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资产评估行业存在的主要问题及解决对策
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加快海南中部崛起议
由加快转变经济增长方式到加快转变经济发展方式之
四 对证券技术分析的实证检验 技术分析工具可以分为两大类：一类是技术指标，另一类是技术图形。
他采用了一种最简单的技术指标作为决策依据：如果股票价格从某一低位上升至少x%，买入并持有该股票；当价格从随后的高位下跌至少x%时，卖掉股票并等待下一个买入信号。他宣称采用道琼斯工业平均指数和标准普尔指数检验的结果，这样的策略较之简单的买入-持有策略能带来显著的利润。 但随后，现代金融学对证券技术分析的研究，Fama和Blume（1966）发现，Alexander的研究没有考虑公司分红的效应和交易成本。采用经股利调整的道琼斯指数成份股价格序列，他们证明上述的交易策略不会优于简单的买入-持有策略，即使0.1%的交易成本也足以耗尽由上述交易策略带来的利润。 Jensen和Benington（1970）的研究使用了更接近于实际的交易策略，即相对强度策略。所谓相对强度，定义为当前价格与27周平均价格之比，等量投资于前x%相对强度最大的那些股票，在t 周后重新计算所有股票的相对强度，并调整投资组合，即确保投资组合中的股票相对强度始终处于前x%。采用纽约交易所上市公司数据，他们的研究没有发现超过买入-持有策略的利润，而且相应的风险水平较高。 早期对证券技术分析的研究有以下特点：1. 争论的焦点一直就是当前价格是否集合料所有的公开信息，浦山世界经济学优秀论文奖（2012但在当时，信息还是个“原子式”的概念，还要过十年，人们才开始在时间和空间两个方向上建立信息的结构和相应的分析框架。2. 由于当时模式识别技术也才刚刚起步，研究中无法考虑较为复杂的图形模式。3. 除与买入-持有策略相比较外，竟然学研究中还缺少描述技术分析指标的预测能力和盈利能力的统计方法，这些手段通常需要的大容量计算机也还没有出现。
通过以上考察可以看出，各国**主要从提供纳税筹划技术处理和放宽成本费用税收处理等方面为金融资产证券化发起人转让资产提供政策性优惠。反观我国相关法律的规定，《****共和国营业税暂行条例》（1993）要求，无形资产的转让要缴纳5%的营业税，但对于真实**与担保融资的界定问题，却没有专门的法律规定；此外，对于发起人转移资产发生的损失是否可以扣税，法律也无明确规定。这意味着证券化当事人面临着多种税收的不确定性，立法的滞后已成为金融资产证券化发展的制度性障碍。笔者认为，我国对发起您现在的位置： 周口新闻网—论文频道 经济学论文 经济学其他相关 正文 现代金融学对证券技术分析的研究
来源：热点论文 [ 20:58:58 ] 作者：佚名 编辑：论文
一 引言
所谓证券技术分析，就是运用证券历史价格和成交量序列形成的特定的图形模式，预测证券价格的未来走向，这显然是和我们熟知的有效市场假设（EMH）相矛盾的。有效市场理论强调当前已包含了所有公开信息，而未来价格是不可预测的（Fama（1970）），但自70年代开始，就逐步有理论和实证研究对其提出挑战，包括一月效应，星期效应，小公司效应和账面-市价比效应（Book-to-Market Effect）等现象的发现，显示市场上有可能出现**性赚取超额利润的机会，这很自然地激起了学界研究证券技术分析有效性的兴趣。
二 证券技术分析的早期研究 目前我们所知的这个领域的最早的文献是Alexander（1961）。
三 探索证券技术分析的理论基础 随着信息经济学的发展，研究人员逐渐认识到当前价格不是所有私人信息的完美集合。
负债表内融资）的方式转移，这就相当于仅是一种债项安排，发起人无须缴纳营业税；但如果采用真实**的方式转移资产，证券化融资就是资产负债表外融资，发起人要缴纳营业税。发起人从税收成本最小化的目的出发，希望资产以担保融资的方式转移。但担保融资使基础资产仍保留在发起人的资产负债表中，发起人仍然需要以自己的全部资产偿还所借贷的资金；而只有真实**才能实现特殊目标机构同发起人的破产风险隔离，真正保证交易结构的安全性。在这种情况下，鼓励采用担保融资的方式来规避营业税并非最优选择，因为它限制了资产转移的方式，并可能导致证券获得较低的信用等级；但真实**必须缴纳的营业税又会在很大程度上增加证券化融资的成本，缩小证券化的利润空间，使得一些发起人望而却步。其次，允许采用FINCO结构，即双重SPV结构，使发起人得到表外融资和规避税收的实惠。具体做法是：发起人先将应收款转让给其全资子公司SPV1，由于应收款仍滞留在发起人的合并报表中，所以资产转让未产生纳税后果。**， SPV1再将应收款汇集出售给一个**第三方的SPV2，这种出售在税法上被认为属借贷行为，既享受税法上的优惠，又实现了法院重新定性为“真实出售”的目的。在**，如果转让人**资产时，以“超额担保”的方式提供信用支持并保留其在 中的清偿权益，那么在这一项交易中，税收中收益或损失的确认则取决于清偿权益的数量，并且清偿权益要在 的资产可能发生违约前不发生贬值。这样，一方面转让人在资产转让当时，就能确认超过转让给 资产价值的任何收益；另一方面，在 清偿期到来时，转让人就不用为其先期确认的收益纳税。[8]在意大利，资产以溢价或折扣的方式转让的税收处理与**的做法相类似。为了促进证券化交易，意大利1999年出*的《证券化法》规定了对发起人转让资产的税收优惠，即从该法生效之日起2年内完成的资产证券化，发起人可在其资产负债表的特殊储备金项目中列明**资产的损失，并可在当年和随后的4年中摊销这些损失。[9]
例如，如果当前价格同时受到不可观测的股票供给以及市场参与者私人信息的影响，那么它自身就不可能对私人信息提供充分的估计。因此，市场参与者在形成他们的需求时，除使用价格外，还会使用各自的私人信息。此外，当前价格中包含的噪音也使价格不可能完全揭示过往的私人信息。我们从而可以很自然地得出这样的命题：历史价格能有效地帮助投资决策，以此为出发点的一些模型逐渐揭示了证券技术分析的理论依据。 Brown和Jennings（1989）就是这样一个二阶段含噪音理性预期模型。在他们的模型里，投资者每一阶段的私人信息都是不相关的，而且每一阶段的股票供给都会变化。他们证明：第一阶段的价格有助于估计整个信息集，它不受第二阶段公开信息和噪音的影响；对于信号均值，联合考虑两个阶段价格的推断严格优于**使用第一或第二阶段价格的推断。显然，这样的市场在Fama（1970）意义上是无效率的。 我们知道，多数技术分析师是十分重视成交量信息的，在实践中，他们都会同时根据价格和成交量过往信息作出判断。Blume，Easley和O’Hara（1994）就成功解释了成交量对投资决策的作用。他们的模型以市场微观结构理论为基础，假设某些证券基本面信息对所有投资者为未知，当价格自身不能同时对信号的大小和精度提供完全信息的时候，模型显示，适当的分析工具可以从成交量数据中提取有效信息。更为有意思的是，模型说明，技术分析方法是投资者学习过程的一个自然结果。 实际上没有人会单独使用技术分析方法决定股票的**，Goldbaum（1999）就证明，涉及基本面的条件信息集对估计股票表现有积极作用。文章首次引入两类信息来帮助估计技术分析方法的有效性，其一包含四种市场指标，即两个期限结构变量，不同风险债券的收益差，以及股票红利收益率；其二是宏观变量的条件信息集，例如生产率和货币存量。文章最重要的结论就是，在技术分析中合并考虑基本面市场信息可以提高决策过程的精确度。无疑，这不仅更符合现实，而且将是未来这个领域重要的研究方向。
美国税法对于这一两难问题的处理方式或许值得我们借鉴。首先，法律规定发起人的资产转让应当符合“真实**”的条件，并详细规定了对于应收账款（债权资产）的转让行为判定为担保融资还是真实出售的标准： （1）所有权的收益和责任标准。损失或收益、资产控制权是构成所有权的基本要素。哪方当事人拥有资产的利益并承担风险损失，这是判定真实出售与担保融资的最重要的依据。出让人不享有应收账款未来的收益，也不承担相应的风险责任，这是真实出售的标志。（2）违约处理标准。受让人对应收账款的违约损失是否具有向出让人追索的权利，是判断担保和出售的又一重要因素。受让人承担应收账款的违约损失，不向出让人追索部分不超过合理的范围，则可以认定应收账款的转让为出售，否则就是担保融资。（3）固定价格标准。转让价格确定的方式也是判断担保融资与出售的重要因素。应收账款的转让价格只有固定不变，受让人才可能获得应收账款与证券的**流之间的利差，从而被确认为对应收账款拥有所有权，应收账款转让行为才能被确认为出售。如果转让价格在转让过程中随利率或者汇率波动而调整，受让人的收益具有很大的不确定性，这就不能认定受让人对应收账款拥有真正的所有权，该笔转让很可能被税务当局认为是担保融资。（4）获取利润的机会标准。从应收账款中获得主要收益的人将被认定为资产的所有者。受让人如果能够从受让的应收账款中获取潜在收益， [7]就应该被认定为应收账款的所有人，相应地应收账款的转让也应该被判断为出售。真实出售与担保融资区分标准的明确，使发起人选择不同税负的资产转让方式成为可能。
技术指标包括移动平均线，随机指标，相对强度指标等，技术图形则包括K线图，波浪理论，三角形，发散三角形，头肩顶等。对它们的实证检验，主要是检验在特定市场上使用这些分析工具进行投资是否能获取有效的信息和超额利润。 Brock, Lakonishok 和 LeBaron (1992) 是最早研究技术分析指标的文献之一， 正是它引发了金融学界对技术分析的普遍关注。他们考察了两种简单技术交易规则—移动平均和支持/阻力线—的盈利能力。技术分析中的移动平均规则采用短期和长期两根移动平均线，短期可以是1天，5天或10天，长期则是50，150或200天。当短期移动平均向上穿越长期移动平均线时，给出买入信号；当短期移动平均向下穿越长期移动平均线时，给出卖出信号。而当价格穿越当前支持线或阻力线形成局部新低或新高时，定义为卖出或买入信号。 Brock等（1992）在统计上首次采用非参数的boots**ap方法而不是传统统计方法检验上述技术指标的盈利能力，目的是获得对不同参数的所有交易规则的总体检验，并利用非参数特性兼容证券收益分布普遍存在的非正态性，自相关性和条件异方差性。一般来说，boots**ap方法就是通过一定数量的仿真得到我们感兴趣的统计量（例如均值和标准差）在特定零假设下的仿真分布，从而建立该统计量的置信区间并由此判断来自实际过程的该统计量的显著性。零假设需要依据实际情况决定，这里的研究采用了四种零假设，即随机游走，一阶自相关，GARCH和指数GARCH，其中随机游走假设可以看成等同于有效市场假设，后三个假设都通过对实际过程的运用被证明成立。 采用道琼斯指数1897—1986年数据的检验结果显示，**信号条件收益均高度显著，财政税收论文而且衡量一个投资循环绩效的**条件收益之差高达0.93%，对应的无条件收益仅约为0.17%。买入信号单日条件收益为0.042%（或约每年12%），相应的卖出信号单日条件收益为-0.025%（或约每年-7%）。由此证明，移动平均线可以有效的预测市场走势。 稍后人们可以看到这个领域的一系列深入研究，Bessembinder和Chan (1995) 用几乎相同的方法检验了来自**6个国家和地区（泰国，马来西亚，**，韩国，香港和日本）的市场数据，结果与Brock等（1992）的基本类似。6个市场和所有交易规则平均来看，买入信号较卖出信号大0.095%（单日）或26.8%（年
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