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【關鍵詞】 投資價值評估; 主成分分析; 聚類分析
中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1004-5937（2014）34-0069-07
一、引言
我國經濟的快速發展為中小企業提供了廣闊的發展空間。據統計，截至2013年初，中小企業占我國實體企業總量的90%以上，廣泛分布于各個產業，對我國社會經濟的有效發展有著無法代替的作用。這些中小企業提供了大量的就業機會，創造了社會資源增值，并且成為技術創新和驅動發展實踐的主導力量，同時它們也推動了經濟體制和社會資源配置模式的變革。
相比較大型公司具有穩定的產品市場和成熟生產經營模式，中小型企業營運則存在諸多不確定性因素，如融資困難致使無法保障資源有效投入，持續研發投入不足致使市場競爭力不強，激烈的產品市場競爭驅動企業選擇高風險的配置模式等。這些不確定性因素反映在證券市場即公司股價波動非常大，進而給投資者帶來較高的投資風險，極大遏制了投資者的投資積極性。因此，根據中小企業經營特性和財務信息，建立有效的投資價值評估模型，幫助投資者甄別有價值的投資公司有著顯著的現實意義。本文以山東中小型上市公司為研究樣本，運用主成分分析法對山東省中小型上市公司財務指標進行分析，通過建立有效的公司投資價值評估模型，對樣本公司作出相應的合理評價，為投資者提供相應的投資決策參考。
二、文獻綜述
自2004年5月17日中小企業板正式在深交所推出以來，為我國中小企業提供了全新的融資方式，為進一步優化社會資源配置提供了全新渠道。截至2013年12月中小板共有上市公司703家。中小板的高速發展和高風險的投資特征對中小板上市公司投資價值的評估提出了迫切要求。然而相比較主板市場活躍的學術研究和實務探討，中小企業上市公司投資價值研究尚屬探索階段，此類研究的文章數量雖然逐年增加，但總量和論文整體質量尚有巨大發展空間。
楊青和梁新（2002）以科技型中小企業為研究對象，以技術和產品評價為基石，以團隊管理為關鍵，建立了科技型中小企業投資價值測評指標體系。該評價體系的特點是，既注重現有市場的分析，更強調技術創造市場需求的能力，全面考察企業成長過程中的生存環境和面臨的各種風險。汪繼祥（2009）在總結公司價值評估各種方法的基礎上，推薦市盈率法或者增長類股票估值模型對中小企業板塊上市公司進行分析和估值，準確選擇發展潛力強大的股票。李姚礦等（2006）運用F-O模型作為科技型中小企業投資價值評估工具，探討了企業未來增長率和權益資本成本率的確定方法，與一般的價值評估不同的是，該模型站在投資者的角度討論準投資額占股權比例的問題，并由此估算出投資者得到的預期資本增值率，從而為商務談判提供參考（因為實際的比例還取決于談判能力）。陶冶和馬健（2005）利用38家中小企業板上市公司2004年的會計和財務數據，運用聚類分析和判別分析方法對其盈利、成長和擴張能力進行定量分析研究，并據此歸結出整個板塊股票的分類及其特點，為投資者和市場各參與主體有效把握中小企業上市公司及其成長趨勢提供借鑒。樂強毅和陳德棉（2006）從投資者的角度，選取決定企業投資價值的關鍵因素，即增長率、折現率、可比性和流動性，并從這四個方面對中小企業投資價值評估問題進行了探討。上述文獻采用不同的方法，從不同的側重點出發對我國中小板上市公司進行了投資價值評價研究，取得了一定的成果，并推進了對中小企業板類上市公司投資價值評估體系建設的不斷完善，但仍存在一定的局限性：（1）研究深度上的局限性。大部分研究止步于投資價值評價評估的理論研究，鮮有運用中小型上市公司實際運營數據做實證分析，進而降低了評價方法的可操作性。（2）研究方法上的局限性。大部分研究以簡單地匯總目標公司與投資價值有關的財務信息為評價基礎，并未深入探尋影響企業投資價值的關鍵性因素，從而使建立的評價模型中干擾信息過多，模型過于繁雜。
在借鑒已有研究成果的基礎上，本文致力于以下方面的探索研究：（1）延伸研究深度。以山東省中小型上市公司為例，通過實證分析建立公司投資價值評價模型，彌補了以往研究中評價模型缺乏實用性和可操作性的不足。（2）豐富研究方法。文章運用統計技術手段將眾多繁雜的財務信息綜合匯總為幾個影響上市公司投資價值的關鍵性因素，并在此基礎上運用財務評價思想構建投資價值評價模型。統計方法與財務決策的有機結合，拓展了傳統績效評價的思路，使研究結論更有說服力。
三、研究思路與研究方法
（一）研究思路
首先選擇與上市公司投資價值相關的財務變量，并以山東省中小型上市公司2012年的財務報告為樣本，計算其相關財務變量值;其次利用SPSS軟件構建投資價值評估模型。（1）對財務變量進行描述性統計，計算各變量的均值、標準值與方差，對數據做初步識別;（2）構造相關系數矩陣，并由此求出特征值及方差貢獻率，進而依據方差貢獻率確定出主成分;（3）根據確定的主成分，構造出投資價值評估模型;（4）運用文章所建立的評估模型計算山東省各中小型上市公司的投資價值綜合得分，并運用聚類分析對其進行綜合績效評價。
（二）研究方法
當前常規的財務績效評價體系中，有30多個財務指標來衡量上市公司的財務狀況和經營業績，如何在這些繁雜的指標體系中遴選出最能反映公司投資價值的指標成為研究的基礎。本文運用主成分分析法，通過研究幾個關鍵原始變量的線性組合，將眾多數據指標整合為幾個綜合性指標，且盡可能完整地保留原始變量所反映的信息，進而構造出適宜山東省中小型上市公司投資價值的評估模型，為利益相關者提供準確的評價依據。
四、指標選取與數據來源
（一）評價指標的選取
現有上市公司績效評價體系中有7大類80多個財務指標，其中有5類指標可以從不同角度反映出公司投資價值，分別是：每股指標、盈利能力、成長能力、運營能力和償債能力。在這5類指標中，分別選取17個與評估模型相關的財務變量，具體見表1。
（二）數據來源
山東省作為我國的一個經濟大省，擁有數量眾多的上市公司，其中中小型上市公司占據半壁江山。截至2013年，山東省共有上市公司126家，其中中小型上市公司57家，占山東省上市公司的45.2%，其經營活動基本涵蓋了當前經濟的各個領域，成為推動山東省經濟發展的重要生力軍。因此，從某種角度講，對山東省中小上市公司進行投資價值的評估，客觀上可以反映出全省中小企業發展的基本狀況。更為重要的是，為投資者提供一種便捷科學的定量評價工具，幫助其在風險較高的二板市場甄選有投資價值的上市公司，提高二板市場的資金配置效率。
本文選擇在深市二板市場上市的山東籍企業為研究對象，剔除上市時間不足一年的公司以及公司財務數據顯著異常的樣本，最終取得49家上市公司樣本，累計共833個原始觀測值。文中所需原始財務數據來源于巨潮網。在原始財務報告基礎上手工整理、計算得到研究所需相關財務指標的數據。
五、構建中小企業投資價值評估模型
（一）描述性統計
對所收集的指標數據利用SPSS17.0軟件進行初步描述性統計分析，處理結果見表2。通過數據觀察，2012年受我國整體宏觀經濟環境不佳的影響，山東中小型上市公司整體投資價值存在較高的風險，主要體現在經營成本顯著增加，盈利能力和盈利潛力不佳，資金配置效率以及公司發展能力差距尤為突出。
（二）中小企業投資價值的主成分分析
1.初始變量的相關性檢驗
導入49個樣本標準化后的財務變量，通過SPSS17.0軟件依次運算KMO和Bartlett的檢驗、解釋的總方差和碎石圖等。其檢驗結果和計算結果分別見表3、表4。
KMO檢驗研究變量間的偏相關性，一般其統計量大于0.9時效果最佳，0.5以下不宜做因子分析。表3顯示，本研究的KMO值大于0.5，樣本基本適用于主成分分析法。此外，Bartlett球形度檢驗的近似卡方值為757.240，達到顯著，代表母樣本群中的財務變量具有共同因素存在，適宜運用主成分分析法進行降維。表4的數據顯示，特征值不小于1的因素有5個，他們的累積方差貢獻率為74.103%，亦可理解為這5個主成分能夠解釋原來18個原始變量所包含的信息，提供了足夠的原始數據信息，從而比較完整地反映出山東中小上市公司的投資價值。同理，通過碎石圖分析從第五個因素后曲線較為平坦，特征值變化趨緩，因此可以提取5個主成分來代表原有18個財務變量。
2.提取主成分因素
通過SPSS 17.0計算成分矩陣確定主成分因素，計算結果見表5。因表5中僅顯示每股收益、總資產利潤率和營業利潤率具有較高載荷，其他因素并不明顯，因此對該成分矩陣運用最大方差法進行旋轉，得旋轉成分矩陣，結果見表6。
從表6中可以看出：第一列的財務變量中每股收益、總資產利潤率和營業利潤率有較高載荷，這些變量主要反映公司盈利能力和為投資者創造財富增值能力的信息，為評價山東省中小上市公司投資價值的第一主成分因素A1，命名為投資價值盈利性主成分因素。第二列的財務變量中流動比率、速動比率和資產負債率有較高載荷，說明第二主成分因素A2主要反映了公司財務風險狀況、資金配置能力及償債能力等信息，命名為投資價值償債性主成分因素。第三列的財務變量中應收賬款周轉率、存貨周轉率和總資產周轉率有較高載荷，說明第三主成分因素A3主要反映公司內部資產管理能力及經營風險等信息，命名為投資價值營運性主成分因素。第四列的財務變量中主營業務收入增長率和凈利潤增長率有較高載荷，說明第四主成分因素A4主要反映公司成長能力的信息，命名為投資價值發展性主成分因素。第五列的財務變量中每股凈資產和每股經營凈現金流有較高載荷，說明第五主成分因素A5反映公司股票市場價值的信息，命名為公司市場價值主成分因素。上述這五個主因素從不同視角全面綜合反映上市公司營運能力、發展能力和財務能力，進而反映公司整體投資價值。
（三）構造上市公司投資價值評估模型
利用五個主成分作線性組合，并以每個主成分的旋轉方差貢獻率作為權數構造上市公司投資價值評估模型：
Y=0.205A1+0.174A2+0.130A3+0.123A4+0.110A5
式中Ai的確定可借助SPSS17.0軟件中的轉換計算，結果見表7。
六、山東省中小上市公司投資價值綜合評價
（一）計算公司投資價值綜合得分
將49家樣本公司的原始財務數據代入文中構建的投資價值評估模型，即可得到每家公司各主成分得分值和綜合投資價值得分值。將其按先后順序排列，結果見表8。由于篇幅所限本文僅列出排名前十和排名后十的上市公司信息。
表8中的投資價值綜合得分顯示出以下信息：
1.山東省中小上市公司投資價值發展不均衡
從綜合評分Y值觀察，綜合評分大于的0樣本量為25家，約占樣本總量的51%。這意味著超過半數的中小型上市公司具有良好的潛在投資價值，社會資源運用效益良好，并得到投資市場的認可（公司市場價值主成分因素A5得分較高）。這些公司普遍具有的優秀經營品質，包括：（1）產品具有較強的市場競爭力，為公司可持續的盈利能力提供有力保障（投資價值盈利性主成分因素A1）。但透過主成分因素觀察原始數據發現，大部分公司內部成本管理相對比較薄弱（業務成本率較高），成為制約公司進一步提高市場投資價值的主要短板。（2）公司具有良好的流動資產運營能力，為公司高效的資產管理提供有力保障（投資價值營運性主成分因素A3）。但通過觀察原始數據發現，由于公司上市募集大量資金且未得到及時有效的運用，致使公司資產配置偏保守，資產投資收益邊際效益遞減，這應引起公司決策層高度關注。
投資價值綜合評分小于0的上市公司為24家，約占樣本總量的49%。這些公司普遍具有的共性是：產品市場競爭力不足，導致無法提供有效的盈利增值能力（投資價值盈利性主成分因素A1普遍較低），從根本上阻擋投資者的投資積極性;不良的資產和財務結構配置致使公司整體風險與收益不均衡。因此，雖然公司實現上市募集資金的目的，但市場并不認可其投資價值（公司市場價值主成分因素A5）。
2.山東中小型上市公司行業發展不均衡
綜合評分大于0的樣本區間中，絕大多數上市公司屬于制造業，只有兩家公司屬于農林牧漁業類。這組數據恰好印證了目前山東省整體產業結構特點：傳統制造業發展基礎較好，但整體產業結構不均衡，新興產業發展相對滯后。不均衡的產業發展態勢逐步顯現出弊端，諸如產品技術附加值不高，產能相對過剩導致山東省社會資源利用效率增長率放緩。
（二）聚類分析
以表8中的Ai和A觀測量，按照K-means算法進行迭代，按照上市公司投資價值優劣標準指定聚類個數為3，運用SPSS聚類計算，結果見表9和表10。
通過表9和表10的數據分析，獲得以下信息：
這49家中小型上市公司按照投資價值的不同，可人為設定為三類：投資價值風險型、投資價值低成長型和投資價值高成長型。第一類為風險型的公司，樣本值有9家，占總樣本的18%。這類公司雖因上市募集大量資金而呈現較好的資產周轉能力（A3），但因其他財務配置能力和資產盈利能力嚴重不足，導致投資風險增加，公司短期內不具有投資價值（A嚴重偏低）。這類公司普遍集中在初級制造業和農產品加工行業中。第二類為低成長型的公司，有27家，占樣本總量的55%。這類公司投資價值體現在，因上市募集資金帶來的較好資產管理能力（A3），但其資產經營能力和財務配置能力均比較薄弱，公司資產投資利潤率的邊際效益遞減，投資價值增長動力不足（A值雖大于0，但估值不高）。第三類是高成長型的公司，合計13家，占樣本總量的27%。這類公司投資價值主要體現在較高的成長能力（A4）和良好的資產管理能力（A3），并得到市場投資者的認可（A5）。但由于盈利能力和償債能力未達到預期，制約公司整體投資價值的提升。通過進一步提高資源配置效率、合理控制內部成本、優化風險管控等措施，公司投資價值將具有較大成長空間。
七、結論
第一，本文所建立的投資價值評估模型對于甄別山東省中小型上市公司投資價值有一定參考價值。投資者在獲取中小型上市公司所提供的財務數據的基礎上，運用文中建立的評價模型，能非常便捷地確定目標公司的投資價值，且模型結果基本與證券市場中各公司股價走勢相符。因此，若除去系統性風險因素，運用此模型可以提高投資決策準確性，保障投資決策者的投資效益。顯然該模型的創建思想具有推廣價值，將建模的原始財務數據替換為各省乃至整個二板市場的中小型上市公司的數據，即可獲得相關范圍的公司投資價值評價工具。
第二，基于2012年上市公司年報所提供的信息，針對山東省49家上市公司投資價值進行綜合評估，從評價結果中可以看出，大部分中小型上市公司資產管理能力較好，但在財務配置、資金利用效率等方面比較薄弱，在一定程度上制約公司未來投資價值的提升，這應引起中小型上市公司高層管理者的重視。
本文的不足之處在于，文章所選取的指標時間跨度僅涵蓋一個年度的相關信息，可能在一定程度上影響結論的說服力。另外，論文僅考慮定量因素對公司投資價值的影響，未將定性因素包括在評價體系中，這將在后續的研究中逐步完善。
【參考文獻】
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格雷厄姆和多德在《證券分析》一書中對股票價格波動的本質進行了分析，說明了“股票內在價值”對于投資的重要性，隨后，這個領域的研究引起了眾多經濟金融學家的興趣，經過幾十年的探索，得到了大量的重要研究成果，而且不乏廣泛應用的方法，但是，對于新興市場和普通投資者卻難以采用。這里，我們希望借用20世紀80年代興起的灰色系統理論，探索一套簡便易用的股票投資價值預測方法。本文探討了灰色預測方法及其在股票價格預測中應用的理論基礎和方法，以期能為投資者的決策行為提供一定的指導作用。
1.問題的提出
我們知道，股票市場的價格走勢是極為復雜且難以預測的。股票價格對市場信息如何進行反應，即使最高明最富經驗的分析師也難以穩操勝券，這是因為，我們缺乏信息對市場影響的傳導系統的結構和系統傳導模型，不能準確把握金融政策、利率政策、公司狀況、國際市場及投資者心理承受能力等因素的變化及其對市場的影響方式和作用，只能似是而非地對價格走勢進行把握，其結果可想而知。
于是，如何判斷或預測股票市場價格走勢引起了眾多經濟金融學家和市場分析人員的極大興趣，在許多經濟學家的共同努力下，股票定價方法向著量化方向發展，建立了大量令人振奮的定價方法。格雷厄姆和多德在1934年《證券分析》一書對1929年美國股票市場價格暴跌的深刻反思,認為股票價格的波動是建立在股票“內在價值”基礎上的，股票價格會由于各種非理性原因偏離“內在價值”，但隨著時間的推移這種偏離會得到糾正而回到“內在價值”，因此，股票價格的未來表現可通過與“內在價值”的比較而加以判斷。但“內在價值”取決于公司未來盈利能力，因此，對公司未來盈利能力及其現金流的準確把握將是非常關鍵的。此后，戈登在對“內在價值”進行深入的量化分析的基礎上，提出了著名的股票定價的現金流量模型即“戈登模型”，然而，公司未來現金流是不確定的，為該模型的廣泛應用帶來麻煩，為此，關于股票定價的早期研究就集中在確定公司未來現金流。費雪(Fisher)教授認為未來資產收益的不確定性可用概率分布來描述，馬夏克（Marschak）、希克斯(Hicks)等學者經過一系列研究認為投資者的投資偏好可以看作是對投資于未來收益的概率分布矩的偏好,并可用均方差空間的無差異曲線來表示,同時，他們還發現“大數定律”在包含多種風險資產投資中會發揮某種作用。戈登模型在股票價值分析中占有非常重要的地位，成為單只股票估價分析的基本方法，然而，該方法并沒有解決股票投資風險與未來現金流折現率的關系，直到亨利·馬科維茨（H·Markowitz）教授的現代證券組合理論的建立才對這一基本問題有了明確的認識，從而，一定程度上消除了該模型的致命缺陷。
在現實生活中，很少有投資者會將所有的投資集中在一只股票上，基于此，馬科維茨（H·Markowitz）教授于1938年提出了投資組合的概念，建立了現代證券組合理論，以統計學上的均值和方差等概念來衡量組合的收益和風險，給出了投資者如何根據自己的風險承受能力建立自己的最優組合以最大化其投資收益，并將風險分解為系統和非系統風險，從而，指導投資者最優化其投資行為。此后，其學生威廉·夏普（M·Sharpe）、林特納(Lintner)等為強化該理論的應用，將其注意力從馬科維茨的微觀研究轉向整個市場，將其復雜形態簡化為以市場指數為基礎的單因素關系，并發現在均衡市場條件下資本資產的收益與風險遵循線性關系，即著名的以均值--方差模型為前提的資本資產定價模型（CAPM）。然而，由于CAPM所要求的前提過于嚴格限制了其應用，許多經濟學家試圖研究在一定弱化條件下的定價理論，他們是邁耶斯(Mayers，1972)的存在大量非市場化資產的投資定價理論、羅斯（Ross）的套利定價理論(APT)以及布里登（Breeden）資產收益率與平均消費增長率的線性關系模型（CCAPM）等等為數眾多的數量化投資模型，為市場投資行為選擇提供了一定決策依據。
Roberts和Osbome在對股票市場價格的長期研究后，發現市場價格遵循“隨機漫步”或“隨機游動”的規律，由此，以Fama教授為代表的經濟學家提出了有效市場理論，認為投資者對市場信息會作出合理的反應，將市場信息與股票價格相結合。進入1980年代，在探尋一般均衡定價模型進展不大的情況下，將定價理論的研究方向轉向注重市場信息的考察。經過實證檢驗，邦德特和塞勒(BondtandTheler1985)發現股市存在投資者有時對某些消息反應過度(overreact)，而杰格蒂什(Jegadeesh1990)、萊曼(Lehmann1990)等則發現了股價短期滯后反應現象，由此，杰格蒂什和迪特曼(Titman1993)認為投資者對有關公司長遠發展的消息往往有過度的反應，而對只影響短期收益的消息則反應不足，關于這一點仍然存在著爭論，盡管如此，信息與股價之間應存在著某種關系得到了經濟學家們的認同，并且，弗倫奇和羅爾(Roll)的實證研究證明了股價波動幅度與可獲得信息量之間存在著良好的正相關關系。
然而，這些定價理論在現代經濟金融學家的推動下得到巨大發展的同時也遇到了嚴峻的挑戰，這種挑戰表明了“對(股票、債券等)金融資產價格變動缺乏有效的解釋手段反映了我們科學體系的不成熟”，面對這一現實，金融學家們開始嘗試利用非線性方法與混沌思想來理解股票市場行為，甚至采用具有黑盒子性質的定價核概念、半自回歸方法和半非參數估計以及近年興起的系統仿真等新方法，試圖解釋信息對投資行為的影響，這些研究方法將成為股票定價理論的新興的令人激動的發展領域。
但是，這些模型的應用都需要較為高深的專業知識和龐大的數據系統，而且，所需數據要求有較長的時間跨度，以滿足“大數定理”的要求，這些對于新興市場和廣大的普通投資者來講，難為其用，而且，市場價格的變化往往與股票“內在價值”并不一致，因此，尋找一種既簡便又能適應市場基本狀況的定價方法就自然成為了我們的追求。這里，我們希望借用20世紀80年代興起的灰色系統理論，探索一套簡便易用的股票投資價值預測模型，以期能為投資者的決策行為提供一定的指導作用。
2．股票投資價值灰色系統模型
灰色系統理論（GreySystemTheory）的創立源于20世紀80年代。鄧聚龍教授在1981年上海中-美控制系統學術會議上所作的“含未知數系統的控制問題”的學術報告中首次使用了“灰色系統”一詞。1982年，鄧聚龍發表了“參數不完全系統的最小信息正定”、“灰色系統的控制問題”等系列論文，奠定了灰色系統理論的基礎。他的論文在國際上引起了高度的重視，美國哈佛大學教授、《系統與控制通信》雜志主編布羅克特（Brockett）給予灰色系統理論高度評價，因而，眾多的中青年學者加入到灰色系統理論的研究行列，積極探索灰色系統理論及其應用研究。
事實上，灰色系統的概念是由英國科學家艾什比（W·R·Ashby）所提出的“黑箱”（BlackBox）概念發展演進而來，是自動控制和運籌學相結合的產物。艾什比利用黑箱來描述那些內部結構、特性、參數全部未知而只能從對象外部和對象運動的困果關系及輸出輸入關系來研究的一類事物。鄧聚龍系統理論則主張從事物內部，從系統內部結構及參數去研究系統，以消除“黑箱”理論從外部研究事物而使已知信息不能充分發揮作用的弊端，因而，被認為是比“黑箱”理論更為準確的系統研究方法。所謂灰色系統是指部分信息已知而部分信息未知的系統，灰色系統理論所要考察和研究的是對信息不完備的系統，通過已知信息來研究和預測未知領域從而達到了解整個系統的目的。灰色系統理論與概率論、模糊數學一起并稱為研究不確定性系統的三種常用方法，具有能夠利用“少數據”建模尋求現實規律的良好特性，克服了數據不足或系統周期短的矛盾。
目前，灰色系統理論得到了極為廣泛的應用，不僅成功地應用于工程控制、經濟管理、社會系統、生態系統等領域，而且在復雜多變的農業系統，如在水利、氣象、生物防治、農機決策、農業規劃、農業經濟等方面也取得了可喜的成就。灰色系統理論在管理學、決策學、戰略學、預測學、未來學、生命科學等領域展示了極為廣泛的應用前景。
那么，灰色系統是否能夠在股票市場價格走勢方面發揮作用呢？以及怎樣發揮作用？這是本文要探索的問題。
勿容質疑，股票價格的“內在價值”的研究為我們認識股票價格提供了重要途徑，然而，其運用受相關專門知識的約束，同時，也受人們對公司未來現金流的預期是否合理與準確的影響，那么，股票價格偏離其“內在價值”的糾正，必然需要一定的學習過程，并付出相應的代價即“學習成本”。如果將市場有效性與信息定價機制相結合，將對股票市場的定價機制有一個全新的認識。在股票價格與其“內在價值”的關系上，人們發現股票價格不僅反映其內在價值的信息，而且反映了市場交易者的“噪聲”（Black，1986），因而，股票價格的偏離不會總回到其“內在價值”。這樣，我們根據這些所知信息還是難以預測或把握市場價格走勢，從而經常出現投資者對信息的過度反應或反應不足的現象。
我國股票市場有“政策市”、“消息市”之稱，應該說這是效率市場的應有狀況，令人遺憾的是，許多學者的研究表明，我國股市的股票價格對其反應“內在價值”的信息未能作出充分的反應，因而，認為我國股市的這種反應機制是跛足的（包建祥，1999），“有關股票市場的政策法規報道”是對投資者最有價值的信息，對股價的影響也最大（茆詩松，1997。），而且存在著對信息的反應過度及反應不足（魏剛，1998；張人驥，1998。），呼吁建立完善的信息定價機制。應該說，我國股票市場經過近年的發展，市場的信息定價機制得到了一定程度的完善，市場對信息的敏感性有了實質的提高，對影響股票“內在價值”的信息，不論是系統信息還是非系統信息，股票價格均有相應的反應，因而，為通過市場價格的一定歷史時期的反應判斷市場價格的未來走勢，提供了可能。
由于股票價格應該反應與其相關的市場信息，那么，信息在價格中的輸入和傳遞就有其相應的軌跡和強度，這種軌跡和強度取決于該股票的價格對相關信息的反應機制和靈敏性，而對于不同的股票，價格反應信息的機制和靈敏性有著相當的不同，并隨時間變化而變化，那么是什么原因造成這種差異，以及這種軌跡和強度大小是什么，難以準確把握，也就無法準確地把握和股票“內在價值”，在新興市場中，這種狀況尤甚。
但是，我們也注意到，在新興市場中，作為絕大多數投資者來講，他們難以稱得上真正意義上的投資者，更像是通常的“投機者”，即以市場交易差價獲取利益，并不是以獲取公司分紅或股利為目的，因而，對這些投資者來講，公司股票的“內在價值”是多少似乎顯得那么重要了，他們最為關心的應該是股票市場價格的近期走勢如何，以判斷價差的大小，從而決定該股票是否值得買賣，因此，交易過程中并不需要知道公司股票“內在價值”。由此可知，股票價格的市場表現的趨勢判斷就顯得非常有意義了。
由于股票價格是相關信息的綜合反應，所有的相關信息的傳導機制和靈敏度都得到了相應的反應。雖然，我們并不知道這種傳導的方式和靈敏度是什么，但是，我們仍然可以利用適當方法通過信息在價格中的歷史反應來判斷價格的未來行動方向或狀態，從而尋求信息在股票市場價格中的反應機制，這是因為歷史行為反應至少部分反應了價格行為固有規律，并反應了價格對新信息的反應能力，這種反應能力決定了價格的進一步發展的方向。我們認為，灰色系統理論的建立為測定和反應這種傳導機制和靈敏度提供了一種較好的方法。
我們知道，灰色系統是通過對原始數據的收集與整理來尋求其發展變化的規律，這是因為，客觀系統所表現出來的現象盡管紛繁復雜，但其發展變化有著自己的客觀邏輯規律，是系統整體各功能間的協調統一，因此，如何通過散亂的數據系列去尋找其內在的發展規律就顯得特別重要。灰色系統理論認為，一切灰色序列都能通過某種生成弱化其隨機性而呈現本來的規律，也就是通過灰色數據序列建立系統反應模型，并通過該模型預測系統的可能變化狀態。
灰色系統理論認為微分方程能較準確地反應事件的客觀規律，即對于時間為t的狀態變量，通過方程就能夠基本反映事件的變化規律，那么，假定某股票價格的狀態初始序列為，通過灰色一階累加生成序列和弱化關系式(k=1,2,…,n)，我們就可以得到該股票價格的時間狀態的灰色微分方程為，系數a就是股票價格對信息的敏感性，是股票價格狀態對信息反應系統變化內在規律的指標，在灰色系統里被稱為“系統發展系數”，而（k=1，2，…）就是該股票在未來k+1時間的市場價格。
根據灰色系統理論，要把握市場價格走勢和發展方向，并不需要知道是什么信息或多少信息影響其價格的變化以及如何影響，諸如宏觀經濟因素的變動、公司基本面的變化、市場參與人數的增減等等因素分別對價格影響及其方式或者是這些因素的綜合影響，我們所需要的只是新信息的加入會使原有的趨勢得以改變，新信息的不斷加入是市場價格不斷變化的驅動力，而新信息的影響并不是在瞬間完成的，而是需要一定的時間進行消化在市場價格中逐步體現，這就是通常意義的歷史信息的記憶功能，這種記憶能力對于市場價格走勢的驅動力具有一定的“慣性”作用，通過判斷這種驅動力（系統發展系數）的發展變化來預測未來價格走勢正是灰系統理論所要解決的問題。
3.灰色系統模型的應用實例
3.1時間轉折預測
這里，我們以上海綜合指數的日收盤指數為標準，以2000年1月10日1545.11點為起點，如果局部低點和高點之間相差200個點以上，認為市場指數出現了一次轉折，將低點-高點的變化看作一個階段，因而，我們選擇各階段的局部最高點和最低點，并選擇相臨的指數相差200點以上的點，計算其距離起點的月份數，以構造指數走勢的量化分析，具體數據見表1。根據灰色微分方程可以得到指數轉折點的時間方程為：，其中k=1，2，…。
根據這個模型可以對指數轉折情況進行預測，計算結果和模擬誤差狀況見表2，由表可以看出，該模型對指數轉折時間點預測的殘差平方和0.54，模型預測平均相對誤差為2.6%，小誤差概率幾近為1，因此，平均預測精度為97.4%，預測精度為二級，說明該方法基本可用于市場綜合走勢轉折時間的初步預測。由此轉折預測方程，我們可得到后一階段的5個預測值為：19.4、23.3、27.9、33.6和40.3。第一個預測值19.3表明下一轉折點在從2000年1月起的第19個月左右，即約在2001年7月會出現一次重大轉折，再經過約4個月的調整后將又會有一次較大的轉折，即預計在2001年11月份可有一次200點以上的變化。
表1時間序列表
3.2上海綜合指數的預測
2001年來，上海綜合指數收盤指數從1月2日的2103點降至10月22日的1520點，跌幅近30%，如以當年最高點2245點計，跌幅更深，因此，我們應用灰色系統模型對股票指數變化狀況進行預測，以期能更好地開展投資決策和最大限度地降低風險。根據灰色微分方程建立上海綜合指數走勢預測模型，為此，我們以上海綜合指數的實際周收盤數為基礎，以2001年8月10日周收盤價1955.04點為數據系列的起點，得到指數走勢的預測方程：，其中，k=1，2，…。根據這個模型對指數的預測，結果和誤差狀況見表3，由表可以看出，該模型對指數序列模擬的殘差平方和為1259.90，模擬的平均相對誤差為0.79%，因此，平均預測精度為99.21%，最大預測誤差為1.20%，小誤差概率近似為1。從模型本身來看，應該說對上證綜合指數的預測精度基本能達到要求。
3.3新陳代謝模型與事后檢驗
事后檢驗是根據模型預測值與市場實際表現進行比較而得到的，根據該指數走勢預測模型，我們可以得到未來4周的收盤指數分別為1768.66、1741.12、1714.00和1687.31，總體是一個下降的趨勢，上海綜合指數的實際值1807.02、1764.87、1691.33和1572.45，實際誤差分別為2.12%、1.34%、-1.34%和-7.30%，表明有較為理想的預測效果。但實際結果也表明，利用某一數據系列對走勢或時間轉折進行長期的預測，隨著時間的推移，由于新信息的作用沒有得到體現，歷史信息影響程度的有限性，即價格對信息的記憶與預見能力是有限的，也就是說，信息對系統的影響會隨著時間的流逝而逐漸減弱，誤差將會越來越大因此，我們采用新陳代謝GM模型對2001年8月17日開始的上證綜合指數趨勢進行模擬，即利用最新的數據替換最舊的數據以最大限度地體現新信息對市場走勢的影響，計算的結果列于表4，結果表明，模型預測的最小預測誤差為-0.03%，最大預測誤差是7.73%。在趨勢判斷上，預測趨勢與市場實際表現有著較為一致的變化。從其模擬散點圖看，預測值與市場實際表現有著極為吻合的效果。
表4新陳代謝GM模擬結果與后驗表
后驗相對誤差圖
4.小結
通過以上分析可以發現，灰色投資價值模型的預測是短期的，一般地講，對3個以上時間跨度后的預測誤差較大，因此，需要利用新陳代謝模型進行重新估計，舊有的信息對系統的發展發揮持續的影響，而新信息的作用效果未能得到充分的反映，這就決定了僅根據原有信息進行的預測會比較大地偏離實際運動軌跡，從而失去了模型預測的意義。因此，在實際的應用過程中，我們應在模型中不斷補充新的信息，去掉那些對于預測的作用日益減小的舊數據，以反映新的信息對系統發展的影響特征。事實上，對于絕大部分系統來講，系統對信息的記憶功能是極為有限的，舊的信息對系統發展的作用將隨著時間的推移而不斷減小，因而，在應用該模型進行預測時，不斷更新數據系列將是十分重要。
我們也注意到，預測值相較于實際值似乎有一個單位時間的延遲，這種延遲表明該預測模型有一個“追漲”、“殺跌”的特性，這進一步說明了該模型的短期預測特性，這是可能因為，該模型的預測結果放大了舊信息對系統的影響程度，從而使預測結果產生一定程度的偏離，特別是在市場出現“暴漲”或“暴跌”的情況下，該模型的預測誤差相對較大。盡管該方法在一定程度上對于短期的走勢判斷有著良好的效果，但我們認為，為避免“追漲”、“殺跌”的作用所導致的重大趨勢延遲影響，將市場變化的時間轉折周期預測結合使用是一個可行的選擇，并適當加以調整，以避免或減少在對市場宏觀走勢重大變化的判斷中犯致命錯誤。基于此，我們正努力尋求新的算法和預測趨勢與市場重大變化的實際關系，以期消除預測判斷上的失誤。在應用GM模型進行系統預測時，所應用的數據系列要求具有一定的光滑度，對那些具有劇烈跳躍性質的數據系列的系統，其預測效果不是十分理想，研究表明，系統本身的發展系數過大（大于1.5）時，用這種方法模擬的精確度不到50%，因此，對于價格變化較為頻繁且有較大波動幅度的個股，這個方法對于指導其投資決策的意義會有所限制，我們正在進一步的研究之中。
參考文獻
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論文摘要： 本文通過對中國網絡教育需求市場分析，發現了我國高等網絡教育發展存在的問題并指出了其投資的價值和發展的趨勢。
遠程教育(distance education) 是近年來發展起來的一種全新的教育方式和手段，它通過聲音、視頻、數據流和印刷品等綜合手段完成教學活動，利用現代技術替代了教學過程中面對面的溝通和交流。近十年來，現代遠程教育開始與互聯網結合起來，實現了現代網絡教育模式。通過傳統教育與現代信息技術的完美結合，現代網絡教育模式不僅可以讓最大范圍的人能夠在任何時間、任何地點接受幾乎和學校課堂學習一樣效果的教育，而且實現了教育權利的平等、教育機會的平等。現代網絡教育對千百年來我們所習慣的教育模式和教育手段提出了挑戰，成為業內以及許多普通人關注的焦點。
隨著我國經濟、社會的全面發展和信息技術的逐步推廣與普及，現代網絡教育尤其是高等網絡教育也如火如荼的開展起來。現代網絡教育不僅受到眾多的高等院校青睞，還吸引了眾多對其趨之若騖的投資者。網絡教育對于中國it行業和中國眾多高等院校來說，無疑都具有十分積極的意義。世界經濟與合作組織的研究表明，從1995年到2000年，全世界的遠程教育市場規模正以每年45%的速度擴張著。2000年，全世界有7000萬人通過遠程教育方式進行學習，2001年達到1億人。可見，遠程教育市場的規模和潛力是無窮的。正如著名的新經濟英雄美國人錢伯斯所說，“網絡教育未來三年內對社會生活發生的影響，將像電子商務對商業世界的影響一樣巨大。”
一、中國網絡教育需求市場分析
從經濟學角度看，需求是發展供給的惟一動力，網絡教育就是一個需求潛力無窮的市場。
1.生源市場分析
網絡教育作為新興的一種教育模式，對于整個世界范圍來說都是一種所趨。據不完全統計，現有100多個國家開展了現代遠程教育，大部分大學在網上擁有自己的網站并推出了現代遠程教育課程。隨著經濟社會的發展和進步，本科教育逐漸從高等走向普及。大學生占人口比例不僅反映了一個國家的教育水平，而且也在某種意義上代表國家的未來發展潛力。我國目前在18到22歲年齡段中，毛入學率不到11%，計劃到2010年將毛入學率提高到15%。另一方面，隨著社會的不斷發展，競爭日趨激烈，家庭在子女教育上的投入不斷增加，有45%的家庭認為儲蓄的第一用途是教育。盡管高校連年擴張，但由于教育資源的限制，大多數適齡人員還是沒有獲得高等教育的機會，教育市場潛在的能量不可估量。如果能夠將全國受高等教育人口提升1%個百分點，每人接受2年每年平均5000元的教育，市場規模就達到幾千億級。這就為遠程教育提供了巨大的并且是持續增長的拓展空間。另外，網絡教育有非常好的可重復利用教學資源，在擴大招生規模上有很大的升縮空間。此外，我國政府非常重視和支持各試點高校開展現代網絡教育，這也為中國網絡教育的發展提供了良好的外部環境。
2.市場投資價值分析
為了對高等網絡教育產業狀況有一個客觀、全面的把握，我們需要弄清它的價值鏈。高等網絡教育市場與其他產業市場相比，既有共同之處，又有自己獨特性。網絡教育不僅需要提供各種硬件設備和軟件支持，包括各種服務器、網絡設備、系統平臺、課件開發系統、虛擬演播系統、課件庫、素材庫、試題庫和參考資料庫等。還需要提供完善的教學管理、教學應用、資源管理、教學評測和安全管理等軟件。由于網絡教育具有技術含量高且受眾廣大的特點，市場中潛在的利潤也巨大。近年來，企業對介入網絡教育的興趣已經明顯加大，對網絡教育投資的力度也不斷加大。企業投資網絡教育領域，投資領域主要包括以下五個投資收益較大且投資周期不太長的領域:(1)投資通信和電腦等教育設施；(2)投資課件;(3)投資教學點;(4)投資通用網絡教育平臺。
二、我國高等網絡教育發展存在的問題
網絡教育為人們提供了一種全新的學習方式，它使教育資源共享變為現實，為學習者提供個性化學習的條件，有助于實現交互式學習，有利于促進教育社會化和學習社會化。許多國家都高度重視網絡教育，努力扶持和發展這一全新的教育方式，為推進網絡教育的普及與發展投入大量資金，不斷擴大網絡教育的普及化程度，教學培訓的層次和內容更加寬泛多樣。目前我國的網絡教育尚存在許多亟待解決的問題，表現在網上教育資源建設問題、如何體現個性化教育問題、思想觀念轉變問題、網絡教育投入不足等問題。
1.網絡教育投入不足問題
有人預言，網絡教育將是社會的第三大需求領域。它的建設需要大量的經費投入，僅靠政府投資顯然是遠遠不夠的，需要社會各界大力支持。對此，應積極探索企業與學校合作的最佳運行式，利用企業的資金和技術，調動學校的教育資源，形成優勢互補，同時要引進和培育市場機制，以確保其進入良性循環。
2.我國學歷教育還基本上處于“國家壟斷”的局面
正規的高等學歷教育，最終的成果都體現為高含金量的“文憑”。因此從某種意義上說，高等遠程教育最重要的資源掌握在高校的手里，企業涉足這一領域只能選擇與高校聯姻的形式。然而，在現代高等遠程教育的實踐中，往往會出現這樣的情況，高校普遍缺乏商業人才、運作經驗、網絡術開發和維護能力以及的資本和資本運作經驗。這在一定程度上制約了現代高等遠程教育的發展。
3.我國現代網絡教育產業缺乏對網絡和教育均有深刻理解的復合型人才
網絡教育產業是it向教育界延伸的產物，最先從事網絡教育產業的是it界的人士，由于缺乏深厚的教育理論的指導和深刻的教育從業背景，他們對網絡教育缺乏足夠理性的思考，有的更多是投資和從業的激情。而教育界人士對it這一新生事物也同樣缺乏理性而深刻的認識。
因此，中國當前極其需要既對信息技術有深刻理解、又有深厚教育理論根基和豐富實踐經驗的人才在網絡教育產業中扮演重要的角色。而這種人才，當前十分匱乏。雖然it界人士后來逐漸認識到一定要有教育界人士參與網絡教育產業，但是由于上述復合型這一橋梁相當匱乏，導致了網絡與教育沒有在深層次上相互滲透和融合。其表現之一就是，網絡技術不知道究竟如何運用，才能滿足教育的需要；教育如何應用網絡技術，才能體現網絡技術的獨特作用。
三、校企合作是高等遠程教育的發展趨勢
發展現代網絡教育需要眾多資金的投入，不能等靠國家來提供全部資金，應以大學為主體，與公司，企業聯合辦學，國家支持，企業贊助，學員負擔，三方共籌資金。大學是智力資源的中心，有雄厚的技術支持，與公司企業聯合，不僅可以獲得資金資助，而且能從企業的實際需要開發出符合市場需求的教育軟件。隨著我國對國家教育科研網的投入的增長，國家教育科研主干線的帶寬逐步增加，隨著計算機技術的發展，各高校對發展遠程教育和校園網的投入也會增大，中國現代網絡教育將成為構造社會化終身學習重要組成部分，前景是廣闊和美好的．對此，應積極探索企業與學校合作的最佳運行式，利用企業的資金和技術，調動學校的教育資源，形成優勢互補；同時要引進和培育市場機制，以確保其進入良性循環。
商業化的公司往往能夠更準確的把握住現代遠程教育的發展需求,更貼近市場需要來做遠程教育教育產業。基于信息技術環境下的校企合作新教學模式的設計與運用，為學校和企業互惠互利互贏提供了理論和實踐依據。運用現代化的信息技術手段，將企業的先進技術與高職學院的教育教學緊密聯系起來，探究適合高職發展實際的高職人才培養的教學策略和方法，強化傳統教學模式與信息技術環境下的現代教育教學模式的有機融合，強化反饋環節,提高人才培養的質量,將更好地適應高職學生未來的就業需求。
校企合作既能發揮學校和企業的各自優勢，又能共同培養社會與市場需要的人才，是高校與企業（社會）雙贏的模式之一。加強學校與企業的合作，教學與生產的結合，校企雙方互相支持、互相滲透、雙向介入、優勢互補、資源互用、利益共享，是實現高校教育及企業管理現代化、促進生產力發展、加快企業自有人才的學歷教育，使教育與生產可持續發展的重要途徑。實踐證明，企業與高校進行校企合作并回報社會，這是一項具有重要意義的公益事業，是貫徹科教興國和人才強國戰略，促進和諧社會建設的有益實踐和重要舉措。
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一、《證券投資學》教學中存在的問題與挑戰
《證券投資學》課程的特殊性在于內容的綜合性和現實性。一般來說,《證券投資學》的授課對象是大學三年級的學生,他們是在完成高等、西方經濟學、貨幣銀行學、財務管理,以及財政、會計等課程的基礎上,綜合運用各種學科知識,進行《證券投資學》的學習,進而培養證券投資價值的分析、判斷和決策能力。這樣一個課程設計順序是符合邏輯要求的。而對非金融專業來說,由于證券投資學教學內容的特殊性,加上先導課程學習不足,可能會造成邏輯鏈條的缺失,導致學生理解知識難度加大。
(一)存在的問題第一,缺乏適用的教材。教材的質量對教學質量的提高、培養目標的實現有著關鍵意義。對教師而言,教材是授課的依據;對非金融專業學生而言,一本符合其專業知識結構,能看得懂、喜歡看、看得進去的《證券投資學》教材,既能拓寬視野,又能激發求知欲、提升學習興趣。當前,以《證券投資學》或《證券投資分析》等為名稱的教材琳瑯滿目,從部重點教材到一般高校自編教材,版本繁多。據統計,在亞馬遜網站上“大學教材教輔及參考書”中搜索,《證券投資學》有127種,在當當網的“財經類教材”中有204種。但是,這些教材幾乎都是國外投資理論的翻版,大多數重理論、輕實踐,重公式推導、輕案例探討,相互傳抄現象嚴重,而對我國證券市場快速發展中出現的新事物未能給予足夠重視。學生們使用這些教材學習后,仍然停留于對經典理論的理解層面,無法與我國證券市場日新月異的變化聯系起來,理論與實踐存在較嚴重的脫節現象。第二,課程設置不。《證券投資學》課程的綜合性、實踐性很強,這就要求教師能夠及時發現并迅速有效地把新內容整合到教學中去,同時又需要多門先修課程做支撐,如證券投資價值分析對數理統計知識的要求較高,需要綜合運用高等數學、概率論與數理統計、經濟學、金融學、財務管理等多學科的知識為之提供支持。但不同專業對這些先修課程的開設與要求各不相同,有的作為必修課,有的作為專業選修或任選課,有的甚至不安排開課。學生普遍缺乏數理基礎,數據處理技術薄弱,相關軟件應用能力不高,從而制約了學生靈活運用基本知識解決實際問題的能力。再有,投資課設置存在“多而全”的問題,內容重復嚴重,如《證券投資學》、《投資銀行學》與《投資學》部分內容重復,由于課時有限,課程多必然會導致每門課程課時量的減少。第三,實踐教學環節薄弱。《證券投資學》的實踐性和創新性決定了必須要選擇合適的教學方式。目前《證券投資學》課程教學大多以課堂教學為主,重理論、輕實踐,重知識、輕能力。一直沿用的“粉筆+黑板”的模式在教學中有很大局限,如在處理證券投資技術分析涉及的大量圖表時就很難操作,而目前大量采用的多媒體教學雖然部分解決了這一問題,但畫面包含的大量也加大了學生短時間內理解的困難。金融實驗室是重要的手段,但目前普遍重視不夠,專業教師缺失,課時受限,沒有納入專業教學體系,實驗操作、模擬交易多流于形式,學生聽課效率低。對非金融專業學生來說,特別需要證券投資的親身體驗和實地觀摩。第四,考核方式單一。目前,《證券投資學》課程考試方式以閉卷為主。閉卷考試很容易導致學生養成死記硬背、應付考試的習慣,學生只要能夠背出基本原理、經典理論即能夠通過考試,卻忽略了對知識的綜合應用。而綜合知識的運用和實踐能力的提高恰恰是《證券投資學》的教學目的所在。因此,閉卷考試的考核方式與教學目的存在本質上的沖突。
(二)面臨的挑戰目前,《證券投資學》課程主要面臨兩個方面的挑戰:第一,金融研究的微觀化趨勢。最近幾十年來,金融學在微觀層面上取得了長足進展,微觀金融學已經成為金融學的兩大分支之一,解決個人、企業、經濟組織在資源配置和價格發現過程中的不確定性和動態問題,和幾乎所有金融實踐工作緊密地聯系在一起,大量成果直接應用到市場第一線。隨著中國資本市場規范化進程的加快,直接融資帶動“微觀金融”滲透到了證券投資的方方面面,金融市場的運行效率越來越取決于微觀主體的行為。《證券投資學》在教學過程中還沒有體現出這種趨勢。第二,層出不窮的金融創新挑戰同樣緊迫。我國金融市場上的金融創新涉及金融制度創新、組織創新、金融市場創新、金融產品和服務創新、金融工具創新等方方面面,金融衍生產品不斷推陳出新,股指期貨、融資融券、各種含權的公司金融工具已經成為現實經濟的組成部分。《證券投資學》課程設置和教學還沒有充分體現這種趨勢和內容要求,公司金融、金融工程、行為金融學等沒有納入課程體系,或僅僅作前沿理論介紹,這就造成課程教學中理論與實踐相結合的現實困難。因此,《證券投資學》的教材和內容迫切需要更新,應適當增加微觀金融內容,加大衍生產品內容所占比重,從而使教學內容更貼近現實。
二、《證券投資學》教學改革的幾點建議
為適應非金融專業學生的實際情況和學習需要,達到學生對綜合性知識能貫通理解和提高應用能力的教學目標,需要對《證券投資學》的教學進行深入改革,至少應在如下三個方面首先進行改進:
(一)優化課程設置,選用恰當的教材課程設置是專業建設的核心,恰當的教材是實現教學目標的關鍵。第一,課程設置需要考慮每個專業的特點而有所側重。適當刪減一些不太重要的選修課,增加基礎課(如統計學、金融學)的課時量,適當增加對公司金融、金融組織學、資產定價、家庭理財等選修課程的開設,有條件的還需加強金融計量學方面的課程,如金融時間序列分析、隨機過程、金融工程學、行為金融學等,作為任選課程開設。在保證有足夠的時間對基礎性知識掌握的基礎上,加強對相關知識的深入了解,擴大學生的知識面和視野。第二,恰當教材的選擇,需要考慮三個方面:教材是否能夠反映行業發展的最新動態;是否體現本學科的國際前沿;是否與學生的興趣、專業知識背景、學習規律相一致。內容必須與學生培養目標一致,內容設計由淺入深,有利于學生的課外自學和創新能力的培養。因此,建議選用國外成熟的教科書,輔之以生動案例尤其是國內的案例分析教材,充實案例分析和實踐模擬課的內容,注重理論與實踐相合,使學生加深對理論知識的理解,真正提高靈活運用知識的能力。