基于熵权-TOPSIS的人工智能行业上市公司投资价值动态评价研究

发布时间：2022-01-04 09:19

　　随着人工智能技术的发展,人工智能行业在A股市场受到广泛关注。然而,当前关于投资价值评价的方法没有考虑评价指标不同阶段的动态变化,而且专门面向人工智能行业上市公司的评价方法也很少,因此,本文旨在提出针对人工智能行业上市公司的投资价值动态评价方法。本文提炼出人工智能行业上市公司的评价指标体系,采用熵权法确定指标权重;使用TOPSIS方法衡量指标之间的差异性和变化趋势,同时利用时间加权法得到动态评价值并排序;最后,选取我国A股2013～2018年人工智能概念股进行实证研究,研究结果表明,本文提出的投资价值的动态评价方法能更好地筛选出表现优异的人工智能公司,进而帮助投资者进行决策。 

【文章来源】：工业技术经济. 2020,39(12)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

投资价值动态评价流程

此外,将投资价值动态评价方法筛选出的优质标的与现实交易情况做对比。如表6所示,将投资价值动态评价结果排名前20的上市公司股票收盘价与上证指数相比可以发现,除了排名第14的天夏智慧和排名第15的富瀚微股票收盘价涨跌幅表现与投资价值排序结果有些出入外,其余公司的股价涨跌幅表现与排名较为一致,说明该投资价值动态评价方法能够在很大程度上挑选出涨幅明显超越大盘、跌幅较小且低于同行业其他公司、涨幅逐年增长并且良好趋势可长期持续的标的公司。这进一步表明,基于价值分析理论的投资价值动态评价方法筛选出的优质标的在很大程度上能够拟合市场表现,基本上符合资本市场上由于买卖双方力量博弈形成的真实交易局面,进一步验证了该模型筛选结果的可信度。表6 动态评价排名前20的上市公司的上证指数涨跌幅 证券简称 排名 截至2017年4月(%) 截至2019年4月(%) 截至2019年10月(%) 截至2020年1月(%) 德赛西威 1 69.812 24.516 37.227 10.486 北京君正 2 98.659 222.362 79.796 6.267 汇顶科技 3 165.421 164.640 30.162 37.896 紫光股份 4 -20.298 -3.830 19.655 25.040 兆易创新 5 36.355 157.574 73.742 26.713 浪潮信息 6 107.122 60.466 46.875 36.084 移为通信 7 -30.551 23.596 22.766 24.629 海康威视 8 2.272 -8.770 -9.102 -4.418 中昌数据 9 -44.057 -19.288 -3.189 31.819 苏州科达 10 -54.391 -45.542 1.049 12.147 光环新网 11 13.023 52.529 38.082 36.333 佳发教育 12 -39.594 -30.867 24.949 7.244 景嘉微 13 24.624 25.832 1.356 -1.092 天夏智慧 14 -66.115 -45.263 -15.458 -30.777 富瀚微 15 -28.2545 34.9934 6.1061 -6.4141 汇纳科技 16 -22.9623 -3.7326 0.6940 8.4044 深信服 17 439.9675 61.7210 52.3515 48.7167 均胜电子 18 -28.1758 -18.5044 12.6012 14.9146 方大集团 19 -57.8263 -29.7144 -6.8595 -4.8156 精测电子 20 -25.2532 -24.2125 11.4425 3.6755

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于级差最大化组合赋权TOPSIS灰关联投影法的区域碳效率动态评价[J]. 余鹏,马珩,周福礼.  运筹与管理. 2019(12)
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[3]混合信息下的动态双激励评价机制设计及应用[J]. 张发明,肖文星.  中国管理科学. 2017(12)
[4]基于全局信息的动态激励评价方法及激励策略[J]. 郭亚军,周莹,易平涛,李伟伟.  系统工程学报. 2017(02)
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[6]基于熵权法的关键链项目缓冲确定方法[J]. 张俊光,宋喜伟,杨双.  管理评论. 2017(01)
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博士论文
[1]创新型企业绩效评价研究[D]. 张林.武汉理工大学 2012

硕士论文
[1]人工智能类上市公司估值问题研究[D]. 陈常滢.广东外语外贸大学 2020
[2]智能汽车概念板块上市公司投资价值分析[D]. 朱子邈.北京外国语大学 2019
[3]基于灰色关联TOPSIS模型的土地利用系统健康动态评价[D]. 姜长军.山东农业大学 2019
[4]房地产行业上市公司投资价值分析[D]. 刘羽.对外经济贸易大学 2017
[5]模糊综合评判中属性权重确定方法及应用的研究[D]. 周琳琳.东北大学 2014



本文编号：3568084