关键词:股票投资价值;指标体系;模糊综合评价;层次分析法
股票投资价值评估是进行股票投资有效决策的前提,一直是证券市场上的研究热点之一。目前在股票投资价值评价问题研究中,一方面有采用关键性指标进行评价,如市盈率或市净率指标,由于股票投资价值是很多复杂因素决定的,只采用单一的评价指标,很可能导致股票投资决策的片面;另一方面采用大量对股票投资价值有影响的因素来评价股票的投资价值,但是由于评价体系中各因素之间存在着相关性,也容易导致评价结果缺乏可操作性。为克服上述问题,近来一些学者建立了股票投资价值的层次分析法、灰色多层次评价、SWOT方法、熵权双基点法等等,提高了股票投资价值评价的全面性及有效性。
本文在对股票投资价值特点深入分析的基础上,建立了用于股票投资价值评价的指标体系,针对影响股票投资价值的多因素特点,采用层次分析法确定股票投资中各种影响因素的权重分配,建立了用于股票投资价值的模糊综合评价模型,为进行股票投资决策提供有效的依据。
一、股票投资价值评估指标体系
自《中华人民共和国证券法》施行以来,股票市场越来越规范化,从而吸引众多投资者携着大量资金涌入股市,目的是赚取丰厚的利润。可是股票市场受到政策、行业特点、技术面分析等许多因素影响,存在很大的风险性。采用系统工程中的Dephi方法设计问卷调查表,通过请教多位股票投资专家和一些资深股民,并在对大量关于股票价格因素文献资料研究的基础上,建立了影响股票投资价值的主要因素(指标体系)(见图1)。
在股票投资价值评价指标体系中有的因素(指标)可以具体量化,如每股收益、每股净资产、每股公积金等,有些却不能具体量化,如行业特点等,可采用系统工程方法实现对各种指标的标准化处理。
二、模糊综合评估方法在股票投资评估中的应用
(一)模糊综合评价方法
模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluation,简称FCE)是一种应用非常广泛并且有效的模糊数学方法,是应用模糊变换原理和最大隶属度原则,全面考虑了与被评价事物相关的各个因素。
模糊综合评价可按以下的步骤进行:
1、确定评价因素集合
因素集U是影响评价对象的各个因素所组成的集合,可表示为:
U={u1,u2,...,un}①
其中,ui(i=1,2,...,N)为评价因素,N是同一层次上单个因素的个数,这一集合构成了评价的框架。
2、建立权重集
一般来说,因素集U中的各个元素在评价中具有的重要程度不同,因而必须对各个元素ui按其重要程度给出不同的权数aij。由各权数组成的因素权重集A是因素集U上的模糊子集,可表示为:
A={a1,a2,a3,...,an}②
其中,元素ai(i=1,2,...,n)是因素μi对U的权重数。即反映了各个因素在综合评价中所具有的重要程度,通常应满足归一性和非负性条件:
ai=1(0≤ai≤1) ③
3、确定评价等级标准集合
评语集是由评价对象可能做出的评价结果所组成的集合,可表示为:
V={v1,v2,v3,...,vn}④
其中,vi(i=1,2,...,n)是评价等级标准,m是元素个数,即等级或评语次数。这一集合规定了某一评价因素评价结果的选择范围。
4、单因素模糊评价
单独从一个因素出发进行评价,以确定评价对象对评价集元素的隶属程度,称为单一素模糊评价。假设对第i个评价因素μi,进行单因素评价得到一个相对于vi的模糊向量:
Ri=(ri1,ri2,...,rij),i=1,2,...,N;j=1,2,...,n⑤
rij为因素μi具有vj的程度,0≤rij≤1若对n个元素进行了综合评价,其结果是一个N行n列的矩阵,称之为隶属度R。
若为正向关系(如每股收益),可采用公式⑥计算:
YⅠ=1 x≤SⅠ SⅠ
YⅡ=0x≤SⅠ,x≥SⅡxⅠ
YⅢ=1x≥SⅢSⅡ
若为逆向关系(如市盈率),可采用公式⑦计算:
YⅠ=1 x≤SⅠ SⅠ
YⅡ=0x≥SⅠ,x≤SⅡSⅡ≤X
YⅢ=1x≤SⅢSⅢ
进而得到隶属度函数矩阵R:
R=YYYYYY… ……YyY
其中,YⅠ,YⅡ,YⅢ分别代表各级指标的隶属函数,SⅠ,SⅡ,SⅢ分别代表各指标级别分界值,x为所选择参数指标实测值。
5、模糊综合评价
由因素集、评语集、和单因素评价集可以得到模糊综合评价模型:
B=A×R=(a1,a2,...,an)×r,r,...,rr,r,...,r...................r,r,...,r=(b1,b2,...,bn)⑧
其中,bi成为模糊综合评价指标。
6、进行规一化处理
首先计算各评价指标之和:b=bi,再用b除各个评判指标,即:
B=(,,...,) ⑨
得到归一化的模糊综合评判指标。
(二)模糊综合评价方法在股票投资价值评价中的验证
1、原始数据获取
从上海证券交易所交通运输板块中的公路管理及养护行业中抽出福建高速股票,然后进行无量纲化(归一化),结果如表1所示。
2、对原始数据进行归一化处理
对于效益型属性按公式rij=进行归一化数据,对于成本型属性按公式rij=进行归一化数据,得到的原始数据的归一化结果如表2所示。
3、用层次分析法获取权重W
采用层次分析法获得福建高速股票投资价值中各指标权重分配如表3所示。
4、建立评价集V
一般情况下,评价集中的评语等级级数m取值要适中,如果过大,语言难以描述且不易判断等级归属,如果太小又不符合综合评价的质量要求。具体等级可以依据评价内容用适当的语言描述。股票投资价值的评价集如下:
对于效益型指标来说:V={v1,v2,v3,v4,v5}={优秀(1.0),良好(0.8),中等(0.6),一般(0.4),差(0.2)}。
对于成本型指标来说:V={v1,v2,v3,v4,v5}={优秀(0.2),良好(0.4),中等(0.6),一般(0.8),差(1.0)}。
5、隶属度函数的获取
根据公式⑥、⑦获得福建高速股票投资价值的隶属度函数矩阵为:
R=10000100001000000001100001000000.941 0.059 001000010000100001000000 0.51 0.49 0
6、用简单线性加权法计算投资福建高速股票的模糊综合评价值
投资福建高速股票价值的评价结果为:
D1=W×R=(0.45380.13070.07900.06800.2685)
可知,有45.38%的股票投资者认为投资福建高速的方案是优的,还有26.85%的投资者认为投资该只股票的方案是差的,其余认为投资该股票分别为良、中、一般的投资者占少数,因此就投资中原高速的方案来说是可行的。
三、结论
在对投票投资价值特点分析的基础上,采用系统工程方法设计了影响股票投资价值的因素集,进而建立了用于股票投资价值评价的指标体系;采用层次分析法获取诸多评价指标的权重分配,然后将模糊综合评判法用于股票投资价值的综合评价与分级,达到投资利润最大化和风险最小化的目标。
参考文献:
1、MicheleBagella,Leonardo Becchetti,FabrizioAdriani.Observed and“fundamental” price-earning ratios:A comparative analysis of high-tech stock evaluation in the US and in Europe[J].Journal of International Money and Finance,2005(4).
2、郝爱民.中国证券市场价值投资效应及影响因素[J].统计与决策,2006(6).
3、王玉春.财务能力与股票价格关系的实证研究[J].经济管理,2006(4).
4、张根明,何英.AHP在股票投资价值中的应用[J].统计与决策,2005(10).
5、马小勇,陈森发.股票投资价值的灰色多层次评价[J].价值工程,2005(9).
6、任铁权.SWOT-EC权值评价法在股票投资中的应用[J].商业经济,2009(2).
【关键词】马科维茨理论 组合优化
一、前言
股市有风险，投资需谨慎。在做每一个投资决策前，我们都要分析这个股票组合中每只股票的风险与收益，各股票间的相关性，股票组合的方差。马科维茨投资组合理论正是揭示了“资产的期望收益由其自身的风险的大小来决定”这一重要结论，即资产（单个资产和组合资产）由其风险大小来定价，单个资产价格由其方差或标准差来决定，组合资产价格由其协方差来决定。一般而言相关性越大，投资者所面临的风险越大；组合的方差越大，投资者希望的超额收益越大。确定一个投资组合，通过投资组合权重的计算，找出最优风险投资组合比例，使组合波动性最小，是我们运用马科威茨投资组合理论的目的。
二、实证分析
（一）股票数据的选取
本文选取了市场中医药行业的华润三九（000999.SZ）、交运设备业的林海股份（600099.SH）、银行信托业的中信银行（601998.SH）、电子元件业的国光电器（002045.SZ）和券商信托业招商证券（600999.SH）五只股票在2009年12月31日——2013年5月10日的每月月底股票的收盘价数据，及同时段具有良好代表性的沪深300收盘价数据。
（二）股票数据的分析与计算
运用EXCEL软件来说明马科维茨投资组合理论的运用。
3.股票的标准差计算各股票与沪深300的β系数，β系数代表了资产的风险溢价与市场投资组合的风险溢价成比例，β>0，证券收益与市场组合收益正相关，β
4.通过以上数据，运用EXCEL软件中的规划求解功能求出最优投资组合，组合的期望回报率和风险，如表4。
三、结论和建议
马科维茨投资组合理论是在给定收益条件下风险最小，选取的五只股票分数不同行业相关系数较低符合投资分散化的要求，通过计算可以发现的股票组合风险小于单只股票的风险，组合得到优化，投资者可以获得比原先更低的风险，
更好的收益。该理论告诉我们在进行投资组合时，要充分分析个股票的分线与收益，结合自己的风险偏好度，科学理性投资。马科维茨投资组合理论也为证券分析知识欠缺的投资者提供了简便易行的投资分析方法。本文以实例简要说明了马科维茨投资组合理论的应用方法，希望能读者以帮助。
参考文献
【关键词】时间序列 协方差矩阵 最佳阀值 凝聚子群 Matlab Ucinet
股票的相关性分析是规避系统性风险的有效方法，可以判断整体市场的运行态势，更好的挖掘市场机会。在股票市场中，如果两支股票的相关性大，则表明这两支股票波动方向的一致性较强，如果多支股票相互之间的相关性都很强，当一支股票出现大幅度的涨或者跌时，其他股票也发生大幅度涨跌，严重时将危害股票市场的稳定。通过研究股票之间的相关性对投资者的投资决策和监管部门的监管都有重要的意义，对防范和控制股票市场风险，维护金融市场稳定有积极作用。
一、股票相关性指标的确定
（一）研究思路
协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标，通俗点就是投资组合中两个项目间收益率的相关程度，协方差的绝对值越大，表示这两种资产收益率关系越密切；绝对值越小表明这两种资产收益率的关系越疏远。
两个向量间的相关性系数ρ12= ，Cov（R1，R2）表示向量R1与R2间的协方差，假设各数据的概率相等且为，则
这样两个向量间的相关性系数的计算就转换为对其协方差的计算。
（二）数据处理
选取股票中的“个股回报率”作为指标对象，将2013年的数据划分为1、2月、3、4月、5、6月、7、8、9月四个时间段消除时间因素的干扰，抽取40支股票，计算其四个时间段各股票的相关系数，再计算出协方差矩阵，根据矩阵的结果来分析股票之间的相关性。
（三）结果分析
抽取40支股票利用matlab计算其2013年4个时期的相关系数，以股票代码002640、002692、300028、300100、300167、00228
6、002344这几支股票为例进行分析，选择第一时期作为研究的时期，结果见表1；
由表2的结果，数据为正的说明两支股票间的回报率是同方向变化的，像代码为002640与002692之间就同增同减，而002640与300028这两只股票简的回报率是反方向变化的，即当其中一只股票收益上升时，另一只股票的收益是下降的。
该问题选取个股回报率作为相关指标，相关系数作为度量指标，并且巧妙的建立协方差矩阵，将股票间复杂的相关性问题直接的利用协方差来进行分析。
二、股票网络的构建
（一）研究思路
根据做出的相关系数表构建相关性矩阵，以股票间相关系数为权作边，建立无向加权网络模型，选取适当的阈值并在此基础上再寻找最佳阈值精简得到的新的网络，将该网络中最佳阈值附近的一系列阈值构建的网络的关键节点进行比较分析。
（二）研究方法
假定有N只股票。第i只股票在时刻t价格为Pi（t），股票i的对数回报是Si（t）=lnPi（t）-lnPt-1（t），对一定的连续交易日序列，形成回报向量Si，为了表征股票的同步时间进化，在股票i和j之间使用等时间相关系数，定义如下：
这些相关系数形成一个N×N矩阵，且-1≤γij≤1，接着将每个元素取绝对值│γij│转换成影响矩阵，这样就有0≤│γij│≤1，并仍以γij记两只股票间相关系数的绝对值。
无标度网络中存在一定数量的度值（连接数）极高的节点，即度最大的那些节点，通常称为hub节点，也称为网络的关键节点。为了更加细致地分析股票间相互影响的行为，设定不同强度阈值γ0，分别观察当相关系数γij>γ0时的网络性质，我们更关心股票间的强影响，所以只考察γ0>0的情形。
（三）结果分析
在给定阈值0.5构建的网络的基础上再寻找最佳阈值精简得到的新的网络。将该网络中最佳阈值附近的一系列阈值构建的网络的关键节点进行比较，取前15位按从大到小依次排列，如表3所示。
从表3中可以看到，在阈值点0.5、0.505、以及0.51基础上得到的关键节点排名前三位的都为节点002692、002407、002464，前15名的关键节点基本保持不变，由于关键节点对网络起着主导作用，说明运用最佳阈值构建的股票网络具有稳定性，所构建的股票网络拓扑性质也较稳定，有利于进一步研究股票市场中的各种金融现象。
三、凝聚子群模型的构建
（一）研究思路
一个凝聚子群至少涉及两个方面：一个是重点关注子群内部的关系；二是比较子群内部成员之间的关系强度或频次相对于子群内、外部成员之间的关系强度或频次。子群内部的关系与字裙之间的关系称为“核心―边缘”维度，从而引出几个凝聚子群概念。
对于一个多值关系网络中的一个凝聚子群来说，如果其中的全部gα个点到该子群的至少gα-k个点之间的关系的取值都不小于c的话，这种凝聚子群就叫做c层次的k-丛。
（二）研究方法与结论
在UNINET中，点击Network-Regions-Components-Simple graphs进行成分分析。该程序既可以分析二值网络数据、多值数据中的成分、分析无向关系网络，也可以分析有向关系网络。
通过图1可以直观地看出这40支股票板块的划分情况，以002464（金利科技）、002407（多氟多）、002692（远程电缆）、600872（中炬高新）、600201（金宇集团）这五支高凝聚度的股票为关键点，可以将网络图划分为五个板块。分析各支股票所涉及的领域，发现电力、表面材料技术领域、综合性投资、生物科技和金属材料以及高科技尖端领域公司股票具有高凝聚力，这些公司的股票波动会对股市由较大的影响。且由于地区差异、政策原因、行业相关性因素等会导致网络划分版块与实际板块划分存在差异。
四、总结
股票是风险性资产，投资者需要自行承担投资风险，所以每一个投资者应谨慎从事。我们需要认真进行股票投资分析，将风险的损失降到最低。要慎重选择自己的投资对象。股票投资需要智慧与时机的结合，在看准了最佳时机时运用智慧的头脑开展投资行为。近年来股市一直处于熊市低迷状态，股票价格一路下跌，国家需要稳定物价，促进股票市场健康发展；扩大内需，维持汇率相对稳定；控制货币发行总量，适时调整货币政策。作为投资者，我们需要谨慎选择投资对象，智慧投资，一旦看准，长期持有，同时应该量力而行。
参考文献：
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一、公司财务分析的哈佛框架
公司财务报表分析并不是有效分析公司经营活动的全部，而只是其中一个较为技术化的组成部分。有效的公司经营活动分析，必须首先了解公司所处的经营环境和经营战略，分析公司经营范围和竞争优势，识别关键成功因素和风险，然后才能进行公司财务报表分析。由于公司管理层拥有公司的完整信息，且财务报表由他们来完成，这样处于信息劣势地位的外部人士、包括股票投资者就很难把正确信息与可能的歪曲或噪声区别开来。通过有效的财务分析，可以从公开或公司提供的财务报表数据中提取管理者的部分内部信息，但由于分析者不能直接或完全得到内部信息，转而只能依靠对公司所在行业及其竞争战略的了解来解释财务报表。一个称职或成功的财务分析者必须像公司管理者一样了解行业经济特征，而且应很好地把握公司的竞争战略。只有这样才能透过报表数字还原经营活动，从而较为全面和客观地掌握公司的财务状况。正是基于如上考虑，哈佛大学的佩普、希利和伯纳德三位教授在其著作《运用财务报表进行公司分析与估价》一书中提出了一个全新的公司财务分析框架———哈佛分析框架。哈佛框架的核心是：阅读和分析公司财务报表的基本顺序是：“战略分析会计分析财务分析前景分析。”也就是说，先分析公司的战略及其定位；然后进行会计分析，评估公司财务报表的会计数据及其质量；再进行财务分析，评价公司的经营绩效；最后进行前景分析，诊断公司未来发展前景。可见，哈佛框架完全超越了传统的“报表结构介绍———报表项目分析———财务比率分析”的体例安排，跳出了会计数字的迷宫，以公司经营环境为背景，以战略为导向，立足于公司经营活动，讨论公司经营活动（过程）与公司财务报表（结果）之间的关系，从而构造了公司财务分析的基本框架，展示了公司财务分析的新思维。
二、基于股票投资决策的财务报表分析理论框架
基于股票投资决策的公司财务报表分析是一般性财务分析在股票投资决策领域的具体应用。也就是说，借鉴一般性公司财务分析的理论框架，再紧密结合股票投资的具体目的，就可以形成基于股票投资决策的公司财务报表分析框架。本书借鉴哈佛财务分析框架，结合股票投资决策目的，提出一个基于投资决策的公司财务报表分析框架：131框架。即：1个起点———问题界定3个步骤———财务情况预判、报表结构及指标分析、财务前景预测1个结果———服务于投资决策这一框架可用图1表示。
1.问题界定。这是解决问题的首要一步。在对问题进行界定时，关键是问题本身，而不是问题的表象。如公司收入增长乏力或许是问题，但也可能是行业衰退、经济下行、公司管理落后、职工激励不足的表象。抓错药方的最普遍的原因是没有正确地界定病症。正如有人指出的那样，如果问题表述得准确，就等于问题已经解决了一半。所以问题界定是进行公司财务报表分析的第一步，那基于投资决策目的对公司进行财务分析，要解决的真正问题是什么？是评价公司的财务风险，还是评价公司的盈利能力大小？是评价公司目前的财务实力，还是评价未来的发展潜力？进一步而言，这些是分析的问题本身还是问题表象？目前股票投资者可能倾向于把问题界定为：评价公司的财务风险：评价公司收益的稳定性；评价公司的盈利能力；评价公司目前的财务实力；评价公司未来的发展潜力；评价公司是否能给投资者带来合理的预期收益；评价对该公司投资是否能使投资风险降低。这些都是基于公司财务报表分析的具体目标而言的，若提升一下目标的层次，是否有更本质的发现？本书在此尝试提出一个新的观点：评价公司股票是否具有投资价值。股票投资者无论是进行投资的基本面分析还是技术分析，目的无非是为获得有助于评估股票期望收益和风险的信息，为投资决策提供参考依据。无论投资者个人对风险的态度如何，理性的投资者都希望在一定收益率下，把投资风险降到最低。在股票投资的基本面分析中，对被投资公司的财务报表进行分析是核心，由于投资者进行股票投资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，对公司财务报表进行分析，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。这才是股票投资者进行公司财务报表分析的根本或问题所在，而评价公司的财务风险或盈利能力等仅仅是表象。
2.财务情况预判。这里主要是指股票投资者在对上市公司所处的经营环境和行业背景进行分析的基础上，评价公司的财务报表是否真实的反应了公司的经营情况，识别报表可能存在的重大错误和舞弊，并加以调整，从而尽可能准确的对公司财务情况进行初步的预判。财务情况预判包括两个相互关联的环节:宏观环境分析和会计调整。宏观环境分析是财务情况预判的基础，而会计调整是财务情况预判结果的报表体现。其中宏观环境分析属于定性分析，主要是确定公司的主要利润驱动因素、辨识公司的经营风险，以及定性评估公司的盈利潜力。首先，宏观环境分析能帮助股票投资者更好地、有针对性地找出报表可能存在的问题并加以调整，即使报表没有问题，也可以作为合理评价报表结构和报表指标的基础和依据。例如，确定了主要的利润驱动因素和经营风险后，可以更好地评价公司的会计政策，以及对盈利能力的影响等；对公司行业背景和竞争战略的评估有助于评价公司当前盈利水平的可持续性。其次，宏观环境分析还可以帮助股票投资者在预测公司的未来业绩时，做出合理的假设，从而保证对公司前景进行更为准确的判断。所谓会计调整是在宏观环境分析的基础上对公司的会计政策、会计估计和会计处理进行基本的评价，特别是要对那些存在较大灵活性的环节重点进行关注，评价其会计政策和估计的适宜性。对公司报表可能存在的重大错误和舞弊进行识别，找出公司在会计处理上偏离准则制度、偏离行业惯例、偏离公司既往、不能恰当反映公司经营事实的事项。找到存在的问题之后，重新计算公司财务报表中相应的会计数字，通过数据或报表调整，形成没有重大偏差的会计数据，从而修正原先对会计数据的歪曲。可以说，经过会计调整后的财务报表既是财务情况预判的结果，也是确保下一步报表结构分析和指标分析结论可靠性的必要基础。
3.报表结构分析及指标分析。这里所指的报表结构分析是指资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表各自的内部结构分析，通过这一分析有助于投资者理解会计报表项目的经济内涵。在结构分析的基础上将报表中的相关数据进行对比分析就是指标分析。指标分析是财务报表分析的核心，目标是运用会计数据定量地评价公司的当前和过去的业绩，以及公司的财务风险和盈利能力等，并评估其可持续性。进行指标分析必须按照一定的逻辑，形成系统有效的分析体系，从而正确反映公司的财务状况、经营成果和现金流量。一般的报表分析指标包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大类指标。通过指标分析，投资者还要达到明了公司现状问题的功能。在上述分析中，股票投资者可根据需要使用比较分析、趋势分析、结构分析、比率分析等报表分析方法，对公司做出全面评价，借此形成公司流动性与盈利能力的准确判断，对公司财务风险、财务弹性及其盈利能力做出最佳测算。这里要特别强调的是分析中一定要运用权衡和变通的理念，灵活使用分析方法和分析指标，使分析结果最终能有助于“评价该公司股票是否具有投资价值”。
4.前景预测。财务报表数据是历史数据，而决策要面向未来。因此，以报表中的历史数据为基础，对未来进行前瞻性预测，是实现财务报表的“投资决策有用性”的关键步骤。故在前述分析步骤基础上，还需要进一步进行恰当的前景分析。前景分析中主要运用财务预测的工具，财务预测基于具体分析目的，可以是报表预测、指标预测，也可采用判别模型进行预测等。前景预测对股票投资者投资决策的重要性不言自明，因为股票投资是要在未来获得投资收益的，是公司的未来而不是现在的盈利能力所决定的。
［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.
关键词 股票投资 财务分析 目标公司
在经济市场变幻莫测的新形势下，无论是宏观政策的些许变动，还是市场价格的上下浮动，均可能会对股票市场带来难以预料的风险甚至损失，从而促使谨慎投资变得尤为重要，而做好股票投资的关键又在于合理而全面的财务分析，毕竟只有保障财务信息准确而可靠，方能使得决策更为明智、正确，在此就股票投资财务分析测量加以重点分析。
一、财务分析对股票投资的重要意义
对于股票市场而言，股价在很大程度上与其发行公司的经营状况息息相关，且这种影响一般周期较长，不容小觑，而在公司财务报表中可以反映出其经营状况，故股票投资者在进行股价衡量时，无论买卖动机为何，如进行投资或从事投资，还是交易方式为何，如短线交易或长线交易，均应明确理解损益表、资产负债表中的数字含义，以此进一步分析股票发行公司的财务比率，获取财务情况、运营状况、盈利状况等信息，为保证投资决策合理可行奠定坚实的信息基础，显然财务分析是进行正确股票投资的必要条件和必然选择。
具体而言，财务分析就是投资者对目标公司的财务报表进行科学分析和价值评估，以此正确认知公司的财务状况和经营实效，明确财务信息变动对股价的积极影响和不利影响，以此进一步提高股票投资的安全性，增大获利的可能性，故财务分析被视为股票投资的重要基础和必要构成。一般情况下，财务报表是财务分析的主要对象，而重点应就其中的公司获利能力、经营效率、偿还能力、拓展经营能力行分析，毕竟，公司利润的增长速率和收益高低是衡量其管理效能、有无活力的重要指标，经营效率关系到其资金周转情况，偿还能力的强弱在很大程度上决定着股票投资的安全程度，而拓展经营能力则是投资者是否进行长期投资的关注焦点，因此可以借助财务比率、差额等财务分析方法对目标公司的收益性、周转性、安全性和成长性进行全面、科学的分析，以期降低投资风险，获取可观收益。
二、做好股票投资财务分析的策略探讨
1.重视掌握目标公司情况
了解目标公司基本信息是进行股票投资的基础和前提，如之前出现的二级市场爆炒网络股，促使诸多企业盲目斥资投资进行触网，致使融资成本不断升高，甚至部分企业本金也有所损失，倘若投资企业事先就目标公司基本情况进行了调查和分析，则很容易避免不必要的损失，因此做好股票投资财务分析的第一步就是重视掌握目标公司情况。
首先是掌握公司概况，如了解其经营发展历史、是否具备理性的管理阶层、最近的投资决策是否脱离本行、公司股票人品作风、发展前景如何等，以此初步认识目标公司财务和经营状况，避免盲目从众、效仿，蒙受不必要的损失，故在进行股票投资时应谨记，对企业的了解程度是关系投资成败的前提。
其次是掌握经营状况，若加以细分，需要分析的目标公司的业务经营信息主要涉及经营状况、主营收入、利润回收率、募集资金去向等。因为通过总结公司的生产经营情况，纵向比较往年的业务收入、利润完成指标、募集资金流动情况等，可以对其业务经营、重大成绩、生产能力、潜在问题等有一个较为准确的判断，有助于后续投资的科学权衡。
再者是掌握财务数据，目标公司股价的重要影响因素一般为总资产、主营业务收入、股东权益及其比率、净利润、每股收益、净资产等财务数据，通常若净利润、主营收入同比增长较为明显，预示公司业绩突出，获利能力、成长能力等较强，若每股收益、净资产相对较高，则表示股东投资安全、回报率高，反之亦然。
最后是掌握其他信息，除了上述信息外，股本变化等也是值得掌握的信息之一，如当股本减少时，一般表示股价大于市场价格，而且公司的这一行为既可以减税，也可以降低费用，故投资者应予以积极关注；若股本增加，则表示公司投资增加，资产负债比减小，但应进行跟踪观察，以防每股盈余缩水；此外还应掌握公司的最新产品研发、投资项目、重大合同、巨额担保、诉讼事件、债务重组等信息。
2.强化公司财务指标分析
一是分析资产类科目；在应收款项中应就大笔款项进行高度重视，以免因分析不到位引发投资风险，如在某公司的资产负债表中，虽然三年以上的款项并不存在，但出现了两年以上的大额款项，即164，142，000与88，637，700，此时应加以分析，毕竟三年时间内的应收账款一般会被列为坏账准备；预付账款也是用于核算公司购销业务的，若合作方经营状况恶化，难以支持业务资金，则会发生虚增资产，故也值得注意；至于其他应收账款，如公司赔款、备用金、垫付款等，因其难以解释并收回，容易衍生虚增资产，需深入研究，此外递延资产、待摊费用等关乎未来的经济利益，需要加以适当的分析。
二是分析负债类科目；针对该类科目，应就其长期偿债和短期偿债两项能力进行重点分析，此时则会涉及下述几个财务指标：借助流动比率和速动比率分析其短期偿债能力，考虑到流动比率与存货、应收账款等有关，若偏高，表示公司偿债能力风险较大，偏低又对股东和公司权益不利，故应视具体情况而定；而速动比率大小与流动负债是否安全相关，如当其为1：1时，表示流动负债与资产基本持平，可以进行短期投资；此外借助权益、资产负债率、负债与所有者权益比率，以及长期资产与资金比率可以合理判断公司的长期偿债能力。
三是分析现金流科目；因现金流量被视为公司的血液，应对其收支渠道、具体流向等加以重点分析，以此进一步了解目标公司的现金生产、融资、还债能力以及经营状况。具体可从投资和经营两个方面的现金流量着手，如某公司在2011.10.1-2012.10.1期间因经营活动而生成的现金流量净额中，虽然每期数额较大，但其他应付款和应收款也较大，对此我们无从判断是否存在资金操控现金流情况，故应予以深入了解，同时其未分配利润金额较大，但每期拟分配现金股利却为0，可见其利润存在嫌疑。
四是分析利润类科目；此时需要就目标公司的主营业务收入和销售增长率、毛利润等进行分析，以此掌握公司整体获利水平、主营业务的竞争能力以及公司成长性等，可为选择短期或长期股票投资提供参考信息。
此外财务指标市倍率，可以对股票潜力做出重要分析，市盈率可为找准投资时机提供有力指导，PEC可在一定程度上避免股票投资风险，因此投资者可根据实际需要加以分析。
3.善于合理评估股票价值
能否合理评估股票价值，对于投资者进行股票投资尤为关键，此时可基于财务分析，利用科学工具和方法加以评估，如相对价值法，即 ，其中 和 分别表示目标公司价值和财务变量， 和 分别表示可比公司价值和财务变量；账面价值法，即账面价值+溢价=公司价值，此时需要借助大量的原始资产负债表信息；O-F模型，主要是由账面价值中净资产和将来剩余收益的贴现值分析企业价值，此时需要的是损益表和资产负债表；经济增加值法，即税后净利润-资本投入 资金成本=EVA，其需要准确的损益表财务信息；此外现金流量折现模型，及其权益和自由现金流、剩余收益、股利贴现、调整后现值五种变形模型通常以财务分析为基础为评估股值、投资决策提供重要信息。
其实评估股票价值的关键在于预测盈余，因为有时投资者不能正确理解现金盈余和应计盈余对未来收益的影响，容易因此引发投资风险，故可利用本期现金盈余 0.855+本期应计盈余 0.765=下期盈余测试值选择股票；同时针对预测盈余中遇到的均值回转，建议投资者尽量谨慎评估股票价值，以免出现企业价值高估的情况；此外针对企业发展周期问题，即公司在成长时期、成熟时期、衰退时期的经营状况与其未来盈余关系密切，此时投资者可从经营、筹资、投资三大现金流关系着手进行系统分析和预测。
三、结束语
综上所述，在市场风险与日俱增的背景之下，如何做好股票投资显然已经成为投资者亟待解决的首要问题，而这必然离不开财务分析，因为只有系统而全面的了解目标公司的经营状况和发展前景，才能获取其真正价值，做出正确的决策，进而减少风险和损失，而且随着投资理念和决策方法的不断进步和完善，财务分析会逐渐成为股票投资者的金科玉律。
参考文献：
[1]吕琳琳.基于财务分析的股票投资策略研究.新会计.2012（12）.
[2]彭缅良.试析如何做好股票投资的财务分析.金融与经济.2010（06）.
[3]付真理.股票投资与财务分析简议――以对飞马国际2010年财报的分析为例.中国集体经济.2012（25）.
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。
漏洞百出的全主观评选体系
主观评选是以买方（如基金经理）的打分为主，评选出最佳分析师的评选类型。仅仅以主观投票决定分析师的得分具有较大弊端，因为随着评选结果影响力的扩大,其背后产生的经济利益必然会试图反过来影响评选结果。因此,如果仅仅以主观投票决定分析师的排名,缺少客观依据,将有可能产生类似"寻租"的"寻票"行为,为人为操纵评选结果提供了可能。因此，天生的漏洞，注定了这一体系的评选方法从其面世的那一天开始就是个崎形，近期因其引发的沸沸扬扬的拉票风波就是一个明证。
主要代表：新财富最佳分析师评选、卖方分析师水晶球奖。
新财富最佳分析师评选简介
1、样本选择
选取的分析师：最近1年未受到过中国证监会及中国证券业协会的处罚，否则取消参评资格。
评选主体：国内公募基金公司的投资总监、研究总监（综合研究员意见）、基金经理（股票型、债券型、货币型、混合型）、固定收益部总监、金融工程部总监（由于不同基金管理公司部门设置不同，少数未单独设立金融工程部的基金公司投票人根据实际情况调整为与金融工程相关的部门如风控部门、产品设计部门、QDII部门的相关人员）、社保基金的基金经理、专户理财部门负责人、企业年金部门负责人；保险资产管理公司权益投资部及投资经理、固定收益部、研究部；保险公司及养老保险公司权益投资部、固定收益部、研究部；QFII；银行；私募基金；券商资产管理部。
2、评价方法
采用机构推荐与个人自愿报名相结合的方式，确定候选名单；采用投票主体填写评选问卷的投票方式，按一定权重将各方投票结果汇总产生最佳分析师、最佳销售经理及获奖机构。
每位投票人直接填写出每个研究方向的前五名分析师，举办方依次按5、4、3、2、1的权重，乘以投票人管理的资金规模的权重，最后加总所有投票人的评分，得出某分析师评分的总分。
不足之处
虽然买方机构每年连续性的评价,极大地促进了卖方分析师群体专业能力的提高。但不可否认,这类主观的评价方法有其不足之处。
首先，主观评价方式体现了买方和卖方机构之间的一种商业价值,作为券商主要的收入来源――佣金分仓,在很大程度上是由卖方分析师的研究水平和销售服务状况决定的，从而容易滋生腐败黑暗。此外，这样的评选活动最终亦将导致分析师在其所服务的券商利益面前,如承销项目等,其独立性也面临考验。
其次,易受利益关系左右。由于评选由买方机构主观打分,有些排名靠前的分析师可能对买方机构有利的报告,形成利益链,影响评选结果。对此，银河证券首席经济学家左晓蕾就曾大声疾呼，抨击一些分析师在报告中不讲实话,采取“基金经理想听什么,就讲什么”的策略。
最后,由于主观评选滋生拉票，那么排名靠前的分析师未必就一定研究水平高,以他们的预测报告为参考制定投资策略的投资者可能被误导。对此，一位基金公司研究总监称:“业内对于分析师的报告含有水分大都心照不宣,只不过有些分析师或者研究所要求相对严格一些,有些则自律不够,盈利预测和投资建议离谱得让人不可思议。”
有待改善的主客观相结合体系
主客观相结合评选是以主观打分和客观数据计算相结合的一种评选方式。其主要代表有21世纪金牌分析师评选。
21世纪金牌分析师评选简介
1、整体评价机制以主客观结合办法
评选活动由《21世纪经济报道》主办，采取主观投票与客观得分相结合的评价思路。该评价充分考虑买方机构的意志，以主观赋权为主，将主观评价百分化得分赋权重70%，体现买方机构主观评价的主体地位，客观得分百分化得分赋权重30%。
2、主观样本选择
卖方分析师的研究报告是资产管理行业的重要投资参考。因此，在资产管理行业进行尽可能大样本的抽样调查，能比较真实地反映出买方机构对于卖方分析师的认可程度。在广义的资产管理行业框架下，选取具有代表性的基金管理公司、保险资产管理公司和信托型私募基金等三个行业作为行业调查样本。
以首届评价活动为例，选票数目的样本分布情况为：基金管理公司152张，保险资产管理公司8张，信托型私募2张；所调查买方机构数目样本分布为：基金管理公司31家，保险资产管理公司5家，信托型私募2家。
所调查基金管理公司样本共31家，占全部基金管理公司总数(59家)的52.54%；根据基金管理公司2007年三季报显示，所调查31家基金管理公司样本的资产规模总额达18468.42亿元，占全部基金管理公司资产规模总额(以总市值计算)的59.73%；所调查偏股型基金超过123只，占全部偏股型基金总数超过46%。
3、客观量化计算方法
评价体系中客观得分由两个重要的指标的计算得出，即股票组合的平均涨幅和估值拟合度。客观得分1由股票组合的平均涨幅计算得出，反映了分析师所推荐的股票在评选考察期间的实际走势表现，是所推荐股票给投资者带来的绝对收益的反映指标。
客观得分2由分析师所推荐股票的估值拟合度计算得出，反映了股票在评选考察期末的实际涨幅与分析师推荐涨幅之间的拟合程度，体现了分析师推荐股票的预测精度，在一定程度上体现出投资者在分析师预估范围内投资的风险考察。
不足之处
虽然主客观评选体系吸取了主观评选体系的教训，采取主观投票与客观得分相结合的评价思路,使评选具备公平性元素。但是，分析公司基本面、推荐股票、撰写研究报告和提供客户服务是卖方分析师的基本职责,其中前两项虽然可以通过数量方法进行考评，但后两项的作用却难以量化,仍然需要买方机构的主观评分。此外，该项评选的客观评选数据不具有全面性。正因为与主观评分的“剪不断、理还乱”，所以主客观评选虽然将人为的主观影响降到最低,抵消了部分买方机构的"廉价投票权",但仍摆脱不了“利益共同体”的关系。
那么,作为投资建议的研究报告究竟该以何标准来衡量和要求？分析师的业绩水平又该如何考量呢？是该让全客观评选出场的时候了。
全客观评选才是王道
全客观评选是以盈利预测、投资评级数据为依据，评选出最佳分析师的评选类型。目前全球资本市场中，主观评价与客观评价在证券分析师评选体系中并存。其中，亚洲地区国家的证券分析师评价体系依然以主观评价为主，而美国等发达市场已经逐步过渡到第三方客观评价体系。总体来看，客观评价体系已逐步成为发展趋势，而第三方客观评价体系渐成主流模式，发达国家的第三方客观评价体系具有重大的借鉴价值。
正因为是主流，因此其一出世便注定了备受关注；而在国内，这一体系的评选亦更显热闹，当下主要有天眼中国最佳分析师评比、分析师实时排名、中国证券分析师星级排行榜、开来资讯-中国金牌分析师排行榜、2009年十大金嘴/黑嘴排行榜等，其主要代表是今日投资的天眼中国最佳分析师评比活动。
天眼中国最佳分析师评选简介
“天眼中国最佳证券分析师”评选活动创办于2004年，由CCTV《中国证券》、《中国证券报》与今日投资财经资讯有限公司联合举办，并于2011年正式改名为“天眼中国最佳分析师”，是当前最为业界称道的全客观评选活动的翘首。
1．奖项设立
天眼中国最佳证券分析师评选共设立4个独立奖项：“年度明星分析师”、“最佳独立见解分析师”、“行业最佳选股分析师”、“行业盈利预测最准确分析师”，具体各奖项获奖分析师人数如下：
（1）“年度明星分析师”：10名；
（2）“最佳独立见解分析师”：10名；
（3）“行业最佳选股分析师”：各行业3名，17大行业共51名；
（4）“行业盈利预测最准确分析师”：各行业3名，17大行业共51名；
2．评比原则
采取“客观”的评选办法；
依据实时、可追踪的投资评级和盈利预测数据；
评选对象有创新意识和独立见解；
有一定市场影响力和认同度；
为投资者创造价值。
3．评比依据
天眼分析师评比的依据为分析师投资评级建议的超额回报率和盈利预测的准确性。T
年度的榜单主要基于T-1的分析师数据。
4．数据来源
天眼分析师评比的数据来源为今日投资分析师数据库。今日投资的行业分类以摩根斯
坦利和标准普尔公司联合的全球行业分类标准(GICS)为基础，根据中国实际情况进行
了微调。在进行分析师评比时，我们根据股票数量，对今日投资一级、二级行业进行了适
当的调整和合并，得到了17个行业分类：能源、化工品、金属与采矿、林业与纸制品、
工业设备制造、建筑与建材、交通运输、汽车及零配件、耐用消费品与服饰、娱乐和媒体、
零售与批发、日用消费品、医疗保健、综合金融服务、房地产、信息技术、公用事业，共
17个行业。
5．奖项说明
5.1 行业最佳选股分析师
评比的依据为推荐股票对行业的超额收益。根据分析师给出的投资评级构建组合，计
算组合对行业指数的超额收益。行业前三名获得行业最佳选股分析师称号。
行业超额收益的具体计算如下：
步骤一：
先对分析师评级所包含的单只股票进行涨跌幅计算，根据分析师评级的结果并结合对应股票在评级点的股价的表现对每个评级点进行回报率（涨跌幅）的计算，计算时按照下面的规则：
分析师的评级结果分为“强烈买入”、“买入”、 “观望”、“适度减持”“卖出”五个等级；依照每一分析师的上述五档建议为基础，为其建立一个无杠杆投资组合收益：
强烈买入――超额报酬= ； 为所推荐股票报告期内的绝对回报率，后一项为同期相应行业指数回报率。以下依此类推。
买入――超额报酬= ；
观望――超额报酬=0；
适度减持――超额报酬= ；
卖出――超额报酬= 。
对于单只股票的将所有评级点的超额收益相加，即可得到单只股票的超额收益 。
步骤二：
按照此次评选的原则根据明星分析师和行业分析师的特点，对于分析师的所有评级股票的合计涨跌幅采用相同的处理办法：
（1）首先计算行业分析师的平均评级股票数，用 表示
（2）将第一步计算出来的单只股票的超额收益按照分析师所有评级股票（假设有 支股票）进行累加求和
（3）然后比较 和 ，如果 ，则合计涨幅值 ，如果 ，则合计涨幅值
步骤三：
根据步骤二最终计算的超额收益 对于分析师进行排名。
步骤四：
根据这个涨跌幅的排名对于分析师进行百分制打分，得到分析师的投资评级行业单项得分。
门槛设置：
1． 一个分析师至少覆盖5只股票。
2． 获奖分析师最终的超额收益必须为正。
5.2 行业盈利预测最准确分析师
评价盈利预测准确性的基本指标为相对误差率，即盈利预测误差与盈利公布值的百分比率。在排名过程中，我们采取百分制打分，50分相当于平均水平。我们在进行盈利预测
准确性评比的时候考虑了多种因素：分析师的盈利预测误差、分析师与同行的比较、分析
师误差的标准差、盈利预测的给出时间、盈利公布值的绝对值大小。每天计算盈利预测的
准确性得分，年度按均值进行排名（1年内累计不得超过4个月没有单日得分）并打分，
得到分析师的行业盈利预测准确性得分。
根据年度的盈利预测准确性得分，选出每个行业的前三名。
门槛：单个分析师评比时段内至少跟踪了5只股票。
5.3 年度明星分析师
（1）计算出有三个以上分析师进行过投资评级或盈利预测的T-1年度市场回报率前50名的股票；
（2）分析师的挑选范围为对以上股票进行过投资评级或盈利预测；
（3）在确定（1）（2）的条件下，首先计算投资评级单项得分A（算法同5.1）和盈利预测单项得分B（算法同5.2）；
（4）计算明星分析师综合得分C=A*2/3+B*1/3，即综合得分为投资评级单项得分与盈利预测单项得分的加权平均得分，权重分别为2/3和1/3；
（5）根据综合得分进行排序，取前10名作为明星分析师。
5.4 最佳独立见解分析师
（1）将每只股票从T-1年1月1日最早开始进行投资评级的 “强力买入”、“买入”、“适度减持”、“卖出”且“当前状态”仅有1名分析师的评级点及分析师找出；
（2）从挑选出来的这一点的当日的该股票的股价作为起点，T-1年12月31日的股价作为终点进行超额回报率计算，计算方法同5.1。按最终得到的超额收益率进行排名，超额收益率最大的前10名分析师作为最佳独立见解分析师（允许并列排名）。
中国的“华尔街最佳分析师”
关键词：基金重仓股；机构投资者；主成分分析；因子分析
中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1007－905X(2012)02－0061－05
一、引言
截止2011年3月底，我国已有基金管理公司62家，各种投资基金800多只，基金规模达27000余亿元，占沪深两市总市值的13％左右。毋庸置疑，证券投资基金已成为了A股市场上重要的投资机构，其投资行为和投资理念对我国证券市场的价格波动、对其他投资者的投资决策的影响力越来越明显。但是如何定位证券的价值、如何分析冗长的财务报表信息、如何把握分析的重点因素，作为一般的个人投资者，其信息分析能力和信息资源获得的及时、有效性远不如机构投资者；而且，目前沪、深两市的上市公司有2000多家，在这么庞大的上市公司中找到有投资价值的投资对象并迅速把握并不容易，其过程往往费时费力，而且缺乏客观性和可测性。本文从基金公司所持重仓股出发，分析基金公司的投资策略和思路，以期对个人投资者的投资选择具有参考价值。
二、文献回顾
随着基金规模的迅猛发展，其投资行为和策略日益受到各方的关注，国外学者在20世纪90年代就开始对基金的投资行为展开了研究。典型的如Elkinawy(2005)用面板模型分析了在亚洲金融危机发生时美国共同基金的选股策略，研究发现，共同基金更喜欢持有容易获得信息的指数成分股和管理灵活的小规模企业股、ADR(美国存托凭证)，以及与亚洲不存在贸易关系、财务流动性强和内部管理结构好的股票。
除了对机构投资者持股特征进行广泛研究外，国外学者还研究了机构投资者持股比例与公司的某些信息之间的关系。例如，对于基金的持股比例与股票波动率之间的关系研究。Zweig(1973)认为机构投资者是相对“聪明的货币投资者”，机构投资者通过抵消个人投资者的非理易，在一定程度上起到了稳定资产价值的作用；进而，机构投资者控制的股票由于较少的噪音交易以及机构投资者的理性投资行为呈现出较低的波动性。此外，一些机构投资者也可能会选择噪音交易。另外，诸多学者对机构投资者持股与公司绩效之间的相关性进行了研究。Chaganfi等(1995)用资产回报率来衡量公司绩效，结论是机构持股规模与公司的绩效存在明显的相关关系。机构投资者通过大量持股，逐渐开始参与公司治理和战略管理，并对绩效发生积极影响。Ryan(2002)研究了美国的机构投资者，发现机构投资者的干预和活动水平对公司的业绩有显著的影响。Tamn Khanna和Krishna Palepu(1999)通过对印度证券市场的统计分析发现，企业的经营绩效同外国机构投资者的持股比例呈显著的正相关关系。
我国的基金业是从20世纪90年代才真正起步的，近十年才迅猛发展起来，国内学者对基金的研究主要集中于基金的持股特征。
以汪光成(2001)对我国证券投资基金持股特征的实证研究为开端，国内学者先后就基金持股特性进行了相关研究。汪光成(2001)发现，基金持股多少与股票的每股收益、每股收益增长、每股净资产、流通股比例、净资产与股价比、规模、股价、股票年收益、股票的β值、股票的流动性呈现显著的相关性。杨德群等(2004)研究也得出了类似结论，基金的持股比重与股票的每股收益、标准差、股票价格、流通市值、换手率和上市年龄等特征变量具有显著的相关性，并进一步发现基金在市场低迷的时期十分注重上市公司的业绩、股票的波动性和流动性风险，并且实施价值型投资策略。符淼、蔡伟宏(2008)基于基金重仓股季度面板数据，采用时期似无关回归模型分析了28个指标对基金持股比例的影响，并利用基金重仓股的统计值特点发现基金筛选股票的标准。研究结果表明，基金确实在寻求价值型投资，扩大基金规模可减轻股市投机行为；基金在调研阶段和操盘阶段对风险有不同的偏好，调研阶段规避风险，操盘阶段偏好高风险高回报；基金偏爱长期流动性好的股票；开放式基金的选股要求高于封闭式基金，牛市时基金的选股要求高于熊市；基金偏爱关注率高、信息丰富的股票；基金对行业的偏好基于行业的业绩表现；基金重仓股持股比例基本上与指数有相似的变化趋势。
此外，国内学者对基金持股比例与公司某些特定因素之间的相关性也进行了大量研究。如杨德群等(2004)分别对基金在各个半年度或季度的持股变化以及基金在每半年末或季末的持股比重与当期或后期股价收益率进行了回归分析…。经研究发现，基金增持或减持股票对当期股价产生显著的影响，对增持股票的价格产生向上的拉力，对减持股票的价格产生向下的压力；此外，基金每半年末的持股比重与后期股价收益率有显著性的关系，并且基金持股比重较高的股票在市场处于高位并反复波动或下跌时期，后期股价表现较差，而在股市处于由低谷开始的上升时期，后期股价表现较好。其分析结果还表明，基金前期的持股变化与后期的股价收益率没有显著的关系。杨永健(2006)通过研究基金持股比例与个股每股收益之间的相关性，认为基金重仓持股的股票的每股收益并没有随着持股比例的变化而相应的变化。龙淼、曾德明(2006)利用混合面板数据的固定效应模型分析了基金重仓持股对公司绩效的影响，研究发现在样本观察期内，基金重仓持股比例与净资产收益率、主营业务利润率、每股收益呈显著正相关关系，基金重仓持股在一定程度上能够影响公司的治理水平，进而影响公司绩效。胡大春、金赛男(2007)基于1999年到2004年间中国A股市场动态面板数据，对基金的股票持股比例与股票收益波动率之间的关系进行了分析，经研究发现一方面基金偏好收益波动大的股票，而另一方面随着基金提高其持股比例，其对应的股票收益的波动率减小，从而起到了一定的稳定股市的作用。杜文意(2010)从2005年至2008年间的开放式基金重仓股季度数据出发，实证分析了个股每股收益与基金持股比例的相关性，分析探讨认为，基金对个股持仓量的变动受到长期与短期因素的共同影响。从长期因素来看，基金对股票的持仓量主要受基金持股偏好的影响。作为理性的专业投资机构，基金首先会关注上市公司的基本层面，偏好于选取每股收益较高的优质股票。但是从短期获利的目的出发，基金也会青睐于个别股价波动大、股票价格收益率较高的公司，在短时间内进行股票买卖交易并实现资金利得，达到获利的目的。
从现有的基金持股研究来看，学者在选取财务指标时，随意性太大，没有一定的指标选择标准，所选用的财务指标重叠程度太高；在分析方法上，多直接采用多元线性回归分
析，忽略了变量量纲的不同，这在某种程度上扭曲了分析结果。本文正是基于以上两点，引用沃尔评分中的指标体系，利用多元统计中的主成分分析及因子分析方法对基金重仓股进行了相关研究。
三、实证研究
(一)数据来源与分析方法
1 数据来源
(1)基金公司重仓股
基金重仓股是指一种股票被多家基金公司重仓持有并占其流通市值的20％以上，也就是说这种股票有20％以上被基金持有。在本文中，参考此标准，分析了2010年3月31日基金公司持仓情况，共确定沪深两市的18只股票为基金重仓股。
(2)上市公司财务指标
研究分析的目的是为了量化反映各个基金公司在择股时所考虑的综合因素，主要是企业的特有因素。能够反映量化的指标非常广泛，本文在选取指标时充分考虑到数据的代表性、可获得性、可比性，力图多角度地衡量不同上市公司的特质因素，同时避免数据的重复性。企业特质因素除了一些可以量化的指标之外，还包括一些诸如管理层、领导班子基本素质、服务满意度、基础管理比较水平、在岗员工素质状况等软指标。但是这些软指标缺乏统一标准，而且数据难以获得，故在这里并没有列入这里的指标评价体系。
本文所使用的有关上市公司财务报表数据来自上海证券交易所网站及深圳证券交易所网站所刊登的上市公司的年度报告，比率数据以2008年度和2009年度财务报告所列项目经整理、计算获得。
为了较全面和有重点地对上市公司进行评价，文中选用的财务指标参照沃尔评分法的指标体系，并考虑到上市公司财务报表项目的可比性特点，部分报表项目的不一致性，选取了10个财务指标，其中，7个基本指标，3个修正指标。具体财务指标选用情况见表1。
其中：
净资产收益率=净利润／平均净资产×100％
总资产报酬率=净利润／[(期初资产总额+期末资产总额)／2]×100％
销售利润率=销售利润额／销售收入净额×100％
总资产周转率=营业收入净额／平均资产总额
存货周转率=销售成本／平均存货
资产负债率=负债总额／资产总额×100％
流动比率=流动资产／流动负债
销售(营业)增长率=本期销售收入增长额／上期销售收入总额×100％
资本积累率：本年所有者权益增长额／年初所有者权益总额×100％
总资产增长率=总资产增长额／年初总资产×100％
2 分析方法
运用多元统计分析方法中的主成分分析及因子分析法，其中因子分析法中主因子的个数选取参照主成分分析结果确定，采用MatlabV6.5软件、Spss软件和EXCEL2007软件进行数据处理。
(二)实证分析
1 主成分分析
主成分分析，又称主分量分析，首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量，信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量尽可能保持原有的信息。
首先，考虑到财务指标的度量方法存在差异，并且不同指标之间差别较大，先对各个指标进行标准化处理，消除指标量纲的差异，以便使计算结果有合理解释。
其次，运用Matlab软件对标准化处理过的样本数据进行处理，得出其相关系数矩阵。从所得到的相关系数矩阵可以看出，这10个指标之间存在较强的相关性，说明这10项指标反映的经济信息有很大的重叠，相对来说，利用主成分分析比较合适。
再次，利用统计软件计算相关系数矩阵的特征值及相应的标准特征向量。
在确定主成分变量个数时，同时考虑变量相关系数矩阵的特征值大小和累积方差贡献率来进行选择。从表2来看，其前4个初始特征值大于1，但考虑到第5个主成分的贡献率为6.98％，在投资决策中也具有重要作用，故本文确定5个主成分，其对应的累积贡献率达到92.45％；这也说明确定5个主成分已经能够较好地解释基金的投资行为。此外，从特征值的崖底碎石图(图1)来看，后面的5个特征值相对较小且趋势比较平缓，意义不大，所以确定5个主成分基本包含了原有的指标信息。
在确定了主成分个数之后，对标准化后的数据进行主成分分析，分析结果如表3所示。分析初始因子载荷矩阵，从中可以看出，有的财务指标在多个主成分中具有较大载荷，如净资产收益率、总资产周转率、资产负债率等，为了使各个主成分具有明显的经济意义，运用方差极大旋转进行因子分析。
2 因子分析
在多元统计分析中，因子分析可在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子，将相同本质的变量归人一个因子，可减少变量的数目，还可检验变量间关系的假设。基于主成分分析结果，本文选择5个主因子，进行方差极大因子旋转分析，分析结果如表4所示。
从表4中可以看出，旋转后的因子载荷矩阵系数在0和1之间出现两极分化，各个主因子之间是在理论上是互不相关的，结合旋转后的因子载荷矩阵分析各个主因子，具体分析如下：
在第一主因子中，总资产报酬率、资产负债率和总资产增长率具有较大载荷，这三个指标分别反映的是公司的财务效益、偿债能力和发展能力状况指标，是一个公司的财务指标的综合衡量，因此第一主因子可称为公司综合素质主因子，其方差贡献率为28.41％。
在第二主因子中，销售营业利润率、总资产周转率和流动资产周转率具有较大载荷，这些指标分别反映的是公司的资产运营状况和财务效益状况。其中，财务效益状况是修正指标，该主因子更侧重于公司的资产运营状况分析，可称为公司资产运营主因子，其方差贡献率为26.10％。
在第三主因子中，销售营业增长率和资本积累率具有较大的载荷，这两个指标是评价发展能力的基本指标和修正指标，总体来说，是衡量公司发展能力状况，可称为公司发展能力主因子，其方差贡献率为15.10％。
在第四主因子中，流动比率具有较大的载荷，这个指标是评价偿债能力的指标，总体来说，是衡量公司发展能力状况，可称为偿债能力主成分，其方差贡献率为11.57％。
在第五主因子中，净资产收益率具有较大的正的系数，这个指标是评价公司财务效益的指标，是衡量公司财务效益状况，可称为公司财务效益主因子，其方差贡献率为11.26％。
3 综合因子得分评价
在因子模型建立之后，利用该模型对基金重仓股进行综合评价。首先，利用多元线性回归估计出各个因子得分，然后以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。结合本文确立的因子模型的相关分析结果，18只基金重仓股的综合得分函数可以具体表示为
F=(28.41％F1+26.10％F2+15.10％F3+11.57％F4+11.26％F5)／92.45％
其中，F1，F2，…，F5为回归法估计出的主因子得分。
根据上面的分析，把各个主因子得分值代入综合得分函数即可以计算出每只重仓股的综合得分。
股票的综合得分大于零，说明该只股票在考察的基金重仓股中超越了整体的平均水平，反之，则劣于平均水平。从表5可以看出，综合得分排在第一位的股票的运营能力因子得分远远高于其他股票，除此之外，财务效益因子得分也是比较靠前的，而且，该只股票也是基金持仓最多的，高达39.68％；综合得分位于第二位的股票则综合素质因子和偿债能力因子得分是最高的，作为基金重仓股20％的持仓起点，22.1％的持股比例不算高，这可以从资产运营能力较差来解释，在本例中，该只股票的资产营运能力因子得分是最低的；综合得分排在第三位的股票则具有最高的发展能力因子得分。综合得分最低的三只股票都具有较低的综合素质因子得分，在这里，综合素质考察了上市公司的财务效益、偿债能力和发展能力三个方面，这在某种程度上也说明了上市公司整体业绩在基金投资时的重要作用。
4 结论
各个主因子反映了基金的投资行为，通过上述对基金重仓股的实证研究，可以对基金的投资行为作出如下推断：
(1)基金在投资时，侧重于上市公司的整体评价、资产运营状况、发展能力状况、偿债能力状况和财务效益状况的分析。这些都是对股票进行价值分析时的衡量因素，表明基金投资时重视股票的价值型，进而反映了基金的价值型投资理念。
(2)基金在投资时，资产运营、发展能力、偿债能力和财务效益状况一方面或多方面的突出的上市公司都可能被基金所挖掘，成为其持有对象，反映了基金的择股能力。
(3)基金持股可以用各因子得分和因子综合得分得到解释，说明使用主成分和因子分析考察基金重仓股方法是可行的，结果是可信的。
四、结束语
随着基金在我国证券市场的规模越来越大，一般的个人投资者与基金的资金规模、资源优势是不可比拟的，因此可以认为，研究基金重仓股对个人投资者极具参考价值，尤其是在现在股市低迷不振且近期内走势不明的局面下，避免个人投资者在择股时的盲目与冲动、简化个人投资者的投资分析具有重要意义。但是，本文的研究还存在一些不足之处，比如，本文未对我国基金进行细分，在财务指标选取上，沃尔评分体系中修正指标选取过少等，这有待后期的进一步研究。
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