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摘要： 前言在众多的股票中如何筛选我们所想要的股票是每个投资人都注重的问题,本文以多元统计方法来筛选股票,在指标选取中尽量做到全面,之后结合风险组合模型,对预期的投资、收益以及风险情况进行分析,从而对实际投资提供有益的指导.

关键词： 股票   价值投资   安防行业   投入资本回报率   自由现金流   加权平均资本成本  

摘要： 在二十多年的发展进程中,中国资本市场先后实施了股权分置改革,推出了创业板、融资融券业务和沪深300股指期货,逐步走向完善和成熟。2015年5月,沪深两市股票日交易额首次突破1万亿元人民币,总市值超过60万亿人民币,成为全球最大最活跃的资本市场。中国资本市场的快速发展,为投资者提供了大量的投资机会。本文以安防行业中的H公司作为研究对象,利用自由现金流折现法,采用两阶段增长模型,对其股票价值进行分析和评估。为合理评估H公司股票的价值,本文从两个方面对H公司进行了深入分析。一方面,详细分析了 H公司面临的经营环境,包括经济环境,技术环境、政策环境和安防行业环境,分析结果表明安防行业是一个发展前景良好,具备投资价值的行业。另一方面,深入研究了 H公司的经营能力,包括其行业地位、竞争优势、经营能力等,揭示出H公司是一个竞争能力强,成长性好的公司。在评估H公司内在价值的过程中,本文将其经营期分为明确预测期和永续增长期两个阶段。详细计算出明确预测期内各年的自由现金流,并采用关键价值因素公式计算出永续增长期的自由现金流。在未来战略策略的基础上,采用趋势法预测出H公司未来6年的主营业务收入。在历史绩效分析的基础上,结合同行业公司情况,预测出未来主营业务成本、费用、折旧、资本支出等科目,并计算出H公司未来自由现金流。在计算折现率时,本文采用加权平均资本成本和资本资产定价模型。由于自由现金流折现法未考虑市场因素的影响,本文采用市盈率法进行补充。经过分析和评估,计算出H公司股票的内在价值区间为44.99元～57.55元。本文的分析有助于更好地认识H公司的价值,为投资者提供有益参考。

关键词： 股票型基金   基金评级   基金业绩  

摘要： 随着我国开放式股票型公募基金市场的迅猛发展,越来越多的基金备受投资者青睐。由于我国基金市场起步较晚,投资者中个人投资者占主要成分,对于缺乏相关专业分析能力的个人投资者而言一般通过基金过往业绩和星级评价来筛选基金,但对投资者的投资决策起到决定性作用的是基金未来的业绩,这就产生了基金评级多大程度上揭示基金未来业绩的问题。所以基金评级投资参考价值的研究对基金投资者意义重大。本文的主体部分一共有五章,从分析国内基金评级与基金后续业绩相关性入手,将基金评级指标以虚拟变量形式纳入分析中,结合影响基金业绩的其他控制因素,探讨了基金评级对投资者是否具有参考价值。第1章为绪论,主要介绍论文的研究背景、研究意义、研究方法和研究框架、创新点及不足几个方面。第2章主要回顾前人关于基金评级投资参考价值直接研究和间接研究的文献,归纳总结研究结果和现状,学习研究思路和方法,并发现国内文献研究方法缺陷,力图完善和创新,找到本文研究的方法和突破口。第3章为本文的理论假设与模型设计,首先提出本文理论分析和假设,认为基金评级具有投资参考价值,能够对后续收益起到正向作用;然后参考文献选取模型的被解释变量为当期基金业绩,分别以净值增长率和夏普比率两种指标刻画,选取模型的解释变量为银河三年期评级,以四个虚拟变量来刻画五个星级指标,选取模型的控制变量为基金费用、基金规模、基金存续时间以及股票市值占比四个变量;最后对本文拟建立面板数据模型的分类及检验进行简单介绍。第4章对模型的实证结果进行分析,首先本文选取2009年1月1日到2015年6月30日的75只开放式股票型或偏股混合型基金为研究样本;其次,对公募基金整体以及样本基金进行描述性统计,了解近几年公募基金市场规模及其结构概况,并分析样本基金各指标的变动趋势和变动特点;再次对拟建立面板数据模型进行序列单位根检验、F检验以及Hausman检验以检验序列的平稳性并判断面板数据模型的种类,最终确定模型为时间固定变截距面板数据模型;再次对样本数据分别以季度、半年度、年度、18个月度、24个月度为时间跨度进行回归分析;最后分析回归结果,得出以下结论:(1)我国开放式股票型公募基金无论在短期、中期还是在长期中都没有表现出严格的“强者恒强”现象。(2)在短期内五星级开放式股票型基金能表现出高收益,表现优于其他星级。(3)在中期和长期中,三星级、五星级开放式股票型基金后续业绩表现极为相似,对一星级的超额收益相近。(4)参考基金评级购买基金仍然面临风险,投资者应当客观看待基金评级的参考价值。

关键词： Copula   dependence structure   extreme tail risk   value at risk   ARCHIMEDEAN COPULAS   MODEL   DISTRIBUTIONS   INFERENCE  

摘要： The choice of an appropriate dependence structure in modelling multivariate risks is an important issue because different tail structure embedded in copula leads to a different capital requirement for the institution. We present how to select a well-specified dependence structure to given application data. Using a simple simulation technique, we develop a statistical test to assess the adequacy of a specific dependence structure. We examine the sensitivity of risk estimates to the choice of copulas using the S&P 500 and FTSE 100 stock indices.

关键词： 沪港通   复杂网络   网络稳定性   协整检验   一阶影响矩阵  

摘要： 1990年和1991年上海证券交易所和深圳证券交易相继在上海和深圳成立,这是具有历史意义的时刻,中国的现代金融市场正是从这一时刻开始形成。随着中国资本市场的不断开放,特别是沪港通的制度开通以后,中国内地资本市场和香港资市场的联系不断加强。同时经过2015年的一个大牛市和一个大熊市,对沪港通的机制是否能经受的市场的波动和两地市场的联动机制作为一个复杂系统的动态演化特征都需要进行深入的研究。本文总结了复杂网络理论的相关理论知识,并综述了复杂网络在研究复杂金融系统的研究现状,并对前人的研究做出了评述,指出了之前研究的一些不足和缺陷性。本文的数据选取的是2014年11月17日到2016年1月27日的沪港通的股票的日收盘价数据,为了比较牛熊市场状态下的证券市场网络结构的差异,将整个时间窗口分为两个阶段,第一个阶段是2014年11月17～2015年6月12日,此阶段是牛市阶段;第二阶段是2015年6月12日～2016年1月27日,此阶段是熊市阶段。本文将计量经济学模型和复杂网络理论有机结合,利用股票之间的协整关系来刻画股票之间的长期的均衡关系,构造了沪港通股票的有向加权网络。提出了具有现实经济含义的一阶影响矩阵,并设计了评价网络稳定性的指标,发现网络的度分布具有幂律分布的特征,并且熊市的网络的稳定性低于牛市时的网络稳定性。实证检验后,文章又做了稳健性检验,将第二阶段细分为暴跌阶段和震荡阶段,再针对每个阶段建构复杂网络,并利用相同的方法对网络的稳定性进行分析。稳健性检验也支持原有的结论。因为牛市阶段的网络结构更加松散,市场比较分散化,系统性风险较小;而熊市阶段的网络结构很紧密,市场的分散化程度不够,系统性风险更大。本文的结论对传统的复杂网络理论中的网络稳定性分析理论提出了一点挑战,传统的复杂网络理论认为网络结构越紧密,网络的鲁棒性越高,但是这并不适用于金融网络,衡量金融系统风险的是整个金融系统的分散化,分散化程度越高,系统性风险就会越小。

关键词： CS算法   BP神经网络   小生境技术   RBF神经网络   Black-Scholes期权定价模型  

摘要： 股票价值估计研究是进行股票投资的一个重要过程,研究方法的形成标志着股票价值估计模型的成熟和完善.它既可使股票投资深入人心,也可为投资者提供更精确的股票投资方法,具有重要的理论和现实意义.本文重点研究基于GCS-BP算法以及NCS-RBF算法的股票价值估计.首先,建立基于GCS-BP网络的资产价值预测的股票价值估计模型.针对BP神经网络初始参数选取不当易陷入局部极值的缺点,提出高斯扰动的布谷鸟算法(GCS)优化BP神经网络的初始参数,并将该改进算法应用于公司资产价值的预测,仿真结果表明,GCS-BP算法预测效果优于CS-BP算法;再根据Black-Scholes定价公式建立基于GCS-BP网络的股票价值估计模型.其次,建立基于GCS-BP网络的波动率预测的股票价值估计模型.针对公司资产价值预测时存在误差的缺陷,提出将GCS-BP算法应用于公司资产价值波动率的预测;并将GCS-BP算法与CS-BP算法对公司资产价值波动率预测的结果作比较,仿真结果表明,该算法的预测效果优于CS-BP算法;再根据Black-Scholes定价公式建立了股票价值估计模型.再次,建立基于NCS-RBF网络的股票价值估计模型.针对CS算法存在搜索慢的缺点,提出基于小生境技术的布谷鸟改进算法,并利用其搜索RBF网络的初始参数;然后将该算法应用于公司资产价值波动率的预测,仿真结果表明,NCS-RBF算法预测效果优于CS-RBF算法;再根据Black-Scholes模型估计出股票价值.最后,对全文进行总结,对股票价值的未来研究方向做出进一步展望.

关键词： 可转换债券估值   涨跌幅限制   异常偏离率   制度改革  

摘要： 可转换债券是兼具债券性与股票性的较为成熟的金融衍生工具之一。我国于1990年引入可转换债券,经过20多年的发展,可转换债券已经成为上市公司募集资金的一种重要手段。但我国的可转换债券一直价格过高,大大偏离了业界公认的估值方法所得出的理论价值,从而导致可转换债券投机行为盛行,使得我国可转换债券市场的发展受到限制,发行规模一直偏低。在这样的背景下,本文首先通过事件研究法研究了股票涨跌幅限制制度对可转换债券估值偏离产生的影响,然后通过实证检验证实股票涨跌幅限制制度对可转换债券估值偏离产生了显著影响,最后提出了我国应放开股票价格涨跌幅限制、提高股票市场自由度的建议。

关键词： 数据挖掘   股票分析   作用价值  

摘要： 处在当前的发展阶段,随着信息化技术的迅猛发展,当前已经进入大数据时代.在这一时代背景下一些先进的数据分析以及挖掘技术在诸多行业领域都得到了广泛应用,其中数据挖掘在股票分析中的作用发挥就比较突出.基于此,本文主要就数据挖掘的方法以及工作过程加以阐述,然后就数据挖掘在股票分析中的作用价值和应用方法进行详细探究,希望此次理论研究对实际的发展有所裨益.

关键词： 互联网+   股票   企业估值   泡沫   宏观经济环境   互联网金融  

摘要： 2014年以来中国股票市场经历了一轮大牛市,其中“互联网+”相关企业呈现出估值泡沫化的现象,以2015年中报为基数计算,“互联网+”相关股票的平均市盈率高达170倍,从经典企业估值理论出发,以市盈率作为判断标准,“互联网+”企业的估值无疑充满了泡沫。本文旨在分析“互联网+”企业估值泡沫形成的原因及其合理性。首先,本文从宏观背景出发,系统地梳理了本轮牛市的宏观经济原因。结合互联网高度普及的情况下,以互联网为基础的商业模式可能存在巨大的市场空间,使得“互联网+”成为了各行各业创新转型的突破口,“互联网+”企业受到了资本市场的追捧。其次,本文详细介绍了经典的企业估值理论,分别对几类较为常用的股票估值模型进行了介绍,并且评析了这些模型在对“互联网+”企业进行估值时的优势和缺陷。第三,从实证的角度,以案例研究的方法详细分析东方财富和苏宁云商在本轮牛市中的表现与其基本面的关系。第四,结合企业生命周期理论,提出对“互联网+”企业估值的问题实质是“互联网+”企业尚处于企业生命周期中的初创期,判断其合理估值的难度很大,不能简单套用传统的企业估值理论。可以得出的结论是,对于高速成长的“互联网+”企业,单纯使用市盈率进行估值并不合适,PEG指标可以较为合理的判断成长型企业的估值水平是否合理,但存在一定的滞后性;如果能够仔细分析公司的基本面,估算转型市场的空间,并结合经典企业估值理论如DDM模型等进行估值,可以得到较为合理的估值结果。“互联网+”企业的价值依赖于其未来增长的可能性,而这又很容易受到某些看起来极其微小变化的左右。不可否认,初创期的企业存在较高的失败可能,对“互联网+”企业同样如此,因此其泡沫化的估值特征表明未来可能相当一部分“互联网+”企业的股价泡沫会破裂。结合海外发达经济体的历史经验,适当的估值泡沫有利于传统经济的转型,也有利于中小创新型企业的融资发展,为中国企业间接融资比例过高的问题提出了合适的解决方案。

关键词： 品牌竞争力   竞争力提升   企业核心竞争力   竞争能力   强势品牌   超额利润   宏观经济环境   品牌溢价   消费环境   认知品质   品牌产品   家电企业   获取   产业环境   忠诚度   大课题   差异化   中国   盈利   行业  

摘要： 品牌竞争力是企业核心竞争力的外在表现，有不可替代的差异化能力，是企业所独具的能力，是竞争对手不易甚至是无法模仿的；具有使企业能够持续盈利的能力，更具有获取超额利润的品牌溢价能力；强势品牌竞争力强，有更高的认知品质，企业的品牌产品可比竞争者卖更高的价格，获取超额利润，这就是品牌的溢价功能。强势品牌具有高知晓和忠诚度，统领企业其它所有竞争能力，是处在核心地位上的能力。从当前中国家电所处的宏观经济环境、产业环境、消费环境来看，如何使家电企业品牌竞争力升级成为行业共同关注的一大课题。