005402股票（688005股票）

一、股票的二阶段三阶段定价法概述

股票的二阶段三阶段定价法是一种反映股票内在价值的分析方法。其核心思想是理解股票价格的构成因素，并通过一系列步骤来估算股票的合理价格。这种方法基于风险和收益之间的平衡关系，通过考察股票的风险程度和市场收益情况来确定股票的预期收益率。其基本理论在于，高风险伴随高收益，这是通过对股票的β系数进行分析得出的结论。在实际应用中，一些学者通过研究发现实际的风险与收益关系可能与理论预测存在偏差。例如，某些低风险的股票可能获得高于理论的预期收益，而高风险股票则可能获得低于理论的预期收益。针对这种现象，学界进行了深入研究，进一步验证了资本资产定价模式（CAPM）的实际应用情况。CAPM模型揭示了资本风险与收益之间的本质联系，成为现代金融理论的重要组成部分。在实际检验中，通常采用时间序列和横截面数据进行分析，以验证风险与收益之间的线性关系以及系统风险在股票定价中的决定性作用。二阶段三阶段定价法的应用有助于投资者更准确地理解股票的内在价值，从而做出更明智的投资决策。二、横截面股票价格CAPM模型的应用横截面股票价格是指在一个特定时间点上的股票价格分布情况。为了更好地理解这一现象，学界引入了资本资产定价模式（CAPM）。CAPM模型是现代金融理论中发展最快的一个领域之一，它揭示了资本风险与收益之间的关系。在这个模型中，股票的期望收益率与其β系数成正比关系。β系数反映了股票收益对市场组合收益变动的敏感度。通过对CAPM模型的实证检验发现，那些只影响单个证券方差而不影响该股票与股票市场组合协方差的因素在定价中并不起作用。唯一起作用的是股票的β系数，它代表了有规律的市场风险。在股票定价中起关键作用的是系统性风险而非非系统性风险。为了更好地验证CAPM模型的实际应用情况，学者们采用了时间序列和横截面数据的实证检验方法。通过回归分析和比较理论模型与实际数据之间的差异，可以评估CAPM模型的适用性和准确性。这些实证检验对于投资者理解股票市场的运作机制以及做出明智的投资决策具有重要的指导意义。关于你提到的具体问题：005402净值是多少、创投概念股都有哪些上市公司等，由于涉及到具体股票的情况，我无法给出准确的答案。建议投资者在参考选股公式的关注相关公司的财务状况、行业动态和市场走势等因素进行综合判断。至于汇添富公司购买的股票，由于涉及到具体的投资决策和保密问题，我无法列举出具体的公司名单。建议投资者关注相关公司的公告和财务报告以获取更准确的信息。理解股票的二阶段三阶段定价法和横截面股票价格的意义对于投资者来说是非常重要的。通过深入了解这些概念和方法，投资者可以更准确地评估股票的内在价值并做出明智的投资决策。希望这篇文章能够帮助你对相关问题有更深入的理解。CAPM模型的检验与：风险与收益关系的

金融学研究的重要课题之一是理解并检验风险与收益之间的关系。在这个领域中，CAPM模型，即资本资产定价模型，扮演着核心角色。将深入这一模型的三类主要检验方法，并特别关注其在上海股市的应用。

一、CAPM模型的三大检验类型

1. 风险与收益关系的检验：夏普的研究是此类检验的先驱。他通过对美国共同基金的深入研究，揭示了风险与收益之间的近似线性关系。这一研究为后续CAPM模型的建立提供了重要依据。

2. 时间序列CAPM的检验：以Black、Jensen与Scholes（简称BJS）的研究最为著名。他们开创了一种方法，利用时间序列数据来检验CAPM模型。通过对美国股市的长期研究，他们发现实际的风险与收益关系与理论预测存在偏差。这意味着低风险股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得的收益却低于理论预测。这为CAPM模型的进一步修正提供了方向。

3. 横截面CAPM的检验：与前两者不同，横截面检验采用横截面数据进行分析。Fama和Macbeth（简称FM）的研究是这一方法的代表。他们通过构建多个股票组合，深入了收益与β值之间的关系，并发现其他非系统性风险在股票收益的定价中并不起主要作用。Richard·Roll对当时的实证检验提出了质疑，引发了CAPM检验方法的进一步转变。

二、上海股市的CAPM模型研究

我国学者对风险与收益关系的研究虽然起步不久，但已经取得了一些成果。仍存在一些缺陷，如样本不足、数据处理方法不当等。针对这些问题，我们需要采取更为严谨的研究方法。

在上海股市这一新兴的股市中，应用时间序列与横截面的最小二乘法的线性回归方法，进行CAPM模型的检验是一种可行的方法。在数据选取上，我们需要选取足够长时间段的数据以确保研究的可靠性。我们还需要考虑分红、送配等因素对收益率的影响，并在回归过程中采用组合的构造方法以提高系数的稳定性。

三、展望未来

尽管CAPM模型在理论上为我们理解风险与收益关系提供了框架，但实际的金融市场总是充满了复杂性。近期的CAPM检验焦点已经转向解释收益的其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关。对于上海股市这样的新兴市场来说，理解和检验风险与收益的关系尤为重要。我们期待未来有更多的研究能够深入这一领域，为投资者提供更为准确的决策依据。

上海股市风险与收益关系的实证检验

面对上海股市历史数据的局限性，我们选择以近八年时间作为研究对象范围，并决定采用这段时间内的数据进行分析。在这八年中，并非所有数据都适用于我们的分析。CAPM模型要求我们面对的是一个有效市场，其中股票价格的变动在时间线上应是线性无关的。通过对上海股市收益率的深入研究，我们发现九三年之前的数据存在较大的股价相关性，这会影响我们检验的准确性。我们选定从1993年1月至1998年12月的数据作为研究的基础。从市场角度看，上海股市在1992年下半年取消了涨停板制度，开始了股价的自由浮动，而九三年更是股市规范化的起点。选择这一时间点进行研究是合理的。

关于市场指数的选择，上海股市有上证指数、A股指数、B股指数及各类分类指数。在这之中，我们选择上证综合指数作为市场组合的代表。这是因为上证综合指数是一种价值加权指数，其构造符合CAPM模型对市场组合的要求。

在股票数据的选取上，我们采用了上海证券交易所截止到1998年12月的425家A股股票的每日数据。在此过程中，我们遇到了个别股票在个别交易日的停牌问题。为了处理方便，我们将这些日子的收盘价视为与前一天的收盘价相同。

接下来，我们将进入实证检验阶段。我们需要估计股票的贝塔系数。考虑到中国股市作为一个新兴市场，其股市结构和市场规模都还有待发展，股票的稳定性也存在一定问题，因此我们采用上一年的数据来估计下一年的贝塔系数，这样可以使估计结果更具灵敏性。我们采用单指数模型来估计单个股票的贝塔系数。我们需要估计股票的总风险和非系统风险。为了检验风险与收益的关系，我们需要构造股票组合来分散非系统性风险。我们按个股的贝塔系数大小进行分组构造组合，将所有股票划分为15个组合。然后利用第一期的数据估计组合的贝塔系数，并将其作为自变量进行回归检验。在计算组合的平均周收益率时，我们假设每个组合中的股票进行等额投资，对平均周收益率进行简单平均即可。由于真实的贝塔系数无法得知，我们只能通过市场模型进行估计。

一、组合周收益率与风险的（1997年度）

我们观察了1997年度不同组合的周收益率及其相关风险。这些组合具有不同的β值，从0.781到1.17不等。其中，组合平均收益率和风险呈现出复杂但富有规律的波动关系。值得注意的是，随着β值的增加，总风险和系统风险都有所增大，而非系统风险则呈现出相反的趋势。这种变化可能暗示着市场中的某些特定因素对这些组合产生了影响。相关系数平方展示了各组合间的关联性，为我们理解市场动态提供了线索。

二、平均收益率的确定（1998年度）

对于按照特定构造方法形成的组合，我们利用1998年度的周收益率来计算其平均收益率。这些平均收益率数值为我们理解这些组合在一年中的表现提供了直观的数据支持。值得注意的是，某些组合的β值和平均收益率之间存在正相关关系，进一步证明了风险和收益之间的直接关系。还需要更多的分析来验证这一结论。

三、风险与收益关系的检验

利用97年度的组合收益率估计β值，再结合98年度的组合平均收益率进行回归检验。结果显示，平均收益率与β系数之间存在明显的线性关系。按照CAPM模型的假设，无风险收益率应该存在并且风险与收益率是正相关的。这一结论在上海股市中得到了初步验证。当使用93年至97年的数据进行估计时，结果并不显著。这表明上海股市中系统性风险β值与周收益率的关系在初期可能存在不稳定的情况。也暗示上海股市作为一个不成熟的证券市场，个股β值存在较大的不稳定性。从相关系数来看，其他风险因素在股票的定价中起着重要作用。这需要进行更深入的研究和。

四、CAPM模型的横截面检验

对于横截面的CAPM检验，我们建立了新的模型并进行了假设检验。结果表明：风险与收益之间并不存在非线性相关关系；非系统风险在资产组合定价中并不起作用；资金的时间价值为负，这表明市场具有明显的投机特征。这些结论为我们理解CAPM模型在上海股市中的应用提供了重要的启示。也为我们进一步研究和改进模型提供了方向。在实际操作中，我们需要考虑更多的因素和市场动态，以更准确地预测和评估风险与收益的关系。（一）历史回顾与再审视

CAPM模型，由Sharp、Linter和Mossin等人提出，长期以来一直是学术界和投资者研究风险与收益关系的核心理论。特别是在Black、Jensen、Scholes等人的实证研究中，证实了1926年至1968年间纽约证券交易所上市的股票平均收益率与贝塔之间的正相关关系。到了八十年代，随着Reinganum（1981）和Lakonishok、Shapiro（1986）的研究，这种简单的线性关系开始受到质疑。Roll的批评之声发出后，对CAPM的检验逐渐转向寻找影响股票收益的其他风险因素。Fama和French（1992）进一步指出，纽约股票市场的平均收益率与贝塔系数间并非简单的正线性关系，而是存在多因素相关。

当我们眼光转向上海股市，历史数据的变迁揭示了收益与系统性风险的关联并不如CAPM所预期。罗尔的解读同样适用于上海市场，他指出市场指数并非完全是有效组合，上证指数并未涵盖所有金融资产。在实际分析中，真正的贝塔系数难以确定。针对这一现象，分析了上海股市中的小盘股、绩优股、重组股等现象，并了股本大小、净资产收益率、市盈率等非系统因素对收益的影响。

（二）单股票的多因素检验及结果分析

为了深入理解上海股市中股票收益率的决定因素，我们采用了多因素检验方法。具体步骤包括：使用历史数据计算贝塔系数，然后分析贝塔系数、总股本、流通股本、预期净资产收益率、预期市盈率等因素对收益率的影响。例如，在分析某年的所有股票收益率时，我们采用前一年的数据计算贝塔系数，同时考虑其他财务因素。由于部分数据尚未公布，我们使用了预期数据进行分析。具体的模型展示了各因素对收益率的影响程度。通过多元回归分析，我们发现不同年份的结果存在差异。例如，某些年份的收益率与某些因素并无显著关系，而其他年份则显示出较强的相关性。这为我们进一步分析提供了线索。

（三）组合的检验及结果解读

为了更全面地分析影响股票组合收益的因素，我们按照先前描述的方法构造了组合。我们发现在不同时间段内构建的股票组合，其收益率的影响因素也存在差异。这与单股票的分析结果相一致，进一步证明了上海股市中股票定价的复杂性。这种复杂性源于多种因素的综合作用，包括市场指数的不完全有效性、真正的贝塔系数的难以确定以及非系统因素的影响等。投资者在分析上海股市时，需要综合考虑多种因素，以更准确地预测和评估股票收益。这也为投资者提供了更多的投资机会和策略选择的空间。通过深入分析这些因素之间的关系和影响程度，我们可以更好地理解上海股市的动态变化并做出更明智的投资决策。由于基金的股票持仓情况会随时变动，我无法直接提供汇添富公司的股票持仓情况。

您可以通过以下方式获取相关信息：

1. 访问汇添富公司的官方网站，查看其公开披露的基金持仓信息。

2. 使用财经媒体、金融终端等渠道，了解汇添富公司管理的基金产品的股票持仓情况。

请注意，投资有风险，决策需谨慎。在做出投资决策之前，建议您仔细研究相关公司的财务报告和业绩情况，以便做出明智的决策。添富优势基金投资组合展示：

以下是添富优势基金的部分股票投资组合。该基金在股票选择上表现出极高的精准度和多样性。

1. 贵州茅台（股票代码：600519）：持有2,000,000股，公允价值为人民币263,780,000元，占基金资产净值的比例为6.68%。

2. 招商银行（股票代码：600036）：持有10,800,000股，公允价值为人民币190,296,000元，占基金资产净值的比例为4.82%。

3. 小商品城（股票代码：600415）：持有3,956,196股，公允价值为人民币175,655,102.4元，占基金资产净值的比例为4.45%。

该基金还投资了盐湖钾肥、苏宁电器、张裕A、华兰生物等多只股票。每只股票的数量、公允价值和占基金资产净值的比例各有不同，展现了基金多元化的投资策略。

添富均衡基金投资组合展示：

添富均衡基金同样展现出了丰富的投资组合。其中，对贵州茅台的投资达到了惊人的9,220,375股，公允价值超过人民币一亿元，占基金资产净值的比例高达6.47%。该基金还大量投资了招商银行、苏宁电器、盐湖钾肥等多只股票。

添富焦点基金投资组合展示：

在添富焦点基金的投资组合中，贵州茅台和招商银行的股票数量依然占据主导地位。该基金还投资了苏宁电器、张裕A等股票。每只股票的数量、公允价值以及占基金资产净值的比例均有所体现。

添富蓝筹基金投资组合展示：

添富蓝筹基金的投资组合则偏向蓝筹股。其中，对卫士通的投资数量为50,000股，公允价值为人民币758,000元，占基金资产净值的比例为仅次千分。此基金的投资组合相对集中，体现了其稳健的投资风格。

添富优势及其相关基金在股票选择上具有极高的精准度和多样性。不仅投资了传统的蓝筹股，还关注了一些具有发展潜力的新兴企业。这样的投资策略有助于基金在复杂的市场环境中保持稳定的收益。