层次分析法在投资模型中的应用分析 论文下载

一、层次分析法的概述
　　层次分析法[1]英文全称是analytical

hierarchy

process，是在20世纪70年代由美国匹兹堡大学教授T.L.Saaty[2]提出的，是针对定量与定性分析的一种多目标决策的有效分析方法，是针对人们投资决策的一种效率较高的方法。
　　一般情况下，层次分析法在金融投资决策中的应用步骤如下：首先，递阶层次结构的建立；其次，矩阵对比；再次，权向量的计算和检验；最后，权向量计算与排序[3]。
二、层次分析法在金融投资决策中的基本过程
　　下面以招商、浦发、民生、华夏、深发展五家上市银行为例进行分析

[4]。
1.递阶层次结构和金融投资模型的建立
　　通过层次分析法对银行股票的收益进行评估时，需要投资人详细的了解投资问题的研究范围、可供选择项以及影响因素[5]等。在对影响投资人选择投资产品的众多因素进行分析时，需要根据影响因素建立递阶层次结构和金融投资模型。详细情况见图1.
　　
　　
　　
　　
　　
图1　层次结构金融投资模型
在图1中，T——表示最佳的投资目标；B1——表示质量变化；B2——潜在风险；B3——会计政策；B4——股票利率存在的风险；　　B5——资金成本稳定与优势；B6——股票净回报率。
　　而M1、M2、M3、M4、M5分别表示招商、浦发、民生、华夏以及深发展。
2.矩阵对比
　　Saaty以对比后的数值作为相对尺度使用，并两两进行对比，以保证数据资料的真实性与准确性，再通过行业专家[4]对影响因素所具备的重要性之比进行评分。
　　（1）方案层与准则层的两两矩阵对比R、Q、P。
　　针对[6]进行一致矩阵的求解，已知：，而，通过对以上可知项的分析可得出：是一致矩阵。
　　（2）

矩阵同列归一化，以将向量计算简便化。
　　已知：（j=1，，……6），根据向量M的计算原则，得到排序向量WT=（0.1667

0.1111
0.0556
0.1667
0.2222
0.2777）T,W(0)=（0.1667
0.1111
0.0556
0.1667
0.2222

0.2777）T。
　　（3）最大特征根的计算
 根据上述结果可以得出TW,从而:
3.一致性检验
　　在一致性检验过程中，以[7]为指标，以为检验系数，如果CR＜0.1的话，就可以断定矩阵具备良好的一致性，通过计算得出CR＜0.1，表示具备良好的一致性。
　　同理可知，通过构造对矩阵进行判断，以确定准则层与方案层之间的关系与重要性，通过同一种方案对特征根与一致性进行检验。在递阶层次结构中，利用B层元素可以对M对B的重要性进行判断，依据同一种计算与检验方法，得到排序向量WB1、WB2、WB3、WB4、WB5、WB6，WBi是指在进行银行方案层选择的时候，需要考虑准侧层所对应的Bi权重向量。
三、权向量的计算
   

通过计算得到W（0）=（0.1667
0.1111
0.0556
0.1667
0.2222

0.2777）T和W（1）从而,得出各银行股与金融投资目标之间的权重：
      

W=W（0）W（1）=（0.27327
0.2245
0.2288
0.1554

0.1253）
　　根据上述结果对银行的收益进行排序为招商、民生、浦发、华夏、深发展，因此投资招商银行股可以保证投资者获取最大化的经济效益，最具投资前景。
四、结语
　　综上所述，层次分析法在金融投资模型中应用时，需要投资人对投资过程中存在的各种影响因素进行综合考虑，这样不仅能够缩小矩阵对比中存在的误差，而且还可以扩大金融投资模型的应用的范围和准确性，为金融投资决策提供了可靠的数据资料，保证投资者能够在风险率较小的情况下，获取最大化的经济效益。

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