股票投資的主要分析方法

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股票投資的主要分析方法范文第1篇

1.1培養(yǎng)各種能力培養(yǎng)大學(xué)生的創(chuàng)新能力

提升其對(duì)資金的判斷和使用能力，以及投資理財(cái)?shù)哪芰Α９缮癜头铺卣f(shuō)過(guò)，一生能積累多少財(cái)富，不是決定于你能賺多少錢，而是取決于你如何進(jìn)行投資理財(cái)，錢找人勝過(guò)人找錢，要懂得錢為你工作而非你為錢工作。由此可見，投資理財(cái)?shù)哪芰κ种匾M(jìn)行股票投資正是鍛煉在校大學(xué)生這一能力的最佳選擇之一。

1.2培養(yǎng)紀(jì)律性、執(zhí)行力和應(yīng)變的能力

股票投資不是隨意而為，而是依“計(jì)”而行，這個(gè)“計(jì)”便是投資操作策略。投資策略一旦制定，在環(huán)境沒(méi)有發(fā)生較大變化的情況下，應(yīng)嚴(yán)格按投資策略執(zhí)行，不能因個(gè)人的“好惡”、“恐懼”、“貪婪”而隨意改變操作策略，做到“該出手時(shí)才出手”。但是，股票投資又是依“勢(shì)”而為，這個(gè)“勢(shì)”一方面指股票具體運(yùn)行的趨勢(shì)，另一方面指股票投資操作策略的環(huán)境，一旦這個(gè)“勢(shì)”發(fā)生了變化，具體的操作策略也就相應(yīng)變化。通過(guò)在股票投資中依“計(jì)”而行和順“勢(shì)”而為的訓(xùn)練，從而培養(yǎng)在校大學(xué)生的紀(jì)律性、執(zhí)行力和應(yīng)變能力。

1.3進(jìn)行挫折教育

股票投資是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)的投資，虧損現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，這就要求投資者能及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)，正確面對(duì)盈虧，保持平和的心態(tài)，這其中就包含了挫折教育。總之，投資股票對(duì)知識(shí)、能力、技能還是經(jīng)驗(yàn)和心理的要求均是全方位的、高標(biāo)準(zhǔn)的，那么在校大學(xué)生投資股票得到的鍛煉和促進(jìn)也是全方位的，不僅能使在校大學(xué)生在“學(xué)中做”，更能促使在校大學(xué)生在“做中學(xué)”，做到“學(xué)”“、做”兼顧，相得益彰。

2在校大學(xué)生進(jìn)行股票投資之弊

2.1有可能本末倒置或舍本

逐末在校大學(xué)生的主要任務(wù)是學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)和與其相關(guān)的知識(shí)，學(xué)習(xí)專業(yè)技能，鍛煉各方面的能力，學(xué)習(xí)做人和做事。這種學(xué)習(xí)是全方位的，也應(yīng)該是高標(biāo)準(zhǔn)的，在校大學(xué)生的主要精力和時(shí)間也應(yīng)該放在這些方面，而投資股票只是其中很小的一部分，是一種業(yè)余愛好和學(xué)習(xí)。如果認(rèn)識(shí)不到這一點(diǎn)，把主要精力和時(shí)間放在股票投資上，甚至在上課的時(shí)候也研究股票和進(jìn)行股票投資操作，那就是本末倒置。

2.2有可能影響生活

大學(xué)生投資股票的資金來(lái)源渠道較單一，余錢較少，部分同學(xué)甚至還是用生活費(fèi)進(jìn)行投資，因而抗風(fēng)險(xiǎn)能力不夠強(qiáng)；加之自己的專業(yè)知識(shí)有限、經(jīng)驗(yàn)欠缺，分析篩選股票以及操作的技術(shù)有可能不夠成熟，因而發(fā)生虧損的可能性較大。一旦虧損，就有可能對(duì)學(xué)生的生活造成影響。

2.3有可能使個(gè)別在校大學(xué)生形成拜金主義

大學(xué)生在校期間不僅是學(xué)習(xí)專業(yè)知識(shí)和技能及相關(guān)知識(shí)、培養(yǎng)自己各種能力的階段，同樣也是思想意識(shí)逐步成熟的階段。如果在這個(gè)階段只想著進(jìn)行股票投機(jī)，久而久之就可能形成盲目崇拜金錢、把金錢價(jià)值看作最高價(jià)值、一切價(jià)值都要服從于金錢價(jià)值的思想觀念和行為，而“以義為先”的我國(guó)傳統(tǒng)美德就可能在其意識(shí)和行為上消失，從而形成拜金主義的思想意識(shí)等等。

3解決問(wèn)題的辦法

（1）利用課余時(shí)間積極學(xué)習(xí)股票投資的理論知識(shí)、技能及相關(guān)知識(shí)，如股票投資的趨勢(shì)理論、K線和均線知識(shí)、主要技術(shù)指標(biāo)知識(shí)、股票篩選、分析、買賣知識(shí)和技能等，以及學(xué)習(xí)信息的收集和分析的方法，學(xué)習(xí)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)、計(jì)算機(jī)操作和簡(jiǎn)單編程知識(shí)、財(cái)務(wù)報(bào)表的分析方法等，儲(chǔ)備投資股票的知識(shí)與技能。

（2）可以在校內(nèi)成立投資協(xié)會(huì)，愛好股票投資的同學(xué)一起交流學(xué)習(xí)，并與校外證券公司長(zhǎng)期合作，邀請(qǐng)投資理財(cái)專家定期到校園舉辦講座，帶來(lái)股票最新資訊，教同學(xué)們?cè)撊绾畏治觥⒑Y選、買賣股票等。

（3）在平時(shí)，大學(xué)生可以用股票交易軟件進(jìn)行股票的篩選分析并進(jìn)行模擬買賣，這樣不僅能避免不必要的經(jīng)濟(jì)損失，還能學(xué)習(xí)股票投資的知識(shí)和技能，又盡可能地不影響課堂學(xué)習(xí)。

（4）成立興趣小組，集資實(shí)戰(zhàn)。成立興趣小組，各自進(jìn)行小部分出資，制定出投資管理協(xié)議，并按協(xié)議進(jìn)行分工合作、制定投資計(jì)劃、操作策略、分?jǐn)傆潯⒔涣骱涂偨Y(jié)等等。這樣，每一個(gè)人出資少，即使投資失敗，也不至于嚴(yán)重影響生活；大家分工合作，每個(gè)人花的時(shí)間也少一些；同時(shí)，不僅可以鍛煉協(xié)作精神，培養(yǎng)投資管理意識(shí)，最重要的是能學(xué)習(xí)和提高實(shí)戰(zhàn)技能。

（5）利用暑假或者寒假進(jìn)行投資操作，此時(shí)在校大學(xué)生不僅有充足的時(shí)間去分析大盤，研究股票，買賣股票，還能得到父母的資金支持，同時(shí)也不用擔(dān)心生活費(fèi)用的問(wèn)題。此外，除了學(xué)校引導(dǎo)和培養(yǎng)在校大學(xué)生的股票投資理念、方法外，家長(zhǎng)和社會(huì)也應(yīng)該關(guān)心和引導(dǎo)在校大學(xué)生形成正確的股票投資理念，要讓在校大學(xué)生明白：在校投資股票的主要目的是學(xué)習(xí)更多的理論知識(shí)，學(xué)習(xí)分析和解決問(wèn)題的方法，培養(yǎng)各方面的能力和提高心理素質(zhì)；投資股票不是簡(jiǎn)單的投機(jī)，而是投資；追求利益是分階段的，大學(xué)生不應(yīng)該把追求金錢放在首要位置，以學(xué)習(xí)為主，避免部分大學(xué)生形成拜金主義等等。

4結(jié)束語(yǔ)

股票投資的主要分析方法范文第2篇

關(guān)鍵詞：股票投資價(jià)值；模糊層次分析法；計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)業(yè)

中圖分類號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2017）16-0075-05

2009年10月30日，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板在深圳股票交易所成功上市，從初建時(shí)28家公司，總發(fā)行股本2 672 140 777股，截至2016年12月26日已有568家公司成功上市，總發(fā)行股本為262 475 087 724股。創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)的快速發(fā)展為國(guó)內(nèi)中小公司，尤其是高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)、高收益、高創(chuàng)新的計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司提供了巨大的融資機(jī)會(huì)和發(fā)展機(jī)遇。多層次資本市場(chǎng)體系的逐步完善拓寬了個(gè)人投資者的投資渠道，而創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司的股票憑借其高成長(zhǎng)和高收益性正在逐漸獲得個(gè)人投資者的青睞。因此，如何建立一套科學(xué)有效的股票投資價(jià)值評(píng)估模型，幫助投資者高效準(zhǔn)確地識(shí)別出具有投資價(jià)值的股票，成為專家學(xué)者們共同關(guān)注的熱點(diǎn)之一。曲若鵬以同一家公司財(cái)務(wù)報(bào)表為例，運(yùn)用兩種方法評(píng)估企業(yè)股票投資價(jià)值，第一種是先估計(jì)實(shí)體價(jià)值，然后減去凈債務(wù)價(jià)值；第二種方法利用股票投資現(xiàn)金流量模型進(jìn)行折現(xiàn)，得出的結(jié)論為不同的思路得出的股票投資價(jià)值評(píng)估結(jié)果是不同的。張棟等人認(rèn)為，企業(yè)股票投資與看漲期權(quán)極為相似，借助B-S期權(quán)定價(jià)模型可以確定企業(yè)股票投資價(jià)值，雖然與傳統(tǒng)方法相比此模型可充分考慮到企業(yè)收益風(fēng)險(xiǎn)，操作更具靈活性，但缺點(diǎn)是重要參數(shù)波動(dòng)率的確定容易產(chǎn)生偏差、計(jì)算過(guò)程也比較復(fù)雜。劉建容等強(qiáng)調(diào)股票的投資價(jià)值是一種相對(duì)價(jià)值，結(jié)合層次分析法和因子分析法建立了上市公司內(nèi)在價(jià)值評(píng)估模型，借助相對(duì)內(nèi)在價(jià)值與股價(jià)動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)之間的聯(lián)系構(gòu)造出上市公司投資價(jià)值分析模型，實(shí)證研究表明該模型在投資者進(jìn)行股票選擇時(shí)具有指導(dǎo)作用。孫霞指出，資本結(jié)構(gòu)、股票投資結(jié)構(gòu)、公司治理結(jié)構(gòu)以及企業(yè)所處的行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)等都是影響企業(yè)股票投資價(jià)值的重要因素，國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)日趨完善，掌握一些科學(xué)的股票投資價(jià)值評(píng)估技術(shù)是投資者進(jìn)行理性投資的必要手段。

通過(guò)以上文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)股票價(jià)值進(jìn)行全面、科學(xué)的評(píng)估不僅可以有利于股東的監(jiān)督與公司管理者的經(jīng)營(yíng)，也是投資者進(jìn)行投資的必要過(guò)程。多數(shù)學(xué)者對(duì)股票投資價(jià)值評(píng)估研究范圍比較廣泛，缺乏針對(duì)性，并不完全適用于高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)類公司。因此，結(jié)合該行業(yè)的具體特點(diǎn)，遵循創(chuàng)新性、科學(xué)性、全面性等原則，增加了研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入比、產(chǎn)品市場(chǎng)認(rèn)可度、人才儲(chǔ)備等創(chuàng)新性指標(biāo)。

一、股票投資價(jià)值評(píng)估指標(biāo)體系的建立

（一）建立指標(biāo)體系

本文采用模糊層次分析法來(lái)構(gòu)建股票投資價(jià)值評(píng)估模型。模糊層次分析法是綜合運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)和層次分析法的一種分析方法。層次分析法（analytical hierarchy process，簡(jiǎn)稱AHP法），由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Satty于20世紀(jì)70年代提出，是一種定性與定量分析相結(jié)合的多準(zhǔn)則決策方法，具體分為五個(gè)步驟：根據(jù)總目標(biāo)明確問(wèn)題，分解問(wèn)題并構(gòu)建層次分析模型，根據(jù)隸屬關(guān)系構(gòu)造判斷矩陣，層次單排序和層次總排序。運(yùn)用AHP的關(guān)鍵是構(gòu)造滿意一致性矩陣，但由于人們主觀意識(shí)對(duì)客觀事物的判斷存在差異，構(gòu)造的矩陣需要經(jīng)過(guò)不斷的調(diào)整和檢驗(yàn)才會(huì)達(dá)到滿意的一致性。而模糊層次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，簡(jiǎn)稱“FAHP法”）用模糊數(shù)代替標(biāo)度表示結(jié)果，通過(guò)兩兩元素的比較構(gòu)造模糊一致判斷矩陣，借助模糊一致矩陣表示各個(gè)元素的相對(duì)重要性權(quán)重，實(shí)現(xiàn)了模糊環(huán)境下的層次分析，使得決策結(jié)果更加數(shù)字化，定量化和科學(xué)化。

依據(jù)《中華人民共和國(guó)證券法》《深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板股票上市規(guī)則》和《中華人民共和國(guó)中小企業(yè)促進(jìn)法》等文件，立足創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司高收益、高風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)獨(dú)占性、高成長(zhǎng)性等特點(diǎn)，參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，遵循科學(xué)性、全面性、創(chuàng)新性等指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則，增加了研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入比、產(chǎn)品市場(chǎng)認(rèn)可度、人才儲(chǔ)備、知識(shí)產(chǎn)權(quán)、成果轉(zhuǎn)化能力、決策科學(xué)程度等指標(biāo)，最終構(gòu)建了創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票投資價(jià)值評(píng)估的指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系分為3層，第1層是目標(biāo)層，即創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票投資價(jià)值A(chǔ)；第2層是準(zhǔn)則層，對(duì)應(yīng)盈利指數(shù)（B1）、成長(zhǎng)指數(shù)（B2）、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（B3）和創(chuàng)新指數(shù)（B4）4個(gè)一級(jí)指標(biāo)；第3層是指標(biāo)層，包括基本每股收益、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率等10個(gè)定量指標(biāo)和產(chǎn)品市場(chǎng)認(rèn)可度、人才儲(chǔ)備知識(shí)產(chǎn)權(quán)等5個(gè)定性指標(biāo)。

（二）構(gòu)造判斷矩陣

本文采用模糊層次分析法來(lái)確立各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重值，邀請(qǐng)多位股票投資專家和資深股民對(duì)指標(biāo)間相對(duì)重要程度進(jìn)行兩兩判斷，采用Saaty1―9標(biāo)度法構(gòu)造出判斷矩陣，Satty1―9標(biāo)度法的含義（見表1）。

根據(jù)上述專家對(duì)指標(biāo)重要程度判斷結(jié)果的處理，得到5個(gè)判斷矩陣Y，Y1，Y2，Y3，Y4，分別為：

（三）計(jì)算各級(jí)權(quán)重并檢驗(yàn)一致性

根據(jù)計(jì)算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指標(biāo)層對(duì)準(zhǔn)則層的權(quán)重向量為W1=（0.5000，0.2500，0.2500），W2=（0.3845，0.0878，0.1433，0.3845），W3=（0.2291，0.1575，

0.5359，0.0775），W4=（0.2771，0.4658，0.1611，0.0960）。上述計(jì)算得到的權(quán)重值能否作為下層要素對(duì)上層某一要素排序的依據(jù)，還需要對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。層次分析法中，用CI（consistency index）作為檢驗(yàn)判斷矩陣一致性的指標(biāo)，其中CI，因判斷矩陣階數(shù)n越大時(shí)，一致性越差，為消除階數(shù)對(duì)一致性檢驗(yàn)的影響，引進(jìn)修正系數(shù)RI（random index），并最終用一致性比例CR（consistency ratio）作為判斷矩陣是否具有一致性的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，其中CR=CI/RI，當(dāng)計(jì)算得到CR值小于或等于0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣具有一致性，可以進(jìn)行單排序；當(dāng)CR值大于0.1時(shí)判斷矩陣不滿足一致性，需要修正評(píng)分降低偏差，直到滿足一致性檢驗(yàn)。RI值隨矩陣階數(shù)n變化情況（如表2所示）。

下面計(jì)算并判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)指標(biāo)，矩陣Y的最大特征值λmax為4.0512，CI=（4.0512-4）/（4-1）=0.0171，CR=CI/RI=0.0171/0.89=0.0192，同理可得到Y(jié)1，Y2，Y3，Y4的CR值分別為0，0.0078，0.0422，0.0116，均小于0.1，通^了一致性檢驗(yàn)，權(quán)重系數(shù)可以接受，得到權(quán)重匯總表（如下頁(yè)表3所示）。

二、實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)樣本的來(lái)源與選取

應(yīng)用模糊層次分析法對(duì)創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票價(jià)值進(jìn)行評(píng)估的過(guò)程是：首先，根據(jù)上述專家學(xué)者給出的相對(duì)重要性矩陣計(jì)算出各指標(biāo)相對(duì)于綜合評(píng)價(jià)目標(biāo)的權(quán)重系數(shù)（前文已得出計(jì)算結(jié)果（見下頁(yè)表3）；然后以各公司重要財(cái)務(wù)指標(biāo)的實(shí)際值和綜合實(shí)力為基礎(chǔ)，將定量指標(biāo)和定性指標(biāo)進(jìn)行橫向比較，得出各指標(biāo)在多家公司中的相對(duì)重要性，重要性程度用分值的高低來(lái)表示；最后，用相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)乘以各家公司評(píng)價(jià)指標(biāo)的對(duì)應(yīng)分值，得出各公司盈利指數(shù)、成長(zhǎng)指數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)、創(chuàng)新指數(shù)的分值和綜合評(píng)價(jià)分值。

本文從深市創(chuàng)業(yè)板隨機(jī)抽取4家有代表性的計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票進(jìn)行分析，并對(duì)其投資價(jià)值進(jìn)行評(píng)估排序。它們分別是銀信科技（300231）、易華錄（300212）、漢鼎宇佑（300300）、朗瑪信息（300288），以下分別用P1、P2、P3、P4來(lái)代表它們。為了提高評(píng)價(jià)結(jié)果的可靠性，本文假設(shè)不同股票的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策導(dǎo)向、行業(yè)特點(diǎn)等都相同。表4是新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)提供的這4家公司截至2016年6月30日的定量評(píng)價(jià)指標(biāo)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

根據(jù)表4中財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和各公司的綜合實(shí)力對(duì)每家公司的評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)造判斷矩陣，計(jì)算每家公司在各指標(biāo)中所占的相應(yīng)權(quán)數(shù)（計(jì)算方法如上文所示），結(jié)果（如下頁(yè)表5、表6所示）。假定每個(gè)指標(biāo)的滿分都是100分，將每家上市公司各評(píng)價(jià)指標(biāo)的分值與其對(duì)應(yīng)的權(quán)重系數(shù)相乘，得出盈利指數(shù)、成長(zhǎng)指數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和創(chuàng)新指數(shù)的得分。同理，將每家公司上述四個(gè)指標(biāo)的分值乘以對(duì)應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，得出綜合評(píng)分。下面以銀信科技為例計(jì)算其盈利指數(shù)、成長(zhǎng)指數(shù)、風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和創(chuàng)新指數(shù)及其投資價(jià)值綜合評(píng)分。

盈利指數(shù)=銀信科技在基本每股收益C1的權(quán)重得分×C1在盈利指數(shù)B1中的權(quán)重+銀信科技凈資產(chǎn)收益率C2的權(quán)重得分×C2在盈利指數(shù)B1中的權(quán)重+銀信科技每股凈資產(chǎn)C3的權(quán)重得分×C3在盈利指數(shù)B1中的權(quán)重盈利指數(shù)=

17.97×0.5+43.54×0.25+9.84×0.25=22.33，同理，成長(zhǎng)指數(shù)=

20.09×0.3845+27.71×0.0878+9.98×0.1433+36.38×0.3845=

25.58，風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)=6.4×0.2291+14.43×0.1575+23.78×0.5359+

13.61×0.0775=17.54，創(chuàng)新指數(shù)=12.64×0.2771+26.31×

0.4658+18.99×0.1611+17.07×0.0960=20.46。

投資價(jià)值綜合評(píng)分=銀信科技在盈利指數(shù)B1中的得分×B1在計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票投資價(jià)值A(chǔ)中的權(quán)重+銀信科技在成長(zhǎng)指數(shù)B2中的得分×B2在A中的權(quán)重+銀信科技在風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)B3中的得分×B3在A中的權(quán)重+銀信科技在創(chuàng)新指數(shù)B4中的得分×B4在A中的權(quán)重投資價(jià)值綜合評(píng)分=22.33×0.5423+25.58×0.1397+17.54×0.2333+20.46×0.0847=21.51。

同理，4家公司股票的投資價(jià)值綜合評(píng)分結(jié)果匯總為表7。

（二）投資價(jià)值評(píng)估排序

對(duì)創(chuàng)業(yè)板這4家計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票投資價(jià)值進(jìn)行排序，得到的結(jié)果（如表7所示），即按投資價(jià)值從優(yōu)到劣依次為：易華錄、朗瑪信息、銀信科技、漢鼎宇佑。易華錄的投資價(jià)值最大，主要表現(xiàn)為其收益較高、創(chuàng)新能力較強(qiáng)，發(fā)展穩(wěn)定、上升空間大，是這四支股票中相對(duì)投資價(jià)值最大的。

（三）檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)采用模糊層次分析法做出的計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票投資價(jià)值評(píng)估模型的科學(xué)性和可行性，本文繪制出上述4家公司自2014年6月30日至2016年6月30日的股票漲跌幅度趨勢(shì)圖（如下圖所示）。可以看到，4家公司的股票實(shí)際漲跌趨勢(shì)與上文模型預(yù)測(cè)的結(jié)果一致。

結(jié)合表7和下圖可以得知，易華錄的投資價(jià)值最高，雖然朗瑪信息的最大漲幅高于易華錄，但是易華錄的整體漲幅趨勢(shì)更為穩(wěn)定，波動(dòng)較小，抗風(fēng)險(xiǎn)能力高，成長(zhǎng)性好，收益也更穩(wěn)定，所以是相對(duì)投資價(jià)值最大的股票。根據(jù)北京易華錄信息技術(shù)股份有限公司2016年半年度報(bào)告顯示，報(bào)告期內(nèi)，基于行業(yè)發(fā)展環(huán)境良好，業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新漸顯成效，公司新增項(xiàng)目較多等原因，公司經(jīng)營(yíng)效益穩(wěn)步提高。僅2016年上半年，公司已實(shí)現(xiàn)營(yíng)業(yè)收入89 619.77萬(wàn)元，較去年同期增長(zhǎng)18.9%；歸屬上市公司股東的凈利潤(rùn)為7 838.75萬(wàn)元，較去年同期增長(zhǎng)36.32%。研發(fā)投入總額為6 906.15萬(wàn)元，較去年同期增加12.68%，主要原因?yàn)楸灸晷略鲅邪l(fā)項(xiàng)目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授權(quán)的專利17項(xiàng)。朗瑪信息的股票投資價(jià)值位于第二位，與銀信科技的股票投資價(jià)值相差不大。銀信科技的漲幅雖然較小，但其整體漲幅走勢(shì)平緩，幾乎維持在正增長(zhǎng)狀態(tài)，風(fēng)險(xiǎn)比較小，但收益比前兩者低，所以排在第三位。漢鼎宇佑排在第四位。根據(jù)本文表4可以得知，其凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率和主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率都為負(fù)數(shù)，經(jīng)營(yíng)狀況有待改善，成長(zhǎng)性較低，故而收益也較低，所以排在第四位。

三、結(jié)論

運(yùn)用模糊層次分析法可以清晰反映出創(chuàng)業(yè)板不同計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司投資價(jià)值的優(yōu)劣以及各指標(biāo)的權(quán)重，幫助投資者對(duì)其投資價(jià)值進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和分級(jí)，從而制定出利潤(rùn)最大化、成長(zhǎng)最優(yōu)化和風(fēng)險(xiǎn)最小化的最佳投資方案。因此，利用模糊層次分析法構(gòu)建的創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)業(yè)股票投資價(jià)值評(píng)估模型，對(duì)投資者的投資決策具有較高的參考價(jià)值。但是，在現(xiàn)實(shí)的股票投資市場(chǎng)中，影響股票投資價(jià)值的因素眾多，包括宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策導(dǎo)向、公司資本結(jié)構(gòu)等，因而在指標(biāo)選取和權(quán)重設(shè)定等方面會(huì)存在較大的差異性。總而言之，運(yùn)用模糊層次分析法進(jìn)行創(chuàng)業(yè)板計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)公司股票投資價(jià)值評(píng)估的優(yōu)勢(shì)在于其科學(xué)性、數(shù)字性和靈活性，可以結(jié)合具體的宏觀環(huán)境和各股票的實(shí)際情況具體分析與評(píng)價(jià)。同時(shí)，由于股票市場(chǎng)十分復(fù)雜，瞬息萬(wàn)變，可以將模糊層次分析法與其他科學(xué)決策方法相結(jié)合，優(yōu)化指標(biāo)的選取，最大程度剔除不確定性因素的干擾，提升指標(biāo)權(quán)重的準(zhǔn)確性，增強(qiáng)預(yù)測(cè)的可信度。

參考文獻(xiàn)：

[1] 曲若鵬.企業(yè)股權(quán)價(jià)值評(píng)估的兩種方法[J].財(cái)會(huì)月刊，2011，（32）：66-67.

[2] 張棟，楊淑娥，楊紅.基于B-S模型的企業(yè)股權(quán)價(jià)值評(píng)估[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2006，（20）：144-147.

[3] 劉建容，潘和平.基于財(cái)務(wù)指標(biāo)體系的中國(guó)上市公司投資價(jià)值分析[J].管理學(xué)家：學(xué)術(shù)版，2010，（5）：16-25.

[4] 孫霞.淺談股權(quán)價(jià)值評(píng)估的影響因素[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2014，（7）：108-109.

[5] 胡運(yùn)權(quán)，等.運(yùn)籌學(xué)基礎(chǔ)及運(yùn)用：第4版[M].北京：高等教育出版社，2004：308-311.

[6] 陳德軍，劉冬，隋建龍.基于模糊綜合評(píng)價(jià)的物流園區(qū)企業(yè)征信評(píng)價(jià)方法[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：信息與管理工程版，2016，（4）：

451-454.

[7] 侯春梅.基于模糊層次分析法的投資項(xiàng)目評(píng)估[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)：信息與管理工程版，2015，（5）：645-648.

[8] 朱琦臣.企業(yè)股權(quán)投資價(jià)值分析實(shí)證研究[D].上海：復(fù)旦大學(xué)，2010.

[9] 柴中華，鄭垂勇，蔡華.風(fēng)險(xiǎn)投資價(jià)值評(píng)估的新方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2010，（5）：162-164.

股票投資的主要分析方法范文第3篇

學(xué)術(shù)界對(duì)股票投資母國(guó)偏好的成因解釋

對(duì)沖母國(guó)特有風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)股票投資母國(guó)偏好的一個(gè)潛在解釋是，國(guó)內(nèi)資產(chǎn)通常與母國(guó)市場(chǎng)有更大的聯(lián)系性，因而國(guó)內(nèi)資產(chǎn)能更好地對(duì)沖母國(guó)的特有風(fēng)險(xiǎn)。在這里，母國(guó)的特有風(fēng)險(xiǎn)主要是指通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)和諸如人力資本之類的非交易性財(cái)富風(fēng)險(xiǎn)。然而，已有大量實(shí)證研究表明，國(guó)內(nèi)股票收益與國(guó)內(nèi)通貨膨脹之間以及國(guó)內(nèi)股票收益與非交易性財(cái)富之間并不存在普遍的強(qiáng)烈聯(lián)系。因而，用對(duì)沖母國(guó)特有風(fēng)險(xiǎn)來(lái)解釋股票投資母國(guó)偏好并不令人信服。

對(duì)外投資的障礙和成本。對(duì)外投資障礙可能導(dǎo)致股票投資母國(guó)偏好。通常，對(duì)外投資障礙主要體現(xiàn)為對(duì)外國(guó)資產(chǎn)的罰沒(méi)、對(duì)資本流動(dòng)的直接控制、對(duì)銀行存款的儲(chǔ)備要求以及對(duì)公司外國(guó)持有者的占比限制。在20世紀(jì)80年代，假定投資障礙會(huì)導(dǎo)致母國(guó)偏好是與現(xiàn)實(shí)情況相當(dāng)吻合的。對(duì)很多投資者而言，由于母國(guó)的限制，獲得外幣并進(jìn)行對(duì)外投資是相當(dāng)困難的。但20世紀(jì)90年代以來(lái)，幾乎所有國(guó)家一定程度上都開始開放其金融市場(chǎng)。絕大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家的金融市場(chǎng)以及一些新興經(jīng)濟(jì)體的金融市場(chǎng)均對(duì)外國(guó)投資者開放。然而，股票投資母國(guó)偏好在這一環(huán)境改變下仍然盛行。這說(shuō)明，投資障礙難以解釋股票投資母國(guó)偏好。交易成本也可能導(dǎo)致股票投資母國(guó)偏好。通常，跨國(guó)股票投資的交易成本包括銀行交易費(fèi)用、匯率交易成本和信息收集成本。如果外國(guó)資產(chǎn)的交易更為昂貴，則可以預(yù)計(jì)外國(guó)資產(chǎn)交易量要小于國(guó)內(nèi)資產(chǎn)交易量。但實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，外國(guó)股票的換手率往往要高于國(guó)內(nèi)股票的換手率；由此看來(lái)，交易成本也難以解釋股票投資母國(guó)偏好。

信息不對(duì)稱。對(duì)股票投資母國(guó)偏好的一個(gè)流行解釋是，國(guó)內(nèi)和外國(guó)投資者之間的信息不對(duì)稱驅(qū)動(dòng)了對(duì)本國(guó)資產(chǎn)的偏好。這種觀點(diǎn)認(rèn)為：如果存在信息差異，風(fēng)險(xiǎn)厭惡的投資者會(huì)偏好那些能更容易獲得相關(guān)信息的股票，顯然，國(guó)內(nèi)股票更符合這一特點(diǎn)。在相關(guān)的實(shí)證研究中，研究者往往將兩國(guó)間的地理距離或者是兩國(guó)間的語(yǔ)言文化共享程度作為信息不對(duì)稱的代表。結(jié)果顯示，信息不對(duì)稱在國(guó)際資產(chǎn)組合選擇中發(fā)揮了重要作用；這說(shuō)明，信息不對(duì)稱能相當(dāng)程度解釋股票投資母國(guó)偏好。然而，仍有學(xué)者對(duì)這一觀點(diǎn)提出了不同看法：首先，從理論上講，信息不對(duì)稱不僅對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有影響，它還同時(shí)影響預(yù)期收益，這一點(diǎn)不能忽略；其次，國(guó)際市場(chǎng)存在很多股票指數(shù)，利用它們能一定程度避免信息不對(duì)稱；此外，利用信息交易也能一定程度避免信息不對(duì)稱。

公司治理和國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)。公司層面的治理缺陷以及國(guó)家層面的政治風(fēng)險(xiǎn)，也可能導(dǎo)致股票投資母國(guó)偏好。公司層面的治理缺陷以及國(guó)家層面的政治風(fēng)險(xiǎn)會(huì)導(dǎo)致兩類問(wèn)題。一方面，存在公司內(nèi)部人的問(wèn)題；也就是說(shuō)，實(shí)際控制公司的內(nèi)部投資者可以通過(guò)對(duì)外部投資者的剝奪來(lái)獲得私人利益。另一方面，存在國(guó)家的問(wèn)題；也就是說(shuō)，國(guó)家條例制定者可以通過(guò)監(jiān)管與稅收政策來(lái)剝奪投資者利益。這兩類問(wèn)題會(huì)影響國(guó)際資產(chǎn)組合選擇：由于內(nèi)部投資者在公司治理較差的環(huán)境下能通過(guò)剝奪外國(guó)投資者獲得實(shí)質(zhì)性好處，因而公司治理差的國(guó)家外國(guó)投資比重小；由于高剝奪風(fēng)險(xiǎn)會(huì)損害外國(guó)投資者利益，因而高剝奪風(fēng)險(xiǎn)的國(guó)家外國(guó)投資比重小。實(shí)證研究表明，在那些缺乏投資者保護(hù)或者具有高剝奪風(fēng)險(xiǎn)的國(guó)家，國(guó)內(nèi)股權(quán)集中度更高；這說(shuō)明，公司治理和國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票投資母國(guó)偏好具有一定解釋力。

行為偏好。關(guān)于股票投資母國(guó)偏好的理論解釋大多是基于傳統(tǒng)的研究方法，也就是假定個(gè)人行為是完全理性的。但試驗(yàn)經(jīng)濟(jì)學(xué)已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，人們?cè)诮?jīng)濟(jì)決策時(shí)面臨愿望思考偏差和控制問(wèn)題。為了解釋股票投資母國(guó)偏好，研究者發(fā)展了一些行為偏好模型。有學(xué)者用懊悔理論解釋了非分散化的國(guó)際投資，其基本觀點(diǎn)是，投資者用國(guó)內(nèi)資產(chǎn)組合作為基準(zhǔn)并對(duì)其外國(guó)投資的不良表現(xiàn)感到懊悔。還有學(xué)者提出，不僅僅在國(guó)內(nèi)投資者相對(duì)于外國(guó)投資者擁有實(shí)際的信息優(yōu)勢(shì)時(shí)，甚至在國(guó)內(nèi)投資者相對(duì)于外國(guó)投資者擁有某種信息優(yōu)勢(shì)感知時(shí)，股票投資母國(guó)偏好都會(huì)發(fā)生。這種觀點(diǎn)認(rèn)為：如果向所有投資者提供相同信息，則任何類型的群體并不擁有實(shí)際的信息優(yōu)勢(shì)；此時(shí)，過(guò)度自信的投資者在其熟悉的投資領(lǐng)域會(huì)感覺有信息優(yōu)勢(shì)，這種感覺上的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)深刻影響了預(yù)期形成；相對(duì)于那些感覺有判斷競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域，主觀概率在那些感覺沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的領(lǐng)域分布更分散；進(jìn)一步說(shuō)，對(duì)國(guó)內(nèi)股票形勢(shì)的判斷平均要比對(duì)外國(guó)股票形勢(shì)的判斷更為樂(lè)觀，這一感覺會(huì)導(dǎo)致投資偏向國(guó)內(nèi)股票。對(duì)股票投資母國(guó)偏好的行為偏好解釋開拓了研究思路，但這類研究面臨實(shí)證檢驗(yàn)方面的困難。

關(guān)注中國(guó)的股票投資母國(guó)偏好要求

應(yīng)當(dāng)說(shuō)，對(duì)股票投資母國(guó)偏好的各種理論解釋都不盡完善，因而學(xué)術(shù)界將這一領(lǐng)域稱為股票投資母國(guó)偏好之謎。股票投資母國(guó)偏好這一現(xiàn)象可能是由多種因素綜合形成的，特別強(qiáng)調(diào)某一因素的決定性影響可能有失偏頗。

對(duì)于當(dāng)前中國(guó)而言，實(shí)踐發(fā)展已經(jīng)提出要關(guān)注股票投資母國(guó)偏好的要求。2005年7月21日，人民幣匯率制度回歸有管理浮動(dòng)；此后，中國(guó)國(guó)家外匯管理局相繼出臺(tái)了一系列外匯管理改革措施，這些措施的一個(gè)主要目的就是放松資本流出管制，以緩解人民幣升值壓力以及由此帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)過(guò)熱壓力。從前期QDII的實(shí)踐表現(xiàn)看，放松管制并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的效果，長(zhǎng)期受到流出抑制的資本似乎對(duì)“自由”不感興趣。這實(shí)質(zhì)上就是一種股票投資母國(guó)偏好。

有分析人士將這一現(xiàn)象的成因歸結(jié)為缺乏有激勵(lì)的市場(chǎng)環(huán)境，即人民幣的升值預(yù)期和國(guó)內(nèi)資本市場(chǎng)的價(jià)格飆升導(dǎo)致資本流出沒(méi)有獲利優(yōu)勢(shì)。這一解釋并不令人信服。日本的歷史經(jīng)驗(yàn)一定程度印證了這一看法。在廣場(chǎng)協(xié)議簽訂以后，日元經(jīng)歷了大幅升值，日本資本市場(chǎng)泡沫也急劇膨脹。而幾乎在同一時(shí)期，日本放松了對(duì)外資本流出的限制，其對(duì)外證券投資開始急劇擴(kuò)大；1986年，日本的對(duì)外證券投資為597億美元，而到1989年，日本的對(duì)外證券投資就躍升為1131億美元。日本的經(jīng)驗(yàn)說(shuō)明，要從更廣泛的視角來(lái)找尋QDII發(fā)展不利的原因。

股票投資的主要分析方法范文第4篇

關(guān)鍵詞 模糊決策 運(yùn)籌學(xué) 模糊集 股票投資價(jià)值

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)果仁者見仁、智者見智。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。基于神經(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x0=（x01，x02，…，x0n）和一個(gè)新投資組合x=（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)

1 李榮鈞.模糊多準(zhǔn)則決策理論與應(yīng)用[m].北京：科學(xué)出版社，2002

股票投資的主要分析方法范文第5篇

關(guān)鍵詞：證券市場(chǎng)投資收益投資風(fēng)險(xiǎn)影響因素

隨著我國(guó)證券市場(chǎng)股權(quán)分置改革工作的不斷深入，絕大多數(shù)上市公司已經(jīng)解決了不同股權(quán)的流通問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了所有股權(quán)全流通。所有股權(quán)全流通標(biāo)志著長(zhǎng)期困擾上市公司經(jīng)營(yíng)發(fā)展的制度問(wèn)題得到了比較徹底地解決，上市公司的公司治理結(jié)構(gòu)得到了完善，上市公司的經(jīng)營(yíng)發(fā)展更能體現(xiàn)全體股東的意志。在這樣的制度背景下，上市公司在證券市場(chǎng)上的交易價(jià)格基本上能夠反映出上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況和發(fā)展能力，而且也反映出投資者對(duì)上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況和發(fā)展能力的評(píng)價(jià)。

反映上市公司經(jīng)營(yíng)狀況和發(fā)展能力的因素和指標(biāo)有很多，這就要求投資者在選擇上市公司進(jìn)行證券投資的時(shí)候，需要了解并掌握這些因素和指標(biāo)，并且知道這些因素和指標(biāo)對(duì)上市公司經(jīng)營(yíng)狀況和發(fā)展能力的影響程度。本文根據(jù)上海證券市場(chǎng)的實(shí)際數(shù)據(jù)，參照國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究思路和方法，對(duì)影響上市公司交易價(jià)格的各種因素做了比較全面和系統(tǒng)的實(shí)證研究，主要是從行業(yè)的選擇、會(huì)計(jì)指標(biāo)和市場(chǎng)表現(xiàn)指標(biāo)的角度進(jìn)行研究，希望能夠找到影響上市公司交易價(jià)格的主要因素以及這些因素的影響方向和影響程度。

行業(yè)的劃分和影響因素的設(shè)定

（一）行業(yè)的劃分

本文采用上海證券交易所的分類方法對(duì)所有上市公司進(jìn)行行業(yè)分類。據(jù)此，所有上市公司可以分成13個(gè)大類，其中制造業(yè)又分成10個(gè)小類。截止到2006年12月31日，在上海證券交易所交易的股票有886只，它們分布在上述13個(gè)行業(yè)里，分別為：農(nóng)林牧漁業(yè)24只，采掘業(yè)17只，制造業(yè)496只，電力煤氣及水的生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)42只，建筑業(yè)22只，交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)47只，信息技術(shù)業(yè)55只，批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)65只，金融保險(xiǎn)業(yè)9只，房地產(chǎn)業(yè)33只，社會(huì)服務(wù)業(yè)24只，傳播與文化產(chǎn)業(yè)8只，綜合類44只。

（二）基本假設(shè)和主要研究指標(biāo)

基本假設(shè)：能夠引起股票價(jià)格上漲的研究指標(biāo)與其股票的平均投資收益正相關(guān)，相反則負(fù)相關(guān)；能夠引起股票價(jià)格波動(dòng)的研究指標(biāo)與其股票的投資風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，相反則負(fù)相關(guān)。

公司規(guī)模。為了能夠反映股票的實(shí)際市場(chǎng)狀況，用可以流通的股數(shù)來(lái)反映公司規(guī)模，通常用流通股數(shù)的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示公司規(guī)模。從理論上講，規(guī)模大的公司生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)比較穩(wěn)定，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力較強(qiáng)，公司抗拒市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)，公司的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較規(guī)模小的公司來(lái)說(shuō)要低；在市場(chǎng)表現(xiàn)上，公司的市盈率普遍較低，股票價(jià)格的波動(dòng)較小，但公司規(guī)模的大小并不影響其股票的上漲或下跌。

資產(chǎn)負(fù)債率。資產(chǎn)負(fù)債率是反映公司財(cái)務(wù)狀況的一項(xiàng)指標(biāo)，公司的資產(chǎn)負(fù)債比率越高，公司所面臨的財(cái)務(wù)困境成本和破產(chǎn)成本越高。公司的資產(chǎn)負(fù)債率越高，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越大，公司股票價(jià)格的波動(dòng)則越大，但對(duì)公司收益的影響關(guān)系比較復(fù)雜，不能僅憑借指標(biāo)的高低進(jìn)行判斷，通常該指標(biāo)不影響股票的上漲或下跌。

流動(dòng)比率。公司流動(dòng)比率越高，反映公司短期償債能力越強(qiáng)，企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越低，也就表明企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越低，但該指標(biāo)并不反映公司的盈利能力，對(duì)公司股票價(jià)格的影響較小。

總資產(chǎn)增長(zhǎng)率。總資產(chǎn)增長(zhǎng)率可以用來(lái)反映公司的經(jīng)營(yíng)能力和成長(zhǎng)性。總資產(chǎn)增長(zhǎng)率指標(biāo)越高，反映公司獲利能力越強(qiáng)，公司的經(jīng)營(yíng)發(fā)展?fàn)顩r比較良好，公司經(jīng)營(yíng)狀況的改善能很好地抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，通常能夠引起股票價(jià)格的上漲，但由于公司的高速增長(zhǎng)也使其所面臨的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較增長(zhǎng)率低的公司要高，使其股價(jià)的波動(dòng)程度也較高。

主營(yíng)收入增長(zhǎng)率。該指標(biāo)是反映公司主要業(yè)務(wù)收入的變動(dòng)情況，該指標(biāo)越高，說(shuō)明該公司主營(yíng)業(yè)務(wù)發(fā)展良好，公司產(chǎn)品的市場(chǎng)需求非常高。同時(shí)，也反映出公司產(chǎn)品的市場(chǎng)定價(jià)能力比較強(qiáng)，公司在該產(chǎn)品市場(chǎng)的地位和競(jìng)爭(zhēng)力比較高，因此公司主營(yíng)收入的高速增長(zhǎng)也會(huì)使其股票價(jià)格上漲，但其所面臨的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大，引起股票價(jià)格波動(dòng)程度增大。

凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率。該指標(biāo)反映公司凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)情況，該指標(biāo)越高，公司的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況越好，公司的獲利能力越強(qiáng)，公司的股票價(jià)格會(huì)隨著凈利潤(rùn)的增長(zhǎng)而上漲，但相伴而生的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大，導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)程度提高。

換手率。該指標(biāo)是反映公司股票交易活躍程度的主要指標(biāo)，該指標(biāo)越高，反映公司股票的交易越活躍，市場(chǎng)關(guān)注的程度越高，從而導(dǎo)致公司的股票價(jià)格波動(dòng)程度比較高，股票的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)比較高，但對(duì)股票價(jià)格的影響較小。

振幅。該指標(biāo)是反映公司價(jià)格變動(dòng)程度的主要指標(biāo)。該指標(biāo)越高，反映對(duì)公司股票價(jià)格的市場(chǎng)分歧越大，股票價(jià)格不確定性程度越高，股票的上下振蕩導(dǎo)致其所面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)比較大，其對(duì)股票價(jià)格的影響在不同的市場(chǎng)狀況下會(huì)有所不同，在牛市中則會(huì)提高平均收益，在熊市中則會(huì)降低平均收益。

（三）研究樣本和數(shù)據(jù)

本文選取2006年1月1日—2006年12月31日為研究時(shí)段，并根據(jù)上述的行業(yè)劃分標(biāo)準(zhǔn)對(duì)所有股票進(jìn)行劃分，數(shù)據(jù)來(lái)源于上海愛建證券有限公司網(wǎng)上行情系統(tǒng)。所選股票為2006年12月31日前已經(jīng)在上海證券交易所掛牌交易的全部886只股票，因?yàn)檠芯康氖侨魍ㄇ闆r下證券投資收益、風(fēng)險(xiǎn)和影響因素的關(guān)系，因此需要剔除在2006年1月1日前尚未完成股權(quán)分置改革的上市公司。

另外，為了便于不同行業(yè)和主要指標(biāo)的比較，采用周收益率和總風(fēng)險(xiǎn)作為因變量，可以減少因不同股票未能連續(xù)交易導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失而影響數(shù)據(jù)之間的比較，最終確定的股票樣本數(shù)為124家上市公司，分布在11個(gè)大行業(yè)里。由于許多公司在2006年進(jìn)行過(guò)分紅派息等事項(xiàng)，因此對(duì)股票價(jià)格進(jìn)行了復(fù)權(quán)處理。

（四）研究的程序和方法

以所選的上海證券市場(chǎng)124家上市公司的股票價(jià)格作為研究樣本，樣本數(shù)據(jù)為124只股票和上證指數(shù)在樣本期間內(nèi)的周收益率。對(duì)所選股票按行業(yè)進(jìn)行劃分，計(jì)算各個(gè)行業(yè)下股票的平均周收益率、總風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)對(duì)各個(gè)行業(yè)下的平均周收益率和總風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算和比較，來(lái)研究行業(yè)對(duì)投資收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響。

對(duì)樣本個(gè)股在樣本期間內(nèi)的周收益率時(shí)間序列數(shù)據(jù)和上證指數(shù)周收益率時(shí)間序列數(shù)據(jù)，根據(jù)單一指數(shù)模型作一元線性回歸分析，估計(jì)出這124只股票在樣本期間的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。根據(jù)樣本股票的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)估計(jì)值，就所設(shè)定的研究指標(biāo)作相關(guān)系數(shù)分析，并對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析和解釋。

影響因素的實(shí)證分析

（一）行業(yè)因素對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響分析

從表2中的不同行業(yè)收益和風(fēng)險(xiǎn)情況可以看出：

不同的行業(yè)表現(xiàn)出不同的收益水平。在所有行業(yè)中，收益最高的行業(yè)是金融保險(xiǎn)業(yè)，平均周收益達(dá)到2.979%，收益最低的行業(yè)是食品飲料業(yè)，平均周收益為0.431%，兩者相差2.545%，差距是非常明顯的。平均周收益超過(guò)同期上證指數(shù)周收益的行業(yè)有4個(gè)，分別是金融保險(xiǎn)業(yè)、木材家具業(yè)、機(jī)械設(shè)備儀表業(yè)和金屬非金屬業(yè)，其余行業(yè)的收益水平都低于上證指數(shù)的收益水平。不同行業(yè)平均周收益的巨大差距也反映出2006年的證券市場(chǎng)行情具有明顯的行業(yè)特征，大多數(shù)行業(yè)的市場(chǎng)表現(xiàn)不如同期的上證指數(shù)收益。

不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)與其收益水平存在不一致的現(xiàn)象。通常情況，收益越高而表現(xiàn)出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)也應(yīng)該越大，但實(shí)際情況卻差異很大。金融保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)為4.578%，食品飲料業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)為5.001%，收益最高的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)比收益最低的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)還要低。

反映行業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的β存在很大的差異。β大于1的行業(yè)有四個(gè)，分別是農(nóng)林牧漁業(yè)、金屬非金屬業(yè)、建筑業(yè)和金融保險(xiǎn)業(yè)，其他行業(yè)的β都小于1，β在1左右5%以內(nèi)的行業(yè)沒(méi)有一個(gè)，表明所有行業(yè)的市場(chǎng)表現(xiàn)都與上證指數(shù)不同步，只有4個(gè)行業(yè)的市場(chǎng)波動(dòng)程度高于上證指數(shù)，大部分行業(yè)的市場(chǎng)波動(dòng)程度都低于上證指數(shù)。

系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)占總風(fēng)險(xiǎn)的比例差異也很大。大部分行業(yè)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例占總風(fēng)險(xiǎn)的比例都超過(guò)50%，最高的是金融保險(xiǎn)業(yè)，達(dá)到87.04%。只有三個(gè)行業(yè)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)比例低于50%，其中最低的是木材家具業(yè)為34.55%。

（二）主要研究指標(biāo)對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)的一元線性回歸分析

從表3可以看出：

在5%的顯著水平下，平均周收益與總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，由于2006年上證指數(shù)上漲了，具有很明顯的牛市特征，因此振幅與平均周收益顯著正相關(guān)。這四個(gè)研究指標(biāo)的實(shí)證結(jié)果與最初的假設(shè)是一致的，這也說(shuō)明這些指標(biāo)是影響股票收益的相關(guān)因素，投資者在選擇股票進(jìn)行投資前，需要對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行研究和分析，才能更好地進(jìn)行股票投資，提高投資收益。

在5%的顯著水平下，公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率和換手率與股票的平均周收益不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，這也與最初的假設(shè)是一致的，這也反映出這四個(gè)指標(biāo)對(duì)股票收益沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的影響。

在5%的顯著水平下，公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、換手率和振幅都與股票的風(fēng)險(xiǎn)存在相關(guān)關(guān)系，其中公司規(guī)模與股票的風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)相關(guān)，而其他指標(biāo)與股票的風(fēng)險(xiǎn)存在正相關(guān)。這些指標(biāo)的實(shí)證結(jié)果與最初的假設(shè)是一致的，也反映出這些指標(biāo)是影響股票風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素。

在5%的顯著水平下，流動(dòng)比率、主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率和凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率與股票的風(fēng)險(xiǎn)不存在相關(guān)關(guān)系，這與最初的假設(shè)是不一致的，這也說(shuō)明在上述研究期內(nèi)，這三個(gè)指標(biāo)對(duì)股票價(jià)格的波動(dòng)不產(chǎn)生影響或影響不大。

股票收益和風(fēng)險(xiǎn)影響因素的實(shí)證研究結(jié)果與理論假設(shè)大多數(shù)是一致的，這也表明證券市場(chǎng)的市場(chǎng)表現(xiàn)與理性預(yù)期是一致的。這些說(shuō)明隨著股權(quán)分置改革的不斷進(jìn)行，證券市場(chǎng)越來(lái)越成熟和規(guī)范，市場(chǎng)行為也越來(lái)越理性。價(jià)值投資的理念也慢慢被投資者所接受和認(rèn)同，更加注重股票的業(yè)績(jī)和成長(zhǎng)性，更多地考慮公司經(jīng)營(yíng)的實(shí)際情況。同時(shí)，投資者在選擇股票時(shí)，不僅需要了解和掌握影響投資收益的有關(guān)因素，還要熟悉影響投資風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素，只有這樣，才能在控制風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高股票的投資收益。

股票投資收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

本文通過(guò)對(duì)股票投資收益、風(fēng)險(xiǎn)和影響因素的實(shí)證研究，可以得出以下幾條結(jié)論：

不同的行業(yè)具有不同的投資收益水平，證券市場(chǎng)行情具有明顯的行業(yè)特征，市場(chǎng)表現(xiàn)良好的行業(yè)大部分是國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展的行業(yè)，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境良好，市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

不同行業(yè)所面臨的總風(fēng)險(xiǎn)與其投資收益存在不一致的現(xiàn)象。總風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)并沒(méi)有表現(xiàn)出較高的投資收益，行業(yè)的總風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其投資收益的解釋能力不高。

總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、主營(yíng)收入增長(zhǎng)率、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率、振幅和股票投資收益存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，是影響股票投資收益的相關(guān)因素。

資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、換手率和振幅與股票投資風(fēng)險(xiǎn)存在正相關(guān)關(guān)系，公司規(guī)模與股票投資風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)相關(guān)，這些都是影響股票投資風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素。

在股票實(shí)現(xiàn)全流通后，價(jià)值投資的理念也慢慢被投資者所接受和認(rèn)同，投資者在進(jìn)行股票投資時(shí)，更加注重對(duì)上市公司的實(shí)際情況進(jìn)行分析和研究，能夠抓住影響股票投資收益和風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)因素進(jìn)行投資，在控制投資風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高了投資收益。

參考文獻(xiàn)：

1.戴志輝，趙守國(guó).投資組合規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)和收益的關(guān)系研究[J].商業(yè)時(shí)代，2006（27）