投资分析方法

投资分析方法 在证券投资过程中,投资者运用的分析方法虽有很多, 但从大体上可以分为以下四类:基本分析法、技术分析法、投资组合分析法和行为金融分析法。以下就各种分析方法来谈谈我的认识。 基本分析方法又叫基本面分析,是根据经济学、金融学、会计学及投资学等基本原理，对决定证券价值和价格的基本要素进行分析,从而评估证券的投资价值,判断证券的合理价位,最终提出相应的投资建议的一种分析方法。任何资产都有其内在价值,当市场价格与其内在价值不相等时就会出现“定价错误”。基本分析方法的主要内容就是对能够影响证券价格的因素,如宏观经济、行业因素和公司具体因素三个层次进行分析。基本分析方法的优点主要是能够比较全面地把握证券价格的基本走势,适用于波动周期比较长的证券价格预测;缺点是对短线投资者的指导作用比较弱,预测的精度比较低。这些基本走势若能够预测出来,便不能够被轻易左右,可见基本分析方法适合于长线投资。 技术分析方法是以证券市场过去和现在的市场行为为分析对象,运用图表形态、逻辑和数学的方法,探索证券市场已有的一些典型变化规律,并据此预测证券市场的未来变化趋势的技术方法。该方法的基本假定是“历史会重演”。它以证券市场已有的价、量为基础,运用图示分析法,如K线类、切线类、波浪类;指标分析法,如趋向指标(DMI)、能量潮(OBV，又称平衡成交量法，是由格兰维尔于1963年提出。能量潮是将成交量数量化，制成趋势线，配合股价趋势线，从价 格的变动及成交量的增减关系，推测市场气氛。)及乖离率(BIAS，是测量股价偏离均线大小程度的指标。)等;量价关系分析法,如古典量价关系理论、葛兰碧量价关系理论等。技术分析方法的优点是以市场数据为基础,对市场的反应比较直接,其结果也更接近市场实际,分析的结论时效性强对短线投资有很强的指导意义。其缺点是考虑问题的范围较窄,对市场的长远趋势不能进行有效判断。 对广大个人投资者来说，基本面分析和技术分析是最常见和最重要的方法，下面将这两种方法做一下比较。基本分析能够从逻辑的角度说明价格涨跌的原因,而技术分析在入市时机的选择上更有优势。一般相对而言,技术分析和基本分析相比,具有自身独特的优势:第一,技术分析可提前反映价格趋势的变化,具有领先优势。历史上一些最为著名的牛市或熊市在开始的时候,几乎找不到任何表明经济基础已改变了的资料,等到好消息或坏消息出笼的时候,新趋势早已形成。第二,技术分析可确定出入市时机。基本分析得出的结论虽带有预见性,但容易造成过早入市,技术分析法在这方面却可以充分发挥作用,当图表发出买入信号时,技术分析者可随时买入。尤其是在期货市场,其杠杆作用注定了时机的选择是交易成败的关键。时机不对,即使交易者对大趋势把握准确,仍然可能赔钱。第三,技术分析比较灵活,适用于任何交易媒介和任何时间尺度，并且技术分析法的适用面极广，它既可应用于股票市场,也可运用于期货、期权市场,外汇、黄金市场等。而基本分析在这一点上却很受限制,由于它进行的是因素分析,在分析某一市场之前,分析者必须成为这个市场的专家,了解这些市 场的基本面情况,而经济基本面的资料太繁杂了,因此,基本分析者往往顾此失彼。第四,技术分析可以反映市场的心理和情绪。纯粹的基本分析法是一种逻辑方法,它假设投资者是理性的,而事实上金融市场的交易者在许多时候往往是非理性的,存在心理偏误,这些心理偏误会影响投资者的行为,从而对价格走势产生重要的影响。由于这些情绪的发展需要时间来完成,所以,技术分析者有机会在趋势的早期阶段辨识这些心理的变化,满怀信心地买进或卖出。 投资组合分析法是根据不同的证券具有不同的风险收益特征,通过构建多种证券的组合投资以达到投资收益和投资风险平衡的分析方法,在处理上，它通过求解在特定的风险条件下实现收益的最大化或在特定的收益条件下使得风险最低，来求得组合内各个证券的组合系数，进而进行组合投资的分析方法。它可以分为传统的证券组合分析方法和现代证券组合分析方法。传统分析方法是根据不同证券对相同的系统性风险的不同反应,来降低非系统性风险;而现代组合分析方法是一种数量化的组合管理方法,以实现投资收益和风险的最佳平衡,如马克维茨的均值方差模型、夏普和林特纳的资本资产定价模型和罗斯的套利定价理论。投资组合分析方法的优点是在投资分析中对风险进行分类和定量化描述,寻求收益和风险的制衡(trade-off),在理论上证明了组合投资可以有效降低非系统风险的同时,还能够运用定量化的方法来求解证券组合中各个证券的最佳比例关系,这样就克服了传统证券组合方法在确定各组合证券比例中的盲目性,从而实现投资收益和风险的最佳平衡。缺点是需要计算复杂模型;对证券市场 的假定条件过于苛刻,甚至这些条件与实际市场存在很大差距，如果证券市场的发展不是很成熟的话,一些条件不可能满足;计算组合比例需要大量的数据支撑,而且模型没有考虑到有的证券之间根本无法构建投资组合。投资组合分析方法由于受到市场条件的限制,如交易成本的存在、对信息的了解度等,因此该方法比较适合于机构投资者,并且在配合基本面分析的情况下进行。由于考虑到了风险和收益的制衡,使证券组合的收益有时较低,但收益较稳定,比较适合于基金公司和社保公司资本的运作。 行为金融分析法源于20世纪80年代证券市场上不断出现了一些与经典理论相悖而经典理论无法解释的“异象问题,如周末现象(一些下个周一的信息提前反映到本周五的股票价格上)、假日现象等,一些投资者利用这些“异象”进行投资确实获得了超常收益。因此该方法是以这些“异象”为研究对象,从对金融理论的质疑开始,以行为科学为基础研究投资者的心理行为,进行投资决策的分析方法。该方法以古典金融理论的严格假定与现实市场相悖为出发点,如市场无摩擦、投资者是完全理性的,而在证券市场中并不是每一个投资者都会用投资理论中的复杂数学方法来推导所谓的理性与均衡价格来指导自己的投资行为,投资者并不总是根据基本面来进行投资决策,有时会根据噪音来决策,成为所谓的噪音交易者(noise traders)。行为金融分析方法的优点是能够使投资者在证券投资过程中保证正确的观察视角,特别是在市场重大转折点的心理分析上,往往具有很好的效果;缺点是该方法基于人的不同理性行为和心理假设, 很难得到一个统一的结论用于指导投资者的行为。 总之，以上四种分析方法的使用都是有条件的，并且各有优缺点，要想在证券市场中获得稳定的利润,只靠一种分析方法来指导投资决策是不行的,甚至是要冒很大风险的,必须把上述几种方法结合起来使用。相信随着证券市场的不断发展,投资者会变得越来越成熟,对市场的洞察力也会越来越强,进而娴熟地综合运用各种分析方法，以最小的损失获取更大的收益。 利用风险—收益矩阵选择套利组合 一、风险—收益矩阵的应用目的和理论基础 1(风险—收益矩阵模型的应用目的 期货市场作为一个重要的衍生品市场，在金融体系中占据了重要的位置。日前我国期货市场的单日成交额突破了3000亿元，越来越多的投资者开始参与期货投资。本文就如何在期货投资中控制风险，获得稳定的收益提供一个方法。 在我国，期货市场与股票市场在交易方式上有三个重要的区别: .期货市场允许卖空; .期货市场实行保证金交易，具有杠杆效应; .期货市场实行每日无负债结算。 正是以上的几个特点使期货交易相对于股票交易的头寸组合来说形式更多，可能获得的收益更高，同时可能承受的亏损也更大。 参与期货市场的交易者有三种类型:一是套期保值者，主要是以标的资产作为重要生产原料的企业;二是投机者，此类型交易者根据自己对市场方向的判断，单边持有一种裸露的头寸(多头或者空头);三是套利者，套利交易是同时买进和卖出同样数量两份有密切关系的合约，并在未来同时平仓的交易行为，套利交易可分为跨期套利、跨市套利、跨品种套利。 套利交易的本质是用一份合约去对冲另一份合约的风险，这种交易的优势在于可以很好地规避风险，特别是突发事件带来的风险。套利交易实际上是对两份合约之间的价差进行投资，当差值增大或者缩小时投资者获得相应的收益和损失。例如，在大连商品交易所，假设以每吨4000元的价格买入,手a0805合约，以每吨4200元的价格卖出,手a0807合约，远期 合约减去近期合约的差是200元/吨，经过一段时间后如果差值缩小为100元/吨，那么此组合获利1000元，反之如果价差扩大为300元/吨，则亏损1000元。通常情况下，两种相互之间密切关联的合约之间的价差是围绕相对固定的数值波动的。如果投资者发现由于市场异常，而导致价差出现了明显的偏离，那么投资者就可以建立相应的头寸组合来投资获利。 套利组合的选择和头寸建立的时机成为影响获利的两个因素，不过投资者在选择套利组合时时常感到无从下手，下面本文将提供一种比较实用的分析框架和方法。 ,(风险—收益矩阵分析方法的理论基础 自马科韦茨的投资组合理论和威廉?夏普的CAPM理论建立以来，近半个世纪的现代金融的中心思想就是“收益是风险的#数#”，具体说就是一项投资所带来的收益与其所承受的风险是正相关的，承受越大的风险就可以获得越高的收益。威廉?夏普的资本资产定理对股票的风险和收益给出了一个线性方程。本文没有对套利组合的风险和收益给出一个线形回归方程，只是利用了这一思想的核心:“一项投资承受越高的风险就要获得越高的收益”，利用这一思想，本文通过计算风险和收益，通过评价最优风险—收益结构来选出最优的套利组合。 二、风险—收益矩阵分析法的实证演绎 ,(计算风险和收益 随着经济的发展，我国在大豆的产量、消费量、进口量方面均在全球有着举足轻重的地位。大商所的大豆期货已成为世界上仅次于美国的第二大市场，从市场有效性的角度看，交易数量越大，参与交易的投资者越多，其市场流动性就越好，成交价格也就越合理。在各种套利方式中，跨期套利组合合约之间的相关性最明显，也是在实践中最容易实现和交易量最大的套利方式，所以本文选择大商所大豆一号期货合约的跨期套利组合作为研究对象是合理的。 本文选取了交割日期在2007年的a0701、a0703、a0705、a0707、a0709、a0711共6个期货合约的每日结算价作为研究数据，数据来源于大商所网站，所选统计软件为sas9.0。以这6个期货合约为基础，两两组合成跨期套利组合，一共有15种不同的组合方式，例如a0701和a0703组合(以下简写为3-1)，a0705和a0711组合(以下简写为11-5)，以此类推。 在应用风险—收益矩阵之前，我们首先对风险和收益作出定义，对于单一期货合约我们设: .Ptn为交割月份是n的期货合约在第t日的结算价; .|ΔPtn|=|Pt+1n-Ptn|，即交割月份是n的期货合约第t+1日和第t日的结算价的差值 的绝对值; 对于跨期套利组合我们设: .PtD为跨期套利组合中近期合约在第t日的结算价; .PtF为跨期套利组合中远期合约在第t日的结算价; .PtF-D=PtF-PtD，即套利组合中远期合约在第t日结算价减去近期合约在第t日结算价的差值; .|ΔPtF-D|=|Pt+1F-D-PtF-D|，即每组差价中在第t日后一交易日与前一交易日的差值的绝对值。 在金融分析中，通常设资产每日的收益率为 ，并用每日收益率的均值 这一统计量来衡量收益，使用收益率的标准差这一统计量来衡量资产风险，但要求资产的价格为正数。不过，在本文中对于跨期套利组合，正如前文所述，其实质上是对合约价差的投资，也就是说“价差”是其资产，而这种价差是可以为负数的，因此本文中不用价格变动的比率来衡量收益(相对数量)，而是用价格变动的数值来衡量跨期套利组合的收益(绝对数量)。具体而言，本文用|ΔPtF-D|的均值来衡量跨期套利组合的收益，用PtF-D的标准差来衡量跨期套利组合的风险。 风险和收益的确认 为了和跨期套利组合具有可比性，对于单一期货合约的收益我们采用|ΔPtn|的均值来衡量收益，用Ptn的标准差来衡量风险。 ,(利用风险—收益矩阵分析 (1)套利交易与投机交易的风险和收益对比 通过对6份合约以及15种不同跨期套利组合风险值的计算，我们可以明显地看出，跨期套利交易所面临的风险远远小于投机交易。如下图所示，左侧的柱状图代表单一合约的风险，右侧的柱状图代表跨期套利组合的风险;与此同时，跨期套利交易的收益与投机交易相比只是略有降低，因此表明跨期套利交易相对于投机交易具有显著的优势。 (2)利用风险—收益矩阵选择最优跨期组合 风险—收益矩阵分析方法的核心思想就是在承受相同风险的情况下，优先选择收益率高的跨期组合;在收益相同的情况下，优先选择风险低的跨期组合。我们根据每一个跨期组合的风险—收益状况绘制了一张风险收益图，如下图所示，图上横坐标代表每一跨期组合的风险值，纵坐标代表每一跨期组合的收益，而不同颜色的标记就表示15种不同的跨期组合。 从图中可以看出，叉子(代表7-5跨期组合)与方块(代表11-9跨期组合)相比具有几 乎相等的风险值，但收益要高，这就表示7-5跨期组合优于11-9跨期组合;叉子(代表7-5跨期组合)和三角形(代表11-7跨期组合)相比具有几乎相同的收益值，但风险值要大一些，这就表明11-7组合要优于7-5组合;由此我们可以得出结论，11-7组合收益,7-5组合收益,11-9组合收益。 从图中我们可以直观地看出，靠近左上方边界的组合要优于靠近右下方的组合，因为它们具有高收益、低风险的特性。因此，边界曲线上的三对跨期组合7-3组合、11-7组合、9-7组合为三对最优跨期组合，没有别的组合可以在承受相同风险的情况下获得比它们更多的收益，或者在具有相同收益的情况下承受更少的风险。考虑到样本数据选取的偏差，我们把靠近边界曲线的三对组合7-5组合、5-3组合、3-1组合也纳入到最优组合范围内，于是我们就可以得到,组最优的跨期组合。以风险值从小到大排列，最小的是9-7组合，最大的是7-3组合，同时预期收益最小的也是9-7组合，最大的也是7-3组合。投资者应该根据自己的风险承受能力和风险偏好去选择适合自身情况的跨期套利组合。 最优跨期组合 三、最优跨期组合的检验与实践应用 ,(风险—收益模型所选结果的理论检验 在选出的,组最优跨期套利组合中有3组是值得一提的，分别是9-7组合、5-3组合和7-5组合，因为这些组合中都包含了a0705和a0709这两份合约的一种，这两份期货合约是大豆期货全年6个不同交割月份中交易量最大的合约，而a0903和a0907是交易量比较小的两份合约。投资者都偏好投资流动性较大的资产，因为流动性大就意味着资产容易变现脱手。正是由于投资者的这种流动性偏好，导致流动性强的资产价格偏高一些，流动性弱的资产价格偏低一些，在临近交割日的时候，偏高和偏低的价格会得到自动修正，因此它们之间的价差就会有显著的变化，从而形成跨期套利机会。 从行为金融出发，交易量较大的合约容易出现大量的交易者根据同一个市场信号同时进 行交易，这就造成了资产价格的高估和低估的循环，产生比较大的波动;交易量低的合约波动则较小，或者由于市场对热门合约过分炒作使其价格偏离合理价格过远，这两种原因都会造成两份合约之间价差的变化，从而形成套利机会。以风险—收益矩阵分析法选出的跨期组合和这两种理论从一个侧面互为验证了彼此。 ,(风险—收益模型所选结果的模拟实战检验 以9-7跨期组合为例，a0709合约与a0707合约每吨黄大豆每日结算价格之差的平均值为69元，标准差为28元，所以当投资者发现两者之间的价差波动到41至97元之外时，就可以进 行跨期套利交易的操作。 假设投资者在2007年5月28日发现a0709合约与a0707合约之间的价差是98元，那么投资者买入,手a0707，同时卖出,手a0709，持有到6月7日时发现价差缩小为52元，则平仓获利452元;到6月8日发现价差进一步缩小为51元，卖出,手a0707同时买入,手a0709，持有到6月18日，此时价差扩大为104元，平仓获利522元;到6月19日，价差缩小为101元，买入,手a0707同时卖出,手a0709，持有到6月27日，价差缩小为-7元，平仓获利1072元;当天立即卖出,手a0707同时买入,手a0709，持有到7月2日，价差扩大为101元，平仓获利1072元，由于临近交割日，所以不再继续进行交易。这25个交易日，一共进行了4笔跨期套利交易，如果买卖,手合约就可以累积获利3118元，表面看起来获利并不多，但风险同样很小。在这25个交易日中，只有5个交易日账面的浮动盈亏是亏损的，且最大亏损额仅为220元，其余20个交易日均为盈利，对保证金的压力极小，投资者基本是安心获利。 模拟交易 ,(风险—收益模型在其他种类套利交易中的应用 风险—收益矩阵的分析方法不仅可以用于跨期套利组合的选择，也适用于其他种类套利组合的选择，例如跨市套利、跨品种套利、固定收益的期限结构套利、股指期货的期限结构套利、股票市场的套利等等。本文实际上是给出了一个分析两个相互关联的资产组合的方法，用以判断何种组合拥有最优的风险—收益结构。 首先，投资者计算出每一组合的风险和收益，构建一个风险收益的矩阵，画出风险收益分析图。其次，投资者把靠近风险收益分析图左上方边界的组合挑选出来，组成一系列在不同风险水平下拥有最高收益的一系列套利组合。再次，在这一系列组合中，投资者根据自身风险承受能力的高低，选择一个特定的套利组合，或是高风险—高收益，或是低风险—低收益。 投资者如果无法进行数据的收集和计算，也可以简单的选取一份交易量大的合约和一份交易量小的合约来构成一对套利组合,进行套利交易，通常情况下这样的组合会有套利机会存在的。 ,(应用风险—收益矩阵的局限和注意事项 本文提供了一个用于挑选套利组合的工具，但模型是依据历史数据来进行推断的，所获得的样本数据是有限的，因此统计结果也会有一定的偏差。此外，随着市场结构的变化和市场上参与交易的投资者的变化，未来市场的发展也会和历史上的发展产生一定的偏离。所以，投资者不能完全局限于模型所提供的结论，此方法只是提供了一个方向性的指引，任何分析 工具都不能精确地预测未来，故在应用时还需具备相应的灵活性。 论投资组合选择理论与模型 一、引言 由于投资收益和风险的不确定性，个体投资者和金融机构面临的核心问题就是如何在不确定的环境下对资产进行有效的配置，实现资产回报的最大化与所承担风险最小化的均衡，即如何进行投资组合的选择。美国经济学家Harry M. Markowitz于1952年发表题为《资产组合》的文章与1959年出版同名专著，详细阐述了“资产组合”的基本假设、理论基础与一般原则，标志着数量化方法进入了投资研究领域。经过50多年的发展，投资组合理论的研究取得了很大的进展。 二、投资组合选择相关概念 1.投资组合 对投资组合概念的理解可以从物质和行为两个层次进行，首先，从物质层面上看，投资组合一般指投资者有意识的将资金分散投放于多种投资项目而形成的投资项目或资产的群组;其次从行为层面上看，投资组合是指配置各种资产以符合投资者对风险和收益等需求的过程。 有效的投资组合必须达到或接近资产收益最大化与风险最小化的均衡状态，具体来讲应满足以下两个条件:一是在期望收益率给定的条件下，使得风险最小化;二是在风险给定的条件下，使得期望收益率最大化。有效投资组合可以构成资产的有效边界，或者称为有效前沿。 2.投资组合选择 投资组合选择的概念与投资组合和有效投资组合的概念密切相关，是指研究如何把财富分配到不同的资产中，以达到在给定风险水平下最大化收益，或者在收益一定的情况下最小化风险的过程。这种投资风险与收益的权衡贯穿于投资活动的始终，是投资决策与管理的基本问题之一。 三、投资组合选择模型 1.均值—方差模型 20世纪50年代，Markowitz从投资者如何通过多样化投资来降低风险这一角度出发，提出了“均值—方差”模型，创立了投资组合理论。均值—方差模型依赖的假设条件主要有:(1)证券市场是完全有效的;(2)证券投资者都是理性的;(3)证券的收益率性质由均值和方差来 描述;(4)证券的收益率服从正态分布;(5)各种证券的收益率的相关性可用收益率的协方差表示;(6)每种资产都是无限可分的;(7)税收及交易成本等忽略不计。在此前提下，投资者从众多资产组合均值—方差集中寻求帕累托最优解。但均值—方差模型与效用理论只有当投资者的效用函数是二次的或者收益满足正态分布的条件时，才能完全符合，而这样的条件在实际中常常难以满足，因此均值—方差模型在实际应用中受到了较多的限制。 2.单指数模型 1963年Sharpe提出了单指数模型，用对角线模式来简化方差—协方差矩阵中的非对角元素，假设各个证券是独立的且其收益率仅与市场因素有关，如证券市场指数、国民生产总值、物价指数等，即证券收益率可由单一的外在指数决定，从而大大地简化了模型的分析与计算工作量，解决了均值—方差模型在实际应用过程中的计算困难。 3.MM理论 Modigliani和Miller在研究企业资本结构和企业价值之间的关系时，提出了无套利均衡思想，即所谓的MM理论。无套利分析方法是当今金融面向产品设计、开发和实施的基本分析方法，并成为现代金融学研究的基本方法. 4.均值—绝对偏差模型 Konno和Yamazaki运用绝对偏差风险函数代替了Markowitz模型中的方差作为风险度量的函数，建立了均值—绝对偏差投资组合选择模型，通过求解一个线性规划问题来达到均值—方差模型的目标，从而既能保持均值—方差模型中好的性质，又避免了求解过程中的计算困难。 四、动态投资组合选择模型 从上述投资组合选择模型的发展中，可以看出理论界对于投资组合中收益与风险的认识与度量不断加深。但这些模型对于投资组合选择问题的考量都是基于静态或单阶段的，然而在实践中，投资行为却往往是动态的和长期的。因此，将时间与不确定性相联系，分析动态过程的投资问题，并在模型中考虑到投资者在每个阶段之初根据上一阶段的情况调整投资策略，来适应收益率的变化和不确定因素带来的波动，成为动态投资组合选择模型的主要问题。 随机规划是在不确定条件下解决决策问题的有力分析方法，针对随机规划中对随机变量的不同处理，随机规划可以分为三类:第一种也是最常见的一种方法，取随机变量所对应函数的数学期望，从而把随机规划转化为一个确定的数学规划，这种在期望值约束下，使目标函数的期望达到最优的模型通常称为期望值模型;第二种由Charnes和Cooper提出，主要针对约束条件中含有随机变量，且必须在观测到随机变量的实现之前作出决策的问题， 其解决办法是允许所作决策在一定程度上不满足约束条件，但该决策应使约束条件成立的概率不小于某一置信水平;第三种由Liu提出，其主要思想是使事件实现的概率在不确定环境下达到最大化的优化问题。 Mossin于1968年首先提出多阶段投资组合问题，用动态规划的方法将单阶段模型推广到多阶段的情况，但由于不能直接用动态规划方法求解，始终未能得到象单阶段一样形式的解析解，直到Li等在2000年用嵌入的思想方法得到了多阶段均值—方差投资组合选择问题的解析最优有效策略和有效前沿的解析表达式。 近年来，随着计算技术和信息技术的发展，随机规划的方法在动态投资组合选择的研究和实践中取得了很多成果。如:Kallberg、White 和Ziemba提出了投资组合选择随机规划模型的一般理念;Kusy和Ziemba将随机规划模型应用于银行的资产负债管理;Kouwenberg介绍了用于资产负债管理的随机规划的一般模型及相应的情景生成方法;Frank Russell公司和Yasuda保险公司开发的多阶段随机规划模型，以多重周期的方式确定最优化投资策略，并将其运用于财产与意外保险领域;Towers Perrin公司开发了CAP:Link 系统以帮助其客户了解涉及资本市场投资的风险与机会等。 随机规划模型通过构造代表不确定性因素未来变动情况的情景树，作为状态输入，将决策者对不确定性的预期加入到模型中，可以将诸多市场与环境因素加入多阶段投资组合选择模型中，具有很大的灵活性和很强的应用性。但随机规划模型由于其求解的难度会随模型考虑的范围和考虑的阶段数的增加而急剧增加，因此对算法的依赖程度较大。 随机规划投资组合选择模型是建立在对利率、通货膨胀率、投资收益率等随机变量的参数化基础上，建立模型，找出最佳的投资组合，其步骤为:(1)生成未来经济元素，包括利率、股市、债券等证券市场收益率、通货膨胀率等;(2)根据研究对象的特征，研究其现金流量;(3)选择目标函数和约束条件，建立随机规划模型;(4)将步骤(1)、(2)中产生的随机参数值载入模型求解，解释其涵义并加以改进;(5)对投资组合进行决策。