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证券投资风险评估的研究论文
对证券投资的事前风险评估是保证投资决策最优化,实现投资收益最大化的有效路径。在此过程中,先决经验和市场信息是进行决策的主要参考源。因而根据先决经验进行定性分析和根据市场信息作出定量判断是决定证券投资收益的关键。郭存芝等建立了基于主观赋权方法的AHP模型[1]和基于客观赋权方法的熵权模型[2],对证券投资组合分别作了定性和定量风险估值,其方法为证券投资风险评估的量化带来重要参考。在文献[1]评估指标体系和数据基础上,提出一种集成定性和定量分析过程,耦合主观赋权权重价值和客观赋权权重信息的评价方法———集成熵权—AHP法对证券投资风险进行评估,结果显示,集成方法耦合发挥了证券投资风险评估指标的价值和信息功能。
一、集成熵权—AHP法的基本步骤
(一)定量权重的计算证券投资风险根据其成因可以归纳为静态风险和动态风险,这两类风险是证券投资过程中内外生变量的共同作用。一般认为,证券投资风险具有一定的模糊性[3],因而证券投资组合定量分析结果的稳定性将受到显着影响。熵是数据无序程度的一种度量方式,熵越大则相应数据的无序程度越高。证券投资风险的评估数据本身由于其量纲等影响,可以看作一系列无序数据。熵权法在证券投资风险评价中的应用将有助于消除无序数据带来的噪声影响,得到一组基于定量方法的证券投资风险权重指标。1.评价指标标准化证券投资风险评价指标数值可以看作一个含有m个评价单位,n个评价指标的评价矩阵。其中,公式(1)适用于指标值越大越好的指标,即收益性指标;公式(2)适用于指标值越小越好的指标,即成本性指标。2.熵值的计算第j个评价指标的熵值是该指标重要程度的衡量,且是负相关关系。3.熵权的计算指标的熵权与其熵值呈反比关系,因而引入差异系数来表示该关系。定义第j个评价指标的熵权为:
(二)定性权重的计算根据风险的可预测性,证券投资风险分为系统风险和非系统风险。一般认为,系统风险可测,而非系统风险则依赖于先决经验判断,这个判断过程往往是一种定性分析过程。层次分析法(AHP)是一种基于定性评价分值的简易决策方法[6],该方法可以快速有效得出评价指标权重并对评价单位进行排序,设基于AHP法的证券投资评价指标权重为ωj2,该权重是证券投资风险的经验性主观判断的量化。
(三)集成熵权-AHP权重的计算证券投资是一种基于主观经验和客观事实的综合决策。主观判断体现了指标的价值量,而客观分析则包含了指标的信息量[3]。文献[1]从证券投资的主观赋权方法入手研究投资的定性风险,文献[2]则研究了证券投资的定量风险。而集成熵权-AHP方法则兼顾了主观和客观赋权,该方法在获取指标价值量的同时耦合了指标的信息量,对于证券投资风险量化更加接近事实。基于客观赋权法指标权重ωj1和基于主观赋权法的指标权重ωj2可以看作n维空间中的两个向量,这两个向量存在一定的相关关系,也就是一定程度的信息重叠,但又有部分变异。因此同时与这两个向量拥有最小距离的新向量ω*j则可以最大限度地反映这两个向量的共同信息。基于这个分析,集成的熵权-AHP权重计算可以表示为如下的线性规划问题。
二、集成熵权—AHP法的实证研究
文献[1]和[2]用同一组数据分别研究了定性和定量证券投资风险,本文引用这组数据进行定量和定性分析结合的研究,并把研究结果与文献[1]和[2]作比较来说明本文方法的优越性。
(一)集成熵权-AHP权重计算把ωj1、ωj2和yij代入公式(5),通过MATLAB7编程计算可得基于集成的熵权-AHP权重算法的证券投资风险评价指标权重ω*j,表1是基于定量分析、定性分析和定量定性分析结合的证券投资风险评价指标权重比较表。从表1可以看出,ω*j的值介于ωj1和ωj2之间,缩小了ωj2因为来源于主观赋权而带来的较大标准差,也就是说弱化了评价指标之间的价值量变异影响;与此同时也扩大ωj1数值之间的差距,为评价指标信息量的度量提供区分度。为说明集成熵权-AHP权重算法的相对优越性,进行了SPEARMAN相关系数的计算,计算结果见表2。表2显示,ωj1和ωj2之间存在明显相关性,说明定量或者定性分析本身都在很大程度上表明证券投资的风险评价指标权重;但是ω*j与ωj1和ωj2的相关系数则大幅度提升,这个现象表明基于集成熵权-AHP权重算法所得的权重更好地解释了事实。
(二)证券投资组合风险评估证券投资组合风险估值可以表示为证券投资风险评价矩阵和评价指标权重的线性组合。
三、结语
集成的熵权-AHP算法所得的证券风险估值在考虑先验经验的前提下修正了AHP算法的主观影响,同时耦合了客观信息的参考价值,为相关人员的证券投资决策提供了一种更接近事实的经验性判断方法。
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