股票投资决策分析模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇股票投资决策分析，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

我国股市迅速发展壮大，而且正在逐步完善、走向规范化，而价值投资已作为一种收益手段被采用，同时股票投资逐渐成为我国投资者的主要投资途径[1]。

到2005年12月19日，中国拥有的上市公司已经达到1400家左右，而中国股市只有15年的历史。随着中国股市正在逐步走向完善，价格向其内在价值回归是未来股市发展的重要方向。近年来，我国的股市与股民已从最初的盲动无序逐渐转入理性，走向成熟，投资结构也发生了显著变化；同时投资理念也发生着转变，理性投资、注重价值将成为主流，投资者将会更重视上市公司的经营业绩，重视股票自身的品质。随着股市发展，投资手法和证券监管方法的成熟，以及上市公司数量、评价指标的不断增多，如何科学合理地进行股票的分析和选择是每一个投资者所要解决的首要问题[2]。

1.2　方法说明

因子分析的综合评价方法目前已广泛应用于社会学、经济学、管理学研究领域。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。它由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。面对上市公司财务表中的众多指标，使用该方法可以用三个因子得分指标来代替原来众多的原始指标，同时这三个指标包含了绝大部分反映股票之间差异的信息，使投资者能够对上市公司的财务状况有一个简明、清晰的认识[3]。

1.3　概述

本课题的研究背景是基于上市公司财务指标、财务数据来选择经济效益良好的上市公司。选取了17家上市公司的主要财务指标的数据作为备选方案，其中涉及到营业收入、营业利润等17个相关财务指标。运用因子分析的方法，结合SPSS软件进行数据分析，最终提取了3个公共因子，计算因子得分和综合得分，在数据中找到规律，找到评判的标准。

2.分析过程

3.总结

3.1　结论

价值投资不仅考验人们分析数据的能力还考验价值取向等方面。在股票的作为一种价值投资方式的选择中，由于选购股票要考虑到各上市公司的多个财务指标而选择出经济效益良好的上市公司，数据的繁多而冗杂给数据的分析带来困难。本课题的研究目的就是基于各种量化的数据用客观的方法来评判各种价值投资备选方案，以帮助人们更好得进行投资决策。本文通过对多元统计中因子分析方法的运用，建立了对于上市公司经济情况评价的指标体系和评判准则，从客观上，通过大量的数据分析，为人们进行价值投资提供一种视角和方法。

3.2　局限性

由于上市公司的财务数据是实时更新的，因此，本次采用的数据不能统一到同一时间标度，也没有采取平均的方式进行选择，因此在数据的选择方面存在一定的局限性。

本次进行投资分析是基于理性选择的基础之上，是从客观数据出发，运用科学的软件和计算方法进行考核，而实际进行投资价值选择时，还要考虑到长远投资以及受到个人价值观的影响，因此，本案例仅限于给出一种分析问题的方法，而非答案。

4.前景展望

通过因子分析对各指标的定量分析提取影响股票表现的公共因子，能够对上市公司的股票表现作客观评价，为广大中小股民进行股票选择投资时，提供了一个很好的评判准则。因子分析只是多元分析的一种方法，此外的因子分析的基础上，还可以通过判别分析、对应分析等方法进行更为详细的分析。

参考文献：

篇2

1 股票技术分析及预测方法

1.1 股票技术分析方法

进行股票的预测，最直接和基本的方法是股票的技术分析，它依据统计图表和股市的图形研判股市的未来动向，技术分析方法可以分为三种类型：判断股价趋势为主的趋势分析，如道琼斯理论、趋势线法、移动平均线等；形状分析，如k线系统、整理与反转形态、支撑与阻力以及箱性理论，波浪理论等；人气指标，如成交量图、obv指标等。虽然技术分析方法具有一定的准确性，但是由于技术指标分析方法众多，各种方法之间差别巨大，对于投资者来说学习不易，掌握更难，同时技术分析理论缺乏可靠的理论支持，分析结果仁者见仁、智者见智。虽然直到目前它仍然是大多数投资者在使用和依赖的分析预测方法，但是改进和发展它已经成为不可避免的事实。

1.2 基于统计学理论的预测方法

统计学理论的预测方法，主要是基于模型拟合和最小二乘原理建立各种回归、自回归、混合回归模型进行预测。此类方法，具有严格的数学基础，应用也最广泛，近年也有相当的发展。如nelder，ja和 wedderburn，r·w·m提出了广义线性模型，它放松了经典线性模型的假设，极大地丰富了回归分析的理论。aaron li和duanleo对假设进一步放松，提出了一般回归模型，该领域研究具有十分惊人的前景。在计量经济研究中，ichi二则提出了一类十分重要的模型——单指标模型。研究的重点在于使之更适合于实际社会经济系统建模。

1.3 基于人工智能技术的股票预测技术

由于计算机与人工智能技术的飞速发展，为股票市场建模与预测提供了众多的新技术、新方法，基于人工智能的股票预测技术进展迅速。基于神经网络的股票预测方法，主要使用神经网络进行股票价格数据的学习训练，然后使用训练模型进行股市预测。采用模糊模型技术进行预测，主要是依据专家经验或统计方法建立模糊模型进行预测；另外还可采用遗传算法进行神经网络的学习权值调节或模糊模型、模糊规则的调整，使神经网络模型或模糊模型更加逼近系统模型。

1.4 股票的组合预测方法研究

决策者面临决择的预测方式可能不只一种，且各有千秋，都能从一定程度上提供不同的有用信息，如何综合利用这些信息，解决多模式预测方式问题，正是组合预测的研究内容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分别出版了组合预测专集，granger和clemen分别给出了精辟的综述与详论，clemen从信息集合讨论了组合的实质，从而为进一步探讨获取最有用信息抛弃无用信息提供了指导。自bates和granger发表组合预测一文以来，组合预测有了很大的发展。组合的目的在于综合利用各种预测方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。从原理上说，组合预测结果是对各单个预测线性加权。组合预测研究主要是考虑组合机理、权值确定，主要从统计分析、贝叶斯分析和信息集合三个角度来考虑。

2 非模糊环境下投资组合分析

现在先介绍一下用传统的方法在非模糊环境下如何选择最优的投资组合。

设投资者将其资金投资于n项风险资产，xi为在风险资产i上的投资份额，ri为风险资产i的收益率，它是一个随机变量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j两项资产的协方差i，j=1，…，n。ki是每单位风险资产的变化所需的交易费用，ki≥0；ci是第i项风险资产的交易费用。

给定投资组合x0=（x01，x02，…，x0n）和一个新投资组合x=（x1，…，xn），第i项风险资产的交易费用可表示为ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。

总交易费用为

■c■=■k■x■-x■■

总收益为

r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■

=■rixi-■k■x■-x■■

总风险为

v（x）=■e（ri-e（ri）xi）

一般地，投资者希望收益最大且风险最小。数学上可以表示为以下双目标规划模型

maxr（x）=■rixi-■kix■-x■■

minv（x）=■e（ri-e（ri）xi）

st■xi=1

用线性加权法求解多目标规划问题， 可得如下参数规划问题

max（1-λ）■rixi-■kix■-x■■-λ

■e（ri-e（ri））xi

st■xi=1

xi≥0，i=1，…，n

其中，参数λ在[0，1]中取消，它被称为内险回避因子，λ取值越大，投次者风险加避意识越强。

3 利用模糊决策方法评价股票投资价值

3.1 概述

股票投资过程中的一个基本问题就是如何从一系列可用于投资的股票中选择一种或一组最优的股票，这是一个对不同股票的价值如何进行评估的问题。对股票价值的科学评估不但为股票投资者进行投资决策提供可靠的依据，也可以促使上市公司的规范化运行，从而有助于股票市场的良性发展和社会资源的合理分配。

要对股票价值进行评估，首先就要对与股票价值相关的诸因素进行综合的分析和研究。由于股票持有者是股票发行者的股东，他们投资的资金是无法向股票发行者直接收回的，他们投资的收益主体来源于发行者向股东分派的红利和股票价格上涨所带来的资本利得。所以股票价值的评估主要从影响股份公司派发股息或红利水平的公司属性和影响股票溢价收益的市场属性两方面来进行。股票的市场属性方面，用该股票在市场上的收益率、市盈率、流动性、波动性、有效性、透明性和系统风险等指标来反映股票的价值。具体来讲，在一定的考察期间内：收益率取经过除权除息调整的日平均百分比收益率，以反映股票市场上的资金溢价收益；市盈率反映股票投资的回收期，回收期越短则股票越具有投资价值；流动性用股票的换手率表示；波动性用股票百分比收益率的标准差表示；有效性用股票价格与其内在价值的平均吻合程度表示；透明性用该股票的交易信息和上市公司信息在市场上的透明程度表示；系统风险用β系数表示。以上指标除了有效性和透明性要聘请专家来评估外，其余均为定量指标。

股票的公司属性是影响股票价格变动的内在因素，它不仅决定着股利水平的大小，在一定程度上也会影响股票的市场属性。用盈利能力、偿债能力、发展能力、管理和决策能力以及股权结构合理性等指标来衡量股票的公司属性，其中盈利能力和偿债能力不能仅用几个财务指标的简单加权来衡量，还应结合上市公司所处的行业类型、公司在行业内的垄断性、公司的发展阶段、公司规模等影响公司业绩但又未反映在财务指标上的因素加以综合评估；发展能力则要从公司资金实力、技术创新能力、人力资源及市场前景等因素综合评估；管理和决策能力以及股权结构合理性是反映公司治理能力的指标，前者反映了公司治理水平，后者影响着公司治理模式，清晰合理的股权结构能为股票投资者带来合理的确定性收益预期。以上几个指标均应聘请专家来评估。

3.2 模糊多属性决策方法

给定一组方案a1，a2，…，am，伴随每个方案的属性记为c1，c2，…，cn各属性的重要程度用ω1，ω2，…，ωn表示，符合归一化条件ω1+ω2+…+ωn=1。决策的目的是要找出其中的最优方案，记为amax。

（1）引入三角模糊数，三角模糊数常用表达形式有两种，分别记为（l，m，γ）和(m，α，β)，两种表达形式可以相互转换，转换公式为α=m-l，β=γ-m。

（2）对模糊指标矩阵，f和模糊权重矢量，w进行归一化。收益类的归一化：xi是三角模糊数，记xi=（ai，bi，ci）。则归一化的模糊指标值ri可以写成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…成本类的归一化：xi是三角模糊数，记xi=（ai，bi，ci），则归一化的模糊指标值ri可以写成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…。

（3）建立模糊决策矩阵rij=wjxij。rij采用bonissone近似积公式进行计算，即ωj=（a；α，β)，xij=（c；δ，γ），则rij=（ac；aγ+cα-α·γ，aδ+cβ-β·δ）。

（4）求出模糊理想m+=(m1+，m2+…，mn+)，其中mi+=max{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…n，n是属性j的模糊加权指标值所对应的模糊极大集。m-=(m1-，m2-…，mn-)其中mi-=min{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…，n，n是属性j的模糊加权指标值所对应的模糊极小集。再确定方案ai与m+之间的差异di＋，方案ai与m－之间的差异di－，di=■，i=1，…，m按照di值从大到小的顺序排列方案的优劣次序。

3.3 实例分析

取深圳股市其中3只股票作为例子，为了更加有代表性，取3只代表不同类型的股票。他们分别是000001的深发展、000933的g神火还有000805的st炎黄。如前面所述，作为评价一直股票都投资价值，可以考察很多方面，现在只考虑以下四个方面的主要因素：现在的股票的价格，股票的业绩，流通股本，行业的发展前景即长期投资价值。截至到2006年2月23日，三只股票的价格分别为7.01元，7.70元，2.42元。业绩以2005年中期业绩来算，分别为0.11元（一般），0.94元（很高），-0.08元（低）。流通股本分别为140 936（万股），23 660（万股），1 441（万股）。至于长期的投资价值主要看公司的行业背景，深发展是银行业的龙头代表，稳定发展，所以属于高；g神火是石油能源类的股票，最近该行业正处于强发展阶段，产品供不应求，而且该股票为g股，已经完成股改，所以投资潜力很高，st炎黄为st类亏损股票，而且是做软件外包装的行业，所以长期投资价值较低（见表1）。

先用三角模糊数表示决策矩阵中的定性指标：

d=

7.01 （0.6，0.8，0.8） 140 936 （0.6，0.5，0.6）

7.10 （0.8，0.9，1.0） 23 660 （0.8，0.9，1.0）

2.42 （0.2，0.3，0.4） 1 441 （0.2，0.3，0.4）

并且假定权重矢量为w=[（0.1，0.2， 0.3），（0.3，0.4，0.5），（0，0.1，0.2），（0.2，0.3， 0.4）]。

决策矩阵归一化后为

d=

（0.345，0.345，0.345）（0.600，0.889，1.000）（0.341，0.341，0.341）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.250，0.333，0.500）

（0.010，0.010，0.010）（0.600，0.556，0.750）（0.061，0.061，0.061）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.200，0.333，0.500）

模糊加权决策矩阵rij=wjxij

v=[rij]=

（0.0345，0.6900，0.1035）（0.2334，0.3556，0.5312）（0.0341，0.0682，0.1023）（0.3000，0.4000，0.5600）（0.1000，0.2000，0.3000）（0.0498，0.1332，0.1914）（0.000，0.0010，0.0020）（0.0724，0.1668，0.2136）（0.000，0.0061，0.0122）（0.2000，0.3000，0.4400）（0.000，0.1000，0.2000）（0.2000，0.3330，0.5000） 

模糊理想解m+=[（0.100，0.690，0.300），（0.300，0.400，0.560），（0.000，0.100，0.200）， （0.200，0.333，0.500）]

m-=[（0.0341，0.0682，0.1023），（0.0498， 0.1332，0.1914），（0.000，0.001，0.002），（0.0724， 0.1668，0.2136）]

最后由di=■，i=1，2，3解得

d1=0.5855，d2=0.3523，d3=0.2332；d1>d2>d3 

所以，投资价值深发展比g神火好，g神火比st炎黄好。

4 结语

模糊多准则决策在生产生活的很多方面都有很多的应用，本文用了一个判断选择股票的投资价值的模型来说明了一下其在经济领域的应用。但是本例子尚有不是非常完善的地方，例如本例只研究了股票的四个方面的因素，但是影响股票的价格走势的其他因素还有很多，例如政策面的影响，庄家的操盘手法等，这些都是很重要的因素，但是却是不能用任何数学工具研究预测的。

参考文献

篇3

一、研究的目的和意义

股市对投资者的吸引力不仅有长远利益，并会继续为投资者提供良好的投资机会。然而股价涨跌无常，股市是不可预测的，没有人能做出准确的预测，投资者在股市中，为了达到一个令人满意的收益回报的股票走势，这是对股市所必需的各种信息科学的分析和判断，最终作出有效的投资决策。大多数投资者通常采用基本分析和技术分析方法来分析和选择优质个股，但是，这两种方法主要是依靠选股的经验和自己的观察，无法准确地精选个股的科学判断，股市是一个庞大的数据库，传统的投资分析方法，不能从事证券投资，为投资者降低非系统性风险。所以，有多少类型的股票在选定的优质个股科学投资，以获得满意的投资回报，投资者应该成为关注的重点。

到目前为止，马科维茨组合选择模型和现资组合投资模型被认为是随机的不确定性，面临的不确定性，概率论与数理统计是应对这种不确定性的理论基础。日益认识模糊理论和灰色系统理论可以描述在金融市场信息的不确定性，利用模糊数学的语言和方法来解决聚类问题描述，更自然，方便。模糊理论的深入研究和灰色系统理论的不断发展和完善，聚类分析已经被应用到自然科学，社会科学，工业和农业生产等相关学科众多科学领域，成功地解决了科研，生产和生活中的大量实际问题。随着社会的不断优化聚类方法创新，已经开始投资于证券的信息和数据，用聚类分析。证券投资分析需要掌握大量的市场信息，需要一个很好的投资策略，准确把握市场信息动态，进行科学合理的分析，然后在市场上的信息，并最终作出科学的投资决策。股票投资者分析历史数据和买卖股票是一个重要的参考，股市是一个巨大的数据库，但是，寻找有价值的信息的质量，信息的真实和深刻挖掘数据需要花费大量的人力和资源，市场上的数据的大小和容量远远超出人类直接处理能力。使用模糊理论和灰色系统理论方法，深入挖掘价值投资证券数据，并建立相关的数学模型，为那些不确定性的有效数据分类或聚类，选择优质的股票作为投资对象。随着模糊和灰色系统理论，建立模糊聚类和灰色聚类分析方法来考察投资的分类问题，不仅对投资决策分析，建立一种新的分析框架，以引导投资在科学和理性的投资者，同时也具有重要的理论价值和现实意义。

二、模糊聚类分析

随着科学技术的进步，人类社会的不断发展，集群已经成为人类社会和客观世界的重要工具类似的属性不同事物之间差异的更清楚的了解，初步形成了物联网的概念，需要借助聚类分析划分。聚类分析是利用多元统计分析方法事物之间的相似程度的不同特点，科学合理的分类之间的亲和力，聚类分析，用数学定量的方法来确定样本之间的相似程度之间的关系，使得事物的类型的划分具有一定的客观性。聚类分析的相关后续研究的数据的准确性，但在现实世界中的绝大多数东西有没有严格的财产分割，所以传统的聚类分析，只能使事情很难划分，不能让一个科学的软件部门。模糊数学恰恰是客观现实的手段与含糊和信息的现象，到聚类分析是模糊数学理论的模糊聚类分析。模糊聚类分析，可以更好地描述事物的不确定性的程度，处理不确定性信息成为一个强大的工具。在现实世界中，客观事物不是很清楚的分界线，往往有很大程度的模糊性。模糊相似关系，建立合理的分类，客观事物的模糊聚类分析方法在处理与歧义或信息，和其他的东西，客观，灵活，直观，简单计算的优势。

在大多数情况下，概率论与数理统计的方法来处理不确定性证券投资分析。模糊聚类分析方法是一种有效的方法投资指引。采用模糊聚类方法可以帮助投资者了解和把握股票的一般特征，某些投资范围的确定，减少盲从和投机性投资者，从而降低投资的非系统性风险，提高投资效益。对于股票投资者，股市许多投资者的财务指标的因素被认为是一种投资，如果采用传统的理论概率与数理统计分析的数学模型进行分类，许多因素难以确定，是比较困难的某些现象进行分析。模糊数学处理模糊性或不确定性数学方法的信息的准确性，它需要考虑到人的主观性，模糊不确定性的东西。基于模糊理论的模糊聚类方法可以正确地描述了股市信息，以减少不确定因素的不确定性，模糊聚类方法应用于证券投资分析，可以形容股市的不确定性，信息性，可以客观地反映股市。

篇4

1.证券投资知识的影响

证券投资知识相对缺乏表现在三个方面，首先，证券投资专业知识缺乏，我国大多数小股民都没有接受过证券专业知识培训，甚至对证券投资相当陌生，没有通过继续教育等方式获取专业知识，从而在投资过程中表现出对业务领域不熟悉等问题。其次，证券投资基本常识缺乏，部分小股民对证券投资的基本常识不了解，如股票投资资金要次日才能转出，st、*st类股票风险较大等，由于不了解这些基础性的知识，小股民在购买股票时可能出现操作上的差错。再次，证券投资操作软件等相关知识缺乏，部分小股民虽然知道利用操作软件购买和出售股票，但对操作软件中各种技术指标无法识别，或者没有完全了解和把握其中的涵义，无法利用这些技术指标进行决策分析，更难以根据股票的基本情况以及自身的需求对技术指标进行调整。

2.证券投资信息获取与信息处理能力的影响

首先，证券投资信息获取能力不足，部分小股民由于工作繁忙，加上投资金额不多，因而对各种影响证券市场的信息关注不够，部分小股民甚至长期性的忽视了证券市场消息，没有订阅相关的报纸杂志，也没用收集网络信息，从而难以及时有效的获取各种可能对证券市场产生影响的消息。其次，证券投资信息处理能力不足，小股东在获取有关信息后，难以分析出这种信息将带来何种影响，如某上市公司重大事项停牌公告，披露的信息显示公司正推进重大重组事项，部分小股民不知这种信息会对股价带来何种影响，因而内心可能会抵抗甚至产生恐惧心理。特别是，当前我国证券市场信息管理还不规范，部分证券市场研究人员利用网络、电视等媒体一些有关上市公司的消息，小股民无法有效的辨别信息的真假，容易遭受资金损失。

3.小股民个的影响

首先，决策的随意性带来的影响，部分小股民在投资证券市场时，本着“玩一玩”、一点点钱无所谓等态度，因而在购买股票时没有对目标上市公司进行全面而系统的分析，更没有进行实地考察，而是根据个人喜好、购买股票时上市公司的价格、上市公司股票涨幅情况等决策，决策缺乏科学的依据。其次，小投资者从众等行为带来的影响，部分小股民在投资决策时缺乏自主决策意识，容易出现跟风等问题，什么板块热买什么板块股票、什么股票涨幅大买什么股票，这些从众行为在一定程度上影响了小股民的投资行为。

二、引导小股民理性投资的思考

小股民是证券市场重要的参与力量，如果缺乏小股民的参与，证券市场可持续发展将面临重大挑战。而要将小股民留在市场当中，除进一步完善资本市场、规范市场行为外，更为重要的是从小股民自身因素入手，引导小股民更为理性的投资，从而形成更加完善的小股民投资体系。

1.加强证券投资知识宣讲

引导小股民理性投资的前提是帮助其掌握一些基础性的证券投资知识，首先，要充分利用电视、网络等媒体宣传证券投资知识，建议国家有关部门组织高校、证券投资行业从业人员编写通俗易懂、不带有偏向性的证券投资资料，同时邀请编写人员开展讲座，通过这种大范围的宣传帮助小股民特别是刚进入股市的小股民全面、客观的了解证券投资的基本信息。其次，要选拔和培养具有较高诚信品质的证券投资宣讲人才，由于证券知识宣讲是一项长期性的工作，并且国家会不断的出台各种制度法规，这都需要有权威的解读，此外，外部经济形势的变化也会使得证券投资知识不断更新，在此背景下，建议培养一批具有较高知识素养、独立客观的宣讲人员，充分发挥其专业性，帮助小股民了解、更新证券投资基础知识。

2.多策并举降低各种虚假信息对小股民的影响

首先，要加大对各种虚假信息者处罚力度，针对现实中充斥着各种影响小股民决策的信息，甚至部分人员还利用电视、网络等媒体一些影响小股民决策的信息，如推荐某一股票、暗示某一股票会有较大一波行情等等，特别是，在互联网高度发达的当前，利用网络各种信息渠道更加畅通、影响更加深远，这就要求加大对各种违规虚假信息者的处罚力度，采取行业进入禁止、罚款乃至于追究责任等方式进行处罚。其次，要完善各种虚假信息监督管理体系，建议国家有关部门组建专门的监督网络，供小股民对各种虚假信息单位进行举报，便于社会公众参与到监督当中，同时国家有关部门要加大执法力度，建立完善的信息处理机制，真正做到发现一例、处理一例、反馈一例，避免有举报没处理、有处理没反馈等问题。

3.创新方式引导小股民理性投资于证券市场

首先，要创新性的设立各种小股民模拟证券投资渠道，如可以开发贴近实际甚至于实况同步的模拟投资工具，并进行广泛的推广，甚至鼓励小投资者在正式进入证券市场之前要模拟投资一段时间，同时在这种模拟系统中嵌入各种证券投资基础知识，通过寓知识与实践帮助小股民了解投资知识。其次，要创新性的帮助小股民养成良好的投资习惯，有关部门要积极宣传、倡导良好的投资习惯，如要求证券投资公司在小股民开户时提供相关的资料甚至组织培训，再如利用各种公益渠道对一些良好的投资行为进行宣传，以此影响小股民的投资行为。

篇5

中图分类号:F235.2 文献标志码:A文章编号:1673-291X(2010)02-0136-03

一、证券投资与财务分析的关系

证券投资是随着市场经济的发展和资本市场的建立应运而生的,而资本市场的形成和发展是把财务分析和证券投资联系起来的根本原因。证券投资是指投资者(法人或自然人)购买股票、债券、基金券等有价证券以及这些有价证券的衍生品,以获取红利、利息及资本利得的投资行为和投资过程,是直接投资的重要形式。证券投资分析是指人们通过各种专业性分析方法,对影响证券价值或价格的各种信息进行综合分析以判断证券价值或价格及其变动的行为,是证券投资过程中不可或缺的一个重要环节。

证券投资分析方法包括基本分析方法和技术分析方法。基本分析方法分为宏观经济分析、行业分析和公司分析。公司分析主要是通过对公司财务报告的分析,找出公司内在价值低于其现行价格和财务状况、经营成果俱优的公司,作为选股和投资决策的依据。公司分析是基础分析的核心,由于投资者进行证券投资分析的目的是为了找出具有投资价值的股票,公司是股票的载体,对公司进行分析,就可以在很大程度上确定这个公司的股票是否具有投资价值。

广义的财务分析是指以会计核算和报表资料及其他相关资料为依据,采用一系列专门的分析技术和方法,对企业等经济组织过去和现在有关筹资活动、投资活动、经营活动的偿债能力、盈利能力和营运能力状况等进行分析与评价,为企业的投资者、债权人、经营者及其他关心企业的组织或个人了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来,作出正确决策提供准确的信息或依据的经济应用学科。财务分析包括对财务报表上的财务会计资料的分析、对管理会计资料、其他业务核算资料和市场信息资料的分析。狭义的财务分析又称财务报表分析,指对财务报表上的有关数据资料进行比较、分析和研究,从而了解企业的财务状况,发现企业经营中存在的问题,预测企业未来发展趋势,为科学决策提供依据。

财务分析的目的是运用财务数据评价公司当前和过去的业绩并评估其可持续性。不同的财务报表分析主体进行财务分析的目的是不同的,不同的财务分析服务对象所关心的问题也是不同的。本文采用狭义财务分析方法,从企业投资者角度进行财务报表分析,分析企业投资者资本保值和增值的关键指标,即企业盈利能力状况。

二、应用分析

文章选取了通信及相关设备制造业中两个业绩鲜明的上市公司:一个是业绩一直良好的中兴通讯股份有限公司;一个是已于2009年3月3日暂停上市的甘肃兰光科技股份有限公司。

中兴通讯股份有限公司1985年成立。1997年11月18日,中兴通讯A股在深圳证券交易所上市。2004年12月,中兴通讯作为中国内地首家A股上市公司成功在香港上市。股票代码: 000063,股票简称:中兴通讯。至今公司经营业绩良好。

甘肃兰光科技股份有限公司1998年8月31日向甘肃省工商行政管理局申请工商部门注册登记成立,其母公司系兰光经济发展公司,母公司之控股股东为兰光电子集团有限公司,兰光电子集团有限公司系甘肃省国有资产监督管理委员会全资拥有的国有独资公司。该公司于2000年6月22号上市,股票代码:000981,股票简称:S*ST兰光。于2009年3月3日暂停上市。

(一)总体分析

为了说明财务分析在证券投资中的应用,现利用两企业财务指标进行分析。

两财务指标数据如表1所示(摘自新浪财经网)。

根据表1可以看到,业绩比较好的中兴通讯在金融危机的大环境下还是保持了很好的经营业绩,在2008年净资产收益率和净利润率还有所增加,说明了该公司的经营实力与发展前景还是很光明的。但在2008年,该公司的偿债能力与营运能力还是有所下降的。现已暂停上市的兰光科技2007年和2008年的各项财务指标的变化幅度都相当大,特别是2008年的净资产收益率和净利润率。分析其原因,一方面是由于公司经营状况一直没有得到良好的改善而导致了经营业绩的进一步恶化;另一方面,是由于受到金融危机的影响与冲击而使公司没有很好的应对对策。

(二)各指标具体分析

根据表1的财务指标数据,计算出两企业的财务指标的变动比率,用以分析说明企业的综合能力。两企业财务指标比率变动数据如表2所示:

1.盈力能力

中兴通讯盈力能力是逐年上升的。2006―2008年,净资产收益率、总资产收益率、净利润率、每股收益变动幅度不大,相对稳定。2008年与2007年相比,净资产收益率、总资产收益率、每股收益的变动率有所下降,但净利润率的变动率有所上升。这就给投资者一个很好的信号,说明该公司仍有较好的盈力能力,该股票仍有良好的发展空间,是非常有投资潜力的。

兰光科技的盈力能力是逐年下降的。2006―2008年,净资产收益率、总资产收益率、净利润率、每股收益发生了较大的改变,2008年与2007年相比,变动率分别达到589.5%、161.15%、241.58%、108.96%。变动比率都是负变动,变动幅度较大。兰光科技的盈力能力完全不能达到投资者的要求,对它的股票投资是完全没有必要的。

2.偿债能力

兰光科技和中兴通讯的流动比率、速动比率从2006年到2008年都是逐年下降的,中兴通讯变动幅度是逐步缩小的,分别从-20.65%～-2.74%、-24.53%～-6.67%。兰光科技的下降幅度是逐步扩大的,分别从-12.97%～-39.13%、-13.04%～41.43%;兰光科技和中兴通讯的资产负债比率从2006年到2008年都是逐年上升的,兰光科技的上升幅度是0.65%～64.26%,中兴通讯上升幅度是18.49%～4.55%。从以上分析可以看出,不管是短期偿债能力还是长期偿债能力,兰光科技的偿债能力是不断削弱的,而中兴通讯的偿债能力是不断增强的。这说明了中兴通讯的基础更坚固、更值得投资。

3.营运能力

中兴通讯存货周转率是逐年下降的,下降幅度从-1.57%～-27.39%;应收账款周转率和总资产周转率的变动是不规律的。兰光科技存货周转率和总资产周转率是逐年下降的。下降幅度分别从-19.05%～-21.18%,-50%～-30%;应收账款周转率是逐年上升的,上升幅度从29 .11%～39.79%。兰光科技与中兴通讯相比,它的营运能力较弱。

(三)影响因素分析

通过对中兴和兰光综合能力的分析,将进一步分析影响财务指标的因素。两企业财务数据如表3所示:

1.中兴科技

通过以上分析可以看出,中兴科技的盈利能力是逐年上升的,那么影响上升的主要因素又是什么?是主营业务收入、所有者权益和净利润共同作用的结果,其中,2007年、2008年净利润的变动比率分别为:55.09%、32.59%;收入的变动比率分别分:51%、27.36%;所有者权益的变动比率分别为:13.66%、17.4%。可知,净利润率对盈利能力的影响更大。虽然中兴科技的偿债能力是逐年下降的,但下降的幅度是不断缩小的。由于总资产和所有者权益是影响偿债能力的主要因素,那么哪一个对其的影响更大?2007年和2008年总资产的变动比率分别为:51.15%、29.85%;所有者权益的变动比率分别为:13.66%、17.4%。可知,总资产对偿债能力的影响更大。

2.兰光科技

相对于兰光科技而言,兰光科技的盈利能力和偿债能力都是逐年下降的,那么影响它们下降的主要因素又是什么?由上表可知,是由于主营业务收入、所有者权益、资产和净利润共同作用的结果,但在2007年的变动比率中主营业务收入的影响更大,其变动比率为-53.41%;而净利润、所有者权益和资产的变动比率分别为-33.9%、-20.98%和-13.7%。在2008年的变动比率中净利润的影响更大,其变动比率为108.27%;而主营业务收入、所有者权益和资产的变动比率分别为-39.03%、-70.19%和-24.02%。可知,净利润和所有者权益对盈力和偿债能力的影响更大。

三、结论

通过以上的分析,财务分析对现有的和潜在的投资者的投资决策很重要。财务分析作为一种常用的分析工具,可以帮助投资者、债权人和经营者及其他利益相关者了解和把握上市公司财务状况、经营成果和现金流量等情况,可以在一定程度上揭示上市公司的发展潜力,使投资者作出对其自身利益有利的决策,使证券市场良性循环,促进其健康、持续的发展。

我国现行的资本市场还不规范和不完善,各项制度不健全,中国股市在很大程度上是“政策市”和“投机市”,而且我国股票投资者主要是大量的个体股民或散户,缺乏大的机构投资者,个体股民或个体投资者出于专业知识水平、分析成本费用等限制,无法将财务报表分析特别是跟踪分析纳入自己的投资决策中。投资者应牢固树立理性投资观念,自觉学习和掌握财务报表分析的方法和技术,把财务报表分析的基础分析方法和技术分析方法结合起来,通过对财务报表的分析,并将其应用于投资中,这样才能使其在股海中立于不败之地。

参考文献:

[1] 卢正岁.基于企业价值的财务报表分析[J].时代金融,2009,(6).

[2] 曹超晖,韦荷琳. 证券投资中的财务分析运用研究[J].现代商贸工业,2009,(3).

[3]刘平.财务报表分析方法与应用[J].商场现代化,2007, (20).

[4] 王德发.财务报表分析[M].北京:中国人民出版社,2004,(7).

[5] 侯雪筠,朱丽颖,齐亚梅.从寻租理论看上市公司会计信息失真[J].哈尔滨商业大学学报,2007,(5).

[6] 姚秋,刘聪.上市公司业绩预告与股票收益率的经验研究[J].天津商业大学学报,2009,(2).

Apply of Financial Analysis in Security Investment

(Harbin University of commerce,Harbin 150028,,China)

篇6

中南大学的饶育蕾和刘达锋著的《行为金融学》是我国第一本系统阐述行为金融学理论的著作。吴世农、俞乔、王庆石和刘颖等早在中国证券市场初建时就对中国股市调查并进行取样分析，得出中国市场为非有效市场，其主要论文有：吴世农、韦绍永的《上海股市投资组合规模和风险关系的实证研究》，陈旭、刘勇的《对我国股票市场有效性的实证分析及队策建议》。国内对这一理论的研究相对不足，对投资策略的涉足更是有限。

本文主要是借鉴了两位美国学者的思路进行论证。美国学者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处，这种在行为金融学下投资策略的研究对我国证券业的发展将有十分重要的借鉴意义。罗伯特•泰戈特著《投资管理-保证有效投资的25歌法则》以其简单而明了的笔法描绘了行为金融学下投资方法的选择应具备的条件和原则，指导我们的实践。BrighamEhrharot著的《财务管理理论与实务》中也不乏对行为金融学的应用，比如：选择权的应用等。

2行为金融学概述

行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论，是基于心理学实验结果提出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。

行为金融学有两个研究主题：一是市场并非有效，主要探讨金融噪声理论；二是投资者并非是理性的，主要探讨投资者会发生的各种认知和行为偏差问题。

主要理论：

证券市场是不完全有效的即市场定价不能完全反映一切信息，存在噪声交易者风险即金融噪声理论。投资者构筑的投资组合具有金字塔型层状特征即行为组合理论。

投资者有限理性。行为金融学总结的投资者行为偏差有：决策参考点决定行为者对风险的态度；投资者存在心理帐户；投资者还存在过度自信心理和从众心理。

3行为金融学在实务中的应用

实际上，各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的，这样，这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。

行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。

成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化，而是降低投资活动。

行为金融学认为，人们在进行决策的时候，往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益，而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中，人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑，常常拥有自信情节，高估已经拥有的商品或服务，并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感，把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益，而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”，由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念，应该在日常理财中关注。运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入或卖出股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时，其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大；当价格向价值回归时，可利用动量交易策略，通过差幅获利。

市场无效性本质上是一种套利机会，如果足够多的资金追求同一种市场无效性，它肯定会消失。对于许多定量投资者来说，永远感到困惑的是，一旦某种市场无效性在学术刊物上得到详细论述，它就奇怪地消失了。实际上，如果昨天的无效性已广为人知，并吸引了大量的投资资本，再设想它明天仍然存在是非常危险的。资本市场同样如此。因此，不要屈从或迷恋“权威”的信息，应该努力追求有个性的投资策略。

在职业资金管理游戏中获胜的资金管理者一般都是最少犯错误的人，但其中的许多错误都可以归因于人类本性——追求安稳、相信潮流、失败后希望改换风格和指导思想。投资组合管理中的一些错误源于资金管理者不了解自己的客户，不了解自己的投资市场，一些错误源于资金管理者走“受托人的钢丝绳”的游戏，一方面要获得高额收益，另一方面还不能超越客户的风险承受性。

4股票投资策略

4.1具备股票投资取胜的素质

对于我们来说，在股票业取得成功的素质应该包括：忍耐、自立、简单明了、能忍受痛苦、心胸开阔、有独立判断能力、百折不挠、谦让、灵活、愿做独立的研究工作、勇于承认错误，还有对普通的商业恐慌不屑一顾。这些素质的具备与巴菲特的忠告是一致的，与行为金融学是相符的，市场可能是无效的，积极管理者也有增加价值的潜力，但这些无效性既不简单，也不是静态的，利用起来代价也不低。换言之，市场无效性的一个特点就是容易消失。这就意味着市场无效性一旦被隔离出来，并广为人知，越来越多的资金追逐这一无效性时，这个特点就消失了。问题不在于投资者和他们的顾问很愚昧或麻木不仁，在于当信息收到之时情况可能已经发生变化。当乐观的金融信息广泛传播时，大多数投资人认为这个经济形势在近期内还会进一步高涨时，经济走势实际上已经向衰退迈进。头脑清醒的投资者可以在信息不完全、不理想的情况下做出正确决策，那种需要各种资料的“科学头脑”是不科学的。

4.2逆潮流而动

风险观念的根源在人类感情中可以找到。我们都是社会性生物，渴望与别人协调一致，达成共识。以常规方式失败经常比非常规性失败痛苦较少。相应地，投资者更愿意冒以常规方式失败的较大风险，而不愿意冒可能以非常规方式失败的较小风险。许多投资者并不一定像他们以为的那样对风险有多少耐心。

参考文献

篇7

中图分类号：F830.59文献标识码：A文章编号：1008-2670（2014）04-0029-07

一、引言

在经济全球化和金融一体化的影响下，我国金融市场也得到了快速的发展。但是资本市场存在如上市公司质量不高、财务信息造假、监管不严、行政化严重等问题[1]，导致其在金融结构、市场机制、市场深度、市场文化方面距离成熟的资本市场还有一定的差距，市场波动性较大，因而证券投资的风险管理问题就比较突出，而建立科学有效的风险度量方法是进行风险管理的基础。马科维茨的均值―方差模型的提出是金融风险进入量化时代的标志，但是该模型假设条件过于苛刻，其实际应用受到很多学者的质疑，之后又有学者提出其他方法，到目前为止有半方差度量法[2]、VAR度量方法[3]、ARCH度量方法[4]、β系数度量方法[5]等。但是这些风险度量方法都存在一定程度的缺陷，如半方差只说明收益率的偏离方向，没有反映证券组合的损失到底有多大[6];而VAR度量方法是在假设收益服从正态分布的条件上成立的[7]。实际中证券的收益率是不服从正态分布的，有必要寻找一种广泛有效的风险度量方法。从内涵上来看，熵是不确定性的体现，并且在度量过程中无需对分布做任何假设，因此本文提出将熵理论引入投资组合模型中，来寻求更加实用的组合选择工具。

许国志、李凤章[8]将熵与决策行动的不确定性和风险相联系并用于决策分析中。顾昌耀、邱苑华[9]提出将熵引入到贝叶斯决策中，改进和完善已有信息价值度量，丰富和发展了贝叶斯决策理论。在理论引入基础上，很多学者建立了自己的模型。主要有两种方法，一种方法是计算每只股票的熵来代表每只股票的风险，并对股票风险进行排序，筛选出适当数量的股票进行组合，但是这种方法并没有给出最终的投资方案。姜丹、钱玉美[10]建立效用风险熵模型，考虑了随机事件客观状态的不确定性和结果价值两方面的因素，并且说明了用熵衡量风险的合理性。杨继平[11]通过期望―效用决策模型对股票进行筛选排序，并与二阶随机占优准则做了比较，得出期望―效用决策模型更具有实用性的结论，但是该模型计算量巨大并且未考虑投资者的风险偏好。袁博[12]建立最单纯的熵模型，并引入调节因子来度量股票投资风险，对原上证50的50只股票进行风险排序，筛选出20只目标股票。实证研究得出，熵模型在度量股票投资风险具有高效、便捷、实用性。另外一种方法是根据熵的定义，直接给出投资组合的熵值表达式，确定投资方案，但是这种方法没有考虑个股风险对于投资方案的影响。李华[13]利用熵的最大熵原理改变组合投资的目标函数建立了模型。李江涛[14]结合我国实际情况，考虑交易费用、限制约束、最小交易单位以及限制卖空等几个条件，构建了均值―熵模型，该模型与我国真实股票市场相接近，与实际更相符，但是没有通过具体数据进行实证研究。

综上，国内学者对于熵理论对金融风险的度量和管理的研究还处于起步阶段，在建立模型时单独使用个股熵值排序筛选法和计算组合熵值确定投资方案这两种方法，所以各模型都有不可避免的弊端，因此将这两种方法结合起来，用投资比例加权个股的熵值来表示系统的风险是一种新的研究思路和方法。

二、均值―熵模型概述

用熵来度量投资风险，对收益率的概率分布没有要求。在实际的证券市场中，各风险资产收益率的分布并不是确定的，投资者只关心的是实际收益率小于期望收益率时所面临的风险，因此用熵度量投资风险在实际应用中更具有实用性和价值意义。从熵的定义来看，熵描述的是一个系统的无序程度，而信息熵是将系统的无序程度与信息量有效结合，信息熵的数值越大，表明该值包涵的样本的信息量越大，样本的不确定性程度就越小。风险本质上看是表现投资者收益率的不确定程度。选择用信息熵来度量投资风险具有更加完善的理论基础。熵表现的是收益率概率分布的多阶矩特征，能涵括更多关于分布的信息，相比只能反映分布二阶矩特征的方差，能更加准确地衡量投资者面临的全部风险。用熵衡量投资风险更符合客观现实，误差更小。根据熵的定义及其性质可知，用熵函数度量投资风险与投资者对于风险度量的理解是相一致的，基于熵测度风险的资产风险排序，相比用方差度量更具有合理性。

根据信息熵的定义可知，单个证券的熵值可用H（X）=∑ni=1-pilnpi求出，可将此公式定义为证券的初始熵值，但是根据信息熵的性质可知，由于各证券的收益率不是相互独立的，因此不具有可加性。常用的办法是将证券的熵分解成受市场影响的系统风险熵和非系统熵。王博[17]提出用β系数加权的市场收益率的熵和残差项的熵的和来表示单个证券的熵，具体表示为H（S）=βH（rm）+H（εi），但是该模型假设残差项和市场收益率是不相关的，而在现实生活中，残差项和市场收益率是有一定关系的。所以在此基础上，引入条件熵对此模型进行改进。所有单个证券的收益率对市场收益率的条件熵都是独立的，这样单个证券的熵就能相加。单个证券的熵值公式表示为：

由以上定义可以看出，H（S）反映的是某资产的风险程度，H（S）的值的大小与其风险程度是正相关的。

基于以上单个风险资产的风险度量公式，可定义投资组合的熵值公式：

设投资者投资于n种证券，第i（i=1、2….n）种证券的投资比例为xI，∑ni=1Xi=1，0≤Xi≤1（i=1、2….n）。则n种证券的组合投资风险为：

理性的投资者总是希望在一定的收益下，投资风险尽可能的小。从这方面看还需加入一个约束条件使得证券投资组合的期望收益率大于等于某一给定的值，得到的均值 ― 熵模型为：

三、均值―熵模型的实证分析

（一）数据选择

由于投资资本的有限性，投资者在选取投资组合时既要兼顾分散风险又要考虑自身资本承受能力，因此投资组合中的股票数量不宜过多。由根据风险分散和投资组合原理以及对中国股票市场的调查研究得出的经验法则[12]可知，当投资组合中的股票数量超过12只时，组合对非系统风险的分散作用开始减弱。因此，在研究过程中可以选择10只股票，此时组合对非系统风险的分散作用较大。

从深证100中涉及金融、能源、交通、地产等行业中选取成长性好、业绩高、收益率稳定的10只股票进行研究[15]。所选股票见表1。

为了保证数据序列的平稳性，选择使用股票的对数收益率来研究。为了保证模型的时效性，选取2012年7月1日至2013年7月1日的日收益率来研究。表1选取股票名称及代码

（二）数据处理

我们可以根据这10只股票从2012年7月1日至2013年7月1日的收盘价数据分析来推断其未来的收益趋势，股票的对数收益率定义为：

rit=lnpit-lnpit-1

（7）

公式中，rit表示第i只股票在第t个交易日的对数收益率，pit，pit-1表示第i只股票在第t-1，t个交易日的收盘价。 在进行计算之前，通过计算收益率序列的均值、标准差、偏度、峰度及正态分布检验统计量来了解各只股票收益率序列的基本统计特征。各股票相关统计特征值数如表2：

从表2可以看出，各股票收益率的均值都在零附近，峰度远大于正态分布下的K=3，表现出显著的尖峰厚尾的特征，且各股票收益率的J-B统计量都远大于零，说明收益率序列不服从正态分布。

作为时间序列，尽管不服从正态分布，但是仍有必要检验序列的平稳性，平稳性检验最常用的是ADF检验，各股票的单位根检验的数据如表3：

从表3可以看出，在置信度为0.05的水平下，10只股票的收益率序列都通过了平稳性检验，可以进行进一步的熵值计算。表3ADF统计

（三）数据计算

根据股票日收益率的定义可求出每只股票的对数收益率序列，并将区间[min（r），max（r）]等分10个小区间，并用频率来代替概率，这样可得到10只股票收益率的分布率和每个区间的样本均值，如表4所示，每只股票的第一行为频率，第二行为中间值：

根据以上概率分布，可求出每只股票的期望对数收益率和初始熵值，具体如表5和表6所示：

各股票初始熵值与其方差的对比如表7所示。从表7可以看出，用熵衡量风险与用方差衡量有类似的效果，基本符合熵越大，方差越大。但也有一些不同，验证了研究熵度量风险的必要性。

运用同样的方法求深证100指数的概率分布，来代表市场收益率的概率分布。具体结果如表8所示：表7初始熵值与方差对比表

接下来计算在给定收益率的条件下，用熵值衡量风险与用标准差衡量风险的区别，可以通过计算一定收益率水平下，要使得投资组合的风险最小的各个股票的组合情况。

利用MATLAB中的优化工具箱可求解公式（6）这一线性约束问题，求出均值―熵模型下10只股票的投资比例，如表12所示：

为了方便比较，我们可以求出相同收益率水平下，均值―方差模型的投资比例，具体如表13所示：

通过对比均值―方差模型与均值―熵模型在相同收益率下的投资方案，可以看出，在收益率由低到高的过程中，两种模型都会选择用收益风险比较大的中金岭南（000060）代替华联控股（000036），可见新旧模型存在相似的选择过程。但是用熵度量风险的新模型计算出的投资方案中只通过两只股票来分散风险，而传统方法得出的最有投资组合中包括了更多的股票。

四、结论

（一）用熵来度量风险具有合理性和可行性

从实证过程可以看出，股票的熵值不依赖于某种特定的分布，只要确定收益率的分布，便能求出股票的熵值，因此熵值是一种理想的股票风险度量手段[16]。

（二）均值―熵模型能够为投资者提供更加简单的投资方案

从以上的实证结果可以看出，在相同收益率下，用均值―方差模型计算出的最优投资组合中包含的股票数量更多。虽然从理论上来讲，选择的股票越多，分散风险的效果就越明显，但是过度分散不仅不会降低投资者面临的风险，反而会因为信息成本等其他成本的增加提高风险。而基于熵度量风险的均值―熵模型提供给投资者的最优方案中包括的股票数量更少，更加简洁，可以减少交易费用和管理费用，降低投资者的风险。

（三）模型评价

1.模型优势

（1）使用熵代替方差衡量投资组合的风险，不需要对收益率的分布做任何假设，是一种对客观概率的正确描述和无偏估计，代表风险的熵值的大小只与收益率的概率分布状况有关，这就克服了使用均值―方差模型必须假设收益率的分布是正态分布的缺陷。因此，均值―熵模型在使用时更具有实用性。

（2）熵在度量风险时与方差的效果是相似的，但是熵可以描述收益率的多阶矩的特性，相比方差只能表达的二阶矩的特征，熵能提供更多关于收益率的信息，因此能更加准确地衡量不确定程度。投资者确定各个风险资产的投资比例的过程是复杂动态多变的，用熵来衡量投资组合的风险更加合理。

（3）虽然增加投资组合中的资产数量能够有效分散系统风险，但是过度分散反而会降低组合收益。本文的实证结果表明，均值―熵模型能够在相同收益水平上，提供给投资者更加简单精炼的投资方案。包含股票数量较少的投资方案，能在分散风险的基础上有效降低管理费用和交易费用，从而降低投资者面临的风险。

2.模型的不足之处

（1）本文提出的均值―熵模型，在数学方面欠缺严谨性，没有证明过程。

（2）整个计算过程过于繁琐，需要进一步通过计算机仿真，增强模型的实用性，为投资者选取资产组合提供便利工具。

（3）由于熵的值只跟变量的概率分布有关系，并不受其取值的影响，不能表现出投资者对于风险的主观反映，因此熵对风险的描述欠缺全面性。

（4）在整个分析过程中，没有考虑税收和交易费用等问题，需要进一步改进。

参考文献：

[1]王霄，杨珊珊.浅析我国资本市场存在的问题及原因[J].商，2013（3）：121-122.

[2]卫海英，张国胜.基于半方差风险计量模型的组合投资分析[J].财经研究，2005（1）：115-121.

[3]邵欣炜.基于VAR的金融风险度量与管理[D].长春：吉林大学，2004.

[4]闫冀楠.股市投资收益与风险直接关系的定量研究[J].天津大学学报，1999（7）：454-458.

[5]丁健. β系数估计方法研究[D].北京：对外经济贸易大学，2006.

[6]王春峰.金融市场风险管理[M].天津：天津大学出版社，2001.

[7]赵青.投资项目组合风险分析与度量[D].西安：西北工业大学，2005.

[8]李凤章.决策分析中的风险、不确定性和熵[D].北京：中国科学院，1988.

[9]顾昌耀，邱苑华.复熵及其在Bayes决策中的应用[J].控制与决策，1991（4）：253-259.

[10]姜丹，钱玉美.效用风险熵[J].中国科学技术大学学报，1994，24（4）：461-469.

[11]杨继平，张力建.期望效用―熵决策模型在沪市争取按投资选择中的应用研究[J].系统工程，2005，23（12）：23-29.

[12]袁博.熵模型在股票投资风险管理中的应用研究[D].西安：西安建筑科技大学，2009.

[13]李华.证券投资组合中的熵优化模型研究[J].大连理工大学学报，2005，33（6）：16-21.

篇8

1 文献综述

一般认为，行为金融学的产生以1951年burrel教授发表《投资战略的实验方法的可能性研究》一文为标志，该文首次将行为心理学结合在经济学中来解释金融现象。1972年，slovic教授和bauman教授合写了《人类决策的心理学研究》，为行为金融学理论作出了开创性的贡献。1979年daniel kahneman教授和amos tversky教授发表了《预期理论：风险决策分析》，正是提出了行为金融学中的预期理论。

中南大学的饶育蕾和刘达锋著的《行为金融学》是我国第一本系统阐述行为金融学理论的著作。吴世农、俞乔、王庆石和刘颖等早在中国证券市场初建时就对中国股市调查并进行取样分析，得出中国市场为非有效市场，其主要论文有：吴世农、韦绍永的《上海股市投资组合规模和风险 关系的实证研究》，陈旭、刘勇的《对我国股票市场有效性的实证分析及队策建议》。国内对这一理论的研究相对不足，对投资策略的涉足更是有限。

本文主要是借鉴了两位美国学者的思路进行论证。美国学者彼得l•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处，这种在行为金融学下投资策略的研究对我国证券业的发展将有十分重要的借鉴意义。罗伯特•泰戈特著《投资管理-保证有效投资的25 歌法则》以其简单而明了的笔法描绘了行为金融学下投资方法的选择应具备的条件和原则，指导我们的实践。brigham ehrharot著的《财务管理理论与实务》中也不乏对行为金融学的 应用，比如：选择权的应用等。

2 行为金融学概述

行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论，是基于心理学实验结果提出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。

行为金融学有两个研究主题：一是市场并非有效，主要探讨金融噪声理论；二是投资者并非是理性的，主要探讨投资者会发生的各种认知和行为偏差问题。

主要理论：

证券市场是不完全有效的即市场定价不能完全反映一切信息，存在噪声交易者风险即金融噪声理论。投资者构筑的投资组合具有金字塔型层状特征即行为组合理论。

投资者有限理性。行为金融学总结的投资者行为偏差有：决策参考点决定行为者对风险的态度；投资者存在心理帐户；投资者还存在过度自信心理和从众心理。

3 行为金融学在实务中的应用

实际上，各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的，这样，这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。

行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。

成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化，而是降低投资活动。

行为金融学认为，人们在进行决策的时候，往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益，而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中，人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑，常常拥有自信情节，高估已经拥有的商品或服务，并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感，把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益，而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”，由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念，应该在日常理财中关注。　运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入或卖出

股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时，其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大；当价格向价值回归时，可利用动量交易策略，通过差幅获利。

市场无效性本质上是一种套利机会，如果足够多的资金追求同一种市场无效性，它肯定会消失。对于许多定量投资者来说，永远感到困惑的是，一旦某种市场无效性在学术刊物上得到详细论述，它就奇怪地消失了。实际上，如果昨天的无效性已广为人知，并吸引了大量的投资资本，再设想它明天仍然存在是非常危险的。资本市场同样如此。因此，不要屈从或迷恋“权威”的信息，应该努力追求有个性的投资策略。

在职业资金管理游戏中获胜的资金管理者一般都是最少犯错误的人，但其中的许多错误都可以归因于人类本性——追求安稳、相信潮流、失败后希望改换风格和指导思想。投资组合管理中的一些错误源于资金管理者不了解自己的客户，不了解自己的投资市场，一些错误源于资金管理者走“受托人的钢丝绳”的游戏，一方面要获得高额收益，另一方面还不能超越客户的风险承受性。

4 股票投资策略

4.1 具备股票投资取胜的素质

对于我们来说，在股票业取得成功的素质应该包括：忍耐、自立、简单明了、能忍受痛苦、心胸开阔、有独立判断能力、百折不挠、谦让、灵活、愿做独立的研究工作、勇于承认错误，还有对普通的商业恐慌不屑一顾。这些素质的具备与巴菲特的忠告是一致的，与行为金融学是相符的，市场可能是无效的，积极管理者也有增加价值的潜力，但这些无效性既不简单，也不是静态的，利用起来代价也不低。换言之，市场无效性的一个特点就是容易消失。这就意味着市场无效性一旦被隔离出来，并广为人知，越来越多的资金追逐这一无效性时，这个特点就消失了。问题不在于投资者和他们的顾问很愚昧或麻木不仁，在于当信息收到之时情况可能已经发生变化。当乐观的金融信息广泛传播时，大多数投资人认为这个经济形势在近期内还会进一步高涨时，经济走势实际上已经向衰退迈进。头脑清醒的投资者可以在信息不完全、不理想的情况下做出正确决策，那种需要各种资料的“科学头脑”是不科学的。

4.2 逆潮流而动

风险观念的根源在人类感情中可以找到。我们都是社会性生物，渴望与别人协调一致，达成共识。以常规方式失败经常比非常规性失败痛苦较少。相应地，投资者更愿意冒以常规方式失败的较大风险，而不愿意冒可能以非常规方式失败的较小风险。许多投资者并不一定像他们以为的那样对风险有多少耐心。

参考文献

篇9

1 文献综述

一般认为，行为金融学的产生以1951年Burrel教授发表《投资战略的实验方法的可能性研究》一文为标志，该文首次将行为心理学结合在经济学中来解释金融现象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合写了《人类决策的心理学研究》，为行为金融学理论作出了开创性的贡献。1979年Daniel Kahneman教授和Amos Tversky教授发表了《预期理论：风险决策分析》，正是提出了行为金融学中的预期理论。

中南大学的饶育蕾和刘达锋著的《行为金融学》是我国第一本系统阐述行为金融学理论的著作。吴世农、俞乔、王庆石和刘颖等早在中国证券市场初建时就对中国股市调查并进行取样分析，得出中国市场为非有效市场，其主要论文有：吴世农、韦绍永的《上海股市投资组合规模和风险 关系的实证研究》，陈旭、刘勇的《对我国股票市场有效性的实证分析及队策建议》。国内对这一理论的研究相对不足，对投资策略的涉足更是有限。

本文主要是借鉴了两位美国学者的思路进行论证。美国学者彼得L伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处，这种在行为金融学下投资策略的研究对我国证券业的发展将有十分重要的借鉴意义。罗伯特泰戈特著《投资管理-保证有效投资的25 歌法则》以其简单而明了的笔法描绘了行为金融学下投资方法的选择应具备的条件和原则，指导我们的实践。Brigham Ehrharot著的《财务管理理论与实务》中也不乏对行为金融学的 应用，比如：选择权的应用等。

2 行为金融学概述

行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论，是基于心理学实验结果提出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。

行为金融学有两个研究主题：一是市场并非有效，主要探讨金融噪声理论；二是投资者并非是理性的，主要探讨投资者会发生的各种认知和行为偏差问题。

主要理论：

证券市场是不完全有效的即市场定价不能完全反映一切信息，存在噪声交易者风险即金融噪声理论。投资者构筑的投资组合具有金字塔型层状特征即行为组合理论。

投资者有限理性。行为金融学总结的投资者行为偏差有：决策参考点决定行为者对风险的态度；投资者存在心理帐户；投资者还存在过度自信心理和从众心理。

3 行为金融学在实务中的应用

实际上，各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的，这样，这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。

行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。

成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化，而是降低投资活动。

行为金融学认为，人们在进行决策的时候，往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益，而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中，人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑，常常拥有自信情节，高估已经拥有的商品或服务，并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感，把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益，而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”，由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念，应该在日常理财中关注。　运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入或卖出

股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时，其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大；当价格向价值回归时，可利用动量交易策略，通过差幅获利。

市场无效性本质上是一种套利机会，如果足够多的资金追求同一种市场无效性，它肯定会消失。对于许多定量投资者来说，永远感到困惑的是，一旦某种市场无效性在学术刊物上得到详细论述，它就奇怪地消失了。实际上，如果昨天的无效性已广为人知，并吸引了大量的投资资本，再设想它明天仍然存在是非常危险的。资本市场同样如此。因此，不要屈从或迷恋“权威”的信息，应该努力追求有个性的投资策略。

在职业资金管理游戏中获胜的资金管理者一般都是最少犯错误的人，但其中的许多错误都可以归因于人类本性——追求安稳、相信潮流、失败后希望改换风格和指导思想。投资组合管理中的一些错误源于资金管理者不了解自己的客户，不了解自己的投资市场，一些错误源于资金管理者走“受托人的钢丝绳”的游戏，一方面要获得高额收益，另一方面还不能超越客户的风险承受性。

4 股票投资策略

4.1 具备股票投资取胜的素质

对于我们来说，在股票业取得成功的素质应该包括：忍耐、自立、简单明了、能忍受痛苦、心胸开阔、有独立判断能力、百折不挠、谦让、灵活、愿做独立的研究工作、勇于承认错误，还有对普通的商业恐慌不屑一顾。这些素质的具备与巴菲特的忠告是一致的，与行为金融学是相符的，市场可能是无效的，积极管理者也有增加价值的潜力，但这些无效性既不简单，也不是静态的，利用起来代价也不低。换言之，市场无效性的一个特点就是容易消失。这就意味着市场无效性一旦被隔离出来，并广为人知，越来越多的资金追逐这一无效性时，这个特点就消失了。问题不在于投资者和他们的顾问很愚昧或麻木不仁，在于当信息收到之时情况可能已经发生变化。当乐观的金融信息广泛传播时，大多数投资人认为这个经济形势在近期内还会进一步高涨时，经济走势实际上已经向衰退迈进。头脑清醒的投资者可以在信息不完全、不理想的情况下做出正确决策，那种需要各种资料的“科学头脑”是不科学的。

4.2 逆潮流而动

风险观念的根源在人类感情中可以找到。我们都是社会性生物，渴望与别人协调一致，达成共识。以常规方式失败经常比非常规性失败痛苦较少。相应地，投资者更愿意冒以常规方式失败的较大风险，而不愿意冒可能以非常规方式失败的较小风险。许多投资者并不一定像他们以为的那样对风险有多少耐心。

参考文献

篇10

1文献综述

一般认为，行为金融学的产生以1951年Burrel教授发表《投资战略的实验方法的可能性研究》一文为标志，该文首次将行为心理学结合在经济学中来解释金融现象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合写了《人类决策的心理学研究》，为行为金融学理论作出了开创性的贡献。1979年DanielKahneman教授和AmosTversky教授发表了《预期理论：风险决策分析》，正是提出了行为金融学中的预期理论。

中南大学的饶育蕾和刘达锋著的《行为金融学》是我国第一本系统阐述行为金融学理论的著作。吴世农、俞乔、王庆石和刘颖等早在中国证券市场初建时就对中国股市调查并进行取样分析，得出中国市场为非有效市场，其主要论文有：吴世农、韦绍永的《上海股市投资组合规模和风险关系的实证研究》，陈旭、刘勇的《对我国股票市场有效性的实证分析及队策建议》。国内对这一理论的研究相对不足，对投资策略的涉足更是有限。

本文主要是借鉴了两位美国学者的思路进行论证。美国学者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯达摩达兰著的《投资管理》总结了美国比较有影响力的观点，对行为金融学理论在投资领域的应用进行了发展，对投资行为进行了全面剖析，其对投资策略的研究更具有独到之处，这种在行为金融学下投资策略的研究对我国证券业的发展将有十分重要的借鉴意义。罗伯特•泰戈特著《投资管理-保证有效投资的25歌法则》以其简单而明了的笔法描绘了行为金融学下投资方法的选择应具备的条件和原则，指导我们的实践。BrighamEhrharot著的《财务管理理论与实务》中也不乏对行为金融学的应用，比如：选择权的应用等。

2行为金融学概述

行为金融学是将行为学、心理学和认知学成果运用到金融市场上产生的一种新理论，是基于心理学实验结果提出投资者决策时的心理特征假设来研究投资者实际投资决策行为的一门学科。

行为金融学有两个研究主题：一是市场并非有效，主要探讨金融噪声理论；二是投资者并非是理性的，主要探讨投资者会发生的各种认知和行为偏差问题。

主要理论：

证券市场是不完全有效的即市场定价不能完全反映一切信息，存在噪声交易者风险即金融噪声理论。投资者构筑的投资组合具有金字塔型层状特征即行为组合理论。

投资者有限理性。行为金融学总结的投资者行为偏差有：决策参考点决定行为者对风险的态度；投资者存在心理帐户；投资者还存在过度自信心理和从众心理。

3行为金融学在实务中的应用

实际上，各种积极管理模式都假定市场定价失真或无效。他们认为通过投资于定价失真的市场或资产可以获得增值。然而所有的人都知道这种无效性是转瞬即逝的，这样，这些无效性可能会为有耐心的投资者提供收益。“耐心”是一个好的投资策略中的重要组成部分。

行为金融学理论可以很好地解释诸如阿莱悖论、日历效应股权溢价、期权微笑、封闭式基金之谜、小盘股效应等等金融学难题。还提出了成本平均策略、选择策略参考点来判断预期的损益、动量交易策略等投资策略。一些金融实践者已经开始运用行为金融学的这些投资策略来指导他们的投资活动。

成本平均策略。成本平均策略是在股市价格下跌时，分批买进股票以摊低成本的策略。采用这一策略不是追求效用最大化，而是降低投资活动。

行为金融学认为，人们在进行决策的时候，往往会选择一个决策参考点来判断预期的损益，而非着眼于最终的财富状况。在心理预期的过程中，人们会把决策分成不同的心理帐户来考虑，常常拥有自信情节，高估已经拥有的商品或服务，并且倾向于增加这里物品或服务的使用次数。还对预期的损失过于敏感，把同样价值的损失计算成远高于同样价值的收益，而对已经形成损失的东西却表现出一种“处置效果”，由于期待机会收回成本而继续经受可能的损失。因此在行为金融学中的“心理”帐户和“认知偏差”这两个概念，应该在日常理财中关注。运用动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤准则时就买入或卖出股票的投资策略。当处置效应在证券市场上比较严重时，其带来的股票基本价值与市场价格之间的差幅就会更大；当价格向价值回归时，可利用动量交易策略，通过差幅获利。

市场无效性本质上是一种套利机会，如果足够多的资金追求同一种市场无效性，它肯定会消失。对于许多定量投资者来说，永远感到困惑的是，一旦某种市场无效性在学术刊物上得到详细论述，它就奇怪地消失了。实际上，如果昨天的无效性已广为人知，并吸引了大量的投资资本，再设想它明天仍然存在是非常危险的。资本市场同样如此。因此，不要屈从或迷恋“权威”的信息，应该努力追求有个性的投资策略。

在职业资金管理游戏中获胜的资金管理者一般都是最少犯错误的人，但其中的许多错误都可以归因于人类本性——追求安稳、相信潮流、失败后希望改换风格和指导思想。投资组合管理中的一些错误源于资金管理者不了解自己的客户，不了解自己的投资市场，一些错误源于资金管理者走“受托人的钢丝绳”的游戏，一方面要获得高额收益，另一方面还不能超越客户的风险承受性。

4股票投资策略

4.1具备股票投资取胜的素质

对于我们来说，在股票业取得成功的素质应该包括：忍耐、自立、简单明了、能忍受痛苦、心胸开阔、有独立判断能力、百折不挠、谦让、灵活、愿做独立的研究工作、勇于承认错误，还有对普通的商业恐慌不屑一顾。这些素质的具备与巴菲特的忠告是一致的，与行为金融学是相符的，市场可能是无效的，积极管理者也有增加价值的潜力，但这些无效性既不简单，也不是静态的，利用起来代价也不低。换言之，市场无效性的一个特点就是容易消失。这就意味着市场无效性一旦被隔离出来，并广为人知，越来越多的资金追逐这一无效性时，这个特点就消失了。问题不在于投资者和他们的顾问很愚昧或麻木不仁，在于当信息收到之时情况可能已经发生变化。当乐观的金融信息广泛传播时，大多数投资人认为这个经济形势在近期内还会进一步高涨时，经济走势实际上已经向衰退迈进。头脑清醒的投资者可以在信息不完全、不理想的情况下做出正确决策，那种需要各种资料的“科学头脑”是不科学的。

4.2逆潮流而动

风险观念的根源在人类感情中可以找到。我们都是社会性生物，渴望与别人协调一致，达成共识。以常规方式失败经常比非常规性失败痛苦较少。相应地，投资者更愿意冒以常规方式失败的较大风险，而不愿意冒可能以非常规方式失败的较小风险。许多投资者并不一定像他们以为的那样对风险有多少耐心。

参考文献