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证券投资相关分析范文1
关键词 证券投资学 证券市场 体验式教学 证券投资模拟
进入网络时代以来，证券市场已成为人们便利地可以观察到的市场，特别是通过证券交易所上市交易证券产品的交易数量和价格信息，以及反映证券市场变动和走势的各类价格指数信息，更是可以借助相关分析软件即时、精确地观测，证券投资学课程的各项教学内容已可以便利和快捷地通过现实证券市场得以呈现、再现、还原，对其进行体验式教学具备良好的客观环境和技术条件。有基于此，本文拟对证券投资学课程进行体验式教学的现实作用，在实施中应具备的软硬件教学条件和如何有效开展体验式教学进行粗略探讨，以期运用体验式教学提高证券投资学课程的整体教学效果。
1 证券投资学课程体验式教学的现实作用
证券投资学课程开展体验式教学，就是根据青年学生的认知特点和规律，在教学过程中利用网络技术条件，通过即时展现实际证券市场环境，构建实时模拟交易机会，或重复证券市场历史进程，以现实证券市场呈现、再现、还原教学内容，使学生在亲历投资过程中强化对证券投资理论、知识、工具、方法的理解和掌握。
对证券投资学课程开展体验式教学，具有以下传统课堂讲授教学方式不可替代的作用。一是能够充分利用社会网络信息资源，发挥其教学价值。在网络时代，现实的证券市场可随时观察和观测，而现实证券市场具有能够充分呈现、再现、还原教学内容的教学价值，通过体验式教学即可以得到充分的利用。二是能够实现理论与实践有机融合，加深学生对证券投资理论的理解。证券投资学是一门应用性课程，但相关理论数学模型复杂，不易为学生直观理解，如有关风险与现代证券组合理论、资本资产定价模型，通过模拟投资借助分析工具进行体验式教学，就能够很好地让学生感受到投资风险和组合投资降低风险的作用，加深对相关理论的理解。三是能够进一步激发学生的学习兴趣和主动性，提高教学效果。证券投资即可成为学生未来的职业或工作领域，也可实现今后的个人理财，如能在课程学习期间使其亲历投资相关过程取得经验，其学习兴趣、主动性、积极性会进一步得到激发，从而与教学效果之间产生良性互动。另外，体验式教学还能起到培养学生学习能力，提高学生综合素质的作用。
2 证券投资学课程体验式教学的条件构建
证券投资学课程开展体验式教学的客观环境和技术条件优越。如通过互联网可以随时获得证券市场的各种信息，感受到各种影响因素的出现或投资者预期改变对证券价格的影响，取得对证券投资的感性认识。但要有效开展体验式教学并取得实效，除学校已有的校园网和多媒体教学资源可以直接利用外，还需要课程教师、教学院系和学校相关部门在软硬件方面创建所需条件。
课程教师方面。作为担任证券投资学课程教学的教师，必须树立体验式教学的教育观念和教学改革创新精神，通过学习培训掌握体验式教学的方法和技巧，掌握多媒体教育技术、网络教育技术和证券投资模拟实验分析技术；需要围绕体验式教学要求在教学内容、教学方法、教学组织形式和课程考核方式上大胆改革创新，系统设计体验式教学方案。教学院系方面。制定的金融人才培养方案要与体验式教学相适应，应建立起鼓励开展体验式教学的激励机制，调动教师开展体验式教学的积极性和创造性；争取学校有关部门项目资金和实验场地支持，建立专门的证券投资模拟实验室，购置专业性的证券投资模拟分析软件，保障软件正常使用，为证券投资学课程体验式教学提供基础性的技术平台和硬件条件。学校教务、实验、网络管理等相关部门应积极为教师教学改革提供良好的政策环境和硬件支持，把证券投资纳入素质教育体系，列为不同专业学生的通识课程；校园网络不仅是进教室和实验室，也要低成本进学生寝室，以方便学生能即时随地获取证券市场相关信息和进行模拟交易；加强对多媒体教学设备、校园网络、实验室和供电设施的日常维护，保证校园网与外网的联结通畅，提高对证券投资学课程开展体验式教学的硬件保障水平。
3 证券投资学课程体验式教学的系统实践
对证券投资学课程的体验式教学，要根据课程教学目的、要求、拥有的优势教学资源和现实条件进行系统性设计，不能局限在证券投资模拟，应从多个方面开展，从而构建出能够体现证券投资学课程特点，发挥教学资源优势，实现证券投资理论与实践有机对接的体验式教学体系。具体而言，可从以下四个方面系统性地进行体验式教学实践。
（1）科学设计和全过程实施证券投资模拟实验，在实验过程中获得对证券市场的切身体验。虽然开展证券投资模拟实验已普遍成为各高校证券投资学课程教学的重要环节，但当前模拟实验与理论教学在时间段上的分离，使得体验式教学的作用没有完全发挥，还需要进一步科学设计。由于模拟实验在技术上可以是开放式的，即模拟实验即可在实验室完成，也可在学生寝室或其它地点通过校园网络完成，因此对模拟实验应进行开放式设计。在实验方式设计上，除了实验教学计划规定的课时和内容可安排在实验室进行外，在开学第一次上课，就可给每一个学生一个模拟证券账号，教师给予指导，由学生根据自身条件能全天候在校园网内自行开展模拟实验。在实验内容设计上，除了安排股票、期货、权证等证券品种的交易实验外，按照证券投资“准备、了解、分析、决策、管理”等五个阶段对相关理论、知识、方法的要求，实验的重点应引导到证券投资基本分析和技术分析上。在实验指导设计上，除以实验大纲和实验指导书等作为实验指导的基本依据外，对开放式实验应有适时进行跟踪、监控的机制，根据实验进展情况和发生的问题及时引导、调整。在实验进程设计上，应尽力保持实验与理论教学的同步。
（2）指导学生对影响证券市场重大信息和证券市场走势的观测，组织课堂分析讨论，使学生切实感受重大信息对证券市场的影响。证券投资是遵从统计规律的风险投资，由于风险来源于宏观环境、行业因素、企业层面等多方面的不确定性，而消除不确定性需要可观测到的信息，因此对证券投资理论的学习和理解，对证券投资价值的判断，对证券市场趋势的预测，这些都离不开对公开信息的获取和分析解读。作为体验式教学的有机组成部分，每次课后都应该有目的地指定几名学生，由其对相邻两次课堂教学期间市场发生的重大信息进行收集观测，在下次课堂上向其他同学报告观测结果，在K线图上观察和感受现实市场或特定证券对此信息的反应，获得经验。另外，每次课前还可以结合拟讲授的内容，组织学生观看证券市场的长、中、短期价格K线趋势，学生参与分析讨论，共同查找K线图背后的影响因素，这也是一种很好的体验式教学方法。需要特别注意的是，对课堂分析讨论效果的评价，其标准不应是分析结论与市场走势的吻合程度，而是分析方法的科学性，要使学生能够感受到，任何期望对证券市场或品种的短期走势进行准确预测都是徒劳的。
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关键词：RQFII；证券市场安全；建议
2011年12月16日，中国证监会与中国人民银行及国家外汇管理局联合《基金管理公司》证券公司人民币合格境外机构投资者境内证券投资试点办法。允许符合一定资格条件的基金管理公司、证券公司的香港子公司作为试点机构，运用其在港募集的人民币资金在经批准的人民币投资额度内开展境内证券投资业务。人民币合格境外机构投资者(RQFlI)投资境内证券的试点的出台预示着国际资本对中国证券市场乃至资本市场的影响将越来越大。
一、中国RQFII的运行状况
2011年8月，国务院副总理在香港举办的“国家‘十二五’规划与两地经贸金融合作发展论坛”上提出，“允许以人民币境外合格机构投资者方式投资境内证券市场”。2011年12月16日，中国证监会、中国人民银行和国家外汇管理局联合了《基金管理公司、证券公司人民币合格境外机构投资者境内证券投资试点办法》(第76号令，以下简称《试点办法》)，标志着我国RQFU的试点业务正式启动，国务院批准了首批试点人民币境内证券投资额度共计200亿元。
在跨境贸易人民币结算范围不断扩大、人民币跨境直接投资业务和香港离岸人民币业务不断发展深化的前提下，为进一步增加人民币资金回流渠道、鼓励香港中资证券经营机构拓宽业务渠道，RQFII业务作为又一项资本市场开放的试点制度应运而生。RQFII试点业务借鉴了合格境外机构投资者(QFII)制度的经验，但又有几点变化：一是募集的投资资金是人民币而不是外汇，二是RQFII机构限定为境内基金管理公司和证券公司的香港子公司，三是投资的范围由交易所市场的人民币金融工具扩展到银行间债券市场，四是在完善统计监测的前提下，尽可能地简化和便利对RQFII的投资额度及跨境资金收支管理。
为积极落实RQFU试点相关工作，证监会、中国人民银行和国家外汇管理局根据《试点办法》配套出台实施细则，明确了相关的管理要求。截至2012年1月2日，首批共计200亿元人民币的RQFII投资额度已分配完毕，共有21家符合条件的试点机构获得了首批试点资格(见附录表A2)。部分试点机构已在香港开展资金募集和产品发行工作。
二、RQFII对我国证券市场的影响
1、积极影响
(1)有利于增加我国证券市场的资金流入
国际资本的投资者在我国的投资能够将投入进来的外汇资金转化为本国货币，从而可以有效的扩大我国证券市场的市场容量，为我国建设规模强大、流通性强的证券市场提供资金支持。另一方面。国际资本进入我国证券市场，从而扩大了市场参与者的地域范围，增大了证券市场的规模，这样更能够吸引更多优质的上市公司、企业利用证券市场进行筹集资金，从而从整体上提高了上市公司的品质，而上市公司的质量越高，又能为证券市场吸引更多的资金流入，形成良性循环。
(2)有利于改变投资者的投资理念。
国际资本的进入，能够为投资者的投资策略提供较好的参照标准，引导资本市场走向理性投资和价值投资的正途。到目前为止，我国证券市场上的投资者主要还是通过短线操作以获取股票在二级市场上流动的价差。投资者的主要精力依然放在关注股票价格的变动上，而对上市公司本身的经营状况和业绩效益则了解不多。而我国在引入QFII制度后，境外投资者的进入资格都是经过了严格的限制和审核的，能够符合审核条件的机构投资者，他们的投资理念大多比较理性和稳健，这些都能够有效的改变我国证券市场上盲目、高度投机的投资理念，带动国内的投资这逐渐形成一个良性的投资氛围和理性的投资策略。引入QFII制度的主要目的就是为了防止短期炒作，吸引境外的中长期投资。一般来说，合格的境外机构投资者都具有较为成热的投资理念，倡导中长期的价值投资。
(3)有利于促进我国证券市场的国际化发展。
国际资本能够有效的推动我国证券市场对外开放，促进我国证券市场与国际资本市场接轨。引人国际资本之后，不仅能够获得国际资本的资金支持，而且能够学习和吸收国外先进的市场理念、投资策略以及先进的管理方式等，这些都有助于促进我国证券市场与国际证券市场融合，推动我国证券市场的国际化进程。
2、消极影响
(1)减弱了我国证券市场的独立性。
开放的证券市场的国家一般都会开放它的资本账户，国际资本能够在其市场上自由流通，货币也能够进行自由的兑换。早在20世纪的60年代，Robert MundelI和J.Marcus Fleming就曾在他们各自的论文中提出了著名的“三元悖论”，即在开放的经济体中的资本的自由流动性、汇率的稳定性和货币政策的独立性三个目标中最多只能达到两个目标，而不可能三个目标同时实现。从该理论可以得出，如果坚持独立的货币政策以及稳定的汇率，就必须放弃实现资本自由流动这一目标，即只开放其经常账户，而对资本账户实行一定的管理，但这又与开放证券市场的目标出现矛盾。从长远来看，开放证券市场是必然的选择，这样就导致了我国的主管部门只能在保持货币政策独立性与维持人民币汇率稳定性两个目标之间选择一个，就目前央行不断放开人民币利率看来，我国政府的选择是逐步坚持货币政策独立。
证券投资相关分析范文3
在价值投资理念中，股票可以反映出公司的内在价值。而通过了解上市公司的内在价值，则可以制定相应的价值投资策略，继而获得较好的投资收益。但是，这样的投资策略需要有一定的适用条件。所以，有必要对价值投资策略在证券市场的适用性展开研究，继而更好的应用该策略获得更多的投资收益。
二、价值投资理论概述
所谓的价值投资理论，其实就是稳固基础投资理论。从本质上来讲，价值投资就是一种投资行为，需要完成对影响证券投资的财务状况、经济因素和公司经营情况的分析，并完成对股票潜在价值和市场的比对。而最后，投资人则可以根据分析情况选择投资的股票。从理论角度来讲，上市公司的内在价值和股票价格并不完全相同，而股票价格则会在内在价值上下浮动。最终，股票价格则会向着内在价值回归[1]。但是，股票价格主要将受到资金供给的影响，而内在价值则将受到企业经营管理的影响。所以，可以将二者之间的价差当作是“安全边际”，并在这一范围内投资。
三、价值投资策略的适用条件分析
就实际情况而言，价值投资策略的使用有其相对固定的适用条件。而该策略是否能够在证券市场上具有一定的适用性，则取决于这些条件能否被满足。
（一）稳定的市场环境
就目前来看，使用价值投资策略需要拥有较为稳定的市场环境。具体来讲，就是市场既不会出现过度的反应，同时也不会出现反应不足的问题。而在这样的市场上，将存在一定的数量的长期性的投资对象，并且很多投资对象的业绩具有一定的优良性。在市场稳定发展的情况下，大多数资金将流向业绩优良的公司，继而使投资者获得稳健的收益，并承担较小的投资风险。同时，稳定的市场才能够具有反映所有信息的市场价格。而在供求变动和市场作用得以在市场价格上体现时，价值和价格的关系才能够更好的体现，继而帮助投资者更好的投资。此外，稳定的市场将拥有很多的理性投资者。而这些投资者可以较好的处理收益和风险的关系，并注重企业的经营情况，从而获得更多的收益。
（二）有效的信息传递途径
在证券市场上，价值投资策略的使用需要有信息传递的途径。因为，有效的信息传递途径的建立，可以使信息得以准确的反映，继而帮助投资者更好的投资。就目前来看，主要有三种障碍存在于信息传递的过程中，继而不利于价值投资策略的使用。首先，上市公司需要有选择的完成信息的披露，并且承担相应的成本。但是，一旦市场上存在着过多的虚假披露，则会导致信息传递的不对称，继而影响价值投资策略的有效性。其次，信息的传递需要通过证券服务系统和媒体等环节。而这一信息传递渠道越长，信息失真的现象就越严重，继而影响投资者的投资[2]。此外，在信息接收方面，投资者还需要有一定的能力完成对信息的收集。所以，信息接收障碍的存在，也会影响价值投资策略的使用。
四、价值投资策略在证券市场的适用性研究
（一）市场缺乏稳定性
从我国的证券市场的发展情况来看，国内的证券市场参照物的市场利率在发生不断的变化，而通货膨胀率也在不断的变化。在这种情况下，投资者无法较好的完成对投资收益的对比，继而无法较好的使用价值投资策略。自国内的股票市场建立以来，人民币的价格就四种处在波动状态下。而在2007年到2008年之间，股票市场则出现了飞速高涨和急速下跌的现象，继而造成了参照物的利率丧失了参照功能。而在无法完成投资工具的横向比较的情况下，投资者将无法获得较好的价值投资效果。
从市场有效性角度来看，中国股票市场存在着严重的股权分割现象。在这种情况下，中国的交易环境处在了相对特殊的状态下，继而造成了不同股票的定价出现了差异。而这些差异的存在，则导致了价值投资的收益率的差异，继而影响了价值投资策略的使用效果。同时，中国股票市场缺乏收入分配的调节功能[3]。在过去的一段时间里，政府对证券市场有着过多的干预，从而造成了市场资金没有发挥出流通再分配的作用，继而不适合价值投资。
（二）缺乏可参考数据
就目前来看，中国的股票交易市场较少，并且市场上的交易品种也较少。而相较于国外的股票市场，国内股票市场尚没有形成层次多和品种多的体系，难以为投资者提供更多的选择。而在这些有限的选择中，各类交易的条件也不相同，收益率的确定难度也相对较大，容易给投资者带来主观的影响。此外，我国股市的建立时间较短，所以难以为投资者提供可参考的数据。而上市公司的上市时间较短，则造成了相关分析数据的不足，继而难以使公司的长期发展轨迹得以真实反映出来。同时，信息的严重缺失，则将造成企业的波动，继而影响价值投资的分析。而在这种情况下，市场价值分析将缺乏一定的可靠性，继而不利于价值投资策略的使用。
（三）投资主体缺乏理性
近年来，中国证券市场频繁出现了大起大落的现象。而导致这一现象产生的原因则与市场上存在过多的投机者有关。在证券市场上，中小投资者与投资机构有着截然不同的获利能力。其中，中小投资者具有较大的流动性，并且没有充足的资金和时间，难以形成投资的规模效应。而机构投资者则拥有专业的投资队伍，可以获得上市公司的经营资料，并避免获取虚假的信息。所以，在中国证券市场出现过多的投机者的情况下，这些参与者在股市大涨后仍然不停买入，继而使股票市场承担着巨大的风险[4]。而在证券市场回复到合理水平后，这些参与者又会认为市场将持续下跌，并不断卖出手中的股票，继而造成了股市的动荡。因此，在投机者过多的情况下，价值投资策略在中国证券市场将不具有适用性。
证券投资相关分析范文4
关键词：时间序列分析；股价指数；ARIMA模型
一、引言
在金融领域中，股票价格指数的预测是一个非常热门的话题。股票价格指数简称为股价指数，它是动态的反应某个时期股市总价格水平的一种相对指标。由众多股票构成的股票价格指数，是一个国家经济建设健康状况的体温表，它的变化大致反映了该国经济结构和经济活动的宏观变化趋势。投资者可以根据股价指数的升降判断股票市场的走势，从而做出科学合理的投资决策。因此，科学合理的预测股价指数具有非常重要的现实意义，因为它直接关系到投资者的切身利益。有不少学者都对此做了一定的研究。陈海明，李东（2003）运用了灰色预测对股票价格进行了预测，预测结果较为精确。李响（2008）用数值试验的方法对基于BP神经网络的股市预测模型进行了一定的研究。而吴朝阳（2010）则运用了改进的灰色模型和ARMA模型对股价指数进行了预测。还有一些学者运用了传统的预测股价指数的方法即证券投资分析法对股价进行预测。但证券投资分析法预测股价指数具有一定的局限性，主要体现在其关于股票收益率的独立、正态分布、和方差有限的假设不符合证券市场混乱复杂的特性。其次，证券投资分析法是基于市场有效假说的，但是有效市场假说经常不能解释市场中的某些行为，因为市场不是秩序或简单的，而是既混乱又复杂的。于是，本文运用时间序列分析模型对股价指数进行了分析和预测。
时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。时间序列的分析模型主要有ARMA模型和ARIMA模型。ARMA模型是目前常用于拟合平稳序列的模型，而ARIMA模型主要用于拟合和预测非平稳时间序列。ARIMA 模型由G. E. P. Box 和G. M. Jenkins 提出，也称为B―J方法，是一类常用的随机时间序列模型，该方法不考虑以经济理论为依据解释变量的作用，而是依据变量本身的变化规律，利用外推机制描述时间序列的变化，能达到最小方差意义下的最优预测，是一种精度较高的时间序列短期预测方法。利用ARMA和ARIMA模型分析预测物价指数、股价指数等方面具有重要的实际意义。本文将用ARIMA模型结合上证指数数据建立模型，并用该模型对上证指数进行拟合和预测。
二、时间序列模型简述
（一）时间序列的基本知识
时间序列分析是一种应用广泛的数量分析方法，它主要用于描述和探索事物随时间发生变化的数量规律性。时间序列是指某一统计指标数值按时间先后顺序排列而形成的序列。例如，工农业总产值按年度顺序排列起来的序列；居民消费价格指数按季度或月度排列起序列；股价指数等等都是时间序列。时间序列一般用y1，y2，y3…，yt 表示，t为时间。
在社会经济统计中，编制和分析时间序列具有非常重要的作用，主要表现在：
1、为分析研究社会经济现象的发展速度，发展趋势及变化规律提供基本的统计数据。
2、通过计算分析指标，研究社会经济现象的变化方向，速度以及结果。
3、对若干相互关联的时间序列进行分析研究，可以揭示现象之间的联系程度及动态演变关系。
4、建立数学模型，解释现象的变化规律并对未来进行预测。
（二） 时间序列分析模型
ARMA模型是目前最常用的平稳时间序列的分析模型，它又可以细分为AR模型，MA模型和ARMA模型三类。
ARMA模型的方程式如下：
引进延迟算子，ARMA（p，q）模型简记为：
其中：
，为p阶自回归系数多项式；
，为q阶移动平均系数多项式。
显然，当q=0时，ARMA（p，q）模型就退化成了AR（p）模型。
在现实生活中，有许多时间序列是非平稳的，但是这些非平稳序列差分后会显示出平稳序列的性质，这时我们就称该非平稳时间序列为差分平稳时间序列。对差分平稳时间序列可以用ARIMA模型进行拟合。
ARIMA（p，d，q）模型的结构如下：
其中：
，为平稳可逆ARMA（p，q）模型的自回归系数多项式；
，为平稳可逆ARMA（p，q）模型的移动平滑系数多项式；
为零均值白噪声序列。
特别地，当d=1，p=q=0时，AMIMA（0，1，0）模型为：xt=xt―1+εt，该模型称为随机游走模型或醉汉模型。
（三）时间序列分析的步骤
通常情况下， 自回归移动平均模型（ARIMA）的建模过程分为以下几个步骤：
1、对原序列进行平稳性检验， 若非平稳序列则通过差分消除趋势；
2、判断序列是否具有季节性， 若序列具有季节波动， 则通过季节差分消除；
3、对序列进行自相关与偏相关分析，进行白噪声检验，确定阶数p、q拟合ARMA（ p， q）模型；
4、估计模型中的未知参数的值并对模型进行适当的检验；
5、模型优化；
6、利用拟合模型，预测时间序列的将来趋势。
三、建立股价指数的ARIMA模型
由于时间序列分析模型需要较大数量的样本，所以本文选取了上证指数从2012年07月27日到2012年09月09日的开盘价，共计47个样本，基本满足时间序列的建模要求。上证指数2012年07月27日到2012年09月09日的开盘价（如下表1）。
注：本数据来源于华泰证券。
（一）数据分析与处理
设2012年07月27日为第一个开盘日，28日为第二个开盘日，依此类推，并用t来表示第t个开盘日，同时设第t个开盘日的上证指数为yt。
根据以上数据，作出序列的时间序列图可以看出，上证指数的变化具有一定的时间趋势，因此我们可以初步判断原时间序列为非平稳的时间序列，为了更好的判别原序列的平稳性，本文对原时间序列进行了单位根检验，检验结果如图1所示。
从图1的检验结果中我们可以看到，t统计量的值远大于检验水平1%、5%、10%的临界值，因此拒绝原假设，即认为该时间序列是非平稳的。为了消除原时间序列的趋势并减少序列的波动，可以对原时间序列做一阶逐期差分xt=xt―xt―1，经过一阶差分处理后的时间序列的序列趋势基本被消除，基本符合平稳时间序列的性质。为了能够更好的判断差分后的序列是否平稳，绘制差分序列的相关图和Q统计量，结果显示一阶差分后序列的各阶滞后的自相关函数和偏相关函数都在95%的置信区间内，而且Q统计量对应的P值都大于0.05，从而表明差分后序列的趋势基本消除，即序列基本满足平稳性。
（二）模型的识别与预测
由上面的数据分析及处理可知，该居股价指数时间序列是一个非平稳的时间序列，但一阶差分后序列满足平稳性，故可以使用ARIMA（p，d，q）模型对其进行拟合和预测。通过EViews6.0软件的调试，逐步修改阶数，经过多次修改发现当p=1，d=1，q=0时，模型拟合效果较好，模型整体较为显著。因此我们可以用ARIMA（1，1，0）对上证指数进行拟合及预测。ARIMA（1，1，0）的估计结果如图2。
从图2我们可以得到，R2=0.9119， 调整的R2=0.9103，AIC准则=2.5923，SC准则=2.6640，F统计量=569.4781，其相应的概率值非常小，AIC和SC准则都比较小，从而说明模型整体上是显著的。为了更好的判断模型的拟合程度，我们对模型估计结果的残差进行白噪声检验，从检验结果我们可以看到，模型估计结果的残差序列的样本自相关系数都在95%的置信区域以内，而且自相关函数相应的概率值P都大于检验水平0.05，因此不能拒绝原假设，即认为模型ARIMA（1，1，0）估计结果的残差序列满足随机性假设，从而该模型可以用于拟合和预测。从拟合结果可以看出，模型的拟合值接近真实值，拟合情况较好，其中2012年09月10日至09月14日的上证指数拟合结果如表2所示。
注：绝对误差=O实际值―预测值O，绝对百分比误差=绝对误差/实际值
由表2可知，该模型拟合的绝对误差以及绝对百分比误差都比较小，因此该模型拟合情况较好，可以用来预测，预测结果如表3所示。
四、模型的分析、总结和展望
（一）模型的分析
根据建立的股票价格指数的ARIMA模型可以看出，上证指数在2012年09月09日到09月14日期间虽然又涨又跌，但总体趋势是上升的，但是从15日之后，上证指数一直处于下跌状态，而且下跌的速度比较快。这可能是由于一下几个原因：首先，人们对经济的前景不乐观，甚至是悲观，从而造成市场投资信息不足；其次，市场资金面紧张也是其中一个原因。最近，政府为了给过热的经济降温，尤其是为了解决通货膨胀问题，采取了紧缩的货币政策，从而市场资金面趋于紧张；再次，外部环境也不利于股市的发展。自从欧洲债务危机爆发以来，其阴影一直笼罩着各个国家，中国不可能独善其身。
（二）总结和展望
由以上分析可知，ARIMA模型较好的解决了非平稳时间序列的建模问题，该股票价价指数的ARIMA模型的实际值与拟合值的绝对误差和百分比绝对误差都较小，拟合效果较好。因此，ARIMA模型可以在时间序列的预测方面有很好的表现。此外，借助计量经济软件EViews6.0，我们可很方便地将ARIMA模型应用于金融等时间序列的拟合和预测。但是，由于金融时间序列的复杂性，ARIMA模型在应用时也有一定的不足，因为ARIMA模型只适用于短期预测，若想预测几个月的数据，效果则不太理想。所以，更好的模拟还需进一步研究和探讨。
参考文献：
[1]陈海明，李东.灰色预测模型在股票价格中的应用[J].科研管理，2003（2）：29―31
[2]王 燕. 应用时间序列分析[M].北京：中国人民大学出版社，2005：1―184
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[5]王萍，陈碧玉.灰色理论模型在股价预测中的应用[J].应用技术，2007（3）：15―17
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证券投资相关分析范文5
关键词： 证券公司；效率；风险调整
中图分类号：f830.9文献标识码：a文章编号：1003-7217（2013）05-0051-04
一、引言
证券公司分别以承销商和经纪商的身份，在一级市场和二级市场上都发挥着不可替代的作用，其效率的高低对于资本市场的运行效率和整个社会的资源配置效率而言，显然具有不可低估的影响。根据证券行业的特有属性，对证券公司进行科学的效率评价，不仅有助于证券公司合理界定自身经营管理状况、有效提高经营管理效率，而且有助于监管部门加强证券公司分类监管、提高监管效率。
目前，已经有部分文献对证券公司效率及其影响因素进行了实证分析。例如，樊宏（2002）、朱南、刘一（2008）分别利用数据包络方法（data envelopment analysis，以下简称为“dea方法”）分析了我国部分证券公司的经营效率[1]。宋健、刘艳（2006）在利用dea方法测度技术效率和规模效率的基础上，通过回归分析了我国证券业市场绩效（roa）的影响因素[2]。李兰冰等（2011）将dea方法与meta frontier模型、malmquist指数和tobit模型结合起来，对海峡两岸证券业经营效率进行了比较研究[3]。黄璐等（2011）、高士亮、程可胜（2011）分别利用三阶段dea方法，对我国证券行业的经营效率进行了实证分析[4-5]。
然而，上述文献在对证券公司效率进行评价过程中，都是在一般的财务指标和其它规模指标的基础上构造投入和产出指标，没有考虑证券行业直接面对急剧波动的证券市场、风险极高的特有属性，没有将风险暴露作为一种投入而纳入到证券公司效率评价过程之中。
本文以风险作为证券公司效率评价中的一种投入，基于2010年证券公司财务报告和净资本数据，以净资产与净资本之差作为风险暴露水平的指标，利用dea方法，对我国证券公司效率进行实证分析，并将这一结果与不考虑风险差异条件下的效率评价结果进行比较分析。
二、研究设计
迄今为止，对任一类组织的效率进行具有理论基础的评价，一般遵循由farrel（1957）提出、在charnes、cooper & rhodes（1978）的开创性研究中得到推广的思路，即假设一类组织利用某些投入生产某些产出，并根据实际数据拟合出一个“最佳实践”（best practice）技术，作为衡量实际效率的参照系，然后针对某个经济变量（例如投入、产出、成本、利润等），计算该变量在参照技术和实际技术下的值，二值之比（或者其倒数）即为所估计的效率值[6-7]。
根据上述思路，效率评价主要包括以下内容：参照技术的估计方法、作为效率衡量对象的经济变量以及投入产出变量的选择。
本文旨在探讨风险在证券公司效率评价中的作用，并在充分考虑数据可得性的基础上提出一种经过风险调整的证券公司效率评价方法。因此，尽管前沿分析法及其dea、sfa等分支不断得到发展，如charnes等人（1985）提出了纯技术效率概念，andersen & petersen（1993）和lovell & rouse（2003）等人提出了超效率dea模型，本文将仅仅基于基本的效率评价模型进行分析。实际上，本文提出的以风险作为投入、并按照净资产与净资本之差来计量证券公司的风险的思路，可以很方便地拓展到生产效率评价模型的其它形式中[8-10]。
（一）参照技术的估计方法
本文旨在提出通过将风险作为一种投入引入证券公司效率评价过程及其实现方法，不涉及对参照技术的估计方法的具体设定。实际上，本文提出的方法适用于参照技术的所有估计方法，包括非参数估计方法（如dea、fdh）和参数估计方法（如sfa、dfa、tfa）。
为了便于理解，本文将以证券公司效率评价文献中使用最为广泛的dea方法作为参照技术的估计方法。在具体应用中，dea方法包括不变规模报酬（crs）和可变规模报酬（vrs）等两种形式。由于我国目前对证券行业实行业务资格审批与资本实力挂钩的监管方式，从事较高风险的证券业务需要具备较高的净资
，而本文将风险视为一种投入，因此本文将只考虑crs形式。
（二）效率衡量对象
效率一般可以按照衡量对象分为投入导向（input oriented）的效率和产出导向（output oriented）的效率，在涉及价格因素的情况下，也可以分为技术效率、配置效率以及作为二者之比的纯技术效率。由于证券公司的部分投入和产出的价格很难合理地估计，本文将不考虑配置效率和纯技术效率，而只考虑投入导向的技术效率（以下简称为“投入技术效率”）和产出导向的技术效率（以下简称为“产出技术效率”）。
若记生产集为t，定义投入集为l（η）={χ|（χ，η）∈t}，产出集为p（χ）={η|（χ，η）∈t}。则投入技术效率为ei（χ，η）=min{λ|λχ∈l（η）}，产出技术效率为eo（χ，η）=max{λ|λμ∈l（χ）}。将其中生产集t替换为由（1）式表示的参照生产集，即可得到dea方法的crs形式下投入技术效率与产出技术效率之值。
（三）投入与产出的选择
投入与产出的选择对于决策单元的效率评价结果具有相当重要的影响，研究者往往基于其研究目的和侧重点来选择投入和产出指标。 在投入选择方面，对于一般生产企业来说，投入包括固定资产、劳动力、能源、原料和外购服务等多种类型，而对于证券公司来说，后三者从其归属于当期的成本在营业支出中所占比例来看微不足道，因此，程可胜（2009）、王晓芳与程可胜（2009）、高士亮与程可胜（2011）等将固定资产和劳动力作为证券公司仅有的两种投入[11-12]。
但是，很多证券公司不仅从事经纪业务和投行业务，而且从事证券投资业务，并因此取得投资收益或者损失，其产出的生成除了依赖于劳动力投入之外，在更大程度上依赖于资金，而不是固定资产，因此以固定资产而不是资金作为资本投入，并不符合证券行业的典型特征。以资金作为资本投入，首先需要合理地界定资金的范围，不同的界定方法会导致不同的资本投入选择。其中一种界定方法强调资金的存量，另一种界定方法则强调资金的流量或者说资本提供的“服务”，此外，李兰冰等（2011）将上述两种方法结合起来，同时以一种存量（注册资本或者净资产）和一种流量（管理费用或者营业费用）作为资本投入。但是，由于资本的存量是其提供的服务的基础，而且现有的证券行业监管体制是基于资本的存量建立的，所以存量方法更加合理，本文将采用这一界定方法。由于注册资本具有名义性和调整滞后性，并不能真实、及时地反映证券公司资本投入规模，在以职工薪酬作为劳动力投入的指标的同时，以净资产作为唯一的资本投入。
此外，在证券公司效率评价过程中不考虑风险暴露水平的差异并进行相应的风险调整，将导致效率评价结果失真。在证券公司效率评价过程中进行风险调整，并保持评价方法和分析结果解读方面的一致性，就只能从投入产出指标方面入手。这可以通过对投入产出指标进行风险调整实现，也可以通过将风险直接作为一种投入纳入效率评价模型中来实现。本文将采用后一种方法。
将风险作为一种投入进行证券公司效率评价，其前提是存在一种适用于不同业务类型和规模的风险衡量指标。目前，各个证券公司具有不同的分类评级和业务资格组合，其经营策略和业务重心不尽一致，而且其股票、债券等资产的持仓数据并不会公开。考虑到这一点，基于净资本与净资产提出一种具有普遍的适用性、数据可得性和可行性的风险衡量指标。根据有关法规，证券公司的净资本是在净资产的基础上通过对特定项目进行一定比例的扣减计算得到的，其中扣减比例根据监管部门对上述项目的风险特征的判断决定。这一做法实际上相当于对净资产进行风险调整，净资产与净资本之间的差额反映了证券公司承担的风险的大小，本文以此差额作为风险投入。
在产出选择方面，现有研究有的关注证券公司整体业绩，而将营业收入[11]-2011利润总额[2]以及营业收入和净利润作为产出，其他研究则更为关注各项主营业务经营情况，而以多项主营业务收入作为产出[13]。本文以净利润作为唯一的产出。
（四）样本的选取
以2010年末存在的106家证券公司作为样本，为了保证设定的风险投入指标为正值以及有关数据存在，从中剔除了1家未报告职工薪酬信息的证券公司（中金公司）、7家净资产小于净资本的证券公司（北京高华、东北证券、东兴证券、高盛高华、瑞银证券、英大证券、
中航证券）和1家年初净资产小于年初净资本的证券公司（华融证券），因此，样本实际上仅包括97家公司。所有样本数据均来自中国证券业协会网站排名和证券公司年报。
表1列出了样本观测值的描述性统计。其中，劳动力投入（职工薪酬）、资本投入（净资产）、风险投入（净资产与净资本之差）和产出（净利润）均以万元为单位，并通过四舍五入取整数值。
为了与净利润和职工薪酬等流量在时间上保持一致，年初（年末）风险投入按照年初（年末）净资产与年初（年末）净资本之差计算，净资产和风险投入均按照其年初和年末之平均值计算。
三、效率评价结果与分析
按照上述方法，将风险作为证券公司的一种投入，并以净资产与净资本之差作为风险投入的变量，基于97家样本公司2010年的数据，进行证券公司技术效率的数据包络分析，其结果如表2。其中部分结果由于经过四舍五入保留两位小数而完全相等。根据这一结果，2010年末净资产规模最大的5家证券公司均未达到生产前沿面。截止2010年末已上市的13家证券公司中仅有2家位于生产前沿面上。
为了与不考虑风险投入的情况下的证券公司效率评价结果进行比较，利用同样的样本、数据和方法，以职工薪酬和净资产分别作为劳动力和资本投入，以净利润作为产出进行dea分析，其结果与上述包含风险投入的效率评价结果之间的相关系数只有0.25，仅存在极其微弱的正相关关系。这说明，在考虑和不考虑风险的条件下对证券公司效率进行dea分析，所得到的结果会出现较大差异。
为了揭示上述关系对于子样本的稳健性，分别以净资产和风险投入作为排序依据，将整个样本划分为规模较大（或者风险较高）、规模（或者风险）适中、规模较小（或者风险较低）的三组，分别对上述各组在考虑和不考虑风险条件下的效率值进行相关分析，结果发现，其相关系数全部为正，但均不大于0.37。这表明，考虑和不考虑风险条件下的证券公司效率评价结果之间的重要差别，并不依赖于规模和风险投入等属性。
四、结论
不同证券公司因从事的证券业务的性质和风险偏好等方面的差异，具有不同的风险属性。证券公司直接面对复杂多变的金融市场使得风险属性对其效率评价很可能具有重要意义。而现有的证券公司效率评价研究均没有考虑证券公司的风险属性，这很可能导致证券公司效率评价结果的失真。本文提出了一种基于dea的经过风险调整的证券公司效率评价方法，将风险作为证券公司的一种投入，并利用证券公司净资本监管及相关数据提出按照净资产与净资本之差来计量风险，从而保障这一方法应用上的数据可得性和实践可行性。 本文研究发现，在考虑和不考虑风险的前提下分别利用完全相同的样本、数据和方法得到的证券公司效率评价值之间的相关关系极其微弱。上述研究结果表明，是否考虑风险投入上的差异对于证券公司效率评价结果具有显著影响。实际上，本文对样本证券公司的效率评价结果与现有研究结果之间大相径庭，这种差异除了可能源于样本和方法的不同之外，也很可能是由于本文在效率评价中考虑了风险的影响，而现有研究都没有。
如果监管部门有关净资本指标的计算方法的设定能够充分考虑了证券公司的经过风险调整的资本充足性，从而使得净资产与净资本之差能够充分反映证券公司之间的风险差异，那么，根据上述研究结果，可以推断，证券公司效率不仅与管理和技术等传统影响因素有关，而且很可能受到风险偏好和风险承担等因素的影响。
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证券投资相关分析范文6
一、引言及相关文献
目前中国新型农村社会养老保险（以下简称新农保）试点正在各地如火如荼地进行，覆盖面不断扩大，参保人数不断增多。截至2011年末，全国已有60%的县开展新农保试点，参保人数达到32643万人。随着新农保覆盖面的扩大和参保人数的增多，新农保基金积累数额将会越来越大。据人社部农村社会保险司司长游钧透露，截至2011年底，新农保基金已经积累了1300多亿元，今后预计每年新增资金1000亿元。可见，在看到新农保征缴取得成绩的同时，如何实现新农保基金的保值增值已成为摆在政府和公众面前的一道难题。当前学术界对新农保基金保值增值问题的研究并不多。在相关的研究文献中，大多学者都认为现行的新农保基金管理层次过低、保值增值途径过窄，无法应对基金贬值风险，主张通过实行市场化投资管理以实现基金的保值增值。但不同学者由于研究视角和研究侧重点的不同，提出了不同的基金保值增值策略，如梁春贤（2010）提出拓宽投资渠道、提高运营机构的市场化水平、实行“谨慎人原则”、建立风险准备金、实行政府担保机制等建议。阳义南（2011）提出了新农保个人账户基金市场化运营的治理结构、风险控制措施，并参照企业年金基金资产配置比例的规定，设计了三种资产配置方案。刘昌平等（2010）提出建立完善的新农保基金投资管理制度与严格定量限制的基金监管制度，可以采取以省级农保机构为受托人的信托型管理方式或银行质押贷款方式。纵观已有的研究文献，大都是从定性的角度对新农保基金管理的问题与对策进行的研究。本文主要从定量的角度对新农保基金资产配置比例问题做出分析。
二、新农保基金现行投资政策评析
《国务院关于开展新型农村社会养老保险试点的指导意见》［国发（2009）32号］第九条规定，“新农保基金纳入社会保障基金财政专户，实行收支两条线管理，单独记账、核算，按有关规定实现保值增值”。至于“有关规定”，迄今为止仍然没有出台，各地的普遍做法是存银行、买国债。根据中国人民银行公布的“金融机构人民币存款基准利率”，可以得到1990-2010年一年期银行存款利率（其中利率在一年内发生多次调整的，根据实际天数进行加权平均），根据《中国统计年鉴2011》可以获取1990-2010年的农村通货膨胀率。通过计算发现1990-2010年中国一年期银行存款利率平均值为5.11%，农村通货膨胀率平均值为4.74%，平均实际利率仅有0.37%。如果仅考虑2001-2010年的情况，平均实际利率仅为-0.11%。以凭证式国债利率为例。中国从1994年开始发行凭证式国债，期限大部分是3年期和5年期的，根据齐鲁银行网站公布的数据可以获得历年国债利率（在一年发行多期国债而利率不同时，取算术平均值）。通过计算发现，国债利率在扣除农村通货膨胀率后，1994-2010年三年期国债的平均实际利率为1.15%，其中2001-2010年仅为0.86%。1996-2010年五年期国债的平均实际利率为2.85%，其中2001-2010年仅为1.25%。可见，当前新农保基金存银行、买国债的投资方式收益率非常低，若遇上通货膨胀比较严重的年份，实际收益率甚至为负值（如2004年，2007年，2008年）。因此，在现行投资政策下，新农保基金将无法抵御未来可能出现的通货膨胀风险，为此，新农保基金应适时进入资本市场以实现保值增值。
三、新农保基金进入资本市场的条件分析
（一）中国资本市场不断发展和完善，为新农保基金进入资本市场提供了良好的外部条件目前，中国资本市场的规模不断壮大，市场结构和产品结构也越来越合理。根据《中国统计年鉴2010》的数据，截至2009年底，中国境内上市公司数（A、B股）1718家，股票总市值达到243939亿元。证券投资基金数557只，证券投资基金规模达到24536亿元。2009年全年中国国债发行额达到17927亿元，企业债发行额达到15864亿元，债券成交额达到40059亿元。期货总成交量215752万手，期货总成交额达到1305143亿元。
（二）新农保基金进入资本市场有丰富的经验可资借鉴全国社会保障基金和企业年金基金已经分别于2001年和2006年进入资本市场，运行效果良好。其中，全国社会保障基金自进入资本市场以来，年均收益率（2001-2010年）达到了9.17%；企业年金基金自2006年实行市场化管理运营至2009年6月底，年均收益率达到10.5%。全国社会保障基金和企业年金基金投资运营经验可以为新农保基金入市提供借鉴。
（三）新农保基金进入资本市场有良好的政治条件在2009年第三季度的新闻会上，人社部新闻发言人尹成基透露，人社部目前已形成初步的城镇职工基本养老保险个人账户基金投资办法的文件，适当时候将投资于资本市场，为慎重起见，还要对该办法做进一步的论证。2012年3月，广东省千亿城镇职工基本养老保险基金委托全国社会保障基金理事会投资运营，部分资金将会被配置到股票资产中来，这无疑在全国开了个先例。可见，目前中国新农保基金进入资本市场的条件已基本成熟。在新农保制度实现全覆盖后，可以考虑将新农保基金投资于资本市场，这既是基金保值增值的需要，也是大势所趋。
四、新农保基金资产配置比例模拟分析
投资组合理论最早由美国经济学家Markowitz提出,1952年他在《资产组合的选择》一文中提出了确定最小方差资产组合集合的思想和方法，开创了对投资进行整体管理的先河。现资组合理论除包括Markowitz的投资组合理论之外，还包括资本资产定价模型、有效市场理论以及行为金融理论等。本文将根据Markowitz组合理论以及资本资产定价模型，对新农保基金在银行存款、国债、企业债和股票之间的资产配置比例做出模拟分析。
（一）无风险资产与风险资产组合间最优配置比例公式推导1.无风险资产和单一风险资产间最优配置比例公式推导假定无风险资产F的无风险利率为rf，风险资产P的预期收益率为E(rp)，标准差为σp，由无风险资产F和风险资产P组成的投资组合记为C，其期望收益率和标准差分别记为E(rc)和σc。设投资组合C中风险资产的投资比例为w，无风险资产的投资比例为1-w，则投资组合C的预期收益率和标准差分别为：（公式略）（3）式投资学上称之为资本配置线(CAL)，表示了投资者可以选择的风险资产与无风险资产的所有组合。但仅凭（3）式无法确定出最优配置比例，这里引入经济学中“效用”的概念用来测度人们对风险—收益的主观判断的大小，并采用DuttaJ等人的研究成果，假定新农保基金投资者的效用函数为：（公式略）2.两种风险资产间的投资组合假定风险组合P由一个债券组合B和一个股票组合S组成，它们的预期收益率分别为E(rp)、E(rb)、E(rs)，标准差分别为σp、σb、σs，相关系数为ρ。设投资于债券组合B和股票组合S的比例分别为wb和ws，则wb+ws=1。根据投资组合理论，可以得到（公式略）3.无风险资产与风险资产组合间最优配置比例公式推导根据投资组合理论，无风险资产与风险资产之间的配置点必定是资本配置线(CAL)上的点，由风险资产构成的风险资产组合必定是有效边界上的点，因此，CAL与有效边界的切点P是最优的风险资产组合点，而此时的CAL斜率最大。投资者的效用曲线与斜率最大的CAL的切点C就是无风险资产与风险资产组合之间的最优配置点，首先求最优的风险资产组合P。如图1所示，最优的风险资产组合P出现在CAL与有效边界的切点处，此时CAL斜率最大，我们设过P点的CAL的斜率为kp，则由（3）式可知（公式略）根据这一比例，利用（6）和（7）式，可以计算出最优风险资产组合的预期收益率E(rp)和标准差σp。将这一最优风险资产组合与无风险资产进行再组合，利用（5）式可以计算出投资组合中风险资产组合的比例w*。相应的，可求得投资组合中无风险资产的最优配置比例为1-w*，债券组合和股票组合的最优配置比例为w*w*b和w*w*s。
（二）新农保基金在国债、企业债和股票间的最优配置比例以3年期凭证式国债代表无风险资产，以上证综合指数和上证企债指数代表股票、企业债两种风险资产，样本的选取情况如下：中国自1994年开始发行3年期凭证式国债，考虑到上世纪90年代初以来，特别是1998年亚洲金融危机之前，中国一直实行较高的利率政策，其利率水平并不具有代表性，为此仅选取2000-2010年国债利率作为样本。以此计算出无风险资产的平均收益率rf为3.38%，标准差为0.99%。根据上证综合指数每年的开盘点数和收盘点数，运用公式“股票年收益率=（收盘点数-开盘点数）/开盘点数”可以计算出中国自建立股市以来的历年股票收益率。为了便于后文中与企业债做相关分析，仅选取2003-2010年的收益率数据作为样本，以此计算出股票的平均收益率E(rs)=26.11%，标准差σs=66.43%。这里以二级市场上市交易的企业债代表债券资产，由于上海证券交易所从2003年才开始企债指数，我们选取2003-2010年的收益率数据作为样本。以此计算出来的企业债的平均收益率为E(rb)=4.82%，标准差为σb=10.64%，企业债与股票相关系数为ρ=-0.552。将样本数据代入上述公式，可求得无风险资产的投资比例（公式略）由于新农保基金是极度厌恶风险的，我们仅考虑风险厌恶系数为7-10的情况（比较保守和稳健的情况），此时国债的投资比例为24%~47%，企业债为44%~63%，股票为9%~13%。
（三）包含银行存款在内的新农保基金资产组合分析新农保基金的资产组合应该包括银行存款、无风险资产以及各种风险资产。银行存款主要用来满足新农保基金流动性的需要，不是以收益为目的，但是它挤占了新农保基金在其他资产上的配置量。参照企业职工基本养老保险的政策规定：基金结余额要预留相当于2个月的支付费用。但由于目前新农保刚开始试点不久，领取养老金待遇的主要是“老人”和一少部分“中人”，领取的养老金主要是基础养老金部分，个人账户养老金部分非常少，因此这一政策规定在目前来说不具有代表性。①这里借鉴企业年金的做法，根据《企业年金基金管理试行办法》的规定，企业年金基金“投资银行活期存款、中央银行票据、短期债券回购等流动性产品及货币市场基金的比例，不低于基金净资产的20%”，假定投资于银行存款的比例为20%。根据前文的计算结果很容易计算出包含银行存款在内的新农保基金资产最优配置比例。这里同样只考虑风险厌恶系数为7~10的情况，此时银行存款的投资比例为20%，国债为20%~38%，企业债为35%~50%，股票为7%~10%。
