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基于新能源汽车上下游行业股票投资组合的实证研究
金融科技2001 薛道远
摘要
在世界范围内，人们对环保、可持续发展的呼声越来越高，新能源汽车作为一种新兴的产业正在蓬勃兴起，并已成为今后汽车工业发展的一个重要趋势。本研究旨在探讨新能源汽车上下游行业股票投资组合的构建与优化，以及其风险与收益特性。通过收集2019年至2024年相关新能源汽车上下游企业的财务数据、股票市场表现和宏观经济指标，运用多元统计分析、相关性分析和马科维茨投资组合优化理论，本文构建了一个多元化的新能源汽车行业股票投资组合。研究结果表明，通过合理选择投资标的并优化资产配置，新能源汽车行业股票投资组合能够在控制风险的同时，实现较高的投资回报。本研究不仅为投资者提供了新能源汽车行业股票投资的参考策略，也为理解新能源汽车产业链的经济效益和市场动态提供了新的视角。
关键词： 马科维兹均值方差模型；现代投资组合理论
1绪论
1.1 文献综述
1.1.1 国内研究现状
近年来，国内对新能源汽车产业链的研究也越来越多。当前，我国新能源汽车产业高速发展，市场接受度不断提升，但也暴露出行业管理和协调难度较大、发展不够充分等问题，为应对这一问题，越来越多的车企将重点放在新能源汽车全产业链的建设上。我国的新能源汽车产业链现在已经覆盖了整车生产、充电桩运营、充电站建设、锂电池制造等关键部件的生产厂商、锂电池梯次利用等关键环节。然而，新能源汽车产业链的投资风险也值得关注
。例如，韩兴国和袁红丽（2023）的《新能源汽车投资价值分析――以比亚迪为例》指出新能源汽车是指以电能为动力的车辆，包括纯电动汽车、混合动力汽车和燃料电池汽车
。新能源汽车具有低污染、高效率的特点，随着新能源汽车的不断普及，其优势逐渐被市场认可，销量也在不断增长。目前， 国内新能源汽车已经进入快速发展时期。得益于政府的大力扶持及政府补贴，汽车销售迅速上升。与此同时，国内和国外的汽车制造商都在加大投资力度，新能源汽车产业也将迎来一个新的发展时期。孙丽泊（2020）的《基于Python的马科维茨投资组合理论的实证研究》在马科维茨投资组合理论的基础上，本项目拟采用 Python软件，从20支来自不同行业的股票中选取5支作为研究对象，通过实证得到夏普比率最大的最优投资组合及方差最小的最优投资组合， 对它们的预期收益率、标准差及夏普比率进行对比分析，并给出资产组合的有效边界
。并以此为基础，对马科维茨的资产组合理论进行了深入的研究。
陈宇欣（2023）的《基于收益与风险分析的股票投资组合研究》指出股票投资组合通常指包含多只股票以降低投资风险的投资组合。对于股票投资者来说，目标是在相同的风险条件下实现最大收益
。作者以模拟操作的形式对一组股票投资组合进行收益与风险分析，进而检验该股票投资组合的构建是否符合投资者预期，为本文的观点提供了宝贵的经验。
1.1.2 国外研究现状
对于国外的研究现状，由于国内外汽车产业的发展环境和投资理论的具体应用存在差异，所以国外的研究相对较少。不过，有一些国际性的研究机构和大学已经开始关注这一领域，并进行了相关的研究。这些研究主要集中在新能源汽车产业链的投资机会、风险评估、投资策略等方面。例如，Qi Qi（2021）发表《An Empirical Study on Stock Market Portfolio》以2010年1月至2019年10月四家上市公司的月度股票数据为研究数据，以均值方差模型和马科维茨投资组合理论为研究方法，以规划解决方案为研究方法
。在上述样品量范围内，作者找出了样品的可行集和有效边界。通过实证分析，对决策分析过程进行了解释，结论是采用马科维茨投资组合理论、均值方差分析和Excel规划解构建的证券投资组合是可行的。Alzaman Chaher（2023）发表《Deep learning in stock portfolio selection and predictions》特别提到投资者需要强大的算法来驾驭和理解极度嘈杂和波动的市场
。作者使用深度学习来选择股票投资组合，并使用遗传算法来优化深度学习的超参数。Debasish Biswas（2015）发表《The Effect Of Portfolio Diversification Theory: Study On Modern Portfolio Theory Of Stock Investment In The National Stock Exchange》指出股票投资（和所有其他金融资产）有两个基本参数。一个是风险，另一个是回报。这些参数呈反比关系，所有投资者都面临着风险和回报之间的权衡
。现代投资组合理论认为，随着投资组合中证券数量的增加，投资组合风险会降低。它基本上意味着投资更多的证券，投资者可以避免个别公司所涉及的特定风险。
通过国外发展趋势和研究现状来看，国外的投资组合领域相对比较成熟，对比国内有更对创新发展，都积累了大量经验，这些经验值得我们学习和借鉴。
1.2 选题背景及意义
中国新能源汽车工业已经成为了国民经济的一个重要支柱产业。新能源汽车生态链的构建与发展对于推动汽车产业升级、提高汽车产业竞争力具有重要意义。然而，在投资领域，如何有效构建新能源汽车生态链的投资组合，实现投资收益与风险控制之间的平衡，仍然是一个值得探讨的问题。股票市场作为重要的金融市场之一，吸引了大量投资者的关注。然而鉴于风险与收益往往成正比，投资者可以通过建立多元化的股票组合来分散风险，以期实现更稳健的回报。
在汽车生态链中，涉及多个环节，如汽车设计、生产、销售、维修等，投资者可以通过多元化投资，降低单一环节的风险。本文调研汽车制造行业上下游，旨在选出优秀个股，通过投资国内汽车生态链，投资者可以布局产业链，形成产业协同效应。例如，投资者可以通过投资汽车设计公司，使其获得更先进的设计理念和技术，从而进一步提高了汽车的生产效率与品质，从而改善了企业的工艺、产能和利润。通过对汽车生态链的投资，投资者可以把握行业发展趋势，提前布局，获得先发优势。例如，随着新能源汽车市场的快速发展，投资者可以通过投资新能源汽车产业链的相关企业，获得很丰厚的回报。
通过分析不同类型的汽车产业链企业，投资者可以更好地评估风险，做出更明智的风险-回报比的投资决策。另外实证分析的结果也可以为实际投资决策提供依据，有助于优化现有投资组合，提高投资收益。
1.3 研究思路和方法
1.3.1 研究主题-构建个组合反应新能源汽车行业上下游上市公司的股票表现
1.3.2 研究目的和方法
本文的目的是精确量化出代表股票的收益相关特征，并构建投资组合使其有好的表现。本文采用定量分析方法，从Wind数据库收集了2019年至2024年期间的数据，涉及中国A股市场的股票价格、交易量、公司财务报告以及政府发布的经济政策。数据源涵盖上海证券交易所、深圳证券交易所及中国证监会的官方数据库，亦包括同花顺、东方财富等主要金融信息服务商提供的数据。通过定性分析方法筛选和定义变量，本文计算了包括日收益率、市值、市盈率在内的关键统计变量。在模型建立与实证检验上，基于马科维茨的金融组合理论，采用文献调研与理论分析相结合的方式，通过降低证券组合整体风险（方差），实现资产配置的最优。此外，本文还运用夏普比率和最大回撤指标，对投资组合的风险调整后绩效进行评估。利用统计软件（例如Python）进行深入分析。这包括描述性统计、相关性分析、回归分析。
2新能源汽车产业链发展现状
2.1 新能源汽车制造行业上市公司简介
本文在wind数据库中搜集新能源汽车制造行业中，与汽车相关的十五个行业。首先，计算出汽车制造行业的夏普比率，在此之后进行比较筛选，除去比汽车制造夏普比率低的行业，并筛选出4个夏普比率最高的行业；其次，每个行业中选取出市值最大的5个企业，创造出资产库；最后，计算出库中每个行业互相的相关系数，根据相关性要求库剩下四到五个企业，进行组合。
我们根据以上的方法选取出了半导体、能源、消费电子、摄像头等子行业，并筛选出了4个公司，分别是北方华创、山煤国际、捷荣技术，其中摄像头行业里市值较大的公司的夏普比率均为负，所以选取摄像头指数数据当作其中一项资产。北方华创是目前国内产品种类多、规模大的集成电路装备重点企业，产品主要包括刻蚀等集成电路工艺装备。山煤国际公司主营煤炭开采、煤炭洗选、煤炭及制品销售、信息咨询服务、水路普通货物运输、金属材料销售、非金属矿及制品销售、塑料制品销售、橡胶制品销售。捷荣技术是一家专业的研发、生产、销售精密结构件及模具设计制造的规模化厂商，拥有冲压拉伸、注塑成型、CNC加工等制造车间。
3新能源汽车股票投资组合的研究与实证分析
3.1 研究假设和模型设立
投资者通过在期初买入证券并在期末卖出证券，在一定时期内投资固定金额。这就意味着，在初始阶段，投资者需要从各种可能的投资组合中，选出一个最佳的投资组合。
通过做出这一决定，投资者正在追求两个目标：最大限度地获得最大回报，并将不确定的风险降到最低。最佳目标就是在这两个相互矛盾的目标之间取得最佳平衡。由此产生的投资模型被称为马科维茨投资组合模型。这个模型就是我们所熟知的马科维茨投资组合模型。在马科维茨模型中，将预期收益与风险相结合，实质上是一种二次规划问题：当收益一定时，投资者会优先选择风险低的资产，反之，当风险一定时，回报更大时，资产组合也会变得更好。按照马科维茨模型所描述的图3-1，投资组合中的股票数目愈多，其风险愈小，换句话说，分散投资对于降低风险的作用更为显著。
图 3-1 投资风险概述图
3.2 数据选取与预处理
我们运用Excel表的相关函数计算出北方华创、山煤国际、捷荣技术、摄像头指数的平均收益率、年化收益率、方差、标准差、年化波动率、无风险收益率、夏普比率，本文主要目的在于分析股票走势并构建投资组合，需要更加详细的数据，因此采用年化日平均收益率。各企业相关数据见表3-1。
相关性可以通过相关系数表达出来，当两只股票间的相关系数较低时，这两种投资组合的方差和标准差都较低，表明分散效果较好，反之则较弱。我们运用Excel进行数据处理，用CORREL计算出相关系数。
我们对股票进行两次筛选，股票的相关系数是用来衡量两支或多支股票之间收益率变化的联动性的一种统计指标，运用Excel中CORREL函数计算行业相关系数，选出与汽车制造相关性较低的四个行业。夏普比率是评估和比较投资组合性能的一个重要工具，它帮助投资者在考虑风险的基础上作出更明智的投资决策。一个较高的夏普比率可能意味着投资组合在承担相同风险时获得了较高的收益，而一个较低的夏普比率则可能表明投资组合的风险水平过高。所以第二步按照夏普比率进行筛选，选择夏普比率最大的四个上市公司，其中摄像头行业中的市值前十的上市公司夏普比率均为负数，所以选取摄像头指数数据进行计算，最后我们筛选出来北方华创、山煤国际、捷荣技术、摄像头指数进行投资组合的研究与实证分析，具体行业相关系数见表3-2。
3.3 股票相互之间的相关系数
使用Python估计出相互之间的相关系数，根据表3-3可以看出4只股票相关系数较小，其中北方华创、捷荣技术与摄像头指数之间的相关系数很大。初步得出可以构建出一个适合中等风险偏好投资者的投资组合。
3.4 模拟大量随机投资组合并找出最优投资组合
蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的计算方法，广泛应用于金融、工程、科研等领域，用于评估复杂系统的行为和预测未来的发展趋势。为了论证这一研究假设，我选择了上面这四家上市公司进行了蒙特卡洛模拟方法。为得到最优的投资组合并且利用最优的投资组合获得最大的投资收益，我们进行了1万-10万次蒙特卡洛模拟，输出结果保持不变,所以本文认为此结果已趋于全局最优解。
图3-2 组合有效前沿
如图3-2所示，有效前沿描绘了不同组合中回报和风险的最优关系。红色星号代表位于前沿上的最优组合，它代表着对给定风险水平下的最大回报,或者对给定回报水平下的最小风险。也就是说通过模拟找到了一个近似全局最优的组合。
投资组合的夏普比率最大可以达到 0.8697，对理性投资者来说，应该选择夏普比率最大的投资组合，即对北方华创、山煤国际、捷荣技术、摄像头指数的投资比重分别为11.09%、31.40%、 28.04%、29.48%，该投资组合的预期收益率为28.75%。
图3-3 夏普比率对比图
由柱状图我们可以看出最优的投资组合比任意一个企业和指数都高，投资者可按照最优投资组合的投资权重获得较高的收益。
4结论
4.1 主要研究结果
研究结果显示，运用马科维茨投资组合理论，可求出具有最低风险或最高夏普比率的多种资产组合。北方华创、山煤国际、捷荣技术、摄像头指数的投资组合当市场条件有利时，这种资产组合可能会产生较高的收益。对于那些愿意承担较高风险以追求较高收益的投资者来说，选择上文的资产组合可能更有吸引力。投资者可以根据自己的实际能力和风险喜好来进行合理的投资。Python 简化了马科维茨投资组合理论中最优组合的模拟计算，从而可以快速找到最佳投资组合。
4.2 建议
中等风险偏好的投资者通常寻求在风险和回报之间找到平衡，希望获得比低风险投资更高的回报，同时又不愿意承担高风险投资的潜在损失。对于这类投资者，建立一个多元化的投资组合是非常重要的，以便在保持风险可控的同时，实现相对较高的收益。以下是一些建议：
1.多元化投资：建立一个包括股票，债券，房地产商品等多种资产的组合，有助于实现分散风险的多样化。股票提供增长潜力，而债券则可以在市场下行时提供一定的稳定性。
2.平衡投资组合：定期审查并重新平衡投资组合，确保它符合你的风险偏好和投资目标。市场的动荡会使一些资产的比重出现偏差，因此有必要进行修正。
3.长期视角：要有长远的眼光，不要被短期的行情影响而盲目地做决定。
附录
组合构建代码：