投资基本面分析方法范文

前言：我们精心挑选了数篇优质投资基本面分析方法文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

【关键词】道氏理论；价值投资法；技术分析法；主要矛盾

价值投资法认为证券的价值由其未来现金流的贴现值决定，证券的价格总会向价值回归。技术分析法则认为交易群体的心理对价格具有决定性的影响。普遍的交易观点或者将技术分析法与价值投资法对立起来，两者水火不能相容，或者主张在具体的交易操作中将两者结合起来，但是在理念上依然认为这两种方法相互独立，互不相关。本文将从股票的二元属性切入，结合对道氏理论的深度解读，推论出以道氏理论为基石的技术分析法其实包含着价值投资法的理念，技术图形的长期趋势是反映基本面主要矛盾的。

一、股票的二元属性

股票是股东权利的代表，体现了股东对公司实体经济的所有权。公司实体经济的经营状态越好则股票所代表的价值也就越大，这也正是价值投资法的基本理念，实体经济的盈利能力决定了股票的价值区域。但是，当股票可以上市交易流通以后，实体经济将不再是影响股价的唯一因素，即使在短期内公司的基本面状况不变，交易群体的预期与情绪也会对短期股价产生重要影响。因此，我们认为股票既具有实体属性也具有虚拟属性。

二、股价驱动模型

价值投资者立足于股票的实体属性，认为企业的盈利能力决定股票的价值，技术分析人士则偏重于股票的虚拟属性，想方设法判断其他参与者对股价的看法。无论是价值投资者还是技术分析派，所有的股票投资者都是根据自己对基本信息的理解来做出决策的。交易者根据对基本面信息的理解形成预期，预期指导着交易者的行为，行为则指挥资金与股票的流动，资金与股票的博弈产生了股票价格。从而我们推理出股价驱动模型“基本面—群体预期—群体行为—股价”，基本面信息的变化将影响交易者的预期，交易者根据预期做出行为判断，从而对股价施加影响。无论价值投资者还是技术分析派都遵从着股价驱动模型做出判断，只是对信息的筛选、理解的理念不一样而已。

三、股价反映一切信息

一般的主流观点认为技术分析是没有意义的，个人以前也认为技术分析是以历史来推断未来，而股市随机漫步的特征决定了以历史图形推断未来走势是人类对于股市不确定性的自我安慰。但是在真正理解了股价驱动模型“基本面—群体预期—群体行为—股价”以后，对于技术分析方法有了全新的认识。

作为技术分析的基石，道氏理论将股价的波动分为主要趋势、次要趋势和短暂波动。这种分类方法貌似平淡无奇，实则寓意深远。股价的波动就是千千万万的投资者以其资金表达其对基本面信息的理解，这种信息的反映不是一步到位的，而是循序渐进的，在凌乱无序的博弈中股价吸收了各种各样真真假假大大小小的信息，这些信息在短暂波动和次级波动中被摒弃、被消化，从而形成了主要趋势。主要趋势充分反映了股市对于基本面信息的理解和预期，并从所有的信息中筛选和抽绎出最主要的信息，最能够决定股价走势的信息——主要矛盾。

短期股价是资金与股票博弈的结果，所以呈现出随机漫步的形态，当给予股市比较充分的时间来消化其吸收的信息，那么中长期的股价则呈现出一定的趋势，股价趋势的背后则是股市对主要矛盾的反映，也正是从这个意义上而言股市作为经济的晴雨表是当之无愧的。

四、趋势将延续下去

道氏理论的三大基本假设分别是：股价反映一切信息；趋势还将延续；历史会重演。我们已经解读了“股价反映一切信息”，并推论出股价在波动中筛选信息，从而反映主要矛盾，形成主要趋势。

基本假设第二条是“趋势会延续下去”，个人给予的解读是只要主要矛盾（从基本面信息中抽绎出来的核心预期）不变，主要趋势就会延续下去。第二条基本假设不是孤立的，而是第一条基本假设的延伸，“趋势会延续下去”是因为主要矛盾的持续，是因为股市吸收了一切信息，并从一切信息中抽绎出了主要矛盾。主要矛盾是当前社会经济运行的客观反映，这种客观存在会被股市放大，因为股市是人的股市，群体的股市，群体的预期与情绪是影响股价的重要因素。根据索罗斯的“反身性理论”，当预期被股价实现后，现实会对群体预期推波助澜，此时虚拟经济的属性就会在群体情绪的推动下大放异彩。群体心理对趋势起到了强化作用。因此，“趋势将延续下去”的假设一方面是对主要矛盾延续的判断，另一方面则是对群体情绪强化的认知。

五、人性会重演

道氏理论的第三条假设是“历史会重演”，虽名曰假设，但是它是历史的提炼，是人性的高度概括。一般的技术分析人士将这一条假设理解为技术图形的历史位置对行情的发展具有参考作用，比如重要的压力位、支持位，个人认可这种理解，但是更进一步的正是因为群体情绪的强化与叠加才使得技术图形的历史位置具有了一定的指导意义。

历史会重演，重演的或许不是形态，不是压力位、支持位，重演的是群体的心理，是思维的逻辑。“历史会重演”应该是“以史为鉴”的道氏语言，重温成功投资的经典案例，投资操作的手法一再的翻版；回放股市历次的大起大落，群体的恐惧与贪婪反反复复；回望整个金融史，历次金融动荡的内含、本质不都是似曾相识吗？历史的重演即是人性的重演。

六、道氏理论中的价值理念

道氏理论以三大假设为理论基础，将基本面信息融合到技术图形中去，开辟了技术分析流派，从主要矛盾决定主要趋势的逻辑推理中，我们看到道氏理论并不排斥基本面分析方法，相反，道氏理论更尊重基本面分析，对基本面分析有着更深刻的理解。

价值投资法的核心是寻找价格偏低于价值的股票，但是价值并不是一成不变的，价值被界定为未来现金流的贴现值，那么价值将受到企业运营、产业趋势、宏观经济等多种因素的影响，而这些影响也正是技术分析法不能忽视的，也正是影响主要趋势的因素。况且，价值投资法重在企业估值，而企业盈利在很大程度上就是影响主要趋势的那个主要矛盾。技术分析法不但没有排斥价值理念，而且将群体预期对企业的影响（反身性）也纳入了思考范围，更符合现实股市的运作。

技术分析法以道氏理论为思想源泉，发展出了诸多技术工具，K线图形的背后是交易群体对基本面信息的反馈过程，均线、MACD等指标是对以其对主要趋势的描绘反映了主要矛盾，压力位、支持位则是交易群体心理纠结的体现，板块指数表达了对产业趋势的看法，综合指数则全面反映了经济结构、经济总量、股市制度等更多的信息。此时，技术分析法不是简单的教条，它是辩证的，灵动的，富有哲思的。

参考文献

第2篇

【关键词】 财务报表； 指标； 主成分分析； 盈余持续性

一、引言

盈余持续性的研究是会计领域资本市场研究的一个热门话题，它是衡量盈余质量的重要特征，更是投资者进行投资决策的重要参考依据。关于盈余持续性的概念目前还没有统一的定论，一些学者从盈余的时间序列角度定义盈余持续性，认为盈余持续性是当期盈余成为盈余时间序列永久性部分的程度。还有学者从盈余自相关或当期盈余对未来盈余预测能力的角度来界定盈余持续性，认为它反应了本期盈余与未来盈余间的关系。盈余持续性的研究方法随着时间和对概念的理解的不同也不尽相同，可主要概括为三种方式。第一种是使用时间序列模型，从时间序列中估算盈余持续性。这种方法主要在20世纪70—80年代盛行，以过去的盈余（包括季度盈余和年度）为研究基础，利用统计学的理论确定合适的模型并估计相应序列的参数。比较受关注的模型有随机游走模型、自我回归模型、移动平均模型等。这一方法的影响较大，学术成果颇丰，但会计学者们逐渐意识到利用过去的盈余序列来预测未来盈余，利用的信息量太少，直接影响了研究的准确性。第二种是利用线性一阶自回归模型，该法主要考察盈余及其组成部分的持续性，通过回归系数判断盈余持续性的强弱。该方法由Sloan（1996）的研究推动，并成为目前国际主流的方法。他将盈余划分为现金流量和应计盈余，利用此方法发现盈余中的现金流量成分比应计成分具有更高的持续性，这一方法的拓展研究有很多，如Xie（2001），Dechow（2008）均是在此基础上继续分解盈余继而研究分解部分的持续性。这种方法使用的未来盈余是下一年限的盈余，包含的信息含量有限，短期内有限，长期效果有待鉴定。且对于企业间的盈余持续性的比较作用较弱，投资者很难直观的比较多个企业的未来发展能力。第三种是基本面分析方法。与前两种方法相比，它将大量的财务信息综合起来，利用这些综合信息推断企业的盈余持续性。该方法可以弥补前两种方法的不足，能够直观的比较企业间盈利能力。但近年来通过基本面分析盈余持续性的文献并不多见。

本文从企业公布的财务报表基本面（企业公布的财务报告的会计信息）入手，选取影响盈余持续性的财务指标，利用这些财务指标综合反映企业盈余的持续性能力。共分为五个部分，第一部分介绍了盈余持续性内涵及研究方法的比较分析；第二部分阐述了已有研究的贡献；第三部分选取并论证影响盈余持续性的财务变量；第四部分利用主成分分析进行企业盈余持续性的综合评价并验证其有效性；第五部分为文章结语。

二、文献回顾

会计盈余持续性的研究起步于Ball and Brown（1968），他们首次实证了会计信息的有用性，建立了一个线性回归模型和市场反应模型，发现盈余公告后一个月内超额股票回报与当年盈余相对上年盈余变化之间存在显著的正相关性。而运用基本面分析盈余持续性的研究开始与19世纪80年代末期，Ou and Penman（1989）通过统计分析从财务报表科目中选择了68个财务指标作为预测变量，通过综合这些科目预测未来盈余。而后Lev and Thiagarajan（1993）在阅读大量的证券分析师报告和媒体报道后，确定出12个基本面变量，即存货、应收账款、资本支出或研发支出、毛利润、销售和行政管理费用、坏账准备、实际税金、订单、劳动力、后进先出法计算盈余以及审计意见。将这些基本面信息与盈余持续性、反应系数的关系作了梳理研究。并比较了基本面表征持续性能力与时间序列表征持续性能力，发现由基本面质量评分反应的基本面信号比时间序列持续性指标更能反映投资者对盈余持续性的评价。Abarbanell and Bushee（1997）基于Lev and Thiagarajan（1993）的研究，选取九种基本面信号变量，发现存货、毛利率、有效税率、盈余质量及劳动力和一年后的盈余显著相关。还有部分学者使用少量的基本面信息考察其与盈余持续性的关系，如Schmidt（2006）利用单个基本面信息，研究了盈余的组成部分税收变动对未来盈余的持续性和预测能力的关系。

我国对于盈余持续性的研究起步较晚，赵宇龙和王志台（1999）是第一次系统地研究盈余持续性的。他们利用主营业务利润率做永久性盈余表征变量，发现中国证券市场存在明显的“功能锁定”现象，投资者对具有相同会计盈余但盈余持续性不同的公司股票不能区别定价。而后的研究多效仿sloan（1996），集中于盈余分解的持续性研究，方法采用的是一元线性回归法。而利用财务指标基本面分析盈余持续性研究文献并不多见。张兰萍（2006）、胡文献（2010）理论分析了影响或度量盈余持续性的财务指标。钱爱民（2009）选取以利润表为基础选取财务指标，通过因子分析构建了盈余结构质量评价体系，验证其对盈余持续性有较好的预测作用。陈金龙等（2011）从企业的历史盈余表现、现实盈余能力以及未来盈余潜力方面选取财务指标构建出综合指标体系度量企业的盈余持续性水平，采用的是制造业的上市公司验证有效性。通过我国已有研究可以发现，利用基本面文献多见于理论分析，或使用盈利企业的数据或利用单一行业的样本，因此利用基本面分析盈余持续性的研究空间很大，本文从利润表，资产负债表和现金流量表入手，选取影响盈余持续性的财务指标，利用2008—2010年A股上市公司的盈余数据进行验证，综合分析企业的盈余持续性水平。

三、财务指标变量的选取

第3篇

关键词： 基本面加权指数；市场有效性；三因子模型；四因子模型

中图分类号：F832.51 文献标识码： A文章编号：1003-7217（2016）02-0026-06

一、引 言

打败市场是所有投资者的梦想。传统上，打败市场就是打败市场指数[1， 2]。是否存在一种所谓的“圣杯”，可以帮助投资者实现这一梦想？已有的研究表明，如果所谓的“市场”就是指传统的市值加权指数的话，那么，这个“圣杯”就可能存在，至少，基本面加权指数就具备这种能力。

有效市场假说（EMH）认为，在资本市场中，任何一种股票的价格早已反映了所有可影响股价的信息，投资者不能通过其投资策略获得任何超额收益，基本面分析或技术分析无效[3]。因此，CAPM和EMH等理论一经提出，便成为市值加权指数投资的理论基础。然而，长期以来，美国股票市场主动型管理者在扣除管理费后的平均年度绩效都落后S&P500指数50～200个基点，无疑为市值加权指数的有效性提供了实证基础。更重要的是，市值加权指数存在一个明显的困境：高估的股票，市值相对较大，其在投资组合中的权重也更大；而低估的股票则权重更小，导致投资组合收益率出现绩效被拖累的情形。这与价值投资的基本理念是完全相反的。投资的基本原理告诉我们，正确的行为准则应该是买入低估的资产，而卖出（或不买）高估的资产。

20世纪90年代末，美国互联网科技泡沫破灭后，被动型投资者由于将投资组合的权重与市值挂钩而遭受灾难性的损失，也激发业界寻找一种更好的指数构建方法。Arnott等人在研究了1962～2004年美国股票市场的数据后发现，基于衡量公司规模的指标：面值（Book）、收益（Income）、收入（Revenue）、销售额（Sales）、红利（Dividends）以及就业人数（Employment），选择、排序、配置前1000的大型公司权重构建的基本面加权指数的平均收益要比市值加权指数S&P500指数高1.97%（Arnott， Hsu， and Moore， 以下简称AHM），成为基本面加权指数的奠基性论文[4]。Hsu（2006）进一步证明，由于市场噪音会导致价格误差，使得市场对一些股票定价过高，对另一些则定价过低。市值加权指数会赋予估值过高的股票更高的权重，从而出现收益拖累，导致其收益的阿尔法为负[5]。Treynor（2005）则认为市场价值无关指数不会有价格误差，可以避免对高估股票赋予过大的权重，使得其表现可能优于市值加权指数[6]。

在实证方面，Hemminki（2008）利用1996～2006年的欧洲数据，对基本面加权指数和市值加权指数的表现进行比较，发现基本面加权指数的收益比市值加权指数的收益要高1.76%[7]。Stotz（2010）进一步检验后发现，其超额收益是由基本面价格比（价值效应）所决定[8]；认为基本面加权指数更能反映股票的内在价值，从而引发了对于超额收益的来源的猜想。Enrica（2013）利用欧洲的数据将市值加权与等比加权指数进行比较后发现，等比权重指数的收益要高于市值加权的指数，且在等比权重调整频率是季度时，等比权重有最大的超额收益，超额收益具有元月效应[9]。Joanne（2009）基于澳大利亚1995～2006年的数据，利用四因子模型检验后认为，基本面加权指数的优异表现主要源于价值效应[10]。随后，Anup等（2013）扩展了数据的选取，认为基本面加权指数超额收益并非完全来自于价值效应和规模效应，而是基本面加权指数的内在优势[11]。Estrada（2008）利用16个国家的数据，对市值加权指数和基本面加权指数的表现做了一个比较，发现股息加权指数的收益比市值加权指数的收益高1.9%；股息收益率加权指数的收益比市值加权指数的收益高3.3%[12]。Christian（2009）通过研究50个国家1982～2008年的数据后发现，有44个国家的基本面加权指数有更高的收益，在全球的水平上，基本面加权指数比市值加权指数的收益高3.4%；在综合的国家平均水平上，基本面加权指数比市值加权指数的收益高2.46%；利用多因子模型分析发现，异常收益可以被价值效应所解释[13]。

目前，国内学术界对基本面加权指数的争议仍然停留在投资标杆的层面，即通过使用基本面加权指数的时间轨迹来模拟市场有效性演化的路径，用以验证并改进基本面估值思想[14-16]。多数研究认为，中国等新兴国家的资本市场由于市场有效性较低，市值加权指数投资大都不尽如人意，呈现出不同于欧美等有效市场的特征，这导致目前国内对此领域的研究不够深入[14]。因此，基于中国数据的研究不仅是对基本面加权指数绩效在实践层面的必要补充，而且对于深入挖掘基本面加权指数的理论内涵，探讨基本面估值和价值投资的意义，揭示基本面加权指数和市场有效性之间的关联都具有重要的理论意义。二、数据、方法和绩效

（一）数据选取

本文选取2002年5月～2014年3月沪、深两市全部A股的月度股票数据作为研究样本。采用向后复权的股票收盘价，计算月度对数收益率。数据剔除了当年新上市的股票、停牌股票以及其它原因导致价格数据缺失的股票（下文简称全部A股数据）。利用WIND数据库，选取账面价值（book）、企业自由现金流（cash）、红利（dividend）、员工薪酬（pay）和销售总收入（revenue）这五项特定指标构建基本面加权指数。以上指标与AHM最初选择的基本面指标基本一致，既能够充分地反映相关公司的规模、经营状况等基本面信息，又保证了所选股票具有较好的流动性。

（二）处理方法

本文构造基本面加权指数的方法为：在第t年的4月30日，利用t-1年12月份年报的基本面指标排序选取前300只股票（没有公布该项财务指标的股票予以剔除），计算以基本面指标为权重的加权收益率， 其中i分别代表book，cash，dividend，pay，revenue。值得注意的是，我们并非直接选用已有市值加权指数的成分股改变权重来构造的基本面加权指数，而是对全部A股进行筛选。从而避免遗漏一些基本面指标表现良好但不在市值加权指数成分股范围内的股票。

以年为单位进行调整可以避免调整频率过高导致的交易成本问题，同时避免由于公司基本面的季节性变化所造成的波动性问题；在4月底调整主要是考虑到我国要求在4月底之前公布年报。此外，在一年调整一次情况下，因交易成本不会影响收益表现[4]，本文不予考虑。

（三）基本面加权指数的绩效

以沪深300指数（HS300）作为参照组，将其与基本面加权指数的收益进行对比。由于HS300指数涵盖了沪、深两市的股票，能够反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况，具有较好的市场代表性和参照性。

通过表1的数据我们可以看出：

1.基本面加权指数的表现明显优于HS300指数。在投资终值方面，期初投资1元，HS300指数的终值是1.46元，五项基本面加权指数终值的平均值达到了2.34元；在年化对数收益率方面，HS300指数的年化对数收益率是3.87%，五项基本面加权指数的年化对数收益率的平均值是11.24%，远高于HS300指数。

2.除现金流指数以外，其它四项指数和HS300指数收益率的标准差相差不大。而现金流指数的标准差是0.1171，大于HS300指数的0.0896，说明其波动性比较大。

3.除现金流指数外的四项指数超额收益的t值在1%的显著性水平上显著，表明统计意义上基本面加权指数表现也优于HS300指数，现金流指数超额收益的t值不显著。

4.五项基本面加权指数的夏普比率都大于HS300，这与直观分析一致；五项基本面加权指数的信息比率全部大于0，账面价值、红利、员工薪酬、销售总收入指数的信息比率都比较高，现金流指数的信息比率较低。

图1展示了在各项指数投资100元后，投资价值随时间的变化曲线。图2则展示了基本面加权指数的累计收益减去HS300指数后的累计收益。两图均可看出：各项指数的投资价值在总体上具有一致性，在大的行情下基本同涨同跌；随着时间的推移，基本面加权指数的投资价值逐渐高于HS300指数。其中，现金流指数投资价值的波动性比较大，这与数据的描述性统计一致。

综上可知，基于五个不同指标计算的基本面加权指数都具有正的超额收益，其夏普比率都显著高于HS300指数。如果从超额收益的稳定性来看，除了现金流指数波动规律略有不同之外，其余几个指数都呈现稳健增长特征。这一基本结果与既有的文献基本一致，表明基本面加权指数的思想在中国同样适用，具有较为稳健的实证基础。

三、基本面加权指数的实证检验

（一）CAPM检验

通过式（1）回归来进行CAPM检验：

表2显示，所有的β值在1%的显著性水平上显著，五项变量中，除了现金流变量β值小于1，其他四项都比1略大，意味着基本面加权指数承担着比市场稍高的系统风险。除现金流变量外，其他四项变量的超额收益α在1%的显著性水平上显著，并且符号全部为正，说明基本面加权指数在统计意义上的确存在不能被系统风险解释的超额收益。R2统计量说明该模型的解释力很高。使用HS300指数进行检验，可得到类似的结果。可见，使用CAPM的初步检验结果显示，市场风险并不能完全解释基本面加权指数的收益，基本面加权指数整体上存在着显著的超额收益。

（二）三因子模型检验

FamaFrench三因子模型的检验式如式（2）：

其中，除前述变量外， SMB（“小减大”）是反映公司规模效应的指标，即规模较小的公司收益减去规模较大公司的收益；HML（“高减低”）是反映公司价值效应的指标，即高面值市值比公司的收益减去低面值市值比公司的收益。具体的构造方法如下：首先，按第t年的4月30日的总市值，对第t年的全部A股进行排序并分成两组：Big组（B）和Small组（S）；其次，按t-1年的年报账面价值和总市值计算账面市值比，并对第t年的全部A股进行排序并分成三组：High（H）、Middle（M）、Low（L）；再次，将以上分组再进行交叉得到BH， BM， BL， SH， SM， SL六个资产组合；最后对以上六个组合求市值加权收益。

SMB和HML由式（3）、（4）给出：

SMB=1/3（SH+SH+SL）-1/3（BH+

BM+BL）（3）

HML=1/2（SH+BH）-1/2（SL+BL）（4）

对模型进行线性回归，并对回归后的残差进行异方差检验。White和BP检验的结果都表明回归残差存在着很强的异方差性（原假设：不存在异方差性）。因而采用异方差稳健标准误合适。分析回归结果（限于篇幅没有列示）发现：规模因子和价值因子的系数不显著，而且各变量系数的正负号不一致；除了cash的α不显著，其余四项都显著。表3是用沪深300指数的三因子回归结果，同样采用异方差稳健标准误。检验结果均表明，基本面指数完全通过了三因子模型检验，可获得稳健的超额收益。

（三）四因子模型检验

四因子模型[17]是在三因子模型基础上，加入了动量因子（Momentum Factor）。但是有多个研究表明，在中期内我国股票市场不存在动量效应，相反存在反转效应（Reverse Effect）[15， 18， 19]。我们的计算结果支持以上结论，因此，把反转效应作为因子放入模型，作为第四个因子。检验见式（5）：

回归同样采用异方差稳健标准误，四因子模型检验结果如表4所示（限于篇幅仅列示一种）。回归结果显示，加入反转因子并没有改变超额收益α的显著性。

各主流模型对基本面加权指数超额收益的检验结果显示，除现金流指数外，其余四种主要的基本面加权指数都顺利通过了以上模型的检验。此外，本文分别使用全部A股计算的市值加权收益率以及HS300指数收益率代替市场收益率进行检验，得到了一致的结果。

（五）稳健性检验及其它相关检验①

为了使上述检验结果更加可靠，本文还对基本面加权指数的超额收益进行了稳健性检验，主要有三方面的扩展：（1）将基本面加权指数的成份股数量增加到500只，以便考察该方法对样本容量的稳健性，也有利于探讨本方法在实践中的应用。（2）针对流动性溢价的理论假说，将流动性指标加入到三因子模型中，以便考察在加入流动性后，超额收益是否仍能通过检验。（3）将中国股票市场划分为不同的牛熊周期，以便考察基本面加权指数在不同阶段的表现。三项补充检验均得到了稳健的结果，表明本文的结论具有可靠性，也说明基本面指数已具备实战价值。

四、结论

本文在对已有文献进行分析和综述的基础上，取用中国的数据构造了基本面加权指数，并使用各种检验方法来验证基本面加权指数超额收益的稳健性和可靠性。研究表明，基本面加权指数可获取稳健的超额收益，其业绩表现远远超出传统的市值加权指数。从理论层面看，市场因子对超额收益的解释力最强，规模因子和价值因子的解释具有不一致性。传统金融学模型并不能完全解释基本面加权指数投资组合超额收益的来源。

从实践层面看，基本面加权指数的优势主要表现在：

1.绩效的稳健性。除现金流构造的指数外，基本面加权指数都表现出超额收益，并且通过了经典理论模型的检验和稳健性检验。更重要的是，在股市波动的不同阶段，超额收益都始终存在。这一结果颠覆了传统金融学理论中风险和收益的权衡机制。

2.广泛的适用性。基本面加权指数构造方法简便，可操作性强。适合大资金运作，波动性无虞。按照基本面加权指数的策略，可以选择300只、500只甚至1000只股票作为投资标的，而每一种投资标的都是按照公司基本面加权指数进行加权，赋予规模②较大的公司更大的权重，从而避免流动性问题。这对于从事大规模资金管理的基金公司来说具有重大意义。

3.交易便捷与低成本性。基本面加权指数的设计机制主要依靠年报数据，交易频率极低，成份股具有相对稳定性。因此，无须大量再平衡，交易频率和交易规模较低，从而减少了研发成本和交易成本。综上所述，基本面加权指数具有广阔的应用前景，可以作为指数投资的新标杆来进行推广。

本文的研究表明，基本面加权指数在中国已不再止步于作为投资标杆的阶段，而完全有条件步入应用阶段，并预期可得到稳健的超额收益。

注释：

①因篇幅限制，此处未完整报告检验结果。感兴趣的读者可直接向作者索取。

②此处的规模指的是基本面加权指数的规模水平，但这些指标与公司的实际“规模”也基本一致。

参考文献：

[1]Fama E F， French K R.The corporate cost of capital and the return on corporate investment[J]. Journal of Finance，1999， 54（6）： 1939-1967.

[2]Fama E F. Random walks in stock market prices[J]. Financial Analysts Journal，1995， 51（1）： 75-80.

[3]Fama E F. Efficient capital markets：a Review of theory and empirical work[J]. The Journal of Finance，1970， 25（2）： 383-417.

[4]Arnott R D， Hsu J， Moore P. Fundamental indexation[J]. Financial Analysts Journal，2005， 61（2）： 83-99.

[5]Hsua J C. Capweighted portfolios are suboptimal portfolios1[J]. Journal of Investment Management，2006， 4（3）： 1-10.

[6]Treynor J. Why market-valuationindifferent indexing works[J]. Financial Analysts Journal，2005， 61（5）： 65-70.

[7]Hemminki J， Puttonen V. Fundamental indexation in europe[J]. Journal of Asset Management，2008， 8（6）： 401-405.

[8]Stotz O， Wanzenried G， Dhnert K. Do fundamental indexes produce higher riskadjusted returns than market cap indexes？ evidence for European stock markets[J]. Financial Markets and Portfolio Management，2010， 24（3）： 219-243.

[9]Bolognesi E， Torluccio G， Zuccheri A. A comparison between capitalizationweighted and equally weighted indexes in the european equity market[J]. Journal of Asset Management，2013， 14（1）： 14-26.

[10]Mar J， Bird R， Casavecehia L， et al. Fundamental indexation：an australian investigation[J]. Australian Journal of Management，2009， 34（1）： 1-20.

[11]Basu A K， Forbes B. Does fundamental indexation lead to better riskadjusted returns？ new evidence from australian securities exchange[J]. Accounting & Finance，2014， 54（3）： 699-728.

[12]Estrada J. Fundamental indexation and international diversification[J]. Journal of Portfolio Management，2008， 34（3）： 93-99.

[13]Walkshusl C， Lobe S. Fundamental indexing around the world[J]. Review of Financial Economics，2010， 19（3）： 117-127.

[14]冯永昌，王骁，陈嵘. 中国股市基本面价值加权投资组合研究[J]. 数理统计与管理，2008，（5）：911-917.

[15]顾锋娟，金德环. 投资者过度反应与牛熊市波动非对称性[J]. 数理统计与管理，2013，（3）：533-544.

[16]钱蕊. 中国股市基本面指数的开发研究[J]. 知识经济，2013，（3）： 102-103， 105.

[17]Carhart M M. On persistence in mutual fund performance[J]. The Journal of Finance，1997， 52（1）： 57-82.