证券交易基础范文

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篇1

    美国会计准则规定公司在进行证券投资时按照下列程序进行决策,以确定投资所使用的核算方法(假定甲公司购入乙公司的股票):第一,甲公司购入乙公司证券是否为了对其实施重大影响?如果是,则采用权益法核算;如果否,则考虑此证券是否有容易确定的公允价值吗?第二,如果没有确定的公允价值,则采用成本法核算;如果有确定的公允价值,则考虑购入的证券是否可以划分为可供销售的证券和交易性证券?第三,如果能够划分,则采用公允价值法;如果不能划分,则需要对证券重新分类后采用公允价值核算。以举例的形式阐述上述投资决策中所使用的核算方法:

    例:甲公司2002年1月5日以现金50万元购入乙公司10万股普通股,每股5元,占乙公司总股份的20%.乙公司2002年初的净资产200万元,乙公司2002年净收益40万元,2002年12月31日支付现金股利60万元(每股1.2元)。2002年——2003年累计净收益150万元。

    1、公允价值法

    (1)若甲公司将购入乙公司股票划分为交易性证券,则使用公允价值法。一般说来,证券划分为交易性证券的前提是有容易确定的公允价值,因而假定2002年12月31日、2003年12月31日乙公司股票市价分别是每股8元、6元。2004年1月20日出售此证券,收到现金60万元。则账务处理如下:

    ①2002年1月5日,取得投资时,借记:普通股票投资—乙公司500000,贷记:现金500000.

    ②2002年12月31日,收到股利时,借记:现金120000,贷记:股利收入120000.

    ③2002年12月31日,记录公允价值变化,公允价值的变化额为100000×(8-5)=300000元。账务处理为:借记:普通股票投资—乙公司300000,贷记:未实现的持有利得300000.

    ④2002年12月31日记录公允价值变化,公允价值的变化额为100000×(8-6)=200000元。借记:未实现的持有损失200000,贷记:普通股票投资—乙公司200000.

    每期末未实现的持有利得或损失账户是虚账户,其余额反映在损益表中。

    ⑤2004年1月20日出售证券时:借记:现金600000,贷记:普通股票投资—乙公司500000,贷记:证券销售已实现利得100000.

    (2)若甲公司将购入乙公司股票划分为可供销售的证券,则甲公司使用公允价值法

    取得投资时会计分录同①2002年12月31日,取得股利时会计分录同②。

    ⑥2002年12月31日记录公允价值变化,借记:普通股票投资—乙公司300000,贷记:未实现的持有利得/损失300000.

    ⑦2003年12月31日记录公允价值变化,借记:未实现的持有损失/损失200000,贷记:普通股票投资—乙公司200000.

    每期末未实现的持有利得/损失,在资产负债表股东权益的累计其他综合收益中反映。

    ⑧2003年1月20日出售证券时,借记:现金600000,借记:未实现持有利得/损失100000,贷记:普通股票投资—乙公司借记:普通股票投资—乙公司300000,贷记:未实现的持有利得/损失300000.

    ⑦2003年12月31日记录公允价值变化,借记:未实现的持有损失/损失200000,贷记:普通股票投资—乙公司200000.

    每期末未实现的持有利得/损失,在资产负债表股东权益的累计其他综合收益中反映。

    ⑧2003年1月20日出售证券时,借记:现金600000,借记:未实现持有利得/损失100000,贷记:普通股票投资—乙公司500000,贷记:证券销售已实现利得200000.

    (3)若美国公司购买证券后未进行分类,SFASNO.115规定每期末需对投资证券重新分类。若交易行证券转为可供销售的证券,则损益表中已确认的未实现持有利得/损失不再调整,只是变更年度证券的公允价值变化时变换账户名称。

    ⑨记录变更当年公允价值变化时,借记:未实现的持有损失/损失200000,贷记:普通股票投资—乙公司200000.

    ⑩若可供销售证券划为交易性证券,则在变更年度应将已记录在其他综合收益中的未实现持有利得/损失通过下列分录转记到损益表中,并记录公允价值变化。借记:未实现的持有损失/损失300000,贷记:重新划分权益性证券已实现利得300000.hTtP://Www.XcHeN.COm.cn

    2、若美国公司运用成本法,则对投资的核算如下:

    2002年1月5日,取得投资时会计分录同①

    2002年12月31日,取得股利时,因为2001年度乙公司的净收益400000元小于支付得股利600000元,所以甲公司应确认的股利收入为400000×20%=80000元,借记:现金120000,贷记:股利收入80000,贷记:普通股票投资—乙公司40000.

    2003年乙公司未分配股利,甲公司不做帐务处理。

    3、若美国公司选用权益法,则进行如下的投资核算:

    2002年1月5日取得投资时会计分录同①

    2002年12月31日实现投资收益,借记:普通股票投资—乙公司80000,贷记:投资收益80000.

    2002年12月31日取得股利时,借记:现金20000,贷记:普通股票投资—乙公司120000.

    期末,由于取得投资的成本高于在乙公司净资产中所占份额,应将此差额(50万-200万×20%=10万)分配给资产及商誉。假定8万分配给未记录商誉,摊销期限20年;2万元分配给低估的固定资产,摊销期限5年,会计分录为:借记:投资收益8000,贷记:普通股票投资—乙公司8000.

    2003年12月31日应确认投资收益为(1500000-400000)×20%=220000,账务处理为

    借记:普通股票投资—乙公司220000,贷记:投资收益220000.

    二、中国上市公司对权益性证券投资的会计处理

    我国上市公司对购入的权益性证券,按照下列投资决策选择投资核算方法:第一,投资权益性证券是否作为剩余资金存放形式,不以控制被投资单位为目的?如果是,则按短期投资核算,取得时按成本计价,期末按成本与市价孰低法计价;如果否,则考虑投资是否是为了对被投资单位实施控制、共同控制或有重大影响?第二,如果是为了实施控制、共同控制或重大影响,则采用权益法;如果不是为了实施控制、共同控制或重大影响,则采用成本法核算。

    1、购入的证券作为短期投资时,初始价值按成本计价,每期末对短期投资按成本与市价孰低法计价。

    ①2002年1月5日取得投资时,借记:短期投资500000,贷记:现金500000.

    ②2001年12月31日收到股利时,借记:现金120000,贷记:短期投资120000.2002年12月31日成本(每股5元)低于市价(每股8元),不计提短期投资跌价准备。

    2003年12月31日成本(每股5元)低于市价(每股6元),不计提短期投资跌价准备。

    ③2004年处置此投资时借记:现金600000,贷记:短期投资380000,贷记:投资收益220000.

    2、若选用成本法,则进行下列核算:

    2002年1月5日取得投资时,借:长期股权投资—乙公司500000,贷记:现金500000.

    2002年12月31日,因为2002年度乙公司的净收益400000元小于支付得股利600000元,所以甲公司应确认的投资收益为400000×20%=80000元,收到的股利小于确认的投资收益的差额(120000-80000=40000)冲减甲公司的初始投资成本。账务处理为:借记:现金120000,贷记:投资收益80000,贷记:长期股权投资—乙公司40000.

    3、若选用权益法,则长期股权投资的会计处理如下:

    ①2002年1月5日取得投资时借记:长期股权投资—乙公司(投资成本)500000,贷记:现金500000.

    ②2002年1月5日记录股权投资差额时,借记:长期股权投资—乙公司(股权投资差额)100000,贷记:长期股权投资—乙公司(投资成本)100000.

    ③2002年12月31日确认实现的投资收益,借记:长期股权投资—乙公司(损益调整)80000贷记:投资收益80000.

    ④2002年12月31日,股权投资差额按10年摊销,每年摊销100000/10=10000元,借记:投资收益—股权投资差额摊销10000,贷记:长期股权投资—乙公司(股权投资差额)10000.

    ⑤2003年12月31日应确认投资收益为(1500000-400000)×20%=220000,账务处理为:借记:长期股权投资—乙公司220000,贷记:投资收益220000.

篇2

一、证券交易所按交易经手费的20％、按席位年费的10％提取的证券交易所风险基金，列入证券交易所的费用支出。

二、证券交易所对违规会员的罚款、罚息，列入证券交易所的应付款项，全额转入证券交易所风险基金。

三、证券登记结算公司按业务收入的20％提取的证券结算风险基金，列入证券登记结算公司的费用支出。

四、证券登记结算公司按收益的20％提取的证券结算风险基金，按照税后利润计提，税后列支。

五、证券登记结算公司对违规结算会员的罚款、罚息，列入证券登记结算公司的应付款项，全额转入证券结算风险基金。

篇3

所谓市场结构，是指在特定市场内企业与企业之间在数量和规模上的关系，以及由此决定的竞争形式和竞争程度，并对价格形成等产生战略性影响的市场组织特征。描述市场结构的指标很多，本文考虑市场集中度、规模经济、进入壁垒等。

表1近年来国际证券交易所的市场集中度(%)

附图

数据来源：根据FIBV网站(world-)年度数据中公布的1999年57家，2000家53家，2001年51家国际证券交易所的数据整理、计算得出。

1.市场集中度

市场集中度是度量市场结构的主要指标，反映了特定市场内企业对产品的垄断程度以及在此基础上形成的市场势力。近年来随着金融管制政策的放松，各证券交易所均以产品结构多元化为战略重点，以“金融超市”为目标，不断拓展自身的产品线深度和宽度。但从交易所的产品特性来看，上市服务和交易服务是其最本源的业务，2001年这两项业务收入分别占FIBV总收入的15.6%和37.2%，是交易所最主要的利润来源。因此，我们在计算市场集中度时仅考虑交易所的上市公司业务和交易业务，并在交易业务中，根据重要程度选取股票及基金交易、债券交易作为代表性指标（注：2001年，交易所提供的证券品种仍以股票和债券为主，有这两种产品的交易所家数分别占FIBV会员总数的96%和83%，其他品种依次为认股权证(75%)、期货(59%)，期权(58%)、投资基金(50%)、ETFs(38%)见陈路编译：“全球交易所组织与财务结构变迁”，《深交所》，2003年1月号。）。由于FIBV会员涵盖的证券市值占全球证券总市值的97%（注：FIBV(1998),FIBVFactBook1998.），我们在计算中以FIBV会员的总市值代替全球证券交易所的总市值，这可能会略微高估当前的市场集中度，但影响不大。

对照贝恩对美国产业垄断和竞争类型的划分标准（注：贝恩将市场集中度分为6重类型：CR4的市场占用率75%以上为极高寡占型；65%～75%为高度集中寡占型；50%～65%为中（上）集中寡占型；35%～50%为中（下）集中寡占型；30%～35%为低集中寡子型；30%以下为原子型。见杨公朴、夏大慰：《产业经济学教程》，上海财经大学出版社，1998年，第137页。），国际证券交易所的市场集中度指标呈现出如下特点：第一，从上市公司来看，交易所的上市公司数量市场集中度偏低，属于低集中寡占型市场结构，而上市公司市值呈现出高度集中寡占型市场结构；第二，从交易业务来看，交易所的股票及基金交易业务呈高度集中寡占型市场结构，债券交易业务呈中（上）集中寡占型市场结构；第三，国际证券交易所明显具有较强的垄断性，但在全球竞争的压力下，近年来垄断程度有所下降。

2.网络外部性、规模经济与进入壁垒

网络外部性是网络系统共有的基本特征之一（张铭洪等，2002）。证券交易所交易系统具有通讯网络的一般特性，并且证券交易所的流动性和吸引力随着市场规模的扩大而不断增加，呈现出明显的网络外部性。

网络外部性可以是直接的，效用因用户的增加而增加，也可以是间接的，效用因用户数目增加而导致更多的互补产品供给而增加。证券交易所的网络外部性来源于上市公司、投资者和中介机构（交易商、经纪商、信息服务商）三个层面。从企业角度来看，它们会自然地选择上市公司数量众多、投资者买卖活跃和中介机构能提供高品质服务的交易所挂牌上市；从投资者角度而言，随着组合多元化和风险管理活动的日益发展，投资者显然更乐意选择金融产品齐全的交易所进行交易活动，同时，投资者也自然青睐投资者数量众多、流动性高的市场；对中介机构来说，其自然愿意在上市公司数量众多、投资者交易活跃的交易所提供服务。

交易所网络外部性的存在，往往意味着边际收益递增，并使交易所自身能够产生一种局部反馈的自我增强机制，这种机制就是“强者更强，弱者更弱”的“马太效应”(MatthewsEffect)。在一定条件下，优势或弱势一旦出现，就会不断加剧而自我强化，出现滚动的累积效果。马尔卡马克(M.Malkamaki)在2000年对FIBV的45家会员交易所进行的实证分析也表明：交易处理的规模经济性是一个递增函数，证券交易所的规模越大，规模经济程度就越高（施东晖，2001）。

从交易所的规模经济性来看，抢得先机的交易所具有压倒性的成本优势，构成交易所行业的进入壁垒。但随着电子交易系统的广泛采用，新的竞争者具有更低的运作成本，由此使交易所行业的进入壁垒降低，并使之成为自由进入的行业和完全可竞争的市场。网络外部性、规模经济和低进入壁垒对消费者的需求、交易所收益变化和市场均衡的影响是其经济影响中最基本的一部分，这些方面的变化将引起诸如交易服务定价、交易所市场结构、交易所竞争战略等方面的新变化，进而带来市场运行的整体变迁。

3.垄断与竞争：本地化与全球化的共生

传统的证券交易所是一个高度分割的行业，表现在以下三个方面：一是产品市场分割。在大多数国家或地区，交易产品被分为现货和衍生品两大类，现货交易一般在股票交易所进行，而衍生品交易通常在期货、期权交易所进行；二是地区分割。在一个国家有多个交易所时，市场无疑是分割的。而且即使一个国家只有一个交易所，从全球范围看，市场也是高度分割的；三是交易过程的分割。交易过程通常包括下单、撮合、结算等几个环节，而传统上，这几个环节之间是完全割裂的；下单一般通过经纪商进行，撮合在交易所的交易系统内进行，结算则通过银行、结算所等机构进行。这种市场分割使交易所依托本地市场，成为自然的垄断者。

20世纪90年代以来，信息技术的发展使证券交易并不需要诸如场地、交易大厅、会员等传统的外部条件，而资本市场全球化的来临又消除了证券交易所提供业务的地域界限。这些因素对交易所的自然垄断地位构成了挑战，交易所正经历着从自然垄断到竞争的变革，在国际市场上也越来越以竞争者的面目出现。

证券市场作为一个买方市场，使得交易所之间的竞争主要是在市场的卖方之间进行。卖方市场的竞争包括三个方面：一是同类证券交易所之间的竞争，即证券交易所相互竞争交易服务的购买者，包括竞争上市资源、竞争投资者等，这是全球化时代交易所竞争的核心；二是证券交易所与交易商、经纪商之间的竞争，即经纪商、交易商与证券交易所提供交易服务，抢占传统上属于证券交易所的业务领域；三是交易所和其他交易系统之间的竞争，即另类交易系统(ATS)（注：另类交易系统(ATS)泛指传统交易所以外的各种交易与撮合系统，美国证券交易委员会(SEC)将另类交易系统定义为：证券交易所或证券商协会以外，不经过SEC登记注册，却能自动集中、显示、撮合或交叉执行证券交易的电子系统。见《证券市场微观结构理论与实践》（刘逖，2002）。施东晖(2001)指出，从运作形式看，ATS包括以Tradpoint为代表的专用交易系统(PTS)、以Point为代表的交叉盘系统、以Instinet、Island等为代表的电子通讯网络(ECN)、以及以E—Cross—Net为代表的机构内部对盘系统等。）等新竞争者凭借“免费搭车”的成本优势和更低的运作成本，使交易所面临着替代威胁，迫使传统交易所大量投资于交易系统改造并强化跨国市场间的联系。

竞争使全球各主要证券市场要紧密地连接在一起，交易所传统的地理位置上的优越地位正在下降。但不可否认，竞争并没有撼动交易所的本地的垄断优势，至少在目前是如此。因此，国际证券交易所既是本地市场上的垄断者，又是全球市场上的竞争者，形成基于本地化和全球化战略的垄断与竞争共生的市场结构。

三、整合、差别化竞争与业间合作

交易所之间的整合在20世纪始终没有停止过。进入90年代中后期，交易所之间出现了新一轮的合并与整合风潮，表现在：第一，国内交易所的横向（各交易所之间）合并。如美国场外交易系统NASDAQ与美国证券交易所合并成为NASDAQ-AMEX公司(1998)；加拿大多伦多证券交易所、蒙特利尔证券交易所、温哥华证券交易所和阿尔伯特证券交易所之间的合并重组(1999)；大阪证券交易所合并京都证券交易所(2001)等。第二，国内交易所纵向(现货市场与衍生品市场、交易市场与结算公司之间）合并。如法兰克福证券交易所和德国期货交易所、德国清算公司合并成立了德意志证券交易(1994)；斯德哥尔摩证券交易所和瑞典衍生品交易所合并(1998)；新加坡证券交易所和国际金融交易所合并(1999)，伦敦证券交易所、伦敦清算所和Crest公司的合并(2001)等。第三，国际间的横向整合。如德国期货交易所和瑞士期权交易所及金融期货交易所合并成立欧洲期货交易所(1997)；伦敦证券交易所与德意志证券交易所合并成立国际证券交易所(2000)等。目前，还没有出现跨国交易所之间的敌意并购案例。（注：2000年8月，OM集团提出以每股价值20英磅的OM集团新股和7英镑现金收购每股伦敦证券交易所股票，但由于遭到伦敦证券交易所董事会的拒绝而没有成功。）

产业组织理论认为，企业行为是由市场结构决定的。在垄断与竞争共生的市场结构下，交易所之间整合是在新的竞争压力下，最大限度地追求网络外部性和规模经济效应。而网络外部性对产品差别化有直接的影响，并且在局部均衡中，网络外部性会加剧企业之间的竞争（汪淼军等，2003）。并从结果来看，交易所之间的整合突破了地理位置、上市资源、消费群体、交易产品、交易过程、交易机制、时间间隔等的限制，形成交易所建立在差别化基础上的竞争优势。其中最为典型的是纽约证券交易所和NASDAQ市场，以不同市场定位等差别化竞争手段在国际市场上的角逐。

交易所之间的整合与差别化竞争并不排除业间合作，合作也是竞争的手段。国际证券交易所的跨国业间合作通常有四种形式：一是建立合资企业，如NASDAQ、日本软银与大阪证券交易所三方合资在日本成立新的交易所(2000)；二是共同上市，如NASDAQ与澳大利亚证券交易所组成策略性联盟(1999)，提供双方上市服务；三是构建共同交易平台，如斯德哥尔摩交易所和哥本哈根交易所建立北欧交易所联盟(1999)，提供双边上市服务；三是构建共同交易平台，如斯德哥尔摩交易所和哥本哈根交易所建立北欧交易所联盟(1999)，以斯德哥尔摩交易所的SAX系统为基础构建单一交易平台；四是共同进入系统，如纽约证券交易所与阿姆斯特丹等10个世界主要证券交易所以共同进入的形式，设立24小时全球证券交易市场(2000)等。

通过整合、差别化竞争与业间合作，交易所一方面试图强化其在本地的垄断地位，提高对本地市场的控制能力，另一方面通过把业务触角延伸到世界各个角落，充分发挥其规模经济性，增强其在全球范围内的竞争力。

四、交易成本、运作效率与盈利能力

信息技术的进步特别是电子化交易系统的采用对交易所的产业结构产生了深刻的影响，也是交易所从垄断走向竞争的重要因素之一，这在前文已有所涉及。在本质上，电子化交易反映了技术对人力的替代，以及在竞争压力下证券交易所对更低成本的不断追求。

从制度层面来理解，电子化交易事实上包含三层涵义：一是交易组织形式从大厅交易到电子化交易的变迁，这种变迁扩展了交易系统的市场接入能力，降低了证券交易所的运作、维护以及沉没成本；二是为市场覆盖能力的拓展提供了技术制度基础。很多交易所通过引入远程交易会员、系统联网等手段延伸交易系统，以实现无时差、全天候的连续交易和低成本扩张；三是交易制度由做市商机制转到竞价机制，通过速度快、透明度高的电子竞价交易制度的采用，对投资者的买卖指令直接进行“多边撮合”，从而绕过做市商而节省了隐易成本。

产业组织理论认为，在衡量市场绩效的诸指标体系中，最重要的是效率指标和利润指标。交易成本降低一方面通过提高证券市场运作效率（注：从交易所层面来理解，运作效率是指投资者能以最低的交易成本，快速、方便地执行交易。运作效率代表了证券交易市场运作质量的高低，反应了交易所的组织功能和服务功能的效率，是衡量交易所市场绩效的基石。），进而使交易所行业的市场绩效提高，另一方面直接影响交易所的盈利能力。2001年，FIBV会员平均固定成本占总收入比率为58%，平均利润率为18%，仍处于高利润率的行业。这一高额利润的存在一方面反映出在全球竞争的态势中，交易所具有低成本持续扩张的能力，另一方面也说明了交易所仍具有较高程度的垄断性，可以获得超额利润，这与前面的分析结论也是吻合的。同时，上市交易所的平均固定成本占总收入比率为50%，平均利润率为32%，说明交易所的盈利导向性在总体上是成功的。

五、启示与展望：竞争理念下的市场层次化

从国际证券交易所的产业组织特性的演变中我们必须认识到，交易所的功能定位、发展理念及在此基础上形成的体系结构，关系到交易所的运作效率和竞争力，进而影响整个证券市场资源配置水平和效率。经过10多年的发展，我国证券市场形成了人为分割下高度集中的两种体制。由于上海和深圳两家交易所的市场定位和运作规则完全相同，不具有业务、功能和分工的层次性，导致了高度垄断与业务趋同化竞争的市场格局，并进一步损害了交易所的运作效率，弱化了在国际市场上的竞争力。在国际证券交易所市场结构变革和竞争日趋激烈的背景下，我国的证券交易所正面临着体制变迁和迎接竞争的双重挑战。

从增强竞争性的角度来看，我国交易所的变革首要的是建立起互有分工、功能互补、多层次的市场体系，形成差别化竞争的市场格局，这就需要对两所的资源进行重新整合。理论界通常的看法是对两所重新定位和分工，将上交所发展成为全国性的主板市场，集中A股、B股、基金、国债、可转换债券及国债回购的交易；深交所成为创业板市场，等。我们认为在此基础上，应当进一步将深交所的创业板市场与香港的创业板市场合并；上交所与香港新交所之间，可考虑通过共同上市、构建共同交易平台的方式加强业间合作；对沪、深两地交易所进行公司化改革，在此基础上推动市场间交易系统的建设；加强与国际主要证券交易所的合作，形成各种方式、各种层次上的交易所联盟；由此形成三个不同层次、不同规模、功能互补、相互竞争的统一市场体系，更大程度上参与全球竞争。

【参考文献】

①屠光绍，1999：《证券交易所：现实与挑战》，上海：上海人民出版社。

②施东晖，2001：《证券交易所竞争论》，上海：上海远东出版社。

③杨公朴、夏大慰，1998：《产业经济学教程》，上海：上海财经大学出版社。

④刘逖，2002：《证券市场微观结构理论与实践》，上海：复旦大学出版社。

⑤张铭洪、陈蓉，2002：《网络外部性问题分析》，《中国经济问题》，第2期。

⑥汪淼军、励斌，2003：《网络外部性、竞争和产品差异化》，《经济学》，第2卷第2期。

⑦张霓，2001：《百年证券交易所：改革、发展及启示》，《国际金融研究》第12期。

篇4

证券交易风险评估，需要统计各种不同证券的相关参数，利用基础属性数学模型，对证券风险进行评估。其具体步骤如下所述:1)设置δj是第j种证券交易形式的利润量属性和成本量属性的冲突系数，建立不同证券交易形式的矩阵X=x11x12…x1px21x22…x2pxn1xn2…xnp，其中xjk是需要进行风险评估的第k种证券交易形式第j天的市场价值。2)利用下述公式计算第j种证券交易形式的增长系数:ηj=xjk×j2－槡1δj(1)3)利用下述公式能够计算证券交易风险评估误差系数:φj=Xjk{fj1×1+fj2×(1+2)+…+fjp×[(p－1)+]j}2×(ej1+ej2+…+ejp)×T×ηj(2)其中，fjk是对应证券交易形式的权值系数，ejk是对应证券的收益率参数，T是证券交易风险评估时间。

1．2传统方法存在的缺陷

在证券交易风险分析评估挖掘过程中，需要统计各种不同证券形式的相关数据，利用基础属性数学模型，对证券交易进行评估。假设在评估过程中，利润量属性和成本量属性发生冲突，将造成评估模型稳定性降低的缺陷，导致证券交易风险分析挖掘的准确性较差。根据式(1)能够得知，一旦证券利润量属性和成本量属性的冲突系数增大，将导致第j种证券交易形式增长系数降低。根据式(2)能够得知，第j种证券交易形式增长系数降低，将造成证券交易风险评估误差系数增大。

2证券交易风险分析评估挖掘方法

证券交易风险分析评估挖掘，是金融领域研究的核心问题。利用传统算法进行证券交易风险分析评估挖掘，无法避免由于利润量属性和成本量属性冲突造成的评估模型稳定性较差的缺陷，导致证券交易风险分析评估挖掘的准确性降低。因此，提出了一种基于模糊支持向量机算法的证券交易风险评估方法。3．1建立模糊支持向量机评估模型证券交易风险分析评估挖掘主要包括建立模糊支持向量机评估模型和对评估过程中造成的误差进行补偿两个主要的部分。评估模型质量与证券交易风险评估结果关系密切。利用模糊支持向量机的方法进行证券交易风险评估，需要对全部证券特征建立映射联系，通过运算获取理想的分类平面，从而建立模糊支持向量机评估模型。根据全部证券交易相关数据，能够描述不同证券之间的相关性。其公式如下所述:L(y，z)=e1Lq(y，z)+e2LS(y，z)(3)其中，Lq是证券相关数据多项式核函数，LS是基函数。上述公式需要符合下述条件:e1+e2=1根据核函数相关理论能够得知，对符合Mercer条件的核函数进行求和处理，得到的结果仍然符合Mercer的条件。对证券交易相关参数进行优化处理，能够提高核函数的训练能力和泛化能力。设置证券信息能够用Tj(1＜j＜p)进行描述，将其作为证券交易风险分析评估挖掘的基础数据，将其风险分为两种不同的类别sj(sj∈{1，－1})，那么证券交易风险分析评估挖掘样本构成的数据集合是{(tj，sj)，j=1，2，…，p}，假设tj∈S(s)，那么该证券样本数据属于第一个类别，用sj=1表示，否则，则属于第二个类别，用sj=－1表示。假设样本是一个线性数据集合，那么可以利用下述公式计算分类平面:ltj+n=0(4)其中，l是证券相关参数权值系数，n是样本分类衡量标准，利用这个分类平面，能够将线性数据集合中的样本进行有效分类。假设样本是非线性数据集合，则不能用上述方法进行分类，需要引入松弛系数εj和惩罚系数j，那么利用下述公式能够对样本数据进行分类:minγ(tj)=12l2∑pj=1εj，tj(lsj+n)－1+j(5)假设样本数据集合是非线性的，那么需要利用非线性函数α=φ(sj)，对样本数据sj进行映射处理，从而获取线性特征空间，则可以在该特征空间中获取理想分类平面，从而实现评估决策。利用下述公式能够描述该线性特征空间的分类平面:lφ(tj)+n=0(6)该线性特征空间的决策函数如下所示:g(sj)=sign(lγ(sj)+n)(7)根据模糊支持向量机相关理论和上述决策函数，可以利用下述公式建立模糊支持向量机评估模型:maxME=∑mj=1χj－12∑pj=1∑pk=1χjχksjskL(tj，tk)(8)其中，0＜χj＜，∑pj=1χjsj=0。根据上面阐述的方法，能够建立模糊支持向量机模型，对证券交易的风险进行评估。3．2证券风险评估误差补偿利用模糊支持向量机评估模型进行证券交易风险评估的过程中，会出现一定程度的误差。因此，需要对这些误差进行补偿，从而准确完成证券交易风险评估。通过模糊支持向量机评估模型，可以获取证券初始数据序列如下:Z(0)(v)={z0(1)，z0(2)，…，z0(q)}(9)利用下述公式，可以得到误差参数:η=(z(0)(1)－wc)gc(10)将证券交易样本数据分为q个状态，通过下面的公式能够实现样本数据状态转移:λk=［λ1k，λ2k］，λjk∈λk，k=1，2，…，q(11)式中，λ1k和λ2k的值会根据证券交易走势发生变化。通过下述公式能够获取证券交易风险分析评估挖掘过程中产生误差的概率:Pkl(m)=Pkl(m)Pk(12)所以，可以获取证券交易风险分析评估挖掘过程中产生的误差构成的矩阵:P(m)=P11(m)P12(m)…P1q(m)P21(m)P22(m)…P2q(m)Pq1(m)Pq2(m)…Pqq(m)(13)式中，Pkl(m)是证券交易数据变化系数，λk是进行m次迭代处理后的变换系数，λl是证券交易数据集合的数量。按照上述矩阵，可以通过运算获取证券交易风险分析评估挖掘过程中产生的误差，从而进行补偿。通过上面阐述的方式，能够利用模糊支持向量机方法，对证券交易中的风险进行评估，利用误差补偿方法，对评估过程中产生的误差进行补偿，从而完成证券交易风险评估。

3仿真结果分析

在证券交易的过程中，证券交易的风险容易受到政策、市场、地域分布等多方面因素的影响，造成证券交易中的利润量属性与成本量属性出现较大程度的冲突，从而造成对证券交易的评估出现较大的误差。一旦利润量属性和成本量属性出现冲突，将造成传统评估模型稳定性降低的缺陷，导致证券交易风险分析评估挖掘的准确性降低。为此，提出了一种基于模糊支持向量机算法的证券交易风险评估方法。利用模糊支持向量机方法，对证券交易中的风险进行评估，利用误差补偿方法，对评估过程中产生的误差进行补偿，从而实现证券交易风险评估。

3．1证券交易风险分析评估挖掘数据

对证券交易风险分析评估的初始数据进行整理，从中选取不同风险等级的样本，获取的600个样本数据如下表1所示。在实验过程中，需要将这些样本数据分为训练数据集合和测试数据集合，其中训练数据集合中包括500个训练样本，测试数据集合中包括100个测试样本。

3．2计算不同证券交易形式权值系数

对证券交易进行风险分析评估挖掘，需要计算不同证券交易形式的权值系数，对不同证券交易形式的权值系数进行整理，能够得到表2。

3.3实验结果分析

为了验证本文算法的有效性，需要进行一次实验，分别采用线性评估模型算法、基础属性数学模型算法、回归模型算法和模糊支持向量机算法进行证券交易风险分析评估挖