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金融业风险控制方案在当今复杂多变的经济环境下，金融业面临着诸多风险。
有效的风险控制对于金融机构的稳健运营和可持续发展至关重要。
本文将探讨一套全面的金融业风险控制方案，涵盖信用风险、市场风险、操作风险等主要领域，并提出相应的控制措施和策略。
一、信用风险控制信用风险是金融业面临的最主要风险之一，指因借款人或交易对手未能履行合同义务而导致的损失风险。
1、客户信用评估建立完善的客户信用评估体系，综合考虑客户的财务状况、信用历史、行业前景等因素。
运用大数据分析和信用评分模型，对客户的信用风险进行量化评估，为信贷决策提供科学依据。
2、信贷审批流程设立严格的信贷审批流程，明确各级审批人员的职责和权限。
审批过程中，要充分审查借款人的还款能力、借款用途的合理性以及抵押物的价值等。
对于大额贷款，应进行集体审议和风险评估。
3、贷后管理加强贷后监控，定期对借款人的财务状况和经营情况进行跟踪分析。
及时发现潜在的信用风险，采取提前收贷、追加担保等措施加以防范。
建立风险预警机制，对出现风险信号的贷款进行重点关注和处理。
4、资产组合管理通过分散信贷资产的行业、地区和客户分布，降低信用风险的集中度。
合理配置不同风险等级的信贷资产，实现风险与收益的平衡。
二、市场风险控制市场风险主要包括利率风险、汇率风险、股票价格风险和商品价格风险等。
1、风险度量采用先进的风险度量模型，如 VaR（Value at Risk，风险价值）、敏感性分析等，准确计量市场风险的大小。
定期进行压力测试，评估极端市场情况下金融机构的风险承受能力。
2、投资组合管理根据风险偏好和投资目标，构建合理的投资组合。
通过资产配置、套期保值等手段，降低市场风险敞口。
对投资组合进行动态调整，以适应市场变化。
3、风险管理策略制定明确的风险管理策略，如设定风险限额、止损策略等。
加强对宏观经济形势和市场趋势的研究和预测，及时调整投资策略和风险控制措施。
三、操作风险控制操作风险是由于不完善的内部流程、人员失误、系统故障或外部事件而导致的损失风险。
金融风险管理的量化化方法金融风险管理是金融行业的一个基本的工作，而对于金融机构来说，风险控制是其生存和发展的基本前提。
现代金融市场的快速发展和金融创新所带来的各类新型风险给金融行业监管和风险管理带来了很大的挑战。
为了提高金融机构的风险管理能力，方法的科学性化，量化化已经成为一种普遍和必要的趋势。
量化化方法的基本理念量化化方法指通过概率统计方法和科学化财务方法对风险进行度量、评估、决策和监控，从而为金融机构提供决策依据、评价体系和监督体系。
量化风险管理强调数据的收集和分析，以数理模型为基础，通过数学公式和算法对风险进行量化计算，达到科学、严谨、客观的目的。
量化化方法在风险管理中的基本理念是：风险先定量化，首先确定风险的类型、性质、范围和成因，然后通过采集和整理数据，将风险定量化，进而对风险进行量化评估、决策和监控。
量化化方法的具体应用1.风险度量风险度量是量化化方法的核心，各种风险指标可以通过量化的形式对金融风险进行度量。
金融风险的度量主要包括：市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险等。
在风险度量中，最常见的方法是使用VaR（Value at Risk），它能够通过概率统计的方法，给出最大可能的损失幅度和发生概率。
2.风险评估风险评估是对风险度量结果的全面分析，包括风险的来源、性质、影响程度等方面，旨在确定风险的大小和影响程度，并给出应对风险的措施和建议。
风险评估可以通过分析VaR值和资本的关系，评估资本的充足性和金融机构的偿付能力。
3.风险决策风险决策是应对风险的核心部分，通过对风险度量和评估的结果进行分析和比较，制定出风险应对方案和措施。
在风险决策中，需要考虑到风险的特点和公司的业务，采取适当的避险策略和控制风险方法，以保障公司的安全性和稳定性。
4.监督体系监督体系是对各种风险度量、评估和决策的结果，进行全面检测和监督的体系。
监督体系主要包括内部监察、外部监察和制度建设，通过督查、审核等手段，保障风险管理操作的规范与有效。
金融市场中的量化交易与风险管理量化交易是指通过运用数学、统计学和计算机科学等工具，利用大量历史数据和模型来进行投资决策的一种交易策略。
它在金融市场中的应用越来越广泛，成为了投资者、机构和基金经理们追逐的热门领域。
量化交易不仅可以提高交易的执行效率，还可以降低人为因素对投资决策的干扰，从而最大限度地降低投资风险。
在金融市场中，风险管理是非常重要的一环。
量化交易中的风险管理主要包括仓位管理和风险控制两个方面。
首先，仓位管理是指根据投资者的风险承受能力和交易策略的特点，合理确定投资组合中各个资产的权重。
通过合理配置资金，可以降低投资组合的整体风险。
在量化交易中，投资者通常会根据历史数据和模型，计算出每个资产的预期回报率、波动率和相关性等指标，并通过数学方法来确定最优投资组合。
仓位管理的目标是使投资者在保持一定收益的同时，尽量避免过度集中在某个资产上，从而降低系统性风险。
其次，风险控制是指通过设置一系列的限制和止损机制，来限制交易的风险水平。
在量化交易中，常见的风险控制方法包括止损指令、风险限额和风险模型等。
止损指令是设置在交易触发价格下方的价格，当市场价格达到或低于该价格时自动触发卖出操作，从而避免进一步的亏损。
风险限额是设定在投资组合总市值、单个仓位市值或期望波动率上方的限制，超过限制时需要调整仓位或平仓。
风险模型是一种通过建立数学模型来测算投资组合风险水平的方法，可以帮助投资者更好地理解和估计风险，并及时采取调整措施。
除了仓位管理和风险控制，量化交易还有一些其他的风险管理工具和策略。
例如，动态对冲是一种通过同时建立多个相关性较高的头寸，从而抵消头寸之间的波动，降低风险的方法。
再如，配对交易是指建立正相关或负相关的两个头寸，通过买卖两个相关性较高的资产来实现收益。
这些工具和策略的目的都是为了降低投资风险，提高交易回报。
然而，在实际操作中，量化交易也存在着一些风险和挑战。
首先，历史数据和模型的不准确性可能导致交易策略的失效，从而产生亏损。
金融风险管理中的量化分析与控制策略一、引言金融市场中存在着各种风险，风险管理对于金融机构和投资者而言是至关重要的。
量化分析是一种有效的风险管理工具，它能够通过数学模型和统计方法对金融风险进行评估和控制。
本文将介绍金融风险管理中的量化分析方法和控制策略。
二、量化分析方法1. VAR模型VAR（Value-at-Risk）模型是一种最常用的量化风险管理方法。
它通过计算某个资产或者投资组合未来一定时间内可能的最大亏损额来评估风险。
VAR模型是一种基于历史数据的统计模型，它假设市场情况在未来一段时间内仍将与过去相似，根据历史的波动性和相关性对未来风险进行测算。
2. Monte Carlo 模拟Monte Carlo 模拟是一种模拟方法，它对金融资产的未来价值进行随机模拟。
模拟方法的基本思想是根据历史的数据，生成大量的随机数，每个随机数都可以看作是未来的一种可能性，通过模拟得到不同的投资组合和交易策略对于风险的影响。
3. Copula 模型Copula 模型是一种对多维变量的分布特征进行建模的统计方法。
在金融领域，Copula 模型常用于评估多种金融资产之间的相关性，并进而对组合的风险进行测算。
Copula 模型的优点在于它能够同时对不同的变量之间的相关性进行建模，并且对于不同分布的变量组合也有较好的适应性。
三、控制策略1. 多元化多元化是降低投资组合风险的重要策略。
通过投资不同类型、不同行业、不同地域的资产，可以降低整个投资组合的风险。
同时，要注意不同资产间的相关性，选择相关性较低的资产进行配置，同时要控制各资产的权重，确保整个投资组合的分散度。
2. 风险对冲风险对冲是指通过一些特别的策略，来降低投资组合在某些情况下的风险。
例如，股票期货可以用于资产组合的保险策略，以及利用期权等派生工具来降低部分风险。
风险对冲可以有效地降低投资组合的波动性。
3. 风险度量监控对于量化风险管理，监控是至关重要的一环。
市场情况及经济形势及时地反映在投资组合的风险度量中，对于投资者，只有监控风险的大小及变化趋势才能及时调整策略，保证投资组合的安全性和收益率。
金融风险控制中的量化分析模型随着金融市场的不断发展和变化，在风险控制方面，传统的试错和经验法则已经不能满足现代金融市场所需的有效风险控制。
此时，量化风险控制模型就应运而生。
量化风险控制模型是现代金融市场上风险控制的主流方法之一，它以数学和计算机模拟为基础，为银行、投资管理公司、保险公司等机构提供了重要的风险控制工具，可以更好地帮助市场参与者有效降低风险。
一、量化风险控制模型的类型在量化风险控制模型中，主要分为市场风险、信用风险和操作风险三种类型。
市场风险是指受到市场变化带来的影响，以及资产价格变动、利率、汇率等因素的变化，而导致的风险。
信用风险是指由借款人无法按时还款或违约等情况引起的风险，这种风险不仅会对银行贷款造成损失，还会对整个金融市场造成负面影响。
操作风险则是指由银行或金融机构的内部操作失误或欺诈造成的损失。
二、量化风险控制模型的运用在市场风险的控制中，VAR（VaR）模型是一个常用的指标。
VAR是一种用于度量金融市场风险的方法，是一条标准化的风险收益曲线图，它可以在不同时间段内预测一项资产的风险价值。
VAR的计算包括两个部分，第一个部分是确定风险的概率分布，第二个部分是计算最大预期损失。
在信用风险的控制方面，违约概率模型和违约损失模型是常用的方法。
违约概率模型可以用来评估违约的概率，而违约损失模型可以用来评估违约的损失。
这两种模型通常是相互关联的，它们的主要目的是给金融机构提供对资产质量进行量化的评估方法，从而帮助机构有效控制信用风险。
在操作风险的控制中，事件树模型和Monte Carlo模拟模型是两种常用的方法。
事件树模型主要用于评估风险事件的发生概率和损失程度，而Monte Carlo模拟模型可以预测各种不确定因素下的风险，它的主要目的是帮助银行或金融机构定量评估操作风险。
三、量化风险控制模型的优势相对于传统的方法，量化风险控制模型具有以下优点：1. 它可以定量衡量风险，这在传统的风险控制方法中是难以实现的。
金融风险管理中的量化方法与实践金融风险管理是金融机构面临的重要挑战之一。
在当前社会和经济环境的背景下，金融机构正面临着快速变化的市场和客户需求。
因此，有效的风险管理是金融机构成功的关键因素之一。
本文将重点探讨金融风险管理中的量化方法和实践，分为以下几个方面展开：一、金融风险分类在探讨金融风险管理的量化方法和实践之前，我们需要了解金融风险的分类。
金融风险通常可以分为市场风险、信用风险、利率风险和流动性风险等四大类风险。
其中，市场风险是指持有某种金融工具时面临的金融市场波动风险。
信用风险指因为借款人或对手方未能履行支付义务而导致损失的风险。
利率风险则是指由于利率变动导致的资产和负债的价值变化风险。
而流动性风险是指在正常市场条件下，当金融机构需要资金进行债务偿还或满足其他流动性需求时，无法及时获得足够的资金而导致的风险。
了解以上金融风险分类，就可以更加全面地探讨风险管理方法和实践。
二、量化方法量化方法是指对金融风险进行定量总结的方法。
量化方法通常是将风险转换为数学模型，以实现准确和可重复的度量。
常用的量化方法包括价值-at-风险、蒙特卡洛模拟等。
1. 价值-at-风险（VaR）价值-at-风险是一种度量风险的常用方法。
它是指，在特定置信水平下，一个金融机构在一定时间内可能面临的最大损失。
VaR可以把市场风险、信用风险等风险进行定量测量，从而更好地管理风险。
VaR方法可以采用历史模拟法、蒙特卡洛模拟法等进行估计。
历史模拟法是将历史数据作为未来风险的参考，进行计算。
而蒙特卡洛模拟法是通过随机模拟市场变动来估计VaR。
2. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种重要的金融风险管理方法。
该方法通过随机模拟市场变动，得出一个概率分布，从而预估金融产品可能的损失情况。
这种方法可以应用于各种金融产品，如股票、期货、期权等。
蒙特卡洛模拟可以考虑多种情况下的风险，得出复杂的风险情况。
3. 历史数据分析历史数据分析是一种简单的风险管理方法。
如何利用量化方法进行金融风险管理金融风险管理是金融行业中至关重要的一环，不管是投资机构还是企业，都需要进行有效的风险管理来保护自身利益。
而量化方法在金融风险管理中发挥着重要的作用。
本文将探讨如何利用量化方法进行金融风险管理，以提高决策的准确性和风险控制的效果。
一、量化方法概述量化方法是指通过数学、统计学等科学方法对金融市场进行建模和分析的过程。
它通过收集和整理大量的市场数据，运用数学统计模型和计算机技术，从中发现市场的规律和行为模式，进而辅助决策、评估风险和制定风险控制策略。
常用的量化方法包括风险度量模型、正态分布、蒙特卡洛模拟等。
二、量化方法在金融风险管理中的应用1. 风险度量模型风险度量模型是量化风险管理的基础和核心，它通过对投资组合或资产的风险进行量化，评估其在未来可能发生的损失。
常用的风险度量模型包括VaR（Value at Risk）、CVaR（Conditional Value at Risk）等。
通过计算VaR和CVaR，投资者可以对不同的风险水平进行评估，并制定相应的风险控制策略。
2. 正态分布正态分布是统计学中常用的一种概率分布模型，也被广泛应用于金融风险管理中。
通过假设金融市场的收益符合正态分布，我们可以利用正态分布模型对风险进行量化和预测。
例如，可以通过计算收益的均值和标准差来评估市场的风险水平，并据此制定相应的投资策略。
3. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种常用的随机模拟方法，通过生成大量的随机数来模拟金融市场的变动和风险。
通过蒙特卡洛模拟，我们可以对投资组合或资产在不同市场情景下的可能表现进行模拟和分析，从而辅助决策、评估风险和制定风险控制策略。
蒙特卡洛模拟在风险管理中的应用广泛，例如在投资组合优化、风险价值计算等方面都能发挥重要作用。
三、量化方法的优势与挑战1. 优势量化方法的最大优势在于可以对金融市场进行客观、科学的分析和预测。
它通过收集和整理大量的数据，运用数学统计模型进行分析，降低了主观判断的影响，提高了决策的准确性和风险控制的效果。
量化交易在金融市场中的应用与风险控制分析引言：随着科技的不断进步，金融市场也在不断变化和发展。
在金融市场中，量化交易是一种利用数理统计、数值计算和计算机技术，通过建立数学模型和算法来进行投资决策和交易的方法。
量化交易在金融市场中的应用与风险控制成为金融领域的热点话题。
本文将对量化交易的应用和风险控制进行深入分析与讨论。
一、量化交易的应用1. 市场分析与预测量化交易在金融市场中的应用主要体现在市场分析与预测方面。
通过量化分析，投资者可以对金融市场的行情进行深入研究和分析，发现市场的规律性和趋势，从而进行买卖决策。
量化模型可以通过大量的历史数据和实时数据来建立模型，通过算法进行快速的分析和预测，帮助投资者做出更加准确的交易决策。
2. 自动化交易量化交易的另一个应用领域是自动化交易。
通过将量化模型和算法嵌入交易系统中，投资者可以实现交易的自动化执行。
这种自动化交易可以帮助投资者减少人为错误和情绪因素的干扰，提高交易的效率和执行力。
3. 高频交易高频交易是量化交易的一个重要应用领域。
通过利用快速的计算机算法和高速网络，高频交易可以在极短的时间内进行大量的买卖交易，从而获取微小的利润。
高频交易在金融市场中扮演重要的角色，带来了巨额的交易量和流动性，同时也提高了市场的波动性和风险。
二、量化交易的风险控制1. 模型风险量化交易中的一个重要风险是模型风险。
量化模型是基于历史数据和假设的建模过程，对于未来的市场行情和事件预测存在一定的局限性。
如果模型设计有误或者市场出现了异常情况，交易策略可能无法有效执行，导致投资亏损。
2. 技术风险量化交易离不开计算机和网络技术的支持，因此技术风险是不可避免的。
技术故障、网络中断、黑客攻击等问题可能导致交易系统的中断或者数据泄露，进而造成投资者的损失。
3. 市场风险量化交易虽然可以通过模型和算法来对市场进行预测和分析，但市场风险是无法完全消除的。
市场风险包括市场价格波动、政策变动、经济环境变化等因素，这些因素可能会导致交易策略失败或者出现意外损失。
金融行业中的金融风险评估与控制金融行业是现代经济发展中不可或缺的一部分，然而，随之而来的风险也是无处不在。
为了保障金融系统的稳定运行和投资者的利益，金融风险评估与控制显得尤为重要。
本文将介绍金融行业中的金融风险评估与控制，包括其基本概念、评估方法和控制措施。
一、金融风险评估的基本概念金融风险评估是指对金融活动中可能面临的各种风险进行识别、测量和评估的过程。
金融风险包括市场风险、信用风险、操作风险等。
通过评估风险，金融机构可以更好地了解其风险暴露程度，为制定风险管理策略提供依据。
二、金融风险评估的方法1. 定量评估方法定量评估方法是基于数学模型和数据分析，对金融风险进行量化测算。
常用的定量评估方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法、风险价值法等。
历史模拟法通过分析历史数据，模拟金融资产的未来波动情况，从而评估风险水平。
蒙特卡洛模拟法则是通过生成随机数，对金融资产未来价值的可能情况进行模拟，得出不同情景下的风险水平。
风险价值法则是基于统计学原理，计算出在一定置信水平下的最大可能损失。
2. 定性评估方法定性评估方法则是通过专家判断和经验总结，对金融风险进行主观分析。
定性评估方法包括专家访谈法、头寸分析法和敏感性分析法等。
专家访谈法是通过邀请专业人士开展访谈，收集他们的意见和看法，并结合其专业背景，对风险进行评估。
头寸分析法则是根据金融机构持有的头寸，分析不同市场变动对其盈亏的影响，以此评估风险。
敏感性分析法是分析不同变量对金融机构风险敏感程度的影响，以此判断风险暴露水平。
三、金融风险控制的措施金融风险控制是指根据金融风险评估结果，采取相应措施降低和控制风险。
常见的金融风险控制措施包括多元化投资、设立风险管理机构和制定风险管理政策等。
1. 多元化投资多元化投资是通过分散投资组合，将资金投入到不同的金融市场、行业和资产类型中，从而降低单一风险对整体投资组合的影响。
多元化投资可以通过购买不同种类的金融资产，如股票、债券、期货等，以及在不同地域和行业进行投资来实现。
金融投资中的量化分析和风险控制随着金融市场的不断发展，投资方式也在不断地改变。
量化分析和风险控制成为了金融投资中的重要手段。
量化投资是指利用数学、统计学和计算机科学等工具，通过大量数据的分析和计算，预测市场的走向和投资风险，从而制定投资策略、优化投资组合并实现盈利的投资方式。
风险控制则是针对各类投资行为可能出现的亏损风险，采取有效的控制措施，保证投资收益的稳定性和可持续性。
在实践中，量化分析主要是通过建立数学模型，对市场数据进行解析和分析。
通过大规模而系统的分析，可以及时获取市场的动态信息，从而准确预测市场的走势。
而风险控制则主要是通过制定合理的投资策略、控制投资风险水平和建立科学的风险管理制度，来控制投资风险。
量化分析在金融投资中的应用十分广泛。
通过分析数据，可以更加准确地把握市场，发现投资机会，制定科学合理的投资策略。
同时，量化分析还可以为投资者提供决策支持，帮助其更好地把握市场情况，提高投资成功率。
比如，在股票投资中，通过量化分析，可以制定投资策略，选择最优的投资策略和股票组合，提高投资回报率。
然而，即使利用量化分析来进行金融投资，市场风险依然难以避免。
因此，风险控制也是十分必要的。
风险的控制主要包括四个方面：一是避免太高的杠杆比例；二是分散风险，选择多样化的投资品种和行业；三是适当设置止损和止盈点，控制投资风险；四是建立相应的风险管理制度，规范市场行为。
在实际操作中，量化分析和风险控制相结合，不但可以提高投资成功率，还可以有效控制市场波动和风险。
量化分析和风险控制相互促进，可以提高投资人对市场的认识，增强市场风险控制能力。
同时，量化分析也可以帮助投资者树立科学、理性的投资观念，提升投资策略的有效性。
在进行量化投资时，还需注意一些问题。
首先，量化分析只是一种辅助投资决策的手段，仍需要投资者凭借丰富的经验和深刻的市场认识来制定投资策略。
其次，量化分析需要大量数据的支持，针对不同市场和不同产品的数据，还需要针对性的分析和建模。
金融风险量化与控制课程论文（报告、案例分析）院系研究生部专业金融学学生姓名肖瑶林子钦颜斌斌柳晓丹任课教师孟繁军2015年1月3日基于风险调整的PEG指标选股有效性研究摘要：自本文通过结合PEG理论模型与CAPM模型得到基于风险调整的PEG 指标，并选取2006年年初至2011年年底上市公司中PEG值大于零的股票为研究对象对该指标的选股有效性进行了实证研究。
在运用CAPM模型时，本文对模型中的风险系数值进行了趋势分析，结果得出样本中大多数股票的系数服从均值回归或具有稳定性。
因此即使值不是固定不变的，投资者对该值的预测亦具有可行性，继而可以对PEG指标进行风险调整。
研究结果表明，PEG值小的投资组合的收益率比PEG值大的投资组合收益率高；风险调整的PEG指标在三年期投资中具有显著的有效性，但在一年期投资中并不总是有效的。
对于该指标在长期投资中有效，而在短期投资中失效本文认为主要是中国股票市场中股票的短期收益波动性较大因而无法反映其真实的内在价值所造成的。
本文首次将PEG指标根据PEG 理论模型转化成收益率后进行风险调整。
在运用rPEGR指标选择股票时，理论上当rPEGR＞rF时，该股票被低估因此具有投资价值；当rPEGR＜rf时，该股票被高估因而不具备投资价值。
关键字：风险调整的PEG指标rPEGR有效性β值一、前言（一）研究背景及意义在流行市盈率PE作为选股指标时，投资者通常认为具有高市盈率的股票其价格可能被高估而具有较高的风险因此不宜被选做投资对象，反之亦然。
然而，伴随着第三次工业革命中与互联网相关的高科技公司的飞速发展，市盈率PE对于股票估值的有效性已经逐渐减弱，现实中有效投资组合包含高市盈率股票的现象非常普遍。
因为一个具有高市盈率的股票，如果该股票同时具有很高的成长性，那么其价格有可能并没有被高估从而具有较大的投资价值；相反一个具有较低市盈率的股票，如果其没有任何成长性，则该股票并不是和其PE值表现的一样具备很大的投资价值。
在这种情形下，市盈率增长率PEG指标被推上了选股的舞台，并逐渐被投资者认可和衷爱。
最初PEG指标用于选股的投资者是华尔街“历史上最传奇的基金经理”Peter Lynch。
2000年，他在其著作《One Upon Wall Street》中讲市盈率时提到了一个精炼有效的投资原则：任何一家公司股票如果定价合理的话，市盈率就会与收益增长率相等。
比如一家公司股票的市盈率为20倍，那么其合理的收益率应该为20%。
如果该公司的收益率为30%，即高于20%，则该股票可能被低估；反之则被高估。
并且，他提到如果一只股票的市盈率只有收益率的一半，则该股票获利的可能性将非常大；而如果其市盈率是收益率的两倍，则该股票亏损的可能性就非常大。
虽然Peter Lynch将PEG指标运用到了实际选股的操作之中，但是他却没有对该指标的理论支撑进行探究。
真正在理论上对PEG进行推导论证研究的学者是Peter D.Easton。
2004年，Peter D.Easton推导出PEG指标的研究模型，并得出PEG等于预期回报率平方的倒数的结论。
对于PEG指标在选取股票中的有效性，国内外有一部分学者进行了一定的研究。
但是，目前对于PEG指标的运用主要有两大误区。
第一，部分学者将PEG=1/r^2等式右边的股票预期收益率r 值当做无风险收益率来处理，因此得到了该等式右边对于同时期每只股票而言为固定值的结论，因此得出了PEG值越小，则对应的股票越具有投资价值的结论。
第二，部分学者虽然将r视为预期收益率，并得出了PEG值越小股票的预期收益率越大的结论，但这部分研究没有考虑风险因素对股票收益率的影响，便片面的得出PEG值越小的股票具备较高投资价值的结论。
然而，由们仅仅可以得出PEG 值越小，股票的预期收益率越大的结论，该股票是否越具有投资价值还不得而知。
因为对于不同的股票而言，由PEG值等于理论预期收益率平方的倒数的结论可知，PEG值随着股票的预期收益率的不同而变化；而根据CAPM模型可知，一只股票的收益率会受其风险大小的影响，因此PEG值并不能作为判别一只股票是否具有投资价值的指标，我们必须消除风险因素对该指标的影响。
为了消除PEG指标由风险差异引起的个股可变性，本文根据CAPM模型求得股票的风险系数贝塔值，然后对由PEG指标求得的预期收益率进行风险调整得到本文所需的选股指标，并对该指标的有效性进行实证检验。
在实际运用中，经过风险调整的PEG指标较未经调整的PEG指标而言将更具比较意义，因此对于投资者选择股票更有参考价值和依据。
（二）文献综述Peter D. Easton（2004）对PEG的理论模型进行了详细的推导并在一定的假设前提下得出 PEG值等于预期回报率平法的倒数的结论。
然后作者分别根据PEG 指标和PE指标对所选股票进行分组，并在每组数据中分别用两个指标对投资收益率做回归分析。
通过实证研究，作者得出PE指标与投资收益率的相关系数为-0.48，而PEG指标与投资组合收益率的相关系数为-0.9。
因此，我们可以得出 PEG指标比PE指标在选择股票方面更具有效性的结论。
Javier Estrada（2005）为了比较低PE指标投资组合与低PEG比率投资策略以及低PERG比率投资策略的收益表现选择了100家美国公司从1975年1月至2002年9月的股票数据。
PEGR 为风险调整过的PEG值，即PEG值乘于风险系数。
其研究分别对10年和5年的投资期限组合收益进行分析，结果发现PERG指标比PE和PEG指标在选择股票时表现更好，且PE指标比PEG指标选股表现更好。
我小组认为该研究的不足之处在于其数据样本不够大，其结论需要一个更大的样本和更长的时间来验证。
Sun.Z(2001)在其研究中发现自1983年7月至2000年7月样本的PEG指标与股票回报是负相关的，但是该负相关关系很大程度上是由前半段时间的数据形成的。
同时，他还发现股票组合PEG值与其收益呈驼峰形关系，即低PEG值和高PEG值的投资组合收益比具有中等PEG值的投资组合的收益要低。
其结果是对低PEG投资组合策略的一个否定。
樊越（2010）运用 Peter D.Easton 所推导的PEG模型中股票预期收益率的计算方法，选取上证交易所上市的股票中除去股票收益为负值或零的个股后剩余的个股作为其研究对象。
作者根据研究对象2009年12月31日的股价、总股本、2010年、2011年和2010年三年的预期每股分红等财务数据计算出所有对象的PEG值，然后按照PEG值对570支股票进行排序分组，分别计算每支股票基于PE 估计的期望收益率和基于PEG估计的期望收益率，并取每组样本中两组数据的中位数。
通过与根据未来两期盈利预测数据和当期股票价格做回归求出的股票的理论期望收益率相比较，作者得到根据PEG估计的预期收益率较根据PE估计的预期收益率更接近回归所得的期望收益率。
因此，作者得出了与Peter D.Easton 类似的结论，即PEG是优于PE的选股指标。
叶焕青（2008）通过将2000年至2007年我国A股市场股票按照PEG值大小分成5组进行投资收益的比较得出，PEG值小的组合比 PEG值大的组合收益率高。
同时，作者还用资本资产定价模型得到每个组合的贝塔系数和超额收益率。
研究结果显示PEG值的大小与贝塔系数没有呈现相关性变化；PEG值小的组合其超额收益率要高于PEG值大的组合。
鲍庆、徐旸和刘剑锋（2012）在其研究中指出PEG指标较PE指标虽然充分考虑了企业的成长性，但是该指标由可能对高风险企业的过度投机提供合理的借口。
因此，在传统的PEG模型基础上考虑了企业的风险性，提出了风险调整PEG 模型，即PEGX模型。
该指标等于PEG指标乘一个类似贝塔值的风险系数X。
马娜、高松(2011)通过选取2003年至2008年香港证券交易所的238家上市公司的数据对其市盈率与股票收益率之间的关系进行了研究。
经过分组统计研究，作者得出市盈率与股票收益率之间呈正相关性的结论，与市盈率与股票绩效之间呈反比例关系这一普遍观点背道而驰。
同时作者还研究了市盈率与股票超额收益率之间的关系，结果仍然发现市盈率越高，其超额收益也越高。
作者的这一研究结论也从侧面说明，投资者将市盈率作为选股指标这一行为具有不准确性。
二、股票估值方法（一）股票估值方法的发展及运用股票价值投资由格雷厄姆和多德在1934年提出，他们认为股票的价值取决于该公司未来的盈利。
在此之前，人们对于股票操作更多是投机行为而非投资。
价值投资理论通过比较股票的价值与实际价格来判断该股票被高估还是被低估，从而确定股票是否具有投资价值。
股票估值作为股票价值投资理论的核心在西方成熟的证券市场已形成了较为严密的体系。
到目前为止，股票估值方法主要分为两大类，第一类为绝对估值法，第二类为相对估值法。
绝对估值法主要包括贴现法、CAPM模型、经济增加值估值法（EVA）等，目前运用较多的是贴现法。
贴现法最初的原型为约翰·B·威廉姆斯的股利贴现模型（DDM），该模型认为股票的本质在于对未来企业产生的所有收益的要求权，因此未来所有期的股利现值即为该股票的内在价值，下面等式（2-1）即为贴现模型的表达式。
市盈率即为每股市值与每股收益的比值，由于股票的价格和每股收益是不断变化的，所以与绝对定价法相比市盈率具有不稳定的特点。
市盈率代表了投资者为每单位的收益所愿意支付的价格，因此该指标在一定程度上表现了投资者对于相应股票盈利的预期。
市盈率越高，则投资者为每单位收益支付的价格越高，说明投资者对该股票未来的盈利状况越有信心，然而市盈率过高时对应股票的价格下跌的风险会较大。
市净率即为市值与账面价值的比率，市销率为每股市值与每股销售收入的比率，市净率与市销率的计算以及用法与市盈率相似。
一般情况下，绝对估值法比较适用于具有稳定股利分红或者具有稳定现金流的成熟企业，对于具有高成长性的行业估值运用相对估值法较多。
股票估值方法使用的多样性能够体现一个证券市场的成熟程度。
据统计，西方成熟市场上投资分析师所用的估值方法中相对估值法与绝对估值法各占50%左右；而在中国的证券市场上，相对估值法使用的比重占90%左右，其中主要运用的相对估值比率为市盈率PE指标。
（二）各种估值方法的利弊股利贴现模型的优势在于其模型简单直接，易于解释，投资者根据未来股利现值得到的股票内在价值具有长期稳定性和相对确定性。
与相对估值比率相比较该模型的最大优势在于其计算结果具有明确的比较对象，投资者可以直接将根据股利贴现模型得到的内在价值与该股票自身的股票价格进行比较得出该股票是否具有投资价值的结论。
股利贴现模型的缺陷主要有两点。
第一，公司的股利政策受管理者主观人为因素和企业发展策略的影响较大，一般情况下，具有股利支付能力但同时具有高成长性的企业更倾向于留存现金而非发放股利，虽然这类企业和没有分红实力而不能分红的企业从表面看都不具有股利现金流，但是其内在价值却具有显著的差异。
