股票投資價值灰色系統(tǒng)模型及應(yīng)用(完整版)
【正文】 其運用受相關(guān)專門知識的約束，同時，也受人們對公司未來現(xiàn)金流的預(yù)期是否合理與準確的影響，那么，股票價格偏離其“內(nèi)在價值”的糾正，必然需要一定的學習過程，并付出相應(yīng)的代價即“學習成本”。Ashby）所提出的“黑箱”（Black Box）概念發(fā)展演進而來，是自動控制和運籌學相結(jié)合的產(chǎn)物。 但是，這些模型的應(yīng)用都需要較為高深的專業(yè)知識和龐大的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，而且，所需數(shù)據(jù)要求有較長的時間跨度，以滿足“大數(shù)定理”的要求，這些對于新興市場和廣大的普通投資者來講，難為其用，而且，市場價格的變化往往與股票“內(nèi)在價值”并不一致，因此，尋找一種既簡便又能適應(yīng)市場基本狀況的定價方法就自然成為了我們的追求。此后，其學生威廉但“內(nèi)在價值”取決于公司未來盈利能力，因此，對公司未來盈利能力及其現(xiàn)金流的準確把握將是非常關(guān)鍵的。股票投資價值灰色系統(tǒng)模型及應(yīng)用內(nèi)容提要 格雷厄姆和多德在《證券分析》一書中對股票價格波動的本質(zhì)進行了分析，說明了“股票內(nèi)在價值”對于投資的重要性，隨后，這個領(lǐng)域的研究引起了眾多經(jīng)濟金融學家的興趣，經(jīng)過幾十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏廣泛應(yīng)用的方法，但是，對于新興市場和普通投資者卻難以采用。此后，戈登在對“內(nèi)在價值”進行深入的量化分析的基礎(chǔ)上，提出了著名的股票定價的現(xiàn)金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未來現(xiàn)金流是不確定的，為該模型的廣泛應(yīng)用帶來麻煩，為此，關(guān)于股票定價的早期研究就集中在確定公司未來現(xiàn)金流。夏普（M這里，我們希望借用20 世紀80年代興起的灰色系統(tǒng)理論，探索一套簡便易用的股票投資價值預(yù)測模型，以期能為投資者的決策行為提供一定的指導(dǎo)作用。艾什比利用黑箱來描述那些內(nèi)部結(jié)構(gòu)、特性、參數(shù)全部未知而只能從對象外部和對象運動的困果關(guān)系及輸出輸入關(guān)系來研究的一類事物。如果將市場有效性與信息定價機制相結(jié)合，將對股票市場的定價機制有一個全新的認識?！ 〉?，我們也注意到，在新興市場中，作為絕大多數(shù)投資者來講，他們難以稱得上真正意義上的投資者，更像是通常的“投機者”，即以市場交易差價獲取利益，并不是以獲取公司分紅或股利為目的，因而，對這些投資者來講，公司股票的“內(nèi)在價值”是多少似乎顯得那么重要了，他們最為關(guān)心的應(yīng)該是股票市場價格的近期走勢如何，以判斷價差的大小，從而決 定該股票是否值得買賣，因此，交易過程中并不需要知道公司股票“內(nèi)在價值”。 根據(jù)灰色系統(tǒng)理論，要把握市場價格走勢和發(fā)展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影響其價格的變化以及如何影響，諸如宏觀經(jīng)濟因素的變動、公司基本面的變化、市場參與人數(shù)的增減等等因素分別對價格影響及其方式或者是這些因素的綜合影響，我們所需要的只是新信息的加入會使原有的趨勢得以改變，新信息的不斷加入是市場價格不斷變化的驅(qū)動力，而新信息的影響并不是在瞬間完成的，而是需要一定的時間進行消化在市場價格中逐步體現(xiàn)，這就是通常意義的歷史信息的記憶功能，這種記憶能力對于市場價格走勢的驅(qū)動力具有一定的“慣性”作用，通過判斷這種驅(qū)動力（系統(tǒng)發(fā)展系數(shù)）的發(fā)展變化來預(yù)測未來價格走勢正是灰系統(tǒng)理論所要解決的問題。 根據(jù)這個模型對指數(shù)的預(yù)測，結(jié)果和誤差狀況見表3，由表可以看出，%，因此， %， %，小誤差概率近似為1。事實上，對于絕大部分系統(tǒng)來講，系統(tǒng)對信息的記憶功能是極為有限的，舊的信息對系統(tǒng)發(fā)展的作用將隨著時間的推移而不斷減小，因而，在應(yīng)用該模型進行預(yù)測時，不斷更新數(shù)據(jù)系列將是十分重要。盡管該方法在一定程度上對于短期的走勢判斷有著良好的效果，但我們認為，為避免“追漲”、“殺跌”的作用所導(dǎo)致的重大趨勢延遲影響
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