導(dǎo)言：作為寫(xiě)作愛(ài)好者，不可錯(cuò)過(guò)為您精心挑選的10篇股票投資決策分析，它們將為您的寫(xiě)作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內(nèi)容能為您提供靈感和參考。

篇1

我國(guó)股市迅速發(fā)展壯大，而且正在逐步完善、走向規(guī)范化，而價(jià)值投資已作為一種收益手段被采用，同時(shí)股票投資逐漸成為我國(guó)投資者的主要投資途徑[1]。

到2005年12月19日，中國(guó)擁有的上市公司已經(jīng)達(dá)到1400家左右，而中國(guó)股市只有15年的歷史。隨著中國(guó)股市正在逐步走向完善，價(jià)格向其內(nèi)在價(jià)值回歸是未來(lái)股市發(fā)展的重要方向。近年來(lái)，我國(guó)的股市與股民已從最初的盲動(dòng)無(wú)序逐漸轉(zhuǎn)入理性，走向成熟，投資結(jié)構(gòu)也發(fā)生了顯著變化；同時(shí)投資理念也發(fā)生著轉(zhuǎn)變，理性投資、注重價(jià)值將成為主流，投資者將會(huì)更重視上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，重視股票自身的品質(zhì)。隨著股市發(fā)展，投資手法和證券監(jiān)管方法的成熟，以及上市公司數(shù)量、評(píng)價(jià)指標(biāo)的不斷增多，如何科學(xué)合理地進(jìn)行股票的分析和選擇是每一個(gè)投資者所要解決的首要問(wèn)題[2]。

1.2　方法說(shuō)明

因子分析的綜合評(píng)價(jià)方法目前已廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)研究領(lǐng)域。因子分析的主要目的是用來(lái)描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的，但又無(wú)法直接測(cè)量到的隱性變量。它由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。面對(duì)上市公司財(cái)務(wù)表中的眾多指標(biāo)，使用該方法可以用三個(gè)因子得分指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)眾多的原始指標(biāo)，同時(shí)這三個(gè)指標(biāo)包含了絕大部分反映股票之間差異的信息，使投資者能夠?qū)ι鲜泄镜呢?cái)務(wù)狀況有一個(gè)簡(jiǎn)明、清晰的認(rèn)識(shí)[3]。

1.3　概述

本課題的研究背景是基于上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)選擇經(jīng)濟(jì)效益良好的上市公司。選取了17家上市公司的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為備選方案，其中涉及到營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等17個(gè)相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)。運(yùn)用因子分析的方法，結(jié)合SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終提取了3個(gè)公共因子，計(jì)算因子得分和綜合得分，在數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，找到評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)。

2.分析過(guò)程

3.總結(jié)

3.1　結(jié)論

價(jià)值投資不僅考驗(yàn)人們分析數(shù)據(jù)的能力還考驗(yàn)價(jià)值取向等方面。在股票的作為一種價(jià)值投資方式的選擇中，由于選購(gòu)股票要考慮到各上市公司的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)而選擇出經(jīng)濟(jì)效益良好的上市公司，數(shù)據(jù)的繁多而冗雜給數(shù)據(jù)的分析帶來(lái)困難。本課題的研究目的就是基于各種量化的數(shù)據(jù)用客觀的方法來(lái)評(píng)判各種價(jià)值投資備選方案，以幫助人們更好得進(jìn)行投資決策。本文通過(guò)對(duì)多元統(tǒng)計(jì)中因子分析方法的運(yùn)用，建立了對(duì)于上市公司經(jīng)濟(jì)情況評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系和評(píng)判準(zhǔn)則，從客觀上，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析，為人們進(jìn)行價(jià)值投資提供一種視角和方法。

3.2　局限性

由于上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，因此，本次采用的數(shù)據(jù)不能統(tǒng)一到同一時(shí)間標(biāo)度，也沒(méi)有采取平均的方式進(jìn)行選擇，因此在數(shù)據(jù)的選擇方面存在一定的局限性。

本次進(jìn)行投資分析是基于理性選擇的基礎(chǔ)之上，是從客觀數(shù)據(jù)出發(fā)，運(yùn)用科學(xué)的軟件和計(jì)算方法進(jìn)行考核，而實(shí)際進(jìn)行投資價(jià)值選擇時(shí)，還要考慮到長(zhǎng)遠(yuǎn)投資以及受到個(gè)人價(jià)值觀的影響，因此，本案例僅限于給出一種分析問(wèn)題的方法，而非答案。

4.前景展望

通過(guò)因子分析對(duì)各指標(biāo)的定量分析提取影響股票表現(xiàn)的公共因子，能夠?qū)ι鲜泄镜墓善北憩F(xiàn)作客觀評(píng)價(jià)，為廣大中小股民進(jìn)行股票選擇投資時(shí)，提供了一個(gè)很好的評(píng)判準(zhǔn)則。因子分析只是多元分析的一種方法，此外的因子分析的基礎(chǔ)上，還可以通過(guò)判別分析、對(duì)應(yīng)分析等方法進(jìn)行更為詳細(xì)的分析。

參考文獻(xiàn)：

篇2

1 股票技術(shù)分析及預(yù)測(cè)方法

1.1 股票技術(shù)分析方法

進(jìn)行股票的預(yù)測(cè)，最直接和基本的方法是股票的技術(shù)分析，它依據(jù)統(tǒng)計(jì)圖表和股市的圖形研判股市的未來(lái)動(dòng)向，技術(shù)分析方法可以分為三種類型：判斷股價(jià)趨勢(shì)為主的趨勢(shì)分析，如道瓊斯理論、趨勢(shì)線法、移動(dòng)平均線等；形狀分析，如k線系統(tǒng)、整理與反轉(zhuǎn)形態(tài)、支撐與阻力以及箱性理論，波浪理論等；人氣指標(biāo)，如成交量圖、obv指標(biāo)等。雖然技術(shù)分析方法具有一定的準(zhǔn)確性，但是由于技術(shù)指標(biāo)分析方法眾多，各種方法之間差別巨大，對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)學(xué)習(xí)不易，掌握更難，同時(shí)技術(shù)分析理論缺乏可靠的理論支持，分析結(jié)果仁者見(jiàn)仁、智者見(jiàn)智。雖然直到目前它仍然是大多數(shù)投資者在使用和依賴的分析預(yù)測(cè)方法，但是改進(jìn)和發(fā)展它已經(jīng)成為不可避免的事實(shí)。

1.2 基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的預(yù)測(cè)方法

統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的預(yù)測(cè)方法，主要是基于模型擬合和最小二乘原理建立各種回歸、自回歸、混合回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。此類方法，具有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，應(yīng)用也最廣泛，近年也有相當(dāng)?shù)陌l(fā)展。如nelder，ja和 wedderburn，r·w·m提出了廣義線性模型，它放松了經(jīng)典線性模型的假設(shè)，極大地豐富了回歸分析的理論。aaron li和duanleo對(duì)假設(shè)進(jìn)一步放松，提出了一般回歸模型，該領(lǐng)域研究具有十分驚人的前景。在計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中，ichi二則提出了一類十分重要的模型——單指標(biāo)模型。研究的重點(diǎn)在于使之更適合于實(shí)際社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)建模。

1.3 基于人工智能技術(shù)的股票預(yù)測(cè)技術(shù)

由于計(jì)算機(jī)與人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，為股票市場(chǎng)建模與預(yù)測(cè)提供了眾多的新技術(shù)、新方法，基于人工智能的股票預(yù)測(cè)技術(shù)進(jìn)展迅速?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)方法，主要使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行股票價(jià)格數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，然后使用訓(xùn)練模型進(jìn)行股市預(yù)測(cè)。采用模糊模型技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，主要是依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)或統(tǒng)計(jì)方法建立模糊模型進(jìn)行預(yù)測(cè)；另外還可采用遺傳算法進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)權(quán)值調(diào)節(jié)或模糊模型、模糊規(guī)則的調(diào)整，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或模糊模型更加逼近系統(tǒng)模型。

1.4 股票的組合預(yù)測(cè)方法研究

決策者面臨決擇的預(yù)測(cè)方式可能不只一種，且各有千秋，都能從一定程度上提供不同的有用信息，如何綜合利用這些信息，解決多模式預(yù)測(cè)方式問(wèn)題，正是組合預(yù)測(cè)的研究?jī)?nèi)容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分別出版了組合預(yù)測(cè)專集，granger和clemen分別給出了精辟的綜述與詳論，clemen從信息集合討論了組合的實(shí)質(zhì)，從而為進(jìn)一步探討獲取最有用信息拋棄無(wú)用信息提供了指導(dǎo)。自bates和granger發(fā)表組合預(yù)測(cè)一文以來(lái)，組合預(yù)測(cè)有了很大的發(fā)展。組合的目的在于綜合利用各種預(yù)測(cè)方法所提供的信息，盡可能地提高預(yù)測(cè)精度。從原理上說(shuō)，組合預(yù)測(cè)結(jié)果是對(duì)各單個(gè)預(yù)測(cè)線性加權(quán)。組合預(yù)測(cè)研究主要是考慮組合機(jī)理、權(quán)值確定，主要從統(tǒng)計(jì)分析、貝葉斯分析和信息集合三個(gè)角度來(lái)考慮。

2 非模糊環(huán)境下投資組合分析

現(xiàn)在先介紹一下用傳統(tǒng)的方法在非模糊環(huán)境下如何選擇最優(yōu)的投資組合。

設(shè)投資者將其資金投資于n項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，xi為在風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)i上的投資份額，ri為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)i的收益率，它是一個(gè)隨機(jī)變量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j兩項(xiàng)資產(chǎn)的協(xié)方差i，j=1，…，n。ki是每單位風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的變化所需的交易費(fèi)用，ki≥0；ci是第i項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的交易費(fèi)用。

給定投資組合x(chóng)0=（x01，x02，…，x0n）和一個(gè)新投資組合x(chóng)=（x1，…，xn），第i項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的交易費(fèi)用可表示為ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。

總交易費(fèi)用為

■c■=■k■x■-x■■

總收益為

r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■

=■rixi-■k■x■-x■■

總風(fēng)險(xiǎn)為

v（x）=■e（ri-e（ri）xi）

一般地，投資者希望收益最大且風(fēng)險(xiǎn)最小。數(shù)學(xué)上可以表示為以下雙目標(biāo)規(guī)劃模型

maxr（x）=■rixi-■kix■-x■■

minv（x）=■e（ri-e（ri）xi）

st■xi=1

用線性加權(quán)法求解多目標(biāo)規(guī)劃問(wèn)題， 可得如下參數(shù)規(guī)劃問(wèn)題

max（1-λ）■rixi-■kix■-x■■-λ

■e（ri-e（ri））xi

st■xi=1

xi≥0，i=1，…，n

其中，參數(shù)λ在[0，1]中取消，它被稱為內(nèi)險(xiǎn)回避因子，λ取值越大，投次者風(fēng)險(xiǎn)加避意識(shí)越強(qiáng)。

3 利用模糊決策方法評(píng)價(jià)股票投資價(jià)值

3.1 概述

股票投資過(guò)程中的一個(gè)基本問(wèn)題就是如何從一系列可用于投資的股票中選擇一種或一組最優(yōu)的股票，這是一個(gè)對(duì)不同股票的價(jià)值如何進(jìn)行評(píng)估的問(wèn)題。對(duì)股票價(jià)值的科學(xué)評(píng)估不但為股票投資者進(jìn)行投資決策提供可靠的依據(jù)，也可以促使上市公司的規(guī)范化運(yùn)行，從而有助于股票市場(chǎng)的良性發(fā)展和社會(huì)資源的合理分配。

要對(duì)股票價(jià)值進(jìn)行評(píng)估，首先就要對(duì)與股票價(jià)值相關(guān)的諸因素進(jìn)行綜合的分析和研究。由于股票持有者是股票發(fā)行者的股東，他們投資的資金是無(wú)法向股票發(fā)行者直接收回的，他們投資的收益主體來(lái)源于發(fā)行者向股東分派的紅利和股票價(jià)格上漲所帶來(lái)的資本利得。所以股票價(jià)值的評(píng)估主要從影響股份公司派發(fā)股息或紅利水平的公司屬性和影響股票溢價(jià)收益的市場(chǎng)屬性兩方面來(lái)進(jìn)行。股票的市場(chǎng)屬性方面，用該股票在市場(chǎng)上的收益率、市盈率、流動(dòng)性、波動(dòng)性、有效性、透明性和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等指標(biāo)來(lái)反映股票的價(jià)值。具體來(lái)講，在一定的考察期間內(nèi)：收益率取經(jīng)過(guò)除權(quán)除息調(diào)整的日平均百分比收益率，以反映股票市場(chǎng)上的資金溢價(jià)收益；市盈率反映股票投資的回收期，回收期越短則股票越具有投資價(jià)值；流動(dòng)性用股票的換手率表示；波動(dòng)性用股票百分比收益率的標(biāo)準(zhǔn)差表示；有效性用股票價(jià)格與其內(nèi)在價(jià)值的平均吻合程度表示；透明性用該股票的交易信息和上市公司信息在市場(chǎng)上的透明程度表示；系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)用β系數(shù)表示。以上指標(biāo)除了有效性和透明性要聘請(qǐng)專家來(lái)評(píng)估外，其余均為定量指標(biāo)。

股票的公司屬性是影響股票價(jià)格變動(dòng)的內(nèi)在因素，它不僅決定著股利水平的大小，在一定程度上也會(huì)影響股票的市場(chǎng)屬性。用盈利能力、償債能力、發(fā)展能力、管理和決策能力以及股權(quán)結(jié)構(gòu)合理性等指標(biāo)來(lái)衡量股票的公司屬性，其中盈利能力和償債能力不能僅用幾個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的簡(jiǎn)單加權(quán)來(lái)衡量，還應(yīng)結(jié)合上市公司所處的行業(yè)類型、公司在行業(yè)內(nèi)的壟斷性、公司的發(fā)展階段、公司規(guī)模等影響公司業(yè)績(jī)但又未反映在財(cái)務(wù)指標(biāo)上的因素加以綜合評(píng)估；發(fā)展能力則要從公司資金實(shí)力、技術(shù)創(chuàng)新能力、人力資源及市場(chǎng)前景等因素綜合評(píng)估；管理和決策能力以及股權(quán)結(jié)構(gòu)合理性是反映公司治理能力的指標(biāo)，前者反映了公司治理水平，后者影響著公司治理模式，清晰合理的股權(quán)結(jié)構(gòu)能為股票投資者帶來(lái)合理的確定性收益預(yù)期。以上幾個(gè)指標(biāo)均應(yīng)聘請(qǐng)專家來(lái)評(píng)估。

3.2 模糊多屬性決策方法

給定一組方案a1，a2，…，am，伴隨每個(gè)方案的屬性記為c1，c2，…，cn各屬性的重要程度用ω1，ω2，…，ωn表示，符合歸一化條件ω1+ω2+…+ωn=1。決策的目的是要找出其中的最優(yōu)方案，記為amax。

（1）引入三角模糊數(shù)，三角模糊數(shù)常用表達(dá)形式有兩種，分別記為（l，m，γ）和(m，α，β)，兩種表達(dá)形式可以相互轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換公式為α=m-l，β=γ-m。

（2）對(duì)模糊指標(biāo)矩陣，f和模糊權(quán)重矢量，w進(jìn)行歸一化。收益類的歸一化：xi是三角模糊數(shù)，記xi=（ai，bi，ci）。則歸一化的模糊指標(biāo)值ri可以寫(xiě)成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…成本類的歸一化：xi是三角模糊數(shù)，記xi=（ai，bi，ci），則歸一化的模糊指標(biāo)值ri可以寫(xiě)成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…。

（3）建立模糊決策矩陣rij=wjxij。rij采用bonissone近似積公式進(jìn)行計(jì)算，即ωj=（a；α，β)，xij=（c；δ，γ），則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是屬性j的模糊加權(quán)指標(biāo)值所對(duì)應(yīng)的模糊極大集。m-=(m1-，m2-…，mn-)其中mi-=min{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…，n，n是屬性j的模糊加權(quán)指標(biāo)值所對(duì)應(yīng)的模糊極小集。再確定方案ai與m+之間的差異di＋，方案ai與m－之間的差異di－，di=■，i=1，…，m按照di值從大到小的順序排列方案的優(yōu)劣次序。

3.3 實(shí)例分析

取深圳股市其中3只股票作為例子，為了更加有代表性，取3只代表不同類型的股票。他們分別是000001的深發(fā)展、000933的g神火還有000805的st炎黃。如前面所述，作為評(píng)價(jià)一直股票都投資價(jià)值，可以考察很多方面，現(xiàn)在只考慮以下四個(gè)方面的主要因素：現(xiàn)在的股票的價(jià)格，股票的業(yè)績(jī)，流通股本，行業(yè)的發(fā)展前景即長(zhǎng)期投資價(jià)值。截至到2006年2月23日，三只股票的價(jià)格分別為7.01元，7.70元，2.42元。業(yè)績(jī)以2005年中期業(yè)績(jī)來(lái)算，分別為0.11元（一般），0.94元（很高），-0.08元（低）。流通股本分別為140 936（萬(wàn)股），23 660（萬(wàn)股），1 441（萬(wàn)股）。至于長(zhǎng)期的投資價(jià)值主要看公司的行業(yè)背景，深發(fā)展是銀行業(yè)的龍頭代表，穩(wěn)定發(fā)展，所以屬于高；g神火是石油能源類的股票，最近該行業(yè)正處于強(qiáng)發(fā)展階段，產(chǎn)品供不應(yīng)求，而且該股票為g股，已經(jīng)完成股改，所以投資潛力很高，st炎黃為st類虧損股票，而且是做軟件外包裝的行業(yè)，所以長(zhǎng)期投資價(jià)值較低（見(jiàn)表1）。

先用三角模糊數(shù)表示決策矩陣中的定性指標(biāo)：

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）

并且假定權(quán)重矢量為w=[（0.1，0.2， 0.3），（0.3，0.4，0.5），（0，0.1，0.2），（0.2，0.3， 0.4）]。

決策矩陣歸一化后為

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）

模糊加權(quán)決策矩陣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，投資價(jià)值深發(fā)展比g神火好，g神火比st炎黃好。

4 結(jié)語(yǔ)

模糊多準(zhǔn)則決策在生產(chǎn)生活的很多方面都有很多的應(yīng)用，本文用了一個(gè)判斷選擇股票的投資價(jià)值的模型來(lái)說(shuō)明了一下其在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的應(yīng)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個(gè)方面的因素，但是影響股票的價(jià)格走勢(shì)的其他因素還有很多，例如政策面的影響，莊家的操盤手法等，這些都是很重要的因素，但是卻是不能用任何數(shù)學(xué)工具研究預(yù)測(cè)的。

參考文獻(xiàn)

篇3

一、研究的目的和意義

股市對(duì)投資者的吸引力不僅有長(zhǎng)遠(yuǎn)利益，并會(huì)繼續(xù)為投資者提供良好的投資機(jī)會(huì)。然而股價(jià)漲跌無(wú)常，股市是不可預(yù)測(cè)的，沒(méi)有人能做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，投資者在股市中，為了達(dá)到一個(gè)令人滿意的收益回報(bào)的股票走勢(shì)，這是對(duì)股市所必需的各種信息科學(xué)的分析和判斷，最終作出有效的投資決策。大多數(shù)投資者通常采用基本分析和技術(shù)分析方法來(lái)分析和選擇優(yōu)質(zhì)個(gè)股，但是，這兩種方法主要是依靠選股的經(jīng)驗(yàn)和自己的觀察，無(wú)法準(zhǔn)確地精選個(gè)股的科學(xué)判斷，股市是一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，傳統(tǒng)的投資分析方法，不能從事證券投資，為投資者降低非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。所以，有多少類型的股票在選定的優(yōu)質(zhì)個(gè)股科學(xué)投資，以獲得滿意的投資回報(bào)，投資者應(yīng)該成為關(guān)注的重點(diǎn)。

到目前為止，馬科維茨組合選擇模型和現(xiàn)資組合投資模型被認(rèn)為是隨機(jī)的不確定性，面臨的不確定性，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)是應(yīng)對(duì)這種不確定性的理論基礎(chǔ)。日益認(rèn)識(shí)模糊理論和灰色系統(tǒng)理論可以描述在金融市場(chǎng)信息的不確定性，利用模糊數(shù)學(xué)的語(yǔ)言和方法來(lái)解決聚類問(wèn)題描述，更自然，方便。模糊理論的深入研究和灰色系統(tǒng)理論的不斷發(fā)展和完善，聚類分析已經(jīng)被應(yīng)用到自然科學(xué)，社會(huì)科學(xué)，工業(yè)和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等相關(guān)學(xué)科眾多科學(xué)領(lǐng)域，成功地解決了科研，生產(chǎn)和生活中的大量實(shí)際問(wèn)題。隨著社會(huì)的不斷優(yōu)化聚類方法創(chuàng)新，已經(jīng)開(kāi)始投資于證券的信息和數(shù)據(jù)，用聚類分析。證券投資分析需要掌握大量的市場(chǎng)信息，需要一個(gè)很好的投資策略，準(zhǔn)確把握市場(chǎng)信息動(dòng)態(tài)，進(jìn)行科學(xué)合理的分析，然后在市場(chǎng)上的信息，并最終作出科學(xué)的投資決策。股票投資者分析歷史數(shù)據(jù)和買賣股票是一個(gè)重要的參考，股市是一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)，但是，尋找有價(jià)值的信息的質(zhì)量，信息的真實(shí)和深刻挖掘數(shù)據(jù)需要花費(fèi)大量的人力和資源，市場(chǎng)上的數(shù)據(jù)的大小和容量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類直接處理能力。使用模糊理論和灰色系統(tǒng)理論方法，深入挖掘價(jià)值投資證券數(shù)據(jù)，并建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型，為那些不確定性的有效數(shù)據(jù)分類或聚類，選擇優(yōu)質(zhì)的股票作為投資對(duì)象。隨著模糊和灰色系統(tǒng)理論，建立模糊聚類和灰色聚類分析方法來(lái)考察投資的分類問(wèn)題，不僅對(duì)投資決策分析，建立一種新的分析框架，以引導(dǎo)投資在科學(xué)和理性的投資者，同時(shí)也具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、模糊聚類分析

隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，人類社會(huì)的不斷發(fā)展，集群已經(jīng)成為人類社會(huì)和客觀世界的重要工具類似的屬性不同事物之間差異的更清楚的了解，初步形成了物聯(lián)網(wǎng)的概念，需要借助聚類分析劃分。聚類分析是利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法事物之間的相似程度的不同特點(diǎn)，科學(xué)合理的分類之間的親和力，聚類分析，用數(shù)學(xué)定量的方法來(lái)確定樣本之間的相似程度之間的關(guān)系，使得事物的類型的劃分具有一定的客觀性。聚類分析的相關(guān)后續(xù)研究的數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，但在現(xiàn)實(shí)世界中的絕大多數(shù)東西有沒(méi)有嚴(yán)格的財(cái)產(chǎn)分割，所以傳統(tǒng)的聚類分析，只能使事情很難劃分，不能讓一個(gè)科學(xué)的軟件部門。模糊數(shù)學(xué)恰恰是客觀現(xiàn)實(shí)的手段與含糊和信息的現(xiàn)象，到聚類分析是模糊數(shù)學(xué)理論的模糊聚類分析。模糊聚類分析，可以更好地描述事物的不確定性的程度，處理不確定性信息成為一個(gè)強(qiáng)大的工具。在現(xiàn)實(shí)世界中，客觀事物不是很清楚的分界線，往往有很大程度的模糊性。模糊相似關(guān)系，建立合理的分類，客觀事物的模糊聚類分析方法在處理與歧義或信息，和其他的東西，客觀，靈活，直觀，簡(jiǎn)單計(jì)算的優(yōu)勢(shì)。

在大多數(shù)情況下，概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來(lái)處理不確定性證券投資分析。模糊聚類分析方法是一種有效的方法投資指引。采用模糊聚類方法可以幫助投資者了解和把握股票的一般特征，某些投資范圍的確定，減少盲從和投機(jī)性投資者，從而降低投資的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，提高投資效益。對(duì)于股票投資者，股市許多投資者的財(cái)務(wù)指標(biāo)的因素被認(rèn)為是一種投資，如果采用傳統(tǒng)的理論概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分類，許多因素難以確定，是比較困難的某些現(xiàn)象進(jìn)行分析。模糊數(shù)學(xué)處理模糊性或不確定性數(shù)學(xué)方法的信息的準(zhǔn)確性，它需要考慮到人的主觀性，模糊不確定性的東西。基于模糊理論的模糊聚類方法可以正確地描述了股市信息，以減少不確定因素的不確定性，模糊聚類方法應(yīng)用于證券投資分析，可以形容股市的不確定性，信息性，可以客觀地反映股市。

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1.證券投資知識(shí)的影響

證券投資知識(shí)相對(duì)缺乏表現(xiàn)在三個(gè)方面，首先，證券投資專業(yè)知識(shí)缺乏，我國(guó)大多數(shù)小股民都沒(méi)有接受過(guò)證券專業(yè)知識(shí)培訓(xùn)，甚至對(duì)證券投資相當(dāng)陌生，沒(méi)有通過(guò)繼續(xù)教育等方式獲取專業(yè)知識(shí)，從而在投資過(guò)程中表現(xiàn)出對(duì)業(yè)務(wù)領(lǐng)域不熟悉等問(wèn)題。其次，證券投資基本常識(shí)缺乏，部分小股民對(duì)證券投資的基本常識(shí)不了解，如股票投資資金要次日才能轉(zhuǎn)出，st、*st類股票風(fēng)險(xiǎn)較大等，由于不了解這些基礎(chǔ)性的知識(shí)，小股民在購(gòu)買股票時(shí)可能出現(xiàn)操作上的差錯(cuò)。再次，證券投資操作軟件等相關(guān)知識(shí)缺乏，部分小股民雖然知道利用操作軟件購(gòu)買和出售股票，但對(duì)操作軟件中各種技術(shù)指標(biāo)無(wú)法識(shí)別，或者沒(méi)有完全了解和把握其中的涵義，無(wú)法利用這些技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行決策分析，更難以根據(jù)股票的基本情況以及自身的需求對(duì)技術(shù)指標(biāo)進(jìn)行調(diào)整。

2.證券投資信息獲取與信息處理能力的影響

首先，證券投資信息獲取能力不足，部分小股民由于工作繁忙，加上投資金額不多，因而對(duì)各種影響證券市場(chǎng)的信息關(guān)注不夠，部分小股民甚至長(zhǎng)期性的忽視了證券市場(chǎng)消息，沒(méi)有訂閱相關(guān)的報(bào)紙雜志，也沒(méi)用收集網(wǎng)絡(luò)信息，從而難以及時(shí)有效的獲取各種可能對(duì)證券市場(chǎng)產(chǎn)生影響的消息。其次，證券投資信息處理能力不足，小股東在獲取有關(guān)信息后，難以分析出這種信息將帶來(lái)何種影響，如某上市公司重大事項(xiàng)停牌公告，披露的信息顯示公司正推進(jìn)重大重組事項(xiàng)，部分小股民不知這種信息會(huì)對(duì)股價(jià)帶來(lái)何種影響，因而內(nèi)心可能會(huì)抵抗甚至產(chǎn)生恐懼心理。特別是，當(dāng)前我國(guó)證券市場(chǎng)信息管理還不規(guī)范，部分證券市場(chǎng)研究人員利用網(wǎng)絡(luò)、電視等媒體一些有關(guān)上市公司的消息，小股民無(wú)法有效的辨別信息的真假，容易遭受資金損失。

3.小股民個(gè)的影響

首先，決策的隨意性帶來(lái)的影響，部分小股民在投資證券市場(chǎng)時(shí)，本著“玩一玩”、一點(diǎn)點(diǎn)錢無(wú)所謂等態(tài)度，因而在購(gòu)買股票時(shí)沒(méi)有對(duì)目標(biāo)上市公司進(jìn)行全面而系統(tǒng)的分析，更沒(méi)有進(jìn)行實(shí)地考察，而是根據(jù)個(gè)人喜好、購(gòu)買股票時(shí)上市公司的價(jià)格、上市公司股票漲幅情況等決策，決策缺乏科學(xué)的依據(jù)。其次，小投資者從眾等行為帶來(lái)的影響，部分小股民在投資決策時(shí)缺乏自主決策意識(shí)，容易出現(xiàn)跟風(fēng)等問(wèn)題，什么板塊熱買什么板塊股票、什么股票漲幅大買什么股票，這些從眾行為在一定程度上影響了小股民的投資行為。

二、引導(dǎo)小股民理性投資的思考

小股民是證券市場(chǎng)重要的參與力量，如果缺乏小股民的參與，證券市場(chǎng)可持續(xù)發(fā)展將面臨重大挑戰(zhàn)。而要將小股民留在市場(chǎng)當(dāng)中，除進(jìn)一步完善資本市場(chǎng)、規(guī)范市場(chǎng)行為外，更為重要的是從小股民自身因素入手，引導(dǎo)小股民更為理性的投資，從而形成更加完善的小股民投資體系。

1.加強(qiáng)證券投資知識(shí)宣講

引導(dǎo)小股民理性投資的前提是幫助其掌握一些基礎(chǔ)性的證券投資知識(shí)，首先，要充分利用電視、網(wǎng)絡(luò)等媒體宣傳證券投資知識(shí)，建議國(guó)家有關(guān)部門組織高校、證券投資行業(yè)從業(yè)人員編寫(xiě)通俗易懂、不帶有偏向性的證券投資資料，同時(shí)邀請(qǐng)編寫(xiě)人員開(kāi)展講座，通過(guò)這種大范圍的宣傳幫助小股民特別是剛進(jìn)入股市的小股民全面、客觀的了解證券投資的基本信息。其次，要選拔和培養(yǎng)具有較高誠(chéng)信品質(zhì)的證券投資宣講人才，由于證券知識(shí)宣講是一項(xiàng)長(zhǎng)期性的工作，并且國(guó)家會(huì)不斷的出臺(tái)各種制度法規(guī)，這都需要有權(quán)威的解讀，此外，外部經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化也會(huì)使得證券投資知識(shí)不斷更新，在此背景下，建議培養(yǎng)一批具有較高知識(shí)素養(yǎng)、獨(dú)立客觀的宣講人員，充分發(fā)揮其專業(yè)性，幫助小股民了解、更新證券投資基礎(chǔ)知識(shí)。

2.多策并舉降低各種虛假信息對(duì)小股民的影響

首先，要加大對(duì)各種虛假信息者處罰力度，針對(duì)現(xiàn)實(shí)中充斥著各種影響小股民決策的信息，甚至部分人員還利用電視、網(wǎng)絡(luò)等媒體一些影響小股民決策的信息，如推薦某一股票、暗示某一股票會(huì)有較大一波行情等等，特別是，在互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達(dá)的當(dāng)前，利用網(wǎng)絡(luò)各種信息渠道更加暢通、影響更加深遠(yuǎn)，這就要求加大對(duì)各種違規(guī)虛假信息者的處罰力度，采取行業(yè)進(jìn)入禁止、罰款乃至于追究責(zé)任等方式進(jìn)行處罰。其次，要完善各種虛假信息監(jiān)督管理體系，建議國(guó)家有關(guān)部門組建專門的監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)，供小股民對(duì)各種虛假信息單位進(jìn)行舉報(bào)，便于社會(huì)公眾參與到監(jiān)督當(dāng)中，同時(shí)國(guó)家有關(guān)部門要加大執(zhí)法力度，建立完善的信息處理機(jī)制，真正做到發(fā)現(xiàn)一例、處理一例、反饋一例，避免有舉報(bào)沒(méi)處理、有處理沒(méi)反饋等問(wèn)題。

3.創(chuàng)新方式引導(dǎo)小股民理性投資于證券市場(chǎng)

首先，要?jiǎng)?chuàng)新性的設(shè)立各種小股民模擬證券投資渠道，如可以開(kāi)發(fā)貼近實(shí)際甚至于實(shí)況同步的模擬投資工具，并進(jìn)行廣泛的推廣，甚至鼓勵(lì)小投資者在正式進(jìn)入證券市場(chǎng)之前要模擬投資一段時(shí)間，同時(shí)在這種模擬系統(tǒng)中嵌入各種證券投資基礎(chǔ)知識(shí)，通過(guò)寓知識(shí)與實(shí)踐幫助小股民了解投資知識(shí)。其次，要?jiǎng)?chuàng)新性的幫助小股民養(yǎng)成良好的投資習(xí)慣，有關(guān)部門要積極宣傳、倡導(dǎo)良好的投資習(xí)慣，如要求證券投資公司在小股民開(kāi)戶時(shí)提供相關(guān)的資料甚至組織培訓(xùn)，再如利用各種公益渠道對(duì)一些良好的投資行為進(jìn)行宣傳，以此影響小股民的投資行為。

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中圖分類號(hào):F235.2 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號(hào):1673-291X(2010)02-0136-03

一、證券投資與財(cái)務(wù)分析的關(guān)系

證券投資是隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和資本市場(chǎng)的建立應(yīng)運(yùn)而生的,而資本市場(chǎng)的形成和發(fā)展是把財(cái)務(wù)分析和證券投資聯(lián)系起來(lái)的根本原因。證券投資是指投資者(法人或自然人)購(gòu)買股票、債券、基金券等有價(jià)證券以及這些有價(jià)證券的衍生品,以獲取紅利、利息及資本利得的投資行為和投資過(guò)程,是直接投資的重要形式。證券投資分析是指人們通過(guò)各種專業(yè)性分析方法,對(duì)影響證券價(jià)值或價(jià)格的各種信息進(jìn)行綜合分析以判斷證券價(jià)值或價(jià)格及其變動(dòng)的行為,是證券投資過(guò)程中不可或缺的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。

證券投資分析方法包括基本分析方法和技術(shù)分析方法?；痉治龇椒ǚ譃楹暧^經(jīng)濟(jì)分析、行業(yè)分析和公司分析。公司分析主要是通過(guò)對(duì)公司財(cái)務(wù)報(bào)告的分析,找出公司內(nèi)在價(jià)值低于其現(xiàn)行價(jià)格和財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果俱優(yōu)的公司,作為選股和投資決策的依據(jù)。公司分析是基礎(chǔ)分析的核心,由于投資者進(jìn)行證券投資分析的目的是為了找出具有投資價(jià)值的股票,公司是股票的載體,對(duì)公司進(jìn)行分析,就可以在很大程度上確定這個(gè)公司的股票是否具有投資價(jià)值。

廣義的財(cái)務(wù)分析是指以會(huì)計(jì)核算和報(bào)表資料及其他相關(guān)資料為依據(jù),采用一系列專門的分析技術(shù)和方法,對(duì)企業(yè)等經(jīng)濟(jì)組織過(guò)去和現(xiàn)在有關(guān)籌資活動(dòng)、投資活動(dòng)、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的償債能力、盈利能力和營(yíng)運(yùn)能力狀況等進(jìn)行分析與評(píng)價(jià),為企業(yè)的投資者、債權(quán)人、經(jīng)營(yíng)者及其他關(guān)心企業(yè)的組織或個(gè)人了解企業(yè)過(guò)去、評(píng)價(jià)企業(yè)現(xiàn)狀、預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái),作出正確決策提供準(zhǔn)確的信息或依據(jù)的經(jīng)濟(jì)應(yīng)用學(xué)科。財(cái)務(wù)分析包括對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表上的財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)資料的分析、對(duì)管理會(huì)計(jì)資料、其他業(yè)務(wù)核算資料和市場(chǎng)信息資料的分析。狹義的財(cái)務(wù)分析又稱財(cái)務(wù)報(bào)表分析,指對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表上的有關(guān)數(shù)據(jù)資料進(jìn)行比較、分析和研究,從而了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況,發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)中存在的問(wèn)題,預(yù)測(cè)企業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),為科學(xué)決策提供依據(jù)。

財(cái)務(wù)分析的目的是運(yùn)用財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)公司當(dāng)前和過(guò)去的業(yè)績(jī)并評(píng)估其可持續(xù)性。不同的財(cái)務(wù)報(bào)表分析主體進(jìn)行財(cái)務(wù)分析的目的是不同的,不同的財(cái)務(wù)分析服務(wù)對(duì)象所關(guān)心的問(wèn)題也是不同的。本文采用狹義財(cái)務(wù)分析方法,從企業(yè)投資者角度進(jìn)行財(cái)務(wù)報(bào)表分析,分析企業(yè)投資者資本保值和增值的關(guān)鍵指標(biāo),即企業(yè)盈利能力狀況。

二、應(yīng)用分析

文章選取了通信及相關(guān)設(shè)備制造業(yè)中兩個(gè)業(yè)績(jī)鮮明的上市公司:一個(gè)是業(yè)績(jī)一直良好的中興通訊股份有限公司;一個(gè)是已于2009年3月3日暫停上市的甘肅蘭光科技股份有限公司。

中興通訊股份有限公司1985年成立。1997年11月18日,中興通訊A股在深圳證券交易所上市。2004年12月,中興通訊作為中國(guó)內(nèi)地首家A股上市公司成功在香港上市。股票代碼: 000063,股票簡(jiǎn)稱:中興通訊。至今公司經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)良好。

甘肅蘭光科技股份有限公司1998年8月31日向甘肅省工商行政管理局申請(qǐng)工商部門注冊(cè)登記成立,其母公司系蘭光經(jīng)濟(jì)發(fā)展公司,母公司之控股股東為蘭光電子集團(tuán)有限公司,蘭光電子集團(tuán)有限公司系甘肅省國(guó)有資產(chǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)全資擁有的國(guó)有獨(dú)資公司。該公司于2000年6月22號(hào)上市,股票代碼:000981,股票簡(jiǎn)稱:S*ST蘭光。于2009年3月3日暫停上市。

(一)總體分析

為了說(shuō)明財(cái)務(wù)分析在證券投資中的應(yīng)用,現(xiàn)利用兩企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析。

兩財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)如表1所示(摘自新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng))。

根據(jù)表1可以看到,業(yè)績(jī)比較好的中興通訊在金融危機(jī)的大環(huán)境下還是保持了很好的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī),在2008年凈資產(chǎn)收益率和凈利潤(rùn)率還有所增加,說(shuō)明了該公司的經(jīng)營(yíng)實(shí)力與發(fā)展前景還是很光明的。但在2008年,該公司的償債能力與營(yíng)運(yùn)能力還是有所下降的?，F(xiàn)已暫停上市的蘭光科技2007年和2008年的各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的變化幅度都相當(dāng)大,特別是2008年的凈資產(chǎn)收益率和凈利潤(rùn)率。分析其原因,一方面是由于公司經(jīng)營(yíng)狀況一直沒(méi)有得到良好的改善而導(dǎo)致了經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的進(jìn)一步惡化;另一方面,是由于受到金融危機(jī)的影響與沖擊而使公司沒(méi)有很好的應(yīng)對(duì)對(duì)策。

(二)各指標(biāo)具體分析

根據(jù)表1的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù),計(jì)算出兩企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的變動(dòng)比率,用以分析說(shuō)明企業(yè)的綜合能力。兩企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)比率變動(dòng)數(shù)據(jù)如表2所示:

1.盈力能力

中興通訊盈力能力是逐年上升的。2006―2008年,凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)率、每股收益變動(dòng)幅度不大,相對(duì)穩(wěn)定。2008年與2007年相比,凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、每股收益的變動(dòng)率有所下降,但凈利潤(rùn)率的變動(dòng)率有所上升。這就給投資者一個(gè)很好的信號(hào),說(shuō)明該公司仍有較好的盈力能力,該股票仍有良好的發(fā)展空間,是非常有投資潛力的。

蘭光科技的盈力能力是逐年下降的。2006―2008年,凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)率、每股收益發(fā)生了較大的改變,2008年與2007年相比,變動(dòng)率分別達(dá)到589.5%、161.15%、241.58%、108.96%。變動(dòng)比率都是負(fù)變動(dòng),變動(dòng)幅度較大。蘭光科技的盈力能力完全不能達(dá)到投資者的要求,對(duì)它的股票投資是完全沒(méi)有必要的。

2.償債能力

蘭光科技和中興通訊的流動(dòng)比率、速動(dòng)比率從2006年到2008年都是逐年下降的,中興通訊變動(dòng)幅度是逐步縮小的,分別從-20.65%～-2.74%、-24.53%～-6.67%。蘭光科技的下降幅度是逐步擴(kuò)大的,分別從-12.97%～-39.13%、-13.04%～41.43%;蘭光科技和中興通訊的資產(chǎn)負(fù)債比率從2006年到2008年都是逐年上升的,蘭光科技的上升幅度是0.65%～64.26%,中興通訊上升幅度是18.49%～4.55%。從以上分析可以看出,不管是短期償債能力還是長(zhǎng)期償債能力,蘭光科技的償債能力是不斷削弱的,而中興通訊的償債能力是不斷增強(qiáng)的。這說(shuō)明了中興通訊的基礎(chǔ)更堅(jiān)固、更值得投資。

3.營(yíng)運(yùn)能力

中興通訊存貨周轉(zhuǎn)率是逐年下降的,下降幅度從-1.57%～-27.39%;應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的變動(dòng)是不規(guī)律的。蘭光科技存貨周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是逐年下降的。下降幅度分別從-19.05%～-21.18%,-50%～-30%;應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率是逐年上升的,上升幅度從29 .11%～39.79%。蘭光科技與中興通訊相比,它的營(yíng)運(yùn)能力較弱。

(三)影響因素分析

通過(guò)對(duì)中興和蘭光綜合能力的分析,將進(jìn)一步分析影響財(cái)務(wù)指標(biāo)的因素。兩企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)如表3所示:

1.中興科技

通過(guò)以上分析可以看出,中興科技的盈利能力是逐年上升的,那么影響上升的主要因素又是什么?是主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、所有者權(quán)益和凈利潤(rùn)共同作用的結(jié)果,其中,2007年、2008年凈利潤(rùn)的變動(dòng)比率分別為:55.09%、32.59%;收入的變動(dòng)比率分別分:51%、27.36%;所有者權(quán)益的變動(dòng)比率分別為:13.66%、17.4%?？芍?凈利潤(rùn)率對(duì)盈利能力的影響更大。雖然中興科技的償債能力是逐年下降的,但下降的幅度是不斷縮小的。由于總資產(chǎn)和所有者權(quán)益是影響償債能力的主要因素,那么哪一個(gè)對(duì)其的影響更大?2007年和2008年總資產(chǎn)的變動(dòng)比率分別為:51.15%、29.85%;所有者權(quán)益的變動(dòng)比率分別為:13.66%、17.4%?？芍?總資產(chǎn)對(duì)償債能力的影響更大。

2.蘭光科技

相對(duì)于蘭光科技而言,蘭光科技的盈利能力和償債能力都是逐年下降的,那么影響它們下降的主要因素又是什么?由上表可知,是由于主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、所有者權(quán)益、資產(chǎn)和凈利潤(rùn)共同作用的結(jié)果,但在2007年的變動(dòng)比率中主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的影響更大,其變動(dòng)比率為-53.41%;而凈利潤(rùn)、所有者權(quán)益和資產(chǎn)的變動(dòng)比率分別為-33.9%、-20.98%和-13.7%。在2008年的變動(dòng)比率中凈利潤(rùn)的影響更大,其變動(dòng)比率為108.27%;而主營(yíng)業(yè)務(wù)收入、所有者權(quán)益和資產(chǎn)的變動(dòng)比率分別為-39.03%、-70.19%和-24.02%。可知,凈利潤(rùn)和所有者權(quán)益對(duì)盈力和償債能力的影響更大。

三、結(jié)論

通過(guò)以上的分析,財(cái)務(wù)分析對(duì)現(xiàn)有的和潛在的投資者的投資決策很重要。財(cái)務(wù)分析作為一種常用的分析工具,可以幫助投資者、債權(quán)人和經(jīng)營(yíng)者及其他利益相關(guān)者了解和把握上市公司財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量等情況,可以在一定程度上揭示上市公司的發(fā)展?jié)摿?使投資者作出對(duì)其自身利益有利的決策,使證券市場(chǎng)良性循環(huán),促進(jìn)其健康、持續(xù)的發(fā)展。

我國(guó)現(xiàn)行的資本市場(chǎng)還不規(guī)范和不完善,各項(xiàng)制度不健全,中國(guó)股市在很大程度上是“政策市”和“投機(jī)市”,而且我國(guó)股票投資者主要是大量的個(gè)體股民或散戶,缺乏大的機(jī)構(gòu)投資者,個(gè)體股民或個(gè)體投資者出于專業(yè)知識(shí)水平、分析成本費(fèi)用等限制,無(wú)法將財(cái)務(wù)報(bào)表分析特別是跟蹤分析納入自己的投資決策中。投資者應(yīng)牢固樹(shù)立理性投資觀念,自覺(jué)學(xué)習(xí)和掌握財(cái)務(wù)報(bào)表分析的方法和技術(shù),把財(cái)務(wù)報(bào)表分析的基礎(chǔ)分析方法和技術(shù)分析方法結(jié)合起來(lái),通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)表的分析,并將其應(yīng)用于投資中,這樣才能使其在股海中立于不敗之地。

參考文獻(xiàn):

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Apply of Financial Analysis in Security Investment

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

篇6

中南大學(xué)的饒育蕾和劉達(dá)鋒著的《行為金融學(xué)》是我國(guó)第一本系統(tǒng)闡述行為金融學(xué)理論的著作。吳世農(nóng)、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國(guó)證券市場(chǎng)初建時(shí)就對(duì)中國(guó)股市調(diào)查并進(jìn)行取樣分析，得出中國(guó)市場(chǎng)為非有效市場(chǎng)，其主要論文有：吳世農(nóng)、韋紹永的《上海股市投資組合規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的實(shí)證研究》，陳旭、劉勇的《對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)有效性的實(shí)證分析及隊(duì)策建議》。國(guó)內(nèi)對(duì)這一理論的研究相對(duì)不足，對(duì)投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國(guó)學(xué)者的思路進(jìn)行論證。美國(guó)學(xué)者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達(dá)摩達(dá)蘭著的《投資管理》總結(jié)了美國(guó)比較有影響力的觀點(diǎn)，對(duì)行為金融學(xué)理論在投資領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了發(fā)展，對(duì)投資行為進(jìn)行了全面剖析，其對(duì)投資策略的研究更具有獨(dú)到之處，這種在行為金融學(xué)下投資策略的研究對(duì)我國(guó)證券業(yè)的發(fā)展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25歌法則》以其簡(jiǎn)單而明了的筆法描繪了行為金融學(xué)下投資方法的選擇應(yīng)具備的條件和原則，指導(dǎo)我們的實(shí)踐。BrighamEhrharot著的《財(cái)務(wù)管理理論與實(shí)務(wù)》中也不乏對(duì)行為金融學(xué)的應(yīng)用，比如：選擇權(quán)的應(yīng)用等。

2行為金融學(xué)概述

行為金融學(xué)是將行為學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知學(xué)成果運(yùn)用到金融市場(chǎng)上產(chǎn)生的一種新理論，是基于心理學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出投資者決策時(shí)的心理特征假設(shè)來(lái)研究投資者實(shí)際投資決策行為的一門學(xué)科。

行為金融學(xué)有兩個(gè)研究主題：一是市場(chǎng)并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會(huì)發(fā)生的各種認(rèn)知和行為偏差問(wèn)題。

主要理論：

證券市場(chǎng)是不完全有效的即市場(chǎng)定價(jià)不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風(fēng)險(xiǎn)即金融噪聲理論。投資者構(gòu)筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學(xué)總結(jié)的投資者行為偏差有：決策參考點(diǎn)決定行為者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過(guò)度自信心理和從眾心理。

3行為金融學(xué)在實(shí)務(wù)中的應(yīng)用

實(shí)際上，各種積極管理模式都假定市場(chǎng)定價(jià)失真或無(wú)效。他們認(rèn)為通過(guò)投資于定價(jià)失真的市場(chǎng)或資產(chǎn)可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無(wú)效性是轉(zhuǎn)瞬即逝的，這樣，這些無(wú)效性可能會(huì)為有耐心的投資者提供收益?！澳托摹笔且粋€(gè)好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學(xué)理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應(yīng)股權(quán)溢價(jià)、期權(quán)微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應(yīng)等等金融學(xué)難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益、動(dòng)量交易策略等投資策略。一些金融實(shí)踐者已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用行為金融學(xué)的這些投資策略來(lái)指導(dǎo)他們的投資活動(dòng)。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價(jià)格下跌時(shí)，分批買進(jìn)股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動(dòng)。

行為金融學(xué)認(rèn)為，人們?cè)谶M(jìn)行決策的時(shí)候，往往會(huì)選擇一個(gè)決策參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益，而非著眼于最終的財(cái)富狀況。在心理預(yù)期的過(guò)程中，人們會(huì)把決策分成不同的心理帳戶來(lái)考慮，常常擁有自信情節(jié)，高估已經(jīng)擁有的商品或服務(wù)，并且傾向于增加這里物品或服務(wù)的使用次數(shù)。還對(duì)預(yù)期的損失過(guò)于敏感，把同樣價(jià)值的損失計(jì)算成遠(yuǎn)高于同樣價(jià)值的收益，而對(duì)已經(jīng)形成損失的東西卻表現(xiàn)出一種“處置效果”，由于期待機(jī)會(huì)收回成本而繼續(xù)經(jīng)受可能的損失。因此在行為金融學(xué)中的“心理”帳戶和“認(rèn)知偏差”這兩個(gè)概念，應(yīng)該在日常理財(cái)中關(guān)注。運(yùn)用動(dòng)量交易策略。即預(yù)先對(duì)股票收益和交易量設(shè)定過(guò)濾準(zhǔn)則，當(dāng)股票收益或股票收益與交易量同時(shí)滿足過(guò)濾準(zhǔn)則時(shí)就買入或賣出股票的投資策略。當(dāng)處置效應(yīng)在證券市場(chǎng)上比較嚴(yán)重時(shí)，其帶來(lái)的股票基本價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)格之間的差幅就會(huì)更大；當(dāng)價(jià)格向價(jià)值回歸時(shí)，可利用動(dòng)量交易策略，通過(guò)差幅獲利。

市場(chǎng)無(wú)效性本質(zhì)上是一種套利機(jī)會(huì)，如果足夠多的資金追求同一種市場(chǎng)無(wú)效性，它肯定會(huì)消失。對(duì)于許多定量投資者來(lái)說(shuō)，永遠(yuǎn)感到困惑的是，一旦某種市場(chǎng)無(wú)效性在學(xué)術(shù)刊物上得到詳細(xì)論述，它就奇怪地消失了。實(shí)際上，如果昨天的無(wú)效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設(shè)想它明天仍然存在是非常危險(xiǎn)的。資本市場(chǎng)同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權(quán)威”的信息，應(yīng)該努力追求有個(gè)性的投資策略。

在職業(yè)資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯(cuò)誤的人，但其中的許多錯(cuò)誤都可以歸因于人類本性——追求安穩(wěn)、相信潮流、失敗后希望改換風(fēng)格和指導(dǎo)思想。投資組合管理中的一些錯(cuò)誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場(chǎng)，一些錯(cuò)誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受性。

4股票投資策略

4.1具備股票投資取勝的素質(zhì)

對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，在股票業(yè)取得成功的素質(zhì)應(yīng)該包括：忍耐、自立、簡(jiǎn)單明了、能忍受痛苦、心胸開(kāi)闊、有獨(dú)立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨(dú)立的研究工作、勇于承認(rèn)錯(cuò)誤，還有對(duì)普通的商業(yè)恐慌不屑一顧。這些素質(zhì)的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學(xué)是相符的，市場(chǎng)可能是無(wú)效的，積極管理者也有增加價(jià)值的潛力，但這些無(wú)效性既不簡(jiǎn)單，也不是靜態(tài)的，利用起來(lái)代價(jià)也不低。換言之，市場(chǎng)無(wú)效性的一個(gè)特點(diǎn)就是容易消失。這就意味著市場(chǎng)無(wú)效性一旦被隔離出來(lái)，并廣為人知，越來(lái)越多的資金追逐這一無(wú)效性時(shí)，這個(gè)特點(diǎn)就消失了。問(wèn)題不在于投資者和他們的顧問(wèn)很愚昧或麻木不仁，在于當(dāng)信息收到之時(shí)情況可能已經(jīng)發(fā)生變化。當(dāng)樂(lè)觀的金融信息廣泛傳播時(shí)，大多數(shù)投資人認(rèn)為這個(gè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)在近期內(nèi)還會(huì)進(jìn)一步高漲時(shí)，經(jīng)濟(jì)走勢(shì)實(shí)際上已經(jīng)向衰退邁進(jìn)。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學(xué)頭腦”是不科學(xué)的。

4.2逆潮流而動(dòng)

風(fēng)險(xiǎn)觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會(huì)性生物，渴望與別人協(xié)調(diào)一致，達(dá)成共識(shí)。以常規(guī)方式失敗經(jīng)常比非常規(guī)性失敗痛苦較少。相應(yīng)地，投資者更愿意冒以常規(guī)方式失敗的較大風(fēng)險(xiǎn)，而不愿意冒可能以非常規(guī)方式失敗的較小風(fēng)險(xiǎn)。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有多少耐心。

參考文獻(xiàn)

篇7

中圖分類號(hào)：F830.59文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1008-2670（2014）04-0029-07

一、引言

在經(jīng)濟(jì)全球化和金融一體化的影響下，我國(guó)金融市場(chǎng)也得到了快速的發(fā)展。但是資本市場(chǎng)存在如上市公司質(zhì)量不高、財(cái)務(wù)信息造假、監(jiān)管不嚴(yán)、行政化嚴(yán)重等問(wèn)題[1]，導(dǎo)致其在金融結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)機(jī)制、市場(chǎng)深度、市場(chǎng)文化方面距離成熟的資本市場(chǎng)還有一定的差距，市場(chǎng)波動(dòng)性較大，因而證券投資的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題就比較突出，而建立科學(xué)有效的風(fēng)險(xiǎn)度量方法是進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。馬科維茨的均值―方差模型的提出是金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)入量化時(shí)代的標(biāo)志，但是該模型假設(shè)條件過(guò)于苛刻，其實(shí)際應(yīng)用受到很多學(xué)者的質(zhì)疑，之后又有學(xué)者提出其他方法，到目前為止有半方差度量法[2]、VAR度量方法[3]、ARCH度量方法[4]、β系數(shù)度量方法[5]等。但是這些風(fēng)險(xiǎn)度量方法都存在一定程度的缺陷，如半方差只說(shuō)明收益率的偏離方向，沒(méi)有反映證券組合的損失到底有多大[6];而VAR度量方法是在假設(shè)收益服從正態(tài)分布的條件上成立的[7]。實(shí)際中證券的收益率是不服從正態(tài)分布的，有必要尋找一種廣泛有效的風(fēng)險(xiǎn)度量方法。從內(nèi)涵上來(lái)看，熵是不確定性的體現(xiàn)，并且在度量過(guò)程中無(wú)需對(duì)分布做任何假設(shè)，因此本文提出將熵理論引入投資組合模型中，來(lái)尋求更加實(shí)用的組合選擇工具。

許國(guó)志、李鳳章[8]將熵與決策行動(dòng)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)相聯(lián)系并用于決策分析中。顧昌耀、邱苑華[9]提出將熵引入到貝葉斯決策中，改進(jìn)和完善已有信息價(jià)值度量，豐富和發(fā)展了貝葉斯決策理論。在理論引入基礎(chǔ)上，很多學(xué)者建立了自己的模型。主要有兩種方法，一種方法是計(jì)算每只股票的熵來(lái)代表每只股票的風(fēng)險(xiǎn)，并對(duì)股票風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序，篩選出適當(dāng)數(shù)量的股票進(jìn)行組合，但是這種方法并沒(méi)有給出最終的投資方案。姜丹、錢玉美[10]建立效用風(fēng)險(xiǎn)熵模型，考慮了隨機(jī)事件客觀狀態(tài)的不確定性和結(jié)果價(jià)值兩方面的因素，并且說(shuō)明了用熵衡量風(fēng)險(xiǎn)的合理性。楊繼平[11]通過(guò)期望―效用決策模型對(duì)股票進(jìn)行篩選排序，并與二階隨機(jī)占優(yōu)準(zhǔn)則做了比較，得出期望―效用決策模型更具有實(shí)用性的結(jié)論，但是該模型計(jì)算量巨大并且未考慮投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好。袁博[12]建立最單純的熵模型，并引入調(diào)節(jié)因子來(lái)度量股票投資風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)原上證50的50只股票進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序，篩選出20只目標(biāo)股票。實(shí)證研究得出，熵模型在度量股票投資風(fēng)險(xiǎn)具有高效、便捷、實(shí)用性。另外一種方法是根據(jù)熵的定義，直接給出投資組合的熵值表達(dá)式，確定投資方案，但是這種方法沒(méi)有考慮個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于投資方案的影響。李華[13]利用熵的最大熵原理改變組合投資的目標(biāo)函數(shù)建立了模型。李江濤[14]結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，考慮交易費(fèi)用、限制約束、最小交易單位以及限制賣空等幾個(gè)條件，構(gòu)建了均值―熵模型，該模型與我國(guó)真實(shí)股票市場(chǎng)相接近，與實(shí)際更相符，但是沒(méi)有通過(guò)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。

綜上，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于熵理論對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的度量和管理的研究還處于起步階段，在建立模型時(shí)單獨(dú)使用個(gè)股熵值排序篩選法和計(jì)算組合熵值確定投資方案這兩種方法，所以各模型都有不可避免的弊端，因此將這兩種方法結(jié)合起來(lái)，用投資比例加權(quán)個(gè)股的熵值來(lái)表示系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)是一種新的研究思路和方法。

二、均值―熵模型概述

用熵來(lái)度量投資風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)收益率的概率分布沒(méi)有要求。在實(shí)際的證券市場(chǎng)中，各風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的分布并不是確定的，投資者只關(guān)心的是實(shí)際收益率小于期望收益率時(shí)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，因此用熵度量投資風(fēng)險(xiǎn)在實(shí)際應(yīng)用中更具有實(shí)用性和價(jià)值意義。從熵的定義來(lái)看，熵描述的是一個(gè)系統(tǒng)的無(wú)序程度，而信息熵是將系統(tǒng)的無(wú)序程度與信息量有效結(jié)合，信息熵的數(shù)值越大，表明該值包涵的樣本的信息量越大，樣本的不確定性程度就越小。風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)上看是表現(xiàn)投資者收益率的不確定程度。選擇用信息熵來(lái)度量投資風(fēng)險(xiǎn)具有更加完善的理論基礎(chǔ)。熵表現(xiàn)的是收益率概率分布的多階矩特征，能涵括更多關(guān)于分布的信息，相比只能反映分布二階矩特征的方差，能更加準(zhǔn)確地衡量投資者面臨的全部風(fēng)險(xiǎn)。用熵衡量投資風(fēng)險(xiǎn)更符合客觀現(xiàn)實(shí)，誤差更小。根據(jù)熵的定義及其性質(zhì)可知，用熵函數(shù)度量投資風(fēng)險(xiǎn)與投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)度量的理解是相一致的，基于熵測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)排序，相比用方差度量更具有合理性。

根據(jù)信息熵的定義可知，單個(gè)證券的熵值可用H（X）=∑ni=1-pilnpi求出，可將此公式定義為證券的初始熵值，但是根據(jù)信息熵的性質(zhì)可知，由于各證券的收益率不是相互獨(dú)立的，因此不具有可加性。常用的辦法是將證券的熵分解成受市場(chǎng)影響的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)熵和非系統(tǒng)熵。王博[17]提出用β系數(shù)加權(quán)的市場(chǎng)收益率的熵和殘差項(xiàng)的熵的和來(lái)表示單個(gè)證券的熵，具體表示為H（S）=βH（rm）+H（εi），但是該模型假設(shè)殘差項(xiàng)和市場(chǎng)收益率是不相關(guān)的，而在現(xiàn)實(shí)生活中，殘差項(xiàng)和市場(chǎng)收益率是有一定關(guān)系的。所以在此基礎(chǔ)上，引入條件熵對(duì)此模型進(jìn)行改進(jìn)。所有單個(gè)證券的收益率對(duì)市場(chǎng)收益率的條件熵都是獨(dú)立的，這樣單個(gè)證券的熵就能相加。單個(gè)證券的熵值公式表示為：

由以上定義可以看出，H（S）反映的是某資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)程度，H（S）的值的大小與其風(fēng)險(xiǎn)程度是正相關(guān)的。

基于以上單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)度量公式，可定義投資組合的熵值公式：

設(shè)投資者投資于n種證券，第i（i=1、2….n）種證券的投資比例為xI，∑ni=1Xi=1，0≤Xi≤1（i=1、2….n）。則n種證券的組合投資風(fēng)險(xiǎn)為：

理性的投資者總是希望在一定的收益下，投資風(fēng)險(xiǎn)盡可能的小。從這方面看還需加入一個(gè)約束條件使得證券投資組合的期望收益率大于等于某一給定的值，得到的均值 ― 熵模型為：

三、均值―熵模型的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)選擇

由于投資資本的有限性，投資者在選取投資組合時(shí)既要兼顧分散風(fēng)險(xiǎn)又要考慮自身資本承受能力，因此投資組合中的股票數(shù)量不宜過(guò)多。由根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分散和投資組合原理以及對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的調(diào)查研究得出的經(jīng)驗(yàn)法則[12]可知，當(dāng)投資組合中的股票數(shù)量超過(guò)12只時(shí)，組合對(duì)非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的分散作用開(kāi)始減弱。因此，在研究過(guò)程中可以選擇10只股票，此時(shí)組合對(duì)非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的分散作用較大。

從深證100中涉及金融、能源、交通、地產(chǎn)等行業(yè)中選取成長(zhǎng)性好、業(yè)績(jī)高、收益率穩(wěn)定的10只股票進(jìn)行研究[15]。所選股票見(jiàn)表1。

為了保證數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性，選擇使用股票的對(duì)數(shù)收益率來(lái)研究。為了保證模型的時(shí)效性，選取2012年7月1日至2013年7月1日的日收益率來(lái)研究。表1選取股票名稱及代碼

（二）數(shù)據(jù)處理

我們可以根據(jù)這10只股票從2012年7月1日至2013年7月1日的收盤價(jià)數(shù)據(jù)分析來(lái)推斷其未來(lái)的收益趨勢(shì)，股票的對(duì)數(shù)收益率定義為：

rit=lnpit-lnpit-1

（7）

公式中，rit表示第i只股票在第t個(gè)交易日的對(duì)數(shù)收益率，pit，pit-1表示第i只股票在第t-1，t個(gè)交易日的收盤價(jià)。 在進(jìn)行計(jì)算之前，通過(guò)計(jì)算收益率序列的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度及正態(tài)分布檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量來(lái)了解各只股票收益率序列的基本統(tǒng)計(jì)特征。各股票相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征值數(shù)如表2：

從表2可以看出，各股票收益率的均值都在零附近，峰度遠(yuǎn)大于正態(tài)分布下的K=3，表現(xiàn)出顯著的尖峰厚尾的特征，且各股票收益率的J-B統(tǒng)計(jì)量都遠(yuǎn)大于零，說(shuō)明收益率序列不服從正態(tài)分布。

作為時(shí)間序列，盡管不服從正態(tài)分布，但是仍有必要檢驗(yàn)序列的平穩(wěn)性，平穩(wěn)性檢驗(yàn)最常用的是ADF檢驗(yàn)，各股票的單位根檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)如表3：

從表3可以看出，在置信度為0.05的水平下，10只股票的收益率序列都通過(guò)了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，可以進(jìn)行進(jìn)一步的熵值計(jì)算。表3ADF統(tǒng)計(jì)

（三）數(shù)據(jù)計(jì)算

根據(jù)股票日收益率的定義可求出每只股票的對(duì)數(shù)收益率序列，并將區(qū)間[min（r），max（r）]等分10個(gè)小區(qū)間，并用頻率來(lái)代替概率，這樣可得到10只股票收益率的分布率和每個(gè)區(qū)間的樣本均值，如表4所示，每只股票的第一行為頻率，第二行為中間值：

根據(jù)以上概率分布，可求出每只股票的期望對(duì)數(shù)收益率和初始熵值，具體如表5和表6所示：

各股票初始熵值與其方差的對(duì)比如表7所示。從表7可以看出，用熵衡量風(fēng)險(xiǎn)與用方差衡量有類似的效果，基本符合熵越大，方差越大。但也有一些不同，驗(yàn)證了研究熵度量風(fēng)險(xiǎn)的必要性。

運(yùn)用同樣的方法求深證100指數(shù)的概率分布，來(lái)代表市場(chǎng)收益率的概率分布。具體結(jié)果如表8所示：表7初始熵值與方差對(duì)比表

接下來(lái)計(jì)算在給定收益率的條件下，用熵值衡量風(fēng)險(xiǎn)與用標(biāo)準(zhǔn)差衡量風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)別，可以通過(guò)計(jì)算一定收益率水平下，要使得投資組合的風(fēng)險(xiǎn)最小的各個(gè)股票的組合情況。

利用MATLAB中的優(yōu)化工具箱可求解公式（6）這一線性約束問(wèn)題，求出均值―熵模型下10只股票的投資比例，如表12所示：

為了方便比較，我們可以求出相同收益率水平下，均值―方差模型的投資比例，具體如表13所示：

通過(guò)對(duì)比均值―方差模型與均值―熵模型在相同收益率下的投資方案，可以看出，在收益率由低到高的過(guò)程中，兩種模型都會(huì)選擇用收益風(fēng)險(xiǎn)比較大的中金嶺南（000060）代替華聯(lián)控股（000036），可見(jiàn)新舊模型存在相似的選擇過(guò)程。但是用熵度量風(fēng)險(xiǎn)的新模型計(jì)算出的投資方案中只通過(guò)兩只股票來(lái)分散風(fēng)險(xiǎn)，而傳統(tǒng)方法得出的最有投資組合中包括了更多的股票。

四、結(jié)論

（一）用熵來(lái)度量風(fēng)險(xiǎn)具有合理性和可行性

從實(shí)證過(guò)程可以看出，股票的熵值不依賴于某種特定的分布，只要確定收益率的分布，便能求出股票的熵值，因此熵值是一種理想的股票風(fēng)險(xiǎn)度量手段[16]。

（二）均值―熵模型能夠?yàn)橥顿Y者提供更加簡(jiǎn)單的投資方案

從以上的實(shí)證結(jié)果可以看出，在相同收益率下，用均值―方差模型計(jì)算出的最優(yōu)投資組合中包含的股票數(shù)量更多。雖然從理論上來(lái)講，選擇的股票越多，分散風(fēng)險(xiǎn)的效果就越明顯，但是過(guò)度分散不僅不會(huì)降低投資者面臨的風(fēng)險(xiǎn)，反而會(huì)因?yàn)樾畔⒊杀镜绕渌杀镜脑黾犹岣唢L(fēng)險(xiǎn)。而基于熵度量風(fēng)險(xiǎn)的均值―熵模型提供給投資者的最優(yōu)方案中包括的股票數(shù)量更少，更加簡(jiǎn)潔，可以減少交易費(fèi)用和管理費(fèi)用，降低投資者的風(fēng)險(xiǎn)。

（三）模型評(píng)價(jià)

1.模型優(yōu)勢(shì)

（1）使用熵代替方差衡量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)，不需要對(duì)收益率的分布做任何假設(shè)，是一種對(duì)客觀概率的正確描述和無(wú)偏估計(jì)，代表風(fēng)險(xiǎn)的熵值的大小只與收益率的概率分布狀況有關(guān)，這就克服了使用均值―方差模型必須假設(shè)收益率的分布是正態(tài)分布的缺陷。因此，均值―熵模型在使用時(shí)更具有實(shí)用性。

（2）熵在度量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)與方差的效果是相似的，但是熵可以描述收益率的多階矩的特性，相比方差只能表達(dá)的二階矩的特征，熵能提供更多關(guān)于收益率的信息，因此能更加準(zhǔn)確地衡量不確定程度。投資者確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的投資比例的過(guò)程是復(fù)雜動(dòng)態(tài)多變的，用熵來(lái)衡量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)更加合理。

（3）雖然增加投資組合中的資產(chǎn)數(shù)量能夠有效分散系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，但是過(guò)度分散反而會(huì)降低組合收益。本文的實(shí)證結(jié)果表明，均值―熵模型能夠在相同收益水平上，提供給投資者更加簡(jiǎn)單精煉的投資方案。包含股票數(shù)量較少的投資方案，能在分散風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上有效降低管理費(fèi)用和交易費(fèi)用，從而降低投資者面臨的風(fēng)險(xiǎn)。

2.模型的不足之處

（1）本文提出的均值―熵模型，在數(shù)學(xué)方面欠缺嚴(yán)謹(jǐn)性，沒(méi)有證明過(guò)程。

（2）整個(gè)計(jì)算過(guò)程過(guò)于繁瑣，需要進(jìn)一步通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真，增強(qiáng)模型的實(shí)用性，為投資者選取資產(chǎn)組合提供便利工具。

（3）由于熵的值只跟變量的概率分布有關(guān)系，并不受其取值的影響，不能表現(xiàn)出投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的主觀反映，因此熵對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的描述欠缺全面性。

（4）在整個(gè)分析過(guò)程中，沒(méi)有考慮稅收和交易費(fèi)用等問(wèn)題，需要進(jìn)一步改進(jìn)。

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篇8

1 文獻(xiàn)綜述

一般認(rèn)為，行為金融學(xué)的產(chǎn)生以1951年burrel教授發(fā)表《投資戰(zhàn)略的實(shí)驗(yàn)方法的可能性研究》一文為標(biāo)志，該文首次將行為心理學(xué)結(jié)合在經(jīng)濟(jì)學(xué)中來(lái)解釋金融現(xiàn)象。1972年，slovic教授和bauman教授合寫(xiě)了《人類決策的心理學(xué)研究》，為行為金融學(xué)理論作出了開(kāi)創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。1979年daniel kahneman教授和amos tversky教授發(fā)表了《預(yù)期理論：風(fēng)險(xiǎn)決策分析》，正是提出了行為金融學(xué)中的預(yù)期理論。

中南大學(xué)的饒育蕾和劉達(dá)鋒著的《行為金融學(xué)》是我國(guó)第一本系統(tǒng)闡述行為金融學(xué)理論的著作。吳世農(nóng)、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國(guó)證券市場(chǎng)初建時(shí)就對(duì)中國(guó)股市調(diào)查并進(jìn)行取樣分析，得出中國(guó)市場(chǎng)為非有效市場(chǎng)，其主要論文有：吳世農(nóng)、韋紹永的《上海股市投資組合規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn) 關(guān)系的實(shí)證研究》，陳旭、劉勇的《對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)有效性的實(shí)證分析及隊(duì)策建議》。國(guó)內(nèi)對(duì)這一理論的研究相對(duì)不足，對(duì)投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國(guó)學(xué)者的思路進(jìn)行論證。美國(guó)學(xué)者彼得l•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達(dá)摩達(dá)蘭著的《投資管理》總結(jié)了美國(guó)比較有影響力的觀點(diǎn)，對(duì)行為金融學(xué)理論在投資領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了發(fā)展，對(duì)投資行為進(jìn)行了全面剖析，其對(duì)投資策略的研究更具有獨(dú)到之處，這種在行為金融學(xué)下投資策略的研究對(duì)我國(guó)證券業(yè)的發(fā)展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25 歌法則》以其簡(jiǎn)單而明了的筆法描繪了行為金融學(xué)下投資方法的選擇應(yīng)具備的條件和原則，指導(dǎo)我們的實(shí)踐。brigham ehrharot著的《財(cái)務(wù)管理理論與實(shí)務(wù)》中也不乏對(duì)行為金融學(xué)的 應(yīng)用，比如：選擇權(quán)的應(yīng)用等。

2 行為金融學(xué)概述

行為金融學(xué)是將行為學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知學(xué)成果運(yùn)用到金融市場(chǎng)上產(chǎn)生的一種新理論，是基于心理學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出投資者決策時(shí)的心理特征假設(shè)來(lái)研究投資者實(shí)際投資決策行為的一門學(xué)科。

行為金融學(xué)有兩個(gè)研究主題：一是市場(chǎng)并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會(huì)發(fā)生的各種認(rèn)知和行為偏差問(wèn)題。

主要理論：

證券市場(chǎng)是不完全有效的即市場(chǎng)定價(jià)不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風(fēng)險(xiǎn)即金融噪聲理論。投資者構(gòu)筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學(xué)總結(jié)的投資者行為偏差有：決策參考點(diǎn)決定行為者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過(guò)度自信心理和從眾心理。

3 行為金融學(xué)在實(shí)務(wù)中的應(yīng)用

實(shí)際上，各種積極管理模式都假定市場(chǎng)定價(jià)失真或無(wú)效。他們認(rèn)為通過(guò)投資于定價(jià)失真的市場(chǎng)或資產(chǎn)可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無(wú)效性是轉(zhuǎn)瞬即逝的，這樣，這些無(wú)效性可能會(huì)為有耐心的投資者提供收益?！澳托摹笔且粋€(gè)好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學(xué)理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應(yīng)股權(quán)溢價(jià)、期權(quán)微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應(yīng)等等金融學(xué)難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益、動(dòng)量交易策略等投資策略。一些金融實(shí)踐者已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用行為金融學(xué)的這些投資策略來(lái)指導(dǎo)他們的投資活動(dòng)。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價(jià)格下跌時(shí)，分批買進(jìn)股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動(dòng)。

行為金融學(xué)認(rèn)為，人們?cè)谶M(jìn)行決策的時(shí)候，往往會(huì)選擇一個(gè)決策參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益，而非著眼于最終的財(cái)富狀況。在心理預(yù)期的過(guò)程中，人們會(huì)把決策分成不同的心理帳戶來(lái)考慮，常常擁有自信情節(jié)，高估已經(jīng)擁有的商品或服務(wù)，并且傾向于增加這里物品或服務(wù)的使用次數(shù)。還對(duì)預(yù)期的損失過(guò)于敏感，把同樣價(jià)值的損失計(jì)算成遠(yuǎn)高于同樣價(jià)值的收益，而對(duì)已經(jīng)形成損失的東西卻表現(xiàn)出一種“處置效果”，由于期待機(jī)會(huì)收回成本而繼續(xù)經(jīng)受可能的損失。因此在行為金融學(xué)中的“心理”帳戶和“認(rèn)知偏差”這兩個(gè)概念，應(yīng)該在日常理財(cái)中關(guān)注?！∵\(yùn)用動(dòng)量交易策略。即預(yù)先對(duì)股票收益和交易量設(shè)定過(guò)濾準(zhǔn)則，當(dāng)股票收益或股票收益與交易量同時(shí)滿足過(guò)濾準(zhǔn)則時(shí)就買入或賣出

股票的投資策略。當(dāng)處置效應(yīng)在證券市場(chǎng)上比較嚴(yán)重時(shí)，其帶來(lái)的股票基本價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)格之間的差幅就會(huì)更大；當(dāng)價(jià)格向價(jià)值回歸時(shí)，可利用動(dòng)量交易策略，通過(guò)差幅獲利。

市場(chǎng)無(wú)效性本質(zhì)上是一種套利機(jī)會(huì)，如果足夠多的資金追求同一種市場(chǎng)無(wú)效性，它肯定會(huì)消失。對(duì)于許多定量投資者來(lái)說(shuō)，永遠(yuǎn)感到困惑的是，一旦某種市場(chǎng)無(wú)效性在學(xué)術(shù)刊物上得到詳細(xì)論述，它就奇怪地消失了。實(shí)際上，如果昨天的無(wú)效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設(shè)想它明天仍然存在是非常危險(xiǎn)的。資本市場(chǎng)同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權(quán)威”的信息，應(yīng)該努力追求有個(gè)性的投資策略。

在職業(yè)資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯(cuò)誤的人，但其中的許多錯(cuò)誤都可以歸因于人類本性——追求安穩(wěn)、相信潮流、失敗后希望改換風(fēng)格和指導(dǎo)思想。投資組合管理中的一些錯(cuò)誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場(chǎng)，一些錯(cuò)誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受性。

4 股票投資策略

4.1 具備股票投資取勝的素質(zhì)

對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，在股票業(yè)取得成功的素質(zhì)應(yīng)該包括：忍耐、自立、簡(jiǎn)單明了、能忍受痛苦、心胸開(kāi)闊、有獨(dú)立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨(dú)立的研究工作、勇于承認(rèn)錯(cuò)誤，還有對(duì)普通的商業(yè)恐慌不屑一顧。這些素質(zhì)的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學(xué)是相符的，市場(chǎng)可能是無(wú)效的，積極管理者也有增加價(jià)值的潛力，但這些無(wú)效性既不簡(jiǎn)單，也不是靜態(tài)的，利用起來(lái)代價(jià)也不低。換言之，市場(chǎng)無(wú)效性的一個(gè)特點(diǎn)就是容易消失。這就意味著市場(chǎng)無(wú)效性一旦被隔離出來(lái)，并廣為人知，越來(lái)越多的資金追逐這一無(wú)效性時(shí)，這個(gè)特點(diǎn)就消失了。問(wèn)題不在于投資者和他們的顧問(wèn)很愚昧或麻木不仁，在于當(dāng)信息收到之時(shí)情況可能已經(jīng)發(fā)生變化。當(dāng)樂(lè)觀的金融信息廣泛傳播時(shí)，大多數(shù)投資人認(rèn)為這個(gè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)在近期內(nèi)還會(huì)進(jìn)一步高漲時(shí)，經(jīng)濟(jì)走勢(shì)實(shí)際上已經(jīng)向衰退邁進(jìn)。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學(xué)頭腦”是不科學(xué)的。

4.2 逆潮流而動(dòng)

風(fēng)險(xiǎn)觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會(huì)性生物，渴望與別人協(xié)調(diào)一致，達(dá)成共識(shí)。以常規(guī)方式失敗經(jīng)常比非常規(guī)性失敗痛苦較少。相應(yīng)地，投資者更愿意冒以常規(guī)方式失敗的較大風(fēng)險(xiǎn)，而不愿意冒可能以非常規(guī)方式失敗的較小風(fēng)險(xiǎn)。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有多少耐心。

參考文獻(xiàn)

篇9

1 文獻(xiàn)綜述

一般認(rèn)為，行為金融學(xué)的產(chǎn)生以1951年Burrel教授發(fā)表《投資戰(zhàn)略的實(shí)驗(yàn)方法的可能性研究》一文為標(biāo)志，該文首次將行為心理學(xué)結(jié)合在經(jīng)濟(jì)學(xué)中來(lái)解釋金融現(xiàn)象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合寫(xiě)了《人類決策的心理學(xué)研究》，為行為金融學(xué)理論作出了開(kāi)創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。1979年Daniel Kahneman教授和Amos Tversky教授發(fā)表了《預(yù)期理論：風(fēng)險(xiǎn)決策分析》，正是提出了行為金融學(xué)中的預(yù)期理論。

中南大學(xué)的饒育蕾和劉達(dá)鋒著的《行為金融學(xué)》是我國(guó)第一本系統(tǒng)闡述行為金融學(xué)理論的著作。吳世農(nóng)、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國(guó)證券市場(chǎng)初建時(shí)就對(duì)中國(guó)股市調(diào)查并進(jìn)行取樣分析，得出中國(guó)市場(chǎng)為非有效市場(chǎng)，其主要論文有：吳世農(nóng)、韋紹永的《上海股市投資組合規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn) 關(guān)系的實(shí)證研究》，陳旭、劉勇的《對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)有效性的實(shí)證分析及隊(duì)策建議》。國(guó)內(nèi)對(duì)這一理論的研究相對(duì)不足，對(duì)投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國(guó)學(xué)者的思路進(jìn)行論證。美國(guó)學(xué)者彼得L伯恩斯坦和阿斯瓦斯達(dá)摩達(dá)蘭著的《投資管理》總結(jié)了美國(guó)比較有影響力的觀點(diǎn)，對(duì)行為金融學(xué)理論在投資領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了發(fā)展，對(duì)投資行為進(jìn)行了全面剖析，其對(duì)投資策略的研究更具有獨(dú)到之處，這種在行為金融學(xué)下投資策略的研究對(duì)我國(guó)證券業(yè)的發(fā)展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25 歌法則》以其簡(jiǎn)單而明了的筆法描繪了行為金融學(xué)下投資方法的選擇應(yīng)具備的條件和原則，指導(dǎo)我們的實(shí)踐。Brigham Ehrharot著的《財(cái)務(wù)管理理論與實(shí)務(wù)》中也不乏對(duì)行為金融學(xué)的 應(yīng)用，比如：選擇權(quán)的應(yīng)用等。

2 行為金融學(xué)概述

行為金融學(xué)是將行為學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知學(xué)成果運(yùn)用到金融市場(chǎng)上產(chǎn)生的一種新理論，是基于心理學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出投資者決策時(shí)的心理特征假設(shè)來(lái)研究投資者實(shí)際投資決策行為的一門學(xué)科。

行為金融學(xué)有兩個(gè)研究主題：一是市場(chǎng)并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會(huì)發(fā)生的各種認(rèn)知和行為偏差問(wèn)題。

主要理論：

證券市場(chǎng)是不完全有效的即市場(chǎng)定價(jià)不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風(fēng)險(xiǎn)即金融噪聲理論。投資者構(gòu)筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學(xué)總結(jié)的投資者行為偏差有：決策參考點(diǎn)決定行為者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過(guò)度自信心理和從眾心理。

3 行為金融學(xué)在實(shí)務(wù)中的應(yīng)用

實(shí)際上，各種積極管理模式都假定市場(chǎng)定價(jià)失真或無(wú)效。他們認(rèn)為通過(guò)投資于定價(jià)失真的市場(chǎng)或資產(chǎn)可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無(wú)效性是轉(zhuǎn)瞬即逝的，這樣，這些無(wú)效性可能會(huì)為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個(gè)好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學(xué)理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應(yīng)股權(quán)溢價(jià)、期權(quán)微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應(yīng)等等金融學(xué)難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益、動(dòng)量交易策略等投資策略。一些金融實(shí)踐者已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用行為金融學(xué)的這些投資策略來(lái)指導(dǎo)他們的投資活動(dòng)。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價(jià)格下跌時(shí)，分批買進(jìn)股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動(dòng)。

行為金融學(xué)認(rèn)為，人們?cè)谶M(jìn)行決策的時(shí)候，往往會(huì)選擇一個(gè)決策參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益，而非著眼于最終的財(cái)富狀況。在心理預(yù)期的過(guò)程中，人們會(huì)把決策分成不同的心理帳戶來(lái)考慮，常常擁有自信情節(jié)，高估已經(jīng)擁有的商品或服務(wù)，并且傾向于增加這里物品或服務(wù)的使用次數(shù)。還對(duì)預(yù)期的損失過(guò)于敏感，把同樣價(jià)值的損失計(jì)算成遠(yuǎn)高于同樣價(jià)值的收益，而對(duì)已經(jīng)形成損失的東西卻表現(xiàn)出一種“處置效果”，由于期待機(jī)會(huì)收回成本而繼續(xù)經(jīng)受可能的損失。因此在行為金融學(xué)中的“心理”帳戶和“認(rèn)知偏差”這兩個(gè)概念，應(yīng)該在日常理財(cái)中關(guān)注?！∵\(yùn)用動(dòng)量交易策略。即預(yù)先對(duì)股票收益和交易量設(shè)定過(guò)濾準(zhǔn)則，當(dāng)股票收益或股票收益與交易量同時(shí)滿足過(guò)濾準(zhǔn)則時(shí)就買入或賣出

股票的投資策略。當(dāng)處置效應(yīng)在證券市場(chǎng)上比較嚴(yán)重時(shí)，其帶來(lái)的股票基本價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)格之間的差幅就會(huì)更大；當(dāng)價(jià)格向價(jià)值回歸時(shí)，可利用動(dòng)量交易策略，通過(guò)差幅獲利。

市場(chǎng)無(wú)效性本質(zhì)上是一種套利機(jī)會(huì)，如果足夠多的資金追求同一種市場(chǎng)無(wú)效性，它肯定會(huì)消失。對(duì)于許多定量投資者來(lái)說(shuō)，永遠(yuǎn)感到困惑的是，一旦某種市場(chǎng)無(wú)效性在學(xué)術(shù)刊物上得到詳細(xì)論述，它就奇怪地消失了。實(shí)際上，如果昨天的無(wú)效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設(shè)想它明天仍然存在是非常危險(xiǎn)的。資本市場(chǎng)同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權(quán)威”的信息，應(yīng)該努力追求有個(gè)性的投資策略。

在職業(yè)資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯(cuò)誤的人，但其中的許多錯(cuò)誤都可以歸因于人類本性——追求安穩(wěn)、相信潮流、失敗后希望改換風(fēng)格和指導(dǎo)思想。投資組合管理中的一些錯(cuò)誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場(chǎng)，一些錯(cuò)誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受性。

4 股票投資策略

4.1 具備股票投資取勝的素質(zhì)

對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，在股票業(yè)取得成功的素質(zhì)應(yīng)該包括：忍耐、自立、簡(jiǎn)單明了、能忍受痛苦、心胸開(kāi)闊、有獨(dú)立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨(dú)立的研究工作、勇于承認(rèn)錯(cuò)誤，還有對(duì)普通的商業(yè)恐慌不屑一顧。這些素質(zhì)的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學(xué)是相符的，市場(chǎng)可能是無(wú)效的，積極管理者也有增加價(jià)值的潛力，但這些無(wú)效性既不簡(jiǎn)單，也不是靜態(tài)的，利用起來(lái)代價(jià)也不低。換言之，市場(chǎng)無(wú)效性的一個(gè)特點(diǎn)就是容易消失。這就意味著市場(chǎng)無(wú)效性一旦被隔離出來(lái)，并廣為人知，越來(lái)越多的資金追逐這一無(wú)效性時(shí)，這個(gè)特點(diǎn)就消失了。問(wèn)題不在于投資者和他們的顧問(wèn)很愚昧或麻木不仁，在于當(dāng)信息收到之時(shí)情況可能已經(jīng)發(fā)生變化。當(dāng)樂(lè)觀的金融信息廣泛傳播時(shí)，大多數(shù)投資人認(rèn)為這個(gè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)在近期內(nèi)還會(huì)進(jìn)一步高漲時(shí)，經(jīng)濟(jì)走勢(shì)實(shí)際上已經(jīng)向衰退邁進(jìn)。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學(xué)頭腦”是不科學(xué)的。

4.2 逆潮流而動(dòng)

風(fēng)險(xiǎn)觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會(huì)性生物，渴望與別人協(xié)調(diào)一致，達(dá)成共識(shí)。以常規(guī)方式失敗經(jīng)常比非常規(guī)性失敗痛苦較少。相應(yīng)地，投資者更愿意冒以常規(guī)方式失敗的較大風(fēng)險(xiǎn)，而不愿意冒可能以非常規(guī)方式失敗的較小風(fēng)險(xiǎn)。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有多少耐心。

參考文獻(xiàn)

篇10

1文獻(xiàn)綜述

一般認(rèn)為，行為金融學(xué)的產(chǎn)生以1951年Burrel教授發(fā)表《投資戰(zhàn)略的實(shí)驗(yàn)方法的可能性研究》一文為標(biāo)志，該文首次將行為心理學(xué)結(jié)合在經(jīng)濟(jì)學(xué)中來(lái)解釋金融現(xiàn)象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合寫(xiě)了《人類決策的心理學(xué)研究》，為行為金融學(xué)理論作出了開(kāi)創(chuàng)性的貢獻(xiàn)。1979年DanielKahneman教授和AmosTversky教授發(fā)表了《預(yù)期理論：風(fēng)險(xiǎn)決策分析》，正是提出了行為金融學(xué)中的預(yù)期理論。

中南大學(xué)的饒育蕾和劉達(dá)鋒著的《行為金融學(xué)》是我國(guó)第一本系統(tǒng)闡述行為金融學(xué)理論的著作。吳世農(nóng)、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國(guó)證券市場(chǎng)初建時(shí)就對(duì)中國(guó)股市調(diào)查并進(jìn)行取樣分析，得出中國(guó)市場(chǎng)為非有效市場(chǎng)，其主要論文有：吳世農(nóng)、韋紹永的《上海股市投資組合規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的實(shí)證研究》，陳旭、劉勇的《對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)有效性的實(shí)證分析及隊(duì)策建議》。國(guó)內(nèi)對(duì)這一理論的研究相對(duì)不足，對(duì)投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國(guó)學(xué)者的思路進(jìn)行論證。美國(guó)學(xué)者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達(dá)摩達(dá)蘭著的《投資管理》總結(jié)了美國(guó)比較有影響力的觀點(diǎn)，對(duì)行為金融學(xué)理論在投資領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行了發(fā)展，對(duì)投資行為進(jìn)行了全面剖析，其對(duì)投資策略的研究更具有獨(dú)到之處，這種在行為金融學(xué)下投資策略的研究對(duì)我國(guó)證券業(yè)的發(fā)展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25歌法則》以其簡(jiǎn)單而明了的筆法描繪了行為金融學(xué)下投資方法的選擇應(yīng)具備的條件和原則，指導(dǎo)我們的實(shí)踐。BrighamEhrharot著的《財(cái)務(wù)管理理論與實(shí)務(wù)》中也不乏對(duì)行為金融學(xué)的應(yīng)用，比如：選擇權(quán)的應(yīng)用等。

2行為金融學(xué)概述

行為金融學(xué)是將行為學(xué)、心理學(xué)和認(rèn)知學(xué)成果運(yùn)用到金融市場(chǎng)上產(chǎn)生的一種新理論，是基于心理學(xué)實(shí)驗(yàn)結(jié)果提出投資者決策時(shí)的心理特征假設(shè)來(lái)研究投資者實(shí)際投資決策行為的一門學(xué)科。

行為金融學(xué)有兩個(gè)研究主題：一是市場(chǎng)并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會(huì)發(fā)生的各種認(rèn)知和行為偏差問(wèn)題。

主要理論：

證券市場(chǎng)是不完全有效的即市場(chǎng)定價(jià)不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風(fēng)險(xiǎn)即金融噪聲理論。投資者構(gòu)筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學(xué)總結(jié)的投資者行為偏差有：決策參考點(diǎn)決定行為者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過(guò)度自信心理和從眾心理。

3行為金融學(xué)在實(shí)務(wù)中的應(yīng)用

實(shí)際上，各種積極管理模式都假定市場(chǎng)定價(jià)失真或無(wú)效。他們認(rèn)為通過(guò)投資于定價(jià)失真的市場(chǎng)或資產(chǎn)可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無(wú)效性是轉(zhuǎn)瞬即逝的，這樣，這些無(wú)效性可能會(huì)為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個(gè)好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學(xué)理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應(yīng)股權(quán)溢價(jià)、期權(quán)微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應(yīng)等等金融學(xué)難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益、動(dòng)量交易策略等投資策略。一些金融實(shí)踐者已經(jīng)開(kāi)始運(yùn)用行為金融學(xué)的這些投資策略來(lái)指導(dǎo)他們的投資活動(dòng)。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價(jià)格下跌時(shí)，分批買進(jìn)股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動(dòng)。

行為金融學(xué)認(rèn)為，人們?cè)谶M(jìn)行決策的時(shí)候，往往會(huì)選擇一個(gè)決策參考點(diǎn)來(lái)判斷預(yù)期的損益，而非著眼于最終的財(cái)富狀況。在心理預(yù)期的過(guò)程中，人們會(huì)把決策分成不同的心理帳戶來(lái)考慮，常常擁有自信情節(jié)，高估已經(jīng)擁有的商品或服務(wù)，并且傾向于增加這里物品或服務(wù)的使用次數(shù)。還對(duì)預(yù)期的損失過(guò)于敏感，把同樣價(jià)值的損失計(jì)算成遠(yuǎn)高于同樣價(jià)值的收益，而對(duì)已經(jīng)形成損失的東西卻表現(xiàn)出一種“處置效果”，由于期待機(jī)會(huì)收回成本而繼續(xù)經(jīng)受可能的損失。因此在行為金融學(xué)中的“心理”帳戶和“認(rèn)知偏差”這兩個(gè)概念，應(yīng)該在日常理財(cái)中關(guān)注。運(yùn)用動(dòng)量交易策略。即預(yù)先對(duì)股票收益和交易量設(shè)定過(guò)濾準(zhǔn)則，當(dāng)股票收益或股票收益與交易量同時(shí)滿足過(guò)濾準(zhǔn)則時(shí)就買入或賣出股票的投資策略。當(dāng)處置效應(yīng)在證券市場(chǎng)上比較嚴(yán)重時(shí)，其帶來(lái)的股票基本價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)格之間的差幅就會(huì)更大；當(dāng)價(jià)格向價(jià)值回歸時(shí)，可利用動(dòng)量交易策略，通過(guò)差幅獲利。

市場(chǎng)無(wú)效性本質(zhì)上是一種套利機(jī)會(huì)，如果足夠多的資金追求同一種市場(chǎng)無(wú)效性，它肯定會(huì)消失。對(duì)于許多定量投資者來(lái)說(shuō)，永遠(yuǎn)感到困惑的是，一旦某種市場(chǎng)無(wú)效性在學(xué)術(shù)刊物上得到詳細(xì)論述，它就奇怪地消失了。實(shí)際上，如果昨天的無(wú)效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設(shè)想它明天仍然存在是非常危險(xiǎn)的。資本市場(chǎng)同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權(quán)威”的信息，應(yīng)該努力追求有個(gè)性的投資策略。

在職業(yè)資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯(cuò)誤的人，但其中的許多錯(cuò)誤都可以歸因于人類本性——追求安穩(wěn)、相信潮流、失敗后希望改換風(fēng)格和指導(dǎo)思想。投資組合管理中的一些錯(cuò)誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場(chǎng)，一些錯(cuò)誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風(fēng)險(xiǎn)承受性。

4股票投資策略

4.1具備股票投資取勝的素質(zhì)

對(duì)于我們來(lái)說(shuō)，在股票業(yè)取得成功的素質(zhì)應(yīng)該包括：忍耐、自立、簡(jiǎn)單明了、能忍受痛苦、心胸開(kāi)闊、有獨(dú)立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨(dú)立的研究工作、勇于承認(rèn)錯(cuò)誤，還有對(duì)普通的商業(yè)恐慌不屑一顧。這些素質(zhì)的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學(xué)是相符的，市場(chǎng)可能是無(wú)效的，積極管理者也有增加價(jià)值的潛力，但這些無(wú)效性既不簡(jiǎn)單，也不是靜態(tài)的，利用起來(lái)代價(jià)也不低。換言之，市場(chǎng)無(wú)效性的一個(gè)特點(diǎn)就是容易消失。這就意味著市場(chǎng)無(wú)效性一旦被隔離出來(lái)，并廣為人知，越來(lái)越多的資金追逐這一無(wú)效性時(shí)，這個(gè)特點(diǎn)就消失了。問(wèn)題不在于投資者和他們的顧問(wèn)很愚昧或麻木不仁，在于當(dāng)信息收到之時(shí)情況可能已經(jīng)發(fā)生變化。當(dāng)樂(lè)觀的金融信息廣泛傳播時(shí)，大多數(shù)投資人認(rèn)為這個(gè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)在近期內(nèi)還會(huì)進(jìn)一步高漲時(shí)，經(jīng)濟(jì)走勢(shì)實(shí)際上已經(jīng)向衰退邁進(jìn)。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學(xué)頭腦”是不科學(xué)的。

4.2逆潮流而動(dòng)

風(fēng)險(xiǎn)觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會(huì)性生物，渴望與別人協(xié)調(diào)一致，達(dá)成共識(shí)。以常規(guī)方式失敗經(jīng)常比非常規(guī)性失敗痛苦較少。相應(yīng)地，投資者更愿意冒以常規(guī)方式失敗的較大風(fēng)險(xiǎn)，而不愿意冒可能以非常規(guī)方式失敗的較小風(fēng)險(xiǎn)。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對(duì)風(fēng)險(xiǎn)有多少耐心。

參考文獻(xiàn)