時間：2023-05-16 15:31:44
序論：在您撰寫股市動態分析時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
英文名稱：Stock Market Trend Analysis Weekly
主管單位：綜合開發研究院（中國?深圳）證券研究所
主辦單位：綜合開發研究院;股份經濟與證券市場研究所
出版周期：周刊
出版地址：廣東省深圳市
語
種：中文
開
本：16開
國際刊號：1671-0401
國內刊號：44-1524/F
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創刊時間：1990
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期刊簡介
盡管會議當天天公不作美，綿綿春雨一直在下，但大雨澆不滅讀者的熱情，五百多位讀者及投資者頂風冒雨參加了報告會，場面十分感人?！豆墒袆討B分析》雜志社社長劉波表示，“這段時間股市不太好，天氣也不好，但是看到今天下午到場的投資者還是比較多的，這一點我還是很受感動，也深受鼓舞，我覺得后面的股市還是很有希望的！”
本次報告會邀請了博時基金宏觀策略部總經理魏鳳春先生、摩根士丹利華鑫基金研究總監陳強兵先生、南方基金首席策略分析師楊德龍先生、海通國際環球投資策略部董事潘鐵珊先生、麥格理資本證券聯席董事林泓昕先生作為嘉賓進行主題演講。此外，報告會還安排了專欄作者圓桌會議。
從嘉賓及專欄作者的發言來看，大部分對2013年剩余時間的行情都表示謹慎樂觀。魏鳳春表示，“中國經濟已經人到中年，投資須遵從舍、得之道?！标悘姳J為，“中國經濟增長就像狗熊掰玉米一樣，掰一個大的，扔掉再掰一個更大的。增長無憂，而資源浪費、效率低才是問題。”楊德龍預計，“全年可能有兩三波的反彈，這就決定了今年的操作要有一定的波段性，市場下跌的過程中敢買，而在市場上漲的時候要敢賣。”海外投資機構的兩位代表海通國際潘鐵珊和麥格理證券林泓昕從香港市場的角度分析了市場的投資機會。
中恒集團，公司主要產品“血栓通”是心腦血管用藥的大品種，在樣本醫院統計中是終端銷售規模最大的品種，隨著新的農村合作醫療的拓展，血栓通在基層醫院的銷售大幅放量。血栓通產能將在2014年下半年開始逐步釋放。中恒集團是中國人口老齡化受益的確定性品種。
宜華木業，公司原來以出口為主，隨著美國房地產市場好轉，公司產品出口受益；現在公司積極開拓內銷業務，分享國內消費升級紅利。公司擁有500萬畝林地資源，掌握上游資源，實現一體化經營，有助于公司充分獲得全產業鏈的利潤。
洪都航空，公司主要生產教練機，主要品種是L-15高級教練機和K8中級教練機，隨著L-15高級教練機的陸續交付，公司迎來業績恢復增長。目前中航裝備旗下僅有成飛集成和洪都航空兩個資本運作平臺，隨著成飛集成的停牌資產注入，洪都航空也有望未來進行資產整合。
國光電器，公司原來業務是音箱、揚聲器等的生產和銷售，目前公司切入鋰電池產業鏈，另外公司在花都區有1200畝土地，公司面臨業績反轉和土地價值重估的雙重機遇。
國電南瑞，公司是中國電力自動化領域的技術領先企業，在高端電力二次設備市場占有率高達50%以上，在省電網調度高端自動化市場占有率達75%。資產重組完成后將北京科東、電研華源、國電富通、南瑞太陽能等收入麾下，國電南瑞在配網自動化市場地位更加穩固。同時公司積極培育新的增長點，在軌道交通、新能源領域進展順利。
威遠生化，新奧控股入主威遠集團后，通過2010年和2013年兩次資產重組，分別注入了二甲醚資產和煤炭/煤化工資產，公司轉型為清潔能源供應商；公司現有甲醇產能60萬噸，在建產能60萬噸，公司的煤制甲醇具備成本優勢和規模優勢。
本刊自2014年12月中期以來就強調指出，這一輪興起的牛市有其自身的特點，它與A股歷史上出現過的牛市有著很大的不同，個中原因在于交易杠桿的存在（參見2014年12月12日第48期《杠桿上的舞蹈 借來的牛市》）。以及市場在經歷相當幅度上漲后，已到了風險顯現的時間窗口（參見2015年1月10日第二期文章《新股發行提速 大盤面臨短期調整》）。至2015年1月17日，本刊更以封面文章《?；仡^――調整的時間、空間、方式》提示投資者注意短期調險。
站在目前的時間節點上，回顧這些策略提示，有助于我們把握下一階段的行情，制定更為完善的操作策略。
注意本輪牛市的特點――杠桿
在2014年12月12日《杠桿上的舞蹈 借來的牛市》一文中，我們重點強調了我們的研究發現，即“融資交易成了本輪市場上漲的助推器，融資余額的快速增長推動了行情發展。然而‘融資融券’一直以來都是不平衡發展，融資規模迅速擴大，且融資規模占流通市值比重已超過成熟市場水平，但融券瓶頸始終難以突破。結合成熟市場的經驗，以及A股市場此前的個案，‘兩融’實際上是一把雙刃劍，起到的作用通常是‘漲時助漲，跌時助跌’，對此，投資者務必加以防范?！?/p>
階段高點的提示：短期調整
本輪行情的階段高點出現在1月9日，上證指數最高達到3404.83點，而本刊研究部及時的發現，市場上行已經進入到了階段調整的時間窗口，始自2014年11月22日央行降息開始，金融股帶領大盤一口氣從2500點上漲到3400點以上，一個多月的漲幅超過30%，已經醞釀了短期調險。遂在2015年1月10日第二期雜志“股市動態30”專欄中撰文《新股發行提速 大盤面臨短期調整》。
在今年第三期雜志中，本刊以封面文章《牛回頭――調整的時間、空間、方式》全面分析了行情的運行特征及后續演進的可能。事實上，本刊研究部在階段高點出現后，已在1月12日確定第三期封面文章主題時作出“?；仡^”的判斷，但由于周刊出刊的特點，至1月17日讀者拿到當期雜志時，市場已經出現了劇烈的震蕩。不過，這一判斷仍然有助于大部分讀者規避隨后出現的更為劇烈的調整。
戰略性撤退
關鍵詞: 股權分置改革; 股權結構; 動態市場效應; 超額收益率; 異常換手率
中圖分類號: F830.91 文獻標識碼: A 文章編號: 1005- 0892 (2007) 05- 0037- 06
收稿日期: 2006- 08- 10
基金項目: “211”工程資助項目( el2003)
作者簡介: 奉立城, 對外經貿大學教授, 華盛頓州立大學經濟學博士, 主要研究方向為中國股票市場; 張忠永, 遼寧工程技術大學講師,對外經貿大學博士生, 主要研究方向為中國股票市場; 許偉河, 福州大學講師, 對外經貿大學博士生, 主要研究方向為中國股票市場。
一、引言
對于信息, 一般可以分為公開信息和私人信息,不管前者還是后者, 一般都具有單一和穩定的市場效應。根據有效市場理論, 市場將對以上兩種信息分別做出立即和緩慢的反應。盡管反應速度有所區別, 但是消息的好壞性都是單一的, 市場反應的正負性也是單一的, 只是反應時間從幾分鐘到幾年不等而已。[1- 3]很少有正負性動態變化的信息出現( 也許一般來講這種信息不能稱其為信息) , 故對它的研究也更少見。但是, 中國進行的股權分置改革中卻出現了這種特殊的事件信息, 盡管它的正負性不定, 但它確實是非常重大的信息, 所以對市場表現的影響非常明顯, 很有必要對之做出特殊而細致的研究。
二、問題的提出
根據中國證監會《關于上市公司股權分置改革試點有關問題的通知》( 后簡稱《通知》) , 股權分置改革的基本程序是: 首先, 上市公司非流通股股東提出股權分置問題解決方案, 在得到有關部門批準后, 真實、準確、完整地公布, 并征求流通股股東的意見, 進行溝通, 最終確定股改方案; 其次, 召開臨時股東大會,對方案進行表決; 最后, 表決如果通過, 則實施方案( 其間有數次停牌和復牌安排) 。從已經完成的股改公司看, 絕大多數都經歷了方案的溝通、修改過程, 而后通過投票表決。但這一過程同時也反映出了一些值得思考的問題。盡管到目前為止, 總體來說非流通股向流通股補償的觀點基本為大家所接受, 但怎樣補償卻并沒有一個理論或實踐的結論。目前, 股改中普遍使用“對價”概念。一般認為, “對價”可以理解為非流通股股東為取得流通權, 向流通股股東支付的相應的代價( 對價) 。但是作為一種權利的代價, 是很難對其進行定價的。當然, 也有不少人提出了對價方案計算公式, [4- 6]不少公司也公布了自己的計算方法。[7]但實際面對股改中的復雜問題時, 這些方法都缺乏牢固的理論基礎, 如實踐中出現的方案需大幅度修改和流行“送3”或“送2、3、4”模式就是這一問題的反映。肖國元(2005)在其系列文章中就指出了對價依據牽強、參數隨意等問題。[8]國資委也出面申明, 對價和上市公司的基本面、市盈率、融資情況、流通股發行價格、國有股東最低持股比例、非流通股股東持股成本等六個方面有關, 而具體什么關系, 并沒有一個權威機構能給出。所以, 對價的制定其實是一個討價還價的博弈過程, 其中涉及股東中不同層次之間的利益關系。由于特殊的投票機制以及利益保護方式的多樣性, 即“手”和“腳”的投票方式, 使得各利益集團間的關系變得非常復雜。如非流通股與流通股、大股東與小股東、不同類別的大股東等利益的沖突與一致性并存、博弈與二次博弈同時展開等, 故結果的不確定性是很顯然的。這種不確定性也就導致市場效應的不確定性,博弈各方下一階段的決策往往是以對方對前一階段博弈結果的反應為依據的, 難以一次性地作出永久性決策, 表現出時而買進, 時而賣出。這樣一來市場就在各方的不斷調整中不斷地波動, 且這一過程在股改初期表現得更加明顯。
對于這一波動的研究, 不僅可以揭示市場波動的效應, 同時可以揭示引發這一波動的原因, 分析博弈各方在股改中的作用和地位, 解釋一些有關誰操縱、一邊倒、誰沒代言人等爭議性問題以及拉票、索賄等現象。
三、方法論及文獻綜述
對于公開信息, 可以用事件研究法進行研究; 對于私人信息, 由于研究較少, 方法也不統一; 而對于第三類不定或動態信息, 根據其動態性, 筆者認為應將事件研究法的思路向動態多截面擴展, 同時結合t 和經過相關系數調整的BMP- t 檢驗分析, 這樣才能揭示其變化特征。同時為了對引起波動的原因進行分析,必須對各截面分別進行多因素回歸分析。由前面的論述已知各類股東的動態博弈是造成這一特殊過程的核心原因, 所以截面上主要進行股權結構同波動的回歸分析。
根據Hotchkiss 和Strickland 等的研究, 股權結構是影響公司股票市場效應的重要因素。[9]Hanery Hansmann研究了股權集中度和股東投資目的及行使股東權力的方式之間的關系。[10]Steven Huddart、Li 和Simerly、SteenThomsen 和Torben Pedersen 對大股東的行為進行了研究。[11- 13]Shleifer 和Vishny 對小股東的搭便車行為做了研究。[14]而對于具體類型的投資者行為及影響的研究有:Charkham對于公司型股東的行為進行了研究, 指出他們的持股目的主要在于獲得技術、產業鏈及進出口等方面; [15]George Karathanassis, Nikolaos Philippas, Efthymios GTsionas 則對基金的短期行為進行了研究。[16]本文主要根據以上文獻中對于股權集中度和幾種類型投資者行為特征的研究, 分析他們在股改過程中對市場效應的動態影響。
四、樣本公司的基本情況
本文從已經結束的兩批試點和前五批股改公司中,按照股改方案類型, 選擇其中只發行A 股、股改方案為純送股, 并且兩個事件點之間的交易日超過5 天的120 家公司為研究對象。這樣可以避免投資者因為對不同方案的偏好和不同方案之間換算心理誤差所引起的市場效應的不同, 同時可以研究方案公布到實施期間市場效應的時間特征。
五、股權結構的市場效應分析
( 一) 股權分置改革的市場效應本文借鑒事件研究法來分析股改的市場效應, 主
要有兩個方面: 一是超額收益率; 另一是異常換手率。并選擇兩個事件點來分析: 一個為股改方案公布后首個復牌日, 討論市場對股改信息的反應; 另一個為股改方案通過, 具體實施的G 股首個復牌日, 討論市場對股改方案的反應。
由于第一個事件點和第二個事件點具有很強的內在關系, 所以選擇相同的估計窗口, 即以第一個事件點為0 時刻( 單位為天) , 估計窗口選為- 190~- 11 天;同時, 由于期間的兩次停牌, 第一個事件窗口選為- 10~- 1 天, 以及方案宣布后首個復牌日到第5 天; 第二個事件窗口從成為G 股后首個復牌日, 即支付對價日到復牌后5 天。
1. 超額收益率的統計檢驗。因超額收益率是用市場模型求得, 故用經調整的BMP- t 檢驗方法: [17- 18]
由表1 統計結果可以看出, CAR- 10、AR0、AR4、CAR5 及GAR0 在1% 的顯著性水平下顯著不為0,GAR3、CGAR5 在5%的顯著性水平上不等于0, 可見股改方案公布的市場效應表現強烈; 而G 股方案實施時,由于從方案公布到實施之間存在交易日, 各方的利益都經過了一定的調整。但GAR0、GAR5 和CGAR5 的標準差顯然較大, G 股復牌后超額收益率的標準差大于G股前進行單側t 檢驗, 其顯著性水平為15%。這說明股改后各股的收益差別又呈擴大趨勢, 股改方案實施過程不同于簡單的分紅送股, 短期的市場自然除權并不能熨平股改方案制定偏差對投資者和市場的影響。不同投資者對于G 股復牌收益的看法各異, 使得交易活躍, 股價波動加大。這一點也反映在對于股改實施日股價或收益計算問題在理論上也存在著爭議上。[19] 這樣一來, 不同投資類型的投資者都依據自己的投資策略, 充分利用對價方案的長期效應和短期效應之間的差異進行投資,使得股價波動變大, 且這種變動和股權結構之間的關系是內在的。
2. 異常換手率的計算。
其中, TRit 為i 股票t 時刻的換手率, ATRit 為異常換手率。累積異常換手率是對異常換手率( CATR) 進行時間的加總。在對G 股支付方案后的換手率GATRit 進行計算時, 基數采用原流通股獲得支付后的流通股, 未包括原非流通股。
由于異常換手率直接由歷史數據統計而成, 故使用常規t 檢驗, 結果見表2。
由表2 可以看出, 異常換手率和超額收益率的統計結果對比非常明顯, 所有交易日的異常換手率都顯著不為0, 而且G 股的超額換手率大于G 股以前的異常換手率進行的單側t 檢驗, 顯著性水平為3%, 說明股改后的換手率效應非常顯著。結合上面超額收益統計結果:G 股的超額收益大多體現出不顯著非0, 說明活躍的交易是以供需同時變大為基礎的。這再次表明不同的投資者對G 股認識的差異, 也從另一個側面表明送股比例的非客觀性, 或者對流通權價之度量的主觀性, 這就成為股權結構可能對對價方案產生重大影響的客觀依據之一。
注: GAR 代表G 股復牌后超額收益率; 10%、5%和1%的臨界值分別為1.658、1.980 和2.省略info.省略); 股票交易數據來源于大智慧。
( 二) 市場效應的股權結構分析
1. 基本原理
根據《通知》中的股改程序, 股權分置改革的過程實際為各種不同類型的股東之間的一個利益沖突和多重動態博弈過程。大體劃分, 有以下三個博弈同時發生。博弈1: 流通股和非流通股的博弈。這是最為核心的一個博弈過程。其特點是: 流通股部分參與; 參與者( 主要為大股東) 要面對非流通股為流通股爭取盡量多的利益, 但同時要考慮自己的特殊利益以及方案公布后中小股東可能的反應, 以保證自己的特殊利益。非流通股股東則充分利用流通股股東的內部分歧, 爭取較低的股改成本; 但同時也要面對送股比例過低被否定時, 再次修改方案可能帶來的多方面損失的風險。博弈2: 大流通股股東和小流通股股東的博弈。LaPorta 指出, 現在世界上大多數大企業的委托問題主要是大小股東之間的委托問題; [20]Dyck、Zingales也指出, 公司的資源和收益并不能在大小股東間按照控股比例進行分配, 大股東可以攫取小股東的利益。[21]在股改過程中, 大小流通股股東利益基本是一致的。但大股東具有表決優勢, 可選的獲利方式也較多, 所以他既可以顧及小流通股股東的利益, 也可以安排其它獲利方式而犧牲小股東; 小股東也有一定的決策影響力, 他可以在用“手”和“腳”投票之間選擇, 進而對投票結果和股價走向產生影響, 給大股東的獲利意圖帶來不確定性。
博弈3: 不同類型的大股東之間的博弈。大股東有長期投資、短期投資之分, 同時也有抗風險能力高低之分, 他們都是股改方案的核心影響力量。根據自身的投資策略, 他們可能選擇彼此合作, 也可能選擇以我為主的策略; 而且, 參與的積極程度和目的也可能出現差異。
以上三種博弈是同時發生的。首先是大股東的決策; 然后小股東根據市場反應對大股東的策略進行推測, 并作出自己的決策; 接著大股東又根據市場反應,觀察小股東和其他大股東的策略, 并作出第二階段的決策。依次類推, 不斷進行著動態博弈; 但隨著時間的推移, 各方的策略變得明顯和穩定, 市場波動減弱。
2. 模型設定及結果分析
根據以上原理, 本文選擇流通股比例、第一流通股比例、十大流通股占流通股比例、十大流通股中第一流通股比例、流通股中非投資公司股東比例、投資公司股東比例和個人股比例作為解釋變量, 來分別反映流通股和非流通股的力量對比、流通股集中度、大流通股東集中度和流通股結構; 選擇CAR- 10~- 1、AR0~AR5、CAR5 和CATR- 10~- 1、ATR0~ATR5、CATR5 為被解釋變量, 反映市場對股改方案的反應; 選擇GAR0~GAR5、CGAR1~5 和GATR0~GATR5、CGATR1~5 為另一組被解釋變量, 反映市場對股改方案實施的反應。由于多重共線性的存在, 建立以下兩類模型:
y=α+βx+ε (7)
其中: y 可為CAR- 10~- 1、AR0~AR5、CAR5 和CATR- 10~- 1、ATR0~ATR5、CATR1~5 和GAR0~GAR5、CGAR1~5 和GATR0~GATR5、CGATR1~5; x 為流通股比例( 模型1) 、
第一流通股比例( 模型2) 、十大流通股占流通股比例( 模型3) 、十大流通股中第一流通股比例( 模型4) 。
y=a1x1+a2x2+a3x3+ε ( 8)
為模型5。其中: y 同上, x1、x2、x3 分別為流通股中非投資公司股東比例、投資公司股東比例和個人股比例。首先研究股改方案公布的市場效應。對模型1~5分別回歸, 結果整理見表3- 4。
從表3- 4 可以看出, 對于事前預期CAR- 10~- 1 顯著的因素有流通股比例、十大流通股和投資公司股東;對于CATR- 10~- 1 顯著的因素增加了自然人股東。因為流通股股東越多, 小股東可能越多, 大股東控制局面的自信心越弱, 所以從股改中獲利的把握性較低; 而小股東處于博弈的后發方, 不會輕易提前做出肯定的判斷, 所以流通股比例和收益表現出負相關。而十大流通股則正好相反。其它解釋變量, 比如第一流通股,很難預期它一定能在博弈中獲勝, 所以大多不顯著。特別要注意自然人股東, 雖然他們是大股東, 但是和其他兩類大股東相比, 其抗風險能力最弱, 所以調整最為積極; 但對于收益率影響不明顯, 可能是進進出出不斷調整造成的。這說明大家對于股改并沒有形成一致的觀點, 只有那些在博弈中處于控制地位的參與者才表現出樂觀態度。
股改方案公布, 即T=0, 為該事件的最重要的時刻; 但并非所有因素的顯著性影響都出現在這一天,反而在后續的第3、4 天才表現出來。總體來看, 方案經調整并復牌后, 大股東市場效應總體趨勢為由大變小, 其中基金的效應時間最短, 自然人效應時間最長、波動最大; 小股東反應遲緩, 效應趨勢為鐘形曲線,后面可能波動。這是因為, 從事前的表現可見, 大股東對方案的把握較準確, 所以快速地進行對應的交易,特別是方案溝通的主要對象―――基金, 既有信息優勢,又有專業優勢, 所以交易更果斷。而自然人大股東抗風險能力弱, 又不能輕易地退出, 所以格外小心, 不斷地調整。小股東對對價方案的理解只能從復牌后的市場表現來判斷, 因為十大股東以外的股東比例平均為87.7%, 而參與投票的流通股平均為30.6%, 也就是說, 如果十大流通股股東都參與投票, 那么, 十大流通股東以外的小股東有79.1%不參與投票。他們在和大股東博弈時, 只能根據大股東參與的結果, 進行投資策略選擇, 所以不會立即決策, 感覺差不多時才積極參與; 然后再度觀望, 等待進一步的消息, 故表現出時正時負的邊際效應波動特征。
這種動態博弈的結果便表現出市場反應的反轉,最終對CAR1~5、CATR1~5 大都不顯著。
以上波動效應也可以從參與者的決策動機方面進行分析。模型2 和模型3 反映了流通股的集中程度。如果大股東和小股東的利益達成一致, 或大股東考慮小股東的利益, 則股權集中將有利于流通股利益的統一, 增強方案溝通階段和表決過程中流通股整體的議價能力, 得到更多的超額收益。但是從表3- 4 的回歸結果看, 這兩個因素都不顯著。結合模型4, 可見特別是最有發言權的第一流通股, 不管是占流通股的比例還是占十大流通股的比例, 都不顯著, 說明他們尚且不敢對其他大股東的策略作出肯定的預期, 只能等結果出來再做進一步選擇; 對AR3、AR4 表現出負顯著,說明其他大股東未必和他合作, 即大股東并沒有簡單地選擇流通股的一致利益, 而是充分利用其影響力來實現自己的意圖; 進而可能選擇其它獲利方式, 比如短期投機、安排低價等, 以便全流通后增持控股, 甚至出現拉票、索賄等尋租行為。
對于參與程度最深的大股東, 因為類型不同, 價值取向也不同。這三類大股東的性質有很大差異, 決定了在整個過程中的表現也迥異, 其中自然人投資者秉性和小投資者最為接近。他們投資組合單一, 抗風險力差, 趨向于短期投資。對于非投資公司法人股東,他們的持股目的不簡單是獲得一般投資收益, 還可能有獲得技術、市場和產業鏈等目標, [15]所以一般以長期持有為特點; 從長遠利益出發, 他們一般趨向于爭取最高對價, 態度較堅決, 這一點和小股東類似。最為復雜的是基金等機構投資者。他們好像和小投資者一樣, 只為投資收益; 但是他們資金雄厚, 投資組合復雜, 不僅能分化大多數風險, 而且操作靈活, 對具體股票的收益和風險并不十分在意, [13]所以他們表現出積極爭取、靈活處理的特點。這從流通股的投票率( RV)分析中可以看出:
RV=0.22RLN+0.39RLI+0.21RLP R2=86.0% (9)
(0.00) (0.00) (0.00)
其中: RLN、RLI 和RLP 分別代表流通股非投資公司法人股、投資公司法人股和自然人股。由( 9) 式可以看出, 基金投票的積極性最高, 另外兩類大致相當。但對于對價方案的影響卻如式( 10) 所示:
r=3.80RLN+3.20RLI+3.52RLP R2=96.7% (10)
(0.00) (0.00) (0.00)
基金的貢獻卻最小, 非投資公司股東最大, 自然人次之。這充分說明了三者的特性, 而基金的復雜性使其在股改中表現出過多的短期套利行為。
其次研究股權分置改革方案實施時的市場效應。方案實施的多截面回歸結果見表5- 6。
從表5- 6 可以看出, G 股實施時, 股權結構的各因素的市場反應表現出以下特征: (1)方案實施日大多數因素對收益率表現出不顯著, 而第4、5 天左右卻大多表現顯著, 正負交錯變化。(2)換手率對流通股整體以及大股東內部各因素而言, 表現出影響逐漸減弱,而減弱的速度各異; 對第一流通股和十大流通股而言,卻表現出鐘形特征, 最值出現在第4 天。(3)投資公司股東的收益率市場效應同表3 相反。(4)換手率和收益率之間的對應關系變得模糊。
從以上表現可以看出, 小股東根據方案公布復牌時間段的觀察結果, 在G 股復牌日進行積極交易; 但大股東整體則經過前期調整后, 表現出靜觀小股東反應的特征, 三天后才大量交易。從大股東內部來看,基金作為最具主動性的成分, 前后兩階段都積極交易。而G 股階段效應時間更長, 且效應相反, 說明前后兩階段的策略可能是相反的; 后者第一階段就利用其信息優勢和影響力, 對后階段的交易策略作出了安排。這樣在后續的市場表現中, 可能會帶來小股東的再次波動。換手率的這種鐘形變化及大股東內部個別成分的交易變化, 并沒有得到收益率的相應體現, 說明大小股東對方案的理解存在差異, 同時可能有新的資金
介入, 使得大股東對整體局勢的把握能力也有所降低。所以相對于方案公布而言, 大股東表現出更長的效應時間和波動性。
六、結論與建議
從以上分析中可以得出結論: 股權分置改革方案形成及實施的過程是一個各類股東多方動態博弈的結果, 其人為因素對事件的市場反應有很大影響。股改前, 博弈的相對主動方( 主要為大股東) 的影響力越大( 比如集中度越高) , 正效應越明顯。方案宣布并經調整復牌后, 大股東市場效應總體趨勢為由大變小,其中基金的效應時間最短, 自然人效應時間最長、波動最大; 小股東反應遲緩, 效應趨勢為鐘形曲線, 后邊可能波動。方案實施后, 大小股東的行為及效應有同第一階段相反的趨勢。G 股實施階段的換手率同收益率之間的關系復雜化。
根據以上結論, 筆者提出以下建議: 由于造成以上市場波動的核心原因是對價評估理論的缺失以及大小股東的關系, 因此, 為了盡量減少股改過程中的市場波動, 促進股改的順利進行, 監管部門應對上述兩方面加強管理。首先, 要求股改公司盡量詳細地公布對價方案的制定依據和修改依據, 盡管沒有權威的理論, 但這也能使投資者對方案背后的投資價值有所了解, 最起碼能起到比照作用, 加強市場的經驗學習能力。其次, 加強對機構投資者, 特別是基金的引導, 增強它們對股改順利實現的預期, 從而使它們盡量保持自己應該的長期投資的特性, 而不是把股改當成一次前途未卜的博弈。這樣, 大小股東的利益會最大程度的一致, 從而彌補了中小股東的信息劣勢和參與惰性, 二次博弈的強度就會降低, 市場就會表現出更多的對信息的正常反應特征, 增強市場的穩定性,從而減少股改過程中的市場風險。
參考文獻:
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關鍵詞：DCC-MVGARCH模型;聯動性;股票市場
中圖分類號：F830 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2014）31-0116-05
在全球金融市場中，不同的子市場之間經常存在價格或波動的相關關系，隨著全球一體化程度的不斷推進，這種相關關系日趨緊密。長期以來，中國大陸、香港和臺灣地區的股票市場的發展相對獨立，大陸股票市場的發展起步較晚，但是，隨著大陸股票市場發展的日趨成熟化，大陸股票市場與香港、臺灣股票市場之間的聯系也在逐步加深。
一、文獻綜述
自20世紀80年代開始，國內外學者開始對金融市場的相關關系進行研究。Eun和Shim [1]（1989）以1979年12月31日至1985年12月20日期間的1 560筆股票市場日交易資料為樣本，利用VAR模型對美國、英國等9個股票市場價格指數的波動性進行研究，探討了國際股市之間的聯動性。Lee和Kim[2]（1993）研究了1987年股災期間12個國家股票市場之間的關系，研究發現股市指數的相關系數值從0.23升至0.39，說明股票市場之間存在相互傳染。Calvo和Reinhart[3]（1996）研究了1994年12月墨西哥危機前后新興市場間相關關系的變化情況，研究結果表明，危機后，新興國家之間的相關系數有了比較大的提高，說明了新興國家股票市場之間存在金融傳染。
中國股市聯動性的相關文獻主要體現在兩個方面：一是研究中國股市與外部股市的聯動性，二是對中國股市內部進行聯動性分析。洪永淼等[4]（2004）利用風險―Granger因果關系檢驗和GARCH族模型，選取中國內地、香港、臺灣、新加坡、韓國等12個有代表性的股票市場價格指數，分析了中國A股、B股、H股之間，以及中國與世界其他各國股市之間是否存在風險溢出效應。王群勇和王國忠[5]（2005）運用向量自回歸模型和多元GARCH模型研究了中國滬市A、B股之間的信息傳遞模式和均值溢出效應，該研究發現滬市A、B股市場之間僅存在A股市場對B股市場僅存在由A股到B股的單向信息的傳遞，這種單向信息傳遞存在的主要原因是市場微觀結構中投資者差異和信息不對稱。谷耀和陸麗娜[6]（2006）運用DCC-（BV）EGARCH-VAR的方法分析研究了中國滬、深、港三地股票市場收益與波動溢出效應和動態相關性，這種方法的特點是可以有效克服多個金融市場波動之間的自相關性。用這種方法得到的結論是，香港股票市場的波動會產生對境內股票市場的波動溢出效應。董秀良和吳仁水[7]（2008）利用DCC-MVGARCH模型對中國滬深A、B股市場之間的動態相關性進行了考察，研究發現，滬深兩市A、B股之間存在正相關關系，但整體來看，該動態相關系數相對較低，市場分割明顯，但隨著時間變化呈現一體化的趨勢。張兵、范致鎮和李心丹[8]（2010）以2001年12月12日至2009年1月23日上證指數與道瓊斯指數的日交易數據檢驗了中美股市的聯動特征，檢驗結果顯示，中國股市與美國股市不存在長期的均衡關系：中國股市對美國股市的波動溢出效應不明顯，在QDII實施之后，美國股市對中國股市具有波動溢出效應，且不斷增強。何紅霞和胡日東[9]（2011）采用非對稱BEKK-GARCH模型研究了深圳、香港、臺灣三地股票市場之間的短期波動溢出效應，研究發現中國大陸股市和香港、臺灣股市有雙向的信息傳遞。丁振輝和徐瑾[10]（2013）運用GARCH-M模型研究了上海股市和香港股市之間的聯動關系，結果顯示，兩大股市存在相互影響的聯動關系，但是上海對香港股市的影響要強于香港對上海股市的影響。
通過對國內外關于股票市場聯動性的現有文獻進行梳理，發現國內外學者對于股票市場之間的聯動性已經做了很多研究。本文立足于中國，針對2000年以來大陸股票市場與香港、臺灣股票市場之間的聯動性進行研究，以期能為中國股市的政策制定者、監管機構和投資者提供支持。
二、研究方法介紹
為了更準確地研究大陸、香港和臺灣地區股票市場之間波動的相關性，文章利用目前時間序列動態相關性常用的DCC-MVGARCH模型，該模型是由Engle和Sheppard[11]（2001）在CCC-MVGARCH的基礎上提出的，它放寬了相關系數為常數的假設，允許相關系數矩陣R隨時間t變動，即相關系數矩陣R具有時變特征。
假設有k種資產，其收益率rt的新息{et}為獨立同分布的白噪聲過程，則動態相關結構可以設定為：
rt=ut+et
et|Ωt-1～N（0，Ht）
Ht=DtRtDt
Qt=（1-■αm-■βn）Q+■αm（εt-mεT t-m）+■βnQt-n
Q=T-1■εtε′t
Rt=diag（Qt）-1Qtdiag（Qt）-1
其中，Ωt-1是rt在時刻t的信息集，Q為標準化殘差的無條件方差矩陣，Rt為動態相關系數矩陣，Dt=diag（hit），hit=ωi+■αipe2 i，t-p+■βiqe2 i，t-q，εt=D-1tet為向量標準化殘差。αm和βn為DCC模型的系數（m和n為滯后階數）。
DCC-MVGARCH模型的估計方法一般通過兩步來實現：第一步，估計要研究的時間序列的單變量GARCH模型，得到條件方差，進而計算出標準化殘差，第二步，采用極大似然方法估計動態相關系數。
三、變量選擇和數據描述
（一）數據來源
文章選取上證綜合指數（SHI）、香港恒生指數（HSI）和臺灣加權指數（TWII）的日收盤價作為研究對象，分別代表大陸、香港和臺灣的股票市場的發展狀況。數據時間范圍為2000年1月1日至2014年6月30日，剔除樣本內股票市場不匹配的情形（節假日導致），最終篩選得到有效配對數據共計3 078個。則股票市場收益率R可表示為：
Ri，t=100×ln（Pi，t /Pi，t-1）
式中，i=1，2，3，分別表示大陸、香港、臺灣的股票市場，Pi，t 為市場i第t期的收盤價。
（二）描述性統計分析
大陸、香港、臺灣股票市場收益率的基本描述性統計（見表1）。標準差結果顯示，大陸股市波動性最大，香港次之，臺灣股市波動性最小，但整體差別不明顯;偏度結果顯示，大陸和香港股市收益率的偏度大于0，是右偏分布，臺灣股市收益率的偏度小于0，是左偏分布;峰度結果顯示三個地區股市收益率序列均呈現尖峰厚尾的特點，J-B統計量結果表明三個股票市場收益率序列均不服從正態分布。
表2顯示了三個地區股票市場收益率的相關系數。全樣本數據的相關系數顯示，大陸股市與香港、臺灣股市的相關系數分別是0.37837和0.20951，顯示出較弱的相關性，而香港與臺灣股市的相關性較強，相關系數為0.53683。為了進一步說明三個地區股市相關性的變化趨勢，分別測算2008年前后的三個地區股市的相關性，結果顯示，大陸股市與香港股市的相關系數從2008年之前的0.20604變為2008年之后的0.52273，大陸股市與臺灣股市的相關系數也從2008年之前的0.08559變為2008年之后的0.36567，這在一定程度上說明了經過近幾年的發展，大陸股市與香港、臺灣股市的聯系在逐步增強。 四、實證分析和結果
（一）平穩性、自相關及ARCH效應檢驗
文章分別對大陸、香港和臺灣股票市場的收益率序列進行平穩性、自相關和ARCH效應檢驗，結果（見表3）。
從表3可以看出，大陸、香港和臺灣股票市場收益率序列均通過了平穩性檢驗，且Ljung-Box Q檢驗結果表明：（1）大陸和香港股票市場收益率序列不存在自相關現象，而臺灣股票市場收益率序列存在自相關現象;（2）大陸、香港和臺灣股票市場收益率平方序列具有顯著的自相關現象，說明收益率序列波動聚集效應顯著。同時ARCH效應檢驗結果表明三個地區股票市場收益率序列存在ARCH效應，根據AIC準則，發現使用GARCH（1，1）模型來估計三個地區股市的收益率序列是比較合適的。
表4中α表示現有信息對下一期波動性的影響力程度，α值越高說明該股票市場對新信息的敏感度越高，參數估計結果顯示，大陸、香港和臺灣股票市場的α值都較低。α+β表示股票市場收益率波動的維持性，用來衡量現有波動性趨勢的消失速度，其值越接近于1，表明波動性趨勢的持續時間越長，由此可知大陸、香港和臺灣股票市場波動性的持續性均較長，且沒有明顯差異。
（二）DCC-MVGARCH模型估計結果
文章利用DCC（1，1）-MVGARCH（1，1）模型分別估計大陸、香港和臺灣股票時間兩兩之間的動態相關性，通過R軟件編程得到三地股票市場動態條件相關系數走勢圖。
圖1顯示的是2000年1月1日至2014年6月30日的大陸股市與香港股市動態條件相關系數的走勢圖，可以發現，大陸股市與香港股市的動態相關系數在多數時間內都大于0，尤其在美國金融危機發生后，大陸與香港股市的動態相關系數呈現出明顯的上升趨勢，且超過了0.5。
圖2顯示的是2000年1月1日至2014年6月30日的大陸股市與臺灣股市動態條件相關系數的走勢圖，可以發現，大陸股市與臺灣股市的動態相關系數呈現出動態上升的趨勢，但其在上升的同時卻呈現較大的波動性。
圖3顯示的是2000年1月1日至2014年6月30日的香港股市與臺灣股市動態條件相關系數的走勢圖，可以發現，香港股市與臺灣股市的動態相關系數存在大幅波動且趨勢不明顯，但相關系數整體較高，大都在0.6附近波動。
五、結論
本文以上證綜合指數、香港恒生指數和臺灣加權指數的日收盤價為研究對象，采用DCC-MVGARCH模型，考察了大陸、香港和臺灣股票市場之間的動態相關性，根據實證結果，可以得到如下結論：
第一，大陸與香港股市之間的聯動性呈現明顯加強的趨勢，尤其在美國金融危機之后，大陸與香港兩地的股市之間的相關性達到了0.5以上，說明經過了證券市場改革和經濟的快速發展之后，中國大陸股票市場與香港股票市場之間的聯動關系正在逐步增強。
第二，大陸與臺灣股市之間的聯動性雖然整體上存在增強的趨勢，但同時卻顯示出較大的波動性。整體來看，大陸與臺灣股市之間的聯動性卻沒有大陸與香港股市之間的聯動性強，其相關系數大都在0.5以下。
第三，香港與臺灣股市之間的聯動性最高，雖然沒有呈現明顯的變化趨勢，但卻表現出較大幅度的波動。
基于本文的實證結果分析可知，中國大陸與香港、臺灣股票市場之間的聯動效應均呈現增強的趨勢，大陸股市正逐步改善以前相對獨立的狀態。這對于政策制定者、監管機構等都具有重要的意義。
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關鍵詞：驅動橋；輪邊減速器；小波包分解；失效故障
中圖分類號：TN911.23 文獻標識碼：A 文章編號：1005-2550（2016）02-0020-05
Vibration Analysis And Fault Monitoring Of The Drive Axle In The Bench Test
FEI Ming-de， WANG Jian-hua， CHEN Yong-hua
（ DongFeng commercial vehicle technology center， Shiyan 442001， China ）
Abstract： In order to finding out the vibration sources of the drive axle and monitoring the failures， the energy ratio changes of the band wavelet packet and the power spectrum were analysed based on the drive axle vibration signal sampled on the test bench. This paper introduced the method of the wavelet packet decomposition， the reconstruction algorithm and the practical application.
1 前言
在驅動橋總成開發過程中，常常需要進行驅動橋總成齒輪疲勞試驗[1]，以考核驅動橋是否滿足設計要求。在試驗時，分別按1/4Mp、1/2Mp、3/4Mp三種負荷由小到大進行走合試驗。正式試驗按滿負荷Mp進行，直至齒輪失效為止，時間段按驅動橋主減速器輸入軸每轉一周為一個循環計數，計算其循環次數。驅動橋齒輪的失效形式有輪齒斷裂、齒面壓碎、齒面嚴重剝落和齒面嚴重點蝕。在實際的臺架試驗中，試驗人員常常以驅動橋齒輪的斷裂、壓碎為驅動橋完全失效的判斷標準。
以往監測驅動橋齒輪失效的方式主要以人工方式為主，由試驗人員手持金屬棒在驅動橋橋殼或支撐座上聽取驅動橋異響，以辨別驅動橋失效與否。這種人工辨別故障模式既依賴于試驗人員的經驗，也不安全，存在安全隱患，同時也是不可靠的。
2 驅動橋齒輪失效故障監測原理
當驅動橋齒輪箱發生故障時，其振動的頻率與能量分布肯定會發生變化，所以振動是驅動橋故障特征的載體。故可在驅動橋主減速器橋殼上安裝三軸向振動傳感器來監測齒輪失效故障發生與否。驅動橋齒輪箱一般為多軸系統，結構復雜，在工作過程中由于存在多對齒輪和滾動軸承同時工作。同時伴有陪試箱和電機的振動，頻率成分多且復雜，各種干擾較大。在驅動橋輕微失效故障階段，由故障振動所引起的頻率與能量變化常常淹沒在嚙合振動與噪聲之中，通過齒輪箱的異響辨音，很難分辨出故障。而在失效故障晚期，由故障振動產生的能量則非常大。我們可以利用這一特點進行驅動橋齒輪失效故障的監測。
3 小波包分解
小波分解是一種信號的時間-尺度（時間-頻率）分析方法，具有多分辨率分析的特點，而且在時頻兩域都具有表征信號局部特征的能力，很適合于探測正常信號中夾帶的瞬態反?，F象并展示其成分。但它只對信號的低頻部分進行分解，故在高頻部分的分辨率較差。而小波包不僅對信號的低頻部分分解，同時也對信號的高頻部分進行分解，在高低頻段具有同樣的頻率分辨率，我們可以利用小波包分解將振動原始信號分解到不同的頻段中。當驅動橋齒輪出現故障時，不同頻率成分的幅頻特性就會發生變化，相同頻段內信號的能量會有較大的差別。由于振動信號各頻段的能量中包含豐富的故障信息，某種或幾種頻段成分的改變即代表了某種故障，故可利用基于小波包頻段能量變化來監測驅動橋的失效故障。
3.1 小波包的分解和重構
對采樣信號進行三層小波包分解，分解結構見圖1：
圖1中，節點（0，0）表示原始信號，節點（i，j）表示第i層第j個節點（i=0，1，2…，7），每個節點代表一定的信號特征。其中節點（0，0）代表原始信號S，節點（1，0）代表小波包分解的第一層低頻系數，節點（1，1）代表小波包分解的第一層高頻系數，其它以此類推。
離散信號按小波包基展開時，包含低通濾波與高通濾波兩部分，每一次分解就將上層i的第n個頻段進一步分割變細為下層i+1的第2n與2n+1兩個子頻段。離散信號的小波包分解算法為[2]：
小波包的重構算法為：
上面 hk 為小波低通濾波器系數，gk 為小波高通濾波系數。
3.2 各頻段能量的計算和頻段劃分
由于經過小波包分解得到的帶寬完全相同，為了直觀判斷不同頻段能量的變化，可以分別作出各個小波包不同頻段信號能量 EDi 在總能量 E 中
所占比例的直方圖。其中： ，
式中dik 表示各節點離散點的幅值大小，n表示離散信號的總個數，xi 表示原振動信號。
小波包分解的實質是把信號逐層分解到不同的頻段上。如果原信號數據點數足夠多，頻段劃分得足夠精細，根據Naquist采樣定理，對于采樣頻率為 fx 的數據，小波包分解的頻段寬度Df 與分解層數i及采樣頻率 fs 滿足關系式 。由此可見，適當分解層數可以得到所需頻段寬度及各頻段起、止頻率，因而可以分離原信號中的有用成分。同時由于各頻段具有一定的寬度，因而對原信號中的頻率無需精確定位，對頻率漂移有一定的適應能力[3]。
4 診斷實例
試驗對象為一新開發的小速比輪邊減速驅動橋，試驗在一電封閉驅動橋設備上進行。其主減速器輸入軸由一500 Kw的電機提供動力，兩邊輪邊減速器各由一280 Kw電機進行試驗加載。利用一型號為356A16的PCB三軸向加速度傳感器來采集振動信號。將測點布置于驅動橋主減速器橋軸承座上，信號放大器為四通道的482C16調理器（帶ICP電源）。信號經放大后，由研華USB4711A采集模塊進行實時采樣，用Delphi7.0開發的小波包程序對數據進行失效故障診斷分析。
對驅動橋這樣的旋轉件而言，其采樣周期盡可能為驅動橋主減速器輸入軸旋轉周期的整數倍，以防能量泄漏。采樣頻率 fs =N×n/60，N為采樣點數，在本試驗中為4096個點，n為驅動橋的輸入軸轉速。每隔一定時間采樣一組數據，對采集到的振動原始信號進行5層小波包分解，小波函數選擇db5，為計算方便，小波包數據延拓為零延拓，即數據邊界之外的數據都取零。
在1/4 Mp和1/2 Mp小負荷工況下（Mp為12573 N.m），主輸入轉速為220 r/min工況下，以Y軸振動為例，實際的振動采樣波形、功率譜、小波包能量頻段圖如圖2所示（軟件放大倍數為10）：
（a）Y軸振動信號
（b）Y軸功率譜圖
（c）Y軸小波包能量直方圖
圖2 小負荷工況下振動信號、功率譜及能量比直方圖
上圖（b）功率譜圖表明，功率最大的二個頻率分別在77Hz和183Hz附近，計算可以知道，驅動橋主減速器輸入軸轉速為220r/min，主減速器主錐齒齒數為21。故主減速器的嚙合頻率為：220/60×21=77 Hz。主減速器軸承滾動體數目為Z為17，節徑D為109.078 mm，滾動體直徑d為18.177 mm，接觸角a為28°48'39"，根據軸承滾動體特征頻率計算公
式： ，計算可知軸承
滾動體特征頻率為10.767Hz，183Hz為其倍頻。因此在臺架驅動橋試驗小負荷工況下，采樣得到的振動以主減速器輸入端軸承滾動體振動為主，以主減速器的嚙合振動為輔，而試驗臺體的振動相對比較微弱。 （c）圖表明，在采樣頻率為220×4096/60 =15 018 Hz時，小波包能量主要聚集于低頻段0（0～469 Hz）。這同驅動橋的嚙合振動頻率（77 Hz）和軸承的滾動體特征頻率（183 Hz）是相符合的。
在負荷為1/4 Mp，主輸入轉速為528 r/min，輪邊減速器控溫在110 ℃～130 ℃工況下進行100 h的疲勞試驗。其試驗后期功率譜圖及小波包頻段2的變化趨勢如下圖所示：
（a）試驗后期功率譜圖
（b）頻段2小波包能量比變化趨勢
小波包頻段2變化趨勢
由上圖（a）可知，在試驗后期，振動主要在2000 Hz處。驅動橋的主減速比為1.238，輪邊減速器太陽輪的主齒數為40，太陽輪的嚙合振動頻率為528/1.238/60×40，計算得出其頻率為284.329 Hz，2 000 Hz為其倍頻。故此頻率為輪邊減速器的嚙合振動頻率。圖（b）表明這個輪邊減速器的嚙合振動的小波包能量比趨勢逐漸增強，振動加劇，同時2 000 Hz處有邊頻帶的出現?？梢耘袛噍嗊厹p速器太陽輪有磨損現象產生，拆檢后發現輪邊減速器太陽輪輪齒有輕微磨損現象。
而在大負荷工況下（3/4 Mp～Mp），由于載荷的增大，引起試驗臺體的強烈振動和激振，將驅動橋本身的振動完全抑制和淹沒，采用傳統的時域和頻域分析方法來監測驅動橋的失效故障已不可能。此時驅動橋正常采樣的振動信號和小波包能量頻段如圖3所示（軟件放大倍數為1）：
（a）Y軸振動信號
（b）Y軸功率譜圖
（c）Y軸小波包能量頻段圖
由上圖（b）可知，大負荷下采樣得到振動波形，其頻率較為分散。圖（c）小波包能量主要聚集在中高頻段，這同小負荷工況下的小波包能量聚集在低頻段是完全相反的。大負荷下的振動主要反映的是機械臺體的振動以及其引起的激振現象。而驅動橋本身的振動已完全被壓制和淹沒。
以一輪完整的負荷為Mp的驅動橋齒輪疲勞試驗為例，在整個試驗周期內直至驅動橋的一邊輪邊減速器完全失效，其峭度因子在30～120范圍內波動，均方根值在0.15～0.25范圍內波動，趨勢不明顯，無法監測驅動橋的失效故障④。這主要是時域反映的是試驗臺臺體的振動，而不能準確反映出驅動橋齒輪失效故障引起的振動變化趨勢。頻域的功率譜圖同樣也不能，反映在其頻譜圖上的頻率非常分散。
一輪完整負荷為Mp的齒輪疲勞試驗小波包能量比在頻段0的趨勢如下圖（a）所示，損壞形式如圖（b）所示：
（a）
（b）
及輪邊減速器損壞形式
很明顯，在試驗前期，頻段0所占的能量比低且平穩。在驅動橋輪邊減速器發生斷齒及齒輪壓碎完全失效時，在小波包頻段0的能量比發生了急劇的沖擊波動。而在驅動橋完全失效前，小波包能量比在頻段0大約有幾分鐘的沖擊波動現象表明，輪邊減速器的齒輪已有輕微的斷裂或壓碎現象產生，導致振動能量比在低頻段0的聚集，但相較完全失效時的波動稍低一點。但產生的金屬碎片隨后沉積于輪邊減速器的腔體內，沒有影響驅動橋的“正?！边\行。根據這一現象，可以計算出驅動橋的疲勞試驗時間長度大約為10.8h。而在以前，這輪驅動橋的試驗疲勞時間通常計算為大約14.7h，這為設計人員提供了準確的試驗數據。這種小波包能量比在驅動橋發生失效時在頻段0的劇烈波動，可同時提醒試驗人員及時停止試驗，保護試驗臺架。在多輪次的此類試驗中，無論是主減速器輪齒斷齒，亦或輪邊減速器斷齒，均會出現頻段0的能量比沖擊現象出現，實現提前預警。而采用傳統的有量綱或無量綱時域診斷方法，或頻域的功率譜診斷，只有在試驗臺架出現明顯的斷齒時（人耳可辨別的噪聲），功率譜曲線和時域曲線才會出現明顯的變化，預警時間大幅縮短，此時診斷意義不大。
5 結論
（1）小負荷低轉速工況下，在試驗臺架上監測驅動橋得到的振動以主減速器輸入端軸承滾動體振動為主，而以主減速器的嚙合振動為輔。
（2） 在小負荷高轉速工況下，結合小波包能量比趨勢及功率譜圖，可以監測齒輪箱的磨損現象。
（3）在大負荷工況下（9 000 N.m以上），監測到的振動信號更多的表現為試驗臺臺體的振動，而驅動橋本身的嚙合振動及軸承振動已被試驗臺體的振動壓制和淹沒。這時采用傳統的時域或頻域分析方法已不能監測到驅動橋齒輪的失效故障信息。而采用小波包能量比則可以明顯監測到失效故障的產生。特別的是可以幫助試驗人員準確地紀錄驅動橋齒輪疲勞試驗時間，并計算其準確循環次數。
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