时间：2023-04-11 08:38:21
【关键词】投资者；股票价值规律；长期持有；波段操作
一、问题提出
股市的主要功能有两个：一个是为企业融资；另一个是为投资者提供股票。股市的这两个主要功能决定股市的参与者企业和投资者应该是双赢，即企业获得发展的资金，投资者获得收益。但是，中国股市的事实是一成盈利股民，那么是什么原因让股民亏损呢？答案只有一个，就是股民的投资策略错误使投资者自己亏钱了。
股市的普通股民要怎样参与投资才能不亏钱呢？普通股民只要用股票价值规律投资股市，就能够在股市中获得收益。股市的股票是有价值的，投资者正是看到其价值，才敢于去股市投资。投资者要分析出自己选中的股票的价值，价值走势，价格围绕价值波动区间做出投资策略，决定自己是长期投资或者是波段投资。长期投资即可以获得分红，又可以得到股票价格上涨带来的增值。波段投资可以获得股票价格回归价值带来的利润。
二、研究方法
1.研究对象：股市中的普通股民。问卷调查，随机选取股市的普通股民。访谈部分普通股民。
2.测量工具：测量工具一为“股市普通股民投资状况调查问卷”，了解普通股民盈亏，投资观念，投资计划，收益目标，投资依据，投资方法，投资收益，盈利或亏损原因。 测量工具二为访谈，对多名股民，了解他们的投资理念，投资教训，投资经验。测量工具三为股票价值规律投资模式分析。运用股票价值规律对股票的价值和价格走势图表分析、记录、对股票价值规律投资模式后期问卷调查等方法进行检测。
3.研究方法
第一，通过问卷调查的方法，了解股民的进入股市的角色，投资理论，投资计划，收益目标，投资依据，投资方式，投资收益，盈亏原因等情况。调查股民200人，发放调查问卷200份，收回有效调查问卷200份。第二，对多名股民，了解他们的投资理念，投资教训，投资经验，对股票价值规律投资模式认同度。第三，采用观察法、分析法、归纳法对部分股票的价值和价格的走势规律进行总结，得出股票价值规律投资模式。
三、调查结果
通过问卷调查主要调查普通股民的投资理论，投资计划，收益目标，投资依据，投资方法，投资收益，没有获得收益或者亏损的原因，获得收益的原因等情况。访谈投资者主要了解他们的投资理念，投资教训，投资经验，以及对股票价值规律投资模式的认同度。
1.普通股民的投资收益调查情况： 200名投资者中，11人盈利，占5.5%，289人亏损，占94.5%。2. 普通股民的投资理论，投资观念，投资计划，收益目标的情况：盈利者，明确是投资者，愿意长期持股，有投资计划，确定了合理收益目标。亏损者，投机者，频繁交易，追涨或割肉，没有计划和收益目标，往往贪过头。3.普通股民的投资依据：盈利者，股票价值；亏损者，追逐热点，各种消息。投资方法：盈利者，长期持有或不断操作；亏损者，频繁交易。4.普通股民盈利的原因：买入股票有较高价值，较长时间持有，或者波段操作。5.普通股民亏损的原因：不知道股票的价值，更不知道股票的价格是否过高或过低。不能长期持有股票，每天忙着追涨跌，交易频繁，到了关键时刻仍刹不住车。 6.普通股民对价值规律认同度：不管盈利者或者亏损者都愿意持有如贵州茅台、格力电器这类价值成长股。
通过以上调查，得出以下结论：第一，普通股民在股市中盈利的比例低于一成，九成人以上亏损，说明只有极少数股民盈利。股民中的绝大多数人的投资观念是为了赚取股票的差价，即投机者占绝对多数，真正的投资者极少。真正的投资者多数在股市中盈利，投机者多数亏损。第二，在亏损者中，多数人不在乎股票是否有投资价值，追逐热点，听取各种小道消息，或者只依据股票走势技术，短线频繁操作，在盈利的股民中，多数人注重股票的价值，结合了股票走势的技术面和政策基本面，中长线持有和波段操作结合。
四、股票价值规律投资策略
通过调查发现，在股市中要成为能盈利的股民，必须作一个真正的投资者，以股票的价值为基础，探究一种股票价值规律投资模式。下面从股票价值规律的投资观念，投资依据，投资方法等方面进行阐述：
1.树立正确投资观念：遵循股票价值规律投资股市
股市的功能就是提供融资和投资，股民为公司提供发展的资金，获取利润，公司为投资者提供投资的股票（资产），提供利润。通过调查结果，超过90%的股民在股市中都是作为投机者参与股市交易，只是希望通过赚取股票差r获取利润，甚至短时间获取暴利。这是一种错误的投资观念，也与股市的功能是不相符的，这也是股民亏损的原因。所以，股民必须树立正确的投资观念，股民作为为公司提供发展的资金，购买的股票，应该从公司获取分红，是投资者。因此，股民的角色定位应该是投资者，不是投机者。
股票在股市是以特殊商品来进行交易，是一种有价值的证券，其代表的价值多少是由发行股票的公司资产决定。因此，投资者投资股票就要遵循股票价值规律。股票价值规律，股票的价值是由发行股票的公司资产总体价值决定的，股票的价格受供求关系影响围绕其价值上下波动。股票的价格是股票价值的表现形式。一般情况下，影响股票价格变动的最主要因素是股票的供求关系。在股市，当某种股票供不应求时，其价格就可能上涨到价值以上；而当股票供过于求时，其价格就会下降到价值以下。同时，股票价格的变化会反过来调整和改股票变市场的供求关系，使得股票价格不断围绕着其价值上下波动。某种股票的价值增长，股票的价格上升（如格力电器）；股票的价值平稳，股票的价格也会平稳（如中国银行）；股票的价值减少，股票的价格下降（如中国石油）。投资者遵循股票价值规律投资股市，长期投资，其盈利的来源一是股票的分红；二是股票的价值增长，股票的价格增长带来的增值；短期投资，波段操作，获取股票价格低于股票价值带来的利润。
2.投资依据
（1）股票基本面
股票基本面是指把对股票分析研究重点放在它本身的内在价值上。股票基本面包括股市概括，财务分析，资本运作，行业分析，公司大事，经营分析，股本结构等方面。从中分析现在盈利能力和未来盈利能力、发展潜力、无形资产、实物资产和生产能力。发展潜力――新的产品、拓展计划、利润增长点。无形资产――知识版权、专利、知名品牌。实物资产――有价值的房地产、存货和设备。生产能力――能否应用先进技术提高。股票基本面分析出股票的价值，确定其价值中轴，确定股票的价格；确定股票是否有高增长，高分红的能力。
获得资料的途径：股票分析软件，公司网站，财经网站和股票经纪提供的公司年度报告，新闻报道――有关技术革新和其它方面的发展情况。
（2）股票技术面
技术分析是用股票分析软件，以预测市场价格变化的未来趋势为目的，通过分析历史图表对市场价格的运动进行分析的一种方法。股票技术面主要决定股票的价格是否与股票的价值一致，当股票价格低于股票价值，就可以买入股票，当股票的价格远离股票价格，就可以卖出股票。
（3）股票政策面
政策面是指对股市可能产生影响的有关政策方面的因素。①宏观导向；②经济政策； ③根据证券市场的发展要求而出台的一些新的政策法规，有利于股市或者公司发展的政策，就会提升股票的价值和价格，反之，股票的价值和价格就会下降。
3.投资方法
（1）长期持有价值成长股
股民选到一只价值成长股，就可以长期持有，一方面可以获得股票分红； 另一方面股票价值增长，股票的价格也会上升。如图贵州茅台，上市以来派现15次，送转股7次，股本扩张5.79倍，后复权价2075元，是发行价的66倍，平均每年获利4.4倍。股民是长期投资者应该持有价值成长股，其特征是行业龙头，稀缺，不可复制，高增长，高分红。
（2）长期跟踪价值成长股，波段操作
关键词：证券投资；聚类分析；决策
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2017年4月26日
一、引言
中国证券业从20世纪90年代初发展至今取得巨大的成就。但是，中国的证券市场存在浓厚的投机氛围，投资者追求短期收益，因此规范证券市场，关键性的一步就是要引导广大投资者正确的投资理念。积极引导投资者关注公司经营业绩，培养“重投资轻投机”的投资理念，让证券市场真正发挥投资、融资作用，发挥资源优化配置的功能，因此发觉优质投资对象与评估股票投资价值是长期进行有效投资的重要前提。凭借聚类分析的方法，能更好地帮助投资者掌握和了解股票的总体特点，确定投资区间，并通过类的总体价格水平预测股票价格的变化趋势，选择恰当的投资时机，有利于找到优质的投资对象。
二、聚类分析在证券市场应用现状
聚类分析一般是将研究对象按其共性进行分类。它是建立在距离度量基础上的数据表现方式。其基本目的是发现变量（或样品）的自然分组方法。实际上，聚类分析就是通过事物之间不同的特征进行区分，将拥有相似特征的事物聚到一块，从而使得这一类的事物具有较高的相似性。
聚类分析是一种特别有效的指引证券投资的方法。首先聚类分析是通过对公司因素、各类股票的行业、成长性、收益性等基本层面的考虑，接着使用综合评价指标体系对样本股票的相似度进行评估。尽管在各个领域聚类分析方法的应用已经非常广泛，但是在证券投资方面仅仅反映了上市公司的盈利水平，并不能全部反映股票的特点。在现有的基础上，进一步深入探究聚类分析的方法在证券投资中的应用价值，完善与丰富聚类的指标体系，从而使得该方法对广大的投资者更具有指导价值。
三、聚类分析在证券市场应用实证分析
（一）指标聚类。本文选择了30家上市公司，基于2016年的年度报告中的信息和数据，然后选取每股收益、每股净资产、每股经营现金流、净资产收益率、主营收入增长率、主营利润增长率6项财务指标，利用系统聚类分析的方法对所选取的公司股票进行了分类，为股票的选择和分析提供了决策依据。
1、盈利能力指标
每股收益=净利润/期末总股本
每股收益越高，反映出行业或公司的投资收益就越高，每股的获利能力就越强。
净资产收益率=净利润/平均股东权益×100%
净资产收益率反映了股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。净资产收益率越高，说明投资带来的收益就越高。
2、成长能力指标
主营收入增长率=（本期主营业务收入-上期主营业务收入）/上期主营业务收入×100%
主营收入增长率用来衡量和判断公司发展所处的阶段，以使投资者较为准确地判断该公司或行业正处于成长期、稳定期或衰退期，进而做出较为合理的投资决策。
主营利润增长率=（本期主营业务利润-上期主营业务利润）/上期主营业务利润×100%
主营收入增长率和主营利润增长率同时反映了公司拓展市场规模的能力，显示了公司重点的发展方向。通常来说，主营利润持续增长且占利润总和的比例呈上升趋势的公司正处于成长期。一些公司虽然年度内的利润总和有一定幅度的增长，但是主I业务利润却没有相应地增加，甚至还会出现大幅下降，这样的公司质量实际上并不高，或许存在着资产管理的费用即成本居高不下的问题，也可能存在着巨大的风险。因此，投资者对于投资这样的公司，要提高警惕。
3、扩张能力指标
每股净资产=期末净资产/期末总股本
每股净资产是每股所代表的股东权益额，它反映了每股最低限度的内在价值。
4、偿债能力指标。若企业的经营活动所取得的现金在满足了维持正常经营活动运转所必需的支出后，不能够偿清债务，而必须向外筹借资金来偿债，就表明企业财务状况有所恶化。即便企业从外筹借到新的资金，但是债务本金的偿还，最终还是取决于经营活动的现金流量。
（二）聚类分析。对数据进行标准化处理后，利用K均值聚类分析得出结果，见表1。（表1）从表1我们可以很容易地看到各种股票的不同类别。根据选择距离的差异，我们可以使用图形对股票进行新的分类。此外，根据聚类谱系图也可以清楚地看到每一种股票的聚类过程及其最初分类，从而我们可以知晓各种股票的亲疏关系程度。根据聚类分析的结果，大致可以将30个股票样本分为以下几类，见表2。（表2）
（三）分析结果。为了更加直观地进行综合分析，我们按照聚类分析在证券市场分析中应用时的指标评价体系的选择，把相应的指标汇总成表。（表3）
从上面聚类结果可以看出：
第1类：每股收益和净资产收益率高，表明了该类公司有较强的盈利能力；主营收入增长率与主营利润增长率较高，说明成长能力比较强；扩张能力和偿债能力是4类公司中最强的；属于高盈利、高增长性的绩优股，甚至会成长为比绩优股更优的蓝筹股。并且，该类公司的扩张能力也好，这类公司不管在资金、市场还是信誉其他方面都占有明显的优势，具有较强的综合竞争力和核心竞争力，并且对市场的各种波动具有较强的应变能力，此类股票是投资者实行投资的最合理选择。
第2类：属于成长能力非常强、成长性十分快的潜力股，但具有比较低的每股收益、净资产收益率和每股净资产。以上说明第2类公司只是在盈利能力和扩张能力方面显得较弱一点，但具有较高的主营收入增长率与主营利润增长率，尤其是主营利润增长率比较高，表明该类股票正处在快速发展阶段，有好的成长发展前景，比较适合进行长期性的投资。
第3类：该类扩张能力最差，其他能力较好；若要进行投资的话建议进行短期投资。
第4类：该类股票除了净资产较好之外，其他的指标都小于0，说明公司近期的经营业绩都较差，因此这类股票存在一定的投资风险，投资者应当尽量避免这一类的股票。
四、小结
由以上聚类结果及其分析可知，聚类分析能够有效地对股票的收益性、成长性等进行分析，从而有利于投资者准确地把握股票的总体特性以及预测股票的成长能力，进而使投资者及时做出最佳的投资决策，以此获得可观的投资回报。这都表明了聚类分析方法在证券市场投资分析中具有有效性和实用性。
聚类分析建立的是一种长期投资理念，因此在全球金融一体化、自由化浪潮下，并且在目前我国的证券市场慢慢走向成熟的过程当中，提倡使用这种理性的投资分析方法，能够有效地做出投资判断，这样不但可以降低投资风险、规范投资行为，而且还有利于推动上市公司更好地参与市场竞争，促进我国证券市场的稳定、健康发展，从而建立一个良好的国内金融市场秩序。
主要参考文献：
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).
【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.
内容摘要：在《证券投资学》课程中，股票价格技术分析内容的教学一直充满争议。技术分析是人类历史上最古老的证券分析方法，但在有效市场假说确立后，饱受学术界批评，并一度在投资学教材中消失。近年来兴起的行为金融学部分承认了技术分析的价值，再考虑到中国散户投资者普遍使用技术分析，《证券投资学》教师需要在向学生介绍技术分析争论的基础上，充分利用证券分析软件，对学生讲解主要技术分析方法并分析其局限性。
关键词：证券投资学 技术分析 基础分析 行为金融
技术分析与基础分析是证券分析的两种基本方法，许多中国投资者长期依赖技术分析选股，中国普通书店的财经柜台往往充斥着有关技术分析方面的书籍，媒体股评中则充斥着技术分析术语。但是在高校《证券投资学》课程中，技术分析的教学却充满争议，这些争议包括：是否应该讲授技术分析内容？怎样看待技术分析？应该讲授多少技术分析知识？等。之所以存在这些争议，是因为存在这样一个巨大的反差：一方面，主流学术界与基础分析学派对技术分析持严厉批判态度；另一方面，中国证券投资者普遍热衷于使用技术分析。
从股票市场诞生之日起，对技术分析就一直存在着激烈的学术争论。从20世纪初开始，学术界对技术分析的批判愈演愈烈，并在20世纪70年代前后这种批判达到高峰，著名经济学家郎咸平曾提到过他的亲身经历：如果当时在美国高校投资学课堂上提起技术分析，肯定会引起哄堂大笑，因为技术分析被认为是“贻笑大方”的方法。因此技术分析曾经在主流《证券投资学》教材中完全消失，甚至在许多高校目前的投资学教学中，并没有技术分析内容，这往往有失偏颇。一方面近年来兴起的行为金融学对技术分析进行了部分“”；另一方面如果学生发现其学习《证券投资学》后却看不懂股市行情，不能听懂充满技术分析术语的股评，会引发学生强烈不满。因此，对《证券投资学》中技术分析内容开展教学研究，探讨如何让学生对技术分析有着正确、客观的认识，有着重要理论与实践意义。
技术分析概述
技术分析（英文Technical Analysis）是以市场行为作为研究对象，从而判断市场趋势，并根据其周期性波动来进行股票和金融衍生品交易。从本质上看，技术分析是寻找证券价格与成交量起伏周期和预测模式的方法。技术分析师通常是“证券市场图表专家”，希望通过对证券价格与成交量的记录或图表进行研究，从而发现创造盈利的投资组合模式。技术分析共有三大假设：一是证券价格沿趋势移动；二是市场行为涵盖一切；三是历史重现。而技术分析最根本的就是第一条假设。假设认为，股价变动遵循其内在的规律，并照原先的方向进行惯性运动。技术分析又可进一步细分为K线分析，切线分析，形态分析，指标分析以及波浪线分析等具体方法。在中国投资者的实际运用中，多以K线分析为主，指标分析与切线分析也时常用到。
技术分析的发展大致历经三个时期：第一阶段，自道琼斯理论诞生直到20世纪初：证券分析完全以技术分析为主；第二阶段，自20世纪初期到本世纪90年代：技术分析受到基础分析与证券学术界的批判。最后阶段，自20世纪90年代直到现在：伴随行为金融学的兴起，证券学术界部分承认技术分析的价值与效果。《投资学》在讲授具体技术分析方法之前，必须系统介绍技术分析受到的批判与争论，让学生对技术分析有客观的认识。
基础分析与证券学术界对技术分析的批判
技术分析是世界上最早的证券分析方法。以中国投资者常用的K线为例，它是在十七世纪日本商人在分析大米期货价格走势过程中形成的方法，它用最高价、最低价、收盘价、和开盘价生动、简洁地表示价格走势，并据此预测未来走势，这种分析方法逐渐被全世界投资者接受。再以道琼斯理论为例，该理论的诞生标志着技术分析成为证券投资学的主要内容，该理论认为：股价具有长期趋势、中期趋势和短期趋势，投资者应该努力通过判断证券价格的未来走势获利。在20世纪之前，技术分析是证券投资学的主要内容，占据证券分析的主要地位。但进入20世纪之后，技术分析受到基础分析和证券学术界两方面的夹击，处境越来越不利，甚至被称为“voodoo finance”（巫毒金融财务学），技术分析内容也曾在世界主流《投资学》课本中完全消失。
与技术分析一样，基础分析（又名基本分析或基本面分析）是证券分析的两种最基本分析方法之一。基础分析认为，股票价格取决于公司未来股利的贴现值，并会受宏观政治经济形势、公司财务状况与经营状况等因素影响。基础分析兴起于20世纪初，公认的创始人是美国哥伦比亚大学教授格雷厄姆（Benjamin Graham），著名投资大师沃伦・巴菲特（Warren Buffett）是格雷厄姆的学生。虽然基础分析的诞生晚于技术分析，但目前在证券投资领域处于主导地位，目前绝大多数证券投资专业人士（包括证券投资基金、投资银行、公司、分析人员）都宣称使用基础分析方法，而技术分析的使用者往往是散户投资者少数非主流证券投资分析师。尽管一些基础分析师也在同时使用技术分析，但许多基础分析师对技术分析持反对与抨击的态度，例如巴菲特认为：“短期股市预测是毒药”。甚至有这样一个形象的比喻，基础分析是 “天文学”，而技术分析是“占星术”。
证券学术界对技术分析的批判更加严厉和严谨。对技术分析的怀疑最早来自对股票价格随机游走（Random Walk）现象的发现，最早可以追溯到1900年，法国数学家巴契里耶（Louis Bachelier）在其博士论文《投机理论》中，使用数学的理论和方法对“股价波动无法预测”进行了一番论证，证明股价变化有随机游走的特性，即股价上涨的概率等于股价下跌的概率。1953年英国伦敦经济学院的统计学家坎德尔（Maurice Kendall）通过对众多对股价和期货价格的长期变化进行研究，也认为价格是随机游走的。
学术界对技术分析的批判在20世纪70年代前后达到最高峰，尤其以在1970年Fama提出有效市场假说为标志。该假说认为股票价格是随机游走并且不可预测的，可能的信息在投资者买卖股票时会被迅速有效地利用。换言之，所有已知的影响某种股价的因素都已经反映在价格中。Fama在1965年1月的《商业期刊》一文中认为，在大量实证检验证实下，股价波动具备随机游走性，而线图技术得出的理论却未能被检验支持。Fama认为市场是有效率的，他首次提出“强式有效”、“半强式有效” 和“弱式有效”的概念，并广为流传。有效市场假说成为当代财务/金融学（Finance）理论的奠基石。根据基本的“弱式有效”理论，股票价格不会存在趋势，股票的技术分析也就没有存在的意义。
尽管技术分析备受学术界的批评和抨击，但学术界一直难以解释技术分析的仍然在全世界有着广泛的使用者。
20世纪90年代以后对技术分析的认识
20世纪90年代以后，行为金融学的兴起使得技术分析获得部分“”，2002年的诺贝尔经济学奖授予了卡尼曼（Kahneman），表明行为金融理论得到了主流经济学的反应和认可。技术分析的一个重要前提是股票价格存在趋势，而有效市场理论则完全否认股价存在趋势，因此技术分析没有什么意义。然而大量行为金融学发现股票价格确实存在趋势：例如Jegadeesh 和Titman（1993）发现了股票价格的惯性现象，而De Bondt 和Thaler（1985）发现了股票价格的反转现象，而惯性和反转原本是技术分析中描述趋势的两种基本术语。
虽然技术分析在20世纪70年代从《投资学》教材中消失，但随着行为金融学研究对技术分析的部分支持甚至，《投资学》教材中逐渐恢复、增加了技术分析内容，例如著名的滋维・博迪《投资学》教材在不断改版的过程中，逐渐增加了技术分析内容并且与行为金融放在一起。因此，《投资学》教师必须重视这一变化，并且在授课过程中加强对技术分析的讲授。与基本分析相比，技术分析虽然有众多局限性，但也具有一些优点：能够刻画出过去股价运行轨迹，具备全面、直接、准确、简单易学、适用范围广的特点，对市场反应较为直接，结果也更接近实际市场。
技术分析内容教学的注意事项
投资学教师在讲授技术分析的过程中，一定要以本文上述的学术争论与批判为基础，一方面让学生熟悉技术分析方法，使学生能够看懂股市行情、听懂股评中的技术分析，另一方面要强调对技术分析要进行“批判性学习”，熟悉其局限性，特别要指出技术分析不是使投资者“一夜暴富”的工具。
在进行技术分析教学时，应该结合行情分析软件（例如大智慧，钱龙等）演示实际操作，很多证券公司提供这些软件的免费下载服务。教师应该指导学生在这些软件中如何设置技术分析参数，如何运用具体技术分析方法。表1中列示了技术分析方法的具体教学内容建议。
技术分析内容的教学中，必须提示学生注意以下四点：
第一，必须结合基础分析。在教学过程中，仍要强调不可忽视基础分析方法，而只单纯进行技术分析。进行基础分析，是为了挖掘上市公司的内在潜质，具备中长期阶段性意义。其次，技术分析的效果往往是短暂的，较为片面。虽然就理论而言，技术分析也可用于较长周期（超过一周）或较短周期（一周以内）预测，但要强调其存在缺陷，即考虑对象的范围相对较窄。如果需要用技术分析对长期市场趋势进行有效判断，则较为困难。因此，技术分析与基本分析相比，更适用于较短周期的预测。如果分析持续的周期较长，需结合基础分析方法。第三，技术分析得出的一系列结论和结果仅仅只能作为建议使用，具有概率性。因为该方法是经验总结，不具有科学性。因此，根据技术分析进行的投资交易，需要以概率形式为投资者创造收益。最后，进行技术分析的过程中，应结合各种不同的技术指标进行分析判断。在分析过程中，各指标既有优点也有缺点，要注意避免使用单一指标分析。
结论
技术分析与基础分析一样，是证券分析的方法之一。技术分析在大量业余散户投资者中，有着广泛使用，并且在新闻股评中也充斥技术分析的数据。技术分析同时又饱受争论和批评，并且在证券投资学的发展历史中，经历了由盛而衰，又逐渐复苏的过程。教师一定要仔细介绍技术分析这一曲折发展的过程。并且介绍技术分析的主要使用方法。总之，技术分析的教学要使学生对其有正确、客观、全面的了解，一方面让学生了解技术分析的局限性，并非一夜暴富的工具，但另一方面又不是“一无是处”，并非所谓“占星术”。
参考文献：
1.戴洁.中国股票市场技术分析预测力的实证研究[J].数量经济技术经济研究，2002（4）
2.方框南.股票技术指标相似性与有效性研究[J].统计与信息论坛，2009（9）
3.郭建.论证券投资技术分析中历史会重演的根本原因[J].商业时代，2007（28）
4.华先.证券投资技术分析方法的有效性及适用性讨论[J].时代金融，2012（6）
5.李莎，李红刚.股票市场中技术分析有效性的实证研究[J]，北京师范大学学报（自然科学版），2009 （4）
6.王志刚，曾勇，李平.中国股票市场技术分析非线性预测能力的实证检验[J].管理工程学报，2009（1）
漏洞百出的全主观评选体系
主观评选是以买方（如基金经理）的打分为主，评选出最佳分析师的评选类型。仅仅以主观投票决定分析师的得分具有较大弊端，因为随着评选结果影响力的扩大,其背后产生的经济利益必然会试图反过来影响评选结果。因此,如果仅仅以主观投票决定分析师的排名,缺少客观依据,将有可能产生类似"寻租"的"寻票"行为,为人为操纵评选结果提供了可能。因此，天生的漏洞，注定了这一体系的评选方法从其面世的那一天开始就是个崎形，近期因其引发的沸沸扬扬的拉票风波就是一个明证。
主要代表：新财富最佳分析师评选、卖方分析师水晶球奖。
新财富最佳分析师评选简介
1、样本选择
选取的分析师：最近1年未受到过中国证监会及中国证券业协会的处罚，否则取消参评资格。
评选主体：国内公募基金公司的投资总监、研究总监（综合研究员意见）、基金经理（股票型、债券型、货币型、混合型）、固定收益部总监、金融工程部总监（由于不同基金管理公司部门设置不同，少数未单独设立金融工程部的基金公司投票人根据实际情况调整为与金融工程相关的部门如风控部门、产品设计部门、QDII部门的相关人员）、社保基金的基金经理、专户理财部门负责人、企业年金部门负责人；保险资产管理公司权益投资部及投资经理、固定收益部、研究部；保险公司及养老保险公司权益投资部、固定收益部、研究部；QFII；银行；私募基金；券商资产管理部。
2、评价方法
采用机构推荐与个人自愿报名相结合的方式，确定候选名单；采用投票主体填写评选问卷的投票方式，按一定权重将各方投票结果汇总产生最佳分析师、最佳销售经理及获奖机构。
每位投票人直接填写出每个研究方向的前五名分析师，举办方依次按5、4、3、2、1的权重，乘以投票人管理的资金规模的权重，最后加总所有投票人的评分，得出某分析师评分的总分。
不足之处
虽然买方机构每年连续性的评价,极大地促进了卖方分析师群体专业能力的提高。但不可否认,这类主观的评价方法有其不足之处。
首先，主观评价方式体现了买方和卖方机构之间的一种商业价值,作为券商主要的收入来源――佣金分仓,在很大程度上是由卖方分析师的研究水平和销售服务状况决定的，从而容易滋生腐败黑暗。此外，这样的评选活动最终亦将导致分析师在其所服务的券商利益面前,如承销项目等,其独立性也面临考验。
其次,易受利益关系左右。由于评选由买方机构主观打分,有些排名靠前的分析师可能对买方机构有利的报告,形成利益链,影响评选结果。对此，银河证券首席经济学家左晓蕾就曾大声疾呼，抨击一些分析师在报告中不讲实话,采取“基金经理想听什么,就讲什么”的策略。
最后,由于主观评选滋生拉票，那么排名靠前的分析师未必就一定研究水平高,以他们的预测报告为参考制定投资策略的投资者可能被误导。对此，一位基金公司研究总监称:“业内对于分析师的报告含有水分大都心照不宣,只不过有些分析师或者研究所要求相对严格一些,有些则自律不够,盈利预测和投资建议离谱得让人不可思议。”
有待改善的主客观相结合体系
主客观相结合评选是以主观打分和客观数据计算相结合的一种评选方式。其主要代表有21世纪金牌分析师评选。
21世纪金牌分析师评选简介
1、整体评价机制以主客观结合办法
评选活动由《21世纪经济报道》主办，采取主观投票与客观得分相结合的评价思路。该评价充分考虑买方机构的意志，以主观赋权为主，将主观评价百分化得分赋权重70%，体现买方机构主观评价的主体地位，客观得分百分化得分赋权重30%。
2、主观样本选择
卖方分析师的研究报告是资产管理行业的重要投资参考。因此，在资产管理行业进行尽可能大样本的抽样调查，能比较真实地反映出买方机构对于卖方分析师的认可程度。在广义的资产管理行业框架下，选取具有代表性的基金管理公司、保险资产管理公司和信托型私募基金等三个行业作为行业调查样本。
以首届评价活动为例，选票数目的样本分布情况为：基金管理公司152张，保险资产管理公司8张，信托型私募2张；所调查买方机构数目样本分布为：基金管理公司31家，保险资产管理公司5家，信托型私募2家。
所调查基金管理公司样本共31家，占全部基金管理公司总数(59家)的52.54%；根据基金管理公司2007年三季报显示，所调查31家基金管理公司样本的资产规模总额达18468.42亿元，占全部基金管理公司资产规模总额(以总市值计算)的59.73%；所调查偏股型基金超过123只，占全部偏股型基金总数超过46%。
3、客观量化计算方法
评价体系中客观得分由两个重要的指标的计算得出，即股票组合的平均涨幅和估值拟合度。客观得分1由股票组合的平均涨幅计算得出，反映了分析师所推荐的股票在评选考察期间的实际走势表现，是所推荐股票给投资者带来的绝对收益的反映指标。
客观得分2由分析师所推荐股票的估值拟合度计算得出，反映了股票在评选考察期末的实际涨幅与分析师推荐涨幅之间的拟合程度，体现了分析师推荐股票的预测精度，在一定程度上体现出投资者在分析师预估范围内投资的风险考察。
不足之处
虽然主客观评选体系吸取了主观评选体系的教训，采取主观投票与客观得分相结合的评价思路,使评选具备公平性元素。但是，分析公司基本面、推荐股票、撰写研究报告和提供客户服务是卖方分析师的基本职责,其中前两项虽然可以通过数量方法进行考评，但后两项的作用却难以量化,仍然需要买方机构的主观评分。此外，该项评选的客观评选数据不具有全面性。正因为与主观评分的“剪不断、理还乱”，所以主客观评选虽然将人为的主观影响降到最低,抵消了部分买方机构的"廉价投票权",但仍摆脱不了“利益共同体”的关系。
那么,作为投资建议的研究报告究竟该以何标准来衡量和要求？分析师的业绩水平又该如何考量呢？是该让全客观评选出场的时候了。
全客观评选才是王道
全客观评选是以盈利预测、投资评级数据为依据，评选出最佳分析师的评选类型。目前全球资本市场中，主观评价与客观评价在证券分析师评选体系中并存。其中，亚洲地区国家的证券分析师评价体系依然以主观评价为主，而美国等发达市场已经逐步过渡到第三方客观评价体系。总体来看，客观评价体系已逐步成为发展趋势，而第三方客观评价体系渐成主流模式，发达国家的第三方客观评价体系具有重大的借鉴价值。
正因为是主流，因此其一出世便注定了备受关注；而在国内，这一体系的评选亦更显热闹，当下主要有天眼中国最佳分析师评比、分析师实时排名、中国证券分析师星级排行榜、开来资讯-中国金牌分析师排行榜、2009年十大金嘴/黑嘴排行榜等，其主要代表是今日投资的天眼中国最佳分析师评比活动。
天眼中国最佳分析师评选简介
“天眼中国最佳证券分析师”评选活动创办于2004年，由CCTV《中国证券》、《中国证券报》与今日投资财经资讯有限公司联合举办，并于2011年正式改名为“天眼中国最佳分析师”，是当前最为业界称道的全客观评选活动的翘首。
1．奖项设立
天眼中国最佳证券分析师评选共设立4个独立奖项：“年度明星分析师”、“最佳独立见解分析师”、“行业最佳选股分析师”、“行业盈利预测最准确分析师”，具体各奖项获奖分析师人数如下：
（1）“年度明星分析师”：10名；
（2）“最佳独立见解分析师”：10名；
（3）“行业最佳选股分析师”：各行业3名，17大行业共51名；
（4）“行业盈利预测最准确分析师”：各行业3名，17大行业共51名；
2．评比原则
采取“客观”的评选办法；
依据实时、可追踪的投资评级和盈利预测数据；
评选对象有创新意识和独立见解；
有一定市场影响力和认同度；
为投资者创造价值。
3．评比依据
天眼分析师评比的依据为分析师投资评级建议的超额回报率和盈利预测的准确性。T
年度的榜单主要基于T-1的分析师数据。
4．数据来源
天眼分析师评比的数据来源为今日投资分析师数据库。今日投资的行业分类以摩根斯
坦利和标准普尔公司联合的全球行业分类标准(GICS)为基础，根据中国实际情况进行
了微调。在进行分析师评比时，我们根据股票数量，对今日投资一级、二级行业进行了适
当的调整和合并，得到了17个行业分类：能源、化工品、金属与采矿、林业与纸制品、
工业设备制造、建筑与建材、交通运输、汽车及零配件、耐用消费品与服饰、娱乐和媒体、
零售与批发、日用消费品、医疗保健、综合金融服务、房地产、信息技术、公用事业，共
17个行业。
5．奖项说明
5.1 行业最佳选股分析师
评比的依据为推荐股票对行业的超额收益。根据分析师给出的投资评级构建组合，计
算组合对行业指数的超额收益。行业前三名获得行业最佳选股分析师称号。
行业超额收益的具体计算如下：
步骤一：
先对分析师评级所包含的单只股票进行涨跌幅计算，根据分析师评级的结果并结合对应股票在评级点的股价的表现对每个评级点进行回报率（涨跌幅）的计算，计算时按照下面的规则：
分析师的评级结果分为“强烈买入”、“买入”、 “观望”、“适度减持”“卖出”五个等级；依照每一分析师的上述五档建议为基础，为其建立一个无杠杆投资组合收益：
强烈买入――超额报酬= ； 为所推荐股票报告期内的绝对回报率，后一项为同期相应行业指数回报率。以下依此类推。
买入――超额报酬= ；
观望――超额报酬=0；
适度减持――超额报酬= ；
卖出――超额报酬= 。
对于单只股票的将所有评级点的超额收益相加，即可得到单只股票的超额收益 。
步骤二：
按照此次评选的原则根据明星分析师和行业分析师的特点，对于分析师的所有评级股票的合计涨跌幅采用相同的处理办法：
（1）首先计算行业分析师的平均评级股票数，用 表示
（2）将第一步计算出来的单只股票的超额收益按照分析师所有评级股票（假设有 支股票）进行累加求和
（3）然后比较 和 ，如果 ，则合计涨幅值 ，如果 ，则合计涨幅值
步骤三：
根据步骤二最终计算的超额收益 对于分析师进行排名。
步骤四：
根据这个涨跌幅的排名对于分析师进行百分制打分，得到分析师的投资评级行业单项得分。
门槛设置：
1． 一个分析师至少覆盖5只股票。
2． 获奖分析师最终的超额收益必须为正。
5.2 行业盈利预测最准确分析师
评价盈利预测准确性的基本指标为相对误差率，即盈利预测误差与盈利公布值的百分比率。在排名过程中，我们采取百分制打分，50分相当于平均水平。我们在进行盈利预测
准确性评比的时候考虑了多种因素：分析师的盈利预测误差、分析师与同行的比较、分析
师误差的标准差、盈利预测的给出时间、盈利公布值的绝对值大小。每天计算盈利预测的
准确性得分，年度按均值进行排名（1年内累计不得超过4个月没有单日得分）并打分，
得到分析师的行业盈利预测准确性得分。
根据年度的盈利预测准确性得分，选出每个行业的前三名。
门槛：单个分析师评比时段内至少跟踪了5只股票。
5.3 年度明星分析师
（1）计算出有三个以上分析师进行过投资评级或盈利预测的T-1年度市场回报率前50名的股票；
（2）分析师的挑选范围为对以上股票进行过投资评级或盈利预测；
（3）在确定（1）（2）的条件下，首先计算投资评级单项得分A（算法同5.1）和盈利预测单项得分B（算法同5.2）；
（4）计算明星分析师综合得分C=A*2/3+B*1/3，即综合得分为投资评级单项得分与盈利预测单项得分的加权平均得分，权重分别为2/3和1/3；
（5）根据综合得分进行排序，取前10名作为明星分析师。
5.4 最佳独立见解分析师
（1）将每只股票从T-1年1月1日最早开始进行投资评级的 “强力买入”、“买入”、“适度减持”、“卖出”且“当前状态”仅有1名分析师的评级点及分析师找出；
（2）从挑选出来的这一点的当日的该股票的股价作为起点，T-1年12月31日的股价作为终点进行超额回报率计算，计算方法同5.1。按最终得到的超额收益率进行排名，超额收益率最大的前10名分析师作为最佳独立见解分析师（允许并列排名）。
中国的“华尔街最佳分析师”
关键词：股票估值 戈登模型 股权自由现金流模型
股票定价理论是资本市场理论的核心内容，其在宏观经济和微观经济两个层面上都有重要的理论意义。在宏观经济层次上，股票市场对企业发展和经济增长的积极作用是通过对资本的集中和最优配置来实现的，而后者又有赖于股票价格能够真实反映公司的价值。只有这样。价格机制这只“看不见的手”才能真正发挥作用，指导资金投向那些效益好、管理水平高、有发展潜力的企业。实现社会资源的优化配置。而在微观经济层次上。投资者只有以科学的股票定价理论为指导进行投资，才能减少盲从性和投机性。提高投资收益。同时降低股票市场的非理性波动。
一、股价现金流贴现模型理论
股票价格变动分析方法大致可以分为两派，基本面分析和技术分析。随着股票市场发展的日益成熟。基本面分析已成为投资者使用的主要分析方法。基本面分析认为股票具有“内在价值”，股票价格是围绕价值上下波动。格雷厄姆和多德在1934年出版的《证券分析》一书中，通过对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思，对基本面分析理论作了全面的阐述，成为这一领域的经典著作。他们认为，股票的内在价值决定于公司未来盈利能力。股票价格会由于各种非理性因素的影响而暂时偏离价值，但是随着时间的推移，股票价格终将会回归到其内在价值上。
格雷厄姆和多德对基本分析理论的重要贡献是指出股票内在价值决定于公司未来盈利能力。而在当时，人们普遍认为股票价格决定于公司的账面价值。此后。戈登对“内在价值”作了进一步的量化，提出了股票定价股息折现模型(也称戈登模型)。按照此模型，假设某投资者持有股票后第一年的分配得到股息为D。以后每年按固定比率g增长。该股票的折现率为r(决定于市场利率和该股票的风险)。那么该股票的内在价值V为：V=D/(r-g)
戈登模型已成为一个股票估价的基本模型，在基本面分析理论中占有重要的地位。戈登模型在实际应用过程中遇到的最大问题在于上市公司往往由于企业战略或其他原因而改变分红派息比率，导致模型不能很好的发挥作用。由此。人们又对戈登模型进行了拓展，使用股权自由现金流作为企业未来收益的度量指标。由于企业现金流相对比较稳定。不易受到操控。这样在对股票进行估值时可以减少上市公司管理层具体经营措施带来的干扰。戈登模型另外一个拓展的方向是在企业增长率的变化上，人们又发展出两阶段和三阶段模型。两阶段模型适用于前期适度增长后期低速平稳增长的情形；三阶段模型更为复杂，它适用于企业在第一阶段高速增长，而后第二阶段增速逐渐下降，第三阶段低速平稳增长的情形。
价值投资的实质在于使用金融资产定价模型估计股票的内在价值，并通过对股票价格和内在价值的比较去发现那些市场价格低于其内在价值的潜力股并进行投资，以期获得超越业绩比较基准的超额收益。因此，如何恰当地评估股票的内在价值是投资者所必须关注的问题。从实质上看，投资者所购买的是他们认为公司在未来可能创造的业绩。而不是公司过去的成果，当然也不可能是公司的资产。因此在以股东价值最大化为总目标的现代企业中。上市公司股票的价值评估更注重对公司未来盈利能力的评估。
二、股价现金流贴现模型应用研究
股票现金流贴现模型基本原理是股票当前价格等于其预期现金流的现值总和。该模型基于特定公司自身的增长和预期未来现金流进行估价，因而不会为市场的扰动所影响。但该模型估计参数的问题比较困难。我们永远不能够确定任何一个参数估计是正确的，因为每个参数都依赖其他参数，那么怎样决定哪组参数是正确的呢?股票价值估值的质量将最终取决于所获信息的质量，而所获信息的质量决定于市场是否是有效的和获取信息成本的限制。
股利贴现模型中需要有上市公司的股利分配率，并对股利分配的成长率需做出预测，而我国上市公司派现不是普遍现象，而且派现的公司分配的现金数额也很有限。我国股市的实际情况是。企业往往不发放现金股利。更多的企业分红选择的是股票股利，而这实际上相当于不断地增资配股，并没有给投资者实质性的回报，这也使以现金股利为基础的贴现模型失去估价基础，并且股票股利是非定期发放的。这种股利发放模式增大了贴现模型计算的难度。
尽管我国的股利分配存在以上情况，股利贴现模型在我国并不一定就完全不能适用。即使对于无股息支付的股票，如果通过调整股息支付比率以反映预期增长率的变化。也可以得到一个合理的评估值。一个高增长的公司。尽管当前不支付股息，仍然能通过股息计算其价值。只要满足增长率降低，股息增加的条件，即对于公司处于稳定增长(公司在其经营的领域中收益增长率处于正常或偏低的水平)的情况，用戈登增长模型可以恰当评估其股票价值。对于适度增长的公司(即公司在其经营的领域中收益增长率处于适度偏高的水平)而言，两阶段的折现现金流量模型可以反映公司的具有一定增长变化的特征，而三阶段的模型可以更好地反映高增长(公司在其经营的领域中收益增长率远远高于正常水平)的公司在长期中趋于稳定增长的特征。但是，如果股息支付率不能反映增长率的变化。那么，股息折现模型就会低估无股息支付或低股息支付股票的价值，而这时用上述相对价值模型来进行股票价值估价也许是一个相对正确的估价。
现金流贴现模型是着眼于企业未来的经营业绩，通过估算企业未来的预期收益并以适当的折现率折算成现值，借以确立企业价值的方法。使用该方法应以企业过去的历史经营情况为基础。考虑企业所在的行业前景、未来的投入和产出、企业自身资源和能力、各类风险和货币的时间价值等因素，然后进行预测。以这种方法来评估所选企业。是建立在对企业外在因素和内在条件等多种因素综合分析的基础上的，因此在对企业进行价值评估时，需要解决4个主要因素问题。
(一)现金流
这是对公司未来现金流的预测。需要注意的是，预测公司未来现金流量需要对公司所处行业、技术、产品、战略、管理和外部资源等各个方面的问题进行深入了解和分析，并加以个人理解和判断。确定净现金流值的关键是要确定销售收入预测和成本预测。销售收入的预测，横向上应参考行业内的实际状况，同时要考虑企业在行业内所处位置。对比竞争对手，结合企业自身状况：纵向上要参考企业的历史销售情况，尽可能减少预测的不确定因素。成本的预测可参考行业内状况，结合企业自身历史情况，对企业的成本支出进行合理预测。
(二)折现率
资金是有时间价值的，比如来自银行的贷款需要6％
的贷款利率，时间却比较短，而来自一般风险投资基金的资金回报率则可能高达40％，时间却可能比较长。在应用过程中。如果是风险较小的传统类企业，通常应采用社会折现率(全社会平均收益率)，社会折现率各国不等。一般为公债利率与平均风险利率之和，目前我国可以采用10％的比率。如果是那种高风险、高收益的企业，折现率通常较高，在对中小型高科技企业评估时常选30％的比率。
(三)企业增长率
一般来说。在假设企业持续、稳定经营的前提下。增长率的预测应以行业增长率的预测为基础，在此基础上结合企业自身情况适度增加或减少。在实际应用中，一些较为保守的估计也会将增长率取为0。需要注意的一点是。对增长率的估计必须在一个合理的范围内，因为任何一个企业都不可能永远以高于其周围经济环境增长的速度增长下去。
(四)存续期
评估的基准时段，或者称为企业的增长生命周期，这是进行企业价值评估的前提，通常情况下采用5年为一个基准时段，当然也会根据企业经营的实际状况延长或缩短，关键是时段的选定应充分反映企业的成长性。体现企业未来的价值。
关键词：股票投资价值；模糊层次分析法；计算机应用服务业
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）16-0075-05
2009年10月30日，我国创业板在深圳股票交易所成功上市，从初建时28家公司，总发行股本2 672 140 777股，截至2016年12月26日已有568家公司成功上市，总发行股本为262 475 087 724股。创业板市场的快速发展为国内中小公司，尤其是高成长、高风险、高收益、高创新的计算机应用服务公司提供了巨大的融资机会和发展机遇。多层次资本市场体系的逐步完善拓宽了个人投资者的投资渠道，而创业板计算机应用服务公司的股票凭借其高成长和高收益性正在逐渐获得个人投资者的青睐。因此，如何建立一套科学有效的股票投资价值评估模型，帮助投资者高效准确地识别出具有投资价值的股票，成为专家学者们共同关注的热点之一。曲若鹏以同一家公司财务报表为例，运用两种方法评估企业股票投资价值，第一种是先估计实体价值，然后减去净债务价值；第二种方法利用股票投资现金流量模型进行折现，得出的结论为不同的思路得出的股票投资价值评估结果是不同的。张栋等人认为，企业股票投资与看涨期权极为相似，借助B-S期权定价模型可以确定企业股票投资价值，虽然与传统方法相比此模型可充分考虑到企业收益风险，操作更具灵活性，但缺点是重要参数波动率的确定容易产生偏差、计算过程也比较复杂。刘建容等强调股票的投资价值是一种相对价值，结合层次分析法和因子分析法建立了上市公司内在价值评估模型，借助相对内在价值与股价动态变化趋势之间的联系构造出上市公司投资价值分析模型，实证研究表明该模型在投资者进行股票选择时具有指导作用。孙霞指出，资本结构、股票投资结构、公司治理结构以及企业所处的行业和宏观经济形势等都是影响企业股票投资价值的重要因素，国内金融市场日趋完善，掌握一些科学的股票投资价值评估技术是投资者进行理性投资的必要手段。
通过以上文献可以发现，对股票价值进行全面、科学的评估不仅可以有利于股东的监督与公司管理者的经营，也是投资者进行投资的必要过程。多数学者对股票投资价值评估研究范围比较广泛，缺乏针对性，并不完全适用于高成长、高风险的计算机应用服务类公司。因此，结合该行业的具体特点，遵循创新性、科学性、全面性等原则，增加了研发经费投入比、产品市场认可度、人才储备等创新性指标。
一、股票投资价值评估指标体系的建立
（一）建立指标体系
本文采用模糊层次分析法来构建股票投资价值评估模型。模糊层次分析法是综合运用模糊数学和层次分析法的一种分析方法。层次分析法（analytical hierarchy process，简称AHP法），由美国运筹学家Satty于20世纪70年代提出，是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法，具体分为五个步骤：根据总目标明确问题，分解问题并构建层次分析模型，根据隶属关系构造判断矩阵，层次单排序和层次总排序。运用AHP的关键是构造满意一致性矩阵，但由于人们主观意识对客观事物的判断存在差异，构造的矩阵需要经过不断的调整和检验才会达到满意的一致性。而模糊层次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，简称“FAHP法”）用模糊数代替标度表示结果，通过两两元素的比较构造模糊一致判断矩阵，借助模糊一致矩阵表示各个元素的相对重要性权重，实现了模糊环境下的层次分析，使得决策结果更加数字化，定量化和科学化。
依据《中华人民共和国证券法》《深圳证券交易所创业板股票上市规则》和《中华人民共和国中小企业促进法》等文件，立足创业板计算机应用服务公司高收益、高风险、技术独占性、高成长性等特点，参考国内外相关文献，遵循科学性、全面性、创新性等指标体系设计原则，增加了研发经费投入比、产品市场认可度、人才储备、知识产权、成果转化能力、决策科学程度等指标，最终构建了创业板计算机应用服务公司股票投资价值评估的指标体系。该指标体系分为3层，第1层是目标层，即创业板计算机应用服务公司股票投资价值A；第2层是准则层，对应盈利指数（B1）、成长指数（B2）、风险指数（B3）和创新指数（B4）4个一级指标；第3层是指标层，包括基本每股收益、净资产收益率、净利润增长率等10个定量指标和产品市场认可度、人才储备知识产权等5个定性指标。
（二）构造判断矩阵
本文采用模糊层次分析法来确立各级指标的权重值，邀请多位股票投资专家和资深股民对指标间相对重要程度进行两两判断，采用Saaty1―9标度法构造出判断矩阵，Satty1―9标度法的含义（见表1）。
根据上述专家对指标重要程度判断结果的处理，得到5个判断矩阵Y，Y1，Y2，Y3，Y4，分别为：
（三）计算各级权重并检验一致性
根据计算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指标层对准则层的权重向量为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）。上述计算得到的权重值能否作为下层要素对上层某一要素排序的依据，还需要对判断矩阵进行一致性检验。层次分析法中，用CI（consistency index）作为检验判断矩阵一致性的指标，其中CI，因判断矩阵阶数n越大时，一致性越差，为消除阶数对一致性检验的影响，引进修正系数RI（random index），并最终用一致性比例CR（consistency ratio）作为判断矩阵是否具有一致性的检验标准，其中CR=CI/RI，当计算得到CR值小于或等于0.1时，认为判断矩阵具有一致性，可以进行单排序；当CR值大于0.1时判断矩阵不满足一致性，需要修正评分降低偏差，直到满足一致性检验。RI值随矩阵阶数n变化情况（如表2所示）。
下面计算并判断矩阵的一致性检验指标，矩阵Y的最大特征值λmax为4.0512，CI=（4.0512-4）/（4-1）=0.0171，CR=CI/RI=0.0171/0.89=0.0192，同理可得到Y1，Y2，Y3，Y4的CR值分别为0，0.0078，0.0422，0.0116，均小于0.1，通^了一致性检验，权重系数可以接受，得到权重汇总表（如下页表3所示）。
二、实证研究
（一）数据样本的来源与选取
应用模糊层次分析法对创业板计算机应用服务公司股票价值进行评估的过程是：首先，根据上述专家学者给出的相对重要性矩阵计算出各指标相对于综合评价目标的权重系数（前文已得出计算结果（见下页表3）；然后以各公司重要财务指标的实际值和综合实力为基础，将定量指标和定性指标进行横向比较，得出各指标在多家公司中的相对重要性，重要性程度用分值的高低来表示；最后，用相应的权重系数乘以各家公司评价指标的对应分值，得出各公司盈利指数、成长指数、风险指数、创新指数的分值和综合评价分值。
本文从深市创业板随机抽取4家有代表性的计算机应用服务公司股票进行分析，并对其投资价值进行评估排序。它们分别是银信科技（300231）、易华录（300212）、汉鼎宇佑（300300）、朗玛信息（300288），以下分别用P1、P2、P3、P4来代表它们。为了提高评价结果的可靠性，本文假设不同股票的宏观经济环境、政策导向、行业特点等都相同。表4是新浪财经网提供的这4家公司截至2016年6月30日的定量评价指标的财务数据。
根据表4中财务数据和各公司的综合实力对每家公司的评价指标构造判断矩阵，计算每家公司在各指标中所占的相应权数（计算方法如上文所示），结果（如下页表5、表6所示）。假定每个指标的满分都是100分，将每家上市公司各评价指标的分值与其对应的权重系数相乘，得出盈利指数、成长指数、风险指数和创新指数的得分。同理，将每家公司上述四个指标的分值乘以对应指标的权重系数，得出综合评分。下面以银信科技为例计算其盈利指数、成长指数、风险指数和创新指数及其投资价值综合评分。
盈利指数=银信科技在基本每股收益C1的权重得分×C1在盈利指数B1中的权重+银信科技净资产收益率C2的权重得分×C2在盈利指数B1中的权重+银信科技每股净资产C3的权重得分×C3在盈利指数B1中的权重盈利指数=
17.97×0.5+43.54×0.25+9.84×0.25=22.33，同理，成长指数=
20.09×0.3845+27.71×0.0878+9.98×0.1433+36.38×0.3845=
25.58，风险指数=6.4×0.2291+14.43×0.1575+23.78×0.5359+
13.61×0.0775=17.54，创新指数=12.64×0.2771+26.31×
0.4658+18.99×0.1611+17.07×0.0960=20.46。
投资价值综合评分=银信科技在盈利指数B1中的得分×B1在计算机应用服务公司股票投资价值A中的权重+银信科技在成长指数B2中的得分×B2在A中的权重+银信科技在风险指数B3中的得分×B3在A中的权重+银信科技在创新指数B4中的得分×B4在A中的权重投资价值综合评分=22.33×0.5423+25.58×0.1397+17.54×0.2333+20.46×0.0847=21.51。
同理，4家公司股票的投资价值综合评分结果汇总为表7。
（二）投资价值评估排序
对创业板这4家计算机应用服务公司股票投资价值进行排序，得到的结果（如表7所示），即按投资价值从优到劣依次为：易华录、朗玛信息、银信科技、汉鼎宇佑。易华录的投资价值最大，主要表现为其收益较高、创新能力较强，发展稳定、上升空间大，是这四支股票中相对投资价值最大的。
（三）检验
为了检验采用模糊层次分析法做出的计算机应用服务公司股票投资价值评估模型的科学性和可行性，本文绘制出上述4家公司自2014年6月30日至2016年6月30日的股票涨跌幅度趋势图（如下图所示）。可以看到，4家公司的股票实际涨跌趋势与上文模型预测的结果一致。
结合表7和下图可以得知，易华录的投资价值最高，虽然朗玛信息的最大涨幅高于易华录，但是易华录的整体涨幅趋势更为稳定，波动较小，抗风险能力高，成长性好，收益也更稳定，所以是相对投资价值最大的股票。根据北京易华录信息技术股份有限公司2016年半年度报告显示，报告期内，基于行业发展环境良好，业务模式创新渐显成效，公司新增项目较多等原因，公司经营效益稳步提高。仅2016年上半年，公司已实现营业收入89 619.77万元，较去年同期增长18.9%；归属上市公司股东的净利润为7 838.75万元，较去年同期增长36.32%。研发投入总额为6 906.15万元，较去年同期增加12.68%，主要原因为本年新增研发项目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得国家知识产权局授权的专利17项。朗玛信息的股票投资价值位于第二位，与银信科技的股票投资价值相差不大。银信科技的涨幅虽然较小，但其整体涨幅走势平缓，几乎维持在正增长状态，风险比较小，但收益比前两者低，所以排在第三位。汉鼎宇佑排在第四位。根据本文表4可以得知，其净利润增长率和主营业务收入增长率都为负数，经营状况有待改善，成长性较低，故而收益也较低，所以排在第四位。
三、结论
运用模糊层次分析法可以清晰反映出创业板不同计算机应用服务公司投资价值的优劣以及各指标的权重，帮助投资者对其投资价值进行综合评价和分级，从而制定出利润最大化、成长最优化和风险最小化的最佳投资方案。因此，利用模糊层次分析法构建的创业板计算机应用服务业股票投资价值评估模型，对投资者的投资决策具有较高的参考价值。但是，在现实的股票投资市场中，影响股票投资价值的因素众多，包括宏观经济环境、政策导向、公司资本结构等，因而在指标选取和权重设定等方面会存在较大的差异性。总而言之，运用模糊层次分析法进行创业板计算机应用服务公司股票投资价值评估的优势在于其科学性、数字性和灵活性，可以结合具体的宏观环境和各股票的实际情况具体分析与评价。同时，由于股票市场十分复杂，瞬息万变，可以将模糊层次分析法与其他科学决策方法相结合，优化指标的选取，最大程度剔除不确定性因素的干扰，提升指标权重的准确性，增强预测的可信度。
参考文献：
[1] 曲若鹏.企业股权价值评估的两种方法[J].财会月刊，2011，（32）：66-67.
[2] 张栋，杨淑娥，杨红.基于B-S模型的企业股权价值评估[J].统计与决策，2006，（20）：144-147.
[3] 刘建容，潘和平.基于财务指标体系的中国上市公司投资价值分析[J].管理学家：学术版，2010，（5）：16-25.
[4] 孙霞.浅谈股权价值评估的影响因素[J].当代经济，2014，（7）：108-109.
[5] 胡运权，等.运筹学基础及运用：第4版[M].北京：高等教育出版社，2004：308-311.
[6] 陈德军，刘冬，隋建龙.基于模糊综合评价的物流园区企业征信评价方法[J].武汉理工大学学报：信息与管理工程版，2016，（4）：
451-454.
[7] 侯春梅.基于模糊层次分析法的投资项目评估[J].武汉理工大学学报：信息与管理工程版，2015，（5）：645-648.
[8] 朱琦臣.企业股权投资价值分析实证研究[D].上海：复旦大学，2010.
[9] 柴中华，郑垂勇，蔡华.风险投资价值评估的新方法[J].统计与决策，2010，（5）：162-164.
关键词：证券投资基金；股票价格波动；动态面板数据模型
0、引言
自1990年12月上海证券交易所和1991年7月深圳证券交易所成立至今，我国的证券市场取得了较快的发展，成就瞩目。但不得不承认，我国的证券市场机制还很不完善，投机现象严重，股价波动幅度较大，市场缺乏稳定性。国内外许多学者对这种现象都有过深入研究，大部分研究者都认为存在这种现象的主要原因是我国投资者结构不合理，散户投资者居多，机构投资者相对偏少。理由是个人投资者带有明显的投机色彩，追涨杀停，盲目跟风，容易受市场气氛左右，从而导致股票市场无序波动i而机构投资者无论是在信息的获得还是投资分析能力上都是散户无法相提并论的，大力发展机构投资者可以引导市场理性投资，从而起到稳定市场的作用。从1991年第一家证券投资基金成立至今，我国基金业发展迅速，总规模已经比较庞大。然而，基金持股是否真的能够稳定我国证券市场的股价波动，还有待验证。本文选取了2006年1月到2008年12月12个季度证券投资基金公布的数据，分开牛市和熊市，分别研究了证券投资基金重仓持股在这两个不同类型的市场中对股票价格波动性的影响。
1、文献综述
关于证券投资基金重仓持股对股票价格的波动究竟是起着稳定器的作用还起着推波助澜的作用，无论是在国内还是国外一直以来都是争论的焦点。从国外来看，Brennan(1995)认为机构投资者比个人投资者理性，进行噪音交易的可能性极小，也很少受市场情绪的影响，因此他们能通过抵消个人投资者的非理保持股价稳定，从而使得他们控制的股票具有较低的波动性；Martin T.BoM andJanusz Brzeszczynski(2006)对波兰养老金的数据进行了实证分析，发现机构持股的增加降低了股票价格的波动性。也有一些学者对此持相反观点，认为基金持股会增加股价的波动性，如Browll&Bmoke(1993)认为机构投资者比个人投资者交易量大，这会对股价产生较大压力，从而导致股价大幅波动；从国内来看，大部分学者都认为，在我国市场环境中基金持股不仅起不到稳定股价的作用而且还加剧了股价的波动，如李胜利(2007)研究了我国以证券投资基金为代表的机构投资者股票投资行为和证券市场波动性之间的相互关系，发现其股票投资行为在一定程度上增大了证券市场的波动。当然也有部分学者认为，在我国市场基金持股可以起到稳定股价的作用，如邓勇，汤大杰(2007)使用GARCH事件模型对机构投资者对证券市场波动性的影响进行了实证检验，显示机构投资者的出现具有稳定中国股市的作用，而且在机构投资者发展的过程中，每次的政策推进都对市场起到了明显的稳定作用。
通过对比国内外研究结论发现，国外大部分学者都认为基金持股能够起到稳定股价的作用，而国内大部分研究结论都表明，基金持股加剧了我国证券市场股价的波动，其原因是我国证券市场还不完善，市场监管不到位。
无论是从国内还是从国外来看，针对基金持股与股价波动性之间关系的研究较多，但还很少有学者区分不同的市场行情研究基金持股与股价波动性之间的关系。针对国内这方面研究的不足，本文区分熊市和牛市对我国基金持股与股价波动性之间的关系进行了实证研究，从与前人不同的角度证实我国证券市场中基金持股与股价波动性之间的关系；同时还采用了动态面板数据模型，该模型可以综合考虑时间和截面所含的信息，能够将时间序列和上市公司横断面结合起来，这样增加了样本的观测值，同时也扩大了统计模型获取信息的能力，从而提高数据分析能力和模型的解释力度。
2、样本的选取和研究变量的设计
2.1样本的选取
自1990年12月19日上海证券交易所成立以来，我国股票市场经历了七次大的牛市和熊市之间的更替，最近一次牛市从2005年5月股权分置改革启动开始一直持续到2007年十月，而最近一次熊市则是从2007年10月底至2008年底。依据研究思路，本文选取了2006年第一季到2008年第四季国内证券投资基金公布的季度数据，并将这些数据分为两个部分分别研究。第一部分从2006年第一季到2007年第三季，代表着牛市行情；另一个部从2007年第三季到2008年第四季，代表着熊市行情。如此划分数据有助于分别研究证券投资基金重仓持股在牛市和熊市中对股票价格波动性的影响。本文的数据来源于金融界一全部基金重仓股一览表(A股)以及深证证券交易所和上海证券交易所所公布的股票行情数据。
2.2研究变量的设计
为分析证券投资基金持股与股价收益率之间的关系，本文使用以下变量：
2.2.1股票收益率(sYL)即样本股票在报告期内所有日收益率的均值。
2.2.2持股基金数(cC.JJS)。指同时持有某只股票的基金家数，考虑数据的平稳性，取其对数
2.2.3基金持股比例(CC,BL)。指所有基金持股占该股流通股股本的比例，用各报告期公布的基金持股比例来表示(假定报告期内基金投资组合不变，由于基金实行长期投资的战略，且本文的研究期间较长，因此该假定具有合理性)。
2.2.4基金季度持股比重变化(BLBD)。对于基金持有的个股.基金每季度的持股比重变化就是基金在年报或半年报以及季度报的持股比重减去在上一个季度报或年报及半年报的基金持股比重。
2.2.5股票换手率(HSL)。用样本股票在各报告期日换手率的均值表示。
2.2.6流通A股市值(LTSZ)，以报告期内样本股票日流通股市值的均值表示，考虑数据的平稳性，取其对数。
2.2.7股价波动率(VOL)。用样本股票在报告期内所有日收益率的标准差表示。同时，考虑到股价波动率受大盘波动率的影响，本文采用调整后的相对股价波动率，即用股价波动率减去当期上证综指(深证成指)收益率的标准差。
3、我国证券投资基金持股比例变化对股价波动性影响的实证分析
为了检验证券投资基金持股比例的变动是否加剧了该股票价格的波动性，现以第t期股价波动率为因变量，以第t-1期股价波动率、第t期持股基金数的对数、第t、t-1期的股票收益率(cheung andNg的研究证明波动率是上一期股票收益率的递减函数)第t期持股比例的增量，第t期换手率和第l期流通A股市值的对数为解释变量，采用动态面板数据模型并运用EVIEWS5.0统计分析软件对样本数据进行了分析。
牛市行情中我国证券投资基金重仓持股变动对股票价格波动性影 响的分析结果表1所示。
由表1中解释变量的回归系数可知，第t-1期股价波动率(VOLl)与第t期股价波动率成正向关系但并不显著，这说明股价波动具有一定的惯性但并不明显；持股基金数(CGJJS)的回归系数为负，说明在控制其它变量后，增加基金持股家数，有一定的分散股价波动风险的作用，但在95％的置信水平下不显著险，说明基金持股家数的增加对分散股价波动风险的作用不是很明显；基金季度持股比重(BLBDl的变动与该股票的价格波动显著呈正向关系，说明在我国证券市场牛市行情下，基金重仓持股不仅不能稳定股价，而且加剧了股票市场的波动市场，这说明我国证券投资基金运作还不规范，还存在着一定的“羊群行为”。
熊市行情中我国证券投资基金重仓持股变动对股票价格波动性影响的分析结果如表2所示。
由表2中解释变量的回归系数可知，第t-1期股价波动率(VOLl)对第t期股价率成正相关关系，这说明股价波动具有一定的惯性。持股基金数的系数显著且为负，说明和在牛市行情中一样，控制其它变量后，增加基金持股家数，有利于分散股价波动的风险。基金持股比例的变动与该股票的价格波动负相关，说明在熊市行情下基金持股对我国证券市场股价的波动起到了一定的抑制作用，其原因可能是，证券投资基金持有的大多数都是优质股票，在其价格下跌时也不愿意降低其在投资组合中的比例，反而会在价格降到一定的程度出现买入机会时而加仓。
4、结论分析与建议
4.1结论分析
从以上分析可以看出，本文的研究结论和前人的研究结论有很大差异，以前的大部分研究结果都认为基金持股加剧了我国证券市场股价的波动，也有少部分认为，基金持股对我国证券市场股价的波动具有稳定作用。而本文发现在我国股票大盘牛市阶段(2006年第1季度-2007年第4季度)基金持股的变化与个股价格波动性呈正相关关系，这说明证券投资基金并没有像监管当局和大多国内学者所期望的那样具有稳定股票市场的作用，而是加剧了股价的波动。在我国证券市场熊市阶段(2008年第1季度～2008年第4季度)基金持股的变化与个股价格波动性呈负相关关系，在一定程度上抑制了股价的剧烈波动。
本文的研究结论之所以和前人有差异，原因主要有两点，第一，样本的选择和处理方法不同，本文选择的是2006年初到2008年底这样一个特殊历史时期的数据(因为这一时期见证了我国股市最近一轮大的牛、熊市转变过程)将牛市和熊市这两个不同时期的数据分开处理，得到了与前人不同的结论：第二，研究方法的不同，以往的研究多数是用截面数据或时间数列，而本文采用了动态面板数据模型，该模型可以综合考虑时间和截面所含的信息，能够将时间序列和上市公司横断面结合起来，这样增加了样本的观测值，同时也扩大了统计模型获取信息的能力，从而提高数据分析能力和模型的解释力度。
【关键词】有效市场假说；股票收益；账面市值；成交量
一、引言
“有效市场假说”的研究起源于路易斯・巴舍利耶（Bachelier，1900），他从随机过程角度研究了布朗运动以及股价变化的随机性，并且他认识到市场在信息方面的有效性：过去、现在的事件，甚至将来事件的贴现值反映在市场价格中。他提出的“基本原则”是股价遵循公平游戏模型。Fama（1970）在总结了前人的理论和实证的基础上，并借助Samuelson（1965）的分析方法和Roberts（1967）提出的三种有效形式，提出并深化了有效市场假说。
二、有效市场假说中的两种理论假设
根据芝加哥大学著名教授Fama所总结的“有效市场假说”，若市场是有效的，当前股票的成交量对股票未来收益率是没有预测作用的。因此，在以有效市场假说为理论基石的CAPM等传统资产定价模型中，成交量是不被考虑的因素。但是在投资管理的实务领域，以股票的成交量作为研判未来股票价格变化的依据，则是证券分析中的一个重要工具。近年来，学界对这些问题争论颇多，并逐渐形成两种理论假说来解释实证结果，即Campben，Grossman和Wang(1993)提出的“资产配置假说”，以及Morse(1980)提出的“信息不对称假说”，而Llorente，Michaely，Saar和Wang(2002)则试图将上述两种看似矛盾的理论假说统一起来形成“资产配置与信息不对称统一假说”。
（一）资产配置假说
Campben等(1993)的实证研究发现，高成交量交易日的股票收益率更易在随后交易日中表现出反转。他们提出了基于投资者资产配置的理论模型对此进行解释：非股票资产风险收益关系的变化导致投资者进行资产比例的重新配置(Hedgingtrades)驱动成交量的变动，例如股票以外的其他资产的收益下跌，使得投资者增加股票投资的比重，从而导致成交量放大，可见成交量变化仅仅表示“其他资产收益相对于股票收益的变化”，而且由于这种成交量的变化并不表明股票的基本价值发生变化，因此成交量的变化是暂时的，未来股票收益将会“反转”，即：股票以外其他资产收益下降导致投资者大量买入股票，从而成交量增加、同时股价上升，但一旦资产配置结束，股价将会下跌，回复到基本价值。
Conrad等(1994)采用周收益率数据，基于股票成交量构造投资组合，研究交易策略的盈利性，实证结果支持了Campbell等(1993)的假说：本周成交量较高的股票，在下一周股价出现了反转；相反，本周成交量较低的股票，在下一周股价则保持惯性。
（二）信息不对称假说
Mooe(1980)认为，股票交易的发生是由于拥有内幕信息的投资者与不知情的投资者之间对股票价值的不同判断所致，因此信息不对称程度越高，股票交易越活跃，股票成交量也越大。可见，成交量高低就表示“未公开信息的多寡”，未公开信息越多，则随着信息的公开，未来股票收益将呈现于“惯性”，即原先股价上涨的股票未来继续上涨、原先股价下跌的股票未来继续下跌。其实证结果显示，股票成交量与后一交易日股票超常收益率的绝对值显著正相关。
Stickel和Verrecchia(1994)发现，若股票在季度盈余公告日的成交量较小，则后一交易日的股价往往发生反转，反之，若季度盈余公告日的成交量较大，则后一交易日的股价倾向于保持惯性。他们认为，这是因为成交量越大，股票交易由内幕信息拥有者驱动的可能性越大，故股价越倾向于保持惯性。
三、与有效市场假说背离的市场异象
20世纪80年代以来，国外学者在金融学实证研究中发现了许多与有效市场假说背离，主流数理金融理论无法解释的市场异象，账面市值比效应就是其中之一。账面市值比效应是指股票投资收益与公司账面市值比正相关，即投资于高账面市值比公司的股票能够获取较高收益，而投资于低账面市值比公司的股票通常收益较低。对于账面市值比效应成因的解释存在很大分歧，一种观点认为原因在于风险因素无法观测，另一种观点则认为原因在于定价偏误。低账面市值比公司多为成长型公司，投资者将其股票称为成长型股票；高账面市值比公司的股票通常被称为价值型股票。在账面市值比效应研究中，价值型股票因具有较高投资价值受到更多关注，而收益率水平较低的成长型股票往往被忽视。通过对成长型股票收益率的观察可以发现，尽管其整体表现弱于价值型股票，但投资其中一些股票却可获得很高的收益率。传统的财务报表分析通常依据未完全反映在股价中的信息分辨事后赢家和输家，很难确定这种分析对成长型股票是否有效，因为成长型公司往往因宣传或近期较好的市场表现而受到偏离基本面的价值高估。研究发现，市场往往对成长型股票的当前基本面进行自然外推，或者忽视前期投资对未来收益的影响。
四、资本市场中的争论
20世纪80年代以前，经典金融理论以有效资本市场假说为基础，认为公司股票价格能够快速、准确地反映所有信息，任何利用已公开信息的投资策略都不可能获得超额收益。从上世纪80年代开始，学者们逐渐发现许多与CAPM模型预测不一致的“异象”或“迷”。Basu(1977)首先提出了市盈率比效应，他在实证研究中发现低市盈率的股票比高市盈率的股票赚取明显高的收益率。其他一些重要的异象包括账面市值比效应、规模效应、杠杆效应、短期收益动量效应、长期收益反转效应以及对信息反应过度和反映不足的现象等。围绕上述“异象”，传统金融学家和行为金融学家展开了激烈的争论。传统金融学家继续尝试用理性定价的思想对“异象”进行解释，而行为金融学家则构造了大量基于信念和偏好的资产定价模型来诠释这些“异象”。在这些研究成果的基础上，Fama和French(1993)通过大量实证检验归纳出包含市场系统风险、规模效应(Size effect)和价值效应(BM effect)的三因素模型。三因素模型的提出消除了一部分“异象”，并且在各国的实证中得到了很好的应用，受到了学者们较为广泛的认同。
Fama和French(1993)三因素模型虽然承认存在CAPM无法解释的现象，但他们并不认为Sizeeffect和BM effect是市场无效的证据，而认为这两者代表了没有被系统风险β所包含的额外风险，超额收益只是对投资者所承担这些额外风险的补偿。但是，Lakonishoketal (1994)认为BM effect的出现是由于投资者对公司基本面过度反应造成的。Daniel和Titman (1997)也认为Size和BM不是风险因素，而是代表投资者对小规模公司和价值公司的偏好，投资者偏好导致这些特征因素对公司股票收益率产生影响。关于三因素模型是风险模型还是特征模型，学者们所得到的经验证据并不一致，研究结论无法统一，至今还是争论不休。
五、小结
本文在文献综述的基础上，从有效资本市场假说的角度，分析了市场假说对资本市场融资的影响并展开理论评述。研究中发现市场有效假说对资本市场的融资影响存在一些异象，同时产生了一些其他的观点和模型。在中国的股市中，随着资本市场的不断发展中，这些问题有待解决。
参考文献：
[1]Simon M. Keane. The Efficient Market Hypothesis on Trial.Financial Analysts Journal.Vol. 42, No. 2 (Mar.-Apr.,1986),58-63.
关键词：均衡股票市场理论 非均衡市场 政府行为 理性投资者
均衡理论揭示了市场经济的一般规律，均衡分析方法被广泛应用于经济社会领域。本文对均衡股票市场理论的形成、发展及其要点加以介绍和评价，并试图运用均衡股票市场理论，分析我国股票市场的非均衡性，寻求我国股票市场健康发展的途径。
在古典经济学家看来，市场机制如同“无形之手”支配着社会的生产与消费，市场价格能够随着供给与需求的变化及时调整，经济不断从非均衡状态趋向均衡状态。自亚当·斯密起，经马歇尔、瓦尔拉斯以及现代经济学家们的深入研究，均衡理论日臻完善，成为描述市场运行最全面、系统的理论。均衡理论涉及到经济学的各个领域，其中，均衡股票市场理论是均衡市场理论的延伸，是均衡分析方法在证券市场中的运用。
1952年，美国经济学家哈里·马尔科维茨(harry markowitz)发表了题为《资本选择》的论文，运用均值一方差分析方法，确立了风险资产组合的有效边界，形成了最优资产组合的思想。该理论被认为是运用均衡思想建立的最早的资产管理模型。20世纪60年代，夏普(william sharpe)和林特 (john linter)与莫西(jan mossion)以资产组合模型为基础创立了资本资产定价理论(capital asset pricing model简称capm模型)。该理论在一般均衡框架下研究单个投资者在理性选择基础上形成的整体市场均衡，用证券市场线来描述股票价格的形成机制。投资收益的正态分布和收益与风险的对称性是capm模型所揭示的均衡股票市场的实质。但是，由于capm模型是建立在一系列严格的假设条件之上的，后来的经济学家对其有效性提出了质疑。罗斯(ross 1976)认为，在平均分散的竞争市场中，证券组合的收益与风险在实证中是不可能测定的。20世纪70年代中期，罗斯创立了套利定价理论(arbitrage pricing theory简称apt模型)。与capm相比，apt放松了假设条件，认为影响股票收益的不是一个因子，而是多个因子(因子模型)，投资人会在不增加风险的情况下寻找不同因子对相同股票产生不同影响的投资机会。因子模型表明，承担相同因素风险的证券应是有相同的收益，当股票价格处于非均衡状态时，就产生套利机会，投资者通过套利活动使被高估或被低估的股票回归其价值，股票市场就会再次达到均衡。
如果说资产组合理论解决了均衡股票市场中的收益与风险的关系问题，那么，作为均衡市场的又一支点的有效市场理论(efficient manet hypothesis简称emh)则解决了股票价格的形成机制问题。早在1900年，法国经济学家巴歇利尔(louis bachelier)就提出了商品价格的随机波动原理，商品的当前价格是对其未来价格的无偏差估计，商品的现在价格等于其未来的期望价格。1938年，美国投资理论家威廉斯(williams)提出了股票的内在价值是由未来股利的折现所决定的理论。该理论认为，人们可以通过完全信息及理性预期判断股票的价值，投资者的行为反映市场的信息。1959年，英国统计学家坎达尔(kendall)研究发现资产价格的变动呈随机游走规律，股票未来的价格独立于当前的价格，价格变化完全是随机的，不存在特定的规律。这一发现说明市场本身是有效的。法玛(fama，1970)在对过去的有效市场理论进行系统总结的基础上，提出了完整的有效市场理论框架，法玛给有效市场的定义是，有效市场的证券价格总是可以体现可获得信息变化的影响。
资产组合理论、有效市场理论构成了现代均衡股票市场理论的基石。但自20世纪90年代以来，随着金融市场各种“异象”的积累，基于理性分析的均衡市场分析范式在理论与实践上都遇到了挑战。其中，均衡市场理论关于投资者完全理性及公开信息的假设在理论上受到越来越多经济学家的质疑。安德瑞.史莱拂(andrei shleifer，1996)认为投资者的偏好和理念符合的是心理学规律，而不是标准的经济学模型。“投资者心态”是基于心理学的启发，而不是贝叶斯理性的概念。在实证方面，席勒(shiller，1981)发现股票价格波动不是简单地用“价格由未来红利净现值决定”所能解释的。就连法玛也承认，基于股票过去收益所做的预测与早期的研究结论不相一致。行为金融理论认为，实体经济与股票市场并非存在完整的线性关系，股票市场并非总是均衡的市场。因为投资者在面对不确定的未来世界时，并不能保证完全的理性，人们的投资行为仅具有有限理性的特征，而且心理因素在投资决策与资产定价中具有不可忽略的影响力。
均衡股票市场理论在既定的市场制度、投资者理性和市场出清的条件下，得出了均衡股票市场的结论，均衡市场的特征体现在以下几个方面：(1)投资者具有理性选择的能力。作为理性的经济人，投资者能对股票做出合理的价值评估，对收益和风险能够做出权衡，并以此为基础做出投资决策。(2)股票价格能够体现公司的资产价值，反映公司当期与未来收入——现金流的变化，使股票市场成为社会资本寻找最优投资机会的平台，经营业绩好、有发展前景的企业能够筹集到更多的资本支持，投资者也能从中得到更高的回报。(3)投资者所得收益与承担的风险成正比例的关系。证券市场的收益由无风险投资收益(如债券收益等)和风险投资收益(如股票收益)组成。在均衡的市场，要得到更高的收益，就必须投资更多的风险证券，但同时要承担更高的风险。(4)股票市场的价格反映实体经济的变化。均衡股票市场充当着经济运行的晴雨表，当经济从低谷开始走向复苏时，股票价格上涨；实体经济达到顶峰并转向衰退时，股票价格就开始下跌。(5)股票价格对市场信息可做出完全的反映。在均衡股票市场，任何影响股票价格的信息都会迅速被市场消化，股票价格是市场信息的完全反映，因此，所有股票价格变化在时间序列上是相互独立的，投资人无法通过所谓的技术分析获得超额收益。(6)市场机制能够充分发挥作用。当股票当前价格高于或者低于预期价格时，投资者就会卖出或者买入股票，市场向均衡方向运动。即投资者的套利行为会使股票的价格和价值趋于一致。(7)股票的收益成正态分布。在均衡的股票市场，大部分投资者能够获得平均的期望收益，也就是说，投资者获得平均期望收益的概率远远大于获得高于或者低于平均期望收益的概率。(8)“噪声交易者”不影响均衡股票市场的价格。在均衡股票市场，即使存在非理性投资者，由于他们之间的交易是随机进行的，且非理性投资的作用互相抵消，股票价格不会受到大的或者长期的影响；同时，非理性的投资者会犯同样的错误，他们会在市场中遇到理性的套利者，理性的套利者会消除非理性投资者对股票的价格影响。(9)非均衡理论是均衡股票市场理论的重要组成部分。非均衡理论运用行为金融学的分析方法，对证券市场“异象”的原因进行探讨，进一步丰富了均衡股票市场理论。正如贝纳西所说：“非瓦尔拉斯方法并不是反瓦尔拉斯，相反，它只是在更为一般的假设条件下运用瓦尔拉斯理论最成功的方法”。实际上，非均衡市场理论并非排斥均衡理论，它只是在舍弃基于完全信息的理性选择条件下，对均衡理论的修正与拓展，使之更接近于现实。
均衡股票市场理论具有重要的理论和现实意义：(1)均衡股票市场理论揭示了股票收益与风险的关系，论证了股票价格的形成机制，从不同的方面揭示了股票市场的运行规律：即在以完善的市场制度为依托、市场机制充分发挥作用、经济当事人具有贝叶斯理性并能无障碍获得市场信息条件下，股票市场能够实现均衡；均衡的市场才是有效的市场。(2)均衡股票市场理论所揭示的不是一般均衡理论所描述的总量均衡和结构均衡，而是其功能均衡，即均衡条件下股票市场的“晴雨表”功能、价值发现功能和资源配置功能。(3)在均衡的股票市场，所有投资者的机会是均等的，而且，大部分投资者能够获得平均收益，投资者可以根据个人的效用偏好和风险承受能力，选择不同的投资组合。(4)均衡股票市场的价格呈布朗运动(o，市场价格变动呈随机游走规律，使得操纵市场、误导投资者的行为不易发生。(5)政府的作用是有限的。均衡股票市场主要受到市场机制的影响，其运行呈现一定的规律性。作为股票市场的管理者——政府在市场中应发挥有限的作用，这种作用主要是完善市场的基础设施、规范经营者及中介机构行为、健全交易程序和强化市场监管。政府不应直接干预市场，只有在市场失效时，政府才应利用法规及政策手段加以调控。
回顾已运行了16年的中国股票市场(以上海证券交易所综合指数为例)，从第一次到1500点算起，到目前已有14年。在这14年中，我国的上市公司从不到100家上升到1000多家，国民生产总值由2002年2万多亿元人民币上升到近20万亿元人民币。目前的上证指数虽然在政策的支持下上升到2000多点，但对多数股票来说，现在的2000点只相当于过去的1500点，甚至更低(由于超大型国企的发行上市)，多数股票价格仍在底部，或者说大多数的投资者仍然是亏损的。按照均衡市场理论，股票投资者应能够获得超过无风险利率的期望收益，可我国的股票市场却逆之而行。究其原因，我国股票市场不是均衡的市场，股票市场的功能未能有效地发挥。
为解决股票市场的问题，我国对证券市场实行了许多改革措施。其中以全流通为目标的股权分置改革，将为我国证券市场进入良性循环打下基础。(1)股权分置的解决可以减少非流通股在定价与流通问题上的不确定性。(2)股权分置解决后，同股、同权、同价使非流通股股东和流通股股东的利益趋于一致，形成公司治理的共同利益基础。(3)股权分置的解决有利于建立有效的委托一经营机制、改进公司治理效率，为中小股东积极参与公司治理创造条件。
但是，仅有股权分置改革是不够的，还需要有一套规范企业、投资者、政府行为的市场制度，才能形成均衡的股票市场；企业作为市场的主体，组织生产与提供劳务，创造价值，是股票市场价值增值的源泉；投资者按股票的内在价值投资，推动股票的价值与价格的一致，使股票市场向均衡方向运动。有效的市场制度，市场机制充分发挥作用，规范的上市公司和理性的投资者是均衡股票市场的必要条件。股权分置改革解决了我国证券市场制度的部分缺陷，但影响市场均衡的其他问题仍然存在。建立均衡的股票市场，必须从规范政府行为、改善市场的宏观环境和微观基础、提高上市公司素质、培育理性投资者等方面入手。
第一，改善股票市场的宏观环境。均衡市场的宏观环境主要取决于政府行为与政府政策，取决于政府如何干预市场。政府干预市场的目的是保证市场的均衡性；干预的手段是运用市场机制。我国政府对证券市场干预的手段和频率都超出了市场的承受力。市场价格和投资行为都受到政府政策的驱动，市场机制的作用淡化了。王春峰、贺强等运用实证的方法，考察了政策对股市的影响，得出如下结论：(1)1996年后，中国股市一度与经济周期背离，政策周期运行决定了股市周期的运行；(2)政策干预是驱动中国股市流动性变化的直接原因；(3)政策及政府言论是中国股市异常变动的主要原因之一，股市对政策存在过度反映。因此，我国均衡股票市场的运行有赖于规范政府行为，有赖于改善股市运行的宏观环境。
第二，改善股票市场的微观基础。股权分置改革试图解决我国证券市场原先存在的同股不同权的矛盾，为提高我国股票市场的运行效率和市场活力创造了条件。但是，从微观层面讲，健全的企业制度与规范的企业行为是形成均衡市场的前提条件。股票市场的载体是上市公司，市场竞争使得企业需要不断地进行融资，投资者则需要寻找合适的投资机会以形成资本的增值，两者能否有效结合，一方面取决于市场制度是否完善，另一方面则取决于企业的公司治理与经营水平。我国上市公司的最大问题就是相当一部分公司经济效益低下，股票市场失去价值增值的源泉，投资人得不到应有的回报。其原因在于我国上市公司存在诸多问题：产权约束不力；政府对企业管理层干预过多，无法实现企业运作机制的转换；内部人控制；董事会独立性不强、监事会的作用得不到切实发挥；缺乏规范的激励约束机制；小股东利益得不到切实保证等等。因此，要解决我国股票市场的内在矛盾，必须解决公司治理问题，提高上市公司的素质。
第三，培育理性的投资者。根据行为金融理论，市场脱离贝叶斯均衡的原因在于“噪声交易者”的非理所致。“噪声交易者”的行为并非脱离了均衡理论所描述的贝叶斯理性，而是由于心理及信息方面的原因，使投资者的活动脱离了股票的价值区域。正如诺贝尔经济学奖获得者西蒙所说，从事经济活动的人，只具有有限理性。由于人们受到知识与信息的限制，难以预测到各种可能的结果，而且人们的价值观和周围人的言行也会影响投资人的决策。因此，培育理性的投资者，除了提高投资者自身的素质以外，必须发挥政府的作用，一是建立有效的上市公司信息披露制度，为市场提供全面、公开、透明的信息，杜绝“内部消息”、虚假信息和暗箱操作，使投资者对市场前景形成理性预期，能够客观的把握股票的真实价值，形成反映市场信息、符合均衡市场运动状态的证券价格；二是政府制定的政策、法规应该具有稳定性，连续性，避免“政出多门，朝令夕改”，减少投资人的非理性冲动；三是减少政府对市场干预的频率，避免投资者因对政策的过度反映而产生的“羊群效应”，使其投资行为偏离市场理性。
主要参考文献：
1.faraa，marketefficiency，long term returns and behavioral finance，journal of economics，vol.49，p.p.283—306.
2.席勒：《非理性繁荣》，廖理等译，中国人民大学出版社2004年版。
过去一个月，沪深300指数成份股业绩调升76家，调降93家。
截至7月9日收盘，沪深300指数成份股按总市值除以预测总利润计算的2013年PE平均值为7.86，按照总市值从大到小分为5个区间，同样按照上述方法计算的市盈率平均值分别为6.68、15.1、13.95、16.02、23.52。
相比一周前（7月2日），沪深300指数成份股预测总利润减少0.08%，由19669亿元变为19654亿元；市盈率平均值减少1.4%，由7.98变为7.86。
相比一个月前（6月9日），沪深300指数成份股预测总利润减少0.18%，由19690亿元变为19654亿元；市盈率平均值减少11%，由8.84变为7.86。
截至7月9日，过去一周（2013年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一周（2013年报告期）评级上升和下降前10名分别如左侧表格所示。
截至7月9日，过去一个月（2013年报告期）每股收益预测上升和下降前10名、过去一个月（2013年报告期）评级上升和下降前10名分别如右侧表格所示。 Wind评级的1分至5分，分别对应“买入”、“增持”、“持有”、“中性”、“卖出”。
创一年新高（新低）股票概况
7.4-7.10期间，共计113只股票创一年新高，创新高个股数量位列前三位的行业（申万一级行业分类）分别是信息服务（29只）、医药生物（16只）、机械设备（11只）。上述股票的加权平均市盈率（2012年年报）为55.55，加权平均市净率（2012年年报）为5.15，期间最高股价的平均值为23.29元。
7.4-7.10期间，共计129只股票创一年新低，创新低个股数量位列前三位的行业（申万一级行业分类）分别是信息服务（29只）、医药生物（16只）、机械设备（11只）。上述股票的加权平均市盈率（2012年年报）为13.66，加权平均市净率（2012年年报）为1.45，期间最低股价的平均值为7.05元。
本期创新高股票的总市值为9549亿元，创新低股票的总市值为15893亿元，两者之比为0.6：1。
胜券投资分析
第38期回顾
牛股通常具有相似的特征，也就是我们这里说的“牛股基因”。胜券投资分析揭秘的牛股基因通常体现在以下四个方面：
首先，牛股表现出良好的成长性。胜券投资分析通过个股的净利润评分、价格相对强弱评分以及两者相结合的综合评分为广大投资者提供了一种快餐化的基本面选股方式，经过历史回顾检验，牛股往往是综合评分超过80分的股票。只有这些股票有着表现优异的基本面，而优异的基本面往往是支撑其股价不断上涨的动力。
其次，发展前景良好的行业是孕育牛股的温床。关注胜券的投资者可以发现，胜券投资分析近期重点分析的股票往往集中于医药生物、信息服务等胜券行业排名靠前且整体强势的行业。牛股往往是这些行业中表现不俗的股票。
第三，牛股往往在跌跌不止的行情中具有抗跌性。胜券一度强力解读的牛股恩华药业（002262.SZ）和上海家化（600315.SH）等在2012年大盘的颓势中股价逆市上扬并不断创出52周新高；在年底大盘回暖后再创佳绩。当然，这些股票也不是直线上涨的，在股价攀升的过程中不免有回调，此时正是对投资者心理的考验。胜券投资分析认为，对于基本面和政策面以及大盘都没有发生重大变化的个股发生回调时，投资者可以根据卖出止损策略操作并等待下一个投资时机的到来。
第四，在回暖的行情中不断的创出52周新高并伴随明显的放量往往是牛股启动的标志。这里的放量至少是当天的成交量相比于50日平均移动成交量上涨40%-50%以上。
神奇公式的核心是“低价买入优质股票”，所选用的两个指标是投资回报率（ROTC）和收益率（EBIT/EV），其中投资回报率筛选出来的是“好公司”，收益率筛选出来的是“好价格”。
“好公司”主要是对上市公司的相关财务指标进行衡量，即以基本面为导向的分析，所选出的都是一些“质优”的公司，这个指标相对容易确定。
在计算“好公司”得分时涉及的财务指标主要包括营业收入、营业成本、流动资产合计、流动负债合计、短期借款、投资性房地产等。
“好价格”的目标是“低价”股，但什么样的股价水平才算“低”呢，又该如何发现市场上被低估的股票呢？对此，以价值为导向的投资理论认为，低价是相对于企业的内在价值而言，但内在价值的确定又非常繁杂，神奇公式采用的是一种最便捷的方式，即观察股票的价格走势，通过股票的价格涨跌及市值变化筛选出符合条件的“质优低价”股。
在计算“好价格”得分时涉及的财务指标主要包括营业收入、营业成本、短期借款、应付票据、长期借款、少数股东权益。
神奇公式的目标并不是单纯的寻找“好公司”或者“好价格”，而是寻找能够将上述两个因素进行最佳组合的公司，也就是“综合得分”占优的股票。
