黃煥宗
(黎明職業(yè)大學(xué),福建 泉州 362000)
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基于集成熵權(quán)—AHP法的證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究
黃煥宗
(黎明職業(yè)大學(xué),福建 泉州 362000)
摘要:為耦合證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的主觀價(jià)值和客觀信息功能,提出了基于定性和定量分析相結(jié)合的集成熵權(quán)-AHP法來(lái)評(píng)估證券投資風(fēng)險(xiǎn)值;為檢驗(yàn)集成方法的優(yōu)越性,進(jìn)行了SPEARMAN相關(guān)系數(shù)分析,結(jié)果顯示,集成方法在考慮先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的前提下修正了AHP算法的主觀影響,同時(shí)耦合了客觀信息的參考價(jià)值。
關(guān)鍵詞:證券投資;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估;熵權(quán);AHP
對(duì)證券投資的事前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是保證投資決策最優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)投資收益最大化的有效路徑。在此過(guò)程中,先決經(jīng)驗(yàn)和市場(chǎng)信息是進(jìn)行決策的主要參考源。因而根據(jù)先決經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行定性分析和根據(jù)市場(chǎng)信息作出定量判斷是決定證券投資收益的關(guān)鍵。郭存芝等建立了基于主觀賦權(quán)方法的AHP模型[1]和基于客觀賦權(quán)方法的熵權(quán)模型[2],對(duì)證券投資組合分別作了定性和定量風(fēng)險(xiǎn)估值,其方法為證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的量化帶來(lái)重要參考。在文獻(xiàn)[1]評(píng)估指標(biāo)體系和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,提出一種集成定性和定量分析過(guò)程,耦合主觀賦權(quán)權(quán)重價(jià)值和客觀賦權(quán)權(quán)重信息的評(píng)價(jià)方法——集成熵權(quán)—AHP法對(duì)證券投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估,結(jié)果顯示,集成方法耦合發(fā)揮了證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)的價(jià)值和信息功能。
一、集成熵權(quán)—AHP法的基本步驟
(一)定量權(quán)重的計(jì)算
證券投資風(fēng)險(xiǎn)根據(jù)其成因可以歸納為靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn),這兩類風(fēng)險(xiǎn)是證券投資過(guò)程中內(nèi)外生變量的共同作用。一般認(rèn)為,證券投資風(fēng)險(xiǎn)具有一定的模糊性[3],因而證券投資組合定量分析結(jié)果的穩(wěn)定性將受到顯著影響。熵是數(shù)據(jù)無(wú)序程度的一種度量方式,熵越大則相應(yīng)數(shù)據(jù)的無(wú)序程度越高。證券投資風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估數(shù)據(jù)本身由于其量綱等影響,可以看作一系列無(wú)序數(shù)據(jù)。熵權(quán)法在證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)中的應(yīng)用將有助于消除無(wú)序數(shù)據(jù)帶來(lái)的噪聲影響,得到一組基于定量方法的證券投資風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重指標(biāo)。熵權(quán)法的計(jì)算過(guò)程如下[4][5]:
1.評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化
證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)值可以看作一個(gè)含有m個(gè)評(píng)價(jià)單位,n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)矩陣
X=(xij)m×n,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n
為消除原始數(shù)據(jù)的量綱且不破壞數(shù)據(jù)間比例關(guān)系,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理如下:
(1)
(2)
其中,公式(1)適用于指標(biāo)值越大越好的指標(biāo),即收益性指標(biāo);公式(2)適用于指標(biāo)值越小越好的指標(biāo),即成本性指標(biāo)。
2.熵值的計(jì)算
第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵值是該指標(biāo)重要程度的衡量,且是負(fù)相關(guān)關(guān)系,其定義為:
(3)
3.熵權(quán)的計(jì)算
指標(biāo)的熵權(quán)與其熵值呈反比關(guān)系,因而引入差異系數(shù)αj=1-ej來(lái)表示該關(guān)系。定義第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)為:
(4)
(二)定性權(quán)重的計(jì)算
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的可預(yù)測(cè)性,證券投資風(fēng)險(xiǎn)分為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。一般認(rèn)為,系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)可測(cè),而非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)則依賴于先決經(jīng)驗(yàn)判斷,這個(gè)判斷過(guò)程往往是一種定性分析過(guò)程。層次分析法(AHP)是一種基于定性評(píng)價(jià)分值的簡(jiǎn)易決策方法[6],該方法可以快速有效得出評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重并對(duì)評(píng)價(jià)單位進(jìn)行排序,設(shè)基于AHP法的證券投資評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重為ωj2,該權(quán)重是證券投資風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)性主觀判斷的量化。
(三)集成熵權(quán)-AHP權(quán)重的計(jì)算
(5)
公式(5)的計(jì)算可以通過(guò)MATLAB編程實(shí)現(xiàn)。
二、集成熵權(quán)—AHP法的實(shí)證研究
文獻(xiàn)[1]和[2]用同一組數(shù)據(jù)分別研究了定性和定量證券投資風(fēng)險(xiǎn),本文引用這組數(shù)據(jù)進(jìn)行定量和定性分析結(jié)合的研究,并把研究結(jié)果與文獻(xiàn)[1]和[2]作比較來(lái)說(shuō)明本文方法的優(yōu)越性。
(一)集成熵權(quán)-AHP權(quán)重計(jì)算
表1 證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重比較
注:ωj1和ωj2數(shù)據(jù)來(lái)源于文獻(xiàn)[1]和[2]的計(jì)算結(jié)果,原文所取有效數(shù)字位數(shù)不同,這里沒(méi)做修改。
表2 SPEARMAN相關(guān)系數(shù)
(二)證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估
證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)估值可以表示為證券投資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)矩陣和評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的線性組合,計(jì)算公式如下:
p=(yij)·(ωj)
(6)
表3 證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)估值及其比較
三、結(jié)語(yǔ)
集成的熵權(quán)-AHP算法所得的證券風(fēng)險(xiǎn)估值在考慮先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的前提下修正了AHP算法的主觀影響,同時(shí)耦合了客觀信息的參考價(jià)值,為相關(guān)人員的證券投資決策提供了一種更接近事實(shí)的經(jīng)驗(yàn)性判斷方法。
參考文獻(xiàn):
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[責(zé)任編輯劉江南]
中圖分類號(hào):F830.91
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1008-6390(2016)01-0027-03
作者簡(jiǎn)介:黃煥宗(1982- ),男,福建泉州人,講師,統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士,研究方向:統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)應(yīng)用。
收稿日期:2015-10-15