可预测性和收益回报的关系
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投资回报率评估结果报告的测算和评估方法分析
投资回报率评估结果报告的测算和评估方法分析概述：投资回报率（ROI）是衡量投资项目盈利能力的重要指标，对于企业和个人决定是否进行某项投资具有重要意义。
本文将介绍投资回报率的测算和评估方法，以及如何根据测算结果生成评估报告。
一、投资回报率的定义和计算方法投资回报率是指投资项目所创造的经济效益与投入成本之比。
常见的计算方法包括简单投资回报率和加权平均投资回报率。
简单投资回报率是将项目总收益除以项目总成本，得出的结果的百分比；加权平均投资回报率则是根据投资项目的不同阶段，将各阶段投资和收益进行加权平均计算。
二、测算投资回报率的影响因素1. 成本因素：投资项目的成本构成对投资回报率有重要影响。
成本包括直接成本和间接成本。
直接成本指直接投入到项目中的资金，例如购买设备、支付人员薪酬等；间接成本包括项目管理费用、运营支出等。
2. 收益因素：投资项目的收益来源和收益率对投资回报率有直接影响。
收益来源可以是产品销售、租金收入等。
收益率则是指投资项目创造的经济效益与投入资金之间的比率。
三、评估方法一：灵敏度分析灵敏度分析是通过对投资回报率的不同假设变化来评估投资项目的风险性。
假设变化包括项目收入、成本和投资额等。
通过多次计算不同的假设情景，可以评估出不同情况下的投资回报率，并分析其稳定性和可预测性。
四、评估方法二：贴现现金流量法贴现现金流量法是一种基于现金流量的投资评估方法。
该方法将项目未来的现金流量折现至现值，并与项目的总投资进行比较，以评估项目的投资回报率。
贴现率的选择对于结果的准确性具有重要影响。
五、评估方法三：敏感性分析敏感性分析可以评估投资回报率对关键变量的敏感程度。
通过将关键变量进行逐一变动，并观察投资回报率的变化情况，可以确定对投资回报率影响较大的因素。
六、评估报告编写和展示评估报告应包括投资回报率的计算结果、影响因素的详细说明和分析，以及相关的风险评估。
评估报告应具有清晰的结构和简明的语言，以便于读者理解和参考。
中国股市可预测性的稳健性检验
可预测性研究的第二个方向是统计方法，由于股 息价格比等预测变量通常具有高度自相关，表现出接 近单位根过程或者单位根过程的特征，而收益率通常 被认为是接近白噪声的过程，传统的回归方法在进行 可预测性的检验时会出现内生性导致的虚假回归情 况，导致估计有偏和传统检验方法失效 （Elliott 和 Stock，1994；Cavanagh 等 ，1995；Stambaugh，1999）。 Campbell 和 Yogo （2006）（简记为 CY） 提出的 Bonferroni 方法得到了广泛的应用，但其仍然面临很多问 题，例如 Phillips （2014） 指出当预测变量平稳时，该 方法会出现严重的显著性水平失真问题，另外该方法 只适用于一维情形。Kostakis 等 （2015） 通过类似于 构造工具变量的方法提出了 IVX-WALD 的方法，该 方法不仅适用于多维情形，并且无论预测变量服从何 种过程，该方法均表现稳健有效。但 Phillips （2014） 则提出该方法对于参数选择敏感。
收稿日期：2018-07-22 修回日期：2018-10-22 基金信息：民办高校教育科研项目“面向经管类专业的大数据课程建设与实践”（项目编号：SMGA1802）。 作者简介：杨光艺，男，北京大学光华管理学院博士研究生，研究方向为金融计量、资产定价以及基金评价。
《金融发展研究》第 12 期 【 3 】
性研究的逐步深入，近些年有越来越多的在国际市场 具有可预测性的变量被发现，这些变量在中国是否具 有 可 预 测 性 还 有 待 进 一 步 验 证 ， 例 如 Neely 等 （2014） 发现技术指标对宏观变量的可预测性具有互 补的效果；另外，越来越多的研究发现股票市场的可 预 测 性 主 要 来 自 股 市 下 跌 过 程 （Henkel 等 ， 2011； Dangl 和 Halling，2012），在中国市场是否有同样的情 形也需要进一步检验。
收稿日期：2018-07-22 修回日期：2018-10-22 基金信息：民办高校教育科研项目“面向经管类专业的大数据课程建设与实践”（项目编号：SMGA1802）。 作者简介：杨光艺，男，北京大学光华管理学院博士研究生，研究方向为金融计量、资产定价以及基金评价。
《金融发展研究》第 12 期 【 3 】
性研究的逐步深入，近些年有越来越多的在国际市场 具有可预测性的变量被发现，这些变量在中国是否具 有 可 预 测 性 还 有 待 进 一 步 验 证 ， 例 如 Neely 等 （2014） 发现技术指标对宏观变量的可预测性具有互 补的效果；另外，越来越多的研究发现股票市场的可 预 测 性 主 要 来 自 股 市 下 跌 过 程 （Henkel 等 ， 2011； Dangl 和 Halling，2012），在中国市场是否有同样的情 形也需要进一步检验。
太阳能发电技术的成本效益与投资回报分析
太阳能发电技术的成本效益与投资回报分析随着全球对可再生能源的需求日益增长，太阳能发电作为一种清洁、可持续的能源形式被广泛关注。
在过去几十年里，太阳能发电技术取得了长足的发展，不仅在环境保护方面具有重要意义，而且在经济方面也具备一定的潜力。
本文将探讨太阳能发电技术的成本效益以及投资回报，并分析其在能源行业中的前景。
首先，让我们来看看太阳能发电技术的成本效益。
与传统燃煤发电相比，太阳能发电具有明显的成本优势。
太阳能设备的成本已经大幅下降，尤其是随着技术的发展和市场竞争力的增强，初期投资成本已经大大降低。
此外，太阳能发电不需要燃料，不仅节省了燃料成本，也减少了对矿产资源的依赖。
此外，太阳能光伏电池组件寿命长，维护成本相对较低。
综上所述，太阳能发电技术在成本上具备一定的优势，有望在未来成为经济可行的能源替代方案。
其次，让我们分析一下太阳能发电的投资回报。
太阳能发电项目的投资回报是一个关键指标，用来评估投资者能否从项目中获得可观的收益。
太阳能发电具有可预测的收益流，因为太阳能资源是充足的，并且可预测。
此外，太阳能发电项目相对简单，施工周期短，投资回报期一般在5-10年之间。
一旦投资回报期过后，太阳能发电系统将可以持续生产电力并获得持续的收益。
虽然太阳能发电的投资回报周期相对较长，但其长期收益的可持续性和可预测性使得投资者在考虑投资太阳能发电项目时更加倾向于。
太阳能发电技术不仅在环境保护和投资回报方面具备优势，还有望在能源市场中发挥重要作用。
如今，许多国家都将太阳能发电视为国家能源战略的重要组成部分，通过政府政策的支持，太阳能发电逐渐从辅助能源发展为主力能源。
尤其是在欧洲国家，太阳能发电已经实现了大规模商业化应用，成为能源市场的重要参与者。
在美国，太阳能产业也在快速发展，各州政府制定了一系列激励措施来促进太阳能发电的发展。
随着全球对清洁能源的需求不断增长，太阳能发电有望在未来几十年内取代传统能源，成为主导能源形式。
理财中的收益分配方式
理财中的收益分配方式理财是指对个人或机构的资产进行有效配置和管理，以期获得收益的过程。
在理财过程中，不同的投资方式和产品会涉及到不同的收益分配方式。
本文将探讨几种常见的理财收益分配方式，并分析它们的优缺点。
一、固定收益分配方式固定收益分配方式是指投资者与理财机构或债务人之间达成一致，按照约定的比例或金额进行收益的分配。
这种方式通常适用于债券、储蓄存款等固定收益类产品。
优点：1. 稳定性高：固定收益分配方式的收益相对较为稳定，投资者能够提前知晓自己的预期收益。
2. 可预测性强：投资者在选择固定收益分配方式时，可以根据自身需求对收益进行合理预期和规划。
缺点：1. 收益相对较低：相较于其他投资方式，固定收益分配方式的回报相对较低。
2. 无法参与投资决策：投资者在参与固定收益产品时，通常无法参与具体投资决策，缺乏灵活性和主动性。
二、权益收益分配方式权益收益分配方式是指投资者获得资产增值和股权收益的一种方式。
它主要适用于股票、基金等权益类产品。
优点：1. 潜在回报高：相对于固定收益分配方式，权益收益分配方式的潜在回报较高，有利于财富的增值。
2. 可参与投资决策：权益投资者可以参与投资决策，能够更好地获得信息和掌握市场机会。
缺点：1. 风险较大：权益投资涉及到市场波动和风险，投资者需要具备相应的风险承受能力和投资知识。
2. 难以掌握时机：权益投资需要对市场的走势有较为准确的判断，投资者面临难以把握的时机选择问题。
三、混合收益分配方式混合收益分配方式是指将固定收益和权益收益相结合的一种方式。
投资者可以将资金分配到不同的投资产品中，以平衡风险和回报。
优点：1. 风险管理更灵活：通过混合收益分配方式，投资者可以在固定收益和权益投资之间实现风险的平衡，降低投资风险。
2. 收益回报更多样化：混合收益分配方式能够获得固定收益和权益收益的双重回报，提高投资的收益潜力。
缺点：1. 需要更多投资知识：混合收益分配方式需要投资者具备更多的投资知识和经验，以更好地进行资产配置和风险管理。
投资回报分析
投资回报分析投资回报分析是一种用来评估投资项目的盈利能力和回报潜力的方法。
通过对投资项目的现金流量、利润和市场评估等数据进行分析，可以帮助投资者做出明智的决策。
本文将从投资回报的定义、计算方法和重要性等几个方面来探讨该主题。
一、投资回报的定义投资回报是指投资项目所产生的经济效益与投入资本之间的比例关系。
它反映了投资项目的盈利能力和经济效率。
通常以百分比或倍数的形式表示，越高代表投资回报越好。
二、投资回报的计算方法1.简单回报率（Simple Return）简单回报率是最基本的投资回报计算方法，它将投资收益与投资成本之间的比例关系表示为一个百分比。
计算公式为：（投资收益-投资成本）/投资成本 × 100%。
简单回报率适用于只有单一投资产生收益的情况。
2.净现值（Net Present Value）净现值是计算投资项目回报的一种常用方法。
它基于现金流量的概念，将未来的现金流量折现到当前价值。
净现值为正表示该投资项目具有盈利性，为负表示亏损。
净现值的计算需要确定投资成本、现金流量和折现率等参数。
3.内部收益率（Internal Rate of Return）内部收益率是指使净现值等于零时的折现率。
其本质是计算投资项目的年均收益率，即能让投资项目回报平衡的预期收益率。
内部收益率高于预期收益率，表示该项目具有吸引力。
三、投资回报的重要性投资回报分析对于投资者和企业管理者来说具有重要意义。
以下是几个方面的重要性：1.决策辅助投资回报分析可以帮助投资者和企业管理者评估不同投资项目之间的回报潜力，为决策提供依据。
通过比较不同项目的回报率和风险，可以选择具有较高回报和可持续发展的投资项目。
2.风险控制投资回报分析可以帮助投资者评估投资项目的风险水平。
通过分析项目的回报与风险的关系，可以对投资风险进行合理的控制。
例如，当回报较高而风险较低时，可以增加投资额；反之，则需要谨慎考虑。
3.资源优化投资回报分析可以帮助企业管理者优化资源配置。
投资回报率的预测与分析
投资回报率的预测与分析一、投资回报率的定义投资回报率（Return on Investment，ROI）是指投资所获得的收益与投入成本之间的比率。
通俗的说，ROI就是一个衡量投资收益能力的指标，反映了一个投资项目所获得的效益。
它可以帮助投资者在决策前对投资项目进行风险与收益的综合评估，以此为基础做出是否进行投资的决策。
二、投资回报率的计算方法ROI的计算方法很简单，就是将投资所获得的收益除以投入的成本。
具体的计算公式如下：ROI = （投资收益 - 投资成本）/ 投资成本 ×100%举个例子，如果一个企业投资10万元，一年后获得了20万元的收益，那么它的ROI就为：ROI = （20-10）/ 10 ×100% = 100%从这个例子可以看出，如果ROI的值为100%，意味着投资获得的收益恰好等于投资成本，这是一个刚刚好的投资决策。
如果ROI的值大于100%，意味着投资获得了收益，是一个好的投资决策。
如果ROI的值小于100%，说明投资还没有获得收益，是一个不好的投资决策。
三、投资回报率的影响因素ROI的值取决于很多因素，包括但不限于投资项目的类型、市场竞争环境、行业政策等。
下面列举一些影响ROI的主要因素：1.行业成熟度：在一个成熟的市场里，ROI往往会更低，因为市场上已经有很多竞争者，并且市场需求已经比较稳定。
而在新兴市场或者新兴行业中，ROI往往会更高，因为市场还没有被完全开发，所以有很大的发展空间。
2.资金成本：资金成本是指借款、融资等方式所产生的成本。
如果企业通过借款等方式筹集资金，需要支付一定的利息或股权分红，这些成本会直接影响ROI。
3.市场份额：市场份额越大，ROI往往会更高，因为企业有更多销售渠道和更广的客户群体，可以获得更多的收益。
但是，市场份额大的同时，竞争也会更加激烈，ROI也会受到影响。
4.经营策略：不同的经营策略会带来不同的投资收益率。
例如，在采取低成本战略的前提下，企业可以以更低的价格卖出产品，提高销售量，从而获得更多的收益。
投资学-名词解释,简答论述(1)(1)
名词解释：投资，是指人们为了得到一定的未来收益或实现一定的预期目标，而将一定的价值或资本投入到经济运动过程中的行为。
宽泛地说，投资是现在付出一定的金钱，期望未来获得更多金钱的一种行为。
资产，是指任何具有交换价值的所有物，能够为其所有者带来某种经济利益。
套利，是指投资者以零投资，在不承担任何风险的情况下，获取正收益的投资行为。
一价定律，是指对于任意两个投资组合，如果它们在未来每种状态下的收益都是相同的，那么这两个投资组合在当前的价格也应该相等。
金融资产，是指因为代表了对某种未来收益的合法要求权而给其所有者带来收益的资产，最典型的是对未来现金流的要求权，如股票、债券等。
投资风险，是指未来收益的不确定性，通常以实际结果与其期望值的离差来表示。
市场组合，是一个典型而具有特殊意义的资产组合，是由资产市场上全部资产按照各自尚未清偿的价值占总市值的比重相结合而形成的投资组合。
最佳资产组合，是指使投资者效用达到最大化的投资组合。
无风险收益率，是指把资金投资于一个没有任何风险的投资对象所能得到的收益率。
通常是指国家的短期债券收益率。
两基金分离，是指在风险资产组合的有效边界上，若任意选定的两个不同的（或称分离的）有效组合，那么有效边界上其他任意一个组合都可以由这两个组合的线性组合而成。
到期收益率，是指能够使债券未来现金流量的现值等于债券当前市价的贴现率。
系统风险，是指反映了各资产共同运动、无法通过资产组合中资产数目的增减而消除的风险。
风险溢价，是指高出无风险收益率的那部分期望收益。
有效边界，是指位于投资可行集“西北”边界上的曲线。
预期收益率，即期望收益率，是指在不确定的条件下，预测的某种资产未来可能实现的收益率，是资产所有可能的不同收益结果的加权平均值。
投机：是指投机者为了获利而依据其对市场价格波动的预期而进行的各种买卖活动。
间接投资：指投资者不直接投资办企业，而是将货币资金用于购买证券(包括股票、债券)和提供信用所进行的投资。
投资回报分析报告：投资项目的回收期与利润预测
投资回报分析报告：投资项目的回收期与利润预测引言：投资是现代经济活动中的重要环节，投资回报分析是评估投资项目的可行性和潜在收益的重要工具。
在进行投资决策时，投资者需要准确预测项目的回收期和利润，以便合理分配资源并获得最大化的投资回报率。
本文将通过介绍投资回收期的定义和计算方法，以及利润预测的常用模型和技巧，来分析投资项目的回收期与利润预测。
一、投资回收期的定义与计算方法1.1 投资回收期的定义投资回收期指的是投资项目从开始运营到回收全部投资成本的时间。
在投资决策过程中，投资者通常希望能够尽快回收投资成本并开始获得盈利。
因此，投资回收期是衡量一个项目是否具有可行性的重要指标。
1.2 投资回收期的计算方法投资回收期可以用简单的计算方法来求得。
首先，将项目每年的现金流入减去现金流出，得到每年的净现金流量。
然后，将投资成本除以每年的净现金流量，就可以计算出回收期。
二、利润预测的常用模型与技巧2.1 利润预测模型利润预测通常采用财务分析方法来进行。
常用的利润预测模型包括财务比率分析、趋势分析和计量模型。
2.1.1 财务比率分析财务比率分析是利用财务报表中的各种指标对公司的财务状况和经营能力进行评估的方法。
常用的财务比率包括盈利能力比率、偿债能力比率和成长能力比率等。
2.1.2 趋势分析趋势分析是指通过对历史数据进行分析，来预测未来的发展趋势。
通过观察过去几年的财务数据，可以发现一些规律和趋势，并据此预测未来的盈利能力。
2.1.3 计量模型计量模型是利用统计方法对数据进行建模和预测的方法。
常用的计量模型包括线性回归模型、时间序列模型和神经网络模型等。
2.2 利润预测技巧利润预测需要准确的数据和合理的假设，以下是一些常用的技巧可用于提高利润预测的准确性。
2.2.1 合理假设在利润预测时，需要对经济环境、市场竞争和行业发展等因素进行合理的假设。
假设应该基于对相关信息的充分调研和准确理解，以提高预测的准确性。
2.2.2 敏感性分析敏感性分析是通过对预测结果进行不同假设的试验，来评估不同因素对预测结果的影响程度。
了解不同类型的投资市场及其特点
了解不同类型的投资市场及其特点投资市场是指供投资者购买和交易金融资产的地方，包括股票市场、债券市场、外汇市场、商品市场等。
了解不同类型的投资市场及其特点对于投资者制定投资策略、降低风险和获得投资回报至关重要。
本文将就几种常见的投资市场进行介绍及其特点。
一、股票市场股票市场是投资者买卖股票的场所，也是企业进行股票融资的主要途径之一。
股票市场的主要特点有：1. 高风险高回报：股票市场的价格波动较大，投资风险较高，但同时也存在较高的回报潜力。
2. 公开透明：股票市场的交易和信息披露相对较为透明公开，投资者可以通过研究公开信息来制定投资决策。
3. 权益投资：购买股票代表投资者对于上市公司的所有权，投资者可以分享公司的盈利与增长。
二、债券市场债券市场是投资者购买和交易债券的场所，债券是一种借贷工具，通常由政府、金融机构或公司发行。
债券市场的主要特点包括：1. 可预期收益：债券的利率和到期收益是固定的，具有可预测性，适合低风险投资者。
2. 低风险低回报：相较于股票市场，债券市场的风险较低，回报也相对较低。
3. 债权投资：购买债券相当于借钱给债券发行人，投资者享有固定的利息收入和还本付息的权益。
三、外汇市场外汇市场是全球范围内各种货币之间的兑换市场，是世界上最大的金融市场之一。
外汇市场的主要特点有：1. 高流动性：外汇市场每天的交易量巨大，流动性非常高，投资者可以很容易地进行买卖操作。
2. 高风险高回报：外汇市场价格波动频繁，投资者可以通过交易汇率差异来获取投资回报，但同时也伴随着较高的风险。
3. 地理无限制：外汇市场不受地域限制，投资者可以随时随地进行交易，并且可以同时投资多个货币对。
四、商品市场商品市场是交易各种实物商品的市场，包括金银、原油、农产品等。
商品市场的主要特点有：1. 价值保值：商品具有一定的价值保值功能，在通货膨胀等情况下可以作为避险资产。
2. 季节性和供需影响：不同商品市场的价格波动受到季节性和供求影响较大。
投资回报的评估与预测
投资回报的评估与预测投资是一种为了获取经济利益而进行的行为。
在投资过程中，评估和预测投资回报是非常重要的一步。
通过评估和预测投资回报，投资者可以更好地了解投资项目的可行性和潜在的风险，从而做出明智的决策。
本文将介绍投资回报的评估和预测的方法和技巧。
一、投资回报的评估评估投资回报是指对投资项目的经济效果进行全面、系统地评价，包括利润率、收益率、回收期、净现值等指标的计算和分析。
评估投资回报需要考虑投资的成本、投资的时间、投资的风险等因素。
1. 利润率：利润率是指投资项目所能获得的利润与投资金额的比率。
通过计算利润率，可以评估投资项目的盈利能力。
一般来说，利润率越高，投资回报越大。
2. 收益率：收益率是指投资项目所能获得的收益与投资金额的比率。
通过计算收益率，可以评估投资项目的收益水平。
一般来说，收益率越高，投资回报越大。
3. 回收期：回收期是指投资项目所需时间内能回收全部投资额的时间。
通过计算回收期，可以评估投资项目的回本速度。
一般来说，回收期越短，投资回报越快。
4. 净现值：净现值是指投资项目的未来现金流入和现金流出的差额。
通过计算净现值，可以评估投资项目的净现金流量。
一般来说，净现值越大，投资回报越高。
以上指标仅是投资回报评估的一部分，投资者还需要根据具体的情况来确定其他适合的评估指标，以获得更准确的投资回报评估结果。
二、投资回报的预测投资回报的预测是指根据已有的信息和数据，通过一定的方法和模型对投资项目的未来回报进行预估。
投资回报的预测可以帮助投资者了解投资项目的潜在收益和风险，从而做出合适的投资决策。
1. 历史数据分析：通过对过去的投资回报数据进行分析，可以找出投资项目的趋势和规律。
投资者可以根据历史数据来预测未来的投资回报。
2. 行业研究：对相关行业的发展趋势进行研究，可以了解行业的市场规模、竞争情况、政策支持等因素对投资回报的影响。
投资者可以根据行业研究的结果来预测投资回报。
3. 财务分析：通过对投资项目的财务数据进行分析，可以评估投资项目的财务状况和经营能力。
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Campbell描述的基本分解提供了必要的基础数据之间的关系来理解收益和回报。他将在时间t的股市回报分解为三个部分：预期收益的时间为t-1，（加）在时间t预计现金流的变化（现金流的新闻），（减）在时间t预期收益的变化（回报的新闻）。因此，为了了解同期之间收益的变化，并返回一个可以研究当时的相关收入的变化和三个组成部分之间的相关性。因为在时间t较高的收益变化应体现更高的未来现金流，我们希望获得收益回报关系是正面的（收益惊喜和现金流消息是一个积极的关系）。像是收入变化更可预见，他们包含很少的现金流消息（同期）。因此，我们推测同期收入的变化和股证据符合我们的理论,因为我们发现同期收益回报关系明显下跌就像我们总公司形成更大的投资组合，收益的变化变得更可预见。
我们期望，现金流消息和收益变化的关系基于可预测性。注意假设表明收益变化和现金流消息没有完整的关系。因此，我们希望同期收益回报关系下降当可预测性提高。
通过复制一个众所周知的收益和回报在企业层面的同期正相关关系来开始分析。
表1
表1中的结果重申了收益和回报的正相关关系。例如，对于，中位数的斜率系数是1.26，25%的依然是正相关，是0.37，是9%。对于，中位数的斜率系数是0.92，是7%。这个结果与我们的预测是一致的，积极（消极）的收益消息和较高（较低）预期现金流相关，进而带来较高（较低）的股票价格。这些结果也同样与文献结果一致。图1表示的是（7）式企业层面的回归斜率系数，仅仅只有少数企业（10.7%）同期收益回报关系成负相关，大部分（79.9%）的斜率在0—6。
为了测试可预测性，我们运行下面的回归：
（6）
随着可预测性提高，下降。如果投资者完全预测收入的变化，那么
。同时，由于下降，导致增加。
我们用类似的回归模型估计同期收益回报关系：
（7）
我们用代替。为了避免问题并促进整个股市适当的比较，在（6）式和（7）式我们用开始的期间价格与账面价值来规模收益的变化。
我们相信，因为一个正面的意想不到的收益惊喜应该带来较高的未来现金流。对于这种负相关关系，正面冲击的盈利必须注明未来利润显著下降，但没有证据表明这种情况。
是独立变量。大部分（60%的企业）斜率是正相关。
图2
虽然系数显示正相关，支持可预测性，但解释力似乎并不是很高。图2 PanelB显示回报和下一年收益变化的关系没有统计学意义。大部分t统计（91%）低于1.96。总之，市场似乎可以预测一些企业层面的收益增长，不过在会计年度中似乎大部分收益的增长是意料之外的。另外，图3表示的是（6）式企业层面的回归斜率系数，
在文章的实证验证中，收益回报的关系可以看做是收益和不同组合股票回报的关系。可以用Campbell（1991）的分解来说明，分为以下三个组合：
（1）
表示在时间t的股票回报，表示在时间t的股息增长，是一个平减物价指数，是期望运营商。回报的三个组成部分：预期回报，预期现金流的变化（现金流消息），预期回报的变化（回报消息）。
可预测性和收益回报的关系
本文研究的是可预见性对于个别企业和总收益的关系的影响，我们表明，比起企业层面，在总体层面上价格能更好的预测盈利的增长，这意味着随机行走模型在衡量总收益的预期上是不恰当的。此外，同期的盈利增长和股票收益的相关性在预测未来盈利能力方面是下降的。因此，我们的研究结果可能有助于解释最近的证据显示的矛盾:收益回报关系在总体层面上是负的，但在企业层面上是积极的。
一．文章简要介绍
为研究的是可预见性对于个别企业和总收益的关系的影响，样本包括CRSP数据库的月数据和Compustat数据库从1965到2000年的会计年末12月的数据。会计年12月的数据避免了由于不同的报告或统计期导致的错误。投资回报的数据从CRSP的月数据中提取。盈余的数据从Compustat的工业年报中提取。盈余项目剔除了非经常性项目的影响。账面价值定义为普通股权益或Compustat data60的数据。盈余和投资回报都以年为单位计算。年投资回报从当年的4月到第二年的3月来衡量。
（3）
企业层面的分析表明，有积极的收益回报的关系，
总体层面的分析表明，有消极的收益回报的关系，
这个结果令人费解，因为人们所期望的是积极的现金流消息会引起更高的价格（积极的市场反应）。Kothari, Lewellen, Warner(2006)推测，这是由于预期回报的变化成负相关关系：
在这个研究中，我们推测收益回报关系受可预测性的影响。我们首先将收入变化分解为可预期的变化和不可预期的变化：
该文在第二部分列举了一些理论发展。现金流措施和当时股票收益的关系基本平等是基于价格是贴现后的现金流量。积极的盈利消息产生更高的预期现金流量，进而使之价格更高。在会计文献上一个主要的发现，Ball和Brown（1968）提出高股票回报带来更高的收益变动。这个结果主要是反映在企业层面和总体层面的估计，同时使用了截面分析和时序分析。而证据显示同期收益变动和股票收益之间一个积极关系，但这同样也说明了一个重要的部份是预期收益的变化在公告前。此外，很多研究证明价格引起盈利，股票收益预测盈利的增加。本文研究了这种预测性与个别企业的总收益回报的关系。
（4）
接着，因为预期收益无论与现金流消息还是回报消息都没有关联，预期回报与收益惊喜也不关联，（3）式可以写成：
（5）
（5）式强调了可预测性对收益回报的影响。
对于预期收益变动，我们根据市场的效率使用下面的内容：
，这种假设是，现实值是预期值的无偏估计。，这就意味着投资者对比市场效率，根据以上或超过的预测盈利增长。
然后，第二个可能的解释是：在时间t的收入变化和在时间t-1的预期回报是负相关。这个关系可以被解释为投资者预期未来高的收益变化,他们也需要一个低风险溢价(因此,预期收益很低)。就如我们表明的,总收益是可预测的,它是合理的调查这件事的解释。我们表明一个单因素，总股息价格比率，预测双方的盈利增长和回报，相反，高股息价格比率预测高回报和低收益增长，建议预期回报和预期收益成负相关。关于收益和回报的关系我们也用一个特定的预期收益模型（使用收益和回报的滞后值，股息价格比率，消费财富比率），同期负收益回报的关系在使用预期值模型是更加明显比起使用现实值模型。
我们用两种测量方法计算盈余变化，一种是除以初期的股价，一种是除以初期的账面价值。后一种方法更重要，因为减轻了对分母，即股价的关系。在总计和投资组合的层面，估计盈余变化，我们用了算术平均和价值加权平均两种方法（价值采用初期的股本衡量）。另外，对盈余变化还做了一个附加的测量，即以在市场或投资组合中的总盈余中的变化来测量。
是独立变量。 总的来说都非常低。总之，目前的股票收益似乎纳入对未来收益变化的信息，但关于未来收益变化，回报变化只解释了其中一小部分。
图3
4.2总体层面分析
表2是对总体层面（6）式（7）式估计的结果和同期与滞后的回报收益变动回归的报告，结果凸显了企业层面和公司层面收益变化关系的对比。当收益变化在当前倒退，回报滞后，当前收益系数为负，相反，在企业层面的回归系数明显正相关。不过，滞后的回报表现与同期收益变化成正相关，与企业层面的回归一致。
使用类似的方法，我们发现这个预测性的变化在总体层面上更高比起在企业层面上。具体地说,我们发现当前市场回报含有更多关于未来总收益的信息比起股票回报所包含的未来股票收益的信息。这个结果表明，对于个体企业收益变化是信息，他们改变投资者对未来现金流的预测，高收益变化伴随着同期高回报。相反，投资者在市场上有预测总体趋势的能力，在会计年度中总收益变化提供的信息很少甚至没有。总收益的可预测性对于收益增长过程的模型有显著的意义，因为在总体层面上用随机行走模型衡量预期收益增长是不适合的。
我们的研究存对资产定价存在一些影响。第一，我们的结果重申了可预测性在了解市场现象，股票回报和当前、未来收益变化关系的总要性。第二，我们找到证据与现金流量的总变化的可预测性是一致的（Lettau和Ludvigson，2005；Ang和Bekaert，2007）。第三，我们的研究表明投资者要求高（低）回报率当预期收益低（高）。这一发现与预期回报与商业周期变化的假设是一致的。第四，我们的研究指出现金流和回报的价格不是由自身决定的，可能是一个单因素。最后，我们的研究可以帮助解释股票价格的大幅波动像是预期现金流(分子)和预期贴现率(来源)的价格,以不同的方向。
各种不同组合提供额外的证据支持这个假设在总体层面的过程上克预测性增加。特别是，我们发现当我们包含更多的公司成为一个投资组合时，组合的回报可以很好地预测的投资组合收益的变化。另外，随着组合中公司的增加，收益变化成为更有预测性的变化，接着同期收益回报从一个积极的关系逐渐下降到一个消极的关系。这些结果符合我们的假设，收益回报关系受可预测性的影响因为它取决于收入变化程度的信息。
从Ball和Brown（1968）开始，会计文献开始研究同期收益回报关系和不同因素对他的影响。这个研究的估计：
（2）
这项研究参考企业层面的意见，基本上。会计文献上经常用正相关关系作为证据表明价格增加（减少）是由于预期现金流增加（减少）。
Hecht和Vuolteenaho（2006）注意到收益和回报的关系不仅跟收益和预期现金流的关系有关还与收益和关于回报的三个不同组合有关。
我们的研究包括了当期盈余，滞后的盈余，滞后的账面价值，以及当期价格和投资回报数据。在每一个时期，我们剔除了初级价格小于1美元的样本。同样的，我们剔除了每年的△X/P在最高和最低1%的样本。在总计和投资组合层面，只有没有误报盈余的样本，才被用于计算盈余变化，这样避免了新上市和退市对下一期的影响。
具体的来说，在实证验证前这篇文章中主要问题：随着收入变化的可预测性增加同期的收益回报关系应该下降到零。然而，我们的研究结果表明只要有一个收益变化和回报之间积极的同期企业层面上的关系，这种关系不但在总体层面上变弱了而且变得显著的负相关。这是为什么呢？
可预测性方面，我们发现的证据与假设一致，即比起企业层面投资者能够更好的预测总体层面的趋势。
表2
4.3组合水平测试
我们形成规模和行业，以及随机股票组合。我们也参考季度数据用来测试可预测性在极度频率的影响。
我们期望，现金流消息和收益变化的关系基于可预测性。注意假设表明收益变化和现金流消息没有完整的关系。因此，我们希望同期收益回报关系下降当可预测性提高。
通过复制一个众所周知的收益和回报在企业层面的同期正相关关系来开始分析。
表1
表1中的结果重申了收益和回报的正相关关系。例如，对于，中位数的斜率系数是1.26，25%的依然是正相关，是0.37，是9%。对于，中位数的斜率系数是0.92，是7%。这个结果与我们的预测是一致的，积极（消极）的收益消息和较高（较低）预期现金流相关，进而带来较高（较低）的股票价格。这些结果也同样与文献结果一致。图1表示的是（7）式企业层面的回归斜率系数，仅仅只有少数企业（10.7%）同期收益回报关系成负相关，大部分（79.9%）的斜率在0—6。
为了测试可预测性，我们运行下面的回归：
（6）
随着可预测性提高，下降。如果投资者完全预测收入的变化，那么
。同时，由于下降，导致增加。
我们用类似的回归模型估计同期收益回报关系：
（7）
我们用代替。为了避免问题并促进整个股市适当的比较，在（6）式和（7）式我们用开始的期间价格与账面价值来规模收益的变化。
我们相信，因为一个正面的意想不到的收益惊喜应该带来较高的未来现金流。对于这种负相关关系，正面冲击的盈利必须注明未来利润显著下降，但没有证据表明这种情况。
是独立变量。大部分（60%的企业）斜率是正相关。
图2
虽然系数显示正相关，支持可预测性，但解释力似乎并不是很高。图2 PanelB显示回报和下一年收益变化的关系没有统计学意义。大部分t统计（91%）低于1.96。总之，市场似乎可以预测一些企业层面的收益增长，不过在会计年度中似乎大部分收益的增长是意料之外的。另外，图3表示的是（6）式企业层面的回归斜率系数，
在文章的实证验证中，收益回报的关系可以看做是收益和不同组合股票回报的关系。可以用Campbell（1991）的分解来说明，分为以下三个组合：
（1）
表示在时间t的股票回报，表示在时间t的股息增长，是一个平减物价指数，是期望运营商。回报的三个组成部分：预期回报，预期现金流的变化（现金流消息），预期回报的变化（回报消息）。
可预测性和收益回报的关系
本文研究的是可预见性对于个别企业和总收益的关系的影响，我们表明，比起企业层面，在总体层面上价格能更好的预测盈利的增长，这意味着随机行走模型在衡量总收益的预期上是不恰当的。此外，同期的盈利增长和股票收益的相关性在预测未来盈利能力方面是下降的。因此，我们的研究结果可能有助于解释最近的证据显示的矛盾:收益回报关系在总体层面上是负的，但在企业层面上是积极的。
一．文章简要介绍
为研究的是可预见性对于个别企业和总收益的关系的影响，样本包括CRSP数据库的月数据和Compustat数据库从1965到2000年的会计年末12月的数据。会计年12月的数据避免了由于不同的报告或统计期导致的错误。投资回报的数据从CRSP的月数据中提取。盈余的数据从Compustat的工业年报中提取。盈余项目剔除了非经常性项目的影响。账面价值定义为普通股权益或Compustat data60的数据。盈余和投资回报都以年为单位计算。年投资回报从当年的4月到第二年的3月来衡量。
（3）
企业层面的分析表明，有积极的收益回报的关系，
总体层面的分析表明，有消极的收益回报的关系，
这个结果令人费解，因为人们所期望的是积极的现金流消息会引起更高的价格（积极的市场反应）。Kothari, Lewellen, Warner(2006)推测，这是由于预期回报的变化成负相关关系：
在这个研究中，我们推测收益回报关系受可预测性的影响。我们首先将收入变化分解为可预期的变化和不可预期的变化：
该文在第二部分列举了一些理论发展。现金流措施和当时股票收益的关系基本平等是基于价格是贴现后的现金流量。积极的盈利消息产生更高的预期现金流量，进而使之价格更高。在会计文献上一个主要的发现，Ball和Brown（1968）提出高股票回报带来更高的收益变动。这个结果主要是反映在企业层面和总体层面的估计，同时使用了截面分析和时序分析。而证据显示同期收益变动和股票收益之间一个积极关系，但这同样也说明了一个重要的部份是预期收益的变化在公告前。此外，很多研究证明价格引起盈利，股票收益预测盈利的增加。本文研究了这种预测性与个别企业的总收益回报的关系。
（4）
接着，因为预期收益无论与现金流消息还是回报消息都没有关联，预期回报与收益惊喜也不关联，（3）式可以写成：
（5）
（5）式强调了可预测性对收益回报的影响。
对于预期收益变动，我们根据市场的效率使用下面的内容：
，这种假设是，现实值是预期值的无偏估计。，这就意味着投资者对比市场效率，根据以上或超过的预测盈利增长。
然后，第二个可能的解释是：在时间t的收入变化和在时间t-1的预期回报是负相关。这个关系可以被解释为投资者预期未来高的收益变化,他们也需要一个低风险溢价(因此,预期收益很低)。就如我们表明的,总收益是可预测的,它是合理的调查这件事的解释。我们表明一个单因素，总股息价格比率，预测双方的盈利增长和回报，相反，高股息价格比率预测高回报和低收益增长，建议预期回报和预期收益成负相关。关于收益和回报的关系我们也用一个特定的预期收益模型（使用收益和回报的滞后值，股息价格比率，消费财富比率），同期负收益回报的关系在使用预期值模型是更加明显比起使用现实值模型。
我们用两种测量方法计算盈余变化，一种是除以初期的股价，一种是除以初期的账面价值。后一种方法更重要，因为减轻了对分母，即股价的关系。在总计和投资组合的层面，估计盈余变化，我们用了算术平均和价值加权平均两种方法（价值采用初期的股本衡量）。另外，对盈余变化还做了一个附加的测量，即以在市场或投资组合中的总盈余中的变化来测量。
是独立变量。 总的来说都非常低。总之，目前的股票收益似乎纳入对未来收益变化的信息，但关于未来收益变化，回报变化只解释了其中一小部分。
图3
4.2总体层面分析
表2是对总体层面（6）式（7）式估计的结果和同期与滞后的回报收益变动回归的报告，结果凸显了企业层面和公司层面收益变化关系的对比。当收益变化在当前倒退，回报滞后，当前收益系数为负，相反，在企业层面的回归系数明显正相关。不过，滞后的回报表现与同期收益变化成正相关，与企业层面的回归一致。
使用类似的方法，我们发现这个预测性的变化在总体层面上更高比起在企业层面上。具体地说,我们发现当前市场回报含有更多关于未来总收益的信息比起股票回报所包含的未来股票收益的信息。这个结果表明，对于个体企业收益变化是信息，他们改变投资者对未来现金流的预测，高收益变化伴随着同期高回报。相反，投资者在市场上有预测总体趋势的能力，在会计年度中总收益变化提供的信息很少甚至没有。总收益的可预测性对于收益增长过程的模型有显著的意义，因为在总体层面上用随机行走模型衡量预期收益增长是不适合的。
我们的研究存对资产定价存在一些影响。第一，我们的结果重申了可预测性在了解市场现象，股票回报和当前、未来收益变化关系的总要性。第二，我们找到证据与现金流量的总变化的可预测性是一致的（Lettau和Ludvigson，2005；Ang和Bekaert，2007）。第三，我们的研究表明投资者要求高（低）回报率当预期收益低（高）。这一发现与预期回报与商业周期变化的假设是一致的。第四，我们的研究指出现金流和回报的价格不是由自身决定的，可能是一个单因素。最后，我们的研究可以帮助解释股票价格的大幅波动像是预期现金流(分子)和预期贴现率(来源)的价格,以不同的方向。
各种不同组合提供额外的证据支持这个假设在总体层面的过程上克预测性增加。特别是，我们发现当我们包含更多的公司成为一个投资组合时，组合的回报可以很好地预测的投资组合收益的变化。另外，随着组合中公司的增加，收益变化成为更有预测性的变化，接着同期收益回报从一个积极的关系逐渐下降到一个消极的关系。这些结果符合我们的假设，收益回报关系受可预测性的影响因为它取决于收入变化程度的信息。
从Ball和Brown（1968）开始，会计文献开始研究同期收益回报关系和不同因素对他的影响。这个研究的估计：
（2）
这项研究参考企业层面的意见，基本上。会计文献上经常用正相关关系作为证据表明价格增加（减少）是由于预期现金流增加（减少）。
Hecht和Vuolteenaho（2006）注意到收益和回报的关系不仅跟收益和预期现金流的关系有关还与收益和关于回报的三个不同组合有关。
我们的研究包括了当期盈余，滞后的盈余，滞后的账面价值，以及当期价格和投资回报数据。在每一个时期，我们剔除了初级价格小于1美元的样本。同样的，我们剔除了每年的△X/P在最高和最低1%的样本。在总计和投资组合层面，只有没有误报盈余的样本，才被用于计算盈余变化，这样避免了新上市和退市对下一期的影响。
具体的来说，在实证验证前这篇文章中主要问题：随着收入变化的可预测性增加同期的收益回报关系应该下降到零。然而，我们的研究结果表明只要有一个收益变化和回报之间积极的同期企业层面上的关系，这种关系不但在总体层面上变弱了而且变得显著的负相关。这是为什么呢？
可预测性方面，我们发现的证据与假设一致，即比起企业层面投资者能够更好的预测总体层面的趋势。
表2
4.3组合水平测试
我们形成规模和行业，以及随机股票组合。我们也参考季度数据用来测试可预测性在极度频率的影响。