基于已有文献,发现大多数文献主要利用财务指标进行选股,国内外研究主要集中在模型构建,很少涉及到假设检验进行验证,本文着重构建多种财务指标的选股模型,采用多种检验进行验证选股模型,为我国股票投资价值选股模型丰富相关模型和检验方式。本文结合模型构建和假设检验,验证市场对各个公司期望的情况。目前国内很少有研究医疗化信息行业的投资价值,由于近几年医疗化信息快速崛起,相关文献几乎没有,本文着重现实情况,弥补我国在医疗化信息行业的投资价值模型研究的不足。本文主要研究方法如下:首先,对医疗信息化行业基本情况进行分析,采用PEST分析模型对宏观环境进行分析,并基于宏观数据对医疗信息化行业分析,得出我国医疗信息化行业计算出具有投资价值。第二,结合我国医疗信息化行业发展特点,在价值投资的基本分析法基础上,从公司的偿债能力、运营能力、盈利能力、成长能力、股本扩张力、股本结构和创新能力七大方面,构建评价指标体系。选取了34家沪深A股上市的医疗信息化公司进行实证分析,运用因子分析法将单一指标筛选为影响其投资价值的综合指标,医疗信息化公司投资价值排名。第三,选取排名前5的组合成第一类股票,代表具有投资价值的股票;选取排名倒数5名的组合成第二类股票,代表不具有投资价值的股票。采用两个角度去分析,一个角度是采用第一类和第二类公司的财务信息进行分析,验证两类股票的差异性;第二个角度选取了第一类和第二类的KS检验对比股票对数化收益率。通过数据挖掘结果看,通过计算得出的医疗信息化公司投资价值排名并不与其市场上表现的投资价值排名完全相同,这说明了有上市公司股票价值被低估或高估,即某些上市公司具有投资价值。在此基础上,从两个角度分析验证以上结论,一是选取自有资本获得净收益的能力作为分析角度,第一类企业明显优于第二类企业,两类股票有明显差异;二是选取了第一类和第二类的股票对数化收益率,通过采用KS检验看出,两类股票的对数收益率的均值、标准差具有显著差异,并且其中第一类股票的同方股份和用友网络具有明显的甄别能力,辨识度明显高于其他三个股票;第二类股票的达华智能具有明显的甄别能力,辨识度明显高于其他四个股票。以上两个角度都验证了两类股票总体显著有差异,进一步验证了选股模型的有效性,得出投资者可参考此因子分析模型对股票作出初步筛选的结论。建议投资者在进一步选取具有投资价值的个股时,可以优先从下面几个方面考虑,资本获得率高、对数收益率要显著大于0、波动趋势要稳定,而资本获得率低、对数收益率为负的、波动较大的股票,投资风险较大,不建议投资。