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综合评价中的几个共性问题——证券投资的不确定性(12)(中)

股票投资之内参交流2021-06-06 07:14:25


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一方面,人们应该看到,虽然统计指标是人们经过设计、计算和汇总等手段得到的,按定义,统计指标应该有明确的含义,其数值应是确定的量,并且能够表明社会经济现象某方面或某个侧面的数量特征与性质。但由于人的认识手段和辨别能力的限制、客观上难以消除的误差以及外界的于扰,使得我们设计出来的统计指标在含义上可能并不是那么明确,最终得到的统计指标数值很可能会不同程度地存在着信息失真的问题,使得统计指标很难完全准确、全面地反映事物的特征或性质。这实际上表明统计指标在含义及数值上具有不肯定的、不可靠的、模糊的、偶然的可能性。或者说,统计指标具有不确定性的一面。既然如此,
就要求人们在使用统计指标时保持清醒的头脑,并利用有关的理论与方法对统计指标加以甄别与处理,从而更准确、更有效地利用统计指标。


另一方面,由于指标体系的构建过程是一个根据研究目的选择若千个相互联系的统计指标,以组成一个统计指标体系的过程,因而构建统计指标时除了要考虑指标的目的性、全面性、代表性、可行性、稳定性、协调性这几方面之外,更重要的是要考虑到以下两点: 一是要注重单个指标的意义;二是要注重指标体系的内部结构。单个指标的意义主要体现在指标的目的性、可行性和代表性上。这其中代表性最为重要,所选的指标最好能代表所评对象某方面的特性。面指标体系的内部结构关系是构建指标体系重点考虑的问题,要求具有全面性、协调性和同层次性,其中全面性最为重要。代表性和全面性构成了指标体系构造中的一对中心问题,但它们却又是一对矛盾,是指标体系构造中的一个两难选择。指标的代表性是指指标之间没有相互影响,如果把每个指标都视为一个随机变量的话,琊就是要求随机变量之间是相互独立的。全面性是指选取的指标体系应能反映出研究对象在所研究问题上的全部信息。一个理想的状态是所选的指标体系既能满足代表性又能满足全面性;既没有信息重叠,也没有信息遗漏,成为一个在多维空间上的相互独立的多维随机变量。但在现实中几乎不可能实现这一理想状态。一般来说,一个指标只能反映出被研究对象在某方面的部分信息,要使反映的信息量更多的话,就需要增加指标的个数。而指标之间常常是非独立的,尤其是在社会经济领域。指标体系中指标个数越多,指标间产生信息重叠的可能性就越大,重叠的程度就有可能越高。这样就出现了个麻烦,增加指标个数,可以带来全面性的提高,但却要冒降低代表性的风险; 减少指标个数,可以减少独立性降低的风险,但却要影响指标体系的全面性。


至今还没有一个完美的方法能从数学上将代表性和全面性综合起来得出一个能精确衡量指标体系有效程度的方法,但我们可以用一些粗略的办法来解决这一两难问题。比如,先用聚类方法将候选指标群划分成若干类,再用相关系数法、条件广义最小方差法等方法从每一类中选择若干有代表性的指标,这样就兼顾了另一条思路则是跳出这一两难境地,避免单纯全面性和代表性。地就指标论指标,把指标选取和评价方法这两者综合起来考虑,使指标体系与评价方法两者之间达到最佳的组合。比如采用主成分分析方法时就应该注重指标体系的全面性,采用模糊方法时就需注重指标体系的代表性。


三、综合评价方法是综合评价的核心问题


综合评价方法是把多个描述被评价对象不同方面且量纲不同的统计指标,转化成无量纲的相对评价值,并对这些评价值加以综合,从而得出对该对象一个整体评价的方法系统。随着人们认识的深化,可用于综合评价的方法越来越多,从人们经常采用的指标合成方法到近来较多使用的多元统计分析中的主成分分析、因子分析方法,还有灰色系统理论方法、模糊数学方法、秩和比方法、TOPSIS方法等等,估计已有十多种综合评价方法。这些方法各有不同的数理机理,其数据要求、作用效果亦有很大差异,如何把基本理论应用到现实问题中去,大有文章可做。事实上,并不是如有些人所认为的那样,有了数据和原理就有了一切,可以不顾条件地照搬方法。只强调纯粹的数理方法是不行的,还有一个方法选择问题。我们要注意分析各种方法的特点、共同点和优缺点,通过这几个方面的分析,才能正确地认识各种方法的实质内容,正确地选择恰当的评价方法。

 

另外,我们需要分析被评价对象所属现象的类型及其内部结构关系,使之与评价方法对应起来。从本质上来说,任何事物都是不确定的,不确定性是事物发展的内在属性,并且不确定性有若于种。在实际问题中,不仅会遇到单一的不确定性现象,还会遇到几种不确定性现象的组合形态,这使问题变得更加复杂,有时我们不得不依照问题中所包含的主要现象类型来选择某一种评价方法。从被评价事物的内部结构看,事物内部结构有不同的结构形式,比较典型的有序列分解式和分层交错式。前者的结构类型比较整齐,它由总体分解为若干方面,若千方面又各自分解为彼此之间更小的方面; 后者的结构类型中各方面关系较为松散,是互相交错关联的。这为我们在评价时是否采用层次分析方法提供了依据。


很难说某一种方法就一定是最优的选择。在一般情况下,人们也难以追求到一个最优的方法,但求得一个满意的方法完全是值得倡导的。为了周全起见,采用角度不同的几种方法对同一组资料同时进行评价,或者是选用几组略有差异的指标用同样的方法进行评价,甚至是在指标和方法都改变的情况下进行评价,再将这些评价结果加以比较、分析,以至于将几种评价结果组合起来进行组合评价,这都是值得探讨的。如果几种方法得出的排序结果大致相同,那我们对评价结果就有了更大的把握程度。

 

评价方法选取需注意的另一个问题是评价方法与评价指标之间的协调。统计方法在分析时对指标的作用机理,各种方法都有其特点、共同点、优点和缺点,在选取指标时就应注意所用统计方法的内在性质与要求,使指标与所用方法协调一致。比如,多元统计中的主成分分析、因子分析本身具有消除评价指标间相关用这些方法进行综合评价时,就需要多注意指标的影响的功能,全面性; 而常规多指标综合评价方法和模糊评价方法不具备这种功能,选取指标时就要多注意指标的代表性,尽量在事先减少指标间的相关影响。这需要我们在构建指标体系时要综合考虑,将定性分析和定量分析结合起来,只强调定性分析,或只强调定量分析,         都是不妥的。对于数学方法的应用,一定要认真地加以分析。数学方法本身没有错误,但就应用方面来看,是否合适,还要下功夫研究,而不应将数学方法到处套用。


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