摘要：近年來(lái)，各種新能源發(fā)電方式不斷涌現(xiàn)，光伏發(fā)電就是新能源發(fā)電的典型代表，光伏發(fā)電具有噪音零、零輻射、無(wú)排放、無(wú)污染等多種優(yōu)點(diǎn)。本文基于光伏建筑一體化板塊發(fā)展趨勢(shì)問題，通過使用加權(quán)最小二乘法、線性回歸、蒙特卡洛模擬法等方法，建立股票價(jià)格預(yù)測(cè)分析模型，運(yùn)用matlab、SPSS、EXCLE等軟件，得到了所給37支股票的風(fēng)險(xiǎn)排序。通過結(jié)果分析可以看出看出近10年來(lái)，盡管行業(yè)發(fā)展存在波動(dòng)，但發(fā)展前景較好，總體來(lái)說(shuō)光伏建筑一體化行業(yè)處于上升階段。

關(guān)鍵詞：擬合;線性回歸;風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值;蒙特卡洛模擬法

0 引言

2021年3月1日，國(guó)家電網(wǎng)公司發(fā)布的“碳達(dá)峰、碳中和”行動(dòng)方案是首個(gè)央企發(fā)布的“碳達(dá)峰、碳中和”行動(dòng)方案。光伏建筑一體化的建設(shè)必定擁有著良好的發(fā)展前景，通過對(duì)光伏建筑一體化相關(guān)企業(yè)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)與評(píng)估，可以促使一部分投資者有針對(duì)性地進(jìn)行投資活動(dòng)[1]。另一方面，對(duì)于光伏建筑一體化趨勢(shì)與前景的研究可以推動(dòng)碳市場(chǎng)和電力市場(chǎng)的協(xié)同發(fā)展，可以在推進(jìn)全社會(huì)對(duì)于清潔光伏能源的認(rèn)知，有利于我國(guó)“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，該項(xiàng)研究具有重要意義。

1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估分析

本文對(duì)光伏建筑一體化板塊進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，因此需要建立合適的數(shù)學(xué)模型，每一支個(gè)股進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算，并進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)大小的排序，以方便后續(xù)投資者的投資選擇。對(duì)于股票風(fēng)險(xiǎn)值的計(jì)算，我們首先定義風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值是一種定量化描述金融機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)的主要方法，并以此刻畫投資風(fēng)險(xiǎn)。因此，建立了蒙特卡羅模擬算法，并且基于此算法建立隨機(jī)過程模型，以此可以預(yù)測(cè)出每支股票的上證指數(shù)收益率及股票收盤價(jià)格。通過計(jì)算可以得到股票位于95%置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，由此可以對(duì)其投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，并此對(duì)37支股票在2021年6月份的投資風(fēng)險(xiǎn)程度由高到低進(jìn)行排序。假定某投資者擁有100萬(wàn)資金，把收益和風(fēng)險(xiǎn)比值最大的股票為優(yōu)先投資目標(biāo)，分別預(yù)測(cè)37支股票的未來(lái)走勢(shì)，計(jì)算各自的收益率，并根據(jù)該股票的歷史數(shù)據(jù)判斷投資風(fēng)險(xiǎn)，通過計(jì)算我們可以得到收益-風(fēng)險(xiǎn)比。此時(shí)確定股票是否買賣的方法是根據(jù)每天前五個(gè)收益和風(fēng)險(xiǎn)比值最大的股票，以收益和風(fēng)險(xiǎn)比值越高占比越重的方式分配投資資金。

2 風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的估算過程

風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）于1993年提出，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的意義是在一定概率水平 %（置信度） 下，某一金融資產(chǎn)或證券組合價(jià)值在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)的最大可能損失[2-3]，是一種常用的描述金融交易、市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的模型。

考慮到蒙特卡洛模擬法是在正態(tài)分布的條件下利用標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)判斷風(fēng)險(xiǎn)，因此我們首先對(duì)上證指數(shù)收益率進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，Q-Q圖是正態(tài)性檢驗(yàn)最簡(jiǎn)單、最直接的方法。如果滿足正態(tài)分布，則Q-Q圖反映出的應(yīng)該是一條直線。

為此，我們利用SPSS工具對(duì)37支股票的上證指數(shù)收益率進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，得到上證指數(shù)收益率的Q-Q圖1所示（僅展示前兩只股票的Q-Q圖）：（見圖）

通過對(duì)37支股票上證指數(shù)收益率的Q-Q圖的分析，我們有理由認(rèn)為上證指數(shù)收益率近似服從正態(tài)分布，故可以采用蒙特卡洛模擬法。

對(duì)于給出的37支股票，我們首先利用給出的日期內(nèi)上證指數(shù)收盤價(jià)格數(shù)據(jù)，計(jì)算出題目中讓求的2021年6月份的上證指數(shù)的VaR，選取置信水平為95%。我們采用幾何布朗運(yùn)動(dòng)作為上述上證指數(shù)變化的隨機(jī)模型，他的離散形式可以表示為：

上式中 就是2021年6月份某日的收盤價(jià)格。

多次重復(fù)上述步驟，重復(fù)1000次可以得到一組數(shù)據(jù) ，表示1000個(gè)可能的收盤價(jià)格。

最后，計(jì)算VaR。將上述得到的1000個(gè)數(shù)據(jù) 按照從小到大的順序排列，找出這一組數(shù)中最小的5%，并且記處于5%分位點(diǎn)的數(shù)據(jù)為 。那么，在置信水平為95%的條件下，可以求出該股票的VaR值。通過matlab工具對(duì)上述過程進(jìn)行編程，我們可以很容易地得到37支股票的VaR值，并將這些VaR值進(jìn)行從小到大排列。基于上述分析，VaR越小對(duì)應(yīng)的股票地風(fēng)險(xiǎn)越小，由此我們可以對(duì)這7支股票按照投資風(fēng)險(xiǎn)由低到高的排序。

基于以上求得的數(shù)據(jù)，對(duì)于投資者的投資方案的確定，我們首先建立收益和風(fēng)險(xiǎn)的比值這一概念。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，它們關(guān)心的主要是投資所帶來(lái)的收益，并且在投資過程中規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，以獲得更大的收益。

3 37個(gè)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資大小排序

通過1000次收盤價(jià)格的求解，在置信水平為95%的條件下，對(duì)每支股票重復(fù)求解，可以得到37支股票的VaR值，按照風(fēng)險(xiǎn)從小到大的排序，結(jié)果如表1所示：

5 結(jié)束語(yǔ)

本文利用層次分析法在計(jì)算指標(biāo)權(quán)重上的優(yōu)勢(shì)將其運(yùn)用到板塊指數(shù)計(jì)算方法中，形成了一種基于層次分析法的板塊指數(shù)構(gòu)建方法，并將該方法應(yīng)用在板塊指數(shù)移動(dòng)平均線計(jì)算中，通過對(duì)比擬合結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基于層次分析法的板塊合成指數(shù)構(gòu)建方法表現(xiàn)出較好的擬合效果，同時(shí)證實(shí)了該方法的有效性。我們可以將該方法推廣應(yīng)用到管理決策、經(jīng)濟(jì)項(xiàng)目題分層系列化、問題投資、人員評(píng)優(yōu)評(píng)先等多種領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)

[1]梁遠(yuǎn)妮.基于層次分析法的上市公司盈利能力分析——以珠海格力電器股份有限公司為例[J].質(zhì)量與市場(chǎng)，2020（22）：48-50.

[2]陸雄文.管理學(xué)大辭典：上海辭書出版社，2013年.

[3]王敏，袁圓.基于層次分析法的合成指數(shù)構(gòu)建方法[J].現(xiàn)代商業(yè)，2020（02）：161-163.

作者簡(jiǎn)介：司徒遠(yuǎn)（2000年8月7日），男，廣東開平，廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院，本科，研究方向：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)