面对当前经济风险日益增加，资本市场波动依然明显的现实背景，面向“股票选择决策”这一重要研究问题，《稳健型股票价值投资研究：基于区间数据的序化建模与决策分析》在构建稳健型股票价值投资理论框架的基础上，以区间数据为数据分析的基本表示形式，构建区间序信息系统不确定性表示的熵度量体系，提出区间数据两级排序决策方法，进而建立稳健型股票价值投资决策模式。

第1章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 文献回顾与评述
1.3 研究视角与内容
1.4 理论与方法的探索


第2章 稳健型股票价值投资模式的构建
2.1 经典价值特征与股票市场业绩的相关性分析
2.2 会计信息的价值相关性分析
2.3 稳健型股票价值投资的理论框架
2.4 序化求解的三个核心科学问题
2.5 本章小结


第3章 区间数据的全序化建模
3.1 全序化建模的问题描述
3.2 区间序信息系统的知识表示
3.3 优势度排序决策
3.4 有向距离指数排序决策
3.5 区间数据两级排序决策
3.6 本章小结


第4章 区间数据排序决策中特征评价的熵方法
4.1 特征评价的问题描述
4.2 序信息互补熵
4.3 基于区间序互补互信息的属性重要性度量
4.4 考虑属性权重的区间数据两级排序决策
4.5 本章小结


第5章 区间数据分级决策中特征选择的熵方法
5.1 特征选择的问题描述
5.2 基于区间序互补条件熵的候选属性特征评估方法
5.3 区间序决策表的特征选择算法
5.4 基于算例的特征选择检验
5.5 本章小结


第6章 稳健型股票价值投资模式的实证研究
6.1 稳健型股票价值投资排序决策方法
6.2 公司经营业绩评价指标的选取
6.3 稳健型股票价值投资模式的实证检验
6.4 本章小结


第7章 结论及展望


参考文献

　　《稳健型股票价值投资研究：基于区间数据的序化建模与决策分析》：
　　研究认为，“价值型股票比成长型股票更具风险”这一观点仍然受到质疑，从卢、回报波动率等多种指标的证据来看，价值型股票并不比成长型股票具有更大的风险，因此所谓的“风险”仍然不足以解释价值型股票的超额收益，而更多的证据表明行为偏差仍是价值溢价效应的主要解释。当然，随着两种主张的持续争论，价值溢价效应的研究仍在不断的发展（Laraenand Munk，2012；Lischewski and Voronkova，2012）。
　　从价值溢价效应的争论来看，一方面，证据显示基于E/P等特征的价值溢价效应本身可能并不成立或呈现非稳定特征；另一方面，在风险补偿和行为偏差的争论中，研究均认为价值型股票为存在危机因素的公司。事实上，不管何种争论，都给我们带来了新的思考。若E／P等特征的价值溢价效应并不成立或具有不稳定性，那么投资者必然更期望寻求稳健的投资模式；若价值溢价效应存在，但价值型股票往往是存在危机因素的公司，那么投资者同样也会致力于探寻更为稳健的投资模式。因此，可以肯定，稳健型的股票价值投资模式具有重要的研究价值。
　　2.2 会计信息的价值相关性分析
　　如第1章中所述，本书认为具有“公司经营业绩与股票市场业绩一致趋优”特性的股票才更具备稳健型特征。换言之，在稳健型股票价值投资的多属性排序决策中，首先需获取公司经营业绩指标中与股票市场业绩具有关联关系的关键属性，然后基于公司经营业绩指标中的关键属性进行序化求解。可以看出。公司经营业绩指标与股票市场业绩具有关联关系是稳健型特征的前提。
　　事实上，对于企业而言，会计信息（资产负债表、利润表和现金流量表等）能够对公司的经营业绩状况进行比较全面的考量。因此，关于公司经营业绩指标与股票市场业绩关联关系的研究，也就成为公司会计信息与股票市场业绩关联关系的研究。
　　本质上来看，会计信息与股票市场业绩关联关系的研究即会计信息的价值相关性研究，换言之，所谓价值相关性是指会计信息对股票投资回报的解释能力。
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