关键词：量化投资；传统投资；模式数学模型；自变量参数
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
任何一个行业的某一个市场承载投资者的容量都是有限的，从战略投资的角度来看，当某一个市场的产业链较为成熟、技术门槛较低时，投资者进入该市场就会容易很多，当市场的承载量大大低于投资者进入数量时，既定的投资策略则会失效。例如某一企业的某只股票第一年能获得50%的收益，第二年则降为20%的收益，第三年可能是5%，第四年就没有收益了。诸如趋利反转策略、套利策略现在已经非常大众化且投资者已经达成共识，一拥而上集中式进行投资就会导致投资评价指标钝化甚至失效。
改革开放以来，国家对原有的投资体制进行了一系列改革，打破了传统计划经济体制下高度集中的投资管理模式，初步形成了投资主体多元化、资金来源多渠道、投资方式多样化、项目建设市场化的新格局。但是，现行的投资体制还存在不少问题，特别是企业的投资决策权没有完全落实，市场配置资源的基础性作用尚未得到充分发挥，政府投资决策的科学化、民主化水平需要进一步提高，投资宏观调控和监管的有效性需要增强。为此，我国于2004年7月正式颁布《国务院关于投资体制改革的决定》，为我国经济发展建立起了新的投资体制。
在新的投资体制下，投资主体具有更大的自主性，不仅投资领域的扩大，而且体现了“谁投资，谁决策”的特；更加对投资的调控方式由微观、直接调控向宏观、间接调控改进；对政府投资项目，则强调“建立政府投资责任追究制度”。
财务评价是指在国家现行税制和价格体系条件下，计算项目范围内的效益和费用，分析项目的盈利能力、清偿能力，以考察项目在财务上的可行性。目前，我国的投资项目财务评价主要依据的是1993年国家计委和建设部联合的《建设项目经济评价方法与参数》第二版。它将建设项目的经济评价分为企业财务评价、国民经济评价和不确定性分析三个部分。企业财务评价又包括四个方面：盈利能力分析、清偿能力分析、外汇效果分析、不确定性分析，如图1所示：
图1原有的投资项目财务评价指标体系
随着经济形势的发展，项目投资环境发生了很大的变化，该评价体系的不足越来越明显。
（一）风险分析独立于其他分析之外。投资活动是一种逐利活动，其风险与收益呈同向变化，许多财务收益很好的项目可能由于风险过大而不具可行性，即拟投项目的不确定性对盈利能力、清偿能力、外汇效果均有重大影响。而原投资项目可行性分析将对投资项目的不确定性分析独立于盈利能力分析、清偿能力分析、外汇效果分析之外，使其对投资项目可行性决策的重要性大大降低。
（二）动态指标的计算假设使其误差太大。一是假设项目计算期以年为单位。财务评价的动态指标因采用贴现技术而使项目财务评价更具科学性，但在计算项目的净现值时，常假设该项目的未来现金流量是在项目计算期的期初或期末发生，这使得未来现金流量偏离预期。因为在一般情况下，一个投入使用并正常运转的项目未来现金流量是受多种因素共同作用的，并不只是在年初或年末发生，而是会时时发生，对时时发生的现金流量以假设的发生时点计算现值，是有失偏颇的。二是假设项目计算期内贴现率保持不变。项目计算期的贴现率应与投资项目的资本成本相适应，以投资项目的资本成本计算的净现值只要大于零，该方案理论上就应该是可行的。但我国投资项目计算期的贴现率是由国家国家计划委员会和建设部组织测定、并定期调整，与投资项目本身的资金成本相脱节。并且，投资项目的资金成本也不是一成不变的。一般来说，在项目筹资方式和资金来源渠道的情况下，负债资金的成本是确定不变的，而权益资金成本是随项目风险的变化而变化的。项目期初的不确定性因素多，权益资金投资者要求的必要收益率高；随着项目步入正轨，投资项目的财务风险和经营风险降低，权益资金投资者要求的必要收益率也随之降低。只以一个折现率计算项目的净现值，将加大期初现金流量的重要性而弱化后期的重要性，造成决策的短期行为。转贴于
（三）缺乏投资项目环境影响评价指标。原投资项目可行性分析对投资环境影响的评价仅仅局限于定性评价，定量方面基本没有。但很多投资项目将不可避免地会对周围的生态、资源、人居等产生影响，并产生一系列负面影响，如水体污染、植被破坏、耕地占用等。因此，投资项目的环境影响不应该只是定性分析，还应以成本、费用、收益等形式，将环境影响纳入到投资项目财务评价中来。
（四）缺少将各评价指标综合起来考虑的可行性办法。各财务评价指标在对项目进行评价时都有其独特的作用，但有时根据不同评价指标得出的投资结论会大相径庭。应以哪些指标为投资的主要取舍标准，哪些指标为次要标准？各财务指标的可行性标准是多少？现行评价体系都没有给出一个指导性的标准。
鉴于《建设项目经济评价方法与参数》的局限性，笔者认为有必要进一步完善投资项目财务评价内容与方法。
（一）将风险分析贯穿于财务评价始终。将原不确定性分析的内容改为项目综合性风险评价指标，如风险β系数、综合杠杆系数等；将对拟投项目的风险分析贯穿于盈利能力分析、清偿能力分析和外汇效果分析中。在分析盈利能力时，用期望收益和期望费用代替预计收益和预计费用，综合考虑投资项目的市场风险、销售风险和生产风险，计算项目的经营杠杆系数；在清偿能力分析时，计算项目的财务风险；在外汇效果分析时，考虑项目经营期内的汇率变动风险。如此一来，各指标值就充分考虑了各种不确定性因素的影响，能比较真实地反映项目的财务可行性。
（二）增加环境影响因素指标。加快有关绿色会计的会计要素确认、计量、披露的方法研究，合理确认计量有关环境因素引起的环境资产、负债、所有者权益、成本、收入和利润。将上述计量结果纳入据以进行财务评价的预计会计报表中，分析项目的盈利能力和清偿能力，并对项目的持续经营能力进行评价。
（三）优化动态指标的计算。针对原动态指标的种种弊端，对动态指标的运用进行改进。（1）在可行性前提下，将项目计算期内现金净流量的折现期尽可能缩短，如将以年为单位折现改为以半年、一个季度或一个月折现一次，使折现现金流量接近实际情况。（2）以资金成本为依据调整折现率。资本成本应是其各种资本来源的加权平均资本成本，来自高、中、低风险的投资项目，其折现率应相应略高于、等于或低于平均资本成本，因此，应根据项目风险的大小调整折现率。（3）优化投产期现金流量的估计方法。传统投资项目财务分析一般采用等额现金流量模型进行现金流量分析。但实际上，项目投产期各年的现金流量不可能是相等的。因此，应该将影响现金流量的各主要因素视为一个系统，用系统的观点预测投资项目的未来现金净流量。
建立健全企业投资管理体系，从企业、项目两个层面建立投资决策管理标准体系。在企业层面，以企业健康经营、持续发展为目标，依据企业的中长期发展战略、规划设定投资规划（一般为3—5年）、投资计划目标，以企业财务、人力、管理等资源约束为边界，通过投资计划和全面预算管理对投资总量进行框定，实现资源的优化配置，缓解投资机会与企业能力的矛盾，协调投资与发展的关系。同时，结合对中长期经济发展周期及产业发展预期的研判，形成总体投资规划。在项目层面，以定量分析为主、定性判断为辅，从项目经济性、项目风险可控性、资金保障及合法合规角度对项目投资进行分析。在投资管理闭环系统建设上，以投资规划为起点，分解年度投资计划，通过立项评审、投资决策环节对投资计划内项目进行筛选；进入项目投资实施环节后，以项目管理方式关注项目的进度、质量、投资三方面风险；项目收尾后，对连续几个运营周期进行全范围分析评价，形成投资后评价，与项目立项目标进行对比，分析形成投资的经验与教训，重视投资后评价结果在后续投资项目中的应用。最后，强调项目投资必须有进有退，建立投资退出机制（含低效资产清理），六个业务流程共同构成投资计划闭环管理系统。
（二）以企业发展战略为导向，将投资计划作为企业战略实施重点与战略紧耦合
所谓战略，布鲁森•亨德森在《战略的起源》中提出，企业战略是引导并推动一家企业获得成功的一体化选择。因此，将资源部署到所选择的活动上的过程即为业务规划、投资规划形成过程。而规划是主动地去寻求一种能够发展可持续竞争优势并将其不断扩大的行动计划，投资计划是企业经营计划的重要组成部分。第一，企业以战略目标、资产布局调整目标作为投资计划指导原则，保证投资计划与战略方向、规划目标的一致性。第二，投资计划采用“W”自上而下、自下而上相结合的制定方法，将企业战略自上而下贯穿到各下属公司，并要求下属公司以企业战略目标、规划目标对标，及时调整本公司投资计划，即通过集团整体规划指引各单位发展规划，通过上下贯通的战略规划确定投资的方向和重点，以有益于保证集团及业务部门的目标、资源配置及支持机制保持统一，实现战略规划对投资计划的指引与约束。
（三）加强投资计划管理方法研究，建立科学的投资计划管理方法
第一，定量、定性分析相结合。打破传统投资计划制定以定性分析为主思路，以定量、定性相结合方式展开。定性分析即对宏观经济、政治环境、企业战略符合性、项目合法合规性等进行分析，定量分析即以数据分析为主，建立多种分析模型，根据企业实际情况确定模型边界条件。建立投资项目经济性模型，对项目经济性（如IRR、NPV）进行指标分析；建立投资结构分析模型，确定资源配置结构和区域布局；建立投资规模优化模型，根据规模与效益的敏感性分析识别最优投资规模；建立项目学习曲线模型，根据项目学习曲线确定项目投资计划及资金安排。第二，推进投资计划管理精益化。引入精益化管理理念，根据企业管理成熟度水平逐步实现精益化管理。年度投资计划逐步做细，要求投资计划逐步分解至季度、月度，提升投资计划编制准确率。推动企业3年滚动投资计划编制，提升长期投资预测的准确性，控制企业整体投资方向与节奏。第三，提升投资计划管理灵活性，鼓励企业捕捉市场机会。将企业投资总额分为计划内投资与备用资金两部分，在计划内投资总额外预留一部分备用资金。与之对应，投资项目分为计划内投资项目与计划外备选项目两类。计划内投资与备用资金的比例划分依据所在企业投资计划管理成熟度确定，成熟度高的企业可适当放大备用资金比例，允许企业根据市场环境变化及项目研况及时调整投资计划，提升投资收益。第四，引入项目管理方法进行投资计划管理，加强投资风险分析。企业投资计划管理不仅是投资计划编制环节，更需遵循“PDCA”（计划、执行、验证、改进行动）流程。搭建信息化平台，建立投资项目管理信息库，对项目实施情况进行监控。加强投资项目风险分析，采用盈亏平衡分析和敏感性分析方法对项目的不确定性进行深入分析，根据企业财务状况、风险承受能力选择适应性投资项目。
（四）结语
【关键词】电网企业；投资效能；分析模型；多元回归预测
一、省级电网企业投资效能管理的背景和必要性
电网企业承担保障安全可靠用电的公共事业职能，随着社会经济的发展，长期以来需要较高水平的投资以维持电网的扩张、更新和技术进步，投资管理便成为日常经营管理的重点。当前，其投资活动呈现以下特点：
一是电网投资持续高位，可持续性受到关注。随着社会经济的不断发展和广大电力用户对电能质量、用电可靠性等技术服务性能要求的不断提升，近年来电网投资保持在较高水平。以华东地区的省级电网为例，近五年来年均投资额在200-300亿元，电量的复合增长率在10%以上。投资有力地带动和发挥了电量的增量效应，电网网架结构得到升级优化，安全供用电及优质服务水平进一步提升，满足了经济社会发展的需要。但受宏观经济形势和地区产业结构调整影响，电量的增量效益逐步减弱，长期大规模的高位投资难以为继。如何兼顾当前和未来的发展需求，用好有限的资源，满足特高压、智能电网和地区电网建设所需，是电网企业必须面对和解决的难题。
二是投资的效能引领薄弱，需要重点强化。在当前实际的投资决策中，通常在开展投资决策时会对投资能力、投资规模、投资的必要性及可行性进行论证。但专业部门都是对项目的单体考察，关注技术因素，而对整体性和经济性考虑不足。客观上，电网投资受电量增长、电网安全等市场需求和运行水平等因素影响较大，是投资决策时主要的考虑因素，但长期来看都会体现为对经济效益的影响，对当期经营效益影响不大。而目前，科学的投资评价体系尚未完全建立，现有的考评体系主要是对当期的技术绩效进行评价，导致投资决策时较多凭经验判断，缺乏长远考虑，忽视投资能力及投资效益等效能指标，需要重点强化。且具体工作开展时重经验判断、轻数量化分析，投资决策过程的可验证性和可重复性较差。
三是不同公司投资管理模式差异较大，需要可普适的分析模式。当前我国有国家电网和南方电网两大电网公司，同时按照国家行政区划设置了省市县三级电力公司或供电公司。以规模较大的国家电网为例，各省级电网企业是两大电网公司的全资子公司，总部对各省级电网企业实行总体的投资预算管控，以按照财务分析方法测算投资能力为主，要求各单位实际投资不得超过其投资能力。而各市县供电公司和省级电网企业的关系较为复杂，有分公司、子公司、趸售公司等。对于省级电网企业而言：对子公司依旧可以按照上述方法进行分析；趸售公司通常自行负责经营管理，大电网企业实行代管时也可以视同为子公司进行分析；但分公司无完整的经营管理权限，尤其在统一购电、资金统贷统还等前提下，无法独立核算其经营效益，因此需要探索新的投资管控方法。
另外，对于省级电网企业来说，还需要在其供电区域内调剂投资，统筹发展，因此对投资管理提出了更高的要求。鉴于此，随着近年来集团化、精细化管理水平的不断提升，对投资安排合理性和投资活动效益的要求不断提高，电网企业提出了投资效能管理。虽然一直以来电网企业均秉持效益导向安排投资，且其中的效益是多元目标，包括技术效益、社会效益、经济效益等，但如何按照科学合理的方法统筹兼顾实现综合平衡，达到高水平的投资效能，且形成规范的工作机制，是需要重点探索的。
二、投资效能分析的技术路径选择
（一）要求和目标。基于上述要求和背景，省级电网企业投资效能的分析，需要满足以下目标和要求：一是引入数量化分析方法，改变以往单纯按照经验判断的传统做法。虽然在以往的投资决策过程中设置了多维度的众多指标，但是对指标的分析判断依然采用对关键指标的确定值或区间等进行分析的做法，尚未建立起系统有效、科学合理的量化分析方法，各类分析工具的应用也较少。因此，此次投资效能分析的重点是引入量化分析模型和方法，由标准、统一的分析过程得到可供参考的数据分析结论，并使之与传统的经验判断相结合。二是确定统一的标准，便于各维度比较。传统按照经验判断的方法中虽然有标准，但受主观因素影响较大，且在不同项目之间、不同决策周期之间的变化较大。引入量化分析方法后，一旦设定模型，便可以确定算法、关键指标及其标准值，模型测算结果的数值高低能够按照统一标准反映不同项目的差异，真正实现可比。三是依托公司信息系统，将前述分析过程固化、自动化，既提高工作效率，又使之可重复、可验证，更加可信，能够不断重复并调整优化、持续改进。四是要在实现上述要求的同时，使投资效能分析的原理、过程、步骤等尽量清晰明了简单易行，便于在实务工作中推广应用。
（二）具体技术方法的选择。在投资决策领域，常用的方法有关键变量（如未来售电量）的灰色预测法、模糊分析法、层次分析法、专家法、基于价值链的贡献度评价法等，但这些方法的共同特点是需要对关键变量进行打分赋值、设置权重等，高度依赖使用人员的业务能力、技术水平和职业素养，可重复性和可验证性较差，受主观因素影响较大。因此，需要寻找最大限度减少主观因素的方法。此外，国外私有化的电网企业往往采用基于IRR、NPV等关键财务指标的分析法，重点强调投资的财务回报，和我国电网企业的定位与管理模式也不尽符合。综合分析比较各种方法，基于电网企业当前的数据可得性和数据质量，也考虑到后续操作的便利性，并便于操作人员理解，本文认为可以选择常用的多变量回归分析预测法作为投资效能分析工具。
对其说明如下：回归分析预测法是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系。回归分析预测的关键点在于找到主要自变量，并获取足够的数量资料。自变量的选取建立在一定逻辑推理的基础上，同时结合回归系数进行判断，然而在实际操作过程中，有些变量数据难以获得，这种情况下我们一般以可得性较高的相似变量进行替代，例如用财务指标代替技术指标。最关键的是，多元回归预测时，避免了设置权重这一受主观因素影响较大的步骤。同时，本文认为初始阶段直接采用最受广泛应用的线性模型，避免设置非线性模型中的参数设置，最大限度做到不同时点、不同类型分析的纵向横向比校。
三、投资效能分析模型的开发
按照前述思路和多元回归预测方法的要求，本文设计了电网企业投资效能分析的具体步骤：
（一）明确投资的目标和导向。电网企业的投资决策目标是多元的，包含满足客户用电需求、保障可靠的电力供应、提高电网技术服务能力、创造经济效益等多个维度的目标，且从短期、中期和长期来看也呈现不同的目标导向。尤其在当前发策、运检、营销、调度等专业部门基本以单体项目立项的方式形成投资，在主要关注技术性指标的背景下，关注投资活动对公司整体财务绩效（经营效率、经营绩效、资产状况等）的影响便显得尤为重要。因此，按照技术和经济并重的思路，在构建投资需求测算模型、量化投资决策的过程中，便需要综合考虑各方面因素，使投资决策更加科学合理。
（二）分析投资活动影响因素并确定指标。电网投资的目标是多元的，故其影响因素也是多元的。因此，投资决策制定需要考虑多方面指标。在指标分类和具体的指标选择方面，参考借鉴了美国的智能电网评估体系、国网系统“一强三优”对标体系、各电网企业的主网与配网效益评价和“一流配网评价体系”以及其他配网评价体系等成果中的指标分类和具体指标的确定。综合分析电网企业投资的理论研究成果、实践经验分析和本公司投资决策的实际考虑方面，本文明确了以下六方面及具体指标：
1.反映电力需求的社会经济发展指标和电量、负荷以及电网发展情况等指标。这些指标主要用来衡量电网投资的驱动因素和电网本身的特征，比如GDP、电网中各类设备的规模（容量、长度），这些是从根本上对电网投资起到决定作用的因素。
2.反映经营管理水平的经营效率类指标。用来衡量电网投资带来的成本变化，比如线损率、单位电量成本、每万元资产输配电成本等，这些指标对于按照成本加成定价的电网企业而言，促进其在保障安全可靠电力供应的同时降低成本、提高经济性。
3.反映经营绩效的综合效益类指标。用来衡量投资产生的综合收益，包括单位电量贡献毛益、成本费用利用率（耗费效率）、销售收入利润率（产出效率）、资产报酬率（资产占用率）、资本收益率（投入资本效益）、人均利润等。这些指标越大，说明投资的综合效益越好，未来可以多分配投资。
4.反映电网运行状态的技术类指标。包括电网的合理性、安全性、可靠性、经济性、优质性和电网发展的协调性等多个方面，是从技术角度对电网进行的综合考察，也是立项时的直接依据。
5.反映服务水平的社会满意度指标。顾客对服务的满意程度是衡量电网投资最终成果的重要指标，具体包括居民满意度、用电企业满意度和政府满意度三个方面。这些指标的测量往往存在较大误差或人为调整空间。但由于电压合格率、可靠性水平、安全性等技术指标是满意度指标的基础，通过对技术指标的考察，也就间接考察了满意度指标。
6.根据经验判断设定的管理性指标（哑变量）。如江苏省内不同地区发展差异较大，通常分为苏南、苏中、苏北三个区域，近年来对不同地区投入的倾斜力度有差异，其投资也有明显差异。
（三）构建投资效能分析模型。首先，在众多投资影响因素和变量的基础上，通过相关分析初步识别影响因素，为回归分析奠定基础。其次，酌情运用主成分分析对众多变量中的同类指标进行综合简化，构建新的综合因子。最后，应用多元回归预测方法中的随机效应模型，经过多次拟合比较，由软件自动析出明显影响投资效能的因素，形成模型。投资效能i+1=α+β1社会经济发展i+β2物理状态（资产状况）i+β3技术水平i+β4经营效率i+β5经营效益i+β6已有的投资活动i+β7管理因素i+μi本文在实际的分析过程中，选取了200多个初始指标进行筛选，最后进入模型有显著影响的指标集中在预期售电量、成本水平、资产成新率、供电可靠性、造价水平、以前年度投资规模、经济效益、地域因素等方面，模型结果与实际情况高度契合，也与经验判断和常识相一致，说明该模型是较为合理的。
（四）数据分析、精度验证和模型调整。首先，在每次分析中，通常都会选择一个省级电网企业所有市县公司及本部多期数据，因此不是样本，而是“全体”，使得利用多元回归方法估计出主要模型（包含具体变量及参数）的科学性和可靠性较高。除此之外，意识到历史数据本身及其分析方法可能存在的不足，分析时往往保留了从经济含义角度出发较为重要、但未能稳定地保留在模型中的个别变量（典型的如预测的下一年售电量，在实际投资决策中其发挥重要影响），使得投资效能分析模型更加符合实际情况。在利用历史数据对模型进行训练时，遵循通行的模型验证程序，分别采用了样本内预测和样本外预测方法检验预测精度，其中：样本内预测（in-sampleforecasts）指使用模型预测样本内的值，其与实际观测值的差异即残值，体现了模型本身的合理性；样本外预测（out-sampleforecasts）指使用模型预测样本外的值，体现了模型对现实世界的预测能力。两者相互印证是对模型合理性和对未来预测能力的全面检验。根据精度验证结果，对模型的变量及算法中的具体细节进行调整，直至精度达到管理要求为止。
四、分析模型的功能特点与应用场景
根据以上分析步骤，得到了投资效能模型，该模型综合考虑了多种投资活动影响因素，且经过统计过程检验，同时包括在数量分析和经济含义分析两个考量过程中认为的显著和重要因素。该模型一方面能够评价以前已经完成的投资效能，另一方面能够被改造为跨期模型，基于当前年度数据和未来售电量等关键指标预测现有投资在未来能够产生的效能，促进投资决策优化。此外，模型中通常包含若干业绩评价或公司系统的同业对标指标，可以相应调整其权重，使投资活动能够促进公司经营业绩的提升。基于当前电网企业实际的投资管理工作，尤其是投资决策过程，该方法具有的功能特点和应用场景如下：
一是兼顾严谨性与灵活性。该模型首先收集某个省级电网企业全部市县公司的相关财务数据和技术服务类指标，利用多元回归预测模型设定公式，其产生过程遵循严格的统计分析要求。另外，根据不断提升的管理要求和投资的未来导向，允许在后续实际应用时调整变量和参数，是开放、动态可调的。由此两方面相结合，既尊重客观事实又可开放动态灵活调整，模型能够较好起到决策支持作用。
二是实现“自学习”和动态完善。基于“大数据”的理念，分析过程中尽量搜集大量指标和基础数据，数据基础较好。进一步的，随着时间的推移和数据的不断积累，模型包含的观测值会不断增加（每个“公司-年”为观测值），基于更大数据量生成的模型也会更加稳定并全面反映真实情况，发挥更强的投资辅助决策功能。
三是适宜推广应用。前文构建的多元回归预测模型原理简单、方便易行，是对此类问题的通用解决方案和工具。各省级电网企业利用自身历史数据可以得到满足本公司管理要求的模型，而非统一套用某个模型，以达到因地制宜的效果。同时，对于同一省市的不同市县，又可采用统一模型测算，实现了灵活性和原则性的较好统一。
参考文献
1.冯亚民、蒋跃强、齐晓曼等.2009.基于LCC的输变电资产的集成运维管理探讨［J］华东电力,6。
2.黄华炜、陆一春.2009.资产全寿命周期管理标准体系的研究［J］,华东电力,10。
3.李欣然.2007.基于灰色理论的地区电网建设规模评估研究及系统实现[D].湖南大学。
4.李欣然、刘杨华、朱湘有.2006.高压配电网建设规模的评估指标体系及其应用研究［J］.中国电机工程学报，26。
自经济发展方式转变三十年来,我国国民经济实现了持久高速的发展,引起了国内外的不断关注。亚洲金融危机后,我国实施积极的货币政策,为经济快速发展奠定了货币基础,与此同时,政府不断加大财政政策支持的力度,积极完善地方基础设施建设,纷纷上马大型的建设项目,包括农林水利、电力、公路、铁路、住房、城市基础建设及其他工业。这些项目具有数量多、规模大、建设周期长、收益不确定性大的特点。虽然我国在改革投融资体制上进行了一系列探索,取得了一定进展,对投资项目的前期评估工作起到了积极的影响,但是还不足以改变当前投资项目评估的混乱现状。特别是2008年金融危机后,国家发改委出台四万亿的经济刺激方案后,各个地方政府纷纷上马大型建设项目,这也暴露出了投资总量偏大、结构失衡、预算超支等严重问题,而项目整体投资分析研究的滞后是重要因素之一。当前项目投资决策评价多从财务的角度出发,分析得出各种财务支持指标,从而判断项目的可行性,但深入研究不难发现单纯的财务指标评价过程存在众多难点和困境。因此,优化项目投资决策评价指标具有非常重要的意义。
二、项目投资决策评价指标现状分析
无论对于政府投资还是企业投资而言,资本性项目投资均具有投资内容独特、投资数额多、影响时间长、变现能力差和投资风险大的特点。这也决定了项目投资决策的重要,如何取舍,要通过评价指标进行测算,保证企业的项目投资决策不失误。
(一)资本项目投资决策指标
投资决策评价指标是指用于衡量和比较投资项目可行性,以便据以进行方案决策的定量化标准与尺度。从财务评价的角度分析,投资决策评价指标主要包括投资利润率、静态投资回收期、净现值、净现值率、获利指数和内部收益率。前两个指标是非折现指标,在计算过程中不考虑资金时间价值因素,而后四个指标是折现指标,在指标计算过程中充分考虑和利用了资金时间价值。从非折现指标向折现指标的过渡也反映了投资者对资金价值和风险成本的进一步认识和关注。
非折现评价指标具有计算简单、含义清晰等优点,但没有考虑时间价值,从而可能导致决策失败。静态投资回收期指标较清楚地反映了项目投资回收的时间,但不能说明投资回收后的收益情况。投资利润率指标虽然考虑了项目所能创造的全部收益,但却无法弥补由于没有考虑时间价值所带来的问题,因而仍然可能造成决策失败。当非折现评价指标的评价结论和折现评价指标的评价结论发生矛盾时,应以折现评价指标的评价结论为准,这是因为货币时间价值常常是影响投资者进行投资决策的重要因素。净现值是一个非常重要的项目投资评价指标,是项目计算期内各年现金净流量的现值和与投资现值之间的差额,它以现金流量的形式反映投资所得与投资的关系:当净现值大于零时,意味着投资所得大于投资,该项目具有可取性;当净现值小于零时,意味着投资所得小于投资,该项目则不具有可取性。净现值的计算过程实际就是现金流量的计算及时间价值的计算过程。净现值的大小取决于折现率的大小,其含义也取决于折现率的规定:如果以投资项目的资本成本作为折现率,则净现值表示按现值计算的该项目的全部收益(损失);如果以投资项目的机会成本作为折现率,则净现值表示按现值计算的该项目比已放弃方案多获得的收益;如果以行业平均资金收益率作为折现率,则净现值表示按现值计算的该项目比行业平均收益水平多获得的收益。实际工作中,可以根据不同阶段采用不同的折现率,对项目建设期间的现金流量按贷款利率作为折现率,而对经营期的现金流量则按社会平均资金收益率作为折现率,分段计算。净现值率实际是将净现值与投资的现值进行比较,以现值形式反映投资所得与投资的对比关系,从而在一定程度上弥补了净现值在投资额不同时不能正确决策的缺点。获利指数是以相对数形式将项目计算期内各年现金净流量的现值和与投资现值进行比较,而净现值则是以绝对数形式将项目计算期内各年现金净流量的现值和与投资现值进行比较。基于财务分析的角度而言,考虑了时间价值和相关风险因素项目投资评价指标已经能够较好地反映一个项目的投资价值,在实际运用中,财务分析指标常常会遇到较多的问题。
(二)项目投资决策指标运用现状
投资项目财务评价需要在国家现行税制和价格体系条件下,计算项目范围内的效益和用度,从而分析项目的盈利能力、清偿能力,以考察项目在财务上的可行性。当前,政府和企业在进行投资项目财务评价时主要依据国家计委和建设部联合的《建设项目经济评价方法与参数》。随着经济形势的发展,项目投资环境发生了很大的变化,财务评价体系在运用的过程中逐渐暴露出了较多的不足。
首先,动态折现指标的计算过程存在商榷余地。财务评价的动态指标因采用贴现技术而使项目财务评价更具科学性,但在计算项目的净现值时,常假设该项目的未来现金流量是在项目计算期的期初或期末发生,这使得未来现金流量偏离预期。由于在一般情况下,一个投进使用并正常运转的项目未来现金流量是受多种因素共同作用的,并不只是在年初或年末发生,而是会时时发生,对时时发生的现金流量以假设的发生时点计算现值,是有失偏颇的。项目计算期的贴现率应与投资项目的资本成本相适应,从而计算的净现值只要大于零,该方案理论上就应该是可行的。但我国投资项目计算期的贴现率是由国家国家计划委员会和建设部组织测定、并定期调整,与投资项目本身的资金成本相脱节,造成决策的短期行为。
然后,项目投资风险分析缺乏系统性。投资活动是一种逐利活动,其风险与收益呈同向变化,很多财务收益很好的项目可能由于风险过大而不具可行性,即拟投项目的不确定性对盈利能力、清偿能力、外汇效果均有重大影响。而原投资项目可行性分析将对投资项目的不确定性分析独立于盈利能力分析、清偿能力分析、外汇效果分析之外,使其对投资项目可行性决策的重要性大大降低。各财务评价指标在对项目进行评价时都有其独特的作用,但有时根据不同评价指标得出的投资结论会大相径庭。应以哪些指标为投资的主要取舍标准,哪些指标为次要标准,各财务指标的可行性标准是多少,现行评价体系都没有给出一个指导性的标准。
最后,缺乏投资项目环境影响评价指标。原投资项目可行性分析对投资环境影响的评价仅局限于定性评价,定量方面基本没有。但很多投资项目将不可避免地会对四周的生态、资源、人居等产生一系列负面影响,如水体污染、植被破坏、耕地占用等。因此,投资项目的环境影响不应该只是定性分析,还应以成本、用度、收益等形式将环境影响纳进到投资项目财务评价中来。
综上所述,项目投资决策评价指标的建立有助于规范我国资本性投资,促进有限资源的优化配置,对我国经济增长产生积极的影响。但是,由于财务评价指标在衡量项目投资的过程中存在较多不完善的地方,阻碍了投资者资源优化配置的实现,不利于我国经济发展的可持续性。从制度因素和指标具体运用出发对项目投资决策指标的优化能够有效地扭转当前不利的局面。
三、项目投资评价指标的优化路径
折现财务指标与简单财务指标的结合能够有效地评价项目的可行性。但在实践过程中由于种种问题的限制,指标的评价功能受到了一定的局限,可以从以下方面进一步优化项目投资决策财务评价内容和方法。
(一)积极创新,优化动态指标的计算
考虑到原有动态指标计算过程中的种种弊端,对动态指标的运用进行改进。在可行性条件下,将项目计算期内现金净流量的折现期尽可能缩短,使折现现金流量接近实际情况。以资金成本为依据调整折现率,采用资本成本加权平均的方法确定项目的资本成本,根据项目风险的大小调整折现率。优化投产期现金流量的估计方法,传统投资项目财务分析一般采用等额现金流量模型进行现金流量分析。但实际上项目投产期各年的现金流量不可能是相等的。因此,应该将影响现金流量的各主要因素视为一个系统,用系统的观点猜测投资项目的未来现金净流量。
(二)确保项目风险因素分析始终贯串于财务评价过程
风险成本是折现法下的基本因素,将对拟投项目的风险分析融入项目的盈利能力分析、清偿能力分析和外汇效果分析中,提高项目评估工作的真实性和可靠性。在分析盈利能力时,用期望收益和期望用度代替预计收益和预计用度,综合考虑投资项目的市场风险、销售风险和生产风险,计算项目的经营杠杆系数;在清偿能力分析时,计算项目的财务风险;在外汇效果分析时,考虑项目经营期内的汇率变动风险。经过这样的改进,各指标值就充分考虑了各种不确定性因素的影响,能比较真实地反映项目的财务可行性。
(三)把握重要影响因素,适当增加影响因素指标
企业的投资活动受到众多因素的影响,经济收益和成本的考虑仅仅是当前投资项目评价的重要方面之一。加快有关绿色会计的会计要素确认、计量、表露的方法研究,公道确认计量有关环境因素引起的环境资产、负债、所有者权益、成本、收如和利润,并将上述计量结果纳进据以进行财务评价的预计会计报表中,分析项目的盈利能力和清偿能力,并对项目的持续经营能力进行评价。
(四)拓展关注范围,增加项目的发展能力分析
原财务评价侧重于项目的生存能力分析,在激烈的竞争环境下,项目发展能力分析将显得更加重要。项目的短期获利能力只是项目表现的一个方面,投资者应该全盘关注项目的未来生命周期,对项目的持续发展能力和产业能力予以关注,因此,有必要在原评价体系中增加项目发展能力分析。
(五)培养系统思维,整合各个评价指标
目前的评价体系中具有众多的分析指标,导致了企业在运用过程中不知道以哪一个为重点。企业可以根据各指标在财务评价中的重要性,对各指标设立一定的权重,由国家或地区政府部分根据形势的变化对指标权重进行定期或不定期的更新,并制定一个切实可行的指标权重评定方法和比较标准,量化评价结果。通过综合结果能够较清晰地反映项目的整体情况。
通过指标计算过程和运用层面的优化能够有效地改进当前项目评价过程中所遇到的问题。经济发展是一个动态的过程,项目投资的环境随着经济的发展会越来越复杂,对项目投资决策体系的分析和改进也是一个需要长期不断研究的过程。
对于金融投资尤其是商业金融投资而言，能否在提高收益的前提下同时降低投资的风险性？就此问题，已有的投资类研究未给出系统性的解答。就投资而言，重点是投资路径研究而言，已有研究采用了五类分析方法，依次为：因子分析法、结构方程分析法、随机模型分析法、关联性分析法、其它分析方法。在因子分析法上，研究了朱英明（2004）、朱琪等（2007）的成果。前者通过选取关键因子，就长三角外商投资关键路径给予明确，后者采用关键因子分析，确定了广东省亟需提升劳动力水平来实现长远发展。在结构方程分析法上，研究了李春红等（2014）的成果。该成果确定了持股和大股东持股对上市公司发展的差异化影响。在随机模型分析法上，分析了潘见独等（2015）的研究。该研究以随机二阶模型为基础，通过仿真分析，确定了最佳碳交易投资路径。在关联性分析法上，参阅了张海亮等（2013）的研究和胡超凡等（2015）的研究。他们采用计量经济分析理论，以关联性分析入手，明确了基金投资、外商直接投资的路径依赖与路径选择。上述分析对金融投资具有极大的借鉴性，但是就投资中如何提高收益、降低风险的同步实现问题，没有给出解答。针对这一不足，本研究，将结合上述五类成果，采用最优化分析为主、融合性分析为辅的方法，给予解决。
最佳路径理论分析
金融投资，尤其是投资对象为商业体的金融投资，如何实现持续稳健的收益是一个现实性极强的课题。针对已有研究在此领域成果较少，且无系统性解决方案背景下，本研究尝试首先从理论层面给出一种系统性解决路线和框架。对于持续稳健性收益的实现，主要是从收益的最大化角度出发，同时要兼顾风险的最小化。当二者同时具备时（即收益最大化和风险最小化同时具备时），即可实现持续稳健收益。对于满足上述二者要求的金融投资，在本次研究中简称为最小风险最大收益型投资。现在需要首先解决两个问题，才能继续稳健性投资研究。这两个问题分别为：如何测度投资风险（包括预期投资风险和实际投资风险），以及如何量化投资收益（预期投资收益和实际投资收益）。对于实际投资收益率，本研究以客户投资后的平均实际收益率作为指标进行测度。即在一定时期内，所有投资客户在投资期结束后，得到的实际总收益（这其中不仅包括投资的本金，还包括本金对应的实际收益）减去投资本金之后的剩余部分除以其投资本金所得值的平均值。从该定义可以看出，实际投资收益率即可大于零，也可小于等于零。对于个单个投资客户而言，当投资期结束后，如果本金全部损失，其实际投资收益率为-1；当投资期结束后，本金全部收回且附带一定数量的收益，其个人实际投资收益率大于0；当投资期结束后，仅仅收回本金，其个人实际投资收益率等于0；类似地还有其它介于上述三种类型的其它情形发生。综合所有被调查对象的收益进行分析，即可得到平均收益值。当平均收益值大于0，即可确定实际投资风险为0；当平均收益率等于0，对应的实际投资风险不等于0，且其取值为实际投资收益率与1之间的差值的绝对值。对于上述方式确定的风险值，研究将其定义为平均投资风险，也称之为实际投资风险。一般而言，实际投资风险与预期投资收益率、预期投资期限二者之间存在因果关系。对于单个金融投资产品而言，其吸纳的投资客户数量具有有限确定性。以单个产品的所有用户的实际投资收益率进行分析，可以得到该产品的实际投资风险。再扩大范围，以单个公司的所有金融投资产品为研究对象，可以得到其针对所有产品的实际投资风险。对于这种面板数据，采用计量经济分析方法，可以确定实际投资风险与预期投资收益率、预期投资期限等因素之间是否存在因果关系。如果存在因果关系，可以进一步定量确定各因素之间的关系表现形式。采用不可替代表现形式进行测度，可以量化各潜在因素对风险的贡献系数。基于此，可以确定实际投资风险与影响实际投资风险因素之间的作用关系及具体表现。需要强调的是，一旦这种量化形式得到确定，也就确定了实际投资风险是否能降到最低，以及如何降到最低。对于这两个判定——实际投资风险能否降到最低，以及如何降到最低，本文将给出具体的判定方式和判定结果。与此同时，采用相似的方法对实际投资收益率进行分析，以前述提到的平均收益率作为测度指标。一般而言，平均收益与预期投资期限、预期投资收益率二者存在相关性。采取与风险分析类似的方法，可以得到平均收益与预期投资期限、预期投资收益之间的不可替代性逻辑关系，由此确定三者之间的带有贡献系数的表达式。再次强调，一旦这种量化形式得到确定，实际上也就确定了平均收益率是否能提高到最大，以及如何提高到最大可能。对于这两个判定，下面将给出具体的判定方式和判定结果（该判定中同时给出了最小风险的判定方法）。当结果与导致结果之间的不可替代性关系确立后，利用导致结果的因素投入量以及对应的贡献系数间的整体作用关系，可以确定是具有最小性还是最大性。下面直接给出对应分析结果（由于这种分析需要较多的优化分析理论与分析过程，在此不再详列）。最小性需要满足以下四个约束：约束一为预期投资收益率大于零，约束二为预期投资期限大于零，约束三为预期投资收益率对投资风险的贡献系数小于零，约束四为预期投资期限对投资风险的贡献系数小于零。最大性需要满足以下五个约束的两类情形：约束一为预期投资收益率大于零，约束二为预期投资期限大于零，约束三为预期投资收益率对投资收益的贡献系数大于零且小于1，约束四为预期投资期限对投资收益的贡献系数大于零，约束五为预期投资期限对投资收益的贡献系数和预期投资收益率对投资收益的贡献系数之和小于1。以上为第一类情形。以下为第二类情形。约束一为预期投资收益率大于零，约束二为预期投资期限大于零，约束三为预期投资期限对投资收益的贡献系数大于零且小于1，约束四为预期投资收益率对投资收益的贡献系数大于零，约束五为预期投资期限对投资收益的贡献系数和预期投资收益率对投资收益的贡献系数之和小于1。上述结果明确了是否能实现最小风险与最大收益，以及如何实现最小风险与最大收益。接下来以从事商业金融投资的多家公司作为具体对象进行研究，从投资客户角度和投资实体角度展开最佳路径实现研究。
最佳路径实证研究
本文选择位于陕西西安的金融机构作为研究对象，对商业金融投资进行实证研究。之所以选取位于西安的金融机构作为研究对象，原因主要有两个：原因一、研究团队与西安金融机构保持较为紧密的合作关系，便于调研分析等；原因二、西安作为西部地区的代表性城市，对其金融投资进行分析，有助于就西部地区金融投资特征进行代表性分析。基于上述原因，对西安多家从事商业金融投资的机构进行调研分析。调研从前期准备到实际展开以及量化分析等后续研究为止，历时两年（2014年12月至2016年12月）。总计深入6家金融机构进行调研分析，涉及三类机构---银行、互联网金融、P2P机构。通过深入调研分析研究，获取了对应的研究结果数据，主要是针对实际投资收益率和实际投资风险的研究结果，在此以表格的形式对其进行展示。为了避免研究结果对研究对象造成不必要的影响，在结果展示中隐去研究对象的具体名称，以代号标之。需要指出的是，对于下表中出现的类型相同、代号相同的机构，可以认为是同一个机构。 从表1与表2的结果来看，之前无法确定的实际投资风险和实际投资收益率问题不仅解决，而且具有较高的置信度（这主要是从两表的可决系数与调整后的可决系数均大于0.85得到）。与此同时，结合理论分析中提出的最小风险最大收益率满足的约束条件，对上述量化分析结果研究后确定并非所有的实证商业金融投资满足。这其中仅有银行（1）、银行（2）、互联网金融投资机构（1）、互联网金融投资机构（2）四家机构满足实际收益率最大化约束条件，同时在实际风险方面仅有银行（1）和银行（2）满足。对于互联网金融投资机构（1）、互联网金融投资机构（2）由于其“预期投资收益率对实际投资风险的贡献率”过于接近0，所以不将其作为满足最小风险的对象。因此，结合分析可见，能够确保投资者持续收益的金融机构，在实证分析中只有银行1和银行2能够实现。需要指出的是，研究是在投资有限性范围进行的，即设定投资总金额不超过40万人民币。因此，对于普通投资者在额度不超过40万人民币前提下，通过上述两家金融机构进行合法投资，收益的持续稳定性是可以保障的。对于不满足持续稳定性的其它四家金融机构，通过对其金融产品设计与推广深入分析后发现，主要是由于两类原因导致的无法持续性。（一）拔苗助长式的提高预期收益率对不满足持续性发展的四家金融机构进行跟踪分析，发现其在产品设计中存在人为提高预期收益率的问题。通过人为提高预期收益率，来吸引潜在投资者的眼球，从而实现其费或管道费的最大化。这种拔苗助长的方式，不仅为无法有效兑现收益承诺埋下了隐患，而且对机构声誉和发展造成了无法估量的损失。就多个认为提高预期投资收益率的产品来看，最终实际收益率均是在拔高之前的预期收益率附近。这说明，在进行人为干预之前，商业金融投资分析的准确性和预见性都是有保障的，只是通过人工干预破坏了局部金融生态稳定性。（二）投资对象无绝对比较优势或相对比较优势对于大量继续投资的商业机构而言，由于其商业布局不够合理，以及商业发展计划不够明确，导致其商业发展不具有绝对优势或相对优势，这种优势的不存在，势必造成其盈利能力不强。因此，即便吸引来大量资金对其进行扶持，也无法发挥资金的作用。以在西安进行的商业投资为例，部分被投资对象位于金花商圈和万达商圈的覆盖范围内，从事的商业项目却与覆盖者的商业项目存在较高的趋同性，这势必削弱了其商业优势，由此导致金融投资的无效性。综合以上分析，要实现商业金融投资的持续性，对金融机构而言不仅要避免出现拔苗助长的发展方式，而且要选取具有绝对优势和相对比较优势的被投资对象。与此同时，从投资客户而言，避免以预期投资收益率作为投资发起的唯一原则。应以机构信誉、机构品牌以及机构产品设计等为判定依据，采取综合性评判，来实现个人投资盈利的持续性与稳定性。
金融投资尤其是商业金融投资，能否在提高收益的前提下同时降低投资的风险性，本文对这一尚未解决的问题进行了分析。在研究之初，分析了五类六篇为主的研究成果，即因子分析法、结构方程分析法、随机模型分析法、关联性分析法、其它分析方法为主的五类研究成果。通过对已有成果的分析发现其对金融投资具有极大的借鉴性，但是就投资中如何提高收益、降低风险的同步实现问题，没有给出解答。针对这一不足，本研究提出采用最优化分析为主、融合性分析为辅的方法，给予解决。基于该思路，通过理论论证，提出了一种系统性的解决方案，确保收益最大化的同时风险最小化。该方案确定了评估实现最小风险和最大收益的两类共计九项判定依据。其次，以西部地区的三类六家金融机构作为实证对象，经过历时两年的调研分析，确定了实际实现最小风险最大收益的实现路径。其中，明确了6家金融机构中，只有两家银行机构实现了最小风险和最大收益，其它四家金融机构均未实现该要求。最后，基于上述分析结果，从两个方面提出了治转改的依据和方法。
作者:陈媛 单位:武汉体育学院体育科技学院
参考文献：
1.朱英明.外商投资企业空间集聚的路径选择研究——以长江三角洲地区为例[J].中国软科学，2004（11）
2.朱琪，曹芳子.创新型人力资本投资现状及其优化路径：以广东省为例[J].华南师范大学学报：社会科学版，2007（3）
3.李春红，王苑萍，郑志丹.双重委托对上市公司过度投资的影响路径分析——基于异质性双边随机边界模型[J].中国管理科学，2014（11）
4.潘见独，顾锋，张涛.基于碳交易机制的制造业最优投资路径分析[J].工业工程与管理，2015（2）
我们主要是分析大学生炒股投资收益率的高低的影响因素。通过总体数据的实证分析与计量分析，可得出虽然两种分析方法有一定地误差，但是总体上的分析结果是一致的。同时通过数据的分析也可以给出一些更加科学的建议。采用OLS分析法（其中重点分析R^2），对OLS的有效性检验，T检验。同时我们最终成型的模型为log-log模型，同时数据格式是横截面数据。
【关键词】计量分析和实证分析；六个影响因素；计量模型
1 绪论
1.1研究背景以及问题的提出
随着社会经济的发展，炒股俨然成为一种时代热潮，大学生也纷纷投身其中，但是对于大学生炒股的看法仍然众说纷纭。由于大学生炒股存在着专业性不足、资金来源渠道狭窄、时间与课业冲突等因素的制约，使得绝大多数参与股市投资的大学生面临着巨大的挑战。
当前对于大学生股票投资的行为的研究一定层面上仍然采用调查方式进行研究分析，我们决定从计量的角度出发更加科学地对课题展开研究。在掌握了一定的大学生炒股情况之后，针对这一现象课题小组展开了研究，着重分析大学生自身因素以及外部宏观因素对其投资的影响，确定出了研究大学生炒股收益与投入之间的关系。
1.2研究内容及方法
本文旨在探索大学生股票收益与投入、外部宏观因素的关系，从计量经济学视角出发，对大学生炒股投入以及宏观外部环境对其投资收益的影响，从而给大学生炒股予以较为科学的建议。
根据本文研究目的以及数据的可获得性，宏观经济数据以月份为基础，同比计算出其增长幅度，获取当前市场强弱的状态和活跃程度；当前资金投入量（CA）、每周平均看盘时长（ATRT）、等六个因素来量化研究，其中通过对宏观经济变量的增减幅度来判断当前股市周期。
采用OLS分析法（其中重点分析R^2），对OLS的有效性检验，T检验。并且我们最终成型的模型为log-log模型（同时数据格式是横截面数据）。
1.3研究意义
中国股票市场正在逐步发展，与此同时大学生炒股队伍也在日益壮大，然而社会、学校、家庭等缺乏对大学生炒股这一行为的重视，学校缺乏对大学生炒股的正确引导，致使大部分炒股大学生面临这很大的困难。本文着力于探讨大环境下大学生的股票投资收益与其投入的关系，从而大概的掌握当前大学生炒股收益状况，从计量经济学的角度研究各个因素存在的风险大小来分析大学生股票收益影响程度，为大学生炒股提供较为科学的参考。
2 变量说明和研究方法
2.1变量选取
通过对大学生股市投资状况调查，我们综合考虑选取了以下微观和宏观变量，通过变量从计量角度分析研究影响大学生股市投资的各要素。
2.2研究模型
2.2.1计量模型的设定
计量模型设定为
RI=+CA+ATRT+IPT+ANO+AH+M2ROID+SHIBOR1M+M2ROID*SHIBOR1M+IAVID+u
2.2.2模型设定的说明
该模型共有9个变量，其中8个为解释变量，1个为被解释变量。其中，为截距项，固定值为1.5%（参考2016年一年期央行定期基准利率），其不随其他变量的影响而变动。同时，我们设置了M2ROID*SHIBOR1M这个交互项，因为我们可以知道M2很大程度上反映货币供应量的情况，而银行间同业拆借利率的变动与其有着紧密的联系，二者之间存在交互效应。其余各解释变量依次设定并赋予系数。误差项u：除以上因素外其他影响股市投资收益率的因素。
2.2.3模型回归及结果说明
2.2.3.1模型回归：模型设定后，利用R软件执行 lm（RI～CA+ATRTIPT+ANO+AH+M2ROID+SHIBOR1M+M2ROID：SHIBOR1M+IAVID），做模型回归，并利用summary（描述性统计）命令，得到以下结果：
2.2.3.2回归结果说明
根据描述性统计结果分别对CA、ATRT、IPT、ANO、AH、M2ROID、SHIBOR1M、IAVID和M2ROID*SHIBOR1M交互项进行分析。首先，通过回归结果中R^2=0.8654可以看出模型中解释变量对被解释变量的解释程度为86.54%，说明解释能力很强。其次，对各个解释变量做置信水平为95%下的T检验，通过与描述性统计结果的对比，仅有AH解释变量的t值处于被拒^区域，对被解释变量RI无影响。此结果表明一周期间的平均持仓量对股市投资收益率的影响微乎其微，基本上可判定对收益率无影响，此与我们设定模型初的假设相反。其余解释变量对RI的影响程度均较大。同时，通过回归结果我们可以发现，ANO即一周平均操作次数对RI的影响是负相关的。即操作次数的增加反而股市投资收益率会下降。并且，我们会发现，M2ROID*SHIBOR1M这个交互项对RI的影响也十分明显，这也反映出M2在很大程度上能反映货币供应量的变动情况。综上，我们可以发现该模型较好地反映相关因素对股市投资率的影响状况。
3 实证研究及讨论
通过对以上各种因素的大概研究，现在我们来针对当中的五个重要因素的仔细研究。
3.1资金投入量与投资收益率之间的关系
通过数据分析显示，资金投入量与股票投资收益率之间的关系是呈正态相关。但是在实证分析中显示，资金投入量与投资收益率之间的关联度较弱，说明计量分析与实证分析之间存在一定的差异。
3.2周看盘时长与投资收益率之间的关系
通过数据的计量分析与实证分析可以得出，每周平均看盘时长与投资收益率之间存在高度正相关的关系。跟踪得出如下数据：白XX在8月15号至8月19号其看盘时长为26个小时，对应的当期账面盈利7.7%。在董XX的观察期9月12号至9月16号之间，看盘时长低至8个小时，对应的其当期账面亏损幅度达至1.8%。董XX在观察期当中的9月26号至9月30号其看盘时长为15个小时，对应的其账面盈利达至3.07%，在7月18号至7月29号这个期间，由于股票市场的波动比较大，但由于其看盘时长的增加，其亏损的幅度也得到了一定的控制。
3.3入市年长与投资收益率之间的关系
通过数据的计量分析得出入市年长与投资收益率之间是呈现正相关的关系，然入市年长较长或者较短其投资收益率的波动性都较大，入市年长比较靠中的，其投资收益率是比较稳定的。不同风险偏好（风险爱好者、风险中性者、风险厌恶者）的投资者的投资行为也大不相同，最终投资结果也会呈现不同状态。
3.4周平均操作次数与投资收益率之间的关系
通过数据的计量分析与实证分析得出周平均操作次数之间呈现负相关。如下：化环学院的白XX，在7月18号至7月22号和8月22号至8月26号这两个观察期内，周平均操作次数均为5次，但其当期账面亏损幅度分别达至8.1%、3.19%。而且由于该位受访者的操作次数波动较多，所以其当期账面亏损变动的幅度较大，盈利幅度最大为7.7%，亏损幅度最大为8.1%。外国语学院的杨XX，其操作次数总体较少，所以其当期账面损益的变化幅度比较小。
3.5平均持仓量与投资收益率之间的关系
通过数据的计量分析平均持仓量与投资收益率之间不存在联系，实证分析中平均持仓量与投资收益率之间的关系是比较极端的存在，两者的关联度不是特别高，但是也有一定的解释力度。从我们长期的三位跟踪采访对象可以有力的解释这一结论。其中两位受访者的平均持仓量的百分比高低与投资收益率之间存在者高度密切地相关度。当受访者的平均持仓量所占比比较高的时候，其当期账面收益率也比较高。反之其当期账面亏损相对来说是比较高的。所以说实证分析与计量分析在有一部分是有较大的差异。
3.6宏观因素与投资收益率之间的关系
通过总体数据的计量与实证分析，可以得出宏观因素中的SHIBOR1M与上证指数之间存在着密切的负相关，M2和IAV与上证指数之间的相关度相对比较弱，但是实证分析中还是有一定的相关度。
4 总结
4.1主要结论与启示
通过模型计算以及实证检验可以看出各个因素各具有一定的解释力度。资金投入量对于投资收益率的影响较强；看盘时长总体上同收益率正相关；入市年长存在极端的关系，入市长短不同通过影响投资者的决策从而影响收益率；操作次数变化幅度与收益率变化幅度之间的关系密切，与投资收益率之间呈正相关关系；平均持仓量与投资收益率之间存在较为极端的关系，二者关联度不高但仍然具有一定的解释力度，跟踪者的时间序列数据可以看出二者存在较高的相关性。即平均持仓量占比较高的时候，其当期账面收益率也比较高，反之亦然。
针对于大学生炒股通过对其内因进行分析可以看出，大学生可以参与股票投资，但是，大学生炒股应控制资金投入量，降低投入是减少其炒股风险的重要途径；大学生炒股获益的基础是在花费大量时间成本跟踪股市变动，这与大学生的学习相互冲突。因此大学生炒股必须在二者之间获取平衡点，该阶段大学生仍然应当以学习为重，不能舍本逐末。炒股大学生应当在课余多学习股票投资的知识技能，更多是要健全和完善自身的心理素质与承受能力方能做一个稳健的投资者。更重要的是学校应该健全大学生投资理财教育机制，从较为科学的角度协助大学生参与理财投资，帮助大学生构建健康正确的价值观念，从而做到教学相长，实现价值。
4.2局限性
本文从传统金融的角度研究了大学生股票投资者的各个内因、外因与投资收益率的关系，由于团队研究水平以及时间等方面的缘故，本文还存在以下几点不足，同时也为今后的研究提供一些思路和方向。
未结合行为金融的研究方式来研究投资者的投资行为与选择。未投资者情绪纳入考虑范围，仅仅从投资者的投入出发。所以，在不同市态下，可在模型中加入相关虚拟变量，从而更加合理反映投资者的投资情况。今后针对该课题可以进行更深入的探索重点分析与双向研究大学生投资者情绪和投资收益率之间的相互冲击。
不同的市场状态。本文研究了大学生股票投资者的各个内因与投资收益率的关系，主要是从投资者自身出发，对宏观经济变量的研究仅仅是讲其设定为一个外部环境，并没有在不同市场状态下划分为不同情境来分析投资者内因与收益之间的关系。该问题可以为将来后续研究提供借鉴，充分考虑市场状态对大学生投资者的影响。
股市投资机会成本。本文对大学生股市投资状况的研究，虽考虑微观和宏观经济变量对投资收益率的影响，但尚未考虑股市投资的机会成本，如同样具有风险的投资渠道-债券投资。所以，若在研究中考虑相关其他投资的收益变化，将更能反映股市投资的真实对比状况。
参考文献：
[1] 陈浩.中国股票市场机构投资者羊群行为实证研究[J].南开经济研究.2004，（2）：91-94
[2]程昆，刘仁和.投资者情绪与股市的互动研究[J].上海经济研究，2005，（11）：86-93
[3]2007，（8）：131-140
[4]黄蓉.自回归模型货币供应量对股票价格指数影响分析[J].统计与决策.2012，（12）：150-152
[5]陆蓉，徐龙炳.“牛市”和“熊市”对信息的不平衡性反应研究[J].经济研究，2004，（3）：65-72
关键词：旅游地产；现金流量表；敏感性分析
一、引言
旅游业作为第三产业的重要组成部分，在经济发展中也占有着很重要的地位。2008年金融危机虽然对全球经济造成了一定程度上的影响，但我们经济社会发展的战略机遇没有发生逆转，我国旅游业发展仍属于上升期。旅游地产的开发在大的范畴上属于房地产的项目，而房地产属于一种投资大、风险高的行业，我们有必要对项目投资的可行性进行一定的分析，通过对项目进行各方面的评估为投资者的投资决策提供一定的依据。本文以FH岛旅游地产项目为例，对其进行敏感性分析，为项目投资者提供有益的参考。
二、相关文献综述
从近几年的文献来看，国外学者大多应用复杂的数理模型分析项目的不确定性。如Ken He（2007）通过研究提出一种实物期权的分析方法来减少投资的损失。通过研究，提出投资分析方法的适用性取决于投资成本相对于预期的收益，不确定性和灵活程度的大小。Heung-Suk Hwang（2010）在研究中关注贴现现金流方法，认为这是对未来价值增长的投资重点。这些方法之间定义的关系使人们有可能说明效率分析的主要观点。
三、FH岛旅游地产项目的敏感性分析
项目敏感性分析作为项目不确定分析的一种，是指从众多不确定性因素中找出对投资项目经济效益指标有重要影响的敏感性因素，并分析、测算其对项目经济效益指标的影响程度和敏感性程度，进而判断项目承受风险能力的一种不确定性分析方法。下文以FH岛旅游地产项目为例进行项目敏感性分析。
（一）FH岛旅游地产项目介绍
FH岛旅游地产项目总投资为91085.4万元，其中，五星级温泉主题度假酒店投资为55002.6万元，企业会所投资为22164.2万元，渔人码头投资为9458.2万元，游泳池及直升机停机坪投资为417.7万元，园区绿化投资为202.5万元，建设期利息3340.8万元，铺底流动资金500.0万元。
项目销售计划为2011年12月底竣工并投入使用，商业地产项目对外销售进度为第一年40%、第二年40%、第三年20%，旅游设施按计算期平均收入测算。
（二）FH岛旅游地产项目的敏感性分析
敏感性分析是研究分析建立项目的投资、成本、价格、产量和工期等主要变量发生变化时，导致对评估项目经济效益的主要指标发生变动的敏感程度。项目评估指标主要是指项目内部收益率、净现值、投资收益率、投资回收期或偿还期。通过敏感性分析，要在诸多的不确定因素中，找出对经济效益指标反应敏感的因素，并确定其影响程度，并计算出这些因素在一定范围内变化时，有关效益指标变动的数量，从而建立主要变量因素与经济效益指标之间的对应定量关系。
将不同变量计算出对同一效果指标的不同变化率，再进行比较，选择其中敏感度系数最大的变量因素为该项目的敏感因素，变化率小的为不敏感因素。可按下列公式计算敏感度系数：敏感度系数（E）■＝■。
之后绘制敏感性分析图，求出变量因素变化极限值的临界点。作图表示个变量因素的变化规律，可以更直观地反映出各个变量因素的变化对经济效益指标的影响，而且可以求出内部收益率等经济效益指标达到临界点时，各种因素允许变化的最大幅度，即为变量因素变化的极限值，所作图示如图1所示：
图1纵坐标表示投资内部收益率，横坐标表示不确定变量因素的变化率，图中按敏感性分析计算结果画出各种变量因素的变化曲线，选其中与横坐标相交的角度最大的曲线为敏感性因素变化线。同时，在图中还应标出财务基准收益率或社会折现率。从某种因素对全部投资内部收益率的影响曲线与基准收益率或社会折现率线的焦点，可以得知该种因素允许变化的最大幅度，即变量盈亏界限的极限变化值。变化超过这个极限值项目就不可行。如果发生这种极限变化的可能性很大，则表明项目承担的风险很大。
变量因素盈亏界限的极限变化值的确定，可以用R＝■=■来表示，其中，V0是评估指标V的基准值，而X■■则为变量因素相对变化Xk的盈亏界限的极值变化值（临界点）。根据变量因素的敏感度系数（E）和盈亏界限的极值（X■■）就可以对投资项目作出风险估计。这说明，变量因素变化给评估指标带来的风险取决于评估指标对变量因素变化的敏感型和变量的盈亏极限临界点。项目的风险性与变量因素的敏感性成正比，即敏感度系数大的敏感因素对项目风险影响大；而与变量因素盈亏极限的临界点成反比，即临界点越小项目风险性越高。
就项目经营成本、销售收入（价格）、运营收入、建设投资为变动因素对财务内部收益率、投资回收期、资本金内部收益率等指标的影响进行敏感性分析，如表1所示。由分析可以看出，经营成本、销售收入的变动对项目收益的影响最大。经营成本每变动10%财务内部收益率变动5%左右；销售收入每变动10%财务内部收益率变动14.78%。所以经营成本和销售收入对项目的影响最大，因此，项目单位应加强营销手段，确保实现营业收入尤其是企业会所的预期收入。同时，在项目运营中，要严格控制成本，加强项目投产后管理。
四、结论
通过对FH岛旅游地产项目进行了敏感性分析，可以看出经营成本与销售收入的影响最大，因此在项目的建设与运营过程中要加强对经营成本的控制，同时在其营运过程中采取各种有利措施增加销售收入。从敏感性分析的角度来看该项目的风险相对较小，在可以接受的范围之内，因此本项目是值得投资的。
参考文献：
1.邱萌.建设工程项目投资有效控制研究[J].新西部(下半月),2010(4).
2.Ken He.Real Options Application in Project Evaluation Practice [J].2007(8).
3.Heung-Suk Hwang.Web-based multi-attribute analysis model for engineering project evaluation[J].Computers & Industrial Engineering,2004(4-56).
4.高辉,李慧民.敏感性――概率分析在项目风险评估中的应用[J].西安建筑科技大学学报,2003(35).
购物车(0)
