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量化价值投资全文(5篇)

量化价值投资

第1篇:量化价值投资范文

关键词:大数据分析;金融投资;大数据应用;金融科技

一、前言

伴随着大数据技术的高速发展,机构投资者开始运用大数据分析来处理证券投资中遇到的一些问题。证券公司利用大数据分析处理股市交易中产生的大量信息数据来进行股票分析,并且通过挖掘搜集社交网络的相关信息,通过分析来判断市场中的投资情绪,把握市场中的第一动向,将其作为依据进行投资决策,除此之外,对股票的结构化数据以及非结构化数据进行分析,能够做出比人工更为理性的量化投资,提高收益率。

二、大数据分析的相关概念

(一) 什么是大数据分析大数据即为数据量十分巨大的信息,其规模巨大到无法通过人工在合理时间内获取并整理分析成为人类所能解读的信息。对大数据进行分析的基础就是从物质世界,互联网以及其他数据源中获取到各种结构化数据、非结构化数据以及非数据化的各种信息,将其存储到处理器中,使用计算机技术进行处理分析,利用高效的算法进行关联分析,从中发现价值。从大数据中得到数据中的内含价值,这也就是大数据分析的目的所在。

(二)大数据分析的基本方面大数据分析包含六个基本方面,分别是:1.可视化分析,将数据信息转化为图表等形式的可视化信息,清晰直观;2.数据挖掘算法,从大量的数据中有效地挖掘所需的数据信息,优化处理分析的速度;3.预测性分析能力。通过可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断;4.语义引擎,使用一系列的工具从非结构化的数据中解析,提取,分析数据,从“文档”中智能提取信息;5.数据质量和数据管理。使用高效率的流程和快捷的工具来处理数据,保证分析结果的高质量;6.数据存储,数据仓库。按照一定结构和模式建立关系型的数据库将数据存储起来,便于对数据进行查询以及调用分析。

三、大数据分析在证券投资中的应用

(一)股票分析股票分析的内容包含两个方面,分别是技术分析和基本面分析。 1.基本面分析在广义上,基本面分析是指将经济学当中供求关系原理作为基础,通过对历史的经济数据以及政治环境,要素主要包含宏观经济状况(利率水平、通货膨胀等)、微观经济情况(企业素质等)以及政治情况等进行分析来对金融市场走势进行分析。从狭义上来说,基本面分析则是指对广义基本面分析中的微观经济状况进行分析,要素主要包含企业报表中的财务指标、管理人员素质、所在行业发展情况、主要产品竞争力等。大数据分析主要是使用相关算法,按照投资者所感兴趣的指标挖掘出符合投资者需求的股票,建立相关规则从中寻找股市中符合要求的股票进行投资。2.技术分析技术分析则是通过研究市场行为来判断市场运行趋势,通过跟随市场运行趋势的周期性变化来进行股票及其他金融衍生品交易的决策。技术分析认为市场行为是重复的,股票市场中的历史将会重演,若市场是有效市场。基于人工神经网络算法的股票技术分析主要通过输入预测样本,设置目标变量,对其打分,之后进行预测并将预测值与实际值相比较,最终通过建立拟合方程,得出预测值与真实值之间的关系,从而为投资决策提供参考。

(二)投资情绪分析广义上看,投资者情绪包含着众多能够影响投资者对证券的估值以及市场预期的因素;从狭义上看,投资者情绪分析仅仅研究广义上众多因素中的经济变量和其他因素。对于券商与相关的研究者来说,投资者情绪的测量是一个难题。如何对投资者情绪进行量化分析,这对证券市场研究来说至关重要。在投资情绪分析中,通过获取网民经过微博、论坛和博客中的网络文本信息,从杂乱无序的网络媒体信息中获取有价值的信息,把非结构化的文本信息转化为结构化文本信息,从文本信息中提取投资者情绪测评指标,结合属性词典和情感词典,应用情感分析引擎,获得投资者情绪分析结果。从数据量如此巨大的文本信息中挖掘到有价值的信息,也正是大数据分析的长处所在。

(三)量化投资量化投资是指对金融市场和产品信息进行量化分析,根据历史交易和相关数据建立模型,由模型做出投资决定,再根据算法自动下单完成交易。大数据分析所应用到的一系列分析工具,如数据挖掘、人工智能、支持向量机等分析工具,使得金融投资实现了高频化、智能化。大数据分析技术在证券量化投资中的应用可根据数据结构的不同分为两种应用模式,分别为结构化数据的应用与非结构化数据的应用。而结构化数据的应用更为普遍。结构化数据的应用。在量化投资中,结构化数据应用主要集中于那些人们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,而这被称之为高频交易。比如某种证券买入价与卖出价差价的微小变化。在交易量大、交易次数多、持仓日短的高频交易中,计算机每秒都要处理大量的结构化数据。虽然高频交易的每笔收益率很低,但是总体收益比较稳定。非结构化数据当下在量化投资领域的应用并不普遍,但是业界正在进行大量的尝试。非结构化数据能够提供有价值的信息并进而获得超额利润,这推动了更多的公司在这方面加大投入,并取得了一定成果。

四、大数据分析应用带来的问题

(一)大数据安全大数据普遍存在巨大的数据安全需求。由于大数据具有比较高的价值密度,往往是众多黑客眼中的一块肥肉,因此吸引了大量的攻击者铤而走险。在2013年与2014年,全球互联网巨头雅虎曾被黑客攻破了用户账户保护算法,分别导致了超过10亿以及5亿的账户信息泄露,其内容涉及用户姓名、电子邮箱、电话号码、出生日期和部分登录密码。我国也暴发过“2000万条酒店开房数据泄露”等一些安全事件,引起了全社会的广泛关注。除了外部盗取带来的风险,内部人员盗窃数据而导致损失的风险也应当重点关注。2017年,我国某著名互联网公司内部员工盗取并贩卖涉及交通、物流、医疗、社交、银行等个人信息50亿条,通过各种方式在网络黑市贩卖。

(二)大数据隐私保护大数据普遍还存在隐私保护不善的问题。个人隐私泄露不仅会为用户带来严重的骚扰问题,也可能会让用户以及亲友面临遭受诈骗的风险,从而对用户造成极大的侵害。除此之外,人们面临的威胁还有基于大数据对人们状态以及行为的预测。随着深度学习等人工智能技术的快速发展,通过对用户行为建模与分析,个人行为规律可以被更为准确地预测与识别,甚至刻意隐藏的敏感属性可以被推测出来。在社交网络中,可以通过用户的朋友具有的属性、用户加入的群组等推测用户可能具有的属性,用户隐藏的敏感属性存在着挖掘和被公布的风险。例如通过分析用户的twitter信息,可以发现用户的政治倾向、消费习惯等。除此之外,研究者基于用户的历史轨迹建立隐马尔可夫模型,利用此模型可成功地对用户出行的目的地进行预测。一旦被不法分子获取到这些信息,将对用户造成难以想象的后果。

五、如何应对大数据分析在应用中带来的问题

(一)健全大数据的相关法律法规及使用规范由于法律法规以及监管层面的缺乏,用户数据收集、存储、管理与使用等缺乏规范,单纯依靠企业的自律无法切实保障用户隐私安全。在商业化场景中,用户应有权决定自己的信息如何被利用,实现用户可控的隐私保护。随着科技进步的高速发展以及互联网技术的快速推广应用, 健全法律法规为应用新兴技术、保护人民利益保驾护航迫在眉睫。从国家层面制订相关法律法规来保障大数据的安全能够从法律层面上保障用户的切身利益,能够在惩处违法犯罪分子时做到有法可依,起到警示不法分子,惩戒犯罪分子的作用,制订健全使用规范能够为企业提供一套行为指南,避免缺乏自律的企业肆无忌惮地滥用大数据,以法律法规或行业规范的形式确定用户对个人信息利用的决定权利。例如用户可以决定自己的信息何时以何种形式披露,何时被销毁。

(二)升级信息安全技术保障信息安全作为计算机技术发展的成果,要想继续扩大应用,在更重要更紧要的领域进行应用,信息安全必须在技术层面上得到保障。黑客通过企业的技术漏洞从企业的服务器中窃取数据,而技术漏洞则只能通过升级技术手段来加以弥补,相关企业必须将培养技术人才以及研发信息安全技术作为公司的战略性规划并且加大投入。作为全球数据存储系统的垄断寡头,EMC、ORACLE、IBM等公司所拥有的高端的数据存储技术为金融业的信息安全打下了坚实的技术基础,为众多行业,尤其是金融业提供了杰出的数据存储服务以及IT解决办法,客户群遍及全球。而在当下,我国正与美国进行的博弈正是科学技术的博弈,美国对我国的技术封锁也让我们明白核心技术必须掌握在自己手中,依靠美国公司的技术不是长久之计,我国的数据安全终究也只能依靠我国的技术来提供根本保障。

参考文献

[1]周煜.大数据在金融领域的应用研究[J].计算机产品与流通,2018,(10).

[2]莫祖英.大数据处理流程中的数据质量影响分析[J].现代情报,2017,37(03):69-72+115.

[3]唐文慧.基于数据挖掘技术的股价预测实证分析[D].西南财经大学,2009.

[4]何平平,车云月.大数据金融与征信.[DB/OL].北京:清华大学出版社,2007-10.

[5]冯登国.大数据安全与隐私保护.[DB/OL].北京:清华大学出版社,2018.

[6]刘英,罗明雄.互联网金融模式及风险监管思考[J].中国市场,2013(43):29-36.

第2篇:量化价值投资范文

关键词:分级基金量化;投资策略;措施探究

引言:

分级基金量化投资内涵丰富,由于其具有先进性、科学性、广泛性,在我国现阶段市场经济活动中受到人们的关注与欢迎。其在进行量化投资时,能够对分级基金的风险与收益进行量化,寻找分级基金投资中存在的市场规律,创新投资方式,对其进行有效的量化把握。但在实际的分级基金量化投资策略应用中,受传统投资理念根深蒂固以及应用能力不足等原因的影响,使得分级基金量化投资在实际应用中的成果并不显著,在此对其进行研究分析。

一、分级基金量化投资定义

基金即为某种目的而设立的具有一定数量的资金。目前我国的基金多为封闭式基金,其主要受国人传统思想的影响;开放式基金是世界各国基金运作的基本形式之一,在我国开放式基金则是大势所趋。分级基金作为结构型基金,是对基金的收益或者净资产在同一种投资组合下进行两级或者多级的分级,其在分级时不同级别的基金收益与风险不同,主要目的在于将基金分成不同份额以满足对风险与收益要求不同的投资群体。目前融资型分级基金为主要研究方向,其可将母基金分为A类和B类份额的基金,A类基金具有风险小、收益稳定的特点,而B类基金则随着市场经济杠杆变动而变动,风险大,收益不稳定,杠杆水平越高则B基金的价格波动越大,且母基金净值越高价格越高,A类份额基金在市场上流动性高,能够对投资者的资金进行很好的管理,而B类份额基金则能够使投资者在短期内获得更大的利益,例如申万菱信申万进取份额的最高杠杆可以达到11倍[1]。分级基金的量化投资是通过对分级基金进行科学投资模型的建立,为投资者提供具有科学数据依据的分级基金投资策略,区别于传统投资中凭借投资经验个人主观意志的投资方式,而是对分级基金投资的风险和收益进行建模,寻找市场经济的一般规律,从而在权衡利弊后进行正确的投资选择。

二、分级基金量化投资策略构建

(一)根据分级基金类型进行量化构建投资策略

分级基金将风险与收益进行划分,分为高风险高收益和低风险低收益两种,基金类型有股票型、指数型、债券型,按照杠杆比例可分为4:6、1:1、2:1、7:3、8:2、1:4六类,按照分级份额开放程度分为封闭式、开放式、半封闭式,其不同类型的基金有不同的性质,应对其进行不同的量化投资策略构建,在A类份额基金进行量化时可以内含信息进行数据性的把握,例如隐含收益率可以很好的衡量投资价值,招商大宗商品A隐含收益率为7.56%高于其他基金,可进行量化投资策略构建,B类份额基金则可根据基金杠杆进行抢反弹资产配置等多种配置选择的量化投资策略构建。

(二)利用分级基金特性进行量化构建投资策略

分级基金可分为多级,且不同级别的基金有不同的特性,在进行构建量化投资策略时,需要对不同份额的基金特性进行具体的把握,从而为投资提供辅助信息。进行分级基金量化投资策略构建应量化分级基金的股种、投资时机,对不同基金的期货进行量化,分级基金的收益存在波动性,利用此特性对分级基金从不合理收益回到合理收益阶段进行有效量化构建投资策略,如2013年由于“钱荒”的出现导致国联安双禧A下跌最多超过8%,但随之得到恢复,其恢复过程可进行有效的量化投资。量化投资对分级基金的应用可进行统计套利机制的建立,市场经济活动具有未知性,量化投资策略的构建则是在未知中依靠已知的条件对分级基金进行预测投资,提供数据信息的支持,在进行分级基金量化投资时根据交易机制、基金杠杆、产品设计等多方面信息,建立分级基金量化投资模型,进行反弹时机、折溢价套利机会等多种投资机会[2]。

三、分级基金量化投资策略应用

(一)分级基金量化投资策略的应用现状

在我国的分级基金量化投资策略应用上,由于首先在理论知识掌握方面存在着问题,分级基金以及量化投资策略都是新兴的事物,投资者对其具体内涵存在理解度不足的状况,量化投资的理念在国外以接近成熟,但在我国经济市场分级基金量化投资策略应用方面尚不成熟且显稚嫩,投资者们受传统投资理念的影响,在进行投资时更多依靠自身多年的投资经验和主观臆断进行分级基金的投资,使得量化投资在我国投资者的理解中具有神秘化、高级化的形象,因此无法受到广泛的应用,投资者对市场规律把握不足,认为无法对分级基金投资进行量化[3]。其次,在分级基金量化策略构建方面存在技术上的支持问题,在实际应用中建模能力不足,分级基金管理者对其无法依据专业先进的手段进行分级基金收益与风险的建模,同时对于经济市场的变化把握不足,导致量化投资策略具有滞后性等不足。最后,我国基金产品众多,但分级基金虽作为创新型的基金产品,在实际基金分级时存在数量多、品质不高的现状,且投资者对分级基金投资的量化把握不足,无法对其进行正确的投资,分级基金以及量化投资策略创新度不足。

(二)促进分级基金量化投资策略应用的措施

量化分级基金的收益进行正确投资策略构建,首先应对量化投资以及分级基金有准确的认识与把握,在理论和实践应用两方面对分级基金量化投资进行研究。积极学习借鉴国外先进分级基金量化投资策略,促进量化投资在分级基金中的广泛应用,并且培养具有专业技能的量化投资建模人员,积极引进先进的分级基金量化投资策略构建人员,使其能够充分掌握市场信息变动,灵活机动性调整量化建模。同时具有先进的基金管理理念,从更新变动的金融市场中寻找分级基金变动的规律,构建具有科学性的分级基金量化投资模型。其次,创新发展我国现有基金,促进其功能工具化的转变,为人们提供多种资金管理方式,并辅助量化投资的理念,进行多方式的基金投资,如在分级基金中A类份额基金具备稳定性,其投资后可获得指定的约定收益,量化投资建模应依据此特性对其进行基金收益建模,将1年定存+3%、1年定存+4%、1年定存+6%等不同的基金进行量化,同时A类份额基金在市场交易价较低的时候可以折价买入,对此进行基金量化模型构建,例如构建银华90折算前净值0.645,份额10000,折算后净值1,份额6450,将其进行量化,为投资者提供数据性的支持,促进投资方式更加便利、简单、符合投资者的需求[4]。

四、结束语

综上所述,分级基金的出现能够符合不同投资者的需求,对分级基金进行量化投资能够有效降低基金投资的风险,对其进行科学投资模型的建立使投资有据可依,但在市场经济活跃变化的大背景下,分级基金的量化投资需要不断对自身建模等量化方式进行创新发展,以提供更可靠更具有科学性的分级基金投资策略,目前分级基金的量化投资策略尚不完善,且分级基金在我国并不成熟,对此应对先进的量化投资策略以及分级基金投资理念进行借鉴学习。

参考文献:

[1]邹春来.分级型股票基金的设计原理及投资策略[J].经济视角,2014(7):21-22.

[2]余斌.分级基金:量化投资中的“瑞士军刀”[J].股市动态分析,2014(13):72.

[3]吴宇锋.探讨分级基金投资策略[J].时代金融(中旬),2015(8):270-271.

第3篇:量化价值投资范文

企业管理的主体和客体最终都要归结到人的能动性上。对人力资源进行会计核算、分析、调整,把管理的基本出发点放在调动人的一切积极因素来实现人力资源的最优配置上,抓住关键环节,理顺管理渠道。

1.加强企业人力资源管理,有助于管理者编制合理的人力资源计划。人力资源计划的特点是全面考虑企业需求,同时关注人才的引进、留用、提高和流出四个环节,从而较好地达到企业目标。运用人力资源成本会计模式,能为管理者提供录用、考核评估、薪酬分配及培训提高的历史成本依据。在此基础上估算人事职能的预期成本,根据职能需要和岗位操作环境,就能编制可靠的人事变动预算,反映预期各层次人才的单位成本和预算成本总额。在编制预算的基础上进行业绩考核,将考核结果与计划对比,可得出人力资源利用效率,并从中发现影响人力资源发挥作用的因素,从而有利于管理者认清人力资源利用情况,不断完善管理办法。

2.加强人力资源管理,对企业人力资源投入成本进行计算,可帮助管理者运用全部资源的预期投资回报率,作为制定企业战略决策的计划标准。

二、加强人力资源会计管理,重新认识企业人力资源,重视人力资本投资,开发人力资源,促进企业发展

1.重视企业的人力资本产权

人力资源会计管理的对象是人力资源的价值运动,贯穿于员工的录用、考核评估、薪酬分配及培训开发等各个环节。企业应对人力资源予以资本化,对其经济活动进行分析,了解其增减变动情况对整个生产经营活动的影响幅度,便于进行及时有效的调度。目前部分企业存在用人多、工作效率低、投资回报率低、技术更新慢、可持续发展基础薄弱等问题。这些只是表象,深究其原因,则是由资产所有制、管理者、劳动者在认识上存在很大的差距造成的。只有以权益为中心,把所有制、管理者、劳动者三者的权益联系起来,充分发挥人力资源合理配置的效用,集体负责地对现有资产进行科学有效的市场运营,才能不断产生收益。首先,必须通过货币计量手段明确劳动者对企业投入的劳动力不能再简单地核入成本费用,而应列入企业最重要的资产。其次要量化分析人力资源对企业的贡献程度,并依此划分等级作为劳动者的贡献收入,体现多劳多得的原则,维护人力资源权益,提高劳动者的地位,从而带动其积极性和创造性。

2.重视人力资本的投资、开发,促进企业资源优化

在实际管理工作中,真正重视“以人为本”,树立人力资本意识,加大人力资本投资力度,制定并实施正确的人力资源管理和开发计划,培养人力资本优势。首先,人力资本投资包括为了提高人力资源素质的各种投资,主要是教育投资。通过不断更新知识、提高管理水平和操作技能,以确保培训效果。这就需要以适当的比例,将企业物力资本投资向人力资本投资转移,并建立健全完善的人力资本投资、保障和激励机制。其次,改过去缺乏对教育投资效率和回报的分析,变为由人力资源部门和财务部门共同参加的人力资源会计管理组织评价机构。第三,对人力资源成本和价值进行确认、计量、记录和报告,对人力资本投资收益进行分析、评价、决策,增强各级管理者对人力资源的重视和投资意识。

三、人力资源会计核算的模式

相对于实物资产来说,人力资本存在一定的隐蔽性及难以计量性,不仅计量成本高,计价过程也较难掌握。因此必须拓展人力资源的计量方法,对人力资本的投入产出、变动情况进行量化分析,使其具有客观性和可靠性。人力资源会计核算有两种模式:即货币性价值模式和非货币性价值模式。后者反映的是货币指标无法揭示的人力资源在能力、品格、事业心、工作热情和对企业的忠诚度等方面的信息。而货币性价值模式从计量在取得、开发和保护人力资源方面的投资,利用人力资源的创新能力创造新的经济增长点到员工离职、管理混乱、怠工等使企业所蒙受的经济损失做为企业人力资源的计价依据,主要适用于企业中高级管理人员和专业技术人才的管理。

第4篇:量化价值投资范文

关键词:估值分析;管理会计;企业行为

一、估值分析与管理会计介绍

(一)估值分析

本文中的估值并非简单的价值评估,其所用方法亦并非围绕简单的市场法、收益法、成本法或者针对上市公司所用的相对估值与绝对估值方法,其基本原理是对围绕公司的环境、行业、竞争以及内部的管理、资金、人力等资源予以剥茧抽丝转化为具有管理、投资、经营等价值的数据。对于此类资源的评估依然需要借助传统的评估方法,将资源对企业的影响因素细化分类,通过建立数据模型,锁定随机误差项之外的被解释变量及其相关参数。当然本文所称的估值分析亦并非围绕计量经济概念展开,而是以计量经济方法对非量化数据实现属性转化为前提,同时借助传统估值原理及其方法将所要分析的非量化及其量化数据准确定位到对投资、经营、管理的影响。

(二)管理会计

本文中的管理会计,不但包括了传统的会计方法,而且融合了现代管理的方法,管理会计的目的是为提升企业的经营效率。

二、估值分析对管理会计的作用途径分析

(一)新准则中的作用分析

根据最新的《企业会计准则第22号-金融工具确认和计量》,根据企业如何管理其金融资产以产生现金流量,将金融资产的分类由过去的以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产、持有至到期投资、贷款和应收款项、可供出售的金融资产分类为以摊余成本计量的金融资产、以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产、以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产。对于多数企业而言,此次会计准则的实施焦点对于非收取合同现金流量为目标的金融资产如何进行管理,比如如何予以分类,采取何种价值作为初始计量金额,并且这种初始计量金额的来源是否满足准则的要求等。而估值作为一种重要的数据分析方式,对除摊余成本计量的其余两类金融资产的管理起到重要的作用,不但解决了数据来源以及数据可行问题,而且为金融资产分类提供了先期的支撑。

(二)估值分析通过经济行为的事前、事中、事后对管理会计的作用

1.估值分析通过经济行为的事前过程对管理会计的作用

经济行为的事前过程蕴含着较多的定位与选择,不但包括企业战略选择,其中有包括战略分析及其战略选择等,而且包括依据战略所延伸出来的经营战略、职能战略、财务战略等,具体到估值分析而言,其对管理会计的影响主要体现到对经营战略选择中需要借助估值更好地了解产品成本及其产品服务性能等、对财务战略中财务战略、投资战略、融资战略及其分配战略都有比较重要的作用,通过上述估值分析决定了管理会计未来所要管理、服务的方向。缺点:由于经济行为的事前过程相对事中及其事后过程,无论其概念及其行为本身均存在较大的抽象性,而且估值分析中,模型选择及其模型中参数、被解释变量难以快速确定。

2.估值分析通过经济行为的事中过程对管理会计的作用

经济行为的事中过程不但涉及企业战略实施及其控制,而且涉及到企业预算的执行过程、风险的管理及其内部控制、成本管理等行为,具体到估值分析而言,其对管理会计的影响主要体现在如何量化分析当前战略实施情况、预算执行情况、风险处于何种层面等,通过估值分析决定了管理会计应该是一种什么样的管理行为,将事前所决定的管理会计的方向经过实施形成清晰的框架,比如平衡积分卡指标体系包含哪些方面,如何设计各指标或各类指标的权重等,在该阶段可以予以清晰制定。缺点:事中行为一般已形成一定规模的内部数据,内部数据的认识程度及其是否真实行为的客观表现,因此估值分析所依据的数据情况,决定了估值结果所反映问题的准确性,同时直接影响后期企业行为的方向。

3.估值分析通过经济行为的事后过程对管理会计的作用

事后行为不仅包括财务报表所反应的利润、收入等经营情况,而且作为以可持续经营为前提的企业,本文认为事后行为不但是企业某一阶段行为的结束,而且是下一阶段的预备阶段,通过估值分析,除财务情况外,可以了解到企业行为在客户资源、市场竞争情况、未来发展前景等方面影响,对管理会计提出更加全面的要求。缺点:所有权与经营权的分离不但将会计分为传统财务会计与现代管理会计,更重要的是始终影响着企业的行为是否考虑未来,有无以短促性的暴力行为毁灭或影响企业未来的发展。具体到估值分析而言,由于估值所具有时点性,因此,估值并不能很好考虑到企业未来的发展因素,对管理会计提出更高的要求,不但要发挥其自身对经营的影响作用,而且应该弥补估值分析数据中的不足之处。

三、估值分析完善管理会计的措施分析

(一)借助数据库提升估值分析的质量,为管理会计定位

精准的服务方向目前数据服务成为当前社会的热点话题,我们熟悉的wind咨询、阿里巴巴,都在加快数据汇集,特别是阿里巴巴借助大数据为其用户选择性推送产品,量身服务。估值分析应充分借助现有的数据库,通过现有的可比公司,借助已嵌入模型的信息系统实现估值分析结果的及时性及其精准行。

(二)排除合理怀疑、客观修正数据,为管理会计提供合理的数据支撑

本文认为真实的数据一定是客观实际的反应,但客观实际存在历史与未来,如果利用历史过程中的极端情况判断未来,势必会降低数据的质量,影响估值分析的结果,从而为管理会计传递错误信号,不利于实现管理会计服务公司经营的目的。比如之前提到的平衡积分卡,本文之所以认为应该处于该阶段,因为通过排除合理怀疑,客观修正后的数据,是未来趋势的应该有的一种客观表现,作为管理会计过程的一部分,平衡积分卡不但可以根据战略明确未来的考核方向,而且可以修正过去行为存在的不足,从而更加主动地实现企业行为的目的。

(三)完善估值分析及其管理会计体系

作为具有较强时点性的估值分析,需要借助管理会计体系,通过权重调整或完善指标的全面性等措施,将估值分析目的定位到企业未来持续发展过程中,实现企业持续性良性发展。

结束语:

企业发展竞争加剧,外部环境不稳定性的加剧,需要我们不断完善管理会计,助推企业的经营管理行为,但更应注重外部环境对企业行为影响,通过引入估值分析,不但可以适应现阶段企业会计准则变化带来的影响,而且将外部环境、内部非财务性行为予以量化,实现外部、内部要素有效结合,从而更好地服务企业的发展。

参考文献:

[1]林钟高,赵宏.从契约经济学的角度看会计准则[J].财贸研究,2000,(10).

第5篇:量化价值投资范文

关键词:人力资源会计;必要性;资产化;发展趋势

人力资源会计作为会计学新分支,主要是应用人力资源管理理念完成人力资源价值、成本的确认与计量,配合会计管理实现对企业人力资源的高效分配与管理,这对于知识经济时代人才的挖掘与利用有重要参考价值,对于薪酬管理、人员管理与财务公平分配等有重要作用,是当前我国会计学领域备受关注、新起步的重要会计实践理念。加强对人力资源会计的研究与探讨,对于推动国内人力资源管理进步与创新有突出作用。下面,我将对人力资源会计的必要性与发展趋势做简要探究。

一、现阶段我国构建人力资源会计的必要性

作为会计学的崭新分支,人力资源会计结合人力资源管理理念与会计学理论针对人力资源数据鉴别、确认与计量进行探索,以实现人力资源数据信息的高效化与优质化,为相关工作者提供可靠信息支持实现人力资源高效管理,以应对知识经济时代人才的挖掘与应用。人力资源会计的推行符合当前世界范围内经济全球化浪潮下知识经济转型需求,是应对我国宏观层面人才资源开发与管理的必然选择,能够满足多个领域人力资源信息使用需求,在服务企业管理、发展与决策方面有重要价值,有利于全面评估企业自身资产,减少资产流失,对于增强企业内外竞争力、提升企业经济效益有诸多益处,是走出传统会计工作局限的重要探索,对于我国人力资源会计的发展、推广与应用有重要价值。知识经济时代的来临改变了传统竞争局面,从物质资源竞争走向了人力资源竞争,人力资源作为社会进步、企业发展关键资源信息,高效且准确的人力资源会计管理无疑势在必行,在人口基数大、人力资源丰富的我国,实施人力资源会计有其必要性与必然性。人力资源会计的构建符合我国当前科学技术与生产力进步发展需求,在国内积极进行经济转型的今天为人力资源的深度、高效开发提供了新思路,有利于国内强化人力资源投资与建设,对于促进经济的繁荣与发展有重要意义,对于推动企业发展、事业单位人事管理有积极作用,运用会计方法对人力资源进行资产化确认、计量与报告,是顺应时展的必然选择。当前国家宏观调控背景下,人力资源会计的应用可从更深的层次与更广的角度确认人力资源的成本与价值,有利于进一步开发其经济效益,对于实现社会大范围内的公平分配、调整薪酬制度、提升经济增长率作用众多,有利于实现人力资源的供求平衡,确定最佳开发方向应对对策,引导人力资源的合理流动,实现广大范围内的人力资源优化配置。人力资源会计的应用迎合了现代企业提升经济效益、科学化决策发展需求,在市场经济背景下,企业内部高素质专业人才越多、人才潜力挖掘越到位,企业在发展过程中就能够更好进行人力资源投资,通过调整薪酬分配、提升物质待遇、提供优良工作环境与在职培训等实现投资效益最大化,增强企业内部用人制度激励效用,实现人力资源核算科学化、调配效益最大化。人力资源会计本身仍旧带有会计学特征,因此本身符合财务会计核算原则,从这一角度考虑,人力资源本身投资本身存在诸多问题,为避免人力资源投资频繁出现决策失误、盈亏不符、资源流失等问题影响企业发展与决策,实施人力资源会计极为必要。

二、人力资源会计的基础是人力资源资产化

对于人力资源会计而言,其发展与应用的基础是人力资源资产化。当前国内对科学技术发展的大力支持为人力资源会计的发展、应用与推广提供了可能,经济市场中现代企业制度的建立与完善营造了良好的外部应用环境,劳动市场的完善为其实施提供了良好前提,国家政策与法律法规、制度等为人力资源会计的实施营造了优越的政策法律环境,企业内部本身的劳工制度与薪酬制度为人力资源会计提供了充足的制度基础与物质基础,由此国内构建人力资源会计才有了诸多可行性,为应用会计报表实现人力资源会计信息化提供了强劲动力,尤其是信息化技术的介入为管理电算化提供了诸多技术保障与优势,这些条件的具备意味着国内构建人力资源会计刻不容缓。人力资源资产化意味着企业在掌握所有权的情况下,走出了传统会计学领域资本雇佣劳动者的核算领域,将先进知识与技术的载体人力资源作为了全新的生产要素进行会计核算,将人力资源作为企业资产进行配置与管理,在这一前提下,企业更好的对人力资本进行投资以获取高额回报。人力资源不属于企业无形资产,是企业流动资本,本身无需提取折旧,可进行单独核算,虽然也存在有形损耗与无形损耗,但是随着时间的增加,损耗的过程中更伴随着无形知识价值的增长,因此要定期对人力资源进行评估,确定损耗与增值情况,运用人力资源会计有助于更好的完善这一过程,为企业经营发展服务。

三、人力资源会计的发展趋势分析

人力资源会计服务企业生产经营与发展的积极作用已经广受认可,但是对于人力资源的会计的推广与应用还尚未取得共识,一方面是由于学界对于人力资源本身的将人当做资产与财富进行计量持反对态度,另一方面是由于将人力资源作为资产并无法满足会计学中资产定义,并缺乏一个相应且有效的人力资源计量核算体系,这些问题的存在制约了人力资源会计的推广应用。从问题角度来看,无疑人力资源会计发展的一大难题与制约瓶颈正是人力资源资产如何量化的问题,由于对于某一时间段人力资源的价值进行精确计量难度较大,因此导致其在现代企业中推广应用难以实现。从目前国内诸多领域对人力资源会计的应用情况来看,人力资源会计目前多应用于招聘管理领域,通过应用人力资源会计理念使得招聘效率、投入产出及人才价值可直观的进行量化,为企业实现人才价值最大化提供强有力的数据参考。国内知名人才管理机构诺姆四达集团就对人力资源会计进行了应用尝试,这种对传统招聘模式的创新将包括HR工作量分析报表、部门招聘进展报表、渠道分析报表、系统提供渠道效率智能分析报表等各种数据报表在内的各类统计数据进行分析量化,可作为企业人力资源工作者的重要参考,比如通过系统的报表管理功能可清楚的掌握在招聘工作中的多种成本数据,实时控制招聘成本,制定更加完善的人才引进战略,提供科学直观的数据。人力资源会计在招聘管理系统中的应用不仅有助于将人力资源招聘各项投入产出进行精细量化、降低招聘成本、提升招聘效能,且量化的各项数据为招聘计划及战略性人力资源规划的制定提供了重要的数据参考。未来人力资源会计的发展除了要积极完善现有理论体系、克服现有困难之外,发展重点主要集中在人力资源法制化、人力资源市场完善与管理优化、用人机制改革与创新等方面,以最大限度发挥人力资源会计的应用优势。

四、结语

综上所述,人力资源会计在当前国内经济转型与改革背景下是顺应经济社会、企业发展的必然选择,有助于推动企业人力资源无形资产的配置与管理,实现企业招聘、发展、管理、决策等环节的高效管理,对于国内人力资源的开发与应用有重要参考价值。

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