序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇量化投資步驟范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

    1把握現(xiàn)在面臨的問題 

    在麥肯錫,人們總說,只要把握現(xiàn)狀,問題就解決了七成。這種方法有兩個關(guān)鍵詞,一是“運(yùn)用整理歸納法”,二是“量化”。首先通過整理歸納法,個別具體地分析我們到底想要改善什么。接下來,對分解后的問題按優(yōu)先順序進(jìn)行排序。排序最有效的方法是量化。

    一般人花 在“I 消 費(fèi) ”上的時間大約 是 60%,“II 浪費(fèi)”占 20%,“IV 閑耗”占 15%,“III 投資”上大概只有 5%,最多不超過 10%.

    這樣分配時間最大的問題是,總時間的80% 花在了“緊急”軸線,無怪乎我們每天都感覺自己被最后期限逼得很緊,心里覺得很累很忙。緊急的事情多數(shù)都與工作相關(guān),所以緊急的事情越多,勞動時間就越長,越容易導(dǎo)致工作與生活失衡。

    如果長期在緊急(“I 消費(fèi)”和“II 浪費(fèi)”)上花費(fèi)大量的時間和精力,根本不可能再有精力和時間去進(jìn)行“III 投資”,只能把剩下的時間都“IV 閑耗”了。這樣一來,我們事后更加后悔,“又浪費(fèi)了這么多時間干這些無聊事”。 另一方面,不積極投資又會導(dǎo)致我們工作能力下降,職位不保,結(jié)果需要花更多的時間在緊急的“I 消費(fèi)”和“II 浪費(fèi)”上,導(dǎo)致惡性循環(huán)。

    關(guān)鍵就在如下兩個方面 :一,縮減“II 浪 費(fèi)的時間”和“IV 閑耗的時間”,增加“III 投 資的時間”;二,利用“III 投資的時間”,更有效地發(fā)揮“I 消費(fèi)的時間”的作用。

    最理想的狀態(tài)關(guān)鍵在于確保 30% 的“III 投資的時間”。假設(shè)我們清醒的時間為 16 個小時,那么每天保證將近 5 個小時的投資時間是最為理想的。

    然后把“I 消費(fèi)的時間”控制在 50%、每天8 小時以內(nèi)。要達(dá)到這一點,必須減少交通時間以及無意義的會議的時間。

    另外,還要盡量將生產(chǎn)率較低的“II 浪費(fèi)的時間”控制在 10% 以內(nèi)。這就需要我們縮短上下班等交通所花費(fèi)的時間,必要時應(yīng)該重新考慮是否需要調(diào)整工作或搬家。

    最后,用于放松以及周轉(zhuǎn)的“IV 閑耗的時間”,也應(yīng)該盡量控制在10% 以內(nèi)。

    如果使用上面的時間分配方式,重要∶不重要 =8 ∶ 2,緊急和不緊急的比例就成了6 ∶4.即使是做需要按期完成的工作,心情上也會感覺輕松許多。這樣的分配方式讓我們不再感到時間緊迫的巨大壓力。

    2確定不該做的事

    精簡工作比增加要做的工作更值得我們思考。對不該做的事和想要完成的事同樣重視是工作能夠順利進(jìn)展的秘訣。看準(zhǔn)什么是你的“時間竊賊”,確定不該做的事。

    3確定可以委托別人做的事

    必須完成的事情當(dāng)中,一定有你不擅長或者不想做的事。這時你應(yīng)該思考如何才能讓自己不做,或者是否能夠委托別人來完成。

    4提高必做之事的效率

    具體的做法可以分為 7 項 :

    1 活用記事本,將它作為時間管理的起點。

    2 養(yǎng)成健康的生活習(xí)慣。

    3 借助他人的力量,增強(qiáng)克制力。

    4 靈活選擇住所的位置。

    5 控制交通耗時。

    6 提高做家務(wù)事的效率。

    7 重新認(rèn)識生活中的零散時間。

篇(2)

都被這個玩意吸引過去，

瘋狂地追逐它；億萬人同時被一個

夢幻迷住，對此緊追不舍，直到

他們的注意力被一個

新的比先前那個

更有幻想力的玩意兒吸引過去。

當(dāng)你通過“心理體檢”，發(fā)現(xiàn)自己具有哪些投資心理疾病后，接下來要做的就是開始治療了。當(dāng)然，投資心理疾病的病癥很多，比如上面提到的認(rèn)知失諧、回避遺憾等等。我們無法一一對癥下藥，只能為你列出一個簡單的療程，希望能夠?qū)δ阌兴鶐椭?/p>

第一步：了解自己的心理疾病

治病的第一步是了解病因，我們在前面為你做的測試題就是為了檢查病癥何在。當(dāng)然，這些測試還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，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，對曾經(jīng)做過的投資失誤進(jìn)行總結(jié)，只有你真正認(rèn)識到了自身存在的心理疾病，才能邁出了治療投資心理疾病的第一步。

第二步：明確投資的目標(biāo)

很多投資者忽略了投資過程中這個非常重要的步驟，大多數(shù)人根本就沒有一個明確的投資目標(biāo)，“我想賺更多的錢”――這顯然是一個很模糊的標(biāo)準(zhǔn)，但你身邊的人甚至你自己在做投資決定時可能僅考慮到這一層。

投資目標(biāo)一定要制定得明確，細(xì)化到具體的時間、要實現(xiàn)的具體收益、希望能滿足的具體需求等等。制訂明確的投資目標(biāo)可以帶來很多好處。例如，時刻想著你的投資目標(biāo)，能夠幫助你著眼于投資的長期表現(xiàn)和大的方面，監(jiān)督投資過程，判斷你的行為與投資目標(biāo)是否相符合。

有了一個明確而合理的投資目標(biāo)，你就不會被“羊群效應(yīng)”牽引而冒進(jìn)投資、忽略其中的風(fēng)險；你也不會因“認(rèn)知失諧”而高估自己過去的投資績效，導(dǎo)致接下來做出錯誤的判斷。你也會下意識地克服“回避遺憾”和“尋求自豪”的心理，因為始終有具體的目標(biāo)在警示你。

第三步：明確投資的數(shù)量化標(biāo)準(zhǔn)

明確投資的數(shù)量化標(biāo)準(zhǔn)可以使你免受情緒、謠言、傳聞和其他心理疾病的影響。我們在這里不是向你推薦一個特定的投資策略，但要求你有一個明確的投資標(biāo)準(zhǔn)，這非常重要。比如你只投資市盈率低于20倍的大盤藍(lán)籌公司股票，或者只關(guān)注年報上利潤率達(dá)到一定水平的公司。當(dāng)你明確了投資標(biāo)準(zhǔn)后，在決策流程中就不會輕易受到情緒的影響。

我們建議你使用數(shù)量化的標(biāo)準(zhǔn)來控制投資行為，但公司的管理水平、新產(chǎn)品開發(fā)等非數(shù)量化的信息也很重要。如果你按照數(shù)量化的標(biāo)準(zhǔn)圈定了一些投資品種后，接下來就要考察非數(shù)量化方面的因素。

第四步：構(gòu)建投資組合，進(jìn)行分散投資

合理的分散投資可以避免因單一集中投資而發(fā)生巨大的損失，以致于嚴(yán)重影響自己的生活，也可以幫助你通過長期持有不同類型資產(chǎn)而抓住稍縱即逝的機(jī)會。從投資心理學(xué)的角度看，構(gòu)建合理的分散投資組合可以讓你避免因“熟識性思維”造成的決策失誤，也不會因為“蛇咬效應(yīng)”而放棄繼續(xù)持有某種有潛力的品種，浪費(fèi)反彈的絕好時機(jī)。

投資者在建立投資組合時要考慮不同品種之間的相關(guān)性。大多數(shù)投資者經(jīng)常把每個品種視作一個單獨(dú)的心理賬戶，而忽略這些心里賬戶之間的相互關(guān)系，這就無法實現(xiàn)分散風(fēng)險的效果。更有的投資者在建立投資組合時反倒增加了風(fēng)險，比如近期在股指期貨推出前大盤藍(lán)籌股漲勢很好，但也蘊(yùn)含很大風(fēng)險，如果把大盤藍(lán)籌股和具有投資藍(lán)籌概念的基金組合在一起，這顯然放大了風(fēng)險。一旦有政策面的風(fēng)吹草動，你可能會遭受很大的損失。

第五步：控制投資環(huán)境

如果你要減肥，但家中的冰箱里堆滿了可樂、薯條，可以想像你的減肥計劃能堅持多久。同樣的道理，如果你不想每天頻繁操作、患得患失，但當(dāng)你一打開電腦就看到K線圖，一有時間就往股票論壇里鉆，各種各樣的信息混淆視聽，你能做到心如止水嗎？因此，要克服心理疾病，就應(yīng)該控制你的投資環(huán)境。你可以每月只查看一次股票，這樣可以抑制“蛇咬效應(yīng)”、“尋求自豪”、“用賭場的錢”等心理疾病；你可以每月只交易一次，這有助于你克服因為“過度自信”而頻繁交易；你可以每年檢查一次你的投資組合，留心是否有“贈與效應(yīng)”、“代表性思維”和“熟識性思維”等心理疾病作怪。保留檢查紀(jì)錄，這有助于你避免“認(rèn)知失諧”對投資決策帶來的影響。

篇(3)

盡管量化投資已經(jīng)成為市場投資的發(fā)展趨勢,但是大多數(shù)投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數(shù)學(xué)模型,而賺錢的投資模型都是機(jī)構(gòu)的秘密武器,不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機(jī)系統(tǒng),設(shè)計各種交易手段,有著較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計算與技術(shù)要求,現(xiàn)在許多量化投資都是計算機(jī)自動執(zhí)行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統(tǒng)的典型構(gòu)造,打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認(rèn)為阿爾法模型用來預(yù)測市場未來方向,風(fēng)險控制模型用來限制風(fēng)險暴露,交易成本模型用來分析為構(gòu)建組合產(chǎn)生的各種成本,投資組合構(gòu)建模型在追逐利潤、限制風(fēng)險與相關(guān)成本之間做出平衡,然后給出最優(yōu)組合。最優(yōu)目標(biāo)組合與現(xiàn)有組合的差異就由執(zhí)行模型來完成。數(shù)據(jù)和研究部分則是量化投資的基礎(chǔ):有了數(shù)據(jù),就可以進(jìn)行研究,通過測試、檢驗與仿真正確構(gòu)建各個模型。預(yù)測市場并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發(fā)展,量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現(xiàn)套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統(tǒng)計套利策略是經(jīng)典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來,高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容,基于高速的計算機(jī)系統(tǒng)實施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內(nèi)容分為以下幾個方面:量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計套利、期權(quán)套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認(rèn)為量化投資的優(yōu)勢在于:紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時性、準(zhǔn)確性和分散化。

二、量化投資“黑箱”中的構(gòu)造與證券投資學(xué)的差異

在傳統(tǒng)的證券投資學(xué)中,投資組合理論、資本資產(chǎn)定價模型、套利定價理論和期權(quán)定價理論是現(xiàn)代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優(yōu)化的思想,后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統(tǒng)的投資方法主要是基本面分析和技術(shù)分析兩大類,而量化投資則是“利用計算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實現(xiàn)投資理念、實現(xiàn)投資策略的過程”。從概念看,量化投資既不是基本面分析,也不是技術(shù)分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技術(shù)分析,關(guān)鍵在于依靠模型來實現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學(xué)的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個構(gòu)成來探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點的差異。

(一)資產(chǎn)定價與收益的預(yù)測

根據(jù)組合優(yōu)化理論,投資者將持有無風(fēng)險組合與市場風(fēng)險資產(chǎn)組合,獲得無風(fēng)險利率與市場風(fēng)險溢價。資本資產(chǎn)定價模型則將此應(yīng)用到單一證券或組合,認(rèn)為證券的風(fēng)險溢價等于無風(fēng)險利率加上與風(fēng)險貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險溢價,超過的部分就是超額收益,即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產(chǎn)定價理論給實務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)。基于因素模型的套利定價理論則從共同風(fēng)險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中,法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考。可以說,在因素定價方面,量化投資繼承了資產(chǎn)定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇,證券投資學(xué)認(rèn)為,對資產(chǎn)價格的影響,長期應(yīng)主要關(guān)注基本面因素,而短期應(yīng)主要關(guān)注市場的交易行為,即采用技術(shù)分析。在量化投資中,主要強(qiáng)調(diào)按照事先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行投資,這在一定程度上與技術(shù)分析類似。但是,在技術(shù)分析中,不同的人會有不同的結(jié)論,而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化,不會因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯誤定價或者進(jìn)行收益的預(yù)測。

(二)無套利條件與交易成本

在證券投資學(xué)里,流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價模型以及套利定價理論等都認(rèn)為市場中存在大量可交易的證券,投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現(xiàn),如套利交易。根據(jù)套利定價理論,一旦市場出現(xiàn)無風(fēng)險的套利機(jī)會,理性投資者會立即進(jìn)行套利交易,當(dāng)市場均衡時就不存在套利機(jī)會。現(xiàn)實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中,對市場中套利限制與非流動性的關(guān)注較少,這是因為傳統(tǒng)金融理論中簡化了市場結(jié)構(gòu)。市場微觀結(jié)構(gòu)理論研究在既定的交易規(guī)則下,金融資產(chǎn)交易的過程及其結(jié)果,旨在揭示金融資產(chǎn)交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結(jié)構(gòu)理論中,不同的市場微觀結(jié)構(gòu)對市場流動性的沖擊是不同的。因而,從量化投資的角度看,為了降低交易帶來的價格沖擊,能實施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動性,因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講,量化投資時的交易成本不僅包括交易費(fèi)用,更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。

(三)風(fēng)險控制與市場情緒

在證券市場中,高收益與高風(fēng)險相匹配。量化投資在追求高收益的同時,不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險。在證券投資學(xué)中,系統(tǒng)性風(fēng)險主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素,非系統(tǒng)性因素則主要源于行業(yè)、公司因素,并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價模型,不僅會考慮市場經(jīng)濟(jì)因素,而且會考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側(cè)重點,在多模型的量化投資系統(tǒng)中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風(fēng)險外,量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,隱藏著巨大的風(fēng)險。另一方面,市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風(fēng)險控制因素,理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險控制模型中體現(xiàn)出來。另外,在一般的投資過程中,市場情緒或多或少會成為風(fēng)險控制的一個對象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過計算機(jī)來實現(xiàn)的,如程序交易等,這樣以來,投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以,在量化投資的風(fēng)險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過承擔(dān)適度的風(fēng)險來獲得超額回報,因為畢竟減少風(fēng)險也減少了超額回報。

(四)執(zhí)行高頻交易與算法交易

在對未來收益、風(fēng)險和成本的綜合權(quán)衡下,實現(xiàn)投資策略成為量化投資的重要執(zhí)行步驟。為了達(dá)到投資目標(biāo),量化投資不斷追求更快的速度來執(zhí)行投資策略,這就推動了采用高速計算機(jī)系統(tǒng)的程序化交易的誕生。在證券投資學(xué)里,技術(shù)分析認(rèn)為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢,其中,長期和中期趨勢有參考作用,短期趨勢的意義不大。然而,隨著計算機(jī)信息科技的創(chuàng)新,量化投資策略之間的競爭越來越大,誰能運(yùn)作更快的量化模型,誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間,從而賺取高額利潤。于是,就誕生了高頻交易:利用計算機(jī)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行量化分析,快速做出交易決策,并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有:處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動提供流動性、市場微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法:產(chǎn)生高頻交易信號的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過程的算法。為了優(yōu)化交易執(zhí)行,目前“算法交易”比較流行。算法交易

優(yōu)化買賣指令的執(zhí)行方式,決定在給定市場環(huán)境下如何處理交易指令:是主動的執(zhí)行還是被動的執(zhí)行,是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產(chǎn)配置和證券選擇問題。 三、對量化投資在證券投資教學(xué)中應(yīng)用的思考

從上述分析可以知道,量化投資的“黑箱”構(gòu)造與證券投資學(xué)之間存在一定的差異,因此,在證券投資的教學(xué)中應(yīng)當(dāng)考慮量化投資發(fā)展的要求。

(一)市場微觀結(jié)構(gòu)與流動性沖擊

在理性預(yù)期和市場有效假說下,市場價格會在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整,在信息披露前后市場有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里,一般認(rèn)為價格的調(diào)整是及時準(zhǔn)確的,然而,現(xiàn)實的世界里,價格調(diào)整需要一個過程。在不同的頻率下,這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中,短期的價格調(diào)整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價格調(diào)整過程影響很大。市場微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價格形成過程。市場微觀結(jié)構(gòu)理論中有兩種基本的模型:存貨模型和信息模型。存貨模型關(guān)注商委托單簿不平衡對訂單流的影響,解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價格中的這一過程,認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價格波動的原因。無論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場參與者信息類型的信息模型,這些市場微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動性與資產(chǎn)價格之間的聯(lián)系,強(qiáng)調(diào)流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學(xué)中基本沒有市場微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容,因而,為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實用性,應(yīng)關(guān)注市場微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。

(二)業(yè)績評價與高杠桿

對于證券組合而言,不僅要分析其超額收益和成本,還要考慮其風(fēng)險與業(yè)績。在組合業(yè)績評價中,一方面要考慮風(fēng)險的衡量,另一方面則要分析業(yè)績的來源。在證券投資學(xué)中,組合業(yè)績來自于市場表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言,市場時機(jī)和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業(yè)績評價還應(yīng)考慮另一個因素:高杠桿。量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,在市場好的時候擴(kuò)大收益,但在市場不好的時候會加速虧損,這些與傳統(tǒng)的業(yè)績評價就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里,業(yè)績評價主要考慮經(jīng)風(fēng)險調(diào)整的收益,很少考慮其杠桿的作用,這不僅忽略了杠桿的貢獻(xiàn),而且有可能夸大了投資者的技能水平。

(三)人為因素與模型風(fēng)險

在量化投資中,非常注重計算機(jī)對數(shù)據(jù)和模型的分析,這突出了量化投資的規(guī)則性和固定性。然而,實際中,別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計模型,但策略設(shè)計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運(yùn)用模型對策略進(jìn)行了細(xì)致研究,并借助計算機(jī)實施策略,能夠消除很多認(rèn)為的隨意性。但是,量化策略畢竟體現(xiàn)投資者的交易理念,這一部分依賴于投資者的經(jīng)驗,一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上,人始終處于交易之中,對于市場拐點以及趨勢反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性:決策實施依賴于人的設(shè)定,而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗,而且人還會犯錯。人之所以會犯錯,一方面是因為人們對市場的認(rèn)知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中,股票價格的變動被認(rèn)為是隨機(jī)的,小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會比較小,但是經(jīng)驗研究表明股票收益率具有肥尾現(xiàn)象,小概率事件發(fā)生的機(jī)會超出了人們原先的認(rèn)識,即市場還會出現(xiàn)“黑天鵝”。更為關(guān)鍵的是,量化投資更依賴數(shù)學(xué)和統(tǒng)計模型,這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險,即使用了錯誤的模型。為了防范模型風(fēng)險,應(yīng)采用更為穩(wěn)健的模型,即模型的參數(shù)和函數(shù)應(yīng)該適應(yīng)多種市場環(huán)境。近年來,研究表明,證券收益及其與風(fēng)險因素的關(guān)系存在較大的非線性,同時,市場中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過程和機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息處理成為量化投資的重要技術(shù)支持。

篇(4)

（一）傳統(tǒng)證券風(fēng)險量化指標(biāo)的理論源頭

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險分析當(dāng)中必然會同一個與之如影隨形的概念聯(lián)系在一起，那就是收益，同時，在西方傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)當(dāng)中風(fēng)險和報酬存在著這么一個函數(shù)關(guān)系，甚至在一些傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)課本上作者為了簡化兩者之間的關(guān)系，將兩者簡單的歸結(jié)為一個完美的線性關(guān)系，即風(fēng)險與收益之間是一對一的數(shù)學(xué)關(guān)系，并且存在著這樣一個邏輯：風(fēng)險越大，報酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事實一些的經(jīng)濟(jì)學(xué)教材也運(yùn)用了高等數(shù)學(xué)當(dāng)中線性回歸的方法將兩者的關(guān)系從非線性回歸為一對一的線性關(guān)系。除了學(xué)界對于風(fēng)險的分析是從報酬或者收益出發(fā)的以外，在國外或者國內(nèi)的民間也有類似的對于兩者關(guān)系的表達(dá)，例如我國有句老百姓口中經(jīng)常說到的“富貴險中求”就是對兩者的關(guān)系的簡單認(rèn)識。因此，傳統(tǒng)證券風(fēng)險分析的源頭明顯是來源于對于報酬的分析。

（二）傳統(tǒng)證券風(fēng)險量化指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險理論認(rèn)為證券的總風(fēng)險=可分散的風(fēng)險+不可分散的風(fēng)險，其中可分散的風(fēng)險主要指的是個別證券自身存在的風(fēng)險，而不可分散的風(fēng)險則是指市場風(fēng)險，下面筆者介紹一下傳統(tǒng)證券風(fēng)險量化的兩個重要的指標(biāo)――標(biāo)準(zhǔn)差與貝塔值。

第一，標(biāo)準(zhǔn)差。傳統(tǒng)證券風(fēng)險理論認(rèn)為個別證券的風(fēng)險可以從單個證券的報酬率為起點進(jìn)行分析。財務(wù)投資專家從高等數(shù)學(xué)當(dāng)中引入了一個衡量證券報酬率的波動性量化分析的指標(biāo)――標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)行對單項證券風(fēng)險的判斷，進(jìn)而判斷出相同期望報酬率和不同期望報酬率時對于不同投資的選擇。測算的步驟如下：第一步，確定各種市場需求下各類需求發(fā)生的概率；第二步，計算出期望報酬率，其實質(zhì)上是對于各類市場需求下的報酬率的加權(quán)平均數(shù)。第三步：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)學(xué)公式計算出標(biāo)準(zhǔn)差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只證券的報酬率，?是期望報酬率，Pi是第i只證券的報酬發(fā)生的概率。結(jié)論是在期望報酬率相同的時候，標(biāo)準(zhǔn)差越大證明該證券波動越大，風(fēng)險也就越大，反之亦然。在期望報酬率不同時引入了另外一個概念即離差，由于基本原理也是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差衍生而得，在此不再贅述。[1]

第二，代表市場風(fēng)險的貝塔值。我們在第一點中提到的標(biāo)準(zhǔn)差主要衡量的是單項證券的風(fēng)險，而貝塔值的引入主要是考慮到了證券組合的風(fēng)險構(gòu)成當(dāng)中不可分散的風(fēng)險即市場風(fēng)險。而貝塔值的測算公式從數(shù)學(xué)的角度來說實際上是利用了標(biāo)準(zhǔn)差的升級版公式即協(xié)方差，協(xié)方差主要是衡量了兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度，以此來判斷證券組合的報酬率與市場報酬率之間的數(shù)理聯(lián)系，進(jìn)而判斷出不可分散的風(fēng)險。理論上貝塔值的計算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i個證券組合的市場風(fēng)險程度，σi，σm分別第i個證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差與市場證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差，ρim代表第i個證券組合的報酬與市場組合報酬的相關(guān)系數(shù)。實際當(dāng)中β系數(shù)可以通過將股票報酬對市場報酬做回歸得到，擬合得到的回歸線的斜率就是證券的β系數(shù)，即β=Ri /Rm。[2]

二、價值投資理念下風(fēng)險與報酬的關(guān)系

價值投資理念是華爾街之父本杰明格雷厄姆所創(chuàng)立，在其傳世之作《證券分析》當(dāng)中明確提出了有關(guān)投資與投機(jī)概念，其中論及投資界老生常談的收益與風(fēng)險的問題時結(jié)論與傳統(tǒng)證券風(fēng)險分析有著本質(zhì)的不同，格雷厄姆明確指出收益與風(fēng)險之間不存在著數(shù)學(xué)關(guān)系，并且認(rèn)為證券的價格與收益并非取決于對于其風(fēng)險的精確數(shù)學(xué)的計算，而是取決于該證券的受歡迎程度，而這種受歡迎程度本身包含了投資者對于風(fēng)險的認(rèn)識，但很大程度上還受到如公眾對公司和證券的熟悉程度，證券發(fā)行與購買的容易程度等。[3]并進(jìn)一步指出，無論是理論上還是實際當(dāng)中，對投資風(fēng)險進(jìn)行精確的計算都是不可能成功的，現(xiàn)實當(dāng)中并沒有所謂的期望報酬率的概率經(jīng)驗表，即使存在也是基于對于歷史數(shù)據(jù)的分析得到了，而歷史數(shù)據(jù)之于未來決策的有用性或相關(guān)性的大小還有待考證，其研究范圍不同于保險公司對于保單的精確測算，例如人壽保險能夠明確的了解年齡與死亡率之間的關(guān)系是明確的。而證券的風(fēng)險與報酬之間的關(guān)系則沒有如此的確定。[4]

三、價值投資理念下傳統(tǒng)證券風(fēng)險量化分析的反思

以上筆者對于傳統(tǒng)的證券風(fēng)險理論與量化方法以及價值投資理念下關(guān)于風(fēng)險與收益的關(guān)系進(jìn)行了論述。筆者認(rèn)為，價值投資理念下有關(guān)論述對于我們重新審視證券投資中風(fēng)險因素的衡量有著非常重要的意義。

首先，筆者認(rèn)為，標(biāo)準(zhǔn)差的計算過程本身就存在著無法避免的瑕疵，這一個公式至少有兩個基本假設(shè)，第一，計算的人必須能夠客觀的預(yù)測出各種市場情況發(fā)生的需求概率，并且準(zhǔn)確的在各種概率下發(fā)生的報酬率；第二，假定歷史數(shù)據(jù)對于未來的投資決策具有確定的相關(guān)性。但是在現(xiàn)實生活中根本是無法預(yù)測的，這種算法實質(zhì)上是硬將自然科學(xué)當(dāng)中的數(shù)學(xué)模型強(qiáng)加到社會問題的研究當(dāng)中，不可否認(rèn)的是，目前來說大量的社會問題是無法通過數(shù)學(xué)來量化的，因為證券的風(fēng)險當(dāng)中不僅僅只有報酬因素的影響，還有各種在不同市場條件下的因素決定的，而這些因素又相互的的影響和動態(tài)的變化。因此，標(biāo)準(zhǔn)差的方法受到了質(zhì)疑，后續(xù)的離差率、β值的計算自然也就沒有了根基。

其次，β值的測算除了上述由于標(biāo)準(zhǔn)差的非客觀性導(dǎo)致的不確定性的缺陷以外，筆者也針對實操當(dāng)中第二種公式進(jìn)行分析，β的第二種公式是β=Ri /Rm，從公式上來看，存在著明顯的邏輯上的可疑性，單個股票的收益率假如大于市場整體的收益率，則該只股票的風(fēng)險就比市場風(fēng)險大？這個觀點在《證券分析》當(dāng)中就已經(jīng)被很好地反駁了，在此，筆者只需要舉一個例子就足夠反駁這一個觀點，伯克希爾哈撒韋上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果從上市之初可以用天文數(shù)字來形容，并且這家公司經(jīng)歷了無數(shù)次大大小小的金融危機(jī)，依然以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過市場平均的業(yè)績笑傲群雄，難道說他的風(fēng)險要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于市場？這家公司是以價值投資的理念進(jìn)行風(fēng)險評估和投資的。因此，筆者認(rèn)為中國的證券行業(yè)乃至我們有關(guān)的證券專家和學(xué)者們有必要從價值投資的理念來重新審視目前證券風(fēng)險量化的指標(biāo)在實際當(dāng)中的效用。

篇(5)

1基于資產(chǎn)負(fù)債率限制的電網(wǎng)投資能力分析

1.1構(gòu)建基于資產(chǎn)負(fù)債率限制的電網(wǎng)投資測算模型電網(wǎng)企業(yè)的投資能力主要取決于企業(yè)的經(jīng)營狀況，投資能力的來源主要包括企業(yè)經(jīng)營的收益和融資，在假設(shè)公司以前年度可投資資產(chǎn)為零的情況下，后續(xù)投資能力的公式如下：

1.2基于資產(chǎn)負(fù)債率限制的電網(wǎng)投資測算模型各項參數(shù)的計算式（4）中，F(xiàn)i為第i年的負(fù)債率，電力企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率由主管單位制定，在網(wǎng)省企業(yè)目前確定的最大資產(chǎn)負(fù)債率為68%。Qi-1為第i-1年的資產(chǎn)總額，Si-1為第i-1年的負(fù)債總額。④Ji。按照公司的年度營業(yè)性支出按照固定的比例設(shè)定。

2某電網(wǎng)企業(yè)的實例應(yīng)用

2.1負(fù)債率限制下的電網(wǎng)公司最大投資能力測算模型實例計算根據(jù)某省電力公司2001～2013年的財務(wù)資料，參照投資能力分析模型的要求，按照相關(guān)機(jī)構(gòu)對2014～2030電力供需的研究及電力公司計劃投資的預(yù)測，按式（1）分析該公司在2014～2030各年度的最大投資能力情況。①根據(jù)對2014～2030各電價水平的售電預(yù)測，各電價水平的購電量預(yù)測（電價采用目前的價格水平），同時預(yù)測其他運(yùn)營的收入和輸配電成本的情況，形成的2014～2030各年度的利潤見表1。②按照2014～2030年的實際投資預(yù)測，及2013年的資產(chǎn)凈值情況，計算2014～2030的折舊情況如表2。③按照2014～2030的預(yù)計投資情況及公司經(jīng)營的情況，按照最多資產(chǎn)負(fù)債率的要求，預(yù)測2014～2030年各個年度的最大融資能力，結(jié)果如表3。④按照2014～2030年的成本規(guī)模，流動資金按以下兩種方式留存：一種是5%的購電成本加上5%的輸配電成本，另一種是5%的購電成本加上10%的輸配電成本計算實際的投資能力，并繪制投資能力曲線如圖1。

2.2電網(wǎng)企業(yè)的最大投資能力分析通過以上的表、圖可看出，目前某電力企業(yè)計劃投資的規(guī)模較大，其實際計劃的投資已經(jīng)接近公司的最大投資能力了。在以5%購電成本，10%輸配電成本作為留存流動資金的情況下，部分年份的投資甚至已經(jīng)超出68%負(fù)債率限制下的最大投資能力了。此時，需考慮過度投資可能帶來的風(fēng)險。電網(wǎng)企業(yè)的投資具有資金數(shù)額相對較大、資金占用時間長的特點，如果投資計劃不符合實際情況，超償債能進(jìn)行投資，可能引起不能按期償還貸款，造成融資風(fēng)險。

2.3模型計算步驟步驟1，通過計算售電收入、其他收入、購電成本和其他成本，計算出公司第i年的經(jīng)營利潤，然后計算出上繳利潤。求出第i年的凈利潤。步驟2，計算固定資產(chǎn)的折舊，首先計算存量資產(chǎn)的折舊，根據(jù)上年度的固定資產(chǎn)凈值，扣除每年的折舊，按照剩余年度平均折舊（考慮公司實際經(jīng)營是連續(xù)的情況，從開始研究年度的固定資產(chǎn)折舊按照12年的折舊年限計算）。其次計算新增資產(chǎn)的折舊額，為簡化計算資產(chǎn)原值按照實際的投資額計算。步驟3，計算最大融資額，其中的還款額在后續(xù)的計算中，同整體公式中的還款額相抵消，故無需計算。步驟4，計算留存的用于經(jīng)營的流動資產(chǎn)及企業(yè)的最大投資能力，并通過迭代的方式計算預(yù)測階段內(nèi)的各個年度的投資能力，繪制投資能力曲線。

3結(jié)語

篇(6)

論文摘要:文章分析了傳統(tǒng)的項目投資決策方法存在的問題主張將實物期權(quán)分析方法用于項目投資決策,介紹了實物期權(quán)的基本思想、概念、類型及適用條件,著重分析了實物期權(quán)在投資決策分析中一般性分析方法及其步驟,以期通過實物期權(quán)的方法來提高投資決策的科學(xué)化。

投資決策是企業(yè)為了對若干可行性方案進(jìn)行研究論證或者對單一方案的可行性進(jìn)行分析運(yùn)用一系列的科學(xué)理論方法和手段從若干個可行方案中選取最佳方案或確定某一方案是否可行的判斷分析過程。傳統(tǒng)的投資管理決策方法主要是凈現(xiàn)值法,該法以凈現(xiàn)值的大小或正負(fù)為標(biāo)準(zhǔn)來選取最優(yōu)方案或確定一個方案的可行性,其最大的缺陷在于忽視了企業(yè)投資管理過程中的柔性。實物期權(quán)為企業(yè)的投資決策提供了新的視角,它突破了傳統(tǒng)決策方法的束縛,面對環(huán)境的不確定性,它給出的適合期權(quán)價值的凈現(xiàn)值判別標(biāo)準(zhǔn)顯得更為有效和科學(xué),對企業(yè)的投資決策有著重要的實際意義。

一、實物期權(quán)的概念和思想

近20年來,期權(quán)理論在西方國家得以迅速發(fā)展,其應(yīng)用不僅僅局限于金融市場,而且推廣到了企業(yè)的財務(wù)管理領(lǐng)域,期權(quán)不再僅僅是一種有效的避險工具和投資獲利工具,而且促進(jìn)了現(xiàn)代企業(yè)的財務(wù)管理分析中的新思路與新方法的發(fā)展。而我國對于期權(quán)理論在企業(yè)財務(wù)管理中的運(yùn)用尚處于初始階段,實物期權(quán)是指在不確定的條件下,以期權(quán)的概念來定義的實物資產(chǎn)投資的現(xiàn)實選擇性,它反映企業(yè)進(jìn)行長期資本投資的現(xiàn)實選擇權(quán),它反映企業(yè)進(jìn)行長期投資決策時擁有的,能根據(jù)在決策時不確定的因素改變投資行為的一種權(quán)利,實物期權(quán)具有期權(quán)的特征,即投資不可逆性,時間上的延遲和選擇性以及投資后的各種變動彈性,反應(yīng)了實際生活中投資決策的特點。

二、實物期權(quán)的類型

與項目的投資決策相對應(yīng),根據(jù)實物期權(quán)的特點,可分為以下幾類:

(一)延期型期權(quán)

延期型期權(quán)是實物期權(quán)中最重要的一類,它相當(dāng)于買權(quán)。它指管理者可選擇在今后某個適當(dāng)時刻進(jìn)行投資,而不必在當(dāng)前立即決策,企業(yè)如果能夠延期投資,就等于擁有一個買權(quán),其執(zhí)行價格為投資成本。延期型期權(quán)類似美式看漲期權(quán)。

(二)放棄型期權(quán)

放棄型期權(quán)相當(dāng)于一個賣權(quán)。指項目經(jīng)營一段時間后,如果經(jīng)營效果不佳,企業(yè)可以放棄投資并且獲得清算價值。清算價值就相當(dāng)于執(zhí)行價格。當(dāng)項目的凈現(xiàn)值低于清算價值時,放棄或轉(zhuǎn)賣這一資產(chǎn)相當(dāng)于企業(yè)執(zhí)行這一賣權(quán),可以避免更大的損失。相當(dāng)于標(biāo)的為股票的看跌期權(quán)。

(三)擴(kuò)張型期權(quán)

擴(kuò)張型期權(quán)相當(dāng)于一個買權(quán)。項目投資后,如果市場條件好,企業(yè)可以通過擴(kuò)大投資規(guī)模獲得更大的收益。相當(dāng)于標(biāo)的股票的看漲期權(quán)。

(四)收縮型期權(quán)

收縮型期權(quán)相當(dāng)于一個賣權(quán)。在市場需求減少時或在其他不利的情況下,大多數(shù)項目都會考慮到收縮投資規(guī)模,從而減少可能的損失。類似于金融期權(quán)中的看跌期權(quán)。

(五)轉(zhuǎn)換型期權(quán)

轉(zhuǎn)換型期權(quán)相當(dāng)于一個買權(quán)。它指企業(yè)的項目投資者有權(quán)在多種決策之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換,該期權(quán)的獲得既取決于生產(chǎn)技術(shù)和過程的選擇,也依賴于許多非技術(shù)的因素。對投資項目運(yùn)作的具體過程進(jìn)行轉(zhuǎn)換的期權(quán)相當(dāng)于標(biāo)的為股票的雙向期權(quán),即看漲期權(quán)和看跌期權(quán)的組合。

(六)增長型期權(quán)

增長型期權(quán)相當(dāng)于一個買權(quán)。項目的投資者獲得初始的投資成功后,在未來時間內(nèi)能夠獲得一些新的投資機(jī)會。當(dāng)這些投資機(jī)會的條件成熟時,投資者就會抓住機(jī)會進(jìn)行投資,以獲得更大的利潤。相當(dāng)于標(biāo)的為股票的看漲期權(quán)。

(七)復(fù)合期權(quán)

復(fù)合期權(quán)是指以期權(quán)為標(biāo)的資產(chǎn)的期權(quán),即為一種期權(quán)的期權(quán)就可以用來描述這類投資。如果用復(fù)合期權(quán)的方式來分析多階段投資項目,項目的價值將會因為投資者能夠依據(jù)未來不確定性動態(tài)調(diào)整投資過程而大大提高。通常我們可以將復(fù)合期權(quán)看作一系列歐式期權(quán)的組合,適用所有產(chǎn)業(yè)或公司特別是研發(fā)密集的產(chǎn)業(yè)。

三、實物期權(quán)分析方法的適用條件

實物期權(quán)分析方法并不是對任何項目的評估都是適用的。一般情況下,投資項目使用實物期權(quán)決策方法需要滿足以下條件:

第一,當(dāng)存在或有投資機(jī)會時,項目會出現(xiàn)更新以及在中途可能會出現(xiàn)戰(zhàn)略的修訂,傳統(tǒng)的投資決策方法不能正確估計項目中包含的投資機(jī)會的價值。這時使用實物期權(quán)方法對項目投資價值的評估會更為全面合理。

第二,當(dāng)投資項目的不確定性足夠大,投資者不得不等待更多信息,以避免不可回收投資的決策失誤。而且在不確定性足夠大的情況下投資者必須考慮到投資的靈活性對項目價值的影響。

第三,當(dāng)投資項目的價值主要由項目的未來現(xiàn)金流所決定,而不是由目前產(chǎn)生的現(xiàn)金流決定。

四、實物期權(quán)在投資決策中的一般性分析方法和步驟

(一)實物期權(quán)在投資決策中的一般性分析方法

林特和彭寧斯(Link&Pennings,2001)以ROA(RealOptionsAnalysis,實物期權(quán)分析)和DCF的互補(bǔ)性為基礎(chǔ),提出了四象限分析法。他們根據(jù)收益和風(fēng)險的不同將項目分為四個象限(如圖1所示)。由圖1可以看出

象限1:項目具有高期望收益與低風(fēng)險(低波動率),可使用DCF法分析,且項目應(yīng)盡快實施。

象限2:項目具有低期望收益與低風(fēng)險(低波動率),可運(yùn)用DCF法分析,且項目應(yīng)盡快放棄。

象限3:項目具有高期望收益與高風(fēng)險(高波動率),可使用ROA法量化風(fēng)險,并在新信息來臨時決策。

象限4:項目具有低期望收益和高風(fēng)險(高波動率),可使用ROA法分析,在有信息來臨時實施項目。

投資決策實物期權(quán)分析方法的基本思路在于把投資項目視為某一實物期權(quán)或若干實物期權(quán)的組合。這樣,決策分析對象從項目變?yōu)閷嵨锲跈?quán),即投資項目評價問題相應(yīng)轉(zhuǎn)換為實物期權(quán)的定價問題。

由于投資項目被視為若干實物期權(quán)的組合,則項目的真實價值轉(zhuǎn)化為實物期權(quán)或組合的價值,等于項目的凈現(xiàn)值NPV和各種靈活性的價值之和,成為擴(kuò)展的NPV——ENPV(ExtendedNPV)。把靈活性的價值稱為期權(quán)溢價(optionpremium,OP),即考慮到實物期權(quán)因素而增加的價值。因此,實物期權(quán)的價值構(gòu)成為NPV=NPV+OP從上式可以看出,對于一個投資項目,其NPV是固定的,不同的實物期權(quán)的價值(項目的真實價值)差異在靈活性的價值即期權(quán)溢價(OP)上。不同的實物期權(quán)或組合有著不同的期權(quán)溢價,因而有著不同的價值構(gòu)成。考慮到一種極端的情況——實物期權(quán)組合全部為到期型實物期權(quán),則顯然期權(quán)溢價OP=0,此時ENPV=NPV,則傳統(tǒng)的投資決策方法與實物期權(quán)方法得到的結(jié)論完全一致,這也印證了傳統(tǒng)的投資決策方法在基于完全信息假設(shè)即確定性條件下是完全有效的,因而當(dāng)在投資決策中涉及到很少或是沒有靈活性時,傳統(tǒng)的投資決策方法(如NPV法、IRR法等)就足夠了。

(二)實物期權(quán)在投資決策中的一般性分析方法的步驟實物期權(quán)理論至今還沒有一個統(tǒng)一的分析框架,許多學(xué)者提出的分析框架都各有側(cè)重。本文結(jié)合Amram和Kulatilaka(1999),Copeland和Antikarov(2001)提出的兩種框架,得出實物期權(quán)在投資決策中的一般性分析方法的步驟(如圖2所示)。

步驟一:構(gòu)造實物期權(quán)應(yīng)用框架。

描述決策內(nèi)容。在對投資項目進(jìn)行評估時首先要做的是對決策行為進(jìn)行書面描述,明確說明要決策的問題是什么,存在哪些或有決策,哪些可觀察的變量觸發(fā)決策。有些決策包含多個期權(quán),常常是多層次或者序列結(jié)構(gòu)的復(fù)合期權(quán),應(yīng)分塊進(jìn)行評價以增加直觀性和可評價性。

不確定性來源識別和分析。相對于金融期權(quán)而言,實物期權(quán)的不確定性來源要復(fù)雜得多,其中很多是不可見的,既包括系統(tǒng)性風(fēng)險,又包括非系統(tǒng)性風(fēng)險,在實物期權(quán)的應(yīng)用中必須識別出這些不確定性來源并將之結(jié)構(gòu)化。

非系統(tǒng)風(fēng)險分析。實物期權(quán)應(yīng)用中總是會遇到非市場風(fēng)險,對這些非系統(tǒng)性風(fēng)險的形式和來源進(jìn)行詳細(xì)說明有助于得到更好的結(jié)果。

決策準(zhǔn)則的構(gòu)造。決策準(zhǔn)則的制定問題是應(yīng)用框架中重要的參考要點。識別了期權(quán)與影響其價值的不確定性來源和風(fēng)險后,我們需要構(gòu)造一個簡單的數(shù)學(xué)表達(dá)式作為決策的準(zhǔn)則,比如當(dāng)MR>MC時重新開始生產(chǎn)。決策準(zhǔn)則越具體越好。

實物期權(quán)方法是一種思維方式,如果應(yīng)用框架過于復(fù)雜該方法就將失去越性,如果應(yīng)用框架很難理解將會限制其應(yīng)用的范圍。為了成功地執(zhí)行實物期權(quán),其應(yīng)用框架應(yīng)該簡單易懂。步驟二:建立期權(quán)定價模型。

使用NPV方法計算項目的價值。建立輸入變量,期權(quán)計價模型所包含的輸入量較少且比較容易獲取,這也是期權(quán)方法之所以誘人的重要原因。在大多數(shù)情況下DCF分析方法已經(jīng)收集到了期權(quán)計價模型所需的大部分?jǐn)?shù)據(jù)。所需的輸入量主要包括標(biāo)的資產(chǎn)現(xiàn)值、決策點的價值增量、標(biāo)的資產(chǎn)波動率(市場風(fēng)險)、期權(quán)期限及無風(fēng)險收益率。

在綜合了不確定性的基礎(chǔ)上建立事件樹,對標(biāo)的風(fēng)險資產(chǎn)價值產(chǎn)生影確定性進(jìn)行建模。

根據(jù)事件樹中列出的不確定性進(jìn)行相應(yīng)的決策,建立決策樹。決策樹上顯示了最優(yōu)決策所獲得的項目價值也即是決策者要獲得的期權(quán)價值。用定價模型對實物期權(quán)進(jìn)行計價。選擇適當(dāng)?shù)钠跈?quán)計價模型計算實物期權(quán)價值。

步驟三:對計算結(jié)果的檢查。

這一步主要是對用實物期權(quán)方法計算出的結(jié)果進(jìn)行評價分析,通常包括四個部分:定價結(jié)果比較、制定決策臨界值、分析策略空間及投資風(fēng)險特征分析。

步驟四:考慮是否需要重新設(shè)計。

在對結(jié)果進(jìn)行研究分析之后,需要再考慮一下投資備選方案集合是否需要擴(kuò)展,投資戰(zhàn)略是否可以通過重新構(gòu)造和設(shè)計而增加價值,是否能創(chuàng)造出更多的期權(quán),是否存在具有相同性能的其他備選方案等等。經(jīng)過若干次驗證可以設(shè)計出具有更高價值的投資策略。

五、結(jié)束語

通過以上分析可以看出,實物期權(quán)理論為企業(yè)項目投資決策提出了一種可行的分析思路和分析方法,修正了傳統(tǒng)方法的缺陷,具有一定的理論和現(xiàn)實意義。但應(yīng)該指出,由于實物期權(quán)的概念還需在實務(wù)工作者中推介,而且其量化分析較難,很多決策者對這種方法不甚理解,影響了它的應(yīng)用效果。因此在理論上和實踐中都有待于進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn):

1、劉澤亮.論實物期權(quán)及其在風(fēng)險投資中的應(yīng)用[J].財經(jīng)理論與實踐,2002(3).

2、樊霞,劉西林.實物期權(quán)的項目投資組合決策優(yōu)化研究[J].工業(yè)工程與管理,2006(1).

篇(7)

關(guān)鍵詞對外投資項目資源型項目投資風(fēng)險模糊綜合評價

1風(fēng)險管理及對外資源型投資項目風(fēng)險管理

所謂項目風(fēng)險管理是指人們的主觀行為，使各行為主體通過對某一項目實施過程中將要遇到的風(fēng)險事件進(jìn)行識別、衡量、分析，在此基礎(chǔ)上制訂出適宜的防范控制措施，用合理的手段綜合處理風(fēng)險，以最大限度地實現(xiàn)項目實施的既定目標(biāo)的科學(xué)管理過程。

投資項目風(fēng)險指的是項目投資建設(shè)運(yùn)營過程中項目可能給項目投資者、項目債權(quán)人等相關(guān)利益群體所造成的經(jīng)濟(jì)損失及對國民經(jīng)濟(jì)和社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境、自然環(huán)境等所造成的破壞程度。投資項目面臨著大量的不確定性風(fēng)險因素，對這方面的研究也頗多，一般來說主要分為市場風(fēng)險、管理風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、自然環(huán)境風(fēng)險、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險、社會政治文化風(fēng)險等。每一大類風(fēng)險因素又可劃分為若干小類，這些風(fēng)險因素對不同的項目，甚至是同一項目不同階段的影響程度也都是不同的，但任何一種風(fēng)險都有可能造成項目建設(shè)的失敗。

對外資源型投資項目風(fēng)險管理是指對外資源型投資企業(yè)對勘探、開發(fā)、投資項目實施過程中存在的各種各樣的風(fēng)險事件進(jìn)行識別、衡量、分析評價，并適時采取各種有效的方法進(jìn)行處理，以保障該項目安全正常實施，達(dá)到預(yù)期收益，并保證本企業(yè)及國家的經(jīng)濟(jì)利益免受損失的科學(xué)管理過程。

2對外資源型投資項目風(fēng)險管理的基本程序和步驟

對外資源型投資項目風(fēng)險管理的基本程序與一般風(fēng)險管理程序一樣，包括風(fēng)險的識別、風(fēng)險的評價、風(fēng)險的決策和風(fēng)險的控制與防范這四個主要步驟。

風(fēng)險的識別是整個風(fēng)險管理活動的前提和基礎(chǔ)。它包括調(diào)查投資項目面臨的所有潛在風(fēng)險是否存在、分析產(chǎn)生風(fēng)險的各種原因。識別風(fēng)險應(yīng)盡可能全面按照系統(tǒng)分析的方法，項目風(fēng)險可分為籌融資風(fēng)險、建設(shè)期風(fēng)險、生產(chǎn)期風(fēng)險和項目決策風(fēng)險。

風(fēng)險的評價是指對投資項目所面臨的各種特定風(fēng)險發(fā)生的可能性或風(fēng)險發(fā)生造成的損失的范圍與程度進(jìn)行的測算和估計。它包括風(fēng)險大小的定量估計與風(fēng)險危害基準(zhǔn)的設(shè)定等。

風(fēng)險的決策是指針對投資項目所面臨的各種特定風(fēng)險及其大小，運(yùn)用適當(dāng)?shù)姆椒右苑治觯瑥亩龀鍪欠裢顿Y，何時投資以及如何投資等的決策過程。

風(fēng)險的控制與防范是指人們力求規(guī)避或改變那些可能引起或加重?fù)p失的因素，采取安全有效、積極合理的措施來對付各種風(fēng)險。風(fēng)險的控制與防范要根據(jù)風(fēng)險管理主體對風(fēng)險的態(tài)度、風(fēng)險承受能力、管理者的素質(zhì)、風(fēng)險的性質(zhì)和影響程度等許多因素，運(yùn)用各種相應(yīng)的方法來進(jìn)行處理。其中風(fēng)險的防范主要偏重于對風(fēng)險的事前、損前處理，風(fēng)險的控制則是在投資項目運(yùn)作過程中，隨時監(jiān)視項目的進(jìn)展，注視風(fēng)險的動態(tài)，一旦有新情況，馬上對新出現(xiàn)的風(fēng)險進(jìn)行識別、評價和決策，并采取必要的行動。

風(fēng)險管理的這四個步驟之間不是孤立存在的，在實際運(yùn)用過程中通常下一步驟的進(jìn)行是以前一步驟的結(jié)果為依據(jù)而緊密聯(lián)系在一起的。由于風(fēng)險尤其是經(jīng)濟(jì)風(fēng)險的影響因素是瞬息萬變的，舊的風(fēng)險因素會不斷改變，新的風(fēng)險因素又會不斷產(chǎn)生，因此必須定期、不定期地進(jìn)行風(fēng)險識別、風(fēng)險評價，不斷修改和完善風(fēng)險決策方案及風(fēng)險控制方法。換句話說，風(fēng)險管理活動的四個基本步驟是一個連續(xù)不斷、循環(huán)往復(fù)的管理過程。

3對外資源型投資項目面臨的主要風(fēng)險

3.1項目籌融資風(fēng)險

這是指項目管理者在籌融資活動中改變籌資結(jié)構(gòu)，使其償債能力喪失和資金利潤率降低的可能性。項目籌融資風(fēng)險主要來源于生產(chǎn)經(jīng)營、資金組織和外匯匯率變動。如果生產(chǎn)經(jīng)營中項目虧損，就使得籌融資中借入的資金償還需用自有資金支付；如果資金安排不合理，購貨付款與償債付款較集中，就會出現(xiàn)臨時性的經(jīng)營困難；對外資源型投資項目還主要面臨著匯率升降所帶來的風(fēng)險。

3.2建設(shè)期風(fēng)險

在對外投資項目的整個建設(shè)周期中，由于資金的不斷投入，而項目還未獲得任何收益，這就使得項目一旦因為某些因素造成建設(shè)成本超支，不能按期完工或無法完成，就會給投資者帶來損失。為此需考慮以下幾方面的因素：管理者必須具備豐富的管理經(jīng)驗和一定的技術(shù)能力，否則導(dǎo)致項目的投資成本、完工質(zhì)量及生產(chǎn)效率方面出現(xiàn)不確定性；原材料、燃料漲價，資金、人員和物資調(diào)配環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都會造成建設(shè)成本增加、工程延期，投資回收期延長；土地、建筑材料及運(yùn)輸?shù)目色@得性出現(xiàn)困難，無法按計劃開工，就會拖延工期；不可抗力風(fēng)險自然災(zāi)害、戰(zhàn)爭、政局變動等都會影響工程開工，并對投資項目未來產(chǎn)品市場產(chǎn)生影響。

3.3生產(chǎn)期風(fēng)險

項目建設(shè)完成，進(jìn)入正常經(jīng)營狀態(tài)，通過產(chǎn)品的銷售來償還債務(wù)和回收投資，實現(xiàn)預(yù)期的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。這一時期的風(fēng)險主要表現(xiàn)在生產(chǎn)、市場、金融政策、匯率變動、政治波動等方面。

生產(chǎn)方面，管理人員的自身素質(zhì)和能力局限，對生產(chǎn)計劃安排和人、財、物的有機(jī)組合不能實現(xiàn)預(yù)期的生產(chǎn)控制和成本控制，生產(chǎn)人員工藝技術(shù)不熟練，次品率高于標(biāo)準(zhǔn)，都會影響項目效益的實現(xiàn)；市場方面，原材料、能源市場價格波動，新技術(shù)的出現(xiàn)都會影響項目產(chǎn)品利潤的實現(xiàn)；匯率方面，匯率的波動會直接影響投資收益；政治方面，一旦政局變動，尤其是國際關(guān)系出現(xiàn)分裂，將使投資項目嚴(yán)重受挫。

4對外資源型投資項目投資風(fēng)險的模糊綜合評價

為了更準(zhǔn)確地評價對外資源型投資項目的投資風(fēng)險，在詳細(xì)評價過程中將要通過定量分析方法，對投資項目的風(fēng)險進(jìn)行量化。考慮到風(fēng)險因素是動態(tài)的、變化的，大多難以定量描述，而且表現(xiàn)出極大的模糊性，通過采用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)脑u估程序，將會減少信息的不對稱，降低投資風(fēng)險。因此，本文將運(yùn)用模糊綜合評判方法對其中的各個因素進(jìn)行量化，對對外資源型投資項目進(jìn)行詳細(xì)評價。

4.1對外資源型投資項目風(fēng)險評價模糊集的建立

（1）設(shè)對外資源型投資項目風(fēng)險評價的因素集為，U={U1，U2，……，Un}，相應(yīng)的權(quán)重集為，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根據(jù)構(gòu)成第i個因素Ui的具體風(fēng)險因素數(shù)量而定。相應(yīng)的權(quán)重集為Ai={ai1，ai2，……，ain}，其中aij是風(fēng)險因素uij在因素Ui中的重要程度，j=1,2,……，nj。0≤aij≤1，■aij=1。

在本文中，筆者認(rèn)為對外資源型投資項目的主要風(fēng)險因素有政治風(fēng)險、經(jīng)濟(jì)風(fēng)險、資源風(fēng)險、管理風(fēng)險、經(jīng)營風(fēng)險等。因此，確定對外資源型投資項目的風(fēng)險因素集為：

U={U1，U2，……，Un}={政治與國際關(guān)系，經(jīng)濟(jì)波動，資源因素，管理能力，經(jīng)營水平}

U1={U11，U12，U13，U14，U15}＝{國家的政治波動，兩國關(guān)系的變化，兩國對外投資政策的變化，兩國相關(guān)法律、法規(guī)的調(diào)整，兩國產(chǎn)業(yè)政策的變化}

U2={U21，U22，U23，U24，U25}={匯率的變動，銀行利率的調(diào)整，兩國經(jīng)濟(jì)增長的波動，國際經(jīng)濟(jì)增長的波動，國際貿(mào)易的波動}

U3={U31，U32，U33，U34，U35}={資源儲量，資源質(zhì)量與品味，資源開采與獲取難度，資源生產(chǎn)、加工變數(shù)，資源市場容量}

U4={U41，U42，U43，U44，U45}={管理層受過良好的專業(yè)訓(xùn)練，管理層遠(yuǎn)見和個人魅力，管理層奉獻(xiàn)和敬業(yè)精神，管理層專業(yè)技術(shù)相互匹配，管理層不斷學(xué)習(xí)提高自己}

U5={U51，U52，U53，U54，U55}={經(jīng)營目標(biāo)及難度，經(jīng)營隊伍，產(chǎn)品市場去向，市場銷量，經(jīng)營理念與裝備}

權(quán)重集的確定可采取專家打分的方式進(jìn)行，可聘請資深人士根據(jù)目標(biāo)國投資環(huán)境和本國投資政策及產(chǎn)業(yè)性質(zhì)給相關(guān)因素打分，從而可以確定因素權(quán)重及各具體風(fēng)險因素在相應(yīng)因素中的權(quán)重。

(2)模糊評語集為V，V={V1，V2，……，Vm}，Vk表示評估的第k個等級，k=1，2，……，m。本文取m=5，根據(jù)評估準(zhǔn)則的性質(zhì)，可以代表{很好，較好，一般，較差，很差}等意義。

4.2對外資源型投資項目的單因素風(fēng)險評價

首先對每個因素做單因素評判，確定各因素對各個評價等級的隸屬度，即給出從集合到的一個模糊映射:

?灼：UV。

對每個Ui，關(guān)系Ri，可由模糊矩陣表示:

Ri=（r■）■=r11，……，r1m……，……，……r■，……，r■

i=1，2，……，n

其中：rjk表示因素uij對于第k級評語Vk的隸屬度。rjk的值也可采用專家打分的方式確定，對于因素uij有s1個第v1級評語，……，sm個第vm級評語，則對于j=1，2，……，ni，有

rjk=Sk■S■

對于評語集v的隸屬向量Bi，Bi=Ai×Ri=（bi1，bi2，……，bim）為對因素Ui做單因素模糊評判的結(jié)果，i=1，2，……，n。

4.3對外資源型投資項目投資風(fēng)險的模糊綜合評價

對各因素Ui，（i=1，2，……，n）做綜合評判，由單因素評判的Bi構(gòu)成模糊矩陣R。

R=B1……Bn=b11……b1m………………bn1…………

對R做模糊矩陣運(yùn)算，既可得到因素集U對于評語級V的隸屬向量B：

B=A×R=（b1，b2，……，bm）

當(dāng)■bj≠1時，可經(jīng)歸一化處理，令

■j=bj■bj，得■=（■1，■2，……，■m）。

4.4對外資源型投資項目投資風(fēng)險的評價結(jié)果

由模糊綜合評判得■=（■1，■2，……，■m），■1，■2，……，■m表示因素集對于評語集V的隸屬度。根據(jù)最大隸屬原則，B中最大的隸屬度bk所對應(yīng)的風(fēng)險評語Vk即為對外資源型投資項目的風(fēng)險等級。決策者可通過比較該項目風(fēng)險是否高于其愿意承受的風(fēng)險臨界值來判斷是否對該項目進(jìn)行投資。

值得說明的是，對于不同的資源及不同國家、地域的資源型投資項目，評估模型中的權(quán)重需要進(jìn)行調(diào)整。如有的國家，政治穩(wěn)定，經(jīng)濟(jì)增長勢頭迅猛，而資源儲量不穩(wěn)定，則就應(yīng)該相應(yīng)加大資源風(fēng)險因素的權(quán)重。

4.5對外資源型投資項目投資風(fēng)險的跟蹤評價

投資方按照上述的評價方法對對外資源型投資項目的風(fēng)險進(jìn)行評價后，如果選擇了該項目，在項目實施過程中，就要對項目的風(fēng)險進(jìn)行跟蹤評價。項目的風(fēng)險跟蹤評價所涉及的風(fēng)險因素與以上評價體系中的風(fēng)險因素相同。在進(jìn)行項目的風(fēng)險跟蹤評價時，涉及的實際問題較多，有一些風(fēng)險因素有可能是以上評價體系不包含的，所以就要根據(jù)實際情況對以上評價體系進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。在增加新指標(biāo)和因素時，一方面要考慮所增加的指標(biāo)和因素與其它指標(biāo)和因素的相關(guān)程度;另一方面要考慮新指標(biāo)和因素加入后，其他指標(biāo)和因素將做何調(diào)整。

參考文獻(xiàn)

1邱揚(yáng)，曹俊虎.對強(qiáng)化投資項目風(fēng)險管理的思考[J].青海科技,2000(6)

2盧家儀,盧有杰.項目融資[M].北京:清華大學(xué)出版社,2000

3黃訓(xùn)江,侯光明.投資項目風(fēng)險管理優(yōu)先度評價研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2005(2)

4李哲,周建文.項目投資風(fēng)險分析及防范綜述[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2000

5徐緒松,但朝陽.高技術(shù)項目投資風(fēng)險模糊綜合評價模型[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2000(1)

6毛薦其,霍保世.高新技術(shù)項目投資的風(fēng)險評價[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2002(8)

7汪克夷,董連勝.項目投資決策風(fēng)險的分析與評價[J].中國軟科學(xué),2003(1)