统计模型在证券投资分析中的应用

丁丰 江南大学

引言：影响证券市场的不确定因素有很多，其中一些因素的轻微变动就会引发证券市场的明显波动，而这些都将会给投资者带来直接的经济损失或者是收益，由此就可以看出，证券投资具有一定的风险性。统计模型在证券投资分析中的应用，可以最大限度降低风险发生的可能性，保证投资的科学性和效益的最大化。

一、证券投资风险

证券投资风险主要是指收益的不确定性，换句话说，也就是投资损失的可能性。现代投资理论普遍认为，证券投资风险主要是由两部分组成，一部分是系统风险，系统风险和整个证券市场都存在关系；另一部分是非系统风险，非系统风险仅仅和证券存在关系。其中系统风险属于证券市场的固有风险，主要是指某种因素引起了证券市场的价格波动，例如：经济政策的变动、相关法律的执行等，这些因素都会对证券市场产生一定的冲击，导致系统风险，并且在不同程度上关系着证券的实际收益率。将系统风险进行细化可以分为：利率、价格、购买能力以及政策等。与系统风险相比，非系统风险是指某一行业所特有的风险，因此非系统风险又被叫做特异风险。非系统风险只会对个别证券收益产生影响，关于非系统风险主要考虑的是企业经营风险和企业财务风险。证券投资总风险是由系统和非系统风险共同组成的，两种风险都有可能导致投资者陷入险境。作为投资人必须具备掌控全局的能力，如果对发展趋势不能正确作出判断，那么很可能会陷入系统风险，最后血本无归。系统风险是很难通过投资组合的办法来进行消除或者是降低的，但是非系统风险却可以通过科学统计和分析，得出相应的统计指标。例如：数学期望、标准差和方差等，来制定比较合理的投资方案。本文主要是从统计学的层面出发，对统计指标进行分析，最后再引入统计模型，从而为投资者提供参考和借鉴。

二、统计指标与决策方法

（一）统计指标

在上文已经提到，证券投资风险有系统和非系统风险之分，因此风险指标也分为两种，一种是系统风险指标；另一种是非系统风险指标。系统风险指标就是β系数，和无风险收益率、证券期望收益率以及证券必要收益率存在直接关系。非系数风险指标是由盈利能力、销售和资产净利率、市场占有率以及存款周转率等部分构成。

（二）统计决策方法

1.MARKOV模型。如果股票价格指数在上涨或者是跌停之后和前一日收盘的实际指数存在关系，但却和运行态势无关，那么设Xn为第n天股价指数和前交易日收盘上涨或者跌停指数进行对比的百分率，并且Xn的空间为E={1，2，3，4，5}，参数空间T={0，1，2，n}。当n=0时象征初始值；当Xn为1时代表股票大跌；当Xn为2时代表股票正常下跌；当Xn为3时此时代表股票出现小幅度振荡；当Xn为4时代表股票正常上涨；当Xn为5时代表股票出现大幅度上涨。

2.均值—方差模型。均值—方差模型主要是指利用组合证券的基本理论，来减少证券投资风险。该模型主要是借助方差度量风险和相关系数，体现证券之间的内部关联情况，通过二次规划的方法，建立选择模型。

证券投资者当进行某项投资时，将收益率设为y，显然这里的收益率是一个随机变量，可以用字母E代表预期收益率，E的数字越大代表证券的收益能力越高。用收益率的方差D（y）来象征投资风险，如果证券投资者最终选择n 种证券完成投资，其不同证券的收益率分别是，采用向量的方法可以直接表示为,期望值向量反映了期望收益率，而方差Qn则代表第n种证券的风险。

三、统计模型在证券投资分析中的应用

（一）统计模型的应用基础

统计建模是建立在计算机统计的基础之上，将统计软件作为主要工具，通过各种统计手段和分析方法实现数据的统计建模，并在此基础上，探索处理过程，模型的处理结果可以作为参考依据指导宏观调控，也可以作为重要指标作为企业投资决策的依据和项目评价手段等。例如：项目投资构成的确立、投资效益分析以及风险评测等，统计模型的基础是数据的准确性[1]。

（二）有效整合统计资源

通过建立统计模型，可以有效整合统计资源，为科学决策提供高质量服务。目前在企业中的大部分统计人员，因为同时肩负着企业众多职能，时间紧，任务重，因此在实际工作中很容易造成应付差事和投资效益得不到保证的现状。这种局面，主要是由于领导干部没有从思想上认识到统计工作的重要性，或者说是缺少专业的统计人员，这种恶性循环严重阻碍了统计管理水平的提高，统计工作的实际效用并没有发挥出来。利用统计建模可以有效解决投资决策等相关技术问题，实现数据的共享，从而达到节约人力资源的目的。通过统计模型，可以实现统计资源的高效和合理利用，将工作重点数量化后，可以很好解决重复性的问题。想要发挥统计模型在证券投资分析中的作用，就要对现有的资料进行分析和整理，找到首先要解决的问题，科学选择数学指标模型，确保证券投资分析的合理性和科学性[2]。证券投资虽然具有很高的利润，但同时投资风险也比较大，干扰因素有很多，所以想要最大限度规避投资风险，就必须采用科学有效的方法，将统计建模应用到证券投资分析中，可以降低风险发生的概率，实现企业投资效益的最大化。

（三）投资效益评价

投资是企业最重要的经济活动之一，在投资阶段，选择正确的统计模型尤为重要，首先，通过统计模型可以有效比较各种投资方案在不同时期的收益情况，保证投资决策的正确性，发挥投资资金的最大价值。其次，统计模型在企业投资中可以帮助投资者加强投资管理，有效降低投资成本，从而获取最大的资金时间价值。最后，在企业投资中运用统计模型，可以缩短项目建设周期，为企业赢取更多的经济效益。关于企业投资效益评价，采用最多的就是净现值法。

在公式中，NPV代表净现值；I指代在t年经营期的现金净流量；n指代终结期；s指代构建期；Q指代在t年构建期的现金净流量；i指代资本成本率。通常来说，如果最终的计算结果为正值，那就代表投资回报率要比资本成本高，则代表该投资方案是科学合理的，是可行的。如果计算结果为负数，投资回报率则低于成本，就说明该投资方案存在一定的欠缺，是不可行的[3]。

随着社会的进步，金融市场正在不断进行完善，统计模型在企业证券投资分析中得到了更充分的利用。企业发展模式的不断革新，使企业所有权和企业经营权产生了分离，在市场经济环境下，资金使用权和资金所有权的分离趋势也在不断加强，针对目前这种情况，充分运用统计模型能够拓宽企业投资的渠道，使得筹资方式更加多元化，资金周转效率得到稳步提高，为企业稳步发展提供了有力支撑。当代企业应该充分认识到统计模型对于企业投资分析的重要性，强化相关方面的管理意识，不断提高技术水平，将统计模型充分运用到企业投资管理中，提高企业资金的利用率。除此之外，关于企业长远发展的重大投资决策，就更应该发挥统计模型的作用，找到资金的增值规律，实现企业利润的最大化。

结论：综上所述，统计模型在证券投资分析中已经得到了较为广泛的应用，并且未来还将拥有更为广阔的发展前景，统计模型的应用可以帮助投资者科学分析资金增值规律，估计出股票的预期收益和需要面对的投资风险。但是值得注意的是，统计模型是在一个相对比较理想的状态下建立的，因此并不是绝对的，需要客观正确看待。