陶瓷藝術(shù)品評(píng)價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型概述

1、42/42瓷藝術(shù)品評(píng)價(jià)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型摘要 現(xiàn)行的瓷藝術(shù)品的評(píng)價(jià)方法有很多，但都是沒(méi)有系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型化，評(píng)價(jià)方法不是系統(tǒng)性的評(píng)價(jià)，如何通過(guò)瓷藝術(shù)品的理化性質(zhì)與與傳統(tǒng)投資品的關(guān)系建立評(píng)價(jià)體系是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。針對(duì)問(wèn)題一，我們首先對(duì)表1給出的瓷藝術(shù)品價(jià)值的各定性影響因素進(jìn)行定量化，進(jìn)而以轉(zhuǎn)換后的價(jià)格為指標(biāo)，對(duì)定量化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，得到瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素有釉色、品種、尺寸以與拍賣年份，其對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值的灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.7555、0.9471、0.7032、0.7106。接著運(yùn)用一種基于關(guān)聯(lián)變權(quán)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)瓷藝術(shù)品的價(jià)格進(jìn)行了預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果接近成交價(jià)格，是比較精確的。然

2、后通過(guò)對(duì)表2和表3數(shù)據(jù)的處理分析對(duì)比，確定不同朝代和拍賣地點(diǎn)對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值是有影響的，并得出年代越久遠(yuǎn)的瓷藝術(shù)品價(jià)值相對(duì)更高，以與拍賣地點(diǎn)在的瓷藝術(shù)品比在和的成交價(jià)格更高的結(jié)論。針對(duì)問(wèn)題二，因?yàn)楦郊?所給數(shù)據(jù)中朝代因素只有一類，所以不考慮朝代對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格的影響。我們以轉(zhuǎn)換后的價(jià)格為指標(biāo)對(duì)關(guān)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)作相關(guān)性分析和灰色關(guān)聯(lián)分析，得到釉色、品種、尺寸以與拍賣年份對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格的相關(guān)系數(shù)分別為0.98、1、0.999、0.999，灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.5119、0.9996、0.8354、0.6224。結(jié)合兩種分析結(jié)果可以知道釉色、品種、尺寸以與拍賣年份對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格影響程度都是比較大的，其

3、中品種對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格影響程度是最大的，尺寸其次，相對(duì)來(lái)說(shuō)拍賣年份以與釉色對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格的影響程度沒(méi)有那么大。針對(duì)問(wèn)題三，從收益和風(fēng)險(xiǎn)的角度考慮，相比較于傳統(tǒng)投資，瓷藝術(shù)品投資風(fēng)險(xiǎn)低，收益具有較大吸引力，同時(shí)其與傳統(tǒng)投資相關(guān)性較低，所以瓷藝術(shù)品投資可以作為風(fēng)險(xiǎn)分散化工具加入投資組合中。為探討瓷藝術(shù)品在投資組合中的配置比例，可以以瓷藝術(shù)品價(jià)格預(yù)測(cè)模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用Mavkowitz的均值-方差模型，構(gòu)建一個(gè)恰當(dāng)?shù)拇伤囆g(shù)品投資和傳統(tǒng)投資組成的資產(chǎn)組合來(lái)研究瓷藝術(shù)品在投資組合中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞灰色關(guān)聯(lián)分析；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；相關(guān)性分析；均值-方差模型；價(jià)格預(yù)測(cè)；1.問(wèn)題的提出藝術(shù)品投資被公認(rèn)是繼金融投資、房地

4、產(chǎn)投資之后的世界第三大最重要的投資渠道，投資與收藏當(dāng)代瓷藝術(shù)品的群體日漸擴(kuò)大，除個(gè)人和藝術(shù)品投資機(jī)構(gòu)以外，一些有實(shí)力的國(guó)營(yíng)、民營(yíng)企業(yè)也開始漸漸加入收藏隊(duì)伍，而瓷藝術(shù)品的投資是藝術(shù)品投資的一個(gè)重要組成部分。而資本資產(chǎn)定價(jià)模型能將風(fēng)險(xiǎn)分為非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)；非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是一種特定公司或行業(yè)所特有的風(fēng)險(xiǎn)，它是可以通過(guò)資產(chǎn)多樣化分散的風(fēng)險(xiǎn)；系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是指由那些影響整個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)因素引起的,是資本市場(chǎng)本身所固有的風(fēng)險(xiǎn),不可以通過(guò)分散化消除的風(fēng)險(xiǎn)。而現(xiàn)如今，瓷藝術(shù)品的拍賣價(jià)格卻參差不齊，價(jià)格相差更是難于預(yù)料，如何進(jìn)行分析瓷價(jià)格，就必須尋找一種瓷藝術(shù)品的資本資產(chǎn)定價(jià)模型來(lái)反映瓷本身的價(jià)值。因此，本文將研究下列

5、問(wèn)題：（1）建立模型討論藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素和它的預(yù)測(cè)方法，對(duì)不同朝代、不同拍賣地點(diǎn)對(duì)藝術(shù)品價(jià)值是否有影響進(jìn)行判定和分析；（2）建立數(shù)學(xué)模型分析釉色、朝代、品種，拍賣年份等主要影響瓷藝術(shù)價(jià)格的影響程度；（3）通過(guò)組合投資理論建立模型對(duì)瓷藝術(shù)投資進(jìn)行分析；2.問(wèn)題的分析2.1問(wèn)題一的分析該問(wèn)題要求分析瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素以與預(yù)測(cè)方法，還要考慮不同朝代和拍賣地點(diǎn)對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值的影響。為方便分析，應(yīng)該先將定性因素定量化。由于不確定瓷藝術(shù)品價(jià)值與其影響因素的線性關(guān)系，可以選擇用灰色關(guān)聯(lián)分析法求灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)討論瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素。進(jìn)行處理后的數(shù)據(jù)集部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，采取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)進(jìn)行

6、預(yù)測(cè)是比較好的選擇。確定不同朝代和拍賣地點(diǎn)對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值的影響則需要對(duì)表2、表3的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值處理或者補(bǔ)全，再分析比較得出結(jié)論。2.2問(wèn)題二的分析 問(wèn)題要求求各主要影響因素對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值的影響程度，可以使用的方法很多。我們考慮運(yùn)用相關(guān)性分析以與灰色關(guān)聯(lián)分析兩種方法對(duì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，分析比較求出的結(jié)果得出結(jié)論。2.3問(wèn)題三的分析這是一個(gè)開放性問(wèn)題，網(wǎng)上查找相關(guān)資料確定瓷藝術(shù)投資在組合投資中的應(yīng)用背景，再根據(jù)組合投資理論運(yùn)用Mavkowitz的均值-方差模型對(duì)瓷藝術(shù)品投資進(jìn)行分析。綜上所述，得到問(wèn)題的總分析表如下：圖 SEQ 圖 * ARABIC1 問(wèn)題的總分析表3.模型的假設(shè)假設(shè)瓷藝術(shù)品的高度、

7、口徑和長(zhǎng)寬對(duì)瓷價(jià)格的影響是一樣的；假設(shè)給定的數(shù)據(jù)真實(shí)合理，具有代表性；3.符號(hào)說(shuō)明符號(hào)說(shuō)明xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素對(duì)應(yīng)的價(jià)格指標(biāo)min xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格最小值max xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格最大值Vij變權(quán)前第i個(gè)數(shù)據(jù)第j個(gè)因素的量化值vij變權(quán)前第i個(gè)數(shù)據(jù)第j個(gè)因素的量化值5.模型的準(zhǔn)備5.1 異常數(shù)據(jù)的處理對(duì)給定附件1中的表1和附件2進(jìn)行綜合整理分析，得到各藝術(shù)品對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格，同時(shí)對(duì)這318組數(shù)據(jù)依次編號(hào)為01318。通過(guò)整理和分析，發(fā)現(xiàn)第08組、第51組、第58組、第85組、第147組和第223組一共6組數(shù)據(jù)缺失對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格，下面根據(jù)不

8、同情況分別進(jìn)行不同處理：（1）其中，第08組數(shù)據(jù)的價(jià)格為28000-35000美元，由于1990年美元與人民幣的匯率與美元的通貨膨脹率難以衡量，而第51組數(shù)據(jù)的價(jià)格為“60000-8000”，數(shù)據(jù)異常，由于剔除兩組數(shù)據(jù)對(duì)整體數(shù)據(jù)分析的影響很小，所以本文將這兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除。（2）第85組數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格為150000-180000港元，將其與第87組數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，其相關(guān)信息如下圖所示：圖 SEQ 圖 * ARABIC2 第85組與第87組數(shù)據(jù)的相關(guān)信息通過(guò)對(duì)比分析，發(fā)現(xiàn)第87組與第85組價(jià)格單位一樣且數(shù)值成0.3倍比例，所以我們得到第85組的轉(zhuǎn)換后價(jià)格=7622560.3=228676.8。（

9、3）而對(duì)于第58組、第147組和第223組數(shù)據(jù)，它們是通過(guò)求該數(shù)據(jù)估價(jià)圍的均值乘以前一年的轉(zhuǎn)換率得到該數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格，從而分別填補(bǔ)這3組數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格，其中轉(zhuǎn)換后價(jià)格的公式1為：轉(zhuǎn)換后價(jià)格=估價(jià)圍的均值前一年的轉(zhuǎn)換率 （5-1）以第58組數(shù)據(jù)為例，圖 SEQ 圖 * ARABIC3 第58組數(shù)據(jù)的相關(guān)信息所以，該數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格=40000+6000021.4238=71190（元），第147組和第223組數(shù)據(jù)同理可得轉(zhuǎn)換后價(jià)格，其分別為35849、5796900。通過(guò)上述的不同數(shù)據(jù)處理，我們得到了一個(gè)完整的數(shù)據(jù)表2（具體數(shù)據(jù)表見附錄9.1）。5.2 數(shù)據(jù)的定量化由數(shù)據(jù)預(yù)處理后的表1可知，

10、各數(shù)據(jù)里只有價(jià)格是定量的，所以還需求得到釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素的定量數(shù)據(jù)。（1）對(duì)釉色、品種、估價(jià)或成交年份三個(gè)因素的定量。首先根據(jù)表 1 數(shù)據(jù)，對(duì)釉色、品種、估價(jià)或成交年份因素劃分為多個(gè)不同的子因素，其中將釉色分為白釉、茶葉末釉等30個(gè)子因素，品種分為結(jié)帶飾瓶、菊瓣式盤等241個(gè)子因素，估價(jià)或成交年份分為22個(gè)子因素。而所包含子因素的定量是通過(guò)該子因素各個(gè)分量所對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換后價(jià)格平均值作為該子因素的定量數(shù)據(jù)，以釉色中的子因素醬釉為例，表 SEQ 表 * ARABIC1 醬釉的相關(guān)數(shù)據(jù)序號(hào)釉色其他信息轉(zhuǎn)換之后價(jià)格78醬釉20589582醬釉35452172醬釉19555247醬釉

11、70850248醬釉25764則 醬釉的定量數(shù)據(jù)= 205895+35452+19555+70850+257645 =71503.2故得到醬釉的定量數(shù)據(jù)為71503.2，同理可分別得到釉色、品種、估價(jià)或成交年份因素的子因素定量數(shù)據(jù)。（2）對(duì)尺寸因素的定量。假設(shè)瓷藝術(shù)品的高度、口徑和長(zhǎng)寬對(duì)瓷價(jià)格的影響是一樣的，所以尺寸因素的定量則通過(guò)高度、口徑和長(zhǎng)寬這三個(gè)指標(biāo)值的平均值來(lái)作為尺寸的定量數(shù)據(jù)，而其中缺失的數(shù)據(jù)不計(jì)入計(jì)算（即若三個(gè)指標(biāo)值只有一個(gè)指標(biāo)值存在，則尺寸的定量數(shù)據(jù)就等于該指標(biāo)值）。通過(guò)上述對(duì)釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素的定量化，就可得到各數(shù)據(jù)各因素的定量數(shù)據(jù)表3（具體數(shù)據(jù)表見附錄9

12、.2）。6.模型的建立與求解問(wèn)題一（1）主要影響因素的判定6.1.1.1模型的建立與求解灰色關(guān)聯(lián)分析是指對(duì)一個(gè)系統(tǒng)發(fā)展變化態(tài)勢(shì)的定量描述和比較的方法，其基本思想是通過(guò)確定參考數(shù)據(jù)列和若干個(gè)比較數(shù)據(jù)列的幾何形狀相似程度來(lái)判斷其聯(lián)系是否緊密，反映它們間的關(guān)聯(lián)程度。為了找出瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素，本模型將運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析法，將釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析，分別求出各因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度，以此來(lái)得到瓷藝術(shù)品價(jià)值的主要影響因素。利用MATLAB軟件編程（具體程序見附錄9.3），計(jì)算出釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份等因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度，其具體

13、程序流程見下圖：圖 SEQ 圖 * ARABIC4 灰色關(guān)聯(lián)度分析程序流程圖運(yùn)行程序得到結(jié)果如下圖所示：圖 SEQ 圖 * ARABIC5 灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果6.1.1.2模型的結(jié)果分析 由結(jié)果可知，瓷藝術(shù)品的釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份對(duì)其價(jià)值的灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.7555、0.9471、0.7032、0.7106，其中四個(gè)因素的灰色關(guān)聯(lián)度均達(dá)到0.7以上，灰色關(guān)聯(lián)度比較高，說(shuō)明瓷藝術(shù)品的釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份均是其價(jià)值的主要影響因素，與其價(jià)值有很大關(guān)聯(lián)。（2）BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法6.1.2.1模型的建立與求解BP (Back Propagation) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ?/p>

14、法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系，無(wú)需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程，它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法，通過(guò)反向傳播來(lái)不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。為了預(yù)測(cè)瓷藝術(shù)品的價(jià)值，可以利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近任意復(fù)雜的非線性函數(shù)等特點(diǎn)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)。將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，從316組數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取226組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練集，90組數(shù)據(jù)為測(cè)試集，通過(guò)MATLAB軟件對(duì)其進(jìn)行編程（具體程序見附錄9.5），其中程序的步驟大致為：運(yùn)行程序，求解得到90組測(cè)試集的瓷藝術(shù)價(jià)值的預(yù)測(cè)值和仿真誤差mse等于1.0144，將瓷藝術(shù)價(jià)值的預(yù)測(cè)值與瓷藝術(shù)價(jià)值的

15、真實(shí)值進(jìn)行分析比較。圖 SEQ 圖 * ARABIC6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)真實(shí)值與預(yù)測(cè)值比較圖以與誤差6.1.2.2模型的結(jié)果分析從圖6中真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的比較發(fā)現(xiàn)，除第一組數(shù)據(jù)以外，其余預(yù)測(cè)結(jié)果幾乎都比較接近轉(zhuǎn)換后價(jià)格，而仿真誤差mse=1.0144比較小，說(shuō)明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值的預(yù)測(cè)比較理想。（3）不同朝代和拍賣地點(diǎn)對(duì)藝術(shù)品價(jià)值的影響6.1.3.1 模型的建立與求解對(duì)表2進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，得到清代瓷藝術(shù)品平均價(jià)格為42647.94，現(xiàn)代瓷藝術(shù)品平均價(jià)格為4848.57，通過(guò)柱形圖比較（見圖7），發(fā)現(xiàn)清代的瓷藝術(shù)品價(jià)值明顯比現(xiàn)代的高，顯而易見，瓷藝術(shù)品的年代越久遠(yuǎn)，其價(jià)值越高。圖 SEQ 圖 *

16、 ARABIC7 不同朝代的瓷藝術(shù)品平均價(jià)格柱形圖通過(guò)在網(wǎng)上收集資料對(duì)表3的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和補(bǔ)全（具體見附錄9.4），而、等地區(qū)的數(shù)據(jù)單一，本文不給予分析考慮。對(duì)表格進(jìn)行分析，計(jì)算出在拍賣藝術(shù)品的平均價(jià)格為699萬(wàn)元，而在拍賣藝術(shù)品的平均價(jià)格為179萬(wàn)元，將兩地區(qū)的拍賣藝術(shù)品的平均價(jià)格比較（見圖8），可以發(fā)現(xiàn)在拍賣藝術(shù)品的價(jià)格相對(duì)比在以與其他地區(qū)的高。圖 SEQ 圖 * ARABIC8 不同地點(diǎn)的瓷藝術(shù)品平均價(jià)格柱形圖6.1.3.2 模型的結(jié)果分析 通過(guò)對(duì)不同朝代、不同地點(diǎn)的瓷藝術(shù)品平均價(jià)格比較分析，發(fā)現(xiàn)不同朝代和不同地點(diǎn)對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值有影響。其中，朝代越久遠(yuǎn)，瓷藝術(shù)品的價(jià)值越高；而相對(duì)于以與其

17、他地區(qū)來(lái)說(shuō)，在拍賣藝術(shù)品的價(jià)格更高，由此說(shuō)明不同地點(diǎn)對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)值也是構(gòu)成一定影響的。問(wèn)題二6.2.1模型二的數(shù)據(jù)預(yù)處理由于附件2所給數(shù)據(jù)中朝代因素只有一類，所以不考慮朝代對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格的影響，本文只考慮瓷藝術(shù)品價(jià)格的釉色、品種、尺寸、估價(jià)或成交年份這四種因素對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格的影響程度。數(shù)據(jù)定量化得到各一樣因素的權(quán)重后，雖然對(duì)各定性因素進(jìn)行了定量化，但由于不同的藝術(shù)瓷同一因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格不一樣，這樣就必須在這種基礎(chǔ)上進(jìn)行再次變換，在此用它的價(jià)格最大最小之間進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，其變換公式為：vij=xij-min xijmax xij-min xij*Vij （6-1）其中， Vij是指變權(quán)前第i個(gè)數(shù)

18、據(jù)第j個(gè)因素的量化值， vij變權(quán)前第i個(gè)數(shù)據(jù)第j個(gè)因素的量化值， xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素對(duì)應(yīng)的價(jià)格指標(biāo)，min xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格最小值，max xij第i個(gè)數(shù)據(jù)的第j個(gè)因素所對(duì)應(yīng)的價(jià)格最大值。根據(jù)該公式得到關(guān)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)（具體數(shù)據(jù)見附錄9.5）。6.2.2模型二的建立與求解相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度，相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析。為了分析瓷藝術(shù)品的釉色、朝代、品種、拍賣年份等主要影響其價(jià)格的影響程度，本文對(duì)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)分別作相關(guān)性分析和灰色關(guān)聯(lián)分析，分別

19、求出各因素的相關(guān)性和灰色關(guān)聯(lián)度，據(jù)此來(lái)確定它們對(duì)瓷藝術(shù)價(jià)格的影響程度。利用SPSS軟件求得關(guān)聯(lián)變權(quán)后量化數(shù)據(jù)的相關(guān)性，其結(jié)果如圖6：圖 SEQ 圖 * ARABIC9 各因素的相關(guān)性根據(jù)關(guān)聯(lián)變權(quán)后的量化數(shù)據(jù)表，運(yùn)用MATLAB軟件進(jìn)行求解（具體程序見附錄9.3），計(jì)算得到各因素與轉(zhuǎn)換后價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度，其結(jié)果如下圖所示：圖 SEQ 圖 * ARABIC10 變權(quán)后各因素與價(jià)格的灰色關(guān)聯(lián)度6.2.3模型二的結(jié)果分析由結(jié)果可知，釉色、品種、尺寸以與拍賣年份對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格的相關(guān)系數(shù)分別為0.98、1、0.999、0.999，而灰色關(guān)聯(lián)度分別為0.5119、0.9996、0.8354、0.6224。分

20、析發(fā)現(xiàn)，瓷藝術(shù)品的釉色、品種、尺寸以與拍賣年份對(duì)其價(jià)格影響程度均是較大的，但其中，品種對(duì)瓷藝術(shù)品價(jià)格影響程度是最大的，尺寸其次，相對(duì)來(lái)說(shuō)，拍賣年份以與釉色對(duì)其價(jià)格的影響程度沒(méi)有那么大。問(wèn)題三6.3.1模型討論藝術(shù)品投資被公認(rèn)是繼金融投資、房地產(chǎn)投資之后的世界第三大最重要的投資渠道,當(dāng)前瓷藝術(shù)品投資具有投資渠道多元化、投資主體大眾化的特點(diǎn)，結(jié)合組合投資理論對(duì)瓷藝術(shù)品投資進(jìn)行分析具有重大意義。本文將從以下三個(gè)方面建立模型分析：瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)資產(chǎn)投資績(jī)效的相對(duì)關(guān)系瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)資產(chǎn)價(jià)格趨勢(shì)的關(guān)系資金中不同資產(chǎn)類型的比例6.3.2模型分析（1）績(jī)效相對(duì)關(guān)系分析瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)資產(chǎn)投資績(jī)效的相對(duì)關(guān)系決定了

21、瓷藝術(shù)品相對(duì)其它資產(chǎn)的投資吸引力。通過(guò)查閱資料知道，從收益上看，相比較于傳統(tǒng)投資市場(chǎng)，瓷藝術(shù)品市場(chǎng)收益具有較大的吸引力；從風(fēng)險(xiǎn)上看，瓷藝術(shù)品市場(chǎng)單位風(fēng)險(xiǎn)所帶來(lái)的收益遠(yuǎn)高于股票基金市場(chǎng)，僅略低于國(guó)債市場(chǎng)。綜合來(lái)看，瓷藝術(shù)品市場(chǎng)的投資屬性最好。（2）價(jià)格趨勢(shì)關(guān)系分析瓷藝術(shù)品價(jià)格與其它資產(chǎn)價(jià)格趨勢(shì)的關(guān)系，即瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)投資品的相關(guān)性，這決定了瓷藝術(shù)品能否作為風(fēng)險(xiǎn)分散化工具加入投資組合中。參考相關(guān)文獻(xiàn)，大部分研究表明瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)的投資市場(chǎng)存在較低的相關(guān)性或負(fù)相關(guān)。當(dāng)投資組合風(fēng)險(xiǎn)一定時(shí)，含有瓷藝術(shù)品的投資組合收益更大；當(dāng)投資組合收益一定時(shí)，含有瓷藝術(shù)品的投資組合風(fēng)險(xiǎn)更小。因此將瓷藝術(shù)品引入傳統(tǒng)投資組

22、合中，能起到風(fēng)險(xiǎn)分散的效果。（3）比例分析運(yùn)用組合投資理論2計(jì)算資金中不同資產(chǎn)類型的最優(yōu)比例，這里我們選取Mavkowitz的均值-方差模型，以構(gòu)建一個(gè)瓷藝術(shù)品投資和傳統(tǒng)投資組成的最佳資產(chǎn)組合。投資效用函數(shù)如下：U= E（r）-0.5A2式中：E（r）是未來(lái)報(bào)酬，A是投資者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)，大多數(shù)的投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡系數(shù)在2-4之間，是資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)差。投資者決策就是效用函數(shù)最大化，完成資產(chǎn)配置。這里我們只給出方法，具體數(shù)據(jù)和結(jié)果不深入研究。7.模型的評(píng)價(jià)與改進(jìn)方向7.1 模型的評(píng)價(jià)7.1.1 模型的優(yōu)點(diǎn) （1）數(shù)據(jù)處理過(guò)程中進(jìn)行了定性因素定量化和關(guān)聯(lián)變權(quán)處理，使數(shù)據(jù)集更具代表性和可信度；（2）將瓷藝術(shù)品

23、的影響因素長(zhǎng)、寬、高轉(zhuǎn)換為尺寸考慮，簡(jiǎn)化了模型；（3）運(yùn)用兩種統(tǒng)計(jì)分析方法很好的說(shuō)明了各種因素對(duì)瓷價(jià)格的影響程度。7.1.2 模型的缺點(diǎn) （1）通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)瓷的價(jià)格，預(yù)測(cè)的結(jié)果不是特別精確；（2）問(wèn)題一中對(duì)朝代和拍賣地點(diǎn)的影響沒(méi)有做細(xì)致的分析； （3）在瓷藝術(shù)投資模型中沒(méi)有收集具體數(shù)值進(jìn)行求解分析。7.2 模型的改進(jìn)針對(duì)問(wèn)題一，可以將小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，運(yùn)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。另外，本文只是運(yùn)用題目已有數(shù)據(jù)對(duì)朝代和拍賣地點(diǎn)的影響進(jìn)行了大致的分析，可以收集相關(guān)資料建立更為完整的模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。針對(duì)問(wèn)題二，由于附件2給的都是同一朝代的瓷價(jià)格，所以在因素方面本文沒(méi)

24、有考慮朝代，可以查找其他朝代的瓷資料，從而分析朝代對(duì)瓷價(jià)格的影響程度。針對(duì)問(wèn)題三，我們只是簡(jiǎn)單的根據(jù)相關(guān)資料確定分析結(jié)果，比較武斷。實(shí)際上可以收集相關(guān)數(shù)據(jù)，用合理的方法確定瓷藝術(shù)品與傳統(tǒng)資產(chǎn)投資績(jī)效的相對(duì)關(guān)系、價(jià)格趨勢(shì)關(guān)系和資金比例關(guān)系。8.參考文獻(xiàn)1詹棠森，付，盧金珠等.基于關(guān)聯(lián)變權(quán)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與變異系數(shù)法在藝術(shù)瓷定價(jià)應(yīng)用.J.科學(xué)，2015，33（8）：450457。2王梅.藝術(shù)品投資對(duì)資產(chǎn)組合績(jī)效的影響研究.D，大學(xué)，2016。3偉才，宋艷濤，麗琴.市大型超市布局特征與其發(fā)展J.學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，17( 2) : 44-47。4高靜晨，丁靜之 居民大型超市購(gòu)物行為特征分析以市為例

25、J生產(chǎn)力研究，2009( 15) :158-159。9.附錄9.1 異常數(shù)據(jù)的處理表 SEQ 表 * ARABIC2 異常數(shù)據(jù)的正?；蛱?hào)其他信息哪年估價(jià)或成交價(jià)格(元)轉(zhuǎn)換之后價(jià)格序號(hào)其他信息哪年估價(jià)或成交價(jià)格(元)轉(zhuǎn)換之后價(jià)格011981242000港幣3749901612003250000325910021982209000港元1047376162200380000-120000130364031984126500612924163200370000-10000052146041986286000港幣519220164200365000-85000977730519885000-7000

26、港幣22641165200310000-1500016295061988462000港幣81939516620038000-1000011733071989770000港幣1215582167200377000100380091990550000148053216820031980025812101991180000-200000港元327412169200345000-6500071700111991140000-180000417750170200350000-6000071700121991300000-400000港幣603127171200338000495381319913000-

27、5000英磅1357691722003150001955514199180000-100000港幣155090173200352800068832115199185000-90000港幣1507821742003165000215100161991200000-300000港幣652735175200315000-250002607317199125000-30000美元3733641762003500065181819912310006031271772003550007170019199140000-60000港幣130547178200336850048039120199115000-2

28、0000英鎊5939881792003200000260728211991700000-90000020887501802003100000-150000162955221991350000-450000港幣1044375181200311000014340023199177000港幣13268818220035060065964241991242000港幣4170191832003120000-150000175991251991250000-300000港幣473885184200328000-400004432426199166000港幣1137321852003115500015057

29、032719911200-1800英鎊50913186200325000-30000358502819912000英鎊678818720036000-80009125291992120000-1600003535121882003150000-25000026072830199210000-15000英磅4103261892003600000-80000091254731199280000-100000港幣1624891902004200000-300000元32204532199370000-90000港元142392191200490000-110000元12881833199310000

30、0-150000港幣296650192200480000-120000元12881834199380000-100000港幣1601911932004250000-300000港元354250351993600000-800000港幣12459301942004200000-30000032204536199315000-20000港幣31148195200488000113360371993100000-150000港幣296650196200480000-12000012881838199330000-40000港幣8306219720042420003117403919942420050

31、07119820041320001700404019943300068279199200450000-700007729141199457200118350200200445410港元6206542199412000-16000鎊376567201200412000-1800019323431994800-1000英鎊24208202200438000-45000534594419954000-6000美元=28000-42000元583542032004187002408945199550000-70000100035204200488000113360461995120000-160000

32、2334142052004300000-400000218990747199525005001733206200488000113360481995100000-150000港幣208406207200430000-500005152749199535000-40000港幣62522208200420000-300003220550199515000-20000美元184022209200425000-35000386455219953000-5000美元564262102004638008218653199619800281912112004160000-220000244754541996

33、10000-15000177972122004240000-280000334927551996160000-20000025628021320044206400港幣574913856199630003061123214200420000-3000032205571996200000-2500003203502152004600000-80000090172658199640000-60000711902162004400000-6000006440905919962000-40004271217200415000-180002125560199690000-120000港幣160858218

34、2004550000-6000007407046119965000-700085432192004250000-35000038645462199680000-120000142378220200420000-40000386456319963080043852221200480000-10000011593664199670000-80000港幣1148992222004400000-60000064409065199765000-700008874022320044000579690066199730000-4000046013224200415000-250002576467199716

35、600-2030024256225200440000-60000644096819978000-10000118322262004150000-18000021255069199735000-400004930022720048000-12000128827019978000-120001314722820048000-12000128827119974000-600065732292004120000-1500001739047219974500-560066392302004165000212550731997150000-1800002169192312004120000-1500001

36、7390474199725000-28000美元2884632322004506006518275199820000-25000287742332004150000-200000港幣239183776199817000美元1795772342004120000-15000017390477199880000-100000美元9507002352004597507696978199822000-30000205895236200420000-3000032205791998120000-200000140674237200490000-1000001223778019992000-3000英磅4

37、31552382004250000-35000038645481199910000-160001675923920045500歐元7361382199925000-30000354522402004120000-18000019322783199920000-40000386752412004600000-800000901726841999150000-1800002127132422004200000-250000289841852000150000-180000港元228676.8243200450000-7000077291862000140000-180000209195244200

38、4200000-300000322045872000500000-600000港幣76225624520041210001558708820002500港幣35955462462004150000-20000022543289200050000-6000071911247200445000-650007085090200010001634339248200415000-250002576491200025000-35000港幣39224249200450000-70000港幣8200692200025000-3000035955250200420000-25000289849320006000

39、0-80000915232512004150000-20000022543294200160000-8000091158252200410000-15000161029520013300004297472532004100000-15000016102396200110000-150001627825420041500257636197200124200315152552004300000-4000004508639820016820088814256200490000-120000135259992001100000-150000港幣172550257200490000-1300001417

40、0010020018000-12000130232582004250000-3500003864541012001220000-250000306032259200422000283401022001484006302926020046050007793491032001198000257848261200440000515271042001120000-150000175805262200415000-2500025764105200265000-80000元93758263200430000-50000515271062002120000-150000元174583264200410493

41、50港幣13517521072002141600183119265200460000-90000966141082002440056902662004250000-3500003864541092002165000213380267200480000-100000115936110200230000-50000517282682004120000-180000港幣20501411120026000-900096992692004500000-700000772908112200290000-120000135787270200426000-5000048951113200210000-1200

42、014225271200415000-250002576411420025060065436272200411950015393811520026050078239273200480000-10000011593611620021800132554002742004160000-2000002318731172002180013255400275200460000-80000901731182002120000-1500001745832762004450000-5500006440901192002600000-8000009052472772004550007085012020028800

43、0113802278200415000-2200023831121200217600002276049279200418000-2500027696122200225000-35000387962802004250038645421232002935001209152812004174375022462651242002250000-300000355633282200425003542497125200240000-6000064660283200460000-8000090173126200260000-80000905252842004200000-3000003220451272002

44、1800002327782852004100000-120000141700128200250000-8000084059286200465000-85000966141292002150000-2000002263122872004280000-380000425100130200226400341412882004400000-600000644090131200280000-1200001293212892004100000-15000016102313220025200067247290200533000元4091413320021980025606291200560000-10000

45、0991861342002120000155185292200515000-2500024797135200210000-20000193982932005230000-280000316156136200230000-50000517282942005330720港幣390510137200238000491429520052026720港幣239312713820028000010345729620051650002045721392002450000-65000071126529720055500006819051402003165000元215100298200547615200590

46、34632141200330000-40000元4562729920054950006137151422003120000-150000元17599130020051199920014876937143200342000元54753301200520000-30000309961442003210000-430000417164302200510000-1500015498145200380000-1200001303643032005300003719514620031650002151003042005143000177295147200325000-3000035849305200515

47、0000-300000278961148200310000-1500016295306200520000-30000309961492003638083173072005127200港幣165749150200338000495383082005152640189247151200340000521463092005150000-300000278961152200316500021510031020055350880663416815320036500084743112005534240港幣696146154200324200315483122005152640018924731552003

48、4620060228313200576320094623615620039000117333142005605000港幣788350157200388000114720315200518000-280002851615820037800010168431620057150088648159200325000-3500039109317200512084001498207160200340000-6000065182318200530000-50000495939.2 定量數(shù)據(jù)表表 SEQ 表 * ARABIC3 各因素各數(shù)據(jù)定量化序號(hào)釉色品種哪年估價(jià)或成交尺寸轉(zhuǎn)換之后價(jià)格01260698.50

49、374990.00374990.0022.437499002288725.601047376.001047376.0018104737603260415.20612924.00612924.0016.361292404510567.70591339.20519220.002951922005819395.00819395.00421018.0037.58193950659542.7122641.00421018.0019.62264107524338.601215582.001215582.0025121558208524338.601480532.001480532.0012.8148053

50、209524338.601044375.00445886.3731104437510260415.206788.00445886.3723.56788111944512.00603127.00445886.3737.860312712332814.50652735.00445886.3720.165273513288725.60417750.00445886.3715.241775014260698.50132688.00445886.371213268815510567.70339546.33445886.373459398816260698.50113732.00445886.3720.5

51、11373217260698.50683859.50445886.3734.541701918750256.60121052.00445886.3711.515078219332814.50529704.67445886.3718.460312720510567.702088750.00445886.3733.12088750213961607.00101508.00445886.374113576922260698.50473885.00445886.3730.247388523148372.90327412.00445886.3718.232741224274304.80110360.00

52、445886.3712.213054725332814.50373364.00445886.3730.537336426191569.30155090.00445886.3721.215509027260415.2058047.50445886.3722.85091328129352.80410326.00308775.6756.341032629510567.7095736.50308775.6730.216248930198772.00353512.00308775.678.935351231199241.6031148.00322289.0034.93114832288725.60962

53、31.50322289.0012.614239233750256.60160191.00322289.0025.416019134129352.80296650.00322289.0040.529665035510567.70296650.00322289.0032.229665036332814.501245930.00322289.0050.8124593037524338.60122042.50322289.0012.483062381944512.00118350.00127495.0027.511835039288725.6068279.00127495.0017.268279402

54、88725.6096231.50127495.0012.55007141260698.50381510.50127495.003837656742260698.5024208.00127495.0027.3242084359542.7162522.00738114.00116252244191569.30208406.00738114.0027.220840645148372.9058354.00738114.0013.35835446260415.2056426.00738114.0022.85642647260698.50184022.00738114.002118402248396160

55、7.005001733.00738114.0055.3500173349148372.90100035.00738114.0027.5100035503961607.00233414.00738114.001823341451510567.708543.00352477.6778543523961607.00256280.00352477.6734.325628053524338.6070252.50352477.6747.7114899543961607.003061123.00352477.6733306112355524338.60142378.00352477.6717.3142378

56、56175523.2097546.00352477.67151779757175523.2029593.50352477.67152819158191569.30320350.00352477.673432035059524338.60121042.50352477.6716.8438526059542.71121042.50352477.6714.8427161274304.80160858.00352477.6732.51608586271190.0071190.00352477.6725.57119063260415.20288463.0075188.2031.1288463642887

57、25.6088740.0075188.2018.588740653961607.0024256.0075188.2018.62425666524338.60216919.0075188.202021691967332814.5049300.0075188.2030.54930068510567.7018087.0075188.2019657369510567.7013147.0075188.209.21314770510567.706639.0075188.2021663971198772.00552947.0075188.2011460137259542.71591339.2075188.2

58、0151183273175523.2050483.44301124.0019.62877474750256.60683859.50301124.003395070075274304.80121052.00301124.0019.514067476604011.30219562.67301124.0031.81795777771503.20115829.50301124.001720589578524338.60109633.3369350.801721271379175523.2050483.4469350.80211675980510567.7038675.0069350.802338675

59、81148372.9043155.0069350.8034.9431558271503.2076732.2069350.8012.23545283228676.80228676.80740958.4214.5228676.8843961607.003595546.00740958.4250.23595546851944512.00227351.00740958.4227.376225686510567.70174685.50740958.4223.59152387274304.8039224.00740958.4223.53922488510567.7018087.00740958.4211.

60、43595589198772.00552947.00740958.4211.520919590332814.501634339.00740958.4233.3163433991129352.8071911.00740958.421671911921944512.0091158.00149618.0916.891158933961607.00429747.00149618.091042974794129352.80372117.71149618.0915.717255095191569.3016278.00149618.09131627896332814.50306032.00149618.09