模糊聚类分析在股票分析中的应用

ｗｅｅ ｃ ｎ ｏ ｉａｅ ｏ ｒｆｅ ｔｔｅｐｒｆｔｂｌｔ ｆｌ ｔｄ ｃ ｍｐ ｎｅ ｎ ｅ ｅ ｆｄ ｖ ｌｐｍｅ ｔｗｈｃ ｒ ｖｄ ｓｇ ｏ ａ ｉ ｏ ｈ ｌｓｉ ｃ ｔｏ ｎ ｓｅ ｓ ｎ ｒ ｏ ｓ ｌｄ ｔｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｏ ａ ｉ ｙ ｏ ｉ ｅ ｏ ａ ｉｓａ ｄ ｌｖ ｌｏ ｅ ｅｏ ｌ ｉ ｉ ｓ ｎ ｉｈ ｐ ｏ ｉｅ ｏ ｄ ｂ ｓｓｆｒｔｅ ｃａ ｓｆ ａｉｎ ａ ｄ ａ ｓ ｓｍｅ ｔ ｉ
多项财务指 标 来反映 上市公 司 的盈利 能力和 发展 水平 ， 为分 类和 评估 上市公 司的优劣提 供 了很好 的依 据 。
Ａｂｔａｔ ｓｒ ｃ ：Ｗ ｈ ｎ ｍａ ｉｇ ｓｏ ｋ ｉｖ ｓｍｅ ，ｙ ｕ ｎ ｅ ｏ ａ ｌｚ ｎ ｅｅ ｔｔ ｏ ｅｓｏ ｋｓｗｉ ｔｏ ｏ ｔ ｂｌｔ ｎ ｏ ｄ ｆ ｎ ｉｌｃ ｎ ｉｉｎ Ｓ ｓ ｔ ｅ ｋｎ ｔｃ ｎ ｅ ｔ ｎｔ ｏ ｅ ｄ ｔ ｎａｙ ｅ ａ ｄ ｓ ｌｃ ｈ ｓ ｔｃ ｔ ｓｒｎｇｐｒｆ ａ ｉ ｙ ａ ｄ ｇ ｏ ｎａ ｃａ ｏ ｄ ｔ Ｏ ａ ｏ ｈ ｉ ｉ ｉ ｏ ｒｄ ｅ ｎ ｅｔ ｎｔ ｉｋ ｅ ｕｃ ｉｖ ｓｍｅ ｒｓ ．Ｈｏ ｖ ｒ ｔｅｅ ａ ｅ ｍａ ｙ ｙ ｅ ｏ ｔｃ ｉｄｅ ｗｅ ｅ ， ｈ ｒ ｒ ｎ ｔｐ ｓ ｆｓｏ ｋ ｎ ｘ， ｗｈ ｃ ｈ ｖ ｄｆｅｅ ｔ ｉｈ ａ ｅ ｉ ｒｎ ｍｅ ｎｎｇ ， ａ ｄ ｏ ｆ ａｉ ｓ ｎ ｈ ｗ ｔ ｎ ｅ ｒｔ ｈ ｖ ｒｏ ｓ ｉ ｄｃ ｔｒ ｏ ｉｔｇ ａｅ ｔ ｅ ａ ｉｕ ｎ ｉａｏｓ
ｔｇ ｔｅ ｓｖ ｒ ｍｐ ｒａ ｔ Ｔｒ ｄ ｔｃ ｌｔ ａ ｐｅ ｒ ｌ ｓｉ ｅ ｙ ｆ ｚｙ ｃｕ ｔｒａ ａｙ ｉ ｎ ｔｅ ｓｏ ｋ ｍａｋ ｔａ ｍｂ ｒ ｏ ｎ ｎ ｉｌｉ ｄｃ ｔｒ ｏ ｅｈ ｒｉ ｅ ｙ ｉ ｏ ｔｎ ． ａ ｅ ｓｏ ｋ ｐ ａｅ ｓｍ ｌｓｗｅ ｅ ｃａ ｓｆ ｄ ｂ ｕ ｚ ｌｓｅ ｎ ｌｓｓ ｉ ｈ ｔｃ ｒ ｅ ｎｄ ａ ｎｕ ｅ ｆｆ ａ ｃａ ｎ ｉａｏ ｉ ｉ ｓ
Ｆ ＝ ．７ ＊ ０ ２ ２ Ｘ６ ＋ ． ５ ＊ １ ０２ ５ Ｘ １＋ ．６ ＊ ０２ ０ Ｘ７ ＋ ． ３ ＂ ０ ２ ４ Ｘ８ ＋ ．５ ＊ ０ １ ６ Ｘ９ ＋
０． １ Ｘ １ ＋ ０３ Ｘ １ —０．７９ Ｘ ２ —０．９４ Ｘ２１ —０．７ Ｘ２２ ＋ １ｌ ５ ０． ４＂ ６ ０ ＂ ０ ０ ＂ ０ ２＂ ０．３３ Ｘ２８ １ ＊ Ｆ ＝ ２ 一０．３ Ｘ １＋一 ０１ Ｘ６ ＋ ０１ Ｘ７ ＋ ０１ Ｘ８ —００２ Ｘ９ — １５ ０． ３＂ ０． ０ ０． ８ ． ６＊
中 国股 市 的 发 展 已颇 具 规模 ，投 资手 法和 证 券 监 管 方式 日渐 成 熟 ， 高投机、 高市盈率、 价格严重偏离其价值 的现象将逐步纠正。 理智 的 上 市 公 司 数 量 的 不 断 增 多 ， 果 再 和 以往 一 样 ， 对 上 千 种 股 票 胡 股 票投 资 者 ， 会 更 加 重 视 上 市 公 司 的经 营 业 绩 ， 视 股 票 自身 的 如 面 将 重 乱 抓一 气 ， 运 气 ， 至 受 各 种股 评 和 谣 言 所 左 右 ， 很 难 走 向理 性 品质 。板 块 是 指 具 有 共 同 特征 的股 票群 。股 市 中 的板 块 可 以 从行 业 碰 甚 是 和 产 业 、 域 、 间 、 殊题 材 等 多 种 角度 来 划 分 。 面对 众 多股 票 及 地 时 特 每个公司的众多财务数据 ， 怎样 才能客观 、 全面、 准确地 分析并选 出 基金项 目： 本论文为学期课程《 证券投 资学》 的研究成果。 作者简介 ： 成榕 （９ １ ， 黑龙江黑河人 ， 士， １８ 一）女， 硕 讲师 ， 研究方向 ： 证券投资。 各板块及板块 内的绩优 龙头股和潜 力股 呢？ 本研 究用模糊聚 类分析 以得 到 下 面 的 因子 得 分 函数 ：
Ｖａｕ ｇｎ ｅ ｉ ｇ ｌ ｅ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ
慧
・
１５ ・ ７
模 糊 聚 类 分 析在 股 票分 析 中的应 用
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｆＦｕｚ ｙ Ｃｌ ｔ ｒｎｇ Ａｎａ ｙ ｉ ｎ Ｓｔ ｃ ａ ｙｓｓ ｐｌｃ ｔｏ ｏ ｚ ｕｓｅ ｉ ｌ ｓｓ ｉ ｏ ｋ Ａｎ ｌ ｉ
成榕 Ｃ ｅ ｇＲｏ ｇ ｈｎ ｎ
（ 黑河 学 院 ， 黑河 １ ０ ） ￣３
Ｈｅｈ ｏｌｇ ， ｉｅ１ ３ ， ｈｎ ） ｉｅＣ ｌ ｅ Ｈｅｈ ￣ ０ Ｃ ｉａ ｅ
摘要 ： 进行 股票投 资的时候 ， 在 需要 分析 和选择 那 些获 利能 力强 ， 务状 况 良好 的 股票 ， 财 以减 少投 资风 险 。 但是 股 票评价 指 标又有 许 多种 ， 他 们 的含 义各 有 不 同， 何把各 种指 标 综合 在 一起是 非 常重要 的 。应 用模 糊聚 类分 析 方法 对股 票 市场上 商业 贸 易板 块样 本 股票 进行 了分 类 ， 如 综合
１ ｅ ｐ ４６ １ Ｏ８ ４ Ｆ ＋ ．３ ＂ ２ ０２ ５ Ｆ ＋ ｘ （ ．１ ＋ ．７ ＂ １ ３６ ６ Ｆ — ．１ ＂ ３）
参 考 文献 ： 【］ 兵 ， 佑 鹏 ． １杨 柯 非财 务 指 标 影 响 上市 公 司 财 务 危 机 预 测 能 力 的 实 证 研
由该概率模型 ， 若算 出概率 Ｐ Ｏ５ 则可 以预测该企业 无风 险， 究 『１ 会 通 讯 （ 术版 ）２ ０ （ １． ＞ ．， Ｊ． 财 学 ，０ ５ １ ） 若概率 Ｐ ０５ 则预测该企业有风或者说有即将被特别 处理 的危 险， ＜ ．， 【】 ２郝其 友 ， 冠男 ， 傅 辛万 光． 财务预 警模型 实证研 究综 述Ⅲ． 山东经济 ， ２０ （ ． ０ ６ ３） 这样 ， 就可 以用此概率模型进行预测和检验 了。 ［】 ３彭韶兵 ， 邢精平． 公司财务危机论［ ． Ｍ］ 北京： 清华大学 出版社，０ ５ ２０． ３３模 型的检验和预测 ． ［］ ４高培业 ， 张道奎． 企业失败判别模型实证研 究【１ Ｊ统计研究，０ ０ １ ． ． ２ ０ （０） 利用 以上的模型公式 ， ６ 将 ６个建模样本带入计算 ， 经验 算总体 ［］ 世 农 ， 贤 义 ． 国 上 市 公 司 财 务 困 境 的预 测 模 型 研 究 ［１ 济 研 ５吴 卢 我 Ｊ经 ． 检 验 准确 率 为 ９ ．８ ， 明 整体 检 验 效 果 很 好 。 ２９ ％ 说 究 ，０ １６） ２０（ ． 为 了更 好 地 说 明该 模 型 的代 表 性 和 准 确 性 ，我 们 另 挑 选 了 ４ ３ ［］ ６陈晓 ， 陈治鸿． 业财务 困境研 究的理论、 企 方法及应 用［． Ｊ 中国会计与 ］ 家企业进行检验 ， 经验 算总体检 验准确率为 ８ ． ％， ８３ 从而再 次说 该 财 务 研 究 ，００ ６ ． ７ ２０（ ）
中 图分 类 号 ：８ Ｆ３
文 献 标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ６ ４ １ （０ １０ — １５ ０ １０ — ３ １２ １ ）９ ０７ — ２
Ｏ 引 言 化， 取得投 资成功 的。随着 中国的股市正 在逐 步走向完善、 规范 ， 价 在 中国 股 市 发展 的初 级 阶段 ， 场 规 模 小 ， 市 公 司 数 量 少 ， 市 上 股 格 及 其 内在 价值 回 归是 未来 股 市 发 展 的 重 要 方 向。 票 的 档 次将 不 股 民 的投 资 观 念 和操 作 方法 不 太成 熟 ， 投机 性 比较 强 。 而 时至 今 日， 断拉开 ， 然 成长率高的绩优股会越来越受到投资者的追捧 。过 去那种
ｏ ｒ ｓ ａ ｏ ｓ ｏ ｉｔ ｄ ｃ ｍｐａ ｅ ． ｆｔ ｐ ｏ ｎｄ ｃ ｎ ｆｌｓ ｅ ｏ ｈｅ ｎｉｓ
关键词 ： 模糊 聚类 分析 ； 股票分 析 ； 资风 险 投
Ｋｅ ｒ ｓ ｕ ｚ ｌ ｓｅ ｎ ｌ ｓｓ ｔ ｃ ｎ ｙ ｉ；ｉ ｖ ｓｍｅ ｔｒｓ ｙ ｗｏ ｄ ：ｆ ｚ ｙ ｃ ｕ ｔ ｒａ ａ ｙ ｉ ；ｓｏ ｋ ａ ａ ｓｓ ｎ ｅ ｔ ｎ ｉ ｋ ｌ
方法 具 有 一定 的适 用 性 和推 广性 。
４ 结 论
财 务 风 险 预 警 模 型 的 建 立 与 应 用 ，就 是 结 合 计 量 经 济 学 中 的 Ｌｇｓｃ回 归 方 法 和 因 子 分 析 方 法 ，充 分 应 用 企 业 现 有 的 信 息 化 系 ｏｉｉ ｔ
统 ， 置 并 观 察 一 些 敏 感 性 财 务 指 标 的 变 化 ， 企 业 或 集 团 可 能 或 设 对 将 面 临 的财 务 危 机 实 现 预 测预 报 ， 同时 通 过 信 息 系 统 的 运 作 、 分析 、 ０． ６＊ ８ ０７ Ｘ２ 预 报信 息 ， 财 务 风 险进 行 及 时 有 效 处理 。 对 Ｆ ＝一 ０ ３ ０．５５＊ Ｘ１ —０．７ Ｘ６ —０． ９＂ ０ ９＊ ０５ Ｘ７ －０２２１ Ｘ８ ＋ ３８ Ｘ９ — ． ＊ Ｏ． ７＊ 本 文 在 前 人研 究 的 基 础 上 ，将 所 选 财 务 指 标 分 为 企 业 盈 利 能 ０７０１ ． Ｘ１ ＋Ｏ．８９ Ｘ １ ＋０．０ Ｘ２ ５ １ ＊ ６ １ ０＂ ０ ＋ １ ３＊ ０． ２ Ｘ２１ ＋ ０６ Ｘ２ Ｏ． ５＊ ２ ＋ 力 、 业 营 运 能 力 、 企 企业 偿 债 能 力 、 业 发 展 能 力 几 个 方面 ， 刨 新 企 并 ０３９ Ｘ２ ． ３＂ ８ 地 加 入 了 企 业 风 险 水 平 指 标 对 我 国 外 贸 上 市 企 业 的 财 务 预 警 模 型 根 据 这 个 得 分 函数 ， 可 以将 ９个 变 量 的 信 息 转 化 为 ３个 因 子 进行 了更具综合性的研 究。运用 多种指标筛选 方法提取 出 １ 个 既 就 １ 的信 息 ， 即简 化 成 ３个 主成 分 变量 。 下 面 就 以此 ３个 因子 进 行 相 应 有显 著 性 差 异 又 有 利于 提高 模 型 预 测 度 的财 务 指 标 ， 据 筛 选后 指 根 的 Ｌｇ ｔ ｏｉｉ ｓ ｃ回归 分析 。 标特点 ， 进行 了基 于 因子 分 析 的 Ｌ ｇｓｃ回 归建 模 ， 终 得 出 了一 个 ｏｉ ｉ ｔ 最 ３２财 务预 警模 型 构 建 ． 适 合 外 贸 上 市 企业 的具 有 较 高 总 体 检 验 ；确 率 的财 务 预 警 模 型 。 隹 但 利 用 以上 三 个 因子 的得 分 函数 ， 原 ９个 变 量 的值 输 入 得 分 函 本 文 仍 存 在 一定 的局 限性 。 首 先 ， 标 提 取 方 面并 没 有完 全 收纳 该 将 指 数 中 ， 可 以得 到 新 的 因子 变 量 Ｆ 、２ Ｆ 。 就 １ Ｆ 、 ３ 行 业 有 代 表 性 的 或 能 非 常好 区 分 该 行 业 中 Ｓ Ｔ公 司 与 非 Ｓ Ｔ公 司 的 在 步骤 １中输 入 的 变量 ：Ａ １ １， ＦＣ ＦＡＣ２ １， ＦＡＣ３ １ 。 指 标 ， 以 在 下 一 步 的研 究 中 继 续 完 善 指 标 的提 取 ， 对 预 警 模 型 可 针 由表 ５可以看出 ， 个变量和 常数量的相伴概率 都较小 ， 以 变量选择 的狭 窄性 ， 三 若 重新 考虑 设计 预警变量 ， 当引入一 些表外项 适 默认的显著水平来 判断 ， 小于性水平 ， 都 即能够满足要求 ， 因此可 以 目。其 次， 本文建立的财务预警模型虽然具有较高 的总体检验准确 看 出 ， ３个 因子 变 量 得 到 的 回 归模 型 拟 和效 果不 错 。 由 率， 但模 型 自变量权 重的显著 性并不十 分满 意， 可对模 型的优化进 因此 ， 由表 ５得到 ｌｇ ｔ ｏｉｉ ｓｃ预测概率模型 ， ： 即 行 进 一步 的研 究 。