【摘 要】
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随着人工智能战略地位的不断提升,人工智能概念股在A股市场受到广泛关注,投资热度增强。但是,投资者在面对投资标的选择时存在困惑,难以基于现实做出合理决策。因此,设计投资价值评价模型帮助投资者进行决策具有实际意义。另外,目前对于投资价值的研究并没有明确被选行业的投资意义,本研究基于效率视角对行业本质进行深入分析;当前评价内容集中在静态数据,并且指标与评价结果交互性不足,评价精度有待提高,本研究基于动态
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随着人工智能战略地位的不断提升,人工智能概念股在A股市场受到广泛关注,投资热度增强。但是,投资者在面对投资标的选择时存在困惑,难以基于现实做出合理决策。因此,设计投资价值评价模型帮助投资者进行决策具有实际意义。另外,目前对于投资价值的研究并没有明确被选行业的投资意义,本研究基于效率视角对行业本质进行深入分析;当前评价内容集中在静态数据,并且指标与评价结果交互性不足,评价精度有待提高,本研究基于动态视角和指标多方信息对投资价值进行考量,这具有理论意义。本研究提出了人工智能行业和上市公司投资价值动态评价模型。主要包括两个部分,第一,探究行业发展明确行业投资意义。结合DEA方法测度行业效率,采用Malmquist指数法效率比较分析行业效率,通过Tobit模型确定效率影响机制;第二,确定上市公司动态投资价值相对大小。通过文献研究确定指标体系,结合熵权法确定权重,采用TOPSIS方法确定指标差异性,改进TOPSIS方法确定指标变化趋势,基于指标差异性和变化趋势,结合时间加权法得到动态评价值。选取我国A股2013-2018年人工智能概念股进行实证研究,得到以下结论:⑴人工智能行业因素良好,具有投资意义;⑵动态投资价值评价模型有助于筛选出投资价值优异的公司。
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