怎么编写大智慧公式，1993年到2011年，统计股票总市值低于公司净资产出现的次数

1. 怎么编写大智慧公式，1993年到2011年，统计股票总市值低于公司净资产出现的次数

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2. 急求！两只股票A和B的风险的一些历史数据：A,B的市场组合贝塔值分别为： 0.99;1.25;1.00，回报

风险是指某一特定危险情况发生的可能性和后果的组合。是生产目的与劳动成果之间的不确定性，大致有两层含义：一种定义强调了风险表现为收益不确定性；而另一种定义则强调风险表现为损失的不确定性，若风险表现为不确定性，说明风险产生的结果可能带来损失、获利或是无损失也无获利，属于广义风险，所有人行使所有权的活动，应被视为管理风险。金融风险属于此类。而风险表现为损失的不确定性，说明风险只能表现出损失，没有从风险中获利的可能性，属于狭义风险。风险和收益成正比，所以一般积极进取的投资者偏向于高风险是为了获得更高的利润，而稳健型的投资者则着重于安全性的考虑。

3. 急求c语言考式题：从键盘上依次输入一批数据，求最大值，并统计出其中的正数和负数个数

#include
void main()
{
 int n,i,a[10000],max,sum1,sum2;
 scanf("%d",&n);
 for(i=0;i<n;i++)
  scanf("%d",&a[i]);
 max=a[0];sum1=0;sum2=0;
 for(i=0;i<n;i++)
 {
  if(a[i]>max) max=a[i];
  if(a[i]>0) sum1++;
  if(a[i]<0) sum2++;
 }
 printf("%d %d %d\n",max,sum1,sum2);
}

4. 请问企业的市值是怎样估算的

5. 上证指数的计算及权重股所占的比例

指数的采样范围   纳入指数计算范围的股票称为指数样本股（亦称成份股），成为样本股的前提条件是该股票在上海证券交易所挂牌上市。   1. 上证180指数的样本股是在所有A股股票中抽取最具市场代表性的180种样本股票。  样本空间：剔除下列股票后的所有上海A股股票。  上市时间不足一个季度的股票；  暂停上市股票；  经营状况异常或最近财务报告严重亏损的股票；  股价波动较大、市场表现明显受到操纵的股票；  其他经专家委员会认定的应该剔除的股票。  选样标准：行业内的代表性；规模；流动性。  选样方法  根据总市值、流通市值、成交金额和换手率对股票进行综合排名；  按照各行业的流通市值比例分配样本只数；  按照行业的样本分配只数，在行业内选取排名靠前的股票；  对各行业选取的样本作进一步调整，使成份股总数为180家。  样本股的调整  上证成份指数依据样本稳定性和动态跟踪相结合的原则，每半年调整一次成份股，每次调整比例一般不超过10%。特殊情况时也可能对样本进行临时调整。   2. 上证50指数的成份股是在上证180指数的成份股中选取规模大、流动性强的50只股票。  样本空间：上证180指数样本股。  样本数量：50只股票。  选样标准：规模；流动性。  选样方法：根据流通市值、成交金额对股票进行综合排名，取排名前50位的股票组成样本，但市场表现异常并经专家委员会认定不宜作为样本的股票除外。   3. 上证红利指数挑选在上证所上市的现金股息率高、分红比较稳定、具有一定规模及流动性的50只股票作为样本。  样本空间：满足以下三个条件的上海A 股股票构成上证红利指数的样本空间。  （1）过去两年内连续现金分红而且每年的现金股息率（税后）均大于0；  （2）过去一年内日均流通市值排名在上海A股的前50%；  （3）过去一年内日均成交金额排名在上海A股的前50%。  样本数量：50只股票。  选样标准：过去两年的平均现金股息率（税后）。  选样方法：对样本空间的股票，按照过去两年的平均现金股息率（税后）进行排名，挑选排名最前的50只股票组成样本股，但市场表现异常并经专家委员会认定不宜作为样本的股票除外。   4. 上证180金融股指数从上证180指数中挑选银行、保险、证券和信托等行业的股票组成样本股。  样本空间：以上证180指数样本股作为样本空间。  选样方法：从样本空间中选择银行、保险、证券以及信托等行业股票构成样本股。  样本股调整：上证180指数调整样本股，上证180金融股指数随之进行相应的调整；若上证180指数中样本股公司有特殊事件发生，导致其行业属性发生变化，上证180金融股指数样本股进行相应的调整。   5. 上证公司治理指数是以上证公司治理板块的股票作为样本股编制而成的指数。  样本选取办法：样本股由上证公司治理板块中的股票组成。  定期调整：每年5到6月份，上证公司治理板块进行重新评选，中证指数有限公司根据重新评选结果于7月初对上证公司治理指数样本进行调整。  临时调整：当上证公司治理板块股票有特殊事件发生，以致出现不符合公司治理板块申报条件的，将尽快从公司治理板块中予以剔除，上证公司治理指数同时进行相应调整。   6. 上证180公司治理指数从上证180指数与上证公司治理指数样本股中挑选100只规模大、流动性好的股票组成样本股。  样本空间：以上证180指数和上证公司治理指数的样本股并集作为样本空间；  选样方法：上证180公司治理指数按照以下的两个步骤进行选样；  (1). 根据上证180指数选样方法对样本空间内股票进行综合排名；  (2).在上证180指数与上证公司治理指数样本股交集中，挑选综合排名前100只股票作为上证180公司治理指数样本股。如果该交集股票不足100只，则在上证公司治理指数样本股中选择综合排名最高的非交集股票补足。  定期调整：  (1).随着上证180指数或上证公司治理指数的定期调整，上证180公司治理指数每半年调整一次样本股，在1月初和7月初实施调整。  (2).每次样本调整比例一般不超过10％，除非从样本空间中被调出的原样本股票超过10％。  临时调整：如果上证180指数或者上证公司治理指数出现临时调整，而被剔除的股票同时也是上证180公司治理指数样本股，那么上证180公司治理指数将此样本剔除，而优先选择上证180指数与上证公司治理指数交集中尚未调入180公司治理指数且综合排名最高的股票调入上证180公司治理指数；如果上证180指数与上证公司治理指数交集股票已经全部调入上证180公司治理指数，那么在上证公司治理指数样本股中选择尚未调入180公司治理指数且综合排名最高的股票调入。   7. 上证中型企业综合指数样本空间由全部上海A股股票组成。  中型企业的界定：参考国民经济产业分类中的大中小型企业划分的常用方法，结合我国上市公司规模基本特征，将样本空间内所有股票分别按照总股本、总资产与营业收入等指标划分为大型企业、中型企业与小型企业。   大中小型企业划分标准表  大型 中型 小型  资产总额 ≥25亿元 ≥5亿元 80  加权比例(%) 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100    上证50指数/上证50全收益指数  上证50指数采用派许加权方法，按照样本股的调整股本数为权数进行加权计算。计算公式为：   报告期指数 = 报告期成份股的调整市值 / 基期× 1000   其中，调整市值 = ∑(市价×调整股数)。调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。上证50指数的分级靠档方法如下表所示：   流通比例(%) ≤10 (10，20] (20，30] (30，40] (40，50] (50，60] (60，70] (70，80] >80  加权比例(%) 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100    上证红利指数/上证红利全收益指数  上证红利指数采用派许加权方法，按照样本股的调整股本数为权数进行加权计算。计算公式为：   报告期指数 = 报告期成份股的调整市值 / 基期 × 基期指数   其中，调整市值 = ∑（市价×调整股数）。   调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。上证红利指数的分级靠档方法如下表所示：   流通比例(%) ≤10 (10，20] (20，30] (30，40] (40，50] (50，60] (60，70] (70，80] >80  加权比例(%) 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100    上证180金融股指数/上证180金融全收益指数  采用派许加权综合价格指数公式进行计算，公式如下：   报告期指数 = 报告期样本股的调整市值 / 基期 × 1000   其中，调整市值 = ∑(股价×调整股本数×权重上限因子)，调整股本数的计算方法同上证180指数。权重上限因子介于0和1之间，以使样本股权重不超过15%。    上证公司治理指数/上证公司治理全收益指数  同上证180指数。    上证180公司治理指数/上证180公司治理全收益指数  采用派许加权综合价格指数公式进行计算，公式如下：   报告期指数 = 报告期样本股的调整市值 / 基期 × 1000   其中，调整市值 = ∑(股价×调整股本数)，调整股本数的计算方法同上证180指数。    综合指数与分类指数  上证综合指数与分类指数以样本股的发行股本数为权数进行加权计算，计算公式为：   报告期指数 ＝报告期成份股的总市值 / 基期× 基期指数    其中，总市值 = ∑(市价×发行股数)。   新上证综指采用派许加权方法，以样本股的发行股本数为权数进行加权计算，计算公式为：   报告期指数 =(报告期成份股的总市值/基期)×基期指数    其中，总市值 = ∑（市价×发行股数）。    基金指数  基金指数以基金发行份额为权数进行加权计算，计算公式为：   报告期指数 =报告期基金的总市值 / 基期× 基日指数    其中，总市值 = ∑(市价×发行份额)    B股价格单位  成份股中的B股在计算上证B股指数时，价格采用美元计算。  成份股中的B股在计算其他指数时，价格按适用汇率(中国外汇交易中心每周最后一个交易日的人民币兑美元的中间价)折算成人民币。   3. 指数的实时计算  上证指数系列均为“实时逐笔”计算。  具体做法是，在每一交易日集合竞价结束后，用集合竞价产生的股票开盘价(无成交者取昨收盘价)计算开盘指数，以后每有一笔新的成交，就重新计算一次指数，直至收盘，实时向外发布。其中各成份股的计算价位(X)根据以下原则确定：  若当日没有成交，则 X ＝ 前日收盘价  若当日有成交，则 X ＝ 最新成交价。   信息披露和动态   关于发布上证公司债、上证分离债指数的公告 2008-09-22   关于发布上证180公司治理指数的公告 2008-08-26   上证180金融股指数权重上限因子 2008-07-01   关于调整上证公司治理指数样本股的公告 2008-06-16   关于调整上证180、上证50等指数样本股的公告 2008-06-04   上证中型企业指数样本股调整名单 2008-06-04   关于发布上证中型企业综合指数的公告 2008-04-16   关于调整上证180金融股指数样本的公告 2008-02-13   关于调整自由流通量实施规则的公告 2008-01-08   关于调整上证系列指数样本股的公告 2007-12-25   关于发布上证公司治理指数的公告 2007-12-19   关于调整上证180、上证50等指数样本股的公告 2007-12-10   >>更多   指数的修正   1. 修正公式  上证指数系列均采用“除数修正法”修正。  当成份股名单发生变化或成份股的股本结构发生变化或成份股的市值出现非交易因素的变动时，采用“除数修正法”修正原固定除数，以保证指数的连续性。修正公式为：  修正前的市值 / 原除数 = 修正后的市值 / 新除数  其中，修正后的市值 = 修正前的市值 + 新增（减）市值；  由此公式得出新除数（即修正后的除数，又称新基期），并据此计算以后的指数。    2. 需要修正的几种情况    新上市--凡有成份股新上市，上市后第一个交易日计入指数（上证180指数除外）。  除息--凡有成份股除息（分红派息），指数不予修正，任其自然回落。    除权--凡有成份股送股或配股，在成份股的除权基准日前修正指数。修正后市值 = 除权报价×除权后的股本数+修正前市值（不含除权股票）。    汇率变动--每一交易周的最后一个交易日，根据中国外汇交易中心该日人民币兑美元的中间价修正指数。  停牌--当某一成份股在交易时间内突然停牌，取其最后成交价计算即时指数，直至收盘。    暂停交易--当某一成份股暂停交易时，不作任何调整，用该股票暂停交易的前一交易日收盘价直接计算指数。若停牌时间超过两日以上，则予以撤权，待其复牌后再予复权。  摘牌--凡有成份股摘牌（终止交易），在其摘牌日前进行指数修正。    股本变动--凡有成份股发生其他股本变动（如内部职工股上市引起的流通股本增加等），在成份股的股本变动日前修正指数。  修正后市值 = 收盘价×调整后的股本数+修正前市值（不含变动股票）。  停市--A股或B股部分停市时，指数照常计算；A股与B股全部停市时，指数停止计算。   注： 上证180全收益指数、上证50全收益指数、上证红利全收益指数、上证180金融股全收益指数、上证公司治理全收益指数、上证180公司治理全收益指数、上证中型企业全收益指数的计算中将样本股分红计入指数收益，供投资者从不同角度考量指数走势。

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6. 【急求】【急求】如何用Excel求大量数据中每一组数据的平均值??????

1、先新建一个EXCEL文档。

2、在EXCEL文档输入各不相同的数据，如图。

3、选中单元格的所有数据，在下面留一个空的单元格，点击“开始”。

4、点击子菜单栏中的“求和”。

5、在求和的倒三角中，找到求“平均值”，点击平均值，则在空白的单元格中，显示了平均值的结果。

7. 上市公司的年总市值怎么计算？急求，谢谢

股票价格  乘以   股票总量   等于总市值。

8. 关于股票各方面的知识。我急求一篇关于股票知识的作文。

　　市场与经济增长关系实证研究
　　股票市场发展与经济增长的相关性是经济增长理论中的新领域。多数的实证分析证实股票市场发展促进了经济增长。那么，我国股票市场的建立和发展是否有利于我国经济的增长呢?回归分析表明：我国股票市场规模的扩大、交易率的提高增加了国有单位的固定资产投资，加快了企业的技术进步，推动了我国经济更快的增长。因而，股票市场发展与经济增长之间有很强的正相关性。据此，我们可以认为股票市场发展是我国金融深化的重要环节，是中国经济持续增长的一股推动力量。

　　股票市场与经济增长关系是经济增长理论研究中的一个新课题。当经济学家详细探讨了贸易与经济增长、金融中介与经济增长关系后，感到如何界定股票市场在经济增长中的作用是非常重要的，其目的是要揭示未来股票市场的发展前景和经济增长的潜力。对于股票市场尚未充分发展的许多发展中国家来说，假如股票市场与经济增长之间存在着正相关关系，那么，促进股票市场的发展就是显而易见的政策建议。

　　截至2000年3月初，我国股票市场的A股流通市值已达10609．4亿元，在上海与深圳证券交易所上市发行A股的公司达到了929家。股票市场的规模和流动性指标与发展中国家以及发达国家相比，已经达到较高的水平。我国1993—1999年间A股流通市值与GDP的比率平均为0．052，46个发达国家和发展中国家在1976—1993年间的平均比率为0．32。1993—1999年间我国A股的平均交易率(股票成交金额与GDP的比率)为0．275，1976—1993年间美国股市的平均交易率为0．29，英国为0．253，韩国为0．183，泰国为0．144。显然，我国股票市场的发展与国民经济之间的关系越来越紧密了。

　　怎样研究和确定股票市场发展与经济增长的关系呢?莱文和泽尔沃斯(Levine andZeros，1998)在总结阿切和乔万诺维克(Atje and Jovanovie，1993)等人研究成果的基础上，再次证实了一个重要的假设：股票市场的发展和经济增长之间有很强的正相关关系。

　　本文运用莱文和泽尔沃斯(1998)提出的方法对1993—1999年期间我国股票市场发展和经济增长关系进行实证研究，以检验我国股票市场的发展对经济增长是否起到了促进作用。一、变量与数据的解释

　　为了检验股票市场与经济增长之间的相关关系，我们需要确定以下几个方面的指标。

　　(1)股票市场发展的指标。下述四个指标可以反映我国股票市场的发展水平。

　　第一个指标是资本化率，用Capitalization表示，等于每一季度A股流通市值与名义季度GDP的比率，我们用它来反映股市的发展状况。之所以选择流通市值而不是市价总值，是因为我们认为国家股和法人股并没有上市流通，不具备股票市场应有的风险分散、信息收集等功能，只有社会公众股才能代表我国股票市场的规模和发展水平。股票市场规模越大，募集资本和分散风险的能力越强。考虑到B股相对于A股规模较小，1999年底B股流通市值仅为A股流通市值的3．5％，将B股舍去不会影响计量模型的准确性。流通市值等于在上交所和深交所上市的股票A股流通市值之总和。1998年和1999年的季度流通市值数据来自《上海证券交易所统计月报》(1998．1—1999．12)和《深圳证券交易所市场统计》(1998．1—1999．12)；上交所1994年第三季度至1997年第四季度的流通市值和深交所1994年第一季度至1997年第四季度的流通市值来自《中国证券期货统计年鉴》(1995—1998年)；上交所1993年第一季度至1994年第二季度的流通市值和深交所1993年的季度流通市值无法从公开出版物上获得现成数据，我们利用上市公司每季度末的流通股本和股票的收盘价计算而得。1992年第四季度至1999年第四季度的季度GDP数据来自《中国统计》(1992．11—2000．2)。

　　第二个指标是交易率，用Value表示，等于上交所和深交所每季A股总成交金额与季度名义GDP的比值。反映出以经济总量为基础的股市流动性。1998年第一季度至1999年第四季度的A股成交金额来自《上海证券交易所统计月报》(1998．1—1999．12)和《深圳证券交易所市场统计》(1998．1—1999．12)；1994年至1997年的A股成交金额来自《中国证券期货统计年鉴》(1995—1998年)；1993年的A股季度成交金额在公开出版物上难于找到现成的数据，我们依据《中国证券报》(1993．1—1993．12)和《证券市场周刊》(1993．1—1993．2)上的数据计算得出。

　　第三个指标是换手率，用Turnover表示，等于A股季度成交金额除以A股季度流通市值。高换手率意味着相对低的交易费用。第二和第三个指标均反映了股票市场的流动性(Liqridity)。

　　第四个指标是股票市场收益率波动，用Volatility表示，等于沪市A股指数的季度标准差。沪市A股指数来自《中国证券报》(1993．1—1999．12)。在我们研究的期限内，深市和沪市大盘的走势基本一致，因此，我们只计算了沪市A股指数的标准差。因为上市公司的季度红利分配数据无法精确得到，所以我们在计算股票收益率的波动时，只计算了资本利得的标准差。

　　(2)经济增长指标。考虑到数据的可得性，我们使用三个经济增长指标。

　　第一个指标是实际GDP季度环比增长率，用GY表示。我们以1993年第一季度为基期，计算各季的商品零售价格指数(RPI)，基期RPI=100。用名义GDP除以当季的RPI就得到实际GDP季度环比增长率。在计算各季的商品零售价格指数时，采用商品零售价格的月度环比数据，其中1996年和1997年各月的数据来自《中国物价及城镇居民家庭收支统计年鉴》(1996年、1997年)，其它年份的商品零售价格月度环比数据散见于《价格理论与实践》(1992．11—2000．1)、《中国统计》(1992．11—1996．2)、《宏观经济管理》(1994．8—1996．2)。需要指出的是，在Capi-talization、Valre以及下文中的Savings、Depth指标中，我们使用的均是名义GDP，这是因为通货膨胀或通货紧缩同时作用于这些指标的分子与分母，两者相除在一定程度—亡抵销了这种影响。

　　第二个指标是国有单位固定资产投资季度环比增长率，用GC表示。理由是：①无法获得资本存量的季度折旧数据，所以不使用资本存量增长率指标；②无法获得全社会固定资产投资完整的季度数据，由于我国上市公司绝大多数属于国有企业，股票市场的发展和国有企业的投资活动联系较为密切，所以使用国有单位固定资产投资的数据。各季度国有单位固定资产投资的名义值同样除以季度零售物价指数而化为实际值，然后再计算各季度的环比增长率。1993年第一季度至1999年第四季度的名义国有单位固定资产投资数据来自《中国统计》(1992．11—1994．5)和《宏观经济管理》(1994．8—2000．2)。

　　第三个指标是居民的银行储蓄率，用Savings表示，等于居民本季度末的储蓄存款余额减去上季度末的储蓄存款余额再除以该季度的名义GDP。1993年第一季度至1997年第四季度的居民储蓄存款季度末余额来自《中国金融统计年鉴》(1995—1998年)，1998年第一季度至1998，年第四季度的居民储蓄存款季度末余额来自《宏观经济管理》(1998．5—2000．2)。

　　(3)传统的金融深化指标。用Depth来表示，测定金融中介的规模，等于金融中介的流动负债(现金以及银行与非银行金融中介的活期和带息流动负债)与当季GDP的比率，即M2／GDP。这里的M2是上季度末和本季度末广义货币供应量(M2)存量的算术平均值。1993年第一季度至1997年第四季度的M2来自《中国金融年鉴》(1995—1998年)，1998年第一季度至1999年第四季度的M2来自《宏观经济管理》(1998．5—2000，2)。因为1993年前后M2的统计口径发生了变化，所以1993年第一季度的Depth指标中的M2更指1993年第一季度末的广义货币供应量余额。在现实世界中，经济增长受到许多因素内影响。为了检验股票市场与经济增长之间的关系是否独立于其它变量，有必要结合相定变量进行分析。金融中介与股票市场在优比资源配置中的功能有很多重叠之处，西方关于金融中介的理论表明金融中介同样能够降低信息获取成本、促进对大企业的控制，以及提供风险分散和提高流动性的机制。但越来越多的理论和实证研究表明股票市场和金融中介在经济体系中提供了不尽相同的功能。例如，股票市场在提供风险分散和提高流动性机制方面似乎有更大的优势，而金融中介在降低信息获取成本和对大企业控制方面似乎比股市做得更好。因此，我们把股票市场和金? 谥薪榉旁谕�桓瞿P椭薪�惺抵ぱ芯浚�约煅榘��私鹑谥薪槎跃�迷龀さ挠跋旌蠊善笔谐∮刖�迷龀ぶ�涞南喙匦浴6�⒒毓榻峁�捌浞治?/P>

　　运用SPSS统计软件对我国股票市场发展状况的指标和经济增长指标之间的关系进行线性回归，我们得到以下几个结果： 结果一：Capitalization、Value和Capitalization(-2)和Capitalization(-4)、Value(-4)都显著地进入回归模型(相应的t检验值都大于1．71)。

　　当期的Capitalization、Value和GY之间的高相关度并不一定说明股票市场的发展推动了经济增因为当期经济的繁荣同样会导致当期股票市场交易的活跃。在回归模型中，CaPitalization(-4)的偏相关系数比Capital-ization的偏相关系数要大(由1．93增加到2.37)，而Value(-4)的偏相关系数与Value的偏相关系数相比，则没有发生多少变化(由0．63变化到0．60)。这说明当期股票市场的规模和流动性水平与一年后经济增长率的相关度是非常高的。仅仅根据上述数据，我们仍然不能得出股票市场推动了经济增长的结论。因为还存在着另外‘下问题——“价格效应”，即预期将来经济的繁荣会导致当期股票价格的上涨、股票交易的活跃。“价格效应”会使股票流通市值扩大，成交金额增加。为了检验“价格效应”是否是促成GY和Capitaliza-tion(-4)，Value(-4)之间高相关性的主要原因，我们把Capitalization(-4)和Value(-4)放在同一个方程中进行回归，表1显示的回归结果表明价格效应不是主要原因。因为Capitalization(-4)仍然显著地进入回归模型，而且Capitaliza-tion(-4)的偏相关系数虽然有所下降(由2．37下降为2．28)，但依然相当大。由于，我们大胆地引申出如下结论：这些年我国股票市场的发展对我国经济的增长在总体上起到了有力的促进作用。为了增强这一结论的说服力，下述几个方面的论证无疑是必要的。

　　首先，银行贷款得到的是固定的利息收入，无法分享高风险投资带来的高收益。因此，银行的中长期贷款总是在贷款合同中规定贷款的用途，限制企业将资金投资于高风险项目。投资者购买股票能够通过股票价格的上涨，分享高风险投资带来的高收益，因此，上市公司将筹集的资金大部分用于知识、技术更加密集的项目得到了投资者的认可，而且企业在投资这些项目时不再面临短期还本付息的压力。上市公司确实也将80％以上的资金用于新建、扩建项目和技改项目，这些项目的投资回报率一般都较高。

　　其次，上市公司的股票价格是广大投资者对公司投资决策、管理水平、经营业绩较为客观的评价，会对公司管理层产生一定的监督压力。朝阳产业、高科技产业的高市盈率会促使上市公司管理层增加对科研的投入，增加产品的科技含量。同一产业内上市公司股票价格的差异反映了投资者对公司经营管理水平的不同评估，公司的股票价格随着不尽如人意报表的公布而下跌，这些都是投资者迫使企业管理层改善自身管理水平、提高企业经济绩效的一种市场压力。股价的低迷也将使公司配股资金的筹集遇到极大的困难，这是股票市场保证资源优化配置的一项重要机制。纵观目前国内学者关于中国股市有效性的实证研究结果，大部分结论支持中国股市已逐渐达到弱式有效性，即股票价格反映了所有过去的价格和交易信息。股票市场达到弱式有效性也意味着股票市场配置资源的效率在不断提高。

　　第三，国有银行在贷款项目的选择上并没有一套科学、严格的评估方法，而且还要经常发放一些低效的政策性贷款，对那些效率低下的国有企业进行“输血”，使银行信贷资源没有实现最优配置。我国公司上市名额非常稀缺，证监会的选择尽管不是最优的，但是基于“稀缺性”所形成的遴选机制，使获准上市的企业往往是该行业、该地区的优秀企业，相对说来，募集资金的流向和使用效率还是相当高的。此外，我国股票市场对上市公司配股权的获得规定了年度净资产收益率的下限，这是保证资源优化配置的一项重要制度。

　　第四，我国国有企业所有者缺位，对国有企业经营者的监督非常缺乏，作为大信贷者的国有银行，同样面临委托——代理的冲突问题，对企业信贷的使用缺乏事后的监督，使资源在企业内部并没有得到最优的配置。将国有企业推向股票市场，建立起董事会、监事会、股东大会，特别是吸纳的法人投资者对国有企业管理者存在着一定程度的监督。上市公司要定期公布中报、年报和一些重要事项，也就增加了国有企业管理的透明度，便于企业接受外部投资者的监督。对1998年底已在沪深两市交易的174家上市公司的统计显示：1994年至1998年间总经理共发生了65次非正常变更(排除因年龄、生病这两种原因引起的变更)，平均每家公司为0．37次。上市公司经营业绩差、公司发生购并引起股权结构的变动是总经理非正常变更的主要原因。我们的统计表明，在1998年发生的52起实质性资产重组(第一大股东易主)中，总经理全部被更换。通过股票市场，对上市公司管理者内部监督、外部约束的加强有利于实现资源的优化配置。

　　结果二：在股票市场的规模指标和流动性指标都进入模型的三个回归方程中，Val-ue、Valre(-2)和Valre(-4)都不再显著地进入回归模型(相应的t检验值都较小)。

　　这说明在我国股市发展处于初级阶段的这几年里，股票市场规模的扩大，也就是我们所说的“扩容”，对经济增长的促进作用远远大于提高股票市场的流动性对经济增长的影响。这一结论与莱文和泽尔沃斯(1998)得出的结论差异较大。莱文和泽尔沃斯对42个国家作了跨国分析后认为，提高股票市场的流动性，便利股票的交易对经济增长的推动作用大于扩大股市规模对经济增长的影响。对此，我们的解释是：提高股票市场的流动性，能够降低投资股票的风险，从而使投资者更愿意投资于高风险、高回报的长期项目。但是我国股票市场的发展尚处于初级阶段，广大投资者对新股的需求远远大于供给，存在着新股的“短缺”现象，这也是我国对新股发行实行配额制的原因。在这种情况下，投资者购买新股的热情决不会因为股票市场流动性的降低而减少。更重要的一个原因可能是直接融资替代间接融资使资源配置的优化效应大于因股市流动性增加而加强了对企业管理层的监督所实现的优化资源配置的效应。而且，股市规模的扩大便于投资者隐藏私人信息，对私人信息的垄断能使投资者获取更高的交易利润，这就激励投资者花费更高的成本去搜集企业信息。这些信息将随着股票交易逐渐渗入到股票价格中，股票价格对企业信息的反映越是充分，股票市场的价格信号功能和对管理者的监督控制功能就越完善，资源的配资效率就越高。

　　结果三：换手率指标Turnover、Turnover(-2)、Turnover(-4)都不显著地进入回归模型。而且换手率的偏相关系数相当小，与经济增长之间的关联度很低。

　　我国股票市场的换手率极高，1993年至1999年年度平均换手率为5．27，1976—1993年间美国的平均换手率0．493， 日本为0．469，泰国为0．739，韩国为0．832财。我国股票市场的换手率不仅高，而且与实质经济发展状况相脱离，由换手率指标与经济增长率之间关系的非显著性可以看出，我国股票市场的投机性非常强。在一个股机性很强的股票市场中，投资者购买股票是为了在短期内将股票在一个更高的价位上抛售，追求的目标纯粹是资本利得。这种短期行为使投资者更关注股票的技术分析、K线形态、炒作概念，而对上市公司的投资决策、管理效率、经营业绩、行业发展都不会花费足够的精力去调查研究。这样，上市公司的管理层就不会面临中小股东的监督压力，而且股票价格中包含的实质信息也会非常少。股票价格与公司实际经营管理状况相脱离，资本市场对上市公司管理层的监督就被削弱了。

　　结果四：Volatility和Volatility(-4)都不显著地进入回归模型，Volatility(—2)显著地进入回归模型，而且Volatility(—2)的偏向关系数是-1．09。

　　这说明我国股票市场收益率的波动在一定程度上影响了国民经济的稳定发展。股票市场总体收益率波动的标准差可以看作是投资股票的市场风险，这种风险是无法用投资组合加以克服的。因此，这种市场风险越大，则风险规避的投资者就越不愿意投资于股市，他们宁愿将钱存在银行里，追求低风险的稳定收益。这势必会影响新股的发行规模、发行市盈率以及已上市公司的配股功能。这从一定程度上证实了德龙等人(Bradford Delonget al，1989)的观点：股票市场收益率的波动会阻碍投资和资源的优化配置。

　　结果五：金融深化的指标Depth显著地进入所有的回归模型，而且Depth的偏回归系数是负的。

　　这一检验结果与其他学者的研究结论相似，金融中介的发展和经济增长之间有显著的负相关关系。

　　三、进一步解释

　　一国的经济增长率由人均资本存量和全要素劳动生产率决定，股票市场对经济增长的推动作用也是通过影响人均资本存量和全要素劳动生产率来实现的。居民的储蓄存款是社会的人力资本投资、企业固定资产投资、研究与开发的重要资金来源，而这些方面的投资决定了一国经济增长率的高低。因此，为了进一步检验中国股票市场发展对经济增长的作用，同时考虑到数据的可得性，我们可以从以下两个回归模型进行分析：

　　1.中国股票市场发展与国有单位固定资产投资增长的相关性模型。这一模型的回归结果显示，除了Capitalization(-2)和Vaule(—2)外，其余衡量我国股票市场发展状况的几个指标均不显著地进入回归模型。

　　Capitalization(-2)和Vaule(-2)的偏回归系数均为正，这说明股票市场规模的扩大，交易的活跃增加了国有单位固定资产的投资。而且这个效应滞后了半年，说明我国上市公司从资金募集到项目投资的间隔大约为半年左右。同时，股票融资和国有单位固定资产投资之间的正相关关系也说明股票市场的直接融资和银行的间接融资并不是纯粹的替代交系，企业从股票市场募集资金后确实会减少向银行借款，但是企业募集资金的大部分却是投向一些技术含量较高、投资周期较长的新项目，而这些项目在企业上市之前是很难从银行获得贷款的。即使能够获得银行贷款，也会因为资金成本过高降低了投资项目的收益率而被企业放弃。如果这些项目获得资本市场的支持，就可以转变成新的生产能力，其收益率是比较高的。从这个角度看，股票市场优化资源配置的功能确实加快了企业的技术进步，有利于产业结构升级，推动了经济增长。研究显示，当期固定资产投资的增加只是等量的增加了国内生产总值，而投资项目外部性的逐渐溢出则提高了全社会的劳动生产率，推动了经济以更快的速度增长。鉴于我国季度劳动生产率数据难觅，我们无法对劳动生产率和股票市场发展的相关性进行回归。

　　2．中国股票市场发展与居民银行储蓄的相关性模型。这一模型的回归结果显示：

　　结果一：当期、滞后半年和滞后一年的Capitalization和Value均显著地进入回归模型(相应的t检验值均大于1．71)。股票市场的规模指标和交易率指标与居民银行储蓄率呈负相关性。

　　这说明，股票市场规模的扩大、交易的活跃将诱使居民减少投机性货币需求，将这部分储蓄存款投资到股票市场中。因为，投机性货币需求追求的只是资产的最高期望收益，股票价格的普遍上涨、市场成交量的放大使股票投资的收益率远远超过了银行储蓄。1999年“5．19”行情启动后，第三和第四季度居民储蓄存款余额仅比上季度增加了190．83亿元和257．69亿元，而1998年第三和第四季度居民储蓄存款余额则分别比上一季度增加了1633亿元和1827亿元。2000年2月14日股市暴涨了9％以后，沪深两市开户的投资者在3天内剧增了7万多户。股票一级市场的稳定性高收益也吸引着大量的资金滞留在股票一级市场中，随着股市的不断“扩容”，越来越多的储蓄存款加入到“摇奖队伍”。我们的实证结果证明了本斯维格和史密斯(BenciVenga and Smith，1991)提出的观点：股票市场流动性的提高、交易成本的下降将导致居民银行储蓄率的下降。居民储蓄存款的下降会减少银行的可贷资金，进而使新增投资下降，最终减缓了一国的经济增长率。本文前面的回归结果却表明股票市场推动了我国经济的增长。对此，我们的解释是：a．在我国股票市场发展的初期阶段，股票市场实现的资源配置优化对经济增长的推动作用要大于居民银行储蓄率下降导致的投资下降对经济增长的抑制作用；b．国有企业通过新股发行和配股融通到的资金部分补偿了银行门接融资的下降；c．近年来我国银行业一直处于“超存”的状态，居民储蓄存款的下降，一部分减少了银行的超额准备金，资金的更加有效利用还提高了投资收益率。

　　结果二：Volatility(-2)和Savings呈显著性正相关关系。

　　这说明股票市场的系统风险越高，居民就越青睐收益稳定的银行储蓄。股票市场上投资者数量的减少，交易资金的下降将削弱股票市场功能的发挥，从而阻碍经济的增长。这一结果进一步论证了本文Volatility(-2)和GY之间的负相关关系。

　　结果三：GY(-4)在所有的回归方程中都和Savings呈非常显著的负相关关系。

　　这说明上一年收入的增加会导致当期居民银行储蓄率的下降。一种可能的解释是：根据持久收入假说，如果居民预期未来的收入会保持现在的增长速度或以更高的速度增长时，他们会在下一年度增加消费，减少储蓄，提前享受未来收入增长带来的好处，从而尽量使较长一段时间内的消费趋于平稳。这样，我们就会看到储蓄率将随着经济增长率的提高而下降。四、结论

　　本文的实证研究证实了莱文和泽尔沃斯的假设：股票市场发展和经济增长之间有很强的正相关性；而与股票市场对经济增长的作用是极其有限的结论不同。本文的主要结论是：(1)股票市场规模的扩大、交易率的提高促进了我国经济的增长，股市规模的扩大对经济增长的推动作用尤为显著。(2)股票市场收益率的波动抑制了储蓄资金投向高效率的项目，在一定程度上影响了我国经济的稳定增长。(3)股票市场规模的扩大、交易率的提高增加了国有单位固定资产的投资数量，加快了企业的技术进步。(4)股票市场规模的扩大、交易率的提高导致我国居民银行储蓄率的下降，却提高了直接融资的比重。(5)股票市场通过改善投资效率、优化资源配置而提高了全社会的劳动生产率，进而提高了我国经济的增长质量。

　　全文的分析表明，尽管因劳动生产率等数据指标难觅，从而会在一定程度上影响实证检验的结论，但多数的指标均表明我国股票市场在1993—1999年间的发展促进了经济增长。因此，股票市场的积极“扩容”，可以成为中国经济持续和高速增长的一股推动力量。