股票投資分析的方法精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇股票投資分析的方法，期待它們能激發您的靈感。

篇1

【關鍵詞】多元統計分析方法；股票投資狀況；綜合評價研究

一、前言

對于我國的經濟發展狀況，可以從股票市場的發展中得到體現，在短短十幾年的時間里，就實現了資本主義國家百年的發展成果。由此也能夠體現出我國經濟迅猛的發展態勢。而在近幾年當中，隨著股票市場的不斷發展，也逐漸暴露出了很多問題，對于經濟市場、股票市場的發展，產生了很大的威脅。因此，基于多元統計分析方法，對股票投資狀況進行綜合評價，更加充分的理解和認識其中存在的問題，從而更好的存進股票投資市場的發展。

二、多元統計分析方法的基本概述

在經典統計學當中，多元統計是一個重要的發展分支，作為一種分析方法來說，多元統計分析具有很強的綜合性。應用該方法，能夠在相互關聯的多個指標、對象之間，對其統計規律進行分析，在數理統計學當中，也是一個非常重要的分支學科。在多元統計分析方法中，包括了很多不同的統計方法，例如多重回歸分析、多元方差分析、判別分析、典型相關分析、聚類分析、因子分析、對應分析、主成分分析等方法。在實際應用中，多元統計分析方法主要是在一個客觀事物當中，研究多個不同變量之間相互依賴的統計性規律?；谫M希爾等統計學專家的研究，得到了十分良好的進展。隨著計算機技術的發展和應用，也隨之出現了很多統計軟件，因而在醫學、生物、氣象、地質、圖形處理、經濟分析等諸多領域當中，多元統計分析方法都得到了廣泛的應用。而隨著應用領域的不斷拓寬，多元統計方法的理論也得到了進一步的發展，因而為人們的實際應用提供了更大的便利。

三、多元統計分析方法在股票投資狀況綜合評價中的應用

1.因子分析法的應用

因子分析法指的是將共性因子從變量群當中進行提取，從而進行相應的統計。這種方法最早是由英國心理學家斯皮爾曼所提出。在多個變量當中，可以利用因子分析法，對隱藏的具有代表性的因子進行找出，并且在一個因子當中，對本質相同的變量進行納入，從而使變量的數目得以減少，此外，對于變量之間關系的假設，也能夠進行有效的檢驗。在股票投資方面，因子分析法主要是用于對股票投資組合模型進行確定。在分析當中，利用不同的變量來替代對股票價格產生影響的因素，從而對股價因子模型進行建立。通過確定各個因子的不相關性，對股票進行分類，然后基于對股票發展潛力的研究，對最為適當的股票投資模型進行確定。

2.聚類分析法的應用

在聚類分析法當中，主要是對研究對象的特征進行分析，從而進行分類和數目的減少，是統計分析技術中的集中。在股票投資狀況的綜合評價當中，聚類分析法能夠對股票投資的特種特點加以利用。由于在股票投資當中，具有很多動態變化因素。因此，對于這些因素應當進行恰當的分析，從而尋找有效的方法，來規范治理這種動態情況，從而更加精確和準確的進行投資分析。在實際應用中，由于股票價格會受到很多因素的影響，因而具有不穩定性和波動性的特點，進而也引發了股票投資不理想的情況。而應用聚類分析法，能夠對這種不確定性進行有效的彌補。作為一種專業的投資分析方法，聚類分析法能夠對與股票市場相關聯的企業、行業等進行深層次的分析，從而對具有潛力的股票進行正確的預測。此外，在實際應用中，聚類分析法的實用性和直觀性更強，因而具有很廣泛的適用范圍。

3.主成分分析法的應用

主成分分析法是多元統計分析方法中一種對數據集進行簡化和分析的方法，該方法在20世紀初由皮爾遜所發明，在數理模型的建立、以及數據分析當中，能夠發揮良好的作用。在實際應用中，通過分解協方差矩陣的特征，對數據的特征矢量和權值進行獲取。在實際應用中，主成分分析具有十分廣泛的應用，通過研究各種分類數據，對自變量各組之間的差異進行分析和總結，從而對組件差異中不同自變量的完全貢獻進行判斷，最終利用這些數據，樣本歸類自變量的轉變方法。在股票投資狀況的綜合評價當中，對于各種對股票市場產生影響因素來說，相互之間往往存在著較大的關聯和影響，同時影響因素也非常復雜。利用主成分分析法，能夠將這些因素之間的影響進行降低。通過對各種因素和數據的總結分析，得出不同因素的影響程度，從而對指標選擇的工作量進行降低。此外，相比于傳統的構造回歸模型方法，利用主成分分析法，能夠更有效的節約時間，同時提高分析的精確度，為股票投資提供更加良好的依據和參考。

四、結論

隨著我國經濟的快速發展，作為一種重要的經濟形式，股票市場也得到了極大的進步。而由于股票市場的發展時間較短，各方面都還不夠成熟，因此在股票投資中難免會出現一些問題。對此，應用多元統計分析方法，能夠對股票投資狀況進行綜合評價，從而為更加理性、科學地進行股票投資提供依據。

參考文獻：

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篇2

一、引言

隨著我國股票市場飛速發展，進行股票理財逐漸成為企業和個人進行資產增值的一個主要手段。但選取合適的股票牽涉因素非常寬泛，因此如何使用專業的統計手段選取股票逐漸成為廣大投資者非常重視的部分。

層次分析法最早由美國學者t.l.satty（1977）提出，是一種將復雜系統的評價決策思維過程數學化的多目標評價決策方法。本文嘗試使用層次分析法，以滬深股市的4只房地產股票為例，通過層次劃分來簡化各種影響選取的投資指標，通過對指標進行加權處理后對方案層進行比較，然后得到相應的層次分析結構模型，為層次分析法在股票投資領域的應用進行了探索和實證。

二、研究方法

本文使用層次分析法，在進行系統分析、設計、決策時，一般分為四個步驟，分別是：

（一）對系統中不同因素之間的關系進行分析，構建遞階的層次結構模型。

在模型中，一個復雜的問題按照各種不同因素的關系，一般依照上中下不同層次劃分為三類，分別是最底層（一般是要使用的各種措施方案，用于解決問題）、中間層（一般用于衡量是否達到目標的判斷準則，有準則和子準則）和最高層（往往只有一個，就是決策者希望達到的決策目標）。

（二）每個不同層次的不同元素按照上一層的準則重要性，進行兩兩比較，構建兩兩比較判斷矩陣，并進行一致性檢驗。

比如，當我們考慮方案層各元素cj，j=1，2，3時，考慮到準則層元素bk，k=1，2，3，的重要性，設cij為方案ci與cj，從相對重要性的角度與上層元素bk進行比較后，其賦值規則見表1。

表1判斷矩陣標度及其含義

注：cij的取值可更加細化地取2，4，6，8或1/2，1/4，1/6，1/8

定義一致性指標，要求一致性檢驗必須通過，因為必須要把這種不一致的程度控制在一定范圍內，防止出現在多階判斷時的不一致現象。然后引入平均隨機一致性指標尺及其系數表，設n為判斷矩陣階數，當n=l，2，……，9時，其對應平均隨機一致性指標見表2。

表2平均隨機一致性指

維數 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ri 0.00 0.00 0.58 0.96 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45

由表2，計算判斷矩陣的隨機一致性比率cr，當

時，可以認為判斷矩陣具有滿意的一致性。

（三）通過層次單排序計算不同元素在每個準則下的相對權重。

層次單排序的算法包括方根法、和法兩種，其原理是根據判斷矩陣來計算各元素在與上一層某元素有聯系時的重要性次序的權值。本文的層次單排序使用和法來計算，共4個步驟：

1.對判斷矩陣每一列元素求和；

2.用判斷矩陣的每一元素除以其所在列的和，轉換成標準判斷矩陣；

3.對判斷矩陣每一行元素求均值，得出層次單排序；

4.把標準判斷矩陣乘以層次單排序向量（對應于最大特征根的特征向量），對所得向量的所有分量求和，得到判斷矩陣的最大特征根：

（四）層次總排序。

經過上述三步以后，就可以使用層次總排序，對最底層元素相對于最高層元素（即最終目標）的相對重要性進行計算，得出排序值。

三、模型構建

基于層次分析法進行房地產類股票投資決策的模型構建，經過分析，本文最終將影響因素聚焦在公司基本素質分析上，具體包括兩個維度，分別是公司競爭地位和公司營利能力及增長性。

在上述兩個維度上，房地產企業均有其不同于其他行業的特殊性，首先，房地產公司的公司競爭地位主要體現在三個因素：主營業務收入、公司規模和融資能力。其次，房地產企業的營利能力及增長性主要由公司的股票的市盈率、市凈率、重估凈資產（ranv）以及凈資產收益率這四個因素來說明。按照層次分析法對上述所分析的各相關因素進行歸納，得到最底層為具體的待選股票，中間層次是準則層和子準則層，最高層次即為最佳投資目標，對其構造投資決策層次結構圖如圖1所示：

圖1房地產股票投資決策層次結構圖

下面依據層次結構圖構造判斷矩陣并進行層次單排序。

（一）得到判斷矩陣a-b。對準則層的公司競爭地位和公司營利能力及增長性兩個指標進行兩兩比較，然后得到判斷矩陣為：

上市表示兩個因素權重的特征向量，其中最大特征值。

（二）得到判斷矩陣b1-c。對主營業務收入、公司規模和融資能力等三個子準則根據公司競爭地位這一準則進行兩兩比較，得到判斷矩陣為：

上式表示三個子準則權重的特征向量，最大特征值，ci=0，cr=0<0.1，因而矩陣滿足一致性。

（三）得到判斷矩陣b2-c。同理，對市盈率、市凈率、重估凈資產（ranv）以及凈資產收益率這四個值就公司的營利能力及增長性這一準則進行比較，得到判斷矩陣：

上式表示四個子準則權重的特征向量wb2=（0.4547， 0.1411，0.1411，0.2631）t，最大特征值，ci=0.0034，cr=0.0038<0.1，故此矩陣滿足一致性。

（四）對子準則層一直到方案層逐層進行層次總排序，計算出所有子準則的權重如表3所示。

表3 子準則指標權重

指標 c11 c12 c13 c21 c22 c23 c24

權重 0.14 0.05 0.14 0.31 0.09 0.09 0.18

（五）對所選股票的各項指標數據及權重進行加權計算，得出各股票投資價值的優劣排序。具體計算為：

轉貼于

其中，即投資價值，為n個股票投資價值的得分向量，代表m個評價指標的權重向量，是n個企業m個指標的無量綱化數據矩陣。

四、實證分析

本文數據來源于大智慧軟件及上市公司咨詢網，待選的4只房地產公司股票分別是萬科a、渝開發、金融街和張江高科等房地產開發與經營類企業，選各公司相關指標的2011年的第一季度具體數據進行決策分析。四個上市公司的原始財務數據如表4所示。首先，對每個公司的各指標值打分，比如，假設x股票m指標的得分為sx，則計算為，另外需要注意的是，市盈率、市凈率兩指標的計算需要使用倒數，因為這兩個指標值越低，就表明股票的估值越合理，則投資價值就越高。然后，按根據子準則的權重對每個指標分值加權求和，計算出各股票的投資價值相對得分 （見表5）。根據得分對股票進行投資價值排序，越靠前，則說明該股票與待選的其他股票相比越值得投資。

表4 各上市公司財務數據

注：本數據采集截止日期為2011年3月31日

表5 股票投資價值相對得分

由相對得分分值可以看出，金融街和萬科a的綜合評價得分相對較高，更值得投資，其中萬科a作為房地產行業龍頭，品牌知名度高，效益好，但因為近幾年國內住宅市場宏觀調控比較嚴格，未來發展趨勢仍不明朗，所以在公司營利能力和增長性上比金融街差上一些。而金融街更多的業務在商業地產上，現今已經發展為國內商務地產的領軍者。基于上述分析，金融街的得分為83.82。渝開發和張江高科是地方性的房地產企業，相對得分較低，由此得出，其受地方房地產調控的影響較大，因而進行選股時要多加注意?；谏鲜龇治?，使用層次分析法對房地產企業股票的選股投資進行決策，符合實際，有一定的參考價值。

篇3

一、聚類投資方法

聚類分析方法與判別分析、回歸分析一起,被稱為多元統計分析中的三大應用方法。聚類分析方法是建立在某個優化意義下,對指標(變量)或樣品之間的相似度進行衡量,并根據“相近似”把指標(變量)或樣品歸并成類。聚類分析方法和原有的投資分析方法相比，其優點主要體現在以下三個方面：首先，聚類分析方法可以綜合利用多個變量對樣本進行分類；其次，聚類分析方法的分類結果是直觀的,聚類譜系圖很明確、清楚地表現其數值分類結果；最后，聚類分析方法所得到的歸類結果和傳統分類方法相比，前者結果更為細致、全面、合理。在聚類分析方法中，衡量指標(變量)或樣品之間相似程度的是距離。在聚類分析方法中，經常使用的距離公式有歐式距離、絕對值距離、明科夫斯基距離、馬氏距離、切比雪夫距離、等。而在進行金融投資分析的時候，大多數學者還是使用歐式距離，這是一種計算簡單，應用范圍也較為廣泛的分析方法，它是把兩個類之間距離的平方作為兩類各個元素之間距離平方的平均值。隨著計算機統計軟件的應用和發展，現在已經開發出一整套的統計分析軟件，例如SPSS、SAS等軟件[6]，聚類分析的計算過程已經可以通過計算機軟件上的模型快速完成。

二、聚類分析應用于金融投資的意義

把聚類分析方法應用于金融投資分析中，不僅可以彌補金融投資定性分析的不足，也可以使金融投資分析更精確。首先,建立在基礎分析之上的聚類分析方法,是立足于對投資的股票一些基本層面進行量化分析,從而彌補了原有基礎分析對股票價格影響因素定性分析的不足。而且作為理性的長期投資的參考依據,聚類分析方法使用的主要目的，是在于從股票基本特征決定的內在價值中發掘出股票投資真正價值所在。其次,通過聚類分析方法建立投資評價模型的時候,考慮了行業和公司的成長性等對股票投資價值有著重要影響因素。行業和公司成長性是一個變化趨勢,并且在哥登模型中,假設股息按不變的增長率和實際情況并不符合，如果運用多階段增長模型的時候,要能夠準確得到不同增長階段的股息增長率是十分困難的。因此在對股票的成長性進行分析的時候,選取了如凈利潤增長率、主營收入增長率等一些客觀指標來衡量的話,投資者就能比較準確預測股票的發展潛力。再次,聚類分析方法與現資組合理論比較起來的話,聚類分析法顯得更為直觀和實用,而且在實際應用過程中受到的局限較小,操作性較強,具有一定的優越性,更適合于廣大投資者采用。聚類分析作為一種長期投資的理念,在我國金融投資市場向成熟發展的過程中,提倡運用這種較為理性的投資分析方法,不僅能夠降低投資者的投資風險,規范其投資行為,還可以促進發行股票的企業能夠從經營業績和成長能力出發，參與到市場競爭中去,從而促進了我國股票、證券市場的健康發展。

三、基于聚類分析方法的金融投資分析指標體系建立

通過對行業水平建立相應的評價指標,可以使行業的定性分析轉向量化研究。成長能力和盈利能力作為支持股價的長期關鍵因素，也是判別股票發行公司是否具有投資價值的根本指標，一般情況下，經營業績良好的公司其股市的擴張能力也相應比較強。因此，可以通過選出股票的每股收益，主營收入增長率和凈資產收益率等與股價相關性較強的因素指標，來衡量行業因素對股票的影響。

（1）盈利能力。一般而言，公司盈利能力決定了公司股票價值的高低。反映盈利能力的指標有:總資產利潤、凈資產利潤率、主營業務收益率、每股收益。直接反映公司的整體獲利能力是總資產利潤率，而凈資產利潤率則可以說明股東投資回報率大??；主營業務則是上市公司利潤和重點發展方向的主要來源，一旦公司主營業務收益率越大,則上市公司就更具有市場競爭優勢。

（2）償債能力。償債能力反映了上市公司資產的安全性，反映償債能力的指標有資產負債率、流動比率和速動比率。資產負債率反映了公司的長期償債能力,速動比率和流動比率則反映公司短期償債能力,這些指標都是適度指標，若指標過低則說明公司可能經營過于保守，過高表明公司擴張過度,可能資金流動沒有保障。

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關鍵詞：中信國安；定性分析；定量分析；結論及建議

中圖分類號：U46 文獻標識碼：A 文章編號：1008-4428（2016）12-104 -03

中信國安自上市以來總計向公司股東派現20.38億元，募資共33.12億元。派現金額占募資金額的61.54%，在全部A股中名列第465位，高于市場平均水平。至今，中信國安共分紅16次，共分紅20.38億元。當前，中信國安市盈率為81.67，在行業內排名37，在整個市場排名1497。

一、宏觀經濟分析

（一）生產面有所放緩，需求面保持平穩

統計局2016年4月數據顯示供給有所放緩而需求總體平穩。工業增加值同比增長6.0%，增速較上月回落0.8個百分點，低于6.4%和市場6.6%的預期。基數效應是工業增加值同比增速回落的原因之一，去年下半年工業增加值同比增速較3月有所上升，形成高基數效應。4月大宗商品價格由升轉跌可能也在一定程度上對生產面產生影響。而需求面總體維持平穩態勢，下半年固定資產投資同比增速較3月回落1.1個百分點至10.1%，社會零售總額同比增速較上月下降0.4個百分點至10.1%，下降幅度均較為有限。

（二）投資增速小幅回落，平穩趨勢尚難言改變

雖然4月投資增速較上月下降1.1個百分點至10.1%，但降幅有限，總體維持平穩態勢。其中基建投資同比增速小幅放緩1.4個百分點至20.6%，但依然保持相對較高增速，顯示基建投資需求依然較為強勁。制造業投資增速小幅回落0.4個百分點至5.3%。投資增速小幅回落動力主要來自除基建、房地產和制造業等三大投資之外的其他投資，4月其他投資同比增速下降2.7個百分點至7.7%。而從計劃投資來看，4月新開工項目計劃總投資同比增長35.6%，依然保持年初以來近40%的增速，意味著大量新項目開工將形成后續投資需求。然而4月信貸社融放緩，導致金融體系對實體經濟支撐減弱，固定資產投資到位資金同比增速較上月放緩1.1個百分點至12.2%。如果金融體系對實體經濟支撐持續減弱，而去杠桿、去產能抑制實體經濟投資意愿，投資增速可能再次面臨下行壓力。

（三）經濟下行壓力依然存在，增速企穩需要政策繼續護航

2016年4月數據顯示需求總體呈現平穩增長態勢，而生產面有所放緩。雖然近幾個月經濟出現企穩態勢，但基礎并不牢固，同時考慮到去年2季度金融業高基數影響，經濟依然面臨較大下行壓力。保持經濟增速平穩，依然需要穩增長政策繼續保駕護航。然而4月信貸社融出現回落，意味著金融體系對實體經濟支持減弱，實體經濟資金面寬松狀態將發生邊際變化。同時，近期權威人士重新高調闡釋供給側改革，實體經濟投資意愿可能受到影響。如果供給側改革強力推行，短期內降杠桿帶來的實體經濟資金面趨近以及去產能導致的實體經濟投資意愿減弱將為經濟前景增添不確定性，供給側改革作為短期經濟企穩過程中的風險因素，影響有待繼續觀察。

二、行業分析

（一）電視產業格局新演變

電視產業格局新演變：萬億市場蛋糕如何切？互聯網電視是廣電產業形態的變革，作為內容在家庭端的核心分發渠道，廣電終端的“錢”景取決于互聯網電視在整個電視產業中能夠切分的蛋糕大小。2016 年產業格局出現的變化是，IPTV 在政策支持下得到了爆發式的發展，但短期看，IPTV 搶奪的是以直播節目為主的有線電視的市場蛋糕，互聯網電視發展趨勢相對獨立，不受影響。中長期看，互聯網電視具備更高維的產業形態，更開放的內容生態體系以及更便捷的體驗，最有潛力成為電視產業的終極形態。我們認為，目前以視頻生態為主的近1500 億市場價值已經開始轉移與釋放，而長期互聯網電視面對的一定是高達萬億的客廳經濟。

（二）互聯網電視內容生態

巨資投入帶來產業格局質變、新業態涌現持續刺激產業繁榮。過去2年，優質內容持續布局大屏激活生態，奧維云網數據顯示，互聯網電視日均開機率已達到56%，活躍用戶日均使用時長已經高達4.9 小時/天。目前，互聯網內容生態呈現兩大特征：一是軍備競賽持續升級，騰訊、愛奇藝等巨頭對內容的投入每年接近翻倍增長，預計2016 年單家公司投入均將達到50 億規模，整體投入超越廣電體系，將迎來產業格局質變，帶動用戶流量加速轉移；二是新業態不斷涌現，電影點播、付費體育賽事、教育、電視游戲等過去難以實現的模式開始出現。兩大特征推動著大屏內容生態的“供給側改革”，滿足用戶多元化的文化需求，并帶動流量爆發增長。

（三）互聯網電視渠道生態

品牌格局向3+2+X 集中，內容聚合+資本牽手，終端運營分發能力得到強化。低價銷售對消費者刺激減弱，終端聚合的內容差異化降低，互聯網電視競爭回歸傳統屬性（產品、品牌、渠道、營銷），利好品牌龍頭。同時，外資份額衰退，內資龍頭份額提升，互聯網品牌加速洗牌， 3+2+X 的品牌格局隱隱成型。運營層面，渠道用戶量提升帶來的規模效應漸顯，終端在監管框架下聚合內容成為趨勢，符合消費者體驗要求，利好終端話語權提升。資本層面，新的產業環境下，內容通過資本綁定渠道關系成為重要趨勢，預計未來仍會持續落地，強化終端互聯網運營能力并成為產業重磅催化劑。

（四）產業趨勢展望

監管框架趨于完整，內容渠道合力推動大屏迎來變現時代。廣電總局最新頒布6 號令，進一步完善了電視產業監管體系。監管的出發點是可管可控與版權保護，有利于行業商業模式的快速形成以及變現模式的探索，利好產業鏈上合法合規的企業。伴隨著用戶量步入拐點，商業模式愈發清晰，內容加速繁榮+渠道分發能力強化，產業鏈價值料將在今年迎來快速釋放。我們維持2016 年度策略觀點，預計2016 年整個電視互聯網生態將產生接近90 億潛在市場價值，終端平臺分成潛在規模超過30 億元。開機廣告、視頻點播/貼片廣告等變現模式不斷成熟，產業鏈運營收入爆發在即。

三、公司分析

（一）公司業績基本符合預期

中信國安公司2016年第一季度報告，實現營業收入8.29億元，同比增長41.23%；實現營業利潤9724.79萬元，同比增長14.6%；實現歸屬于上市公司股東的凈利潤8702.55萬元，同比增長0.31%；實現扣非凈利潤8419.41萬元，同比增長424.37%。業績基本符合預期。

（二）營收較快增長，業績逐步兌現

由于子公司銷售增長較快，公司營業收入同比增長41.23%，營業成本同比增長34.13%，營業利潤增速顯著低于營收增速主要由于營業稅金及附加同比增長59.88%、投資收益減少44.83%、新增計提減值損失234.98萬元所致。財務費用減少46.97%，系銀行存款減少所致。凈利潤同比僅增加0.31%，因為所得稅費用大幅增加，平均稅率由上年同期1.6%增加到9.9%?？鄯莾衾麧櫷仍鲩L424.37%，表明前期布局的業務，業績已經逐步兌現。

（三）依靠廣電5000萬用戶資源，打造智慧社區平臺

公司依托資本運作、用戶聚合、收購兼并的三大平臺，跨區域參股省級廣電平臺，目前覆蓋超過5000萬的家庭用戶規模，獨具天然流量資源。公司創新使用DVB+OTT模式，以客廳電視為入口，打造智慧社區平臺，提供健康養老、社區金融、市政服務以及便民服務。同時，參股奇虎360，依靠360在網絡安全等領域的技術優勢，可以為用戶提供更多的增值服務。我們認為，以電視網絡途徑接收視頻信息的人群主要集中在中老年人，為目前社會年齡結構中比例較高人群，對健康、養生、新聞信息有著特定的需求，客戶粘性較大，智慧社區的穩定運營，必然可以帶來穩定的變現值，強勁支撐公司的業績。

圖1 中國居民接收方式占比

（四）跨領域多元布局，公司外延預期依舊強烈

2015年公司積極開展資本運作，轉讓子公司青海中信國安科技發展有限公司剩余股權；增資天津國安盟固利新材料科技有限公司，并收購盟固利動力科技公司100%股權，積極發展新能源新材料業務；認購R智控股有限公司4.23%股權，可提升公司精準廣告和大數據挖掘的水平；投資設立國安睿博投資并購基金等。我們認為，公司未來將打造以廣電運營為核心，多領域多業務協同融合發展的業務格局，適應社會產業需求，維持公司的競爭力。2015年底，公司投資的有線電視合營公司共計實現營業收入64.45億元，實現凈利潤11.59億元，公司權益利潤2.83億元。公司的動力電池產品已廣泛應用于國內新能源商用車領域，搭載MGL動力電池產品的運營車輛已超過11000輛，總運營里程已超過6億公里。2016年及未來幾年，公司大概率將并購更多的廣電資源，發展新興產業，外延預期強烈，見表1。

四、技術分析

（一）K線分析

1.價格分析

近5日（2016年5月16日至5月20日）最高價為18.18元，最低價為16.11元，跌幅達3.91%，其他變化詳見表2。

自2016年4月26日起，該股出現3天連漲現象，漲幅達10.46%。后續變化詳見表3。

2.籌碼分析

近5日（2016年5月16日至5月20日）該股主力平均成本為8.38元，散戶平均成本為8.34元。更多分析詳見表4。

（二）技術指標分析

表5，17個指標中，有兩個指標為多頭指標，3個指標為空頭指標，16個指標為不確定。

六、結論及建議

從整體經濟形勢看，經濟下行周期或將持續。受季節性因素和信貸大幅擴張影響，3月經濟數據出現暫時性反彈，但2016年4月經濟增長重回下行通道。經濟仍面臨下行壓力，政策不確定性上升。中信國安股票在近一個月內，總體的上證指數和深證指數都呈下降的趨勢，并且整個市場處于“熊市”。所以無論是從中長期考慮，還是從短期考慮，建議中信國安A股投資者，短期內要注意關注國家調控對廣電行業的政策對股票的影響，做波段投資，較為合適。短期漲幅有限，注意關注股票的市盈率和振幅程度。

對發行主體的建議：1.多業務共同發力，大力發展有線電視網絡業務。2.跨區域運營廣電網絡平臺，打造智慧社區平臺，力圖剛性流量變現。3.著力打造公司新生態：DVB+OTT的平臺體系。對投資者來說，建議中信國安A股投資者，短期內要注意關注國家調控對廣電行業的政策對股票的影響，做波段投資，較為合適。短期漲幅有限，注意關注股票的市盈率和振幅程度。

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作者簡介：

篇5

隨著旅游市場的不斷發展，旅游企業股票投資已成為現代社會投資的重要手段。因此，對旅游企業股票投資進行合理評價就顯得十分必要。本文通過獲取在證券交易所上市的全國21個旅游企業2013年三月份的財務數據，運用會計中的企業財務分析方法，對其中影響旅游企業股票的5項主要財務指標進行分析，為我們判斷旅游企業股票價值提供了科學決策的依據。

【關鍵詞】

旅游企業股票投資；財務分析；股票價值

0 引言

目前，旅游企業股票投資已成為投資者的主要投資途徑，它在給投資者帶來巨大收益的同時，又伴隨著巨大的風險。所以投資者將會更加重視上市旅游企業的經營業績和其股票的品質。

本文首先描述了影響旅游企業股票價值的因素。并計算每個上市旅游企業的股票在5項財務指標下的排名，將這21個上市旅游企業進行相應評價。最后對旅游企業股票價值做了量化評價，為我們的旅游企業股票投資提供了科學決策的依據。

1 評價指標的選取

在選取旅游企業股票投資評價指標時，不僅要考慮指標反映投資價值的全面性，還要考慮到指標體系的科學性，各個旅游企業股票指標之間是否有可比性，可操作行和數據收集的有效性等問題。（1）財務分析的對象是上市旅游企業定期公布的財務報表。用于投資分析及決策的主要財務指標有：凈利潤增長率、股東權益比率、凈利潤現金含量、銷售毛利率、凈資產收益率等。

2 指標類型的意義

一個企業的凈利潤多，企業的經營效益就好；凈利潤少，企業的經營效益就差，它是衡量企業經營效益的重要指標。股東權益比率反映企業資產中股東投入的份額，該比例越高說明股東所投入資本占總資產的比率越高，企業償債能力越強。凈利潤現金含量指標越大表明銷售回款能力強，成本費用低，財務壓力小。銷售毛利率是指銷售毛利與銷售收入凈額的百分比。毛利率越大，說明企業通過銷售獲取利潤的能力越強。凈資產收益率指標越高說明企業盈利能力越強。（2）

3 實證分析

3.1 數據來源與數據處理

本文通過對在證券交易所上市的21支旅游企業股票的2013年三月份的財務報表中數據進行收集、整理，得到我們原始數據，本文數據主要來源于銀河證券網站。

對于表一，華僑城的股東權益比率較低，說明其財務風險大，容易削弱公司抵御外部沖擊的能力。而世紀游輪的股東權益比率過大，意味著企業沒有積極地利用財務杠桿作用來擴大經營規模。麗江旅游、聯合、大東海的銷售毛利率較高，說明這三個企業通過銷售獲取利潤的能力強。如果銷售毛利率為負值，則凈資產收益率肯定為負值，企業肯定不會盈利。但毛利率為正值的話，凈資產收益率不一定為負值。聯合和九龍的銷售毛利率和凈資產收益率都為負值，說明此企業沒有盈利，處于虧損狀態。從凈資產收益率這個指標來看張家界、華僑城的盈利能力較強。同時，股東獲取的投資報酬水平也較高。西安旅游和大連圣亞的凈利潤現金含量最大，表明銷售回款能力較強，成本費用低，財務壓力小。（3）

3.2 計算綜合實力得分

首先計算各支股票的每個因子在各項財務指標中的排名，然后計算出各個旅游企業的綜合排名。股票的綜合排名與股票價格的真實價值具有很強的相關性，股票綜合排名能夠全面得出公司經營情況，給投資者的投資做出相應判斷。（4）

通過表2可知股票的綜合指標情況，同時可知，綜合排名在前面的股票股價值相對較高。旅游投資者可以根據以上的表2進行參考。選擇綜合排名靠前的旅游企業進行投資，這樣的風險較小。

4 總結

本文通過對上市的21支旅游企業的財務數據進行財務分析，對21支股票做出綜合因子得分排名，對投資者在股票市場的投資給予一定的指導作用。市場的風險是多方面因素共同的結果，本文只是對其中的幾個簡單方面做了數據的收集整理及簡單分析，從而構建出了股票價值理論模型。在理想狀態下的股票價格與本文對企業的排名成正相關的關系，所以股票價格在一定程度上能夠由其相應的綜合因子排名表示，所以本文的因子排名模型能夠說明股票價格的相關影響問題（5）。

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