‘壹’ 请问怎么查看股票市场上的资金流向
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股票： 宝钢股份（600019）
股票价值评估
2007年7月9日
宝钢股份
(600019)
综合价值评估
www.chinasogu.com.cn
所属选股模型 奥轩尼斯价值型
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股票名称 综合评分
（星级） 综合估值 12步价值评估 行业评级 成长质量评级 预测评级 投资评级
估值区间(元) 昨收盘(元) 估值结果
宝钢股份 ★★★★ 15.59-17.15 11.40 低估区 ★★★★ ★★★ ★★★ ★★★★ ★★★★★
相对回报率
投资评级及盈利预测
相对回报（%）
盈利预测（元） "e"为预测值
宝钢股份
上证指数
当前投资评级:强力买入,评级系数:4.9
强力买入 买入 中性 适度减持 卖出
价值评估
DCF估值(贴现现金流) (元)
股息折现价值（DDM） 4.53
资本自由现金流模型（FCFE） 18.54
公司自由现金流（FCFF） 9.13
相对价值估值(倍) (元)
动态PE 12.5
P/BV 2.44
P/S 1.19
P/CF 9.24
P/EG 0.70
目标价格估值(元) (元)
股票目标价格 15.59
其它估值(元) (元)
EVA价值 0.34元
G（基本成长率） 5.1%
ROA 2.4%
ROE 4.3%
风险评估
VAR风险价值 10.9%
每月波动 0.4%
均方差 3.0%
·最大获利(元) 1.24元
·最大亏损(元) 1.24元
·综合估值状况 低估区
11.4
15.59 17.15 18.87 (元)
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内容
星级 升降
核心竞争力 ★★★★
行业地位 ★★★★★
成长性分析 ★★★★
盈利能力分析 ★★★★
公司治理 ★★★★
财务状况 ★★★★★
股东增加值(EVA) ★★★★
机构认同度 ★★★★★
市场强度 ★★★
风险价值(VAR) ★★★
流动性 ★★
安全边际 ★★★★
综合评级星级 ★★★★
最新基本信息
股本结构 数量（万股） 比例（%）
总股本 1751200.00 100.0
非流通股 1277700.00 73.0
流通市值（亿元人民币） 539.79
总市值（亿元人民币） 1996.37
最新市盈率（倍） 15.4
每股股息（元） 0.32
最新市净率（倍） 2.4
年股息率（%） 3.1
企业价值收益比EV/EBITDA 45.17
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内容
星级 升降
最后一致评级 ★★★★
最后一致预测 ★★★★★
综合评级得分
（星级） ★★★★
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内容
星级 升降
价值成长比率(PEG) ★★★★
未来3年赢利增长 ★★
基本成长率 ★★★★★
调整税后经营利润增长率(NOPLAT) ★★★★★
股东增加值(EVA) ★★★★
未来增加值(FGV) ★
市场增加值(MVA) ★★★★★
综合评级得分
（星级） ★★★
内容
星级 升降
行业市场相对力道 ★★★
行业成长性 ★★★
行业集中度 ★★★
机构推荐度 ★★★★
行业综合星级 ★★★★
机构研究报告
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标题 作者 来源 日期
宝钢股份：优于大市 乐宇坤 中银国际 2007-06-29
宝钢股份：3季度价格持平考虑出口征税影响，比较谨.. 郑东、李.. 国信证券 2007-05-23
宝钢股份：宝钢3 季度出厂价格持平，符合预期 周涛 国金证券 2007-05-22
宝钢股份：主要产品三季度价格平盘开出 赵志成 安信证券 2007-05-22
宝钢股份：盈利能力仍处于上升阶段 郑东、李.. 国信证券 2007-04-26
操盘指引
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时间 类别 内容
2007-07-03 文汇报 宝钢进军核电用材领域
2007-07-03 文汇报 宝钢进军核电用材领域
2007-06-29 北京首证 钢铁长城 避风堡垒(600019)
2007-06-29 东方早报 宝钢挤入核电用材领地
2007-06-29 中国证.. 宝钢与民企合作生产核电用钢
投资热点
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关注参股金融和大盘蓝筹股
巨鲸在行动：央企整合大格.. 电力行业：下半年行业业绩..
医药行业：景气继续回升 .. 有色金属周报
风格行业板块07年三季度.. 天相IT行业每日资讯
一周模型选股组合
2007-06-22 >>更多
股票名称 综合估值 一致评级 回报率(%)
估值区间
(元) 最新股价
(元) 估值
结果
长江电力 19.70-21.67 15.59 低估区 强力买入 5.6200
中集集团 40.94-45.04 28.49 低估区 强力买入 -0.6800
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‘贰’ 信用VaR与市场VaR的关系
度量风险的指标种类：
1.敏感性指标，用于衡量资产价值对某一风险因子的敏感性。如β值，衡量单一股票或股票组合对市场指数(标普500、沪深300)的敏感性，敏感性指标的一个缺点是，无法知道对整体的绝对影响；
2.波动性指标，用以卜李衡胡肢量资产收益率相对于资产期望收益率的偏离程度，常用标准差(σ)度量，标准差表示各观测值偏离于均值距离的平均数。与标准差相关联的一个概念是相关系数(ρ)，用以衡量两个变量(a和b)线性相关的密切程度，其值介于-1至1之间，ρ=1表示变量a和b完全同方向变动，ρ=-1表示变量a和b完全反方向变动，ρ=0表示变量a和b无相关性，无法从a的变动推知b的变动；
3.概率类指标，用以衡量某一结果发生可能性大小的度量。风险与损失虽然存在密切的关系，但裤弊世概率在其中扮演着重要的角色，某一损失虽然很大，但发生的概率却非常低，则该损失的期望损失将很低，从而该损失的实际风险可能并没有表象上那么大；
4.综合类指标，将概率、损失、对整体的绝对影响统一考量的指标，这类指标的典型代表是VAR，它表示在一定概率下的最大可能损失是多少，克服了上述三类指标单独考量风险某一维度的缺陷。同时，由于VAR表示的损失值的大小，相对敏感性指标而言，VAR提供了一个对不同资产风险的统一考量，具有可加总的优越性。
‘叁’ 股票知识中VaR、Beta、Sharp Raio分别是什么概念
VaR---是定义变量的意思。通常后面跟着个标识符,表示定义该变量。
Beta---测试
Sharp Raio--夏普发射机
‘肆’ 股指期货var度量方法有
VaR的计算方法通常有三大类：分析法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法，这3种方法从不同角度来分析资产的风险价值。后面的案例中将对股指期货交易中保证金的最大损失值进行计算，即对保证金的VaR值进行估计。
1、VaR分析法的使用，首先通过假定或者实证来确定资产价格服从的分布类型，分布类型的确定和选择是进行VaR方法理论分析和实证研究的关键。如果资产或资产组合的收益率服从正态分布，则该资产或资产组合VaR的计算可以简化，在正态分布条件下，可以根据置信水平α确定相应的分位数，记为Zα，将资产或资产组合的收益率分布的标准差σ与该分位数Zα相乘，记为VaR值。
2、历史模拟法要求投资者收集并利用所持有资产或资产组合在过去一段时期内收益率分布的历史数据，其核心是根据影响资产或资产组合的市场因子的历史样本变化来模拟证券组合的未来损益分布，并利用分位数给出在一定置信水平下的VaR估计。历史模拟法的基础是假定资产收益率历史的变化会重演，从而根据历史数据来确定在持有资产或资产组合期内损失的最大值。映射：分析确定影响资产或资产组合的市场因子，收集每个市场因子适当时期的历史数据，并用市场因子表示出资产或资产组合中各个金融资产的盯市价值。估计每个市场因子价值波动和未来价格，根据市场因子过去n个日期价格的时间序列，计算每个市场因子在n个时期内价格水平的实际变化，再假定未来的价格波动与过去一致，由市场因子的当前价格水平，可以直接估计出每个市场因子未来一个时期的n种可能的价格水平。估计组合的未来收益，利用资产价格公式，根据所有市场因子价格未来n种可能值，估计资产或资产组合未来的n种可能价格，并与资产或资产组合的当前价值或期望价值相比较，得到资产或资产组合未来的n个可能损益的分布。确定VaR值，将损益分布按递增次序排列，按给定的置信度某一分位数，求出资产或资产组合相应的
3、蒙特卡罗法又称随机抽样方法或统计实验方法，其主要思想是：当所要求解的问题是某种事件出现的频率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过试验的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。估计资产或资产组合收益率的平均数和标准差，并就标准正态分布进行函数抽样，抽样次数为n，得到n个标准正态随机变量Zi。将所得到的n个标准正态随机变量Zi数值代入Xi*=μ+Ziσ，得到正态分布条件下的收益率数值。将上述模拟结果按从小到大的顺序进行排列，取某一分位数，确定可得到在蒙特卡罗模拟下的VaR估计值。
‘伍’ 关于股票市场VAR值
VaR ,value at risk
有一个置信区间的，比如在95%的置信度下，该股票的最大可能下跌的幅度。
计算方法，就是置信度下对应的系数乘以该股票的标准差。
‘陆’ 如何理解股市交易的资金流入流出
中国股票波动性的分解实证研究
宋逢明/李翰阳
【摘 要 题】证券市场
【正 文】
一、概述
在金融学领域中，波动特性一直是重要的研究内容。目前对中国股票市场波动性的研究，大多以沪市、深市两市场指数为对象。得到的结论普遍认为中国股票市场存在较剧烈的波动，与西方尤其是美国较为发达的股票市场相比，中国股票市场的波动显着大于它们的市场波动。但是分析中国市场的特性后，可以认为分解股票的总体波动性，在股票的市场风险和个别风险两个层面上对中国股市的波动进行实证研究是具有一定意义的。
首先，市场中有大量的散户投资者，而其中相当数量的散户持有大量个股而非投资组合。尽管机构投资者逐渐成为市场的主导力量，但是散户投资者及其投资总量仍在市场中占有很大比例。根据markowitz（1952）的资产组合理论，这一类投资者不能够做到分散化投资，对于他们来说企业个别波动的影响的程度决不亚于市场波动带来的影响。其次，市场具有高度不完全性，缺乏完善的机制和足够的金融工具。虽然传统理论认为20至30只股票的资产组合可以很好地实现风险的分散化从而消除这些股票的个别风险，但在中国市场中由于缺少做空机制和必要的金融工具，也不能全部做到风险的分散化，构成这一组合的股票的个别风险不可忽视。
除这些特点外，中国市场中的投资理念变化也强调了分解总体波动性的意义：近年来，中国市场中价值投资理念开始逐步被普遍采纳，对于某些特定股票的重视被加深，而分散化的做法反而逐渐淡化，所以股票的个别风险情况就显得尤为重要。还有，中国的市场中存在大量的投机者甚至是赌博者利用某一只股票在市场中的定价偏差进行套利，此时他们就充分暴露在这一只股票的个别风险之下，而不是市场的总体风险。而且市场中曾经有严重的炒作行为，这类行为也大大影响了股票的个别波动。
基于上述分析，可以认为对于股票的总体波动进行分解，分别对市场波动性和个别波动性进行实证研究是有重要实际意义的。但是，无论是国内还是国外，很少有研究者将总体波动性分解，并同时在不同层面（市场、公司）对波动性进行实证分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）发现，在美国股市中，尽管市场波动并未增加，但是在1962年到1997年间，个别公司的不确定性大大增强了。但是，目前对这一现象的解释尚无定论。对于中国市场的情况，宋逢明和江婕（2003）得出的结论是1998年以后的中国股票市场的总体风险与s&p500成分股所代表的美国股市相当，但是中国股市中的系统风险一直高于美国市场。
下面我们将先介绍研究中采用的波动分解模型和波动度量的估计方法，然后着重分析不同波动成分的变化趋势并对其成因进行简单的分析。
二、波动性的分解模型和估计方法
1.波动性的分解模型
本文的研究中，将一只股票的收益分解为两部分：市场收益与个别收益。通过这种分解，我们可以构造衡量个股的两种波动的度量，这两种波动之和就是该股票收益的波动，所采用的方法优点在于无需计算股票间的协方差以及个股的β。
根据capm模型，我们可以得到一种个股收益波动的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{图}[，it]）
其中r[，it]为个股的超额收益，r[，mt]为市场超额收益，且capm模型本身有r[，mt]与{图}[，it]正交。但是这种分解的缺点是难以估计个股的β，且个股β是随时间变化的。为解决这一问题，下面我们给出一种简化的模型，该模型不需要个股β的信息。同时，该模型可以对个股收益的方差进行类似于（1）的分解。
首先，考虑如下不需要β的个股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]与ε[，it]不是正交的，因此在计算个股收益的方差时不能忽略协方差项。根据模型（2），个股收益的方差为：
附图{图}然而，这里的方差分解又一次引入了个股的β。
但是，对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均便消除了带有个股β的协方差项：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根据这种分解方法，我们就可以利用模型（2）中的残查项ε[，it]来构造一种不需要个股β的平均个别波动度量标准。加权平均波动∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解为随机选取的个股的波动期望值（随机抽取到股票i的概率等于其在市场中的权重ω[，it]）。
2.数据及波动性成分的估计
本文采用在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的a股股票数据来估计基于模型（4）的个股超额收益分解所得到的等式（4）中的波动成分量。样本期从1990年12月19日始，至2001年12月31日终。这一样本期内，股票数量发生了巨大变化，从期初的8只增加到期末的1133只、股票的日交易数据共计1，311，427组。为了得到模型（2）中的个股超额收益（r[，it]）和市场超额收益（r[，mt]），采用的无风险收益是人民币一年期定期存款利率。
为估计等式（4）中的两种波动成分量，采用下列步骤。令s为计算收益的时间间隔，本文主要采用股票日收益数据进行估计。令t为计算波动的时间间隔，本文中t一般指月。在时间间隔t内的市场收益波动，以mkt[，t]表示，由下式计算：
附图{图}
其中μ[，mt]是时间间隔t内市场收益r[，ms]的均值。市场收益是利用时间间隔t内所有个股收益加权平均得到的，取每只股票当月的流通市值占总流通市值的比例且不考虑现金红利再投资情况作为该股票的权重。这样就得到了股票第一部分波动，即市场波动的估计量。
对于股票第二部分波动，即个别因素造成的收益波动，首先要根据公式（4）计算个股超额收益与市场超额收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然后计算个股在时间间隔t内的波动：
附图{图}
如前所述，为了消除计算中的个股之间的协方差量，必须对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均。由此得到了衡量各股票个别因素造成的平均波动的估计量，以firm[，t]表示：
附图{图}
经过上述步骤，就得到了衡量市场内个股的市场风险和个别风险的两个估计量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波动性成分的趋势分析
根据上述模型和估计方法，即可对中国市场的股票收益波动情况进行分解研究。首先按照前面的估计方法，估计出市场波动以及个别股票波动这两部分波动量的大小，进行图形分析。图1（a）显示了中国股市中市场波动成分随时间变化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，并按照流通市值进行加权平均，从图中可以初步看出市场波动成分有一定的下降趋势，但是不够明显。
图1（b）对图1（a）中的数据进行滞后12阶（即数据滞后一年）的简单移动平均，进一步表明市场波动成分有下降的趋势。1990年至1991年股票样本数量及交易量太小，波动不明显，但1992年初，市场波动值约在0.020到0.025之间，至2001年底样本期末，市场波动值约为0.05。尤其是1994年中期过后，市场波动的下降趋势更为明显。
图2（a）则显示了中国股市中个别因素波动成分随时间变化的情形，从图中可以初步看出个别波动成分随时间没有明显的趋势。图2（b）同样是图2（a）中数据进行滞后12阶移动平均的结果。图中有一定的趋势，但是很不明显。期初波动值约为0.020，至2001年底，波动值约为0.010。从整体上看，图像较为平缓。
附图{图}
图2 中国股票个别因素波动（firm[，t]）
从图形分析中可以看出，中国股市的市场波动成分在样本期内有较为明显的下降趋势，而个别因素的波动成分在样本期内有下降，但是不明显。而且两列时序数据都有持续的波动，说明其变化趋势有可能是随机性的。因此，除了进行图形分析，要确定两种波动成分的时间序列数据是否有确定性趋势，还是仅仅为随机性趋势，还需要进一步进行计量经济学分析。
‘柒’ 投资组合的VAR计算
VaR的字面解释是指“处于风险中的价值(Va1ueatRisk)”，一般被称为“风险价值”或“在险价值”，其含义是指在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
确切地说运薯姿，VaR描述了“在某一特定的时期内，在给定的置信度下，某一金融资产或其组合可能遭受的最大潜在损失值”；或者说“在一个给定的时期内，某一金融资产或其组合价值的下跌以一定的概率不会超过的水平是多少?”。
用公式表达为：
Prob(∧P>VaR)=1－c
式中：∧P—证券组合在持有期内的损失；
vaR——置信水平c下处于风险中的价值。
以上定义中包含了两个基本因素：“未来一定时手轮期”和“给定的置信度”。
前者可以是1天、2天、1周或1月等等，后者是概率条件。
例如，“时间为1天，置信水平为95%(概率)，所持股票组合的VaR=10000元”，其涵义就是：“明天该股票组合可有95%的把握保证，其最大损失不会超过旁绝10000元”；或者说是：“明天该股票组合最大损失超过10000元只有5%的可能”。
为了加深理解，这里以中国联通股票为例予以说明。
例如，过去250个交易日(2003.10.13～2004.10.21)，中国联通的日收益率在一7%和5%之间(见图8—3)。
从日收益的频数图(见图8—4)中可以看出，日收益率低于一4%的有4次，日收益率在。
和0.5之间的有41次等。
在99%的置信区间下，也就是说250天中第2个最小收益率为一4.9%；在95%的置信区问
第八章金融工程应用分析329
下，即为250天中第7个最小收益率位于－3.5%至－4.0%之间，为－3.72%。
因此，倘若投资者有1亿元人民币投资到中国联通这支股票上，则在99%的置信区间下，日VaR不会超过490万元，即一天内的损失小于490万元的可能性大于99%的概率；同样，在95%的置信区间下，日VaR为372万元。
‘捌’ VAR模型优缺点和主要作用有哪些
一、VaR模型的优点如下：
1、 VaR模型测量风险简洁明了，统一了风险计量标准，管理者和投资者较容易理解掌握。
风险的测量是建立在概率论与数理统计的基础之上，既具有很强的科学性，又表现出方法操作上的简便性。同时，VaR 改变了在不同金融市场缺乏表示风险统一度量, 使不同术语(例如基点现值、现有头寸等) 有统一比较标准, 使不同行业的人在探讨其市场风险时有共同的语言。
另外，有了统一标准后，金融机构可以定期测算VaR值并予以公布，增强了市场透明度，有助于提高投资者对市场的把握程度，增强投资者的投资信心，稳定金融市场。
2、可以事前计算, 降低市场风险。
不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小，不仅能计算单个金融工具的风险, 还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险。综合考虑风险与收益因素,选择承担相同的风险能带来最大收益的组合，具有较高的经营业绩。
3、确定必要资本及提供监管依据。
VaR为确定抵御市场风险的必要资本量确定了科学的依据, 使金融机构资本安排建立在精确的风险价值基础上, 也为金融监管机构监控银行的资本充足率提供了科学、统一、公平的标准。VaR 适用于综合衡量包括利率风险、汇率风险、股票风险以及商品价格风险和衍生金融工具风险在内的各种市场风险。因此, 这使得金融机构可以用一个具体的指标数值(VaR) 就可以概括地反映整个金融机构或投资组合的风险状况, 大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流, 也方便了机构最高管理层随时掌握机构的整体风险状况, 因而非常有利于金融机构对风险的统一管理。同时, 监管部门也得以对该金融机构的市场风险资本充足率提出统一要求。
二、VaR的应用主要体现在：
1、，用于风险控制。目前已有超过1000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR方法作为金融衍生工具风险管理的手段。利用VaR方法进行风险控制，可以使每个交易员或交易单位都能确切地明了他们在进行有多大风险的金融交易，并可以为每个交易员或交易单位设置VaR限额，以防止过度投机行为的出现。如果执行严格的VaR管理，一些金融交易的重大亏损也许就可以完全避免。
2、用于业绩评估。在金融投资中，高收益总是伴随着高风险，交易员可能不惜冒巨大的风险去追逐巨额利润。公司出于稳健经营的需要，必须对交易员可能的过度投机行为进行限制。所以，有必要引入考虑风险因素的业绩评价指标。
3、估算风险性资本（Risk－based capital）。以VaR来估算投资者面临市场风险时所需的适量资本，风险资本的要求是BIS对于金融监管的基本要求。下图说明适足的风险性资本与 VaR值之间的关系，其中VaR值被视为投资者所面临的最大可接受（可承担）的损失金额，若发生时须以自有资本来支付，防止公司发生无法支付的情况。
温馨提示：以上内容仅供参考。
应答时间：2021-02-02，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。
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