量化投资方法模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇量化投资方法，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

二、影响折现率确定的因素

（一）资金的时间价值

资金的时间价值亦称货币的时间价值，是指在社会生产和再生产的过程中，货币经过一定时间的投资和再投资后所增加的价值，也就是现在货币的价值大于将来同样数值货币的价值。资金时间价值是由资金的使用价值所决定的，是在资金的运动中产生的。资金具有时间价值的原因主要有以下几个方面：1.资金的投资功能。资金具有投资功能，资金运作恰当，就可能产生超出本金的收益。2.资金的预防。提前持有现金，就可以应付紧急情况的现金需要。3.资金消费的时间偏好。人们在消费时总是抱着赶早不赶晚的态度，认为现期消费产生的效用要大于对同样商品的未来消费产生的效用。因此，即使相同的价格在现在和将来都能买到相同的商品，对人们来讲，效用是不同的，因而其价值也不相同。正是因为资金本身具有的功能和人们对资金的消费偏好，使得货币具有了时间价值。日常经济活动中它的度量有绝对指标和相对指标，绝对指标是货币所产生的增值额；相对指标是指单位时间内货币增值额与原始投资额之比。由于货币投资于不同的项目所增加的价值是不同的，所以习惯上人们统一将资金的时间价值定量为在没有风险和没有通货膨胀条件下的社会平均资金利润率。但这一指标很难计算，因为政府债券几乎没有风险，因而如果通货膨胀率也很低的话，可以用政府债券利率来度量资金的时间价值。但如果通货膨胀率很高的话，就应考虑以利息剔除通货膨胀因素以后的收益率作为资金的时间价值。资金的时间价值决定着折现率的最低值，一般来讲，折现率不应低于资金的时间价值。在实际经济活动中，人们经常把资金的时间价值等同于折现率。事实上，资金的时间价值只是折现率的一个影响因素，除此之外还有资金的空间价值，资金的风险报酬率、资金的通货膨胀率和资金的资本成本。如果以资金的时间价值代替折现率来进行投资决策，就可能对投资者产生误导。

（二）资金的空间价值

资金的空间价值是指资金投资于不同的空间及领域，由于受不同空间客观环境条件的影响而引起的综合获利能力的差异。投资决策中资金时空二维价值的计算一是资金价格对时间的积累，即资金的时间价值；二是把资金的运动、投向及所处的空间因素考虑在内，体现资金的空间价值。资金的空间价值也是确定折现率必须考虑的因素，即资金投资于不同领域，所确定的折现率也应不同。

（三）风险报酬率水平

马科威茨根据对风险的厌恶程度把投资者分为三类，即风险厌恶者（Risk Averter）、风险中性者（Risk neutral）和风险追求者（Risk Seeker）。风险厌恶者不是不肯承担风险，而是会对其所承担的风险提出一定的报酬补偿要求。即使一个投资项目风险较高，但如果收益高到他所要求的报酬补偿时，他也会选择这个风险较高的项目。即使是风险厌恶者，对风险的厌恶程度也有差别。相对激进的投资者会为其所承担的风险提出较低的报酬补偿要求，而保守的投资者对同样的风险会提出较高的补偿要求。通常来讲，所冒风险越大，投资者要求的报酬率也越高。我们把由于冒风险进行投资而获得的补偿叫做风险报酬。风险报酬与投资额的比率称作风险报酬率。根据资本资产定价模型，在不考虑通货膨胀因素的情况下：

期望投资报酬率=无风险资产的收益率+风险报酬率

风险报酬率=风险价值系数×风险程度=b×V

风险价值系数通常用字母b来表示，又称作风险报酬斜率。它通常表达的是全体投资者的风险回避态度。如果更具体些，用它代表某个企业或个人的风险回避态度，那么得到的就是这个企业或个人对某个投资项目的风险价值系数。风险程度用字母V来表示，它代表报酬率偏离程度，可用下列公式计算得出：

V=σ/E（R）

其中，E（R）代表期望报酬率，σ代表不同情况下报酬率的标准离差，可通过下式计算求得：

其中，P代表出现各种情况的概率，R代表各种情况下的收益水平。

就整个市场而言，由于投资者众多，不仅他们所选择项目的风险程度不同，而且投资者各自的风险厌恶程度也不同。在这种情况下，即使未来的现金流量估计完全相同，其内在价值也会出现差异。

（四）通货膨胀率

通货膨胀率也是确定折现率应该考虑的因素之一。因为通货膨胀率是经常变化的，而且较难预测，因此在进行投资决策时，人们经常假设通货膨胀率为零。但通货膨胀率是现实经济生活不能回避的要素，也是我们确定折现率时必须考虑的因素，特别是在通货膨胀率水平较高的情况下，确定折现率应该把通货膨胀因素考虑进去。因此，考虑膨胀率的资本资产定价模型就应为：

期望投资报酬率=无风险资产的收益率+风险报酬率＋通货膨胀率

如果用PI1代表报告期物价水平，PI0代表基期物价水平，则通货膨胀率h就可以通过下式计算求得：

(五)期望最低投资报酬率

上文论述了影响折现率的几个因素，根据资本资产定价模型，可以把上述影响因素集中体现在期望投资报酬率这个指标上。在估计期望投资报酬率时，因为将来许多因素存在着不确定性，因而期望投资报酬率就难以唯一确定。一般而言，期望最低投资报酬率是确定投资者应否投资的决定性因素，只要投资项目的回报率高于期望最低投资报酬率，投资者就有利可图，此时项目是可接受的，否则就不能接受。因此，习惯上经常把期望最低投资报酬率作为折现率。根据资本资产定价模型：

期望最低投资报酬率(EMR)=无风险资产的最低收益率+最低风险报酬率＋预计通货膨胀率的最低值

无风险资产的最低收益率通常是由资金的时间价值和空间价值所决定的。因此从这个公式可以看出，期望最低投资报酬率受资金时空价值、风险报酬率、通货膨胀率的影响，它是这些因素的集中体现。

（六）资金的资本成本

资金的资本成本也是确定折现率应考虑的因素。项目的预期投资报酬率至少应大于资金取得时的成本，否则投资就没有意义。这里的资金成本通常是指加权平均资本成本，即企业各类收益索偿权持有人要求报酬率的加权平均数。对于自有资金，通常以机会成本作为这部分资金的成本。折现率取值范围应高于资金的资本成本。加权平均资本成本的公式如下：

Kw =∑wiki

其中，Kw表示加权平均资本成本， wi代表各种资金在资金总额中所占的比重， ki代表个别资金成本。

三、折现率值的量化方法

根据上述分析可以看到，折现率并不是一个固定的值，不同企业、不同时期，根据不同的收益能力和不同的资本成本，所确定的折现率也应不同。从折现率本身来说，它是一种特定条件下的收益率，说明资产的获利水平。资金的时空价值、投资者的期望风险报酬率、通货膨胀率水平都将综合地反映在期望最低投资报酬指标上，因此在进行投资决策时经常把期望最低投资报酬率作为折现率。此外，由于企业进行投资的目的是为了获取投资报酬，因而收益水平应大于企业的资金成本，因此，加权平均资金成本也经常作为确定折现率的指标之一。那么这两个指标哪个更合理一些呢？笔者认为，这两者是通过不同计算途径得出的，企业投资的收益率应高于二者，所以选择两者中较大的一个作为折现率，也就是折现率要以影响企业收益和资金成本的较大值确定，即：

DR=max[EMR，Kw]

四、折现率的换算

折现率是建立在复利基础上的一个比率，所以折现率本质上是年复利利率。如果给出的比率是单利而不是复利，或者虽然是复利，但不是一年复利一次，而是一年复利几次或几年复利一次，则给出的利率叫名义利率。而折现率是实际利率，即一年复利一次所采用的利率，因此我们可以通过下列公式将名义利率换算为折现率。

（一）单利比率换算为折现率

假设实际利率为i，这里表示的是折现率，按单利计算的名义利率为r，n为年数，则折现率可通过下式计算求得：(1+i)n=1+r×n。

（二）一年复利几次的比率换算为折现率

当一年复利m次时，则通过公式(1+i)n= (1+r/m)mn来计算折现率i。

（三）几年复利一次的比率换算为折现率

当m年复利一次时，则通过公式(1+i)n= (1+r×m)n/m来计算折现率i。

上述各式中，r、n、m都是已知的，只有i是未知的，所以把已知的各个因素代进去，就可以求出折现率。

篇2

关键词：

堆场空间分配； 资源限制； 整数规划； 共享箱区

中图分类号： U691.31

文献标志码： A

收稿日期： 20151027

修回日期： 20151222

基金项目： 国家自然科学基金（51409157，71602114）； 高等学校博士学科点专项科研基金（20133121110001）；上海市晨光计划（14CG48）；上海市计划（14YF1411200）；上海市教育委员会科研创新项目（13YZ080，14YZ112）； 上海海事大学研究生创新基金（2015ycx063）；上海海事大学优秀博士论文培育项目（2015bxlp006）

作者简介：

檀财茂（1989―），男，安徽安庆人，博士研究生，研究方向为港航物流系统规划与管理，（Email） ；

黄有方（1959―），男，浙江新昌人，教授，博导，博士，研究方向为物流系统优化，（Email）

A twostage optimization method of container yard space allocation

with space and equipment resource constraints

TAN Caimaoa， HUANG Youfanga， YAN Weib， YU Hangc

（a. Institute of Logistics Science & Engineering； b. Logistics Engineering College； c. School of Economics &

Management， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306， China）

Abstract：

Considering the yard space allocation issue with the resource constraints of yard space and cranes in container terminals， a twostage optimization model is formulated for container yard space allocation using integer programming method. The first stage model （M1） aims at maximizing the number of sharing blocks by pairing routes in the same yard block. The second stage model （M2） is for the yard block allocation for the pairs of routes created by M1 and its objective is to minimize the total transportation cost in a cycle. The numerical experiments are designed with the actual port data to verify the correctness and effectiveness of the model. The results show that the space utilization of the blocks for outbound and transit containers can increase about 18% through the yard space allocation， and the allocation plan is good at solving the yard resource shortage problem.

Key words：

yard space allocation； resource constraint； integer programming； sharing space

0引言

近几年随着桥吊作业工艺及设备本身性能的不断提高，港口作业瓶颈已经由海侧逐渐向堆场发生转移.[1]很多集装箱码头经常出现海侧岸桥空闲，而其作业任务序列中的集装箱仍堵在堆场中的现象.如何在场地和龙门吊资源有限的条件下解决码头作业的瓶颈问题值得深入研究.

现有的港口相关文献中不乏对港口码头各种作业设备的作业调度问题的研究（有单独一种设备的作业调度[24]或者整合几种设备的联合调度[57]），而将堆场空间分配作为解决码头作业问题的重点的研究则相对有限.文献[811]将码头的集装箱堆场作为研究的重点对码头堆场的空间进行分配，通过为堆场的各箱区划分子箱区的方式，将各航线分配到对应的子箱区.研究的目标一般为最小龙门吊分配数量[9]、最小运输成本[10]和最小时段内箱区集卡数量[11].文献[12]和[13]对堆场出口箱区的集装箱分配策略进行研究，提出了基础的堆场出口箱空间分配问题.文献[1416]提出在箱区航线分配时使用“共享箱区”这一理念，通过利用不同航线的进箱规律，增加堆场箱区的利用率.文献[14]提出两阶段分配模型，但其主要目标不是最大化共享箱区的量.文献[15]利用共享箱区来解决码头航线箱量的波动问题.文献[16]联合考虑码头泊位分配与堆场空间分配，建立了泊位和堆场分配混合整数规划模型，并设计算法求解.

相对于欧洲一些港口，亚洲很多港口的岸线资源紧缺，堆场资源非常紧张.随着吞吐量的逐年增加，很多码头的实际吞吐量已经超过设计吞吐量的两倍，码头堆场区域的拥挤程度可想而知.很多学者在研究了在堆场堆放的航线的出口箱进箱规律后，针对进口箱区提出了“共享箱区”这一概念，较好地缓解了堆场空间不足的问题.“共享箱区”是可供不同航线的集装箱共用堆存的箱区，共用的大小和位置可以根据实际情况情形设置.“共享箱区”利用不同航线船期的不同，根据航线各自的集装箱进箱规律，实现箱区的共享.

1堆场空间分配模型

1.1问题描述

本文将堆场空间分配问题分解成两个连续的问题：第一个问题模型为航线组合配对，即确定箱区的航线配对组合情况，目标是最大化箱区的空间利用率（此时箱区只有一个大小概念并无堆场空间地理位置信息）；第二个问题模型为箱区航线指派，即将第一阶段已经配对好的航线组合指派到堆场中的具体箱区.

1.2第一阶段模型M1

1.2.1集合、参数与变量

1.2.2目标函数和约束条件

进行航线配对组合时，主要目标是实现箱区共享，尽量增加共享箱区数量，提高堆场的空间利用率.因此，模型的目标函数是最大化所有实际箱区共享箱区的数量.式（2）和（3）为子箱区配对航线唯一性约束.对每个子箱区有且只能分配1条固定的航线，不能分配多条航线.同时，虚拟子箱区只能分配虚拟航线.式（4）为航线子箱区数量约束.给每条航线分配的子箱区数量不能小于航线所需的最小子箱区的数量，以满足其堆存需要.式（5）为箱区龙门吊作业限制.依照相邻的龙门吊作业时的安全作业距离限制，同时结合码头作业经验，箱区对同时作业的龙门吊数量有限制.式（6）为相邻箱区作业限制.同一箱区内的相邻子箱区如果同时进行装船作业，很可能会造成龙门吊冲突和集卡拥堵情况的发生.式（7）和（8）为航线发箱点数量约束.对航线进行子箱区分配遵循“分散且集中”的原则.式（9）～（12）为变量逻辑关系约束.建立各种变量相互之间的逻辑关系，主要体现为Sri，Sli，bqm，xim之间的数学关系.式（13）～（15）为决策变量范围约束及其他逻辑关系.

1.2.3模型线性化

1.3第二阶段模型M2

1.3.1集合、参数与变量

1.3.2目标函数和约束条件

航线组合分配模型目标是周期内将航线组合分配到堆场各个箱区的总运输费用最小，假设运输费率一定，即实现总运输距离最小.式（22）为箱区分配唯一性约束.对于堆场中的每个箱区，其分配的航线组合有且只能有1个，不能有多个航线组合.式（23）为航线组合分配唯一性约束.对于每个配对的航线组合，其必须分配且只能分配至堆场的某一个箱，不能分配至多个箱区.式（24）和（25）为龙门吊资源约束.由于不能在每个箱区放置固定的龙门吊，一般为每一道安排一定数量的龙门吊.式（26）～（28）为作业量均衡约束.在进行箱区分配时必须考虑堆场每个道的作业量均衡，一方面是为了避免资源过度使用而导致故障发生率提高，另一方面也是为了平衡龙门吊司机的作业量，减少员工工资差额.式（29）和（30）为变量范围约束.

2数值实验

2.1基础信息

本文结合某港口的实际运营数据进行数值实验设计，用以测试和评价本文所建模型的正确性和有效性.实验对某集装箱码头的进口箱区、出口箱区以及中转箱区的龙门吊进行分配.堆场出口箱和中转箱分开堆存，且不同公司集装箱在箱区内也不混合堆放.进口箱区则按货主、箱主混合堆放，不区分公司和航线.实验中所使用的信息见表1，码头堆场部分箱区数量、位置等基本信息见图1.

因为码头服务的主要对象为集装箱班轮，其航线周期为一个星期，因此本文选取正常时期内某一周的航班数据进行计算.实验计算中每个子箱区可与相邻箱区共享的最大空间为20 TEU，单位共享箱区量为10 TEU，每天各道最小工作量与平均工作量之差与最大工作量之比控制在0.25以内，实验中的其他主要参数见表2.

2.2模型求解

使用IBM ILOG CPLEX优化软件对模型进行编程，调用相关数据计算，在处理器为Intel Xeron，RAM 32G的服务器上进行计算，计算约5 min可得计算结果，具体分配方案（方案A）见图2.

直观地看，方案A有如下几个特点：（1）MSK航线的箱区集中在堆场左侧，而CMA航线的箱区集中在堆场右侧；（2）中转箱区集中在堆场的离岸线较近的优势位置，出口箱区相对靠后；（3）不同于传统操作方案（方案B）在某几道集中堆放进口箱，方案A中进口箱区分配在堆场的每一道.

2.3结果分析

2.3.1箱区利用率分析

2.3.2作业均衡分析

因码头龙门吊资源紧缺，码头不能在每个箱区都安排至少1台龙门吊，只能在每一道安排一定数量的龙门吊.因此，各时段堆场每道作业点总数小于安排的龙门吊数量，尽量减少龙门吊的“跨场”次数.方案A各时段每道的作业点数见图4.

在满足各道作业点数约束的基础上，堆场管理还需要均衡各道龙门吊每天的作业量，一方面可以减轻某些道的作业冲突，另一方面也可以均衡龙门吊司机的工资收入.方案A中堆场每道每天作业量见图5.

方案A将进口箱区拆分在不同的作业道中，这与传统方案（方案B）将进口箱在某几道整道集中堆放不同.这是因为进口箱区在周期内的作业量相对于出口箱区和中转箱区而言小，且作业时段分布相对平均，所以在各个时段内的作业量“小而均”.如将进口箱整道集中堆放，则堆场各道的作业量均衡性相对较差，各道的作业点数差别也会相对明显.方案A与方案B相关结果对比见表3.

2.3.3运输成本分析

通过限制各道的龙门吊数量同时尽量使各道的作业量均衡，码头方面虽然可以减少龙门吊的频繁“跨场”以及实现龙门吊司机工资待遇的相对均衡，但可能会引起总运输作业成本的增加.因此，有必要对堆场每道龙门吊数量和作业量均衡要求与堆场总运输成本间的关系进行讨论.两种因素对码头堆场作业总成本的影响分别见表4和5.

从表4和5可知，每道固定配置的龙门吊数量减少会引起周期内运输成本的增加，而且随着每道固定安排的龙门吊数量的减少，总成本呈显著上升趋势，边际成本迅速增加.堆场各道之间作业量均衡的要求越高虽然也会使总成本越高，但是其影响相对于龙门吊数量的影响较弱.因此，对于码头管理者而言，当码头龙门吊资源紧缺时，需综合考虑新增龙门吊的成本与现有资源条件下调配总成本之间的关系，作出合理的决策.

3结论

本文分别通过两个阶段优化来解决码头资源紧缺问题：第一阶段箱区航线配对利用“共享箱区”理念，解决堆场空间不足问题，增加堆场的箱区利用率；第二阶段通过对堆场所有箱区的空间位置布局，应对龙门吊资源限制问题，同时还考虑了不同类型集装箱中转周期问题和各道作业量均衡问题.值得注意的是，能否将两个阶段融合并建立一个互相反馈的机制用以解决堆场空间分配问题是今后需要进一步研究的方向.

参考文献：

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篇3

一、引言

企业投资方案决策是否正确直接关系到生产经营的成败。现有投资方案决策通常是采用比较各备选方案净现值、期望收益额、期望收益率、收益标准差和收益标准差率等单一量化指标来选择最优投资方案。运用单一的量化指标进行决策虽然方便但没有综合考虑影响企业投资决策的各种量化、非量化因素，尤其是当运用不同量化指标对备选方案选择得出的结论相悖时企业将陷入无法决策的困境。本文针对这种情况，综合考虑影响投资决策的量化和非量化因素，运用层次分析法结合案例分析进行最优投资方案选择。

二、层次分析法运用于投资方案决策的原理

层次分析法（Analytia1 Hierarchy Process，简称AHP）是美国匹兹堡大学教授A. L. Saaty于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。AHP方法能够综合分析量化因素和非量化因素进行决策，因此在经济管理类研究中有着广泛的运用。层次分析法的基本原理：根据问题的性质和需要达到的总目标，将解决方案分解为目标层、中间层、方案层等，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系，将各因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。层次分析法运用于投资方案决策可分为四个步骤。

（一）目标层的确定

层次分析法运用于投资方案决策首先要确定投资方案决策的目标。投资方案的决策目标就是选择最优投资方案。投资方案决策是否正确，直接关系到企业的生存和发展，因此必须对企业内外各种定性和定量的信息进行全面分析，才能做出正确的决策。最优投资方案的选择并不仅仅取决于某一单项指标的优劣，比如净现值的高低。净现值的高低只是企业衡量投资方案的一个方面，最优投资方案应该是最符合企业整体发展战略，能够发挥企业自身优势的方案。

（二）中间层要素的确定

决策目标确定为最优投资方案后，最优投资方案的实现将分解成各层次的中间层要素。中间层要素可以是量化的也可以是非量化的。层次分析法在投资方案决策中运用的关键就在于要将决策目标分解为合适的中间层要素，即：投资方案优劣的判断标准。判断投资方案的标准必须符合企业实际，一般情况下期望年收益高、投资风险小、净现值高的投资方案是优秀的投资方案，但对于特定企业而言，国家政策支持力度、投资周期的长短、技术优势是否明显，在选择投资方案时也许更加重要。因此建立层次结构模型应列出决策目标的影响因素，通过考虑各影响因素之间的重要性建立关系矩阵来确定各因素的权重关系。

（三）确定多个备选方案完成层次结构模型

将企业多个备选投资方案和层次结构模型的决策目标、中间层要素进行连接，通过计算权重、单个矩阵、整体矩阵的一致性判断来确定层次结构模型的合理性，最终根据计算结果选择最优投资方案。

（四）进行层次单排序及总排序，并进行一致性检验

计算出各判断矩阵的最大特征根及特征向量，并通过归一化处理，同时要检验判断矩阵的一致性，如果不能通过一致性检验则需对判断矩阵重新计算；计算同一层次对最高层次（总目标）相对重要性的排序权值，此过程从最高层依次到最低层进行，同时对判断矩阵进行一致性检验，如果不能通过一致性检验则需要重新开始。

三、层次分析法在投资方案决策案例中的应用

笔者通过案例来探讨层次分析法在投资决策中的具体应用。假设A企业要进行投资决策，现有三种方案可供选择。三种备选方案投资收益基本情况见表1。

三种备选方案的投资周期不同，C1方案为5年，C2方案为4年，C3方案为6年（假设均为一次投入，分年收益）。A企业的再投资年收益率为10%。从A企业现有的科学技术来看，C1方案有一定的技术优势，其他两个方案均为新的领域，但C3方案是环保产业，国家政策比较支持。

从A企业案例可以看出三种备选方案的决策信息中既有量化信息也有非量化信息。传统的投资方案决策方法通常运用净现值、投资年收益、收益标准差等单一的量化指标判断最优投资方案。这些传统决策方法在决策时考虑的因素比较单一，而且在本例中，传统决策方法出现了多项指标优势交叉而无法进行判断的现象。因此笔者选用层次分析法进行投资方案的决策，以综合考虑投资方案中的量化因素和非量化因素。

（一）建立层次结构模型

根据A企业案例资料，综合现有数据选择六个中间层要素，画出A企业投资方案的层次模型结构图，如图1所示。

（二）构造判断对比矩阵A—B

A企业管理当局选定10位专家组成专家系统，运用德尔菲法对六个中间层要素的重要性进行比较，使用九级指标法将中间层要素两两比较后进行打分，得出决策目标层A对中间层要素B的判断对比矩阵，即：A—B对比矩阵，见表2。

其他对比矩阵的权向量计算过程同对比矩阵A—B的权向量计算过程限于篇幅不再详述。

（五）一致性检验及备选方案的选择

计算各对比矩阵的最大特征根，利用随机一致性指标进行检验，计算出CR的值（表9）。从表9可以看出，各中间层要素的一致性比率CR均小于0.1，即各判断矩阵的一致性检验均通过。

计算层次总排序，进行一致性检验得出CR=

0.0774

从表10可以看出备选方案C3的方案总权重最大，A企业应选择备选方案C3作为最优投资方案。

四、结论

通过A企业的案例分析，笔者认为层次分析法能够较好地结合量化指标和非量化指标综合考虑影响企业投资方案决策的各方面因素，使企业投资方案决策更具科学性。运用层次分析法对企业投资方案决策过程中的各影响因素进行权重分配，可避免在影响因素过多的情况下决策者顾此失彼，将主观意识过多地带入企业的经营决策。当各种决策方案出现多项指标优势交叉时，层次分析法更能做出科学的判断。

【参考文献】

篇4

对年轻的A股市场来说,量化投资还是一个新概念。而在国外,定量投资已经走过了近40年的道路,其中的标杆人物正是著名的詹姆斯・西蒙斯(James Simons)。

量化投资的神秘故事

文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)的詹姆斯・西蒙斯(James Simons)是华尔街最成功的对冲基金经理之一。他所管理的大奖章基金对冲基金,从1989年到2006年的17年间,平均年收益率达到了38.5%,而股神巴菲特过去20年的平均年回报率为20%。其20年来年均35%的傲人业绩大幅超过了巴菲特。

然而,颇具神秘色彩的西蒙斯对其投资方法刻意保密。迄今为止人们只知道,他的大奖章基金的赚钱方法是:针对不同市场设计数量化的投资管理模型,并在全球各种市场上进行短线交易。而为了让这些“模型”始终处于绝密状态,西蒙斯甚至不惜代价对那些离职创业的员工强硬地提讼。但实际上,数量化投资的背后并不是神秘而不可知的。数量化投资本身有一套规范而透明的做法,并采用科学、公正而理性的方法对市场进行研究并制定适应市场状况的投资模型和投资策略,并不断进行调整和优化。

其实,数量化投资不是黑盒子,也不是神秘主义,更不是一个战无不胜的秘笈。数量化投资不是靠一个投资模型就能一劳永逸地去赚钱,而且也不是使用一个模型就能解决一切问题,更不是一个模型就能胜任任何市场状况。数量化投资模型只是一种工具,数量化投资的成功与否在于使用这种数量化工具的投资者是否真正掌握了数量化投资。同时,数量化投资模型都必须经历不断的跟踪检验、优化、实证等等过程。数量化投资是一个不断改进的过程,数量化投资中最重要的就是投资者的投资思想,包括对投资的理解、理念、经验,所以模型都是建立在这些投资思想上的。量化只是一种方式和工具,正是采用这种工具和方法来获取经验或者检验经验。

有效规避传统投资短板

人脑在思考问题的时候所能考虑到的因素总是有限的,那么决策的广度肯定是不足的。从选股上来看也有这种问题,每个分析师所能跟踪的股票数量也有限制,不可能看太多的股票,这是传统投资的短板。当然,传统的主动投资方法在决策深度上是有优势的,因为可以把基本面研究做得很深入,从而弥补决策广度的不足,这也是决定成败的关键。信息多,信息快,这是当今资本市场的一大特点。市场中信息的传递速度非常快,而且众多分析师对基本面数据进行不断的挖掘,虽然对个股有深入的分析,但是仍然越来越难以弥补决策广度的不足。

另外,或许有的投资者对市场的预测能力非常不错,从理论上说可以获得很好的超额收益(特别是很多事后看来确实预测准确的情况),但现实中收益常常被投资者主观认知上的情绪化波动侵蚀掉。比如说,大多数投资者可能有自己的判断,但是市场短期的表现可能与其判断相左。这个时候,投资者可能会受市场表现的影响而很容易怀疑自己的判断,此时大多数投资者宁愿相信羊群效应―追涨杀跌。

因此,传统定性投资的短板大致在于我们思考的范围总是有限的、较难以处理信息量多而快的问题、难以避免自身的投资情绪等等,这些都将最终影响到投资者的投资收益状况。然而,科学、公正、客观而理性的数量化投资策略却可以规避这些传统主动型投资策略的短板。

量化技术的五大优势

数量化投资与传统的定性投资方法相比,相同点是,二者都致力于建立战胜市场、产生超额收益的投资组合;不同点是,传统的定性投资方法侧重对上市公司的调研、基金经理个人的经验及其对市场的主观判断,而量化投资管理则更加强调数据的分析和应用,以先进的数学统计技术和模型替代人为主观判断。所以,与传统的定性分析方法相比,数量化投资方法能更为理性、客观地分析和筛选股票,避免投资的盲目性和偶然性,以及主观认识的局限性,它能更有效地控制非系统性风险及一些人为因素导致的风险。定量投资管理将定性思想与定量规律进行量化应用,具有如下五大方面的优势:

纪律性:严格执行数量化投资模型所给出的投资建议,而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多,可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理;也可以克服认知偏差,行为金融理论在这方面有许多论述;纪律化的另外一个好处是可以跟踪和修正。定量投资作为一种定性思想的理性应用,客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”,而不是“黑盒子”。每一个决策都是有理有据的,无论是股票的选择,行业选择,还是大类资产的配置等等,都是有数据支持、模型支持及实证检验的。

系统性:数量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。定量投资的系统性还有一方面就是数据多,即要对海量数据进行处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理来说是有优势的,他可以深刻分析这100家公司,这可以表现出定性基金经理深度研究的优势。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。

及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。

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一、引言

招商引资工作一直以来都是各个地区政府经济工作的重点,很多地区专门成立招商局、招商引资工作办公室等机构专门促进招商引资工作的进行。但是,由于引资把关不严,近年来许多的引资失败案例摆在大家的面前,众多的资金、土地资源和能源没有得到最优配置,造成了很大程度的浪费。另外,许多地区只把引资额当作惟一的考核标准,并没有综合考量资金的质量,进而出现的诸如资金不按时到位、投资方案存在重大问题、项目污染等状况没有在引资前期得到充分的认识,给当地国民经济生产和居民生活都会带来巨大的损失。所以,我们在保持高涨的引资热情的同时,必须要加强引资质量的把关,建立精确分析的引资决策体系,广泛吸纳高质量的社会资金、民间资金参与到区域项目开发,盘活资产,加快实现资源向资本的转变。

本文将就项目招商中参与投资方的优选,将模糊优选的方法引入其中,主要解决决策中的非量化因素的优劣识别和优选决策。

二、优选方法基本综述

项目投资决策过程是一个复杂的系统工程,涉及到政策、资金、资源、环境等方方面面的内容和细节,需要根据项目的实际情况建立不同的评价体系。在决策过程中,往往会遇到一些不确定的因素,不能完全用数字来量化,例如投资方的实力、资金的到位速度等等,都是模糊的概念,而利用模糊优选评价的方法可以很好的解决模糊指标量化的问题。

由于真实案例数据的获得比较困难,而且本人主要是对投资方案优选的基本方法做以评述,所以将采取数据模拟的方法,来说明该方法的原理与实施。

现拟定在某个工程项目中,有n个可供选择的方案xi(i=1,2,…,n)构成优选方案集,又有m个因素Uk(k=1,2,…,m)构成因素集,各因素相应的权重为,且满足,则基于模糊一致矩阵的多因素决策方案优选过程如下:

1.建立优选关系矩阵

考虑到这是n个方案在m个因素下的优选问题,故可以建立m个单因素模糊优先关系矩阵,其中称为在因素下,对的优先关系系数,其值为:

故经过改造得到的为模糊一致矩阵。

3.单因素计算优度值

运用方根法计算方案在因素下的优度值

,其中:

4.多因素排序

计算各方案的综合优度值,

按由大到小可得到n个方案在综合m个因素影响下的优劣次序。

三、举例分析项目投资模糊决策

假设在对某一项目进行招商时,共反馈了五个投资方的投资方案,经过对五个方案分析、评定后,各方案评价因素的特征值均为定性描述,具体情况如表1所示:

1.优先关系矩阵的建立

现采用上述方法对五个方案进行优选,首先分别在每一个评价因素下进行优选,比如:

对资金到位情况这一因素,可根据单层次决策方案优选方法的第一步建立以下优先关系矩阵:

再利用第二步将改造成模糊一致矩阵:

2.确定各方案在每一因素下的优度值

利用第三步计算每一方案就科技竞争力这一因素的优度值,结果为:

依次算出另外三个评价因素优度值如下:

3.指标权重的确定

评价因素的权重反映了多因素综合决策中各个因素的重要性程度,通常可采用德尔菲法、层次分析法、因子分析法、相关系数法、熵值法等方法确定。

本例利用层次分析法确定四个评价因素的权重:

(1)层次的单排序。先解出判断矩阵A的最大特征值,再利用AW=W解出所对应的特征向量W,W经过单位化后,即为同一层次中相应元素对上一层的某个因素相对重要性的排序值。

(2)一致性检验。由于客观事物的复杂性和人对同一事物认识的差异性,专家打分构造的两两比较判断矩阵可能出现重要性判断上的矛盾。因此,应对判断矩阵进行一致性检验。一般认为,当C.R.

判断矩阵A-B

=4.0104C.I.=0.0035 R.I.=0.89C.R.=0.0039

最终获得四个因素的权重如下:

4.综合评价结论

最后利用第四步计算出每一个方案的综合评价优度值,继而计算得出五个方案的综合评价结果如表2:

四、结束语

通过上述案例的分析计算可以看出,将模糊优选的方法应用到项目招商决策中,将不明确因素的定型描述转化成为了量化了的数据,更加全面和直观的反映出了各个投资方案的优劣程度,给最终的招标决策提供了明确的依据,也保障了招商工作的准确和顺利地进行。

当然,项目的招商决策过程是一项非常复杂的工作,本文所论及的只是其中比较简单的单层次的而且是具有模糊因素的优选方法,这一方法可以在简单的招商决策中独立使用,也可以应用在某些多层次多目标的综合决策中。

另外,区域政府的决策机关还要建立健全机构,充实力量,确保招商引资工作正常运转,全方位、多渠道、宽领域地开展招商引资工作,形成多元化招商引资新格局;整合项目资源,建立统一、规范、有序的招商项目管理机制,实现资源开发利用项目建设的全方位、多渠道对外开放。

参考文献:

[1]黄健元:模糊集及其应用[M].宁夏人民教育出版社 1999年191-202

[2]黄本笑王国钟:风险投资项目的评选指标体系与模糊优选决策研究[J].科技与管理,2004

[3]董鸣皋刘发全:基于层次分析法的多指标方案模糊优选方法研究[J].西北水力发电, 2003

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净现值法作为一种基本的投资决策方法，不仅较为科学，而且也比较成熟，因而得到了广泛应用。但是在净现值法的实际应用中，仍存在着诸多问题，如：有许多企业在投资决策时，计算出的净现值(NPV)很大，但项目真正实施后，却给企业带来了大量亏损；相反，另一些原本可以为企业带来利润的项目，却因为计算出的NPV小于零，而被企业轻易地放弃了。这些实际问题的存在不仅导致企业的决策失误，给企业造成重大经济损失，而且也影响我国经济的快速发展。因此，如何进一步完善和更好地运用净现值法，都有待于我们作进一步探讨。对此笔者认为，关键要注意三个方面的问题：(1)对净现值法的本质及缺陷的全面认识；(2)对折现率的正确选择；(3)对净现值的适当修正。

一、净现值法的本质及其缺陷净

现值法就是将预测的投资方案的未来现金流量，以预定的折现率进行折现，计算出投资方案的NPV值，并利用NPV值的大小来评价投资方案的一种投资决策方法。其决策的基本原则是：(1)对于独立方案，若NPV>／0，可以考虑接受之，若NPV<0，则拒受之；(2)对于互斥投资方案，在多个方案比较选择时，如果没有资金方面的限制，应以NPV值大者为优。可见，使用净现值法进行投资决策，关键在于正确预测、计算各投资方案净现值的大小。净现值是投资方案的现金流人总量现值减去现金流出总量现值所得的余额，即：

式中：F1为第t年现金净流量(现金流人量与现金流出量之差)，F0为初始投资额，r为预定的折现率，n为项目从投资到终结的年数。

目前，净现值作为现代财务学的一个基本概念，已逐渐为人们所接受。在净现值法中，确定折现率时既要考虑资金的机会成本，又要考虑投资的风险。实际上，投资方案的净现值通常是按与其风险相当的投资项目的预期报酬率进行折现得出的。当NPV>0时，说明投资方案的未来获利能力将超过预期的报酬率，接受该方案能使企业的投资获得超过预期的增值，增加企业的价值；相反，当NPV<0时，则方案的收益率将会低于投资者的预期，实施该方案将会降低企业的价值。因此，净现值表明了投资项目对企业价值的增加与减少，其本质就是投资项目所能够获得的大于预期报酬的超额收益。净现值法就是通过衡量这种超额收益是否存在及其大小来评价投资方案的。

净现值法既考虑了资金的时间价值，又考虑了投资的风险性，并且使投资分析与股东财富最大化的企业经营目标保持一致，在理论上更为完善，也更为科学。但净现值法是建立在预期现金流量和折现率基本稳定的假设之上的，也必然存在一些缺陷。

首先，净现值的大小与折现率的选择是直接相关的，而在实际操作中折现率的选择又无一个严格的标准。其次，传统的净现值法仅仅是从投资方案所产生的现金流量来评价方案的优劣，NPV中无法包含那些与现金流量无关、但又对企业的发展具有重要意义的实际选择权价值。三是NPV是一个绝对数，并不能揭示投资方案可能达到的实际报酬率是多少，无法对项目进行更全面的分析。因此，在实际的投资决策中，若对净现值法缺乏深刻的理解，而一成不变地套用公式，往往就会做出错误的决策。

二、折现率的正确选择

在运用净现值法进行投资决策时，正确选择折现率是至关重要的。目前很多企业的决策失误，就与折现率的选取有很大的关系。企业在投资决策时，一方面应根据自身的实际情况，如企业实力、投资目标、资金成本、项目风险等，另一方面应根据市场情况，如行业动态、竞争对手的获利水平等，进行综合考虑，确定合理的折现率。不能固守于一个僵化不变的折现率，即使在同一企业中，在不同时期、对于不同的投资项目，也需要分层次地采用不同的折现率。一般情况下，企业决策时采用的折现率可根据不同的情况做出如下几种选择。

1．选择市场利率作为折现率

企业的财务目标可分为经济效益目标和社会效益目标，经济效益目标就是追求企业收益的最大化；社会效益目标就是承担社会责任，为社会繁荣与进步做出贡献。当企业发展壮大后，为回报社会，可能会投资一些社会福利项目、环保建设项目等。对于企业来说，这些项目决策时主要考虑的是其社会效益，而较少考虑其经济效益。因此，这类项目的折现率就可以采用市场利率。另外，当企业有较多的闲余资金时，为了发挥这些闲余资金的作用，企业进行的一些短期的小型投资项目，就可以采用较低的市场利率作为折现率。

2．选择资本成本作为折现率

当企业发展成熟时，为维持企业长期的稳定发展，企业会进行一些大型的改扩建项目。这些项目一般投入资金巨大，投资周期较长，企业仅凭自身积累的资金常常无法满足投资需求，需要借人大量的资金，这时，投资的资本成本就成了投资决策的最低的一道门槛。因为根据现代财务杠杆理论，当企业的投资报酬率大于负债资本的成本时，企业通过借入的大量资金进行投资，可以达到“借鸡下蛋”的效果，获得财务杠杆收益；相反，借入的资金则会成为企业的负担。所以，资本成本就成了此类投资项目决策选择折现率的一个底线，只有当以资本成本为折现率计算出的NPV>0时，才能发挥财务杠杆效应，投资项目才有可能为企业带来利润。

3．选择企业自身(总资产)投资回报率作为折现率

如上所述，资本成本仅是投资项目决策时折现率的一个底线，往往不是一个最佳的折现率。当一个发展良好、获利丰厚的企业依此决策时，虽然项目也会盈利，但项目的盈利水平可能低于企业原来的整体盈利水平，这样项目投产后反而会降低企业的投资回报率。因此，对于一个主营业务稳定，并占有一定的市场优势的企业，为保持企业的获利能力和获得更大的成长机会而进行多元化经营时，各种多元化经营项目的投资决策就应该选择企业自身的投资回报率作为现金流量的折现率。只有这样，企业的各项多元化经营项目才能具有较高的盈利水平，不仅保持整个企业的高水平的盈利，而且为企业带来新的经济增长点，使企业获得更大的成长机会。

4．选择竞争对手的投资报酬率作为折现率

当企业处在一个市场成熟、竞争激烈的行业中时，要想在市场中赢得一席之地，不仅要注重生产管理以及技术创新，更为重要的是要关注市场动态，掌握竞争对手的情况，做出最佳的投资决策。企业要时刻关注竞争对手的投资和获利情况，积极地收集和利用竞争对手的投资信息来为自己的决策服务，做出正确的投资决策。决策时，若能以竞争对手投资决策的折现率作为自己的决策标准则是最佳的选择，但这种商业秘密往往是难以获得的。此时，我们就可以借鉴资本资产定价模型(CAPM)，将CAPM确定的必要报酬率(Rs)作为竞争对手投资报酬率的替代。我们发现，以为折现率同样能够很好地实现投资决策。根据夏普一林特纳的资本资产定价模型可得到：

其中：Rs为公司的投资必要报酬率，Rf为无风险报酬率，R柚为市场组合平均报酬率，为企业与市场相关的系统风险。

对于值，若企业是上市公司，则能够较容易地获得。若企业是非上市公司，要衡量企业与市场相关的系统风险，就必须找一家经营风险和项目相似的上市公司作为参照样本。然而，即使两家企业的经营风险和项目非常相似，但两家企业的资本结构不可能相同，因此，首先要比较两家企业的资本结构，之后才能确定值。

我们假设样本公司与本企业的负债、权益、系统风险、所得税税率分别为D1、E1、1、T1和D2、E22、T2

由于两家企业的经营风险和项目相似，可认为两家企业无债务时的系统风险均为。根据哈玛达等式(HamadaEquations)可得出：

[例]：某企业为巩固自身在行业中的竞争优势，准备投资生产一项新产品，该投资方案初始投资为6000万元，资本成本为10％。投产后预计每年能增加现金净流入量1000万元，经营期为10年。现已知上市公司中类似经营风险的样本公司的系统风险值=1．7，负债权益比例为0．8，本企业的负债权益比例为0．4；企业所得税税率均为33％，市场组合平均报酬率为10％，无风险报酬率为5％。

(1)首先由样本公司的系统风险值。换算出与本企业相适应的系统风险值：

(2)由资本资产定价模型确定该企业的必要报酬率：

Rs=5％+1．4×(10％一5％)=12．0％

(3)以必要报酬率为折现率时，投资方案的净现值：

NPV：1000×(P／A，12％，10)一6000：一350万<0

然而，若不考虑竞争风险因素，以资本成本(10％)为折现率，则：

NPV=1000×(P／A，10％，10)一6000=145万>0

由上述结果看到：以资本资产定价模型确定的必要报酬率为折现率时，投资方案的NPV<0，表明该投资方案不可行；而以资本成本作为折现率，则投资方案的NPV>0，方案可以接受。这也说明优势企业在投资决策时，更应重视折现率的选取。

三、正确量化选择权价值合理修正净现值法

上述折现率的选择，只是根据预测的现金流量，更合理地计算了投资方案的净现值。但净现值法仍使企业处于一种静态的角度来进行决策，被动地对于某个投资项目或接受或否定，没有灵活性，未考虑到现今投资为以后确定的种种选择权的价值，从而有可能造成企业做出错误的投资决策。在现实中，有一些投资项目，尤其是一些战略性投资项目，是无法仅从这些项目本身所获得的现金流量及其净现值的大小来全面评价其价值的。因为它们同时也给企业带来了一些重要的选择机会，如：开发关联的新产品，扩大市场份额，提高企业知名度等。这种选择机会通常被称为“实际选择权”(RealOptions)。对于实际选择权尽管学者们有不同的解释，但其基本的含义是：在企业投资管理过程中，管理者在企业内外环境发生变化时，能作出相应灵活性调整决策的权利。

在传统的NPV法中，一般的现金流量预测都假设所有的经营决策已事先确定，忽视了管理者在未来信息基础上的选择机会，从而导致了对投资项目真正价值的低估。目前，随着投资决策作用的日益显著，将选择权引入投资决策(尤其是战略决策)中的理论研究也越来越多。在各种观点中，笔者认为：(1)净现值法尽管存在一定的缺陷，但作为投资决策的一种基本方法，有其合理性；(2)我们可以把实际选择权融入NPV法中，适当修正NPV法。所以，正确量化选择权价值可合理修正NPV法。

我们可以将投资方案真正的价值视为用传统净现值法计算出的净现值与实际选择权价值之和，即：投资方案真正的价值=传统的净现值(NPV)+实际选择权价值(ROV)。

对于实际选择权价值，目前我国的研究大多是定性的理论探讨，即使有定量分析的，也往往没有进行精确计算，而采取大体估计的方法，如决策树法、情节分析法等。实质上，实际选择权就意味着赋予了管理者一种未来的选择权利，当它能够给企业带来利益时，管理者可选择执行；相反，则可放弃。这样实际选择权就具有了与买入期权相类似的特征。

因此，我们可以利用西方的期权定价模型来确定实际选择权价值。买入期权的定价方法很多，其中较典型的就是1973年美国学者Black与Scholes在其《期权定价与公司债务》中推导出的股票买入期权公式，这就是著名的B—S期权定价模型。即：

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回顾2010年以来绵绵无期的调整，汪晖认为，持续不断的调整，既不是经济问题，也不是业绩问题，而是政策问题。“宏观政策全面收紧，是本轮市场调整的根本原因。现在看来，政策的影响还将持续，比如宏观刺激政策的退出，货币政策的进一步收紧等，下半年对市场影响最大的因素仍然是政策。”

展望下半年的投资机遇，汪晖坦言2010年可能表现为没有系统性、趋势性牛市机会，但深陷熊市的风险也不大。在股票投资中，汪晖建议抓住业绩驱动的结构性行情和政策主导的产业结构转型这两条主线，并用量化工具约束自己更好地实现投资逻辑。汪晖指出，盛极而衰，否极泰来是股票市场波动的真谛。若从一个较长的时间周期来看，当前市场已经明显处于低风险区域，要重视即将到来的投资机会。

新基金或存投资机会

“现在是新基金发行的好时机。从历史经验看来，市场低迷时发行的新基金可能往往能给投资者带来意外收获。”汪晖表示。

面对当前市场大幅震荡，新基金首募规模日渐下滑的现象，汪晖有着自己独到的见解。“2010年的市场情况与2004年、2008年的情况非常类似，都是一个否极泰来、机遇重现的时期。市场低迷期发行的基金具有低成本介入机会，中长期表现可能更优。而且通常新基金有半年建仓期，比较容易把握市场机会。”

从历史数据看，众多在股指下行通道中成立的新基金，有着不俗的业绩表现。以汪晖管理的华泰柏瑞价值增长为例，该基金成立于市场极度低迷的2008年7月16日，到2010年一季度末，超越业绩比较基准约40％；晨星数据显示，截至2010年5月11日，该基金成立以来的净值增长率为43.7％。

量化投资方兴未艾

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刘钊：量化投资的主要特点是买入、卖出股票，不再是由人的主观判断做出决定，而是由量化模型决定。量化投资是一套科学的方法，有严格的分析、计算，什么好什么不好，不是我们自己说了算，是数据和模型说了算。即使是简单的低市盈率投资方法，只要能严格执行，就能取得超额收益。

记者：排除了人为主观情绪的影响，但由量化模型控制的量化投资基金的收益会如何呢？

刘钊：我们可以看看美国最成功的量化投资大师――詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金，在1989年―2006年的17年间，大奖章基金平均年收益率达38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率也不过20%。正是鉴于量化投资的巨大威力，摩根士丹利华鑫基金公司经过两年的精心准备，推出了国内真正意义上的量化投资基金――大摩华鑫多因子基金。

记者：量化投资的成败，关键在哪里？

刘钊：普通投资者买卖股票，主要是基于政策、基本面、市场、技术等各种信息和经验来做出交易决定，这些因素属于主观判断，而且往往容易受到情绪的影响。量化投资是将投资思路通过设定的指标、参数体现在量化模型上，通过计算机系统自动买卖股票，因此，量化投资的关键点就在于建立一个好的量化模型。

记者：量化投资和价值投资冲突吗？

刘钊：说到投资，大家首先想到的是巴菲特的价值投资，从长期的历史实践看，价值投资确实比较有效，量化投资也可以建立价值投资类的模型。

举例来说，衡量价值投资的最重要指标是低市盈率，如果以市盈率为标准来建模，以2005年5月为时间点，按市盈率对所有上市公司排序，再按市值比例模拟买入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新计算市盈率最低的100只股票，并调整组合，如此重复，每年调整一次仓位。得到的结果是，从2005年5月至2010年5月，沪深300指数的年化收益率为25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率达到29.46%，与沪深300指数相比，低市盈率策略基金的超额收益为4.06%。以此为基础，再以预期市盈率为基础建立一个模型，并模拟买入当年预期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。

记者：大摩华鑫的量化投资模型有何成功之处？

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2014年，财政部修订并颁布了若干新企业会计准则，对企业的会计核算产生了深远的影响。特别值得关注的是《企业会计准则第33号――合并财务报表》（以下简称 “准则33号（2014）” ）的修订，强调了投资方应当在综合考虑所有相关事实和情况的基础上对是否控制被投资方进行判断。相关事实和情况主要包括：被投资方的设立目的；被投资方的相关活动以及如何对相关活动作出决策；投资方享有的权利是否使其目前有能力主导被投资方的相关活动；投资方是否通过参与被投资方的相关活动而享有可变回报；投资方是否有能力运用对被投资方的权力影响其回报金额；以及投资方与其他方的关系。该修订对所有行业尤其是包括银行、证券、基金、保险等在内的金融行业产生了重大影响，直接导致部分金融机构需要将其管理的若干结构化主体纳入合并范围，从而影响其资产规模、业务指标等数据。虽然该准则自2014年7月1日起实施以来已有近两年的时间，但是包括企业、会计师事务所甚至是监管机构对于将结构化主体纳入合并范围的量化指标仍然没有统一标准，因而企业对于该准则的理解有所偏差，执行情况也各有不同。本文将围绕结构化主体及其是否应纳入合并范围的判断依据进行探讨。

一、结构化主体的定义

根据《企业会计准则第41号――在其他主体中的权益》中对于结构化主体的定义，“结构化主体，是指在确定其控制方时没有将表决权或类似权利作为决定因素而设计的主体”。该定义适用于金融机构发行的投资管理产品。包括如下几类产品：

1.银行理财产品。银行理财产品按收益类型可分为保本浮动收益类理财产品、非保本浮动收益类理财产品、保证收益类理财产品。

2.证券公司资产管理计划。证券公司的资产管理计划主要分为三类：集合资产管理计划、定向资产管理计划以及资产支持专项计划。

3.基金公司资产管理计划。基金管理公司的产品主要包括公募基金及专户业务。

4.保险公司资产管理计划。保险公司资产管理计划主要分债权类、股权类和项目资产支持计划。

5.其他金融产品。其他金融产品主要包括信托产品、私募基金、互联网P2P产品等，都是目前市场上为投资者熟识的金融产品。

二、合并结构化主体的理论依据

我们首先从合并结构化主体的理论依据进行讨论。准则33号（2014）修订了控制的定义，包含以下3个要素：投资方拥有对被投资方的权力；通过参与被投资方的相关活动而享有可变回报；并且有能力运用对被投资方的权力影响其回报金额。

1.针对第一个要素，即评估权力时，根据准则应用指南通常应考虑相关合同安排、投资方的参与度、投资方对被投资方做出的承诺等因素。

2.针对第二个要素，即对于可变回报的判断，根据准则应用指南所述，“管理被投资方资产获得的固定管理费也属于可变回报。

3.针对第三个要素，评估运用对被投资方的权力影响其回报金额的能力，即权力与可变回报之间的相关性时，根据准则应用指南的规定，需要判断金融机构是主要责任人还是人的身份行使决策权。若为主要责任人，则对投资管理产品形成控制。

三、合并结构化主体的实务操作

通过与大量企业和会计师事务所的对标，目前的实务操作中均以量级作为合并结构化主体的主要判断标准，如量级超过30%，通常情况下合并；量级在20%～30%之间，进一步考虑其他因素；量级在20%以下不合并。下面列举了在合并结构化主体的过程中一些常见的热点、难点，并进行了逐一分析：

1.银行理财产品

银行理财产品需要单独进行讨论，因为与证券公司、基金公司等发行的资产管理计划不同，银行发行的保本理财产品因其风险由银行承担而在单体层面就已被纳入资产负债表。且财政部于2015年12月16日印发了《企业会计准则解释第8号》的通知，专门对商业银行如何判断是否控制其发行的理财产品进行了解释，并提请银行关注为理财产品提供信用增级、支持及其原因、获取的对价或面临损失的风险程度等方面对合并理财产品的影响。虽然解释第8号中并没有明确的量化指标，但是仍为银行在执行准则33号（2014）提供了指导意见，决定了实务操作的基调。

2.量级及可变动性的计算

大部分企业及会计师事务所通常通过（管理费收入+业绩报酬+自有资金享有收益+其他收益（如有））/产品总收益的公式来计算量级，比较统一；而针对可变动性，不同企业及会计师事务所对于可变动性的理解不同，计算方法也不同。有的采用期望值法，即产品总收益的标准差和管理人收益的标准差进行比较；有的采用边际收益法，即以产品某一特定水平业绩为衡量基数，在该基础上增加或减少的每一元人民币中，金融机构所享有的比例；有的还会考虑可能面临的最大风险损失敞口。不同的计算方法采用的判断标准不同，难以说孰优孰劣，应尽快统一全行业的处理办法。

3.是否有自有资金参与

对于金融机构没有自有资金参与的产品，目前较为普遍的做法是不将其纳入合并范围，因为在这种情况下大部分产品的量级很难达到30%的标准，且企业如果不对产品进行投资就直观印象而言很难将其与控制联系起来。因此大部分企业及会计师事务所在判断将结构化主体纳入合并范围的依据时通常着重关注有自有资金参与，且占产品总份额20%左右的。然而也有人质疑如此“一刀切”的做法是否过于简单，还需要考虑其他因素，例如合同的特别条款，如提供担保等；另外，有极端情况也可能存在没有自有资金参与，然而量级却超过30%的情况，需要进一步考虑。

4.投资目的

有会计师事务所认为，应将公司自有资金参与产品的目的纳入考量因素：公司自有资金参与目的一部分是出于客户对产品安全性需求的考虑，显示管理人对产品的信心；一部分是出于公司对自营多样化的需求，通过产品来实现高收益的目的。前者是被动投资，后者是主动投资，目的不同，分类应有所区别。

而在产品运营期间，对于投资者逐步退出，而管理人承诺在产品存续期间不退出而导致持有份额被动增加而达到合并标准的，对于该类被动合并，管理人并无主观意愿去控制结构化主体，且该变化不是证券公司主动行使决策权导致，并且证券公司管理产品的业务目的、本质和资管产品的初始设立的目的与设计并没有发生改变，不应当将其纳入合并范围。

5.产品收益率的选择

金融机构在计算量级时，其管理费收入、业绩报酬以及自有资金投入的收益都与产品标的资产的收益率直接挂钩，收益率的浮动会直接导致量级的计算结果，特别是权益类产品受到证券市场的波动影响较大，若金融机构在计算量级时采用实际收益率则会出现同一产品在不同市场时的会计处理方法不同，而实质上该产品的规模、架构、投资标的等并未发生显著变化，会影响财务报表的可比性。

然而也有人采取预期收益率的方式进行量级计算，根据类似产品以往的收益率，结合当前经济形势进行适当调整以推算出该产品的预期收益率，保证财务报表不受产品经营成果的影响。但这种方法需要专业的判断能力，人为主观性较大，存在操纵财务报表的可能性。

6.量级与可变动性的侧重

在上文中提到，大部分企业及会计师事务所以是否有自有资金参与作为判断是否将结构化主体纳入合并范围的首要依据。然而市场上还有部分产品，其投资者享有既定收益，超额收益100%归管理人所有，即可变动性较高。针对不同的产品，应当于侧重于量级还是可变动性对于合并结构化主体也是值得探讨的一个问题。

有的事务所认为，管理人的绝对收益，即量级更为重要，原因在于管理人实际收取的报酬才是其管理该结构化主体真正的收益，也决定了该收益是否能够达到控制该结构化主体的程度。

而有的则认为，管理人的相对收益，即可变动性更为重要，原因在于边际收益对管理人更有激励作用，边际收益的敏感性直接影响到了管理人的投资决策，更为契合控制的定义。

目前关于量级与可变动性的侧重尚未有定论，大多数事务所选择两者同时考虑来判断是否将结构化主体纳入合并范围。

7.证券公司定向资产管理计划投资

对于金融机构以证券公司为通道进行的定向资产管理计划投资是否应该纳入合并范围尚待探讨。一种观点认为这类产品100%由金融机构持有，量级及可变动性均超过标准，应该在合并层面将产品穿透，将真正的标的资产纳入合并财务报表；而另一种观点则认为，虽然通道公司作为管理人，只是执行金融机构的指令，但实质上其有尽职调查的义务，且在大部分合同中会有条款约定，管理人在某些情况下有权拒绝委托人的指令，从这一角度来看，金融机构对投资标的并没有绝对控制权，因此无需将该定向资产管理计划纳入合并范围。

四、总结与展望

新准则的颁布，对于各行业的影响程度有所不同，且技术处理方法也因行业特性而各有其侧重点。如本文探讨的合并财务报表新准则修订了“控制”的定义，对非金融行业的影响较小，而对金融行业的结构化主体产品却有着深远的影响。通过第一章节的分析，目前金融产品2015年年末余额已达几十万亿人民币之巨，新准则的执行将直接影响到整个金融行业的财务状况和经营成果。

企业会计准则在不断的发展，而其发展的过程也是行业学习的过程，但最终的宗旨是为了使得财务报表能够更公正、更公允地反映公司的真实运营情况。行业内部积极探讨交流不仅能提高企业、会计师事务所的专业性，更能协助监管机构建立统一的标准进行管理，以促进金融环境的健康发展。

参考文献：

[1] 廖萍.结构化主体及其合并问题研究.《财会学习》.2015（10）.

篇10

他们的投资理念和方法差异很大，巴菲特寻找护城河、索罗斯抓关键趋势、罗杰斯研究一国经济、林奇关注上千家企业并寻找转机、格雷厄姆用量化方法来挑选便宜货、聂夫紧盯低市盈率、斯坦哈特网罗华尔街的各种消息作短线。

这说明投资者可以从不同的角度看待中立的市场，并依据一套特定的理论去行动，最终都可能取得良好的战绩。市场并不是非黑即白的二元体系，因此投资方法和理念也不存在二元的问题。所以，不要陷入投资理念孰优孰劣之争，寻找并优化一套适合自己的投资方法并坚定地依此去执行，才是最重要的。

注意预测陷阱

技术分析的一个重要原则是不预测市场，而要根据市场的表现行动。大师们也都会说预测市场是愚蠢的，因为决定市场的是无数我们不可能全部掌握的变量。但其实，预测无处不在。技术分析不预测市场，但是“趋势会延续”本身就是一种预测，每一笔交易都已经包含了预测在里面，没有预测，就不会有交易。

所以，预测这个概念本身没有错，不同的是，预测的跨度和依据。比如，巴菲特是在预测企业的成长性，但他预测的跨度是十年、几十年；索罗斯预测的是国际事件的影响，看起来只是一天的跨度，但他在行动之前，往往是对一个事件跟踪了好几年，例如阻击英镑。

天下没有免费的午餐

很多人进入股市的一大原因就是炒股票不费劲就可以赚钱。大家一定要相信，无论谁，无论他用的什么投资理念和方法，如果不经过艰苦的努力（包括身体和心理），一定赚不到钱，大师们的一个共同点就是强悍的阅读能力和独立思考能力，大量的阅读，独立的思考。不要以为这是大师们才能做的事情，普通投资者也同样可以做到。