时间：2023-05-29 18:17:16
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇量化投资和价值投资，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
近几年，国内基金公司都在积极推出量化投资产品。但市场人士认为，目前国内的常见“量化”基金，实质上大多是“量化选股”基金，从量化的风险控制到量化的交易，整个决策流程依然靠传统的方法。
国内著名投行宏观策略研究员的工作积累，华尔街量化投资的历练，使华商大盘量化拟任基金经理费鹏对量化投资的A股应用有着自己的心得。他认为，量化投资最大的优势在风险控制上。与传统的价值投资“越跌越买”的理念不同，他认为量化投资应该是主动对市场风险进行判断，通过技术分析、量化模型分析等判定风险，在确定风险之后，及时对仓位进行控制，及时止损。
费鹏认为，目前市场上的量化产品将研究的重点放在择股和行业配置上，缺乏有效及时的风险响应体系，而从国外的经验看，量化的一大特点就是对风险的预判。因此，华商基金量化投资团队在吸收国内外先进经验的同时，在模型设计之初，便将核心定为风险控制。
在设计中，华商基金量化投资团队借助了包括从统计信息学角度出发的信息熵值（Entropy）的变化、从分形理论出发的市场模式（P atter n）的变化、从金融物理学角度出发的金融泡沫统计指标的变化、从市场微观结构出发的分析师一致预期分歧的变化和趋势等，构建风险模型，对中短期系统风险进行定量分析，依靠基金经理和研究员对宏观经济发展状况、人口与社会的结构性特征、经济产业周期等因素的分析，对长期风险进行定性分析。
量化投资坚持追求绝对收益
提及量化投资，人们就会想到西蒙斯用公式打败市场的经典案例。但这一投资工具在被引入国内投资市场之后，并没有展现其神奇的威力。根据wi n d数据分类显示，目前市场上有19只量化基金，2 012年可统计的15只量化基金平均收益率仅为2 . 5 5%（同期沪指上涨3 .17%），国内发行的量化基金的表现不尽如人意。
在费鹏看来，国内的量化基金仅仅是“量化选股”，追求相对收益。他认为，量化投资的核心应该是风控，坚持追求的则应该是绝对收益。
相比而言，目前国内公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的设计原理是把价值投资理论通过数字模型加以表达。在实际测算中，华商基金量化团队每日涨幅居前的股票中，会有所谓投资价值较少的“垃圾股”，很难通过价值投资理论解释。
对此，华商量化投资团队在设计选股模型时，更多的是通过捕捉市场的异常波动，寻找股价波动的非基本面的因素。通过对数据挖掘，建立初选股票池，然后按照行业分类，结合基本面研究，通过行业研究员调研，寻找相互印证支持依据，在分析手段上更多了对隐性信息的补充。
中国证券市场早期盛行纯技术分析,前几年风行价值投资,现在数量化投资正在成为新方向,一场新的投资变革也许就在酝酿中。今年8月初沪指从3478点一路暴跌,在市场人士看来如果没有基金的杀跌,股市应该不会有这么惨。而基金引进量化投资,将改善传统基金追涨杀跌的市场常态,实现真正意义上的创新。
量化基金发行提速
今年上半年,嘉实量化阿尔法、中海量化策略两只量化基金的推出,打破了国内量化基金多年的沉寂。而近期,更是有3只量化基金同时登台亮相,且各具特色。截至目前,国内基金市场上已经发行7只量化基金,包括光大保德信量化核心、上投摩根阿尔法、嘉实量化阿尔法、中海量化策略、长盛量化红利策略股票型基金、富国沪深300增强基金及华商动态阿尔法基金。前两只分别成立于2004年8月和2005年10月,而后5只均是今年才成立。量化基金时隔四年后的再次大量推出,引起了市场的密切关注。种种迹象表明,以定性投资为主的国内基金业正在掀起一场量化投资浪潮。
光大保德信量化核心,一方面通过光大保德信的多因素数量模型对股票的预期收益率进行估算,个股预期收益率的高低决定投资组合是否持有股票;另一方面,投资团队从风险控制角度,重点关注数据以来的信息,通过行业分析和个股分析形成对量化的补充;最后由投资组合优化器根据预先设计的风险构建组合。
上投摩根阿尔法基金,同步以“成长”与“价值”双重量化指标进行股票选择,然后研究团队对个股进行基本面审核,结合跟踪误差的紧密监控,以求不论指数高低,市场多空,皆创造主动管理回报。投研团队最终决定进入组合的股票,量化分析是辅助和基础。
嘉实量化基金,以“定量投资”为主,辅以“定性投资”。通过行业选择模型,捕捉具有投资吸引力的行业,然后再在所选行业中运用阿尔法多因素模型筛选个股。定性的辅助作用表现在利用基本面研究成果,对模型自动选股的结果进行复核,剔除掉满足某些特殊条件的股票。
中海量化策略,以量化模型作为资产配置与构建投资组合的基础。根据量化指标实行从一级股票库初选,从二级股票库精选,再根据相关模型计算行业配置权重。结合行业配置权重,组合每只股票的配置比例。
长盛量化红利策略股票型基金,是作为国内首只运用“量化投资”策略投资于红利股票的基金,该产品将给投资者带来不同于传统基金的新体验。该只基金的另一个显著特点是“瞄准红利”。所谓红利,强调的是具有较高安全边际、较低下行风险的价值型投资,在目前市场总体估值处于历史平均水平时,价值型风格更能获得投资者的青睐。
富国沪深300增强基金,以沪深300指数为追踪标的,并对指数基金进行增强,并且是国内第一只采用量化方法进行主动增强的沪深300指数基金。量化增强的方法主要包括:利用多因子阿尔法模型选择股票;通过风险估测模型有效控制风险预算,并通过交易成本模型控制成本、保护业绩。相比定性的方法,定量投资手段在对成份股较多的指数进行增强方面以及控制跟踪误差方面具有很强的优越性。
当前适逢宏观经济、证券市场复苏向上之际,汇集A股市场300只规模大、流动性好、最具代表性股票的沪深300指数,有望迎来较好表现。而以沪深300为跟踪标的,并利用定量投资模型进行主动增强的富国沪深300增强基金,亦面临良好的投资环境与投资时点。
华商动态阿尔法基金,将以高阿尔法值的股票为主要投资目标,采用量化投资的方法,努力在有效控制风险的同时提高基金组合收益。华商动态阿尔法基金的投资将主要采用阿尔法策略和量化策略。阿尔法策略是依靠精选行业和个股,来获取超过大盘表现的超额收益。量化策略是指采用数量化分析方法来对股票进行分析和筛选,基于数量模型来配置行业权重。它具有投资范围更广、纪律性更强、投资思想可验证等优势,更能够限制投资过程中主观随意性可能带来的损失,帮助基金经理进行客观决策。
定量投资适合A股市场
正因为A股市场不是特别有效的市场,数量化投资策略正好可以发挥其纪律性、系统性、及时性、准确性、分散化的各种优点,从而捕获国内市场的各种投资机会。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合采用客观、公正而理性的定量投资风格。
股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。相对于海外成熟市场,A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么,留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。事实上,尽管量化基金在国内的发展历程较短,但是从国内已有的两只采用了定量投资方法并且已经运作了一段时间的基金来看,量化基金被证明是适应中国市场的。
量化基金产品包括但不限于数量化共同基金产品、指数基金产品、指数增强型基金产品、行业指数基金产品、风格类指数基金产品、策略指数基金产品、ETF产品、收益分级型产品等等。从数量化投资提供的工具和方法来看,能够给投资者提供的基金产品可以说是百花齐放,还应该做到有的放矢,满足投资者不同风险收益偏好的投资需求。
量化投资需过三道坎
我国A股市场的量化基金仍然才开始起步,各方面都有待进一步的完善。不仅机构需要有完善数量化投资策略各方面的耐心,也需要投资者给数量化基金以耐心。采用数量化策略的共同基金要在中国市场获得成功,仍有很长的路要走,需要不断的修正数量模型以适应中国市场的特征。
对于量化基金的产品设计,虽然量化基金一般都是采用多因素模型对股票进行分析和筛选,但不同的量化基金产品的侧重点是不一样的,也就是说,包括投资思路、观察角度、分析方法等在内都是不同的。在个股筛选和分析的角度、行业分析的角度、大类资产配置的角度等方面,均有不同的思路,因此,不同的量化基金产品可以体现出各自不同的投资理念和各自的投资特色。
具体来说,基金要想真正推行量化投资,主要应该跨越如下“三道门槛”。
首先,目前国内对做空的限制以及投资产品的稀缺,导致很多成熟的数量化投资手段不能在国内得以应用。一些对冲策略可能需要期货类的投资产品,而有些统计套利策略可能需要市场上要有做空的手段,目前这些条件在A股市场上尚不具备,因此,在一定程度上制约了量化投资的施展空间。
其二,中国目前对于基金的考核体系比较短期化,部分量化基金经理有可能迫于短期排名的压力,也去追涨杀跌,不去执行相当于投资纪律的量化策略,这就恰恰偏离了量化基金设计的初衷。量化投资策略成功与否需要从长期来看,不能因为短期内跑不过市场就认为量化基金管理得不好,对于量化基金的评价时间不能太短。
此外,量化投资对人的要求很高。量化投资需要考虑的一个重要因素是预测相对于市场的超额收益,即阿尔法收益,找到阿尔法预测模型。在阿尔法预测上,要保证不断有新的阿尔法策略产生。一个新的阿尔法策略出来后,过一段时间就被市场充分理解,可能阿尔法收益就会逐渐消失,这就需要不断产生新的阿尔法收益模型。
量化基金本土化前景
A股市场的发展历史较短,有效性偏弱,市场上被错误定价的股票相对较多,那么,留给定量投资策略去发掘市场的无效性、寻找超额收益的潜力和空间也就更大。相比定性投资,现阶段A股市场的特点更适合定量投资客观、公正而理性的投资风格。股票市场复杂度和有效性的增加已对传统定性投资基金经理的单兵作战能力提出了挑战。正因为市场的弱有效性,数量化投资才更有发挥的价值。这也是量化基金可以在中国本土化获得成功的有利条件。
数量化投资可以为投资者带来更多、更丰富、更有特色的基金产品,丰富机构的产品线。只有建立完善的产品线,才能满足不同投资者的需求,才能在不同的市场状况下获得发展,才能有强大的基金公司。机构可以从数量化投资所带来的无限量基金产品线上获得丰厚的利益。
数量化投资不仅可以增加基金的产品线,而且数量化投资策略本身也是对传统基金投资的一个强有力的补充和增强。数量化投资的好处是可以将各种适合不同经济环境、不同市场环境的投资理念明确地刻画出来,并可以加以建议。那些成功的投资理念通过数量化方式就可以方便地加入投资决策中去。数量化投资策略对提升基金等机构投资者的投资决策能力无可限量。
一、非财务信息披露的价值
1、有助于投资者更好地进行投资决策。财务报表所能提供的仅仅是一些有限的历史数字信息，有许多对用户极为有用的信息没有得到反映，若不辅以某些统计资料或定性信息，仅仅依赖财务信息并不能充分反映企业面临的机会和风险，也不能将企业价值充分体现出来。在知识经济时代，企业价值更多地与品牌价值、人力资源、企业文化、新产品开发能力、市场份额、顾客满意度等方面相关，而这些资产往往难以货币计量，但却往往是报表使用者判断企业盈利能力、发展前景所必须的。对投资者而言，企业过去或现在的业绩固然要分析，但有关企业未来发展的前瞻性信息、现金流量等，他们往往更加关注。披露这些信息有助于他们更好地了解财务信息所传递的含义，了解经济事项变动的原因，关注企业长远发展规划和国家相关政策的出台，正确评价企业发展所拥有的机会和面临的风险，从而制定正确的投资决策。如用户通过损益表仅仅能知道本期销售利润等数据，但对其变动的原因、未来趋势等却无从知晓，通过市场份额、顾客满意度等信息的披露，用户可以了解企业的销售前景如何、本期销售利润上升或下降的原因何在，能否保持等等，从而制定正确的投资决策。所以，必须在财务信息之外披露非财务信息，以弥补财务信息的不足，才能完整反映企业生产经营全貌，缩小财务报告与企业实际情况的差距，有利于投资者更加完整、全面地评价企业业绩，估计企业价值，作出正确的决策。
2、有助于促进企业发展。公司良好的财务业绩在很大程度上有赖于公众的信任。如果投资者知道某种信息的存在，却对其内容缺乏充分的了解，此时企业对信息披露的不充分，会使投资者对企业的投资价值估计大打折扣，这种情况下，企业在披露财务信息外，更多地披露非财务信息，可以防止投资者因不了解信息对企业作出不利的估计，赢得投资者的信任。比如：利用非财务信息向投资者说明公司如何应对新的商业风险，从而说明财务指标的含义，进而反映公司整体业绩，赢得投资者信任；对就业、员工培训、环境治理等社会责任信息的披露，是管理者向公众宣传自己的最好机会，大大有利于企业树立良好形象，提高公信力；披露企业未来价值趋势信息,包括企业发展前景、盈利性预测、管理当局的远景规划、企业面临的机会与风险、企业投资、产品市场占有率等方面的企业内部条件和外部环境的信息,为财务报告使用者预测企业未来价值趋势提供有用的信息服务，使投资者充分了解到企业的持久发展力，增强公众对企业的信心，促进企业健康发展。这些表外信息的披露，还有助于管理者发现本企业在同行中的竞争优势和不足，从而有针对性地采取相关措施，改进经营管理策略，提高经济效益。
二、非财务信息披露的难点
1、信息披露成本的制约。收益大于成本的原则是企业活动的前提，非财务信息披露也不例外。披露成本包括信息收集成本、信息处理成本和审计成本。由于非财务信息涉及面广，信息量大，收集过程有相当大的难度。公司提供的非财务信息报告，必须接受内部和外部审计监督，有些还要取得相关认证机构的认证，这些都会加大信息披露的直接成本。此外，企业提供的非财务信息，由于信息用户的价值判断标准不一，可能会对企业产生不利的影响。各种成本的存在，就必然构成对信息供给的制约。
2、前瞻性信息和经营数据对外披露，可能涉及商业机密，并为竞争对手获取，使公司处于劣势。
3、缺乏相应的非财务信息的标准规范。首先是对非财务信息披露的内容缺乏统一的规范。比如，应该披露哪几个方面的内容，每一方面由哪些指标来体现，每项指标要披露到什么程度等等，缺乏一个公认的统一的规范。其次，非财务信息缺乏相应的量化标准。比如，企业的创新能力、全球发展能力等信息，以及人力资源的价值计量、环境会计计量等，没有一套从理论到实务都可行的计量方法。采用管理者和投资者自发选取的具体的、主观的、未审计的指标来推测公司的真正价值，可能会由于其存在的主观因素而导致重大不确定性，进而影响股东价值。
三、非财务信息披露的几点思考
可以看出，非财务信息供给不足的原因，有供给方的有需求方的，还有社会环境和制度的因素，但归根结底，缺乏有效的制度约束是最根本的原因。因此，客观上就需要建立一套相当于公认会计准则的规则体系，对非财务信息披露的内容、方式及量化过程进行标准化，为公司业绩讨论提供共同语言和统一定义，使得公司与公司之间，公司内部各部门之间的信息能够进行比较和审计，从而为社会评估公司的价值提供财务信息以外的可靠依据。
1、量化和标准化的问题。目前看来，大多数非财务信息不能或者还没有找到有效的量化计量方法，同时，对所有非财务信息都试图进行量化是不现实的，也是没有必要的。在这一点上，要克服传统会计模式中货币计量假设的束缚，非财务信息才会更有生命力。对于非财务信息，能量化的要力求量化，不能量化的则要建立相应的标准化的衡量指标体系。比如当前较流行的平衡计分卡、六西格玛等公司业绩评价方法，都在这方面进行了有益的探索。
2、注册会计师提供的相关保证业务。非财务信息披露不属于公认会计准则和法定审计的范围，但是非财务数据的真实性和会计数据同样重要。应该加强注册会计师在评估非财务信息质量中的鉴证作用，确保其真实性、公允性，降低用户风险。同时，证监会应制定有关非财务信息披露准则，规范上市公司的非财务信息披露行为。
今年的春天是白银的春天，白银投资市场在这个季度达到井喷式爆发，一举突破40美元／盎司大关，首创31年历史新高。对于白银价格的上涨，投资者应该如何理性对待呢?
先从国际上来看。美国作为世界上黄金储备量最大和经济产值最大的国家，有着对黄金很强的控制力。从历史总结的数据来看，黄金总是和美元有着相反的走势。美元走弱，黄金就走强。如果美元走强，黄金价格就回落。但是事实上美元购买力走弱并不代表它在国际市场走弱。
为了应对金融危机导致的经济衰退，美国先后两次实施了量化宽松的货币政策并维持低水平的基准利率。其基本的运作模式是，美国央行通过购买信用可靠的中长期债券来向市场投放资金，以增加市场流动性。量化宽松政策的实施
定程度上挽救了濒临崩溃的美国经济，使金融市场的逐渐稳定，并且增加了美国就业量，其结果必将带来通胀，美元的走低引起黄金市场的购买热潮。然而美元大量的增发却带来了美元相对不高的贬值，这说明市场对美元的需求超过了美元的增发速度，美元其实是走高而非走低的。
分析师认为，市场对黄金的热情很大程度来自金融危机导致的产业投资调整和通货膨胀，如今全球最大黄金ETF―SPDR的持仓量还在持续下降，美国黄金期货市场的资金也是呈现流出状态，如果经济复苏，这种状态势必在未来产生倒流的现象。郎咸平认为美国最初是通过投资银行买入黄金，通过消息渠道拉抬黄金价格，从而引起国际市场对美元的需求，保证了美元的强势地位，接着是重金属的外流给美国提供了资金。分析师从宏观经济理论方面分析认为，当美国制造业市场恢复，新一轮经济周期到来的时候，美国经济的强势增强国际对美元的需求，会使黄金本身蕴含的价值降低，世界其它国家的黄金需求减少，这时候美国就可以用实际的较少成本将黄金购回。美国也很可能采取这样的操作，不过目前市场还没有体现出这样的特征。
在第二次量化宽松即将结束之际，美联储接下来的货币政策将引导市场走向。通过美国就业形势、货币政策以及通胀形势的分析，美国第二轮量化宽松政策不会提前结束，但实行第三轮的可能性不大，并且美国年内通过提高联邦基准利率的方式去抑制通货膨胀的可能性不大，而只会以借贷的增加促进国内生产，拉强国内经济，自然增加重金属储备。
黄金是一种非常稳定的货币储藏手段。而白银的出产量稳定，同时在工业上的实用价值很高。从历史数据来看，白银似乎具有黄金的杠杆作用，无论升跌都比黄金有更大的幅度。
从国内来看，如今市场对白银的需求大增，很大程度是出自它的储藏价值，国内的滞涨更是白银价值上涨的最重要原因。近期世界黄金协会公布的数据显示，近几年黄金需求新增的部分大多数来自于中国，包括白银，铂金等其他贵金属。
如果考虑到中国目前严重的滞涨，政府对房地产的打压导致房地产投资价值相对降低，房地产成交量下降，黄金价格的昂贵使其不能成为大众化的保值方案，由于白银和黄金的比价被低估，这时候投资白银确实是一个不错的选择，这也是白银价值猛增的原因。美国的量化宽松政策不会很快结束，其对黄金的效应要看新的经济周期的发展状况，加上中国现在处于特殊的环境，在较长时间不会影响到中国对贵金属的需求。国内因素是黄金白银投资价值增加的主要因素。
从历史数据分析可以看出，白银和黄金的比价曾经达到过7：1，而目前是惊人的30：1，从需求量和储藏量上看白银需求远远大于黄金。白银的投资机会可能是下半年的亮点。在短期内，中国的通胀造成的对金银投资的需求和美国对重金属的需求无力会促进国内金银投资的延续，当中国通胀得到缓解和美国产业结构调整完毕以后，金银的投资价值就要重新审视。金银价值的变化并不是没有预兆，所以分析师提醒投资者在选择黄金白银作为投资保值物品的同时，一定要密切观察市场变化。尤其要注意中国通胀缓解和美国经济复苏的时期，这个时期会对金银的投资价值产生很多影响。
计算机给投资带来的改变
1997年5月11日，国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫与1BM公司的国际象棋电脑“深蓝”的六局对抗赛降下帷幕。在前五局以2.5对2.5打平的情况下，卡斯帕罗夫在第六盘决胜局中仅走了19步就向“深蓝”拱手称臣。整场比赛进行了不到一个小时，卡斯帕罗夫赛后说，在最后一局时，“我已经无力再战。”于此同时，利用计算机和数学模型来进行数量化投资的基金正迈入高速增长期。
量化基金即以数量化投资来进行管理的基金。数量化投资区别于基本面投资，他不是通过“信息和个人判断”来管理资产，而是遵循固定规则，由计算机模型产生投资决策。量化投资并不是基本面分析的对立者，90％的模型是基于基本面因素，同时考虑技术因素。由此可见，它也不是技术分析，而是基于对市场深入理解形成的合乎逻辑的投资方法。
数量化技术发源于20世纪70年代，以1971年富国银行发行跟踪纽约证券交易所1500只股票的指数基金为标志，此后随着计算机处理能力的提高，越来越多的物理学家和数学家离开学校被华尔街雇佣，基金经理们开始依靠电脑来筛选股票。
1979年巴克莱全球投资(Barclays Global Investor)成立了第一支主动数量(Quantitative & Active)投资基金标志着量化投资由草根实践走到了公募基金历史舞台聚光灯下。此后，Vanguard，Federated，Janus，American Century,Alliance Bernstein，Evergreen以及Schwab都开始在运作数量化基金，他们也都开始加入Barclays Global Investors和LSVAsset Management的阵营，后两者是数量化基金管理中最大的两家公司。另外，NumericInvestors和AQR CapitalManagement是增长最快的数量化基金公司。
根据Bloomberg的数据，截至2008年底，1184只数量化基金管理的总资产高达1848亿美元，相比1988年21只数量化基金管理的80亿美元资产来说，平均增长速度高达20％，而同期非数量化基金的年增长速度仅为8％。
2000年之后是数量化基金发展的黄金时期，无论是个数还是管理规模都有了跨越式的发展。1998年数量化基金仅136只，至2002年增长一倍多，达316只，2008年底更是达到1848只，1988年至1998年年平均增长率为46％，2000年至2008年年平均增长幅度达54％。从规模上来看，1988年至1998年年平均增长率为32％，2000年至2008年年平均增长幅度达49％。
其中的原因有二：一是，2000年之后计算机技术飞速发展，为数量化的应用提供了良好的平台；更为主要的是主动管理型基金很难战胜大盘，于是投资指数基金以及采用数量化方法筛选股票逐渐流行起来。而且数量化基金的表现也非常不错。2002年至2007年5年间，相比美国市场主动型管理基金每年5.93％的超额收益，那些覆盖所有资产的数量化基金每年的超额收益可以达到6.95％。另外，有研究表明，2004年至2007年，投资美国大盘股的数量化基金产品的表现平均超越非大盘主动型基金103个基点。
模型――量化基金的心脏
数量化基金的兴起，建立在数量化投资技术的发展之上。在20世纪80年代，大量复杂模型得以发展，这包括：混沌理论(chaos theory)、分形(fraetals)、多维分形(multi-fractals)、适应过程(adaptive programming)、学习理论(leaming theory)、复杂性理论(complexity theory)、复杂非线性随机理论(complex nonlinear stochasticmodels)、数据挖掘(data mining)和智能技术(artificial intelligence)。然后，回归分析(regression analysis)和动量模型(momentum modeling)仍然是被调查者使用最广泛的数量化投资方式。
数量化基金最明显的优势之一就是计算机处理数据的能力远远胜过人脑，这使电脑在海量股票选择中占有绝对优势。例如在嘉信证券的股票评级系统跟踪的股票超过3000只，并且每只股票都综合了基本面、估值、动理和风险因素进行打分，并按分数高低给A至F不同的评级。其次。量化基金是以定量投资为主，用纪律性较强的精细化定量模型，代替了基金经理或分析师在定性层面的主观判断，使投资业绩较少受到个人“熟悉度偏好”的影响。最后，数量化基金收取的费率及管理费用比传统的主动型基金低很多，因为他们需要的研究人员更少，成本更低。据Lipper调查，数量化基金的平均费用是1.32％，相比而言，主动型基金的管理费用平均达到1.46％。
数量化投资理念成就了一大批数量化基金经理，詹姆斯・西蒙斯无疑是其中的佼佼者。他所管理的大奖章基金对冲基金(Medallion)，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％。从1988年成立到1999年12月大奖章基金总共获得2478.6％的净回报率，超过第二名索罗斯的量子基金一倍，而同期的标准普尔指数仅有9.6％。即使在次贷危机全面爆发的2007年，该基金的回报率仍高达85％。
然而量化基金并非所有市场都能有效战胜非量化基金。Lipper把基金分为四类型，每一类型量化投资与传统投资比较，2005年量化投资基金战胜传统基金，而2006年在增强指数型基金中，量化投资落后于传统型基金，到2007年情况则发生较大转弯，除市场中立基金外，其余量化投资基金全部跑输传统型基金。在考虑了风险、跟踪误差后，数量化投资具有更小的跟踪误差和更高的回报。研究表明数量投资基金业绩具有很强的轮动特点。大部分数量投资基金具有很强的价值投资偏好(value bias)，因此，他们在价值型市场下表现良好，而1998-1999年是成长型市场，数量化投资基金大部分跑输传统型基金。2001-2005年是价值型市场，数量化投资基金普遍表现优异。
用数学创造财富
国内基金业虽然历史较短，但发展迅速。美国等成熟基金市场的现状，也很可能会是我们未来的发展方向。指数基金、量化基金以及免佣基金等品种，在未来有望陆续发展壮大，受到越来越多投资者的认可。
目前，国内基金市场上有4只量化基金，光大保德信量化核心、上投摩根阿尔法、嘉实量化阿尔法、中海量化策略，其中后两只均是今年才成立，前两只分别成立于2004年8月和2005年10月。
光大保德信量化核心一方面通过光大保德信的多因素数量模型对股票的预期收益率进行估算，个股预期收益率的高低决定投资组合是否持有股票；另一方面，投资团队从风险控制角度，重点关注数据以来的信息，通过行业分析和个股分析形成对量化的补充；最后由投资组合优化器根据预先设计的风险构建组合。
上投摩根阿尔法基金的描述则是同步以“成长”与“价值”双重量化指标进行股票选择，然后研究团队将对个股进行基本面审核，结合跟踪误差的紧密监控，以求不论指数高低，市场多空皆创造主动管理回报。投研团队最终决定进入组合的股票，量化分析是辅助和基础。
嘉实量化基金“定量投资”为主，辅以“定性投资”。通过行业选择模型，捕捉具有投资吸引力的行业，然后再在所选行业中运用Alpha多因素模型筛选个股。定性的辅助作用表现在利用基本面研究成果，对模型自动选股的结果进行复核，剔除掉满足某些特殊条件的股票。
中海量化策略以量化模型作为资产配置与构建投资组合的基础。根据量化指标实行从一级股票库初选、二级股票库精选，再根据相关模型计算行业配置权重。结合行业配置权重，组合中每只股票的配置比例。
如何解读新数据？本周《投资者报》“基金经理面对面”专栏邀请的嘉宾分别是摩根士丹利华鑫基金量化投资团队负责人刘钊、华泰柏瑞指数投资部总监张娅、信诚周期轮动张光成、嘉实沪深300ETF杨宇、富国新天锋赵恒毅、交银资源郑伟辉、国投瑞银融华债券徐炜哲以及天弘基金固定收益总监、天弘永利陈钢。
CPI意外反弹
《投资者报》：怎么看新出炉的CPI？
张光成：CPI数据是国家宏观政策调控的风向标。CPI不跌，而国家的GDP出现下降，说明中国经济处于滞涨阶段，使得政策处于两难局面，这也是近期市场表现不佳的主要原因。但目前A股估值处于底部，指数没多少下跌空间。同时，我国经济具备持续增长的条件，在稳健的货币政策和积极的财政政策的预期下，明后年股市或将迎来又一个“黄金投资期”。
赵恒毅：3月份CPI指数3.6%的反弹，主要是由于蔬菜价格大幅上涨所致，不具可持续性，加之去年上半年的高物价基数，因此，未来几个月内同比涨幅的反弹也难以持续。这对信用债投资而言，比较有利。在宏观经济层面，尽管目前处于触底过程，未来往上走的概率依然较大。这种情况下，我们认为，通过信用债获得相对比较稳定的票息，是比较好的选择。
《投资者报》：新的CPI数据让很多投资者又开始担心通胀的问题，对债基关注度也进一步提高。国投瑞银融华债券基金累计收益率超过216%，作为经验丰富的管理人，徐炜哲怎么看固定收益类投资？
徐炜哲：我们延续了去年四季度提出的慢牛观点，经济从底部回升，通胀也将逐步回落。但本轮经济周期的复苏将非常缓慢，原因在于通胀虽回落但通胀中枢仍将上行，而其根源在于全球发展中国家的工业化过程中资源的供给不足，而这种情况在短期内无法改变。债券方面，基本面对债市有支撑，但不同品种表现将有所分化，我们将根据经济增速、通胀、政策等变量对组合进行灵活调整。
陈钢：债券市场应该还不错，仍有机会，尤其4月是个较好的机会。我们比较看好高收益的债券走势，利率品种和高等级债有波段性的机会，高收益的债券收益率下降空间相对大一些，机会多一些。货币政策有所放松，但放松有限，所以利率产品收益率有一定下降空间，但下降有限。城投债不错，违约风险在减弱。
一季度QDII与量化“双秀”
《投资者报》：一季度QDII可谓一枝独秀，51只QDII基金平均回报率达6.7%，站在现在时点，是否还能乐观看待QDII？
郑伟辉：目前经济增长不确定性和欧债危机依然存在，但海外投资在政策面上出现些积极因素。经济的基本面改善程度可能会制约股市的上涨空间，但海外市场特别是自然资源投资或将存在阶段性、结构性的机会。现阶段，包括中国在内的新兴市场面临经济增速下滑的风险，但支持商品价格趋势上涨的因素依然存在，只不过可能需要更长时间来演绎。
《投资者报》：除了QDII，量化基金也不错。一季度，上证综指涨2.88%，同期标准股基为0.31%，而按Wind分类的13只量化基金，平均业绩为2.92%，大摩多因子基金取得7.65%的正收益，在量化基金中排名第一。量化基金何以成为震荡市的赢家？
刘钊：在复杂多变的市场中，克服情绪影响、坚守理性投资才是制胜的关键。而量化基金恰恰是通过计算机的筛选，克服投资中的非理性因素，有计划、有纪律、有原则地投资，不贪婪、不恐惧、不放弃，心平气和地追求超额收益，避免了基金管理人的情绪干扰。
除了抗情绪干扰，量化投资的优势还在于有一套完整、科学的投资体系。以大摩多因子基金量化模型举例，多因子量化基金将大量数据或实践证明的有效策略通过数量化模型固定下来。进而按照模型指令，通过计算机将大量股票收集到一起统一分析，较传统的研究员选股可覆盖更广泛的股票。在考察个股投资价值时，收集与计算多方面的数据和信息，分析体系更完整。同时，投资流程和分析方法高度科学，避免过分夸大的个体性事件，从数据与事实出发寻找价值。
严格的纪律性是量化投资区别于主动投资的重要特征。在基金运作中，我们的主观判断也会出现和量化模型相左的情况，但我们会坚持量化投资的纪律，相信模型判断的长期稳定性，不会盲目调整。
需要强调的是，与传统偏股型基金不同，我们一季度的业绩并不来自重仓股的业绩拉升。大摩多因子采用独特的投资组合管理方式，渐进动态调整基金组合。这样不仅可顺应瞬息万变的市场，还可降低个股集中度，平稳投资业绩。因此，这种方式并不会产生传统意义上的重仓股，也就大大降低了重仓个股的风险。
伴随量化投资在国内的发展，量化基金也面临更多挑战。当越来越多的基金参与进来，特定因子就可能被更多地应用，其带来超额收益的可能性也就降低了。因此，持续发掘新因子，不断对模型进行优化，也是量化基金长期制胜的密码所在。
沪深300ETF玩法解密
《投资者报》：近期我们讨论了多次沪深300ETF这一创新产品，ETF的本质在于一揽子股票和ETF份额的替换，所以实物申购赎回是其一个核心特征，实物申赎的运作到底有什么特点？
杨宇：更为透明，风险可控性更佳。对投资者来说，实物申购、实物赎回的运作模式，降低了大规模申购赎回造成基金经理被迫调整资产组合而形成被动的跟踪误差，因而其跟踪效果要优于普通的开放式指数基金。另外，作为期现套利成本的一部分，跟踪误差的降低有利于降低套利风险，在同等条件下使无套利区间收窄，提升套利操作的准确性和获利能力。
“大成基金一直以来追求‘成为中国基金业的领军企业’，自成立16年来，公司打造了一支具有良好职业素养和丰富经验的投资研究团队。在此基础上，各项业务迅猛发展，综合实力不断提升，为广大投资者带来了丰厚回报。自公司成立以来截至2014年底，大成基金旗下全部基金给持有人的分红已超过310亿元。”大成基金相关负责人告诉《投资者报》。
持续领先源于公司强大投研实力
《投资者报》：基金公司强大的分红能力背后，是基金公司旗下产品扎扎实实的业绩增长。在这长达15年的长跑中，你们的分红能力和业绩回报一直位列第一梯队的主要原因有哪些？
大成基金：良好业绩得益于大成基金整个投研团队的强大实力。大成是市场“老十家”基金公司，至今已经成立16年，经历过完整的市场牛熊阶段，形成了比较完善和成熟的投资和风控体系，投资决策委员会在投资大类资产配置策略的方向把握准确，对投资的指导力和执行力也非常强。
以公司旗下分红总额超过30亿元的大成精选增值和大成价值增长为例，它们成立至2014年末的净值增长均达到了420%以上。其中，大成精选增值是一只主要投资于具有竞争力比较优势和长期增值潜力的行和企业的混合型基金，主要投资策略为“资产配置+行业配置+精选个股”策略，投资风格灵活。利用大成基金自行开发的投资管理流程，采用“自上而下”资产配置和行业配置，“自下而上”精选股票的投资策略，主要投资于具有竞争力比较优势和长期增值潜力的行业和企业的股票，通过积极主动的投资策略，追求基金资产长期的资本增值。
再来看大成价值增长，这也是大成旗下老牌偏股基金。捕捉到近年资金面、政策面和宏观经济表现等多种因素博弈对市场的影响，经过缜密的论证和不断检验，大成投资团队根据目前国家的宏观经济环境及其对证券市场的影响，认为适当运用量化投资方法可以帮助优选个股。在实际选股中，大成价值开始引入量化工具提高选股的效率。利用量化模型选择特定风格的标的资产，在组合中进行投资成为大成基金价值增长基金应对市场变化的一种操作策略。大成对国内外的量化体系和策略经过深入研究，并结合中国市场的实际情况，成功开发了主动量化的投资平台和成熟的投资方法，提升基金管理能力、分散基金管理风险以及服务细分市场，提高了获取长期、持续、稳定的超额收益的能力。在设计策略中，大成价值增长更重视三个方面，一是企业投资回报率，重视企业商业模式、竞争能力;二是企业所处产业趋势;第三则是企业估值水平。
牛市来临大成基金将更有作为
《投资者报》：上证指数日前突破了3年来的新高，再次确认了牛市。在这样的行情中，你们又将以什么样的操作思路，来为持有人赚取超额收益？在取得好的业绩回报后，是否会一如既往用丰厚的分红来回报持有人？
大成基金：作为专业资产管理机构，我们坚信基金行业最重要的客户体验就是良好的投资回报。面对中国经济转型期间经济增长波动较大的宏观环境和趋势性上涨的牛市来临，大成基金将通过前瞻性的分析、有效的资产配置、灵活主动的组合管理，获得超越市场基准的投资回报和投资者的认同。我们致力于提升现有各产品线的业绩水平和净值的稳定性，我们强调不同类型的产品需要有差异化的分工管理，不同类型的产品适合不同风险偏好的持有人。我们将加强投资、研究团队的力量，并欢迎行业内的优秀人才加盟。
对于2015年的股市，我们仍然较为乐观，未来倾向寻找景气向上行业。我们认为，目前市场转型股、成长股价格过高，泡沫化已经形成。但短期内泡沫不会破裂，因为泡沫的破裂一般伴随流动性结束，而目前市场流动性充裕。投资策略方面，目前创业板估值已经较高，应该注意精选个股。同时，虽然成长股仍是主力，但周期性行业的一些个股也值得关注。在组合估值较高时可以选择一些低估值的股票进行平衡，此类股票倾向于寻找行业景气向上的，例如地产行业。就个股选择而言，我们认为，过高的估值给个股选择带来困难，目前更倾向选择估值相对合理，基本面扎实以及成长确定性强的股票。
日前，宜信财富《2018年资产配置策略指引》(以下简称《指引》)认为，2018年公开市场的波动性将提升，另类资产如私募股权母基金有望成为投资者发掘优质投资标的、把握优秀公司的投资机遇、为自身投资组合提供稳定回报的重要配置。
而对于2018年国内私募股权投资市场的展望，宜信财富持谨慎乐观的态度，认为市场将整体趋向价值回归，对创业长期利好。同时看好新兴行业，尤其人工智能、金融科技、企业服务、医疗健康等技术密集型产业；关注个性化升级的新消费时代下的消费升级机会。
2018年另类资产配置重要性凸显
《指引》认为，在量化宽松对实体经济的边际效应显著降低的前提下，经济复苏较好的、通胀较高的国家将逐个地、逐步地开始量化退出。但总的说来，2018 年货币政策正常化的步伐仍将较为温和，尽管美联储和英国率先进入加息周期，但加息幅度有限。欧元区和日本在2018 年持续的量化宽松的情况下，利率更将持续处于极低水平。潜在通胀的上行会使得当前的低实际利率情形改善有限。我们预期负实际利率情况将会延续，支撑投资者的风险偏好。
不过值得注意的是，由于目前多国股市和债市的估值处于高位。在此情况下，公开市场容易受到事件、市场情绪变化的影响，资产价格的波动性将会加剧，负面事件甚至会带来使资产价格大幅下挫的潜在风险。
这种潜在的波动性加剧也突显出配置另类投资的重要性。
《指引》指出，在全球金融一体化的背景下，各地区、各国家不同类别的传统资产回报间的相关性越来越高，通过投资不同传统资产越来越难以达到分散风险的目的。由于另类投资具有与传统资产较低的相关性，配置另类资产有望提升投资组合的整体表现。
长期的看，另类资产享受了低流动性所带来的非流动性溢价，往往带来比传统资产更高的回报。优秀的另类资产价值投资管理人，即使在宏观恶化的情况下，依然有能力发掘优质投资标的、把握优秀公司的投资机遇、为投资组合提供稳定回报。
本周，走进《投资者报》“基金经理面对面”专栏的嘉宾分别是大摩华鑫量化投资团队负责人、大摩多因子基金经理刘钊、易方达黄金主题基金经理管宇、国投瑞银新兴产业混合基金经理孟亮、长盛电子信息产业基金经理王克玉、信诚中证500指数分级基金、沪深300指数分级基金经理吴雅楠。
新兴产业“黑马”
《投资者报》：国投瑞银新兴产业混合基金以14.6%的涨幅成为今年“黑马”，除与新兴产业整体涨幅有关，这一业绩应该也与孟亮本身的投资理念密不可分。
孟亮：巴菲特曾经在强调投资价值时表示，寻找投资机会时，要看一个企业的市场潜力。我在对新兴产业投资范畴的理解上，与此理念不谋而合。
新兴产业并非一定要完全局限在有关部门提出的“七大战略新兴产业”范畴，新兴产业的形成，虽然需要政府主导和扶持，但更多还是要依靠市场需求推动形成，即市场潜力。因此，新兴产业的投资范围应该适度宽泛化，可以着眼于需求持续性较强、符合未来发展方向、有较大增长空间的行业。
从当前时点来看，医药、优质电子、节能减排、必需消费品、部分新材料、天然气等行业较符合新兴产业的约束条件。尤其是医药，在过去两个月涨幅较大，收益可观，而当行情出现调整后，市场出现了分歧。我们继续看好医药行业的投资前景，一方面，市场对医药产品有着持续需求，不像其他行业处于产能过剩；另一方面，从中报来看，很多医药类公司业绩表现突出，行业上行趋势明显。
《投资者报》：在坚持价值投资理念的前提下，你的具体投资策略怎样安排？
孟亮：我会把选股和行业精选放在首位。尤其是在当前市场环境下，仅选择好行业还不够，还需要进一步精选公司，做相对中长期持有，获得超额收益的概率较高。我们相信，在中国经济发展的不同阶段中，能够适应社会发展趋势，取得阶段性高增长的公司会很多，基金经理在其中不断的挖掘并持有，能持续为投资者带来稳健回报。
理想的投资标的应该具备以下多重元素：行业空间大、行业壁垒高、公司治理结构优良、盈利能力强，另外估值要低。但这样完美的公司在实际投资中很难存在，需要对上述条件做出取舍。从本身投资价值出发，对于行业壁垒和估值这两个条件不需要过分纠结；更看重的是行业需求要好、发展空间要大，这是最重要的条件。另外，公司治理水平也很重要，不能忽视。另外基金经理还要勤奋，要持续跟踪行业发展情况，从中发现一些预判机会更为关键。
《投资者报》：孟亮刚才提到优质电子也较为符合新兴产业的约束条件，即将满半岁的长盛电子信息产业基金将首次分红，今年偏股型基金分红者“凤毛麟角”，能分红应主要得益于电子信息产业的良好投资价值。
王克玉：近5年是国内电子信息产业跨越发展的时期，相比于2006年前整个板块同损同益的全行业驱动模式，目前的TMT产业的多样化、产异化得到增强，上市公司的相关性减少，因此即便在宏观经济或者整体行业景气度不高的前提下，也依然能找到表现优异的子行业。受下半年新产品推出的拉动，电子行业的出货量将有明显回升，产品价格的下降趋势将得到一定缓解，从而改善行业的盈利能力；另一方面，随着国家相关政策的推出，信息服务行业的公司收入和盈利增长会体现出很强的稳定性。
量化与分级制胜震荡市
《投资者报》：最近市场中以分级基金A类份额为代表的少数基金逆势上扬，表现出惊人涨势。我们也同时注意到，在2011年10月21日至11月15日和2012年1月5日至5月7日的两轮反弹行情中，大摩多因子基金在有仓位限制的条件下，相对沪深300指数的超额收益率分别达3.8%与3.2%。为什么量化也会有这么高的超额收益？
刘钊：大摩多因子的突出表现，首先归结为数量投资的优势。它可以充分发挥量化投资处理海量数据、厘清投资逻辑、客观选择交易策略的优势，降低情绪影响，有计划、有原则、有纪律地进行投资，大概率战胜市场。近期成长因子效用强于价值因子，其中典型代表有TMT行业、生物医药行业等。随着Google、苹果等一个个新产业链霸主的诞生，产业链转移的过程还会加速。
吴雅楠：分级基金近期备受追捧，交易非常活跃，主要得益于其产品的分级设计优势。从近期整体宏观经济政策环境来看，欧洲央行宣布推出“直接货币交易”，将在很大程度上提振市场信心；美国QE3尘埃落定，亦在短期对国内资本市场产生利好推动；发改委基建投资发力而导致的宽松政策预期以及市场对“十”维稳行情的期待，都将在未来促使市场投资热情攀升。从短期看，市场是否能持续反弹取决于系列政策利好能否持续及最终兑现；从中长期看，取决于政策累积效应是否能让经济基本面开始企稳回升。
QE3提振黄金价格
《投资者报》：受QE3利好提振，黄金价格单日大涨4.12%，国内3只跟踪的QDII黄金基金平均上涨3.52%。
关键词：知识经济；管理会计；智力资本；价值评估
知识经济时代，企业间的竞争核心发生了根本性的转移，作为企业竞争优势的核心资源的智力资本已逐渐地引入企业的管理战略之中，并已被广泛地应用。在现代经济社会中，有关智力资本领域的研究和发展同样给现代会计研究带来了新的挑战和机遇，它天生的活力和创新价值不仅冲击了传统的会计模式，并且作为管理会计中一个新要素拓展了会计学研究领域和方向。
一、知识经济下，智力资本是企业价值的核心资源
“知识经济是建立在知识和经验的生产、分配和使用上的经济”，是指以高技术产业为第一产业支柱，以智力资源为首要依托的可持续发展的经济。在知识经济中，企业的价值根本不再直接取决于物质资源、货币资本和硬件设备的数量、规模等，而是依赖于人才的智慧积累和创新，从而达到知识的转化和智力资本价值的实现。
在知识经济中，智力资本是相对于传统的物质资本而言的，它是一种潜在的、无形的、动态的、能够带来企业价值增值的非物质资源。有关智力资本的定义，先从二个智力资本等式来认识（智力资本=市场价值-帐面价值，企业=无形资产+智力资本），这能体现智力资本存在及能被界定和价值量化的本质。瑞典第一大保险和金融服务公司是这样定义智力资本的：它是企业所拥有的对企业市场竞争力做出贡献的专业知识、应用经验、组织技术、客户关系和职业技巧及跨文化技能等企业的集体知识。著名学者圣特。昂格提出，企业的智力资本，是企业在价值创造过程中借以获取超额收益的各种知识资源的有机综合体，是企业取得持续竞争优势的源泉。一般地除知识产权资本外还包括人力资本、市场关系（顾客）资本、组织结构资本三个延伸部分，智力资本正是通过其各组成部分的相互作用和共同整合推动企业发展，成为创造和实现企业价值的核心资源。
在知识经济中，企业对智力资本的需求越来越大，相对于财务资本，智力资本在企业价值增值的贡献中所占比例更大。按照新古典经济学的稀缺理论，智力资本应该获得与财务资本共同参与分离企业剩余控制权和索取权的平等地位。随着信息技术的革命，财务资本投资者总是以风险最小化原则进行投资转换，不断减少承担的风险；而智力资本所有者由于智力资本的专用性则日渐成为企业风险的承担者。在企业经营管理中，两种资本的所有者间还存在着委托———关系，作为委托方的财务资本投资者控制人的最佳契约就是让智力资本所有者拥有企业的部分剩余控制权。因而，企业的所有制结构也就自然地从“财务资本雇佣智力资本”的方式转变为“智力资本与财务资本相合作”的方式。
由此可以说，智力资本即知识和智慧，将是企业发展和经济增长的原动力，而作为智力资本载体的人才取代了资金成为这个时代最稀缺的资源，将成为发展知识经济不可缺少的最基本因素。美国微软公司、英特尔公司、网景公司的发展奇迹，充分说明了人的智慧和创新在现代经济社会中的核心作用与价值体现。
二、人力资本是管理会计中崭新的、能动的要素
管理会计是为企业的内部信息使用者提供管理决策有用信息需要的会计。由于传统的成本性经营模式，相应地传统管理会计通常是以成本预算和控制为工具，强调以“利润最大化”为目标，仅运用企业内部已发生的财会数据和事件进行分析、提供决策信息，这种传统的管理会计模式很大程度上已不能有效地提高会计信息质量，满足企业管理决策的要求。20世纪80年代以来，战略管理理念应用于管理会计的理论实践，使管理会计冲破了财务会计信息支持的局限，充分结合和利用了企业内部和外部、财务与非财务的信息，提高了会计信息的管理价值。
在知识经济时代，智力资本作为真正反映企业价值的核心资产，以其流动性和自我增值积累的资本特性，充分发挥了人才或是人力资源在企业经济活动中创造价值的作用。因而对于一个企业来说，有效地管理企业的智力资本更有助于反映企业的真实价值，有效地管理企业智力资本就要做到对智力资本的有效量化评估。企业的智力资本对企业的贡献，在通过一系列行为和活动后，转化为以资金形态存在的财务资本，最终体现为企业的利润。这为人才的智力资本的量化评估提供了理论基础。尽管智力资本的价值创造能力不容置疑，也存在被量化评估可行性的理论基础，但在实际操作中，智力资本中诸如客户关系、企业商誉等细分项目，由于其主观性而难以简单地将其价值划入资产负债表中。传统会计报表模式对资产价值数据化的客观要求，不适合智力资本的价值特性。因而，智力资本的引入将打破传统会计的核算模式。
现代管理会计要求其核算方法重视反映企业价值的创造形式、创造价值的人及相应的过程。智力资本作为企业价值的核心资源，为管理会计的研究提供了新的发展方向。作为管理会计新要素，智力资本不仅应能够反映企业智力资本的存量和流量，还应反映智力资本的转换形式和应运趋势，所提供的智力资本的管理信息就必须是灵活、多样化的，包括数量与质量信息，财务与非财务信息，静态与动态信息，物质化与精神化信息等等（余绪婴，1998）。以智力资本为核心的管理会计是一个复杂的企业信息支持系统，将会对企业的决策、计划、控制产生深刻的影响。
三、智力资本的评估
对智力资本的量化评估是从工业经济时代向知识经济时代转变的一个重要“里程碑”（冯之浚，1998）。以资本为核心的管理会计的目标就是会计模式量化智力资本的价值，在企业管理中，提供智力资本的各种信息，提高智力资本管理质量，考核和评价智力资本的投资效果，以及企业利用智力资本创造价值的能力和效率。 （一）智力资本的评估模型———导航仪模型（Skandia对智力资本量化评估的最早实践是瑞典SkandiaAFS公司。1991年，该公司以客户、财务、流程、人力因素、更新与发展五方面为重点，对其智力资本进行了分析与评估，形成了智力资本评估和管理模型（图1），在实践中逐渐建立了较为完善的智力资本理论体系和指标体系，并通过智力资评价发现现存的问题，促进今后长远的发展。Navigator）
这种用于智力资本评估的导航仪模型是以企业价值增值为导向，设置一系列的指标来考核量化智力资本，揭示智力资本战略的、长远的影响。作为一种真正可行的智力资本量化评估系统，导航仪不仅反映了智力资本的存量，更重要的是能提供智力资本的价值转换、增值及其原因，并能实施有效的监测功能。SkandiaNavigator模型的建立是智力资本量化评估研究领域的一个重要里程碑。
关键词: 工程建设项目;投资决策 ;投资控制
1引言
在工程项目建设前期,影响项目建设投资决策的因素很多,其中对投资决策影响较大的因素主要有项目建设地区的确定、建设标准水平的确定等。在工程建设项目投资决策阶段,业主应针对上述主要影响因素进行重点监控,以实现对项目投资决策阶段的投资控制。
2合理确定项目的建设地区
1、在实际进行工业建设项目选址时,由于原料地、能源地和消费地自然分布的客观差异,“靠近”的原则往往不可能同时适用,在这种情况下,应根据不同项目各自不同的技术经济特点决定取舍。例如,对于产品生产过程中原料失重比例大的工业建设项目,像农产品、畜产品、水产品、矿产品等初级加工产品的建设项目,应首先选择靠近原料产地建厂高耗能的工业建设项目,如火力发电厂、电解铝厂、电石厂等工业项目,应靠近能源产地建厂,如靠近煤矿或发电厂等对技术密集型建设项目,应当在工业和科技力量雄厚而且集中、协作和配套条件完备、信息灵通的大中城市选址。
2、工业规模适当聚集的原则工业规模适当聚集,是指在国家经济建设和基本建设中,通过总体规划和工业布局的逐步实现,将一系列的工、矿企业以及能源、交通运输设施等,聚集成为有一定规模的工业基地和城镇,以利于形成“集聚效益”。这种“集聚效益”的具体表现相关企业集中配置,便于形成综合生产能力,对各种资源和生产要素能够充分利用,也便于发展提高、技术革新和开发新产品,有利于充分发挥建设项目的投资效益。企业分布相对集中,有利于在节约投资和提高效益的前提下统一建设完整、配套的生产性和社会性基础设施,为充分发挥企业现代化生产能力和效率提供基础条件。在这里值得注意的是,工业布局的聚集程度要适当,并不是越高越好。当工业布局的聚集程度超越客观条件和经济合理界限,工业集聚带来的“外部不经济性”的总和超过生产集聚产生的效益总和时,反而会造成项目投资的增加,综合经济效益的下降。
3科学地确定建设标准水平
1、建设标准的主要内容
建设标准以建设项目为对象,其标准或指标的主要内容有建设规模、占地面积、工艺设备、建筑标准、配套工程、劳动定员等,具体内容应根据各类建设项目的不同情况而定。
2、建设标准水平的确定原则
在具体制定建设标准时,应认真、准确地贯彻执行国家的经济建设方针和技术经济政策,从我国经济发展的现实水平和社会进步的实际需要出发,区别不同地区、不同规模、不同等级、不同功能,合理确定建设项目的标准水平。例如,大多数工业交通项目应采用中等适用的标准引进国外先进技术和设备的项目,或有特殊要求的项目,标准可适当提高民用建筑工程项目、公共建筑工程项目,应坚持适用、经济、安全、美观的原则,等等。在建设项目标准的各项规定中,应当尽量给出量化的指标,不能量化的要有定性的原则要求。
4业主应做好项目经济评价
(1)经济评价的主要内容
工程项目建设经济分析的主要内容分为财务分析和国民经济评价两个层次。
1、项目财务评价项目财务评价是根据国家现行财政、税收制度和现行价格,分析、计算拟建项目的投资、费用、盈利状况、清偿能力及外汇效果,以反映项目本身的财务可行性。投资者可以根据财务评价的结论,考察项目的风险程度,决定项目是否值得投资兴建。
2、国民经济评价是采用费用与效益的分析法,运用影子价格、影子汇率、影子工资和社会折现率等经济参数,计算分析项目需要国家付出的代价和对国家的贡献,考察投资行为的经济合理性和宏观可行性。决策部门可以根据国民经济评价的结论,考虑建设项目的取舍。
(2)经济评价的主要监控原则
对建设项目的经济评价进行监控时,主要应控制使经济评价把握好以下六条基本原则
1、动态分析与静态分析相结合,以动态分析为主过去的评价方法一般是以静态分析为主,往往不考虑资金投入一产出的时间价值,其评价指标也很难反映未来时期的变动情况。因此,应当通过监控使经济评价坚持动态分析与静态分析相结合,以动态分析为主的原则,充分考虑资金的时间因素,进行动态的价值判断,将项目在建设和生产不同时间段上资金的流入、流出折算成统一时点的价值,变成可加性函数,从而为不同项目或方案的比较提供同等的基础条件。采用这种评价方法,在使投资者和决策者树立资金时间价值观念和资金回收观念方面具有重要作用。
2、定量分析与定性分析相结合,以定量分析为主经济评价的本质,就是通过费用一效益计算,对项目建设和生产过程中的经济活动进行量化的价值判断。因此,在对经济评价进行监控时应明确要求凡可量化的经济要素都应作出定量的描述,要坚持定量分析与定性分析相结合,以定量分析为主的原则,比如,一切工艺技术方案、工程方案、环境方案的优劣,都应尽可能通过量化的计算指标将隐含的经济价值揭示出来。
3、全过程效益分析与阶段效益分析相结合,以全过程效益分析为主经济评价的最终目的,就是衡量项目的整个计算期,包括建设阶段和生产经营阶段全过程经济效益的大小。长期以来,犹豫项目的基本建设和生产经营分数不同部门管理,对项目的经济评价往往偏重于建设投资的多少、工期长短、总造价的高低,但对项目投产后的经济效益重视不够。因此,在监控中要强调项目的经济评价应坚持全过程效益分析与阶段效益分析相结合,以全过程效益分析为主的原则,将评价的着眼点和归宿点放在全过程的经济效益分析上。
4、宏观效益分析与微观效益分析相结合,以宏观效益分析为主对项目进行经济评价,不仅要看项目本身获利多少,有无财务生存能力,还要考察项目的建设和运营需要国民经济支付多大代价及其对国家的贡献大小。在实际项目经济评价中,人们往往更加看重项目自身的效益大小,以及本地、本行业发展的需要,致使一些宏观经济效益不佳的项目常常得以通过。因此,在监控中要强调项目的经济评价应坚持宏观效益分析与微观效益分析相结合,以宏观效益分析为主的原则,比如,当对项目进行的财务评价与国民经济评价的结论发生矛盾时,一般应坚持以国民经济评价的结论为主来考虑项目或方案的取舍。
5、价值量分析与实物量分析相结合,以价值量分析为主不论是财务评价还是国民经济评价,都要设立若干实物指标和价值指标。由于受计划经济传统观念的影响,很多项目在进行经济评价时,往往侧重于考虑生产能力、实物消耗、产品产量等指标。因此,在监控中要强调项目的经济评价应坚持价值量分析与实物量分析相结合,以价值量分析为主的原则,应从发展社会主义市场经济前提出发,将投资因素、劳动因素、时间因素等都量化为资金价值因素,对任何项目或方案都用一可比的价值量去分析,并作为判别和取舍的标准。
6、预测分析与统计分析相结合,以预测分析为主进行项目经济评价,既要以现有状况水平为基础,又要作有根据的预测。因此,在监控中要强调项目的经济评价应坚持预测分析与统计分析相结合,以预测分析为主的原则。比如,进行国民经济评价时,在对资金流入、流出的时间以及数额进行常规预测的同时,还应对某些不确定因素和风险性做出估算,其中包括敏感性分析、盈亏平衡分析和概率分析。
参考文献:
【关键词】量化投资；阿尔法策略；期货策略；做市商策略
一、背景介绍
量化投资是金融领域相对前沿的一门学科，它强调将数学、物理、统计、计算机等数量的方法与投资结合赚取收益。在国外，量化投资已经有几十年的发展历史，但是在国内由于市场因素等方方面面的限制，该领域处于朝阳期，发展的机会巨大。目前狭义的量化投资包括追求股票中性收益的阿尔法对冲策略，追求高收益的期货策略（包括股指期货和商品期货策略），以及在国内市场尚未成型的做市场策略等。
二、量化投资理论阐述
（一）经典量化投资理论
阿尔法对冲策略的理论模型来自于CAPM模型以及APT模型，其基本思想就是选出具有正阿尔法收益的股票：将来自市场的贝塔风险对冲，最终获取阿尔法收益。具有阿尔法收益的股票在生活中随处可见，在大牛市中，如果前期涨的比较好的股票在之后也会有很好地表现，这样的股票具有动量因子；在超跌的行情中，前期跌的过于凶猛的股票在后期有比较好的表现，这样的股票具有反转因子；诺比尔经济学奖得主法玛和弗兰奇曾经发现小市值成长因子具有显著超额收益，并提出了著名的法玛弗兰奇三因子模型。阿尔法策略的核心一方面在于选取合适的数学模型，另一方面在于从投资的经验中寻找能够带来超额收益的因子。
阿尔法对冲策略在大牛市当中不及股票纯多头策略。以2015年上半年大牛市为例，阿尔法策略基本跑不赢指数；反之，一些比较抢眼的股票纯多头策略取得了100%以上的收益。但是在接下来的几次黑天鹅事件中，股票纯多头产品纷纷清盘，其中不乏一些大牛；但是比较稳定的阿尔法产品在市场大跌时净值依然在稳步上升。目前阿尔法对冲策略的压力来自于两方面，一方面由于投资者对市场的悲观情绪导致股指期货持续贴水，另一方面监管层对于股指期货的限制使得阿尔法策略开发者变得更加谨慎。但是鉴于其科学的方法和可靠的控制风险的能力，阿尔法策略的未来非常光明。目前国内阿尔法对冲策略的顶级私募包括尊嘉资产、宁聚资产、金锝资产等；公募阿尔法的权威包括富国量化基金经理李笑薇女士等。
期货多空策略主要包括股指期货与商品期货策略。期货的T+0的交易机制使得程序交易可以更为方便的进行。最基本的期货策略就是穿越均线策略，例如当期货上穿60分钟均线则认为其上升势头已经形成，进而做多；如果期货下穿60分钟均线，则认为其下降势头已经形成，平多头同时做空头。主观投资者的亏损很大一部分原因来自于交易缺乏纪律性，但是程序化期货成功的克服了交易者的这一行为金融学弊端。最直接的例子仍然是这次股灾，由于股市期货在股灾期间存在着明显的下行趋势，多数成熟的期货多空策略均发现这一下行趋势并多空。股灾期间股指期货多空策略赚得盆满钵满，但是某种程度上程序化交易也加重了市场的趋势效应。目前国内期货策略的顶级私募包括淘利资产、黑翼投资等。
做市场算法在国外是一个高速发展的领域，最为杰出的代表就是西蒙斯的文艺复兴基金。索罗斯、巴菲特为大家所熟知，但是西蒙斯这个名字就要低调得多。在过去十几年，文艺复兴基金获得了年化35%的收益。文艺复兴基金雇用了大量数学、物理、统计学博士，通过机器学习算法等，对市场上的微观交易行为进行细致的分析，以‘薅羊毛’的方式不断吸取收益。我们传统投资者很难捕捉交易当中微观交易结构，但是高频交易者可以从一系列的买卖竞价单中挖掘市场中的交易动态，发觉我们肉眼难以发现的蛛丝马迹。
（二）广义量化投资理论
更为广义的量化金融包括一切基于数量理论对金融市场的研究。万物皆数，学科相通，无数的智慧可以应用于金融市场。股市泡沫对于广大散户而言是一个虚无缥缈的事物，但是物理学中的模型却可以将股票泡沫以一个数量的形式呈现。LPPL模型，就是地球物理系中的对数周期性幂律模型，其创始人Sornette曾多次成功预言股灾的产生；刘淳等将贝叶斯方法应用于股市的变结构研究，并得出具有参考价值的理论：重大金融事件的发生往往会带来股市内在结构的变化；人类的智慧是相通的，现在化学、物理学、生物学、计算机科学、数学等学科的跨学科领域研究已经取得了重大进步，相信在将来金融学这一社会科学领域的学科将会越来越多的出现自然科学的身影。
目前国内金融市场正在逐渐走向大资管时代，越来越多的投资者会通过专业的投资者将资金投入市场。量化投资与传统主动投资乃是武侠中的“剑宗”与“气宗”，两者各有长短。在大资管时代两大流派将会各霸江山。巴菲特般股神将会不断创造着财富神话，西蒙斯般的科学达人们也会不断将人类的智慧充分的应用于金融市场；并且随着市场竞争的加剧，成熟的投资者将管控着更多的财富。未来如何风云剧变？我们拭目以待。
参考文献：
[1]EUGENE，F.“The Cross-Section of Expected Stock Returns.”The Journal of Finance，47.2 （1992）：427-465
[2] Sornette，Didier，Ryan Woodard，and Wei-Xing Zhou.“The 2006C2008 oil bubble：Evidence of speculation，and prediction.”PhysicaA：Statistical Mechanics and its Applications，388.8 （2009）：1571-1576
[3] 刘淳，刘庆，张晗.使用 Bayes 方法识别股市变结构模型[J].清华大学学报：自然科学版，2011，51（2）：245-249
