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[关键词]投资组合交易成本蚁群算法
一、引言
由Markowitz(1952)提出的均值-方差(MV)模型在投资组合理论中占有重要的地位,是投资分析中的一种有效的工具。Markowotz分别用期望收益率和收益率的方差来衡量投资的预期收益水平和不确定性(即风险),建立了均值-方差投资决策模型。随后,Markowitz(1959),Mao(1970)讨论了均值-下半方差模型,在收益分布对称的情况下,下半方差刚好是方差的一半,但均值-下半方差有效前沿与均值-方差模型有效前沿完全一致;Konno(1991)研究了用均值绝对偏差来衡量投资组合的风险,提出了均值-绝对偏差模型(MAD模型),简化了投资组合优化的运算;Konno和Suzuki(1995)研究了均值-方差-偏度模型,基于收益不对称分布的情况,是对MV模型的补充。这些研究使得投资组合模型越来越接近实际,但也越来越难于用传统的数学规划方法进行有效地求解模,许多学者把目光转向应用仿生算法求解投资组合模型,解决模型的实际应用问题。
二、蚁群算法下的投资组合模型
1.经典的MV投资组合模型
根据投资者均为理性经济人的假设,Markowitz理论认为投资者在证券投资过程中总是力求在风险一定的条件下,获得最大的收益;或者在收益一定的条件下,将风险降到最小。则Markowitz模型可表示为以下两种单目标的模型:
(1)
其中,n为持有资产的数量,xi代表每种资产的持有比例,ri(i=1,…,n)为每种资产的期望收益率,σij表示资产i和资产j(i=1,…,n;j=1,…,n)的协方差。
2.基于蚁群算法的证券投资组合模型
蚁群算法(antscolonyalgorithm)是由Dorigo等于1990年为了解决组合优化问题而提出的一种模拟蚁群觅食行为新型进化算法。概括而言,就是将蚁群的觅食行为视为一个复杂的路径优化问题。算法的主要机理可从两个方面来描述:(1)集体性,算法寻优过程是一种带有信息交换的并行过程,具有全局搜索的能力;(2)路径的适值标准,当蚂蚁在从巢穴去食物源(或者从食物源返回巢穴)时,会在走过的路上留下一种化学物质(pheromone),被称为信息素,这种信息素的强弱与它们所走的路的长度成反比。蚂蚁根据信息素的强弱以一定的概率来进行路径选择,形成了正反馈搜索过程。以上特征使得蚁群算法成为求解组合优化问题的一种简单、高效的手段。
(1)转移概率的计算
转移概率直接关系到蚁群算法的寻优效率和执行结果,由下式得出,在证券投资组合模型中,蚁群通过对风险和收益的均衡确定转移概率:
(2)
其中,信息素τi(t)按照如下规则更新:
(3)
(4)
(5)
其中,为信息素的变化量,ri为第i个证券的收益率,α、β是模型参数分别反映了蚂蚁在运动过程中所积累的信息和启发信息在蚂蚁选择路径中的相对重要性,ρ是信息素的挥发系数,通常情况下设置ρ
(2)启发函数的定义
启发函数用来加速算法收敛,并且避免算法陷入局部最优,本文采用单只股票的标准差衡量其风险,从而构造启发函数,如下:
ηi=1/ρi(6)
(3)交易成本
交易成本是股票投资的一个重要问题,大多数情况下,投资者都是从已持有的投资组合开始,确定如何在股票市场上进行调整。股票投资仓位的调整必然需要交易费用,交易费用通常是新旧股票组合之差的V型函数:
(7)
其中,ci(t)表示第i只股票第t期的交易费用;
ki≥0,i=1,2,…,n,表示第i只股票的交易费率;
,Mi(t)表示第i只股票第t期投资额,假设初始投资金额M(0)=100万,各股票初始仓位Mi(0)=25万。
则n只股票第t期总交易费用为:
(8)
(4)投资回收总额
个股仓位根据上述转移概率公式(2)结果进行仓位调整,第i只股票在第t期末的投资回报为:
Mi(t)=M(t-1)×xi(t)×[ri(t)+1]-ci(9)
总的投资回收额:
(10)
三、蚁群算法基本流程
设有n只股票m名投资者,股票的收益率为ri为第i个证券的收益率,τi(t)为股票i上的信息素,并设置每只股票的初始信息素。
步骤2:设置循环次数NCNC+1;
步骤3:蚂蚁数目KK+1;
步骤4:将各蚂蚁的初始出发点置于当前解集中;对每个蚂蚁k(k=1,2,…,m),按概率状态转移Pkij公式(2)移至下一个元素(股票)j;
步骤5:若元素未遍历完,即k
步骤6:根据公式(3)、(4)、(5)更新每条路径上的信息素量;
步骤7:若满足结束条件,即如果循环次数NC≥NCmax,则循环结束并输出程序计算结果,否则跳转到步骤2。
四、实证检验结果与分析
为了使算法结果具有可比性,本文使用谢燕兰(2008)文中基本数据作为样本,以2007年7月6日～2008年1月15日的国内A股证券市场每日交易资料(股价、收益率)作为运行资料,令初始投资资金为100万,运用MATLAB编程得到各模型2007年7月6日～2008年1月15日的投资回报。由于蚁群算法所需参数较多,需要讨论模型参数变化对运算结果的影响。
五、结论
本文利用基本蚁群算法对投资组合模型进行了优化,主要提出了考虑交易成本的股票投资组合模型并对其进行了有效求解,与此同时讨论了模型参数变化对算法寻优结果的影响。实证结果表明蚁群算法能够在有限的资源条件下,求解传统的数学方法难以解决的投资组合问题,并且具有整体优化,高效迅速的优势,具有广阔的应用前景。
参考文献:
[1]MarkowitzHM.,Portfolioselection[J].Journaloffinance,1952,7:77～91
[2]MarkowitzHM.,PortfolioSelection:EfficientDiversificationofInvestments[M],Wiley:NewYork,1959
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[5]KonnoH.,SuzukiK.Amean-variance-skewnessoptimizationmode[J].JournaloftheOperationsResearchSocietyofJapan,1995,38:173～187
[6]孙永征刘亮:基于混合行为蚁群算法的股票市场投资者行为模拟[J].山东大学学报(理学版)2007,42(6):35～40
[7]谢燕兰:蚁群算法在证券投资组合中的应用[D].苏州:苏州大学硕士论文,2008
一、财务分析在股票投资中的作用
财务分析的作用从不同角度来看是不同的。从财务分析的服务对象上看，财务分析不仅对企业内部经营者、管理者有重要作用，而且对企业外部投资者、债权人、供应商等也有重要作用。
（一）了解企业过去与现状，合理判断投资价值
（二）科学预测企业前景，降低投资风险
财务分析在股票投资中的作用，不仅是正确评价企业的过去和现状，更重要的是通过对企业过去与现状的分析与评价，可以科学合理预测企业发展前景，降低投资风险。尤其对于长线投资者，一个企业的竞争优势是否在未来具有持续性以及稳定性是投资成功的关键。因此，在正确分析与评价企业现状的基础上对企业未来趋势的把握也是财务分析的重要作用。
二、财务分析在股票投资中的具体应用
（一）考察会计报表
1.重组资产负债表。按照资产对利润的贡献方式来划分，企业的资产大致可以划分为两类：经营性资产和投资性资产。经营性资产主要包括货币资金、存货、固定资产、无形资产、商业债权；投资性资产主要包括交易性金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资以及在“其他应收款项”“预收款项”中被子公司占用的部分，这部分在报表上一般表现为母公司与合并报表的差额。
通过分析资产结构可以看出企业的盈利模式。有学者将企业的盈利模式分为三类：经营主导型、投资主导型、经营与投资并重型。
一般来说，对于着重内部发展、经营主导的企业，经营性资产比重很大，投资性资产比重较少。经营性资产对应利润表的核心利润；核心利润对应现金流量表中的经营活动现金净流量。企业要争取良好的发展前景，就应该不断增加经营性资产规模、优化经营性资产结构，通过经营性资产的合理利用，提高企业产品的市场竞争力和盈利能力，也可以适当进行经营性资产置换，增强与其他资产组合后的增值潜力等。
通过分析资产结构还可以看出公司的发展战略，公司战略决定了公司资产的结构，从资产结构也能反映一个公司的发展战略。公司在年报中会披露董事会报告，一般会提及公司报告期内的经营理念和战略，投资者通过阅读年报了解公司的战略，通过资产结构分析，搞清楚公司的发展战略，深入分析公司是否面临重大风险。
2.分层认识利润表。投资者最关心的是企业的盈利能力。考察企业盈利能力首先要观察利润表。利润表大致分为五层：第一，毛利，即营业收入减去营业成本，反映产品的初始盈利能力。第二，核心利润，核心利润是一个较新的概念，核心利润等于毛利减营业税金及附加再减去三项期间费用。第三，营业利润，包括非传统经营活动带来的利润，如投资收益等。第四，利润总额，即在营业利润的基础上加上营业外收支净额。第五，净利润，即利润总额减去企业所得税额。
通过分层认识利润表可以看到核心利润、投资收益、营业外收支，构成了一个企业净利润的三大支柱。
毛利率在一定程度上反映了企业所在行业的竞争态势。如果该行业具有较高的毛利率，一般表明行业具有持久的核心竞争力，或存在行业垄断；相反，如果一个行业平均毛利率较低，那么该行业的竞争激烈，市场份额分散。同理，从微观来看，如果一个企业在同行内具有较高的毛利率，则表明与其他企业相比具有明显的竞争优势。这类企业或者是某种商品、服务的提供方，或者是大众具有持续需求的商品或服务的提供方与低成本的购买方的统一体。
核心利润率等于核心利润与营业收入的比值。该指标代表了企业经营活动的盈利能力，是产品竞争力对企业业绩贡献的反映。对于经营型企业来说，核心利润应该在利润中占绝对比重，并且呈上升态势，一个具有竞争优势的企业其核心利润率应该在行业内保持领先水平。
（二）分析关键财务指标
财务分析方法主要有水平分析法、垂直分析法、趋势分析法、比率分析法等，其中比率分析法因为计算简单、可比性强等优点在投资分析实践中被广泛采用。
从投资者的角度看，投资者主要关心的是投资的保值增值能力、投资风险等。从这个角度看主要的比率有：毛利率、核心利润率、总资产报酬率、权益净利率、市盈率、每股股利、股利发放率等。
股票价格与每股收益的比率称为市盈率，反映了普通股的市场价格与当期每股收益之间的关系。市盈率是一把双刃剑。一方面，该指标反映了股票市价是否具有市场认可度，一般情况下，市盈率高，市场认可度高。把多个企业的股票价格与收益比率进行比较，并结合对其所属行业的经营前景的了解，可以作为选择投资目标的参考（赵晋，2000）。
另一方面要注意，市盈率如果太高，表明公司股票市场价格偏离本身价值越大，如果企业业绩不能持续增长，投资风险就会越大。据国际货币基金组织统计，市盈率达到50倍就具有完全风险。所以在选择股票时选择业绩优良的股票，市盈率应该在30倍以下。为了弥补市盈率的缺点，可以观察企业市销率、市净率指标。
2.每股公积金。每股公积金的计算是用公积金除以股票总股数。公积金是公司的“最后储备”，它既是公司未来扩张的物质基础，也是股东未来转赠红股的希望所在。没有公积金的上市公司，可以说是没有前景的公司。所以投资者在选股的时候要选择每股公积金较高的公司。
关键词：长期股权投资；评估；会计影响
伴随着我国经济社会的不断发展和社会主义市场经济体制的不断完善，我国评估行业在评估领域和评估范围上不断拓展，已经从原先的不动产评估逐步向着长期股权投资评估等方向发展，拓宽了资产评估的空间和作用。同时，长期股权投资评估已经不再是针对单个资产或者几项资产的评估活动，而是能够实现对企业发展过程中整体价值的评估。一般情况下，企业在进行长期股权投资时，所涉及到的金额往往都比较大，能否确保长期股权投资评估的真实性和准确性，对于保障企业投资安全和企业投资权益，提升企业财务管理的科学性都具有重要的积极作用。根据企业长期股权投资评估的实际需求，围绕企业长期股权投资结果的合理性和可靠性，需要进一步明确长期股权投资评估的内容和方式，在合理确定评估方法和评估理论的基础上，切实提升长期股权投资评估结果的可靠性和可用性。
二、长期股权投资评估的内容
长期股权投资主要是指投资方对被投资方部分权益的投资。在实际的投资活动中，大部分的长期股权投资活动都是将企业作为投资ο螅因此投资者在进行投资活动时，有必要围绕企业的价值进行评估，明确被投资者股东权益和企业价值情况。在进行投资评估范围界定时，其股东权益价值既可以是部分权益价值，也可以是全部权益价值。通常情况下，长期股权投资包括了股权投资和股票投资两点，投资者在对这些企业进行长期股权投资进行评估时，也主要是针对股票投资评估和股权投资评估这两点来开展工作。
第一，股票投资评估。对股票投资进行评估时，其评估的对象既可以是上市公司股票，也可以是非上市公司股票。在评估方法的选择上，应当针对股票投资的不同类型，采取合适的、针对性的投资评估方法。围绕股票投资评估，对评估内容的选择上科学划分，在确保合理性的基础上根据实际情况进行评估对象的界定。除了上述的股票类型划分之外，也可以根据其他划分标准，对股票投资评估内容进行科学的选择。一方面，投资者在进行股票投资时，需要对被投资对象的经济状况和生产经营情况进行综合考察，全面考虑市场风险因素对股票价格的影响，充分考虑公司股票价格跟生产经营情况之间的关联，减少证券市场波动对公司股票价格可能造成的的严重冲击。另一方面，还应当根据股票的收益情况以及风险承担的情况，将股票划分为普通股和优先股。由于股票波动本身具有很大的风险，同时也不可预测，因此投资者在进行股票投资时，将其作为不保本型投资来进行处理，这也表明了股票投资本身的不确定性以及投资收益的巨大变动性。
第二，股权投资评估。在管理实践中，股权投资最明显的特征是表现在股权投资在管理控制上的权利。它具体是表现在投资企业能够实现对被投资企业的资本控制，或者跟被投资企业一起共同实现公司日常经营管理的控制。也就是说投资企业依靠股权控制能够对被投资企业产生控制权。在具体的投资实践中，投资企业要实现对被投资企业的管理权控制，主要是依靠在被投资企业中选派股东等控制方法来实现对被投资企业产生重大影响的。通过这些股权控制方法，投资者能够有效参与到被投资企业的财务活动和经营活动中。
三、长期股权投资评估的方法
对于长期股权投资在进行评估时，可以分为相对估值法和绝对估值法两种。这两种方法具有各自特点和适用范围，同时也会对会计产生不同的影响。具体来讲，对于长期股权投资进行评估时，主要是采用以下几种方法：
第一，相对估值法。相对估值法是对长期股权投资进行评估时最为常见的一种方法，进行相对估值法进行长期股权投资评估时，应当首先确定标准比率，并将以这一标准比率作为重要的参考指标，在确定好标准比率之后，在资本市场中选取跟被评估公司经营状况和财务状况具有较高类似度的其他几家企业，在此基础上计算得出这些类似企业的参考比率，最后依靠计算所得出的参考比例和被评估公司的指标进行相乘，得出被评估对象的企业价值。投资者在使用相对估值法进行长期股权投资评估时，又会根据使用参考比率的不同，将其划分为市盈率法和市净率法两种，这两种方法主要是根据不同的指标来计算出被评估公司的企业价值。
需要注意的是，使用市盈率法进行长期股权投资评估也有着自身的优缺点。其优点是市盈率这一指标计算相对比较容易，所获取的数据也比较简单，用户通过简单的计算步骤获得这一指标，并依靠这一计算结果更为明确地获得对被投资企业进行投资时投入产出以及其收益的状况。与此同时，使用市盈率法进行长期股权投资评估，也涵盖了被投资企业的股利政策，能够依靠这一指标对被投资企业的生产经营管理风险进行合理分析和评价。同时市盈率法也有着一定的缺陷和不足。一方面，计算市盈率时，应当明确被投资企业的净利润数值为负时，并不代表被投资企业的整体价值为负，因此当市盈率计算结果为负数，并不能对长期股权投资价值评估产生实质性作用。另一方面，在计算市盈率时，所获取的公司利润指标往往会受到被投资企业管理者的影响，如果被投资企业利润指标波动范围比较大，也会影响到市盈率法计算结果的准确性，进而影响到长期股权投资价值评估的准确性。
第二，绝对估值法。绝对估值法是相比较于相对估值法而言的，绝对估值法这一方法在使用上并不参照于相对指标，而主要是依靠经济附加值等绝对指标来进行计算的，以此来获得长期股权投资评估结论，计算得出被投资企业的企业价值。一般来讲，投资者在使用绝对估值法时也可以有比较多的具体方法，通常情况下经济附加值法使用比较广泛。使用经济附加值法进行绝对估值计算计算时，其指标的计算公式可以表示为：
EVA=NOPAT-（IC*WACC）=IC（ROIC-WACC）
上述公式中，NOPAT表示税后营业净利润，IC表示投资资本，ROIC表示投资资本的回报率，WACC表示加权平均资本成本。
为进一步提高投资者在进行长期股权投资评估时绝对估值法的使用科学性，研究者在上述公式的基础上，进一步构建了经济附加值法公司价值评估的模型。其公司价值评估模型可以表示为：
Vt=ICt-1++FGA
上述公式中，Vt表示企业评估价值，ICt-1表示t-1期中的投入资本的价值数值，EVAt表示的是第t期EVA值，FGA表示的是未来能够增长的现值。
使用绝对估值法进行长期股权投资价值评估具有一定的优势。相比较于相对评估法，绝对评估法能够准确地计算出被投资企业的市场价值，同时能够将被投资企业的管理决策跟股权价值之间实现紧密连接。但是，使用绝对值法也具有一定的缺陷和不足。在计算绝对估值指标时，其计算过程往往会受到市场中通货膨胀的影响比较深刻，同时也往往产生折旧效果。这些都不利于绝对值法在评估长期股权投资价值时的准确性，会对评估结果造成一定的偏差。绝对估值法适用于经营稳定、有稳定股利发放的企业。
四、长期股权投资评估对会计的影响
一方面是对会计初始计量的影响。对于被投资企业股权价值的初始计量，主要是反映在企业的初始投资成本上。投资者在进行初始投资成本计算时，可以将其视作获得投资成果的公允价值，也可以将其视作在投资过程中投资者所付出的所有价款。如果进行长期股权投资评估的结果具有科学性，能够为投资者提供专业的决策管理意见，对于提高投资企业的会计财务工作具有重要积极意义。
另一方面是对投资企业减值准备工作的影响。如果企业在进行长期股权投资时，被投资企业的的长期股权投资评估结果低于企业的账面价值，投资者就需要在财务管理和会计核算上充分考虑减值准备计提工作，以此来提高企业会计信息的准确性和可靠性。同时，企业财务管理者还应当对被投资企业的整体价值进行准确的核算，避免因为被投资企业价值信息人为操纵所造成的长期股权投资评估结果偏差，可以依靠第三方减值测试等手段方法，提高长期股权投资评估的准确性，减少投资损失，提高长期股权投资效益。
另外，长期股权投资评估是上市公司基本面分析的必要过程，通过比较用估值方法计算出的公司理论股价与市场实际股价之间的差异，可以指导投资者进行具体的投资行为。准确的估值定价可以帮助投资者抓住市场机会、做出正确的决策。
参考文献：
[1]张家凯.河北钢铁股份有限公司投资问题研究[D].石河子大学，2016.
[2]朱智慧.长期股权投资核算变化对企业的财务影响[D].财政部财政科学研究所，2015.
上半年基金巨亏,尤其是偏股型基金,亏损更惨,让基民苦不堪言。可是正想将手中偏股型基金转成债券型基金的时候,偏股型基金却迎来了一次强劲的反弹上涨行情,月涨幅甚至达到了9.97%。许多上半年跌得很惨的基金,在7月份都获得了不菲的收益。
冷静应对市场
对于基金之前的巨额亏损,德圣基金的首席分析师江赛春表示并不能由此就推断未来的行情也是不好的。因为从基金7、8月份的反弹情况来讲,未来行情还是比较乐观的。基金跌到最低位之后,下半年就会进入一个平稳时期。
“对于投资者来说,首先不要盲目减持。下半年市场可能会出现震荡,投资者要确定你选择的品种有一个好的选股能力。好的品种比你选择什么时机去买卖更重要。因为买卖的时点通常不好把握,一味去猜想市场的高点低点,错误操作更容易造成损失。震荡市场中更需要不断优化理财品种和投资的组合。”江赛春介绍说。
那么,在当前这种局面下,下半年投资基金,应采取什么样的投资策略
激进投资重股基
江赛春认为下半年股市震荡,阶段性的反弹能为投资者提供很好的组合调整时机。
根据市场表现,江赛春给出了4个可行性的调整方向:
指数基金持仓比例过高的,可以适当调降,建议在阶段性反弹的高点部分赎回或转换;
借机调出投资能力较差,风格过于激进的基金品种。因此,之前业绩低迷,反弹中业绩猛增的这类基金在下半年仍然拥有较高风险,是基金组合的重点调出对象;
大规模蓝筹配置型基金优势减弱,要适当减少。今年以来大规模的蓝筹配置型基金整体表现乏善可陈,也是在基金组合风格配置策略中建议回避的一类基金;
重点配置风格适度灵活,各种市场环境表现稳健的选股型基金。从下半年的市场环境预期来看,结构性的选股机会仍将是市场的主导。因此投资风格适度灵活、规模中小,在各种市场环境下业绩表现均较为稳健的选股型基金仍然是基金组合的主要配置重点。
保守投资靠债基
他们认为,投资债券本身的目的就是为了获得稳定、低风险的类利息回报,而优秀的债券基金投资方法应该是在控制风险的前提下,适当主动操作获取超额收益。因此,稳定的中高收益和风险控制是选择债券基金的核心。
对于比较保守的投资者而言,下半年若担忧股市风险颇高就不妨把投资重点放在债基方面,然后再适当选配其余类型基金。
德圣基金研究中心建议投资者选择债券基金时,应遵循以下三个步骤或原则:
一挑债券基金类型
目前市场中债券基金主要分为三类:纯债基金不参与股票投资;一级债基打新股;二级债基除打新外还可适当参与二级市场交易。一级债基和二级债基数量占到债券基金比例的80%以上。
对于纯粹配置低风险品种的投资者而言,建议选择纯债基金或一级债基;而二级债基因为能投资少量股票,虽然可能带来更多的回报,但同时也可能放大债券基金本身的风险。在股市底部区间可以考虑配置此类基金,对于那些风险偏好相对较高,但又不愿在股市趋势未明时急于配置股基的投资者尤为合适。
二看债券投资能力
三看具体配置方向
分散风险看QDII
QDII作为一款分散投资风险的理财产品,今年上半年的表现颇为不佳,所有的QDII皆亏损,最差的QDII基金亏损了14.7%。同时,QDII基金的发行在今年进入了一个密集期,今年上半年就有8只QDII发行,不过募集的资金普遍不多,仅为数亿。
这可能与QDII投资领域有关。因为当前的QDII在股票投资区域上仍以中国香港为主,占总投资额的69.53%,其次则为美国、澳大利亚、韩国等地。这种资产配置,使得投资者不得不面对一个尴尬的结局――如果A股市场大跌,则香港市场的下跌概率也会增加,QDII基金也会亏损。
但是,作为当前国内投资者间接投资海外市场的工具,QDII不可或缺。对于有分散投资风险需求的投资者而言,可适当选配QDII产品。而选配QDII产品需要注意以下几点:
投资者必须明确自己是否有分散投资这种需求,不要跟风;确定自己有这种需求的,要考虑自己的风险承受能力,要知道,QDII最惨的时候,能亏60%以上,要没有一点风险承受能力,最好还是不要投资QDII了。
一、加强闲置资金的统筹使用
为了充分发挥闲置资金的作用，企业首先要树立资金统筹使用的理念，组织实施好企业内部闲置资金的横向融通，搞活企业内部资金。
随着当代企业规模的不断扩大，它们大多以集团（group）的形式出现。对不具备在企业内部建立财务公司的辖有子公司和分公司的大中型企业集团公司来说，由于各下属公司行业的不同，产品的不同，资金占用的差异更大，部分资金处于闲置状态的情况更为突出。总公司应先选择具有网络上实现资金收付功能的商业银行作为合作伙伴，安排总公司内各子公司、分公司统一在各所在地的银行开立结算账户。这样集团可掌握所有资金收入，就可利用集团内各子公司、分公司资金在周转过程中的短暂停留以及资金结构上的不平衡，在各子公司、分公司中调剂使用，以充分发挥闲置资金的作用。
如前所述，假定A类公司有闲置资金1000万元，其中500万元用于B类公司的资金不足，内部横向融通资金按年利率8%计算，A类公司每年可获经济效益500*8%=40万元，另500万元参与证券投资，按社会平均资金报酬率10%计算，每年可获经济效益500*10%=50万元。B类公司每年根据市场年平均借款利率10%计算，筹资费用为50万元，由于减少筹资费用的支出而增加经济效益10万元。整个集团公司仅利用这笔闲置的货币资金每年就可创造经济效益100万元左右；如若以1000万元存入银行，仅得利息20万元左右。这样以来就极大地提高了闲置资金的使用效率。
另外，资金的统筹使用还应由总公司统一安排，互相调剂，有偿使用，年终清算，并由总公司财务部开出资金占用单，作为有偿使用资金的结算凭证，做到事前有计划，事中有平衡，事后有考核，以明晰集团内部资金的来龙去脉。
二、积极参与金融市场的各种投资
企业财务可以运用资金周转速度、短期投资变现能力、金融投资多元组合等一系列指标来进行计算、分析，参与金融市场的证券买卖或其他活动，获取最大的经济效益。具体操作应注意以下几个方面：
（一）企业选择证券投资的决策分析
企业在进行证券投资决策时要考虑到证券的代表的实体情况、当前投资者的信心、国家宏观调控动向以及风险收益等一系列的因素。以股票投资为例，企业操作的具体步骤为：
首先，要选择有发展潜力的行业。对行业的选择应弄清该行业有无成长前景，前景如何；新的竞争者是否容易进入，有无特许经营权；该行业产品的价格结构是否稳定，有无消费需求。企业最好不要涉及有明显周期或容易波动行业的股票。
其次，要选择有发展前景或后劲强劲的公司股票。行业确定后，就要评价和考虑对其中哪个公司投资。在对公司的财务会计报告进行考察时，主要应分析其股东权益报酬率、股东盈余、高毛利率和创造股票更大价值等四项财务指标。并在此基础上评估公司经营者的品质，包括管理阶层是否理性，对股东是否坦诚，是否能够对抗法人机构的盲从行为；评估公司的经营管理、产品研究开发、成本控制等状况。只有具有简单易于了解、经营稳定和前景看好等特征的公司股票，才是商业企业购买的对象。
再次，选择进入股票市场的时机和购买价格。商业企业投资股票的行为取决于股票的市场价格和实质价值的差额。可采用内在价值法，也可采用价格/收益倍数作标准。该比率越低，商业企业挣得价值就越高，投资回收也越快。当然，某种股票价格/收益倍数低于商业企业心目中的标准，就是进入股市的最好时机。
（二）企业进行证券投资的操作策略
企业证券投资的实际操作中要注意操作策略。企业要进行短线投资还是长线投资、投资组合怎样确定、何时进何时出等都涉及到操作策略问题。以股票投资为例，企业可以采用比例法。
比例法是指采用各种证券的优化投资组合来对付股票投资风险的一种策略，即投资在主要由债券组成的保护性和由普通股票构成的进取性两部分之间的资金比例随价格变化而进行相应的调整策略。当股票价格上涨时，应买进债券而抛出股票；而股票价格大跌时，则正好相反。此法可采用不变比例或可变比例法。不变比例法不利于抓住市场有利机会，而可变比例法虽克服了不能抓住机会的缺点，但如何确定比例应随股市行情变化慎而又慎。
（三）企业证券投资风险的防范
收益与风险是相辅相生的，风险越大收益越大，风险越小收益越小。企业进行证券投资存在商业风险，所以企业在进行投资决策时应同时考虑到风险规避的各种措施。同样，以股票投资为例，企业可以采用股票期权交易的手段来降低风险。
三、妥善处理应收账款和应付账款
（一）实行应收账款保理
应收账款在企业拥有的总资产中占有相当大的比例，根据我国上市公司2005年度财务情况进行分析，总体应收账款占企业总资产的7%左右，因此对这部分资金的盘活，在某种程度上说可决定一个公司的生死存亡，现实中有很多企业就是因为“三角债”欠款而倒闭。
对这部分占用的资金，我们可实行应收账款保理来加速资金的周转，就是企业将应收账款按一定折扣卖给银行，获得相应的融资款，该部分融资款在一定时限内以收回的账款进行偿还。它是一项集贸易融资、商业资信调查、应收账款管理及信用风险担保于一体的新兴综合性金融服务。应收账款保理业务可在一定程度上缓解企业资金需求压力，加速企业资金周转速度，提高企业资金的使用效率。
（二）在可控制范围内延缓应付账款
参考文献
[1]杨俊远.现代企业资金管理研究[M].北京：中国财政经济出版社，2004，07.
【关键词】遗传算法模拟退火算法
一、算法概述
（一）遗传算法
本文模拟遗传算法，将股票看成是最初的种群基因，通过持续不断的组合优化，最终达到设定标准的组合。此组合即为我们所要计算出的最优资产组合。
（二）模拟退火算法
二、实验
（一）数据选取
（二）实验步骤
遗传算法是一种比较灵活的算法，在目标函数设定之后各个股票的初始比例不用人为的进行设定，在一定程度上避免了人为因素对结果的影响，其所得出的结果具有客观性。本次实验中遗传算法得出的最优持有比例的特点就是具有卖空的性质。图3中的第一幅图表示适应函数值随着遗传代数的变化达到最优的过程；第二幅图表示优化参数的大小，波动幅度不大，第一个参数相对其他参数较大，主要原因是第一支股票与沪深300指数的波动方向及幅度非常相近，导致其在结果中占有很大的比例。
模拟退火算法是一种新的随机搜索方法，它是近年来提出的一种适用于解决大规模组合优化问题的通用而有效的近似算法。与以往的近似算法相比，模拟退火算法具有描述简单、使用灵活、运用广泛、运行效率高和较少受到初始条件约束等优点。图4中第一幅图是最终的参数值，表示在最后时刻参数的大小，可以看出五十个参数的波动幅度较大，且有正有负。第二幅图是在计算结果时刻的函数值，表示计算过程中函数值的变化，可以看出变化的幅度相对较小，说明计算过程平稳，计算结果可靠性大。
通过对两种算法的分析对比，最后得出遗传算法的收益率为0.9979，模拟退火收益率0.9731；市场收益率0.9343。两种算法的收益率都要高于市场的收益率，说明我们计算的结果是有效的。
[1]刘则毅，安向龙，荣喜民，唐万生.基于遗传算法的一种Portfolio新模型[J].系统工程与电子技术，2002，（04）．
[2]陈国华，廖小莲.投资组合模型的分式规划解法[J].数学理论与应用，2008，（01）.
学，“投资公司而不是投资股市”，他坚信买股票靠的是“人情通达，世事洞明”。
选股三步走
收集与筛选信息
调查研究
运用市盈率及其他
财务指标
六种公司的不同投资策略
1、缓慢增长型公司
2、稳健增长型公司
稳健增长型公司是指增长速度高于缓慢增长型公司，但是低于迅速增长型公司的那部分公司，一般是一些像可口可乐或通用这类的大型公司，它们可以奔跑但是速度有限，如果没有意外的经营方面的发展，这类公司会维持一个稳定的增长速度，比如20%～30%。只要在合适的价位买入这些公司的股票，市场不出现大的波动，投资者就可以在本金安全的同时获取一定的收益，但是如果想要获取超出市场平均水平的收益，长期来说，可能性很小。
3、快速增长型公司
4、周期起伏型公司
这类公司的增长情况较大程度依赖国民经济的整体发展态势，随经济周期的起伏而起伏，它的股价变动相对于其基本面变动有越来越提前的趋势，在经济萧条接近尾声时可以给投资者带来2～5倍的收益。典型的周期起伏型行业包括钢铁、化工、装备机械以及一些非必需品产业。投资这类公司，关键在于及时发现该企业萧条或发展的早期迹象，因此，内部消息显得尤为重要，在这些部门工作或与它们联系密切是投资成功最重要的因素。
5、转型困境型公司
6、资产富裕型公司
当然，任何一家公司都不是一成不变的，公司发展周期是循环的，过去是一种类型，现在是另一种类型，将来可能还会经过多重蜕变。而且，一些公司可能是几种类型的综合体。因此，投资决策前扎实而持续的调研准备工作显得尤为重要，必须具体问题具体分析，投资没有万能公式。
投资的两大法则
1、买入法则
2、卖出法则
【关键词】股票交易组合风险VAR法实证分析
一、VaR概述
VaR（ValueatRisk）按字面的解释就是“处于风险状态的价值”，可译为受险价值、在险价值、风险价值等。通常解释为：VaR是在一定置信水平和一定持有期内，某一金融资产或组合在正常的市场条件下所面临的最大损失额。
因此从数学和统计的意义上看：
VaR就是在某个既定的损益预期分布中，对应一定置信水平的分位数：
Prob（ΔP？燮-VaR）=1-c
其中，c为显著性水平，1-c代表置信水平，ΔP代表损益。[1]
二、VaR的获取方法
计算VaR的关键在于确定证券或组合的未来损益的统计分布或概率密度函数。而直接获取未来损益的分布几乎是不可能的事，为此，通常经过下述分解过程：将资产表示为市场因子的函数，预测市场因子的波动性，根据市场因子的波动估计资产的价值变化及其概率分布，根据给定的置信水平和持有期，计算得出VaR。[2]
这一分解过程中，波动性模型和价值模型是核心和难点。根据波动性模型和价值模型的不同，可以将VaR的计算方法分为以下三类：历史模拟法，蒙特卡罗模拟法，参数法（方差-协方差法）。
（一）历史模拟法
利用历史数据集，将过去已经实现的收益率分布或市场变量分布应用于目前的投资（或组合），据此模拟下一个时期该投资（或组合）可能面临的收益分布，给定置信水平和持有期，就可以计算出VaR。
隐含前提：历史可以复制未来，历史数据可获得，且完整有效。优点：原理简单且实用，非参数完全估值，避免了估值和模型风险。不足：对历史数据的依赖，路径依赖假设等概率假设。[3]步骤如下：
实证：假设A股：马钢股份（600808）投资60万，B股：交通银行（601328）投资40万。下一个交易日，该组合在99%置信水平下的VaR是多少？
公式为：简单收益率R=（Pt-Pt-1）/Pt-1
组合收益率=A股简单收益率*0.5+B股简单收益率*0.5
然后将序列中组合收益率的数据按升序排列，找到对应的第488×1%=4.88个数据（谨慎起见，我们用第4个），即-5.01%。于是可得，VaR=100×5.01%=5.01万。
（二）蒙特卡罗模拟法
假设资产价格或市场变量的变化服从于某个随机过程，通过模拟该随机过程，就可以得出在给定时点上投资组合的价格或市场变量的估计值。不断重复该模拟过程，就可以得到一系列估计值。如果重复的次数足够多，模拟出的估计值最终将会收敛于“真实的”组合价值。以此为基础，给定置信水平1-C，通过分位数就可以计算出VaR，就可以进一步估计出组合“真实的”风险价值。
例如：资料同前。
样本同前，假定该股票价格服从随机游走。检验如下：
首先，利用EVIEWS软件中的单位根检验（ADF检验）来判断股票价格序列的平稳性，结果如下：
A股：马钢股份（600808）
可知DF=-1.269527，大于下面所有临界值，因此可知该序列是非平稳的。
结果如下：
通过上述检验，我们可以得出结论，深发展股票价格服从随机游走，即：Pt=Pt-1+εt。
利用EXCEL软件做蒙特卡罗模拟，模拟次数为10000次：
首先产生10000个随机数，然后获取模拟价格序列：模拟价格=初始价格P0+随机数，再将模拟后的价格按升序重新排列。
找出对应99%的分位数，即10000×1%=100个交易日对应的数值：1.985，于是有马钢股份：
VaR=60×（1.985-2.17）÷2.17=-5.115万
B股：交通银行（601328）
步骤同前，找出对应99%的分位数，即10000×1%=100个交易日对应的数值：4.975，于是有马钢股份：VaR=40×（4.975-4.9）÷4.9=0.612万。
所以，两个股票组合的VaR=√（-5.115）2+0.6122=5.152。
（三）参数法（方差协方差法）
首先假定要考察的随机变量服从于某种参数分布，如正态分布、泊松分布等，然后借助于分布参数，如均值、方差等直接计算出VaR。优点：可以迅速求解，易于处理组合。不足：正态分布假设，参数估计风险。[5]
利用EVIEWS软件对样本数据进行处理，分别获取简单收益率的分布图和对数收益率分布图
简单收益率分布图：
通过上述统计分析可知，与正态分布相比，二者均呈现出“尖峰厚尾”的特征。相对而言，对数收益率更接近于正态分布。根据VaR的计算公式可得：
VaR=2.33×0.014971×60=2.093万
同步骤B股：交通银行（601328）得出VaR=2.33×0.012151×40=1.132万
于是，组合有VaR=√2.0932+1.1322=2.38万元。
A股：马钢股份（600808）取100天的样本
σ2=0.000255093，所以σ=0.01597，则马钢股份VAR=2.33××0.01597×60万=2.2326万
同步骤B股：交通银行（601328）
σ2=0.0001464426，所以σ=0.0121，则交通银行VAR=2.33××0.0121×40万=1.128万
于是，组合VAR=√2.23262+1.1282=2.5万。
三、VAR变化值对股票组合投资进一步运用
VaR对基本概念的发展的基础延伸了管理组合风险的三种分析方法，即边际VaR、成分cVaR和增量VaR。为了控制风险，拥有一个当前投资组合风险分解方法是非常有用的。因为投资组合的波动性是其各组成部分的一个高度非线性函数，我们需要一种分解法来认识分散化投资的效果。[6]
1.边际VaR（mVaR）。是指当组合中的某种资产增加一单位时，引起的投资组合VaR的变化值。
2.增量VaR（iVaR）。即新头寸加入而引起的VaR的变化值。它与mVaR的不同在于，它的增加量可以很大，在这种情况下，VaR的变化是非线性的。
3.成分VaR（cVaR）。假定投资组合包含N种成分，如果下式成立：
因为，交通银行的mVAR较小，所以追加50万给交通银行，iVAR=0.013473×50=0.67万，投资风险增加0.67万元。
四、总结
VaR模型可以简单明了地分析出股票组合风险的大小，即使没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR的值对金融风险进行评判。VaR模型也对银行风险的质量和管理是一个有效的工具，它对正常市场条件下重要交易的短期风险的衡量尤为有用。作为分散投资者，更可以运用VAR来实现自己股票投资的风险管理，对市场和个人都有重要意义。
[1]张利，胡铂.基于VaR模型的证券投资组合风险管理[J].合作经济与科技，2011.
[2][3][4][5]陈燕玲.金融风险管理[M].安徽大学出版社，2008.
一、开放式基金投资风格分类及研究方法
根据基金具体的投资领域的不同，开放式基金可分为债券型基金、股票型基金、混合型基金、货币型基金等。股票型基金是将基金资产投资于普通股股票的基金，基金投资风格的研究是针对股票型基金而言的。
划分开放式基金投资风格的标准之一，即最传统同时也是最基本的划分，是依据各只基金对价值和成长的不同偏好，将开放式基金的投资风格类型大致分为：成长型、价值型以及平衡型（或混合型）三类。成长型基金是指股票投资中将股票的成长性作为重要的选股指标的基金：价值型基金是指将股票的收益性以及收益的增长性作为重要选股指标的基金；平衡型基金则指兼顾以上两种选股指标的基金。
划分开放式基金投资风格的标准之二，是按照基金所投资股票的规模大小将其分为大盘、中盘和小盘基金。如果基金投资的大部分股票的流通市值属于大盘，那么基金的投资风格就应该属于大盘基金。由于基金持股明细季度数据较难以获得，故一般使用基金前十大持股的股票数据来进行分析。
研究基金投资风格的方法，根据对投资风格分析时使用的信息的不同，可以分为两种：基于组合特征的分析法即持仓法和基于收益的分析方法。
二、我国开放式基金投资风格的实证分析
国内著名的基金评级公司晨星公司（MorningStar）于2002年6月建立了一套新的基金投资风格分类方法.用于对基金进行评级。晨星公司认为：价值和增长是股票的两种属性.通过对每种股票赋予一个价值分和一个增长分，按其中比较显著的特征值对基金进行分类。在对价值／增长属性评价之前.先按规模将股票分为大、中、小盘三类。
具体步骤如下：（1）将所有股票按市值降序排列，累计市值70%的定义为大盘股，70%～90%的为中盘股，90%～97%的为小盘股。（2）计算股票的收益市值比、股利市值比、净资产市值比、现金流市值比、销售收入市值比五个指标的预测值，对各指标与平均值比较，给予评分，而后对五个评分加权，计算得到价值分。（3）计算股票的盈利、销售额、现金流、账面价值的增长，对各指标与平均值比较，给予评分，而后对四个评分加权，计算得到增长分。（4）对规模及净增长价值分进行标准化，得到加权x和Y值。
由以上的分析结果可以看出：（1）上述基金的实际投资风格与其在招募书上约定的投资风格并不完全相同，而且风格并不稳定。以国泰金鹰增长为例，该基金的投资风格约定为成长型，在股票投资中应主要投资于成长型股票，但实证结果是它的风格在2004年和2005年偏离成长而追求基金的投资收益和增值。（2）在一定阶段，基金的投资风格有趋同倾向。如上表中所示，2005年6月30日，10只基金有7只表现为平衡型，2006年6月30日，10只基金有8只表现为成长型，这与2006年股市繁荣的行情有着很大的关联。
三、我国开放式基金投资风格趋同的原因分析
严格地说，开放式基金应按照其承诺的风格进行投资，这样投资者才能控制自己的投资风险与收益，因为价值型与成长型投资在不同的市场阶段表现好坏并不一致，对于成长型与价值型风格的取舍可以由投资者对这两种类型基金的选择来决定。分析开放式基金投资风格趋同的原因在于：
第一，国内目前的投资品种缺乏，制约了开放式基金的创新空间。
受到我国证券市场发展现状的限制，基金所能投资的证券品种非常有限，各种证券品种的风险收益特征趋同、市场关联度高，从而严重制约了基金公司设计出不同风险收益偏好的基金产品的能力。如债券市场发育严重滞后，极大地限制了债券基金的发行；统一指数以及指数期货迟迟不能推出，影响到指数型基金的发展和基金的避险操作。在面临股市系统风险时，各类宣称为不同投资风格的基金不可能还保持原来的宣称风格。
第二，迫于业绩评价的压力。
在国外，基金业绩的评价是放在自己的风格类型之中来进行的，也就是通常说的要将“苹果”与“苹果”进行比较，即与同类型的基金相比较。而在国内并没有做这么明确的划分，人们把所有类型的基金放在一起比较，这就增加了基金的压力，它不是忠于自己的风格，而是要判断哪类资产表现更好，则投资于哪类资产。当基金业绩不好时，基金会主动采取调整股票组合的方法改善基金的市场表现从而改变了基金的投资风格。
第三，开放式基金持有人期望较高收益率的倒逼机制的影响。
目前，国内大多数基金持有人对基金的绝对收益率要求是第一位的，大家都想自己的基金能取得最高收益率。就是机构投资者，对基金的绝对收益率的要求也越来越高，而对风险相对看得轻。资料显示，投资者更偏爱股票成长型基金。甚至有投资者认为，基金就是高收益、低风险的产品，谁收益率高，就买谁的基金，这使得基金产品设计者尽量追求最高收益率，导致基金建仓的相似性。
关键词:SAS股票;神经网络
一、选题背景
ST是英文SpecialTreatment缩写,意即“特别处理”。该政策针对的对象是出现财务状况或其他状况异常的。1998年4月22日,沪深交易所宣布,将对财务状况或其他状况出现异常的上市公司股票交易进行特别处理(Specialtreatment),由于“特别处理”,在简称前冠以“ST”,因此这类股票称为ST股。当一个公司的连续出现两年亏损的时候,就会加上ST,提醒投资者这只股票可能在一年后退市。由于ST股是一些财务状况不好的、可能退市的股票,因此投资者若是购买的是ST股票,会使用完全不同的投资决策,因此投资的股票是否是ST股票对于投资者在做投资决策的时候是非常重要的。
二、研究问题与技术方法
(一)研究问题
由于还没有一种典型的函数来确定股票是否属于ST股,所以,预测股票是否属于ST股是很困难的。在本次研究应用中,将140支已发行股票分为两类。将股票分类后,以此来判别基础。
(二)技术方法-模型训练及预测
预测模型的训练一般有三种方法,分别是神经网络、决策树、回归分析。
1.神经网络(NeuralNetworks),是通过不断调整各个输入数据权重使得输出的预测值与数据实际值的均方误差最小化的模型。这种不断调整的过程就是对神经网络的训练。这一训练过程是不可见的。
3.回归分析(Regression),是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。这一方法可以用来预测其中的变量值。训练回归模型的过程,实质是确定变量之间定量关系的过程。
在本次研究中,将用数据分别训练三个模型,判断出哪种模型的预测效果最佳,并用这种模型对将要上市的股票做出预测。
三、数据挖掘技术应用
(一)导入数据
将收集到的数据导入SAS中,通过运用这些数据进行模型的训练和预测。
(二)SAS模型训练
SAS流程图如图一。实际过程中,根据神经网咯、决策树和回归分析的效果来决定预测模型的选取。
主要步骤:
2.在datapartition节点中选择样本随机方法,并设置各部分比例。将各部分比例设为train40%,validation30%,test30%。
3.运行assessment得到如下结果
从上图中可以看出在10%比例的情况下,神经网络模型和逻辑特回归模型都可以到达100%的正确率,但是在20%比例的情况下,只有神经网络模型可以达到100%的正确率,因此神经网络模型的拟合较好,我们选择神经网络作为预测模型。
四、神经网络模型分析
(一)神经网络模型
根据SAS的神经网络模型的运行结果,我们可以得到如下的权值:
根据结果可以看出,在42个数据取20%的时候,我们取第九个数,这九个数的预测都是百分之百正确的,正明这个神经网络模型的效果是显著的,因此我们取0.8752作为阈值,当算出来的阈值大于0.8752的时候就归为1-ST股,否则为0-非ST股。
(二)预测
用测试的数据集来进行预测,也就是看测试集里面的股票哪些是属于被ST的,哪些是没有被ST的,根据SAS的运行结果得到如下所示的图。
从图中可以看出前20只股票的阈值都大于0.8752,因此基于神经网络模型的分类,前20只股票都应属于ST股,而在实际情况下第7只望春花和第17只力诺工业却不是ST股票。因此通过对比,我们可以看出,神经网络的分类是比较准确的,但是也不能做到百分之百的正确率,我们可以依据神经网络模型对不确定的股票进行预测,判断它是属于ST股票还是属于非ST股票,帮助我们在证券投资上做出投资决策。由于这种分类不是百分之百正确的,我们也不能完全依靠模型做出来的结果进行预测,还应根据其他指标,如,宏观经济与其他基本面的分析对股票投资进行分析。
五、结束语
通过运用SAS软件,比较了决策树,逻辑特回归和神经网络三个模型哪个的拟合效果更好,最后决定运用神经网络模型。通过使用神经网络模型,把数据分成了两类-ST和非ST股,并且确定了预测的阈值,推出了预测的条件,为我们预测一只股票是否属于ST股票提供了条件。