量化投资的步骤精品(七篇)

序论：写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隐藏在内心深处的真相，好投稿为您带来了七篇量化投资的步骤范文，愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂，助力您的创作。

篇(1)

    1把握现在面临的问题 

    在麦肯锡,人们总说,只要把握现状,问题就解决了七成。这种方法有两个关键词,一是“运用整理归纳法”,二是“量化”。首先通过整理归纳法,个别具体地分析我们到底想要改善什么。接下来,对分解后的问题按优先顺序进行排序。排序最有效的方法是量化。

    一般人花 在“I 消 费 ”上的时间大约 是 60%,“II 浪费”占 20%,“IV 闲耗”占 15%,“III 投资”上大概只有 5%,最多不超过 10%.

    这样分配时间最大的问题是,总时间的80% 花在了“紧急”轴线,无怪乎我们每天都感觉自己被最后期限逼得很紧,心里觉得很累很忙。紧急的事情多数都与工作相关,所以紧急的事情越多,劳动时间就越长,越容易导致工作与生活失衡。

    如果长期在紧急(“I 消费”和“II 浪费”)上花费大量的时间和精力,根本不可能再有精力和时间去进行“III 投资”,只能把剩下的时间都“IV 闲耗”了。这样一来,我们事后更加后悔,“又浪费了这么多时间干这些无聊事”。 另一方面,不积极投资又会导致我们工作能力下降,职位不保,结果需要花更多的时间在紧急的“I 消费”和“II 浪费”上,导致恶性循环。

    关键就在如下两个方面 :一,缩减“II 浪 费的时间”和“IV 闲耗的时间”,增加“III 投 资的时间”;二,利用“III 投资的时间”,更有效地发挥“I 消费的时间”的作用。

    最理想的状态关键在于确保 30% 的“III 投资的时间”。假设我们清醒的时间为 16 个小时,那么每天保证将近 5 个小时的投资时间是最为理想的。

    然后把“I 消费的时间”控制在 50%、每天8 小时以内。要达到这一点,必须减少交通时间以及无意义的会议的时间。

    另外,还要尽量将生产率较低的“II 浪费的时间”控制在 10% 以内。这就需要我们缩短上下班等交通所花费的时间,必要时应该重新考虑是否需要调整工作或搬家。

    最后,用于放松以及周转的“IV 闲耗的时间”,也应该尽量控制在10% 以内。

    如果使用上面的时间分配方式,重要∶不重要 =8 ∶ 2,紧急和不紧急的比例就成了6 ∶4.即使是做需要按期完成的工作,心情上也会感觉轻松许多。这样的分配方式让我们不再感到时间紧迫的巨大压力。

    2确定不该做的事

    精简工作比增加要做的工作更值得我们思考。对不该做的事和想要完成的事同样重视是工作能够顺利进展的秘诀。看准什么是你的“时间窃贼”,确定不该做的事。

    3确定可以委托别人做的事

    必须完成的事情当中,一定有你不擅长或者不想做的事。这时你应该思考如何才能让自己不做,或者是否能够委托别人来完成。

    4提高必做之事的效率

    具体的做法可以分为 7 项 :

    1 活用记事本,将它作为时间管理的起点。

    2 养成健康的生活习惯。

    3 借助他人的力量,增强克制力。

    4 灵活选择住所的位置。

    5 控制交通耗时。

    6 提高做家务事的效率。

    7 重新认识生活中的零散时间。

篇(2)

都被这个玩意吸引过去，

疯狂地追逐它；亿万人同时被一个

梦幻迷住，对此紧追不舍，直到

他们的注意力被一个

新的比先前那个

更有幻想力的玩意儿吸引过去。

当你通过“心理体检”，发现自己具有哪些投资心理疾病后，接下来要做的就是开始治疗了。当然，投资心理疾病的病症很多，比如上面提到的认知失谐、回避遗憾等等。我们无法一一对症下药，只能为你列出一个简单的疗程，希望能够对你有所帮助：

第一步：了解自己的心理疾病

治病的第一步是了解病因，我们在前面为你做的测试题就是为了检查病症何在。当然，这些测试还远远不够，你需要做的是在日常生活中多次反思自己做得不合理的地方，对曾经做过的投资失误进行总结，只有你真正认识到了自身存在的心理疾病，才能迈出了治疗投资心理疾病的第一步。

第二步：明确投资的目标

很多投资者忽略了投资过程中这个非常重要的步骤，大多数人根本就没有一个明确的投资目标，“我想赚更多的钱”――这显然是一个很模糊的标准，但你身边的人甚至你自己在做投资决定时可能仅考虑到这一层。

投资目标一定要制定得明确，细化到具体的时间、要实现的具体收益、希望能满足的具体需求等等。制订明确的投资目标可以带来很多好处。例如，时刻想着你的投资目标，能够帮助你着眼于投资的长期表现和大的方面，监督投资过程，判断你的行为与投资目标是否相符合。

有了一个明确而合理的投资目标，你就不会被“羊群效应”牵引而冒进投资、忽略其中的风险；你也不会因“认知失谐”而高估自己过去的投资绩效，导致接下来做出错误的判断。你也会下意识地克服“回避遗憾”和“寻求自豪”的心理，因为始终有具体的目标在警示你。

第三步：明确投资的数量化标准

明确投资的数量化标准可以使你免受情绪、谣言、传闻和其他心理疾病的影响。我们在这里不是向你推荐一个特定的投资策略，但要求你有一个明确的投资标准，这非常重要。比如你只投资市盈率低于20倍的大盘蓝筹公司股票，或者只关注年报上利润率达到一定水平的公司。当你明确了投资标准后，在决策流程中就不会轻易受到情绪的影响。

我们建议你使用数量化的标准来控制投资行为，但公司的管理水平、新产品开发等非数量化的信息也很重要。如果你按照数量化的标准圈定了一些投资品种后，接下来就要考察非数量化方面的因素。

第四步：构建投资组合，进行分散投资

合理的分散投资可以避免因单一集中投资而发生巨大的损失，以致于严重影响自己的生活，也可以帮助你通过长期持有不同类型资产而抓住稍纵即逝的机会。从投资心理学的角度看，构建合理的分散投资组合可以让你避免因“熟识性思维”造成的决策失误，也不会因为“蛇咬效应”而放弃继续持有某种有潜力的品种，浪费反弹的绝好时机。

投资者在建立投资组合时要考虑不同品种之间的相关性。大多数投资者经常把每个品种视作一个单独的心理账户，而忽略这些心里账户之间的相互关系，这就无法实现分散风险的效果。更有的投资者在建立投资组合时反倒增加了风险，比如近期在股指期货推出前大盘蓝筹股涨势很好，但也蕴含很大风险，如果把大盘蓝筹股和具有投资蓝筹概念的基金组合在一起，这显然放大了风险。一旦有政策面的风吹草动，你可能会遭受很大的损失。

第五步：控制投资环境

如果你要减肥，但家中的冰箱里堆满了可乐、薯条，可以想像你的减肥计划能坚持多久。同样的道理，如果你不想每天频繁操作、患得患失，但当你一打开电脑就看到K线图，一有时间就往股票论坛里钻，各种各样的信息混淆视听，你能做到心如止水吗？因此，要克服心理疾病，就应该控制你的投资环境。你可以每月只查看一次股票，这样可以抑制“蛇咬效应”、“寻求自豪”、“用赌场的钱”等心理疾病；你可以每月只交易一次，这有助于你克服因为“过度自信”而频繁交易；你可以每年检查一次你的投资组合，留心是否有“赠与效应”、“代表性思维”和“熟识性思维”等心理疾病作怪。保留检查纪录，这有助于你避免“认知失谐”对投资决策带来的影响。

篇(3)

尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势,但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型,而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器,不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统,设计各种交易手段,有着较为复杂的数学计算与技术要求,现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外,量化交易者,俗称宽客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以,人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰(Narang,R.,2012)描述了量化交易系统的典型构造,打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向,风险控制模型用来限制风险暴露,交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本,投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡,然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础:有了数据,就可以进行研究,通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心,即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展,量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为,如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略,如匹配交易或携带交易。近年来,高频交易成为量化投资的重要内容,基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏(2012)将量化投资的主要内容分为以下几个方面:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于:纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。

二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异

在传统的证券投资学中,投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想,后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类,而量化投资则是“利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程”。从概念看,量化投资既不是基本面分析,也不是技术分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技术分析,关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示,本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。

(一)资产定价与收益的预测

根据组合优化理论,投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合,获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合,认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价,超过的部分就是超额收益,即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显着正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中,法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说,在因素定价方面,量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择,证券投资学认为,对资产价格的影响,长期应主要关注基本面因素,而短期应主要关注市场的交易行为,即采用技术分析。在量化投资中,主要强调按照事先设定的规则进行投资,这在一定程度上与技术分析类似。但是,在技术分析中,不同的人会有不同的结论,而量化投资则强调投资的规则化和固定化,不会因人的差异而有较大的不同。另外,量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。

(二)无套利条件与交易成本

在证券投资学里,流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券,投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现,如套利交易。根据套利定价理论,一旦市场出现无风险的套利机会,理性投资者会立即进行套利交易,当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中,对市场中套利限制与非流动性的关注较少,这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下,金融资产交易的过程及其结果,旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中,不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而,从量化投资的角度看,为了降低交易带来的价格冲击,能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性,因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲,量化投资时的交易成本不仅包括交易费用,更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。

(三)风险控制与市场情绪

在证券市场中,高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时,不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中,系统性风险主要源于宏观经济因素,非系统性因素则主要源于行业、公司因素,并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中,较多地使用因素定价模型,不仅会考虑市场经济因素,而且会考虑交易行为等因素,只是不同的模型有不同的侧重点,在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外,量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,隐藏着巨大的风险。另一方面,市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素,理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外,在一般的投资过程中,市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而,在量化投资中,更多的交易都是通过计算机来实现的,如程序交易等,这样以来,投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以,在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪,主要是通过承担适度的风险来获得超额回报,因为毕竟减少风险也减少了超额回报。

(四)执行高频交易与算法交易

在对未来收益、风险和成本的综合权衡下,实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标,量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略,这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里,技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势,其中,长期和中期趋势有参考作用,短期趋势的意义不大。然而,随着计算机信息科技的创新,量化投资策略之间的竞争越来越大,谁能运作更快的量化模型,谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间,从而赚取高额利润。于是,就诞生了高频交易:利用计算机系统处理数据和进行量化分析,快速做出交易决策,并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有:处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略:自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法:产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行,目前“算法交易”比较流行。算法交易

优化买卖指令的执行方式,决定在给定市场环境下如何处理交易指令:是主动的执行还是被动的执行,是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。 三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考

从上述分析可以知道,量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异,因此,在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。

(一)市场微观结构与流动性冲击

在理性预期和市场有效假说下,市场价格会在相关信息披露后立即调整,在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里,一般认为价格的调整是及时准确的,然而,现实的世界里,价格调整需要一个过程。在不同的频率下,这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中,短期的价格调整是瞬间的,影响不大。然而,在高频交易中,这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型:存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响,解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程,认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型,这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系,强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容,因而,为了加强证券投资学的实用性,应关注市场微观结构的内容与发展。

(二)业绩评价与高杠杆

对于证券组合而言,不仅要分析其超额收益和成本,还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中,一方面要考虑风险的衡量,另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中,组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言,市场时机和管理者的能力依然重要,然而,量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素:高杠杆。量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,在市场好的时候扩大收益,但在市场不好的时候会加速亏损,这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里,业绩评价主要考虑经风险调整的收益,很少考虑其杠杆的作用,这不仅忽略了杠杆的贡献,而且有可能夸大了投资者的技能水平。

(三)人为因素与模型风险

在量化投资中,非常注重计算机对数据和模型的分析,这突出了量化投资的规则性和固定性。然而,实际中,别看量化采用了各种数学、统计模型,但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究,并借助计算机实施策略,能够消除很多认为的随意性。但是,量化策略毕竟体现投资者的交易理念,这一部分依赖于投资者的经验,一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上,人始终处于交易之中,对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性:决策实施依赖于人的设定,而人的设定不仅依赖于经验,而且人还会犯错。人之所以会犯错,一方面是因为人们对市场的认知是不完全的,另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中,股票价格的变动被认为是随机的,小概率事件出现的机会比较小,但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象,小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识,即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是,量化投资更依赖数学和统计模型,这就使得量化投资存在较大的模型风险,即使用了错误的模型。为了防范模型风险,应采用更为稳健的模型,即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来,研究表明,证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性,同时,市场中存在一定的“噪声”,采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。

篇(4)

（一）传统证券风险量化指标的理论源头

传统的证券风险分析当中必然会同一个与之如影随形的概念联系在一起，那就是收益，同时，在西方传统的经济学当中风险和报酬存在着这么一个函数关系，甚至在一些传统的经济学课本上作者为了简化两者之间的关系，将两者简单的归结为一个完美的线性关系，即风险与收益之间是一对一的数学关系，并且存在着这样一个逻辑：风险越大，报酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事实一些的经济学教材也运用了高等数学当中线性回归的方法将两者的关系从非线性回归为一对一的线性关系。除了学界对于风险的分析是从报酬或者收益出发的以外，在国外或者国内的民间也有类似的对于两者关系的表达，例如我国有句老百姓口中经常说到的“富贵险中求”就是对两者的关系的简单认识。因此，传统证券风险分析的源头明显是来源于对于报酬的分析。

（二）传统证券风险量化指标的数学方法的应用

传统的证券风险理论认为证券的总风险=可分散的风险+不可分散的风险，其中可分散的风险主要指的是个别证券自身存在的风险，而不可分散的风险则是指市场风险，下面笔者介绍一下传统证券风险量化的两个重要的指标――标准差与贝塔值。

第一，标准差。传统证券风险理论认为个别证券的风险可以从单个证券的报酬率为起点进行分析。财务投资专家从高等数学当中引入了一个衡量证券报酬率的波动性量化分析的指标――标准差来进行对单项证券风险的判断，进而判断出相同期望报酬率和不同期望报酬率时对于不同投资的选择。测算的步骤如下：第一步，确定各种市场需求下各类需求发生的概率；第二步，计算出期望报酬率，其实质上是对于各类市场需求下的报酬率的加权平均数。第三步：根据标准差的数学公式计算出标准差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只证券的报酬率，?是期望报酬率，Pi是第i只证券的报酬发生的概率。结论是在期望报酬率相同的时候，标准差越大证明该证券波动越大，风险也就越大，反之亦然。在期望报酬率不同时引入了另外一个概念即离差，由于基本原理也是根据标准差衍生而得，在此不再赘述。[1]

第二，代表市场风险的贝塔值。我们在第一点中提到的标准差主要衡量的是单项证券的风险，而贝塔值的引入主要是考虑到了证券组合的风险构成当中不可分散的风险即市场风险。而贝塔值的测算公式从数学的角度来说实际上是利用了标准差的升级版公式即协方差，协方差主要是衡量了两组数据之间的相关程度，以此来判断证券组合的报酬率与市场报酬率之间的数理联系，进而判断出不可分散的风险。理论上贝塔值的计算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i个证券组合的市场风险程度，σi，σm分别第i个证券组合的标准差与市场证券组合的标准差，ρim代表第i个证券组合的报酬与市场组合报酬的相关系数。实际当中β系数可以通过将股票报酬对市场报酬做回归得到，拟合得到的回归线的斜率就是证券的β系数，即β=Ri /Rm。[2]

二、价值投资理念下风险与报酬的关系

价值投资理念是华尔街之父本杰明格雷厄姆所创立，在其传世之作《证券分析》当中明确提出了有关投资与投机概念，其中论及投资界老生常谈的收益与风险的问题时结论与传统证券风险分析有着本质的不同，格雷厄姆明确指出收益与风险之间不存在着数学关系，并且认为证券的价格与收益并非取决于对于其风险的精确数学的计算，而是取决于该证券的受欢迎程度，而这种受欢迎程度本身包含了投资者对于风险的认识，但很大程度上还受到如公众对公司和证券的熟悉程度，证券发行与购买的容易程度等。[3]并进一步指出，无论是理论上还是实际当中，对投资风险进行精确的计算都是不可能成功的，现实当中并没有所谓的期望报酬率的概率经验表，即使存在也是基于对于历史数据的分析得到了，而历史数据之于未来决策的有用性或相关性的大小还有待考证，其研究范围不同于保险公司对于保单的精确测算，例如人寿保险能够明确的了解年龄与死亡率之间的关系是明确的。而证券的风险与报酬之间的关系则没有如此的确定。[4]

三、价值投资理念下传统证券风险量化分析的反思

以上笔者对于传统的证券风险理论与量化方法以及价值投资理念下关于风险与收益的关系进行了论述。笔者认为，价值投资理念下有关论述对于我们重新审视证券投资中风险因素的衡量有着非常重要的意义。

首先，笔者认为，标准差的计算过程本身就存在着无法避免的瑕疵，这一个公式至少有两个基本假设，第一，计算的人必须能够客观的预测出各种市场情况发生的需求概率，并且准确的在各种概率下发生的报酬率；第二，假定历史数据对于未来的投资决策具有确定的相关性。但是在现实生活中根本是无法预测的，这种算法实质上是硬将自然科学当中的数学模型强加到社会问题的研究当中，不可否认的是，目前来说大量的社会问题是无法通过数学来量化的，因为证券的风险当中不仅仅只有报酬因素的影响，还有各种在不同市场条件下的因素决定的，而这些因素又相互的的影响和动态的变化。因此，标准差的方法受到了质疑，后续的离差率、β值的计算自然也就没有了根基。

其次，β值的测算除了上述由于标准差的非客观性导致的不确定性的缺陷以外，笔者也针对实操当中第二种公式进行分析，β的第二种公式是β=Ri /Rm，从公式上来看，存在着明显的逻辑上的可疑性，单个股票的收益率假如大于市场整体的收益率，则该只股票的风险就比市场风险大？这个观点在《证券分析》当中就已经被很好地反驳了，在此，笔者只需要举一个例子就足够反驳这一个观点，伯克希尔哈撒韦上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果从上市之初可以用天文数字来形容，并且这家公司经历了无数次大大小小的金融危机，依然以远远超过市场平均的业绩笑傲群雄，难道说他的风险要远远大于市场？这家公司是以价值投资的理念进行风险评估和投资的。因此，笔者认为中国的证券行业乃至我们有关的证券专家和学者们有必要从价值投资的理念来重新审视目前证券风险量化的指标在实际当中的效用。

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1基于资产负债率限制的电网投资能力分析

1.1构建基于资产负债率限制的电网投资测算模型电网企业的投资能力主要取决于企业的经营状况，投资能力的来源主要包括企业经营的收益和融资，在假设公司以前年度可投资资产为零的情况下，后续投资能力的公式如下：

1.2基于资产负债率限制的电网投资测算模型各项参数的计算式（4）中，Fi为第i年的负债率，电力企业的资产负债率由主管单位制定，在网省企业目前确定的最大资产负债率为68%。Qi-1为第i-1年的资产总额，Si-1为第i-1年的负债总额。④Ji。按照公司的年度营业性支出按照固定的比例设定。

2某电网企业的实例应用

2.1负债率限制下的电网公司最大投资能力测算模型实例计算根据某省电力公司2001～2013年的财务资料，参照投资能力分析模型的要求，按照相关机构对2014～2030电力供需的研究及电力公司计划投资的预测，按式（1）分析该公司在2014～2030各年度的最大投资能力情况。①根据对2014～2030各电价水平的售电预测，各电价水平的购电量预测（电价采用目前的价格水平），同时预测其他运营的收入和输配电成本的情况，形成的2014～2030各年度的利润见表1。②按照2014～2030年的实际投资预测，及2013年的资产净值情况，计算2014～2030的折旧情况如表2。③按照2014～2030的预计投资情况及公司经营的情况，按照最多资产负债率的要求，预测2014～2030年各个年度的最大融资能力，结果如表3。④按照2014～2030年的成本规模，流动资金按以下两种方式留存：一种是5%的购电成本加上5%的输配电成本，另一种是5%的购电成本加上10%的输配电成本计算实际的投资能力，并绘制投资能力曲线如图1。

2.2电网企业的最大投资能力分析通过以上的表、图可看出，目前某电力企业计划投资的规模较大，其实际计划的投资已经接近公司的最大投资能力了。在以5%购电成本，10%输配电成本作为留存流动资金的情况下，部分年份的投资甚至已经超出68%负债率限制下的最大投资能力了。此时，需考虑过度投资可能带来的风险。电网企业的投资具有资金数额相对较大、资金占用时间长的特点，如果投资计划不符合实际情况，超偿债能进行投资，可能引起不能按期偿还贷款，造成融资风险。

2.3模型计算步骤步骤1，通过计算售电收入、其他收入、购电成本和其他成本，计算出公司第i年的经营利润，然后计算出上缴利润。求出第i年的净利润。步骤2，计算固定资产的折旧，首先计算存量资产的折旧，根据上年度的固定资产净值，扣除每年的折旧，按照剩余年度平均折旧（考虑公司实际经营是连续的情况，从开始研究年度的固定资产折旧按照12年的折旧年限计算）。其次计算新增资产的折旧额，为简化计算资产原值按照实际的投资额计算。步骤3，计算最大融资额，其中的还款额在后续的计算中，同整体公式中的还款额相抵消，故无需计算。步骤4，计算留存的用于经营的流动资产及企业的最大投资能力，并通过迭代的方式计算预测阶段内的各个年度的投资能力，绘制投资能力曲线。

3结语

篇(6)

论文摘要:文章分析了传统的项目投资决策方法存在的问题主张将实物期权分析方法用于项目投资决策,介绍了实物期权的基本思想、概念、类型及适用条件,着重分析了实物期权在投资决策分析中一般性分析方法及其步骤,以期通过实物期权的方法来提高投资决策的科学化。

投资决策是企业为了对若干可行性方案进行研究论证或者对单一方案的可行性进行分析运用一系列的科学理论方法和手段从若干个可行方案中选取最佳方案或确定某一方案是否可行的判断分析过程。传统的投资管理决策方法主要是净现值法,该法以净现值的大小或正负为标准来选取最优方案或确定一个方案的可行性,其最大的缺陷在于忽视了企业投资管理过程中的柔性。实物期权为企业的投资决策提供了新的视角,它突破了传统决策方法的束缚,面对环境的不确定性,它给出的适合期权价值的净现值判别标准显得更为有效和科学,对企业的投资决策有着重要的实际意义。

一、实物期权的概念和思想

近20年来,期权理论在西方国家得以迅速发展,其应用不仅仅局限于金融市场,而且推广到了企业的财务管理领域,期权不再仅仅是一种有效的避险工具和投资获利工具,而且促进了现代企业的财务管理分析中的新思路与新方法的发展。而我国对于期权理论在企业财务管理中的运用尚处于初始阶段,实物期权是指在不确定的条件下,以期权的概念来定义的实物资产投资的现实选择性,它反映企业进行长期资本投资的现实选择权,它反映企业进行长期投资决策时拥有的,能根据在决策时不确定的因素改变投资行为的一种权利,实物期权具有期权的特征,即投资不可逆性,时间上的延迟和选择性以及投资后的各种变动弹性,反应了实际生活中投资决策的特点。

二、实物期权的类型

与项目的投资决策相对应,根据实物期权的特点,可分为以下几类:

(一)延期型期权

延期型期权是实物期权中最重要的一类,它相当于买权。它指管理者可选择在今后某个适当时刻进行投资,而不必在当前立即决策,企业如果能够延期投资,就等于拥有一个买权,其执行价格为投资成本。延期型期权类似美式看涨期权。

(二)放弃型期权

放弃型期权相当于一个卖权。指项目经营一段时间后,如果经营效果不佳,企业可以放弃投资并且获得清算价值。清算价值就相当于执行价格。当项目的净现值低于清算价值时,放弃或转卖这一资产相当于企业执行这一卖权,可以避免更大的损失。相当于标的为股票的看跌期权。

(三)扩张型期权

扩张型期权相当于一个买权。项目投资后,如果市场条件好,企业可以通过扩大投资规模获得更大的收益。相当于标的股票的看涨期权。

(四)收缩型期权

收缩型期权相当于一个卖权。在市场需求减少时或在其他不利的情况下,大多数项目都会考虑到收缩投资规模,从而减少可能的损失。类似于金融期权中的看跌期权。

(五)转换型期权

转换型期权相当于一个买权。它指企业的项目投资者有权在多种决策之间进行转换,该期权的获得既取决于生产技术和过程的选择,也依赖于许多非技术的因素。对投资项目运作的具体过程进行转换的期权相当于标的为股票的双向期权,即看涨期权和看跌期权的组合。

(六)增长型期权

增长型期权相当于一个买权。项目的投资者获得初始的投资成功后,在未来时间内能够获得一些新的投资机会。当这些投资机会的条件成熟时,投资者就会抓住机会进行投资,以获得更大的利润。相当于标的为股票的看涨期权。

(七)复合期权

复合期权是指以期权为标的资产的期权,即为一种期权的期权就可以用来描述这类投资。如果用复合期权的方式来分析多阶段投资项目,项目的价值将会因为投资者能够依据未来不确定性动态调整投资过程而大大提高。通常我们可以将复合期权看作一系列欧式期权的组合,适用所有产业或公司特别是研发密集的产业。

三、实物期权分析方法的适用条件

实物期权分析方法并不是对任何项目的评估都是适用的。一般情况下,投资项目使用实物期权决策方法需要满足以下条件:

第一,当存在或有投资机会时,项目会出现更新以及在中途可能会出现战略的修订,传统的投资决策方法不能正确估计项目中包含的投资机会的价值。这时使用实物期权方法对项目投资价值的评估会更为全面合理。

第二,当投资项目的不确定性足够大,投资者不得不等待更多信息,以避免不可回收投资的决策失误。而且在不确定性足够大的情况下投资者必须考虑到投资的灵活性对项目价值的影响。

第三,当投资项目的价值主要由项目的未来现金流所决定,而不是由目前产生的现金流决定。

四、实物期权在投资决策中的一般性分析方法和步骤

(一)实物期权在投资决策中的一般性分析方法

林特和彭宁斯(Link&Pennings,2001)以ROA(RealOptionsAnalysis,实物期权分析)和DCF的互补性为基础,提出了四象限分析法。他们根据收益和风险的不同将项目分为四个象限(如图1所示)。由图1可以看出

象限1:项目具有高期望收益与低风险(低波动率),可使用DCF法分析,且项目应尽快实施。

象限2:项目具有低期望收益与低风险(低波动率),可运用DCF法分析,且项目应尽快放弃。

象限3:项目具有高期望收益与高风险(高波动率),可使用ROA法量化风险,并在新信息来临时决策。

象限4:项目具有低期望收益和高风险(高波动率),可使用ROA法分析,在有信息来临时实施项目。

投资决策实物期权分析方法的基本思路在于把投资项目视为某一实物期权或若干实物期权的组合。这样,决策分析对象从项目变为实物期权,即投资项目评价问题相应转换为实物期权的定价问题。

由于投资项目被视为若干实物期权的组合,则项目的真实价值转化为实物期权或组合的价值,等于项目的净现值NPV和各种灵活性的价值之和,成为扩展的NPV——ENPV(ExtendedNPV)。把灵活性的价值称为期权溢价(optionpremium,OP),即考虑到实物期权因素而增加的价值。因此,实物期权的价值构成为NPV=NPV+OP从上式可以看出,对于一个投资项目,其NPV是固定的,不同的实物期权的价值(项目的真实价值)差异在灵活性的价值即期权溢价(OP)上。不同的实物期权或组合有着不同的期权溢价,因而有着不同的价值构成。考虑到一种极端的情况——实物期权组合全部为到期型实物期权,则显然期权溢价OP=0,此时ENPV=NPV,则传统的投资决策方法与实物期权方法得到的结论完全一致,这也印证了传统的投资决策方法在基于完全信息假设即确定性条件下是完全有效的,因而当在投资决策中涉及到很少或是没有灵活性时,传统的投资决策方法(如NPV法、IRR法等)就足够了。

(二)实物期权在投资决策中的一般性分析方法的步骤实物期权理论至今还没有一个统一的分析框架,许多学者提出的分析框架都各有侧重。本文结合Amram和Kulatilaka(1999),Copeland和Antikarov(2001)提出的两种框架,得出实物期权在投资决策中的一般性分析方法的步骤(如图2所示)。

步骤一:构造实物期权应用框架。

描述决策内容。在对投资项目进行评估时首先要做的是对决策行为进行书面描述,明确说明要决策的问题是什么,存在哪些或有决策,哪些可观察的变量触发决策。有些决策包含多个期权,常常是多层次或者序列结构的复合期权,应分块进行评价以增加直观性和可评价性。

不确定性来源识别和分析。相对于金融期权而言,实物期权的不确定性来源要复杂得多,其中很多是不可见的,既包括系统性风险,又包括非系统性风险,在实物期权的应用中必须识别出这些不确定性来源并将之结构化。

非系统风险分析。实物期权应用中总是会遇到非市场风险,对这些非系统性风险的形式和来源进行详细说明有助于得到更好的结果。

决策准则的构造。决策准则的制定问题是应用框架中重要的参考要点。识别了期权与影响其价值的不确定性来源和风险后,我们需要构造一个简单的数学表达式作为决策的准则,比如当MR>MC时重新开始生产。决策准则越具体越好。

实物期权方法是一种思维方式,如果应用框架过于复杂该方法就将失去越性,如果应用框架很难理解将会限制其应用的范围。为了成功地执行实物期权,其应用框架应该简单易懂。步骤二:建立期权定价模型。

使用NPV方法计算项目的价值。建立输入变量,期权计价模型所包含的输入量较少且比较容易获取,这也是期权方法之所以诱人的重要原因。在大多数情况下DCF分析方法已经收集到了期权计价模型所需的大部分数据。所需的输入量主要包括标的资产现值、决策点的价值增量、标的资产波动率(市场风险)、期权期限及无风险收益率。

在综合了不确定性的基础上建立事件树,对标的风险资产价值产生影确定性进行建模。

根据事件树中列出的不确定性进行相应的决策,建立决策树。决策树上显示了最优决策所获得的项目价值也即是决策者要获得的期权价值。用定价模型对实物期权进行计价。选择适当的期权计价模型计算实物期权价值。

步骤三:对计算结果的检查。

这一步主要是对用实物期权方法计算出的结果进行评价分析,通常包括四个部分:定价结果比较、制定决策临界值、分析策略空间及投资风险特征分析。

步骤四:考虑是否需要重新设计。

在对结果进行研究分析之后,需要再考虑一下投资备选方案集合是否需要扩展,投资战略是否可以通过重新构造和设计而增加价值,是否能创造出更多的期权,是否存在具有相同性能的其他备选方案等等。经过若干次验证可以设计出具有更高价值的投资策略。

五、结束语

通过以上分析可以看出,实物期权理论为企业项目投资决策提出了一种可行的分析思路和分析方法,修正了传统方法的缺陷,具有一定的理论和现实意义。但应该指出,由于实物期权的概念还需在实务工作者中推介,而且其量化分析较难,很多决策者对这种方法不甚理解,影响了它的应用效果。因此在理论上和实践中都有待于进一步研究。

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篇(7)

所谓项目风险管理是指人们的主观行为,使各行为主体通过对某一项目实施过程中将要遇到的风险事件进行识别、衡量、分析,在此基础上制订出适宜的防范控制措施,用合理的手段综合处理风险,以最大限度地实现项目实施的既定目标的科学管理过程。

投资项目风险指的是项目投资建设运营过程中项目可能给项目投资者、项目债权人等相关利益群体所造成的经济损失及对国民经济和社会经济环境、自然环境等所造成的破坏程度。投资项目面临着大量的不确定性风险因素,对这方面的研究也颇多,一般来说主要分为市场风险、管理风险、技术风险、自然环境风险、经济风险、社会政治文化风险等。每一大类风险因素又可划分为若干小类,这些风险因素对不同的项目,甚至是同一项目不同阶段的影响程度也都是不同的,但任何一种风险都有可能造成项目建设的失败。

对外资源型投资项目风险管理是指对外资源型投资企业对勘探、开发、投资项目实施过程中存在的各种各样的风险事件进行识别、衡量、分析评价,并适时采取各种有效的方法进行处理,以保障该项目安全正常实施,达到预期收益,并保证本企业及国家的经济利益免受损失的科学管理过程。

2对外资源型投资项目风险管理的基本程序和步骤

对外资源型投资项目风险管理的基本程序与一般风险管理程序一样,包括风险的识别、风险的评价、风险的决策和风险的控制与防范这四个主要步骤。

风险的识别是整个风险管理活动的前提和基础。它包括调查投资项目面临的所有潜在风险是否存在、分析产生风险的各种原因。识别风险应尽可能全面按照系统分析的方法,项目风险可分为筹融资风险、建设期风险、生产期风险和项目决策风险。

风险的评价是指对投资项目所面临的各种特定风险发生的可能性或风险发生造成的损失的范围与程度进行的测算和估计。它包括风险大小的定量估计与风险危害基准的设定等。

风险的决策是指针对投资项目所面临的各种特定风险及其大小,运用适当的方法加以分析,从而做出是否投资,何时投资以及如何投资等的决策过程。

风险的控制与防范是指人们力求规避或改变那些可能引起或加重损失的因素,采取安全有效、积极合理的措施来对付各种风险。风险的控制与防范要根据风险管理主体对风险的态度、风险承受能力、管理者的素质、风险的性质和影响程度等许多因素,运用各种相应的方法来进行处理。其中风险的防范主要偏重于对风险的事前、损前处理,风险的控制则是在投资项目运作过程中,随时监视项目的进展,注视风险的动态,一旦有新情况,马上对新出现的风险进行识别、评价和决策,并采取必要的行动。

风险管理的这四个步骤之间不是孤立存在的,在实际运用过程中通常下一步骤的进行是以前一步骤的结果为依据而紧密联系在一起的。由于风险尤其是经济风险的影响因素是瞬息万变的,旧的风险因素会不断改变,新的风险因素又会不断产生,因此必须定期、不定期地进行风险识别、风险评价,不断修改和完善风险决策方案及风险控制方法。换句话说,风险管理活动的四个基本步骤是一个连续不断、循环往复的管理过程。

3对外资源型投资项目面临的主要风险

3.1项目筹融资风险

这是指项目管理者在筹融资活动中改变筹资结构,使其偿债能力丧失和资金利润率降低的可能性。项目筹融资风险主要来源于生产经营、资金组织和外汇汇率变动。如果生产经营中项目亏损,就使得筹融资中借入的资金偿还需用自有资金支付;如果资金安排不合理,购货付款与偿债付款较集中,就会出现临时性的经营困难;对外资源型投资项目还主要面临着汇率升降所带来的风险。

3.2建设期风险

在对外投资项目的整个建设周期中,由于资金的不断投入,而项目还未获得任何收益,这就使得项目一旦因为某些因素造成建设成本超支,不能按期完工或无法完成,就会给投资者带来损失。为此需考虑以下几方面的因素:管理者必须具备丰富的管理经验和一定的技术能力,否则导致项目的投资成本、完工质量及生产效率方面出现不确定性;原材料、燃料涨价,资金、人员和物资调配环节出现问题,都会造成建设成本增加、工程延期,投资回收期延长;土地、建筑材料及运输的可获得性出现困难,无法按计划开工,就会拖延工期;不可抗力风险自然灾害、战争、政局变动等都会影响工程开工,并对投资项目未来产品市场产生影响。

3.3生产期风险

项目建设完成,进入正常经营状态,通过产品的销售来偿还债务和回收投资,实现预期的经济效益和社会效益。这一时期的风险主要表现在生产、市场、金融政策、汇率变动、政治波动等方面。

生产方面,管理人员的自身素质和能力局限,对生产计划安排和人、财、物的有机组合不能实现预期的生产控制和成本控制,生产人员工艺技术不熟练,次品率高于标准,都会影响项目效益的实现;市场方面,原材料、能源市场价格波动,新技术的出现都会影响项目产品利润的实现;汇率方面,汇率的波动会直接影响投资收益;政治方面,一旦政局变动,尤其是国际关系出现分裂,将使投资项目严重受挫。

4对外资源型投资项目投资风险的模糊综合评价

为了更准确地评价对外资源型投资项目的投资风险,在详细评价过程中将要通过定量分析方法,对投资项目的风险进行量化。考虑到风险因素是动态的、变化的,大多难以定量描述,而且表现出极大的模糊性,通过采用严谨的评估程序,将会减少信息的不对称,降低投资风险。因此,本文将运用模糊综合评判方法对其中的各个因素进行量化,对对外资源型投资项目进行详细评价。4.1对外资源型投资项目风险评价模糊集的建立

(1)设对外资源型投资项目风险评价的因素集为,U={U1,U2,……,Un},相应的权重集为,A={A1,A2,……,An}。

其中Ai表示因素Ui在U中的比重

0≤Ai≤1,■Ai=1。

Ui={Ui1,Ui2,……,Uin},i=1,2,……,n。ni根据构成第i个因素Ui的具体风险因素数量而定。相应的权重集为Ai={ai1,ai2,……,ain},其中aij是风险因素uij在因素Ui中的重要程度,j=1,2,……,nj。0≤aij≤1,■aij=1。

在本文中,笔者认为对外资源型投资项目的主要风险因素有政治风险、经济风险、资源风险、管理风险、经营风险等。因此,确定对外资源型投资项目的风险因素集为:

U={U1,U2,……,Un}={政治与国际关系,经济波动,资源因素,管理能力,经营水平}

U1={U11,U12,U13,U14,U15}={国家的政治波动,两国关系的变化,两国对外投资政策的变化,两国相关法律、法规的调整,两国产业政策的变化}

U2={U21,U22,U23,U24,U25}={汇率的变动,银行利率的调整,两国经济增长的波动,国际经济增长的波动,国际贸易的波动}

U3={U31,U32,U33,U34,U35}={资源储量,资源质量与品味,资源开采与获取难度,资源生产、加工变数,资源市场容量}

U4={U41,U42,U43,U44,U45}={管理层受过良好的专业训练,管理层远见和个人魅力,管理层奉献和敬业精神,管理层专业技术相互匹配,管理层不断学习提高自己}

U5={U51,U52,U53,U54,U55}={经营目标及难度,经营队伍,产品市场去向,市场销量,经营理念与装备}

权重集的确定可采取专家打分的方式进行,可聘请资深人士根据目标国投资环境和本国投资政策及产业性质给相关因素打分,从而可以确定因素权重及各具体风险因素在相应因素中的权重。

(2)模糊评语集为V,V={V1,V2,……,Vm},Vk表示评估的第k个等级,k=1,2,……,m。本文取m=5,根据评估准则的性质,可以代表{很好,较好,一般,较差,很差}等意义。

4.2对外资源型投资项目的单因素风险评价

首先对每个因素做单因素评判,确定各因素对各个评价等级的隶属度,即给出从集合到的一个模糊映射:

?灼:UV。

对每个Ui,关系Ri,可由模糊矩阵表示:

Ri=(r■)■=r11,……,r1m……,……,……r■,……,r■

i=1,2,……,n

其中:rjk表示因素uij对于第k级评语Vk的隶属度。rjk的值也可采用专家打分的方式确定,对于因素uij有s1个第v1级评语,……,sm个第vm级评语,则对于j=1,2,……,ni,有

rjk=Sk■S■

对于评语集v的隶属向量Bi,Bi=Ai×Ri=(bi1,bi2,……,bim)为对因素Ui做单因素模糊评判的结果,i=1,2,……,n。

4.3对外资源型投资项目投资风险的模糊综合评价

对各因素Ui,(i=1,2,……,n)做综合评判,由单因素对R做模糊矩阵运算,既可得到因素集U对于评语级V的隶属向量B:

B=A×R=(b1,b2,……,bm)

当■bj≠1时,可经归一化处理,令

■j=bj■bj,得■=(■1,■2,……,■m)。

4.4对外资源型投资项目投资风险的评价结果新晨

由模糊综合评判得■=(■1,■2,……,■m),■1,■2,……,■m表示因素集对于评语集V的隶属度。根据最大隶属原则,B中最大的隶属度bk所对应的风险评语Vk即为对外资源型投资项目的风险等级。决策者可通过比较该项目风险是否高于其愿意承受的风险临界值来判断是否对该项目进行投资。

值得说明的是,对于不同的资源及不同国家、地域的资源型投资项目,评估模型中的权重需要进行调整。如有的国家,政治稳定,经济增长势头迅猛,而资源储量不稳定,则就应该相应加大资源风险因素的权重。

4.5对外资源型投资项目投资风险的跟踪评价

投资方按照上述的评价方法对对外资源型投资项目的风险进行评价后,如果选择了该项目,在项目实施过程中,就要对项目的风险进行跟踪评价。项目的风险跟踪评价所涉及的风险因素与以上评价体系中的风险因素相同。在进行项目的风险跟踪评价时,涉及的实际问题较多,有一些风险因素有可能是以上评价体系不包含的,所以就要根据实际情况对以上评价体系进行相应的调整。在增加新指标和因素时,一方面要考虑所增加的指标和因素与其它指标和因素的相关程度;另一方面要考虑新指标和因素加入后,其他指标和因素将做何调整。

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