灰色关联度分析法在股票决策中应用外文翻译资料

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灰色关联度分析法在股票决策中应用

摘要

对投资者来说，如何选择股票是一个很重要的问题，投资者在股票决策中可以运用一些财务比率。有价值的财务比率可以从金融财务报表中获得，当投资者选择股票时，可以使用这些比率作为参考。但是由于要处理的不止一个财务比率，对投资者来说，这个问题就演变为多指标决策问题。在学术研究中，有各种各样的技术方法可以解决这种多指标问题。本文主要根据金融行业伊斯坦布尔证交所提供的金融行业指数，运用灰色关联度分析法来研究如何订购金融公司股票。除此之外，考虑到决策中标准权重的重要性，本文还运用了三种不同的方法——探索法、层次分析法、样本研究法来找出在灰色关联分析过程中的最佳标准权重。

1引言

在决策过程中有很多条件可供选择，决策者从中择优，力图达到并优化目标。但是，如今的问题是，我们必须同时考虑多个标准目标而不是只考虑单一的目标。多准则决策技术是解决这类问题的较好的方法。所以现在很多根据多准则决策法开发研究的新技术具有极大的优势，比如层次分析法，网络分析法，消去与选择转换法，偏好顺序结构评估法，逼近理想解排序法，灰色关联度分析法等等。

多准则决策文献的数量非常庞大并且仍在不断增长，尤其是关于产品设计、产品选择、设备位置和设施布局规划、流域规划、成就订单、财务应用程序等的文献。比如说，1999年，Raju和Pillai采用消去与选择转换法、层次分析法、妥协编程和EXPROM-2技术来选择最优解；冯和王在2000年时采用逼近理想解排序法和灰色关联度度分析法研究的台湾航空公司和财务比率得到的结论得到学者们的认可；2002年Zopounids和Doumpus利用多准则决策法来解决金融领域决策问题；2007年Albadvi等人研究了在股票交易中如何决策并且在伊朗股票交易所建立了一个应用程序；同年Loken简短地介绍了MCMD技术在能源规划中的使用问题；Yuksel和Dageviren利用SWTO分析法量化了战略因素之间的相互关系；2008年，Kosmidou和Zopounidis使用偏好顺序结构评估法来评估商业银行和合作银行等特定金融银行利率在希腊援助的信用风险评价。

灰色关联度法是用于决策的多准则决策技术的其中之一。它运用定量分析显示参考系列和替代序列之间的相似性和差异性。最接近参考序列的比较序列就是最优解。一些学者使用灰色关联度分析法研究如下课题。冯和王使用财务比率构造了航空公司的绩效评估过程；黄常和董在2000年基于灰色关联度分析法优化了短玻璃纤维聚碳酸酯复合材料的注塑工艺，作者使用灰色关联度技术来选择最具代表性的指标；程和王在2004年提出了灰色层次分析，分析了台风伤害的潜在危险；2006年，张林和陈开发了一种注入金属氧化物半导体离子产品的整体质量的多响应质量特性的算法。山口李子和Nagai提出了基于灰色系统的选择供应商的方法；郭等人使用灰色关联度分析来选择设备的布局。2007年，龚和温通过灰色关联分析法将二十种财务比率作为研究变量提取出了六个财务比率，以此来找到影响风险资本的台湾企业财务业绩指标的重要财务比率和其他财务比率。李林和常在2009年使用灰色关联度分析法建立了判断对象是否处于正常条件的诊断模型。

本文主要研究了确定标准指标并用灰色关联度技术来选择投资股票。同时运用了三种不同方式，其中一个是运用探索法设置标准指标，另一个是运用层次分析法，第三种是基于实验学习新的方法。实例是选择的伊斯坦布尔证交所中的金融公司的股市情况。本文结构如下，第二节介绍了财务比率在选择股票时的应用和重要性，第三节简短的介绍了层次分析法和灰色关联度分析法，第四节是研究伊斯坦布尔证交所股市的实例，第五节是本文的结论。

2财务比率和股票的选择

对投资者来说，投资决策是微妙和渐进的。一个理想的投资决策，首先要充分考虑全球和当地的政治经济形势，其次要调查该行业该股票的盈利能力，增长机会以及法定条件，最后，根据资产负债表和损益表来选择资产和股票。在一个既定的时间点，公司的资产负债表通常总结了公司的收入和费用以及两者之间的差别。财务比率是一种由公司的资产负债表和损益报表分析得到的比例。有许多财务比率存在，但只有20种左右有经济意义，这些比率有的预测公司未来的增长预期，有的显示公司的信用风险，有的代表公司在股票市场的廉价特性等等。

股票投资决策需要同时考虑预期现金收入（未来的股息支付和返回股票）和它的风险，

然后，股票价格评估模型可以计算出公司未来的股息支付，公司的增长机遇和公司的财务比率等等。在实践中，尤其是小投资者选择股票时通常是通过调查财务比率来决策的。这也是广泛的学术文献所研究的。财务比率常用于评价公司的业绩和财务绩效评估（邓、叶和威利斯在2000年，冯和王在2007年研究了这一课题）；Albadvi等人在2007年根据金融失败、信贷风险评估决策、企业破产等探讨了股票的选择和交易；AlAjmi、Dagilen于2008年在金融估值和公司信用分析做了研究，除此之外还有许多学者研究了该领域，然而，在这些研究中，除了参考了不同的金融比率，也选择了不同的标准。

金融比率可以概括大量的财务数据。此外，公司在其他方面的性能也可以根据财务比率衡量。从财务报表中找到很多有意义的财务比率也是很有可能的。这些比率可以分为股票市场比率，效能比率，盈利能力比率，流动比率和杠杆比率等，有不止一种的比率在这些比类中。这些比率可以做为评估指标。但是，使用更多的财务比率作为标准会让问题变得更加复杂，因此，找出一个比率替代所在类的繁杂比率是十分有必要的，这样方便建模并且使得模型简单化。在这点上，财务比率的优化选择确保了有效信息的最大保留。本文所研究的选定财务比率的定义见表1，详细的信息可以在Brigham和Brealey撰写的学术文献中找到。从表1可以看出金融比率的意义从而了解公司的运营状态。所以股票选择的决策过程中，金融比率是主要标准。

表1

3多指标决策方法

这部分是关于两种应用于这篇文章的多指标决策方法的介绍，包括层次分析法和灰色关联度分析法。在本文中，层次分析法并不是用来做决策，而是用来在灰色关联分析过程中确定标准权重，因此，下文将对层次分析和灰色关联度分析做一个简明扼要的介绍。

3.1层次分析法

层次分析法是由Satty在1980年提出的，并且直到这时他一直用于研究考虑各种多指标问题。层次分析法是一种特征值方法成对比较，它是一种校准在测量的数值范围内定量以及定性的方法。Saaty在2008年时描述的方法有以下步骤：

1定义问题并且寻求知识

2确定决策层次结构：最高水平预测目标决策，中间水平给出标准，最低水平提出一系列选择（图1所示）

图 1分层的基本框架表（4个标准5个备选）

3构造成对比较矩阵：根据每个标准的替代品进行比较矩阵构建的标准及处理

4从比较矩阵中得到权重

层次分析法使用的标度数是指占主导地位的元素比另一个涉及标准或性质的元素重要多少倍。表格2给出了这些标度数，它们的定义以及解释。

表2 标度数

除了表2，如果向量i与向量j上相比有分配在上面的数据，那么向量j与向量i相比有倒数值（Satty，2008）

当构造成对比较矩阵时，如果它们一致权重可以从比较矩阵中得到。那么就可以认定为比较矩阵。权向量可以通过求解公式1来获得。

（1）

这里的是矩阵A的最大特征向量，如果成对比较是完全一致的则。但是所有的比较矩阵并不能保证完整一致性，因为这个原因，一致性指数(CI)和一致性比率(CR)应该被确定。CR代表一定程度的接受成对比较，如果CR小于0.1，那么比较矩阵是可以接受的，CI和CR可以由以下公式计算得到。

（2）

在公式2中，RI是随机指数，RI的值根据变换矩阵的维度(n)得到，一些各种不同维度的RI值如下：

本文的主要研究目的不是给出层次分析法的细节，关于层次分析法的详细信息可以在各种应用文献中找到，例如1994年的Saaty和2006年的Vaidya和Kumar。

3.2灰色关联度分析法

灰色关联度是灰色系统理论中一种分析参考序列和其他序列之间关系的分析工具。灰色系统理论是由邓于1989年率先提出的，旨在衡量序列之间的相似性。灰色关联度分析的方法如下：

1定义问题：选择(i=1,......,m)，标准(j=1,.......,n)

（3）

2确定参考序列，参考序列可能通过最大或者最小值来确定-如果标准要求的最大化（最小化）相关标准的参考序列值是替代系列最大（最小）值-反映系统行为特征的数据序列和影响系统行为的因素组成的数据系列。

（4）

3标准化各个指标：对各个指标进行无量化处理，消除各个指标的单位。这个过程称为灰色关系的生成，标准化过程一般分为三种类型：

i. 转化高阶：

（5）

ii. 转化低阶：

(6)

iii. 正常转化：

（7）

这里的是标准化后的

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