時間：2023-07-04 16:01:10
序論：在您撰寫量化投資流程時，參考他人的優(yōu)秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發(fā)您的創(chuàng)作熱情，引導(dǎo)您走向新的創(chuàng)作高度。
曾在全球量化資產(chǎn)管理規(guī)模最大的巴克萊投資管理公司（BGI）管理量化基金、現(xiàn)任富國基金公司另類投資部總經(jīng)理的李笑薇，以自己多年的海內(nèi)外成功投資經(jīng)歷，與《投資者報》記者分享了量化投資的神秘與魅力所在。
自李笑薇加盟富國以來，富國A股量化投資模型于2009年底投入實戰(zhàn)，并獲得了不俗的戰(zhàn)績。截至2011年6月30日，富國旗下兩只指數(shù)增強(qiáng)基金――天鼎中證紅利、富國滬深300分別獲得了4.32%與 3.79%的收益，在所有指數(shù)型基金中位居前兩名。而同期滬深300指數(shù)、中證紅利指數(shù)分別下跌2.69%、2.1%。這一團(tuán)隊，正推出第三只指數(shù)增強(qiáng)基金――富國中證500指數(shù)增強(qiáng)。
量化不是“黑匣子”
《投資者報》：提及量化投資，國內(nèi)投資者總認(rèn)為很神秘。它與主動的定性投資差別到底有哪些？
李笑薇：量化模型的特點之一是抽象，但它稱不上是一個“黑匣子”，與傳統(tǒng)基金的投資區(qū)別也并非像投資者認(rèn)為的那樣大。
傳統(tǒng)基金經(jīng)理在做市場判斷時，腦子中會閃過好幾個模型，比如如何選定行業(yè)、個股，實質(zhì)這都是一個個模型。嚴(yán)格說，他們腦子里的模型比量化模型中能看到的都要多，只是他們沒有把這些模型提煉出來而已。
投資者購買傳統(tǒng)主動股票基金，并不代表他們對基金經(jīng)理的操作完全熟悉?；鸾?jīng)理在哪個時間段，配置了哪些行業(yè)、個股，投資人無法確切知道，只是能看到每個季度的報告和最終的投資結(jié)果。
相比之下，量化投資進(jìn)出市場的每一個步驟，都非常清晰明了。在我的眼里，這個過程不是“黑匣子”，而是團(tuán)隊里每一個人按流程逐步去完成的。
《投資者報》：量化投資的詳細(xì)工作流程是怎樣的？
李笑薇：量化投資對團(tuán)隊合作要求更高。一般來說，有一部分人專門進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗、整理、輸送等，這需要計算機(jī)信息技術(shù)較強(qiáng)的人才；模型的設(shè)計和研究，往往需要很強(qiáng)的金融及數(shù)學(xué)背景；基金的日常管理往往需要金融及工程方面的專才。因此，通常量化投資團(tuán)隊的成員學(xué)歷都較高，但不是說學(xué)位很重要，而是需要一定的技術(shù)積累。
具體流程中，提取數(shù)據(jù)的人看數(shù)據(jù)，有人專做研究，有的做優(yōu)化或者交易下單。每個人都有自己的側(cè)重點，在整個團(tuán)隊中起不同的作用。一個人可能干多件事情，但想要全部完成是不可能的。
《投資者報》：量化投資能否穩(wěn)定地戰(zhàn)勝市場？
李笑薇：在不同的市場階段，市場的有效性會不同，需要用特定的方法，尋找不同階段的不同機(jī)會。
市場上的各種方法，捕捉的內(nèi)容都不一樣。比如巴菲特，他的風(fēng)格更趨近于一級市場中VC、PE的思維；西蒙斯則是完全拋開基本面，從純技術(shù)的角度，將全球貨幣的走勢、衍生品等林林總總的東西作為投資標(biāo)的。
從A股市場來說，當(dāng)前的發(fā)展階段需要有獨特的投資方式，富國基金量化增強(qiáng)的定位也有市場需求存在，滿足了一部分配置指數(shù)基金的需求。從運作經(jīng)驗看，量化增強(qiáng)后的收益會好于一般指數(shù)的收益，上半年超額收益有8%?？傮w來看，這個收益穩(wěn)定在5%~10%間，是很多基金難以做到的。
超額收益從何而來
《投資者報》：我們也注意到，多家基金公司都構(gòu)建了獨立的量化投資團(tuán)隊和模型，富國基金量化投資模型的獨特之處在哪里？
李笑薇：量化投資最重要的是人的思想，量化只是一個方式和工具，真正在掙錢的，是人的投資思想。
從富國量化模型的特點來看，首先是自下而上精選個股，不做倉位選擇。由于這是一只指數(shù)產(chǎn)品，投資人買時就要買到這樣的倉位，我們一直是用95%的倉位操作。
其次，嚴(yán)格風(fēng)險控制，精細(xì)成本管理。再次，系統(tǒng)化的投資流程，科學(xué)化的投資管理。量化投資從開始到結(jié)束，是一個龐大復(fù)雜的工程，團(tuán)隊里面專門有人負(fù)責(zé)清洗、研究數(shù)據(jù)，做一系列的回撤，實現(xiàn)交易單。
最后還要尊重模型出來的結(jié)果。在操作過程中，主動干預(yù)非常少，人的干預(yù)更多在整個模型的設(shè)計上。
《投資者報》：你們今年近8%的超額收益是如何實現(xiàn)的？不同市場環(huán)境下，模型是否會有大的調(diào)整？
李笑薇：對我們來說，發(fā)現(xiàn)哪些因子在最近的市場更有效，并保持一定的前瞻性，是量化團(tuán)隊的主要工作。
比如，大家都很熟悉的估值因子，在2006年到2009年都有比較優(yōu)異的表現(xiàn)。但是到了2010年，估值因子的作用突然發(fā)生了變化，估值并不能起到明顯推動作用，我們也提前做了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。
責(zé)任心決定能否做好
《投資者報》：除了模型外，量化投資成功還取決于什么？
李笑薇：一般而言，量化投資策略是否成功取決于三大因素。一個因素是質(zhì)量，重點取決于數(shù)據(jù)和研究。第一步是要保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量沒有問題。對于任何一個數(shù)據(jù)源，我們基本是用一家數(shù)據(jù)商，但會用兩家來互相檢驗，檢驗后的結(jié)果才進(jìn)入到自己的數(shù)據(jù)庫里。
研究質(zhì)量的好壞，其實是工作責(zé)任和態(tài)度的問題。量化雖然有門檻，但對理工科碩士以上的人來說門檻并不高，能否做好靠的是責(zé)任心。
第二是經(jīng)驗和判斷。我們會做大量研究、看歷史業(yè)績，但歷史不代表未來。當(dāng)你做了大量細(xì)致的研究，發(fā)現(xiàn)可能有五個因子影響，表現(xiàn)最好的是A，后面有BCDE，其他因子哪些權(quán)重更大？做決定要基于經(jīng)驗和判斷。但歸根到底，判斷與決策要有很強(qiáng)的實踐來做支撐。
三是運氣，好的質(zhì)量和經(jīng)驗不等于好的業(yè)績。盡管它們可以提高好業(yè)績的概率。投資結(jié)果在任何時候都有運氣的影響，這對所有管理人都是公平的。不過，今年這樣的業(yè)績基本上屬于正常運氣范圍內(nèi)。
第一個投資優(yōu)勢是量化投資能夠做到理性決策。與傳統(tǒng)主動投資不同，量化投資是通過量化模型進(jìn)行交易，剔除了主觀因素，按已經(jīng)編制好的程序進(jìn)行，不會因為情緒而產(chǎn)生投資沖動，我覺得這是量化投資最大的一個優(yōu)勢。一般而言，量化投資有著模型研究——模型測試——實盤操作這樣的流程，首先有一個投資策略，討論確定其邏輯合理性，隨后將其固化為量化投資模型，綜合歷史回測業(yè)績和風(fēng)險考量指標(biāo)進(jìn)行評測，試運行3至6個月進(jìn)行虛擬交易，如果試運行結(jié)果和歷史回測及其他預(yù)期結(jié)果一致，該模型將得到正式確認(rèn)，最終將此模型上線交易運行。一旦交付運行，將充分遵照模型的指令進(jìn)行投資，降低情緒影響，克服人性貪婪恐懼的弱點，做到有計劃、有原則、有紀(jì)律地進(jìn)行投資。一般而言，通過這樣的流程制定的量化投資策略能夠理性決策，獲取市場非理性的收益，大概率戰(zhàn)勝市場。
在這個過程中，量化投資不僅排除了人為的主觀因素，并且可以做到更精確，以精確的值達(dá)到一個最優(yōu)結(jié)果，這是量化投資的第二個優(yōu)勢。比如說什么叫成長性好的個股，是每年業(yè)績增長20%，還是更多？什么樣的標(biāo)準(zhǔn)才是他選股的標(biāo)準(zhǔn)？一般投資者判斷某個行業(yè)或個股好壞，往往憑借主觀經(jīng)驗與判斷，量化投資則有一套完整的邏輯和規(guī)則，可以進(jìn)行有效的評價和識別。比如有觀點認(rèn)為醫(yī)藥行業(yè)成長快，量化投資或許會考慮用某個指標(biāo)去度量成長性，比如ROE增速，如果這個指標(biāo)超出一定閥值，就可確認(rèn)該行業(yè)確實成長快。從這個意義上來說，量化投資采用量化工具將主動投資邏輯規(guī)范化，能夠帶來規(guī)范化的收益。
量化投資的第三個優(yōu)勢是對海量信息的處理?，F(xiàn)在滬深兩市已經(jīng)有2000多只個股，和10多年前相比，一個最大的區(qū)別是信息爆炸。現(xiàn)在人腦是永遠(yuǎn)不可能記住這么多信息的，并且對海量數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)不可能做出迅速判別，而電腦可以做到。
從摩根士丹利華鑫基金數(shù)量化投資運行的量化模型來看，量化模型獲取的超額收益是非常顯著的。除已經(jīng)實際運行的多因子模型和即將運用在大摩量化配置基金上的行業(yè)配置模型外，還有五六個量化模型在模擬運行，包括價值量化模型、成長量化模型、技術(shù)量化模型以及事件驅(qū)動模型等。截至三季度末，模擬運行的模型均取得明顯的超額收益。實際運作中的大摩多因子基金，根據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至10月26日，今年以來基金收益率為2.84%，與該基金的小盤風(fēng)格比較類似的中證500指數(shù)則下跌3.17%。
揭開定量投資神秘面紗
與定性投資不同，定量投資更多關(guān)注“數(shù)字”背后的意義，依靠計算機(jī)的幫助，分析數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計特征，以尋找股票運行模式，進(jìn)而挖掘出內(nèi)在價值。
李延剛總結(jié)了定量投資的三大優(yōu)勢：首先是理性。定量投資是對于基于基本面定性投資方法和工具的數(shù)量化統(tǒng)計性總結(jié)，它在吸收了針對某種投資風(fēng)格和理念的成功經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，以先進(jìn)的數(shù)學(xué)統(tǒng)計技術(shù)替代人為的主觀判斷，并能夠客觀理性地堅持，以避免投資的盲目性和偶然性。“完全的數(shù)量化分析過程將極大地減少投資者情緒的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下做出非理性的投資決策，因而在牛熊市的轉(zhuǎn)換中具有很強(qiáng)的自我調(diào)節(jié)性?！?/p>
其次，全市場覆蓋。定量投資可以利用數(shù)量化模型對壘市場的投資標(biāo)的進(jìn)行快速高效的掃捕篩選，把握市場每一個可能的投資機(jī)會，而定性投資受人力精力的限制，顯然無法顧及如此廣的覆蓋面。
此外，數(shù)量化投資更注重組合控制和風(fēng)險管理。數(shù)量化的個股選擇和組合構(gòu)造過程。實質(zhì)上就是在嚴(yán)格的約束條件下進(jìn)行投資組合的過程，先從預(yù)先設(shè)定的績效目標(biāo)的角度來定義投資組合，然后通過設(shè)置各種指標(biāo)參數(shù)來篩選股票，對組合實現(xiàn)優(yōu)化，以保證在有效控制風(fēng)險水平的條件下實現(xiàn)期望收益?！皳Q言之，數(shù)量化投資模型能夠很好地體現(xiàn)組合收益與基準(zhǔn)風(fēng)險的匹配和一致，”李延剛解釋。
定量投資是否適應(yīng)中國市場
“談到定量投資，不得不提量化投資領(lǐng)域中的傳奇人物――詹姆斯?西蒙斯。”李延剛并不掩飾其對這位投資大師的崇敬，“他不僅是世界級的數(shù)學(xué)家，也是最偉大的對沖基金經(jīng)理之一。他創(chuàng)辦的文藝復(fù)興科技公司花費15年時間，研發(fā)基于量化數(shù)學(xué)模型的計算機(jī)模型，借助該模型，兩蒙斯所管理的大獎?wù)禄?，?989年到2006年的平均年收益率達(dá)到了38.5％，甚至超過股神巴非特。”
值得一提的是，李延剛也來自數(shù)量化投資的發(fā)源地――北美，他有著6年海外一線投資管理的實際工作經(jīng)驗，深刻領(lǐng)會并掌握了量化投資理念與方法，具備數(shù)量化投資領(lǐng)域的成功經(jīng)驗。2007年，李延剛回國后加盟中?；啵衷鰪?qiáng)中?；鸾鹑诠こ虉F(tuán)隊的寅力。在借鑒國外成熟的投資理念與經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，結(jié)合A股實際，他用了近兩年時間對數(shù)量化模型進(jìn)行反復(fù)修改與調(diào)試。目前，中?；鸬慕鹑诠こ滩恳呀?jīng)形成從擇時、配置到選股等方面的一系列研究成果，并在今年順勢推出中海量化策略基金。
詹姆斯?西蒙斯的神話在中國證券市場能否再次實現(xiàn)?“當(dāng)其他人都擺西瓜攤的時候，我們擺了一個蘋果攤?！崩钛觿傆靡粋€形象的比喻來形容定量投資存國內(nèi)市場的發(fā)展機(jī)遇。他認(rèn)為，目前國內(nèi)證券市場定性投資者太多，競爭激烈，而數(shù)量化投資者則太少，機(jī)會相對更多，競爭也很小。李延剛表示，大量實征研究證明，中國證券市場為一個弱有效市場，市場上被錯誤定價的股票相對較多，留給定量投資發(fā)掘市場非有效性的空間也就越大。基于這種考慮，定量投資方法在中國的發(fā)展極具發(fā)展空間。
“今年推出量化基金并非一時的心血來潮，一方面中海基金金融工程部已經(jīng)逐漸成熟，而另一方面也是出于市場時機(jī)的考慮?！崩钛觿倧?qiáng)調(diào)。
他認(rèn)為，在經(jīng)歷2008年的巨幅下跌后，市場底部已經(jīng)基本確立，目前小盤股估值相對較貴，短期內(nèi)市場可能會以調(diào)整為主，但未來市場走勢仍然存在諸多不確定。在此背景下，如何把握結(jié)構(gòu)性機(jī)會將是未來投資關(guān)鍵之所在，利用數(shù)量模型進(jìn)行分析和投資的量化基金具備更好的適應(yīng)性。中海量化策略基金將把握市場調(diào)整時機(jī)，采用數(shù)量化模型選人具有估值優(yōu)勢和成長優(yōu)勢的大中盤股票作為基石，輔之以部分優(yōu)質(zhì)的小盤股票。
“量體裁衣”完善全程量化流程
據(jù)了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三個步驟，即選股策略自下而上，施行一級股票庫初選、二級股票庫精選以及投資組合行業(yè)權(quán)重配置的全程數(shù)量化。
“就像裁縫做衣服一樣，量化基金在投資中也要通過‘量體裁衣’來完善全程量化流程。通過全程量化與基金經(jīng)理的思想相配合，才能做出優(yōu)質(zhì)的量化基金?！崩钛觿偙硎?。
首先，選取代表性最強(qiáng)的反映公司盈利能力的指標(biāo)，對于所有的A股上市公司進(jìn)行篩選從而得到一級股票庫?！爸饕ㄟ^對所有A股股票過去三年平均EPS(每股收益)、ROE(凈資產(chǎn)收益率)、毛利率三項指標(biāo)進(jìn)行篩選，它們能分別較好的反映上市公司的獲利能力，從而得到一級股票庫?！崩钛觿傉f。
其次，通過盈利性指標(biāo)、估值指標(biāo)、一致預(yù)期指標(biāo)，熵值法確定指標(biāo)權(quán)重后，對一級庫股票進(jìn)行打分排名，從而篩選出二級股票庫。其中，一致預(yù)期指標(biāo)則是通過各券商分析師的調(diào)查后，得出上市公司盈利預(yù)期數(shù)據(jù)平均值，以此權(quán)威性地反映市場對公司未來盈利的預(yù)期水平?！爸泻Ａ炕鹨胍恢骂A(yù)期作為選股指標(biāo)，可以全面、權(quán)威的反應(yīng)市場對上市公司未來盈利的預(yù)期水平，為投資決策提供更為真實和前瞻性的依據(jù)。與此同時，還可以根據(jù)預(yù)期的變化及時動態(tài)調(diào)節(jié)，更加適應(yīng)股市的震蕩波動?！崩钛觿倧?qiáng)調(diào)。
2016年以來，A股震蕩明顯加劇。如何更好地規(guī)避風(fēng)險、保住前期浮盈，成為投資者最關(guān)心的話題。在此背景下，一些收益穩(wěn)定、回撤控制能力強(qiáng)的量化產(chǎn)品就成了投資者穩(wěn)健配置的首選。據(jù)《投資者報》數(shù)據(jù)研究中心對全市場成立于2016年前的67只量化產(chǎn)品（A、C類分開計算）的區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值增長率、以及區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值相對大盤增長率的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至5月13日，華寶興業(yè)基金旗下的華寶興業(yè)量化對沖策略混合型發(fā)起式基金A/C（以下簡稱“華寶量化對沖”）在全部67只量化產(chǎn)品中業(yè)績表現(xiàn)最好，其區(qū)間復(fù)權(quán)單位凈值相對大盤增長率均超過了20%。
震蕩市場上的投資利器
對于旨在獲取絕對回報的華寶量化對沖來說，完全稱得上是震蕩市場上的投資利器。
據(jù)公開資料顯示，自2014年9月成立以來，華寶量化對沖基金已成功穿越4次股市大劫：在2015年1月下旬、4月下旬、6月中旬、以及2016年1月上旬的A股大幅調(diào)整中，平穩(wěn)規(guī)避了風(fēng)險，歷次凈值漲幅超越滬指均在5個百分點以上（數(shù)據(jù)來源：Wind；截至：2016.4.22）。
此外，值得一提的是，現(xiàn)任基金經(jīng)理徐林明，證券從業(yè)經(jīng)歷14年，除了擔(dān)任華寶興業(yè)量化對沖基金、上證180價值ETF及聯(lián)接基金、華寶興業(yè)事件驅(qū)動的基金經(jīng)理外，還是華寶興業(yè)基金的助理投資總監(jiān)兼量化投資部總經(jīng)理。據(jù)業(yè)內(nèi)人士介紹，徐林明長期從事主動量化策略研究和量化投資工作，在擇時、行業(yè)配置和選股領(lǐng)域有較深入的思考和研究，總體負(fù)責(zé)量化對沖的投資運作和量化模型開發(fā)。
談及當(dāng)前的投資操作，徐林明表示，“2016年以來股指期貨負(fù)基差結(jié)構(gòu)仍然存在，在此局面下，華寶量化對沖繼續(xù)保持低倉位運作，股票部分用于滿足申購新股的市值要求，同時對這部分頭寸，利用股指期貨對沖系統(tǒng)性風(fēng)險。一季度華寶量化對沖的資金主要投資于低風(fēng)險的標(biāo)的或者現(xiàn)金管理，并積極參與新股申購、可轉(zhuǎn)債申購、協(xié)議存款、隔夜回購等，力爭在風(fēng)險可控的前提下實現(xiàn)凈值的穩(wěn)健增長?！?/p>
業(yè)內(nèi)創(chuàng)新量化投資專家
實際上，華寶量化對沖成立自以來，其凈值一直穩(wěn)步上升，雖然，期間受到市場基差擾動有一定回撤，但很快就回歸正常，這顯然得益于旗下強(qiáng)大的創(chuàng)新量化投資專家團(tuán)隊。
關(guān)鍵詞：電網(wǎng)資產(chǎn)；項目管理；項目建設(shè)
中圖分類號：C93 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）24-0018-02
引言
近年來，我國電力工業(yè)的發(fā)展十分迅速，在國際上的地位也日益突出。隨著國民生活水平的提高和工業(yè)的發(fā)展，居民用電量和工業(yè)用電量大幅度增加，致使電力負(fù)荷嚴(yán)重超載，拉閘限電情況頻繁出現(xiàn)，給我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展和人民的正常生活帶來嚴(yán)重的影響，為了改善這種狀況，緩和電力供需緊張的局面，國家加大了對電力行業(yè)基礎(chǔ)建設(shè)的投資力度。
電網(wǎng)工程項目建設(shè)全過程管理中涉及大量的因素和環(huán)節(jié)，任何一個因素和環(huán)節(jié)處理不到位，就會對整個工程項目產(chǎn)生重大的影響，可能會導(dǎo)致項目的投資成本增加、項目工期延長、投資收益下降、賬務(wù)混亂等不利后果。因此，如何在眾多不確定因素中找出影響項目建設(shè)的關(guān)鍵因素，確保工程項目的實物和賬務(wù)一致性，如期按質(zhì)按量完成建設(shè)項目和建設(shè)內(nèi)容，對提高建設(shè)資金的使用效率、保護(hù)電網(wǎng)資金安全、防范電網(wǎng)資產(chǎn)流失有著重要的意義。
一、模型研究設(shè)計
（一）模型設(shè)定
本文根據(jù)項目全壽命管理理論，結(jié)合國網(wǎng)浙江遂昌縣供電公司的實際情況，以工程項目竣工決算的實物和財務(wù)入賬的數(shù)額是否一致作為項目管理有效性的替代變量（Effecti，t），構(gòu)建電網(wǎng)工程項目管理有效性模型，具體如下：
Effecti，t=a0+a1*Sizei，t+a2*Leveli，t+a3*Qualityi，t+a4*Processi，t+a5*Completioni，t+a6*Timei，t+a7*Longi，t+Σcategory+Σmonth+ε
其中，a0、a1、a2、a3、a4、a5、a6、a7為相關(guān)變量的系數(shù)值，ε為殘差。
在模型中，以項目有效性（Effecti，t）為被解釋變量，用竣工決算的實物和財務(wù)入賬的數(shù)額是否一致來量化，若一致用1表示，不一致則為0。以項目規(guī)模（Sizei，t）、管理人員業(yè)務(wù)水平（Leveli，t）、管理人員素質(zhì)（Qualityi，t）、項目流程清晰度（Processi，t）、項目投資完工率（Completioni，t）、各部門銜接的及時性（Timei，t）、項目工期（Longi，t）為控制變量，另外加入項目類別（category）和月度（month）兩個虛擬變量，以提高面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果的穩(wěn)定性。
（二）樣本選取和變量定義
1.樣本選取。本經(jīng)驗選取遂昌縣供電公司2014―2015年所有的電網(wǎng)工程項目為初始樣本，為了保證樣本之間的可行性和穩(wěn)定性，按照以下原則做出篩選：第一，剔除存在缺失值的項目；第二，剔除跨年和未結(jié)轉(zhuǎn)的項目。經(jīng)篩選后得到樣本個數(shù)為122個（數(shù)據(jù)均來源于遂昌縣供電公司基建發(fā)展部項目清單）。
2.變量定義。本文運用Richardson（2006）殘差度量模型對項目管理的有效性進(jìn)行度量，Effecti，t作為管理有效性的替代變量，用竣工決算的實物和財務(wù)入賬的數(shù)額是否一致來量化，若一致用1表示，不一致則為0。解釋變量項目規(guī)模（Sizei，t）用竣工決算金額的自然對數(shù)量化，管理人員業(yè)務(wù)水平（Leveli，t）用員工從事工程項目的工作年限來量化；管理人員的素質(zhì)（Qualityi，t）用文化程度來量化（1=大專及以下、2=大學(xué)本科、3=碩士研究生、4=博士研究生及以上）；項目流程清晰度（Processi，t）是邏輯判斷（1=項目流程清晰，相關(guān)資料齊全、0=反之）；項目投資完工率（Completioni，t）邏輯判斷用項目竣工決算金額除以項目投資計劃金額來量化；各部門銜接的及時性（Timei，t）也是邏輯判斷（1=及時，0=不及時）；項目工期（Longi，t）用項目跨的月度來量化；項目類別（category）有配網(wǎng)、技改、生產(chǎn)性大修、研究開發(fā)、營銷專項、零購、教育培訓(xùn)等7個類別，設(shè)6個變量；月度（month）12個月，設(shè)11個變量。
二、模型回歸
首先對面板數(shù)據(jù)的混合回歸模型、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行豪斯曼檢驗，選取最適合本文的模型進(jìn)行回歸分析。在混合回歸和固定效應(yīng)的檢驗中，F(xiàn)值為1.35，F(xiàn)檢驗的P值為0.0000，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)“H0：all ui=0”，即認(rèn)為fe（固定效應(yīng)）明顯優(yōu)于混合回歸。在對固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行豪斯曼檢驗時，chi2=584.34，P值為0.0000，故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)“H0：ui與xit，zi不相關(guān)”，應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型而非隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行分析。
從下表可知，模型中對項目管理有效性的回歸，項目規(guī)模的回歸系數(shù)為-0.0248，但不顯著，說明項目規(guī)模的大小對項目管理有效性幾乎無影響。管理人員業(yè)務(wù)水平的回歸系數(shù)為0.1404，但不顯著，說明項目管理人員的工作年限對項目管理有效性影響也不大。管理人員素質(zhì)的回歸系數(shù)為0.1679，但不顯著，說明管理人員的學(xué)歷與項目管理有效性的關(guān)系也不大。項目流程清晰度的回歸系數(shù)為0.3998，且在1%水平上顯著，即項目流程清晰度與項目管理有效性呈顯著正相關(guān)。說明項目流程清晰度越高，項目管理有效性越高。項目投資完工率的回歸系數(shù)為0.0655，且在5%水平上顯著，即項目投資完工率與項目管理有效性呈顯著正相關(guān)。說明項目投資完工率越高，項目管理有效性越高。各部門銜接及時性的回歸系數(shù)為0.1768，且在5%水平上顯著，即各部門銜接及時性與項目管理有效性呈顯著正相關(guān)。說明各部門銜接及時性越高，項目管理有效性越高。項目工期的回歸系數(shù)為-0.2763，且在1%水平上顯著，即項目工期與項目管理有效性呈顯著負(fù)相關(guān)。說明項目工期性越長，項目管理有效性越差。
結(jié)論
本文對遂昌縣供電公司工程項目管理有效性因子進(jìn)行了實證研究，得出了以下的結(jié)論：第一，項目流程清晰度和各部門銜接的及時性與項目管理的有效性呈正比；第二，項目工期與項目管理的有效性呈反比；第三，項目管理人員的工作年限和學(xué)歷與工程項目管理的有效性無顯著關(guān)系。
參考文獻(xiàn)：
[1] 張功富，宋獻(xiàn)中.我國上市公司投資：過度還是不足――基于滬深工業(yè)類上市公司非效率投資的實證度量[J].會計研究，2009，（5）：69-77.
安全管理是一個流程
Martin認(rèn)為，安全風(fēng)險管理不同于信息安全。信息安全重在操作，是由安全產(chǎn)品驅(qū)動的；安全風(fēng)險管理決定企業(yè)戰(zhàn)略，是由業(yè)務(wù)流程驅(qū)動的。Martin認(rèn)為，流程是一系列系統(tǒng)化的行動，每個行動都有明確的目標(biāo)。安全風(fēng)險管理不是某一時間點的事件，也不是產(chǎn)品，它是一個持續(xù)進(jìn)行的流程。它具有連續(xù)性、可重復(fù)性、高效性和可確保性的特點。
各個公司的銷售部門可能都面臨這樣的問題：一個銷售團(tuán)隊的任務(wù)是否只是賣產(chǎn)品；在這個過程中，他們是否有一個可以量化的指標(biāo)和量化的體系；是否有一個系統(tǒng)性的評定和量化的銷售人員；每天的銷售業(yè)績和銷售指標(biāo)是否與預(yù)期相同……安全風(fēng)險管理和銷售工作同樣需要有可預(yù)見性，即要有目標(biāo)，實現(xiàn)目標(biāo)的最好方法就是需要一個完整的流程。
完整的安全風(fēng)險管理應(yīng)該有五個步驟：第一步，了解安全風(fēng)險管理的內(nèi)涵；第二步，通過技術(shù)手段識別風(fēng)險；第三步，通過技術(shù)手段保障風(fēng)險管理流程的持續(xù)性；第四步，明確、量化安全風(fēng)險；第五步，持續(xù)管理安全風(fēng)險。
溝通讓安全管理更順暢
在現(xiàn)實中，CSO面臨的主要難題包括：風(fēng)險管理概念不清晰，容易與信息安全混淆；風(fēng)險管理的流程成熟性不夠，不能給企業(yè)管理者提供有說服力的商業(yè)案例說明，通過安全風(fēng)險管理可以提高企業(yè)的投資回報率(ROI)；與管理層溝通不暢，CSO提供的數(shù)據(jù)不能幫助企業(yè)管理者制定相關(guān)決策。
作為企業(yè)的安全管理部門，最重要的是和其他相關(guān)部門進(jìn)行良好的合作，保證在安全實施的過程中使整個公司獲得利益。如果不能做到這一點，就可能會遇到這樣的窘境：信息流失，病毒入侵，某些重要服務(wù)中斷。在這個過程中，人們往往會帶著一種恐懼、懷疑和不確定性去購買某種防護(hù)產(chǎn)品，這樣，企業(yè)的安全管理部門就很難與其他業(yè)務(wù)部門進(jìn)行有效的溝通。
人們在講信息安全的時候，往往只談具體的安全產(chǎn)品，但是公司的CEO、首席信息官(CIO)和商業(yè)合作伙伴并不一定真正了解這些安全產(chǎn)品。CSO的首要任務(wù)是要讓其他業(yè)務(wù)部門和公司高層了解企業(yè)存在的安全風(fēng)險是什么，挑戰(zhàn)是什么，以及進(jìn)行相關(guān)的安全管理流程和投資所能得到的回報。
量化投資重在風(fēng)控
近幾年，國內(nèi)基金公司都在積極推出量化投資產(chǎn)品。但市場人士認(rèn)為，目前國內(nèi)的常見“量化”基金，實質(zhì)上大多是“量化選股”基金，從量化的風(fēng)險控制到量化的交易，整個決策流程依然靠傳統(tǒng)的方法。
國內(nèi)著名投行宏觀策略研究員的工作積累，華爾街量化投資的歷練，使華商大盤量化擬任基金經(jīng)理費鵬對量化投資的A股應(yīng)用有著自己的心得。他認(rèn)為，量化投資最大的優(yōu)勢在風(fēng)險控制上。與傳統(tǒng)的價值投資“越跌越買”的理念不同，他認(rèn)為量化投資應(yīng)該是主動對市場風(fēng)險進(jìn)行判斷，通過技術(shù)分析、量化模型分析等判定風(fēng)險，在確定風(fēng)險之后，及時對倉位進(jìn)行控制，及時止損。
費鵬認(rèn)為，目前市場上的量化產(chǎn)品將研究的重點放在擇股和行業(yè)配置上，缺乏有效及時的風(fēng)險響應(yīng)體系，而從國外的經(jīng)驗看，量化的一大特點就是對風(fēng)險的預(yù)判。因此，華商基金量化投資團(tuán)隊在吸收國內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗的同時，在模型設(shè)計之初，便將核心定為風(fēng)險控制。
在設(shè)計中，華商基金量化投資團(tuán)隊借助了包括從統(tǒng)計信息學(xué)角度出發(fā)的信息熵值（Entropy）的變化、從分形理論出發(fā)的市場模式（P atter n）的變化、從金融物理學(xué)角度出發(fā)的金融泡沫統(tǒng)計指標(biāo)的變化、從市場微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)的分析師一致預(yù)期分歧的變化和趨勢等，構(gòu)建風(fēng)險模型，對中短期系統(tǒng)風(fēng)險進(jìn)行定量分析，依靠基金經(jīng)理和研究員對宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口與社會的結(jié)構(gòu)性特征、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)周期等因素的分析，對長期風(fēng)險進(jìn)行定性分析。
量化投資堅持追求絕對收益
提及量化投資，人們就會想到西蒙斯用公式打敗市場的經(jīng)典案例。但這一投資工具在被引入國內(nèi)投資市場之后，并沒有展現(xiàn)其神奇的威力。根據(jù)wi n d數(shù)據(jù)分類顯示，目前市場上有19只量化基金，2 012年可統(tǒng)計的15只量化基金平均收益率僅為2 . 5 5%（同期滬指上漲3 .17%），國內(nèi)發(fā)行的量化基金的表現(xiàn)不盡如人意。
在費鵬看來，國內(nèi)的量化基金僅僅是“量化選股”，追求相對收益。他認(rèn)為，量化投資的核心應(yīng)該是風(fēng)控，堅持追求的則應(yīng)該是絕對收益。
相比而言，目前國內(nèi)公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的設(shè)計原理是把價值投資理論通過數(shù)字模型加以表達(dá)。在實際測算中，華商基金量化團(tuán)隊每日漲幅居前的股票中，會有所謂投資價值較少的“垃圾股”，很難通過價值投資理論解釋。
對此，華商量化投資團(tuán)隊在設(shè)計選股模型時，更多的是通過捕捉市場的異常波動，尋找股價波動的非基本面的因素。通過對數(shù)據(jù)挖掘，建立初選股票池，然后按照行業(yè)分類，結(jié)合基本面研究，通過行業(yè)研究員調(diào)研，尋找相互印證支持依據(jù)，在分析手段上更多了對隱性信息的補(bǔ)充。
