多种证券分析方法综合运用的分析效率探讨.doc

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资源描述

1、多种证券分析方法综合运用的分析效率探讨【摘要】关于证券分析价格预测的方法有很多种,各自的理论思路、方法及预测的准确率各有不同。每个模型在特定的系统条件情形下预测效果不同。业界寄希望通过各种方法的一般性融合来达到提高预测准确率的方式来提高自身的利润率,且在行动中已经付出很大的人力物力财力等代价。本文试图以概率论的知识来论证多种方法的简单综合应用并不能提高预测的准确率。借此机会来向该渠道进军人世提供建设性的建议,以节约和降低他们的成本。另外这个问题不仅仅是经济中的证券预测问题,更是哲学问题,它可以启迪人们在统一系统情形下各种方法的综合并不有利于解决实际遇到的问题。 【关键词】证券预测 效率分析 价

2、格预测 一、引言 证券分析主要分为基本分析和技术分析两大类型,每一类型中又有许多分析方法,每种分析方法都有自身的分析效率,即预测准确性。就预测类的模型主要是以统计理论为基础的价格波动预测,或是是以神经网络、灰色理论、支持向量机等为基础的预测模型。比如:GARCH 模型;SV 模型;神经网络;灰色模型等,在实际的证券分析工作中存在着试图用多种分析方法综合运用的提高分析效率的倾向,但这样是否能够提高分析效率?本文试图通过概率论的基础知识对单个预测方法和简单的综合方法的预测结果的准确率进行比较,从而论证企图运用简单综合的方法来提高预测模型的准确性是有待商榷的。 二、模型的基本定义及假设 首先严格定义

3、“多种分析方法综合运用” 。设有多种分析方法,每种分析方法都可以单独使用,独立得出分析结论。在使用某种分析方法独立得出分析结论后再使用其他分析方法独立得出分析结论,这一分析过程称为“多种分析方法综合运用” 。本文即论证多种方法综合运用的分析效率,即公共结论正确率。如果各分析法不是单独使用,不能由其中的任一方法得出分析结论,则各分析不独立,它们共同构成了一个分析方法或是一个分析系统,便不再是多种分析方法。 首先假设 A、B 分别为两种可以单独使用,独立得出分析结论的证券分析预测分法,两种单独预测正确率分别为 P、q、设: X=1=A 方法预测正确 X=0=A 方法预测错误 Y=1=B 方法预测正

4、确 Y=0=B 方法预测错误 X=1=A 方法预测错误 X=0=A 方法预测正确 Y=1=B 方法预测错误 Y=0=B 方法预测正确 X、Y、XY均服从 01 分布,分布列分别为: ; ; E(X)=P;E(Y)=q;E(X)=1-P;E(Y)=1-q;D(X)=D(X)=P(1-P) ;D(Y)=D(Y)=q(1-q) 。 三、模型的推导论证 X、Y 的相关系数为 ,这是因为变量 X与 X,Y与 Y 描述的是同一事件,只是取值颠倒,相关关系是一致的,相关系数也相同。 XY 与 XY也服从 01 分布。 用两种方法得出共同结论为 X=Y 或 X=Y。同时正确为 X=Y=1 或X=Y=0,同时错

5、误为 X=Y=0 或 X=Y=1。XY 与 XY服从 01 分布,则 PX=Y=1=(XY) ,PX=Y=1=E(XY) 。 = 解得: E(XY)=+E(X)E(Y) =+pq 同理: E(XY)=+E(X)E(Y) =+1-p-q+pq 用两种分析方法得出共同结论正确的事件,为X=Y=1| X=Y=1 X=Y=1,可以记为XY=1|XY=1 XY=1,其概率即分析结论的正确率,也即分析效率设为 ,即: =PXY=1|XY=1 XY=1 由于 XY=1 与 XY=1 互斥,则: = 令 pq,不失一般性。 当 p+q1 时,此时 P =0 是 的递减函数,当 =1 时 最大,此时 X、Y 完

6、全正相关,p=q,整理得 p=q。 当 p+q1 时,若 X、Y、X、Y不是完全负相关, P-= 令上式分子为 y,再令 =x,即: y=(2p-1)x+p-p2-2pq+2p2q 当 2P-10,P1/2 时,又 E(XY)=x+pq0,x-pq,则: y(2p-1) (-pq)+p-p2+2pq+2p2q =p-p2-pq=p(1-p-q)0 当 2p-10,所以总有 P-0,即 P。 当 p+q=1 时,且 X 与 Y,X与 Y完全负相关,没有公共结论,不存在。 总之,用两种分析方法综合运用,要么得不出分析结论,分析效率不存在,要么存在分析效率则分析效率必定不大于两种分析方法中分析效率中

7、最高的一种。当分析方法扩展到两种分析方法以上时结论不变,可将两种分析方法综合运用看作是一种分析方法,再作上述推导,如此类推。 四、结论及总结 采用多种分析方法综合运用不能提高分析效率,综合分析的效率不大于其中分析效率最高的方法的分析效率。其中各种方法原理的相关性也是不必避讳的。现实中的证券公司实践也证明多种方法综合的方法并没有提高证券的预测效率,反而低于诸多预测方法中效率最高的一种。以上我们已经从概率论的角度加以证明,其现实意义可以继续向各个行业中的预测方法综合进行拓展,有利于我们克服先验的错觉,甚至具有一定的普遍的哲学意义,应用价值比较普遍。 参考文献 1丁立涛,林全盛,张念思.主成分分析法

8、在证券公司评级中的应用,统计与决策,2012 期号:第 13 期. 2鲍旭.多因素宏观经济趋势分析方法及其在证券分析中的运用.环渤海经济瞭望,2012 期号:第 11 期. 3赵卫花,汤兵勇.金融控股公司 SWOT 分析,中国证券期货 2012期号:第 10 期. 4刘强.基于主成分分析的上市证券公司竞争力研究.经济研究导刊,2011 期号:第 28 期. 作者简介:陈启亮(1980-) ,男,汉族,安徽合肥人,毕节学院经济管理学院,博士,2011 年赴西南大学研修,主要从事发展经济,农业经济,国际经济类研究;姚松(1983-) ,男,汉族,四川成都人,成都东软学院商务技术与信息管理系,硕士。

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