LD乐动体育2014年上半年，全国房地产开发投资增速持续下滑，前五月，全国房地产开发投资30739亿元，增速较去年回落了6个百分点，其中，住宅投资21043亿元，占房地产开发投资的比重为68.5%，增速14.6%，较去年同期回落了7个百分点。以现在的月度房地产开发投资增速趋势而言，不但出现了四连跌，而且在下跌速率上有愈演愈烈之势。

　　国家统计局数据显示，2014年上半年全国商品房销售面积为36070万平方米，同比下降7.8%，降幅比1-4月份扩大0.9个百分点。其中，住宅销售面积下降9.2%。商品房销售额23674亿元 ，下降8.5%，降幅比1-4月扩大0.7个百分点。其中，住宅销售额下降10.2%。从房地产销售面积和金额的同比增速趋势表现看，涨幅收窄、增速逐渐放缓的趋势尤为明显，在商场供应增加、价格上涨导致的购买力明显不足，加之银行对个人房贷收紧，从而促成了整个行业的实际下跌调整。

　　根据克而瑞信息集团、易居房地产研究院、中国房地产测评中心联合的201年上半年“中住288指数”显示，2014年5月，“中住288”指数为1097.9点，较上月下降0.4点，环比下跌0.03%，同比上涨5.8%，同比涨幅下降继续1.1点。一手房价格指数自2012年7月以来，子啊经理了21个月的持续上升后4月份首次出现下跌，5月继续下跌的态势确立。

　　2011年-2014年中天城司快速发展，资产规模不断扩大，从2011年的180亿元增加到2014年的434亿元，增长率为58.52%；股东权益从2010年的24.6亿元增加到2014年的76.4亿元，增长率为67.8%；营业收入从2010年的33.3亿元增加到2014年的114亿元，增长率为70.79%；净利润从2010年的5.30亿元增加2014年的16亿元，增长率为66.88%。可以说从上市以来一直到现在中天城投给股东带来了巨大的回报，虽然现在宏观经济出现了整体下滑的趋势，对房地产行业影响较大，中天城投营业收入和净利润同比增幅都下降，但其增长幅度仍然保持在较高水平。

　　由中天城投的财务报表数据可知，相比于2013年底，2014年中天城投的资产和负债都由不同程度的增加，资产的增长速度低于负债的增长速度。其资产负债率由2013年底的89.98下降到82.41，另外流动比率和速动比率较去年分别上升约0.05个百分点和0.02个百分点。这说明公司的偿债能力较去年由了提高，本期，企业偿债能力强，在行业中处于低债务风险水平，可见在经济下行的形势下，公司选择降低风，稳中求进的保守经营策略。

　　中天城投2011年到2014年的权益收益率平均达到了30.5%，是一家持续为股东创造价值的优秀企业。在2012年公司的权益收益率下降为18.53%，利润出现了一定幅度的下降，但其权益乘数上升，主要是资产周转率下降的所带来的。进入2013年后权益收益率和资产收益率均呈上涨趋势，且趋于稳定，超过了行业平均水平，从数据来看，公司盈利水平较好，是一家具有投资价值的公司。

　　根据数据，中天城投在2011年和2012年归属净利润均呈负增长，其业绩下降的主要原因是当年的房地产政策调控影响了地产的需求增加，而且公司主要精力和大部分资金投入到了未来方舟项目的建设，当年的销售费用和财务费用增加幅度较大，营业收入增长较慢。从2013年的数据看，无论是营业收入还是归属净利润均呈爆发式增长，营业收入同比增长113.16%，归属净利润同比增长146.6%，营收大幅增长及毛利率大幅提升主要系中天会展城及基建回款进入结算期，公司上半年完成房地产合同销售额70 亿元，合同销售面积132 万方，主要来自未来方舟（30 亿元）和会展城金融中心项目（约30 亿元），公司楼盘处于贵阳市区的最好位置，后续继续热销是必然，发展前景良好，具有一定的长期持有潜质。

　　周五的早盘波澜不兴，大盘窄幅波动，上证指数上下10点，但气氛令人窒息，创业板飘绿，也是有气无力。就像是一场大病，自从上个月调整以来，元气尚未恢复那样，需要静养一张纸。预计这种半死不活的走势还将持续到下午。

　　盘中亮点无疑是可燃冰，据新闻联播报道，我国实现全球首次成功试采海域可燃冰。5月18日，国土部中国地质调查局消息称，我国在南海北部神狐海域进行的可燃冰试采获得了成功，成为了全球第一个实现了在海域可燃冰试开采中获得连续稳定产气的国家。据预测在2030年实现产业化。

　　因此，可燃冰相关概念股大涨。但笔者在盘前就认为，由于可燃冰板块在昨天之前就启动，其中领涨股石化机械连两个涨停板，机构大举抛售，所以今天追市要小心成为接盘侠了。预计此消息刺激一两天行情，今天是高峰。操作上还是聚焦资金流已经大举介入的雄安和高送转，抓回调站稳的机会。

　　可燃冰的火热，说明市场对题材的敏感度很高，可惜，可燃冰的产业化还很漫长，炒作的持续性太短。预计以后还会刺激市场神经，依据可燃冰报道而产生脉冲行情。事实上，在三年前就报道过可燃冰的牛叉，也轰轰烈烈炒作了几天，然后就沉寂了。这次应该也不例外。

　　卖在急拉中，昨日的短线国统股份，今日冲高出局，收益三个点，稳健是必须的。

　　现阶段，社会在信息爆炸时展，在此过程中会出现相应的不确定因素，需要合理利用数据分析的方式来分析数据，保证能够从数据中提取有效的信息。股票市场是市场经济发展的重要部分，并且逐渐朝着规范化和成熟化方向发展。但是，股市变化莫测、涨跌无常，想要在股市中得到一定的回报，成为股市发展中的成功者，需要充分研究和分析上市公司的发展前景、历史业绩等相关财务情况，合理判断上市公司股票价值。

　　聚类实际上就是把抽象或者物理对象进行集合分类，形成由类似对象构成多个类的过程。通过聚类形成的簇是数据对象组合，相比较同簇中对象具有很高相似度，但是相比较其他簇中的对象就存在很大差异。利用描述对象的实际属性值来计算相异度[1]。在应用的时候，能够适当的把簇中数据当作整体进行分析。聚类分析是经过众多领域研究得到的，主要包括统计学、数据挖掘、机器学习以及生物学。聚类分析实际上就是在相应给定的数据集合对象中，适当的分为不同簇的集合，也就是说在某空间中规定了数据库中能够得到有限的例子集合或者得到有限的取样点集合。聚类的主要目的就是把相关数据信息聚集成类，使得类间具有最小的相似性，而类内具有最大相似性。聚类分析属于统计学中的分支之一，已经被大量运用到众多领域中，并且可以在很多应用中使用不同分析技术，例如，模式识别、数据分析、空间数据库技术以及图像处理技术等。利用聚类分析的方式来准确的识别稀疏区域和密集区域，并且能够在分析过程中找到全局布局方式以及相关数据间存在的联系。在实际运用的过程中，聚类分析技术可以在不同的众多消费者中找到具有一定特征的消费群体。此外，还能够对不同群体的消费模式进行分析和研究，以便于为企业在决策营销策略的时候提供保障和依据。例如，聚类分析应用到网络信息中，可以在一定程度上识别和分析不同种类文档，找到数据隐藏的模式。

　　聚类分析方法基本特征：分析方式十分直观、简单。聚类分析一般都是使用在研究性分析方面，可以从多方面理解聚类分析结果，最后在众多结果中找到最符合实际情况的，以此来进行后续分析以及主观判断。不管实际数据中是否具有不同种类的区别，在进行聚类分析以后都可以适当得到各种类别。研究人员选择的聚类变量实际上就是聚类分析的解，删除或者增加变量，都有可能会对最后的结果造成一定影响。相关研究人员在应用聚类分析的时候，需要密切注意相关因素，对于聚类结果存在比较大影响的就是特殊变量和异常值[2]。

　　依据上市公司基本发展情况，支持股票长期发展的主要因素就是成长能力和盈利能力，同时也是判断上市公司是否具有一定投资价值的基本保障，业绩良好的公司具有相对比较高的扩张能力。适当的选出每股收益，主营收入以及净资产收益率等三个因素与股票息息相关，以此来判断影响股票发展的收益。

　　主营收入增长率实际上是本期主营业务收入和上期主营业务收入之间的比值减去一，主要可以在一定程度上反映上市公司实际扩大市场能力，体现出上市公司主要发展方向成长性。净利润增长率是本期净利润与上期净利润比值减去一。净利润的增加可以在一定程度上决定上市公司的发展方向，能够给投资人员带来回报[3]。

　　总资产利润率是净利润与平均资产总额的比值。可以在一定程度上反映上市公司实际整体盈利能力。净资产利润率是净利润与平均净资产之间的比值，可以在一定程度上反映股东投资报酬大小。主营业务收益率实际上就是主要业务利润与主营业务收入的比值，主营业务就是上市公司主要利润来源以及发展方向。如果具有越大的主营业务收益率，就会具有更好的竞争优势。每股收益是净利润和期末股本的比值，如果具有越高的每股收益，就会存在更高的行业投资收益，也就是具有更强的每股获利能力[4]。

　　流通股本属于一种逆指标，一般具有比较小股本规模的上市公司都会有比较大的生长空间和扩张能力。每股净资产是期末净资产与期末总股本的比值，主要就是每股代表股东的实际权益额，可以在一定程度上体现最低每股限度的实际内在价值。

　　数据主要来源就是通过证券之星财经门户网提供的2014年12月份同期股票财务指标信息。证券之星是国家质量认证的互联网企业，主要是投资理财服务平台，数据具有及时性、专业性、可靠性以及丰富性的特点。依据最能够展现股票发展水平的重要数据指标来作为基本依据，选取数据指标的时候尽可能在不重复的时候，选择时间跨度最小的、增加样本量比较多的指标。基本数据来源区间从十二月底到次年十月初。在网站上选取114家基本股票样本，并且适当的把不完整数据样本剔除，给出每只股票的净资产、收益、经营现金流、净资产收益、主营收入增长率以及利润增长率等相关指标数据，并以此分析和研究股票的投资价值，利用聚类分析方式来分析股票数据[5]。

　　利用SPPS数据编辑窗口在菜单中适当选择分析（A）、描述统计、描述性分析（D），经过此过程标准化以后能够得到相关数据。利用聚类分析中的Q型聚类，利用组间连接的聚类方式，度量标准区间属于平方欧式距离。在聚类分析收集到的114个股票数据的时候，利用SPPS19聚类方式进行分析，形成相应的树状聚类图。通过这种树状聚类图可以适当把系统样本数据分为三大类，第三类就是厦华电子；第二类是王府井、邦股份、万里股份，上述股份之所以属于第二类，就是因为在利用树状图进行分析的时候，主要就是分析能够分成几类，在确保具有适合分类的时候，分析人员际需求，如果是精细分析就需要更多分类，如果仅仅只选择比较差的股票数据分类，可以适当减少分类。本文分为三类更加方便于进行对比。股票价值由盈利能力来决定，股票投资潜力通过成长能力大小决定。具有良好成长能力的公司，在进行资产扩张的时候，具有比较强的扩张能力和资产重组能力，还具有快速增长的盈利，拥有良好业绩的公司扩张能力也比较强，因此，会增加相应的回报潜力，净资产收益率可以说明潜在能力增长比率[6]。

　　利用1、2、3来当作第一到第三类，然后进行分析，定义取值分组取值范围是[1，3]，分组标志实际上就是分类结果。利用六个变量来标准化函数自变量，得到相应数据表，利用SPPS来合理分析数据[7]。利用指标均值来评价股票，在分析样本均值的时候，如下表二所示。从六个指标来说，第一类都属于正指标，说明具有良好的扩张能力以及成长能力的发展趋势。相比较第二、三类来说，第一类公司具有更多价值。第二类上市公司股票具有一定潜力，拥有良好的扩张性，但是实际上每股现金流属于负的，也就是说采购付款额低于现金收益额，出现比较多的应收账款，或者是具有比较多的原料存货。短时期内每股经营现金流是负的，不会在一定程度上影响公司的发展。出现短期现金流负的情况，并不是说明公司现金也是负的，企业也会在一定程度上得到相应的货币资金作为分红。第三类实际上是绩差股，如果股票收益为负，则表明公司出现比较多的亏损，净资产收益是负的，并且具有比较多的数额，也就是说净利润经营发展收入是负的，出现严重亏损，可以在一定程度上体现出企业没有相应的成长能力。第一类是其他剩余公司；第二类是邦股份、万里股份以及王府井；第三类就是厦华电子。利用聚类分析的方式可以发现厦华电子实际上属于第三类，相同的道理，可以把所有上市公司股票数据数据利用聚类分析的方式进行研究和分析，以此来合理判断公司属于什么种类。利用显著性水平检验的方式来分析，可以得到第三类公司是可以被接受的，也就是说利用函数分析方式可以表明聚类分析结果具有一定正确性和有效性[8]。

　　随着我国上市公司的逐渐增多，许多公司都开始高速发展。通过数据分析，我国上证指数也在逐年增加，业绩在不断的增长，所以，我国上市公司逐渐呈现了兴盛局面，投资股票的股民也逐渐增多，但是想要在高风险投资中获得高利益是需要一定的效益分析的。虽然股票的跌涨不受投资人控制，但是我们可以通过效益分析进行判断，判断哪个股票短时间内会增长，以此获得更高的收益。为了在投资收益和风险损耗中选择正确的决策，我们需要了解相关的概念和短期股票投资的方法，使风险尽量降低，保证投资者本身利益。

　　股票投资中会面临高风险，高风险带来了高收益，那么，如何有效降低风险就是效益分析的一个重点内容。

　　目前我国上市股份有限公司仍旧在不断增加，各上市公司经营的项目都有所不同，公司财务状况也都不同，经营效果也不同，有亏损也有盈利，这也导致竞争力的不同。这些特点都决定了投资风险的大小，所以我们在选择股票之前，要首先对这些上市公司的财务数据进行一定的了解，按照每一期的季度报告进行数据分析可以有效的观察出该公司的成果和未来发展趋势。虽然其中可能有一些数据是不真实的，但是还是很大程度给我们一些依据。接下来，根据国内各行各业的经济发展动态以及利润率的高低选择出20个左右的预备股票。这个时候我们发现，风险已经明显降低。然后再根据公开财务报表进行进一步的选择判断，判断近年来该股票的大体走向以及活跃指数。

　　根据我国政策可以看出，国家队资本市场的发展是保持支持态度的，政府在一定程度上也在控制股市中存在的风险，尽可能的保持股票的融资功能。与此同时还要确保其发展中带来的泡沫和风险，这就为我们所说的恰当的买入时机和价格提供了一定的判断依据。现在来看，根据目前所预测的股票指数和政策，指数处于1000点以下的是绝对安全的投资区域，这个时候可以进行拟投，持股时间控制在半年左右。只有把握住恰当的买入时机和恰当的价格才能降低风险。

　　我国股市受到的影响因素较多，所以浮动波动比较大，根据资料显示，我国平均每年都会有至少一次的上涨和下跌，一般上半年会出现上涨，后半年会出现下跌，这主要是因为我国股市资金受到政府决策和经济政策的改变有关。我们可以根据这个特点进行计划，所以买股票之前要先进行投资计划的制定，然后再实施。也就是在股市从最高点下跌至百分之三十的时候买入时最为合适的时机，然后在下跌过程中进行增加买入直到开始上涨。这就是我们所说的资金推动型以及政策影响型市场，这种不协调中使我们不能分清具体应该买入哪支股票，但是在一定程度上是降低风险了。

　　投资者在买入股票后，其心情对投资的影响是非常大的。持股过程中，可能你随时都在关注股票，但是一直没有上涨，可能这个时候就卖掉了，但是当你卖掉股票后很可能就大幅上涨了，这个时候投资者往往会非常后悔，这种现象我们称之为股票投资的边际递增。所以，我们需要在投资中保持平常心，培养自己的耐心和自信，尽量减少这种卖出后后悔的情形。当我们买入一只股票后，他可能会经历大幅上涨和大幅下跌，我们不能存有侥幸心理，要保持常态，直到其增加到我们预期的效果再进行调整。有的人往往不放弃直到股票被套死，这就会导致股票突然下跌后降低自身的收益，这也是我们所不愿你看到的。这种恶性循环非常可怕，严重的时候会造成极大的影响，也是人们贪婪的表现。

　　卖出股票的时机恰当与否决定了收益的高低，这也是是否真正获利的衡量标准。只有当我们将预期收益达到后卖出才是最合理的选择，不贪多。如果某一个股票你获利丰厚但是你没有卖出，那么那不是你的获利，所以一定要清楚这其中的关系。只有在整个过程中，不受上涨和下跌的影响按照原来的计划进行，这样的收益是大于一次性买卖的，风险也较小。所以关于短期股票投资的收益与风险是成正比的，卖出股票的价格及时机也都需要细致分析。

　　在股票短期投资中需要注意的是保持一颗稳定的心态，不要受行情的影响，还有不要把所有的闲置资金全部用于股票投资，最多是闲置资金的一半就可以了。还要注意千万不要用借来的资金去炒股。股票投资是一项风险高的投资，我们想要获得更高的收益就要面临这种高风险，按照一定的方法或许能够降低风险，但是还是要本着有风险的心情去对待，操作中注意恰当的时机和价格，这都是其中的技巧。我们只有在整体的投资中最早做好计划，然后按照自身的计划不受影响的进行才能最终达到自身目的。

　　[1]胡冰.遗传算法在股票短期投资决策中的运用[J].系统工程理论与实践.2015（7）：34-35

　　[2]吴嘉健.股改股票的短期投资收益实证分析与预测[N].云南财经大学学报.2015（3）：56-57

　　[3]陆青山.浅谈股票短期投资的风险与收益[J].财会研究.2014（2）：54-55

　　1、投资股票门槛低。这是大多数散户投资股票的主要原因。不像房地产或黄金等投资类型，如果没有一定的资金做敲门砖，很难进入市场。

　　2、能获上市公司的股息和红利。这是股民选择股票的主要目的，因为投资股票获得的股息和红利一般比银行存款或购买国债获得的利息要高很多。

　　3、可以通过买卖股票获得资本利得。有一部分投资者通过在二级市场上自由买卖股票，以低价买进高价卖出，从而获得差价，即资本利得。

　　4、流动性强。股票市场的流动性很强，加之现代电子交易系统的辅助，股票的成交速度非常快，从而使得股票市场的变现速度很快，时间成本很低。

　　在股市上经常流传一句话：“股市有风险，投资需谨慎”。因此股票的风险是隐藏在很多因素之下，接下来是关于股票风险的来源进行简析：

　　1、市场的流动性较强。每一交易时间单位中的行情，可以视为“独立重复试验”，而且概率还不是一样的。

　　2、信息的不对称性。有效市场假说在现实中并不起作用，因为市场价格包含所有的信息，也包含了大多数人错误的信息。

　　3、市场的不确定性。市场中顺次发生、同时发生的现象，不一定具有因果关系。

　　4、股价的不确定性。估值不是定值，除开企业谈股价没有任何意义。既然估值永远是估计的，那么价格也是主观的。

　　虽然不同投资者选择股票的方向或途径不同，但是每个投资者的投资目的是相同的，因此投资者大多存在相似的投资行为，基本总结如下：

　　1、从众行为。由于投资者的信息不对称，当作出投资决策时，会根据机构投资者、经验丰富的权威人士或其他投资者，甚至是小道消息作出不理性的判断。当看到股票牛市就贸然入市，看到股票低迷就退出股市，这都是大多数投资者不成熟的理财行为。

　　2、贪婪行为。当在股票投资中获得收益时，大多数人会不满足于当前微弱的收益，会看的更高更远，希望获得更多的收益。通常他们会被眼前的利益迷住双眼，眼睛中只有巨额的收益，而忽视存在的风险。投机心理是大多数投资者的心态，一般投资者会执着于追涨杀跌，最后资金被市场被套牢。

　　3、冲动行为。大多数投资者都存在这种行为，因此“牛市”和“熊市”这两个词孕育而生。当投资者的投机心理被市场行情识破时，心里就会着急，担心自己的资金会成为股市下跌的牺牲品，缺乏耐心的大多数投资者就会退出股市。当股市见长时，投资者又会初步预测股票继续增长，冲动购买股票。这些都是缺乏耐心的不理智投资行为，很容易被股市套牢。

　　4、政策扭曲行为。有些投资者盯着有关股票投资的国家政策，每次投资都是依赖对国家政策的判断。而政策的误导会扭曲市场，导致投资者错误投资。

　　尽量避免避免负债进行股票投资，杠杆投资的投机性质很强。投资者应尽量用自有资金进行投资，避免杠杆投资。应该尽量保持一定的流动资金，进行股票投资首先应该考虑是否有足够的资金维持日常生活，因为股票的风险是时刻存在的。

　　职业炒股者或炒股专家一般都会进行多元化投资，即不会把鸡蛋放在同一个篮子里。分散投资实质就是分散风险，股神巴菲特一般持有6种股票，在他看来股票太多不利于投资者集中时间和精力关注企业经营状况，就会存在投机心理。因此股票应分散投资但不能过于分散，应该遵循少而精的原则。

　　首先应该避免盲目从众，应该理性客观的判断自己的投资方向，不能一味的依赖股票市场的走势，即应该解决信息不对称，提高认知能力。其次应该避免贪婪，应懂得知足者常乐。最后也是最重要的是不可冲动投资，避免频繁交易。频繁交易会造成正确率下降，出现亏损，同时还会损失手续费。股票市场是考验投资者心态的一大市场，具有稳定的心态那么股票投资就已经成功了一半。

　　别人贪婪的时候要学会恐惧，别人恐惧的时候要学会贪婪。这句话的意思是投资者要选择适当的股票投资策略，不能盲从。例如2008年的金融危机给我国股票市场带来了前所未有的巨大冲击。据统计我国上证指数从2007年10月的历史最高点6124点到2008年10月的最低点1664点，下滑速度如此之大，让中国的股民不敢轻易步入股票市场。但却有投资者抓住这次机会冷静分析股市从中获巨大的盈利。

　　股神巴菲特也不是没有失误的时候，但是巴菲特的过人之处在于勇于承认错误，善于总结错误并抓住危机中难得的机会最终转败为胜，获得成功。因此，只要正确的次数多于错误的次数，在正确的投资上所获得的利润足以弥补并超过失败投资的亏损，那么该投资策略就是成功的。

　　随着人们对资本市场的认识加深，股票作为一种高收益与高风险并存的投资产品，在人生的各个不同阶段所占有的资产比例也应有所不同。

　　该时期的投资者风险承受能力最强，因此高风险和高收益的股票投资最为合适。比如：成长股、重组股、题材股、周期循环股等应优先选择。

　　这时期的投资者风险承受力较强，且收入也提高了，因此同样应把重点放在收益上。比如：成长股、重组股、题材股、周期循环股等应优先选择。

　　这时期的投资者风险承受能力较差，但是收入水平最高，因此股票投资更重视收益性和安全性的结合。比如购买成长股和周期循环股，同时购买稳健的蓝筹股，同时前者最好稍微高于后者。

　　我国股市迅速发展壮大，而且正在逐步完善、走向规范化，而价值投资已作为一种收益手段被采用，同时股票投资逐渐成为我国投资者的主要投资途径[1]。

　　到2005年12月19日，中国拥有的上市公司已经达到1400家左右，而中国股市只有15年的历史。随着中国股市正在逐步走向完善，价格向其内在价值回归是未来股市发展的重要方向。近年来，我国的股市与股民已从最初的盲动无序逐渐转入理性，走向成熟，投资结构也发生了显著变化；同时投资理念也发生着转变，理性投资、注重价值将成为主流，投资者将会更重视上市公司的经营业绩，重视股票自身的品质。随着股市发展，投资手法和证券监管方法的成熟，以及上市公司数量、评价指标的不断增多，如何科学合理地进行股票的分析和选择是每一个投资者所要解决的首要问题[2]。

　　因子分析的综合评价方法目前已广泛应用于社会学、经济学、管理学研究领域。因子分析的主要目的是用来描述隐藏在一组测量到的变量中的一些更基本的，但又无法直接测量到的隐性变量。它由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。面对上市公司财务表中的众多指标，使用该方法可以用三个因子得分指标来代替原来众多的原始指标，同时这三个指标包含了绝大部分反映股票之间差异的信息，使投资者能够对上市公司的财务状况有一个简明、清晰的认识[3]。

　　本课题的研究背景是基于上市公司财务指标、财务数据来选择经济效益良好的上市公司。选取了17家上市公司的主要财务指标的数据作为备选方案，其中涉及到营业收入、营业利润等17个相关财务指标。运用因子分析的方法，结合SPSS软件进行数据分析，最终提取了3个公共因子，计算因子得分和综合得分，在数据中找到规律，找到评判的标准。

　　价值投资不仅考验人们分析数据的能力还考验价值取向等方面。在股票的作为一种价值投资方式的选择中，由于选购股票要考虑到各上市公司的多个财务指标而选择出经济效益良好的上市公司，数据的繁多而冗杂给数据的分析带来困难。本课题的研究目的就是基于各种量化的数据用客观的方法来评判各种价值投资备选方案，以帮助人们更好得进行投资决策。本文通过对多元统计中因子分析方法的运用，建立了对于上市公司经济情况评价的指标体系和评判准则，从客观上，通过大量的数据分析，为人们进行价值投资提供一种视角和方法。

　　由于上市公司的财务数据是实时更新的，因此，本次采用的数据不能统一到同一时间标度，也没有采取平均的方式进行选择，因此在数据的选择方面存在一定的局限性。

　　本次进行投资分析是基于理性选择的基础之上，是从客观数据出发，运用科学的软件和计算方法进行考核，而实际进行投资价值选择时，还要考虑到长远投资以及受到个人价值观的影响，因此，本案例仅限于给出一种分析问题的方法，而非答案。

　　通过因子分析对各指标的定量分析提取影响股票表现的公共因子，能够对上市公司的股票表现作客观评价，为广大中小股民进行股票选择投资时，提供了一个很好的评判准则。因子分析只是多元分析的一种方法，此外的因子分析的基础上，还可以通过判别分析、对应分析等方法进行更为详细的分析。

　　QFII制度是在货币没有实现可自由兑换、资本项目未完全开放背景下，允许一部分符合条件的境外投资机构汇入一定额度的外汇资金并兑换为当地货币，在专门账户严格的监督管理下投资于当地证券市场，由投资产生的股息及买卖差价等经审核后可转换为外汇汇出。

　　QFII主要包括中国境外资产管理机构、保险公司、证券公司、商业银行以及其他机构投资者（养老基金、慈善基金会、捐赠基金、信托公司、政府投资管理公司等）。QFII在经批准的投资额度内，可以投资下列人民币金融工具：在证券交易所交易或转让的股票、债券和权证；在银行间债券市场交易的固定收益产品；证券投资基金；股指期货，目前仅限于进行套期保值交易；中国证监会允许的其他金融工具。QFII可以参与新股发行、可转换债券发行、股票增发和配股的申购。

　　2003年，瑞士银行成为我国首家QFII，截至2013年11月我国共有251家QFIILD乐动体育，各年新增QFII数量见图一①。

　　从图中可以看出2003年到2011年（除去2007年），每年新增QFII数量较为平稳，监管层对于QFII投资较为谨慎。2007年获批的QFII数量为零，结合2007年股市行情，监管层对于股市的过热有着预判，减少了当年QFII的获批数量。2012年至今，QFII的获批数量呈现出爆发式增长，这与2012年中国证券监督管理委员会的《bt365平台》相呼应，证监会降低了QFII的资格要求，简化了审批程序，鼓励长期投资机构进入我国证券市场，通过境外资金向我国的证券市场注入流动性，提振证券市场，以推动我国证券市场的健康发展。

　　QFII在股票市场的具体投资信息不对外公布，但通过对上市公司年报中的十大股东和十大流通股东数据的披露分析，尽管不能涵盖所有QFII的股市投资情况，也可以对QFII在我国股市投资情况有所反映。

　　下表为QFII在2007年到2013年3季度末持有的股票只数（通过上市公司年报中的十大股东和十大流通股东数据进行整理获得）②。

　　2007年10月我国股市达到历史高点，之后出现大幅度的下跌，直到2008年11月股市指数止跌企稳，迎来一波反弹，但是远未达到2007年的高点，在2009年8月后震荡下行。QFII在2007年、2009年和2010年持有的股票只数较多，在2008年、2011年和2012年持有的股票只数较少，说明QFII持股紧紧跟随股市的变动。股市是经济变化的晴雨表，2013年09月QFII持有的股票只数最高，可以认为QFII对我国新一轮的改革开放促进经济的发展较有信心，或者说是我国股市正处在比较低的估值区间，未来上涨的可能性较大。

　　下表为QFII在2007年到2013年3季度末投资于各行业的股票只数占当年QFII总投资股票只数的百分比（通过上市公司年报中的十大股东和十大流通股东数据进行整理获得）③。

　　采矿业、电力、热力、燃气及水生产和供应业和交通运输、仓储和邮政业较多的受到经济周期的影响，我国经济增速放缓，这些行业也就受到了影响，QFII在这些行业的持股只数占总持股只数比例有所降低。

　　QFII在2007年到2011年对房地产业持股只数占总持股只数比例较高，2012年及2013年3季度占比降低。我国出台楼市调控政策，楼市降温，QFII对房地产业的股票减持，QFII的投资选择同样受到我国政策的影响。我国的投资者也应对房地产业保持谨慎。

　　我国金融业发展迅速，金融业的盈利能力较高；拉动内需、提高国内消费水平是我国经济调整的方向，对批发和零售业的发展较为有利。QFII在这些行业的持股只数占总持股只数比例相对较为稳定。

　　文化、体育和娱乐业以及信息传输、软件和信息技术服务业的持股占比在上升，反映出QFII对我国的文化事业、信息产业发展前景较为乐观。

　　从表中数据可看出，制造业一直是QFII持股占比最高的行业，这与我国上市公司行业结构有关，证监会的2013年4月我国上市公司行业分类中，百分之六十以上的上市公司为制造业。

　　为了促进我国资本市场的健康发展，推广价值投资理念，2003年我国引进首个合格境外机构投资者，2012年加大了引进的步伐，QFII数量呈爆发式增长。QFII在对行业进行选择与调整时，同样受到我国的经济发展情况和产业调整等多方面因素影响。QFII对行业投资的调整也可以看作对行业潜在的发展能力的预测，这种调整对于我国投资者也具有参考意义。贺亮（作者单位：河北经贸大学）

　　在过去的几年中，中国证券投资基金得到了快速的发展。截至2008年12月31日，共有488只证券投资基金正式运作，资产净值合计20660.65亿元，股票投资方向墓金资产净值占到A股流通市值的31.52％左右。股票型投资基金是中国资本市场机构投资者中一类极为重要的力量。随着证券投资基金的发展，由于种种因素造成基金投资行为趋同，对市场产生了很大影响，这种现象引起了笔者极大的关注和思考：基金投资行为出现的趋同特征是否具有羊群效应，羊群效应程度如何，以及这种羊群效应能否提升市场理性投资理念等。目前，国内对我国股票型投资基金的研究大多基于传统金融学的理论，从基金的投资规模和投资组合的角度来研究基金的实际运行。因此，笔者想从行为金融学的角度出发，并通过实证研究的方法来研究我国股票型投资基金的投资行为特点，是否存在羊群行为，及其程度，并分析产生羊群行为的动因，最后来判断这种行为是否有利于我国资本市场的发展。在进行论述之前简单回顾一下国内外关于羊群效应的研究：

　　Lakonishok,Shleifer,and Vishny在1992年使用了341个不同的基金经理管理的769只基金来做羊群行为的实证研究。他们的数据取自1985―1989年的面板数据，是由每一期结束时被每个基金持有的每一股票的份额数量组成。所考察的基金公司管理的股票总额为1240亿美元，已经占到退休金总额的18％，最后他们得出的结论是基金经理不存在显著的羊群行为。但是在小公司股票交易方面具有轻小的羊群行为，原因主要是因为小公司的公开信息较少，基金经理在买卖小公司股票时比较注重观察其他基金的交易行为，并且依据其他基金操作行为进行投资。此外，他们还对基金基于股票过去表现的羊群行为，对某一特定行业股票的羊群行为及不同行业股票之间的羊群行为进行了考察，均未发现美国基金交易存在明显的羊群行为。

　　Grinblatt,Titman和Wermers在1995年根据1974-1984年间274个共同基金组合的变化数据，同样发现样本基金并不存在显著意义上的羊群行为。他们的例子中得出的羊群行为系数HM(在实证研究中会重点介绍)均值是0.25，与LSV的退休基金的均值0.27的水平大致相似。

　　Nofsinger和Sias在1998年以1977-1996年间纽约证券交易所的所有上市公司为研究对象，结果发现，基金持股比例的变化和当年收益之间存在正相关性，这主要是基金经理采用正反馈交易策略所引起的。

　　Wermers又在1999年以1975-1994年间美国股市的所有基金为研究对象，得出的羊群效应系数HM的均值是0.34，发现样本基金在整体意义上存在一定程度的羊群行为，并且样本基金共同买人的股票比共同卖出的股票都具有较高的收益，也就是说两种股票之间收益差距将延续较长时间。Wermers据此认为，基金的羊群行为可能是理性的，并且有利于加速了股价反映新信息的速度，因而有利于提高市场的效率。

　　宋军和吴冲锋在2001年以1998年10月－2000年9月期间共8个季度的样本基金数据为研究对象，结果发现我国的基金同样存在了羊群行为现象。而且，高增长行业股、低股价和小公司股比其他类型股票存在更严重的羊群行为现象。研究进一步发现，我国股市投资者采用的羊群效应是非理性的，并且是真羊群行为，而不是伪羊群行为。

　　施东晖也在同年对1999年1月-2000年9月期间我国基金进行分组研究，同样也得出我国基金从整体上存在明显的羊群行为现象，投资理念趋同，并且在一定程度上加剧了股价波动。其中，在基金比较热衷的行业，如生物医药业、电子通讯业和基础建设投资业，都发现了比较严重的羊群行为现象。

　　宋军和吴冲锋在2001年进一步使用个股收益率的分散度指标对我国证券市场的羊群行为进行了实证研究，并且将其实证结果和美国证券市场的实证结果进行比较，结果发现我国证券市场的羊群行为程度要高于美国证券市场的羊群行为程度。同时，将市场收益率处于极高和极低水平的样本数据分散度回归系数进行比较，结果发现在市场收益率极低的羊群行为程度远高于在市场收益率在极高时的羊群行为程度，说明熊市条件下更容易出现羊群效应。

　　孙培源和施东晖在2002年基于CAPM建立了检验证券市场羊群行为的回归模型，采取了CSAD方法，选取沪深股市所有个股的日收盘价数据进行实证分析，样本区间为1992年1月2日至2000年12月29日。结论是在政策干预频繁和信息不对称严重的市场环境下，我国股市存在一定程度的羊群行为，并导致系统风险在总风险中占较大比例。

　　宋军和吴冲锋在2003年以2000年全年在《bt365体育网址》发表的“股评家对大盘的走势的预测”的文章作为研究对象，建立了一个股评家羊群行为的检验模型。他们研究了股评家羊群行为的存在性，影响羊群行为的因素和羊群行为的理性特征。结果发现：股评家的舆论存在明显的羊群行为；股票的历史收益率、市场乐观情绪、股评家预测的一致程度、股评家的能力、初始声誉等因素都会影响到股评家的羊群行为。

　　由于羊群行为对于市场的稳定性和效率有很大影响，因此各国学术界、投资界和监管部门纷纷围绕各国金融市场进行羊群行为的实证研究。总的说来，有关羊群行为的实证研究并没有一个特定的可检验模型，通常是采取纯粹的统计学方法来测量在特定的证券市场上是否发生了羊群行为，而侧重点不在考虑发生这种行为的内在原因。因而，在羊群行为的理论探讨与实证研究之间缺乏一个直接的联系。另外，许多研究对统计分析能否抓住市场参与者对公开可用信息的共同反应的程度也不确定。下面重点介绍一种被普遍用来测量羊群行为的LSV模型。

　　Lakonishok,Shleifer,and Vishny(简称的LSV)(1992)提出了采用一种统计学方法来测量羊群效应。这是后来很多实证研究的基础模型。他们将羊群行为定义并且测度为相对于各基金经理独立交易的预期来说，一组或若干基金经理同时买卖特定股

　　票的一般倾向。LSV模型度量方法给出了一段时间内市场参与者所完成的交易的子集。这一子集通常包括相同兴趣的基金经理。H(i，t)是指在t季度，证券的羊群程度的度量值。模型定义为：

　　定义：i表示第i种股票，t表示季度。B(i，o为在第t期净买进股票i的基金的数量，S(i，t)为在第t期净卖出股票i的基金的数量，(净买进或卖出一般用基金季报的持仓变动来表示)N(i，o：B(i，t)+S(i,t)。则公式(1)中的变量可定义如下：

　　p(i，o是在第t季度，净买人股票i的基金在所有交易该股票的基金中所占的比例。在不同的时期，基金可能会根据市场的具体情况调整其交易策略。因此，p(i，o不能准确地衡量基金对特定股票进行买人交易的倾向，模型使用0p(i,t)一p仁)]，即某只股票买人交易的比例偏离当期平均水平的程度，衡量基金对该股票进行买人交易的倾向。

　　AF(i，o为调整因子，在基金交易不存在羊群行为的零假设下计算得出。当交易特定股票的基金数量N(i，o增大时，基金净买人该股票的比例p(i，o会趋于等于p恤)，此时AF杠，t)也趋于等于o；通常情况下，多数样本股票的N(i，t)都比较小，因此，AF(i，o>

　　o。一般当基金数量较大时可以将AF(i，t)近似看成0。

　　HM(i，o为羊群行为系数，如果HM(i，t)等于o，就认为基金的交易过中不存在羊群行为；相反，如果HM(i，o显著地不等于0，就认为基金的交易过程中存在羊群行为，HM(i，o的绝对值越大，羊群行为就越严重。将所有股票的HM(i，t)去算术平均值就可以得到整个市场的羊群度。

　　但是，用LSV模型来测算证券市场羊群行为有一定的局限性。由于目前市场中的只有基金是利用他人的资产进行投资，由于受到法律监督和制约，所以必须定期公开持仓信息，交易信息，而其他投资者则没有这种义务公开信息。所以，LSV模型提出的羊群行为的测度只能是研究基金而不能考察其他投资者的行为，而本文可以通过WIND数据库，收集基金的持仓信息，利用LSV模型来测算基金的羊群行为。

　　重点研究2007-2008年度我国股票型投资基金羊群行为度的实证检验。由此我们以wind数据库中所有在2007年第一季度至2008年第四季度公布季报、中报、年报的投资基金作为样本。由于报告中只公布占基金资产净值前10名的股票，所以我们以这些基金重仓股为基本数据来源。(样本股票见附录)并且为了数据便于使用和分析，我们特进行以下的数据处理：

　　1将每个季度末基金报告中基金持仓前10位股票的数量分别对上一季度的基金投资组合进行比较，来计算其投资组合的变动额(要剔除配股、送股、增发等因素对股票持有量的影响)。如果出现某只股票的持有数比上一季度增加时，则说明该季度该基金对该股票为净买人策略，反之则视为净卖出策略。如果某股票未进入上一季度组合的前10名股票的行列，那么在本季度也不做处理，因为无法对该股票的数量变化进行有效判断，不能判断基金的投资策略。

　　2如果某只股票参与买卖的基金数量较少，就不将其纳入考虑范围，这样的目的是为了更好地描述基金在股票买卖的趋同性影响，而防止把正常的买卖作用进行错误放大。所以限定以下条件：小于3家基金投资参与的股票；或者该股票有3家基金投资，3家基金不是都买人或卖出的股票不被考虑。也就是说当有3家以上的基金参与净买卖时，该股票进入羊群行为实证检验中。

　　3当基金数目很大时，AF将近似于0。我们进行研究的样本基金数已达到321支(也为当前基金数目)，因此可以近似的认为AF为0。

　　笔者进行的实证检验主要分3个方面进行展开。首先，进行全部样本的羊群效应检验，主要整体上评价2007-2008季度间和年度间的羊群效应度及其变化；其次，按照股票的收益分成三个组进行计算比较，分析基金对不同收益股票的投资策略的差异，找出不同收益股票间的羊群效应度，探讨这种投资行为后面的投资理念和对市场的影响；再次，按照股票的市场规模进行分类，宋检验基金的投资选择在股票规模上的倾向性，进而有助于更好地了解基金的投资策略和偏好。

　　首先对样本基金的总体的羊群效应按照年度和季度进行检验，表1分别给出2007-2008年个季度的HM值的计算结果。

　　从整体上来看，在2007-2008年每个季度都存在着较为显著的羊群效应。均值已经达到了50％以上，远远高于Grinblatt,Titman和Wermers测度的美国共同基金均值羊群度27％的水平。说明我国基金相对于美国基金来说，羊群行为更为明显。从这两年的个季度水平来看，2009年相比较2008年各个季度来说，第一、三季度有一定升高，第二、四季度略有下降。但变化并不明显，应该说季度之间差异不大。而按年度来看，同样的这两年的羊群度变化幅度不大，没有明显的下降或上升趋势。

　　笔者对基金持仓最大的前10只股票按历史收益大致区分成3组，即收益最好组(股票收益高于同期大盘指数10％以上)、中间组(股票收益在同期大盘指数波动上下10％)以及较差组(股票收益低于同期大盘指数10％以下)。为再按照个各个季度分别计算羊群度。结果如下：无论是按季度，年度还是按分组都体现了一些的特点和一些的规律性。

　　首先，按各小组看，股票收益处于最差组的股票在每个季度中的HM值都是相对较低的。在2007年中间组的羊群集中度HM在大多数季度中都高于收益最高组的HM。而在2008年收益最高组与中间组的HM值变动不大。这体现了基金的特点，就是对于收益表现较好的股票有了更多的基金关注，而对于收益较差的股票，基金的操作相对分散，看法差异较大，表现在羊群集中度HM值也就偏低。

　　2008年与2007年相比，收益最高组的HM略有提高，这说明2008年基金公司对于收益较高的股票给予了更多的关注，有集中同步操作的趋势，这跟2008年基金业延续2007年的价值投资策略的实际情况较为一致。从两年的平均值来看，收益中间组合和收益较差组的羊群度有逐渐下降的趋势，这说明基金虽然在这些重仓股上仍然存在羊群效应，但程度有所减缓，基金公司对于这一部分股票的投资分化在加剧。

　　笔者将所有股票年度样本按股票2008年年底的流通A股本大小分成三组：小规模组(流通股本小于等于1亿股)；中等规模组(流通股本大于1亿股，小于等于5亿股)；大规模组(流通股本大于5亿股)，然后分别统计它们的HM值。

　　从股票规模分组上来看，各季度和年度均值都显示HM依股票流通股本规模的变化。股本规模越大，羊群行为度HM越小。虽然在钢铁、金融、汽车、石化等各行业聚集了不少大盘股，这些基本上都是基金的重仓股，是基金获利的最重要的源泉，但计算结果却说明基金对于中小盘股票，尤其是小盘股的投资有着更大的趋同性。2008年在市场行情不景气的条件下，这一趋势得到了进一步的保持，不过不同规模下HM的变动都不大。

　　目前基金业和证券市场不断发展，基金的业绩受越来越多的因素影响，导致很难评估基金经理的投资能力，目前还缺乏一种比较简便的评估方法来评价基金经理经营业绩的好坏，这就使基金经理绩效评估时出现了许多困难。当前使用最多的还是传统的比较法，即通过与其他基金经理的业绩相比较来评估某个基金经理的投资能力。在这种评估机制下，很多基金经理为了使自己的业绩不落后于同行其他基金经理，尤其是自己又不能有准确的判断时，就会开始关注行业内尤其是投资业绩较好的基金经理的投资动向，这样就很容易会产生追随、模仿其投资决策的行为。特别是在投资前景不明朗的情况下，部分的基金经理就更容易采取与其他基金经理相似的投资策略，选择相似的投资组合，采取“抱团”的方式，来避免自己承担更多的风险。在这种情况下就很容易产生羊群行为。

　　由于基金是一种代人理财的集合投资方式，在日益激烈的基金市场竞争中，基金公司面临着投资者赎回的压力，基金投资水平直接影响了投资这是否赎回。在我国，由于证券市场的发展时间较短，大多数的基金投资者还未形成一种长期价值投资理念，更多的投资者把投资基金看做是短期投资工具。期待在短期内可以为自己带来丰厚的利润。如果一旦所购买的基金在短期内表现落后于市场或其他基金，或者是基金净资产值有所下降，投资者就很容易产生赎回基金的行为。所以，基金在面临巨大的生存压力下，选择长期价值投资的操作理念就会发生改变，而开始追求短期内的收益最大化。在这样的条件下，当市场上出现某些热点概念时，并且成为市场追逐潮流时，为了追求更多的短期受益，并且避免自身业绩被市场热点或其他基金经理所抛开，就会有更多的基金经理也会因此而加入，这反映在基金的运作上就呈现出跟风现象和羊群行为。

　　另外，基金经理职业声誉也是产生羊群行为的一个重要因素。因为在基金行业中，基金经理的职业声誉是基金经理的职业发展和从业收入的重要影响因素，一旦基金经理的声誉在其运作基金时遭到破坏，会对基金经理的整个职业生涯产生长期的不良影响。为了顾及自身职业声誉，选择有丰富经验的基金经理将是基金经理们的明智选择。

　　我们知道，在证券市场中有句名言“不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里”，也就是在证券市场中要注意分散风险，采取多元化组合投资策略。而从基金投资运作角度来看，要实现多元化组合投资的优势，基金的证券投资组合至少应包含20个品种股票以上才能达到目标。但是从我国上市公司历史业绩情况来看，存在有相当多的上市公司上市越早企业平均盈利水平越低的问题。导致目前我国的股票市场中还缺乏足够多的蓝筹股和绩优成长股，基金在进行投资组合时可选择性就很低，这样也会使基金持有相似的基金重仓股。另外一方面，由于我国企业地存在着大量资产重组，这使得企业的生产经营情况和产业特征都处于不稳定状态。因为基金的投资风格取决于被投资公司的特征，公司的不稳定状态也就使基金很难形成或坚持已有的投资风格。于是，这样就会导致基金放弃原有的投资风格，采取追逐市场热点投资方式，也就出现了多个基金同时买卖相同的股票的情况。并且基金在选择投资证券时，一般都会集中在市场上被普遍认为业绩良好、收益可靠、风险较小的热门股票上。所以，热门股票经常被基金公司竞相持有，从而就很难把基金投资策略区分开来。此外，目前我国证券市场还没有做空机制，这样一定程度上也限制了基金的投资行为。因为没有做空机制的条件下，投资者要实现资本的增值，只能通过证券价格的上涨，也就使在市场行情好的时候才能满足。而当市场出现单边下降时，基金的业绩就很难提高，这样也在一定程度上促进了羊群行为的产生。

　　从以上的研究可以看出，制度设计的缺陷，出于对声誉和报酬的需求，信息的不确定性，信息成本过高等都可能导致股票型投资基金从众行为的产生。这些对于人们掌握和控制金融市场中的从众行为提供了有力的证据，因而对于中国的证券市场的规范和投资者的理性投资理念的建立具有积极的意义。从监管部门来看，从众行为对于市场稳定具有消极的作用，全市场范围的从众行为还可能引发深层次的金融动荡。因此，要减少从众行为产生，正确引导证券投资行为，特别是引导股票型投资基金等机构投资者的投资行为，应该从以下几个方面着手：

　　我国的股票型投资基金，应当是我国证券市场上投资理念和投资策略的领导者，应当积极借鉴和吸收金融学的新成果，并将其运用于实际。我国证券市场是一个新兴的证券市场，历史短、不规范并且运行效率低。在低效率的市场上，基于传统的金融学投资理论的基金投资策略将很难成功。因为满足发达证券市场投资理论的一些前提条件在中国是并不存在的。如果在中国证券市场中，采取传统投资理论指导的消极投资策略，那么基金的业绩表现必然落后于大盘。值得注意的是，在我国的证券投资基金中，一些采取积极投资策略的基金也并未取得优于大盘的业绩。原因在于证券投资基金过于注重成长投资，导致选股不当和过于重仓某几只股票，而且没有进行必要的价值投资。因此，考察中国证券市场的投资者行为特点，制定科学的投资策略，培养理性投资理念是中国的证券投资基金面临的一大课题。

　　制订合理的投资基金绩效评估体系，修正高层管理人员的报酬结构，在衡量业绩时，除衡量基金的净值外，还要衡量多方面的能力，如考虑创新性、设置工资水平下限、对赢利者设置额外奖赏。这种方法对基于声誉产生的从众行为将十分有效，中国目前的证券投资基金由于对基金管理人员的报酬标准单一，导致了各种基金投资风格的趋同，使得大部分

　　基金在大市上涨时，都采取了增长型的投资策略，平衡型的投资策略在市场中没有立足之地。如果一旦市场反转，这种策略相同的投资基金将陷入极大的风险之中。如果适当地修正报酬结构，将鼓励基金投资风格的多元化，降低基金整体的风险。

　　降低各种信息成本、交易成本以及组织方面的限制；规范信息披露制度，增加信息的透明度，降低信息的不确定性。在信息传递机制方面，加强我国股票市场的信息披露的及时性、完整性和准确性，尽量控制内幕交易，避免一部分投资者在信息获取上处于明显的优势，而驱使其他投资者观察该类投资者的行为，推测所谓的未公开信息，由此导致的从众行为。另外，也要防范投资基金利用资金优势与上市公司联合散布虚假信息，而导致引发其他投资基金的从众行为。

　　加快金融市场的制度和法规建设，发展指数期货等多种金融工具，为投资基金开拓更广阔的投资空间。基金的运作(特别是开放式基金)要求资本市场提供合理的避险工具。比较完善的期权、期货等金融衍生产品，将为基金投资提供大量的盈利机会和防范风险、对冲风险(尤其是系统性风险)的便利条件和有效手段。同时，推出有效的做空机制将给投资基金带来更大的操作空间，避免基金的操作手法趋同性。此外，还要完善相应的法规，严格禁止市场操纵行为，防止利用资金优势和持股优势制造虚假的市场参数。

　　金融市场是投资基金生存的土壤，基金的投资行为在很大程度上受到市场环境的制约。虽然我国股票市场已经取得了长足的发展，但与成熟市场相比还有很大的差距。市场规模有限，上市公司质量良莠不齐，优质公司数量太少。这样便造成了众多基金追逐少数蓝筹股的现象。解决这一问题的有效途径在于扩大市场容量，重点在于提高上市公司的质量。上市公司良好的行业前景、高速的业绩成长性、及时的信息披露、完善的市场监管，这些因素是市场稳定发展的关键因素，也是消除从众行为不利影响的根本。

　　(五)减少政策对证券市场的过度干预，建立市场自主调节机制，改善证券市场的外部环境

　　股票市场是国民经济的晴雨表，国民经济运行的任何变化都会在股市上得到相应的反应。作为金融活动重要组成部分的证券投资活动，其效果的好坏、效率的高低，不仅要受到国民经济各基本单位的影响，更要受宏观经济形势的直接制约。银行业与经济走势密切相关，经济复苏的利好将逐渐渗透到银行业。国家对国民经济的宏观调控以及其它产业的发展状况都会对银行业产生重要影响。

　　“十五”期间我国国内生产总值平均增长9.48%,2006全年国内生产总值209407亿元，比上年增长10.7%，2007年为全年国内生产总值246619亿元，比上年增长11.4%，2008年为全年国内生产总值300670亿元，比上年增长9.0%，2009年为全年国内生产总值335353亿元，比上年增长8.7%。根据国家统计局最近公布的数据，2010年第一季度国内生产总值增长11.9%。（国家统计局网站）我国宏观经济持续平稳的增长态势是我国银行业股票的重要基础。

　　根据国家统计局公布的数据显示，2009年全年农村居民人均纯收入5153元，剔除价格因素，比上年实际增长8.5%；城镇居民人均可支配收入17175元，实际增长9.8%。农村居民家庭食品消费支出占消费总支出的比重为41.0%，城镇为36.5。居民收入提高，从而有充足的资金进入股市。这对于整个股市来说也是个利好的消息。

　　政府对经济的影响主要是通过经济政策来实现的。与股市主要相关的是两个政策，一是宏观经济总体政策，对股市的发展是间接的；另一个就是有关股市规范与发展的具体政策，对股市的发展就是直接的。松动的财政政策和货币政策有利于股市上涨。降低税率，减少税种，扩大减免税范围是松动财政政策的主要内容。我国现阶段和未来一阶段都将实行积极的财政政策和适度宽松的货币政策。适当宽松的货币政策意在增加货币供给，在继续稳定价格总水平的同时，要在促进经济增长方面发挥更加积极的作用.因为银根松动可使企业的发展有充足的资金，企业可分配的利润应会相应增加，这是股价上扬有坚实的基础。

　　银行业在一个国家的经济中起着至关重要的金融中介作用。在过去几年里，由于经济的高速增长以及宽松的货币政策，中国银行业维持了高速扩张的势头。但是在资产质量、管理和风险控制等方面还存在许多问题，许多银行面临沉重的历史包袱，如果处理不当，银行系统可能成为中国经济持续发展的障碍，甚至影响整个经济的稳定。本文对中国银行业的现状作一些分析，并在此基础上对今后几年的发展轨迹作几点推断和建议。

　　目前中国银行业包括四大国有商业银行、11 家股份制商业银行、众多的城市商业银行和信用合作社，以及已经进入或准备进入中国的外资金融机构。此外，还有政策性银行在特定的领域内发挥其职能。

　　在这些银行中，四大国有商业银行在规模和品牌等方面明显处于领先地位。到2003 年6 月底，四大国有商业银行吸收了65%的居民储蓄，承担着全社会80%的支付结算服务，贷款则占全部金融机构贷款的56%。另一方面，股份制商业银行的市场份额则在过去几年里大幅度增长，到2003 年6 月底，已占中国各类金融机构 总资产的13.6%。四大国有商业银行另一个重要优势是隐含的政府担保。随着银行业竞争加剧和储户风险意识的提高，银行的资信水平将日益重要。经过近年来的努力，中国银行业的资产质量已有很大的改进，经营管理和内部控制也有显著的提高，不少银行已初步完成管理决策、IT 信息系统上的总行集中化控制。

　　随着经济的进一步发展，中国银行业的高速扩张可望持续相当一段时期。大量的居民储蓄和人民币资本账户不可兑换将在一段时间内为我国银行消化历史问题提供良性的外部环境。但另一方面，随着WTO 时间表的推进，中国银行业将逐步放开，竞争将日益激烈。所以，我国银行面临着一个与时间赛跑的任务，需要在银行业完全放开、外资银行全面进入之前，打下基础，消化历史包袱。笔者认为，中国银行业在今后几年的发展中会有以下几个特点：

　　3.对公业务、尤其是针对优质大客户的业务竞争会日趋激烈。由于其规模、网络和品牌等方面的优势，四大国有银行在对公业务中占据有利的地位。产品创新的能力离不开银行内部机制的灵活性，也对银行管理信息系统的整体水平（包括准确、实时衡量资金成本和风险水平的能力）提出了更高的要求。与四大国有银行相比，一些较优秀的股份制商业银行在这方面占有一定优势。

　　4.相比之下，个人业务，尤其是住房按揭、信用卡业务将会成为我国银行利润的重要增长点。如上所述，住房按揭业务和信用卡业务在中国都尚处于发展初期，将面临一个十年左右的高速发展阶段。按揭和信用卡业务的发展，还会促进我国银行管理信息系统的建设和完善。

　　5.混业经营将在中国银行业逐渐起步，保险和基金产品的销售、理财服务等方面的中间业务收入将会增加。

　　上市公司的财务状况，是股票未来收益的直接反应，因此本文重点考察上市公司的财务状况的量化指标。从整体上来看要能体现上市公司的业绩，尽力做到系统，全面的描述上市公司的盈利能力，偿债能力，成长能力，营运能力等几个方面等几个基本方面能力的大小，其次要求可量化，本文选取投资者在研究业绩时关注最多的指标。

　　净资产收益率，净资产收益率又称股东权益收益率，是净利润与平均股东权益的百分比，该指标反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率。指标值越高，说明投资带来的收益越高 。能够综合地反映出样bt365平台的公司的经营业绩。每股收益，又称每股税后利润、每股盈余，指税后利润与股本总数的比率。它是测定股票投资价值的重要指标之一，是分析每股价值的一个基础性指标，是综合反映公司获利能力的重要指标。本文选取这两个指标来反映公司的盈利能力。因为考察对象为14家银行，所以偿债能力认为普遍高于其他公司。

　　净利润增长率：同时考虑从收入和支出两个方面来综合反映公司的成长空间。根据股票价格是未来股利折现的假设，股票价格由未来股利和折现率决定，而股利会受到企业利润的影响。如果假设企业每年的股利分配率保持同样的水平，那么利润的增加可以有效的增加股票的价格，而增加率就会有效的体现在股票的资本收益中。

　　市盈率：市盈率指在一个考察期（通常为12个月的时间）内，股票的价格和每股收益的比例。投资者通常利用该比例值估量某股票的投资价值，或者用该指标在不同公司的股票之间进行比较。市盈率越低，代表投资者能够以较低价格购入股票以取得回报。

　　Basu(1997,1983) 以1962-1978年在纽约交易所上市的股票为研究对象，使用E/P 作为指标，研究结果，股票的E/p较高（市盈率较低）时，其投资效益明显高于股票的E/p低的公司。

　　Blerberg (1989)对1938-1987S&P500为指数为研究对象，实证结果显示高E/Pde 组合比低的E/p 组合有更高的未来报酬，且这种现象随着操作期的增长而更加明显。

　　国有银行中除中国银行盈利能力稍差外，建行、工行都表现出较强的盈利能力。从资产收益率来看，这三家国有银行的资产收益率在所有银行中属于中上水平，表明国有银行在冲销坏账、引进战略机构投资者后取得了较好的经营绩效。股份制银行中深发展A、浦发、兴业、招商银行的净资本收益率高于国有银行的资本收益率，表明这些银行具有较高的权益乘数。股份制银行的权益乘数明显大于国有银行的权益乘数，表明股份制银行资本杠杆较高，隐含着较高的风险，而国有银行适度的权益资本乘数令其在经营中更为稳健。从净资产收益率和每股收益综合角度上来看，股份制银行中深发展A、浦发银行、招商银行、兴业银行为第一阵营；交通银行、民生银行、中国银行为第二阵营；宁波银行、中信银行、南京银行与华夏银行为第三阵营。

　　成长能力看，深发展表现尤为突出，营业利润翻了近7倍。国有银行中中国银行表现最出色，工商与建设表现也不错，都有15%-16%的增长率。国有银行仍居14家银行的中上水平。股份制银行中深发展、民生、兴业、华夏很不错，招商、中信、北京、交通、南京则稍逊一筹。

　　市盈率角度来看根据市盈率倒数效应，14家银行水平接近，在整个A股板块中处于低水平。三家国有银行都没有超过12，宁波、招商、南京偏高。

　　综合各方面考虑，三家国有银行中建设银行最为优秀，其次是工商银行，最后为中国银行股份制银行中首推深发展A和兴业，其次就是交通银行和浦发银行。

　　我国经济的持续快速增长，为我国证券市场提供了一个良好稳定的外部发展环境。国民经济各部门的快速且多元化的发展，为银行业的发展打下了稳定的基础也提供了快速前进的动力。使银行业股票的发展潜力不断增大，上市公司股票具有很好的投资价值。

　　第一，由宏观分析及行业投资价值分析来看，银行板块长期具有发展的潜力，银行业的股票具有不错的投资价值。

　　第二，中国银行业的继续增长主要反映在规模的扩大，资产收益率在一段时间内会保持平稳的提高。02年三大国有银行的平均资产收益率约为0.18%，而根据五家上市的股份制商业银行公开的信息，其资产收益率大约在0.3%到0.7%之间。02年三大国有银行的平均资产收益率约为0.18%，而根据五家上市的股份制商业银行公开的信息，其资产收益率大约在16%到21%之间，11家股份制银行也在13%-28%，相比过去几年已有较大突破。

　　第三，银行股的低市盈率和低市净率使它成为现在比较安全的投资板块，也将是后市带动大盘企稳的主要因素。在管理层为农行上市、银行再融资保驾护航的情况下一轮的大盘启动最先受益的应该是银行股，先期领涨大盘的也将是银行股。银行股短期可以避险、中长期可以增持，是投资者选择成本比较低的品种。

　　[4]张根明 任福君：我国证券市场行业板块的波动分析.统计观察, 2006;(01)

　　自Herbert A.Simon于1983年将行为决策理论引入我国后，关于行为的研究一时风靡学术界，产生了行为金融学、行为经济学、行为财务学等学科。追溯行为决策理论的起源，要从阿莱斯悖论和埃尔斯伯格悖论的提出开始，这两个悖论引发学术领域对人类实际“决策过程”的研究。随着心理学的发展，心理学被引入到了经济学、管理学的研究之中，使很多谜团得到解释。“行为决策理论”之父Edwards（1961）总结了1954年以后的实验研究，提出了“决策权重”的思想，对后续研究产生了重大影响。随后，行为学研究进展并不大，直到20世纪70年代，2002年诺贝尔经济学奖获得者Kahneman和Tversky的研究成果，使行为决策理论得到学术界广泛认可。之后，行为决策理论研究视野不断扩大，微观、宏观经济决策和管理决策研究成果丰富，尤其是在证券投资领域取得突破性进展。

　　不同于建立在“经济人”假设之上的理性决策理论，行为决策理论假设人是“社会人”，面对时间和资源的限制，采取的是定量和定性相结合的方法，寻求满意解。行为决策理论通过研究决策者的认知和心理过程，也就是在传统决策理论中加入行为变量，使其得到修正和完善。即传统的理性决策理论是行为决策理论的特例。行为决策理论的研究范围涉及行为科学、认知心理学和管理科学，它将是这些学科未来的研究方向。

　　目前，国内外大多数研究者已不再研究和批判“理性决策”理论的不足，主要致力于发现各种行为变量，据此修正理性决策模型，而且善于吸收本学科和其他学科的新理论和新方法，使行为理论的研究外延扩大了很多，这些丰富的研究成果为决策者提供更切实际的决策依据。当然，要在实际运用中检验新模型，进一步修正模型，并且寻找该模型的新推论，再论证其对误，如此不断深入。

　　行为经济学提出的“多心理账户”投资决策理论，认为在不同心理账户中，人们具有不同的风险偏好。如著名经济学家Shefrin和Statman 就在论文中把人们的收入分成三类，即固定的薪酬收入、资产收入和未来收入，并按这些不同收入的现有价值来消费，这就是“多心理账户”决策的体现之一。

　　本文所说的“行为”指的是投资者的各种心理特征，这些心理特征会使投资者的投资决策偏离理性。“行为”是行为决策理论需要不断发掘的对象，目前学术界已经有较多的文献提出了各种“行为”。被发现的行为之一就有“损失厌恶”心理，如对于一个投资者来说，若未来财富低于预期，他就觉得遭受了损失，此时投资者的心理主要是要避免损失，故而往往会产生冒险行为，成为风险进取型投资者；反之，就是风险回避型的。“过度乐观”也是一个在投资决策中经常出现的重要的心理特征，大多数投资者习惯于相信自己有超常人的感知、判断和决策能力，从而相信自己的决策优于别人。投资者的决策过程和行为中还会表现出“后悔规避”的行为特征。Bernard分析了上市公司信息披露对股票价格的影响，研究结果表明投资者对企业的收益没有太大反应，而对其他较好的或熟悉的信息反应较为敏感，至于与自己的预期或判断不一致的信息，则会被回避掉。

　　目前研究者发现的“行为”还在不断增多，而且大多数研究者的研究成果也还停留在对“行为”的寻找上。但是，如何将这些“行为”引入投资者的决策过程，研究其对投资者决策的影响，并力图避免其负面影响，这才是学术研究的重点。但是国内外这样的研究成果还比较少，本文试图在这方面进行探索，建立一个股票投资组合的行为决策理论分析模型。本文的模型是一个框架模型，而且仅仅涉及股票，属于行为投资组合研究的一个初步探索。

　　在学术界，关于行为决策研究目前主要有两个主流分析模型：一是采用经济学的理论，从效用最大化的角度展开；二是从收益—风险的角度展开，在收益一定情况下追求风险最小，在风险一定情况下追求收益最大。本文采用第一种模型，一般是通过将人类的情感、认知等行为通过数学处理后引入效用函数，力求新的效用函数能更好地描述投资者的行为。比较出名的效用函数有CRRA型效用函数。本文在这个思想的启发下，通过量化“行为因素”对股票投资组合的影响，建立一个基于期望效用最大化的股票投资组合的行为决策理论分析模型。

　　由于投资者具备各种各样的“行为”，要想把所有行为一起考虑在目前的研究现状下是很难实现的。一般来说，投资者会表现出一种主要行为，而且只有研究好了单种行为的影响，才可能把所有行为一起考虑。因此，本文只研究单种行为对股票投资组合决策的影响。

　　其一，建立“行为”效用函数。针对每一种典型的“行为因素”，修改投资者的效用函数，使效用函数能够反映投资者的行为特征。如新的效用函数可表示成u（c，si）或者u（w，si）的形式，其中w表示财富，c表示消费，si表示一种或多种行为特征。本文用财富的多少和变化来衡量投资者的效用，主要是期末财富的数量和各种“行为投资者”的主观认为即将获得的财富（主观财富）和期末财富的对比，建立期望效用最大化模型为：

　　其二，描述“行为变量”。研究如何用v（·）表达各种“行为”，即用数学的语言来描述各种“行为投资者”在财富变量的作用下的效用分布。如Kahneman和Tversky的财富变化价值函数：

　　其中r为各种“行为投资者”主观认为即将获得的收益率（主观收益率），所以这一问题转化为如何确定r。关于r的确定，本文总结和提出三种方法：

　　（2）行为者决策心里模拟法。如“纵向代表性偏差”型投资者的收益确定方法。因为纵向代表性偏差为将某一事物当前的局部特征作历史的比较，在其历史发展轨迹的角度上，判断和预期事物的未来走势。为此，模拟其决策思维为：投资者选取股票过去的历史收益率数据，将与今年某些特征相似的股票选出来作为参考，把股票过去的绩效当作未来的代表，进行错误的趋势预测。按从小到大的顺序将某一投资组合所含资产的N年历史收益率，表示为r1，r2，...，rn，分别赋予权重η1，η2，...ηn，且η1

　　本文将行为决策理论引入股票投资组合决策的研究领域，研究如何通过考虑投资者的“行为”以建立更符合实际的投资组合选择模型，最终确定投资者对各股票的选择权重。首先，论述了行为决策理论的兴起、发展过程及当前的主流研究模式；其次，总结了现有研究中涉及到的一些主要“行为因素”；再次，在效用最大化分析框架下，建立了一个股票投资组合的行为决策理论分析模型。值得注意的是，本文建立的仅仅是一个框架模型，后续可在此框架下进一步研究各种“行为投资者”的投资组合选择，而且应当考虑将所有行为变量一起考虑，建立一个符合实际的投资组合选择模型。

　　[1]普劳斯著，施俊琦、王星译：《bt365体育网址》，人民邮电出版社2004年版。

　　所谓时变贝塔，指的是贝塔系数值随着时间推移而不断的变化。国内外学者比较广泛地关注时变贝塔系数，Braun、Nelson和 Sunier（1995）利用双变量EGARCH模型考察好消息和坏消息对波动性和β系数的影响，结果证明了行业组合的时变β系数不存在消息面上的不对称性。Koutmos和Knif（2002）采用TGARCH模型来估计并考察芬兰股票市场上股票组合的时变β系数，结果发现时变β系数遵循稳定且缓慢的均值回复过程。他们认为双变量GARCH模型能较好地解释系统性风险的动态特征，并指出若只是要获得股票β系数的点估计值，采用简单的回归方法也是可行的。周少甫、杜福林（2005）应用ENGLE提出的一种多元DCC-GARCH模型，选取了上海股市的陆家嘴、青岛啤酒、青岛海尔、四川长虹和上海石化5支上市比较时间比较长的股票的日数据进行研究，获得了比较准确的时变贝塔，并给出了贝塔系数的预测公式。罗登跃、王春峰和房振明（2007）使用ENGLE提出的动态条件相关多元GARCH模型计算深圳股市诸行业指数2001年7月 2日到2005年7月15日期间的时变贝塔系数，进而对系统风险贝塔系数与收益的关系进行传统的检验和由PETTENGILL等人1995年提出的条件检验，并且探讨了非系统性风险、总风险在资产定价中的作用。林清泉和荣琪（2008）利用国外最新提出的能够预测多元资产条件协方差矩阵的多元GARCH模型，对上证指数与工业、商业、地产、公用和综合5种行业指数的日数据进行了实证研究。研究结果发现利用条件异方差矩阵计算得到的时变贝塔的均值与经典CAPM模型回归所得到的贝塔值存在显著差异，另外在时变贝塔和传统贝塔模型的收益率残差分析中，发现时变贝塔也可以用于刻画单个资产相对于市场组合的风险大小，并且时变贝塔模型计算的残差更接近于零，因此验证了时变贝塔模型在风险度量上是对传统模型的改进。

　　研究贝塔的时变路径是很有价值的工作，Ling T H. 给出了三个研究理由。首先，贝塔的时变路径可以使“时变过程”具体化，这样贝塔结构拐点就能很容易被侦查到，更为重要的是完备的贝塔时序估计，能提高股票的行业平均收益预报的准确度。其次，具体化的贝塔的连续变化，使得辨别重要的政治或经济事件对贝塔的冲击变得简单。最后，时变贝塔的分析也助于公司金融管理人员和资产组合管理人员，获得对贝塔和股市行业平均收益的更准确的估计。本文主要基于Ling T H.的思想，利用时变贝塔系数分析股票投资决策。

　　其中Rit，Rmt表示t时刻股票的收益率和相应的市场指数的收益率，αi、βi为估计的系数，εit 为随机误差项。βi被定义为βi=■，由于该模型是常数贝塔模型，因此可以非常容易地通过最小二乘法（OLS）估计方程（1）而计算出来。

　　方程（1）的问题是误差项并不是正态独立同分布的，这样就会导致用OLS得到的估计量存在偏差。为了解决这个问题，现有文献中经常使用的一个模型就是GARCH模型，为了简单起见，本文使用GARCH（1,1）-M模型，均值方程为：

　　其中υit=σitεit，υmt=σmtεmt。{εit}，{εmt}是均值为0，方差为1的独立同分布随机变量序列。μit代表投资组合i在时期t内的收益率的条件均值，υit代表扰动项。dit，dmt是条件方差（波动率）前的系数，如果系数为正，代表收益率与它的波动率成正相关。而σit代表条件方差，定义如下：

　　方程（5）和方程（6）意味着条件方差的大小依赖于滞后一期的残差项的平方υit-12和滞后一期的条件方差项σit-12的大小，滞后一期的残差项的平方υit-12的系数为 ARCH 项的相关系数b。