发布时间：2023-10-11 15:59:02
绪论：一篇引人入胜的股票投资步骤，需要建立在充分的资料搜集和文献研究之上。搜杂志网为您汇编了三篇范文，供您参考和学习。
《关于保险机构投资者股票投资交易有关问题的通知》、《保险机构投资者股票投资登记结算业务指南》、《保险公司股票资产托管指引》和《关于保险资金股票投资有关问题的通知》等配套文件的下发实施，不仅明确了保险资金直接投资股票市场涉及的证券账户、交易席位、资金结算、资产托管、投资比例、风险监控等问题，确保操作流程环节清晰，责任明确，衔接顺畅，还终结了因保险资金直接入市而引发的独立席位之争。
这是三个金融监管部门共同推进保险资金直接入市的重要步骤，保险资金直接入市的操作技术问题已得到解决，保险资金直接入市已经进入实质性操作阶段。记者推测，即将抢滩股市的550亿元保险资金或许将成为中国证券市场鸡年开市后的首份新年大礼。
终结独立席位之争
自2004年10月下旬《保险机构投资者股票投资管理暂行办法》出台后，规模高达550亿元的保险资金投资股票市场一直没有获得实质进展。业内人士指出，暂行办法出台后，保险资金通过什么通道，以谁家的席位进入股票市场，成为保险资金冲刺直接入市的“最后一米”。
对于这“一米之遥”，保监会和证监会各有想法。保监会和保险公司期望能够通过独立的席位，直接买卖股票，减少成本和控制风险；但是证监会则希望保险资金通过证券公司的席位进入股票市场，券商因此能够获得或许不菲的经纪收入。
在保监会、证监会关于保险机构投资者股票投资交易有关问题的通知中，保险机构投资者应当通过独立席位进行股票交易成了最为瞩目的一条，这为曾横亘于两大监管部门之间的独立席位之争画上了句号，保险资金直接入市呼之欲出。
独立席位是指保险机构投资者专门
用于保险资金股票投资的专用席位。保险资产管理公司可向证券交易所申请办理专用席位。保险机构投资者也可向证券经营机构租用专用席位。
通知中还明确提出，向保险机构投资者出租专用席位的证券经营机构，应当向中国保监会提供符合《保险机构投资者股票投资管理暂行办法》规定条件的证明材料和履行职责的承诺书。
中国保监会从资产规模、公司治理、内部控制、诚信状况、研究能力、市场地位等方面，对其进行评估并出具审核意见书。证券交易所应当依据中国保监会保险资金运用监管部门出具的席位确认函办理相关手续。
对此，证券交易所、证券经营机构应当协助保险机构投资者采取相关措施，确保专用席位一切交易委托和成交回报数据的信息安全。证券经营机构进入风险处置的，保险机构投资者在该机构专用席位的全部业务，可整体转托管到新的专用席位，不因证券经营机构的关闭、清算受到影响。
建立协同监管机制
其实独立席位之争折射出来的本质问题就是对保险资金直接入市如何做好制度安排和进行有效风险防范。在制度安排已经先行的情况下，如何为其建立健全的风险控制体制就成了保险资金直接入市最为关键的一环。
中图分类号：F832 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）16-0075-05
2009年10月30日，我国创业板在深圳股票交易所成功上市，从初建时28家公司，总发行股本2 672 140 777股，截至2016年12月26日已有568家公司成功上市，总发行股本为262 475 087 724股。创业板市场的快速发展为国内中小公司，尤其是高成长、高风险、高收益、高创新的计算机应用服务公司提供了巨大的融资机会和发展机遇。多层次资本市场体系的逐步完善拓宽了个人投资者的投资渠道，而创业板计算机应用服务公司的股票凭借其高成长和高收益性正在逐渐获得个人投资者的青睐。因此，如何建立一套科学有效的股票投资价值评估模型，帮助投资者高效准确地识别出具有投资价值的股票，成为专家学者们共同关注的热点之一。曲若鹏以同一家公司财务报表为例，运用两种方法评估企业股票投资价值，第一种是先估计实体价值，然后减去净债务价值；第二种方法利用股票投资现金流量模型进行折现，得出的结论为不同的思路得出的股票投资价值评估结果是不同的。张栋等人认为，企业股票投资与看涨期权极为相似，借助B-S期权定价模型可以确定企业股票投资价值，虽然与传统方法相比此模型可充分考虑到企业收益风险，操作更具灵活性，但缺点是重要参数波动率的确定容易产生偏差、计算过程也比较复杂。刘建容等强调股票的投资价值是一种相对价值，结合层次分析法和因子分析法建立了上市公司内在价值评估模型，借助相对内在价值与股价动态变化趋势之间的联系构造出上市公司投资价值分析模型，实证研究表明该模型在投资者进行股票选择时具有指导作用。孙霞指出，资本结构、股票投资结构、公司治理结构以及企业所处的行业和宏观经济形势等都是影响企业股票投资价值的重要因素，国内金融市场日趋完善，掌握一些科学的股票投资价值评估技术是投资者进行理性投资的必要手段。
通过以上文献可以发现，对股票价值进行全面、科学的评估不仅可以有利于股东的监督与公司管理者的经营，也是投资者进行投资的必要过程。多数学者对股票投资价值评估研究范围比较广泛，缺乏针对性，并不完全适用于高成长、高风险的计算机应用服务类公司。因此，结合该行业的具体特点，遵循创新性、科学性、全面性等原则，增加了研发经费投入比、产品市场认可度、人才储备等创新性指标。
一、股票投资价值评估指标体系的建立
（一）建立指标体系
本文采用模糊层次分析法来构建股票投资价值评估模型。模糊层次分析法是综合运用模糊数学和层次分析法的一种分析方法。层次分析法（analytical hierarchy process，简称AHP法），由美国运筹学家Satty于20世纪70年代提出，是一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法，具体分为五个步骤：根据总目标明确问题，分解问题并构建层次分析模型，根据隶属关系构造判断矩阵，层次单排序和层次总排序。运用AHP的关键是构造满意一致性矩阵，但由于人们主观意识对客观事物的判断存在差异，构造的矩阵需要经过不断的调整和检验才会达到满意的一致性。而模糊层次分析法（fuzzy analytical hierarchy process，简称“FAHP法”）用模糊数代替标度表示结果，通过两两元素的比较构造模糊一致判断矩阵，借助模糊一致矩阵表示各个元素的相对重要性权重，实现了模糊环境下的层次分析，使得决策结果更加数字化，定量化和科学化。
依据《中华人民共和国证券法》《深圳证券交易所创业板股票上市规则》和《中华人民共和国中小企业促进法》等文件，立足创业板计算机应用服务公司高收益、高风险、技术独占性、高成长性等特点，参考国内外相关文献，遵循科学性、全面性、创新性等指标体系设计原则，增加了研发经费投入比、产品市场认可度、人才储备、知识产权、成果转化能力、决策科学程度等指标，最终构建了创业板计算机应用服务公司股票投资价值评估的指标体系。该指标体系分为3层，第1层是目标层，即创业板计算机应用服务公司股票投资价值A；第2层是准则层，对应盈利指数（B1）、成长指数（B2）、风险指数（B3）和创新指数（B4）4个一级指标；第3层是指标层，包括基本每股收益、净资产收益率、净利润增长率等10个定量指标和产品市场认可度、人才储备知识产权等5个定性指标。
（二）构造判断矩阵
本文采用模糊层次分析法来确立各级指标的权重值，邀请多位股票投资专家和资深股民对指标间相对重要程度进行两两判断，采用Saaty1―9标度法构造出判断矩阵，Satty1―9标度法的含义（见表1）。
根据上述专家对指标重要程度判断结果的处理，得到5个判断矩阵Y，Y1，Y2，Y3，Y4，分别为：
（三）计算各级权重并检验一致性
根据计算，得到W=（0.5423，0.1397，0.2333，0.0847），各指标层对准则层的权重向量为W1=（0.5000，0.2500，0.2500），W2=（0.3845，0.0878，0.1433，0.3845），W3=（0.2291，0.1575，
0.5359，0.0775），W4=（0.2771，0.4658，0.1611，0.0960）。上述计算得到的权重值能否作为下层要素对上层某一要素排序的依据，还需要对判断矩阵进行一致性检验。层次分析法中，用CI（consistency index）作为检验判断矩阵一致性的指标，其中CI，因判断矩阵阶数n越大时，一致性越差，为消除阶数对一致性检验的影响，引进修正系数RI（random index），并最终用一致性比例CR（consistency ratio）作为判断矩阵是否具有一致性的检验标准，其中CR=CI/RI，当计算得到CR值小于或等于0.1时，认为判断矩阵具有一致性，可以进行单排序；当CR值大于0.1时判断矩阵不满足一致性，需要修正评分降低偏差，直到满足一致性检验。RI值随矩阵阶数n变化情况（如表2所示）。
下面计算并判断矩阵的一致性检验指标，矩阵Y的最大特征值λmax为4.0512，CI=（4.0512-4）/（4-1）=0.0171，CR=CI/RI=0.0171/0.89=0.0192，同理可得到Y1，Y2，Y3，Y4的CR值分别为0，0.0078，0.0422，0.0116，均小于0.1，通^了一致性检验，权重系数可以接受，得到权重汇总表（如下页表3所示）。
二、实证研究
（一）数据样本的来源与选取
应用模糊层次分析法对创业板计算机应用服务公司股票价值进行评估的过程是：首先，根据上述专家学者给出的相对重要性矩阵计算出各指标相对于综合评价目标的权重系数（前文已得出计算结果（见下页表3）；然后以各公司重要财务指标的实际值和综合实力为基础，将定量指标和定性指标进行横向比较，得出各指标在多家公司中的相对重要性，重要性程度用分值的高低来表示；最后，用相应的权重系数乘以各家公司评价指标的对应分值，得出各公司盈利指数、成长指数、风险指数、创新指数的分值和综合评价分值。
本文从深市创业板随机抽取4家有代表性的计算机应用服务公司股票进行分析，并对其投资价值进行评估排序。它们分别是银信科技（300231）、易华录（300212）、汉鼎宇佑（300300）、朗玛信息（300288），以下分别用P1、P2、P3、P4来代表它们。为了提高评价结果的可靠性，本文假设不同股票的宏观经济环境、政策导向、行业特点等都相同。表4是新浪财经网提供的这4家公司截至2016年6月30日的定量评价指标的财务数据。
根据表4中财务数据和各公司的综合实力对每家公司的评价指标构造判断矩阵，计算每家公司在各指标中所占的相应权数（计算方法如上文所示），结果（如下页表5、表6所示）。假定每个指标的满分都是100分，将每家上市公司各评价指标的分值与其对应的权重系数相乘，得出盈利指数、成长指数、风险指数和创新指数的得分。同理，将每家公司上述四个指标的分值乘以对应指标的权重系数，得出综合评分。下面以银信科技为例计算其盈利指数、成长指数、风险指数和创新指数及其投资价值综合评分。
盈利指数=银信科技在基本每股收益C1的权重得分×C1在盈利指数B1中的权重+银信科技净资产收益率C2的权重得分×C2在盈利指数B1中的权重+银信科技每股净资产C3的权重得分×C3在盈利指数B1中的权重盈利指数=
17.97×0.5+43.54×0.25+9.84×0.25=22.33，同理，成长指数=
20.09×0.3845+27.71×0.0878+9.98×0.1433+36.38×0.3845=
25.58，风险指数=6.4×0.2291+14.43×0.1575+23.78×0.5359+
13.61×0.0775=17.54，创新指数=12.64×0.2771+26.31×
0.4658+18.99×0.1611+17.07×0.0960=20.46。
投资价值综合评分=银信科技在盈利指数B1中的得分×B1在计算机应用服务公司股票投资价值A中的权重+银信科技在成长指数B2中的得分×B2在A中的权重+银信科技在风险指数B3中的得分×B3在A中的权重+银信科技在创新指数B4中的得分×B4在A中的权重投资价值综合评分=22.33×0.5423+25.58×0.1397+17.54×0.2333+20.46×0.0847=21.51。
同理，4家公司股票的投资价值综合评分结果汇总为表7。
（二）投资价值评估排序
对创业板这4家计算机应用服务公司股票投资价值进行排序，得到的结果（如表7所示），即按投资价值从优到劣依次为：易华录、朗玛信息、银信科技、汉鼎宇佑。易华录的投资价值最大，主要表现为其收益较高、创新能力较强，发展稳定、上升空间大，是这四支股票中相对投资价值最大的。
（三）检验
为了检验采用模糊层次分析法做出的计算机应用服务公司股票投资价值评估模型的科学性和可行性，本文绘制出上述4家公司自2014年6月30日至2016年6月30日的股票涨跌幅度趋势图（如下图所示）。可以看到，4家公司的股票实际涨跌趋势与上文模型预测的结果一致。
结合表7和下图可以得知，易华录的投资价值最高，虽然朗玛信息的最大涨幅高于易华录，但是易华录的整体涨幅趋势更为稳定，波动较小，抗风险能力高，成长性好，收益也更稳定，所以是相对投资价值最大的股票。根据北京易华录信息技术股份有限公司2016年半年度报告显示，报告期内，基于行业发展环境良好，业务模式创新渐显成效，公司新增项目较多等原因，公司经营效益稳步提高。仅2016年上半年，公司已实现营业收入89 619.77万元，较去年同期增长18.9%；归属上市公司股东的净利润为7 838.75万元，较去年同期增长36.32%。研发投入总额为6 906.15万元，较去年同期增加12.68%，主要原因为本年新增研发项目增加所致，截至2016年6月30日，公司新增取得国家知识产权局授权的专利17项。朗玛信息的股票投资价值位于第二位，与银信科技的股票投资价值相差不大。银信科技的涨幅虽然较小，但其整体涨幅走势平缓，几乎维持在正增长状态，风险比较小，但收益比前两者低，所以排在第三位。汉鼎宇佑排在第四位。根据本文表4可以得知，其净利润增长率和主营业务收入增长率都为负数，经营状况有待改善，成长性较低，故而收益也较低，所以排在第四位。
三、结论
运用模糊层次分析法可以清晰反映出创业板不同计算机应用服务公司投资价值的优劣以及各指标的权重，帮助投资者对其投资价值进行综合评价和分级，从而制定出利润最大化、成长最优化和风险最小化的最佳投资方案。因此，利用模糊层次分析法构建的创业板计算机应用服务业股票投资价值评估模型，对投资者的投资决策具有较高的参考价值。但是，在现实的股票投资市场中，影响股票投资价值的因素众多，包括宏观经济环境、政策导向、公司资本结构等，因而在指标选取和权重设定等方面会存在较大的差异性。总而言之，运用模糊层次分析法进行创业板计算机应用服务公司股票投资价值评估的优势在于其科学性、数字性和灵活性，可以结合具体的宏观环境和各股票的实际情况具体分析与评价。同时，由于股票市场十分复杂，瞬息万变，可以将模糊层次分析法与其他科学决策方法相结合，优化指标的选取，最大程度剔除不确定性因素的干扰，提升指标权重的准确性，增强预测的可信度。
参考文献：
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文童编号：1005-913X（2016）09-0098-03
一、问题的提出
一般来说，股票投资的分析方法可分为三种，即宏观分析、中观分析和微观分析。宏观分析指对国民经济、政治文化等来进行分析，微观分析指对公司层面的分析，中观分析介于二者之间，是对整个行业和地区的分析。板块分析主要属于中观分析和微观分析。基于此，本研究从服装鞋板块切人，以理性投资为出发点，期望采用聚类分析的方法对公司的财务指标进行分析，以甄选出未来较有投资价值的股票，做到理性投资。
二、聚类分析在服装鞋类股票板块中的应用
（一）聚类分析的原理
聚类分析也叫分类分析或数值分类，是用数学的方法来研究和处理给定对象的分类，即对同类型对象抽象出其共性，从而形成类。聚类分析是先将最相似的两个变量聚为一小类，再去与最相似的变量或小类合并，如此分层依次进行。要进行聚类分析就要首先建立一个由某些事物属性构成的指标体系，人选的每个指标必须能刻画事物属性的某个侧面，所有指标组合起来形成一个完备的指标体系，相互配合共同刻画事物的特征。简单的说，聚类分析的结果取决于变量的选择和变量值获取的两个方面。变量选择越准确，测量越可靠，得到的分类结果越说明能描述事物各类间的本质区别。
（二）股票板块的聚类分析
判断一个上市公司是否具有投资价值，其财务指标可以说是最重要的因素。在财务指标中，净利润和净利润增长率表明了该公司的发展速度是强还是弱，也从侧面反映了公司的未来发展前景，净资产收益率指表明了公司盈利能力的强弱，资产负债率表示公司总资产中有多少是通过负债筹集的，是评价公司负债水平的综合指标，体现了公司现金流动性的强弱，这几个指标基本可以概括上市公司在财务指标上的表现，因此本研究将用这五个财务指标对服装鞋板块进行聚类分析，对其进行层次划分，发现绩优股。
（三）服装板块的聚类分析
1.相关原始数据，见表1。
2.聚类分析方法和步骤。对于本研究中的问题，拟利用SPSS系统聚类分析的Q型聚类方法（个案聚类），对选取的41支服装鞋板块股票2011年的财务数据进行分析。其中个案距离采用平方欧氏距离，聚类方法采用平均组间链锁法，由于不同变量间存在较大的数量级的差别，因此对数据变量采用z得分值标准化的方法进行标准化，在输出结果结果设置中，选择显示冰柱图和树形图。
3.聚类分析的结果分析。表2显示的是系统聚类分析的类成员聚类表，从表中可以知道类别从3到7时的个案所属的类别。当类别为5时，根据图表可知，中国服装和美尔雅是一类，红豆股份是一类，其他样本分属其它三类。
表3是系统聚类的凝聚状态表。表中，第一列表示聚类分析的第几步；第二、三列表示本步聚类中哪两个个案聚成一类；第四列是个案距离；第五、六列表示本步骤类中参与聚类的个案的是个案还是小类，0表示个案，非0表示由第几步聚类生成的小类参与本步骤类；第七列标识本步骤的结果将在以下第几步中用到。
从表中可以看出，在聚类分析的第一步中，个案序号为16（闰土股份）和40（际华集团）据成一小类，它们的距离（平方欧氏距离）是0.443，这个小类将在第4步用到。同理，聚类分析的第二步，序号为15的个案（凯撒股份）和序号为32的个案（大杨创世）又进行聚类，并且将在第10步用到。最终，41个个案最后聚成了一个大类。
图1所示的聚类分析的树形图显示了在系统聚类的过程中，从每个个体为单独的一类逐步合并，一直到全部合并成一大类，整个过程都在树形图中得到了体现。
图2是一副纵向显示的冰柱图。从该图可以很容易的看出任何类数时的分类结果。
三、结果讨论
表4为各分类样本指标的均值描述。从该表可以看出不同样本的特点，并且基于该表，我们还可以得出判断，并得出相应的结论。
第一类股票：低收益，成长能力极差，负债水平高，回款较快。总体来说，没有任何投资价值。
第二类股票：收益一般，成长能力一般，资产负债率处于较低水平，汇款压力较大。总体来所，总体来说，这类股票投资意义不大。
第三类股票：本类股票所有的指标都是正值，赢利能力指标属于较好水平，这类股票有着高收益，高成长性，股本扩张能力强的特点，具有较高的投资价值。
第四类股票：赢利水平很强，经营状况较好，但是成长性一般，可以谨慎持有。
