学科服务 更多>>

关键词： 股票分类   特征选择   支持向量机   神经网络   机器学习  

摘要： 股票市场是一个错综复杂的系统,存在众多因素影响股票收益。如何科学有效的选择合适的股票进行投资是关注的热点,也是金融投资领域研究的重要方向之一。股票分类的关键在于股票特征的选择和分类模型的确定。股票分类就是在公司财务指标和股票收益之间建立某种映射关系,再利用这种映射来预测未来股票收益。但由于股票价格现象是一个非线性系统,传统的股票投资分类价值研究方法有诸多不足,需要面对学习能力、维度灾难等挑战问题。在机器学习和数据挖掘领域,支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）是两种经典的非线性分类模型,已被广泛研究和应用。但在实际应用中,他们的泛化能力和学习效率往往受数据质量的影响,难以达到人们预想的目标。对于像股票财务指标这样包含了许许多多冗余特征、不相关特征甚至噪声特征的数据,相关研究表明,通过有效的特征选择可以提高分类器的效率和预测精度。基于此,为了提高支持向量机和神经网络的泛化能力及模型训练效率,需要首先研究面向股票财务指标的特征选择问题,选择对股票分类有显著影响的指标或因素;在此基础上,研究它们对股票分类投资的预测精度和预测效率问题。本文选取了上海证券交易所2013-2017年A股5672家公司的历史数据,以股票收益率为输出变量,采用多种特征选择方法从中剔除不相关和冗余的指标,选取了18个对股票投资分类有显著影响的财务指标构造样本数据集,尽可能多地保留原始数据信息的同时,实现空间维度降维并提高数据的质量。接着,以二分类（股票收益率为正或为负）为例,通过SVM和BP（后向传播）神经网络建模,从数据中学习这些重要指标和股票之间的非线性映射关系,利用其机器学习算法良好的学习能力构造SVM和BP神经网络分类模型,并利用其泛化能力,预测感兴趣股票的未来收益情况。在此基础上,比较和分析SVM和BP神经网络两种分类器对股票分类投资的预测性能。横向和纵向对比实验结果表明,Relief特征选择效果最好;基于特征选择的支持向量机模型比BP神经网络模型有更好的分类预测精度。

关键词： 特斯拉汽车   净现值法   营销策略  

摘要： 随着社会对环保理念的提倡与大力宣传,新能源概念在越来越多的企业及消费者心中日益根深蒂固。特斯拉汽车作为新能源纯电动车产业的领头羊,创造了前所未有的汽车概念,与此同时也引领了海内外电动汽车领域市场的新浪潮。特斯拉汽车公司从最初的利润额亏损到如今的利润额为正且名声大噪,其特殊的营销策略功不可没。本文以公司投资净现值法的理论模型为出发点,探讨了特斯拉汽车公司的成功营销策略。

关键词： 股票估值   剩余收益模型   比率分析  

摘要： 近年来,随着中国市场经济的飞速发展,在国家的政策指导下,中国的金融市场的发展也在加速前进:在银行业,客户办理业务越来越方便,实行了跨省跨区办理业务,同行跨地区取款免费等一些优惠便民措施;在证券、基金、股票等行业,投资理财的渠道更广泛便捷。不需再去网点进行现场操作,网上操作一键就搞定,一些方便快捷的开户、买入、卖出等便民服务如雨后春笋般出现。随着国家金融行业的大热,为金融企业提供后台系统服务的供应商--HS公司,其在A股市场中的股票市值近年来一直在快速攀升。以公司的股票目前的价格来计算市盈率,其P/E接近60倍,而银行业的市盈率才只是个位数,与银行业对比,HS企业的估值是否过高呢?由于现阶段全球经济处于相对低迷时期,A股市场的股票基本都处于跌跌不休的状态,而HS公司却一反市场常态,不跌反升,因此关心公司价值的机构投资者就迫切希望知道公司的实际价值到底是多少,这时就需要对HS公司的企业价值进行评价与估计。本文以HS公司为例,运用剩余收益模型对其进行价值评估。论文首先介绍了企业价值评估方法,对剩余收益模型做了更深一步的论述。然后对HS公司的性质进行了研究,HS公司是一件金融系统软件服务企业。系统软件的性质决定了其很难被更换,只能不断的升级,导致HS公司在面对客户的时候,具有强势的市场地位。HS公司实际上拥有锁定客户的权力,表现在财务上,就是其超过90%的毛利率。然后是运用剩余收益模型对HS公司进行全面的价值评估。运用剩余收益模型估计出HS公司的内在价值为:在2018年12月31日时点的实体价值VNOA为732.40亿元,HS公司的股权价值为721.24亿元。截止2018年12月31日,HS公司共发行股票6.18亿股,则HS公司股票的内在价值为116.71元。运用剩余收益模型对HS公司内在价值评估的结果比当前价格97.33元高出19.91%。最后,论文将运用剩余收益模型得出的HS公司内在价值评估结果与HS股票市场价格进行对比分析,供投资者进行参考。本文的研究具有投资实践上的意义,既可以为机构投资者提供操作指引和决策依据,也可以为其他投资者决策提供必要的选择依据。

关键词： 上市公司   组合选择   回归分析法   研发投资  

摘要： 研发投资是衡量企业创新投入的重要指标。研发(research and development,R&D)是企业创新过程的关键环节，研发投入的多少关乎着我国创新能力的发展，企业层面的研发投资是社会生产力得以发展的重中之重。2017年我国R&D经费投入总量为17606.1亿元，比上年增加1929.4亿元，增长12.3%，增速较上年提高1.7个百分点;R&D经费投入强度(R&D经费与GDP的比值)再创历史新高，达到2.13%，较2016年提高0.02个百分点。我国研发投入的总量逐年加大，结构不断优化，有力地推动了我国创新驱动发展战略的实施，夯实了我国创新型国家建设的基础。大众创业万众创新的时代背景和R&D投入快速增长的现实条件为我们研究企业研发投资提供了充足的样本，也赋予了该研究主题更高的理论意义和现实意义。　　本文的第一章为绪论。本部分详细阐述了本文的研究背景、研究意义、研究思路和研究方法以及本文的创新之处和不足之处，并总结了前人的研究，以期为后续的行文奠定背景基础和现实基础;本文的第二章为概念界定与理论分析。本部分对本文的核心概念进行界定，包括企业研发投资以及企业研发投资强度等，并立足于资产错误定价假说与风险定价假说，从理论角度阐述了企业研发投资强度对企业股票投资收益影响的作用机制;本文的第三章为实证分析。本部分详述了本文的数据来源和样本筛选标准，采用组合选择分析法和回归分析法对企业研发投资强度和股票投资收益之间的关系进行实证研究，并进一步检验了研发投资强度对股票投资收益影响的作用机制;本文的第四章为研究结论和改进建议。本部分在前文理论分析和实证分析的基础上，提出本文的研究结论，并从投资者、企业以及监管当局三个层面提出改进建议，以期落实本文的现实意义。　　实证结果表明，在组合选择分析法的研究框架下，企业研发投资强度对股票投资收益具有显著的正向影响。具体来说，单变量分组的研究框架下，随着公司研发投资强度的增大，股票月度收益率从(P1组)0.5%显著增加到(P5组)1.4%，企业研发投资强度能够对企业股票投资收益产生正向影响，且这种正向影响的显著性受到企业基本面特征的影响;在回归分析法的研究框架下，同样表现为企业研发投资强度对股票投资收益的显著的正向影响。具体来说，CAPM模型所估计的α随着企业研发投资强度的增加而增加，在以CAPM模型估计α的研究框架下，α由低研发投资强度P1组的0.005，递增为高研发投资强度P5组别的0.015，增加了1%;Fama-French三因子模型的α由低研发投资强度P1组别的-0.003，增加至高研发投资强度P5组别的0.006，增加了0.9%;Fama-French五因子模型的α由低研发投资强度P1组别的0.000，波动增加至高研发投资强度P5组别的0.008，上升了0.8%，此外，研发投资强度对股票投资收益的正向影响并不是由R&D投资引致企业系统性风险增加导致的，R&D投资前期费用化引起的错误定价可能是研发投资强度影响股票投资收益的主因。　　根据实证结果，本文针对投资者、上市公司以及监管机构提出了改进建议。对投资者来说，本文提出关注企业R&D支出，深入了解企业的财务状况，扩大对高科技企业的投资，理性做出投资决策的改进建议;对上市公司来说，本文提出扩大R&D投资的信息披露，稳定投资者信心的改进建议;对监管机构来说，本文提出鼓励企业创新投入，保护企业的创新成果，完善企业会计准则，降低R&D投资费用化对当期损益的不利影响的改进建议。

关键词： 兰州银行   投资价值   数据模型  

摘要： 当前,我国经济增速放缓,2018年以来,资本市场遭遇一系列“黑天鹅”事件,导致市场恐慌情绪蔓延。截至2018年末,313家A股上市公司“破净”,28家A股上市银行中“破净”股高达23家,占比82.14%,银行股的投资价值已成为投资者的关注热点。上市银行与其它上市公司不同,货币政策、银行业监管政策、法律法规对商业银行的经营业绩都有着更为明显而直接的影响。在我国东部和沿海地区经济逐渐回暖,银行业不良率、盈利能力整体企稳并逐步向好的情况下,如何准确把握兰州银行这一西北内陆地区A股拟上市城商行的股票投资价值是值得探讨和关注的,兰州银行的资产质量和未来发展前景将决定资本市场给予的估值。另外,由于国家政策上正在推进IPO注册制改革,兰州银行的上市很可能与上交所“科创板”的注册制试点在时间上有相当的重合,“科创板”政策、机制的不确定性和届时市场的反应,将会在很大程度上增加兰州银行股票发行后市场走势的不确定性,从而更加凸显出本文对兰州银行内在投资价值进行研究的必要性。本文以投资者的角度,从国内外对股票投资价值研究的理论出发,以客观的财务数据、股票估值理论和数据模型为基础和工具,结合兰州银行自身在历史沿革、发展战略、会计政策等方面的个性化特点,通过与银行同业的对比分析,得出了兰州银行股票的内在价格区间,为投资者决策提供参考。根据城市商业银行的发展特点和我国经济的现状,结合本文对兰州银行现在和未来财务数据的预测分析,运用数据模型得出估值结果是4.16元/股-17.94元/股。

关键词： 环保服务业   上市公司   投资价值   相关性  

摘要： 近年来环保服务业在环保产业中的重要性正在逐步提高,已经成为我国环保业中最具有发展潜力的行业,随着国民素质的提高,国民对于环境保护概念也在生活中日益增强,环保服务业的发展吸引了广大投资者和民众消费者的注意。并且随着全球的环保意识增高,环保服务业无论是在国内投资界还是国外投资界都占有一席之地,已经成为当今世界最具有发展潜力的黄金领域。

关键词： 价值投资   五粮液   基本面分析   自由现金流模型  

摘要： 随着我国经济的不断发展,人均财富不断增长,人们开始在资本市场上寻找投资机会过程中,价值投资的思想及方法正随着中国资本市场的逐渐完善而受到投资者们的推崇。本文采用案例分析法将理论及实际相结合对目标公司进行分析,首先梳理了股票价值投资相关理论,运用其分析思路,采取至上而下的基本面分析方法从两个层面对标的公司所处行业及公司本身进行深入分析。一方面,详细分析了当下白酒行业所处于的复苏期特点,分析结果表明白酒行业尤其是高端白酒是一个发展前景良好,具备投资价值的行业。另一方面,在该行业中,本文深入分析具有高端白酒行业寡头竞争地位的五粮液公司,从其自身的经营能力、财务数据及核心竞争力多方面剖析五粮液公司在本轮行业复苏期是如何快速增长并不断提高竞争力的。定性分析的研究表明五粮液公司在上市白酒公司中是一家更加符合股票价值投资理论的优质企业。在定性分析的基础上,本文采用了绝对估值法中的自由现金流量贴现模型及相对估值法中的市盈率估值模型对五粮液进行内在价值评估。通过定性和定量的分析研究相结合,得出的结论是从基本面分析的结果来看,目前整个行业以及案例公司的总体发展态势、经营状况较好,发展前景的确定性明显,具有明显的投资价值。从内在价值的评估来看,五粮液的价值被市场低估,可作为一个价值投资标的而长期持有。

关键词： 工艺美术行业   收盘价   资金占用水平   夏普单指数模型  

摘要： 工艺美术行业历史悠久,不断的发展促进该行业中出现很多上市公司,丰富了人们的生活水平和质量,为生活增添了色彩,同时显现出深厚的地域文化底蕴,作为中国传统文化的载体,避免文化的濒危成为首要任务,企业水平参差不齐。文章以工艺美术行业为例,判断该行业的投资价值。首先根据市场环境研究该工艺美术行业在我国所处的境况,梳理国内外有关研究投资价值的文献,运用基本面分析从当下宏观经济环境、行业发展、企业市场表现方面进行分析。再根据大盘对行业的分类,选取39家工艺美术行业企业,其中包括17家沪市上市企业,22家深市上市企业,截取2016年6月至2018年6月24个月的股票基本数据指标进行拟合,利用拟合出的指数计算个股及大盘的回报率。通过夏普指数模型,对两市的个股回报率与与所属大盘回报率进行回归分析、二级板块与所属一级板块及大盘回报率进行分析、龙头股与所属板块及大盘进行回归分析。总体上来说,以不同的基础计算回报率时,大盘的波动性对于个股的影响与两市综合的波动性对个股的影响不同,以资金占用水平为基础计算的回报率进行分析,无论是沪市股票还是深市股票,大盘的波动性对个股的波动影响都很大,而以收盘价为基础的回报率,沪深两市的结果相差很小,大盘对个股的影响也很小。二级板块受到大盘的波动影响与一级板块的波动影响也不同,二级板块受一级板块影响以收盘价计算的回报率分析结果小于以资金占用水平为基础的回报率分析结果,二级板块受大盘影响以收盘价计算的回报率分析结果与以资金占用水平为基础的回报率分析结果相近。龙头股受到二级板块、一级板块、大盘的波动影响也不相同,龙头股与板块及大盘进行分析,回归系数的均值来看,以收盘价为基础得到的结果表明二级板块的波动对个股的影响最小,以资金占用水平为基础得到的结果表明一级板块的波动对个股的波动影响最小。因此投资者进行投资时需要根据不同的计算方式、不同的市场选择股票进行投资。图30幅;表10个;参64篇

关键词： 太阳股份   新三板   股票投资   企业价值评估   B-S期权定价模型  

摘要： 新三板是为高新技术企业的成长提供融资的平台,也是配置市场资源、发现价值的平台。本文将结合当前资本一级市场的新三板行情,选取金太阳粮油股份有限公司(简称“太阳股份”)进行企业投资价值的研究。同时结合所学知识,尝试选择合适的估值模型对该公司的投资价值进行评估,进而为太阳股份的未来趋势与投资策略提出相应的建议。主要研究方法包括:文献研究法、案例分析法和定量与定性分析相结合的方法等。主要研究工具包括:自由现金流估值模型、相对估值模型、B-S期权定价模型等。本文运用归纳法、文献研究法,对国内外专家、学者在企业估值、非上市公司特征方面的研究结果进行的分析学习,选取适合国内经济形势下新三板企业的估值模型,同时采用定性与定量相结合、理论与实证相结合的方法,对太阳股份所处的食用油行业进行分析,研究外部因素对太阳股份的影响;运用案例分析法,对太阳股份进行实证分析,通过基本面分析和财务状况分析,判断公司的运营状况、盈利能力、竞争力优势和发展前景;最后运用自由现金流量模型、B-S期权定价模型和相对估值模型中的市盈率、市净率及市销率估值法,对太阳股份的内在价值从不同的角度进行了分析和预测,并对其投资风险进行分析,从而对金太阳粮油股份有限公司的投资价值区间做出比较客观、合理的评估。财务分析结果显示:太阳股份是一家资产负债率比较低,其财务风险较低,财务状况良好、成长潜力较大的企业;同时,几种不同的估值法分析结果显示:该公司价值高于当前投资者的买入价格。因此,得出结论,太阳股份具备投资价值。

关键词： 广义回归神经网络   BP神经网络   随机森林   层次分析法   模糊综合评价方法  

摘要： 股票市场不仅是一个存在利益的市场,同时也是一个存在高风险的市场,对股票的变化趋势做出准确的预测对我国的经济发展和金融建设有着重要的意义。股票价格受多种因素的影响,包括宏观因素中的政治、文化等,产业和区域因素,公司因素和市场因素,因此造成股价预测的复杂性和变化不稳定性。股票市场拥有丰富的数据资源,隐藏大量信息可供挖掘。数据挖掘就是从各种各样的海量数据中,挖掘出看似违背常理,其实又在情理之中的一些潜在规则规律,并利用其来预测人类预测不到、未来一定会发生的事情并做出相应的决策。数据挖掘技术已经广泛应用于金融、零售、制造业、医疗保健与科学等行业,其中股票市场的分析与预测就是一个重要的应用领域。本研究使用了股票市场中常用的一些指标及数据,运用数据挖掘算法中的支持向量机、随机森林、BP神经网络等对股票问题进行分析和预测,主要内容如下:(1)由于上市公司财务数据具有高维性和冗余性等特点,结合一些ST和非ST公司的数据,提出在随机森林方法进行特征选择的基础上结合3种机器学习算法来对上市公司进行分类,用来更好地判断公司的财务状况,达到预警的效果。(2)在鱼龙混杂的股票中,如何在众多类型的股票中选取优质的股票进行科学投资,获得满意的投资回报,一直以来是投资价值分析过程中的一个重要环节。提出了层次分析法与模糊综合评价法相结合的方法来对股票价值进行客观评估。(3)针对股票价格数据的非线性、非平稳性等问题,提出了一种基于主成分分析与广义回归神经网络的股票价格预测方法。运用主成分分析法对影响股票价格的指标进行降维,在此基础上,结合广义回归神经网络模型对股票价格进行预测研究。(4)由于经典的线性映射降维方法如主成分分析法(PCA)、线性判别分析法(LDA)等,对股票价格数据非线性问题无法得到较好结果。提出了一种基于局部线性嵌入算法和BP神经网络的股票价格预测方法。本研究运用数据挖掘中的多种模型和方法对股票的价格预测、股票的分类和股票的价值投资进行了分析研究。仿真实验结果表明,本研究提出的方法能够相对有效地应用于我国股票市场,为投资者更准确地预测股票价格及更好地把握股市发展提供了相应的参考依据。