基于模糊聚類(lèi)分析方法的股票投資風(fēng)險(xiǎn)研究.pdf

1、資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)與收益歷來(lái)都是市場(chǎng)與理論界爭(zhēng)論的熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者也紛紛涉足該領(lǐng)域，并大多采用橫截面回歸分析的方法對(duì)不同時(shí)期的國(guó)內(nèi)外證券市場(chǎng)進(jìn)行回歸分析，加強(qiáng)了投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益的認(rèn)識(shí)以及催生了一些資產(chǎn)投資理念。應(yīng)當(dāng)說(shuō)，大部分的實(shí)證研究都指出資產(chǎn)的投資風(fēng)險(xiǎn)并非由β系數(shù)唯一決定，而在具體的風(fēng)險(xiǎn)收益因素因子賬面市值比(BV/MV)和公司規(guī)模(Size)和市盈率倒數(shù)(E/P)上，卻存在著爭(zhēng)論。
　　 本文則是在對(duì)文獻(xiàn)綜述梳理的基礎(chǔ)上，參照

2、石予友與仲偉周等(2008)一文的分析框架，從模糊聚類(lèi)的角度出發(fā)來(lái)驗(yàn)證傳統(tǒng)橫截面回歸分析下四個(gè)微觀風(fēng)險(xiǎn)因子公司規(guī)模(Size)、賬面市值比(BV/MV)、資產(chǎn)負(fù)債率(D/E)、每股收入價(jià)格比(E/P)對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)決策的重要性。利用Fuzzy圖最大樹(shù)聚類(lèi)方法，本文最終驗(yàn)證了四個(gè)微觀風(fēng)險(xiǎn)變量在總體上對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的影響是顯著的，應(yīng)當(dāng)作為beta系數(shù)的有力補(bǔ)充。進(jìn)一步，本文在驗(yàn)證的基礎(chǔ)上依靠四個(gè)微觀風(fēng)險(xiǎn)因子構(gòu)造了投資組合，并在上證50指數(shù)選取了35

3、只非金融類(lèi)股票進(jìn)行了實(shí)證分析。根據(jù)小規(guī)模、低權(quán)益比率、高收入價(jià)格比和高賬面市值比這四個(gè)標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)造的投資組合的收益一風(fēng)險(xiǎn)曲線很明顯高于隨機(jī)選擇的投資組合，進(jìn)而對(duì)本文之前的驗(yàn)證工作做了一個(gè)強(qiáng)有力的補(bǔ)充。
　　 應(yīng)當(dāng)說(shuō)，四個(gè)微觀風(fēng)險(xiǎn)變量公司規(guī)模(Size)、賬面市值比(BV/MV)、資產(chǎn)
　　 負(fù)債率(D/E)、每股收入價(jià)格比(E/P)包含了許多其他風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)未能量化的風(fēng)險(xiǎn)信息，無(wú)疑是A股市場(chǎng)上重要的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，故投資者應(yīng)加大關(guān)注力