股票信任分類基礎(chǔ)上的投資組合選擇

摘 要：利用ELECTRE–TRI方法構(gòu)建基于信任評(píng)估的投資組合分析方法，即首先根據(jù)股票的多屬性特征進(jìn)行信任分類，然后在高級(jí)別信任類股票中構(gòu)建投資組合。采用滬深A(yù)股2002年6月至2015年5月的數(shù)據(jù)驗(yàn)證其有效性。結(jié)果顯示，基于信任評(píng)估的投資組合其表現(xiàn)優(yōu)越于單一投資組合，計(jì)算效率也遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)越于后者。因此，在信任分類基礎(chǔ)上的投資組合分析方法具有更加有效的資產(chǎn)選擇能力。

關(guān)鍵詞：決策分析 ELECTRE-TRI 信任分類 投資組合

一、引言

股票選擇在很大程度上以信任為基礎(chǔ)。一般地，信任有可信性和意愿強(qiáng)度兩方面內(nèi)涵。其中，可信性是對(duì)被信任方相關(guān)能力、動(dòng)機(jī)（有時(shí)稱善意）和誠信三方面的認(rèn)識(shí)；意愿強(qiáng)度特指將自己置身于對(duì)方可能失信而受到危害的意愿。投資者對(duì)股票的信任分析則專注對(duì)股票為投資者帶來收益的能力或未來盈利能力的判斷。在缺乏分析方法和工具的情景下，投資者作判斷的信息依據(jù)往往為來源廣泛的“廉價(jià)談話”在一個(gè)龐大的股市數(shù)據(jù)中，如何有效率地篩選出可信任的有價(jià)值的股票是投資研究的關(guān)鍵問題。投資者往往缺乏專業(yè)的方法或模型對(duì)股票進(jìn)行分類或評(píng)價(jià)，此外對(duì)于證券的流動(dòng)性、公司的股利分發(fā)、股票市盈率等證券屬性的偏好也沒有包含在投資分析中，而這些屬性也同時(shí)具有不可忽視的重要性；因此，本文設(shè)計(jì)一個(gè)由多屬性信任評(píng)級(jí)分析的投資組合選擇方法。即是，將一個(gè)股市中數(shù)千支股票按歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行信任級(jí)別分類，然后在信任級(jí)別高的一類中進(jìn)行投資。通過ELECTRE-TRI方法，可以將股票分三個(gè)信任類別：目前信任類、目前弱信任類和目前不信任類；然后在目前信任類股票中進(jìn)行投資。

二、模型描述

ELECTRE-TRI方法通過多個(gè)屬性的評(píng)價(jià)，建立超越關(guān)系，將n個(gè)備選方案（文中為股票）分入預(yù)先設(shè)定的類別。假設(shè)每個(gè)股票可以用m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)描述，即可描述為向量，其中表示股票i在評(píng)價(jià)指標(biāo)j上的值，。股票被分入p個(gè)類別其中表示偏好關(guān)系，即類優(yōu)于類，類為最優(yōu)偏好類，類為最低偏好類。在每一個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)上，p個(gè)類別由p-1個(gè)分類閾值（threshold value） 隔開，的上限和的下限，k=1，2，…，p。由于各方案的評(píng)價(jià)指標(biāo)是多維的，是一個(gè)多維向量，其中表示指標(biāo)j的第k分類閾值。將所有股票分入預(yù)設(shè)類別的方法為兩個(gè)基本步驟：一是構(gòu)建超越關(guān)系，二是根據(jù)超越關(guān)系進(jìn)行分類。分別詳述如下：

1.構(gòu)建超越關(guān)系。構(gòu)建超越關(guān)系的步驟是分別計(jì)算一致性指標(biāo)、不一致性指標(biāo)和可信度指標(biāo)：

1.1一致性指標(biāo)度量股票超越分類閾值的程度，其計(jì)算公式如下：

2.根據(jù)超越關(guān)系進(jìn)行分類。

根據(jù)以上構(gòu)建的超越關(guān)系和對(duì)股票進(jìn)行分類，將備選股票分為目前信任類目前弱信任類和目前不信任類。分類步驟分悲觀準(zhǔn)則步驟和樂觀準(zhǔn)則步驟。悲觀準(zhǔn)則步驟：（1）股票依次和分類閾值進(jìn)行比較；（2）若為第一個(gè)滿足，則將劃入類別。樂觀準(zhǔn)則步驟：（1）股票依次和分類閾值進(jìn)行比較；（2）若為第一個(gè)滿足，則將劃入類別。以上步驟適用于類別偏好方向?yàn)椋缙梅较蛳喾矗瑒t準(zhǔn)則相反。

三、實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)收集及指標(biāo)。采用滬深A(yù)股上市公司2002年6月至2015年5月的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源萬得Wind資訊金融數(shù)據(jù)庫），設(shè)定用于計(jì)算信任分類的數(shù)據(jù)時(shí)間跨度4年，每年6月初作投資調(diào)整分析，因?yàn)榇藭r(shí)所有滬深A(yù)股的上年年報(bào)數(shù)據(jù)完整，投資組合調(diào)整周期設(shè)定為1年，相應(yīng)地，投資組合收益檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的時(shí)間段為1年，產(chǎn)生自2006年6月至2015年5月9年間9次投資組合建議。股票評(píng)價(jià)可以從 收益、風(fēng)險(xiǎn)、增長(zhǎng)前景和流動(dòng)性這四個(gè)維度進(jìn)行，具體為平均收益率、相對(duì)股利收益率、股票收益率的標(biāo)準(zhǔn)差、beta系數(shù)、相對(duì)市盈率和換手率，分最大化、最小化和離1近三個(gè)個(gè)優(yōu)化方向，如表1所示。

2.模型的參數(shù)確定。如前所述，分類閾值b、偏好閾值p、無差別閾值q以及各指標(biāo)的權(quán)重值是ELECTRE-TRI方法的分類參數(shù)，通常根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或偏好確定。我們依據(jù)股票的各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的概率分布，設(shè)定各分類閾值、偏好閾值及無差別閾值如表2。本文采用Xidonas等應(yīng)用此方法獲得的權(quán)重值（見表2最后一行）進(jìn)行計(jì)算。Lambda參數(shù)的選擇可以通過分類結(jié)果對(duì)于值的靈敏度分析確定。本文取=0.65

3.股票信任分類及結(jié)果對(duì)比。如前所述，可以算出所有股票在此條件下的分類可信度指標(biāo)。在兩種分類準(zhǔn)則下（悲觀和樂觀分類準(zhǔn)則），通過對(duì)比分類可信度指標(biāo)與值，對(duì)符合數(shù)據(jù)收集條件的1210家上市公司進(jìn)行分類，其中在2種分類準(zhǔn)則下皆分入類的股票有91只。同樣，可計(jì)算出其他年份的股票信任分類。為了檢驗(yàn)信任分類基礎(chǔ)上投資組合選擇方法是否具有優(yōu)勢(shì)，我們對(duì)以下兩種情形進(jìn)行投資組合優(yōu)化分析和對(duì)比。情形一：在分入信任類股票中利用M-V模型構(gòu)建投資組合，信任評(píng)估采用前述六個(gè)全面指標(biāo)；情形二：?jiǎn)我煌顿Y組合優(yōu)化，不采用股票信任分析預(yù)處理直接在滬深A(yù)股中利用M-V模型構(gòu)建投資組合。兩種情形下的投資組合的累計(jì)收益分別如圖1、圖2所示。情形一得出的投資組合相對(duì)于情形二得出的投資組合在總體走勢(shì)上具有比較優(yōu)勢(shì)，也明顯優(yōu)于上證指數(shù)。而情形二得出的投資組合未能明顯優(yōu)于上證指數(shù)。另外，由于在信任類股票中進(jìn)行投資組合優(yōu)化的的搜索空間遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于完全股市，其計(jì)算效率相對(duì)于單一使用投資組合優(yōu)化分析，也具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。

四、結(jié)語

通過分類優(yōu)選方法Electre-Tri對(duì)滬深A(yù)股自2002年6月至2015年5月以來的上市公司在收益、風(fēng)險(xiǎn)、增長(zhǎng)前景和流動(dòng)性四個(gè)維度的六個(gè)指標(biāo)上，進(jìn)行股票投資信任級(jí)別分類，并對(duì)信任級(jí)別高的股票進(jìn)行投資。實(shí)證結(jié)果顯示信任評(píng)估基礎(chǔ)上的投資組合，其長(zhǎng)期表現(xiàn)在總體走勢(shì)上優(yōu)于單一投資組合模型，另外由于優(yōu)化搜索空間的大幅度縮小，計(jì)算效率也得以指數(shù)級(jí)提高。表明對(duì)股票進(jìn)行定期的綜合信任評(píng)估是投資決策支持的一個(gè)必要步驟，能為投資者帶來顯著的超額收益。

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作者簡(jiǎn)介： 汪涌（1992—）男，安徽六安人，碩士研究生。研究方向：金融決策。楊宣（1989—）男，四川巴中人，碩士。研究方向：投資組合分析。黃東賓（1969—）男，安徽肥西人，博士，教授。研究方向：決策理論與方法。