摘要：
多元统计分析方法是研究股票价格的一般方法，本文利用统计分析方法考察并确定上市公司与股票价格相关的基本因素，利用聚类分析与因子分析两种分析方法来进行实例研究，并判断出各公司股票质量特征，为投资者的投资提供科学严谨的建议．
关键词：
聚类分析;因子分析;股票市场
股票市场是对已经发行的股票进行转让、买卖和流通的场所．股份公司通过对股票的全面发行，可以迅速集中大量资金，实现生产的规模经营;而社会上分散的资金盈余者本着“利益共享、风险共担”的原则投资股份公司，谋求财富的增值．当今中国股票市场发展迅速，越来越多的人关注着股票市场的行情，将自己的资产投入到股票行业中以期得到丰厚的回报，为了促进股票合理化，产生了对股票市场价格变动的分析和预测，对上市公司股票业绩进行综合评估是十分必要的．多元统计分析是研究股票价格的新型方法，我们利用统计分析方法，考察并且确定上市公司股票价格之间的基本关键因素，利用聚类分析与因子分析两种分析方法来进行实例研究，判断出股票价格的基本变动趋势，为股票投资者的投资提供科学的建议．国外学者Serpil［1］将主成分分析与判别分析相结合，对早期综合预警模型进行估计．AprilKerby和JamesLawrence［2］利用主成分分析与判别分析来作为选择质量好或不好股票的依据．NewtonDaCosta等人［3］提出了一种根据风险回报准则的基于聚类分析方法对现货市场中的股票分组的技术．Anderon［4］利用判别分析来对资本市场作进一步的研究．国内许多专家学者［5～10］根据证劵报告中的信息，选择每股收益、投资收益、净收益率等财务指标，对一些公司或企业的这些指标数据进行了多元统计分析，试图将这些公司和企业进行分类，为股票的选择和分析提供依据进行实例研究．本文应用聚类分析和因子分析方法对30家上市公司进行了实证研究，为投资者提供科学依据．
1股票市场数据的统计分析
1．1数据的选取
统计分析方法是处理数据、进行实证分析的有效方法，被广泛应用于各个领域［11～13］．为了研究多元统计分析方法在股票市场中的应用，需要进行实证分析．本文任意选取了巨潮资讯网2014年度报告数据中的30家上市公司的每股收益、总资产、净利润、净资产、每股净资产、净资产收益率、营业收入共7项财务指标数据进行实例研究．每股收益，通常被用来反映企业某一会计期间的经营成果，衡量普通股的获利水平以及投资风险，是投资者等其信息使用者据以评价企业盈利能力、预测企业成长潜力进而做出相关经济决策的重要财务指标之一．净利润为最终经营业绩，净利润越多，就代表企业的经营效益越好;净利润越少，则企业的经营效益就越差，它是企业经营效益的主要衡量指标．每股净资产是指股东权益与股本总额的比率．每股净资产越高，则股东拥有的资产现值就越多;每股净资产越少，则股东拥有的资产现值就越少．净资产收益率，是指净利润与平均股东权益的百分比，是公司税后利润除以净资产的百分比率．净资产收益率是衡量股东资金使用效率的重要财务指标．总资产指的是某一经济实体拥有或控制的、预期能够为自身带来经济利益的全部资产．净资产是属企业所有并且可以自由支配的资产，即所有者权益．企业的净资产，是指企业的资产总额减去负债以后的净额．营业收入指的是企业在日常活动中从事销售商品、提供劳务和让渡资产使用权等所形成的经济利益的总流入，分为主营业务收入和其它业务收入．由巨潮资讯网年度报告数据中选取30家上市公司的财务指标数据见表1(股票名称略去，以编号代替)．总资产、净资产以及营业收入都在一定程度上反映了上市公司的盈利情况，这3者是股票是否有购买价值的基础，只有基础越好，股票才越具有购买价值．所以这3者是人们在购买股票时需要长期关注的．
1．2聚类分析
图1是运用SPSS软件对30家上市公司的数据进行系统聚类分析后得到的树枝状联结图，选取的聚类指标是30家上市公司2014年度的财务数据，包括:上市公司的每股收益、总资产、净利润、净资产、每股净资产、净资产收益率、营业收入共7项财务指标．根据图1，可以依据股票的财务状况将这30支股票分为3组．第1组:25号股票;第2组:3号股票和4号股票;第3组:剩下的其它27支股票．从分组情况看，第1组股票归为第一类．这支股票总资产、净利润、净资产、营业收入的财务指标都很高，且每股收益、每股净资产、净资产收益率的财务指标也都不低，说明这支股票的获利能力高，并且股票的数量庞大，使总资产和营业收入等均很高．总体来说25号股票作为第一类股票有很大的投资价值，投资者可根据个人的投资理念和即时的市场条件等各方面因素对此类绩优企业进行投资．将第2组股票归为第二类．这两支股票的7项财务指标均很高，特别是每股收益是最高的，说明股票的质量很好，数量也够庞大．企业的发展速度与前景也都比较可观，投资者根据自身情况并结合其它情况以辅助自己做出投资的决策对第二类企业进行投资．剩下的27支股票归为第三类．这些股票的财务状况不如第一类和第二类好了，其中，有几支股票的每股收益甚至是负的，由此可见，这类企业显然是不适合投资者对它们进行投资的．当然在实际情况中，投资者可以结合企业的具体的其它财务指标对股票进行分析，辅助投资者进行投资决策．这样既实现了投资者的资本增值目的，又满足了整个社会的资源优化配置的要求．
1．3因子分析
因子分析的主要目的是数据降维，如果原始变量之间不存在相关性，那么因子分析的意义并不大．为了进行因子分析，首先判定各指标间的相关性．相关系数是研究变量之间线性相关程度的量．从相关系数结果表2来看，每股收益和净资产收益率的相关性最大，相关系数达到0．700，即每股收益越高，则净资产收益也就越高．总资产和净利润、净资产、营业收入的相关性都很大，相关系数均超过0．900．接下来，判断是否可以应用因子分析来进行数据降维，判断的方法为Bartlett球形检验和KMO方法．结果(表3)显示，KMO检验结果为0．706．球形度检验统计量为571．392，p值为0．000，检验结果是显著的，可以进行因子分析．下面计算各变量共同度，每个变量之间的共同度越高，就说明提取的公因子越能反映原来的7个指标的变化，结果如表4，所有变量的共同度全都超过了0．700，就说明了公因子能够很好地反映原来的7个指标的变化．应用SPSS软件的计算特征值以及方差贡献率得到表5数据，由表5可看出:只有前两个因子的特征值大于1，并且前两个因子的特征值之和占特征值总和的92．772%，也就是说只需要前两个因子就已经能够解释这7个财务指标信息的92．772%，所以本文仅采用前两个因子对股票进行综合评价．
进行因子旋转，得到效果比较好的因子．表6中的系数为旋转后的因子负荷系数估计值．表6中的2，3列分别是两个特征值的特征向量．载荷程度越大说明该指标在因子中的影响程度就越大，越小则说明该指标在因子中的影响程度就越小．把7个指标归为总体财务状况因子和股票质量因子这两类主要因子:因子1在总资产、净利润、净资产、营业收入这4个指标上有较高的正载荷，可以将这4个指标定义为总体财务状况因子;因子2在每股收益、每股净资产、净资产收益率这3个指标上具有较高的正载荷，可以将这3个指标定义为股票质量因子．将成分矩阵表中所显示的数据代入因子得分模型，可得到旋转后的因子得分函数如下:Factor1=0．045Z每股收益+0．980总资产+0．998净利润+0．996净资产－0．037每股净资产－0．008净资产收益率+0．982营业收入;Factor2=0．876Z每股收益+0．077总资产+0．035净利润－0．035净资产+0．953每股净资产+0．942净资产收益率－0．073营业收入．
计算不同股票的两个因子得分，如表7所示．在因子1中总体财务状况因子的排名中包揽前3名的分别是25号、3号、4号股票，说明这3支股票的综合财务状况较高．因子2中排名较前的是18号、3号、15号股票，说明这3支股票的质量较好，每股获利较高．注意到18号股票的因子1排在最后而因子2排在第一，这是因为该公司的总资产额在30家公司中相对较少，营业收入也相对低，导致因子1排名在后面，但其每股收益达百分之四十多，与其它公司比遥遥领先，因而因子2排名领先．
综合聚类分析的树枝状联结图1所得出的结果，我们可以看出:第一类的股票可以被称为蓝筹股，这类股票发展前景好，公司的盈利能力也是十分可观的．这表明投资者可以根据公司的财务状况进行投资，投资于公司财务状况较好公司的股票可以获得更好的投资效果．第二类股票可以称为绩优股，这类股票不论是在综合财务状况方面还是在股票盈利方面的表现都可圈可点，人们购买这类股票时需考虑即时的市场情况，分析公司即时的财务状况．第三类股票可以称为劣质股，这类股票总体财务状况则表现较差，投资于财务状况较差的股票面临着更高的风险，却不能获得更高的期望收益率，人们在购买这类股票时则需要慎重考虑．
2结论
本文运用了描述统计和多元统计分析方法对随机选取的30家上市公司的财务状况进行了综合分析，把30家上市公司的股票分为3大类，体现了各上市公司的财务状况，结果与各上市公司的实际财务状况相符合．聚类分析综合了选取的7项财务指标反映各上市公司的盈利状况和发展水平．因子分析将文中所选取的上市公司的7项财务指标综合为总体财务状况因子和股票质量因子两个综合变量，为分类和评估上市公司的财务状况的优劣提供了有力的依据．除此之外，采用因子分析的方法建立的综合评价函数评价上市公司的业绩，避免单指标评价的片面性．也可通过各因子的得分，了解财务状况的具体发展情况和经营管理中的优势和劣势，从而使得对公司的经营业绩的评价更加全面客观．实例证明，本文所采用的统计分析方法为股民选择和分析股票提供了强有力的理论和实例支持．
参考文献：
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Abstract: To well resolve the problem of stock long-term investment, based on the analysis of the characteristics of the stock long-term investment, the paper analyzes the factors that affect the decision making of the stock investment from the perspective of macroeconomic environment background，industrial status，management state and stock value, further, the evaluation index system is established. The TOPSIS method is introduced into the application of the decision making for the long-term stock investment which provides a new way to tackle the similar problems.
关键词： 股票投资；投资决策；层次分析法；逼近理想解方法
Key words: stock investment；investment decision；AHP；TOPSIS
中图分类号：C645 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）21-0175-02
0 引言
企业投资决策，是企业决策者根据企业自身的发展规划以及国家经济建设的相关方针和政策，综合考虑与投资项目有关的各类信息，采用科学分析的方法，对投资项目进行技术经济分析和综合评价，选择项目最优投资方案的过程。股票投资是指投资者(法人或自然人)购买股票以获取红利及资本利得的投资行为和投资过程，随着我国证券市场的不断发展和相关配套法律政策的不断完善，股票投资已经成为企业直接投资的重要渠道之一。本文的研究，以企业股票长期投资决策问题为研究对象，通过对股票长期投资问题的特点分析，构建基于层次分析法的指标赋权模型和基于TOPSIS的综合评价模型，进而通过示例说明了方法的具体应用过程。
1 股票投资特点分析
股票投资的特点主要包括收益性、长期性和风险性：①收益性。进行股票投资的目的，在于获取包括股票升值、股息和红利等在内的经济收益；②长期性。股票投资的长期性指的是，购入某项股票的同时意味着认可该企业的经营管理水平，认为反映该企业价值的股票价格在未来的某个时点会有较大的上升空间；③风险性。股票投资的风险来源主要来自于企业经营和收益的变化，同时，股票投资的风险也受到股票市场本身波动性的影响，即使企业本身经营状况良好，国家宏观政策的调整也会给股票市场带来巨大冲击。
2 股票投资决策影响因素分析
股票投资决策需要考虑的因素很多，概括起来可以归纳为以下方面：
2.1 宏观经济环境 国家的经济周期、财政政策、货币政策、法律政策等对股票价格走势影响很大，例如，当宏观经济处于繁荣期的时候，市场总体需求量大，有助于促进股票市场的繁荣，反之，当经济处于萧条期或衰退期的时候，整个市场需求降低，企业利润减少，股票市场也会随之萎靡；又如，当国家实施宽松的货币政策时，有助于促进股票价格的上升，反之，当国家实施紧缩的货币政策时，会抑制股票价格的上升。由于宏观经济环境对整个股票市场产生影响，因此，宏观经济环境分析属于股票投资决策的外部因素。
2.2 行业状况分析 行业状况主要包括行业的政策、行业生命周期和行业竞争。行业政策是政府对该行业发展的一系列政策的总和，对行业的发展、行业结构的调整和行业的组织等产生影响；如同经济周期理论一样，任何行业或产业的发展都会经历一个从初创期、成长期、成熟期到衰退期的全生命周期。一般而言，处于成长期和成熟期的行业，盈利能力较强，而处于初创期和衰退期的企业盈利能力则比较弱；另外，行业内的竞争强度也是影响行业业绩的一个重要因素，在完全垄断的市场环境中，垄断者容易获得超额利润，而在完全竞争的市场环境中，各参与主体只能获得平均利润率，因此，行业竞争强度越高，该行业内企业股票价格相对较低，反之，行业竞争强度越低，企业股票价格相对较高。
2.3 公司经营状况分析 就影响股票价格的决定因素而言，宏观经济环境和行业状况只是外部因素，而公司的经营状况才是股票价格的决定因素，尽管短期内股票价格可能由于投资者预期等因素背离由公司经营状况决定的股票价值，但是从长期来看，股票价格必然是其价值的具体体现。公司的经营状况可以由一系列财务指标反应，主要指标包括：
①资产负债率。资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。资产负债率=（负债总额/资产总额）×100％。
（1）没有适合的案例。案例是非常重要的工具。而教科书缺少与时俱进的案例，表现一是案例缺乏，二是案例更新慢，尤其是在这几年中国证券市场飞速发展的时期，从股权分置改革推行到期权的推出，再到股指期货和卖空机制的推出。学生学习要能跟上时代，亟需研究正在发生的各种案例，使学生能够融入时代。
（2）学生主动性不强。由于学生一开始什么都不知道，一下子让他们炒股票不知道如何参与。可把参加的学生分成若干小组。分别充当上市公司、证券公司或机构投资者，在模拟的股票市场中，从事上市公司包装上市、证券公司包销股票和机构投资者买卖二级市场股票等一系列经营活动。通过模拟炒股票与专题讨论、案例分析，达到体验股票市场博弈、应用证券市场理论、培养创新炒股票思维和提高炒股票操作技能的目的。
（3）教学效果不明显。证券投资模拟如何为学生设想，以学生活动为主，以学生心理为依据，全面完成教学实验任务呢？经过比较，发现案例设计教学法能够比任何其他的教学法更能激发学生的学习动机。由于学生必须担负主要的学习责任，因此能够训练学生担当责任的能力。和其他教学法相比，案例设计教学法是训练学生解决问题的最佳教学法。此外，案例设计教学法还能培养学生团结合作的精神。可见在实验教学过程中应用设计教学法是完全可行的。
2案例设计在证券投资模拟教学中的应用
案例设计教学法就是采用设计方式来指导学生进行学习活动的一种方法。设计教学法体现了杜威实用主义的教学程及其理论。可以简单地把设计教学法分为5步：安排真实的情境；根据情境设定刺激思维的课题；查找资料做出解决疑难的假定；以活动去证验假定；根据证验成败得出结论。
（1）案例设计。案例设计教学法要有针对性地选取动态案例替代和验证教材中的静态案例。我在运用证券投资学模拟炒股的方法，取得了一定的成果，但也有一些经验教训，主要体现在以下几方面：一是让学生理解股票实战与模拟交易的区别。模拟抄股，你买卖股票，无论买卖多少都对股票的价格没有影响。模拟股票的价格是由现实生活中的股票价格而决定的。也就是说，也许你在模拟中赚了很多钱。但是如果你真把等同于模拟股票的钱投入到现实股票当中，你赚的钱可能要比模拟中的钱要少。因为现实股票中你的介入会影响到股票的价格。而模拟股票中无论你买多少都不会影响到股票的价格。因为模拟的股票价格是由现实股票价格决定的。炒股对于散户而言最重要的是心态问题，模拟炒股因为没有资金上的投入，所以在操作中往往比实战中更放得开，更准确。二是模拟炒股战绩只是大学生一门课程平时成绩的一部分。模拟炒股票对学生掌握证券投资学的相关理论帮助很大，不过，由于大学生模拟炒股票的赚钱的多少存在运气的成分，考核的时间也比较短，有一些学生可能很认真，可是模拟炒股不但没有赚钱，还可能亏钱。因此，在评定学生的平时成绩时，对于这样的学生，要做区别对待，不要让学生丧失后续学习的信心；三是对于比较好的学生实时进行点评。在一个学期证券投资的授课时间里，证券市场会产生各种各样的新闻和热点个股及板块轮动，在提示学生关注这些信息的同时，对每个学生的模拟炒股票进行实时的点评。
（2）基本分析。一是宏观经济分析。证券投资宏观经济运行趋好，企业总体盈利水平上升，证券市场市值自然上涨。宏观经济趋好对公司效益及自身收入水平预期上升，人气上升，证券市场平均股价走高。财政政策对证券投资起着非常重要的作用，它能增加微观经济主体的收入，刺激经济主体的投资需求，从而扩大社会供给。证券投资风险的评价和管理由于投资债券可能遭遇到各种风险，造成损失，投资者需要对所投资对象的风险状况进行必要的分析与评估，以减少可能的损失。证券的风险管理对于债券、基金、期货、股票投资过程中可能会遇到的各种风险，投资者应认真对待，利用各种方法去理解风险、辨别风险，探寻风险产生的根源。制定正确的风险管理的原则和策略，学会利用各种方法去回避风险，减少炒股票损失，力求获取最大效益。证券的评级企业债券风险等级发生变化后，会对投资者的炒股票收益产生影响，带来意外的收益或承受更多的风险，因而学生们要密切注意影响企业风险的各种因素，推测债券、基金、期货、股票等级的变化方向，进而分析其价格变化趋势，学会从中获利。股票投资者的投资风险则是指实际获得的收益低于预期的收益的可能性。造成实际收益低于预期收益的原因是股息的减少和股票价格的非预期变动。二是行业分析。行业分析主要是界定行业本身所处的发展阶段和其在国民经济中的地位，同时对不同的行业进行横向比较，为最终确定投资对象提供准确的行业背景。有些行业符合未来的发展方向，属于国家重点扶持的行业。而有些行业已经日薄西山。行业分析的重要任务之一就是挖掘最具投资潜力的行业，从而选出具有投资价值的上市公司。三是小组讨论。为了培养学生的团队精神和合作能力，笔者在证券投资学教学中大量应用小组讨论方法，让学生集思广益，运用各自掌握的专业知识，特别是实战的经验和教训，让学生在今后的炒股票时终身受益。通过同学们互相讨论，观点日益成熟，最终形成成熟的思路。
（3）国内外投资大师经典投资案例讲评。改革思路：证券投资模拟原来是在讲解一定理论知识的基础上，重点教授学生实盘买卖股票的方法，包括软件的使用方法、界面的含义、基本面分析法、技术面分析法等等。现在要重点讲案例，安排每节课重点介绍1位中外股票投资大师的经典案例，如巴菲特在1993年开始大量买入港股中石油，1.02元的平均成本，1997年又全盘卖出，卖出均价12.00元。每股净赚10港币以上。那么，当时市场的基本面是什么情况，他买入中石油的理由是什么，卖出的理由是什么？等等。这样结合实际的教学往往取得意想不到的效果。本课堂教学改革的难点是案例的收集和分析，筛选的案例必须经典；对每个案例的分析必须独到，现有的资料基本上没有分析，必须结合当时的宏观大势、基本面与技术面的情况独立分析，重点是让学生体会投资理念。
关键词 模糊决策 运筹学 模糊集 股票投资价值
1 股票技术分析及预测方法
1.1 股票技术分析方法
进行股票的预测，最直接和基本的方法是股票的技术分析，它依据统计图表和股市的图形研判股市的未来动向，技术分析方法可以分为三种类型：判断股价趋势为主的趋势分析，如道琼斯理论、趋势线法、移动平均线等；形状分析，如k线系统、整理与反转形态、支撑与阻力以及箱性理论，波浪理论等；人气指标，如成交量图、obv指标等。虽然技术分析方法具有一定的准确性，但是由于技术指标分析方法众多，各种方法之间差别巨大，对于投资者来说学习不易，掌握更难，同时技术分析理论缺乏可靠的理论支持，分析结果仁者见仁、智者见智。虽然直到目前它仍然是大多数投资者在使用和依赖的分析预测方法，但是改进和发展它已经成为不可避免的事实。
1.2 基于统计学理论的预测方法
统计学理论的预测方法，主要是基于模型拟合和最小二乘原理建立各种回归、自回归、混合回归模型进行预测。此类方法，具有严格的数学基础，应用也最广泛，近年也有相当的发展。如nelder，ja和 wedderburn，r·w·m提出了广义线性模型，它放松了经典线性模型的假设，极大地丰富了回归分析的理论。aaron li和duanleo对假设进一步放松，提出了一般回归模型，该领域研究具有十分惊人的前景。在计量经济研究中，ichi二则提出了一类十分重要的模型——单指标模型。研究的重点在于使之更适合于实际社会经济系统建模。
1.3 基于人工智能技术的股票预测技术
由于计算机与人工智能技术的飞速发展，为股票市场建模与预测提供了众多的新技术、新方法，基于人工智能的股票预测技术进展迅速。基于神经网络的股票预测方法，主要使用神经网络进行股票价格数据的学习训练，然后使用训练模型进行股市预测。采用模糊模型技术进行预测，主要是依据专家经验或统计方法建立模糊模型进行预测；另外还可采用遗传算法进行神经网络的学习权值调节或模糊模型、模糊规则的调整，使神经网络模型或模糊模型更加逼近系统模型。
1.4 股票的组合预测方法研究
决策者面临决择的预测方式可能不只一种，且各有千秋，都能从一定程度上提供不同的有用信息，如何综合利用这些信息，解决多模式预测方式问题，正是组合预测的研究内容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分别出版了组合预测专集，granger和clemen分别给出了精辟的综述与详论，clemen从信息集合讨论了组合的实质，从而为进一步探讨获取最有用信息抛弃无用信息提供了指导。自bates和granger发表组合预测一文以来，组合预测有了很大的发展。组合的目的在于综合利用各种预测方法所提供的信息，尽可能地提高预测精度。从原理上说，组合预测结果是对各单个预测线性加权。组合预测研究主要是考虑组合机理、权值确定，主要从统计分析、贝叶斯分析和信息集合三个角度来考虑。
2 非模糊环境下投资组合分析
现在先介绍一下用传统的方法在非模糊环境下如何选择最优的投资组合。
设投资者将其资金投资于n项风险资产，xi为在风险资产i上的投资份额，ri为风险资产i的收益率，它是一个随机变量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j两项资产的协方差i，j=1，…，n。ki是每单位风险资产的变化所需的交易费用，ki≥0；ci是第i项风险资产的交易费用。
给定投资组合x0=（x01，x02，…，x0n）和一个新投资组合x=（x1，…，xn），第i项风险资产的交易费用可表示为ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。
总交易费用为
■c■=■k■x■-x■■
总收益为
r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■
=■rixi-■k■x■-x■■
总风险为
v（x）=■e（ri-e（ri）xi）
一般地，投资者希望收益最大且风险最小。数学上可以表示为以下双目标规划模型
maxr（x）=■rixi-■kix■-x■■
minv（x）=■e（ri-e（ri）xi）
st■xi=1
用线性加权法求解多目标规划问题， 可得如下参数规划问题
max（1-λ）■rixi-■kix■-x■■-λ
■e（ri-e（ri））xi
st■xi=1
xi≥0，i=1，…，n
其中，参数λ在[0，1]中取消，它被称为内险回避因子，λ取值越大，投次者风险加避意识越强。
3 利用模糊决策方法评价股票投资价值
3.1 概述
股票投资过程中的一个基本问题就是如何从一系列可用于投资的股票中选择一种或一组最优的股票，这是一个对不同股票的价值如何进行评估的问题。对股票价值的科学评估不但为股票投资者进行投资决策提供可靠的依据，也可以促使上市公司的规范化运行，从而有助于股票市场的良性发展和社会资源的合理分配。
要对股票价值进行评估，首先就要对与股票价值相关的诸因素进行综合的分析和研究。由于股票持有者是股票发行者的股东，他们投资的资金是无法向股票发行者直接收回的，他们投资的收益主体来源于发行者向股东分派的红利和股票价格上涨所带来的资本利得。所以股票价值的评估主要从影响股份公司派发股息或红利水平的公司属性和影响股票溢价收益的市场属性两方面来进行。股票的市场属性方面，用该股票在市场上的收益率、市盈率、流动性、波动性、有效性、透明性和系统风险等指标来反映股票的价值。具体来讲，在一定的考察期间内：收益率取经过除权除息调整的日平均百分比收益率，以反映股票市场上的资金溢价收益；市盈率反映股票投资的回收期，回收期越短则股票越具有投资价值；流动性用股票的换手率表示；波动性用股票百分比收益率的标准差表示；有效性用股票价格与其内在价值的平均吻合程度表示；透明性用该股票的交易信息和上市公司信息在市场上的透明程度表示；系统风险用β系数表示。以上指标除了有效性和透明性要聘请专家来评估外，其余均为定量指标。
股票的公司属性是影响股票价格变动的内在因素，它不仅决定着股利水平的大小，在一定程度上也会影响股票的市场属性。用盈利能力、偿债能力、发展能力、管理和决策能力以及股权结构合理性等指标来衡量股票的公司属性，其中盈利能力和偿债能力不能仅用几个财务指标的简单加权来衡量，还应结合上市公司所处的行业类型、公司在行业内的垄断性、公司的发展阶段、公司规模等影响公司业绩但又未反映在财务指标上的因素加以综合评估；发展能力则要从公司资金实力、技术创新能力、人力资源及市场前景等因素综合评估；管理和决策能力以及股权结构合理性是反映公司治理能力的指标，前者反映了公司治理水平，后者影响着公司治理模式，清晰合理的股权结构能为股票投资者带来合理的确定性收益预期。以上几个指标均应聘请专家来评估。
3.2 模糊多属性决策方法
给定一组方案a1，a2，…，am，伴随每个方案的属性记为c1，c2，…，cn各属性的重要程度用ω1，ω2，…，ωn表示，符合归一化条件ω1+ω2+…+ωn=1。决策的目的是要找出其中的最优方案，记为amax。
（1）引入三角模糊数，三角模糊数常用表达形式有两种，分别记为（l，m，γ）和(m，α，β)，两种表达形式可以相互转换，转换公式为α=m-l，β=γ-m。
（2）对模糊指标矩阵，f和模糊权重矢量，w进行归一化。收益类的归一化：xi是三角模糊数，记xi=（ai，bi，ci）。则归一化的模糊指标值ri可以写成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…成本类的归一化：xi是三角模糊数，记xi=（ai，bi，ci），则归一化的模糊指标值ri可以写成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…。
（3）建立模糊决策矩阵rij=wjxij。rij采用bonissone近似积公式进行计算，即ωj=（a；α，β)，xij=（c；δ，γ），则rij=（ac；aγ+cα-α·γ，aδ+cβ-β·δ）。
（4）求出模糊理想m+=(m1+，m2+…，mn+)，其中mi+=max{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…n，n是属性j的模糊加权指标值所对应的模糊极大集。m-=(m1-，m2-…，mn-)其中mi-=min{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…，n，n是属性j的模糊加权指标值所对应的模糊极小集。再确定方案ai与m+之间的差异di＋，方案ai与m－之间的差异di－，di=■，i=1，…，m按照di值从大到小的顺序排列方案的优劣次序。
3.3 实例分析
取深圳股市其中3只股票作为例子，为了更加有代表性，取3只代表不同类型的股票。他们分别是000001的深发展、000933的g神火还有000805的st炎黄。如前面所述，作为评价一直股票都投资价值，可以考察很多方面，现在只考虑以下四个方面的主要因素：现在的股票的价格，股票的业绩，流通股本，行业的发展前景即长期投资价值。截至到2006年2月23日，三只股票的价格分别为7.01元，7.70元，2.42元。业绩以2005年中期业绩来算，分别为0.11元（一般），0.94元（很高），-0.08元（低）。流通股本分别为140 936（万股），23 660（万股），1 441（万股）。至于长期的投资价值主要看公司的行业背景，深发展是银行业的龙头代表，稳定发展，所以属于高；g神火是石油能源类的股票，最近该行业正处于强发展阶段，产品供不应求，而且该股票为g股，已经完成股改，所以投资潜力很高，st炎黄为st类亏损股票，而且是做软件外包装的行业，所以长期投资价值较低（见表1）。
先用三角模糊数表示决策矩阵中的定性指标：
d=
7.01 （0.6，0.8，0.8） 140 936 （0.6，0.5，0.6）
7.10 （0.8，0.9，1.0） 23 660 （0.8，0.9，1.0）
2.42 （0.2，0.3，0.4） 1 441 （0.2，0.3，0.4）
并且假定权重矢量为w=[（0.1，0.2， 0.3），（0.3，0.4，0.5），（0，0.1，0.2），（0.2，0.3， 0.4）]。
决策矩阵归一化后为
d=
（0.345，0.345，0.345）（0.600，0.889，1.000）（0.341，0.341，0.341）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.250，0.333，0.500）
（0.010，0.010，0.010）（0.600，0.556，0.750）（0.061，0.061，0.061）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.200，0.333，0.500）
模糊加权决策矩阵rij=wjxij
v=[rij]=
（0.0345，0.6900，0.1035）（0.2334，0.3556，0.5312）（0.0341，0.0682，0.1023）（0.3000，0.4000，0.5600）（0.1000，0.2000，0.3000）（0.0498，0.1332，0.1914）（0.000，0.0010，0.0020）（0.0724，0.1668，0.2136）（0.000，0.0061，0.0122）（0.2000，0.3000，0.4400）（0.000，0.1000，0.2000）（0.2000，0.3330，0.5000）
模糊理想解m+=[（0.100，0.690，0.300），（0.300，0.400，0.560），（0.000，0.100，0.200）， （0.200，0.333，0.500）]
m-=[（0.0341，0.0682，0.1023），（0.0498， 0.1332，0.1914），（0.000，0.001，0.002），（0.0724， 0.1668，0.2136）]
最后由di=■，i=1，2，3解得
d1=0.5855，d2=0.3523，d3=0.2332；d1>d2>d3
所以，投资价值深发展比g神火好，g神火比st炎黄好。
4 结语
模糊多准则决策在生产生活的很多方面都有很多的应用，本文用了一个判断选择股票的投资价值的模型来说明了一下其在经济领域的应用。但是本例子尚有不是非常完善的地方，例如本例只研究了股票的四个方面的因素，但是影响股票的价格走势的其他因素还有很多，例如政策面的影响，庄家的操盘手法等，这些都是很重要的因素，但是却是不能用任何数学工具研究预测的。
参考文献
1 李荣钧.模糊多准则决策理论与应用[m].北京：科学出版社，2002
一、引言
近年来，股票市场异象（Market Anomalies）已经成为了国内外学者的研究热点。所谓市场异象，是指无法用经典金融学理论来解释的市场现象。市场异象在很大程度上改变了人们对股票市场的认识和理解。
股票市场异象最为突出的当属“IPO溢价异象”，是指IPO首日收盘价普遍显著高于IPO发行价的现象，表现为较高的首日回报率。目前，学术界主要通过理性理论和非理性理论两个角度去尝试解释IPO溢价之谜。从理性角度出发，国外研究学者提出了赢者诅咒（Rock，1986[1]）、中介机构声誉假说（Carter等，1998[2]）、股权分散假说（Booth和Chua，1996[3]）和信号假说（Allen和Faulhaber，1989[4]）等。从非理性角度出发，超高的IPO溢价被认为是投资者情绪导致的（Ritter，1991[5]）。Bake和Wurgler（2006）[6]指出，投资者情绪高涨时，投资者会加大投机需求，导致IPO溢价较大。Stambaugh等（2012）[7]进一步研究发现，投资者情绪高涨导致的非理性需求还有助于解释美国股票市场的11种市场异象。
与发达股票市场不同，中国股票市场的IPO溢价现象尤为显著，1990―2011年间，IPO溢价率高达205.58%，是发达国家股票市场的10倍以上。中国股票市场的特殊性使得理性理论并不适用，非理性理论下的投资者情绪理论逐渐成为解释中国IPO溢价现象的主要依据（韩立岩和伍燕然，2007[8]；邵新建和巫和懋，2009[9]）。近期实证研究表明，投资者情绪对IPO溢价具有重要影响力（林振兴，2011[10]等）。
然而，不同类型的股票在IPO溢价上是存在差异的。这个现象是一种偶然现象，还是一种新的市场异象，学术界目前尚无定论。
中国股票市场起步较晚，属于新兴的资本市场，具有与发达国家不同的属性，个人投资者占据市场主体，受到投资者非理性影响较大，易于出现特有的市场异象（蒋先玲等，2012[11]）。本文的贡献在于：一方面，发现了IPO溢价现象与股票发行价存在显著的负相关关系，低发行价股票的IPO溢价显著高于高发行价股票的IPO溢价，本文称为“发行价溢价异象”；另一方面，发现了投资者情绪是导致发行价溢价异象产生的根本原因。本文接下来的安排如下：第二部分是理论分析和假设提出；第三部分是数据和研究方法；第四部分是实证研究结果；第五部分是结论。
二、理论分析和假设提出
根据经典金融学理论，市场是有效的，投资者是理性的，股票价格能够快速、无偏地反映市场信息，任何利用公开信息的投资策略都无法获得超额利益，股票收益率仅仅与系统风险有关。股票价格作为描述股票价格高低程度的指标，等于公司市值与总股本之比，与股票收益率无关。
然而，经典金融学有关“理性经济人”和“市场有效”的假设在现实经济中并不一定成立。投资者往往是有限理性的，市场也并不是有效的。在投资实务界中普遍存在这样一个投资法则，即购买那些低价格水平的股票能够获得更高的投资收益率。蒋玉梅和王明照（2010）[12]对我国股票市场中的部分A股股票进行研究发现，不同价格水平的股票存在横截面收益率差异。可见，股票收益率与股票价格密切相关。除了二级市场外，Fernando（2004）[13]开创性地对美国IPO市场进行研究，发现IPO价格与IPO溢价存在显著的负相关关系。基于以上分析，本文提出假设1。
假设1：中国股票市场存在“发行价溢价异象”，即IPO溢价与发行价负相关，IPO发行价越低，IPO溢价现象越显著。
若假设1成立，发行价溢价异象无法被经典金融学理论解释，因而该异象可能与投资者非理性投机行为有关。投资者非理性投机行为会造成股票价格错误定价（Mispricing）。Baker和Wurgler（2006）[6]认为投资者情绪代表投资者非理性投机倾向，并通过构建投资者情绪指标来衡量投资者非理性行为。投资者情绪越高，投资者错误地高估股票价值的程度越大，投机倾向越强，对股票的非理性需求增加，导致股票收益率变大。
相对于机构投资者，个人投资者更容易出现认知偏差和行为偏差。由于不同股票的个人投资者持股比例不同，因而受到的投资者情绪影响也不同。
大量的实证研究表明，股票价格与投资者结构密切相关。降低股票价格能够增强个人投资者对该股票的交易能力。股票价格越低，对个人投资者的吸引力越大。因而，在二级市场中，股票价格越低，个人投资者持股比例往往越高（Dyl和Elliott，2006[14]）。在一级市场中，Booth和Chua（1996）[3]指出，IPO发行价与投资者结构也存在紧密联系。发行人可以通过降低发行价的方式来吸引更多的小股东，从而达到增加股票流动性和保证大股东控制力。基于以上分析，本文提出假设2。
假设2：中国股票市场IPO发行价与机构投资者持股比例正相关，与个人投资者持股比例负相关。
如假设2成立，则低发行价股票的个人投资者持股比例较高，那么受到投资者情绪影响较大。随着投资者情绪变大，投资者会高估IPO股票价值，加大对IPO股票投机需求，尤其是对低发行价股票的需求，导致低发行价股票的IPO溢价显著上升，上升幅度大于高发行价股票。因此，本文提出假设3。
假设3：投资者情绪越大，“发行价溢价异象”越显著。随着投资者情绪变大，对低发行价股票需求加大，导致该异象产生。
三、数据和研究方法
（一）数据来源
根据数据的可获得性，本文选取2003年1月至2011年12月间上市的沪深两市所有A股股票数据作为研究样本，剔除交易数据不全的数据，共计1128家上市公司，数据来源于CSMAR数据库。
（二）研究方法
1. 发行价溢价异象。为了研究IPO溢价与IPO发行价之间的关系，本文根据样本的发行价大小对股票进行升序排列后，将股票等额分配到4个样本中，从均值、最大值和最小值三个角度分析，分析低发行价股票的IPO溢价是否高于高发行价股票的IPO溢价。
Rock（1986）[1]指出，投资者进行新股投资时面临信息不对称问题，购买新股会面临损失，即“赢者诅咒”。为了补偿投资者，所以新股发行价会偏低，因而IPO溢价会较大。除了固定信息成本外，Tinic（1988）[15]指出，上市公司公开发行股票比例越小，相对信息成本越高，因而也能够获得IPO溢价补偿。同时，Ellis等（2000）[16]指出，IPO溢价也会受到IPO热市和冷市影响。本文分别选择发行规模、公开发行比例和IPO首日换手率作为固定信息成本、相对信息成本和冷热市场的变量，对样本分析进行回归分析，分析IPO溢价与发行价的关系。具体模型如下：
其中，Ipori代表IPO溢价，即首日回报率；PIi代表股票发行价的对数；Si代表股票公开发行比例；Issuei代表股票发行规模的对数；Turnoveri代表年平均日换手率，即年平均日交易股数与总股本之比。
2. IPO发行价与投资者结构。在中国股票市场中，机构投资者由基金、券商集合理财、保险公司、社保基金、QFII和其他机构共6大类组成。机构投资者持股比例等于这些法人实体的持股比例之和，而个人投资者持股比例等于流通股比例与机构持有的流通股比例之差。
由于机构投资者和个人投资者持股比例都是一个介于0和1之间的受限因变量，因而本文将选用Tobin（1958）提出的受限因变量Tobit模型来研究投资者结构的决定因素。以往研究成果显示，投资者持股比例还与公司规模、流动性和赢利能力有关。本文将充分考虑这些因素的影响，选用的具体模型如下：
其中，Insi代表机构投资者持股比例；Indi代表个人投资者持股比例；PIi代表股票发行价的对数；Sizei代表股票市值的对数；Turnoveri代表年平均日换手率，即年平均日交易股数与总股本之比；Incomei代表公司总收入的对数。
3. 投资者情绪指数构建。本文采用Baker和Wurgler（2006）[6]的主成分分析法（Principal Component Analysis）构造复合型投资者情绪指标，弥补了单个指标可能无法全面衡量投资者情绪的缺陷。根据以往研究成果，本文选用封闭式基金折价率、新股首日收益率、市场交易量和消费者信心指数作为组成指标，构造股票市场投资情绪指数。构造过程中，本文采用累计解释力大于85%的准则来选择主成分的个数。
其中，Dcef代表封闭式基金折价率；Ipo代表新股平均首日收益率；Trade代表市场交易量；Cci代表消费者信心指数；Yi代表第i个主成分；λi代表第i个主成分的特征值。
4. 发行价溢价异象与投资者情绪。本文采用两种方法进行分析验证投资者情绪对不同发行价股票IPO溢价差异的解释力。第一，根据投资者情绪高或低分析比较4个样本中股票的IPO溢价差异。当投资者情绪大于样本中位数时，投资者情绪高涨，反之则认为投资者情绪低落。第二，与Fernando等（2004）[13]方法类似，本文选择发行规模和IPO首日换手率作为控制变量，分别对4个样本分析进行回归分析。具体模型如下：
其中，Ipor代表IPO溢价；Pi代表新股发行价；Issue代表发行规模；Turnover代表IPO首日换手率；Index代表股票市场投资者情绪指数。
四、实证结果分析
（一）发行价溢价异象
2003―2011年，IPO发行价的四分位数分别是9.5元、17.915元和27.1元，本文据此将总样本等额分成了4个子样本，从样本1至样本4，IPO发行价逐渐增大。
如表1所示，在样本1，股票的发行价小于9.5元，平均IPO溢价高达105.05%。随着发行价提高，IPO溢价逐渐下降，在样本4中，股票的发行价大于27.1元，平均IPO溢价仅为29.77%。低发行价与高发行价股票的发行价溢价高达75.28%。同上，从最大值和最小值来看，样本1至样本4，IPO溢价最大值逐渐下降，发行价溢价分别为274.23%和17.92%。
如表2所示，控制了固定信息成本、相对信息成本和冷热市影响后，IPO溢价与发行价存在负相关关系，表现为系数显著为负。
综上，发行价越低，IPO溢价越高，低发行价股票具有比高发行价股票更高的溢价，即发行价溢价异象存在。据此，可证假设1成立。
（二）IPO发行价与投资者结构
如表3所示，本文分别采用Tobit模型来研究发行价高低与投资者结构的关系。对于机构投资者而言，模型2中发行价（Pi）和规模（Size）的系数为正，换手率（Turnover）和总收入（Income）的系数为负，因而机构投资者总是偏好投资发行价高，规模大，流动性低和盈利能力低的股票。
与机构投资者正好相反，模型3中发行价（Pi）和规模（Size）的系数为负，换手率（Turnover）和总收入（Income）的系数为正，因而个人投资者总是偏好投资于发行价低，规模小，流动性好和赢利能力强的股票。
因此，综合考虑了各方面因素影响后，机构投资者持股比例与IPO发行价正相关，个人投资者持股比例与IPO发行价负相关。因此，假设2成立。
（三）投资者情绪指数构建
本文采用主成分分析法，并严格遵守主成分的累计解释力大于85%的准则，构造投资者情绪指数。如表4所示，选取前两个主成分构造和前三个主成分时，累计解释力分别达到70.45%和94.82%。因而，本文选取前三个主成分来构造投资者情绪指数。
根据表4的实证结果，本文选取前三个主成分，采用模型（5）来构造投资者情绪指数，具体模型如下：
综上，根据以上模型可知，消费者信心指数越高，市场交易量越大，新股首日回报率越高，封闭式基金折价率越高，投资者情绪指数越大。
（四）发行价溢价异象与投资者情绪
根据本文构建的股票市场投资者情绪指数是否大于样本中位数，本文将上述4个样本分为8个子样本，分析不同样本下的平均IPO溢价，见表5。
无论是在情绪高涨还是在情绪低落时，从样本1至样本4，随着价格水平增大，IPO溢价逐渐减小，表现为发行价溢价始终为正。可见，在投资者情绪的不同状态下，IPO发行价与IPO溢价之间的负相关关系恒成立。
然而，投资者情绪对不同发行价股票的影响是不一致的。当投资者情绪由低落转为高涨时，样本1平均IPO溢价上升79.30%，而样本4平均IPO溢价仅上升27.95%。因此，当投资者低落时，发行价溢价仅为57.25%，而当投资者高涨时，发行价溢价高达108.60%。
为进一步验证结论的稳健性，本文在考虑了股票规模和流动性的影响下，分别对四个样本进行的IPO溢价进行回归分析。如表6所示，由样本1至样本4，股票发行价逐渐增大，投资者情绪与IPO溢价的相关性下降，表现为系数逐渐变小，由0.674逐渐下降至0.178。可见，投资者情绪对低发行价股票的影响力大于对高发行价股票的影响力。
综上，IPO发行价越低，投资者情绪对IPO溢价的作用越明显。这种差异性影响导致了不同发行价股票溢价差异，即发行价溢价异象产生。由此，可证假设3成立。
五、结论
根据经典金融学理论，股票价格高低与股票收益率不具有必然联系，股票价格仅仅是代表每股市值的指标而已。然而，理想化的市场与现实的股票市场不尽相同，特别是对于正处于推进改革和不断完善的中国股票市场而言，个人投资者对股票市场的影响不容忽视，因而股票价格与股票收益率具有一定的联系[17]。
【关键词】基本面分析 技术分析 财务分析 风险与收益
相比于房地产、基金以及银行理财产品，股票市场的投资要复杂得多。投资者需要掌握更多的知识和技能，深入理解股票市场的风险与收益，有自己独立的见解，不能盲目跟风，总的来说，投资股票市场有以下几种基本思路。
一、宏观经济分析
众所周知，股票市场是一个国家政治经济的晴雨表，也就是说，一个国家的政治经济状况的变动会影响股票的价格，作为一个股票投资者，要时刻关注宏观经济运行中的重要经济指标。比如说，每月中旬公布的上一个月的CPI，如果CPI过高，意味着通货膨胀或者通货膨胀预期，无论哪种情况都会刺激股票市场的拉伸。
仅仅知道这些宏观经济指标是远远不够的，数据往往有滞后效应，当数据公布时，股票的价格已经上升或者下降了，如果公布的数据只能在股价变动中坚持一两个交易日，那么当投资者得知公布的数据后再进行股票操作就晚了。比如：短期利率下降，投资者建仓买进股票，但是，由于利率的波动只是短期的微调，并不是整个资金市场资金供求情况的真实反映，利率很快就会上扬，投资者刚买入股票，马上发现利率上升了，此时抛掉股票定会遭受损失，只能继续持有，等待清仓时机。对于宏观经济的分析必须在相关数据公布之前，也就是说，股票投资者必须学会利用自己的逻辑去分析和预测宏观经济的运行情况，根据自己的预测来操作股票，而不是等待相关经济数据的公布。
二、行业分析
（一）行业分析概念
行业分析是指应用统计学、计量经济学等分析工具对行业的运行状况进行全面分析，包括生产、消费、技术、销售、行业竞争力、市场竞争格局、行业政策等，通过对行业要素的分析从而发现行业运行的内在经济规律，进而进一步预测行业未来的发展趋势。随着科学技术的进步，行业的更替兴衰速度越来越快，在汽车出现以前，欧美的马车制造业是何等的辉煌，然而时至今日，连汽车业都已进入生命周期中的稳定期甚至衰退期了，尤其是随着油价的上涨，现在的汽车行业主要向电动汽车转变，那种耗油多污染大的汽车支撑不了太久。如果某个行业已处于衰退期，则这个行业中的企业，不管其资产多么雄厚，经营管理能力多么强，都不能摆脱其阴暗的前景。
（二）互联网背景下的行业发展
随着互联网的高速发展，很多行业都在逐步的互联网化，那些跟不上互联网思维和节奏的行业正在苦苦挣扎。比如传统的书店，现在的书籍爱好者都是去亚马逊、当当、京东以及淘宝等网上书店购买书籍，因为网上买书比实体书店更便宜，随着物流的发展，网上购书速度也越来越快，一般24小时就能送货到家，这比你去实体店更节省时间。俗话说：女怕嫁错郎，男怕入错行。股票操作更是如此，如果购买了错误行业的股票，被套牢的风险就会增加，像高耗能汽车、书店等传统行业的股票，即使短期内股价在上升，投资者也只能进行短线操作，不易进行中长期投资。当然，如果传统行业的上市公司能够及时地跟随时代潮流和科技的进步，在恰当的时机进行转型，仍然是有利可图的。
三、公司基本面分析
在对宏观经济运行情况和自己熟悉或者想要投资的行业进行全面分析后，投资者需要在自己选择的行业内挑选上市公司，这就需要投资者对感兴趣的上市公司进行基本面分析。
（一）公司竞争地位分析
在自由竞争市场，优胜劣汰、适者生存。在本行业没有足够的竞争力，即使是朝阳行业的上市公司也会很快被淘汰。研究公司在本行业的地位主要从以下两个方面入手。第一，公司的技术水平，那些紧跟技术潮流，采用和拥有先进技术的公司更有机会在本行业走得更快更远。第二，公司的市场开拓能力，产品的销量最终决定公司的收入和利润，上市公司要保持在本行业的竞争力，必须不断开拓新的市场，持续扩大市场占有率。
（二）公司财务分析
投资者需要通过对股份公司的财务报表进行分析，来了解该公司的财务情况、经营效果，进而了解财务报告中各项的变动对股票价格的有利和不利影响，并最终做出买进或卖出的决定。要进行财务分析，投资者需要有足够的相关知识储备，包括基本的会计知识、财务管理以及财务分析方面的知识甚至人力资源管理和市场营销方面的知识。虽然根据上市公司公布的数据并不能完全弄明白上市公司的真实情况，但是通过财务分析可以让投资者避免一些显而易见的投资错误。
四、技术分析
（一）技术分析的概念
所谓技术分析，是相对于宏观经济和行业等基本分析而言的，基本分析着重于对宏观经济情况以及各个公司的经营管理状况、行业动态等因素进行分析，以此来研究股票的价值，衡量股价的高低。而技术分析则是透过图表或技术指标的记录，研究市场过去及现在的行为反应，以推测未来股价的变动趋势，技术指标主要是根据过去的股价、成交量或涨跌指数等数据计算而得。因此，投资者在进行技术分析时只关心股票市场本身的变化，而不考虑会对股价产生某种影响的经济、政治等各种外部因素。技术分析理论包括道氏理论、波浪理论、江恩法则等，主要分析方法有K线分析、均线分析、形态分析、切线理论、量价关系分析等，技术分析的指标类型非常多，比如：趋势型指标、人气型指标以及超买超卖型指标等。
（二）技术分析的优缺点
偏重技术分析的投资者之所以要购买某只股票，不是因为该股票有价值，而是该投资者认为其他人都认为这只股票有价值，其他的投资者会以更高的价格来购买这只股票。技术分析的美妙之处在于，只要有足够多的投资者相信技术指标并按照指标进行操作，那么技术分析就会有效，通俗地说就是，如果大家都认为某只股票会涨，大家都去购买，这只股票就真的会上涨，而且这种股价的上涨和上市公司本身的表现好坏以及公司内在的价值没有关系。
技术分析的缺陷在于，股票市场是所有投资者的综合博弈，技术分析方法和技术指标繁多，而且根据不同的技术指标用不同的方法进行分析，得出的结论五花八门甚至相互矛盾，这就让投资者无法决策。对于中长期投资，技术分析必须满足三个前提。第一，市场行为包容消化一切，也就是说，所有的信息都会在股价上表现出来；第二，价格以趋势方式演变，股价的波动不会突然出现逆转；第三，历史会重演，只要未来出现相同状况，在历史上发生的事情在未来会再发生。但是，这三个前提很难同时成立，所以，对于中长期投资者而言，技术分析并不是最佳策略。
参考文献
[1]柏丹.股票价格波动的宏观影响因素分析[J].经济师，2013（1）.
[2]赵志军.股票价格对内在价值的偏离度分析[J].经济研究. 2013（10）.
【关键词】道氏理论；价值投资法；技术分析法；主要矛盾
价值投资法认为证券的价值由其未来现金流的贴现值决定，证券的价格总会向价值回归。技术分析法则认为交易群体的心理对价格具有决定性的影响。普遍的交易观点或者将技术分析法与价值投资法对立起来，两者水火不能相容，或者主张在具体的交易操作中将两者结合起来，但是在理念上依然认为这两种方法相互独立，互不相关。本文将从股票的二元属性切入，结合对道氏理论的深度解读，推论出以道氏理论为基石的技术分析法其实包含着价值投资法的理念，技术图形的长期趋势是反映基本面主要矛盾的。
一、股票的二元属性
股票是股东权利的代表，体现了股东对公司实体经济的所有权。公司实体经济的经营状态越好则股票所代表的价值也就越大，这也正是价值投资法的基本理念，实体经济的盈利能力决定了股票的价值区域。但是，当股票可以上市交易流通以后，实体经济将不再是影响股价的唯一因素，即使在短期内公司的基本面状况不变，交易群体的预期与情绪也会对短期股价产生重要影响。因此，我们认为股票既具有实体属性也具有虚拟属性。
二、股价驱动模型
价值投资者立足于股票的实体属性，认为企业的盈利能力决定股票的价值，技术分析人士则偏重于股票的虚拟属性，想方设法判断其他参与者对股价的看法。无论是价值投资者还是技术分析派，所有的股票投资者都是根据自己对基本信息的理解来做出决策的。交易者根据对基本面信息的理解形成预期，预期指导着交易者的行为，行为则指挥资金与股票的流动，资金与股票的博弈产生了股票价格。从而我们推理出股价驱动模型“基本面—群体预期—群体行为—股价”，基本面信息的变化将影响交易者的预期，交易者根据预期做出行为判断，从而对股价施加影响。无论价值投资者还是技术分析派都遵从着股价驱动模型做出判断，只是对信息的筛选、理解的理念不一样而已。
三、股价反映一切信息
一般的主流观点认为技术分析是没有意义的，个人以前也认为技术分析是以历史来推断未来，而股市随机漫步的特征决定了以历史图形推断未来走势是人类对于股市不确定性的自我安慰。但是在真正理解了股价驱动模型“基本面—群体预期—群体行为—股价”以后，对于技术分析方法有了全新的认识。
作为技术分析的基石，道氏理论将股价的波动分为主要趋势、次要趋势和短暂波动。这种分类方法貌似平淡无奇，实则寓意深远。股价的波动就是千千万万的投资者以其资金表达其对基本面信息的理解，这种信息的反映不是一步到位的，而是循序渐进的，在凌乱无序的博弈中股价吸收了各种各样真真假假大大小小的信息，这些信息在短暂波动和次级波动中被摒弃、被消化，从而形成了主要趋势。主要趋势充分反映了股市对于基本面信息的理解和预期，并从所有的信息中筛选和抽绎出最主要的信息，最能够决定股价走势的信息——主要矛盾。
短期股价是资金与股票博弈的结果，所以呈现出随机漫步的形态，当给予股市比较充分的时间来消化其吸收的信息，那么中长期的股价则呈现出一定的趋势，股价趋势的背后则是股市对主要矛盾的反映，也正是从这个意义上而言股市作为经济的晴雨表是当之无愧的。
四、趋势将延续下去
道氏理论的三大基本假设分别是：股价反映一切信息；趋势还将延续；历史会重演。我们已经解读了“股价反映一切信息”，并推论出股价在波动中筛选信息，从而反映主要矛盾，形成主要趋势。
基本假设第二条是“趋势会延续下去”，个人给予的解读是只要主要矛盾（从基本面信息中抽绎出来的核心预期）不变，主要趋势就会延续下去。第二条基本假设不是孤立的，而是第一条基本假设的延伸，“趋势会延续下去”是因为主要矛盾的持续，是因为股市吸收了一切信息，并从一切信息中抽绎出了主要矛盾。主要矛盾是当前社会经济运行的客观反映，这种客观存在会被股市放大，因为股市是人的股市，群体的股市，群体的预期与情绪是影响股价的重要因素。根据索罗斯的“反身性理论”，当预期被股价实现后，现实会对群体预期推波助澜，此时虚拟经济的属性就会在群体情绪的推动下大放异彩。群体心理对趋势起到了强化作用。因此，“趋势将延续下去”的假设一方面是对主要矛盾延续的判断，另一方面则是对群体情绪强化的认知。
五、人性会重演
道氏理论的第三条假设是“历史会重演”，虽名曰假设，但是它是历史的提炼，是人性的高度概括。一般的技术分析人士将这一条假设理解为技术图形的历史位置对行情的发展具有参考作用，比如重要的压力位、支持位，个人认可这种理解，但是更进一步的正是因为群体情绪的强化与叠加才使得技术图形的历史位置具有了一定的指导意义。
历史会重演，重演的或许不是形态，不是压力位、支持位，重演的是群体的心理，是思维的逻辑。“历史会重演”应该是“以史为鉴”的道氏语言，重温成功投资的经典案例，投资操作的手法一再的翻版；回放股市历次的大起大落，群体的恐惧与贪婪反反复复；回望整个金融史，历次金融动荡的内含、本质不都是似曾相识吗？历史的重演即是人性的重演。
六、道氏理论中的价值理念
道氏理论以三大假设为理论基础，将基本面信息融合到技术图形中去，开辟了技术分析流派，从主要矛盾决定主要趋势的逻辑推理中，我们看到道氏理论并不排斥基本面分析方法，相反，道氏理论更尊重基本面分析，对基本面分析有着更深刻的理解。
价值投资法的核心是寻找价格偏低于价值的股票，但是价值并不是一成不变的，价值被界定为未来现金流的贴现值，那么价值将受到企业运营、产业趋势、宏观经济等多种因素的影响，而这些影响也正是技术分析法不能忽视的，也正是影响主要趋势的因素。况且，价值投资法重在企业估值，而企业盈利在很大程度上就是影响主要趋势的那个主要矛盾。技术分析法不但没有排斥价值理念，而且将群体预期对企业的影响（反身性）也纳入了思考范围，更符合现实股市的运作。
技术分析法以道氏理论为思想源泉，发展出了诸多技术工具，K线图形的背后是交易群体对基本面信息的反馈过程，均线、MACD等指标是对以其对主要趋势的描绘反映了主要矛盾，压力位、支持位则是交易群体心理纠结的体现，板块指数表达了对产业趋势的看法，综合指数则全面反映了经济结构、经济总量、股市制度等更多的信息。此时，技术分析法不是简单的教条，它是辩证的，灵动的，富有哲思的。
参考文献
［关键词］股票投资；聚类分析；判别分析
1 引 言
证券投资是随着市场经济的发展和资本市场的建立应运而生的。证券投资分析是指人们通过各种专业性分析方法，对影响证券价值或价格的各种信息进行综合分析以判断证券价值和价格及其变动的行为，是证券投资过程中不可或缺的一个重要环节。证券投资的分析方法包括基本分析方法和技术分析方法。基本分析分为宏观经济分析、行业分析和公司分析。公司分析主要是通过对公司财务报告的分析，找出公司内在价值低于现行价格和财务状况、经营成果俱优的公司，作为选股和投资决策的依据。公司分析是基础分析的核心，由于投资者进行证券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。
2 聚类分析
2.1 聚类分析的基本思想
在经济、社会、人口研究中，存在着大量分类研究、构造分类模式的问题。过去人们主要靠经验和专业知识，做定性分类处理，致使许多分类带有主观性和任意性，不能很好地揭示客观事物的内在本质差别和联系，特别对于多因素、多指标的分类问题，定性分类更难以实现准确的分类。聚类分析不仅可以用来对样品进行分类，而且可以用来对变量进行分类。对于多因素、多指标的分类问题，聚类分析可以实现较为准确的分类。聚类分析的目的在于使类间对象的同质性最大化和类与类将对象的异质性最大化。至于聚类分析方法的基本原理和详细过程，在这里不作赘述。
2.2 指标选择与样本数据
目前评估上市公司基本面状况最为核心的财务能力指标是上市公司的赢利能力、成长能力和偿债能力。公司的股本扩张能力也是反映经营业绩是否良好的重要指标。由此，本文在上市公司财务指标中选取如下反映这些能力的七项重要指标：每股收益EPS(+)、流动比率CR(+)、速动比率AR(+)、应收账款周转率(+)、净资产收益率ROE(+)、主营业务收入增长率INCOME(+)、净利润增长率PROFIT(+)。
本文以地产行业为例，从沪深67家地产类上市公司中，随机选取16家上市公司2010年第一季度相关信息进行分析。如表1所示。
2.3 聚类分析的过程和结果
为了区分房地产板块中不同基本面的上市公司，以便更好地了解不同公司的特征财务状况，我们对经标准化处理后的样本数据以上述给出的七个财务指标为变量，使用SPSS软件进行系统聚类分析。
利用SPSS软件进行分析，可以得到组间平均连接图、群集图和案例处理汇总图。由于篇幅有限，笔者只将案例汇总图列出。根据对三个图的分析结果，我们将16只股票大致分为七类：第一类有金融街(1)、中粮地产(10)、卧龙地产(5)、外高桥(6)、万科A(8)、保利地产(2)六只股票；第二类有滨江集团(12)、嘉凯城(16)、海德股份(15)三只股票；第三类有ST兴业(3)、ST中房(9)两只股票；第四类有ST珠江(11)一只股票；第五类有ST海鸟(4)一只股票；第六类有金地集团(7)和阳光股份(14)两只股票；第七类有ST东源(13)一只股票。根据以上图标和分类结果，我们认为其具有一定的合理性，从中可以发现以下问题并且得出一定的结论。
2.4 聚类结果分析
第一类中的六只股票所属的公司无一例外都是中国比较著名的房地产企业，这些企业在地产行业经营多年，大都是地产中的蓝筹股，具有较高的每股收益率和净资产收益率，具备较强的赢利能力。流动比率和速冻比率处在合理的范围，证明企业的偿债能力较强。主营业务收入增长率和净利润增长率处于地产板块中游，证明这些企业股本扩张能力不强，企业处于成熟期。第一类企业的股票有一定的投资价值，但其成长性稍差，投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类成熟期的绩优企业进行投资。
第二类中的三只股票所属的公司都是在中国地产行业中处于中游地位的企业。这些企业同样具有较高的每股收益率和净资产收益率，具备较强的赢利能力。流动比率、速动比率、应收账款周转率都处于合理的范围，证明企业的资金使用和运转情况正常。主营业务收入增长率和净利润增长率稍大于第一类企业，处于地产板块中上游，证明此类公司股本扩张能力较强，企业以较高的速度保持增长，处于企业发展期的末期。投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。 转贴于
第三类中的两只股票分别为ST兴业和ST中房，这两类企整理业的简称前标有“ST”字样，查看这两个企业的财务报表和财务指标不难看出他们被特别处理的原因。两只股票的每股收益率、净资产收益率、主营业务收入增长率和净利润增长率都为负值，而且翻看这两个企业的财务报表可以发现在2009—2010年两年企业的净利润为负值。这证明了两个企业在近两年的经营方面发生了重大问题，并且没有好转的迹象。投资者在对这类股票进行投资时，一定要谨慎。
第四类中只有一只股票ST珠江，这只股票和第三类中的两只股票比起来，有自己的特点。这个企业的每股收益率、净资产收益率分别为0和负值，表明企业的赢利能力很弱。但其主营业务增长率很快，甚至远大于前两类地产企业，处于地产板块的上游。企业的净利润增长率比之主营业务收入增长率显得很小。经过仔细查证我们发现，ST珠江成立于1992年，以前主要经营范围是工业投资、热带种植业和海产养殖，由于上述经营项目在近年都处于衰退期，企业开始进行房地产投资，由于经营得当，再加上国家政策和板块操作等原因，公司这两年在房地产方面发展很快。但是由于其早期经营项目的亏损和拖累，公司近两年的净利润仍为负值，故标有“ST”字样。投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。
第五类中有一只股票ST海鸟，这个企业每股收益率、净资产收益率都很小，表明企业的赢利能力很弱。其最大的特点是其净利润增长率同比下降了45.35倍。查证其他材料后发现，海鸟发展公司自2003年以来陷入困境，陆续失去许多房地产项目，并且未能开拓新的房地产储备项目，最近三年实际未进行房地产项目开发，主要靠存量房产出售及出租维持业务经营，企业业绩一落千丈，没有复苏的迹象，企业正在期待重组。这样类型的企业没有投资价值。
第六类中有金地集团和阳光股份两只股票，这两个企业的每股收益率、净资产收益率都较大，具备很强的赢利能力。主营业务收入增长率和净利润增长率处于地产板块上游，证明这些企业股本扩张能力很强，企业以很高的速度保持增长。流动比率、速冻比率、应收账款周转率都很大，这些数据更加证明企业正处在高速发展期，需要大量的资金，因此需要快速、大量的借款。投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。
第七类中有ST东源一只股票。ST东源是这16只股票中聚合系数最大的一只股票，查看其财务数据不难发现其具有突出的特点。这只股票的每股收益率、净资产收益率都处于正常的范围，净利润增长率很大，处于地产行业上游，但是主营业务收入增长率却为负值。流动比率和速动比率都很大，处于地产行业的顶峰。查证相关资料后发现，ST东源的经营范围很广，除了其主营业务房地产开发外，其营业范围涉及高新技术项目开发、生产与销售；计算机软、硬件开发、销售、计算机系统集成；销售建筑材料、装饰材料、电子元器件、通信器材、金属材料日用百货等。近年来，该公司在房地产方面经营不善，导致大量资金和资产冻结，所以其流动比率和速动比率很大，主营业务收入增长率为负值，但是该公司在其他的经营项目，特别是高新技术方面发展较快，经营较好，所以其净利润增长率较大。投资者可根据自己的投资理念和即时的市场条件选择对此类特点的企业进行投资。
3 判别分析
在对地产板块的部分股票进行聚类分析之后，我们根据聚类分析的结果和相关企业财务报表、重大事项等资料对各类企业的类型、财务和经营现状进行了分析。投资者此时欲判断另外的一只或几只地产股是否具有投资价值，在对其进行公司分析时，就可以采用判别分析的方法技术，确定欲判断的股票属于哪个类型，从而简化判断过程，进行更精确的判断。
本文从沪深67家地产类上市公司中随机抽取一只股票万通地产(600246)进行判别分析。万通地产2010年第一季度财务相关信息如表3所示。
4 结 论
聚类分析和判别分析相结合，能全面的研究上市公司股票的内在价值，全面反映上市公司的赢利能力和成长性，缩小研究范围，确定投资价值，降低投资风险。总之，在证券投资中有着非常广泛的应用价值。本文上述的研究只是为广大证券投资者提供聚类和判别分析的方法，并将方法的具体过程作了详细的描述和分析。投资者在具体应用时，还可以收集上市公司其他方面的信息或者对其他板块的公司进行分析，对这些上市公司的分类和判别进行更加全面细致的研究。
参考文献:
［1］何晓群.多元统计分析［M］.北京：中国人民大学出版社，2007:54-126.
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