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在聂夫执掌的31年间,温莎基金的总投资回报率为55.46倍,平均年复合回报率达13.7%,这个纪录在基金史上尚无人能与其媲美。
在退休前,聂夫还一直兼任威灵顿管理公司的副总裁和经营合伙人。聂夫的成功之道,并不在于使用了高深的投资技巧及数学模型,而是广为人知的低市盈率投资法。
对于A股市场的投资者,聂夫的投资之道完全可以复制,因为低市盈率投资法很容易做到量化选股,而且回溯检验的结果相当不错。
我们运用修正过的聂夫选股方法对2005年5月初至2012年12月底的A股市场进行了回溯检验,结果表明,聂夫之道在A股市场可以取得44.12%的年化复合收益率,而同期沪深300指数的年化复合收益率只有13.86%,聂夫之道投资法的年化超额收益达到30.26个百分点。
在24个分季度检验区间中,“聂夫之道”跑赢沪深300指数的次数达到16个,占比为66.67%,单季最高超额收益达到56.77个百分点;在8个超额收益为负的检验区间中,单季最高超额负收益只有10.69个百分点。
此外,我们还将“聂夫之道”与公募基金进行了对比。在全部公募基金中,排名第一的是华夏大盘精选,有“公募一哥”之称的王亚伟从2005年5月开始执掌该基金,直至其于2012年5月离开华夏基金。该基金在2005年5月初至2012年12月底的期间收益率达到1149.07%,即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金,在2012年12月底基金净值将达到12.49元。
作为比较,“聂夫之道” 在2005年5月初至2012年12月底的期间收益率达到1549.70%,即2005年5月初买入价值1元的大盘精选基金,在2012年12月底基金净值将达到16.49元。
如果“聂夫之道”是一只基金,那么其收益率战胜了以王亚伟所领衔“华夏大盘精选”为代表的全部公募基金;此外,与包括开放式和封闭式在内的全部公募基金相比,“聂夫之道”还有一个非常明显的优点,即投资者可以根据自己的决定在任何期间买入和卖出。
7月17日-7月23日的五个交易日中,根据Wind统计,在其所覆盖的券商研究报告中,对沪深300指数的300家成份股公司,业绩调升22家,调降28家。
过去一个月,沪深300指数成份股业绩调升73家,调降120家。
截至7月23日收盘,沪深300指数成份股按总市值除以预测总利润计算的2013年PE平均值为8.1,按照总市值从大到小分为5个区间,同样按照上述方法计算的市盈率平均值分别为6.92、14.36、16.5、17.35、18.19。
相比一周前(7月16日),沪深300指数成份股预测总利润减少0.02%,由19630亿元变为19627亿元;市盈率平均值减少1.48%,由8.22变为8.10。
相比一个月前(6月23日),沪深300指数成份股预测总利润减少0.26%,由19678亿元变为19627亿元;市盈率平均值减少1.33%,由8.21变为8.10。
截至7月23日,过去一周(2013年报告期)每股收益预测上升和下降前10名、过去一周(2013年报告期)评级上升和下降前10名分别如左侧表格所示。
截至7月16日,过去一个月(2013年报告期)每股收益预测上升和下降前10名、过去一个月(2013年报告期)评级上升和下降前10名分别如右侧表格所示。 Wind评级的1分至5分,分别对应“买入”、“增持”、“持有”、“中性”、“卖出”。
创一年新高(新低)股票概况
7.18-7.24期间,共计270只股票创一年新高,创新高个股数量位列前三位的行业(申万一级行业分类)分别是信息服务(75只)、机械设备(36只)、医药生物(36只)。上述股票的加权平均市盈率(2012年年报)为59.55,加权平均市净率(2012年年报)为5.36,期间最高股价的平均值为21.61元。
7.18-7.24期间,共计52只股票创一年新低,创新低个股数量位列前三位的行业(申万一级行业分类)分别是采掘(10只)、交通运输(6只)、建筑建材(4只)。上述股票的加权平均市盈率(2012年年报)为13.81,加权平均市净率(2012年年报)为1.44,期间最低股价的平均值为7.71元。
本期创新高股票的总市值为22524亿元,创新低股票的总市值为9540亿元,两者之比为2.36:1。
胜券投资分析
第41期回顾
牛股通常具有相似的特征,也就是我们这里说的“牛股基因”。胜券投资分析揭秘的牛股基因通常体现在以下四个方面:
首先,牛股表现出良好的成长性。胜券投资分析通过个股的净利润评分、价格相对强弱评分以及两者相结合的综合评分为广大投资者提供了一种快餐化的基本面选股方式,经过历史回顾检验,牛股往往是综合评分超过80分的股票。只有这些股票有着表现优异的基本面,而优异的基本面往往是支撑其股价不断上涨的动力。
其次,发展前景良好的行业是孕育牛股的温床。关注胜券的投资者可以发现,胜券投资分析近期重点分析的股票往往集中于医药生物、信息服务等胜券行业排名靠前且整体强势的行业。牛股往往是这些行业中表现不俗的股票。
第三,牛股往往在跌跌不止的行情中具有抗跌性。胜券一度强力解读的牛股恩华药业(002262.SZ)和上海家化(600315.SH)等在2012年大盘的颓势中股价逆市上扬并不断创出52周新高;在年底大盘回暖后再创佳绩。当然,这些股票也不是直线上涨的,在股价攀升的过程中不免有回调,此时正是对投资者心理的考验。胜券投资分析认为,对于基本面和政策面以及大盘都没有发生重大变化的个股发生回调时,投资者可以根据卖出止损策略操作并等待下一个投资时机的到来。
第四,在回暖的行情中不断的创出52周新高并伴随明显的放量往往是牛股启动的标志。这里的放量至少是当天的成交量相比于50日平均移动成交量上涨40%-50%以上。
神奇公式的核心是“低价买入优质股票”,所选用的两个指标是投资回报率(ROTC)和收益率(EBIT/EV),其中投资回报率筛选出来的是“好公司”,收益率筛选出来的是“好价格”。
“好公司”主要是对上市公司的相关财务指标进行衡量,即以基本面为导向的分析,所选出的都是一些“质优”的公司,这个指标相对容易确定。
在计算“好公司”得分时涉及的财务指标主要包括营业收入、营业成本、流动资产合计、流动负债合计、短期借款、投资性房地产等。
“好价格”的目标是“低价”股,但什么样的股价水平才算“低”呢?又该如何发现市场上被低估的股票呢?对此,以价值为导向的投资理论认为,低价是相对于企业的内在价值而言,但内在价值的确定又非常繁杂,神奇公式采用的是一种最便捷的方式,即观察股票的价格走势,通过股票的价格涨跌及市值变化筛选出符合条件的“质优低价”股。
在计算“好价格”得分时涉及的财务指标主要包括营业收入、营业成本、短期借款、应付票据、长期借款、少数股东权益等。
神奇公式的目标并不是单纯的寻找“好公司”或者“好价格”,而是寻找能够将上述两个因素进行最佳组合的公司,也就是“综合得分”占优的股票。
尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势,但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型,而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器,不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统,设计各种交易手段,有着较为复杂的数学计算与技术要求,现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外,量化交易者,俗称宽客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以,人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰(Narang,R.,2012)描述了量化交易系统的典型构造,打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向,风险控制模型用来限制风险暴露,交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本,投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡,然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础:有了数据,就可以进行研究,通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心,即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展,量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为,如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略,如匹配交易或携带交易。近年来,高频交易成为量化投资的重要内容,基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏(2012)将量化投资的主要内容分为以下几个方面:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于:纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异
在传统的证券投资学中,投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想,后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类,而量化投资则是“利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程”。从概念看,量化投资既不是基本面分析,也不是技术分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技术分析,关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示,本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。
(一)资产定价与收益的预测
根据组合优化理论,投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合,获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合,认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价,超过的部分就是超额收益,即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显著正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中,法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说,在因素定价方面,量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择,证券投资学认为,对资产价格的影响,长期应主要关注基本面因素,而短期应主要关注市场的交易行为,即采用技术分析。在量化投资中,主要强调按照事先设定的规则进行投资,这在一定程度上与技术分析类似。但是,在技术分析中,不同的人会有不同的结论,而量化投资则强调投资的规则化和固定化,不会因人的差异而有较大的不同。另外,量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。
(二)无套利条件与交易成本
在证券投资学里,流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券,投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现,如套利交易。根据套利定价理论,一旦市场出现无风险的套利机会,理性投资者会立即进行套利交易,当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中,对市场中套利限制与非流动性的关注较少,这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下,金融资产交易的过程及其结果,旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中,不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而,从量化投资的角度看,为了降低交易带来的价格冲击,能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性,因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲,量化投资时的交易成本不仅包括交易费用,更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。
(三)风险控制与市场情绪
在证券市场中,高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时,不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中,系统性风险主要源于宏观经济因素,非系统性因素则主要源于行业、公司因素,并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中,较多地使用因素定价模型,不仅会考虑市场经济因素,而且会考虑交易行为等因素,只是不同的模型有不同的侧重点,在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外,量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,隐藏着巨大的风险。另一方面,市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素,理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外,在一般的投资过程中,市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而,在量化投资中,更多的交易都是通过计算机来实现的,如程序交易等,这样以来,投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以,在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪,主要是通过承担适度的风险来获得超额回报,因为毕竟减少风险也减少了超额回报。
(四)执行高频交易与算法交易
在对未来收益、风险和成本的综合权衡下,实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标,量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略,这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里,技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势,其中,长期和中期趋势有参考作用,短期趋势的意义不大。然而,随着计算机信息科技的创新,量化投资策略之间的竞争越来越大,谁能运作更快的量化模型,谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间,从而赚取高额利润。于是,就诞生了高频交易:利用计算机系统处理数据和进行量化分析,快速做出交易决策,并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有:处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略:自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法:产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行,目前“算法交易”比较流行。算法交易优化买卖指令的执行方式,决定在给定市场环境下如何处理交易指令:是主动的执行还是被动的执行,是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。
三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考
从上述分析可以知道,量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异,因此,在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。
(一)市场微观结构与流动性冲击
在理性预期和市场有效假说下,市场价格会在相关信息披露后立即调整,在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里,一般认为价格的调整是及时准确的,然而,现实的世界里,价格调整需要一个过程。在不同的频率下,这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中,短期的价格调整是瞬间的,影响不大。然而,在高频交易中,这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型:存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响,解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程,认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型,这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系,强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容,因而,为了加强证券投资学的实用性,应关注市场微观结构的内容与发展。
(二)业绩评价与高杠杆
对于证券组合而言,不仅要分析其超额收益和成本,还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中,一方面要考虑风险的衡量,另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中,组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言,市场时机和管理者的能力依然重要,然而,量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素:高杠杆。量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,在市场好的时候扩大收益,但在市场不好的时候会加速亏损,这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里,业绩评价主要考虑经风险调整的收益,很少考虑其杠杆的作用,这不仅忽略了杠杆的贡献,而且有可能夸大了投资者的技能水平。
(三)人为因素与模型风险
在量化投资中,非常注重计算机对数据和模型的分析,这突出了量化投资的规则性和固定性。然而,实际中,别看量化采用了各种数学、统计模型,但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究,并借助计算机实施策略,能够消除很多认为的随意性。但是,量化策略毕竟体现投资者的交易理念,这一部分依赖于投资者的经验,一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上,人始终处于交易之中,对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性:决策实施依赖于人的设定,而人的设定不仅依赖于经验,而且人还会犯错。人之所以会犯错,一方面是因为人们对市场的认知是不完全的,另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中,股票价格的变动被认为是随机的,小概率事件出现的机会比较小,但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象,小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识,即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是,量化投资更依赖数学和统计模型,这就使得量化投资存在较大的模型风险,即使用了错误的模型。为了防范模型风险,应采用更为稳健的模型,即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来,研究表明,证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性,同时,市场中存在一定的“噪声”,采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。
(四)2013年诺贝尔经济学奖的启示
关键词:证券 投资 研究对象
1 概述
当今中国的证券投资学教材,对证券投资的研究对象的阐述较少,国内比较知名作者吴晓裘,赵锡军、李向科等在其主编的证券投资学中都没有对证券投资学的研究对象进行界定和阐述,而一门科学的研究对象、内容和方法,需要在学习中完善,在完善中学习,通过不断地总结和修正,逐步完善这一学科,这一研究对证券投资理论发展和实践都具有十分重要的现实意义。
2 证券投资概述
投资包括直接投资和间接投资两大方面,直接投资是指各个投资主体为在未来获得经济效益或社会效益而进行的实物资产购建活动。如国家、企业、个人出资建造机场、码头、工业厂房和购置生产所用的机械设备等。间接投资是指企业或个人用其积累起来的货币购买股票、债券等有价证券,借以获得收益的经济行为。一切出于谋取预期经济收益为目的而垫付资金或实物的行为都可以看作是投资。
证券投资是指间接投资,即投资主体用其积累起来的货币购买股票、公司债券、公债等有价证券,借以获得收益的经济行为。证券投资属于非实物投资,投资者付出资金,购入的是有价证券,而不是机器、设备、黄金珠宝等实物。证券投资的收益一般包括股息、红利收益、资本收益、债息收益和投机收益。
证券投资是一种特殊的投资活动,与一般意义上的投资相比,具有高收益性、高风险性、期限性和变现性等特点。
3 证券投资与投机
投机起源于古代,早期的投机以赚取地区差价为主要方式,不同区域对不同种类产品生产与需求的差别性,为投机者赚取买卖差价创造了条件。进入商品社会后,投机范围日趋广泛,它已伸展到生产、流通、金融等众多领域。
投机的含义就是把握时机赚取利润。在证券投资学中,投机的基本含义则是:在信息不充分的条件下做出投资决策,试图在证券市场的价格涨落中获利。而这种价格波动带来的获利时机同样赋予所有的社会公众,并未偏向某种特定的人,但事实上只有少数人把握住了这种机会。少数投机者之所以能够成功,不只是他们熟悉市场的习性,具有丰富的经验,准确的预见力和判断力,更主要的是具有承担风险的勇气。承担较大的风险,赚取高额利润就是投机者根本的信条。而对于大多数人来说,并不愿意承担更大的风险,他们往往偏重于通过资金、劳动力等生产要素的投入以图赚取正常利润的投资行为。
证券投资与投机的区别主要表现为对预测收益的估计不同。普通投资者进行证券投资时,较为重视基础价值分析,以此作为投资决策的依据;证券投机者不排斥这些方法,但更重视技术、图像和心理分析。普通投资者除关心证券价格涨落而带来的收益外,还关注股息、红利等日常收益;而证券投机者只关注证券价格涨落带来的利润,而对股息、红利等日常收益不屑一顾。其次是所承担的风险程度不同。投资的收益与风险是成正比的。普通投资者对投资的安全性较为关注,主要购买那些股息和红利乃至价格相对稳定的证券,因而所承担的风险较小;投机者主要购买那些收益高而且极不稳定的证券,因而其所承担的风险较大。投机者既可能获得巨大的收益,也可能遭受巨大的损失。
证券投资与投机并没有本质上的区别,只是在程度上有差别。因此要把投资与投机完全区分开来是很困难的。投资是不成功的投机,投机是成功的投资。
4 证券投资学研究的对象
证券投资学的研究对象是证券市场运行的规律以及遵循其规律进行科学的管理和决策的综合性方法论科学。具体地讲,就是证券投资者如何正确地选择证券投资工具;如何规范地参与证券市场运作;如何科学地进行证券投资决策分析;如何成功地使用证券投资策略与技巧;国家如何对证券投资活动进行规范管理等等。从学科性质上讲,证券投资学具有下列特点:
第一,证券投资是一门综合性方法论科学。证券投资的综合科学性质主要反映在它以众多学科为基础和它涉及范围的广泛性。证券投资作为金融资产投资,它是整个国民经济运行的重要组成部分。股市是国民经济的晴雨表,因此,资本、利润、利息等慨念是证券投资学研究问题所经常使用的基本范畴。证券市场是金融市场的一项重要组成部分。证券投资学研究的一个重要内容是证券市场运行,证券投资者的投资操作,所以必然涉及到货币供应、市场利率及其变化对证券市场价格以及证券投资者收益的影响。证券投资者进行投资决定购买哪个企业的股票或债券,总要进行调查了解,掌握其经营状况和财务状况,从而做出分析、判断。作这些基础分析必须掌握一定的会计学知识。证券投资学研究问题时,除了进行一些定性分析外,还需要大量地定量分析,证券投资、市场分析、价值分析、技术分析、组合分析等内容都应采用统计、数学模型进行。因此,掌握经济学、金融学、会计学、统计学、数学等方法对证券投资是非常重要的。因此,证券投资学是一门综合性方法论科学。
第二,证券投资是一门应用性科学。证券投资学虽然也研究一些经济理论问题,但从学科内容的主要组成部分来看,它属于应用性较强的一门科学。证券投资学侧重于对经济事实、现象及经验进行分析和归纳,它所研究的主要内容是证券投资者所需要掌握的具体方法和技巧,即如何选择证券投资工具;如何在证券市场上买卖证券;如何分析各种证券投资价值;如何对发行公司进行财务分析;如何使用各种技术方法分析证券市场的发展变化;如何科学地进行证券投资组合等等,这些都是操作性很强的具体方法和基本技能。从这些内容可以看出,证券投资学是一门培养应用型专门人才的科学。
第三,证券投资是一门以特殊方式研究经济关系的科学。证券投资属于金融投资范畴,进行金融投资必须以各种有价证券的存在和流通为条件,因而证券投资学所研究的运动规律是建立在金融活动基础之上的。金融资产是虚拟资产,金融资产的运动就是一种虚拟资本的运动,其运动有着自己一定的独立性。社会上金融资产量的大小取决于证券发行量的大小和证券行市,而社会实际资产数量的大小取决于社会物质财富的生产能力和价格。由于金融资产的运动是以现实资产运动为根据的,由此也就决定了实际生产过程中所反映的一些生产关系也必然反映在证券投资活动当中。即使从证券投资小范围来看,证券发行所产生的债权关系、债务关系、所有权关系、利益分配关系,证券交易过程中所形成的委托关系、购销关系、信用关系等等也都包含着较为复杂的社会经济关系。因此证券投资学研究证券投资的运行离不开研究现实社会形态中的种种社会关系。
5 证券投资研究的内容和方法
5.1 证券投资的研究内容
证券投资的研究内容是由其研究对象所决定的,它包括:
5.1.1 证券投资的基本概念和范畴。证券投资过程中涉及许多重要的概念和范畴,如证券(股票、债券等)、证券投资、证券投资风险、证券投资收益等。明确这些概念和范畴,是研究证券投资的前提。
5.1.2 证券投资的要素。证券投资活动离不开一定的条件或行为要素,证券投资者、证券投资工具、证券投资中介等是证券投资的实施要素。它们在证券投资过程中分别起着不同但又不可或缺的作用。研究这些要素,对于准确、全面、深入地说明和理解证券投资运动过程有着十分重要的作用。
5.1.3 从事证券投资活动的空间。证券投资活动是在证券市场上进行的,而证券市场本身是一个相当庞杂的体系,它由许多分支组成,证券市场的不同部分具有不同的活动内容,并分别满足不同的证券投资需要。只有充分了解证券市场的组成框架、基本结构和运行机理,才能进入这一市场并有效地从事证券投资活动。
5.1.4 证券投资的规则和程序。证券投资是按照一定的规则包括法规进行的。作为一种交易行为,它有特定的程序和步聚,制度规定是相当严密的。了解这些规则和程序,是从事证券投资的重要前提。
5.1.5 证券投资的原则和内在要求。证券投资是一种高收益与高风险并存的经济行为。因此安全、高效地进行证券投资,必须把握一些重要的原则和客观内在要求。按证券投资的客观要求行事,有助于避免证券投资中的盲目性,理性地入市操作,从而增加投资成功的可能性。
5.1.6 证券投资的分析方法。这是证券投资学最重要的内容之一。证券投资分析方法大致上可分为基本分析与技术分析两大类,而这两类分析方法又分别包含了大量内容,只有努力掌握这些分析方法,投资者才有可能为正确地选择投资对象,把握市场趋势。
5.1.7 证券投资的操作方法。证券投资的操作方法是指实际买卖证券时,在进行投资分析的基础上,根据市场状况和投资者自身情况、投资目的等选择的具体操作模式、策略与手法。它与证券投资分析有着相当密切的关系,它是在投资分析的基础上确定的,是对投资分析结果具体操作的反映。投资者个人的投资目的、条件乃至修养与气质也会在某种程度上决定其操作方法。
5.1.8 证券投资中的风险与收益。风险与收益总是伴随着整个证券投资过程。实际上,实现风险最小化和收益最大化,正是证券投资者追求的目标。因此,研究证券投资中的风险与收益,自然成为证券投资学的核心问题之一。什么是证券投资风险和收益?它们的构成情况如何?怎样对证券投资中的风险与收益进行度量?如何实现收益最大化与风险最小化?如何优化基于规避风险目的的投资组合等等,证券投资学均需做出相应的回答。
5.2 证券投资学的研究方法
证券投资是一门理论和应用并重的学科,要实现其研究目的并使这门学科不断发展,就必须坚持以下方法和要求:
5.2.1 规范与实证分析并重,定性与定量分析结合的研究方法。证券投资学要解决繁杂的理论命题并得出科学的结论,不仅要大量地运用逻辑思维,进行各种理论抽象和规范分析,还必须高度地关注证券投资的实践,进行广泛的实证分析。证券投资中涉及大量的技术问题,分析、决策过程中不仅要考虑可能的制约因素,还必须尽可能弄清这些因素对证券投资的影响程度,而这些因素本身所具有的量化状态又可能决定证券投资收益与风险程度的差别。因此,证券投资学的各种结论的得出,都必须建立在定性分析与定量分析结合运用的基础之上。
5.2.2 强调结论、观点的特定性及适用背景,而不刻意追求其普遍适用性或惟一性。证券投资实践中的情况十分复杂,变数很多,市场走势往往还要受到投机及其他某些人为因素的影响。因此,证券投资学中所给出的结论与观点也只能针对大多数情况或某些情况,有一定的适用范围。
5.2.3 强调动态的全方位分析。证券投资学作为一门指导证券投资实践的学科,不仅要求完善其理论体系,更重要的是要告诉人们如何根据现象的现状和动态,判断事物发展的趋势,提高投资的成功率。
6 结论
不管是证券投资或者投机,都非常有必要搞清楚其研究对象,通过对证券市场投资理论的研究和实践的分析,笔者总结出证券投资学的研究对象,它是一门研究证券市场运行规律以及遵循其规律进行科学的管理和决策的综合性方法论科学。而如何正确地选择证券投资工具,规范地参与证券市场运作,科学地进行证券投资决策分析,成功地使用证券投资策略与技巧等等,对证券投资者具有十分重要的意义。
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[4]中国证券从业人员资格考试委员会办公室编.《证券市场基础知识》[m].上海财经大学出版社,2000.
[5]杨大楷著.《证券投资学》[m],上海财经大学出版社,2000.
李稻葵(清华大学教授):[11月底宣布下调存准率属于微调预调的范畴]国际是欧债危机加剧,资金有流出的迹象,国内是货币内生增长的速度似乎在放缓,10月m2同比不到13%。是否是整体转向?我个人观点是不好说。须监测瞬息万变的国际形势,包括黑天鹅事件,国内形势也极微妙,如地产的走势。无教条可依。(省略/u/1686990012)
许单单(知名互联网行业投资分析师):【互联网股票投资反思】08年腾讯股价从72下跌至40,但随后很快股价就一直涨到150,后来上涨到230。新浪年初上涨到147,现在63.省略/xddpku)
黄永东(财经节目主持人):退市机制能改变市场的投资理念、抑制投机、优胜劣汰,一旦形成规模效应就会有威慑力。改变股市的现状,重塑股市的形象,一定要提高违规成本,退市的规则不能脱离目前的市场,要具有可操作性,真正把不符合上市要求的公司淘汰掉,这还不够,还要有赔偿机制,因为退市的核心是保护投资者的利益!(省略/huangyongdong)
刘震(易方达量化投资部总经理):投资对冲基金,不能只看高收益,也要看收益是如何来的,承担了多少风险,所谓投资性价比。其实对冲基金投资者也有追涨杀跌的倾向,保尔森的基金就是一个典型案例,其多数投资者被过去几年的高收益吸引,从而忽略了他承担的高风险,而今要责怪的只有自己。(省略/timetohedge)
连平(交通银行首席经济学家):当前人民币汇率问题很纠结。前一阵海外贬值乌云压城,至今阴霾尚未完全散去;通胀使境内贬值情结油然而生;贸易顺差收窄、资本流出加快将减少收支顺差,市场升值压力趋缓;而此时美却运用国内法律程序、巴西则把中国告上WTO,强压人民币升值,实质是将其政治化。我应坚持自主原则,保持基本稳定。(省略/u/2096408413)
【关键词】供给失范;廉租房;规范供给
2011年12月召开的中央经济工作会议,对楼市调控迫切关注。会议提出,一方面要坚持房地产调控政策不动摇,促进房价合理回归,加快普通商品住房建设,扩大有效供给,促进房地产市场健康发展,另一方面要抓好保障性住房投融资、建设、运营、管理工作,逐步解决城镇低收入群众、新就业职工、农民工住房困难。可见,廉租房等保障性住房的建设已经成为保民生、促民进的主要项目。
一、我国公共产品需求现状
(1)我国公共产品需求旺盛。随着城市化进程的开展,我国城市正在发生着日新月异的巨大变化,市民的生活整体质量也越来越高。然而,在繁华都市中,还有另外一群人,他们生活在社会的最底层,生活窘迫,政府现在虽然在努力为其提供保障,但相对于庞大的群体来和目前的财政承载能力来说,还是无法全部覆盖。(2)公共产品需求旺盛和供给规范的关系。一方面,需求的扩大化,随即对公共产品的供给提出了更高的要求,无论是中央政府还是地方政府都会因公共产品渐进性的需求承担更多的责任,提供更多的服务。另一方面,供给的不规范行为,违规操作,会挤占正规途径公共产品需求的满足,提供虚假信号,迫使公共产品的需求再次表现为不足,于是一些调查结果显示,公共产品需求大于供给,如此二者陷入恶性循环。(3)我国廉租房需求现状。廉租房在低收入的城镇居民群体中覆盖不足。目前,我国低收入人口的比例偏高,对廉租房等保障性住房的需求很大。根据建设部公布的数据,截至2006年底,全国共有26.8万户家庭通过租金补贴和实物配租等方式解决了住房困难。然而,全国人均住房面积在10平方米以下的低保家庭有400万户,保障性住房的需求是目前供应量的37倍。因此,廉租房建设拥有很大的发展前景。
二、廉租房建设中应对供给失范的策略
(1)制定科学、灵活、量化的廉租房制度考核体系。首先,做到体系自身的科学化,根据地区差异,确定各地区完成的最低量化任务。另外,在强制性、科学化保障的同时,政策的执行过程中还要有灵活因地制宜的标准。(2)加强沟通和政策宣传,降低社会效用的损失。加大政策的宣传力度,可以利用广播、电视、报纸等各类新闻媒体强势宣传,尽量让更多的低收入住房困难家庭知晓我们的廉租房政策。广泛开展廉租房政策的宣传和指导,不仅能使普通群众了解国家关于保障性住房的相关政策,减少由于信息不对称造成的特困人群及低收入阶层的利益损失,还能帮助他们充分认识自己所处的形势,不违反规定的同时还可以监督社会。(3)借鉴国际经验,创新廉租房模式。法国的“廉租房”不仅发展早,数量也惊人,全法国大约有1/4的人住在“廉租房”里;美国的廉租屋审查程序很严格;新加坡的“廉租房”分两个档次提供,分别是家庭收入在800新元或以下的家庭,只需缴占总收入10%的钱作为房租。当今世界,住房难题几乎困扰着所有国家的平民百姓。即使在发达国家,“居者有其房”也不是所有人单靠自己的力量就可以实现的。但在这些国家,政府对这个重要的民生环节,已经总结出了丰富的经验及政策,我们可以适时的借鉴,创新出自己的模式。
无论是从重要性还是社会公平的角度,为了实现整个社会效用的最大化,向帕累托最优靠近,公共产品都应提供给最需要的人。本文以争议颇多的廉租房为代表,阐述了在公共产品需求旺盛的基础上,廉租房供给方面存在的失范现象,并从制定科学的考核体系、加强监管、开展有效监督等角度提出了规范廉租房等公共产品供给的策略。在以人为本,科学发展的号召下,在“民生财政”的支持和鼓舞下,公共产品的提供将愈加完整、规范,居民的渐进性增长的需求将在不同程度上得到满足,人民生活水平的提高将和国家的繁荣、经济社会健康稳定发展紧紧联系在一起。
参 考 文 献
[1]新浪财经.http://.cn/focus/zyjjgz_2011/.2011-12-14
[2]2010~2015年中国廉租房建设投资分析及前景预测报告[R].北京:中投顾问.2010