股票投资步骤范文

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篇1

公司财务报表分析并不是有效分析公司经营活动的全部，而只是其中一个较为技术化的组成部分。有效的公司经营活动分析，必须首先了解公司所处的经营环境和经营战略，分析公司经营范围和竞争优势，识别关键成功因素和风险，然后才能进行公司财务报表分析。由于公司管理层拥有公司的完整信息，且财务报表由他们来完成，这样处于信息劣势地位的外部人士、包括股票投资者就很难把正确信息与可能的歪曲或噪声区别开来。通过有效的财务分析，可以从公开或公司提供的财务报表数据中提取管理者的部分内部信息，但由于分析者不能直接或完全得到内部信息，转而只能依靠对公司所在行业及其竞争战略的了解来解释财务报表。一个称职或成功的财务分析者必须像公司管理者一样了解行业经济特征，而且应很好地把握公司的竞争战略。只有这样才能透过报表数字还原经营活动，从而较为全面和客观地掌握公司的财务状况。正是基于如上考虑，哈佛大学的佩普、希利和伯纳德三位教授在其著作《运用财务报表进行公司分析与估价》一书中提出了一个全新的公司财务分析框架———哈佛分析框架。哈佛框架的核心是：阅读和分析公司财务报表的基本顺序是：“战略分析会计分析财务分析前景分析。”也就是说，先分析公司的战略及其定位；然后进行会计分析，评估公司财务报表的会计数据及其质量；再进行财务分析，评价公司的经营绩效；最后进行前景分析，诊断公司未来发展前景。可见，哈佛框架完全超越了传统的“报表结构介绍———报表项目分析———财务比率分析”的体例安排，跳出了会计数字的迷宫，以公司经营环境为背景，以战略为导向，立足于公司经营活动，讨论公司经营活动（过程）与公司财务报表（结果）之间的关系，从而构造了公司财务分析的基本框架，展示了公司财务分析的新思维。

二、基于股票投资决策的财务报表分析理论框架

基于股票投资决策的公司财务报表分析是一般性财务分析在股票投资决策领域的具体应用。也就是说，借鉴一般性公司财务分析的理论框架，再紧密结合股票投资的具体目的，就可以形成基于股票投资决策的公司财务报表分析框架。本书借鉴哈佛财务分析框架，结合股票投资决策目的，提出一个基于投资决策的公司财务报表分析框架：131框架。即：1个起点———问题界定3个步骤———财务情况预判、报表结构及指标分析、财务前景预测1个结果———服务于投资决策这一框架可用图1表示。

1.问题界定。这是解决问题的首要一步。在对问题进行界定时，关键是问题本身，而不是问题的表象。如公司收入增长乏力或许是问题，但也可能是行业衰退、经济下行、公司管理落后、职工激励不足的表象。抓错药方的最普遍的原因是没有正确地界定病症。正如有人指出的那样，如果问题表述得准确，就等于问题已经解决了一半。所以问题界定是进行公司财务报表分析的第一步，那基于投资决策目的对公司进行财务分析，要解决的真正问题是什么？是评价公司的财务风险，还是评价公司的盈利能力大小？是评价公司目前的财务实力，还是评价未来的发展潜力？进一步而言，这些是分析的问题本身还是问题表象？目前股票投资者可能倾向于把问题界定为：评价公司的财务风险：评价公司收益的稳定性；评价公司的盈利能力；评价公司目前的财务实力；评价公司未来的发展潜力；评价公司是否能给投资者带来合理的预期收益；评价对该公司投资是否能使投资风险降低。这些都是基于公司财务报表分析的具体目标而言的，若提升一下目标的层次，是否有更本质的发现？本书在此尝试提出一个新的观点：评价公司股票是否具有投资价值。股票投资者无论是进行投资的基本面分析还是技术分析，目的无非是为获得有助于评估股票期望收益和风险的信息，为投资决策提供参考依据。无论投资者个人对风险的态度如何，理性的投资者都希望在一定收益率下，把投资风险降到最低。在股票投资的基本面分析中，对被投资公司的财务报表进行分析是核心，由于投资者进行股票投资分析的目的是为了找出具有投资价值的股票，公司是股票的载体，对公司财务报表进行分析，就可以在很大程度上确定这个公司的股票是否具有投资价值。这才是股票投资者进行公司财务报表分析的根本或问题所在，而评价公司的财务风险或盈利能力等仅仅是表象。

2.财务情况预判。这里主要是指股票投资者在对上市公司所处的经营环境和行业背景进行分析的基础上，评价公司的财务报表是否真实的反应了公司的经营情况，识别报表可能存在的重大错误和舞弊，并加以调整，从而尽可能准确的对公司财务情况进行初步的预判。财务情况预判包括两个相互关联的环节:宏观环境分析和会计调整。宏观环境分析是财务情况预判的基础，而会计调整是财务情况预判结果的报表体现。其中宏观环境分析属于定性分析，主要是确定公司的主要利润驱动因素、辨识公司的经营风险，以及定性评估公司的盈利潜力。首先，宏观环境分析能帮助股票投资者更好地、有针对性地找出报表可能存在的问题并加以调整，即使报表没有问题，也可以作为合理评价报表结构和报表指标的基础和依据。例如，确定了主要的利润驱动因素和经营风险后，可以更好地评价公司的会计政策，以及对盈利能力的影响等；对公司行业背景和竞争战略的评估有助于评价公司当前盈利水平的可持续性。其次，宏观环境分析还可以帮助股票投资者在预测公司的未来业绩时，做出合理的假设，从而保证对公司前景进行更为准确的判断。所谓会计调整是在宏观环境分析的基础上对公司的会计政策、会计估计和会计处理进行基本的评价，特别是要对那些存在较大灵活性的环节重点进行关注，评价其会计政策和估计的适宜性。对公司报表可能存在的重大错误和舞弊进行识别，找出公司在会计处理上偏离准则制度、偏离行业惯例、偏离公司既往、不能恰当反映公司经营事实的事项。找到存在的问题之后，重新计算公司财务报表中相应的会计数字，通过数据或报表调整，形成没有重大偏差的会计数据，从而修正原先对会计数据的歪曲。可以说，经过会计调整后的财务报表既是财务情况预判的结果，也是确保下一步报表结构分析和指标分析结论可靠性的必要基础。

3.报表结构分析及指标分析。这里所指的报表结构分析是指资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表各自的内部结构分析，通过这一分析有助于投资者理解会计报表项目的经济内涵。在结构分析的基础上将报表中的相关数据进行对比分析就是指标分析。指标分析是财务报表分析的核心，目标是运用会计数据定量地评价公司的当前和过去的业绩，以及公司的财务风险和盈利能力等，并评估其可持续性。进行指标分析必须按照一定的逻辑，形成系统有效的分析体系，从而正确反映公司的财务状况、经营成果和现金流量。一般的报表分析指标包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大类指标。通过指标分析，投资者还要达到明了公司现状问题的功能。在上述分析中，股票投资者可根据需要使用比较分析、趋势分析、结构分析、比率分析等报表分析方法，对公司做出全面评价，借此形成公司流动性与盈利能力的准确判断，对公司财务风险、财务弹性及其盈利能力做出最佳测算。这里要特别强调的是分析中一定要运用权衡和变通的理念，灵活使用分析方法和分析指标，使分析结果最终能有助于“评价该公司股票是否具有投资价值”。

篇2

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).

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文童编号：1005-913X（2016）09-0098-03

一、问题的提出

一般来说，股票投资的分析方法可分为三种，即宏观分析、中观分析和微观分析。宏观分析指对国民经济、政治文化等来进行分析，微观分析指对公司层面的分析，中观分析介于二者之间，是对整个行业和地区的分析。板块分析主要属于中观分析和微观分析。基于此，本研究从服装鞋板块切人，以理性投资为出发点，期望采用聚类分析的方法对公司的财务指标进行分析，以甄选出未来较有投资价值的股票，做到理性投资。

二、聚类分析在服装鞋类股票板块中的应用

（一）聚类分析的原理

聚类分析也叫分类分析或数值分类，是用数学的方法来研究和处理给定对象的分类，即对同类型对象抽象出其共性，从而形成类。聚类分析是先将最相似的两个变量聚为一小类，再去与最相似的变量或小类合并，如此分层依次进行。要进行聚类分析就要首先建立一个由某些事物属性构成的指标体系，人选的每个指标必须能刻画事物属性的某个侧面，所有指标组合起来形成一个完备的指标体系，相互配合共同刻画事物的特征。简单的说，聚类分析的结果取决于变量的选择和变量值获取的两个方面。变量选择越准确，测量越可靠，得到的分类结果越说明能描述事物各类间的本质区别。

（二）股票板块的聚类分析

判断一个上市公司是否具有投资价值，其财务指标可以说是最重要的因素。在财务指标中，净利润和净利润增长率表明了该公司的发展速度是强还是弱，也从侧面反映了公司的未来发展前景，净资产收益率指表明了公司盈利能力的强弱，资产负债率表示公司总资产中有多少是通过负债筹集的，是评价公司负债水平的综合指标，体现了公司现金流动性的强弱，这几个指标基本可以概括上市公司在财务指标上的表现，因此本研究将用这五个财务指标对服装鞋板块进行聚类分析，对其进行层次划分，发现绩优股。

（三）服装板块的聚类分析

1.相关原始数据，见表1。

2.聚类分析方法和步骤。对于本研究中的问题，拟利用SPSS系统聚类分析的Q型聚类方法（个案聚类），对选取的41支服装鞋板块股票2011年的财务数据进行分析。其中个案距离采用平方欧氏距离，聚类方法采用平均组间链锁法，由于不同变量间存在较大的数量级的差别，因此对数据变量采用z得分值标准化的方法进行标准化，在输出结果结果设置中，选择显示冰柱图和树形图。

3.聚类分析的结果分析。表2显示的是系统聚类分析的类成员聚类表，从表中可以知道类别从3到7时的个案所属的类别。当类别为5时，根据图表可知，中国服装和美尔雅是一类，红豆股份是一类，其他样本分属其它三类。

表3是系统聚类的凝聚状态表。表中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、三列表示本步聚类中哪两个个案聚成一类；第四列是个案距离；第五、六列表示本步骤类中参与聚类的个案的是个案还是小类，0表示个案，非0表示由第几步聚类生成的小类参与本步骤类；第七列标识本步骤的结果将在以下第几步中用到。

从表中可以看出，在聚类分析的第一步中，个案序号为16（闰土股份）和40（际华集团）据成一小类，它们的距离（平方欧氏距离）是0.443，这个小类将在第4步用到。同理，聚类分析的第二步，序号为15的个案（凯撒股份）和序号为32的个案（大杨创世）又进行聚类，并且将在第10步用到。最终，41个个案最后聚成了一个大类。

图1所示的聚类分析的树形图显示了在系统聚类的过程中，从每个个体为单独的一类逐步合并，一直到全部合并成一大类，整个过程都在树形图中得到了体现。

图2是一副纵向显示的冰柱图。从该图可以很容易的看出任何类数时的分类结果。

三、结果讨论

表4为各分类样本指标的均值描述。从该表可以看出不同样本的特点，并且基于该表，我们还可以得出判断，并得出相应的结论。

第一类股票：低收益，成长能力极差，负债水平高，回款较快。总体来说，没有任何投资价值。

第二类股票：收益一般，成长能力一般，资产负债率处于较低水平，汇款压力较大。总体来所，总体来说，这类股票投资意义不大。

第三类股票：本类股票所有的指标都是正值，赢利能力指标属于较好水平，这类股票有着高收益，高成长性，股本扩张能力强的特点，具有较高的投资价值。

第四类股票：赢利水平很强，经营状况较好，但是成长性一般，可以谨慎持有。

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0 引言

1952年，马柯维茨（Markowitz）在《金融期刊》上发表了《投资组合选择》论文以及在1959年出版的同名著作，标志着现资组合理论的诞生。马柯维茨在文章中阐述了资产收益和风险分析的主要原理和方法，建立了均值-方差模型（MV Model）的基本框架，为现代资产组合理论在随后几十年的迅速充实和发展奠定了牢固的理论基础。马柯维茨的均值-方差模型为投资者如何选择最佳资产组合提供了一套完整、成熟的方法。具体来说可分为四个步骤：（1）投资者首先要考虑他所面临的各种资产以及可能组成的资产组合，以便为其寻找最优资产组合提供选择范围；（2）对这些资产进行分析，计算出这些资产的预期收益率、方差、协方差以及相关系数；（3）根据约束条件，运用微分法或二次规划等方法计算出有效资产组合及其集合-有效边界；（4）反映投资者主观态度的无差异曲线和有效边界的切点即使为最佳资产组合。

论文以2005年8月到2006年8月深圳交易所上市的10只股票为研究对象，以均值-方差、Markowitz理论为基础，以二次规划为研究工具，在上述样本股范围内找出样本有效投资组合，并由此作出深圳股票市场10个股票投资组合的“有效边界”。在此基础上，引入无风险借贷求出在无风险借贷下的最优投资组合策略。

1 10只股票相关数据

1.1 基本信息

所选的这10支股票都是在深圳证券交易所挂牌的，来自于深圳证券交易所40（现有38）个成分股的10个。这10支股票的名称、代码详见下表1。

样本选择日期是从2005年8月12日-2006年8月4日共45交易周，数据来源于搜狐网。

表1 10个股票名称及代码

2 数据分析

2.1 周收益率的计算

其中：Rit为第i种股票在t周的收益率，Pit为第i种股票在t周的收盘价；Pi（t-1）为第i种股票在（t-1）周的收盘价；Dit为第i种股票在第t周所获红利、股息等收入，Dit=每股现金股利+Pit（送股比例+配股比例） 每股配股价×每股配股比例。

2.2 周平均收益率

各样本股45个交易周的周平均收益率的计算采用算术平均法，即周平均收益率为：

其中：ERi是第i只股票的周平均收益率；Rit是第i只股票在第t周的收益率；N是周数，N=45。

2.3 标准差

表2 样本股预期收益率和标准差

各样本股在样本时限内周平均收益率的标准差为：

其中：N是周数，N=45

根据上述公式，计算出的周平均收益率及其标准差如表2所示。

然后运用excel的计算功能计算出10只股票的方差-协方差矩阵和相关系数，具体结果如下表3、表4所示。

表3 样本股的方差-协方差矩阵

表4 相关系数

3 有效资产组合的计算

计算出深市各个样本股的周平均收益率和标准差后，就可以计算10只股票的可能的有效资产组合了。在目前不允许卖空的条件下，在论文样本所选取的数据基础上，深市有效边界的数学陈述为：

其中：σp为资产组合的标准差；xi为第i种股票在组合中所占的投资比例；σij为（i种股票与第j种股票之间的协方差（当i和j相等时，这里就是方差了）；Rp为资产组合的周平均收益率；Ri为第i种资产的周平均收益率。

这里目标函数是二次的，约束条件是线型的，可以通过二次规划的方法确定（x1，x2，x3，…，x10）找出有效资产组合了。这里运用数学软件matlab求解的10组组合如表5所示。

由所得的10组收益值-风险二维数据可以得到股票组合的有效边界，如下图1所示。

表5 投资组合比例

图1 10只股票的预期收益-风险图

可以看出，随着预期收益率增加，风险先是增加，到达某个点后就逐渐减少。里面有个临界值，其中，我们的选择范围就是随着上图中的上半部分，随着风险增大，收益率增大的部分。

参考文献：

[1] 高平.沪深股市资产投资组合的实证研究.华东师范大学学报（哲学社会科学版），2000.5，32（3）.

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从允许保险公司通过证券投资基金间接投资股市，到放开保险公司直接入市，权益类投资在保险公司整体资产配置中的重要性日益提高。现在权益类投资占保险公司整体资产配置的比重不是很高，但却是可以提高整体收益率的一个重要手段，值得深入研究。

一、投资目标

通过股票或基金的组合投资，直接或间接投资于中国的股票市场，在控制风险的前提下，实现投资净值的稳定增长和资产的长期增值，分享中国经济持续稳定高速增长的成果。

二、投资理念

（一）积极管理

1.中国的证券市场还不是非常有效的市场，价值被低估和高估的情况经常出现，市场充满投资机会

2.消极管理指导思想下的指数化分散投资还不能有效降低风险

投资的基本原理之一是分散化投资，也就是谚语常说的“不要把鸡蛋放在一个篮子里”。我们说，“鸡蛋”可以放在不同的“篮子”里，但前提是“篮子”必须结实，而在中国市场，结实的“篮子”太少，不结实的“篮子”太多。因此，过于分散化的投资还不能很有效地降低风险。

3.机构投资者的信息与人才优势使积极管理成为可能

当前中国的机构投资者队伍在不断壮大，境内的投资者包括基金管理公司、保险公司、财务公司、证券公司、信托投资公司等，境外的机构投资者则以QFII为主。机构投资者拥有资金、人才、信息等多方面优势，通过全球视角下的宏观、中观和微观分析，能更有效地发掘超额收益，使积极管理成为可能。

（二）价值投资

1.价值规律同样在证券市场发挥作用

价值规律告诉我们，在商品市场上，价格围绕价值波动。在证券市场上，价值规律同样发挥作用，即上市公司的股票价格也是围绕其内在价值进行波动的，当价格低于其内在价值时，应该大胆买入；当价格高于内在价值时，应该果断卖出。

2.在市场规模不断扩大及机构化、国际化的背景下，价值投资将逐步成为未来中国证券市场主流的投资理念

（1）中国证券市场规模不断扩大，少数机构操纵市场与股价的难度越来越大。

从1996年到2005年，股市流通市值增加了243％，而 2005年下半年启动的“股改”，更是中国股市的重大制度性变革，“股改”之后，非流通股将逐步转为可流通股，中国股市的流通市值将在现有的基础上翻一番还多，这使得操纵市场的难度进一步加大（见图1）。

（2）机构化。我国证券市场机构投资者比重迅速上升，机构与散户的博弈变为机构之间的博弈。

（3）国际化。对外开放步伐逐步加快，发达国家成熟的投资理念对我国的影响逐步加深。从2003年QFII进入中国证券市场以来，截至2005年底，共有34家机构获批QFII资格，累计批准额度56.5亿美元，此外，还有很多境外投资机构以合资等方式进入中国证券市场。这些境外投资机构应用发达市场成熟的投资理念和投资方法，在全球视角内进行价值判断和投资决策，在取得良好的投资收益的同时，也深深影响了境内投资者的投资理念。

3.新兴市场下的相对价值投资

（1）中国公司治理结构不完善的情况较为普遍，具有绝对投资价值的品种较少。

（2）“常青树”较少。在国外成熟证券市场上，曾出现过一些令人艳羡的“百年老店”，使得长期价值投资成为可能。而在中国，大多数公司受体制机制的局限及经济周期和国家产业政策的影响较深，业绩起伏较大，往往是“各领一两年”，常青树型的上市公司较少。

（3）价值投资理念的确立需要一个不断反复和确认的过程。需要人们在经历市场风风雨雨的磨练和“教育”之后逐步认识和确立。

4.价值分析为主，技术分析为辅

股票价格的中长期走势取决于公司的基本面，但其中短期走势却时时受到市场偏好和供求关系的影响，因此技术分析具有短期指导作用。任何事物都是波浪式前进的规律，同样告诉我们：股票投资的“波浪理论”及在其指导下的波段操作，与价值投资可以并行不悖。

（三）组合优化

在优中选优的基础上，通过适当分散组合投资，可以降低投资的非系统性风险，获取风险调整后的最优收益。

三、股票投资策略

（一）价值投资理念下的两类投资风格

价值低估与业绩成长是股价上涨的根本动力。在价值投资理念的大旗下，又可以分为两类主要的投资风格：价值投资型与价值增长型或者两者的完美结合。

1.价值投资型

价值投资型股票往往具有以下四方面特征：

（1）较低的价格／收益（PE）比率，即低市盈率。

（2）以低于面值的价格出售。

（3）隐藏资产，“公司也许拥有曼哈顿，这是它从印第安人那里买来的，不过遵循良好的会计惯例，把这项购买以成本24美元人账。”

（4）长期稳定的现金分红比率。如果一家上市公司能长期稳定地现金分红，这本身就意味着该公司有稳定的经营模式、稳定的现金流，这也构成长期投资价值的一部分。

2.价值增长型

价值投资的另一种风格是价值增长型，这里强调其内在价值随着业绩的增长而增长。如果说长期价值投资型风格是一种防御型风格的话，价值增长型就是一种进攻型风格。价值增长型股票具有以下四点特征：

（1）处于增长型行业。

（2）高收益率和高销售额增长率。

（3）合理的价格收益比。对于高成长的股票而言，其市盈率往往会随着股价的上升而上升，这是增长预期在价格中的体现，是合理的，但是市盈率不能比增长率高出太多，最好是（P／E）／G小于或等于1.

（4）强大的管理层。

（二）前瞻性是选出好股票的关键

1.对历史的理解是股票投资的基本功

要做好股票投资，首先要对历史具有充分的了解和理解，以史为鉴，有助于指导我们现实的投资。

2.买股票就是买企业的未来

股票价格说到底是对未来现金流的折现，可以说，买股票就是买企业的未来。这就要求投资者具有前瞻性的眼光，能够见别人所未见。

3.任何超额利润都来自于独到的眼光

从众心理是投资的大敌，从众最多让投资者获得平均利润，而不可能获得超额利润，更多的时候从众心理会带来亏损；获取超额利润，必须要有独到的眼光。要能做到人弃我取，在市场低迷时敢于介入；也要能做到人取我弃，在市场过度乐观时果断卖出。

4.在前瞻性基础上优中选优

在前瞻性基础上，还要做到优中选优，保证投资的成功率。

四、基金投资策略

基金投资与股票投资既有相似之处，也有差异之处，相似之处是指对基金的投资同样要遵从价值投资理念，选择投资价值高的品种；不同之处在于基金的估值指标体系与股票有较大差异。在对基金进行投资价值分析时，可以从以下四方面入手：

（一）看过去

看过去是指考察基金公司和基金过去的业绩表现，大致包括三方面内容：

1.对既往业绩与风险进行评估

对既往业绩和风险进行评估等于绩效评估和归因分析。收益分析包括对净值增长率和风险调整后收益指标的分析 （詹森比率、夏普比率、特雷诺比率等）。经过风险调整后的收益率指标，能更全面地反映基金经理对收益和风险的平衡能力。另外，还要对包括主动投资风险度、股票仓位调整、行业集中度、股票集中度、基金重仓股特征等指标进行分析。

其中对基金重仓股（前五大市值或者前十大市值）要进行重点研究，重仓股是基金经理自上而下和自下而上投资分析的综合结果，对判断基金经理的择股能力有着重要参考意义，因此要对基金重仓股进行认真的对比分析。

2.基金经理的素质与能力

如果说买股票是买企业的未来，买企业的管理层，那么买基金就是买基金公司，具体而言就是买基金经理。基金业是个智力密集型行业，其投资业绩主要是依靠管理团队和基金经理的投资管理能力。因此，基金经理的投资理念、投资经验、市场感觉、择股择时能力，对基金的业绩都有巨大的影响，在选择基金时，必须对基金经理的素质和能力进行全面的考察。

3.管理团队

管理团队是基金公司经营的核心，其对个体基金投资业绩的影响不容忽视，特别是对不突出明星基金经理，而更注重整体管理的基金管理公司而言，其意义更为重要。因此，管理团队也是选择基金的重要指标。

（二）看现在

看现在包括三方面内容，首先是当前股市的估值水平，即市场点位，其次是备选基金在当前市场估值水平下的应对措施，这主要体现在股票仓位上，最后是基金公司的人员有无变动。

1.市场点位

市场点位代表市场的估值水平，如果当前点位较低，进一步上升空间较大，则作为投资者可以加大对基金的投资力度，或者选择股票仓位较高的基金；如果当前点位已经比较高，估值水平已经较为充分，市场下跌的风险较大，则可以减少对墓金的投资力度，或者选择股票仓位较低的基金。

2.股票仓位

对股票仓位的选择需要结合投资者对市场点位和估值水平的判断进行。如果投资者认为当前市场点位较低，可以选择股票仓位较高的基金，反之则选择股票仓位较低的基金。但问题在于目前我国基金信息披露是按季度进行，投资者只能了解上季度末的仓位情况，信息有些滞后，要想实时了解基金仓位，只能通过基金净值变动进行估算，但这种估算的准确度不是很高。

3.人员变动

考察人员变动主要是看管理团队、投资团队、研究团队等投资核心人员有无大的变动，如果一些重要的人员如总经理、投资总监、明星基金经理等离职，则对于未来基金的业绩会带来一定的不确定性。

（三）看未来

“看未来”主要是对基金组合未来的收益和风险状况进行预测分析，包括四方面内容：

1.股票组合分析

对备选基金组合中个股尤其是重仓股的基本面进行分析，进行收益预测和估值分析。

2.规避风险

对股票组合的行业集中度、个股集中度、历史波动率等风险指标进行分析，对基金组合的风险进行评估。同时对其组合中的个股进行认真研究，避免踩到“地雷”。

3.评估增长潜力

通过对组合中个股的收益和估值情况的预测，可以对基金净值的增长情况进行预测，来衡量备选基金的增长潜力。

4.基金的“期限结构”

在选择封闭式基金时，要考虑基金的剩余期限，根据市场走势和基金净值变动预测进行基金剩余期限的合理搭配。

（四）看价格

“看价格”主要是指对封闭式基金的折价率进行分析，在其他条件相同的情况下，选择折价率相对较高的基金。

五、投资流程与方法

好的投资结果是建立在好的投资流程和投资方法基础上的，将投资决策的各个步骤进行合理地安排和整合，可以有效地将基本面与技术面研究、定性与定量分析、时机选择以及风险控制等结合起来，实现投资研究一体化、风险控制与投资交易并重。投资流程应该包括以下几个步骤：

研究先行—实地考察—价值评估—比较分析—技术分析—决策选择—买卖交易。

1.研究先行。进行自上而下的宏观研究与自下而上的微观分析，对行业以及股票的基本面进行了解。

2.实地考察。对企业进行实地调研，一方面了解企业未来经营发展情况，一方面也是对企业公开的报告和报表中的信息进行核实。

3.价值评估。在研究和实地考察的基础上，从上市公司基本面角度进行数量化分析，对股票价值进行评估。

4.比较分析。将股票的估值指标与同类企业以及大盘进行比较，确认其估值高低。

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2二.k在20左右向上交叉d时，视为买进信号。

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2 彼得·林奇的投资哲学

美国的传奇基金经理人彼得·林奇—全球最佳选股者，一直以来都认为，哲学、历史领域优秀的人比学习金融和贸易的统计更适合投资，因为哲学是世界观的方法论，而统计只是一个机械重复的数据基础。他的投资哲学是:没有人能准确地预测资本市场即将发生什么;投资行为在某种意义上讲就是一种赌博行为;世上没有绝对安全的投资工具;价值投资的要义在于，对股票背后的企业内在价值和发展预期充分了解并充满信心，优质企业的价值，终结会体现在其股票价格上，价值投资在于长期持有，以获得可观的投资收益。在资本的投资中，方法得当，会赢得杠杆式的投资回报。哲学可以使人的思维更家系统全面、更加敏锐理性，帮助投资者汲取经验。林奇认为，投资主要有两个步骤:第一是正确认识事实，可以把投资看作是对世界的股权投资;二是用什么样的方法来处理信息，以便做出正确的投资决策，这可以作为股票投资的方法。两者是相互联系的，不可或缺的。

3 乔治·索罗斯的投资哲学

索罗斯，他传奇的投资经历让他显得异常神秘，神秘的甚至很少有投资者敢于借鉴他的投资理念。即便你去琢磨他的投资理念，也未必能研究透彻。他是哲学家中最成功的金融投资家，是金融投资家中最有成就的哲学家。他的文字一直是难以捉摸，在《超越金融一一索罗斯的哲学》一书中，索罗斯以简洁的风格总结他的投资哲学思考—不确定性原理、在金融市场中的反身性理论、开放社会的概念。他认为这三个理论是紧密相连的。作为一个成功的投机者，一个失败的哲学家和一个有争议的慈善家，索罗斯认为，股票市场就像一个动物世界，弱肉强食，丛林法则适用，所以投资必须稳准狠;人类的世界观本就存在缺陷，每一个人都具有人性弱点，所以，任何一个经济系统也不可避免的存在缺陷环节，而这一环节往往被隐藏的很好以至于最为难发现和攻克;羊群效应是帮助投机成功的关键所在，如果没有这一效应，或者效应微弱，那投机绝对很难实现;投资的假设前提是市场总是错的，我们必须面对和处理的是市场不合理、不成熟和混乱无序，根据规避和纠正偏差的过程中实现的投资利润。

4 威廉.江恩的投资哲学

江恩是是二十世纪成功的投资家之一，他从一个投机者开始，成长为一位成功的投资者，同时还是一位哲学家，充满智慧。他利用古代数学和宗教，以天文学和几何学为基础，研究投资，赚取到了当时巨大的财富。此外，他交易时间和买卖价格完美结合，提出了全新理论，受到后来投资者的高度重视。

江恩投资理论的核心是，在表面看上去混乱的市场中，构建严格的交易秩序。由其创造的“江恩线”、“江恩时间法则”“江恩价格法则”等，都可用来预测股票价格合适回调，又会回调到什么位置。江恩的投资理念比较特别，在金融市场上也有较大的可行性，尤其是在价格的判断中，其理念明显具有优势。

5 伯纳德.巴鲁克的投资哲学

巴鲁克是一位具有传奇色彩的风险投资家，在征服了华尔街之后又征服了华盛顿的。美国共同基金之父纽伯格说:“巴鲁克是最能够把握住好时机的投资者”。巴鲁克的投资哲学是:人性是投资过程中必须时刻考虑的因素，绝不贪婪;任何所谓的内部消息、特殊信息都要提高警惕:绝不强求每一次交易都能做到完美的低买高卖;第一时间接受损失的事实并坚决及时止损;投资股票要求质精而非量多，股票有几只便可，关键是专注、投入研究和坚持;要做善于总结和定期估值的投资者;投资要给自己留后路，切不可把资本全部注入股市;要研究和坚守自己熟悉并敏感的行业板块。

6 是川银藏的投资哲学

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引言与文献综述

股市频繁而剧烈的波动不仅严重影响了市场的稳定健康发展，而且在很大程度提高了投资风险，使投资者闻风丧胆，失去投资消费信心。因此，“股价异常波动之迷”一直是学术界和实务界研究的热点，研究股价异常波动对市场稳定和投资者保护具有深远的意义。

对于“股价异常波动之迷”的研究，研究理论依据、方法、角度不同，得出的结论也不同，国内外学者对这一问题的研究一直处于争议之中。De Long等（1990）用市场噪声理论研究发现，投资者的正反馈交易增加了资产价格的波动性。Jegadeesh等（2001）认为投资者的“过度自信”会导致“过度交易”，“过度交易”推动了资产价格波动。Leuz（2004）认为投资者因不能从价格中获得有关股票的完整信息，只能从其他人的行为、决策中获得信息，这种行为加剧了股价波动。国内学者有关股价波动的研究，主要关注机构投资者对股价波动的影响。赵涛、郑祖玄（2002）研究发现机构投资者通过资产重组、关联交易等方式提高该股业绩、制造炒作题材改善股票基本面信息，使散户投资者跟风，加剧股价波动。李竞（2008）通过机构投资者之间的博弈分析发现，由于我国资本市场法制不完善，在不担心违规受到惩罚下，机构投资者可能联合坐庄，一起操纵股价，加剧股价波动。王静涛（2006）认为股价是政府、机构投资者、个人投资者等相互之间博弈的结果，许多机构投资者利用自身的资金、信息、人才、技术等优势，在股市上大肆炒作，加剧了股价的波动。

回顾国内外的相关研究文献可知，从博弈论角度分析投资者对股价波动的影响的文献较少，存在的文献大都用经典博弈论来分析，没有学者运用信息协议下归纳博弈来分析；而且，经典博弈论假定参与人对其所进行的博弈形式拥有充分的认识，是在外生给定的博弈形式下进行博弈，这不符合经济现实中的参与人，主观博弈或归纳博弈更符合假定参与人对博弈形式的客观认识是有限的、主观的，每个参与人在各自的主观博弈模型下学习对手的策略并通过策略互动来学习主观博弈规则并以此为基础进行博弈（黄凯南，2010）。此外，经典博弈论虚构了博弈树中的博弈分枝、决策节，而这些在现实经济博弈中是不存在的，信息博弈下的归纳博弈有形的信息碎片和行为代替无形的博弈分枝和决策节，更加科学合理（M. Kaneko and J.J.Kline，2008）。

因此，本文运用信息协议下的归纳博弈理论来初探股价波动的机理，探析投资者对股价波动的影响，更加符合经济现实，也具有一定的理论意义。

信息协议下归纳博弈的基本分析结构

（一）归纳博弈论的基本假定

1.博弈参与人对客观博弈认识的有限性和主观性。在博弈中，参与人是有限理性的，不可能完全掌握所进行博弈的相关知识，对客观博弈的认识带有主观性；参与人在博弈的时候，最初并不知道他们所进行博弈的博弈规则，对其他博弈参与人的数目、信念、博弈策略知之甚少，甚至完全不知；参与人通过个人积累的经验、教育以及从其他博弈参与人那里学习客观博弈的知识，并进行归纳推导得出自己关于客观博弈的认知信念（Mamoru Kaneko and J.Jude Kline，2008）。

2.博弈参与人对客观博弈认知信念的不断完善性。归纳博弈论区分了客观环境和参与人对博弈的个人认知观念，参与人被假定为最初博弈时拥有对客观环境的认识很少，不断地重复面对给定的客观环境，通过选择可行的行为来积累经验，从经验中构建对客观环境的认知观念，再通过下一次相同或相似的博弈来完善这种认知观念，以此类推，不断地进行博弈，不断根据以前认知观念的记忆来完善对客观环境的认知（Koji HASEBE and Ryuichiro ISHIKAWA，2011）。

3.博弈参与人对客观博弈认知信念的差异性。在同一个博弈中，每个博弈参与人在个人认知观念的构建过程中，因经验不同，即使面对完全相同的客观环境，也会形成不同的客观环境认知观念；而且，每个参与人用以前形成的并能记住的经验不断修正对客观环境的认知观念，每个参与人的记忆能力不同，以记忆中的经验修正后的认知观念自然不同。因此，博弈参与人对客观博弈认知信念的差异性（Koji HASEBE and Ryuichiro ISHIKAWA，2011）。

4.博弈参与人博弈行为的规律性。参与人在博弈时，倾向于遵从一些有规律的行为方式；在短期内，博弈参与人对客观环境的认知观念具有一定的稳定性，他以之前形成的观念进行博弈，认知观念没变，博弈行为也就不会变；除非当博弈参与人掌握更多新信息或客观博弈环境发生重大变化，使博弈参与人认为改变博弈方式进行博弈所获得的收益大于不改变的收益的可能性较大时，才会修正之前的认知观念并进行博弈（Mamoru Kaneko and J.Jude Kline，2008）。

（二）用信息协议表述的归纳博弈

1.信息协议的定义。在经典博弈论中，客观博弈形式是给定的，用博弈树来描述博弈的过程，博弈参与人对博弈树具有完全的认识能力，参与人在决策的任何一步都知道自己所处的决策结在博弈树中的位置，即在博弈树中的哪一个分枝和哪一个决策节，并清楚地记得上一次决策节和下一个决策节是什么。然而，这并不符合现实的决策行为，在动态博弈过程中，这些博弈树的分枝和决策节是不存在的，参与人对自己所进行的博弈处在连续博弈的哪个环节也不清楚，他只是了解博弈的一些信息片段，并以这些信息片段进行决策。为了克服经典博弈论的这个缺陷，归纳博弈论提出信息协议，用有形的信息碎片和行为代替无形的博弈分枝和决策节，进而简化拓展博弈。信息协议由信息碎片、行为和因果关系构成，具体描述如下：信息协议Π=（W，A，），其中，W是信息片段的有限非空集合，A是行为的有限非空集合，是因果关系，为U∞m=0=（（W×A）m×W）的一个子集。将W分为决策碎片（Decision Pieces）WD={w∈W：[（w，a）]u，a∈A且u∈W}和末尾碎片（End pieces）：WE=W-WD（M.Kaneko and J.J.Kline，2008）。

2.用信息协议描述的归纳博弈。如下所示：

参与人、记忆与行为。具体的操作过程是：将信息协议Π=（W，A，）拓展为Π=（（W，A，），π，h），π为参与人函数，h=（h1，...，hn）为支付函数。假定每一个决策信息碎片WD只能由一个参与人接收到，而每一个末尾信息碎片WE，所有参与人都能接收到，参与人在接收到末尾信息碎片后取得支付。m=（m1，...，mn）表示参与人的记忆函数，参与人的行为由其记忆函数描述的记忆决定。参与人在（Π，m）的行为模式σi在是被限定为i的函数，i为对于一些u，有σi∈{a：∈i}；mi=mi隐含σi=σi，这意味着参与人的行为模式函数给其分配一个符合信息协议Π=（（W，A，），π，h）和记忆函数mi的行为（M.Kaneko and J.J.Kline，2008）。

客观环境和经验域。归纳博弈论认为，记忆函数和记忆的积累域决定了参与人的归纳推导观念，在支持完美记忆函数的同时也考虑一些积累域，用信息协议Πo=（（Wo，Ao，o），πo，ho）来描述客观博弈环境。假定参与人通常会遵从特定的行为方式σo =（σo1，...，σon），但是有时也会偶尔偏离这些给定的行为组合，每个参与人在不断重复的客观环境博弈之后，不断通过试误和其他所回忆得起来的记忆来学习客观环境。每个参与人以小的概率进行试误，两个或更多的参与人同时尝试偏离他们行为模式是罕见的事，而且罕见事的记忆可能会在参与人的思维中消失或被遗忘，但是来源于一些经验的其他形式的记忆可能会保留下来成为长期记忆。将参与人的经验域分为积极经验和混合经验（包括积极和消极经验）两部分，积极经验来自参与人自己的尝试，消极经验来自其他参与人的尝试，参与人就是通过自己尝试以及学习其他参与人的尝试来积累经验，并以此形成客观博弈形式的个人认知观念，进而进行博弈（Kaneko M.and J.J.Kline，2008）。

（三）归纳博弈过程与主观博弈均衡

首先，当博弈参与人最初接触到博弈的客观环境Πo=（（Wo，Ao，o），πo，ho），通常依据其记忆函数mo =（mo1，...，mon）从特定的行为方式σo=（σo1，...，σon）中选择符合客观环境的一种行为进行博弈，积累记忆内存（TDi，YDi）；其次，通过积累的记忆内存归纳推导个人观念Πi =（（Wi，Ai，i），πi，hi）；再次，用形成的个人观念进行决策，选择主观策略σi；最后，用决策制定过程积累的经验修正客观环境Πo=（（Wo，Ao，o），πo，ho）并形成新客观环境 ΠoN=（（WoN，AoN，oN），πoN，hoN），并以此为基础再进行新一轮的博弈，如此反复，不断通过重复的博弈，不断修正自己的个人观念。依此类推，每个参与人在每次博弈中都按以上步骤进行博弈，当所有参与人都以个人观念进行决策且其选择的博弈策略是最大化效用的，此时便达到主观博弈均衡。当客观环境Πo =（（Wo，Ao，o），πo，ho）发生重大变化或观察到其他博弈参与人选择某种行为获得更多收益时，更可能改变个人观念Πi =（（Wi，Ai，i），πi，hi），完全尝试新的行为σN=（σN1，...，σNn），通过博弈积累记忆内存（TDi，YDi），归纳推导形成新的个人观念∏Ni=（（WNi，ANi，Ni），πNi，hNi），导致新主观博弈均衡的产生（Kaneko M.and J.J.Kline，2008）。

投资者对个股股价波动影响的归纳博弈分析

（一）投资者买卖股票的交易—信息协议下的归纳博弈

1.股票交易方—归纳博弈参与人。股票市场中的参与主体可以分为投资者、证券机构、交易所和政府监管机构；其中，投资者是股票市场中最重要的主体（李竞，2008）。公司确定股票发行价格并发行后，虽然证券机构、交易所和政府监管机制对股票的交易有一定影响，但是，股票的价格及波动主要由二级市场中投资者的买卖行为决定。因此，股票买卖博弈的参与人是股票的交易方。交易方在买卖股票时，对其交易的股票的业绩、经营管理能力以及对其他交易方类型、交易策略的认知能力是有限的、主观的，不可能完全掌握这些所有真实信息，只能用以前通过经验积累形成的个人认知观念去认知股票买卖交易，通过不断的交易积累经验，不断完善对股票交易的个人认知观念。在不断的股票买卖交易过中，每个交易方经验不一样，对交易的个人认知观念也就不一样，这就导致了股票交易各方个人认知观念的差异性。此外，在短期内，股票交易方对股票交易的个人认知观念具有一定的稳定性，依此选择的交易策略也具有一定的规律性，除非客观环境发生重大变化使其不得不改变个人认知观念，不然会遭受更大的损失，一般情况下，他是不会改变投资策略的。综上分析，股票交易方满足了归纳博弈参与人的基本假定，可以用归纳博弈对股票交易进行深入分析。

2.股票交易中信息协议。在现实生活中，投资者买卖股票成功与否，通常不在于一次交易的成败，而在于在较长时期的多次不断交易，这种多次交易可以用动态博弈来表述。然而，在每一次交易过程中，每一个交易者只知道自己交易在自己交易计划的哪一步，只掌握了有关整个动态博弈的某些信息片段，并不知道自己处在整个动态博弈的哪个位置，也不知道其他交易者处在哪个位置，就不存在博弈树中的决策分枝和决策节，也就不能用经典博弈论中的博弈树来分析，用信息协议来描述更加合理。

3.股票交易—信息协议下归纳博弈。投资者在进行每一次股票买卖时，并不完全了解他所交易的对象—公司股票，并不清楚公司业绩、经营管理能力等基本面的真实信息，也不知道有多少投资者会进行交易，也不清楚每个投资者的类型及其投资策略，对这些信息，由于认知能力的有限性，投资者只掌握有关信息的某些片段；而且，当股票投资者刚从事股票投资时，缺乏投资经验，只能通过观察其他投资者交易股票的行为和有关股票投资的理论知识，凭借自己的记忆归纳推导形成股票投资的个人认知观念。

首先，最初面临股票市场，即股票投资的客观环境Πo =（（Wo，Ao，o），πo，ho），通常会在其个人认知观念中认定的投资组合σo=（σo1 ，...，σon ）中选择一种符合客观环境的方式进行投资，积累记忆内存（TDi，YDi）；其次，通过积累的记忆内存归纳推导个人认知观念Πi =（（Wi，Ai，i），πi，hi）；再次，用形成的个人观念进行决策，选择投资策略σi；最后，用决策制定过程积累的经验修正客观环境Πo =（（Wo，Ao，o），πo，ho）并形成新客观环境∏N0=（（WN0，AN0，N0），πN0，hN0），并以此为基础再进行新一轮的博弈，如此反复，不断通过重复的博弈，不断修正自己的个人观念。依此类推，每个投资者进行每次股票交易都按以上步骤进行博弈，当投资者都以个人观念进行决策且其选择的博弈策略个人主观认为是最大化个人效用的，此时便达到主观博弈均衡。当股票市场Πo=（（Wo，Ao，o），πo，ho）发生重大变化或观察到其他博弈参与人选择某种行为获得更多收益时，股票投资者更可能改变个人观念Πi=（（Wi，Ai，i），πi，hi），完全尝试新的行为σN=（σN1，...，σNn），通过博弈积累记忆内存（TDi，YDi），归纳推导形成新的个人观念∏Ni=（（WNi，ANi，Ni），πNi，hNi），导致新主观博弈均衡的产生。因此，可以认为，投资者进行股票交易即进行信息协议下的归纳博弈。

（二）股价形成、波动机理

在股票市场中，每一次个股股票的交易，并不是所有的股票持有者都会出售股票，只有投资者对个股的个人认知观念发生了变化，认为继续持有该股票不会获得更多的收益或受到更多的损失时才会选择交易股票，也不是所有的投资者都会认为该只股票值得购买持有，因此某只股票某次价格的形成是该只股票的该次交易方进行信息协议下归纳博弈的结果；当有新的投资者愿意购买该只股票或该只股票的部分持有者改变个人认知愿意增持更多股份，同时其他股票持有者改变个人认知观念愿意减持或抛售所持股份，就会进行新的交易，再次进行归纳博弈，形成新博弈均衡价格、新的股价，如此不断交易，不断进行归纳博弈，旧的均衡价格不断破裂，新的均衡价格不断形成，也就导致了股价波动。此外，投资者买卖股票成功与否，通常不在于一次交易的成败，而在于较长时期的连续多次不断交易的结果，也就是说投资者的股票交易是动态连续的。因此，个股股价是股票交易方进行信息协议下动态归纳博弈形成的均衡价格，个股股价波动是信息协议下动态归纳博弈均衡更替的结果。

（三）股价波动的原因分析

1.投资者个人认知观念的变化是股价波动的内在驱动因素。在公司未发行新股前，股票发行后其供给量就由股票的持有者决定，如果个股持有者的个人认知观念没有发生变化，仍然看好所持有的股票，是不愿意交易所持股票的，同时，股票市场上没有持有该股票的投资者对该股的认知观念也没有发生变化，也仍不看好该只股票，仍不愿意购买该股票，也就没有人愿意交易该只股票，就不会进行交易。除非，股票持有者个人认知观念发生变化，部分持有者愿意增仓，部分持有者愿意减仓、清仓；或股票持有者都愿意减仓、清仓，市场上的其他未持有该股票的投资者个人认知观念发生变化，愿意购买；只有出现这两种情况时，个股股票的交易才会进行，否则就不会有交易，个股股价就维持上一次交易价格。因此，投资者个人认知观念的变化是个股股价波动的内存驱动因素，是决定性因素。

2.股票市场环境的变化是股价波动的外在驱动因素。股票市场环境，会影响投资者个人认知观念的形成，通过使投资者个人认知观念的变化而导致股票交易方进行新的一次博弈，形成新的博弈均衡价格，从而影响股价波动。但是，股票市场环境变化对股价波动不起决定性作用，他只能通过改变投资者个人认知观念来影响股价波动，即使股票市场环境发生重大变化，投资者对股票认知观念没有发生变化，股价也不会发生波动，它会保持上一次的博弈均衡价格。只有当股票市场环境发生的变化足以使投资者改变其个人认知观念，股票价格才会发生波动。所以股票市场环境的变化是股价波动的外在驱动因素，不是决定性因素。

结论与启示

本文从投资者角度运用信息协议下的归纳博弈理论来初探股价波动的机理，分析投资者对股价波动的影响，通过研究得出以下结论：第一，投资者进行的股票交易实质上就是信息协议下的归纳博弈。第二，股价是股票交易方进行信息协议下动态归纳博弈形成的均衡价格，股价波动是信息协议下动态归纳博弈均衡更替的结果。第三，投资者个人认知观念的变化是股价波动的内存驱动因素、决定性因素。第四，股票市场环境的变化是股价波动的外在驱动因素、非决定性因素。

本文的结论对稳定股价波动具有重要的启示：一是提高我国上市公司的信息透明度，减小投资者因所掌握的个股信息的变动而不断改变个股的个人认知观念。二是遏制投机的投资者，培育价值投资理念，稳定投资者的个人认知观念。三是完善资本市场法制，创造稳定的、健康的投资环境。

参考文献：

1.De Long，J.Bradford，Andrei Shleifer，Lawrence H.Summers，and Robert J.Waldmann.Noise Trade Risk in Financial Markets[J].Journal of Political Economy，1990，（198）

2.Jegadeesh，N.，S.Titman.Profitability of Momentum Strategies： An Evaluation of Alternative Explanations[J].Journal of Finance，2001（56）

3.Leuz，C.and Verrecchia，R.Firms’Capital Allocation Choices，Information Quality，and the Cost of Capita[R].Work-ing paper，University of Pennsylvania，2004

4.赵涛，郑祖玄.信息不对称与机构操纵—中国股市机构与散户的博弈分析.经济研究，2002（7）

5.李竞.中国个体证券投资者的行为博弈探析.复旦大学硕士学位论文，2008

6.王静涛.发展机构投资者是否有利于股市的稳定—基于博弈角度的分析.金融与经济，2006（6）

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关键词 公允价值 会计实务 运用

众所周知，与国际财务报告准则实质性趋同是我国会计准则体系的重要特征。以公允价值为例，它代表了会计计量属性上的一种突破，它突破了传统会计计量模式囿于历史成本原则的局限性，引发了会计计量理论的一场“范式革命”。

一、根据我国市场化进程有步骤有计划地对公允价值展开运用

公允价值的运用其最大的一个制约因素就是“取得”，如何取得、取得的公允价值是否准确都将是我们应该予以考虑的问题。正是由于我国的市场化程度不是很发达、信息流通相对闭塞、公开市场初具规模，我国会计计量模式中一贯以历史成本为主导的原因也使我国会计研究人员忽略了对公允价值的大力研究，使得公允价值的取得成为公允价值在我国运用的主要制约因素。

二、鉴于我国企业与会计人员的素质等客观原因以及成本与效益问题看公允价值的适度运用

公允价值固然很好，但也并非多多益善。面对重要的、对企业可以产生重大影响的业务、资产及其他运用公允价值能够更好地对企业进行监管，使企业随时处于一个良好的监管环境中，能够及时发现问题、解决问题，提升企业的抗风险性；面对不重要的、甚至是无关大局的业务、资产及其他就应重新考虑对公允价值的运用问题，虽然公允价值是更为客观、更为合理的计量模式，但如若在运用公允价值之后其成本急剧增加，面对此种情况就应考虑其采用公允价值之后的成本与效益之间的关系，如果边际成本大于边际效益，运用公允价值反而使企业经济效益受到影响，那么运用公允价值就显得不适合了。

三、借鉴国际会计准则对公允价值的运用情况研究公允价值在我国的拓展性运用

近年来，国际会计准则及美国等一些市场经济发达国家会计准则，纷纷将公允价值作为重要甚至是首选的计量属性加以运用，以提高会计信息的相关性。从计量属性角度看，公允价值在某种程度上代表着财务会计的发展方向。因此，其运用的范围和程度也就成了衡量一个国家或一个地区、一个组织会计国际化程度的重要标志。从这一点来说，发展我国的公允价值运用是我国会计体系努力完善和发展的重要方面。我们也应通过分析和借鉴国外更为完善的会计准则来更好地为我国公允价值的运用提供参考。

购买上市公司股票投资时，根据我国《企业会计准则》第2号与第22号规定，上市股票分为三种情况：如果持有股票的目的是为了短期持有，则将其归入“交易性金融资产”；如果持有股票的目的既不是为了短期持有，也不是为了长期持有，则将其归入“可供出售金融资产”；如果持有股票的目的是为了长期持有，则将其归入“长期股权投资”。如图所示：

如果上市股票全部采用公允价值计量模式，那么在上市股票内部就形成了一个统一的计量模式，然而，我们对照长期股权投资的情况，又会发现另外一个问题（如图）：

对有限责任公司的股份和股份有限公司的不上市股票采用成本法和权益法进行会计处理是毋庸置疑的，因其不处在一个公开的市场上，不进行公开交易，要想取得其公允价值有很大的难度。那么上市股票是否可以全部运用公允价值就成为了一个焦点，如果上市股票运用公允价值进行计量，那么在长期股权投资内部将产生两种计量模式，相互不能统一，产生矛盾。

在面对上市股票处于一个相对活跃的市场、其公允价值每天都可以随时了解的状态下，是否能将上市股票逐步乃至完全放开；面对股票，是否应给予其更大的自由空间；随着股市的瞬息万变，上市股票全部运用公允价值计量使得对股票的管理是否能够更为科学，更能反映股票的市场价格。伴随着我国证券市场的发展，这些问题还有待进一步解决。

参考文献：

[1]徐水生.坚持和完善公允价值计量模式.金融会计.2009(02).

[2]叶群利.试论新会计准则下的公允价值.商场现代化.2008(7).

[3]张国义.公允价值的会计计量模式及其应用.会计之友.2007(10).

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中图分类号：F83 文献标志码：A文章编号：1673－291X（2011）17－0082－03

前言

随着近代计算机技术的飞速发展，信息化程度越来越高，所以研究者现在面对的不再是缺乏研究数据，而是在庞大的数据中挖掘出有价值的信息为投资者提供参考。目前对股票投资价值的预测主要使用的方法有基本分析、技术分析、金融模型方法、时间序列法和非线性系统分析方法。从20世纪80年代以来，非线性方法在股票指数以及股价变化趋势的研究中发展迅速，代表理论有神经网络、小波分析、自回归神经网络等、支持向量机方法等，其中，支持向量机方法近年受到越来越多的关注，在处理非线性问题方面有一定的优越性。首先，支持向量机研究的是有限样本条件下的问题，很好地解决了小样本问题，在小样本条件下能够得到相对精确的估计结果；其次，支持向量机的算法避免了很多复杂情况下的维数灾难问题；同时，支持向量机解决了神经网络方法中容易遇到局部极值的问题，有效地得到全局最优解。本文使用支持向量机方法研究股票的选择并验证其有效性。

一、支持向量机的理论介绍及本文的研究设计

支持向量机是基于统计学习理论发展出的一种分类方法。系统学习是指根据已知的训练样本的输入向量x和输出向量y，估计输入x和输出y之间的函数关系，进而对未知样本的输入值x，尽可能精确地预测输出值y。支持向量机是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力。

根据支持向量机的原理，利用支持向量机对股票是否有投资价值进行分类，大体上来说分为两个过程： 分类器的设计和分类的实现，即：分类器的设计：取一定数量的样本，称为训练集或学习集合，进行分类器的设计；分类的实现即用设计的分类器对待识别的样本进行分类决策。

在本文的实证研究中，具体的研究步骤如下：

1．数据获取。首先决定样本的输入和输出值。利用公司价值对股票是否有投资价值分类，输入向量选择能体现公司价值的数据，输出值则根据收益率大小判断投资价值。

2．数据处理。为了排除异常值对分类结果的影响，对样本数据进行预处理。

3．分类器设计。我们利用训练集选择合适的模型，主要是选择核函数以及相关参数。基本方法是在训练集内部进行模型选择的检验。

4．分类的实现。利用上个步骤中选择的分类器，对待识别的样本进行分类决策，得到分类结果，即股票是否有投资价值。

5．分类结果的检验。在本文中，分类的结果检验分为两个部分，一部分是检验分类的准确率，一部分是比较根据分类结果得到投资组合的收益率和市场平均收益率之间的关系。

二、数据获取和处理

公司的内在价值包括公司的盈利能力、成长能力、风险状况和对股东的回报。

企业的盈利能力考察的是一个企业运用其所持有的资源创造最大价值的效率水平，也是考察一个企业价值的核心指标。衡量企业盈利能力的总指标为净资产收益率，同时根据杜邦分析法，净资产收益率可以分解为总资产收益率和财务杠杆的乘积，因此，净利润率和资产周转率也反映了企业的盈利能力。

企业的成长能力考察的是企业现有财务指标的增长情况，根据不同的现期财务指标，有不同的成长能力的指标，例如，净利润增长率、资产增长率、营业收入增长率等等。企业的成长能力越强，其未来发展前景越被看好，公司价值也越大。

衡量一个企业的风险状况，主要是考察该企业的长期和短期的流动性状况。衡量企业长期经营风险的指标一般是企业的资产负债比，即财务杠杆率；而衡量企业短期经营风险的指标主要是流动比率和速动比率。同时我们还加入Beta值衡量个股对于市场的风险。

每股收益反映了企业给普通股股东带来的获利水平的指标主要是每股收益，每股收益越高，则该公司能够带给普通股股东的投资收益越好，企业价值相对较高。

我们选择反映公司盈利水平、成长水平、风险状况、股东获利水平以及行业特点的相关财务指标，作为支持向量机分类模型中的样本输入向量。这些指标为：每股收益、净资产收益率、总资产收益率、利润率、总资产周转率、净利润增长率、资产增长率、营业收入增长率、资产负债比、流动比率、速动比率、Beta值以及行业市盈率。

样本输出值y是代表该股票是否具有投资价值。由于上市公司年报必须在下一年的五月之前公布，我们选择五月第一个交易日后6个月期间的收益率作为评价股票是否有投资价值的标准。将收益率排名前20% 的股票标记为y＝1，其余的标记为-1。财务数据取自A股上市公司2005年至2009年的年报数据，Beta值来源于Wind咨询数据库。

用前一年的样本作为训练集，利用生成的模型对本年度样本进行预测，将预测结果与本年度样本实际的y值进行对比，分析预测的准确程度。数据预处理的方法为：剔除数据缺失样本；剔除异常样本，将新上市公司的样本和部分特殊股票样本如ST股进行剔除。同时，剔除净资产收益率为负的公司；将每个公司的资产负债比、流动比率和总资产周转率除以行业平均水平，得到他们在行业中的相对水平；剔除极端值对于模型的影响，计算出每个变量的平均值和标准差，设平均值为μ，标准差为σ，则将所有变量的值控制在[μ-3σ，μ+3σ]范围之内；剔除小规模的上市公司。

三、实证结果

在支持向量机的模型选择中，主要是核函数的选择和参数的选择。不同类型问题中的核函数和参数选择可能存在较大的差异，本文选取的核函数为RBF，在选择了核函数的同时，对每年的分类模型，我们也通过该方法选择参数μ和C。

我们使用2005年的样本做训练集，对2006年的样本做预测；用2006年样本做训练集预测2007年样本；依次类推，直到用2008年样本预测2009年。

支持向量机得到的预测结果是股票是否在接下来半年具有投资价值，有价值的标记为y＝1，其余的分类为y＝－1。

对于实际上y＝1的样本，预测正确率记为a，对于实际上y＝－1的样本，预测正确率记为b，总的预测正确率记为c。

对于值得投资的股票来说，我们可以达到百分之十以上的正确率，即通过分类得到的优异的股票中，的确能挑选到优异的股票。对y＝－1的样本，正确率在百分之八十以上，即我们可以剔除大部分的普通股票。总体来说，我们选用的支持向量机的分类结果预测正确率为70%左右（见表1 ）。

我们将预测值为y＝1的股票按照市值比例进行投资，构建投资组合，比较6个月内的收益率与市场收益率比较。

1．利用2005年样本预测2006年财务数据为依据的投资价值

经过2005年样本内的核函数选择测试，我们选择 C=300，μ为0.01。根据2006年的财务数据进行预测，将支持向量机分类所得到的y＝1的公司组成投资组合，所得的收益率与上证综指收益率比较如图1。

可以看到，通过支持向量机选择的投资组合战胜了大盘，6个月内的累积收益率均高于市场平均收益率，由表10可以看到预测的准确率也比较高。即利用2005年样本作为测试集所得到的模型能较好地根据2006年财务数据预测股票是否具有投资价值，选择出较为优秀的投资组合。

2．利用2006年样本预测2007年财务数据为依据的投资价值，以及利用2007年样本预测2008年财务数据为依据的投资价值，我们选用的参数均为C=200， 均为0.01，得到的投资组合收益率如图2和图3所示。

可以看到，虽然这两年的预测准确度还较令人满意，但是我们所选的投资组合收益情况较差，可能是由于金融危机的影响使得不同行业和不同公司受到不同程度的打击。在支持向量机的输入向量选取中，我们没有考虑市场因素的影响。所以金融危机对宏观经济的影响和对不同公司的冲击的差异可能是导致支持向量机分类效果不具意义的原因之一。

3．利用2008年样本作为训练集， 根据2009年财务数据预测投资价值

我们选取的参数是C=200，μ为0.01。根据分类结果得到的投资组合获得了比较好的投资回报率。即支持向量机做出了较好的分类判断。可以看到，投资组合在刚开始的时候低于平均水平，但是在之后的四个月赶超了市场平均水平。

四、结论

本文用财务数据作为支持向量机的输入向量，同时利用财务数据公布后半年的股票收益率的高低判断股票是否具有投资价值，作为输出变量。基于支持向量机分类的结果进行投资组合的构建验证有效性。

1．虽然2005年至2009年中国股票市场经历了熊市到牛市再到熊市的波动过程，但是预测的准确性总体均能达到70%左右，即能挑选出一部分具有投资价值的股票并剔除一部分没有投资价值的股票。也就是利用支持向量机进行分类，能有效地对股票的选择范围进行缩小。

2．2006年和2009年预测结果所得到的投资组合回报率能跑赢大盘，比较令人满意。而2007年和2008年的预测结果得到的投资组合并不理想，可能是由于金融危机对整个股市产生的负面冲击，并且对不同行业不同类型的公司的影响有较大差异。在分类模型中，输入向量仅仅是代表公司价值的基本财务指标，默认市场因素对各个公司的影响相当，当这个默认条件不成立，市场又面临比较大的变化时，可以预见不能取得令人满意的结果。

参考文献：

[1] 李波.SVM在企业财务困境分析中的应用[J]. 现代管理科学，2004，（12）： 12-14.

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一、选股的重要性

随着20世纪90年代中国证券交易市场的发展，我国的股票市场经历了20余年的历程，几经起落。参与证券投资的人数也不断增加，证券投资也早已深入人心，同时证券投资市场的规模和影响也越来越大。对我们证券市场上市公司的市场表现进行科学分析，是一项艰巨而繁杂的基础性工作，尤其是对每一轮行情中上涨的热门板块、热门行业进行分类与筛选，对热门行业和热门板块中的龙头股和领头羊的精选，对于优秀的上市公司进行调研、分析、把握和预测，就显得尤为重要。所谓选择决定命运，如果没有一个切实可行的清晰选股思路，在如此众多的上市公司进行筛选自己的投资目标，就显得非常盲目，从而输在起跑线上。

二、选股的“五大基本原则”

选股的方式很多，有基本面选股，也有技术面选股，有长线投资选股，也有中短线投资选股。笔者在此认为，不管从哪些方面选股，也不管是从长线、中线还是短线投资选股，都要把握“五大基本原则”，并能在投资实践中有效运用，方能避免在后期投资过程中的后遗症。

第一大原则是要选择小盘股。对于中小投资者来说，不适合选择一些大盘蓝筹的慢牛品种，之所以选择小盘股，是因为小盘股通常易于被主力控盘，也经常被主力看中，一旦大量资金参与运作，小盘股就通常表现为上涨容易拉升，下跌易于护盘的走势。

第二大原则是要选择具有成长性的股票。公司的成长性是指：公司所具有的不断挖掘未利用资源而持续实现潜在价值的能力，是人们依据公司现有的发展状况和其他内、外客观因素所作出的对公司未来发展潜力的判断，公司的成长性集中体现在公司的发展空间和发展速度上。

第三大原则是要选择有炒作题材的股票。市场炒作需要概念，有部分概念是主力挖空心思炮制出来的，还有一些概念并无实质提升公司的价格。不同的概念有不同的时间周期，概念主要分为以下四种类别：a由问题引发的概念：如借壳上市、资产重组等；b由重大事件引发的概念：如日本地震概念、神九概念（军工航天股）等；c由重大政策引发的概念：如新兴产业规划、新能源概念等；d由突发消息引发的概念，表现为个股的单一利好政策。

对概念股的投资，一般包括两个阶段。第一阶段是概念预热时期，一般在行情引发的前期，所有相关的个股将出现板块联动，出现个股联动普涨的局面，由于概念的朦胧性，此时市场投机氛围浓厚，但是随着时间的推移，没有实质性内涵的概念，股价会逐渐回落；第二阶段是概念深化阶段，在市场淘汰了一批跟风上涨的股票之后，那些真正的概念股则会脱颖而出，此时市场会更加关注能够引发“质变”的概念。投资人应根据时间与内容判断概念的真实性和行情的大小。如果判断准确，及时介入这样的股票，那么往往在短时间内就可以取得丰厚的回报。

第四大原则是要选择热门（热点）股票。热门股是指：在股票市场上交易量大，交易周转率高，股票流通性强，股票价格变动幅度大的股票。

热点的性质往往可决定一轮行情的性质，热点的聚散效应能影响未来市场趋势或行情的发展。热点可以分为以下四种类型：a主流热点：是指能够贯穿行情始终的市场热点，此时投资者适合采用“捂股为主”的策略，与整体行情共进退；b阶段性热点：此类热点往往随着一轮行情的兴起而兴起，随行情的衰落而衰落；c短期热点：这类热点股票往往昙花一现，此时投资者要坚持“快进快出”的原则；d盘中热点：即T+0热点。

热门股往往会在某段时期引起市场大众的高度关注，若公司在公告方面有关于投资、增持股份、业绩预告、权益分派等任何性质的风吹草动，往往很容易引起人们的青睐，进而股价上涨迅速。

第五大原则是要选择“易涨抗跌”的股票。易涨抗跌是指股票在大盘向好时或行情波动剧烈时非常容易上涨，而在大盘回调时，表现为横盘或者小于大盘的跌幅，甚至是在大盘下挫时，也能够承压上涨。在K线形态上，就表现为“大涨小回、易涨抗跌”。

以上选股的五条思路是笔者数年来总结提炼的选股“五大基本原则”，在具体选股操作中，屡试不爽。在每年的沪深个股涨幅榜前列，都可以找出数量众多的（资产重组、借壳上市的情形剔除）符合此“五大基本原则”股性特征的股票。

三、结束语

投资者在股票市场选股思路上，根据笔者提出的选股“五大基本原则”，在具体选股操作实践中，遵照“五大基本原则”的方向进行筛选，落实到具体品种时，要看行情发展的热度和深度。若在行情特别火爆时，可以适当放宽一个到两个条件，但是总的选股思路不可变。同时，投资者也要练好内功，在现实中磨练自己，增强自身敏锐的洞察力，练就果断的操作性格，不断丰富自身的经验。以此思想进行操作，方能让自己不被残酷的市场所淘汰。

参考文献：

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引言

近年来，随着中国藏品热和我国政府关于艺术品交易政策的改变，中国已经取代美国成为世界第一大艺术品交易市场。2010年7月，深圳文化产权交易所推出了“深圳文化产权交易所1号艺术品资产包”，这是国内外首次出现的“权益拆分”投资模式，即艺术品股票。自此艺术品股票作为一种新型的金融产品越来越受到人们的关注［1］。由于艺术品股票价格受多方面的影响，尤其是艺术品交易市场相对于股票市场来说庄家的影响更大，所以需要寻求更为有效的方法来对艺术品交易市场进行预测。在艺术品股票市场，每天都会产生海量的交易数据，这些数据虽然存储在数据仓库中，但是并没有得到有效的利用。通过数据挖掘技术分析股票市场数据，投资者可以从中得出有效的投资信息，并综合分析利弊以后做出投资决策，提高投资收益率。一般来说，数据挖掘是指从数据库或数据仓库中发现隐藏的、预先未知的、有趣的信息的过程［2］。在国内，台湾义守大学陈庆翰开发了MIAT仿生物智慧股票预测系统，该系统是一个可以建立自我学习、自我组织、自我调节、自我改善的高度自主性智慧型系统［3］。国内还有许多著名的学者在股票预测方面做过大量的工作。国际方面，Mor-gan、Stannlog等人已经开发了AI(AutomatedInvestor)系统，该系统通过采用聚类、可视化和预测技术来寻求最佳投资时机［4］。本文致力于通过关联规则算法获得艺术品股票之间的关联关系，如“在某个时间段X范围内，艺术品股票A和B价格上涨时，有80%的情况下，股票C的价格也会随之上涨”。这样，就可以对投资者有一定的借鉴意义，防止被套牢。

1关联规则介绍

1．1算法思想假设有多个购物篮，每个购物篮是由多个项组成的集合(即为项集itemset)，那么一个在多个购物篮中出现的项集称为“频繁”项集。定义1支持度:如果I是一个项集，I的支持度(sup-port)指包含I的购物篮的数目，此时定义一个支持度阈值(supportthreshold)s，如果I的支持度不小于s，则I为频繁项集。定义2置信度:Ij的置信度即为集合I∪{j}的支持度与I的支持度的比值。顾名思义，置信度即为得到的规则的可信任程度。AGRAWALR和SRIKANTR于1994年提出了Apriori算法，该算法是关联规则挖掘的最有影响的迭代算法［5］。设Cm为大小为m的候选项集集合，Ln为大小为n的真正频繁项集集合。Apriori算法是将候选项集不断过滤，得到频繁项集，再将频繁项集进一步过滤，得到新的频繁项集，如:首先找到“1项集”的集合，再将其支持度与支持度阈值相比较，过滤得到频繁“1项集”，记作L1，再将其进行组合，得到“2项集”，再将其支持度与支持度阈值相比较，过滤得到频繁“2项集”，记作L2，以此类推，直到找到最终的频繁项集。具体步骤如图1。1．2算法实例表1为某商场9天内的商品交易情况，设定支持度为2置信度为80%。利用Apriori算法寻找所有满足条件的关联规则的过程如图2所示。接下来四项集只有{I1，I2I3，I4}，且其支持度为1，小于支持度阈值，故{I1，I2，I3，I4}不是频繁项集。由以上步骤可得:最大的频繁项集为{I1，I2，I3}{I1，I2，I4}。关联规则产生步骤如下:(1)对于每个频繁项集l，产生其所有非空真子集;(2)对于每个非空真子集s，如果其置信度不小于最小置信度阈值，则为强关联规则。经计算，强关联规则为I4I2和I1＆＆I4I2，置信度均为100%。

2改进的关联规则挖掘算法

在关联规则挖掘算法中，经典的Apriori挖掘算法是通过项目集数目不断增长来得到所有的频繁项目集的，即先产生频繁“1项集”，再产生频繁“2项集”，直到频繁项目集中的元素不能扩增为止。传统的Apriori算法有两个瓶颈:(1)需要多次扫描数据库，对于候选项集Ck，需要扫描k次数据库来确定其是否为频繁项集，是否可加入Lk;(2)由于频繁“k－1项集”产生候选“k－1项集”是将频繁项集中的元素进行组合得到，呈指数增长，这将产生大量的频繁项集，从而产生大量的关联规则［6］。这两个瓶颈明显降低了算法的效率。因此，在传统关联规则算法的基础上，本文提出Apriori算法的改进算法，即Partition算法。由于Apriori算法需要对数据库进行多次扫描，这个过程非常繁琐，可以将数据库逻辑性地分成几个互不相交的块，即分而治之。Partition算法步骤如下:(1)每次都只针对单独一个分块，其中分块的大小要保证可以放入主存，每个阶段秩序被扫描一次，而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在该分块中是频集保证的。利用Apriori算法产生它的频繁项集。(2)把所有分区产生的频繁项集合并，生成候选项集，扫描整个数据库，计算这些项集的支持度，最终得到全局的支持度不小于支持度阈值的频繁项集。该算法流程如图3。Partition算法共扫描数据库两次。第一次扫描是对数据库进行分块，找出各块的频繁项集，即局部频繁项集;第二次扫描数据库是求候选集的支持度，用以计算全局频繁项集。相对于传统Apriori算法，Partition算法全程只扫描两次数据库，大大减少了I/O操作。由于Partition算法是并行计算，同时对各个分区进行求频繁项集的操作，大大提高了算法的效率。Partition算法是高度并行的，即把各个分块的处理分配给不同的处理器来产生频繁项集，在每一个循环结束之后，各个处理器之间会进行通信，以产生全局候选项集。

3关联规则在股票方面的应用

在文化艺术品交易市场，每天都会产生大量的交易数据，利用数据挖据技术对股票市场的股票价格以及股票的走势进行预测，通过运用关联规则技术对艺术品股票市场进行分析，为投资人提供较为准确的预测结果，防止投资者盲目投资［7］。本文选择了某艺术品股票交易市场2016年1月～5月几个月的交易数据，以此为依据进行股票关联规则挖掘。选取其中6只股票并分别记为A、B、C、D、E、F。然后对股票进行预处理，如果某天A股票上涨，则记为A0，若下跌则记为A1，其他股票同理。部分股票数据如表2所示。运用Apriori算法的改进算法———Partition算法进行关联规则挖掘，在实验中，设定支持度为60，置信度为70%，得到如表3所示挖掘结果。