時(shí)間：2023-06-14 16:32:09
序論：在您撰寫(xiě)股票投資決策時(shí)，參考他人的優(yōu)秀作品可以開(kāi)闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
一、引言
股票的投資決策是投資者通過(guò)投資股票獲取收益非常重要的一環(huán)，而股票本身價(jià)值是決定是否購(gòu)買(mǎi)參考依據(jù)，顯然如果我們知道股票的價(jià)值，買(mǎi)賣(mài)決策將非常簡(jiǎn)單，股票價(jià)格低于其價(jià)值則買(mǎi)入，反之則賣(mài)出。然而現(xiàn)實(shí)是股票的價(jià)值評(píng)估是非常困難的事，研究中各種股票價(jià)值評(píng)估的模型存在各種各樣的缺陷，缺乏實(shí)用性。所以在股票市場(chǎng)的實(shí)際投資決策時(shí)，我們往往通過(guò)研究影響股票價(jià)值的一些簡(jiǎn)單因素作為股票投資的依據(jù)，并且可獲得較高的投資回報(bào)率?；跁?huì)計(jì)信息對(duì)β估計(jì)在股票投資決策有非常重要的作用。
二、CAPM模型簡(jiǎn)介
CAPM模型是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益如何定價(jià)和度量的均衡理論，根本作用在于確認(rèn)期望收益和風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，揭示市場(chǎng)是否存在非正常收益。一個(gè)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率與衡量該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)尺度——β相聯(lián)系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)其中ri,t為t時(shí)刻股票i的必要回報(bào)率，rf,t是t時(shí)刻的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，rm,t為t時(shí)刻的市場(chǎng)組合收益率，β為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。在實(shí)際運(yùn)用中，β一般用市場(chǎng)模型估計(jì)：ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t回歸得到的bi即是β的估計(jì)值。
三、基于β估計(jì)的股票投資決策
按照市場(chǎng)模型得到的β代表資本市場(chǎng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的度量，但這個(gè)度量并不一定準(zhǔn)確，如果有更好的方法估計(jì)出更準(zhǔn)確的β，成為優(yōu)勢(shì)β。當(dāng)優(yōu)勢(shì)β大于市場(chǎng)β時(shí)，說(shuō)明市場(chǎng)確認(rèn)的折現(xiàn)率過(guò)小，市場(chǎng)按較小折現(xiàn)率得到股票價(jià)格理應(yīng)過(guò)高，則賣(mài)出該股票；反之，則買(mǎi)入。我們可以利用會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)并結(jié)合市場(chǎng)模型來(lái)估計(jì)β能得到更精確的β值。由于企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，我們可以用下式來(lái)估計(jì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)：
其中βv,i，βB,i，βs,i分別是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和股東權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)，V，B，S表示企業(yè)市值、債務(wù)市值和股票市值。
在不考慮稅收的情況下，企業(yè)的價(jià)值與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)，這意味著βv,i與財(cái)務(wù)杠桿無(wú)關(guān)，所以財(cái)務(wù)杠桿指數(shù)的增大不會(huì)改變?chǔ)聉,i，但會(huì)增大βs,i。
除了財(cái)務(wù)杠桿外，經(jīng)營(yíng)杠杠也是β估計(jì)的一個(gè)很重要的因素。經(jīng)營(yíng)杠桿指固定成本與變動(dòng)成本的比率。從會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出的經(jīng)營(yíng)杠桿越大，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)β也越大。
Ball與Brown是利用以下模型估計(jì)會(huì)計(jì)β：
Ai,t=gi+hiMt+?著i,t其中，Ai,t為i公司會(huì)計(jì)收益在t年的變化數(shù)；Mt為t年會(huì)計(jì)收益市場(chǎng)指數(shù)的變化數(shù)；hi為會(huì)計(jì)β的估計(jì)值。Ball和Brown（1968）研究結(jié)果表面無(wú)論是經(jīng)營(yíng)收益、凈收益，還是歸屬普通股的收益，兩個(gè)β的都具有較高的相關(guān)性。
Beaver、Kettler和Scholes（1970）（記為BKS模型）為了考察會(huì)計(jì)變量是否可以用于預(yù)測(cè)下一期的市場(chǎng)β，利用橫截面資料對(duì)下列模型回歸：
其中，bi為當(dāng)期用市場(chǎng)模型估計(jì)的企業(yè)i的風(fēng)險(xiǎn)β；Wk,i為企業(yè)在當(dāng)期的第k個(gè)會(huì)計(jì)變量，它們可以是股利分配率、財(cái)務(wù)杠桿、收益變動(dòng)方差、會(huì)計(jì)β等。
運(yùn)用所得到的估計(jì)系數(shù)（C）和企業(yè)的會(huì)計(jì)變量（W）數(shù)據(jù)，就可以估計(jì)出非企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。就可以比本期市場(chǎng)模型β的估計(jì)更精確地預(yù)測(cè)下期市場(chǎng)模型的β。國(guó)外許多研究表明建立在會(huì)計(jì)變量基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)模型能比完全依賴(lài)于市場(chǎng)模型提供更精確的下一年市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。
四、國(guó)外的相關(guān)研究成果
Hamada（1972）以紐約證券交易所上市的304家公司為樣本的實(shí)證檢驗(yàn)表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)β之間存在顯著的正的相關(guān)性。Mandelker和Rhee（1984）以1957年-1976年間的255家制造業(yè)企業(yè)為樣本對(duì)這一假設(shè)重新驗(yàn)證，表明每個(gè)組合的市場(chǎng)β與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的相關(guān)關(guān)系。其解釋是由于回歸建立在組合的基礎(chǔ)上，使得變量的測(cè)量誤差變小，相關(guān)性提高。
Lev（1974）的研究也表明營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間存在相關(guān)關(guān)系。他以1949年-1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明，營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越高，市場(chǎng)β及股票收益率方差越大。
Eskew（1970）考慮到β的非靜態(tài)性，以改進(jìn)的β預(yù)測(cè)模型，與以會(huì)計(jì)變量為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型對(duì)比，發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)變量預(yù)測(cè)模型更優(yōu)越。而Rosenberg和McKibben（1973）發(fā)現(xiàn)，將市場(chǎng)β與會(huì)計(jì)變量結(jié)合起來(lái)可以大大提高對(duì)未來(lái)市場(chǎng)β的預(yù)測(cè)能力。
[關(guān)鍵字]:CAMP β估計(jì) 股票投資決策
一、引言
股票的投資決策是投資者通過(guò)投資股票獲取收益非常重要的一環(huán),而股票本身價(jià)值是決定是否購(gòu)買(mǎi)參考依據(jù),顯然如果我們知道股票的價(jià)值,買(mǎi)賣(mài)決策將非常簡(jiǎn)單,股票價(jià)格低于其價(jià)值則買(mǎi)入,反之則賣(mài)出。然而現(xiàn)實(shí)是股票的價(jià)值評(píng)估是非常困難的事,研究中各種股票價(jià)值評(píng)估的模型存在各種各樣的缺陷,缺乏實(shí)用性。所以在股票市場(chǎng)的實(shí)際投資決策時(shí),我們往往通過(guò)研究影響股票價(jià)值的一些簡(jiǎn)單因素作為股票投資的依據(jù),并且可獲得較高的投資回報(bào)率。基于會(huì)計(jì)信息對(duì)β估計(jì)在股票投資決策有非常重要的作用。
二、CAPM模型簡(jiǎn)介
CAPM模型是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益如何定價(jià)和度量的均衡理論,根本作用在于確認(rèn)期望收益和風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,揭示市場(chǎng)是否存在非正常收益。一個(gè)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率與衡量該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)尺度——β相聯(lián)系。模型形式如:ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)
其中ri,t為t時(shí)刻股票i的必要回報(bào)率,rf,t是t時(shí)刻的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,rm,t為t時(shí)刻的市場(chǎng)組合收益率,β為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。在實(shí)際運(yùn)用中,β一般用市場(chǎng)模型估計(jì):ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t
回歸得到的bi即是β的估計(jì)值。
三、基于β估計(jì)的股票投資決策
按照市場(chǎng)模型得到的β代表資本市場(chǎng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的度量,但這個(gè)度量并不一定準(zhǔn)確,如果有更好的方法估計(jì)出更準(zhǔn)確的β,成為優(yōu)勢(shì)β。當(dāng)優(yōu)勢(shì)β大于市場(chǎng)β時(shí),說(shuō)明市場(chǎng)確認(rèn)的折現(xiàn)率過(guò)小,市場(chǎng)按較小折現(xiàn)率得到股票價(jià)格理應(yīng)過(guò)高,則賣(mài)出該股票;反之,則買(mǎi)入。我們可以利用會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)并結(jié)合市場(chǎng)模型來(lái)估計(jì)β能得到更精確的β值。
由于企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān),我們可以用下式來(lái)估計(jì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn):
■
其中βv,i,βB,i,βs,i分別是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和股東權(quán)益風(fēng)險(xiǎn),V,B,S表示企業(yè)市值、債務(wù)市值和股票市值。
在不考慮稅收的情況下,企業(yè)的價(jià)值與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān),這意味著βv,i與財(cái)務(wù)杠桿■無(wú)關(guān),所以財(cái)務(wù)杠桿指數(shù)的增大不會(huì)改變?chǔ)聉,i,但會(huì)增大βs,i 。
除了財(cái)務(wù)杠桿外,經(jīng)營(yíng)杠杠也是β估計(jì)的一個(gè)很重要的因素。經(jīng)營(yíng)杠桿指固定成本與變動(dòng)成本的比率。從會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出的經(jīng)營(yíng)杠桿越大,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)β也越大。
Ball與Brown是利用以下模型估計(jì)會(huì)計(jì)β:
Ai,t=gi+hiMt+?著i,t
其中,Ai,t為i公司會(huì)計(jì)收益在t年的變化數(shù);Mt為t 年會(huì)計(jì)收益市場(chǎng)指數(shù)的變化數(shù);hi為會(huì)計(jì)β的估計(jì)值。Ball和Brown(1968)研究結(jié)果表面無(wú)論是經(jīng)營(yíng)收益、凈收益,還是歸屬普通股的收益,兩個(gè)β的都具有較高的相關(guān)性。
Beaver、Kettler和Scholes(1970)(記為BKS模型)為了考察會(huì)計(jì)變量是否可以用于預(yù)測(cè)下一期的市場(chǎng)β,利用橫截面資料對(duì)下列模型回歸:■
其中,bi為當(dāng)期用市場(chǎng)模型估計(jì)的企業(yè)i的風(fēng)險(xiǎn)β;Wk,i為企業(yè)在當(dāng)期的第k個(gè)會(huì)計(jì)變量,它們可以是股利分配率、財(cái)務(wù)杠桿、收益變動(dòng)方差、會(huì)計(jì)β等。
運(yùn)用所得到的估計(jì)系數(shù)(C)和企業(yè)的會(huì)計(jì)變量(W)數(shù)據(jù),就可以估計(jì)出非企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù) 。就可以比本期市場(chǎng)模型β的估計(jì)更精確地預(yù)測(cè)下期市場(chǎng)模型的β。國(guó)外許多研究表明建立在會(huì)計(jì)變量基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)模型能比完全依賴(lài)于市場(chǎng)模型提供更精確的下一年市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。
四、國(guó)外的相關(guān)研究成果
Hamada(1972)以紐約證券交易所上市的304家公司為樣本的實(shí)證檢驗(yàn)表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)β之間存在顯著的正的相關(guān)性。Mandelker和Rhee(1984)以1957年-1976年間的255家制造業(yè)企業(yè)為樣本對(duì)這一假設(shè)重新驗(yàn)證,表明每個(gè)組合的市場(chǎng)β與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的相關(guān)關(guān)系。其解釋是由于回歸建立在組合的基礎(chǔ)上,使得變量的測(cè)量誤差變小,相關(guān)性提高。
Lev(1974)的研究也表明營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間存在相關(guān)關(guān)系。他以1949年-1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明,營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越高,市場(chǎng)β及股票收益率方差越大。
Eskew(1970)考慮到β的非靜態(tài)性,以改進(jìn)的β預(yù)測(cè)模型,與以會(huì)計(jì)變量為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型對(duì)比,發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)變量預(yù)測(cè)模型更優(yōu)越。而Rosenberg和McKibben(1973)發(fā)現(xiàn),將市場(chǎng)β與會(huì)計(jì)變量結(jié)合起來(lái)可以大大提高對(duì)未來(lái)市場(chǎng)β的預(yù)測(cè)能力。
Rosenberg和Marathe(1976)開(kāi)發(fā)了BARRA模型,將模型預(yù)測(cè)的市場(chǎng)β與僅用市場(chǎng)資料預(yù)測(cè)的市場(chǎng)β對(duì)比,找出低估和高估的股票,制定投資決策。
以上這些研究結(jié)果表面基于會(huì)計(jì)信息β的估計(jì)對(duì)股票投資決策有著非常廣泛的應(yīng)用。
參考文獻(xiàn):
[關(guān)鍵字]：camp β估計(jì) 股票投資決策
一、引言
股票的投資決策是投資者通過(guò)投資股票獲取收益非常重要的一環(huán)，而股票本身價(jià)值是決定是否購(gòu)買(mǎi)參考依據(jù)，顯然如果我們知道股票的價(jià)值，買(mǎi)賣(mài)決策將非常簡(jiǎn)單，股票價(jià)格低于其價(jià)值則買(mǎi)入，反之則賣(mài)出。然而現(xiàn)實(shí)是股票的價(jià)值評(píng)估是非常困難的事，研究中各種股票價(jià)值評(píng)估的模型存在各種各樣的缺陷，缺乏實(shí)用性。所以在股票市場(chǎng)的實(shí)際投資決策時(shí)，我們往往通過(guò)研究影響股票價(jià)值的一些簡(jiǎn)單因素作為股票投資的依據(jù)，并且可獲得較高的投資回報(bào)率?；跁?huì)計(jì)信息對(duì)β估計(jì)在股票投資決策有非常重要的作用。
二、capm模型簡(jiǎn)介
capm模型是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益如何定價(jià)和度量的均衡理論，根本作用在于確認(rèn)期望收益和風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，揭示市場(chǎng)是否存在非正常收益。一個(gè)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率與衡量該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)尺度——β相聯(lián)系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)
其中ri,t為t時(shí)刻股票i的必要回報(bào)率，rf,t是t時(shí)刻的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，rm,t為t時(shí)刻的市場(chǎng)組合收益率，β為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。在實(shí)際運(yùn)用中，β一般用市場(chǎng)模型估計(jì)：ri,t=?琢i+birm,i+ei,t
回歸得到的bi即是β的估計(jì)值。
三、基于β估計(jì)的股票投資決策
按照市場(chǎng)模型得到的β代表資本市場(chǎng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的度量，但這個(gè)度量并不一定準(zhǔn)確，如果有更好的方法估計(jì)出更準(zhǔn)確的β，成為優(yōu)勢(shì)β。當(dāng)優(yōu)勢(shì)β大于市場(chǎng)β時(shí)，說(shuō)明市場(chǎng)確認(rèn)的折現(xiàn)率過(guò)小，市場(chǎng)按較小折現(xiàn)率得到股票價(jià)格理應(yīng)過(guò)高，則賣(mài)出該股票；反之，則買(mǎi)入。我們可以利用會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)并結(jié)合市場(chǎng)模型來(lái)估計(jì)β能得到更精確的β值。
由于企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，我們可以用下式來(lái)估計(jì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)：
■
其中βv,i，βb,i，βs,i分別是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和股東權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)，v，b，s表示企業(yè)市值、債務(wù)市值和股票市值。
在不考慮稅收的情況下，企業(yè)的價(jià)值與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)，這意味著βv,i與財(cái)務(wù)杠桿■無(wú)關(guān)，所以財(cái)務(wù)杠桿指數(shù)的增大不會(huì)改變?chǔ)聉,i，但會(huì)增大βs,i 。
除了財(cái)務(wù)杠桿外，經(jīng)營(yíng)杠杠也是β估計(jì)的一個(gè)很重要的因素。經(jīng)營(yíng)杠桿指固定成本與變動(dòng)成本的比率。從會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出的經(jīng)營(yíng)杠桿越大，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)β也越大。
ball與brown是利用以下模型估計(jì)會(huì)計(jì)β：
ai,t=gi+himt+?著i,t
其中，ai,t為i公司會(huì)計(jì)收益在t年的變化數(shù)；mt為t 年會(huì)計(jì)收益市場(chǎng)指數(shù)的變化數(shù)；hi為會(huì)計(jì)β的估計(jì)值。ball和brown（1968）研究結(jié)果表面無(wú)論是經(jīng)營(yíng)收益、凈收益，還是歸屬普通股的收益，兩個(gè)β的都具有較高的相關(guān)性。
beaver、kettler和scholes（1970）（記為bks模型）為了考察會(huì)計(jì)變量是否可以用于預(yù)測(cè)下一期的市場(chǎng)β，利用橫截面資料對(duì)下列模型回歸：■
其中，bi為當(dāng)期用市場(chǎng)模型估計(jì)的企業(yè)i的風(fēng)險(xiǎn)β；wk,i為企業(yè)在當(dāng)期的第k個(gè)會(huì)計(jì)變量，它們可以是股利分配率、財(cái)務(wù)杠桿、收益變動(dòng)方差、會(huì)計(jì)β等。
運(yùn)用所得到的估計(jì)系數(shù)（c）和企業(yè)的會(huì)計(jì)變量（w）數(shù)據(jù)，就可以估計(jì)出非企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù) 。就可以比本期市場(chǎng)模型β的估計(jì)更精確地預(yù)測(cè)下期市場(chǎng)模型的β。國(guó)外許多研究表明建立在會(huì)計(jì)變量基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)模型能比完全依賴(lài)于市場(chǎng)模型提供更精確的下一年市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。
四、國(guó)外的相關(guān)研究成果
hamada（1972）以紐約證券交易所上市的304家公司為樣本的實(shí)證檢驗(yàn)表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)β之間存在顯著的正的相關(guān)性。mandelker和rhee（1984）以1957年-1976年間的255家制造業(yè)企業(yè)為樣本對(duì)這一假設(shè)重新驗(yàn)證，表明每個(gè)組合的市場(chǎng)β與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的相關(guān)關(guān)系。其解釋是由于回歸建立在組合的基礎(chǔ)上，使得變量的測(cè)量誤差變小，相關(guān)性提高。
lev（1974）的研究也表明營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間存在相關(guān)關(guān)系。他以1949年-1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明，營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越高，市場(chǎng)β及股票收益率方差越大。
eskew（1970）考慮到β的非靜態(tài)性，以改進(jìn)的β預(yù)測(cè)模型，與以會(huì)計(jì)變量為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型對(duì)比，發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)變量預(yù)測(cè)模型更優(yōu)越。而rosenberg和mckibben（1973）發(fā)現(xiàn)，將市場(chǎng)β與會(huì)計(jì)變量結(jié)合起來(lái)可以大大提高對(duì)未來(lái)市場(chǎng)β的預(yù)測(cè)能力。
rosenberg和marathe(1976)開(kāi)發(fā)了barra模型，將模型預(yù)測(cè)的市場(chǎng)β與僅用市場(chǎng)資料預(yù)測(cè)的市場(chǎng)β對(duì)比，找出低估和高估的股票，制定投資決策。
以上這些研究結(jié)果表面基于會(huì)計(jì)信息β的估計(jì)對(duì)股票投資決策有著非常廣泛的應(yīng)用。
參考文獻(xiàn)：
[關(guān)鍵字]：CAMPβ估計(jì)股票投資決策
一、引言
股票的投資決策是投資者通過(guò)投資股票獲取收益非常重要的一環(huán)，而股票本身價(jià)值是決定是否購(gòu)買(mǎi)參考依據(jù)，顯然如果我們知道股票的價(jià)值，買(mǎi)賣(mài)決策將非常簡(jiǎn)單，股票價(jià)格低于其價(jià)值則買(mǎi)入，反之則賣(mài)出。然而現(xiàn)實(shí)是股票的價(jià)值評(píng)估是非常困難的事，研究中各種股票價(jià)值評(píng)估的模型存在各種各樣的缺陷，缺乏實(shí)用性。所以在股票市場(chǎng)的實(shí)際投資決策時(shí)，我們往往通過(guò)研究影響股票價(jià)值的一些簡(jiǎn)單因素作為股票投資的依據(jù)，并且可獲得較高的投資回報(bào)率?；跁?huì)計(jì)信息對(duì)β估計(jì)在股票投資決策有非常重要的作用。
二、CAPM模型簡(jiǎn)介
CAPM模型是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益如何定價(jià)和度量的均衡理論，根本作用在于確認(rèn)期望收益和風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，揭示市場(chǎng)是否存在非正常收益。一個(gè)資產(chǎn)的預(yù)期回報(bào)率與衡量該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)尺度——β相聯(lián)系。模型形式如：ri,t=rf,t+βi(rm,t-rf,t)
其中ri,t為t時(shí)刻股票i的必要回報(bào)率，rf,t是t時(shí)刻的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，rm,t為t時(shí)刻的市場(chǎng)組合收益率，β為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。在實(shí)際運(yùn)用中，β一般用市場(chǎng)模型估計(jì)：ri,t=?琢i+birm,i+Ei,t
回歸得到的bi即是β的估計(jì)值。
三、基于β估計(jì)的股票投資決策
按照市場(chǎng)模型得到的β代表資本市場(chǎng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的度量，但這個(gè)度量并不一定準(zhǔn)確，如果有更好的方法估計(jì)出更準(zhǔn)確的β，成為優(yōu)勢(shì)β。當(dāng)優(yōu)勢(shì)β大于市場(chǎng)β時(shí)，說(shuō)明市場(chǎng)確認(rèn)的折現(xiàn)率過(guò)小，市場(chǎng)按較小折現(xiàn)率得到股票價(jià)格理應(yīng)過(guò)高，則賣(mài)出該股票；反之，則買(mǎi)入。我們可以利用會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)并結(jié)合市場(chǎng)模型來(lái)估計(jì)β能得到更精確的β值。
由于企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)，我們可以用下式來(lái)估計(jì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)：
其中βv,i，βB,i，βs,i分別是企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和股東權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)，V，B，S表示企業(yè)市值、債務(wù)市值和股票市值。
在不考慮稅收的情況下，企業(yè)的價(jià)值與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)無(wú)關(guān)，這意味著βv,i與財(cái)務(wù)杠桿■無(wú)關(guān)，所以財(cái)務(wù)杠桿指數(shù)的增大不會(huì)改變?chǔ)聉,i，但會(huì)增大βs,i。
除了財(cái)務(wù)杠桿外，經(jīng)營(yíng)杠杠也是β估計(jì)的一個(gè)很重要的因素。經(jīng)營(yíng)杠桿指固定成本與變動(dòng)成本的比率。從會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)計(jì)算出的經(jīng)營(yíng)杠桿越大，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)β也越大。
Ball與Brown是利用以下模型估計(jì)會(huì)計(jì)β：
Ai,t=gi+hiMt+?著i,t
其中，Ai,t為i公司會(huì)計(jì)收益在t年的變化數(shù)；Mt為t年會(huì)計(jì)收益市場(chǎng)指數(shù)的變化數(shù)；hi為會(huì)計(jì)β的估計(jì)值。Ball和Brown（1968）研究結(jié)果表面無(wú)論是經(jīng)營(yíng)收益、凈收益，還是歸屬普通股的收益，兩個(gè)β的都具有較高的相關(guān)性。
Beaver、Kettler和Scholes（1970）（記為BKS模型）為了考察會(huì)計(jì)變量是否可以用于預(yù)測(cè)下一期的市場(chǎng)β，利用橫截面資料對(duì)下列模型回歸：■
其中，bi為當(dāng)期用市場(chǎng)模型估計(jì)的企業(yè)i的風(fēng)險(xiǎn)β；Wk,i為企業(yè)在當(dāng)期的第k個(gè)會(huì)計(jì)變量，它們可以是股利分配率、財(cái)務(wù)杠桿、收益變動(dòng)方差、會(huì)計(jì)β等。
運(yùn)用所得到的估計(jì)系數(shù)（C）和企業(yè)的會(huì)計(jì)變量（W）數(shù)據(jù)，就可以估計(jì)出非企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。就可以比本期市場(chǎng)模型β的估計(jì)更精確地預(yù)測(cè)下期市場(chǎng)模型的β。國(guó)外許多研究表明建立在會(huì)計(jì)變量基礎(chǔ)上的預(yù)測(cè)模型能比完全依賴(lài)于市場(chǎng)模型提供更精確的下一年市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)。
四、國(guó)外的相關(guān)研究成果
Hamada（1972）以紐約證券交易所上市的304家公司為樣本的實(shí)證檢驗(yàn)表明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)β之間存在顯著的正的相關(guān)性。Mandelker和Rhee（1984）以1957年-1976年間的255家制造業(yè)企業(yè)為樣本對(duì)這一假設(shè)重新驗(yàn)證，表明每個(gè)組合的市場(chǎng)β與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的相關(guān)關(guān)系。其解釋是由于回歸建立在組合的基礎(chǔ)上，使得變量的測(cè)量誤差變小，相關(guān)性提高。
Lev（1974）的研究也表明營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)之間存在相關(guān)關(guān)系。他以1949年-1968年間電力、鋼鐵和石油為樣本回歸表明，營(yíng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越高，市場(chǎng)β及股票收益率方差越大。
[關(guān)鍵詞]住房財(cái)富；股市參與；股票投資
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2017.08.076
1引言與文獻(xiàn)綜述
近年來(lái)，我國(guó)房?jī)r(jià)飆升。面對(duì)房?jī)r(jià)的持續(xù)大幅上揚(yáng)，住房投資成為城鄉(xiāng)居民投資的重要途徑。住房既為必需品又為投資品，住房擁有率及其價(jià)值的高低能否對(duì)家庭股票投資決策造成影響，日益引起學(xué)者們的關(guān)注。
從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看，關(guān)于住房?jī)r(jià)值對(duì)股票投資影響的分析集中在住房對(duì)股票參與度、股票投資額的影響。學(xué)者普遍認(rèn)為住房資產(chǎn)在家庭總資產(chǎn)中的比重越高，家庭的股市參與率越高（Kullmann和Siegel，2005；吳衛(wèi)星等，2010）。關(guān)于住房?jī)r(jià)值對(duì)股票投資額的影響，目前尚無(wú)統(tǒng)一定論。部分學(xué)者認(rèn)為二者呈負(fù)向變動(dòng)關(guān)系（吳衛(wèi)星和齊天翔，2007）；部分學(xué)者指出二者正相關(guān)（Waggle和Johnson，2009）；也有學(xué)者認(rèn)為住房?jī)r(jià)值對(duì)股票投資額沒(méi)有影響（Yao和Zhang，2005）。
由于信息不對(duì)稱(chēng)的存在，實(shí)際的金融市場(chǎng)面臨著較嚴(yán)重的不確定性和流動(dòng)性約束。流動(dòng)性約束會(huì)制約家庭的可支配資金水平、不確定性會(huì)使得家庭表現(xiàn)出較高的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，進(jìn)而影響家庭的股票投資決策。隨著住房?jī)r(jià)格的上漲，住房財(cái)富隨之增加。住房財(cái)富增加所引起的家庭財(cái)富水平提高，能夠緩解家庭的流動(dòng)性約束（Liao等，2012），使得家庭的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度下降（Peress，2004），從而提高家庭的股市參與的可能性和股票投資份額。
關(guān)于家庭住房對(duì)股票投資影響的研究文獻(xiàn)頗豐，且成果顯著，這些文獻(xiàn)提供了一系列可能影響股票投資的控制因素，為后續(xù)研究做出了重大貢獻(xiàn)。但這些研究多以美國(guó)家庭為研究對(duì)象且多針對(duì)家庭的首套房或房產(chǎn)總價(jià)值。但僅有一套房的家庭與擁有兩套住房的家庭在家庭總財(cái)富、風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平等方面均存在顯著差異。鑒于此，本文以“住房財(cái)富”為切入點(diǎn)，以中國(guó)家庭為研究對(duì)象，并將研究對(duì)象按住房數(shù)量區(qū)分為只有一套住房的家庭和擁有兩套住房的家庭，研究?jī)深?lèi)家庭的住房財(cái)富對(duì)其股票投資決策的影響。
2住房財(cái)富股票投資影響的實(shí)證分析
2.1樣本及變量選擇
本文采用的家庭資產(chǎn)、家庭成員特征等數(shù)據(jù)來(lái)源于CHFS，物價(jià)指數(shù)等來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。以住房?jī)r(jià)格指數(shù)與住房購(gòu)置價(jià)格的差異來(lái)衡量住房財(cái)富；考慮到住房存量的影響，本文以住房的市值與購(gòu)置價(jià)的差異來(lái)衡量住房的增值。對(duì)股票投資的衡量采用兩個(gè)指標(biāo)，一是是否參與股市；二是股票的投資額度。同時(shí)，引入了一系列的家庭特征變量，如家庭收入及總財(cái)富，戶主的年齡、學(xué)歷、風(fēng)險(xiǎn)厭惡度，家庭所處區(qū)域，是否擁有自營(yíng)企業(yè)、是否按揭貸款等對(duì)家庭的個(gè)體特征進(jìn)行控制。另外，實(shí)證分析中，所有以?xún)r(jià)值形式出現(xiàn)的變量均使用對(duì)應(yīng)年份的CPI指數(shù)進(jìn)行平減，消除物價(jià)變化的影響。
2.2描述性分析
從表1可以看出，無(wú)論是中位數(shù)水平還是均值水平，擁有兩套住房家庭的家庭總財(cái)富、住房財(cái)富均高于只有一套住房的家庭，其風(fēng)險(xiǎn)厭惡水平則低于一套房家庭。就股票投資額、股票投資占比和股市參與率來(lái)看，一套房家庭和兩套房家庭的中位數(shù)水平均為0，反映出我國(guó)“股市有限參與”的普遍性；從均值水平來(lái)看，兩套房家庭明顯高于一套房家庭。
2.3模型檢驗(yàn)
按擁有一套房還是兩套房對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行分組，采用回歸分析法測(cè)度住房財(cái)富對(duì)兩類(lèi)家庭股票投資決策，一是否參與股市；二是對(duì)股票的投資額度的影響。為了分離出住房?jī)r(jià)值本身對(duì)股市參與的影響，在解釋變量中引入了住房?jī)r(jià)值；由于住房財(cái)富對(duì)股票參與的影響可能是非線性的，引入了住房財(cái)富的平方項(xiàng)；另外引入了家庭及家庭成員的特征變量作為控制變量。據(jù)此，設(shè)定模型：
其中，stocker表示是否參與股票投資；s表示股票投資在金融資產(chǎn)中的占比；dh為住房財(cái)富，dh2表示住房財(cái)富的平方項(xiàng)，h表示住房的價(jià)值，i表示第i個(gè)家庭；x表示其他控制變量。
回歸結(jié)果（見(jiàn)表2）顯示：住房財(cái)富水平越高，家庭參與股市的可能性越大，住房財(cái)富提高會(huì)促進(jìn)家庭提高金融資產(chǎn)中的股票投資額，并且其影響呈倒“U”形特征。其他變量對(duì)股市參與率及股票投資額的影響是相同的：家庭收入、總財(cái)富、按揭貸款、學(xué)歷對(duì)家庭股市參與度、股票投資額有正向影響；年齡、家庭成員數(shù)量、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度與家庭股市參與度、股票投資額呈負(fù)相關(guān)性；與東部地區(qū)家庭相比，中西部地區(qū)家庭參與股市的可能性更大、股票投資份額越高。
將研究對(duì)象依擁有住房的數(shù)量進(jìn)行分組回歸，結(jié)果顯示：住房?jī)r(jià)值提高會(huì)促進(jìn)家庭提高股市參與度、增加股票投資份額，并且對(duì)一套房家庭的影響更加明顯。導(dǎo)致這種差異的原因可能在于：一套房家庭的總財(cái)富水平低于二套房家庭，進(jìn)入股市的固定成本僅對(duì)一套房家庭的股市參與度產(chǎn)生影響；一套房家庭的家庭財(cái)富相對(duì)較低，隨著住房財(cái)富水平的提高，其流動(dòng)性約束得到顯著緩解，所以股票投資額明顯上升，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化家庭資源配置。二套房家庭的家庭財(cái)富相對(duì)較高，因此持有的股票份額目前已經(jīng)達(dá)到家庭資源配置的最優(yōu)化，即使住房財(cái)富提高會(huì)引起股票投資的份額提高，但是影響的程度低于一套房家庭。
3結(jié)論和政策建議
本文就我國(guó)家庭住房財(cái)富對(duì)股市參與度、股票投資額的影響展開(kāi)分析。回歸結(jié)果顯示，住房財(cái)富增加能夠提高家庭參與股市的概率，刺激家庭持有更高的股票份額，并且住房財(cái)富對(duì)一套房家庭的影響更加明顯。本文的結(jié)論為宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定及證券公司的營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)的開(kāi)展提供了一定的理論依據(jù)。對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的政策調(diào)整應(yīng)堅(jiān)持循序漸進(jìn)的原則，對(duì)房?jī)r(jià)的急速調(diào)整，會(huì)影響家庭住房?jī)r(jià)值及住房財(cái)富，這不但會(huì)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)造成沖擊，同時(shí)會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)帶來(lái)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)；同時(shí)，政策應(yīng)當(dāng)具有針對(duì)性，對(duì)僅有一套房的家庭和二套房家庭的措施應(yīng)當(dāng)體現(xiàn)一定的差異性，以期達(dá)到最好的調(diào)控效果。就證券公司的營(yíng)銷(xiāo)業(yè)務(wù)開(kāi)展來(lái)說(shuō)，應(yīng)主要集中在一套房家庭，將這些客戶中尚未擁有股票賬戶的家庭作為潛在客戶，將已經(jīng)擁有的客戶作為重點(diǎn)關(guān)注客戶，以期獲得較高的營(yíng)銷(xiāo)效果。
參考文獻(xiàn)：
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[2]吳衛(wèi)星，易盡然，鄭建明.中國(guó)居民家庭投資結(jié)構(gòu)：基于生命周期、財(cái)富和住房的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究增刊，2010（S1）.
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[4]LiaoWen-Chi，ZhaoDaxuan，SingTienFoo.RiskAttitudeandHousingWealthEffect[R].IRESWorkingPaperSeries.IRES2012-020，2012.
1.1 背景
我國(guó)股市迅速發(fā)展壯大，而且正在逐步完善、走向規(guī)范化，而價(jià)值投資已作為一種收益手段被采用，同時(shí)股票投資逐漸成為我國(guó)投資者的主要投資途徑[1]。
到2005年12月19日，中國(guó)擁有的上市公司已經(jīng)達(dá)到1400家左右，而中國(guó)股市只有15年的歷史。隨著中國(guó)股市正在逐步走向完善，價(jià)格向其內(nèi)在價(jià)值回歸是未來(lái)股市發(fā)展的重要方向。近年來(lái)，我國(guó)的股市與股民已從最初的盲動(dòng)無(wú)序逐漸轉(zhuǎn)入理性，走向成熟，投資結(jié)構(gòu)也發(fā)生了顯著變化；同時(shí)投資理念也發(fā)生著轉(zhuǎn)變，理性投資、注重價(jià)值將成為主流，投資者將會(huì)更重視上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，重視股票自身的品質(zhì)。隨著股市發(fā)展，投資手法和證券監(jiān)管方法的成熟，以及上市公司數(shù)量、評(píng)價(jià)指標(biāo)的不斷增多，如何科學(xué)合理地進(jìn)行股票的分析和選擇是每一個(gè)投資者所要解決的首要問(wèn)題[2]。
1.2 方法說(shuō)明
因子分析的綜合評(píng)價(jià)方法目前已廣泛應(yīng)用于社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)研究領(lǐng)域。因子分析的主要目的是用來(lái)描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的，但又無(wú)法直接測(cè)量到的隱性變量。它由研究原始變量相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴(lài)關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。面對(duì)上市公司財(cái)務(wù)表中的眾多指標(biāo)，使用該方法可以用三個(gè)因子得分指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)眾多的原始指標(biāo)，同時(shí)這三個(gè)指標(biāo)包含了絕大部分反映股票之間差異的信息，使投資者能夠?qū)ι鲜泄镜呢?cái)務(wù)狀況有一個(gè)簡(jiǎn)明、清晰的認(rèn)識(shí)[3]。
1.3 概述
本課題的研究背景是基于上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)選擇經(jīng)濟(jì)效益良好的上市公司。選取了17家上市公司的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為備選方案，其中涉及到營(yíng)業(yè)收入、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)等17個(gè)相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)。運(yùn)用因子分析的方法，結(jié)合SPSS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，最終提取了3個(gè)公共因子，計(jì)算因子得分和綜合得分，在數(shù)據(jù)中找到規(guī)律，找到評(píng)判的標(biāo)準(zhǔn)。
2.分析過(guò)程
3.總結(jié)
3.1 結(jié)論
價(jià)值投資不僅考驗(yàn)人們分析數(shù)據(jù)的能力還考驗(yàn)價(jià)值取向等方面。在股票的作為一種價(jià)值投資方式的選擇中，由于選購(gòu)股票要考慮到各上市公司的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)而選擇出經(jīng)濟(jì)效益良好的上市公司，數(shù)據(jù)的繁多而冗雜給數(shù)據(jù)的分析帶來(lái)困難。本課題的研究目的就是基于各種量化的數(shù)據(jù)用客觀的方法來(lái)評(píng)判各種價(jià)值投資備選方案，以幫助人們更好得進(jìn)行投資決策。本文通過(guò)對(duì)多元統(tǒng)計(jì)中因子分析方法的運(yùn)用，建立了對(duì)于上市公司經(jīng)濟(jì)情況評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系和評(píng)判準(zhǔn)則，從客觀上，通過(guò)大量的數(shù)據(jù)分析，為人們進(jìn)行價(jià)值投資提供一種視角和方法。
3.2 局限性
由于上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)更新的，因此，本次采用的數(shù)據(jù)不能統(tǒng)一到同一時(shí)間標(biāo)度，也沒(méi)有采取平均的方式進(jìn)行選擇，因此在數(shù)據(jù)的選擇方面存在一定的局限性。
本次進(jìn)行投資分析是基于理性選擇的基礎(chǔ)之上，是從客觀數(shù)據(jù)出發(fā)，運(yùn)用科學(xué)的軟件和計(jì)算方法進(jìn)行考核，而實(shí)際進(jìn)行投資價(jià)值選擇時(shí)，還要考慮到長(zhǎng)遠(yuǎn)投資以及受到個(gè)人價(jià)值觀的影響，因此，本案例僅限于給出一種分析問(wèn)題的方法，而非答案。
4.前景展望
通過(guò)因子分析對(duì)各指標(biāo)的定量分析提取影響股票表現(xiàn)的公共因子，能夠?qū)ι鲜泄镜墓善北憩F(xiàn)作客觀評(píng)價(jià)，為廣大中小股民進(jìn)行股票選擇投資時(shí)，提供了一個(gè)很好的評(píng)判準(zhǔn)則。因子分析只是多元分析的一種方法，此外的因子分析的基礎(chǔ)上，還可以通過(guò)判別分析、對(duì)應(yīng)分析等方法進(jìn)行更為詳細(xì)的分析。
參考文獻(xiàn)：
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【關(guān)鍵詞】粗糙集 股票 投資決策 應(yīng)用研究
前言：在粗糙集就是一種可立足于企業(yè)投資決策從而進(jìn)行分析的算法。因此，對(duì)粗糙集在股票項(xiàng)目投資決策中的應(yīng)用研究有著鮮明的現(xiàn)實(shí)意義。
一、 粗糙集理論的主要應(yīng)用
粗糙集理論的主要應(yīng)用體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面當(dāng)中：第一、樣本集的簡(jiǎn)化。數(shù)據(jù)挖掘當(dāng)中的分類(lèi)算法往往需對(duì)眾多的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。訓(xùn)練所需要的時(shí)間太過(guò)漫長(zhǎng)。而粗糙集的出現(xiàn)，可以在很大程度之上進(jìn)行簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)，消除冗余數(shù)據(jù)。第二、控制規(guī)則獲取。在實(shí)際的生活當(dāng)中存在著很多復(fù)雜的對(duì)象難以建立完善的數(shù)學(xué)模型。而粗糙集能夠把控制過(guò)程的一些有代表性的狀態(tài)以及操作人員在這些狀態(tài)下所采取的控制策略都記錄下來(lái)，然后利用粗糙集理論處理這些數(shù)據(jù)，分析操作人員在何種條件下采取何種控制策略，總結(jié)出一系列控制規(guī)則。
二、實(shí)例分析
在實(shí)例分析的基礎(chǔ)之下，我們將會(huì)建立一個(gè)具有較高涵蓋面的股票項(xiàng)目投資決策問(wèn)題相關(guān)評(píng)價(jià)體系，接著會(huì)利用粗糙集算法對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)約，并利用簡(jiǎn)約之后的相關(guān)數(shù)據(jù)與指標(biāo)，計(jì)算出相關(guān)權(quán)重問(wèn)題。根據(jù)權(quán)重信息最終選擇出一個(gè)最優(yōu)的投資決策方案。
（一） 指標(biāo)賦值
抽取了2016年的四種有色金屬股票類(lèi)型。數(shù)據(jù)離散之后的決策表如表一所示：
（二）屬性約簡(jiǎn)、賦權(quán)重
根據(jù)表二的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算就可以得到最終的數(shù)據(jù)熵權(quán)。通過(guò)對(duì)于權(quán)重問(wèn)題進(jìn)行比較么可以知道。各個(gè)股票之間的屬性高低。雖然從現(xiàn)階段的股票發(fā)展過(guò)程當(dāng)中我們可以看到，其投資回報(bào)率十分良好。
但是也存在著很大的風(fēng)險(xiǎn)，以上的粗糙集算法在實(shí)際的應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中可以幫助投資者選擇一個(gè)良好的投資方案，所以該方法的應(yīng)用應(yīng)該得到進(jìn)一步的重視。
結(jié)束語(yǔ)：
綜上所述，粗糙集是一種具有很高應(yīng)用價(jià)值的算法，就股票項(xiàng)目投資決策來(lái)說(shuō)，其內(nèi)部所具有的投資決策具有很大的風(fēng)險(xiǎn)，而這些風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)直接決定股票事業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。
參考文獻(xiàn)：
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