直观上探究了投资者数量变化情况与行情的各个维度数据之间的相关关系，结果图1所示。

图1　

【小结】对比以上各散点图中，我们不难发现，当周新增投资者数量与上证综指的每周最后交易日收盘指数点位、每周成交量、每周成交金额相关性较好，数据点基本分布于趋势线（图中虚线）两侧，且分布平均，距离较近。但是，当周新增投资者数量与每周涨跌幅相关性较差，基本看不到数据分布有明显的趋势。

（二）计算各组变量之间的相关系数

我们利用选取的数据，使用SPSS软件计算各组变量之间的Pearson简单相关系数。［1］

上证综指每周最后交易日收盘指数点位与每周新增投资者数量的相关性系数为0.891，对应的P值为0.000（四舍五入后的结果），其中，P值为相关性分析的显著性水平，取值在0到1之间。如果不显著，可以认为我们得到的相关系数可能是因为偶然因素引起的，并不能反映两变量之间的真实关系。一般p值小于0.05就是显著，能够说明我们得到的相关系数不是偶然因素造成的；如果小于0.01，则说明显著性水平非常高。可以说，只有在显著性水平较高的前提下，我们对相关系数的讨论才有意义。从上面的结果来看，我们得到的P值为0.000，显著性水平非常高，而相关系数为0.891。由1.2节的讨论我们可以得到结论，上证综指每周最后交易日收盘指数点位与每周新增投资者数量具有非常高的相关性。

上证综指每周成交总手数与每周新增投资者数量的相关系数为0.746，对应的P值为0.000（四舍五入后的结果）。上证综指每周成交金额与每周新增投资者数量的相关系数为0.875，对应的P值为0.000（四舍五入后的结果）。从以上两组数据我们可以看出，上证综指每周成交总手数与每周新增投资者数量、上证综指每周成交金额与每周新增投资者数量的相关性水平均比较高，显著性也比较强，但是相关性均稍逊于上证综指每周最后交易日收盘指数点位的结果。此外，上证综指每周成交金额与每周新增投资者数量的相关性要好于上证综指每周成交总手数对应的相关性。

上证综指每周涨跌幅与每周新增投资者数量的相关系数为0.087，对应的P值为0.619。相关系数较小，且P值远大于0.1，显著性水平较差，说明两者之间的相关程度不明显，可以认为两变量并不相关。

【小结】从相关系数结果来看，当周新增投资者数量与上证综指的每周最后交易日收盘指数点位、每周成交量、每周成交金额的相关系数均大于0.7，相关性比较明显，当周新增投资者数量与每周涨跌幅相关性非常弱，这些结论与我们从散点图上直观看到的结果是一致的。此外，当周新增投资者数量与上证综指的每周最后交易日收盘指数点位相关性最强，相关系数为0.891。

四、结论与展望

（一）结论与建议

通过上面的分析，我们可以看到，当周新增投资者数量与上证指数点位、上证指数成交总手、上证指数成交总金额显著相关。其中，以上证指数点位相关性最好，上证指数成交总金额相关性最差。受我国证券市场投资者结构的影响，“追涨杀跌”成为了市场的主旋律，即市场上涨时，投资者入市热情高涨，交投活跃；市场下跌时，投资者交易热情下降，交投清淡。因此，这也可以解释新增投资者数量与上证指数点位、上证指数成交总手、上证指数成交总金额的显著相关关系。当周新增投资者数量对上证指数当周涨跌幅的相关性影响并不明显，这说明投资者入市交易热情并不受到当周行情涨跌的影响，也可能与部分投资者逢低进场抄底、越跌越买有关系。长久以来，散户所占比例较大，所形成的“羊群效应”造成股市暴涨暴跌，一直是困扰我国股市健康发展的一大障碍。所以，引入成熟的机构投资者、优化投资者结构将是我国股市未来发展的一大方向。

（二）总结与展望

本文利用EXCEL进行散点图绘制，并利用SPSS进行相关性分析。本文选取样本时，以周数据为口径，变量选取具有创新性，使用新增投资者数量来描绘市场交投热情。同时，运用多方位、各种单位的指标来描述市场行情，视角更加全面，对于行情的描述更加充分。但是，并没有考虑数据的时间效应，选用相同时间点的几个变量进行相关性分析。以后，不妨可以考虑以往成交量对投资者的影响，如考虑上周成交情况对本周投资者开户热情的影响。

注释：①数据来源：中国证券登记结算有限公司官方网站-市场数据-每周快报。

②数据来源：同花顺行情软件-上证综指周K线。

③选取上证综指点位、上证综指当周涨跌幅（%）、上证综指成交总手数（亿手）、上证综指成交总金额（亿元）、当周新增投资者数量（万人）共四个维度的数据。

（作者单位为中国人民大学附属中学）

［1］ 薛薇.统计分析与SPSS的应用（第三版）［M］.中国人民大学出版社.