基于模糊聚类技术的股票投资价值评价指标选择

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1、第卷第期燕山大学学报年月文章编号：1007-791X(2008)06-0551-06基于模糊聚类技术的股票投资价值评价指标选择李云飞，李鹏雁（西安工程大学管理学院，陕西西安；哈尔滨工业大学人文学院，黑龙江哈尔滨）摘要：从实证角度为价值投资理论在中国股市的应用建立了股票投资价值评价指标集。首先深入分析股票投资价值的诸多影响因素，然后以全部上市公司为样本，采用模糊聚类技术对股票投资价值的各影响因素进行聚类，并依据相关指数对同类指标进行筛选，最终得到一个科学的和有操作性的股票投资价值评价指标集。该股票投资价值评价指标

2、集基本涵盖了股票投资价值所包含的有效信息，因此可以用多维数组来刻画一支股票的价值信息，从而为人工智能方法在股票价值投资方面的应用提供了实证依据。关键词：上市公司；价值投资；内在价值；模糊聚类；相关指数中图分类号：F830.91文献标识码:A引言原理与方法传统的价值投资理论是建立在稳固基础理论模糊聚类的基础之上，其主要观点是：任何一种投资工具在进行多指标评价时，同类指标的评价效果基（包括股票）均有一个稳固的投资基础，也就是股本上是等价的，因此，可以通过对同类指标的选票的内在价值（），其判断依据是择，达到指标筛选的

3、目的。其基本思想是：首先计公司的行业属性、经营状况、财务报表和发展前景算各指标之间的相关系数，相关系数可以视为指标等，当股票的市场价格低于或高于内在价值时，的相似程度，用指标间的相关系数构造评价指标就出现买进或卖出时机。的模糊相似矩阵，然后通过平方法求传递闭包，目前有关股票价值理论研究存在以下两个倾得到模糊等价矩阵，以此为依据进行聚类。向：一是在股票的投资价值评价上，偏重于市盈模糊聚类的步骤及其关键算法：设论域率或市净率指标。市盈率或市净率是股票价为待分类的指标集，用维向量格、股票风险和股票增长潜力的复合函数，

4、是一描述样本，也就是说每个指标由个分量组成，个能够直接体现股票自身投资价值的重要财务指即，故原始数据矩阵形式如公标，但是股票投资价值是很多复杂因素决定的，只式所示采用单一的市盈率指标，很可能导致股票投资决策的片面；二是采用大量对股票投资价值有影响的因素来评价一支股票的投资价值，缺乏可操作性，而且评价体系中各因素之间的相关性较强，也容易导致评价结果的失真。本文试图通过模糊聚类技术对影响股票投资具体的聚类方法按下列步骤进行：价值的诸多因素进行聚类、筛选，在此基础上建立）数据标准化一个科学的、有操作性的股票投资价值评

5、价指标集。不同的数据具有不同的量纲，为了使有不同量收稿日期：基金项目：房地产上市公司资本结构研究资助项目（）作者简介：李云飞（），男，辽宁锦州人。博士，讲师。主要研究方向为金融理论与方法应用。燕山大学学报纲的量进行比较，对数据进行无量纲化处理，而且根据模糊矩阵的要求，需要将数据压缩在区间上。数据标准化的具体算法包括两个步骤：①平移·标准差变换其中，，，。′矩阵形式如式所示。其中，变换后的每个变量的均值为，标准差为，实现由式可知，，，了数据的无量纲化，但是这样还不能保证′都在区故该矩阵满足自反性和传递性，满足模糊

6、相似矩阵间上。的要求。②平移·极差变换）聚类′′本文采用基于等价矩阵的聚类方法。首先通过′′′′平方法求传递闭包得到模糊等价矩阵。具体算法是：从模糊相似矩阵出发，依次求平方其中，。显然所有的′′都在区间上，同时也消除了量纲的影响。）建立模糊相似矩阵当第一次出现时，就是传递闭包，也就是模糊等价矩阵。方阵的自乘运算是用模糊集合运定义模糊关系：设、是两个非空集合，算中的交和并取代通常矩阵乘法中的乘积与求和则直积中的一个模糊子集操作称为从到的一个模糊关系。模糊关系由其隶属函数来描述，隶属度为关于模糊关系的相关程度，记作

7、。当时，若模糊关系满足：等价矩阵建立之后，具体的聚类过程就是从大①自反性：到小依次赋给不同的值，通过计算截矩阵的方法获得不同的分类。在具体的分类选择中，通常②对称性：根据实际需要选择值，换言之就是根据特定的值则称为上的模糊相似关系，表示和的相选择分类。似程度。指标筛选对论域而言，和的关系可对已经做好的分类，可从每一类中选出一个有用来描述。建立模糊相似矩阵的方法有很代表性的指标作为典型指标。具体的方法是：首先多，如距离法、相关系数法、主观打分法等。因为计算各分类中指标间的相关系数，再计算每个指标本文聚类分析的对象

8、是影响股票投资价值的指标，与其它指标相关系数平方的均值，即相关指数，从故采用相关系数法建立模糊相似矩阵，具体的中挑选出相关指数最大者为典型指标。如果分类中办法是通过计算指标之间的相关系数，以相关系数只有一项指标，可直接将其纳入指标集。如果分类的绝对值作为模糊相似矩阵的元素，见式第期李云飞等基于模糊聚类技术的股票投资价值评价指标选择中有两项指标，可任选其一。1.00000.08060.4