股票投资的方法范文

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第1篇

【关键词】多元统计分析方法；股票投资状况；综合评价研究

一、前言

对于我国的经济发展状况，可以从股票市场的发展中得到体现，在短短十几年的时间里，就实现了资本主义国家百年的发展成果。由此也能够体现出我国经济迅猛的发展态势。而在近几年当中，随着股票市场的不断发展，也逐渐暴露出了很多问题，对于经济市场、股票市场的发展，产生了很大的威胁。因此，基于多元统计分析方法，对股票投资状况进行综合评价，更加充分的理解和认识其中存在的问题，从而更好的存进股票投资市场的发展。

二、多元统计分析方法的基本概述

在经典统计学当中，多元统计是一个重要的发展分支，作为一种分析方法来说，多元统计分析具有很强的综合性。应用该方法，能够在相互关联的多个指标、对象之间，对其统计规律进行分析，在数理统计学当中，也是一个非常重要的分支学科。在多元统计分析方法中，包括了很多不同的统计方法，例如多重回归分析、多元方差分析、判别分析、典型相关分析、聚类分析、因子分析、对应分析、主成分分析等方法。在实际应用中，多元统计分析方法主要是在一个客观事物当中，研究多个不同变量之间相互依赖的统计性规律。基于费希尔等统计学专家的研究，得到了十分良好的进展。随着计算机技术的发展和应用，也随之出现了很多统计软件，因而在医学、生物、气象、地质、图形处理、经济分析等诸多领域当中，多元统计分析方法都得到了广泛的应用。而随着应用领域的不断拓宽，多元统计方法的理论也得到了进一步的发展，因而为人们的实际应用提供了更大的便利。

三、多元统计分析方法在股票投资状况综合评价中的应用

1.因子分析法的应用

因子分析法指的是将共性因子从变量群当中进行提取，从而进行相应的统计。这种方法最早是由英国心理学家斯皮尔曼所提出。在多个变量当中，可以利用因子分析法，对隐藏的具有代表性的因子进行找出，并且在一个因子当中，对本质相同的变量进行纳入，从而使变量的数目得以减少，此外，对于变量之间关系的假设，也能够进行有效的检验。在股票投资方面，因子分析法主要是用于对股票投资组合模型进行确定。在分析当中，利用不同的变量来替代对股票价格产生影响的因素，从而对股价因子模型进行建立。通过确定各个因子的不相关性，对股票进行分类，然后基于对股票发展潜力的研究，对最为适当的股票投资模型进行确定。

2.聚类分析法的应用

在聚类分析法当中，主要是对研究对象的特征进行分析，从而进行分类和数目的减少，是统计分析技术中的集中。在股票投资状况的综合评价当中，聚类分析法能够对股票投资的特种特点加以利用。由于在股票投资当中，具有很多动态变化因素。因此，对于这些因素应当进行恰当的分析，从而寻找有效的方法，来规范治理这种动态情况，从而更加精确和准确的进行投资分析。在实际应用中，由于股票价格会受到很多因素的影响，因而具有不稳定性和波动性的特点，进而也引发了股票投资不理想的情况。而应用聚类分析法，能够对这种不确定性进行有效的弥补。作为一种专业的投资分析方法，聚类分析法能够对与股票市场相关联的企业、行业等进行深层次的分析，从而对具有潜力的股票进行正确的预测。此外，在实际应用中，聚类分析法的实用性和直观性更强，因而具有很广泛的适用范围。

3.主成分分析法的应用

主成分分析法是多元统计分析方法中一种对数据集进行简化和分析的方法，该方法在20世纪初由皮尔逊所发明，在数理模型的建立、以及数据分析当中，能够发挥良好的作用。在实际应用中，通过分解协方差矩阵的特征，对数据的特征矢量和权值进行获取。在实际应用中，主成分分析具有十分广泛的应用，通过研究各种分类数据，对自变量各组之间的差异进行分析和总结，从而对组件差异中不同自变量的完全贡献进行判断，最终利用这些数据，样本归类自变量的转变方法。在股票投资状况的综合评价当中，对于各种对股票市场产生影响因素来说，相互之间往往存在着较大的关联和影响，同时影响因素也非常复杂。利用主成分分析法，能够将这些因素之间的影响进行降低。通过对各种因素和数据的总结分析，得出不同因素的影响程度，从而对指标选择的工作量进行降低。此外，相比于传统的构造回归模型方法，利用主成分分析法，能够更有效的节约时间，同时提高分析的精确度，为股票投资提供更加良好的依据和参考。

四、结论

随着我国经济的快速发展，作为一种重要的经济形式，股票市场也得到了极大的进步。而由于股票市场的发展时间较短，各方面都还不够成熟，因此在股票投资中难免会出现一些问题。对此，应用多元统计分析方法，能够对股票投资状况进行综合评价，从而为更加理性、科学地进行股票投资提供依据。

参考文献：

[1]李银，黄惠娟，梁瑞时. 基于多元统计分析的股票最优投资模型[J]. 韶关学院学报，2014，12：10-14.

[2]韩燕，崔鑫，郭艳. 中国上市公司股票投资的动机研究[J]. 管理科学，2015，04：120-131.

第2篇

Abstract: To well resolve the problem of stock long-term investment, based on the analysis of the characteristics of the stock long-term investment, the paper analyzes the factors that affect the decision making of the stock investment from the perspective of macroeconomic environment background，industrial status，management state and stock value, further, the evaluation index system is established. The TOPSIS method is introduced into the application of the decision making for the long-term stock investment which provides a new way to tackle the similar problems.

关键词： 股票投资；投资决策；层次分析法；逼近理想解方法

Key words: stock investment；investment decision；AHP；TOPSIS

中图分类号：C645 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）21-0175-02

0 引言

企业投资决策，是企业决策者根据企业自身的发展规划以及国家经济建设的相关方针和政策，综合考虑与投资项目有关的各类信息，采用科学分析的方法，对投资项目进行技术经济分析和综合评价，选择项目最优投资方案的过程。股票投资是指投资者(法人或自然人)购买股票以获取红利及资本利得的投资行为和投资过程，随着我国证券市场的不断发展和相关配套法律政策的不断完善，股票投资已经成为企业直接投资的重要渠道之一。本文的研究，以企业股票长期投资决策问题为研究对象，通过对股票长期投资问题的特点分析，构建基于层次分析法的指标赋权模型和基于TOPSIS的综合评价模型，进而通过示例说明了方法的具体应用过程。

1 股票投资特点分析

股票投资的特点主要包括收益性、长期性和风险性：①收益性。进行股票投资的目的，在于获取包括股票升值、股息和红利等在内的经济收益；②长期性。股票投资的长期性指的是，购入某项股票的同时意味着认可该企业的经营管理水平，认为反映该企业价值的股票价格在未来的某个时点会有较大的上升空间；③风险性。股票投资的风险来源主要来自于企业经营和收益的变化，同时，股票投资的风险也受到股票市场本身波动性的影响，即使企业本身经营状况良好，国家宏观政策的调整也会给股票市场带来巨大冲击。

2 股票投资决策影响因素分析

股票投资决策需要考虑的因素很多，概括起来可以归纳为以下方面：

2.1 宏观经济环境 国家的经济周期、财政政策、货币政策、法律政策等对股票价格走势影响很大，例如，当宏观经济处于繁荣期的时候，市场总体需求量大，有助于促进股票市场的繁荣，反之，当经济处于萧条期或衰退期的时候，整个市场需求降低，企业利润减少，股票市场也会随之萎靡；又如，当国家实施宽松的货币政策时，有助于促进股票价格的上升，反之，当国家实施紧缩的货币政策时，会抑制股票价格的上升。由于宏观经济环境对整个股票市场产生影响，因此，宏观经济环境分析属于股票投资决策的外部因素。

2.2 行业状况分析 行业状况主要包括行业的政策、行业生命周期和行业竞争。行业政策是政府对该行业发展的一系列政策的总和，对行业的发展、行业结构的调整和行业的组织等产生影响；如同经济周期理论一样，任何行业或产业的发展都会经历一个从初创期、成长期、成熟期到衰退期的全生命周期。一般而言，处于成长期和成熟期的行业，盈利能力较强，而处于初创期和衰退期的企业盈利能力则比较弱；另外，行业内的竞争强度也是影响行业业绩的一个重要因素，在完全垄断的市场环境中，垄断者容易获得超额利润，而在完全竞争的市场环境中，各参与主体只能获得平均利润率，因此，行业竞争强度越高，该行业内企业股票价格相对较低，反之，行业竞争强度越低，企业股票价格相对较高。

2.3 公司经营状况分析 就影响股票价格的决定因素而言，宏观经济环境和行业状况只是外部因素，而公司的经营状况才是股票价格的决定因素，尽管短期内股票价格可能由于投资者预期等因素背离由公司经营状况决定的股票价值，但是从长期来看，股票价格必然是其价值的具体体现。公司的经营状况可以由一系列财务指标反应，主要指标包括：

①资产负债率。资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。资产负债率=（负债总额/资产总额）×100％。

第3篇

一、引言

随着我国股票市场飞速发展，进行股票理财逐渐成为企业和个人进行资产增值的一个主要手段。但选取合适的股票牵涉因素非常宽泛，因此如何使用专业的统计手段选取股票逐渐成为广大投资者非常重视的部分。

层次分析法最早由美国学者t.l.satty（1977）提出，是一种将复杂系统的评价决策思维过程数学化的多目标评价决策方法。本文尝试使用层次分析法，以沪深股市的4只房地产股票为例，通过层次划分来简化各种影响选取的投资指标，通过对指标进行加权处理后对方案层进行比较，然后得到相应的层次分析结构模型，为层次分析法在股票投资领域的应用进行了探索和实证。

二、研究方法

本文使用层次分析法，在进行系统分析、设计、决策时，一般分为四个步骤，分别是：

（一）对系统中不同因素之间的关系进行分析，构建递阶的层次结构模型。

在模型中，一个复杂的问题按照各种不同因素的关系，一般依照上中下不同层次划分为三类，分别是最底层（一般是要使用的各种措施方案，用于解决问题）、中间层（一般用于衡量是否达到目标的判断准则，有准则和子准则）和最高层（往往只有一个，就是决策者希望达到的决策目标）。

（二）每个不同层次的不同元素按照上一层的准则重要性，进行两两比较，构建两两比较判断矩阵，并进行一致性检验。

比如，当我们考虑方案层各元素cj，j=1，2，3时，考虑到准则层元素bk，k=1，2，3，的重要性，设cij为方案ci与cj，从相对重要性的角度与上层元素bk进行比较后，其赋值规则见表1。

表1判断矩阵标度及其含义

注：cij的取值可更加细化地取2，4，6，8或1/2，1/4，1/6，1/8

定义一致性指标，要求一致性检验必须通过，因为必须要把这种不一致的程度控制在一定范围内，防止出现在多阶判断时的不一致现象。然后引入平均随机一致性指标尺及其系数表，设n为判断矩阵阶数，当n=l，2，……，9时，其对应平均随机一致性指标见表2。

表2平均随机一致性指

维数 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ri 0.00 0.00 0.58 0.96 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45

由表2，计算判断矩阵的随机一致性比率cr，当

时，可以认为判断矩阵具有满意的一致性。

（三）通过层次单排序计算不同元素在每个准则下的相对权重。

层次单排序的算法包括方根法、和法两种，其原理是根据判断矩阵来计算各元素在与上一层某元素有联系时的重要性次序的权值。本文的层次单排序使用和法来计算，共4个步骤：

1.对判断矩阵每一列元素求和；

2.用判断矩阵的每一元素除以其所在列的和，转换成标准判断矩阵；

3.对判断矩阵每一行元素求均值，得出层次单排序；

4.把标准判断矩阵乘以层次单排序向量（对应于最大特征根的特征向量），对所得向量的所有分量求和，得到判断矩阵的最大特征根：

（四）层次总排序。

经过上述三步以后，就可以使用层次总排序，对最底层元素相对于最高层元素（即最终目标）的相对重要性进行计算，得出排序值。

三、模型构建

基于层次分析法进行房地产类股票投资决策的模型构建，经过分析，本文最终将影响因素聚焦在公司基本素质分析上，具体包括两个维度，分别是公司竞争地位和公司营利能力及增长性。

在上述两个维度上，房地产企业均有其不同于其他行业的特殊性，首先，房地产公司的公司竞争地位主要体现在三个因素：主营业务收入、公司规模和融资能力。其次，房地产企业的营利能力及增长性主要由公司的股票的市盈率、市净率、重估净资产（ranv）以及净资产收益率这四个因素来说明。按照层次分析法对上述所分析的各相关因素进行归纳，得到最底层为具体的待选股票，中间层次是准则层和子准则层，最高层次即为最佳投资目标，对其构造投资决策层次结构图如图1所示：

图1房地产股票投资决策层次结构图

下面依据层次结构图构造判断矩阵并进行层次单排序。

（一）得到判断矩阵a-b。对准则层的公司竞争地位和公司营利能力及增长性两个指标进行两两比较，然后得到判断矩阵为：

上市表示两个因素权重的特征向量，其中最大特征值。

（二）得到判断矩阵b1-c。对主营业务收入、公司规模和融资能力等三个子准则根据公司竞争地位这一准则进行两两比较，得到判断矩阵为：

上式表示三个子准则权重的特征向量，最大特征值，ci=0，cr=0<0.1，因而矩阵满足一致性。

（三）得到判断矩阵b2-c。同理，对市盈率、市净率、重估净资产（ranv）以及净资产收益率这四个值就公司的营利能力及增长性这一准则进行比较，得到判断矩阵：

上式表示四个子准则权重的特征向量wb2=（0.4547， 0.1411，0.1411，0.2631）t，最大特征值，ci=0.0034，cr=0.0038<0.1，故此矩阵满足一致性。

（四）对子准则层一直到方案层逐层进行层次总排序，计算出所有子准则的权重如表3所示。

表3 子准则指标权重

指标 c11 c12 c13 c21 c22 c23 c24

权重 0.14 0.05 0.14 0.31 0.09 0.09 0.18

（五）对所选股票的各项指标数据及权重进行加权计算，得出各股票投资价值的优劣排序。具体计算为：

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其中，即投资价值，为n个股票投资价值的得分向量，代表m个评价指标的权重向量，是n个企业m个指标的无量纲化数据矩阵。

四、实证分析

本文数据来源于大智慧软件及上市公司咨询网，待选的4只房地产公司股票分别是万科a、渝开发、金融街和张江高科等房地产开发与经营类企业，选各公司相关指标的2011年的第一季度具体数据进行决策分析。四个上市公司的原始财务数据如表4所示。首先，对每个公司的各指标值打分，比如，假设x股票m指标的得分为sx，则计算为，另外需要注意的是，市盈率、市净率两指标的计算需要使用倒数，因为这两个指标值越低，就表明股票的估值越合理，则投资价值就越高。然后，按根据子准则的权重对每个指标分值加权求和，计算出各股票的投资价值相对得分 （见表5）。根据得分对股票进行投资价值排序，越靠前，则说明该股票与待选的其他股票相比越值得投资。

表4 各上市公司财务数据

注：本数据采集截止日期为2011年3月31日

表5 股票投资价值相对得分

由相对得分分值可以看出，金融街和万科a的综合评价得分相对较高，更值得投资，其中万科a作为房地产行业龙头，品牌知名度高，效益好，但因为近几年国内住宅市场宏观调控比较严格，未来发展趋势仍不明朗，所以在公司营利能力和增长性上比金融街差上一些。而金融街更多的业务在商业地产上，现今已经发展为国内商务地产的领军者。基于上述分析，金融街的得分为83.82。渝开发和张江高科是地方性的房地产企业，相对得分较低，由此得出，其受地方房地产调控的影响较大，因而进行选股时要多加注意。基于上述分析，使用层次分析法对房地产企业股票的选股投资进行决策，符合实际，有一定的参考价值。