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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)大學生的創(chuàng)新能力

提升其對資金的判斷和使用能力，以及投資理財?shù)哪芰?。股神巴菲特說過，一生能積累多少財富，不是決定于你能賺多少錢，而是取決于你如何進行投資理財，錢找人勝過人找錢，要懂得錢為你工作而非你為錢工作。由此可見，投資理財?shù)哪芰κ种匾?，而進行股票投資正是鍛煉在校大學生這一能力的最佳選擇之一。

1.2培養(yǎng)紀律性、執(zhí)行力和應變的能力

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

1.3進行挫折教育

股票投資是一個高風險的投資，虧損現(xiàn)象時有發(fā)生，這就要求投資者能及時總結(jié)經(jīng)驗，正確面對盈虧，保持平和的心態(tài)，這其中就包含了挫折教育?？傊?，投資股票對知識、能力、技能還是經(jīng)驗和心理的要求均是全方位的、高標準的，那么在校大學生投資股票得到的鍛煉和促進也是全方位的，不僅能使在校大學生在“學中做”，更能促使在校大學生在“做中學”，做到“學”“、做”兼顧，相得益彰。

2在校大學生進行股票投資之弊

2.1有可能本末倒置或舍本

逐末在校大學生的主要任務是學習，學習專業(yè)知識和與其相關的知識，學習專業(yè)技能，鍛煉各方面的能力，學習做人和做事。這種學習是全方位的，也應該是高標準的，在校大學生的主要精力和時間也應該放在這些方面，而投資股票只是其中很小的一部分，是一種業(yè)余愛好和學習。如果認識不到這一點，把主要精力和時間放在股票投資上，甚至在上課的時候也研究股票和進行股票投資操作，那就是本末倒置。

2.2有可能影響生活

大學生投資股票的資金來源渠道較單一，余錢較少，部分同學甚至還是用生活費進行投資，因而抗風險能力不夠強；加之自己的專業(yè)知識有限、經(jīng)驗欠缺，分析篩選股票以及操作的技術有可能不夠成熟，因而發(fā)生虧損的可能性較大。一旦虧損，就有可能對學生的生活造成影響。

2.3有可能使個別在校大學生形成拜金主義

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

3解決問題的辦法

（1）利用課余時間積極學習股票投資的理論知識、技能及相關知識，如股票投資的趨勢理論、K線和均線知識、主要技術指標知識、股票篩選、分析、買賣知識和技能等，以及學習信息的收集和分析的方法，學習宏觀經(jīng)濟學、管理學、計算機操作和簡單編程知識、財務報表的分析方法等，儲備投資股票的知識與技能。

（2）可以在校內(nèi)成立投資協(xié)會，愛好股票投資的同學一起交流學習，并與校外證券公司長期合作，邀請投資理財專家定期到校園舉辦講座，帶來股票最新資訊，教同學們該如何分析、篩選、買賣股票等。

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

（4）成立興趣小組，集資實戰(zhàn)。成立興趣小組，各自進行小部分出資，制定出投資管理協(xié)議，并按協(xié)議進行分工合作、制定投資計劃、操作策略、分攤盈虧、交流和總結(jié)等等。這樣，每一個人出資少，即使投資失敗，也不至于嚴重影響生活；大家分工合作，每個人花的時間也少一些；同時，不僅可以鍛煉協(xié)作精神，培養(yǎng)投資管理意識，最重要的是能學習和提高實戰(zhàn)技能。

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

4結(jié)束語

股票投資的主要分析方法范文第2篇

關鍵詞：股票投資價值；模糊層次分析法；計算機應用服務業(yè)

中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）16-0075-05

2009年10月30日，我國創(chuàng)業(yè)板在深圳股票交易所成功上市，從初建時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)板市場的快速發(fā)展為國內(nèi)中小公司，尤其是高成長、高風險、高收益、高創(chuàng)新的計算機應用服務公司提供了巨大的融資機會和發(fā)展機遇。多層次資本市場體系的逐步完善拓寬了個人投資者的投資渠道，而創(chuàng)業(yè)板計算機應用服務公司的股票憑借其高成長和高收益性正在逐漸獲得個人投資者的青睞。因此，如何建立一套科學有效的股票投資價值評估模型，幫助投資者高效準確地識別出具有投資價值的股票，成為專家學者們共同關注的熱點之一。曲若鵬以同一家公司財務報表為例，運用兩種方法評估企業(yè)股票投資價值，第一種是先估計實體價值，然后減去凈債務價值；第二種方法利用股票投資現(xiàn)金流量模型進行折現(xiàn)，得出的結(jié)論為不同的思路得出的股票投資價值評估結(jié)果是不同的。張棟等人認為，企業(yè)股票投資與看漲期權(quán)極為相似，借助B-S期權(quán)定價模型可以確定企業(yè)股票投資價值，雖然與傳統(tǒng)方法相比此模型可充分考慮到企業(yè)收益風險，操作更具靈活性，但缺點是重要參數(shù)波動率的確定容易產(chǎn)生偏差、計算過程也比較復雜。劉建容等強調(diào)股票的投資價值是一種相對價值，結(jié)合層次分析法和因子分析法建立了上市公司內(nèi)在價值評估模型，借助相對內(nèi)在價值與股價動態(tài)變化趨勢之間的聯(lián)系構(gòu)造出上市公司投資價值分析模型，實證研究表明該模型在投資者進行股票選擇時具有指導作用。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)濟形勢等都是影響企業(yè)股票投資價值的重要因素，國內(nèi)金融市場日趨完善，掌握一些科學的股票投資價值評估技術是投資者進行理性投資的必要手段。

通過以上文獻可以發(fā)現(xiàn)，對股票價值進行全面、科學的評估不僅可以有利于股東的監(jiān)督與公司管理者的經(jīng)營，也是投資者進行投資的必要過程。多數(shù)學者對股票投資價值評估研究范圍比較廣泛，缺乏針對性，并不完全適用于高成長、高風險的計算機應用服務類公司。因此，結(jié)合該行業(yè)的具體特點，遵循創(chuàng)新性、科學性、全面性等原則，增加了研發(fā)經(jīng)費投入比、產(chǎn)品市場認可度、人才儲備等創(chuàng)新性指標。

一、股票投資價值評估指標體系的建立

（一）建立指標體系

本文采用模糊層次分析法來構(gòu)建股票投資價值評估模型。模糊層次分析法是綜合運用模糊數(shù)學和層次分析法的一種分析方法。層次分析法（analytical hierarchy process，簡稱AHP法），由美國運籌學家Satty于20世紀70年代提出，是一種定性與定量分析相結(jié)合的多準則決策方法，具體分為五個步驟：根據(jù)總目標明確問題，分解問題并構(gòu)建層次分析模型，根據(jù)隸屬關系構(gòu)造判斷矩陣，層次單排序和層次總排序。運用AHP的關鍵是構(gòu)造滿意一致性矩陣，但由于人們主觀意識對客觀事物的判斷存在差異，構(gòu)造的矩陣需要經(jīng)過不斷的調(diào)整和檢驗才會達到滿意的一致性。而模糊層次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，簡稱“FAHP法”）用模糊數(shù)代替標度表示結(jié)果，通過兩兩元素的比較構(gòu)造模糊一致判斷矩陣，借助模糊一致矩陣表示各個元素的相對重要性權(quán)重，實現(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，定量化和科學化。

依據(jù)《中華人民共和國證券法》《深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板股票上市規(guī)則》和《中華人民共和國中小企業(yè)促進法》等文件，立足創(chuàng)業(yè)板計算機應用服務公司高收益、高風險、技術獨占性、高成長性等特點，參考國內(nèi)外相關文獻，遵循科學性、全面性、創(chuàng)新性等指標體系設計原則，增加了研發(fā)經(jīng)費投入比、產(chǎn)品市場認可度、人才儲備、知識產(chǎn)權(quán)、成果轉(zhuǎn)化能力、決策科學程度等指標，最終構(gòu)建了創(chuàng)業(yè)板計算機應用服務公司股票投資價值評估的指標體系。該指標體系分為3層，第1層是目標層，即創(chuàng)業(yè)板計算機應用服務公司股票投資價值A；第2層是準則層，對應盈利指數(shù)（B1）、成長指數(shù)（B2）、風險指數(shù)（B3）和創(chuàng)新指數(shù)（B4）4個一級指標；第3層是指標層，包括基本每股收益、凈資產(chǎn)收益率、凈利潤增長率等10個定量指標和產(chǎn)品市場認可度、人才儲備知識產(chǎn)權(quán)等5個定性指標。

（二）構(gòu)造判斷矩陣

本文采用模糊層次分析法來確立各級指標的權(quán)重值，邀請多位股票投資專家和資深股民對指標間相對重要程度進行兩兩判斷，采用Saaty1―9標度法構(gòu)造出判斷矩陣，Satty1―9標度法的含義（見表1）。

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

（三）計算各級權(quán)重并檢驗一致性

根據(jù)計算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指標層對準則層的權(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）。上述計算得到的權(quán)重值能否作為下層要素對上層某一要素排序的依據(jù)，還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。層次分析法中，用CI（consistency index）作為檢驗判斷矩陣一致性的指標，其中CI，因判斷矩陣階數(shù)n越大時，一致性越差，為消除階數(shù)對一致性檢驗的影響，引進修正系數(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標準，其中CR=CI/RI，當計算得到CR值小于或等于0.1時，認為判斷矩陣具有一致性，可以進行單排序；當CR值大于0.1時判斷矩陣不滿足一致性，需要修正評分降低偏差，直到滿足一致性檢驗。RI值隨矩陣階數(shù)n變化情況（如表2所示）。

下面計算并判斷矩陣的一致性檢驗指標，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，權(quán)重系數(shù)可以接受，得到權(quán)重匯總表（如下頁表3所示）。

二、實證研究

（一）數(shù)據(jù)樣本的來源與選取

應用模糊層次分析法對創(chuàng)業(yè)板計算機應用服務公司股票價值進行評估的過程是：首先，根據(jù)上述專家學者給出的相對重要性矩陣計算出各指標相對于綜合評價目標的權(quán)重系數(shù)（前文已得出計算結(jié)果（見下頁表3）；然后以各公司重要財務指標的實際值和綜合實力為基礎，將定量指標和定性指標進行橫向比較，得出各指標在多家公司中的相對重要性，重要性程度用分值的高低來表示；最后，用相應的權(quán)重系數(shù)乘以各家公司評價指標的對應分值，得出各公司盈利指數(shù)、成長指數(shù)、風險指數(shù)、創(chuàng)新指數(shù)的分值和綜合評價分值。

本文從深市創(chuàng)業(yè)板隨機抽取4家有代表性的計算機應用服務公司股票進行分析，并對其投資價值進行評估排序。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來代表它們。為了提高評價結(jié)果的可靠性，本文假設不同股票的宏觀經(jīng)濟環(huán)境、政策導向、行業(yè)特點等都相同。表4是新浪財經(jīng)網(wǎng)提供的這4家公司截至2016年6月30日的定量評價指標的財務數(shù)據(jù)。

根據(jù)表4中財務數(shù)據(jù)和各公司的綜合實力對每家公司的評價指標構(gòu)造判斷矩陣，計算每家公司在各指標中所占的相應權(quán)數(shù)（計算方法如上文所示），結(jié)果（如下頁表5、表6所示）。假定每個指標的滿分都是100分，將每家上市公司各評價指標的分值與其對應的權(quán)重系數(shù)相乘，得出盈利指數(shù)、成長指數(shù)、風險指數(shù)和創(chuàng)新指數(shù)的得分。同理，將每家公司上述四個指標的分值乘以對應指標的權(quán)重系數(shù)，得出綜合評分。下面以銀信科技為例計算其盈利指數(shù)、成長指數(shù)、風險指數(shù)和創(chuàng)新指數(shù)及其投資價值綜合評分。

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，成長指數(shù)=

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

25.58，風險指數(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。

投資價值綜合評分=銀信科技在盈利指數(shù)B1中的得分×B1在計算機應用服務公司股票投資價值A中的權(quán)重+銀信科技在成長指數(shù)B2中的得分×B2在A中的權(quán)重+銀信科技在風險指數(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)重投資價值綜合評分=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值綜合評分結(jié)果匯總為表7。

（二）投資價值評估排序

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

（三）檢驗

為了檢驗采用模糊層次分析法做出的計算機應用服務公司股票投資價值評估模型的科學性和可行性，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圖（如下圖所示）?？梢钥吹剑?家公司的股票實際漲跌趨勢與上文模型預測的結(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更為穩(wěn)定，波動較小，抗風險能力高，成長性好，收益也更穩(wěn)定，所以是相對投資價值最大的股票。根據(jù)北京易華錄信息技術股份有限公司2016年半年度報告顯示，報告期內(nèi)，基于行業(yè)發(fā)展環(huán)境良好，業(yè)務模式創(chuàng)新漸顯成效，公司新增項目較多等原因，公司經(jīng)營效益穩(wěn)步提高。僅2016年上半年，公司已實現(xiàn)營業(yè)收入89 619.77萬元，較去年同期增長18.9%；歸屬上市公司股東的凈利潤為7 838.75萬元，較去年同期增長36.32%。研發(fā)投入總額為6 906.15萬元，較去年同期增加12.68%，主要原因為本年新增研發(fā)項目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得國家知識產(chǎn)權(quán)局授權(quán)的專利17項。朗瑪信息的股票投資價值位于第二位，與銀信科技的股票投資價值相差不大。銀信科技的漲幅雖然較小，但其整體漲幅走勢平緩，幾乎維持在正增長狀態(tài)，風險比較小，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，其凈利潤增長率和主營業(yè)務收入增長率都為負數(shù)，經(jīng)營狀況有待改善，成長性較低，故而收益也較低，所以排在第四位。

三、結(jié)論

運用模糊層次分析法可以清晰反映出創(chuàng)業(yè)板不同計算機應用服務公司投資價值的優(yōu)劣以及各指標的權(quán)重，幫助投資者對其投資價值進行綜合評價和分級，從而制定出利潤最大化、成長最優(yōu)化和風險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)板計算機應用服務業(yè)股票投資價值評估模型，對投資者的投資決策具有較高的參考價值。但是，在現(xiàn)實的股票投資市場中，影響股票投資價值的因素眾多，包括宏觀經(jīng)濟環(huán)境、政策導向、公司資本結(jié)構(gòu)等，因而在指標選取和權(quán)重設定等方面會存在較大的差異性?？偠灾?，運用模糊層次分析法進行創(chuàng)業(yè)板計算機應用服務公司股票投資價值評估的優(yōu)勢在于其科學性、數(shù)字性和靈活性，可以結(jié)合具體的宏觀環(huán)境和各股票的實際情況具體分析與評價。同時，由于股票市場十分復雜，瞬息萬變，可以將模糊層次分析法與其他科學決策方法相結(jié)合，優(yōu)化指標的選取，最大程度剔除不確定性因素的干擾，提升指標權(quán)重的準確性，增強預測的可信度。

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股票投資的主要分析方法范文第3篇

學術界對股票投資母國偏好的成因解釋

對沖母國特有風險。對股票投資母國偏好的一個潛在解釋是，國內(nèi)資產(chǎn)通常與母國市場有更大的聯(lián)系性，因而國內(nèi)資產(chǎn)能更好地對沖母國的特有風險。在這里，母國的特有風險主要是指通貨膨脹風險和諸如人力資本之類的非交易性財富風險。然而，已有大量實證研究表明，國內(nèi)股票收益與國內(nèi)通貨膨脹之間以及國內(nèi)股票收益與非交易性財富之間并不存在普遍的強烈聯(lián)系。因而，用對沖母國特有風險來解釋股票投資母國偏好并不令人信服。

對外投資的障礙和成本。對外投資障礙可能導致股票投資母國偏好。通常，對外投資障礙主要體現(xiàn)為對外國資產(chǎn)的罰沒、對資本流動的直接控制、對銀行存款的儲備要求以及對公司外國持有者的占比限制。在20世紀80年代，假定投資障礙會導致母國偏好是與現(xiàn)實情況相當吻合的。對很多投資者而言，由于母國的限制，獲得外幣并進行對外投資是相當困難的。但20世紀90年代以來，幾乎所有國家一定程度上都開始開放其金融市場。絕大多數(shù)發(fā)達國家的金融市場以及一些新興經(jīng)濟體的金融市場均對外國投資者開放。然而，股票投資母國偏好在這一環(huán)境改變下仍然盛行。這說明，投資障礙難以解釋股票投資母國偏好。交易成本也可能導致股票投資母國偏好。通常，跨國股票投資的交易成本包括銀行交易費用、匯率交易成本和信息收集成本。如果外國資產(chǎn)的交易更為昂貴，則可以預計外國資產(chǎn)交易量要小于國內(nèi)資產(chǎn)交易量。但實證研究發(fā)現(xiàn)，外國股票的換手率往往要高于國內(nèi)股票的換手率；由此看來，交易成本也難以解釋股票投資母國偏好。

信息不對稱。對股票投資母國偏好的一個流行解釋是，國內(nèi)和外國投資者之間的信息不對稱驅(qū)動了對本國資產(chǎn)的偏好。這種觀點認為：如果存在信息差異，風險厭惡的投資者會偏好那些能更容易獲得相關信息的股票，顯然，國內(nèi)股票更符合這一特點。在相關的實證研究中，研究者往往將兩國間的地理距離或者是兩國間的語言文化共享程度作為信息不對稱的代表。結(jié)果顯示，信息不對稱在國際資產(chǎn)組合選擇中發(fā)揮了重要作用；這說明，信息不對稱能相當程度解釋股票投資母國偏好。然而，仍有學者對這一觀點提出了不同看法：首先，從理論上講，信息不對稱不僅對風險評估有影響，它還同時影響預期收益，這一點不能忽略；其次，國際市場存在很多股票指數(shù)，利用它們能一定程度避免信息不對稱；此外，利用信息交易也能一定程度避免信息不對稱。

公司治理和國家風險。公司層面的治理缺陷以及國家層面的政治風險，也可能導致股票投資母國偏好。公司層面的治理缺陷以及國家層面的政治風險會導致兩類問題。一方面，存在公司內(nèi)部人的問題；也就是說，實際控制公司的內(nèi)部投資者可以通過對外部投資者的剝奪來獲得私人利益。另一方面，存在國家的問題；也就是說，國家條例制定者可以通過監(jiān)管與稅收政策來剝奪投資者利益。這兩類問題會影響國際資產(chǎn)組合選擇：由于內(nèi)部投資者在公司治理較差的環(huán)境下能通過剝奪外國投資者獲得實質(zhì)性好處，因而公司治理差的國家外國投資比重?。挥捎诟邉儕Z風險會損害外國投資者利益，因而高剝奪風險的國家外國投資比重小。實證研究表明，在那些缺乏投資者保護或者具有高剝奪風險的國家，國內(nèi)股權(quán)集中度更高；這說明，公司治理和國家風險對股票投資母國偏好具有一定解釋力。

行為偏好。關于股票投資母國偏好的理論解釋大多是基于傳統(tǒng)的研究方法，也就是假定個人行為是完全理性的。但試驗經(jīng)濟學已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，人們在經(jīng)濟決策時面臨愿望思考偏差和控制問題。為了解釋股票投資母國偏好，研究者發(fā)展了一些行為偏好模型。有學者用懊悔理論解釋了非分散化的國際投資，其基本觀點是，投資者用國內(nèi)資產(chǎn)組合作為基準并對其外國投資的不良表現(xiàn)感到懊悔。還有學者提出，不僅僅在國內(nèi)投資者相對于外國投資者擁有實際的信息優(yōu)勢時，甚至在國內(nèi)投資者相對于外國投資者擁有某種信息優(yōu)勢感知時，股票投資母國偏好都會發(fā)生。這種觀點認為：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際的信息優(yōu)勢；此時，過度自信的投資者在其熟悉的投資領域會感覺有信息優(yōu)勢，這種感覺上的競爭優(yōu)勢深刻影響了預期形成；相對于那些感覺有判斷競爭優(yōu)勢的領域，主觀概率在那些感覺沒有競爭優(yōu)勢的領域分布更分散；進一步說，對國內(nèi)股票形勢的判斷平均要比對外國股票形勢的判斷更為樂觀，這一感覺會導致投資偏向國內(nèi)股票。對股票投資母國偏好的行為偏好解釋開拓了研究思路，但這類研究面臨實證檢驗方面的困難。

關注中國的股票投資母國偏好要求

應當說，對股票投資母國偏好的各種理論解釋都不盡完善，因而學術界將這一領域稱為股票投資母國偏好之謎。股票投資母國偏好這一現(xiàn)象可能是由多種因素綜合形成的，特別強調(diào)某一因素的決定性影響可能有失偏頗。

對于當前中國而言，實踐發(fā)展已經(jīng)提出要關注股票投資母國偏好的要求。2005年7月21日，人民幣匯率制度回歸有管理浮動；此后，中國國家外匯管理局相繼出臺了一系列外匯管理改革措施，這些措施的一個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的經(jīng)濟過熱壓力。從前期QDII的實踐表現(xiàn)看，放松管制并沒有達到預期的效果，長期受到流出抑制的資本似乎對“自由”不感興趣。這實質(zhì)上就是一種股票投資母國偏好。

有分析人士將這一現(xiàn)象的成因歸結(jié)為缺乏有激勵的市場環(huán)境，即人民幣的升值預期和國內(nèi)資本市場的價格飆升導致資本流出沒有獲利優(yōu)勢。這一解釋并不令人信服。日本的歷史經(jīng)驗一定程度印證了這一看法。在廣場協(xié)議簽訂以后，日元經(jīng)歷了大幅升值，日本資本市場泡沫也急劇膨脹。而幾乎在同一時期，日本放松了對外資本流出的限制，其對外證券投資開始急劇擴大；1986年，日本的對外證券投資為597億美元，而到1989年，日本的對外證券投資就躍升為1131億美元。日本的經(jīng)驗說明，要從更廣泛的視角來找尋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

關鍵詞 模糊決策 運籌學 模糊集 股票投資價值

1 股票技術分析及預測方法

1.1 股票技術分析方法

進行股票的預測，最直接和基本的方法是股票的技術分析，它依據(jù)統(tǒng)計圖表和股市的圖形研判股市的未來動向，技術分析方法可以分為三種類型：判斷股價趨勢為主的趨勢分析，如道瓊斯理論、趨勢線法、移動平均線等；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，如成交量圖、obv指標等。雖然技術分析方法具有一定的準確性，但是由于技術指標分析方法眾多，各種方法之間差別巨大，對于投資者來說學習不易，掌握更難，同時技術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測方法，但是改進和發(fā)展它已經(jīng)成為不可避免的事實。

1.2 基于統(tǒng)計學理論的預測方法

統(tǒng)計學理論的預測方法，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、混合回歸模型進行預測。此類方法，具有嚴格的數(shù)學基礎，應用也最廣泛，近年也有相當?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，極大地豐富了回歸分析的理論。aaron li和duanleo對假設進一步放松，提出了一般回歸模型，該領域研究具有十分驚人的前景。在計量經(jīng)濟研究中，ichi二則提出了一類十分重要的模型——單指標模型。研究的重點在于使之更適合于實際社會經(jīng)濟系統(tǒng)建模。

1.3 基于人工智能技術的股票預測技術

由于計算機與人工智能技術的飛速發(fā)展，為股票市場建模與預測提供了眾多的新技術、新方法，基于人工智能的股票預測技術進展迅速?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡的股票預測方法，主要使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行股票價格數(shù)據(jù)的學習訓練，然后使用訓練模型進行股市預測。采用模糊模型技術進行預測，主要是依據(jù)專家經(jīng)驗或統(tǒng)計方法建立模糊模型進行預測；另外還可采用遺傳算法進行神經(jīng)網(wǎng)絡的學習權(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)絡模型或模糊模型更加逼近系統(tǒng)模型。

1.4 股票的組合預測方法研究

決策者面臨決擇的預測方式可能不只一種，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，解決多模式預測方式問題，正是組合預測的研究內(nèi)容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分別出版了組合預測專集，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質(zhì)，從而為進一步探討獲取最有用信息拋棄無用信息提供了指導。自bates和granger發(fā)表組合預測一文以來，組合預測有了很大的發(fā)展。組合的目的在于綜合利用各種預測方法所提供的信息，盡可能地提高預測精度。從原理上說，組合預測結(jié)果是對各單個預測線性加權(quán)。組合預測研究主要是考慮組合機理、權(quán)值確定，主要從統(tǒng)計分析、貝葉斯分析和信息集合三個角度來考慮。

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。

設投資者將其資金投資于n項風險資產(chǎn)，xi為在風險資產(chǎn)i上的投資份額，ri為風險資產(chǎn)i的收益率，它是一個隨機變量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j兩項資產(chǎn)的協(xié)方差i，j=1，…，n。ki是每單位風險資產(chǎn)的變化所需的交易費用，ki≥0；ci是第i項風險資產(chǎn)的交易費用。

給定投資組合x0=（x01，x02，…，x0n）和一個新投資組合x=（x1，…，xn），第i項風險資產(chǎn)的交易費用可表示為ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。

總交易費用為

■c■=■k■x■-x■■

總收益為

r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■

=■rixi-■k■x■-x■■

總風險為

v（x）=■e（ri-e（ri）xi）

一般地，投資者希望收益最大且風險最小。數(shù)學上可以表示為以下雙目標規(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)法求解多目標規(guī)劃問題， 可得如下參數(shù)規(guī)劃問題

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)險回避因子，λ取值越大，投次者風險加避意識越強。

3 利用模糊決策方法評價股票投資價值

3.1 概述

股票投資過程中的一個基本問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，這是一個對不同股票的價值如何進行評估的問題。對股票價值的科學評估不但為股票投資者進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)范化運行，從而有助于股票市場的良性發(fā)展和社會資源的合理分配。

要對股票價值進行評估，首先就要對與股票價值相關的諸因素進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法向股票發(fā)行者直接收回的，他們投資的收益主體來源于發(fā)行者向股東分派的紅利和股票價格上漲所帶來的資本利得。所以股票價值的評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收益的市場屬性兩方面來進行。股票的市場屬性方面，用該股票在市場上的收益率、市盈率、流動性、波動性、有效性、透明性和系統(tǒng)風險等指標來反映股票的價值。具體來講，在一定的考察期間內(nèi)：收益率取經(jīng)過除權(quán)除息調(diào)整的日平均百分比收益率，以反映股票市場上的資金溢價收益；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值；流動性用股票的換手率表示；波動性用股票百分比收益率的標準差表示；有效性用股票價格與其內(nèi)在價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上的透明程度表示；系統(tǒng)風險用β系數(shù)表示。以上指標除了有效性和透明性要聘請專家來評估外，其余均為定量指標。

股票的公司屬性是影響股票價格變動的內(nèi)在因素，它不僅決定著股利水平的大小，在一定程度上也會影響股票的市場屬性。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)合理性等指標來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財務指標的簡單加權(quán)來衡量，還應結(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)績但又未反映在財務指標上的因素加以綜合評估；發(fā)展能力則要從公司資金實力、技術創(chuàng)新能力、人力資源及市場前景等因素綜合評估；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，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合理的確定性收益預期。以上幾個指標均應聘請專家來評估。

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)常用表達形式有兩種，分別記為（l，m，γ）和(m，α，β)，兩種表達形式可以相互轉(zhuǎn)換，轉(zhuǎn)換公式為α=m-l，β=γ-m。

（2）對模糊指標矩陣，f和模糊權(quán)重矢量，w進行歸一化。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近似積公式進行計算，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)指標值所對應的模糊極大集。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)指標值所對應的模糊極小集。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，作為評價一直股票都投資價值，可以考察很多方面，現(xiàn)在只考慮以下四個方面的主要因素：現(xiàn)在的股票的價格，股票的業(yè)績，流通股本，行業(yè)的發(fā)展前景即長期投資價值。截至到2006年2月23日，三只股票的價格分別為7.01元，7.70元，2.42元。業(yè)績以2005年中期業(yè)績來算，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（萬股），23 660（萬股），1 441（萬股）。至于長期的投資價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)正處于強發(fā)展階段，產(chǎn)品供不應求，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)，所以長期投資價值較低（見表1）。

先用三角模糊數(shù)表示決策矩陣中的定性指標：

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，投資價值深發(fā)展比g神火好，g神火比st炎黃好。

4 結(jié)語

模糊多準則決策在生產(chǎn)生活的很多方面都有很多的應用，本文用了一個判斷選擇股票的投資價值的模型來說明了一下其在經(jīng)濟領域的應用。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方面的因素，但是影響股票的價格走勢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)學工具研究預測的。

參考文獻

1 李榮鈞.模糊多準則決策理論與應用[m].北京：科學出版社，2002

股票投資的主要分析方法范文第5篇

關鍵詞：證券市場投資收益投資風險影響因素

隨著我國證券市場股權(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)的流通問題，實現(xiàn)了所有股權(quán)全流通。所有股權(quán)全流通標志著長期困擾上市公司經(jīng)營發(fā)展的制度問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上的交易價格基本上能夠反映出上市公司的經(jīng)營狀況和發(fā)展能力，而且也反映出投資者對上市公司的經(jīng)營狀況和發(fā)展能力的評價。

反映上市公司經(jīng)營狀況和發(fā)展能力的因素和指標有很多，這就要求投資者在選擇上市公司進行證券投資的時候，需要了解并掌握這些因素和指標，并且知道這些因素和指標對上市公司經(jīng)營狀況和發(fā)展能力的影響程度。本文根據(jù)上海證券市場的實際數(shù)據(jù)，參照國內(nèi)外學者的研究思路和方法，對影響上市公司交易價格的各種因素做了比較全面和系統(tǒng)的實證研究，主要是從行業(yè)的選擇、會計指標和市場表現(xiàn)指標的角度進行研究，希望能夠找到影響上市公司交易價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所有上市公司進行行業(yè)分類。據(jù)此，所有上市公司可以分成13個大類，其中制造業(yè)又分成10個小類。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)和供應業(yè)42只，建筑業(yè)22只，交通運輸倉儲業(yè)47只，信息技術業(yè)55只，批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)65只，金融保險業(yè)9只，房地產(chǎn)業(yè)33只，社會服務業(yè)24只，傳播與文化產(chǎn)業(yè)8只，綜合類44只。

（二）基本假設和主要研究指標

基本假設：能夠引起股票價格上漲的研究指標與其股票的平均投資收益正相關，相反則負相關；能夠引起股票價格波動的研究指標與其股票的投資風險正相關，相反則負相關。

公司規(guī)模。為了能夠反映股票的實際市場狀況，用可以流通的股數(shù)來反映公司規(guī)模，通常用流通股數(shù)的自然對數(shù)來表示公司規(guī)模。從理論上講，規(guī)模大的公司生產(chǎn)經(jīng)營比較穩(wěn)定，市場競爭能力較強，公司抗拒市場風險的能力較強，公司的經(jīng)營風險較規(guī)模小的公司來說要低；在市場表現(xiàn)上，公司的市盈率普遍較低，股票價格的波動較小，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)負債率。資產(chǎn)負債率是反映公司財務狀況的一項指標，公司的資產(chǎn)負債比率越高，公司所面臨的財務困境成本和破產(chǎn)成本越高。公司的資產(chǎn)負債率越高，經(jīng)營風險越大，公司股票價格的波動則越大，但對公司收益的影響關系比較復雜，不能僅憑借指標的高低進行判斷，通常該指標不影響股票的上漲或下跌。

流動比率。公司流動比率越高，反映公司短期償債能力越強，企業(yè)的財務風險越低，也就表明企業(yè)的經(jīng)營風險越低，但該指標并不反映公司的盈利能力，對公司股票價格的影響較小。

總資產(chǎn)增長率?？傎Y產(chǎn)增長率可以用來反映公司的經(jīng)營能力和成長性?？傎Y產(chǎn)增長率指標越高，反映公司獲利能力越強，公司的經(jīng)營發(fā)展狀況比較良好，公司經(jīng)營狀況的改善能很好地抵御市場風險，通常能夠引起股票價格的上漲，但由于公司的高速增長也使其所面臨的經(jīng)營風險較增長率低的公司要高，使其股價的波動程度也較高。

主營收入增長率。該指標是反映公司主要業(yè)務收入的變動情況，該指標越高，說明該公司主營業(yè)務發(fā)展良好，公司產(chǎn)品的市場需求非常高。同時，也反映出公司產(chǎn)品的市場定價能力比較強，公司在該產(chǎn)品市場的地位和競爭力比較高，因此公司主營收入的高速增長也會使其股票價格上漲，但其所面臨的經(jīng)營風險也隨之增大，引起股票價格波動程度增大。

凈利潤增長率。該指標反映公司凈利潤的增長情況，該指標越高，公司的生產(chǎn)經(jīng)營狀況越好，公司的獲利能力越強，公司的股票價格會隨著凈利潤的增長而上漲，但相伴而生的經(jīng)營風險也隨之增大，導致股票價格的波動程度提高。

換手率。該指標是反映公司股票交易活躍程度的主要指標，該指標越高，反映公司股票的交易越活躍，市場關注的程度越高，從而導致公司的股票價格波動程度比較高，股票的市場風險比較高，但對股票價格的影響較小。

振幅。該指標是反映公司價格變動程度的主要指標。該指標越高，反映對公司股票價格的市場分歧越大，股票價格不確定性程度越高，股票的上下振蕩導致其所面臨的市場風險比較大，其對股票價格的影響在不同的市場狀況下會有所不同，在牛市中則會提高平均收益，在熊市中則會降低平均收益。

（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日為研究時段，并根據(jù)上述的行業(yè)劃分標準對所有股票進行劃分，數(shù)據(jù)來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，因為研究的是全流通情況下證券投資收益、風險和影響因素的關系，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)和主要指標的比較，采用周收益率和總風險作為因變量，可以減少因不同股票未能連續(xù)交易導致數(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個大行業(yè)里。由于許多公司在2006年進行過分紅派息等事項，因此對股票價格進行了復權(quán)處理。

（四）研究的程序和方法

以所選的上海證券市場124家上市公司的股票價格作為研究樣本，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。對所選股票按行業(yè)進行劃分，計算各個行業(yè)下股票的平均周收益率、總風險、系統(tǒng)風險和非系統(tǒng)風險。通過對各個行業(yè)下的平均周收益率和總風險、系統(tǒng)性風險的計算和比較，來研究行業(yè)對投資收益和風險的影響。

對樣本個股在樣本期間內(nèi)的周收益率時間序列數(shù)據(jù)和上證指數(shù)周收益率時間序列數(shù)據(jù)，根據(jù)單一指數(shù)模型作一元線性回歸分析，估計出這124只股票在樣本期間的系統(tǒng)風險系數(shù)。根據(jù)樣本股票的系統(tǒng)風險系數(shù)估計值，就所設定的研究指標作相關系數(shù)分析，并對實證結(jié)果進行分析和解釋。

影響因素的實證分析

（一）行業(yè)因素對收益和風險的影響分析

從表2中的不同行業(yè)收益和風險情況可以看出：

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)是金融保險業(yè)，平均周收益達到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。平均周收益超過同期上證指數(shù)周收益的行業(yè)有4個，分別是金融保險業(yè)、木材家具業(yè)、機械設備儀表業(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年的證券市場行情具有明顯的行業(yè)特征，大多數(shù)行業(yè)的市場表現(xiàn)不如同期的上證指數(shù)收益。

不同行業(yè)的風險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)出來的風險也應該越大，但實際情況卻差異很大。金融保險業(yè)的風險為4.578%，食品飲料業(yè)的風險為5.001%，收益最高的行業(yè)風險比收益最低的行業(yè)風險還要低。

反映行業(yè)系統(tǒng)風險的β存在很大的差異。β大于1的行業(yè)有四個，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)沒有一個，表明所有行業(yè)的市場表現(xiàn)都與上證指數(shù)不同步，只有4個行業(yè)的市場波動程度高于上證指數(shù)，大部分行業(yè)的市場波動程度都低于上證指數(shù)。

系統(tǒng)風險占總風險的比例差異也很大。大部分行業(yè)的系統(tǒng)風險比例占總風險的比例都超過50%，最高的是金融保險業(yè)，達到87.04%。只有三個行業(yè)的系統(tǒng)風險比例低于50%，其中最低的是木材家具業(yè)為34.55%。

（二）主要研究指標對收益和風險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)增長率、主營業(yè)務增長率、凈利潤增長率存在顯著的正相關關系，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。這四個研究指標的實證結(jié)果與最初的假設是一致的，這也說明這些指標是影響股票收益的相關因素，投資者在選擇股票進行投資前，需要對上述指標進行研究和分析，才能更好地進行股票投資，提高投資收益。

在5%的顯著水平下，公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、流動比率和換手率與股票的平均周收益不存在顯著的相關關系，這也與最初的假設是一致的，這也反映出這四個指標對股票收益沒有實質(zhì)性的影響。

在5%的顯著水平下，公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)增長率、換手率和振幅都與股票的風險存在相關關系，其中公司規(guī)模與股票的風險存在負相關，而其他指標與股票的風險存在正相關。這些指標的實證結(jié)果與最初的假設是一致的，也反映出這些指標是影響股票風險的相關因素。

在5%的顯著水平下，流動比率、主營業(yè)務增長率和凈利潤增長率與股票的風險不存在相關關系，這與最初的假設是不一致的，這也說明在上述研究期內(nèi)，這三個指標對股票價格的波動不產(chǎn)生影響或影響不大。

股票收益和風險影響因素的實證研究結(jié)果與理論假設大多數(shù)是一致的，這也表明證券市場的市場表現(xiàn)與理性預期是一致的。這些說明隨著股權(quán)分置改革的不斷進行，證券市場越來越成熟和規(guī)范，市場行為也越來越理性。價值投資的理念也慢慢被投資者所接受和認同，更加注重股票的業(yè)績和成長性，更多地考慮公司經(jīng)營的實際情況。同時，投資者在選擇股票時，不僅需要了解和掌握影響投資收益的有關因素，還要熟悉影響投資風險的相關因素，只有這樣，才能在控制風險的同時提高股票的投資收益。

股票投資收益和風險的影響因素

本文通過對股票投資收益、風險和影響因素的實證研究，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，證券市場行情具有明顯的行業(yè)特征，市場表現(xiàn)良好的行業(yè)大部分是國家重點發(fā)展的行業(yè)，宏觀經(jīng)濟環(huán)境良好，市場發(fā)展?jié)摿薮蟆?/p>

不同行業(yè)所面臨的總風險與其投資收益存在不一致的現(xiàn)象?？傦L險高的行業(yè)并沒有表現(xiàn)出較高的投資收益，行業(yè)的總風險對其投資收益的解釋能力不高。

總資產(chǎn)增長率、主營收入增長率、凈利潤增長率、振幅和股票投資收益存在顯著的正相關關系，是影響股票投資收益的相關因素。

資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)增長率、換手率和振幅與股票投資風險存在正相關關系，公司規(guī)模與股票投資風險存在負相關，這些都是影響股票投資風險的相關因素。

在股票實現(xiàn)全流通后，價值投資的理念也慢慢被投資者所接受和認同，投資者在進行股票投資時，更加注重對上市公司的實際情況進行分析和研究，能夠抓住影響股票投資收益和風險的相關因素進行投資，在控制投資風險的同時提高了投資收益。

參考文獻：

1.戴志輝，趙守國.投資組合規(guī)模、風險和收益的關系研究[J].商業(yè)時代，2006（27）