時間：2023-04-10 11:04:51
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇股票投資決策分析，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
關鍵詞 模糊決策 運籌學 模糊集 股票投資價值
1 股票技術分析及預測方法
1.1 股票技術分析方法
進行股票的預測，最直接和基本的方法是股票的技術分析，它依據統計圖表和股市的圖形研判股市的未來動向，技術分析方法可以分為三種類型：判斷股價趨勢為主的趨勢分析，如道瓊斯理論、趨勢線法、移動平均線等；形狀分析，如k線系統、整理與反轉形態、支撐與阻力以及箱性理論，波浪理論等；人氣指標，如成交量圖、obv指標等。雖然技術分析方法具有一定的準確性，但是由于技術指標分析方法眾多，各種方法之間差別巨大，對于投資者來說學習不易，掌握更難，同時技術分析理論缺乏可靠的理論支持，分析結果仁者見仁、智者見智。雖然直到目前它仍然是大多數投資者在使用和依賴的分析預測方法，但是改進和發展它已經成為不可避免的事實。
1.2 基于統計學理論的預測方法
統計學理論的預測方法，主要是基于模型擬合和最小二乘原理建立各種回歸、自回歸、混合回歸模型進行預測。此類方法，具有嚴格的數學基礎，應用也最廣泛，近年也有相當的發展。如nelder，ja和 wedderburn，r·w·m提出了廣義線性模型，它放松了經典線性模型的假設，極大地豐富了回歸分析的理論。aaron li和duanleo對假設進一步放松，提出了一般回歸模型，該領域研究具有十分驚人的前景。在計量經濟研究中，ichi二則提出了一類十分重要的模型——單指標模型。研究的重點在于使之更適合于實際社會經濟系統建模。
1.3 基于人工智能技術的股票預測技術
由于計算機與人工智能技術的飛速發展，為股票市場建模與預測提供了眾多的新技術、新方法，基于人工智能的股票預測技術進展迅速。基于神經網絡的股票預測方法，主要使用神經網絡進行股票價格數據的學習訓練，然后使用訓練模型進行股市預測。采用模糊模型技術進行預測，主要是依據專家經驗或統計方法建立模糊模型進行預測；另外還可采用遺傳算法進行神經網絡的學習權值調節或模糊模型、模糊規則的調整，使神經網絡模型或模糊模型更加逼近系統模型。
1.4 股票的組合預測方法研究
決策者面臨決擇的預測方式可能不只一種，且各有千秋，都能從一定程度上提供不同的有用信息，如何綜合利用這些信息，解決多模式預測方式問題，正是組合預測的研究內容。在1989年，international journal of forecasting和journal of forecasting分別出版了組合預測專集，granger和clemen分別給出了精辟的綜述與詳論，clemen從信息集合討論了組合的實質，從而為進一步探討獲取最有用信息拋棄無用信息提供了指導。自bates和granger發表組合預測一文以來，組合預測有了很大的發展。組合的目的在于綜合利用各種預測方法所提供的信息，盡可能地提高預測精度。從原理上說，組合預測結果是對各單個預測線性加權。組合預測研究主要是考慮組合機理、權值確定，主要從統計分析、貝葉斯分析和信息集合三個角度來考慮。
2 非模糊環境下投資組合分析
現在先介紹一下用傳統的方法在非模糊環境下如何選擇最優的投資組合。
設投資者將其資金投資于n項風險資產，xi為在風險資產i上的投資份額，ri為風險資產i的收益率，它是一個隨機變量，ri=e（ri）是ri的期望值，σij=cov（ri，rj）是第i，j兩項資產的協方差i，j=1，…，n。ki是每單位風險資產的變化所需的交易費用，ki≥0；ci是第i項風險資產的交易費用。
給定投資組合x0=（x01，x02，…，x0n）和一個新投資組合x=（x1，…，xn），第i項風險資產的交易費用可表示為ci=ki|xi-x0i|，i=1，…，n。
總交易費用為
■c■=■k■x■-x■■
總收益為
r（x）=e■rixi-■k■x■-x■■
=■rixi-■k■x■-x■■
總風險為
v（x）=■e（ri-e（ri）xi）
一般地，投資者希望收益最大且風險最小。數學上可以表示為以下雙目標規劃模型
maxr（x）=■rixi-■kix■-x■■
minv（x）=■e（ri-e（ri）xi）
st■xi=1
用線性加權法求解多目標規劃問題， 可得如下參數規劃問題
max（1-λ）■rixi-■kix■-x■■-λ
■e（ri-e（ri））xi
st■xi=1
xi≥0，i=1，…，n
其中，參數λ在[0，1]中取消，它被稱為內險回避因子，λ取值越大，投次者風險加避意識越強。
3 利用模糊決策方法評價股票投資價值
3.1 概述
股票投資過程中的一個基本問題就是如何從一系列可用于投資的股票中選擇一種或一組最優的股票，這是一個對不同股票的價值如何進行評估的問題。對股票價值的科學評估不但為股票投資者進行投資決策提供可靠的依據，也可以促使上市公司的規范化運行，從而有助于股票市場的良性發展和社會資源的合理分配。
要對股票價值進行評估，首先就要對與股票價值相關的諸因素進行綜合的分析和研究。由于股票持有者是股票發行者的股東，他們投資的資金是無法向股票發行者直接收回的，他們投資的收益主體來源于發行者向股東分派的紅利和股票價格上漲所帶來的資本利得。所以股票價值的評估主要從影響股份公司派發股息或紅利水平的公司屬性和影響股票溢價收益的市場屬性兩方面來進行。股票的市場屬性方面，用該股票在市場上的收益率、市盈率、流動性、波動性、有效性、透明性和系統風險等指標來反映股票的價值。具體來講，在一定的考察期間內：收益率取經過除權除息調整的日平均百分比收益率，以反映股票市場上的資金溢價收益；市盈率反映股票投資的回收期，回收期越短則股票越具有投資價值；流動性用股票的換手率表示；波動性用股票百分比收益率的標準差表示；有效性用股票價格與其內在價值的平均吻合程度表示；透明性用該股票的交易信息和上市公司信息在市場上的透明程度表示；系統風險用β系數表示。以上指標除了有效性和透明性要聘請專家來評估外，其余均為定量指標。
股票的公司屬性是影響股票價格變動的內在因素，它不僅決定著股利水平的大小，在一定程度上也會影響股票的市場屬性。用盈利能力、償債能力、發展能力、管理和決策能力以及股權結構合理性等指標來衡量股票的公司屬性，其中盈利能力和償債能力不能僅用幾個財務指標的簡單加權來衡量，還應結合上市公司所處的行業類型、公司在行業內的壟斷性、公司的發展階段、公司規模等影響公司業績但又未反映在財務指標上的因素加以綜合評估；發展能力則要從公司資金實力、技術創新能力、人力資源及市場前景等因素綜合評估；管理和決策能力以及股權結構合理性是反映公司治理能力的指標，前者反映了公司治理水平，后者影響著公司治理模式，清晰合理的股權結構能為股票投資者帶來合理的確定性收益預期。以上幾個指標均應聘請專家來評估。
3.2 模糊多屬性決策方法
給定一組方案a1，a2，…，am，伴隨每個方案的屬性記為c1，c2，…，cn各屬性的重要程度用ω1，ω2，…，ωn表示，符合歸一化條件ω1+ω2+…+ωn=1。決策的目的是要找出其中的最優方案，記為amax。
（1）引入三角模糊數，三角模糊數常用表達形式有兩種，分別記為（l，m，γ）和(m，α，β)，兩種表達形式可以相互轉換，轉換公式為α=m-l，β=γ-m。
（2）對模糊指標矩陣，f和模糊權重矢量，w進行歸一化。收益類的歸一化：xi是三角模糊數，記xi=（ai，bi，ci）。則歸一化的模糊指標值ri可以寫成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…成本類的歸一化：xi是三角模糊數，記xi=（ai，bi，ci），則歸一化的模糊指標值ri可以寫成■i=（■，■，■∧1）；i=1，2…。
（3）建立模糊決策矩陣rij=wjxij。rij采用bonissone近似積公式進行計算，即ωj=（a；α，β)，xij=（c；δ，γ），則rij=（ac；aγ+cα-α·γ，aδ+cβ-β·δ）。
（4）求出模糊理想m+=(m1+，m2+…，mn+)，其中mi+=max{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…n，n是屬性j的模糊加權指標值所對應的模糊極大集。m-=(m1-，m2-…，mn-)其中mi-=min{r1j，r2j，…，rmj}，j=1，…，n，n是屬性j的模糊加權指標值所對應的模糊極小集。再確定方案ai與m+之間的差異di＋，方案ai與m－之間的差異di－，di=■，i=1，…，m按照di值從大到小的順序排列方案的優劣次序。
3.3 實例分析
取深圳股市其中3只股票作為例子，為了更加有代表性，取3只代表不同類型的股票。他們分別是000001的深發展、000933的g神火還有000805的st炎黃。如前面所述，作為評價一直股票都投資價值，可以考察很多方面，現在只考慮以下四個方面的主要因素：現在的股票的價格，股票的業績，流通股本，行業的發展前景即長期投資價值。截至到2006年2月23日，三只股票的價格分別為7.01元，7.70元，2.42元。業績以2005年中期業績來算，分別為0.11元（一般），0.94元（很高），-0.08元（低）。流通股本分別為140 936（萬股），23 660（萬股），1 441（萬股）。至于長期的投資價值主要看公司的行業背景，深發展是銀行業的龍頭代表，穩定發展，所以屬于高；g神火是石油能源類的股票，最近該行業正處于強發展階段，產品供不應求，而且該股票為g股，已經完成股改，所以投資潛力很高，st炎黃為st類虧損股票，而且是做軟件外包裝的行業，所以長期投資價值較低（見表1）。
先用三角模糊數表示決策矩陣中的定性指標：
d=
7.01 （0.6，0.8，0.8） 140 936 （0.6，0.5，0.6）
7.10 （0.8，0.9，1.0） 23 660 （0.8，0.9，1.0）
2.42 （0.2，0.3，0.4） 1 441 （0.2，0.3，0.4）
并且假定權重矢量為w=[（0.1，0.2， 0.3），（0.3，0.4，0.5），（0，0.1，0.2），（0.2，0.3， 0.4）]。
決策矩陣歸一化后為
d=
（0.345，0.345，0.345）（0.600，0.889，1.000）（0.341，0.341，0.341）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.250，0.333，0.500）
（0.010，0.010，0.010）（0.600，0.556，0.750）（0.061，0.061，0.061）（0.800，1.000，1.000）（1.000，1.000，1.000）（0.200，0.333，0.500）
模糊加權決策矩陣rij=wjxij
v=[rij]=
（0.0345，0.6900，0.1035）（0.2334，0.3556，0.5312）（0.0341，0.0682，0.1023）（0.3000，0.4000，0.5600）（0.1000，0.2000，0.3000）（0.0498，0.1332，0.1914）（0.000，0.0010，0.0020）（0.0724，0.1668，0.2136）（0.000，0.0061，0.0122）（0.2000，0.3000，0.4400）（0.000，0.1000，0.2000）（0.2000，0.3330，0.5000）
模糊理想解m+=[（0.100，0.690，0.300），（0.300，0.400，0.560），（0.000，0.100，0.200）， （0.200，0.333，0.500）]
m-=[（0.0341，0.0682，0.1023），（0.0498， 0.1332，0.1914），（0.000，0.001，0.002），（0.0724， 0.1668，0.2136）]
最后由di=■，i=1，2，3解得
d1=0.5855，d2=0.3523，d3=0.2332；d1>d2>d3
所以，投資價值深發展比g神火好，g神火比st炎黃好。
4 結語
模糊多準則決策在生產生活的很多方面都有很多的應用，本文用了一個判斷選擇股票的投資價值的模型來說明了一下其在經濟領域的應用。但是本例子尚有不是非常完善的地方，例如本例只研究了股票的四個方面的因素，但是影響股票的價格走勢的其他因素還有很多，例如政策面的影響，莊家的操盤手法等，這些都是很重要的因素，但是卻是不能用任何數學工具研究預測的。
參考文獻
1 李榮鈞.模糊多準則決策理論與應用[m].北京：科學出版社，2002
關鍵詞:證券投資;財務指標;財務分析
中圖分類號:F235.2 文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2010)02-0136-03
一、證券投資與財務分析的關系
證券投資是隨著市場經濟的發展和資本市場的建立應運而生的,而資本市場的形成和發展是把財務分析和證券投資聯系起來的根本原因。證券投資是指投資者(法人或自然人)購買股票、債券、基金券等有價證券以及這些有價證券的衍生品,以獲取紅利、利息及資本利得的投資行為和投資過程,是直接投資的重要形式。證券投資分析是指人們通過各種專業性分析方法,對影響證券價值或價格的各種信息進行綜合分析以判斷證券價值或價格及其變動的行為,是證券投資過程中不可或缺的一個重要環節。
證券投資分析方法包括基本分析方法和技術分析方法。基本分析方法分為宏觀經濟分析、行業分析和公司分析。公司分析主要是通過對公司財務報告的分析,找出公司內在價值低于其現行價格和財務狀況、經營成果俱優的公司,作為選股和投資決策的依據。公司分析是基礎分析的核心,由于投資者進行證券投資分析的目的是為了找出具有投資價值的股票,公司是股票的載體,對公司進行分析,就可以在很大程度上確定這個公司的股票是否具有投資價值。
廣義的財務分析是指以會計核算和報表資料及其他相關資料為依據,采用一系列專門的分析技術和方法,對企業等經濟組織過去和現在有關籌資活動、投資活動、經營活動的償債能力、盈利能力和營運能力狀況等進行分析與評價,為企業的投資者、債權人、經營者及其他關心企業的組織或個人了解企業過去、評價企業現狀、預測企業未來,作出正確決策提供準確的信息或依據的經濟應用學科。財務分析包括對財務報表上的財務會計資料的分析、對管理會計資料、其他業務核算資料和市場信息資料的分析。狹義的財務分析又稱財務報表分析,指對財務報表上的有關數據資料進行比較、分析和研究,從而了解企業的財務狀況,發現企業經營中存在的問題,預測企業未來發展趨勢,為科學決策提供依據。
財務分析的目的是運用財務數據評價公司當前和過去的業績并評估其可持續性。不同的財務報表分析主體進行財務分析的目的是不同的,不同的財務分析服務對象所關心的問題也是不同的。本文采用狹義財務分析方法,從企業投資者角度進行財務報表分析,分析企業投資者資本保值和增值的關鍵指標,即企業盈利能力狀況。
二、應用分析
文章選取了通信及相關設備制造業中兩個業績鮮明的上市公司:一個是業績一直良好的中興通訊股份有限公司;一個是已于2009年3月3日暫停上市的甘肅蘭光科技股份有限公司。
中興通訊股份有限公司1985年成立。1997年11月18日,中興通訊A股在深圳證券交易所上市。2004年12月,中興通訊作為中國內地首家A股上市公司成功在香港上市。股票代碼: 000063,股票簡稱:中興通訊。至今公司經營業績良好。
甘肅蘭光科技股份有限公司1998年8月31日向甘肅省工商行政管理局申請工商部門注冊登記成立,其母公司系蘭光經濟發展公司,母公司之控股股東為蘭光電子集團有限公司,蘭光電子集團有限公司系甘肅省國有資產監督管理委員會全資擁有的國有獨資公司。該公司于2000年6月22號上市,股票代碼:000981,股票簡稱:S*ST蘭光。于2009年3月3日暫停上市。
(一)總體分析
為了說明財務分析在證券投資中的應用,現利用兩企業財務指標進行分析。
兩財務指標數據如表1所示(摘自新浪財經網)。
根據表1可以看到,業績比較好的中興通訊在金融危機的大環境下還是保持了很好的經營業績,在2008年凈資產收益率和凈利潤率還有所增加,說明了該公司的經營實力與發展前景還是很光明的。但在2008年,該公司的償債能力與營運能力還是有所下降的。現已暫停上市的蘭光科技2007年和2008年的各項財務指標的變化幅度都相當大,特別是2008年的凈資產收益率和凈利潤率。分析其原因,一方面是由于公司經營狀況一直沒有得到良好的改善而導致了經營業績的進一步惡化;另一方面,是由于受到金融危機的影響與沖擊而使公司沒有很好的應對對策。
(二)各指標具體分析
根據表1的財務指標數據,計算出兩企業的財務指標的變動比率,用以分析說明企業的綜合能力。兩企業財務指標比率變動數據如表2所示:
1.盈力能力
中興通訊盈力能力是逐年上升的。2006―2008年,凈資產收益率、總資產收益率、凈利潤率、每股收益變動幅度不大,相對穩定。2008年與2007年相比,凈資產收益率、總資產收益率、每股收益的變動率有所下降,但凈利潤率的變動率有所上升。這就給投資者一個很好的信號,說明該公司仍有較好的盈力能力,該股票仍有良好的發展空間,是非常有投資潛力的。
蘭光科技的盈力能力是逐年下降的。2006―2008年,凈資產收益率、總資產收益率、凈利潤率、每股收益發生了較大的改變,2008年與2007年相比,變動率分別達到589.5%、161.15%、241.58%、108.96%。變動比率都是負變動,變動幅度較大。蘭光科技的盈力能力完全不能達到投資者的要求,對它的股票投資是完全沒有必要的。
2.償債能力
蘭光科技和中興通訊的流動比率、速動比率從2006年到2008年都是逐年下降的,中興通訊變動幅度是逐步縮小的,分別從-20.65%～-2.74%、-24.53%～-6.67%。蘭光科技的下降幅度是逐步擴大的,分別從-12.97%～-39.13%、-13.04%～41.43%;蘭光科技和中興通訊的資產負債比率從2006年到2008年都是逐年上升的,蘭光科技的上升幅度是0.65%～64.26%,中興通訊上升幅度是18.49%～4.55%。從以上分析可以看出,不管是短期償債能力還是長期償債能力,蘭光科技的償債能力是不斷削弱的,而中興通訊的償債能力是不斷增強的。這說明了中興通訊的基礎更堅固、更值得投資。
3.營運能力
中興通訊存貨周轉率是逐年下降的,下降幅度從-1.57%～-27.39%;應收賬款周轉率和總資產周轉率的變動是不規律的。蘭光科技存貨周轉率和總資產周轉率是逐年下降的。下降幅度分別從-19.05%～-21.18%,-50%～-30%;應收賬款周轉率是逐年上升的,上升幅度從29 .11%～39.79%。蘭光科技與中興通訊相比,它的營運能力較弱。
(三)影響因素分析
通過對中興和蘭光綜合能力的分析,將進一步分析影響財務指標的因素。兩企業財務數據如表3所示:
1.中興科技
通過以上分析可以看出,中興科技的盈利能力是逐年上升的,那么影響上升的主要因素又是什么?是主營業務收入、所有者權益和凈利潤共同作用的結果,其中,2007年、2008年凈利潤的變動比率分別為:55.09%、32.59%;收入的變動比率分別分:51%、27.36%;所有者權益的變動比率分別為:13.66%、17.4%。可知,凈利潤率對盈利能力的影響更大。雖然中興科技的償債能力是逐年下降的,但下降的幅度是不斷縮小的。由于總資產和所有者權益是影響償債能力的主要因素,那么哪一個對其的影響更大?2007年和2008年總資產的變動比率分別為:51.15%、29.85%;所有者權益的變動比率分別為:13.66%、17.4%。可知,總資產對償債能力的影響更大。
2.蘭光科技
相對于蘭光科技而言,蘭光科技的盈利能力和償債能力都是逐年下降的,那么影響它們下降的主要因素又是什么?由上表可知,是由于主營業務收入、所有者權益、資產和凈利潤共同作用的結果,但在2007年的變動比率中主營業務收入的影響更大,其變動比率為-53.41%;而凈利潤、所有者權益和資產的變動比率分別為-33.9%、-20.98%和-13.7%。在2008年的變動比率中凈利潤的影響更大,其變動比率為108.27%;而主營業務收入、所有者權益和資產的變動比率分別為-39.03%、-70.19%和-24.02%。可知,凈利潤和所有者權益對盈力和償債能力的影響更大。
三、結論
通過以上的分析,財務分析對現有的和潛在的投資者的投資決策很重要。財務分析作為一種常用的分析工具,可以幫助投資者、債權人和經營者及其他利益相關者了解和把握上市公司財務狀況、經營成果和現金流量等情況,可以在一定程度上揭示上市公司的發展潛力,使投資者作出對其自身利益有利的決策,使證券市場良性循環,促進其健康、持續的發展。
我國現行的資本市場還不規范和不完善,各項制度不健全,中國股市在很大程度上是“政策市”和“投機市”,而且我國股票投資者主要是大量的個體股民或散戶,缺乏大的機構投資者,個體股民或個體投資者出于專業知識水平、分析成本費用等限制,無法將財務報表分析特別是跟蹤分析納入自己的投資決策中。投資者應牢固樹立理性投資觀念,自覺學習和掌握財務報表分析的方法和技術,把財務報表分析的基礎分析方法和技術分析方法結合起來,通過對財務報表的分析,并將其應用于投資中,這樣才能使其在股海中立于不敗之地。
參考文獻:
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Apply of Financial Analysis in Security Investment
(Harbin University of commerce,Harbin 150028,,China)
HOU Xue-jun,GAO Li
關鍵詞：行為金融學；投資策略；股票投資策略
1 文獻綜述
一般認為，行為金融學的產生以1951年burrel教授發表《投資戰略的實驗方法的可能性研究》一文為標志，該文首次將行為心理學結合在經濟學中來解釋金融現象。1972年，slovic教授和bauman教授合寫了《人類決策的心理學研究》，為行為金融學理論作出了開創性的貢獻。1979年daniel kahneman教授和amos tversky教授發表了《預期理論：風險決策分析》，正是提出了行為金融學中的預期理論。
中南大學的饒育蕾和劉達鋒著的《行為金融學》是我國第一本系統闡述行為金融學理論的著作。吳世農、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國證券市場初建時就對中國股市調查并進行取樣分析，得出中國市場為非有效市場，其主要論文有：吳世農、韋紹永的《上海股市投資組合規模和風險 關系的實證研究》，陳旭、劉勇的《對我國股票市場有效性的實證分析及隊策建議》。國內對這一理論的研究相對不足，對投資策略的涉足更是有限。
本文主要是借鑒了兩位美國學者的思路進行論證。美國學者彼得l•伯恩斯坦和阿斯瓦斯達摩達蘭著的《投資管理》總結了美國比較有影響力的觀點，對行為金融學理論在投資領域的應用進行了發展，對投資行為進行了全面剖析，其對投資策略的研究更具有獨到之處，這種在行為金融學下投資策略的研究對我國證券業的發展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特•泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25 歌法則》以其簡單而明了的筆法描繪了行為金融學下投資方法的選擇應具備的條件和原則，指導我們的實踐。brigham ehrharot著的《財務管理理論與實務》中也不乏對行為金融學的 應用，比如：選擇權的應用等。
2 行為金融學概述
行為金融學是將行為學、心理學和認知學成果運用到金融市場上產生的一種新理論，是基于心理學實驗結果提出投資者決策時的心理特征假設來研究投資者實際投資決策行為的一門學科。
行為金融學有兩個研究主題：一是市場并非有效，主要探討金融噪聲理論；二是投資者并非是理性的，主要探討投資者會發生的各種認知和行為偏差問題。
主要理論：
證券市場是不完全有效的即市場定價不能完全反映一切信息，存在噪聲交易者風險即金融噪聲理論。投資者構筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。
投資者有限理性。行為金融學總結的投資者行為偏差有：決策參考點決定行為者對風險的態度；投資者存在心理帳戶；投資者還存在過度自信心理和從眾心理。
3 行為金融學在實務中的應用
實際上，各種積極管理模式都假定市場定價失真或無效。他們認為通過投資于定價失真的市場或資產可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無效性是轉瞬即逝的，這樣，這些無效性可能會為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個好的投資策略中的重要組成部分。
行為金融學理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應股權溢價、期權微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應等等金融學難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點來判斷預期的損益、動量交易策略等投資策略。一些金融實踐者已經開始運用行為金融學的這些投資策略來指導他們的投資活動。
成本平均策略。成本平均策略是在股市價格下跌時，分批買進股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化，而是降低投資活動。
行為金融學認為，人們在進行決策的時候，往往會選擇一個決策參考點來判斷預期的損益，而非著眼于最終的財富狀況。在心理預期的過程中，人們會把決策分成不同的心理帳戶來考慮，常常擁有自信情節，高估已經擁有的商品或服務，并且傾向于增加這里物品或服務的使用次數。還對預期的損失過于敏感，把同樣價值的損失計算成遠高于同樣價值的收益，而對已經形成損失的東西卻表現出一種“處置效果”，由于期待機會收回成本而繼續經受可能的損失。因此在行為金融學中的“心理”帳戶和“認知偏差”這兩個概念，應該在日常理財中關注。 運用動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾準則，當股票收益或股票收益與交易量同時滿足過濾準則時就買入或賣出
股票的投資策略。當處置效應在證券市場上比較嚴重時，其帶來的股票基本價值與市場價格之間的差幅就會更大；當價格向價值回歸時，可利用動量交易策略，通過差幅獲利。
市場無效性本質上是一種套利機會，如果足夠多的資金追求同一種市場無效性，它肯定會消失。對于許多定量投資者來說，永遠感到困惑的是，一旦某種市場無效性在學術刊物上得到詳細論述，它就奇怪地消失了。實際上，如果昨天的無效性已廣為人知，并吸引了大量的投資資本，再設想它明天仍然存在是非常危險的。資本市場同樣如此。因此，不要屈從或迷戀“權威”的信息，應該努力追求有個性的投資策略。
在職業資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯誤的人，但其中的許多錯誤都可以歸因于人類本性——追求安穩、相信潮流、失敗后希望改換風格和指導思想。投資組合管理中的一些錯誤源于資金管理者不了解自己的客戶，不了解自己的投資市場，一些錯誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲，一方面要獲得高額收益，另一方面還不能超越客戶的風險承受性。
4 股票投資策略
4.1 具備股票投資取勝的素質
對于我們來說，在股票業取得成功的素質應該包括：忍耐、自立、簡單明了、能忍受痛苦、心胸開闊、有獨立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨立的研究工作、勇于承認錯誤，還有對普通的商業恐慌不屑一顧。這些素質的具備與巴菲特的忠告是一致的，與行為金融學是相符的，市場可能是無效的，積極管理者也有增加價值的潛力，但這些無效性既不簡單，也不是靜態的，利用起來代價也不低。換言之，市場無效性的一個特點就是容易消失。這就意味著市場無效性一旦被隔離出來，并廣為人知，越來越多的資金追逐這一無效性時，這個特點就消失了。問題不在于投資者和他們的顧問很愚昧或麻木不仁，在于當信息收到之時情況可能已經發生變化。當樂觀的金融信息廣泛傳播時，大多數投資人認為這個經濟形勢在近期內還會進一步高漲時，經濟走勢實際上已經向衰退邁進。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策，那種需要各種資料的“科學頭腦”是不科學的。
4.2 逆潮流而動
風險觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會性生物，渴望與別人協調一致，達成共識。以常規方式失敗經常比非常規性失敗痛苦較少。相應地，投資者更愿意冒以常規方式失敗的較大風險，而不愿意冒可能以非常規方式失敗的較小風險。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對風險有多少耐心。
參考文獻
［1］曹鳳岐,劉力，姚長輝.證券投資學［m］.北京：北京大學出版社,2000，(8).
關鍵詞:行為金融學;投資策略;股票投資策略
1 文獻綜述
一般認為,行為金融學的產生以1951年Burrel教授發表《投資戰略的實驗方法的可能性研究》一文為標志,該文首次將行為心理學結合在經濟學中來解釋金融現象。1972年,Slovic教授和Bauman教授合寫了《人類決策的心理學研究》,為行為金融學理論作出了開創性的貢獻。1979年Daniel Kahneman教授和Amos Tversky教授發表了《預期理論:風險決策分析》,正是提出了行為金融學中的預期理論。
中南大學的饒育蕾和劉達鋒著的《行為金融學》是我國第一本系統闡述行為金融學理論的著作。吳世農、俞喬、王慶石和劉穎等早在中國證券市場初建時就對中國股市調查并進行取樣分析,得出中國市場為非有效市場,其主要論文有:吳世農、韋紹永的《上海股市投資組合規模和風險 關系的實證研究》,陳旭、劉勇的《對我國股票市場有效性的實證分析及隊策建議》。國內對這一理論的研究相對不足,對投資策略的涉足更是有限。
本文主要是借鑒了兩位美國學者的思路進行論證。美國學者彼得L?伯恩斯坦和阿斯瓦斯達摩達蘭著的《投資管理》總結了美國比較有影響力的觀點,對行為金融學理論在投資領域的應用進行了發展,對投資行為進行了全面剖析,其對投資策略的研究更具有獨到之處,這種在行為金融學下投資策略的研究對我國證券業的發展將有十分重要的借鑒意義。羅伯特?泰戈特著《投資管理-保證有效投資的25 歌法則》以其簡單而明了的筆法描繪了行為金融學下投資方法的選擇應具備的條件和原則,指導我們的實踐。Brigham Ehrharot著的《財務管理理論與實務》中也不乏對行為金融學的 應用,比如:選擇權的應用等。
2 行為金融學概述
行為金融學是將行為學、心理學和認知學成果運用到金融市場上產生的一種新理論,是基于心理學實驗結果提出投資者決策時的心理特征假設來研究投資者實際投資決策行為的一門學科。
行為金融學有兩個研究主題:一是市場并非有效,主要探討金融噪聲理論;二是投資者并非是理性的,主要探討投資者會發生的各種認知和行為偏差問題。
主要理論:
證券市場是不完全有效的即市場定價不能完全反映一切信息,存在噪聲交易者風險即金融噪聲理論。投資者構筑的投資組合具有金字塔型層狀特征即行為組合理論。
投資者有限理性。行為金融學總結的投資者行為偏差有:決策參考點決定行為者對風險的態度;投資者存在心理帳戶;投資者還存在過度自信心理和從眾心理。
3 行為金融學在實務中的應用
實際上,各種積極管理模式都假定市場定價失真或無效。他們認為通過投資于定價失真的市場或資產可以獲得增值。然而所有的人都知道這種無效性是轉瞬即逝的,這樣,這些無效性可能會為有耐心的投資者提供收益。“耐心”是一個好的投資策略中的重要組成部分。
行為金融學理論可以很好地解釋諸如阿萊悖論、日歷效應股權溢價、期權微笑、封閉式基金之謎、小盤股效應等等金融學難題。還提出了成本平均策略、選擇策略參考點來判斷預期的損益、動量交易策略等投資策略。一些金融實踐者已經開始運用行為金融學的這些投資策略來指導他們的投資活動。
成本平均策略。成本平均策略是在股市價格下跌時,分批買進股票以攤低成本的策略。采用這一策略不是追求效用最大化,而是降低投資活動。
行為金融學認為,人們在進行決策的時候,往往會選擇一個決策參考點來判斷預期的損益,而非著眼于最終的財富狀況。在心理預期的過程中,人們會把決策分成不同的心理帳戶來考慮,常常擁有自信情節,高估已經擁有的商品或服務,并且傾向于增加這里物品或服務的使用次數。還對預期的損失過于敏感,把同樣價值的損失計算成遠高于同樣價值的收益,而對已經形成損失的東西卻表現出一種“處置效果”,由于期待機會收回成本而繼續經受可能的損失。因此在行為金融學中的“心理”帳戶和“認知偏差”這兩個概念,應該在日常理財中關注。
運用動量交易策略。即預先對股票收益和交易量設定過濾準則,當股票收益或股票收益與交易量同時滿足過濾準則時就買入或賣出股票的投資策略。當處置效應在證券市場上比較嚴重時,其帶來的股票基本價值與市場價格之間的差幅就會更大;當價格向價值回歸時,可利用動量交易策略,通過差幅獲利。
市場無效性本質上是一種套利機會,如果足夠多的資金追求同一種市場無效性,它肯定會消失。對于許多定量投資者來說,永遠感到困惑的是,一旦某種市場無效性在學術刊物上得到詳細論述,它就奇怪地消失了。實際上,如果昨天的無效性已廣為人知,并吸引了大量的投資資本,再設想它明天仍然存在是非常危險的。資本市場同樣如此。因此,不要屈從或迷戀“權威”的信息,應該努力追求有個性的投資策略。
在職業資金管理游戲中獲勝的資金管理者一般都是最少犯錯誤的人,但其中的許多錯誤都可以歸因于人類本性——追求安穩、相信潮流、失敗后希望改換風格和指導思想。投資組合管理中的一些錯誤源于資金管理者不了解自己的客戶,不了解自己的投資市場,一些錯誤源于資金管理者走“受托人的鋼絲繩”的游戲,一方面要獲得高額收益,另一方面還不能超越客戶的風險承受性。
4 股票投資策略
4.1 具備股票投資取勝的素質
對于我們來說,在股票業取得成功的素質應該包括:忍耐、自立、簡單明了、能忍受痛苦、心胸開闊、有獨立判斷能力、百折不撓、謙讓、靈活、愿做獨立的研究工作、勇于承認錯誤,還有對普通的商業恐慌不屑一顧。這些素質的具備與巴菲特的忠告是一致的,與行為金融學是相符的,市場可能是無效的,積極管理者也有增加價值的潛力,但這些無效性既不簡單,也不是靜態的,利用起來代價也不低。換言之,市場無效性的一個特點就是容易消失。這就意味著市場無效性一旦被隔離出來,并廣為人知,越來越多的資金追逐這一無效性時,這個特點就消失了。問題不在于投資者和他們的顧問很愚昧或麻木不仁,在于當信息收到之時情況可能已經發生變化。當樂觀的金融信息廣泛傳播時,大多數投資人認為這個經濟形勢在近期內還會進一步高漲時,經濟走勢實際上已經向衰退邁進。頭腦清醒的投資者可以在信息不完全、不理想的情況下做出正確決策,那種需要各種資料的“科學頭腦”是不科學的。
4.2 逆潮流而動
風險觀念的根源在人類感情中可以找到。我們都是社會性生物,渴望與別人協調一致,達成共識。以常規方式失敗經常比非常規性失敗痛苦較少。相應地,投資者更愿意冒以常規方式失敗的較大風險,而不愿意冒可能以非常規方式失敗的較小風險。許多投資者并不一定像他們以為的那樣對風險有多少耐心。
參考文獻
[1]曹鳳岐,劉力,姚長輝.證券投資學[M].北京:北京大學出版社,2000,(8).
【關鍵詞】財務指標 投資組合 因子分析 多目標規劃
一、引言
在Markowitz的證券組合理論、Sharpe的資本資產定價理論和Ross的套利定價理論的理論基礎之上，證券投資組合理論已經有了很大的發展。目前對證券組合投資的研究，可大致分為靜態數學模型和動態控制模型。前者有線性規劃方法、神經網絡等方法，后者有隨機最優控制、模糊規劃方法。近幾年對效用函數意義下投資組合有效選擇的研究也取得一定成果，例如，萬上海（2003）將期望效用最大作一個單目標決策，通過Lagrange乘數法求出了投資比例系數。申樹斌等（2002）在考慮投資者消費行為后，通過每個家庭希望的總效用最大化建立了一個最優消費投資組合決策模型。然而將因子分析與Markowitz模型共同運用于投資組合中的研究并不多見。本文主要運用金融保險業上市公司財務數據來進行實證分析，首先在眾多能夠在不同角度上體現公司未來收益的財務指標中，利用因子分析得出一個綜合的評價指標，作為未來潛在收益測量。然后利用效用評價方法，測量期望收益給投資者帶來的效用大小。在此基礎上，我們試圖尋找一個能夠最大化潛在收益和效用，又能使風險盡可能低的投資組合，即尋求投資的比例系數滿意解。
二、財務指標和數據來源
在證券投資中，我們更為關心的是證券投資收益，而企業未來的盈利能力等是股價上漲的重要保障，代表了上市公司價值的評估。在此，我們用盈利能力、股東獲利能力、營運能力和發展能力來綜合評價上市公司未來能帶來的潛在收益。其中，盈利能力是企業一定時期內獲取利潤的能力，是企業財務結構和經營經銷的綜合表現，盈利能力指標包括資產報酬率、總資產凈利潤率、凈資產收益率。股東獲利能力是公司所有者能夠獲取的利益，用市盈率、每股凈資產、市凈率、市銷率、托賓Q值作為變量。營運能力是企業生產經營資金周轉速度，該指標越大企業資金利用效率越高，企業管理人員的經營能力越強，用現金及現金等價物周轉率、固定資產周轉率、總資產周轉率、股東權益周轉率表示。發展能力是企業在生存的基礎上，擴大規模、壯大實力的潛在能力，使用總資產增長率、凈資產收益率增長率、凈利潤增長率、利潤總額增長率、營業利潤增長率、營業收入增長率作為變量。
本文選取了35個金融行業中上市的銀行、證券和保險公司在2011年9月30日公布的財務指標橫截面數據。其中，上市公司盈利性指標數據來源于國泰安經濟、金融研究數據庫；財務風險因子β系數的數據來源于Resset金融研究數據庫。
三、因子分析結果
使用SPSS軟件進行因子分析，此處我們使用主成分法提取特征值大于1的因子，并使用方差最大法對因子進行旋轉。首先通過計算相關系數矩陣可以看出，各變量之間的相關系數大部分都大于0.3；其次，KMO統計量為0.7，說明因子分析效果是較好的；同時Bartlett球度檢驗統計量為1305.665，且在1%水平顯著，表明五個變量之間有較強的相關關系。這表明這些變量適合進行因子分析。這樣共提取出了四個因子，四個因子的累計方差貢獻率為89.009%，表明因子分析的效果是比較好的。
本文使用因子綜合得分作為股票收益狀況的評價。用回歸法估計得到各因子得分系數矩陣，然后對因子以其特征值占所有因子特征值之和的比例進行加權并加總，從而計算出每個公司的總因子得分，并以此作為對未來潛在收益的度量。接下來我們將建立一個優化模型，并求出滿意投資組合比例系數的滿意解。
四、股票投資組合風險收益模型及運行結果
設投資者選擇了n種風險證券進行組合投資。以因子得分表示證券的投資收益，注意這里的期望收益是經標準化的收益，不允許賣空；用財務風險因子？茁系數表示證券風險系數。由此構建記關于投資組合的期望收益、風險和預期效用的馬克維茨風險-收益模型，以確定最優投資比例，并依據理想點法進行求解。其中，投資者的厭惡風險程度系數可由投資者根據經驗自行進行確定，即組合會受到投資者的風險偏好的影響。根據以往研究，我們令投資者的厭惡風險程度系數等于0.5來演繹組合構建過程，而實際當中我們可以根據不同的實際情況來進行，或者用不同的值來進行檢驗，看結果是否具有穩定性。這里使用matlab進行求解。
運行結果表明，當投資者按照滿意解進行投資時，投資組合能達到最大的期望收益為1.984，同時有最小風險為0.912，并且投資者也能實現最大的效用為0.772。計算出來的投資組合表明，投資于兩只股票（600816以及601398），投資比例分別為0.92和0.08。得到組合半年的實際收益率為15.46%。這表明這個投資組合（僅對金融行業來說）在預測期內能夠合理的規避風險，并使收益和投資者效用在此條件下更大，是比較有效的。
五、結論
本文利用因子分析獲取一個綜合的收益指標，從而能更好的評價各種因素對公司未來潛在收益的影響，構建了一個投資者的效用函數，有一定合理的經濟意義。同時運用理想點法求解構造的多目標的規劃模型，得到投資組合的滿意比例系數解，具有一定的實用性和可操作性。
參考文獻
[1]萬上海.均值一方差效用函數在證券組合投資決策中的應用[J].運籌與管理.2003，12（3）：98～101.
[2]申樹斌，夏少剛.最優消費條件下的動態風險投資組合決策模型[J].經濟數學，2002，19（3）：38～42.
[3]張琳.資源分配的多目標模糊優選動態規劃分析法[J].運籌與管理.2000（4）：22～28.
[4]錢淑渠，武慧虹，令狐榮濤.一類多目標投資組合優化模型求解算法研究[J].經濟研究導刊，2011（08）.
根據我國目前的情況，1996、1997和1998年之間，凈資產收益率在10％區域集中的上市公司均達到上市公司總數的20％，甚至更多。這些上市公司具有相當大的操縱凈收益的嫌疑，因此筆者選取這類上市公司的財務報表數據，包括資產負債表數據和利潤表數據分別進行財務指標特征的分析。
一、研究的方法和反映操縱手段的財務指標的選擇
筆者借鑒國外對失敗企業和收購及被收購企業的財務指標特征的研究方法，針對有操縱利潤嫌疑的企業，設計出財務指標特征分析的步驟如下：第一，根據理論常識分析凈資產收益率受到人為操縱的企業其可能的操縱手段，然后選擇與操縱手段相對應可能受到影響的財務指標。第二，按照特定的標準選取作為對比研究所需要的標準企業。第三，計算出可能存在利潤操縱的企業以及作為對比的標準公司各個財務指標的平均值。第四，將兩類企業同一個財務指標的平均值進行對照，觀察是否存在顯著的差異。第五，為了排除因個別極值無法刪除，或統計樣本內部的數據比較分散對統計結果的干擾，筆者同時采用“十分法”對各樣本的全部數據進行排序，直接觀察各樣本數據在最大值和最小值之間的分布狀況，比較兩組數據在分布上的差異。“十分法”的原理是，將樣本的數據按照由小到大的順序進行排列，然后找出樣本中每十個百分點的數量位置所對應的財務指標，10％位置的財務指標數值表示有10％的企業該財務指標值低于該數值，而90％的企業該財務指標高于該數值，以此類推。每相鄰的兩個十分點位置上的財務指標表示有10％的企業該財務指標數值分布在這兩個數值之間。最后，對得出的統計結果進行解釋。
根據近年來一些研究人員的研究發現和對企業可能采取的操縱凈收益指標的手段的分析，企業可能采取以下提高凈資產收益率的手段，并且這些手段可能導致相應的一些財務指標出現異常：
1、通過非營業活動提高凈利潤。包括諸如出售資產、出售投資、改變投資的核算方法等提高營業外收入或投資收益等活動。為避免所得稅率差異對分析的影響，筆者選用營業外收入占利潤總額的比重、投資收益占利潤總額的比重和營業利潤占利潤總額的比重三個財務指標。營業利潤占利潤總額的比重越高，說明企業靠經營正常業務取得利潤的比例越高，在一定程度上說明企業的凈收益的質量較好；由于投資收益和營業外收入較易受到人為的操縱，因此這兩部分的比例越大，企業凈收益指標被認為操縱的可能性越大。如果上市公司普遍存在利用非正常經營業務調整利潤的現象，則從總體上看，這些企業的營業外收入或投資收益占利潤總額的比例可能會較一般公司高一些，而營業利潤占利潤總額的比例相對低一些。
2、通過虛假銷售、提前確認銷售或有意擴大賒銷范圍調整利潤總額。這些銷售無法取得現金，因此當企業出現這些現象時，應收賬款的占用就會增加，表現在財務指標上，一方面體現為應收賬款占流動資產的比重增加，另一方面還可能體現為應收賬款周轉率的減小。如果這種方法成為企業普遍采用的調整利潤的方法，從總體上看，這類企業的應收賬款占流動資產的比重就會高于一般企業，而應收賬款周轉率則會低于一般企業。
3、對已經發生的費用或損失推遲確認。當企業采用推遲確認費用或損失時，企業掛賬的費用就會上升，導致資本化的費用比例升高，例如待攤費用、遞延資產、無形資產以及類似的其他長期資產。如果人為操縱凈收益的企業普遍存在利用推遲確認費用或損失的做法，與這些資本化費用有關的財務指標就有可能出現異常，如待攤費用占流動資產的比重、無形資產及其它資產占流動資產的比重等可能會給我們一些提示。
4、利用關聯交易調整利潤。如果這種現象在操縱凈資產收益率的企業中比較普遍，就會在這些企業的關聯交易額占銷售收入或銷售成本的比例上體現出差異，并且應收賬款中關聯方的應收賬款比重較大。但是由于上市公司對關聯交易披露的不規范性，投資者較難從財務報表和報表附注中采集出關聯交易的詳細數據，因此筆者根據為調整利潤進行的關聯交易通常不使用現金的特點，選擇分析其他應收款指標占流動資產比重的指標。其他應收款體現企業與正常經營業務無關的有關各方的資金往來，在某種程度上可以反映企業與關聯方的資金關系，比如出售投資給關聯方后應收回的款項等。其他應收款占流動資產的比例大，說明企業與關聯方可能存在比較密切的聯系，利用關聯方調整利潤的可能性也較大。
二、研究數據的選取
筆者采用中國人民大學出版社出版的《中國上市公司資料庫》光盤中數據作為研究對象，從中篩選出1996、1997和1998年凈資產收益率在10％區間，即［10％，11％］之間的公司作為樣本（簡稱10％區域的公司）。同時，根據這些公司所處的行業和規模，在凈資產收益率相對受到人為干擾小一些的公司中尋找對照研究所需的相同數量的標準公司樣本，舍去個別實在無法找到對照的標準公司，以保持兩個樣本最大程度的可比性。通過查找和比較，筆者選取的單個樣本數量如下表所示：
缺乏數據和刪除的公司數量合計不到總數量的15％，并且樣本數量遠遠大于統計中要求的大樣本標準（30個），因此可以認為研究的結果基本代表了所有凈資產收益率在10％區域的公司狀況。
三、統計結果
筆者統計出的1996、1997和1998年凈資產收益率在10％區域的公司和用于對比的各標準公司的資產總額以及八個財務指標的調整平均值、平均值差異的檢驗值見下面的表格。比較資產總額的目的在于證實兩個樣本是否存在規模差異。調整平均值是在刪除了5％的極值之后計算出的各樣本的資產規模和財務指標的平均值。同一年度內凈資產收益率在10％區間的上市公司與標準公司財務指標平均值差異的檢驗值代表了平均值差異的大小，當該檢驗值超過1.64時（筆者使用的是單尾檢驗），我們就有95％的把握認為平均值確實存在這種差異，因此，認為該差異是顯著的。當該檢驗值低于1.64時，我們就認為在統計意義上這種差異不明顯，我們不能以95％的把握性確定這種差異是否真的存在。在樣本的方差較大時，通過統計檢驗有時難以確定平均值差異的顯著性，利用十分法在一定程度上可以彌補這種不足。
財務指標差異及其顯著性統計結果
根據上表顯示的統計結果以及筆者進行的“十分法”排序的結果，1996年到1998年各年度10％區域上市公司和一般公司各個財務指標之間的差異情況見下表：
注：“顯著”指通過平均值差異的檢驗發現存在明顯差異；
“有區別”指在平均值差異的檢驗中不能證明存在明顯差異，但利用“十分法”排序可以看出存在明顯差別；
“無區別”指不論在平均值差異的檢驗還是“十分法”排序中都看不出明顯存在差別。
資產總額的比較結果證明，有操縱凈資產收益率可能的公司與標準公司之間不存在規模差異，筆者的研究的確已經排除了規模對其它財務指標的影響。從上面的統計結果看，在選取的八個可能反映企業利潤操縱的財務指標中，只有無形資產占總資產比重以及營業外收入占利潤總額的比重兩個指標沒有表現出明顯的差異，其他六個財務指標均在不同程度上體現出10％區域上市公司與一般公司的差別。
四、研究結論
1、財務指標中體現的上市公司利潤操縱手段。
通過對可能存在利潤操縱的上市公司和一般公司財務指標的比較，我們認為以下操縱利潤的手段在上市公司中有普遍性：
（1）通過非營業活動提高企業利潤。筆者對凈資產收益率在10％區域的上市公司樣本中營業利潤占利潤總額比例最低的企業數據進行了調查，結果令人吃驚。1996年的94家樣本公司中有6家公司該指標出現負數，1997年166家樣本公司中有3家該指標出現負數，而1998年160家樣本公司竟然有7家公司該指標出現負數。這些負數意味著這些公司的營業活動是虧損的，也就是說，他們達到10％的配股線居然完全依靠營業外的經濟活動！
（2）通過增加投資收益提高利潤是非常普遍的做法。在1996年和1997年的統計結果中，我們發現10％區域的上市公司投資收益占利潤總額的比重遠遠高于標準公司，1996年差異達八個百分點，1997年差異達四個百分點。利用投資收益操縱利潤在個別公司達到極其嚴重的程度，在10％區域的上市公司樣本中，投資收益占利潤總額100％以上的企業1996年有6家，1997年有2家，1998年有3家，這意味著這些達到配股最低標準的上市公司創造10％的凈資產收益率竟然完全依靠投資收益！
（3）采用與關聯單位進行交易提高利潤。筆者不能直接證明這些關聯交易的內容，但是其他應收款的多少在一定程度上可以反映出上市公司與關聯方聯系的緊密程度，這使我們不能不猜測這些關聯方對企業利潤的影響。1997年和1998年10％區域的公司其他應收款比重的明顯異常說明這些公司從事非正常經營活動的行為十分普遍，而且交易經常采取非現金形式。筆者統計了樣本中10％區域的上市公司其他應收款占流動資產比重超過50％的公司數量，1996年，該數目為4家，占樣本的4.3％，1997年為11家，占樣本的6％，1998年為9家，占樣本的5.6％。這些公司竟然有一半以上的流動資金占用在非正常經營活動之上！
如果筆者對其他應收款的多少代表與關聯方聯系的緊密程度猜測沒有錯誤，其他應收款多的上市公司很可能在經營活動上也存在與關聯方的緊密聯系。雖然筆者沒有考察關聯交易引起的上市公司經營活動收入和利潤的增加，但1997年和1998年，10％區域上市公司同時都出現一定程度的應收賬款占流動資產比重比標準公司偏高、應收賬款周轉率比標準公司偏低的現象，這與我們看到的其他應收款比重的異常在時間上存在一致性，由此我們有理由懷疑上市公司通過關聯交易既操縱非營業利潤，又操縱營業利潤。
（4）通過人為擴大賒銷范圍或采用提前確認銷售、甚至搞虛假銷售增加營業利潤。在1997年和1998年，10％區域上市公司的應收賬款占流動資產比重比標準公司偏高，以及應收賬款周轉率的偏低，說明比起標準公司，10％區域的上市公司更多地記錄了非現金形式的銷售業務。鑒于筆者統計時采取了控制行業和控制公司規模的方法，由于行業和規模導致的應收賬款規模和回收速度的差異就被排除在外，剩下的原因只能用不正常來說明。這種不正常，一是可以用上面提到的關聯交易來解釋，另外就是用擴大賒銷范圍、提前確認銷售、搞虛假銷售等原因來解釋。
除上述具有普遍性的利潤操縱手段外，還具有兩種不具有普遍性的利潤操縱手段，即通過費用資本化影響利潤和通過提高營業外收入影響利潤。
2、上市公司操縱凈收益手段的改變。
連續考察1996年到1998年10％區域的上市公司出現異常的財務指標，我們發現各年中這些財務指標的變動不盡相同。也就是說，在不同年度，由于種種原因，上市公司采用的操縱利潤的手段偏好有所不同。
（1）1996年，平均值差異檢驗證明存在明顯差異的財務指標有投資收益占利潤總額的比重和營業利潤占利潤總額的比重；考慮十分法排序的結果，其他應收款占流動資產的比重也存在差異。其他指標差異則不明顯。可見，在這一年中，企業普遍采用增加投資收益的手段提高利潤，而虛增收入、利用關聯交易調整利潤的做法還不十分普遍和明顯。
（2）1997年，平均值差異檢驗證明存在明顯差異的財務指標有：待攤費用占流動資產的比重、其他應收款占流動資產的比重、投資收益占利潤總額的比重以及營業利潤占利潤總額的比重；考慮“十分法”排序的結果，應收賬款占流動資產的比重和應收賬款周轉率也存在一定程度的差異。這一年中，企業普遍采用多管齊下的方式提高利潤，包括增加投資收益、利用關聯交易、虛增銷售等。
（3）1998年，平均值差異檢驗證明存在明顯差異的財務指標只有其他應收款占流動資產比重和應收賬款占流動資產比重；考慮“十分法”排序的結果，應收賬款周轉率也存在差異。而以前出現過差異的待攤費用占流動資產比重、營業利潤占利潤總額的比重以及投資收益占利潤總額的比重幾個指標差異不明顯。可以認為，這一年中企業普遍采用的調整利潤的手段集中在虛增銷售或關聯交易上，而對利用投資收益增加利潤的做法不再特別感興趣。
五、研究結果的啟示
雖然筆者的研究對象是凈資產收益率在配股最低限以上臨近區域的上市公司，但是研究所發現的財務指標與利潤操縱手段上存在的聯系具有普遍性，可以幫助我們在各種情況不辨別利潤操縱。研究證明，盡管我國上市公司人為操縱凈資產收益率的手段各有不同，但他們在操縱利潤的同時，其他財務指標卻能夠暴露其操縱手法，因此，只要我們能夠對這些反映利潤操縱的財務指標給予足夠的關注，就可以在很大程度上識別上市公司的操縱手段，去偽存真，得到企業真實的獲利水平。通過以上的研究，我們得到以下一些啟示：
首先，凈收益或利潤總額有關的指標表現企業真實盈利能力存在嚴重缺陷。這些指標中包含了與企業正常經營無關的、缺乏穩定性的一次性收益內容，如投資收益和營業外收入，以及在本文中沒有涉及的財政補貼等，這些項目隨時會由于企業達到目的而消失。用這些指標評價企業，將給投資者帶來巨大的風險。從前面的統計中我們看到，標準公司營業利潤占利潤總額的比例明顯高于可能操縱利潤的上市公司，因此相比凈資產利潤率或總資產報酬率，營業利潤受到利潤操縱的干擾較小，利用營業利潤計算的有關指標相對穩定，對表達企業的實際盈利能力會更加有用。
其次，在操縱凈收益的手段中，最直接有效的方法是通過投資收益增加利潤。投資者應對利潤表中的投資收益給予非常的重視。對于投資收益占利潤總額比重較大的企業，應該仔細分析投資收益的來源，辨別這種投資收益的長久性。如果一次性的投資收益，比如出售投資所得的收益數量較大，這種投資收益的長期性就很難保證。
第三，其他應收款是我們應該給予足夠重視的資產負債表項目，一些企業可能沒有披露關聯交易或關聯方關系，但其他應收款項目的性質實際上會告訴我們這些企業與其他企業或單位之間的非常關系，所以其他應收款的多少可以幫助我們判斷該上市公司受到其他企業或單位的影響程度，這種影響越大，該上市公司的凈收益指標的可靠性越差。
第四，我們早已知道應收賬款周轉率可以反映企業資金的周轉狀況，從前面的統計中，我們還發現該指標以及應收賬款占流動資產比重與企業利潤操縱的行為存在聯系，因此，應收賬款可以歸入幫助我們判斷企業利潤質量的一個指標。對應收賬款的分析也是投資者需要格外關注的。
最后，我們要特別注意，企業在不同時期采用的操縱凈收益的手段會發生改變，筆者雖然沒有研究產生這種現象的具體原因，但監管部門和其他有關部門規范上市公司行為可能是很重要的因素。隨著政策和制度的完善，企業操縱凈收益的手段會更加隱蔽，比如操縱營業收入的手段顯然比直接買賣投資要隱蔽得多，因此，我們需要不斷研究反映
