时间：2023-05-16 15:31:44
序论：在您撰写股市动态分析时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
英文名称：Stock Market Trend Analysis Weekly
主管单位：综合开发研究院（中国?深圳）证券研究所
主办单位：综合开发研究院;股份经济与证券市场研究所
出版周期：周刊
出版地址：广东省深圳市
语
种：中文
开
本：16开
国际刊号：1671-0401
国内刊号：44-1524/F
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创刊时间：1990
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期刊简介
尽管会议当天天公不作美，绵绵春雨一直在下，但大雨浇不灭读者的热情，五百多位读者及投资者顶风冒雨参加了报告会，场面十分感人。《股市动态分析》杂志社社长刘波表示，“这段时间股市不太好，天气也不好，但是看到今天下午到场的投资者还是比较多的，这一点我还是很受感动，也深受鼓舞，我觉得后面的股市还是很有希望的！”
本次报告会邀请了博时基金宏观策略部总经理魏凤春先生、摩根士丹利华鑫基金研究总监陈强兵先生、南方基金首席策略分析师杨德龙先生、海通国际环球投资策略部董事潘铁珊先生、麦格理资本证券联席董事林泓昕先生作为嘉宾进行主题演讲。此外，报告会还安排了专栏作者圆桌会议。
从嘉宾及专栏作者的发言来看，大部分对2013年剩余时间的行情都表示谨慎乐观。魏凤春表示，“中国经济已经人到中年，投资须遵从舍、得之道。”陈强兵认为，“中国经济增长就像狗熊掰玉米一样，掰一个大的，扔掉再掰一个更大的。增长无忧，而资源浪费、效率低才是问题。”杨德龙预计，“全年可能有两三波的反弹，这就决定了今年的操作要有一定的波段性，市场下跌的过程中敢买，而在市场上涨的时候要敢卖。”海外投资机构的两位代表海通国际潘铁珊和麦格理证券林泓昕从香港市场的角度分析了市场的投资机会。
中恒集团，公司主要产品“血栓通”是心脑血管用药的大品种，在样本医院统计中是终端销售规模最大的品种，随着新的农村合作医疗的拓展，血栓通在基层医院的销售大幅放量。血栓通产能将在2014年下半年开始逐步释放。中恒集团是中国人口老龄化受益的确定性品种。
宜华木业，公司原来以出口为主，随着美国房地产市场好转，公司产品出口受益；现在公司积极开拓内销业务，分享国内消费升级红利。公司拥有500万亩林地资源，掌握上游资源，实现一体化经营，有助于公司充分获得全产业链的利润。
洪都航空，公司主要生产教练机，主要品种是L-15高级教练机和K8中级教练机，随着L-15高级教练机的陆续交付，公司迎来业绩恢复增长。目前中航装备旗下仅有成飞集成和洪都航空两个资本运作平台，随着成飞集成的停牌资产注入，洪都航空也有望未来进行资产整合。
国光电器，公司原来业务是音箱、扬声器等的生产和销售，目前公司切入锂电池产业链，另外公司在花都区有1200亩土地，公司面临业绩反转和土地价值重估的双重机遇。
国电南瑞，公司是中国电力自动化领域的技术领先企业，在高端电力二次设备市场占有率高达50%以上，在省电网调度高端自动化市场占有率达75%。资产重组完成后将北京科东、电研华源、国电富通、南瑞太阳能等收入麾下，国电南瑞在配网自动化市场地位更加稳固。同时公司积极培育新的增长点，在轨道交通、新能源领域进展顺利。
威远生化，新奥控股入主威远集团后，通过2010年和2013年两次资产重组，分别注入了二甲醚资产和煤炭/煤化工资产，公司转型为清洁能源供应商；公司现有甲醇产能60万吨，在建产能60万吨，公司的煤制甲醇具备成本优势和规模优势。
本刊自2014年12月中期以来就强调指出，这一轮兴起的牛市有其自身的特点，它与A股历史上出现过的牛市有着很大的不同，个中原因在于交易杠杆的存在（参见2014年12月12日第48期《杠杆上的舞蹈 借来的牛市》）。以及市场在经历相当幅度上涨后，已到了风险显现的时间窗口（参见2015年1月10日第二期文章《新股发行提速 大盘面临短期调整》）。至2015年1月17日，本刊更以封面文章《牛回头――调整的时间、空间、方式》提示投资者注意短期调险。
站在目前的时间节点上，回顾这些策略提示，有助于我们把握下一阶段的行情，制定更为完善的操作策略。
注意本轮牛市的特点――杠杆
在2014年12月12日《杠杆上的舞蹈 借来的牛市》一文中，我们重点强调了我们的研究发现，即“融资交易成了本轮市场上涨的助推器，融资余额的快速增长推动了行情发展。然而‘融资融券’一直以来都是不平衡发展，融资规模迅速扩大，且融资规模占流通市值比重已超过成熟市场水平，但融券瓶颈始终难以突破。结合成熟市场的经验，以及A股市场此前的个案，‘两融’实际上是一把双刃剑，起到的作用通常是‘涨时助涨，跌时助跌’，对此，投资者务必加以防范。”
阶段高点的提示：短期调整
本轮行情的阶段高点出现在1月9日，上证指数最高达到3404.83点，而本刊研究部及时的发现，市场上行已经进入到了阶段调整的时间窗口，始自2014年11月22日央行降息开始，金融股带领大盘一口气从2500点上涨到3400点以上，一个多月的涨幅超过30%，已经酝酿了短期调险。遂在2015年1月10日第二期杂志“股市动态30”专栏中撰文《新股发行提速 大盘面临短期调整》。
在今年第三期杂志中，本刊以封面文章《牛回头――调整的时间、空间、方式》全面分析了行情的运行特征及后续演进的可能。事实上，本刊研究部在阶段高点出现后，已在1月12日确定第三期封面文章主题时作出“牛回头”的判断，但由于周刊出刊的特点，至1月17日读者拿到当期杂志时，市场已经出现了剧烈的震荡。不过，这一判断仍然有助于大部分读者规避随后出现的更为剧烈的调整。
战略性撤退
关键词: 股权分置改革; 股权结构; 动态市场效应; 超额收益率; 异常换手率
中图分类号: F830.91 文献标识码: A 文章编号: 1005- 0892 (2007) 05- 0037- 06
收稿日期: 2006- 08- 10
基金项目: “211”工程资助项目( el2003)
作者简介: 奉立城, 对外经贸大学教授, 华盛顿州立大学经济学博士, 主要研究方向为中国股票市场; 张忠永, 辽宁工程技术大学讲师,对外经贸大学博士生, 主要研究方向为中国股票市场; 许伟河, 福州大学讲师, 对外经贸大学博士生, 主要研究方向为中国股票市场。
一、引言
对于信息, 一般可以分为公开信息和私人信息,不管前者还是后者, 一般都具有单一和稳定的市场效应。根据有效市场理论, 市场将对以上两种信息分别做出立即和缓慢的反应。尽管反应速度有所区别, 但是消息的好坏性都是单一的, 市场反应的正负性也是单一的, 只是反应时间从几分钟到几年不等而已。[1- 3]很少有正负性动态变化的信息出现( 也许一般来讲这种信息不能称其为信息) , 故对它的研究也更少见。但是, 中国进行的股权分置改革中却出现了这种特殊的事件信息, 尽管它的正负性不定, 但它确实是非常重大的信息, 所以对市场表现的影响非常明显, 很有必要对之做出特殊而细致的研究。
二、问题的提出
根据中国证监会《关于上市公司股权分置改革试点有关问题的通知》( 后简称《通知》) , 股权分置改革的基本程序是: 首先, 上市公司非流通股股东提出股权分置问题解决方案, 在得到有关部门批准后, 真实、准确、完整地公布, 并征求流通股股东的意见, 进行沟通, 最终确定股改方案; 其次, 召开临时股东大会,对方案进行表决; 最后, 表决如果通过, 则实施方案( 其间有数次停牌和复牌安排) 。从已经完成的股改公司看, 绝大多数都经历了方案的沟通、修改过程, 而后通过投票表决。但这一过程同时也反映出了一些值得思考的问题。尽管到目前为止, 总体来说非流通股向流通股补偿的观点基本为大家所接受, 但怎样补偿却并没有一个理论或实践的结论。目前, 股改中普遍使用“对价”概念。一般认为, “对价”可以理解为非流通股股东为取得流通权, 向流通股股东支付的相应的代价( 对价) 。但是作为一种权利的代价, 是很难对其进行定价的。当然, 也有不少人提出了对价方案计算公式, [4- 6]不少公司也公布了自己的计算方法。[7]但实际面对股改中的复杂问题时, 这些方法都缺乏牢固的理论基础, 如实践中出现的方案需大幅度修改和流行“送3”或“送2、3、4”模式就是这一问题的反映。肖国元(2005)在其系列文章中就指出了对价依据牵强、参数随意等问题。[8]国资委也出面申明, 对价和上市公司的基本面、市盈率、融资情况、流通股发行价格、国有股东最低持股比例、非流通股股东持股成本等六个方面有关, 而具体什么关系, 并没有一个权威机构能给出。所以, 对价的制定其实是一个讨价还价的博弈过程, 其中涉及股东中不同层次之间的利益关系。由于特殊的投票机制以及利益保护方式的多样性, 即“手”和“脚”的投票方式, 使得各利益集团间的关系变得非常复杂。如非流通股与流通股、大股东与小股东、不同类别的大股东等利益的冲突与一致性并存、博弈与二次博弈同时展开等, 故结果的不确定性是很显然的。这种不确定性也就导致市场效应的不确定性,博弈各方下一阶段的决策往往是以对方对前一阶段博弈结果的反应为依据的, 难以一次性地作出永久性决策, 表现出时而买进, 时而卖出。这样一来市场就在各方的不断调整中不断地波动, 且这一过程在股改初期表现得更加明显。
对于这一波动的研究, 不仅可以揭示市场波动的效应, 同时可以揭示引发这一波动的原因, 分析博弈各方在股改中的作用和地位, 解释一些有关谁操纵、一边倒、谁没代言人等争议性问题以及拉票、索贿等现象。
三、方法论及文献综述
对于公开信息, 可以用事件研究法进行研究; 对于私人信息, 由于研究较少, 方法也不统一; 而对于第三类不定或动态信息, 根据其动态性, 笔者认为应将事件研究法的思路向动态多截面扩展, 同时结合t 和经过相关系数调整的BMP- t 检验分析, 这样才能揭示其变化特征。同时为了对引起波动的原因进行分析,必须对各截面分别进行多因素回归分析。由前面的论述已知各类股东的动态博弈是造成这一特殊过程的核心原因, 所以截面上主要进行股权结构同波动的回归分析。
根据Hotchkiss 和Strickland 等的研究, 股权结构是影响公司股票市场效应的重要因素。[9]Hanery Hansmann研究了股权集中度和股东投资目的及行使股东权力的方式之间的关系。[10]Steven Huddart、Li 和Simerly、SteenThomsen 和Torben Pedersen 对大股东的行为进行了研究。[11- 13]Shleifer 和Vishny 对小股东的搭便车行为做了研究。[14]而对于具体类型的投资者行为及影响的研究有:Charkham对于公司型股东的行为进行了研究, 指出他们的持股目的主要在于获得技术、产业链及进出口等方面; [15]George Karathanassis, Nikolaos Philippas, Efthymios GTsionas 则对基金的短期行为进行了研究。[16]本文主要根据以上文献中对于股权集中度和几种类型投资者行为特征的研究, 分析他们在股改过程中对市场效应的动态影响。
四、样本公司的基本情况
本文从已经结束的两批试点和前五批股改公司中,按照股改方案类型, 选择其中只发行A 股、股改方案为纯送股, 并且两个事件点之间的交易日超过5 天的120 家公司为研究对象。这样可以避免投资者因为对不同方案的偏好和不同方案之间换算心理误差所引起的市场效应的不同, 同时可以研究方案公布到实施期间市场效应的时间特征。
五、股权结构的市场效应分析
( 一) 股权分置改革的市场效应本文借鉴事件研究法来分析股改的市场效应, 主
要有两个方面: 一是超额收益率; 另一是异常换手率。并选择两个事件点来分析: 一个为股改方案公布后首个复牌日, 讨论市场对股改信息的反应; 另一个为股改方案通过, 具体实施的G 股首个复牌日, 讨论市场对股改方案的反应。
由于第一个事件点和第二个事件点具有很强的内在关系, 所以选择相同的估计窗口, 即以第一个事件点为0 时刻( 单位为天) , 估计窗口选为- 190~- 11 天;同时, 由于期间的两次停牌, 第一个事件窗口选为- 10~- 1 天, 以及方案宣布后首个复牌日到第5 天; 第二个事件窗口从成为G 股后首个复牌日, 即支付对价日到复牌后5 天。
1. 超额收益率的统计检验。因超额收益率是用市场模型求得, 故用经调整的BMP- t 检验方法: [17- 18]
由表1 统计结果可以看出, CAR- 10、AR0、AR4、CAR5 及GAR0 在1% 的显著性水平下显著不为0,GAR3、CGAR5 在5%的显著性水平上不等于0, 可见股改方案公布的市场效应表现强烈; 而G 股方案实施时,由于从方案公布到实施之间存在交易日, 各方的利益都经过了一定的调整。但GAR0、GAR5 和CGAR5 的标准差显然较大, G 股复牌后超额收益率的标准差大于G股前进行单侧t 检验, 其显著性水平为15%。这说明股改后各股的收益差别又呈扩大趋势, 股改方案实施过程不同于简单的分红送股, 短期的市场自然除权并不能熨平股改方案制定偏差对投资者和市场的影响。不同投资者对于G 股复牌收益的看法各异, 使得交易活跃, 股价波动加大。这一点也反映在对于股改实施日股价或收益计算问题在理论上也存在着争议上。[19] 这样一来, 不同投资类型的投资者都依据自己的投资策略, 充分利用对价方案的长期效应和短期效应之间的差异进行投资,使得股价波动变大, 且这种变动和股权结构之间的关系是内在的。
2. 异常换手率的计算。
其中, TRit 为i 股票t 时刻的换手率, ATRit 为异常换手率。累积异常换手率是对异常换手率( CATR) 进行时间的加总。在对G 股支付方案后的换手率GATRit 进行计算时, 基数采用原流通股获得支付后的流通股, 未包括原非流通股。
由于异常换手率直接由历史数据统计而成, 故使用常规t 检验, 结果见表2。
由表2 可以看出, 异常换手率和超额收益率的统计结果对比非常明显, 所有交易日的异常换手率都显著不为0, 而且G 股的超额换手率大于G 股以前的异常换手率进行的单侧t 检验, 显著性水平为3%, 说明股改后的换手率效应非常显著。结合上面超额收益统计结果:G 股的超额收益大多体现出不显著非0, 说明活跃的交易是以供需同时变大为基础的。这再次表明不同的投资者对G 股认识的差异, 也从另一个侧面表明送股比例的非客观性, 或者对流通权价之度量的主观性, 这就成为股权结构可能对对价方案产生重大影响的客观依据之一。
注: GAR 代表G 股复牌后超额收益率; 10%、5%和1%的临界值分别为1.658、1.980 和2.省略info.省略); 股票交易数据来源于大智慧。
( 二) 市场效应的股权结构分析
1. 基本原理
根据《通知》中的股改程序, 股权分置改革的过程实际为各种不同类型的股东之间的一个利益冲突和多重动态博弈过程。大体划分, 有以下三个博弈同时发生。博弈1: 流通股和非流通股的博弈。这是最为核心的一个博弈过程。其特点是: 流通股部分参与; 参与者( 主要为大股东) 要面对非流通股为流通股争取尽量多的利益, 但同时要考虑自己的特殊利益以及方案公布后中小股东可能的反应, 以保证自己的特殊利益。非流通股股东则充分利用流通股股东的内部分歧, 争取较低的股改成本; 但同时也要面对送股比例过低被否定时, 再次修改方案可能带来的多方面损失的风险。博弈2: 大流通股股东和小流通股股东的博弈。LaPorta 指出, 现在世界上大多数大企业的委托问题主要是大小股东之间的委托问题; [20]Dyck、Zingales也指出, 公司的资源和收益并不能在大小股东间按照控股比例进行分配, 大股东可以攫取小股东的利益。[21]在股改过程中, 大小流通股股东利益基本是一致的。但大股东具有表决优势, 可选的获利方式也较多, 所以他既可以顾及小流通股股东的利益, 也可以安排其它获利方式而牺牲小股东; 小股东也有一定的决策影响力, 他可以在用“手”和“脚”投票之间选择, 进而对投票结果和股价走向产生影响, 给大股东的获利意图带来不确定性。
博弈3: 不同类型的大股东之间的博弈。大股东有长期投资、短期投资之分, 同时也有抗风险能力高低之分, 他们都是股改方案的核心影响力量。根据自身的投资策略, 他们可能选择彼此合作, 也可能选择以我为主的策略; 而且, 参与的积极程度和目的也可能出现差异。
以上三种博弈是同时发生的。首先是大股东的决策; 然后小股东根据市场反应对大股东的策略进行推测, 并作出自己的决策; 接着大股东又根据市场反应,观察小股东和其他大股东的策略, 并作出第二阶段的决策。依次类推, 不断进行着动态博弈; 但随着时间的推移, 各方的策略变得明显和稳定, 市场波动减弱。
2. 模型设定及结果分析
根据以上原理, 本文选择流通股比例、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、流通股中非投资公司股东比例、投资公司股东比例和个人股比例作为解释变量, 来分别反映流通股和非流通股的力量对比、流通股集中度、大流通股东集中度和流通股结构; 选择CAR- 10~- 1、AR0~AR5、CAR5 和CATR- 10~- 1、ATR0~ATR5、CATR5 为被解释变量, 反映市场对股改方案的反应; 选择GAR0~GAR5、CGAR1~5 和GATR0~GATR5、CGATR1~5 为另一组被解释变量, 反映市场对股改方案实施的反应。由于多重共线性的存在, 建立以下两类模型:
y=α+βx+ε (7)
其中: y 可为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 为流通股比例( 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)
为模型5。其中: y 同上, x1、x2、x3 分别为流通股中非投资公司股东比例、投资公司股东比例和个人股比例。首先研究股改方案公布的市场效应。对模型1~5分别回归, 结果整理见表3- 4。
从表3- 4 可以看出, 对于事前预期CAR- 10~- 1 显著的因素有流通股比例、十大流通股和投资公司股东;对于CATR- 10~- 1 显著的因素增加了自然人股东。因为流通股股东越多, 小股东可能越多, 大股东控制局面的自信心越弱, 所以从股改中获利的把握性较低; 而小股东处于博弈的后发方, 不会轻易提前做出肯定的判断, 所以流通股比例和收益表现出负相关。而十大流通股则正好相反。其它解释变量, 比如第一流通股,很难预期它一定能在博弈中获胜, 所以大多不显著。特别要注意自然人股东, 虽然他们是大股东, 但是和其他两类大股东相比, 其抗风险能力最弱, 所以调整最为积极; 但对于收益率影响不明显, 可能是进进出出不断调整造成的。这说明大家对于股改并没有形成一致的观点, 只有那些在博弈中处于控制地位的参与者才表现出乐观态度。
股改方案公布, 即T=0, 为该事件的最重要的时刻; 但并非所有因素的显著性影响都出现在这一天,反而在后续的第3、4 天才表现出来。总体来看, 方案经调整并复牌后, 大股东市场效应总体趋势为由大变小, 其中基金的效应时间最短, 自然人效应时间最长、波动最大; 小股东反应迟缓, 效应趋势为钟形曲线,后面可能波动。这是因为, 从事前的表现可见, 大股东对方案的把握较准确, 所以快速地进行对应的交易,特别是方案沟通的主要对象―――基金, 既有信息优势,又有专业优势, 所以交易更果断。而自然人大股东抗风险能力弱, 又不能轻易地退出, 所以格外小心, 不断地调整。小股东对对价方案的理解只能从复牌后的市场表现来判断, 因为十大股东以外的股东比例平均为87.7%, 而参与投票的流通股平均为30.6%, 也就是说, 如果十大流通股股东都参与投票, 那么, 十大流通股东以外的小股东有79.1%不参与投票。他们在和大股东博弈时, 只能根据大股东参与的结果, 进行投资策略选择, 所以不会立即决策, 感觉差不多时才积极参与; 然后再度观望, 等待进一步的消息, 故表现出时正时负的边际效应波动特征。
这种动态博弈的结果便表现出市场反应的反转,最终对CAR1~5、CATR1~5 大都不显著。
以上波动效应也可以从参与者的决策动机方面进行分析。模型2 和模型3 反映了流通股的集中程度。如果大股东和小股东的利益达成一致, 或大股东考虑小股东的利益, 则股权集中将有利于流通股利益的统一, 增强方案沟通阶段和表决过程中流通股整体的议价能力, 得到更多的超额收益。但是从表3- 4 的回归结果看, 这两个因素都不显著。结合模型4, 可见特别是最有发言权的第一流通股, 不管是占流通股的比例还是占十大流通股的比例, 都不显著, 说明他们尚且不敢对其他大股东的策略作出肯定的预期, 只能等结果出来再做进一步选择; 对AR3、AR4 表现出负显著,说明其他大股东未必和他合作, 即大股东并没有简单地选择流通股的一致利益, 而是充分利用其影响力来实现自己的意图; 进而可能选择其它获利方式, 比如短期投机、安排低价等, 以便全流通后增持控股, 甚至出现拉票、索贿等寻租行为。
对于参与程度最深的大股东, 因为类型不同, 价值取向也不同。这三类大股东的性质有很大差异, 决定了在整个过程中的表现也迥异, 其中自然人投资者秉性和小投资者最为接近。他们投资组合单一, 抗风险力差, 趋向于短期投资。对于非投资公司法人股东,他们的持股目的不简单是获得一般投资收益, 还可能有获得技术、市场和产业链等目标, [15]所以一般以长期持有为特点; 从长远利益出发, 他们一般趋向于争取最高对价, 态度较坚决, 这一点和小股东类似。最为复杂的是基金等机构投资者。他们好像和小投资者一样, 只为投资收益; 但是他们资金雄厚, 投资组合复杂, 不仅能分化大多数风险, 而且操作灵活, 对具体股票的收益和风险并不十分在意, [13]所以他们表现出积极争取、灵活处理的特点。这从流通股的投票率( 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 分别代表流通股非投资公司法人股、投资公司法人股和自然人股。由( 9) 式可以看出, 基金投票的积极性最高, 另外两类大致相当。但对于对价方案的影响却如式( 10) 所示:
r=3.80RLN+3.20RLI+3.52RLP R2=96.7% (10)
(0.00) (0.00) (0.00)
基金的贡献却最小, 非投资公司股东最大, 自然人次之。这充分说明了三者的特性, 而基金的复杂性使其在股改中表现出过多的短期套利行为。
其次研究股权分置改革方案实施时的市场效应。方案实施的多截面回归结果见表5- 6。
从表5- 6 可以看出, G 股实施时, 股权结构的各因素的市场反应表现出以下特征: (1)方案实施日大多数因素对收益率表现出不显著, 而第4、5 天左右却大多表现显著, 正负交错变化。(2)换手率对流通股整体以及大股东内部各因素而言, 表现出影响逐渐减弱,而减弱的速度各异; 对第一流通股和十大流通股而言,却表现出钟形特征, 最值出现在第4 天。(3)投资公司股东的收益率市场效应同表3 相反。(4)换手率和收益率之间的对应关系变得模糊。
从以上表现可以看出, 小股东根据方案公布复牌时间段的观察结果, 在G 股复牌日进行积极交易; 但大股东整体则经过前期调整后, 表现出静观小股东反应的特征, 三天后才大量交易。从大股东内部来看,基金作为最具主动性的成分, 前后两阶段都积极交易。而G 股阶段效应时间更长, 且效应相反, 说明前后两阶段的策略可能是相反的; 后者第一阶段就利用其信息优势和影响力, 对后阶段的交易策略作出了安排。这样在后续的市场表现中, 可能会带来小股东的再次波动。换手率的这种钟形变化及大股东内部个别成分的交易变化, 并没有得到收益率的相应体现, 说明大小股东对方案的理解存在差异, 同时可能有新的资金
介入, 使得大股东对整体局势的把握能力也有所降低。所以相对于方案公布而言, 大股东表现出更长的效应时间和波动性。
六、结论与建议
从以上分析中可以得出结论: 股权分置改革方案形成及实施的过程是一个各类股东多方动态博弈的结果, 其人为因素对事件的市场反应有很大影响。股改前, 博弈的相对主动方( 主要为大股东) 的影响力越大( 比如集中度越高) , 正效应越明显。方案宣布并经调整复牌后, 大股东市场效应总体趋势为由大变小,其中基金的效应时间最短, 自然人效应时间最长、波动最大; 小股东反应迟缓, 效应趋势为钟形曲线, 后边可能波动。方案实施后, 大小股东的行为及效应有同第一阶段相反的趋势。G 股实施阶段的换手率同收益率之间的关系复杂化。
根据以上结论, 笔者提出以下建议: 由于造成以上市场波动的核心原因是对价评估理论的缺失以及大小股东的关系, 因此, 为了尽量减少股改过程中的市场波动, 促进股改的顺利进行, 监管部门应对上述两方面加强管理。首先, 要求股改公司尽量详细地公布对价方案的制定依据和修改依据, 尽管没有权威的理论, 但这也能使投资者对方案背后的投资价值有所了解, 最起码能起到比照作用, 加强市场的经验学习能力。其次, 加强对机构投资者, 特别是基金的引导, 增强它们对股改顺利实现的预期, 从而使它们尽量保持自己应该的长期投资的特性, 而不是把股改当成一次前途未卜的博弈。这样, 大小股东的利益会最大程度的一致, 从而弥补了中小股东的信息劣势和参与惰性, 二次博弈的强度就会降低, 市场就会表现出更多的对信息的正常反应特征, 增强市场的稳定性,从而减少股改过程中的市场风险。
参考文献:
[1]Charles R.Plott and Sunder, Efficiency of ExperimentalSecurity Markets with Insider Information:An Application ofRational- Expectations Models [J]. Journal of Polical Economy, 1982,No.41,Vol.90: 663- 697.
[2]Bradford Cornell and Erik R.Sirri, The Reaction of Investorsand Stock Prices to Insider Trading[J]. Journal of Finance, 1992,VolXLVII,No.3: 1031- 1059.
[3]Ji- chai Lin and Michael S.Rozeff, The Speed of Adjustmentof Prices to Private Information:Empirical Tests [J]. The Journal ofFinancial Reach, 1995,Vol XLLII,No.2: 143- 156.
[4]刘中学. 中小企业板股权分置改革合理对价理论思考[J]. 特区经济, 2006, ( 1) : 261- 262.
[5]丁志国, 苏治, 杜晓宇. 股权分置改革对价方案解析[J].财经科学, 2006, ( 1) : 29- 37.
[6]胡松. 股权分置改革的经济学分析[J]. 江西财经大学学报, 2006, ( 3) : 9- 13.
[7]马世兵, 徐高林. 股改对价计算依据与公允对价计算原则探讨[J]. 现代财经, 2005, ( 10) : 26- 31.
[8]肖国元. 解剖“对价”―――对价规范性[J]. 股市动态分析,2005, ( 41- 42) : 20- 21.
[9]E. S. Hotchkiss and D. Strickland, Does ShareholderComposition Matter? Evidence from the Market Reaction toCorporate Earnings Announcements[J]. The Journal of Finance, 2003,Vol.LVII,No.4: 1469- 1498.
[10]Hansmann H. The Ownership of Firm[J]. Journal of Law,Economics, & Organization, 1988, 4, ( 2) : 267- 304.
[11]Steven Huddart, The Effect of a Large Shareholder onCorporate[J], Management Science, 1993, 39 ( 11) : 1407- 1422.
[12]Li M, Simerly R. The moderating effect of environmentaldynamism on the ownership and performance relationship[J]. StrategicManagement Journal ,1998. 19(2): 169- 179.
[13]Steen Thomsen, Torben Pedersen, OwnershipStructure and Economic Performance in the LlargestEuropean Companies[J]. Strategic Management Journal. Chichester: Jun2000.Vol.21, Iss. 6: 689.
[14]Shleifer A, Vishny RW. A survey of corporate governance[J]. Journal of Finance, 1997,52(2): 737- 783.
[15]Charkham JP. Keeping Good Company: A Study ofCorporate Governance in Five Countries[M]. Clarendon Press: Oxford,1994: 349- 367.
[16]George Karathanassis, Nikolaos Philippas, Efthymios GTsionas, Value Relevance of Institutional Investors [J]. ManagerialFinance, 2004.Vol30,No.10: 45- 63.
[17]Khotari, S. P. and J. B. Warner.Econometrics of EventStudies in: B. E. Eckbo, ed., Handbooks of Corporate Finance:Empirical Corporate Finance[M]. Elsevier/North- Holland, Amsterdam,2005: 1- 173.
[18]Kolari, J. and S. Pynnonen. Event- Study Methodology:Correction for Cross- Sectional Correlation in Standardized AbnormalReturn Tests[Z]. Working Paper, Texas A&M University, 2005.
[19]张昌宏. G 股定价计算公式探讨[J]. 产权导刊[J], 2005,( 1) : 45.
[20]Rafael La Porta, Florencio Lopez- De- Silanes & AndreiShleifer[J], Corporate Ownership Around the World, Apr 1999. Vol.54, Iss. 2: 471- 519.
关键词：DCC-MVGARCH模型;联动性;股票市场
中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）31-0116-05
在全球金融市场中，不同的子市场之间经常存在价格或波动的相关关系，随着全球一体化程度的不断推进，这种相关关系日趋紧密。长期以来，中国大陆、香港和台湾地区的股票市场的发展相对独立，大陆股票市场的发展起步较晚，但是，随着大陆股票市场发展的日趋成熟化，大陆股票市场与香港、台湾股票市场之间的联系也在逐步加深。
一、文献综述
自20世纪80年代开始，国内外学者开始对金融市场的相关关系进行研究。Eun和Shim [1]（1989）以1979年12月31日至1985年12月20日期间的1 560笔股票市场日交易资料为样本，利用VAR模型对美国、英国等9个股票市场价格指数的波动性进行研究，探讨了国际股市之间的联动性。Lee和Kim[2]（1993）研究了1987年股灾期间12个国家股票市场之间的关系，研究发现股市指数的相关系数值从0.23升至0.39，说明股票市场之间存在相互传染。Calvo和Reinhart[3]（1996）研究了1994年12月墨西哥危机前后新兴市场间相关关系的变化情况，研究结果表明，危机后，新兴国家之间的相关系数有了比较大的提高，说明了新兴国家股票市场之间存在金融传染。
中国股市联动性的相关文献主要体现在两个方面：一是研究中国股市与外部股市的联动性，二是对中国股市内部进行联动性分析。洪永淼等[4]（2004）利用风险―Granger因果关系检验和GARCH族模型，选取中国内地、香港、台湾、新加坡、韩国等12个有代表性的股票市场价格指数，分析了中国A股、B股、H股之间，以及中国与世界其他各国股市之间是否存在风险溢出效应。王群勇和王国忠[5]（2005）运用向量自回归模型和多元GARCH模型研究了中国沪市A、B股之间的信息传递模式和均值溢出效应，该研究发现沪市A、B股市场之间仅存在A股市场对B股市场仅存在由A股到B股的单向信息的传递，这种单向信息传递存在的主要原因是市场微观结构中投资者差异和信息不对称。谷耀和陆丽娜[6]（2006）运用DCC-（BV）EGARCH-VAR的方法分析研究了中国沪、深、港三地股票市场收益与波动溢出效应和动态相关性，这种方法的特点是可以有效克服多个金融市场波动之间的自相关性。用这种方法得到的结论是，香港股票市场的波动会产生对境内股票市场的波动溢出效应。董秀良和吴仁水[7]（2008）利用DCC-MVGARCH模型对中国沪深A、B股市场之间的动态相关性进行了考察，研究发现，沪深两市A、B股之间存在正相关关系，但整体来看，该动态相关系数相对较低，市场分割明显，但随着时间变化呈现一体化的趋势。张兵、范致镇和李心丹[8]（2010）以2001年12月12日至2009年1月23日上证指数与道琼斯指数的日交易数据检验了中美股市的联动特征，检验结果显示，中国股市与美国股市不存在长期的均衡关系：中国股市对美国股市的波动溢出效应不明显，在QDII实施之后，美国股市对中国股市具有波动溢出效应，且不断增强。何红霞和胡日东[9]（2011）采用非对称BEKK-GARCH模型研究了深圳、香港、台湾三地股票市场之间的短期波动溢出效应，研究发现中国大陆股市和香港、台湾股市有双向的信息传递。丁振辉和徐瑾[10]（2013）运用GARCH-M模型研究了上海股市和香港股市之间的联动关系，结果显示，两大股市存在相互影响的联动关系，但是上海对香港股市的影响要强于香港对上海股市的影响。
通过对国内外关于股票市场联动性的现有文献进行梳理，发现国内外学者对于股票市场之间的联动性已经做了很多研究。本文立足于中国，针对2000年以来大陆股票市场与香港、台湾股票市场之间的联动性进行研究，以期能为中国股市的政策制定者、监管机构和投资者提供支持。
二、研究方法介绍
为了更准确地研究大陆、香港和台湾地区股票市场之间波动的相关性，文章利用目前时间序列动态相关性常用的DCC-MVGARCH模型，该模型是由Engle和Sheppard[11]（2001）在CCC-MVGARCH的基础上提出的，它放宽了相关系数为常数的假设，允许相关系数矩阵R随时间t变动，即相关系数矩阵R具有时变特征。
假设有k种资产，其收益率rt的新息{et}为独立同分布的白噪声过程，则动态相关结构可以设定为：
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在时刻t的信息集，Q为标准化残差的无条件方差矩阵，Rt为动态相关系数矩阵，Dt=diag（hit），hit=ωi+■αipe2 i，t-p+■βiqe2 i，t-q，εt=D-1tet为向量标准化残差。αm和βn为DCC模型的系数（m和n为滞后阶数）。
DCC-MVGARCH模型的估计方法一般通过两步来实现：第一步，估计要研究的时间序列的单变量GARCH模型，得到条件方差，进而计算出标准化残差，第二步，采用极大似然方法估计动态相关系数。
三、变量选择和数据描述
（一）数据来源
文章选取上证综合指数（SHI）、香港恒生指数（HSI）和台湾加权指数（TWII）的日收盘价作为研究对象，分别代表大陆、香港和台湾的股票市场的发展状况。数据时间范围为2000年1月1日至2014年6月30日，剔除样本内股票市场不匹配的情形（节假日导致），最终筛选得到有效配对数据共计3 078个。则股票市场收益率R可表示为：
Ri，t=100×ln（Pi，t /Pi，t-1）
式中，i=1，2，3，分别表示大陆、香港、台湾的股票市场，Pi，t 为市场i第t期的收盘价。
（二）描述性统计分析
大陆、香港、台湾股票市场收益率的基本描述性统计（见表1）。标准差结果显示，大陆股市波动性最大，香港次之，台湾股市波动性最小，但整体差别不明显;偏度结果显示，大陆和香港股市收益率的偏度大于0，是右偏分布，台湾股市收益率的偏度小于0，是左偏分布;峰度结果显示三个地区股市收益率序列均呈现尖峰厚尾的特点，J-B统计量结果表明三个股票市场收益率序列均不服从正态分布。
表2显示了三个地区股票市场收益率的相关系数。全样本数据的相关系数显示，大陆股市与香港、台湾股市的相关系数分别是0.37837和0.20951，显示出较弱的相关性，而香港与台湾股市的相关性较强，相关系数为0.53683。为了进一步说明三个地区股市相关性的变化趋势，分别测算2008年前后的三个地区股市的相关性，结果显示，大陆股市与香港股市的相关系数从2008年之前的0.20604变为2008年之后的0.52273，大陆股市与台湾股市的相关系数也从2008年之前的0.08559变为2008年之后的0.36567，这在一定程度上说明了经过近几年的发展，大陆股市与香港、台湾股市的联系在逐步增强。 四、实证分析和结果
（一）平稳性、自相关及ARCH效应检验
文章分别对大陆、香港和台湾股票市场的收益率序列进行平稳性、自相关和ARCH效应检验，结果（见表3）。
从表3可以看出，大陆、香港和台湾股票市场收益率序列均通过了平稳性检验，且Ljung-Box Q检验结果表明：（1）大陆和香港股票市场收益率序列不存在自相关现象，而台湾股票市场收益率序列存在自相关现象;（2）大陆、香港和台湾股票市场收益率平方序列具有显著的自相关现象，说明收益率序列波动聚集效应显著。同时ARCH效应检验结果表明三个地区股票市场收益率序列存在ARCH效应，根据AIC准则，发现使用GARCH（1，1）模型来估计三个地区股市的收益率序列是比较合适的。
表4中α表示现有信息对下一期波动性的影响力程度，α值越高说明该股票市场对新信息的敏感度越高，参数估计结果显示，大陆、香港和台湾股票市场的α值都较低。α+β表示股票市场收益率波动的维持性，用来衡量现有波动性趋势的消失速度，其值越接近于1，表明波动性趋势的持续时间越长，由此可知大陆、香港和台湾股票市场波动性的持续性均较长，且没有明显差异。
（二）DCC-MVGARCH模型估计结果
文章利用DCC（1，1）-MVGARCH（1，1）模型分别估计大陆、香港和台湾股票时间两两之间的动态相关性，通过R软件编程得到三地股票市场动态条件相关系数走势图。
图1显示的是2000年1月1日至2014年6月30日的大陆股市与香港股市动态条件相关系数的走势图，可以发现，大陆股市与香港股市的动态相关系数在多数时间内都大于0，尤其在美国金融危机发生后，大陆与香港股市的动态相关系数呈现出明显的上升趋势，且超过了0.5。
图2显示的是2000年1月1日至2014年6月30日的大陆股市与台湾股市动态条件相关系数的走势图，可以发现，大陆股市与台湾股市的动态相关系数呈现出动态上升的趋势，但其在上升的同时却呈现较大的波动性。
图3显示的是2000年1月1日至2014年6月30日的香港股市与台湾股市动态条件相关系数的走势图，可以发现，香港股市与台湾股市的动态相关系数存在大幅波动且趋势不明显，但相关系数整体较高，大都在0.6附近波动。
五、结论
本文以上证综合指数、香港恒生指数和台湾加权指数的日收盘价为研究对象，采用DCC-MVGARCH模型，考察了大陆、香港和台湾股票市场之间的动态相关性，根据实证结果，可以得到如下结论：
第一，大陆与香港股市之间的联动性呈现明显加强的趋势，尤其在美国金融危机之后，大陆与香港两地的股市之间的相关性达到了0.5以上，说明经过了证券市场改革和经济的快速发展之后，中国大陆股票市场与香港股票市场之间的联动关系正在逐步增强。
第二，大陆与台湾股市之间的联动性虽然整体上存在增强的趋势，但同时却显示出较大的波动性。整体来看，大陆与台湾股市之间的联动性却没有大陆与香港股市之间的联动性强，其相关系数大都在0.5以下。
第三，香港与台湾股市之间的联动性最高，虽然没有呈现明显的变化趋势，但却表现出较大幅度的波动。
基于本文的实证结果分析可知，中国大陆与香港、台湾股票市场之间的联动效应均呈现增强的趋势，大陆股市正逐步改善以前相对独立的状态。这对于政策制定者、监管机构等都具有重要的意义。
参考文献：
[1] Cheol S.Eun & Sangdal Shim.International Transmission of Stock Market Movements[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，
1989，24（2）：241-256.
[2] Lee，S.B.，& Kim，K.J.Does the October 1987 crash strengthen the co-movements among national stocks markets？[J].Review of Financial
Economics，1993，3（1）：89-102.
[3] Calvo，Sara & Reinhart，Garmen.Capital flows to Latin America：Is there evidence of contagion effects？[R].Policy Research Working
Paper Series 1619，1996.
[4] 洪永淼，成思危，刘艳辉，汪寿阳.中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应[J].经济学（季刊），2004，（3）：24.
[5] 王群勇，王国忠.沪市A、B股市场间信息传递模式研究[J].现代财经―天津财经学院学报，2005，（6）：25-29.
[6] 谷耀，陆丽娜.沪、深、港股市信息溢出效应与动态相关性――基于DCC-（BV）EGARCH-VAR的检验[J].数量经济技术经济研究，
2006，（8）：142-151.
[7] 董秀良，吴仁水.基于DCC-MGARCH模型的中国A、B股市场相关性及其解释[J].中国软科学，2008，（7）：125-133.
[8] 张兵，范致镇，李心丹.中美股票市场的联动性研究[J].经济研究，2010，（11）：141-151.
[9] 何红霞，胡日东.大中华区股市波动溢出效应实证研究――基于多元非对称BEKK-GARCH模型[J].重庆科技学院学报（社会科
学版），2011，（10）：139-143.
[10] 丁振辉，徐瑾.上海和香港两地股市联动性研究――基于GARCH模型的分析[J].金融发展研究，2013，（5）：20-25.
[11] Robert F.Engle & Kevin Sheppard.Theoretical and Empirical properties of Dynamic Conditional Correlation Multivariate GARCH[R].
关键词：驱动桥；轮边减速器；小波包分解；失效故障
中图分类号：TN911.23 文献标识码：A 文章编号：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
在驱动桥总成开发过程中，常常需要进行驱动桥总成齿轮疲劳试验[1]，以考核驱动桥是否满足设计要求。在试验时，分别按1/4Mp、1/2Mp、3/4Mp三种负荷由小到大进行走合试验。正式试验按满负荷Mp进行，直至齿轮失效为止，时间段按驱动桥主减速器输入轴每转一周为一个循环计数，计算其循环次数。驱动桥齿轮的失效形式有轮齿断裂、齿面压碎、齿面严重剥落和齿面严重点蚀。在实际的台架试验中，试验人员常常以驱动桥齿轮的断裂、压碎为驱动桥完全失效的判断标准。
以往监测驱动桥齿轮失效的方式主要以人工方式为主，由试验人员手持金属棒在驱动桥桥壳或支撑座上听取驱动桥异响，以辨别驱动桥失效与否。这种人工辨别故障模式既依赖于试验人员的经验，也不安全，存在安全隐患，同时也是不可靠的。
2 驱动桥齿轮失效故障监测原理
当驱动桥齿轮箱发生故障时，其振动的频率与能量分布肯定会发生变化，所以振动是驱动桥故障特征的载体。故可在驱动桥主减速器桥壳上安装三轴向振动传感器来监测齿轮失效故障发生与否。驱动桥齿轮箱一般为多轴系统，结构复杂，在工作过程中由于存在多对齿轮和滚动轴承同时工作。同时伴有陪试箱和电机的振动，频率成分多且复杂，各种干扰较大。在驱动桥轻微失效故障阶段，由故障振动所引起的频率与能量变化常常淹没在啮合振动与噪声之中，通过齿轮箱的异响辨音，很难分辨出故障。而在失效故障晚期，由故障振动产生的能量则非常大。我们可以利用这一特点进行驱动桥齿轮失效故障的监测。
3 小波包分解
小波分解是一种信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，具有多分辨率分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分。但它只对信号的低频部分进行分解，故在高频部分的分辨率较差。而小波包不仅对信号的低频部分分解，同时也对信号的高频部分进行分解，在高低频段具有同样的频率分辨率，我们可以利用小波包分解将振动原始信号分解到不同的频段中。当驱动桥齿轮出现故障时，不同频率成分的幅频特性就会发生变化，相同频段内信号的能量会有较大的差别。由于振动信号各频段的能量中包含丰富的故障信息，某种或几种频段成分的改变即代表了某种故障，故可利用基于小波包频段能量变化来监测驱动桥的失效故障。
3.1 小波包的分解和重构
对采样信号进行三层小波包分解，分解结构见图1：
图1中，节点（0，0）表示原始信号，节点（i，j）表示第i层第j个节点（i=0，1，2…，7），每个节点代表一定的信号特征。其中节点（0，0）代表原始信号S，节点（1，0）代表小波包分解的第一层低频系数，节点（1，1）代表小波包分解的第一层高频系数，其它以此类推。
离散信号按小波包基展开时，包含低通滤波与高通滤波两部分，每一次分解就将上层i的第n个频段进一步分割变细为下层i+1的第2n与2n+1两个子频段。离散信号的小波包分解算法为[2]：
小波包的重构算法为：
上面 hk 为小波低通滤波器系数，gk 为小波高通滤波系数。
3.2 各频段能量的计算和频段划分
由于经过小波包分解得到的带宽完全相同，为了直观判断不同频段能量的变化，可以分别作出各个小波包不同频段信号能量 EDi 在总能量 E 中
所占比例的直方图。其中： ，
式中dik 表示各节点离散点的幅值大小，n表示离散信号的总个数，xi 表示原振动信号。
小波包分解的实质是把信号逐层分解到不同的频段上。如果原信号数据点数足够多，频段划分得足够精细，根据Naquist采样定理，对于采样频率为 fx 的数据，小波包分解的频段宽度Df 与分解层数i及采样频率 fs 满足关系式 。由此可见，适当分解层数可以得到所需频段宽度及各频段起、止频率，因而可以分离原信号中的有用成分。同时由于各频段具有一定的宽度，因而对原信号中的频率无需精确定位，对频率漂移有一定的适应能力[3]。
4 诊断实例
试验对象为一新开发的小速比轮边减速驱动桥，试验在一电封闭驱动桥设备上进行。其主减速器输入轴由一500 Kw的电机提供动力，两边轮边减速器各由一280 Kw电机进行试验加载。利用一型号为356A16的PCB三轴向加速度传感器来采集振动信号。将测点布置于驱动桥主减速器桥轴承座上，信号放大器为四通道的482C16调理器（带ICP电源）。信号经放大后，由研华USB4711A采集模块进行实时采样，用Delphi7.0开发的小波包程序对数据进行失效故障诊断分析。
对驱动桥这样的旋转件而言，其采样周期尽可能为驱动桥主减速器输入轴旋转周期的整数倍，以防能量泄漏。采样频率 fs =N×n/60，N为采样点数，在本试验中为4096个点，n为驱动桥的输入轴转速。每隔一定时间采样一组数据，对采集到的振动原始信号进行5层小波包分解，小波函数选择db5，为计算方便，小波包数据延拓为零延拓，即数据边界之外的数据都取零。
在1/4 Mp和1/2 Mp小负荷工况下（Mp为12573 N.m），主输入转速为220 r/min工况下，以Y轴振动为例，实际的振动采样波形、功率谱、小波包能量频段图如图2所示（软件放大倍数为10）：
（a）Y轴振动信号
（b）Y轴功率谱图
（c）Y轴小波包能量直方图
图2 小负荷工况下振动信号、功率谱及能量比直方图
上图（b）功率谱图表明，功率最大的二个频率分别在77Hz和183Hz附近，计算可以知道，驱动桥主减速器输入轴转速为220r/min，主减速器主锥齿齿数为21。故主减速器的啮合频率为：220/60×21=77 Hz。主减速器轴承滚动体数目为Z为17，节径D为109.078 mm，滚动体直径d为18.177 mm，接触角a为28°48'39"，根据轴承滚动体特征频率计算公
式： ，计算可知轴承
滚动体特征频率为10.767Hz，183Hz为其倍频。因此在台架驱动桥试验小负荷工况下，采样得到的振动以主减速器输入端轴承滚动体振动为主，以主减速器的啮合振动为辅，而试验台体的振动相对比较微弱。 （c）图表明，在采样频率为220×4096/60 =15 018 Hz时，小波包能量主要聚集于低频段0（0～469 Hz）。这同驱动桥的啮合振动频率（77 Hz）和轴承的滚动体特征频率（183 Hz）是相符合的。
在负荷为1/4 Mp，主输入转速为528 r/min，轮边减速器控温在110 ℃～130 ℃工况下进行100 h的疲劳试验。其试验后期功率谱图及小波包频段2的变化趋势如下图所示：
（a）试验后期功率谱图
（b）频段2小波包能量比变化趋势
小波包频段2变化趋势
由上图（a）可知，在试验后期，振动主要在2000 Hz处。驱动桥的主减速比为1.238，轮边减速器太阳轮的主齿数为40，太阳轮的啮合振动频率为528/1.238/60×40，计算得出其频率为284.329 Hz，2 000 Hz为其倍频。故此频率为轮边减速器的啮合振动频率。图（b）表明这个轮边减速器的啮合振动的小波包能量比趋势逐渐增强，振动加剧，同时2 000 Hz处有边频带的出现。可以判断轮边减速器太阳轮有磨损现象产生，拆检后发现轮边减速器太阳轮轮齿有轻微磨损现象。
而在大负荷工况下（3/4 Mp～Mp），由于载荷的增大，引起试验台体的强烈振动和激振，将驱动桥本身的振动完全抑制和淹没，采用传统的时域和频域分析方法来监测驱动桥的失效故障已不可能。此时驱动桥正常采样的振动信号和小波包能量频段如图3所示（软件放大倍数为1）：
（a）Y轴振动信号
（b）Y轴功率谱图
（c）Y轴小波包能量频段图
由上图（b）可知，大负荷下采样得到振动波形，其频率较为分散。图（c）小波包能量主要聚集在中高频段，这同小负荷工况下的小波包能量聚集在低频段是完全相反的。大负荷下的振动主要反映的是机械台体的振动以及其引起的激振现象。而驱动桥本身的振动已完全被压制和淹没。
以一轮完整的负荷为Mp的驱动桥齿轮疲劳试验为例，在整个试验周期内直至驱动桥的一边轮边减速器完全失效，其峭度因子在30～120范围内波动，均方根值在0.15～0.25范围内波动，趋势不明显，无法监测驱动桥的失效故障④。这主要是时域反映的是试验台台体的振动，而不能准确反映出驱动桥齿轮失效故障引起的振动变化趋势。频域的功率谱图同样也不能，反映在其频谱图上的频率非常分散。
一轮完整负荷为Mp的齿轮疲劳试验小波包能量比在频段0的趋势如下图（a）所示，损坏形式如图（b）所示：
（a）
（b）
及轮边减速器损坏形式
很明显，在试验前期，频段0所占的能量比低且平稳。在驱动桥轮边减速器发生断齿及齿轮压碎完全失效时，在小波包频段0的能量比发生了急剧的冲击波动。而在驱动桥完全失效前，小波包能量比在频段0大约有几分钟的冲击波动现象表明，轮边减速器的齿轮已有轻微的断裂或压碎现象产生，导致振动能量比在低频段0的聚集，但相较完全失效时的波动稍低一点。但产生的金属碎片随后沉积于轮边减速器的腔体内，没有影响驱动桥的“正常”运行。根据这一现象，可以计算出驱动桥的疲劳试验时间长度大约为10.8h。而在以前，这轮驱动桥的试验疲劳时间通常计算为大约14.7h，这为设计人员提供了准确的试验数据。这种小波包能量比在驱动桥发生失效时在频段0的剧烈波动，可同时提醒试验人员及时停止试验，保护试验台架。在多轮次的此类试验中，无论是主减速器轮齿断齿，亦或轮边减速器断齿，均会出现频段0的能量比冲击现象出现，实现提前预警。而采用传统的有量纲或无量纲时域诊断方法，或频域的功率谱诊断，只有在试验台架出现明显的断齿时（人耳可辨别的噪声），功率谱曲线和时域曲线才会出现明显的变化，预警时间大幅缩短，此时诊断意义不大。
5 结论
（1）小负荷低转速工况下，在试验台架上监测驱动桥得到的振动以主减速器输入端轴承滚动体振动为主，而以主减速器的啮合振动为辅。
（2） 在小负荷高转速工况下，结合小波包能量比趋势及功率谱图，可以监测齿轮箱的磨损现象。
（3）在大负荷工况下（9 000 N.m以上），监测到的振动信号更多的表现为试验台台体的振动，而驱动桥本身的啮合振动及轴承振动已被试验台体的振动压制和淹没。这时采用传统的时域或频域分析方法已不能监测到驱动桥齿轮的失效故障信息。而采用小波包能量比则可以明显监测到失效故障的产生。特别的是可以帮助试验人员准确地纪录驱动桥齿轮疲劳试验时间，并计算其准确循环次数。
参考文献：
[1]QCT/T 533-1999 汽车驱动桥台架试验方法[S].
[2]刘明才著，小波分析及其应用[M].北京：清华大学出版社，2005.96-97.
[3]张兢，路彦和.基于小波包频带能量检测技术的故障诊断[J]. 微计算机信息，2006，22（1）：202-204.
