統計學在證券期貨市場中的應用

徐佳寧

統計學所發揮的作用不可替代，尤其是在經濟管理等諸多領域方面十分明顯。新時期，經濟全球化背景下，我國經濟體制做出適應性的調整，證券期貨市場獲得了長足進步，但是對比于西方發達國家，我國證券期貨市場仍相對落后，因此，如何更好地加強統計學在證券期貨市場的全面應用成為關注的焦點，從其發揮的作用以及應用領域入手予以研究具有一定的現實意義。

一、統計學在金融領域中的作用

一直以來，我國政府十分重視經濟體制改革的適用性，現階段經濟制度逐步完善，金融市場發展較為平穩，統計學所具有的精準性、客觀性特征十分適合金融領域的實踐探索。而且，統計工具所開展的數據分析需要大量的公開數據資料為基礎，也提升了信息的公開化程度。另外，統計學基于縝密的分析所得出的推斷可以為金融市場信息預測提供客觀性的依據，可以顯著提升從業者的工作效率、實踐經驗，也可以預先掌握行業存在的風險。可以肯定的是，統計學在金融領域所發揮的作用十分重要，值得細致化的探索與研究。

二、統計學運用于證券期貨市場的價值

（一）可預見風險

對于證券期貨市場來說，風險管理是持續性關注的焦點，投資者注入資金希望謀求收益，但是勢必要面對各種潛在風險造成的經濟損失。因此，獲得收益的期盼值與客觀性測量其風險有著同樣的關注度。統計學的飛速發展，對于風險大小以及類型的確定起到了巨大的認知作用，從1952年馬柯威茨組合理論發展以來，市場風險的面紗逐步被揭開。分析考慮的焦點主要集中在收益最大及風險最小化上，統計學可以用方差的方式從損失概率分布以及預期收益的離散程度入手給投資者一定的建議，也就是所采取的組合方式，對沖風險，獲得穩定收益。統計學所進行的數據統計分析得出的結論具有一定的客觀性，也滿足投資者對于客觀風險的有效認知及規避，而且也顯著促進證券期貨市場的發展。另外，證券期貨市場的發展對于統計學也有著一定的幫助作用，其市場政策、機制以及因素不確定性為統計學預測風險提供幫助，最具代表性的就是1995年 9月所預測出東南亞金融危機的可能性。總結來看，統計學在證券期貨市場的合理化運用，對于預測風險有著極大的價值。

（二）加強信息公開

一直以來，我國整體市場經濟的飛速發展，對于信息共享性以及客觀公開程度有著一定的依賴，受到經濟全球化的影響，這種客觀需求程度逐步加深，挖掘信息內容從而促進經濟的全面發展成為關鍵。越來越多的投資者以及企業面對日益變化的證券期貨市場，可以依賴參考的基本就是其客觀公開的信息。企業面對繁雜的數據信息內容，如何更為合理地結合自身優勢從而取得規模化效益，除去自身資本等多因素之外，最為主要的就是結合統計原理及工具對數據進行客觀分析研究，從而結合所推斷出的結果以及信息可獲取的相對公開程度作出進一步的發展投資規劃，所具有的意義十分重要。因此，統計學在證券期貨市場所公開的信息程度有著一定的作用及價值。

（三）提升權威性

統計學對數據搜集、整理以及分析工作的開展，無論應用到任何領域都頗具規范性及科學性，所得出的結果對于客觀事物的認知有著極大的促進作用。證券期貨市場數據十分復雜，信息量巨大，借助于統計學工具及合理的分析方法，可以顯著地提升所要研究領域的權威性，一方面可以有效幫助證券期貨領域工作人員更好完成工作，提升績效水平，另一方面有助于證券期貨市場穩定發展，可以最大程度消除虛假消息，為更多的投資企業帶來客觀性的數據分析結果。因此，統計學在證券期貨市場的實踐應用中具有極大的權威性。

三、證券期貨市場運用統計學的分析

（一）證券期貨市場統計學的運用

經濟領域的數學化思維的應用及實踐有著巨大的作用及價值，可以通過對多種數據的整理、分析實現規律性的總結及判定，實現行業的穩定發展。證券期貨市場發展迅速，借助于統計學的各種定價公式及組合策略可以有效提升行業進步幅度，也可以從一個側面反映出統計學的重要性。在實際應用中，統計學可以較為全面地對證券期貨市場數據中的各種因素予以客觀分析：第一，關于總體結構研究方面，涉及到利率變動、匯率等多指標的內在關系可以借助于統計工具予以分析，并且也可以從單一證券入手，分析其總體價值性，另外相關證券的關聯性以及價值分析十分必要，對總體指數的合理程度也可以做出全面化的研究;第二，應用統計工具可以對證券市場期貨價值做出客觀定位，實現證券期貨價值的客觀分析，結合證券期貨實際價格及總體走勢作出細致化的分析判定，利于投資者做出客觀投資;第三，結合多種政策內容從而對市場做出客觀性的評價，預測各種風險，做出合理化的組合投資，并對結果予以分析;第四，對證券價格以及金融市場價值性分析及研究，達到優化技術指標的目的。

（二）統計工具在證券中的運用

第一，投資組合工具的運用。隨著統計學理論不斷延伸及發展，越來越多的統計工具發揮出重要的作用，對于證券投資風險管理方面的作用愈發顯著。包括馬柯威茨組合在內的多種工具在證券投資活動中應用程度逐步加深，并且隨著多種統計工具在實踐中獲得提升及發展，投資者防范意識逐步增強，現代證券投資風險管理水平獲得了巨大的進步。另外，包括數量分析以及模糊綜合評價工具逐步優化，證券投資風險方面的量化研究更為多元化，而且個人投資者借助于分析工具所提出的指導決策依賴性更強，而且多種統計工具認同度逐步提升，證券行業統計工具應用更為具體化。從投資活動角度來看，定量統計工具對于內部關系的梳理更具合理性，對投資決策壁壘予以破除，有效地發掘證券投資活動的風險有著十分重要的作用。

第二，均值-方差模型工具的運用。在統計學定量分析工具中，均值-方差模型在證券中的應用十分廣泛。其作用主要集中在投資者對于證券的期望值以及規避風險方面，而且從所規避的風險以及收益做好平衡，以獲得收益最大化的目的，同時在涉及到投資等多種活動中將風險區間降到最低。而且，均值-方差模型工具一方面適用于各種需求的投資者或企業，另一方面在大規模的資金投資決策方面也表現出極強的適用性。均值-方差模型工具的實踐應用，其意義在于最大程度達到預期收益的情況下，實現風險最小化的目的。隨著投資證券活動類型的增加，這一模型工具所具有降風險的作用更為重要。

第三，資本資產定價模型工具的運用。這一類型的統計工具主要是將統計思想與證券管理有機結合最為密切的模型工具，適用于規模化的投資者，而且一般為相同周期投資項目下所形成的收益情況，并且設定市場環境沒有明顯的波動。資本資產定價模型工具可以根據分析結果對證券類型予以劃分，從而做出具體化的分析。當證券表現為進攻型時，風險必然升高，證券組合收益波動幅度較大，投資者一般在總體市場上揚時可以適當性買入;當證券表現為防御型時，系統風險有所降低，收益率波動范圍不會特別大，投資者可以市場下調時予以買進。

（三）金融預測和風險管理方面的運用

將統計學運用到證券期貨市場當中，能夠有效地對金融市場進行預測，同時對風險進行控制和管理。無論是當前資本市場運作還是游資策略的選擇，在具體的分析過程中，都需要構建從理論到假設再到檢驗的過程，運用多種分析工具，從而選擇科學的市場運作策略，由此可以看出，金融統計學方法已經滲透到經濟學的方方面面，在實踐中發揮著不可替代的作用。

首先是馬柯威茨組合理論，該理論主要是從收益最大化和風險最小化兩個角度出發，通過對投資收益的損失概率以及預期的收益進行分析和預測，從而尋找最佳的投資策略，權衡收益與風險之間的關系。馬柯威茨組合理論最早在1952年被運用到證券市場分析當中，馬柯威茨組合理論的應用，讓證券市場的風險在一定程度上變得可以預測和控制，對于降低金融市場風險起到了十分積極的作用。不僅改變了人們對于風險的認識，同時也提升了相關投資者的風險管理能力。近年來，對于馬柯威茨組合理論的研究不斷深入，其運用方法也更加完善和全面，成為當前市場分析以及投資預測的重要工具之一。

但同時需要注意的是，在哲學理論當中，量變的積累最終會引起質變，任何微小的變化，都會影響金融市場的穩定和發展。正因如此，目前對于金融市場風險防范的研究也越來越要求量化，將統計與數理方法應用到證券市場的研究當中，正是順應了這樣的變化。1995年，經濟學教授劉遵義通過統計學方法，在對于市場分析的過程中開創性的應用實證模型和模糊評價，預測出未來幾年內一些國家將會面臨金融危機，這些國家包括菲律賓、馬來西亞等。隨著時間的推移，這些預測得到了證實。可以看出，對于金融市場量化的分析是十分必要的，如果缺少科學的統計學分析工具，很難對未來的金融市場進行全面準確的預測，也很難發現投資過程中的風險，進而導致在國際金融競爭中面臨重大的損失。

第二個分析工具就是馬爾柯夫預測法。俄國數學家馬爾柯夫提出主要的觀點是事物的發展變化規律與其近期的變化具有十分密切的聯系，而與以往的變化狀態的聯系并不是十分的密切。馬爾柯夫預測法主要的應用領域是對金融機構的貸款回收率以及市場占有率進行預測。從時間軸的角度來看如果一個事物的現在狀態是已知的，那么這個事物的未來發展狀態就與其過去狀態無關，這一特性被稱為馬爾柯夫特性。該方法的前提條件是預測對象的狀態以及預測對象是否會發生轉移。在這里我們將預測對象統稱為系統，系統狀態就是指在證券市場分析的過程中，預測的對象可能出現的狀態或者當前的具體狀態。

第三個分析工具是人工神經網絡方法。人工神經網絡方法是基于數據驅動而建立非線性參數模型的方法。近年來，人工神經網絡方法的應用逐年增加，通過運用該種方法，能夠更好地整合和利用數據，其具體的應用領域包括期權定價、破產預測以及股票預測等。人工神經網絡方法的命名與人類的大腦神經系統有關，在具體應用的過程中，會像大腦的神經系統一樣模擬出許多個體的單元，這些單元是具有緊密關聯的，同時具有平行計算的結構，共分為輸入層、中間層、輸出層。三個層次間緊密相連，通過一個傳遞函數，最終將輸入映射成輸出。在函數傳遞的過程中，還有具體的數值權重對傳遞的信號進行修正。相比于其他的金融分析方法，人工神經網絡方法具有諸多的優點，能夠在輸入和輸出之間進行較為靈活的映射。無論函數的復雜性有多高，都可以通過線性求和以及單一非線性函數進行運算，因此通過不同單元之間的整合運算，最終能夠得到輸入與輸出的映射關系。由于每個單元之間的函數運算相對簡單，因此在具體建模的過程中，可以在不進行先驗約束的情況下進行統計分析，從而得到最終的映射關系。

（四）價格分析中的統計學運用

在證券期貨市場當中，統計學還被運用到價格分析當中，其中較為常見的是通過相關的計算（包括算術平均計算、綜合平均計算、幾何平均計算等）方法，對股票價格指數進行計算。運用算數平均法計算股票價格指數的過程就是將樣本中的股票價格指數進行加和，并求出其算術平均值的一種方法，目前英國的《金融時報》在對綜合股票價格指數進行測算的過程中，采用的就是這種方法。綜合平均法是指將基期和報告期的股票價格分別進行計算，通過將二者之間的總和數額進行對比，最終測算出股票價格指數。而幾何平均法則是對基期和報告期的股票價格進行幾何平均運算，最終再進行比較而得出股票價格指數的方法。除此之外，通過加權綜合法也能夠對股票的價格指數進行測算，在具體的計算過程當中，需要根據權數的不同而進行選擇。

結 語

通過上述分析可以看出，將統計學應用到證券期貨市場當中具有十分重要的作用，一方面通過運用統計學和數學邏輯理論，能夠對金融市場進行量化預測，降低風險產生的可能，另一方面能夠幫助投資者選擇科學的投資決策和恰當的投資時機。當前金融市場復雜多變，因此如何實現對于金融市場交易的管理，提升金融市場的風險應對能力成為當前的首要任務。統計學的出現正好解決了這一問題，在一定程度上改變了金融市場的交易技術。隨著物聯網的不斷發展，計算機技術也在不斷提升，各類統計學分析工具的出現，讓人們能夠借助計算機，將數據轉化成具體的分析結果。從另一個角度來說，隨著金融市場環境的變化速度不斷加快以及市場競爭的日益激烈，投資者獲得信息的途徑也更加的廣泛，投資者之間的競爭也發生了轉變，從原有的信息收集之間的競爭轉化成為信息處理能力的競爭，因此如何對收集的數據進行有效的分析，從而掌握市場發展方向，提升風險應對能力成為投資者需要重點關注的問題。隨著統計學理論的廣泛應用，人們對于統計分析方法以及數學理論工具的認識也在不斷加深，這不僅促進了金融市場的變革，也為今后統計學的發展創造了更多的空間，在未來，統計學的應用范圍將會更加廣泛，從而形成多種發展方向，進一步促進金融市場的革新。

（作者單位：財達證券股份有限公司）