基于行業(yè)特征的股價影響因素研究——以房地產行業(yè)為例.pdf

1、自滬深證券交易所分別成立以來，中國證券市場的發(fā)展己近二十年的歷史了。在這近二十年的發(fā)展歷程中，我國的股票市場經歷了莊股時代，價值投資時代和后價值投資時代，價值投資理念在市場的地位不斷凸現(xiàn)。同時證券市場規(guī)模也不斷壯大與規(guī)范、市場創(chuàng)新不斷深化、證券市場信息披露不斷完善、機構投資者隊伍不斷壯大。隨著我國成功進入WTO和引入QFII，使得中國證券市場正在加快與國際接軌的步伐，投機思維的生存空間已被大大壓縮，股價已經不再以市場主力的意志為轉移。上

2、市公司的基本面開始成為股票定價的重要因素，價值投資逐漸成為主要的投資理念。 本文主要將國外成熟的股票定價理論與中國證券市場實際情況結合，建立適合中國證券市場的股票相對內在價值多因素估值模型，從而能夠幫助投資者進行投資決策，有重要的實踐意義，這不僅有助于了解上市公司基本面因素中所包含的股價信息含量，同時也將為以上市公司基本面為基礎進行股票定價提供理論支持。鑒于股市是一個非常復雜的系統(tǒng)，所以本文嘗試性地運用泛化能力更強的BP神經網絡

3、模型進行定價，取得了比較滿意的效果，通過本文的研究，投資者可以了解基本面因素對股價的作用機制、作用力度及作用形式，找出相對內在價值被市場低估和高估的股票，從而制定出相應的投資策略。 本文第一部分總結歸納了西方證券市場的各種股票定價理論和方法；本文第二部分在總結國內外已有的實證研究成果的基礎上，結合中國證券市場，提出了本文的研究方法和體系；第三部分利用房地產業(yè)上市公司公布的2006年度財務數(shù)據(jù)，為實務界演繹出了實用的股票相對內在價

4、值多因素估值模型和人工神經網絡估值模型；第四部分總結了房地產行業(yè)股價影響因素的特征，并對未來中國證券市場的發(fā)展提出了一些建議。 本文研究發(fā)現(xiàn)：多因素估值模型整體通過了顯著性水平為0.05的檢驗，模擬精度達到54.4％，所得出的模型變量系數(shù)對投資者選擇股票具有一定的參考價值；人工神經網絡估值模型的訓練樣本和檢驗樣本的精度分別達到90.41％和73.99％，具有比多因素估值模型更好的統(tǒng)計預測效果。因此，投資者可以以人工神經網絡估值模