時間：2023-06-13 16:14:34
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關鍵詞：股票投資 收益性 風險性 對策
股票是市場經濟發展的必然產物，更是企業參與市場集資的有效方式，利用股票籌集資金已經成為一種普遍的方式。另一方面，由于社會群眾收入水平持續提升，手中持有資金額度越來越多，參與市場投資也成為了創造收益的有效方式。但是，面對情況多變的社會主義市場，股票投資行為依舊存在著巨大的風險性，投資者不能僅限于股票投資的收益預測，還要顧及風險發生所造成的經濟損失。
一、企業股票作用
股票是股份證書的簡稱，是股份公司為籌集資金而發行給股東作為持股憑證并借以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。伴隨著市場經濟體制的深化改革，企業向市場投放股票已經成為日常經營中的業務決策，借助股票投放市場可以發揮出多方面的作用。一方面，股票是企業籌集資金的主要方式，作為投資者參與企業集資的一種憑證，方便了資金持有者參與各項投資活動；另一方面，股票是資金流通的經濟介質，由不同額度股票參與買賣交易，實現了企業資金市場流通的持續運轉。
二、股票投資的收益性與風險性
股票投資是指企業或個人用積累起來的貨幣購買股票，借以獲得收益的行為。鑒于國內人均收入水平的持續提高，越來越多的資金持有者參與市場投資活動，以求在規定周期后獲得相應的資金報酬，增加原有資金的儲備額度。我國社會主義市場經濟尚處于改革階段，金融市場系統依舊處于不穩定狀態，股票投資的收益性與風險性特點十分顯著。以下對股票投資收益與風險進行綜合評估。
（一）股票收益性
股票投資的收益是由“收入收益”和“資本利得”兩部分構成的。收入收益是指股票投資者以股東身份，按照持股的份額，在公司盈利分配中得到的股息和紅利的收益。
1、收入收益
收入收益是指股票投資者以股東身份，按照持股的份額，在公司盈利分配中得到的股息和紅利的收益。一般情況下，股份制企業會在每年收益分配中按照股份占有比大小，為投資者提供相對應的利息、分紅。
2、資本利得
資本利得是指投資者在股票價格的變化中所得到的收益，即將股票低價買進，高價賣出所得到的差價收益。股票持有人可根據市場價格的漲跌情況，選擇對外出售股票，市場價格高于買入價格時，便能賺取豐厚的收益。
（二）股票風險性
股票投資風險具有明顯的兩重性，即它的存在是客觀的、絕對的，又是主觀的、相對的。當股票為投資者帶來收益的同時，其本身也面臨著巨大的市場風險，這種風險是不可預測的。
1、系統風險
是指由于某種因素的影響和變化，導致股市上所有股票價格的下跌，從而給股票持有人帶來損失的可能性。系統性風險主要是由政治、經濟及環境等宏觀因素造成。
2、非系統性風險
一般是指對某一個股或某一類股票發生影響的不確定因素。如上市公司的經營管理、財務狀況、市場銷售、重大投資等因素，它們的變化都會對公司的股價產生影響。
三、股票投資風險控制的綜合對策
“效益優先”是企業現代化經營的先進理念，其要求企業在日常經營中以創造最佳收益為目標，促進內部經營機制的深化改革，帶動行業經營收益水平的持續增長。對于股票集資來說，風險預測是調控造價的有效方式，企業借助風險評估決策降低資金的浪費率，從而提高了股票投資后期的總體收益。
（1）風險管理。基于社會可持續發展戰略實施以來，企業對股票集資建設提出了多套方案，重點解決了傳統資金籌集與調控面臨的風險隱患，提出以股票風險預測管理為中心的調控方式。企業需全面發揮財務部門的經濟職能，為地區股票市場改造提供可靠的意見。基于股票投資風險預測管理平臺下，需根據實際市場情況擬定風險監管機制，對市場股票集資采取宏觀性的管理決策。
（2）資金監管。企業應根據固有資金執行監管決策，借助預算操作流程控制好資金的收支狀況。例如，擬定市場股票投放方案之后，財務部門需安排專業人員對股票投放數量及市場總額實施預算，從風險系數、回收周期、收益額度等方面預算出投資總額。財會人員要根據市場股票行情的實際情況，對每一筆資金鏈操作進行監督管理，防止股票資金流失而引起的經濟損失。
四、結束語
股票投資是市場經濟活動的常見形式，能夠為企業提供廣闊的集資平臺，并且為資金持有者創造更多的收益。由于社會主義市場本身的缺陷，股票投資在創造經濟收益過程中，也面臨著巨大的市場風險，如何識別風險是每一位投資者應當考慮的問題。企業是股票投放市場的主要經濟組織，其應當借助風險識別體系強化股票管理，對每一筆股票周轉資金實施綜合監控，從而保障股票投資收益最優化。
參考文獻：
[1]王強松.中國股市中個體投資者處置效應的實證研究[J].經濟論壇.2009（15）
[2]賴兆東.中國證券市場投資者處置效應的實證研究[J].經營管理者.2009（15）
基金經理跳槽已成為很平常不過的事了。但面對基金經理的跳槽，基金持有人感到了疑惑： “當初就是沖著這位基金經理投資了這只基金，現在基金經理離開了，我是否該贖回基金呢?”
離職影響
根據晨星中國的一份研究報告，2006年共有130只基金基金經理變動公告，其中104個公告屬于基金經理離職，占295只基金總數的33.88％。
銀河證券的統計稱，今年一季度有5 1只基金發生基金經理變更，離職變動率占當時319只基金總量的11.60％。相比2006年第四季度7.17％的變動率，離職比重增加超過4％。
基金經理離職形成熱潮。
確實，基金經理對基金運作、基金業績有著很重要的作用。優秀基金經理的離職會對基金業績產生影響，但影響有多深就難說了。
對一家優秀的基金公司而言，不會因為一個人的離職，從而長期影響基金業績。投研團隊的重要性對基金公司來說也許更主要。
打造團隊
對于近期嘉實基金公司趙軍和王貴文兩位基金經理的離職，嘉實基金總經理趙學軍表示，基金經理的作用很重要，但基金投資業績的成功是由信息收集、企業估值、投資決策、交易執行等一系列有效工作才能實現的。嘉實強大的投研平臺使得在信息獲取和挖掘上具備優勢，行業分析師在估值和評級方面為基金經理的決策提供了有力的支持。另外，嘉實投資業績還來源于制度安排、風險控制、團隊思想碰撞。目前嘉實投研團隊超過50人，幾乎是行業中最大的團隊。而且在過去的8年里已經積累了比較完善的投資流程和管理制度。
正如嘉實那樣，目前越來越多的基金公司意識到，基金公司更需要打造過得硬的投研團隊而不是明星基金經理。
南方基金公司一位高層管理人員告訴記者，公司較早地對投資研究體系進行了調整，通過自上而下選擇配置行業和股票。公司投資決策委員會確定行業投資方向與組合配置比例，由研究員負責各行業的趨勢判斷及個股選擇，然后再構建股票池，股票池中每只股票的配置都有比例限定，基金將不會出現超行業配置現象，投資也從傳統的“股票投資”轉向“組合管理”。
這種模式使得基金經理的權力被削弱，研究員的投資權力大大增強。“因為研究員在第一線，肯定比基金經理更清楚哪只股票質地更好、估值更合理。所以基金的投資風險將被最大限度地控制。”這位高管說。
這家國內老牌基金公司，曾經培養了大量明星基金經理并為國內基金業造就大量投資總監，如今的“組合管理”模式就完全能應對基金經理的跳槽。“這樣做的結果是，基金經理跳槽也難以影響基金業績，基金公司也不用懼怕基金經理跳槽”。看來，南方基金公司要把基金經理跳槽的影響降到最低限度。
南方基金公司還作出規定，在交易時間，投資管理人員不能下單。這是為了避免交易時間價格波動對投資決策產生心理影響。“交易期間的市場波動，可能對投資心態帶來波動，而事實上，如果交易資金量足夠大，個股的短期波動，不應該成為影響下單的因素”。
南方基金這位高管說：“目前管理的股票資產超過1200億元，假設我們準備購買某股票，哪怕只買1個點，交易資金量就超過10億元。這個資金量隨便買任何個股，都可能帶來股價的波動。在這種情況下，個股股價的日波動率就不應該過于看重，而是更應該看重股票的基本面是否能支撐個股有足夠大的購買價值。”
改革制度
種種制度上的安排，可以讓基金公司從容面對基金經理的離職。但基金公司本身還有什么需要作進一步改進呢?
一連獲得三項大獎，建信基金表示，這不僅是對公司整體投研能力的肯定，同時也是對公司多年來綜合實力的認可。究其原因，這一成績的取得一方面得益于公司產品線進一步完善，以及公司營銷工作表現優異；另一方面更是公司投資業績持續提升的具體表現。
兩屆金牛獎得主
資料顯示，本次建信基金獲譽“2010年度債券投資金牛基金公司”已是公司二度獲此殊榮，去年建信基金也曾摘得同一獎項，目前該公司是獲得此獎項次數最多的基金公司。
這一榮譽的獲得得益于建信基金在固定收益投資管理上的突出表現。銀河證券基金研究中心統計數據顯示，截止2010年12月31日，建信貨幣基金近三年的收益率達19.89%，在同類46只基金中位列第4位，持續良好的表現，使其曾連續兩次獲得 “開放式貨幣市場金牛基金獎”。建信穩定增利債券基金2010年凈值增長率超過10%，較之同期同類產品平均收益率高出約20%。建信收益增強債券基金2010年的收益率也超過9%，明顯高于同類產品6.36%的同期平均收益率。
偏股基金業績逆勢而上
近年來，建信基金不僅在債券投資方面表現出色，在偏股型基金的投資管理上也做出了較好的成績。WIND資訊的統計數據顯示，截至2010年底，建信基金主動投資股票型基金的過往投資業績在58家基金公司中排名第18，較2009年上升6個名次。
銀河證券基金研究中心的統計數據顯示，2010年建信基金管理公司旗下各偏股型產品均大幅超越了同期滬深300指數，其中建信核心精選基金2010年的凈值增長率為12.51%，在同類可比的167只基金中排29名。就長期業績而言，建信恒久價值基金自成立以來的累計凈值增長率為227.59%，被銀河證券基金研究中心評為四星級基金。
此外，2010年5月底成立的建信社會責任ETF及聯接基金也較好地把握了建倉時機。截至2010年12月31日這兩只基金分別取得了12.14%和7.60%的收益率。
高效的投研團隊
建信基金表示，過去一年公司能夠取得良好的投資業績，得益于建信基金精湛敬業的投研團隊和專業完善的投研體系。據了解，建信基金投資團隊一直以來都非常注重定量分析和定性分析相結合，自上而下地進行資產配置和行業配置，自下而上地進行證券選擇。對于主動投資類型的基金，強調以研究為基礎的價值投資，通過投資與研究團隊的密切配合，在承擔與投資目標相匹配的風險的基礎上，通過積極的投資管理，挖掘價值被低估的投資品種進行投資，力爭取得超額收益。這正是建信的投資團隊持續取得較好業績的重要原因。
華富收益增強
綜合評價：
產品點評：
新股+債券：華富收益增強債券基金在進行債券投資的同時，將通過網上申購和網下配售方式參與新股申購，在保持較低風險投資的同時獲取適當收益。該基金在設計之初就進行了嚴格的風險控制及信用管理規劃，以不低于80％的基金資產投資于國債、金融債、央行票、企業債、公司債、短期融資券、資產支持證券、次級債、可轉換債券票據等高信用等級的固定收益類資產。其股票投資僅限于參與新股申購和可轉債轉股獲得股票，不從二級市場購買股票或權證，以保證在提升基金收益的同時最大限度降低風險，力爭基金資產的持續增值。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，其管理費為0.6％(年)，托管費為0.2％(年)。
基金公司：
華富基金公司成立于2004年，共有3只開放式基金產品，目前公司管理規模為60.13億元，華富競爭力優選和華富成長趨勢過去一年凈值增長率均低于同類基金平均水平。
基金經理：
吳圣濤，武漢大學商學院碩士，六年證券投資研究、保險公司投資從業經歷。歷任漢唐證券有限責任公司研究所高級研究員、資產管理部投資經理，國泰人壽保險有限公司投資部副主任、投資部經理。
鵬華豐收
綜合評價：
產品點評：
股票投資增利：鵬華豐收債券型基金以債券為主要投資對象，還可兼顧新購申購，同時直接進行二級市場優質股票投資，在獲取相對穩定收益的基礎上力爭獲得超額回報。
該基金對于通過參與新股申購所獲得的股票，將比較市場價格與其內在合理價值，決定繼續持有或者賣出。股票投資采用“行業配置”與“個股選擇”雙線并行的投資策略，設置止盈止損線并通過靈活的倉位調控等手段來避免市場中的系統風險。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，最高認購費率為0.6％。贖回費率根據持有時間遞減，持有兩年以上為0。其管理費為0.6％(年)，托管費為0.2％(年)。
基金公司：
鵬華基金公司成立于1998年12月，目前旗下共有2只封閉式基金和8只開放式基金，資產管理規模671.06億元，在所有基金公司中排名第12位。
基金經理：
陽先偉，碩士，6年證券從業經驗，先后在民生證券、國海證券等機構從事債券研究及投資組合管理工作，歷任研究員、高級經理等職務。2004年9月加盟鵬華基金管理有限公司，從事債券及宏觀研究工作，曾任普天債券基金基金經理助理。2007年1月開始至今擔任普天債券基金基金經理。
混合型新基金：
諾安靈活配置
綜合評價：
產品點評：
長短結合 三重選股：諾安靈活配置基金的投資理念是靈活資產配置以控制投資風險，關注優勢企業以挖掘投資價值，積極策略組合以提高投資回報。該基金運用長期資產配置(SAA)和短期資產配置(TAA)相結合的方法，根據市場環境的變化，在長期資產配置保持穩定的前提下，積極進行短期資產靈活配置，通過時機選擇優化資產組合。在股票投資方面，該基金綜合運用優勢企業增長策略、內在價值低估策略、景氣回歸上升策略這三種策略構建股票組合，篩選出具備良好成長性和價值性的優勢企業。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
基金公司：
諾安基金公司成立于2003年12月，目前公司旗下管理著諾安平衡、諾安貨幣、諾安股票、諾安優化債券和諾安價值增長5只開放式基金。公司管理的資產總規模為527.58億元，根據銀河證券，諾安基金股票投資管理能力2005年、2006年和2007年分別位居第3、第4和第23名。
基金經理：
林健標，英國CASS商學院MBA畢業。1996年9月至2002年8月，任廣東移動通信有限責任公司工程師；2003年10月至2004年8月，任職于博時基金管理有限公司；2004年10月至2006年6月，任華西證券研究員；2006年7月加入諾安基金管理有限公司，歷任研究員、基金經理助理。
長盛創新先鋒靈活配置
綜合評價：
產品點評：
關注創新 優勢選股：長盛創新先鋒靈活配置基金采用“自下而上”和“自上而下”相結合、定性和定量相結合的分析方法，運用“長盛創新選股體系”和“長盛優勢選股體系”，篩選備選股票。
“長盛創新選股體系”重點關注上市公司技術創新、產品創新以及營銷模式與管理機制創新等。“長盛優勢選股體系”重點考量公司產品或服務的市場占有率及其增長穩定性、銷售收入增長穩定性、盈利增長穩定性和現金流增長穩定性等指標。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
基金公司：
長盛基金公司成立于1999年3月，是國內最早成立的十家基金管理公司之一。目前，公司共管理基金同益、同盛2只封閉式基金和7只開放式基金，資產管理規模366.78億元。注重大類資產積極配置，將選時策略作為控制風險、獲取收益的主要手段之一，已經成為長盛基金有別于其它公司的獨特之處。
基金經理：
肖強。2002年6月加入長盛基金管理有限公司，現任長盛基金管理有限公司投資管理部副總監，自2007年1月5日起任長盛同智優勢成長混合型證券投資基金基金經理。
鄧永明，2005年7月底加入長盛基金管理有限公司投資管理部，曾任基金同益基金經理助理，同德證券投資基金基金經理，長盛同德主題增長股票型證券投資基金基金經理。
混合型新基金：
長信雙利優選靈活配置
綜合評價：
產品點評：
行業優勢價值優選：長信雙利優選靈活配置基金為主動式混合型基金，以戰略性資產配置(SAA)策略體系為基礎決定基金資產在股票類、固定收益類等資產中的配置。股票投資是在行業進行配置基礎上，挑選具有行業投資優勢并具備核心競爭力和成長力的高素質企業股票。股票資產采用雙線并行的構建流程，通過行業吸引力模型和股票價值優選模型進行行業和個股的選擇與配置。該基金注重基金研究員的基本面分析，使股票資產的投資決策過程更為嚴謹和科學。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
基金公司：
長信基金公司于2003年4月成立，目前旗下有3只股票型基金，1只貨幣型基金，管理規模283.43億元。其中長信增利動態策略1年收益在同類基金內名列第36，高于同類基金平均水平。根據銀河證券基金研究中心數據統計，長信基
金2007年股票投資管理能力居第12位。
基金經理：
胡志寶，經濟學碩士、證券從業經歷8年。曾任國泰君安證券股份有限公司資產管理部基金經理、國海證券有限責任公司資產管理部副總經理、民生證券有限責任公司資產管理部總經理。2006年5月加入長信基金管理有限責任公司投資管理總部，從事投資策略研究工作，現任銀利精選基金基金經理。
上投摩根雙核平衡
綜合評價：
產品點評：
精選估值優勢股票：上投摩根雙核平衡基金深化價值投資理念，精選具備較高估值優勢的上市公司股票與優質債券等，持續優化投資風險與收益的動態匹配。
該基金運用安全邊際策略有效挖掘價值低估的股票類投資品種。在控制宏觀經濟趨勢、產業發展周期等宏觀經濟環境變量基礎上，考察上市公司的商業模式、管理能力、財務狀況等影響企業持續經營的因素，然后綜合運用量化價值模型來衡量股票價格是高估還是低估。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
基金公司：
上投摩根基金公司成立于2004年5月，目前上投摩根管理7只開放式基金產品，其中包括1只QDII基金――亞太優勢基金，管理資產規模880.86億元人民幣。根據銀河證券基金研究中心數據統計，上投摩根基金2007年股票投資管理能力居第10位。
基金經理：
芮，6年證券、基金從業經歷。2004年加入上投摩根基金公司，擔任上投摩根中國優勢基金經理助理，同時負責能源、電力、家電、農業等行業研究，在投資研究方面均做出了突出業績，得到業內廣泛認可。
梁鈞，8年證券、基金行業從業經歷。2007年加入上投摩根基金公司。
股票型新基金：
東方策略成長
綜合評價：
產品點評：
重投成長性公司：東方策略成長基金重點投資受益于國家發展戰略并具有成長潛力的上市公司，根據GARP理念，考慮了股票的價格、每股收益增長、每股現金流量、主營業務收入增長率、主營業務利潤增長、凈資產收益率、市凈率等因素，通過優化得到成長風險值指標。另外東方策略成長還將通過基礎庫、優選庫量化選擇以及基金經理的個人能力實現三層超額收益，從而盡量避免基金經理個人風格變化造成的基金風格與業績的過大波動。
費率水平：東方策略成長的認、申購及贖回費率均采取階梯式模式，認、申購費率隨認購金額遞減，贖回費率隨持有期限遞減。其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
基金公司：
東方基金公司成立于2004年6月，旗下共有2只混合型開放式基金和1只貨幣基金，目前總資產管理規模為101.16億元。東方精選和東方龍混合基金過去一年凈值增長率分別為7.71％和-4.98％，均低于同類基金平均水平11.79％。
基金經理：
付勇，10余年金融、證券從業經歷，2004年加盟東方基金，曾任發展規劃部經理、投資總監助理、東方龍基金基金經理助理、總經理助理；現任本公司副總經理、東方精選混合型基金基金經理。
于鑫，2005年加盟東方基金，曾任東方精選混合型基金基金經理助理。現任東方精選混合型基金基金經理、東方金賬簿貨幣市場基金基金經理。
嘉實研究精選
綜合評價：
產品點評：
自下而上精選個股：嘉實研究精選基金通過持續、系統、深入的基本面研究，挖掘企業內在價值，尋找具備長期增長潛力的上市公司，以獲取基金資產長期穩定增值。在選股上，股票組合的構建完全采用“自下而上”的精選策略，基金管理人依托公司研究平臺，組建由基金經理組成的基金管理小組，基于對企業基本面的研究獨立決策、長期投資。基金管理人采用定量分析與定性分析相結合的方法，精選個股，構建投資組合。
費率水平：嘉實研究精選的認、申購及贖回費率均采取階梯式模式，認、申購費率隨認購金額遞減，贖回費率隨持有期限遞減。其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
基金公司：
嘉實基金公司于1999年3月25日成立，是中國第一批基金管理公司之一。旗下共管理2只封閉式基金和12只開放式基金，管理總資產1533.95億元，在所有基金公司中排第3位。
基金經理：
黨開宇，碩士，CFA，7年證券從業經歷。2006年9月至今任職于嘉實基金管理有限公司，2006年12月至2008年2月任嘉實策略增長基金基金經理，2006年12月至2008年3月20日任嘉實服務增值行業基金基金經理。2007年11月起任嘉實基金研究部總監。
劉紅輝，經濟學碩士，2004年加入嘉實基金管理公司，任產品經理、基金經理助理。
QDII基金：
銀華全球核心優選
綜合評價：
基金經理：
謝禮文，CFA，銀華基金管理有限公司境外投資部總監。擁有21年的境外證券投資相關經驗，曾擔任香港恒生投資管理公司的首席投資官，主持總規模達70億美元基金資產的投資研究和管理工作；曾在日本野村資產管理公司任職10年，并于2003年獲得晨星(日本)頒發的“本年度基金”(Fund of the Year)獎；并曾在美國舊金山的兩家資產管理公司擔任過基金經理和分析師。
產品點評：
以香港為核心 以基金為配置：銀華全球核心優選基金通過以香港區域為核心的全球化資產配置，對香港證券市場進行股票投資并在全球證券市場進行公募基金投資。
銀華全球核心優選將核心投資目標指向香港市場，是一個良好的投資定位。在內地市場以外的各個證券市場里，機構投資者目前最為熟悉的市場就是香港證券市場。銀華全球核心優選投資主動管理的股票型公募基金和交易型開放式指數基金合計不低于基金資產的60％。這種“基金中的基金”投資方式，可以在全球市場內進行投資，分散單一市場風險。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率都采取階梯式模式，其管理費為1.85％(年)，托管費為0.3％(年)。
基金公司：
銀華基金公司成立于2001年5月，目前旗下共有1只封閉式基金和7只開放式基金，資產管理規模641.08億元，建立了覆蓋股票型、配置型、貨幣型和保本型基金的較為完善的產品線。
股票型基金：
博時特許價值
綜合評價：
基金經理：
陳亮，碩士。2001年3月加入博時基金管理有限公司。2003年8月擔任博時裕富基金經理。2006年8月起調任股票投資部數量化投資組主管，兼任博時裕富基金基金經理。2007年3月起兼任基金裕澤基金經理。2008年2月起任股票投資部總經理兼數量組投資總監、博時裕富基金基金經理、裕澤基金基金經理。
產品點評：
投資三類壁壘優勢企業：博時特許價值基金主要投資于具有政府壁壘優勢、技術壁壘優勢、市場與品牌壁壘優勢的企業。
該基金實行風險管理下的主動型價值投資策略，即采用以精選個股為核心的多層次復合投資策略。具體投資策略為：在資產配置和組合管理方面，利用金融工程手段和投資組合管理技術，保持組合流動性；在選股層面，按照價值投資原則，從品質過濾和價值精選兩個階段來精選個股。
費率水平：該基金的認、申購及贖回費率均采取階梯式模式，其管理費為1.5％(年)，托管費為0.25％(年)。
運用遺傳算法－粗糙集－邏輯回歸方法（GA－RS－LR）探討我國A股上市公司財務與股票收益的關系．運用GA－RS方法獲得財務指標最優約簡；運用LR模型探求兩者關系．最終，經GA－RS約簡，60個財務指標中有17個對股票投資有重要影響；通過LR模型，4個指標具有顯著效應；其中，負債與權益市價比為5．82％負效應，其余為正效應．對2015年股票相對波動進行預測得到70％的準確率，驗證了GA－RS－LR模型對中長期投資的有效性．
關鍵詞
遺傳算法－粗糙集；邏輯回歸；股票收益；公司財務
1引言
股票市場對一個國家和地區的經濟發展動向有前導作用．股票收益受到宏觀經濟現狀、政策、公司財務、投資者情緒等因素影響．研究股票收益問題一直是學術界的研究熱點．目前，學術界對股價與上市公司財務之間關系的探討主要從兩方面入手．一是通過建立計量模型來探求股票與其影響因素的關系，進而對股價進行分析與預測［1，2］．然而計量模型對數據平穩性、正態性等有嚴格限定，直接利用很難達到預期結果．股票市場數據體量巨大、類型繁多，故很多學者轉而選用數據挖掘方法來探究其關系．如有不少學者就運用遺傳算法［3］、BP神經網絡［4］等得到了較為理想的結果．粗糙集（RoughSets）理論［5，6］由波蘭數學家PawlakZ于1982年所提出．這是一種用于處理含糊和不確定信息的新型數學工具，具有優越的知識簡化能力．粗糙集理論利用現有知識庫對不精確的知識進行近似描述［7］．RS方法不需預先假定概率分布，也不需像模糊集理論一樣假設模糊隸屬函數的結構，而是僅僅利用數據本身提供的信息．目前對粗糙集的研究主要集中于其數學性質，理論的擴展以及與其他智能方法的融合與有效算法等［8］．杜婷（2012）將粗糙集運用到了個人信用評估模型之中，并取得了良好的約簡結果［9］．王剛、楊善林將粗糙集與支持向量機相結合，以分析網絡商品評論中的情感進行分析，實證表明，RS－SVM方法可以提高網絡用戶情感分析的準確程度［10］．邏輯回歸方法由vethulst首次提出．1980年，Ohlson率先將邏輯回歸模型用于財務危機預警，分析樣本公司在破產概率區間上的分布以及兩類錯誤和分割點之間的關系，并得到高預測準確率［11］．劉遵雄、黃志強等（2012）在邏輯回歸的基礎上進行完善，提出了基于平滑小編絕對偏離（SCAD）懲罰邏輯回歸模型，運用到財務預警，實驗結果表明SCAD懲罰邏輯回歸模型的分類效果更好［12］．因此Logistic回歸法在經濟領域的研究受到了極大關注．基于此，本文提出了遺傳算法－粗糙集－邏輯回歸（GA－RS－LR）數據挖掘技術，用于探究股票投資與上市公司財務指標體系的內在聯系．運用GA－RS模型得到最優財務約簡指標．并在此之上利用逐步回歸法與Logistic回歸模型以探究公司財務與股票收益的確切關系．最終得到上市公司財務指標不同大類之間與個股投資概率之間的正負效應關系及其影響大小．
2GA－RS－LR模型構建
2．1GA－RS約簡模型
粗糙集理論的屬性約簡算法可分為是盲目刪除屬性約簡算法與啟發式算法．遺傳算法作為啟發式算法中的一種，具有全局優化和隱含并行的特點，在解決復雜問題中具有明顯優勢．遺傳算法在屬性約簡問題中需要具體考慮的因素如下：染色體編碼：設條件屬性集合為C＝｛c1，c2，…，cn｝，則條件屬性空間ΩC可映射為遺傳算法的染色體．每個染色體用n維的｛0，1｝二進制位串表示，每一位對應一個條件屬性．若染色體上某一位取值為1則表示選擇該條件屬性；若某位取值為0，則表示剔除該條件屬性．由此染色體個體與屬性子集就建立了一一對應關系．適應值函數構造：適應值函數作為評估染色體的優劣指標，其形式直接決定了種群的進化行為［13］．在屬性約簡問題中，可將適應值函數定義如式（1）．式中，card（x）表示染色體中1的個數．γC（D）（x）表示條件屬性集C的相對依賴度．POSCx（D）表示條件屬性集合Cx的相對正域．f（x）的目標是使x中值為1的個數最少，使屬性集盡可能的約簡．γC（D）（x）的目標是使x的相對依賴度最大．兩者結合正好滿足屬性約簡的原理。選擇概率：選擇指從當前種群中選擇適應值高的優良個體以生成池．設種群為G＝｛x1，x2，…，xM｝，對xi∈G，其被選擇的概率設定為式（2）．式中，F（xi）表示xi的適應值．其值越高，被選擇的概率也越大，從而該染色體的優良特性被保留下來的概率也就越大．交叉與變異：交叉運算是指從池中隨機選取兩個體進行位串，從而得到新一代基因個體的過程．由于核所包含的屬性必須存在于每一個個體中，因此采用一致交叉運算以保證核所對應基因位的取值為1．變異運算指按照變異概率pm對調某位基因的二進制字符數值的過程．變異可確保種群多樣性，避免陷入局部最優的困境，但變異太頻繁，反而使得種群不穩定．為維持種群穩定性，pm一般設置在0．01～0．2之間．算法終止條件：連續t次迭代之后，若最優個體適應值不再提高，則認為已經近似找到最優染色體，計算終止．GA－RS約簡的具體流程見圖1．
2．2LogitRegression模型
通過GA－RS約簡，條件屬性集與決策屬性集之間的確定關系并沒凸顯出來．因此，在GA－RS約簡后，引入LR模型以探究兩者之間的可度量關系．假設某事件Y滿足：Y＝1，事件發生；Y＝0，事件不發生；且發生概率為p．若存在k個相互獨立的變量X′＝（x1，x2，…，xk）與事件Y相關，且X與事件Y發生概率之間滿足關系式（3），事件Y的發生概率與未發生概率之比取對數便可得到Logistic函數（4）：LR模型的理論約束相對寬松，無須對變量進行分布類型、協方差陣等的假定，但LR模型對變量之間的共線性干擾卻相對敏感．而GA－RS約簡只保證屬性集合的重要性，而沒有考慮獨立性．若直接采用LR模型進行擬合，由于個指標之間的共線性影響，模型的擬合效果將受到干擾，甚至出現錯誤的模型．故本文選擇逐步回歸法，通過變量篩選來處理多重共線性問題，最終得到最優LR模型．
3GA－RS－LR模型實證
3．1數據選取與處理
以我國上海交所與深交所上市的A股上市公司為依據，選取2014年下半年內數據完整、具有不同行業分類的非ST、非＊ST的上市公司作為樣本．提取公司財務季度指標60個，個股開盤價、收盤價，上證綜合開盤指數、收盤指數等指標，最終得到樣本913個．其中財務指標體系的分布見表1不同指標之間量綱不同，同一指標不同個體之間的差別各異，直接利用原始數據進行分析，不僅會增大模型的復雜度，還會造成結果的不理想．故運用K－均值聚類對各項指標進行逐一聚類，并最終將公司就不同指標分別分為3類．由于公司財務報表的公布具有時滯性，股票數據選取也將延后一個季度．同時，考慮到投資者投資其他領域而非股票所造成的機會成本，本文用上證綜指收益率作為基準收益率：當大盤指數上升時，若個股上升幅度更大，則認為該個股為強勢股，值得投資；反之，投資該個股并非明智之舉．同理，當大盤指數下降時，若個股下降幅度更小，則該個股是抗壓股；反之．基于此將股票分為2類．“好”為具有投資價值的強勢股或者抗壓股；“差”為不值得投資的股票．
3．2GA－RS屬性約簡
在對離散化數據進行GA－RS屬性約簡之前，需要設定遺傳算法的參數．約簡后，影響股價相對收益率的財務指標從60個變量縮減為17個．約簡集合相對決策屬性的依賴度都達到了100％，這表明該約簡結果對決策屬性的解釋度100％．約簡后的指標分布見表3可知，發展能力指標數目最多，共6個指標；其次是償債能力．考慮到時滯性，該17個約簡指標應是股票價格波動的領先指標，對下期的股價相對波動有著顯著的影響．投資者在決策時應重點關注．
3．3Logistic回歸與逐步回歸
通過GA－RS約簡后，財務指標得到了極大的簡化，但是GA－RS屬性約簡只能保證上市公司財務指標屬性集對個股相對波動率的相對重要性，而沒有給出兩者之間更為確切的關系．因而引入LR模型對約簡的財務指標與股票波動的相互關系做更為細致準確的刻畫．同時，對財務指標體系而言，計算過程中所運用的基礎數據有交叉，故指標之間存在很強的相關性．這一缺陷會導致財務指標之間存在比較嚴重的共線性，如果直接使用LR模型將極大減弱模型的擬合效果．因此，在LR模型中使用逐步回歸法進行變量篩選，消除變量之間的共線性，從而精簡模型．通過計算17個約簡指標的VIF值可知，固定資產增長率、銷售費用本增長率的VIF都超過5，說明變量之間存在共線性．利用逐步回歸法得到的LR模型中變量的VIF值見表4．可以發現，此時各變量之間已不存在共線性問題．設樣本中個股為強勢股或者抗壓股的概率為p，則該個股值得投資的概率也就等于p，進而個股投資概率比p／（1－p）與4個財務指標之間的回歸方程為：括號里為相應參數估計的z值，通過z值可知模型已通過檢驗．根據式（5）得到個股為抗壓股的概率p與財務指標之間的關系，即Logistic模型為：可知，負債與權益市價比率對股票投資概率的影響最大．x1每變動1單位，股票為抗壓股的投資概率之比則相應變化－5．819％．由于負債與權益市價比率指標屬于償債能力的指標大類，該指標主要用來衡量負債與權益資金的相對比重．其值愈大，公司自有資金愈少，對債權人的保障愈少．因而，對股價的波動將產生負效應．相比之下，固定資產增長率、存貨周轉率、普通股獲利率對個股投資概率比則為正效應．它們分別反應了公司發展狀況與預期，經營管理能力，以及每股股息的實得利率．其對股票投資價值的影響分別為0．824％、0．12％、1．009％．此外，除了這4個上市公司財務指標之外的其他影響因素對個股投資概率比的綜合影響也表現為負效應，大約為4．056個百分點．為驗證模型有效性，以2014年第4季度財務指標為自變量，2015年第1季度股票投資比為應變量進行模型預測檢驗，得到900個樣本的預測準確度為70％．這表明大約有630個上市公司的個股波動可以通過上一期的GA－RS－LR模型得到準確預測．這對價值型的中長期投資者具有一定的參考意義．
4結論
本文提出了遺傳算法－粗糙集－邏輯回歸方法（GA－RS－LR）探究股價相對收益率與財務指標的關系．利用K－均值聚類進行離散化處理，既解決了數據量綱不一致的問題，又使同一類別相似個體之間的差異被忽略，而不同類別之間的差異被放大．通過選用GA－RS方法以約簡眾多的財務指標．最終得到由17個指標所組成的約簡體系，且RS約簡的相對依賴度為100％．基于約簡指標數據，利用逐步回歸法對LR模型進行變量篩選，解決共線性問題．最終得到上市公司財務指標不同大類之間與個股投資概率比之間的正負效應關系及其影響大小，并得到70％的預測準確度，驗證了GA－RS－LR模型對中長期投資所具有的優勢．
參考文獻
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關鍵詞:數據挖掘;關聯規則;藝術品股票
引言
近年來，隨著中國藏品熱和我國政府關于藝術品交易政策的改變，中國已經取代美國成為世界第一大藝術品交易市場。2010年7月，深圳文化產權交易所推出了“深圳文化產權交易所1號藝術品資產包”，這是國內外首次出現的“權益拆分”投資模式，即藝術品股票。自此藝術品股票作為一種新型的金融產品越來越受到人們的關注［1］。由于藝術品股票價格受多方面的影響，尤其是藝術品交易市場相對于股票市場來說莊家的影響更大，所以需要尋求更為有效的方法來對藝術品交易市場進行預測。在藝術品股票市場，每天都會產生海量的交易數據，這些數據雖然存儲在數據倉庫中，但是并沒有得到有效的利用。通過數據挖掘技術分析股票市場數據，投資者可以從中得出有效的投資信息，并綜合分析利弊以后做出投資決策，提高投資收益率。一般來說，數據挖掘是指從數據庫或數據倉庫中發現隱藏的、預先未知的、有趣的信息的過程［2］。在國內，臺灣義守大學陳慶翰開發了MIAT仿生物智慧股票預測系統，該系統是一個可以建立自我學習、自我組織、自我調節、自我改善的高度自主性智慧型系統［3］。國內還有許多著名的學者在股票預測方面做過大量的工作。國際方面，Mor-gan、Stannlog等人已經開發了AI(AutomatedInvestor)系統，該系統通過采用聚類、可視化和預測技術來尋求最佳投資時機［4］。本文致力于通過關聯規則算法獲得藝術品股票之間的關聯關系，如“在某個時間段X范圍內，藝術品股票A和B價格上漲時，有80%的情況下，股票C的價格也會隨之上漲”。這樣，就可以對投資者有一定的借鑒意義，防止被套牢。
1關聯規則介紹
1．1算法思想假設有多個購物籃，每個購物籃是由多個項組成的集合(即為項集itemset)，那么一個在多個購物籃中出現的項集稱為“頻繁”項集。定義1支持度:如果I是一個項集，I的支持度(sup-port)指包含I的購物籃的數目，此時定義一個支持度閾值(supportthreshold)s，如果I的支持度不小于s，則I為頻繁項集。定義2置信度:Ij的置信度即為集合I∪{j}的支持度與I的支持度的比值。顧名思義，置信度即為得到的規則的可信任程度。AGRAWALR和SRIKANTR于1994年提出了Apriori算法，該算法是關聯規則挖掘的最有影響的迭代算法［5］。設Cm為大小為m的候選項集集合，Ln為大小為n的真正頻繁項集集合。Apriori算法是將候選項集不斷過濾，得到頻繁項集，再將頻繁項集進一步過濾，得到新的頻繁項集，如:首先找到“1項集”的集合，再將其支持度與支持度閾值相比較，過濾得到頻繁“1項集”，記作L1，再將其進行組合，得到“2項集”，再將其支持度與支持度閾值相比較，過濾得到頻繁“2項集”，記作L2，以此類推，直到找到最終的頻繁項集。具體步驟如圖1。1．2算法實例表1為某商場9天內的商品交易情況，設定支持度為2置信度為80%。利用Apriori算法尋找所有滿足條件的關聯規則的過程如圖2所示。接下來四項集只有{I1，I2I3，I4}，且其支持度為1，小于支持度閾值，故{I1，I2，I3，I4}不是頻繁項集。由以上步驟可得:最大的頻繁項集為{I1，I2，I3}{I1，I2，I4}。關聯規則產生步驟如下:(1)對于每個頻繁項集l，產生其所有非空真子集;(2)對于每個非空真子集s，如果其置信度不小于最小置信度閾值，則為強關聯規則。經計算，強關聯規則為I4I2和I1＆＆I4I2，置信度均為100%。
2改進的關聯規則挖掘算法
在關聯規則挖掘算法中，經典的Apriori挖掘算法是通過項目集數目不斷增長來得到所有的頻繁項目集的，即先產生頻繁“1項集”，再產生頻繁“2項集”，直到頻繁項目集中的元素不能擴增為止。傳統的Apriori算法有兩個瓶頸:(1)需要多次掃描數據庫，對于候選項集Ck，需要掃描k次數據庫來確定其是否為頻繁項集，是否可加入Lk;(2)由于頻繁“k－1項集”產生候選“k－1項集”是將頻繁項集中的元素進行組合得到，呈指數增長，這將產生大量的頻繁項集，從而產生大量的關聯規則［6］。這兩個瓶頸明顯降低了算法的效率。因此，在傳統關聯規則算法的基礎上，本文提出Apriori算法的改進算法，即Partition算法。由于Apriori算法需要對數據庫進行多次掃描，這個過程非常繁瑣，可以將數據庫邏輯性地分成幾個互不相交的塊，即分而治之。Partition算法步驟如下:(1)每次都只針對單獨一個分塊，其中分塊的大小要保證可以放入主存，每個階段秩序被掃描一次，而算法的正確性是由每一個可能的頻集至少在該分塊中是頻集保證的。利用Apriori算法產生它的頻繁項集。(2)把所有分區產生的頻繁項集合并，生成候選項集，掃描整個數據庫，計算這些項集的支持度，最終得到全局的支持度不小于支持度閾值的頻繁項集。該算法流程如圖3。Partition算法共掃描數據庫兩次。第一次掃描是對數據庫進行分塊，找出各塊的頻繁項集，即局部頻繁項集;第二次掃描數據庫是求候選集的支持度，用以計算全局頻繁項集。相對于傳統Apriori算法，Partition算法全程只掃描兩次數據庫，大大減少了I/O操作。由于Partition算法是并行計算，同時對各個分區進行求頻繁項集的操作，大大提高了算法的效率。Partition算法是高度并行的，即把各個分塊的處理分配給不同的處理器來產生頻繁項集，在每一個循環結束之后，各個處理器之間會進行通信，以產生全局候選項集。
3關聯規則在股票方面的應用
在文化藝術品交易市場，每天都會產生大量的交易數據，利用數據挖據技術對股票市場的股票價格以及股票的走勢進行預測，通過運用關聯規則技術對藝術品股票市場進行分析，為投資人提供較為準確的預測結果，防止投資者盲目投資［7］。本文選擇了某藝術品股票交易市場2016年1月～5月幾個月的交易數據，以此為依據進行股票關聯規則挖掘。選取其中6只股票并分別記為A、B、C、D、E、F。然后對股票進行預處理，如果某天A股票上漲，則記為A0，若下跌則記為A1，其他股票同理。部分股票數據如表2所示。運用Apriori算法的改進算法———Partition算法進行關聯規則挖掘，在實驗中，設定支持度為60，置信度為70%，得到如表3所示挖掘結果。
4結束語
景順長城是基金公司中2013年最大贏家之一，旗下13只股基（主動操作類的股票型、混合型），合計賺錢76.17億元。雖然股基規模在全部基金公司中位列第六，但在《投資者報》“基金公司賺錢榜”中位居賺錢總額亞軍，股票投資實力彰顯無遺。其中景順長城內需增長及內需增長貳號基金、景順長城鼎益三只基金賺錢均超過10億，基金經理楊鵬、王鵬輝、張繼榮三人《投資者報》“基金經理賺錢榜”中分列亞軍、第4名、第13名，是當之無愧能賺錢的“金耙子”。
內需雙雄適時減倉更會輪動
景順長城內需增長及內需增長貳號基金，由王鵬輝、楊鵬共同管理。景順長城內需增長貳號是景順長城內需增長的復制基金，名副其實的兄弟倆。雙鵬基金經理也合作多年了。這是2013年市場上非常風光的兩只基金，從凈值上看，內需增長在528只同類基金中排名第7，內需增長貳號排名第8。賺錢效果上看，內需增長貳號在2013年賺得22.57億元，是全市場最賺錢的基金。
兩只基金的特征是，不僅凈值增長快，賺錢多，而且規模也不小，這就更不容易。
景順長城內需增長去年初規模是27億元，是一只規模相對適中基金。內需增長貳號38億元，相對于規模兩三億的基金，基金經理就不能只把目光盯在創業板的小股票上了。3億元規模基金，可以配置十幾只小股票，像景順長城內需增長這樣十倍體量的基金，即使按照集中配置原則，也需買入上百只股票，難度自然增加很多。實際情況是，2013年中報時，該基金持股34只，2013年底時，持股增加至83只，可見操作難度遠非小基金可比。
在持股數量增加的同時，內需增長2013年全年股票倉位各季度呈下降態勢，分別是95%、89%、89%、79%，第二季度內首次賣出股票，基金經理的確看對了二季度市場跌幅較大，進行果斷減倉，將前期的利潤變成真金白銀收入囊中。大盤第四季度繼續下跌，這只基金又將倉位由89%減少到79%，下降了10個百分點，又一次成功鎖定利潤。
不僅會適時減倉，內需增長還會在不同市場間交叉尋找機會，通過主板、中小板、創業板市場風格輪換來賺錢，并非全部押注于某一板塊，且選股不流于概念，強調行業景氣度、市場地位、公司基本面等，對本輪行情中雞犬升天類的品種保持距離。這樣的基金，適合于“全天候”生存，應該會走的更遠更穩。
從全部持股來看，2013年二季度末時，該基金減持滬深主板，增持中小板和創業板。持有中小板倉位增加7%達35%、創業板增加6%達27%，減持的滬深兩市主板資金，向中小板、創業板傾斜。其后的第三季度，中小板指數跑贏滬深300指數10個百分點，創業板跑贏25個百分點，說明基金經理是適時而動的。
從各季度重倉股的更迭也可以看出基金經理把“好鋼用在刀刃上”，獲利股票在高點賣出，把資金騰挪到更有潛力的股票上。事實上，賺錢榜上突出的基金經理，大多是靠投資智慧而不是靠投資教條立足于市場。
其中，基金經理楊鵬還管理著景順長城中小盤，2013年賺錢2.87億元，兩者相加，助推他奪得2013年基金經理賺錢榜亞軍。
景順長城鼎益也是一個賺錢大戶，2013年共賺10.8億元，賺錢貢獻值僅次于內需增長。這只基金由張繼榮管理，2013年底時規模48億元，是一只中型基金。張繼榮對重倉股挑選有著同樣不錯的眼光。
基金經理風格多樣化
會賺錢有人愛，群眾的眼睛是雪亮的。能夠為持有人賺到錢，投資人自然愿意將資金更多地交付其管理，內需增長規模從年初10億份增加到年末21億份，增加了一倍。內需增長貳號從46億份增加到83億份，增加80%。新增加的份額，多數是中小投資者的申購，可視作群眾給賺錢基金經理和基金公司的投票。
股票投資可謂景順長城的強項，多年來該公司崇尚基金經理風格多樣化。能適應任何市場風格的基金經理鳳毛麟角，但如果一個團隊中基金經理們風格差異化且風格清晰，那么這個團隊中每年都會產生出類拔萃的基金經理及產品。前提是，投資風格的塑造是有效且不漂移的。景順長城基金近年來對投研平臺的打造其中很重要的一項工作是培養投資人才并使其形成不同的投資風格。
目前景順長城已經擁有一個強大的基金經理團隊，截至2013年12月31日，這些基金經理平均從業年限近10年，而他們加入景順長城基金的年限平均下來是5.3年，人員結構相對穩定。公司鼓勵這些基金經理形成適合自己的投資風格，并對風格的穩定性做定期的回顧和改進。
每個季度投資部會做回顧，檢驗每位基金經理的投資理念與之前是否一致，操作是否符合理念。而有潛力的研究員也會被分批送往香港接受培訓，在國際大資產管理集團接受投資流程和研究方法方面的熏陶。
五一前夕，在他的辦公室，張可興接受了《投資者報》記者的采訪。和他一番交談下來，回過頭來發現他在辦公室位置的選擇和投資股市的思路上，可以說是一脈相承。
2006年，張可興由創業者來了個180度大轉身，投身股票市場，成了私募公司的管理者。他說，由于多年的實業經驗，轉型做投資反而有了很多不一樣的思維：要用簡單的常識，尋找確定性公司來投資。
“估值低、利潤增長率高的公司，這兩個因素越確定，股票會越賺錢。”張可興說，辦公室的位置選擇也如此，在金融街邊緣位置能夠以最合適的價格租到有潛力的物業。
他的投資偶像是巴菲特。在他辦公的會議室的墻壁上，就掛了巴菲特和芒格的照片。因此，在他的一些投資思路里，總能看到巴菲特投資觀點的影子。
目前，張可興管理了兩期基金，兩年來兩只基金的收益率為13%，絕對收益遠遠超過大盤（滬指同期表現為-20%）。
實業轉型股票投資
相比國內私募經理多數職業投資出身，張可興算是半路出家。
2002年，張可興大學畢業后在西安做起了英語培訓，經過了三年的不懈努力，培訓學校成為了西安市大學生培訓市場的領導者，由此獲得了人生的第一桶金。
2005年互聯網2.0版熱潮興起，國內出現了很多模仿Facebook的社交網絡，他的目光也轉向互聯網，投資了露臉網，雖然做到了用戶數行業第五，但是校內網的發展速度更快。
張可興說：“當時我們接觸過校內網，但是太過自信，認為自己創業也能成，所以就沒有投資，與后來的校內網上市失之交臂。”
互聯網行業是一個很短時間論勝負的行業，能多大成功不好說，但是誰不成功卻能看出來。當時國內有上百家類似公司，5Q網陳一舟拿錢砸，張可興最后發現不能再往里面投錢了，所以選擇賣掉了企業。
在投資互聯網這一時間段，張可興接觸了很多風投，開始了解到做投資也能賺錢，但當時并不清楚，他們怎么退出：上市呢？還是下一步融資退出？但是給了他一個大體的印象，這是一個可以長期可以做的事業。
自然而然地張可興在結束了互聯網的創業生涯后，來一個毅然的轉身——投身二級市場。
對張可興的選擇，周圍朋友感到很詫異，覺得怎么跨行做投資呢？“但是我覺得不是，我其實在做教育培訓的時候，就開始投資了，我投資過互聯網項目，還投資過天津的建材項目。”張可興說。
他認為，幫他下決定的是來自巴菲特的一句話：買股票就是購買企業的部分股權，要以做企業的視角進行投資決策，“看了這句話頓悟，股市不是賭場，打消了疑慮。”
為什么沒有選擇利潤更高的一級市場，張可興說，投資一級市場，需要的資金量很大，需要幾千萬甚至上億，而且投資一個項目周期很長，需要三五年，退出困難。張可興自己創業，很明白做一級市場投資，很難了解到企業的真實信息，由于未上市不會披露信息，即使問，也可能得到虛假信息。
至少對張可興而言，做一級市場風險很大，而二級市場，需要的資金比較少。2006年上市時，很多企業質地還是相對較好，畢竟A股上市是有門檻，能上市的在中國來說是相當不錯的公司，財務方面相對一級市場也會更透明。
技術分析不靠譜
對于一個非職業投資出身的張可興來說，怎么進行投資獲得高收益，是他的客戶非常關心的問題。
要知道，張可興到現在都不懂K線圖，對于技術分析也一知半解。他對記者表示，實際上，他根本就不想知道技術分析，只要知道，一個企業在什么價位買賣合適就行了。
“這一點，可以說是實業轉型做投資的優勢，或者準確地說是特性。”
在他看來，專職做證券投資的，或者學院派投資經理有著根深蒂固的思維，他們做投資都有一套流程，譬如看年報，拜訪公司管理層，上市調研……經過流程后，很多人自以為明白了，事實上就是走了一個過場。
“你想，一個剛出校門四五年的基金經理面對胸有城府的董事長們，能套出什么真實的信息呢？”
例如曾經紅極一時的水產行業，很多賣方研究員都積極推薦行業的龍頭，但是他去年初就否定了這個行業。當時還沒有出現問題，公司都是高增長行業，為什么不投資？
他認為，水產公司有多大的水域，底下有多少海產品，你根本無法調查，從這一點上就給否定了，投資最大的問題，就是你自認為很懂。
我們看財報，很難發現做假，但是能感覺到有什么不對，這樣的企業就避開，張可興從這一點上來防控風險。
“有人說不理解股市，但是你只要學習一兩個月就懂了基本的買賣規則，因為你不用學習什么技術分析。”在張可興的眼中，金融行業從事投資沒有什么優勢，我也不羨慕他們的思維，巴菲特在他投資前十年生涯中，就得出結論技術分析不靠譜。
“最終做投資決策時，買誰不買誰，就是經過深入研究和調研后的常識。”張可興再三強調。
要做確定性投資
張可興對外表述他的投資理念時，用了一個詞：確定性投資。
如何去理解？確定性是挺主觀的表達，說等于沒說，但是投資本身就是一個主觀看法，你看好不等于別人看好。
張可興認為，股市最大的確定性就是股票估值高低的變化，無論中國股市是在國外股市都有自身的運行規律。這個規律就是從低估到高估，再到低估，不斷循環往復。目前中國A股的估值在向國際股市的估值接軌，這輪形勢實際已經在接近，滬深300的PE不到10倍，而港股，包括美國估值的PE，正常的區間也在8～9倍的樣子。這是一個很重要的規律，投資最終一定是依據大概率事件來做決策，而不是根據短期CPI漲了多少，PMI指數等數據的多少。
判斷了趨勢，如何選擇股票賺錢，張可興說有兩個因素，有估值提升和利潤成長的空間的公司，兩個因素確定性越高，賺錢的確定性越大。就像A股，上一輪2006、2007年時所有股票都漲，港股也不例外，但坐的是過山車，上去之后馬上又下來，但好企業會有支撐，會不斷地再創新高。
可能大家覺得這很簡單，都是常識，但這5年以來，張可興的總收益翻了4倍多。投資其實很簡單，想得太復雜了反而不容易做決策，做決策的那一剎一定是幾個很重要的點來支撐你為什么買它。
張可興在思考企業能不能投資時，會有這樣的考量：一個企業你覺得值得買，甚至敢重倉買，那么你只會有一兩個理由，如果你說了一大堆理由，那我覺得你這個問題可能想得并不清楚。這幾個規律是我們投資體系中，甚至是做投資的人應該掌握的基本規律。
確定性投資，不等于長期投資。持有時間上，不是一兩年，很多機會都是階段性的。譬如奶粉事件的伊利股份，出現階段性機會。天士力，2012年初因負面四季報消息一度跌到30多，我們一下子全部買進。很多看好的行業，都僅有短暫的黃金投資機會。在確定性下，不一定是長時間拿著。
對于沒有出錯，非常看好的行業，如果不漲，他就會長期持有，等待估值回升。當初的銀行股，一直持有兩三年。如果短時間漲了一兩倍，又發現其他更好的機會，也可能會賣掉。
投資非常強調紀律。巴菲特40歲到海邊度假，賭撲克牌，籌碼5美元，想了想沒有勝算，就不賭。很多人覺得小賭怡情，不就是5美元了，但巴菲特紀律性非常強，沒有勝算就不做。“做投資沒有紀律性，早晚會出現問題。”張可興說。
常識驗證投資決策
張可興在采訪中，多次強調投資其實很簡單，學會用常識判斷。如何用常識，張可興舉了幾個例子。
2006、2007年，很多二線、三線的體育用品品牌爭相上市，你會發現他們開店數量非常快，而且空間非常大，至少是五倍十倍的收入增長，但為什么到最近幾年體育用品行業簡直慘不忍睹？當時張可興去吉林的一個很小的縣城，發現很多人，都穿著體育用品二三線的牌子在大街上逛。你覺得這意味著什么？這意味著大家都已經消費了體育用品服裝，如果大家都穿體育用品的衣服，還有誰再追加購買？如果一個東西都消費了一輪，你想再讓它消費，甚至于再消費一遍，這種不確定性就加大了，所以我們沒有投它。2009年沒有問題，還是高增長，但是2010年就下來了。
還有近期的白酒行業也面臨同樣的問題。塑化劑只是引爆白酒行業危機的一個導火索，根本的問題是自身。張可興在2012年初做調研的時候聽到過一個數據，四川一個非常有名的企業庫存將近100億。這是一個二線的牌子，我們覺得這個數值太龐大了。廚房里如果有蟑螂的話，絕對不只有一只。什么意思呢？它出問題了，所有的白酒行業都不會好，可能像茅臺這樣的企業能夠度過危機，但行業的屬性我們是非常看重的。
因為巴菲特有句名言，一匹馬非常非常優秀，但它不是數學家。因為我們不是要找一匹非常優秀的馬，而是數學家。
再如水產行業的獐子島，在啟動初，很多券商都在推薦，但12年股價就下來。當一個企業都是利好的時候，你可能把風險不當一回事。當時，就有個業內人士提過，海參大部分都是北方，現在南方也開始生產，海參價格可能受到沖擊。很多人不當回事，但事實上現在已經爆發了，影響還很大。
張可興又舉了確定性投資的幾個例子。除了一直持有的銀行保險，市場還存在很多套利機會，這也是確定性投資。
香港市場有個A50股指期貨合約，是博弈5年后，股指是否能到3500點。我們覺得這是大概率事件，這樣的品種我們會考慮。
譬如套利，萬科A和萬科B，去年有三次的折價機會。雖然公司的產品做不了，但是個人的賬戶可以做港股市場。如果三次折價作準了，收益能達到100%，即使對一兩次，也能到50%。還有包括銀行的折價，可轉債，封基等等中間都存在套利機會，這些也屬于確定性投資。
常識也會誤導人，很多時候，你感覺的事實并不一定是真實狀況。 張可興回憶說：“譬如對于味千拉面的投資，我第一次吃的時候覺得并不好吃，但是后來還是投資了它，因為它在一定的人群中有影響力。”
不過，在總體判斷上，還要相信自己的直覺。“每個人都有自己的投資能力圈，無法了解，不如去放棄。除非有別人去代替來驗證。”張可興說。
T：你曾經有一個非常形象的比喻：投資股票要像找老婆一樣精挑細選，要選擇最好的企業來投資。那你認為最好企業的標準是什么？
Z：我們的股票池分為兩類，一類叫A類，稱為核心股票池，另一類為B類，稱為一般性股票池，A類股票池肯定符合B類所要求的條件，但B類一般不符合A類或者我們不確定是否符合A類。
進入A類股票池的企業，主要看企業、行業和管理層3方面。符合B類股票池的一般原則，要公司成立10年以上，上市三年以上，經過熊市；正常ROE不能低于15%；管理層要誠實；企業價值不能依靠一個尚未確定的新產品；不能嚴重多元化；不能處于轉型期等等十幾個指標。
也不是說，所有的指標都完全符合才會去選，只不過盡最大限度地接近。上述指標，同行覺得太苛刻，但實際上每一條都是積累了我們和同行血淚的投資經驗教訓。
其中有些硬性指標，未滿三年上市的不投資，轉型的企業不投資。蘇寧電器在轉型，向電商化發展，我們看不清楚未來發展方向，能不能成功還是未知數，所以就會放棄。云南白藥逐漸變身家化企業，也不符合我們的指標。
ROE也是重要指標，最能反映公司的經營能力。萬科2010年持續宏觀調控以來，ROE在不斷提高，不敢相信去年ROE都超過20%，這說明企業競爭能力非常強。
行業屬性也非常重要。如果行業選錯了，再好的企業都不會好。像最近的服裝行業、白酒行業，兩個行業都不景氣，更別說相關的公司了。管理層改變行業的能力太小。我們先選擇行業，然后再選公司。
T：在你的組合里，一般會買多少只股票？這些股票倉位是如何配置的？
Z：兩個股票池，B類不到30只，A類不足20只。看好銀行保險、食品飲料、信息技術等行業。其他行業，我們看不懂，也不會去輕易選擇。
看好行業后，我們就會精選企業，敢重倉到20%，倉位很高，當然要做到相對可靠。銀行給我們做盡職調查，很多人問怎么做風控。在我看來，像止損這樣的風控并不重要，即使你的倉位很低，買錯了，損失仍然會很大。
我們有行業配置的要求，雖然看好銀行，多多少少也要配置其他行業，至少五個行業以上。股票池里，一般不超過10只，太多了，沒有精力了。我們屬于精研型。你放眼A股，好的投資標的不多。我們看好大眾消費品，并不便宜，白酒短期我們也不看好，所以現在的主力仍然集中在銀行地產保險，還有一點點醫藥，作為行業配置。
T：去年5月份，你就非常看好銀行，去年你應該在銀行上賺了不少吧，現在賣出了嗎？為什么認為銀行股是低估的？
Z：怎么判斷行業的價格是合適的？我們不知道銀行股跌到何時，但銀行的利潤大體好判斷，由銀行的利潤增長給出一個合適的估值。我們拿美國、日本、中國香港做參考，他們的銀行，金融危機的估值和常態下的估值到底是怎么樣。恒生銀行常態估值系15倍；國外優秀銀行一般來說悲觀的估值也是在5、6倍。
做投資都有這樣的擔心，要不是買貴了，要不是怕買不到。5、6倍數是超跌了，但是到8、9倍的時候，我們并不知道跌到何時。2008年我們開始買進，到2009年銀行股大幅度上漲，全部清倉賺取了一倍多。2010年，銀行股再次陷入低迷，我們再次逐步加倉，直到現在，我們仍然持有大量的銀行股。
我們也不敢全倉買進，逐步買。現在的策略是，逢低買進，去年以來銀行大漲，我們認為銀行股還有上漲的空間，沒有賣出過。期間，2010年房地產開始調控，判斷地產股價格有吸引力，買了地產，當時買的價格很低，萬科、保利都接近翻倍了。
T：你平常去公司調研嗎，如何去調研？
Z：對于那些非常透明的白馬股和公眾知名公司，基本面短期不會發生很大的變化，所以不會經常去調研。
調研是有目的，你要弄清楚去調研什么？我們可能會去調研一些新上市的公司，因為很多信息都不太透明。我們提到上市三年的企業不會去買，但是這期間我們會一直關注，尋找合適的投資標的，然后等待價格。
T：你最成功和最失敗的投資是哪家公司？
Z：投資最成功的還是銀行和地產，投資的股票有民生銀行、興業銀行，萬科、保利地產。雖然在東阿阿膠、天士力賺取了不少的錢，但是因為倉位不高，比例不是很大。蘇寧電器投資出現了虧損。
關鍵詞：企業價值；平衡積分卡；投影尋蹤
基金項目：黑龍江八一農墾大學研究生創新項目（項目編號：YJSCX2014-Y36）
中圖分類號：F83 文獻標識碼：A
收錄日期：2014年12月12日
一、引言
隨著資本市場不斷發展與完善，目前共有二千多家上市公司在滬深兩市掛牌交易。面對紛繁復雜的交易信息和多元化的投資策略，處于劣勢地位的廣大投資者如何在瞬息萬變的股市中選擇高價值的上市公司進行投資成為廣大市場參與者及國內外學者研究的熱點問題。作為投資價值理論的創始者，本杰明?格雷厄姆于1929年提出了基于安全邊際原則的投資理念；而巴菲特對投資價值理論的成功實踐則掀起了投資價值的研究熱潮。
針對投資價值的分析方法，學者林斗志（2003）通過運用統計分析的方法指出我國股票市場不穩定需要進行理性投資。費斯?邁克爾（2005）則引入了層次分析法來分析上市公司在財務方面的投資價值。任福軍（2005）通過引入因子分析法來研究其在證券行業投資價值評價中的有效性。張蕾（2007）則指出將層次分析法與因子分析法結合運用能更好的反映上市公司的內在價值，這有利于對投資者進行投資決策提供指導。
針對投資價值選取指標的研究，孟贊提出運用凈資產收益率、每股收益、市凈率、市盈率、產權比率這五個關鍵財務指標來反映公司的價值，以達到為投資者提供投資決策的目的。劉強、趙振全（2004）則進一步擴展指標，通過建立全面反映上市公司股票投資價值的指標體系對股票的相對投資價值進行分析。
投資價值分析還應結合行業的適用性來研究，李立輝（2002）通過對各行業的投資價值進行研究，得出各行業投資價值的綜合評估排序，并指出不同行業的投資價值不同。隨后，孫美、劉亞萍（2008）明確指出應區分不同行業來分析上市公司的投資價值才更具可比性。
總的來說，國內外關于上市公司投資價值的研究較為廣泛，許多學者在分析需區分行業進行研究方面達成一致，但大都集中在財務層面進行研究，并且研究方法存在一定的主觀性。
基于此，本文將投影尋蹤模型引入上市公司內在價值的量化評價領域克服了評價中存在的主觀性問題，并構建基于BSC的財務層面、顧客層面、內部流程層面及學習與成長層面的綜合指標體系，同時剔除了不同行業評價指標的偏差性，本文選擇信息技術行業為研究對象進行投資價值的實證研究。
二、研究設計
（一）運用投影尋蹤進行優序排列。投影尋蹤是一種被用來分析和處理高維度數據的有效方法。Kruscal首先使用投影尋蹤將高維度數據經過某種組合后投影到低維空間上，并通過一系列計算，極大化反映數據聚類程度的指標，從而得到反映高維數據結構特征的最優投影。相比傳統的方法，投影尋蹤分析法對數據的特征或結構沒有任何條件的限制，而且能夠直接觀察數據的優點，并能夠有效地排除專家判斷的主觀性，有利于提高綜合評價的可靠性與準確性。因此，本文運用投影尋蹤模型來計算代表上市公司內在價值的綜合得分并進行排名。
（二）評價指標的選取。本文考慮信息技術行業的獨有特征，根據平衡積分卡的原則來構建指標進行實證研究從而量化上市公司的內在價值。
1、財務層面指標的選取。從反映信息技術行業上市公司內在價值的角度出發，選取公司的盈利能力、發展能力、營運能力、償債能力來反映其內在價值在財務層面的體現。其中，選取銷售凈利率、凈資產收益率作為反映盈利能力的指標；發展能力指標則選取總資產增長率；流動資產周轉率則反映上市公司運營能力；最后，選取流動比率反映公司的償債能力。
2、顧客層面指標的選取。顧客的滿意程度對企業來說具有重大的意義，企業在顧客層面的指標則以新增顧客獲得率和顧客保持率為代表。
3、內部流程層面指標的選取。內部流程層面則選取銷售費用率來代表企業內部對銷售的重視程度，此外選擇R&D投入回報率及R&D占比來反映企業內部流程中對研發的重視，最后選擇存貨周占率來觀察企業內部存貨的積壓程度、內部的周轉情況。
4、學習與成長層面指標的選取。信息技術行業需要不斷改進現有產品和程序，引入新產品，才能適應激烈的市場競爭。公司學習和成長的能力是與公司價值直接相連的，只有加強學習與成長能力企業才能創造更多的價值。因此，要調動員工的創造力實現企業的目標企業必須重視員工的學習與成長。本文選取員工平均生產能力、本科及以上人員占比、技術人員占比及員工股票期權占比來反映企業內部員工的能力、員工質量、信息系統能力及員工保留保持率。
（三）內在價值評價指標體系。（表1）
三、實證分析
（一）樣本選取與來源。本文以滬市A股信息技術行業上市公司作為研究對象，樣本選取的主要約束條件有：2013年上市；目前狀態為正常上市；財務及非財務數據資料完善。最終獲得33家信息技術行業的上市公司。數據源于國泰安數據庫和上市公司年報。
（二）模型解析。運用投影尋蹤模型來量化上市公司內在價值，通過計算得出最佳投影方向：a*=（0.2134，0.0420，0.0565，
0.3094，0.0650，0.3133，0.3122，0.3227，0.0332，0.3746，0.2807，0.1541，0.1561，0.3586，0.3909）。根據投影尋蹤模型計算出的最佳投影方向結果，可以得到各個二級指標對上市公司內在價值評價結果的貢獻率。（圖1）
由圖1可知，二級指標對上市公司內在價值的影響程度從大到小依次如下：授予員工股票期權占比、R&D占比、技術人員占比、銷售費用率、新增客戶獲得率、客戶保持率、現金比率、存貨周轉率、銷售凈利率、本科及以上人員占比、員工平均生產能力、總資產增長率、流動資產周轉率、凈資產收益率、R&D投入回報率。
根據圖1所得的二級指標貢獻率，進一步計算得到一級指標的貢獻率，如圖2所示。（圖2）
由圖2可知，一級指標對上市公司內在價值貢獻率大排序依次為：內部流程層面>學習與成長層面>財務層面>顧客層面。因此，企業不應該像過去一樣只注重財務績效，企業應該關注更多的非財務層面的影響因素，加強企業內部的流程建設，同時注重企業自身的創新與學習以給企業注入源源不斷地活力。此外，企業在顧客層面應該加強管理。
根據a值，進一步求得不同密度下綜合評價投影值z10*（j）=（0.6500，0.6103，0.4256，0.8659，0.8650，0.7863，0.8523，0.9449，
0.8517，1.1229，1.0526，1.2330，0.7808，0.6494，0.9795，0.8977，0.5382，0.9997，1.2983，0.9885，0.9974，0.3568，1.0108，0.7008，0.9769，0.5764，0.5656，0.8278，0.5805，0.9787，1.5000，0.6152，1.6796）。根據投影值的大小，可得出33個樣本的排名，即信息技術行業上市公司內在價值綜合排名情況，如圖3和表2所示。（圖3、表2）
四、結論
本文通過對信息技術行業上市公司的內在價值進行研究得出如下結論：采用平衡計分卡比采用單一的財務層面的指標具有更高的解釋能力，通過平衡計分卡來分析上市公司的內在價值有助于了解企業價值創造的來源；平衡計分卡四個層面對企業價值都有顯著的影響力，不可偏廢；將投影尋蹤模型應用于上市公司內在價值評價領域，克服了傳統方法數據分辨精度不高和評價結果離散性不強的困難，從而使得到的上市公司內在價值排名結果更為客觀準確；運用投影尋蹤得出的各一級指標貢獻率可知內部流程層面、學習與成長層面是信息技術行業上市公司內在價值的主要影響因素，投資者在進行投資時應著重考慮這些方面。
主要參考文獻：
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