发布时间：2023-09-18 16:33:04
绪论：一篇引人入胜的股票投资决策，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。
前言：在粗糙集就是一种可立足于企业投资决策从而进行分析的算法。因此，对粗糙集在股票项目投资决策中的应用研究有着鲜明的现实意义。
一、 粗糙集理论的主要应用
粗糙集理论的主要应用体现在以下几个方面当中：第一、样本集的简化。数据挖掘当中的分类算法往往需对众多的数据进行处理。训练所需要的时间太过漫长。而粗糙集的出现，可以在很大程度之上进行简化数据，消除冗余数据。第二、控制规则获取。在实际的生活当中存在着很多复杂的对象难以建立完善的数学模型。而粗糙集能够把控制过程的一些有代表性的状态以及操作人员在这些状态下所采取的控制策略都记录下来，然后利用粗糙集理论处理这些数据，分析操作人员在何种条件下采取何种控制策略，总结出一系列控制规则。
二、实例分析
在实例分析的基础之下，我们将会建立一个具有较高涵盖面的股票项目投资决策问题相关评价体系，接着会利用粗糙集算法对其进行简约，并利用简约之后的相关数据与指标，计算出相关权重问题。根据权重信息最终选择出一个最优的投资决策方案。
（一） 指标赋值
抽取了2016年的四种有色金属股票类型。数据离散之后的决策表如表一所示：
（二）属性约简、赋权重
根据表二的相关数据进行计算就可以得到最终的数据熵权。通过对于权重问题进行比较么可以知道。各个股票之间的属性高低。虽然从现阶段的股票发展过程当中我们可以看到，其投资回报率十分良好。
但是也存在着很大的风险，以上的粗糙集算法在实际的应用过程当中可以帮助投资者选择一个良好的投资方案，所以该方法的应用应该得到进一步的重视。
结束语：
综上所述，粗糙集是一种具有很高应用价值的算法，就股票项目投资决策来说，其内部所具有的投资决策具有很大的风险，而这些风险将会直接决定股票事业的进一步发展。
参考文献：
[1]赵卫东，盛昭瀚，何建敏. 粗糙集在决策树生成中的应用
[J]. 东南大学学报（自然科学版），2000，04：132-137.
[2]史成|，程钧谟，于兰兰. 粗糙集在物流联盟稳定性决策
中的应用研究[J]. 计算机工程与应用，2008，18：
197-199+229.
[3]邓松，王映龙，何火娇，罗东平，袁威.粗糙集在销售决策系
统中的应用[J].计算机技术与发展，2011，09：
160-162+166.
自Herbert A.Simon于1983年将行为决策理论引入我国后，关于行为的研究一时风靡学术界，产生了行为金融学、行为经济学、行为财务学等学科。追溯行为决策理论的起源，要从阿莱斯悖论和埃尔斯伯格悖论的提出开始，这两个悖论引发学术领域对人类实际“决策过程”的研究。随着心理学的发展，心理学被引入到了经济学、管理学的研究之中，使很多谜团得到解释。“行为决策理论”之父Edwards（1961）总结了1954年以后的实验研究，提出了“决策权重”的思想，对后续研究产生了重大影响。随后，行为学研究进展并不大，直到20世纪70年代，2002年诺贝尔经济学奖获得者Kahneman和Tversky的研究成果，使行为决策理论得到学术界广泛认可。之后，行为决策理论研究视野不断扩大，微观、宏观经济决策和管理决策研究成果丰富，尤其是在证券投资领域取得突破性进展。
不同于建立在“经济人”假设之上的理性决策理论，行为决策理论假设人是“社会人”，面对时间和资源的限制，采取的是定量和定性相结合的方法，寻求满意解。行为决策理论通过研究决策者的认知和心理过程，也就是在传统决策理论中加入行为变量，使其得到修正和完善。即传统的理性决策理论是行为决策理论的特例。行为决策理论的研究范围涉及行为科学、认知心理学和管理科学，它将是这些学科未来的研究方向。
目前，国内外大多数研究者已不再研究和批判“理性决策”理论的不足，主要致力于发现各种行为变量，据此修正理性决策模型，而且善于吸收本学科和其他学科的新理论和新方法，使行为理论的研究外延扩大了很多，这些丰富的研究成果为决策者提供更切实际的决策依据。当然，要在实际运用中检验新模型，进一步修正模型，并且寻找该模型的新推论，再论证其对误，如此不断深入。
二、行为决策理论对投资者“行为”的研究
行为经济学提出的“多心理账户”投资决策理论，认为在不同心理账户中，人们具有不同的风险偏好。如著名经济学家Shefrin和Statman 就在论文中把人们的收入分成三类，即固定的薪酬收入、资产收入和未来收入，并按这些不同收入的现有价值来消费，这就是“多心理账户”决策的体现之一。
本文所说的“行为”指的是投资者的各种心理特征，这些心理特征会使投资者的投资决策偏离理性。“行为”是行为决策理论需要不断发掘的对象，目前学术界已经有较多的文献提出了各种“行为”。被发现的行为之一就有“损失厌恶”心理，如对于一个投资者来说，若未来财富低于预期，他就觉得遭受了损失，此时投资者的心理主要是要避免损失，故而往往会产生冒险行为，成为风险进取型投资者；反之，就是风险回避型的。“过度乐观”也是一个在投资决策中经常出现的重要的心理特征，大多数投资者习惯于相信自己有超常人的感知、判断和决策能力，从而相信自己的决策优于别人。投资者的决策过程和行为中还会表现出“后悔规避”的行为特征。Bernard分析了上市公司信息披露对股票价格的影响，研究结果表明投资者对企业的收益没有太大反应，而对其他较好的或熟悉的信息反应较为敏感，至于与自己的预期或判断不一致的信息，则会被回避掉。
目前研究者发现的“行为”还在不断增多，而且大多数研究者的研究成果也还停留在对“行为”的寻找上。但是，如何将这些“行为”引入投资者的决策过程，研究其对投资者决策的影响，并力图避免其负面影响，这才是学术研究的重点。但是国内外这样的研究成果还比较少，本文试图在这方面进行探索，建立一个股票投资组合的行为决策理论分析模型。本文的模型是一个框架模型，而且仅仅涉及股票，属于行为投资组合研究的一个初步探索。
三、股票投资组合的行为决策理论分析模型
在学术界，关于行为决策研究目前主要有两个主流分析模型：一是采用经济学的理论，从效用最大化的角度展开；二是从收益—风险的角度展开，在收益一定情况下追求风险最小，在风险一定情况下追求收益最大。本文采用第一种模型，一般是通过将人类的情感、认知等行为通过数学处理后引入效用函数，力求新的效用函数能更好地描述投资者的行为。比较出名的效用函数有CRRA型效用函数。本文在这个思想的启发下，通过量化“行为因素”对股票投资组合的影响，建立一个基于期望效用最大化的股票投资组合的行为决策理论分析模型。
由于投资者具备各种各样的“行为”，要想把所有行为一起考虑在目前的研究现状下是很难实现的。一般来说，投资者会表现出一种主要行为，而且只有研究好了单种行为的影响，才可能把所有行为一起考虑。因此，本文只研究单种行为对股票投资组合决策的影响。
其一，建立“行为”效用函数。针对每一种典型的“行为因素”，修改投资者的效用函数，使效用函数能够反映投资者的行为特征。如新的效用函数可表示成u（c，si）或者u（w，si）的形式，其中w表示财富，c表示消费，si表示一种或多种行为特征。本文用财富的多少和变化来衡量投资者的效用，主要是期末财富的数量和各种“行为投资者”的主观认为即将获得的财富（主观财富）和期末财富的对比，建立期望效用最大化模型为：
其二，描述“行为变量”。研究如何用v（·）表达各种“行为”，即用数学的语言来描述各种“行为投资者”在财富变量的作用下的效用分布。如Kahneman和Tversky的财富变化价值函数：
其中r'为各种“行为投资者”主观认为即将获得的收益率（主观收益率），所以这一问题转化为如何确定r'。关于r'的确定，本文总结和提出三种方法：
（1）期望收益率。
（2）行为者决策心里模拟法。如“纵向代表性偏差”型投资者的收益确定方法。因为纵向代表性偏差为将某一事物当前的局部特征作历史的比较，在其历史发展轨迹的角度上，判断和预期事物的未来走势。为此，模拟其决策思维为：投资者选取股票过去的历史收益率数据，将与今年某些特征相似的股票选出来作为参考，把股票过去的绩效当作未来的代表，进行错误的趋势预测。按从小到大的顺序将某一投资组合所含资产的N年历史收益率，表示为r1，r2，...，rn，分别赋予权重η1，η2，...ηn，且η1
四、结论
本文将行为决策理论引入股票投资组合决策的研究领域，研究如何通过考虑投资者的“行为”以建立更符合实际的投资组合选择模型，最终确定投资者对各股票的选择权重。首先，论述了行为决策理论的兴起、发展过程及当前的主流研究模式；其次，总结了现有研究中涉及到的一些主要“行为因素”；再次，在效用最大化分析框架下，建立了一个股票投资组合的行为决策理论分析模型。值得注意的是，本文建立的仅仅是一个框架模型，后续可在此框架下进一步研究各种“行为投资者”的投资组合选择，而且应当考虑将所有行为变量一起考虑，建立一个符合实际的投资组合选择模型。
参考文献：
[1]普劳斯著，施俊琦、王星译：《决策与判断》，人民邮电出版社2004年版。
[2]Edwards W.Behavioral decision theory，Annual Review of Psychology，1961，12：473～498
关键词： 股票投资；投资决策；层次分析法；逼近理想解方法
Key words: stock investment；investment decision；AHP；TOPSIS
中图分类号：C645 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）21-0175-02
0 引言
企业投资决策，是企业决策者根据企业自身的发展规划以及国家经济建设的相关方针和政策，综合考虑与投资项目有关的各类信息，采用科学分析的方法，对投资项目进行技术经济分析和综合评价，选择项目最优投资方案的过程。股票投资是指投资者(法人或自然人)购买股票以获取红利及资本利得的投资行为和投资过程，随着我国证券市场的不断发展和相关配套法律政策的不断完善，股票投资已经成为企业直接投资的重要渠道之一。本文的研究，以企业股票长期投资决策问题为研究对象，通过对股票长期投资问题的特点分析，构建基于层次分析法的指标赋权模型和基于TOPSIS的综合评价模型，进而通过示例说明了方法的具体应用过程。
1 股票投资特点分析
股票投资的特点主要包括收益性、长期性和风险性：①收益性。进行股票投资的目的，在于获取包括股票升值、股息和红利等在内的经济收益；②长期性。股票投资的长期性指的是，购入某项股票的同时意味着认可该企业的经营管理水平，认为反映该企业价值的股票价格在未来的某个时点会有较大的上升空间；③风险性。股票投资的风险来源主要来自于企业经营和收益的变化，同时，股票投资的风险也受到股票市场本身波动性的影响，即使企业本身经营状况良好，国家宏观政策的调整也会给股票市场带来巨大冲击。
2 股票投资决策影响因素分析
股票投资决策需要考虑的因素很多，概括起来可以归纳为以下方面：
2.1 宏观经济环境 国家的经济周期、财政政策、货币政策、法律政策等对股票价格走势影响很大，例如，当宏观经济处于繁荣期的时候，市场总体需求量大，有助于促进股票市场的繁荣，反之，当经济处于萧条期或衰退期的时候，整个市场需求降低，企业利润减少，股票市场也会随之萎靡；又如，当国家实施宽松的货币政策时，有助于促进股票价格的上升，反之，当国家实施紧缩的货币政策时，会抑制股票价格的上升。由于宏观经济环境对整个股票市场产生影响，因此，宏观经济环境分析属于股票投资决策的外部因素。
2.2 行业状况分析 行业状况主要包括行业的政策、行业生命周期和行业竞争。行业政策是政府对该行业发展的一系列政策的总和，对行业的发展、行业结构的调整和行业的组织等产生影响；如同经济周期理论一样，任何行业或产业的发展都会经历一个从初创期、成长期、成熟期到衰退期的全生命周期。一般而言，处于成长期和成熟期的行业，盈利能力较强，而处于初创期和衰退期的企业盈利能力则比较弱；另外，行业内的竞争强度也是影响行业业绩的一个重要因素，在完全垄断的市场环境中，垄断者容易获得超额利润，而在完全竞争的市场环境中，各参与主体只能获得平均利润率，因此，行业竞争强度越高，该行业内企业股票价格相对较低，反之，行业竞争强度越低，企业股票价格相对较高。
2.3 公司经营状况分析 就影响股票价格的决定因素而言，宏观经济环境和行业状况只是外部因素，而公司的经营状况才是股票价格的决定因素，尽管短期内股票价格可能由于投资者预期等因素背离由公司经营状况决定的股票价值，但是从长期来看，股票价格必然是其价值的具体体现。公司的经营状况可以由一系列财务指标反应，主要指标包括：
