灰色决策在证券投资分析中的应用研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文摘要中国资本市场经过十几年的发展已经初具规模，并在市场经济建设中发挥着越来越重要的作用，尤其是在提高经济增长质量与效率、科技创新和产业结构调整等方面更是功不可没。但是，我国证券市场还存在许多不足，还有待进一步完善。信息披露质量仍是薄弱环节。上市公司信息披露不充分、不及时等违法、不规范现象比较突出，信息的分布是非平均的。同时，由于我国证券市场发展时间不长、数据少，因此，利用公开披露的信息使用传统投资决策分析方法存在着明显缺陷。针对中国证券市场的特点，以基本面分析为主，研究灰色决策在证

2、券投资分析中的应用，在理论上和实践上都具有重要意义。关于证券投资分析的方法，国内外有很多定量、定性的分析理论和方法，这些理论和方法各有其特点和应用范围。本文在借鉴国内外已有研究成果的基础上，阐述了证券投资分析决策中的相关理论，介绍了目前进行证券投资分析主要采用的几类方法，重点阐述了以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象的灰色系统理论和灰色决策理论。根据我国证券市场实际，研究了在证券投资中应用灰色系统理论的可行性，并详细描述了五种灰色决策模型，这些模型包括灰色局势决策

3、模型、灰色聚类决策模型、灰靶决策模型、灰色关联决策模型、灰色发展决策模型等。最后，以我国汽车工业企业为例进行了证券投资灰色决策应用分析，选择灰色局势决策和灰色聚类决策两种决策模型，将灰色系统理论中的决策理论和传统分析方法相结合，应用基于灰色决策理论的企业业绩分析方法来进行证券投资分析。通过案例分析得出的结论是，在资本市场投资决策中应用灰色决策是科学的，也是可行的。灰色决策作为一种有效的分析方法，尤其是在部分信息已知，部分信息未知的投资环境下，能为投资者进行投资决策提供一个定量的分析方法，并在系统分析、市场

4、预测、金融决策等方面发挥重要作用。关键词：证券投资灰色决策案例分析武汉理工大学硕士学位论文AbstractAlotofyearshavegoneonintheChinesecapitalmarket．TheChinesecapitalmarkethasbeguntotakeshape．Itisplayingamoreandmoreimportantroleintheconstructionofmarketeconomy，especiallyinimprovingeconomicgrowthqualitya

5、ndefficiency，scientificandtechnicalinnovationandindustrialstructureadjustmentetc．However，thedisclosureofinformationisaweaklinkoftherealisticsecuritymarketofourcountrywhichisinsufficient，untimely，illegal，non-average．Meanwhile，thetimethatthesecuritymarketof

6、ourcountrydevelopedisnotlong．Dataarefeweither．Hence，theobviousdefectexiststhattheinvestorsutilizethetraditionalinvestmentdecision-makinganalyticalmethodbyinformationrevealedpublicly．Itissignificantintheoryandinpracticetomakegreydecision·makinginsecurities

7、investmentanalysisonthebasisofbasicsideonpresentform．Thereareagreatmanyquantitative，qualitativeanalysistheoriesandmethodsbothathomeandabroadregardingthesecuritiesinvestmentanalysis．Eachofthesetheoriesandmethodshasitscharacteristicandrangeofapplication．Thi

8、sthesisexplainstherelevanttheoriesandintroducesseveralanalyticalmethodscarriedoutonsecuritiesinvestmentanalysisnowandgreysystematictheory．Thethesisdrawsthefeasibilityofusingthegreysystematictheoryinsecuritiesinvestm