基于层次分析法的股票投资价值实证研究
时间：2021-01-24 12:03:27 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
【摘 要】 文章运用层次分析法建立了股票投资价值评价的指标体系，计算了各指标在价值评价中所占的权重，从而使定性问题定量化，有利于使股票投资价值的评价过程更加科学化、合理化，提高评价结果的可靠性，从而为广大股民的投资决策提供一定的参考。
【关键词】 层次分析法； 股票投资价值； 指标权重； 实证研究
一、前言
近年来，我国股票市场的发展日趋成熟并规范化，已经成为许多公司及个人投资理财的重要渠道之一。我国股票市场正在吸引越来越多的资金不断涌入，广大投资者的目的都是尽可能规避投资风险并获取利润回报，但是，股票市场的起伏变化是受宏观经济环境、政策导向、行业特点、区域分布、技术面分析及公司自身等诸多因素综合作用的结果，起伏涨跌的规律很难预测，从而使投资存在很大的风险。在股票投资过程中，最重要的就是要掌握好如何选股，即所选股票的价格要有足够的上升空间。因此，面对股票市场上种类繁多的股票，到底何种股票才具有投资价值已经成为广大投资者最迫切需要解决的问题。
二、建立股票投资价值评价的指标体系
广大股民进行股票投资的最终目的都是希望能在未来较长的时期里不断地获得尽可能多的利润，因此本文将那些对股票在短期内进行买入卖出的投机行为剔除在外，从投资价值的角度出发，将影响股票投资获利水平的因素归纳为三个方面：收益性、成长性和风险性。具体的评价指标如表1所示：
三、基于层次分析法的股票投资价值评价的步骤分析
（一）建立层次结构模型
本文利用层次分析法的基本原理，建立了股票投资价值评价的层次结构模型，见图1：
（二）构造判断矩阵
本文采用专家调查法，对各因素之间的相对重要性进行两两判断，其中，所用到的Saaty标度涵义表，见表2，由此构造出的判断矩阵如图2所示。
A= 1 3 21/3 1 1/21/2 2 1
B1= 1 1/3 2 2 2 3 1 1/2 1/3 1/31/2 2 1 1/2 1/21/2 3 2 1 1/21/2 3 2 2 1
B2= 1 3 1/21/3 1 1/3 2 3 1
B3= 1 1/2 1/3 2 1 1/3 3 3 1
图2 判断矩阵
（三）计算各级权重并进行一致性检验
根据层次分析法的计算原理，本文利用相关的程序软件计算出各因素相应的权重Wi和随机一致性比率RC，并进行一致性检验，结果如表3所示，可以看出，各层指标的RC值均小于0.10，表明具有满意的一致性。
四、实证研究
（一）数据样本的来源与选择
为提高价值评价结果的可靠性，本文假设不同股票的宏观经济环境、政策导向、行业特点等都相同，为使该假设成立，本文从深市主板的医药制造业中抽出4家从事医药制造的上市公司股票并对其投资价值进行评估排序。表4中的数据均是从四家上市公司2011年年报数据以及2012年第一季度的季报数据中选取或按表1公式计算整理得到。
（二）指标无量纲化
本文采用公式4-1对逆指标市盈率进行正向化，通过均值化对所有指标的实际值进行无量纲化得到其评估值，结果如表5所示。
Yi=（maxXi-Xi）/（maxXi-minXi）公式（4-1）
（三）投资价值评估排序
在上文得到的指标评估值的基础上，结合指标权重，对四家公司的股票投资价值进行评估排序，得到的结果如表6，即投资价值按从优到劣依次为：白云山A、海南海药、金陵药业、广济药业。即白云山A的投资价值最大，体现为它的收益较高、成长性较好且风险较低，是四支股票中相对投资价值最大的。
五、检验
为了检验采用AHP法做出的股票投资价值决策在现实的股票市场中的有效性，本文以半年为一个阶段绘制出了从2010年6月30日到2011年12月31日这四家医药制造公司的股票涨跌幅度趋势图，如图3所示。可以看到四家公司股票的实际涨跌趋势与上文的预测结果是一致的。
结合表5和图3可以得出，海南海药和白云山A两者的投资价值要比金陵药业和广济药业两者的投资价值高很多。其中，虽然最大涨幅海南海药高于白云山A，但是白云山A的整体涨幅趋势更加稳定，其风险更小，成长性相对更高，因此收益更加稳定，所以是投资价值最大的股票。海南海药的投资价值居于第二位。金陵药业的股票涨幅走势一直比较稳定，风险性最小，但收益性比前两者低，所以居于第三位。广济药业排在第四位。
六、结论
上文的分析证明了层次分析法可以作为股票投资价值决策的一项分析工具，对于投资者的投资决策具有较好的参考价值。但另一方面，在现实的股票市场中，股票的投资价值随不同行业、不同板块的不同其影响因素各有不同，因此在指标选取、权重确定等方面都会有很大的差异，所以，运用层次分析法进行股票投资价值分析的优势就在于其动态性和灵活性，可以结合各股票的具体情况做具体的分析与评价。同时，由于股票市场的复杂性和变化莫测，可以将层次分析法与其他评价决策方法结合使用，以进一步剔除不确定性因素的干扰，提高预测的准确性。
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