股票價格預測模型研究報告

A. 股票估價中的H模型是如何推導的

Value = D0(1 + gt)/(r – gt) + D0*H(gs – gt)/(r – gt)
這個應該是你提到的H模型吧?它假設一個公司的高增長率gs,通過一段時間例如10年，慢慢降低到其長期增長率gt,H為一半的下降時間，如例為5（H=10/2).如需詳盡資料，建議到書店或圖書館查詢。

B. 股票估值有哪些經典的模型，要具體過程 謝謝

股票估值分類
絕對估值
絕對估值是通過對上市公司歷史及當前的基本面的分析和對未來反應公司經營狀況的財務數據的預測獲得上市公司股票的內在價值。
絕對估值的方法：一是現金流貼現定價模型，二是B-S期權定價模型(主要應用於期權定價、權證定價等)。現金流貼現定價模型目前使用最多的是DDM和DCF，而DCF估值模型中，最廣泛應用的就是FCFE股權自由現金流模型。
絕對估值的作用：股票的價格總是圍繞著股票的內在價值上下波動，發現價格被低估的股票，在股票的價格遠遠低於內在價值的時候買入股票，而在股票的價格回歸到內在價值甚至高於內在價值的時候賣出以獲利。
相對估值
相對估值是使用市盈率、市凈率、市售率、市現率等價格指標與其它多隻股票（對比系）進行對比，如果低於對比系的相應的指標值的平均值，股票價格被低估，股價將很有希望上漲，使得指標回歸對比系的平均值。
相對估值包括PE、PB、PEG、EV/EBITDA等估值法。通常的做法是對比，一個是和該公司歷史數據進行對比，二是和國內同行業企業的數據進行對比，確定它的位置，三是和國際上的(特別是香港和美國)同行業重點企業數據進行對比。
聯合估值
聯合估值是結合絕對估值和相對估值，尋找同時股價和相對指標都被低估的股票，這種股票的價格最有希望上漲。

首先建立估值體系，根據估值體系確定目標價，

然後決定相應操作。

一般而言，估值的基本方法可以分為以下三種：
• 現金流量折現法（DCF）；
• 相對價值法；
• 期權估值法。
在介紹基本的估值方法之前，首先必須明確一個概念：什麼是企業價值？
從投資者的角度來看，根據資本市場信息或企業內部信息，對企業未來的現金流量，用反映企業未來現金流量風險的折現率進行折現所做的綜合判斷，就稱為企業的價值。企業價值不是用一個復雜的數學模型算出來的，算出來的只能是一種判斷，隨著在資本市場上，大家都提供一種判斷，綜合起來就大致確定出企業證券的價值，它是個波動的概念。因此，企業價值的構成要素有兩個：企業未來的現金流量以及反映企業未來現金流量風險的折現率。
決定市場價值的要素，第一，要看投資者，即追求投資回報最大化的機構和個人；第二，必須要有一個現代企業，也就是說，在市場經濟社會中，企業必須是投資者實現投資回報的社會組織和載體；第三，就是看企業未來現金流量的折現值；第四，是基於企業內部的各種信息和資本市場信息而做出的綜合判斷。
基於不同的模型，現金流量有不同的定義。但無論用何種模型對企業進行估值，一方面要看生產經營：研發、采購、製造、營銷等等。另一方面要看資本經營，怎樣把債務和權益結合起來，提高企業的獲利能力？這就要用生產經營得到的利潤，除以整個投資資本，得到投資資本回報率（ROIC），然後減去加權平均資本成本（WACC）。因此，在估值時，既要考慮到生產經營成本，又要考慮到資本經營成本。綜合起來，對於企業的價值，最後就形成一個判斷。
在進行價值評估時，國內企業存在一個誤區。國內企業常常用很多陳舊的會計方法來進行資產評估，其實這並不妥當。因為，對企業價值的評估，要用未來現金流量的折現來判斷。假如現在向投資者介紹一個投資機會：某企業有一套全新的生產線設備，生產20英寸黑白晶體管電視，准備發行1萬股普通股股票，請各位投資者來投資，錢一到，立即到人才交流中心招人，一個星期以後投產，這些資產值不值錢？投資者願不願投資？投資者肯定不願投資。但資產評估卻根據設備、廠房、折舊等一系列指標，然後根據財務規定，得出值多少錢來（見圖表1-1）。
現在換一種情況，某企業想做中國最大的互聯網家電交易商，全國有2500萬網民，只要上網點擊，一周內就能把貨送到，該企業有20個計算機軟體專家，現在准備發行普通股股票融資，恐怕有人願意投資有人不願意投資，關鍵要看企業價值，即企業今後的發展能否帶來利潤。因此，對資產評估，有時可以參考，而有時概念就不是很清楚。

圖表1-1 價值評估不同於資產評估

價值評估 資產評估
• 用折現現金流量方法
• 使用來自資產負債表
和損益表的信息 •對資產的現價進行估算
• 較長期的時間范疇
• 預測今後發展
• 使用加權平均資本成本

一、現金流量折現法（DCF）
▲ 基本原理
任何資產的價值等於其預期未來產生的全部現金流量的現值之和，用公式表示為：
V=∑tCFt/(1 rt)n
其中：V = 資產的價值；
n = 資產的壽命；
CFt= 資產在時期t產生的現金流量
rt = 反映預期未來現金流量風險的折現率
▲ 現金流量折現法的適用性和局限性
現金流量折現法是基於預期未來現金流量和折現率的估價方法。在一定的條件下，如果被估價資產當前的現金流量為正，並且可以比較准確地預測未來現金流量的發生時間，同時，根據現金流量的風險特性又能夠確定出適當的折現率，那麼就適合採用現金流量折現方法。但現實情況往往並非如此，實際情況與模型假設條件相差越大，現金流量折現法的運用就會變得越困難。
在下列情況下，使用現金流量折現法進行估值將會遇到比較大的困難，需要進行相應的調整。
• 陷入財務困境狀態的公司
公司處於財務困境狀態下，當前的收益和現金流量通常為負，並且無法預期公司未來何時會出現好轉。對於此類公司，由於破產的可能性很大，所以預測未來現金流量就十分困難。對於預期將要破產的企業，使用該方法的效果並不理想。即使對於那些預期會絕處逢生的企業而言，應用現金流量折現法時也必須要預測未來現金流量何時為正，數額多少，因為僅計算負現金流量的現值將會導致公司整體價值或股權的價值為負。
• 周期性公司
周期性公司的收益和現金流量往往隨宏觀經濟環境的變化而變化。經濟繁榮時，公司收益上升，經濟蕭條時則下降。很多周期性公司在宏觀經濟極度蕭條時，會與處於困境中的公司一樣，具有負的收益和現金流量。如果對這些公司運用現金流量折現法進行估值，通常要對預期未來現金流量進行平滑處理。對於此類公司，在估值前對宏觀經濟環境進行預測是必不可少的，但這種預測必然會導致分析人員的主觀偏見，並且成為影響估值結果的一個因素。
• 擁有未被利用資產的公司
現金流量折現法反映了公司當前所有產生現金流量的經營性資產的價值。如果公司有尚未利用的經營性資產（當前不產生任何現金流量），這些資產的價值就不會體現在公司總價值中。同樣，當前未被充分利用的資產也會產生類似問題。通常可以從公司外部得到此類資產的價值，然後將其加到現金流量折現法計算出的價值之中。
• 有專利或產品選擇權的公司
公司常常擁有尚未利用的專利或產品選擇權，它們在當前並不產生任何現金流量，預計在近期內也不能產生現金流量，但它們是有價值的。對於這類公司，現金流量折現法會低估它們的真實價值。這個問題可以通過同樣的方法加以克服。首先在公開市場上、或者運用期權定價模型對這些資產進行估價，然後將其加入到現金流量折現法計算出的價值之中。
• 正在進行重組的公司
正在進行重組的公司通常會出售它們的一些已有的資產，購買新的資產，並且改變它們的資本結構和股利政策。一些公司進行重組時還會改變其所有權結構和管理層的激勵方案。每種變化都將使公司未來現金流量的預測變得更為困難，並且會影響未來現金流量的風險特徵，並進而影響折現率。歷史數據會對這類公司的估值產生誤導作用。但是，即使是對於投資和融資政策發生重大變化的公司，如果預測的未來現金流量已經反映了這些變化的影響，並且折現率已經根據公司新的業務和財務風險進行了適當的調整，那麼仍然可以使用現金流量折現法。
• 涉及並購事項的公司
使用現金流量折現法來對目標公司進行估值時，至少需要考慮與購並有關的兩個棘手問題。第一個問題是購並是否會產生協同效應？協同效應的價值是否可以評估？在假設購並會產生協同效應，並且協同效應會影響公司現金流量的情況下，可以單獨估計協同效應的價值。第二個問題是公司管理層的變動對公司現金流量及其風險的影響，這一點在敵意收購中尤為明顯和重要。這些變化的影響可以而且應當體現在預期未來現金流量及所選用的折現率中。
• 非上市公司
現金流量折現法要求根據被估值資產的歷史價格來估算風險參數，因此，運用現金流量折現法對非上市公司進行估值時，最大的問題是公司風險的度量。由於非上市公司的股票不在公開市場上進行交易，所以這一要求無法滿足。解決方法這一是考察可比上市公司的風險，另一個備選方法是根據非上市公司的基本財務指標來估計其風險參數。
企業的價值等於以適當的折現率對該企業預期未來現金流量進行折現所得到的現值，這里所產生的問題是：如何界定現金流量？什麼是適當的折現率？雖然解決這些問題的許多備選框架都能得出同樣准確的結果，但本文只推薦其中的兩種，分別稱為「自由現金流量（FCF）折現模型」和「經濟增加值（EVA）模型（又稱經濟利潤模型）」，並建議對非金融公司估值時採用這兩種模型。其他一些現金流量折現模型各有特點，使用起來受到限制，本文不再詳細提及。
1、自由現金流量折現模型
運用自由現金流量折現模型對企業權益估值，是將企業的經營價值（可向所有投資者提供的實體價值）減去債務價值以及其它優於普通股的投資者要求（如優先股）。經營價值和債務價值等於各自預期未來現金流量的現值，而選擇的折現率一定要反映各自預期未來現金流量的風險。
經營價值
經營價值等於預期未來自由現金流量的現值。自由現金流量（FCF）等於企業的稅後凈經營利潤加上非現金支出，再減去營運資本需求的變化、資本支出以及其它資產方面的投資。它未納入任何與籌資有關的現金流量（如利息費用和股息等）。對於這一估值模型來說，自由現金流量是正確的現金流量，因為它可以反映企業經營業務所產生的能夠向公司所有資本（包括債務資本和權益資本）供應者提供的現金流量。
為了與定義相一致，用於自由現金流量折現的折現率應反映所有資本供應者按照各自對企業總資本的相對貢獻而加權的機會成本，這稱為加權平均資本成本（WACC）。某類投資者的機會成本等於投資者從同等風險的其它投資中得到的期望回報率。
企業估值的一個新問題是企業壽命的無限期性，解決的方法是將企業壽命分為兩個時期，即明確的預測期及其後階段。在這種情況下，企業價值可作如下表示：
企業價值（FV）= 明確的預測期期間的現金流量現值 明確的預測期之後的現金流量現值
明確的預測期之後的價值系指持續經營價值（CV），可以用簡單的公式估算持續經營價值，而無須詳細預測在無限期內的現金流量。
債務價值
企業的債務價值等於對債權人的現金流量按能反映其風險的折現率折現的現值。折現率應等於具有可比條件的類似風險的債務的現行市場水平。在大多數情況下，只有在估值當日尚未償還的企業債務須估算價值。對於未來借款可假定其凈現值為零，因為由這些借款得來的現金流入與未來償付現金流量的現值完全相等，是以債務的機會成本折現的。
權益價值
企業的權益價值等於其經營價值減去債務價值以及其它優於普通股的投資者要求（如優先股），並對任何非經營性資產或負債進行調整。
2、經濟增加值（EVA）模型（又稱經濟利潤模型）
經濟增加值模型說明，企業的價值等於投資資本額加上預期未來每年經濟增加值的現值。即：
企業價值（FV）= 投資資本 預期未來每年產生的經濟增加值的現值
經濟增加值（EVA）又稱經濟利潤（EP），它不同於傳統的會計利潤。傳統的會計利潤扣除了債務利息，但是完全沒有考慮權益資本的成本。經濟增加值（EVA）不僅扣除了債務利息，而且也扣除了權益資本的成本，因而是一種真正的利潤度量指標。從公式的角度講，經濟增加值（EVA）等於稅後凈經營利潤（NOPAT）減去債務資本和權益資本的成本。
經濟增加值模型優於自由現金流量折現模型，因為，經濟增加值可以衡量公司在任何單一時期內所創造的價值，而自由現金流量折現模型卻做不到。經濟增加值（EVA）定義如下：
經濟增加值（EVA）= 稅後凈經營利潤 - 資本費用
= 稅後凈經營利潤 -（投資資本×加權平均資本成本）
投資資本=營運資本需求 固定資產凈值 其它經營性資產凈額

二、相對價值法
▲ 基本原理
在相對價值法中，公司的價值通過參考「可比」公司的價值與某一變數，如收益、現金流量或銷售收入等的比率而得到。相對價值法基於經濟理論和常識都認同的一個基本原則，即類似的資產應該有類似的交易價格。按照這一原則，評估一項資產價值的一個直截了當的方法就是找到一個由消息靈通的買者和賣者剛剛進行完交易的、相同的或者至少是相近的可比資產。這一原則也意味著被評估資產的價值等於可比資產的交易價格。
然而，由於結構、規模、風險等方面的差異，實踐中找到一項直接可比的資產相當困難。處理的方法是進行相應的調整，這涉及到兩個數值，一個是價值指標，另一個是與價值有關的可觀測變數。運用相對價值法評估公司價值，需要得到可比公司的價值指標數據和可觀測變數數據以及目標公司的可觀測變數數據。
用數學語言表示相對價值法有助於進一步理解和熟悉這種方法。以V表示價值指標數據，以X表示可觀測變數數據。相對價值法所依賴的關鍵假設前提是目標公司的V/X比率與可比公司的V/X比率相同，如下式所示：
V（目標公司）/X（目標公司）= V（可比公司）/X（可比公司）
變形可得：
V（目標公司）= X（目標公司）× [ V（可比公司）/X（可比公司）]
只要V/X比率在各個公司之間保持常數，上式對於所有的可觀測變數X都成立。為此，在應用相對價值法時，一個關鍵的步驟是挑選可觀測變數X，要使得這樣一個變數與價值指標有著確定的關系。
▲ 相對價值法的適用性和局限性
相對價值法的優點在於簡單且易於使用。使用該方法可以迅速獲得被估值公司的價值，尤其是當金融市場上有大量「可比」資產進行交易、並且市場在平均水平上對這些資產的定價是正確的時候。但相對價值法也容易被誤用和操縱。因為，現實中絕對沒有在風險和成長性方面完全相同的兩個公司或兩種資產，「可比」公司或資產的定義是一個主觀概念。因此，在選擇「可比」公司或資產時容易出現偏見。盡管這種潛在的偏見也存在於現金流量折現法之中，但在現金流量折現法中，必須說明決定最終價值的前提假設，而在相對價值法中，這種前提假設往往不必提及。
相對價值法的另一個問題是它會將市場對「可比」公司或資產定價的錯誤（高估或低估）引入估值之中。而現金流量折現法是基於特定公司自身的增長率和預期未來現金流量，它不會被市場的錯誤所影響。
盡管在實際操作中還使用其它一些比率，但本文主要介紹以下四種比率：
• 市盈率（P/E）；
• 公司價值/自由現金流量（EV/FCF）；
• 公司價值/銷售收入（EV/S）；
• 公司價值/息稅折舊攤銷前收益（EV/EBITDA）。

C. 一支簡單的股票價格預測的數學模型!!!!

對於股票價格只能是在理論上，換句話說是在你自己的期望預期。
而對於股票價格預測一般是從他的基本面上來考慮。
你可以試試下面的方法：
杜邦財務分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一種財務比率分解的方法，能有效反映影響企業獲利能力的各指標間的相互聯系，對企業的財務狀況和經營成果做出合理的分析。
關鍵詞：杜邦分析法；獲利能力；財務狀況
獲利能力是企業的一項重要的財務指標，對所有者、債權人、投資者及政府來說，分析評價企業的獲利能力對其決策都是至關重要的，獲利能力分析也是財務管理人員所進行的企業財務分析的重要組成部分。
傳統的評價企業獲利能力的比率主要有：資產報酬率，邊際利潤率（或凈利潤率），所有者權益報酬率等；對股份制企業還有每股利潤，市盈率，股利發放率，股利報酬率等。這些單個指標分別用來衡量影響和決定企業獲利能力的不同因素，包括銷售業績，資產管理水平，成本控制水平等。
這些指標從某一特定的角度對企業的財務狀況以及經營成果進行分析，它們都不足以全面地評價企業的總體財務狀況以及經營成果。為了彌補這一不足，就必須有一種方法，它能夠進行相互關聯的分析，將有關的指標和報表結合起來，採用適當的標准進行綜合性的分析評價，既全面體現企業整體財務狀況，又指出指標與指標之間和指標與報表之間的內在聯系，杜邦分析法就是其中的一種。
杜邦財務分析體系（TheDuPontSystem）是一種比較實用的財務比率分析體系。這種分析方法首先由美國杜邦公司的經理創造出來，故稱之為杜邦財務分析體系。這種財務分析方法從評價企業績效最具綜合性和代表性的指標-權益凈利率出發，層層分解至企業最基本生產要素的使用，成本與費用的構成和企業風險，從而滿足通過財務分析進行績效評價的需要，在經營目標發生異動時經營者能及時查明原因並加以修正，同時為投資者、債權人及政府評價企業提供依據。
一、杜邦分析法和杜邦分析圖
杜邦模型最顯著的特點是將若干個用以評價企業經營效率和財務狀況的比率按其內在聯系有機地結合起來，形成一個完整的指標體系，並最終通過權益收益率來綜合反映。採用這一方法，可使財務比率分析的層次更清晰、條理更突出，為報表分析者全面仔細地了解企業的經營和盈利狀況提供方便。
杜邦分析法有助於企業管理層更加清晰地看到權益資本收益率的決定因素，以及銷售凈利潤率與總資產周轉率、債務比率之間的相互關聯關系，給管理層提供了一張明晰的考察公司資產管理效率和是否最大化股東投資回報的路線圖。
杜邦分析法利用各個主要財務比率之間的內在聯系，建立財務比率分析的綜合模型，來綜合地分析和評價企業財務狀況和經營業績的方法。採用杜邦分析圖將有關分析指標按內在聯系加以排列，從而直觀地反映出企業的財務狀況和經營成果的總體面貌。
杜邦財務分析體系如圖所示：

二、對杜邦圖的分析
1.圖中各財務指標之間的關系：
可以看出杜邦分析法實際上從兩個角度來分析財務，一是進行了內部管理因素分析，二是進行了資本結構和風險分析。
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
權益乘數＝1÷（1－資產負債率）
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
總資產周轉率＝銷售收入÷總資產
資產負債率＝負債總額÷總資產
2.杜邦分析圖提供了下列主要的財務指標關系的信息：
（1）權益凈利率是一個綜合性最強的財務比率，是杜邦分析系統的核心。它反映所有者投入資本的獲利能力，同時反映企業籌資、投資、資產運營等活動的效率，它的高低取決於總資產利潤率和權益總資產率的水平。決定權益凈利率高低的因素有三個方面--權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率。權益乘數、銷售凈利率和總資產周轉率三個比率分別反映了企業的負債比率、盈利能力比率和資產管理比率。
（2）權益乘數主要受資產負債率影響。負債比率越大，權益乘數越高，說明企業有較高的負債程度，給企業帶來較多地杠桿利益，同時也給企業帶來了較多地風險。資產凈利率是一個綜合性的指標，同時受到銷售凈利率和資產周轉率的影響。
（3）資產凈利率也是一個重要的財務比率，綜合性也較強。它是銷售凈利率和總資產周轉率的乘積，因此，要進一步從銷售成果和資產營運兩方面來分析。
銷售凈利率反映了企業利潤總額與銷售收入的關系，從這個意義上看提高銷售凈利率是提高企業盈利能力的關鍵所在。要想提高銷售凈利率：一是要擴大銷售收入；二是降低成本費用。而降低各項成本費用開支是企業財務管理的一項重要內容。通過各項成本費用開支的列示，有利於企業進行成本費用的結構分析，加強成本控制，以便為尋求降低成本費用的途徑提供依據。
企業資產的營運能力，既關繫到企業的獲利能力，又關繫到企業的償債能力。一般而言，流動資產直接體現企業的償債能力和變現能力；非流動資產體現企業的經營規模和發展潛力。兩者之間應有一個合理的結構比率，如果企業持有的現金超過業務需要，就可能影響企業的獲利能力；如果企業佔用過多的存貨和應收賬款，則既要影響獲利能力，又要影響償債能力。為此，就要進一步分析各項資產的佔用數額和周轉速度。對流動資產應重點分析存貨是否有積壓現象、貨幣資金是否閑置、應收賬款中分析客戶的付款能力和有無壞賬的可能；對非流動資產應重點分析企業固定資產是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作實例分析
杜邦財務分析法可以解釋指標變動的原因和變動趨勢，以及為採取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽車（600166）為例，說明杜邦分析法的運用。
福田汽車的基本財務數據如下表：

（一）對權益凈利率的分析
權益凈利率指標是衡量企業利用資產獲取利潤能力的指標。權益凈利率充分考慮了籌資方式對企業獲利能力的影響，因此它所反映的獲利能力是企業經營能力、財務決策和籌資方式等多種因素綜合作用的結果。
該公司的權益凈利率在2001年至2002年間出現了一定程度的好轉，分別從2001年的0.097增加至2002年的0.112.企業的投資者在很大程度上依據這個指標來判斷是否投資或是否轉讓股份，考察經營者業績和決定股利分配政策。這些指標對公司的管理者也至關重要。
公司經理們為改善財務決策而進行財務分析，他們可以將權益凈利率分解為權益乘數和資產凈利率，以找到問題產生的原因。
表三：權益凈利率分析表

福田汽車權益凈利率=權益乘數×資產凈利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通過分解可以明顯地看出，該公司權益凈利率的變動在於資本結構（權益乘數）變動和資產利用效果（資產凈利率）變動兩方面共同作用的結果。而該公司的資產凈利率太低，顯示出很差的資產利用效果。
（二）分解分析過程：
權益凈利率＝資產凈利率×權益乘數
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
經過分解表明，權益凈利率的改變是由於資本結構的改變（權益乘數下降），同時資產利用和成本控制出現變動（資產凈利率也有改變）。那麼，我們繼續對資產凈利率進行分解：
資產凈利率＝銷售凈利率×總資產周轉率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通過分解可以看出2002年的總資產周轉率有所提高，說明資產的利用得到了比較好的控制，顯示出比前一年較好的效果，表明該公司利用其總資產產生銷售收入的效率在增加。總資產周轉率提高的同時銷售凈利率的減少阻礙了資產凈利率的增加，我們接著對銷售凈利率進行分解：
銷售凈利率＝凈利潤÷銷售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
該公司2002年大幅度提高了銷售收入，但是凈利潤的提高幅度卻很小，分析其原因是成本費用增多，從表一可知：全部成本從2001年403967.43萬元增加到2002年736747.24萬元，與銷售收入的增加幅度大致相當。下面是對全部成本進行的分解：
全部成本＝製造成本＋銷售費用＋管理費用＋財務費用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通過分解可以看出杜邦分析法有效的解釋了指標變動的原因和趨勢，為採取應對措施指明了方向。
在本例中，導致權益利潤率小的主原因是全部成本過大。也正是因為全部成本的大幅度提高導致了凈利潤提高幅度不大，而銷售收入大幅度增加，就引起了銷售凈利率的減少，顯示出該公司銷售盈利能力的降低。資產凈利率的提高當歸功於總資產周轉率的提高，銷售凈利率的減少卻起到了阻礙的作用。
由表4可知，福田汽車下降的權益乘數，說明他們的資本結構在2001至2002年發生了變動2002年的權益乘數較2001年有所減小。權益乘數越小，企業負債程度越低，償還債務能力越強，財務風險程度越低。這個指標同時也反映了財務杠桿對利潤水平的影響。財務杠桿具有正反兩方面的作用。在收益較好的年度，它可以使股東獲得的潛在報酬增加，但股東要承擔因負債增加而引起的風險；在收益不好的年度，則可能使股東潛在的報酬下降。該公司的權益乘數一直處於2～5之間，也即負債率在50％～80％之間，屬於激進戰略型企業。管理者應該准確把握公司所處的環境，准確預測利潤，合理控制負債帶來的風險。
因此，對於福田汽車，當前最為重要的就是要努力減少各項成本，在控製成本上下力氣。同時要保持自己高的總資產周轉率。這樣，可以使銷售利潤率得到提高，進而使資產凈利率有大的提高。
四、結論
綜上所述，杜邦分析法以權益凈利率為主線，將企業在某一時期的銷售成果以及資產營運狀況全面聯系在一起，層層分解，逐步深入，構成一個完整的分析體系。它能較好的幫助管理者發現企業財務和經營管理中存在的問題，能夠為改善企業經營管理提供十分有價值的信息，因而得到普遍的認同並在實際工作中得到廣泛的應用。
但是杜邦分析法畢竟是財務分析方法的一種，作為一種綜合分析方法，並不排斥其他財務分析方法。相反與其他分析方法結合，不僅可以彌補自身的缺陷和不足，而且也彌補了其他方法的缺點，使得分析結果更完整、更科學。比如以杜邦分析為基礎，結合專項分析，進行一些後續分析對有關問題作更深更細致分析了解；也可結合比較分析法和趨勢分析法，將不同時期的杜邦分析結果進行對比趨勢化，從而形成動態分析，找出財務變化的規律，為預測、決策提供依據；或者與一些企業財務風險分析方法結合，進行必要的風險分析，也為管理者提供依據，所以這種結合，實質也是杜邦分析自身發展的需要。分析者在應用時，應注意這一點。

D. 如何利用統計模型預測股票市場的價格動態

利用統計模型預測股票市場的價格動態是一種常見的方法，以下是一些常見的統計模型：

• ARIMA模型：ARIMA模型是一種時間序列分析模型，常用於分析股票價格的變化趨勢和周期性。ARIMA模型可以捕捉到時間序列的自回歸和滯後因素，可以用來預測股票價格的未來變化。

• GARCH模型：GARCH模型是一種波動率模型，用於預測股票價格的波動率。GARCH模型可以捕捉到股票價格波漏寬動的自回歸和滯後因素，用於預測未來的股票價格波動。

• 回歸模型：回歸模型是一種廣義線性模型，用於預測股票價格與宏觀經濟因素之間的關系。回歸模型可以捕捉到股票價格與利率、通貨膨脹等宏觀經濟變數之間的關系，用於預測未來的股票價格走勢。

• 神經網路模型：神經網路模型是一種非線性模型，常用於預測股票價格的變化趨勢。神經網路模型可以學習到股票價格變化的復雜模式，包括非線性關系和雜訊。

• 支持向量機模型：支持向量機模型是一種螞空機器學習模型，用於預測股票價格的變化趨勢。支持向量機模型可悶搜瞎以捕捉到股票價格變化的復雜關系，包括非線性關系和雜訊。

在實際應用中，選擇合適的統計模型需要考慮多方面因素，如數據的時間跨度、變化趨勢、雜訊程度、數據採集頻率等。同時，在使用統計模型進行預測時，需要注意模型的有效性和可靠性，以避免過度擬合和欠擬合等問題。

E. 對股票的收益預測，用股利貼現模型或進行價格預測

1.基本公式
股利貼現模型是研究股票內在價值的重要模型，其基本公式為：

其中V為每股股票的內在價值，Dt是第t年每股股票股利的期望值，k是股票的期望收益率或貼現率(discount rate)。公式表明，股票的內在價值是其逐年期望股利的現值之和。 根據一些特別的股利發放方式，DDM模型還有以下幾種簡化了的公式：
2.零增長模型
即股利增長率為0，未來各期股利按固定數額發放。計算公式為： V=D0/k 其中V為公司價值，D0為當期股利，K為投資者要求的投資回報率，或資本成本。
3.不變增長模型
即股利按照固定的增長率g增長。計算公式為： V=D1/(k-g) 注意此處的D1=D0(1+g)為下一期的股利，而非當期股利。
4.二段、三段、多段增長模型
二段增長模型假設在時間l內紅利按照g1增長率增長，l外按照g2增長。 三段增長模型也是類似，不過多假設一個時間點l2，增加一個增長率g3

F. 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。

G. 如何構建一個能夠有效預測股票價格變動的模型

• 收集和整理數據：要構建一個有效的預測模型，首先需要收集和整理大量的數據，包括歷史股票價格、市場指數、公司財務報表、行業數據等。

• 選擇合適的特徵：根據問題的需求和數據的特點，選擇合適的特徵作為輸入數據。例如，可以選擇市場指數、公司盈利情況、行業趨勢等作為輸入特徵。

• 選擇合適的模型：選擇合適的模型來處理輸入數據，例如線性回歸模型、支持向量機模型、神經網路模型等。根據模型的性能表現和精度來選擇銀如卜合適的模型。

• 訓練模型：使用歷史數據進行模型的訓練和調整，以提高模型的預測精度和性能。可以使用交叉驗證和調參等方法來優化模型的鋒穗性能。

• 預測未來價格變動：使用訓練好的模型來橡豎預測未來股票價格變動，並進行驗證和評估。如果模型的預測精度達到一定的水平，則可以使用該模型進行實際的股票投資決策。

需要注意的是，股票價格變動受多種因素影響，包括市場情緒、宏觀經濟因素、公司業績、行業趨勢等，因此構建一個有效的預測模型是非常復雜的，並且存在很大的風險。建議投資者在投資股票時要多方面考慮，不要只依賴單一的預測模型。

H. 股票估價的股票估價的模型

股票估價的基本模型
計算公式為：
股票價值
估價
R——投資者要求的必要收益率
Dt——第t期的預計股利
n——預計股票的持有期數
零增長股票的估價模型
零成長股是指發行公司每年支付的每股股利額相等，也就是假設每年每股股利增長率為零。每股股利額表現為永續年金形式。零成長股估價模型為：
股票價值=D/Rs
例：某公司股票預計每年每股股利為1.8元，市場利率為10%，則該公司股票內在價值為：
股票價值=1.8/10%=18元
若購入價格為16元，因此在不考慮風險的前提下，投資該股票是可行的
二、不變增長模型
(1)一般形式。如果我們假設股利永遠按不變的增長率增長，那 么就會建立不變增長模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利為 1.80 元，預計在未來日子 里該公司股票的股利按每年 5%的速率增長。因此，預期下一年股利 為 1.80×(1 十 0.05)=1.89 元。假定必要收益率是 11%，該公司的 股票等於 1． 80×[(1 十 0． 05)/(0.11—0． 05)]=1． 89/(0． 11—0． 05) =31．50 元。而當今每股股票價格是 40 元，因此，股票被高估 8．50 元，建議當前持有該股票的投資者出售該股票。
(2)與零增長模型的關系。零增長模型實際上是不變增長模型的 一個特例。特別是，假定增長率合等於零，股利將永遠按固定數量支 付，這時，不變增長模型就是零增長模型。 從這兩種模型來看， 雖然不變增長的假設比零增長的假設有較小 的應用限制，但在許多情況下仍然被認為是不現實的。但是，不變增 長模型卻是多元增長模型的基礎，因此這種模型極為重要。
三、多元增長模型 多元增長模型是最普遍被用來確定普通股票內在價值的貼現現 金流模型。這一模型假設股利的變動在一段時間內並沒有特定的 模式可以預測，在此段時間以後，股利按不變增長模型進行變動。因 此，股利流可以分為兩個部分。 第一部分 包括在股利無規則變化時期的所有預期股利的現值 第二部分 包括從時點 T 來看的股利不變增長率變動時期的所有預期股利的現 值。因此，該種股票在時間點的價值(VT)可通過不變增長模型的方程 求出
[例]假定 A 公司上年支付的每股股利為 0．75 元，下一年預期支 付的每股票利為 2 元，因而再下一年預期支付的每股股利為 3 元，即 從 T=2 時， 預期在未來無限時期， 股利按每年 10%的速度增長， 即 0：，Dz(1 十 0．10)=3×1．1=3．3 元。假定該公司的必要收益 率為 15%，可按下面式子分別計算 V7—和認 t。該價格與目前每股 股票價格 55 元相比較，似乎股票的定價相當公平，即該股票沒有被 錯誤定價。
(2)內部收益率。零增長模型和不變增長模型都有一個簡單的關 於內部收益率的公式，而對於多元增長模型而言，不可能得到如此簡 捷的表達式。雖然我們不能得到一個簡捷的內部收益率的表達式，但 是仍可以運用試錯方法，計算出多元增長模型的內部收益率。即在建 立方程之後，代入一個假定的伊後，如果方程右邊的值大於 P，說明 假定的 P 太大；相反，如果代入一個選定的盡值，方程右邊的值小於 認說明選定的 P 太小。繼續試選盡，最終能程式等式成立的盡。 按照這種試錯方法，我們可以得出 A 公司股票的內部收益率是 14．9%。把給定的必要收益 15%和該近似的內部收益率 14．9%相 比較，可知，該公司股票的定價相當公平。
(3)兩元模型和三元模型。有時投資者會使用二元模型和三元模 型。二元模型假定在時間了以前存在一個公的不變增長速度，在時間 7、以後，假定有另一個不變增長速度城。三元模型假定在工時間前， 不變增長速度為身 I，在 71 和 72 時間之間，不變增長速度為期，在 72 時間以後，不變增長速度為期。設 VTl 表示 在最後一個增長速度開始後的所有股利的現值，認-表示這以前 所有股利的現值，可知這些模型實際上是多元增長模型的特例。
四、市盈率估價方法 市盈率，又稱價格收益比率，它是每股價格與每股收益之間的比 率，其計算公式為反之，每股價格=市盈率×每股收益 如果我們能分別估計出股票的市盈率和每股收益， 那麼我們就能 間接地由此公式估計出股票價格。這種評價股票價格的方法，就是 「市盈率估價方法」
五、貼現現金流模型 貼現現金流模型是運用收入的資本化定價方法來決定普通股票 的內在價值的。按照收入的資本化定價方法，任何資產的內在價值是 由擁有這種資產的投資 者在未來時期中所接受的現金流決定的。 由於現金流是未來時期的預 期值，因此必須按照一定的貼現率返還成現值，也就是說，一種資產 的內在價值等於預期現金流的貼現值。對於股票來說，這種預期的現 金流即在未來時期預期支付的股利，因此，貼現現金流模型的公式為 式中：Dt 為在時間 T 內與某一特定普通股相聯系的預期的現金 流，即在未來時期以現金形式表示的每股股票的股利；K 為在一定風 險程度下現金流的合適的貼現率； V 為股票的內在價值。 在這個方程里，假定在所有時期內，貼現率都是一樣的。由該方 程我們可以引出凈現值這個概念。凈現值等於內在價值與成本之差， 即 式中：P 為在 t=0 時購買股票的成本。 如果 NPV>0，意味著所有預期的現金流入的凈現值之和大於投 資成本，即這種股票被低估價格，因此購買這種股票可行； 如果 NPV<0，意味著所有預期的現金流入的凈現值之和小於投 資成本，即這種股票被高估價格，因此不可購買這種股票。 在了解了凈現值之後，我們便可引出內部收益率這個概念。內部 收益率就是使投資凈現值等於零的貼現率。如果用 K*代表內部收益 率，通過方程可得 由方程可以解出內部收益率 K*。把 K*與具有同等風險水平的股 票的必要收益率(用 K 表示)相比較：如果 K*>K，則可以購買這種股 票；如果 K*<K，則不要購買這種股票。 一股普通股票的內在價值時存在著一個麻煩問題， 即投資者必須 預測所有未來時期支付的股利。 由於普通股票沒有一個固守的生命周 期，因此建議使用無限時期的股利流，這就需要加上一些假定。 這些假定始終圍繞著勝利增長率，一般來說，在時點 T，每股股 利被看成是在時刻 T—1 時的每股股利乘上勝利增長率 GT，其計 例如，如果預期在 T=3 時每股股利是 4 美元，在 T=4 時每股股利 是 4．2 美元，那麼不同類型的貼現現金流模型反映了不同的股利增 長率的假定