股票投资分析的方法精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇股票投资分析的方法，期待它们能激发您的灵感。

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【关键词】多元统计分析方法；股票投资状况；综合评价研究

一、前言

对于我国的经济发展状况，可以从股票市场的发展中得到体现，在短短十几年的时间里，就实现了资本主义国家百年的发展成果。由此也能够体现出我国经济迅猛的发展态势。而在近几年当中，随着股票市场的不断发展，也逐渐暴露出了很多问题，对于经济市场、股票市场的发展，产生了很大的威胁。因此，基于多元统计分析方法，对股票投资状况进行综合评价，更加充分的理解和认识其中存在的问题，从而更好的存进股票投资市场的发展。

二、多元统计分析方法的基本概述

在经典统计学当中，多元统计是一个重要的发展分支，作为一种分析方法来说，多元统计分析具有很强的综合性。应用该方法，能够在相互关联的多个指标、对象之间，对其统计规律进行分析，在数理统计学当中，也是一个非常重要的分支学科。在多元统计分析方法中，包括了很多不同的统计方法，例如多重回归分析、多元方差分析、判别分析、典型相关分析、聚类分析、因子分析、对应分析、主成分分析等方法。在实际应用中，多元统计分析方法主要是在一个客观事物当中，研究多个不同变量之间相互依赖的统计性规律。基于费希尔等统计学专家的研究，得到了十分良好的进展。随着计算机技术的发展和应用，也随之出现了很多统计软件，因而在医学、生物、气象、地质、图形处理、经济分析等诸多领域当中，多元统计分析方法都得到了广泛的应用。而随着应用领域的不断拓宽，多元统计方法的理论也得到了进一步的发展，因而为人们的实际应用提供了更大的便利。

三、多元统计分析方法在股票投资状况综合评价中的应用

1.因子分析法的应用

因子分析法指的是将共性因子从变量群当中进行提取，从而进行相应的统计。这种方法最早是由英国心理学家斯皮尔曼所提出。在多个变量当中，可以利用因子分析法，对隐藏的具有代表性的因子进行找出，并且在一个因子当中，对本质相同的变量进行纳入，从而使变量的数目得以减少，此外，对于变量之间关系的假设，也能够进行有效的检验。在股票投资方面，因子分析法主要是用于对股票投资组合模型进行确定。在分析当中，利用不同的变量来替代对股票价格产生影响的因素，从而对股价因子模型进行建立。通过确定各个因子的不相关性，对股票进行分类，然后基于对股票发展潜力的研究，对最为适当的股票投资模型进行确定。

2.聚类分析法的应用

在聚类分析法当中，主要是对研究对象的特征进行分析，从而进行分类和数目的减少，是统计分析技术中的集中。在股票投资状况的综合评价当中，聚类分析法能够对股票投资的特种特点加以利用。由于在股票投资当中，具有很多动态变化因素。因此，对于这些因素应当进行恰当的分析，从而寻找有效的方法，来规范治理这种动态情况，从而更加精确和准确的进行投资分析。在实际应用中，由于股票价格会受到很多因素的影响，因而具有不稳定性和波动性的特点，进而也引发了股票投资不理想的情况。而应用聚类分析法，能够对这种不确定性进行有效的弥补。作为一种专业的投资分析方法，聚类分析法能够对与股票市场相关联的企业、行业等进行深层次的分析，从而对具有潜力的股票进行正确的预测。此外，在实际应用中，聚类分析法的实用性和直观性更强，因而具有很广泛的适用范围。

3.主成分分析法的应用

主成分分析法是多元统计分析方法中一种对数据集进行简化和分析的方法，该方法在20世纪初由皮尔逊所发明，在数理模型的建立、以及数据分析当中，能够发挥良好的作用。在实际应用中，通过分解协方差矩阵的特征，对数据的特征矢量和权值进行获取。在实际应用中，主成分分析具有十分广泛的应用，通过研究各种分类数据，对自变量各组之间的差异进行分析和总结，从而对组件差异中不同自变量的完全贡献进行判断，最终利用这些数据，样本归类自变量的转变方法。在股票投资状况的综合评价当中，对于各种对股票市场产生影响因素来说，相互之间往往存在着较大的关联和影响，同时影响因素也非常复杂。利用主成分分析法，能够将这些因素之间的影响进行降低。通过对各种因素和数据的总结分析，得出不同因素的影响程度，从而对指标选择的工作量进行降低。此外，相比于传统的构造回归模型方法，利用主成分分析法，能够更有效的节约时间，同时提高分析的精确度，为股票投资提供更加良好的依据和参考。

四、结论

随着我国经济的快速发展，作为一种重要的经济形式，股票市场也得到了极大的进步。而由于股票市场的发展时间较短，各方面都还不够成熟，因此在股票投资中难免会出现一些问题。对此，应用多元统计分析方法，能够对股票投资状况进行综合评价，从而为更加理性、科学地进行股票投资提供依据。

参考文献：

[1]李银，黄惠娟，梁瑞时. 基于多元统计分析的股票最优投资模型[J]. 韶关学院学报，2014，12：10-14.

[2]韩燕，崔鑫，郭艳. 中国上市公司股票投资的动机研究[J]. 管理科学，2015，04：120-131.

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一、引言

随着我国股票市场飞速发展，进行股票理财逐渐成为企业和个人进行资产增值的一个主要手段。但选取合适的股票牵涉因素非常宽泛，因此如何使用专业的统计手段选取股票逐渐成为广大投资者非常重视的部分。

层次分析法最早由美国学者t.l.satty（1977）提出，是一种将复杂系统的评价决策思维过程数学化的多目标评价决策方法。本文尝试使用层次分析法，以沪深股市的4只房地产股票为例，通过层次划分来简化各种影响选取的投资指标，通过对指标进行加权处理后对方案层进行比较，然后得到相应的层次分析结构模型，为层次分析法在股票投资领域的应用进行了探索和实证。

二、研究方法

本文使用层次分析法，在进行系统分析、设计、决策时，一般分为四个步骤，分别是：

（一）对系统中不同因素之间的关系进行分析，构建递阶的层次结构模型。

在模型中，一个复杂的问题按照各种不同因素的关系，一般依照上中下不同层次划分为三类，分别是最底层（一般是要使用的各种措施方案，用于解决问题）、中间层（一般用于衡量是否达到目标的判断准则，有准则和子准则）和最高层（往往只有一个，就是决策者希望达到的决策目标）。

（二）每个不同层次的不同元素按照上一层的准则重要性，进行两两比较，构建两两比较判断矩阵，并进行一致性检验。

比如，当我们考虑方案层各元素cj，j=1，2，3时，考虑到准则层元素bk，k=1，2，3，的重要性，设cij为方案ci与cj，从相对重要性的角度与上层元素bk进行比较后，其赋值规则见表1。

表1判断矩阵标度及其含义

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

定义一致性指标，要求一致性检验必须通过，因为必须要把这种不一致的程度控制在一定范围内，防止出现在多阶判断时的不一致现象。然后引入平均随机一致性指标尺及其系数表，设n为判断矩阵阶数，当n=l，2，……，9时，其对应平均随机一致性指标见表2。

表2平均随机一致性指

维数 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，计算判断矩阵的随机一致性比率cr，当

时，可以认为判断矩阵具有满意的一致性。

（三）通过层次单排序计算不同元素在每个准则下的相对权重。

层次单排序的算法包括方根法、和法两种，其原理是根据判断矩阵来计算各元素在与上一层某元素有联系时的重要性次序的权值。本文的层次单排序使用和法来计算，共4个步骤：

1.对判断矩阵每一列元素求和；

2.用判断矩阵的每一元素除以其所在列的和，转换成标准判断矩阵；

3.对判断矩阵每一行元素求均值，得出层次单排序；

4.把标准判断矩阵乘以层次单排序向量（对应于最大特征根的特征向量），对所得向量的所有分量求和，得到判断矩阵的最大特征根：

（四）层次总排序。

经过上述三步以后，就可以使用层次总排序，对最底层元素相对于最高层元素（即最终目标）的相对重要性进行计算，得出排序值。

三、模型构建

基于层次分析法进行房地产类股票投资决策的模型构建，经过分析，本文最终将影响因素聚焦在公司基本素质分析上，具体包括两个维度，分别是公司竞争地位和公司营利能力及增长性。

在上述两个维度上，房地产企业均有其不同于其他行业的特殊性，首先，房地产公司的公司竞争地位主要体现在三个因素：主营业务收入、公司规模和融资能力。其次，房地产企业的营利能力及增长性主要由公司的股票的市盈率、市净率、重估净资产（ranv）以及净资产收益率这四个因素来说明。按照层次分析法对上述所分析的各相关因素进行归纳，得到最底层为具体的待选股票，中间层次是准则层和子准则层，最高层次即为最佳投资目标，对其构造投资决策层次结构图如图1所示：

图1房地产股票投资决策层次结构图

下面依据层次结构图构造判断矩阵并进行层次单排序。

（一）得到判断矩阵a-b。对准则层的公司竞争地位和公司营利能力及增长性两个指标进行两两比较，然后得到判断矩阵为：

上市表示两个因素权重的特征向量，其中最大特征值。

（二）得到判断矩阵b1-c。对主营业务收入、公司规模和融资能力等三个子准则根据公司竞争地位这一准则进行两两比较，得到判断矩阵为：

上式表示三个子准则权重的特征向量，最大特征值，ci=0，cr=0<0.1，因而矩阵满足一致性。

（三）得到判断矩阵b2-c。同理，对市盈率、市净率、重估净资产（ranv）以及净资产收益率这四个值就公司的营利能力及增长性这一准则进行比较，得到判断矩阵：

上式表示四个子准则权重的特征向量wb2=（0.4547， 0.1411，0.1411，0.2631）t，最大特征值，ci=0.0034，cr=0.0038<0.1，故此矩阵满足一致性。

（四）对子准则层一直到方案层逐层进行层次总排序，计算出所有子准则的权重如表3所示。

表3 子准则指标权重

指标 c11 c12 c13 c21 c22 c23 c24

权重 0.14 0.05 0.14 0.31 0.09 0.09 0.18

（五）对所选股票的各项指标数据及权重进行加权计算，得出各股票投资价值的优劣排序。具体计算为：

转贴于

其中，即投资价值，为n个股票投资价值的得分向量，代表m个评价指标的权重向量，是n个企业m个指标的无量纲化数据矩阵。

四、实证分析

本文数据来源于大智慧软件及上市公司咨询网，待选的4只房地产公司股票分别是万科a、渝开发、金融街和张江高科等房地产开发与经营类企业，选各公司相关指标的2011年的第一季度具体数据进行决策分析。四个上市公司的原始财务数据如表4所示。首先，对每个公司的各指标值打分，比如，假设x股票m指标的得分为sx，则计算为，另外需要注意的是，市盈率、市净率两指标的计算需要使用倒数，因为这两个指标值越低，就表明股票的估值越合理，则投资价值就越高。然后，按根据子准则的权重对每个指标分值加权求和，计算出各股票的投资价值相对得分 （见表5）。根据得分对股票进行投资价值排序，越靠前，则说明该股票与待选的其他股票相比越值得投资。

表4 各上市公司财务数据

注：本数据采集截止日期为2011年3月31日

表5 股票投资价值相对得分

由相对得分分值可以看出，金融街和万科a的综合评价得分相对较高，更值得投资，其中万科a作为房地产行业龙头，品牌知名度高，效益好，但因为近几年国内住宅市场宏观调控比较严格，未来发展趋势仍不明朗，所以在公司营利能力和增长性上比金融街差上一些。而金融街更多的业务在商业地产上，现今已经发展为国内商务地产的领军者。基于上述分析，金融街的得分为83.82。渝开发和张江高科是地方性的房地产企业，相对得分较低，由此得出，其受地方房地产调控的影响较大，因而进行选股时要多加注意。基于上述分析，使用层次分析法对房地产企业股票的选股投资进行决策，符合实际，有一定的参考价值。

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一、聚类投资方法

聚类分析方法与判别分析、回归分析一起,被称为多元统计分析中的三大应用方法。聚类分析方法是建立在某个优化意义下,对指标(变量)或样品之间的相似度进行衡量,并根据“相近似”把指标(变量)或样品归并成类。聚类分析方法和原有的投资分析方法相比，其优点主要体现在以下三个方面：首先，聚类分析方法可以综合利用多个变量对样本进行分类；其次，聚类分析方法的分类结果是直观的,聚类谱系图很明确、清楚地表现其数值分类结果；最后，聚类分析方法所得到的归类结果和传统分类方法相比，前者结果更为细致、全面、合理。在聚类分析方法中，衡量指标(变量)或样品之间相似程度的是距离。在聚类分析方法中，经常使用的距离公式有欧式距离、绝对值距离、明科夫斯基距离、马氏距离、切比雪夫距离、等。而在进行金融投资分析的时候，大多数学者还是使用欧式距离，这是一种计算简单，应用范围也较为广泛的分析方法，它是把两个类之间距离的平方作为两类各个元素之间距离平方的平均值。随着计算机统计软件的应用和发展，现在已经开发出一整套的统计分析软件，例如SPSS、SAS等软件[6]，聚类分析的计算过程已经可以通过计算机软件上的模型快速完成。

二、聚类分析应用于金融投资的意义

把聚类分析方法应用于金融投资分析中，不仅可以弥补金融投资定性分析的不足，也可以使金融投资分析更精确。首先,建立在基础分析之上的聚类分析方法,是立足于对投资的股票一些基本层面进行量化分析,从而弥补了原有基础分析对股票价格影响因素定性分析的不足。而且作为理性的长期投资的参考依据,聚类分析方法使用的主要目的，是在于从股票基本特征决定的内在价值中发掘出股票投资真正价值所在。其次,通过聚类分析方法建立投资评价模型的时候,考虑了行业和公司的成长性等对股票投资价值有着重要影响因素。行业和公司成长性是一个变化趋势,并且在哥登模型中,假设股息按不变的增长率和实际情况并不符合，如果运用多阶段增长模型的时候,要能够准确得到不同增长阶段的股息增长率是十分困难的。因此在对股票的成长性进行分析的时候,选取了如净利润增长率、主营收入增长率等一些客观指标来衡量的话,投资者就能比较准确预测股票的发展潜力。再次,聚类分析方法与现资组合理论比较起来的话,聚类分析法显得更为直观和实用,而且在实际应用过程中受到的局限较小,操作性较强,具有一定的优越性,更适合于广大投资者采用。聚类分析作为一种长期投资的理念,在我国金融投资市场向成熟发展的过程中,提倡运用这种较为理性的投资分析方法,不仅能够降低投资者的投资风险,规范其投资行为,还可以促进发行股票的企业能够从经营业绩和成长能力出发，参与到市场竞争中去,从而促进了我国股票、证券市场的健康发展。

三、基于聚类分析方法的金融投资分析指标体系建立

通过对行业水平建立相应的评价指标,可以使行业的定性分析转向量化研究。成长能力和盈利能力作为支持股价的长期关键因素，也是判别股票发行公司是否具有投资价值的根本指标，一般情况下，经营业绩良好的公司其股市的扩张能力也相应比较强。因此，可以通过选出股票的每股收益，主营收入增长率和净资产收益率等与股价相关性较强的因素指标，来衡量行业因素对股票的影响。

（1）盈利能力。一般而言，公司盈利能力决定了公司股票价值的高低。反映盈利能力的指标有:总资产利润、净资产利润率、主营业务收益率、每股收益。直接反映公司的整体获利能力是总资产利润率，而净资产利润率则可以说明股东投资回报率大小；主营业务则是上市公司利润和重点发展方向的主要来源，一旦公司主营业务收益率越大,则上市公司就更具有市场竞争优势。

（2）偿债能力。偿债能力反映了上市公司资产的安全性，反映偿债能力的指标有资产负债率、流动比率和速动比率。资产负债率反映了公司的长期偿债能力,速动比率和流动比率则反映公司短期偿债能力,这些指标都是适度指标，若指标过低则说明公司可能经营过于保守，过高表明公司扩张过度,可能资金流动没有保障。

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关键词：中信国安；定性分析；定量分析；结论及建议

中图分类号：U46 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）12-104 -03

中信国安自上市以来总计向公司股东派现20.38亿元，募资共33.12亿元。派现金额占募资金额的61.54%，在全部A股中名列第465位，高于市场平均水平。至今，中信国安共分红16次，共分红20.38亿元。当前，中信国安市盈率为81.67，在行业内排名37，在整个市场排名1497。

一、宏观经济分析

（一）生产面有所放缓，需求面保持平稳

统计局2016年4月数据显示供给有所放缓而需求总体平稳。工业增加值同比增长6.0%，增速较上月回落0.8个百分点，低于6.4%和市场6.6%的预期。基数效应是工业增加值同比增速回落的原因之一，去年下半年工业增加值同比增速较3月有所上升，形成高基数效应。4月大宗商品价格由升转跌可能也在一定程度上对生产面产生影响。而需求面总体维持平稳态势，下半年固定资产投资同比增速较3月回落1.1个百分点至10.1%，社会零售总额同比增速较上月下降0.4个百分点至10.1%，下降幅度均较为有限。

（二）投资增速小幅回落，平稳趋势尚难言改变

虽然4月投资增速较上月下降1.1个百分点至10.1%，但降幅有限，总体维持平稳态势。其中基建投资同比增速小幅放缓1.4个百分点至20.6%，但依然保持相对较高增速，显示基建投资需求依然较为强劲。制造业投资增速小幅回落0.4个百分点至5.3%。投资增速小幅回落动力主要来自除基建、房地产和制造业等三大投资之外的其他投资，4月其他投资同比增速下降2.7个百分点至7.7%。而从计划投资来看，4月新开工项目计划总投资同比增长35.6%，依然保持年初以来近40%的增速，意味着大量新项目开工将形成后续投资需求。然而4月信贷社融放缓，导致金融体系对实体经济支撑减弱，固定资产投资到位资金同比增速较上月放缓1.1个百分点至12.2%。如果金融体系对实体经济支撑持续减弱，而去杠杆、去产能抑制实体经济投资意愿，投资增速可能再次面临下行压力。

（三）经济下行压力依然存在，增速企稳需要政策继续护航

2016年4月数据显示需求总体呈现平稳增长态势，而生产面有所放缓。虽然近几个月经济出现企稳态势，但基础并不牢固，同时考虑到去年2季度金融业高基数影响，经济依然面临较大下行压力。保持经济增速平稳，依然需要稳增长政策继续保驾护航。然而4月信贷社融出现回落，意味着金融体系对实体经济支持减弱，实体经济资金面宽松状态将发生边际变化。同时，近期权威人士重新高调阐释供给侧改革，实体经济投资意愿可能受到影响。如果供给侧改革强力推行，短期内降杠杆带来的实体经济资金面趋近以及去产能导致的实体经济投资意愿减弱将为经济前景增添不确定性，供给侧改革作为短期经济企稳过程中的风险因素，影响有待继续观察。

二、行业分析

（一）电视产业格局新演变

电视产业格局新演变：万亿市场蛋糕如何切？互联网电视是广电产业形态的变革，作为内容在家庭端的核心分发渠道，广电终端的“钱”景取决于互联网电视在整个电视产业中能够切分的蛋糕大小。2016 年产业格局出现的变化是，IPTV 在政策支持下得到了爆发式的发展，但短期看，IPTV 抢夺的是以直播节目为主的有线电视的市场蛋糕，互联网电视发展趋势相对独立，不受影响。中长期看，互联网电视具备更高维的产业形态，更开放的内容生态体系以及更便捷的体验，最有潜力成为电视产业的终极形态。我们认为，目前以视频生态为主的近1500 亿市场价值已经开始转移与释放，而长期互联网电视面对的一定是高达万亿的客厅经济。

（二）互联网电视内容生态

巨资投入带来产业格局质变、新业态涌现持续刺激产业繁荣。过去2年，优质内容持续布局大屏激活生态，奥维云网数据显示，互联网电视日均开机率已达到56%，活跃用户日均使用时长已经高达4.9 小时/天。目前，互联网内容生态呈现两大特征：一是军备竞赛持续升级，腾讯、爱奇艺等巨头对内容的投入每年接近翻倍增长，预计2016 年单家公司投入均将达到50 亿规模，整体投入超越广电体系，将迎来产业格局质变，带动用户流量加速转移；二是新业态不断涌现，电影点播、付费体育赛事、教育、电视游戏等过去难以实现的模式开始出现。两大特征推动着大屏内容生态的“供给侧改革”，满足用户多元化的文化需求，并带动流量爆发增长。

（三）互联网电视渠道生态

品牌格局向3+2+X 集中，内容聚合+资本牵手，终端运营分发能力得到强化。低价销售对消费者刺激减弱，终端聚合的内容差异化降低，互联网电视竞争回归传统属性（产品、品牌、渠道、营销），利好品牌龙头。同时，外资份额衰退，内资龙头份额提升，互联网品牌加速洗牌， 3+2+X 的品牌格局隐隐成型。运营层面，渠道用户量提升带来的规模效应渐显，终端在监管框架下聚合内容成为趋势，符合消费者体验要求，利好终端话语权提升。资本层面，新的产业环境下，内容通过资本绑定渠道关系成为重要趋势，预计未来仍会持续落地，强化终端互联网运营能力并成为产业重磅催化剂。

（四）产业趋势展望

监管框架趋于完整，内容渠道合力推动大屏迎来变现时代。广电总局最新颁布6 号令，进一步完善了电视产业监管体系。监管的出发点是可管可控与版权保护，有利于行业商业模式的快速形成以及变现模式的探索，利好产业链上合法合规的企业。伴随着用户量步入拐点，商业模式愈发清晰，内容加速繁荣+渠道分发能力强化，产业链价值料将在今年迎来快速释放。我们维持2016 年度策略观点，预计2016 年整个电视互联网生态将产生接近90 亿潜在市场价值，终端平台分成潜在规模超过30 亿元。开机广告、视频点播/贴片广告等变现模式不断成熟，产业链运营收入爆发在即。

三、公司分析

（一）公司业绩基本符合预期

中信国安公司2016年第一季度报告，实现营业收入8.29亿元，同比增长41.23%；实现营业利润9724.79万元，同比增长14.6%；实现归属于上市公司股东的净利润8702.55万元，同比增长0.31%；实现扣非净利润8419.41万元，同比增长424.37%。业绩基本符合预期。

（二）营收较快增长，业绩逐步兑现

由于子公司销售增长较快，公司营业收入同比增长41.23%，营业成本同比增长34.13%，营业利润增速显著低于营收增速主要由于营业税金及附加同比增长59.88%、投资收益减少44.83%、新增计提减值损失234.98万元所致。财务费用减少46.97%，系银行存款减少所致。净利润同比仅增加0.31%，因为所得税费用大幅增加，平均税率由上年同期1.6%增加到9.9%。扣非净利润同比增长424.37%，表明前期布局的业务，业绩已经逐步兑现。

（三）依靠广电5000万用户资源，打造智慧社区平台

公司依托资本运作、用户聚合、收购兼并的三大平台，跨区域参股省级广电平台，目前覆盖超过5000万的家庭用户规模，独具天然流量资源。公司创新使用DVB+OTT模式，以客厅电视为入口，打造智慧社区平台，提供健康养老、社区金融、市政服务以及便民服务。同时，参股奇虎360，依靠360在网络安全等领域的技术优势，可以为用户提供更多的增值服务。我们认为，以电视网络途径接收视频信息的人群主要集中在中老年人，为目前社会年龄结构中比例较高人群，对健康、养生、新闻信息有着特定的需求，客户粘性较大，智慧社区的稳定运营，必然可以带来稳定的变现值，强劲支撑公司的业绩。

图1 中国居民接收方式占比

（四）跨领域多元布局，公司外延预期依旧强烈

2015年公司积极开展资本运作，转让子公司青海中信国安科技发展有限公司剩余股权；增资天津国安盟固利新材料科技有限公司，并收购盟固利动力科技公司100%股权，积极发展新能源新材料业务；认购R智控股有限公司4.23%股权，可提升公司精准广告和大数据挖掘的水平；投资设立国安睿博投资并购基金等。我们认为，公司未来将打造以广电运营为核心，多领域多业务协同融合发展的业务格局，适应社会产业需求，维持公司的竞争力。2015年底，公司投资的有线电视合营公司共计实现营业收入64.45亿元，实现净利润11.59亿元，公司权益利润2.83亿元。公司的动力电池产品已广泛应用于国内新能源商用车领域，搭载MGL动力电池产品的运营车辆已超过11000辆，总运营里程已超过6亿公里。2016年及未来几年，公司大概率将并购更多的广电资源，发展新兴产业，外延预期强烈，见表1。

四、技术分析

（一）K线分析

1.价格分析

近5日（2016年5月16日至5月20日）最高价为18.18元，最低价为16.11元，跌幅达3.91%，其他变化详见表2。

自2016年4月26日起，该股出现3天连涨现象，涨幅达10.46%。后续变化详见表3。

2.筹码分析

近5日（2016年5月16日至5月20日）该股主力平均成本为8.38元，散户平均成本为8.34元。更多分析详见表4。

（二）技术指标分析

表5，17个指标中，有两个指标为多头指标，3个指标为空头指标，16个指标为不确定。

六、结论及建议

从整体经济形势看，经济下行周期或将持续。受季节性因素和信贷大幅扩张影响，3月经济数据出现暂时性反弹，但2016年4月经济增长重回下行通道。经济仍面临下行压力，政策不确定性上升。中信国安股票在近一个月内，总体的上证指数和深证指数都呈下降的趋势，并且整个市场处于“熊市”。所以无论是从中长期考虑，还是从短期考虑，建议中信国安A股投资者，短期内要注意关注国家调控对广电行业的政策对股票的影响，做波段投资，较为合适。短期涨幅有限，注意关注股票的市盈率和振幅程度。

对发行主体的建议：1.多业务共同发力，大力发展有线电视网络业务。2.跨区域运营广电网络平台，打造智慧社区平台，力图刚性流量变现。3.着力打造公司新生态：DVB+OTT的平台体系。对投资者来说，建议中信国安A股投资者，短期内要注意关注国家调控对广电行业的政策对股票的影响，做波段投资，较为合适。短期涨幅有限，注意关注股票的市盈率和振幅程度。

参考文献：

[1]李慧.聚类分析在股票投资分析中的应用[J].商，2015，（27）.

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作者简介：

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随着旅游市场的不断发展，旅游企业股票投资已成为现代社会投资的重要手段。因此，对旅游企业股票投资进行合理评价就显得十分必要。本文通过获取在证券交易所上市的全国21个旅游企业2013年三月份的财务数据，运用会计中的企业财务分析方法，对其中影响旅游企业股票的5项主要财务指标进行分析，为我们判断旅游企业股票价值提供了科学决策的依据。

【关键词】

旅游企业股票投资；财务分析；股票价值

0 引言

目前，旅游企业股票投资已成为投资者的主要投资途径，它在给投资者带来巨大收益的同时，又伴随着巨大的风险。所以投资者将会更加重视上市旅游企业的经营业绩和其股票的品质。

本文首先描述了影响旅游企业股票价值的因素。并计算每个上市旅游企业的股票在5项财务指标下的排名，将这21个上市旅游企业进行相应评价。最后对旅游企业股票价值做了量化评价，为我们的旅游企业股票投资提供了科学决策的依据。

1 评价指标的选取

在选取旅游企业股票投资评价指标时，不仅要考虑指标反映投资价值的全面性，还要考虑到指标体系的科学性，各个旅游企业股票指标之间是否有可比性，可操作行和数据收集的有效性等问题。（1）财务分析的对象是上市旅游企业定期公布的财务报表。用于投资分析及决策的主要财务指标有：净利润增长率、股东权益比率、净利润现金含量、销售毛利率、净资产收益率等。

2 指标类型的意义

一个企业的净利润多，企业的经营效益就好；净利润少，企业的经营效益就差，它是衡量企业经营效益的重要指标。股东权益比率反映企业资产中股东投入的份额，该比例越高说明股东所投入资本占总资产的比率越高，企业偿债能力越强。净利润现金含量指标越大表明销售回款能力强，成本费用低，财务压力小。销售毛利率是指销售毛利与销售收入净额的百分比。毛利率越大，说明企业通过销售获取利润的能力越强。净资产收益率指标越高说明企业盈利能力越强。（2）

3 实证分析

3.1 数据来源与数据处理

本文通过对在证券交易所上市的21支旅游企业股票的2013年三月份的财务报表中数据进行收集、整理，得到我们原始数据，本文数据主要来源于银河证券网站。

对于表一，华侨城的股东权益比率较低，说明其财务风险大，容易削弱公司抵御外部冲击的能力。而世纪游轮的股东权益比率过大，意味着企业没有积极地利用财务杠杆作用来扩大经营规模。丽江旅游、联合、大东海的销售毛利率较高，说明这三个企业通过销售获取利润的能力强。如果销售毛利率为负值，则净资产收益率肯定为负值，企业肯定不会盈利。但毛利率为正值的话，净资产收益率不一定为负值。联合和九龙的销售毛利率和净资产收益率都为负值，说明此企业没有盈利，处于亏损状态。从净资产收益率这个指标来看张家界、华侨城的盈利能力较强。同时，股东获取的投资报酬水平也较高。西安旅游和大连圣亚的净利润现金含量最大，表明销售回款能力较强，成本费用低，财务压力小。（3）

3.2 计算综合实力得分

首先计算各支股票的每个因子在各项财务指标中的排名，然后计算出各个旅游企业的综合排名。股票的综合排名与股票价格的真实价值具有很强的相关性，股票综合排名能够全面得出公司经营情况，给投资者的投资做出相应判断。（4）

通过表2可知股票的综合指标情况，同时可知，综合排名在前面的股票股价值相对较高。旅游投资者可以根据以上的表2进行参考。选择综合排名靠前的旅游企业进行投资，这样的风险较小。

4 总结

本文通过对上市的21支旅游企业的财务数据进行财务分析，对21支股票做出综合因子得分排名，对投资者在股票市场的投资给予一定的指导作用。市场的风险是多方面因素共同的结果，本文只是对其中的几个简单方面做了数据的收集整理及简单分析，从而构建出了股票价值理论模型。在理想状态下的股票价格与本文对企业的排名成正相关的关系，所以股票价格在一定程度上能够由其相应的综合因子排名表示，所以本文的因子排名模型能够说明股票价格的相关影响问题（5）。

【参考文献】

[1]葛家澍，林志军.现代西方会计理论[M].厦门：厦门大学出版社，2001：1-36.

[2]黄明，郭大伟，刘俊琴.企业会计模拟实验教程[M].辽宁：东北财经大学出版社，2002：12-56.

[3]李晓梅，江先学.会计与财务[M].北京：中国财政经济出版社，2010：33-89.

[4]刘澜飚，魏华.经济学基础[M].北京：中国财政经济出版社，2010.

[5]尹惠斌，王花球.金融专业实验教学课程体系研究[J].湖南财经高等专科学校学报，2006，05：44-45.