股票投资论文精选(九篇)

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第1篇：股票投资论文范文

格雷厄姆和多德在《证券分析》一书中对股票价格波动的本质进行了分析，说明了“股票内在价值”对于投资的重要性，随后，这个领域的研究引起了众多经济金融学家的兴趣，经过几十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏广泛应用的方法，但是，对于新兴市场和普通投资者却难以采用。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测方法。本文探讨了灰色预测方法及其在股票价格预测中应用的理论基础和方法，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

1.问题的提出

我们知道，股票市场的价格走势是极为复杂且难以预测的。股票价格对市场信息如何进行反应，即使最高明最富经验的分析师也难以稳操胜券，这是因为，我们缺乏信息对市场影响的传导系统的结构和系统传导模型，不能准确把握金融政策、利率政策、公司状况、国际市场及投资者心理承受能力等因素的变化及其对市场的影响方式和作用，只能似是而非地对价格走势进行把握，其结果可想而知。

于是，如何判断或预测股票市场价格走势引起了众多经济金融学家和市场分析人员的极大兴趣，在许多经济学家的共同努力下，股票定价方法向着量化方向发展，建立了大量令人振奋的定价方法。格雷厄姆和多德在1934年《证券分析》一书对1929年美国股票市场价格暴跌的深刻反思,认为股票价格的波动是建立在股票“内在价值”基础上的，股票价格会由于各种非理性原因偏离“内在价值”，但随着时间的推移这种偏离会得到纠正而回到“内在价值”，因此，股票价格的未来表现可通过与“内在价值”的比较而加以判断。但“内在价值”取决于公司未来盈利能力，因此，对公司未来盈利能力及其现金流的准确把握将是非常关键的。此后，戈登在对“内在价值”进行深入的量化分析的基础上，提出了著名的股票定价的现金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未来现金流是不确定的，为该模型的广泛应用带来麻烦，为此，关于股票定价的早期研究就集中在确定公司未来现金流。费雪(Fisher)教授认为未来资产收益的不确定性可用概率分布来描述，马夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等学者经过一系列研究认为投资者的投资偏好可以看作是对投资于未来收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空间的无差异曲线来表示,同时，他们还发现“大数定律”在包含多种风险资产投资中会发挥某种作用。戈登模型在股票价值分析中占有非常重要的地位，成为单只股票估价分析的基本方法，然而，该方法并没有解决股票投资风险与未来现金流折现率的关系，直到亨利·马科维茨（H·Markowitz）教授的现代证券组合理论的建立才对这一基本问题有了明确的认识，从而，一定程度上消除了该模型的致命缺陷。

在现实生活中，很少有投资者会将所有的投资集中在一只股票上，基于此，马科维茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投资组合的概念，建立了现代证券组合理论，以统计学上的均值和方差等概念来衡量组合的收益和风险，给出了投资者如何根据自己的风险承受能力建立自己的最优组合以最大化其投资收益，并将风险分解为系统和非系统风险，从而，指导投资者最优化其投资行为。此后，其学生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特纳(Lintner)等为强化该理论的应用，将其注意力从马科维茨的微观研究转向整个市场，将其复杂形态简化为以市场指数为基础的单因素关系，并发现在均衡市场条件下资本资产的收益与风险遵循线性关系，即著名的以均值--方差模型为前提的资本资产定价模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提过于严格限制了其应用，许多经济学家试图研究在一定弱化条件下的定价理论，他们是迈耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市场化资产的投资定价理论、罗斯（Ross）的套利定价理论(APT)以及布里登（Breeden）资产收益率与平均消费增长率的线性关系模型（CCAPM）等等为数众多的数量化投资模型，为市场投资行为选择提供了一定决策依据。

Roberts和Osbome在对股票市场价格的长期研究后，发现市场价格遵循“随机漫步”或“随机游动”的规律，由此，以Fama教授为代表的经济学家提出了有效市场理论，认为投资者对市场信息会作出合理的反应，将市场信息与股票价格相结合。进入1980年代，在探寻一般均衡定价模型进展不大的情况下，将定价理论的研究方向转向注重市场信息的考察。经过实证检验，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)发现股市存在投资者有时对某些消息反应过度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、莱曼(Lehmann1990)等则发现了股价短期滞后反应现象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)认为投资者对有关公司长远发展的消息往往有过度的反应，而对只影响短期收益的消息则反应不足，关于这一点仍然存在着争论，尽管如此，信息与股价之间应存在着某种关系得到了经济学家们的认同，并且，弗伦奇和罗尔(Roll)的实证研究证明了股价波动幅度与可获得信息量之间存在着良好的正相关关系。

然而，这些定价理论在现代经济金融学家的推动下得到巨大发展的同时也遇到了严峻的挑战，这种挑战表明了“对(股票、债券等)金融资产价格变动缺乏有效的解释手段反映了我们科学体系的不成熟”，面对这一现实，金融学家们开始尝试利用非线性方法与混沌思想来理解股票市场行为，甚至采用具有黑盒子性质的定价核概念、半自回归方法和半非参数估计以及近年兴起的系统仿真等新方法，试图解释信息对投资行为的影响，这些研究方法将成为股票定价理论的新兴的令人激动的发展领域。

但是，这些模型的应用都需要较为高深的专业知识和庞大的数据系统，而且，所需数据要求有较长的时间跨度，以满足“大数定理”的要求，这些对于新兴市场和广大的普通投资者来讲，难为其用，而且，市场价格的变化往往与股票“内在价值”并不一致，因此，寻找一种既简便又能适应市场基本状况的定价方法就自然成为了我们的追求。这里，我们希望借用20世纪80年代兴起的灰色系统理论，探索一套简便易用的股票投资价值预测模型，以期能为投资者的决策行为提供一定的指导作用。

2．股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论（GreySystemTheory）的创立源于20世纪80年代。邓聚龙教授在1981年上海中-美控制系统学术会议上所作的“含未知数系统的控制问题”的学术报告中首次使用了“灰色系统”一词。1982年，邓聚龙发表了“参数不完全系统的最小信息正定”、“灰色系统的控制问题”等系列论文，奠定了灰色系统理论的基础。他的论文在国际上引起了高度的重视，美国哈佛大学教授、《系统与控制通信》杂志主编布罗克特（Brockett）给予灰色系统理论高度评价，因而，众多的中青年学者加入到灰色系统理论的研究行列，积极探索灰色系统理论及其应用研究。

事实上，灰色系统的概念是由英国科学家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念发展演进而来，是自动控制和运筹学相结合的产物。艾什比利用黑箱来描述那些内部结构、特性、参数全部未知而只能从对象外部和对象运动的困果关系及输出输入关系来研究的一类事物。邓聚龙系统理论则主张从事物内部，从系统内部结构及参数去研究系统，以消除“黑箱”理论从外部研究事物而使已知信息不能充分发挥作用的弊端，因而，被认为是比“黑箱”理论更为准确的系统研究方法。所谓灰色系统是指部分信息已知而部分信息未知的系统，灰色系统理论所要考察和研究的是对信息不完备的系统，通过已知信息来研究和预测未知领域从而达到了解整个系统的目的。灰色系统理论与概率论、模糊数学一起并称为研究不确定性系统的三种常用方法，具有能够利用“少数据”建模寻求现实规律的良好特性，克服了数据不足或系统周期短的矛盾。

目前，灰色系统理论得到了极为广泛的应用，不仅成功地应用于工程控制、经济管理、社会系统、生态系统等领域，而且在复杂多变的农业系统，如在水利、气象、生物防治、农机决策、农业规划、农业经济等方面也取得了可喜的成就。灰色系统理论在管理学、决策学、战略学、预测学、未来学、生命科学等领域展示了极为广泛的应用前景。

那么，灰色系统是否能够在股票市场价格走势方面发挥作用呢？以及怎样发挥作用？这是本文要探索的问题。

勿容质疑，股票价格的“内在价值”的研究为我们认识股票价格提供了重要途径，然而，其运用受相关专门知识的约束，同时，也受人们对公司未来现金流的预期是否合理与准确的影响，那么，股票价格偏离其“内在价值”的纠正，必然需要一定的学习过程，并付出相应的代价即“学习成本”。如果将市场有效性与信息定价机制相结合，将对股票市场的定价机制有一个全新的认识。在股票价格与其“内在价值”的关系上，人们发现股票价格不仅反映其内在价值的信息，而且反映了市场交易者的“噪声”（Black，1986），因而，股票价格的偏离不会总回到其“内在价值”。这样，我们根据这些所知信息还是难以预测或把握市场价格走势，从而经常出现投资者对信息的过度反应或反应不足的现象。

我国股票市场有“政策市”、“消息市”之称，应该说这是效率市场的应有状况，令人遗憾的是，许多学者的研究表明，我国股市的股票价格对其反应“内在价值”的信息未能作出充分的反应，因而，认为我国股市的这种反应机制是跛足的（包建祥，1999），“有关股票市场的政策法规报道”是对投资者最有价值的信息，对股价的影响也最大（茆诗松，1997。），而且存在着对信息的反应过度及反应不足（魏刚，1998；张人骥，1998。），呼吁建立完善的信息定价机制。应该说，我国股票市场经过近年的发展，市场的信息定价机制得到了一定程度的完善，市场对信息的敏感性有了实质的提高，对影响股票“内在价值”的信息，不论是系统信息还是非系统信息，股票价格均有相应的反应，因而，为通过市场价格的一定历史时期的反应判断市场价格的未来走势，提供了可能。

由于股票价格应该反应与其相关的市场信息，那么，信息在价格中的输入和传递就有其相应的轨迹和强度，这种轨迹和强度取决于该股票的价格对相关信息的反应机制和灵敏性，而对于不同的股票，价格反应信息的机制和灵敏性有着相当的不同，并随时间变化而变化，那么是什么原因造成这种差异，以及这种轨迹和强度大小是什么，难以准确把握，也就无法准确地把握和股票“内在价值”，在新兴市场中，这种状况尤甚。

但是，我们也注意到，在新兴市场中，作为绝大多数投资者来讲，他们难以称得上真正意义上的投资者，更像是通常的“投机者”，即以市场交易差价获取利益，并不是以获取公司分红或股利为目的，因而，对这些投资者来讲，公司股票的“内在价值”是多少似乎显得那么重要了，他们最为关心的应该是股票市场价格的近期走势如何，以判断价差的大小，从而决定该股票是否值得买卖，因此，交易过程中并不需要知道公司股票“内在价值”。由此可知，股票价格的市场表现的趋势判断就显得非常有意义了。

由于股票价格是相关信息的综合反应，所有的相关信息的传导机制和灵敏度都得到了相应的反应。虽然，我们并不知道这种传导的方式和灵敏度是什么，但是，我们仍然可以利用适当方法通过信息在价格中的历史反应来判断价格的未来行动方向或状态，从而寻求信息在股票市场价格中的反应机制，这是因为历史行为反应至少部分反应了价格行为固有规律，并反应了价格对新信息的反应能力，这种反应能力决定了价格的进一步发展的方向。我们认为，灰色系统理论的建立为测定和反应这种传导机制和灵敏度提供了一种较好的方法。

我们知道，灰色系统是通过对原始数据的收集与整理来寻求其发展变化的规律，这是因为，客观系统所表现出来的现象尽管纷繁复杂，但其发展变化有着自己的客观逻辑规律，是系统整体各功能间的协调统一，因此，如何通过散乱的数据系列去寻找其内在的发展规律就显得特别重要。灰色系统理论认为，一切灰色序列都能通过某种生成弱化其随机性而呈现本来的规律，也就是通过灰色数据序列建立系统反应模型，并通过该模型预测系统的可能变化状态。

灰色系统理论认为微分方程能较准确地反应事件的客观规律，即对于时间为t的状态变量，通过方程就能够基本反映事件的变化规律，那么，假定某股票价格的状态初始序列为，通过灰色一阶累加生成序列和弱化关系式(k=1,2,…,n)，我们就可以得到该股票价格的时间状态的灰色微分方程为，系数a就是股票价格对信息的敏感性，是股票价格状态对信息反应系统变化内在规律的指标，在灰色系统里被称为“系统发展系数”，而（k=1，2，…）就是该股票在未来k+1时间的市场价格。

根据灰色系统理论，要把握市场价格走势和发展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影响其价格的变化以及如何影响，诸如宏观经济因素的变动、公司基本面的变化、市场参与人数的增减等等因素分别对价格影响及其方式或者是这些因素的综合影响，我们所需要的只是新信息的加入会使原有的趋势得以改变，新信息的不断加入是市场价格不断变化的驱动力，而新信息的影响并不是在瞬间完成的，而是需要一定的时间进行消化在市场价格中逐步体现，这就是通常意义的历史信息的记忆功能，这种记忆能力对于市场价格走势的驱动力具有一定的“惯性”作用，通过判断这种驱动力（系统发展系数）的发展变化来预测未来价格走势正是灰系统理论所要解决的问题。

3.灰色系统模型的应用实例

3.1时间转折预测

这里，我们以上海综合指数的日收盘指数为标准，以2000年1月10日1545.11点为起点，如果局部低点和高点之间相差200个点以上，认为市场指数出现了一次转折，将低点-高点的变化看作一个阶段，因而，我们选择各阶段的局部最高点和最低点，并选择相临的指数相差200点以上的点，计算其距离起点的月份数，以构造指数走势的量化分析，具体数据见表1。根据灰色微分方程可以得到指数转折点的时间方程为：，其中k=1，2，…。

根据这个模型可以对指数转折情况进行预测，计算结果和模拟误差状况见表2，由表可以看出，该模型对指数转折时间点预测的残差平方和0.54，模型预测平均相对误差为2.6%，小误差概率几近为1，因此，平均预测精度为97.4%，预测精度为二级，说明该方法基本可用于市场综合走势转折时间的初步预测。由此转折预测方程，我们可得到后一阶段的5个预测值为：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一个预测值19.3表明下一转折点在从2000年1月起的第19个月左右，即约在2001年7月会出现一次重大转折，再经过约4个月的调整后将又会有一次较大的转折，即预计在2001年11月份可有一次200点以上的变化。

表1时间序列表

3.2上海综合指数的预测

2001年来，上海综合指数收盘指数从1月2日的2103点降至10月22日的1520点，跌幅近30%，如以当年最高点2245点计，跌幅更深，因此，我们应用灰色系统模型对股票指数变化状况进行预测，以期能更好地开展投资决策和最大限度地降低风险。根据灰色微分方程建立上海综合指数走势预测模型，为此，我们以上海综合指数的实际周收盘数为基础，以2001年8月10日周收盘价1955.04点为数据系列的起点，得到指数走势的预测方程：，其中，k=1，2，…。根据这个模型对指数的预测，结果和误差状况见表3，由表可以看出，该模型对指数序列模拟的残差平方和为1259.90，模拟的平均相对误差为0.79%，因此，平均预测精度为99.21%，最大预测误差为1.20%，小误差概率近似为1。从模型本身来看，应该说对上证综合指数的预测精度基本能达到要求。

3.3新陈代谢模型与事后检验

事后检验是根据模型预测值与市场实际表现进行比较而得到的，根据该指数走势预测模型，我们可以得到未来4周的收盘指数分别为1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，总体是一个下降的趋势，上海综合指数的实际值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，实际误差分别为2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有较为理想的预测效果。但实际结果也表明，利用某一数据系列对走势或时间转折进行长期的预测，随着时间的推移，由于新信息的作用没有得到体现，历史信息影响程度的有限性，即价格对信息的记忆与预见能力是有限的，也就是说，信息对系统的影响会随着时间的流逝而逐渐减弱，误差将会越来越大因此，我们采用新陈代谢GM模型对2001年8月17日开始的上证综合指数趋势进行模拟，即利用最新的数据替换最旧的数据以最大限度地体现新信息对市场走势的影响，计算的结果列于表4，结果表明，模型预测的最小预测误差为-0.03%，最大预测误差是7.73%。在趋势判断上，预测趋势与市场实际表现有着较为一致的变化。从其模拟散点图看，预测值与市场实际表现有着极为吻合的效果。

表4新陈代谢GM模拟结果与后验表

后验相对误差图

4.小结

通过以上分析可以发现，灰色投资价值模型的预测是短期的，一般地讲，对3个以上时间跨度后的预测误差较大，因此，需要利用新陈代谢模型进行重新估计，旧有的信息对系统的发展发挥持续的影响，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，这就决定了仅根据原有信息进行的预测会比较大地偏离实际运动轨迹，从而失去了模型预测的意义。因此，在实际的应用过程中，我们应在模型中不断补充新的信息，去掉那些对于预测的作用日益减小的旧数据，以反映新的信息对系统发展的影响特征。事实上，对于绝大部分系统来讲，系统对信息的记忆功能是极为有限的，旧的信息对系统发展的作用将随着时间的推移而不断减小，因而，在应用该模型进行预测时，不断更新数据系列将是十分重要。

我们也注意到，预测值相较于实际值似乎有一个单位时间的延迟，这种延迟表明该预测模型有一个“追涨”、“杀跌”的特性，这进一步说明了该模型的短期预测特性，这是可能因为，该模型的预测结果放大了旧信息对系统的影响程度，从而使预测结果产生一定程度的偏离，特别是在市场出现“暴涨”或“暴跌”的情况下，该模型的预测误差相对较大。尽管该方法在一定程度上对于短期的走势判断有着良好的效果，但我们认为，为避免“追涨”、“杀跌”的作用所导致的重大趋势延迟影响，将市场变化的时间转折周期预测结合使用是一个可行的选择，并适当加以调整，以避免或减少在对市场宏观走势重大变化的判断中犯致命错误。基于此，我们正努力寻求新的算法和预测趋势与市场重大变化的实际关系，以期消除预测判断上的失误。在应用GM模型进行系统预测时，所应用的数据系列要求具有一定的光滑度，对那些具有剧烈跳跃性质的数据系列的系统，其预测效果不是十分理想，研究表明，系统本身的发展系数过大（大于1.5）时，用这种方法模拟的精确度不到50%，因此，对于价格变化较为频繁且有较大波动幅度的个股，这个方法对于指导其投资决策的意义会有所限制，我们正在进一步的研究之中。

参考文献

1.包建祥，《对股票市场信息定价机制的重新诠释》，《证券市场导报》，1999年第四期

2.邓聚龙，《灰色系统(社会·经济)》，国防工业出版社，1983

3.李庆扬，王能超，易大义，《数值分析》，华中理工大学出版社，1989

4.李祚泳，灰色系统理论和应用的最新进展，《大自然探索》，1992，(1)

5.茆诗松等，《政策、扩容、消息对上海股市的影响》，《中国证券市场实证分析》，学林出版社，1997

6.汤敏，茅于轼主编，《现代经济学前沿专题》，第一集

7.魏刚，《我国上市公司股利分配的实证研究》，《经济研究》，1998年第六期

8.约翰·伊特韦尔等编，《新帕尔格雷夫经济学大辞典》，经济科学出版社，1992

9.张人骥，朱平方，王怀芳，《上海证券市场过度反应的实证研究》，《经济研究》，1998年第5期

10.Ball，R.，1995，TheoryofStockMarketEfficiency：AccomplishmentsandLimitations，JournalofAppliedCorporateFinance，Spring

11.Black，F.，1995，Noise，TheJournalofFinance，Vol.XII.No.3

12.Elton，LeonardJandGruber，MartinJ.，1991，ModernPortfolioTheoryAndInvestmentAnalysis，NewYorkUniversity，Fourthedition

第2篇：股票投资论文范文

投资者对其所关注的是被投资企业的获利能力,这往往是通过被投资企业本期及前期损益表报告的净收益来预测的。根据预测情况,投资者作出投资决策并通过供求法则影响股价。这样投资者就会把股价与盈利预测有机地联系起来,并保持正向关系。如果某公司盈利预期良好,那么股价将会持续上升;相应地,如果某种股票股价持续、稳定地上升,也就喻示着该公司的盈利能力较强。

然而,最近许多研究表明:预期与实际收益往往会出现较大的偏离。这种偏离可能导致投资者得不到预期的收益甚至有亏损的危险。这时便产生了一个问题:投资者究竟失误在哪里？毛病就出在盈利预测上。伯纳德和托马斯以及哈德于1990年作的实证说明了这一点:预期收益与股票真实收益的偏离是由于投资者仅仅重视已报告的净收益而不是盈利能力。这便是误导所在。

从会计角度来说,损益表中的净收益既有按权责发生制确认的应计收益,也有已收到现金制下的现金收益,这两部分收益在影响未来收益方面所起的作用是不同的。其中现金收益与盈利能力高度相关,应计收益与盈利能力的相关度则较低。

权责发生制下的应计收益是通过应计、递延、分配及估计等方法得出的,所有这些均比现金收益主观得多。因此,从某种意义上来说,一个公司拥有高的净收益水平而现金流量却较低,就有可能是它运用了令人置疑的收入、费用确认标准。即使是它运用的确认标准还比较客观,但没有能获得现金来进行再投资,也无益于盈利能力的保持与提高。这就说明:用应计收益来预测未来收益的可靠性较差。斯龙于1990年作的实证研究证实了这一点:应计收益在净收益中所占比重高的公司,在未来收益宣布时,股票报酬会出现与预期看似“不正常”的逆差。

第3篇：股票投资论文范文

中国股票市场论文范文一：

影响今日股市重要消息汇总（6月2日）

【政策】

1、共享汽车：两部分携手制定“共享汽车”新规

6月1日，由中国交通部会同住建部制定的《关于促进汽车租赁业健康发展的指导意见(征求意见稿)》向社会公开征求意见。其中，对汽车“达标”项目、承租人实名制等提出明确要求。官方强调，鼓励分时租赁规范有序发展。

标的股：力帆股份(601777)、海马汽车(000572)

【涨价】

1、纸：包装纸涨价贯穿二季度

端午节后，国内包装纸市场再掀一轮淡季涨价潮。近两日，山东、河北、吉林等地9家纸企宣布提高瓦楞纸价格100元-400元/吨。此轮提价距上一轮仅间隔一个月，目前国内120g高瓦最新主流报价在3200元-3350元/吨，二季度以来涨幅近24%。此轮上涨意味着，国内包装纸价格自4月起出现每月一涨，涨势贯穿二季度。受涨价刺激，国内包装纸龙头玖龙纸业(2689.HK)周四大涨6.6%，创出3月中旬以来新高。

标的股：晨鸣纸业(000488)、山鹰纸业(600567)

【产业】

1、苹果产业链：新款iPhone手机正式量产

台湾电子时报6月1日报道，鸿海正式量产苹果新款iPhone手机。鸿海董事长郭台铭坐镇深圳龙华，并向集团内重要成员宣布苹果新款手机正式进入量产。鸿海旗下的富士康是iPhone代工商。此前媒体报道称，新款iphone量产在即，鸿海集团正在招募并训练员工。

标的股：蓝思科技(300433)、立讯精密(002475)

2、浙大阿里联合成立前沿技术研究中心

5月31日，浙江大学和阿里巴巴签署战略合作协议，宣布成立“阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心”。作为阿里巴巴“NASA”计划的重要组成部分，双方将携手攻克面向未来20年的核心科技，在人工智能、泛在信息安全、无障碍感知互联等前沿技术领域开展研究合作。

标的股：浙大网新(600797)(为浙江大学旗下唯一上市平台)、科大智能(300222)(布局人工智能并与与复旦大学共建智能机器人(300024)联合实验室)

3、手游：中国成全球第一大游戏市场

伦敦风险投资机构Atomico日前的报告显示，2016年全球游戏市场收入达到1011亿美元，其中中国6亿游戏玩家就贡献了246亿美元，美国玩家以241亿美元紧随其后。此外，有“互联网女皇”之称的华尔街证券分析师MaryMeeker近日指出，中国已成为全球第一大游戏市场，付费内容崛起，中国消费者越来越愿意为网络游戏、在线直播、在线视频等娱乐内容买单。

第4篇：股票投资论文范文

关键词：股票价格；价格预测；灰色系统；股票投资

中图分类号：F830.9 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2013） 08-0000-01

一、股票投资价值使用灰色系统模型的原因

股票市场价格走势一般是很难判断和预测的。股票价格面对市场信息会做出如何反应，即使是经验丰富的分析师也无法做到。这是由于，我们缺少知晓影响市场传导系统的结构和传导模型的信息，无法精准掌握公司状况、金融政策、国际市场、利率政策以及投资者心理承受能力等因素变化，以及这些对市场价格的影响方法，只能似懂非懂进行预测价格走势，这样得到的效果肯定不会特别理想。因此，面对这样的情况，大批的金融学家和分析家开始着手研究，如何找到最好的方法来预测股票市场的价格走势。而在他们的共同研究下，确实也找到了无数令人惊奇的预测方法。并且这些预测方法在金融学家的推动下得到了很大的发展，可是却也遭遇了很大的难题，因为科学体系的不成熟无法对股票价格变动趋势进行合理的解释。例如我们必须掌握深厚的专业知识和巨大的数据系统，才能轻松的使用这些预测方法，而且这些所需要掌握的数据都是要很长时间的以来的，才能得到“大树定力”的效果，所以很难被普通投资者使用。同时市场股票价格走势与股票内在价值步伐不一致，因此投资者都希望能另寻一种既能简单使用，又能适应市场环境的预测方法。于是灰色系统理论被引用到股票投资价值中。

二、股票投资价值灰色系统模型

灰色系统理论始于20世纪80年代初。“灰色系统”一词是被在1981年邓聚龙教授的上海学术报告中首次使用。随后他又发表了一系列关于灰色系统的论文，为灰色系统的理论打下良好的基础，同时也引起更多学者对它的兴趣，参与到它的研究中。可实际，灰色系统是由英国科学家的“黑箱”概念的基础上演进而来的，它融合了自动控制和运筹学。灰色系统是一种包含已知信息和未知信息的系统，主要用于信息不完全的系统，利用已知的信息来探索和预测未知信息，从而知晓整个系统。灰色系统理论和模糊数学、概率论方法一样都是来探索不确定性系统，具备使用“少数据”寻找现实规律的良好能力，解决了数据不充分或是系统周期太短的问题。如今灰色系统理论被应用于各个领域，譬如经济管理、生态系统、工程控制等领域。同时在股票投资领域也得到了应用，下面探讨下灰色系统如何在股票价格走势上得到利用。

研究股票的“内在价值”是我们认识股票价格的重要方法，可是它的研究需要专门的知识支持，而且受人们是否合理与准备的判断未来现金流所影响。股票的价格又是很多信息综合反应的结果，不同的股票，有不同的价格反应信息机制灵敏性，并且随着时间的推移，想要找到造成这种差异的原因，以及这种差异产生的轨迹和强度是什么，我们都无法把握，更别说把握股票的“内在价值”。股票的价格反应了所有与之相关的信息传导机制和灵敏度。可是虽然我们不知道它的传导方式和灵敏强度，但是我们能采用相应的方法通过价格的历史变化信息来判断价格未来趋势，从而获得股票价格的反应机制信息。于是为了测试和反应它的传导机制和灵敏度，我们建立了灰色系统理论。

灰色系统理论利用搜集和整理系统原始数据，来寻找其发展规律。灰色系统表明，所有灰色序列都能展现本有的规律，在使用一种生成弱化其随机性后，也就是说，利用灰色数据序列来架构系统的反应模型，然后就能利用这个模型来预测系统可能发生的变化。灰色系统模型利用微分方程来反应系统的客观规律。

有了灰色系统理论，想要掌握市场价格走势和方向，我们并不需了解是什么信息影响了或是如何影响了股票价格，例如公司的基本面变化、宏观的经济因素变动、市场参与人数增减与否等等会对价格产生影响的综合因素，我们只要加入能改变原有的价格趋势的新信息，这些信息是用来驱动市场价格变化的，可这些新信息的影响也不是立马能实现的，它的实现需要一个不断消化的过程，这就是通常我们所说的记忆功能，它是股票市场价格变化的驱动力，但是有也有一定“惯性”，灰色系统在股票投资上的利用，正是要解决如何利用这种驱动力来预测未来价格的走势。

三、灰色系统模型在股票投资价值上的应用

（一）时间转折预测

我们用某一股票的日收盘为例，把某个时间的某个点当起点，当局部低点和高点间波动200点以上时，就认为是一次市场指数转折，把从低点到高点的变化当做一个阶段，因此，我们选用局部最低点与最高点，在选用毗邻的指数相差在200以上的点，算出它们距离起点的月份，用来进行量化分析指数的走势。通过灰色微方方程可列出指数转折点的时间方程，而且通过方程式对指数未来转折情况进行预测。

（二）新陈代谢模型、事后检验

事后检测通过模型来比较预测值和市场实际值而得到的。而从实际应用中发现，只通过每一个数据系列来进行长期的预测走势和时间点是远远不够的，因为新信息的作用没有完全发挥出来，而历史信息只能在一定程度上影响，价格在信息的记忆和预见能力又有限，于是，随着市场的发展，信息对系统的影响会不断地减弱，所得到的误差也会越来越大，所以我们需要采用新陈代谢GM模型，通过不断用新数据替换老数据来最有效的展现新信息对于市场价格走势的影响。

四、结束语

由此看出，我们能利用灰色系统模型来预测股票指数变化情况，从而能更好地、更有效地作出投资决策，最大程度上地降低投资上的风险。可是灰色投资价格模型也有局限性，它只能用于短期的预测，时间越长预测的误差越大，因此，在实际运用中，我们要给模型不断的添加新的信息，摒弃那些预测作用越来越小的老数据，以减小预测误差。

参考文献：

[1]李祚泳.灰色系统理论和应用的最新进展[J].大自然探索，1992（01）.

[2]李国平，王址道.基于灰色系统理论的股市大盘组合预测方法[J].商场现代化，2005（04）.

[3]徐维维，高风.灰色算法在股票价格预测中的应用[J].计算机仿真，2007（11）.

[4]邓聚龙.灰色系统理论教程[M].华中理工大学出版社，1990.

第5篇：股票投资论文范文

工薪阶层是以较为固定的劳动报酬为主要收入来源的经济群体。论文随着收入的增加和金融市场发展的成熟，作为社会经济群体中最大一部分的工薪阶层有了投资证券的经济条件和现实需求。因此，基于各类证券品种的特点和证券投资的风险分析，研究工薪阶层的证券投资具体策略问题，对于证券市场的稳定发展和工薪阶层资产的增值都有较大的现实意义。

一、工薪阶层证券投资的经济条件

(一)工薪阶层的收入现状

随着社会经济的发展，工薪阶层的收入逐年增加。据统计，2005年我国城镇居民收入增长速度超过8％，工薪阶层缴纳个人所得税占个人所得税总额的65％。以北京市为例，2004年工薪收入在7．44万元以上的共有74．95万人，占到工薪项目纳税人数的10．5％。“工薪阶层都是低收入者”的观念已日益被淡化。收支相抵后盈余的增加使工薪阶层的抗风险能力同步增强，具备了进行证券投资的经济条件。

(二)工薪阶层的理财现状

2005年底，我国金融机构人民币各项存款余额高达28．72万亿元，增速为18．95％，远远超过国内生产总值9．9％的增速，其中城乡居民的储蓄余额也剧增到14．11万亿元。高储蓄的现状直观反映了当前工薪阶层仍以储蓄为理财的主要方式，但是储蓄的低利率使之无法为工薪阶层带来较高的收益。大量调查表明，工薪阶层已经不满足于单一储蓄的理财现状。然而，工薪阶层的特点使其无力进行大额的房产或实业投资，对股票、债券等金融产品不熟悉、投资专业知识相对缺乏也将他们挡在证券投资的大门之外。

二、工薪阶层证券投资的主要产品

工薪阶层收入有限，风险承受能力相对较小，因此投资的主要目的是在确保安全性的前提下获取一定的收益。毕业论文目前，我国适宜于工薪阶层证券投资的工具主要有：债券、股票、基金。

(一)债券

债券是经济主体为筹集资金向投资者出具的承诺在一定时期支付利息和偿还本金的债务凭证。按照发行主体的不同，分为政府债券(又称国债)、公司债券、金融债券。在我国目前的证券市场上，公司债券的数量很少，金融债券多一些，最多的是国债。金融债券和国债的信用度都非常高，而金融债券主要是由机构投资者买进，因此适合于工薪阶层购买的主要是国债。国债是由国家发行偿付，因此具有最高的信用度，被公认为最安全的投资工具，但是收益也是各种债券中最低的。国债的发行价格和利息支付方式比较复杂，但是国债的利率也是根据银行利率制定的，其收益率一般都要比同期的定期存款利率稍高，并且国债的利息收入是免税的。因此国债作为个人投资的渠道，要优于定期存款。对于收入较低、抗风险能力差的工薪阶层，债券的收益比较稳定，变现能力也比较强，风险不高，是一种适合工薪阶层投资与储蓄双重目的很好的理财工具。

(二)股票

1990年l2月上海证券交易所的开业，中国开始出现股票投资，股票投资者获利的方式主要有两种：一是利用价格差；二是红利。在现阶段中国股市，个人投资的获利渠道主要是类似赌博的利用价格差投机。按照经济学的观点，决定股票价格的最根本因素是市盈率，但是经常炒股的人都知道，价格和涨幅最高的股票往往和市盈率没什么关系。现阶段的中国股市还不规范，对于工薪阶层来说，由于多种因素使之投资股票存在许多劣势。对于个人投资者来说，可用于研究股市的时间很少，因此，股票投资风险较大，很难把握。虽然股票投资是个高风险、高收益的投资项目，但对于工薪阶层来说，投资股票必须谨慎，适合于有相当的闲置资金、风险承受能力较强者。不过参与股票投资，切忌不可将绝大部分资金投资股票。

(三)基金

基金产品主要有股票型基金、债券型基金、保本型基金三种。

股票型基金是最主要的基金产品类型，以交易所上市的股票作为主要投资对象，其股票投资比例不低于基金总规模的40％。股票型基金的主要功能是将大众投资者的小额资金集中起来，硕士论文投资于不同的股票组合。这种以追求资本利得和长期资本增值为投资目标的特点决定其受股票市场波动的影响较大。股票型基金在所有基金类型中风险最大，同时收益率最高，适合那些追求较高收益、风险承受能力较强的工薪阶层投资者。经常炒股的工薪阶层可以考虑将部分资金投向股票型基金。

债券型基金是一种以债券为主要投资对象的证券投资基金。债券基金基本上属于收益型投资基金，一般会定期派息，具有低风险且收益稳定的特点，适合于想获得稳定收入的投资者。保本型基金是一种半开放式的基金产品，在存续期内一般不接受投资者的申购。管理该类型基金的基金公司通过担保和稳健的投资风格，在一定的投资期间内为投资者提供本金安全的保证，同时通过其他的一些高收益金融工具的投资，为投资者提供额外回报。在市场波动较大或市场整体低迷的情况之下，保本型基金为风险承受能力较低、同时又期望获取高于银行存款利息回报的中长期投资者，提供了一种低风险同时又具有升值潜力的投资工具。由于保本基金的结构和运作原理的关系，保本基金在股票市场牛市中难以跑赢大市，但它却是熊市中的理想避险品种，适合于喜爱投资凭证式国债之类产品的投资者。

三、工薪阶层证券投资的风险与原则

(一)工薪阶层证券投资的风险

作为工薪阶层，绝大部分收入来源于薪金，且薪金增长幅度较低。对于工薪阶层来说．安全性是第一位的，只有在安全性和流动性都得到满足的前提下，投资才是明智的。投资有风险，个人理财的各个渠道也具有风险，医学论文只是风险的特点与各种投资工具的类型有关。作为工薪阶层，投资于证券市场，必须首先了解各种风险的存在。虽然各种投资品种的风险不同，但是各种投资工具具有一些共性的风险特征，包括市场风险、利率风险、流动性风险和经济环境风险。

1．市场风险。任何市场中都存在风险，只是各种市场的风险特点不同。

2．利率风险。利率是经济发展的晴雨表，也是许多投资工具利率制定的依据，例如债券、股票、基金等。在利率较低时，债券、定期存款的利息也很低；当利率上浮后，原来那些固定利率的投资工具的利率可能低于现实利率，导致相当的损失。

3．流动性风险。流动性指资产的变现能力。债券、定期存款的变现能力很强，利息损失很小；股票的变现比较随机，股价的波动比较频繁，变现的损失也不确定，但一般变现的损失比较大；至于其他的理财工具也同样具有一定的变现损失。4．经济环境风险。经济景气的时候，投资的收益高涨，股票、基金、部分期货，甚至贵重金属都会升值，但是债券就要贬值。

(二)工薪阶层证券投资的原则

1．保障生活需要原则。日常生活需要支出的，如家里有小孩要准备上学费用，可以预留现金以备一段时期的生活支出，如果五年后有固定的支出，可以做五年期的长期投资，例如债券、基金等。理财的收入归根结底还要用于生活支出。

2．量力而行原则。工薪阶层投资要保证资产安全，须根据自身的风险承受能力来选择适宜的投资品种。对于一个高级管理人员来说，如果其家庭现时收入和长期收入预期很高，而且

还有相当的一笔闲钱，那么可以考虑做投机性强风险大的项目。但对于一个普通员工来说，其家庭现时收入和长期收入都比较稳定，没有多少闲钱，节余的钱主要用于后段的子女教育和养老医疗，那么这个人就只能谋求安全性高、收益稳定的投资项目。

3．合理规划原则。每个人的收入是长期的，收入也是长期的。确定一段时期的财务目标可以使个人能够积累资金，满足将来的资金需求。

四、工薪阶层证券投资的策略

(一)抓住时机。低价买进策略

“机不可失，时不再来”这句话在工薪阶层证券投资中尤为重要。职称论文每一个时机的到来，都包含在政治形势的变化、经济发展趋势、收入水平的升降、消费心理的变化等信息之中。因此，时机的把握需要投资者具有多方面的知识并充分发挥个人的智慧，以及高度的投资敏感性。如果时机把握不准，就会给投资人带来很大的损失。对于个人投资者来说，何时买进是关键的投资策略。就购进时机而言，不外乎于证券行市景气时进场或于证券行市低迷时进场两种情况。在证券行市景气期，此时是短线投资的良机。投资人若想抢短钱、赚差价，便可值此即时进场。不过在这种情况下，虽然投资报酬率较高，但风险也较大，原因是上述景气指标反应到证券市场需有一段时间，况且投资人个个都会依此原则性的做法去操作，人人看涨，需求增加，可能最终落个“买高卖高”的结局。证券市场低迷时，人们深受“便宜没好货”价值观念的影响，常有“追涨不追跌”的投资习惯。其实，证券行市景气循环受周期影响，有繁荣一定有低迷，却可能是最好的时机，关键在于证券市场景气低迷时是否大胆进入，以逆向操作的方法运用时势。

(二)分散投资。一“石”多“鸟”策略

投资与投机最大的不同在于“戒贪”。它要求投资者把资金分散在股票、债券、基金或存于银行等多种投资渠道。对于同类型的投资品种，也要采取分期限、分产品等适当分散的策略。根据不同的变现情况，注重长短期品种的结合，在收益率有所保证的情况下，适当提高投资的流动性，进一步降低投资风险，提高变现能力。这可借鉴传统的投资“三分法”，虽然其收益不可能大，但可以减少风险并获得相应的经济收入。

(三)高低组合。成本平均策略

工薪阶层投资者在将现金投资为有价证券时。通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批地进行，以备不测时摊低成本，从而规避一次性投入可能带来的较大风险。如果在证券投资中投入了未来有既定用途的资金，则更应倾向于风险较小证券的投资，如国库券等。

(四)按需而变，时间分散化策略

根据投资有价证券的风险将随着投资期限的延长而提高的原理，建议工薪阶层在年轻时家庭收入较少、消费支出水平普遍高于经济收入水平时，由于风险承受能力也较强，可以考虑进攻型的理财策略，比如将其资产组合中的较大比重投资于股票；而随着年龄的增长将股票的投资比重逐步减少，主要购买各项平衡型基金或其他较为稳定型基金，并加重债券投资的比重；到老年阶段，应该以投资收益有底线保证的国债为主，尽量少选风险大的激进型证券，以避免养老费用的损失。

(五)委托理财。借“鸡”生“蛋策略

如果有比较可靠的富有投资经验的合资伙伴，也可以尝试将资金托付于其进行投资。现在全世界投资渠道、投资工具越来越多样化，多种信息收集做到准确、及时、全面将更加困难，收集成本也越来越高，因此个人投资在市场上很难立于不败之地。因此，委托他人进行投资，或购买受益凭证，或给建共同基金，也是投资成功的一种策略。

(六)理性审视。风险转移策略

对风险大、收益高的项目，不宜采取直接投资方式，可向负责该项目的富有实力的投资方进行投资，让出部分收益，转移投资风险。工作总结如通过申购投资基金的办法，可将部分投资风险转移出去。

第6篇：股票投资论文范文

[关键词] 投资组合交易成本蚁群算法

一、引言

由Markowitz(1952)提出的均值-方差(MV)模型在投资组合理论中占有重要的地位, 是投资分析中的一种有效的工具。Markowotz分别用期望收益率和收益率的方差来衡量投资的预期收益水平和不确定性(即风险),建立了均值-方差投资决策模型。随后, Markowitz(1959),Mao (1970)讨论了均值-下半方差模型,在收益分布对称的情况下,下半方差刚好是方差的一半,但均值-下半方差有效前沿与均值-方差模型有效前沿完全一致;Konno(1991)研究了用均值绝对偏差来衡量投资组合的风险,提出了均值-绝对偏差模型(MAD模型),简化了投资组合优化的运算;Konno和Suzuki (1995)研究了均值-方差-偏度模型,基于收益不对称分布的情况,是对MV模型的补充。这些研究使得投资组合模型越来越接近实际,但也越来越难于用传统的数学规划方法进行有效地求解模,许多学者把目光转向应用仿生算法求解投资组合模型,解决模型的实际应用问题。

蚁群算法作为近年来一种新兴的仿生算法,具有较强鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合的优点,被成功用来解决如TSP、武器-目标分配问题、频率分配问题、电力系统故障诊断等问题。近年来也有学者将蚁群算法应用于证券投资组合问题的研究,孙永征,刘亮(2008)将混合行为蚁群算法应用到股票市场投资者行为研究中去,建立了基于混合行为蚁群算法的股票市场投资行为演化模型,研究投资者的五种行为对股票价格及市场稳定性的影响。研究表明,不同投资行为与股票价格及市场稳性之间存在复杂的关系。谢燕兰(2008)利用经典MV模型和股票技术分析中成交量、收益率等指标,以银行作为投资避险的工具,构建了一个针对国内股票市场的证券组合投资优化模型。然而,这些研究成果没有考虑到股票投资过程中必然存在交易成本因素,从而降低了模型的实际应用价值。假设交易成本是线性函数,本文提出考虑交易成本的股票投资组合模型,利用蚁群算法求解所建模型,并且讨论了模型参数的设置对投资回报的影响。

二、蚁群算法下的投资组合模型

1.经典的MV投资组合模型

根据投资者均为理性经济人的假设,Markowitz理论认为投资者在证券投资过程中总是力求在风险一定的条件下,获得最大的收益;或者在收益一定的条件下,将风险降到最小。则Markowitz模型可表示为以下两种单目标的模型:

(1)

其中,n为持有资产的数量,xi代表每种资产的持有比例,ri(i=1,…,n)为每种资产的期望收益率,σij表示资产i和资产j(i=1,…,n;j=1,…,n)的协方差。

2.基于蚁群算法的证券投资组合模型

蚁群算法(ants colony algorithm)是由Dorigo等于1990年为了解决组合优化问题而提出的一种模拟蚁群觅食行为新型进化算法。概括而言,就是将蚁群的觅食行为视为一个复杂的路径优化问题。算法的主要机理可从两个方面来描述:(1)集体性,算法寻优过程是一种带有信息交换的并行过程,具有全局搜索的能力;(2)路径的适值标准,当蚂蚁在从巢穴去食物源(或者从食物源返回巢穴)时,会在走过的路上留下一种化学物质(pheromone),被称为信息素,这种信息素的强弱与它们所走的路的长度成反比。蚂蚁根据信息素的强弱以一定的概率来进行路径选择,形成了正反馈搜索过程。以上特征使得蚁群算法成为求解组合优化问题的一种简单、高效的手段。

在证券投资组合模型中,股票投资收益率相当于蚂蚁运动过程中留下的信息素,为了避免算法运算时间过长陷入停滞,Dorigo在蚁群模型中引入了启发函数加速模型的收敛,对应于证券投资组合模型,启发函数相当于投资组合的风险,算法运行的结果是使得组合实现最小风险下的最大收益。具体如下:

(1)转移概率的计算

转移概率直接关系到蚁群算法的寻优效率和执行结果,由下式得出,在证券投资组合模型中,蚁群通过对风险和收益的均衡确定转移概率:

(2)

其中,信息素τi(t)按照如下规则更新:

(3)

(4)

(5)

其中,为信息素的变化量,ri为第i个证券的收益率,α、β是模型参数分别反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息和启发信息在蚂蚁选择路径中的相对重要性,ρ是信息素的挥发系数,通常情况下设置ρ

(2)启发函数的定义

启发函数用来加速算法收敛,并且避免算法陷入局部最优,本文采用单只股票的标准差衡量其风险,从而构造启发函数,如下:

ηi=1/ρi (6)

(3)交易成本

交易成本是股票投资的一个重要问题,大多数情况下,投资者都是从已持有的投资组合开始,确定如何在股票市场上进行调整。股票投资仓位的调整必然需要交易费用,交易费用通常是新旧股票组合之差的V型函数:

(7)

其中,ci(t)表示第i只股票第t期的交易费用;

ki≥0,i=1,2,…,n,表示第i只股票的交易费率;

,Mi(t)表示第i只股票第t期投资额,假设初始投资金额M(0)=100万,各股票初始仓位Mi(0)=25万。

则n只股票第t期总交易费用为:

(8)

(4)投资回收总额

个股仓位根据上述转移概率公式(2)结果进行仓位调整,第i只股票在第t期末的投资回报为:

Mi(t)=M(t-1)×xi(t)×[ri(t)+1]-ci (9)

总的投资回收额:

(10)

三、蚁群算法基本流程

设有n只股票m名投资者,股票的收益率为ri为第i个证券的收益率,τi(t)为股票i上的信息素,并设置每只股票的初始信息素。

步骤1:参数初始化。令时间t=0和循环次数NC=0,设置最大循环次数NCmax,将m个蚂蚁置于n个元素(股票)上,初始化,令τij=const,(0)=0,其中cinst是常数;

步骤2:设置循环次数NCNC+1;

步骤3:蚂蚁数目KK+1;

步骤4:将各蚂蚁的初始出发点置于当前解集中;对每个蚂蚁k(k=1,2,…,m),按概率状态转移Pkij公式(2)移至下一个元素(股票)j;

步骤5:若元素未遍历完,即k

步骤6:根据公式(3)、(4)、(5)更新每条路径上的信息素量;

步骤7:若满足结束条件,即如果循环次数NC≥NCmax,则循环结束并输出程序计算结果,否则跳转到步骤2。

四、实证检验结果与分析

为了使算法结果具有可比性,本文使用谢燕兰(2008)文中基本数据作为样本,以2007年7月6日～2008年1月15日的国内A股证券市场每日交易资料(股价、收益率)作为运行资料,令初始投资资金为100万,运用MATLAB编程得到各模型2007年7月6日～2008年1月15日的投资回报。由于蚁群算法所需参数较多,需要讨论模型参数变化对运算结果的影响。

图1～2选取了三组六个具有代表性的算法寻优结果,可以观察到本文模型较谢燕兰模型(212.6万元)获得了更好的投资回报,三个参数α,β,ρ的设置对算法最终寻优结果有着不同的影响。其中α对投资组合回报影响较为显著,随着α的增大投资回报显著增加,α=3时投资回报为356.67万元,而当α=0.7时,投资收益仅为259.8万元,也就是说当投资者在第一天在某只股票的投资获得较高的收益时,第二天继续增加此只股票投资仓位;β和ρ的变化对投资回报的影响显著性不强,α和ρ不变,当β=0.3时投资回报为271.56万元,β=3.5时投资回报为279.27万元,这是由于国内A股市场交易规则中涨跌停板的限制在一定程度上控制了股票投资的风险,而投资时间间隔越长,对当前投资组合的影响越不明显,这和股票投资技术分析的结论一致。

五、结论

本文利用基本蚁群算法对投资组合模型进行了优化,主要提出了考虑交易成本的股票投资组合模型并对其进行了有效求解,与此同时讨论了模型参数变化对算法寻优结果的影响。实证结果表明蚁群算法能够在有限的资源条件下,求解传统的数学方法难以解决的投资组合问题,并且具有整体优化,高效迅速的优势,具有广阔的应用前景。

参考文献:

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[5]Konno H., Suzuki K. A mean-variance-skewness optimization mode[J].Journal of the Operations Research Society of Japan, 1995, 38: 173～187

[6]孙永征刘亮:基于混合行为蚁群算法的股票市场投资者行为模拟[J].山东大学学报(理学版)2007,42(6):35～40

[7]谢燕兰:蚁群算法在证券投资组合中的应用[D].苏州:苏州大学硕士论文,2008

第7篇：股票投资论文范文

〔关键词〕：利率下调股市运行资本增值效应投资替代效应

一般来说，股票价格与市场利率成反比。利率提高，股价下跌；利率下调，股价回升。但是1998年三次利率下调，却未能阻止股价的持续下行，利率调整和股市运行没有呈现出人们预期的理想组合。

一、1998年利率调整与股市运行

1998年内，中国人民银行连续三次下调存贷款利率。一年期存款利率由年初的5。67%下调至年末的3。78%，下调幅度达33。33%。利率调整之频繁，下调幅度之大，为历年所罕见。降息是股票市场的重大利好，1996年5月1日的降息，曾推动沪深股市平地而起，走出一段酣畅淋漓的大牛行情。而1998年的三次降息，尽管幅度更大却未能使股指有效突破自97年5月冲高回落以来所形成的下降通道。除第一次降息使股指略有推高外，后两次均未能对股指的持续下滑起到任何支撑作用。98年上证综合指数由1194。10点跌为1146。70点，跌幅为3。97%；深证成份指数由4148。84点跌为2949。32点，跌幅为29。52%；综合反映沪深股价变动的中经100指数由4242。57点跌为3473。69点，跌幅为26。77%。

二、利率变动对股价的影响机制

利率是影响股价的基本因素。利率变动对股价的影响通过以下两条途径实现。

﹙一﹚利率变动的资本增值效应

利率变动会影响公司经营环境的变化，改变公司经营业绩，引起公司资本价值及投资者预期的变化，从而使股价发生变动。

首先、利率调整引起社会总供求的变化，改变企业经营环境，从而引起企业经营业绩的变化。一方面，利率是货币资金的价格，利率的变化影响企业投资成本。当利率下调时，由于投资成本降低，预期投资收益提高，对投资有刺激作用。另一方面，利息是居民现期消费的机会成本。当利率下调时，现期消费的机会成本降低，从而对消费有刺激作用。利率下调通过刺激投资和消费，增加有效需求，改善市场条件，有利于企业经营业绩的提高。但是，利率下调对有效需求的刺激受其他经济因素的制约。一方面，货币供应量的配合、投资者对未来的预期及真实利率水平等因素制约着利率下调的投资效应。如果利率下调的同时没有货币供应量的配合，如果投资者的未来预期是悲观的从而投资预期收益率趋于下降，如果物价下降幅度大于名义利率下调幅度从而真实利率上升，那么，利率下调启动投资并利用投资乘数扩张有效需求的效应将会受到削弱。另一方面，居民对未来的预期影响边际消费倾向。如果消费者的未来预期是悲观的，利率的下调可能会强化这种预期，于是边际储蓄倾向提高，边际消费倾向降低，从而，利率下调对消费的刺激将很微弱。

其次、利率调整会改变企业经营成本，从而影响企业经营业绩。一般而言，降低利率，可以减少企业利息支出，改善经营业绩，提高公司资本价值。但是，利率下调对改善企业经营业绩的效应受宏观经济环境、真实利率、税收制度等因素的制约，在缺乏上述因素配合的情况下，利率下调并不能有效刺激公司业绩的提高。

﹙二﹚利率变动的投资替代效应

利率调整引起股票投资的相对收益率，即股票投资收益率与其他投资收益率的对比的变化。当股票投资的相对收益率提高时，引起股票投资对其他投资的替代；反之，当股票投资的相对收益率下降时，引起其他投资对股票投资的替代。利率调整的投资替代效应的实现程度受以下因素的制约：

首先，其他投资方式的利率弹性。如果其他投资方式具有较强的利率弹性，则利率变动能有效地引起投资方式的转换；反之，如果其他投资方式的利率弹性很低，则利率调整的投资替代效应将很微弱。例如，如果人们的储蓄行为有着较强的利率动机，则储蓄的利率弹性较高，利率下调会由于储蓄收益的下降而引起股票投资对储蓄的替代。反之，如果人们的储蓄行为中占支配地位的是其他非利率动机时，则储蓄的利率弹性较低，于是利率变动只会对储蓄产生很小的影响。

其次，投资者的未来预期以及不同投资方式的风险性。股票投资同其他投资方式有着不同的风险程度，从而有着不同的收益可预期性和稳定性。在投资者的未来预期倾向乐观时，风险承受能力提高，则利率的下调由于股票投资相对收益率的提高会引起对其他投资方式的替代；反之，在投资者的未来预期倾向于悲观时，风险承受能力降低，则会引起其他投资对股票投资的替代。

三、九八年利率连续下调未能扭转股市下滑走势的原因分析

利率与股价的关系受各种因素的综合作用。利率变动对股价的资本增值效应和投资替代效应的实现需要这些因素的配合。98年利率下调对股市没有产生预期的刺激效应，在很大程度上是利率下调的资本增值效应被削弱或被抵消的结果。

﹙一﹚利率下调的资本增值效应未能充分发挥

利率下调的资本增值效应的发挥，以宏观经济形势的转暖，企业经营业绩的提高以及投资者预期的好转为前提。但98年利率下调对改善宏观经济形势及提升企业经营业绩的效应并不理想。

首先，利率下调对投资需求的刺激并不理想。

1998年全社会固定资本投资同比增长幅度15%，比97年的10。1%有所回升。投资增长主要是由三、四季度中央采取积极财政政策，加大基本建设投资力度所引起的。考虑到对利率更为敏感的非国有单位和外商投资同比下降2%和8。9%­，说明98年投资回升主要由政府直接投资推动，财政投资的乘数效应并未有效发挥。利率下调未能有效刺激投资有着多方面的原因：

归档：金融证券论文推荐度：收藏本文日期：2006-2-269:38:00利率调整对股市运行影响的分析字体大小:小大利率调整对股市运行影响的分析

;1、国民经济增长放缓，企业投资预期收益下降。93年至98年，GDP增长速度呈现递减，分别为13。5%、12。6%、10。5%、9。6%、8。8%、7。8%®。宏观经济形势的不景气，投资预期收益的下降，使企业投资趋于谨慎。

2、通货紧缩加剧，真实利率提高。98年虽然名义降低1。89个百分点，但物价指数下降更快，达2。6个百分点，真实利率提高了0。71个百分点。真实利率的提高，进一步抑制了投资需求的增长。

3、央行货币政策操作上的矛盾。98年央行货币政策工具的使用采取反向操作。一方面，大幅度降低商业银行存贷款利率，诱使资金从银行分流出去；另一方面，严格控制基础货币，强调适度从紧的货币政策不变。98年末流通中货币〈M0〉余额，狭义货币〈M1〉余额，广义货币〈M2〉余额同比增长10。1%、11。9%、15。3%，分别比上年增长率下降4。5、4。6、2个百分点¯。这表明货币供应没有适应刺激经济增长的需要而相应增长。

其次，利率下调对消费需求的刺激作用微弱。

1998年全社会商品零售总额增长仅6。8%，低于GDP7。8%的增长速度，零售物价指数则降为-2。6%。可见降息并没有引起居民消费需求的回升，市场依然疲软。居民消费对降息不敏感，主要受以下因素影响：

1、居民对市场价格预期的下降。居民的收入分配决策受价格预期的影响，如果预期价格下降，现期消费的机会成本上升，则减少或者推迟购买。94年以来，物价指数持续下降，分别为21。7%、14。8%、6。1%、0。8%、-2。6%。居民产生并强化了物价还会下降的同向预期和买涨不买跌的心理，等待物价进一步下降。

2、居民预期收入的下降。企业普遍开工不足，效益下降，失业人数增加，同时行政事业单位的下岗分流工作抓紧进行，经济不景气条件下新増就业机会的减少，┄这一切，大大降低居民收入预期，从而抑制了消费的增长。

再次、利率下调对提高企业经济效益的影响不明显。

国有企业负债率达80%左右，利率的降低将使企业利息成本支出减少从而改善企业经营业绩。但事实上降息对改善企业经营业绩的作用并不明显。1998年1至10月，国有亏损企业亏损额增加41。5%，而年末企业库存则增加至2。5万亿°。利率下调未能有效提升企业业绩，除了宏观经济形势未扭转，市场需求疲软的原因外，还受到以下因素的制约：

1、真实利率的提高抵消了降息对减轻企业负担的作用。虽然利率以较大的幅度下调，但由于物价回落速度更快，幅度更大，因此真实利率仍处于较高的水平。例如，97年末一年期存款利率为5。67%，物价指数为0。8%，真实利率为4。87%；而98年末一年期存款利率为3。78%，物价指数为-2。6%，则真实利率为6。38%，可见98年连续降息后真实利率反而提高了。

2、税负增加抵消了降息减轻企业负担的作用。98年的财政政策中，一方面增加政府投资，另一方面加强税收征管工作。全年工商税收完成8552亿，增收1003亿，年增长率为13.3%;在GDP增长仅7。8%，工业增加值仅增长8。8%±的情况下，企业负担明显加重。因此，税负的增加大大抵消了减息对提升企业业绩的作用。

﹙二﹚利率下调的投资替代效应很微弱

1998年，沪深股市新增上市公司106家，增长14%，但股票成交额却有所萎缩，从97年的30722亿降为23544亿，减少23。4%²。另外，居民存款余额达52952亿，增长18%；储蓄增长率远高于GDP增长率和居民收入增长率﹙98年城镇居民可支配收入农村人均纯收入实际增长率为6。6%和4%³﹚，这说明降息后并没有引起股票投资对其他投资的替代，利率下调的投资替代效应并没有发生。

首先，沪深股市的相对收益率在利率下调后仍处于较低的水平。

一般说来，利率下调后股票投资的相对收益率提高，从而会引起股票投资对其他投资的替代。如果将利率倒数定义为标准市盈率，则实际市盈率小于标准市盈率时，引起股票投资对其他投资的替代；反之，当实际市盈率大余标准市盈率时，引起其他投资如储蓄对股票投资的替代。98年第三次降息后，标准市盈率为26倍，而实际市盈率仍保持在30多倍，股票投资价值尚未凸现出来。

另外，利率下调未能推动股指回升，也同一级市场相对收益率较高有关。一级市场风险较低，且同二级市场存在较大差价。降息后，一级市场申购资金冻结期的利息损失减少，降低一级市场投资成本，推动资金向一级市场流动。

其次，居民储蓄的利率弹性的变化，制约着利率下调效应的发挥。

居民的储蓄动机中，利息动机有较强的利率弹性，主要受真实利率的制约；而为了购买住宅、家具以及为婚丧嫁娶等需要大笔开支的未来消费作准备的特殊消费动机的利率弹性较低，主要受现期收入、预期收入、预期价格以及信贷条件、社会福利制度等因素的综合影响；居民为子女教育以及失业和退休后提供生活保障的负担动机的利率弹性最低，受社会福利和社会保障制度的影响最大。随着市场化改革的深入，居民储蓄的特殊消费动机和负担动机有不断提高的趋势。由于特殊消费动机和负担动机的利率弹性较低，因此利率下调即使提高股票投资的相对收益率，也很难引起对储蓄的替代，于是削弱了利率下调的投资替代效应。

总之，利率是股市运行的基本影响因素。利率变化对股价变动的资本增值效应和投资替代效应的发挥受企业经济效益、宏观经济形势、其他宏观经济政策以及投资者、消费者预期等因素的制约。正是由于缺乏上述因素的配合，98年的利率下调并没有推动股市的相应回升。可以说，在宏观经济尚未出现实质性转机，企业经营环境尚未改善的情况下，股市的回升尚待时日。

注释：

中国经济时报1999年1月7日

­中国证券报1999年1月22日

®¯Ð中国证券报1999年1月21日

°经济日报1998年12月7日

±经济日报1999年1月13日

³中国证券报1998年12月31日

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Ì王兆星吴国祥《金融市场学》中国金融出版社1995年版

第8篇：股票投资论文范文

在BGI的主动投资领域中， “市场中性”策略取得了巨大成功。黎海威开发的香港、新加坡市场的量化模型正是运用到此类市场中性基金，它们采用的是后来名满天下的基本面量化投资方法。简要地说，基本面量化投资即借助一系列基本面因子构建的量化模型筛选股票，以融资融券的方式实现多空对冲，从市场中获得绝对收益。除此以外，相关模型也运用到指数增强和130/30基金。

在黎海威看来，投资是个概率问题，通过基本面分析，提高找出好股票从而跑赢市场的概率，即赢面。如果挑选的每只股票的赢面在55%，而投资组合由100只这样的股票构成，整个投资组合战胜市场的概率就会接近100%。

量化投资的核心在于维持一个稳定的赢面，而在比较大的范围（即投资的宽度）内运用它。挑选出好股票，需要从合适的维度来筛选，比如估值、盈利质量、情绪等等。这些因子都不是随意挑选的，它们一般有金融理论背景（价值投资、行为金融等）支持， 并结合了当地市场的实际情况。

基本面量化投资并非像人们想象的只是靠跑系统选股和交易，事实上，它的本质是主动投资。这样的投资方法，关注基本面和市场演变，需要基金经理的经验、判断和对市场的理解。黎海威认为，关键在对市场黎海威在量化投资的世界里，华人迄今掌管的最成功基金之一是巴克莱亚洲（除日本）市场中性股票投资基金。2012年8月，曾在巴克莱工作时间最长的华人基金经理黎海威，回国进入景顺长城基金，担任景顺长城基金的量化及ETF投资总监。他即将启动其在国内的第一个量化投资产品——景顺长城沪深300指数增强基金。的理解， 在把量化框架和当地市场的实际情况结合起来，在强调纪律性的前提下， 坚持以量化模型为依托， 不断地将新出现的现象和发现的规律抽象出来，添加到模型中。

与此同时，对于特殊事件，比如数据错误、 收购兼并等量化模型无法及时处理的情况， 需要基金经理在投资组合中控制相关风险。更为重要的是，因子的研究和权重的调整要有前瞻性。例如在次贷危机发生后很长一段时间里，人们对价值股没有任何兴趣，但随着违约风险逐步降低，价值股在2010年迎来了相当强劲的行情。当时，由黎海威担任基金经理的亚洲（除日本）市场中性股票投资基金及时调整了价值股权重，获得很好的业绩。

当然，基本面量化投资有着量化的纪律性，这是业绩稳定性的保障。黎海威认为，量化投资的纪律性首先表现在量化研究的严谨性上。做量化投资并非像大家想象中的多空对决的精彩，反而有点像做金融的博士论文，整个研究过程从课题的提出到研究、回测都是在严密的框架下进行的，是可重复验证的。

第9篇：股票投资论文范文

关键词：股票价格；公司盈利能力；随机关系

中图分类号：F830．91文献标识码：A

文章编号：1000-176X(2008)03-0068-08

A discussion of the stochastic relation between Stock Price and earnings per share

SuPinggui

Dongbei University of Finance and Economics

AbstractBe directed at the shortcomings of the existing theoretical and positive researches on the relationship between the stock price and earnings per share，the paper discuss stochastic relation between the stock pricewith earnings per shareand their variation rateswithby viewingwithas two-dimensional stochastic vector，andwithas two-dimensional stochastic vector ，and by using the ratio of price to earnings per share as a index of valuing stocks． Under the analyses of conditional probability and conditional variance， the paper put forward a stochastic model for the first time． The model reveal the internal relation between the variation of stock price and the variation of earnings per share， and it also uncover the way and size of the influence of structural factors such as the variance of earning per share， the variance of price itself， the coefficient of the two variablesthat cause the price to vary． Beside， the model is a stock valuing model that is based on earning ability of company， so it has special meanings to china stock market， because it is irrational． It can help the investors to invest with rational sense．

Key wordsStock Price， earnings per share， stochastic relation

股票价格与上市公司盈利能力之间的关系既是一个事关虚拟资本与实体经济、股票市场与上市公司之间相互关系的重大的理论问题，也是一个涉及证券市场中股票估价与投资理念的实际问题，是证券市场研究中长盛不衰的课题之一。对于这一问题，虽然国内外许多研究分别从理论和实证分析的角度证实了：作为虚拟资本的股票，最终必然要受制于实体经济，其内在价值取决于公司未来的盈利能力，而其市场价格则要遵循“价格围绕内在价值上下波动”的价值规律；实际市场价格与公司盈利能力之间具有显著的相关关系。但是这些研究也存在着一定的局限性，主要表现在，大多数理论研究是一种确定性关系研究，这就使得这种研究的结论很难适用于存在很大不确定性的现实股票市场；而大多数实证研究本身则并不能揭示二者之间究竟存在怎样的随机关系，也不能给出二者之间明确具体的随机关系表达式，因此很难用来指导股票投资活动。有鉴于此，本文试图在考察现有有关股票价格与公司盈利关系研究的贡献及局限性的基础上，通过将公司盈利（及其增长率）与股票价格（及其变动率）看作是二维随机变量，运用概率论中的条件概率分析方法，来揭示股票价格变动率与公司盈利增长率的随机关系，建立二者之间的随机关系理论模型。此外，本文还将运用所建立的模型，对我国股票市场的市场价格与公司盈利之间的关系进行实证分析研究。

一、文献综述

到目前为止，国内外学术界对股票价格与上市公司盈利关系的研究主要集中于以下两个方面。

第一个方面是在理论上探讨股票内在价值或称理论价格与公司盈利之间的关系。这种研究主要是建立在以下观点基础之上的，即股票是权益证书，代表一定的价值，这种价值主要体现在持有人有权获取公司未来的盈利。公司未来盈利越高，股票的价值就越大。所以，股票内在价值可以用现金流贴现方法加以确定，主要包括两类现金流贴现模型：第一类是股利贴现模型，该模型将股票的内在价值看作是公司未来所有各期每股红利支付额的现值。由于未来各期分派的现金股利等于各该期的每股盈利与派息率的乘积，所以可以将股利贴现模型写成

第二类贴现模型关注的焦点不是股利，而是公司未来的盈利能力和投资机会。从公司未来盈利能力和投资机会角度看，股票的价值由两部分构成：一是在现有规模和状态下公司业务持续经营所产生的未来一系列等额现金流X1的现值X1/r；二是从下一期开始公司未来投资机会的净现值，即从下一期开始未来各期每股盈利在现有基础上增加额的现值与引起这种增加的留存收益再投资额的现值之差。所以第二类模型可以写成

上述现金流贴现分析模型的贡献在于，它深刻地揭示了公司未来盈利对股票内在价值的决定作用；建立了股票内在价值与公司未来盈利之间的确定性关系；证明了公司未来盈利是实现内源融资、扩大生产规模、进行价值创造的源泉；是进一步增加未来盈利和投资者取得更多红利的可靠来源，因此是股票价值决定的主要影响因素。其他因素如宏观、微观经济因素及公司内部管理因素，虽然也对公司股票价值有影响，但它们都是通过影响公司盈利而间接对股票价值产生影响的。

然而，这类模型也存在着一定的缺陷，主要表现在它是一种确定性关系模型。在这种确定性模型下，投资者要准确估计股票的内在价值，就必须准确地预测公司未来所有各期的每股盈利、派息率、留存比率等，而这则要求投资者对公司未来各期是否具有投资机会，是否需要减少当期红利支付额，留存部分盈余用于再投资，这些投资是否具有正的净现值，能否增加未来的盈利和红利支付额，未来各投资项目的风险有多大，相应的折现率应该为多少，都作出准确的预测。而在不确定的经济环境下，要做到这些几乎是不可能的，因此这类模型的理论意义大于实际价值，其适用性很小。

第二个方面是从实证角度对股票的市场价格与公司盈利之间的关系进行分析检验。这种研究主要是运用各种统计分析方法如回归分析法，将公司每股盈利作为解释变量，股票的市场价格作为被解释变量，利用历史数据，直接对股票的市场价格与公司盈利之间的关系进行实证分析检验。国内外许多实证研究的结果都证实，成熟市场的股票价格与公司盈利之间存在正相关关系，公司每股盈利是影响股票市场价格的重要因素。

就国外的研究来看， Ball和Brown (1968)首次发现，美国股票市场股价与公司的会计盈余具有显著的相关关系，二者的变化方向基本一致：1957―1965年间，经历正的盈余变动的股票具有正的价格变化；反之，负的盈余变动与负的价格变化相连[1]。Beaver， Clarke和Wright(1979)扩展了Ball和Brown的研究，结果显示，盈余变动对股价变化的影响远大于Ball和Brown 所估计的幅度[2]。后来的许多研究如Ohlson（1995）的研究也相继发现，股价与盈余数字有显著的相关性[3]。

就国内的研究来看，赵宇龙（1998）较早地发现中国股市会计盈余数据具有信息含量[4]。陈晓、陈小悦、刘钊（1999）对1994―1997年A股市场的研究证实，A股市场上盈余数字具有很强的信息含量[5]。陆宇峰（1999）的研究发现，A股市场上市公司的会计盈余对股价的解释力度在逐年增强，特别是在机构投资者比重增加情况下，影响股价的基本面因素日益重要[6]。陆静、孟卫东、廖刚（2002）利用1999年到2001年的数据，比较了公司每股收益和自由现金流量对股票投资收益的影响程度，证实了公司每股收益比现金流量能更精确地解释股票价格[7]。这些研究说明，随着我国股票市场日益健康，价值投资逐渐成为一种重要的投资理念，会计盈余越来越成为影响股票估价的重要因素。

上述实证研究的贡献在于，它利用公司盈利与股价变动的实际历史数据证实了市场价格与公司每股盈利之间存在着密切的相关关系，揭示了市场价格变动对公司每股盈利变动的依存关系。

然而，大多数实证研究也存在着一定的缺陷，主要表现在，这类研究并不是在深入分析公司盈利与股价这两个变量客观上存在的某种联系机制和随机关系的基础上，通过揭示和构建二者的随机关系理论模型，进一步进行实证分析检验的，而是在首先假定二者存在线性或某种非现性关系的前提下，利用历史数据来检验二者之间是否存在这种线性或非现性关系。也就是说，大多数实证研究本身并不能对二者之间的联系机制及二者之间究竟存在怎样的随机关系给出明确的理论上的阐述，也不能给出二者之间明确具体的随机关系表达式，因此很难用来指导股票投资活动。

二、股票价格与公司盈利能力之间的随机关系分析

正因为有关股票价格与公司盈利的实证研究本身并不能给出二者之间明确具体的随机关系表达式，而现金流贴现理论模型则没有考虑到随机性，是一种确定性关系模型，无法用来指导充满不确定性和随机性的现实股票市场的投资，所以有必要从不确定性角度来探讨和建立股票价格与公司盈利之间的随机关系模型。为此，本文以下部分将从随机性出发，通过将股票价格及其变动率与公司盈利及其增长率分别看作是二维随机变量和，借助于市盈率这个联系股价与公司盈利的桥梁与纽带的作用，运用条件概率来揭示股票价格变动率与公司盈利增长率的随机关系，进而建立一个反映股票市场价格随公司盈利变动而变动的随机关系模型，从而从根本上克服现金流贴现理论模型及大多数实证分析模型存在的上述问题和缺陷，为投资者提供一个基于公司基本面和盈利能力的实用的股票估价模型。

(一)作为二维随机变量的股票价格与公司盈利

尽管现金流贴现模型和实证研究分别从理论和实证角度证明了股票的价值在很大程度上取决于公司未来的盈利，但二者的关系并不像贴现模型所说的那样是一种确定性关系，而是一种不确定的随机关系。这是因为，公司赢利受宏观及微观经济环境的影响，特别是受公司内部经营管理、红利政策、投资机会、留存收益再投资的回报率等众多不确定因素的影响，存在着很大程度的随机性，是一个随机变量；同样，由于股票价格不仅受具有一定程度不确定性的每股收益的影响，而且还受股票市场本身其它一些不确定因素的影响，甚至还受投资者心理因素的影响，因此，股票价格也存在着一定程度的不确定性，也是一个随机变量。

由于公司每股收益和股票价格都是随机变量，并且后者除了受前者的影响之外，还受其他不确定性因素的影响，所以在每一个可能的公司每股收益下，股票价格都会有众多的可能取值及相应的发生概率。于是，可以将公司每股收益X和股票价格Y看作是一个二维随机变量(X,Y)。

正因为公司未来每股盈利是随机变量，股票价格也是随机变量，所以投资者无法通过准确地预测公司未来所有各期的每股盈利，依据现金流贴现模型，一次性评定一个确定的股票价值。而只能从随机性出发，通过将股票价格Y及其变动率y与公司盈利X及其增长率x分别看作是二维随机变量(X,Y)和(x,y)，根据公司盈利对股票价格的决定作用，在深入分析宏观、微观经济因素、公司成长机会以及内部管理等偶然因素变动的基础上，首先对公司下期每股盈利Xt+1及其在已知的本期每股盈利Xt基础上的增长率x=(Xt+1-Xt-Xt)/Xt的概率分布作出预期；其次要借助于联结公司盈利与股价的某种估价指标如市盈率指标，对其所估计出的每一个可能的下期每股盈利水平下，股票下期价格Yt+1及其在已知的本期股票价格Yt基础上的变动率y=(Yt+1-Yt)/Yt的条件概率分布作出预期。并且要随着时间的推移、公司经营环境的改变、投资项目的变化，不断调整他们的预期。

（二）公司盈利的概率分布及投资者对其的预期

在二维随机变量(X,Y)和(x,y)中，由于公司每股收益X及其增长率x影响着市场价格Y及其变动率y，所以为了探讨Y及y与X及x之间的随机关系，需要首先从影响因素和投资者预期的角度来研究X及x的概率分布。

从影响因素角度看，由于X是受大量相互独立的随机因素影响的随机变量，并且每一种因素在总的影响中所起的作用都很小，因此，根据概率论中的中心极限定律，这样的随机变量近似服从正态分布。

（四）股票价格变动率与公司盈利增长率的随机关系理论模型

正因为无论从影响因素角度看，还是从投资者的预期角度看，(x,y)的分布都可以近似地看作服从二维正态分布，所以我们可以在(x,y)服从二维正态分布的条件下，构建二者之间的随机关系理论模型，以便从总体上了解和掌握：当公司下期每股盈利增长率为x=xi（i=1,2,…n）时，股价变动率y的平均水平是多少？股票投资的预期差价收益率是多少？不确定性和风险有多大？特别是，当公司下期每股盈利增长率x为其所有可能增长率的平均值E(x)时，股价变动率y的总体平均水平E(y)是多少？股票投资的总体预期差价收益率是多少？不确定性和风险有多大？

在(x,y)服从二维正态分布的条件下，根据概率知识，当公司下期每股盈利增长率为x时，股票价格变动率y的条件数学期望E(y|x)的表达式为：

式（5）具有深刻的经济内涵。它表明：

①股价变动率y与每股盈利增长率x之间存在着密切的依存关系。这是因为，公司盈利不仅决定着股票的内在价值，而且还通过市盈率指标影响着市场价格，它的变动必然会引起股票的市场价格的变动。

②当每股盈利增长率为x时，它的这一增长能够引起股价发生多大幅度的上涨，一方面取决于二者之间的相关系数ρ的大小；另一方面取决于股价自身波动的不确定性σ2与每股盈利波动的不确定性σ1之间的比率σ2/σ1的大小，即取决于一个单位的每股盈利的波动能够引起股票价格发生多大幅度的波动。这是因为，股票的市场价格不仅受公司每股盈利这一随机变量影响，还受其他许多偶然因素的影响，因此，股价的变动与每股盈利的变动并不完全同步，而是表现出一定程度的独立性。这样，当一单位的每股盈利的波动能够引起股票价格发生较大幅度的波动时，即当σ2/σ1较大时，则每股盈利增长一定幅度x就能够引起股价发生较大幅度的上涨。

③当每股盈利增长率x围绕它的均值μ1上下波动(x-μ1)时，股票价格变动率y就围绕它的均值μ2上下波动ρ(σ2/σ1)(x-μ1)。

正因为式（5）明确具体地揭示了y与x之间的内在依存关系及其联系机制，反映了影响股价变动的各种随机因素的结构及各自影响作用的大小，因此，投资者可以用它来预测股票价格的变动。不过，由于股价的变动不仅受公司每股盈利变动的不确定性的影响，还受其他众多偶然因素变动的影响，所以投资者运用（5）式进行预测和决策面临着较大的不确定性，而这种不确定性则是投资者面临的投资风险之一。式（6）中的σ2y|x=D［y|x］=(1-ρ2)σ22就是衡量这种不确定性和投资风险大小的指标。它表明，股价变动的不确定性σ2y|x的大小，一方面取决于股价自身波动性σ22的大小，另一方面取决于y与x的相关系数平方ρ2的大小。股价自身的波动性σ22越大，二者的相关系数ρ越小，股价变动与每股盈利变动之间的依存关系越弱，则投资者运用上式进行预测和决策的风险就越大。

三、 随机关系模型的运用

为了运用式（5）进行预测和决策，需要估计它的各个参数μ1、μ2、σ1、σ2的具体数值。对此，可以利用股票价格变动率与每股盈利增长率的历史数据进行估计。这是因为，这两个变量的历史关系反映了历史上投资者对股价的预期是否建立在对公司盈利预期基础之上。或者反过来说，这两个变量的历史关系反映了公司盈利的变动是否改变了投资者对公司及其股票的认识和预期，从而改变了其投资决策，进而影响了股票价格和股票投资收益率。

当采用历史数据估计（5）式的参数时，它的含义就是，当公司每股盈利增长率x围绕它的历史均值μ1上下波动(x-μ1)时，股票价格变动率y就围绕它的历史均值μ2上下波动ρ(σ2/σ1)(x-μ1)。这样，如果根据历史数据对（5）式进行回归分析得出的结果显著相关，则说明公司每股盈利增长对股票价格变动具有较强的解释能力，由历史数据估计出的参数确定的模型就具有一定的参考作用，投资者就可以根据其对公司下一期每股盈利增长率的预期，运用该模型对公司股票下一期价格的变动作出预测，并将它作为投资决策的参考。

为了从实证角度研究中国股票市场上投资者对股价的预期是否建立在对公司盈利预期基础之上，考察公司盈利变动对投资者行为和投资收益率的影响，检验公司盈利变动对股票价格变动的解释能力，了解市场的成熟状况和投资者的理性程度，本文选择1994年底至2005年底上证A股指数成份股加权每股盈利及股价指数年度数据进行实证检验。为此，对原始数据进行必要的处理，对加权每股盈利年度增长率按百分比增长率x=(Xt+1-Xt)/Xt计算，对股价指数年度变动率即年度投资收益率采用对数收益率y=(Yt+1-Yt)/Yt≈ln(Yt+1/Yt)计算（见表3）。在此基础上，绘制上证A股成份股股价指数变动率与加权每股盈利变动率相互关系图1，并对式（5）进行OLS回归，结果见表4。

观察图1可以看出，上证A股指数变动率与加权每股盈利变动率总体走势基本一致。这表明随着中国股票市场逐渐向健康方向发展及投资者投资理念的日益成熟，公司盈利能力正在逐渐成为投资者投资股票时考虑的重要因素，公司盈利的变动正在成为影响股价变动的重要因素。而且可以预期，随着中国股票市场日益健康，这种情况将日益显著。

从表4的回归结果也可以看出，0．0806的P值表明，回归系数在8%的显著性水平上统计显著，所以可以在该显著性水平上拒绝回归系数为0的原假设，而接受回归系数不为0的备择假设。这说明上证A股加权每股盈利的变动是引起股价指数变动的重要原因，模型具有一定的有效性。而R2=0．274205则表明，式（5）中-μ2的变动中只有27%能够被(x-μ1)的变动所解释，模型的拟合效果并不理想。这说明，从以往情况看，公司盈利能力虽然是投资者投资股票时考虑的因素之一，但政策变动、投机炒作、股票操纵以及公司盈利信息披露不及时不充分，散户投资者脱离公司基本面跟风投资等，也是造成中国股票市场价格剧烈波动的重要原因。因此，加强股票市场制度建设，打击股票操纵，完善信息披露制度，引导投资者理性投资，是今后中国股票市场建设的重要内容。相信随着中国股市逐渐走向健康和成熟，本文所提出的基于公司基本面和盈利能力分析的股票估价模型的实用性将逐步提高。

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