摘要：近年來，各種新能源發(fā)電方式不斷涌現(xiàn)，光伏發(fā)電就是新能源發(fā)電的典型代表，光伏發(fā)電具有噪音零、零輻射、無排放、無污染等多種優(yōu)點。本文基于光伏建筑一體化板塊發(fā)展趨勢問題，通過使用加權(quán)最小二乘法、線性回歸、蒙特卡洛模擬法等方法，建立股票價格預(yù)測分析模型，運用matlab、SPSS、EXCLE等軟件，得到了所給37支股票的風(fēng)險排序。通過結(jié)果分析可以看出看出近10年來，盡管行業(yè)發(fā)展存在波動，但發(fā)展前景較好，總體來說光伏建筑一體化行業(yè)處于上升階段。

關(guān)鍵詞：擬合;線性回歸;風(fēng)險價值;蒙特卡洛模擬法

0 引言

2021年3月1日，國家電網(wǎng)公司發(fā)布的“碳達峰、碳中和”行動方案是首個央企發(fā)布的“碳達峰、碳中和”行動方案。光伏建筑一體化的建設(shè)必定擁有著良好的發(fā)展前景，通過對光伏建筑一體化相關(guān)企業(yè)未來發(fā)展趨勢的預(yù)測與評估，可以促使一部分投資者有針對性地進行投資活動[1]。另一方面，對于光伏建筑一體化趨勢與前景的研究可以推動碳市場和電力市場的協(xié)同發(fā)展，可以在推進全社會對于清潔光伏能源的認(rèn)知，有利于我國“碳達峰、碳中和”目標(biāo)的實現(xiàn)，該項研究具有重要意義。

1 風(fēng)險評估分析

本文對光伏建筑一體化板塊進行風(fēng)險評估，因此需要建立合適的數(shù)學(xué)模型，每一支個股進行風(fēng)險值的計算，并進行風(fēng)險大小的排序，以方便后續(xù)投資者的投資選擇。對于股票風(fēng)險值的計算，我們首先定義風(fēng)險價值，風(fēng)險價值是一種定量化描述金融機構(gòu)所面臨的風(fēng)險的主要方法，并以此刻畫投資風(fēng)險。因此，建立了蒙特卡羅模擬算法，并且基于此算法建立隨機過程模型，以此可以預(yù)測出每支股票的上證指數(shù)收益率及股票收盤價格。通過計算可以得到股票位于95%置信水平下的風(fēng)險價值，由此可以對其投資風(fēng)險進行評估，并此對37支股票在2021年6月份的投資風(fēng)險程度由高到低進行排序。假定某投資者擁有100萬資金，把收益和風(fēng)險比值最大的股票為優(yōu)先投資目標(biāo)，分別預(yù)測37支股票的未來走勢，計算各自的收益率，并根據(jù)該股票的歷史數(shù)據(jù)判斷投資風(fēng)險，通過計算我們可以得到收益-風(fēng)險比。此時確定股票是否買賣的方法是根據(jù)每天前五個收益和風(fēng)險比值最大的股票，以收益和風(fēng)險比值越高占比越重的方式分配投資資金。

2 風(fēng)險價值（VaR）的估算過程

風(fēng)險價值（VaR）于1993年提出，風(fēng)險價值的意義是在一定概率水平 %（置信度） 下，某一金融資產(chǎn)或證券組合價值在未來特定時期內(nèi)的最大可能損失[2-3]，是一種常用的描述金融交易、市場波動風(fēng)險的模型。

考慮到蒙特卡洛模擬法是在正態(tài)分布的條件下利用標(biāo)準(zhǔn)差來判斷風(fēng)險，因此我們首先對上證指數(shù)收益率進行正態(tài)性檢驗，Q-Q圖是正態(tài)性檢驗最簡單、最直接的方法。如果滿足正態(tài)分布，則Q-Q圖反映出的應(yīng)該是一條直線。

為此，我們利用SPSS工具對37支股票的上證指數(shù)收益率進行正態(tài)性檢驗，得到上證指數(shù)收益率的Q-Q圖1所示（僅展示前兩只股票的Q-Q圖）：（見圖）

通過對37支股票上證指數(shù)收益率的Q-Q圖的分析，我們有理由認(rèn)為上證指數(shù)收益率近似服從正態(tài)分布，故可以采用蒙特卡洛模擬法。

對于給出的37支股票，我們首先利用給出的日期內(nèi)上證指數(shù)收盤價格數(shù)據(jù)，計算出題目中讓求的2021年6月份的上證指數(shù)的VaR，選取置信水平為95%。我們采用幾何布朗運動作為上述上證指數(shù)變化的隨機模型，他的離散形式可以表示為：

上式中 就是2021年6月份某日的收盤價格。

多次重復(fù)上述步驟，重復(fù)1000次可以得到一組數(shù)據(jù) ，表示1000個可能的收盤價格。

最后，計算VaR。將上述得到的1000個數(shù)據(jù) 按照從小到大的順序排列，找出這一組數(shù)中最小的5%，并且記處于5%分位點的數(shù)據(jù)為 。那么，在置信水平為95%的條件下，可以求出該股票的VaR值。通過matlab工具對上述過程進行編程，我們可以很容易地得到37支股票的VaR值，并將這些VaR值進行從小到大排列?；谏鲜龇治觯琕aR越小對應(yīng)的股票地風(fēng)險越小，由此我們可以對這7支股票按照投資風(fēng)險由低到高的排序。

基于以上求得的數(shù)據(jù)，對于投資者的投資方案的確定，我們首先建立收益和風(fēng)險的比值這一概念。對于投資者來說，它們關(guān)心的主要是投資所帶來的收益，并且在投資過程中規(guī)避風(fēng)險，以獲得更大的收益。

3 37個企業(yè)風(fēng)險投資大小排序

通過1000次收盤價格的求解，在置信水平為95%的條件下，對每支股票重復(fù)求解，可以得到37支股票的VaR值，按照風(fēng)險從小到大的排序，結(jié)果如表1所示：

5 結(jié)束語

本文利用層次分析法在計算指標(biāo)權(quán)重上的優(yōu)勢將其運用到板塊指數(shù)計算方法中，形成了一種基于層次分析法的板塊指數(shù)構(gòu)建方法，并將該方法應(yīng)用在板塊指數(shù)移動平均線計算中，通過對比擬合結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于層次分析法的板塊合成指數(shù)構(gòu)建方法表現(xiàn)出較好的擬合效果，同時證實了該方法的有效性。我們可以將該方法推廣應(yīng)用到管理決策、經(jīng)濟項目題分層系列化、問題投資、人員評優(yōu)評先等多種領(lǐng)域。

參考文獻

[1]梁遠妮.基于層次分析法的上市公司盈利能力分析——以珠海格力電器股份有限公司為例[J].質(zhì)量與市場，2020（22）：48-50.

[2]陸雄文.管理學(xué)大辭典：上海辭書出版社，2013年.

[3]王敏，袁圓.基于層次分析法的合成指數(shù)構(gòu)建方法[J].現(xiàn)代商業(yè)，2020（02）：161-163.

作者簡介：司徒遠（2000年8月7日），男，廣東開平，廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院，本科，研究方向：計算機科學(xué)與技術(shù)