【信用评级变动对股票价格的影响实证分析11000字（论文）】

信用评级变动对股票价格的影响实证分析摘要：本文通过引入信用评级机构对金融衍生品评级虚高引发金融危机的案例，对信用评级机构的评级机制，评级信息内涵，评级信息价值进行探索，同时对信用评级信息能否影响股票价格产生疑问。由此再进一步分析股票价格的影响因素有哪些。本文选用国内上市公司作为研究对象，运用多元回归法建立模型，从需求关系、心理预期、政府政策等多方面考虑确定五种因素作为影响股票价格变动的变量，通过将评级信息转化为数字表达形式，进一步分析评级信息升级和降级时分别对股票价格产生怎样的影响。最后对投资者、信用评级机构、发行人在金融市场的作用，三者之间的关系进行简要的分析。关键词：信用评级变动；股票价格；回归分析；影响目次TOC\o"1-3"\h\u224831绪论 162121.1研究背景和意义 1322961.2文献综述 193491.3研究内容 4682信用评级变动对股票价格的影响定性分析 1152882.1信用评级概述 1111922.1.1信用评级成因 123822.2.2信用评级主体 1270622.2.3信用评级客体 159412.2股票价格的影响因素 2133192.2.1信用评级对股票价格的影响 2310582.2.2其他因素对股票价格的影响 2294673信用评级变动对股票价格的影响定量分析 345973.1构建多元回归模型 354283.1.1因变量的选取 378713.1.2自变量的选取 3287233.2收集数据与处理 3311803.3实证分析 3190953.3.1相关系数检验 464343.3.2因子分析 535013.3.3信用评级变动与股票价格的多元回归分析 7262974结论与建议 1291854.1结论 175704.2建议 1165274.2.1对评级机构的建议 1319314.2.2对投资者的建议 1220854.2.3对上市公司的建议 126411参考文献 11绪论1.1研究背景和意义信用评级在经济体中发挥着重要的作用，它不仅给投资者提供投资对象的财务状况、风险状况降低其信息成本，还为筹资者提供信誉凭证降低其筹资成本，同时它也为政府的金融监管提供依据。因此评级机构已经成为一个不可或缺的主体。在金融危机期间，信用评级机构的评级信息发挥着重要作用，每一个评级变化都会引起整个市场的波动。由于新的金融衍生品诞生，其本身的复杂程度增加，投资者能获取的标的物信息与发行人不对称，信用评级机构作为中介机构提供的信息，使投资者对其更具有依赖性，很大程度影响了投资者做出投资决策。信用评级机构在次贷危机前错误地对金融产品给出虚高的评级,误导投资者购买大量高风险债券。随着次贷危机的爆发，三大信用评级机构在短时间内大规模对美国和欧洲金融产业降级，此后又连续地大规模变动证券信用评级，引发全球投资者的恐慌，加剧了金融危机的恶化。由此引发对信用评级的信息价值在金融市场是否可信的思考，进一步引出评级信息是否对股票市场存在信息价值，评级对象升级或者降级分别对股票价格造成怎样的影响，评级机构、投资者和上市公司如何共同维护股票市场稳定发展的疑问。1.2文献综述信用评级机构是投资者和上市公司之间的信息桥梁。评级机构通过考核上市公司经营环境、公司竞争力、管理心理预期、风险控制、需求关系等内容，对上市公司进行等级划分并向投资者公示。评级机构得出的评级信息进一步影响投资者在股票市场的交易行为。针对信用评级机构评级机制的研究，国内学者李丹等（2013）以国际三大信用评级机构作为研究样本，三大信用评级机构均认为信用评级是对债务人偿债心理预期和偿债意愿的综合评价。标普的评级因素主要包括相对违约可能性、回收程度、偿还顺序和信用稳定性四个方面；穆迪的主要评级因素主要包括相对违约可能性、损失严重性、财务实力和过渡风险；惠普的主要评级因素主要包括相对违约可能性、回收程度和偿还顺序。于明艳，夏克卿（2013）从上市公司的信用风险入手，从不同角度构建信用评级的信用评级变动体系进行因子分析和聚类分析，将具有相似信用风险水平的上市公司划分为同类，确定出评级标准。信用评级机制的建立给投资者投资提供了参考，也给企业改善自身信用风险提供了解决途径，同时政府也要加强对其监督和管理。关于信用评级信息价值的研究，Chung，Frost和Kim（2012）文章通过分析信贷表格在信用评级过程中扮演的角色,表明信贷表格所公示的评级变动信息与股票价格收益率有紧密联系。信贷表格通过有效的信息促进了被评级公司发现自身缺陷，预防了降级可能。李明明和秦凤鸣（2012）研究证实中国信用评级机构的评级信息在股票市场具有较大信息价值。文章采用事件研究法主要考察中国信用评级机构的信息可靠性，运用市场模型法计算股票收益率，结果显示股票市场在升降级前就有了较大程度的反应，但是升降级后，股票市场仍旧有较小程度的反应，同时降级反应要比升级反应迅速且显著。文章揭示了投资者对降级评级信息更为敏感更具依赖感，但并未考虑其他因素对股票价格变化带来的影响。吴超鹏,杨世杰（2013）文章显示证券分析师为了维护与基金等机构投资者以及公司内部投资银行部门的关系，倾向于发布偏乐观的盈余预测和信用评级。Leventis,Dasilas和Owusu-Ansah（2014）文章运用事件分析法以及回归分析法发现公司趋于发布利好的信息，延迟发布利差信息。公司获得好的信用评级时业绩公告显示股票取得超额收益率，公司获得差的信用评级时业绩公告显示股票价格下跌。邱静，马超群（2015）以我国企业的调剂和评级观察数据为基础，分析其对股票价格的影响。研究显示信用评级在我国资本市场有较强的信息价值，降级和负面评级观察具有信息价值，降级对股票市场的影响提前于列入负面评级观察。世界第一个股票交易所出现在400年前的荷兰，对股票波动的预测与研究也持续了400年。1901年，法国数学博士LouisJ.B.ABachelier首次将布朗运动与股票价格的变化联系在一起，对证券的定价进行了研究，但其研究在当时并未引起重视；1953年MauriceKendall研究股票价格的波动试图探讨其内在规律，结果发现，股票价格没有任何模式可言，是随机游走的；1982年Engle提出的ARCH模型，其中提到对股票价格的预测心理预期随时期的不同而有相当大的变化。国内外这些研究股票价格波动的文献中，在大量的定性的经验研究基础上，寻找一些影响股票价格波动的因素。对于发展完善的股票市场，他们的目的更着重于研究股票价格波动未来走势的预测，而不是从根源上寻找影响股票走势的潜在因素。国内的文献有很多是研究股票波动性的：李红刚从上证指数时间序列出发，分析股票价格波动的随机性，并在此基础上讨论上海股票市场的效率问题；王明照等运用GARCH族模型对沪深股市收益率、股票价格波动的集簇性进行了检验。刘勇（2004）利用Granger因果检验和VECM模型，对我国股票市场表现和宏观经济变量之间的关系进行了实证分析，发现大部分宏观经济变量可以引起股票价格的变化，并且，股票价格指数与GDP、居民消费价格指数之间是正相关的，而与货币供应、利率之间是负相关的。国内外学者关于股票价格影响因素的研究文献很多，国外学者不仅在样本选择上选取了不同国家不同时期的上市公司的信用评级变动进行分析，而且在方法的使用上也有很多改进和创新，取得了许多重要的成果。国内的学者主要是把国外的理论与研究方法具体应用到中国的证券市场上，发现了中国上市公司股票价格影响因素的一些新特征。陈晓、陈小悦和刘钊(1996)在交易量反应分析基础上，对公司盈余数字的有用性进行了检验，研究发现:(1)股市对盈余公告当天有显著的反应;在盈余公告后效应并不明显。赵宇龙(1998)以沪市123家上市公司为研究对象，研究了1994-1996年这三年期间上市公司会计盈余披露口前后未预期盈余对股票非正常报酬率的影响，研究结果表明:未预期会计盈余与股票非正常报酬率之间显著相关，同时还发现沪市对预期的好消息存在过度反应，而对预期的坏消息反映不足的研究等。国内外学者关于主权信用评级的研究有较多可参考文献。田益祥等（2013），实证结果表明主权信用评级的下调对东道国股票市场冲击较大，而评级的上升对股票市值占比的影响相对较小。Grobys（2014）文章探索了全球股票市场投资策略与国家信用评级之间的关系，研究发现收益高的投资组合的信用评级普遍高于其他投资组合的信用评级。杨景坛，吴治军（2014）对评级机构对主权信用评级的调整引发的股票市场波动进行了研究，结果表明评级下调对非事件国股票市场超额收益率有显著为负的溢出效应，而评级上升的这种溢出效应显著为正。冯乾（2016）文章采用事件研究法，以1900-2013年全球48个经济体发生的评级事件和每日股指收益率数据为样本，实证研究了事件国评级变动对非事件国股票市场的影响及其传染渠道。文章运用股票市场超额收益率表示股票的非正常变化，改进了估值选择，文章结论也显示评级下调会对股票市场产生显著为负的超额收益，但评级上调产生的超额收益不显著。针对信用评级变动对股票价格的影响，Choy,SGray,Ragunathan（2006）选取澳大利亚63个上市公司127个评级变化进行研究，研究表明降级信息对股票市场影响更明显，无监管市场对评级信息变动反应更显著。Poon和Han（2008）文章用混合时间序列横断面发行人的评级数据作为研究样本，联立方程模型研究中国的信用评级机构所给出的评级信息是否对股票价格有影响，结果显示债务结构、公司规模、历年股票价格行情，是中国信用评级的评价因素。研究表明中国的信用评级对评级公司的股票价格收益有影响，同时研究表明国内信用评级对投资者投资决策没有影响。孙茂辉，李粟皎（2012）将信用评级作为股票价格变动的影响因素，构建多元回归模型。文章由信用风险与股票收益率的关系引入，以市场系统性风险、公司规模、账面市值比三因素模型为基础，将信用风险纳入股票定价模型并构建四因子模型。文章选取国内110家上市公司自2007年9月至2008年12月、2009年6月至2010年9月的数据指标。研究发现股票收益率与信用风险呈反向变动。文章不足之处在于考虑股票价格影响因素不全面，国内信用评级机构少能选取的样本数量有限。姚磊磊，张金昌（2013）以四家有代表性的金融企业作为研究样本，高盛、美国银行、商业合作银行、摩根斯坦利，采用2008-2009年评级意见和股票价格波动数据为基础，计算了评级信息发布当日和发布前后的股票超额收益率。结果表明，评级机构有选择性的发布评级信息；评级信息发布前可能存在信息提前外溢；评级对股票收益的影响非常明显；评级信息对不同的股票影响存在差异；评级信息发布的“后发优势”比较明显；利好评级信息存在短效性和利差评级信息利好评级信息存在短效性和利差评级信息。文章的不足之处是研究仅以美国金融业四家企业2008年-2009年样本数据为基础，具有行业特殊，研究期间特殊，企业代表性特别的特点由于样本数量有限，研究结论的广泛适用性需要进一步验证。另外文章采集的是2008年以来金融危机期间的数据，在这期间股市波动较大，研究结论对于处于相对稳定的股市波动周期是否适用值得进一步研究和检验。BGPoornima,NaikPriyankaUmeshandYVReddy（2014）文章采用事件研究法选取40天作为周期窗口，主要研究对象为印度中小型公司，研究表示评级信息的公示对股票价格有及时的影响，降级信息对股票价格的影响相较于升级信息更大。现有文献中，国内外学者大多运用事件研究法对信用评级变动对股票价格的影响进行研究，只考虑了评级信息这一单一因素对股票价格的影响，未考虑其他变量的影响，同时研究只对评级机构和投资者提出意见，并未对发行公司给予意见和建议。本文有意从信用评级信息价值和股票价格影响因素两个角度考虑，进一步分析评级信息在股票市场的信用价值，以李曼（2015）股票价格影响因素实证结果为据，增加评级信息作为股票价格影响因素之一，对变量进行多元回归分析，对股票的影响因素进行更全面的思考，对评级变动会分别带来怎样的股票价格影响分别作更具体的研究。同时根据结果分别对投资者、信用评级机构、发行人给出建议，共同维护金融市场的稳定发展。1.3研究内容本文从信用评级机构公布信息的方式，以及股票的影响因素构成两个方面进行探索，以评级信息、供应关系、心理预期、财政政策、通货变动作为股价变动的影响因素变量，股票收益率作为因变量，构建多元回归模型。本文选用标准普尔给出的评级信息作为变量，将评级信息转为常规数字表示，分别对评级升级和降级进行试验讨论，观察对应因变量的变化，并做出图片直观表示。数据查找可通过万德数据库、信用评级机构网，文献查找可通过知网、EBSCOhost全文数据库，老师的经验指导也增加了研究实施的可行性。2信用评级变动对股票价格的影响定性分析2.1信用评级概述对信用评级的定义有很多，但大多大同小异。2004年国际证监会组织颁布《信用评级机构基础行为规范》认为信用评级不是对买入、卖出或持有某种证券的建议或推荐，而是对有关主体、发行证券、信用承诺或相同义务发行人的信用可靠程度的意见或观点，使用确定的等级体系予以表达。更一般来说，独立的信用评级机构通过特定的评级方法，对影响评级对象的各种信用风险因素进行研究分析，就评级对象偿还债务的心理预期及其偿债意愿进行综合评价，用简明的符号表示出来的过程就是信用评级。2.1.1信用评级成因信用风险和信息不对称是信用评级机构进行信用评级的根本原因。信用风险又称为违约风险，是指借款人、证券发行人或交易对方因各种原因，不愿或无力履行合同条件到期支付，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性[[31]。在信用关系中，贷款人根据其对信用风险的评估而做出出借与否的决定。但在借贷市场上，由于贷款人自身心理预期的局限，难以运用自有知识对借款主体的信用品质和还款心理预期做出判断，同时，借款主体可能夸大或编造一些不实信息以达到吸收社会资金的目的。这种交易双方信息不对称的现象要求独立的评级机构对借款人的信用风险进行客观评价，信用评级由此形成。2.2.2信用评级主体信用评级机构是是信用评级的主体，它是信用评级服务的提供者，是揭示信用风险，对相关信用信息进行搜集、分析和研究，专门提供信用相关信息的信用服务商。一般从评级机构性质，评级机构与委托方的关系，评级机构的业务和营运方面予以界定。美国1934年公布《证券交易法》认为无论是否收取费用，除商业信用报告公司之外的发布或确定信用评级的机构都可以被认为是信用评级机构。目前来说，国际上主流的三家评级机构分别为穆迪，标准普尔和惠誉。我国信用评级机构众多，目前的市场份额主要集中于中诚信国际、联合资信和大公国际三家评级机构。2.2.3信用评级客体广义来说，所有需要进行信用评级的对象都是信用评级的客体。按评级按评级对象可以将信用评级分为主体信用评级、债项信用评级、固定收益信用评级和公司治理水平评级。目前我国评级市场的主要评级对象是主体信用评级和债项信用评级，固定收益信用评级和公司治理水平评级处于发展阶段。主体信用评级是将企业单独作为评级的对象，在“公正、独立、客观”的原则下，采用定性和定量的研究方法，对企业的可靠性、财务制度和安全性进行的全面评价。债券信用评级是以债券作为评级对象，采用定性和定量的方法，在企业主体信用质量的基础上，综合考虑与债券相关的担保等信用因素，揭示债券的信用风险，对债券的违约可能性进行全面评价。对同一主体而言，其主体评级与特定的债项评级可能一致，也可能存在差异，但既使存在差异，这种差异也不会很大。也就是说，主体评级与债项评级的差异是有限的，债项评级通过在主体评级的基础上进行调整而获得，这种调整不会引起债项的风险评价相对于主体的风险评价发生根本的改变。2.2.4信用评级等级及含义信用评级通过信用等级向社会参与者提供受评对象违约可能性，用评级符号表示。根据银发「2006]9_5号文件，我国人民银行对评级机构的评级符号和含义进行了统一。除了短期债券外，我国企业主体和企业债的长期企业债信用等级划分为三等九级，符号为:AAA,AA,A,BBB,BB,B,CCC,CC,C，除AAA级，CCC级(含)以下等级外，每一个信用等级可用“+”、“-”符号进行微调，表示略高或略低于本等级。短期债券信用等级划分为四等六级，符号为:A-1,A-2,A-3,B,C,D，不能用正负符号进行微调。2.2股票价格的影响因素2.2.1信用评级对股票价格的影响同样的评级信息对于不同的股票带来的影响是不同的，对有的股票是正的超额收益，对有的股票带来的是负的超额收益，但是对于同一支股票的影响是基木稳定的;投资评级对股票超额收益的影响受阶段性的影响，同一支股票，在股市不同的阶段，同样的投资评级可能会带来完全相反的结果。例如投资评级“买入”对于高盛和美国银行的影响对于各白股票超额收益的影响是相对稳定的，但是在股市的上升阶段对两支股票超额收益的影响却是存在差异的。高盛在“买入”在评级信息发布前均获得明显的正向超额收益，而美国银行在投资评级发布前的超额收益情况则是随机的。2.2.2其他因素对股票价格的影响股票的价格是股票市场的价格。一般来说，股票的内在价值决定了股票的价格，但股票本身是没有价值的，它不是在生产过程中发挥作用的实际资本，而是资本凭证。因为股票可以给它的持有者一个红利，它代表收益的价值，所以股票有价格。股市交易是未来收益的转移，价格是未来收益的预期。3信用评级变动对股票价格的影响定量分析3.1构建多元回归模型3.1.1因变量的选取本文研究了浙江上市公司财务状况对股票价格的影响，以股票价格作为模型因变量。由于浙江上市公司于明年四月向普通社会披露了年度财务信息，年报披露对股票价格有一定影响，因此，股票价格从5月份的股票交易日收盘价。用Y表示股票价格。3.1.2自变量的选取从需求关系、心理预期、政府政策来选择。3.2收集数据与处理本文研究浙江上市公司财务信息对股票价格的影响。样本的选取标准如下:(1)选取2013-2015年的浙江上市公司；(2)剔除在研究年份时期股票停牌的公司；(3)剔除财务信息有异常与信息披露不完整的公司；(4)易业除在研究年份有比较重大重组事项的公司。综合考虑上述要求，最后选取了87家样本公司。本文需要处理样本公司的会计指标与股票价格两部分数据。其数据为2013-2015年度的财务信息与2013-2015年度的股票价格。这些数据主要来自中国证券市场CSMAR数据库、中经网、金融界网站。3.3实证分析本文选取2015年29个符合条件的浙江上市公司，对选取的信用评级变动与股票价格做基本的特征分析。表3.3.12015年样本公司各指标的几个描述性统计值极小值极大值均值标准差股票价格2.080013.72004.5044832.3423639需求关系0.2724722.0425341.000088140.448729455心理预期-0.4083550.4251150.033480450.177612913政府政策-0.9776502.9847610.565485930.739390592从表3.3.1可以看出，大部分指标的标准差较小，和标准差来描述数据的离散程度，标准差是比较小的，在这些指标都紧密地集中在这些数据的价值中心分布比较均匀，而最小值和间隙的最大值较小，更稳定的数据。然而，以下指标、库存周转率、固定资产周转率、应收账款周转率的标准差是比较大的，在这些数据的分布比较松散的中心价值的同时，最小值和最大值的差距是比较大的。股票价格的分布也比较均匀，最小值和最大值之间的差异也较小。由于模型是信用评级变动与股票价格的回归分析，本文首先分析年度财务数据和股票价格22pearson所以之前，由于相关系数，相关系数试验选取信用评级变动和股票价格之间的线性关系，只有这些指标可以成为原始变量因子分析。从而保证最终因素与股票价格成线性关系。3.3.1相关系数检验(1)2015年信用评级变动与股票价格的相关性检验结果表3.3.22015年检验结果Pears0n相关系数显著性水平营业利润率0.7380.000资产报酬率0.5620.001净资产收益率0.5790.001每股收益0.6230.000心理预期0.5300.003营业收入增长率0.6060.000通过相关性检验，在原始的20个指标中仅有资产报酬率、营业利润率、净资产收益率、每股收益、营业收入增长率、心理预期这六个指标通过了显著性检验，并且这六个指标都是在α=0.01的水平下通过的检验，且都为正值。表明这六个指标与股票价格的正线性相关性是非常显著的，同时可以看出，这六个指标与股票价格的相关系数都比较大。其中，股票价格与营业利润率的线性相关系数是最大的，且为0.738。而其他大多数指标与股票价格没有显著的线性关系。其中，这六个指标分别属于需求关系与心理预期，可以初步说明，在浙江上市公司公布的年报信息中，投资者比较关注需求关系与心理预期。很少关注其他心理预期。(2)2013年信用评级变动与股票价格的相关性检验结果表3.3.32013年检验结果Pears0n相关系数显著性水平营业利润率0.4750.009资产报酬率0.4480.015每股收益0.6310.000营业收入增长率0.4120.026通过相关性检验，营业利润率、资产报酬率、每股收益、营业收入增长率这四个指标通过了显著性检验。其中，营业利润率与每股收益是在α=0.01的水平下通过的检验，说明股票价格与这两个指标存在显著的线性关系。股票价格与每股收益的正线性相关系数最大为0.631。而资产报酬率和营业收入增长率两个指标与股票价格的线性关系相对较弱。这四个指标分别属于需求关系与心理预期，可以初步表明，在浙江上市公司公布的年报信息中，投资者更关注需求关系与心理预期。而较不关注其他心理预期。(3)2013年信用评级变动与股票价格的相关性检验结果表3.3.42013年检验结果Pears0n相关系数显著性水平营业利润率0.4480.015资产报酬率0.5980.001净资产收益率0.4880.007每股收益0.5160.004市净率0.3720.047资本积累率0.5960.001由表3.4的相关性分析结果可以看出，营业利润率、每股收益、资产报酬率、净资产收益率、市净率、资本积累率六个指标通过了显著性检验。其中，资产报酬率、每股收益、净资产收益率、资本积累率是在α=0.01的水平下通过的检验，说明这四个变量与股票价格存在显著的线性关系。股票价格与资本积累率的线性相关系数最大为0.596。而营业利润率与市净率两个变量与股票价格的线性关系相对更弱。3.3.2因子分析(1)对2015年则一务数据做因子分析首先利用巴特利特球度检验与KM0检验对营业利润率、每股收益、净资产收益率、营业收入增长率、资产报酬率、心理预期进行检验。如下图:图1Bartlett's与KM0检验从图1可以看出：巴特莱特球形检验值为122.320，在0.05的显著水平下0的相应信号的近似，可以说，相关系数矩阵和单位矩阵的差别是很明显的。可以看到，km0检验统计量的值为0.745，证明原来的变量可以做因子分析。对原始变量进行因子分析，通过原变量的相关系数矩阵，采用主成分法求取因子，选取1以上的特征值。由上述方法，得到的百分比的因素，可以解释的原始变量的总方差：图2因子能够解释原始变量的总方差的百分比情况由图2可知，提取了2个因子，并且这2个因子总共能够解释原始变量的总方差的51.422%。从整体来看，只是较少的丢失了原始变量的信息，因子分析的效果比较好。本文采取方差极大法来旋转因子载荷矩阵。旋转后的因子载荷矩阵如下表:表3.3.5旋转后的因子载荷矩阵因子1因子2资产报酬率0.949-0.004净资产收益率0.9150.190每股收益0.8870.198营业利润率0.8840.347心理预期0.1420.838营业收入增长率0.1430.801表3.5显示了负载的营业利润率，资产收益率、每股收益、净资产收益率在第一公共因子对比较高，这四个变量是主要因素，能给公众解释因子命名为需求关系因子、负荷的业务收入增长率、心理预期第二的共同因素是高，这两个变量主要是第二因素，这个因素可以解释为发展的因素。最后，提取的两个因素是线性回归与股票价格。因此，每个因素的分数需要计算。本文用回归法确定因子得分系数，输出因子得分系数如下：表3.3.6因子得分系数矩阵因子1因子2营业利润率0.2410.086资产报酬率0.335-0.195净资产收益率0.284-0.040每股收益0.272-0.028心理预期-0.1200.613营业收入增长率-0.1120.585由表3.6可以写出因子得分函数:F1=0.241x1+0.335x2+0.284x3+0.272x4一0.120x13一0.112x14f2=0.086x1一0.195x2一0.040x3一0.028x4+0.613x13+0.585x14(2)对2013年财务数据做因子分析业务利润率、每股收益、净资产收益率四，营业收入增长率原始变量进行因子分析，km0值是0.749，适合做因子分析。采用主成分分析法提取2个常用因子，共有2个因子可以解释原变量总方差的92.672%。总体而言，只有原始变量的信息丢失，因子分析的效果更好。通过最大方差法对要素负荷矩阵进行旋转，经营利润率、资产收益率、每股收益对第一要素的负荷相对较高。因此，公共因素的解释被称为需求关系因素。营业收入增长率第二共同因素有相对较高的负荷。因此，第二个共同因素可以称为心理预期因素。下面给出2个因子的得分函数:F1=0.352x1+0.350x2+0.353x4+0.012x14F2=0.091x1一0.073x2一0.00Sx4+0.987x14(3)对2013年信用评级变动数据做因子分析营业利润率、净利润率、资产收益率，每股收益，净资产收益率、资本积累率六个原始变量进行因子分析，0.732km价值，适合进行因素分析。采用主成分分析法提取2个常见因子，共有2个因子解释了原变量的总方差为86.122%。从整体上看，原始变量信息只损失一点点，因子分析的效果较好。通过最大方差法对要素负荷矩阵、营业利润率、资产收益率、每股收益、净资产收益率、第一要素净利率。因此，第一个因素被解释为需求关系因素。资本积累率对第二共同因素具有较高的负荷。因此，第二个因素被称为心理预期因素。下面给出2个因子的得分函数:F1=0.212x1+0.234x2+0.217x3+0.233x4+0.216x6+0.088x12f2=-0.027x1+0.090x2一0.132x3+0.078x4+0.077x6+0.973x123.3.3信用评级变动与股票价格的多元回归分析通过对原始变量的因子分析，因子之间不存在线性相关的关系，在这个时间的因素作为自变量，股票价格作为因变量，自变量之间不存在多重共线性。因此，可以直接进行多元回归分析。（1）样本的多元回归分析2015前者选取的2个因素为自变量，f表示需求关系，F2表示心理预期的发展，股票价格作为因变量，线性回归方程的构建：Y=β0+β1f1+β2f2+Σ运用SPSS17.0对2015年做回归分析，其结果如下:表3.3.7判定系数R方调整R方标准误差0.6750.6501.38594表3.3.8F统计量检验模型平方和df均方FSlg.1回归103.685251.84226.9890.000残差49.942261.921总计153.62728从表3.7和表3.8中可以看出，模型的P值约为0，整个回归模型都通过了F检验，即在显著性水平为0.01时，模型的线性关系显著确立。调整后的系数R2=0.650，即解释变量需求关系因子和心理预期的因素来解释股票价格比65%。回归模型是合理的。给出回归系数与t检验，如下表:表3.3.9回归模型系数分析模型非标准化系数标准系数tSig.B标准误差Beta1(常量)4.5040.25717.5020.000因子11.3330.2620.5695.0910.000因子21.3870.2620.5923.3970.000通过表3.9可知，回归方程如下:Y=4.504+1.333f1+1.387f2各回归系数的T值均通过显著性检验，说明需求关系因子和心理预期因子对股票价格的线性影响非常显著。在浙江上市公司发布的年报信息中，只有需求关系因素和心理预期因素直接影响股票价格变化。投资者更关注公司的需求关系和发展。(2)2013年的样本多元回归分析运用SPSS得到回归方程如下:Y=4.988+1.180f1+0.885f2(0.000)(0.00l)(0.007)F=11.84*RZ=0.436注:标*号表示显著性检验可以通过。整个回归模型通过了F检验，整个模型的线性关系是显著的。调整后的可决系数RZ=0.436，即需求关系与心理预期对股票价格的解释比例为43.6%，模型对样本数据的拟合优度不高。但是各回归系数的t值都通过了显著性检验，说明需求关系因子与心理预期因子对股票价格的线性影响是非常显著的。(3)2013年的样本多元回归分析运用SPSS得到回归方程如下:Y=7.036+1.942f1+1.324f2(0.000)(0.000)(0.003)F=17.042*Rz=0.534整个回归模型通过了F检验，整个模型的线性关系显著成立。调整后的可决系数R2=0.534，即解释变量需求关系与心理预期对股票价格的解释比率是53.4%，模型对样本数据的拟合优度不高。但是各回归系数的t值都通过了显著性检验，说明需求关系与心理预期对股票价格的线性影响是非常显著的。4结论与建议4.1结论从2013到2015的三年中，回归分析的结果，虽然拟合度不高，但模型通过回归系数的显著性检验，t值通过显著性检验，这说明公司的信用评级变动对股票价格的年度报告公布的信息是重要的。对于政府政策、偿债心理预期，投资者不太重视，与股票价格无关。请注意，投资者目前关注的指数不是很全面。同时，回归系数，F的需求关系因子观测方程，发现在股票价格连续三年需求关系的解释更高，投资者最看重的仍然是公司的需求关系。4.2建议4.2.1对评级机构的建议信用评级机构不应仅依赖跟踪评级传递信用信息，还应出具补充的单独调级公告，以便让市场参与者及时获悉，增强信息披露效果。4.2.2对投资者的建议加强投资者的自我保护意识适当降低机构投资者融资和进入市场的门槛，鼓励更多的机构投资者参与市场，扩大机构投资者的规模，同时，进一步优化机构投资者结构，提高企业年金、社保基金、保险基金等机构投资者的市场份额；改善机构投资者的外部环境。4.2.3对上市公司的建议提高企业自身的盈利水平是提高上市公司股价的有力保障。上市公司应该把提高盈利能力的重点放在经营管理上，进而提高公司的利润水平。参考文献[1]BGPoornima,NaikPriyankaUmeshandYVReddy.TheImpactofChangesinCreditRatingsonStockReturns[J].IUPJournalofFinancialRiskManagement,2015,12(3):52-67.[2]DrorParnes.WhyDoBondandStockPricesandTradingVolumeChangearoundCreditRatingAnnouncements?[J].TheJournalof