時間：2023-05-31 09:09:52
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇創業板指數，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
中圖分類號：F224 文獻標識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）16-0321-02
一、實證分析
（一）樣本選取
本文考察樣本區間為2012年1月――2014年9月，共33個月度數據，選取反應創業板市場運行情況的創業板指數（399006），反應實體經濟運行的采購經理人指數（PMI）。其中創業板指數采用創業板月末收盤指數的環比增長率；PMI采用由國家統計局統計并對外公布的制造業PMI的環比增長率。本文所有數據均采用Eviews6.0計量經濟學軟件進行數據處理。
（二）數據平穩性檢驗
在經濟分析中，變量時間序列的平穩性檢驗是進一步分析的基礎。采用擴展的迪基-福勒檢驗（ADF）進行單位根檢驗，檢驗結果如表1。由檢驗結果可以看出，無論是PMI增長率還是股指增長率都是平穩的。
（三）回歸分析
使用最小二乘法對股指增長率與PMI增長率進行回歸分析。結果顯示R2僅為0.05，表示當期的PMI環比增長率和當期的創業板收益率幾乎毫無關系。因此，考慮PMI的時滯，引入VAR模型。
（四）VAR模型
引入VAR模型，試圖考慮滯后期影響。模型結果顯示，引入滯后期后，R-squared為0.87，模型解釋力較好。以下是部分模型結果：
（五）VAR模型穩定性檢驗
特征根的倒數的模全部小于1，表明VAR模型穩定。檢驗結果如下所示：
（六）格蘭杰因果檢驗
結果表明在股指方程中，PMI變動率構成對股指變動率的格蘭杰因果關系，而在PMI變動率中股指不構成對PMI的格蘭杰因果關系。
（七）脈沖響應函數
PMI環比增長，股票收益率在第受到沖擊后1個月內上升，后來2-4期回調，4-7月后又上升，從第7期回落，第8期有一個明顯的波谷，第9期回調，到13期以后回歸。
（八）方差分解
股票收益率變動方差由PMI解釋的部分逐漸上升，到底8期達到峰值，有60%左右可以由其解釋。
二、實證檢驗結果與解釋
第一，PMI與創業板指數相關性很高，確實對創業板指數有很大的影響。PMI通過3個方面對創業板指數變化產生影響，分別是工業增加值、行業利潤總額和工業行業出貨值。前面我們分析得出，PMI與工業增加值、工業行業出貨值存在很強的正相關關系，直接影響了創業板指數的增長。
第二，PMI對創業板的影響，存在滯后性。通關我們的回歸分析，大致存在8個月的滯后性。原因在于，PMI對于創業板的影響存在4個主要的傳導機制，包括工業增加值、主營業務收入、工業行業出貨值和生產者價格指數。從PMI與工業增加值增長圖看出，二者相關系數很高，保持在0.82，說明兩者有著較好的關聯性。PMI 指數體系中的購進價格指數與生產資料環比價格指數進行對比分析研究。從圖3可以看出，二者之間走勢基本相同。定量研究表明二者之間存在較強的相關性，相關系數為0.77。工業行業出貨值環比增長率的變化與PMI的變化相近。定量研究表明二者之間具有較強的相關性，相關系數達到0.815。這說明透過生產量指數的變化可以較好地預測工業總產值增長率的變化。但是從主營業務收入與PMI的散點圖看出，PMI對主營業務收入的領先性不是很明顯。雖然從相關系數看，平期相關系數遠低于領先1期的相關系數，但在圖形上觀察，二者波峰波谷的錯位波動確實存在一定的提前量，尤其是低估和高峰時期，PMI顯示了較好的領先性。
參考文獻
[1] 蔡進，解讀PMI：走在市場之前[M]，化學工業出版社，2011.
【關鍵詞】量價關系 午后效應 短線波動
一、研究背景及樣本選擇
許多學者的相關研究發現，我國股市可能連弱有效市場的階段都沒有達到。這也就表明：股票的價格及成交量信息是有價值的，可以通過觀察其規律獲益。而隨著大數據時代的來臨、技術分析的普及以及量化概念的興起，投資者及學者們觀察量價關系的視角越來越短，而事實也證明，量價關系確實在短周期視角下呈現出獨特的規律，研究空間很大，短周期交易也存在諸多機會。
根據筆者對創業板指數的觀察，如果午后開盤半小時的成交量要明顯大于上午收盤前半小時的成交量，那么股價往往會在下午呈現較大的波動性，且上漲的可能很大，筆者把此現象定義為“午后效應”。從現象本身出發，筆者選取了創業板從成立至2013年7月底的量價數據，以1分鐘及30分鐘為跨度提取，研究創業板指數的“午后效應”。
二、“午后效應”的實證檢驗
（一）成交量特征與收益波動大小的關系
首先，分類樣本。由于量存在趨勢，因此不使用絕對指標，而使用相對指標，以午后半小時成交量較午前半小時成交量變化率為考量，將樣本分為“大幅增加”、“基本不變”、“大幅減少”三個子樣本，先進行對比，再拉出“大幅增加”樣本單獨進行分析，成交量變化率由：
Cv=■ （1）
表示與計算。
其次，定義波動。研究波動性的時段范圍定在午后半小時之后，即1：30到3：00的時間區間，為了更為簡化與直觀，本小節將收益波動定義為在時間區間內每一分鐘價格的變化，即：
σp=Pt-Pt-1 （2）
從后期收益與波動角度看，分別計算三個樣本區間各自的均值，得到表1：
表1 成交量變化與后期收益波動大小關系分析
由表來看，“大幅增加”樣本區間的收益變化均值為6.87，遠遠大于其他兩個樣本區間，這表明當午后成交量相比午前迅猛放大的情況下，之后盤面的平均漲幅可以達到6.87點，這不單單表明在此情況下的總的波動性是比較大的，更表明波動可能具有方向性。
而從超短周期看，“大幅增加”樣本下的每分鐘波動絕對值之和的均值要高于其他樣本，這表明午后半小時量能的放大會導致后盤產生較大的波動，比量能沒有放大的情況平均多出12到14點的總點數波動。事實上，一些極端樣本，比如后盤每分鐘波動絕對值之和大于100點的樣本，以及雖沒過百但也遠超均值的樣本，大多也在“大幅增加”區間中。
進一步看，無論是波動的標準差還是波動絕對值的標準差，在量能放大的情況下都是屬于較高的，因為1分鐘平均產生的波動也只在1點左右，而其標準差卻達到了0.57和0.39，這說明超短期視角下，量能的放大雖然導致了后盤的波動放大，但這種大的波動或許存在較高的不確定性，這一問題將在第三小節中深入分析。
綜上所述，“午后效應”初步來看是存在的。
（二）簡單統計及特殊樣本點分析
基于上一小節，本小節將拉出“大幅增加”的樣本，對Cv與后盤收益及波動的關系作進一步探討。
對樣本做簡單的概率統計發現，一旦“午后效應”出現征兆，即午后成交量較午前明顯放大，后盤即1：30到3：00盤面上漲的概率達到了77.3%，而一旦確認為上漲，其上漲幅度超過10點的概率達到了56.3%，超過15點的概率達到了25%。這無疑是較為可觀的“勝算”。
而在樣本中，有幾個樣本點值得我們關注。第一個點是2010年7月2日，也就是創業板成立不久，那一天指數下探到832.62，成為了一個中長期底部，之后指數開始了長達半年的上攻，直指1239.60點。而在那一天，午后半小時的成交量較午前放大了50%，雖然這在樣本中并不算大，但關鍵是后盤直接上漲了32.21點，是樣本區間中最高的，而其波動絕對值之和也達到了90.58點，是樣本中的第二高。這表明午后多空開展了激烈的搏殺，而在態度與實力見分曉后，多頭在下午開始了猛烈的反攻，空頭雖頑強抵抗，但最終仍然以多頭大獲全勝告終。
另外兩個值得關注的樣本點是2011年5月24日以及2012年9月27日，它們都是午后成交量極端放大的樣本，分別放大了334%和149%。從宏觀K線看，它們有許多共同點，比如它們出現的前一天都是一根沒有上下影線或上下影線很短的大陰線，而它們出現當天都是一根沒有上下影線或上下影線很短的大陽線；它們出現當天都有微小的放量，但放得不明顯；它們離中期或長期的底部都有較長的距離，即它們的出現并沒有改變中短期的下降趨勢。從“午后效應”角度看，極端的放量并沒有帶來后盤較大的收益以及波動，收益變化分別為1.54點和-1.44點，波動絕對值之和分別為26.05點和24.61點，勉強與其他兩個樣本的均值持平。一方面，這說明了Cv大小與后盤的收益波動大小不存在線性關系。另一方面，這也表明若“午后效應”的征兆來得太強烈，反倒會遏制“午后效應”的產生。多頭在午后半小時態度雖堅定，但實力不足且消耗過快，導致后盤盤面冷清，進而無法改變短期的下降趨勢。
從這一小節我們可以發現，“午后效應”雖在總體上被驗證，但Cv大小與后盤的收益及波動大小并不存在“越大越大”的關系，甚至有悖離的可能。把Cv與收益及波動大小作為整體的“午后效應”來看，若“午后效應”得以完整且明顯地出現，那很可能會帶來短期或中長期反轉的出現，反之亦然。由此可見，1：30到3：00這一時段的波動性及收益也是“午后效應”的重要焦點，下一小節正是著眼于這一時段的波動性及收益，從而將波動聚集性與Cv的關系納入考量。
（三）Cv與后盤波動聚集性的關系
正如第一小節中所述，大的Cv可能會導致1：30到3：00盤間大的波動性，但這種波動可能存在某種不確定性，本小節就試圖將這種不確定性量化，即探究此間波動的聚集性。
依然以對比分析為切入點，將樣本分為“大幅增加”、“基本不變”以及“大幅減少”三個區間，在“大幅增加”中隨機選出8個樣本，在其他兩個區間中各隨機選出4個樣本，依次建立GARCH模型，再觀察與對比各估計參數。由于本小節探究的是區間之間的總體對比特征，因此不選擇上述的特殊樣本點，即在沒有極端“增量”或極端大波動的樣本中選擇。建模與估計都使用eviews6.0操作完成。以下先以一個樣本為例闡述建模過程，選取的2011年10月24日這一樣本點，其午后放量較午前增加92.3%，雖不極端，但也很大，其后盤波動屬中等水平。
對于連續的指數，一般采用一類特殊的單位跟過程——隨機游動（Random Walk）描述，形式為：
Pt=Pt-1+εt （3）
將Pt與Pt-1作回歸，對其殘差序列做滯后9階（觀測值91個）的Q統計量檢驗，得如下結果：
表2 Pt與Pt-1回歸殘差的Q統計量檢驗
結果顯示，1到9階Q統計量的P值均為0，表明殘差不獨立，存在顯著的高階ARCH效應，這從自相關與偏自相關圖中也能明顯看出。由此，引入GARCH（1，1）模型：
Pt=Pt-1+εtht=α0+α1ε2t-1+θ1ht-1 （4）
估計結果如下：
表3 GARCH模型擬合結果
從擬合結果看，P（-1）的估計系數近似等于1，表明是單位根過程，而R2達到了0.96，AIC和SC都較小，α1+θ1
進一步對新模型的殘差做LM檢驗，得如下結果：
表4 GARCH模型殘差的LM檢驗
結果顯示，LM的統計量Obs*R-squared的相伴概率為0.5，遠大于0.05的顯著性水平，因此不能拒絕原假設，殘差不存在ARCH效應。
綜合來看，GARCH（1，1）模型較好的反應了1：30到3：00時段指數的波動過程。事實過程中，筆者還進一步嘗試了在條件方差方程中引入每分鐘成交量V作為外生變量去擬合方程，擬合結果的AIC和SC值較原GARCH模型都是相似的，但新模型的LM檢驗拒絕了原假設，效果不理想。因此筆者仍然選用條件方差方程中不加入成交量的GARCH模型為主要模型，對另11個樣本依次進行擬合，結果如下：
表5 各樣本GARCH模型擬合結果
表5中選取的樣本是剔除極端樣本后在各區間純隨機選取的，但其中我們依然可以看到一些規律特征。比較有意思的是，“大幅增加”和“大幅減少”區間較“基本不變”區間來說，其指數隨機游動的殘差具有更顯著的高階ARCH效應，然而，從GARCH（1，1）模型擬合的AIC和SC數值看，“基本不變”區間的樣本反倒要普遍小于其他樣本區間，這說明GARCH（1，1）模型對其擬合效果更好，換而言之，GARCH（1，1）模型可能不是指數波動擬合的最優模型，起碼對所有樣本而言。但這并不對分析構成影響，就每個樣本本身而言，除去2012年1月17日的樣本外，擬合效果都不錯，參數的約束條件都符合要求，模型的R2都在0.9以上，其殘差的LM檢驗也都通過了。
從參數估計的結果可以明顯看出，α1估計值的絕對值在“大幅增加”區間中都是偏大的，要明顯大于其他兩個樣本區間的|α1|；反過來，在“基本不變”與“大幅減少”區間中，θ1估計值的絕對值都大于|α1|，相比于“大幅增加”區間的|θ1|也高出不少。事實過程中，α1是隨機擾動項ε2之前的參數，而θ1是滯后項ht-1前的參數，這就表明：“午后效應”帶來的后盤波動雖然較大，但波動聚集性的確定性較小，即影響波動的因素主要是在于隨機項ε2。由此可見，“午后效應”1：30至3：00的盤面很難走出上下震蕩的“喇叭”型、“反喇叭”型或一路向上（向下）的形態，而更多的可能是間歇性“跳動”的走勢。這些間歇性的“跳動”恰恰反映出新生力量的介入，這些新生力量并非盯盤操作的“存量”玩家，而是被午后放量吸引的“增量”玩家，這也就解釋了“午后效應”帶來的不單單是波動，更可能是收益的歷史情況。
三、結論
通過統計分析，“午后效應”的現象被證明是基本存在的。也就是說，在理想條件下，如果一個普通投資者發現午后成交量迅速放大并選擇入場，那么他盈利的可能性很高。當然，條件是創業板存在股指期貨、短線交易的成本要足夠低，并且有時間去盯盤等等。
而從時間序列模型探索波動性的結論看，午后放量所帶來的后盤股價走勢更有可能是“間歇性”跳躍的，這也就代表午后放量可能吸引了“增量玩家”進場。如果要進一步探究原因，其可能是由于在信息不對稱下各投資者間博弈而做出跟風選擇的結果，也可能是由于投資者存在啟發式偏誤而導致的行為的結果。當然，在大數據時代，很多時候無需揣摩“為什么”，而只需了解“是什么”。本文也希望借由探索市場規律的切入在投資理念上做一個“拋磚引玉”，希望未來有更多從短周期視角做量價關系規律探索的研究。
創業板牛市、主板熊市
2012年12月4日，上證指數創下階段性低位1949點“解放底”之后開始反彈，中小板指數、創業板指數亦是在同日見底。從圖1可以看出，在反彈初期，三個指數走勢還基本吻合，但2013年2月份后，三大指數走勢開始明顯分化，創業板指數走勢強于中小板指數，中小板指數走勢強于上證指數。截至8月13日收盤，創業板指數在這一輪行情中累計上漲95.13%，中小板指數累計上漲38.45%，上證指數僅上漲6.63%。難怪有投資者形容，如今的A股市場既不是牛市，也不是熊市，而是不同指數上躥下跳的猴市。
剔除長期停牌后重組復牌的股票，今年以來漲幅最大的10只股票中有6只創業板股票、1只中小板股票、3只主板股票。而三家主板公司中，冠豪高新與廣譽遠均涉及重組。可見，創業板才是今年牛股最主要的集中地。
轉型期的結構分化
我們認為，創業板牛市、主板熊市的二元結構有一定的合理性。當前中國經濟處于轉型期，以往依賴投資拉動的增長模式難以為繼，市場預期未來中國經濟增速將會持續放緩，這就造成了代表傳統行業的上證指數走勢偏弱。而市場活躍資金更青睞代表經濟轉型方向的創業板公司。于是，創業板公司獲得了成長性溢價。在業績沒有明顯增長的情況下，估值水平大幅提升。
經濟轉型期帶來的結構性分化可以在一定程度上解釋當前中國股市這種兩極分化的表現。
此外，基金二季報顯示，基金對創業板股的青睞程度空前——絕大多數主動偏股型基金重倉創業板股票，甚至部分基金的前十大重倉股中有5只以上創業板的股票。可以看出，基金是推動創業板公司股價大幅上漲的最重要動力。
事實上，美國股市也曾經過轉型期的結構分化。東方證券分析師邵宇指出，在上世紀70 年代，美國經濟也經歷了潛在增速下降階段和轉型期，這與今天的中國非常類似。以標普500 為大盤股樣本指數，納斯達克為小盤股樣本指數，在潛在增速下降初期階段跑贏大盤股，而在轉型的中期則大幅跑輸，在成功轉型后又再次跑贏，整個階段來看表現出的更多是小盤股的高彈性。
上證指數“失真”
此外，上證指數編制方法導致上證指數走勢存在一定程度的失真，并不能真實反映市場走勢。
資料顯示，上證綜合指數，是上海證券交易所編制的，以上海證券交易所掛牌上市的全部股票為計算范圍，樣本股的發行股本數為權數進行加權計算的綜合股價指數。計算公式為：報告期指數=報告期成份股的總市值/基 期×基期指數；其中，總市值 = ∑（市價×發行股數）。
截至2013年8月13日，在上證指數前20大權重股權重合計高達45.06%，其中第一大權重股中國石油占9.27%。前十大權重股中，包括6只金融股、“兩桶油”以及中國神華和貴州茅臺。而從上證指數行業分布看，金融服務行業占上證指數權重的32.77%，采掘行業占13.78%，化工行業占6.22%。可見，上證指數構成表現出非常高的行業集中度。金融股以及周期性行業走勢對上證指數影響極大，這就導致了上證指數雖然名為上證指數，卻表現失真，不能真實反映上海市場上市公司走勢全貌。
反觀創業板指數，則是從創業板股票中選取100只組成樣本股，反映創業板市場層次的運行情況。創業板指數樣本股調整每季度進行一次，以反映創業板市場快速成長的特點。創業板指數采用派氏加權法編制，采用下列公式逐日連鎖實時計算：
實時指數=上一交易日收市指數*Σ（成分股實時成交價*成分股權數）/Σ（成分股上一交易日收市價*成分股權數），其中，“成份股”指納入指數計算范圍的股票，“成份股權數”為成份股的自由流通量，子項和母項的權數相同。子項中的乘積為成份股的實時自由流通市值，母項中的乘積為成份股的上一交易日收市自由流通市值，Σ是指對納入指數計算的成份股的自由流通市值進行匯總。
二元結構長期存在 短期或有修正
展望未來，我們認為A股市場的二元結構或將長期存在。一者，中國經濟的結構轉型是一個漫長的過程，傳統行業增長速度將遠遠慢于新興產業。未來，新興產業占A股市場比重將呈現持續上升的趨勢。
按照Wind資訊匯總的創業板指數營業收入及凈利潤歷史值及預測可以看出，2010-2012年，創業板指數對應的營業收入及凈利潤呈現穩步增長格局，機構預計2013-2015年仍將保持較快增長。預計2015年，創業板指數樣本公司合計可以達到1870億元的營業收入和324億元的凈利潤。
21日晚間，應監管層要求，9家創業板公司包括藍色光標、三聚環保、華誼嘉信、歐比特、中威電子、樂視網、拓爾思、天璣科技、銀信科技，集體發風險提示公告。市場人士曹山石在微博中認為，“創業板大宗交易癲狂”。
這或許成為創業板估值泡沫破滅的信號。受此消息影響，22日創業板開盤價跌至1067.44點，早盤一路震蕩，最低下探至1043.82點，截至22日上午11時30分，雖略有回升，早盤以1054.16點報收，仍下跌1.81%。
武漢金領域投資咨詢有限公司首席分析師黃偉在接受時代周報記者采訪時表示：“前期隱性利好埋伏不少，便于創業板題材炒作，創業板指數前期已大幅度拉高，目的在于為高位減持創造比較好的市場氛圍。”
創業板一路上行
今年以來，相比大盤指數總體沖高回落的趨勢，創業板雖有震蕩，但卻一路上行，5月份更是強勁上沖，15日創業板指數重返千點之上，打破了近兩年的最高紀錄。在接下來連續的5個交易日中，除了16日略現小幅下跌之外，創業板指數繼續呈現上揚趨勢。那么，創業板大漲背后的原因何在呢？
金融界首席分析師趙歡稱，創業板之所以大漲，其根本原因是資金推動引起的供求關系變化，大量短線資金涌入做多引發了本輪創業板大漲的行情。從技術面來看，創業板指數已經逼近了2010年的歷史高位，而罕見的月K線6連陽形態也已一舉解放了很多在創業板中長期被套牢的投資者。在解套籌碼和巨額解禁籌碼的拋壓之下，短線資金開始大量兌現獲利盤，后市投資者應該警惕創業板指數隨時出現回調。
相關數據顯示，5月份共有29家公司16.26億股限售股解禁，解禁市值超過350億元，而5月份全部限售股解禁的解禁數量和解禁市值在5月下旬的18、25、28日三日達到最高。解禁潮洶涌而至，創業板回調壓力驟增。
對于限售股可流通，趙歡認為，一方面，為了能讓拋售的價格高一些，限售股的相關利益方會想辦法將股票價格做上去，這是利好；另一方面，限售股流通會增加市場的拋壓，也就又變成了利空。
上海鴻帆投資首席分析師余藎說，為了避免減持對股價產生較大的負面影響，上市公司的減持一般都通過大宗交易進行，這樣使得減持的量都是可控的，所以在大盤穩定的前提下，也不會對股價造成太大的沖擊。這里需要重點指出的是，在大盤低迷、股東又急于套現的前提下，股價下跌的概率是很高的。
股東套現頻繁
創業板指數重返千點之上，給公司大股東、高管減持套現提供了良好的時機。
5月份以來，由創業板上市公司披露的減持公告從不間斷。據時代周報記者統計，截至5月22日凌晨，有28家創業板上市公司了41則相關減持公告，其中銀禧科技四次公告減持，總共減持比例9.531%；華平股份、新寧物流均三次公告減持，總共減持比例分別為7.9%、7.57%。此外，數碼視訊、翰宇藥業、海倫哲、歐比特和天龍光電也曾兩次減持公告。
據曹山石統計，2010年-2012年創業板大宗交易數據大概分別為4億、159億、187億元；而截至21日收盤，2013年為168億元，其中5月已高達58.6億元，環比增幅322%，創四年來單月新高。
創業板市值排名第一，總市值334.08億元的上市公司碧水源，5月9日公告稱，公司副董事長劉振國通過大宗交易平臺，以53.56元/股的均價出售了600萬股公司股票，占總股本的1.08%。同樣是5月9日，市值排名第二的樂視網公告，一機構席位拋售了308萬股，套現1.35億元。而此前，樂視網股東曾通過銀河證券北京中關村大街營業部分兩次拋售了約448萬股股份，套現1.93億元。
創業板解禁，對創業板會形成一定壓力，但其中也存在著不少投資機會。解禁后部分符合創業板特征、高增長的有分紅潛力的個股將迎來較好介入良機。
趙歡認為，創業板公司平均市盈率高達幾十倍，其上市時即存在較大溢價，更直白地說，上述公司存在估值泡沫，雖然上市以來股價下跌已經擠出了不少泡沫，仍難言安全。而且作為創業板上市公司的原始股東，仍然有足夠的動力進行減持，將“紙上富貴”落袋為安。
風險指數高懸
截至21日，創業板的動態市盈率已超過44倍，明顯高于中小板和深滬兩市。數據顯示，中小板的動態市盈率為32.43倍，深市和滬市更是分別低至27.13和11.83倍。雖然市場普遍認為創業板上市公司具有高成長性，但其估值卻遠遠高于市場平均水平，這究竟是否合理？
趙歡向記者表示，目前大多數創業板公司的盈利水平和高市盈率并不匹配，加上近期創業板個股被瘋狂炒作，創業板將成為股東們的“套現板”。未來應該從兩個方面去努力：一是制定合理的發行價以及上市溢價的幅度，二是應對持股人的減持限制進一步細化。否則高管接連通過創業板這個平臺來套現，將完全失去創業板設立的初衷。
創業板的高估值并沒有高業績作為后盾，其高估值風險不禁讓投資者擔憂。多位業內人士表示，創業板高估值泡沫將不可持續，未來將會出現大幅回調。21日晚間9家創業板公司集體風險提示公告或許成為創業板泡沫終將破滅的信號。
黃偉稱，估值來源于盈利和成長性。對于成長性公司，估值高未必是壞事。創業板的屬性是在于締造一些比較好的大公司苗，這是與主板最大的區別。高成長性、高潛力、高預期是創業板好公司的特征，以此為標準來判斷估值可能比較合適。
經濟減速周期股受壓
創業板指數之所以能有這樣的升勢，與今年以來股市的成長股行情有著極大關系。
今年以來，中國經濟的復蘇勢頭似乎有所減弱，不僅一季度宏觀經濟數據弱于市場預期，而且進入4月后，經濟也沒有出現更大起色。4月份的PMI和PPI環比均出現下跌，4月份PPI 環比下降了0.6%，從歷年4月份PPI環比增速來看也創下新低。從PPI趨勢環比增速來看，從去年12 月份以來一直處在下滑通道中，在今年年內每個月均為負數，降幅也逐月增加。而4月份PPI同比-2.6%，不僅遠低于市場預期，也創下2012年11月份以來新低，連續14個月負增長，持續時長也創新高。
經濟增長的放緩在行業上就會有所體現。建材水泥、鋼鐵、有色、煤炭等強周期行業低迷持續，業績繼續下行。在股市上，周期性行業股票被拋售，股價陰跌綿綿。
與此同時，股市資金面仍保持較為寬松的局面。今年歐、美、日等發達經濟體采取寬松貨幣政策，全球系統性金融風險爆發的概率下降，中國面臨資本流入的壓力，人民幣匯率持續升值，國內流動性呈現充裕狀態。在周期股難有作為的情況下，充裕的流動性就會流向成長股，使得成長股的估值不斷提升，導致部分成長性良好的龍頭股票不斷創新高，又引發各路資金全面追捧。
就連一直以來不太關注創業板的社保基金在今年一季度也大舉買入創業板個股。今年一季度社保基金對創業板總持股量較去年四季度增加5680萬股，增幅達36%。從個股來看，聚飛光電、華策影視、匯川技術、洲明科技、衛寧軟件等今年表現突出的個股背后均有社保基金身影。QFII基金今年一季度也增持了461萬股創業板股份，持股量較去年四季度增加了25%。QFII在一季度新進或增持了中穎電子、德威新材、新天科技、長榮股份、錦富新材等創業板個股。但在同期，基金對創業板進行了大比例減持，環比下降8.68億股，降幅29%。
追捧成長性
“創業板上漲不能簡單地說是炒作，它上漲有著內在理由。主板市場多數公司和大經濟環境關聯度更高，而創業板多數是輕資產公司，這一輪漲得多的主要是TMT行業，它們與經濟周期的關聯度較小，在經濟轉型背景下這些公司景氣度頗高。同時，帶動創業板指數的主要是TMT板塊的優秀公司。高科技板塊對于股指會產生帶動作用。”市場分析人士表示。
從行業來看，70多只創歷史新高的創業板個股，主要集中在科技、醫藥和醫療設備、機械板塊，行業集中度比較高，尤其是科技細分行業互聯網和消費電子。比如視頻娛樂龍頭樂視網。從4月1日至5月16日，股價累計上漲61%。觸摸屏龍頭長信科技也表現搶眼。這是由于互聯網和消費電子具有較強的消費屬性，以智能手機為代表的科技產品大范圍普及，行業內的公司業績出現大幅增長。
名詞解釋：TMT行業：TMT（Technology，Media，Telecom）行業是科技、媒體和電信三個英文單詞縮寫的第一個字頭，整合在一起。實際是以互聯網等媒體為基礎，將高科技公司和電信業等行業鏈接起來的新興行業。TMT行業的特點是信息交流和信息融合。
從去年開始，國家對環保行業加大扶持力度，陸續出臺相關的鼓勵政策，給環保行業帶來良好的發展機遇，比如津膜科技今年一季度凈利潤預增33%，吸引了市場資金的關注。
除了良好的基本面外，股價的上漲也與其高送轉題材有很大關系。泰格醫藥10轉10派8，在除權前走出了一波連續的搶權行情，漲幅最大約36%。其他幾只漲幅較大的個股也有不同程度的送轉。
不過，并不是所有創業板股票都能跑贏市場，創業板股票的市場表現也出現分化。統計顯示，在355家創業板個股中，漲幅100%以上的有56家，其中最高為光線傳媒上漲274%。漲幅超過創業板指數的共95家，也就是說，有26.8%的創業板個股跑贏板塊指數。另外，從去年12月4日至今，上證指數從1975點漲至2305點，漲幅為17%，而創業板個股漲幅遜于上證指數的30家，另有1家下跌——日科化學下跌13.89%，即有8%的創業板個股連大盤也沒有跑贏。
創業板漲幅最大的10只個股，有7家為業績高增長的公司，如漲幅第一的光線傳媒，一季報業績增長了317%。但不可否認，在這一輪漲勢中有相當部分個股屬借題炒作。如，創業板市值第一的碧水源，目前總市值達334億元，而其2012年凈利潤僅5.62億元，靜態市盈率高達61倍，一季報凈利僅有1250萬元。又如，天喻信息，股價從9元炒到最高22元，主要靠10轉送5題材支撐。雖然說其是移動支付概念，但一季報顯示，由于電子支付智能卡等產品大幅增長，公司營收增長87.41%，但營業成本也上升80.95%，以至于每股收益僅0.03元，目前動態市盈率逾92倍。更有一季報虧損、中報或續虧的東方財富，5個多月漲幅居然達221%，堪稱瘋狂炒作的典型。
新興產業前景可期
作為被看成是中國的納斯達克，創業板設立兩年來并不順利，從曾經上市的風光無限到業績一落千丈，包裝上市和估值泡沫始終是其最大的詬病。那么，千點之后的創業板是否發生新的變化？創業板目前的“盛宴”是否還能持續？
有業內人士認為，從美國納斯達克的經驗看，新興產業的波動總是比傳統產業大，但新興產業的發展總是超越傳統產業，因此創業板今后的波動仍然不可避免。但在中國經濟轉型需要大力發展新興產業的背景下，中長期仍前景光明。
2010年設立創業板市場時，正是以美國的納斯達克市場為參照而成立的僅次于主板市場的融資平臺，以扶持中小企業，尤其是高成長性創業企業。在這個背景下，可以看到參照美國道瓊斯指數和納斯達克的趨勢，納斯達克1998年到2000年期間出現過爆發性上漲，并在2000年3月10日并創下5048.62點的最高紀錄，一大批信息科技的優秀企業在科技浪潮中誕生。隨后，納斯達克指數雖經歷了調整，但整體波動區間仍較道瓊斯指數的波動區間大。
海通證券指出，長期看，在全球和國內經濟整體增速放緩且復蘇乏力的背景下，傳統產業被迫升級轉型，機會缺乏，而新興產業中的中小市值企業反而有機會憑借其靈活性和后發優勢在變化中實現快速增長。
廣證恒生咨詢公司策略分析師認為，“十二五”規劃強調產業結構的轉型升級，強調未來新興產業的發展方向，及促進中小企業的加快發展，均給創業板的中小企業帶來了發展的機遇。如果創業板的公司整體都能夠實現業績的高增長，它將是一個很好的投資標的。
關注兩大現象
不過，一位私募基金經理指出，創業板漲到目前位置，有兩個現象值得關注。第一，創業板相對溢價處于歷史最高位附近。據有關統計，目前兩市A股整體市盈率為12.7倍，而創業板為43.7倍，估值溢價高達3.4倍。維持這么高的溢價存在一定的危險性，這表現為創業板估值上升的空間變小。第二，創業板減持力度非常大。據統計，今年5月1日到15日，滬深兩市已有168家上市公司重要股東進行了減持，共減持4.9億股，對應的減持市值約為72億元。其中，創業板有70家公司共減持1.27億股，減持部分對應市值約為23億元。
從減持規律來看，大規模減持意味著階段性高點。2010年11月11日中小板3481點的高點至今沒打破，對應那一周創歷史紀錄的86億元減持規模。從減持的標的來看，大多是今年年初以來股價漲幅較為可觀的個股。
“前期漲幅較佳的成長股，遭到產業資本大規模減持是一種警示的信號，從近期的減持力度來看，產業資本的行為證實了板塊的估值過高。”國信證券分析師稱。
海富通基金認為，未來較長一段時期內，成長股和景氣向好行業將繼續有望成為資金主要追捧對象。但近期成長股估值整體偏高，未來一旦出現業績普遍低于預期、宏觀經濟超預期復蘇或下調、整體估值超越市場承受能力，則可能面臨階段性回調風險。
針對創業板公司股價的飆升可能帶來的市場風險，監管層也坐不住了，開始向市場潑冷水降溫。5月22日，應深交所臨時要求，一批近來漲幅巨大的創業板公司集體披露了風險提示公告，與此同時，掌趣科技還公告稱，公司因多個交易日漲停，停牌核查。
1、創業板b是創業板指數分級基金的B份額。全稱是富國創業板指數分級B，這是一款風險極高的基金。雖然該基金是創業板指數基金，但是通過對比其與創業板指數的走勢就會發現，其波動要比創業板指數大多了，原因就在于分級基金的波動性。
2、分級基金是將基金內份額分成不同盈虧特征的基金。中國的分級基金大多數融資分級基金，一般分為A與B兩個份額，分級B通過向A支付利息，便獲得分級A資金的使用權，分級B便借此擴大了杠桿，而A的收益便來源于B支付的利息。
3、分級基金的投資門檻也是比較高的。一般設有30萬的資金門檻，這體現了風險適應性的原則。
（來源：文章屋網 ）
上證指數上周末收于2871.03點，本周末收于2858.46點，下跌0.44%；股市動態30指數上周末報收899.74點，本周末收于894.04點，下跌0.63%；其中股票組合下跌0.82%。
股市動態30指數自2008年1月1日設立以來，下跌10.60%,同期上證指數下跌45.67%。本周股市動態30指數、股票組合均跑輸大盤。
二、股市動態30指數
本周暫不調整30指數。
三、最新評論
創業板指數今年以來下跌23%，個股方面更加慘烈，超過10只個股調整幅度超過40%。創業板上市以來，遭遇到了投資者的很多質疑，包括高價的發行，以及業績并未體現出高增長。創業板資金超募，造就了一批億萬富翁，這些財富正是對中小投資者裸的掠奪，因此大家質疑創業板成了創富板。機構在這個過程中也充當了不太光彩的角色，詢價主要是機構在做，尤其是基金拿著老百姓的錢去高價格認購創業板股票。當然今年來創業板的大跌，參與其中的機構也難以幸免，這讓我們除了從道德層面質疑的同時，更對參與創業板的機構投資能力表示懷疑。
我們統計了今年以來跌幅超過40%的10只創業板股票，發現二級市場參與其中的不乏基金為代表的機構的身影。我們簡單看看，跌幅前五名的個股中，機構的介入情況。
跌幅最大的康芝藥業，股價腰斬，2010年底廣發策略、社保603和銀華富裕進駐其中，2011年一季報，只有銀華策略不離不棄，坦然享受暴跌。
先河環保則有更多機構股東進駐，2011年一季報，前十大股東清一色的基金，工銀瑞信、興全合潤、華寶興業行業、華安策略、銀華優質、華寶興業新興產業、銀華和諧主題、中海環保新能源主題等，機構累計拿了流通盤的30%。結果就是在先河環保上集體淪陷。
新興產業中的成長績優股和消費行業績優成長股，特別是又具備公司高層和大股東增持或有股權激勵方案的小盤績優股最值得中長線逢低逐步吸納。
筆者連續兩周建議投資者小心創業板及中小板調險，終于在本周上半周開始了較為劇烈的下跌，本周二創業板指數跌幅高達3.37%，部分前期漲幅較大的個股跌幅較大。大盤從1949點開始的上升浪中，創業板指數一口氣從595點上漲到905點，漲幅超過50%，為各指數之最，作為階段性調整，3月7日開始的調整，不論從時間和空間看，未來調整仍有可能持續，雖然創業板指數及中小板周五隨大盤出現反彈，但不排除未來創業板在900點附近構筑雙頂的可能。從本次行情發動的規律看，大小盤股輪動的特點比較明顯，所以從邏輯上看，如果大盤沒有止跌回穩，創業板和中小板繼續調整的可能性較大，而大盤是否調整完畢又是以小盤股是否補跌完作為一個必要條件。雖然滬指調整到年線附近出現一定幅度的反彈要求，但反彈的力度和時間都有待觀察，所以近期內如小盤股繼續反彈，可逢高位減持漲幅較大的個股，而近期小盤股調整中被錯殺的估值合理的績優成長股可考慮逢低吸納。
中小板指數則從去年12月4日上漲以來，從3557點漲到4786點，漲幅也超過滬指和深成指，也于3月6日見頂。由于自1月中旬以來中小板上漲較為溫和。所以，中小板調整的趨勢也可能較創業板溫和一些，同時也由于估值沒有創業板個股高，以及相對較小的解禁壓力，風險也較創業板小一些，個股分化的可能性也較大。從技術上看，中小板指數第一支撐位為年線4400點附近。建議投資者對一些績優成長股可以持股為主，對一些漲幅大的個股可逢高減磅。
截至2月底，共有983家中小板、創業板上市企業披露了2012年度業績快報，這些企業去年合計實現營業收入16164.7063億元，同比增長了11.07%，但這些企業2012年的凈利潤卻同比下滑了9.19%至1164.1632億元，創出2009年以來的新低。有近五成的創業板企業和逾五成的中小板企業均出現了去年凈利同比下降。中小板、創業板上市企業高成長的光環已經徹底消失，但在整體業績較為低迷的同時，也有部分公司業績靚麗，兩極分化趨勢相當明顯。從行業來看，去年業績較好的創業板公司主要分布于醫藥、環保和網絡服務等行業，而電子行業績差公司較多。
在創業板和中小板本輪上漲中，產業資本拋售意愿沒有緩解、反而加強。高管成為減持主力，無論絕對量規模還是相對比重都在爬升；創投減持意愿有所降低，總體減持規模是高管減持一半左右。從分析意義上來說，行業和個股高管減持的多寡是正是甄別相關個股是否具備投資價值的最重要因素之一。
在規避小盤股特別是創業板個股未來階段性調險的同時，我們又要看到小盤股調整泥沙俱下時帶給投資者的難得的長線逢低介入的機會，原則上看，新興產業中的成長績優股和消費行業績優成長股，特別是又具備公司高層和大股東增持或有股權激勵方案的小盤績優股最值得中長線逢低逐步吸納。另外券商、及資源類小盤成長股也可重點關注。
另外，山西證券、西部證券、華誼兄弟、雪迪龍、青青稞酒等小盤成長股可逢低吸納。
機構投資者青睞新興產業
中國經濟長期面臨轉型升級，傳統產業面臨去產能，新型產業培育需要時間，在這個空檔期，經濟增長速度和活躍程度受到制約，市場大幅上漲的宏觀經濟基礎尚未形成。而培育新興產業已進行了一段時間，部分行業初具雛形，部分行業已進入快速增長期，市場圍繞這些領域進行發掘和投資具有現實意義。這種狀況決定了A股市場將在比較長的時間內更加看重成長股投資，尤其是新興行業成長股的發掘。
市場流動性的轉向深圳中小、創業板更大層面也是市場投資者的一種選擇。數據研究發現，一向投資穩健的社保基金，今年以來在中小板與創業板股票的配置上也加大了力度，2012年社保基金重倉365家公司，其中來自創業板和中小板的公司分別有69家和126家，兩者合計占比52.88%，共總體比例已超過主板股票持有家數。
轉投私募的王亞偉一季度對中小市值股票，特別是對創業板個股展現了前所未有的熱情。在一季度末，王亞偉現身前十大流通股東的27家公司中，深滬主板公司有16家，占比60%，而中小創業板公司為11家，占比為40%，其中9家為創業板公司。這體現了王亞偉追求主題概念的一面，其選股也多傾向于環保、科技等主題行業。
如何簡化投資
目前中小板、創業板分別有701只和355只。對于普通的投資者，面對兩個板塊中過千家的股票以及轉換迅速的題材、概念勢必難以下手，如何化難為易、化繁為簡、化多為少，操作上通過買賣中小板、創業板指數基金或者ETF可簡化投資，實現盈利。
通過比較滬指、中小板B、創業板ETF、萬家創B在三個時間段的漲跌幅度（表一），我們可清楚地見到，在滬指12月4日-2月8日波段上升期間，帶有杠桿且跟蹤中小板個股的中小板B漲幅最大，而同一時間短超過其80.15%漲幅的個股僅有33只；其次是同樣帶杠桿跟蹤中證創業成長指數的萬家創B，而創業板ETF漲幅也比滬指要大；而在2月18日-5月2日滬指下跌階段，中小板B跟滬指跌幅差不多，萬家創B基本持平，而創業板ETF是正收益。而5月3日-5月21日的情況跟第一階段差不多。
中小板B、創業板ETF、萬家創B均跟個股一樣可以自由買賣，實施T+1模式，這極其方便投資者進行交易。
中小板B（150086）是申萬菱信基金去年5月推出的針對中小板指數的分級證券投資基金。基金投資于中小板指數成份股及其備選成份股的比例不低于基金資產的90%，因而基金實現對中小板指數的有效跟蹤。由于存在2倍價格杠桿，在大盤趨勢上漲的情況下，高風險承受能力客戶可以持有較高價格杠桿的杠桿指數基金以博取超額收益。一季度基金前十大持股為：蘇寧云商、海康威視、大華股份、洋河股份、歌爾聲學、科倫藥業、雙鷺藥業、杰瑞股份、寧波銀行、康得新。前十大持股中，安防、醫藥、電子、頁巖氣占有7席，而這些都是近期的熱點領域。屬于大盤股（蘇寧云商、寧波銀行）的只占有兩席，這也就是為何大盤下跌的時候，該基金只比大盤多一點而不是倍數的下跌幅度。
創業板ETF（159915）是易方達基金2011年12月推出的針對創業板指數的基金，基金以創業板指數成份股，備選成份股為主要投資對象，比例不低于基金資產凈值的95%。一季度基金前十大持股：碧水源、機器人、華誼兄弟、湯臣倍健、上海凱寶、長信科技、樂視網、藍色光標、三聚環保、富瑞特裝涉及節能環保、傳媒文化、觸摸屏、醫藥等，每一個都是市場精選熱點。
萬家創B（150091）是萬家基金2012年10月推出的跟蹤中證創業成長指數的分級證券投資基金。標的包括來源于中小板和創業板的成份股及其備選成份股。一季度公告的基金前十大持股：洋河股份、大華股份、歌爾聲學、海康威視、碧水源、杰瑞股份、金螳螂、藍色光標、榮盛發展、康得新。其中有6家與申萬中小板B相同，并有兩家創業板公司。
操作策略
關鍵詞：創業板市場；中小板市場；動態相關性；DCC-GARCH模型；Copula模型
中圖分類號：F830.9 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3104（2013）06?0086?05
創業板市場是專門為成長性好、發展潛力大的高科技公司提供融資的平臺，是我國多層次資本市場建設的重要組成部分。中小板市場是我國特有的，為滿足中小企業發展需要而設立的過渡資本市場。相對于主板市場而言，創業板與中小板具有上市公司規模小、價格波動大、市場風險高等特點，且二者均為為中小企業融資服務的資本市場平臺。
根據國務院“九條意見”①精神，我國建立多層次資本市場的條件正逐步成熟，創業型企業上市在股本總額和持續盈利記錄等方面的限制將有所放寬，在條件成熟時，中小企業板塊將從現有的市場中剝離，并與目前的創業板市場合并，最終建立正式的創業板市場。由此可以看出，中小板市場是創業板市場的過渡產物。理論上，創業板市場有別于中小板市場，實際上，創業板市場與中小板市場表現出較強的趨同性。在這種背景下，通過計算兩市場間的相關系數來考察二者間的動態相關性，對于投資者在兩市場間進行資產配置或風險評估，都具有重要的現實意義。
靜態相關系數無法反應不同市場間的資產價格或收益率的互動變化，而DCC-GARCH模型和Copula模型計算的動態相關系數均能較好地描述市場間的動態相關關系。Engle[1]提出了DCC-GARCH模型，我國學者游家興等人[2]基于DCC-GARCH模型對中國與亞洲、歐美7個股票市場的聯動性進行分析，得到了自1991年至2008年間市場間聯動性變化的動態過程，并得出了市場間聯動性逐漸增加的結論；徐有俊等[3]基于DCC-GARCH模型，通過運用1997年1月至2009年3月的數據，研究了中國股市與國際股票指數（MSCI印度指數、MSCI世界指數、MSCI亞太指數和MSCI亞洲新興市場指數）之間的聯動性，結果發現中印兩國和亞洲新興市場的聯動性大于其與國際發達市場，且中國與世界股票市場的聯動性逐漸增強；近年來，Copula理論和方法在金融等相關領域的運用取得了明顯的進展。Patton[4]構建了馬克兌美元和日元兌美元匯率的對數收益的二元Copula模型，結果顯示Copula模型可以較好地描述外匯市場間的相關關系；韋艷華、張世英[5]運用Copula模型對上海股票市場各行業板塊動態相關性進行了相關的研究；Bart ram、Taylor & Wang[6]運用高斯時變Copula對歐元引入歐洲17個國家或地區的股票市場之間的相關性進行了研究；張自然、丁日佳[7]采用時變SJC-Copula模型較好地描述了人民幣匯率境內SPOT市場、DF市場和境外NDF市場之間的相依關系。
從已有研究文獻來看，DCC-GARCH模型和
Copula模型均能較好地刻畫金融市場間的動態關系，但Copula模型效果要好于前者。目前，運用以上兩模型對于創業板市場與中小板市場間的動態相關關系的研究文獻鮮見，尤其是基于兩方法的比較視角更是尚未看到，本文基于兩方法比較視角對創業板市場與中小板市場間的動態相關性進行研究，對于厘清兩市場間的關系，尋找測度市場間的相關性更適宜的方法都具有重要的現實意義。
一、相關理論與方法
（一） DCC-GARCH模型
設rt是一組白噪聲隨機變量組成的向量，滿足以下條件：
（1）
其中：It?1為rt在時刻t?1時刻的信息集，Ht為條件協方差矩陣，表示為：
Ht=DtRtDt （2）
從單變量GARCH模型可以得到時變標準差矩陣Dt=diag{σi， t}，Rt={ρij}t為動態條件相關系數矩陣。
如果能夠準確地估計Ht，Dt，代入上式（2），就可以計算出動態條件相關系數Rt。Rt的計算公式轉化為：
（3）
其中：
（4）
（5）
將式子代入上面的式子便可求出動態相關系數。
（二） Copula模型
根據Copula函數的相關理論，確定一個合適的邊緣分布是構建多變量金融時間序列Copula模型的重中之重，根據金融時間序列的波動特征和分布的“尖峰厚尾”性，選取GARCH-t模型來刻畫兩市場收益率的波動特征。
Rnt=μn+εnt， n=1， 2， …， T （6）
（7）
（8）
（9）
其中：CN（?）表示二元正態Copula函數，Tv1（?）、Tv2（?）分別表示均值為0，方差為1，自由度為v1和v2的正規化t分布函數。
二元正態Copula函數常用來描述兩個變量間的相關關系，其分布函數為：
（10）
其中：表示標準正態分布函數的逆函數，ρ （）為相關參數。相關參數可以有兩種形式：一為常相關參數，二為時變相關參數。隨著外部條件的變化，變量之間的相關系數也有可能發生波動，Patton（2001）提出了可以由一個類似于ARMA（1， q）的過程來描述，他把時變相關參數演進方程擴展為一般形式：
（11）
其中：函數Λ（?）定義為，它是為了保證ρt始終處于（?1， 1）之間，，是觀測序列進行概率變換后得到的序列。滯后階數q可以根據研究對象的特點自行選取，一般q小于等于10。
二、實證分析
（一） 數據來源及解釋
為研究創業板市場與中小板市場之間的動態關聯性，本文選取創業板指數（399006）和中小板指數（399005），分別以cybr和zxbr表示創業板指數收益率和中小板指數收益率。時間窗口為2010年6月1日至2012年5月31日，共484個數據數據，運用eviews6.0、winrats8.0和MATLAB等軟件進行計算。
（二） 數據描述及處理
根據日收益率公式：
Rt=ln St?ln St?1 （12）
其中：Rt表示市場指數收益率，St為第t日的市場指數收盤價，St?1為第t?1日的市場指數收益率。求得兩市場指數日收益率的描述性統計表1。
由表1可知，創業板指數及中小板指數收益率均值很小，幾乎接近于0，且為負的，表明在此期間，投資兩市的投資者均是虧損的。且兩市股指收益率的分布均有左偏性，收益率的峰度值均大于正態分布的峰度值，通過JB統計量檢驗知，兩市場指數收益率均不服從正態分布，具有“尖峰后尾”特征，在此基礎上分析知兩市場指數收益率均存在序列自相關和ARCH效應，并依據AIC及似然函數準則選用GARCH-t 模型來擬合樣本數據，表2是參數估計結果。
α的估計值均大于0，且α+β
（三） DCC-GARCH模型估計結果
現在利用DCC-GARCH模型估計兩市場的動態相關性，運用winrats8.0得到兩市場之間的動態相關系數序列的描述性統計量如表3。
由表3可以看出，創業板市場與中小板市場之間的相關系數均大于零，均值為0.888 427，最大值為0.945 926，最小值為0.729 338，兩市場表現出較強的正相關性。另外，兩市場的動態相關系數的標準差為0.037 687，表現出兩市場相關性的波動較小，也從一定程度上表明兩市場變化的一致性。
DCC-GARCH模型下，兩市場間的動態相關系數變化可以通過圖1表示。
由圖1可以看出，2010年底到2011年上半年，創業板市場與中小板市場之間的相關關系有比較大的波動，從2011年下半年開始，二者相關關系趨于穩定。且兩年的時間內，兩市場的相關系數在2010年7月份、10月份及2011年的5月份有一較大幅度的下跌，前一時間點大幅下跌的原因在于創業板指不久，樣本股調整導致的結果，后兩時間點大幅下跌的原因與2010年7月份創業板的解禁潮及2011年5月份的創業板高管大幅度減持有關。
（四） Copula函數估計結果
表4為常相關的二元正態Copula函數的參數估計結果。由表3的常相關參數可知，創業板市場與中小板市場指數收益率序列間均具有較強的正相關關系，相關系數為0.882 11（見表4）。
金融時間序列間的相關關系一般是時變的，這里我們選取q=10來考察兩市場間的的動態相關關系，表5為參數估計的結果（見表5）。
由表5可知，創業板市場與中小板市場指數收益率序列的持續性參數βp=0.135 43，說明這兩個序列的時變相關參數受前一期影響，但不是太大。實際上，圖2也能表明兩市場間的動態相關性受前期影響。
由圖2可以看出，創業板市場與中小板市場之間的時變相關系數波動稍大，但也僅限于狹窄的區間內[0.862， 0.925]，相關系數出現的高點、低點等異常值與DCC-GARCH模型估計結果基本一致（見圖2）。
表6為利用Copula模型，運用MATLAB計算得到的兩市場之間的動態相關系數序列的描述性統計量（見表6）。
表1 創業板及中小板市場指數日收益率基本統計量
樣本 均值 中值 最大值 最小值 標準差 偏度
cybr ?0.000 583 0.001 076 0.065 948 ?0.078 435 0.019 930 ?0.403 484
zxbr ?0.000 221 0.000 791 0.049 282 ?0.065 047 0.015 953 ?0.375 436
樣本 峰度 JB統計量 伴隨概率P cybr zxbr
cybr 3.797 036 25.890 07 0.000 002 1.000 000 0.888 278
zxbr 3.603 655 18.680 16 0.000 088 0.888 278 1.000 000
表2 GARCH-t模型下兩市場參數估計結果
參數 μ ω α β ν 對數似然值
cybr（399006） ?0.000 315 6 2.535 3×10?5 0.058 19 0.875 34 13.161 1 217.4
zxbr（399005） ?9.351×10?5 1.585×10?5 0.056 374 0.880 56 15.08 1 322.4
表3 DCC-GARCH模型下創業板市場與中小板市場收益率序列相關系數描述性統計量
樣本 均值 中值 最大值 最小值 標準差 偏度 峰度 JB統計量 伴隨概率P
cybr-zxbr 0.888 43 0.898 51 0.945 93 0.729 34 0.037 69 ?1.316 62 4.941 79 214.982 0.000 002
圖1 DCC-GARCH模型下兩市場間的動態相關系數走勢
表4 常相關二元正態Copula函數的參數估計結果
樣本 ρ 對數似然值
cybr-zxbr 0.882 11 ?363.61
表5 時變二元正態Copula函數的參數估計結果
樣本 ωρ βρ αρ 對數似然值
cybr-zxbr ?1.731 3 0.135 43 5 ?364.87
圖2 Copula模型下兩市場間的時變相關系數走勢
表6 Copula模型下創業板市場與
中小板市場收益率序列相關系數描述性統計量
樣本 均值 中值 最大值 最小值 標準差
cybr-zxbr 0.885 4 0.885 0.924 3 0.863 2 0.010 25
由表6可以看出，Copula模型下創業板市場與中小板市場之間的時變相關系數均大于零，均值為 0.885 4，這與常相關系數0.882 11、靜態相關系數 0.888 3、DCC-GARCH估計的動態相關系數均值 0.888 4相差無幾，說明不管是基于線性考慮還是非線性考慮，兩市場間確實存在較強的正相關關系。另外，時變相關系最大值為0.924 3，與DCC-GARCH模型估計的相關系最大值0.945 926也相差不大，但最小值0.863 2較DCC-GARCH模型估計的0.729 338要大一些，這主要是由于Copula函數考慮了收益率隨時間變化而導致的結果。再者，兩方法估計的動態相關系數的標準差均較小，DCC-GARCH模型下為0.037 687，Copula模型下為0.010 25，表明兩市場相關系數的波動性較小，具有較強的穩定性，說明兩市場表現確實相差不大。
三、結論與建議
通過線性和非線性模型考察創業板市場與中小板市場收益率之間的相關性，可以得出以下結論與建議：
（1） 創業板市場與中小板市場指數收益率靜態相關系數為0.888 2，DCC-GARCH動態相關系數均值為0.888 4，Copula常相關系數為0.882 11，Copula時變相關系數均值為0.885 4，無論是靜態相關系數，還是動態相關系數，無論是線性相關系數，還是非線性相關系數，均表明兩市場間存在較強的正相關關系。
（2） DCC-GARCH模型下，兩市場間的動態相關系數在一個狹窄的區間[0.729， 0.946]波動，除了2010年7月、10月及2011年5月因股票解禁和高管減持造成的動態相關系數大幅度下跌外，其他時間估計的GARCH動態相關系數均表現出較強的穩定性；Copula模型下，兩市場間的動態相關系數也在一個狹窄的區間[0.862， 0.925]波動，但會在時間窗口期內有異常值出現，這是因為市場間的非線性影響因素所致，所以，Copula模型要優于DCC-GARCH模型。
（3） 似然函數值表明，時變Copula模型因捕捉了資產收益率的持續性，估計兩市場間的相關系數效果要優于常相關Copula模型。
總之，創業板市場與中小板市場指數收益較強的相關性和穩定性表明，兩市場表現出較強的趨同性，這為中小企業上市和資產配置提供了有益建議，同時，也表明創業板市場與中小板市場合并將是必然趨勢。
注釋：
① 2004年國務院下發的《關于推進資本市場改革開放和穩定發展的若干意見》。
參考文獻：
Engle R F. Dynamic conditional correlation simple class of Multivariate GARCH models [J].Journal of Business and Economic Statistics， 2002（20）： 339?350.
游家興， 鄭挺國. 中國與世界金融市場從分割走向整合――基于DCC-MGARCH模型的檢驗[J]. 數量經濟技術經濟研究， 2009（12）： 96?107.
徐有俊， 王小霞， 等. 中國股市與國際股市聯動性分析――基于DCC-MGARCH模型研究[J]. 經濟經緯， 2010（5）： 124? 128.
Patton A. Modeling time-varying exchange rate dependence using the conditional copula [Z]. Department of Economics， University of California， San Diego， 2001.
韋艷華， 張世英. Copula理論及其在金融分析上的應用[M]. 北京： 清華大學出版社， 2008（8）： 35?50.
Bartram S M， Taylor S J， Wang， Y H. The Euro and European financial market dependence [J]. Journal of Banking & Finance， 2007（31）： 1461?1481.
張自然， 丁日佳. 人民幣外匯市場間不對稱匯率變動的實證研究[J]. 國際金融研究， 2012（2）： 85?95.
高鐵梅. 計量經濟分析方法與建模： Eviews應用及實例[M]. 北京： 清華大學出版社， 2006（1）： 249?278.
金龍， 王正林. 精通MATLAB金融計算[M]. 北京： 電子工業出版社， 2009（6）： 254?257.
The Empirical Research of the Dynamic Correlation Between the Second Board Market And the Small and Medium-sized Board Market in China ――Based on Comparative Perspective of Different Methods
GENG Qingfeng
（Department of Public Economics and Finance， Minjiang University， Fuzhou 350108， China）
Abstract： The DCC-GARCH model can describe the linear dynamic correlation between financial markets， while the time-varying normal Copula model is mainly used for nonlinear dynamic correlation study between financial markets. This paper aims to study the dynamic correlation between the second board market and SME board market by building models to the return series of the two boards’ indexes and calculating dynamic correlation coefficient of the two markets on the basis of DCC-GARCH model and Copula model. The results show as as follows： ① there is positive correlation between the second board market and SME board market and the correlation is very strong； ② time-varying Copula model is better than constant correlation Copula model in describing the correlations among financial markets as it captures market return’s feature of time-varying； ③ except for a little time-points， dynamic correlation coefficient calculated on the basis of DCC-GARCH model is in a stable interval. Whereas， there are abnormal values in the dynamic correlation coefficients calculated on the basis of Copula model as a result of taking nonlinear factors into consideration. Hence the latter is better than the former.
Key Words： Growth Enterprise Market； Small and medium-sized market； Dynamic Correlation； DCC-GARCH Model； Copula model
收稿日期：2013?05?21；修回日期：2013?11?22
在產業資本開始逃離創業板，部分基金公司內部發文嚴控中小板創業板持倉比例的情況下，創業板本周卻繼續高歌猛進再創新高，改革題材引領創業板的走牛也成為越來越多投資者的共識。由長城雙動力基金經理吳文慶兼任的長城改革紅利靈活配置混合型基金近期正在發行，吳文慶認為，2015年資本市場的整體行情是衰退下的繁榮，創業板雖然存在泡沫，但投資者仍可以持續關注改革升級帶來的新興產業投資機會。
衰退下的繁榮
截止5月21日，由吳文慶獨立掌管的長城雙動力2015年以來凈值增長率為95.95%，吳文慶認為2015年的整體行情為衰退下的繁榮，創業板雖然處于高位，但仍然具備可操作價值。
“從數據就可以看得出來中國經濟處于衰退期，三駕馬車工業的增速、消費的增速和出口的增速都在下滑，從投資增速和信貸增速也可以看得出來，一直在下滑。很多宏觀分析師都預測今明兩年可能是中國經濟最差的時候，可能出現軟著陸，不過也有硬著陸的可能，但是從資本市場上看，特別是以創業板為首的指數今年不斷創出新高，這也就是說資本市場在騰飛。”吳文慶分析表示。吳文慶認為投資者的信心、貨幣的寬松以及資產配置大環境的改變三點因素支撐資本市場的騰飛。
對于當下創業板的持續上漲，很多人認為存在巨大的泡沫，對此吳文慶也認可泡沫存在，但他認為同納斯達克綜合指數相比，創業板的破滅短期并不會來臨，“首先，很多人將創業板跟納斯達克的綜合指數比較說有可能隨時暴跌，我們可以看一看，美國標普當年漲45%的時候，納斯達克的指數漲了800%，我們上證漲80%創業板才漲300%。其次從估值來看，現在A股創業板預測的PE是68倍，包含了今年大概接近40以上的增速，我們放寬一點，可能也有100多倍，但是納斯達克的泡沫頂峰達到194倍，從這個角度看創業板的估值并不高。”吳文慶說。
持續關注新興產業機會
對于創業板以及中小板的走勢，吳文慶認為長期牛市大邏輯并沒有發生變化，而且在持續的強化，“股市持續上漲的強化會促使相關上市公司收購并購，他們可以用高的PE去收購比較低的PE，促使他們實現新一輪的轉型，找到他的新的增長動力，也造成了整個社會行業進行重新分配，這一點也是符合我們國家政策的，也就是說目前看起來股市的大邏輯沒有變化”吳文慶表示。 但是對于上證指數，吳文慶則表現出謹慎的態度，他認為會以震蕩為主，“股市大牛需要三個理由，投資者的信心、貨幣的寬松和資產配置的大環境改變，上證綜指符合后面兩點，但是他不符合前面一點――信心，大家都覺得這個行業是夕陽行業，比如銀行，所以我對大盤的看法就是它未來的一段時間，可能很長的時間它都會波段性的機會，而不是區域性的機會。”
對于未來市場的投資機會，吳文慶認為可以在衰退性繁榮過程中尋找受益者，他表示近期正在發行的長城改革紅利靈活配置混合型基金也正是按照該操作思路來布局。“受益者就要找卓越成長股，卓越成長股到哪里找，就要找受益于改革升級的新興產業，那些市場空間很大的股票”，吳文慶建議投資者可以布局互聯網金融、車聯網、互聯網O2O、高端裝備、節能環保、新能源、軍工等新興產業個股。
2013年8月26日創業板指數創出了歷史新高。筆者曾在多篇文章中預判創業板會創歷史新高，踐行了筆者的格言：不做馬后炮，盤面實踐是檢驗投資理念的唯一標準。筆者的下一個目標也早有論斷：1600點。
近期一個從不炒創業板個股的朋友，向筆者咨詢創業板開戶的事情，這讓筆者警惕起來。客觀而言，創新高后往往容易出現一些高位震蕩整理的格局，這個時候需要注意要做好風控。筆者建議投資者關注創業板綜指，該指數能更好的說明當前創業板的整體狀態。
創業板還會漲嗎？與其這樣問，不如結合近期的情況，分析一下是否依然有上漲的底氣，筆者建議關注以下四個方面：
第一個方面，宏觀經濟。調結構促進經濟轉型的宏觀政策未變，只是節奏轉變為穩中求進。第二季度的相關經濟數據顯示第三產業增速超過20%，當前地方債的風險也是可控的，宏觀經濟有所企穩。
第二個方面，機構行為。機構依然傾向于投資輕資產類公司，數據顯示，截至二季度末，有108只創業板公司股票被主動管理的普通股票型基金列入前十大重倉股名單。
第三個方面，業績和估值情況。從中報業績看，53%左右的創業板公司是凈利潤同比預增，但整體增幅有限，說明之前募集的資金開始陸續產生經濟效益，但是仍需時間釋放業績。目前創業板綜指市盈率在55倍左右，估值壓力猶存。
第四個方面，股票供求關系。創業板在9月份仍有一定規模的解禁。更令人關注的是IPO是否開閘。如果哪天創業板的上市條款要進行修訂，那可能意味著創業板將會先于主板開閘。
目前看，前二個方面偏正面，上漲的動力猶存。但受估值水平和IPO面臨心理博弈影響。創業板的關鍵變量或許是供求關系預期，但也不必過于擔心，因為在2006-2007年期間，并沒有因為銀行等超級IPO而導致大盤的長期下行，因此創業板指數仍會進一步向上拓展。
短期合理的預期是創業板個股上漲會分化。一方面要小心那些沒有業績支撐或者題材過于透支的高價股下跌；另一方面，我們又需要把握好能漲的潛力個股。
筆者建議大家關注創業板中的6類機會。一是防御品種：喝酒吃藥旅游逛商場，加農林牧漁類。二是周期性行業類個股：這個主要是因為9月份天氣更適合搞基建，部分基建類個股值得關注。三是漲價類個股：近期國際黃金價格上漲，造就了不少牛股。四是文化傳媒類：文化產業有望在2020年成國民經濟支柱性產業，目前年增速20%以上。五是打車軟件類：打車軟件類受到了國際資本的追捧，在實際生活中節省乘客時間，也避免司機空跑車造成的汽油浪費。六是新三板相關的個股：新三板全國擴容方案可能在9月底公布。
怯懦的人面前總是有墻，勇敢的人面前總是有路。關注創業板的變化，把握創業板中熱點或是近期比較實用的操作策略。
