多因子条件下ELMAN模型选股有效性的实证研究

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股票投资过程就是对股票未来价值进行合理预期并挑选出当前最有投资价值股票的过程。基于不同的投资理论,各种各样的选股模型层出不穷。本文在研究和分析各种投资理论和选股模型的基础上,提出了在多因子条件下基于投资者行为的分析选股模型应该有较好的选股效果。主要原因有以下三个方面:从股票投资的过程中看,投资者在综合考虑各个股票因子权重情况下,依据个人经验做出的对股票未来价格预判。任何基于风险的决策过程,都会涉及选择后果和与之相联系的各个因子权重的问题;从普遍的选股策略和选股方法上看,公司的发展有关指标、涉及公司财务状况和股票价格合理性指标、涉及股票交易状况的指标都是投资者在日常投资过程中用于股票价值评估的主要指标。同时,股票的价格是由不同的投资者买入与卖出的投资决定所形成的股票需求和供给决定的。ELMAN模型是一种基于计算机对不同条件下出现的可能性进行分析的概率统计模型。模型通过概率统计的方式对13个股票因子和股票涨跌的关系进行分析,计算各个股票因子在投资过程中的权重,并利用该权重关系对股票未来涨跌的情况进行实证研究。本文选取2015年1月-2016年1月的日交易数据作为生成模型判定函数的分析数据,选取2016年1月-2016年12月的日交易数据作为判定模型是否有效的实证数据。通过对相关数据进行分析和实证检验,可以得到以下的结论:ELMAN模型选出的判定为上涨的股票组合在未来的收益是高于市场指数的平均收益。从模型自身来看,相关模型选出的上涨和下跌的股票组合在未来收益上也有明显的区分程度。从模型有效性的分析过程来看,模型对各个股票因子权重计算的结果与统计分析结果一致。
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