政策信息对相关上市公司股价波动的影响——以“专精特新小巨人”企业为例

The Impact of Policy Information on Stock Price Fluctuations of Related Listed Companies—Taking the “Specialized, Refined, Unique, and Innovative Little Giant” Enterprise as an Example

摘要: 政策信息如何影响相关上市公司股价波动？本文从事件研究法出发，选取2021年4月23日关于开展第三批专精特新“小巨人”企业培育工作的通知作为“专精特新”政策信息事件，基于238家“专精特新小巨人”上市公司的股价数据，检验了“专精特新”政策信息的发布与“专精特新小巨人”企业股价波动的因果关系。本文还构建了截面回归，探讨股价波动的其他影响因素。研究结果显示：“专精特新”政策信息对相关上市公司股价波动具有显著的正向影响，企业成长性与研发投入对企业的累计超额收益率具有显著正向影响，政府补贴对企业的累计超额收益率影响显著为负。此外，政策信息对相关上市公司股价波动的影响还存在行业和政府补贴差异。最后，基于以上的研究结果从政府、市场和投资者三个方面分别提出了相应的政策建议。

Abstract: How does policy information affect stock price fluctuations of related listed companies? Starting from the event study method, this article selects the notice on April 23, 2021 regarding the cultivation of the third batch of specialized, refined, and innovative “little giant” enterprises as the “specialized, refined, unique, and innovative” policy information event. Based on the stock price data of 238 listed companies of “specialized, refined, unique, and innovative little giant”, the causal relationship between the release of “specialized, refined, unique, and innovative” policy information and the stock price fluctuations of “specialized, refined, unique, and innovative little giant” enterprises is tested. This article also constructs a cross-sectional regression to explore other influencing factors of stock price volatility. The research results show that the policy information of “specialization, refinement, uniqueness, and novelty” has a significant positive impact on the stock price fluctuations of related listed companies. The growth of enterprises and R&D investment have a significant positive impact on their cumulative excess return, while government subsidies have a significant negative impact on their cumulative excess return. In addition, there are industry and government subsidy differences in the impact of policy information on the stock price fluctuations of related listed companies. Finally, based on the above research results, corresponding policy recommendations were proposed from three aspects: government, market, and investors.

1. 引言

证券市场实际上就是一个信息市场，如同一个信息反应的“化学容器”，各类信息都会反应于证券市场之中。股票价格打破原有的平稳状态并产生了波动，就是证券市场对信息做出的股市反应。股价波动是证券市场波动的具体表现之一，股价波动不仅会受到国家宏观经济的影响，而且在很大程度上与政策信息等因素有关。政策信息通过影响股价波动进而影响金融市场乃至国家经济的稳定性。

“专精特新”概念于2011年由工信部首次提出，《“十二五”中小企业规划》中提出将“专精特新”作为中小企业转型升级的重要途径。随着2021年发布的一系列政策，这个概念又重新浮现在大众面前，“专精特新”已逐步上升为国家级战略。“专精特新”中小企业，是指那些做到专业化、精细化、特色化、创新能力突出的中小企业；“专精特新小巨人”企业是“专精特新”中小企业中的佼佼者，是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。

本文选取了2021年4月23日关于开展第三批专精特新“小巨人”企业培育工作的通知作为“专精特新”政策信息事件。本文以全国238家“专精特新小巨人”企业为例，利用事件研究法探究“专精特新”政策信息对相关上市公司股价波动的影响。

剔除数据缺失的企业，本文基于238家全国“专精特新小巨人”上市公司数据研究发现：首先，“专精特新”政策信息对专精特新板块股价波动具有显著为正的影响。其次，政策信息对股价波动具有明显的异质性，在后40%中更为显著。

本文可能的贡献集中在以下三个方面：第一，本文从专精特新这一独特政策信息出发，讨论其对专精特新小巨人上市企业股价波动的影响，选取独特的概念股板块，从微观层面进一步丰富了政策信息对股价波动的研究。在已有的研究中，极少有选取具体的信息事件来研究对概念股的价格波动影响。

本文剩下部分的结构安排如下：第二部分是文献综述和理论假设，简要回顾现有学者提出的政策信息对股价波动的影响以及股价波动的影响因素；第三部分是研究设计，介绍样本选择、数据来源；第四部分是实证结果分析，包括事件研究法、基准模型回归、稳健性检验和异质性分析；第五部分是总结全文并提出了政策建议。

2. 文献综述、理论分析和假设

本文主要从政策信息对公司股价波动的影响程度和股价波动的影响因素两个方面进行阐述国内外的研究文献，为本文的研究做好铺垫。

一些学者对于具体什么性质的政策才会对股价波动产生较为显著的影响进行了研究。Daniel (2015) [1] 认为股市对于不同的政策事件的反应程度是不同的，实证研究发现只有发布“实质、即期”且“针对投资者的”利好政策，才会使股市产生剧烈波动。Morck (2006) [2] 在有关研究股价波动性影响的文章中，发现连续性的政策对股价波动具有不显著的正向促进作用；同时短期的政策因素对股价波动会产生较大且显著的影响。

通过对现有文献进行分析，发现已有的研究焦点大多在国家宏观层面的政策对股价波动的影响情况，而对行业政策或特定板块政策等微观信息的角度来探究对股价波动影响的文献目前较少。且在已有的研究中，极少有选取具体的信息事件来研究对概念股的价格波动影响。对相关信息事件的研究可以在助力提高相关概念公司绩效的同时，帮助股市参与者识别和处理信息事件，使投资决策行为更加理性，也让股市更清楚地认识到不同板块的差异存在，引导股市对不同板块股票施加更有针对性的管理。

2.1. 政策对股价波动的影响研究

Schwert G. W (2000) [3] 基于对40个国家证券市场的公司股价波动情况，通过研究发现，由于新兴市场国家对中小投资者法律保护的不足，使得股价中所包含的有关公司特征的信息会很少。Brandt M. W (2001) [4] 通过实证研究认为国家政策对相关公司股价波动具有显著影响。陆蓉，徐龙炳(2004) [5] 认为我国政策信息对股价波动影响十分显著，这也是我国证券市场的特点之一。赵立萍(2005) [6] 在研究政策性因素对中国股价波动中的作用认为，政策性因素对股价波动的影响很大。肖珑(2006) [7] 提出连续性的政策信息对股价波动的影响具有叠加作用，其中短期政策对股价影响最为显著。银慧(2010) [8] 基于事件研究法对我国股市进行研究发现，我国股票市场对政策信息的敏感程度过于强烈。陈迪(2012) [9] 通过建立APA模型研究发现，政策信息对我国金融市场股指波动影响是显著的。赵振全(2017) [10] 运用事件研究法分析相关政策发生对“人工智能”板块个股的股价波动影响，以证明人工智能板块对政策反应有较高的灵敏度以及相关政策的有效性。

2.2. 股价波动影响因素的研究

张卫国(1999) [11] 通过对1802年到1987年美国股票市场数据的研究发现，个股指数的波动与股市交易量具有密切的联系。李雄平(2001) [12] 在关于公司股价与宏观经济关系的研究中发现，经济状况与股价波动既有负相关关系。张卫国，陈东等(2002) [13] 通过研究认为，宏观经济、行业状况和市场行情都在影响着股票价格的波动。Gao与King把中国股票市场数据作为研究样本，通过检验监管政策与股市流动性存在的关系发现宏观环境影响金融市场的程度较小。Brandt以美国三大股票市场为研究对象，通过1926年到2009年大盘指数与个股价格的数据，发现大盘指数和大型公司的股指变动的相关性较小，而与中小公司的股票价格变动具有较大的相关性；除此之外，还发现股市波动与散户交易量相关，交易量增加会加剧股市波动，这说明中小公司和散户与大公司相比，更能引起股市波动。

先前的学者在研究政策信息对公司股价的影响中，大多得出了政策信息对公司股价波动具有重要影响。在股票价格波动的影响因素研究中，国内外研究学者得出了一系列影响因素，例如：行业、市场状况、利率、股利和股票流动性等等。这些研究都为我们下面的研究作了铺垫。

本文更多的是从微观角度研究政策信息对相关公司股价波动的影响，由于专精特新政策是对“专精特新”小巨人企业利好的政策，我们提出了：

假设H1：“专精特新”相关政策对相关公司股价波动具有的正的影响。

根据陈东等人的研究，政府补贴有利于企业解决内外部融资约束，促进企业增加投资，实现价值增长。

假设H2：给定其他条件相同，政府补贴促进公司价值增长。

研发投入与市场价值存在相似的属性，即长期性和隐性化，研发投入的作用和价值体现在企业未来的经营和发展中，有利于企业长期战略的实现。一般情况下，企业增加研发投入以提高企业生产过程的技术先进性，生产更优质先进的产品，使得企业的竞争性增强，获取更多的产出，以提高企业的净现金流，增加企业的内在价值。

假设H3：给定其他条件相同，研发投入促进公司价值增长。

3. 研究设计

3.1. 事件研究法设计

本文在研究政策信息对公司股价波动的影响时所采用的主要研究方法是事件研究法。事件研究法(Event Study)指运用金融市场的资料数据来测定某一特定政策事件对一公司价值的影响。事件研究法的基本原则是：假设市场有效，则有关事件的影响将会立即反映在证券价格中。因此比较短期所观察到的证券价格就可以测定某一事件的经济影响的变化。

3.1.1. 研究步骤

以事件公告日为中心，将事件划分为“估计窗口”和“事件窗口”，划分好后计算以下几个指标：

(1) 实际收益率和市场日收益率

$P_t$ 为股票在t日的收盘价， $P_{t-1}$ 为股票在t − 1日的收盘价， $R_{it}$ 为个股在t日的收益率(收益率的计算是以向后复权价格为基础)。 $P_{mt}$ 、 $P_{mt-1}$ 分别代表沪深300指数在交易日t和(t − 1)的收盘价， $R_{mt}$ 表示的是股票大盘交易日t的市场收益率。因为已有实证证明，股票价格的对数收益率比普通收益率更接近正态分布，所以在计算中采用对数算法。

$R_{it}=\ln \left(\frac{P_t}{P_{t-1}}\right)$

$R_{mt}=\ln \left(\frac{P_{mt}}{P_{mt-1}}\right)$

(2) 正常收益率、超额收益率和累计超额收益率

采用CAPM模型： $R_{it}={\alpha }_i+{\beta }_i{R}_{mt}+{\mu }_i$ ， $R_{it}$ 和 $R_{mt}$ 可以通过数据库获得，所以根据此模型做回归求出 ${\hat{\alpha }}_i$ 与 ${\hat{\beta }}_i$ ，代入公式 ${\hat{R}}_{it}={\hat{\alpha }}_i+{\hat{\beta }}_i{\hat{R}}_{mt}$ ，求出正常收益 ${\hat{R}}_{it}$ ，即假定没有该选择事件发生的情况下，公司股价的预期正常收益率。 $A{R}_{it}$ 为超额收益率，超额收益 = 实际收益 − 正常收益，即：

$A{R}_{it}=R_{it}-{\hat{R}}_{it}$

而在(t—T)期的累积收益率为：

$CA{R}_i={\displaystyle {\sum }_t^{T}A{R}_i}$

(3) 假设检验

本文假设检验中所采用的假设是 $CA{R}_i\left(t,T\right)=0$ 。若T检验的结果显著，则说明政策事件影响股价收益，否则说明该事件的影响并未在股票市场上有所反应，政策效应不存在或不明显。

3.1.2. 样本选取与数据来源

(1) 事件样本的选取

从2011年提出“专精特新”这个概念以来，国家和各级地方政府相继出台了一系列对“专精特新”中小企业的扶持政策，各项政策对“专精特新”相关公司的影响程度也不同。本文选取的事件是2021年4月21日工业和信息部办公厅发布的“关于开展第三批专精特新‘小巨人’企业培育工作的通知”，该事件明确地提出了政府着力在资金、政策等方面支持“专精特新”企业发展壮大。我们认为此政策的颁布会对“专精特新”上市企业的公司股价的波动造成一定影响。

(2) 公司样本选取

本文是以全国343家“专精特新”上市小巨头公司为样本，在提出了数据不全公司样本之后，只保留了238家。这些公司所属行业广泛，公司规模大小不一。公司数据皆源于Choice金融终端。

3.1.3. 事件窗与估计窗的设定

本文选取了政策公布日(若非交易日则后延至交易日)前后个股每日收盘价，来计算个股收益率；用沪深300指数每日收盘价来计算市场收益率。以事件日T为基准，事件窗口设定为(T – 2, T + 2)共5天，同时选取估计窗口为(T − 20, T − 140)共计120天交易日。

3.2. 基准回归设计

因为不仅政策信息影响股价，还有许多其他微观信息也会影响股价，所以下面我们将建立截面数据回归模型进行回归分析，参考既有研究的做法(Chen Lin, 2015)，以专精特新上市小巨人企业作为研究样本，选取事件研究法中计算所得的累计超额收益率(CAR)作为因变量，来研究“专精特新”概念公司股价波动的影响因素。

3.2.1. 数据来源与样本选择

以事件研究法中238家“专精特新”上市小巨人企业样本为基础，进行数据选取，在剔除样本缺失值后，最终确定了195家企业作为截面回归样本。数据源自国泰安数据库以及choice金融终端。

3.2.2. 变量选取与模型设计

本文实证研究中的变量包括因变量、自变量和控制变量三类。

(1) 因变量：CAR (本文采用样本195家上市公司的累计超额收益率指标)。

(2) 自变量：增长机会；

政府补贴；

研发投入。

(3) 控制变量：企业规模；

现金流量；

资产负债率。

选择累计超额收益率CAR(−2, +2)作为因变量，CAR(−2, +2)可以衡量潜在的信息泄露或其他因素对股价波动的影响。为了检验我们对增长机会、政府补贴、研发投入如何在政策宣布期间影响公司价值的预测，我们估计了以下截面回归模型：

$\text{CAR}={\alpha }_0+{\alpha }_1\text{Q}1+{\alpha }_2\text{lngov}+{\alpha }_3\text{RD}+{\alpha }_4\text{size}+{\alpha }_5\text{cash}1+{\alpha }_6\text{lev}+\epsilon$

我们还使用CAR (0, +5)作为另一个因变量进行稳健性检验。同时对企业所属行业进行归类，以及对政府补贴数额进行划分，对模型进行了异质性检验及分析。具体数据详见表1。

Table 1. Variable definition and explanation

表1. 变量定义与说明

4. 实证结果分析

4.1. 事件研究法回归结果分析

下表列出了政策事件导致的相关公司的累积超额收益率和相应的T检验结果，见表2：

Table 2. Accumulated excess returns of related companies and corresponding T-test results

表2. 相关公司的累积超额收益率和相应的T检验结果

t statistics in parentheses. ^*p < 0.05, ^**p < 0.01, ^***p < 0.001.

通过分析，我们把事件在事件窗的所有时间点的超额收益加总求得累计超额收益率，也就是使单个样本的独立性和整体样本受到事件影响的规律性能够有机结合起来，以此用来衡量一段时期内政策信息对“专精特新”概念公司的整体影响。在表1中，显示了事件窗内的CAR值及其T检验值。由此可以看出，事件窗内的累计超额收益率都是正的，并且基本上在1%的水平上显著。由此可以看出，在研究期内，“专精特新”相关政策事件的推出的利好作用远大于利空。政策信息的发布对“专精特新”小巨人企业的发展有一定的促进作用，在短期内的促进作用更加显著，充分验证了政策效应的存在。证明了“假设H1：‘专精特新’相关政策对相关公司股价波动具有的正的影响”成立。

4.2. 基准模型回归结果分析

4.2.1. 描述性统计

表3汇报了所选取变量的描述性统计结果。由表可知，累计超额收益率CAR的中位数接近于0，最值相比均值而言数值较大，说明不同的小巨人企业在面对专精特新政策信息时，股价波动幅度存在较大差异，但就整体而言，政策信息是存在正向冲击的。现金流量(cash1)均值为接近零的负值，最大值为5.687，最小值为−6.838，意味着在小巨人企业中，不同公司的经营状况存在较大差异。资产负债率(lev)是反映企业长期偿债能力的指标，是衡量企业负债水平及风险程度的重要指标，由表可知，资产负债率的中位数和均值分别为0.3125和0.316，就整体而言，杠杆水平较低，这在一定程度上说明专精特新小巨人企业在债券融资上可能存在些许问题，面临着融资约束。其中最大值为0.98，部分企业存在高杠杆率。同时根据公司规模(size)的均值与最值可以发现，专精特新上市小巨人企业规模的差异性较小，分布较均匀，都属于中小企业。

Table 3. Descriptive statistics

表3. 描述性统计

4.2.2. 回归分析

从表4第二列回归结果(1)可以看出，累计超额收益率与衡量增长机会的托宾Q值呈正比例关系，在p值等于10%水平上显著，与企业研发投入也具有正比例关系，并在p值等于5%的水平上显著。说明托宾Q值与研发投入都对投资收益率具有正的影响作用。政府补贴与累计超额收益率呈负相关关系，并且在p值等于5%水平上显著。政府补贴对股价波动具有负向影响，并且在p值等于10%水平上显著。同时由表格数据可以看出，现金流量(cash1)与资产负债率(lev)对公司的累计超额收益率也具有显著的正向影响，现金流量可以衡量一个企业的经营状况，确保企业的生存与发展，因此它对企业股价具有正向影响，这与理论相符合。

Table 4. Benchmark Regression (1) and Robustness Test (2)

表4. 基准回归(1)以及稳健性检验(2)

根据基准回归结果可以得出以下结论：

衡量企业增长潜力的托宾Q值与研发投入对企业的累计超额收益率具有显著的正向影响，一个企业的增长潜力越大，市场则越会看好，因此股价上涨趋势越明。培育专精特新小巨人企业的目的是为了增强自主创新能力与核心竞争力，目前对企业自身来说，自主创新是其获得核心竞争力最重要途径，企业实现自主创新首先必须得有研发投入的配置，从长远来看研发投入对企业的发展以及未来的命运都是起着决定性作用的。政府补贴对企业的累计超额收益率影响显著为负，这可能是因为存在企业寻租问题的原因，根据王超恩(2016)，政府补贴与上市公司股价崩盘风险之间呈显著正相关关系，企业寻租是两者正向关系的主要原因，管理层可以借助政府补贴粉饰公司业绩和隐藏公司负面消息。

4.2.3. 稳健性检验

表4第三列回归结果(2)显示的是稳健性检验的结果，用CAR(0, +5)替换CAR(−2, +2)作为因变量，对剩余变量进行回归分析，由表中回归数据显示，替换因变量后，模型结果依旧是稳健的。托宾Q值以及研发投入对企业累计超额收益率的影响显著为正，同时政府补贴对企业累计超额收益率的影响显著为负。更换模型后的回归结果与基准回归得出的结果是一致的，这从侧面证明了我们结论的正确性。

4.3. 异质性分析

为了进一步了解“专精特新”政策对相关企业股价波动的具体影响，探究由政策信息发布引起的股价波动是否因为存在异质性，我们从政府补贴数额和所属行业两个角度进行分析，进一步细化“专精特新”政策对相关企业股价波动的影响。异质性分析见表5。

最开始，我们考察“专精特新”政策信息对相关企业股价波动的影响在不同的政府补贴数额中是否存在差异。为此，根据企业申请获得的政府补贴数额从多到寡将累积超额收益率划分为政府补贴数额最多的30%，中间的30%和最少的40%三个子样本，分别检验“专精特新”政策信息对相关企业股价波动之间关系在子样本间的差别，回归结果见表5。

本文发现：首先，当政府补贴较多(前60%)时，托宾q值对由政策信息引起的企业股价波动影响为负，但不显著，而当政府补贴较少(后40%)时，托宾q值对由政策信息引起的企业股价波动影响显著为正。托宾q值常被用来作为衡量公司业绩表现或公司成长性的重要指标。因而，当企业申请的政府补贴较少时，企业成长性对企业股价正向波动影响越大，有利政策信息的发布对政府补贴较少的企业更有利，这种企业从外部获得了更多的融资，这说明了存在明显的异质性。其次，当政府补贴较多(前30%)时，政府补贴的增长对由政策信息引起的企业股价波动影响显著为正，而当政府补贴较少(中间30%)时，政府补贴的增长对由政策信息引起的企业股价波动影响显著为正，存在明显的异质性。最后，当政府补贴较多(前30%)时，研发投入对由政策信息引起的企业股价波动影响为负，但不显著，而当政府补贴较少(后70%)时，研发投入对由政策信息引起的企业股价波动显著为正，说明存在明显的异质性。综合上述结论可得，政策信息对企业股价波动影响存在政府补贴多寡异质性。

Table 5. Heterogeneity analysis of government subsidies

表5. 对政府补贴的异质性分析

考察完政府补贴多寡异质性，我们接下来探究“专精特新”政策信息对相关企业股价波动的影响在不同行业中是否存在差异。为此，根据企业所属行业将样本划分为高端装备制造业、生物医药和新材料三个子样本，分别检验“专精特新”政策信息对相关企业股价波动之间关系在子样本间的差别，回归结果见表6。

本文发现：首先，在高端制造业中，托宾q值对由政策信息引起的企业股价波动影响显著为负，而在生物医药行业，托宾q值对由政策信息引起的企业股价波动几乎没有影响，在新材料行业，托宾q值对由政策信息引起的企业股价波动影响显著为正。因而，在新材料行业，企业成长性对企业股价正向波动影响越大，有利政策信息的发布对新材料行业企业更有利，这说明了存在明显的异质性。其次，在高端制造业、生物医药行业和新材料行业，政府补贴的增长对由政策信息引起的企业股价波动影响均显著为负。最后，在高端制造业和生物医药行业，研发投入对由政策信息引起的企业股价波动影响显著为正，而在新材料行业，研发投入对由政策信息引起的企业股价波动显著为负，说明存在明显的异质性。综合上述结论可得，政策信息对企业股价波动影响存在行业异质性。

Table 6. Heterogeneity analysis of different industries

表6. 对不同行业的异质性分析

5. 研究结论与建议

5.1. 结论

为了分析“关于开展第三批专精特新‘小巨人’企业培育工作的通知”这一政策信息对“专精特新”上市公司股价波动是否有影响，本文通过了一系列的假设、建模、计算、分析以及检验后，得出结论：

整体分析来看，我们选取的此条政策对投资者的行为产生了影响，从而影响到了事件窗口股价的波动，体现我国股票市场的政策效应。又因为此政策属于利好政策信息，实证也表明，利好消息会短期内影响投资者的心理以及交易行为，推动股价实现正向影响。

5.2. 建议

本文通过分析“专精特新”相关政策信息对公司股价的影响，从政府、市场、投资者三个方面提供了一些参考性建议。

5.2.1. 对政府的建议

(1) 政府应明确在资本市场的定位

政府应该明确自己在资本市场中所扮演的角色，不能过度干预，尊重市场本身具有特有的客观规律，尽量发挥市场自我调节的功能，当市场遇到无法解决的问题时，政府再发挥自己的市场监管作用，适当的参与并解决市场问题。

(2) 保证政策信息的及时性和连续性

政府在发布政策时一定要注重政策信息的及时性和连续性。如果某一行业或者板块自身发展缓慢，股价较低，政府应该及时发布相关政策信息加以扶持，同时要使政策信息保持连续性以加强对该行业的促进作用；如果某一行业或板块发展太过兴盛，以至于危及到市场的健康发展，政府就应该及时发布相关政策信息加以抑制，压低股票价格，以保证市场健康运行。

(3) 充分认识股市在国民经济中的作用

因为股票市场是国民经济的“晴雨表”，所以政府应该把股市看作影响宏观经济的重大指标，政府无论宏观决策还是微观决策时，都应该充分把股市价格的波动、规模变化、结构变化以及政策导向考虑在内。

5.2.2. 对市场的建议

(1) 提高市场透明度

上市公司应该强化信息披露，提高市场透明度，使投资者都能够平等地接收到股市信息，使中小投资者更充分地了解公司状况，有利于投资者理性决策。

(2) 全面提高公司的绩效

上市公司应该全面提高公司质量，提高公司自身竞争力，这样才可以更好地利用政策来发展公司，吸引更多的投资者投资，吸收更多的资金，从而有助于公司获得更大的利润。

5.2.3. 对投资者的建议

(1) 形成理性的投资理念

股市存在着“羊群效应”，普通的投资者在选择股票的时候会盲目跟风，不能理性投资，“专精特新”板块是新兴板块，有着政府的大力扶持，但是“专精特新”上市公司又可分为好多行业，每个行业受政策影响的程度不同，即使有政府政策支持，公司股价波动仍难以准确把握，因此，投资者也要根据不同的行业做不同的投资决策，形成理性的投资理念，这样才能获得更高的收益。

(2) 制定稳健的投资策略

投资者在股市要有风险意识，不能盲目跟风，可以选择市盈率高、净资产收益率高的公司进行投资。投资者也要加强自身学习，提高选股技巧，调整好在股市里的心态，做到理性投资。投资者要持续学习，不断关注股市，关注国家政策动向，选择正确的股票进行投资，不仅可以获得高的投资收益，也可以推动股市的健康发展。