股票投资决策范文

前言：我们精心挑选了数篇优质股票投资决策文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

    [关键字]:CAMP β估计 股票投资决策

    一、引言

    股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环,而股票本身价值是决定是否购买参考依据,显然如果我们知道股票的价值,买卖决策将非常简单,股票价格低于其价值则买入,反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事,研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷,缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时,我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据,并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。

    二、CAPM模型简介

    CAPM模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论,根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系,揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如:ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)

    其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率,rf,t是t时刻的无风险利率,rm,t为t时刻的市场组合收益率,β为企业风险系数。在实际运用中,β一般用市场模型估计:ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t

    回归得到的bi即是β的估计值。

    三、基于β估计的股票投资决策

    按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量,但这个度量并不一定准确,如果有更好的方法估计出更准确的β,成为优势β。当优势β大于市场β时,说明市场确认的折现率过小,市场按较小折现率得到股票价格理应过高,则卖出该股票;反之,则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。

    由于企业财务杠杆与风险有关,我们可以用下式来估计企业的风险:

    ■

    其中βv,i,βB,i,βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险,V,B,S表示企业市值、债务市值和股票市值。

    在不考虑税收的情况下,企业的价值与企业资本结构无关,这意味着βv,i与财务杠杆■无关,所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i,但会增大βs,i 。

    除了财务杠杆外,经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大,企业风险β也越大。

    Ball与Brown是利用以下模型估计会计β:

    Ai,t=gi+hiMt+?着i,t

    其中,Ai,t为i公司会计收益在t年的变化数;Mt为t 年会计收益市场指数的变化数;hi为会计β的估计值。Ball和Brown(1968)研究结果表面无论是经营收益、净收益,还是归属普通股的收益,两个β的都具有较高的相关性。

    Beaver、Kettler和Scholes(1970)(记为BKS模型)为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β,利用横截面资料对下列模型回归:■

    其中,bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β;Wk,i为企业在当期的第k个会计变量,它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。

    运用所得到的估计系数(C)和企业的会计变量(W)数据,就可以估计出非企业的风险系数 。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。

    四、国外的相关研究成果

    Hamada(1972)以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显着的正的相关性。Mandelker和Rhee(1984)以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证,表明每个组合的市场β与财务风险存在显着的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上,使得变量的测量误差变小,相关性提高。

    Lev(1974)的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明,营业风险越高,市场β及股票收益率方差越大。

    Eskew(1970)考虑到β的非静态性,以改进的β预测模型,与以会计变量为基础的预测模型对比,发现会计变量预测模型更优越。而Rosenberg和McKibben(1973)发现,将市场β与会计变量结合起来可以大大提高对未来市场β的预测能力。

    Rosenberg和Marathe(1976)开发了BARRA模型,将模型预测的市场β与仅用市场资料预测的市场β对比,找出低估和高估的股票,制定投资决策。

    以上这些研究结果表面基于会计信息β的估计对股票投资决策有着非常广泛的应用。

    参考文献:

第2篇

[关键字]：camp β估计 股票投资决策

一、引言

股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环，而股票本身价值是决定是否购买参考依据，显然如果我们知道股票的价值，买卖决策将非常简单，股票价格低于其价值则买入，反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事，研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷，缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时，我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据，并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。

二、capm模型简介

capm模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论，根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系，揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)

其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率，rf,t是t时刻的无风险利率，rm,t为t时刻的市场组合收益率，β为企业风险系数。在实际运用中，β一般用市场模型估计：ri,t=?琢i+birm,i+ei,t

回归得到的bi即是β的估计值。

三、基于β估计的股票投资决策

按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量，但这个度量并不一定准确，如果有更好的方法估计出更准确的β，成为优势β。当优势β大于市场β时，说明市场确认的折现率过小，市场按较小折现率得到股票价格理应过高，则卖出该股票；反之，则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。

由于企业财务杠杆与风险有关，我们可以用下式来估计企业的风险：

■

其中βv,i，βb,i，βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险，v，b，s表示企业市值、债务市值和股票市值。

在不考虑税收的情况下，企业的价值与企业资本结构无关，这意味着βv,i与财务杠杆■无关，所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i，但会增大βs,i 。

除了财务杠杆外，经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大，企业风险β也越大。

ball与brown是利用以下模型估计会计β：

ai,t=gi+himt+?着i,t

其中，ai,t为i公司会计收益在t年的变化数；mt为t 年会计收益市场指数的变化数；hi为会计β的估计值。ball和brown（1968）研究结果表面无论是经营收益、净收益，还是归属普通股的收益，两个β的都具有较高的相关性。

beaver、kettler和scholes（1970）（记为bks模型）为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β，利用横截面资料对下列模型回归：■

其中，bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β；wk,i为企业在当期的第k个会计变量，它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。

运用所得到的估计系数（c）和企业的会计变量（w）数据，就可以估计出非企业的风险系数 。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。

四、国外的相关研究成果

hamada（1972）以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显著的正的相关性。mandelker和rhee（1984）以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证，表明每个组合的市场β与财务风险存在显著的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上，使得变量的测量误差变小，相关性提高。

lev（1974）的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明，营业风险越高，市场β及股票收益率方差越大。

eskew（1970）考虑到β的非静态性，以改进的β预测模型，与以会计变量为基础的预测模型对比，发现会计变量预测模型更优越。而rosenberg和mckibben（1973）发现，将市场β与会计变量结合起来可以大大提高对未来市场β的预测能力。

rosenberg和marathe(1976)开发了barra模型，将模型预测的市场β与仅用市场资料预测的市场β对比，找出低估和高估的股票，制定投资决策。

以上这些研究结果表面基于会计信息β的估计对股票投资决策有着非常广泛的应用。

参考文献：

第3篇

[关键字]：CAMPβ估计股票投资决策

一、引言

股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环，而股票本身价值是决定是否购买参考依据，显然如果我们知道股票的价值，买卖决策将非常简单，股票价格低于其价值则买入，反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事，研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷，缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时，我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据，并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。

二、CAPM模型简介

CAPM模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论，根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系，揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)

其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率，rf,t是t时刻的无风险利率，rm,t为t时刻的市场组合收益率，β为企业风险系数。在实际运用中，β一般用市场模型估计：ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t

回归得到的bi即是β的估计值。

三、基于β估计的股票投资决策

按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量，但这个度量并不一定准确，如果有更好的方法估计出更准确的β，成为优势β。当优势β大于市场β时，说明市场确认的折现率过小，市场按较小折现率得到股票价格理应过高，则卖出该股票；反之，则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。

由于企业财务杠杆与风险有关，我们可以用下式来估计企业的风险：

其中βv,i，βB,i，βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险，V，B，S表示企业市值、债务市值和股票市值。

在不考虑税收的情况下，企业的价值与企业资本结构无关，这意味着βv,i与财务杠杆■无关，所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i，但会增大βs,i。

除了财务杠杆外，经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大，企业风险β也越大。

Ball与Brown是利用以下模型估计会计β：

Ai,t=gi+hiMt+?着i,t

其中，Ai,t为i公司会计收益在t年的变化数；Mt为t年会计收益市场指数的变化数；hi为会计β的估计值。Ball和Brown（1968）研究结果表面无论是经营收益、净收益，还是归属普通股的收益，两个β的都具有较高的相关性。

Beaver、Kettler和Scholes（1970）（记为BKS模型）为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β，利用横截面资料对下列模型回归：■

其中，bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β；Wk,i为企业在当期的第k个会计变量，它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。

运用所得到的估计系数（C）和企业的会计变量（W）数据，就可以估计出非企业的风险系数。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。

四、国外的相关研究成果

Hamada（1972）以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显著的正的相关性。Mandelker和Rhee（1984）以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证，表明每个组合的市场β与财务风险存在显著的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上，使得变量的测量误差变小，相关性提高。

Lev（1974）的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明，营业风险越高，市场β及股票收益率方差越大。

第4篇

一、公司财务分析的哈佛框架

公司财务报表分析并不是有效分析公司经营活动的全部，而只是其中一个较为技术化的组成部分。有效的公司经营活动分析，必须首先了解公司所处的经营环境和经营战略，分析公司经营范围和竞争优势，识别关键成功因素和风险，然后才能进行公司财务报表分析。由于公司管理层拥有公司的完整信息，且财务报表由他们来完成，这样处于信息劣势地位的外部人士、包括股票投资者就很难把正确信息与可能的歪曲或噪声区别开来。通过有效的财务分析，可以从公开或公司提供的财务报表数据中提取管理者的部分内部信息，但由于分析者不能直接或完全得到内部信息，转而只能依靠对公司所在行业及其竞争战略的了解来解释财务报表。一个称职或成功的财务分析者必须像公司管理者一样了解行业经济特征，而且应很好地把握公司的竞争战略。只有这样才能透过报表数字还原经营活动，从而较为全面和客观地掌握公司的财务状况。正是基于如上考虑，哈佛大学的佩普、希利和伯纳德三位教授在其著作《运用财务报表进行公司分析与估价》一书中提出了一个全新的公司财务分析框架———哈佛分析框架。哈佛框架的核心是：阅读和分析公司财务报表的基本顺序是：“战略分析会计分析财务分析前景分析。”也就是说，先分析公司的战略及其定位；然后进行会计分析，评估公司财务报表的会计数据及其质量；再进行财务分析，评价公司的经营绩效；最后进行前景分析，诊断公司未来发展前景。可见，哈佛框架完全超越了传统的“报表结构介绍———报表项目分析———财务比率分析”的体例安排，跳出了会计数字的迷宫，以公司经营环境为背景，以战略为导向，立足于公司经营活动，讨论公司经营活动（过程）与公司财务报表（结果）之间的关系，从而构造了公司财务分析的基本框架，展示了公司财务分析的新思维。

二、基于股票投资决策的财务报表分析理论框架

基于股票投资决策的公司财务报表分析是一般性财务分析在股票投资决策领域的具体应用。也就是说，借鉴一般性公司财务分析的理论框架，再紧密结合股票投资的具体目的，就可以形成基于股票投资决策的公司财务报表分析框架。本书借鉴哈佛财务分析框架，结合股票投资决策目的，提出一个基于投资决策的公司财务报表分析框架：131框架。即：1个起点———问题界定3个步骤———财务情况预判、报表结构及指标分析、财务前景预测1个结果———服务于投资决策这一框架可用图1表示。

1.问题界定。这是解决问题的首要一步。在对问题进行界定时，关键是问题本身，而不是问题的表象。如公司收入增长乏力或许是问题，但也可能是行业衰退、经济下行、公司管理落后、职工激励不足的表象。抓错药方的最普遍的原因是没有正确地界定病症。正如有人指出的那样，如果问题表述得准确，就等于问题已经解决了一半。所以问题界定是进行公司财务报表分析的第一步，那基于投资决策目的对公司进行财务分析，要解决的真正问题是什么？是评价公司的财务风险，还是评价公司的盈利能力大小？是评价公司目前的财务实力，还是评价未来的发展潜力？进一步而言，这些是分析的问题本身还是问题表象？目前股票投资者可能倾向于把问题界定为：评价公司的财务风险：评价公司收益的稳定性；评价公司的盈利能力；评价公司目前的财务实力；评价公司未来的发展潜力；评价公司是否能给投资者带来合理的预期收益；评价对该公司投资是否能使投资风险降低。这些都是基于公司财务报表分析的具体目标而言的，若提升一下目标的层次，是否有更本质的发现？本书在此尝试提出一个新的观点：评价公司股票是否具有投资价值。股票投资者无论是进行投资的基本面分析还是技术分析，目的无非是为获得有助于评估股票期望收益和风险的信息，为投资决策提供参考依据。无论投资者个人对风险的态度如何，理性的投资者都希望在一定收益率下，把投资风险降到最低。在股票投资的基本面分析中，对被投资公司的财务报表进行分析是核心，由于投资者进行股票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，对公司财务报表进行分析，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。这才是股票投资者进行公司财务报表分析的根本或问题所在，而评价公司的财务风险或盈利能力等仅仅是表象。

2.财务情况预判。这里主要是指股票投资者在对上市公司所处的经营环境和行业背景进行分析的基础上，评价公司的财务报表是否真实的反应了公司的经营情况，识别报表可能存在的重大错误和舞弊，并加以调整，从而尽可能准确的对公司财务情况进行初步的预判。财务情况预判包括两个相互关联的环节:宏观环境分析和会计调整。宏观环境分析是财务情况预判的基础，而会计调整是财务情况预判结果的报表体现。其中宏观环境分析属于定性分析，主要是确定公司的主要利润驱动因素、辨识公司的经营风险，以及定性评估公司的盈利潜力。首先，宏观环境分析能帮助股票投资者更好地、有针对性地找出报表可能存在的问题并加以调整，即使报表没有问题，也可以作为合理评价报表结构和报表指标的基础和依据。例如，确定了主要的利润驱动因素和经营风险后，可以更好地评价公司的会计政策，以及对盈利能力的影响等；对公司行业背景和竞争战略的评估有助于评价公司当前盈利水平的可持续性。其次，宏观环境分析还可以帮助股票投资者在预测公司的未来业绩时，做出合理的假设，从而保证对公司前景进行更为准确的判断。所谓会计调整是在宏观环境分析的基础上对公司的会计政策、会计估计和会计处理进行基本的评价，特别是要对那些存在较大灵活性的环节重点进行关注，评价其会计政策和估计的适宜性。对公司报表可能存在的重大错误和舞弊进行识别，找出公司在会计处理上偏离准则制度、偏离行业惯例、偏离公司既往、不能恰当反映公司经营事实的事项。找到存在的问题之后，重新计算公司财务报表中相应的会计数字，通过数据或报表调整，形成没有重大偏差的会计数据，从而修正原先对会计数据的歪曲。可以说，经过会计调整后的财务报表既是财务情况预判的结果，也是确保下一步报表结构分析和指标分析结论可靠性的必要基础。

3.报表结构分析及指标分析。这里所指的报表结构分析是指资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表各自的内部结构分析，通过这一分析有助于投资者理解会计报表项目的经济内涵。在结构分析的基础上将报表中的相关数据进行对比分析就是指标分析。指标分析是财务报表分析的核心，目标是运用会计数据定量地评价公司的当前和过去的业绩，以及公司的财务风险和盈利能力等，并评估其可持续性。进行指标分析必须按照一定的逻辑，形成系统有效的分析体系，从而正确反映公司的财务状况、经营成果和现金流量。一般的报表分析指标包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大类指标。通过指标分析，投资者还要达到明了公司现状问题的功能。在上述分析中，股票投资者可根据需要使用比较分析、趋势分析、结构分析、比率分析等报表分析方法，对公司做出全面评价，借此形成公司流动性与盈利能力的准确判断，对公司财务风险、财务弹性及其盈利能力做出最佳测算。这里要特别强调的是分析中一定要运用权衡和变通的理念，灵活使用分析方法和分析指标，使分析结果最终能有助于“评价该公司股票是否具有投资价值”。

4.前景预测。财务报表数据是历史数据，而决策要面向未来。因此，以报表中的历史数据为基础，对未来进行前瞻性预测，是实现财务报表的“投资决策有用性”的关键步骤。故在前述分析步骤基础上，还需要进一步进行恰当的前景分析。前景分析中主要运用财务预测的工具，财务预测基于具体分析目的，可以是报表预测、指标预测，也可采用判别模型进行预测等。前景预测对股票投资者投资决策的重要性不言自明，因为股票投资是要在未来获得投资收益的，是公司的未来而不是现在的盈利能力所决定的。

第5篇

[关键字]：CAMPβ估计股票投资决策

一、股票的投资决策是投资者通过投资股票获取收益非常重要的一环，而股票本身价值是决定是否购买参考依据，显然如果我们知道股票的价值，买卖决策将非常简单，股票价格低于其价值则买入，反之则卖出。然而现实是股票的价值评估是非常困难的事，研究中各种股票价值评估的模型存在各种各样的缺陷，缺乏实用性。所以在股票市场的实际投资决策时，我们往往通过研究影响股票价值的一些简单因素作为股票投资的依据，并且可获得较高的投资回报率。基于会计信息对β估计在股票投资决策有非常重要的作用。

二、CAPM模型简介

CAPM模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论，根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系，揭示市场是否存在非正常收益。一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度——β相联系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)

其中ri,t为t时刻股票i的必要回报率，rf,t是t时刻的无风险利率，rm,t为t时刻的市场组合收益率，β为企业风险系数。在实际运用中，β一般用市场模型估计：ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t回归得到的bi即是β的估计值。

三、基于β估计的股票投资决策

按照市场模型得到的β代表资本市场对企业风险的度量，但这个度量并不一定准确，如果有更好的方法估计出更准确的β，成为优势β。当优势β大于市场β时，说明市场确认的折现率过小，市场按较小折现率得到股票价格理应过高，则卖出该股票；反之，则买入。我们可以利用会计数据并结合市场模型来估计β能得到更精确的β值。

由于企业财务杠杆与风险有关，我们可以用下式来估计企业的风险：

其中βv,i，βB,i，βs,i分别是企业风险、债务风险和股东权益风险，V，B，S表示企业市值、债务市值和股票市值。

在不考虑税收的情况下，企业的价值与企业资本结构无关，这意味着βv,i与财务杠杆■无关，所以财务杠杆指数的增大不会改变βv,i，但会增大βs,i。

除了财务杠杆外，经营杠杠也是β估计的一个很重要的因素。经营杠杆指固定成本与变动成本的比率。从会计数据计算出的经营杠杆越大，企业风险β也越大。

Ball与Brown是利用以下模型估计会计β：

Ai,t=gi+hiMt+?着i,t

其中，Ai,t为i公司会计收益在t年的变化数；Mt为t年会计收益市场指数的变化数；hi为会计β的估计值。Ball和Brown（1968）研究结果表面无论是经营收益、净收益，还是归属普通股的收益，两个β的都具有较高的相关性。

Beaver、Kettler和Scholes（1970）（记为BKS模型）为了考察会计变量是否可以用于预测下一期的市场β，利用横截面资料对下列模型回归：

其中，bi为当期用市场模型估计的企业i的风险β；Wk,i为企业在当期的第k个会计变量，它们可以是股利分配率、财务杠杆、收益变动方差、会计β等。

运用所得到的估计系数（C）和企业的会计变量（W）数据，就可以估计出非企业的风险系数。就可以比本期市场模型β的估计更精确地预测下期市场模型的β。国外许多研究表明建立在会计变量基础上的预测模型能比完全依赖于市场模型提供更精确的下一年市场风险的预测。

四、国外的相关研究成果

Hamada（1972）以纽约证券交易所上市的304家公司为样本的实证检验表明财务风险与市场β之间存在显著的正的相关性。Mandelker和Rhee（1984）以1957年-1976年间的255家制造业企业为样本对这一假设重新验证，表明每个组合的市场β与财务风险存在显著的相关关系。其解释是由于回归建立在组合的基础上，使得变量的测量误差变小，相关性提高。

Lev（1974）的研究也表明营业风险与市场风险之间存在相关关系。他以1949年-1968年间电力、钢铁和石油为样本回归表明，营业风险越高，市场β及股票收益率方差越大。

Eskew（1970）考虑到β的非静态性，以改进的β预测模型，与以会计变量为基础的预测模型对比，发现会计变量预测模型更优越。而Rosenberg和McKibben（1973）发现，将市场β与会计变量结合起来可以大大提高对未来市场β的预测能力。

第6篇

引发散户股票投资非系统风险的因素有多个方面。不同的散户投资者投资同一只股票，有的人盈利丰厚，有的人亏损严重，这种巨大的差异很大程度上是由于散户投资者各自不同的心理素质和心理状态造成的。其次，很多散户投资者投资股票的分析方法单一，缺乏基本的宏观经济知识，看不懂公司财务报表等基本面信息，仅仅依靠大盘和个股的K线走势作为投资依据买卖股票，投资理财知识，股票投资的技术的缺乏极大的影响了散户投资者做出应有的正确的投资决策，反而给散户投资者带来额外的损失。

1.自身心理因素

①焦虑心理证券市场充满不确定性，但是人心却总是不断寻求确定性。由于证券市场的波动起伏不可预知，因此投资股票常常需要面对这种不确定性，因而产生令人焦虑的情绪。经历着焦虑折磨的散户投资者心理会变得过度紧张和焦虑，进而会妨碍判断和决定，散户投资者在焦虑的压力下做出的决定，每次都可能犯相同的毛病，越是紧张，越难于专心研究判断各方面的信息。当焦虑超过极限时，散户投资者不仅难以做出决策，而且会冲动地做出错误的决定。然而股市有其自身的内在规律，过度焦虑的结果只能会给散户投资者带来更大的损失。

②直觉心理散户投资者在做投资决策时，缺乏固定的法则，投资决策在复杂和不确定下做出，直觉扮演着极其重要的角色。但是，散户投资者不可能收集和综合所有因素和现象，散户投资者经常依靠简单的方法和有限的信息做出投资决策，然后依赖直觉得出投资决策正确的结论。如果散户投资者遗漏的信息很重要，那么信息上的缺失就会导致投资判断和决策上的失误，进而给散户投资者带来损失。

③过度自信有一些散户投资者，特别是有着多年股票投资经历的散户投资者在经历长时间的股票投资历练后积累下许多特有的股票投资经验，在做出股票投资决策时，这些散户投资者总是倾向于过高估计自己的判断力和决策力，容易忽视客观情况变化所造成决策失误的可能性，心理上的过度自信必然导致主观认识影响客观的正确判断，从而导致风险的发生。

④悲观心理有些散户投资者对于股市的趋势总是保持悲观的看法，引起这种悲观心理的原因，有的是性格上的缺陷，有的是因为在股票投资中累遭败绩，投资信心受到打击，因而对每次的交易都心存恐惧。悲观心理扭曲了散户投资者对事物的认识，也降低了他们的能力。他们没有足够的信心在较长的时间里持有一支股票。如果他们手中所持的股票下跌，他们便对这支股票失去信心，很可能就错失了之后反弹或者上涨。

⑤缺乏耐心证券市场波动十分频繁，这给一些散户投资者造成一种幻觉，似乎只要迅速投入市场就可以让人获利，这是在散户投资者中普遍存在的快速致富的心理陷阱。由于这种快速致富的心态，散户投资者很难静下心来，仔细的考虑和计划被搁置一旁，取而代之的是没有耐心和冲动。这种诱惑不可避免地导致这样的情形：在缺乏耐心的心态下做出的投资决定，往往会因草率而导致投资失败。

2.自身知识技能因素

就现有情况来看，许多散户投资者股票投资的基本概念并不了解，看不懂上市公司的财务报表，对所需信息的收集不完整，进而影响投资决策的正确性。还有一些散户投资者拥有一些错误的观念，比如他们认为低价股比高价股好，低价股涨幅高于高价股等等。另外，散户投资者在做出投资决策时使用的投资方法普遍单一，缺乏一套科学系统的投资方法指导，往往借鉴于个人经验，所使用的风险评测工具可信度也不高，这同样构成了投资上的风险。

二、散户股票投资非系统风险控制对策

1.树立正确的投资理念。

证券分析大师格拉汉姆把市场的报价形象地比喻成一个人。他的特点是情绪波动特别大，在乐观的时候，常只看到美好的日子，从而报出远高于其实质价值的价格；一旦情绪低落，他的报价也就相当的低，使价值明显低估。格拉汉姆用这个比喻充分反映了市场的非理性。对于一般人，投资和投机的区别并不大，但两者的深层次区别却异常重要。另外，安全性的要求也是投资理念的重要组成部分。概括而言，正确的投资理念是：第一，坚持理性投资；第二，确保本金安全；第三，以实质价值为选股依据。

2.设定合理的投资计划。

设定合理的投资计划包括设立合理的收益目标和设立止损。确定合理的收益目标必须先要自我评估，散户投资者要了解自己对不同收益和所配比的风险持有的态度，明确自己宁愿接受较低的收益而回避风险，还是追求高收益率而承担高风险，进而确定合适自己的收益目标。其次是设定止损。证券市场风险莫测，设定止损位，即是做好最坏的打算，万一发生风险，止损位可以把亏损控制在可以忍受的幅度之内。

3.培养应有的投资心理素质。

若想成为成功的投资者，必须战胜贪婪与恐惧，保持平和的心态；必须打破一夜暴富的思想，树立持续稳定增长的目标；必须克服盲目从众的心理，建立独立冷静思考的习惯；必须少些怨天尤人，多点反躬自省；必须坚持谦虚谨慎，反对骄傲自满；必须遵守操作规律，勇于知错就改；以上便是若想成为一个成功的投资者必须在日常生活中所必备的习惯、素养和心态。

4.重视知识技能的积累掌握。

第7篇

我国证券市场从1990年诞生至今，经过20多年发展，我国境内股市已成为世界第三大市场，各项规则制度不断趋于完善，也正逐步同国际市场接轨，对我国经济发展方面作出了重要贡献。然而，由于我国股市的功能定位过于偏向融资，而缺乏对投资者的权益保护。

纵观2012、2013年股票市场，A股市场持续低迷，年涨幅只有2%，A股上市公司业绩相比2011年整体业绩几乎是“原地踏步”，沪市有110家公司出现亏损，占总数的11.53%。“毒胶囊”、“塑化剂”、“地沟油”等等一系列事件引起的市场混乱，让持有相关公司股票的投资者权益受损。据中国证券投资者保护基金有限公司公布的《2012年中国证券投资者综合调查报告》显示，2012年盈利的投资者占调查总数的28.38%，亏损的占71.62%。令广大投资者欣慰的是，投资者权益保护这一问题被越来越多的人关注，并初步取得一定成效。近几年，证监会开始将投资者权益保护作为工作的重中之重，从源头上保护投资者利益，一方面不断制定新的法律法规来规范市场，另一方面加强市场参与者的监管力度，特别对违法违规行为坚持零容忍的态度，坚决予以查处。致力于投资者保护的专门机构中国证监会投资者保护局已经于2011年11月底正式成立，投保局主要负责证券期货市场投资者保护工作的统筹规划、组织指导、监督检查、考核评估。

为了了解我国上市公司投资者的护状况，笔者精心设计了调查问卷，并开通了中国股票投资者财务权益保护网（ivfip.com，2013年3月7日开通），通过腾讯微博、新浪微博等多家网络媒体公开该网站，面向全国股票投资者进行问卷调查。同时打印纸质调查问卷（内容与网络版相同）派专人发放并收回。问卷涉及的内容包括投资者的性别、年龄、入市时间、收入状况等，问卷的类型有多选和单选，其中多选6个，单选51个。

截止到2015年9月20日，网站浏览量达到2000多人次。一共收回问卷737份，有效问卷624份。其中，网络调查问卷537份，有效问卷451份，有效率为83.99%。收回纸质调查问卷200份，有效问卷173份，有效率为88.5%。

二、调查结论

笔者经过对调查问卷的数据的整理和统计分析得出以下结论：

（一）参加股票投资的以男性为主，年龄一般在30岁到51之间，学历普遍较高。

表1  投资者的性别、年龄描述性统计量表

通过表5可以绘出以下饼形图：

图1  我国股民学历水平分布饼形图

从表1可以看出：我国上市公司投资者中男性居多，占61.54%，女性仅占38.46%。笔者认为产生这种情况的原因应该是：股票投资的风险比较大，而男性投资者更愿意冒较大风险，他们认为高风险往往能带来高回报。而女性往往以家庭为重，比较害怕投资失败，所以投资于比股票风险小的项目如购买债券、基金等。另外也不难看出我国的股票投资者年龄主要集中在30岁以上，占86.05%，30岁以下仅占13.95%。这与实际情况完全吻合的，因为股票投资需要资金，而30岁以上的人往往事业和收入都比较稳定，这就为股票投资奠定了经济基础。从图3-1可以看出我国股民70%左右本科及以上学历，本结果可能与全国实际情况不一定相符，与本次选取的样本有关，因为本样本主要来自网络，能主动在网上接受调查者往往学历较高。

男性比女性投资收益高，长期投资比短期投资收益高，入市时间长的投资者收益高，学历高者收益水平高。

表2 投资者的2014年股票收益水平按照性别分类表

表3  投资者的2014年股票收益水平按照投资习惯分类表

表4  投资者2014年股票收益水平按照入市时间分析表

表5  投资者2014年股票收益水平按照学历分类表

根据表2简单计算可得男性盈利百分比为22.91%（143/624），女性盈利百分比仅为9.78%（61/624），所以可以看出男性比女性在股票投资中收益水平要高。从表3可以看出我国股票投资者的投资习惯：34.62%（差不多三分之一）的人喜欢短期投资，即买入后很快卖出，57.19%（差不多三分之二）的人喜欢长期或较长期投资，即买入后等待一段或较长时间才卖出。从盈利水平看：短期投资盈利百分比为4.65%（29/624），而长期投资盈利百分比为25.80%（（53+108）/624）。这说明长期投资盈利的可能性比短期投资大得多。从表4看出我国股票投资者的入市时间有长有短，而且比例也比较接近，比例分别为24.83%（1年以下），23.72%（2～5年），23.08%（6～10年），28.37%（10年以上）。但是从收益水平差看，入市时间长者往往盈利的比例大，即7.89%，20.94%，43.06%，54.24%。这说明入市时间越长，投资赔钱的可能性越小，而赚钱的可能性越大。根据理论假设：学历越高，股票投资赚钱的可能性越大。我们实际调查的结果完全证实了这一点。从表5看出专科及以下学历投资盈利的百分比为14.2%，本科学历投资盈利的百分比为33.33%，而硕士及以上学历者投资盈利的百分比为51.06%。说明高学历可能高收益，这一点不难理解，高学历者往往有一定技术或投资技巧，掌握的信息资源比低学历者多，这也是高智商和高智力在股票投资中发挥作用的一个表现。

（二）对2015年预期收益普遍不看好，股民投资满意度不高，认为中国股市存在大量违规操作，制度不够完善，2013年股市仍然会持续震荡。

表6 投资者的性别、投资满意度描述性统计量表

从表6的统计结果可以看出男性在总样本中的投资满意度为22.27%，女性投资满意度为32.38%，总体满意度为54.65%。说明我国股民投资满意度不高。通过简单计算，可以看出在男性样本中男性投资满意度为46.18%（（49+46+44）/301），在女性样本中女性投资满意度为62.54%（（67+72+63）/323）。通过以上数据不难发现女性投资满意度比男性高，笔者认为原因可能：一是女性投资者在投资中比较容易满足，二是女性投资者的预期收益水平比男性低。样本显示：有75.51%的股民认为中国股市存在大量违规操作，64.05%的股民认为我国投资制度不够完善，普遍（73.79%）认为2013年我国股市仍然会持续震荡，一半以上（57.33%）对2013年预期收益不看好。笔者认为以上结果均可能受到2014年股民投资收益水平的

影响。

（三）大多数股民风险意识差，不了解如何保护自己的合法权益，也不知道自己有哪些合法权益。当自己合法权益受到侵害时，大多数股民不知道如何维权。

股票投资是属于高风险投资，入市前应该有充分的认识。可以肯定的是入市前对股市有充分认识和了解的投资者投资时会更理智和更成熟。调查结果显示：只有58.79%的投资者对风险有充分认识，没有充分认识者占41.21%，说明我国投资者大多数还是比较理智的，但相当一部分人对股票投资还缺乏一定的风险意识，需要宣传和引导。

通过问卷计算分析：56.21%的股民不了解如何保护自己的合法权益，64.33%的股民不知道自己有呢些合法权益。45.07%的股民觉得应该听过向公司拨打投诉电话来维权，12.15%的股民认为应该向客户经理反映来维权，仅23.43%的股民认为一个通过向监管部门反映来维护自己的合法权益。这就需要我国相关部门应该加大宣传力度，加强投资者合法权益的教育。

三、对策建议

根据调查结果的结论及分析，为了更好地保护投资者的合法财务权益，笔者分别从政府、有关部门、上市公司、投资者的角度提出了以下对策建议：

（一）政府应该建立严格的外部行业监管，完善信用评级制度

证监会是依法对全国证券市场实行集中监督管理的合法监管机构，该监管机构应即时跟踪并总结证券市场经济活动的动态情况，掌握时事信息，为进一步建立健全《公司法》、《证券法》等法律体系提供相应的修正意见。同时还应该向美国证券交易委员会（SEC）借鉴经验，重视证券评级，进一步完善我国的信用评级体制，真正为投资者投资决策提供参考价值。

（二）政府和有关部门应该加大投资者保护的宣传教育

投资者教育是一项经常性、基础性、长期性的工作，是一个复杂的系统工程，要求越来越高，挑战越来越大。保护投资者合法权益，需要各界的共同参与和大力支持。应该创建多元化的投资者宣传教育形式。如主题活动、媒体宣传、户外宣传、网上宣传、等多元教育形式，多渠道、多角度地覆盖不同类型的投资者。

（三）上市公司应该加大信息披露并不断提高信息披露质量

投资者经常利用上市公司披露的信息来进行投资决策的，所以上市公司应该尽可能多向投资者披露企业的重要信息，同时必须提高审计报告中会计信息的质量，确保会计信息资料的正确性和真实性。审计报告中列示的公司财务指标是广大投资者进行投资决策的关键。披露的信息质量越高，对投资者决策越有用，并且能很大程度上提高投资者财务权益的保护程度;相反，如果上市公司信息披露不真实或不合规，可能给投资者带来不可估量的经济损失。

（四）投资者应该加强自身修养，与证券机构订立合同契约书

首先，投资者应加强自身学习提高自身修养。我国中小投资者普遍存在的投机意识浓、投资理念存在偏差、投资决策不科学等固有因素，严重阻碍了投资者合法权益的有效保护，从而纵容了大股东和内部管理者掠夺中小投资者的行为频繁发生。为此投资者应该对相关证券知识和法律法规有一定的掌握，要熟悉自身的合法权益，当权益受到侵害时懂得如何依法保护自己的合法权益。其次，要求订立合同契约书。投资者应当从自身利益点出发，要求证券公司与其订立各项能充分保护自身合法财务权益的书面契约，以确保投资者可以通过法律途径维护自身的利益。

（五）投资者应该树立长期、理性、价值投资的理念

随着监管的逐步完善和监管机构积极推动上市公司以分红等形式回报投资者，引导长期资金入市等举措的逐步实施，理性投资将具备更加坚实的基础，其优势必将不断显现。脱离上市公司基本面的炒新，无论其股价在短期内如何爆涨，始终要受其内在价值的约束，最终会回归理性价值。中工国际、吉峰农机等股票的爆炒及随后的大跌都验证了这一点。股票的价值受公司业绩、企业成长、行业行业定位、市场状况等多种因素的影响。投资者应该仔细阅读上市公司相关公告或报告，尽量获得最直接、最可靠的信息，据此对公司经营业绩、行业特点、发展前景、潜在风险等进行分析，也可以参考专业机构的评价分析。投资者应该“以史为鉴”，牢记理性投资。

第8篇

关键词:股票投资价值;指标体系;模糊综合评价;层次分析法

股票投资价值评估是进行股票投资有效决策的前提,一直是证券市场上的研究热点之一。目前在股票投资价值评价问题研究中,一方面有采用关键性指标进行评价,如市盈率或市净率指标,由于股票投资价值是很多复杂因素决定的,只采用单一的评价指标,很可能导致股票投资决策的片面;另一方面采用大量对股票投资价值有影响的因素来评价股票的投资价值,但是由于评价体系中各因素之间存在着相关性,也容易导致评价结果缺乏可操作性。为克服上述问题,近来一些学者建立了股票投资价值的层次分析法、灰色多层次评价、SWOT方法、熵权双基点法等等,提高了股票投资价值评价的全面性及有效性。

本文在对股票投资价值特点深入分析的基础上,建立了用于股票投资价值评价的指标体系,针对影响股票投资价值的多因素特点,采用层次分析法确定股票投资中各种影响因素的权重分配,建立了用于股票投资价值的模糊综合评价模型,为进行股票投资决策提供有效的依据。

一、股票投资价值评估指标体系

自《中华人民共和国证券法》施行以来,股票市场越来越规范化,从而吸引众多投资者携着大量资金涌入股市,目的是赚取丰厚的利润。可是股票市场受到政策、行业特点、技术面分析等许多因素影响,存在很大的风险性。采用系统工程中的Dephi方法设计问卷调查表,通过请教多位股票投资专家和一些资深股民,并在对大量关于股票价格因素文献资料研究的基础上,建立了影响股票投资价值的主要因素(指标体系)(见图1)。

在股票投资价值评价指标体系中有的因素(指标)可以具体量化,如每股收益、每股净资产、每股公积金等,有些却不能具体量化,如行业特点等,可采用系统工程方法实现对各种指标的标准化处理。

二、模糊综合评估方法在股票投资评估中的应用

(一)模糊综合评价方法

模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluation,简称FCE)是一种应用非常广泛并且有效的模糊数学方法,是应用模糊变换原理和最大隶属度原则,全面考虑了与被评价事物相关的各个因素。

模糊综合评价可按以下的步骤进行:

1、确定评价因素集合

因素集U是影响评价对象的各个因素所组成的集合,可表示为:

U={u1,u2,...,un}①

其中,ui(i=1,2,...,N)为评价因素,N是同一层次上单个因素的个数,这一集合构成了评价的框架。

2、建立权重集

一般来说,因素集U中的各个元素在评价中具有的重要程度不同,因而必须对各个元素ui按其重要程度给出不同的权数aij。由各权数组成的因素权重集A是因素集U上的模糊子集,可表示为:

A={a1,a2,a3,...,an}②

其中,元素ai(i=1,2,...,n)是因素μi对U的权重数。即反映了各个因素在综合评价中所具有的重要程度,通常应满足归一性和非负性条件:

ai=1(0≤ai≤1) ③

3、确定评价等级标准集合

评语集是由评价对象可能做出的评价结果所组成的集合,可表示为:

V={v1,v2,v3,...,vn}④

其中,vi(i=1,2,...,n)是评价等级标准,m是元素个数,即等级或评语次数。这一集合规定了某一评价因素评价结果的选择范围。

4、单因素模糊评价

单独从一个因素出发进行评价,以确定评价对象对评价集元素的隶属程度,称为单一素模糊评价。假设对第i个评价因素μi,进行单因素评价得到一个相对于vi的模糊向量:

Ri=(ri1,ri2,...,rij),i=1,2,...,N;j=1,2,...,n⑤

rij为因素μi具有vj的程度,0≤rij≤1若对n个元素进行了综合评价,其结果是一个N行n列的矩阵,称之为隶属度R。

若为正向关系(如每股收益),可采用公式⑥计算:

YⅠ=1 x≤SⅠ SⅠ

YⅡ=0x≤SⅠ,x≥SⅡxⅠ

YⅢ=1x≥SⅢSⅡ

若为逆向关系(如市盈率),可采用公式⑦计算:

YⅠ=1 x≤SⅠ SⅠ

YⅡ=0x≥SⅠ,x≤SⅡSⅡ≤X

YⅢ=1x≤SⅢSⅢ

进而得到隶属度函数矩阵R:

R=YYYYYY… ……YyY

其中,YⅠ,YⅡ,YⅢ分别代表各级指标的隶属函数,SⅠ,SⅡ,SⅢ分别代表各指标级别分界值,x为所选择参数指标实测值。

5、模糊综合评价

由因素集、评语集、和单因素评价集可以得到模糊综合评价模型:

B=A×R=(a1,a2,...,an)×r,r,...,rr,r,...,r...................r,r,...,r=(b1,b2,...,bn)⑧

其中,bi成为模糊综合评价指标。

6、进行规一化处理

首先计算各评价指标之和:b=bi,再用b除各个评判指标,即:

B=(,,...,) ⑨

得到归一化的模糊综合评判指标。

(二)模糊综合评价方法在股票投资价值评价中的验证

1、原始数据获取

从上海证券交易所交通运输板块中的公路管理及养护行业中抽出福建高速股票,然后进行无量纲化(归一化),结果如表1所示。

2、对原始数据进行归一化处理

对于效益型属性按公式rij=进行归一化数据,对于成本型属性按公式rij=进行归一化数据,得到的原始数据的归一化结果如表2所示。

3、用层次分析法获取权重W

采用层次分析法获得福建高速股票投资价值中各指标权重分配如表3所示。

4、建立评价集V

一般情况下,评价集中的评语等级级数m取值要适中,如果过大,语言难以描述且不易判断等级归属,如果太小又不符合综合评价的质量要求。具体等级可以依据评价内容用适当的语言描述。股票投资价值的评价集如下:

对于效益型指标来说:V={v1,v2,v3,v4,v5}={优秀(1.0),良好(0.8),中等(0.6),一般(0.4),差(0.2)}。

对于成本型指标来说:V={v1,v2,v3,v4,v5}={优秀(0.2),良好(0.4),中等(0.6),一般(0.8),差(1.0)}。

5、隶属度函数的获取

根据公式⑥、⑦获得福建高速股票投资价值的隶属度函数矩阵为:

R=10000100001000000001100001000000.941 0.059 001000010000100001000000 0.51 0.49 0

6、用简单线性加权法计算投资福建高速股票的模糊综合评价值

投资福建高速股票价值的评价结果为:

D1=W×R=(0.45380.13070.07900.06800.2685)

可知,有45.38%的股票投资者认为投资福建高速的方案是优的,还有26.85%的投资者认为投资该只股票的方案是差的,其余认为投资该股票分别为良、中、一般的投资者占少数,因此就投资中原高速的方案来说是可行的。

三、结论

在对投票投资价值特点分析的基础上,采用系统工程方法设计了影响股票投资价值的因素集,进而建立了用于股票投资价值评价的指标体系;采用层次分析法获取诸多评价指标的权重分配,然后将模糊综合评判法用于股票投资价值的综合评价与分级,达到投资利润最大化和风险最小化的目标。

参考文献:

1、MicheleBagella,Leonardo Becchetti,FabrizioAdriani.Observed and“fundamental” price-earning ratios:A comparative analysis of high-tech stock evaluation in the US and in Europe[J].Journal of International Money and Finance,2005(4).

2、郝爱民.中国证券市场价值投资效应及影响因素[J].统计与决策,2006(6).

3、王玉春.财务能力与股票价格关系的实证研究[J].经济管理,2006(4).

4、张根明,何英.AHP在股票投资价值中的应用[J].统计与决策,2005(10).

5、马小勇,陈森发.股票投资价值的灰色多层次评价[J].价值工程,2005(9).

6、任铁权.SWOT-EC权值评价法在股票投资中的应用[J].商业经济,2009(2).

第9篇

机会成本概念与衍生产品的功能

在我们引进的学概念里，“机会成本”深入人心的程度是非常之高的，它不仅活跃于经济学学术界，而且深得现实经济生活里各方面的器重，甚至于扩展到了体制、观念和管理等诸多方面，至于在金融投资、股票、证券行业里，“机会成本”常常与风险概念一并使用，成为投资决策与风险判断的最重要的方面。不谈“机会成本”而言投资者，多半会被认为是“不合格”的投资者。

机会成本又称为择一成本，它是指在生产资源有限的情况下，生产一种货物占用资源而不能用于生产另一种货物的价值。换言之，就是当一种资源只能用于生产一种产品时，未被选择的生产产品的价值大小，就是被选择的生产产品的机会成本。如一批钢铁用于生产机床时，它们就不能被用于生产汽车，生产汽车产生的价值便是生产机床的机会成本；同样，当钢铁用于生产汽车时，生产机床产生的价值就是生产汽车的机会成本。由于资源的有限性，生产者只能在不同的产品生产决策上做出选择，择一而须弃另一，择得合适，便是机会成本低下，经济效益好；相反，择得机会成本高者，经济效益就不好。由于机会成本并不是实际选择定的生产产品的成本，它更大程度上是观念性的。

无疑，这是一个很有实际使用价值的经济学概念，当它从生产领域引入到投资领域后，投资资金便作为资源来看待了。在投资的选择上，择一而不能投另一，便有投资的“机会成本”考虑。投资者的投资决策无一不是在投资项目的多方面对比与选择后才完成的，那种被列于选择，而最后又没有投资的项目，成为了机会成本的主体，在这一主体上投资可能得到的全部的价值收益加上投资价值量，就是被选择定的投资的机会成本。

当机会成本概念引入投资领域时，相应地，人们对于风险的概念也发生了重大的变化。在传统的投资活动里，人们通常只从投资活动本身计算成本，如投资咨询成本、投资的可行性成本、投资的生产资料成本、人工成本等，它构成了投资的实际成本。一个投资项目或对象，只有耗费于其上的各种支出才是成本计算范围内的。在这样的基础上，投资的成功与否，就取决于投资后产生的收益，投资成本水平高低则取决于收益的多少，它与投资活动范围以外的项目是没有什么关系的。在这种成本概念下的投资风险，也就是投资后可能没有任何收益，而且可能损失投资资本的结果。有了机会成本概念之后，投资者便将风险的范围扩大了，如果投资的项目或对象虽然得到了收益，但没有达到预计的水平，没有达到投资于另一个项目或对象可能产生的收益水平，也就是说，投资实现的收益水平并没有高于机会成本，这便是投资的不成功，投资没有得到“机会”性收益，投资决策错误，与此相关的投资决策与活动就是风险巨大型的。

正是这样的投资机会概念和投资风险概念，使得投资者对于投资的考虑发生了一次革命性的变化，投资者不再简单地将投资的直接收益作为评判投资成本与否的标准，而是将收益与风险和“机会成本”联系分析，对投资的成功要求大大提高了。相应地，人们推出了新的风险分析办法，并且推出了大量的避免风险的工具与，试图在任何一次投资活动中，都取得最大的收益，或是将风险降低到最小水平。金融衍生产品就是其中重要的工具之一。

应当说，当前的金融衍生产品给予我们这个世界的，主要还是一种方法，一种工具。它似乎在表明，凡是与金融活动相关的产品，无一不可以来“衍生”一下，利率可以，股票指数可以，外汇可以，债务当然也可以。因此，我们还根本细分不了金融衍生产品的种类，大体与金融活动相关的期货、期权、调期、回购等都在金融衍生产品范围之内。因此，金融衍生产品可以定义为已有金融产品基础上设计出来的新的投资对象。显然，作为投资对象，金融衍生产品的功能就是清楚的：一是避免风险功能；二是投机套利功能，投资就有投机的可能，金融衍生产品不是一般的投资对象，投机功能就是强大的。就金融衍生产品的避免风险功能而言，在投资者风险概念扩大了的情况下，金融衍生产品的这一功能似显得更加招人喜欢，也更显得地位突出。

以股票期货指数为例来讨论。对于单个投资而言，股票投资可能是世界上风险最大的投资之一，这就产生了投资避险的要求。股票指数期货正是应这样的要求而“衍生”出来的产品。对于一个有多种股票的投资者而言，股票指数期货就是最有效的避免风险的工具了，它以股票指数期货市场相反的操作。一定时间后，股票的价格真的下降了，投资者手中的股票贬值了，他的投资受到了损失；但是，股票期货也下跌了，他通过买入股票期货来对冲，赢得了期货市场上的正向收益，结果，该投资者没有损失，或许还能赚点，最普遍的情况，便是损失得很少。

同样，如果一个投资者卖出股票后，做了空头，股票价格上升，而且显示出了继续上升的热头，这对于投资者是一个损失，他需要别的方式对这种损失进行补偿，于是，他需要买入股票期货来避免这种风险，如果股票市场价格上升，他出售股票的损失也就越大；而在股票期货市场上，股票指数期货价格上升，卖出合约可以得到相当价值的收益，这样一收一付，正负相抵后，至少也是风险减少，股票指数期货的避免风险功能表现得格外充分。

在这样的股票市场与股票指数期货市场相反的操作中，我们可以留心到如此的事实：如果投资者在股票市场上做的是多头，而同时并不利用期货市场上的避险保值功能，那么，投资者可能会有两种结果出现：一是股票的价格上升，股票的投资者将抛出股票，取得可观的投资收益；二是股票的价格下降，股票的投资者由于资金周转等，他不得不抛出，由此蒙受较大的投资损失，与既做股票市场多头，同时又做股票期货市场上的卖空来说，投资者可能赚得痛快，也可能赔得惨重，收益的波动曲线是大幅度的；而利用了股票期货市场者，就在不赔不赚和小赔小赚之间波动，曲线是平缓型的。

同样，当投资者在股票市场上做的是空头时，在不利用股票期货市场的情况下，投资者可能由于价格下降而庆幸抛得及时，减少了损失或是获得了收益；相反，如果股票价格上升，投资者则可能后悔抛股票过早，形成了重大的损失。和利用股票期货市场情况不同，如此的投资活动的收益波动曲线是高波峰和低波谷的。如果利用了股票期货市场，则拉平了收益的波动曲线。

可见，用不用股票期货来做反向操作，实际上是投资者对投资做不做保险的选择，如果做了，投资者就不再有投资损失的巨大风险，但同时，它也使投资者得到较大收益的可能性消失了。鱼和熊掌不可兼得，风险是避免了，但赚取大钱的机会也丢掉了。我们承认，这的确是衍生产品投资保值避免风险的功能。但是，如果认识只是停留于此，我们的思想就显得过于狭窄了。

仔细的可以发现，利用股票期货市场来避免做股票投资的风险，从本质上看，是一种夸大机会成本的观念在作崇，投资者将股票投资的非实际成本过于计较了。在多头投资者那里，他将股票价格可能下降而形成的风险夸大了，但他又不想马上抛出股票，由此利用起了股票期货产品；在做空头的投资者那里，他将股票价格可能上升而形成的风险夸大了，但他又没有办法不做空头，他也就利用起了股票期货产品。多头者想持有股票，空头者不想马上投资，都是以相反的操作作为机会成本来考虑的：多头怕抛了股票会有更大的损失，而空头则害怕马上买入会极不合算。这样的结果，机会成本成了投资的最主要考虑，同时又被放置于放大的地位上，投资者便有无所适从的感觉。最后，干脆利用股票期货市场来“保险”，夸大的机会成本马上变成现实的风险度量，投资者用股票期货消灭了风险，也消灭了增加收益的机会。

但是，机会成本毕竟不是实际成本，在进行股票投资时，考虑机会成本是必要的。若是过于计较，结果就失去投资本身的意义了。在进行任何投资时，投资量、实际成本支出、投资收益和投资损失量是四个真实的需要的指标，一个股票投资者做多头时，他应当对股票市场的情况有充分的和了解，如果他估计股票价格将下降，最简单可靠的反应是将股票及时地抛出；一个股票投资者做空头时，如果他估计股票价格将上升，他就应当在股票市场上及时地买进，以待谋利。如果投资者的估计错了，投资者将需要支付的是实际的投资损失量或是实际成本。利用股票期货市场来“保险”价值，实际上是一种将手中现有价值延续到一段时间后不变的做法，它与股票投资者对市场的分析与判断不再有任何关系，市场是升是降，投资者手中的价值基本不变。这是一种积极意义上的投资么?就此而论，股票期货产品的保值功能是消极的工具，它使投资者没有了投资价值的变化风险，也没有了投资价值增加的积极力量。

还远不止于此。股票市场上的投资者千千万万，如果每个投资者都是如此进行操作，不论做空头还是做多头，投资的风险都由股票的期货市场操作“保险”住了，那么，股票市场的价值变化也就将基本稳定了。从总的情况分析，的股票市场，不论是发达国家的市场还是家的市场，都具有“零和交易”或是准“零和交易”的性质，即是股票市场有人赚钱，一定是他人赔钱所致。在投资者都用股票期货来进行保值后，股票市场便一定是超常地稳定了，没有人能够利用股票市场的波动来进行投资了，这样一来，股票市场的存在便有了问题，没有投机的股票市场，还有什么投机者呢?就是一般的投资者，谁又不想低价买入而高价卖出呢?股票市场的存在又还有什么必要呢?

第10篇

摘 要 市盈率指标是投资分析中一个重要指标,在我国不断发展的证券市场中,投资者们对市盈率指标的使用普遍存在着一些认识上的误区。而且市盈率指标也存在一定能够的局限,本文对这些方面做了一些探讨,同时对相关指标配合使用的投资方法作了研究。

关键词 市盈率 证券市场 投资决策

我国证券市场在经历了十多年快速发展之后,证券投资规模和投资者都得到显著发展。科学准确的投资策略对投资者至关重要。市盈率是股票价格相对于公司每股收益的比值,用公式表示为:PE=P/EPS。其中,P为股票价格,EPS为公司每股收益。市盈率的数学意义表示每1元税后利润对应的股票价格;市盈率的经济意义为购买公司l元税后利润支付的价格,或者按市场价格购买公司股票回收投资需要的年份。市盈率指标常被用于衡量股票定价是否合理、判定股市泡沫的一个国际通行的重要指标。

一、市盈率在投资决策中的价值

市盈率估值法是进行股票投资价值分析的重要方法,股票市盈率的高低反映了股票投资相对成本的高低和上市公司的盈利状况,同样也体现了股票的投资风险。

1.市盈率是反映企业盈利能力的一个重要指标。投资者可以将本公司的市盈率指标与市场平均值、与同行业上市公司的市盈率进行比较来作出正确的投资决策。

2.市盈率的高低反映了投资者对股票价格的预期的大小。因股票价格是以市盈率为倍数的每殴收益。

3.市盈率是判断证券市场是否高估的基本指标。平均市盈率反映的是总体市盈率水平,一旦其水平过高,管理层就会给予调控,所以,市盈率是股市是否高估的杠杆,是衡量股市涨跌空间的一种有效手段。

二、“市盈率”在投资决策中的局限性

市盈率指标可以为投资决策提供一定的帮助,但这种作用不是万能的、绝对的。市盈率主要取决于两个因素:一是企业每股净收益;二是企业的股票价格。这两个财务指标的有效性直接决定了市盈率指标的有效性。市盈率在投资决策中的局限性主要体现在以下几方面:

1.每股净收益。每股净收益,是衡量上市公司盈利能力最重要的财务指标,它反映普通股的获利水平。首先,每股净收益是企业过去盈利能力的反映,并不能保证企业未来也能创造同样的利润。市场环境的变化、企业生产管理方式、经营策略的变化,都足以影响整个企业的利润水平。其次,许多上市公司出于各种目的,经常会采取种种手段来操纵公司的利润,如改变企业的折旧方法、削减用于抵销坏账的准备金等方式,来“创造”公司的利润。

2.股票价格。股票价格与投资者对未来预期的关联程度相当高。当投资者看好企业的未来时,他们就对企业的未来充满信任,他们就愿意为每1 元盈利多付买价;当他们不看好企业的未来时,他们就不愿意为每1 元多付买价,则股价就低。在每股净收益很小或亏损时,市价不会降到零,很高的市盈率此时往往不能说明任何问题。

3.不同行业公司的比较。使用市盈率不能用于不同行业公司的比较。充满扩展机会的新兴行业市盈率较高,而成熟工业的市盈率普遍较低,这并不能说明后者的股票没有投资价值。同时市盈率高低受净利润的影响,而净利润受可选择的会计政策的影响,从而使得公司间的比较受到限制。

三、准确使用市盈率指标方法

为了减少投资者的投资风险,在运用市盈率对股票进行估值时,应做到结合相关因素进行综合分析。

(一)静态市盈率与动态市盈率相结合

市盈率计算用到的每股税后利润是上一个会计年度的税后利润,因此,计算出来的市盈率是静态市盈率,它反映的是股票过去的投资价值,难以反映上市公司经营业绩的变化情况,用于指导个股投资时其局限性非常明显。股票的价值在于未来能为投资者带来多少收益,与静态市盈率相比而言,投资者更倾向于投资动态市盈率趋于下降的股票,动态市盈率分析法更有价值。动态市盈率=每股市价÷预测今年每股税后利润。对每股收益的预测,常用的方法是在最近半年或季度已公布的基础上进行全年盈利预测,如“当年中报每股收益乘以2”、“去年下半年每股收益加上今年中报每股收益”、“过去四个季度每股收益之和”等。

(二)市盈率与市现率相结合

在使用市盈率指标的同时,应结合考察与公司现金流量有关的市现率指标进行分析。市现率=每股市价/每股现金流量。市现率指标的投资意义是每股市价与每股现金流量之比的值越小,说明股票的收益质量较好。用市现率指标分析股票价值,主要是计算每股现金流量。每股现金流量是企业在一定时期发行的普通股每股获得的现金流量,其计算公式为:每股现金流量=经营净现金流量/流通的普通股股数。如果发行有优先股,应将经营净现金流量减去优先股股利后,再除以流通的普通股股数。

(三)每股收益与每股主营业务收益相结合

市盈率指标中的每股收益,以公司当年全部税后利润总额的每股摊薄计算。公司的总收益包括主营业务收益和非经常性收益。主营业务收益反映公司的整体盈利能力和收益水平,是公司收益的基础。公司的非经常性收益是指公司主营业务收益之外的其他收益,包括投资收益、补贴收益、营业外收益等。用市盈率法进行投资决策时,投资者还应注重分析每股收益中主营业务所占的比重。

四、总结

一般认为,我国股市市盈率过高,这是通过与处于不同发展阶段的成熟股市相比较而言的结论。投资者们面对已经很高的市盈率,股价仍然走高的股票,更是相当迷惑。然而我国股市市盈率过高的原因是多方面的,其中股价结构不合理,供求关系失衡、市场投机盛行等是主要原因。市盈率的回归尚且有待政府监管部门加大监管力度和投资者投资理念的理性发展。

参考文献:

[1]周星洁.市盈率估值模型的投资应用分析.温州职业技术学院学报.2005(5).

第11篇

关键词：股票投资；财务分析；应用方法

一、财务分析在股票投资中的重要意义

在股票投资方面，财务分析的作用不可小觑，对投资者的意义主要有以下两个方面：(1)辅助投资决策。财务报表可较为全面的体现企业的经营情况、现金流量、财务状况等等，在投资决策时，投资者势必要充分了解企业财务情况，客观评价企业的基本面，包括盈利能力、偿债能力与发展前景等，还要分析指标变化对股价产生的影响，最终做出正确的投资决策；(2)降低投资风险。通过财务分析不但可对企业的过去、现状进行正确评价，还可科学预测发展前景，降低投资风险，特别是长线投资者，企业的竞争力能否持续、发展是否稳定对投资成败具有决定作用，因此在正确分析企业现状的基础上，对未来发展趋势的准确把握可有效降低投资风险，这也是财务分析作用的重要体现。

二、财务分析在股票投资中的应用

(一)会计报表分析1、企业利润表企业利润表反映企业的收入情况，费用支出，到最终的利润情况。首先利润表的主营收入部分，可以让我们快速了解企业所处行业。大家知道炒股应跟着趋势走，一种是宏观趋势，是指全国甚至全球经济现状与股票市场现状。第二个趋势就是所选企业的行业是否符合未来趋势，是即将没落的传统行业还是未来新兴的科技，所谓炒股炒未来预期，选股先选对板块就是这个意思。除主营收入外，我们还要关注一下企业投资收益。对于投资者来说当然希望企业它的主营收入越高越好，至于一些投资收益，例如购买金融资产之类的都是属于听天由命型的收益，投资过大的话有时候会带来很大的业绩波动。另外对于收入中的关联方收入我们也应该注意，因为很多上市公司粉饰报表的手段往往在这体现。利润方面的分析在下面的财务指标中再具体分析。2、现金流量表现金流量表的关键是经营活动产生的现金流。如果企业的经营活动现金流长期明显低于净利润的时候大家要特别注意。因为这意味着企业的资金回流可能出现了问题，或者可能企业的产品已经失去竞争力需要靠赊销来打开市场。当然更严重的就是上面提到的经过财务粉饰的报表，无论企业的合同弄的多专业，收入做的多好看，但是因为现金流的造假成本很高，造假者一般不会在这动手脚。另外从现金流量表中也可以判断出企业发展处于哪个阶段，不同阶段会对后续盈余产生直接影响，通过分析经营、筹资与投资三种现金流间的关系可知，在企业成长时期，投资量与融资量较多，支付的现金流占比较大；在成熟时期，由于经营逐渐趋于稳定，获利逐渐增加，经营活动中产生的现金流占比进一步增加；在衰退时期，由于经营不利，企业存在亏损，净现金流占比较小，甚至为负值。可见通过流量表对企业未来盈余预测分析可对投资会起到较大作用。3、资产负债表(1)风险排除作用。首先上市公司的流动比率可以判断它短期的资金流是否存在问题，还可以用长期负债率来判断企业的盈利能力，因为当银行敢于借更多的钱给企业长期使用时，银行实际上已经为我们把了一次企业的质量关了。另外资产负债率过高的企业也要小心，因为再好的企业也会有倒霉的时候，一旦遇到系统性风险或者天灾人祸时时往往就扛不住了。(2)评估企业财富。资产负债表中的存货高低是好是坏由其产品性质决定。例如电子产品类因更新换代太快，过高库存下时间久了存货就会贬值，而如果是酒类产品，便会增值。另外无形资产中如果有土地使用权，那更是一项不可估量的财富。当然还要小心商誉不能过高，因为一旦所投资的项目不达业绩的时候这可能就会是一个雷，而且这种资产减值、商誉减值的问题很多时候会集中爆发在年报期间。

(二)关键财务指标分析1、毛利率应注意分析一家公司的毛利率，毛利增幅、毛利率变化趋势一定要跟同行业来比才有意义。毛利率的把握一般是同一行业来说越高的企业越有优势。但是要注意突然暴利企业，要判断是否拥有了特别优势的技术，又或者只是因为特殊时期的突然暴涨。又或者某些企业虽然现在暴利，但是它可能是已经进入高峰爆发期未来会转弱的一些产业。另外我们还要注意企业的一些做账方式，有些企业可能会将一些当期巨额前期研发、广告投入等成本进行不同的处理摊销方式，也会影响毛利率。2、市净率众所周知证券市场的股票具有很强的流通性，所以它会有一部分流通溢价。用市净率来评价股价时要有行业之分，因为不同行业的核心价值不一样。例如一些资源类企业如钢铁，电力等比较适合，而一些科技类，服务类企业就不那么适合了。3、市盈率在选中要购买的股票后，投资者还应对投资的时机进行确定，市盈率指标的重点就在于它传递着这样一个信息即如果上市公司保持目前的盈利能力，投资者购买股票的本金，需要几时才能收回？但是在实际应用中还要参考很多其它因素，例如该企业的基本面，净利润增长速度怎么样，如果净利润每年都以比较高的水平递增的话，市盈率很快就会下降，投资者很快就能收回本钱并盈利。但是如果基本面非常差的话，投资者就有可能血本无归了。

第12篇

关键词：中国 股票基金 收益

股票基金又名股票型基金，即80%以上的基金资产投资于股票市场的基金，相比现阶段中国的债券基金和货币市场基金其收益率较高，但风险也相比更大，以股票的种类作为划分标准，股票基金又被分为优先股和普通股基金两大部分，现阶段我国证券投资基金已经从初期的封闭式基金向以开放式基金为主，其他债权型、货币型等各类型基金共融的局面转变。

一、我国股票投资开放式基金收益率影响因素分析

（一）选股能力和市场择时能力

基金经理及其投研团队是负责基金运行的主体，其选股能力和市场择时等专业水平直接关系到其对应基金的业绩表现，选股能力即通过对股票的价值识别，实现对价值被低估股票的购买和价格被高估股票的外售，而市场择时即通过对股市走势的判断，对基金组合中各行业股票的比重进行调解的能力，两种能力突出是在股票市场牛市期获取高额收益，在股票市场熊市期控制损失的重要途径，其促使投资组合的特征线由固定斜率的直线向随市场变化而逐渐改变趋势的曲线转变。将我国华安创新、南方稳健成长、华夏成长、国泰金鹰增长等股票基金的数据带入TM模型后可以发现，我国有近33%的股票投资开放型基金的选股能力指标为正数，在HM模型中，近13%股票开放性基金的选股能力为正数，这说明我国现阶段仅有较少部分的股票基金的选股能力较突出，而大部分股票基金的选股能力较弱甚至不具备选股能力，另外，TM和HM模型中，我国股票中择时能力指标为正数的仅为49%和50.7%，这虽证明我国近半数基金的市场择时能力较突出，但我国现阶段择时能力和选股能力都较突出的股票基金数量极少，即使现阶段排名较理想的优质基金其高额回报也通常由其中一种能力决定，例如华夏盘精选、诺安平衡等，当股票基金中两种能力都较弱的情况下，其股票基金的收益通常较低，例如光大保德信量化核心、大成蓝筹稳健等。

（二）业绩持续性

基金的持续性是指基金在未来一段时间内是否会延续其前阶段所处的状态，当基金的业绩持续性较突出时，其基金收益的稳定性也较为理想，当基金业绩的持续性不明显时，在考虑股票基金收益的过程中可舍去对其的分析，现阶段判断股票基金的持续性通常直观的对其过去一段时间内的收益率排名进行观察，而绩效二分法和横截面分析法的判断更为专业，准确性更强。结合我国2010年股票基金数据，可以发现我国股票投资开放性基金在一年内业绩持续性较为明显，其持续的概率相比反转的可能性更大，我国股票基金收益分析中业绩持续性可以作为考虑的因素，但需结合股票市场的实际情况。

（三）其他影响因素

由于平均成本率的获取需要对考察期内每年的成本率进行计算，并在计算结果的基础上进行平均计算；而平均周转率为股票基金当其股票国债成交金额的总和与股票基金当期资产净值之间的比值的平均计算，而费率是管理费率、托管费率、最高申购费率与最高赎回费率的总和，可见股票基金的资产规模、周转率、费率等都会对股票基金的收益产生影响。将我国近期股票基金数据带入可以发现我国股票投资开放基金的收益率预期平均净资产规模之间表现出非线性变化的规律，资金规模对股票基金收益并不能够产生直接的影响，这可能是因为我国规模较小的股票基金其资产组合的分散程度较低，非系统风险的承担系数较高，风险调整对其影响较大，所以我国股票基金的投资者在进行决策的过程中要适当考虑规模适当的股票基金。

二、中国股票基金收益影响因素的案例分析

选取华夏大盘精选、富国天源平衡、安华MSCI中国A股、诺安平衡四只中国股票基金在2013年12月31日为假设当前时点，对其2014年基金投资决策做出判断，期限设置为半年，即2014年1月1日至2014年6月30日，首先，通过将其相应数据带入TM和HM模型中，可以发现富国天源平衡的选股能力和择时能力较差，所以首先将其排除；其次，观察其短期历史业绩，可以发现华夏大盘精选和诺安平衡的持续性较强，所以将其设为优选股；在此，将其相关数据带入其他因素可以发现富国天源平衡和华安MSCI中国A股属于小规模基金，而华夏大盘精选和诺安平衡属于中等规模基金，所以将后者设为优选；最后，将以上因素综合考虑，购买华夏大盘精选和诺安平衡获取收益的可能性更大，结合中国2014年上半年股票基金收益率排行，收益分析的准确率达到87.6%，由此可见中国股票基金收益分析的准确性较高。

三、结束语

通过上述分析可以发现，中国股票基金收益受到多种因素的共同影响，在进行决策的初期应对各因素进行综合考虑，以此达到降低风险，获取收益的目的，但投资存在风险，在综合考虑股票基金收益的过程中，必须考虑存在的风险。

参考文献：

第13篇

数字崇拜是指人们对特定的数字或者特定的数字组合有特别的偏爱，是一种非理性的心理行为。这些特定的数字通常被认为能够给人们带来好运或者能够让人们避免晦气。在我国比较具有代表性的吉利数字有8、6、9等，西方人则认为13是不吉利的数字。据统计，由于6、8、9三个数字在中国是吉祥数字，在中国自动取款机键盘上这三个数字键磨损得最快，原因是人们都喜欢用这三个数字的组合作为自己的银行卡密码。数字崇拜通过人们的心理对于日常的商业、政治和生活都产生了重要影响，股票投资也同样深受心理因素的影响，那么数字崇拜是不是会影响人们的股票投资决策。股票代码尾数为吉祥数字的股票是否存在超额收益。本文通过研究我国中小板上市公司的收益表现来说明数字崇拜现象是否会对人们的股票投资决策产生影响。

二、文献综述

（一）国外相关文献 从现有的研究成果来看，人们对于股票投资中的行为金融效应进行了深入和广泛的研究。交易日期、公司自身的特质、公司名称更改、股票代码尾数、天气等因素都会对公司股票的价格产生影响。Rozeff 与Kinney（1976）发现1904年到1974年间纽约证券交易所上市股票一月份的平均收益率高于其他月份，从而提出了“一月效应”。后来，French（1980），Ariel（1987），Cadsby 与Ratner（1992），相继提出了“周一效应”，“月末效应”，“假日效应”。这些效应都说明金融资产的价格和日期相关，统称为“日历效应”。Saunders（1993）发现坏天气的时候纽交所的指数表现较差，而 Hirshleifer 与Shumway（2001）发现了与之相对应的“好天气效应”。

（二）国内相关文献 汪炜与周宇（2002）以沪市作为对象研究了我国股市的“规模效应”和“时间效应”，发现中国股票市场不存在西方国家股市市场普遍出现的“小公司一月份效应”。赵静梅与吴风云（2009）对上海证券交易所股票代码尾数为8的股票进行了研究，发现股票代码位数为8的股票组合的市盈率在上市首日及随后的较短时期（12 个月）都是所有尾数组合中最高的。

三、研究假设

如果在股票投资中存在数字崇拜导致的股票价格异象，那么深受国人喜欢的“8”股票，“6”股票和“9”股票的超常收益应该是长期存在的。研究股票代码尾数对股票收益率的影响和研究一次突发事件对于股票收益率的影响并不一样，因为股票代码尾数是作为上市公司的一个特质长期存在的，如果人们对于数字的偏好会作用于股票投资决策，那么股票代码尾数对于股票收益率的影响应该是长期存在的，如同“小盘股效应”，“市盈率效应”一样。同时，受股票代码尾数影响的股票投资行为属于非理性投资，这种非理性投资行为在换手率更高、投机性更强的中小板应该更普遍，因此如果存在股票代码尾数效应，中小板的股票表现应该更为明显。基于以上两个假设，本文选取中小板的股票作为样本数据，研究这些股票长期的收益率表现，检验尾数为8的股票是否长期表现出较高的收益率，从而验证公司股票代码尾数是否存在数字效应。

四、投资组合实证分析

（一）各组合样本量分布 按照股票代码尾数，将中小板上市的所有股票在2004年6月至2011年3月期间的全部月度收益率分为10组，参见表1，各个股票代码尾数组合的样本数据量都比较接近，样本数据具有很好的代表性。

（二）各组合收益率表现 按照股票代码尾数，将样本数据分为10组，构造对应的比较组作为参考标准，比较组由股票代码尾数和所对应投资组合不同的其余9个尾数的股票组成。表2为各个组合及其对应比较组的平均月度收益率，超额收益率为组合的平均收益率与比较组的平均收益率的差值。

表2的计算结果表明，股票代码尾数为吉祥数8、6、9的组合平均月度收益率分别位列第一、第二和第四，并且都获得了正的超额收益，而股票代码尾数为避讳数字4、5、7的组合超额收益均为负，这一结果说明股票代码尾数能够对于股票收益率产生影响，股票代码尾数为吉祥数字的组合获得了相对较高的平均收益率，而股票代码尾数为避讳数字的组合获得了相对较低的平均收益率，吉祥数尾数组合相对于其比较组的超额收益均为正，避讳数字尾数组合相对于其比较组的超额收益均为负。

（三）两变量投资组合平均收益比较 由上面的分析可知，我国中小板市场上的股票收益率确实会受到股票代码尾数的影响，从而可以进一步构造股票代码尾数和其他影响股票收益率变量的双变量组合，探究股票代码尾数和股票收益率之间的关系。

（1）股票代码尾数——贝塔值投资组合。用尾数和贝塔值构造投资组合，将尾数分成10组，贝塔值分成5组（由小到大分别用0—4表示），两两组合，计算每对组合的超额收益率，得到50组平均超额月度收益率结果如表3所示。

前面的计算结果表明尾数为8的组合在长期中表现出了最高的平均月度收益率，通过引入贝塔值变量，进一步进行分组，我们发现仍然存在尾数数字效应，在5个不同贝塔值的分组中，“8”股票在其中4个贝塔值组合中获得了正的超额收益，其他尾数组合都只在至多3个贝塔值组合中获得正的超额收益。贝塔值的大小对于股票代码尾数效应并没z有太大的影响，但高贝塔组和低贝塔组的股票都表现出了股票代码尾数效应。

（2）股票代码尾数——波动率投资组合。用前12个月股票月度收益率的标准差滚动计算每月的波动率指标，然后用代码尾数和波动率构造投资组合，按照尾数分成10组，按照波动率大小分成5组（由小到大分别用0-4表示），计算每组超额收益率结果如表4所示。

尾数为8的股票组合在长期中表现出了最高的平均月度收益率，通过引入波动率指标，进行二维分组，我们发现在波动率最高的组中吉祥数“8”组合，“6”组合和“9”组合的超额收益率分别位列全部尾数组合的前三位，避讳数字“4”组合，“5”组合和“7”组合全部位列全部尾数组合的最后几位，并且超额收益全部为负；但是在波动率最低的组中吉祥数“8”组合和“6”组合并没有获得相对较高的平均超额月度收益率，相反避讳数字“5”组合和“7”组合获得了较高的平均超额月度收益，这说明波动率越高，人们的数字崇拜对股票收益率的影响就越大。

（3）股票代码尾数——市值规模投资组合。同样引入市值规模因素，用股票代码尾数和市值规模构造投资组合，按照尾数分成10组，按照市值规模大小分成5组（市值规模由小到大分别用0—4表示），两两组合，计算每组超额收益率结果如表5所示。

虽然前面的计算说明了总体来看吉祥数“8”组合，“6”组合和“9”组合的平均收益率和超额收益率都较高，但是在市值规模最小和市值规模最大的两个组中，吉祥数“8”组合，“6”组合和“9”组合的超额收益率相对来说并不高，尾数数字效应消失，尤其是在市值规模最大的组中，避讳数字“4”组合和“7”组合反而获得了较高的超额收益。而在市值规模适中（市值规模分组编号为2）的组中，存在明显的代码尾数数字效应，吉祥数“8”组合获得了最高的超额收益率，“6”组合和“9”组合的超额收益也相对较高，而避讳数字“5”组合和“7”组合的超额收益率相对较低。结果说明股票代码尾数的数字效应最容易出现在市值规模适中的股票上。

（4）股票代码尾数——换手率投资组合。为了进一步分析股票代码尾数效应，引入换手率因素，用股票代码尾数和换手率构造投资组合，按照尾数分成10组，按照换手率的大小分成5组（换手率由小到大分别用0—4表示），计算每组超额收益率结果如表6所示。

从表6的分组计算结果来看，通过引入换手率指标，进行二维分组，我们发现在高换手率组中，吉祥数字“8”组合，“6”组合和“9”组合获得了相对较高的平均超额收益率，并且平均超额收益都大于零；避讳数字“4”组合，“5”组合和“7”组合的平均超额收益率都相对较低，并且平均超额收益率都小于零。而在低换手率组中，吉祥数字“8”组合和“9”组合的平均超额收益相对较低，且平均超额收益率小于零，避讳数字“4”组合，“5”组合和“7”组合反而获得了相对较高的平均超额收益率，并且超额收益率都大于零。

五、结论

股票定价中存在代码尾数效应，股票代码尾数为8、6和9等吉祥数的股票投资组合具有相对较高的长期平均收益率和长期超额收益率，而股票代码尾数为4、5、7等避讳数字的股票的投资组合具有相对较低的长期平均收益率和长期超额收益率。

股票代码尾数效应一种长期效应，通过对我国中小板市场的股票长期收益率进行实证分析，验证了股票代码尾数效应的长期存在，这是这篇文章和其他研究股票代码尾数效应的不同之处。

通过分别引入波动率、市值规模、以及换手率等指标和股票代码尾数构造二维变量投资组合，发现在高波动率、市值规模适中、高换手率的股票上，股票代码尾数效应更明显，而在大市值规模、低波动率和低换手率的股票上，股票代码尾数效应不明显，甚至完全消失。

参考文献：

[1]赵静梅、吴风云：《数字崇拜下的金融资产价格异象》，《经济研究》2009年第6期。

第14篇

[关键词] VaR 方差风险 Markowitz组合投资模型

一、引言

1993年G30研究小组在《衍生产品的实践和规则》的报告中首次提出VaR模型,之后在巴塞尔银行监管委员会和国际证券委员会的推动下,VaR模型逐渐成为金融风险管理的主流方法。关于VaR模型在股票组合投资决策中的应用，国外学者做了大量研究。例如,Alexander,Baptista(2002)对比研究了均值-方差模型和均值-VaR模型对于股票组合投资决策的经济意义。Campbell,Huisman,Koedijk（2001）在VaR模型框架下研究了最优证券组合投资问题。Consigli(2002)应用均值-VaR模型研究了不稳定金融市场中的证券投资组合选择问题。

关于VaR模型在金融风险计量和管理中的应用，我国学者也作了一些研究。例如，戴国强、徐龙炳、陆蓉(2000)探讨了VaR模型对我国金融风险管理的借鉴意义及其应用方法。宁云才、王红卫(2002)探讨了Markowitz投资组合有效边界的程序化解法。

本文首先探讨了基于GARCH模型的股票投资组合VaR风险计量方法，然后将VaR风险替代Markowitz投资组合模型中的方差风险，通过求解非线性数学规划问题得到股票投资组合的另一种最优投资策略。

二、模型与方法

1.VaR的定义

根据Jorion的定义VaR指给定置信区间下金融资产或资产组合在持有期内的最坏预期损失。若用V表示资产组合在持有期末的价值，E(V)表示资产组合在持有期末的期望价值，表示给定置信区间c下资产组合的最低价值,则VaR值如(1)式所示。

（1）

其中,V*满足(2)式所示的条件。

P(V|V>V*)=c 或（2）

其中,f(v)表示持有期末资产组合价值的概率密度函数。

计算VaR需先确定以下三个因素:资产组合持有期的长短、置信区间c的水平和持有期内资产组合价值的分布特征。VaR值计算通常有三种方法:历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。本文的研究采用方差-协方差法。

2.计算VaR值的方差-协方差方法

假设投资组合由n只股票组成，记为第i只股票的价值在投资组合总价值中所占的比例,并满足(3)式所示的约束条件。

令S表示投资组合收益率的方差-协方差矩阵,表示股票投资组合的投资策略向量,则投资组合收益率的方差可由(4)式计算得到。

(4)

假定资产组合的收益率服从正态分布,由正态分布的分位数进一步计算得到投资组合的VaR值,如(5)式所示。

(5)

其中,表示投资组合的初始投资额,表示标准正态分布在置信水平c下的分位数。

由于根据历史数据计算的收益率方差不能准确反映未来持有期内收益率的波动性,为克服这一的缺点,本文应用GARCH模型对股票未来持有期内的波动率进行预测，在波动率预测值的基础上计算投资组合在未来持有期内的VaR值。

3.GARCH模型及其对股票收益波动率的预测方法

对金融时间序列收益波动率的研究一直是金融研究的重点问题之一,1982年Engle提出了ARCH模型,即自回归条件异方差模型，1986年Bollerslev在此基础上提出了GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型,用以对金融时间序列收益波动率进行建模。对股票收益波动率的建模经常采用GARCH(1,1)模型,例如宋逢明、江婕(2003)对中国股市波动率特征的实证研究,赵留彦、王一鸣(2004)在对中国股市收益率的时变方差与周内效应的研究，本文的研究采用GARCH(1,1)模型。

GARCH(1,1)模型的具体设定如公式(6）、(7)所示。

(6)

(7)

其中,rt表示股票在第t期的收益率，u表示股票收益率的均值，εt表示第t期股票收益率偏离均值的残差,σt表示第t期股票收益的波动率。α0 、α1和β为待估参数。

GARCH(1,1)模型实际上包含了一个递推公式。根据rt和公式(6)可计算得到εt ,将εt 和σt代入公式(7),可对σt+1进行预测,依次类推。预测使用的第一期的收益波动率通常由历史波动率法计算得到。

4.基于VaR的最优股票组合投资策略

令表示投资组合各成分股票收益率的相关系数矩阵,s表示由各成分股票收益率方差预测值构成的列向量,其中收益率方差的预测值由GARCH模型得到，则投资组合在预测期内收益率的方差可由(8)式计算得到。

（8）

在股票收益率服从正态分布的假定下,将代入公式(5）,可计算出投资组合的VaR值。将投资组合的VaR风险值替代Markowitz组合投资模型中的方差风险值,可得下述非线性数学规划问题。

(9)

(10)

求解上述非线性数学规划问题，可得到最小化投资组合VaR风险值的最优投资策略向量和最优投资组合的VaR值。

三、实证算例

本文选取上海证券交易所上市交易分属不同行业的6只股票构成样本股票投资组合,这6只股票的名称见表1。本文收集了上述股票2006年9月7日至2007年4月30日的日收盘数据,根据日收益率数据应用Eviews5.0软件估计各成分股票GARCH模型的参数,参数估计结果见表1。

应用GARCH模型预测各成分股票在下一个交易日里的收益波动率,预测结果列示于表2。

根据样本股票日收益率数据可计算成分股票间收益率相关系数矩阵。在给定各成分股票投资比重的条件下，应用公式(8)计算投资组合收益波动率的预测值， 再根据公式(5）计算投资组合在下一个交易日里的VaR风险值。利用Excel中的规划求解功能求解公式(9）、（10)所示的非线性规划问题，得到各成分股票的最优投资比重，求解结果列示于表2。

为比较上述最优投资策略降低投资组合VaR风险值的程度，本文同时计算了等比例投资策略下投资组合的VaR风险值，计算结果列示于表3。

表3显示,如果投资者的初始投资为1000000元,则在下一个交易日里,在5%的置信水平下,最优投资组合的最坏损失约为36443元,等比例投资组合的最坏损失约为39748元。在1%的置信水平下,最优投资组合的最坏损失约为51462元，等比例投资组合的最坏损失约为56130元。在两种置信水平下,等比例投资组合的最坏损失均大于最优投资组合的最坏损失。

参考文献:

[1]Alexander G. J.Baptista A. M.2002,Economic implications of using a mean-VaR model for portfolio selection:A comparison with mean-variance analysis [J],Journal of Economic Dynamics & Control 26,1159～1193

[2]Campbell R.Huisman R.Koedijk K.2001,Optimal portfolio selection in a Value-at Risk framework[J],Journal of Banking & Finance 25,1789～1804

[3]Consigli G.2002,Tail estimation and mean～VaR portfolio selection in markets subject to financial instability [J],Journal of Banking & Finance 26,1355～1382

[4]戴国强 徐龙炳 陆 蓉:2000,VaR方法对我国金融风险管理的借鉴及应用[J],金融研究,第7期

[5]宁云才 王红卫:2003，Markowitz组合投资模型的程序化求解方法[J],数量经济技术经济研究,第10期

[6]Jorion P.2000,VaR:风险价值――金融风险管理新标准[M],张海鱼译,中信出版社

[7]宋逢明 江 婕:2003，中国股票市场波动性特性的实证研究[J],金融研究,第4期

第15篇

卿女士曾任职于被誉为量化投资鼻祖的巴克莱全球投资公司，在担任量化投资经理时业绩突出。华泰柏瑞量化指数增强股票基金是华泰柏瑞旗下第16只基金产品，由担任基金经理。

谈及量化投资，卿具体介绍说，投资方式就好比农耕种植，传统的主动股票投资犹如最初的小农经济模式，从选苗、播种至灌溉再到收割，整个过程都需要依靠大量的人力进行手工劳作完成，虽然每个环节都能做到精细化，但耕耘范围和产出却比较有限。然而随着经验的累积和科技的发展，原始的小农经济逐步发展成为农业机械化，根据长久以来掌握的自然规律和种植技术，整个农耕过程交由具备特定生产技术功能的自动化机器取代繁重的手工劳作，这样不仅大大提高了经济效益，更能有助于抵御自然风险和市场风险。量化投资亦是如此，从传统的主动股票投资中汲取经验，寻找影响股票价格的各种因素和规律，借助计算机处理大量信息来进行投资决策，从而有望实现稳定的超额收益。

“然而成功的量化投资又并非单纯的‘随机行走’，必须严格遵循以下三个特性。”卿表示。

首先是科学性。量化投资不受人情绪影响，通过科学理性的研究和分析手段做更大范围内的耕耘，可以较早发现市场中的一些新趋势，但又不会过早离场。