時間：2023-08-23 16:35:01
引言：易發表網憑借豐富的文秘實踐，為您精心挑選了九篇股票投資評估范例。如需獲取更多原創內容，可隨時聯系我們的客服老師。
關鍵詞：企業價值 內在價值 企業價值評估
我國證券化率從2006年的42%一舉突破100%，達到目前的140%左右水平，但證券市場的巨幅波動，讓大多數投資者無法估量中國資本市場的價值，無法估量某只股票的投資價值，致使投資者的投資帶有一定的盲從性。為了給投資者提供投資決策依據，有必要采用科學的估值方法對上市公司進行價值評估，以此將投資者的目光引導到企業內在價值的投資上來，并通過資本市場實現資源的優化配置，促進實體經濟得到持續健康發展。本文通過計算一上市公司的內在價值，嘗試將企業價值的評估方法應用于股票的長期投資決策。
一、企業價值與股票的內在價值
“企業價值最大化”作為企業的經營目標已經為大多數企業接受，并成為投資者投資決策的標準。“企業價值最大化”是指對企業現有資產進行合理運營，實現未來獲利能力的最大，表現為企業的內在價值。沃倫.巴菲特定義的企業內在價值為：“內在價值是一個非常重要的概念，它為評估投資和公司的相對吸引力提供了唯一的邏輯手段。內在價值的定義很簡單：它是一家公司在其余下的壽命中可以產生的現金貼現值。但是內在價值的計算并不如此簡單，它是估計值而不是精確值，而且它還是在利率變化或者對未來現金凈流量的預測修正時必須加以改變的估計值。”根據巴菲特的定義，企業價值（亦稱公司價值）等同于其內在價值，內在價值表現為未來現金凈流量折現值。
企業價值最大化在上市公司中是由其所擁有的股票數量及其市場價值決定的，在資本市場有效的情況下，股票數量一定時，企業價值由股票價格決定；同時股票價格能夠全面反映企業價值。其企業價值高時，內在價值高，股票價格也高；反之，股票價格偏低。因此，上市公司企業價值的研究應以股票市價為依據。
資本市場中企業作為一種特殊的商品，其價格表現為股票價格，并遵循價值規律，價格依據供求關系而圍繞著企業價值上下波動。即企業的內在價值決定了股票的價格，股票的價格以內在價值為中心軸線，圍繞中心軸線上下波動,但波動的方向、幅度受資本市場各種因素的影響。因此，研究企業價值的目的是研究股票價格變動的中心軸線。
經營者將企業價值最大化作為經營目標時，要合理地安排經營活動，實現企業價值最大化。正因為如此，投資者才能以企業價值最大化作為投資決策的依據。以企業價值作為決策依據時，必然涉及到企業價值評估的問題，通過企業價值評估明確企業的價值，揭示股票中心軸線的價位，分析其市場表現與內在價值之間的差距，以引導投資者的投資取向。如果股票價格低于企業價值，具有投資價值；反之，沒有投資價值。通過價值評估可以提高資本市場配置資源的效率；可以引導投資者進行價值投資；可以推動企業實現價值最大化。
上市公司的內在價值應以上市公司為例進行研究。我國資本市場中的上市公司中，證券公司與資本市場聯系最為緊密，而且業務比較典型，具有普遍性，不受生產工藝的限制。因此，本文以X上市證券公司為例說明企業價值的評估，說明企業價值評估在投資決策中的應用。
二、我國證券公司價值評估模型的確定
2.1證券公司價值評估模型的分析
企業價值評估的方法主要有成本法、市場法、收益法等。成本法是依據資產的重置成本，考慮各種貶值因素評估資產價值的方法。成本法受到資產使用狀態、收益彌補的計量等因素的影響，而且適用于個別資產的價值評估。市場法是利用市場上同樣或類似資產的近期交易價格，經過直接比較或類比分析以估測資產價值的各種評估技術方法。市場法受到是否有活躍的公開市場和可比資產的限制，適用于個別資產的評估。收益法是通過評估未來收益的現值來判斷資產價值的評估方法。收益法受到未來收益能否以貨幣計量及其預測準確性的限制，適用于企業價值的整體評估。企業價值是未來現金流量現值的總和，而未來現金流量與未來收益有著密切的聯系，未來收益又是企業整體資產經營活動的結果，因此，本文采用收益法評估該證券公司的企業價值。
采用收益法對證券公司價值進行評估時，其前提條件是能夠用貨幣預測未來收益，即未來現金凈流量。公司價值與利潤和現金凈流量均有關，但利潤受到公司會計政策、會計估計等等因素的影響，而現金凈流量具有客觀性，且公司價值最終是由現金凈流量決定的，因此，本文選擇現金凈流量預測未來收益，并采用合適的折現率將其折算為未來現金凈流量的現值。折現模型分為股利折現模型、公司現金凈流量折現模型、股權折現模型。股利折現模型的價值評估是以股利為基礎進行折現，受公司是否分配股利的限制。公司現金凈流量折現模型的價值評估是以公司的全部現金凈流量為基礎，受非正常的現金凈流量的影響。股權現金凈流量折現模型的價值評估是正常的現金凈流量為基礎。股權現金凈流量對于周期性較強、財務杠桿較高的企業來說有時候會出現負數，但隨著資本市場的逐漸轉暖，中國證券公司進入了良性發展階段，贏利和現金凈流量狀況都比較好；同時國家政策對證券公司的資金杠桿率有硬性的規定，大多數證券公司不會出現股權現金凈流量為負數的情況，具備了使用股權現金凈流量折現模型進行估值的條件。
股權現金凈流量是指企業的凈利潤扣除折舊攤銷等非付現費用、資本性支出、營運資本追加額、償還本金后，再加上新發行債務收入后的數額。表示企業在不影響正常經營活動的基礎上，可以自由支配的現金，因此，又稱為股權自由現金凈流量。
參考文獻：
[1]【美】湯姆.科普蘭著，《價值評估》，中國大百科全書出版社，1997.4
[2]【美】Aswath Damodaran著，《投資估價》清華大學出版社，2004.7
[3]【美】戴維.G.盧恩伯格等著，《投資科學》，中國人民大學出版社，2005.3
[4]【美】Stephen H.Penman著，《財務報表分析與證券價值評估》，北京大學出版社2007.9
[5]【美】茲維.博迪等著，《投資學精要》，中國人民大學出版社，2007.2
[6]【美】本杰明.格雷厄姆等著，《證券分析》，海南出版社，2006.2
[7]【美】戴維.弗里克曼等著，《公司價值評估》，中國人民大學出版社，2006.9
[8]牟海霞,蔣義宏著.《證券公司會計》，上海財經大學出版社，2007.9
[9]陳佳貴主編.《2008年中國經濟形勢分析與預測》，社會科學文獻出版社，2007.12
[10]中國證券協會編.《證券投資分析》，中國財政經濟出版社，2007.7
[11]任淮秀主編.《投資銀行業務與經營》，中國人民大學出版社，2009.5
[12]胡奕明主編.《財務分析案例》，清華大學出版社，2006.7
[13]仔孟華著.《流動性溢價與資產定價》，東北財經大學出版社，2007.6
[14]朱錫慶,黃權國.《企業價值評估方法綜述》，《財經問題研究》2004年8月
[15]盧勇,虎林.《西方企業價值評估理論及在我國證券市場中的適用性》，《金融理論與實踐》2005年第1期
[16]中國證券網
[17]上海證券交易所網站
（2）市場風險溢價 的估計
市場風險溢價是預期市場有價證券投資組合回報率與無風險收益率之間的差額。估計市場風險溢價是通過估計道瓊斯指數或者其它具有代表性指數的平均收益率相對于10年政府債券的幾何平均數的溢價計算。
（3）公司β（BETA）系數估計
公司β系數可以通過下面線性回歸方程表示：
其中，Y為股票的收益率，X為市場的平均收益率，為該股票的縱軸截距，為回歸線的斜率，既該股票的β系數， 為隨機誤差項。
β系數的計算公式：
其中， 為特定股票的收益率與股票平均收益率的協方差，S2為股市平均報酬率的方差。
在成熟市場中有機構對公司BETA系數進行長期研究，定期公布研究結果，如果公司股票上市，可以使用公布的β系數。我國有關的研究機構開始研究β，并可以提供公司β系數測算的結果。
三、股權現金凈流量折現模型的應用
利用某證券公司的實際數據應用股權現金凈流量折現模型評估該證券公司的企業價值價值如下：
3.1計算股權資本成本
計算股權資本成本的關鍵是對無風險收益率、市場預期收益率、β系數等的估算。
（1）估算無風險收益率
中國人民銀行2010年調整一年期存款利率為2. 5%，因此無風險報酬率為2. 5%。
（2）市場預期收益率
中國股票市場建立的時間不長，且在很長一段時間內不是理性的投資場所，但滬深兩市從推出時起就按國際通行的方法建立了指數，經過近20年數據積累，基本可以利用市場指數預測上市公司的平均收益率。上證指數在1990年12月19日收盤價是99.98點，到1992年5月26日上證指數最高點達到1429點，初具了資本市場的規模。為此本文從1992年開始計算，選取1992年間的高位數1429點和低位數386點的平均值907.5點為計算平均收益率起始值點，1992年8月24日最接近于這一點位，即以此日為計算初始日期。2010年9月20日上證指數收于2591點，以此作為計算的截止日期，共計214個月。月市場平均收益率的計算為：
907.5（1+x）214=2591
x=0.0049144
年市場平均收益率=0.0049144×12×100%=5.9%
（3）β系數
本文采用第一搜股網站的數據，報告年度X證券公司的β系數為1.5。
（4）股權資本成本
股權資本成本=無風險收益率+β系數×市場風險溢價
=2.5%+1.5×（5.9%-2.5%）=7.6%
3.2預測股權現金凈流量及增長率
以X證券公司報告年度的股權現金凈流量為基礎，考慮各種因素的影響，由專家組逐一測算未來現金凈流量。股權現金凈流量實質上是指股權資本自由現金凈流量，即公司在履行了各種財務義務，還清了債務、彌補了資本性支出及追加營運資本后剩下的現金凈流量。其計算方式是：
F＝S＋D－C－Y－A＋E
其中：F是公司股權資本自由現金凈流量；S是公司凈利潤；D為非付現費用；C為資本性支出；Y為營運資本追加額；A為債務本金償還；E為發行新債務。
根據年報披露的信息，X證券公司報告年度股權資本自由現金凈流量為89.79億元，專家組測算結果如下表：
從上表的預測結果分析，該證券公司的現金凈流量的增長率多為5%，為穩健起見選擇5%的增長率為基本增長率。按照保守性和客觀性原則，考慮到永續增長率大致和經濟增長速度持平，借鑒發達國家經濟增長速度大約在3%左右，而我國仍然繼續保持高增長后的慣性，初步估計中國經濟增長速度將保持在為4-7%，因此估計X證券公司的永續增長率的最低為4%，最高的增長率為6%。
3.3計算X證券公司的企業價值
假設X證券公司是持續經營，并在未來12年內是永續增長，按照永續增長的模型計算X證券公司的價值。現采用不同增長率的股權現金凈流量折現模型評估Z證券公司在不同增長率情況下的公司價值。其計算公式為：
2
其中：F為報告年度X證券公司股權現金凈流量8.98元（89.79÷10，該證券公司發行股本10億股），g為股權自由現金凈流量增長率，R為股權資本成本7.6%，折現率為2.5%。計算結果如下表。
如果中國經濟持續增長，資本市場穩步發展，X證券公司公司的價值也會逐步增長，因此，有必要計算永續增長期的價值。
其計算結果如下表。
通過運用股權自由現金凈流量對X證券公司進行估值，根據中國國情及謹慎性原則，當X證券公司股票的永續增長率在4%時，其每股合理價格應該在66元左右；當X證券公司股票的永續增長率在5%時，其每股合理價格應該在77元左右；當X證券公司股票的永續增長率在6%時，其每股合理價格應該在142元左右。
股票價格受很多因素的影響，企業價值的評估只是為投資者提供決策的依據。投資者還是應根據目標公司內在價值的增長情況、股票價位、資本市場走勢等等因素判斷其投資價值。
參考文獻：
[1]【美】湯姆.科普蘭著，《價值評估》，中國大百科全書出版社，1997.4
[2]【美】Aswath Damodaran著，《投資估價》清華大學出版社，2004.7
[3]【美】戴維.G.盧恩伯格等著，《投資科學》，中國人民大學出版社，2005.3
[4]【美】Stephen H.Penman著，《財務報表分析與證券價值評估》，北京大學出版社2007.9
[5]【美】茲維.博迪等著，《投資學精要》，中國人民大學出版社，2007.2
[6]【美】本杰明.格雷厄姆等著，《證券分析》，海南出版社，2006.2
[7]【美】戴維.弗里克曼等著，《公司價值評估》，中國人民大學出版社，2006.9
[8]牟海霞,蔣義宏著.《證券公司會計》，上海財經大學出版社，2007.9
[9]陳佳貴主編.《2008年中國經濟形勢分析與預測》，社會科學文獻出版社，2007.12
[10]中國證券協會編.《證券投資分析》，中國財政經濟出版社，2007.7
[11]任淮秀主編.《投資銀行業務與經營》，中國人民大學出版社，2009.5
[12]胡奕明主編.《財務分析案例》，清華大學出版社，2006.7
[13]仔孟華著.《流動性溢價與資產定價》，東北財經大學出版社，2007.6
[14]朱錫慶,黃權國.《企業價值評估方法綜述》，《財經問題研究》2004年8月
[15]盧勇,虎林.《西方企業價值評估理論及在我國證券市場中的適用性》，《金融理論與實踐》2005年第1期
關鍵詞：社會保障基金股票投資組合；風險調整績效；持續性
中圖分類號：F842.6；F832.48 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）12-0015-08
一、引言
2003年，我國社保基金開始進入證券市場，但是對股票的投資只能是委托投資。截至2011年底，社保基金總資產已經達到8 700億元，直接投資的比重達58%，委托投資所占比重占近42%，可以看出委托投資已經在社保投資中占有極其重要的位置，股票投資等風險較高的投資對社保基金的影響很大。全國社會保障基金是我國社會保障體系的重要組成部分，它管理的好壞會直接影響到整個社會的利益和穩定。然而次貸危機以后，全球經濟低迷，我國股票市場持續低位震蕩，投資環境惡劣。我國的社會保障基金績效如何及能否實現保值增值是一個亟待研究的問題。
國內外學者對投資組合績效評價進行了廣泛的研究。Treynor（1965）首次提出特雷納指數，通過單位系統風險的超額收益率來評價其投資的業績。Sharpe（1966）提出了更加合理的夏普指數，該指數不僅考慮了系統風險，也將非系統風險考慮在內。Jernsen（1968）提出了詹森指數，該指數以資本資產定價理論為基礎，將組合的收益率與該組合的系統風險升水相比較，其值如果大于零，則投資組合的業績大于市場組合，否則，其投資組合的業績小于市場組合。Fama和French（1992）認為投資組合的業績受到市場影響的同時，還受到資產組合本身特點的影響，進而提出了三因素模型。Carhar（1997）在上述基礎上提出了四因素模型，該模型顯著減少了平均收益的誤差以及平均絕對誤差。
國內學者對投資組合績效的研究大都集中在證券投資基金上。王聰（2001）認為我國當前證券市場的現狀，利用Jensen等單因素模型進行基金業績評價較為適宜[1]。王守法（2005）用主成分統計分析方法從收益與風險、風險調整收益、基金經理人的選股擇時能力以及基金績效的持續性四個方面進行研究[2]。胡倩（2006）利用基金投資組合公布的信息，以股票為媒介建立基金之間的有效聯結，利用全市場的數據對某只基金績效做出評價[3]。畢正華（2006）從收益能力指標、風險因素指標、經風險調整的業績測度指標、基金經理能力指標、基金流通性能力指標、基金市場表現能力指標等六方面著手構建我國的基金業績評價指標體系[4]。盧學法、嚴谷軍（2004）應用國外基金績效評價中普遍采用的風險調整指數法、T-M模型、H-M模型、C-L模型對我國的證券投資基金的績效進行了實證研究[5]。
對于社保基金的績效評價，石杰、劉小賓、趙睿（2006）從理論上闡述了我國社保投資組合運營績效評估研究的內容與方向，他們認為績效評價的核心是資產管理機構的選擇以及對管理人的有效激勵[6]。胡繼嘩（2006）在通過對社保基金基本理論的討論提出了引入個人賬戶基金體制的重要性，同時指出社保基金只有在資本市場中進行正確投資才能實現保值增值，在投資策略方面應適當引入金融創新工具[7]。朱月、程燕（2008）運用層次分析法設計出了一套社會保險基金支出績效的評價指標體系，該套指標體系由定性指標和定量指標所組成，其中以定性指標為輔、定量指標為主，旨在全面有效地評價社保基金的支出使用效率[8]。
在實證分析方面，英學夫（2007）通過基于VAR的RAROC社保投資組合業績評價模型，用重倉股股票作為樣本，在考慮投資組合承受的風險的情況下對社保投資組合投資業績進行綜合的評價，他認為在承受的風險相同的情況下，社保投資組合與指數投資相比收益較少[9]。祝獻忠（2008），李俊、安立波（2012）在運用現資理論就中國資本市場歷史數據對不同比例投資組合的風險收益進行了實證分析，結論顯示雖然中國股票市場有效性離歐美成熟市場還有較大差距，但是其投資組合的收益風險關系仍然符合資產定價模型（CAPM），所以風險是衡量社保投資組合收益的指標[10-11]
綜上，目前學者對于社保基金的研究多以理論研究為主，而實證研究較少。本文在前人的研究基礎上，以全國社會保障基金股票投資組合為研究對象，從風險收益及業績可持續性兩方面進行實證研究。在對總體績效分析中，針對傳統的投資組合的假設與全國社會保障投資組合的實際情況有所差別的特點，對M2這一業績評價指數進行修正。業績持續性方面，由于運用絕對績效衡量方法可能會受到市場波動給組合收益帶來的影響，因此在做自回歸時，使用超額收益作為研究對象，合理剔除了市場波動帶來的影響，并且在衡量社保整體業績持續性時，將業績持續性分階段衡量，從而更加符合我國近幾年市場走勢波動狀況。
二、全國社會保障基金股票投資風險調整績效評估
（一）基準組合的構建
基準組合是投資者衡量投資組合管理人投資能力和水平的標準，由于它是作為一種消極管理的方式存在，它的投資組合的變動性小，組合中的資產清晰、持久。投資組合中跟基準組合收益對等的部分由投資人決定，而超額收益部分則體現了管理者的運作結果。
目前市場指數種類多樣，主要包括綜合類指數、成分類指數以及行業指數。從反應系統風險和具有可投資性兩個方面來看，樣本數量不宜過多，過多則基準組合不具有投資性，同時涵蓋的行業和方面應該全面。考慮到我國的證券市場包括滬深兩市，單獨選取上證或者深證并不合理，因此本文選擇用將滬深兩市統一編制的指數體系。而中國A股指數設計考慮到了A股市場與眾不同的特點，力圖反映國內A股投資者的投資過程和制約因素。它以自由流通市值為權重的中國A股指數包括了在上海和深圳證券交易所上市的A股股票。指數的編制是基于自下而上的取樣方法，把達到65%行業組代表性作為目標，目的在于體現商業活動的多樣性，達到廣泛而公正的市場代表性并具有反映A股市場變化的靈活性。因此中國A股指數符合社保投資的特點，是本文社保投資股票組合合適的基準組合。
基準組合的收益率公式：
RA=■×100%（1）
RA表示A股指數的季度收益率，At為A股指數期末的指數，At-1為A股指數期初的指數。
（二）M2指數
一般來說，投資組合的收益率是對投資組合績效表現的最簡單的衡量，但如果僅從投資收益率的角度衡量組合的績效情況，會忽略了不同投資組合承擔的風險不同。因此在對投資組合績效的評估過程中，要將風險考慮在內，用經過風險調整后獲得同風險情況下的收益率作為評價的標準，具有更高的說服力。
傳統的風險調整績效的衡量方法包括夏普指數、特雷諾指數、詹森指數等，它們并沒有反應實際收益率尖峰后尾的特點，應用起來不符合實際，因此許多改進的業績評價指標產生，包括M2指數、盈虧比法、業績指數法和效用指數法。業績指數涉及了大量的數學求解，很難有效完成，而效用指數法涉及對效用大小的比較，不能有明確的績效大小的度量，因此本文選擇M2指數，既對風險調整后的績效進行衡量，又能給出直觀的經濟解釋。
M2指數的具體計算方法是，首先計算出投資組合的收益率和用于衡量總風險的標準差的大小以及基準組合的收益率和標準差；其次將該投資組合以及一定數量的無風險資產混合，使混合后的資產風險等于基準組合的風險，計算這時的投資組合的收益率大小；最后將該混合收益率與基準組合比較，得到指數。
因此，可以得到M2指數的計算公式：
M2=rp-rm（2）
式中，rp為混合后投資組合的實際收益率；rm為市場的實際收益率。
將公式（2）中的rp依據市場組合的風險整理得到下述公式：
rp=■×■i+（1-■）×rf（3）
式中，ri為第i個投資組合風險調整收益率，rf為無風險收益率，？滓m為市場組合收益率方差；？滓i為第i個投資組合收益率方差。
因此，M2方法具體的計算公式：
M2=■×■i+（1-■）×rf-rm（4）
（三）樣本數據的選擇和處理
由于很難獲得我國社保基金投資組合的收益率數據，因此本文是根據投資組合包含的股票種類和權重，計算出當期投資組合的市值，再根據各期的市值情況，獲得相應的收益率數據。社保基金的投資組合情況只能獲得季度數據，因此，本文選取的樣本數據頻率為各季度數據。
社保基金中涉及的股票組合在歷年中有所改變，因此本文首先對2003到2011各年具有的投資組合進行了統計①，發現各年中股票組合分別包括以“1”“6”“5”“0”“2”開頭的投資組合，在2011年還出現了以4開頭的股票投資組合。通過統計發現，從2005年9月份開始的投資組合中，基本上都包含有101組合到111組合以及601組合到603組合。為了保持數據的連貫性，本文選取的年份為2005年9月到2011年12月，股票投資組合選取為101到111組合以及601到603組合一共14只股票投資組合作為研究的樣本。
對于無風險收益率，西方國家通常用短期國庫券的收益率來代替，而我國的國庫券的市場化程度低，國庫券收益率不適用作無風險利率。相對而言，儲蓄存款利率是安全無風險的，因此本文選擇一年期的儲蓄存款利率作為無風險利率。
通過金融界網站獲取的2005年到2011年12月的各期利率，運用以下公式進行時間加權平均：
■i=■■（5）
其中i為調整的時間，t的大小為各次調整的時間間隔大小。經計算得到無風險年收益率的值約為2.907%，折合成季度收益約為0.73%。
根據公式（1），計算得到基準組合在此階段的季度收益為4.81%，方差是0.045。
（四）實證結果及分析
表1為各投資組合收益率的正態分布統計指標，在5%的顯著水平下，上述序列都不能拒絕正態分布的原假設，偏度普遍大于0，表明各序列都存在有右拖尾現象，說明全國社保投資組合股票投資組合的業績良好。因此，投資組合的收益率符合正態分布情況，可以運用M2指數。
表2是各投資組合收益率、超額收益率以及M2測度的計算結果以及各投資組合的排名情況。從表中可以看出，所有投資組合的M2值均大于0，說明各個投資組合在樣本期間內獲得風險收益率要高于基準組合，表明我國社保基金投資組合股票投資的績效在剔除風險因素的情況下，其收益率要好于市場表現。
從投資組合收益率均值排名以及M2指數排名的對比情況來看，排名的結果差別較大。105組合的收益率均值最大，但是經過風險調整后，其排名成了13，表明105組合的波動性大，收益情況不穩定，它的高收益是由于相對承擔了高風險帶來的。對于109組合，雖然它的收益均值情況一般，可是經過風險調整后，其業績位于各投資組合的首位，表明其投資穩健，收益率波動情況較小。
（五）投資績效衡量指標的改進及實證分析
通過上文的分析可以看出，M2指數能夠清楚直觀準確地對投資組合的業績做出評價。但是M2指數跟夏普指數等三大經典指數相同，以投資組合的收益率服從正態分布為假設前提，在其對投資組合業績的評估中采用了標準差來代替風險，而實際中社保基金關注的往往不是其收益率的波動大小，而是投資的安全性，也就是投資的前提是保證社保基金股票投資組合不會遭遇極值風險，遭受巨大損失。而VaR的存在不僅可以很好地滿足社保投資組合對極端風險控制的要求，而且不要求投資組合的收益率具有正態分布的特點，因此能更好的符合社保投資組合股票投資組合現狀。
根據VaR的求解公式
Prob（？駐P>VaR）=1-c（6）
設定置信區間c等于95%，持有期為一個季度，可以求得市場組合的VaR值為-0.269，各投資組合的VaR值如表3所示：
按照VaR代替標準差用于衡量風險的步驟，整理后得到資產的收益率公式如下：
rp=■×■i+（1-■）×rf（7）
因此，修正后M2大小的計算公式為：
M2=■×■i+（1-■）×rf-rm（8）
根據修正后的M2公式，可以求得各投資組合修正后的M2指數及其排序，結果如表4所示：
從表4中可以看出，修正后的M2指數仍然全部為正值，說明了在考慮極端風險調整下，投資組合的業績仍然是高于基準組合的，因此我國社會保障基金股票投資組合的投資是相對穩健的，其波動性以及面臨的極端風險都相對較小。
從修正后結果與原來的M2指數結果對比發現，部分投資組合的排名結果發生很大變化。排名結果的變化一方面是由于用于衡量各組合風險的波動性和極端損失的大小差異帶來的。整體波動性強的組合其極端損失不一定就很大，同樣，整體波動小的組合，也可能發生損失較大的情況。另一方面，也由于各投資組合未經調整的收益率均值差距較小，在風險調整的情況下，排名極易發生波動。
具體來看102組合排名下降，說明102組合的整體波動情況不大，但是其最大的損失值很大，也就是說該組合的極端風險值相對最大。103組合的情況與之相反，其收益的方差很大，整體波動性強，但是它VaR較小，面臨的極端損失不大，因此修正后的排名大幅提前。105組合的情況與103極為類似，從而其修正后的指數值最大。由于社保基金必須更加關注受益的極大損失，保證其安全性，因此本文認為，樣本組合中業績表現較好的組合為105、103組合，以及排名始終很靠前的101組合。
綜上所述，我國社保基金的股票投資組合的風險調整績效要高于基準組合，各投資組合在投資中均獲得了超額收益，投資管理者相對較好地履行了管理社保基金的職責。
三、全國社保基金股票投資組合業績持續性分析
（一）業績持續性的研究方法
業績持續性是指投資組合的業績在一段時間內的平穩性，主要用于衡量投資組合的業績是否穩定連貫。業績持續性研究是投資組合業績研究很重要的一環，如果投資組合的業績沒有持續性，也就是說投資組合的業績主要是受偶然性因素影響，缺乏一定的連貫和穩定，這樣對投資組合管理的評價就是不準確的，前面對業績的衡量也就不能作為對未來的參考。
在本文的研究中，全國社保基金股票投資組合有不同的管理人管理，它們之間很可能呈現出不同的業績持續性，同時為了更好地判斷社保的投資管理效果，有必要從整體上對社保基金股票投資組合的業績持續性作出判斷。因此本文的方法選用上，既要有用于衡量單個投資組合的業績持續性方法，又要有用于衡量社保基金整體的業績持續性方法。
單個投資組合的衡量方法包括了絕對業績衡量方法②和相對業績衡量方法③。由于相對業績衡量方法是對排名變化的一個判斷，通常要得到準確的結論，所需的判斷的樣本期較多，而由于數據可得性的限制，在樣本區間內，僅能獲得社保基金的季度數據，因此本文選擇單個投資組合的絕對業績檢驗方法，也就是回歸系數法。而就社保股票組合的整體而言，其可獲得的數據較多，在不同投資組合的整體衡量中，相對業績方法通常要比絕對業績方法更加準確，因此選擇交叉及比率法。
1. 回歸系數法。回歸系數法是單個投資組合通過對絕對業績衡量來判斷其業績持續性的檢驗方法。一個投資組合的業績如果具有持續性，那么它的各期收益值應該具有的一階自相關性，且其相關系數應該為正值。因此可以單個投資組合的各期收益做一個回歸，得到下列方程：
ri，t=？琢i+？茁iri，t-1+？著i（9）
其中，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；ri，t表示投資組合i第t期的風險調整收益，ri，t-1表示投資組合i第t-1期的風險調整收益。
設原假設是？茁i=0，這種情況下投資組合的業績不具有持續性；如果？茁i≠0，表示投資組合的業績具有持續性或者逆轉性。如果？茁i拒絕原假設，并且大于零，說明投資組合的業績具有持續性；如果？茁i拒絕原假設，并且小于零，說明其業績存在逆轉性。
2. 交叉積比率法。交叉積比率法可以對多只投資組合的整體持續性進行檢驗，它的方法將樣本期間分成若干個等長的樣本階段，計算在每個樣本階段的收益率，并且將此收益率與等時期的基準組合收益率相比，高于基準組合收益率的則認為是盈利，否則就認為是虧損。用W表示盈利的狀態，用L表示虧損時的狀態，這樣連續兩個樣本階段就可以得到四種情況，全為盈利則是WW，全為虧損則是LL，前一階段盈利后一階段虧損則為WL，前一階段虧損后一階段盈利則是LW。其中WW和LL表示代表在這兩期中，業績具有一致性的表現，LW和WL則表示業績在這兩期中不具有持續性，因此可以將WW和LL與LW和WL出現的概率先對比，如果前者出現的概率要遠大于后者，則表明研究的對象是具有持續性的。
用統計量CPR來表示其持續性的大小，公式如下：
CPR=■（10）
顯然CPR的取值范圍是（0，+∞）。當WW和LL相對越多，WL和LW相對越少時，CPR的值越大，反之CPR的值越小，當其值等于1時，兩者的比重相同。因此，CPR越大，持續性越強，當其等于甚至小于1時，其持續性越差。
因此，可以對CPR構造檢驗如下：
原假設為H0：投資組合前期業績與后期業績不存在相關性，即CPR=1。
H1：投資組合的業績具有持續性或者反轉性。
同時構造檢驗統計量Z：
Z=■（11）
其中，？滓ln（CPR）=■（12）
對Z值進行正態分布的顯著性檢驗，如果Z服從正態分布，則原假設成立，業績不具有持續性。反之，Z拒絕正態分布，則業績具有持續性或者反轉性。
（二）實證分析
1. 單個投資組合的業績持續性檢驗。絕對業績衡量方法采用回歸系數法，原理是用投資組合各期收益與前一期收益回歸，得到其相關性系數來判斷。但是各期收益的變動會受到整個市場變動的極大影響，如果是用單純的收益率進行回歸，結果很可能是不準確的。因此本文選擇使用超額收益率進行回歸，這樣就可以剔除了市場波動對投資組合收益的影響，得出相對準確的結論。
詹森指數是用來衡量資產組合的業績是否高于市場組合業績的大小的指數，它的大小代表了投資組合超額收益的大小。其公式為：
？琢i=ri-[rf+？茁（rm-rf）]+？著i（13）
從表5可以看出，除了103和105組合外，其它各投資組合的β值均小于1，也就是說明了其系統風險的大小低于市場風險，整個投資組合風格偏于穩健。
本文將樣本區間選擇為2005年9月30日至2011年12月30日，首先將后一個季度的收益率對前一個季度進行回歸，運用公式（9）對各投資組合進行擬合。從表6模型相關參數的t檢驗值以及可決系數來看，各投資組合收益模型的一階自回歸明顯沒有通過檢驗。
從模型的一階回歸結果來看，單個投資組合的業績是不具有持續性的。因此，在此基礎上，對模型做二階回歸檢驗，其模型如下：
ri，t=？琢i+？茁1ri，t-1+？茁2ri，t-1+？著i（14）
表7的可決系數R2同樣表明各模型沒能很好的擬合，也就是說二階回歸的模型沒能通過檢驗。因此社保基金股票投資組合的業績對前兩期的收益不具有持續性。通過上述的模型檢驗發現，各投資組合下一期收益對前一期收益以及前兩期收益都不存在明顯的線性關系，說明在短期內，我國社會保障基金的投資組合收益不存在持續性的特征，我國社保的收益波動性大，穩定性不強。
2. 社保基金整體業績的持續性檢驗。本文運用交叉積比率法考察投資組合業績持續性時，我們首先將14只股票投資組合從2005年第三季度到2011年第四季度的收益情況匯總，在每個季度按照14只股票投資組合的收益率中位數作為標準，高于中位數的股票投資組合的收益即為該季度“贏家”（W），低于中位數的投資組合的收益即為該季度的“輸家”（L）。并根據公式（10）求得各投資組合的CPR（如表8所示）。
從上述統計結果來看，以季度為間隔的績效二分法統計整體統計中包括的WW有57個，LL有110個，WL和LW分別有92和91個，最后計算出來的總體的CPR為0.749，說明我國社保基金股票投資組合的整體不具有持續性。
Z檢驗得到Z=-5.961 982 005，Z服從正態分布，因此可知，在置信區間為95%時，Z模型拒絕原假設，說明樣本期間內，社保基金股票投資組合的業績不僅不存在持續性，還有反轉的跡象，也就是說業績存在負相關性。
3. 分時段業績持續性檢驗。由于社保基金開始進行委托投資的這些年經歷了市場的劇烈波動，有市場的平穩期、上升期、下降期，在不同的時期，市場可能呈現出不同的持續性特點。因此本文將投資分成幾個階段來研究，分別確定它在不同的周期內業績的持續性特點。
根據A股指數走勢，本文將2005年9月31日至2011年12月31日期間分為四階段，分別為 2005年9月31日至2007年9月28日的上行期，2007年9月28日至2008年12月31日的下行期和2009年1月1日至2009年9月30日的上行期，以及此后的低迷震蕩期。
表9對各階段的統計得到WW、WL、LW以及LL的值，以及由此求得的各階段CPR值和統計量Z的值。
從表9可以看出，第一階段和第二階段的CPR明顯小于1，這兩個階段我國社保基金股票投資組合的業績不具有持續性。同時根據Z值來判斷，在95%的置信區間內，CPR拒絕原假設，表明在這兩個階段，社保基金股票投資組合的業績也存在反轉型的特點。
第三階段的CPR=1，后期的業績跟前期沒有相關性，說明在第三階段的社保基金業績沒有持續性。
第四階段的CPR>1，說明在這一階段可能存在一定的持續性。再通過Z值來判斷，在95%的置信區間下，拒絕原假設。也就是說在這一階段內，我國社保基金股票投資組合業績具有持續性。
綜合上述的實證結果，對我國社會保障基金股票投資組合的業績持續性研究，可以得到以下三個結論。一是我國社保基金股票投資組合中的各個組合的業績并不具有持續性，各期收益的波動性較大，穩定性不強。二是整體來看，我國的社保基金股票投資組合的業績，不但不具有持續性，反而呈現了反轉的特點。三是通過組合整體在各階段的績效持續性的分析，在市場處于波動較大的時期，也就是前三階段，業績是不具有持續性的；在第四階段市場相對穩定的時期，各期績效還是呈現出了一定的持續性特點。
四、結論
本文以我國社會保障基金股票投資組合為研究對象，選取了101組合到110組合以及601、603和603組合作為研究的樣本，樣本區間為2005年第三季度到2011年第四季度，從社保基金的整體業績表現和業績的可持續性兩個方面對投資組合的績效進行評價。根據實證的結果，可分別得到以下結論：
第一，運用M2方法以及M2修正后的方法，對我國社會保障基金股票投資組合的業績表現評估，得出各投資組合的業績普遍要高于基準組合，也就是說各投資組合在投資中均獲得了超額收益，各投資管理相對較好地履行了管理社保基金的職責。
第二，本文分別從單個投資組合、社保組合整體以及對整體的分階段檢驗對社保的持續性進行分析說明。
運用剔除了市場波動影響的絕對業績方法對單個投資組合的判斷結果，說明我國社保基金各投資組合的業績不具有持續性。
運用交叉積比率法對社保整體的業績持續性進行分析，發現社保基金整體不但沒有呈現出業績的持續性，反而具有反轉型的特點。
根據市場波動的特點，本文將樣本期間分為四個階段，分別對每個階段的持續性進行判斷。可以看出，在市場波動性較大的情況下，也就是前三個階段，社保的績效都沒有表現出持續性，在市場相對穩定的情況下，也就是最后一個階段，社保基金整體業績呈現出持續性的特點。
注釋：
①對股票投資組合的數據統計來自于金融界網站.http：///。
②絕對業績持續性，是針對投資組合的絕對風險調整業績而言的，通過對業績的穩定性研究，得到投資組合持續性的結論。
③相對業績持續性，是將特點時間段內投資組合的業績排名，按照多次排名的結果，檢驗其業績的穩定性。
參考文獻：
[1]王聰.證券投資基金績效評估模型分析[J].經濟研究，2001，（9）：31-38.
[2]王守法.我國證券投資基金績效的研究與評價[J].經濟研究，2005，（5）：119-127.
[3]胡倩.轉型經濟中的證券投資基金績效研究[J].復旦學報（社會科學版），2006，（3）：101-105.
[4]畢正華.投資者導向的基金業績評價指標體系[J].統計與決策，2006，（12）：59-62.
[5]盧學法，嚴谷軍.證券投資基金績效評價實證研究[J].南開經濟研究，2004，（5）：79-84.
[6]石杰，劉小賓，趙睿.當前我國社保基金運營績效評估研究[J].山東社會科學，2006，（6）：61-63.
[7]胡繼嘩.社保基金投資資本市場的收益-風險研究[J].經濟理論與經濟管理，2007：41-46.
[8]朱丹，程燕.社會保險基金績效評價績效指標權重設計[J].中央財經大學學報，2008，（8）：45-49.
[9]英學夫.基于vaR的中國社保基金投資業績評價[J].中國財經政法大學研究生學報，2007，（5）：42-48.
[10]祝獻忠.社保基金進入資本市場的風險收益實證分析[J].中央財政大學學報，2008，（6）：35-40.
[11]李俊，安立波.養老保險基金投資運營中的合謀與防范[J].商業研究，2012，（4）：116-121.
Evaluation Research about Performance of Stock Portfolio of the National Social Security Fund
Wei Xiaoqin， Jin Wenxiu， Lu Zhuqing
（School of Economics， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）
舉個現實中的例子，亞洲金融風暴后．俄羅斯深陷金融危機。由于俄羅斯的股票與債券瘋狂下跌，才有了LTCM公司的破產。俄羅斯的債券當時行情真的很不好，1998年美國債券實質收益大概5％上下，俄羅斯公債與美國公債差了將近14％。19％的實質收益率下，100元面值的公債在那個時候只能在市場賣到32元，這還不算當年盧布兌美元的價格嚴重下滑的損失。所以債券投資并非完全穩賺不賠，重點在于，不能有信心危機，也不可以有嚴重通脹。
但如果你眼光精準，從1998年投資包括俄羅斯在內的新興市場債券，到2008年，中間雖有起伏，實際收益率從19％降到4.25％，100元面值的債券價格從32元漲到94元，一來一回報酬真的不少。以一家去年剛被三家銀行合并拆散的國際級資產管理公司旗下基金為例，該系列基金過去5年最賺的拉丁美洲基金，漲600％；再下來是中國基金，漲371％；第三居然是他們的新興市場債券基金，漲290％。按凈值算，10年可以賺4.6倍，債券投資操作得好，也可以獲得很多的報酬。
事實上，“股神”巴菲特早在27年前，也就是上一波美國聯儲局利率最高點的時候，大幅加碼美國公債。1981年，愛抽雪茄的美聯儲主席伏克爾將基準利率升到15％以后，總算把失控的通貨膨脹有效控制。于是，1981年三季度債券與股票市場終于同步大漲，展開了超過25年的全球債券市場的超級牛市，股票投資功力老到的巴菲特在債券市場也大獲全勝。同時投資股票與債券市場，對于投資組合的報酬率不見得會有太多減損，但是以不同的投資工具進行積極管理，卻可以在獲得高報酬的同時，有效管理投資風險。
必須提醒投資人的是，通脹可能仍是中長期投資的基調。以1981年前5年的熊市例子觀察，那時通脹升溫，道瓊斯指數持續在800～900點之間盤整，可是債券市場卻以每年超過兩位數的損失持續跑輸股票市場。“債券天王”比爾?葛洛斯2007年上半年在Pimco資產管理的投資專欄中宣告，在他有生之年，可能再也看不到債券市場的牛市，過去25年的債市美好時光，已經遠去。如果你沒有耐心持有債券直至到期的話，股債平衡投資與純債券投資的風險與報酬孰優，相信投資人已心中有底。
關鍵詞:機構投資者;股市波動性;GARCH模型
一、引言
波動是股票市場的基本特征,沒有了波動股市也就失去了它存在的意義,但過度的非理性市場震蕩則會不利于市場的健康發展。中國股票市場一直以來波動性水平都很高,且時常發生市場價格明顯背離經濟運行的異常波動。從理論上講,機構投資者的投資行為相對理性化,投資規模相對較大,投資周期相對較長,從而有利于減少股票市場的非理性異常波動。鑒于此,中國證監會將超常規發展機構投資者作為推進中國證券市場穩定發展的重要政策手段,在此背景下,機構投資者在短短數年的時間里獲得了迅速發展。但是,機構投資者究竟有沒有起到穩定市場的作用?學者對此研究的結論還存在較大的差異。本文利用GARCH模型研究了機構投資者與股市波動性之間的關系,通過實證研究發現,中國股市波動性水平很高,但超常規發展機構投資者之后,股市波動性水平明顯降低。從而肯定了監管層大力發展機構投資者政策的效果。
本文第一部分為文獻綜述,介紹國內外關于機構投資者與股市波動性之間關系的相關文獻;第二部分介紹GARCH模型;第三部分進行實證研究;第四部分得到結論。
二、模型介紹
金融領域早期的研究都假定證券收益的波動性是已知的、不變的。但是很多學者發現股票市場的價格波動是隨著時間變化的,并且在較大幅度的波動之后往往會伴隨著較大幅度的波動,即方差具有時變性和集聚性的特征。鑒于此,Engle(1982)提出了自回歸條件異方差(ARCH)模型。ARCH模型將方差和條件方差區分開,并讓條件方差作為過去誤差的函數而變化,波動性不再是作為一個常數,而是受前期波動性影響,且具有時變性。隨后,Bollerslev (1986)在此基礎上提出了廣義自回歸條件異方差(GARCH)模型,這個模型有一大進步就是考慮了方差的滯后結構。一個形式簡單且應用廣泛的模型是GARCH(1,1)。該模型具有其他復雜模型的主要特征,而且它通常擬合的效果較好。本文通過實證檢驗后發現,數據具有非正態性、平穩性的特征,且通過了ARCH檢驗,滿足GARCH模型的各項要求,可以利用GARCH(1,1)模型來描述收益率序列的波動。
GARCH(1,1)模型的標準形式為:
Rt=λut+εt①
σ2t=ω+aε2t-1+βσ2t-1②
①式稱作均值方程,②式稱作GARCH方程。其中,Rt是對數日收益率,εt是殘差;σ2t為當期的方差;ε2t-1為ARCH項,它用前一期殘差的平方表示,反映前一期的波動性;σ2t-1為GARCH項,它用前一期的預測方差表示。
三、實證研究
本文選取上證綜合指數和深證成分指數為研究對象來描述整個股票市場的波動變化特征。中國股市在1996年底開始實行漲跌幅限制制度,為了排除這一措施對股市波動的影響,選取的樣本數據為1997年l月2日至2009年6月30日滬深兩市各3018個每日收盤指數,然后根據上證綜指和深證成指的日收盤數據計算出市場的日收益率。采用對數收益率概念,即Rt=LN(Pt/Pt-1)。其中Rt為股票指數日收日收益率,Pt,Pt-1)分別為第t日與第t-1日的日收盤指數。數據來源于WIND數據庫,并采用EVEIWS5.1軟件進行處理。
2001年7月,社保基金參與了中石化A股的申購和配售,宣告社保基金入市。2001年9月,國內第一只開放式基金――華安創新證券投資基金,成功發行,宣告中國機構投資者的主力證券投資基金步入快速發展階段。2002年12月,上海證券交易所和深圳證券交易所分別《合格境外機構投資者證券交易實施細則》,這標志著中國QFII制度正式啟動。雖然早在2000年,監管層就明確了超常規發展機構投資者的方針路線,但機構投資者直到2001年下半年才真正開始“超常規發展”的。為研究機構投資者對中國股市波動性的影響,本文將數據劃分為兩個時間段:第一個時間段為1997年l月2日至2001年12月31日;第二個時間段為2002年1月4日至2009年6月30日。機構投資者在第二個時間段相比第一個時間段發展更為迅速,持股水平更高。為了研究方便,將上證綜指第一個階段記作sh1,第二個階段記作sh2;深成指數第一個階段記作sz1,第二個階段記作sz2。
(一)正態分布檢驗
運用EVEIWS5.1對數據進行運算,整理后得到表1。
從表1基本統計結果可以看出,兩市指數日收益率的偏度分別為-0.342501、-0.077825、-0.168362和-0.140439,說明滬深指數日收益率的分布都是左偏分布的。兩市指數日收益率的峰度分別為8.949393、6.707007、7.881429和6.118241遠大于正態分布的峰度值3,表明數據具有尖峰厚尾性。再使用Jarque-Bera方法進行正態性檢驗,檢驗統計值分別為1802.191、969.9382、1203.072、690.6552,P=0.000,概率值足夠小以至于必須懷疑原假設的正確性。這也就說明,用正態分布對中國股市收益率的波動性進行描述是不正確的。根據日收益率指數的統計特征,用ARCH類模型對其波動性進行分析是合適的。
(二)平穩性檢驗
本文的研究對象滬深指數都是時間序列數據,必須滿足平穩性檢驗。這里運用ADF方法檢驗序列的平穩性。經檢驗得到表2:
通過分析檢驗結果可以得出:在顯著性水平為1%、5%和10%時,均有ADF值顯著小于各臨界值。因此拒絕時間序列數據存在單位根的假設,可以認為滬深指數數據是平穩的。
(三)ARCH檢驗
先研究sh1,由于股票價格指數收益率序列常常用一種特殊的單位根過程――隨機游走模型描述,這里進行估計的基本形式為:
shlt=λshlt-1+εt③
運用③式對滬深兩市的收益率進行條件異方差的ARCH-LM檢驗,得到檢驗結果如表3所示:
此處的P值為0,拒絕原假設,說明上式得殘差數列存在ARCH效應。運用同樣的方法,可以得到sh2、sz1、sz2的ARCH Test結果:
從表4可以看出,sh2、sz1、sz2的P值都很小,說明由sh2、sz1、sz2得到的殘差數列也存在ARCH效應。
綜上所述,sh1、sh2、sz1、sz2滿足GARCH模型的各項要求,可以利用GARCH(1,1)模型來描述日收益率序列的波動。
(四)GARCH模型實證結果分析
利用GARCH(1,1)模型對各組樣本進行估計后,得到實證結果表5:
ARCH項和GARCH項系數之和(α+β)表示波動持續性的強弱。α+β小于1,表明外部沖擊對條件方差的影響是有限的,受到沖擊后的條件方差會隨時間逐漸向其均值回歸,并且α+β越小于1,向其均值回歸的速度越快。由表6可見,兩市α+β都小于1,說明模型滿足平穩性。α+β很接近于1,說明中國股票市場波動對外部沖擊的反應函數是以一個相對較慢的速率衰減,隨機沖擊的影響還是具有相當程度的持續性,也就得說當證券市場受到沖擊出現異常波動時,短期內很難消除異常波動。分別比較兩市兩階段后發現,在大力發展機構投資者之后,兩市α明顯變小,β則顯著變大,α+β數值都有所減小,說明ARCH過程趨于平穩,持續性參數下降,波動性的記憶特征減弱,股市波動對沖擊的反應函數是以一個相對更快的速度衰減。因此,股市經歷一次突發事件后,股價能以更快的速度恢復正常,減少股市的異常波動。
四、結論
本文利用GARCH模型對中國股票市場中機構投資者是否起到了穩定股市的作用進行了實證研究,研究發現在大力發展機構投資者后,市場波動性顯著降低,機構投資者起到了穩定股市和抑制股指異常波動的作用。機構投資者并不是影響股市穩定性的唯一因素,影響中國股票市場穩定性的因素還有很多。當前的中國股市波動水平仍然很高,而且仍然存在著很多不規范的地方。這就要求監管層在大力發展機構投資者的同時,為中國股市建立更加完善的運行規則,推進股市向更規范化發展。
參考文獻:
1、孫兆斌.謅議機構投資者在證券市場穩定中的作用[J].現代管理科學,2002(3).
2、吳福龍,曾勇,唐小我.中國證券投資基金的羊群行為分析[J].管理工程學報,2004(3).
3、祁斌,黃明,陳卓思.機構投資者與股市波動性[J].金融研究,2006(9).
4、宋冬林,畢子男,沈正陽.機構投資者與市場波動性關系的研究――基于中國A股市場的實證分析[J].經濟科學,2007(3).
關鍵詞：股票投資價值；模糊層次分析法；計算機應用服務業
中圖分類號：F832 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）16-0075-05
2009年10月30日，我國創業板在深圳股票交易所成功上市，從初建時28家公司，總發行股本2 672 140 777股，截至2016年12月26日已有568家公司成功上市，總發行股本為262 475 087 724股。創業板市場的快速發展為國內中小公司，尤其是高成長、高風險、高收益、高創新的計算機應用服務公司提供了巨大的融資機會和發展機遇。多層次資本市場體系的逐步完善拓寬了個人投資者的投資渠道，而創業板計算機應用服務公司的股票憑借其高成長和高收益性正在逐漸獲得個人投資者的青睞。因此，如何建立一套科學有效的股票投資價值評估模型，幫助投資者高效準確地識別出具有投資價值的股票，成為專家學者們共同關注的熱點之一。曲若鵬以同一家公司財務報表為例，運用兩種方法評估企業股票投資價值，第一種是先估計實體價值，然后減去凈債務價值；第二種方法利用股票投資現金流量模型進行折現，得出的結論為不同的思路得出的股票投資價值評估結果是不同的。張棟等人認為，企業股票投資與看漲期權極為相似，借助B-S期權定價模型可以確定企業股票投資價值，雖然與傳統方法相比此模型可充分考慮到企業收益風險，操作更具靈活性，但缺點是重要參數波動率的確定容易產生偏差、計算過程也比較復雜。劉建容等強調股票的投資價值是一種相對價值，結合層次分析法和因子分析法建立了上市公司內在價值評估模型，借助相對內在價值與股價動態變化趨勢之間的聯系構造出上市公司投資價值分析模型，實證研究表明該模型在投資者進行股票選擇時具有指導作用。孫霞指出，資本結構、股票投資結構、公司治理結構以及企業所處的行業和宏觀經濟形勢等都是影響企業股票投資價值的重要因素，國內金融市場日趨完善，掌握一些科學的股票投資價值評估技術是投資者進行理性投資的必要手段。
通過以上文獻可以發現，對股票價值進行全面、科學的評估不僅可以有利于股東的監督與公司管理者的經營，也是投資者進行投資的必要過程。多數學者對股票投資價值評估研究范圍比較廣泛，缺乏針對性，并不完全適用于高成長、高風險的計算機應用服務類公司。因此，結合該行業的具體特點，遵循創新性、科學性、全面性等原則，增加了研發經費投入比、產品市場認可度、人才儲備等創新性指標。
一、股票投資價值評估指標體系的建立
（一）建立指標體系
本文采用模糊層次分析法來構建股票投資價值評估模型。模糊層次分析法是綜合運用模糊數學和層次分析法的一種分析方法。層次分析法（analytical hierarchy process，簡稱AHP法），由美國運籌學家Satty于20世紀70年代提出，是一種定性與定量分析相結合的多準則決策方法，具體分為五個步驟：根據總目標明確問題，分解問題并構建層次分析模型，根據隸屬關系構造判斷矩陣，層次單排序和層次總排序。運用AHP的關鍵是構造滿意一致性矩陣，但由于人們主觀意識對客觀事物的判斷存在差異，構造的矩陣需要經過不斷的調整和檢驗才會達到滿意的一致性。而模糊層次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，簡稱“FAHP法”）用模糊數代替標度表示結果，通過兩兩元素的比較構造模糊一致判斷矩陣，借助模糊一致矩陣表示各個元素的相對重要性權重，實現了模糊環境下的層次分析，使得決策結果更加數字化，定量化和科學化。
依據《中華人民共和國證券法》《深圳證券交易所創業板股票上市規則》和《中華人民共和國中小企業促進法》等文件，立足創業板計算機應用服務公司高收益、高風險、技術獨占性、高成長性等特點，參考國內外相關文獻，遵循科學性、全面性、創新性等指標體系設計原則，增加了研發經費投入比、產品市場認可度、人才儲備、知識產權、成果轉化能力、決策科學程度等指標，最終構建了創業板計算機應用服務公司股票投資價值評估的指標體系。該指標體系分為3層，第1層是目標層，即創業板計算機應用服務公司股票投資價值A；第2層是準則層，對應盈利指數（B1）、成長指數（B2）、風險指數（B3）和創新指數（B4）4個一級指標；第3層是指標層，包括基本每股收益、凈資產收益率、凈利潤增長率等10個定量指標和產品市場認可度、人才儲備知識產權等5個定性指標。
（二）構造判斷矩陣
本文采用模糊層次分析法來確立各級指標的權重值，邀請多位股票投資專家和資深股民對指標間相對重要程度進行兩兩判斷，采用Saaty1―9標度法構造出判斷矩陣，Satty1―9標度法的含義（見表1）。
根據上述專家對指標重要程度判斷結果的處理，得到5個判斷矩陣Y，Y1，Y2，Y3，Y4，分別為：
（三）計算各級權重并檢驗一致性
根據計算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指標層對準則層的權重向量為W1=（0.5000，0.2500，0.2500），W2=（0.3845，0.0878，0.1433，0.3845），W3=（0.2291，0.1575，
0.5359，0.0775），W4=（0.2771，0.4658，0.1611，0.0960）。上述計算得到的權重值能否作為下層要素對上層某一要素排序的依據，還需要對判斷矩陣進行一致性檢驗。層次分析法中，用CI（consistency index）作為檢驗判斷矩陣一致性的指標，其中CI，因判斷矩陣階數n越大時，一致性越差，為消除階數對一致性檢驗的影響，引進修正系數RI（random index），并最終用一致性比例CR（consistency ratio）作為判斷矩陣是否具有一致性的檢驗標準，其中CR=CI/RI，當計算得到CR值小于或等于0.1時，認為判斷矩陣具有一致性，可以進行單排序；當CR值大于0.1時判斷矩陣不滿足一致性，需要修正評分降低偏差，直到滿足一致性檢驗。RI值隨矩陣階數n變化情況（如表2所示）。
下面計算并判斷矩陣的一致性檢驗指標，矩陣Y的最大特征值λmax為4.0512，CI=（4.0512-4）/（4-1）=0.0171，CR=CI/RI=0.0171/0.89=0.0192，同理可得到Y1，Y2，Y3，Y4的CR值分別為0，0.0078，0.0422，0.0116，均小于0.1，通^了一致性檢驗，權重系數可以接受，得到權重匯總表（如下頁表3所示）。
二、實證研究
（一）數據樣本的來源與選取
應用模糊層次分析法對創業板計算機應用服務公司股票價值進行評估的過程是：首先，根據上述專家學者給出的相對重要性矩陣計算出各指標相對于綜合評價目標的權重系數（前文已得出計算結果（見下頁表3）；然后以各公司重要財務指標的實際值和綜合實力為基礎，將定量指標和定性指標進行橫向比較，得出各指標在多家公司中的相對重要性，重要性程度用分值的高低來表示；最后，用相應的權重系數乘以各家公司評價指標的對應分值，得出各公司盈利指數、成長指數、風險指數、創新指數的分值和綜合評價分值。
本文從深市創業板隨機抽取4家有代表性的計算機應用服務公司股票進行分析，并對其投資價值進行評估排序。它們分別是銀信科技（300231）、易華錄（300212）、漢鼎宇佑（300300）、朗瑪信息（300288），以下分別用P1、P2、P3、P4來代表它們。為了提高評價結果的可靠性，本文假設不同股票的宏觀經濟環境、政策導向、行業特點等都相同。表4是新浪財經網提供的這4家公司截至2016年6月30日的定量評價指標的財務數據。
根據表4中財務數據和各公司的綜合實力對每家公司的評價指標構造判斷矩陣，計算每家公司在各指標中所占的相應權數（計算方法如上文所示），結果（如下頁表5、表6所示）。假定每個指標的滿分都是100分，將每家上市公司各評價指標的分值與其對應的權重系數相乘，得出盈利指數、成長指數、風險指數和創新指數的得分。同理，將每家公司上述四個指標的分值乘以對應指標的權重系數，得出綜合評分。下面以銀信科技為例計算其盈利指數、成長指數、風險指數和創新指數及其投資價值綜合評分。
盈利指數=銀信科技在基本每股收益C1的權重得分×C1在盈利指數B1中的權重+銀信科技凈資產收益率C2的權重得分×C2在盈利指數B1中的權重+銀信科技每股凈資產C3的權重得分×C3在盈利指數B1中的權重盈利指數=
17.97×0.5+43.54×0.25+9.84×0.25=22.33，同理，成長指數=
20.09×0.3845+27.71×0.0878+9.98×0.1433+36.38×0.3845=
25.58，風險指數=6.4×0.2291+14.43×0.1575+23.78×0.5359+
13.61×0.0775=17.54，創新指數=12.64×0.2771+26.31×
0.4658+18.99×0.1611+17.07×0.0960=20.46。
投資價值綜合評分=銀信科技在盈利指數B1中的得分×B1在計算機應用服務公司股票投資價值A中的權重+銀信科技在成長指數B2中的得分×B2在A中的權重+銀信科技在風險指數B3中的得分×B3在A中的權重+銀信科技在創新指數B4中的得分×B4在A中的權重投資價值綜合評分=22.33×0.5423+25.58×0.1397+17.54×0.2333+20.46×0.0847=21.51。
同理，4家公司股票的投資價值綜合評分結果匯總為表7。
（二）投資價值評估排序
對創業板這4家計算機應用服務公司股票投資價值進行排序，得到的結果（如表7所示），即按投資價值從優到劣依次為：易華錄、朗瑪信息、銀信科技、漢鼎宇佑。易華錄的投資價值最大，主要表現為其收益較高、創新能力較強，發展穩定、上升空間大，是這四支股票中相對投資價值最大的。
（三）檢驗
為了檢驗采用模糊層次分析法做出的計算機應用服務公司股票投資價值評估模型的科學性和可行性，本文繪制出上述4家公司自2014年6月30日至2016年6月30日的股票漲跌幅度趨勢圖（如下圖所示）。可以看到，4家公司的股票實際漲跌趨勢與上文模型預測的結果一致。
結合表7和下圖可以得知，易華錄的投資價值最高，雖然朗瑪信息的最大漲幅高于易華錄，但是易華錄的整體漲幅趨勢更為穩定，波動較小，抗風險能力高，成長性好，收益也更穩定，所以是相對投資價值最大的股票。根據北京易華錄信息技術股份有限公司2016年半年度報告顯示，報告期內，基于行業發展環境良好，業務模式創新漸顯成效，公司新增項目較多等原因，公司經營效益穩步提高。僅2016年上半年，公司已實現營業收入89 619.77萬元，較去年同期增長18.9%；歸屬上市公司股東的凈利潤為7 838.75萬元，較去年同期增長36.32%。研發投入總額為6 906.15萬元，較去年同期增加12.68%，主要原因為本年新增研發項目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得國家知識產權局授權的專利17項。朗瑪信息的股票投資價值位于第二位，與銀信科技的股票投資價值相差不大。銀信科技的漲幅雖然較小，但其整體漲幅走勢平緩，幾乎維持在正增長狀態，風險比較小，但收益比前兩者低，所以排在第三位。漢鼎宇佑排在第四位。根據本文表4可以得知，其凈利潤增長率和主營業務收入增長率都為負數，經營狀況有待改善，成長性較低，故而收益也較低，所以排在第四位。
三、結論
運用模糊層次分析法可以清晰反映出創業板不同計算機應用服務公司投資價值的優劣以及各指標的權重，幫助投資者對其投資價值進行綜合評價和分級，從而制定出利潤最大化、成長最優化和風險最小化的最佳投資方案。因此，利用模糊層次分析法構建的創業板計算機應用服務業股票投資價值評估模型，對投資者的投資決策具有較高的參考價值。但是，在現實的股票投資市場中，影響股票投資價值的因素眾多，包括宏觀經濟環境、政策導向、公司資本結構等，因而在指標選取和權重設定等方面會存在較大的差異性。總而言之，運用模糊層次分析法進行創業板計算機應用服務公司股票投資價值評估的優勢在于其科學性、數字性和靈活性，可以結合具體的宏觀環境和各股票的實際情況具體分析與評價。同時，由于股票市場十分復雜，瞬息萬變，可以將模糊層次分析法與其他科學決策方法相結合，優化指標的選取，最大程度剔除不確定性因素的干擾，提升指標權重的準確性，增強預測的可信度。
參考文獻：
[1] 曲若鵬.企業股權價值評估的兩種方法[J].財會月刊，2011，（32）：66-67.
[2] 張棟，楊淑娥，楊紅.基于B-S模型的企業股權價值評估[J].統計與決策，2006，（20）：144-147.
[3] 劉建容，潘和平.基于財務指標體系的中國上市公司投資價值分析[J].管理學家：學術版，2010，（5）：16-25.
[4] 孫霞.淺談股權價值評估的影響因素[J].當代經濟，2014，（7）：108-109.
[5] 胡運權，等.運籌學基礎及運用：第4版[M].北京：高等教育出版社，2004：308-311.
[6] 陳德軍，劉冬，隋建龍.基于模糊綜合評價的物流園區企業征信評價方法[J].武漢理工大學學報：信息與管理工程版，2016，（4）：
451-454.
[7] 侯春梅.基于模糊層次分析法的投資項目評估[J].武漢理工大學學報：信息與管理工程版，2015，（5）：645-648.
[8] 朱琦臣.企業股權投資價值分析實證研究[D].上海：復旦大學，2010.
[9] 柴中華，鄭垂勇，蔡華.風險投資價值評估的新方法[J].統計與決策，2010，（5）：162-164.
一、公司財務分析的哈佛框架
公司財務報表分析并不是有效分析公司經營活動的全部，而只是其中一個較為技術化的組成部分。有效的公司經營活動分析，必須首先了解公司所處的經營環境和經營戰略，分析公司經營范圍和競爭優勢，識別關鍵成功因素和風險，然后才能進行公司財務報表分析。由于公司管理層擁有公司的完整信息，且財務報表由他們來完成，這樣處于信息劣勢地位的外部人士、包括股票投資者就很難把正確信息與可能的歪曲或噪聲區別開來。通過有效的財務分析，可以從公開或公司提供的財務報表數據中提取管理者的部分內部信息，但由于分析者不能直接或完全得到內部信息，轉而只能依靠對公司所在行業及其競爭戰略的了解來解釋財務報表。一個稱職或成功的財務分析者必須像公司管理者一樣了解行業經濟特征，而且應很好地把握公司的競爭戰略。只有這樣才能透過報表數字還原經營活動，從而較為全面和客觀地掌握公司的財務狀況。正是基于如上考慮，哈佛大學的佩普、希利和伯納德三位教授在其著作《運用財務報表進行公司分析與估價》一書中提出了一個全新的公司財務分析框架———哈佛分析框架。哈佛框架的核心是：閱讀和分析公司財務報表的基本順序是：“戰略分析會計分析財務分析前景分析。”也就是說，先分析公司的戰略及其定位；然后進行會計分析，評估公司財務報表的會計數據及其質量；再進行財務分析，評價公司的經營績效；最后進行前景分析，診斷公司未來發展前景。可見，哈佛框架完全超越了傳統的“報表結構介紹———報表項目分析———財務比率分析”的體例安排，跳出了會計數字的迷宮，以公司經營環境為背景，以戰略為導向，立足于公司經營活動，討論公司經營活動（過程）與公司財務報表（結果）之間的關系，從而構造了公司財務分析的基本框架，展示了公司財務分析的新思維。
二、基于股票投資決策的財務報表分析理論框架
基于股票投資決策的公司財務報表分析是一般性財務分析在股票投資決策領域的具體應用。也就是說，借鑒一般性公司財務分析的理論框架，再緊密結合股票投資的具體目的，就可以形成基于股票投資決策的公司財務報表分析框架。本書借鑒哈佛財務分析框架，結合股票投資決策目的，提出一個基于投資決策的公司財務報表分析框架：131框架。即：1個起點———問題界定3個步驟———財務情況預判、報表結構及指標分析、財務前景預測1個結果———服務于投資決策這一框架可用圖1表示。
1.問題界定。這是解決問題的首要一步。在對問題進行界定時，關鍵是問題本身，而不是問題的表象。如公司收入增長乏力或許是問題，但也可能是行業衰退、經濟下行、公司管理落后、職工激勵不足的表象。抓錯藥方的最普遍的原因是沒有正確地界定病癥。正如有人指出的那樣，如果問題表述得準確，就等于問題已經解決了一半。所以問題界定是進行公司財務報表分析的第一步，那基于投資決策目的對公司進行財務分析，要解決的真正問題是什么？是評價公司的財務風險，還是評價公司的盈利能力大小？是評價公司目前的財務實力，還是評價未來的發展潛力？進一步而言，這些是分析的問題本身還是問題表象？目前股票投資者可能傾向于把問題界定為：評價公司的財務風險：評價公司收益的穩定性；評價公司的盈利能力；評價公司目前的財務實力；評價公司未來的發展潛力；評價公司是否能給投資者帶來合理的預期收益；評價對該公司投資是否能使投資風險降低。這些都是基于公司財務報表分析的具體目標而言的，若提升一下目標的層次，是否有更本質的發現？本書在此嘗試提出一個新的觀點：評價公司股票是否具有投資價值。股票投資者無論是進行投資的基本面分析還是技術分析，目的無非是為獲得有助于評估股票期望收益和風險的信息，為投資決策提供參考依據。無論投資者個人對風險的態度如何，理性的投資者都希望在一定收益率下，把投資風險降到最低。在股票投資的基本面分析中，對被投資公司的財務報表進行分析是核心，由于投資者進行股票投資分析的目的是為了找出具有投資價值的股票，公司是股票的載體，對公司財務報表進行分析，就可以在很大程度上確定這個公司的股票是否具有投資價值。這才是股票投資者進行公司財務報表分析的根本或問題所在，而評價公司的財務風險或盈利能力等僅僅是表象。
2.財務情況預判。這里主要是指股票投資者在對上市公司所處的經營環境和行業背景進行分析的基礎上，評價公司的財務報表是否真實的反應了公司的經營情況，識別報表可能存在的重大錯誤和舞弊，并加以調整，從而盡可能準確的對公司財務情況進行初步的預判。財務情況預判包括兩個相互關聯的環節:宏觀環境分析和會計調整。宏觀環境分析是財務情況預判的基礎，而會計調整是財務情況預判結果的報表體現。其中宏觀環境分析屬于定性分析，主要是確定公司的主要利潤驅動因素、辨識公司的經營風險，以及定性評估公司的盈利潛力。首先，宏觀環境分析能幫助股票投資者更好地、有針對性地找出報表可能存在的問題并加以調整，即使報表沒有問題，也可以作為合理評價報表結構和報表指標的基礎和依據。例如，確定了主要的利潤驅動因素和經營風險后，可以更好地評價公司的會計政策，以及對盈利能力的影響等；對公司行業背景和競爭戰略的評估有助于評價公司當前盈利水平的可持續性。其次，宏觀環境分析還可以幫助股票投資者在預測公司的未來業績時，做出合理的假設，從而保證對公司前景進行更為準確的判斷。所謂會計調整是在宏觀環境分析的基礎上對公司的會計政策、會計估計和會計處理進行基本的評價，特別是要對那些存在較大靈活性的環節重點進行關注，評價其會計政策和估計的適宜性。對公司報表可能存在的重大錯誤和舞弊進行識別，找出公司在會計處理上偏離準則制度、偏離行業慣例、偏離公司既往、不能恰當反映公司經營事實的事項。找到存在的問題之后，重新計算公司財務報表中相應的會計數字，通過數據或報表調整，形成沒有重大偏差的會計數據，從而修正原先對會計數據的歪曲。可以說，經過會計調整后的財務報表既是財務情況預判的結果，也是確保下一步報表結構分析和指標分析結論可靠性的必要基礎。
3.報表結構分析及指標分析。這里所指的報表結構分析是指資產負債表、利潤表、現金流量表和所有者權益變動表各自的內部結構分析，通過這一分析有助于投資者理解會計報表項目的經濟內涵。在結構分析的基礎上將報表中的相關數據進行對比分析就是指標分析。指標分析是財務報表分析的核心，目標是運用會計數據定量地評價公司的當前和過去的業績，以及公司的財務風險和盈利能力等，并評估其可持續性。進行指標分析必須按照一定的邏輯，形成系統有效的分析體系，從而正確反映公司的財務狀況、經營成果和現金流量。一般的報表分析指標包括償債能力、營運能力、盈利能力、發展能力四大類指標。通過指標分析，投資者還要達到明了公司現狀問題的功能。在上述分析中，股票投資者可根據需要使用比較分析、趨勢分析、結構分析、比率分析等報表分析方法，對公司做出全面評價，借此形成公司流動性與盈利能力的準確判斷，對公司財務風險、財務彈性及其盈利能力做出最佳測算。這里要特別強調的是分析中一定要運用權衡和變通的理念，靈活使用分析方法和分析指標，使分析結果最終能有助于“評價該公司股票是否具有投資價值”。
4.前景預測。財務報表數據是歷史數據，而決策要面向未來。因此，以報表中的歷史數據為基礎，對未來進行前瞻性預測，是實現財務報表的“投資決策有用性”的關鍵步驟。故在前述分析步驟基礎上，還需要進一步進行恰當的前景分析。前景分析中主要運用財務預測的工具，財務預測基于具體分析目的，可以是報表預測、指標預測，也可采用判別模型進行預測等。前景預測對股票投資者投資決策的重要性不言自明，因為股票投資是要在未來獲得投資收益的，是公司的未來而不是現在的盈利能力所決定的。
關鍵詞 股票投資 風險管理 對策
股票投資風險主要是實際得到收益小于預期收益的可能性，是因為投資收益的不穩定因素導致的，即投資預期收益率和實際收益率存在較大差距。對證券公司而言，要得到最大程度的經濟效益，就應當重視風險控制。目前，證券公司股票投資風險管控過程中依舊還有一些需要解決的問題，我們應當通過有針對性的策略來解決這些問題，力求為金融市場創造一個良好穩定的環境。
一、證券公司股票投資風險管理存在的問題
首先，股票投資不具備健全的市場交易制度。股票投資過程中，沒有相對成熟的市場交易體制。當前國內證券投資的類型還是相對單一化的，股票投資組合類型的選擇有限。依靠多元化資產組合來降低系統的風險，依舊會面臨很多問題。另外，從降低風險的層面而言，依舊不具備有效的規避策略，風險管控人員無法第一時間根據市場實際變化情況實施動作，同時也不能夠完成風險對沖規避。
其次，股票投資風險控制不具備完善的監管體系。就現階段國內的立法實際而言，有關證券公司投資風險管理的政策法規較少，因此在股票投資時會產生一些制度上的漏洞。加之投資比例也缺少有效的法規和明確規定，所以投資比例較為模糊，可操作性減少。另外，在股票投資的運作過程中，公平公正和權威獨立的第三方監督機構還不是非常完善，這一過程通常是依靠投資方的自我監督，而這樣無法體現出股票投資風險控制的有效水平。[1]
最后，股票投資風險控制制度存在問題。在證券公司經營管理中，我們往往會碰到這樣一個現象――“誰的股份最多就聽誰的”。同時，公司的高層或者上層管理人員常常受雇于公司的股東，決策人員一般來說容易受到股東的控制，在股票投資經營時也必然會優先考慮股東的經濟利益。這一現象便和股票投資的初衷背道而馳。
二、證券公司股票投資風險的控制對策
（一）建立健全股票投資風險管理體系
隨著社會主義市場經濟的發展，金融債券也必須要緊跟時展趨勢，努力朝著市場化的方向前進，進而為股票投資風險控制創造出一個良好的環境。證券公司應當科學處理好公司內部的股權分配問題，構建較為系統的法人治理結構，改變過去人們對于證券公司重籌資、輕管控的印象，進而讓投資風險控制機構維持正確的價值觀，用更加謹慎的態度落實安全投資，減輕投資難度與成本。另外，國內證券公司還應當主動樹立長遠理念，立足當前，放眼未來，積極跟隨全球化的趨勢，盡可能地和世界接軌，在規避股票投資風險的過程中進一步增強自身投資管理水平，同時推動國內市場的健康發展。市場交易制度的健全也可以有效減輕市場波動程度，降低波動頻率，增強股票投資風險管控能力。國內證券市場近年來得到了較快程度的發展，但站在整體宏觀的角度上來說，股票投資依舊不是非常成熟，并且正處于發展完善的關鍵時期。同時，因為投資風險的不穩定性因素，對股票投資的風險評價應當從單一的收益性評價開始慢慢朝著收益性、流動性和風險性多元化的評價機制轉變，完善評價體系。從目前國內股票投資風險控制過程中存在的問題來說，證券公司必須從管理制度的制定和監管等方面實施改革，讓自身主動參與到股票投資風險控制中來，增強證券公司股票投資風險控制的預見性、識別能力與風險規避能力，這樣才能夠保證證券公司的持續健康發展。
（二）進一步強化對金融投資業的監管
對金融股票的有效監管可以進一步推動我國金融市場的健康化、規范化發展。科學的監管手段能夠讓證券公司在約束條件下公正合法地經營管理，減少股票投資風險。一方面，我國政府部門已經出臺了很多和金融投資相關的政策法規，比如說《基金法》《證券公司監督管理條例》等，相關監管部門必須深入仔細地對相關政策法規予以研究，力求準確抓住監管時機，增強證券行業的自覺性與正規性。對于相關政策法規中存在的可操作性內容，監管部門應當貫徹落實，定期實施巡查監督。在這一過程中，若發現證券公司存在違法違規現象，必須嚴厲懲處，確保法律的嚴肅性與權威性。股票投資的其中一個特征便是流動性較強，為盡可能地防止操控市場的問題，應當對投資比例予以清晰界定，降低其中存在的模糊性因素，避免證券企業出現弄虛作假的行為。[2]另一方面，證監會必須充分發揮職能作用，指定一部分擁有證券投資從業資格且具備職業道德的第三方會計師、審計師事務所，對股票投資風險管理實施核算與檢查，構建相對完善的問責機制，逐漸增強證券公司管理的自覺性和公正性。若證券公司可以在監督管理下做到合法經營，必然可以在很大程度上提高自身的風險抵御能力。另外，還應當建立全面的市場準入和退出機制，結合市場實際需要降低準入門檻，提高股票投資的競爭力。
（三）健全股票投資企業內部管理機制
首先，在股票投資企業實施風險管理的過程中，應當著重針對企業內部股東出資狀況和管理層實施調查，對股東的經營事跡和信譽狀況必須要有一個全面性的總結歸納，進而讓企業內部營造出一種均衡和諧的股東與決策者關系。同時，也應當讓投資的管理決策者的決策和股東利益分割開來，保障好投資人的實際利益。在強化股票投資風險控制工作時，應當確保公司監督管理人員和董事之間擁有相對獨立的權力，避免董事、高層管理人員和監督管理人員之間產生經濟性的聯系。這樣一來，才能夠讓不同部門、不同崗位之間維持自身的獨立性與公正性，為有效控制風險創設出良好環境。其次，證券公司應當從制度開始，對股票投資各階段以及各階段負責人的職權進行清晰的規定，確保其能夠各司其職。例如，證券公司可以建立股票投資決策小組，對公司內部的投資實施規劃分析。又如，在科學統計的前提下，通過定量研究的辦法對各類投資類型實施科學的評估與選擇，向公司投資經理人給出可行性較強的投資方向建議，經理人在對投資建議實施評估后作出更為準確的投資決定，這樣相對健全的工作機制可以在很大程度上減少股票投資風險，確保證券公司內部各部門都發揮出重要作用。[3]
三、結語
對證券公司而言，做好股票投資風險控制可以在很大程度上讓企業的經營管理活動更為和諧健康，同時得到更多的經濟效益。雖然從現階段的實際情況來說，國內證券公司的股票投資在風險控制過程中依舊存在一些需要解決的問題，但只要我們從實際出發，努力在制度、監管和市場結構等方面努力，抓住問題的關鍵進行解決，必然會有效地規避風險，促進證券公司的持續健康發展。
（作者單位為廣證領秀投資有限公司）
參考文獻
[1] 錢.證券公司債券投資風險管理淺見[J].財會學習，2016（05）：243-245.
【關鍵詞】財務報表；投資價值分析；股票
文章編號：ISSN1006―656X（2014）05-0044-01
一、股票投資價值及投資價值分析
（一）股票價值和股票價格
1.股票的價值。股票的價值可以從其票面價值、賬面價值、清算價值及內在價值幾個角度進行分析，股票的票面價值即股票在發行時標注在票面上的金額，由于時間的變化和公司的發展，公司凈資產會發生變化，股票面值與每股凈資產逐漸背離，與股票投資價值之間也沒有什么必然的聯系。股票的賬面價值也即是股票凈值和每股凈資產，是公司每股股票所包含的資產凈值，是股東權益與總股數的比率。股票的清算價值是公司清算時，每股份額所擁有的實際價值。公司賬面價值是會計核算上的價值，公司清算時候的資產往往會低于其賬面價值。股票內在價值是股票未來收益的折現，也被稱為理論價值。股票內在價值是股票市場價格的基礎，發現和計算股票的內在價值是投資研究和分析的主要任務，投資者可以根據股票內在價值和市場價格的比較，發現目標股票是否具有投資價值。
2.股票的價格。其主要可以分為股票的理論價格和市場價格，股票的理論價格是根據現值理論而來的，將股票按一定的必要收益率和有效期限把未來收益折現，即為該股票的當前價值。股票的市場價格就是股票在二級市場上交易的價格。股票的市場價格由價值決定，也受到其他因素的影響。
（二）股票投資價值和股票投資價值分析
所謂投資價值，就是指某特定投資對象所具有的為投資者帶來收益的價值。股票投資價值就是指目標股票所具有的為特定投資者帶來預期收益的價值。
股票投資價值分析，是運用一定的技術方法和手段，分析評估特定股票或股票組合為投資者帶來預期收益的能力。通常情況是為了通過投資價值分析，尋找有成長潛力、盈利能力或是價格被市場低估的股票作為投資對象。
（三）影響股票投資價值的因素
1.影響股票投資的內部因素。主要包括以下幾個方面：公司凈資產、公司盈利水平、公司股利政策、股份分割、增資和減資、公司資產重組等。2.影響股票投資的外部因素。主要有三個方面：宏觀經濟趨勢、國家的財政和貨幣政策會從整體上對股票價值產生影響；行業的發展態勢、行業政策等會對該行業內公司以及股票產生巨大影響大；證券市場上股票投資者的心理預期會對股票價格走勢產生重要的影響。
二、證券投資分析的主要方法
（一）基本分析法。
基本分析法是一種基于“內在價值”的投資分析方法，通過分析證券價格與其內在價值的偏離水平來判斷投資機會。它主要是依據經濟學、金融學、投資學和財務管理學等原理，通過對宏觀經濟指標、國家政策、行業、市場以及公司基本情況等的分析，評估判斷出證券的投資價值及合理價位，供投資者決策參考。
（二）技術分析法。
技術分析法是根據證券在資本市場表現及變化，來分析證券未來價格變化趨勢的分析方法。它的理論基礎建立在三個假設之上的：市場的行為包含一切信息、價格沿趨勢移動、歷史會重復。
（三）證券組合分析法。
理性投資者具有在期望收益率既定的條件下選擇風險最小的證券或者在風險既定的條件下選擇期望收益率最高的證券這兩個傾向。證券組合分析法就是依據投資者對收益的偏好和風險厭惡程度，來確定最優證券投資組合，并進行組合管理的投資分析方法。
三、股票投資價值的估算方法
（一）現金流折現法。
現金流貼現模型是運用收入的資本化定價方法來決定普通股票內在價值的方法。按照收入的資本化定價方法，任何資產的內在價值是由擁有資產的投資者在未來時期內所接收的現金流決定的。由于現金流是未來時期的預算值，因此必須按照一定的貼現率返還成現值。也就說，一種資產的內在價值等于預期現金流的貼現值。對股票而言，預期現金流即為預期未來獲取的股息。該方法常用來分析目標股票的長期投資價值。
（二）市盈率法。
市盈率法是股票市場中確定股票內在價值的最普通、最常用的方法。如果我們可以計算或者估算出目標股票的市盈率和每股收益，即可推算出股票的價格。市凈率法原理和市盈率相同，也被廣泛應用。這兩種方法常用來分析目標股票的短期投資價值。
（三）資產評估值法。
就是把上市公司的全部資產進行評估一遍，扣除公司的全部負債，然后除以總股本，得出的每股股票價值。如果該股的市場價格小于這個價值，該股票價值被低估，如果該股的市場價格大于這個價值，該股票的價格被高估。
（四）銷售收入法。
就是用上市公司的年銷售收入除以上市公司的股票總市值，如果大于1，該股票價值被低估，如果小于1，該股票的價格被高估。
四、財務報表在投資價值分析中的功能和作用
從股票市場運行的歷史來看，能夠真正明確影響股價波動的關鍵因素是很少的，在這些很少的因素中，人們更多的關注上市公司的經營管理能力、資產質量、盈利水平以及企業成長前景等信息。作為投資者而言，很難能夠直接到公司查看到完整、有價值的其內部因素，而外部資料也需要龐大的收集和加工能力。上市公司財務報表正是公司在內外部環境影響下公司運行狀況最綜合最直接的表現，而財務報表信息可以加工出任何（絕大部分）的價值分析指標。因此，它為投資者做投資價值分析提供了別無選擇的，也是最好的分析資料。實踐表明，財務報表信息對上市公司股價的影響越來越明顯，投資者和分析人士越來越傾向于通過財務報表數據分析股票的投資價值。
財務報表分析是相關者客觀評價企業財務狀況、分析企業經營管理能力、衡量企業業績和發展能力的重要手段，是企業自身發現問題、改進工作、挖掘潛力、提高效率的重要依據，是企業合理實施投資和融資決策的主要參考，還是企業與社會和公眾信息交換的重要途徑。財務報表分析對不同使用者的作用會有一定的差異，共性上可以總結為：評價企業的過去、反應企業的發展現狀、預測未來發展趨勢。
1.財務報表分析可以準確評價企業的過去。財務報表是對企業在過去的經營事項的數據反應，他是對企業過去決策、運行狀況、業績成果的直接評價，他在一定程度上指出企業的成績、問題和產生的原因，這不僅對于正確評價企業過去經營業績十分有益，而且還可以對企業投資者和債權人的行為產生影響。
2.財務報表分析可以全面反映企業的現狀。財務報表是企業財務狀況的動態報表，某一時點上的報表數據可以反映出某些現狀的指標。如能及時反映企業資產狀況、權益結構、償債能力、支付能力、盈利能力、運行狀況、現金流量等方面的指標，對于客觀反映和評價企業現狀具有重要作用。
3.財務報表分析可用于預測企業的未來。評價過去的經營成果、評價當前的運行現狀，并通過預測分析、資產評估等方式預測企業未來的發展趨勢，并為未來發展決策指明方向。不同的使用主體對此作用均有迫切的需要。
參考文獻：
關鍵詞 模糊決策 運籌學 模糊集 股票投資價值
1 股票技術分析及預測方法
1.1 股票技術分析方法
進行股票的預測，最直接和基本的方法是股票的技術分析，它依據統計圖表和股市的圖形研判股市的未來動向，技術分析方法可以分為三種類型：判斷股價趨勢為主的趨勢分析，如道瓊斯理論、趨勢線法、移動平均線等；形狀分析，如k線系統、整理與反轉形態、支撐與阻力以及箱性理論，波浪理論等；人氣指標，如成交量圖、obv指標等。雖然技術分析方法具有一定的準確性，但是由于技術指標分析方法眾多，各種方法之間差別巨大，對于投資者來說學習不易，掌握更難，同時技術分析理論缺乏可靠的理論支持，分析結果仁者見仁、智者見智。雖然直到目前它仍然是大多數投資者在使用和依賴的分析預測方法，但是改進和發展它已經成為不可避免的事實。
1.2 基于統計學理論的預測方法
統計學理論的預測方法，主要是基于模型擬合和最小二乘原理建立各種回歸、自回歸、混合回歸模型進行預測。此類方法，具有嚴格的數學基礎，應用也最廣泛，近年也有相當的發展。如nelder，ja和 wedderburn，r·w·m提出了廣義線性模型，它放松了經典線性模型的假設，極大地豐富了回歸分析的理論。aaron li和duanleo對假設進一步放松，提出了一般回歸模型，該領域研究具有十分驚人的前景。在計量經濟研究中，ichi二則提出了一類十分重要的模型——單指標模型。研究的重點在于使之更適合于實際社會經濟系統建模。
1.3 基于人工智能技術的股票預測技術
由于計算機與人工智能技術的飛速發展，為股票市場建模與預測提供了眾多的新技術、新方法，基于人工智能的股票預測技術進展迅速。基于神經網絡的股票預測方法，主要使用神經網絡進行股票價格數據的學習訓練，然后使用訓練模型進行股市預測。采用模糊模型技術進行預測，主要是依據專家經驗或統計方法建立模糊模型進行預測；另外還可采用遺傳算法進行神經網絡的學習權值調節或模糊模型、模糊規則的調整，使神經網絡模型或模糊模型更加逼近系統模型。
1.4 股票的組合預測方法研究
決策者面臨決擇的預測方式可能不只一種，且各有千秋，都能從一定程度上提供不同的有用信息，如何綜合利用這些信息，解決多模式預測方式問題，正是組合預測的研究內容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分別出版了組合預測專集，granger和clemen分別給出了精辟的綜述與詳論，clemen從信息集合討論了組合的實質，從而為進一步探討獲取最有用信息拋棄無用信息提供了指導。自bates和granger發表組合預測一文以來，組合預測有了很大的發展。組合的目的在于綜合利用各種預測方法所提供的信息，盡可能地提高預測精度。從原理上說，組合預測結果是對各單個預測線性加權。組合預測研究主要是考慮組合機理、權值確定，主要從統計分析、貝葉斯分析和信息集合三個角度來考慮。
2 非模糊環境下投資組合分析
現在先介紹一下用傳統的方法在非模糊環境下如何選擇最優的投資組合。
設投資者將其資金投資于n項風險資產，xi為在風險資產i上的投資份額，ri為風險資產i的收益率，它是一個隨機變量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j兩項資產的協方差i，j=1，…，n。ki是每單位風險資產的變化所需的交易費用，ki≥0；ci是第i項風險資產的交易費用。
給定投資組合x0=（x01，x02，…，x0n）和一個新投資組合x=（x1，…，xn），第i項風險資產的交易費用可表示為ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。
總交易費用為
■c■=■k■x■-x■■
總收益為
r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■
=■rixi-■k■x■-x■■
總風險為
v（x）=■e（ri-e（ri）xi）
一般地，投資者希望收益最大且風險最小。數學上可以表示為以下雙目標規劃模型
maxr（x）=■rixi-■kix■-x■■
minv（x）=■e（ri-e（ri）xi）
st■xi=1
用線性加權法求解多目標規劃問題， 可得如下參數規劃問題
max（1-λ）■rixi-■kix■-x■■-λ
■e（ri-e（ri））xi
st■xi=1
xi≥0，i=1，…，n
其中，參數λ在[0，1]中取消，它被稱為內險回避因子，λ取值越大，投次者風險加避意識越強。
3 利用模糊決策方法評價股票投資價值
3.1 概述
股票投資過程中的一個基本問題就是如何從一系列可用于投資的股票中選擇一種或一組最優的股票，這是一個對不同股票的價值如何進行評估的問題。對股票價值的科學評估不但為股票投資者進行投資決策提供可靠的依據，也可以促使上市公司的規范化運行，從而有助于股票市場的良性發展和社會資源的合理分配。
要對股票價值進行評估，首先就要對與股票價值相關的諸因素進行綜合的分析和研究。由于股票持有者是股票發行者的股東，他們投資的資金是無法向股票發行者直接收回的，他們投資的收益主體來源于發行者向股東分派的紅利和股票價格上漲所帶來的資本利得。所以股票價值的評估主要從影響股份公司派發股息或紅利水平的公司屬性和影響股票溢價收益的市場屬性兩方面來進行。股票的市場屬性方面，用該股票在市場上的收益率、市盈率、流動性、波動性、有效性、透明性和系統風險等指標來反映股票的價值。具體來講，在一定的考察期間內：收益率取經過除權除息調整的日平均百分比收益率，以反映股票市場上的資金溢價收益；市盈率反映股票投資的回收期，回收期越短則股票越具有投資價值；流動性用股票的換手率表示；波動性用股票百分比收益率的標準差表示；有效性用股票價格與其內在價值的平均吻合程度表示；透明性用該股票的交易信息和上市公司信息在市場上的透明程度表示；系統風險用β系數表示。以上指標除了有效性和透明性要聘請專家來評估外，其余均為定量指標。
股票的公司屬性是影響股票價格變動的內在因素，它不僅決定著股利水平的大小，在一定程度上也會影響股票的市場屬性。用盈利能力、償債能力、發展能力、管理和決策能力以及股權結構合理性等指標來衡量股票的公司屬性，其中盈利能力和償債能力不能僅用幾個財務指標的簡單加權來衡量，還應結合上市公司所處的行業類型、公司在行業內的壟斷性、公司的發展階段、公司規模等影響公司業績但又未反映在財務指標上的因素加以綜合評估；發展能力則要從公司資金實力、技術創新能力、人力資源及市場前景等因素綜合評估；管理和決策能力以及股權結構合理性是反映公司治理能力的指標，前者反映了公司治理水平，后者影響著公司治理模式，清晰合理的股權結構能為股票投資者帶來合理的確定性收益預期。以上幾個指標均應聘請專家來評估。
3.2 模糊多屬性決策方法
給定一組方案a1，a2，…，am，伴隨每個方案的屬性記為c1，c2，…，cn各屬性的重要程度用ω1，ω2，…，ωn表示，符合歸一化條件ω1+ω2+…+ωn=1。決策的目的是要找出其中的最優方案，記為amax。
（1）引入三角模糊數，三角模糊數常用表達形式有兩種，分別記為（l，m，γ）和(m，α，β)，兩種表達形式可以相互轉換，轉換公式為α=m-l，β=γ-m。
（2）對模糊指標矩陣，f和模糊權重矢量，w進行歸一化。收益類的歸一化：xi是三角模糊數，記xi=（ai，bi，ci）。則歸一化的模糊指標值ri可以寫成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…成本類的歸一化：xi是三角模糊數，記xi=（ai，bi，ci），則歸一化的模糊指標值ri可以寫成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…。
（3）建立模糊決策矩陣rij=wjxij。rij采用bonissone近似積公式進行計算，即ωj=（a；α，β)，xij=（c；δ，γ），則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是屬性j的模糊加權指標值所對應的模糊極大集。m-=(m1-，m2-…，mn-)其中mi-=min{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…，n，n是屬性j的模糊加權指標值所對應的模糊極小集。再確定方案ai與m+之間的差異di＋，方案ai與m－之間的差異di－，di=■，i=1，…，m按照di值從大到小的順序排列方案的優劣次序。
3.3 實例分析
取深圳股市其中3只股票作為例子，為了更加有代表性，取3只代表不同類型的股票。他們分別是000001的深發展、000933的g神火還有000805的st炎黃。如前面所述，作為評價一直股票都投資價值，可以考察很多方面，現在只考慮以下四個方面的主要因素：現在的股票的價格，股票的業績，流通股本，行業的發展前景即長期投資價值。截至到2006年2月23日，三只股票的價格分別為7.01元，7.70元，2.42元。業績以2005年中期業績來算，分別為0.11元（一般），0.94元（很高），-0.08元（低）。流通股本分別為140 936（萬股），23 660（萬股），1 441（萬股）。至于長期的投資價值主要看公司的行業背景，深發展是銀行業的龍頭代表，穩定發展，所以屬于高；g神火是石油能源類的股票，最近該行業正處于強發展階段，產品供不應求，而且該股票為g股，已經完成股改，所以投資潛力很高，st炎黃為st類虧損股票，而且是做軟件外包裝的行業，所以長期投資價值較低（見表1）。
先用三角模糊數表示決策矩陣中的定性指標：
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）
并且假定權重矢量為w=[（0.1，0.2， 0.3），（0.3，0.4，0.5），（0，0.1，0.2），（0.2，0.3， 0.4）]。
決策矩陣歸一化后為
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）
模糊加權決策矩陣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，投資價值深發展比g神火好，g神火比st炎黃好。
4 結語
模糊多準則決策在生產生活的很多方面都有很多的應用，本文用了一個判斷選擇股票的投資價值的模型來說明了一下其在經濟領域的應用。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個方面的因素，但是影響股票的價格走勢的其他因素還有很多，例如政策面的影響，莊家的操盤手法等，這些都是很重要的因素，但是卻是不能用任何數學工具研究預測的。
參考文獻
1 李榮鈞.模糊多準則決策理論與應用[m].北京：科學出版社，2002
