組合投資分析與管理課程設(shè)計

HUNANUNIVERSITY組合投資分析與管理課程設(shè)計目錄第1章摘要 -2-第2章文獻綜述 -3-第3章設(shè)計思路 -5-第4章證券品種選擇 -6-第5章行業(yè)及股票確定 -7-1.行業(yè)的確定 -7-2.股票的確定 -9-第6章投資組合構(gòu)建 -16-1、基本思路簡述 -16-2、相關(guān)理論概述 -16-Markowitz投資組合理論 -16-(1)股票收益率的分布 -18-(2)自回歸移動平均（ARMA）模型 -19-3、組合構(gòu)建 -20-待選證券池. -20-4、購置組合 -26-第7章組合管理 -27-1、技術(shù)分析方法的選取原則： -27-2、技術(shù)分析方法的介紹： -27-3、具體管理操作： -31-第8章現(xiàn)階段成果與思考 -35-第9章心得感想 -37-第10章附錄 -39-1、相關(guān)程序 -39-2、層次分析法及一致性檢驗： -42-3、傳媒行業(yè)、通訊設(shè)備、港口運輸判斷矩陣及其檢驗等 -44-摘要現(xiàn)代資產(chǎn)組合理論是現(xiàn)代金融投資理論的三大基石之一，主要研究投資者在權(quán)衡收益和風(fēng)險的基礎(chǔ)上實現(xiàn)效用最大化的方法以及由此對整個資本市場產(chǎn)生的影響。本文是基于Markowitz資產(chǎn)組合理論，運用財務(wù)分析、技術(shù)分析等多種方法，對我國A股市場的證券進行組合構(gòu)造及管理的一次實踐報告型論文。本文主要按以下幾個部分展開。證券品種、行業(yè)及股票的確定。本文結(jié)合我國投資環(huán)境實際情況將證券品種選為股票和國債，以國債為無風(fēng)險資產(chǎn)，投資期為半年。購買股票時，首先結(jié)合各大投行的行業(yè)研究報告，挑選出中藥、傳媒、港口航運和通訊設(shè)備四個短期內(nèi)整體形勢和政策導(dǎo)向良好的行業(yè)。其次，在各行業(yè)中選取總資產(chǎn)排名前五的企業(yè)，結(jié)合行業(yè)特征運用財務(wù)分析方法選取衡量企業(yè)償債能力、運營能力、盈利能力和成長能力的財務(wù)指標(biāo)，運用層次分析法建立衡量企業(yè)綜合財務(wù)狀況的綜合評價體系。最后按綜合指標(biāo)排名各行業(yè)選出兩支股票，建立待選證券池。投資組合構(gòu)建。本文的投資組合構(gòu)建基于Markowitz的資產(chǎn)組合理論，即均值-方差原理。其中，協(xié)方差的確定直接根據(jù)各股月收益率序列的相關(guān)系數(shù)求得；方差的確定首先嘗試用不同的分布擬合各股收益率分布，然后確定擬合優(yōu)度最高tlocation-scale分布作為收益率分布，并用分布參數(shù)方差代替各股方差。預(yù)期收益率的確定運用ARMA模型預(yù)測未來6個月的收益率，并對預(yù)測值取均值代替。最后建立二次規(guī)劃模型，運用MATLAB2011b求解出組合收益2.5%下的最小風(fēng)險組合比例及各股額度。組合的管理。本文采用主動型組合管理，以求解出的各股額度作為該行業(yè)最大投資金額，以證券池中所有股票為對象，運用均線理論、箱體理論、MACD及其他技術(shù)分析方法判斷股票操作的時點，并給出具體的操作案例。最后，我們對組合投資的實際結(jié)果與預(yù)期進行了對比分析，對其中未達預(yù)期及超預(yù)期的部分進行了反思，并提出了對組合的改進方向及展望。關(guān)鍵詞：Markowitz資產(chǎn)組合理論層次分析法ARMA模型技術(shù)分析文獻綜述投資組合是指投資者手中所持有的股票、債券和金融衍生產(chǎn)品等構(gòu)成的組合,人們構(gòu)建投資組合是出于分散和規(guī)避風(fēng)險的考慮。1952年,Markowitz在金融財務(wù)雜志上發(fā)表的《投資組合選擇》是公認的現(xiàn)代投資組合理論研究的開端,之后的現(xiàn)代投資組合的研究大部分都是圍繞Markowitz投資組合理論而展開的。Markowitz在其提出的均值-方差投資組合模型中，以均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別度量收益和風(fēng)險。要使投資組合在預(yù)期收益條件下其風(fēng)險最小或者在既定風(fēng)險條件下其收益最大，就必須求出投資組合中個股的權(quán)重。針對這個問題，學(xué)者進行了廣泛的研究。王鍵和屠新曙（2000）在Markowitz模型的基礎(chǔ)上提出了用幾何方法求解投資組合的最優(yōu)權(quán)重，這種方法可以分別求出既定收益和既定風(fēng)險條件下投資組合中個股的最優(yōu)權(quán)重，因而具有較強的現(xiàn)實意義。張波、陳睿君和路璐（2007）提出用粒子群算法求解投資組合最優(yōu)權(quán)重，并在以VAR為基礎(chǔ)的投資組合模型中對該方法進行了實際檢驗，檢驗結(jié)果表明該算法可以非常有效地求出投資組合的最優(yōu)權(quán)重。金融數(shù)學(xué)的出現(xiàn)使現(xiàn)代金融理論進入了定量分析的階段，而要對投資組合進行定量分析，就需要對其進行數(shù)學(xué)建模。RachelCampbell、RonaldHuisman和KeesKoedijk（2001）在均值-方差模型框架下利用極大極小法提出了一個投資組合選擇模型，該模型是非常具有現(xiàn)實和理論意義的。PankajGupta、MukeshKumarMehlawat和AnandSaxena（2008）利用模糊數(shù)學(xué)規(guī)劃提出了一個投資組合優(yōu)化模型，他們將均值-方差投資組合模型演變?yōu)榘虢^對離差投資組合模型，同時應(yīng)用多準(zhǔn)則決策的模糊數(shù)學(xué)規(guī)劃，為投資者追求積極或保守策略提供了一個綜合投資組合優(yōu)化模型。Freitas、Souza和Almeida（2009）利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測投資組合的收益率，從而提出了一個投資組合優(yōu)化模型，并進行了實證分析，結(jié)果表明該模型是有效的。在具有摩擦的市場中，劉明明、高巖（2006）基于絕對偏差，構(gòu)造了一個均值絕對離差的投資組合模型，該模型是對均值-方差投資組合模型的發(fā)展。陳國華、陳收、房勇、汪壽陽（2009）通過模糊約束來簡化方差約束，并以此提出了一個證券投資組合的模糊線性規(guī)劃模型，最后還通過具體實例檢驗了該模型的可行性。由于投資者進行投資的過程是一個動態(tài)的過程，因而靜態(tài)投資組合模型在一定程度上很難滿足投資者的實際需要。王秀國、邱菀華（2005）在均值-方差投資組合模型的基礎(chǔ)上，基于下方風(fēng)險控制研究了投資組合問題，從而構(gòu)建了一個動態(tài)投資組合模型。史宇峰、張世英（2008）基于時變相關(guān)系數(shù)構(gòu)建了一個動態(tài)投資組合模型，同時也求得了該模型的解析解，并在此基礎(chǔ)上進行了實證檢驗，檢驗結(jié)果表明該模型對于控制投資組合的風(fēng)險具有一定現(xiàn)實和理論的意義。Anagnostopoulos和Mamanis（2010）建立了一個帶有三個目標(biāo)和離散變量的動態(tài)投資組合優(yōu)化模型，該模型為風(fēng)險、收益和證券數(shù)量之間找到了一個平衡。設(shè)計思路證券品種選擇證券是多種經(jīng)濟權(quán)益憑證的統(tǒng)稱。它主要包括資本證券、貨幣證券和商品證券等。狹義上的證券主要指的是證券市場中的證券產(chǎn)品，其中包括產(chǎn)權(quán)市場產(chǎn)品如股票，債權(quán)市場產(chǎn)品如債券，衍生市場產(chǎn)品如股票期貨、期權(quán)、利率期貨等?；谖覈顿Y環(huán)境現(xiàn)狀，我們選擇投資股票與國債。股票是股份證書的簡稱，是股份公司為籌集資金而發(fā)行給股東作為持股憑證并借以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業(yè)擁有一個基本單位的所有權(quán)。股票是一種高風(fēng)險高收益的投資方式，之所以選擇股票，正是看中了股票的高收益性，正因為股票不可避免的高風(fēng)險性，在選擇股票的時候，盡量以保收益控風(fēng)險為原則。債券是一種金融契約，是政府、金融機構(gòu)、工商企業(yè)等直接向社會借債籌措資金時，向投資者發(fā)行，同時承諾按一定利率支付利息并按約定條件償還本金的債權(quán)債務(wù)憑證。債券的本質(zhì)是債的證明書，具有法律效力。債券具有的風(fēng)險相當(dāng)小，幾乎是具有穩(wěn)定的收益，當(dāng)然不可置否其收益也遠遠低于股票，其中國債的風(fēng)險程度幾近為零，作為保底，除股票之外的另一部分資金則用于購買國債以期保底。行業(yè)及股票確定1.行業(yè)的確定選擇行業(yè)，最重要的一點在于如何正確預(yù)測所觀察行業(yè)的未來業(yè)績。先需要了解這樣兩個問題的答案:一是該行業(yè)的歷史增長狀況如何；二是其未來增長的趨勢又會怎樣。然后，我們更為關(guān)心該行業(yè)在過去的銷售和收入的增長如何，其業(yè)績與國民生產(chǎn)總值增長（或其他有關(guān)綜合統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如國民收入等）相比較，情況又怎樣？在通盤考慮了這些情況之后，投資者便特別感興趣于了解行業(yè)增長與國民生產(chǎn)總值增長的關(guān)系。因為有的行業(yè)與國民經(jīng)濟同步增長，有的行業(yè)增長則更快，這為投資者提供了最佳投資的選擇。在分析步驟開始時，要建立銷售指數(shù)，將某代表性基年與其他年份相比較，并用百分比來表示銷售。例如基年銷售額為2億元，1996年銷售額為2.5億元，那么，1996年的銷售指數(shù)為1.25×100%=125%。如果將這一指數(shù)同國民生產(chǎn)總值相比較，則能表示出某行業(yè)增長與國民生產(chǎn)總值增長的相應(yīng)關(guān)系，也可將銷售指數(shù)同其他國民經(jīng)濟指標(biāo)相比較，如國民收入指數(shù)等。上述關(guān)系可以通過相關(guān)分析或回歸分析勾勒出其圖形。相關(guān)分析考慮兩個變量（如國民生產(chǎn)總值和銷售），在坐標(biāo)中確定的時點上，這些變量的關(guān)系得到了描述，所建立的回歸線最適合于這些點所暗示的總體形態(tài)。這就是說，用一個清晰、簡單的圖形來反映銷售和國民生產(chǎn)總值的關(guān)系及其密切的程度，若所描述的趨勢保持不變，便暗示了其在未來的關(guān)系。復(fù)合回歸分析是指對某些事項相互作用的數(shù)個變量之影響所作的分析。往往運用計算機來建立回歸線。標(biāo)準(zhǔn)--普爾公司在產(chǎn)業(yè)調(diào)查中運用了這一分析程序。用回歸分析方法建立的指數(shù)形式,這些指數(shù)與回歸線的建立提供了行業(yè)分析的重要信息，它們既可用絕對數(shù)，又可用相對數(shù)（有關(guān)的商業(yè)指數(shù)）來表示一個行業(yè)的增長速度。這一增長的穩(wěn)定性也能估算，它表明了行業(yè)的循環(huán)，并預(yù)測了未來的增長。在分析過程中，被選擇的企業(yè)和時期是十分重要的。因為它們將代表一個行業(yè)。2013年國家首次將信息消費作為擴大內(nèi)需的重要手段，未來2年4G主題投資將貫穿通信設(shè)備板塊，板塊業(yè)績拐點向上明確，因此我們選擇通信設(shè)備行業(yè)。隨著大盤的上升以及周期性行業(yè)的進一步活躍，沿海運輸市場出現(xiàn)回暖景象，因此我們選擇港口航運行業(yè)。文化市場受消費者的收入水平和消費偏好影響較大，具有較大彈性，由于市場競爭機制和國家產(chǎn)業(yè)政策的引導(dǎo)，以及信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，我國傳媒業(yè)獲得了前所未有的發(fā)展機遇，傳媒產(chǎn)業(yè)化進程不斷加快。傳媒行業(yè)受經(jīng)濟波動影響較小，行業(yè)內(nèi)公司業(yè)績普遍不錯，因此我們選擇傳媒行業(yè)。中藥受原材料價格影響較大，例如2013年10月，冬蟲夏草，隨銷售旺季的到來，市場小量貨源走勢較好，但因今年存貨有量，行情走穩(wěn)?？傊?，穩(wěn)定增長的行業(yè)是相對可靠的選擇，利用以上兩種分析方法，結(jié)合近期的行業(yè)研究報告以及國內(nèi)政策走向，我們最終選定中藥、傳媒、通信設(shè)備、港口航運四個行業(yè)。2.股票的確定在選擇出具體的行業(yè)之后——醫(yī)藥行業(yè)、傳媒行業(yè)、通訊設(shè)備、港口航運。根據(jù)我們選擇股票的原則之一即是保收益、控風(fēng)險，因而首先根據(jù)各行業(yè)總資產(chǎn)的排名，以排名前五者為對象進行股票的選取。這是由于總資產(chǎn)在一定程度上說明了企業(yè)的規(guī)模以及在行業(yè)中的實力，一般而言，總資產(chǎn)越高的公司，在行業(yè)之中都是具有一定地位的大型企業(yè)，其實力相對而言具有保障，對于投資者而言，選擇該類型的企業(yè)能夠大大降低風(fēng)險程度。（表5-2-1為所選擇出的五只股票）表5-2-1行業(yè)股票中藥行業(yè)傳媒行業(yè)通訊設(shè)備港口航運——000538云南白藥600373中文傳媒002396星網(wǎng)銳捷600018上港集團——600535天力士300027華誼兄弟600289億陽信通601018寧波港——600518康美藥業(yè)300336新文化002093國脈科技600717天津港——600332白云山300291華錄百納002115三維通信601880大連港——600085同仁堂300058藍色光標(biāo)002316鍵橋通訊600575蕪湖港在各行業(yè)之中選擇出五只實力相對較強的股票之后，利用各項財務(wù)指標(biāo)對各支股票的財務(wù)報表進行分析，研究其償債能力、營運能力、盈利能力、成長能力及是否有投資的價值，以各項財務(wù)指標(biāo)為基礎(chǔ)，利用層次分析法選擇出最優(yōu)的兩只股票作為主選股以及備選股。償債能力是指企業(yè)用其資產(chǎn)償還長期債務(wù)與短期債務(wù)的能力。企業(yè)有無支付現(xiàn)金的能力和償還債務(wù)能力，是企業(yè)能否健康生存和發(fā)展的關(guān)鍵。企業(yè)償債能力是反映企業(yè)財務(wù)狀況和經(jīng)營能力的重要標(biāo)志。靜態(tài)的講，就是用企業(yè)資產(chǎn)清償企業(yè)債務(wù)的能力；動態(tài)的講，就是用企業(yè)資產(chǎn)和經(jīng)營過程創(chuàng)造的收益償還債務(wù)的能力。企業(yè)有無現(xiàn)金支付能力和償債能力是企業(yè)能否健康發(fā)展的關(guān)鍵。依據(jù)我們所選擇行業(yè)的行業(yè)特征以及短期選股的實際要求，以流動比率進行說明（流動比率=流動資產(chǎn)/流動負債），流動比率是指企業(yè)流動資產(chǎn)與流動負債的比率，表明企業(yè)每一元流動負債有多少流動資產(chǎn)作為償還的保證，反映企業(yè)用可在短期內(nèi)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)金的流動資產(chǎn)償還到期的流動負債的能力，按照經(jīng)驗該比率最佳數(shù)值為2:1。營運能力是指企業(yè)的經(jīng)營運行能力，即企業(yè)運用各項資產(chǎn)以賺取利潤的能力。企業(yè)營運能力的財務(wù)分析比率有：存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營業(yè)周期、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等。這些比率揭示了企業(yè)資金運營周轉(zhuǎn)的情況，反映了企業(yè)對經(jīng)濟資源管理、運用的效率高低。企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)越快，流動性越高，企業(yè)的償債能力越強，資產(chǎn)獲取利潤的速度就越快。根據(jù)實際情況在此選擇存貨周轉(zhuǎn)率（銷售成本/平均存貨余額）以及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（營業(yè)收入額/平均資產(chǎn)總額）進行說明。盈利能力就是指公司在一定時期內(nèi)賺取利潤的能力，利潤率越高，盈利能力就越強。通常表現(xiàn)為一定時期內(nèi)企業(yè)收益數(shù)額的多少及其水平的高低。對公司盈利能力的分析，就是對公司利潤率的深層次分析。對于經(jīng)營者來講，通過對盈利能力的分析，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)營管理環(huán)節(jié)出現(xiàn)的問題，對于投資者來講也具有重要意義。銷售毛利率｛銷售毛利率=[（銷售收入-銷售成本）÷銷售收入]×100%｝為衡量企業(yè)盈利能力的一個重要指標(biāo)，毛利率是企業(yè)凈利潤的基礎(chǔ)，沒有足夠大的毛利率企業(yè)便不能盈利。企業(yè)成長能力是指企業(yè)未來發(fā)展趨勢與\o"發(fā)展速度"發(fā)展速度，包括企業(yè)規(guī)模的擴大，\o"利潤"利潤和\o"所有者權(quán)益"所有者權(quán)益的增加。企業(yè)成長能力是隨著市場環(huán)境的變化，企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力、市場占有率持續(xù)增長的能力，反映了企業(yè)未來的發(fā)展前景。因為我們所選擇的的股票都是具有相當(dāng)大規(guī)模資產(chǎn)的大型企業(yè)，相當(dāng)多一部分已經(jīng)走向了成熟穩(wěn)定發(fā)展的階段，因此對成長能力不做過多分析。EPS（每股盈余）（期末凈利潤÷期末總股本）指普通股每股稅后利潤。EPS為公司獲利能力的最后結(jié)果。每股盈余高則代表著公司每單位資本額的獲利能力高,這表示公司具有某種較佳的能力——產(chǎn)品行銷、技術(shù)能力、管理能力等等,使得公司可以用較少的資源創(chuàng)造出較高的獲利。對于股東而言每股盈余越高也就說明其投資所獲利潤越大。表5-2-2為所選股票的相關(guān)財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)：表5-2-2財務(wù)指標(biāo)行業(yè)股票流動比率存貨周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率銷售毛利率EPS中藥行業(yè)——————————000538云南白藥2.681.70510.16870.30832.53600535天力士1.184.60230.23560.35890.87600518康美藥業(yè)2.471.8660.10820.26860.631600332白云山1.433.88230.26940.34250.573600085同仁堂3.211.00080.22370.4370.389傳媒行業(yè)————————600373中文傳媒2.050.80630.25940.16620.83300027華誼兄弟1.760.19860.48990.57130.68300336新文化5.070.27590.06780.47060.67300291華錄百納9.330.19990.04060.59580.659300058藍色光標(biāo)1.990.51911.19690.30490.65通信——————————002396星網(wǎng)銳捷3.04432.17997.2610.4409550.3504600289億陽信通1.96951.5431-0.87320.545555-0.1385002093國脈科技4.98040.2074.63340.7620010.0847002115三維通信3.38820.70144.48120.311472-0.0412002316鍵橋通訊1.75611.307330.83030.2492360.07港口航運——————————600018上港集團1.09694.79864.39030.3442410.1742601018寧波港1.205544.15413.26190.3591560.18600717天津港1.27832.169219.12290.187710.5601880大連港1.053214.0586-0.63020.2431270.13600575蕪湖港1.12925.484227.26990.0452110.09層次分析法（AnalyticHierarchyProcess，簡稱AHP）是對一些較為復(fù)雜、較為模糊的問題作出決策的簡易方法，它特別適用于那些難于完全定量分析的問題。它是美國運籌學(xué)家T.L.Saaty教授于上世紀70年代初期提出的一種簡便、靈活而又實用的多準(zhǔn)則決策方法。人們在進行社會的、經(jīng)濟的以及科學(xué)管理領(lǐng)域問題的系統(tǒng)分析中，面臨的常常是一個由相互關(guān)聯(lián)、相互制約的眾多因素構(gòu)成的復(fù)雜而往往缺少定量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。層次分析法為這類問題的決策和排序提供了一種新的、簡潔而實用的建模方法。運用層次分析法建模，大體上可按下面四個步驟進行：（i）建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型；（ii）構(gòu)造出各層次中的所有判斷矩陣；（iii）層次單排序及一致性檢驗；（iv）層次總排序及一致性檢驗。確定了各只股票的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)之后，以之為基礎(chǔ)運用層次分析法選擇出最優(yōu)股作為主選股以及備選股。以醫(yī)藥行業(yè)為例，進行相關(guān)說明。（1）根據(jù)行業(yè)研究報告以及我們投資目標(biāo)（控風(fēng)險、保收益），以表5-2-3為依據(jù)，做出該行業(yè)各只股票的判斷矩陣表5-2-3表5-2-4中藥流動比率存貨周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率銷售毛利率EPS流動比率1.002.004.000.330.50存貨周轉(zhuǎn)率0.501.003.000.331.00總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率0.250.331.000.200.25銷售毛利率3.003.005.001.002.00EPS2.001.004.000.501.00（2）確定判斷矩陣之后，由于各個指標(biāo)的重要性為人為認定的主觀因素，一定程度上可能與客觀事實相違背，例如，若人為認定A因素的重要性大于B因素，且B因素的重要性大于C因素，從不等式的原理來看，必然有B因素的重要性大于C因素。但是，往往主觀上卻有可能認為B因素的重要性不如C因素或者是等同于C因素，這樣相矛盾的結(jié)論必然會對模型的結(jié)果產(chǎn)生一定程度的影響，但是誤差是相對的，在任何一種模型中都是不可能完全消除的而只是能夠盡量避免。因此在此，有必要進行一致性檢驗將誤差圈定在有效范圍內(nèi)。在此利用CR值進行說明，若CR＜0.1，則通過一致性檢驗。CR=CI/RI=0.0334（其中，RI通過查表得知）中藥行業(yè)五只股票的判斷矩陣的CR值遠小于0.1，因此已通過一致性檢驗，該判斷矩陣是合理的。（3）在確定了指標(biāo)判斷矩陣之后，計算其最大特征值所對應(yīng)的特征向量，由該向量來確定各指標(biāo)權(quán)重。計算結(jié)果如表5-2-4所示：表5-2-4：（4）將行業(yè)內(nèi)股票數(shù)據(jù)做歸一化處理（同一行業(yè)5只股票同一指標(biāo)，每個指標(biāo)減去均值除于標(biāo)準(zhǔn)差，剔除單位及數(shù)量級不同的影響），再按如下公式計算各行業(yè)各股票綜合評價指數(shù)：Z=a1*z1+a2*z2+a3*z3+a4*z4+a5*z5計算結(jié)果如表5-2-5所示：表5-2-5：如表所示，綜合排名前兩名為云南白藥與天力士，因此這兩者作為所選擇的主選股以及備選股。同理所得，其他各行業(yè)所選擇的主選股和備選股為傳媒行業(yè)——華錄百納、華誼兄弟、通訊行業(yè)——國脈科技、星網(wǎng)銳捷、港口航運——寧波港、天津港。

投資組合構(gòu)建1、基本思路簡述投資組合的構(gòu)建關(guān)鍵在于既定證券池內(nèi)各支證券的購買數(shù)量的確定。根據(jù)Markowitz投資組合理論，投資者以期望收益率為依據(jù)進行決策，并以證券的方差作為風(fēng)險的度量，那么可以求得使風(fēng)險資產(chǎn)組合方差最小的組合比例。由此可知，對于一組風(fēng)險資產(chǎn)，只要得到其期望收益與協(xié)方差矩陣，就能計算其任意可得組合期望下風(fēng)險最小的組合比例。當(dāng)引入無風(fēng)險資產(chǎn)時，也可同理求任意可得組合期望下的方差最小組合比例。通常的，期望收益及協(xié)方差矩陣可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)求均值得出，此種做法在證券收益率服從正態(tài)分布時是成立的，但事實上證券（特指股票）收益率并非完全服從正態(tài)分布，而是呈現(xiàn)“尖峰厚尾”的分布特征，使得原來求各參數(shù)的方法失效。本文求解組合比例所需的協(xié)方差仍用收益率序列相關(guān)的求解方法得出，方差則用“tlocation-scale”分布擬合收益率后的參數(shù)方差代替，期望收益率用自回歸移動平均（ARMA）模型預(yù)測未來半年數(shù)據(jù)求均值得出，體現(xiàn)”預(yù)期“思想。求得求解比例所需參數(shù)后，我們用MATLAB軟件進行二次規(guī)劃求解既定組合收益下風(fēng)險最小的組合比例。最后，本文討論了購置組合的理想情況和實際情況。2、相關(guān)理論概述(1)Markowitz投資組合理論Markowitz資產(chǎn)組合理論研究的是有關(guān)對多種資產(chǎn)進行選擇和組合的問題。所謂資產(chǎn)組合，是指投資者把投資資金分配給若干種資產(chǎn)（比如：股票、債券、外匯、不動產(chǎn)和實業(yè)投資等），對各類資產(chǎn)的投資額占總投資額的某一比例，目的是使投資者持有的資產(chǎn)的總體收益盡可能高，同時使風(fēng)險又盡可能的低。此處主要闡述Markowitz經(jīng)典資產(chǎn)組合理論模型：假設(shè)市場上僅有種風(fēng)險資產(chǎn)（即無風(fēng)險資產(chǎn)不存在），其收益率向量記為,投資者投資此種風(fēng)險資產(chǎn)的資產(chǎn)組合向量記為。兩種資產(chǎn)收益率的協(xié)方差記為，其對應(yīng)的協(xié)方差矩陣記為。特別地，記向量，并假定為非退化矩陣，。相應(yīng)地，該資產(chǎn)組合的收益率記為，總風(fēng)險記為。記總收益率。則通過計算可以得到：，在建立模型之前，Markowitz對市場做了下面的假設(shè)：（1）X服從聯(lián)合正態(tài)分布；（2）信息成本為零，投資者都接受市場的價格，獲得相同的信息；（3）所有的投資者都是理性的投資者，或在一定收益水平下使風(fēng)險最小化，或在風(fēng)險一定的水平上使收益最大化；（4）市場無摩擦，無交易費用，無代理費和稅收；（5）市場是完全可分和充分流動的；（6）投資者有無限信用額度，可以無限制向銀行借貸，且存貸利率相同；（7）投資者允許賣空?；谏鲜鲇浱柡图僭O(shè)而建立如下的模型：mins.t.=1該模型是一個優(yōu)化問題，其含義是在給定的預(yù)期收益水平下，風(fēng)險最小的投資策略為最優(yōu)策略，其中的表示預(yù)期收益，約束條件=1表示所有的財富都用來投資證券，且無賣空限制。(2)股票收益率的分布西方的計量經(jīng)濟學(xué)家們對于證券資產(chǎn)收益率分布的研究由來已久。早在1950年代，Kendall(1953)和Osborne(1959)就通過對英國和美國股市收益率的數(shù)據(jù)分析研究認為：股票資產(chǎn)的收益率近似服從正態(tài)分布。這種觀點符合統(tǒng)計學(xué)中的大樣本思想，再加上正態(tài)分布的性質(zhì)容易處理，從而廣為研究人員和業(yè)界所接受。比如1973年提出的Black-Scholes公式就是以對數(shù)收益率滿足正態(tài)分布為基礎(chǔ)建立起來的；資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）假定收益是關(guān)于時間獨立同分布的，其聯(lián)合分布為多變量正態(tài)；1994年J.P.Morgan公司推出的VAR系統(tǒng)RiskMetrics,實質(zhì)是假設(shè)有價證券的收益率服從正態(tài)分布。股票收益的正態(tài)分布假設(shè)被如此廣泛地應(yīng)用著，但反對它的聲音卻從未間斷過。Alexander（1961）對Osborne的數(shù)據(jù)重新進行了分析，認為尖峰、厚尾是證券資產(chǎn)收益率的基本特征，用正態(tài)分布來描述金融資產(chǎn)的短期收益率是不太合適的。Peters（1991）發(fā)現(xiàn)1928到1989年的S&P500股票收益呈現(xiàn)負偏、尖峰、厚尾的特征。近年來很多學(xué)者，對這一問題作了進一步的研究,嘗試了用一些各不相同的分布來描述股票資產(chǎn)的對數(shù)收益率，從而考慮到它的尖峰、厚尾、負偏特征。Smith（1981）首先提出用邏輯斯諦分布來模擬股票收益，這種分布近似于正態(tài)分布，不過比正態(tài)分布厚尾。其后，Gray和French（1990）、Peiró（1994）對邏輯斯諦分布的擬合優(yōu)劣性作了進一步的分析。Hsu（1982）、Gray和French（1990）曾經(jīng)討論過指數(shù)冪分布，這種分布具有尖峰和厚尾的特征，尾部以指數(shù)級的速率縮小，因而可以給股票收益分布給出一個不錯的擬合。Press（1967）認為證券收益由一個連續(xù)的擴散（布朗運動）和一個間斷的跳躍（泊松過程）組成：前者造成了證券價格的連續(xù)變化，后者反映了消息面帶來的較大的震動。Kon（1984）為這種混合正態(tài)分布找到了實證的證據(jù)。Praetz（1972）、Blattberg和Gonde（s1974）、Gray和French（1990）、Felipe和Javier(1997)認為Scaled-t分布比其它分布更好地擬合了股票收益。當(dāng)自由度增大到較大時，Scaled-t分布趨同于正態(tài)分布。特別地，Praetz（1972）在假設(shè)證券收益波動性是一個時變的隨機變量的條件下，從理論上推導(dǎo)出證券收益的分布滿足Scaled-t分布。(3)自回歸移動平均（ARMA）模型ARMA模型屬于時間序列分析中的一種，20世紀70年代，由美國統(tǒng)計學(xué)家金肯（JenKins）和波克斯（Box）提出。對于一個平穩(wěn)、零均值的時間序列，，一定能對它擬合一個如下形式的隨機差分方程：式中，是時間序列在t時刻的元素；稱為自回歸(Autoregressive)參數(shù)；稱為滑動平均(MovingAverage)參數(shù)；序列稱為殘差序列，當(dāng)這一方程正確地揭示了時序的結(jié)構(gòu)與規(guī)律時，則應(yīng)為白噪聲，即。顯然，上式左邊為一個階差分多項式，稱為階自回歸部分；右邊為一個階差分多項式，稱為階滑動平均部分。上式稱為階自回歸階滑動平均模型，記為ARMA(n，m)模型，也稱為ARMA時序或ARMA過程。在上式中，當(dāng)時，模型中沒有滑動平均部分，稱為階自回歸模型，記為AR(n)。其形式為：在上式中，當(dāng)時，模型中沒有自回歸部分，稱為階滑動平均模型，記為MA(m)。其形式為：3、組合構(gòu)建待選證券池.根據(jù)上文財務(wù)分析所得結(jié)論，組合構(gòu)建的證券從待選證券池中選取。待選證券如下：表6-2-1證券池股票中藥行業(yè)600085同仁堂000538云南白藥傳媒行業(yè)300291華錄百納300027華誼兄弟通信設(shè)備行業(yè)002093國脈科技002396星網(wǎng)銳捷港口航運行業(yè)601018寧波港600717天津港債券無風(fēng)險資產(chǎn)01030303國債（3）其中，03國債（3）每半年結(jié)息一次，考慮到我們的組合時限設(shè)定為半年，剛好可以獲得國債的利息收益，雖然二級市場買賣可能會有一定價格損益，但波動不大此處將此種情況忽略。(1)數(shù)據(jù)選取與說明本文的股票收益率數(shù)據(jù)選取使用月收益率數(shù)據(jù)，可以較好反應(yīng)股票的實際收益，讓影響股票價格的信息都得以體現(xiàn)，收益率計算公式如下：月收益率本文數(shù)據(jù)范圍選取1999年1月——2013年10月，總共178個月近15年的數(shù)據(jù)，大量的數(shù)據(jù)有助于反應(yīng)股票收益率的真實變化。需要復(fù)權(quán)時，復(fù)權(quán)方法選取向前復(fù)權(quán)。所有數(shù)據(jù)均取自同花順iFinD軟件。(2)股票的選取上文按財務(wù)指標(biāo)綜合評分法在各行業(yè)中確定除了待選股票，財務(wù)分析方法是個價值發(fā)現(xiàn)的過程，但作為公開公布的信息，其存在的價值可能早已被發(fā)現(xiàn)，僅依此作為依據(jù)市場效果可能達不到預(yù)期。另外，Markowitzd的組合投資理論假設(shè)風(fēng)險資產(chǎn)的收益越高風(fēng)險越大，從數(shù)值上表現(xiàn)出的就是期望收益隨方差的增大而增加，但部分新上市的股票由于處于發(fā)展初期，股票價格的變化未經(jīng)歷過市場周期，可能會出現(xiàn)收益率小風(fēng)險反而大的情況，為避免這樣的情況影響計算結(jié)果，此處引入單位風(fēng)險收益指標(biāo)，選取各行業(yè)內(nèi)指標(biāo)較大的股票參與構(gòu)建組合。具體如下：單位風(fēng)險表6-2-2各股單位風(fēng)險收益股票均值方差單位風(fēng)險收益600085同仁堂2.474610.098480.245048000538云南白藥2.42808.3671940.290178300291華錄百納0.151013.227340.011415300027華誼兄弟2.651819.735810.134363002093國脈科技0.898211.781190.096237002396星網(wǎng)銳捷1.080713.212730.081791601018寧波港-0.63146.781128-0.09311600717天津港-0.082010.13249-0.0081根據(jù)上表可以確定，最終選取云南白藥（000538）、華誼兄弟（300027）、國脈科技（002093）、天津港（600717）幾只股票參與組合的構(gòu)建。(3)參數(shù)確定協(xié)方差.協(xié)方差指標(biāo)用于衡量各風(fēng)險資產(chǎn)的關(guān)聯(lián)性，該指標(biāo)的確定本文參照普遍的做法，直接求各股票收益率序列間的相關(guān)系數(shù)，再根據(jù)協(xié)方差的公式直接求得。b.方差在Markowitz組合投資理論中，用方差來衡量風(fēng)險資產(chǎn)的風(fēng)險。通常的做法認為收益率的方差是靜態(tài)不變的，可以用長期的數(shù)據(jù)作為大樣本計算得出，也有理論認為收益率的方差是存在波動的，ARCH族模型的應(yīng)用就是其成果之一。為簡化計算又能良好衡量股票實際的方差，本文用多種分布試圖擬合收益率分布，并選出擬合優(yōu)度最高的分布作為收益率分布，用分布的方差參數(shù)作為股票收益率方差，體現(xiàn)“總體”思想。以下是幾只股票收益率分布：圖6-2-1云南白藥和華誼兄弟收益率分布圖6-2-2國脈科技和天津港收益率分布由上圖可以看出，收益率分布并未如Markowitz組合投資理論中所假設(shè)的那樣服從正態(tài)分布，而是呈現(xiàn)一種“尖峰厚尾”的分布特征。實際操作過程中我們嘗試了Logistic分布、對數(shù)正態(tài)分布、極值分布和tlocation-scale分布，結(jié)果發(fā)現(xiàn)tlocation-scale分布的擬合優(yōu)度最高，且很好地擬合了分布的尖峰特性，其尾部也較正態(tài)分布要厚，故本文選取tlocation-scale分布作為收益率收益率分布。根據(jù)以上分析，運用MATLAB2011b可計算出各股票的協(xié)方差矩陣：表6-2-3股票協(xié)方差矩陣云南白藥華誼兄弟國脈科技天津港云南白藥0.0070010.006346210.002860568-0.0003562華誼兄弟0.00661510.0389502210.008229915-0.00283619國脈科技0.00286060.0039183620.0138796490.00326624天津港-0.000356-0.002836190.003266240.010266737b.期望收益股票期望收益的計算通常也采用歷史數(shù)據(jù)均值來代替，這樣的做法在收益率服從正態(tài)分布的情況下是有效的，但實際情況下歷史均值并不能很好反應(yīng)股票的預(yù)期收益。觀察選取股票的收益率時間序列：圖6-2-3云南白藥和華誼兄弟的收益率時間序列由上圖可以看出，股票收益率時間序列似乎存在一定波動規(guī)律，收益率的上升下降呈交替出現(xiàn)的情況。用歷史平均收益率代替期望收益率，未考慮時間序列的趨勢及波動等因素，基于此，本文提出改進方法，預(yù)測未來6個月的收益率，再計算預(yù)測值的均值作為預(yù)期收益率。參考部分文獻做法，本文采用自回歸移動平均（ARMA）模型進行預(yù)測，該模型很好地衡量時間序列的自相關(guān)性及波動特性?？紤]到各個企業(yè)上市時間不同，為統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑，建立ARMA模型時采用2009.11——2013.10，共48個月的收益率數(shù)據(jù)。時間序列模型的建立，首先要考慮序列的平穩(wěn)性。對各股票收益率序列使用ADF檢驗，各收益率序列均在1%的置信水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，檢驗通過。隨后是需要確定ARMA（p，q）模型中的兩個參數(shù)，即p值（AR模型滯后階數(shù)）及q值（MA模型滯后階數(shù)），參數(shù)的確定有多種方法，本文采用AIC信息準(zhǔn)則，取0~10中AIC值最小的模型，如此能讓模型包含最多的信息。據(jù)此對四只股票的收益率序列的模型識別如下：表6-2-4ARMA模型識別股票識別模型云南白藥ARMA（5,5）華誼兄弟ARMA（2,6）國脈科技ARMA（5,4）天津港ARMA（2,4）現(xiàn)用部分已知數(shù)據(jù)考察ARMA模型的預(yù)測效果如下：圖6-2-4云南白藥預(yù)測效果圖6-2-5華誼兄弟預(yù)測效果觀察上圖可得，ARMA的預(yù)測結(jié)果在單個數(shù)據(jù)點上并不顯得理想，但基本趨勢還是能較好把握，預(yù)測均值的效果都比較良好，預(yù)測誤差均在5%以內(nèi)，故可說明該方法可取。故對四支股票均求預(yù)期收益率如下：表6-2-5各股預(yù)期收益率（%）股票2013.112013.122014.12014.22014.32014.4均值云南白藥2.20584.0139-4.46065.31423.03197.22282.8736華誼兄弟69.5456-0.4687-28.0246-42.4957-13.711545.63435.0799國脈科技-8.1037.67391.1413-3.671711.9733.01172.5042天津港0.557511.4962-4.2923-8.33966.10266.52012.0004綜上，可得證券期望收益率表：表6-2-6證券期望收益率證券期望收益率云南白藥0.028736華誼兄弟0.050799國脈科技0.020042天津港0.02000403國債（3）0.002833(4)二次規(guī)劃求解組合比例得到求解有效組合比例的各項參數(shù)后，可建立二次規(guī)劃模型求解一定組合收益下的最小方差組合：object:min[x1x2x3x4x5]*H*[x1x2x3x4x5]’s.t.其中xi指各股票所占比例，取R運用MATLAB2011b規(guī)劃工具箱，求解結(jié)果如下：表6-2-7組合比例證券比例云南白藥0.4004華誼兄弟0.1270國脈科技0.0203天津港0.306003國債（3）0.1463此時，組合方差最小為0.0032.在本文中，投資比例的確定是為了確定各行業(yè)的投資額度，及各行業(yè)可投資的最大值，投資總額為10萬元，可知各股票投資額度如下：表6-2-8各股投資額度證券投資額度（元）云南白藥40040華誼兄弟12700國脈科技2030天津港3060003國債（3）146304、購置組合在理想情況下，應(yīng)該可以即時按當(dāng)前價格購入組合，在此情況下，各股價格是確定的，考慮到實際情況，股票不能無限細分，每次最少買1手即100股，故可運用整數(shù)規(guī)劃求解具體的各股票購買手數(shù)。實際上，股票價格波動大，尋找一個理想的買點是非常重要的，故本文實際操作中并不一次性購入組合，而是使用技術(shù)分析確定各股理想的買入賣出點，進行主動型的管理。本文同時假設(shè)：同行業(yè)財務(wù)評分類似、規(guī)模類似時，長期其收益方差類似，故實際買股時，將同時觀察證券池內(nèi)所有股票，每股的購買受投資額度的限制，剩余資金作為投機性資金，用于形勢利好時的補倉。下文將具體討論運用技術(shù)分析購置組合和管理組合。組合管理1、技術(shù)分析方法的選取原則：在股票市場中技術(shù)分析法可謂是種類豐富、門類繁多，這些方法為研究股票投資者在面對具體情況時所應(yīng)該做出的具體行為提供了頗具建設(shè)性的指導(dǎo)。但這些方法之間，往往或是對同一指標(biāo)的重視程度有不同的理解，或是在理解相同股市數(shù)據(jù)時得出的是相反的結(jié)論，亦或是考慮是設(shè)定的周期長短有所不同。正是因為技術(shù)分析法之間存在有這樣的差異，使得我們在選取我們想使用的分析方法時應(yīng)該首先充分理解自己的投資組合的目的和性質(zhì)。我們組在選取技術(shù)分析方法時是從以下角度進行考慮的：首先，我們進行的是一個投資組合的投資，我們建立組合的基礎(chǔ)是出于對當(dāng)前的股票市場有了一定的研究，心中對股票的未來預(yù)期有了一個底，并根據(jù)數(shù)理方法確定了我們的組合比例。因此，過于頻繁的對我們的投資組合進行操作調(diào)整其本身是對我們之前研究推理過程的一種否定（當(dāng)然前提是市場并未頻繁波動到需要時刻對組合進行操作），而且不滿足組合投資在時間上的屬性反而使得我們的交易行為更傾向于短線操作。其次，數(shù)學(xué)的預(yù)測方法終究是只是預(yù)測，如果市場的實際狀況與我們的預(yù)期相差十分大時，我們?nèi)匀唬枰皶r采取相應(yīng)措施減小組合的損失，畢竟我們是作為一個投資者的身份出現(xiàn)在市場中的。所以，適當(dāng)?shù)墓墒杏^察分析法方同樣是必不可少的。經(jīng)過我們小組之前的討論，我們小組投資組合的性質(zhì)和目的確認如下：我們的投資組合的期限為半年，期望目標(biāo)為月收益率2.5%，允許上下10%范圍內(nèi)的波動。因此，根據(jù)上述條件我們確定我們這次組合投資過程中的3個主要技術(shù)分析方法：均線（MA）分析法、箱體理論、MACD和其他股市常用判斷指標(biāo)簡稱其他。2、技術(shù)分析方法的介紹：（1）均線（MA）分析法：移動平均線的英文是movingaverage，簡稱MA，其原本的意思是平均移動，由于我們在研究使用時將它們制成線形，所以又稱它為移動平均線，簡稱均線。移動平均線是由著名的美國投資專家格蘭威爾于20世紀中期提出來的。均線理論是當(dāng)今應(yīng)用最普遍的技術(shù)指標(biāo)之一，它能幫助交易者確認現(xiàn)有趨勢、判斷將出現(xiàn)的趨勢、發(fā)現(xiàn)過度延生即將反轉(zhuǎn)的趨勢。它的計算方法是將某一段時間的收盤價除以一個周期。移動平均線常用線有5天、10天、30天、60天、120天和240天的指標(biāo)。其中，5天和10天的短期移動平均線，是短線操作的重要指標(biāo)，被稱為日均線；30天和60天的是中期均線指標(biāo)，常常被稱做季均線指標(biāo)；120天、240天的是長期均線指標(biāo)，稱做年均線指標(biāo)。對移動平均線的考查一般從幾個方面進行。在我們觀察股票圖時，120天和240天均線或許在圖上一般沒有直接的表示需要調(diào)出來，但是前面的四種均線卻是總能夠在股票的K線圖上看到的。a.移動平均線方法的特點：首先移動平均線具有相對穩(wěn)定性，因為從計算的角度去思考我們不難發(fā)現(xiàn)移動平均線的方法是將若干天的收盤價格進行平均化處理，就會使某天大的價格變動“攤小”，某天小的價格變動“攤大”，所以移動平均線能夠表現(xiàn)出相對穩(wěn)定的特點。其次是移動平均線具有支撐壓力性，即移動平均線在股價走勢中起著支撐線和壓力線的作用。一旦MA遭遇突破，就是支撐線和壓力線遭遇突破。這里所指的支撐線和壓力線是對于股票的價格走向而言的，支撐線即股票接下來的價格走向?qū)⒁赃@個價位為起點最終不低于這個價位，壓力線則剛好相反，且支撐線與壓力線的性質(zhì)是可以相互轉(zhuǎn)換的。這點我們在箱體理論處會具體說明。b．移動平均線方法的作用：揭示股價運動方向：上升趨勢/下降趨勢移動平均線向下，則趨勢向淡移動平均線向上，則趨勢向好助漲助跌作用移動平均線朝一個方向移動，通常會持續(xù)幾個星期或幾個月之后才發(fā)生反轉(zhuǎn).依勢操作c.我們使用的方法：我們使用均線的方法是將均線進行單獨觀察和組合分析，所謂單獨觀察就是觀察單獨一根均線的走勢，比如MA60這條均線，當(dāng)我們將K線圖的反映周期放大時，MA60在絕大部分的股票中是與K線走勢密切重合的，因此MA60可以作為股票當(dāng)前和未來走勢的指向；再比如MA20，在股票分析中又被稱為一支股票的生命線，當(dāng)股價開始跌破這條線時，MA20很容易轉(zhuǎn)換為該股價格的壓力線。所謂組合分析，就是分析幾條均線的組合狀態(tài)，這里涉及的是一些前人經(jīng)過分析以后得出來的均線特殊交錯時的狀況，例如5日、10日、20日均線構(gòu)成的“死亡山谷”這種情況我們在這次實際操作中也觀察到過。(2)箱體理論：所謂箱體理論，是指股票在運行過程中，形成了一定的價格區(qū)域.即股價是在一定的范圍內(nèi)波動，這樣就形成一個股價運行的箱體。當(dāng)股價滑落到箱體的底部時會受到買盤的支撐，當(dāng)股價上升到箱體的頂部時會受到賣盤的壓力。一旦股價有效突破原箱體的頂部或底部，股價就會進入一個新的箱體里運行，原箱體的頂部或底部將成為重要的支撐位和壓力位。要更通俗一點的話就如同水箱一樣，幾個上下連接在一起的水箱，第一個水箱的頂部本來是為該個水箱中的水位提供壓力的，但當(dāng)它被水壓沖破后就會為新的水位提供支撐力。因此，只要股價上揚并沖到了心里所想象的另外一個箱子，就應(yīng)買進；反之應(yīng)賣出。箱體理論的優(yōu)勢在于不僅僅是以一天或幾天的K線數(shù)據(jù)為研究對象，而是以整個的所有K線數(shù)據(jù)作為研究對象，因而決策的信息量更大。箱體理論的精髓在于，股價收盤有效突破箱頂，就意味著原先的強阻力變成了強支撐，而股價必然向上進入上升周期。只要技術(shù)指標(biāo)盤中不即時顯示箱頂標(biāo)志，持倉待漲應(yīng)該是個不錯的選擇，尤其當(dāng)股價升勢明顯時。a.箱體理論的意義：根據(jù)股票箱體理論我們可以確定在某一時間內(nèi)股票價格波動的上下限（即箱頂和箱底），使得我們可以以此判斷股票是否還值得持有。根據(jù)股票箱體理論中的突破效果我們可以判斷股票購買時的適入時間點。具體例子我們會以我們的一支股票進行分析。b.如何繪制一個股票箱體：股票原始箱體上下限的確定確定方法一：以股價穩(wěn)定時期內(nèi)的最高和最低值作為箱頂和箱底。確定方法二：股價重要轉(zhuǎn)折點后的第一個波峰波谷取箱確定方法三：整數(shù)倍取法確定方法四：統(tǒng)計后得出的價差范圍法確定方法五：常用數(shù)據(jù)圖線作為箱體的上下限上升下降類的趨勢箱體方法一使用平行線取箱法，依次連接K線圖中股票的最高點和最低點做成股票的軌道線，再根據(jù)波段原理以一波一谷來分箱方法二折線取箱，折線取箱一般有首波峰取箱和黃金分割率取箱。如何判斷原箱體被突破：根據(jù)經(jīng)驗數(shù)據(jù)分析，當(dāng)股票價格突破我們所繪制的原有箱體的上限的時間超過了3天且超過的幅度大于20%我們就可以稱之為一次有效的突破，從而我們就又可以根據(jù)箱體理論中對于箱體的分類進一步繪制新箱體或補充上級箱體。c.我們使用的方法：我們根據(jù)箱體理論的原理在股票圖中繪制箱體，并以2、3天為一個周期根據(jù)股市數(shù)據(jù)的更新重新繪制箱體。(3)MACD指標(biāo)：a.MACD簡介MACD稱為指數(shù)平滑移動平均線，是從雙移動平均線發(fā)展而來的，由快的移動平均線減去慢的移動平均線，MACD的意義和雙移動平均線基本相同，但閱讀起來更方便。當(dāng)MACD從負數(shù)轉(zhuǎn)向正數(shù)，是買的信號。當(dāng)MACD從正數(shù)轉(zhuǎn)向負數(shù)，是賣的信號。當(dāng)MACD以大角度變化，表示快的移動平均線和慢的移動平均線的差距非常迅速的拉開，代表了一個市場大趨勢的轉(zhuǎn)變。使用MACD時的買賣原則：1.DIF、DEA均為正，DIFF向上突破DEA，買入信號參考。2.DIF、DEA均為負，DIFF向下跌破DEA，賣出信號參考。3.DEA線與K線發(fā)生背離，行情可能出現(xiàn)反轉(zhuǎn)信號。4.MACD的值從正數(shù)變成負數(shù)，或者從負數(shù)變成正數(shù)并不是交易信號，因為它們落后于市場。（DIF又稱做離差值，而DEA又稱作離差平均值）b.判斷進行何種操作的依據(jù)：我們在沒有選擇融資融券的情況下，投資組合的操作的直接表現(xiàn)無非不離買賣兩種。因為我們小組在進行組合投資管理時也使用到了多種方法，而這些方法也同樣難免有時會出現(xiàn)沖突的表現(xiàn)，因此我們小組在判斷的過程中使用的依據(jù)是：不對三種方法中的任何一種過分偏重，不過度執(zhí)著于前人的經(jīng)驗，重點在于抓住三種方法圖線背后反映的現(xiàn)象本質(zhì)，將這些決定我們行動的因素分兩派，用相對穩(wěn)妥的方法，采取少數(shù)表現(xiàn)服從多數(shù)表現(xiàn)的判斷。3、具體管理操作：我們小組在這一次的組合投資過程中對股票的管理可以說還是下足了功夫的，從小組成員輪流盯盤到每日數(shù)據(jù)匯總周末圖標(biāo)重置分析再到具體的股票買賣和發(fā)現(xiàn)可能與預(yù)定目標(biāo)有所偏差時的調(diào)整，我們小組進行了一定數(shù)量的管理操作，這里我將挑出我們小組的4個較大的操作進行具體介紹。操作一：對云南白藥的減持操作我們小組于10月12日對云南白藥股份進行了預(yù)期的買入操作，并根據(jù)之前的數(shù)據(jù)對云南白藥的月K線繪制了箱線圖。圖7-3-1云南白藥箱線圖我們當(dāng)時買入的時機正好處于我們繪制的第三個藍色陰影箱體中，且箱體突破的時間沒超過5天，且結(jié)合12日的均線與MACD線數(shù)據(jù)來看該股價格仍然有向上攀升的可能。但在3天后，由當(dāng)天的盯市人員何飛穎同學(xué)發(fā)現(xiàn)10月15日當(dāng)天交易結(jié)束后MA5、MA10、MA20三條均線出現(xiàn)死亡交叉，這引起了我們小組的密切關(guān)注。但介于MACD線此時仍然表現(xiàn)出買方力量強，且箱體理論分析的結(jié)論是仍有上升空間，我們小組還是決定持有觀望。在10月17日MACD線如圖中所示提升賣出信號，這引起了我們小組的警覺，我們在次日開盤后不久便進行了賣出，買入了我們的組合備選股同仁堂。而云南白藥的股票走勢也在17日之后出現(xiàn)巨大跌幅。圖7-3-2對云南白藥的減持操作操作二：增持天津港，同時適當(dāng)買入華誼兄弟和華錄百納我們小組于10月25日進行第二階段的買股，但當(dāng)時的華誼兄弟與華錄百納從圖線上來看都呈現(xiàn)出股價低于3條短期均線的態(tài)勢，因此我們只是少量買入進行試水。同時正常買入另外一支基礎(chǔ)數(shù)據(jù)較好的股票天津港。圖7-3-3天津港箱線圖我們買入的階段處于上圖第二個陰影箱體的末段，一直到11月19日前股價及相關(guān)數(shù)據(jù)并未有較大變化，我們小組決定修改我們于25日前繪制的箱線圖，改小箱體為長箱體。11月19日當(dāng)天盯市人員于博群同學(xué)發(fā)現(xiàn)MACD提示賣出信號，且近期股價與3條短期均線的位置比較焦灼。我們小組在得到這一消息后對情況進行了討論，最后認為雖然MACD提示了賣出點，但因為其MA60明顯作為其最下支撐線，且我們目前股價所處的位置是在我們繪制的新長箱體的中軸線附近，更何況MACD雖顯示賣出信號但市場上對于這支股的買方力量仍然強大，因此具有很大的潛力。11月21日，天津港的股價成功突破原長箱體的壓力線，我們根據(jù)分析認為這支股票的潛力十分巨大，因此選擇于21日后進行增持操作。圖7-3-4操作二操作三：近期對于華誼兄弟股價瞬跌的適時回避隨著新年將至，華誼兄弟作為我國知名的電影公司自然為搶占賀歲檔做足了準(zhǔn)備，多部電影的出爐使華誼兄弟的股票在近期有所回暖，于是我們小組根據(jù)一開始制訂的投資組合方案于最近一段時間恢復(fù)了華誼兄弟在組合中的占比。但在兩周前通過新聞、網(wǎng)絡(luò)、微博等各種渠道了解到，華誼兄弟近期即將退出的電影《私人定制》并不被市場上的投資力量所看好，可能近期會出現(xiàn)相當(dāng)數(shù)量的賣出操作。因此，我們小組也適時的對華誼兄弟的股份進行減持。盡管此次操作的時機并未趕在股價下跌之前，有跟風(fēng)的嫌疑，但對于我們所要達到的收益目標(biāo)來說還算是一次成功的減損避險。圖7-3-5操作三現(xiàn)階段成果與思考本組的投資組合實踐與管理從2013年10月著手開始以來，經(jīng)過組內(nèi)成員的不懈努力與積極求索，經(jīng)歷選行業(yè)、選股、構(gòu)建組合、管理組合幾個大階段，最后于2013年12月30日正式結(jié)束。其中，組合正式開始購置運營的時間為2013年10月21日，運營時長兩個月零8天，實際操作次數(shù)8次，其中大規(guī)模（整股清倉或換股買入）3次，所有的大規(guī)模操作均有小組成員召開小組會議討論決定，普通調(diào)倉等小規(guī)模操作至少由兩人共同決定，小組所有成員群策群力，均為這次組合投資與管理貢獻了自己的力量。截止2013年12月30日，本小組組合投資總資產(chǎn)為103139.55元，初始資產(chǎn)為100000.00元，盈利3139.55元，盈利率為3.14%，月化盈利率為1.37%。其中，最終持有股票及數(shù)量為：云南白藥200股、國脈科技2500股、華誼兄弟1500股、天津港1500股，云南白藥盈利516.00元，國脈科技盈利2225.00元，華誼兄弟虧損216.45元，天津港盈利635.00元。國債因為尚未到達結(jié)息日故當(dāng)前并未購入。具體情況見下圖：圖8-1最終持有股票盈虧情況組合管理結(jié)束后，投資組合月化盈利率1.37%，未達到預(yù)期目標(biāo)的2.5%，究其原因，本小組討論反思得出以下幾點原因：（1）市場的歷史數(shù)據(jù)并未能完全地反應(yīng)股票的真實收益和風(fēng)險，本組基于歷史數(shù)據(jù)建模并得出的結(jié)論難免存在一定偏差；（2）組合運營時間太短，組合投資本身應(yīng)是一種價值投資而并非短期投機，時間太短并不能讓企業(yè)真正的價值得以體現(xiàn)；（3）中國股市發(fā)展并不完善，股市行情受政策等因素的影響太大，導(dǎo)致股票短期波動可能會大幅脫離股票實際價格。（4）本小組的短期操作因不能做到隨時盯盤而缺乏時效性，部分操作也應(yīng)要提前召開會議大家討論而錯失了最佳的買入賣出點。附錄1、相關(guān)程序%組合投資，股票收益率的ARMA預(yù)測%%提取前十天數(shù)據(jù)識別模型[H,PValue,TestStat,CriticalValue]=adftest(r4);HPValuefigure(1);subplot(2,1,1)autocorr(r4)subplot(2,1,2)parcorr(r4);%組合投資，確定ARMA模型的滯后階數(shù)%test=[];%s15_length=length(s15mint);%s15mint10=[s15mint10;zeros(20,1)];z=iddata([r11;zeros(6,1)]);forp=1:5%自回歸對應(yīng)PACF,給定滯后長度上限p和q，一般取為T/10、ln(T)或T^(1/2),這里取T/10=12forq=0:5%移動平均對應(yīng)ACFm=armax(z(1:48),[p,q]);AIC=aic(m);%armax(p,q),選擇對應(yīng)AIC值最小的模型%[H,P,Qstat,CV]=lbqtest(z,[p;q],0.05)test=[test;pqAIC];endendnum=find(test(:,3)==min(test(:,3)))test(num,1)test(num,2)%組合投資的ARMA預(yù)測%m1=armax(z(1:48),[55]);%armax(p,q),[p_testq_test]對應(yīng)AIC值最小figure(4)e=resid(m1,z);%擬合做殘差分析plot(e);grid;title('殘差序列');%檢驗殘差的自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)figure(5)subplot(2,1,1)autocorr(e.OutputData)%一階差分序列z自相關(guān)函數(shù)圖MA(q)，置信水平0.95subplot(2,1,2)parcorr(e.OutputData)%一階差分序列z偏相關(guān)函數(shù)圖AR(p)，置信水平0.95p=predict(m1,z,1);%lclm是任何idmodel對象(idpoly，idss，idgrey或idarx)，z是包含輸入輸出數(shù)據(jù)的iddata對象。1是預(yù)測時間長度po=p.OutputData;mean(po(49:54))%{figure(6)subplot(2,1,1)plot(43:48,'r*',z(43:48));title('原始序列');grid;subplot(2,1,2)plot(43:48,'b*',p(43:48));title('預(yù)測序列');grid;po=p.OutputData;zo=z.OutputData;figure(7)x=[43:1:48];plot(x,po(43:48),'r',x,zo(43:48),'b',x,po(43:48),'*',x,zo(43:48),'*');title('原始序列和預(yù)測序列');legend('red--原始序列','blue--預(yù)測序列');grid;zq=po(43:48)-zo(43:48);figure(8)plot(zq,'*');holdon;plot(zq);title('預(yù)測值與原始值之差');%mean(zq)grid;figure(9)w=zq/zo(43:48);ww=w*100;%誤差plot(ww,'*');holdon;plot(ww);grid;title('預(yù)測值與原始值之差/原始值');%}2、層次分析法及一致性檢驗：判斷矩陣A對應(yīng)于最大特征值的特征向量W，經(jīng)歸一化后即為同一層次相應(yīng)因素對于上一層次某因素相對重要性的排序權(quán)值，這一過程稱為層次單排序。上述構(gòu)造成對比較判斷矩陣的辦法雖能減少其它因素的干擾，較客觀地反映出一對因子影響力的差別。但綜合全部比較結(jié)果時，其中難免包含一定程度的非一致性。如果比較結(jié)果是前后完全一致的，則矩陣A的元素還應(yīng)當(dāng)滿足：(1)定義2滿足關(guān)系式（1）的正互反矩陣稱為一致矩陣。需要檢驗構(gòu)造出來的（正互反）判斷矩陣A是否嚴重地非一致，以便確定是否接受A。定理1正互反矩陣A的最大特征根必為正實數(shù)，其對應(yīng)特征向量的所有分量均為正實數(shù)。A的其余特征值的模均嚴格小于。定理2若A為一致矩陣，則（i）A必為正互反矩陣。（ii）A的轉(zhuǎn)置矩陣AT也是一致矩陣。（iii）A的任意兩行成比例，比例因子大于零，從而rank(A)=1（同樣，A的任意兩列也成比例）。（iv）A的最大特征值=n，其中n為矩陣A的階。A的其余特征根均為零（v）若A的最大特征值對應(yīng)的特征向量為=（,…,,則，即定理3n階正互反矩陣A為一致矩陣當(dāng)且僅當(dāng)其最大特征根=n，且當(dāng)正互反矩陣A非一致時，必有>n。根據(jù)定理3，我們可以由是否等于n來檢驗判斷矩陣A是否為一致矩陣。由于特征根連續(xù)地依賴于，故比n大得越多，A的非一致性程度也就越嚴重，對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化特征向量也就越不能真實地反映出在對因素Z的影響中所占的比重。因此，對決策者提供的判斷矩陣有必要作一次一致性檢驗，以決定是否能接受它。對判斷矩陣的一致性檢驗的步驟如下：（1）計算一致性指標(biāo)（2）查找相應(yīng)的平均隨機一致性指標(biāo)RI。對n=1,…,9，Saaty給出了RI的值，如表2所示。RI的值是這樣得到的，用隨機方法構(gòu)造500個樣本矩陣：隨機地從1~9及其倒數(shù)中抽取數(shù)字構(gòu)造正互反矩陣，求得最大特征根的平均值，并定義（3）計算一致性比例當(dāng)CR<0.10時，認為判斷矩陣的一致性是可以接受的，否則應(yīng)對判斷矩陣作適當(dāng)修正。3、傳媒行業(yè)、通訊設(shè)備、港口運輸判斷矩陣及其檢驗等2-1各行業(yè)判斷矩陣：2-2各行業(yè)判斷矩陣一致性檢驗結(jié)果：CR值為：行業(yè)傳媒行業(yè)通訊設(shè)備港口航運CR值0.03340.03370.01712-3各行業(yè)股票歸一化處理：2-4各行業(yè)各股綜合評價得分：傳媒行業(yè)通訊設(shè)備港口航運-0.074940.476143-0.109590.048717-0.228910.661515-0.025640.6465370.5910280.406125-0.48227-0.45421-0.35426-0.41149-0.688752-5各行業(yè)主選股以及備選股：傳媒行業(yè)通訊設(shè)備港口航運主選股華錄百納300291國脈科技002093寧波港601018備選股華誼兄弟300027星網(wǎng)銳捷002396天津港600717

集成的會計系統(tǒng)財務(wù)四大基礎(chǔ)模塊ERP系統(tǒng)是分模塊的，在財務(wù)會計領(lǐng)域，一般總會有如下的4大模塊：總帳，應(yīng)收帳款，應(yīng)付帳款和固定資產(chǎn)。如圖1-1所示，這四個模塊本身是相互集成的（圖中以連接模塊的線條代表模塊間的集成），比如當(dāng)用戶對應(yīng)收，應(yīng)付和資產(chǎn)三個明細分類帳進行操作時，系統(tǒng)會自動更新總分類帳中的數(shù)據(jù)。圖1-1財務(wù)四大基礎(chǔ)模塊這四大基礎(chǔ)模塊可以構(gòu)成一個獨立的會計軟件–它具有和其他會計軟件一樣的特征：帳務(wù)處理和業(yè)務(wù)處理是分開的。所謂業(yè)務(wù)處理是指企業(yè)日常運作的具體業(yè)務(wù)，比如根據(jù)銷售定單和定單履行情況開出銷售發(fā)票；根據(jù)采購定單和收貨情況校驗收到的發(fā)票；以及所有的庫存收發(fā)業(yè)務(wù)等等。而所謂帳務(wù)處理是指財務(wù)人員根據(jù)原始憑證（包括外部的，如發(fā)票，和內(nèi)部的，如入庫單）編制會計分錄，在系統(tǒng)中記錄下來。對于一般會計軟件而言帳務(wù)處理和業(yè)務(wù)處理是分開的，它們之間是通過單據(jù)在企業(yè)內(nèi)部其他部門和財務(wù)部門間的傳遞和核對完成的，同時財務(wù)人員需要利用專業(yè)知識分析業(yè)務(wù)和編制分錄。同時除了最基礎(chǔ)的借貸，科目和金額以外，財務(wù)人員可能還需要手工錄入一些附加信息，以利于日后做一些簡單的匯總分析，這些附加信息是以憑證輸入時的附加字段體現(xiàn)的。圖1-1右下角紅色的粗箭頭代表了這種分開處理的過程。雖然大方向上是一致的，但是不同的軟件之間在功能上還是會有很大的差別的，圖1-1中列舉了一些這四大基礎(chǔ)模塊的功能。模塊外部的紅色箭頭是需要手工輸入的功能，模塊內(nèi)部的則是系統(tǒng)可以自動完成的功能。事實上有些功能已經(jīng)體現(xiàn)了ERP業(yè)務(wù)處理和帳務(wù)處理統(tǒng)一的特征，比如圖1-1中的紅圈所示的自動付款功能。集成下的財務(wù)會計如果ERP的財務(wù)會計模塊僅僅是一般會計軟件的功能延伸和加強，那它不會在最近的10年間對全球企業(yè)的財務(wù)實踐帶來如此巨大的變革。而ERP本身的集成性，決定了它的財務(wù)會計模塊完全融入到了企業(yè)整體的流程中，圖1-2描述了在集成環(huán)境下的財務(wù)會計模塊。圖1-2財務(wù)會計和物流的集成在物流領(lǐng)域有四個基本的模塊：銷售，生產(chǎn)，采購和庫存管理，企業(yè)物流管理的流程和功能不是本書所要討論的內(nèi)容，圖1-2中我們大致例舉了一些物流模塊的基本功能（在圖中各模塊內(nèi)部）。在下面我們要著重介紹的是物流模塊和財務(wù)會計的集成關(guān)系，本章主要介紹以下7個集成點：銷售開票，銷售發(fā)貨，采購收貨，發(fā)票校驗，其他收發(fā)貨，盤點和估價。銷售開票銷售開票的過程其實是在ERP系統(tǒng)中生成一帳開票憑證（BillingDocuments）。發(fā)票，形式發(fā)票，紅字發(fā)票和貸項憑證都是不同類型的開票憑證。我們通常提到的發(fā)票（如增值稅專用發(fā)票或普通發(fā)票）是根據(jù)系統(tǒng)中的開票憑證在金稅系統(tǒng)中套打出來（或直接套打出來）的實物憑證。在下文中如果不特別指明實物發(fā)票，那“發(fā)票”都是指系統(tǒng)中保存的開票憑證。ERP系統(tǒng)是集成的，而銷售開票又是銷售流程的最后一個環(huán)節(jié)。因此發(fā)票在系統(tǒng)中不是孤立的，它一般是參照先行的其他憑證（如銷售定單或發(fā)貨單）建立的，系統(tǒng)會根據(jù)一定的規(guī)則自動的復(fù)制這些先行憑證的信息，從而使得開票的過程盡可能的簡單，也防止了錯誤的產(chǎn)生。發(fā)票的結(jié)構(gòu)發(fā)票由一個發(fā)票抬頭和多條行項目構(gòu)成。在發(fā)票抬頭系統(tǒng)保存了關(guān)于整張發(fā)票的信息，比如付款方（客戶），開票日期，整張發(fā)票的凈金額，幣種，付款條款，國際貿(mào)易條件，售達方（有時候付款方和售達方是不同的），價格條款（比如針對整張發(fā)票的折扣）。行項目中保存了僅對該行有用的信息，比如商品，數(shù)量，該行凈金額，重量和體積，參照憑證的編號（比如，該發(fā)票針對的發(fā)貨單號），價格條款（比如貨款，運費，折扣，增值稅等等）。可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)中的發(fā)票所保存的信息大大超過了實物發(fā)票所需要的，在套打?qū)嵨锇l(fā)票時，系統(tǒng)會根據(jù)各國家和企業(yè)的規(guī)定選取相關(guān)的信息，按規(guī)定的格式打印出來。開票方式從參照憑證（定單或發(fā)貨單）生成發(fā)票，系統(tǒng)提供了如下一些可能的方法：只要某些數(shù)據(jù)吻合，你可以合并多張不同的憑證（銷售定單和/或發(fā)貨單）的全部或一部分，開出一張發(fā)票。前提條件是：首先，需要從這些參考憑證中復(fù)制的發(fā)票抬頭數(shù)據(jù)在這些憑證中都是一致的。其次，拆分開票的條件不成立。比如在處理到期的開票清單時，系統(tǒng)會合并那些具有相同的客戶編號，銷售組織和開票類型的參照憑證，如果上述的前提條件都滿足，系統(tǒng)將開出一張發(fā)票。如果你希望在某些情況下發(fā)票是分開的，比如希望同一張交貨單上的很多商品按不同的商品組分開開票，那么可以通過定義拆分開票規(guī)則來實現(xiàn)。當(dāng)然你也可以針對每張銷售憑證開一張發(fā)票，比如每張發(fā)貨單一張發(fā)票。在具體執(zhí)行開票時，系統(tǒng)提供了如下方法：定單或發(fā)貨單個別開票。我們可以針對整張定單，個別行項目或行項目的部分數(shù)量進行個別開票。手工處理到期開票清單。我們可以使用到期開票清單來處理開票，在這種情況下財務(wù)人員不需要針對某張銷售定單或發(fā)貨單單獨開票。我們只需要輸入選擇條件，系統(tǒng)會自動挑選那些符合條件的定單或發(fā)貨單，生成到期開票清單。經(jīng)過手工編輯和模擬后就可以實際開票了。后臺自動處理到期開票清單。為了減少處理時間和人力，可以將到期開票清單的處理安排在系統(tǒng)后臺完成，比如每天下午4點由系統(tǒng)自動生成。財務(wù)會計過帳當(dāng)開票這一業(yè)務(wù)處理在系統(tǒng)中完成后，通過ERP系統(tǒng)的集成功能，在財務(wù)會計模塊會自動生成相應(yīng)的會計分錄。圖1-2中“開票”標(biāo)簽所指的箭頭就代表了這種自動過帳。但是為了增強靈活性，也可以對于某些類型的開票憑證自動凍結(jié)過帳，這樣在流程設(shè)計時在正式過帳前可以加入控制點。而當(dāng)控制完成后，過帳也僅僅是一個按鈕的工作了。對于會計科目，系統(tǒng)是綜合4個數(shù)據(jù)自動判斷的，它們分別是銷售組織，客戶組，商品組和價格條款。這樣系統(tǒng)可以自動將貨款和增值稅分別計入“產(chǎn)品銷售收入”和“應(yīng)交稅金-增值稅-銷項”科目中。同樣的，如果價格條款中還有運費和折扣，可以分別計入“產(chǎn)品銷售收入”的二級科目中。此外這種科目確定的機制也使得我們可以根據(jù)銷售組織，客戶組和商品組設(shè)置二級或三級科目。不過需要指出的是雖然系統(tǒng)提供了這些靈活性，但是在實際實施中我們未必需要這樣做，特別是當(dāng)我們同時實施了盈利分析模塊時，此類分析將沒有必要通過科目來完成。盈利分析將在第4章中具體介紹。對于金額的確定，系統(tǒng)是根據(jù)發(fā)票中各價格條款的金額來決定的。定價功能是ERP銷售模塊的一個非常有力也非常有趣的功能。本書不做詳細的介紹。有一點需指出的是我們在實施時，可以根據(jù)企業(yè)的實際情況和管理要求，決定開票時是直接從銷售定單復(fù)制價格呢，還是允許修改或重定價（這種配置是基于發(fā)票類別的）。對于定價功能和科目自動確定功能的一個應(yīng)用是消費稅的計算和過帳，我們可以在銷售定價模板中增加一增一減兩個價格條款，它們的計算規(guī)則是貨款的百分比，兩者分別指向“產(chǎn)品銷售稅金和附加-消費稅”和“應(yīng)交稅金-消費稅”科目，同時消費稅率維護在和商品相關(guān)的定價表中。因為消費稅是價內(nèi)稅，所以我們的實物發(fā)票中并不體現(xiàn)，但是財務(wù)會計上卻即時地記帳了。這個問題的另一個解決方法是月末定期地運行報表計算消費稅額，并自動批輸入過帳。兩者都是可行的，也都可以自動生成納稅申報表，前者的好處是記錄的實時性，從而有利于盈利分析。折扣和折讓如果銷售已經(jīng)完成，但是客戶對于產(chǎn)品的質(zhì)量或者別的方面存在異議，雙方協(xié)商以折扣和折讓的方式處理。在系統(tǒng)中可以有如下3種處理方案：第一：用貸項憑證的形式來處理折扣和折讓。貸項憑證在系統(tǒng)中和發(fā)票一樣，是一種不同類型的開票憑證。貸項憑證可以參照發(fā)票或者貸項憑證申請來創(chuàng)建，而且既可以針對整張發(fā)票也可以針對部分行項目，還可以針對行項目中的部分數(shù)量。使用貸項憑證申請，我們可以走正規(guī)的客戶投訴和扣款流程，保證完善的內(nèi)部控制。如果我們不準(zhǔn)備對實物發(fā)票，特別是增值稅發(fā)票做任何處理，那么通過配置，可以讓系統(tǒng)自動生成如下會計分錄：借：產(chǎn)品銷售折扣和折讓貸：應(yīng)收帳款-客戶明細。對于這種處理方法需要注意如下兩點：第一，貸項憑證沒有增值稅發(fā)票作為原始憑證，因此在我國是不能減少增值稅銷項額的，因此折扣應(yīng)該給不含稅價，否則折扣中的增值稅部分就只能由銷售方作為費用多承擔(dān)了。但是在實際業(yè)務(wù)中這往往會使雙方的業(yè)務(wù)人員夾纏不清，無法理解。第二，正由于貸項憑證沒有發(fā)票做原始憑證，在我國的實施中可能會引起企業(yè)所得稅上的麻煩。但這種方案的優(yōu)點是明顯的：它不涉及對原增值稅發(fā)票的處理，而眾所周知，這類處理在我國是非常難的。第二：用取消發(fā)票并重開來解決折扣和折讓的問題。取消發(fā)票在系統(tǒng)中會生成反方向的紅字發(fā)票和沖銷會計分錄，業(yè)務(wù)人員取消原發(fā)票后重新開票，并更改價格條款。從實物發(fā)票的角度，會有如下兩種情況：1如果對方能夠返還兩聯(lián)增值稅發(fā)票,我們可以開出紅字發(fā)票，其中記帳聯(lián)作為減少銷項稅的原始憑證。其他三聯(lián)和返還的原發(fā)票的兩聯(lián)應(yīng)妥善保管。2如果對方不能返還兩聯(lián)中的任何一聯(lián)，必須做如下操作：客戶應(yīng)從當(dāng)?shù)囟悇?wù)部門取得退貨或折扣證明單并交給銷售方。銷售方開出紅字發(fā)票，其中兩聯(lián)作為其減少銷項稅的原始憑證，另兩聯(lián)交給客戶。第三仍然用貸項憑證的功能，只是通過配置，讓系統(tǒng)自動生成如下會計分錄：借：產(chǎn)品銷售收入借：應(yīng)交稅金-增值稅-銷項貸：應(yīng)收帳款-客戶明細，金額為折扣金額。同時開具實物紅字發(fā)票，金額為原發(fā)票金額。再根據(jù)折扣后金額重開實物發(fā)票。將紅字發(fā)票和重開發(fā)票同時作為貸項憑證的原始憑證。需要注意的是ERP中在很多情況下使用貸項憑證，貸項憑證是直接以后續(xù)的調(diào)整金額記帳的。但是我國增值稅管理要求對于增值稅發(fā)票變更的處理，一般都是先用紅字發(fā)票沖銷，隨后在對變更后的金額開具發(fā)票。所以在實施中要么仍然使用貸項憑證的方法，只是實物紅字發(fā)票和重開發(fā)票兩者一起作為貸項憑證的原始憑證，如本節(jié)中的第三種方案和下一節(jié)中的第二種方案。要么在ERP流程中也使用這種先沖銷，再重開的方式，如本節(jié)中的第二種方案和下一節(jié)中的第三種方案。不過這兩種方案都避免不了紅字發(fā)票難開的問題，這已經(jīng)不是ERP系統(tǒng)的問題，在實務(wù)中企業(yè)也會考慮其他的避免方法，比如本節(jié)第一種方案和下一節(jié)中第一種方案，以避免開紅字發(fā)票。退貨對于客戶投訴的另一種解決方法是退貨。在系統(tǒng)中有3種處理方案：第一：標(biāo)準(zhǔn)的退貨流程。首先是建立退貨憑證，退貨憑證可以是針對銷售定單或針對發(fā)票。當(dāng)貨物實際退回時，倉庫參照退貨憑證做入庫處理，系統(tǒng)自動生成會計分錄借：存貨貸：產(chǎn)品銷售成本。如果需要補貨，那么做補貨的發(fā)貨處理，系統(tǒng)自動生成會計分錄借：產(chǎn)品銷售成本貸：存貨。這種情況不影響開票和實物發(fā)票。第二：如果客戶不要補貨，而要退回貨款，那系統(tǒng)將針對退貨開出貸項憑證，并自動生成如下分錄：借：產(chǎn)品銷售收入借：應(yīng)交稅金-增值稅-銷項貸：應(yīng)收帳款-客戶明細，金額為退回部分的售價。同時財務(wù)人員開具紅字發(fā)票，金額為原發(fā)票金額。再根據(jù)退貨后余額重開發(fā)票。將紅字