证券投资行为中的统计模型分析

证券投资行为中的统计模型分析

作者：周加颖

来源：《中国经贸》2016年第13期

【摘要】证券投资是一种收益与风险并存的投资产品，降低风险、实现收益最大化是每一位投资者的目标。所以，投资者需要掌握一定的分析方法。本文针对证券投资行为分析中的问题，对统计模型分析法展开分析与研究。

【关键词】证券；统计学；模型

证券投资自进入我国以后一度掀起了投资热潮，如今低迷的股市也并未冷却投资者的捞金欲望。影响证券价格走势的因素有很多，投资者进行技术分析是降低投资风险的唯一途径，目前应用比较广泛的技术分析方法是统计模型分析，以下将对此进行相关阐述。

一、证券投资分析中需要注意的问题

证券投资分析分为基本分析与技术分析两种，以投资周期论，各有优缺点。

基本分析应用简单，适合长期投资成熟和预测精确度要求较低的投资领域，对短期投资作用不大。技术分析专业性强，有一定难度，适合短期投资。在证券投资业内有“长看基本”、“中看政策”、“短看技术”的说法，这也是每一位证券投资者需要注意的问题。

二、统计模型分析的基本概述与分类

一般情况下，回归分析、聚类分析以及判别分析，统称为统计模型分析，是统计数学中的分析方法，在现今的社会发展中，信息业、金融业、市场分析等多各领域早已广泛应用。

1.基于两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的统计分析方法被称为回归分析。自变量少的被称为一元回归分析，反之则称为多元回归分析；回归分析还有线性与非线性区别，因为自变量和因变量之间的关系存在着不同类型的关系。

2.类聚分析是一种重要的人类行为，是分析物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类分析主要以相似为基础，将收集来的数据进行分类为目标

3.判别分析是一种多变量统计分析方法，又被成为“分辨法”。判别分析进行的条件是分类已经确定，根据研究对象的各种特征值判别其类型的归属。判别分析是一种分析确定某以样本应该归属何类的方法，原理是用研究对象的数据确定判别样本函数中的特点系数，并计算出判别指标。

三、证券投资中的统计模型分析

统计模型分析是一种在证券投资中应用最为广泛的分析方法，主要因为在对证券走势分析时，统计模型分析的准确率较高，对证券投资分析具有巨大作用。统计模型分析是每一位资深证券从业者或操盘手必须了解掌握的专业知识。

1.相对数

在证券投资中，相对数是一种用来做比对的指标，是生活中两个相关的经济指标对比数值，这个对比数值可以体系两种不同的经济现象，可以根据这个抽象的对比数值分析证券价格的走势，在证券投资行业中有3种常用的对比指标，具体如下：

（1）指标一：证券发行总量/国内生产总值

可以将国家在筹集资金的过程中证券在其中所占的比例和所起的作用大小清晰的展现出来。

（2）指标二：证券发行所剩总量/银行贷款总金额

它具有对比出证券投资筹资总金额和银行贷款总金额大小的作用，一个国家的金融发展程度、规模、效率都会因此而展现。

（3）指标三：证券在企业总资产和总负债额中所占的比例

经验稳增长政策对企业的影响、企业的经济自主水平以及能力均可以从这个比例指标展现出来。

不仅如此，分析上市公司资本时也可以使用经济相对指标，投资者在投资之前，可以通过相对数简要分析上市公司股票的合理性结构，并且可以比较其他同行业上市公司股票结构，进而做出合理性分析。这种相对数分析法在对各方面水平不相上下的同一行业上市公司股票进行分析时，效果最为明显，对投资者制定投资决策有很大帮助。通过对某企业周期性财务指标的比较和分析，可以预测该企业未来的发展趋势。能有预测企业财务状况以及未来发展的指标还有很多，无论是证券投资工作人员，还是证券投资者，在分析行情走势时，这些指标都是具有借鉴和参考价值的有效数据。

2.均值——方差模型

证券投资行为中，均值——方差模型可以使投资总量风险减少，利用组合证券理论进行分析。基于均值——方差模型下证券选择模式的建立，采用的是二次规划法，证券之间的关系情况用相关系数来表示，原理是通过方差度量风险。具体分析如下：

某项证券投资行为进行时，投资者应该利用均值——方差模型做出相应的分析，将收益率这个随机变量设为，用E（γ）代表证券预期收益率大小的数学期望值，也就是说，该证券的

获利能力强弱，是由E（γ）决定的，E（γ）越大、收益能力就越强。设该项证券投资风险为方差D（γ）。如果投资者选择的证券为n种，那么γ1，γ2，…，γn，就是相对的收益率，用向量（γ1，γ1，…，γn）T，表示，用表示期望值向量，各种证券的收益率均可以通过这个期望值向量来体现，第i种证券的风险，用方差来反映，那么第i种证券的协方差，与第j种证券收益率的相关关系，为，这n中证券收益率协方差的矩阵如下：

通过样本数据中可以估计获得μ与V。故此，投资者可以根据这种分析的方法，估计出各种不同证券之间的收益和风险，增加获利几率，减少总投资风险。

四、总结

证券投资行为中的统计模型分析不止以上两种，还有Markov模型、Bayes模型、随机优势选择模型等等，这些统计模块的应用，可以通过分析不同类型的数据，降低在投资行为中所面临的风险。在证券投资领域中，无论投资者的投资周期长短，只有熟练掌握正确的分析方法，方能提高收益的几率。

参考文献：

[1]陶予涵.证券投资实践中的统计分析[J].金融经济，2014（22）：123-125.

[2]郭佳楠.统计学在证券投资中的应用研究[J].商，2016（6）：202.

[3]王伟，邓春林.随机占优理论及其在证券投资组合风险模型中的应用[J].湘潭大学学报：哲学社会科学版，2014，38（6）：74-78.

作者简介：

周加颖（1995—），籍贯：湖南省长沙；专业：电子商务。