股票市场的发展，在一定程度上代表了我国的经济发展，因此，建立一个和谐、稳定的股票市场是我国持久追求的目标。在证券市场里什么意外都可能发生，所以，这就要求股民必须具备相应的股市知识，切不可盲目跟风，看见下面是小编为大家整理的2023年股票投资风险性【五篇】,供大家参考。
股票投资的风险性范文第1篇
关键词：股票 投资 风险防控
股票市场的发展，在一定程度上代表了我国的经济发展，因此，建立一个和谐、稳定的股票市场是我国持久追求的目标。在证券市场里什么意外都可能发生，所以，这就要求股民必须具备相应的股市知识，切不可盲目跟风，看见有人在股市赚了钱，就盲目地在股市里投资，结果不仅没有挣到钱，反而赔进去更多。如何杜绝大众盲目进股市的现象，如何能够让大家认识股票投资的风险，在已有的认知下进行合理的投资，本文结合各方资料，就此问题展开了分析并给出了具体的解决方案。
一、股票投资简介
（一）股票与股市
股票是股份证书的简称，是股份公司为筹集资金而发行给股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票市场是股票发行和交易的场所，包括发行市场和流通市场两部分。股份公司通过面向社会发行股票，迅速集中大量资金，实现生产的规模经营。
（二）股票投资：炒股
在证券市场进行投资，就是我们俗称的“炒股”。炒股，有着各种各样的题材，但大多都是炒经营业绩或与经营业绩相关的题材。所以在股市上，股票的价格与上市公司的经营业绩呈正相关关系，业绩愈好，股票的价格就愈高；
业绩差，股票的价格就要相对的低一些。但也不是绝对的，有些股票的经营业绩每股只有几分钱，但其价格比业绩胜过它几十倍的股票还高，这在股市上是非常正常的。因此，在选取股票时，一定要谨慎分析，密切关注该股之前的走势，利润，多听取有关专家的意见和建议，切忌盲目选股。
二、股票投资风险的类型与特征
（一）股票投资风险
是指投资者在进行股票投资过程中，遭受损失或不能达到预期收益目标的可能性。股票投资风险主要分为两大类，即：市场风险和公司特有风险。
1、市场风险
是指对所有公司都将产生影响的风险，它源于公司之外，表现为整个股市平均报酬率发生变动，购买任何股票都不能避免这类风险。比如当年的9・11事件，除了造成了巨大的生命损失，股市也随着这一事件持续低迷。
2、公司特有风险
源于公司本身的商业活动和财务活动（所投资公司近期的表现），表现为个股报酬率变动脱离整个股市平均报酬率的变动。例如前几年的三鹿奶粉被曝含有致癌物质三聚氰胺，就因为这一事件，该公司的股票大跌，很多股民在一夜之间倾家荡产。
（二）股票投资风险的特征
1、不确定性
股票投资风险具有不确定性。谁也不知道明天的股市会是什么样子，因此对于风险的估计，也是完全凭借已有的现象、经验，进行的推测，这是我们大多数投资者所能做的。
2、客观存在性
股票投资的风险是客观存在的。股市的利润是巨大的，但所谓“利润越大，风险越大”，股票投资的风险是客观存在的，没有哪个人敢保证那只股票是稳赚不赔的，纵然是有名的“股神”，也不是百分之百的赚钱，所以，对于股市，我们不能报有“零风险”的幻想。
3、相对性
为什么股市可以让人一夜暴富，也可以让人一夜倾家荡产，因为不同的股票，其所需要承担的风险不同。对于不同的投资者而言，风险也是相对的，如何把握好风险的相对性，是每一位股民的必修课。
4、可防范性
尽管股票投资风险是客观存在的，但是并非没有规律可循，我们要根据一定的方法，努力地去测量、估算可能出现的损失，尽力把风险降低到最小。
三、股票投资风险防控
（一）掌握必要的证券专业知识
股票是一门高深的学问，对于普通人来说很难研究透彻。但若是想凭借股票的投资获得成功，必须要话费大量的时间和精力去钻研证券知识。我们不排除有人凭借运气获得成功，但那毕竟是少数，要想获得长远的成功，专业的股票知识是必须要掌握的。
（二）了解投资环境，关注投资时机
股市与经济环境、社会发展、政策颁布等方方面面息息相关。政治安定，经济进步，民生安好，股市一定是繁荣、能挣钱的；
反之，政局动荡、经济衰退、民不聊生，股市将会是灰暗的，是个吸金的黑洞。
（三）找到合适的投资方式
股票的投资方式有很多，这就要随着投资者的习惯、性格，结合当前的股市发展来确定适合自己的投资方式，切不可盲目跟风，也不可长期不变，要随时保持敏感，灵活的改变现有的投资方式，跟上股市的变化，才能保证自己立于不败之地。
（四）制定合理投资运营计划
大多数初入股市的投资者都将注意力放在试产改价格的涨跌上，却经常忽略本身资金的合理调整，要知道，资金的本身才是股市的基础。制定合理周密的资金运作策略，对于风险的防范具有十分重要的作用。
四、结束语
本文结合笔者查阅多方资料，就股票投资风险防控的问题展开了探讨，具体的分析了当前我国股市的现状及股市投资的风险所在，就股票投资的防控提出了一些建议，然而由于个人所学知识以及阅历的局限性，并未能够做到面面俱到，希望能够凭借本文引起广大学者的关注，加以指正。
参考文献：
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[3]张剑锋.上海股票市场投资风险研究[D].东北财经大学硕士学位论文.2004
股票投资的风险性范文第2篇
关键词：证券市场 股票价格 因素 定价模型
根据马柯维茨的资产组合理论，投资者对一种股票预期收益率的大小确定取决于这种股票的风险溢价或者说风险回报率，而风险溢价又取决于投资者的风险厌恶程度。譬如，某一投资者是风险厌恶型的，他不愿意冒高风险，那么他的风险溢价就低，股票的价格也低，反之，如果是风险喜欢型的投资者，那么他的风险溢价就比较高，股价也高。有此可见，风险是影响股票价格的主要因素。马柯维茨还把风险分成系统风险和非系统风险。这里我们把非系统风险因素又称为公司特征因素。
系统风险是指有整个国民经济变动而造成的市场全面风险。影响股价的系统风险因素主要包括:经济状况、经济周期、利率、通货膨胀率、经济政策、物价水平、投资者结构、人们心理预期和股市人气状况等。非系统风险是指某个股票或者股票组合所特有的风险。它包括每股税后利润、每股净资产、发行价格、股本量、流通盘大小、地区因素、行业因素等。下面我们以上海股市为例来分析一下我国证券市场中系统风险和非系统风险的结构特征。股票投资的总风险由系统风险和非系统风险两部分组成。
由于成长阶段市场竞争的无序性、信息的垄断性和运行机制的不规范性等市场结构性因素，我国股市的价格行为呈现出较强的波动性，这种高风险特征已经引起管理层和投资者的极大关注。国内很多学者也因此对我国股市的投资风险结构做了详实的研究，发现我国股市的风险结构具有与成熟股市不同的特点。在我国股市中，单个股票的价格波动受市场大势的影响非常大，从而导致各个股票价值运动的相关性增强，收益率之间的相关系数必然较高。大部分股票间的相关系数都大于0.7，这和我国股市在一轮市场行情的大幅调整中，个股通常呈现齐涨齐跌的现象是相吻合的。
在我国股市发展初期，系统风险在总风险中占有较大的比例。
然而，随着我国股市规模的不断扩大和运作机制的逐步成熟，市场的风险结构发生了深刻的变化。张人骥(2000)采用1993年1月1日至1998年12月31日的日收益率数据，考察了上海股市风险结构的动态变化特征与趋势。结果表明，上海股市的系统风险比例呈现逐年下降的趋势，“齐涨齐跌”的现象正在逐步弱化，与早期相比，目前的投资者在进行投资组合选择和投资决策时更多的考虑公司本身的特点，行为模式已从前几年的“重大盘，轻个股”逐步转变为“重个股，轻大盘”，股票后面所蕴含的公司特征正在逐步得以体现。
由于系统风险在单个股票的投资总风险中占有较大比重，同时各股票的价格运动表现出强烈的一致性，因而通过投资多元化分散风险的效果将极其有限。施东晖(2000)使用50个股票的双周收益率数据计算它们各自的方差；
然后随机地选取一种股票，其收益率方差为4.18%；
将这一股票与另一随机选取的股票组合起来，构成等比例投资的两种股票的组合，方差降为4.13%左右；
按同样的步骤，一步一步加入随机选取的股票，可以看到，当组合中股票数目达到20种以上时，单个股票的非系统风险几乎已完全分散掉了，此时投资组合的方差很快接近极限值3.180/0，这一数值约为原先单个股票风险的78.2%。可见在我国股票市场上，投资多元化只能分散掉大约20%的风险量，降低风险的效果并不明显。
我国已有一些学者对我国证券市场股票定价的风险和收益关系进行了实证研究，比较有代表性的是施东晖(1996)《上海股票市场风险实证研究》。施东晖所使用的数据简述如下：
研究样本:1993年底106家上市公司，按规模将样本分成15个组合，每个组合由样本股票等比例投资组成，组合1包含流通股本最小的一些公司，组合15则包含流通股本最大的一些公司。
研究期间:从1994年1月至2000年4月底，共76个月。
收益率计算:实证研究中采用的收益率为股票双周收益率。计算公式为，
变量定义：实证主要涉及收益率(r)、系统风险(β)、非系统风险(s(e))、公司规模(sl)、净资产收益率(roe)和权益市值比率(bm)等变量。β和s(e)可由公式rt=αt+βtrm+ξt回归得到。
通过上面的实证研究，我们发现，我国股票市场上的风险收益关系并不符合资本资产定价模型(capm)的结论，公司特征因素在我国股票定价中占有相当重要的地位。此种现象主要归因于两个原因:①我国股票市场的非有效性。首先，我国股市不具有完全信息。从中国股市的实际运作来看，由于市场发展尚不规范、不成熟，上市公司信息披露行为不规范、投资者之间信息不对称等现象较为严重。其次，我国股市不具有完全竞争。由于投资者群体结构、规模经济和进入限制等诸多因素，中国股市的市场化和竞争程度还相对较低。②投资组合的非有效性。投资组合的非有效性主要体现在两个方面：a我国股市的参与者大部分是散户投资者，b影响公司股票价格的主要因素不是上市公司管理水平和经营效益。由此可见，capm关于投资者持有高度分散化股票组合的前提假设也不符合中国股市目前的实际情况，因此非系统风险也会影响股票的收益。
资本资产定价模型的成立是以有效市场假设为前提的，中国股市定价行为与资本资产定价模型不符，也就意味着中国股市缺乏资本配置效率，就不能有效地通过股票价格这只“看不见的手”来最优地配置稀缺资本，不能有效地促进企业发展和经济增长，而只能带来稀缺资本和其它社会资源的浪费。因此，进一步发展和规范我国股票市场，说到底就是了要提高我国股票市场的效率。大致有以下措施:①扩大股票市场规模。②提高上市公司质量。③大力发展机构投资者。④规范政府监管。
参考文献：
股票投资的风险性范文第3篇
内容摘要：本文提出了股票投资组合的两阶段优化法：第一阶段，从基本分析入手，通过定性与定量分析两方面，选出具有投资价值的行业及个股，再据股票的期望收益率和风险，求出Sharp ratio，并结合分散风险的潜力，确定股票投资组合；
第二阶段，建立动态最优投资组合的规划模型，动态确定投资组合中各股票权重。数值试验表明，将两阶段优化法应用于具体实例中，具有较好的实践效果。
关键词：投资组合 Sharp ratio 动态 股票权重 两阶段优化法
研究背景
2008年的金融危机，对华尔街及投资行业都是一个沉重的打击，凸出了构建恰当的投资组合的重要性。
如何构建投资组合是投资组合研究的中心问题。Markowitz和Sharpe的理论和方法尽管被广泛肯定，但其理论仍存在不足。Markowitz和Sharpe模型是单期离散时间证券组合模型，模型只能在期末进行调整，该方法不足以研究不断变化的市场。Merton研究了连续时间组合证券投资问题，其研究中假设：证券组合包含一个无风险证券和一个或多个风险证券、资产能被任意分割、不存在交易成本，且投资人都希望获得最大收益，但未考虑投资中的风险，而在实际中，投资者不能只顾最大化收益，而不顾所面临的风险，因为不考虑风险的投资是一种冒险的投资行为。荣喜民等人（2005）虽然在分析风险证券运动模式的基础上,提出了兼顾收益和风险的连续时间的组合证券选择模型，通过权衡收益和风险,给出了求解组合证券模型的方法。但是也存在一些缺陷，即最初假设已选定n种较好的股票，并假设其价格服从几何布朗运动。
本文针对目前投资组合优化方法存在的不足，在相关文献的基础上，将投资组合中股票的选择与投资组合中各支股票权重的确定结合起来，提出了股票投资组合的两阶段优化法：第一阶段，通过对个股进行基本面分析，从Sharp ratio的角度，采用定性分析与定量分析相结合的方法，从宏观经济考虑最具投资价值的行业及股票；
第二阶段，在资金一定的条件下,从股票投资者的角度, 建立最优股票投资组合的规划模型，以动态确定投资组合中各支股票所占权重。数值实验表明，具有较好的实践效果。模型的研究结果可作为投资者在不断变化的证券市场进行操作的重要的理论与决策依据。
股票投资组合中的两阶段优化法
（一）第一阶段：对个股进行基本面分析
投资者进行分散投资，分散投资的品种之间的相关性越弱越好，否则达不到风险分散的目的。因为同一类品种或相关性强的股票往往会同涨同跌。投资组合中的“弱相关性”问题有几个原则：一是跨行业品种分散。投资者可以选择不同的行业，如同时购进电子类、金融类、建筑类、商业类等品种的股票。二是跨地区品种分散。选择来自不同地区的上市公司的股票，增加投资品种对地区性发展政策的抗风险能力。三是跨时间选择投资时机。股市之中存在许多机会和风险，如果将资金一股脑地同时投进去，可能会在更大的机会来临时，无资可投，丧失良机。投资者可以分期投资，伺机而动。
1.定性分析。不同行业经营状况对主要宏观经济变量的变动有不同的反映。根据美国股市的实证分析，行业配置对投资收益的总贡献率约为20%，由此可见行业配置的重要性。使用自上而下的分析方法，通过宏观经济数据（政策）的分析，确定主要宏观数据变量的变动对不同行业的影响，从而确定出具有投资价值的行业，进而选出各个行业中的优良股票，这样的股票满足基本分析原则的要求。能够达到分散风险的目的。
2.定量分析。本文采取一种较简单、也较常用的经验估计法，即根据过去的实际数据对未来进行估计。根据历史数据，预测股票的收益率和风险大小。先根据Sharpe单指标模型，即遵循股票资产的报酬与波动性比率较高原则，来进行第一次股票筛选，资产的报酬与波动性比率计算公式为（ri-rf）/σi；
再根据风险分散化原则进行第二次挑选，最终挑选出股票作为投资组合。
总风险、系统风险和非系统风险三者之间满足如下关系：σi2=βi2σM2+σei2。
由方差计量的总风险可以分成两类：一是系统（不可分散）风险：βi2σM2；
二是非系统（可分散）风险σei2，即可以通过组合证券消除的方差部分。
可以清楚地看到，股票的总风险中，非系统风险所占比重越大，它就越有潜力通过投资组合来降低其总风险。
（二）第二阶段：动态确定投资组合中各支股票的权重
在证券市场中，证券的价格、风险、收益率及证券之间的关系是在不断变化的。所以用固定的指标去反映收益和风险的变化是存在问题的，因为当条件发生变化时，证券的组合没能及时调整，以反映市场的变化，这就使组合投资研究失去了实际操作价值。所以本文根据股票的这种不确定性，建立动态的模型，来确定在不同时期投资组合中各支股票的权重。
基于相关模型，得到最优权重的表达式：
由此可见，最优权重向量与每一时刻t 的收益率及收益率的方差和协方差有关。且上式可推出两个极端情况：
（1）若投资者是极端风险厌恶的，即 λ1=1，则最优权重向量为：
（2）若投资者是冒险的，即λ1=0，则最优权重向量为：
实例及结果分析
（一）定性分析
从当前国内外形势看，经济复苏的迹象日益明显，事实上经济复苏的实际进程是左右未来行情的关键因素。而经济复苏最有说服力的佐证就是公司业绩。2010年最具潜力最具投资价值六大行业分别为以下行业：
医药：成长性最好的行业；
钢铁：拐点最明确的行业；
机械设备：机构最青睐的行业；
农林牧渔：业绩双增最大的行业；
电力：同比增长最快的行业；
有色金属：环比增长最快的行业。
（二）定量分析
下文从中投证券中搜集了这六个行业中几只较好的股票在2009年8月11日至2010年5月7日的收盘价（共180天）。用公式 ：收益率=（今天的收盘价-前一天的收盘价）/前一天的收盘价，计算出各只股票的日收益率。然后将这40只股票的收益序列乘以30 得到月收益率。对40只股票的月收益率各取平均，可以得到月预期收益率（ri），并且根据40只股票的月收益率序列可以求得各支股票的方差（σi2）和标准差（σi）。以ri衡量一支股票的收益，以σi衡量一只股票的风险。表2列出了40只股票的收益、风险相关数据。其中本文无风险收益率（rf）统一规定为3%。
第一次股票资产挑选：遵循股票资产的报酬与波动性比率较高原则，即所谓的Sharp ratio较高原则。对这40只股票挑选出Sharp ratio由高到低排名前20名（排名及入选股票详见本文表1）的20只股票。
第二次股票资产的挑选：先计算各支股票的βi值；
再根据市场风险σM2计算股票的系统风险βi2σM2，并由股票的总风险σi2与股票的系统风险βi2σM2的差值可得股票的非系统风险σei；
最后计算股票的风险分散程度σei2/σi2，挑选风险分散程度由高到低排名前六位（排名及入选股票见表2）的6只股票作为投资组合。
计算某项资产的贝塔系数的公式为：。
选取的六只股票为：科华生物、亚盛集团、美的电器、金山股份、焦作万方、东方钽业。选取时间为选取时间从2009年9月1日至2010年5月7日，共165个交易日，并用SAS 、MATLAB处理这些数据。为说明问题，分别取2010年1月7日，1月15日、1月25日、2月2日和2月22日为研究时间。用公式
作为证券i（i =1,2,…,6）的收益率的样本均值和证券i和j（j =1,2,…,6）的样本协方差。其中rij，i =1,2,…,6，j =1,2,…,6是每个证券收益率的样本。由此用SAS软件可以得到5个时间的协方差阵Ωi，并由此得到期望收益率分别为：
2010年1月7日 u1=（0.0040，0.0011，0.0050，0.0010，0.0053，0.0021）T
2010年1月15日u2=（0.0035，0.0015，0.0050，0.0010，0.0054，0.0022）T
2010年1月25日u3=（0.0029，0.0018，0.0050，0.0010，0.0056，0.0022）T
2010年2月2日 u4=（0.0024，0.0022，0.0049，0.0011，0.0057，0.0024）T
2010年2月22日u5=（0.0015，0.0027，0.0048，0.0012，0.0058，0.0025）T
设λ1=1/2，即表示投资人认为收益和风险同等重要，如果投资者在以上6种风险资产和1种无风险资产上投资，则在以上5个时间的最优权重或最优投资比例分别为：
w1*=（0.5267，-0.2491，1.3249，
-1.1020，0.5474，-0.0478）T
w2*=（0.3130，0.1963，1.4178，
-1.5107，0.6433，-0.0597）T
w3*=（0.0731，0.6963，1.5074，
-1.9525，0.7507，-0.0750）T
w4*=（-0.2070，1.0221，1.5301，
-2.1635，0.8694，-0.0510）T
w5*=（-0.6517，1.8676，1.6495，
-2.8597，1.0554，-0.0611）T
用公式：投资组合收益率=期望收益率向量*投资组合中各支股票所占权重，计算出这五天投资组合的收益率分别为：0.0102，0.0103，0.0111，0.0117，0.0145。
本文假设不是先对个股进行基本面分析，没有先选择股票而是就是由这40只股票构成投资组合，则这五天投资组合的收益率依次为：-0.0102 0.0018 0.0036 -0.0090 -0.0032，在上述这种情况下，投资组合的收益率小于先对个股进行基本面分析，先选择股票时的收益率。所以我们先对个股进行基本面的分析是有意义的。
对比如果不考虑证券的价格、风险、收益率的不断变化，即不是动态确定投资组合权重的结果。
由于不考虑证券的价格、风险、收益率的不断变化，也就不会动态确定投资组合的权重，假定投资组合的权重为最初2010年1月7日确定的权重，则这五天投资组合的收益率为：0.0102，0.0098，
0.0096，0.0090，0.0082 ，此种情况下，投资组合的收益率小于动态确定投资组合权重的收益率。所以我们的连续时间最优化模型是有效的。
通过实例验证和比较分析，说明两阶段优化法是有效的，两个阶段的优化缺一不可。
参考文献：
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作者简介：
孙建平（1976-），女，江苏海安人，南通大学理学院讲师，硕士研究生，研究方向：最优化。
黄梦妮（1988-），女，江苏新沂人，上海师范大学商学院，硕士在读。
吕效国（1963-），男，江苏南通人，南通大学理学院副教授，硕士研究生导师，研究方向：概率统计。
股票投资的风险性范文第4篇
用户购买股票基金相当于花最少的钱购买最多的股票。某些股票下跌造成的损失可以用其他股票上涨的盈利来弥补，可以充分享受到组合投资，分散风险的好处。不过股票基金的风险性也不小。
股票基金面临系统性风险、非系统性风险、主动操作风险。系统性风险也就是市场风险，是由整体政治、经济、社会等环境因素对证券价格所造成的影响。非系统风险指的是个别证券本身独有的风险。
系统性风险包含政策风险、经济周期性波动风险、利率风险、购买力风险、汇率风险等。非系统风险包括企业的信用风险、经营风险、财务风险等。
股票投资的风险性范文第5篇
关键词：st股票；
上证综合指数；
相关性；
风险
一、引言
1998年3月16日，我国证券监督管理委员会颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》，规定当上市公司出现财务或其他状况异常，导致投资者对该公司前景难以判定，可能损害投资者权益的情形，交易所易地对其股票实施特别处理。自1998年4月22日开始，沪深证券交易所对连续出现3年亏损及财务状况异常的上市公司股票的交易进行特别处理。作为绩差公司及问题公司的典型代表，截止到2004年5月沪深两市已经有128支st股票(不包括已经不再属st的)，占上市公司的10%左右，在我国股票市场上已经成为一个特殊的上市公司群体。由于st队伍的不断壮大和其特殊性，无论是投资者、规则制定者还是理论工作者，都越来越关注它。
二、st类股票研究的现状及本文研究的问题
1、研究现状
st股票是我国资本市场特有的现象，因为其特殊性，得到学术界与实务界的关注，关于它的研究内容主要集中于三个方面。
(1)对st股票公司本身的分析研究。ost公司主要存在的问题。秦锋(2001)认为，st公司存在的主要问题是经营业绩不佳、产业结构不合理、重大投资失误或未见成效、财务状况恶化和会计政策变动频繁等。st公司扭亏途径的分析。秦锋(2001)认为，从短期角度看，借助外力实施资产重组是st公司摆脱困境的有效途径。从长期角度看，解决问题的根本是增强st公司自身的竞争能力和盈利能力；
杨薇、王伶(2000)对st公司三个以上年度扭亏的特点进行分析，认为很多st公司的扭亏是短期行为，并未从根本上消除导致公司亏损的因素，被视为st公司扭亏“法宝”的资产重组存在很多弊端，st公司与大股东之间的关联交易之多也令人担忧；
张弘、吴载德(2000)从更为广泛的范围，对亏损上市公司的整体情况进行了研究，指出在亏损公司的扭亏策略中，债务重组是亏损公司进一步实施扭亏的重要前提，股东的支持是资产重组得以顺利实施的关键，变卖增值的股权或资产则是实现扭亏的重要手段，政策特别是会计政策的变化也对亏损公司的扭亏结果形成重要影响。对st公司财务预警及盈余管理的研究。陈静(1999)、陈瑜(2000)和陈晓、陈治鸿(2000)、张爱民等(2001)采用实证的方法对我国上市公司的财务困境或失败进行了预测，发现运用一些财务指标并采用一定的方法对上市公司财务困境或失败有着显著的预示效应；
戴娜(2001)研究了st公司通过资产重组进行盈余管理的问题，结论是st公司为了摘帽存在着通过资产重组进行盈余管理，导致st公司股票价格大大背离其真实价值。对st公司治理结构的研究。沈亿锋、张俊生(2001)对st公司总经理的离职概率与公司业绩之间的关系进行了实证研究，他们发现，我国上市公司被st处理后，其总经理与董事会的规模在统计上存在十分显著的正向关系，而与董事会中外部董事的比例以及董事会成员的持股量等变量不相关。
(2)对st股票的市场表现研究。ost股票市场风险的研究。昌志华(1999)认为，实施st处理对该板块的短期风险有明显的抵制作用，降低了短期系统风险比率，但是对中期风险的抑制作用不太显著；
杜伟锦等(2003)对st股票的投资风险分析的实证研究表明，st类股票在二级市场上的投资风险远大于证券市场平均投资风险。对st股票市场效率问题的研究。程希骏等(2003)认为，st板块通过了市场弱有效性的检验。市场对st股票的反应。王震等(2002)研究结论是，市场对st作出了负面的反应，资产负债率越高的公司，市场对被特别处理公告的反应越大，市场对st公告的不同年份及对实施特别处理的两种情况的负面反应程度有一定的差异，但是对资产规模及上市公司时间长短反应的并不显著。
(3)完善我国证券市场运行机制的宏观研究。这方面的研究主要是探究上市公司退出机制的构造与完善，真正实现对上市公司的市场化选择。韩志国、段强等(2002)对我国股票市场上市公司的退市机制进行了比较全面的分析，认为建立有效、规范的退市机制有利于充分发挥股票市场的资源配置功能，实现资源的最优配置，提升产业结构，促进国民经济的增长；
王震(2000)通过对国外公司困境的研究为我国st公司把脉认为，成熟的证券市场应该建立一种机制，以最小的成本来帮助投资者或债权人较早地识别困境公司，并为其摆脱困境创造一个良好的环境。
2、本文研究的问题
本文要研究的问题是，st股票的走势与大盘的走势是否一致。股票市场上常常有这样的说法：st股票的走势与大盘走势呈现一种此长彼消的趋势，即人们通常所说的“跷跷板”现象。如果真的存在这种现象，就意味着，st股票在证券市场上有一种意外的功能——规避风险的功能，投资者可以通过st股票与非st股票的买卖转换来规避它们在股票市场上的投资风险。同时，投资者也可以根据大盘走势对st股票的风险进行判断，从而降低投资st股票的风险。这样，可以给二级市场上的中小投资者提供一个比较简易的判断st股票整体走势的方法。另外，如果存在“跷跷板”现象，这对以上市公司业绩为依据的投资决策理念也将是一个很大的挑战。基于以上的认识，我们提出以下假设：
假设1：如果存在“跷跷板”现象，则st股票与大盘走势呈现负相关关系。
假设2：如果存在“跷跷板”现象，则影响st股票走势的因素与影响大盘走势的因素相同，影响的方向相反。也就是说，st股票并不受公司特有因素的影响，只受市场因素的影响，进而推出，st股票整体只承受系统风险，而不承受特有风险，只不过是st股票承担了与大盘方向相反的系统风险而已。只有这样，投资者才可能通过对st股票与非st股票的买卖来实现风险的规避。
三、样本
对于st股票的走势与大盘的走势是否存在“跷跷板”现象，即st股票涨跌与大盘涨跌是否呈负相关关系。本文从短期和长期两个视角来研究。选择自2004年3月12日至2004年4月09日止，20个连续交易日的样本作为短期走势观测期；
选择自2003年9月12日至2004年4月9日止，30个交易周作为长期走势观测期。本文只以沪市作为研究对象，以st股票的整体走势与上证综合指数的走势进行对比，选择了沪市55只st股票中的48只作为样本进行分析，占沪市st股票的87．27%。本数据来源于搜狐财经网站。有关指标如下：st平均涨跌幅=本交易日(或交易周)样本st股票平均收盘价-上一个交易日(或交易周)样本st股票平均收盘价。其中，本交易日(或交易周)样本st股票平均收盘价=∑本交易日(或交易周)st股票收盘价／本交易日(或交易周)样本st股票数量；
大盘涨跌幅=本交易日(或交易周)上证指数一上交易日(或交易周)上证指数。
四、st股票走势与上证综合指数走势相关性的研究方法及分析
1、st股票涨跌幅与上证涨跌幅走势相关性感性观察
在我们不知道st股票涨跌幅与上证涨跌幅之间存在什么关系时，可以从直观观察两者在同一时间内的走势图，感性地认识一下两者之间可能存在的关系。于是，我们利用spss软件勾画出了它们的20个交易日和30个交易周的走势，如图1和图2。
从图1和图2可以看出：(1)st股票的走势曲线与大盘的走势曲线并不完全相符，只是在一定程度上相符。从每一个图来看，自左至右随着时间的推移，st股票的走势曲线与大盘的走势曲线越来越背离。从两个图的比较也可以发现短期走势(图1)中，st股票走势曲线与大盘走势曲线较长期走势曲线(图 2)背离程度相对要小。这说明，st股票走势与大盘走势的相符程度随着时间的推移而逐渐减弱；
(2)在一定时期内，st股票的走势波动幅度和频率大于大盘波动的幅度和频率。这说明，st股票的风险比大盘的风险大。
2、回归直线模型分析
假设在自变量x值给定的基础上，因变量y的取值按下述公式决定：
yi=α+βxi+εi，i=1，2，3， ……
式中，xi是自变量，表示上证指数涨跌幅；
yi是因变量，表示st股票指数涨跌幅；
εi表示随机因素对综合指数yi影响的总和。
(1)相关系数分析。从表1不难看出，st股票涨跌幅与上证指数的简单相关系数，短期的为0．761，长期的为0．616，在显著水平为0．01时，都通过了统计检验，都呈现出明显线性相关关系，其相关方向为正，且短期的相关性大于长期的相关性。这表明，在股票市场中，从短期来看，影响大盘走势的因素与影响st股票走势的因素是趋同的；
从长期来看，影响大盘走势的因素与影响st股票的因素是有分歧的， st股票具有自己的独立影响因素。也就是说，st股票在短期内承担了较大的市场风险，在长期内承担了较大的特有风险。
(2)线性回归方程的统计检验。主要从两个方面进行检验：一是回归方程的拟合优度检验。从表2可以看出，从短期来看回归方程的拟合度比长期拟合度好。这一点从st股票与大盘走势图和点散布图上也可以得到印证。这一结果表明，单纯地根据大盘走势去判断st股票的长期走势比判断st股票的短期走势存在更大的风险；
二是对回归方程的显著性检验。从回归方程的显著性检验可以得出如下结论：从表3中给出的统计量对应的相伴概率值小于0．01的显著性水平，认为回归系数同时与零假设无显著差异，上证指数涨跌与st股票涨跌之间存在显著的线性正相关关系。
五、结论
1、短期点分布对回归直线的偏离程度小于长期点分布对回归直线的偏离程度，短期st股票的走势与大盘的走势吻合性较大，从长期来看吻合性较小
这说明根据上证综合指数的短期走势去判断st股票的短期走势的风险小于根据上证综合指数的长期走势去判断st股票的长期走势的风险。关于这一点可以从以下原因得到解释：
(1)证券市场上st股票具有寻租效应。在主板市场上市公司进入门槛与成本相对较高，上市资格相对称缺的背景下，st、pt公司因其“壳资源”的宝贵及重组可能拥有广阔的市场题材想像空间，成为股票市场上交易十分活跃的一个上市公司“板块”。这使得没有投资价值的st股票在市场上可以寻租。人们在估计他们的价值时，往往参考大盘指数来进行的。
(2)投资者对投资和投机有同样的偏好。二级市场上投资者对从投资公司得到的股利收益和从股票市场上赚取的价差的偏好没有什么差别。所以，虽然st股票的投资者不能从上市公司分得股利，但是，可以利用广阔的市场题材想像空间，获得价差，从而实现其投资收益的目的。
(3)5%的涨跌幅限制及警示制度使得st股票的风险降低。 “t”类股票实际上是停板制度的衍生品，或者说是停板制度的产物。st是股票市场风险的一种警示形式，这使得其投资风险下降，进而使得投资者在市场上的相对投资风险与大盘相匹配。
2、st股票的走势与大盘的走势呈现不完全的正相关关系，且这种相关性随着时间的延伸而减弱
这是因为结论1中的原因使st股票的特有风险提前得到释放和控制，从而使短期内影响st股票的因素主要来自于市场风险。根据风险分散原理，就整个股票市场而言，只存在系统风险，而不存在特有风险，所以，从短期来看st股票的走势与上证综合指数走势基本是相符合的。但是，从长期来看，st股票作为股票整体中的一个部分而言，是存在特有风险的，这是因为，这些股票之所以被st，是因为该股票的特有风险所致，公司的基本经营状况和盈利能力决定着公司的长期发展，对于其长期走势还是有其独立的影响因素的。这就导致了st股票长期走势与上证综合指数走势的吻合性相对较差。所以，从长期投资的角度来分析对st股票进行投资时，投资者应该注重对st个别股票的特有风险的分析，如公司的并购、重组等。从我们对每一个st股票的研究也发现，在某股票被st以后，虽然短期内与大盘走势没有太大的背离，但是从长期来看，其价格呈总体下降趋势的。
3、st股票走势的波动幅度和频率都大于大盘，且长期大于短期
说明投资st股票要承担比大盘更大的风险，并且长期风险大于短期风险。这和昌志华、杜伟锦的结论一致。但是这风险差别远不象人们想像的那样严重。
总之，st股票的走势与上证综合指数走势呈不完全正相关关系，而且，短期的走势与长期的走势相关程度是不同的，这种相关性随着时间的推移在下降。我们假设它们之间呈现负相关关系不能成立。在短期内和长期内影响st股票走势的因素与影响大盘走势的因素也存在关差异。短期内影响两者的因素趋同，长期内st股票走势更多地受特有因素的影响。所以，在短期内st股票承受的市场风险比长期大，承担的特有风险小；
而长期则相反。这也与我们的假设二不符。所以，笔者认为st股票走势与上证综合指数走势之间并不存在“跷跷板”现象，st股票的存在也不具有市场风险规避功能。投资者在对st股票投资时不能简单地根据大盘走势去判断st股票的整体走势，尤其是对st股票进行长期投资时。投资者在投资于st股票时必须对期公司的特有经营状况和政策进行分析，应注重对特有风险的防范。
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