陶瓷艺术品评价及风险评估模型概述(DOCX42页).doc

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如有你有帮助，请购买下载，谢谢！陶瓷艺术品评价及风险评估模型摘要现行的陶瓷艺术品的评价方法有很多，但都是没有系统的数学模型化，评价方法不是系统性的评价，如何通过陶瓷艺术品的理化性质及与传统投资品的关系建立评价体系是一个值得研究的问题。针对问题一，我们首先对表 1 给出的陶瓷艺术品价值的各定性影响因素进行定量化，进而以转换后的价格为指标，对定量化后的数据进行灰色关联度分析，得到陶瓷艺术品价值的主要影响因素有釉色、品种、尺寸以及拍卖年份，其对陶瓷艺术品价值的灰色关联度分别为、、、。接着运用一种基于关联变权 BP 神经网络模型对陶瓷艺术品的价格进行了预测，预测结果接近成交价格，比较精确的。是然后通过对表 2 和表 3 数据的处理分析对比，确定不同朝代和拍卖地点对陶瓷艺术品价值是有影响的，并得出年代越久远的陶瓷艺术品价值相对更高，以及拍卖地点在香港的陶瓷艺术品比在北京和广州的成交价格更高的结论。针对问题二，因为附件 2 所给数据中朝代因素只有一类，所以不考虑朝代对陶瓷艺术品价格的影响。我们以转换后的价格为指标对关联变权后的量化数据作相关性分析和灰色关联分析，得到釉色、品种、尺寸以及拍卖年份对陶瓷艺术品价格的相关系数分别为、1、，灰色关联度分别为、、结合两种分析结果可以知、、。道釉色、品种、尺寸以及拍卖年份对陶瓷艺术品价格影响程度都是比较大的，其中品种对陶瓷艺术品价格影响程度是最大的，尺寸其次，相对来说拍卖年份以及釉色对陶瓷艺术品价格的影响程度没有那么大。针对问题三，从收益和风险的角度考虑，相比较于传统投资，陶瓷艺术品投资风险低，收益具有较大吸引力，同时其与传统投资相关性较低，所以陶瓷艺术品投资可以作为风险分散化工具加入投资组合中。为探讨陶瓷艺术品在投资组合中的配置比例，可以以陶瓷艺术品价格预测模型为基础，运用 Mavkowitz 的均值 -方差模型，构建一个恰当的陶瓷艺术品投资和传统投资组成的资产组合来研究陶瓷艺术品在投资组合中的应用。关键词灰色关联分析；BP 神经网络；相关性分析；均值-方差模型；价格预测；如有你有帮助，请购买下载，谢谢！ 1.问题的提出艺术品投资被公认是继金融投资、房地产投资之后的世界第三大最重要的投资渠道，投资与收藏当代陶瓷艺术品的群体日渐扩大，除个人和艺术品投资机构以外，一些有实力的国营、民营企业也开始渐渐加入收藏队伍，而陶瓷艺术品的投资是艺术品投资的一个重要组成部分。而资本资产定价模型能将风险分为非系统风险和系统风险；非系统风险是一种特定公司或行业所特有的风险，它是可以通过资产多样化分散的风险；系统风险是指由那些影响整个市场的风险因素引起的,是资本市场本身所固有的风险,不可以通过分散化消除的风险。而现如今，陶瓷艺术品的拍卖价格却参差不齐，价格相差更是难于预料，如何进行分析陶瓷价格，就必须寻找一种陶瓷艺术品的资本资产定价模型来反映陶瓷本身的价值。因此，本文将研究下列问题：（1）建立模型讨论艺术品价值的主要影响因素和它的预测方法，不同朝代、对不同拍卖地点对艺术品价值是否有影响进行判定和分析；（2）建立数学模型分析釉色、朝代、品种，拍卖年份等主要影响陶瓷艺术价格的影响程度；（3）通过组合投资理论建立模型对陶瓷艺术投资进行分析； 2.问题的分析问题一的分析该问题要求分析陶瓷艺术品价值的主要影响因素以及预测方法，要考虑不还同朝代和拍卖地点对陶瓷艺术品价值的影响。为方便分析，应该先将定性因素定量化。由于不确定陶瓷艺术品价值与其影响因素的线性关系，可以选择用灰色关联分析法求灰色关联度来讨论陶瓷艺术品价值的主要影响因素。行处理后的数进据集内部结构复杂，采取 BP 神经网络模型来进行预测是比较好的选择。确定不同朝代和拍卖地点对陶瓷艺术品价值的影响则需要对表 2、表 3 的数据进行均值处理或者补全，再分析比较得出结论。问题二的分析问题要求求各主要影响因素对陶瓷艺术品价值的影响程度，可以使用的方法很多。我们考虑运用相关性分析以及灰色关联分析两种方法对的数据进行处理，分析比较求出的结果得出结论。如有你有帮助，请购买下载，谢谢！问题三的分析这是一个开放性问题，网上查找相关资料确定陶瓷艺术投资在组合投资中的应用背景，再根据组合投资理论运用 Mavkowitz 的均值-方差模型对陶瓷艺术品投资进行分析。综上所述，得到问题的总分析表如下：图 1 问题的总分析表 3.模型的假设 1. 假设陶瓷艺术品的高度、口径和长宽对陶瓷价格的影响是一样的； 2. 假设给定的数据真实合理，具有代表性； 3.符号说明符号 ᵆᵅᵅ ᵅᵅᵅ ᵆᵅᵅ ᵅᵄᵆ ᵆᵅᵅ ᵄᵅᵅ ᵆᵅᵅ 说明第 i 个数据的第 j 个因素对应的价格指标第 i 个数据的第 j 个因素所对应的价格最小值第 i 个数据的第 j 个因素所对应的价格最大值变权前第 i 个数据第 j 个因素的量化值变权前第 i 个数据第 j 个因素的量化值 5.模型的准备异常数据的处理对给定附件 1 中的表 1 和附件 2 进行综合整理分析，得到各艺术品对应的转换后价格，同时对这 318 组数据依次编号为 01~318。通过整理和分析，发现第 08 组、第 51 组、第 58 组、第 85 组、第 147 组和第 223 组一共 6 组数据缺失对应的转换后价格，下面根据不同情况分别进行不同处理：（1）其中，第 08 组数据的价格为 28000-35000 美元，由于 1990 年美元与

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