中美股市行情分化，蓝筹风格鲜明
—2018年三季度股票市场运行报告
报告组成员:
国家金融与发展实验室：胡志浩、岳博云、叶骋、李重阳、杜冠德
中航证券有限公司：董忠云、沈文文、宋子豪、胡江、桂浩然、方堃、赵律
摘要
一、市场整体运行情况。截止到2018年三季度末的数据显示，沪深两市总市值53.33万亿元、自由流通市值19.05万亿元，同年初相比分别减少13.29%和16.24%；同二季度相比，环比分别减少3.06%和3.59%。沪深两市自由流通市值占总市值的比例为35.73%，较二季度下降0.31%。2018Q3，除上证50上涨以外，市场常用的股票指数延续二季度的下跌趋势且有所扩大。其中上证50上涨幅度为5.11%，创业板指跌幅最大为-12.16%。整体来看，2018年三季度市场探底的主要原因来自于内外两方面的挑战。一是国内经济下行压力不减，市场担忧上市公司业绩下滑，二是海外不确定因素压制风险偏好，市场预期普遍悲观使得各大指数持续下跌，触及历史底部区间。而蓝筹股由于在业绩上具有确定性，且相较于创业板和中小板的高估值，上证50与历史低点估值相近，因此造成上证50的回升。就A股市场而言，上证50占整个上证指数市值比例近半，一旦企稳反弹，上证指数有望得到一定支撑。
从振幅来看，除中小板以外，各大核心指数振幅均有所下降，股市震荡幅度有所收窄。数据显示，股市整体成交持续低迷，成交数量环比增加0.77%，成交金额环比减少20.09%。2018年三季度，股价上涨的上市公司的比例提升显著。从投资者结构来看，最近五个季度，A股市场投资者结构持续向机构化转变。
二、市场运行效率。流动性方面，今年前三季度沪深两市平均月换手率较2017年明显下降，整体流动性有所下降。横向对比来看，与国际化程度较高的香港、台湾和韩国股市相比，我国股市的月换手率仍然较高。Amihud非流动性指标显示，2018年三季度三个月平均ILLIQ为16.50较上一季度上升了26.24%。ILLIQ低于均值的板块有10个，流动性排名前三的板块为化工（4.74）、电子（5.07）和医药生物（5.42）；ILLIQ高于行业均值的板块有10个，流动性排名后三的板块分别为休闲服务（65.66）、综合（59.96）和纺织服务（30.22）。
波动率方面，三季度波动性相比二季度大幅回升。短期收益率波动上深市较沪市更加明显，创业板综（1.51%）和深证成指（3.43%）分别在日、周收益率标准差上排第一；月收益率标准差结果显示，沪市相关指数收益率波动性大幅上升，上证综指排名由二季度第三（3.48%）升至三季度第一（3.69%）。横向比较数据表明，标普500、恒生指数、上证综指、深证成指等指数的季度收益率标准差今年前三季度集体反弹。2018年三季度，各行业CSSD指标均值为0.81%，较二季度均值0.82%略有下降。A股市场三季度仍维持盘整为主，未出现羊群效应。
市场效率方面，受IPO审核节奏放缓和审核标准趋严等因素影响，IPO融资规模今年前三季度同比下滑明显，其中三季度环比下滑55.89%。通过增发、配股和发优先股等方式进行再融资的企业融资规模也出现了不同程度的下滑，前三季度整体同比减少6.13%，三季度环比增加130.82%。Jeffrey Wurgle指标显示，资本配置效率较高的前5个行业分别是机械设备（1.35）、房地产（0.59）、汽车（0.59）、采掘（0.41）及电子（0.14），资本配置效率后5位分别为轻工制造（-1.12）、电气设备（-0.41）、钢铁（-0.19）、纺织服装（-0.02）及公用事业（0.03）。2018年三季度，各行业与万得全A指数日收益率的拟合优度计算结果显示：机械设备（0.91）、商业贸易（0.91）、轻工制造（0.90）、化工（0.90）和电气设备（0.89）行业股价波动与市场同步性较高；钢铁（0.47）、银行（0.55）、休闲服务（0.56）、国防军工（0.57）和农林牧渔（0.58）股价与市场同步性较低。通过对比股票长期收益率方差与短期收益率方差的比值表征的市场效率系数，我们发现，A股整体向市场有效的运行机制进化，三季度上证50、沪深300市场效率系数分别为1.08和1.10，最接近市场有效；综合前三季度数据，今年前三季度，深证成指的市场效率提升明显，接近于1，创业板综其次，沪深300第三。随着三季度中美贸易摩擦的不断升级，经济增长与政策周期分化，新兴市场受到冲击。美国经济增长强劲，9月加息推动美元走强，美债收益率提升，美元流动性快速收紧对其他经济体形成冲击，特别是新兴市场承受较大的资金外流压力，三季度A股持续下跌，相反三季度美股却持续走强。与2018年二季度相比，中美股市联动性出现显著下滑。同香港股市相比，上证50与恒生指数r值为0.36也出现大幅下滑。
三、市场投资价值分析。同13个国家和地区市场的代表性指数进行相比，截止到2018/9/30，沪深300指数P/E（TTM,下同）为12.73X，P/B（LF,下同）为1.68X。横向对比全球其他主要市场，我国P/E估值低于全球（13个经济体样本）平均水平（15.37X），P/B略低于全球平均水平（1.84X）。中美对比显示，我国小盘成长股估值高于美国，相对估值高于美国的态势在逐渐收窄，而大盘蓝筹估值低于美国，但部分差距在不断收窄。随着两国资本市场估值体系接轨，不同风格股票估值存在上修（下调）空间。
历史数据表明，我国股市的风险溢价水平波动较大，自2016年初呈下降趋势，2018年初接近低点，由于指数在三季度的快速调整，沪深300风险溢价水平呈现上升的趋势但增速放缓。通过计算夏普比率，我们发现在上证50和道琼斯工业指数、沪深300和标普500以及创业板综和纳斯达克指数的对比中，沪深300和创业板综的夏普比率均低于历史均值，尽管较二季度环比小幅反弹，但沪深300和创业板综的夏普比率仍为负值。上证50、道琼斯工业指数、标普500和纳斯达克指数的夏普比率均为正值，除了纳斯达克指数之外，上证50、道琼斯工业指数和标普500的三季度夏普比率环比显著上升。
横向对比国内的上证50、沪深300、创业板综、上证综指、深圳成指、中小板指和创业板指7个指数，结果显示，除上证50外，2018年三季度国内主要指数的夏普比率均低于历史均值水平，超额收益均为负值。环比数据显示，除了中小板指的夏普比率持续下滑以外，上证50、上证综指、深证成指、沪深300、创业板指和创业板综的夏普比率均呈现先降后升的反弹态势。其中，上证50三季度夏普比率的反弹幅度最大，市场分化的风格鲜明。
一、市场整体运行情况
截止到2018年三季度末的数据显示，沪深两市总市值53.33万亿元、自由流通市值19.05万亿元，同年初相比分别减少13.29%和16.24%；同二季度相比，环比分别减少3.06%和3.59%。沪深两市自由流通市值占总市值的比例为35.73%， 较二季度下降0.31%。受到美债收益率陡升等不利因素影响，A股市场大幅下挫，导致沪深两市2018Q3市值明显缩水。
2018年三季度数据显示，除上证50上涨以外，沪深两市核心指数均显著下挫，其中上证50上涨幅度为5.11%，创业板指跌幅最大为-12.16%。2018年三季度市场探底的主要原因来自于内外两方面的挑战。一是国内经济下行压力不减，市场担忧上市公司业绩下滑，二是海外不确定因素压制风险偏好，市场预期普遍悲观使得各大指数持续下跌，触及历史底部区间。而蓝筹股由于在业绩上具有确定性，且相较于创业板和中小板的高估值，上证50与历史低点估值相近，因此造成上证50的回升。就A股市场而言，上证50占整个上证指数市值比例近半，一旦企稳反弹，上证指数有望得到一定支撑。
与2018年二季度相比，除中小板以外，各大核心指数振幅均有所收窄，振幅由大到小依次为中小板指（19.16%）、创业板指（18.66%）、创业板综（17.68%）、深证成指（16.59%）、中证500（14.34%）、上证50（11.57%）、沪深300（11.54%）、上证综指（9.52%）。
2018年三季度，沪深股市成交数量为1.88万亿股，同比减少0.81万亿股（同比减少30.11%），环比增加0.01万亿股（环比增加0.77%）。沪深股市， 自2017年三季度以来，沪深股市成交数额持续低迷，并有扩大的趋势，成交金额为19.23万亿元，三季度同比减少13.67万亿元（同比减少41.54%），环比减少4.84万亿元（环比减少20.09%）。
2018年三季度数据显示，沪深两市股票上涨公司比例提升显著，从2018年二季度的15.08%提升为23.95%，沪深两市股价上涨的公司853家，平盘63家，下跌2645家。
A股市场投资者结构持续向机构化转变。由于数据的可得性，我们以上市公司前十大股东和前十大流通股东中机构持股代表市场机构投资者，除此以外均归类为自然人。统计结果显示，在2014年以来的最近一次市场牛熊转换中，上市公司十大股东（含限售股）的机构投资者持股比例呈现出U型变化，最高点为牛市起步阶段的53.2%，随着牛熊转换，在熊市早期下跌至43.8%的最低点，之后重新回升至50.4%；上市公司十大流通股东的机构投资者持股比例表现出跨越牛熊周期的上升趋势，截至2018年9月30日达到62.07%，已经基本恢复到2014年牛市起步阶段的水平。
二、市场运行效率
2.1 流动性
2.1.1换手率
今年1-9月沪市月均换手率134.09%，深市月均换手率245.05%，延续2015年以来的下降趋势（沪市2015、2016、2017年月均换手率为437.86%、192.44%、161.60%，深市2015、2016、2017年月均换手率为593.25%、374.19%、264.54%）。但横向来看，与国际化程度较高的美国、德国、日本、香港、台湾和韩国的股市相比，换手率仍较高，流动性仍较大，美国（纽交所）、德国、日本（东京证券交易所）、香港、台湾和韩国交易所今年前9月月均换手率分别为49.88%、76.55%、100.50%、55.97%、86.47%和154.92%。
2.1.2 Amihud非流动性指标
为了能更好的分析板块流动性的情况，我们引入非流动性因子ILLIQiy，其表达式为
其中Diy表示在第y月第i只股票的交易天数，Rit表示第i只股票在t时间段的股票收益率，VOLDit表示第i只股票在t时间段的成交金额。非流动性比率表示当交易金额产生一单位变动时造成的价格变动幅度，其值越小表明流动性越好。这一因子也可表明当证券流动性较强时，能够在折价较小的情况下顺利交易；当证券流动性较弱时，则交易需要在成交价格上做出较大让步。
我们针对全球不同经济体和中国A股不同板块的非流动因子ILLIQ进行比较和分析。
在不同经济体的比较中，我们选取了不同指数比对不同国家的ILLIQ非流动性情况。上证综指、美国NYA index、日本TPX index、德国CDAX Index、香港恒生指数对各经济体的整体市场情况具有代表性，因此我们将其作为各经济体比较的指数标的并计算ILLIQ。在时间上我们选取了从2010年开始至2018年9月底的数据，可完整的分析A股在牛市、熊市中的表现。我们以每月为一个单位，获取其当月收益率和交易额，再算出季度ILLIQ和年度ILLIQ并进行比较。与此同时，考虑到ILLIQ的分母为交易额，不同货币的单位与汇率会影响不同经济体ILLIQ的大小，因此我们统一了所有交易额的单位为美元。另外，由于各经济体的指数交易额较大造成结果过小，我们在最终结果上乘以了10^14，在不改变意义的情况下方便结果的分析与比对。
从各经济体的比较结果来看，中国A股的ILLIQ值在历史上都小于其他经济体，说明A股的流动性最优，且与第二名有较大距离。根据2018年最新数据比较，流动性排在中国A股后面的是香港、日本、美国、德国，且德国的流动性远低于其他经济体,香港在今年ILLIQ下行趋势明显，三季度末的流动性已超过日本。中国在历史上一直位列流动性第一的位置，德国在五个经济体中位列最后，其他经济体的流动性排名在不断变化当中。从季度数据和年度数据观察，各经济体之间关联性较小但存在上半年流动性较弱而下半年流动性较强的相似性，且在2016年一季度有较为明显的流动性下降，这是由于全球经济通缩压力较大，股市下跌幅度较大双因素造成的投资者避险情绪提升，从而使得流动性匮乏。而在A股牛市期间，中国A股流动性提升，其他股市流动性与A股之间并没有显示出明显相关性。
在中国A股不同板块的比较中，我们分析的是2018年第三季度三个月申万28个行业的ILLIQ因子变化情况。由于板块交易量较大，使得t时间段内的股票收益率除以t时间段内的交易量的结果较小，不利于不同板块之间的比较。因此我们将结果扩大10000倍，在不影响结果意义的同时，有助于分析与比较板块情况。另外由于假期原因，7-9月的交易天数略有不同，分别为22天、23天与19天，但由于ILLIQ因子公式中考虑到天数问题，则天数的小幅差距不会影响结果的比较。
从整体结果来看，2018年9月的 ILLIQ因子数值普遍高于7月与8月数值，表明中国A股市场流动性在第三季度逐渐走弱，且与第二季度相比持续走弱的板块数量有所增加，从9个增加到15个。其原因在于A股在此期间受去杠杆和贸易摩擦影响下股票下跌幅度较大，投资者避险情绪提升，A股市场的交易量下降。2018年三季度三个月平均ILLIQ为16.50较上一季度上升了26.24%。ILLIQ低于均值的板块有10个，流动性排名前三的板块为化工（4.74）、电子（5.07）和医药生物（5.42）；ILLIQ高于行业均值的板块有10个，流动性排名后三的板块分别为休闲服务（65.66）、综合（59.96）和纺织服务（30.22）。
若细分三个月的数据并观察走势，三季度可分为流动性持续走弱、流动性持续波动和流动性持续走强三类。ILLIQ数值恒增长的板块有15个，较上一季度有所增加。表明这15个板块的流动性在持续走弱，其中流动性最强的三个板块为化工（4.74）、电子（5.07）和医药生物（5.42），且这三个板块的标准差也较低，分别为1.08，1.37和1.38，表明三季度这三个板块的流动性波动性较低。另一方面，流动性涨跌持续波动的板块有12个，较上一季度有所下降，其中流动性最强的三个板块为计算机（6.39）、电器设备（8.13）和传媒（9.43），这三个板块的标准差分别为1.41、1.69和1.77，在这12个持续波动板块中位于标准差较小梯次，波动性较小。第三季度新增了流动性持续走强的板块，为公共事业，其标准差为0.56，在申万28个行业中标准差最小，流动性的波动性最低。
2.2 波动率
2.2.1收益率标准差
2018年前三季度，各指数收益率标准差较2017年集体回升，说明股市波动性在加大。分季度看，2018Q3的波动性相较2018Q2重新回升，以上证综指为例，2018Q3的日、周、月收益率标准差分别较2018Q2上升14.21%、57.54%和6.04%。
各板块2018Q3波动性表现:
从日收益率标准差看，由大到小依次为，创业板综（1.51%），深证成指（1.43%），上证50（1.43%），沪深300（1.36%），上证综指（1.20%）；
从周收益率标准差看，由大到小依次为，深证成指（3.43%），沪深300（3.29%），上证50（3.25%），创业板综（3.22%），上证综指（2.72%）；
从月收益率标准差看，由大到小依次为，上证综指（3.69%）、沪深300（3.45%）、上证50（3.37%）、深证成指（3.03%）、创业板综（2.90%）。
总体看，在日收益率上深市相对沪市收益波动性更大，而在月收益率上，沪市相对深市收益率波动性更大。各板块在日收益率波动性排名上与一季度基本一致：创业板综波动性最大，上证综指波动性最小；在周收益率波动性上，深证成指排名由第三（1.89%）升至第一（3.43%），沪深300排名由第五（1.71%）升至第二（3.29%），创业板综、上证50、沪深300波动性排名下降；在月收益率波动性上，沪市波动性加剧，上证综指排名由第三（3.48%）升至第一（3.69%）、深证成指由第二（3.53%）降至第四（3.03%）。
横向比较数据表明，多地股市指数今年收益率波动率集体迎来反弹，从季度收益率标准差看，相比去年全年，截至2018Q3，标普500指数上升147.53%、深证成指上升141.98%、恒生指数上升83.89%、上证综指上升38.60%、日经225指数上升19.32%、德国DAX指数上升18.89%、纳斯达克指数微降1.98%。
2.2.2 CSSD指标
CSSD指标，即横截面收益率标准差，衡量的是板块或个股收益率与市场指数收益率的离散程度，可作为描述整体市场层面异质性的量化指标。由于非系统性因素影响，个股收益率偏离市场指数收益率，CSSD指标表征的是市场的非系统性风险。CSSD指标计算公式如下：
其中，Ri,t为板块或个股i在时间t的收益率，Rm,t是市场指数在时间t的平均收益率，N即市场指数中板块或个股的数量。
羊群效应是行为金融学的概念，反映投资者的从众心理导致的市场异常。学术界往往采用CSSD指标来衡量羊群效应在市场中的强弱，当市场存在较强羊群效应时，投资各板块的收益率都接近市场平均收益率，CSSD指标较小。研究表明，当市场指数涨跌幅扩大时，投资者羊群效应会增强，CSSD指标减小。理论上，不同投资者对市场收益率波动有着不同的敏感度。将市场收益率从高到低排列，分布在头尾区间的市场极端时期，模型A将CSSD序列对表征市场极端时期两个哑变量进行回归，检验回归系数的显著性。
DU, t = 1，定义为t时间段内市场收益率处于最高的1%区间；DL, t = 1，定义为t时间段内市场收益率处于最低的1%区间。如果回归系数βU为负值且显著，表明市场大幅上涨区间出现了羊群效应，离散度变小；如果回归系数βL为负值且显著，表明市场大幅下跌区间出现了羊群效应，离散度变小。
理论上，收益率离散度与市场收益率呈正相关的线性关系。当市场出现大幅上涨与下跌时，收益率离散度与市场收益率呈非线性的负相关关系。模型B可以检验CSSD离散度与市场收益率之间是否存在非线性关系，若市场收益率平方项对应的系数γ2为负值且显著，表明随着市场收益率绝对水平的提升，CSSD增速放缓而非线性效应更加显著，投资者有羊群效应。若γ2为正值且显著，表明未发现羊群效应。若γ2不显著，表明可能存在羊群效应。
2.2.2.1美国、德国、日本、香港各市场行业指数收益率样本检验
我们通过2010年初至2018年9月末各国行业指数的日收益率计算每日市场收益率的离散度CSSD指标，将CSSD时间序列分别通过模型A与模型B检验是否存在羊群效应。（注：表格1和表格2中的“**”表示在1%水平显著）
MSCI推出全球行业分类系统(GICS)，将MSCI发达市场指数、MSCI新兴市场指数细分为24个行业组（Industry Group）编制对应指数。指数行业组分类包括：汽车与汽车零部件、银行、资本品、商业和专业服务、耐用品与服装、消费者服务、综合金融、能源、食品与主要用品零售、食品饮料与烟草、医疗保健设备与服务、家庭与个人用品、保险、原材料、媒体、制药生物科技和生命科学、房地产、零售业、半导体产品与设备、软件与服务、技术硬件与设备、电信服务、交通运输及公用事业。模型A与模型B的回归结果如下表所示。表所示。
结果显示，模型A对MSCI发达市场、MSCI新兴市场均未发现羊群效应。模型B发现新兴市场的γ2系数为负值但不显著，表明新兴市场可能存在羊群效应；而发达市场γ2系数为正值且显著，表明未发现羊群效应。
标普公司依据MSCI相同的分类系统，将标普500指数细分为24个行业组编制对应的指数；日本东证交易所依据SICC委员会的标准将TOPIX指数成分股分类并编制了33个行业指数；德国交易所将日成交额高于1百万欧元的活跃个股划分了18个行业并编制对应的指数；恒生指数公司将覆盖香港主板市场的恒生综合指数，依据恒生行业分类体系细分为11个行业指数。
结果显示，模型A与模型B对美股市场、德国市场与香港市场，回归系数均为正且显著，表明均未发现羊群效应。模型B发现日本市场的γ2系数为正值但不显著，表明日本市场可能存在羊群效应；而日本市场模型A的系数均为正值且显著，表明未发现羊群效应。
2.2.2.2 A股行业指数收益率样本检验
我们统计了2010年初至2018年9月末，A股28个申万行业指数的日涨跌幅，将万得全A指数的日涨跌幅作为市场收益率，分别计算每日的CSSD指标，衡量整体市场羊群效应强弱变化情况。（注：表格3中的“**”表示在1%水平显著）
数据显示，2018年三季度，A股市场CSSD指标均值为0.81%，较二季度均值0.82%略有下降。三季度，A股市场仍维持盘整为主，投资情绪较弱，板块之间走势差异不大，CSSD指标季度均值变化不大。
回归结果显示，模型B发现A股市场的γ2系数为正值但不显著，表明A股市场可能存在羊群效应；而A股市场模型A的系数均为正值且显著，表明未发现羊群效应。
2.3 市场效率
2.3.1 市场融资效率
2018年前三季度A股IPO融资额降幅明显，按上市口径统计，截至2018年9月底共有87家新股上市，融资额1154亿元，同比分别减少75.21%和34.36%。分季度看，三季度IPO募资231亿，较二季度环比减少55.89%。今年前三季度IPO融资额大幅下降源于两方面原因，其一，发审会审核节奏放缓，严控上会企业数量，2017年10月新发审委履职之前，前三季度平均单季上会企业数量为135家，而自2017Q4开始至2018Q2上会企业数量逐季下滑，分别为93家、74家和45家，2018Q3数量有所企稳，有48家企业上会30家过会；其二，IPO审核标准趋严且短期难松，新发审委对首发企业的审核力度加强，严把资本市场准入关，IPO过会率大幅下降，今年前三季度IPO过会率为52.69%，较去年同期（80.99%）下降28.29个百分点。此外，在严格的IPO审核标准下，申报企业数同比大幅下降，IPO“堰塞湖”压力大大缓解。截至9月27日，证监会受理未过会正常待审企业数量降至230家，年初以来下降250家左右。
受定增新规影响，再融资规模同样处于收缩阶段，截至今年9月底，市场通过增发、配股、发优先股以及发行可转债进行再融资的企业共有300家，再融资额共计8732亿元，同比分别减少22.68%和6.13%，但从单季度看，三季度再融资规模有所扩大，单季再融资3075亿元，环比增加130.82%，同比增加43.45%。
2.3.2 Jeffrey Wurgle 资本配置效率
股市的基本功能是实现资本的优化配置，资本配置效率是衡量股市运行效率的一个重要指标。本报告采用Jeffrey Wurgle（2000）提出的资本配置效率模型对中国、美国、日本、德国和香港五个经济体的股市总体以及A股各行业进行资本配置效率的分析。Jeffrey Wurgle 认为资本配置效率的提高表明在高资本回报率的股市或行业内继续追加投资，在低回报率的股市或行业内减少资金的投入，也就说明资本回报率和投资增量之间的关系决定了资本配置是否有效。Jeffrey Wurgle的资本配置效率模型如下：
其中，I为股市或行业固定资产净值年均余额，V 为总利润额，η系数为配置效率值，表明盈利能力变化对股市或行业资金的追加（削减）的弹性水平。若η >0，表明在t 年内，某股市或行业的利润率相对于上一期增加时，该股市或行业的投资增长率也增加，即资本配置有效率。若η<0，则表明对于盈利能力强的股市或行业流入资金少，盈利能力弱的股市或行业却追加投资，资本配置负效率。若η=0，则表明股市或行业利润率的不同对于投资变化无影响，资本配置无效率。
2.3.2.1 A股行业资本配置效率比较
根据申万行业分类标准，A股分为28个行业。由于经营模式上具有特殊性不适用于Jeffrey Wurgle的资本配置效率模型，我们剔除银行以及非银金融两个行业，用26个行业的数据进行度量分析。所选变量为行业固定资产净值以及行业利润总额；报告选取1990-2017年年报数据以及2017年一季度、二季度、三季度与2018年一季度、二季度、三季度的季度数据进行检验，同时剔除利润总额为负值的样本数据。
由于各行业数据样本量均小于30个。因此我们对26个行业模型进行t检验分析，发现共有1个行业模型未通过显著性检验：化工、交通运输、传媒、商业贸易、建筑材料、农林牧渔、计算机、医药生物、综合和食品饮料。通过显著性检验的行业模型共15个，其中包括机械设备、汽车、房地产、采掘、电子、有色金属、家用电器、通信、国防军工、休闲服务、公用事业、传媒、纺织服装、钢铁、电气设备及轻工制造，说明在这15个行业，固定资产增长率与利润总额增长率呈显著线性相关。η代表资本配置效率，由上图可知资本配置效率较高的前5个行业分别是机械设备（1.35）、房地产（0.59）、汽车（0.59）、采掘（0.41）及电子（0.14），这些行业的资本流动状况与资本使用效率状况一致。资本配置效率后5位分别为轻工制造（-1.12）、电气设备（-0.41）、钢铁（-0.19）、纺织服装（-0.02）及公用事业（0.03），这些行业的资本流动与资本使用效率呈负相关。
2.3.3 股价波动同步性
r_(i,t)表示第i只股票第t天的日收益率，r_(Mkt,t)表示第t天以流通市值加权的市场收益率。计算拟合优度R^2，R^2越大表型股价波动的同步性越强，与大盘同涨共跌的程度越高，股价中所包含的特质信息也越少，市场的信息效率也就越低。
为了简化和方便，我们选用申万一级分类的28个行业，选取的市场是全部A股，通过对比行业指数和全部A股代表的市场整体的指标变动的关联情况，监测市场的运行状况。因此在市场收益率指标的选取上，一要考虑指标的综合性，需覆盖全市场，二要考虑指标的成份权重处理方式，沪深300、中证500采用的是分级靠档的方式加权，上证综指采用的是总股本加权、深证成指、创业板指等采用的是流通股加权但没有覆盖全市场，经筛选，万得全A指数符合以上要求。
2018年三季度，各行业与万得全A指数日收益率的拟合优度计算结果如图所示，拟合优度排名靠前的行业分别是机械设备（0.91）、商业贸易（0.91）、轻工制造（0.90）、化工（0.90）和电气设备（0.89），表明这些行业股价波动与市场同步性较高；拟合优度排名靠后的行业分别是钢铁（0.47）、银行（0.55）、休闲服务（0.56）、国防军工（0.57）和农林牧渔（0.58），表明这些行业股价与市场同步性较低。
从季度对比变化来看，28个行业中，拟合优度环比二季度上升的有17个，其中上升幅度靠前的分别有家用电器（+0.21）、银行（+0.20）、食品饮料（+0.16）、有色金属（+0.09）和国防军工（0.08）；拟合优度环比二季度下降的有11个，其中下降幅度靠前的分别有建筑装饰（-0.28），公用事业（-0.14）、建筑材料（-0.12）、通信（-0.11）和综合（-0.07）。
2.3.4 市场效率系数
市场效率系数，即股票长期收益率方差与短期收益率方差之比（经时间长度调整），等于1时，价格运动是随机游走，市场有效；偏离1越远，市场效率越低。市场效率系数表明，A股整体向市场有效的运行机制进化。
本报告将月收益率X_(i,t)表示长期收益率，周收益率X_(j,t)表示短期收益率，分别计算上证综指、深证成指、创业板指、上证50和沪深300指数的市场效率系数。如图30，计算结果显示，2018年第三季度各指数市场效率系数相比第二季度更加收敛于1，说明市场效率在提升，其中上证50、沪深300市场效率系数分别为1.08和1.10，几乎接近1。综合三个季度数据，如图31，今年前三季度，深证成指的市场效率提升明显，接近于1，创业板综其次，沪深300第三。
2.4 市场联动性
随着人民币国际化、“一带一路”的推进，再加上中国经济的高速发展，现今中国已成为全球最大的产能提供者，中国经济与世界经济的联系越来越紧密，作为经济“晴雨表”的股票市场其联动性也愈加紧密。因此，研究中国股市与全球发达经济体的相关程度具有其必要性。
为更好的反映我国股票市场与其他国家的关联程度，我们选取成份相近的发达经济体市场的股票指数进行对比，其中上证50对标道琼斯工业指数、上证50对标恒生指数、沪深300对标S&P500、创业板综指对标纳斯达指数。
通过对比我们发现，在2010-2013年之间中国市场与香港、美国主要指数的线性相关系数（以下简称“r”值）波动巨大，没有必然趋势，但通过2014年沪港通与2016年深港通的实施，以及其它一系列国际化措施，我国股市与其他经济体的联动性明显提升，且相关系数一直维持在0.9附近。随着三季度中美贸易摩擦的不断升级，经济增长与政策周期分化，新兴市场受到冲击。美国经济增长强劲，9月加息推动美元走强，美债收益率提升，美元流动性快速收紧对其他经济体形成冲击，特别是新兴市场承受较大的资金外流压力，三季度A股持续下跌，相反三季度美股却持续走强。与2018年二季度相比，中美股市联动性出现显著下滑。2018年三季度的数据显示，创业板综指与纳斯达克指数r指为-0.75，中国上证50与美国道琼斯工业指数r值为0.05，沪深300与标普500r值为-0.48。同香港股市相比，上证50与恒生指数r值为0.36也出现大幅下滑。
三、市场投资价值分析
3.1 估值水平
为更加全面地反映我国A股估值水平，我们选取全球13个经济体的代表性指数进行对比。截止到2018/9/30，沪深300指数P/E（TTM,下同）为12.73X，P/B（LF,下同）为1.68X。横向对比全球其他主要市场，我国P/E估值低于全球（13个经济体样本）平均水平（15.37X），P/B略低于全球平均水平（1.84X）。
与发达市场相比，我国A股P/E估值低于美国S&P500指数22.13X、法国CAC40指数（17.55X）、日经225指数（17.36X）、英国富时100指数（16.79X）、德国DAX30指数（14.50X），高于香港恒生指数（10.61X）；我国A股P/B估值除低于美国S&P500(3.52X)、日经225指数（1.91X）、英国富时100指数（1.82X），高于香港恒生指数（1.31X）。
与新兴市场相比，我国A股P/E估值低于印度Nifty指数（22.31X）、巴西圣保罗指数（18.57X）、南非综合指数（16.02X）及台湾加权指数（14.32X），高于韩国KOSPI指数（11.28X）及俄罗斯IMOEX指数（6.66X）；我国A股P/B估值除低于印度Nifty（2.96X）、南非综合指数（1.94X）、台湾加权指数（1.73X），高于俄罗斯IMOEX指数（0.88X）和韩国KOSPI指数（0.97X）。
与上一季度相比，我国A股P/E和P/B估值均有所下降。二季度末A股P/E为13.33X，在13个经济体中排名第10位，三季度末名次未变。二季度末A股P/B为1.72X，在13个经济体中排名第7位，三季度末下降至第10位。
另外，我们重点比较了中美两国不同风格股票指数的估值情况，其中沪深300对标S&P500，上证50对标道琼斯工业指数，创业板综指对标纳斯达克综指。P/E方面，沪深300（11.69X）低于S&P500（23.71X）,上证50（10.21X）低于道指（23.71X），创业板综指（45.04X）远高于纳斯达克指数（34.61X）；P/B方面，沪深300（1.40X）低于S&P500（3.29X），上证50（1.22X）低于道指（4.18X），创业板综指（3.09X）低于纳斯达克指数（4.40X）。同时，我们对比了不同风格指数相对市场整体的溢价（折价）水平，P/E方面，创业板综指/沪深300（3.85X）高于纳斯达克指数/标普500（1.46X），上证50/沪深300（0.87X）低于道指/S&P500（1.00X）；P/B方面，创业板综指/沪深300（2.21X）高于纳斯达克指数/标普500（1.34X），上证50/沪深300（0.88X）低于道指/S&P500（1.27X）。
因此，我国市场整体估值略低于美国，但存在结构性差异，无论是从相对估值水平还是相对溢价上看，我国小盘成长股估值高于美国，而大盘蓝筹估值低于美国。与二季度相比，三季度P/E创业板综指/沪深300指数环比增加6.04%，纳斯达克指数/标普500指数环比增加19.35%，上证50/沪深300指数环比增加14.72%，道琼斯工业指数/标普500指数环比增加14.86%。与上一季度不同的是我国小盘成长股的相对估值高于美国的态势在逐渐收窄，而部分大盘股估值与美国的差距在逐步收窄，这与美股的估值快速增长有关。随着两国资本市场估值体系接轨，不同风格股票估值存在上修（下调）空间。
我们对比了全球主要指数2008/1/31-2018/9/30估值情况，观察各指数目前所处历史分位。P/E方面（由于巴西估值区间过大，图中予以剔除）,中国、香港、日本、台湾、韩国接近历史低点，美国、印度接近历史高点；P/B方面,中国、香港和韩国接近历史低点，美国、法国、日本接近历史高点，美国超出历史高点。
3.2 风险溢价
我们综合全球主要指数的P/E估值及各国家及地区十年期国债收益率，对全球主要市场风险溢价水平进行比较。风险溢价越高，反映出权益类资产相对固收类产品预期收益率越高（注：由于不同国家地区数据可得性存在差异，风险溢价计算起终点不同）。我们计算风险溢价的过程遵循以下公式：
目前韩国KOSPI指数、俄罗斯IMOEX指数风险溢价水平较高，反映出股市相对债市的配置吸引力更高。我国风险溢价水平波动较大，自2016年初呈下降趋势，2018年初接近低点，由于今年以来国内经济形势存在一定波动，股票质押率不断升高，债券违约问题持续发酵，叠加外围压力对市场造成冲击，中美贸易摩擦逐步升级，市场整体风险偏好受到一定压制。为对冲贸易摩擦的影响，我国汇率在不断调整，美元兑人民币汇率持续升高，且存在继续上升的压力。由于指数在三季度的快速调整，沪深300风险溢价水平呈现上升的趋势但增速放缓。南非、印度、巴西由于通胀和高利率的经济环境，风险溢价为负，股市投资价值相对偏低。美国风险溢价水平呈震荡下行趋势，虽然贸易摩擦对美国市场同样存在压力但美国各项经济数据的持续向好可能会继续维持这一阶段的风险溢价水平。德国、法国、香港、日本、台湾、韩国风险溢价水平呈上升趋势，股市配置价值优于债市。总体而言，全球范围内股市配置价值相对债市呈逐步提升的趋势。
3.3 风险调整收益
为了描述不同投资者对风险、收益的不同偏好，我们引入含有风险度量的指标对股市的历史和当前的运行状况进行监测，包括衡量总风险（系统性风险和非系统性风险）的方差或者标准差、衡量系统性风险敏感性的β系数。同时，进一步将风险度量指标与收益的度量指标结合起来，就形成了我们的风险调整后收益指标，即夏普比率（Sharpe Ratio）。在横向对标的过程中，我们主要选取中、美两个市场。根据指数构建的原理和可比性，把比较对象聚焦在上证50和道琼斯工业指数、沪深300和标普500以及创业板综和纳斯达克指数。
夏普比率是目前用以衡量基金业绩最为常用的一个指标。其分子与特雷诺指数相同，为超额收益。不同的是，夏普比率是引用Markowitz模型中的标准差σ为总风险概念，同时包含系统性风险和非系统性风险，并且以资本市场线（CML）作为标准来考察，计算公式为：
由于我们的监测对象是指数的历史数据，R_p均为历史收益率，对未来不存在预测作用。在指标的计算过程中，我们同样对规则作出了特别的调整：1）计算区间为2008年1月1日-2018年6月30日，计算周期为月；2）(R_p ) ̅为月均收益率；3）R_f数据来源于中国和美国的一年期国债到期收益率的月末收益率，并把年化收益率调整为月度收益率； 4）最终计算的夏普比率不作年化处理，但作为年化指标使用。
上证50和道琼斯工业指数2008年-2017年的夏普比率的十年均值分别为0.03和0.31。2018Q3上证50和道琼斯工业指数的夏普比率分别为0.42和1.86,上证50和道琼斯工业指数的夏普比率明显高于过去十年的均值。同一季度和二季度的数值相比，上证50的季度夏普比率呈先下降后反弹的态势，道琼斯工业指数的季度夏普比率则一直处于上升态势。
沪深300和标普500指数2008年-2017年的夏普比率的十年均值分别为0.06和0.35。2018Q3沪深300和标普500指数的夏普比率分别为-0.16和1.35。其中，沪深300的夏普比率低于过去十年的均值，标普500的夏普比率高于历史均值。同一季度和二季度的数值相比，沪深300的季度夏普比率呈先下降后反弹的态势，标普500的季度夏普比率则一直处于上升态势。
创业板综2010年-2017年的夏普比率的八年均值为0.05，纳斯达克指数2008年-2017年的夏普比率的十年均值为0.38。2018Q3创业板综的夏普比率为-1.20，继续维持在八年均值以下，同一季度和二季度的数值相比，创业板综的季度夏普比率呈先快速下降后小幅反弹的态势；纳斯达克指数的夏普比率为0.69，高于历史均值，同一季度0.14的数据相比，三季度夏普比率继续维持在高位，和二季度数据相当。
综合来看，2018Q3，沪深300和创业板综的夏普比率均低于历史均值，尽管较二季度环比小幅反弹，但沪深300和创业板综的夏普比率仍为负值。上证50、道琼斯工业指数、标普500和纳斯达克指数的夏普比率均为正值，除了纳斯达克指数之外，上证50、道琼斯工业指数和标普500的三季度夏普比率环比显著上升。
我们同样比较了国内主要指数2008年-2017年（创业板综指、创业板指统计区间为2010年-2017年，八年均值）的夏普比率十年均值情况，上证50为0.03，上证综指为0.005，深证成指为-0.02，沪深300为0.06，中小板指为0.09，创业板指为0.05，创业板综为0.05。2018Q3上证50、上证综指、深圳成指、沪深300、中小板指、创业板指和创业板综的夏普比率分别为0.42、-0.06、-0.99、-0.16、-1.11、-1.28和-1.20。
综合来看，除了上证50，2018Q3市场主要指数的夏普比率均低于历史均值水平。同一、二季度相比，除了中小板指的夏普比率持续下滑以外，上证50、上证综指、深证成指、沪深300、创业板指和创业板综的夏普比率均呈现先降后升的反弹态势。其中，上证50三季度夏普比率的反弹幅度最大，市场分化的风格鲜明。
