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        證券投資信息評價的DEA-Fuzzy方法研究

        2012-10-16 09:40:38王閩閆永海
        關(guān)鍵詞:證券對象決策

        王閩,閆永海

        證券投資信息評價的DEA-Fuzzy方法研究

        王閩,閆永海

        在證券投資決策過程中,基于基本面、技術(shù)面、投資組合及行為財務(wù)四個方面的信息分析,可將模糊指標(biāo)定量分析與數(shù)據(jù)包絡(luò)分析結(jié)合起來進(jìn)行綜合評價,從而確定最優(yōu)投資目標(biāo)。實例計算結(jié)果表明,運(yùn)用DEA-Fuzzy方法能融合模糊指標(biāo)定量分析和決策單元有效分析的優(yōu)點,有助提高投資決策的客觀性。

        證券投資;投資目標(biāo);信息分析;模糊處理;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析

        投資行為是一項復(fù)雜的活動,投資者在選擇證券目標(biāo)時,會受到知識積累、判斷能力、心情狀態(tài)及環(huán)境干預(yù)等因素的綜合影響。因此,證券信息評價是投資抉擇的關(guān)鍵和首要任務(wù)。

        一、證券投資信息來源

        證券投資的信息來源由基本面信息、技術(shù)面信息、投資組合信息及行為財務(wù)信息組成。每種來源方式都有其適應(yīng)的條件,每個投資者由于自身的原因?qū)τ谒鼈兊氖褂檬遣煌摹?/p>

        基本面信息分析,重點圍繞投資對象的內(nèi)在價值展開,當(dāng)然應(yīng)建立在相關(guān)知識儲備諸如金融學(xué)、財務(wù)管理及投資學(xué)等之上,其分析梯度主要由宏觀層面、行業(yè)層面、公司層面組成。

        技術(shù)面信息分析,是建立在慣性假定、歷史重復(fù)及信息完全的基礎(chǔ)上,以價、量為基礎(chǔ)并參照時間和空間分布。通常采用圖示分析法,如K線圖及形態(tài)圖等,并結(jié)合技術(shù)指標(biāo)如趨勢類指標(biāo)、資金量指標(biāo)、人氣指標(biāo)等,運(yùn)用波浪理論對價格、交易量、空間和時間四個要素[1]進(jìn)行分析。

        投資組合信息分析,是為了合理設(shè)計證券的投資組合,以達(dá)到收益與風(fēng)險相對平衡。相關(guān)理論有Harry Markowitz的投資組合理論、William Sharp的CAPM 模型、Modigliani&Miller的資本結(jié)構(gòu)理論等[2]。組合理論證明,經(jīng)過人為設(shè)計的投資組合風(fēng)險隨著證券數(shù)量和種類的增加而降低,同時證券關(guān)聯(lián)性低的組合能降低非系統(tǒng)風(fēng)險。

        行為財務(wù)信息分析是根據(jù)現(xiàn)實中投資者并非理性的事實而作的分析。個體投資者在投資活動中存在心里賬戶、損失厭惡及認(rèn)知偏差等[3],而群體會表現(xiàn)為羊群效應(yīng)、噪聲交易等,從而引發(fā)證券市場的贏者輸者效應(yīng)、小公司效應(yīng)、日歷效應(yīng)等異?,F(xiàn)象,這些是傳統(tǒng)金融理論無法解釋的。在實際的投資活動中,個體及群體投資者不同程度地表現(xiàn)出非理性與理性交融的情形。

        以上四種分析方法的使用都是有條件的。證券投資者在選擇投資對象時,會根據(jù)自身資金、知識儲備、心理素質(zhì)等采取不同行動,本質(zhì)上是對四種信息來源賦予不同的權(quán)重。為了較客觀地評價投資者的選擇對象,現(xiàn)提出將數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 (DEA)和模糊理論(Fuzzy)相結(jié)合的方法。

        二、基于DEA-Fuzzy的證券信息評價

        由于每個投資者在選擇基本分析法、技術(shù)分析法、投資組合分析法及行為金融學(xué)分析法時,并沒有精確的條件來決定具體使用其中某種方法,選擇處于模糊游離狀態(tài),具有邊界不清的特點,難以用經(jīng)典的數(shù)學(xué)語言來描述,因此需運(yùn)用模糊理論(Fuzzy)處理。但此方法僅能評價優(yōu)劣程度,不能體現(xiàn)各個決策對象的弱點或無效原因。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種基于線性規(guī)劃理論的模型,它將多輸入指標(biāo)和多輸出指標(biāo)綜合成為單個評價指標(biāo)。不需要權(quán)重假設(shè)和不必事先確定輸入輸出間的函數(shù)關(guān)系。因此,DEA方法避免了主觀因素的影響,減少了誤差[4]。

        (一)模糊指標(biāo)的處理

        假設(shè):A={A1,A2,…,An}作為證券集。其中,n 為待評價證券個數(shù)。 H={H1,H2,…,Hk}作為模糊評價指標(biāo)集。 其中,k 為模糊指標(biāo)個數(shù)。 G={G1,G2,…,Gt}作為評價級度集。其中,t為評價級度個數(shù)。

        則每一個模糊指標(biāo)都有模糊關(guān)系矩陣Rk,即

        根據(jù)評價指標(biāo)集H和評價等級集G,邀請證券法規(guī)供給者、高校證券理論工作者、行為心理學(xué)家、證券投資分析師、上市公司高管人員及經(jīng)驗豐富股民參與評價,結(jié)果如表1~4。

        H={基本面分析(H1),技術(shù)面分析(H2),投資組合面分析(H3),行為財務(wù)面分析(H4)}

        G={潛力很?。℅1),潛力小(G2),一般(G3),潛力大(G4),潛力很大(G5)}

        矩陣Rk為評價證券集與某一模糊指標(biāo)Hk的評價矩陣。其中,rkit表示針對模糊指標(biāo)Hk,第i個評價證券對應(yīng)G中級度Gt的隸屬關(guān)系。i=1,2,…,n;t=1,2,…,5。

        (二)最優(yōu)目標(biāo)確定

        設(shè)有 n 個決策單元 Aj(j=1,2,…,n),每個決策單元的相對有效性分別用輸入向量和輸出向量表示,Xj表示第j個決策單元的輸入向量,共m個;Yj表示第j個決策單元的輸出向量,共s個。m+s=t。以一個決策單元加權(quán)后效率的最大為目標(biāo),以所有決策單元加權(quán)后的輸出與輸入之比小于1為約束,建立C2R 模型[5]:

        這是一個分式規(guī)劃問題。利用Chames-Cooper變換,令:

        可以得到一個等價的線性規(guī)劃問題(p):

        用LINGO軟件求解,求出各個決策單元的Vp值。針對每一個證券評價指標(biāo)Vp值,可以求解其綜合評價結(jié)果∏Vp,其值最大者,說明為最優(yōu)決策。

        三、實證研究

        某投資者進(jìn)行證券投資決策,經(jīng)初步篩選后,確定四個投資對象 A1、A2、A3、A4進(jìn)入最后待選擇對象。現(xiàn)在,根據(jù)基本面信息、技術(shù)面信息、投資組合信息及行為財務(wù)信息,進(jìn)行評價。

        (一)基于DEA-Fuzzy的模型建立

        項目 G1 G2 G3 G4 G5 A1 0 1 2 2 1 A2 0 3 2 1 0 A3 0 2 1 2 1 A4 1 1 3 1 0

        項目 G1 G2 G3 G4 G5 A1 1 1 2 2 0 A2 0 3 2 1 0 A3 2 1 1 1 1 A4 0 1 2 3 0

        項目 G1 G2 G3 G4 G5 A1 2 2 1 1 0 A2 1 2 1 1 1 A3 0 1 2 2 1 A4 3 1 1 1 0

        項目 G1 G2 G3 G4 G5 A1 1 1 1 3 0 A2 2 2 1 1 0 A3 0 1 2 2 1 A4 0 1 1 2 2

        各個模糊指標(biāo)的模糊關(guān)系矩陣為:

        由于證券投資者期望選擇基本面分析、技術(shù)面分析、投資組合分析及行為財務(wù)分析都表現(xiàn)潛力大的對象,因此,選擇 G1、G2、G3作為系統(tǒng)輸入,選擇G4、G5作為系統(tǒng)輸出,同時選取A作為DEA模型的決策單元,引入輸入權(quán)重向量V′和輸出權(quán)重向量U′。

        針對基本分析法(H1)對投資對象A1進(jìn)行效率評價??山⑷缦翫EA模型:

        用LINGO軟件求解,可得投資對象在基本面分析上的表現(xiàn):V11=1.00,V21=0.31,V31=1.00,V41=0.48。于是,可求出所有評價對象在基本面分析上的表現(xiàn):

        V1=(V11,V21,V31,V41)T=(1.00,0.31,1.00,0.48)T

        在技術(shù)面分析上的表現(xiàn)為:

        V2=(V12,V22,V32,V42)T=(0.74,0.57,0.48,1.00)T

        在投資組合分析上表現(xiàn)為:

        在行為財務(wù)分析上的表現(xiàn)為:

        (二)綜合評價

        各被評價投資對象的綜合評判結(jié)論為:V3〉V1〉V4〉V2,則 A3的分析綜合評價最高,應(yīng)選擇其作為投資對象。

        四、結(jié)論

        將模糊理論和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析相結(jié)合,能較好解決投資信息模糊指標(biāo)定量化問題,同時對評價對象的相對有效性作出評價。這種方法,融合了模糊指標(biāo)定量和決策單元有效分析的優(yōu)點。實踐證明,評價結(jié)果的排序與證券后期的現(xiàn)實表現(xiàn)基本一致。

        [1]王曉芳,許祥秦.證券投資學(xué)[M].北京:北京大學(xué)出版社,2007.

        [2]Franks C M.Behavior therapy:Appraisal and status[M].New York:McGraw-Hill,1969.

        [3]Kaplan R M,Saccuzzo D P.Psychological Testing[M].New York:Guilford press,2001.

        [4]張熠,王先甲.基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和模糊理論的投資項目評價方法研究[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì),2010(2):64-67.

        [5]Zadeh L A.Fuzzy sets[J].Journal of Information and Control,1965(8):338-353.

        F832.48

        A

        1673-1999(2012)07-0080-03

        王閩(1976-),男,安徽宿州人,碩士,安徽科技學(xué)院(安徽鳳陽233100)財經(jīng)學(xué)院講師,研究方向為財務(wù)信息評價;閆永海(1968-),男,河南淇縣人,博士,安徽科技學(xué)院財經(jīng)學(xué)院會計系主任,副教授,研究方向為行為公司金融。

        2012-01-31

        安徽省教育廳人文社科項目“管理者過度自信與企業(yè)財務(wù)決策研究”(2009SK436),“安徽省上市公司大小股東共生模式與優(yōu)化研究:基于中糧生化的案例”(SK2012B140);安徽科技學(xué)院教研項目“《投資學(xué)》課程教學(xué)內(nèi)容與教學(xué)方法改革研究與實踐”(X201042)。

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