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研究和发掘股市筹融资金额的变化规律及影响因素，对于股市的三方参与主体——监管层、筹资者、投资者均有比较大的参考作用。本文借助Eviews软件进行数据分析和统计，针对可能影响筹融资的因素建立回归模型，考虑到解释变量中可能存在的多重共线性、序列相关性和异方差性，进行了专项检验并对模型进行修正。实证表明，A股市场筹资金额与大盘指数、市盈率、成交金额、上市公司家数、流通股本数、流通市值、基金家数、利率等呈正相关关系。大盘指数、成交金额对筹资金额的影响最显、解释作用最好；月度筹资金额的最终回归模型为：CZ = -158.3 + 0.1443*ZS + 0.0061*CJE。在进行综合统计分析的基础上，作者提出了政策建议：目前，中国股市参与各方欠成熟理性，政府应加大对股市的调控力度，调整筹融资节奏是一个重要的手段。
筹集资金是股票市场首要的功能，国内外学者对筹资问题多集中在比较股权融资和债权融资的利弊以及对企业价值的影响上，甚少有人对影响整个市场筹融资总量的因素进行综合地研究和分析。本文给出了股市筹资金额的预估模型，政府部门可参考预估结果调整发审委审批和企业上市的节奏；企业可根据预估结果调整融资策略；投资者可根据预估筹资金额大小，对未来行情走势进行预判。
研究背景
股票市场具有筹集资金、实现流通、价格发现、优化资源配置的功能。筹资是股票市场的基本功能之一，国内外学者对筹资问题进行了不少研究，但多集中在比较股权融资和债权融资的利弊以及对企业价值的影响上，甚少有人对影响整个市场筹融资总量的因素进行综合地研究和分析。
研究的理论及现实意义
股票市场筹集资金的多少，与股票市场的容量、市场的承接能力、估值的高低、融资成本、企业的资本结构偏好等都有相当大的关系。股票市场筹资包括首发IPO筹资、定向（非定向）增发筹资、配股融资、权证行权融资。
研究和发掘股市筹融资金额的变化规律及影响因素，对于股市的三方参与主体均有比较大的参考作用。对于监管层来说，掌握了股市筹融资金额的变化规律及影响因素，可以在行情过分低迷、市场以非理性态度看待筹融资时主动调控，减轻对市场的冲击，此种干预是积极和主动的干预，有利于平缓股票市场中的波动，起到稳定经济的作用；对于筹资者来说，了解和掌握相关规律，有利于股东及管理层制定长远的筹融资计划，选择的合适时机在股票市场融资，尤其在企业亟需投资时可以与债券筹资、银行贷款等方面进行全面的对比，选择恰当的融资方式；对于投资者来说，可以根据市场的筹融资动态，对整个市场及个别股票未来的走势做出预判，并提前采取针对性行动以规避风险和减少损失。
本文首次对影响A股市场筹融资金额的各项因素进行研究，并概括为数学模型进行回归分析，针对中国的特殊国情提出了政策建议，这是本文的创新点。
有关筹融资问题的研究现状
国内和国外学者研究企业的筹融资问题多是从企业或行业的角度，权衡股权融资和债权融资的利弊，分析哪种手段能最大化增加股东利益或企业价值以及影响管理层决策的因素，也有少数学者研究了IPO数量与某些经济指标的关系。但截止目前，暂未发现有人系统地对股市筹融资金额的变化规律及影响因素进行系统地研究。
实证研究
1.数据说明
本文的数据来源于中国证券监督管理委员统计月报表，中国人民银行网站；本文研究的是月度数据，数据跨度起始于2003年1月，截止于2012年9月，共116条数据；本文使用Eviews3.1软件进行数据分析。
2.单因素回归
在Eviews3.1中，将筹资额CZ对上市公司家数JS、流通股本数GB、流通市值SZ、成交金额CJE、大盘指数ZS、市盈率PE、基金家数JJS、利率I等解释变量进行单因素回归，可以看出，筹资金额与各解释变量均呈现正相关关系，且相关系数通过了显著性检验。由判决系数R2可以看出，各因素对解释变量变化的解释能力有比较大的差别。
3.多元回归
将筹资额CZ对上市公司家数JS、流通股本数GB、流通市值SZ、成交金额CJE、大盘指数ZS、市盈率PE、基金家数JJS、利率I等解释变量进行多元回归。该回归结果判决系数R2为0.645，对被解释变量的总体解释能力尚可。以α=0.05为检验标准，通过检验的解释变量有大盘指数ZS、基金家数JJS、利率I，而上市公司家数JS、流通股本数GB、流通市值SZ、成交金额CJE、市盈率PE等多个变量未通过显著性检验，而且有几个变量的系数符号得不到合理的经济学意义解释，可推断出解释变量之间存在多重共线性。
4.逐步回归
其一，根据单因素回归结果，以判决系数R2的大小为标准确定解释变量的重要程度，为解释变量排序。各解释变量按解释能力的强弱排序依次是：上证指数ZS、成交额CJE、流通市值SZ、流通股本数GB、基金只数JJS、上市公司家数JS、利率I、市盈率PE。
其二，以解释能力最强的上证指数ZS为解释变量，在此基础上建立的一元基本回归方程CZ=-217.3+0.230*ZS，依次引进其它因素作二元回归并比较。可见，引入解释变量成效额CJE后，判决系数R2改进最明显，而且两个解释变量都通过了显著性检验，故选择模型CZ = -161.2 + 0.143*ZS + 0.006*CJE作为二元基本回归方程。
其三，以模型CZ = -161.2 + 0.143*ZS + 0.006*CJE为基础，依次引进其它解释变量作三元回归。可见，引进第三个解释变量后，该变量的回归系数均未通过置信度а=0.05显著性检验，且引进后模型的判决系数R2改进不大，故回归模型中只保留前面的两个解释变量，不再引入新的解释变量。
以上模型是在没考虑序列相关性和异方差性的情况下得到的，下一步需要进行序列相关性和异方差性检验，并对模型进行修正。 5.序列相关性
下面在逐步回归确定的方程CZ = -161.2 + 0.143*ZS + 0.006*CJE基础上，按阶数依次进行序列相关性检验，可知方程存在1阶序列相关性，不存在2阶序列相关性。
下面使用广义差分法消除序列相关性后再进行估计。将被解释变量和解释变量的值（包括滞后期值）代入上述方程，进行最小二乘回归，求出系数=0.3635.令，并用最小二乘法估计得出，再次检验，该模型已不存在序列相关性。
6.异方差性
多元回归分析中，还有一个问题不容忽视，即随机项不满足同方差的假设。我们对直接进行最小二乘回归的方程 进行White检验，模型存在异方差性。
为了消除模型中存在的异方差，使用加权最小二乘法对模型进行加权，然后采用普通最小二乘法进行估计：
该模型解释变量系数标准差明显变小，t检验量绝对值变大，系数更显著，而且判决系数R2明显增大，达到了0.9985。再次用White法检验，模型已不存在异方差性；用拉格朗日乘数法检验，该模型也不存在序列相关性。
由估计的参数值求出原方程的参数：
故最终的模型方程为：
可见，对A股月度筹资金额变化影响最大的因子是上证指数，指数每上涨一个点，对应筹资金额增加1443万元；月度成交额对筹资金额变化也有比较大的影响，边际贡献率为0.0061；截距项为-158.3，主要原因是上证指数目前一般在2000点以上，有一个起始值所致。
结论与政策建议
1.结论
其一，股市筹资额金额总体逐年逐渐增大。再筹资主要受市场因素影响，首发筹资除受市场因素影响外，政府调控也是一个很重要的因素。
其二，A股市场筹资金额与大盘指数、市盈率、成交金额、上市公司家数、流通股本数、流通市值、基金家数、利率呈正相关关系。
其三，大盘指数、成交金额对筹资金额的影响最显著，解释作用最好。筹资金额的模型为：CZ = -158.3 + 0.1443*ZS + 0.0061*CJE.上证指数每上涨一个点，筹资金额增加1443万元；成交额每增加1亿元，筹资金额增加61万元。
2.政策建议
其一，股市筹资金额的变化与大盘指数存在密切的线性相关性，大盘指数的涨跌受股市筹资金额的影响也比较大。目前，中国股市各方参与投资主体欠理性、股市制度建设不健全、运作不规范的情况下，不能为市场化而市场化。中国股市尚处于懵懵懂懂的成长时期，政府作为参与主体中力量最大的一方，必须加大对股市的规范和引导力度，其中就包括在股市持续低迷，市场承受能力脆弱时，通过调缓筹融资节奏来扶持股市。
其二，本文给出了股市筹资金额预测的数学模型，政府部门可参考预估结果调整发审委审批和安排企业上市的节奏；企业可以根据预测结果，综合证监部门发审委筹资审批的排队情况，及时调整融资策略；参与市场的广大投资者可根据交易数据，预测市场可承受的筹资金额大小，对未来行情走势进行预判。
3.论文的不足和下一步研究方向
论文的不足之处，即本文侯选的解释因子还不够多，全社会固定资产投资、工业企业利润总额等经济数据未被包括进来。此外，本文没有对筹资额的月、年同比变化规律作进一步深入的研究。
下一步，作者将在多引进宏观经济数据等解释因子的基础上，使用SPSS软件提取各因子的主成分，修正回归方程。此外，作者还将对筹资额的月和年的变化量、变化率等作进一步研究。
（作者单位：光大证券广州中山二路营业部）
筹集资金是股票市场首要的功能，国内外学者对筹资问题多集中在比较股权融资和债权融资的利弊以及对企业价值的影响上，甚少有人对影响整个市场筹融资总量的因素进行综合地研究和分析。本文给出了股市筹资金额的预估模型，政府部门可参考预估结果调整发审委审批和企业上市的节奏；企业可根据预估结果调整融资策略；投资者可根据预估筹资金额大小，对未来行情走势进行预判。
研究背景
股票市场具有筹集资金、实现流通、价格发现、优化资源配置的功能。筹资是股票市场的基本功能之一，国内外学者对筹资问题进行了不少研究，但多集中在比较股权融资和债权融资的利弊以及对企业价值的影响上，甚少有人对影响整个市场筹融资总量的因素进行综合地研究和分析。
研究的理论及现实意义
股票市场筹集资金的多少，与股票市场的容量、市场的承接能力、估值的高低、融资成本、企业的资本结构偏好等都有相当大的关系。股票市场筹资包括首发IPO筹资、定向（非定向）增发筹资、配股融资、权证行权融资。
研究和发掘股市筹融资金额的变化规律及影响因素，对于股市的三方参与主体均有比较大的参考作用。对于监管层来说，掌握了股市筹融资金额的变化规律及影响因素，可以在行情过分低迷、市场以非理性态度看待筹融资时主动调控，减轻对市场的冲击，此种干预是积极和主动的干预，有利于平缓股票市场中的波动，起到稳定经济的作用；对于筹资者来说，了解和掌握相关规律，有利于股东及管理层制定长远的筹融资计划，选择的合适时机在股票市场融资，尤其在企业亟需投资时可以与债券筹资、银行贷款等方面进行全面的对比，选择恰当的融资方式；对于投资者来说，可以根据市场的筹融资动态，对整个市场及个别股票未来的走势做出预判，并提前采取针对性行动以规避风险和减少损失。
本文首次对影响A股市场筹融资金额的各项因素进行研究，并概括为数学模型进行回归分析，针对中国的特殊国情提出了政策建议，这是本文的创新点。
有关筹融资问题的研究现状
国内和国外学者研究企业的筹融资问题多是从企业或行业的角度，权衡股权融资和债权融资的利弊，分析哪种手段能最大化增加股东利益或企业价值以及影响管理层决策的因素，也有少数学者研究了IPO数量与某些经济指标的关系。但截止目前，暂未发现有人系统地对股市筹融资金额的变化规律及影响因素进行系统地研究。
实证研究
1.数据说明
本文的数据来源于中国证券监督管理委员统计月报表，中国人民银行网站；本文研究的是月度数据，数据跨度起始于2003年1月，截止于2012年9月，共116条数据；本文使用Eviews3.1软件进行数据分析。
2.单因素回归
在Eviews3.1中，将筹资额CZ对上市公司家数JS、流通股本数GB、流通市值SZ、成交金额CJE、大盘指数ZS、市盈率PE、基金家数JJS、利率I等解释变量进行单因素回归，可以看出，筹资金额与各解释变量均呈现正相关关系，且相关系数通过了显著性检验。由判决系数R2可以看出，各因素对解释变量变化的解释能力有比较大的差别。
3.多元回归
将筹资额CZ对上市公司家数JS、流通股本数GB、流通市值SZ、成交金额CJE、大盘指数ZS、市盈率PE、基金家数JJS、利率I等解释变量进行多元回归。该回归结果判决系数R2为0.645，对被解释变量的总体解释能力尚可。以α=0.05为检验标准，通过检验的解释变量有大盘指数ZS、基金家数JJS、利率I，而上市公司家数JS、流通股本数GB、流通市值SZ、成交金额CJE、市盈率PE等多个变量未通过显著性检验，而且有几个变量的系数符号得不到合理的经济学意义解释，可推断出解释变量之间存在多重共线性。
4.逐步回归
其一，根据单因素回归结果，以判决系数R2的大小为标准确定解释变量的重要程度，为解释变量排序。各解释变量按解释能力的强弱排序依次是：上证指数ZS、成交额CJE、流通市值SZ、流通股本数GB、基金只数JJS、上市公司家数JS、利率I、市盈率PE。
其二，以解释能力最强的上证指数ZS为解释变量，在此基础上建立的一元基本回归方程CZ=-217.3+0.230*ZS，依次引进其它因素作二元回归并比较。可见，引入解释变量成效额CJE后，判决系数R2改进最明显，而且两个解释变量都通过了显著性检验，故选择模型CZ = -161.2 + 0.143*ZS + 0.006*CJE作为二元基本回归方程。
其三，以模型CZ = -161.2 + 0.143*ZS + 0.006*CJE为基础，依次引进其它解释变量作三元回归。可见，引进第三个解释变量后，该变量的回归系数均未通过置信度а=0.05显著性检验，且引进后模型的判决系数R2改进不大，故回归模型中只保留前面的两个解释变量，不再引入新的解释变量。
以上模型是在没考虑序列相关性和异方差性的情况下得到的，下一步需要进行序列相关性和异方差性检验，并对模型进行修正。 5.序列相关性
下面在逐步回归确定的方程CZ = -161.2 + 0.143*ZS + 0.006*CJE基础上，按阶数依次进行序列相关性检验，可知方程存在1阶序列相关性，不存在2阶序列相关性。
下面使用广义差分法消除序列相关性后再进行估计。将被解释变量和解释变量的值（包括滞后期值）代入上述方程，进行最小二乘回归，求出系数=0.3635.令，并用最小二乘法估计得出，再次检验，该模型已不存在序列相关性。
6.异方差性
多元回归分析中，还有一个问题不容忽视，即随机项不满足同方差的假设。我们对直接进行最小二乘回归的方程 进行White检验，模型存在异方差性。
为了消除模型中存在的异方差，使用加权最小二乘法对模型进行加权，然后采用普通最小二乘法进行估计：
该模型解释变量系数标准差明显变小，t检验量绝对值变大，系数更显著，而且判决系数R2明显增大，达到了0.9985。再次用White法检验，模型已不存在异方差性；用拉格朗日乘数法检验，该模型也不存在序列相关性。
由估计的参数值求出原方程的参数：
故最终的模型方程为：
可见，对A股月度筹资金额变化影响最大的因子是上证指数，指数每上涨一个点，对应筹资金额增加1443万元；月度成交额对筹资金额变化也有比较大的影响，边际贡献率为0.0061；截距项为-158.3，主要原因是上证指数目前一般在2000点以上，有一个起始值所致。
结论与政策建议
1.结论
其一，股市筹资额金额总体逐年逐渐增大。再筹资主要受市场因素影响，首发筹资除受市场因素影响外，政府调控也是一个很重要的因素。
其二，A股市场筹资金额与大盘指数、市盈率、成交金额、上市公司家数、流通股本数、流通市值、基金家数、利率呈正相关关系。
其三，大盘指数、成交金额对筹资金额的影响最显著，解释作用最好。筹资金额的模型为：CZ = -158.3 + 0.1443*ZS + 0.0061*CJE.上证指数每上涨一个点，筹资金额增加1443万元；成交额每增加1亿元，筹资金额增加61万元。
2.政策建议
其一，股市筹资金额的变化与大盘指数存在密切的线性相关性，大盘指数的涨跌受股市筹资金额的影响也比较大。目前，中国股市各方参与投资主体欠理性、股市制度建设不健全、运作不规范的情况下，不能为市场化而市场化。中国股市尚处于懵懵懂懂的成长时期，政府作为参与主体中力量最大的一方，必须加大对股市的规范和引导力度，其中就包括在股市持续低迷，市场承受能力脆弱时，通过调缓筹融资节奏来扶持股市。
其二，本文给出了股市筹资金额预测的数学模型，政府部门可参考预估结果调整发审委审批和安排企业上市的节奏；企业可以根据预测结果，综合证监部门发审委筹资审批的排队情况，及时调整融资策略；参与市场的广大投资者可根据交易数据，预测市场可承受的筹资金额大小，对未来行情走势进行预判。
3.论文的不足和下一步研究方向
论文的不足之处，即本文侯选的解释因子还不够多，全社会固定资产投资、工业企业利润总额等经济数据未被包括进来。此外，本文没有对筹资额的月、年同比变化规律作进一步深入的研究。
下一步，作者将在多引进宏观经济数据等解释因子的基础上，使用SPSS软件提取各因子的主成分，修正回归方程。此外，作者还将对筹资额的月和年的变化量、变化率等作进一步研究。
（作者单位：光大证券广州中山二路营业部）