单变量投资组合分析
企业战略管理 第五章 投资组合分析技术
应用
产品D：正处于扩张期，同时其市场占有 率和竞争地位都很佳。 产品E和F：是资金的主要来源，但因发 展已达饱和或接近衰退，所以不宜过分 扩大投资规模，而应采取维持战略。 产品G：犹如波士顿矩阵中的“瘦狗类产 品”。
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五、三种矩阵的选择
1.企业如果考虑测定其总体投资组合，应 该首先选择波士顿矩阵。这个矩阵简单， 所需要的数据也最少。 2．企业如果需要着重分析某项或某些经 营业务，则应该根据企业的类型和经营 业务的集中程度来决定是选择GE矩阵， 还是选择产品／市场演变矩阵。
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克服劣势 转变或压缩 分离 清理 Ⅱ 创新 集中 市场开发 产品开发 Ⅲ 纵向整合 联合性多种经营 Ⅰ Ⅳ 合营 横向整合 同心圆式多种经营
企业内部调 整资源配置
通过收购或 合并从外部 增强资源
增强优势
战略选择矩阵
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影响战略选择的行为因素
1、过去战略的影响 2、企业对外界的依赖程度 3、对待风险的态度 4、企业内部的人事和权利因素 5、竞争对手的反应
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行业吸引力评价步骤
Step 1: 选择一组指标用以比较各行业的吸引力 Step 2:给出每个因素的权重 Step 3: 给出每个因素的量度（模量），最好是 从 1到 10变化。 Step 4: 根据每个领域的具体情况，计算出吸引 力的加权平均值。
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相对竞争地位评价步骤
Step 1: 选择一组指标用以比较个经营单位的竞 争地位 Step 2:给出每个指标的权重 Step 3: 给出每个因素的量度（模量），最好是 从 1到 10变化。 Step 4: 根据每个经营单位的具体情况，计算出 竞争地位的加权平均值。
（二）动态分析法
净现值法 内部收益率法
金融投资组合优化的实证分析
金融投资组合优化的实证分析金融投资组合是指将不同种类的资产按照一定的权重组成的投资组合。
投资者通过组合不同种类的资产来达到降低风险、增加收益的目的。
投资组合的优化在实际投资中至关重要。
本文将从理论和实践两个方面分析金融投资组合优化。
一、理论分析1.1 投资组合理论投资组合理论是指通过组合不同种类的资产，使整个投资组合的预期收益率最大，风险最小。
在投资组合中，资产单独存在时，具有不同的收益率和风险，但在不同的权重下，组合后的收益率和风险将发生变化。
标准偏差是衡量投资风险的指标。
将标准偏差最小化，即可达到优化投资组合的目的。
1.2 总体分散理论总体分散理论是通过将投资组合拆分成不同的子组合来实现风险管理。
将投资组合分成不同的子组合，每个子组合负责一类资产，以达到降低风险的目的。
通过将资产的相关性降至最低，可以在不降低总体预期收益率的情况下降低整个组合的风险。
1.3 多元线性回归分析在投资组合中，股票的收益率常被用来衡量风险和收益。
多元线性回归是一种衡量资产收益率变化的方法。
将预测变量与被预测变量进行回归方程分析，可以预测资产的收益率。
二、实证分析2.1 投资组合构建通过对标普500指数、债券、黄金、原油等不同类型的资产进行分析，构建了投资组合。
其中，股票权重为30%，债券权重为30%，黄金权重为20%，原油权重为20%。
通过对历史数据的回测，找到最优的资产权重组合。
2.2 投资组合收益率分析通过对回测数据进行分析，得到了投资组合的预期收益率为7.5%，年化波动率为8.5%。
与一些基金相比，该投资组合具有更高的收益率和较低的风险。
2.3 投资组合资产分配分析通过分析投资组合权重的调整，得出了最优的资产分配。
在最优权重下，股票和债券分别占30%，黄金占20%，原油占20%。
2.4 基于风险贡献率的风险控制分析基于风险贡献率的风险控制分析是将资产之间的相关性考虑进去进行风险分析。
通过计算每个资产在总体风险中的贡献率，可以对投资组合中不同资产进行分析。
现代投资组合理论与投资分析
现代投资组合理论与投资分析---------------I09660112 09数学与应用数学一班 冯晨本学期，我们跟着骆桦老师学习投资组合，收获良多。
让我们知道什么是投资组合，如何利用投资组合来使我们的投资风险降到最低。
还有很多知识，如有效投资、投资组合分析、资本资产定价模型、套利定价模型、公司两阶段增长模型、期权定价理论等等，很多很多。
下面是本学期期末任务，分四个部分：1、对资本资产定价模型的认识课本上使用简单方法和严格方法推导，我们可以得到资本资产定价模型相同的结果如下：()i M F i F R R R R β=+-其中i R 是资产i 的预期回报率，FR 是无风险回报率，i β是贝塔系数，即资产i 的系统性风险， M R 是市场m 的预期市场回报率，M F R R - 是市场风险溢价（market risk premium ），即预期市场回报率与无风险回报率之差。
这个关系式是金融领域最重要的发现之一。
这个方程也称为证券市场线，描述了经济中所有资产与投资组合的期望收益率的关系。
任何资产或投资组合的收益率，无论是否是有效率的收益率，都可以由这一关系确定。
这里，M R 和FR 并不是我们所要考察的资产的函数，所以任意两个资产的期望收益率的关系可以简单的归因于它们具有不同的贝塔值，并且贝塔值越高则均衡收益率也越高。
这里的贝塔值是系统风险的度量指标，这是由于非系统风险总可以通过分散投资还消除的。
资本资产定价模型的应用。
资本资产定价模型主要应用于资产估值和资源配置等方面。
1资产估值是指应用资本资产定价模型可以估计一个证券的均衡状态的价格，将这个价格与现行的实际市场价格相比就可以知道这个证券是否偏离均衡价格，如果偏离，那么后续必定会回归到均衡价，利用这一点，我们便可获得超额收益。
2资源配置的应用就是根据对市场走势的预测来选择具有不同贝塔系数的证券或组合以获得较高收益或规避市场风险。
证券市场线表明，贝塔系数反映证券或组合对市场变化的敏感性，因此，当有很大把握预测牛市到来时，应选择那些高贝塔系数的证券或组合。
企业投资组合分析.doc
企业投资组合分析-企业的营销活动大部分都涉及资金和盈利的问题。
正因为如此，投资在企业营销活动中处于特殊地位。
首先营销活动中所涉及的各种因素，如产品、销售渠道、促销策略和定价等，它们相互之间在经济利益方面往往是矛盾的、不平衡的，只有通过资金的综合平衡和效益分析，把它们综合起来进行调整、平衡，才能形成一个统一的营销策略。
其次，企业市场营销因素组合可以形成各种经营方案。
合理方案的优选，应从多方面衡量、评价。
但其中最重要是看其占用资金和实现盈利的多少，这就与投资问题有关。
另外，产品作业是企业经营的主要对象，企业要根据市场的变化，对已提供市场的产品，按产品市场寿命周期制定相应措施，作出发展、维持现状、收缩或淘汰、退出市场的不同决策，并在此基础上确定产品的生产量和销售指标。
同时要对新产品开发和投放市场的时机作出决策，以适应市场的需要。
这些同样需要资金的保证。
西方企业把投资问题与经营决策紧密的联系在一起，对重大的经营活动都要进行认真分析，论证其投资的必要性、可能性和经济效益，并在此基础上分配资金、决定投资。
这就进行了可行性研究。
可行性研究在企业经营决策中的应用，是西方企业业务投资组合计划的具体反映。
它是在对企业外部环境和内部条件进行调查研究、分析企业面临的发展机会和挑战的前提下，明确企业当前和未来的经营方向，提出希望达到的目标，在需要与可能的基础上，研究制订可行的经营方案。
可行方案应该有多个不同的组合，以便比较和进行全面评价，并从中选择一个满意方案。
在对方案进行评价和选择时，需要运用投资分析的概念和方法。
一旦决策既定，即应付诸实施。
为此，要落实到有关责任部门和人员，制订实施的规划和期限要求，形成指导企业整个生产经营活动的计划。
以产品投资组合计划为例，西方企业广泛运用产品寿命周期法和盈亏分析法来确定产品的投资组合计划。
产品寿命周期是指产品从进入市场到退出市场所经历的时间。
在这个时期内，产品要经过四个阶段，即投入期、成长期、成熟期、衰退期。
投资组合与方差分析
投资组合与方差分析投资组合与方差分析是金融学中一个重要的概念和工具，旨在帮助投资者在不同资产之间进行权衡，选择最佳的投资组合以实现投资目标。
方差分析是衡量投资组合风险的一种方法，通过计算投资组合的方差和协方差来评估不同资产之间的关联性和风险敞口。
投资组合是指将不同资产按照一定比例组合在一起的投资策略。
通过在不同资产之间进行组合，投资者可以实现风险分散和收益最大化的目标。
例如，通过将股票、债券和现金等不同类型的资产组合在一起，投资者可以分散风险，并平衡高风险和低风险资产的回报率，以实现较稳定的投资回报。
投资组合的关键是选择适当的资产组合权重。
投资者可以通过分析不同资产的历史回报率、风险程度和相关性等指标来决定投资组合的权重。
然而，直接比较不同资产的回报率和风险是不准确的，因为它们通常具有不同的单位和范围。
因此，方差分析成为投资组合分析的重要工具。
方差分析是通过计算投资组合的方差和协方差来评估不同资产之间的关联性和风险敞口。
方差是一种衡量随机变量（如资产回报率）在其平均值附近变动的程度的统计量。
在投资组合分析中，方差用来衡量投资组合整体回报的波动性，即投资组合的风险。
协方差则用来衡量不同资产之间的关联性，即资产间价格或回报率的共同波动程度。
方差分析的核心思想是通过将不同资产的方差、协方差组合起来，计算出投资组合的总方差。
通过计算方差，投资者可以了解不同资产对于投资组合风险的贡献程度，并据此进行权衡和调整。
投资组合的方差分析可以通过多种计算方法来实现。
最常用的方法是使用协方差矩阵和权重向量来计算投资组合的方差。
具体而言，将资产的回报率和权重向量表示为矩阵形式，即将每个资产的回报率作为一个列向量，将权重向量作为一个行向量，然后通过矩阵运算来计算投资组合的方差。
方差分析还可以帮助投资者理解不同资产之间的关联性。
通过计算协方差矩阵，投资者可以了解各个资产之间的相关性程度，即它们之间的共同波动程度。
这样，投资者可以选择具有低相关性或负相关性的资产来实现风险分散，并进一步降低投资组合的总风险。
univariate portfolio analysis的stata代码
univariate portfolio analysis的stata代码在Stata中进行单变量投资组合分析，你需要使用一些特定的命令来处理数据和执行分析。
以下是一个基本的例子，展示如何进行单变量投资组合分析。
首先，你需要导入数据，并确保数据是正确的格式。
例如，你可能有一个数据集，其中包含投资组合的收益率、标准差和其他相关变量。
你可以使用以下命令导入数据：statause"your_data.dta"接下来，你需要选择要分析的投资组合。
假设你的数据集中有一个名为"portfolio"的变量，表示每个观测值的投资组合。
你可以使用以下命令选择特定的投资组合：statakeep if portfolio == "your_portfolio"接下来，你可以使用以下命令计算投资组合的收益率、标准差和其他相关指标：statasummarize returns, meanonlysummarize returns, detailsummarize returns, by(portfolio) detail其中，"returns"是表示投资组合收益率的变量名。
这些命令将计算投资组合的平均收益率、标准差和相关统计量。
最后，你可以使用以下命令绘制投资组合的收益率和标准差之间的关系图：statascatter returns standard_deviation, by(portfolio) color(blue) 这将绘制一个散点图，其中x轴表示投资组合的收益率，y轴表示投资组合的标准差。
不同投资组合的颜色不同，以便于区分。
以上是一个基本的单变量投资组合分析过程。
具体的命令可能会根据你的数据集和需求而有所不同。
投资组合理论简介
投资组合理论简介投资组合理论有狭义和广义之分。
狭义的投资组合理论指的是马柯维茨投资组合理论；而广义的投资组合理论除了经典的投资组合理论以及该理论的各种替代投资组合理论外，还包括由资本资产定价模型和证券市场有效理论构成的资本市场理论。
同时,由于传统的EMH 不能解释市场异常现象，在投资组合理论又受到行为金融理论的挑战。
投资组合理论的提出[1]美国经济学家马考维茨(Markowitz)1952年首次提出投资组合理论（Portfolio Theory)，并进行了系统、深入和卓有成效的研究，他因此获得了诺贝尔经济学奖。
该理论包含两个重要内容：均值－方差分析方法和投资组合有效边界模型。
在发达的证券市场中，马科维茨投资组合理论早已在实践中被证明是行之有效的，并且被广泛应用于组合选择和资产配置。
但是，我国的证券理论界和实务界对于该理论是否适合于我国股票市场一直存有较大争议。
从狭义的角度来说，投资组合是规定了投资比例的一揽子有价证券，当然，单只证券也可以当作特殊的投资组合。
人们进行投资，本质上是在不确定性的收益和风险中进行选择。
投资组合理论用均值—方差来刻画这两个关键因素。
所谓均值，是指投资组合的期望收益率，它是单只证券的期望收益率的加权平均，权重为相应的投资比例。
当然，股票的收益包括分红派息和资本增值两部分。
所谓方差，是指投资组合的收益率的方差。
我们把收益率的标准差称为波动率，它刻画了投资组合的风险。
人们在证券投资决策中应该怎样选择收益和风险的组合呢？这正是投资组合理论研究的中心问题。
投资组合理论研究―理性投资者‖如何选择优化投资组合。
所谓理性投资者，是指这样的投资者：他们在给定期望风险水平下对期望收益进行最大化，或者在给定期望收益水平下对期望风险进行最小化。
因此把上述优化投资组合在以波动率为横坐标，收益率为纵坐标的二维平面中描绘出来，形成一条曲线。
这条曲线上有一个点，其波动率最低，称之为最小方差点（英文缩写是MVP）。
单因子评价法er计算方法
单因子评价法er计算方法单因子评价法是一种常用的风险评价方法，用于衡量投资组合的风险水平。
在进行投资决策时，了解和评估投资组合的风险是至关重要的，而单因子评价法er计算方法可以帮助投资者更好地进行风险管理和资产配置。
本文将详细介绍单因子评价法er计算方法的原理和步骤。
单因子评价法er计算方法是以投资组合的超额收益率（Excess Return）与某个衡量市场风险的因子收益率之间的关系为基础进行计算的。
这种方法的核心思想是将投资组合的风险与市场风险相联系，通过计算得出投资组合的风险水平。
计算单因子评价法er的步骤如下：第一步，确定风险因子。
在单因子评价法中，常用的风险因子包括市场风险因子、行业风险因子等。
根据具体的投资策略和市场特点，选择适合的风险因子。
第二步，收集数据。
需要收集投资组合的收益率数据和选定的风险因子的收益率数据。
通常可以使用历史数据进行计算，但需要确保数据的准确性和完整性。
第三步，进行回归分析。
将投资组合的超额收益率作为因变量，选定的风险因子收益率作为自变量进行回归分析。
回归分析可以使用统计软件或Excel等工具进行，得到回归方程的系数。
第四步，计算单因子评价法er。
根据得到的回归方程的系数和各个风险因子的收益率，带入回归方程，可以计算得出投资组合的单因子评价法er。
使用单因子评价法er计算方法时，需要注意以下几点：首先，在选择风险因子时，需要根据实际情况进行合理的选择。
不同的投资策略和市场环境可能需要考虑不同的因子。
其次，数据的准确性和完整性对计算结果的影响非常重要。
因此，在进行计算之前，需要确保数据的质量，并进行必要的数据处理和调整。
最后，单因子评价法er只是评估投资组合风险的一种方法，不能完全代表投资组合的真实风险水平。
投资者在进行投资决策时，还需要考虑其他因素，并综合考虑多个评价指标。
综上所述，单因子评价法er计算方法是一种重要的风险评价工具，可以帮助投资者更好地理解和管理自己的投资组合风险。
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单变量投资组合分析
单变量分析、组合变量分析
单变量分析
1.协方差的一些解释：在坐标轴中，使用x_u、y_u画两条直线，会使数据分布在四个象限当s_xy为正时，表示变量x、y是正的线性关系，即x增加，y增加当s_xy为负时，表示变量x、y为负的线性关系，即x增加，y减小当s_xy=0时，表示数据均匀的分布在四个象限中，两个变量基本没有相关性
2.皮尔逊基相关系数的一些解释：如果变量x、y存在完全的线性关系时，所有的点在一条直线上，此时相关系数的值为1(完全正线性关系) 或-1(完全负线性关系) 当相关系数越接近0值，表示越若的线性关系，当相关系数为0时，表示两个变量没有相关性。
11种常见的多变量分析方法https:///baidu_38172402/article/details/82977482社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discriminant analysis）、多维量表分析（Multidimensional scaling），以及近来颇受瞩目的验证性因子分析(Confirmatory factor analysis )或线性结构模型（LISREL）与逻辑斯蒂回归分析等，以下简单说明这些方法的观念和适用时机。
1 多变量方差分析MANOVA适用于同时探讨一个或多个自变量与两个以上因变量间因果关系的统计方法，依照研究者所操作自变量的个数，可以分为单因素（一个自变量）或多因素（两个以上自变量）MANOVA。
进行多变量方差分析时，自变量必须是离散的定类或定序变量，而因变量则必须是定距以上层次的变量。
2 主成分分析主成分分析的主要功能在分析多个变量间的相关，以建构变量间的总体性指标（overall indicators）。
当研究者测量一群彼此间具有高度相关的变量，则在进行显著性检验钱，为避免变量数过多，造成解释上的复杂与困扰，常会先进行主成分分析，在尽量不丧失原有信息的前提下，抽取少数几个主成分，作为代表原来变量的总体性指标，达到资料缩减（data reduction）的功能。
进行主成分分析时，并无自变量和因变量的区别，但是所有的变量都必须是定距以上层次变量。
3 因子分析因子分析与主成分分析常被研究者混用，因为二者的功能都是通过对变量间的相关分析，以达到简化数据功能。
但不同的是，主成分分析是在找出变量间最佳线性组合（linear combination）的主成分，以说明变量间最多的变异量；至于因子分析，则在于找出变量间共同的潜在结构（latent structure）或因子，以估计每一个变量在各因子上的负荷量（loading）。
进行因子分析时，并无自变量和因变量的区分，但是所有变量都必须是定距以上层次变量。
4 典型相关典型相关可视为积差相关或多元回归分析的扩展，主要功能在分析两个变量间的相关。
进行多元回归分析的目的，是在分析一个或多个自变量与一个因变量间的关系，而典型相关中因变量也可以是多个；也就是说，典型相关的目的在于通过计算得到两个变量线性组合的加权系数。
以使（maximum）两个变量间的相关达到最大化。
进行典型相关时，并无自变量和因变量的区分，但是所有变量都必须是定距以上层次变量。
5 聚类分析聚类分析的主要功能在进行分类（classification），当研究者有观测值时，常会根据观测值的相似性或差异性进行分类，以形成几个性质不同的类别，简化解释的工作。
也就是说，聚类分析根据对变量进行测量的观察值进行分类，以达到组内同质、组间异值的目的。
其次，聚类分析完成后，通常可以进行判别分析，以识别分类的效度。
当然，在某些时候也可以对变量进行分类（此功能类似因子分析，因此多采用因子分析解决问题）。
进行聚类分析时，并无自变量和因变量的区分，但是所有变量都必须是定距以上层次变量。
6 判别分析判别分析是多变量分析中应用相当广泛的统计方法，它可以用来对样本进行分类的工作；也可以用来了解不同类别样本在某些变量上的差异情形；同时也可以根据不同类别的样本在某些变量的实际表现，用来预测新的样本属于某一类别的概率。
因此，在行为科学中，常见的研究者单独使用判别分析，建立判别函数（discriminant function），以对新样本进行预测；或是多变量方差分析的检验值达到显著性水平后，比较不同组别样本在因变量平均数的差异情形；或是聚类分析后，检验聚类分析的正确性。
进行判别分析时，自变量是定距以上层次变量，至于因变量通常是离散变量。
7 多维量表分析多维量表分析基本上也是一种分类的统计方法，他在市场上普遍被应用。
当研究者想要解释一群受试者（例如消费者）对一组客体（例如商品）在某些变量上相似性的测量中所包含的信息，此时多维量表分析就是一个相当适用的方法。
研究者只要将这一组客体在变量上的测量值转化成多维度的几何表征，就能够将这些客体有效地显示在这个几何空间中，达到分类的目的，同时也可以进一步解释这些几何表征所代表的潜在结构或意义。
进行多维量表分析时，并无自变量和因变量的区分，同时变量可以是等距以上变量，也可以是定类或定序变量。
8 线性结构方程线性结构方程是一个相当具有变通与弹性的统计方法，随着研究者对变量间关系界定的差异，LISREL的常见名称包括协方差结构分析，潜变量分析、线性结构模型或验证性因子分析。
LISREL可视为多元回归分析与因子分析两个方法论的整合模型，让研究者可以探讨变量间的线性关系（回归分析），并对可测量显变量与不可测量的潜变量见（因子分析）的因果模型作假设检验。
9 逻辑斯蒂回归分析逻辑斯蒂回归可视为传统多元回归分析的一个特列。
它和多元回归分析一样，都具有解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测。
所不同的是在进行多元回归分析时，包括自变量与因变量都必须是定距以上层次变量；但在进行逻辑斯蒂回归分析时，自变量仍是定距以上层次变量，因变量则是二分的定类变量或多分定类变量或定序变量。
10 对数线性方程在基本统计学中，当研究者面对探讨两个定类或定序变量间关系的研究问题时，都是以卡方检验来进行假设检验。
当问题的性质是探讨两个定类变量间是否独立或是关联强度时，是以卡方独立性检验来进行假设检验。
进行卡方独立性检验时，研究者必须将样本在两个定类变量上的反应，建立二维列联表（contingency table），以进一步根据列联表中各单元格（cell）的次数反应，进行显著性检验。
但当研究者面对三个或三个以上的定类变量时，所建立的多元列联表间变量关联的分析，卡方独立性检验将无法解决这样的问题，此时适合的方法就是对数线性模型。
利用对数线性模型来解决多元列联表的问题的目的，主要就在于探讨构成列联表的多个定类变量间的关系，进而在精简原则下构建拟合的解释模型，并根据所建立的模型估计单元格参数值，以了解各变量效果对单元格次数的影响。
11 Logit对数线性模型在对数线性模型中，多个定类变量间是互为因果的关系（即相关关系），并无自变量与因变量的区分，研究目的在于探讨变量间的关联强度和性质。
但有时研究者会面临变量间有自变量和因变量的区分的情境。
在基本统计学中，当研究者面对的问题性质是两个定类变量间有自变量和因变量的区别，目的在于探讨两个变量间的因果关系时，多是以卡方齐性检验来进行假设检验。
但自变量个数在两个以上时，卡方齐性检验就不再适用，而必须改用logit对数线性模型方法来对数据进行分析。
Logit对数线性模型的功能与多元回归分析相当类似，都可以用来探讨与解释因变量与自变量间的关系，但不同的是，多元回归分析的变量都是定距以上层次变量，通常以最小二乘法进行模型估计与检验；logit对数线性模型的变量都是定类变量，通常以最大似然估计法进行模型估计与检验。