導言：作為寫作愛好者，不可錯過為您精心挑選的10篇股票投資決策分析，它們將為您的寫作提供全新的視角，我們衷心期待您的閱讀，并希望這些內容能為您提供靈感和參考。

篇1

我國股市迅速發展壯大，而且正在逐步完善、走向規范化，而價值投資已作為一種收益手段被采用，同時股票投資逐漸成為我國投資者的主要投資途徑[1]。

到2005年12月19日，中國擁有的上市公司已經達到1400家左右，而中國股市只有15年的歷史。隨著中國股市正在逐步走向完善，價格向其內在價值回歸是未來股市發展的重要方向。近年來，我國的股市與股民已從最初的盲動無序逐漸轉入理性，走向成熟，投資結構也發生了顯著變化；同時投資理念也發生著轉變，理性投資、注重價值將成為主流，投資者將會更重視上市公司的經營業績，重視股票自身的品質。隨著股市發展，投資手法和證券監管方法的成熟，以及上市公司數量、評價指標的不斷增多，如何科學合理地進行股票的分析和選擇是每一個投資者所要解決的首要問題[2]。

1.2　方法說明

因子分析的綜合評價方法目前已廣泛應用于社會學、經濟學、管理學研究領域。因子分析的主要目的是用來描述隱藏在一組測量到的變量中的一些更基本的，但又無法直接測量到的隱性變量。它由研究原始變量相關矩陣內部的依賴關系出發，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數幾個綜合因子的一種多變量統計分析方法。面對上市公司財務表中的眾多指標，使用該方法可以用三個因子得分指標來代替原來眾多的原始指標，同時這三個指標包含了絕大部分反映股票之間差異的信息，使投資者能夠對上市公司的財務狀況有一個簡明、清晰的認識[3]。

1.3　概述

本課題的研究背景是基于上市公司財務指標、財務數據來選擇經濟效益良好的上市公司。選取了17家上市公司的主要財務指標的數據作為備選方案，其中涉及到營業收入、營業利潤等17個相關財務指標。運用因子分析的方法，結合SPSS軟件進行數據分析，最終提取了3個公共因子，計算因子得分和綜合得分，在數據中找到規律，找到評判的標準。

2.分析過程

3.總結

3.1　結論

價值投資不僅考驗人們分析數據的能力還考驗價值取向等方面。在股票的作為一種價值投資方式的選擇中，由于選購股票要考慮到各上市公司的多個財務指標而選擇出經濟效益良好的上市公司，數據的繁多而冗雜給數據的分析帶來困難。本課題的研究目的就是基于各種量化的數據用客觀的方法來評判各種價值投資備選方案，以幫助人們更好得進行投資決策。本文通過對多元統計中因子分析方法的運用，建立了對于上市公司經濟情況評價的指標體系和評判準則，從客觀上，通過大量的數據分析，為人們進行價值投資提供一種視角和方法。

3.2　局限性

由于上市公司的財務數據是實時更新的，因此，本次采用的數據不能統一到同一時間標度，也沒有采取平均的方式進行選擇，因此在數據的選擇方面存在一定的局限性。

本次進行投資分析是基于理性選擇的基礎之上，是從客觀數據出發，運用科學的軟件和計算方法進行考核，而實際進行投資價值選擇時，還要考慮到長遠投資以及受到個人價值觀的影響，因此，本案例僅限于給出一種分析問題的方法，而非答案。

4.前景展望

通過因子分析對各指標的定量分析提取影響股票表現的公共因子，能夠對上市公司的股票表現作客觀評價，為廣大中小股民進行股票選擇投資時，提供了一個很好的評判準則。因子分析只是多元分析的一種方法，此外的因子分析的基礎上，還可以通過判別分析、對應分析等方法進行更為詳細的分析。

參考文獻：

篇2

1 股票技術分析及預測方法

1.1 股票技術分析方法

進行股票的預測，最直接和基本的方法是股票的技術分析，它依據統計圖表和股市的圖形研判股市的未來動向，技術分析方法可以分為三種類型：判斷股價趨勢為主的趨勢分析，如道瓊斯理論、趨勢線法、移動平均線等；形狀分析，如k線系統、整理與反轉形態、支撐與阻力以及箱性理論，波浪理論等；人氣指標，如成交量圖、obv指標等。雖然技術分析方法具有一定的準確性，但是由于技術指標分析方法眾多，各種方法之間差別巨大，對于投資者來說學習不易，掌握更難，同時技術分析理論缺乏可靠的理論支持，分析結果仁者見仁、智者見智。雖然直到目前它仍然是大多數投資者在使用和依賴的分析預測方法，但是改進和發展它已經成為不可避免的事實。

1.2 基于統計學理論的預測方法

統計學理論的預測方法，主要是基于模型擬合和最小二乘原理建立各種回歸、自回歸、混合回歸模型進行預測。此類方法，具有嚴格的數學基礎，應用也最廣泛，近年也有相當的發展。如nelder，ja和 wedderburn，r·w·m提出了廣義線性模型，它放松了經典線性模型的假設，極大地豐富了回歸分析的理論。aaron li和duanleo對假設進一步放松，提出了一般回歸模型，該領域研究具有十分驚人的前景。在計量經濟研究中，ichi二則提出了一類十分重要的模型——單指標模型。研究的重點在于使之更適合于實際社會經濟系統建模。

1.3 基于人工智能技術的股票預測技術

由于計算機與人工智能技術的飛速發展，為股票市場建模與預測提供了眾多的新技術、新方法，基于人工智能的股票預測技術進展迅速。基于神經網絡的股票預測方法，主要使用神經網絡進行股票價格數據的學習訓練，然后使用訓練模型進行股市預測。采用模糊模型技術進行預測，主要是依據專家經驗或統計方法建立模糊模型進行預測；另外還可采用遺傳算法進行神經網絡的學習權值調節或模糊模型、模糊規則的調整，使神經網絡模型或模糊模型更加逼近系統模型。

1.4 股票的組合預測方法研究

決策者面臨決擇的預測方式可能不只一種，且各有千秋，都能從一定程度上提供不同的有用信息，如何綜合利用這些信息，解決多模式預測方式問題，正是組合預測的研究內容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分別出版了組合預測專集，granger和clemen分別給出了精辟的綜述與詳論，clemen從信息集合討論了組合的實質，從而為進一步探討獲取最有用信息拋棄無用信息提供了指導。自bates和granger發表組合預測一文以來，組合預測有了很大的發展。組合的目的在于綜合利用各種預測方法所提供的信息，盡可能地提高預測精度。從原理上說，組合預測結果是對各單個預測線性加權。組合預測研究主要是考慮組合機理、權值確定，主要從統計分析、貝葉斯分析和信息集合三個角度來考慮。

2 非模糊環境下投資組合分析

現在先介紹一下用傳統的方法在非模糊環境下如何選擇最優的投資組合。

設投資者將其資金投資于n項風險資產，xi為在風險資產i上的投資份額，ri為風險資產i的收益率，它是一個隨機變量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j兩項資產的協方差i，j=1，…，n。ki是每單位風險資產的變化所需的交易費用，ki≥0；ci是第i項風險資產的交易費用。

給定投資組合x0=（x01，x02，…，x0n）和一個新投資組合x=（x1，…，xn），第i項風險資產的交易費用可表示為ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。

總交易費用為

■c■=■k■x■-x■■

總收益為

r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■

=■rixi-■k■x■-x■■

總風險為

v（x）=■e（ri-e（ri）xi）

一般地，投資者希望收益最大且風險最小。數學上可以表示為以下雙目標規劃模型

maxr（x）=■rixi-■kix■-x■■

minv（x）=■e（ri-e（ri）xi）

st■xi=1

用線性加權法求解多目標規劃問題， 可得如下參數規劃問題

max（1-λ）■rixi-■kix■-x■■-λ

■e（ri-e（ri））xi

st■xi=1

xi≥0，i=1，…，n

其中，參數λ在[0，1]中取消，它被稱為內險回避因子，λ取值越大，投次者風險加避意識越強。

3 利用模糊決策方法評價股票投資價值

3.1 概述

股票投資過程中的一個基本問題就是如何從一系列可用于投資的股票中選擇一種或一組最優的股票，這是一個對不同股票的價值如何進行評估的問題。對股票價值的科學評估不但為股票投資者進行投資決策提供可靠的依據，也可以促使上市公司的規范化運行，從而有助于股票市場的良性發展和社會資源的合理分配。

要對股票價值進行評估，首先就要對與股票價值相關的諸因素進行綜合的分析和研究。由于股票持有者是股票發行者的股東，他們投資的資金是無法向股票發行者直接收回的，他們投資的收益主體來源于發行者向股東分派的紅利和股票價格上漲所帶來的資本利得。所以股票價值的評估主要從影響股份公司派發股息或紅利水平的公司屬性和影響股票溢價收益的市場屬性兩方面來進行。股票的市場屬性方面，用該股票在市場上的收益率、市盈率、流動性、波動性、有效性、透明性和系統風險等指標來反映股票的價值。具體來講，在一定的考察期間內：收益率取經過除權除息調整的日平均百分比收益率，以反映股票市場上的資金溢價收益；市盈率反映股票投資的回收期，回收期越短則股票越具有投資價值；流動性用股票的換手率表示；波動性用股票百分比收益率的標準差表示；有效性用股票價格與其內在價值的平均吻合程度表示；透明性用該股票的交易信息和上市公司信息在市場上的透明程度表示；系統風險用β系數表示。以上指標除了有效性和透明性要聘請專家來評估外，其余均為定量指標。

股票的公司屬性是影響股票價格變動的內在因素，它不僅決定著股利水平的大小，在一定程度上也會影響股票的市場屬性。用盈利能力、償債能力、發展能力、管理和決策能力以及股權結構合理性等指標來衡量股票的公司屬性，其中盈利能力和償債能力不能僅用幾個財務指標的簡單加權來衡量，還應結合上市公司所處的行業類型、公司在行業內的壟斷性、公司的發展階段、公司規模等影響公司業績但又未反映在財務指標上的因素加以綜合評估；發展能力則要從公司資金實力、技術創新能力、人力資源及市場前景等因素綜合評估；管理和決策能力以及股權結構合理性是反映公司治理能力的指標，前者反映了公司治理水平，后者影響著公司治理模式，清晰合理的股權結構能為股票投資者帶來合理的確定性收益預期。以上幾個指標均應聘請專家來評估。

3.2 模糊多屬性決策方法

給定一組方案a1，a2，…，am，伴隨每個方案的屬性記為c1，c2，…，cn各屬性的重要程度用ω1，ω2，…，ωn表示，符合歸一化條件ω1+ω2+…+ωn=1。決策的目的是要找出其中的最優方案，記為amax。

（1）引入三角模糊數，三角模糊數常用表達形式有兩種，分別記為（l，m，γ）和(m，α，β)，兩種表達形式可以相互轉換，轉換公式為α=m-l，β=γ-m。

（2）對模糊指標矩陣，f和模糊權重矢量，w進行歸一化。收益類的歸一化：xi是三角模糊數，記xi=（ai，bi，ci）。則歸一化的模糊指標值ri可以寫成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…成本類的歸一化：xi是三角模糊數，記xi=（ai，bi，ci），則歸一化的模糊指標值ri可以寫成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…。

（3）建立模糊決策矩陣rij=wjxij。rij采用bonissone近似積公式進行計算，即ωj=（a；α，β)，xij=（c；δ，γ），則rij=（ac；aγ+cα-α·γ，aδ+cβ-β·δ）。

（4）求出模糊理想m+=(m1+，m2+…，mn+)，其中mi+=max{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…n，n是屬性j的模糊加權指標值所對應的模糊極大集。m-=(m1-，m2-…，mn-)其中mi-=min{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…，n，n是屬性j的模糊加權指標值所對應的模糊極小集。再確定方案ai與m+之間的差異di＋，方案ai與m－之間的差異di－，di=■，i=1，…，m按照di值從大到小的順序排列方案的優劣次序。

3.3 實例分析

取深圳股市其中3只股票作為例子，為了更加有代表性，取3只代表不同類型的股票。他們分別是000001的深發展、000933的g神火還有000805的st炎黃。如前面所述，作為評價一直股票都投資價值，可以考察很多方面，現在只考慮以下四個方面的主要因素：現在的股票的價格，股票的業績，流通股本，行業的發展前景即長期投資價值。截至到2006年2月23日，三只股票的價格分別為7.01元，7.70元，2.42元。業績以2005年中期業績來算，分別為0.11元（一般），0.94元（很高），-0.08元（低）。流通股本分別為140 936（萬股），23 660（萬股），1 441（萬股）。至于長期的投資價值主要看公司的行業背景，深發展是銀行業的龍頭代表，穩定發展，所以屬于高；g神火是石油能源類的股票，最近該行業正處于強發展階段，產品供不應求，而且該股票為g股，已經完成股改，所以投資潛力很高，st炎黃為st類虧損股票，而且是做軟件外包裝的行業，所以長期投資價值較低（見表1）。

先用三角模糊數表示決策矩陣中的定性指標：

d=

7.01 （0.6，0.8，0.8） 140 936 （0.6，0.5，0.6）

7.10 （0.8，0.9，1.0） 23 660 （0.8，0.9，1.0）

2.42 （0.2，0.3，0.4） 1 441 （0.2，0.3，0.4）

并且假定權重矢量為w=[（0.1，0.2， 0.3），（0.3，0.4，0.5），（0，0.1，0.2），（0.2，0.3， 0.4）]。

決策矩陣歸一化后為

d=

（0.345，0.345，0.345）（0.600，0.889，1.000）（0.341，0.341，0.341）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.250，0.333，0.500）

（0.010，0.010，0.010）（0.600，0.556，0.750）（0.061，0.061，0.061）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.200，0.333，0.500）

模糊加權決策矩陣rij=wjxij

v=[rij]=

（0.0345，0.6900，0.1035）（0.2334，0.3556，0.5312）（0.0341，0.0682，0.1023）（0.3000，0.4000，0.5600）（0.1000，0.2000，0.3000）（0.0498，0.1332，0.1914）（0.000，0.0010，0.0020）（0.0724，0.1668，0.2136）（0.000，0.0061，0.0122）（0.2000，0.3000，0.4400）（0.000，0.1000，0.2000）（0.2000，0.3330，0.5000） 

模糊理想解m+=[（0.100，0.690，0.300），（0.300，0.400，0.560），（0.000，0.100，0.200）， （0.200，0.333，0.500）]

m-=[（0.0341，0.0682，0.1023），（0.0498， 0.1332，0.1914），（0.000，0.001，0.002），（0.0724， 0.1668，0.2136）]

最后由di=■，i=1，2，3解得

d1=0.5855，d2=0.3523，d3=0.2332；d1>d2>d3 

所以，投資價值深發展比g神火好，g神火比st炎黃好。

4 結語

模糊多準則決策在生產生活的很多方面都有很多的應用，本文用了一個判斷選擇股票的投資價值的模型來說明了一下其在經濟領域的應用。但是本例子尚有不是非常完善的地方，例如本例只研究了股票的四個方面的因素，但是影響股票的價格走勢的其他因素還有很多，例如政策面的影響，莊家的操盤手法等，這些都是很重要的因素，但是卻是不能用任何數學工具研究預測的。

參考文獻

篇3

一、研究的目的和意義

股市對投資者的吸引力不僅有長遠利益，并會繼續為投資者提供良好的投資機會。然而股價漲跌無常，股市是不可預測的，沒有人能做出準確的預測，投資者在股市中，為了達到一個令人滿意的收益回報的股票走勢，這是對股市所必需的各種信息科學的分析和判斷，最終作出有效的投資決策。大多數投資者通常采用基本分析和技術分析方法來分析和選擇優質個股，但是，這兩種方法主要是依靠選股的經驗和自己的觀察，無法準確地精選個股的科學判斷，股市是一個龐大的數據庫，傳統的投資分析方法，不能從事證券投資，為投資者降低非系統性風險。所以，有多少類型的股票在選定的優質個股科學投資，以獲得滿意的投資回報，投資者應該成為關注的重點。

到目前為止，馬科維茨組合選擇模型和現資組合投資模型被認為是隨機的不確定性，面臨的不確定性，概率論與數理統計是應對這種不確定性的理論基礎。日益認識模糊理論和灰色系統理論可以描述在金融市場信息的不確定性，利用模糊數學的語言和方法來解決聚類問題描述，更自然，方便。模糊理論的深入研究和灰色系統理論的不斷發展和完善，聚類分析已經被應用到自然科學，社會科學，工業和農業生產等相關學科眾多科學領域，成功地解決了科研，生產和生活中的大量實際問題。隨著社會的不斷優化聚類方法創新，已經開始投資于證券的信息和數據，用聚類分析。證券投資分析需要掌握大量的市場信息，需要一個很好的投資策略，準確把握市場信息動態，進行科學合理的分析，然后在市場上的信息，并最終作出科學的投資決策。股票投資者分析歷史數據和買賣股票是一個重要的參考，股市是一個巨大的數據庫，但是，尋找有價值的信息的質量，信息的真實和深刻挖掘數據需要花費大量的人力和資源，市場上的數據的大小和容量遠遠超出人類直接處理能力。使用模糊理論和灰色系統理論方法，深入挖掘價值投資證券數據，并建立相關的數學模型，為那些不確定性的有效數據分類或聚類，選擇優質的股票作為投資對象。隨著模糊和灰色系統理論，建立模糊聚類和灰色聚類分析方法來考察投資的分類問題，不僅對投資決策分析，建立一種新的分析框架，以引導投資在科學和理性的投資者，同時也具有重要的理論價值和現實意義。

二、模糊聚類分析

隨著科學技術的進步，人類社會的不斷發展，集群已經成為人類社會和客觀世界的重要工具類似的屬性不同事物之間差異的更清楚的了解，初步形成了物聯網的概念，需要借助聚類分析劃分。聚類分析是利用多元統計分析方法事物之間的相似程度的不同特點，科學合理的分類之間的親和力，聚類分析，用數學定量的方法來確定樣本之間的相似程度之間的關系，使得事物的類型的劃分具有一定的客觀性。聚類分析的相關后續研究的數據的準確性，但在現實世界中的絕大多數東西有沒有嚴格的財產分割，所以傳統的聚類分析，只能使事情很難劃分，不能讓一個科學的軟件部門。模糊數學恰恰是客觀現實的手段與含糊和信息的現象，到聚類分析是模糊數學理論的模糊聚類分析。模糊聚類分析，可以更好地描述事物的不確定性的程度，處理不確定性信息成為一個強大的工具。在現實世界中，客觀事物不是很清楚的分界線，往往有很大程度的模糊性。模糊相似關系，建立合理的分類，客觀事物的模糊聚類分析方法在處理與歧義或信息，和其他的東西，客觀，靈活，直觀，簡單計算的優勢。

在大多數情況下，概率論與數理統計的方法來處理不確定性證券投資分析。模糊聚類分析方法是一種有效的方法投資指引。采用模糊聚類方法可以幫助投資者了解和把握股票的一般特征，某些投資范圍的確定，減少盲從和投機性投資者，從而降低投資的非系統性風險，提高投資效益。對于股票投資者，股市許多投資者的財務指標的因素被認為是一種投資，如果采用傳統的理論概率與數理統計分析的數學模型進行分類，許多因素難以確定，是比較困難的某些現象進行分析。模糊數學處理模糊性或不確定性數學方法的信息的準確性，它需要考慮到人的主觀性，模糊不確定性的東西。基于模糊理論的模糊聚類方法可以正確地描述了股市信息，以減少不確定因素的不確定性，模糊聚類方法應用于證券投資分析，可以形容股市的不確定性，信息性，可以客觀地反映股市。

篇4

1.證券投資知識的影響

證券投資知識相對缺乏表現在三個方面，首先，證券投資專業知識缺乏，我國大多數小股民都沒有接受過證券專業知識培訓，甚至對證券投資相當陌生，沒有通過繼續教育等方式獲取專業知識，從而在投資過程中表現出對業務領域不熟悉等問題。其次，證券投資基本常識缺乏，部分小股民對證券投資的基本常識不了解，如股票投資資金要次日才能轉出，st、*st類股票風險較大等，由于不了解這些基礎性的知識，小股民在購買股票時可能出現操作上的差錯。再次，證券投資操作軟件等相關知識缺乏，部分小股民雖然知道利用操作軟件購買和出售股票，但對操作軟件中各種技術指標無法識別，或者沒有完全了解和把握其中的涵義，無法利用這些技術指標進行決策分析，更難以根據股票的基本情況以及自身的需求對技術指標進行調整。

2.證券投資信息獲取與信息處理能力的影響

首先，證券投資信息獲取能力不足，部分小股民由于工作繁忙，加上投資金額不多，因而對各種影響證券市場的信息關注不夠，部分小股民甚至長期性的忽視了證券市場消息，沒有訂閱相關的報紙雜志，也沒用收集網絡信息，從而難以及時有效的獲取各種可能對證券市場產生影響的消息。其次，證券投資信息處理能力不足，小股東在獲取有關信息后，難以分析出這種信息將帶來何種影響，如某上市公司重大事項停牌公告，披露的信息顯示公司正推進重大重組事項，部分小股民不知這種信息會對股價帶來何種影響，因而內心可能會抵抗甚至產生恐懼心理。特別是，當前我國證券市場信息管理還不規范，部分證券市場研究人員利用網絡、電視等媒體一些有關上市公司的消息，小股民無法有效的辨別信息的真假，容易遭受資金損失。

3.小股民個的影響

首先，決策的隨意性帶來的影響，部分小股民在投資證券市場時，本著“玩一玩”、一點點錢無所謂等態度，因而在購買股票時沒有對目標上市公司進行全面而系統的分析，更沒有進行實地考察，而是根據個人喜好、購買股票時上市公司的價格、上市公司股票漲幅情況等決策，決策缺乏科學的依據。其次，小投資者從眾等行為帶來的影響，部分小股民在投資決策時缺乏自主決策意識，容易出現跟風等問題，什么板塊熱買什么板塊股票、什么股票漲幅大買什么股票，這些從眾行為在一定程度上影響了小股民的投資行為。

二、引導小股民理性投資的思考

小股民是證券市場重要的參與力量，如果缺乏小股民的參與，證券市場可持續發展將面臨重大挑戰。而要將小股民留在市場當中，除進一步完善資本市場、規范市場行為外，更為重要的是從小股民自身因素入手，引導小股民更為理性的投資，從而形成更加完善的小股民投資體系。

1.加強證券投資知識宣講

引導小股民理性投資的前提是幫助其掌握一些基礎性的證券投資知識，首先，要充分利用電視、網絡等媒體宣傳證券投資知識，建議國家有關部門組織高校、證券投資行業從業人員編寫通俗易懂、不帶有偏向性的證券投資資料，同時邀請編寫人員開展講座，通過這種大范圍的宣傳幫助小股民特別是剛進入股市的小股民全面、客觀的了解證券投資的基本信息。其次，要選拔和培養具有較高誠信品質的證券投資宣講人才，由于證券知識宣講是一項長期性的工作，并且國家會不斷的出臺各種制度法規，這都需要有權威的解讀，此外，外部經濟形勢的變化也會使得證券投資知識不斷更新，在此背景下，建議培養一批具有較高知識素養、獨立客觀的宣講人員，充分發揮其專業性，幫助小股民了解、更新證券投資基礎知識。

2.多策并舉降低各種虛假信息對小股民的影響

首先，要加大對各種虛假信息者處罰力度，針對現實中充斥著各種影響小股民決策的信息，甚至部分人員還利用電視、網絡等媒體一些影響小股民決策的信息，如推薦某一股票、暗示某一股票會有較大一波行情等等，特別是，在互聯網高度發達的當前，利用網絡各種信息渠道更加暢通、影響更加深遠，這就要求加大對各種違規虛假信息者的處罰力度，采取行業進入禁止、罰款乃至于追究責任等方式進行處罰。其次，要完善各種虛假信息監督管理體系，建議國家有關部門組建專門的監督網絡，供小股民對各種虛假信息單位進行舉報，便于社會公眾參與到監督當中，同時國家有關部門要加大執法力度，建立完善的信息處理機制，真正做到發現一例、處理一例、反饋一例，避免有舉報沒處理、有處理沒反饋等問題。

3.創新方式引導小股民理性投資于證券市場

首先，要創新性的設立各種小股民模擬證券投資渠道，如可以開發貼近實際甚至于實況同步的模擬投資工具，并進行廣泛的推廣，甚至鼓勵小投資者在正式進入證券市場之前要模擬投資一段時間，同時在這種模擬系統中嵌入各種證券投資基礎知識，通過寓知識與實踐幫助小股民了解投資知識。其次，要創新性的幫助小股民養成良好的投資習慣，有關部門要積極宣傳、倡導良好的投資習慣，如要求證券投資公司在小股民開戶時提供相關的資料甚至組織培訓，再如利用各種公益渠道對一些良好的投資行為進行宣傳，以此影響小股民的投資行為。

篇5

中圖分類號:F235.2 文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2010)02-0136-03

一、證券投資與財務分析的關系

證券投資是隨著市場經濟的發展和資本市場的建立應運而生的,而資本市場的形成和發展是把財務分析和證券投資聯系起來的根本原因。證券投資是指投資者(法人或自然人)購買股票、債券、基金券等有價證券以及這些有價證券的衍生品,以獲取紅利、利息及資本利得的投資行為和投資過程,是直接投資的重要形式。證券投資分析是指人們通過各種專業性分析方法,對影響證券價值或價格的各種信息進行綜合分析以判斷證券價值或價格及其變動的行為,是證券投資過程中不可或缺的一個重要環節。

證券投資分析方法包括基本分析方法和技術分析方法。基本分析方法分為宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。公司分析主要是通過對公司財務報告的分析,找出公司內在價值低于其現行價格和財務狀況、經營成果俱優的公司,作為選股和投資決策的依據。公司分析是基礎分析的核心,由于投資者進行證券投資分析的目的是為了找出具有投資價值的股票,公司是股票的載體,對公司進行分析,就可以在很大程度上確定這個公司的股票是否具有投資價值。

廣義的財務分析是指以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據,采用一系列專門的分析技術和方法,對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動的償債能力、盈利能力和營運能力狀況等進行分析與評價,為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來,作出正確決策提供準確的信息或依據的經濟應用學科。財務分析包括對財務報表上的財務會計資料的分析、對管理會計資料、其他業務核算資料和市場信息資料的分析。狹義的財務分析又稱財務報表分析,指對財務報表上的有關數據資料進行比較、分析和研究,從而了解企業的財務狀況,發現企業經營中存在的問題,預測企業未來發展趨勢,為科學決策提供依據。

財務分析的目的是運用財務數據評價公司當前和過去的業績并評估其可持續性。不同的財務報表分析主體進行財務分析的目的是不同的,不同的財務分析服務對象所關心的問題也是不同的。本文采用狹義財務分析方法,從企業投資者角度進行財務報表分析,分析企業投資者資本保值和增值的關鍵指標,即企業盈利能力狀況。

二、應用分析

文章選取了通信及相關設備制造業中兩個業績鮮明的上市公司:一個是業績一直良好的中興通訊股份有限公司;一個是已于2009年3月3日暫停上市的甘肅蘭光科技股份有限公司。

中興通訊股份有限公司1985年成立。1997年11月18日,中興通訊A股在深圳證券交易所上市。2004年12月,中興通訊作為中國內地首家A股上市公司成功在香港上市。股票代碼: 000063,股票簡稱:中興通訊。至今公司經營業績良好。

甘肅蘭光科技股份有限公司1998年8月31日向甘肅省工商行政管理局申請工商部門注冊登記成立,其母公司系蘭光經濟發展公司,母公司之控股股東為蘭光電子集團有限公司,蘭光電子集團有限公司系甘肅省國有資產監督管理委員會全資擁有的國有獨資公司。該公司于2000年6月22號上市,股票代碼:000981,股票簡稱:S*ST蘭光。于2009年3月3日暫停上市。

(一)總體分析

為了說明財務分析在證券投資中的應用,現利用兩企業財務指標進行分析。

兩財務指標數據如表1所示(摘自新浪財經網)。

根據表1可以看到,業績比較好的中興通訊在金融危機的大環境下還是保持了很好的經營業績,在2008年凈資產收益率和凈利潤率還有所增加,說明了該公司的經營實力與發展前景還是很光明的。但在2008年,該公司的償債能力與營運能力還是有所下降的。現已暫停上市的蘭光科技2007年和2008年的各項財務指標的變化幅度都相當大,特別是2008年的凈資產收益率和凈利潤率。分析其原因,一方面是由于公司經營狀況一直沒有得到良好的改善而導致了經營業績的進一步惡化;另一方面,是由于受到金融危機的影響與沖擊而使公司沒有很好的應對對策。

(二)各指標具體分析

根據表1的財務指標數據,計算出兩企業的財務指標的變動比率,用以分析說明企業的綜合能力。兩企業財務指標比率變動數據如表2所示:

1.盈力能力

中興通訊盈力能力是逐年上升的。2006―2008年,凈資產收益率、總資產收益率、凈利潤率、每股收益變動幅度不大,相對穩定。2008年與2007年相比,凈資產收益率、總資產收益率、每股收益的變動率有所下降,但凈利潤率的變動率有所上升。這就給投資者一個很好的信號,說明該公司仍有較好的盈力能力,該股票仍有良好的發展空間,是非常有投資潛力的。

蘭光科技的盈力能力是逐年下降的。2006―2008年,凈資產收益率、總資產收益率、凈利潤率、每股收益發生了較大的改變,2008年與2007年相比,變動率分別達到589.5%、161.15%、241.58%、108.96%。變動比率都是負變動,變動幅度較大。蘭光科技的盈力能力完全不能達到投資者的要求,對它的股票投資是完全沒有必要的。

2.償債能力

蘭光科技和中興通訊的流動比率、速動比率從2006年到2008年都是逐年下降的,中興通訊變動幅度是逐步縮小的,分別從-20.65%～-2.74%、-24.53%～-6.67%。蘭光科技的下降幅度是逐步擴大的,分別從-12.97%～-39.13%、-13.04%～41.43%;蘭光科技和中興通訊的資產負債比率從2006年到2008年都是逐年上升的,蘭光科技的上升幅度是0.65%～64.26%,中興通訊上升幅度是18.49%～4.55%。從以上分析可以看出,不管是短期償債能力還是長期償債能力,蘭光科技的償債能力是不斷削弱的,而中興通訊的償債能力是不斷增強的。這說明了中興通訊的基礎更堅固、更值得投資。

3.營運能力

中興通訊存貨周轉率是逐年下降的,下降幅度從-1.57%～-27.39%;應收賬款周轉率和總資產周轉率的變動是不規律的。蘭光科技存貨周轉率和總資產周轉率是逐年下降的。下降幅度分別從-19.05%～-21.18%,-50%～-30%;應收賬款周轉率是逐年上升的,上升幅度從29 .11%～39.79%。蘭光科技與中興通訊相比,它的營運能力較弱。

(三)影響因素分析

通過對中興和蘭光綜合能力的分析,將進一步分析影響財務指標的因素。兩企業財務數據如表3所示:

1.中興科技

通過以上分析可以看出,中興科技的盈利能力是逐年上升的,那么影響上升的主要因素又是什么?是主營業務收入、所有者權益和凈利潤共同作用的結果,其中,2007年、2008年凈利潤的變動比率分別為:55.09%、32.59%;收入的變動比率分別分:51%、27.36%;所有者權益的變動比率分別為:13.66%、17.4%。可知,凈利潤率對盈利能力的影響更大。雖然中興科技的償債能力是逐年下降的,但下降的幅度是不斷縮小的。由于總資產和所有者權益是影響償債能力的主要因素,那么哪一個對其的影響更大?2007年和2008年總資產的變動比率分別為:51.15%、29.85%;所有者權益的變動比率分別為:13.66%、17.4%。可知,總資產對償債能力的影響更大。

2.蘭光科技

相對于蘭光科技而言,蘭光科技的盈利能力和償債能力都是逐年下降的,那么影響它們下降的主要因素又是什么?由上表可知,是由于主營業務收入、所有者權益、資產和凈利潤共同作用的結果,但在2007年的變動比率中主營業務收入的影響更大,其變動比率為-53.41%;而凈利潤、所有者權益和資產的變動比率分別為-33.9%、-20.98%和-13.7%。在2008年的變動比率中凈利潤的影響更大,其變動比率為108.27%;而主營業務收入、所有者權益和資產的變動比率分別為-39.03%、-70.19%和-24.02%。可知,凈利潤和所有者權益對盈力和償債能力的影響更大。

三、結論

通過以上的分析,財務分析對現有的和潛在的投資者的投資決策很重要。財務分析作為一種常用的分析工具,可以幫助投資者、債權人和經營者及其他利益相關者了解和把握上市公司財務狀況、經營成果和現金流量等情況,可以在一定程度上揭示上市公司的發展潛力,使投資者作出對其自身利益有利的決策,使證券市場良性循環,促進其健康、持續的發展。

我國現行的資本市場還不規范和不完善,各項制度不健全,中國股市在很大程度上是“政策市”和“投機市”,而且我國股票投資者主要是大量的個體股民或散戶,缺乏大的機構投資者,個體股民或個體投資者出于專業知識水平、分析成本費用等限制,無法將財務報表分析特別是跟蹤分析納入自己的投資決策中。投資者應牢固樹立理性投資觀念,自覺學習和掌握財務報表分析的方法和技術,把財務報表分析的基礎分析方法和技術分析方法結合起來,通過對財務報表的分析,并將其應用于投資中,這樣才能使其在股海中立于不敗之地。

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Apply of Financial Analysis in Security Investment

(Harbin University of commerce,Harbin 150028,,China)

篇6

中南大學的饒育蕾和劉達鋒著的《行為金融學》是我國第一本系統闡述行為金融學理論的著作。吳世農、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國證券市場初建時就對中國股市調查并進行取樣分析，得出中國市場為非有效市場，其主要論文有：吳世農、韋紹永的《上海股市投資組合規模和風險關系的實證研究》，陳旭、劉勇的《對我國股票市場有效性的實證分析及隊策建議》。國內對這一理論的研究相對不足，對投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國學者的思路進行論證。美國學者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達摩達蘭著的《投資管理》總結了美國比較有影響力的觀點，對行為金融學理論在投資領域的應用進行了發展，對投資行為進行了全面剖析，其對投資策略的研究更具有獨到之處，這種在行為金融學下投資策略的研究對我國證券業的發展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25歌法則》以其簡單而明了的筆法描繪了行為金融學下投資方法的選擇應具備的條件和原則，指導我們的實踐。BrighamEhrharot著的《財務管理理論與實務》中也不乏對行為金融學的應用，比如：選擇權的應用等。

2行為金融學概述

行為金融學是將行為學、心理學和認知學成果運用到金融市場上產生的一種新理論，是基于心理學實驗結果提出投資者決策時的心理特征假設來研究投資者實際投資決策行為的一門學科。

行為金融學有兩個研究主題：一是市場并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會發生的各種認知和行為偏差問題。

主要理論：

證券市場是不完全有效的即市場定價不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風險即金融噪聲理論。投資者構筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學總結的投資者行為偏差有：決策參考點決定行為者對風險的態度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過度自信心理和從眾心理。

3行為金融學在實務中的應用

實際上，各種積極管理模式都假定市場定價失真或無效。他們認為通過投資于定價失真的市場或資產可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無效性是轉瞬即逝的，這樣，這些無效性可能會為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應股權溢價、期權微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應等等金融學難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點來判斷預期的損益、動量交易策略等投資策略。一些金融實踐者已經開始運用行為金融學的這些投資策略來指導他們的投資活動。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價格下跌時，分批買進股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動。

行為金融學認為，人們在進行決策的時候，往往會選擇一個決策參考點來判斷預期的損益，而非著眼于最終的財富狀況。在心理預期的過程中，人們會把決策分成不同的心理帳戶來考慮，常常擁有自信情節，高估已經擁有的商品或服務，并且傾向于增加這里物品或服務的使用次數。還對預期的損失過于敏感，把同樣價值的損失計算成遠高于同樣價值的收益，而對已經形成損失的東西卻表現出一種“處置效果”，由于期待機會收回成本而繼續經受可能的損失。因此在行為金融學中的“心理”帳戶和“認知偏差”這兩個概念，應該在日常理財中關注。運用動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾準則，當股票收益或股票收益與交易量同時滿足過濾準則時就買入或賣出股票的投資策略。當處置效應在證券市場上比較嚴重時，其帶來的股票基本價值與市場價格之間的差幅就會更大；當價格向價值回歸時，可利用動量交易策略，通過差幅獲利。

市場無效性本質上是一種套利機會，如果足夠多的資金追求同一種市場無效性，它肯定會消失。對于許多定量投資者來說，永遠感到困惑的是，一旦某種市場無效性在學術刊物上得到詳細論述，它就奇怪地消失了。實際上，如果昨天的無效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設想它明天仍然存在是非常危險的。資本市場同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權威”的信息，應該努力追求有個性的投資策略。

在職業資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯誤的人，但其中的許多錯誤都可以歸因于人類本性——追求安穩、相信潮流、失敗后希望改換風格和指導思想。投資組合管理中的一些錯誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場，一些錯誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風險承受性。

4股票投資策略

4.1具備股票投資取勝的素質

對于我們來說，在股票業取得成功的素質應該包括：忍耐、自立、簡單明了、能忍受痛苦、心胸開闊、有獨立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨立的研究工作、勇于承認錯誤，還有對普通的商業恐慌不屑一顧。這些素質的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學是相符的，市場可能是無效的，積極管理者也有增加價值的潛力，但這些無效性既不簡單，也不是靜態的，利用起來代價也不低。換言之，市場無效性的一個特點就是容易消失。這就意味著市場無效性一旦被隔離出來，并廣為人知，越來越多的資金追逐這一無效性時，這個特點就消失了。問題不在于投資者和他們的顧問很愚昧或麻木不仁，在于當信息收到之時情況可能已經發生變化。當樂觀的金融信息廣泛傳播時，大多數投資人認為這個經濟形勢在近期內還會進一步高漲時，經濟走勢實際上已經向衰退邁進。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學頭腦”是不科學的。

4.2逆潮流而動

風險觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會性生物，渴望與別人協調一致，達成共識。以常規方式失敗經常比非常規性失敗痛苦較少。相應地，投資者更愿意冒以常規方式失敗的較大風險，而不愿意冒可能以非常規方式失敗的較小風險。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對風險有多少耐心。

參考文獻

篇7

中圖分類號：F830.59文獻標識碼：A文章編號：1008-2670（2014）04-0029-07

一、引言

在經濟全球化和金融一體化的影響下，我國金融市場也得到了快速的發展。但是資本市場存在如上市公司質量不高、財務信息造假、監管不嚴、行政化嚴重等問題[1]，導致其在金融結構、市場機制、市場深度、市場文化方面距離成熟的資本市場還有一定的差距，市場波動性較大，因而證券投資的風險管理問題就比較突出，而建立科學有效的風險度量方法是進行風險管理的基礎。馬科維茨的均值―方差模型的提出是金融風險進入量化時代的標志，但是該模型假設條件過于苛刻，其實際應用受到很多學者的質疑，之后又有學者提出其他方法，到目前為止有半方差度量法[2]、VAR度量方法[3]、ARCH度量方法[4]、β系數度量方法[5]等。但是這些風險度量方法都存在一定程度的缺陷，如半方差只說明收益率的偏離方向，沒有反映證券組合的損失到底有多大[6];而VAR度量方法是在假設收益服從正態分布的條件上成立的[7]。實際中證券的收益率是不服從正態分布的，有必要尋找一種廣泛有效的風險度量方法。從內涵上來看，熵是不確定性的體現，并且在度量過程中無需對分布做任何假設，因此本文提出將熵理論引入投資組合模型中，來尋求更加實用的組合選擇工具。

許國志、李鳳章[8]將熵與決策行動的不確定性和風險相聯系并用于決策分析中。顧昌耀、邱苑華[9]提出將熵引入到貝葉斯決策中，改進和完善已有信息價值度量，豐富和發展了貝葉斯決策理論。在理論引入基礎上，很多學者建立了自己的模型。主要有兩種方法，一種方法是計算每只股票的熵來代表每只股票的風險，并對股票風險進行排序，篩選出適當數量的股票進行組合，但是這種方法并沒有給出最終的投資方案。姜丹、錢玉美[10]建立效用風險熵模型，考慮了隨機事件客觀狀態的不確定性和結果價值兩方面的因素，并且說明了用熵衡量風險的合理性。楊繼平[11]通過期望―效用決策模型對股票進行篩選排序，并與二階隨機占優準則做了比較，得出期望―效用決策模型更具有實用性的結論，但是該模型計算量巨大并且未考慮投資者的風險偏好。袁博[12]建立最單純的熵模型，并引入調節因子來度量股票投資風險，對原上證50的50只股票進行風險排序，篩選出20只目標股票。實證研究得出，熵模型在度量股票投資風險具有高效、便捷、實用性。另外一種方法是根據熵的定義，直接給出投資組合的熵值表達式，確定投資方案，但是這種方法沒有考慮個股風險對于投資方案的影響。李華[13]利用熵的最大熵原理改變組合投資的目標函數建立了模型。李江濤[14]結合我國實際情況，考慮交易費用、限制約束、最小交易單位以及限制賣空等幾個條件，構建了均值―熵模型，該模型與我國真實股票市場相接近，與實際更相符，但是沒有通過具體數據進行實證研究。

綜上，國內學者對于熵理論對金融風險的度量和管理的研究還處于起步階段，在建立模型時單獨使用個股熵值排序篩選法和計算組合熵值確定投資方案這兩種方法，所以各模型都有不可避免的弊端，因此將這兩種方法結合起來，用投資比例加權個股的熵值來表示系統的風險是一種新的研究思路和方法。

二、均值―熵模型概述

用熵來度量投資風險，對收益率的概率分布沒有要求。在實際的證券市場中，各風險資產收益率的分布并不是確定的，投資者只關心的是實際收益率小于期望收益率時所面臨的風險，因此用熵度量投資風險在實際應用中更具有實用性和價值意義。從熵的定義來看，熵描述的是一個系統的無序程度，而信息熵是將系統的無序程度與信息量有效結合，信息熵的數值越大，表明該值包涵的樣本的信息量越大，樣本的不確定性程度就越小。風險本質上看是表現投資者收益率的不確定程度。選擇用信息熵來度量投資風險具有更加完善的理論基礎。熵表現的是收益率概率分布的多階矩特征，能涵括更多關于分布的信息，相比只能反映分布二階矩特征的方差，能更加準確地衡量投資者面臨的全部風險。用熵衡量投資風險更符合客觀現實，誤差更小。根據熵的定義及其性質可知，用熵函數度量投資風險與投資者對于風險度量的理解是相一致的，基于熵測度風險的資產風險排序，相比用方差度量更具有合理性。

根據信息熵的定義可知，單個證券的熵值可用H（X）=∑ni=1-pilnpi求出，可將此公式定義為證券的初始熵值，但是根據信息熵的性質可知，由于各證券的收益率不是相互獨立的，因此不具有可加性。常用的辦法是將證券的熵分解成受市場影響的系統風險熵和非系統熵。王博[17]提出用β系數加權的市場收益率的熵和殘差項的熵的和來表示單個證券的熵，具體表示為H（S）=βH（rm）+H（εi），但是該模型假設殘差項和市場收益率是不相關的，而在現實生活中，殘差項和市場收益率是有一定關系的。所以在此基礎上，引入條件熵對此模型進行改進。所有單個證券的收益率對市場收益率的條件熵都是獨立的，這樣單個證券的熵就能相加。單個證券的熵值公式表示為：

由以上定義可以看出，H（S）反映的是某資產的風險程度，H（S）的值的大小與其風險程度是正相關的。

基于以上單個風險資產的風險度量公式，可定義投資組合的熵值公式：

設投資者投資于n種證券，第i（i=1、2….n）種證券的投資比例為xI，∑ni=1Xi=1，0≤Xi≤1（i=1、2….n）。則n種證券的組合投資風險為：

理性的投資者總是希望在一定的收益下，投資風險盡可能的小。從這方面看還需加入一個約束條件使得證券投資組合的期望收益率大于等于某一給定的值，得到的均值 ― 熵模型為：

三、均值―熵模型的實證分析

（一）數據選擇

由于投資資本的有限性，投資者在選取投資組合時既要兼顧分散風險又要考慮自身資本承受能力，因此投資組合中的股票數量不宜過多。由根據風險分散和投資組合原理以及對中國股票市場的調查研究得出的經驗法則[12]可知，當投資組合中的股票數量超過12只時，組合對非系統風險的分散作用開始減弱。因此，在研究過程中可以選擇10只股票，此時組合對非系統風險的分散作用較大。

從深證100中涉及金融、能源、交通、地產等行業中選取成長性好、業績高、收益率穩定的10只股票進行研究[15]。所選股票見表1。

為了保證數據序列的平穩性，選擇使用股票的對數收益率來研究。為了保證模型的時效性，選取2012年7月1日至2013年7月1日的日收益率來研究。表1選取股票名稱及代碼

（二）數據處理

我們可以根據這10只股票從2012年7月1日至2013年7月1日的收盤價數據分析來推斷其未來的收益趨勢，股票的對數收益率定義為：

rit=lnpit-lnpit-1

（7）

公式中，rit表示第i只股票在第t個交易日的對數收益率，pit，pit-1表示第i只股票在第t-1，t個交易日的收盤價。 在進行計算之前，通過計算收益率序列的均值、標準差、偏度、峰度及正態分布檢驗統計量來了解各只股票收益率序列的基本統計特征。各股票相關統計特征值數如表2：

從表2可以看出，各股票收益率的均值都在零附近，峰度遠大于正態分布下的K=3，表現出顯著的尖峰厚尾的特征，且各股票收益率的J-B統計量都遠大于零，說明收益率序列不服從正態分布。

作為時間序列，盡管不服從正態分布，但是仍有必要檢驗序列的平穩性，平穩性檢驗最常用的是ADF檢驗，各股票的單位根檢驗的數據如表3：

從表3可以看出，在置信度為0.05的水平下，10只股票的收益率序列都通過了平穩性檢驗，可以進行進一步的熵值計算。表3ADF統計

（三）數據計算

根據股票日收益率的定義可求出每只股票的對數收益率序列，并將區間[min（r），max（r）]等分10個小區間，并用頻率來代替概率，這樣可得到10只股票收益率的分布率和每個區間的樣本均值，如表4所示，每只股票的第一行為頻率，第二行為中間值：

根據以上概率分布，可求出每只股票的期望對數收益率和初始熵值，具體如表5和表6所示：

各股票初始熵值與其方差的對比如表7所示。從表7可以看出，用熵衡量風險與用方差衡量有類似的效果，基本符合熵越大，方差越大。但也有一些不同，驗證了研究熵度量風險的必要性。

運用同樣的方法求深證100指數的概率分布，來代表市場收益率的概率分布。具體結果如表8所示：表7初始熵值與方差對比表

接下來計算在給定收益率的條件下，用熵值衡量風險與用標準差衡量風險的區別，可以通過計算一定收益率水平下，要使得投資組合的風險最小的各個股票的組合情況。

利用MATLAB中的優化工具箱可求解公式（6）這一線性約束問題，求出均值―熵模型下10只股票的投資比例，如表12所示：

為了方便比較，我們可以求出相同收益率水平下，均值―方差模型的投資比例，具體如表13所示：

通過對比均值―方差模型與均值―熵模型在相同收益率下的投資方案，可以看出，在收益率由低到高的過程中，兩種模型都會選擇用收益風險比較大的中金嶺南（000060）代替華聯控股（000036），可見新舊模型存在相似的選擇過程。但是用熵度量風險的新模型計算出的投資方案中只通過兩只股票來分散風險，而傳統方法得出的最有投資組合中包括了更多的股票。

四、結論

（一）用熵來度量風險具有合理性和可行性

從實證過程可以看出，股票的熵值不依賴于某種特定的分布，只要確定收益率的分布，便能求出股票的熵值，因此熵值是一種理想的股票風險度量手段[16]。

（二）均值―熵模型能夠為投資者提供更加簡單的投資方案

從以上的實證結果可以看出，在相同收益率下，用均值―方差模型計算出的最優投資組合中包含的股票數量更多。雖然從理論上來講，選擇的股票越多，分散風險的效果就越明顯，但是過度分散不僅不會降低投資者面臨的風險，反而會因為信息成本等其他成本的增加提高風險。而基于熵度量風險的均值―熵模型提供給投資者的最優方案中包括的股票數量更少，更加簡潔，可以減少交易費用和管理費用，降低投資者的風險。

（三）模型評價

1.模型優勢

（1）使用熵代替方差衡量投資組合的風險，不需要對收益率的分布做任何假設，是一種對客觀概率的正確描述和無偏估計，代表風險的熵值的大小只與收益率的概率分布狀況有關，這就克服了使用均值―方差模型必須假設收益率的分布是正態分布的缺陷。因此，均值―熵模型在使用時更具有實用性。

（2）熵在度量風險時與方差的效果是相似的，但是熵可以描述收益率的多階矩的特性，相比方差只能表達的二階矩的特征，熵能提供更多關于收益率的信息，因此能更加準確地衡量不確定程度。投資者確定各個風險資產的投資比例的過程是復雜動態多變的，用熵來衡量投資組合的風險更加合理。

（3）雖然增加投資組合中的資產數量能夠有效分散系統風險，但是過度分散反而會降低組合收益。本文的實證結果表明，均值―熵模型能夠在相同收益水平上，提供給投資者更加簡單精煉的投資方案。包含股票數量較少的投資方案，能在分散風險的基礎上有效降低管理費用和交易費用，從而降低投資者面臨的風險。

2.模型的不足之處

（1）本文提出的均值―熵模型，在數學方面欠缺嚴謹性，沒有證明過程。

（2）整個計算過程過于繁瑣，需要進一步通過計算機仿真，增強模型的實用性，為投資者選取資產組合提供便利工具。

（3）由于熵的值只跟變量的概率分布有關系，并不受其取值的影響，不能表現出投資者對于風險的主觀反映，因此熵對風險的描述欠缺全面性。

（4）在整個分析過程中，沒有考慮稅收和交易費用等問題，需要進一步改進。

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[4]閆冀楠.股市投資收益與風險直接關系的定量研究[J].天津大學學報，1999（7）：454-458.

[5]丁健. β系數估計方法研究[D].北京：對外經濟貿易大學，2006.

[6]王春峰.金融市場風險管理[M].天津：天津大學出版社，2001.

[7]趙青.投資項目組合風險分析與度量[D].西安：西北工業大學，2005.

[8]李鳳章.決策分析中的風險、不確定性和熵[D].北京：中國科學院，1988.

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[10]姜丹，錢玉美.效用風險熵[J].中國科學技術大學學報，1994，24（4）：461-469.

[11]楊繼平，張力建.期望效用―熵決策模型在滬市爭取按投資選擇中的應用研究[J].系統工程，2005，23（12）：23-29.

[12]袁博.熵模型在股票投資風險管理中的應用研究[D].西安：西安建筑科技大學，2009.

[13]李華.證券投資組合中的熵優化模型研究[J].大連理工大學學報，2005，33（6）：16-21.

篇8

1 文獻綜述

一般認為，行為金融學的產生以1951年burrel教授發表《投資戰略的實驗方法的可能性研究》一文為標志，該文首次將行為心理學結合在經濟學中來解釋金融現象。1972年，slovic教授和bauman教授合寫了《人類決策的心理學研究》，為行為金融學理論作出了開創性的貢獻。1979年daniel kahneman教授和amos tversky教授發表了《預期理論：風險決策分析》，正是提出了行為金融學中的預期理論。

中南大學的饒育蕾和劉達鋒著的《行為金融學》是我國第一本系統闡述行為金融學理論的著作。吳世農、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國證券市場初建時就對中國股市調查并進行取樣分析，得出中國市場為非有效市場，其主要論文有：吳世農、韋紹永的《上海股市投資組合規模和風險 關系的實證研究》，陳旭、劉勇的《對我國股票市場有效性的實證分析及隊策建議》。國內對這一理論的研究相對不足，對投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國學者的思路進行論證。美國學者彼得l•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達摩達蘭著的《投資管理》總結了美國比較有影響力的觀點，對行為金融學理論在投資領域的應用進行了發展，對投資行為進行了全面剖析，其對投資策略的研究更具有獨到之處，這種在行為金融學下投資策略的研究對我國證券業的發展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25 歌法則》以其簡單而明了的筆法描繪了行為金融學下投資方法的選擇應具備的條件和原則，指導我們的實踐。brigham ehrharot著的《財務管理理論與實務》中也不乏對行為金融學的 應用，比如：選擇權的應用等。

2 行為金融學概述

行為金融學是將行為學、心理學和認知學成果運用到金融市場上產生的一種新理論，是基于心理學實驗結果提出投資者決策時的心理特征假設來研究投資者實際投資決策行為的一門學科。

行為金融學有兩個研究主題：一是市場并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會發生的各種認知和行為偏差問題。

主要理論：

證券市場是不完全有效的即市場定價不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風險即金融噪聲理論。投資者構筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學總結的投資者行為偏差有：決策參考點決定行為者對風險的態度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過度自信心理和從眾心理。

3 行為金融學在實務中的應用

實際上，各種積極管理模式都假定市場定價失真或無效。他們認為通過投資于定價失真的市場或資產可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無效性是轉瞬即逝的，這樣，這些無效性可能會為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應股權溢價、期權微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應等等金融學難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點來判斷預期的損益、動量交易策略等投資策略。一些金融實踐者已經開始運用行為金融學的這些投資策略來指導他們的投資活動。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價格下跌時，分批買進股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動。

行為金融學認為，人們在進行決策的時候，往往會選擇一個決策參考點來判斷預期的損益，而非著眼于最終的財富狀況。在心理預期的過程中，人們會把決策分成不同的心理帳戶來考慮，常常擁有自信情節，高估已經擁有的商品或服務，并且傾向于增加這里物品或服務的使用次數。還對預期的損失過于敏感，把同樣價值的損失計算成遠高于同樣價值的收益，而對已經形成損失的東西卻表現出一種“處置效果”，由于期待機會收回成本而繼續經受可能的損失。因此在行為金融學中的“心理”帳戶和“認知偏差”這兩個概念，應該在日常理財中關注。　運用動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾準則，當股票收益或股票收益與交易量同時滿足過濾準則時就買入或賣出

股票的投資策略。當處置效應在證券市場上比較嚴重時，其帶來的股票基本價值與市場價格之間的差幅就會更大；當價格向價值回歸時，可利用動量交易策略，通過差幅獲利。

市場無效性本質上是一種套利機會，如果足夠多的資金追求同一種市場無效性，它肯定會消失。對于許多定量投資者來說，永遠感到困惑的是，一旦某種市場無效性在學術刊物上得到詳細論述，它就奇怪地消失了。實際上，如果昨天的無效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設想它明天仍然存在是非常危險的。資本市場同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權威”的信息，應該努力追求有個性的投資策略。

在職業資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯誤的人，但其中的許多錯誤都可以歸因于人類本性——追求安穩、相信潮流、失敗后希望改換風格和指導思想。投資組合管理中的一些錯誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場，一些錯誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風險承受性。

4 股票投資策略

4.1 具備股票投資取勝的素質

對于我們來說，在股票業取得成功的素質應該包括：忍耐、自立、簡單明了、能忍受痛苦、心胸開闊、有獨立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨立的研究工作、勇于承認錯誤，還有對普通的商業恐慌不屑一顧。這些素質的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學是相符的，市場可能是無效的，積極管理者也有增加價值的潛力，但這些無效性既不簡單，也不是靜態的，利用起來代價也不低。換言之，市場無效性的一個特點就是容易消失。這就意味著市場無效性一旦被隔離出來，并廣為人知，越來越多的資金追逐這一無效性時，這個特點就消失了。問題不在于投資者和他們的顧問很愚昧或麻木不仁，在于當信息收到之時情況可能已經發生變化。當樂觀的金融信息廣泛傳播時，大多數投資人認為這個經濟形勢在近期內還會進一步高漲時，經濟走勢實際上已經向衰退邁進。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學頭腦”是不科學的。

4.2 逆潮流而動

風險觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會性生物，渴望與別人協調一致，達成共識。以常規方式失敗經常比非常規性失敗痛苦較少。相應地，投資者更愿意冒以常規方式失敗的較大風險，而不愿意冒可能以非常規方式失敗的較小風險。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對風險有多少耐心。

參考文獻

篇9

1 文獻綜述

一般認為，行為金融學的產生以1951年Burrel教授發表《投資戰略的實驗方法的可能性研究》一文為標志，該文首次將行為心理學結合在經濟學中來解釋金融現象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合寫了《人類決策的心理學研究》，為行為金融學理論作出了開創性的貢獻。1979年Daniel Kahneman教授和Amos Tversky教授發表了《預期理論：風險決策分析》，正是提出了行為金融學中的預期理論。

中南大學的饒育蕾和劉達鋒著的《行為金融學》是我國第一本系統闡述行為金融學理論的著作。吳世農、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國證券市場初建時就對中國股市調查并進行取樣分析，得出中國市場為非有效市場，其主要論文有：吳世農、韋紹永的《上海股市投資組合規模和風險 關系的實證研究》，陳旭、劉勇的《對我國股票市場有效性的實證分析及隊策建議》。國內對這一理論的研究相對不足，對投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國學者的思路進行論證。美國學者彼得L伯恩斯坦和阿斯瓦斯達摩達蘭著的《投資管理》總結了美國比較有影響力的觀點，對行為金融學理論在投資領域的應用進行了發展，對投資行為進行了全面剖析，其對投資策略的研究更具有獨到之處，這種在行為金融學下投資策略的研究對我國證券業的發展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25 歌法則》以其簡單而明了的筆法描繪了行為金融學下投資方法的選擇應具備的條件和原則，指導我們的實踐。Brigham Ehrharot著的《財務管理理論與實務》中也不乏對行為金融學的 應用，比如：選擇權的應用等。

2 行為金融學概述

行為金融學是將行為學、心理學和認知學成果運用到金融市場上產生的一種新理論，是基于心理學實驗結果提出投資者決策時的心理特征假設來研究投資者實際投資決策行為的一門學科。

行為金融學有兩個研究主題：一是市場并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會發生的各種認知和行為偏差問題。

主要理論：

證券市場是不完全有效的即市場定價不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風險即金融噪聲理論。投資者構筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學總結的投資者行為偏差有：決策參考點決定行為者對風險的態度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過度自信心理和從眾心理。

3 行為金融學在實務中的應用

實際上，各種積極管理模式都假定市場定價失真或無效。他們認為通過投資于定價失真的市場或資產可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無效性是轉瞬即逝的，這樣，這些無效性可能會為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應股權溢價、期權微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應等等金融學難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點來判斷預期的損益、動量交易策略等投資策略。一些金融實踐者已經開始運用行為金融學的這些投資策略來指導他們的投資活動。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價格下跌時，分批買進股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動。

行為金融學認為，人們在進行決策的時候，往往會選擇一個決策參考點來判斷預期的損益，而非著眼于最終的財富狀況。在心理預期的過程中，人們會把決策分成不同的心理帳戶來考慮，常常擁有自信情節，高估已經擁有的商品或服務，并且傾向于增加這里物品或服務的使用次數。還對預期的損失過于敏感，把同樣價值的損失計算成遠高于同樣價值的收益，而對已經形成損失的東西卻表現出一種“處置效果”，由于期待機會收回成本而繼續經受可能的損失。因此在行為金融學中的“心理”帳戶和“認知偏差”這兩個概念，應該在日常理財中關注。　運用動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾準則，當股票收益或股票收益與交易量同時滿足過濾準則時就買入或賣出

股票的投資策略。當處置效應在證券市場上比較嚴重時，其帶來的股票基本價值與市場價格之間的差幅就會更大；當價格向價值回歸時，可利用動量交易策略，通過差幅獲利。

市場無效性本質上是一種套利機會，如果足夠多的資金追求同一種市場無效性，它肯定會消失。對于許多定量投資者來說，永遠感到困惑的是，一旦某種市場無效性在學術刊物上得到詳細論述，它就奇怪地消失了。實際上，如果昨天的無效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設想它明天仍然存在是非常危險的。資本市場同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權威”的信息，應該努力追求有個性的投資策略。

在職業資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯誤的人，但其中的許多錯誤都可以歸因于人類本性——追求安穩、相信潮流、失敗后希望改換風格和指導思想。投資組合管理中的一些錯誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場，一些錯誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風險承受性。

4 股票投資策略

4.1 具備股票投資取勝的素質

對于我們來說，在股票業取得成功的素質應該包括：忍耐、自立、簡單明了、能忍受痛苦、心胸開闊、有獨立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨立的研究工作、勇于承認錯誤，還有對普通的商業恐慌不屑一顧。這些素質的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學是相符的，市場可能是無效的，積極管理者也有增加價值的潛力，但這些無效性既不簡單，也不是靜態的，利用起來代價也不低。換言之，市場無效性的一個特點就是容易消失。這就意味著市場無效性一旦被隔離出來，并廣為人知，越來越多的資金追逐這一無效性時，這個特點就消失了。問題不在于投資者和他們的顧問很愚昧或麻木不仁，在于當信息收到之時情況可能已經發生變化。當樂觀的金融信息廣泛傳播時，大多數投資人認為這個經濟形勢在近期內還會進一步高漲時，經濟走勢實際上已經向衰退邁進。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學頭腦”是不科學的。

4.2 逆潮流而動

風險觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會性生物，渴望與別人協調一致，達成共識。以常規方式失敗經常比非常規性失敗痛苦較少。相應地，投資者更愿意冒以常規方式失敗的較大風險，而不愿意冒可能以非常規方式失敗的較小風險。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對風險有多少耐心。

參考文獻

篇10

1文獻綜述

1般認為，行為金融學的產生以1951年Burrel教授發表《投資戰略的實驗方法的可能性研究》1文為標志，該文首次將行為心理學結合在經濟學中來解釋金融現象。1972年，Slovic教授和Bauman教授合寫了《人類決策的心理學研究》，為行為金融學理論作出了開創性的貢獻。1979年DanielKahneman教授和AmosTversky教授發表了《預期理論：風險決策分析》，正是提出了行為金融學中的預期理論。

中南大學的饒育蕾和劉達鋒著的《行為金融學》是我國第1本系統闡述行為金融學理論的著作。吳世農、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國證券市場初建時就對中國股市調查并進行取樣分析，得出中國市場為非有效市場，其主要論文有：吳世農、韋紹永的《上海股市投資組合規模和風險關系的實證研究》，陳旭、劉勇的《對我國股票市場有效性的實證分析及隊策建議》。國內對這1理論的研究相對不足，對投資策略的涉足更是有限。

本文主要是借鑒了兩位美國學者的思路進行論證。美國學者彼得L•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達摩達蘭著的《投資管理》總結了美國比較有影響力的觀點，對行為金融學理論在投資領域的應用進行了發展，對投資行為進行了全面剖析，其對投資策略的研究更具有獨到之處，這種在行為金融學下投資策略的研究對我國證券業的發展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25歌法則》以其簡單而明了的筆法描繪了行為金融學下投資方法的選擇應具備的條件和原則，指導我們的實踐。BrighamEhrharot著的《財務管理理論與實務》中也不乏對行為金融學的應用，比如：選擇權的應用等。

2行為金融學概述

行為金融學是將行為學、心理學和認知學成果運用到金融市場上產生的1種新理論，是基于心理學實驗結果提出投資者決策時的心理特征假設來研究投資者實際投資決策行為的1門學科。

行為金融學有兩個研究主題：1是市場并非有效，主要探討金融噪聲理論；2是投資者并非是理性的，主要探討投資者會發生的各種認知和行為偏差問題。

主要理論：

證券市場是不完全有效的即市場定價不能完全反映1切信息，存在噪聲交易者風險即金融噪聲理論。投資者構筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。

投資者有限理性。行為金融學總結的投資者行為偏差有：決策參考點決定行為者對風險的態度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過度自信心理和從眾心理。

3行為金融學在實務中的應用

實際上，各種積極管理模式都假定市場定價失真或wu效。他們認為通過投資于定價失真的市場或資產可以獲得增值。然而所有的人都知道這種wu效性是轉瞬即逝的，這樣，這些wu效性可能會為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是1個好的投資策略中的重要組成部分。

行為金融學理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應股權溢價、期權微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應等等金融學難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點來判斷預期的損益、動量交易策略等投資策略。1些金融實踐者已經開始運用行為金融學的這些投資策略來指導他們的投資活動。

成本平均策略。成本平均策略是在股市價格下跌時，分批買進股票以攤低成本的策略。采用這1策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動。

行為金融學認為，人們在進行決策的時候，往往會選擇1個決策參考點來判斷預期的損益，而非著眼于最終的財富狀況。在心理預期的過程中，人們會把決策分成不同的心理帳戶來考慮，常常擁有自信情節，高估已經擁有的商品或服務，并且傾向于增加這里物品或服務的使用次數。還對預期的損失過于敏感，把同樣價值的損失計算成遠高于同樣價值的收益，而對已經形成損失的東西卻表現出1種“處置效果”，由于期待機會收回成本而繼續經受可能的損失。因此在行為金融學中的“心理”帳戶和“認知偏差”這兩個概念，應該在日常理財中關注。運用動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾準則，當股票收益或股票收益與交易量同時滿足過濾準則時就買入或賣出股票的投資策略。當處置效應在證券市場上比較嚴重時，其帶來的股票基本價值與市場價格之間的差幅就會更大；當價格向價值回歸時，可利用動量交易策略，通過差幅獲利。

市場wu效性本質上是1種套利機會，如果足夠多的資金追求同1種市場wu效性，它肯定會消失。對于許多定量投資者來說，永遠感到困惑的是，1旦某種市場wu效性在學術刊物上得到詳細論述，它就奇怪地消失了。實際上，如果昨天的wu效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設想它明天仍然存在是非常危險的。資本市場同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權威”的信息，應該努力追求有個性的投資策略。

在職業資金管理游戲中獲勝的資金管理者1般都是最少犯錯誤的人，但其中的許多錯誤都可以歸因于人類本性——追求安穩、相信潮流、失敗后希望改換風格和指導思想。投資組合管理中的1些錯誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場，1些錯誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，1方面要獲得高額收益，另1方面還不能超越客戶的風險承受性。

4股票投資策略

4.1具備股票投資取勝的素質

對于我們來說，在股票業取得成功的素質應該包括：忍耐、自立、簡單明了、能忍受痛苦、心胸開闊、有獨立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨立的研究工作、勇于承認錯誤，還有對普通的商業恐慌不屑1顧。這些素質的具備與巴菲特的忠告是1致的，與行為金融學是相符的，市場可能是wu效的，積極管理者也有增加價值的潛力，但這些wu效性既不簡單，也不是靜態的，利用起來代價也不低。換言之，市場wu效性的1個特點就是容易消失。這就意味著市場wu效性1旦被隔離出來，并廣為人知，越來越多的資金追逐這1wu效性時，這個特點就消失了。問題不在于投資者和他們的顧問很愚昧或麻木不仁，在于當信息收到之時情況可能已經發生變化。當樂觀的金融信息廣泛傳播時，大多數投資人認為這個經濟形勢在近期內還會進1步高漲時，經濟走勢實際上已經向衰退邁進。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學頭腦”是不科學的。

4.2逆潮流而動

風險觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會性生物，渴望與別人協調1致，達成共識。以常規方式失敗經常比非常規性失敗痛苦較少。相應地，投資者更愿意冒以常規方式失敗的較大風險，而不愿意冒可能以非常規方式失敗的較小風險。許多投資者并不1定像他們以為的那樣對風險有多少耐心。

參考文獻