复旦大学
硕士学位论文
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
姓名：赵永
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：唐朱昌
20070523
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
摘要
对于股市泡沫的研究主要可以分为两个方向，一个是研究股市泡沫的存在
性，另一个是研究股市泡沫对经济的影响。本文的研究属于酊者。当前学术界对
股市泡沫存在性的研究主要集中在股市的整体泡沫，而鲜有学者研究股市结构性
泡沫的存在性，本文采用超额收益贴现模型研究了我国股市的结构性泡沫问题，
对这个领域的研究做了有益的尝试。
本文共分五章，第一章为导论，分别阐述了研究背景和意义、研究内容和框
架以及股市泡沫方面的国内外研究现状。第二章系统介绍了股票估值理论，为下
面的实证分析做好了理论准备。第三章为本文的核心，在这一章中笔者运用超额
收益贴现模型对我国股市结构性泡沫进行了实证分析，为了使实证更具有可信
性，笔者选择了三个计算期，分别计算了三个计算期我国股市各个行业的泡沫情
况。第四章中，笔者对上一章的实证结果进行了分析并指出了其政策含义，即针
对系统性泡沫，应该采取针对整个股市的干预措施，而针对结构性泡沫，应该采
取“结构性”干预措施，以免“误伤”未出现泡沫的行业。在最后一章也即结束
语部分，笔者总结了本文的不足，并提出了对结构性泡沫进一步研究的展望。
关键词：结构性泡沫股市泡沫EVA超额收益贴现模型
分类号：F830．9
监管层视角的我国股市结构性泡沭研究
Abstract
There are two directions on the studies of stock market bubbles．One is focused on
whether bubbles exist or not iil stock market．The other is focused on stock market
bubbles’influence on economy．nis thesis is of the first type．Most of the current
studies about whether bubbles cxist or not are focased on bubbles in the whole stock
market．Few scholars research the existence of sector(industry)bubbles．In this thesis，
the author applied EⅥ～model to the study of sector(indust呦bubbles in China’s
stock market．
This thesis comprises five chapters．T1le first chapter is introduction．which introduces
the background，meaning，content and framework of this study,as well as current
studies and references on stock market bubbles．In the second chapter,most frequently
used models about the evaluation of stocks are introduced，which laid theory
foundation for empirical test in the following chapteL Chapter!II is core chapter of
this thesis，in which the author did the empirical tests，using EVAmodel．To ensul'e
the reliability of the empirical test results，the author did three empirical tests in three
different periods．In the fourth chapter,the author analyzed the empirical tests results
and pointed out its meaning on policy·making．Chapter V is the last chapter,in which
the author pointed out the shortcomings of this thesis and made some proposals on
further study about sector bubbles in stock market．
Key words：sector bubbles，stock market bubbles，EVA
Classification Number：F830．9
Ill
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
我国股市从2005年6月份跌至谷底后便一路“高歌猛进”，上证指数从2005
年6月份的1000点飙升到2007年3月份的3000点!中国股市吸引了全球的目
光!
除了宏观经济的稳定高速增长、股权分置改革的顺利进行以及人民币升值
和北京奥运会等利好因素外，中国股市“繁荣”的背后是否有泡沫成分的存在?
2007年2月27 R的股市暴跌(黑色星期二)为投资者上了生动的一课，也引起
了实务界、理论界和监管层的高度关注。中国股市究竟是否存在泡沫?这是当前
亟待回答的一个问题。
对于股市泡沫的研究主要可分为两大类，一类是研究股市泡沫的存在性，
另一类是研究股市泡沫对经济的影响。当前学术界对股市泡沫存在性的研究主要
集中在股市的整体性泡沫，而鲜有学者研究股市结构性泡沫的存在性，本文采用
超额收益贴现模型研究了我国股市的结构性泡沫问题，对这个领域的研究做了有
益的尝试。
IV
论文独创性声明
本论：史是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除
T幸寺另UDH以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的
研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明
并表示了谢意。
作者签名：
1
赵水
论文使用授权声明
日期：
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送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公布论文的全部或部分内
容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此
规定。
作者签名： 导师签名日期：
。∥
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
第一章、导论
第一节、研究背景和意义
中国的股市已今非昔比，无论从制度层面、市场规模层面还是上市公司质量
层面来看，中国股市都有了质的飞跃。我国股权分置的制度性障碍已基本消除，
股市总市值已经从2005年底的3．4万亿迅速增加到2007年3月份的14．2万亿，
中国银行、中国工商银行、中国人寿、中国平安等大盘蓝筹股陆续回归A股市
场⋯⋯
有两个原因使笔者对股市泡沫问题产生了兴趣：一是股市市值与GDP的比
有非常大的提高，这就意味着，以后不再是只有宏观经济可以单方面地影响股市
的时代了，股市也将对宏观经济产生深刻影响，而股市泡沫则是经济危机最重要
的罪魁祸首之一，因此从宏观经济的角度来看，对股市泡沫的研究势在必行；二
是在2006大牛市赚钱效应的影响下，我国股市投资者的队伍迅速壮大，股票(基
金)己不再只是一小部分人的投资工具，它已经进入了寻常百姓的投资视野，而
投资者对股市的疯狂追捧直接导致了股价的迅速飙升，并出现巨幅振荡(2007
年2月27日的黑色星期二上证指数狂跌9．42％，并引发了全球股市的大跌)，如
果出现股市泡沫并且泡沫迅速破灭则将导致广大投资者的资产缩水，并产生一系
列的连锁反应，对经济安全、社会稳定产生严重影响，因此从保护投资者利益的
角度来看，对股市泡沫的研究是当务之急。
有相当多的国内外学者对股市整体泡沫水平进行了研究，但到且前为止还鲜
有学者对股市的结构性泡沫进行研究。研究股市结构性泡沫的现实意义在于，如
果通过实证检验表明不存在结构性泡沫，那么政府在股市出现泡沫对就可以直接
采取针对整个市场的干预或调控策略；而如果实证检验表明存在结构性泡沫，即
在某些行业出现泡沫时其他行业并没有出现泡沫，那么政府就应该采取针对出现
泡沫的那些行业的“结构性”措施，而不是采取“一刀切”的措施，以免“误伤”
其他行业。本文对结构性泡沫的研究做了有益的尝试。
第二节、文献综述和研究视角
一、泡沫的界定
到目前为止，经济学界还没有一个较为公认的对泡沫的定义。
1987年出版的《新帕尔格雷夫经济学大词典》1对泡沫(bubbles)的定义为：
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
“泡沫状态这个名词，随便一点说，就是一种或一系列资产在一个连续过程中陡
然涨价，开始的价格上升会使人们产生还要涨价的预期，于是又吸引了新的买主
——这些人一般只是想通过买卖牟取利润，而对这些资产本身的使用和产生盈利
的能力是不感兴趣的。随着涨价常常是预期的逆转，接着就是价格暴跌，最后以
金融危机告终。通常‘繁荣(boom)’的时问要比泡沫状态长些，价格、生产和
利润的上升也比较温和一些，以后也许接着就是以暴跌(或恐慌)的形式出现的危
机，或者以繁荣的逐渐消退告终而不是发生危机。”而该词条的编写者查尔
斯·P·金德尔伯格(Charles P．Kindleberger)在接下来的一段中便写道“在编写
本词条时，理论界尚未达成对泡沫状态的一致同意的定义；至于它是否可能发生，
也没有一致的看法。”
日本金融学会会长三木谷良一给泡沫经济的定义是：“资产价格f主要指股票
和不动产的价格)严重偏离实体经济(生产、流通、雇佣、增长率等)暴涨，然后暴
跌的过程。”金融专家铃木淑夫博士则认为，经济学上所说的泡沫，是指地价、
物价等资产的价格，持续出现无法以基础条件来解释的猛烈的上涨或下跌。1992
年度日本经济白皮书指出“现实的股价和地价，如果超出经济的基础条件和理论
价格暴涨，泡沫经济也就产生了”。
2000年Robert J．Shiller在《非理性繁荣》2书中，定义了投机性泡沫：“最
初的价格上涨导致了更高的价格上扬，因为通过投资者需求的增加，最初价格上
涨增大的结果又反馈到了更高的价格中。第二轮价格上涨增长又反馈到第三轮，
然后反馈到第四轮，以此类推。因此催化因素的最初作用被放大，产生了远比其
本身所能形成的大得多的价格上涨。”2
周春生、杨云红(2002)认为“对于任何一种资产，我们把它的价格与它的
基本价值之间的差定义为泡沫。我们可以把资产的价格分成两部分：由基本面决
定的内在价值与泡沫。”3
刘馄松(2005)也认为“股票泡沫的定义是股票的市场价格减去其内在投资
价值。”4
笔者这里采用上述几位我国学者对泡沫的定义，即股票泡沫就是股票市场价
格与其内在投资价值的差。
二、对股市泡沫研究的文献综述
“国外关于资产定价泡沫的研究按两个方向展开：(1)研究资产定价泡沫的
存在性和动态演变过程，并试图给出经验上的证据：(2)在一般均衡下，研究资
产定价泡沫对经济的影响，主要回答资产定价泡沫是否能够存在，如果存在，对
经济的效果如何，尤其是对资本存量、消费和长期经济增长率的影响。”5
本文主要研究股市结构性泡沫的存在性，因此在回顾资产泡沫研究的文献
2
监管层视角的我国股市结构性泡洙研究
时，主要介绍了研究资产泡沫存在性的文献。
国外对股市泡沫的检验从切入点来看大致可分为两类：一是通过研究股价的
统计特征来判断是否存在泡沫，另一类是通过研究股价与内在价值的关系来判断
是否存在泡沫。对于前一类，Blanchard和Watson f1982)用“自相关法”检验发
现不能拒绝无泡沫假说，但“峰度法”检验却支持泡沫存在的论点。6Grant
McQueen和Staven Thodey(1994)$0用一种基于期限相关的泡沫检验方法对泡沫
进行判断。7对于后一类，Shiller(1981)8、Leroy和Porterfl981)9提出了方差界
检验。ShiUer(1981)使用近一个世纪的股票年度数据，用样本的股票价格平均值
逼近未来的基础价值，发现实际股票价格的标准差是事后理性价格标准差的5．59
倍，严格拒绝了零假设，从而得到股市中存在理性泡沫的结论。Marsh和Merton
(1986)”证明了即使股利现值模型成立，如果股息不满足平稳性，股票市场价格
与事后理性价格的无条件方差就不存在，更无从比较方差界检验的零假设不等
式。West(1987)“提出了设定检验，该方法通过比较两组参数；一组是股票价格
基于信息集对股利进行回归得到的参数，另一组是通过无套利方程和股利过程设
定间接构建的参数。如果两组参数存在显著差异，则认为模型设定错误或存在泡
沫。在通过模型设定检验确保模型设定均正确的情况下，若两个参数仍存在显著
差异，则拒绝无泡沫零假设；反之，不能拒绝。West(1987)拒绝了两个参数相等
的假设，认为存在泡沫。单位根检验由Diba、Grossman(1984)”和Hamilton、
Whiteman(1985)13提出。它是一种基于股票价格和股利分别进行平稳性检验的理
性泡沫实证检验方法。Diba和Grossman 01988)完善了基于股价平稳性检验的方
法，在贴现率是常数和考虑不可观测变量对基础价值影响的情况下，提出了爆炸
性理性泡沫的协整检验方法14。此外，Tirole(1985)利用世代交叠模型同时研究
了在有限预期生命期界和市场参与者无限情况下泡沫的存在性。其研究结果认为
在经济动态有效的情况下，不会出现泡沫；而在经济处于动态无效时，泡沫可以
存在并能够增加经济的效率。”有些学者从行为金融理论角度出发对泡沫进行了
研究。Black(1986)”最早引入噪声概念，他把市场有效性和噪声结合起来研究，
认为噪声交易使股票价格成为噪声价格，价格不能充分反映信息所包含的内容，
从而使市场的有效性大为降低。在股市交易中，噪声交易者不断通过交易将噪声
累加到股票价格中，股票价格偏离其内在价值，形成股市泡沫。De Long等1 7构
造的噪声交易者模型(Dssw)可看作是一个资产定价模型，解释了噪声交易者是
如何通过噪声交易使价格偏离了基础价值，从投资者行为角度解释了资产价格中
因噪声而存在的泡沫成分。
国内学者对股市泡沫的研究相对较晚。周爱民(1998)18用动态自回归方法对
上证综合指数、深证综合指数和香港恒生指数进行了检验，结果发现我国沪市和
3
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
深市存在泡沫。潘国陵(2000)19运用未来股利的折现值作为股票的内在价值，
首先分析了单只股票泡沫的生成、膨胀和破裂，进而对上海和深圳股票市场1997
至1999年间的泡沫进行了测算，研究发现从1997至1999我国股票泡沫成分在
迅速减少，泡沫度从64．36％下降至23．66％。戴园晨(2001)”从股市运行扭曲及
庄家情节的角度研究了我国股市泡沫问题，认为“股市中信息不充分不对称，使
非理性主体大量产生”，而非理性主体则导致了非常态泡沫的产生，追逐价差成
了投资股市的主要动力。周春生、杨云红(2002)21分析认为下列原因导致了我
国证券市场泡沫的存在：(1)上市审批制；(2)可供投资的证券种类少；(3)政府
的托市行为；(4)卖空机制的缺乏；(5)套利机制缺乏有效性；(6)上市公司很少
分红，投资者买卖股票只是为了获得买卖差价。接着作者提出了应对泡沫的政策
措施。吴世农、许年行、蔡海洪和陈卫刚(2002)22根据资产定价模型和市盈率
定价方法提出了一个股市泡沫的度量模型，最后根据理性预期理论分析理性泡沫
的生成机理，并根据信息不对称、反馈理论和选美博弈分析非理性泡沫的生成机
理，得出我国股市泡沫更多的表现为非理性泡沫的结论，并进一步分析了其主要
原因。陈占峰(2002)23用市盈率作为衡量泡沫的数量指标从多个角度比较分析
了中国股票市场的泡沫特征，其实证结论为“与国外的成熟市场相比，中国股票
市场的泡沫成分是高的”，但作者提出“适当的泡沫对活跃证券市场的人气，促
进证券市场的发展是有益处的⋯对市盈率到底应该多大才合适的问题，是一个很
有价值的关于金融泡沫预警方面的学术问题”。江彦(2003)24考虑到我国上市
公司股息股利发放不稳定且数据有限的原因，采用因素模型来估计股票由市场基
础决定的收益率，从而达到测定基础价值、分离泡沫的目的，她认为“我国股市
曾经出现了3—4次比较明显的泡沫情况。刘规松(2005)25改进了基于帐面价
值和剩余收益的F_0模型，并用改进后的模型测算了中国股市目前的内子投资价
值以及中国股市泡沫的绝对规模和相对规模，认为与2001年6月相比，2004年
底中国股市泡沫的绝对规模和相对规模都已大幅度下降。
关于结构性泡沫的研究文献，笔者搜遍了中国期刊全文数据库、超星数字图
书馆、JSTOR和EBSCO等国内外大型数据库，均未找到专门研究这个问题的文献。
但所有上述文献为本文提供了很好的借鉴和参考，从这个意义上讲，本文是站在
这些“巨人”的肩膀上进行研究的。
本文试图从研究中国股市的结构性泡沫的存在性为视角，为中国股市的监管
层完善对中国股市的监管提供点滴参考。
4
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
第三节、主要内容和论文框架
证券资产泡沫是证券现实价格对真实价值的偏离，关于资产定价泡沫的研究
主要分两个方向，一个是研究资产定价泡沫的存在性，另一个是研究资产定价泡
沫对经济的影响。本文的研究属于前者。当前学术界对股市泡沫存在性的研究主
要集中在股市的整体泡沫，而鲜有学者研究股市结构性泡沫的存在性，本文以结
构性泡沫为研究对象，对这个领域的研究做了有益的尝试。在模型选择上，本文
在考虑各种估值模型的特点、在中国股市的适用性以及数据可得性的基础上，选
择了超额收益贴现模型对各个行业进行估值，在数据选择上，本文运用1991年
至2005年的证券市场行业数据和宏观经济数据分三个计算期对各个行业进行了
估值，测算出了其泡沫度。
本文共分五章，第一章为导论，分别阐述了研究背景和意义、研究内容和框
架以及股市泡沫方厩的国内外研究现状。第二章系统介绍了股票估值理论，为下
面的实证分析做好了理论准备。第三章为本文的核心，在这一章中笔者运用超额
收益贴现模型对我国股市结构性泡沫进行了实证分析，为了使实证更具有可信
性，笔者选择了三个计算期，分别计算了我国股市各个行业的泡沫情况。第四章
中，笔者对上一章的实证结果进行了分析并指出了其政策含义。在最后一章也即
结束语部分，笔者总结了本文的不足，并提出了对结构性泡沫进一步研究的展望。
第四节、本文的主要观点和不足
三个计算期的实证结果表明，我国股市在1995年和2005年出现了明显的结
果性泡沫，而2000年则出现了系统性泡沫(整体性泡沫)。这样的实证结果有非
常强烈的政策含义，即监管层在制定、出台干预股市的措施之前，首先要分析出
当前的泡沫是系统性的还是结构性的，针对系统性泡沫应该出台针对整个股市的
干预措施，而针对结构性泡沫应该出台针对有泡沫行业的“结构性”措施，以免
“误伤”其他行业。
本文的不足之处主要表现：(1)研究方法单一，只选择了超额收益贴现模型，
而没有用其他模型(如股利贴现模型或现金流贴现模型等)，因此该模型所具有
的缺点也将成为本文的缺点。选择这个模型是考虑到我国股市的特点(比如较少
发放股利)和数据的可得性等因素。(2)一些关键参数的确定方法有待进一步完
善。比如对净利润和净资产增长率的确定，本文综合利用GDP增长率、资本形
成总额增长率、行业贝塔系数和调整系数计算得出，是否有更好的方法来计算这
5
监管层视角的我国股市结构性泡洙研究
两个参数有待商榷。
本文对结构性泡沫做了尝试性的研究，还有很多不成熟或有待改进的方面，
希望本文能在这个细分研究领域起到抛砖引玉的作用。
第二章、股票价值评估的基本理论概要
第一节、内在价值法
一、股利折现模型“
股利折现模型最早由J．B．Williams和M．J．Gordon(1938)提出，其实质是
将收入资本化法运用到权益证券的价值分析之中，它认为股票的内在价值是由未
来预期股利的现值决定的。该模型的推出极大地影响了后来股票资产计价模型的
发展，成为公认的最基本的股价理论模型。
根据股利折现模型的对股利增长的不同假设，它又可分为零增长模型、不变
增长模型、三阶段增长模型和多元增长模型等。
(一)零增长模型(zero—growthmodel)。假设股利固定不变，即股利增长
率为零。模型为： 。
肌砉南=风薹南白(1+r)‘ ”台(1+r)f
n 当r>O时，D一丝
，
D为股票内在价值，Do为股利，r为贴现率。
(二)不变增长模型(constant—growth model)。假设股利以不变的速度增长。
模型为：
g|_DrD-．D1r．．-1。g
在贴现率大于股利增长率的前提下，有：
-D0[业訾端等坳】1一Pl，lJ+r’
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
D：专』L—D—o(1+—g)+Do(1+g)”．+刍【!±丛
白(1+，) U+，J．。z(1+ry (1+，)。
(三)三阶段股利贴现模型。三阶段股利贴现模型最早由N．Molodovsky(1965)
。Dn地。旦
、r—g r—g
提出，三阶段增长模型将股息增长分为三个不同阶段：
第一阶段，股利增长率为常数；
第二阶段，股利增长率线性变化：递增或递减。
第三阶段，股利增长率又表现为常数。
其模型可表示为：
。一域耄(警雌a l[帮卜横潞
其中岛一吼一(＆一如g，,石(t=-A石)，假设＆)岛
三阶段模型的另一个形式为H模型，由Fuller和Hsia提出，该模型假
设股利的初始增长率为g。，然后以线性的方式递增或递减，从28期后，股利增
长率成为一个常数＆，而在股利递增或递减的过程中，在H点上的股息增长率
恰好为g。和g。的平均数。表达式为：
肚急[(1+岛)+魄训]
(四)多元增长模型。多元增长模型假定在某一时点，之前股利增长率不确
定，但在T期之后股利增长率为一常数毋估值模型公式表达为： 肚Dt+编
二、现金流贴现模型
现金流贴现模型(DCF，discounted cash flow)认为，公司的价值等于公
司未来自由现金流的贴现值。模型为：
V；七』L
台(1+ry
7
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
其中V代表公司的价值，CFt为未来第t期的自由现金流，r为贴现率，r
的值一般用加权平均资本成本(WACC，weighted average cost of capital)来
表示。
根据现金流界定的不同，DCF又可分为公司自由现金流(FCFF)折现模型和
权益自由现金流(FcFE)折现模型。
(一)公司自由现金流(FCFF)贴现模型。FCFF(free cash flow of firm)
是公司支付了所有营运费用、进行了必需的固定资产与营运资本投资后可以向所
有投资者分派的税后现金流量，其计算公式如下：
FCFF=EBIT×(卜税率)+折旧一资本性支出一追加营运资本
公司自由现金流贴现模型的一般形式为：
V。七丝堡
白(1+WACC)'
WACC为加权平均资本成本，它将债务性融资成本和权益性融资成本加权计算得
出的。
除了上面这个一般形式以外，类似于上面的股利贴现模型，按公司自由现金
流增长情况的不同，公司自由现金流贴现模型又可分为固定增长模型和多阶段增
长模型。模型与股利贴现模型类似，只是将股利换成公司自由现金流，将股利增
长率换成公司自由现会流增长率。
A．固定增长模型。固定增长模型假设公司自由现金流的增长是固定不变的，
模型为：
V：!竺!。!
WACC—g
V为公司价值，g为企业自由现金流增长模型。公司价值减去公司债务和优先股
价值后便可得出普通股价值，再除以普通股股份数可得出每股价值。
B．多阶段增长模型。多阶段增长模型，可根据假设增长的不同分很多种，但
方法和原理是一样的。这里假定在某一时点T之前公司自由现金流的增长是可变
的，在T之后，增长率为一常数g，模型可表示为：
V。专!唑+坚§：；
， 白(1+ry(1+，y(r—g)
r为加权平均资本成本，V为公司价值。同上，可用公司价值减去公司债务和优
先股价值得出普通股价值，再除以普通股股份数算出每股价值。
(二)权益自由现金流(FCFE)贴现模型。FCFE(free cashflow of equity)
8
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
是公司支付所有营运费用，再投资支出，所得税和净债务支付(即利息、本金支
付减发行新债务的净额)后可分配给公司股东的剩余现金流量，FCFE的计算公
式为：
FCFE=净收益+折IEI-资本性支出一营运资本追加额一债务本金偿还+新发行债务
权益自由现金流贴现模型为：
V：七丝堡
台(1+％y
这里的v是指公司的股票价值，KE为权益资本的融资成本。
同样，根据权益自由现金流增长速度的不同，权益自由现金流贴现模型又可
分为固定增长模型、两阶段模型等。
A．固定增长模型。固定增长模型中，权益自由现金流是以固定不变的速度g
增长的，模型为：
V；FCFEl
r—g
V为公司股权价值，r为权益资本的融资成本，g为权益现金流的增长速度。
B．多阶段增长模型。在两阶段增长模型中，t期之前，权益自由现金流是变
动的，而t期之后以固定不变的增长速度g增长。模型为：
y一薹器+，薹，号尚罡
V，警丝萼+鐾堡
智(1+ry (1+，y(，一g)
三、超额收益贴现模型
主要包括两种：Feltham-Ohlson模型和经济附加值模型(EVA)。
(--)Feltham-Ohlson模型。20世纪90年代中期费尔森和奥尔森(Feltham
and Ohlson)等学者陆续发表了一系列相关论著，在股利折现模型的基础上演化
出F-O模型，这是一项被会计学界公认为具有开创性意义的研究。在F_o模型中，
他们首次将股票内在价值与公司帐面价值联系在一起，从而确立了会计帐面数字
在决定股票内在价值中的直接作用。同时F-O模型在股票价格与会计盈余之间建
立起一种更为直接的理论联系，由公司现在盈余估测公司股票价格的研究就只需
要建立在两级关联假说之上，即现在盈余与未来盈余相关联和未来盈余与股票价
格相关联。
9
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
F-O(Feltham＆Ohlson，1995)模型认为公司价值等于目|j{『账面值与未来剩
余收益现值之和：
只=扯+荟(1+，．)。E,(x,+r-rb‰)
这个模型较为常见的一个形式是： 异却耋警
另外，同样在1995年的那篇文章中，Feltham和Ohlson将上面的模型变形为：
只=6H+％D．鼍4+口20af+￡f
(二)经济附加值模型(Economic Value Added，简称EvA)。经济附加价
值(Economic Value Added，简称EvA)是由美国Stern Stewart&Co．(思腾思
特)财务咨询公司首创并成为其注册商标。经济附加值模型的原理是通过计算企
业的经济利润来解释企业市场增加值的变动，把企业的目标定位为增加经济利
润，并用经济利润的增加作为投资决策的标准和衡量经营业绩的尺度。
经济附加值模型克服了传统业绩衡量指标的缺陷(股东价值与市场价值不一
致问题)，比较准确地反映了上市公司在一定时期内为股东创造的价值。经济附
加值等于公司税后净营业利润减去全部资本成本(股本成本与债务成本)后的净
值。EVA计算公式：
经济附加值=税后净营业利润一加权平均资本成本$资本总额
在EVA基础上，Stern Stewart公司根据公认会计准则(G从P)中的稳健性会计
原则对Ohlson—Feltham模型中的会计数据进行适当调整后，提出了一个基于调
整后的账面价值和未来EVA贴现值的权益资产估值模型：
K-BE’+Σ《EVA,“
四、股票的期权定价法
股票的期权定价法认为，股票实质上是一个以公司价值为标的资产的看涨期
权，该期权的执行价格为公司债券的总面值，到期时间为公司债券的到期日。如
果能根据看涨期权的定价原理确定出公司股票的总价值，然后根据总的股数就可
以得到每股股票的价格。
在实际中最常用的期权定价模型是二项式定价模型和布莱克一斯科尔斯定
价模型。布莱克一斯科尔斯定价模型是费雪·布莱克(Fisher Black)和迈伦·斯
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
科尔斯(Myron Scholes)在1973年提出的一种连续时间定价模型该模型一直被
认为是应用经济学最成功的模型，斯科尔斯也由此荣获1997年诺贝尔经济学奖。
二项式定价模型实质上是布莱克～斯科尔斯连续时问定价模型的离散形式。
由于公司的价值可以被合理假设为一种连续变动的随机变量，因此本文在此
只探讨如何应用布莱克一斯科尔斯定价模型对股票进行定价。
股票的期权定价模型假定公司只有两种资本，一是发行股票筹集资金C，二
是发行零息债券(到期还本付息的债券)筹集资金xe¨。， x为到期支付的债券
本息，R为债券的筹资成本(债券的连续复利到期收益率)，e为自然对数的底，T
为债券的期限(以年为单位)。并假定在债券到期前无股利支付。根据布莱克一
斯科尔斯定价模型，欧式看涨期权的具体定价公式如下：
c=SN(d1)-xe。1 N(d2)
其中：
d1：—ln—(——S—／—N—)—+—，(：r—+—a—Z—／—2)一T
aqT
d2：!里!兰!塑±坚：盟垄!
a4T
=d1．盯√亍
N(d1)， N(d2)分别是d1和d2的J下念分布函数值；c是欧式股票看涨期权
的价格；S为股票市场价格；x为执行价格；r为无风险利率(按连续复利计算)；
o为股票收益率标准差(即股票价格波动率)；T为期权有效期。如果把上述模型
中的变量S定义为公司当前市场价值(不包括其它短期债务的价值)；X为公司债
券总面值：o为公司未来市场价值(不包括其它短期债务的价值)年波动率；T为
公司债券到期日。该模型不需修改就可以直接对股票进行定价。
第二节、比较价值法
比较价值法认为，资产的内在价值是不可能被估计的，资产的价值是市场愿
意付给它的任何价格(取决于它的特征)。
股价确定的方法为，寻找合适的比较对象，在假定比较对象定价合理的基础
上，计算目标的合理定价。具体来说，是通过同样的资产，或者可比较的或者相
似的资产集合的比较来进行(收益与风险的特征相同，同行业、同地区、国际比
较等)。
价值标准化的衡量指标(对股票来说，这可以通过将价格除以一个共同的变
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
量，比如收益或者帐面价值来获得)，最常见的是市盈率(P／E)和市净率(P／B)。
一、市盈率(P厘)
市盈率是指股票价格和每股收益之比。它是应用最广泛的价值估值方法，在
不能股利难以确定的条件下，尤其适用市盈率模型。
作为比较价值法，单独看市盈率的大小意义不大，通过市盈率来分析公司的
价值主要通过将目标公司的市盈率与跟该公司盈利状况、资产规模相似的公司的
市盈率进行比较或与行业的平均市盈率进行比较从而从一个相对的角度来判断
该公司的价值。在盈利状况和资产规模比较相似的情况下，市盈率越低的公司越
值得投资。
在利用市盈率方法估值时，往往是先根据目标公司的市盈率、行业的平均市
盈率以及公司自身特征等确定一个市盈率范围，然后根据历史数据和对公司未来
前景的预期测算出公司的盈利水平，市盈率范围与盈利水平相乘便可得出一个估
值区间。
二、市净率(P／B)
市净率是指每股市价与每股净资产之比。
相对于市盈率，市净率在使用中有着其特有的优点在于，每股净资产通常是
一个累积的正值，因此市净率也适用于经营暂时陷入困难的企业及有破产风险的
公司。
实践表明每股净资产数值普遍比每股收益稳定的多；对于资产包含大量现金
的公司，市净率是更为理想的比较估值指标。同样，市净率同样是个相对指标只
有当将一个公司的市净率与和该公司较相似的公司的市净率进行比较或与该公
司所在行业的平均市净率比较时才有意义。若其他指标相似，应当认为市净率较
低的公司更具有投资价值。
市净率较少被独立使用进行估值，但它常作为一个参考值来判断一个公司的
估值水平。
第三节、股票价值评估模型评述
一、股票价值评估模型的争论
(一)股利折现模型
国外学者对于股利的研究成果较多，形成了股利相关论和股利无关论两种不
同的股利理论，但至今尚没有取得一致的结论。Fisher．Black(1976)更将股利
政策视为股利之迷(Dividend Puzzle)，Barclay and Myers(1996)等将股利政策
列为公司财务的十大难题之一。根据国外学者的研究，在西方国家存在着四种主
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
要的股利政策：稳定股利政策(公司的股利支付呈线性趋势)、固定股利加额外股
利政策、剩余股利政策(先确定投资项目所需的资金，再将剩余的留存利润用来
支付股利)、固定比率股利政策(目前采用较少)。在这四种股利政策中，稳定的
股利政策应用最为普遍，在美国、英国、加拿大等比较成熟的资本市场中，上市
公司通常倾向于支付稳定而持续增长的股利，即使利润波动很大。以美国为例，
在1960年至U1990年31年间，尽管上市公司税后利润每年都在波动，但是其股利支
付水平却是比较稳定且总体趋势是上升的(这表明：股利有时不能真实地反应企
业的经营状况、盈利能力。)。
史蒂文．H．彭曼教授(Steven H．Penman)(1996)的实证研究发现在有限期间
内以权责发生制为基础的净收益方法要优于现金流和股利折现法，而在未来回报
被预测到无限远时，股利折现法、现金流折现法及净收益法是等价的。
魏刚(1998年)对1998年我国上市公司推出的1997年度股利分配预案的市场
反应进行了实证分析，得出了股利分配政策与公司股票价格相关的结论。
R长江、王克敏(1999年)就我国上市公司1997、1998年的股利分配预案通过
38个解释变量进行了主成分因子分析，认为我国上市公司的股利分配政策受到公
司盈利能力、流动能力、负债率等多种因索的彭响。
马青山、余静(2003年)对股利贴现模型的实证研究表明，由股利贴现模型
计算出来的股票价值与其价格存在较大的偏差。他们认为出现较大偏差的原因在
于该模型存在一些限制条件，具体包括如何确定不同的增长阶段和未来的增长速
度等等。
(二)现金流折现模型
Lee和Myles(1998)以道琼斯工业股价指数样本股为研究对象，用自由现
金流折现模型计算出的预测价值作为样本股的合理价值，并假设股价与合理价值
呈共整合(CO—integrated)关系，即市价与真实价值长期呈收敛关系，并与市
场比较法进行比较，发现这些比率(市价／净值比、市价／盈余比、市价／股利比)
的预测能力皆相当低，而自由现金流折现模型对股价有很好的预测能力。
汤姆·科普兰(1998)对35家企业使用了现金流折现法，发现了评估价值与
市场价值高度正相关，由于市价受资本市场上众多因素的干扰，因此，这些结果
可能不够十分科学，但也证明了现金流折现法可以很好的用来解释企业的市场价
值。
《新财富》杂志(2001年)以沪深1030家上市公司为研究对象，采用现金流
折现模型计算出各公司的内在价值。其研究结果表明：80％的中国上市公司的股
价是脱离基本面运行的，这包括至少六成以上的上市公司股价高于基本面运行，
而处于被市场严重高估的状态；同时也有16％的上市公司的股价低于基本面股价
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
运行，处于被市场严重低估的状态。
何沛俐和章早立(2002)以固定增长现金股利折现模型设计了以股票内在价
值为核心的市场溢价估计指标一“hIPz—H”比率，并通过对上证180指数样本股
内在价值的计算而编制了“MPZ—H”市场风险指数。该指数对沪深两市A股市场
从1994年开始至2002年的市场溢价水平进行了系统估计，并运用分区概率统计
方法对市场不同时期的投资风险加以量化评估。研究结果表明：①中国证券市场
的“MPz—H”市场风险指数一直大于1，整个市场股价处于溢价水平；②截止2002
年11月22只，中国A股市场股价的平均溢价水平已经下降到2．01倍，该数值介于
“5．19”前(1．83倍)和1999年底市场调整结束前(2．14倍)之间的水平，表明
随着多空能量的转换，中国A股市场的泡沫成分已大幅减少。
(三)超额收益贴现模型
Victor L．Bernard(2003)对Feltham--Ohlson(简称F一0)模型做了实证
分析，他认为，F-O模型与EVA模型本质上是相似的，F—O模型采用了“回归根本”
(back to basic)的方法，它依据的是“计量观”而非“信息观”，该模型为我
们提供了新的研究思路、影响了我们思考的方式，对资本市场的研究产生了深远
的影响。在他的分析中，自变量解释了68％的股价变动，他认为之所以没有达到
100％的解释力，是因为假设的严格性。
陈信元、陈冬华和朱红军(2002)运用F．0模型(1995)考察了沪市1995、1996
和1997年度会计信息的价值相关性，主要研究了剩余收益、收益和净资产三个变
量对股价解释能力，同时还研究了规模和流通股比例在中国证券市场定价中的作
用。研究结果表明：(1)收益、净资产、剩余收益、流通股比例和规模都具有价
值相关性，并且它们相互之间具有增量价值相关性；(2)股票价格与收益(净资
产和剩余收益)呈正相关；(3)市场对剩余收益的定价乘数低于对收益的定价乘
数，表明市场可能认识到剩余收益作为非正常收益，持续性较差；(4)与只考虑
净资产和收益的模型相比，当模型中同时考虑剩余收益、规模与流通股比例时，
市场对净资产的定价乘数会有所提高；(5)流通股比例越高，规模越大，市场定
价越低；(6)与其它一些研究结果相似，假设所有的非流通股全部上市流通，市
场价格平均会有20％到26％的降幅；并且，流通股比例对股票价格的影响程度逐年
降低。
党建忠、褚俊红、陈金贤(2003)分析了F一0模型的特征和应用局限性。他
们认为，F—O模型的局限性表现在两个方面：会计收益的可操作性和会计准则差
异可能导致投资估值理论与模型在不同国家存在不同的结论。
党建忠、陈军、褚俊红(2004)对F-0模型做了实证分析并进而对该模型做
了修正。他们认为“在使用Feltham--Ohlson股权估值模型对中国上市公司股票
14
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
价格的影响因素分析时，除了考虑会计收益和净资产外，结合有关公司股权价值
的相关理论，还应该根据中国股市和上市公司特征，将公司盈利能力成长性、核
心资产盈利能力、资本结构、公司规模和流通盘规模等作为影响上市公司股票价
格的因素。”通过对其修正后的模型的实证检验，他们发现模型对股价的解释力
为25．3％，远远低于Bernard的68％。
(四)期权定价模型
黄本尧(2003)对期权定价模型做了实证分析。他认为只要能够确定当前和
历史的公司价值评估值，就可以运用期权定价法对股票进行定价，而公司当前和
历史的评估价值是可以得到的。
另外，由于布莱克一斯科尔斯定价模型中不包含反映投资者风险偏好的变
量，因此在用该模型为股票估值时，不需要估计投资者的预期收益率，也不需要
预测公司未来的现金股利金额以及增长模式，从而在一定程度上克服了传统股票
定价方法的缺陷。
(五)比较价值法
市盈率法和市净率法相对来说较为粗糙，较少单独使用进行估值，更常见
的是把它们作为辅助性的方法提供参考。
比较而言，市盈率比市净率更常用，因为市盈率考虑到了资产的盈利能力，
是证券资产最主要、最核心的特征，而市净率只考虑到了市价与净资产的关系。
二、本人的若干看法
从以上主要估值模型的特点来看，笔者认为股利贴现模型适用于经营状况稳
定、有稳定的股利发放的企业，但因为股利发放因各公司股利政策的不同而不同，
即使两个业绩和规模相当的企业，也可能因为股利政策的不同，经股利贴现模型
计算出的价值出现很大的差别。对于我国股市中很少发放股利的公司，或者出现
亏损而暂时不能发放股利的公司，该模型不是很适用。
与股利贴现模型不同，自由现金流贴现模型更注重公司为股东创造价值的能
力。显然对于较少发放股利或股利发放不稳定的公司，该模型要比股利贴现模型
更为适用。其缺点是该模型的结果可能会受到人为的操纵(操纵自由现会流等)，
从而导致价值判断的失真；另外，对于暂时经营不善陷入亏损的公司，由于未来
自由现金流难以预测，故该模型也不适用。
超额收益贴现模型将股票内在价值与公司帐面价值联系在一起，在这一点上
具有开创性的意义。与股利贴现模型和现金流贴现模型的不同之处在于，超额收
益贴现模型更关注公司的盈利能力，更准确地说是为股东创造超额收益的能力，
而且它将股票内在价值与公司帐面价值联系起来，因此它相对不易被操纵，但它
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
也有自己的不足之处，比如对未来盈利能力的确定总不免会带上一定的主观判断
等。
期权定价模型将期权定价的原理运用于股票估值，为股票估值开创了一个新
的途径，但它也有其自身固有的局限性，主要表现在其假设条件不能完美地描述
现实世界的实际情况，运用该模型有时候可能出现定价偏差。因此期权定价法并
不是对传统定价方法的简单否定，而是对股票定价方法的丰富和完善，在实际应
用中，可以将期权定价法的结果和传统定价方法的估计值相互对照参考。
对于比较价值法，上文已经提到，相对来说它们较少被单独使用进行估值，
更常见的是把作为辅助性的方法提供参考。
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
第三章、实证研究
第一节、实证思路和数据来源
一、实证思路
在综合考虑上述估值模型的特点以及数据可得性的基础上，本文选择超额
收益贴现模型中的EVA方法来研究我国股市的结构性泡沫问题。
本文的思路是，把一个行业当成一只股票，然后运用超额收益贴现模型算
出各个行业的内在价值，然后与现实中各个行业的总市值做比较，看是否存在泡
沫、泡沫是整体性的还是结构性的。在具体操作上，笔者利用中国股票市场1991
年至2005年的数据，分别计算了1995年、2000年和2005年的结构性泡沫情况。
具体的实证步骤如下：第一步，首先选择模型，并确定需要解决的主要参
数、变量，本文主要为各行业的权益融资成本，各行业净利润的变化、净资产的
变化等；第二步，依据CAPM模型，利用行业收益率、市场收益率和无风险收益
率(这里选择一年期定期存款)确定权益融资成本；第三步，利用行业贝塔系数、
GDP增长率、资本形成总额增长率，估算出未来行业净利润、行业净资产的增长
率：第四步，利用上面确定的关键参数进行实证分析；第五步，将确定的行业价
值与实际的行业价格指数进行比较，确定行业泡沫度。
虽然研究股市泡沫的文章可谓汗牛充栎，但研究股市结构性泡沫的文章并
不多见，因此除了借鉴其他学者的研究方法外，仍有一些技术性问题需要笔者不
断探索、解决。由于EVA方法研究的是单只证券资产的内在价值，而本文研究的
是行业，在一些参数的确定上遇到一些障碍，比如净利润增长率、净资产增长率
等，对于单只股票比较容易确定，而对于一个行业则不然，不能用本期净利润与
上一期净利润的比值确定净利润的增长率，因为有新的公司上市，导致净利润增
长，但这不能误认为这个行业的盈利能力在提高。
因此总的来说，本文的实证思路很简单，但过程中会有很多技术性难题需
要不断克服解决。
二、数据来源
上市公司的财务数据和交易数据等均来自万得资讯系统(wind)，一些宏观
数据则来自国家统计局、中国人民银行等官方网站。
在行业分类上，本文选择证监会的行业分类，即将所有上市公司分为13个
行业：农、林、牧、渔业，采掘业，制造业，电力、煤气及水的生产和供应业，
建筑业，交通运输、仓储业，信息技术业，批发和零售贸易，金融、保险业，房
地产业，社会服务业，传播与文化产业和综合类。
17
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
由于笔者在撰写本文时，上市公司2006年的年报还没有对外公布，因此本
文数据的时间跨度为1991年1月1日至2005年12月31日。
第二节、模型的选择和说明
在综合考虑上述各估值模型的特点以及数据可得性的基础上，本文选择超额
型分为零增长、固定增长、多元增长等等。由于三阶段模型在实务中运用较为广
速度为93。其实零增长和不变增长可以看成是三阶段增长模型的特殊形式，三
Vo=BVo荪00上E吲VA,．一
成本给股东带来的价值，它的值为税后净营业利润减去加权平均资本成本(wACC)
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
本来贴现。这是因为，传统方法用WACC对EVA进行贴现后，将现值加上初期的
将EVA用权益融资成本贴现后，直接加上初始的权益投资，得出股东价值，然后
K朝％+砉器
％=砜童南噻。器
E吼=M—BK一，木名
K为待估的期初价值5
B％为期除的帐面价值，即净资产；
E聪为第i期的超额收益；
‘为权益融资成本，在分母中做贴现率；
M为第f期的会计利润，即净利润；
19
。Σ一器
+
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
二、模型的说明及本文的假设条件
正如前文分析中指出的，超额收益贴现模型关注为股东创造超额收益的能
力，而且它将股票内在价值与公司帐面价值联系起来，因此它相对不易被操纵，
这是它的优点之一，但它也有自己的不足，其中之一就是对未来净利润和净资产
的预期很难保证其准确性。
由于本文的研究对象是行业而不是具体的个券，在确定未来净利润和净资产
时难度更大。本文的主要假设有：
1．假设行业净利润能够通过GDP和行业贝塔值来确定。这个假设有一定的
合理性，但也是不够准确的。这是因为行业贝塔值是通过计算行业收益率与市场
收益率的关系来确定的，而本文却用它来估算行业利润水平。(笔者在下文中尝
试用净利润历史数据来估算，发现并不可行，主要是因为不断有新的公司上市，
从而不能判断是行业盈利能力提高还是上市公司数量增加的原因：接着笔者又尝
试采用每股净利润，但同样不可以，主要是因为不同公司上市时每股价值不同，
同样会干扰对行业利润的计算。)
2．假设行业净资产能够通过资本形成总额和行业叹塔值来确定。这个假设
同样具有一定的合理性，但同时也不够精确。资本形成总额为存货增加和固定资
本形成总额之和。净资产是个存量概念，而资本形成总额是个增量概念，笔者在
这里用行业资本形成总额和行业贝塔值束估算行业净资产并不是个最优选择。
(笔者在下文中尝试用净资产历史数据束估算，发现并不可行，主要是因为不断
有新的公司上市，从而不能判断是行业资产规模提高还是上市公司数量增加的原
因；接着笔者又尝试采用每股净资产，但同样不可以，主要是因为不同公司上市
的市净率不同，同样会干扰对行业净资产的计算。)
3．对于未来GDP和资本形成总额增长率预期的假设。本文采用的是三阶段
模型，三个阶段分别为计算期至2020，2021—2050，2050以后。对于计算期至
2020的GDP增长率和资本形成总额增长率，本文根据1991年至计算期的历史数
据来确定；而对于2020—2050的GDP增长率，根据一些专家学者的估计，本文假
定为4％，对于资本形成总额增长率，则依据GDP增长率与资本形成总额增长率
的关系(历史数据显示资本形成总额增长率大约为GDP增长率的1．6倍)假定为
6．4％：对于2050以后，假定为GDP增长率和资本形成总额增长翠均为零。
20
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
第三节、实证分析
一、一些关键参数的确定和说明
(--)权益融资成本的确定和说明
本文采用CAPM模型计算权益融资成本，CAPM模型公式如下：
R-吩+p+(％一吩)
在采用CAPM模型的过程中，有几个重要的参数需要确定：无风险收益R，，
股票市场的风险溢价(％一R，)和贝塔系数∥。
无风险收益R，选择一年期银行定期存款。我国的银行存款利率经历过多次
调整，本文中只关注1991年1月1日至2005年12月31同期间的利率情况。(见
表3．1)
表3—1我国1991年．2005年人民币一年期定期存款利率
(调整)时间人民币一年期定利息税(1999年11 实际利率
期存款利率月1R起征)
1990．08．01 8．64％ O％ 8．64％
1991．04．21 7．56％ 0％ 7．56％
1993．05．15 9．18％ 0％ 9．18％
1993．07．1l 10．98％ 0％ 10．98％
1996．05．01 9．18％ 0％ 9．18％
1996．08．23 7．47％ O％ 7．47％
1997．10．23 5．67％ O％ 5．67％
1998．03．25 5．22％ 0％ 5．22％
1998．07．01 4．77％ 0％ 4．77％
1998．12．07 3．78％ 0％ 3．78％
1999．06．10 2．25％ 20％ 1．80％
2002．02．21 1．98％ 20％ 1．58％
20()4．10．29 2．25％ 20％ 1．80％
2006．08．19 2．52％ 20％ 2．02％
数据来源：中国工商银行和中国财政部网站
因为本文以五年为一个时问段进行研究，因此我们用时间加权来计算各时间
段的无风险收益，结果如下：
监管层视角的我国股市结构性泡沭研究
表3—2无风险收益计算结果
时间段无风险收益周化无风险收益
1991．1995 9．40％ 0．00181
1996．2000 5．36％ 0．00103
2001．2005 1．68％ 0．00032
对于股票市场的风险溢价(jk—R，)，吴世农等(2002)认为“股票市场风
险溢价的最佳估计值是过去风险溢价的平均值，实践中它是一个比较稳定的参
数。例如，lbbotson和Sinquefield根据1926—1997年的数据测算出美国股票市
场平均风险溢价为9．2％，清华大学也做过相同的测算，得出的数据为9％。”因
此，笔者这里也将股票市场风险溢价取值为9％。
贝塔系数计算稍微复杂一些，主要是因为贝塔系数不是很稳定。“有很多学
者对贝塔系数的稳定性进行了研究，其中最著名的是利维(1971)检验和布卢姆
(1971)检验。利维研究了1960～1970年间在美国纽约证券交易所上市的500种
股票后提出，在较短的时问段内(52周)，单一股票的贝塔系数是相当不稳定的，
但将单一股票做成组合，则组合的贝塔系数的稳定性却得到显著的提高，而且，
组合的规模越大，估计的时间越长，贝塔系数的稳定性就越高。布卢姆则是研究
从1926年1月到1968年6月时间段内在纽约证券交易所挂牌上市的所有股票。
他以统计学的相关分析法为基础，对贝塔系数的稳定性作了深入的研究。其主要
结论是：‘在一个期问里估计出来的风险系数(贝塔系数)值可能只是其未来值的
偏差估计值。’关于组合的规模，图莱(1981)提出与利维相同的观点。图莱对从
1、5、25、75、100、250到500中的各类组合做过详细分析，他也认为随着
组合规模的增加，贝塔系数的稳定性会得到极大的提高，只是组合规模至少要在
10只股票以上才行。而费里兹(1974)则觉得大约8种股票的组合就能具有相当
的稳定性了。但是波特和伊泽勒(19751的检验并不支持图莱和费里兹的观点，
波特和伊泽勒强烈主张说，贝塔系数的稳定性并不会随着组合规模的扩大而有所
提高。关于估计贝塔系数的时间，巴塞尔(1974)以法国的数据证明，随着估计
时『白J段的延长，单个股票贝塔系数的稳定性将会增强。巴塞尔所估计的时间段包
括从12个月到108个月。撒巴德(1981)也正确地提出贝塔系数的稳定性不可能
随估计时间段的不断拉长而得以无穷尽地提高，他认为最优的估计时间段应该是
120个月。不过，罗森费德、加里蓬托和波伏拉(1978)则觉得24、36或48个月
的估计时间就已经很好了。””
因为本文研究的对象是行业，也即投资组合所以贝塔的稳定性要好一些，另
外在时间段的选取上，笔者参考国外学者的建议，决定以5年(60个月)为一
个时间跨度。通过计算行业收益与股票市场收益来求出行业贝塔值。
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
贝塔值等于组合与市场收益协方差与市场收益方差的比值，计算公式为：
∥=甓器
行业收益的计算如下：从万得资讯导出按证监会分类的行业周收盘价，然后
按如下公式求出周收益率： R；丝
e一。
市场收益率的计算采用道琼斯中国指数，“道琼斯中国指数由道沪和道深指
数合并而成，代表了在上海证券交易所和深圳证券交易所中交易的股票中的
95％。这三个指数都被设计为股市标尺性指数，用以跟踪中国日益增长的股票市
场的总趋势。它们为中国投资者衡量市场运行提供了准确而具有权威性的工具。”
其中道沪指数和道深指数的成份股分别选自于在上海交易所和深圳交易所中全
部上市交易的股票，它们分别覆盖当地市场总市值的95％。市场收益率的计算方
法与行业收益率的计算方法相同。
由于我国股市起步较晚，有些行业28在1991、1992年时还没有上市公司，
从1994年开始所有的行业才都有上市公司，因此笔者对于第一个五年时问段贝
塔值的计算采用1994和1995两年的数据。
贝塔值计算结果如下：
表3．3各行业贝塔值计算结果
贝塔值
行业1991．1995 1996-2000 2001．20()5
农、林、牧、渔业1．083552584 0．982531978 1．034825231
采掘业1．008924762 0．852338735 0．947873897
制造业1．019232667 0．936961854 0．985911303
电力、煤气及水的生0．971809481 0．9“250021 0．942572524
产和供应业
建筑业1．135319509 1．023199655 1．071235929
交通运输、仓储业0．455729226 O．94010718 0．856863172
信息技术业1．200336967 1．032207771 1．0()6274319
批发和零售贸易1_118326703 0．928648414 0．979346608
金融、保险业1．231748604 1．031597322 1．005917404
房地产业0．834114959 0．960664506 1．134422735
社会服务业1．213977891 1．02452968 0．991202229
传播与文化产业0．861825389 0．932157467 1．039023724
综合类O．958443565 1-嗍17118 1．030005172
监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
在综合以上无风险收益、股票市场风险溢价和贝塔等各参数值的基础上，便
可以求出各个行业的权益融资成本，计算结果如下：
表3—4各行业权益融资成本
权益融资成本
行业1991．1995 1996-2伽0 2001．2帅5
农、林、牧、渔业0．191519733 0．142027878 0．109934271
采掘业0．094 0．085310486 0．102108651
制造业0．18573094 0．137926567 0．105532017
电力，煤气及水的生0．181462853 0．138582502 0．101631527
产和供应业
建筑业0．196178756 0．145687969 0．113211234
交通运输、仓储业0．13501563 0．138209646 0．093917685
信息技术业0．202030327 0．146498699 0．107364689
批发和零售贸易0．194649403 0．137178357 0．104941195
金融、保险业0．204857374 0．146443759 0．107332566
房地产业0．169070346 O．14D0晤9806 0．118898046
社会服务业0．20325801 0．145807671 0．106008201
传播与文化产业O．171564285 0．137494172 0．110312135
综合类0．180259921 0．149361541 0．109500465
从上表可以看出一个明显的趋势就是我国股市各个行业的权益融资成本在
过去十五年里出现较大幅度的下降，其中一个重要的原因是无风险收益(一年期
人民币定期存款利率)的大幅下降，这主要是因为在过去十五年罩我国先后对利
率进行了十二次调整，并于1999年11月1 FI开始征收20％的利息所得税，政府
调低存款利率的目的之一就是为了扩大内需(刺激消费)。
(二)增长率的确定和说明
有几个增长率需要确定：净利润增长率和净资产增长率。
因为本文的研究对象是行业不是某个具体的公司，因此不能直接计算净利润
和净资产总额的增长率，这是因为新上市公司的加入增加了行业的净利润总额，
净利润得到较大幅度增长，但不代表这个行业的盈利能力的提高，相比之下，每
股收益则可能是一个较好的替代指标，因此笔者选用每股收益的增长率代替净利
润的增长率。同理，选用每股净资产的增长率代替净资产总额的增长率。
各时间段每股收益和每股净资产统计如下”：
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监管层视角的我国股市结构性泡沫研究
每股收益的增长率计算如下：
表3-6各行业每股收益增长率30
算术平均几何平均
1991—1995 1996-2000 2001．2005 1991．1995 1996-2000 2001—2005
l农、林、牧、渔业0．4899 加．0869 -o．3408 -0．0306 -0．1086 朴ⅣM!
采掘业3．2554 -0．2436 0．2393 1．0606 -o．2858 0．3008
制造业0．3974 -0．0563 0．0291 0．2930 -0．0728 0．0926
电力、煤气及水的0．0564 0．0155 ．0．0387 0．1045 _0．0107 ．0．0516
生产和供应业
建筑业0．0399 -0．0486 -0．0497 -0．3863 ．0．0544 0．0152
交通运输、仓储业0．2576 -o．1267 0．0761 ．0．2035 -0．0892 O．0611
信息技术业0．6376 ．0．0128 -0．6279 0．2999 -o．0418 #NUM!
批发和零售贸易0．2379 0．0227 -o．1106 O．0754 -0．1256 ．0．0933
金融、保险业0．0421 -0．0421 -0．0816 ．o．1041 _0．1782 -0．1265
房地产业0．4008 -0．0699 0．1673 加．0124 -0．1283 0．3109
社会服务业m．0687 -0．0381 0．0691 -0．0562 -0．0047 -0．0782
传播与文化产业-0．4802 ．2．4120 -1．1695 -0．3636 扑mM! -0．1495
综合类0．0855 -o．0204 ．o．0416 -0．0972 -0．0430 -0．4296
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表3-8每股净资产增长率
算术平均几何平均
1991—1995 1996-2000 2001．2005 1991．1995 1996．20010 2001．2005
农、林、牧、渔业0．0466 0．1121 -0．0168 -o．1961 O．1168 O．0204
采掘业0．3305 -o．0534 0．1173 O．0876 -0．0056 O．0120
制造业0．3576 O．0676 0．O109 O．3764 0．0722 0．0369
电力、煤气及水的0．2638 0．0809 0．0057 0．1143 O．0639 0．0502
生产和供应业
建筑业．0．0758 0．0880 O．0205 -o．0980 0．0899 0．0715
交通运输、仓储业-0．0210 0．0606 -0．0112 -o．1036 0．0797 O．0325
信息技术业O．1378 0．0650 ．o．0199 0．1031 0．0554 O．0068
批发和零售贸易0．1916 0．0088 -0．0098 O．2147 0．0043 -0．0036
金融、保险业0．1378 ．o．0445 -1．2517 ∞．1212 -0．0306 ．0．0092
房地产业0．1696 0．0063 0．0168 0．1125 -o．0113 -0．0120
社会服务业-0．1683 0．0204 -0．0090 ∞．0989 0．0262 O．0758
传播与文化产业-0．1939 O．0738 -0．024l 0．0224 0．1107 O．1061
综合类0．1266 m．0121 加．0287 -0．0972 ．0．0226 -o．0138
从上面这些统计数字中可以看出，我国各行业上市公司的每股收益或每股净
资产波动都非常大，没有表现出很明显的变化趋势，这就导致很难用历史的财务
数据对未来的增长状况做出判断。
作为一种变通的思路，笔者在这里采用GDP的预期增长率来代替净利润的
预期增长率(很多证券研究报告选用这种方法)，但在具体到某个行业时，结合
本行业在我国所处的生命周期、国家的产业政策以及进出口等因素，以GDP增
长率为基准做相应的调整。对于净资产增长率的确定，笔者在这里则选用全社会
资本形成总额(固定资本形成总额与存活增加额的和)的增长率为主要参照指标，
并结合所研究行业的具体特点做相应调整。
我国1991．2005年的GDP和资本形成总额的增长情况见下表：
表3-9我国1991．2005年的GDP和资本形成总额变动情况
时|’日J GDP增长率资本形成总额增长率
199l 9．2％ 16．7％
1992 14．2％ 28．2％
1993 13．5％ 55．6％
1994 12．6％ 28．4％
1995 10．5％ 24．o％
1996 9．6％ 12．5％
1997 8．8％ 5．9％
1998 7．8％ 3．8％
1999 7．1％ 3．9％
2000 8．096 5．9％
2001 7．5％ 15．3％
2002 8．3％ 12．9％
2003 9．5％ 21．9％
2004 9．5％ 34．2％
2005 10．4％ 15．o％
计算期(1995、2000和2005)至2020年GDP增长率和资本形成总额增长
率采用1991．1995、1991—2000、1991—2005各时间段GDP增长率和资本形成总额
增长率的算术平均值。(见表3-10)
表3—10 1991．2005GDP增长率和资本形成总额增长率平均值
时间GDP增长率资本形成总额增长率
1991—1995 12．0％ 30．6％
1991．2000 10．15％ 18．5％
1991．2005 9．77％ 18．93％
2021年至2050年GDP增长率假定为4％，资本形成总额增长率假定为6．4％
(通过比较上表数据可以发现资本形成总额增长率大约为GDP增长率的一点六
倍31)。
2050以后GDP增长率和资本形成总额增长率均假定为零增长。
此处分别测算出三个时间段的GDP增长率和资本形成总额增长率，是因为
本文采用三阶段模型。零增长模型和不变增长模型由于与现实差别比较大，计算
误差会很大，相比之下三阶段模型则比较接近现实，因此在实务中被广泛采用。
这里用G．GDP表示GDP增长率，用c表示资本形成总额，用G．C表示资
本形成总额增长率。
表3．11净利润增长率和净资产增长率计算公式32
第一阶段(计算第二阶段第三阶段(2050
计算期待确定参数
期一2020) (2021．2050) 以后)
=G—GDPfl99I．1995) =4％X贝塔
净利润增长率×贝塔‘l"1．1％l× (1钾1Il")X调整系0
调整系数数
1995
=G—Cll"l，1995I X =6．4％x贝塔
净资产增长率贝塔(㈣．1嗍×调㈣1．1∞5)X调整系0
整系数数
2G—GDP(1991．20㈨=4％×贝塔
净利润增长率×贝塔(199。20删× fl％m)×调整系0
调整系数数
2000 2 G—G1991．21",oo)X =6．4％×贝塔
净资产增长率贝塔(1％2000)×调fl％2㈣×调整系0
整系数数
2
G—GDPfl991．-'2005) =4％X贝塔
净利润增长率×贝塔㈣lⅫ5)x (Ⅻ1．2M)×调整系O
调整系数数
2005
=G—C(1"1．搬5’× =6．4％×贝塔
净资产增长率贝塔㈣I-瑚5)×调㈣1．m51X调整系O
整系数数
关于调整系数：
对于未来净利润增长率和净资产增长率的确定，主要运用了宏观经济数据
(GDP和资本形成总额)以及行业与市场的关系(贝塔系数)，但行业自身的特
征，包括所处生命周期等没有考虑进去。为了更好地预测未来的净利润增长率和
净资产增长率，下面通过简要的行业分析为每个行业确定一个调整系数。
调整系数分三档：(1+10％)、1和(1-lO％)。
(1+10％)表示这个行业在相当长的时期里持续看好，处于生命周期的上升
阶段，其增长速度要快于整个宏观经济的增长速度；
“1”表示这个行业处于其生命周期的成熟阶段，其增长速度与宏观经济的
增长速度基本相当；
(1-10％)则表示这个行业处于其生命周期的衰退阶段，其增长速度略慢于
宏观经济的增长速度。
行业分析：
在进行行业分析之前，先看一些数字，这些数字提供了行业分析的大的宏观
背景。
(1)我国人口稳步增长，预计到2034年达到高峰。
表3．12 2001．2050年全国总人口变动情况预测
单位：亿人
年甜息人口n) 息人口仨) 年伢．喜人口n) 息人口仨)
2001 12 86 12 8T 2嗽14．49 14．76
2∞2 12 95 12 9T 2啷14．50 14．T8
2003 13．03 13∞ 20锄14．51 14．∞
2∞4 13．11 13 lS 2029 14．5l 14．8l
2005 13．19 13 24 2啪14．51 14 83
20∞ 13．2T 13 33 2∞1 14．50 14．84
2∞T 13．35 13．42 2∞2 14 50 14．85
2∞8 13．43 i3．5i 2啪14．49 14，85
2∞9 13 S2 13 6l 2034 14．48 l卑．86
2010 13．6l 13．70 2∞5 14．4T 14∞
201l 13．∞ 13．80 蹦14,．45 14．∞
2012 13．78 13．售0 2∞T 14．43 14．86
2013 13．87 14 oo 锄14．4,1 14．86
2014 13．衢14．10 2啪14．38 14，衢
2015 14．03 14．19 2040 14．35 14．83
2016 14．il 14 2T 204l 14．32 14 81
刁0lT 14．IT 14 35 2咝14 28 14．79
2018 14．23 14 42 2嘲14．23 14．76
2019 14．29 14 48 2044 14．18 14．T2
2啪14．34 14 54 204S 14．12 14 68
2021 14．38 14 59 2046 14．∞ 14．53
2022 14．41 14．63 204T 13．∞ 14．58
2023 14，44, 14．6T 2嘞13．镗14．53
202t 14．∞ 14．70 2D49 13．84 14．46
202S 14．48 14．T3 2卿13．T6 14．∞
注：。息人口(1】”为按TF|=-I．T计算的·“息人口‘2)”为按
TFB=1．8 i'l"ff啪．
数据来锾：国家人口计生蚕约∞年琐谢结果
(2)城市化水平逐步提高，有助于增强城乡居民的整体购买力。1949年底
中国的城市化率是10．6％，20世纪50年代初工业化和城市化进程比较快，1957
年城市化率达到15．4％，而在1957～1978年的21年间，城市化率提高到17．9％，
只提高了2．5个百分点。20世纪80年代中期以来城市化进程加快，2000年城市
化率达到36．2％。今后二三十年，农村人口向非农产业转移仍然是中国经济增长
的重要支撑点。因为政策更趋积极，人口流动更为自由，中国城市化进程将会加
快。即使保持20世纪最后20年的平均进度，2020年城市化率也可以达到55％
以上。33
(3)人均收入水平增长较快。
2005年，我国居民收入总额为83245．6亿元，比上年增长13．5％，扣除价格
因素，比上年增长9．8％。我国农村和城镇居民人均收入情况见下表。
表3．13我国农村和城镇居民人均收入情况
农村居民家庭人均纯收城镇居民家庭人均可支
日期入(元) 配收入(元)
2005 3255 10493
2004 2936 9422
2003 2622 8472
2002 2476 7703
2001 2366 6860
2000 2253 6280
1999 2210 5854
1998 2162 5425
1997 2090 5160
1996 1926 4839
1995 1578 4283
1994 122l 3496
1993 922 2577
1992 784 2027
1991 709 1701
下面对各个行业做简要分析，并根据各行业特征赋予它们调整系数。
1．农、林、牧、渔业
农林牧渔业包括农业、林业、畜牧业、渔业和农林牧渔服务业。
2007年1月29日，2007年中央一号文件正式发布，再一次锁定农业，这是
我国2004年以来连续第四个关于农村现代化建设的中央一号文件，也是改革开
放以来专门支持农业的第八个中央一号文件。从中可以看出，政府对农业的重视
程度相当高，甚至提高到“农业丰则基础强，农民富则国家盛，农村稳则社会安”
的高度。该文件多处明确指出要重点扶持的领域都会使相关上市公司受益：”(1)
加大良种补贴力度，扩大补贴范围和品种。(2)鼓励发展循环农业、生态农业，
有条件的地方可加快发展有机农业。扶持农业产业化龙头企业发展。通过贴息补
助、投资参股和税收优惠等政策，支持农产品加工业发展。金融机构要加大对龙
头企业的信贷支持，重点解决农产品收购资金困难问题。(3)加强农业科技创新
体系建设。大幅度增加农业科研投入，加强国家基地、区域性农业科研中心创新
能力建设。启动农业行业科研专项，支持农业科技项目。(4)积极推广集约、高
效、生态畜禽水产养殖技术，降低饲料和能源消耗。(5)发展健康养殖业。转变
养殖观念，调整养殖模式，做大做强畜牧产业。(6)加强农产品进出口调控。加
快实施农业“走出去”战略。支持农产品出口企业在国外市场注册品牌，开展海
外市场研究、营销策划、产品推介活动。
总之，虽然从社会发展趋势来看，农业在经济体中的比重会越来越低，但考
虑到我国的新农村建设、国家对三农问题(农业、农村、农民)的重视、社会对
健康、绿色食品需求增加、生物能源因为一种可再生能源也受到越来越多的关注
等，笔者赋予农林牧渔业的调整系数值为⋯1’。
2．采掘业
采掘业又可以细分为煤炭采选业、石油和天然气丌采业、黑色金属矿采选业、
有色金属矿采选业、非金属矿采选业其他矿采选业和采掘服务业。
由于我国正处在工业化进程中，采掘业为我国的经济发展的“引擎”提供了
源源不断的动力。考虑到采掘业与宏观经济的密切关系，赋予其调整系数值为
“1”o
3．制造业
制造业包括食品饮料业、纺织服装皮毛业、木材家具业、造纸印刷、石油化
学塑胶塑料业、电子业、金属非金属业、机械设备仪表业、医药生物制品业和其
他制造业。
制造业主要为劳动密集型行业，个别行业也表现出一定的资本密集性。从国
际视角的产业发展趋势来看，制造业并不代表未来的发展趋势，或者说它已处于
产业生命周期的中后阶段，但从我国来看，由于我国J下处于工业化进程中，而且
我国人口众多，就业压力将长期存在，因此笔者在这里将制造业的调整系数也设
为“1”。
4．电力、煤气及水的生产和供应业
这个大类主要包括：电力、蒸汽、热水的生产和供应业，煤气生产和供应业，
自来水的生产和供应业。
从这个大类的细分行业来看，它们主要表现为公用事业的性质。公用事业的
发展虽表现出一定的稳定性(如居民用电用水)，但整体来看仍受制于宏观经济
的发展，因此这里同样对其调整系数赋值为“l”。
5．建筑业．
建筑业包括土木工程建筑业和装修装饰业。其中土木工程建筑业又细分为房
屋建筑业、铁路公路隧道桥梁建筑业、堤坝电站码头建筑业和矿山建筑业等。
建筑业的发展得利于我国基础设施建设、城市化进程以及房地产市场的发
展。从短期来看，建筑业可能表现出一段时期的高速增长；但从长期来看，建筑
业还是表现出稳定增长的态势。
6．交通运输、仓储业
交通运输、仓储业的细分行业有铁路运输业、公路运输业、管道运输业、水
上运输业、航空运输业、交通运输辅助业、其他交通运输业和仓储业。
交通运输、仓储业作为其他生产制造业或服务业的辅助性行业，与宏观经济
的发展具有密切相关性。因此，笔者赋予调整系数为“1”。
7．信息技术业
信息技术业包括通信及相关设备制造业、计算机及相关设备制造业、通信服
务业和计算机应用服务业。
信息技术行业是一个高速成长的行业，信息技术行业的发展也推动了其他行
业的技术进步和效率的提高，为宏观经济的增长提供了强劲动力，因此赋予信息
技术业调整系数“L1”。
8．批发和零售贸易业
批发和零售贸易业包括：食品、饮料、烟草和家庭用品批发业，能源、材料
和机械电子设备批发业，其他批发业、零售业和商业经纪与代理业。
批发零售贸易业属于商品的流通环节，这个行业在我国发展得已相对成熟，
但考虑到我国越来越重视内需，批发零售的发展前景还是比较看好，这里赋予其
“1”的调整系数。
9．金融、保险业
金融、保险业又可细分为银行业、保险业、证券期货业、金融信托业、基金
业和其他金融业。
金融毫无疑问已成为现在经济的核心，作为一个知识密集型行业，它代表了
未来经济发展的趋势。因此赋予其“1．1”的调整系数。
10． 房地产业
房地产业包括房地产开发与经营业、房地产管理业和房地产中介服务业。
最近几年由大城市引发并波及全国的房价飙升显示了房地产的吸引力。随着
收入水平的提高，大众希望改善居住条件，另外城市化进程的推进等，都为房地
产业的长期发展奠定了良好的外部基础。因此赋予房地产业“1．1”的调整系数。
11． 社会服务业
社会服务业涵盖公共设施服务业、邮政服务业、专业科研服务业、餐饮业、
旅游业、娱乐服务业、卫生保健护理服务业、租赁服务业和其他社会服务业。
以餐饮业旅游业为代表的社会服务业上市公司不是特别多，总市值也不是特
别大。社会服务业主要为终端服务业，重要影响因素有居民收入水平、消费习惯
等等，考虑到我国人均收入水平的不断提高、城市化进程的推进、经济的稳定高
速发展，赋予社会服务业调整系数为“1”。
12． 传播与文化产业
传播与文化产业细分为出版业、声像业、广播电影电视业、艺术业、信息
传播服务业和其他传播文化产业。
传播与文化产业总市值2005年底不过百亿，在证券市场上是一个相对较小
的产业。摩根斯坦利曾预测，传播与文化产业可能受惠于北京2008年奥运会而
出现一个短期的增长高峰。但从长期来看，这个行业属于与宏观经济密切相关的
稳健增长的行业，因此赋予其调整系数“1”。
13． 综合类
综合类是一个补充分类。根据证监会的分类办法：当公司某类业务的营业收
入比重大于或等于50％，则将其划入该业务相对应的类别；当公司没有一类业务
的营业收入比重大于或等于50％时，如果某类业务营业收入比重比其他业务收入
比重均高出30％，则将该公司划入此类业务相对应的行业类别；否则，将其划为
综合类。”因此可以看出，涉及行业比较多且主业不是很明确的上市公司，都被
归入综合类。因此这些公司业务广泛，因此能更明显地表现出与宏观经济的联动
性，这里笔者赋予综合类调整系数为“1”。
二、E、A方法实证分析
根据上文提到的EVA的计算公式：
经济附加值=净利润一权益融资成本掌权益资本总额
以及EVA估值模型：
Vo=B％+砉嵩
ⅧK嘻器噻，器-茎，丽EvA
EVA=ⅣI—B形一1书名
只需要利用上一部分确定的参数求出各期的EVA，然后用权益融资成本贴
现即可。
主要参数的确定汇总如下：
3—14各行业分阶段贝塔值计算结果
贝塔贝塔贝塔
行业1991．1995 1996．2000 2001．2005
农、林、牧、渔业1．083552584 0．982531978 1．034825231
采掘业1．008924762 0．852338734 0．947873897
制造业1．019232667 0．936961854 0．985911303
电力、煤气及水的生0．971809481 0．9“250021 0．942572524
产和供应业
建筑业1．135319509 1．023199655 1．071235929
交通返输、仓储业O．455729226 O．94010718 0．856863172
信息技术业1．200336967 1．032207771 1．006274319
批发和零售贸易1．118326703 0．928648414 0．979346608
金融、保险业1．231748604 1．031597322 1-005917伽14
房地产业0．834114959 0．960664506 1．134422735
社会服务业1．213977891 1．02452968 0．991202229
传播与文化产业0．861825389 0．932157467 1．039023724
综合类0．958443565 1．064017118 1．030005172
3．15各行业分阶段权益融资成本计算结果
权益融资成本权益融资成本权茹融资成本
行业1991．1995 1996--2000 2001—2005
农、林、牧、渔业0．191519733 0．142027878 0．1099214271
采掘业0．094 0．085310486 0．102108651
制造业0．18573094 0．137926567 0．105532017
电力、煤气及水的生0．181462853 0．138582502 0．101631527
产和供应业
建筑业0．196178756 0．145687969 0．113211234
交通运输、仓储业0．13501563 0．138209646 0．093917685
信息技术业0．202030327 0．146498699 O．107364689
批发和零售贸易O．194649403 0．137178357 0．104941195
金融、保险业0．204857374 0．146443759 0．107332566
房地产业O．169070346 0．140059806 0．118898046
社会服务业0．20325801 O．145807671 0．106008201
传播与文化产业O．171564285 O．137494172 O．110312135
综合类0．180259921 0．149361541 0．109500465
3．16 1995年各行业净利润增长预期
净利润增K率净利润增K率净利润增跃率
行业1996．2020 2020-2050 2051一
农、林、牧、渔业O．13002631 O．043342103 0
采掘业0．121070971 0．04035699 0
制造业0．12230792 0．040769307 0
电力、煤气及水的生O．116617138 0．038872379 O
产和供应业
建筑业0．136238341 O．04541278 O
交通运输、仓储业0．054687507 0．018229169 O
信息技术业0．15844448 0．052814827 O
批发和零售贸易0．134199204 O．044733068 O
金融、保险业0．162590816 0．054196939 0
房地产业0．110103175 0．036701058 O
社会服务业0．145677347 0．048559116 0
传播与文化产业0．103419047 0．034473016 0
综合类0．115013228 0．038337743 0
3．17 1995年各行业净资产增长预期
净资产增K率净资产增K率净资产增K率
行业1996-2020 2020．2050 2051．
农、林、牧、渔业0．331567091 O．069347365 0
采掘业0．308730977 0．064571185 0
制造业0．311885196 0．065230891 O
电力、煤气及水的生0．297373701 0．062195807 O
产和供应业
建筑业0．34740777 O．072660449 0
交通运输、仓储业．0．139453143 0．02916667 O
信息技术业0．404033423 0．084503722 O
批发和零售贸易0．342207971 0．071572909 0
金融、保险业0．41460658 0．086715102 O
房地产业0．280763095 0．058721693 0
社会服务业0．371477235 0．077694585 O
传播与文化产业0．263718569 0．055156825 0
综合类0．293283731 0．061340388 O
3．18 2000年各行业净利润增长预期
净利润增长率净利润增K率净利润增艮率
行业2001．2020 2020-2050 2051．
农、林、牧、渔业0．099726996 0．039301279 0
采掘业0．086512382 O．034093549 0
制造业0．095101628 0．037478474 0
电力、煤气及水的生O．095841377 O．037770001 0
产和供应业
建筑业0．103854765 0．040927986 0
交通运输、仓储业0．095420879 O．037604287 0
信息技术业0．115245998 0．045417142 0
批发和零售贸易0．094257814 0．037145937 0
金融、保险业0．115177841 0．045390282 0
房地产业0．107258192 0．042269238 0
社会服务业0．103989762 0．040981187 O
传播与文化产业0．094613983 0．037286299 0
综合类0．107997737 0．042560685 O
3．19 2000年各行业净资产增长预期
净资产增长率净资产增长率净资产增K率
行业2001—2020 2020．加50 2051．
农、林、牧、渔业0．181768416 0．062882047 O
采掘业0．157682666 O．054549679 O
制造业0．173337943 0．059965559 0
电力、煤气及水的生0．174686254 0．060432001 O
产和供应业
建筑业0．189291936 O．065484778 O
交通运输、仓储业0．173919828 0．06016686 0
信息技术业0．210054281 O．072667427 0
批发和零售贸易0．171799957 O．059433498 O
金融、保险业0．209930055 O．072624451 0
房地产业0．1954952” 0．067630r781 O
社会服务业0．189537991 0．065569899 O
传播与文化产业O．172449131 0．059658078 O
综合类0．196843167 O．068097096 0
40
3．20 2005年各行业净利润增长预期
净利润增艮率净利润增长率净利润增长率
行业2006_2020 2020．2050 2051．
农、林、牧、渔业0．101067931 0．041393009 0
采掘业0．092575684 0．037914956 0
制造业0．096290671 0．039436452 0
电力、煤气及水的生0．092057917 0．037702901 0
产和供应业
建筑业0．104624043 0．042849437 O
交通运输，仓储业0．08368697 0．0342J74527 0
信息技术业0．108107405 0．04427607 O
批发和零售贸易0．095649519 0．039173864 O
金融、保险业0．10806906 0．044260366 O
房地产业O．121874816 0．0499146 O
社会服务业O．096807418 O．039648089 0
传播与文化产业O．101477984 0．0415印949 0
综合类O．100597172 0．041200207 0
3．21 2005年各行业净资产增长预期
净资产增K率净资产增跃率净资产增长率
行业2006-2020 2020．2050 2051-
农、林、牧、渔业O．195926876 O．066228815 O
采掘业0．179464093 0．060663929 0
制造业O．186665841 0．063098323 0
电力、煤气及水的生O．178460366 0．060324642 0
产和供应业
建筑业O．2028：0634 0．068559099 0
交通运输、仓储业0．162232732 0．054839243 0
信息技术业0．209573361 0．070841712 0
批发和零售贸易0．185422925 0．062678183 0
金融、保险业O．209499028 0．070816585 0
房地产业O．2362624 0．079863361 0
社会服务业0．187667589 O．063436943 O
传播与文化产业0．19672179 0．06649’7518 0
综合类0．195014278 0．065920331 0
4l
3．22各计算期期木净利润、净资产实际值统计结果
净利润(亿元) 净资产合计(亿元)
1995—12-31 2000．12．31 2005—12-31 1995．12—31 2000—12．31 2005．12．31
农、林、牧、5．32 17．23 -2．05 20．66 186．02 254．19
渔业
采掘业6．13 180．24 501．67 16．15 1395．59 2680．84
制造业247．7 476．98 590．06 1603．32 6042．89 9566．46
电力、煤气30．41 119．75 188．46 184．69 971．7 2038．29
及水的生
产和供麻
业
建筑业6．34 14．08 13．32 35．63 172．96 283．93
交通运输、23．18 67．96 211．28 98．63 930．2 2150．96
仓储业
信息技术15．81 64．94 -6．2 90．41 665．55 1093．35
业
批发和零23．47 32．93 23．02 172．87 456．69 645．76
售贸易
金融、保险6．73 45．7 862．97 35．53 314．35 6778．55
业
房地产业28．79 26．59 61．75 202．96 445．51 742．99
社会服务10 28．48 29．62 87．53 354．88 472．88
业
传播与文2．21 4．4 2．18 25．74 62．59 71．49
化产业
综合类19．42 33．91 3．02 190．4 426．32 536．41
利用前面推导的公式，将上述数据代入，最后得到下面的实证结果：
其中，泡沫度定义为：泡沫度=(实际价格一内在价值)／实际价格
42
3．23各计算期分行业泡沫度实证结果
1995 2000 2005
农、林、牧、渔业．63．8％ 77．0％ 31．2％
采掘业．365．1％ ．152．2％ 18．1％
制造业21．8％ 76．4％ 32．1％
电力、煤气及水的生产和供应业40．3％ 69．9％ 32．3％
建筑业．25．0％ 72．6％ 17．7％
交通运输、仓储业．257．6％ 59．0％ 17．3％
信息技术业21．5％ 81．3％ 45．6％
批发和零售贸易31-3％ 82．O％ 44．7％
金融、保险业49．9％ 75．5％ ．286．1％
房地产业64．6％ 81．8％ 37．3％
社会服务业40．0％ 81．4％ 52．O％
传播与文化产业51．9％ 84．4％ 65．6％
综合类38．6％ 85．5％ 49．3％
其中负值表示该行业没有泡沫，而且被市场低估了。
为了更一目了然地比较不同时间短各个行业的泡沫情况，用上表中的泡沫度
数据制成图表(见下图)，为了方便表述，这旱数字代替各个行业。
3．24行业代码释义
行业代号行业
1 农，林、牧、渔业
2 采掘业
3 制造业
4 电力、煤气及水的生产和供应业
5 建筑业
6 。交通运输、仓储业
7 信息技术业
8 批发和零售贸易
9 金融、保险业
10 房地产业
11 社会服务业
12 传播与文化产业
13 综合类
图3-1各计算期分行业泡沫度示意图
图3．2 1995年各行业泡沫度示意图
2000
}1UU．U为
一
80．O％ 一
60．O％ 一
40．O％ ■
20．O％ 叫
O．096
-20．O％ ■ 冀4 S 6 7 R Q 1n 11 19 1R
第四节、实证结论
实证结果表明，我国股市分别于1995年和2005年出现了结构性泡沫，于
2000年出现了系统性泡沫。
这说明结构性泡沫作为一种泡沫的形式，确实在现实中存在，其直观的政策
含义是，政府应该意识到结构性泡沫的存在，并根据当时泡沫的特点相应地去制
定干预泡沫的政策。
需要说明的是，股市泡沫是个动态的概念，因此这就要求监管层对股市泡沫
进行动态的关注、测算，并动态地调整政府对股市泡沫的措施。
第四章、实证结果分析和政策建议
第一节、实证结果分析与政策含义
一、实证结果分析
1．第一个计算期实证结果分析
从上～章的实证结果可以看出，第一个计算期(1995)有四个行业的价值被
不同程度地低估，它们分别为：农、林、牧、渔业，采掘业，建筑业和交通运输、
仓储业。对于存在泡沫的九个行业，它们的泡沫度水平也存在较大差异，其中两
个行业(制造业和信息技术业)的泡沫度水平只有20％左右，有五个行业(电力、
煤气及水的生产和供应业，金融、保险业，房地产业，社会服务业和传播与文化
产业)的泡沫度水平超过了40％，其余两个行业(批发和零售贸易和综合类)的
泡沫度介于20％到40％之闻。
第一个计算期的实证结果表明1995年中国股市出现了明显的结构性泡沫。
2．第二个计算期实证结果分析
第二个计算期为2000年，这一年的一个非常显著的特点是除了采掘业价值
被低估外，其他十二个行业全部出现了泡沫，而且泡沫度都相当高，最低的也达
到了59％，最高的甚至达到了85．5％。
与1995年相比，2000年的泡沫不是结构性的，而是普遍存在的，且泡沫度
大体相当，都比较高，在这里笔者定义其为系统性泡沫。
3．第三个计算期实证结果分析
2005年为第三个计算期，在这一年只有一个行业(金融保险业)的价值被
整体低估，其他行业则存在不同程度的泡沫，其中采掘业、建筑业和交通运输、
仓储业这三个行业的泡沫度均低于20％，而信息技术业、批发和零售贸易、社会
服务业、传播与文化产业和综合类这五个行业的泡沫度相对较高，均超过了40％，
这一年泡沫度最高的为传播与文化产业，达到了65．6％，其余的四个行业(农、
林、牧、渔业，制造业，电力、煤气及水的生产和供应业，房地产业)泡沫度介
于20％到40％之间。
2005年与1995年的泡沫特征较为相似，各行业的泡沫度差别较大，表现出
了明显的结构性泡沫。
二、实证结果的政策含义
上面的分析结果表明，我国股市2000年出现了系统性泡沫，而1995年和
2005年则分别出现了结构性泡沫。
以往的泡沫研究主要是针对整个股市的，也即本文中提出的系统性泡沫，而
相应的政府干预股市的措施也往往是针对整个股市，如果当时股市出现的确实是
系统性的泡沫，则这用干预是有效的、合理的，而如果当时股市出现的是结构性
泡沫的，则这样的干预措施会“误伤”其他并不存在泡沫甚至被低估的行业。
本文的实证结果说明结构性泡沫确实存在，其政策含义是，政府在制定、出
台干预股市泡沫的措施之前，首先应该分析出当时的泡沫是结构性的还是系统性
的，对于系统性泡沫则制定针对整个股市的干预措施，而对于结构性泡沫就应该
相应地制定“结构性”措施，以免误伤其他并没出现泡沫的行业。
另外，上面的实证结果也表明股市泡沫是动态变化的，这就需要监管层，对
股市泡沫进行动态的监测，在必要的时候，针对不同的泡沫制定相应的干预措施。
第二节、政策建议
一、政策措施的回顾
首先简单回顾一下我国政府干预股市所采取过的措施：
我国政府干预股市所采取过的主要措施36
序号政策公布后的第一个交易同政策主要内容
1 1992．5．21 放开股价
2 1993．6．3 政府关心股市
3 1994．3．14 宣布“四不”政策
4 1994．8．1 “八月救市”政策
5 1995．5．18 暂停国债期货
6 1996．4．30 规范上市公司内部持股
7 1996．12．16 《人民开报》评论员文章
8 1997．5．8 调高印花税
9 1997．6．6 禁止银行违规资金入市
10 1998．4．21 周正庆1998年企业高峰会上的讲话
11 1999．5．19 各种利好政策的累积
《证券公司股票置押贷款管理办
12 2000．2．14 法》和《向二级市场配售新股的通
知》出台
这些措施大致可以分为以下几类：针对上市公司的，针对市场制度的，监管
层的言论，官方媒体的舆论导向等。除此之外，财政政策和货币政策也会起到影
响股市的作用。
二、政策建议
需要注意的是，整体来看这些干预措施都是针对系统性泡沫的，主要是因为
以前较少有专门针对结构性泡沫的研究。
对于结构性泡沫的干预，笔者认为可以从以下几个角度着手：
1．产业政策
调整出现泡沫行业的产业政策，比如通过税收优惠政策的调整，通过与银行
的对话影响对出现泡沫行业的贷款总量，通过工业用地审批等等多种途径来对出
现泡沫的行业进行干预。这里需要说明的是，通过产业政策来干预股市结构性泡
沫，还要考虑对这些行业内非上市公司的影响，如果这些行业不但在股市上表现
为泡沫，在实体经济中也出现投资过热的现象，则产业政策的干预是恰当的；但
如果这些行业只在股市上表现出泡沫，而在实体经济中并未出现投资过热等现
象，则不建议采取产业政策来干预结构性泡沫。
2．增加出现泡沫行业的股票供给
主要包括两个方面，一是鼓励支持新股上市，加快出现泡沫行业的上市审批
速度，鼓励这些行业的绩优公司上市；二是鼓励已上市公司进行配股再融资。这
样做可以增加这些行业的股票供给，从而有利于降低这些行业的股票价格，抑制
泡沫，同时也有利于新上市或再融资的公司，因为出现泡沫的时候往往是市盈率
较高的时候，这个时候上市或再融资同样可以增加股东的价值。
3．建立卖空机制
建立卖空机制不但有助于抑制结构性泡沫也有助于抑制系统性泡沫，卖空机
制的一个最重要的特点是，它可以促进市场的价格发现功能。目Iji『我国股市还属
于“单边市”，即只能通过股价的上升来获利，不能通过股价的下跌来获利，这
就给广大投资者一种推升股价的冲动，进而引至泡沫的出现。最近我国即将推出
股指期货，它作为一个卖空的工具，将有助于增强我国股市的价格发现功能，抑
制泡沫的产生。
4．增加出现泡沫行业的股票交易费用
比如提高出现泡沫行业的印花税等，这是个较为间接的途径，也难以“治本”
的作用，但可以作为一个辅助性的方案，暂时缓解某些行业的过渡炒作。
三、关于结构性泡沫与系统性泡沫
在三个计算期内，1995年和2005年分别出现了结构性泡沫，而2000年则
出现了系统性泡沫。通过观察下图中上证指数和深证指数的走势图可以发现，在
出现结构性泡沫的1995年和2005年，大盘指数处于某段时期一个相对谷底；而
出现系统性泡沫的2000，大盘指数则处于谷峰。它隐含的含义是，结构性泡沫
可能主要出现在股市相对低迷的时期，而系统性泡沫可能则出现在股市十分“繁
荣”的时候。
由于本文旨在判断出我国是否存在结构性泡沫，至于何种情况下会出现结构
性泡沫、何种情况下会出现系统性泡沫，则超出了本文的研究范围，这里不再深
入研究。
结束语
第一节、本文研究回顾
关于资产定价泡沫的研究主要分两个方向，一个是研究资产定价泡沫的存在
性，另一个是研究资产定价泡沫对经济的影响。本文的研究属于前者。当前学术
界对股市泡沫存在性的研究主要集中在股市的整体泡沫，而鲜有学者研究股市结
构性泡沫的存在性，本文以结构性泡沫为研究对象，对这个领域的研究做了有益
的尝试。
首先笔者对股票泡沫进行了界定，在本文中采用我国学者周春生、杨云红
(2002)和刘烷松(2005)对股票泡沫的定义，即股票泡沫是股票的市场价格减
去其内在投资价值。
接下来，本文运用超额收益贴现模型计算我国股市各个行业的内在价值。笔
者以证监会的行业分类为研究对象，一共十三个行业；选择了三个计算期，分别
为1995年、2000年和2005年；所运用的行业数据和宏观数据的时间跨度为1991
年至2005年。由于超额收益贴现模型是针对某个具体资产的估值模型，而本文
的研究对象是行业，所以在使用该方法时遇到很多技术性难题，需要不断克服解
决。比如说，在计算未来超额收益时需要确定净利润和净资产的增长率，由于不
断有新的公司上市，因此行业的净利润和净资产可能因此而增加，但这并不代表
整个行业的盈利能力在提高，这就需要通过其他途径来计算这两个指标。
实证结果表明我国股市在1995年和2005年出现了明显的结构性泡沫，而
2000年则出现了系统性泡沫(整体性泡沫)，这样的结果有非常强烈的政策含义，
即监管层在制定、出台干预股市的措施之前，首先要分析出当前的泡沫是系统性
的还是结构性的，针对系统性泡沫应该出台针对整个股市的干预措施，而针对结
构性泡沫应该出台针对有泡沫行业的“结构性”措施，以免“误伤”其他行业。
第二节、本文的不足和进一步研究的展望
本文只是一家之言，而且存在很多不足之处，主要表现在：(1)研究方法单
一，只选择了超额收益贴现模型，而没有用其他模型(如股利贴现模型或现金流
贴现模型等)，因此该模型所具有的缺点也将成为本文的缺点。选择这个模型是
考虑到我国股市的特点(比如较少发放股利)和数据的可得性等因素。(2)一些
关键参数的确定方法有待进一步完善。比如对净利润和净资产增长率的确定，本
文综合利用GDP增长率、资本形成总额增长率、行业贝塔系数和调整系数计算
得出，是否有更好的方法来计算这两个参数有待商榷。(3)本文直接沿用了一些
50
学者提出的泡沫度概念，并根据泡沫度的直观差异判断其是否为结构性泡沫，但
并未提出如何具体判断结构性泡沫的显著性，即行业间泡沫差异程度多大时才可
以称为结构性泡沫。
笔者期望进一步的研究从下面几个角度展开：(1)研究方法。笔者认为行业
泡沫(结构性泡沫)的研究可以以具体的上市公司为研究对象，然后用市值加权
得出整个行业的泡沫情况。这个方法的好处在于，一是比较精确，二是个股估值
模型可以直接拿来用；它的弊端是工作量大，较为繁琐，因为要分别计算一千多
只股票的内在价值。(2)研究领域。在以后的研究中，希望能从更多的实证研究
结果中总结出什么情况下会出现结构性泡沫，什么情况下会出现系统性泡沫，以
及结构性泡沫对经济会带来什么样的影响(系统性泡沫对经济的影响方面已有很
多文献)。(3)结构性泡沫显著性确定。希望在以后的研究中，能运用相关的统
计方法给出结构性泡沫显著性判断的方法。
注释：
1陈岱孙等编译，《新帕尔格雷大经济学人词典》，A—D卷第306页，经济科学出版社，1996
2RobertJ．Shiller，廖理，施红敏译，《诈理性繁荣》，中国人民人学出版社，2000
3周春生，杨云红，中国股市的理性泡沫，经济研究，2002年第7期
4刘娓松，股票内在投资价值理论与中国股市泡洙问题，经济研究，2005年第2期
5史永东，杜两省，资产定价泡沫对经济的影响，经济研究，2001年第12期
。Blanchard OJ．， M．W Watson．Bubbles， Rational Expectation and Financial Market， in：
Crisis in the Economic and Financial System．Lexington：Lexington Books， 1982， 298．312
‘Grant McQueen， Steven Thodey．Bubbles， Stock Returns and Duration Dependence．Journal
of Financial and QuantitativeAnalysis， 1991， 29(1)：217．238
5 Robert Shiner，Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Movements in
Dividends?AmericanEconomic Review， 1981， 71(3)：421-436
’Stephen Leroy， Richard Porter．The Present-value Relation：Tests based on Implied Variance
Rounds．Econometrica， 1981，49(5)：555-574．
⋯Marsh A Terry， Merton C Robert．Dividend Vailability and Varianco Bounds Tests for the
Rationality of Stock Market Prices， American Economic Review， 1986，76：483—98．
”Kenneth D．West， A Specification Test for Speculative Bubbles．The Quarterly Journal of
Economics， 1987．8：553-581．
“Behzad T Diba，Herschel 1 Grossman．Rational Bubbles in the Price of Gold．NBER Working
Papers， 1984， No．1300．
”James Hamilton， Charles Whitman．The Observable Implications of Self-Fulfilling
Expectations．Journal of Monetary Economics， 1985．9：353-373．
”Bchzad T Diba，Hersehel l Grossman．Explosive Rational Bubbles in Stock Prices?The
American Economic Review， 1988．7：520．530．
”Jean Ttrole，Asset Bubbles and Overlapping Generations， Econometrica， V01．53， No．5．
(Sep．， 1985)， pp．1071—1100．
”Black， Noise。Journal ofFinance， 1986．41：529-542
“De Long， Bradford， Andrew Shleifer，Lawrence Summers and RoberWaldmaim， Noise
1hdc Risk in Financial Markets阴，The Journal of Political Economy，Aug．，1990，、b1．98，
No．4，pp．703-738
”周爱民，股市泡沫及其检验方法，经济科学，1998年第5期
”潘国陵，股市泡沫研究，金融研究，2000年第7期
”戴园晨，股市泡沫生成机理以及由大辩论引发的深层思考，经济研究，2001年第4期
“周春生，扬云红，中国股市的理性泡沫，经济研究，2002第7期
2吴世农，许年行，蔡海洪，陈卫刚，股市泡沫的生成机理和度量，财经科学，2002年第4
期
23陈占峰，上海股票市场A股泡沫问题，世界经济，2002年第7期
“江彦，我国股市泡沫实证研究，当代财经，2003年第4期
25刘烷松，股票内在投资价值理论与中国股市泡沫问题，经济研究，2005年第2期
“这部分内容参考了笔者参与的课题“中国居民可投资股票产品介绍与评价”中的部分章节，
该课题受到复旦大学研究生金融开放实验室的资助
”沈艺峰，洪锡熙，我国股票市场贝塔系数的稳定性检验，厦门大学学报(哲学社会科学版)，
1999年第4期
”如果没有特别说明，这里所说行业均指按证监会分类的行业
”数据来自万得资讯
”表中出现的#NUM!表示数据计算中出现了错误，这是因为起初或期末的每股收益为负，
不能开四次方根。
31分别计算上表中资本形成总额增K率和I GDP增长率的平均值，二者的比值为1．62，这里
约取1．6
“这里需要说明的是，考虑剑贝塔系数的不稳定性，还是用计算期前五年的数据来计算贝塔
值
”王梦奎，1980～2050年的中国现代化进程：同顾与前瞻——一个经济学家的视角
“吴旭，中央一号文件继续锁定农业，重点公司K期前景看好，中国银河证券
”中国证券监督管理委员会，上市公司行业分类指引
”魏玉根，政策干预上海股市行为的统计分析，统计研究2001年第2期，52-55
参考文献
[1]Blanchard 0．J，，M．w．Watson．Bubbles．Rational Expectation and Financial Market：Crisis in
the Economic and Financial System[M]．Lexington：Lexington Books．1982．
[2]Grant McQueen，Stevan Thorley．Bubblest Stock Returns and Buration Dependence[J]．Journal
of Financial and QLIantitative Analysis，1991t 29(1)：217—238
[3]Robert Shiner．Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Movements in
Dividends?[J]．American Economic Review， 1981，71(3)：421—436
[4]Stephen Leroy，Richard Porter．The Present—value Relation：Tests based on Implied Variance
Rounds[J]．Econometrica， 1981，49(5)：555—574．
【5]Marsh九Terry，Merton C．Robert．Dividend Variability and Variance Bounds Tests for the
Rationality of Stock Market Prices[J]．^Ⅲerican Economic Review，1986，76：483—98．
[6]Kenneth D．West．A Specification Test for Speculative Bubbles[J]．The Quarterly Journal of
Economics， 1987，(8)：553—581．
[7]Behzad T Diba，Herschel I Grossman．Rational Bubbles in the Price of Gold[J]NBER Working
Papers，1984，(1300)．
[8]JamesHomiIton，CharlesWhitman．TheObservableImplications of Self—FulfillingExpectations
[J]．Journal of Monetary Economics．1985，(9)：353—373．
[9]Behzad T Diba，Herschel I Grossman．Explosive Rational Bobbles in Stock Prices?[J]．The
^merican Economic Revie*， 1988．(7)：520-530．
[10]Jean Tirole．Asset Bubbles and Overlapping Generations[J]．Econometrica， 1985，53(5)：
1071一llOB．
[11]Black．Noise[J]．Journal of Finance，1986，(41)：529—542
[12]De Long，Bradford，Andrew Shleifer，Lawrence Summers and Rober WaIdmana．Noise Trade Risk
in Financial Markets[J]．The Journal of Political Economy，1990，98(4)：703—738
[13]陈岱孙等编译．《新帕尔格雷犬经济学人词典》[M]．北京，经济科学出版社，1996
[14]Robert J．Shillet，廖理，施红敏译．《非理性繁荣》[M】．北京，中国人民大学il；版社，2000
[15]野u悠纪雄，曾寅初译．泡沫经济学[M]．北京，三联出版社，1992
[16]徐镇庆，于宗先，王金利．泡沫绛济与金融危机[M]．北京，中国人民大学出版社．2000
[17]周爱民．股市泡沫及其检验方法[J]．经济科学，1998．(5)：44-49
[18]沈艺峰，洪锡熙．我国股票市场贝塔系数的稳定性检验[J]．厦门大学学报(哲学社会科学版)，1999，
(4)；62一鹋
[19]潘国陵．股市泡沫研究[J]．金融研究，2000．(7)：71—79
[20]靳云汇，李学．中国股市贝塔系数的实证研究【J]．数量经济技术经济研究，2000，(I)；18—23
[21]魏玉根．政策干预上海股市行为的统计分析[J]．统计研究2001，(2)：52—55
[22】史永东，杜两省．资产定价泡沫对经济的影响[J]．经济研究，2001，(12)：52—59
[23]周奋生、杨云红．中国股市的理性泡沫[J]．经济研究，2002，(7)：33—40．
[24]蛾同晨．股市泡沫生成机理以及由人辩论引发的深层思考[J]．经济研究，2001，(4)：41—50
[25]吴世农，许年行，蔡海洪，陈卫刚．股市泡沫的生成机理和度量[J1．财经科学，2002，(4)：8-11
[26]陈占峰．．h海股票市场A股泡沫问题[J]．世界经济，2002，(7)：63—70
[27]江彦．我国股市泡沫实证研究[J]．当代财经，2003，(4)：63—66
[28]刘艉松．股票内在投资价值理论与中国股市泡沫问题[J]．经济研究，2005，(2)：45-53
[29]谷祺，于东智．EVA财务管理系统的理论分析[J]．会计研究，2000，(11)：31—36
[30]赵志君．股票价格对内在价值的偏离度分析[J]．经济研究，2003，(10)：66-74
[31]陈信元，陈冬华，朱红军．净资产，剩余收益与市场定价：会计信息的价值相关性[J]．金融研究，2002，
(4)：59—70
[32]胡江锋，股市理性泡沫的榆验方法比较研究[D]．大连：人连理工大学，2006
[33]王连华，股市泡沫的生成机理和实证研究[D]．青岛：青岛大学，2005
[34]孙晓飞．中国股市泡沫的合理范H爿研究[D]．重庆：重庆大学，2006
[35]董贵祈．会融泡沫运行与控制研究[D]．大连：东北财经大学．2001
[36]刘大志．基于EvA的医药类．k市公td投资价值评估[D]．山东：山东大学，2006
[37]郭文博．基于EVA指标的价值评估模型研究[D]，成都：西南财经大学，2006
[38]郭济敏．股票市场泡沫研究[D】．厦门：厦门大学。2003
[39]宋剑斌．资产价格泡沫与经济增长[D]．北京：中国社会科学院研究生院，2003
[40]崔畅．价格泡沫的形成机制，演变机理与存在性研究[D]．吉林：吉林大学，2005
[41]陈世渊．金融泡沫理论的研究[D]．厦门：厦门大学，2001
[42]段进．我国股票市场泡沫研究[D]．湖南：湖南大学，2002
[43]孙刚．中国股票市场“泡沫现象”分析及治理对策探讨．厦门：厦门大学，2002
[44]赵倩．股价泡沫的含量及演变：上海证券市场股价泡沫的内子泡沫模型及实证检验[D]．重庆；重庆大
学．2003
[45]邹伟．我国股市泡沫问题研究[D]．湖南：湖南大学，2004
[46]享lf伟．中国股票市场泡沫问题研究[D]．上海：华东师范大学，2005
[47]张晓蓉．资产价格泡沫——理论与实证研究[D】．．k海：复旦大学，2004
[48]葛新权．泡沫经济理论与模型研究[D】．北京：首都经济贸易大学，2004
[49]吴旭．中央一号文件继续锁定农业，重点公司＆期前景看好[R]．中国银河证券，2007
[50]千晓艳．2007年度交通运输行业投资策略[R]．民族证券，2007
[51]谭晓雨．国泰君安2007年传媒行业投资策略[R]．国泰君安证券，2006
后记
2004年至2007年笔者在复旦大学经济学院攻读金融学专业硕士学位，这个
时期也恰是中国股市经历深刻变革的时期，在求学期间，笔者有幸参与承担了复
旦大学研究生金融开放实验室的几个项目，并先后在某基金公司和某资产管理公
司实习，分别从理论层面和实务层面加深了对我国股票市场的认识，在导师唐朱
昌教授的鼓励和指导下，笔者最后选择了从结构性泡沫角度研究我国的股票市
场。
笔者能够顺利完成毕业论文，离不开导师唐朱昌教授的悉心教诲和不厌其烦
的指导、帮助，在此笔者要感谢唐老师，同时也感谢他三年来对我在学习上和生
活上的关,bSD照顾。此外，笔者还要感谢室友吴先强和罗林，他们的建议对笔者
帮助很大。
56