量化投资方法精选(九篇)

第1篇：量化投资方法范文

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。

第2篇：量化投资方法范文

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

[1]唐炜怡，孟小菊，鄢方方.量化投资盛行对中国资本市场的影响[J].经营管理者，2013，（31）.

[2]乔嘉.别被量化投资迷惑[J].英才，2015，（6）.

[3]宣云云.量化投资策略及其绩效分析实证研究[D].大连：东北财经大学，2014.

[4]刘振彬.量化投资在券商资产管理业务中的实现研究[D].云南：云南大学，2014.

第3篇：量化投资方法范文

【关键词】 投资决策; 模糊集; 隶属度; 距离

投资是企业创造与积累财富、保持可持续发展的前提,同时,投资又是企业价值得以最大化的源泉。首先,企业投资决策活动,不仅受其自身各种因素的影响,而且与其所处的内外环境有着不可忽略的联系,因此,企业在进行投资决策时需要考虑的因素很多,必须对这些因素进行权衡、取舍和利用,才能得出最终的决策结果;其次,对于一般的企业集团来讲,他们面临的往往是项目群,对该项目群中项目的取舍,会直接影响到集团投资目标的实现,影响到企业集团的整体投资收益水平。

根据以上两点,可以将投资决策归纳为一种多属性决策问题。多属性决策是指在决策过程中考虑的决策属性不止一个,而且可供选择的决策方案个数有限并且已知。由于各属性对各对象的描述可能不一致,因此,根据一个属性往往无法得出合理的决策,必须综合考虑各个属性才能获得有效的决策结果。此外,对于各个属性的取值,一般情况下,可以根据经验公式计算出具体的数值,但是,这其中存在一个问题,即忽略了属性的模糊性。因为经验公式具有一定的数据依赖性,所以在描述待处理数据时,必然存在一定的不确定性,这种不确定性是由于事务本身的不确定性和决策者(或专家)的主观性引起的,这就是客观存在于万物之中的模糊性。因此,本文借助模糊集来描述投资决策中存在的不确定性,解决企业项目投资决策中的一些关键问题。

一、投资决策的问题描述

企业集团项目群的投资决策涉及到多个(或多层)指标(或属性)。例如,影响项目投资决策的属性可能包括内含报酬率、初始投资额、投资回收期、风险程度等等,原始的投资决策表如表1所示。其中,内含报酬率是使投资项目的净现值等于零的贴现率,实际上反映了投资项目的真实报酬,是相对指标;初始投资额是绝对指标,是指项目初始投资时所投入的费用;投资回收期是指收回初始投资所需要的时间,一般以年为单位,是原始投资额与年现金净流量的比值;风险程度是标准差与期望值之比,是综合考虑了政策风险、技术风险、市场风险、管理风险和环境风险等得出的量化值,表示标准差与期望值的离散程度。

如果根据初始内含报酬率来判断,应该选择投资项目X,如果根据初始投资额,应该选择投资项目Z(这需要根据企业的财务状况来决定),如果按照投资回收期来判断,应该选择投资项目X,如果按照风险程度,应该选择投资项目Y。可以看出,根据不同的属性来判断,得到的结果是不同的。选择投资额大于投资资金限额的项目,并不是绝对不可行,因为可以选择逐年投入资金,而且根据财务状况和理财环境的变化进行调整;对于小于资金限额的项目,也不一定被选上。因此,需要一种综合的多属性决策方法,权衡利弊,最终选出最适合投资的项目。

二、基于模糊距离的多属性决策模型

针对以上投资决策问题,本文提出一种基于模糊距离的投资决策方法。该方法通过对原始决策表进行模糊化,并确定基准向量作为理想投资项目,进而度量已有的每个项目与基准向量的距离,最终投资的项目是与基准向量最接近的项目。

(一)模糊化

如前所述,影响投资决策的属性都具有一定的模糊性,这里将投资决策表中的每个属性都看作一个模糊语言变量,每个语言变量可取若干语言值,每个语言值又对应一个模糊集。因此,模糊化主要包括两个步骤,一是确定语言值的个数和等级;二是确定语言值对应的模糊集。对此,首先根据问题特点确定语言值的个数;然后根据模糊分布法确定各个语言值的隶属度函数,即根据现有隶属度分布,结合数据获取精度的情况,确定隶属度函数的表达形式。例如,对于表1的属性“内含报酬率”,根据专家知识和企业实际,这个语言变量可以取“很高”、“高”、“中”、“低”四个级别的语言值,这四个语言值对应的四个模糊集如图1所示。

(二)基准向量与模糊距离

为了确定最优的投资项目,需要确定投资项目的理想数据特征,即基准向量。基准向量确定的原则:将最高级别语言值的隶属度赋值为1,其他级别语言值的隶属度赋值为0。例如,对于表1的属性“内含报酬率”,因为它包含4个不同级别的语言值,那么该属性的理想数据特征是{1,0,0,0}。

最终投资的项目是与基准向量最接近的项目,因此,需要确定一个模糊距离的计算公式,来度量已有的每个项目与基准向量之间的距离。模糊距离的计算如下所示:

下面给出基于模糊距离的投资决策方法的具体步骤。

(三)步骤

第1步:将原始投资决策表进行模糊化;

第2步:确定基准向量;

第3步:计算每个项目对应的模糊集与基准向量之间的距离;

第4步:求出最小距离对应的项目,得到最终的决策结果。

针对投资决策中存在的不确定问题,本文通过对原始投资决策表进行模糊化,并引入基准向量,通过计算已有项目的模糊向量与基准向量的距离,得到投资决策的定量结果,从而使决策问题变得简单和明朗。为了对该方法进行进一步说明和验证,下面给出一个实例并进行分析。

三、实例分析

假设某公司有三个可供选择的独立项目:项目X、项目Y、项目Z,有关项目的原始数据如表1所示。其中,影响决策的因素包括内含报酬率、初始投资额、投资回收期、风险程度,即四个属性。

首先,对原始决策表进行模糊化。“内含报酬率”的语言值分别为“很高”、“高”、“中”、“低”四个级别;“初始投资额”的语言值分别为“超额”、“适宜”两个级别;“投资回收期”的语言值分别为“短”、“较短”、“中”、“长”四个级别;“风险程度”的语言值分别为“很大”、“大”、“中”、“小”四个级别。以上语言值对应的模糊集如图2所示。

最后,求出最小距离,确定投资决策结果。显然,项目X的模糊向量与基准向量的距离最小,所以投资项目X。

可以看出,应用本文方法所得出的结论和文献[1]所取得的结论是一致的,这说明了本文方法的有效性。另外,相对于文献[1]的方法,本文方法在确定属性的语言值时,是根据每个属性的具体特点进行等级划分,而不是对所有的属性都划分为完全一样的语言值。显然,本文方法更为灵活、更贴合实际。

四、结论

投资决策必须在科学理论的指导下,遵循科学的程序,进行科学的分析、论证,使所选取的投资方案达到技术、经济的统一与最优化。本文通过对投资决策中的模糊性进行描述,应用模糊语言变量和模糊语言值,建立了基于模糊距离的投资决策模型;然后利用该模型,结合实例数据,对本文方法进行了实证研究。结果表明,本文所建立的基于模糊距离的决策模型,可有效运用于企业项目群的投资决策。

【主要参考文献】

[1] 王新利.模糊综合评价法在项目投资决策中的运用[J]. 财会月刊,2009(2).

第4篇：量化投资方法范文

简单地说，就是利用基于数据模型的量化投资策略运作的基金。基金公司宣传此类产品时，习惯于用“电脑+人脑”进行解释。

从1971年巴克莱投资管理公司发行全球第一只定量投资产品至今，量化投资已走过30年历程。

凭借着良好的业绩表现，这一投资方法已占据全球投资30%的江山，成为主流的投资方法之一。其中著名的大基金自成立起至2006年的17年间，年化收益率达到38.5%。

然而，近两年来，量化基金在全球的业绩并不理想。次贷危机之后，量化基金一直举步维艰。

国内量化基金的兴起，正是在次贷危机之后。

截至目前，国内已成立的采用量化策略的基金有12只，其中9只自2009年以来成立。它们整体面临业绩不尽如人意的尴尬，据《投资者报》数据，它们的年复合增长率为11.78%，远低于平衡类、价值类、成长类基金。

量化基金成败，最关键是量化模型的有效性和投资纪律的执行情况。然而，国内已有的量化基金两方面均无太大优势。

一方面，模型相对较原始，量化投资策略要么机械地借鉴国外已经公开的模式，要么基于基金公司自有的多因子模型；另一方面，与海外量化基金一样，具体的模型并不会公开，这样投资纪律便无处考察。

从现有的几只量化基金过往业绩看，长期业绩较优异的是上投摩根阿尔法，自成立以来，年复合增长率达到35%，算得上是量化基金的龙头。

量化模型无亮点

投资模型是量化基金最核心的竞争力。

定量基金经理基于对市场的理解，提炼出能够产生长期稳定超额收益的投资思想，并用历史数据验证其正确性，再由系统根据提炼出的投资思想，在全市场挑选符合标准的股票，并通过对收益、风险的优化，建构最优股票组合。

“对于中国这样的新兴市场，量化投资的关键是能否根据市场特点，设计好的投资模型。”接受《投资者报》记者采访时，上海一位从事量化投资的基金经理说道。

然而，已有的量化基金中，大多简单地利用国外已公开的模型，或是用基金公司自有的一些简单模型，在考察市场的有效性上普遍比较欠缺。

如中海量化策略和南方策略优化在行业权重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。

这种模型现是华尔街主流模型，亦是高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具。

BL模型利用概率统计方法，将投资者对大类资产的观点与市场均衡回报相结合，产生新的预期回报。即由投资者对某些大类资产提出倾向性意见，模型根据投资者的倾向性意见，输出对该大类资产的配置建议。

然而，在国内市场信息搜集等方面局限性较大的情况下，该系统到底是否有效还仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，有待探讨。

国内量化基金模型还具有同质化特点，表现在对个股估值等方法的应用上，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等。

另外，模型是量化产品背后“不能说的秘密”，虽然基金契约中对要采用的量化模型做了模糊介绍，作为靠“执行纪律”取胜的产品，实际运作是否执行到位，也无处查证。

量化基金业绩平淡

量化基金的优点首先在于，通过具体的经济模型对经济复苏行业评估并进行行业权重配置，将基金经理的投资理念与分析有效结合。

其次，覆盖全市场，避免因基金经理个人偏见或经理不足造成选择范围局限。

再次，通过基金经理精细化投资运作，较好把握细微的结构性投资机会。

或许是因为模型简单雷同，以及没有较好体现A股的特征，比如说波动性、“政策市”等，现有的量化基金整体业绩优势并不明显。

根据《投资者报》数据，可比较的6只“人脑+电脑”量化产品的年复合增长率为11.78%，低于“人脑”管理的趋势类、回报类、价值类、平衡类（年复合增长率均超过18%）。

今年以来，所有量化基金中，超越指数的仅有采用量化投资的富国沪深300增强指数型基金，截至4月1日，回报率为6.94%。

而在估值修复行情中，以对估值有量化指标要求的华商动态阿尔法、国泰金鼎价值精选、嘉实量化阿尔法大幅跑输业绩大盘，取得负收益，净值分别下跌7.2%、6.7%和4%。

上投摩根阿尔法领衔

从已成立的采用量化策略投资的基金中，年复合增长率大幅超过平均值的仅有上投摩根阿尔法，为35%。但这与该基金是较早采用量化策略的基金之一，成立于2005年10月，经历过2006、2007年的大牛市行情有一定关系。

截至去年底，该基金资产规模44亿元，自成立以来的回报率为425%。该基金受到机构投资者的青睐，持股2.9亿份，占基金总份额的21%。

近两年的市场表明，价值投资和成长投资在不同的市场环境中都存在各自的发展周期，并呈现出一定的适应性。而上投摩根阿尔法量化模型适应了这一市场特点。

第5篇：量化投资方法范文

【关键词】长期股权投资、成本法、权益法、转换

一、前言

《企业会计准则第2号――长期股权投资》对长期股权投资的初始计量及后续计量在内容上做出重大的调整。其要点在于长期股权投资初始计量不仅应区分投资的取得方式，而且引入了公允价值计量。这些变化使得长期股权投资核算方法转换时的确认、计量及会计处理变得较为复杂，转换时如何结合新增投资的取得方式、如何采用追溯调整法或是未来适用法进行转换处理、公允价值变动如何处理等问题，新准则尚未予以明确规定。因而在实务中处理方法就各有不同，同一种方法也会有矛盾之处。

二、成本法与权益法转换中存在的问题

（一）转换的实质是否可归为会计政策的变更并因此进行追溯调整

从会计政策变更的含义出发，追加投资或者处置投资导致的会计政策的变化不应视为变更。会计政策变更是针对相同的交易或事项而言的，只有对于同一交易或事项，根据有关法规的规定或提供会计信息的需要在前后会计期间采用了不同的会计政策，才能视作会计政策变更。反之，如果某项交易或事项由于本身发生了实质性的变化而使会计政策在前后期间发生变化，则不应视作会计政策变更。这种情况下会计政策的变化不同于，比如说，对固定资产折旧方法的选择由平均年限法转为双倍余额递减法这种会计政策的变化。后者是对同一事项因为某种原因而更换了会计政策，这种情况自然属于会计政策变更的范畴。而对于长期股权投资核算方法的转换则不然，因为在追加投资之前投资企业按照准则应该采用成本法（权益法），追加投资之后，对被投资企业的影响程度发生了变化，也就是发生了实质性的变化，也决定了投资企业应该采用权益法（成本法）进行核算。因此，对于此种核算方法的转换不应算作会计政策的变更，没有了会计政策变更这个前提，当然也就不能进行追溯调整。

（二）转换违背了会计分期的基本假设

当投资方的原取得投资日和追加投资的交易日都不是某个月的第一天或最后一天，而是处在一个月的中间，怎么计算出“原取得投资日至追加投资当期期初投资方按原持股比例计算应享有的被投资单位实现的净损益”和“追加投资当期期初至追加投资交易日之间投资方按原持股比例计算享有的被投资单位的净损益”呢？

对此的改进方法：可确切表述为被投资单位在上述这两个时间段内实现的“可计算的净损益”，其数值等于上述这两个时间段内产生实际收支的损益类科目相互抵消后的余额，但不包括以下项目的金额：（1）被投资单位因采用月末一次加权平均法而在月末结账前尚无法准确计算的发出存货的成本；（2）被投资单位在月末结账前尚无法准确计算的固定资产折旧额；（3）被投资单位在月末结账前尚无法准确计算的其他损益项目的金额。

（三）转换中具体的会计处理问题

1、成本法与权益法转换的会计处理不符合可比性原则

按照准则由成本法转换为权益法时，需要对原投资部分进行追溯调整，视同长期股权投资在一开始时就采用权益法进行核算。而由权益法转换为成本法时，只需要将长期股权投资的账面价值作为转换后核算的基础即可，不需要对其进行调整。可见虽然同为核算方法的转换，但是核算方法与思路却不一样，这不免让人觉得有失偏颇，所以笔者认为针对这种矛盾可以不进行追溯调整，即追加投资（处置投资）之前按原采用方法核算，之后则对长期股权投资整体采用新的方法核算，这样不仅简化了核算程序而且还符合逻辑和经济实质，给两种转换方法提供了可比性，同时也符合第一个问题所提出的解决不符合会计政策变更的方法。

2、成本法转权益法时调整长期股权投资是根据被投资单位实现的净损益的账面价值

在采用权益法进行长期股权投资的后续计量时，被投资企业的净利润应以其购买日各项可辨认净资产的公允价值为基础进行调整后加以确定，不应仅按照被投资企业的账面净利润与持股比例计算的结果简单确定。因此，为和权益法本身保持一致，同时也基于重要性原则的要求，在转换之后采用权益法进行核算的时候，也应该将被投资企业的净损益调整为以公允价值为基础确定的数额。通常考虑的因素为：以取得投资时被投资企业的固定资产、无形资产的公允价值为基础计提的折旧额或者摊销额，内部交易形成的利润，以及减值准备金额对净利润的影响等。

3、当原取得投资日、追加投资当期期初、追加投资交易日三个时间点处于同一会计年度时

当三者处于同一年度时，投资单位不应该按应享有的被投资单位的净损益份额调整留存收益，因为还没有到会计期末，被投资单位没有进行利润分配，没有将利润转换为被投资方的留存收益。只不过在对追加投资情况下的会计处理方法中已暗含一个假设，即对被投资单位原始投资时间为以前年度，才能调整留存收益；若为当年，则应调整当期损益。这在会计实务中也早已成为共识。

三、总结

从以上内容可以看出，长期股权投资核算方法转换时的处理在现行准则中的规定并不明确，因而在会计实务中就会有不同的处理方法，导致了实际工作中的各种问题，也给人们的理解造成了一定的困扰。但长期股权投资的核算却是会计工作中的重点也是难点，尤其是成本法和权益法的转换更是重中之重，转换时的处理方法虽然已在会计准则及应用指南修订的过程中逐步得到完善，但由于市场环境的复杂性，难免还会有些地方出现矛盾。目前我国对于长期股权投资的核算与国际会计准则还不尽相同，而国际化趋同又是不可避免的也是必要的。因此，这些矛盾和不同仍是我们今后应该努力完善的地方，进而研究出更适合国情的会计处理方法。

【参考文献】

[1] 财政部会计司编写组：《企业会计准则讲解》[M].北京：人民出版社，2010.

[2] 曹文芳：《长期股权投资成本法与权益法转换会计处理的优化》，《财会 月刊》2011.4 中旬。

[3] 祁爱华：《长期股权投资核算方法的确定及转换研究》，《会计之友》2013 年第1期下。

第6篇：量化投资方法范文

【关键词】 资本投资预测； 油气田企业； 预测方法

一、研究背景

近年来，随着我国经济体制改革的不断深入以及石油石化企业集团的重组改制，我国油气田企业的投资环境发生了深刻变化，其投资管理能力也被赋予了更高的要求，而加强勘探开发的资本投资预算则是油气田企业投资管理中的重要环节之一。

油气田企业的生产对象为不可再生资源，勘探开发的资本投资是其生存和发展的主动力之一，但历史数据表明，勘查和勘探投资中只有不到20%的支出能够有商业发现，而在获取的石油矿产储量中，也只有不到20%能够进行商业生产。由于投资数额大、回收周期长，地下油气资源不确定性高，不当的资本投资规模将为企业生产经营带来较高风险。因而，油气田企业对资本投资预测进行深入研究，使自身通过完善的资本投资预算网络和科学的管理程序，及时获得必要的勘探开发资本投资规模数据，不仅是提高其投资管理能力的重要途径，同时具有重大的现实意义。

二、油气田企业勘探开发资本投资预测主要影响因素分析

油气田企业的资本投资预测，主要考量两个影响因素：油气田产能建设和企业资金承受能力。

(一)油气田产能建设

油气田产能建设主要指为了维持油气田既定产量而发生的生产建设活动。油气田产量的来源是储量，而油气储量不同于一般资源，其本身具有自然递减性，油气田进入全面开发，产量达到峰值后，必然要步入产量递减的开发趋势，因而，油气田企业为了保持长期稳产，必须在勘探开发上进行大量投入，以保证新区开发建设、老区滚动勘探等一系列生产活动的有序进行，进而将储量转换成产储量。

油气田企业资本投资的变化取决于其产能的变化，因而，需对其产能进行预测分析。油气田产能受多方面因素影响，在对其进行预测时需考虑储层的自然条件、勘探开发技术、企业环境以及外部环境等，具体包括：

1.自然条件，包括储层的岩性、物性、含油气性、流体(油气水)性质等。油气田企业能够通过测井资料预测储层的自然产能，其理论方法有很多种，比较有代表性的是平面径向流公式，但由于公式中的一些参数确定比较困难，因此习惯上许多人还是采用经验的方法，即把储层的自然产能与测井资料或储层参数直接建立关系。

2.技术条件，包括油气田企业所采用的勘探开发技术、开采方式、开发井类型、完井方式、采油工艺、集输流程等。

3.企业环境，包括企业战略目标、管理水平、生产组织形式等。

4.外部环境，包括油气田所在地经济水平、产业结构、地理环境、市场环境、地区税收及金融政策等。

对不同油气田区块的产能进行预测后，可估算其相应工程量，从而对与其相关的勘探开发资本投资进行预测。由于新、老油气田区块勘探开发建设所需的投资额度不同，因此需根据新区产能建设、老区零散井建设、老区综合调整等工程的预算量，结合相应的投资数额，预测油气田企业整体勘探开发资本的投资规模。

(二)油气田企业资金承受能力

我国油气田企业的主要资金来源是集团公司投资和企业自有资金（包括固定资产折旧、注资和其他自有资金等），其中企业自有资金所占比例往往较高。在对油气田企业勘探开发进行资本投资预测时，需充分考虑这一企业具体实际，将油气田企业的资金规模、资金渠道、资金使用范围、风险应对能力等因素纳入研究范围之内，使勘探开发资本投资的预算与企业资金承受能力相契合、相适应。

三、主要资本投资预测方法在油气田企业中的应用评价

由于油气田企业所在行业的特殊性，对其勘探开发资本投资预测的研究相对复杂，尚缺乏系统的模型或方法，因此企业需通过实践进行不断探索。目前主要有以下三种方法可供油气田企业借鉴使用。

(一)回归预测法

回归预测法又称回归分析法，是一类以相关原理为基础的因果关系预测法。该方法用回归方程表示因变量和自变量之间的相关关系，并根据自变量的数值变化，预测因变量的数值变化。其基本思路是通过对有关历史统计数据的处理，分析预测对象发生变化的原因，掌握其原因的变化趋势，即，分析预测对象及其有关影响因素的相互联系，并用适当的回归预测模型表达出来，进而利用模型进行未来变化的预测。

回归预测法的类型包括一元回归预测、多元回归预测、自回归预测等，其中，多元回归法对于研究对象的考虑较为全面、更加贴近实际，因而应用更为广泛。

从油气田企业勘探开发资本投资预测的现实角度来看，回归预测法的应用可能具有一定局限性。首先，油气田勘探开发资本投资的影响因素众多，因此变量的选择和确立、数据的搜集和整理存在较大困难。其次，由于产业政策变动、油气价格调整、社会突发事件等的影响，回归预测模型中的正态分布假设难以成立。

(二)灰色预测法

如果一个系统部分已知，部分未知，则被称为灰色系统。灰色系统理论是一种处理不完全信息的新型理论，强调从系统内部研究其结构功能，它不使用随机变量这一概念，而是把它看成在一定范围内变化的灰色量，然后做出有效处理，而不是寻求其统计规律。一般来说，社会系统、经济系统、生态系统等都是灰色系统。

油气田企业勘探开发资本投资问题是一项系统工程问题，这种系统是典型的灰色系统，其主要特征是该系统内部既含有己知信息又含有未知、不确定信息，以往的投资数据是已知信息，而设备、材料价格发展趋势、工程造价指数走势以及国际石油发展动态等都是未知信息。在油气田勘探开发资本投资中使用灰色预测方法，可以在仅仅知道若干年历史资本投资数据，而不明确影响资本投资的各项因素作用的情况下，通过对原始数据产生的生成数建立灰色预测模型，推出资本投资预测值。

灰色预测法在油气田企业应用的局限在于，该方法仅适用于原始数据非负、符合或基本符合指数规律变化且其变化速度不是很快的情况。用该方法来进行油气田的产能、资本投资预测时，对各个历史时期的生产状况的有效性与非有效性不能加以区分，所得的预测值可能不是油气田企业所能达到的“最大产量”或“最小投入”。

（三）DEA预测法

数据包络分析(Data Envelopment Analysis)简称DEA，它是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的一个新的交叉研究领域。作为一种新的非参数统计估计方法，DEA预测法使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率，对决策单元进行评价，同时能够判断各决策单元的投入规模是否适当，并给出各决策单元调整投入规模的正确方向和程度。由于该方法排除了许多主观因素，因而具有较强的客观性和操作性。

油气田企业可采用DEA预测法，根据勘探工程资本投资、开发工程资本投资等对产能的不同影响，建立适合油气田勘探开发资本投资预测的DEA模型，即，根据油气田企业生产特点和投资方向的具体情况，选取主要技术经济指标：投入指标，如油田勘探投资、油田开发投资等；产出指标，如油气田企业常用产能指标(油气产量)，利用DEA模型对各项投资进行预测，进而分析预测油气田整体勘探开发资本投资规模。

DEA预测法与生产函数的关系使得它在资本投资预测方面能够克服传统方法的“平滑性”而进行“最优性”的预测，因而在油气田勘探开发资本投资预测分析中具有较大应用价值。

四、油气田企业勘探开发资本投资预测相关建议

目前，油气田企业勘探开发的资本投资预测存在的主要矛盾和问题有：资本投资预测方法不够合理、科学，人员在观念和认识上对资本投资预测工作不够重视，资本投资预测控制和评价制度不完善，缺乏相应的约束和激励机制，针对这些问题，本文提出以下具体建议。

(一)建立并完善资本投资预测信息管理系统

资本投资预测的信息管理系统建设是简化预测过程、提高预测精度的有效途径。油气田企业可与软件开发公司合作，根据企业现实需求，建立勘探开发资本投资预测分析信息系统，通过计算机和网络完成相关信息的收集、整理以及资本投资数额的预测计算。针对预测实践中存在的各项问题，企业还需对系统进行及时的调整和维护，以保证其适用性和科学性。

（二）提高资本投资预测管理人员素质

人是资本投资预测的制定者，也是相关制度的被考核者，是企业资本投资预测工作顺利开展的决定性因素之一。企业需对具有专业预算管理知识的人才进行按岗按需分配，保证其业务执行能力的发挥。同时，加强资本投资预测管理人员专业知识及技能培训和职业道德教育，不断更新其知识体系和工作理念，确保管理人员能够掌握科学、先进的预测手段，使资本投资预测工作发挥最佳效应。

(三)建立健全资本投资预测相关监督、考评体系

油气田企业为保证资本投资预测的有效性，应建立资本投资预测执行与责任考评制度，明确投资预测各环节的相关责任人，根据其预测工作任务完成情况和工作职责履行程度，对其行为进行量化考核。通过健全完善的监督、考评体系的实施，达到充分发挥资本投资预测管理人员主观能动性、培养其工作责任感的目的。

(四)加强部门间密切配合

油气田企业勘探开发资本投资预测工作不仅是预算管理部门的职责，同时需要企业内其他相关部门密切保持配合。各部门应着眼于企业的长期稳定发展，根据企业实际需求情况，就投资规模的预测及时交换信息，沟通意见，共同促进企业投资管理水平的提升。同时，企业还应与业内专家、学者广泛接触，以便及时更新知识体系，掌握先进的预测手段和方法。

【参考文献】

［1］ 林金高.石油、天然气会计问题研究［M］.大连:东北财经大学出版社，2002.

［2］ 孙利国，王玉梅，何石.利用平面径向流公式预测油层自然产能的方法［J］.测井技术，2000（S1）:527-530.

第7篇：量化投资方法范文

比较分析新旧会计准则的差异,理解新准则变革的思路,是为了更好的学习和应用新会计准则。现从几个主要方面对比分析新旧会计准则的不同之处。

(一)计量模式变化带动资产估价变化

公允价值是指熟悉情况的买卖双方或无关联的双方在公平交易的条件下所确定的一项资产可以被买卖的成交价格。新会计准则在资产计量、交易核算中较多的引入了公允价值计量模式,如金融资产、投资性房地产等资产、债务重组、非货币易等会计核算。投资性房地产会计准则的规定对房地产企业影响较大,投资性房地产相关准则规定,满足条件的投资性房地产可以选择采用成本模式与公允价值计量模式中的一种。会计准则规定在有确凿证据表明其公允价值能够持续可靠取得的情况下,企业可以对投资性房地产的核算采用公允价值计量模式。资产计量、交易核算采用公允价值模式计量的,与原准则规定下的计量模式相比,必然要对资产的估价产生较大的影响。如对于采用公允价值计量的投资性房地产的折旧、减值或土地使用权摊销价值直接反映在公允价值变动中,并通过“公允价值变动损益”对企业利润产生影响,势必较大的影响投资性房地产的帐面价值。对于股权和债权性质的金融资产来说,初始计量均采用公允价值计量模式,资产负债表日的报告价值为参照市场价值确定,且其变动直接计入当期损益并调整资产帐面价值。因此,新会计准则实施后,公允价值计量模式的应用必然会带动企业资产的重新估价。

(二)对投资会计准则分类及核算方法的变化

根据原会计准则的规定,企业对外投资分为短期投资和长期投资,长期投资又分为长期股权投资与长期债权投资。但是新会计准则取消了短期投资、长期债权投资的概念,将企业对外投资定义为金融资产这一大类,包括长期股权投资和四类具体的金融资产,即按照核算方法的不同,分为长期股权投资与其它金融资产两大类。新准则将其它金融资产分为四大类:交易而性金融资产、可供出售金融资产、贷款与应收账款、持有至到期投资,原“短期投资”重新定义为交易性或可供出售金融资产,原“长期债权投资”在新准则中重新定义为持有至到期投资。其中交易性金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资的初始投资成本均按照公允价值确认与计量;对于交易过程中发生的相关交易费用,交易性金融资产直接计入当期损益,可供出售金融资产、持有至到期投资计入初始确认金额;关于后续计量,交易性金融资产资产负债表日按照公允价值计量模式计量公允价值变动形成的利得或损失计入当期损益,可供出售金融资产的公允价值变动计入发生的所有者权益,而持有至到期投资采用实际利率法,按摊余成本计量。

关于长期股权投资的核算,初始计量方法与原准则相比发生了较大的变化,主要是需要区分同一控制下的企业合并与非同一控制下的企业合并而采用权益结合法与购买法,后续计量方法与原准则规定相似,仍采用权益法与成本法,但两种后续计量方法的应用范围与原准则不同。

(三)资产计量和交易核算的会计处理发生变化

新会计准则与原准则相比,在存货、投资性房地产、资产减值准备等资产的计价方法与会计核算、债务重组、非货币易等交易的会计处理等方面都发生了较大变化。对于存货计价方法,原会计准则规定存货可以采用四类计价方法:先进先出法、后进先出法、加权平均法和移动平均法,而新会计准则取消了其中的后进先出法,规定存货计价只能采用其他三种计价方法。新会计准则的这一规定降低了在原材料价格发生变化时企业利用后进先出法调节利润的空间。原会计准则对于投资性房地产并未规定需要在会计报表中单独列报,新会计准则将投资性房地产作为专门的会计准则进行规定,包括列报、会计核算等,更加明确房地产作为投资、存货、固定资产的分类,对于按照确定定义应归属于投资性房地产的项目,需要在会计报表中单列“投资性房产”科目,并选择成本模式或者公允价值模式中的一种进行后续计量。关于交易的会计处理,如债务重组的会计处理,原会计准则规定因债权人让步而导致债务人被豁免或者少偿还债务即债务重组收益计入资本公积,而新会计准则规定债务方和债权方均按公允价值确认重组过程中的资产价值,并将公允价值与帐面价值的差额确认为营业外收入。

二、房地产企业会计核算的特点

(一)分别房地产所属的不同类别

新会计准则对房地产进行了明确的分类,并制定了专门的投资性房地产会计准则。按照对新会计准则的理解,房地产按照用途和性质分为:用于投资的投资性房地产、企业自用并计入固定资产或无形资产的房地产、作为存货有待出售的房地产三大类。按照新准则规定的定义,投资性房地产是指为赚取租金或资本增值,或两者兼有而持有的房地产。具体包括已出租的土地使用权;持有并准备增值后转让的土地使用权;已出租的建筑物。企业拥有产权的房屋建筑物中不属于投资性房地产的包括两种情况,一种是指自用房地产,在资产负债表中作为固定资产核算,即为生产商品、提供劳务或者经营管理而持有的房地产;第二种是房地产开发企业开发并拟出售的房地产,在资产负债表中作为存货核算。企业在执行投资性房地产准则时,应根据投资性房地产的定义和主要内容,对企业的资产、负债和所有者权益进行重新分类、确认和计量。

(二)投资性房地产准则规定会计核算新方法

投资性房地产准则规定,投资性房地产应按成本模式进行初始计量。对于外购的投资性房地产,按照购买价格、相关税费和可直接归属于该资产的其他支出,作为入账价值。对自行建造的投资性房地产,按照建造该资产使其达到预定可使用状态前所发生的必要支出作为入账价值。按照新会计准则的规定,投资性房地产的后续计量可选择采用成本模式或公允价值模式。企业对投资性房地产的计量模式一经确定不得随意变更,由成本模式可以转为公允价值模式,视为会计政策变更,而一旦采用公允价值计量模式,则不得转为成本模式。鉴于我国当前市场经济体系还不够健全完善,资产的活跃市场程度不够,公允价值的应用缺乏规范的市场环境和规则,因此应在适度谨慎的情况下运用公允价值,以避免出现人为操纵利润的情况。在公允价值模式核算情况下,投资性房地产转换为非投资性房地产时,应当以转换当日投资性房地产的公允价值作为非投资性房地产的入账价值,公允价值与账面价值的差额计入当期损益,公允价值变动损益。

三、新会计准则变化对房地产企业的影响

(一)计量模式的变化影响房地产企业业绩

新会计准则规定资产计量与交易核算较多的采用公允价值计量模式,对房地产企业的业绩必将产生较大的影响。公允价值的计量之前已作分析。资产减值准则的较大变化尤其会对房地产企业应用新会计准则初期的业绩产生较大影响。在原会计准则下,较多企业把计提与转回资产减值准备作为企业在年度间调节利润的工具,在行业景气时通过计提各项减值准备隐藏利润,在行业低潮时通过转回减值准备来提升企业业绩,能够平衡年度间利润,满足企业上市或融资的需求。而新资产减值准备准则规定,长期股权投资、固定资产、在建工程等长期性投资一旦计提资产减值准备或确认资产减值损失,在以后年度不得转回。而实施新会计准则之际,企业可能会结合新会计准则的变化,在实施新会计准则前突击调整账务,包括提前转回在新准则中规定不可转回的减值准备,以免在应用新准则后因为新准则对某些会计处理限制而影响企业利润。

(二)增加房地产企业操纵利润的机会

由于此次新会计准则的变化主要是为了与国际会计准则接轨,而我国国情与国际市场还存在一定差距,因此新会计准则的规定在我国当前市场情况下,可能会提高企业操纵利润的空间。首先是企业可以利用无形资产的计量操纵利润。新《企业会计准则――无形资产》规定将企业的研发分为两个阶段,允许开发支出资本化,大大降低了无形资产摊销对当期利润的影响。尽管新准则对公司的研究阶段和开发阶段进行了定义区分,但实际操作中,由于无形资产开发业务复杂,很难准确区分研究和开发阶段,容易成为利润调节的新手段。其次,企业可能通过债务重组的处理调节利润。新《企业会计准则――债务重组》规定对于债权人的让步,不再直接计入资本公积,而是确认为债务重组利得,计入当期损益。对于陷入财务困境的上市公司,控股股东或利益相关方出于自身利益考虑,往往通过债务重组的债务豁免增加利润。

(三)投资性房地产不同计量方法对企业的影响

第8篇：量化投资方法范文

关键词：投资者情绪 过度自信 企业投资异化 所有权性质

一、引言

近年来，随着行为金融学的发展，国内学者在这方面的研究也不断增加，其成果主要在两个方面：一、管理者过度自信等非理对企业决策影响的研究逐渐完善，学者们通过实证研究的手段，结合中国国情，检验了许多西方先进的理论假设，如管理者过度自信会导致企业投资水平上升和过度自信的管理者对现金流更敏感等；二、投资者的非理如投资者情绪，会扭曲企业投资决策。但是，同时考虑管理者和投资者的非理性，即完全摆脱“经济人”假设的研究非常有限。

其中，花如贵等人（2010）基于情绪感染理论和迎合理论，提出了管理者过度自信的中介效应理论，认为投资者情绪不仅直接干扰企业投资决策，还通过影响管理者的过度自信程度影响投资决策，验证了Polk和Sapienza（2009）提出的投资者情绪迎合理论，即公司的管理者会追求短期股价的最大化，利用股东的短视行为，在投资者情绪高涨时，增加投资推动股价上升，而在情绪回落时减少投资的理论假设。此后，黄莲琴（2011）、王海明（2012）等人也使用类似的方法再次对其进行了检验，得到了相对一致的结论。

可惜的是，上述研究主要分析了企业投资的绝对水平，而不能体现企业投资的相对水平，不能判断因为投资者和管理者的非理性所造成的投资水平的上升是否合理。而苗文娟（2013）则在他们的基础之上进一步考虑了投资异化的情况，利用企业经营数据建立残差模型，划分企业投资水平的偏差，从而进一步分析了二者对企业投资偏差程度的影响。

但是上面的研究也仍有不足。首先，其过分重视选取样本的时间长度，而忽视了期间企业管理者变换等因素所可能造成的复杂影响。其次，根据花如贵等人（2010）得出的结论，投资者和管理者的非理所产生的影响存在这两面性，高涨的投资者情绪和管理者的过度自信可能使得企业出现严重的投资过度，也可能缓解管理者过分谨慎所带来的投资过低。因此，若不区分投资过度和投资不足，可能低估非理对企业投资的影响。而且王德鲁（2013）在研究中通过区分所有权性质，发现管理者过度自信的增加会提高国企的投资水平，而降低民企的投资水平。这说明，确实有必要在今后的研究中，对非理的影响对象进行更加细致的划分。

本文将在上述研究的基础上进行改进，综合其优点摈弃其缺陷，在市场的宏观理性框架下，区分投资异化和公司所有权性质，结合我国后经济危机时代的投资和经营特点，进一步分析当前投资者情绪、管理者过度自信对企业投资异化的影响，探讨各市场参与者非理性的传递效率。

二、理论分析和研究假说

（一）投资者情绪对投资异化的作用

Stein（1996）将投资者情绪定义为，投资者在有限理性下，对与未来预期的系统性偏差，受到大多数学者的认可，因此本文对投资者情绪的讨论也将以这一定义为基础。

根据现有研究，投资者情绪对公司投资决策的影响，主要有二个方面：一是融资渠道机制。投资者情绪首先造成公司股价与其实际价值的偏离，放宽或者收束了该公司的融资渠道，增加了该公司的融资成本，使得公司的现金流相应减少，要求该公司只能优先投资于回报率较高或者具有重大战略意义的项目，而减少次要的投资项目；二是迎合渠道。短视的经理为了突出其经营成果，将以短期股价的最大化作为经营目标，而这一目标偏差将导致管理者错误配置资本，甚至盲目地扩大投资。因此，投资者情绪的高涨将导致公司投资水平的升高，并且国外学者Barberis和Thaler（2003）和国内学者吴世农等人（2009）的研究，已经通过实证的手段证实了这一推论。但是投资者的非理所造成的投资水平变化是否超出了正常范围？由投资者非理所促成的投资项目一定是负NPV的项目吗？对于这一问题的研究十分罕见。本文认为，投资者情绪虽然会造成整体投资水平的变化，但是任何训练有素的管理者都不可能完全参照投资者情绪进行投资决策，因此这一变化应当仍然处于理性投资决策的范围之内，不会造成企业投资行为的异化。由此，提出两个假设：

H1：投资者情绪虽然可能影响企业投资水平，但是不会造成企业投资行为的异化。

（二）管理者过度自信对投资异化的作用

公司扩张是企业家经营的重要目标，但是过度自信的管理者在决策时可能存在高估项目收益、低估风险或者盲目乐观的情况，具体来说，管理者可能会采取激进的债务融资决策、提高企业投资水平、对现金流更加敏感。目前国内研究对于上述方面的结论还是比较一致的，但是过度自信所造成的决策虽然不一定是理性的最优决策，却未必是非理性的。上市公司的管理者都具备出色的经营技巧和丰富的决策经营，在长期的管理生涯中基本养成了理性决策的习惯。而激进的决策并不一定是非理性（对风险和收益存在错误估计）的，管理者做成激进决策未必是出于对风险的低估，更多的是出于企业长期战略布局考虑的。因此可以将管理者视为短期非理性而长期理性的决策者，其长期理性会在一定程度上限制并纠正短期非理，将非理的消极影响控制在一定范围之内，管理者可能做出激进的决策，但较少作出非理性决策。由此提出本文的第3个假设：

H2：管理者过度自信不会造成企业投资异化。

（三）所有权性质对投资异化的作用

由于我国经济结构的特点，国有企业在许多方面有别于非国有经济主体，具有明显的经营优势，甚至导致部分国有企业长期处于垄断地位。二者在公司结构和经营特点上也具有明显的不同，非国有公司体现出较强的经济活力和对市场的快速反应能力，而国有公司则倾向与稳健经营。而二者的不同也将影响投资者情绪和管理者过度自信的传递渠道和传递效率，甚至可能完全消除市场非理性参与者的行为影响，维持宏观市场的总体理性。

李维安（2005）的研究表明，民营企业通过合理配置股东的持股比例，均衡各方利益的方式，可以抑制管理者过度自信对公司投资水平的影响。王德鲁（2013）发现，非理确实造成了国企投资水平的增加，但对民企的作用却正好相反。所以在研究中有必要区分国有企业和非国有企业。本文在以上基础上提出以下假设：

H3：国有企业更容易受到管理者过度自信的直接影响，而非国有企业则更容易受到以过度自信为中介的投资者情绪效应的影响。

三、研究数据与研究设计

（一）数据选择

本文选取2009～2012年沪深证券交易所的上市公司数据为研究对象，并提出以下样本：金融类和ST公司；主要财务数据缺失的公司；总经理在考察年度未能连任的公司。最后筛选出826个上市公司，共3304组观测值。所有数据均来自深圳自国泰安数据库（CSMAR）。

（二）变量选择

1、企业投资异化的度量

Vogt（1994）采用自由现金流和托宾Q来衡量企业的过度投资行为。国内大多数学者也采用托宾Q值或者分解托宾Q值的方法来度量企业的投资水平。但遗憾的是，这种方法并不能确切地度量企业投资异化的程度。本文借鉴Richardson（2006），通过拟合预期投资支出，以实际投资支出与预期投资支出之差来衡量企业的投资异化的方法，基于市场的宏观理性特征和我国企业的实际情况，对Richardson残差模型进行改进，设置如下：

[Invi，t=α+β1Invi，t-1+β2Growthi，t+β3Debti，t-1+β4ROEi，t-1+β5Scalei，t-1+β6Cashi，t+β7Cashi，t-1+Year+∑Company+εi，t]（1）

其中，[Invi，t]表示i企业t年的实际投资支出；[Growthi，t]表示i企业t年的投资机会，这里要说明的是，本文之所以选取t年的企业主营收入增长率，而不是像Richardson一样选择t-1年的企业主营收入增长率，作为企业投资机会的变量，是因为本文认为企业当年以及后一年主营收入增长能够更好地衡量当年企业投资是否产生了预期的投资收益，即投资是否过度，但由于后一年数据不可得，因而仅采用t年的主营收入增长率作为替代变量；[Debti，t-1]、[Roei，t-1]、[Scalei，t-1]、[Cashi，t]、[Cashi，t-1]分别表示i企业t-1年末的资产负债率、股票收益率、企业规模和t年及t-1年年末的经营现金流。之所以在模型里添加t年的经营现金流是考虑到企业当年的现金流也可能使得企业临时改变投资计划，增减投资金额，从而影响着当年企业的实际投资。[Company]和[Year]分别为公司虚拟变量和年度虚拟变量。

2、投资者情绪的度量

本文借鉴花贵如的研究，通过上一年7-12月的股票累计月收益率，计算半年期的动量指标，衡量投资者情绪：计算公司如下：

[ISt=i=712Ri，t-1] （2）

其中[Ri，t-1]表示t-1年第i月的股票月收益率。虽然我国投资者的投资理念更倾向于短期交易，主要收益由资本利得组成，而较少考虑股利和分红因素，但是依然不能排除特定公司的股利政策对投资者的影响。因此，所以在统计月收益率时，采用了考虑现金红利再投资的月回报率，以使得这一指标具有普遍性。

3、管理者过度自信的度量

通过对现有文献的整理可以发现，国内外学者们对高管过度自信的量化指标尚未统一，但是基于国内已有的研究，以下几种方法较为适合我国实际情况：一是高管薪酬比例法；二是打分法；三是持股数量变化法。

本文认为，方法一由于薪酬这一变量自身的客观性，将使其对过度自信这一主观因素的解释力大大降低；而方法二的成本较高，并且其评价标准难以制定，实行起来具有一定的困难。并且根据唐蓓（2010）的研究，由于我国上市公司高管持股不能自由流通，其增持股票的前提是对公司前景非常乐观，并且愿意承担因此增加的风险，因此高管增持股票可以视为过度自信的表现形式。因此，选取高管持股数量变化率作为过度自信的衡量指标，若CEO增持股票则将其视为过度自信的管理者，反之则为非过度自信。

4、控制变量的选取和处理

同时，参照国内外学者的相关研究，本文进一步考虑公司治理中的约束节制和管理机制，已经其他可能对企业投资决策产生影响的因素，具体定义如表1。同时由于本文在样本选取中可能包含了部分数据异常的样本，为消除其影响，对各数值型控制变量，对变量值处于0%-1%和99%-100%的范围内的样本进行winsorize处理。

表1 变量定义

[变量类型＼&变量名称＼&变量符号＼&变量定义＼&被解释

变量＼&实际投资＼&Inv＼&（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金-处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额）/年末总资产＼&投资异化＼&IB＼&Richardson模型的回归残差＼&主解释

变量＼&投资者情绪＼&IS＼&股票半年的累计月收益率＼&高管过度自信＼&Con＼&高管持股数量变化率，定义管理者过度自信，变量值为1，反之为0＼&监督

机制＼&独立董事比例＼&ID＼&独立董事人数/董事会总人数＼&董事会勤勉度＼&BM＼&董事会会议次数＼&兼任董事长＼&Boss＼&CEO是否兼任董事长职务，兼任则为1，否则为0＼&激励

机制＼&董事会持股比例＼&Bhold＼&董事会成员持股数/总股份＼&监事会持股比例＼&Ahold＼&监事会成员持股数/总股份＼&控

制

变

量＼&最终控制人＼&State＼&国有取1，非国有取0＼&企业成长机会＼&Growth＼&主营业务收入增长率＼&现金流＼&Cash＼&现金流净额/总资产＼&资产负债率＼&Debt＼&总负债/总资产＼&企业规模＼&Scale＼&总资产的自然对数＼&股本回报率＼&Roe＼&净利润/所有者权益＼&公司虚拟变量＼&Company＼&本公司则取值为1，否则为0＼&年度虚拟变量＼&Year＼&本年度取值为1，否则为0＼&]

四、实证结果及分析

（一）资本投资模型

首先通过方差膨胀因子（VIF）方法，对上文所述改进的Richardson资本投资模型的自变量进行多重共线性检验。检验结果显示，最大的VIF值为1.24，小于2，故认为变量之间不存在多重共线性。由于需要建立动态面板模型，进行Arellano-Bond检验，检验的p值为0.3061，说明存在自相关，但由于所取样本时间段较短，不再进行差分处理，而使用自相关适应的Blundell-Bond估计量建立资本投资模型，具体结果如表2：

表2 资本投资模型的检验和参数估计

[变量＼&[Invi，t-1]＼&[Growthi，t]＼&[Debti，t-1]＼&[Roei，t-1]＼&[Scalei，t-1]＼&[Cashi，t]＼&[Cashi，t-1]＼&系数＼&-0.1949**＼&0.0065***＼&-0.0537***＼&0.0016＼&0.0053＼&-0.0521***＼&0.0019＼&标准误＼&（0.0962）＼&（0.0022）＼&（0.0130）＼&（0.0091）＼&（0.0039）＼&（0.0199）＼&（0.0126）＼&时间＼&控制＼&公司＼&控制＼&Wald chi2＼&191.55***＼&]

注：***、**、**分别表示在1%、5%、10%显著性水平上显著。

从表3可以看出，多数的系数是显著的，而模型的卡方检验值也表明模型的整体拟合情况较好。以上结果说明，通过上述资本投资模型能够较好地衡量企业当年的投资水平。因此，在市场的宏观有效和理性假设下，通过其残差来衡量企业投资异化程度的方法是有效的。在此基础上，分别以残差大于0的样本为过度投资组，而残差小于0的样本为投资不足组进行后续分析。

（二）企业投资异化模型

根据前文的分析，建立如下企业投资异化模型分析管理者过度自信、投资者评价与企业投资异化水平的关系，并验证投资者评价是否对企业投资异化水平产生影响：

[IBit=β0+β1ISit+β2Conit+β3JDit+β4JLit+β5Xit+εit] （2）

注：JD表示监督机制；JL表示激励机制；X表示其他控制变量。

首先通过VIF方法进行多重共线性检验，最大的VIF值为1.49，依然不超过2，因此不存在多重共线性的现象。而表3的左侧4个模型分别展示投资者情绪、管理者过度自信、公司监督和激励机制以及其他控制变量的回归结果。

表3 面板数据回归

[分组＼&投资异化模型＼&稳健性检验＼&国企＼&民企＼&国企＼&民企＼&IB>0＼&IB0＼&IB0＼&IB0＼&IB

注：***、**、**分别表示在1%、5%、10%显著性水平上显著。

1、模型的整体分析

从整体上来看，本文的投资异化模型对企业过度投资现象的解释较弱，但是能够较好解释企业投资不足问题，并且模型整体的显著性证明了企业投资异化的存在，也说明该模型能较好地解释各因素对企业投资异化的影响。

下面从误差分析的角度进行分析，首先对残差模型的误差项进行统计，其均值约为0.002，标准差约为0.073，可以认为其服从正态分布。那么投资异化模型对投资异化的低解释程度则主要有3种可能：第一，除了本文所考虑的因素，还有其它重要因素没有考虑，即存在遗漏变量；第二，所选取样本中的许多公司没有出现投资异化的行为，总体上没有表现出投资异化；第三，前2种情况共通作用的结果。

若是第一种情况，则虽然模型并不是最优的，却并不影响本文对各因素作用的分析。若是第二种情况，则说明至少在本文所选取的样本区间内，我国的上市公司确实具有宏观上的理性投资特点，并且能够为证明本文的假设1和2提供了有力的证据。若是第三种情况，即宏观市场的理性并非是真实的，而是其它遗漏变量的作用结果，则较为复杂，且其范围已经超出了本文所讨论的主题，因此暂不考虑第3种情况。在此基础上，本文继续对各类因素进行具体分析。

2、投资者情绪和管理者过度自信

从表3中可以看出，投资者情绪和管理者过度自信对企业投资异化均没有显著的影响。相反，若单纯地以企业投资水平为因变量，二者的系数依然是不显著的；若剔除财务指标而只考虑公司治理因素，则过度自信的系数变为显著，但是整体模型的解释程度却相当的低，其调整的R2最大的也仅有0.05，但出于篇幅限制本文将不展示不同模型的尝试结果。

而正如前文所提到的，之前国内学者的研究中，二者对公司的投资水平的影响确实是显著的。具体来看，上述研究所采用的数据均以2008年之前的数据为主，而本文所选取的样本时间段则在09-12年，说明我国上市公司在2008年的金融危机之后出现了明显的变化，上市公司对于投资者情绪和管理者过度自信的反应明显弱化，基本不受二者的影响。这一结果也符合08年以来我国的经济特点，虽然我国经济在金融危机之后依然高速增长，但是各上市公司依然受到了较大的影响，股价的下跌导致公司股权融资效率大大降低，直接限制了公司的投资水平，从而堵塞了投资者情绪发生作用的股权融资渠道。而在近年来的大熊市中，我国沪深市场依然持续低迷，投资者情绪保持相对中性，09-12年的均值约为0.09，标准差约为0.34，既没有严重的恐慌，也没有过分的低估。再加上我国经济转轨进程的不断推进，使得我国公司在这一经济阶段的投资决策以慎重为主，部分公司对于现金流的依赖导致企业投资对于现金流的敏感性大大增加。使得管理者在进行决策时无暇顾及投资者的情绪，大大削弱了迎合渠道的作用，使得投资者情绪造成公司投资行为的异化。而在后金融危机时代，即使是过度自信的管理者，其对于未来经济形势的判断也是相对谨慎的，没有造成公司投资的异化。

因此，可以认为本文的H1和H2在所选样本区间内是成立的，市场参与者的非理性并没有造成公司投资行为的异化，而不能证明H3是成立的。

3、所有权性质对投资异化的影响

从回归结果可以看出，民企和国企最显著的不同便是公司激励机制的作用。董事会持股比例和监事会持股比例这2个因素对于投资不足的民企有显著的影响，而对于国企却没有。并且其系数表明：监事会股权激励机制的效果远远好于董事会的股权激励机制的效果。说明这一政策的边界效应远高于董事会激励机制。因此，在公司经营管理过程中，应当给予监事会成员适当的重视，激励其发挥监督职能，从而防止公司投资决策过分谨慎，改善经营状况。同时，通过对于过度投资组的观察可以发现，公司治理结构对于消除过度投资行为并没有显著的效果。因此所有权性质其实是决定我国公司治理结构是否能够发挥作用的关键因素之一，但其具体作用和改进方式仍然需要其它研究进行补充。

五、稳健性检验

为了检验回归结果稳健性，本文借鉴高管薪酬判定法。即认为高管的薪酬相对于公司其他管理者的薪酬越高，他们的地位越重要，也就越容易发生过度自信。以CEO薪酬占前三名董事、监事及高管薪酬之和的比值，衡量高管过度自信程度。若其比值大于中位数，则认为高管存在过度自信，否则认为不存在过度自信。同时使用更为普遍的托宾Q值衡量企业投资水平，具体计算方式如下：

TobinQ=（年末流通市值+非流通股份占净资产的金额（非流通股份*每股净资产）+总负债合计）/年末总资产

稳健性检验的结果已在表3的右侧给出，其与之前的回归结果并没有明显的区别，因而认为本文的结论是稳健的。

六、结束语

第9篇：量化投资方法范文

投资环境(Investment  climate)指投资对象在进行投资时所面临的、影响投资行为的自然、经济、科技、管理、社会、法规和政治的各种条件和因素的总称。实际上，投资环境是一个内涵和外延非常丰富的系统。它包含了对投资有直接或间接影响的区域范围内的地理区位、自然资源、基础设施、原材料供应、市场化程度、竞争状况、人力资源、信息渠道、资金融通、纳税负担、社会服务、经济政策、法律法规、社会秩序、政治形势等这些有利或不利的条件与因素涵盖了经济、社会、政治、文化、法律、自然地理、基础设施、信息、服务以及政策等方方面面。良好的投资环境是一个国家和区域吸引外资的强大“磁场”。因此，自从世界各国从20世纪60年代开始利用各种指标对其投资环境的优劣和吸引投资者的力度进行评估、监测以来，采用评估指标及评估方法进行投资环境评价已经成为世界各国和区域吸引资金流入、促进经济社会持续发展的重要手段。

建国50多年来，中国经济社会取得了巨大的进展。尤其是改革开放以后，经济发展速度之快，成就之高，有目共睹。进入新世纪，中国政治稳定，经济持续增长，通货膨胀率较低，货币坚挺，外债结构合理，国际收支平衡有余，进口类关税不断降低，投资环境不断改善，最近中国已经成功加入世界贸易组织(WTO)，加上国家已经开始实施西部大开发战略，这将更进一步促使投资环境的改善，中国可望成为世界各国投资者青睐的比较理想的投资场所。

中国及其大陆31个省级区域（注：不包括香港、澳门和台湾。）经济发展的巨大成就除得益于国家稳定的改革开放政策、经济持续增长过程中的要素禀赋、制度变迁、技术条件、产业结构、市场环境、法律法规外，还与良好的投资环境、投资效果、外部国际大环境等因素关联密切。面对新世纪和新一轮的全球资源重组，研究如何构建衡量投资环境优劣及其吸引力大小的指标体系，并研究如何选择适当的方法对投资环境进行定量评估，为我国及各个区域评价投资环境质量的好坏、吸引力的大小，及为区域经济发展政策的制订和决策的实施，提供一个科学有效的定量化的参考依据，意义非同寻常。

国外关于通过统计指标或建立指标体系评价投资环境优劣方法的研究起始于20世纪60年代。这些方法归纳起来主要有投资冷热图法（冷热图法）、投资环境评分法（等级尺度法）、道氏评估法、关键因素评估法、相似度法、国家风险评级法、综合评判法和多因素分析评估法等。中国关于投资环境评价的研究，是在改革开放以后才开始的。20世纪80年代末到90年代初，对大陆各个省市区的投资环境的分析评价，不少学者进行了有益的探索，这主要归功于统计资料的逐步健全和分析工具及技术的支撑。王慧炯、闵建蜀[1]采用关键因素评估法（又叫体制评估法，专门为中国和其他社会主义国家设计）主要从体制的角度按照降低成本、发展当地市场、获得原料供应、分散投资风险、追逐竞争者、获得当地生产和管理技术等6种投资动机出发，选择若干关键因素，并采用多因素评估法计算总分来评价投资环境；鲁明泓[2][3]先后分别选择了11项和10项指标对中国大陆29个省市区（不包括西藏）和45个主要城市的投资环境作了综合分析和评估；郭信昌[4]、张敦富[5]等人也对中国的投资环境进行了较为系统的描述、分析和评价。不可否认，上述研究对中国区域投资环境的研究作了较大贡献，但也有不少不足之处：或者单从宏观方面来阐述，对中国区域投资环境考查与定量评估做的还不够；或者只分析硬环境而忽视软环境；或者选择的因素指标虽然包括了投资环境的几个方面，但其使用的统计资料相对单一，而且总量指标（绝对）指标过多而相对指标和平均指标嫌少，未能全面地涵盖投资环境的方方面面，因而分析方法虽然比较科学，但结论却前后相差太大，使得这些评估结果未能科学而准确地衡量和反映中国各个区域投资环境的实际情况，有些结论也与人们通常的看法相差较大，令人难以接受或让人信服。为什么这些研究的结论差别如此大呢？笔者认为关于中国投资环境的分析研究，主要的缺陷和不足之处在于，以往研究选择的指标太少，更没有能建立一个科学的评价指标系统，从而致使在指标体系选择方面有一个共同缺点，即没有或很少涉及各个评价指标之间的关联性和协调性，定性打分代替定量指标过多，把西藏也排除在分析和评估之外。另外，评价方法也显得较为单一。

然而时过境迁，中国及各个地区的经济社会发展水平有了较大的变化，随着由传统的计划体制向市场体制的转换，党的十五大报告中提出要从现在起到下个世纪头十年建立比较完善的社会主义市场经济体制，中国国际贸易（包括服务贸易）的对外开放程度不断深化，贸易关税的降低，WTO已经顺利加入，我国整体及大陆各个区域的投资环境也发生了较大的变化且得到相当程度的改善，但也面临着不少挑战。因此，笔者以为很有必要在借鉴前人研究成果的基础上重新构建一个更为全面、科学的评估指标系统，并研究更为科学合理的评价方法，以便在新世纪和新环境背景下，对中国各区域之投资环境状况的优劣进行全面、科学而准确的度量和评价，揭示各个区域投资环境实际水平的优劣和吸引外商投资的能力，以期给国家、各个区域及各级部门一个比较清晰和科学正确的认识，并为决策提供科学依据。

  二、投资环境评估指标系统的构建原则

对一个区域的投资环境进行评估分析，指标选择与指标系统的构建非常重要，它直接关系到研究结论的科学性、客观性、准确性与可靠性，关系到能否为决策部门提供一个量化的、具有可操作性的依据。考虑到我国的国情及各个地区的区情，根据目前国内外投资理论与影响我国及各个地区投资的因素，按照系统论的思想，为了便于支撑投资评估研究方法，并科学、客观、公正、全面地反映区域投资环境的状况和衡量区域投资环境质量优劣及水平的高低，在研究、选取和构建评估指标系统时，笔者以为应该遵循和贯彻以下原则：

1.全面性：投资环境系统是由多因素构成的多层次的组织系统，同时又受到系统内外众多因素的影响和制约。投资环境指标系统具有范围广、信息量大的特点，要求我们在遴选指标时必须尽量全面、完整地选择各级各类的指标，要使得投资硬环境和软环境指标，总量指标、相对指标和平均指标，定性指标和定量指标相结合。这样做的目的是尽量从各个侧面、各个层次去揭示、描述和反映投资环境系统的整体状况的优劣程度，去衡量投资环境水平的高低和质量的好坏，以免遗漏某些重要的信息，造成片面性，从而导致评估结果的非科学性。

2.简洁性：如前所述，选择投资环境指标系统要遵循全面性的原则，但这并不是说选择指标时必须面面俱到、重复、繁琐。相反，指标的遴选和设置需要考虑典型性和代表性，尽量使含义相同或相关性较大的指标不被选入，用尽可能少但信息量尽可能大的指标去反映多方面的问题，把全面性和简洁性有机地结合起来，以避免重复、繁琐而造成评估时的多重共线或序列相关。

3.科学性：投资环境系统中的每一个指标都应具有确定的、科学的深刻内涵。指标系统的建立应该根据投资环境本身及经济社会发展的内在联系，依据投资环境评价理论和统计指标系统建立的科学理论和原则，选择含义准确、便于理解、易于合成计算及分析的具体、可靠和实用的指标，以客观、公正、全面、科学地反映区域投资环境的本质和规律性。

4.系统性：投资环境系统是一个由具有一定结构和功能的要素构成的有机整体。指标和指标系统并不是一个静止和绝对概念，而是一个相对的、不断动态发展变化的概念。因此，在选择和确定具体指标来构建指标系统时，要综合考虑投资环境的整体性、动态性和系统性，既要选择反映和衡量系统内部各个子系统发展状况的指标，又要包含反映各个系统相互协调以及系统外部的环境指标（如政策变量等）；既要有反映和描述投资环境系统状况的静态指标，又要有反映和衡量系统质量改善和素质提高的动态指标。同时，还要随着时间的推移、地点的变化和实际情况的不同，指标系统能够适应动态发展变化的需要而进行相应的适当调整。

5.可比性：指标系统的构建应该通过借鉴和吸取国内外的研究经验和成果，便于国内各个地区对比，又能经过适当的调整而方便国际比较，同时又可以进行动态对比。这就要求在选择指标时，必须考虑到指标的历史延续性，同时考虑支撑分析和预测的可能性。因此，为了加强各个区域投资环境的可比性，必须准确地分析和研究统计资料及其含义，参考统计年鉴和其他相关年鉴及文献，选用范围和口径相对一致的相对指标和平均指标，同时也选用一些总量指标，一方面可以确保因素变量不会因为经济规模、人口多寡或面积大小等因素的影响而使分析结果产生偏差，另一方面也可以增加指标体系的综合性和关联性。

6.可操作性：投资环境系统评估指标应该具有实用性和可行性，指标数据的选择、获得、计算或换算，必须立足于现有统计年鉴或文献资料，至少容易获得、计算或换算，并采取国际认可或国内通行的统计口径，指标的含义必须十分明确，便于有效地进行定量的分析和评估。

  三、投资环境评估指标系统的构建

投资环境系统是一个以创造良好的投资场所，吸引外商直接或间接投资为中心目标的非常复杂的开放系统。而衡量投资环境好坏的指标系统则是描述该系统中各个子系统发展变化的状况，衡量其质量优劣和发展水平高低的。它应该具有所有系统的结构性、层次性、相关性、整体性、动态适应性等特征。也就是说，投资环境系统具有一般系统的所有特征，即同样是一个由系统之下的子系统、子系统之下的更低层次的子子系统，以及最低层次元素（要素或因素）所构成的有机整体。按照系统论的思想，依据构建投资环境指标系统全面、简洁、科学、系统、可比、可操作等原则，本着理论联系实际，理论为实践、为决策服务的初衷，在参考、学习和吸收以往的研究经验和成果的基础上，结合我国的具体国情及大陆31个区域的具体区情，考虑到指标系统内部各个子系统之间的相互交叉、制约以及协调促进的辩证关系，经过反复筛选和相关研究后选择了与投资环境密切相关、代表性大的38项指标，建立了评价中国区域投资环境的指标系统，如表1所示。需要指出的是，本文所构建的区域投资环境评估指标体系是建立在坚实的统计资料基础之上，也就是说，统计指标系统所涉及的数据可以在我国现有最权威的《中国统计年鉴》上直接或间接（通过简单换算）获取，只有极少量数据需要从其它统计年鉴或文献上取得。

表1显示，投资环境指标系统可分为投资环境总目标、投资环境目标层、投资环境次级目标层和具体指标层四个层次。投资环境目标层系统涵盖了经济环境、市场环境、科技管理环境、资源环境、文化教育环境、基础设施环境和社会服务环境等7大子系统，分别从24个次级目标层，即经济发展水平、产业结构、经济政策、经济体制、通货膨胀、金融环境、市场规模、分销网点、市场化程度、科技水平、管理水平、技术创新能力、生产要素资源、自然地理环境、人力资源、文化素质、知识环境、交通状况、信息化程度、投资水平、生活质量、医疗卫生条件、社会服务水平、治安状况等25个方面的38项统计指标构成的具体指标层来描述和度量中国及各个区域投资环境的优劣。需要说明的是，这四个层次系统相互依存又互相独立，既有联系又有区别，是一个不可分割的统一体，共同构成中国区域投资环境的评估指标系统；而且一个具体指标虽然不一定属于某一子系统，但它可描述一个子系统的某一方面，又能反映另一子系统的其它方面。因此，本文对重要的变量指标（如经济发展、投资、人口素质、市场化和生活质量等），选择了多项指标，以体现投资环境系统中各子系统之间相互交叉、影响、制约的辩证关系；而且，所有的指标，按照功能分为描述性、解释性指标（以基础指标为主）的评价、监测和预警性的评价性指标（以相对指标和平均指标为主）。这样作的目的就是期望从各个侧面、各个角度，来全面、准确、科学地刻画、描述、度量各个区域的投资环境质量的优劣和发展水平的高低。

  表1  中国区域投资环境指标系统  

总目标

目标层　次级目标层

具体指标层

  　单位

经

经济发展水平

国内生产总值

  　亿元

济

全员劳动生产率

元／人

环

人均财政收入

元

区

境

产业结构

第二产业比重

%

域

指

第三产业比重

%

投

标

经济政策

优惠政策

  　打分

资

子

进出口商品总额

亿美元

环

系

经济体制

外商投资总额占全国比重

%

境

统

非国有企业产值占工业产值比重　%

指

通货膨胀

商品零售价格指数

%

标

金融环境

城乡居民存款余额

亿元

系

外债

对外借款

亿美元

统

市场

市场规模

社会消费品批发零售贸易总额

亿元

环境

分销网点

社会消费品批发零售贸易业网点　万个

指标

市场化程度

出口占国内生产总值比重

  

%

子系

非国有企业产值占工业总产值比重  %

统

工业产品市场占有率

  

%

非农业人口占总人口比重

  

%

科技与

科技水平

专利批准数

万件

管理环

管理水平

万人拥有专业技术人员数

  

人

境指标

技术创新能力

人均研究与开发及情报文献机构　元／人

子系统

支出额

资源环

生产要素资源

从业人员

  万人

境指标

人均发电量

千瓦时

子系统

自然地理资源

抗灾率

%

工业“三废”综合利用产值

  万元

文教环境　人力资源

人均受教育年限

年

指标子系　文化素质

万人拥有高校在校学生数

人

统

知识环境

万人图书销售量

册

基础设施　交通状况

货运量

  万吨

环境指标　信息化程度

邮电业务量

  亿元

子系统

投资水平

万人固定资产投资额

元

社会服务　生活质量

恩格尔系数

%

环境指标

职工平均工资

元

子系统

人均寿命

年

实际销售商品房面积

万平方米

医疗卫生条件

万人卫生技术人员

人

社会服务水平

社会服务业从业人员

万人

治安状况

财政基建支出中公检法经费比重

%

  四、投资环境评估方法的选择

在投资环境指标系统建立以后，以之作为支撑，选择适当的方法进行综合分析评判和区域差异划分。如引言所述，目前国内外已有多种评估方法可供选择，如投资冷热图法（冷热图法）、投资环境评分法（等级尺度法）、道氏评估法、关键因素评估法、相似度法、国家风险评级法、综合评判法和多因素评估法等。笔者认为，目前比较成熟可供选择的投资环境评估方法有（专家）综合评分法、层次分析法、因子（素）分析法、灰色关联法、信息熵法、聚类分析法等。这些方法各具特色，有定性的主观赋权法（如综合评分法），也有定量的客观评估法（因子分析法、灰色关联分析法）。在实际的研究中，仅用单一方法去评估投资环境的优劣，其结果并不一定科学、可靠，也难以令人信服。科学可行的做法是同时选用多种方法，主观与客观相结合、定性与定量相结合、多种定量方法相结合（如因子分析法与聚类分析法），相互配合，取长补短，从各个角度各个侧面对投资环境进行综合分析、组合评价与区域差异划分（如聚类分析）。

本文的思路也正基于此。即通过上述构建的投资环境评估指标系统，参考《中国统计年鉴》及其它各种统计年鉴和文献资料，建立投资环境评估数据库，选择恰当的评估方法如因子分析法、综合评分法进行组合式的综合集成评价，对各种结果进行几何平均、简单加权平均（或采用其他可行方法）得到一个综合值，然后再利用评估指标体系和数据库采用聚类分析法等方法进行类型差异划分和发展水平的阶段性划分，从而对各个区域之投资环境状况重新进行全面、科学而准确的研究，以便相互验证。如果多种方法的研究结果比较一致且互相补充，则证明综合评价结果科学可靠，可以揭示和反映各个区域投资环境吸引外商投资的能力大小、投资环境实际水平的高低和区域差异程度的大小，并使综合评判结果更具说服力和解释力，实现对客观投资环境现实的科学认识。

收稿日期：2002-01-16

【参考文献】

[1]  王慧炯，闵建罗.中国的投资环境[M].京港学术交流中心出版社.1987.

[2]  鲁明泓.中国不同地区投资环境的评估与比较[J].经济研究，1994(2).

[3]  鲁明泓.外国直接投资与中国投资环境的评估[J].经济研究，1997(12).