文档介绍：分类号密级
U D C 学校代码 10689
硕士学位论文
基于贝叶斯分位数回归的行业估值分析
Industry Valuation Analysis Based on Bayesian quantile
regression
姓名：唐聆议
导师（职称）：王学鸿教授
申请学位类别：学术型硕士
专业：金融学
研究方向：证券投资
学院（中心、所）：经济研究院
论文完成时间：2021 年 3 月 15 日
万方数据
万方数据
摘要
摘要
本文采用贝叶斯自适应 Lasso 分位数回归模型对我国非银金融行业进行了
行业估值分析。研究范围包括了我国非银金融行业所有上市公司及其公布的实际
数据。研究目的旨在对传统行业分析理论及模型提出创新和改进，进而通过量化
分析方法得出影响非银金融行业估值的具体因素，最终给予不同类型的市场参与
者更加可靠和有效的政策建议。
本文在理论部分首先阐述了传统行业分析的理论基础，然后引入了行为金融
理论，进而指出了传统行业分析方法及模型的缺点和不足，据此提出了行为金融
理论对传统行业分析理论的创新改进方法及模型，然后对传统行业分析模型和创
新模型进行了模拟对比进一步证实了创新模型的有效性。
其次，本文通过对分位数回归模型、贝叶斯分位数回归模型和贝叶斯自适应
Lasso 分位数回归模型这三种模型进行了模拟比较，结果认为贝叶斯自适应
Lasso 分位数回归模型的可靠性和有效性更高，然后据此又通过对三个不同样本
量下的贝叶斯自适应 Lasso 分位数回归模型进行模拟比较，结果认为样本量越
大，贝叶斯自适应 Lasso 自适应分位数回归模型的有效性更强。
本文在实证部分采用贝叶斯自适应 Lasso 分位数回归模型对我国非银金融
行业 2016 年至 2019 年的所有日度数据进行了实证分析，结果认为行业市盈率、
市净率和市销率等 11 个重要变量对我国非银金融行业估值影响显著。
最后，将上述实证模型得出的 11 个重要变量归类为三种因素，即市场因素、
账面因素和情绪因素。进而针对不同的市场参与者进行行业估值分析提出了不同
的政策建议。
本文主要内容如下：
第一章为引言，其中概述了本文行业分析研究的背景、行业分析研究的意义、
现有文献综述、行业分析研究的内容、方法和本文的创新、不足等。
第二章详细介绍了行业分析理论和行为金融理论中的行为投资策略与管理
理论概述。
第三章是在上一章的理论基础上，剖析行业分析传统理论和模型中的优缺
点，进而对行业分析的传统方式进行改进，重新构建理论上可行性更高，拟合度
I
万方数据
摘要
更好的行业分析创新体系，进而进行传统模型和创新模型模拟测试，最后对传统
模型和创新模型进行了比较分析。
第四章是改进后的行业估值实证模型的说明，本章首先从理论上论述了
BYAQR 模型，然后对 BYAQR 模型的有效性和准确性进行了模拟测试，最后说明