量化投资方法范文

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项目投资带来丰厚回报预期同时伴随的是无法避免的风险，如何对项目投资中的风险进行科学评估是保证投资成功的首要条件。本文针对我国经济环境的现状制定一套项目投资风险评价指标，并对所有指标进行标准化的风险量纲统一，进而为科学的风险评估提供技术支持。

一、项目投资风险评价指标的风险值

为保证项目投资中各个不同的风险评价指标可进行综合评估，首先要统一各个指标间的量纲确定表示风险大小的风险值。风险值是每个评价指标实际风险程度的数值表现，取值在-1与1之间，风险值越高表示该项评价指标的风险越高。

二、项目投资风险评价指标体系

本文选取为市场风险、技术风险、金融风险、环境风险及管理风险五个指标作为项目投资风险评价指标体系的一级指标。对于每个一级指标又可细分为若干二级指标，下面给出具体二级指标及其表示风险大小的风险值的确立方法。

1.市场风险。市场是连接生产和消费的桥梁和纽带，在项目能否获得成功的问题上，市场拥有较大的发言权。

(1)项目能否如期完工：提前完工（风险值=-1）；按时完工（风险值=0）；延期完工（风险值=1）。

(2)项目产品竞争力：强（风险值=-1）；较强（风险值=-0.5）；标准（风险值=0）；较弱（风险值=0.5）；弱（风险值=1）。

(3)消费者需求：需求多（风险值=-1）；需求较多（风险值=0）；需求较少（风险值=1）。

(4)竞争对手实力及项目经营战略：无竞争对手、战略清晰（风险值=-1）；竞争对手较弱、战略清晰（风险值=-0.5）；竞争对手相当战略清晰（风险值=0）；竞争对手较强战略不清（风险值=1）。

2.技术风险。随着知识经济时代的到来，技术越来越显现出它的重要性。谁掌握并利用最先进的技术，谁就在市场竞争中占有优势，掌握先机。

(1)知识产权：有知识产权（风险值=-1）；无知识产权（风险值=1）。

(2)技术先进性：国际领先（风险值=-1）；国内领先（风险值=-0.5）；行业水平（风险值=0.5）；低于行业水平（风险值=1）。

(3)替代技术：无替代技术（风险值=-1）；有较少替代技术（风险值=0）；有较多替代技术（风险值=1）。

3.金融风险。项目能够顺利进行离不开资本链条的正常运转，金融环境对项目的影响同样起着举足轻重的作用。

(1)项目的净现值：其风险评级及风险值确立需要引入参照体系，假设需要投资项目的净现值为 ，并引入一个参照净现值 。其风险值由如下分段函数确立：

(2)现金流：充足（风险值=-1）；适当（风险值=0）；不足（风险值=1）。

(3)金融动荡对项目影响：无影响（风险值=-1）；较小影响（风险值=-0.5）；影响适中（风险值=0）；有影响（风险值=0.5）；有较大影响（风险值=1）。

4.环境风险。任何事物都是处于环境当中，环境的好坏也会影响到项目的成败。经济形势、政策及突发事件等社会环境因素往往可以决定项目的成败。

(1)自然风险对项目的影响程度：无影响（风险值=-1）；较小影响（风险值=-0.5）；影响适中（风险值=0）；有影响（风险值=0.5）；有较大影响（风险值=1）。

(2)政策风险对项目影响程度：无关（风险值=-1）；小部分相关（风险值=-0.5）；相关（风险值=0.5）；高度相关（风险值=1）。

(3)法律风险：相关法律健全（风险值=-1）；相关法律比较健全（风险值=0）；相关法律不健全（风险值=1）。

(4)投资方与项目发起方综合实力对比：投资方强（风险值=-1）；投资方较强（风险值=-0.5）；双方实力相当（风险值=0）；发起方较强（风险值=0.5）；发起方强（风险值=1）。

5.管理风险。项目是否具有优秀的管理团队、独特的企业文化以及良好的管理机制对项目能否进行长期盈利都起到了关键的作用。具体还可以对管理风险进行细分如下二级指标。

(1)项目主管：具有丰富经验（风险值=-1）；有一定的经验（风险值=0）；无经验（风险值=1）。

(2)管理机制：管理系统团队完善（风险值=-1）；管理系统团队不完善（风险值=0）； 管理不系统团队不完善（风险值=1）。

(3)风险意识：有风险控制体系（风险值=-1）；有风险意识但不系统（风险值=0）；无风险意识无风险体系（风险值=1）。

三、项目投资风险评估

在统一量纲的项目投资风险评价指标系统下，很容易对选定的项目进行风险评估。首先要利用层次分析法对一级指标和二级指标的各个指标进行赋权，不同时期不同项目各个指标的权重应有所区别。确定各个指标的权重后，将权重与风险值相乘并与同级合并相加构成上级指标的风险值。

最后，加权合并一级风险指标的风险值得出项目总风险值，如果项目总风险值大于0，则表示此项目投资具有较高的风险，若项目总体风险值在-0.5左右，则表示此项目投资风险适中，若项目总体风险值接近-1左右，则表示此项目投资风险较低。

参考文献：

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我国现行的招投标资格预审主要是种定性的考察、筛选做出投标人优劣的判断。如何根据对投标人提供的资格预审文件，从定性研究转化为一种定量的分析，对招标人和投标人都是有好处的。它既可以避免以往对投标人的资格预审不合理，又可以使招投标资格预审更具科学合理性和公正性。如果要用科学合理的定量分析投标人优劣的情况，就必须设计与之相配套的科学的评价方法。

基于上述考虑，本文所阐述的量化评价法就是为招标人进行招投标资格预审所设计的，尤其是对于一般性技术要求不高、结构不复杂的建设工程项目，采用量化评价法进行招投标资格预审就比传统的定性评价显得更加科学、简单、快捷。

二、量化评价法

没有量化的资格预审方法是不能称其为标准的。笔者结合我国大多数招标人在工程项目招标的成功经验，提出采用量化评价法确定通过资格预审的投标人的评价方法。量化评价法的招投标资格预审方法适用于技术难度不高、工艺较简单的工程项目招投标的资格预审。招标人根据工程自身实际需要，对投标人的各项信息根据预先设量化好的分值，得出投标人资格预审文件分值的排序。

量化评价法的评分项目共四项，总分100分，四项得分相加即为投标人资格预审的总得分，若投标人总分相同，则同时入围参与投标过程的竟标过程。对于各投标单位的参与资格预审的评分细则现以评分表形式列出，如表1所示。

采用量化评价法由招标人预先制定供投标人使用的资格预审文件，并在资格预审书中告知，对投标人某些相关信息进行量化的评分，并最终根据资格预审的得分排名择优合格的投标人。

运用量化评价法科学的引导投标企业健康的发展，对于招标人也可以在经过长期积累后形成自己的投标企业资格预审合格库。对于那些被招标人认可的投标企业和项目经理免于进行重复审查。投标人参与投标过程中，若投标人已进入招标人的资格预审合格库中，则可直接参与投标过程。若投标人有违反或其他不良行为，则招标人可立即将其从资格中直接删除。

此外，运用量化评价法对投标人参与资格预审时的假借资质、人员、资料弄虚作假等行为，招标人可通过下述方式处理：

第一，要求投标人提供参与招标阶段的保函，同时递交资格预审保证金，以便对投标人在招标阶段的不良行为做出经济处罚。而通过递交资格预审保证金，也可以削弱乱借资质的行为，招标人只需对资格预审保证金的汇款方限定为投标人即可。

第二，对于项目负责人所从事企业的认定可通过多方面适当的途径来获得。实际中有些项目负责人同时从事于不同的企业也是事实存在的，因此，招标人可要求投标人提供拟参与该项目的项目负责人及项目机构人员的社会保险资料，利用我国劳动法规定的“用人单位必须与劳动者签订劳动用工合同”，“必须为企业员工缴纳各类规定社会保险”等条款，为规范“借资”、“挂壳”等投机行为提供有力的辨别方式。

第三，完善对于投标人递交资格预审资料中关于企业或者项目负责人从事过以往工程的业绩材料及相关资质证书的核查。建设行政主管部门应做好备案的工作，确保招标人进行项目招标时可以顺利判断投标人对本工程所提供资料的真实性、准确性，杜绝一个项目机构同时服务于若干不同招标人。对于证件造假弄虚作假，行政主管部门应建立电子信息IC卡制度，并录入数据库黑名单。

三、量化评价法应用于实际的案例分析

某项目招标公告简要信息如下：

1.招标人单位名称公开招标的XX工程（项目名称）已经由该市发展和改革委员会批准建设。工程所需资金来源现已落实。现邀请合格的投标人参加本工程的资格预审。

2.工程概况：

(1)工程规模：XXX城市快速路工程，本道路规划为城市A级道路，道路总长约2000米，规划路宽50米，该工程主要包括道路、桥梁及道路以下综合管线等工程。工程总投资约4000万元。

(2)计划开、竣工时间：XXXX年X月至XXXX年X月。

3.本招标工程不分标段，每位申请人可申请参与该工程的资格预审。

4.申请人应当具备的主要资格条件

(1)申请人资质类别和等级：主项市政公用工程施工总承包贰级及贰级以上资质。

(2)拟选派项目经理的资质等级：市政公用工程贰级以上资质。

(3)企业业绩：有过同类道路工程施工业绩。

(4)项目经理业绩：有过同类道路工程施工业绩。

配合本工程招标公告的资格预审文件要求投标人提供该企业上一年度财务报表、该企业准备投入本项目管理人员的名单附职称证明，并要求投标人提供本企业获IS09000证书或提供本企业获地市级工商管理局重合同守信誉证书或本企业在银行获得的资信等级证书（以上证书非必须提供）。招标人在资格预审文件中规定了对投标人采用资格预审量化评价法择优选择排名前60%的投标人为合格投标人。投标人的各项信息得分以表1为评分标准。

最终参与本工程有9名投标人参与本工程的资格预审，经汇总将9名投标人情况表如表2所示。

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量化投资策略就是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。

量化投资策略类型包括：

1、趋势判断型量化投资策略，判断趋势型是一种高风险的投资方式，通过对大盘或者个股的趋势判断，进行相应的投资操作。如果判断是趋势向上则做多，如果判断趋势向下则做空，如果判断趋势盘整，则进行高抛低吸。这种方式的优点是收益率高，缺点是风险大。一旦判断错误则可能遭受重大损失。所以趋势型投资方法适合于风险承受度比较高的投资者，在承担大风险的情况下，也会有机会获得高额收益。

2、波动率判断型量化投资策略，判断波动率型投资方法，本质上是试图消除系统性风险，赚取稳健的收益。这种方法的主要投资方式是套利，即对一个或者N个品种，进行买入同时并卖出另外一个或N个品种的操作，这也叫做对冲交易。这种方法无论在大盘哪个方向波动，向上也好，向下也好，都可以获得一个比较稳定的收益。

（来源：文章屋网 ）

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1量化投资简介

1.1基本概念

量化投资是一种借助于计算机高效计算程序进行复杂运算，以金融产品未来收益与风险为研究对象的新型投资方式。量化投资的基础是以股票价格、日成交额等大数据库数据为参考样本数据并建立数学模型，运用仿真分析及迭代方法不断修正数学模型，直到数学模型可以用来预测指导投资交易。任何一个投资的方案或者设想，都可以为它设计一个数学模型，然后借助大数据库的现有数据进行迭代法测试分析，以此来判别数学模型的有效性。传统投资方式基本上是对传统的技术分析和公司的经营状态基本分析，存在一定的局限性；相比之下量化投资分析是基于对大数据市场数据的，数据样本空间容量足够大，而且可以快速进行运算并排除投资者个人心理因素的主观影响，科学性和时效性更强。此外，量化投资是一种主动性的投资方式，在进行数学模型选择、自变量选取、数学模型的验算迭代都是投资行为的主动部分。

1.2交易内容及方法

量化投资交易的内容主要是量化策略以及交易策略，在制定交易策略时必须立足于投资市场、投资产品以及分配在内等。具体交易平台则是靠以计算机计算程序为基础的线上交易平台系统。进行量化投资交易时通常会遇到各种较为复杂的情况，但是基本前提都是要依据现有的既定的大量数据库数据，灵活采用各种方法来判断投资对象是否值得投资。总体来说，量化投资有估值法、资金法和趋势法三种。

2量化投资现状

从理论上来说，每个量化投资者的决策行为可以被同化为理性预期、风险规避、严格效用基本一致的理想化模型。然而现实情况中每个人的心理活动、出发点、知识水平等都存在差异，进行量化投资时人们作出的决策也存在差异。人的非理性行为与理性行为都是客观存在的，而且非理性行为对理性行为也存在着一定的影响，因此投资人在进行投资决策时并不能完全理性地进行选择。综上所述，非理性人的客观存在使投资人在进行投资决策时不能完全忽视个人的心理因素。既然个人的心理因素无法排除，那么在建立决策分析数学模型时，就应该把个人的心理因素考虑在内。当前我国国内量化投资有以下几个特点：(1)个人投资者占总投资者的比例很高。上文已经提到投资者个人的非理性客观存在且不可避免，那么众多量化投资者的非理性因素间接影响我国量化投资市场。(2)我国的量化投资市场虽然发展迅速但仍不成熟。与美国及欧洲发达国家相比，我国量化投资市场只能是一个新兴的市场，直接表现在各方面的信息不完整且难以搜集，一些基础数据我们只能自己想方设法地去开发获取。(3)量化投资行业的企业构成比较复杂。目前我国量化投资行业的企业种类比较多，跨越众多不同的领域。加上我国量化投资市场还处于新生期，市场不稳定信息变化较快，因此量化投资行业的可用层面指标数目非常少且指标数值经常变化。当前我国量化投资者正是依据当前行业的特点，从不同的层面和角度验证分析，建立泡沫型数学分析模型，才能获得巨大的利润。(4)量化投资策略研究落后。通过把我国量化投资策略与美国及西方发达国家的量化投资策略进行对比，发现我国现有的量化投资策略严重落后。国外的量化策略研究是在大量的事件、数据积累分析的基础上，脚踏实地潜心研究总结出来的。现阶段我国量化策略研究多是借用国外的策略，结合国内的量化投资行业的实际现状进行修正得来的。当前我们还缺少指导量化投资行业的专家、指导著作，为此我国国内的一些高等院校开始着手量化投资策略的研究并取得了初步的成效。

3量化投资优势

量化投资是在定性投资基础上进行继承和延伸的一种主动投资工具。定性投资的核心是对宏观经济和市场基本面进行深入的分析，再加上实地调研上市公司以及与上市公司的管理层进行经验交流，最终把调研结果整理成专题报告，把报告作为决策依据。不难看出定性投资带有很大的个人主观判断性，它完全依赖于投资经理个人经验以及对市场的认知。量化投资在调研层面与定性投资相同，区别在于量化投资更加注重数据库大数据，运用各种方法发现运用大数据所体现出来的有用信息，寻找更优化的投资方式以获得大额收益，完全避免了投资经理个人的主观臆断和心理因素，更加科学合理。综上所述，与定性投资相比，量化投资具有以下优势。

3.1投资方式更加理性

量化投资是采用统计数学与计算机建模分析技术，以行业大数据库为参考，取代了个人主观判断和心理因素的科学客观投资方法。很明显，行业大数据的样本容量已远远高于有限的对上市公司调研所形成的样本容量；在进行投资决策时，把决策过程科学化数量化可以最大程度的减少投资者决策时个人情感等心理因素对决策结果的影响，从而避免了错误的选择方向。

3.2覆盖范围大效率高

得益于因特网的广泛实施应用，与各行各业的运行数据都可以录入大数据系统形成体量巨大的数据库；得益于计算机行业云时代到来对计算分析速度的革命性变革，在极短的时间内就可以得到多种量化投资的投资方法。定性投资方式进行决策时，由于决策人的精力和专业水平都存在一定的局限性，自然其考虑投资的范围要远远低于电脑决策，二者根本没有可比性。综上所述，虽然与定性投资相比，量化投资具有明显的优势，但是二者的目的是相同的，都以获得最大收益为目的，多少情况量化投资与定型投资可以互相补充，搭配使用会起到意想不到的效果。

4量化投资的劣势

上文已经提到量化投资的决策过程依赖于大数据库以及计算机分析系统的科学决策，因此只要投资思想正确量化投资就不会出现错误。然而即使是投资思想及决策过程都没有问题，也不意味着量化投资完美无缺。量化投资本质上是对某一特定基准面的分析，事实上基准面有时范围过小，纵然决策过程合理化、无偏差，量化投资也存在一定的局限性。量化投资的另一特点是进行考察决策时覆盖的市场面非常广泛，在当前国民经济快速发展的时代，人们对市场的认知难免出现盲区或者对某一个局部了解不充分的现象，此种情况下量化投资的正确性就很难保证。

4.1形成交易的一致性

基于量化投资的低风险特性，人们更多地依赖于采用大数据云分析平台进行决策，如此大家对某一行业的市场认知以及投资决策水平就处在同一认知层次上，当遇到极端的市场行情时，人们作出的交易决策往往一致，即容易达成交易的一致性。例如期货行业以及股票行业，在市场行情动荡的特殊时期，人们往往选择在同一时机抛出股票或者期货，这种大规模的一次性抛盘则会造成在预期抛售价格基础上的剧烈波动，导致投资者的实际收益在一定程度上低于预期收益。此种情形下又会引起新一轮投资恐慌，不利于市场的稳定发展。

4.2指标钝化和失效

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第一个不同：大奖章的投资范围不再包括创投基金。虽说西蒙斯的第一桶金源于投资小公司，而且他一生都对直接投资各种小公司有着浓厚的兴趣，但是大奖章基金投资的产品按照他本人的话来说必须符合三个条件：“必须在公众市场上交易；必须有足够的流动性；必须适合用数学模型来交易。”公众市场上交易的工具包括股票、债券、商品、外汇等。足够的流动性电就是说这种工具的交易量比较大，所以小公司的股票、创业板的股票可能就不包括在内。

第三个条件可能有些令人费解：什么样的金融产品适合用数学模型来交易，什么不适合呢?一般来说，数学模型交易需要对历史数据进行大量的研究，从中寻找规律，所以这个条件的意思是要求有比较多、比较准确的历史价格、交易量等的数据，以便进行数据分析，然后寻找最合适的交易模型来进行量化投资。

第二个不同：大奖章基金的投资方法是纯粹的量化型，以技术型数据为主，而林姆若伊的投资方法则是以基本面数据和判断法为主。为什么要从过去10年中很成功的基本面判断法转型呢?西蒙斯这样说：“首先，数学模型降低你的投资风险。其次，数学模型降低你每天所要承受的各种心理压力。”后面一点是很重要的，因为判断型的投资完全依赖大脑根据最新的信息做出最新的判断，所以，如果想要不贻误战机，大脑必须随时随地的保持高度警觉的状态，因为新的信息在不断出现，投资的仓位需要不断地调整。

对于判断型的投资方法，西蒙斯说： “有时候你像个英雄，因为你投资赚了钱。有时候你像个狗熊，因为赔了。不管怎么说，在大部分时候，投资的得失都是由运气决定的。”数学模型相对于用人脑来判断的投资方法而言投资风险比较低这种说法并没有定论，有的人认为数学模型完全依照过去的数据建立，不能对千变万化的市场做出及时的判断和采取相应措施，相当于开车只看后视镜，所以风险比较大；也有的人认为数学模型其实也是由人的大脑设计、选定的，但是一旦选定，模型没有感情，没有人们在认知、心理上的弱点，尤其是该斩仓的时候会自动斩仓，不会拖泥带水，所以风险比较小。

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投资方对建设项目的造价控制贯穿于工程项目建设的全过程始终，管理过程包含了前期项目策划、可行性研究，设计，招投标，施工和竣工验收等多个阶段。只有在各个环节都采取切实有效的措施控制造价、降低成本，才能够实现工程项目经济目标的最大化。

一、建设项目决策阶段的造价控制

项目的立项决策，是投资方对工程项目造价控制最为关键的阶段。决策阶段虽然所需花费的资金不多，但对项目投资费用的影响却能占到70 %。在项目的决策阶段，合理地确定建设地点、建设规模，科学地确定建设标准，严密地进行可行性研究，对拟建工程项目在技术上是否可行、经济上是否合理、环境上是否允许等方面进行全面系统的分析、论证，进行多方案优选，对项目实施过程中可能发生的各种风险进行客观的估计和预测综合分析，得出正确的投资决策结论。投资方组织编写的项目建议书与可行性研究报告应能全面而准确体现业主的投资意图。同时做好建设项目投资估算的编制与审查，经审查批准后，即可作为建设项目总投资的计划控制额，施工期间不得任意突破，使其真正起到决策和控制作用。

二、建设项目设计阶段的造价控制

设计阶段也是投资方造价控制的重点阶段之一。设计费一般只相当于建设工程全寿命费用（包括工程造价和工程交付使用后的经常性开支）的1%以下，但正是这1%的费用对工程总造价的影响远远大于工程的实施阶段。设计质量的优劣，不仅会影响工程施工的控制目标和资源投入量，还对投资额的控制和项目建成后的使用效果产生影响。由于工程产品具有投资大，建成后可变性小的特点，因此以高质量的设计成果来实现工程项目的使用价值，是设计阶段造价控制的主要目标。

投资方要加强对设计单位的考核和制约，应以合同的方式提高设计的质量，减少由于不必要的设计变更造成投资的增加，强调限额设计， 严格按下达的计划指标控制投资。投资方还要加强对勘察、设计合同的管理，建立相应的经济责任制。在签订有关合同时，将勘察、设计质量，特别是对工程地质勘探的准确程度以及估算、概算、预算在各阶段设计文件中的执行情况与设计费用挂钩，用经济手段实现对建设项目造价的控制。

三、建设项目发包阶段的造价控制

投资方在对项目立项决策与设计阶段对造价进行有效的控制后，已经基本上控制了整个项目造价，但是发包阶段造价的控制也不能忽视。多年的实践证明，控制建设项目发包阶段工程造价的有效手段是积极推行建设工程招投标制。

1、通过招标方式选择好施工队伍。工程招投标是通过竞争方式以合理的最低造价来择优选择施工企业的一种有效方法。

2、加强合同管理，避免合同条款的缺陷。合同措词要严密，不可模棱两可。避免施工方利用了合同中某些条款的不确定性向投资方索赔， 以达到增加盈利的目的。另外，合同条款要详细，特别是一些牵涉到投资增减的条款，诸如设计变更的确认及其计价依据、某些特殊材料的调价方法等都要详细而明确。

3、对大宗材料和大型设备实行单独招标采购，最大程度降低材料设备投资。

在工程造价中，材料设备费用所占的比重很大，其采购、供应和管理是否科学，直接影响着工程造价。因此，投资方应及时掌握建筑材料和设备的货源价格，建立信息网络，力求找到质优价廉的供货渠道，以达到降低工程造价的目的。

严密工程承发包合同。通过招投标选定了施工队伍，即可签订建设工程承发包合同。合同价即为中标价。在合同履行过程中，通过有关的合同条款，将合同各方的造价工作密切联系起来，促进投资工作的开展和造价控制目标的实现。

四、建设项目施工阶段的造价控制

工程建设的施工阶段，由于工程设计已完成，工程量已量化，因而对工程投资的影响可很小， 节约造价的可能性也很小。但工程投资却主要发生在这一阶段，浪费投资的可能性则很大。可以说施工管理水平的高低直接影响建设工程造价，投资方做好施工阶段的投资控制，应注重从技术上规范管理，减少施工单位索赔的机会。

1、做好施工组织设计的审查工作

工程项目的施工组织设计是施工阶段的全局性文件。投资方要对施工组织设计进行优化，正确处理质量、工期和投资三者之间的关系，不能因为一味要求缩短工期而增加投资。要督促施工单位做好施工进度计划网络图的设计和优化，在保证工程质量和满足工期的前提下，尽可能降低工程造价。

2、严格工程变更及现场签证的审查与控制

开工前，要组织相关人员到现场踏勘、并对图纸进行会审，技术交底，避免施工中出现不应有的返工，避免因设计、地勘与实际相差较大、深度不够、与现场条件不符等原因发生非变更不可的情况。现场签证是工程建设中经常性的工作，一般涉及工程量的增减、施工方案的变更和施工时间的改变。要求现场人员要有很强的责任心，做好施工现场记录，建立完备的现场签证手续，同时签证必须达到量化要求。

3、做好工程进度款支付和索赔管理工作

投资方应在合同约定的基础上，准确做好对已完工程量的计量，严防工程进度款的超进度支付。积累一切可能涉及索赔论证的资料，对可能引起的索赔应当有所预测，及时采取补救措施，有效避免索赔事件的发生。

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1、风险效用理论

在工程项目的风险评价中有多种评价模式，这些评价方法所选择的指标多为期望值。但以期望值作为评价指标的主要缺点是没有充分考虑到项目决策者的决策偏好和承担风险的能力。效用理论作为一种投资项目的一种评价方式，其主要的决策依据和标准是效用最大化原则，并且将决策者的主观决策偏好引入决策中。这一决策方法的理论依据是现代效用理论。在这一理论体系中，把某个具有不确定的建议或决策的效用定义为在偶然事件中获得标准价值的概率相等。同时引入平衡点的概念，即期望得到某种预期值和接受偶然事件的态度无差异的某个数值，并把预期值和平衡点之间的差异定义为风险费用。效用值具有无量纲的特点，一般将决策者最满意的方案效用值定义1，最不满意的方案效用值定义0。即以[0,1]区间来描述和量化对各类待决策方案的效用值。

2、风险效率

由于外界环境可能随时发生变化，因此项目的投资决策会不可避免的面临一定程度风险。为便于研究，一般都把这类风险转化为实际成本的增加来进行量化，即认为未来可能发生的风险事件都可以用追加成本的方式来加以克服。在这种思路下，可将项目的投资风险定义为发生超出能接受的预期成本超支的可能性，与之对应的概率即为项目投资的风险水平。

因此在考虑项目投资的风险评价时，就需要从降低预期成本和降低风险水平这两个角度来进行分析。显然，在预期投入成本为定值的前提下，应当使得该项目的风险水平最低；反之，在风险水平确定后，可确定最优的投资计划所需的预期成本。在这二者之间就存在一个最优组合的问题，实现风险和投资成本同时得到控制，即体现项目投资的效率。这个效率将其定义为风险效率。

3、项目效用的确定

根据前文对于效用的定义，显然效用可绘制成0-1之间变化的曲线的形式，简称为效用曲线。确定效用曲线的方法主要有两种：直接提问法和对比提问法。直接提问法是通过让决策者回答和项目有关的一系列问题，并对这些问题做出主观性的量化，由决策者绘制出让自己满意的效用曲线。对比提问法则是通过让决策者对不同方案间的两两比较来确定在何种情况之下这两类方案具有等效性。当存在多个待考虑因素时，则是固定其他因素，只考虑一个可变因素，以提问的方式来确定该可变因素的效用曲线。在实际应用中，直接提问法因主观性太强而回答的结果往往比较模糊，因此采用较少，更多的是利用对比提问法。

4、0-1规划模型

从本质上看，0-1规划属于整数规划的范畴。在实际应用中，0-1规划既可用于单指标的项目投资决策，也可用于多指标的项目投资决策。这一决策模型的基本步骤和必要的假定为：

（1）同时存在个待决策的投资项目，相应的决策向量为。（2）各待决策的投资项目的效益向量为，其中 为第 个方案的效益。（3）确定各投资项目在资源使用方面的约束条件向量。（4）确定各待决策项目所消耗的资源向量，以矩阵表示。（5）在需要同时进行考虑的 个指标中，有 个属于越大越优型，其他为越小越优型。（6）令第 个待决策项目的第 个指标的效益为，并将各个待决策方案指标进行归一化后再带入模型进行计算。（7）设定各参考指标的权重向量。（8）决策模型：

如在上式中加入约束条件，即可实现从多指标决策模型切换到单指标决策模型。

5、风险与效益综合平衡模型

上一节的模型中考虑的因素为经济利益，而在实际操作中还面临着众多不可确知的随机因素，并带来一定的风险。因此在制定投资决策时还需要将风险因素纳入到决策环节中，同时兼顾到投资项目所可能产生的经济效益和与之伴随的风险，力求在二者之间达到一种最佳的平衡。先假定以项目的预期投入成本和伴随的风险的度量作为投资决策的控制性因素。依据风险效率曲线，在追加预期投入成本的前提下，投资项目的风险水平会有所降低。这样就可能存在两种具有代表性的投资方案，即预期投入最低，但风险很高方案和预期成本最高但风险水平很低的方案。投资者必然会依据企业对风险的承受能力选择在这两个方案之间的某种折中投资方案，从而出于一种本能在风险和效益之间寻求一种平衡。从理论上讲，当风险效率曲线是可靠的前提下，可以通过理论求解的方法以精确的方式寻找到一种最优的风险效率组合投资方案。而实际上，由于受到投资者承受风险的能力的限制，只能选择一种最接近最优解的投资方案。因此投资项目未来的净收益和风险效用是紧密联系的，投资者在风险和效益之间做出的选择实质上反应的是在同等条件下决策者对风险的认知和承受能力。若将风险效用作为正向指标，则可把它作为投资项目利益最大化的一个控制因素。具体讲，可建立如下数学模型：

（1）设投资者拥有的资金总量为 ，各待决策的可行投资方案和利润分别为和。（2）以各可行决策方案中成本最低者作为基准成本，其他投资方案超出该基准成本的部分和风险成本之和为，其下限为，总成，可计算各投资项目的回报率。（3）令风险效用函数和各投资项目的预期效用分别为和，在此基础上以投资回报率和风险效率均取得最优作为优化目标，建立如下模型：

6算例

本例中有三个可供决策的投资项目，各项目的控制参数分别如下。1项目A 基本成本100万元，风险概率0.2，风险结果50万元，预期总利润138万元。2项目B 基本成本105万元，风险概率0.2，风险结果30万元，预期总利润130万元。3项目C 基本成本110万元，风险概率0.2，风险结果10万元，预期总利润135万元。效用函数为，此处 为投资者为降低成本而投入的费用，表示风险容忍度，此处取为25万元。

依据效用理论并结合决策树法，可得到如图1的决策结果：

由图1可见，项目C的预期效用最大。再利用效用函数可计算项目C成本与风险的平衡点为12.35万元，也优于其他投资方案(项目A的平衡点为20.58万元，项目B的平衡点为14.53万元)。因此应当选择项目C作为投资方案。

再用风险与效益综合平衡模型来求解该问题。可得，，。将以上数据带入模型，可解得如下结果：

7、结语

项目投资决策是一项复杂的过程，受到很多实际因素的影响。在决策中引入风险因素是让投资决策更加合理的必然手段。本文引入效用理论的基础上，构建了0-1规划模型和考虑风险与效益的综合平衡模型，给出的实例概要说明了该方法的使用。

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[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083

Alpha策略最初的理论基础是套期保值，是由美国经济学家H.working提出的，随后股指期货的面市，量化研究便激发了人们浓厚的兴趣。传统的资产管理者理念的哲学基础大部分为追求收益风险平衡，然而平均市场收益与超额收益又很难达到绝对的均衡，因此将超额收益也即Alpha分离出来，建立起基于Alpha策略的量化投资，有助于指导投资实践。

1 Alpha策略在量化投资中的应用意义

量化投资指的是以现代计算机技术为依托，通过建立科学的数学模型，在充分掌握投资环境的基础上践行投资策略，达到预期的投资效果。采用量化投资方式的优点包括其具有相当严格的纪律性、系统性，并且对投资分析更加准确与及时，同时还具有分散化的特点，这使得策略的实施过程更加的机动灵活。量化投资过程使用的具体策略通常有量化选股、量化择时、统计套利、高频交易等，每一种策略在应用过程各有千秋，而Alpha策略属于量化选股的范畴。传统的定性投资也是投资人基于一种投资理念或者投资策略来完成整个投资活动的，最终的目的是要获得市场的占有率，并从中取得丰厚的利润。从这个角度来衡量，量化投资与传统投资的本质并无多大差别。唯一不同的是量化投资对信息处理方式上和传统定性投资有着很大的差异性，它是基于现代信息技术、统计学和现代金融工程理论的基础上完成对各类数据信息的高效处理，在对信息处理的速度、广度上是传统定性投资无法比拟的。在对投资风险的控制方面也具有很大的优势，是国际投资界兴起的新型投资理念和应用方法，也在日益成为机构投资者和个人投资者共同选用的有效投资方案。现阶段量化投资的技术支撑和理论建设的基础包括人工智能技术、数据挖掘、支持向量机、分形理论等，这些现代信息处理与数据统计方式为量化投资的可操作性提供了坚实的基础。

Alpha策略在量化投资中的使用优点主要是对投资指数所具有的价值分析与评定。它不是依赖于对大盘的走向变化或者不同股票组合策略趋势的分析，对投资价值的科学分析与合理评估更能吸引投资者的目光。Alpha策略重视对冲系统风险所获得的绝对收益，在股票投资市场上是一种中性的投资方式，具体的程序有选择资产、对资产的优化组合、建立具体组合方式、定期进行调整。为了促进该策略在投资市场中获得良好的收益，就必须先要重视优秀的选股策略，其次是重视期货对冲平均市场收益的时候所产生的风险控制问题。对冲系统风险时，若是能够及时地对投资组合与相关的股指期货的平均市场收益指进行精准地判定和预测，那么将会对整个投资行为产生积极的影响。

2 基于Alpha策略的量化投资具体策略和实践方法

通常情况下，Alpha策略所获得的实际收益并不是一成不变的，这与该策略本身的特定有关，具体表现在周期性与时变性上。

Alpha策略的时变性主要是指当时间产生变化时，超额收益也会随之而改变。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市场的预期收益，因此属于公司资产未来估值预期的范畴，所以上市公司自身所处的发展阶段和发展环境不同，那么就会给Alpha带来影响。由于时变性的特点，这就给策略的具体估计模型的设立带来了更多不可确定的因素，为此，参照对Alpha满足不同动态假设的理论基础，建立起一个可以获得不同种类估算的模型，同时假定在同一个时间范围内，超额收益和市场平均收益都保持恒定不变，这就极大地简化了计算的过程与步骤。也就是说在该段时间内，市场上股票投资组合基本面不会有太大的变化与波动，这就与实际的投资状况基本达成一致。对于投资策略的调整则要根据上市公司重大事项发生情况而定，那么估算的时间单位周期可以采用每日或者每周估算，对每一个季度的历史数据进行调整也可以作为一种调整方式，反映公司季度行情。对于具体证券而言，采用季度或者每周的调整频率则不是最为理想的，还要针对公司情况与市场行情综合调整。

Alpha的周期性特点在交替出现的正负号上最为突出，导致这一情况产生的原因主要是行业的周期性特征与套利效应共同造成的。具体而言，首先不同类型的证券分别属于不同的行业所有，当行业处于景气周期循环状态下会影响Alpha的符号与大小，同时景气程度的深与浅也会对此产生影响。其次一个股票组合产生非常大的超额收益情况下，市场中的其他机构投资者或者个人投资者就会不断地参与到该组合的投资中来，最后会导致Alpha逐渐接近于零。因此在建立不同策略的组合方面，要针对每一个季度的具体情况和波动率，进行综合性地评价与分析，并及时地做出必要的调整，以便最大限度地获得市场收益。

量化投资中的Alpha策略并不是一种单一类型的策略，不同的策略都在寻求获得超额收益的市场机会和可能性。现阶段市场上采用的Alpha策略主要有多因子选股策略、动量策略或者反转策略、波动性策略、行业轮动策略、行为偏差策略等，每一种策略在具体实施过程中都有其特征性，并且可以相互结合使用，发挥出综合预测和评价的作用。

多因子选股策略是必要和常用的选股方式，最大的优势是可以将不同种类和模块的信息进行高效化综合分析与评价后，确定一个选股最佳方案，从而对投资行为进行指导。该种选股策略的模型在建立方面比较容易，是量化投资中的常用方式。同时多因子模型对反映市场动向方面而言具有一定的稳定和可靠性，这是因为所选取的衡量因子中，总有一些可以把握住市场发展行情的特征，从而体现其本来就有的参考价值。所以在量化投资过程中，很多投资者都使用多因子模型对其投资行为进行评估，无论是机构投资者或者是个人投资者，都能够从中受益。多因子选股策略模型的建立重点在于对因子的剔除和选择上，并要合理判断如何发挥每一个因子的作用，做出综合性的评定。

动量策略的投资方式主要是根据价格动量、收益动量的预期与评定，对股票的投资进行相应的调整，尤其是针对本身具有价格动量的股票，或者分析师对股票的收益已经给予一定评级的股票，动量策略的应用效果会比较理想。在股票的持有期限内，某一只股票在或者股票投资的组合在上一段时间内的表现均佳，那么则可以判断在下一段时间内也会具有同样的理想表现，这就是动量效应的评价依据，从而对投资者的行为起到一定的影响作用。反转策略和动量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投资组合在上一段时间内表现很不理想，然而在下一个时期反而会有突出的表现，这也给投资者带来了一线希望，并对影响到下一步的投资策略的制定。

波动性策略也是Alpha策略的一种方式，主要是利用对市场中的各股运动和发展状态的细致观察与理智分析后，列出一些具有相当大的波动性的股票，同时这些股票的收益相关性也比较低，对此加以动态化的调整和规划，从而逐渐获得超额收益的过程。在一些多因子选股策略中也有机构投资者或者个人投资者将股票具有的波动性作为考察与评价因子之一，波动性策略经常和其他策略相结合来评价，这说明股票投资市场本身就具有一定的波动性，因此在投资过程中要慎重对待。

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量化投资最典型的特征就是通过建立数学量化模型进行交易，它是建立在大量历史数据的基础上、建立反应某种特定规律的数学模型、在此基础上进行程序化交易。具体而言，就是从那些瞬息万变的市场变化中去寻找能够获得微小利润的计算机化交易，关键在于捕捉到人们无法利用的短暂价差来实现套利。模型可以看作医院里面的各种先进的医学诊断仪器，医生通过这些先进诊断仪器对病人进行扫描化验，获取反映病人的身体状况的指标数据，然后通过获取的数据去判断病人所患的疾病，从而对症下药。类似地，量化投资就是在市场中不断去寻找套利机会，其实就像是在发现市场的不易察觉的“疾病”，依托于模型的扫描和检测，获得市场的各项关键指标数据，从而找出套利机会，然后做出投资决策。量化投资需要精湛的计算机编程技术，其主要形式是程序化交易。程序化交易绝大多数都是高频数据交易，其特点是：计算机自动完成；交易量巨大；持仓时间很短，当日频繁交易；每笔收益率很低，但总体收益稳定。高频数据交易的核心是模型算法，负责策略及机会，速度是关键保障，因此大机构一般在交易所大楼旁租高速光缆建立交易室。目前，美国股市总体成交量约70%是高频交易，而涉及机构仅占2%。

具体到股票市场，目前，股票市场上有很多风格各异的分析流派，其中最为人们熟知的有两个分析流派。其一是技术分析，其二就是基本面分析。但是另外一种在国外已经非常的成熟的方法即量化投资方法却很少为人们所知。

二、量化投资在A股市场的发展

相对于量化投资交易量占据70%的发达金融市场，国内量化投资的发展才刚刚起步。在中国A股市场在整个投资市场所占据的规模又有绝对的优势，所以，量化投资在A股市场的发展前景就决定了量化投资在整个金融市场的发展前景。

目前，量化投资在A股市场的发展还有很多局限性。首先，我国A股市场的投资主体仍是噪声交易的的中小规模散户，导致资金规模不够集中，无法发挥资金的规模效应，不利于程序化规模交易的推广。其次，量化投资具有频繁交易，持仓时间较短的特点。由于A股市场还不是T+0的交易制度，这就决定了量化投资在A股市场还不备大规模运用的前提。最后，创新能力不足。即使是目前已经开发的几只量化投资基金，同质化现象也非常明显。核心策略仍然局限于技术指标和均线系统的搭配运用，缺乏多元化程序化交易策略库的支持。

在看到局限性的同时，我们也应该看到其广阔的发展前景：

第一，与欧美比较成熟的金融市场相比，我国证券市场的发展历史还很短，只有区区二十多年的时间，随着A股市场的进一步发展，比如规模进一步扩大，实行T+0的交易制度等，量化投资的发展前景就会愈发宽广。同时，量化投资是一种套利交易，这就决定了弱有效市场是其耐以生存的土壤。由于我国投资者队伍参差不齐、不够成熟，这就给通过发掘市场非有效性来获取阿尔法收益带来了更多机会；

第二，量化投资的技术和方法在国内还是新手事物，竞争者很少。相对于目前证券市场上传统的定性投资者太多，机会很少，竞争过于激烈而言，量化投资者较少，机会很多，这就给量化投资创造了良好的发展机遇。在这方面，只要引进成熟的量化投资人才，增强开发差异化模型的创新性，避免模型过于单一，就会为量化投资的发展带来新的曙光。

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一、高风险资产的长期持有对投资者造成的损失

中国股市向来就是过山车式的走向，尤其是2008年的股市，从最高点6120点一路跌至1664点。同样，作为金融危机的发源地的美国，S&P 500 指数下跌了约37%。更为可怕的是，由于所有类别的资产都大幅度地下跌，不同资产的多样化配置本可以带来的正常利润现在却完全消失殆尽。比如说，摩根史坦利国际远东（MSCI EAFE）指数，高盛商品指数，美国房产投资指数（NAREIT）都有超过了36%的下跌。更为普遍的是，G7国家都经历了股票市场市值短时间蒸发了75%以上的痛苦，而这75%的下跌需要投资者在未来实现300%的正增长才能完全抵消。

从不同国家的经济历史来看，在经济萧条时期的资产都呈现了大幅度下降，这向我们表明了一个事实，长期持有某种特定风险的资产并不一定是个聪明的举动。当分析美国上述各种指数长期收益的时候，我们就会发现，绝大部分的资产收益虽然每段时期波动不同，但长期来看，都可以得到很好的长期收益率，而更为惊人的是，不同资产的长期收益率居然十分接近。当然，由于债券的低风险，其长期的收益要低于其他指数。但从风险的角度来看，当我们仔细分析这些指数的最大跌幅（表一）时，可以看到几乎每个指数在某年都会有超过40%的跌幅，同样，债券除外。

二、量化投资模型用于调整各资产的收益

如前文所述，本文将会通过移动平均时间模型这种非常简单的量化模型来测试其管理风险的能力。为了更好地测试此模型，笔者认为需要如下几个条件以确保此模型简单易行：1、纯粹的计算机制；2、对每个资产类别使用同样的参数和模型；3、价格为唯一的可变量；4、所有数据不包括分红，且每月更新一次。

移动平均线型的交易系统是最为简单和流行的趋势交易系统，最常用的参数是200天移动平均线。因此，笔者采用的计算规则如下：

1、购买原则：当月平均价大于10个月的SMA

2、卖出原则：当月平均价小于10个月的SMA

为了描述本量化时间模型的特点和逻辑，笔者采用了超过100年的各资产市场收益率来进行测试。通过表二看出，本量化时间模型不仅提高了复合收益率，还同时降低了风险。

可见，量化投资模型优化后达到了很好的收益数据。其中一个显著的特征是降低了风险。具体来看，我们使用“购买后长期持有法”和“量化时间交易模型”来进行对比，并对各资产进行均等份额配置。通过对上述指数同段时期的测算，可以发现量化时间交易模型能够在绝大多数时间区间里保证资产组合至少拥有60%以上的净值。而购买后长期持有配置常常会有约50%的资产跌幅。

三、结束语

一个非主观性的，量化交易模型将在降低风险的基础上对收益实现正影响。也就是说从理论上来看，除了通过多样化配置实现低风险收益，还可以尝试通过简单易操作的量化移动平均时间模型来提高风险调整后的收益。

参考文献：

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周毅认为，在中国，量化对冲产品有着广泛的客户基础，只要做好产品和策略，满足客户的投资需求，量化对冲产品将有十分广阔的发展空间。目前，银华在量化对冲策略的本土化上，已经取得了显著的先发优势，随着监管制度的变革以及金融工具的发展，量化对冲事业的春天已经到来。

步步为营 四年精磨优秀团队

2010-2011年，周毅以分级基金作为量化投资的突破口，带领银华量化团队初战告捷。当年，银华的分级基金一鸣惊人，获得了不可动摇的市场地位，也为此后银华的量化之路提供了市场认可度和基础支持。

2012年，周毅向着量化投资本土化进一步迈进，从量化专户开始尝试绝对收益。团队先后建立了侧重阿尔法策略和套利策略的研究小组。

2013年，来自银行渠道的数据显示，银华基金管理的量化对冲专户扣除全部费用后的平均收益率达到12.65%，净值波动率却仅为沪深300指数的1/4，而夏普比率则高达1.95，创造了稳定的绝对收益。

成绩的取得与银华基金量化团队的打造是密不可分的。周毅介绍，2010年，银华基金最早在国内设立量化投资部。2013年，银华量化的团队架构已经相对完整、人才配置齐全，团队中的骨干力量均有海外留学经历和多年海外量化投资相关工作经验。在天时、地利、人和齐备的机遇之下，银华量化团队逐渐发展完善，并在实战中得到了锻炼。

信托“破刚”独门策略巧夺市场

2014年，周毅看中了信托业拐点带给量化对冲的好时机。

周毅认为，信托与量化对冲，看似毫无相关性，但实际上面对的是同一类投资者——追求稳定回报的高净值客户。

“过去几年，信托做得非常好，刚性兑付带来了低风险下的高回报。投资者更热衷于信托产品，而对冲基金则相对显得冷门。”周毅说。

而到了2014年，事情正在发生变化。对非标投资的控制让信托业走入瓶颈，2013年底，信托发展所依赖的房地产业和矿业进入衰退周期，多只信托产品出现兑付危机，打破“信托刚性兑付”的呼声也越来越高，这意味着其投资属性正在改变。

周毅认为，面对这种趋势，未来可能有一部分投资者将从信托产品中脱离，转而选择新的投资方向。而对冲基金相对来说是个新兴投资工具，需要向客户证明自己的绝对收益能力和风控能力。“对于任何新兴的投资种类，重要的是你有过硬的管理业绩，以数字证明自己。”周毅说。

目前银华量化对冲专户产品的投资策略大概分为两种模式：阿尔法策略和套利策略。所谓阿尔法策略，是专注于创造绝对收益。根据A股市场的特点，银华将理论上的阿尔法策略进行了改造，以传统的主动型股票研究分析结果为基础，利用多因子模型来控制组合的风险和相关性，追求超越市场平均回报的绝对收益，为投资者提供持续稳定的阿尔法回报。

第二类策略是套利策略，即利用衍生品到期收敛特点进行套利。银华采用的多为分级基金套利。这种方法能够为组合贡献低风险收益。

不管是阿尔法策略还是套利策略，都不依赖择时，而是在所选的股票和放空的标的之间的相对强弱差上，赚取绝对收益。“对冲并不需要判断某个行业是涨还是跌，只是基于相对强弱，中间的差是回报。对指数也是同样的道理。”周毅介绍，“这也是国外对冲机构广泛使用的投资方法。”

当对冲投资策略程序一旦设定好，就像是一个冷静理性的基金经理，没有贪婪和恐惧等情绪。量化投资可能产生不了历史上最棒的基金经理，但是确实是一种回报稳定的投资方式。

对冲春天期待机制与产品创新

周毅表示，他十分期待中证500股指期货、个股期权以及股指期权的推出。他坚信，从发展趋势来讲，中国的衍生工具会越来越多，国外成熟的量化对冲投资模式未来在中国大有用武之地，同时量化投资管理的资金规模也会变大。

在目前的阶段，周毅并不认可过快提升对冲类产品的规模。国际经验表明，任何一个优秀的对冲基金公司的管理规模都是有上限的。不管多好的策略，它所能支持的资金量，所能支持的衍生品存货量和股票量都是有限的。

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投资是企业重要的财务活动之一，它通常是指企业将一定的财力和物力投入到一定的对象上，以期在未来获取收益的经济行为。投资活动可以按多种标准进行分类，其中按投资方式的不同可分为直接投资和间接投资，直接投资又称为实物投资，是指直接用现金、固定资产、无形资产等进行投资，直接形成企业生产经营活动的能力。直接投资往往数额大，回收期长、与生产经营联系紧密。

间接投资一般也称为证券投资，是指用现金、固定资产、无形资产等资产购买或取得其他单位的有价证券（股票、债券等）。

固定资产投资的规模大小和技术的先进程度、证券投资的规模大小和投资对象的合理性，在很大程度上决定了企业经营和发展的潜力，因此，对固定资产投资和证券投资决策方法的研究和使用对企业的生存和发展都具有十分重要的意义。

一、固定资产投资决策

1、固定资产投资决策方法。如前所述，固定资产投资直接影响企业的生产经营规模，由于它投资数额大、投资回收期长、一经决策和实施就难以改变，因此固定资产投资决策成败与否后果深远。实务中，企业在进行固定资产投资决策时，一般都要提出几种投资方案，进行反复比较后从中选取最佳或最合理的方案，这就需要运用净现值法、内含报酬率法、现值指数法、投资回收期法、平均报酬率法等投资决策方法，但现行财务管理理论和实践对固定资产投资主要采用净现值(简称NPV)法。所谓净现值是指投资方案的未来现金流人量的现值和现金流出量的现值的差额。用公式可表达为：

NPV=∑CIt／(1+i)t—∑COt／(1+i)t

其中：CIt表示第t年的现金流入量；COt表示第t年的现金流出量；i表示预定的折现率。

净现值法的决策规则是：在只有一个备选方案的采纳与否决策中，净现值为正者则采纳，净现值为负者不采纳；在有多个备选方案的互斥选择决策中，应选用净现值是正值中的最大者。

2、对固定资产投资决策方法的说明。不难发现，净现值法与其他方法相比具有以下优点：

(1)净现值法考虑了资金的时间价值，能够反映各种投资方案的净收益，即以各种投资方案收益的大小作为投资决策的依据，因此是一种较好的方法。

(2)净现值法与企业的财务管理目标相一致。投资方案的净现值就是该方案能够给企业增加的价值，因此要实现企业价值最大化这一目标，就必须在多种备选方案中选择净现值最大且不小于零的投资方案。

因此，现行企业财务管理工作中主要采用净现值法进行固定资产的投资决策。

二、证券投资决策

1．证券投资决策方法。证券投资决策的目标就是将投资收益和投资风险风险联系起来，对二者进行权衡后选择最为合理的证券进行投资。因此，证券投资决策主要是讨论如何在规避风险的基础上最大限度地获取证券投资收益，这就是著名的投资组合理论。投资组合理论最初由马考维茨(HMarkowitz)于20世纪50

年代创立，后经威廉•夏普(WSharpe)等人发展，主要运用证券投资回报率的期望值E和系统风险系数β两个指标表示一个证券(或证券组合)的投资价值，以此为基础的分析被称为“E—β”分析。

证券投资组合的风险可以分为两种性质完全不同的风险，即系统风险和非系统风险。系统风险又称为不可分散风险或市场风险，是由于一些会影响到所有公司的因素如战争、通货膨胀、经济衰退、金融危机、国际市场的变化引起的风险。这些因素对任何企业来说，都是不可避免的；非系统风险又称为可分散风险或公是指发生于个别公司的因素如新产品开发失败、失去一项重要合同、重大项目投标的失败、竞争对手的出现、生产工艺技术的老化等所造成的风险，此类风险可以通过多元化的投资来分散或消除。

2．对证券投资决策方法的说明。资本市场理论和实践研究表明，证券的回报率和系统风险之间存在着很高的相关性，即风险与收益对等，高风险可以用高回报来补偿，而低风险则伴随着低回报。在完全有效的资本市场中，证券的价格反映其价值，证券的价格在任何时刻都应与其价值相符，因此购买或出售证券只能获得与该证券的系统风险相一致的回报率。也就是说，证券投资的净现值等于零。因此证券投资决策不能用净现值作为评价指标，而应采用“E—β”分析法。

综上所述，对固定资产投资与证券投资决策方法的差异归纳为以下几点：

(1)现行企业财务管理理论和实践对固定资产投资决策主要采用净现值(NPV)法，而对证券投资决策则采用回报率与风险(E—β)分析法。

(2)只有当固定资产投资方案的净现值不小于零时，才有可能接受该方案，而证券投资方案的净现值一般为零。

(3)由于证券市场的竞争性远远高于产品市场，使得证券市场能够迅速达到竞争性均衡状态，因此，证券投资的平均租金高于零；而产品市场或者因为存在垄断和寡头，或者因为某个或某些企业的创新而使得该行业调整到竞争性均衡状态还需要一定的时间，所以固定资产投资可以赚取经济租金。

三、原因分析

1．从资本资产定价模型的角度来看。上面的分析似乎表明固定资产决策和证券投资决策是两种截然不同的决策类型，其实并非如此，两者实际上都使用资本资产定价模型来量化风险。

威廉•夏普1964年开创的资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel，简称CAPM)被认为是财务管理学形成和发展中最重要的里程碑，它的出现第一次使人们能够对风险进行定量分析。这一模型为：

Kj=Rf+βj(Km—Rf)。

式中：Kj表示第j种股票或第j种证券组合的必要报酬率；Rf代表无风险报酬率；βj表示第j种股票或第j种证券组合的β系数；Km表示所有股票或所有证券的平均报酬率。

可见，资本资产定价模型简单、直观地揭示了证券的期望报酬率与风险之间的关系。

例：当前的无风险报酬率为6％，市场平均报酬率为12％，A项目的预期股权现金流量风险大，其值β为1．5；B项目的预期股权现金流量风险小，其β值为0．75，则：

A项目的必要报酬率=6％+1．5×(12％—4％)=18％

B项目的必要报酬率=6％+0．75×(12％—4％)=12％

因此，资本资产定价模型是证券投资分析的直接工具，应用资本资产定价模型可以直接预测证券投资组合的期望报酬率；而在固定资产投资决策中，资本资产定价模型同样发挥作用，即可以用于估计固定资产投资方案的机会成本，固定资产投资方案的风险越大，资金的机会成本也就越大。如果固定资产投资方案的净现值大于零，就说明该固定资产投资方案的期望报酬率大于资金的机会成本。

因此，无论是固定资产投资决策还是证券投资，资本资产定价模型都是一个有效的工具，所不同的是，在证券投资决策中，资金的机会成本就是该证券投资的期望报酬率；在固定资产投资决策中，用估计的资金机会成本作为折现率对固定资产投资方案的预期现金流量进行折现，计算其净现值，并根据计算结果的大小对投资方案作出取舍。