發(fā)布時間：2023-06-02 15:11:23
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的股票投資的特征樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
大家現(xiàn)在都已經(jīng)意識到，退休金需要積極準備。但這個積累的過程，以及其中需要的技巧是有些難度的。那么，該如何解決這個問題?
我們這次想給大家介紹一個概念，那就是根據(jù)自己的階段性理財目標，比如退休金在哪一年準備好多少金額，然后配置一些在時間上、投資風格上與自己需求相符的“生命周期基金”(Life Cycle Fund)。
生命周期基金屬于動態(tài)管理
當初，生命周期基金名字的來源，就是由于它提供的資產配置組合能根據(jù)投資者在生命中的不同階段的需求而進行變化，屬于一種動態(tài)的配置過程。起初該類產品是一種專門為投資人提供退休金規(guī)劃的理財工具，如今則已擴展至子女教育金、購房等長期資金規(guī)劃運用上。
這種基金一般會設定一個目標日期，其資產配置將隨個人理財目標日期的到來而調整，越接近目標日期，高風險資產配置越低，低風險性資產越高，非常符合普通個人投資者儲備養(yǎng)老金過程中風險承受能力下降、投資期限縮短的特點。這類基金名稱多以目標日期直接命名，例如“目標2010”、“目標2025”等。投資人投資起來非常簡單，僅需依據(jù)自己的退休時間，即可選擇合適的基金。
三只生命周期基金之異同
目前我國市場上也有三只生命周期基金―分別是匯豐晉信“2016生命周期基金”、匯豐晉信“2026生命周期基金”、大成“2020生命周期基金”。
這三只生命周期基金都屬于“目標日期型”基金，大家通過其名稱，就能清楚地看到，這三只基金分別適合打算在2016年、2020年或2026年左右退休的人群。
理論上，該三只生命周期基金雖然都是隨著生命的軌跡不斷降低投資風險，但最初的起步卻大不相同，每一階段降低風險的幅度也各有千秋。
最先成立的匯豐晉信2016生命周期基金，2006年5月成立以來就以混合型的身份進入市場，根據(jù)該產品契約，其每年的股票投資比例上限都有所變化，至2016年6月1日以后，股票的投資比例最多不超過5％，業(yè)績比較標準也調整為銀行活期存款利率(稅后)，完全轉化為債券型基金進行操作。
2006年9月成立的大成2020生命周期基金，相對來說更為激進，初次進入市場，股票投資比例上限可以達到95％，而且有四年多的時間可以維持這種方式的操作風格，至生命周期結束以后，也可以有至多20％的股票投資比例。
以上兩只基金對每個階段投資的股票比例沒有下限控制，固定收益類投資比例都可以達到100％，這就給了這兩只基金比較大的倉位調動空間，在市場行情很差時，盡量降低風險。
而2008年7月份成立的匯豐晉信2026生命周期基金，對股票投資比例的上下限都作了規(guī)定，該基金成立初為股票型基金，然后逐漸調高固定收益類投資比例，至2026年9月1日以后，股票投資比例上限為20％。
在具體的操作過程中，這三只基金的表現(xiàn)又大不相同。
根據(jù)“好基匯基金體檢中心”的統(tǒng)計，大成2020生命周期基金從2007年二季度的94％左右的股票倉位調整為2007年三季度的54％，下調幅度高達40％，第四季度增倉至93％左右，雖然表現(xiàn)活躍，但擇時上經(jīng)常會踏錯行情。
匯豐晉信“2016”則隨著股票投資上限不斷減小的契約規(guī)定，并結合了市場行情的變化，2008年以來將股票投資比例控制在20％至40％之間，表現(xiàn)更為穩(wěn)健。
成立時間較長的“大成2020”和“匯豐晉信2016”生命周期基金，對股票投資下限都沒有規(guī)定，但在市場大幅下跌時都并沒有大幅下調股票持倉，特別是在2008年的熊市中，沒有很好地利用“沒有股票投資下限”這一規(guī)則。
2008年7月份成立的匯豐晉信“2026生命周期基金”從2009年以來將股票倉位控制在80％以上，跟大成“2020生命周期”一樣，屬于“高收益，高風險”，相比之下，匯豐晉信“2016”表現(xiàn)更為穩(wěn)健。
挑選適合自己的生命周期基金
其實，從現(xiàn)有的這三只生命周期基金來看，我們發(fā)現(xiàn)，無論是在目標投資期限、動態(tài)資產配置調整周期、還是在每個周期內的資產配置比例上，大家都有較大的差異。這其實也給我們引發(fā)了一個思考，就是個人如何選擇適合自己的生命周期基金?
一個是考察基金的目標日期。一般情況下，只有在目標日期以前，基金的風險收益水平才會不斷調整；在目標日期以后，風險收益水平則相對固定，投資者需要注意基金的目標日期是否符合自己的要求。例如，匯豐晉信2016因為其偏低的風險特征，就比較適合現(xiàn)年50歲左右，再有六七年就要退休的人士。而大成2020和匯豐晉信2026更適合30多歲的投資人，現(xiàn)在能分享股票市場的高風險和高收益，然后逐漸降低投資風險，保固成本和前期收益。
其次考察基金的風險收益特征變動率。各只生命周期基金的風險收益特征的變動速度是不盡相同的。例如：基金A早期將100％的資產投資于股票，在10年內演變?yōu)橐恢回泿攀袌龌?；基金B(yǎng)早期只有60％的資產投資于股票，在20年后演變?yōu)橐恢粋突稹Ｄ敲椿餉比基金B(yǎng)的風險收益特征變動率更高。這個要看個人自己的偏好和對自己風險承受力變化的預估。
看資產配置
通常把基金在股票、債券和現(xiàn)金上的配置比重，稱為基金的資產配置，它對基金的風險收益特征有重大影響。晨星分類中的股票型、積極配置型、保守配置型、債券型、貨幣市場基金的股票投資比重總體呈逐步遞減，風險收益特征也隨之遞減。
相同類型中的不同基金，資產配置也可能存在差別。有的股票型基金，其股票投資上限是80％，和股票上限為90％的同類基金比較，預期收益可能略低，但承擔風險也要小一些。另外基金的資產配置是動態(tài)概念，在基金的運作中是不斷調整的。在目前市場處于相對高位時，有的基金仍維持90％的股票倉位，有的基金則將股票倉位由90％減至70％，這是不同基金投研團隊對后市的不同判斷造成的。投資者對后市的判斷不同，看好的基金也會有差別。
投資者可以通過晨星官方網(wǎng)站上的“基金重倉股”菜單的“基金股票倉位”項，了解基金在每個階段的股票投資比重。
看投資風格
通常用基金所購買股票的特征，來說明基金的投資風格。晨星的投資風格箱通過列出影響基金業(yè)績表現(xiàn)的兩項因素，包括基金所投資股票的規(guī)模和風格價值一成長定位，來界定基金的投資分格。
投資風格箱是一個正方形，劃分為9個網(wǎng)格。縱軸描繪股票市值規(guī)模的大小，分為大盤、中盤、小盤。橫軸描繪股票的價值一成長定位，分為價值、平衡、成長。通過區(qū)隔，基金的股票投資共有9種投資風格：大盤價值型，大盤平衡型，大盤成長型；中盤價值型，中盤平衡型，中盤成長型；小盤價值型，小盤平衡型，小盤成長型。
不同投資風格的基金，在市場表現(xiàn)為不同熱點或板塊輪動下，可能有不同的表現(xiàn)。例如2006年下半年大盤藍籌股不斷看漲，而中小盤股價則停留在歷史低位附近不動，大盤基金的表現(xiàn)勝過小盤基金。而在小盤股表現(xiàn)較好而大盤股紋絲不動的2007年1季度，小盤基金的表現(xiàn)就明顯比大盤基金好。對后市市場熱點或板塊輪動持不同意見，所看好的基金也會不同。
投資者可以通過在晨星官方網(wǎng)站上輸入具體基金的代碼或名稱，進入相應基金的研究報告，點擊“投資風格”界面的“投資風格”項，了解基金的投資風格。
看行業(yè)比重
除資產配置外，行業(yè)分布是分析基金投資組合的重要方面。按照晨星行業(yè)分類，股票可分為信息業(yè)、服務業(yè)和制造業(yè)3大行業(yè)類別，具體又可細分為12小類。同一大類的股票一般在證券市場中具有相似的波動趨勢。投資者對不同行業(yè)未來表現(xiàn)的預判，對其選擇相應基金有影響。
如果你的基金投資過于集中在同一行業(yè)，就有必要考慮將投資分散到其他行業(yè)，或投資于相對廣泛行業(yè)的基金。另外，如果你在高科技行業(yè)中工作，意味著你的個人財富與高科技行業(yè)息息相關，從分散風險的角度看，您不宜再持有那些集中投資高科技行業(yè)的基金。
投資者可以通過搜集基金不同階段的季報，了解到基金行業(yè)投資的變化，“金融界”網(wǎng)站的資料就值得借鑒。
看持股集中度
關鍵詞：投資組合、正態(tài)分布、期望收益
自2005年以來，我國股票市場經(jīng)歷了倒V字反轉，股價大起大落。伴隨著股市的跌宕起伏，股評行業(yè)悄然興起。我國的股票投資者主要以散戶為主，其特點就是資金量較少，缺乏股票投資的專業(yè)知識，更重要的一點是由于我國股票市場非有效，因此投資者擁有的投資信息不對稱。從本質上說，股評家的投資推薦信息是為了彌補散戶投資者信息不充分的缺陷，促進股票市場有效。然而，股評家本身并不是完全理性，其推薦信息所表現(xiàn)的投資業(yè)績并不理想，甚至有些股評家利用公信度進行欺詐牟利。理論上說，股票投資信息價值的本質表現(xiàn)是信息所涉股票未來的投資業(yè)績，因此，考察我國股評推薦信息的投資價值對于促進和規(guī)范股評行業(yè)將具有現(xiàn)實意義。
一、文獻綜述
cowels(1933)在其論文中對美國股票分析機構給出的股票投資組合的收益率做了實證分析，并發(fā)現(xiàn)這些投資組合在考察期內并沒有獲得超額收益。由于數(shù)據(jù)收集困難，這個結論沒有被普遍認可和接受。之后，Leavyh和Barber(2001)經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)股票投資建議具有一定的價值。國內理論界對股評推薦相關也做了較多的研究。張建成(2001)發(fā)現(xiàn)我國股評推薦的股票或股票組合，在推薦信息公布前有正的累積超額收益，而在信息公布后往往有負的超額收益。因此，該結論反應了我國股票市場非有效。王怡凱(2003)從《上海證券報》每周日的《為您選股》欄目中收集了自2001年1月至11月共565只股票推薦信息，按照推薦信息中的持有策略和買賣時機對這些股票的投資價值進行了分析，發(fā)現(xiàn)所推薦的短線股票投資收益高于資金的收益，推薦的中線股票投資收益幾乎均低于大盤指數(shù)收益。因此，該文認為我國股評推薦信息價值主要體現(xiàn)在短線投資中，中長線投資價值較低。
二、實證過程
（一）數(shù)據(jù)樣本
本文實證所采用的股評推薦信息來源于《中國證券報》。該報紙是中國證監(jiān)會授權刊登上市公司信息披露的指定報紙，其上的股評機構規(guī)模較大，形式和質量較高，對于散戶投資者來說可信度較高。通過前文的文獻分析，國內學者對股評推薦股票的投資價值已經(jīng)做了一些研究，這些研究結果均顯示我國股評推薦的短線股票投資具有一定價值，而中長線投資推薦價值較低。
在數(shù)據(jù)收集和處理過程中，考慮到文章研究的重點，將長線和中線投資策略合并，對于推薦信息沒有明確持有策略的，而出現(xiàn)“積極跟進”、“介入持有”等關鍵詞的也看作中線；對于沒有明確短線投資，但出現(xiàn)“適量介入”、“適量跟進”等關鍵詞的視為短線策略。對于在股評推薦信息中被多次推薦的股票，若這些推薦提出的投資策略，即短線、中長線投資建議不明確，則將這些股票的推薦信息從樣本中剔除；若這些推薦信息相似，則只選取一則信息進樣本，一面股票被多次推薦而高估影響程度。
通過對2009及2010年《中國證券報》股評推薦信息的整理，共收集了96周的推薦信息，涉及2092只股票。其中，推薦短線操作的股票共有958只，滬市483只，深市470只；推薦中線操作的股票共有1109只，滬市64只，深市569只。
（二）實證過程
對于被推薦股票收益的確定方法本文采用指標收益率法。這里將短、中長線操作的指標收益率分別記為，。為了簡化實證過程，筆者假設被推薦股票在投資組合中的權重相等，則短線股票組合的指標收益率和個股的超額收益率為：
（1）
（2）
其中：為股票投資組合中第i只股票的短線指標收益率；為投資組合的短線指標收益率；為個股的短線超額收益率；為當期市場平均收益率。
由于股票投資的交易費用是股票投資成本的重要部分，因此，本文設股票的交易費率為f。若每股買入價為P元，那么買入時需支付(1+f)·P元。再設股票持有一段時間后賣出，賣出價為(1+r)·P元，其中r為賣出時股票價格相對買入時的漲跌率?？紤]到交易費率為f，則股票賣出是可獲得凈價格為(1-f)·(1+r)·P元。那么，根據(jù)上述假設可得到投資股票的名義收益率（沒有剔除通貨膨脹）為： （3）
一般而言，股票交易費用由印花稅、經(jīng)紀人傭金等組成，傭金為0.4％、印花稅為0.5％，這里我們取單邊交易費用為0.9％。若文章沒有特別說明，下文所涉股票收益率均是提出了交易費率的收益率。對于推薦短線操作的股評分別研究股評信息后持有l(wèi)、2、3周的獲利情況；對于推薦中線操作的股評分別研究持有5～8、9～12周的獲利情況，并以推薦信息公布后的第二天作為買入時間，并計算指標收益率。本文所指的“持有1周”是指從推薦信息后第一個交易日開始，在5個交易日之后的第一個交易日拋出。若R>O，則認為該個股(組合)按照股評推薦的持有策略可以盈利，若AR>0則認為可以獲得超額收益。推薦的所有滬(深)市股票中可以贏利(獲得超常收益)股票的規(guī)?？梢杂孟率接嬎悖?/p>
本文選取的被推薦股票樣本榮為2000多個，數(shù)量較多，可以假設個股瘦了伴侶俯沖正態(tài)分布并相互獨立。樣本期望收益為、標準差S、容量n、股票市場總體收益率為。由于本文樣本容量較大，因此構造的T統(tǒng)計量也俯沖正態(tài)分布。若取顯著性水平=0.01，通過查正態(tài)分布表可得T=2.57，則總體均值的置信區(qū)間為：
三、實證結論與分析
首先考察短線投資的獲利情況，樣本中短線投資中有30%以上有超額收益，50%盈利，總體表現(xiàn)較好。但是個股表現(xiàn)較好的原因之一是2009至2010年滬深兩市處于震蕩上揚的走勢，投資者的投資信心相比2008年有所恢復。僅從數(shù)據(jù)表面很難判斷股評推薦股票的實際投資價值，因此需要進一步分析。
實證結果表明，持有1、2、3周在99%的顯著性水平下均能獲得超額收益或贏利。通過構造T統(tǒng)計量計算各持有期的收益率區(qū)間。持有 l周的收益區(qū)間最為[0.0109，O．0124]，標準差為0.0737；持有2、3周之后的收益區(qū)間分別為[0．0279，O.0436]、[0．0412，0．0616]，標準差分別為0.108、0.131。可以看出股評推薦的股票投資特征，從收益率方面看，隨著持有期的增加，收益率和風險（標準差）也增加。另外，從長期來看，投資者投資于股評家推薦的短線股票
并按照持有14個交易日的策略進行操作，平均每2周就可以99％的把握至少贏利2.81％。按照每月4周、每年48周進行計算，連續(xù)投資，則按照福利計算，月收益率為(1+2.81％)*2-l=5.69％，復利計算年收益率至少為91.43％。與短線的處理方法類似，計算中線股票收益率的置信區(qū)間，結果顯示，被推薦的中線股票持有5—8、9—12周的收益區(qū)間和標準差比較接近，分別為[0.0419，0.0723]，0．1823、[0.0455，0.0738]，O.1833。若將這兩種持有期的收益序列分別記為x、y，同樣的假設條件下，對序列(y-x)檢驗，發(fā)現(xiàn)其仍然顯著大于0。這表明股評家推薦的中線股票隨著持有期的增，收益率水平處于較穩(wěn)定的上升趨勢。這與我國有些學者的研究結論，即我國股評家屬于信息驅動型的觀點相離。
總體上來看，我國《中國證券報》上股評推薦的股票或股票組合的收益率略好于總體。然而這個結論只是某一段時間、某些股票的偶然表現(xiàn)，本文中的樣本究竟能夠多好的模擬總體尚不明確。股評就其本質而言，主要目的是為了消除投資者的信息不對稱問題，幫助投資者對股票進行基本和技術分析。股評者本身也是逐利的，操作風險不可避免的存在。綜上投資者對于股評推薦信息的價值判斷，還應理性的對待，不能盲目。
參考文獻：
[1] 朱寶憲、王怡凱．證券媒體選股建議效果的實證分析[J].經(jīng)濟研究 2001(04)
一、發(fā)行方在發(fā)行可交換公司債券時權益部分的確認
可交換公司債券與可轉換公司債券一樣，同時兼有債券和股票的雙重特征，在發(fā)行時，其自身價值也就包含了負債成份和權益成份兩個部分。但其中的權益成份并不與發(fā)行方自己的股票相聯(lián)系，而是由于發(fā)行方所持有上市公司(即第三方)的股票而產生。因此，發(fā)行方在對可交換公司債券進行初始確認時，其價值中的權益成份是否應該同時確認存在疑問。
筆者認為，發(fā)行方應該采取類似于可轉換公司債券的會計核算思路，確認可交換公司債券價值中的權益部分。因為可交換公司債券將來可能交換的對象――上市公司的股票，在當前階段歸發(fā)行方所擁有，其相關的收益或者損失也應由發(fā)行方享有或承擔。如果發(fā)行方不確認可交換公司債券中的權益成份，在一定程度上將會蒙受損失，可交換公司債券也無法體現(xiàn)其混合證券的特征。
因此。發(fā)行方在發(fā)行可交換公司債券時，應該確認債券價值中的權益部分。
二、發(fā)行方對權益成份的會計處理
可交換公司債券在發(fā)行時，即可確認其權益成份。由于此時可交換公司債券仍屬于債務的范疇，所以其權益成份應按照公允價值，計入“資本公積――其他資本公積”。
由于《上市公司股東發(fā)行可交換公司債券試行規(guī)定》中明確規(guī)定“債券持有人對交換股票或者不交換股票有選擇權”，所以計入“資本公積”中的權益成份在將來如何處理，取決于認購方是否行使選擇交換的權利。如果認購方在將來行使選擇交換的權利，實現(xiàn)了債券與股票的交換，發(fā)行方手中持有的上市公司股票就轉讓給了購買方，同時收回自己發(fā)行的債券，此時上述“資本公積――其他資本公積”相應轉入“投資收益”賬戶，視為發(fā)行方處置上市公司股票的收益。如果認購方不行使交換的權利，可交換公司債券的權益成份就應視為企業(yè)所支付債券利息費用的減少，沖減“財務費用”，即借記“資本公積――其他資本公積”，貸記“財務費用”。
三、認購方在購買可交換公司債券時的投資分類
可交換公司債券屬于金融資產的范疇，對其投資也就存在著入賬時的分類問題。根據(jù)現(xiàn)行的企業(yè)會計準則，投資于債券可分別歸屬于交易性金融資產、持有至到期投資與可供出售金融資產。
中國證監(jiān)會公布的《上市公司股東發(fā)行可交換公司債券試行規(guī)定》中明文規(guī)定：“可交換公司債券自發(fā)行結束之日起十二個月后方可交換為預備交換的股票”，即企業(yè)發(fā)行的可交換公司債券存續(xù)期間在一年以上；但由于交易性金融資產的持有目的是為了在近期內出售，屬于流動資產，所以認購方在購買可交換公司債券時，不能將其確認為“交易性金融資產”。
另外，認購方之所以購買可交換公司債券，不僅僅是因為債券的低風險與穩(wěn)定收益，而且也是因為其在一定條件下交換為股票后可能產生的高回報；可交換公司債券的交換時間往往不會在其到期日，而是可能發(fā)生在一年以上至到期日這一段時期中的任何一個時間點上(視具體協(xié)議與條件而定)，這些都是認購方在初始確認時完全可以預期到的。所以，認購方在購買可交換公司債券時，很難說其“有明確意圖持有至到期”，不應該將該投資確認為“持有至到期投資”。
因此，購買方在認購可交換公司債券時，應該將其計入“可供出售金融資產”。
四、認購方在行權時的投資分類
如果在發(fā)行方要求行權的時段內，認購方不行使選擇交換的權利，則其繼續(xù)持有可交換公司債券，到期后或者提前通過債券市場收回該投資。
如果認購方行權，則其對發(fā)行方的債券投資就轉變?yōu)閷ι鲜泄镜墓善蓖顿Y，該投資同樣面臨著如何分類的問題。首先，如果認購方的股票投資僅僅是以賺取股票差價為目的，準備在近期內將該投資出售，并指定為以公允價值計量且其變動計人當期損益，則該投資應分類為“交易性金融資產”。其次，如果認購方準備長期持有股票投資，并能夠對被投資單位實施控制(即對子公司的投資)，或者能夠與其他合營方一同對被投資單位施加重大影響(即對合營企業(yè)投資)，或者能夠對被投資單位施加重大影響(即對聯(lián)營企業(yè)投資)，則該股票投資應分類為“長期股權投資”。第三，如果認購方持有的股票投資，既不具備“交易性金融資產”的確認條件，也不具備“長期股權投資”的確認條件，則應將該股票投資分類為“可供出售金融資產”。
關鍵詞：證券市場；因子分析；個股
中圖分類號：F83 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3198（2014）15-0105-02
1 引言
我國證券市場日漸活躍，上市公司的數(shù)量也在不斷上升，不同利益相關者在對上市公司業(yè)績評價的指標和方法的選取上也存在著較大差異。針對不同特點的上市公司以及多而復雜的評價指標體系，如何準確有效地評價上市公司的經(jīng)營業(yè)績，是現(xiàn)今證券從業(yè)人員進行證券分析研究的重點。
證券投資者從事證券交易的核心目的是希望通過買賣股票獲得良好收益，其根本是選擇業(yè)績優(yōu)秀的上市公司股票。因此，對于上市公司的選擇是股票投資的重中之重。一般而言，較為成熟理性的股票投資者在選擇股票投資對象時，往往會對上市公司的經(jīng)營業(yè)績狀況進行系統(tǒng)詳細的分析，這也是評價上市公司股票投資價值的重要依據(jù)。在獲取準確的上市公司財務資料的基礎上，對其進行科學合理有效的分析，是合理規(guī)避股票投資風險以及有效保障投資收益的關鍵所在。
財務分析的對象是上市公司定期公布的財務報表，財務報表是對公司資金運行和財務狀況的定量描述，是上市公司經(jīng)營狀況的“晴雨表”。目前，上市公司公布的主要財務指標有以下8種：每股收益（元），每股凈資產（元），每股現(xiàn)金流量（元），凈資產收益率（%），主營業(yè)務收入（萬元），凈利潤（萬元），總資產（萬元），股東權益（萬元）。
本文擬通過運用多元統(tǒng)計分析中的因子分析法，借助SPSS統(tǒng)計軟件，對我國上證50指數(shù)50只樣本股票2010年中報的財務數(shù)據(jù)進行分析，提取3個公共因子反映影響個股的主要因素，計算個股因子得分，為證券投資的個股選取提供決策幫助。
2 模型計算及結果分析
因子分析是根據(jù)相關矩陣的內部的依賴關系，通過量化的手段，將多個具有復雜相互關系的實測變量轉化為少數(shù)幾個獨立，不存在相互關系的綜合因子，是一種多變量統(tǒng)計分析方法。這些提取出來的綜合因子往往不能直接通過觀測得到，但卻能更加反映出研究問題的內在本質，這就有利于我們在股票投資分析中理清主要問題，做出更理性的判斷。
本文主要選取了浦發(fā)銀行、中國石化等50只上證50指數(shù)樣本股，將每股收益（x1），每股凈資產（x2），每股現(xiàn)金流量（x3），凈資產收益率（x4），主營業(yè)務收入（x5），凈利潤（x6），總資產（x7），股東權益（x8）作為測度指標的原始變量。因篇幅所限，具體的股票原始變量數(shù)據(jù)在這里不再羅列。
原始變量標準化后仍用原記號x1、x2，…，x8表示，經(jīng)SPSS統(tǒng)計軟件計算得到樣本相關系數(shù)矩陣，如表l。
從表1可以看出，上市公司這8個主要財務指標之間存在較強的相關關系，可以進行因子分析。
根據(jù)特征根大于1的原則，我們提取3個公共因子，如表2，它們描述原變量總方差的80.22%，大于80%，可以認為這三個公共因子基本上反映原變量的絕大部分信息。
由于公共因子在因子負載上有較高載荷值，因此，需要應用最大方差法對因子載荷矩陣進行旋轉，以便更清楚地確定和解釋公共因子的實際意義，旋轉后的結果如表3。原始變量載荷矩陣經(jīng)旋轉后，可以很清楚地看出公共因子F1在x4、x5、x6、x7上有較大的載荷數(shù)，說明F1集中反映了上市公司的獲利能力，是上市公司主要經(jīng)營狀況的體現(xiàn)；公共因子F2在x1、x2、x8上有較大的載荷數(shù)，說明F2反映了上市公司發(fā)展?jié)摿Γ赐顿Y者對公司未來的預期；公共因子F3在x3上載荷，數(shù)最大，說明F3主要反映了上市公司的自身價值，根據(jù)F1、F2和F3，我們就可以了解到上市公司的財務概況，選擇股票也就有了相應依據(jù)。
在此基礎上，進一步用回歸分析法計算出因子得分信息，如表4，可建立因子得分模型。
根據(jù)此模型，就可以得到每只股票的因子得分情況，進一步就可以比較F1、F2和F3的大小。將每個樣本股票原始數(shù)據(jù)代入此因子分析模型，可得到每個樣本股票的得分。用公共因子的得分排序，可以對樣本股票的財務狀況進行排序分析。按F1排序，得出前5位股票分別為：工商銀行，建設銀行，中國銀行，農業(yè)銀行和中國石油。從排序結果可以看出，前5位股票所代表的上市公司幾乎均是中國的龍頭企業(yè)，綜合財務能力和經(jīng)營業(yè)務能力都比較突出。同樣可以根據(jù)F2、F3做出排序，進一步了解各上市公司的財務狀況。
在因子分析的基礎上，可以對上市公司進行綜合實力的分析。以各因子的方差貢獻率作為權重進行加權匯總，可以得出各股票的綜合得分：
F=0.40675F1+0.26942F2+0.12605F3
這里采用的不再是原有的8個變量，而是通過因子分析后得到的3個因子變量，利用這3個因子變量，可以計算出上市公司的綜合實力得分。按此綜合得分對樣本股票進行排序，前5位分別為工商銀行，建設銀行，中國銀行，農業(yè)銀行和中國石油，后5位分別為西部礦業(yè)、中金黃金、金鉬股份、特變電工、寶鋼稀土。從排序結果可以看出，這個分析結果與客觀實際是相吻合的，說明分析方法的運用比較合理。
3 結論
由此可見，運用因子分析法可以將上市公司財務報表中的眾多衡量指標提煉簡化為獲利能力、發(fā)展?jié)摿妥陨韮r值3個綜合因子，這些綜合因子可以反映出綜合指標的經(jīng)濟意義，分析公司的綜合影響因素，從而更清晰的表明上市公司的財務狀況，以及利用因子得分和綜合得分來衡量個股的綜合財務狀況，這有利于投資者就更理性、更合理地對選擇股票投資。
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[關鍵詞]量化投資；Alpha策略；意義；方法
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083
Alpha策略最初的理論基礎是套期保值，是由美國經(jīng)濟學家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統(tǒng)的資產管理者理念的哲學基礎大部分為追求收益風險平衡，然而平均市場收益與超額收益又很難達到絕對的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導投資實踐。
1 Alpha策略在量化投資中的應用意義
量化投資指的是以現(xiàn)代計算機技術為依托，通過建立科學的數(shù)學模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎上踐行投資策略，達到預期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點包括其具有相當嚴格的紀律性、系統(tǒng)性，并且對投資分析更加準確與及時，同時還具有分散化的特點，這使得策略的實施過程更加的機動靈活。量化投資過程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時、統(tǒng)計套利、高頻交易等，每一種策略在應用過程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統(tǒng)的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來完成整個投資活動的，最終的目的是要獲得市場的占有率，并從中取得豐厚的利潤。從這個角度來衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質并無多大差別。唯一不同的是量化投資對信息處理方式上和傳統(tǒng)定性投資有著很大的差異性，它是基于現(xiàn)代信息技術、統(tǒng)計學和現(xiàn)代金融工程理論的基礎上完成對各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無法比擬的。在對投資風險的控制方面也具有很大的優(yōu)勢，是國際投資界興起的新型投資理念和應用方法，也在日益成為機構投資者和個人投資者共同選用的有效投資方案。現(xiàn)階段量化投資的技術支撐和理論建設的基礎包括人工智能技術、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機、分形理論等，這些現(xiàn)代信息處理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計方式為量化投資的可操作性提供了堅實的基礎。
Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點主要是對投資指數(shù)所具有的價值分析與評定。它不是依賴于對大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢的分析，對投資價值的科學分析與合理評估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對沖系統(tǒng)風險所獲得的絕對收益，在股票投資市場上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產、對資產的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進行調整。為了促進該策略在投資市場中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對沖平均市場收益的時候所產生的風險控制問題。對沖系統(tǒng)風險時，若是能夠及時地對投資組合與相關的股指期貨的平均市場收益指進行精準地判定和預測，那么將會對整個投資行為產生積極的影響。
2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實踐方法
通常情況下，Alpha策略所獲得的實際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關，具體表現(xiàn)在周期性與時變性上。
Alpha策略的時變性主要是指當時間產生變化時，超額收益也會隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場的預期收益，因此屬于公司資產未來估值預期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會給Alpha帶來影響。由于時變性的特點，這就給策略的具體估計模型的設立帶來了更多不可確定的因素，為此，參照對Alpha滿足不同動態(tài)假設的理論基礎，建立起一個可以獲得不同種類估算的模型，同時假定在同一個時間范圍內，超額收益和市場平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡化了計算的過程與步驟。也就是說在該段時間內，市場上股票投資組合基本面不會有太大的變化與波動，這就與實際的投資狀況基本達成一致。對于投資策略的調整則要根據(jù)上市公司重大事項發(fā)生情況而定，那么估算的時間單位周期可以采用每日或者每周估算，對每一個季度的歷史數(shù)據(jù)進行調整也可以作為一種調整方式，反映公司季度行情。對于具體證券而言，采用季度或者每周的調整頻率則不是最為理想的，還要針對公司情況與市場行情綜合調整。
Alpha的周期性特點在交替出現(xiàn)的正負號上最為突出，導致這一情況產生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會影響Alpha的符號與大小，同時景氣程度的深與淺也會對此產生影響。其次一個股票組合產生非常大的超額收益情況下，市場中的其他機構投資者或者個人投資者就會不斷地參與到該組合的投資中來，最后會導致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對每一個季度的具體情況和波動率，進行綜合性地評價與分析，并及時地做出必要的調整，以便最大限度地獲得市場收益。
量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場機會和可能性?，F(xiàn)階段市場上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動量策略或者反轉策略、波動性策略、行業(yè)輪動策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實施過程中都有其特征性，并且可以相互結合使用，發(fā)揮出綜合預測和評價的作用。
多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢是可以將不同種類和模塊的信息進行高效化綜合分析與評價后，確定一個選股最佳方案，從而對投資行為進行指導。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時多因子模型對反映市場動向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因為所選取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來就有的參考價值。所以在量化投資過程中，很多投資者都使用多因子模型對其投資行為進行評估，無論是機構投資者或者是個人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點在于對因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個因子的作用，做出綜合性的評定。
動量策略的投資方式主要是根據(jù)價格動量、收益動量的預期與評定，對股票的投資進行相應的調整，尤其是針對本身具有價格動量的股票，或者分析師對股票的收益已經(jīng)給予一定評級的股票，動量策略的應用效果會比較理想。在股票的持有期限內，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時間內的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時間內也會具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動量效應的評價依據(jù)，從而對投資者的行為起到一定的影響作用。反轉策略和動量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時間內表現(xiàn)很不理想，然而在下一個時期反而會有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來了一線希望，并對影響到下一步的投資策略的制定。
波動性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對市場中的各股運動和發(fā)展狀態(tài)的細致觀察與理智分析后，列出一些具有相當大的波動性的股票，同時這些股票的收益相關性也比較低，對此加以動態(tài)化的調整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過程。在一些多因子選股策略中也有機構投資者或者個人投資者將股票具有的波動性作為考察與評價因子之一，波動性策略經(jīng)常和其他策略相結合來評價，這說明股票投資市場本身就具有一定的波動性，因此在投資過程中要慎重對待。
行業(yè)輪動策略和行為偏差策略的應用頻率不似前面幾種高，但也會和另外幾種策略相互結合使用。行業(yè)輪動策略主要是為了充分掌握市場行業(yè)輪動機制與特征，從而可以獲得高額的收益，對行業(yè)之間的投資也可以非常高效和準確地進行，對把握正確的時機有很大的優(yōu)勢。行為偏差策略目的是窺探到股票市場中存在的過度反應或者反應不足等現(xiàn)象，這些都屬于股票投資市場的偏差，從而可以通過投資者對不同股票抱有的差異化評價來實現(xiàn)超額收益。
1羊群效應的概念及特征
羊群行為是指人們經(jīng)常受到多數(shù)人的影響而跟從大眾的思想或行為，也被稱為“從眾效應”。金融市場上的羊群行為是一種特殊的有限理，它是指投資者在不完全信息的環(huán)境下，行為受到其他投資者的影響，模仿他人的決策；或者過度依賴于輿論，而不考慮自己得到的信息的行為。由于羊群行為具有傳染性，因此把存在于多個行為主體之間的羊群行為現(xiàn)象稱為羊群效應，主要研究信息傳遞和行為主體決策之間的相互影響及這種影響對信息傳遞速度和充分性的作用。羊群行為的特征包括：（1）先做出決定的投資者的行為對后面大多數(shù)投資者的投資決策具有非常重要的影響；（2）常常會導致投資者形成錯誤的投資決策；（3）當投資者發(fā)現(xiàn)決策錯誤之后，會根據(jù)更新的信息或已有的經(jīng)驗做出相反的決策，從而開始新一輪方向相反的從眾。從羊群行為的特征可以看出，羊群行為的出現(xiàn)有兩個條件：首先，別人的決策行為是可以觀察到的，否則無法模仿；其次，所有決策并不是同時做出的，而是有先后次序發(fā)生的。行為金融學是通過對投資者投資行為的心理偏差的系統(tǒng)分析來描述羊群行為的。當證券市場面臨眾多不確定性和不可預測性，投資者在進行投資決策時，其心理因素會隨著外界環(huán)境的變化而發(fā)生改變，人類固有的行為模式會不知不覺地主宰著投資者的行為。每一個投資者開始總是試圖進行理性投資，并希望規(guī)避風險。初始羊群效應使得偏差得以形成，而強化羊群效應使得偏差得以擴散和放大。
2羊群效應的形成原因
機構投資者的特點是既有個體的行為特征又有群體的行為特征。在股票市場中，一方面投資基金的投資決策主要由基金經(jīng)理做出，因而基金的投資就不可避免地帶有基金經(jīng)理個人的投資行為特征；另一方面，投資基金由于是群體性的研究，其信息來源比一般個體投資者要廣得多，故而股票市場的投資行為又帶有群體行為的特征。因此，股票市場中羊群效應產生的原因一般有以下幾個方面。
（一）市場機制因素
（1）機構投資者的委托機制不完善
從投資股票者來看，作為人其目標是讓委托人的滿意度最高，盡管在投資初期，基金公司對投資策略、投資風格、投資理念也做了詳細地制定，但是畢竟是要取悅委托人。因此，基金公司原先的投機策略不得不讓位于對名譽的維護，不得不從眾和跟風。在此背景下，基金公司如果采取同其他基金同業(yè)相同的投資策略，則至少可以取得平均收益水平，相同的策略操作產生了羊群效應。
（2）缺乏信用經(jīng)濟基礎
股票市場的建立需要發(fā)達的信用經(jīng)濟基礎，但對于信用體系不健全的中國來說，必然會帶來不健全的股票市場。同時市場基礎不完善的股票市場價格的波動性較大，當投資者面臨較大的不確定性時，特別是當投資者依靠自身能力不能做出正確判定時，投資者將會明顯地追隨其他人的觀點。市場波動性越大，市場風險越大，投資者的預期就越不確定，這時候投資者會更多地觀察他人的交易行為并加以模仿羊群行為程度增大。
（3）可供股票投資者選擇的優(yōu)質品種不多
由于市場上絕大多數(shù)的股票估值偏高，具備投資價值的優(yōu)質藍籌股和績優(yōu)成長股的數(shù)量過少，稀缺的優(yōu)質公司股票就當仁不讓地成為基金追逐的對象。在這種市場環(huán)境下，機構投資者在挑選自己投資組合時都紛紛追逐市場熱點，同時買賣相同的股票，選擇那些業(yè)績突出，盈利能力強，具有行業(yè)代表性的龍頭企業(yè)，這樣就形成了眾多機構投資者同時投資于少數(shù)藍籌股績優(yōu)股的現(xiàn)象，產生基金投資的“羊群”效應，交叉持股自然不能避免。
（二）投資者自身因素
（1）投資理念模糊、投資知識缺乏
我國股票市場上投資者大多數(shù)缺乏專業(yè)的股票投資知識，這表現(xiàn)在投資者無法分析上市公司的資產負債表、現(xiàn)金流量表、利潤表或對國家出臺的政策不能從深層次的把握，同時對經(jīng)濟的動向不能很好的把握，這就造成投資者在投資過程中無法憑借自己的能力去判斷股票的價值，很容易形成混亂的投資局面。同時市場上那些專業(yè)的投資者一般都系統(tǒng)學習過投資知識并且經(jīng)驗豐富，對信息的把握能力也比普通的投資者要強，也能夠對國家宏觀經(jīng)濟的大環(huán)境、整個證券市場的運行趨勢以及上市公司的發(fā)展前景進行全面深刻的研究。這些投資者往往成為羊群效應的領頭羊，而那些缺乏專業(yè)知識的投資者成為羊群。
（2）從眾投資者的非理性跟風
從眾投資者是非完全理性的，投資者做出的決策并不完全出自其理性的分析，而更容易受情緒、心態(tài)等各種心理因素的影響。這樣當投資者處在投資群體當中很容易受到其他投資者的影響，采取與其他人一致的行動。這樣做可以使個體獲得一種安全感。當投資者做出的決策與其他人不一致的時候，投資者很容易懷疑自己的判斷進而改變自己的判斷，選擇與其他人一致的行為。股票市場中的投資者大部分缺乏專業(yè)的知識，對于那些最近幾年才加入到股票市場中的投資者來說更加缺乏相關的經(jīng)驗，絕大多數(shù)投資者沒有接受投資方面專業(yè)知識的訓練，對證券市場研究能力不強，不能夠對相關的股票進行系統(tǒng)的合理分析，他們投資時候往往是聽取各種專家的建議，這些投資者就扮演著跟隨頭羊的“羊群”。
（3）缺乏良好的心態(tài)
我國股票市場建立時間短，多數(shù)為新股民，這些投資者往往缺乏良好的心態(tài)。主要表現(xiàn)在三個方面。第一，投資者抱有非理性的收益預期；第二，獲得虛假的心理安全感；第三，大眾化思維。社會心理學家研究表明，在群體活動中，容易出現(xiàn)去個體化傾向，即個體的自我意識變弱，更傾向于采取與集體一致的行動。行為金融學也贊同這個觀點，并認為投資者并非完全理性的，其投資行為受其情緒、態(tài)度等各種心理因素的影響。
3弱化羊群效應的措施
理性的羊群效應對我國的股票市場有著一定的積極作用。個人投資者缺乏專業(yè)的知識和對市場有效信息的充分掌握，因此理性的羊群效應在一定程度上可以幫助投資者確定自己的投資策略，獲取收益，規(guī)避風險。其次，理性的羊群效應有利于加快股票市場價格發(fā)現(xiàn)的速度，實現(xiàn)社會資源的合理配置，維護市場的穩(wěn)定，因為此時羊群效應的發(fā)生使得大量資金能夠快速的向具有投資價值的企業(yè)流入，從而優(yōu)化市場的資源配置職能。除此之外，理性的羊群效應能夠促進市場的價格發(fā)現(xiàn)機制，使得股票的價格更向其內在價值靠攏，這能有效的提高市場效率。
（一）完善信息披露制度，擴大信息披露的范圍
市場信息不對稱是形成羊群效應的主要原因，只有規(guī)范信息披露制度，增強市場的透明度，才能使投資者及時掌握真實有效并且全面的信息，市場才能夠逐漸變得公平。為了增強信息市場的透明度，使投資者獲得完全公平的競爭條件，弱化市場羊群效應，就要充分和及時地披露真實信息。所有可能對股票市場中的股票走勢產生影響的信息都應該及時的予以公開，包括企業(yè)對某個項目的操作情況，如兼并和收購的各項工程的進展情況，不能等到股價急劇變化之后再披露有關資料。而由于上市公司在披露自身信息方面缺乏主觀能動性，也因此需要監(jiān)管制度的約束，對于瞞報信息或者報虛假信息的上市公司應當予以嚴厲的處罰。
（二）培養(yǎng)個人投資者的投資理念，倡導正確的投資方式
羊群效應的另一重要產生原因，是由于投資者抱著投機心態(tài)的錯誤投資理念，普遍持股期限短是其一大特點，在市場出現(xiàn)震蕩時，羊群效應會使得市場震蕩進一步惡化。因此，一是通過媒體網(wǎng)絡等方式向公眾傳輸選擇有價值的股票長期投資長期持有，以公司價值為投資目標的理念。二是加強管理上市公司的股利分紅政策，杜絕上市公司不給股東配發(fā)紅利的現(xiàn)象。三是對股票投資者的專業(yè)技能進行培訓，倡導以長期投資價值為核心的投資理念。在進行投資時應以長期平均收益為中心選擇有價股票，即選擇一個有潛力的有價股票長期持有，而不是跟風炒作。當市場中的投資者更成熟更理性時，市場中的羊群效會減少。
（三）改善股票投資市場的外部環(huán)境，拓寬投資渠道
最優(yōu)股票投資組合選擇及其風險控制一直是資本市場研究的熱點問題。已有文獻對資產組合最優(yōu)決策理論進行了大量研究，在資產組合選擇與最優(yōu)配置、資產組合規(guī)模效應與影響因素、以及資產組合風險度量與控制等重要問題取得了豐碩成果。但遺憾的是，無論是理論還是實證研究都很少考慮到金融時間序列的時變性、聚集性、持續(xù)性等波動特征對資產組合風險規(guī)避與控制的影響。而本文正是針對目前研究的不足，通過對滬市A股的120支股票收益率進行擬合使用改進的相關系數(shù)法對股票收益波動時間序列相關性進行匹配，聚類，從而優(yōu)化了股票投資組合選擇的方法。并通過實證研究，證明了在哈里？馬柯威茨證券組合評價標準下，使用該種股票投資組合選擇方法，可以獲得同等收益水平下，更低風險的股票投資組合，從而為投資者選擇合理的股票投資組合提供了可能的方法。
二、文獻綜述
（一）國外文獻 馬柯威茨于1952年最早提出了均值-方差理論，成為現(xiàn)資組合理論的開山鼻祖。自此之后，很多金融學者在前人的研究基礎上對該理論進行了補充和發(fā)展，如托賓（1958）在提出了著名的兩基金分離定律：當存在無風險資產的情況下，有效前沿上的任意一點都可以表示為（無風險利率，0）和切點的線性組合。此外，大批學者踏上了簡化計算，完善模型的征程。一是盡可能的減少模型計算量，例如：夏普（1963，1964，1970）提出了單因素模型，它的主要思想是：市場的總體因素統(tǒng)一作用于所有股票，市場以外的因素只作用于某一只股票，因此可以通過股票組合來分散。單因素模型使用β來衡量投資組合的風險。提高了人們對市場行為的了解。羅斯（1976）提出了套利定價理論。該理論認為在市場均衡時沒有套利機會，因此承擔相同風險因素的投資組合應該具有相同的期望收益率 。二是開發(fā)新的投資組合模型。例如Mao（1970）提出了均值-下半方差模型。Speranza（1993）提出半絕對風險偏差函數(shù)。J.P Morgan提出的基于Var的風險度量系統(tǒng)等，至今這個風險度量系統(tǒng)還在很多金融機構被廣泛使用。
（二）國內文獻 我國對金融市場研究起步較晚是一個現(xiàn)實，這是由于很多客觀因素造成的。近幾年中，我國學者也對投資組合理論進行了深入的研究。唐小我（1994）針對我國證券市場的賣空限制情形下的投資組合模型進行了研究。王春峰、屠新曙和厲斌（2002）運用了幾何方法解決投資組合問題。徐緒松、楊小青和陳彥斌（2002）提出了“半絕對離差風險測量工具”。劉小茂、李楚林和王建華（2003）研究了在正態(tài)情形下，風險資產組合的均值-CVaR邊界，并與方差風險下的均值-方差邊界進行了比較。陳金龍和張維（2002）分析了投資組合與CVaR之間的關系。此外，安起光、王厚杰（2006），劉慶富（2006） ，榮喜民、武丹丹和張奎廷（2005）、劉志東（2006）等學者在組合預測和方法領域獲得了顯著的理論成果 。
三、研究設計
（一）研究思路 本文選取了馬柯威茨的均值-方差模型作為本文的理論依據(jù)，該模型評價投資組合的標準，是當收益一定時風險最小，或者當風險一定時收益最大。 該模型的思想是選取相關性低的投資工具進行組合來分散風險，從而得到更好的投資收益。因此如何衡量股票相關性，并進而篩選出相關性低的投資組合成為該模型的關鍵。由于之前的研究，無論是理論還是實證都很少考慮到金融時間序列的時變性、聚集性、持續(xù)性等波動特征對資產組合風險規(guī)避與控制的影響。而本文正是針對目前研究的不足，通過使用改進的相關系數(shù)法衡量股票收益波動時間序列的相關性，并據(jù)此聚類，優(yōu)化了股票投資組合選擇的方法。具體的思路如下：
（1）股票收益波動性擬合。對于金融時間序列分析，常常會出現(xiàn)某一特征的值成群出現(xiàn)的情況。如對股票收益率序列建模，其隨機擾動項往往在較大幅度波動后緊接著較大幅度的波動，在較小幅度波動后緊接著較小幅度的波動，這種性質稱為波動的集群性。在一般回歸分析中，要求隨機波動項是同方差，但這類序列隨機擾動項的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。所以需要使用自回歸條件異方差模型（ARCH）或者廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）。
（2）時間序列相似性度量。測量時間序列相似性的方法有很多，最主要使用的是歐式距離法和相關系數(shù)法。歐式距離法的優(yōu)點是計算簡單，易于理解，但是它容易受到序列波動性的影響，而且當序列長度增加時，其距離也會增加。特別是當時間軸發(fā)生伸縮或彎曲時，就不能夠準確測量序列的相似性了。而相關系數(shù)法的優(yōu)點是計算量少，而且即使兩個序列均值不同，也能夠準確比較相似性，而在歐式距離法中，如果兩個序列均值不同，即使它們是相似的，計算出來的距離仍然會很大，從而誤導了結果。但是相關系數(shù)法也存在其局限性，它只適用于長度相同的序列，因此在比較長度不同的時間序列時，需要改進該方法，改進的相關系數(shù)法如下。設有兩只股票P和Q，長度為m的收益波動序列分別為X和Y：X=（x1，x2，…，xm-t，xm-t+1，xm） ；Y=（y1，y2，…，ym-t，ym-t+1，ym）。首先要在X和Y中截取長度相同的兩個子序列，設長度為t，最好從序列最鄰近當前時段開始截取，t不宜過短，計算子序列 X1=（xm-t+1，xn）和Y1=（ym-t+1，yn）的相關系數(shù)r1：r1=■將子序列的長度向前增加一個，即長度為（t-1），計算X2=（xm-t，xm-t+1，xm）和Y2=（ym-t，ym-t+1，ym）的相關系數(shù) ：r2=■，重復上述步驟，依次類推，直到子序列包含全部序列的長度m，計算出的相關系數(shù)有（m-t+1）個。將計算出的全部相關系數(shù)進行平均，則得到的 為改進的相關系數(shù)：■=■。由于聚類需要使用距離，而改進的相關系數(shù)■是屬于[-1，1]，所以要將■轉化成大于等于零的距離，另d=|■-1|，則d∈[0，2]。通過d對股票進行聚類。
（3）股票聚類。聚類分析。方法中最常用的是分層聚類。分層聚類方法是通過一系列或者是相繼的合并，分割來進行的。是從單個對象開始，這樣在開始時每一個對象都是一類，將那些最相似的對象首先分組，然后將組與組根據(jù)它們之間的相似性進行合并，最后隨著相似性不斷下降，所有的組漸漸融合成為一個聚類。
（4）確定最小方差資產組合集合的方法。常用的投資策略優(yōu)劣評估標準有：收益率分布形態(tài)指標，夏普比率，風險價值（VAR），條件尾部期望（CTE）等。本文將主要使用由馬柯威茨于1952年提出的用圖像分析法確立風險資產的最小方差組合集合和有效邊界的過程。我們以只擁有三個資產的組合為例。利用圖像法建立最小方差資產組合集合的過程，就是在以資產權數(shù)為坐標軸的空間內，繪制反映資產組合各種預期收益和風險狀況的線，然后依理性投資者選擇資產和資產組合的原則確定最小方差資產組合集合的過程。我們分析是在允許賣空的前提下，以便不受限制條件的約束。假設我們對資產A，B，C進行組合，已知E（rA）=10%，E（rB）=20%，E（rC）=30%，設A，B，C資產的權數(shù)分別由xA，xB，xC表示，限制條件為xA+xB+xC=1，由于xC=1-xA-xB，因此只要知道xA和xB的數(shù)據(jù)，就可以得到xC的數(shù)據(jù)。因此，可以在一個二維平面圖上顯示三個資產的組合情況，同理，可以使用（n-1）維圖顯示n種資產的組合。在以xA，xB為坐標軸的圖形中，直線AB的方程式是xA+xB=1，所有僅投資A和B資產，不投資C的資產組合都分布在這條線上；不包括A的組合都分布在B軸上，同理，不包括B的都分布在A軸上，分布在AOB三角形區(qū)域內的各種資產組合都不含賣空資產，在AOB以外的資產都含有一種或者兩種資產的賣空。根據(jù)具體的限制條件在坐標圖上的某個區(qū)域進行查找，以確定最小方差的資產組合。而這個過程可以通過EXCEL線性規(guī)劃的方式實現(xiàn)。
（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 本文選取的研究對象為2008年1月1日到2009年12月31日在上交所交易的，代碼為sh600000-sh600120的A股股票，數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫。剔除掉缺失值，實際得到102只股票。分別計算這102只股票的日收盤價數(shù)據(jù)個數(shù)，其中最多的為488個數(shù)據(jù)，以488為基準，凡是數(shù)據(jù)個數(shù)小于（不包括等于）基準數(shù)據(jù)15個以上的股票都被清除。這樣經(jīng)過清除后，剩下83只股票。然后對這83只股票的缺失值進行修補，修補的原則是以前一天的收盤價代替缺失值，經(jīng)過修補后，每只股票都有488天的數(shù)據(jù)。計算每只股票的日對數(shù)收益率，公式為：日對數(shù)收益率=log（當日收盤價）-log（前日收盤價）。經(jīng)過計算，每只股票都有487 個日對數(shù)收益率，
（三）時間序列分析建模過程 首先需要對得到的股票對數(shù)收益率進行建模，以單只股票序列為例，過程如下：（1）做統(tǒng)計圖觀察判斷。（2）單位根檢驗。序列大致可分為有三種：擴散型序列，單位根型序列和平穩(wěn)序列。在實際問題中，時間序列大多并不平穩(wěn)，而是呈現(xiàn)出各種趨勢性和季節(jié)性。由于在實際生活中擴散型序列比較少見，很少作為理論研究的對象，所以我們判斷的基礎就建立在單位根型序列和平穩(wěn)序列上。做單位根檢驗的目的就是要區(qū)分二者，對單位根型序列做差分處理，去除趨勢性因素，從而得到平穩(wěn)序列。（3）確定時間序列主模型。對原序列進行差分處理，得到寬平穩(wěn)序列，求解它的自相關系數(shù)，偏自相關系數(shù)，同時觀察自相關和偏自相關圖像，確定ARMA（p，q）階數(shù)。由計算機程序，生成主模型系數(shù)的參數(shù)估計，得到相應的殘差序列。（4）根據(jù)股票對數(shù)收益率數(shù)據(jù)畫散點圖，趨勢圖，觀察序列是否屬于平穩(wěn)序列，是否具備集群性，直觀地判斷是否可以采用條件異方差模型擬合數(shù)據(jù)。（5）ARCH效應檢驗。ARCH模型通常用于回歸模型：yt=x't？茁+？著t。若隨機干擾項？著t不存在ARCH效應，則可以直接對模型作最小二乘估計；若？著t存在ARCH效應，則應找到ARCH模型的形式，即在上式中附加？著t=■?vt，并確定q，再進行參數(shù)估計。對序列進行ARCH效應檢驗的最常用方法是拉格朗日乘數(shù)法即LM檢驗。假設？著tARCH（q），則可以建立如？著t=■?vt的輔助回歸模型：ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2
原假設：H0：？琢1=…=？琢q=0；備擇假設：H1存在？琢i≠0，1？燮i？燮q；檢驗統(tǒng)計量：LM=nR2～X2（q）
其中，n為計算輔助回歸時的樣本數(shù)據(jù)個數(shù)，R2為輔助回歸的未調整可決系數(shù)，即擬合優(yōu)度。檢驗標準。根據(jù)輔助回歸ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2的最小二乘估計，得到擬合優(yōu)度R2，由LM=nR2～X2（q） 計算檢驗統(tǒng)計量LM，根據(jù)給定的顯著性水平？琢和自由度q查x2分布表，得到相應的臨界值x？琢2（q）或原假設成立的概率，則可得到結論。LM>x？琢2（q），拒絕H0，表明序列存在ARCH效應；LM
四、實證檢驗分析
（一）投資組合收益波動性擬合 根據(jù)上文的時間序列分析擬合步驟，使用S-PLUS軟件中finmetrics的模塊，Excel規(guī)劃求解，VBA，SAS，R軟件共同完成從數(shù)據(jù)的整理，預處理，分析到得出結論，并配以圖形的表達來完成對投資組合風險的度量。
（1）ARCH效應檢驗及股票再篩選。對收益波動率的估計本文使用動態(tài)波動率估計模型。在使用GARCH類模型對股票收益的波動率進行擬合之前需要再對選入研究的股票做一次篩選。通過ARCHTEST對這83支股票進行檢驗。在0.05的顯著性水平下通過檢驗說明該股票的收益率波動性具有集群性，也就是說收益率是變換的，使用ARCH或GARCH模型擬合更加合理。共有33支股票的收益率數(shù)據(jù)經(jīng)過了ARCH效應檢驗。
（2）股票收益波動性擬合。對這33支股票分別進行收益波動性擬合。第一次采用ARMA模型作為主模型對收益率數(shù)據(jù)進行建模，然后對殘差進行GARCH模型擬合，雖然擬合后殘差序列均通過了檢驗，但在相似性聚類中效果不佳。于是重新選定主模型。將常系數(shù)模型作為主模型，然后對殘差進行GARCH模型擬合，殘差也均通過了檢驗。在模型中，條件方差序列就是待求的股票收益波動性序列，最后得到33條各488個數(shù)據(jù)的波動率序列。GARCH（p，q）的最簡單形式GARCH（1，1）。該過程可以表示為：？著t=■?vt；ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2
其中，{vt}獨立同分布，且vt～N（0，1），參數(shù)滿足？琢0>0，？茁1？叟0，？琢1？叟0。？著t～GARCH（1，1）是穩(wěn)定過程的成分必要條件為？琢1+？茁1
（二）采用改進的相關系數(shù)法比較股票收益波動性的相似性
計算33支股票中任意兩支股票的相似性。設任意兩支股票A、B：A=（x1，x2，xn-t，xn-t+1，x487）；B=（y1，y2，yn-t，yn-t+1，x487）
由于股票收益波動序列是兩年期的日數(shù)據(jù)，因此首先選取時間期為2008年1月2日-2008年12月31日長度為245的兩個子序列A1、B1：A1=（x242，x243，…，x487）；B1=（y242，y243，…，y487）
計算A1、B1的相關系數(shù)記為r1。之后將序列的起點向前推一個，計算時間期為2008年12月28日-2009年12月31日長度為246的兩個子序列A2、B2：A2=（x241，x243，…，x487）；B2=（y241，y243，…，y487）
計算A2、B2的相關系數(shù)記為r2。繼續(xù)按照這種方式，每次將子序列的起點向前推進一期，計算相同時間期的兩個子序列之間的相關系數(shù)，直到最后一次計算A、B序列全部數(shù)據(jù)之間的相關系數(shù)r242?？偣部梢缘玫?42個相關系數(shù)。最后，將所得的全部相關系數(shù)的均值作為A、B序列間改進的相關系數(shù)r*AB： r*AB=■。
相關系數(shù)的取值范圍在[-1，1]之間，系數(shù)為正，說明兩支股票收益率的波動性之間成正相關，系數(shù)越大，相似度越高；系數(shù)為負，說明兩支股票收益率的波動性之間成負相關；系數(shù)為零，說明兩支股票收益率的波動性之間不相關。
（三）股票聚類 為了將A、B之間的相關系數(shù)轉化成距離，還需計算|r*AB-1|，記為dAB，即 dAB=|r*AB-1|
全部股票經(jīng)過點間距計算，可以得到33×33的距離矩陣。由于篇幅限制，這里不做展示。將距離矩陣輸入到SAS軟件當中，借助軟件的聚類方法，采用Agglomerative算法，選擇method=density，K=2可以得到聚類結果。這里所用的類間距估計法是最近鄰密度估計法。軟件輸出的聚類過程及結果如表（1）和圖（1）所示，可以看出33支股票被聚為6類，具體分類情況如表（2）所示。這六類股票的收益波動率序列存在很大差異，從每一類中選擇一個典型的序列收益波動率圖，展示結果如下。
（四）投資組合績效比較 為了驗證改進的相關系數(shù)聚類法在股票投資組合中的應用效果，使用的主要方法是將基于使用改進相關系數(shù)聚類法根據(jù)收益率相似性聚類的股票投資組合與隨機組合、類內組合對比，比較在相同收益率水平下，組合的最小方差值大小。該值越小，說明該組合績效越好。具體來說，投資組合績效比較的研究思路為：首先確定組合收益率的大小，其次確定每種組合方案下抽取組合樣品的個數(shù)，然后分別計算每種方案下的組合風險均值，最后將三種方案下組合風險的均值進行對比得出結論。
（1）確定收益率大小。在計算組合的風險之前需要首先確定組合收益率的大小。由于所選數(shù)據(jù)是2008-2009年間的股票數(shù)據(jù)，而這段時期內股市處于衰退的狀態(tài)，眾多股票長期出現(xiàn)負收益率，因此將組合的收益率設為較小的數(shù)值，假設為0.03。
（2）確定三種組合方式的抽樣方案。確定三種組合方式的抽樣方案時要首先計算出每種組合方式下可能出現(xiàn)的組合的種類。如表（3）所示，隨機組合的種類最多，基于相似性聚類的組合次之，類內組合的數(shù)目最少。為了能比較出組合的績效，規(guī)定每種組合方式下抽取180個樣品計算風險均值。根據(jù)它們各自組合的特點，可以采用不同的方式來選取樣品。基于相似性聚類的組合在選取樣品時可以采用類似分層抽樣的方法，將不同類別作為不同層看待，從每一層中隨機抽取一支股票。每一次抽取完畢，可以得到6支股票，將這6支股票作為一個組合。按照這種方式抽取180個組合即可。隨機組合在選取樣品時按照統(tǒng)計中排列組合的方式，隨機從33支股票中無放回地抽取6支，作為一個組合。按照這種方式抽取180個組合即可。類內組合在選取樣品時先將可能的組合種類列出，然后按照簡單隨機抽樣方式從這8008個待抽樣品中抽取180個組合即可。
（3）計算三種組合方式的風險。計算不同組合方式的風險大小時主要通過EXCEL軟件中規(guī)劃求解的功能來完成。相應的指標設置如表（4）所示。通過計算就可以得到滿足條件的有效組合的最小方差值。由于篇幅所限，每種組合方式下的樣本方差計算結果不在此列示。
（4）比較三種組合方式的風險。通過均值計算，很容易得到每種組合方式下平均最小方差值，如表（5）所示。可以看出，基于股票收益率波動性的相似性聚類的組合在確定的收益率下獲得了比隨機組合、類內組合更小的最小方差值。另外，從圖（3）到圖（5）中對于不同組合方式下的實驗結果進行觀察，發(fā)現(xiàn)在基于相似性聚類的組合方式下180次試驗結果的方差很小，也就是說每次實驗得到的最小方差值十分相近。這些現(xiàn)象說明采取基于相似性聚類的組合方式不僅可以更有效地降低風險，而且在這種組合方式下獲得的最小方差值更具穩(wěn)定性。
