股票趋势变化的预测问题论文
数学建模实践课程论文
股票趋势变化的预测问题
队长：张娅 2011级信息与计算科学 150132011052
队员：由鑫宇 2011级信息与计算科学 150132011052 高洁 2011级计算机科学与技术 020*********
评分项目摘要数据处理模型求解方法及结果分析及检验整体得分
股票趋势变化的预测问题
摘要
股市在市场经济、投资者心理情绪等方面的因素影响下，波动性很大，因此“选时”比选股重要的多，所以需要做出合理的判断，在股市的低潮要尽量回避，在高潮时也要有减持的勇气。本文通过上证指数收盘价走势图，根据收盘价找出上涨与下跌超过10%的4轮上涨行情和4轮下跌行情，计算出相应的RSI指标值，用matlab计算天数分别为6、10、12、24时的RSI值，发现在天数为10的时候计算出的RSI的值与收盘价最为吻合。找出上涨与下跌阶段RSI的规律，在RSI 大于80的时候应卖出股票，在RSI小于20的时候应该买入股票，在RSI在20-50时应该继续观望，根据RSI值绘成的折线可以判断合适的买入点和卖出点，以把握股票买卖的时机。
其次，通过对2010年元旦至2013年8月底之间的收盘价格用matlab进行分析处理，发现一部分级比数据不在区间(0.9987,1.0023)中，故先对数据进行
变换，使数据的级比都落在上述区间中。然后建立灰色预测)1,1(
GM模型]1[，代
入数据求解模型并进行参数检验，进行残差检验后，得出预测模型的精度为94.19%。再根据计算结果进行相关度检验，检验结果为合格，但是在进行后验差检验中的小概率检验时发现数据不合格，故需要对模型进行残差修正，以得到优化的模型和结果。
用修正模型预测出2013年8月30日-10月10日中30天的上证指数的收盘价，但是由于灰色预测模型在预测长期数据时误差有可能增大，故用得到的实际数据与用灰色预测模型预测2013年收盘价值之间的误差值修正了2013年9、10月指数的预测值。预测的2013年8月30日-10月10日中30天的收盘价格分别为：
日期8.30 9.2 9.3 9.4 9.5
收盘价2023.4 1992.6 2004.8 2043.9 2033.3 日期9.6 9.9 9.10 9.11 9.12
收盘价2021.2 2010.8 1976.3 1990.1 1993.8 日期9.13 9.16 9.17 9.18 9.19
收盘价2029.1 2029.4 2050.5 2060.5 2046.8 日期9.20 9.23 9.24 9.25 9.26
收盘价2044.9 2052.2 2101.3 2106.2 2100.1 日期9.27 9.30 10.1 10.2 10.3
收盘价2081.9 2068.4 2085.6 2072.6 2073.0 日期10.4 10.7 10.8 10.9 10.10
收盘价2067.1 2057.5 2096.5 2103.6 2101.3
再根据之前得出的RSI的规律，运用未来一个月的预测值来给出股票合适的买入或者卖出建议。
关键字：RSI指标 matlab 灰色预测)1,1(
GM模型
一．问题的重述
股市在市场经济、投资者心理情绪等方面的因素影响下，波动性很大，因此股票应该把握时机。根据给出的大盘数据，我们要解决以下几个问题：
1.找到上涨或者下跌超过10%的几轮行情，计算与其趋势最为吻合的RSI数值，
分析其规律。
2.根据RSI数值及图像，判断合适的买入点和卖出点，能够对股票的走势进行
预警。
3.根据数据处理结果，建立灰色预测)1,1(
GM模型，预测未来一个月的股市大盘收盘价，在建立模型的过程中可能存在较大的误差，需要对模型进行修正，以得到优化的模型和准确度较高的结果。
二、问题的背景与分析
1.问题的背景：我国的股市现状及分析。
中国股票市场经过近20年的发展和完善，已经取得巨大的成绩。股票以其不确定性和高收益吸引着无数股民，尽管股市存在高风险，但是可以通过指标等一系列相关的数据减小风险性，以谋求最大的获益。在过去的2012年，中国股市在2200---2500这个范围反复震荡，一直持续到2013年股市依旧不太景气，且变动幅度不大。
2. 问题的分析：股票RSI指标的规律分析和预测
利用2010年元旦至2013年8月底上海证券交易所公布的上证指数的交易数据，画图分析，观察上涨或者下跌超过10%的几轮行情，从中选择所要研究和验证的样本。同时借助于股票交易软件中提供的RSI技术指标数值，建立相应的数学模型，分析其变化的规律来给出合理的建议。
如图：2010年元旦至2013年8月底上证指数收盘价]2[的走势
010*******
400500600700800900
1800
20002200240026002800
300032003400时间
股票收盘价
上证指数收盘价走势图
另外，由于股票的变化受多种因素的影响，如果单纯的考虑RSI 指标的变化规律和对其预测，则最终结果出来的误差可能较大。对于这个问题，我们通过查阅资料，得到灰色预测)1,1(GM 模型是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。所以我们用灰色预测)1,1(GM 模型对股票市场最基础的变量收盘价进行预测，分析未来一个月股票的涨跌变化。
三、 模型的假设
1、假设2010年到2013年8月底中无统计数据的日期为股市休息日，不作考虑。
2、假设无人为操纵股市的走向,所取得的数据为随机数据。
3、运用的数据的来源是有效的，在统计过程中无错误。
4、假设2010年到2013年8月底中无金融风暴引起股票的重大涨跌。
四、 符号的说明
符号
含义
α 发展灰度数 μ
内生控制灰度
)(t X
在时间886...2,1,=t t 时的股票收盘价 r
关联度
1S 序列)(t X 的标准差 2S
绝对误差序列的标准差
C方差比
时间序列的级比
(k
)
五、模型的建立与求解
1、RST指标的建立与求解
观察上涨或者下跌超过10%的几轮行情：
利用上面画出的股票走势图和matlab中的ginput(20)函数]3[从网格图中取出20个点的横纵坐标，对应原始数据，找到超过10%上涨或下跌的分段，经计算，有4段可以做为上涨的行情，分别为b2、b4、b6和b8，有4段可以做为上涨的行情，分别为b1、b3、b5和b7（a表示2010年元旦至2013年8月底之间的所有收盘价格）。
跌幅超过10% 幅度
b1=a(2:120) 27.4%
b3=a(204:258) 15.26%
b5=a(311:488) 29.73%
b7=a(525:709) 20.36%
涨幅超过10% 幅度
b2=a(121:203) 32.6%
b4=a(259:310) 14.19%
b6=a(489:524) 14.53%
b8=a(710:753) 24.22%
2.寻找最为吻合的RSI值判断合适的买入点和卖出点。
相对强弱指标RSI是目前股市技术分析中比较常用的中短线指标。它是根据股票市场上供求关系平衡的原理，通过比较一段时期内单个股票价格的涨跌的幅度或整个市场的指数涨跌的大小来分析判断市场上多空双方买卖力量的强弱程度，从而判断未来市场走势的一种技术指标。因此，本文所采用指标为RSI指标。
取第一段下跌数据b1和第一段上涨数据b2，计算RSI并画图（见附录一）：
2040
6080100120
0102030405060
708090时间
R S I 的值
第一下跌阶段N 取10和12时的RSI 比较
N=10N=12
102030405060708090
10203040506070
8090100时间
R S I 的值
第一上涨阶段N 取10和12时的RSI 比较
N=10N=12
第一下跌阶段的RSI 图中，在第20天左右的时候应该买入进而在约35天的时候卖出。在第83天以及第102天的时候应该买入。
第一上涨阶段的RSI 图中，应该在第一个上涨阶段的第20天左右（即总数据第140天左右）卖出之前买进的股票，若在第55天左右（即总数据第175天左右）买入股票则应在第70天前后（即总数据第190天左右）卖出。
根据由程序画出的RSI1、RSI2和RSI3的曲线，若采用的周期的日数短，RSI 指标反应可能比较敏感；日数较长，可能反应迟钝。RSI1的曲线是取N=6时的曲线，得到的RSI1反应过于灵敏，不利于实际问题的分析；RSI3的曲线是取N=24时的曲线，得到的RSI3反应过于迟钝，不利于给出及时的预警；RSI2的曲线是取N=12时的曲线，得到的RSI2与第一段的实际数据相比有一定的偏差，经过对比N=10和N=12时的RSI 曲线，我们发现N=10时的RSI 比较符合实际情况，因而选择N=10的RSI 曲线来研究。
在RSI 图像上，当RSI 大于80的时候应卖出股票，在RSI 小于20的时候应该买入股票，在RSI 在20-50时应该继续观望。 3、灰色预测)1,1(GM 模型的建立]4[和求解
把2010年到2013年8月底（总共886）每天收盘价的数据排列成时间序列，1=t 表示2010年1月1日,886=t 表示2013年8月29日，设数列
}886,...2,1),({=t t X 表示时间t 的股票收盘价。
假定原始时间序列{}886,...
...)0()()0()
2()0()1()0(==i X X X X t
(1）数据的级别分析 计算时间序列的级比
]
5[： n ,3,2,)
()
1()()
0()0(?=-=k k X k X k λ。
要求所有的级比)(k λ都落在一个可容覆盖0023)(0.9987,1.),()1/(2)1/(2==++-n n e e X 内。
级比判别：利用matlab 软件编程（见附录三）计算,)(k λ在(0.9585，1.0560)范围内，且有700个数据未在区间内，所以不可用原始数据)0(X 作)1,1(GM 模型,要对()0X 进行变换，使序列全部落入可容覆盖的范围内。 为此我们对原始数据)0(X 做以下变换:
{}886,...2,1,....,,max
21)
0(886
)
0(3
)
0(2
)0(1
)0()00(=+=
i X X X X
X
X
i
i
{}
886,...
)
00()()
00()
2()
00()
1()00(==t X X X X t 经过此变换后序列全部落入可容覆盖的范围内（见附录四） 经过变换后的序列886,....2,1},{)
00()
()
00(==i X
X
i ，通过一次累加（∑==i
k k i X X
1
)
00()()1()
(）
生成序列{}886...3,2,1,)1()()1(==i X X i .
(2）构造均值序列：
均值序列，即依一次累加原始时间序列的一次相邻项的移动平均。
令)1(Z 为)1(X 的均值序列{}886,...2,1,)1()()1(==i Z Z i ，其中：
))(5.0)1()1()1()()1()(++=i i i X X Z
(3）微分方程的建立
对)1(X 建立变量的一阶微分方程)1,1(GM 模型(1)为：
dt
dX )
1(+)1(X α=μ （1） 式中，α为发展灰度数，μ为内生控制灰度。
设a ^
为待估参数向量，且???
?
??=μαa ^
，利用最小二乘法求解，可得
n T T y B B B a
1)(?-= 式中：
记：?
?
??
?
?? ??=)()3()2()00()00()00(n X X X y n ，??????? ?
?---=???????
??+--+-+-=1 ),(1 ),3(1 ),2(1 )],()1([1 )],3()2([1 )],2()1([)1()1()1()1()1(21)1()1(21)1()1(21n Z Z Z n X n X X X X X B ，886=n
求解微分方程，预测模型：
n k k e X X
k ....,2,1,0,])1([)1(^
00
)
1(=+-
=+-α
μαμα （4）预测模型的求解
利用matlab 软件编程（见附录五）计算得参数： 即：90.00001562=α； 71928=μ 又由：72169.7)1(00
=X ；
4602200000=α
μ
代入参数最后得到的模型为：
n k k e
X
k
....,2,1,0, 6022000004 0.3-460212783)1(^
.0000156290)
1(=+=+
六、 模型的检验与修正
1、RST 指标的检验
为了验证选取的RSI 曲线的合理性，我们将用第四轮行情的数据对RSI 进 行验证，以确认RSI 与现实相吻合。（见附录二）
020406080
100
120140160180200
10
2030405060
7080
90时间
R S I 的值
第四轮下跌中N 取10时的RSI 值
051015202530354045
50
5560657075
8085
90时间
R S I 的值
第四轮上涨中N 取10时的RSI 比较
第四下跌阶段的RSI 图中，在第20天左右（即总数据第545天左右）的时候应该买入。在第50天左右（即总数据第575天左右）、第80天左右（即总数据第605天左右）、第175天左右（即总数据第700天左右）的时候应该买入。结果与大盘走势基本一致。
第四上涨阶段的RSI 图中，应该在第四个上涨阶段的第12天左右（即总数据第722天左右）卖出之前买进的股票，或者在第20天左右（即总数据第730天左右）卖出股票或者应在第43天前后（即总数据第753天左右）卖出。结果与大盘走势基本一致。
2.预测模型精度的检验。
这里对求解出的灰色预测模型用三种方法进行检验：残差检验，关联度检验，后验差检验。 (1)残差检验。
按预测模型计算得预测值886...3,2,1,^1)(=??????????i i X ，将???
??
?????)(^1i X 经过一次累减生
成886,...,2,1,)(^00=?
??
???i i X ， 其中
)1(^
)1(^
,
886..3,2),1(^
)(^
)(^
1
00
1
1
00
X
X
X
X
X
i i i i =
=--
=
数据的变换还原:
{}886....,2,1,....,,max 21)(^^)
0(886
)
0(3
)
0(2
)0(1
00
)0()(=??
??
??-=??????i i X X X X
X
X i
计算原始序列)0()(i X 和预测序列)0(?i X 的绝对残差序列(){}n i i ,,2,1),()0(0 =?=? ),...,2,1(|?|)()0()0()(n i X X i i
i =-=?及相对残差序列：),...,2,1%(100)()()
0()(n i X i i i =??=Φ 通过matlab 软件计算(见附录六)得：
令0P 为精度 0P =%1001)(18861
?????
?
?
??????-Φ-
∑=n i i 通过MATLBA 软件计算得: 0.94190=P 所以运用该模型进行预测的精度为：94.19%。
(2)关联度检验 关联系数886....,2,1,)
(max )()
(max )(min )(=?+??+?=
i i i i i i ρρη
则关联度为：0.60.6716)(8861886
1
>==∑=i i r η 所以关联度检验合格。
(3)后验差检验。 原始序列的标准差：
335.5959 886
)0()0(8861
2
1
=-=
∑??
?
?
?-=i X X S
i
绝对误差序列的标准差：
97.8425 886
8861
2
2
)(=-
=
∑??
? ???-?=i i S
方差比为:
0.29151
2==
S
S C
计算小误差概率:
小残差概率(){}
16745.0S i P P
令106745.0S S =，|)(|?-?=-
i e i ，即{}0S e P P i <=
226.3594 *6745.010
==S S
|)(|?-?=-
i e i
比较e i 与S 0可知（见附录七），e i 中有22个值大于S 0，所以小概率检验不合格。
参考下表:
不合格
勉强合格合格好0.65
0.650.500.35C
0.700.700.800.95P
≤<<<≤>>>
3.预测模型的修正。 因为原预测模型：
n k k e
X
k
....,2,1,0, 6022000004 0.3-460212783)1(^
90.00001562)
1(=+=+-
按预测模型计算得预测值886...3,2,1,^1)
(=??
?
???????i i X ，对变换后的累加序列{}886...3,2,1,)()
1(=i i X
重新定义残差：
)(^
_
)()(1
)
1()
0(i i X
i X
e =
对残差数列进行一次累加得：
n i k i i
k e e ,....2,1,)()(1
)
0()
1(==∑=
)()
1(i e
可以建立相应的)1,1(GM 模型：
αμαμαe
e k e e
e e e k +???
?????-
=+-)1()1(^
)1()
1( 所以修正模型为： ???<≥=-?
??
?????-
--++-=+--2,02,1)1(,)1())(1(])1([)1(^
)1(00
)
1(k k k k k e e e X
X k
e e
e k e
σασαμαμαμαα运用matlab 软件求解（见附录八）修正模型：
n
k k k k k k e
e
X
k
k
....,2,1,0, 2
,02
,1)1(,)1(34.7216 6022000004 0.3-460212783)1(^
000011903.090.00001562)
1(=???<≥=---+=+--σσ
七、 模型的预测与评价
1.模型预测
根据修正模型得到最后的预测模型为：
{})
0(886
)
0(3
)
0(2
)0(1
)
1()
1(0
....,,max
21)(^
)1(^
)1(^
X X X X
X
X
X
k k k --
+=
+
预测2013年8月29日后30天的股票开盘的上证指数的收盘价的图形走势图（见附录九）为：
0510
15202530
2.7625
2.7632.76352.7642.76452.7652.7655
2.7662.7665x 10
4
时间
预测收盘价的值
未来30天的收盘价的图形走势图
又知运用灰色模型进行长期预测会出现较大的误差，可以用2013年8月的30
天开盘价实际值与用该模型预测2013年8月的30天预测值之间的误差去修正2013年8月29日后30天开盘价指数。得到的走势图（见附录十）如下图：
0510
15202530
1960
198020002020204020602080
2100
2120时间
预测收盘价的值
修正后的未来30天的收盘预测值
分析预测后30天的RSI 值：
5
10
1520
25
30
45505560657075
808590
95时间
R S I 的值
预测未来30天的RSI 值
如上图根据RSI 的规律，应该在第18天左右时卖出股票
2.模型总体评价：
优点：
1. 分析了股票中的RSI指标，得出了RSI与股市价格的一般规律，可以用于判
断股票的买入点和卖出点。
2．灰色预测的)1,1(
GM模型能够预测出短期内的股票走势，虽然存在误差，但是精度较高，可以计算RSI判断何时买入或者卖出。
缺点:
1.只分析了股票中RSI一个指标，对于整体的把握可能存在偏差，具有一定的
不合理性和片面性，在一定程度上，可能影响对股票走势的预测。
2.由于模型的计算中存在不可避免的误差，因而预测结果有一定的偏差，尤其
是在预测长期走势的时候误差体现的较为明显。
3.由于股市具有极强的不确定性，因而对于股票走势的预测只是一个方面，实
际的股票大盘价格受经济金融方面多个因素的影响，此次做出的预测只适用
于一般情况下的走势。
八、参考书目
[1] 网站：https://www.360docs.net/doc/8c8683883.html,/view/38e7264ecf84b9d529ea7a00.html
百度文库，彭冲：基于无偏灰色模糊马尔可夫链法的股价预测方法探究--- 以万科A股为例青岛大学查询时间：2013/9/3 10：00
[2] 通达信上证指数数据，
[3] 林军，陈翰林，数学建模教程（第一版），北京：科学出版社，2011
[4] 李华,胡奇英. 预测与决策[M]，西安电子科技大学出版社, 2005
[5] 李海涛. 运用马尔科夫预测法预测股票价格[J]. 统计与决策, 2002, 25-26
九、附录
附录一附录二
clc
clear
data=xlsread('数据资料.xls');
a=data(:,4);
b1=a(2:120);
s1=rsindex(b1,10);
s2=rsindex(b1,12);
plot(s1,'-');hold on
plot(s2,'r:');hold on
legend('N=10','N=12');
xlabel('时间');
ylabel('RSI的值');
title('第一下跌阶段N取10和12时的RSI比较'); grid on
clc clc
clear
data=xlsread('数据资料.xls');
a=data(:,4);
b7=a(525:709);
s1=rsindex(b7,10);
plot(s1);hold on
xlabel('时间');
ylabel('RSI的值');
title('第四轮下跌中N取10时的RSI值'); grid on
clc
clear
clear
data=xlsread('数据资料.xls');
a=data(:,4);
b2=a(121:203);
s1=rsindex(b2,10);
s2=rsindex(b2,12);
plot(s1);hold on
plot(s2,'r:');hold on
legend('N=10','N=12');
xlabel('时间');
ylabel('RSI的值');
title('第一上涨阶段N取10和12时的RSI比较'); grid on data=xlsread('数据资料.xls');
a=data(:,4);
b8=a(710:753);
s1=rsindex(b8,10);
plot(s1);hold on
xlabel('时间');
ylabel('RSI的值');
title('第四轮上涨中N取10时的RSI比较'); grid on
附录三附录四
n=length(X0)
for i=1:n-1
l(i)=X0(i)/X0(i+1);
%计算时间级比
end
lmax=max(l)
lmin=min(l)
fugai=0;
nofugai=0;
for i=1:n-1
if l(i)>exp(-2/(n+1)) & l(i) else nofugai=nofugai+1; end end fugai nofugai X00=X0+21*max(X0); %使序列全部落入可溶覆盖的范围内， %进行平移变换 n=length(X00); for i=1:n-1 l(i)=X00(i)/X00(i+1); end lmax=max(l) lmin=min(l) fugai=0; nofugai=0; for i=1:n-1 if l(i)>exp(-2/(n+1)) & l(i) fugai=fugai+1; else nofugai=nofugai+1; end end fugai nofugai 附录五附录六 X00=X0+21*max(X0); n=length(X00); for i=1:n Z(i)=sum(X00(1:i)); %对调整后的新序列X00（i） %进行一次累加生成新的序列Z（i）end for i=1:n-1 X00=X0+21*max(X0); n=length(X00) for i=1:n Z(i)=sum(X00(1:i)); end for i=1:n-1 average(i,1)=-(average(i)+average (i+1))/2; average(i,1)=-(Z(i)+Z(i+1))/2; end average=[average ones(n-1,1)]; %均值序列 yn=X00(2:n); a =(average'*average)^(-1)*average'*yn %待估参数end average=[average ones(n-1,1)]; yn=X00(2:n); a=(average'*average)^(-1)*average '*yn; for k=0:n-1 yuce(k+1)=-4602127830.3*exp(-0.00 0015629*k)+4602200000 ; %按预测模型计算预测值 end for i=2:n yc(i)=yuce(i)-yuce(i-1);%将预测值进行一次累减 end yc(1)=yuce(1); yuanyuce=yc-21*max(X0);%数据的变换还原 jueduwucha=abs(yuanyuce-X0');%计算绝对误差 xiangduiwucha=jueduwucha./(X0');%计算相对误差 p=sum(xiangduiwucha)/(n-1); p0=1-p %计算精确度 附录七附录八 X00=X0+21*max(X); n=length(X00); for i=1:n Z(i)=sum(X00(1:i)); end for i=1:n-1 average(i,1)=-(average(i)+aver age(i+1))/2; end average=[average ones(n-1,1)]; yn=X00(2:n); a=(average'*average)^(-1)*aver age'*yn; for k=0:n-1 yuce(k+1)=-4602127830.3*exp(-0 .000015629*k)+4602200000 ; end X00=X0+21*max(X0); n=length(X00); for i=1:n Z(i)=sum(X00(1:i)); end for k=0:n-1 yuce(k+1)=-4602127830.3*exp(-0.00 0015629*k)+4602200000; end e1=(Z-yuce)'; for i=1:n e11(i)=sum(e1(1:i)); end for i=1:n-1 average(i)=(e11(i)+e11(i+1))/2; for i=2:n yc(i)=yuce(i)-yuce(i-1); end yc(1)=yuce(1); yuanyuce=yc-21*max(X0); jueduiwucha=abs(yuanyuce-X0'); r=sum((min(jueduiwucha)+0.5*ma x(jueduiwucha))./(jueduiwucha+0.5 *max(jueduiwucha)))/886%求出关联系数 s1=sqrt(sum((X0-sum(X0)/n).^2) /(n-1))%原始序列的标准差 s2=sqrt(sum((jueduiwucha-sum(j ueduiwucha)/n).^2)/(n-1)) %绝对误差序列的标准差 c=s2/s1 e=abs(jueduiwucha-sum(jueduiwu cha)/n) s0=0.6745*s1 %小概率检验 count=0; for i=1:n if e(i)>s0 count=count+1; end end count end average=[average' ones(n-1,1)]; yn=e1(2:n); a=(average'*average)^(-1)*average '*yn 附录九附录十 for k=31:61 X(k+1-31)=-4602127830.3*exp(-0.00 0015629*k)+4602200000-34.7216*exp (-0.000011903*k); end for k=1:30 yuce(k)=X(k+1)-X(k)-21*max(X0); end yuce plot([1:30],yuce) grid on for k=31:61 X(k+1-31)=-4602127830.3*exp(-0.00 0015629*k)+4602200000-34.7216*exp (-0.000011903*k); end for k=1:30 yuce(k)=X(k+1)-X(k)-21*max(X0); end yuce for k=1:30 xiuzhenzhi(k)=X0(k)-yuce(k); yuce(k)=xiuzhenzhi(k)+yuce(k); end yuce plot([1:30],yuce) grid on 公司股票估值方法P/E估值、P/B估值及DCF的估值 2007-07-26 20:58 公司估值方法是上市公司基本面分析的重要利器，在“基本面决定价值，价值决定价格” 基本逻辑下，通过比较公司估值方法得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，从而指导投资者具体投资行为。 公司估值方法主要分两大类，一类为相对估值法，特点是主要采用乘数方法，较为简便，如PE(price/eps)估值法、PB(PB)估值法、PEG(PEG指标(市盈率/盈利增长率) )估值法、EV/EBITDA（EV/EBITDA：企业价值与利息、税项、折旧及摊销前盈利的比率）估值法。另一类为绝对估值法，特点是主要采用折现方法，较为复杂，如DCF(Discounted Cash Flow)现金流量折现方法、期权定价方法等。 相对估值法与“五朵金花” 相对估值法因其简单易懂，便于计算而被广泛使用。但事实上每一种相对估值法都有其一定的应用范围，并不是适用于所有类型的上市公司。目前，多种相对估值存在着被乱用和被滥用以及被浅薄化的情况，以下就以最为常用的PE法为例说明一二。 一般的理解，P/E值越低，公司越有投资价值。因此在P/E值较低时介入，较高时抛出是比较符合投资逻辑的。但事实上，由于认为2004年底“五朵金 花”P/E值较低，公司具有投资价值而介入的投资者，目前“亏损累累”在所难免。相反，“反P/E”法操作的投资者平均收益却颇丰，即在2001年底P/E值较高时介入“五朵金花”的投资者，在2004年底 P/E值较低前抛出。那么，原因何在？其实很简单，原因就在于PE法并不适用于“五朵金花”一类的具有强烈行业周期性的上市公司。 另一方面，大多数投资者只是关心PE值本身变化以及与历史值的比较，PE估值法的逻辑被严重浅薄化。逻辑上，PE估值法下，绝对合理股价P=EPS乘P/E；股价决定于EPS与合理P/E值的积。在其它条件不变下，EPS预估成长率越高，合理P/E值就会越高，绝对合理股价就会出现上涨；高EPS成长股享有高的合理P/E? 低成长股享有低的合理P/E。因此，当EPS实际成长率低于预期时(被乘数变小)，合理P/E 值下降(乘数变小)，乘数效应下的双重打击小，股价出现重挫，反之同理。当公司实际成长率高于或低于预期时，股价出现暴涨或暴跌时，投资者往往会大喊“涨(跌)得让人看不懂”或“不至于涨(跌)那么多吧”。其实不奇怪，PE估值法的乘数效应在起作用而已。 冗美的绝对估值法 1实值认购期权的内在价值=当前标的股票价格- 期权行权价， 2实值认沽期权的行权价=期权行权价- 标的股票价格。 3.时间价值=是期权权利金中- 内在价值的部分。 4. 备兑开仓的构建成本=股票买入成本–卖出认购期权所得权利金。 5. 备兑开仓到期日损益=股票损益+期权损益 =股票到期日价格-股票买入价格+期权权利金收益-期权内在价值(认购==当前标的股票价格- 期权行权价) 6. 备兑开仓盈亏平衡点=买入股票成本–卖出期权的权利金 7. 保险策略构建成本= 股票买入成本+ 认沽期权的权利金 8. 保险策略到期损益=股票损益+期权损益 =股票到期日价格-股票买入价格-期权权利金+期权内在价值（认沽=期权行权价- 标的股票价格) 9. 保险策略盈亏平衡点=买入股票成本+ 买入期权的期权费 10. 保险策略最大损失=股票买入成本-行权价+认沽期权权利金 11. 买入认购若到期日证券价格高于行权价，投资者买入认购期权的收益=证券价格-行权价-付出的权利金 12. 买入认购到期日盈亏平衡点=买入期权的行权价格+买入期权的权利金 13. 买入认沽若到期日证券价格低于行权价，投资者买入认沽期权的收益=行权价-证券价格-付出的权利金 14. 买入认沽到期日盈亏平衡点=买入期权的行权价格-买入期权的权利金 15.Delta=标的证券的变化量/期权价格的变化量 16. 杠杆倍数=期权价格变化百分比/与标的证券价格变化百分比之间的比率 =（标的证券价格/期权价格价格）*Delt 17. 卖出认购期权的到期损益：权利金- MAX（到期标的股票价格-行权价格，0） 18. 卖出认购期权开仓盈亏平衡点=行权价+权利金 19. 卖出认沽期权的到期损益：权利金-MAX（行权价格-到期标的股票价格，0） 20. 认沽期权卖出开仓盈亏平衡点=行权价-权利金 21认购期权义务仓开仓初始保证金＝{前结算价+Max（25%×合约标的前收盘价-认购期权虚值，10%×合约标的前收盘价）}*合约单位; 22.认沽期权义务仓开仓初始保证金＝Min{前结算价+Max[25%×合约标的前收盘价-认沽 个股期权重要计算公式文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58- 1实值认购期权的内在价值=当前标的股票价格 - 期权行权价， 2实值认沽期权的行权价=期权行权价 - 标的股票价格。 3.时间价值=是期权权利金中 - 内在价值的部分。 4. 备兑开仓的构建成本=股票买入成本–卖出认购期权所得权利金。 5. 备兑开仓到期日损益=股票损益+期权损益 =股票到期日价格-股票买入价格+期权权利金收益-期权内在价值(认购==当前标的股票价格 - 期权行权价) 6. 备兑开仓盈亏平衡点=买入股票成本–卖出期权的权利金 7. 保险策略构建成本 = 股票买入成本 + 认沽期权的权利金 8. 保险策略到期损益=股票损益+期权损益 =股票到期日价格-股票买入价格-期权权利金+期权内在价值（认沽=期权行权价 - 标的股票价格) 9. 保险策略盈亏平衡点=买入股票成本 + 买入期权的期权费 10. 保险策略最大损失=股票买入成本-行权价+认沽期权权利金 11. 买入认购若到期日证券价格高于行权价，投资者买入认购期权的收益=证券价格-行权价-付出的权利金 12. 买入认购到期日盈亏平衡点=买入期权的行权价格+买入期权的权利金 13. 买入认沽若到期日证券价格低于行权价，投资者买入认沽期权的收益=行权价-证券价格-付出的权利金 14. 买入认沽到期日盈亏平衡点=买入期权的行权价格-买入期权的权利金 15.Delta=标的证券的变化量/期权价格的变化量 16. 杠杆倍数=期权价格变化百分比/与标的证券价格变化百分比之间的比率 =（标的证券价格/期权价格价格）*Delt 17. 卖出认购期权的到期损益：权利金- MAX（到期标的股票价格-行权价格，0） 18. 卖出认购期权开仓盈亏平衡点=行权价+权利金 19. 卖出认沽期权的到期损益：权利金-MAX（行权价格-到期标的股票价格，0） 20. 认沽期权卖出开仓盈亏平衡点=行权价-权利金 21认购期权义务仓开仓初始保证金＝{前结算价+Max（25%×合约标的前收盘价-认购期权虚值，10%×合约标的前收盘价）}*合约单位; 22.认沽期权义务仓开仓初始保证金＝Min{前结算价+Max[25%×合约标的前收盘价-认沽期权虚值，10%×行权价]，行权价}*合约单位; 认购期权虚值=max（行权价-合约标的前收盘价，0） 认沽期权虚值=max（合约标的前收盘价-行权价，0） 23. 认购期权义务仓持仓维持保证金＝{结算价+Max（25%×合约标的收盘价-认购期权虚值，10%×标的收盘价）}*合约单位； 24.认沽期权义务仓持仓维持保证金＝Min{结算价 +Max[25%×合约标的收盘价-认沽期权虚值，10%×行权价]，行权价}*合约单位； 认购期权虚值=max（行权价-合约标的收盘价，0） 认沽期权虚值=max（合约标的收盘价-行权价，0） 基于时间序列分析的股票价格短期预测与 分析 姓名：王红芳数学与应用数学一班指导老师：魏友华 摘要 时间序列分析是经济领域研究的重要工具之一，它描述历史数据随时间变化的规律，并用于预测经济变量值。在股票市场上，时间序列预测法常用于对股票价格趋势进行预测，为投资者和股票市场管理方提供决策依据。本文通过各种预测方法的对比，突出时间序列分析的优势，从时间序列的概念出发介绍了时间序列分析预测法的基础以及其简单的应用模型。文中使用中石化股票的历史收盘价数据，运用时间序列预测法预测出中石化股票的后五个交易日的收盘价，通过对预测价格和实际价格做出对比，表明时间序列预测法的效果比较好。 关键词：时间序列；股票价格；预测 The short-term stock price prediction based on time series analysis Abstract: The analysis of time series is one of the important tools for researching in the field of economy, it describes the law of historic data with the time passing by and it is also used to predict the value of economic variables. In the stock market, the forecasting method of time series is commonly used to forecast the trend of stock price, and provide evidence of decision making for investors and managements. In the thesis, through the comparison of various forecasting methods to highlight the advantages of the analysis of time series, beginning with the concept of time series, I introduce the basic of forecasting method of the analysis of time series as well as its simple application model. in the paper, I use the historic closing price data of Sinopec shares and the forecasting method of time series to predict the Sinopec shares' closing price of the last five days, and by comparison between predicting price and actual price to show the good effect of the forecasting method of time series. Keywords: Time series; Stock price; Forecast 一、单项选择题 1. 关于存在的“一元钱收购”现象的原因，最可能是（）。 A. 收购标的的价值只值一元钱 B. 收购标的存在巨额未清偿债务 C. 象征性的标价 D. 供给严重过剩致使价格较低 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 2. 进行公司价值评估时，通常容易被遗漏的价值是（）。 A. 少数股东权益价值 B. 成本法下的长期股权投资 C. 对当前收益产生贡献的资产 D. 现金及其他冗余资产 您的答案：B,A 题目分数：10 此题得分：0.0 3. 在对长期股权投资进行估值时可能会遇到的问题有（）。 A. 信息披露不完整 B. 成本法下没有分红 C. 企业利用分红调节利润 D. 可能存在隐藏的金矿 您的答案：D,C,B,A 题目分数：10 此题得分：10.0 4. 从企业经营角度可以把企业资产分为（）。 A. 非经营性资产 B. 权益性资产 C. 营运资产 D. 债务性资产 您的答案：A,C 题目分数：10 此题得分：10.0 5. 从会计学角度可以把企业投资人分为（）。 A. 债权投资人 B. 股东 C. 风险投资人 D. 少数股东 您的答案：A,D,B 题目分数：10 此题得分：10.0 6. 价值评估常用方法包括（）。 A. 绝对估值法 B. 相对估值法 C. 行业粗算法 D. 账面价值法 您的答案：B,A,D,C 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 7. 所有的价值创造都归属于所有的投资人，所有投资人能获得的价值都来自于企业的价值创造。（） 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 8. 价值是资产所能获得的未来收益和未来收益面临的风险之间匹配的结果，价值评估就是对投资收 益和风险的度量。（） 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 9. 重复估值可能会导致资产的高估，遗漏估值则会导致资产的低估。（） 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 10. 超额现金是指现金总额中超过账面现金的部分，与经营无关。（） 您的答案：错误 题目分数：10 此题得分：10.0 试卷总得分：90.0 1:希望你不要认为自己拥有的股票仅仅是一纸价格每天都在变动的凭证,而且一旦某种经济事件或政治事件使你紧张不安就会成为你抛售的候选对象.相反,我希望你将自己想象成为公司的所有者之一,对这家企业你愿意无限期的投资,就像你与家庭中的其他成员合伙拥有的一个农场或一套公寓. 2:如果我们有坚定的长期投资期望,那么短期的价格波动对我们来说就毫无意义,除非它们能够让我们有机会以更便宜的价格增加股份. 3:投资成功的关键是在一家好公司的市场价格相对于它的内在商业价值大打折扣时买入其股份.内在价值是一个非常重要的概念,它为评估投资和企业的相对吸引力提供了唯一的逻辑手段.内在价值的定义很简单:它是一家企业在其余下的寿命史中可以产生的现金的折现值. 4:我们的投资方式只是与我们的个性及我们想要的生活方式相适应,为了这个原因,我们宁愿与我们非常喜欢与敬重的人联手获得回报X,也不愿意通过那些令人乏味或讨厌的人改变这些关系而实现110%的X. 5:我认为投资专业的学生只需要两门教授得当的课堂??如何评估一家公司,以及如何考虑市场价格. 6:必须要忍受偏离你的指导方针的诱惑:如何你不愿意拥有一家公司十年,那就不要考虑拥有它十分钟. 7:我们欢迎市场下跌,因为它使我们能以新的、令人感到恐慌的便宜价格拣到更多的股票. 8:恐惧和贪婪这两种传染性极强的灾难的偶然爆发会永远在投资界出现.这些流行病的发作时间难以预料,由它们引起的市场精神错乱无论是持续时间还是传染程度同样难以预料.因此我们永远无法预测任何一种灾难的降临或离开,我们的目标应该是适当的:我们只是要在别人贪婪时恐惧,而是别人恐惧是贪婪. 9:我们的目标是使我们持股合伙人的利润来自于公司,而不是其他共有者的愚蠢行为. 10:投资者应考虑企业的长期发展,而不是股票市场的短期前景.价格最终将取决于未来的收益 .在投资过程中如同棒球运动中那样,要想让记分牌不断翻滚,你就必须盯着球场而不是记分牌. 11:价格是你所付出去的,价值是你所得到的,评估一家企业的价值部分是艺术部分是科学. 12:巨大的投资机会来自优秀的公司被不寻常的环境所困,这时会导致这些公司的股票被错误的低估. 13:理解会计报表的基本组成是一种自卫的方式:当经理们想要向你解释清企业的实际情况时,可以通过会计报表的规定来进行.但不幸的是,当他们想要耍花招时(起码在部分行业)同样也能通过会计报表的规定来进行.如果你不能识别出其中的区别,你就不必在资产选择行业做下去了. 14:如何决定一家企业的价值呢?—做许多阅读:我阅读所注意的公司的年度报告,同时我也阅读它的竞争对手的年度报告. 15:每次我读到某家公司削减成本的计划书时,我都想到这并不是一家真正懂得成本为何物的公司,短期内毕其功于一役的做法在削减成本领域是不起作用的,一位真正出色的经理不会在早晨醒来之后说今天是我打算削减成本的日子,就像他不会在一觉醒来后决定进行呼吸一样 . 股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】 [摘要]ARIMA模型是时间序列中十分常见和常用的一种模型，应用与经济的各个领域。本文基于ARIMA模型，采用了莱宝高科近67个交易日的数据，对历史数据进行分析，并且在此基础上做出一定的预测，试图为现实的投资提供一些参考信息。[关键字]ARIMA模型；股价预测；莱宝高科一、引言时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。ARIMA模型是目前最常用的用于拟合非平稳序列的模型，对于满足有限参数线形模型的平稳时间序列的分析，ARIMA在理论上已趋成熟，它用有限参数线形模型描述时间序列的自相关结构，便于进行统计分析与数学处理。有限参数线形模型能描述的随机现象相当广泛，模型拟合的精度能达到实际工程的要求，而且由有限参数的线形模型结构可推导出适用的线形预报理论。利用ARIMA 模型描述的时间序列预报问题在金融，股票等领域具有重要的理论意义。本文将利用ARIMA模型结合莱宝高科的数据建立模型，并运用该模型对莱宝的股票日收盘价进行预测。二、ARIMA模型的建立 2.1ARIMA模型简介ARIMA是自回归移动平均结合模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)用公式表示为：△dZt=Xt=ψ1Xt-1+ψ2Xt-2+?+ψpXt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-?-θqat-q 其中，p、d、q分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Zt是时间序列；Xt是经过d阶差分后的时间序列值；at－q是时间为t－q的随机扰动项；ψp、θq分别是对应项前的系数。 2.2模型建立流程(1)平稳性检验以2010－3－4到2010－6－10的“莱宝高科”(002106)股票的收盘价作为模型的数据进行建立时间序列模型：做出折线图观察数据的特征：进行单位根检验，判别序列是否为平稳序列；若一阶差分后的数据为平稳序列，可以建立时间序列模型。说明原数据为一阶单整。(2)模型的选择和参数的估计根据数据的平稳性特征，初步确定建立ARIMA模型。观察一阶差分以后的序列的自相关函数和偏自相关 我的两种快速股票估值方法 最严谨的股票估值方法当然得属于通过财务模型做出来的DCF估值方法了，这种方法考虑种种影响估值的因素，不过搞个严谨的财务模型可是个庞大的工程。通常，为了偷懒，我都会用两种快速为股票估值的方法,虽然在估值高手眼里可能会觉得不严谨和很粗糙，但我自认为即便是错误，估出来的价格也不会太离谱。 第一种，我称为ROE—PB法。用期初ROE（通常财务报表中的ROE是期末ROE）除以5%和6%就得到该公司PB倍数的上下区间。别问我为什么要除以5%和6%，而不是别的数字，我也说不清楚，只是一种经验告诉我吧，我想这可能和贷款利率或者是国债利率水平相关。 第二种，我称为ROE—PE法。既给该公司最乐观的市盈率倍数不会超过期初ROE，而常规情况下市盈率倍数等于期初ROE*（1-分红率）*100，该方法本质与PEG估值相同。 两种方法互相印证，当中我更倾重于ROE—PB法，因为可以看出一个企业的长期ROE,企业净资产相对净利润波动也不大。而ROE—PB法估值可核心假设在于ROE能够长期保持假设计算的数值。至于，这两种估值方法背后的逻辑，相信学习过公司金融和股票估值的投资者应该大致理解。下面举些例子，也是为了几年后再来看看曾经估值过的公司估的是否准确。 1、兴业银行 兴业银行从06年至今，期末ROE平均下来能保持在22%左右，换算成期初ROE大约是28%左右，28%/5%=5.6 28%/6%=4.7 兴业银行不考虑再融资，2010年1季报净资产12.34元，因此ROE—PB法给出兴业银行的估值区间是69~57元之间，现在兴业银行股价复权价在26元左右。 兴业银行期初ROE大约是28%左右，因此用PE法最乐观是给28倍市盈率，假设分红稳定在30%，28%*（1-30%）=19.6%，因此常规水平给19.6倍市盈率，按照去年2.6元每股收益，ROE—PE法给出的合理估值是52元。 2、招商银行 招商银行近几年ROE波动较大，平均下来与兴业银行的水平相差无几，因此给以相同的估值水平。ROE—PB法给出31~26元，ROE—PE法给出18.6。招商银行现价13元左右。 3、新华百货 新华百货近几年新股东入驻，管理费用少了许多，ROE不断提升，今年一季度更是超出预期，期末季度ROE达到了8.12%，假设日后保持在09年22%期末ROE的水平，那么。ROE—PB法给出25~30元。新华百货现在股价调整后大约在38元。 4、伟星股份 伟星股份从06年起期末ROE平均下来为17.7%，换算期初ROE为21%。21%/5%=4.2 21%/6%=3.5，一季报伟星股份净资产为4.74元，ROE—PB法给出 几种常用的股票价值计算法 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值，Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义；DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时，FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。FCFE /FCFF模型区别 影响股票价格的主要因素有哪些: 供求关系 股票市场何以与经济学息息相关,无疑是其价格的升跌无不由市场力量所推动。简单而言，即股票的价格是由供求关系的拉锯衍生而来，而买卖双方背后的理据，却无不环绕着大家各自对公司未来现金流的看法。基本上来说，股票所能产生的现金流可由公司派发股息时出现，但由于上市公司股票是自由买卖的，因此当投资者沽出股票时，便可得到非股息所带来的现金流，即沽售股票时，所收回的款项,倘若股票的需求（买方）大于供应（卖方），股价便会水涨船高，反之当股票的供应（卖方）多于需求（买方），股价便会一沉百踩。这个供求关系似是简单无比，但当中又有何许人能够准确预测这供求关系变化而获利呢？ 另外，坊间有不少投资者认为股价越大的公司，其规模就是越大，股价较小的公司，规模就越是细小，我可以在这里跟大家说：“这是错误的！”倘若甲公司发行股票100,000张，每股现值$20，即公司现时的市值为$2,000,000。而乙公司发行股票达400,000张，而每股现值$10，即乙公司的市值则为$4,000,000，可见纵使乙公司的股价较甲公司小，其市值却较甲公司大！ 公司盈利 纵使影响公司股价的因素有芸芸众多，但“公司盈利”的影响因素却是大家不会忘记的。公司可以短期内出现亏损，但绝不可以长期如此，否则定以清盘结终。所有上市公司均有责任定期向公众交代是年的财政状况，因此投资者不难掌握有关公司的盈利状况，作为投资股票的参考。 投资者的情绪 大家可能主观认为只要公司盈利每年趋升，股价定必然会一起上扬，但事实往往是并非如此的，就算一间公司的盈利较往年有超过百分之五十的升幅，公司股价亦都有可能因为市场预期有百分之六十的盈利增长而下挫。反之倘若市场认为公司亏损将会增加百分之八，但当出来的结果是亏损只拓阔百分之五（即每股盈利出现负数），公司股价亦可能会因为业绩较市场预期好而上升。另外，只要市场憧憬公司前景秀丽，能够于将来为股东赚取大额回报，就算当刻公司每股盈利出现严重亏损（譬如上世纪末期的美国科网公司），股价亦有可能因为这一幅又一幅的美丽图像而冲上云霄。总之，影响公司股价的因素并不单单停留于每股盈利的多少，反而较市场预期的多或少，方才是决定公司股价升跌的重要元素。 试题 一、单项选择题 1.相对估值法选择可比公司的总体性原则是（）。 A.两个公司市值大小相近 B.两个公司的业务规模近似 C.两个公司未来的收益和风险特征近似 D.两个公司股权结构近似 您的答案：C 题目分数：10 此题得分：10.0 2.相对估值法与现金流贴现法的主要区别是（）。 A.绝对估值法比相对估值法更加准确 B.相对估值法是按照市场可比资产的价格来确定目标资产的价值，而绝对估值法是通多对资产未来预期收益贴现求和确定资产价值 C.绝对估值法的适用范围更加广泛 D.相对估值法以完整的财务信息为基础 您的答案：B 题目分数：10 此题得分：10.0 二、多项选择题 3.相对估值法的较之现金流贴现法所具有的特征是（）。 A.使用的假设较少，更快捷的，更浅显易懂，也更容易被客户所接受和理解 B.更能反映市场目前的状况 C.容易忽略目标公司与可比公司在风险、成长性和潜在的现金流等关键因素的差异 D.根本假设缺乏一定的透明度，受人为的影响较为明显 您的答案：B,C,D,A 题目分数：10 此题得分：10.0 4.用市盈率法估值的缺陷有（）。 A.当企业的预期收益为负值，市盈率指标无法使用 B.会计收益容易受到上市公司的控制？ C.无法反映公司的长期增长前景 D.不能区分经营性资产创造的盈利和非经营性资产创造的盈利，降低了企业之间的可比性质 您的答案：C,B,D,A 题目分数：10 此题得分：10.0 5.会计利润失真的原因有（）。 A.会计对支出的不合理记录 B.会计制度变化 C.会计政策和会计估计的变化 D.管理层的调控 您的答案：C,A,B,D 题目分数：10 此题得分：10.0 6.以收益为基础的相对估值方法有（）。 A.PE B.PB C.PEG D.EV/EBITDA E.EV/IC 您的答案：D,A,C 题目分数：10 此题得分：10.0 7.EBITDA指标的意义有（）。 A.以整个企业为对象的经营绩效指标 B.扣除了最直接的费用，反应企业的实际经营效果 C.排除了不同公司折旧摊销政策对收益指标的影响 D.排除了不同公司利用财务杠杆不同对企业收益造成的影响 E.排除了不同公司税收优惠政策不同对企业收益造成的影响 您的答案：B,C,E,D,A 题目分数：10 此题得分：10.0 三、判断题 8.直接使用报表提供的会计利润常常会导致对企业真实经营绩效的扭曲。（） 您的答案：正确 题目分数：10 此题得分：10.0 公司股票估值方法 P/E估值、P/B估值及DCF的估值 公司估值方法是上市公司基本面分析的重要利器，在“基本面决定价值，价值决定价格” 基本逻辑下，通过比较公司估值方法得出的公司理论股票价格与市场价格的差异，从而指导投资者具体投资行为。 公司估值方法主要分两大类，一类为相对估值法，特点是主要采用乘数方法，较为简便，如PE(price/eps)估值法、PB(PB)估值法、PEG(PEG指标(市盈率/盈利增长率) )估值法、EV/EBITDA（EV/EBITDA：企业价值与利息、税项、折旧及摊销前盈利的比率）估值法。另一类为绝对估值法，特点是主要采用折现方法，较为复杂，如DCF(Discounted Cash Flow)现金流量折现方法、期权定价方法等。 相对估值法与“五朵金花” 相对估值法因其简单易懂，便于计算而被广泛使用。但事实上每一种相对估值法都有其一定的应用范围，并不是适用于所有类型的上市公司。目前，多种相对估值存在着被乱用和被滥用以及被浅薄化的情况，以下就以最为常用的PE法为例说明一二。 一般的理解，P/E值越低，公司越有投资价值。因此在P/E值较低时介入，较高时抛出是比较符合投资逻辑的。但事实上，由于认为2004年底“五朵金花”P/E值较低，公司具有投资价值而介入的投资者，目前“亏损累累”在所难免。相反，“反P/E”法操作的投资者平均收益却颇丰，即在2001年底P/E值较高时介入“五朵金花”的投资者，在2004年底P/E值较低前抛出。那么，原因何在？其实很简单，原因就在于PE法并不适用于“五朵金花”一类的具有强烈行业周期性的上市公司。 另一方面，大多数投资者只是关心PE值本身变化以及与历史值的比较，PE估值法的逻辑被严重浅薄化。逻辑上，PE估值法下，绝对合理股价P=EPS乘P/E；股价决定于EPS 与合理P/E值的积。在其它条件不变下，EPS预估成长率越高，合理P/E值就会越高，绝对合理股价就会出现上涨；高EPS成长股享有高的合理P/E? 低成长股享有低的合理P/E。因此，当EPS实际成长率低于预期时(被乘数变小)，合理P/E值下降(乘数变小)，乘数效应下的双重打击小，股价出现重挫，反之同理。当公司实际成长率高于或低于预期时，股价出现暴涨或暴跌时，投资者往往会大喊“涨(跌)得让人看不懂”或“不至于涨(跌)那么多吧”。其实不奇怪，PE估值法的乘数效应在起作用而已。 精准预测股价变化，当天的买卖出神入化！ 精准预测股价变化（有未来函数）智者慎用，效果不错！当天的买卖出神入化！个人常用！ N:=27;PP:=0.03; AAA2:=SUM(IF( CLOSE>REF(CLOSE,1),VOL*C,0),0); AAA3:=SUM(IF( CLOSE 股票估值的三种方法 对股票估值的方法有多种, 依据投资者预期回报、企业盈利能力或企业资产价值等不同角度出发, 比较常用的有: 一、股息基准模式, 就是以股息率为标准评估股票价值, 对希望从投资中获得现金流量收益的投资者特别有用。可使用简化后的计算公式: 股票价格= 预期来 年股息/ 投资者要求的回报率。例如: 汇控今年预期股息0.32 美元(约2.50 港元), 投资者希望资本回报为年5.5%,其它因素不变情况下, 汇控目标价应为45.50 元。 二、最为投资者广泛应用的盈利标准比率是市盈率(PE), 其公式: 市盈率= 股价/ 每股收益。使用市盈率有以下好处, 计算简单, 数据采集很容易,每天经 济类报纸上均有相关资料, 被称为历史市盈率或静态市盈率。但要注意,为更准 确反映股票价格未来的趋势, 应使用预期市盈率, 即在公式中代入预期收益。 投资者要留意,市盈率是一个反映市场对公司收益预期的相对指标, 使用市盈率指标要从两个相对角度出发, 一是该公司的预期市盈率和历史市盈率的相对变化, 二是该公司市盈率和行业平均市盈率相比。如果某公司市盈率高于之前年度市 盈率或行业平均市盈率,说明市场预计该公司未来收益会上升;反之, 如果市盈率 低于行业平均水平, 则表示与同业相比,市场预计该公司未来盈利会下降。所以,市盈率高低要相对地看待,并非高市盈率不好, 低市盈率就好。如果预计某公司未来盈利会上升,而其股票市盈率低于行业平均水平, 则未来股票价格有机会上升。 三、市价账面值比率(PB),即市账率,其公式：市账率=股价/每股资产净值。此比率是从公司资产价值的角度去估计公司股票价格的基础, 对于银行和保险公司这类资产负债多由货币资产所构成的企业股票的估值, 以市账率去分析较适宜。 除了最常用的这几个估值标准, 估值基准还有现金折现比率, 市盈率相对每 股盈利增长率的比率(PEG),有的投资者则喜欢用股本回报率或资产回报率来衡量一 个企业。 期权价格计算公式 股票的价格变化遵循一维维纳过程，其微分方程如下 dz t s b dt t s a ds ),(),(+= 式中：dz 的差分?Z 满足如下条件的正态分布 t z ?=∈? 在一般情况下，ds 可用下式表示： sdz sdt ds σμ+=----------- （1） 或表示为： dz dt s ds σμ+= 式中：s μ股票价格的期望漂移率，μ 为一个恒定参数；2)(s σ为股票价格波动的方差， σ 为股票价格的波动率，可以通过观察股票价格的动态系列数据获得。 如果存在一个变量 G ，它是股票S 的一种衍生证卷，它的价格是S 和 t 的函数，G(s,t)，那么，S 和G 都受到同一个基本的不确定性因素的影响。根据ITO 定理，函数G 的行为遵循如下微分方程描述的过程： Sdz S G dt S S G t G S S G dG σσμ??+??+??+??=)21(2222 -------------（2） 函数G 的漂移率为 222221S S G t G S S G σμ??+??+?? 方差为 222)(S S G σ?? 如果G 代表股票S 的一种期权，我们想用S 和G 构造一组风险中性的证卷组合。为此，首先将公式（1）、（2）改写成对应的差分形式： z S t S S ?+?=?σμ ---------------（3） z S S G t S G t G S S G G ???+???+??+??=?σμ)21(22 ----------（4） 由于公式（3）、（4）中的z ?t ?=∈(）是相同的维纳过程，只要证卷数量的搭配合理，整卷组合就可以消除z ?。 恰当的证卷组合是： -1； 卖空一个期权 S G ??+；买入期权价值变化对股票价格的敏感度，也就是他的偏微分那样多的股票。定义这个证卷组合的价值为∏，表达式为 S S G G ∏??+-= ---------（5） t ?时间后，这个证卷组合的价值变化为： S S G G ???+?-=?∏ -----------（6） 将（3）、（4）带入（6），消去z ?，得： t S S G t G ???-??-=?∏)21(2222σ ---------（7） 由于这个证卷组合是风险中性的，所以，它的收益一定与任何一个无风险证卷的收益相同，就是 ∏∏?=?t r ---------（8） 将（5）、（7）带入（8），得： 股票估值是一个相对复杂的过程，影响的因素很多，没有全球统一的标准。对股票估值的方法有多种，依据投资者预期回报、企业盈利能力或企业资产价值等不同角度出发，比较常用的有这么三种方法。目录1概述2影响因素3分类4PB值5意义6技巧7方法8公式 1概述编辑 股票估值是一个相对复杂的过程，影响的因素很多，没有全球统一的标准。 2影响因素编辑 影响股票估值的主要因素依次是每股收益、行业市盈率、流通股本、每股净资产、每股净资产增长率等指标。 3分类编辑 股票估值分为绝对估值、相对估值和联合估值。 绝对估值 绝对估值(absolute valuation)是通过对上市公司历史及当前的基本面的分析和对未来反应公司经营状况的财务数据的预测获得上市公司股票的内在价值。 绝对估值的方法 一是现金流贴现定价模型，二是B-S期权定价模型(主要应用于期权定价、权证定价等)。现金流贴现定价模型目前使用最多的是DDM和DCF，而DCF估值模型中，最广泛应用的就是FCFE股权自由现金流模型。 绝对估值的作用 股票的价格总是围绕着股票的内在价值上下波动，发现价格被低估的股票，在股票的价格远远低于内在价值的时候买入股票，而在股票的价格回归到内在价值甚至高于内在价值的时候卖出以获利。 对上市公司进行研究，经常听到估值这个词，说的其实是如何来判断一家公司的价值同时与它的当前股价进行对比，得出股价是否偏离价值的判断，进而指导投资。 DCF是一套很严谨的估值方法，是一种绝对定价方法，想得出准确的DCF值，需要对公司未来发展情况有清晰的了解。得出DCF值的过程就是判断公司未来发展的过程。所以DCF 估值的过程也很重要。就准确判断企业的未来发展来说，判断成熟稳定的公司相对容易一些，处于扩张期的企业未来发展的不确定性较大，准确判断较为困难。再加上DCF值本身对参数的变动很敏感，使DCF值的可变性很大。但在得出DCF值的过程中，会反映研究员对企业未来发展的判断，并在此基础上假设。有了DCF的估值过程和结果，以后如果假设有变动，即可通过修改参数得到新的估值。 相对估值 相对估值是使用市盈率、市净率、市售率、市现率等价格指标与其它多只股票（对比系）进行对比，如果低于对比系的相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将很有希望上涨，使得指标回归对比系的平均值。 相对估值包括PE、PB、PEG、EV/EBITDA等估值法。通常的做法是对比，一个是和该公司历史数据进行对比，二是和国内同行业企业的数据进行对比，确定它的位置，三是和国际上的(特别是香港和美国)同行业重点企业数据进行对比。 市盈率PE（股价/每股收益）： PE是简洁有效的估值方法，其核心在于e的确定。PE=p/e，即价格与每股收益的比值。从直观上看，如果公司未来若干年每股收益为恒定值，那么PE值代表了公司保持恒定盈利水平的存在年限。这有点像实业投资中回收期的概念，只是忽略了资金的时间价值。而实际上保持恒定的e几乎是不可能的，e的变动往往取决于宏观经济和企业的生存周期所决定的波动周期。所以在运用PE值的时候，e的确定显得尤为重要，由此也衍生出具有不同含义的PE值。E有两个方面，一个是历史的e，另一个是预测的e。对于历史的e来说，可以用不 股票预测计算方法 ----心安智配 股票预测，心安智配，上市公司同花顺官方合作伙伴，专业股票配资平台6月15日讯： 第一种计算方法 股票价格预测公式用以计算压力位和支撑位 股票最低价格： 股票价格* 1.0809= 第一个半台阶压力位 股票价格* 1.1618= 股票第一个台阶的压力位 股票价格* 1.0809 * 1.1618= 第二个半台阶的弹压力位 依此类推： 股票最高价格/ 1.0809 = 第一个半台阶阻力位 预测股票价格： 股票均线20 40 60 突破3线的一天 第一拨回调最高点*2 - 突破点= 股票最高价格 第二种计算方法 发布第二种股票价格预测公式,计算压力位和支撑位 压力位=最底价+((高点-底点)*0.375) 压力位=最底价+((高点-底点)*0.50) 压力位=最底价+((高点-底点)*0.625) 压力位=最底价+((高点-底点)*0.75) 压力位=最底价+((高点-底点)*0.875) 任何公式不是万能的.都存在一定的误差.朋友们可以结合计算方法了解大体的情况.便与更好的操作。第三种计算方法 黄金分割率：是将1分割成0.618和0.382，当数字解禁0.618或0.382时，事务可能会发生变化： 股价(股指)×(1+0.382)=变化点(第一阻力位) 股价(股指)×(1+0.618)=变化点(第二阻力位) 股价(股指)×(1-0.382)=变化点(第一支撑位) 股价(股指)×(1-0.618)=变化点(第二支撑位) 压力位和支撑位的计算黄金分割的正确计算方法1.618减去基数1，得0.618，1再减去0.618得0.382，黄金分割在个股当中的应用方式有一派观点认为是：直接从波段的低点加上0.382倍、0.618倍、1.382倍、1.618倍……作为其涨升压力。或者直接从波段的高点减去0.382倍及0.618倍，作为其下跌支撑。 另一派观点认为不应以波段的高低点作为其计算基期。而应该以前一波段的涨跌幅度作为计算基期，黄金分割的支撑点可分别用下述公式计算： 1、某段行情回档高点支撑=某段行情终点-(某段行情终点-某段行情最低点)×0.382 2、某段行情低点支撑=某段行情终点-(某段行情终点-某段行情最低点)×0.618 第四种计算方法 如果要计算目标位：则可用下列公式计算 上涨压力位=本段行情起涨点+(前段行情最高点-本段行情起涨点)×1.382 (或1.618) 上述公式有四种计算方法，根据个股不同情况分别应用. 案例分析：托普软件(000583) 该股的走势颇为符合黄金分割原则，1999年3月份，该股从14.31元起步，至6月底，该股拉升到34.31元，完成这一波的涨升，随后我们来看该股的支撑价位。 根据公式：下跌低点支撑=34.31-(34.31-14.35)×0.618=22元事实上该股1999年11月份回调最低点为22.48元，误差极小，投资者只要在22元一线附近吸纳，就可以找到获利机会。目标价位也可通过公式计算. 上升行情上涨压力=22.48+(34.31-22.48)×1.618=42元 提示该股在今年二月份摸高至45元后回落，投资者在42元可以从容卖出获利。 该股走势说明了如果对黄金分割掌握透彻，可以成功利用它来捕捉黑马。使用时要注意： 1、买点在回调到0.618处比较安全，回调到0.382处对于激进型投资者较适合，稳健型投资者还是选择回调到0.618处介入。公司股票估值方法-P
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