今日股票行情：牛市真的來了嗎？中小創(chuàng)18只超跌股投資價值分析：自2016年1月27日大盤見底2638點以來，A股市場在震蕩中緩慢上行。至2017年5月31日，上證指數(shù)已攀升至3117點。雖然相較于2016年底3301的階段高點還有差距，但相對于2638點依然上漲了18.16%。然而，指數(shù)的上漲并沒有帶來個股普漲，無論主板還是中小創(chuàng)板塊，相對于大盤見底時股價，下跌股數(shù)量均接近一半，更有一些個股被腰斬，尤其以中小創(chuàng)板塊居多。盡管如此，部分中小創(chuàng)個股仍有較大的投資潛力。
本文首先對2016年1月27日至2017年5月31日期間的中小創(chuàng)板塊和主板所有個股整體市場表現(xiàn)進行對比，分析中小創(chuàng)下跌股數(shù)量較多的原因。其次，以中小創(chuàng)板塊下跌股為對象，利用統(tǒng)計學GARCH模型，著重對下跌股數(shù)量較多行業(yè)的收益波動率進行分析，預測收益的振動幅度；再結(jié)合個股基本面、財務表現(xiàn)以及熱點題材來挖掘出超跌潛力股。
中小創(chuàng)個股波動大
“羊群效應”明顯
自大盤見底至2017年5月31日，上證指數(shù)上漲18.16%，然而中小板綜指僅上漲8.03%，創(chuàng)業(yè)板綜指更是下跌2.82%。據(jù)投資者熱情數(shù)據(jù)顯示，當前投資者對中小創(chuàng)板塊的熱情并不高，普遍看空，“羊群效應”明顯，成交量相較于2015年下半年有著明顯的回落，而主板市場并沒有太大的變化。為保證數(shù)據(jù)完整性，截取2016年1月27日前上市的股票為對象，計算區(qū)間為2016年1月27日至2017年5月31日。
具體對比發(fā)現(xiàn)(表1)，中小創(chuàng)板塊和主板之間的數(shù)量特征非常明顯。在此期間，中小創(chuàng)板塊下跌股數(shù)量和主板持平。但從占比來看，中小創(chuàng)板塊比主板多了近10%。從被腰斬股來看，無論是數(shù)量上還是跌幅均值，中小創(chuàng)板塊均“略勝一籌”，其中股價下跌幅度最大的是金亞科技（300028），跌幅高達77.37%，緊跟其后的是暴風科技，下跌71.55%。另外，從漲幅超過50%的股票來看，數(shù)量上主板略高于中小創(chuàng)板塊，各自占比基本相當，但是漲幅均值來看，中小創(chuàng)板塊幾乎是主板的3倍。
數(shù)據(jù)說明，中小創(chuàng)板塊股票相對于主板更容易暴漲暴跌，幾乎呈現(xiàn)兩極分化的狀態(tài)。這與當前IPO加速大量新股發(fā)行，中小創(chuàng)個股本身估值過高等相關(guān)。
至于這些下跌股的綜合走勢如何，以2016年1月27日為基期，以主板下跌股和中小創(chuàng)下跌股為樣本股，分別編制指數(shù)(編制方案同上證指數(shù)，圖1)。
與大盤對比發(fā)現(xiàn)，主板下跌股綜合指數(shù)在計算區(qū)間內(nèi)全部跑贏上證指數(shù)，而中小創(chuàng)下跌股綜合指數(shù)在2017年前走勢不僅跑贏大盤，并且非常搶眼，尤其是2016年6月28日，相對大盤的超額回報率高達11.31%。而自2017年起，中小創(chuàng)下跌股綜合指數(shù)開始一路下滑，至2017年5月31日，超額回報率跌至-7.84%。
從中小創(chuàng)下跌股綜合指數(shù)與主板下跌股綜合指數(shù)的對比發(fā)現(xiàn)，2016年11月24日是分水嶺。據(jù)計算，上證指數(shù)和主板下跌股綜合指數(shù)由底部上漲至最高點的漲幅分別為27.49%和23.85%，而中小創(chuàng)下跌股綜合指數(shù)則達到了30.29%。然而中小創(chuàng)下跌股綜合指數(shù)自最高點回落至最低點的波動區(qū)間卻最大，這些數(shù)據(jù)也說明中小創(chuàng)下跌股股價波動幅度較大，因此而帶來的投資風險也較高。
據(jù)申萬一級行業(yè)分類，這些中小創(chuàng)下跌股分布于27個行業(yè)，除去股票數(shù)量較少的11個行業(yè)外(下跌股數(shù)小于10)，其余16個行業(yè)的跌幅均值全部在15%以上(表2)。
對比發(fā)現(xiàn)，傳媒板塊跌幅最大，47只下跌股的平均跌幅高達27.02%；其次是通信、紡織服裝和計算機行業(yè)，跌幅均值分別為26.53%、24.33%和23.85%。從下跌股數(shù)量來看，計算機、機械設備和醫(yī)藥生物行業(yè)排前三。
另外，綜合指數(shù)顯示均未能跑贏大盤。以2016年1月27日為基期，選擇數(shù)量較多的前10個行業(yè)，以這些行業(yè)內(nèi)的下跌股為樣本，分別編制相應的行業(yè)指數(shù)。從指數(shù)相對大盤的超額收益率來看，超額回報為正數(shù)的交易天數(shù)均未過半(表3)。自2016年10月下旬起，所有指數(shù)都開始走弱，尤其是傳媒行業(yè)指數(shù)，反復探底，背離市場。追溯歷史，發(fā)現(xiàn)下跌原因有跡可循。
補跌效應：
超跌板塊曾有較大漲幅
從歷史行情看，這些個股的超跌與2015年的普漲行情有一定的聯(lián)系。按行業(yè)分類，這些下跌股在2016年1月27日前，尤其是2015年第四季度，它們普遍大漲(表2，剔除2015年第四季度停牌及未上市股)，并且全部遠超同期上證指數(shù)12.59%的漲幅。
值得一提的是，當行業(yè)內(nèi)個股在2015年第四季度漲幅較大時，它們在隨后的跌幅也相對較高。如計算機和電子行業(yè)的前期漲幅均值分別高達56.57%和63.36%，后期跌幅均超過了20%。具體到個股，計算機行業(yè)的潤欣科技（300493）和中科創(chuàng)達（300496）股價翻三番，但在隨后股價分別下跌27.63%和30.39%，說明這些前期漲幅較高的企業(yè)在隨后出現(xiàn)了補跌效應。
基本面顯示這16個行業(yè)下跌股的市盈率均值普遍較高。除去市盈率為負數(shù)的兩個行業(yè)外，有13個行業(yè)的市盈率均值超過了30倍，建筑材料和通信行業(yè)更是達到了100倍以上，說明這些企業(yè)的價值不僅被高估，甚至出現(xiàn)了投機性泡沫，這也是它們的股價易暴漲暴跌的原因之一。
數(shù)據(jù)顯示這些行業(yè)下跌股交易活躍度不高。統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)，這16個行業(yè)下跌股的日均換手率均值均在2%到5%之間，成交溫和，關(guān)注度一般。
事實上，這些下跌股中也有部分企業(yè)涉及熱點題材，但它們的成交仍不夠活躍。究其原因，熱炒只是一時，想要成為市場追捧的“白馬股”，還是要從提升自身經(jīng)營狀況入手。
超跌股投資價值分析
盡管中小創(chuàng)下跌股的市場表現(xiàn)不盡如人意，但是對這些股票也不必過于悲觀。市場行情處于風格輪換狀態(tài)，題材概念的發(fā)酵與市場環(huán)境密切相關(guān)，中小創(chuàng)超跌股的投資價值“只會遲到，但不會缺席”。
高收益伴隨著高風險，僅從市場表現(xiàn)看并不能挖掘出這些中小創(chuàng)下跌股的投資價值。在資本市場，收益的波動是一個非常隨機的過程，尤其是對于A股這樣一個“半強勢”有效市場，收益波動的影響因素頗多，未來的漲跌更是難以預測，對股價走勢的判斷也就異常困難。
從統(tǒng)計學角度，大量研究表明，A股的個股(或行業(yè))收益率分布呈現(xiàn)“尖峰厚尾”效應。也就是說，金融市場股票出現(xiàn)極端收益率的情況會較多。而GARCH模型(廣義自回歸條件異方差模型)可以對具有此類特征的波動率進行較好的動態(tài)預測。
當動態(tài)波動率模型預測效果較理想時，進一步通過波動率的振幅(e=(Maxstd-Minstd)/2, Maxstd代表最大條件標準差，Minstd代表最小條件標準差)來估計收益率的波動范圍(收益率上下波動的幅度Rt=C+et, C為常數(shù)，Rt為t時刻的收益率，et為振幅)，從而降低風險，指導交易。
在計算波動率之前，需要將原始的股價或指數(shù)轉(zhuǎn)化為收益率數(shù)據(jù)，一般采取對數(shù)收益率的形式(Rt=ln(Pt)-ln(Pt-1)，其中Pt為t時刻的股價或指數(shù))，可以去除數(shù)據(jù)間因自身的相關(guān)性而導致的計算誤差。
接下來分別對中小創(chuàng)超跌行業(yè)和個股的收益波動率進行預測，統(tǒng)計區(qū)間內(nèi)，以編制的行業(yè)指數(shù)和個股股價作為樣本數(shù)據(jù)，利用GARCH模型對指數(shù)和個股的收益波動率進行動態(tài)預測。預測股票數(shù)量較多的前10個行業(yè)，從模型的擬合度及穩(wěn)定性來看(表4，模型參數(shù)和)，有9個行業(yè)波動率模型的參數(shù)和均小于1，說明GARCH模型能很好地預測這9個動態(tài)波動率。而醫(yī)藥生物行業(yè)的參數(shù)和等于1，說明模型對于該收益序列的波動預測不夠穩(wěn)定。
從波動率標準差的振動幅度來看，醫(yī)藥生物行業(yè)的振幅高達13.09%，再次應證了其收益的波動風險較高。其余9個行業(yè)中，通信行業(yè)的振幅最小，只有7.51%，緊跟其后的紡織服裝和傳媒行業(yè)均不到9%。通過相關(guān)性檢驗發(fā)現(xiàn)，模型參數(shù)和與波動率振幅的相關(guān)系數(shù)高達0.73。說明模型越穩(wěn)定，波動率振幅越小，收益率波動風險也就越低。
“沙里淘金”篩選18股
中國股票市場“羊群效應”明顯，題材概念股更不例外。文中選擇了股票數(shù)量較多的六大熱點題材股編制指數(shù)，時間自2017年5月2日至2017年6月16日，并計算超額回報率(圖3)。從數(shù)據(jù)來看，這些曾經(jīng)下跌的熱點題材股，它們的綜合指數(shù)相對大盤超額回報率都超過了50%，在線教育和機器人（300024）板塊的最大超額回報率都較高，生物疫苗基因檢測板塊整體較穩(wěn)定。
值得一提的是，由于市場信息的不對稱，投資者獲取的信息往往具有滯后性，因此切勿盲目選擇題材概念股。
超跌個股未來也有成長價值，收益波動幅度與股價漲跌幅正相關(guān)
盡管當前市場“一九分化”明顯，“漂亮50”走勢光鮮亮麗，中小創(chuàng)板塊大多處于下跌趨勢或橫盤狀態(tài)，但這種格局并不會長久持續(xù),歷史期的表現(xiàn)不能作為衡量企業(yè)質(zhì)量的唯一標準，“沙里淘金”需慧眼，欲挖掘具有投資價值的股票，需進一步對基本面，財務表現(xiàn)以及波動率進行分析。
在跌幅超過30%的140只股票中，通過初步分析，設置篩選條件為：第一，截至2017年5月31日的滾動市盈率小于50倍且近三年凈利潤復合增長率超過20%；第二，股票所在行業(yè)的收益波動較穩(wěn)定，且個股收益率的條件標準差振幅較小(小于或等于中位數(shù))；第三，涉及熱門題材概念。
據(jù)此，篩選出來18只股票(表4)。不難發(fā)現(xiàn)，這18只股票的市場表現(xiàn)也非常出色。除美亞柏科（300188）外，其余17只股票的累計超額回報率均為正數(shù)，尤其是德爾未來（002631），超額回報高達15.37%。并且這些股票隨著振幅的加大，最新交易日期的超額回報率也有變高的趨勢。計算相關(guān)度發(fā)現(xiàn)，兩者之間相關(guān)系數(shù)達0.65。說明波動率振幅會直接影響股票的收益，屬于高度正相關(guān)。然而，較大的振幅意味著股價會有較大的波動，即波動風險較大；振幅有正負之分，負向波動可能帶來較大的損失。因此，這些股票的投資者需高度關(guān)注投資風險。
總結(jié)
當前大盤藍籌股強勁的市場表現(xiàn)反襯出中小創(chuàng)個股的疲軟，資本似乎都更加偏愛大盤股。自大盤在2638點見底以來，中小創(chuàng)板塊普遍表現(xiàn)一般，大多數(shù)個股因為2015年上半年的暴漲，在隨后出現(xiàn)了補跌效應，普遍看空帶來了“羊群效應”。
從市場來看，盡管中小創(chuàng)下跌股的估值存在泡沫，活躍度一般，暴跌個股數(shù)量占比也較高，但是不能因此而全盤否定中小創(chuàng)，中小創(chuàng)板塊歷來更具有爆發(fā)性，當前整體的低迷并不能代表中小創(chuàng)個股的未來。
文中利用GARCH模型可以對收益率的波動進行很好的預測，且預測模型越穩(wěn)定，收益率的波動風險越小。另外，當波動率振幅越大時，收益率也就會越高，但風險也會隨之加大。簡單地利用市盈率，凈利潤復合增長率等財務指標并不能完全篩選出優(yōu)質(zhì)股，當結(jié)合動態(tài)波動率，以及是否涉及市場熱點等相關(guān)因子，不但可以大概率挖掘出成長潛力股，而且能較好地控制投資風險，在一定程度上將損失最小化。
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