折现率是指将未来预期收益折算成现值的比率。投资决策中，折现率是计算投资净现值的重要因素之一，因此，合理确定折现率值对于正确进行投资决策具有重要意义。本文在分析折现率影响因素的基础上，进一步分析了折现率值的量化方法以及换算方法，以期对折现率的确定以及据此进行正确的投资决策有一定借鉴作用。
二、影响折现率确定的因素
（一）资金的时间价值
资金的时间价值亦称货币的时间价值，是指在社会生产和再生产的过程中，货币经过一定时间的投资和再投资后所增加的价值，也就是现在货币的价值大于将来同样数值货币的价值。资金时间价值是由资金的使用价值所决定的，是在资金的运动中产生的。资金具有时间价值的原因主要有以下几个方面：1.资金的投资功能。资金具有投资功能，资金运作恰当，就可能产生超出本金的收益。2.资金的预防。提前持有现金，就可以应付紧急情况的现金需要。3.资金消费的时间偏好。人们在消费时总是抱着赶早不赶晚的态度，认为现期消费产生的效用要大于对同样商品的未来消费产生的效用。因此，即使相同的价格在现在和将来都能买到相同的商品，对人们来讲，效用是不同的，因而其价值也不相同。正是因为资金本身具有的功能和人们对资金的消费偏好，使得货币具有了时间价值。日常经济活动中它的度量有绝对指标和相对指标，绝对指标是货币所产生的增值额；相对指标是指单位时间内货币增值额与原始投资额之比。由于货币投资于不同的项目所增加的价值是不同的，所以习惯上人们统一将资金的时间价值定量为在没有风险和没有通货膨胀条件下的社会平均资金利润率。但这一指标很难计算，因为政府债券几乎没有风险，因而如果通货膨胀率也很低的话，可以用政府债券利率来度量资金的时间价值。但如果通货膨胀率很高的话，就应考虑以利息剔除通货膨胀因素以后的收益率作为资金的时间价值。资金的时间价值决定着折现率的最低值，一般来讲，折现率不应低于资金的时间价值。在实际经济活动中，人们经常把资金的时间价值等同于折现率。事实上，资金的时间价值只是折现率的一个影响因素，除此之外还有资金的空间价值，资金的风险报酬率、资金的通货膨胀率和资金的资本成本。如果以资金的时间价值代替折现率来进行投资决策，就可能对投资者产生误导。
（二）资金的空间价值
资金的空间价值是指资金投资于不同的空间及领域，由于受不同空间客观环境条件的影响而引起的综合获利能力的差异。投资决策中资金时空二维价值的计算一是资金价格对时间的积累，即资金的时间价值；二是把资金的运动、投向及所处的空间因素考虑在内，体现资金的空间价值。资金的空间价值也是确定折现率必须考虑的因素，即资金投资于不同领域，所确定的折现率也应不同。
（三）风险报酬率水平
马科威茨根据对风险的厌恶程度把投资者分为三类，即风险厌恶者（risk averter）、风险中性者（risk neutral）和风险追求者（risk seeker）。风险厌恶者不是不肯承担风险，而是会对其所承担的风险提出一定的报酬补偿要求。即使一个投资项目风险较高，但如果收益高到他所要求的报酬补偿时，他也会选择这个风险较高的项目。即使是风险厌恶者，对风险的厌恶程度也有差别。相对激进的投资者会为其所承担的风险提出较低的报酬补偿要求，而保守的投资者对同样的风险会提出较高的补偿要求。通常来讲，所冒风险越大，投资者要求的报酬率也越高。我们把由于冒风险进行投资而获得的补偿叫做风险报酬。风险报酬与投资额的比率称作风险报酬率。根据资本资产定价模型，在不考虑通货膨胀因素的情况下：
期望投资报酬率=无风险资产的收益率+风险报酬率
风险报酬率=风险价值系数×风险程度=b×v
风险价值系数通常用字母b来表示，又称作风险报酬斜率。它通常表达的是全体投资者的风险回避态度。如果更具体些，用它代表某个企业或个人的风险回避态度，那么得到的就是这个企业或个人对某个投资项目的风险价值系数。风险程度用字母v来表示，它代表报酬率偏离程度，可用下列公式计算得出：
v=σ/e（r）
其中，e（r）代表期望报酬率，σ代表不同情况下报酬率的标准离差，可通过下式计算求得：
其中，p代表出现各种情况的概率，r代表各种情况下的收益水平。
就整个市场而言，由于投资者众多，不仅他们所选择项目的风险程度不同，而且投资者各自的风险厌恶程度也不同。在这种情况下，即使未来的现金流量估计完全相同，其内在价值也会出现差异。
（四）通货膨胀率
通货膨胀率也是确定折现率应该考虑的因素之一。因为通货膨胀率是经常变化的，而且较难预测，因此在进行投资决策时，人们经常假设通货膨胀率为零。但通货膨胀率是现实经济生活不能回避的要素，也是我们确定折现率时必须考虑的因素，特别是在通货膨胀率水平较高的情况下，确定折现率应该把通货膨胀因素考虑进去。因此，考虑膨胀率的资本资产定价模型就应为：
期望投资报酬率=无风险资产的收益率+风险报酬率＋通货膨胀率
如果用pi1代表报告期物价水平，pi0代表基期物价水平，则通货膨胀率h就可以通过下式计算求得：
(五)期望最低投资报酬率
上文论述了影响折现率的几个因素，根据资本资产定价模型，可以把上述影响因素集中体现在期望投资报酬率这个指标上。在估计期望投资报酬率时，因为将来许多因素存在着不确定性，因而期望投资报酬率就难以唯一确定。一般而言，期望最低投资报酬率是确定投资者应否投资的决定性因素，只要投资项目的回报率高于期望最低投资报酬率，投资者就有利可图，此时项目是可接受的，否则就不能接受。因此，习惯上经常把期望最低投资报酬率作为折现率。根据资本资产定价模型：
期望最低投资报酬率(emr)=无风险资产的最低收益率+最低风险报酬率＋预计通货膨胀率的最低值
无风险资产的最低收益率通常是由资金的时间价值和空间价值所决定的。因此从这个公式可以看出，期望最低投资报酬率受资金时空价值、风险报酬率、通货膨胀率的影响，它是这些因素的集中体现。
（六）资金的资本成本
资金的资本成本也是确定折现率应考虑的因素。项目的预期投资报酬率至少应大于资金取得时的成本，否则投资就没有意义。这里的资金成本通常是指加权平均资本成本，即企业各类收益索偿权持有人要求报酬率的加权平均数。对于自有资金，通常以机会成本作为这部分资金的成本。折现率取值范围应高于资金的资本成本。加权平均资本成本的公式如下：
kw =∑wiki
其中，kw表示加权平均资本成本， wi代表各种资金在资金总额中所占的比重， ki代表个别资金成本。
三、折现率值的量化方法
根据上述分析可以看到，折现率并不是一个固定的值，不同企业、不同时期，根据不同的收益能力和不同的资本成本，所确定的折现率也应不同。从折现率本身来说，它是一种特定条件下的收益率，说明资产的获利水平。资金的时空价值、投资者的期望风险报酬率、通货膨胀率水平都将综合地反映在期望最低投资报酬指标上，因此在进行投资决策时经常把期望最低投资报酬率作为折现率。此外，由于企业进行投资的目的是为了获取投资报酬，因而收益水平应大于企业的资金成本，因此，加权平均资金成本也经常作为确定折现率的指标之一。那么这两个指标哪个更合理一些呢？笔者认为，这两者是通过不同计算途径得出的，企业投资的收益率应高于二者，所以选择两者中较大的一个作为折现率，也就是折现率要以影响企业收益和资金成本的较大值确定，即：
dr=max[emr，kw]
四、折现率的换算
折现率是建立在复利基础上的一个比率，所以折现率本质上是年复利利率。如果给出的比率是单利而不是复利，或者虽然是复利，但不是一年复利一次，而是一年复利几次或几年复利一次，则给出的利率叫名义利率。而折现率是实际利率，即一年复利一次所采用的利率，因此我们可以通过下列公式将名义利率换算为折现率。
（一）单利比率换算为折现率
假设实际利率为i，这里表示的是折现率，按单利计算的名义利率为r，n为年数，则折现率可通过下式计算求得：(1+i)n=1+r×n。
（二）一年复利几次的比率换算为折现率
当一年复利m次时，则通过公式(1+i)n= (1+r/m)mn来计算折现率i。
（三）几年复利一次的比率换算为折现率
当m年复利一次时，则通过公式(1+i)n= (1+r×m)n/m来计算折现率i。
上述各式中，r、n、m都是已知的，只有i是未知的，所以把已知的各个因素代进去，就可以求出折现率。
五、结束语
（一）资金的时间价值
资金的时间价值亦称货币的时间价值，是指在社会生产和再生产的过程中，货币经过一定时间的投资和再投资后所增加的价值，也就是现在货币的价值大于将来同样数值货币的价值。资金时间价值是由资金的使用价值所决定的，是在资金的运动中产生的。资金具有时间价值的原因主要有以下几个方面：1.资金的投资功能。资金具有投资功能，资金运作恰当，就可能产生超出本金的收益。2.资金的预防。提前持有现金，就可以应付紧急情况的现金需要。3.资金消费的时间偏好。人们在消费时总是抱着赶早不赶晚的态度，认为现期消费产生的效用要大于对同样商品的未来消费产生的效用。因此，即使相同的价格在现在和将来都能买到相同的商品，对人们来讲，效用是不同的，因而其价值也不相同。正是因为资金本身具有的功能和人们对资金的消费偏好，使得货币具有了时间价值。日常经济活动中它的度量有绝对指标和相对指标，绝对指标是货币所产生的增值额；相对指标是指单位时间内货币增值额与原始投资额之比。由于货币投资于不同的项目所增加的价值是不同的，所以习惯上人们统一将资金的时间价值定量为在没有风险和没有通货膨胀条件下的社会平均资金利润率。但这一指标很难计算，因为政府债券几乎没有风险，因而如果通货膨胀率也很低的话，可以用政府债券利率来度量资金的时间价值。但如果通货膨胀率很高的话，就应考虑以利息剔除通货膨胀因素以后的收益率作为资金的时间价值。资金的时间价值决定着折现率的最低值，一般来讲，折现率不应低于资金的时间价值。在实际经济活动中，人们经常把资金的时间价值等同于折现率。事实上，资金的时间价值只是折现率的一个影响因素，除此之外还有资金的空间价值，资金的风险报酬率、资金的通货膨胀率和资金的资本成本。如果以资金的时间价值代替折现率来进行投资决策，就可能对投资者产生误导。
（二）资金的空间价值
资金的空间价值是指资金投资于不同的空间及领域，由于受不同空间客观环境条件的影响而引起的综合获利能力的差异。投资决策中资金时空二维价值的计算一是资金价格对时间的积累，即资金的时间价值；二是把资金的运动、投向及所处的空间因素考虑在内，体现资金的空间价值。资金的空间价值也是确定折现率必须考虑的因素，即资金投资于不同领域，所确定的折现率也应不同。
（三）风险报酬率水平
马科威茨根据对风险的厌恶程度把投资者分为三类，即风险厌恶者（RiskAverter）、风险中性者（Riskneutral）和风险追求者（RiskSeeker）。风险厌恶者不是不肯承担风险，而是会对其所承担的风险提出一定的报酬补偿要求。即使一个投资项目风险较高，但如果收益高到他所要求的报酬补偿时，他也会选择这个风险较高的项目。即使是风险厌恶者，对风险的厌恶程度也有差别。相对激进的投资者会为其所承担的风险提出较低的报酬补偿要求，而保守的投资者对同样的风险会提出较高的补偿要求。通常来讲，所冒风险越大，投资者要求的报酬率也越高。我们把由于冒风险进行投资而获得的补偿叫做风险报酬。风险报酬与投资额的比率称作风险报酬率。根据资本资产定价模型，在不考虑通货膨胀因素的情况下：
期望投资报酬率=无风险资产的收益率+风险报酬率
风险报酬率=风险价值系数×风险程度=b×V
风险价值系数通常用字母b来表示，又称作风险报酬斜率。它通常表达的是全体投资者的风险回避态度。如果更具体些，用它代表某个企业或个人的风险回避态度，那么得到的就是这个企业或个人对某个投资项目的风险价值系数。风险程度用字母V来表示，它代表报酬率偏离程度，可用下列公式计算得出：V=σ/E（R）
其中，E（R）代表期望报酬率，σ代表不同情况下报酬率的标准离差，可通过下式计算求得：
其中，P代表出现各种情况的概率，R代表各种情况下的收益水平。
就整个市场而言，由于投资者众多，不仅他们所选择项目的风险程度不同，而且投资者各自的风险厌恶程度也不同。在这种情况下，即使未来的现金流量估计完全相同，其内在价值也会出现差异。
（四）通货膨胀率
通货膨胀率也是确定折现率应该考虑的因素之一。因为通货膨胀率是经常变化的，而且较难预测，因此在进行投资决策时，人们经常假设通货膨胀率为零。但通货膨胀率是现实经济生活不能回避的要素，也是我们确定折现率时必须考虑的因素，特别是在通货膨胀率水平较高的情况下，确定折现率应该把通货膨胀因素考虑进去。因此，考虑膨胀率的资本资产定价模型就应为：
期望投资报酬率=无风险资产的收益率+风险报酬率＋通货膨胀率
如果用PI1代表报告期物价水平，PI0代表基期物价水平，则通货膨胀率h就可以通过下式计算求得：
(五)期望最低投资报酬率
上文论述了影响折现率的几个因素，根据资本资产定价模型，可以把上述影响因素集中体现在期望投资报酬率这个指标上。在估计期望投资报酬率时，因为将来许多因素存在着不确定性，因而期望投资报酬率就难以唯一确定。一般而言，期望最低投资报酬率是确定投资者应否投资的决定性因素，只要投资项目的回报率高于期望最低投资报酬率，投资者就有利可图，此时项目是可接受的，否则就不能接受。因此，习惯上经常把期望最低投资报酬率作为折现率。根据资本资产定价模型：
期望最低投资报酬率(EMR)=无风险资产的最低收益率+最低风险报酬率＋预计通货膨胀率的最低值
无风险资产的最低收益率通常是由资金的时间价值和空间价值所决定的。因此从这个公式可以看出，期望最低投资报酬率受资金时空价值、风险报酬率、通货膨胀率的影响，它是这些因素的集中体现。
（六）资金的资本成本
资金的资本成本也是确定折现率应考虑的因素。项目的预期投资报酬率至少应大于资金取得时的成本，否则投资就没有意义。这里的资金成本通常是指加权平均资本成本，即企业各类收益索偿权持有人要求报酬率的加权平均数。对于自有资金，通常以机会成本作为这部分资金的成本。折现率取值范围应高于资金的资本成本。加权平均资本成本的公式如下：Kw=∑wiki
其中，Kw表示加权平均资本成本，wi代表各种资金在资金总额中所占的比重，ki代表个别资金成本。
二、折现率值的量化方法
根据上述分析可以看到，折现率并不是一个固定的值，不同企业、不同时期，根据不同的收益能力和不同的资本成本，所确定的折现率也应不同。从折现率本身来说，它是一种特定条件下的收益率，说明资产的获利水平。资金的时空价值、投资者的期望风险报酬率、通货膨胀率水平都将综合地反映在期望最低投资报酬指标上，因此在进行投资决策时经常把期望最低投资报酬率作为折现率。此外，由于企业进行投资的目的是为了获取投资报酬，因而收益水平应大于企业的资金成本，因此，加权平均资金成本也经常作为确定折现率的指标之一。那么这两个指标哪个更合理一些呢？笔者认为，这两者是通过不同计算途径得出的，企业投资的收益率应高于二者，所以选择两者中较大的一个作为折现率，也就是折现率要以影响企业收益和资金成本的较大值确定，即：DR=max[EMR，Kw]
三、折现率的换算
折现率是建立在复利基础上的一个比率，所以折现率本质上是年复利利率。如果给出的比率是单利而不是复利，或者虽然是复利，但不是一年复利一次，而是一年复利几次或几年复利一次，则给出的利率叫名义利率。而折现率是实际利率，即一年复利一次所采用的利率，因此我们可以通过下列公式将名义利率换算为折现率。
（一）单利比率换算为折现率
假设实际利率为i，这里表示的是折现率，按单利计算的名义利率为r，n为年数，则折现率可通过下式计算求得：(1+i)n=1+r×n。
（二）一年复利几次的比率换算为折现率
当一年复利m次时，则通过公式(1+i)n=(1+r/m)mn来计算折现率i。
（三）几年复利一次的比率换算为折现率
当m年复利一次时，则通过公式(1+i)n=(1+r×m)n/m来计算折现率i。
上述各式中，r、n、m都是已知的，只有i是未知的，所以把已知的各个因素代进去，就可以求出折现率。
一、前言
实行建设工程招投标制度是我国社会主义市场经济发展的一种竞争形式，也是市场经济发展的必然要求，而资格预审工作正是为开展招投标工作把好重要的第一关。资格预审程序就是为了在招标投标过程中使资格条件不适合承担或者履行合同的投标人退出招标过程。这道程序体现了择优原则，达到了社会资源的优化配置作用，进而促进社会生产力的发展。
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。
根据资格预审文件预先告知的本工程量化评价的评分标准，得出的9名投标人得分及排名情况如表3所示。
量化投资优势诱人
对年轻的A股市场来说,量化投资还是一个新概念。而在国外,定量投资已经走过了近40年的道路,其中的标杆人物正是著名的詹姆斯・西蒙斯(James Simons)。
量化投资的神秘故事
文艺复兴科技公司(Renaissance Technologies)的詹姆斯・西蒙斯(James Simons)是华尔街最成功的对冲基金经理之一。他所管理的大奖章基金对冲基金,从1989年到2006年的17年间,平均年收益率达到了38.5%,而股神巴菲特过去20年的平均年回报率为20%。其20年来年均35%的傲人业绩大幅超过了巴菲特。
然而,颇具神秘色彩的西蒙斯对其投资方法刻意保密。迄今为止人们只知道,他的大奖章基金的赚钱方法是:针对不同市场设计数量化的投资管理模型,并在全球各种市场上进行短线交易。而为了让这些“模型”始终处于绝密状态,西蒙斯甚至不惜代价对那些离职创业的员工强硬地提讼。但实际上,数量化投资的背后并不是神秘而不可知的。数量化投资本身有一套规范而透明的做法,并采用科学、公正而理性的方法对市场进行研究并制定适应市场状况的投资模型和投资策略,并不断进行调整和优化。
其实,数量化投资不是黑盒子,也不是神秘主义,更不是一个战无不胜的秘笈。数量化投资不是靠一个投资模型就能一劳永逸地去赚钱,而且也不是使用一个模型就能解决一切问题,更不是一个模型就能胜任任何市场状况。数量化投资模型只是一种工具,数量化投资的成功与否在于使用这种数量化工具的投资者是否真正掌握了数量化投资。同时,数量化投资模型都必须经历不断的跟踪检验、优化、实证等等过程。数量化投资是一个不断改进的过程,数量化投资中最重要的就是投资者的投资思想,包括对投资的理解、理念、经验,所以模型都是建立在这些投资思想上的。量化只是一种方式和工具,正是采用这种工具和方法来获取经验或者检验经验。
有效规避传统投资短板
人脑在思考问题的时候所能考虑到的因素总是有限的,那么决策的广度肯定是不足的。从选股上来看也有这种问题,每个分析师所能跟踪的股票数量也有限制,不可能看太多的股票,这是传统投资的短板。当然,传统的主动投资方法在决策深度上是有优势的,因为可以把基本面研究做得很深入,从而弥补决策广度的不足,这也是决定成败的关键。信息多,信息快,这是当今资本市场的一大特点。市场中信息的传递速度非常快,而且众多分析师对基本面数据进行不断的挖掘,虽然对个股有深入的分析,但是仍然越来越难以弥补决策广度的不足。
另外,或许有的投资者对市场的预测能力非常不错,从理论上说可以获得很好的超额收益(特别是很多事后看来确实预测准确的情况),但现实中收益常常被投资者主观认知上的情绪化波动侵蚀掉。比如说,大多数投资者可能有自己的判断,但是市场短期的表现可能与其判断相左。这个时候,投资者可能会受市场表现的影响而很容易怀疑自己的判断,此时大多数投资者宁愿相信羊群效应―追涨杀跌。
因此,传统定性投资的短板大致在于我们思考的范围总是有限的、较难以处理信息量多而快的问题、难以避免自身的投资情绪等等,这些都将最终影响到投资者的投资收益状况。然而,科学、公正、客观而理性的数量化投资策略却可以规避这些传统主动型投资策略的短板。
量化技术的五大优势
数量化投资与传统的定性投资方法相比,相同点是,二者都致力于建立战胜市场、产生超额收益的投资组合;不同点是,传统的定性投资方法侧重对上市公司的调研、基金经理个人的经验及其对市场的主观判断,而量化投资管理则更加强调数据的分析和应用,以先进的数学统计技术和模型替代人为主观判断。所以,与传统的定性分析方法相比,数量化投资方法能更为理性、客观地分析和筛选股票,避免投资的盲目性和偶然性,以及主观认识的局限性,它能更有效地控制非系统性风险及一些人为因素导致的风险。定量投资管理将定性思想与定量规律进行量化应用,具有如下五大方面的优势:
纪律性:严格执行数量化投资模型所给出的投资建议,而不是随着投资者情绪的变化而随意更改。纪律性的好处很多,可以克服人性的弱点,如贪婪、恐惧、侥幸心理;也可以克服认知偏差,行为金融理论在这方面有许多论述;纪律化的另外一个好处是可以跟踪和修正。定量投资作为一种定性思想的理性应用,客观地在组合中去体现这样的组合思想。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”,而不是“黑盒子”。每一个决策都是有理有据的,无论是股票的选择,行业选择,还是大类资产的配置等等,都是有数据支持、模型支持及实证检验的。
系统性:数量化投资的系统性特征主要包括多层次的量化模型、多角度的观察及海量数据的观察等等。多层次模型主要包括大类资产配置模型、行业选择模型、精选个股模型等等。多角度观察主要包括对宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度的分析。定量投资的系统性还有一方面就是数据多,即要对海量数据进行处理。人脑处理信息的能力是有限的,当一个资本市场只有100只股票,这对定性投资基金经理来说是有优势的,他可以深刻分析这100家公司,这可以表现出定性基金经理深度研究的优势。但在一个很大的资本市场,比如有成千上万只股票的时候,强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势,能捕捉更多的投资机会,拓展更大的投资机会。
及时性:及时快速地跟踪市场变化,不断发现能够提供超额收益的新的统计模型,寻找新的交易机会。
准确性:准确客观评价交易机会,克服主观情绪偏差,妥善运用套利的思想。定量投资正是在找估值洼地,通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业,那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资经理不同,定量基金经理将大部分精力花在分析哪里是估值洼地,哪一个品种被低估了,买入低估的,卖出高估的。
记者：量化投资有什么特点？
刘钊：量化投资的主要特点是买入、卖出股票，不再是由人的主观判断做出决定，而是由量化模型决定。量化投资是一套科学的方法，有严格的分析、计算，什么好什么不好，不是我们自己说了算，是数据和模型说了算。即使是简单的低市盈率投资方法，只要能严格执行，就能取得超额收益。
记者：排除了人为主观情绪的影响，但由量化模型控制的量化投资基金的收益会如何呢？
刘钊：我们可以看看美国最成功的量化投资大师――詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金，在1989年―2006年的17年间，大奖章基金平均年收益率达38.5%，而股神巴菲特过去20年的平均年回报率也不过20%。正是鉴于量化投资的巨大威力，摩根士丹利华鑫基金公司经过两年的精心准备，推出了国内真正意义上的量化投资基金――大摩华鑫多因子基金。
记者：量化投资的成败，关键在哪里？
刘钊：普通投资者买卖股票，主要是基于政策、基本面、市场、技术等各种信息和经验来做出交易决定，这些因素属于主观判断，而且往往容易受到情绪的影响。量化投资是将投资思路通过设定的指标、参数体现在量化模型上，通过计算机系统自动买卖股票，因此，量化投资的关键点就在于建立一个好的量化模型。
记者：量化投资和价值投资冲突吗？
刘钊：说到投资，大家首先想到的是巴菲特的价值投资，从长期的历史实践看，价值投资确实比较有效，量化投资也可以建立价值投资类的模型。
举例来说，衡量价值投资的最重要指标是低市盈率，如果以市盈率为标准来建模，以2005年5月为时间点，按市盈率对所有上市公司排序，再按市值比例模拟买入市盈率最低的100只股票，第二年5月，重新计算市盈率最低的100只股票，并调整组合，如此重复，每年调整一次仓位。得到的结果是，从2005年5月至2010年5月，沪深300指数的年化收益率为25.4%，同期量化建模的低市盈率策略基金的年化收益率达到29.46%，与沪深300指数相比，低市盈率策略基金的超额收益为4.06%。以此为基础，再以预期市盈率为基础建立一个模型，并模拟买入当年预期市盈率最低的100只股票，量化模型的年化收益率有36.51%。
记者：大摩华鑫的量化投资模型有何成功之处？
刘钊：大摩华鑫量化投资的模型既有一些过去历史上证明非常有效的投资方法，比如价值投资，也有投资管理团队的支持，大摩华鑫资深基金经理多年的投资经验也为大摩华鑫的量化模型提供了一些思路。此外，我们还通过外方股东摩根士丹利以及通过数据挖掘的方法，找到一些好的投资策略，为建模提供思路和方法。
关键词：量化投资；中国；影响
中图分类号：F23文献标识码：Adoi：10.19311/ki.16723198.2016.19.056
1量化投资的发展状况
1.1量化投资国外的发展状况
据查询相关资料可知，这种投资方式在国外的发展史中长达三十多年，与其他投资策略比较，量化投资在国外的使用中已经取得了很好的成果。所以，在当今市场中，已经成为一种重要的投资方法运用在美国市场中。同时，这种投资也是全球基金投资的主要方法之一。其实，量化投资在国外发展历程来看，也不是一蹴而就的，也经历几个阶段才发展成至今的模式。截止目前，定量投资的方法已被广泛使用，主动投资中也越来越多地用到量化方法。
1.2量化投资在中国的发展状况
量化投资在中国起步相对比较晚，几乎没有竞争者，这也给量化投资创造了良好的发展机遇。但是相比海外市场，在中国投资中，投资者团队能力不一，在投资理念方面也有所欠缺，国内A股市场也属于非有效市场。同时，投资者的非理多数都会存在，这也导致投资者对市场信心以及政策等信号的变化会经常引起反应不足或反应过度。量化投资方式是通过理性的科学研究统计以及对实证的解析来最大程度上降低投资决策行为中的人为失误及人类共性偏差等行为产生的投资风险。还有，为构建适合投资目的的有效投资组合和保证投资决策中所包含的客观性、科学性和严谨性需要考虑风险收益配比的原则性。
2量化投资的优势及不足
2.1量化投资的优势
量化投资属于主动有效的投资工具，与定性投资不同的是，量化投资存在以下的优势：
（1）量化投资使得科学理性得到充分的发挥。量化投资通过计算机对数据进行采集和处理，有效避开个人主观判断和直觉，能够持有一种客观性、理性以及统一性，摆脱市场心理的影响。通过数量化处理最大限度减少投资者个人情绪对投资决策的影响，避开随着市场盲目追随所做出不理性的投资决策。
（2）在整个市场范围内，量化投资使择股实现高效率处理。因为这种投资是利用数量化模型对所有满足的对象进行分选，把握资本市场中每个可能投资的机会。然而，与之作比较的定性投资较多受人资、物资和专业技术水平等条件的限制，其选股的覆盖面和正确性远远不如量化投资。
（3）量化投资比较注重风险组合管理。这种方式在三步选择的过程中，经过严格的风险控制约束条件下，对所选择的投资对象进行组合，确保在实现期望收益的同时有效地控制风险水平。与此同时，量化投资摆脱个人的主观判断，做到有效避免因主观误判所形成的交易风险。
2.2量化投资的缺点
量化投资本身具有以上所述的优势，其实在现实操作中，难免也会存在一些缺陷。
（1） 量化投资采用数据模式处理数据，也不可能面面俱到，有时会因为忽略基础面而造成巨大的投资失误。因此，在决策过程中，一般情况下不能单纯依靠量化投资，还是要结合现实市场基本面情况，否则如果计算机数据处理系统失误，后果将不堪设想，那么所谓的程式化交易也是没什么作用，严重会给市场带来难以估量的损失。
（2） 量化投资应用的范围比定性分析狭窄。量化投资属于基本面的分析，虽然这种投资方式是一种高效、无偏的方式，但是应用范围远远不如定性分析。
3量化投资对中国资本市场存在的问题及原因分析
在中国资本市场中，量化投资对其产生了巨大的影响，量化投资在我国的市场发展过程中，我们也看到存在某个方面的问题，这些问题也会影响我国资本市场的进一步发展。针对问题提出进一步原因分析。
3.1证券市场缺乏有关的机制
中国的资本市场发展历史远远不及美国资本主义市场。资本主义市场也是比较不成熟，量化投资借助统计以往规律的数据作为基础。在国外市场上，某些上市公司所拥有的内在价值存在许多可以量化的尺度，以便量化模型在价值投资上突出本身的优势，但是在中国股票市场还是相对不成熟，量化投资作为新兴市场缺乏做空机制，同时各方面的信息收集都存在较大的难度。
3.2国家政策的影响导致量化投资的优势无法突出
国家的政策影响使得量化投资无法准确量化，预期的影响比经济政策的影响更难以量化。因为目前我国的股票市场还不够完善，但是针对我国的匹配程度，投资团队的综合分析决策能力和创造力所决定量化投资的效果。就如经济政策，也是影响国内量化投资一个重要因素。还有，带有“政策市”的中国股市，它的变化程度大小主要依靠调节政府经济政策，但是经济政策本来就是根本不能量化的。基金的发行往往是先于政策而执行，一般也是针对问题出台相关的政策措施。基于对经济政策的预期，总体上预期的影响比经济政策的影响根本无法进行量化，量化投资优势也无法突出其本身所具备的准确性。
3.3市场缺乏和量化技术配套的专业风险控制技术
量化技术一般不可能独立存在，想要量化模型获得更好的应用，那就应该配备一套与之对应的风控技
4针对以上问题提出的建议
4.1制定相关法律法规进一步规范证券市场
我们由上面的论述可以清楚的知道，量化投资给投资者具有规避风险和作用，但是这也是一把双刃剑，也带来一定的风险，特别在证券行业这种变化多样的市场中，更加需要不断创新中国市场上的监督，制定相关的法律法规以填补空白，进一步规范证券市场，使量化投资充分发挥本身所具备的市场价值。
4.2开发具有中国特色的量化投资技术
不同的国家的经济状况不同，资本市场也是有区别的。对于国内的量化投资，只有设计出符合国内市场环境且能够取得良好业绩的量化模型，投资者才会真正认可此种基金。然而，就目前中国市场来说，限制着我国发展的一个重要原因是量化投资技术的维护及日常升级更新。在中国的资本市场一直以传统投资为主，对于新生事物还是缺少一定的准备，我国的风控技术也相对比较落后，而且其他的高端技术常常都是被保密的，能够流传至我国的一般都是发达国家所淘汰下来的，所以这也是导致量化及时很难被成功引进中国资本市场及对投资者缺乏吸引力的原因。总之，想要使量化投资在中国资本市场取得更好的发展，就应该不断创新，培养专业技术人员，开发具有中国特色的量化投资技术，吸引更多投资者进行投资并持续不断发展，刺激中国经济的发展。
4.3量化投资技术需要不断引入专业人才
人才是发展的必备条件，想要量化投资在中国资本市场更好的发展，就必须不断引进专业技术性人才。就当前情况来说，国内的量化投资主要依赖国内基金公司自己创建的团队，然而对量化基金管理精通的人才在国内相当紧缺。所以，为了更好的发展，应当引进相关专业人才，解决人员稀缺，培养扎实的公司基本面研究功底，增加工作就业经验，促进发展。
5结论
量化投资随着在国内发展基本条件的逐渐完善，不断对国内资本市场产生深远的影响。量化投资为发展寻找大量佣金的来源，刺激证券市场经纪业务的发展，同时也促进我国的资本市场发展。还有，由于量化投资的到来，完善我国市场产品鼎价，实现市场的有效性，优化资源的配置，对国内经济发展起到推动性作用。在经济发展的当今时代，量化投资策略面临着前所未有的机遇，当然也面临着巨大挑战。所以，更应该不断发现量化投资中的不足之处并不断改进，使中国资本市场稳步发展。
参考文献
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【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。
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【关键词】量化投资 量化投资策略 资产配置
量化投资是投资者借助计算机信息化建立数学模型，把最新市场数据和相关信息输入到模型中，通过公式计算出投资对象，做出最优投资决策。量化投资不依靠投资者的感觉直觉，不依赖个人判断，而是将其经验利用信息通过模型实现投资理念。同时，投资者期望达到收益和风险的合理配比，利用夏普比率等科学方法控制收益和风险。量化投资者不用每天重复的分析琐碎信息，只需要不断完善这个模型并不断创造新的可以盈利的模型。
二、量化投资策略
（一）量化投资策略分类
量化投资策略，主要包括量化择时策略、统计套利策略、算法交易策略、组合套利策略、高频交易策略等。
（1）量化择时策略是收益率最高的一种交易策略，通过对宏微观指标的量化分析判断未来经济走势并确定买入、卖出或持有，按照高抛低吸原则获得超额收益率。在量化择时策略中，趋势跟踪策略是投资者使用最多的策略。量化择时分析策略包括：趋势跟踪策略、噪音交易策略、理易策略。
（2）统计套利是风险套利的一种，通过对历史数据的统计分析，利用统计学理论，估计相关变量的概率分布，判断规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利策略包括协整策略和配对利差策略、均值回归策略以及多因素回归策略。
（3）算法交易又称为自动交易，主要是研究如何利用各种下单方法，降低冲击成本的交易策略，将一个大额交易通过算法拆分成数个小额交易，以此来减少对市场价格造成冲击，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加权平均价格策略、时间加权平均价格策略、盯住盘口测量、执行落差策略、下单路径优选策略。
（4）组合套利策略主要针对期货市场上的跨期、跨市及跨品种套利的交易策略。组合套利策略包括均衡价格策略、套利区间策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。
（5）高频交易是一种持仓时间短、交易量巨大、交易次数多、单笔收益率低的投资策略，人们从无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，依靠快速大量的计算机交易以获取高额稳定的收益。高频交易策略包括流动性回扣交易策略、猎物算法交易策略和自动做市商策略。
如下是量化投资中几种主要的投资交易策略：
（1）趋势跟踪策略。趋势跟踪策略追随大的走势，向上突破重要的压力线可能预示着更大一波的上涨趋势，向下突破重要的支撑线可能预示着更大一波的下跌趋势。趋势跟踪策略试图寻找大趋势的到来，在突破的时候进行相应的建仓或平仓的投资操作来获得超额收益。
趋势型指标进行择时的基本理念是顺势而为，跟踪市场运行趋势。在趋势策略中使用的技术指标是最多的，常用有：移动平均线（MA）、平滑异动移动平均线（MACD）、平均差（DMA）、趋指标（DMI）等。
（2）噪音交易策略。噪声交易是指交易者在缺乏正确信息的情况下进行密集交易的行为。有效市场中噪声只是一个均值为零的随机扰动项，但市场并不总是有效的，市场上有很多异常信息，往往有人能够提前获得这些异常信息，很可能对投资的判断提供重要的价值。噪声交易策略的运用主要是机构投资者通过计算得到市场的噪声交易指数，监测该指数的变化，根据其变化来设计量化交易策略。
（3）协整策略。在统计套利策略中，协整策略是应用最广泛的一种策略。协整套利的主要原理，是找出相关性最好的几组产品，再找出每一组的协整关系，当某一组投资产品的价差偏离到一定程度时建仓，买入被低估的资产、卖出被高估的资产，当价差均衡时获利了结平仓。协整策略包括协整检验、GARCH检验、TARCH检验以及EGARCH检验。
（4）多因素回归策略。多因素回归策略，也是一种被广泛使用的投资策略。这一策略利用影响投资收益的多种选择因素，并根据其与收益的相关性，建立多元回归模型，简化投资组合分析所要求的证券相关系数的输入，这类方法的代表是套利定价模型。
（二）量化投资策略组合
量化投资策略组合综合考虑交易商品、策略类别、策略数量、时间周期因素。量化投资策略组合相比较单一投资策略有以下优势：
（1）策略组合降低了对单一策略的依赖，当单一策略失去竞争力，使用策略组合的方式，可以利用不同产品价格变化、变化幅度、周期等多个方面把握投资机会，在一定程度上保证了稳定的收益率，盈利机会更多；
（2）策略组合可以分散单一策略的交易风险，降低风险，通过策略组合将投资风险分散化，尽可能规避市场风险、策略风险及系统风险等。
三、量化投资资产配置
资产配置是指资产类别选择，即投资组合中各类资产的适当配置及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理打破了传统投资组合的局限，它与量化分析结合，将投资组合作为一个整体，确定组合资产的配置目标和分配比例，深化了资产配置的内涵。
资产配置包括战略资产配置和战术资产配置两大类。战略资产配置是长期资产配置，针对较长时间的市场情况，控制长期投资风险以达到收益最大化。战术性资产配置是依据资产预期收益的短期变化，获取超额收益的机会。因此，战术资产配置是建立在长期战略资产配置过程中的短期分配策略，二者相辅相成。在长期投资活动的战略资产配置下，战术性资产配置利用其积极的灵活的投资机会，适当的配合战略资产配置，获取较高收益。
四、前景展望
在量化投资飞速发展的今天，它己经成为金融市场中不可忽视的一个领域，中国的金融市场在逐步发展及完善，中国的量化投资也会继续发展和前进，随着量化投资方面的加大投入，量化投资的进程加快，中国量化投资的前景无限。
参考文献：
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