Ⅰ 統計模型論文
在統計學中，統計模型是指當有些過程無法用理論分析 方法 導出其模型，但可通過試驗或直接由工業過程測定數據，經過數理統計法求得各變數之間的函數關系。下文是我為大家整理的關於統計模型論文的 範文 ，歡迎大家閱讀參考!
統計模型論文篇1統計套利模型的理論綜述與應用分析
【摘要】統計套利模型是基於數量經濟學和統計學建立起來的，在對歷史數據分析的基礎之上，估計相關變數的概率分布，並結合基本面數據對未來收益進行預測，發現套利機會進行交易。統計套利這種分析時間序列的統計學特性，使其具有很大的理論意義和實踐意義。在實踐方面廣泛應用於個對沖基金獲取收益，理論方面主要表現在資本有效性檢驗以及開放式基金評級，本文就統計套利的基本原理、交易策略、應用方向進行介紹。
【關鍵詞】統計套利 成對交易 應用分析
一、統計套利模型的原理簡介
統計套利模型是基於兩個或兩個以上具有較高相關性的股票或者其他證券，通過一定的方法驗證股價波動在一段時間內保持這種良好的相關性，那麼一旦兩者之間出現了背離的走勢，而且這種價格的背離在未來預計會得到糾正，從而可以產生套利機會。在統計套利實踐中，當兩者之間出現背離，那麼可以買進表現價格被低估的、賣出價格高估的股票，在未來兩者之間的價格背離得到糾正時，進行相反的平倉操作。統計套利原理得以實現的前提是均值回復，即存在均值區間(在實踐中一般表現為資產價格的時間序列是平穩的，且其序列圖波動在一定的范圍之內)，價格的背離是短期的，隨著實踐的推移，資產價格將會回復到它的均值區間。如果時間序列是平穩的，則可以構造統計套利交易的信號發現機制，該信號機制將會顯示是否資產價格已經偏離了長期均值從而存在套利的機會 在某種意義上存在著共同點的兩個證券(比如同行業的股票)， 其市場價格之間存在著良好的相關性，價格往往表現為同向變化，從而價格的差值或價格的比值往往圍繞著某一固定值進行波動。
二、統計套利模型交易策略與數據的處理
統計套利具 體操 作策略有很多，一般來說主要有成對/一籃子交易，多因素模型等，目前應用比較廣泛的策略主要是成對交易策略。成對策略，通常也叫利差交易，即通過對同一行業的或者股價具有長期穩定均衡關系的股票的一個多頭頭寸和一個空頭頭寸進行匹配，使交易者維持對市場的中性頭寸。這種策略比較適合主動管理的基金。
成對交易策略的實施主要有兩個步驟：一是對股票對的選取。海通證券分析師周健在絕對收益策略研究―統計套利一文中指出，應當結合基本面與行業進行選股，這樣才能保證策略收益，有效降低風險。比如銀行，房地產，煤電行業等。理論上可以通過統計學中的聚類分析方法進行分類，然後在進行協整檢驗，這樣的成功的幾率會大一些。第二是對股票價格序列自身及相互之間的相關性進行檢驗。目前常用的就是協整理論以及隨機遊走模型。
運用協整理論判定股票價格序列存在的相關性，需要首先對股票價格序列進行平穩性檢驗，常用的檢驗方法是圖示法和單位根檢驗法，圖示法即對所選各個時間序列變數及一階差分作時序圖，從圖中觀察變數的時序圖出現一定的趨勢冊可能是非平穩性序列，而經過一階差分後的時序圖表現出隨機性，則序列可能是平穩的。但是圖示法判斷序列是否存在具有很大的主觀性。理論上檢驗序列平穩性及階輸通過單位根檢驗來確定，單位根檢驗的方法很多，一般有DF，ADF檢驗和Phillips的非參數檢驗(PP檢驗)一般用的較多的方法是ADF檢驗。
檢驗後如果序列本身或者一階差分後是平穩的，我們就可以對不同的股票序列進行協整檢驗，協整檢驗的方法主要有EG兩步法，即首先對需要檢驗的變數進行普通的線性回歸，得到一階殘差，再對殘差序列進行單位根檢驗，如果存在單位根，那麼變數是不具有協整關系的，如果不存在單位根，則序列是平穩的。EG檢驗比較適合兩個序列之間的協整檢驗。除EG檢驗法之外，還有Johansen檢驗，Gregory hansan法，自回歸滯後模型法等。其中johansen檢驗比較適合三個以上序列之間協整關系的檢驗。通過協整檢驗，可以判定股票價格序列之間的相關性，從而進行成對交易。
Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高頻數據代替日交易數據進行套利，並同時比較了具有協整關系的股票對和沒有協整關系股票對進行套利的立即收益率，結果顯示，股票間價格協整關系越高，進行統計套利的機會越多，潛在收益率也越高。
根據隨機遊走模型我們可以檢驗股票價格波動是否具有“記憶性”，也就是說是否存在可預測的成分。一般可以分為兩種情況：短期可預測性分析及長期可預測性分析。在短期可預測性分析中，檢驗標准主要針對的是隨機遊走過程的第三種情況，即不相關增量的研究，可以採用的檢驗工具是自相關檢驗和方差比檢驗。在序列自相關檢驗中，常用到的統計量是自相關系數和鮑克斯-皮爾斯 Q統計量，當這兩個統計量在一定的置信度下，顯著大於其臨界水平時，說明該序列自相關，也就是存在一定的可預測性。方差比檢驗遵循的事實是：隨機遊走的股價對數收益的方差隨著時期線性增長，這些期間內增量是可以度量的。這樣，在k期內計算的收益方差應該近似等於k倍的單期收益的方差，如果股價的波動是隨機遊走的，則方差比接近於1;當存在正的自相關時，方差比大於1;當存在負的自相關是，方差比小於1。進行長期可預測性分析，由於時間跨度較大的時候，採用方差比進行檢驗的作用不是很明顯，所以可以採用R/S分析，用Hurst指數度量其長期可預測性，Hurst指數是通過下列方程的回歸系數估計得到的：
Ln[(R/S)N]=C+H*LnN
R/S 是重標極差，N為觀察次數，H為Hurst指數，C為常數。當H>0.5時說，說明這些股票可能具有長期記憶性，但是還不能判定這個序列是隨機遊走或者是具有持續性的分形時間序列，還需要對其進行顯著性檢驗。
無論是採用協整檢驗還是通過隨機遊走判斷，其目的都是要找到一種短期或者長期內的一種均衡關系，這樣我們的統計套利策略才能夠得到有效的實施。
進行統計套利的數據一般是採用交易日收盤價數據，但是最近研究發現，採用高頻數據(如5分鍾，10分鍾，15分鍾，20分鍾收盤價交易數據)市場中存在更多的統計套利機會。日交易數據我們選擇前復權收盤價，而且如果兩只股票價格價差比較大，需要先進性對數化處理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分別使用15分鍾收盤價，20分鍾收盤價，30分以及一個小時收盤價為樣本進行統計套利分析，結果顯示，使用高頻數據進行統計套利所取得收益更高。而且海通證券金融分析師在絕對收益策略系列研究中，用滬深300指數為樣本作為統計套利 配對 交易的標的股票池，使用高頻數據計算累計收益率比使用日交易數據高將近5個百分點。
三、統計套利模型的應用的拓展―檢驗資本市場的有效性
Fama(1969)提出的有效市場假說，其經濟含義是:市場能夠對信息作出迅速合理的反應,使得市場價格能夠充分反映所有可以獲得的信息,從而使資產的價格不可用當前的信息進行預測,以至於任何人都無法持續地獲得超額利潤.通過檢驗統計套利機會存在與否就可以驗證資本市場是有效的的，弱有效的，或者是無效的市場。徐玉蓮(2005)通過運用統計套利對中國資本市場效率進行實證研究，首先得出結論：統計套利機會的存在與資本市場效率是不相容的。以此為理論依據，對中國股票市場中的價格慣性、價格反轉及價值反轉投資策略是否存在統計套利機會進行檢驗，結果發現我國股票市場尚未達到弱有效性。吳振翔，陳敏(2007)曾經利用這種方法對我國A股市場的弱有效性加以檢驗，採用慣性和反轉兩種投資策略發現我國A股若有效性不成立。另外我國學者吳振翔，魏先華等通過對Hogan的統計套利模型進行修正，提出了基於統計套利模型對開放式基金評級的方法。
四、結論
統計套利模型的應用目前主要表現在兩個方面：1.作為一種有效的交易策略，進行套利。2.通過檢測統計套利機會的存在，驗證資本市場或者某個市場的有效性。由於統計套利策略的實施有賴於做空機制的建立，隨著我股指期貨和融資融券業務的推出和完善，相信在我國會有比較廣泛的應用與發展。
參考文獻
[1] A.N. Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.
[2]方昊.統計套利的理論模式及應用分析―基於中國封閉式基金市場的檢驗.統計與決策,2005,6月(下).
[3]馬理,盧燁婷.滬深 300 股指期貨期現套利的可行性研究―基於統計套利模型的實證.財貿研究,2011,1.
[4]吳橋林.基於滬深 300 股指期貨的套利策略研究[D].中國優秀碩士學位論文.2009.
[5]吳振翔,陳敏.中國股票市場弱有效性的統計套利檢驗[J].系統工程理論與實踐.2007,2月.
統計模型論文篇2關於半參統計模型的估計研究
【摘要】隨著數據模型技術的迅速發展，現有的數據模型已經無法滿足實踐中遇到的一些測量問題，嚴重的限制了現代科學技術在數據模型上應用和發展，所以基於這種背景之下，學者們針對數據模型測量實驗提出了新的理論和方法，並研製出了半參數模型數據應用。半參數模型數據是基於參數模型和非參數模型之上的一種新的測量數據模型，因此它具備參數模型和非參數模型很多共同點。本文將結合數據模型技術，對半參統計模型進行詳細的探究與討論。
【關鍵詞】半參數模型 完善誤差 測量值 縱向數據
本文以半參數模型為例，對參數、非參數分量的估計值和觀測值等內容進行討論，並運用三次樣條函數插值法得出非參數分量的推估表達式。另外，為了解決縱向數據下半參數模型的參數部分和非參數部分的估計問題，在誤差為鞅差序列情形下，對半參數數據模型、漸近正態性、強相合性進行研究和分析。另外，本文初步討論了平衡參數的選取問題，並充分說明了泛最小二乘估計方法以及相關結論，同時對半參數模型的迭代法進行了相關討論和研究。
一、概論
在日常生活當中，人們所採用的參數數據模型構造相對簡單，所以操作起來比較容易;但在測量數據的實際使用過程中存在著相關大的誤差，例如在測量相對微小的物體，或者是對動態物體進行測量時。而建立半參數數據模型可以很好的解決和緩解這一問題：它不但能夠消除或是降低測量中出現的誤差，同時也不會將無法實現參數化的系統誤差進行勾和。系統誤差非常影響觀測值的各種信息，如果能改善，就能使其實現更快、更及時、更准確的誤差識別和提取過程;這樣不僅可以提高參數估計的精確度，也對相關科學研究進行了有效補充。
舉例來說，在模擬算例及坐標變換GPS定位重力測量等實際應用方面，體現了這種模型具有一定成功性及實用性;這主要是因為半參數數據模型同當前所使用的數據模型存在著一致性，可以很好的滿足現在的實際需要。而新建立的半參數模型以及它的參數部分和非參數部分的估計，也可以解決一些污染數據的估計問題。這種半參數模型，不僅研究了縱向數據下其自身的t型估計，同時對一些含光滑項的半參數數據模型進行了詳細的闡述。另外，基於對稱和不對稱這兩種情況，可以在一個線性約束條件下對參數估計以及假設進行檢驗，這主要是因為對觀測值產生影響的因素除了包含這個線性關系以外，還受到某種特定因素的干擾，所以不能將其歸入誤差行列。另外，基於自變數測量存在一定誤差，經常會導致在計算過程匯總，丟失很多重要信息。
二、半參數回歸模型及其估計方法
這種模型是由西方著名學者Stone在上世紀70年代所提出的，在80年代逐漸發展並成熟起來。目前，這種參數模型已經在醫學以及生物學還有經濟學等諸多領域中廣泛使用開來。
半參數回歸模型介於非參數回歸模型和參數回歸模型之間，其內容不僅囊括了線性部分，同時包含一些非參數部分，應該說這種模型成功的將兩者的優點結合在一起。這種模型所涉及到的參數部分，主要是函數關系，也就是我們常說的對變數所呈現出來的大勢走向進行有效把握和解釋;而非參數部分則主要是值函數關系中不明確的那一部分，換句話就是對變數進行局部調整。因此，該模型能夠很好的利用數據中所呈現出來的信息，這一點是參數回歸模型還有非參數歸回模型所無法比擬的優勢，所以說半參數模型往往擁有更強、更准確的解釋能力。
從其用途上來說，這種回歸模型是當前經常使用的一種統計模型。其形式為：
三、縱向數據、線性函數和光滑性函數的作用
縱向數據其優點就是可以提供許多條件，從而引起人們的高度重視。當前縱向數據例子也非常多。但從其本質上講，縱向數據其實是指對同一個個體，在不同時間以及不同地點之上，在重復觀察之下所得到一種序列數據。但由於個體間都存在著一定的差別，從而導致在對縱向數據進行求方差時會出現一定偏差。在對縱向數據進行觀察時，其觀察值是相對獨立的，因此其特點就是可以能夠將截然不同兩種數據和時間序列有效的結合在一起。即可以分析出來在個體上隨著時間變化而發生的趨勢，同時又能看出總體的變化形勢。在當前很多縱向數據的研究中，不僅保留了其優點，並在此基礎之上進行發展，實現了縱向數據中的局部線性擬合。這主要是人們希望可以建立輸出變數和協變數以及時間效應的關系。可由於時間效應相對比較復雜，所以很難進行參數化的建模。
另外，雖然線性模型的估計已經取得大量的成果，但半參數模型估計至今為止還是空白頁。線性模型的估計不僅僅是為了解決秩虧或病態的問題，還能在百病態的矩陣時，提供了處理線性、非線性及半參數模型等方法。首先，對觀測條件較為接近的兩個觀測數據作為對照，可以削弱非參數的影響。從而將半參數模型變成線性模型，然後，按線性模型處理，得到參數的估計。而多數的情況下其線性系數將隨著另一個變數而變化，但是這種線性系數隨著時間的變化而變化，根本求不出在同一個模型中，所有時間段上的樣本，亦很難使用一個或幾個實函數來進行相關描述。在對測量數據處理時，如果將它看作為隨機變數，往往只能達到估計的作用，要想在經典的線性模型中引入另一個變數的非線性函數，即模型中含有本質的非線性部分，就必須使用半參數線性模型。
另外就是指由各個部分組成的形態，研究對象是非線性系統中產生的不光滑和不可微的幾何形體，對應的定量參數是維數，分形上統計模型的研究是當前國際非線性研究的重大前沿課題之一。因此，第一種途徑是將非參數分量參數化的估計方法，也稱之為參數化估計法，是關於半參數模型的早期工作，就是對函數空間附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者認為半參數模型中的非參數分量也是非線性的，而且在大多數情形下所表現出來的往往是不光滑和不可微的。所以同樣的數據，同樣的檢驗方法，也可以使用立方光滑樣條函數來研究半參數模型。
四、線性模型的泛最小二乘法與最小二乘法的抗差
(一)最小二乘法出現於18世紀末期
在當時科學研究中常常提出這樣的問題：怎樣從多個未知參數觀測值集合中求出參數的最佳估值。盡管當時對於整體誤差的范數，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是當時使用最多的還是最小二乘法，其目的也就是為了估計參數。最小二乘法，在經過一段時間的研究和應用之後，逐步發展成為一整套比較完善的理論體系。現階段不僅可以清楚地知道數據所服從的模型，同時在縱向數據半參數建模中，輔助以迭代加權法。這對補償最小二乘法對非參數分量估計是非常有效，而且只要觀測值很精確，那麼該法對非參數分量估計更為可靠。例如在物理大地測量時，很早就使用用最小二乘配置法，並得到重力異常最佳估計值。不過在使用補償最小二乘法來研究重力異常時，我們還應在兼顧著整體誤差比較小的同時，考慮參數估計量的真實性。並在比較了迭代加權偏樣條的基礎上，研究最小二乘法在當前使用過程中存在的一些不足。應該說，該方法只強調了整體誤差要實現最小，而忽略了對參數分量估計時出現的誤差。所以在實際操作過程中，需要特別注意。
(二)半參模型在GPS定位中的應用和差分
半參模型在GPS相位觀測中，其系統誤差是影響高精度定位的主要因素，由於在解算之前模型存在一定誤差，所以需及時觀測誤差中的粗差。GPS使用中，通過廣播衛星來計算目標點在實際地理坐標系中具體坐標。這樣就可以在操作過程中，發現並恢復整周未知數，由於觀測值在衛星和觀測站之間，是通過求雙差來削弱或者是減少對衛星和接收機等系統誤差的影響，因此難於用參數表達。但是在平差計算中，差分法雖然可以將觀測方程的數目明顯減少，但由於種種原因，依然無法取得令人滿意的結果。但是如果選擇使用半參數模型中的參數來表達系統誤差，則能得到較好的效果。這主要是因為半參數模型是一種廣義的線性回歸模型，對於有著光滑項的半參數模型，在既定附加的條件之下，能夠提供一個線性函數的估計方法，從而將測值中的粗差消除掉。
另外這種方法除了在GPS測量中使用之外，還可應用於光波測距儀以及變形監測等一些參數模型當中。在重力測量中的應用在很多情形下，尤其是數學界的理論研究，我們總是假定S是隨機變數實際上，這種假設是合理的，近幾年，我們對這種線性模型的研究取得了一些不錯的成果，而且因其形式相對簡潔，又有較高適用性，所以這種模型在諸多領域中發揮著重要作用。
通過模擬的算例及坐標變換GPS定位重力測量等實際應用，說明了該法的成功性及實用性，從理論上說明了流行的自然樣條估計方法，其實質是補償最小二乘方法的特例，在今後將會有廣闊的發展空間。另外 文章 中提到的分形理論的研究對象應是非線性系統中產生的不光滑和不可微的幾何形體，而且分形已經在斷裂力學、地震學等中有著廣泛的應用，因此應被推廣使用到研究半參數模型中來，不僅能夠更及時，更加准確的進行誤差的識別和提取，同時可以提高參數估計的精確度，是對當前半參數模型研究的有力補充。
五、 總結
文章所講的半參數模型包括了參數、非參數分量的估計值和觀測值等內容，並且用了三次樣條函數插值法得到了非參數分量的推估表達式。另外，為了解決縱向數據前提下，半參數模型的參數部分和非參數部分的估計問題，在誤差為鞅差序列情形下，對半參數數據模型、漸近正態性、強相合性進行研究和分析。同時介紹了最小二乘估計法。另外初步討論了平衡參數的選取問題，還充分說明了泛最小二乘估計方法以及有關結論。在對半參數模型的迭代法進行了相關討論和研究的基礎之上，為迭代法提供了詳細的理論說明，為實際應用提供了理論依據。
參考文獻
[1]胡宏昌.誤差為AR(1)情形的半參數回歸模型擬極大似然估計的存在性[J].湖北師范學院學報(自然科學版)，2009(03).
[2]錢偉民，李靜茹.縱向污染數據半參數回歸模型中的強相合估計[J].同濟大學學報(自然科學版)，2009(08).
[3]樊明智，王芬玲，郭輝.縱向數據半參數回歸模型的最小二乘局部線性估計[J].數理統計與管理，2009(02).
[4]崔恆建，王強.變系數結構關系EV模型的參數估計[J].北京師范大學學報(自然科學版).2005(06).
[5]錢偉民，柴根象.縱向數據混合效應模型的統計分析[J].數學年刊A輯(中文版).2009(04)
[6]孫孝前，尤進紅.縱向數據半參數建模中的迭代加權偏樣條最小二乘估計[J].中國科學(A輯：數學)，2009(05).
[7]張三國，陳希孺.EV多項式模型的估計[J].中國科學(A輯)，2009(10).
[8]任哲，陳明華.污染數據回歸分析中參數的最小一乘估計[J].應用概率統計，2009(03).
[9]張三國，陳希孺.有重復觀測時EV模型修正極大似然估計的相合性[J].中國科學(A輯).2009(06).
[10]崔恆建，李勇，秦懷振.非線性半參數EV四歸模型的估計理論[J].科學通報，2009(23).
[11]羅中明.響應變數隨機缺失下變系數模型的統計推斷[D].中南大學，2011.
[12]劉超男.兩參數指數威布爾分布的參數Bayes估計及可靠性分析[D].中南大學，2008.
[13]郭艷.湖南省稅收收入預測模型及其實證檢驗與經濟分析[D].中南大學，2009.
[14]桑紅芳.幾類分布的參數估計的損失函數和風險函數的Bayes推斷[D].中南大學，2009.
[15]朱琳.服從幾類可靠性分布的無失效數據的bayes分析[D].中南大學，2009.
[16]黃芙蓉.指數族非線性模型和具有AR(1)誤差線性模型的統計分析[D].南京理工大學，2009.
猜你喜歡：
1. 統計學分析論文
2. 統計方面論文優秀範文參考
3. 統計優秀論文範文
4. 統計學的論文參考範例
>>>下一頁更多精彩的“統 計畢 業論 文”
Ⅱ 一支簡單的股票價格預測的數學模型!!!!
對於股票價格只能是在理論上，換句話說是在你自己的期望預期。
而對於股票價格預測一般是從他的基本面上來考慮。
你可以試試下面的方法：
杜邦財務分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一種財務比率分解的方法，能有效反映影響企業獲利能力的各指標間的相互聯系，對企業的財務狀況和經營成果做出合理的分析。
關鍵詞：杜邦分析法；獲利能力；財務狀況
獲利能力是企業的一項重要的財務指標，對所有者、債權人、投資者及政府來說，分析評價企業的獲利能力對其決策都是至關重要的，獲利能力分析也是財務管理人員所進行的企業財務分析的重要組成部分。
傳統的評價企業獲利能力的比率主要有：資產報酬率，邊際利潤率（或凈利潤率），所有者權益報酬率等；對股份制企業還有每股利潤，市盈率，股利發放率，股利報酬率等。這些單個指標分別用來衡量影響和決定企業獲利能力的不同因素，包括銷售業績，資產管理水平，成本控制水平等。
這些指標從某一特定的角度對企業的財務狀況以及經營成果進行分析，它們都不足以全面地評價企業的總體財務狀況以及經營成果。為了彌補這一不足，就必須有一種方法，它能夠進行相互關聯的分析，將有關的指標和報表結合起來，採用適當的標准進行綜合性的分析評價，既全面體現企業整體財務狀況，又指出指標與指標之間和指標與報表之間的內在聯系，杜邦分析法就是其中的一種。
杜邦財務分析體系（TheDuPontSystem）是一種比較實用的財務比率分析體系。這種分析方法首先由美國杜邦公司的經理創造出來，故稱之為杜邦財務分析體系。這種財務分析方法從評價企業績效最具綜合性和代表性的指標-權益凈利率出發，層層分解至企業最基本生產要素的使用，成本與費用的構成和企業風險，從而滿足通過財務分析進行績效評價的需要，在經營目標發生異動時經營者能及時查明原因並加以修正，同時為投資者、債權人及政府評價企業提供依據。
一、杜邦分析法和杜邦分析圖
杜邦模型最顯著的特點是將若干個用以評價企業經營效率和財務狀況的比率按其內在聯系有機地結合起來，形成一個完整的指標體系，並最終通過權益收益率來綜合反映。採用這一方法，可使財務比率分析的層次更清晰、條理更突出，為報表分析者全面仔細地了解企業的經營和盈利狀況提供方便。
杜邦分析法有助於企業管理層更加清晰地看到權益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤率與總資產周轉率、債務比率之間的相互關聯關系，給管理層提供了一張明晰的考察公司資產管理效率和是否最大化股東投資回報的路線圖。
杜邦分析法利用各個主要財務比率之間的內在聯系，建立財務比率分析的綜合模型，來綜合地分析和評價企業財務狀況和經營業績的方法。採用杜邦分析圖將有關分析指標按內在聯系加以排列，從而直觀地反映出企業的財務狀況和經營成果的總體面貌。
杜邦財務分析體系如圖所示：
二、對杜邦圖的分析
1.圖中各財務指標之間的關系：
可以看出杜邦分析法實際上從兩個角度來分析財務，一是進行了內部管理因素分析，二是進行了資本結構和風險分析。
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
權益乘數＝1÷（1－資產負債率）
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
總資產周轉率＝銷售收入÷總資產
資產負債率＝負債總額÷總資產
2.杜邦分析圖提供了下列主要的財務指標關系的信息：
（1）權益凈利率是一個綜合性最強的財務比率，是杜邦分析系統的核心。它反映所有者投入資本的獲利能力，同時反映企業籌資、投資、資產運營等活動的效率，它的高低取決於總資產利潤率和權益總資產率的水平。決定權益凈利率高低的因素有三個方面--權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率。權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率三個比率分別反映了企業的負債比率、盈利能力比率和資產管理比率。
（2）權益乘數主要受資產負債率影響。負債比率越大，權益乘數越高，說明企業有較高的負債程度，給企業帶來較多地杠桿利益，同時也給企業帶來了較多地風險。資產凈利率是一個綜合性的指標，同時受到銷售凈利率和資產周轉率的影響。
（3）資產凈利率也是一個重要的財務比率，綜合性也較強。它是銷售凈利率和總資產周轉率的乘積，因此，要進一步從銷售成果和資產營運兩方面來分析。
銷售凈利率反映了企業利潤總額與銷售收入的關系，從這個意義上看提高銷售凈利率是提高企業盈利能力的關鍵所在。要想提高銷售凈利率：一是要擴大銷售收入；二是降低成本費用。而降低各項成本費用開支是企業財務管理的一項重要內容。通過各項成本費用開支的列示，有利於企業進行成本費用的結構分析，加強成本控制，以便為尋求降低成本費用的途徑提供依據。
企業資產的營運能力，既關繫到企業的獲利能力，又關繫到企業的償債能力。一般而言，流動資產直接體現企業的償債能力和變現能力；非流動資產體現企業的經營規模和發展潛力。兩者之間應有一個合理的結構比率，如果企業持有的現金超過業務需要，就可能影響企業的獲利能力；如果企業佔用過多的存貨和應收賬款，則既要影響獲利能力，又要影響償債能力。為此，就要進一步分析各項資產的佔用數額和周轉速度。對流動資產應重點分析存貨是否有積壓現象、貨幣資金是否閑置、應收賬款中分析客戶的付款能力和有無壞賬的可能；對非流動資產應重點分析企業固定資產是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作實例分析
杜邦財務分析法可以解釋指標變動的原因和變動趨勢，以及為採取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽車（600166）為例，說明杜邦分析法的運用。
福田汽車的基本財務數據如下表：
（一）對權益凈利率的分析
權益凈利率指標是衡量企業利用資產獲取利潤能力的指標。權益凈利率充分考慮了籌資方式對企業獲利能力的影響，因此它所反映的獲利能力是企業經營能力、財務決策和籌資方式等多種因素綜合作用的結果。
該公司的權益凈利率在2001年至2002年間出現了一定程度的好轉，分別從2001年的0.097增加至2002年的0.112.企業的投資者在很大程度上依據這個指標來判斷是否投資或是否轉讓股份，考察經營者業績和決定股利分配政策。這些指標對公司的管理者也至關重要。
公司經理們為改善財務決策而進行財務分析，他們可以將權益凈利率分解為權益乘數和資產凈利率，以找到問題產生的原因。
表三：權益凈利率分析表
福田汽車權益凈利率=權益乘數×資產凈利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通過分解可以明顯地看出，該公司權益凈利率的變動在於資本結構（權益乘數）變動和資產利用效果（資產凈利率）變動兩方面共同作用的結果。而該公司的資產凈利率太低，顯示出很差的資產利用效果。
（二）分解分析過程：
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
經過分解表明，權益凈利率的改變是由於資本結構的改變（權益乘數下降），同時資產利用和成本控制出現變動（資產凈利率也有改變）。那麼，我們繼續對資產凈利率進行分解：
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通過分解可以看出2002年的總資產周轉率有所提高，說明資產的利用得到了比較好的控制，顯示出比前一年較好的效果，表明該公司利用其總資產產生銷售收入的效率在增加。總資產周轉率提高的同時銷售凈利率的減少阻礙了資產凈利率的增加，我們接著對銷售凈利率進行分解：
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
該公司2002年大幅度提高了銷售收入，但是凈利潤的提高幅度卻很小，分析其原因是成本費用增多，從表一可知：全部成本從2001年403967.43萬元增加到2002年736747.24萬元，與銷售收入的增加幅度大致相當。下面是對全部成本進行的分解：
全部成本＝製造成本＋銷售費用＋管理費用＋財務費用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通過分解可以看出杜邦分析法有效的解釋了指標變動的原因和趨勢，為採取應對措施指明了方向。
在本例中，導致權益利潤率小的主原因是全部成本過大。也正是因為全部成本的大幅度提高導致了凈利潤提高幅度不大，而銷售收入大幅度增加，就引起了銷售凈利率的減少，顯示出該公司銷售盈利能力的降低。資產凈利率的提高當歸功於總資產周轉率的提高，銷售凈利率的減少卻起到了阻礙的作用。
由表4可知，福田汽車下降的權益乘數，說明他們的資本結構在2001至2002年發生了變動2002年的權益乘數較2001年有所減小。權益乘數越小，企業負債程度越低，償還債務能力越強，財務風險程度越低。這個指標同時也反映了財務杠桿對利潤水平的影響。財務杠桿具有正反兩方面的作用。在收益較好的年度，它可以使股東獲得的潛在報酬增加，但股東要承擔因負債增加而引起的風險；在收益不好的年度，則可能使股東潛在的報酬下降。該公司的權益乘數一直處於2～5之間，也即負債率在50％～80％之間，屬於激進戰略型企業。管理者應該准確把握公司所處的環境，准確預測利潤，合理控制負債帶來的風險。
因此，對於福田汽車，當前最為重要的就是要努力減少各項成本，在控製成本上下力氣。同時要保持自己高的總資產周轉率。這樣，可以使銷售利潤率得到提高，進而使資產凈利率有大的提高。
四、結論
綜上所述，杜邦分析法以權益凈利率為主線，將企業在某一時期的銷售成果以及資產營運狀況全面聯系在一起，層層分解，逐步深入，構成一個完整的分析體系。它能較好的幫助管理者發現企業財務和經營管理中存在的問題，能夠為改善企業經營管理提供十分有價值的信息，因而得到普遍的認同並在實際工作中得到廣泛的應用。
但是杜邦分析法畢竟是財務分析方法的一種，作為一種綜合分析方法，並不排斥其他財務分析方法。相反與其他分析方法結合，不僅可以彌補自身的缺陷和不足，而且也彌補了其他方法的缺點，使得分析結果更完整、更科學。比如以杜邦分析為基礎，結合專項分析，進行一些後續分析對有關問題作更深更細致分析了解；也可結合比較分析法和趨勢分析法，將不同時期的杜邦分析結果進行對比趨勢化，從而形成動態分析，找出財務變化的規律，為預測、決策提供依據；或者與一些企業財務風險分析方法結合，進行必要的風險分析，也為管理者提供依據，所以這種結合，實質也是杜邦分析自身發展的需要。分析者在應用時，應注意這一點。
Ⅲ 投資者行為偏差對股票價格的影響
近年來，互聯網快速發展，網路成為人們生活中必不可少的一部分，投資者可以快速的獲得網上信息和相關評價，造成投資者非理性行為增多。本文通過分析投資者的行為，將投資者分為穩健型投資者、沖動型投資者和偏好型投資者三種類型，研究投資者由於自身認知偏差如何作用於股票市場及其股價表現，發現不同的投資情緒對投資者決策和股票價格有不同的影響。
一、研究背景與意義
（一）研究背景
當前針對個人投資者行為的研究都基於傳統理性經濟人假設的基礎上，這種理論認為投資者的投資行為都充滿理性，然而在實際投資行為中，人們的投資行為容易受到感情、偏好和信念的影響，表現出過度依賴或自信和厭惡損失等非理性行為，這些行為直接影響著投資者的投資行為。此外，由於互聯網的快速發展，網路輿情對股票市場的影響逐漸加深，投資者也越來越依賴於網路信息進行投資決策，然而網路輿情的真假不能夠得到保證，虛假信息擴散到投資者之間產生羊群效應，影響市場價格波動。
（二）研究意義
我國的股票市場還未成熟，存在很多非理性的中小型投資者，其投資行為易受到網路信息的影響，他們的心理與行為可能會影響市場變化，使資本價格偏離股票價值，因此研究網路輿情對投資者行為的影響具有重大的實踐意義。本文通過分析網路輿情對投資者行為的影響，採用科學有效的方法建立股票價值體系，並根據投資者行為偏差問題，提出科學的提前預備方案，旨在方便投資者選擇出最具投資價值的股票進行投資，以提高投資者收益率，減少投資者所面臨的投資風險及財產損失。
（三）文獻綜述
國內外基於網路輿情與投資者行為的股票市場研究有很多，Wysocki（1998）以3000多支股票為樣本，對946000條股票進行分析，研究發現股票數量對次日的股票交易量和異常收益率的變化起到一定的預測作用。Vivek Sehgal、Charles Song（2007）驗證了網路輿情和股票價值存在相關性，Johan（2011）對美國大型社交網站Twitter進行數據挖掘，用格蘭傑檢驗發現公眾的情緒狀態的日變化與道瓊斯工業平均指數收盤值的每天的變化存在必然的聯系。李玉梅（2011）通過分析通訊行業的上市公司的截面數據，發現在線股票評論的數量和投資者的情緒會造成個股收益率異常。王國華（2013）從「刺激性事件主體行為」和「網路輿情傳播過程」兩個維度出發對網路輿情進行分類。羅娟（2011）根據輿情主體的情緒烈度和現實行動傾向，將網民的常見行為歸納為理性溫和型、情緒波動型和極端過激型。
綜上所述，盡管國內外學者從不同的角度研究了投資者行為，並提供了很多的理論，但也有不足之處：如當前的網路輿情與股票市場的研究，大多是從評論數量上進行驗證分析，而對評論內容的研究較少;對投資者行為的研究方式主要是以調查和實驗驗證為主，而對投資者行為及行為偏差的關系研究較少。本文將投資者分為三種類型：穩健型投資者、沖動型投資者和偏好型投資者，研究這三種類型的投資者對股票價格的影響，發現沖動型投資者對股票價格的影響更大，因此著重分析了沖動型投資者對股票價格的影響。
二、投資者類型分析
本文將投資者分為三大類：穩健型投資者、沖動型投資者和偏好型投資者，分析他們的投資心理和對股票價格影響的大小。
（一）穩健性投資者
穩健型投資者為風險中性投資者，這類投資者具有一定的風險承受能力，希望可以獲得較為穩健的投資回報，但厭惡劇烈的市場波動，理財時會更關注與投資本金的安全性，可能選擇長期持續的定期定額投資方式來規避部分市場波動帶來的風險，在有效控制風險的前提下，獲得長期持續的穩健增值。
股票型基金具有高風險、高收益的特徵。對於穩健型投資者來說，可以適當投資較低比例的股票型基金，例如40%以下或更低，並堅持長期持有，能夠提升組合的收益預期。因此，這類投資者對股票價格波動的影響效果比較小，但是根據投資者特徵上的細微差異，對股票也有可能影響。
（二）沖動型投資者
沖動型投資者很容易將股票理想化，情緒極易陷入極端，「感覺」一些公司的不確定的事情令他們興奮買進，令你不興奮而賣出，經常在股價下跌之際賣出股票，也有可能因為這支股票的公司是他們厭惡的類型而賣出。
此類投資者是對股票波動很敏感的人，容易產生情緒，他們買賣股票行為極有可能對股票市場產生不可預測的波動，他們手中理財產品中，股票類的比例可能較大，需要重點觀察。
（三）偏好型投資者
由於每個人的喜好不同，所以對新事物的記憶也會產生差別，當人們並不能完全從記憶中獲得所有相關的信息的時候，往往對容易記起來的事情或偏好的事物更加關注，認為其發生的可能性較大。偏好型投資者是因為個人記憶庫中的各種事物的記憶狀況是參差不齊的，並不是所有東西都是同樣的印象深刻，所以在做出投資決策時容易受到個人認知偏差的影響。
偏好型投資者往往傾向於自己所熟知的資產證券。往往這類投資者投資時也相當謹慎，對自己所熟知的公司了解透徹才會進行投資，所以對股票的價格影響波動不大。
可以看出，這三種類型的投資者中，穩健型和偏好型投資者不會輕易受到情緒波動的影響，而沖動型投資者更容易受到股票價格波動的影響，其投資行為對股票市場的影響較大。本文將重點分析這類投資者的投資行為對股票價格的影響。
三、沖動型投資者行為對股票價格的影響
分析沖動型投資者的情緒，其主要表現為貪婪和盲目跟從兩種。投資者在面對股票漲跌時，可能會失去理智，不能夠冷靜地分析整個股票市場，或者會盲目的跟從一些人，做出錯誤的判斷，造成較大的經濟損失。投資者的行為會影響到股票的價格，主要表現在以下幾個方面
（一）影響股市的走向
在一定程度上投資者的行為會對股票市場造成較大的影響，但是不會從根本上改變股市的運行，始終都會遵循股市的大致趨勢。多數普通投資者的情緒容易受到一些外部信息的影響，這些信息來源廣泛，信息的真實性也無從判斷，容易對投資者造成誤導，又因為市場上普遍存在的「羊群效應」，這些投資者會達成一種錯誤的共識，在行為上做出統一，從而影響到股票的價格。
（二）出現追漲殺跌現象
投資者由於受到外界信息和急躁貪婪情緒的影響，極容易出現追漲殺跌的現象，這會導致股票價格在一定時間內持續性走高會持續性走低，這也是投資者情緒特徵影響股價的表現之一。例如：在2008年，我國股票的價格從6000點開始下跌到3000多點的時候，一些投資者認為這已經是最低點，他們將手中的股票保留了下來，但是當大盤跌到2400點的時候，他們中許多人都無法繼續堅持，出現了大量拋售股票的情況，使得股票的價格進一步走低，最後導致大盤跌到1600多點。
（三）投資者情緒對股票價格造成非對稱性影響
1.積極情緒對投資者行為及股票市場的影響
投資者在積極狀態下傾向於對市場做出樂觀的判斷，在相同的風險收益情況下，投資者會採用積極的投資決策，高估股票預期回收率而忽略相關的股票風險。這種行為會造成市場的追漲行為，使股票價格上升，導致股票市場存在明顯的賺錢效應，引進新的投資者和資金進入市場，這些新的投資者由於缺乏經驗和專業知識，容易形成羊群效應，加劇股票市場的正反饋效應，股票價格快速上漲。
2.消極情緒對投資者行為及股票市場的影響
當投資者情緒比較消極時，投資者容易對市場做出悲觀的判斷，進行保守的投資，傾向於提高對股票風險的估計而降低對股票未來收益的估計，這種投資行為會使投資者厭惡風險，放棄一些投資機會，減少投資的股票數量，甚至一部分投資者開始拋售股票，股票價格下跌。
四、結論與建議
綜上所述，投資者情緒對我國的股票收益存在著很大的相關性，我國的證券市場還不夠完善，證券市場存在的問題引發投資者情緒與我國股票收益影響的非有效性。並且投資者的情緒容易受到網路輿情的影響，投資者更關注市場的小道消息而忽略企業的基本面。
為促進我國證券市場的發展，需要建立持久有效的運行交易制度，引導投資者樹立良好的投資習慣，減輕投資者情緒對股票市場的影響。我國目前投資者情緒的測量工具和方法還不夠完善，部分投資者的投資數據還無法獲得，需要相關部門協助完善投資者情緒的研究工作。（作者單位：上海立信會計金融學院）
Ⅳ 如何構建一個能夠有效預測股票價格變動的模型
收集和整理數據：要構建一個有效的預測模型，首先需要收集和整理大量的數據，包括歷史股票價格、市場指數、公司財務報表、行業數據等。
選擇合適的特徵：根據問題的需求和數據的特點，選擇合適的特徵作為輸入數據。例如，可以選擇市場指數、公司盈利情況、行業趨勢等作為輸入特徵。
選擇合適的模型：選擇合適的模型來處理輸入數據，例如線性回歸模型、支持向量機模型、神經網路模型等。根據模型的性能表現和精度來選擇銀如卜合適的模型。
訓練模型：使用歷史數據進行模型的訓練和調整，以提高模型的預測精度和性能。可以使用交叉驗證和調參等方法來優化模型的鋒穗性能。
預測未來價格變動：使用訓練好的模型來橡豎預測未來股票價格變動，並進行驗證和評估。如果模型的預測精度達到一定的水平，則可以使用該模型進行實際的股票投資決策。
需要注意的是，股票價格變動受多種因素影響，包括市場情緒、宏觀經濟因素、公司業績、行業趨勢等，因此構建一個有效的預測模型是非常復雜的，並且存在很大的風險。建議投資者在投資股票時要多方面考慮，不要只依賴單一的預測模型。
Ⅳ 理財數學建模優秀論文
數學建模論文範文－－利用數學建模解數學應用題
數學建模隨著人類的進步，科技的發展和社會的日趨數字化，應用領域越來越廣泛，人們身邊的數學內容越來越豐富。強調數學應用及培養應用數學意識對推動素質教育的實施意義十分巨大。數學建模在數學教育中的地位被提到了新的高度，通過數學建模解數學應用題，提高學生的綜合素質。本文將結合數學應用題的特點，把怎樣利用數學建模解好數學應用問題進行剖析，希望得到同仁的幫助和指正。
一、數學應用題的特點
我們常把來源於客觀世界的實際，具有實際意義或實際背景，要通過數學建模的方法將問題轉化為數學形式表示，從而獲得解決的一類數學問題叫做數學應用題。數學應用題具有如下特點：
第一、數學應用題的本身具有實際意義或實際背景。這里的實際是指生產實際、社會實際、生活實際等現實世界的各個方面的實際。如與課本知識密切聯系的源於實際生活的應用題；與模向學科知識網路交匯點有聯系的應用題；與現代科技發展、社會市場經濟、環境保護、實事政治等有關的應用題等。
第二、數學應用題的求解需要採用數學建模的方法，使所求問題數學化，即將問題轉化成數學形式來表示後再求解。
第三、數學應用題涉及的知識點多。是對綜合運用數學知識和方法解決實際問題能力的檢驗，考查的是學生的綜合能力，涉及的知識點一般在三個以上，如果某一知識點掌握的不過關，很難將問題正確解答。
第四、數學應用題的命題沒有固定的模式或類別。往往是一種新穎的實際背景，難於進行題型模式訓練，用「題海戰術」無法解決變化多端的實際問題。必須依靠真實的能力來解題，對綜合能力的考查更具真實、有效性。因此它具有廣闊的發展空間和潛力。
二、數學應用題如何建模
建立數學模型是解數學應用題的關鍵，如何建立數學模型可分為以下幾個層次：
第一層次：直接建模。
根據題設條件，套用現成的數學公式、定理等數學模型，註解圖為：
將題材設條件翻譯
成數學表示形式
應用題 審題 題設條件代入數學模型 求解
選定可直接運用的
數學模型
第二層次：直接建模。可利用現成的數學模型，但必須概括這個數學模型，對應用題進行分析，然後確定解題所需要的具體數學模型或數學模型中所需數學量需進一步求出，然後才能使用現有數學模型。
第三層次：多重建模。對復雜的關系進行提煉加工，忽略次要因素，建立若干個數學模型方能解決問題。
第四層次：假設建模。要進行分析、加工和作出假設，然後才能建立數學模型。如研究十字路口車流量問題，假設車流平穩，沒有突發事件等才能建模。
Ⅵ 求一篇股票分析的論文
300070)碧水源公司總股本14700萬，流通股本3700萬。發行價69元，09年 PE 94.5。
水在生活中不可或缺，隨著城市化的發展需求日增供應卻有限，且用水污染卻日益嚴重，能解決這個問題只有要麼擴大供應，這個受自然條件限制，要麼就是將污水取出污染後重新使用，污水資源化達到城市在有限的資源條件下可持續發展的目的。
原有傳統的污水處理工藝，已經相當成熟，可以滿足一般的污水處理需求，但在現代社會污水日趨嚴重，城市用地緊張的各種因素影響之下，對回收的水質的要求嚴格，使得MBR這種原來顯得昂貴的技術進入了大規模推廣期，在出水水質和佔地，電耗，污泥等綜合指標較優的背景下，投資成本比傳統工藝高10%的缺點變得無足輕重，而且隨著技術發展，投資成本和運營成本都趨於下降，MBR取代傳統工藝的潛力是巨大的，尤其是再生水這一塊，幾乎將是必然選擇。
行業趨勢向好，誰會是受益者？碧水源08年全國市場佔比60%，關鍵是建立了一批示範工程，這些是巨大的先行優勢的，其他參與者有GE,SIMENS.都是半路收購技術型公司進入這個行業。在公用行業，本土公司是有本土優勢的，在成本性價比，服務上都會優於國外競爭對手。產業鏈結構與原有的工藝路線不同，MBR產業鏈是一體化的，尚未分解，碧水源掌握著從膜到膜組器再到工藝路線設計的全套核心技術，能夠從源頭控製成本，建立行業未來標准。得到全產業鏈的利潤，增強了公司對市場的掌控力。
當然將來市場技術成熟後，產業鏈分工，有獨立的膜廠商，膜組器廠商和接單環保公司的組合，行業毛利會趨於下降，但目前是產業發展初期，技術專利壟斷，廠商都是一體化的，一段時間內不會進入分工階段，這個階段的特點就是毛利率高，產業鏈通吃，碧水源毛利率48%，而且還會上升。
行業預測：
MBR從示範推廣期進入到爆發期，我國2005年開始MBR項目的建設，MBR是最先進的污水資源化技術，這里引用行業數據，MBR技術2010年處理能力360萬噸，100億元容量，占污水處理市場的8%，2015年300億元容量污水處理市場的27%。行業年增長24.5%。
公司特點：
1 掌握核心技術，從膜生產到膜組器再到工藝路線設計，示範工程實施各個環節不斷創新，形成自己的獨特優勢。處理工程容量從小到大都已成熟。
2 需求強烈，示範效應形成，在水資源有限污染加重的背景之下，技術優勢在於出水質量高，工藝流程短，耗電少，佔地省，關鍵是對現有的污水處理廠的改造較為容易，施工期僅半年，完工速度快。
3 市場龐大，不光是新建水廠，還有一大批改造項目，全國有4000餘座水廠，如果將來投資成本和運營成本下降到傳統工藝相同，那麼將會出現加速替代。
4 市場拓展現在是生活污水處理，將來還可以運用到工業污水處理例如石化，食品，冶金，電子電力等行業市場。
5 資產財務指標優良，經營現金流充沛，不像有的明星公司利潤不斷增長，現金卻不斷流出，要靠圈錢發展，公司預收款比08年大幅增加，公司09年收入3億元，已經簽署但未實施的項目有5億元，今年新簽一億以上，收入大幅增長有保障。對應將來市場空間，公司的發展空間還很廣闊。
6募集資金建設項目今年7月就可以完成，將會大幅降低用膜成本，膜的生產能力大幅增加，膜成本比外購的會下降63%。公司的毛利率會呈現上升趨勢。將來可以讓利於客戶，增加對手的競爭壓力，有充足的競爭空間。
總結：巨大的市場容量，順應時代的要求，極少數的玩家，大市場份額領先，高技術壁壘，佔有核心全產業鏈核心技術。結論：前景可期。
風險：行業快速成熟，技術擴散，行業出現分工，出現眾多參與者（不過這個市場不是大眾消費市場，只會緩慢出現）膜的生產供應商增多和膜組器的標准化系列化，工藝路線的成熟都是必然趨勢，不過這有待於技術和市場的成熟，對應的表象就是行業毛利率的不斷下降，參與公司的激增。現在還沒有發現這種跡象。隨著行業發展應該可以逐漸觀察到行業的演變。
Ⅶ 關於股票的數學模型論文
有微觀聯系的股票擇好期權定價
摘要:目前對於擇好期權的定價研究,大多沒有考慮原生資產收益率之間的微觀聯系,使得
定價結果可能偏離真實價值.基於此考慮,給出了兩傢具有微觀聯系的上市公司股票的數學模
型,在此模型基礎上利用delta對沖推導出擇好期權滿足的PDE,通過計價單位轉換的方法求
出擇好期權的定價公式,分析了股票間微觀聯系對擇好期權的價格影響.
關鍵詞:定價模型;微觀聯系;擇好期權
0引言
擇好期權是多資產期權的一種,其價格取決於多種原生資產價格的變化.股票擇好期權的持有人在
到期日有權取得股價表現最好的那隻股票.例如,某投資人擬投資股票A和股票B,但他無法肯定未來
哪一隻股票的回報更高.為此他購買一張擇好期權,確保在期權到期日能取得兩只股票的最佳回報,同
時可以規避因只購買一隻股票所帶來的風險.
目前對於擇好期權的定價研究,大多隻考慮原生資產收益率之間的宏觀相關性,而忽視了它們可能
存在的微觀的相關性,如上市公司之間互相持有股票,其股票價格必定相互影響,呈現齊漲共跌.忽略這
種微觀的相關性,會使得定價結果可能偏離真實價值.文獻[3]給出了n個風險資產Si(i =1,2,…,n)
都遵循幾何布朗運動,且每個隨機元dWi(i =1,2,…,n)互相獨立情形下的擇好期權的模型和定價公
式.該模型並未考慮到股票之間可能存在的微觀聯系對擇好期權價格的影響.基於此考慮,本文作者給
出了兩傢具有微觀聯系的上市公司的股票的數學模型,同時考慮股票的宏觀和微觀相關性,並應用於擇
好期權的定價問題.運用無套利原理推導出兩資產擇好期權所滿足的方程,並給出擇好期權的定價公
式.
1模型的建立
股票擇好期權定價可看作是滿足式(5)所示幾何Brown運動下的一般股票擇好期權定價.圖1取參數
S1=10,S2=10,σ1=0.2,σ2=0.2,ε2=0,ρ=0.5,兩只股票有相同的初始價格與波動率,圖2取
參數S1=10,S2=10,σ1=0.2,σ2=0.3,ε2=0,ρ=0.5,第二隻股票的波動率高於第一隻股票.可
以看到隨著影響因子ε1的變化,股票擇好期權的價格不斷變化,但是正如式(15),V受影響因子,股票
價格,波動率,以及到期日的共同作用,而非影響因子的單調函數[5].
參考文獻:
[1]BLACK F, SCHOLESM. The pricing of options and corporate liabilities[J]. Journal of Political Economy, 1973, 81,
637-654.
[2]姜禮尚,陳亞浙,劉西桓,等.數學物理方程講義[M]. 2版,北京:高等教育出版社, 1986.
[3]姜禮尚.期權定價的數學模型和方法[M].北京:高等教育出版社, 2004.
[4]約翰·赫爾.期權、期貨和其它衍生產品[M]. 3版,北京:華夏出版社, 1999.
[5]王正林,劉明.精通MATLAB 7[M].北京:電子工業出版社, 2006.
Ⅷ 急求股票論文 求一篇股票分析的論文，任選一隻股票，從基本面和技術面分析，
三、證券技術面分析：發展趨勢，支撐和阻力，線條和通道，平均線
（1）選股
初選黃河旋風（600172），在技術分析圖中，可以看出其60日均線總體是上升的，有3次大的上升，在初期，第一次的大的上升，其5日，10日，20日，30日，60日移動平均線從上而下依次順序排列，向右上方移動，稱為多頭排列。預示股價將大幅上漲。在其上升到一定趨勢時，其陽線上影線長，其上方阻力大，有下跌的趨勢，果不其然出現了三條陰線，隨後有所增長，在此處形成黃金交叉，有大漲趨勢，其後就是多個陽線由下向上排列，沖上了17.1的位價形成第二次上漲，然而其上方阻力加大，隨後出現了三個陰線，有所反彈，其後10日均線下穿30日均線，形成死亡交叉，股票大跌，但其60日均線還是上漲趨勢，下跌一定趨勢後，形成上漲趨勢，多個陽線由下向上一次排列，隨後出現了黃金三角，60日均線上漲趨勢平緩，其股隨後有大幅度的上漲趨勢，通過以上的分析，我在2011年3月8日，以14.716的價格買入黃河旋風
（2）了解該企業經營業績狀況
其公司業績很好，公司是河南省政府重點扶持50家大型企業，也是少數被國家列為"火炬計劃"重點高新技術企業的民營上市公司，公司擁有國家級企業技術中心和企業博士後科研工作站。公司主要生產人造金剛石和金剛石製品，主導產品有UDS系列金剛石壓機、人造金剛石、立方氮化硼、金剛石厚膜、金剛石微粉、金剛石製品、建築機械及自動化控制裝置等。公司是國內最大的金剛石生產基地，產量居全國第一、世界前列。"旋風"牌系列產品暢銷日、美、歐等發達國家及東南亞市場。
(3)對其後該股的股市分析
.1.第一段
在此期間，股票是平滑的增長漲跌幅度不大，60日均線趨於了一條直線，5日，10日，20日，30日均線互相交錯，漲勢平緩，有繼續持有的必要，現在的我是觀望態度。到末端時5日，10日，20日，30日和60日均線呈由上向下一次排列，說明此股票有大漲趨勢，又繼續持有的必要，下一步就大漲。在此階段就是調整階段，為股票的上漲進行鋪墊的階段，蓄勢待發。
.2.第二段
在此階段，5日，10日，20日，30日和60日均線呈由上向下的一次排列，大漲趨勢明顯，漲勢很好，漲到最高點21.85元
．3．第三段
在此階段，5日均線由上往下穿過10日，20日和30日均線，同時，5日，10日，20日和30日均線都是向下移動趨勢，所以大跌趨勢很明顯，在此階段就是選好時刻賣出此股，不過還是可以繼續持有，因為其60日均線還是上升趨勢，可能在其後會有所調整
三、證券技術面分析：發展趨勢，支撐和阻力，線條和通道，平均線
（1）選股
初選黃河旋風（600172），在技術分析圖中，可以看出其60日均線總體是上升的，有3次大的上升，在初期，第一次的大的上升，其5日，10日，20日，30日，60日移動平均線從上而下依次順序排列，向右上方移動，稱為多頭排列。預示股價將大幅上漲。在其上升到一定趨勢時，其陽線上影線長，其上方阻力大，有下跌的趨勢，果不其然出現了三條陰線，隨後有所增長，在此處形成黃金交叉，有大漲趨勢，其後就是多個陽線由下向上排列，沖上了17.1的位價形成第二次上漲，然而其上方阻力加大，隨後出現了三個陰線，有所反彈，其後10日均線下穿30日均線，形成死亡交叉，股票大跌，但其60日均線還是上漲趨勢，下跌一定趨勢後，形成上漲趨勢，多個陽線由下向上一次排列，隨後出現了黃金三角，60日均線上漲趨勢平緩，其股隨後有大幅度的上漲趨勢，通過以上的分析，我在2011年3月8日，以14.716的價格買入黃河旋風
（2）了解該企業經營業績狀況
其公司業績很好，公司是河南省政府重點扶持50家大型企業，也是少數被國家列為"火炬計劃"重點高新技術企業的民營上市公司，公司擁有國家級企業技術中心和企業博士後科研工作站。公司主要生產人造金剛石和金剛石製品，主導產品有UDS系列金剛石壓機、人造金剛石、立方氮化硼、金剛石厚膜、金剛石微粉、金剛石製品、建築機械及自動化控制裝置等。公司是國內最大的金剛石生產基地，產量居全國第一、世界前列。"旋風"牌系列產品暢銷日、美、歐等發達國家及東南亞市場。
(3)對其後該股的股市分析
.1.第一段
在此期間，股票是平滑的增長漲跌幅度不大，60日均線趨於了一條直線，5日，10日，20日，30日均線互相交錯，漲勢平緩，有繼續持有的必要，現在的我是觀望態度。到末端時5日，10日，20日，30日和60日均線呈由上向下一次排列，說明此股票有大漲趨勢，又繼續持有的必要，下一步就大漲。在此階段就是調整階段，為股票的上漲進行鋪墊的階段，蓄勢待發。
.2.第二段
在此階段，5日，10日，20日，30日和60日均線呈由上向下的一次排列，大漲趨勢明顯，漲勢很好，漲到最高點21.85元
．3．第三段
在此階段，5日均線由上往下穿過10日，20日和30日均線，同時，5日，10日，20日和30日均線都是向下移動趨勢，所以大跌趨勢很明顯，在此階段就是選好時刻賣出此股，不過還是可以繼續持有，因為其60日均線還是上升趨勢，可能在其後會有所調整
Ⅸ 我的論文題目是"會計信息披露對股票價格的影響",開題報告中的文獻綜述怎麼寫啊
摘要：會計信息披露的有效性在很大程度上直接影響投資者等經營主體的行為，最終影響股票價格的走向。企業信息與股票價格之間的關系，說明市場具有信息傳遞、引起股價變動的功能。根據我國證券市場的特徵，分析會計信息披露對股票價格的影響，具有重要的現實意義。
關鍵詞：有效市場假說；會計信息披露；股票價格；超常收益
眾所周知，股票的市場價格是股票內在價值的外部表現形式，價值決定價格，價格只能圍繞價值進行波動。雖然股票投資的盈虧是由投資人依據其意志並通過交易體現出來的，表面上看交易行為是投資盈虧的原因，但投資人投資意志的形成不僅取決於股價的市場水平，更有賴於通過對上市公司公開披露的信息以體現出來的股票價值的判定。企業信息與股票價格之間的關系表明，市場具有傳遞信息，引起股價變動的功能。
一、股票價格與股票價格信息的相關性
西方價格理論的基點是均衡價格。最簡單的均衡價格模型只包括三個變數，即供給的商品數量、需求的商品數量和商品價格，在競爭的市場經濟中，價格取決於供給和需求。達到價格均衡所必須具備的條件是供求平衡。這種理論可以很好地說明各種實物商品的價格以及價格的變動，從大到汽車、住宅，小到針線、糖果之類的各種商品。
但是股票作為一種商品，卻有著若乾和實物商品不同的特徵。股票不是一種實物商品，而是一種虛擬商品。購買股票作為一種投資行為，是投資者放棄當前的享受，而意圖獲取未來的收益；而作為一種投機行為，則是他根據自己的預期和判斷，預測（雖然有著諸多的不確定性，雖然這種預測可能會是錯誤的）該證券在隨後的較短時間內會發生對自己有利的變動，從而給自己帶來收益。作為虛擬商品的股票本身是沒有使用價值的，它只是代表著某種所有權，然而這種所有權既不能充飢，又不能禦寒。由於股票的這種基本特徵，它就具有了與其他商品大不相同的種種派生的特徵。例如，股票供求規律和一般商品的供求規律是不一致的。按照供求法則，一種商品物價上漲，則其需求下降；而價格下降，則其需求上升。然而在股票市場上追漲殺跌卻往往是常態，即股票的價格越是上漲，就越是有人去追捧它而買進；股票的價格停止漲勢而下跌，卻往往成為投資者拋售它的理由。股票價格的運行常常出現某種「趨勢」，其實質是一種投資者的行為交互影響而形成的「自我增強機制」。但是這種自我增強機制並不會永遠持續下去，在一定的條件下會出現趨勢的逆轉。股市的崩盤，往往是由於這種趨勢的逆轉而產生的。
因此，股票價格比一般商品價格包含更豐富的信息。經濟學家佛里德曼曾經指出，價格有三大功能：一是傳遞信息；二是產生激勵；三是分配財富。價格之所以能夠傳遞信息是因為在商品的價格形成中凝結了大量的信息，而且各類信息及信息的交匯在股票價格形成過程中的作用也比一般所認識到的要大得多。由於股票沒有使用價值，所以它沒有和其他商品類似的比較直觀的可比較性。因此，股票的價格是相對而言的，在很大程度上取決於投資者和投資者群體對股票價值的綜合判斷。
投資者對股票價值的判斷需要大量的信息，如該股票目前的凈資產，其未來可能的盈利狀況，產品開發、技術創新、投資項目的信息，行業發展變化的信息，宏觀經濟運行的信息等等。但這些信息都是「過去式」的信息，雖然由過去推斷未來在預測中的使用是合理的，但這樣的推斷在股票投資中的應用往往是不成功的。特別是當企業置身於非常復雜的競爭環境中，今天的成功並不意味著明天能夠繼續成功，而今天的失敗也不意味著明天仍然會失敗。對企業經營而言，未來是或然性的，而不是必然性的。這種對未來變動的預測信息盡管是不準確的，但投資者在買賣股票時卻是不得不加以考慮的。因此就有「買股票就是買未來」的說法，其實質就是在於投資者將購買股票作為投資手段，正是犧牲當前的享受以換取未來的更大報酬。在這一點上，股票的預測信息對股票價格的決定比當前和過去的信息有著更為重要的意義。僅此一點就使得股票價格的信息含量比一般的商品要大得多，因此它包含著眾多投資者對該股票未來的綜合判斷。
需要指出的是，這種判斷對價值型投資者是重要的，因為這類投資者是根據股票的內在價值來買賣股票，目的是獲取來自上市公司的經營回報。但是市場中另有一大類投資者，他們並不在意股票是否具有內在的投資價值，也不在意能否真正獲得來自上市公司的長期回報，他們關心的是股票價格的短期波動以及在短期波動中實現低買高賣來獲取利潤。這類人在股票市場上被稱為投機者。投機者的存在使得股票市場更加活躍，也使得股票價格的信息含量更為豐富。對這類投資者而言，他們更有興趣的是與其他投資者之間的博弈：什麼股票會是其他投資者感興趣的股票，則在其他投資者買進之前買進；在特定的場合和時間，投資者會作出什麼樣的反應。相互博弈的廣泛性，使得股票價格中所凝結的信息更為豐富，從而也使得股票價格的波動更為頻繁，其運行更加充滿不確定性。
一般而言，某種商品的價格由信息決定可能是不夠准確的，但在股票市場上卻有其特殊的意義。例如，在新股發行之時，廣大投資者作出決定的基本依據是該發行股票公司的招股說明書，這是募股時的法律文件。投資者正是根據披露出來的信息決定是否購買，同時也是根據這些信息來判斷其招股價是否合理，並以此來決定投資策略———購買與否以及購買多少。這些信息本身是投資者形成投資價值判斷的基礎，從而決定了供求關系的格局———有多少人購買以及最終的股票發行價格如何。至於在二級市場上，信息引起股價變動的實例更是不勝枚舉。一則上市公司投資於新項目的信息，可能會使股票市值在不長的時間內增加一倍甚至更多；而另一則對公司利空的消息，則卻會引發股價的大幅下跌。
證券市場上價格對信息的反應速度可能會遠遠超過任何其他市場。假如有一條對某股票是利好的消息披露出來，那麼該股票的價格會在很短的時間內上漲，而不會留下明顯能夠盈利的長期機會。正是從這個意義上講，證券市場對於信息利用的效率是非常高的。
二、有效市場假說與會計信息披露
有效市場假說的核心是指有效市場中證券價格總能及時、准確、充分地反映所有有關信息。如果根據一組信息從事交易而無法賺取經濟利潤，那麼資本市場便是有效的。
有效市場假說根據證券市場與企業信息的關系將市場分為三種類型：強式有效市場、半強式有效市場和弱式有效市場。強式有效市場的證券價格充分且迅速地反映市場上的所有信息（包括未公開的內幕信息），它真正代表公司的投資價值，從而體現證券市場合理配置資源的功能，因此，投資者無法以任何信息獲得超額利潤。強式有效市場描述的是一個理想狀態：即證券價格根據所有信息（公開的和內幕的）自動作出充分反應與調整。企業信息不會影響證券價格，因為它披露的企業信息已經作為有用信息反映在股票價格之中，所以，會計信息披露對強式有效市場毫無意義，利用內幕信息從事交易的人無利可圖。
半強式有效市場的證券價格反映了一切公開可以得到的信息，包括與現在和過去證券價格有關的信息。企業信息的披露會引起證券價格的波動，從而引起證券交易市場資源配置的變化。一般來說，只有相當成熟的證券市場，投資者普遍具有理性，信息呈報途徑暢通、覆蓋面廣，有大量的機構投資者，信息披露制度充分完善，並具有一批高素質的投資咨詢機構，才能成為半強式有效市場。在半強式有效市場，由於可以公開獲得的信息已經充分反映在證券價格中，投資者利用可以公開獲得的信息進行交易，只能獲得經調整後的平均投資回報率。若在企業報告信息公布之前就得到它（即內幕信息），就能在證券價格作出調整前就選定投資方向，從而獲得超額利潤。因此，內幕信息交易是半強式有效市場必須面對的重要問題。
在弱式有效的證券市場，所有歷史價格或收益的信息均已體現在股票價格之中。價格充分反映了歷史上一系列交易中所包含的信息。有理論認為，證券價格沒有任何規律可循，所以，股票價格的波動只能是對「新」信息的反映。而新信息是不可預測的、隨機的，因此股票市場上的隨機波動不僅不是市場無效率的表現，相反它是對不可預測的新信息迅速、有效的反映。弱式有效市場揭示了新的信息會在發布瞬間充分地反映在證券價格中，故可以利用未公開的內幕和目前已公開的信息賺取超額利潤。弱式有效市場說明證券價格充分反映了所有過去的歷史信息，因而部分投資者可以憑借其信息優勢地位獲得超額利潤，同時由於可以憑借的信息包括內幕信息和目前已經公開的信息，因而弱式有效市場存在著最大也是最多的可乘之機。
國內學者對我國證券市場進行了大量的實證研究，結果表明我國證券市場具有弱式有效市場特徵，還不具有半強式有效市場特徵，正處於向半強式有效市場轉變的過程中。
三、會計信息披露對股票價格的影響分析
國內有關學者就信息披露對股票價格的影響已經進行過大量的實證研究。總結相關學者的研究，我們可得出如下結論。
第一，我國股市經過十幾年的發展已逐漸趨於成熟。人們已經認識到什麼類型的信息對投資者是利好，什麼類型的信息對投資者是利空。「利好組合」可以獲得正的超常收益率，「利空組合」則獲得負的超常收益，這說明中國內地股市能區別對待不同性質的會計盈餘信息，或者說會計盈餘信息的信息傳遞效應確實存在，年報公布的盈利信息具有明顯的信息含量。
第二，無論是「利好組合」還是「利空組合」，在公布日之後均不再有明顯的超常收益率。從這個意義上講，內地股市對信息的反應明顯提高。但同時，信息的超前反應現象十分嚴重，在近幾年更為突出。因此，可以說內地股市對盈利信息的反應經歷了一個由不重視到重視，由對盈餘信息滯後反應到對盈餘信息超前反應的過程。在上市公司信息公布前，欲公布的信息或已逐步在股票市場上傳播，或已被人估計或預測到，使證券價格在相關信息正式公布前就作出了反應，而在信息公布時調整則不會太大。
第三，如果會計信息的披露是及時、充分的，那麼對股票價格的影響就應該在信息披露前後能夠比較清晰和准確地體現在股票價格的變動上，也就是說如果按照業績增長———股價上漲（反之下跌）的思路考慮股價的變化，相關財務指標的變化幅度與股票價格的變化幅度應基本相當。但是研究結果表明，在會計信息披露前後的較短時間內，各項財務指標的變化幅度要遠遠大於股票價格的變化幅度。事實上，股票價格已經提前反映了這些會計信息的變化，因此在信息披露前後較短時間內的變化幅度則相對較小，這也進一步證明了我國證券市場存在明顯的會計信息提前泄露現象。
我國證券市場基本能反映過去和現在的部分信息，這說明上市公司的企業信息已經對我國證券市場產生影響。但由於種種原因，股票價格還不能及時反映所有披露的企業信息；另一方面，由於上市公司會計信息披露不充分，信息真實度不高，投資者據此進行的一些投資安排存在很大的風險，尤其是利潤操縱，已經使上市公司盈利性會計信息披露與股票價格的變動的相關度大打折扣。為此，從投資者對企業信息的要求出發，逐步完善現行會計制度和信息披露制度，提高證券市場效率，是真正體現「在完善中發展，在發展中完善」原則的惟一出路。
參考文獻：
[1]閻達五。證券市場會計監管研究[M].北京：中國人民大學出版社，2002.
[2]孫強，郭樹華。信息非對稱條件下資本市場[M].北京：中國社會科學出版社，2002.
[3]劉志新，賈福清。證券市場有效性理論與實證[M].北京：航空工業出版社，2001.