医药行业影响股票价格变动因素的实证分析

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0382017年3月 www.chinabt.net医药行业影响股票价格变动因素的实证分析

陕西师范大学国际商学院 王雨萌

摘 要：随着人口老龄化问题日益严重，社会对医疗服务的需求越来越大。股票价值作为衡量行业发展状况的重要标准，其影响因素一直受到投资者、发行企业和政府部门的持续关注。本文以2011年～2015年上海证券交易所44家医药制造业企业为样本，探究影响股票价格变动的因素。通过相关性分析和面板OLS分析，发现每股收益对股价的影响最大，每股收益越高则股价越高，此外利率变动对股价也有一定的解释作用，而其他变量的解释作用不明显。这说明在我国证券市场，医药行业股价相对合理，投资者关注医药类股票并对其进行投资，以获得稳定收益。关键词：医药行业 股票价格 面板OLS分析中图分类号：F202 文献标识码：A 文章编号：2096-0298(2017)03(b)-038-04

1 引言2015年以来，我国已经进入人口老龄高速发展期，人口老龄化

不断扩大已成为我国严重的社会问题。老年人身体素质的不断下

降，使他们对医疗保健服务的需求越来越高，而面对我国老年人口

基数大、老龄率增长快的特点，这一需求将会更加巨大。2017年3月5日李克强总理在第十二届全国人民代表大会第五次会议中指出要

“发展医养结合”，进一步鼓励社会举办医养结合事业。他还在政府

工作报告中指出要“推进健康中国建设”，扩大用药保障范围，加强

生育医疗保健服务；同时支持中医药、民族医药事业发展，深化医

疗、医保、医药联动改革。可以说，2017年将成为“健康中国”战略大

踏步的关键之年，医疗健康领域相关行业及企业将迎来快速发展

的良机。

行业的发展需要资源的有效支撑，特别是外来资金的支持，证

券市场的价值表现正是衡量行业发展状况的重要标准。医药行业

发展与行业内企业的股票价值有着密切关系，通过研究医药行业

的股票价格影响因素可以较为客观的观察行业的发展状况。尽管

从总体上看，作为一个特殊行业，医药行业的股票价格趋势比较平

稳，较高的技术含量使得行业发展能够在一定程度上反映经济的

发展过程。这将对相关实证研究和数据的平稳性有一定支撑作用。

但我国证券市场仍处于初期发展阶段，市场效率性仍相对较低，因

此影响医药行业股票价格变动的因素、医药股市的有效性、市场主

体行为对其影响、证券市场对医药行业的资源配置等问题已然受

到投资者的密切关注，需要我们进一步分析与论证。

卢铁男、刘俊（2002）证明了在我国低效率的股票市场中除了

传统的财务理论对股票价格具有解释能力外，市场的主体行为对

股票价格同样也产生了很大影响；党建忠、陈军、褚俊红（2004）根

据Feltham-Ohlson股权估值理论与经验性模型得出会计收益、净

资产、公司盈利能力成长性、公司核心资产盈利能力、公司规模、

流通盘规模是中国股票市场中影响上市公司股票价格的因素；古

洁（2007）实证分析了会计信息对沪市股票价格的影响。结果发现

除每股收益外，其他财务指标对沪市股票价格的形成缺乏解释

力；肖耿、李金迎和刘睿(2009)发现一年期实际利率与股票市场

价格存在负相关关系；董欣欣（2011）以中小企业板395家企业为

研究对象，研究发现中小企业板上市公司的盈利能力以及规模与

股权结构对股价有较强的积极影响；马怀柯（2016）通过Feltham-Ohlson模型分析发现每股净资产与股价相关性较弱而每股收益

对股价的解释能力正逐年增强。在老龄化趋势加快的经济大背景下，本文依据医药行业特点，

运用面板OLS模型对财务指标数据进行相关性分析、回归分析并

运用逐步回归法确定最终模型，得出影响医药行业股价的主要因

素。这将对指导投资者理性分析股票价格变化趋势；帮助政府完

善相关政策法规；引导行业内企业发现自身问题以适应经济环境

产生重要影响。

2 模型设计

本文采用解释影响股价变动的面板OLS分析模型进行实证分

析探讨。

2.1 回归模型

依据多因素回归的理论模型，本文回归模型见下面公式，Y与X 之间的线性关系可以理论上描述为：式中，为被解释变量；为解释变量；k为解释变量的个数； 是回归常数；，，…，为回归系数；是为误差项或随机

干扰项。

经过回归分析，实际回归模型如下：y=b0+b1 x1+b2 x2+ … +bkxk+μ

式中，y仍为被解释变量；b0为回归常数；b1，b2，…，bk为理论

回归系数的估计值，即实际回归系数；μ为误差项。

2.2 参数估计与模型检验

参数估计：采用最小二乘法估计参数。选择参数b0，b1，b2，…，bk使因变量yi的实际观察值与的回

归估计值yi之间的离差平方和最小，周利（2001）曾对此进行了推

导，即，

对上式求偏导，并令导数其为0，然后求解含有k+1个未知参数

的线性方程组，可以得到所需的参数估计值。

参数的假设检验：在参数估计后，需要进行参数假设检验，检

验对模型参数所做的假设是否成立。包括变量显著性检验t检验，

比较显著性水平a和参数估计值的p值，以及和对整个方程的显著

性F检验。若回归系数b0，b1，b2…，bk不显著，说明解释变量x的变化

无法更好的解释y的变化，x对应的回归系数为零，应在解释变量中

被剔除。本文在回归分析、相关分析中所采用的显著性水平为0.05，

即当显著性水平小于给定的0.05时则认为解释变量对被解释变量

Copyright©博看网 www.bookan.com.cn. All Rights Reserved.Finance金融视线 www.chinabt.net 2017年3月039的影响总体上较为显著。

3 样本选择、数据资料的收集与整理

3.1 样本选取

根据证监会发布的上市公司行业分类，本文选择医药制造业

为样本行业。考虑到部分公司数据缺失及ST、*ST类股票数据处

理的特殊性，防止由于财务或其他情况异常导致财务数据对研究

结果有影响，本文剔除分析期内的缺失数据公司、ST和*ST类公

司。此次研究使用的样本期间为2011年～2015年，选取上海证券

交易所的44家医药制造类样本企业，得到面板数据。本文财务报

告数据来源于Wind资讯数据库，数据包括股票年度财务报告信

息、收盘价格、年利率等。运用面板OLS模型分析股价与会计信息

之间的关系，通过EViews7.2统计分析软件进行数据相关性分析

和回归分析。

3.2 变量定义

本文选取当年12月31日收盘价作为股票价格变量（y）。依据

股价决定公式选取每股收益为变量X1、利率为X2；从另外三个方

面选取反映公司内在价值的财务指标，即反映公司盈利能力的财

务指标，净资产收益率（X3）；反映公司偿债能力的财务指标，速动

比率（X4）；反映公司成长能力的财务指标，每股收益增长率（X5）。

其中利率选取人民银行一年期存款利率。变量及公式见表1。表1 变量及公式

变量变量符号计算公式

股票价格y股价=股利/利率

每股收益X1EPS=普通股股东净利润/发行在外普通股股数利率X2一年期存款利率

净资产收益率X3ROE=净利润/净资产

速动比率X4速动比率=速动资产/流动负债

每股收益增长率X5EPS增长率=(本期每股收益-上期每股收益)/ABS(上期每股收益)*100%

4 结果分析

4.1 简单相关分析

在对股票价格、每股收益、利率等因素进行回归之前，本文采

用相关性系数r对变量之间的相关性进行检验，分析上市公司财务

指标所反映的企业价值对投资者进行投资决策的影响。相关系数

若在-1～1之间，取值为正表示变量间存在正相关关系；反之，为负

相关关系。相关程度一般可按三级划分：|r|<0.4为低度线性相关；0.4≤|r|<0.7为显著性相关；0.7≤|r|<1为高度线性相关。各因素具体相关性分析见表2。

从相关性分析结果可知，总体上看每股收益（X1）对股价的

影响相对较其他指标影响最强。其中每股收益的相关系数分别为0.707674，相关性最强；利率（X2）与净资产收益率（X3）的相关系

数分别为-0.248771和0.196708，体现出低度相关；利率与股价间

为负相关，这与我们正常判断相符。样本期间内速动比率（X4）、每

股收益增长率（X5）两个财务指标则与股价间的相关性更弱。由此

说明在医药行业，相比于财务能力和公司的成长能力，投资者更

为关注公司的盈利能力；同时利率在样本期内对医药行业上市公

司股价也存在一定影响。

4.2 回归分析

由上文我们进行的相关性分析可以发现，本文选取的几个财

务指标分别可以从股价的决定公式和公司的价值两方面研究影

响股价变动的因素，但其相关性由分析可知并不十分明显，特别是

公司的偿债能力和发展能力对应指标对股价的反应。这是因为中

国证券市场仍处在市场刚刚起步阶段，股票市场受政策影响较大；

同时投资者的投资观念也不充分，对于判断上市公司各方面能力

的会计指标认识不足，仅从盈利能力入手而对企业偿债能力等关

乎企业长期发展的指标关注度不高，从而导致股价的变化与速动

比率、每股收益增长率相关性较弱。

由于相关性分析主要关注变量之间的相关程度，不关注变量

之间的依存关系，而回归分析则在关注相关性程度和性质的同时，

深入分析变量间依存关系，将对掌握对象内在规律具有重要实践

意义。 因此本文首先采用逐步回归法对模型进行修正。分别做Y与X1、X2、X3、X4、X5间的回归，得到估计结果后发现，Y用X1解释所得

的回归方程拟合优度最高，因此选择第一个方程作为基准的回归

模型。即Y=9.03771889971+18.8775787881*X1。

在初始方程的基础上，逐步将其他解释变量加入进行回归。逐

步回归结果发现，添加了X2后，模型的拟合优度得到提高（增加到0.548584，t值也更加显著），且参数符号与预判相符，因此将模型修

改为Y=31.3348398925+18.6270000439*X1-7.59004009701*X2。在

依次添加X3、X4、X5三个解释变量后，本文发现，三次回归结果均出

现t检验值不显著且P值＞0.05的现象，因此变量回归结果无法被通

过，这与上文相关性检验结果大体一致。应剔除X3、X4、X5解释变

量，得到拟合优度相对最好的方程。方程回归过程如下：

通过股价公式中每股收益(X1)和利率(X2)，利用面板OLS模型

对医药行业上市公司股价变化的影响因素进行预测。

由计算公式：股价，

确立回归分析因变量股票价格（y），自变量每股收益(X1)和利

率(X2)。表2 2011年～2015年各因素相关性分析结果

yX1X2X3X4X5y1.0000000.707674-0.2487710.196708-0.0862930.056095X10.7076741.000000-0.0429340.313892-0.1537490.070872X2-0.248771-0.0429341.000000-0.009095-0.029865-0.060584X30.1967080.313892-0.0090951.0000000.2168240.277660X4-0.086293-0.153749-0.0298650.2168241.0000000.100326X50.0560950.070872-0.0605840.2776600.1003261.000000

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