吳濤　李雄英　曾凱華

摘 要 股票價格的變化主要依賴于兩個方面，一個是股票內(nèi)在價值，另一個就是系統(tǒng)風(fēng)險對股票價值的影響.通過使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來分析股票的系統(tǒng)風(fēng)險，用熵值法來分析股票的內(nèi)在價值，從而全面的分析股票的投資價值，結(jié)果表明這種評估方法是可靠并且具有較大的獲利空間.

關(guān)鍵詞 金融學(xué)；股票價值；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；評估

中圖分類號 F832 文獻標(biāo)識碼 A

Abstract The change of stock price mainly depends on two aspects， for one thing， which is the intrinsic value of the stock and for another is the influence of system risk on the stock value. The paper adopted neural network to analyze the systematic risk of stock， and analyze the intrinsic value of stock by entropy method， so as to comprehensively analyze the investment value of stock. The result shows that this evaluation method is reliable and has large profitability.

Key words finance ；the value of stock； ；neural network；evaluation

1 引 言

隨著股票市場的發(fā)展，對股票的價值評估方法多種多樣.由于股價的波動呈現(xiàn)明顯的非線性特征，國內(nèi)外學(xué)者對股價的評估的研究成果很多[1，2].張慧（2012）基于因子分析和聚類分析對旅游上市公司業(yè)績進行評價，能夠根據(jù)收益性，安全性，成長性和流動性對股票進行分類[3].李坤和范國良（2016）根據(jù)安徽省上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)，用主成分分析和多元統(tǒng)計的方法對股票價值進行評估[4].曲雙紅（2012）通過對一系列股票進行熵值法處理后，統(tǒng)計出各個股票的得分并且將前幾種股票作為投資組合進行投資，獲得較高的收益率[5].陳小玲（2017）在分析百度和阿里巴巴兩個股票時運用ARIMA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行短期預(yù)測，結(jié)果比較準(zhǔn)確，相對誤差比較小，但是在預(yù)測不同股票時不同的模型有所不同，沒有解釋其背后的原因[6].魏文軒（2013）利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不容易陷入局部收斂的特點對對降維后的股價數(shù)據(jù)進行預(yù)測，有效的提高了預(yù)測精度[7].張秋明（2012）結(jié)合GM（1，1）與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測ST東北高股價，其網(wǎng)絡(luò)的作用在于對灰色預(yù)測的誤差進行修正[8].

一個股票的價值取決于兩個方面，一個是股票的內(nèi)在價值，判斷出股票的內(nèi)在價值在行業(yè)中具有領(lǐng)先地位，那么相對于如今的大盤情況下這個股價有沒有被高估或者低估呢？首先從股票的內(nèi)在價值方面是通過使用熵值法分析，因為熵值法的特點是不容易受到主觀臆斷的影響.其次是從股票的系統(tǒng)風(fēng)險來看，主要是應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測股票價格的系統(tǒng)波動，具體方法是可以通過輸入上證指數(shù)或深證指數(shù)，以及前一期時間段的股票價格來預(yù)測后一期的股票價格.

2 數(shù)據(jù)的選擇和預(yù)處理

首先在紛繁的股票市場中篩選價值較高的行業(yè)（以白酒行業(yè)為例），白酒作為食品飲料行業(yè)的重要組成部分，屬于制造業(yè)，有自己實實在在的產(chǎn)出，與一些服務(wù)業(yè)或者是互聯(lián)網(wǎng)股票不同，白酒行業(yè)的業(yè)績在股票價格表現(xiàn)中起著十分重要的作用.但是能表現(xiàn)股票內(nèi)在價值的指標(biāo)非常多，并沒有說哪一個數(shù)據(jù)就最能說明股票的內(nèi)在價值.數(shù)據(jù)來源于2016年白酒行業(yè)的年報，以下列六種指標(biāo)為研究對象：

2.1 內(nèi)在價值指標(biāo)

一是凈資產(chǎn)收益率，是公司稅后利潤除以凈資產(chǎn)得到的百分比率，該指標(biāo)反映股東權(quán)益的收益水平，用以衡量公司運用自有資本的效率.指標(biāo)值越高，說明投資帶來的收益越高.該指標(biāo)體現(xiàn)了自有資本獲得凈收益的能力.

二是總資產(chǎn)報酬率，它以投資報酬為基礎(chǔ)來分析企業(yè)獲利能力，是企業(yè)投資報酬與投資總額之間的比率.企業(yè)的投資報酬是指支付利息和繳納所得稅之前的利潤之和，投資總額為當(dāng)期平均資產(chǎn)總額，并不是說實業(yè)公司就不重視投資收益，在上市公司當(dāng)中，由于資本存量十分大，能夠運用好這筆資本來投資所獲得的利潤是不可忽視的.

三是總資產(chǎn)凈利率，它是公司凈利潤與平均資產(chǎn)總額的百分比.該指標(biāo)反映的是公司運用全部資產(chǎn)所獲得利潤的水平，即公司每占用1元的資產(chǎn)平均能獲得多少元的利潤.該指標(biāo)越高，表明公司投入產(chǎn)出水平越高，資產(chǎn)運營越有效，成本費用的控制水平越高.體現(xiàn)出企業(yè)管理水平的高低.

四是銷售毛利率，是毛利占銷售凈值的百分比，通常稱為毛利率.其中毛利是銷售總收入與產(chǎn)品成本的差.銷售毛利率計算公式：銷售毛利率=（銷售凈收入-產(chǎn)品成本）/銷售凈收入×100%.銷售毛利率在實體行業(yè)中起到十分重要的作用，銷售毛利率高，說明其產(chǎn)品的盈利能力強，并且將成本控制得比其他行業(yè)都要低，產(chǎn)品在行業(yè)中的競爭能力強.

五是凈利潤比營業(yè)總收入，因為由于每個公司的規(guī)模不同，光看凈利潤并不能表現(xiàn)出那個公司的盈利情況更強，大公司可能在凈利潤的數(shù)額方面上來看會比小公司高上很多，但是如果相對于其總收入來說，小公司的比值由于其管理更好，這個指標(biāo)也會相對較高.

六是市盈率，它是最常用來評估股價水平是否合理的指標(biāo)之一，由股價除以年度每股盈余（EPS）得出.當(dāng)一家公司增長迅速以及未來的業(yè)績增長非?？春脮r，利用市盈率比較不同股票的投資價值時，這些股票必須屬于同一個行業(yè)，因為此時公司的每股收益比較接近，相互比較才有效.

2.2 系統(tǒng)風(fēng)險評估變量

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理過程中，重點是為了預(yù)測市場風(fēng)險對個股的影響，因此加入了大盤指數(shù)（上證指數(shù)）和貴州茅臺的前一期價格作為輸入元，把貴州茅臺的當(dāng)期價格作為輸出元，訓(xùn)練出合理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.

2.3 指標(biāo)預(yù)處理

由于各項指標(biāo)的計量單位并不統(tǒng)一，因此在用它們計算綜合指標(biāo)前，先要對它們進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即把指標(biāo)的絕對值轉(zhuǎn)化為相對值，并令xij=|xij|.從而解決各項不同質(zhì)指標(biāo)值的同質(zhì)化問題.而且，由于正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)數(shù)值代表的含義不同（正向指標(biāo)數(shù)值越高越好，負(fù)向指標(biāo)數(shù)值越低越好），因此，對于高低指標(biāo)通過用不同的算法進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理.其具體方法見式（1）和式（2）.

4 應(yīng)用案例分析

由于股票數(shù)量眾多，對于股票內(nèi)在價值部分，通過選擇白酒行業(yè)的所有股票進行分析，對其進行數(shù)據(jù)處理，如指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理，熵值法獲取其權(quán)重矩陣和得分矩陣.再從得分較高的個股中選擇一個股票進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，觀察其長期走勢確定投資時機，但是想要獲得較好的BP神經(jīng)模型必須要確定較好的隱含層節(jié)點和學(xué)習(xí)速率等指標(biāo)，接下來將對白酒行業(yè)和個股進行實證分析，并且與股票的實際情況相對比，分析其結(jié)果.

4.1 熵值法對白酒行業(yè)個股的處理

從2016年白酒行業(yè)上市公司的年報中所提取的六個指標(biāo)，所用的數(shù)據(jù)是通過wind平臺金融數(shù)據(jù)庫中提取的，均為一整年的數(shù)據(jù).白酒行業(yè)總共有11只股票，對其進行熵值法處理后得到下表的權(quán)重和得分如表1所示.

由上表的權(quán)重系數(shù)矩陣可知，占比相對較高的是市盈率和銷售毛利率的指標(biāo)，其中市盈率主要表示股價相對于當(dāng)前的每股利益的比率，其指標(biāo)越低越好，表示股價相對于每股利益來說較低，長期投資價值較高.而如銷售毛利率，凈利潤/營業(yè)總收入等指標(biāo)所占權(quán)重較高是因為在白酒行業(yè)當(dāng)中，盈利是擺在首要位置的，一個產(chǎn)品賣得好不好，受不受大家歡迎，對于實體行業(yè)來說從來都是非常重要的，它不像金融服務(wù)行業(yè)或者高新科技行業(yè)，重視科研成本，投資收益或是對社會的其他價值.另外，白酒行業(yè)的營業(yè)成本相對其他行業(yè)會比較高，因此并非是收入越高就代表這個企業(yè)運營的越好，要看其相對利潤的比率，如果企業(yè)的產(chǎn)品的利潤率越高，才能說明這個企業(yè)目前的生產(chǎn)經(jīng)營狀況比較優(yōu)異，值得投資.

從表2所示白酒行業(yè)的各個個股來看，貴州茅臺的得分是最高的，高達0.1641，要比排名第二的今世緣高出35.3%，這也與現(xiàn)實情況相符合，茅臺酒一直就是中國的“國酒”，廣受國內(nèi)外的美譽，甚至在中國形成了一定的壟斷地位，與今世緣拉開了相當(dāng)大的差距，而今世緣和五糧液在白酒行業(yè)中也具有相當(dāng)大的競爭力，但遠遠比不上茅臺，究其原因，主要是由于茅臺的銷售毛利率和凈利潤/營業(yè)總收入遠遠高于其他白酒企業(yè)，茅臺的銷售毛利率要比排名第二的今世緣拉開了接近30%的差距，這也是為什么茅臺的得分這么高的原因.而像金種子酒和會稽山這兩個企業(yè)排名這么靠后的原因，主要是由于其市盈率較高，像金種子酒的市盈率較高，說明其股價相對于自身的每股利潤來說溢價程度非常高，目前的股價相對于其公司本身的盈利能力來說到達了高位，投資獲利的可能性就比較低.

4.2 貴州茅臺的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測

4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層確立

根據(jù)2017年貴州茅臺和上證指數(shù)的周價格建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，最基本的一個問題就是在建立模型的過程中如何確定其隱含層的個數(shù)，這直接就影響到預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性.一般來說，隱含層的確定方法有下列幾種.

從表3隱含層的誤差分析來看，隱含層數(shù)目為3時相對百分比誤差和均方誤差均為最低，分別為0.5732和33.5486，因此選擇隱含層為3的三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行預(yù)測.由于模型變量不足，不能夠精確的預(yù)測股價的走勢，下面則對模型預(yù)測結(jié)果進行原因分析.

4.2.2 預(yù)測結(jié)果分析

由圖1可以看到，從實際與預(yù)測的價格對比的情況來看，實際價格與預(yù)測價格重合程度不算特別高，并且預(yù)測價格大部分位于實際價格以下，具有滯后性，這說明股票的實際價格是圍繞其系統(tǒng)價值與內(nèi)在價值之和而波動的.首先可以看到，貴州茅臺的實際價格從500多元漲到了接近700元，而網(wǎng)絡(luò)輸出值的波動相較于茅臺的實際價格來看相對較小，說明當(dāng)時股票市場的波動情況不大，而實際價格上漲幅度遠高于網(wǎng)絡(luò)輸出值的因素并非是市場因素所導(dǎo)致的，而其主要原因是因為茅臺的財務(wù)季報預(yù)期的影響，茅臺的財務(wù)報表出來之后，業(yè)績較上期又有新的增長，由此拉動茅臺價格上漲.因此，當(dāng)茅臺的實際價格位于其網(wǎng)絡(luò)輸出值曲線（系統(tǒng)風(fēng)險）時，因為這表明在大盤的影響下，茅臺的價格就應(yīng)該要達到網(wǎng)絡(luò)輸出值的這個價值，如今實際價格還比不上網(wǎng)絡(luò)輸出的價值，因此如果其長期內(nèi)在價值是被看好的情況下，說明此時價格被低估，應(yīng)該執(zhí)行買入策略并進行長期持有.

5 結(jié) 論

運用中國股票市場中白酒行業(yè)的股票基本面數(shù)據(jù)以及貴州茅臺個股數(shù)據(jù)進行研究后，得到如下結(jié)論.

第一，在中國的股票市場上，由于經(jīng)過長期的運行和交易體制發(fā)展，監(jiān)管不斷加強，光是通過短期炒作題材或者熱點股的風(fēng)險很大，有些人可能在短期內(nèi)收益比較大，但一旦失去自己投資理智，很容易就會出現(xiàn)竹籃打水一場空的情況.因此，只有在長期看好的情況下投資一只股票并長期持有，帶來的收益會相對比較可觀和穩(wěn)定.

第二，中國證券市場投資應(yīng)該按行業(yè)進行分類，根據(jù)不同的行業(yè)側(cè)重的指標(biāo)應(yīng)該是有所不同的，不能說看證券行業(yè)用銷售凈利率作為一個重要參考指標(biāo)來投資股票，對每個不同的行業(yè)要深入研究它的行業(yè)性質(zhì)，從主觀上篩選出合適的并且重要的指標(biāo)，再利用數(shù)學(xué)的方法（熵值法，主成分分析）來確定其權(quán)重，得到指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)和綜合得分，這樣才能夠根據(jù)有效指標(biāo)選取發(fā)展前景比較好的股票.

第三，確定好要投資的股票之后不要盲目的進行大筆投資，要耐心等待投資機會的出現(xiàn)，也就是常說的“低點”，相信股票價值終究是圍繞其內(nèi)在價值上下波動的，通過衡量長期股票價格的變動（建議以周數(shù)據(jù)或者更長周期的數(shù)據(jù)為研究對象），分析市場對個股的影響程度，一旦實際價格被低估時就可以買入，從而獲得投資收益.

參考文獻

[1] 王鳳蘭，聞邦椿.股價波動序列的綜合預(yù)測法研究[J].經(jīng)濟經(jīng)緯，2005（02）：64-65，109.

[2] WILLIAM L， RUSSELL P， RAGYSA J M. Forecasting the NYSE composite index with technical analysis， pattern recognizer， neural network， and genetic algorithm； A case study in romantic decision support[J]. Decision Support Systems，2002（32）：361-377.

[3] 張慧，周春梅.我國旅游上市公司經(jīng)營業(yè)績的評價與比較——基于因子分析和聚類分析的綜合研究[J].宏觀經(jīng)濟研究，2012（03）：85-92.

[4] 李坤，范國良.多元統(tǒng)計分析方法在證券投資中的應(yīng)用[J].科技資訊，2016，14（19）：76-78.

[5] 曲雙紅，李華.熵值法在價值投資決策中的應(yīng)用[J].鄭州輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報（自然科學(xué)版），2012，27（04）：102-104.

[6] 陳小玲.基于ARIMA模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的股價預(yù)測[J/OL].經(jīng)濟數(shù)學(xué)，2018，35（04）：30-34.

[7] 魏文軒.改進型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股票市場預(yù)測中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計與決策，2013（15）：70-72.

[8] 張秋明，朱紅莉.灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股價預(yù)測中的應(yīng)用研究[J].計算機工程與應(yīng)用，2013，49（12）：242-245，254.