時(shí)間：2022-05-17 12:26:55
序論：在您撰寫量化投資論文時(shí)，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。
盡管量化投資已經(jīng)成為市場(chǎng)投資的發(fā)展趨勢(shì)，但是大多數(shù)投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數(shù)學(xué)模型，而賺錢的投資模型都是機(jī)構(gòu)的秘密武器，不會(huì)輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，設(shè)計(jì)各種交易手段，有著較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算與技術(shù)要求，現(xiàn)在許多量化投資都是計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行的程序交易。另外，量化交易者，俗稱寬客（quants）的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以，人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭（Narang，R.，2012）描述了量化交易系統(tǒng)的典型構(gòu)造，打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認(rèn)為阿爾法模型用來預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來方向，風(fēng)險(xiǎn)控制模型用來限制風(fēng)險(xiǎn)暴露，交易成本模型用來分析為構(gòu)建組合產(chǎn)生的各種成本，投資組合構(gòu)建模型在追逐利潤、限制風(fēng)險(xiǎn)與相關(guān)成本之間做出平衡，然后給出最優(yōu)組合。最優(yōu)目標(biāo)組合與現(xiàn)有組合的差異就由執(zhí)行模型來完成。數(shù)據(jù)和研究部分則是量化投資的基礎(chǔ)：有了數(shù)據(jù)，就可以進(jìn)行研究，通過測(cè)試、檢驗(yàn)與仿真正確構(gòu)建各個(gè)模型。預(yù)測(cè)市場(chǎng)并制定策略是量化投資的核心，即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發(fā)展，量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為，如期現(xiàn)套利組合、市場(chǎng)異象研究中的差價(jià)組合等。統(tǒng)計(jì)套利策略是經(jīng)典的量化投資策略，如匹配交易或攜帶交易。近年來，高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容，基于高速的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。丁鵬（2012）將量化投資的主要內(nèi)容分為以下幾個(gè)方面：量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、期權(quán)套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認(rèn)為量化投資的優(yōu)勢(shì)在于：紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和分散化。
二、量化投資“黑箱”中的構(gòu)造與證券投資學(xué)的差異
在傳統(tǒng)的證券投資學(xué)中，投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、套利定價(jià)理論和期權(quán)定價(jià)理論是現(xiàn)代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優(yōu)化的思想，后兩者則主要依靠市場(chǎng)的無套利條件。傳統(tǒng)的投資方法主要是基本面分析和技術(shù)分析兩大類，而量化投資則是“利用計(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過程”。從概念看，量化投資既不是基本面分析，也不是技術(shù)分析，但它可以采用基本面分析，也可以采用技術(shù)分析，關(guān)鍵在于依靠模型來實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對(duì)證券投資學(xué)的啟示，本文從量化投資“黑箱”的各個(gè)構(gòu)成來探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點(diǎn)的差異。
（一）資產(chǎn)定價(jià)與收益的預(yù)測(cè)
根據(jù)組合優(yōu)化理論，投資者將持有無風(fēng)險(xiǎn)組合與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合，獲得無風(fēng)險(xiǎn)利率與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。資本資產(chǎn)定價(jià)模型則將此應(yīng)用到單一證券或組合，認(rèn)為證券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等于無風(fēng)險(xiǎn)利率加上與風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，超過的部分就是超額收益，即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產(chǎn)定價(jià)理論給實(shí)務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r(jià)理論則從共同風(fēng)險(xiǎn)因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中，法瑪和佛倫齊的三因素定價(jià)模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考?？梢哉f，在因素定價(jià)方面，量化投資繼承了資產(chǎn)定價(jià)理論的基本思想。對(duì)于因素定價(jià)中因素的選擇，證券投資學(xué)認(rèn)為，對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響，長期應(yīng)主要關(guān)注基本面因素，而短期應(yīng)主要關(guān)注市場(chǎng)的交易行為，即采用技術(shù)分析。在量化投資中，主要強(qiáng)調(diào)按照事先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行投資，這在一定程度上與技術(shù)分析類似。但是，在技術(shù)分析中，不同的人會(huì)有不同的結(jié)論，而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化，不會(huì)因人的差異而有較大的不同。另外，量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯(cuò)誤定價(jià)或者進(jìn)行收益的預(yù)測(cè)。
（二）無套利條件與交易成本
在證券投資學(xué)里，流動(dòng)性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及套利定價(jià)理論等都認(rèn)為市場(chǎng)中存在大量可交易的證券，投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實(shí)現(xiàn)，如套利交易。根據(jù)套利定價(jià)理論，一旦市場(chǎng)出現(xiàn)無風(fēng)險(xiǎn)的套利機(jī)會(huì)，理性投資者會(huì)立即進(jìn)行套利交易，當(dāng)市場(chǎng)均衡時(shí)就不存在套利機(jī)會(huì)?，F(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中往往存在套利限制。一是因?yàn)閯P恩斯說的“市場(chǎng)的非理性維持的時(shí)間可能會(huì)長到你失去償付能力”。二是因?yàn)槭袌?chǎng)總是存在交易費(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中，對(duì)市場(chǎng)中套利限制與非流動(dòng)性的關(guān)注較少，這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融理論中簡化了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究在既定的交易規(guī)則下，金融資產(chǎn)交易的過程及其結(jié)果，旨在揭示金融資產(chǎn)交易價(jià)格形成的過程及其原因。在市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中，不同的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性的沖擊是不同的。因而，從量化投資的角度看，為了降低交易帶來的價(jià)格沖擊，能實(shí)施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動(dòng)性，因?yàn)榻灰讜r(shí)非流動(dòng)性直接影響投資策略的實(shí)施。從這個(gè)意義上講，量化投資時(shí)的交易成本不僅包括交易費(fèi)用，更主要的是要考慮市場(chǎng)交易沖擊的流動(dòng)性成本。
（三）風(fēng)險(xiǎn)控制與市場(chǎng)情緒
在證券市場(chǎng)中，高收益與高風(fēng)險(xiǎn)相匹配。量化投資在追求高收益的同時(shí)，不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn)。在證券投資學(xué)中，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素，非系統(tǒng)性因素則主要源于行業(yè)、公司因素，并且不考慮市場(chǎng)交易行為的影響。在量化投資中，較多地使用因素定價(jià)模型，不僅會(huì)考慮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素，而且會(huì)考慮交易行為等因素，只是不同的模型有不同的側(cè)重點(diǎn)，在多模型的量化投資系統(tǒng)中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場(chǎng)交易的因素風(fēng)險(xiǎn)外，量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)源。一方面，量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，隱藏著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，市場(chǎng)沖擊的流動(dòng)性成本也是量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制因素，理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中體現(xiàn)出來。另外，在一般的投資過程中，市場(chǎng)情緒或多或少會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)對(duì)象。然而，在量化投資中，更多的交易都是通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的，如程序交易等，這樣以來，投資者情緒等因素對(duì)投資決策的影響相對(duì)較小。所以，在量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中較少地考慮市場(chǎng)情緒以及投資者自身的情緒，主要是通過承擔(dān)適度的風(fēng)險(xiǎn)來獲得超額回報(bào)，因?yàn)楫吘箿p少風(fēng)險(xiǎn)也減少了超額回報(bào)。
（四）執(zhí)行高頻交易與算法交易
在對(duì)未來收益、風(fēng)險(xiǎn)和成本的綜合權(quán)衡下，實(shí)現(xiàn)投資策略成為量化投資的重要執(zhí)行步驟。為了達(dá)到投資目標(biāo)，量化投資不斷追求更快的速度來執(zhí)行投資策略，這就推動(dòng)了采用高速計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的程序化交易的誕生。在證券投資學(xué)里，技術(shù)分析認(rèn)為股價(jià)趨勢(shì)有長期、中期和短期趨勢(shì)，其中，長期和中期趨勢(shì)有參考作用，短期趨勢(shì)的意義不大。然而，隨著計(jì)算機(jī)信息科技的創(chuàng)新，量化投資策略之間的競爭越來越大，誰能運(yùn)作更快的量化模型，誰就能最先找到并利用市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的瞬間，從而賺取高額利潤。于是，就誕生了高頻交易：利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行量化分析，快速做出交易決策，并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點(diǎn)有：處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略：自動(dòng)提供流動(dòng)性、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實(shí)施高頻交易同時(shí)需要兩種算法：產(chǎn)生高頻交易信號(hào)的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過程的算法。為了優(yōu)化交易執(zhí)行，目前“算法交易”比較流行。算法交易優(yōu)化買賣指令的執(zhí)行方式，決定在給定市場(chǎng)環(huán)境下如何處理交易指令：是主動(dòng)的執(zhí)行還是被動(dòng)的執(zhí)行，是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產(chǎn)配置和證券選擇問題。
三、對(duì)量化投資在證券投資教學(xué)中應(yīng)用的思考
從上述分析可以知道，量化投資的“黑箱”構(gòu)造與證券投資學(xué)之間存在一定的差異，因此，在證券投資的教學(xué)中應(yīng)當(dāng)考慮量化投資發(fā)展的要求。
（一）市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)與流動(dòng)性沖擊
在理性預(yù)期和市場(chǎng)有效假說下，市場(chǎng)價(jià)格會(huì)在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整，在信息披露前后市場(chǎng)有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里，一般認(rèn)為價(jià)格的調(diào)整是及時(shí)準(zhǔn)確的，然而，現(xiàn)實(shí)的世界里，價(jià)格調(diào)整需要一個(gè)過程。在不同的頻率下，這種價(jià)格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中，短期的價(jià)格調(diào)整是瞬間的，影響不大。然而，在高頻交易中，這種價(jià)格調(diào)整過程影響很大。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價(jià)格形成過程。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中有兩種基本的模型：存貨模型和信息模型。存貨模型關(guān)注商委托單簿不平衡對(duì)訂單流的影響，解釋沒有消息公布時(shí)價(jià)格短暫波動(dòng)的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價(jià)格中的這一過程，認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的原因。無論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場(chǎng)參與者信息類型的信息模型，這些市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系，強(qiáng)調(diào)流動(dòng)性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學(xué)中基本沒有市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容，因而，為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實(shí)用性，應(yīng)關(guān)注市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。
（二）業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)與高杠桿
對(duì)于證券組合而言，不僅要分析其超額收益和成本，還要考慮其風(fēng)險(xiǎn)與業(yè)績。在組合業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)中，一方面要考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量，另一方面則要分析業(yè)績的來源。在證券投資學(xué)中，組合業(yè)績來自于市場(chǎng)表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對(duì)于量化投資而言，市場(chǎng)時(shí)機(jī)和管理者的能力依然重要，然而，量化投資的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)還應(yīng)考慮另一個(gè)因素：高杠桿。量化交易中，部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易，這種杠桿交易具有放大作用，在市場(chǎng)好的時(shí)候擴(kuò)大收益，但在市場(chǎng)不好的時(shí)候會(huì)加速虧損，這些與傳統(tǒng)的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里，業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)主要考慮經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的收益，很少考慮其杠桿的作用，這不僅忽略了杠桿的貢獻(xiàn)，而且有可能夸大了投資者的技能水平。
（三）人為因素與模型風(fēng)險(xiǎn)
在量化投資中，非常注重計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)和模型的分析，這突出了量化投資的規(guī)則性和固定性。然而，實(shí)際中，別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)模型，但策略設(shè)計(jì)、策略檢測(cè)和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實(shí)施。量化投資運(yùn)用模型對(duì)策略進(jìn)行了細(xì)致研究，并借助計(jì)算機(jī)實(shí)施策略，能夠消除很多認(rèn)為的隨意性。但是，量化策略畢竟體現(xiàn)投資者的交易理念，這一部分依賴于投資者的經(jīng)驗(yàn)，一部分依賴于投資者對(duì)市場(chǎng)的不斷觀察與更新。實(shí)際上，人始終處于交易之中，對(duì)于市場(chǎng)拐點(diǎn)以及趨勢(shì)反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗(yàn)。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性：決策實(shí)施依賴于人的設(shè)定，而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗(yàn)，而且人還會(huì)犯錯(cuò)。人之所以會(huì)犯錯(cuò)，一方面是因?yàn)槿藗儗?duì)市場(chǎng)的認(rèn)知是不完全的，另一方面則是人們使用了錯(cuò)誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中，股票價(jià)格的變動(dòng)被認(rèn)為是隨機(jī)的，小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會(huì)比較小，但是經(jīng)驗(yàn)研究表明股票收益率具有肥尾現(xiàn)象，小概率事件發(fā)生的機(jī)會(huì)超出了人們?cè)鹊恼J(rèn)識(shí)，即市場(chǎng)還會(huì)出現(xiàn)“黑天鵝”。更為關(guān)鍵的是，量化投資更依賴數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型，這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險(xiǎn)，即使用了錯(cuò)誤的模型。為了防范模型風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)采用更為穩(wěn)健的模型，即模型的參數(shù)和函數(shù)應(yīng)該適應(yīng)多種市場(chǎng)環(huán)境。近年來，研究表明，證券收益及其與風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)系存在較大的非線性，同時(shí)，市場(chǎng)中存在一定的“噪聲”，采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過程和機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息處理成為量化投資的重要技術(shù)支持。
（四）2013年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)的啟示
盡管量化投資已經(jīng)成為市場(chǎng)投資的發(fā)展趨勢(shì),但是大多數(shù)投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數(shù)學(xué)模型,而賺錢的投資模型都是機(jī)構(gòu)的秘密武器,不會(huì)輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計(jì)算機(jī)系統(tǒng),設(shè)計(jì)各種交易手段,有著較為復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算與技術(shù)要求,現(xiàn)在許多量化投資都是計(jì)算機(jī)自動(dòng)執(zhí)行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統(tǒng)的典型構(gòu)造,打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認(rèn)為阿爾法模型用來預(yù)測(cè)市場(chǎng)未來方向,風(fēng)險(xiǎn)控制模型用來限制風(fēng)險(xiǎn)暴露,交易成本模型用來分析為構(gòu)建組合產(chǎn)生的各種成本,投資組合構(gòu)建模型在追逐利潤、限制風(fēng)險(xiǎn)與相關(guān)成本之間做出平衡,然后給出最優(yōu)組合。最優(yōu)目標(biāo)組合與現(xiàn)有組合的差異就由執(zhí)行模型來完成。數(shù)據(jù)和研究部分則是量化投資的基礎(chǔ):有了數(shù)據(jù),就可以進(jìn)行研究,通過測(cè)試、檢驗(yàn)與仿真正確構(gòu)建各個(gè)模型。預(yù)測(cè)市場(chǎng)并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發(fā)展,量化投資模型也在不斷改進(jìn)。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現(xiàn)套利組合、市場(chǎng)異象研究中的差價(jià)組合等。統(tǒng)計(jì)套利策略是經(jīng)典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來,高頻交易成為量化投資的重要內(nèi)容,基于高速的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)施高頻的程序交易已經(jīng)是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內(nèi)容分為以下幾個(gè)方面:量化選股、量化擇時(shí)、股指期貨套利、商品期貨套利、統(tǒng)計(jì)套利、期權(quán)套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認(rèn)為量化投資的優(yōu)勢(shì)在于:紀(jì)律性、系統(tǒng)性、及時(shí)性、準(zhǔn)確性和分散化。
二、量化投資“黑箱”中的構(gòu)造與證券投資學(xué)的差異
在傳統(tǒng)的證券投資學(xué)中,投資組合理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型、套利定價(jià)理論和期權(quán)定價(jià)理論是現(xiàn)代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優(yōu)化的思想,后兩者則主要依靠市場(chǎng)的無套利條件。傳統(tǒng)的投資方法主要是基本面分析和技術(shù)分析兩大類,而量化投資則是“利用計(jì)算機(jī)科技并采用一定的數(shù)學(xué)模型去實(shí)現(xiàn)投資理念、實(shí)現(xiàn)投資策略的過程”。從概念看,量化投資既不是基本面分析,也不是技術(shù)分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技術(shù)分析,關(guān)鍵在于依靠模型來實(shí)現(xiàn)投資理念與投資策略。為了分析量化投資對(duì)證券投資學(xué)的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個(gè)構(gòu)成來探討量化投資與證券投資學(xué)中思路和觀點(diǎn)的差異。
(一)資產(chǎn)定價(jià)與收益的預(yù)測(cè)
根據(jù)組合優(yōu)化理論,投資者將持有無風(fēng)險(xiǎn)組合與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合,獲得無風(fēng)險(xiǎn)利率與市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。資本資產(chǎn)定價(jià)模型則將此應(yīng)用到單一證券或組合,認(rèn)為證券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)等于無風(fēng)險(xiǎn)利率加上與風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)比率一致的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),超過的部分就是超額收益,即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產(chǎn)定價(jià)理論給實(shí)務(wù)投資的一大貢獻(xiàn)?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r(jià)理論則從共同風(fēng)險(xiǎn)因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中,法瑪和佛倫齊的三因素定價(jià)模型為這一類量化投資提供了統(tǒng)一的參考。可以說,在因素定價(jià)方面,量化投資繼承了資產(chǎn)定價(jià)理論的基本思想。對(duì)于因素定價(jià)中因素的選擇,證券投資學(xué)認(rèn)為,對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,長期應(yīng)主要關(guān)注基本面因素,而短期應(yīng)主要關(guān)注市場(chǎng)的交易行為,即采用技術(shù)分析。在量化投資中,主要強(qiáng)調(diào)按照事先設(shè)定的規(guī)則進(jìn)行投資,這在一定程度上與技術(shù)分析類似。但是,在技術(shù)分析中,不同的人會(huì)有不同的結(jié)論,而量化投資則強(qiáng)調(diào)投資的規(guī)則化和固定化,不會(huì)因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強(qiáng)調(diào)從統(tǒng)計(jì)和數(shù)學(xué)模型方面尋找資產(chǎn)的錯(cuò)誤定價(jià)或者進(jìn)行收益的預(yù)測(cè)。
(二)無套利條件與交易成本
在證券投資學(xué)里,流動(dòng)性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產(chǎn)定價(jià)模型以及套利定價(jià)理論等都認(rèn)為市場(chǎng)中存在大量可交易的證券,投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實(shí)現(xiàn),如套利交易。根據(jù)套利定價(jià)理論,一旦市場(chǎng)出現(xiàn)無風(fēng)險(xiǎn)的套利機(jī)會(huì),理性投資者會(huì)立即進(jìn)行套利交易,當(dāng)市場(chǎng)均衡時(shí)就不存在套利機(jī)會(huì)。現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中往往存在套利限制。一是因?yàn)閯P恩斯說的“市場(chǎng)的非理性維持的時(shí)間可能會(huì)長到你失去償付能力”。二是因?yàn)槭袌?chǎng)總是存在交易費(fèi)用等成本。但證券投資學(xué)中,對(duì)市場(chǎng)中套利限制與非流動(dòng)性的關(guān)注較少,這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)金融理論中簡化了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論研究在既定的交易規(guī)則下,金融資產(chǎn)交易的過程及其結(jié)果,旨在揭示金融資產(chǎn)交易價(jià)格形成的過程及其原因。在市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中,不同的市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)流動(dòng)性的沖擊是不同的。因而,從量化投資的角度看,為了降低交易帶來的價(jià)格沖擊,能實(shí)施量化投資策略的證券往往都應(yīng)有較好的流動(dòng)性,因?yàn)榻灰讜r(shí)非流動(dòng)性直接影響投資策略的實(shí)施。從這個(gè)意義上講,量化投資時(shí)的交易成本不僅包括交易費(fèi)用,更主要的是要考慮市場(chǎng)交易沖擊的流動(dòng)性成本。
(三)風(fēng)險(xiǎn)控制與市場(chǎng)情緒
在證券市場(chǎng)中,高收益與高風(fēng)險(xiǎn)相匹配。量化投資在追求高收益的同時(shí),不可避免地承擔(dān)了一定的風(fēng)險(xiǎn)。在證券投資學(xué)中,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素,非系統(tǒng)性因素則主要源于行業(yè)、公司因素,并且不考慮市場(chǎng)交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價(jià)模型,不僅會(huì)考慮市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)因素,而且會(huì)考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側(cè)重點(diǎn),在多模型的量化投資系統(tǒng)中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場(chǎng)交易的因素風(fēng)險(xiǎn)外,量化投資還有自身不可忽視的風(fēng)險(xiǎn)源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,隱藏著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面,市場(chǎng)沖擊的流動(dòng)性成本也是量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制因素,理所當(dāng)然地在圖1的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中體現(xiàn)出來。另外,在一般的投資過程中,市場(chǎng)情緒或多或少會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)控制的一個(gè)對(duì)象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過計(jì)算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的,如程序交易等,這樣以來,投資者情緒等因素對(duì)投資決策的影響相對(duì)較小。所以,在量化投資的風(fēng)險(xiǎn)控制模型中較少地考慮市場(chǎng)情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過承擔(dān)適度的風(fēng)險(xiǎn)來獲得超額回報(bào),因?yàn)楫吘箿p少風(fēng)險(xiǎn)也減少了超額回報(bào)。
(四)執(zhí)行高頻交易與算法交易
在對(duì)未來收益、風(fēng)險(xiǎn)和成本的綜合權(quán)衡下,實(shí)現(xiàn)投資策略成為量化投資的重要執(zhí)行步驟。為了達(dá)到投資目標(biāo),量化投資不斷追求更快的速度來執(zhí)行投資策略,這就推動(dòng)了采用高速計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的程序化交易的誕生。在證券投資學(xué)里,技術(shù)分析認(rèn)為股價(jià)趨勢(shì)有長期、中期和短期趨勢(shì),其中,長期和中期趨勢(shì)有參考作用,短期趨勢(shì)的意義不大。然而,隨著計(jì)算機(jī)信息科技的創(chuàng)新,量化投資策略之間的競爭越來越大,誰能運(yùn)作更快的量化模型,誰就能最先找到并利用市場(chǎng)錯(cuò)誤定價(jià)的瞬間,從而賺取高額利潤。于是,就誕生了高頻交易:利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)和進(jìn)行量化分析,快速做出交易決策,并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點(diǎn)有:處理分筆交易數(shù)據(jù)、高資金周轉(zhuǎn)率、日內(nèi)開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動(dòng)提供流動(dòng)性、市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)交易、事件交易和偏差套利。成功實(shí)施高頻交易同時(shí)需要兩種算法:產(chǎn)生高頻交易信號(hào)的算法和優(yōu)化交易執(zhí)行過程的算法。為了優(yōu)化交易執(zhí)行,目前“算法交易”比較流行。算法交易
優(yōu)化買賣指令的執(zhí)行方式,決定在給定市場(chǎng)環(huán)境下如何處理交易指令:是主動(dòng)的執(zhí)行還是被動(dòng)的執(zhí)行,是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產(chǎn)配置和證券選擇問題。 三、對(duì)量化投資在證券投資教學(xué)中應(yīng)用的思考
從上述分析可以知道,量化投資的“黑箱”構(gòu)造與證券投資學(xué)之間存在一定的差異,因此,在證券投資的教學(xué)中應(yīng)當(dāng)考慮量化投資發(fā)展的要求。
(一)市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)與流動(dòng)性沖擊
在理性預(yù)期和市場(chǎng)有效假說下,市場(chǎng)價(jià)格會(huì)在相關(guān)信息披露后立即調(diào)整,在信息披露前后市場(chǎng)有著截然不同的表現(xiàn)。在證券投資學(xué)里,一般認(rèn)為價(jià)格的調(diào)整是及時(shí)準(zhǔn)確的,然而,現(xiàn)實(shí)的世界里,價(jià)格調(diào)整需要一個(gè)過程。在不同的頻率下,這種價(jià)格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中,短期的價(jià)格調(diào)整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價(jià)格調(diào)整過程影響很大。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)就是研究這種價(jià)格形成過程。市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論中有兩種基本的模型:存貨模型和信息模型。存貨模型關(guān)注商委托單簿不平衡對(duì)訂單流的影響,解釋沒有消息公布時(shí)價(jià)格短暫波動(dòng)的原因。信息模型關(guān)注信息公布后信息反映到價(jià)格中的這一過程,認(rèn)為含有信息的訂單流是導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)的原因。無論是關(guān)注委托訂單的存貨模型還是關(guān)注市場(chǎng)參與者信息類型的信息模型,這些市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的研究加強(qiáng)了流動(dòng)性與資產(chǎn)價(jià)格之間的聯(lián)系,強(qiáng)調(diào)流動(dòng)性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學(xué)中基本沒有市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容,因而,為了加強(qiáng)證券投資學(xué)的實(shí)用性,應(yīng)關(guān)注市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的內(nèi)容與發(fā)展。
(二)業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)與高杠桿
對(duì)于證券組合而言,不僅要分析其超額收益和成本,還要考慮其風(fēng)險(xiǎn)與業(yè)績。在組合業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)中,一方面要考慮風(fēng)險(xiǎn)的衡量,另一方面則要分析業(yè)績的來源。在證券投資學(xué)中,組合業(yè)績來自于市場(chǎng)表現(xiàn)以及管理者的配置與選股能力。對(duì)于量化投資而言,市場(chǎng)時(shí)機(jī)和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)還應(yīng)考慮另一個(gè)因素:高杠桿。量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權(quán)等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,在市場(chǎng)好的時(shí)候擴(kuò)大收益,但在市場(chǎng)不好的時(shí)候會(huì)加速虧損,這些與傳統(tǒng)的業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)就不太一樣。在一般的證券投資學(xué)里,業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)主要考慮經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的收益,很少考慮其杠桿的作用,這不僅忽略了杠桿的貢獻(xiàn),而且有可能夸大了投資者的技能水平。
(三)人為因素與模型風(fēng)險(xiǎn)
在量化投資中,非常注重計(jì)算機(jī)對(duì)數(shù)據(jù)和模型的分析,這突出了量化投資的規(guī)則性和固定性。然而,實(shí)際中,別看量化采用了各種數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)模型,但策略設(shè)計(jì)、策略檢測(cè)和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實(shí)施。量化投資運(yùn)用模型對(duì)策略進(jìn)行了細(xì)致研究,并借助計(jì)算機(jī)實(shí)施策略,能夠消除很多認(rèn)為的隨意性。但是,量化策略畢竟體現(xiàn)投資者的交易理念,這一部分依賴于投資者的經(jīng)驗(yàn),一部分依賴于投資者對(duì)市場(chǎng)的不斷觀察與更新。實(shí)際上,人始終處于交易之中,對(duì)于市場(chǎng)拐點(diǎn)以及趨勢(shì)反轉(zhuǎn)的判斷主要還是依賴投資者的經(jīng)驗(yàn)。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性:決策實(shí)施依賴于人的設(shè)定,而人的設(shè)定不僅依賴于經(jīng)驗(yàn),而且人還會(huì)犯錯(cuò)。人之所以會(huì)犯錯(cuò),一方面是因?yàn)槿藗儗?duì)市場(chǎng)的認(rèn)知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯(cuò)誤的模型。經(jīng)典的證券投資理論中,股票價(jià)格的變動(dòng)被認(rèn)為是隨機(jī)的,小概率事件出現(xiàn)的機(jī)會(huì)比較小,但是經(jīng)驗(yàn)研究表明股票收益率具有肥尾現(xiàn)象,小概率事件發(fā)生的機(jī)會(huì)超出了人們?cè)鹊恼J(rèn)識(shí),即市場(chǎng)還會(huì)出現(xiàn)“黑天鵝”。更為關(guān)鍵的是,量化投資更依賴數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)模型,這就使得量化投資存在較大的模型風(fēng)險(xiǎn),即使用了錯(cuò)誤的模型。為了防范模型風(fēng)險(xiǎn),應(yīng)采用更為穩(wěn)健的模型,即模型的參數(shù)和函數(shù)應(yīng)該適應(yīng)多種市場(chǎng)環(huán)境。近年來,研究表明,證券收益及其與風(fēng)險(xiǎn)因素的關(guān)系存在較大的非線性,同時(shí),市場(chǎng)中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機(jī)過程和機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行信息處理成為量化投資的重要技術(shù)支持。
一、投資組合的基本理論
馬考維茨(Markowitz)是現(xiàn)資組合分析理論的創(chuàng)始人。經(jīng)過大量觀察和分析，他認(rèn)為若在具有相同回報(bào)率的兩個(gè)證券之間進(jìn)行選擇的話，任何投資者都會(huì)選擇風(fēng)險(xiǎn)小的。這同時(shí)也表明投資者若要追求高回報(bào)必定要承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)。同樣，出于回避風(fēng)險(xiǎn)的原因，投資者通常持有多樣化投資組合。馬考維茨從對(duì)回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)的定量出發(fā)，系統(tǒng)地研究了投資組合的特性，從數(shù)學(xué)上解釋了投資者的避險(xiǎn)行為，并提出了投資組合的優(yōu)化方法。
一個(gè)投資組合是由組成的各證券及其權(quán)重所確定。因此，投資組合的期望回報(bào)率是其成分證券期望回報(bào)率的加權(quán)平均。除了確定期望回報(bào)率外，估計(jì)出投資組合相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)也是很重要的。投資組合的風(fēng)險(xiǎn)是由其回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)方差來定義的。這些統(tǒng)計(jì)量是描述回報(bào)率圍繞其平均值變化的程度，如果變化劇烈則表明回報(bào)率有很大的不確定性，即風(fēng)險(xiǎn)較大。
從投資組合方差的數(shù)學(xué)展開式中可以看到投資組合的方差與各成分證券的方差、權(quán)重以及成分證券間的協(xié)方差有關(guān)，而協(xié)方差與任意兩證券的相關(guān)系數(shù)成正比。相關(guān)系數(shù)越小，其協(xié)方差就越小，投資組合的總體風(fēng)險(xiǎn)也就越小。因此，選擇不相關(guān)的證券應(yīng)是構(gòu)建投資組合的目標(biāo)。另外，由投資組合方差的數(shù)學(xué)展開式可以得出：增加證券可以降低投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。
基于回避風(fēng)險(xiǎn)的假設(shè)，馬考維茨建立了一個(gè)投資組合的分析模型，其要點(diǎn)為：(1)投資組合的兩個(gè)相關(guān)特征是期望回報(bào)率及其方差。(2)投資將選擇在給定風(fēng)險(xiǎn)水平下期望回報(bào)率最大的投資組合，或在給定期望回報(bào)率水平下風(fēng)險(xiǎn)最低的投資組合。(3)對(duì)每種證券的期望回報(bào)率、方差和與其他證券的協(xié)方差進(jìn)行估計(jì)和挑選，并進(jìn)行數(shù)學(xué)規(guī)劃(mathematicalprogramming)，以確定各證券在投資者資金中的比重。
二、投資戰(zhàn)略
投資股市的基金經(jīng)理通常采用一些不同的投資戰(zhàn)略。最常見的投資類型是增長型投資和收益型投資。不同類型的投資戰(zhàn)略給予投資者更多的選擇，但也使投資計(jì)劃的制定變得復(fù)雜化。
選擇增長型或收益型的股票是基金經(jīng)理們最常用的投資戰(zhàn)略。增長型公司的特點(diǎn)是有較高的盈利增長率和贏余保留率；收益型公司的特點(diǎn)是有較高的股息收益率。判斷一家公司的持續(xù)增長通常會(huì)有因信息不足帶來的風(fēng)險(xiǎn)，而股息收益率所依賴的信息相對(duì)比較可靠，風(fēng)險(xiǎn)也比較低。美國股市的歷史數(shù)據(jù)顯示，就長期而言，增長型投資的回報(bào)率要高于收益型投資，但收益型投資的回報(bào)率比較穩(wěn)定。值得注意的是，增長型公司會(huì)隨著時(shí)間不斷壯大，其回報(bào)率會(huì)逐漸回落。歷史數(shù)據(jù)證實(shí)增長型大公司和收益型大公司的長期平均回報(bào)率趨于相同。另外，投資戰(zhàn)略還可以分為積極投資戰(zhàn)略和消極投資戰(zhàn)略。積極投資戰(zhàn)略的主要特點(diǎn)是不斷地選擇進(jìn)出市場(chǎng)或市場(chǎng)中不同產(chǎn)業(yè)的時(shí)機(jī)。前者被稱為市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇者(markettimer)，后者為類別輪換者。
市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇者在市場(chǎng)行情好的時(shí)候減現(xiàn)金增股票，提高投資組合的beta以增加風(fēng)險(xiǎn)；在市場(chǎng)不好時(shí)，反過來做。必須注意的是市場(chǎng)時(shí)機(jī)的選擇本身帶有風(fēng)險(xiǎn)。相應(yīng)地，如果投資機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇上采用消極立場(chǎng)，則應(yīng)使其投資組合的風(fēng)險(xiǎn)與長期投資組合所要達(dá)到的目標(biāo)一致。
類別輪換者會(huì)根據(jù)對(duì)各類別的前景判斷來隨時(shí)增加或減少其在投資組合中的權(quán)重。但這種對(duì)類別前景的判斷本身帶有風(fēng)險(xiǎn)。若投資者沒有這方面的預(yù)測(cè)能力，則應(yīng)選擇與市場(chǎng)指數(shù)中的類別權(quán)重相應(yīng)的投資組合。
最積極的投資戰(zhàn)略是選擇時(shí)機(jī)買進(jìn)和賣出單一股票，而最消極的投資戰(zhàn)略是長期持有指數(shù)投資組合。
公司資產(chǎn)規(guī)模的大小通常決定了股票的流動(dòng)性。規(guī)模大的公司，其股票的流動(dòng)性一般較好；小公司股票的流動(dòng)性相對(duì)較差，因此風(fēng)險(xiǎn)較大。從美國股市的歷史數(shù)據(jù)中可以發(fā)現(xiàn)，就長期而言，小公司的平均回報(bào)率大于大公司，但回報(bào)率的波動(dòng)較大。
三、投資組合風(fēng)險(xiǎn)
我們已經(jīng)知道，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)是用投資組合回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)方差來度量，而且，增加投資組合中的證券個(gè)數(shù)可以降低投資組合的總體風(fēng)險(xiǎn)。但是，由于股票間實(shí)際存在的相關(guān)性，無論怎么增加個(gè)數(shù)都不能將投資組合的總體風(fēng)險(xiǎn)降到零。事實(shí)上，投資組合的證券個(gè)數(shù)越多，投資組合與市場(chǎng)的相關(guān)性就越大，投資組合風(fēng)險(xiǎn)中與市場(chǎng)有關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)份額就越大。這種與市場(chǎng)有關(guān)并作用于所有證券而無法通過多樣化予以消除的風(fēng)險(xiǎn)稱為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)或市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。而不能被市場(chǎng)解釋的風(fēng)險(xiǎn)稱為非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)或可消除風(fēng)險(xiǎn)。所以，無限制地增加成分證券個(gè)數(shù)將使投資組合的風(fēng)險(xiǎn)降到指數(shù)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。
風(fēng)險(xiǎn)控制的基本思想是，當(dāng)一個(gè)投資組合的成分證券個(gè)數(shù)足夠多時(shí)，其非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)趨于零，總體風(fēng)險(xiǎn)趨于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，這時(shí)，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)就可以用指數(shù)期貨來對(duì)沖。對(duì)沖的實(shí)際結(jié)果完全取決于投資組合和大市的相關(guān)程度。若投資組合與大市指數(shù)完全相關(guān)，投資組合的風(fēng)險(xiǎn)就能百分之百地被對(duì)沖，否則只能部分被抵消。
投資組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是由投資組合對(duì)市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)乘以投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差來表達(dá)，而這里的相關(guān)系數(shù)是投資組合與市場(chǎng)的協(xié)方差除以市場(chǎng)的標(biāo)準(zhǔn)差和投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差。因此，投資組合的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)正好可以由投資組合對(duì)大市指數(shù)的統(tǒng)計(jì)回歸分析中的beta值來表達(dá)。投資組合對(duì)大市的beta值是衡量投資組合系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的主要度量。投資組合的回報(bào)率、方差或標(biāo)準(zhǔn)差以及其beta值是投資組合分析和管理中的三個(gè)最重要的數(shù)據(jù)。在投資組合的另一重要理論是在資本市場(chǎng)理論中引入了無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的概念。在實(shí)際中，我們可以將國庫券認(rèn)為是無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。任何投資組合都可以看成是無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和其他風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的組合。于是，投資組合的期望回報(bào)率可以表達(dá)成大市回報(bào)率與無風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率之差乘以beta值再加上無風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率。
國際金融投資行業(yè)也廣泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法來分析和管理投資組合甚至公司全部資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。VAR實(shí)際上是衡量資產(chǎn)價(jià)值變動(dòng)率的方法。其基本概念是：假設(shè)某投資組合的回報(bào)率是以正態(tài)分布，衡量在確定的概率下投資組合可能出現(xiàn)的虧損金額。VAR值就是用均值減一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方差的回報(bào)率，可以用來計(jì)算虧損。
四、投資組合業(yè)績?cè)u(píng)價(jià)
通常有兩種不同的方法對(duì)投資組合的業(yè)績進(jìn)行評(píng)估。養(yǎng)老金、保險(xiǎn)基金、信托基金和其他基金的主要投資計(jì)劃發(fā)起人一般會(huì)考察投資過程的各個(gè)主要方面，如資產(chǎn)配置、資產(chǎn)類別的權(quán)重和各類別重的證券選擇。這類評(píng)估稱為屬性評(píng)估。對(duì)很多投資者來說，他們更關(guān)心的是對(duì)一個(gè)特定的投資策略或投資機(jī)構(gòu)效率的評(píng)價(jià)，如對(duì)有明確投資策略的開放式基金的評(píng)估。這種評(píng)估叫做指標(biāo)評(píng)估。評(píng)估投資組合最直接的指標(biāo)是回報(bào)率。但只有在相同或類似的風(fēng)險(xiǎn)水平下比較回報(bào)率才有實(shí)際的意義。從美國開放式互助基金的歷史數(shù)據(jù)可以看到，增長型基金的beta值最高，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)最高，相應(yīng)在牛市時(shí)的回報(bào)率最高，在熊市時(shí)的回報(bào)率最低。平衡型的基金則相反。收益—增長型的基金的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和回報(bào)率都在增長型和平衡型的基金之間。由此可見，任何一種基金在一個(gè)時(shí)期所獲得的回報(bào)率在很大的程度上取決于基金的風(fēng)險(xiǎn)特性和基金在當(dāng)時(shí)所面臨的市場(chǎng)環(huán)境。在評(píng)估基金時(shí)，首先應(yīng)將基金按風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分組，每一組的風(fēng)險(xiǎn)大致相同，然后在組中比較回報(bào)率的大小。
投資組合的回報(bào)率是特定期間內(nèi)投資組合的價(jià)值變化加上所獲得的任何收益。對(duì)封閉式基金來說，由于沒有資金的流進(jìn)和流出，回報(bào)率的計(jì)算相對(duì)比較容易。對(duì)開放式基金而言，頻繁的現(xiàn)金流動(dòng)使普通的回報(bào)率計(jì)算無法反映基金經(jīng)理的實(shí)際表現(xiàn)。開放式基金的回報(bào)率通常使用基金單位價(jià)值來計(jì)算。基金單位價(jià)值法的基本思想是：當(dāng)有現(xiàn)金流入時(shí)，以當(dāng)時(shí)的基金單位凈資產(chǎn)值來增加基金的單位數(shù)量；當(dāng)有基金回贖時(shí)，基金的單位數(shù)量則減少。因此，現(xiàn)金的流動(dòng)不會(huì)引起凈資產(chǎn)的變化，只是發(fā)生基金單位數(shù)量的變化。于是，我們可以直接使用期初和期末的凈資產(chǎn)值來計(jì)算開放式基金投資組合的回報(bào)率。
沒有經(jīng)過風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整的回報(bào)率有很大的局限性。進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后評(píng)估投資組合表現(xiàn)的最常見的方法是以每單位風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率作為評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。兩個(gè)最重要的每單位風(fēng)險(xiǎn)回報(bào)率的評(píng)判指標(biāo)是夏普比例(ShameRatio)和特雷諾比例(TreynorRatio)。夏普比例是投資組合回報(bào)率超過無風(fēng)險(xiǎn)利率的部分，除以回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)方差。特雷諾比例是投資組合回報(bào)率超過無風(fēng)險(xiǎn)利率的部分，除以投資組合的beta值。這兩個(gè)指標(biāo)的不同在于，前者體現(xiàn)了投資組合回報(bào)率對(duì)全部風(fēng)險(xiǎn)的敏感度，而后者反映對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)或系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的敏感度。對(duì)投資組合回報(bào)率、其方差以及beta值的進(jìn)一步研究還可以定量顯示基金經(jīng)理在證券選擇和市場(chǎng)時(shí)機(jī)選擇等方面的優(yōu)劣。
【參考文獻(xiàn)】
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[3]陳世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中國金融出版社，2000.
下面我將從論文的目的、結(jié)構(gòu)內(nèi)容、不足之處三個(gè)方面向各位老師作一大概介紹，懇請(qǐng)各位老師批評(píng)指導(dǎo)。
首先，在目的和意義上，本文研究將實(shí)物期權(quán)理論引入城市軌道交通項(xiàng)目投資決策評(píng)價(jià)過程之中，目的在于完善軌道交通建設(shè)投資項(xiàng)目的評(píng)估方法和體系，通過完善評(píng)估手段，使軌道交通項(xiàng)目價(jià)值能夠被更準(zhǔn)確地計(jì)算和評(píng)估，進(jìn)而幫助軌道交通項(xiàng)目建設(shè)方進(jìn)行科學(xué)決策。
當(dāng)前，將實(shí)物期權(quán)理論應(yīng)用于城市軌道交通項(xiàng)目投資評(píng)價(jià)的相關(guān)研究較少，本文成果可作為以投資者為主體，評(píng)價(jià)城市軌道交通項(xiàng)目價(jià)值理論的一個(gè)新的思路，同時(shí)為決策方法的選擇提供理論支撐，對(duì)我國軌道交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域的發(fā)展有一定的意義。
其次，在結(jié)構(gòu)內(nèi)容上，本文的基本思路是：首先分析城市軌道交通項(xiàng)目特征并回顧傳統(tǒng)方法在處理項(xiàng)目投資決策問題上的局限性。在此基礎(chǔ)上，分析軌道交通項(xiàng)目特性以及期權(quán)特征，并構(gòu)建基于推遲期權(quán)的城市軌道交通項(xiàng)目評(píng)價(jià)模型。最后，通過實(shí)例對(duì)投資決策模型進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的主要研究內(nèi)容結(jié)構(gòu)如下：
第一章是論文的緒論部分，此章節(jié)中首先對(duì)城市軌道交通等相關(guān)研究背景做了簡要介紹，并對(duì)于此次研究提出了其研究的必要性和意義所在。通過文獻(xiàn)綜述，系統(tǒng)闡述了國內(nèi)外學(xué)者和專家對(duì)于實(shí)物期權(quán)等方法的研究過程和現(xiàn)狀，并最后提出本論文的研究內(nèi)容和框架結(jié)構(gòu)。
第二章對(duì)于城市軌道交通項(xiàng)目和投資決策方法兩方面分別做了系統(tǒng)闡述。其中軌道交通項(xiàng)目闡述包含對(duì)于城市軌道交通的簡介、分類及特征，重點(diǎn)對(duì)軌道交通項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)特征和投資特征進(jìn)行分析，為下一步研究做鋪墊。在投資決策方法綜述中，重點(diǎn)分析和對(duì)比了傳統(tǒng)項(xiàng)目評(píng)價(jià)方法及實(shí)物期權(quán)方法。首先是對(duì)傳統(tǒng)項(xiàng)目評(píng)價(jià)方法的闡述，并總結(jié)其存在的問題和缺陷。其后，對(duì)實(shí)物期權(quán)方法做了系統(tǒng)介紹，最后總結(jié)了實(shí)物期權(quán)方法應(yīng)用的基本思路和步驟。
第三章和第四章是本論文的核心部分，本文第三章著手于分析軌道交通項(xiàng)目的期權(quán)特征，并建立了城市軌道交通 推遲期權(quán)模型，指出了該模型的實(shí)際指導(dǎo)意義。
第四章中并運(yùn)用具體案例進(jìn)行實(shí)證分析和量化的計(jì)算，增強(qiáng)論文的說服力。
第五章是本文的最后一章，通過前面兩章的模型構(gòu)建和驗(yàn)證，初步總結(jié)將實(shí)物期權(quán)方法應(yīng)用于城市軌道交通項(xiàng)目的結(jié)論，并指出本次研究中未能考量的因素以及可能存在的問題，指出將來進(jìn)行完善和開拓研究方向。
最后，在不足之處上，關(guān)于本文存在的不足以及對(duì)未來的展望總結(jié)如下：
1、 模型參數(shù)的確定較難。城市軌道交通項(xiàng)目價(jià)值增長率的數(shù)據(jù)難以獲得，本文以客流量增長率近似代替。實(shí)際上，決定軌道交通項(xiàng)目價(jià)值的因素較為復(fù)雜，固定資產(chǎn)折舊、維修費(fèi)用增加、沉沒價(jià)值計(jì)算等都將影響項(xiàng)目價(jià)值。另外，價(jià)值增長率的方差難以直接獲得，利用類似項(xiàng)目歷史年數(shù)據(jù)近似代替的手段無法考量項(xiàng)目未來年的不確定性。因此，模型參數(shù)的確定仍需有更準(zhǔn)確的測(cè)算方法。
2、 在構(gòu)建推遲期權(quán)定價(jià)模型中，未能準(zhǔn)確得到推遲期權(quán)的時(shí)間，并將其量化為公式進(jìn)行計(jì)算，給項(xiàng)目確定決策操作時(shí)機(jī)帶來較多不便，而這正是項(xiàng)目本身的不確定性特征所決定的。
3、 未能考慮存在其他競爭對(duì)手情況下的博弈模型。本文構(gòu)建推遲期權(quán)定價(jià)模型以及案例驗(yàn)證均以僅有一個(gè)投資者的條件為基本假設(shè)，但實(shí)際當(dāng)中往往有多個(gè)投資者進(jìn)行競爭，因此需進(jìn)一步對(duì)其博弈特性及模型進(jìn)行構(gòu)建和驗(yàn)證。
關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)項(xiàng)目，可行性研究
可行性研究是指在投資決策前,對(duì)與項(xiàng)目有關(guān)的資源、技術(shù)、市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等各方面進(jìn)行全面的分析、論證、和評(píng)價(jià),判斷項(xiàng)目在技術(shù)上是否可行、經(jīng)濟(jì)上是否合理、財(cái)務(wù)上是否盈利,并對(duì)多個(gè)可能的備選方案進(jìn)行擇優(yōu)的科學(xué)方法,其目的是使房地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目決策科學(xué)化、程序化、從而提高決策的可靠性,并為開發(fā)項(xiàng)目的實(shí)施和控制提供參考。可行性研究是項(xiàng)目投資決策的重要依據(jù),是項(xiàng)目立項(xiàng)、審批、開發(fā)商與有關(guān)部門簽訂協(xié)議、合同的依據(jù),是項(xiàng)目籌措建設(shè)資金的依據(jù),是編制設(shè)計(jì)任務(wù)書的依據(jù)。論文寫作，房地產(chǎn)項(xiàng)目。
1.房地產(chǎn)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)特點(diǎn)分析
房地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目的特點(diǎn)是房地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目投資的過程本身就是房地產(chǎn)商品的生產(chǎn)過程,房地產(chǎn)產(chǎn)品的總成本費(fèi)用之和即為總投資,其財(cái)務(wù)效益主要表現(xiàn)為生產(chǎn)經(jīng)營過程中的銷售收入。對(duì)于一般的房地產(chǎn)項(xiàng)目而言,經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)主要是財(cái)務(wù)評(píng)價(jià),因此房地產(chǎn)開發(fā)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià),即財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)的特點(diǎn)：
1.1微觀效益分析與宏觀效益分析相結(jié)合,以宏觀效益分析為主
房地產(chǎn)關(guān)系到人們的切身利益,不能只看項(xiàng)目本身的獲利能力,還要考慮項(xiàng)目對(duì)社會(huì)的影響,即考察項(xiàng)目的建設(shè)和經(jīng)營對(duì)國民經(jīng)濟(jì)有多大貢獻(xiàn)以及需要國民經(jīng)濟(jì)付出多大代價(jià)。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下,房地產(chǎn)開發(fā)商更應(yīng)該重視國家宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策的方向的分析,根據(jù)國家的需求,更多的投資經(jīng)濟(jì)適用房、中小型住房等項(xiàng)目。論文寫作，房地產(chǎn)項(xiàng)目。
1.2定量分析與定性分析相結(jié)合,以定量分析為主;
財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)是可行性研究報(bào)告中唯一的量化的評(píng)價(jià)部分,必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)估算,進(jìn)行定量分析,定量分析更加直觀,能直接反映項(xiàng)目的效益,據(jù)以判別項(xiàng)目的財(cái)務(wù)可行性。作為資金密集型的房地產(chǎn)業(yè),迫切需要從粗放式開發(fā)向集約式開發(fā)過度。特別是在當(dāng)前金融危機(jī)下,房地產(chǎn)開發(fā)商要擴(kuò)大開發(fā)利潤空間,必須用定量分析的方法,來量化開發(fā)過程中的每一項(xiàng)成本支出,擺脫過去粗糙的定性分析,從而真正達(dá)到全過程量化監(jiān)測(cè)成本費(fèi)用,最大限度地降低開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。
1.3分析過程中主觀性與客觀性相結(jié)合,主觀性所占比重較大;
如實(shí)踐中,由于編制財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)報(bào)告的目的不同,委托人及編制人對(duì)財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)缺乏應(yīng)有的認(rèn)識(shí)和重視,使得財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)主觀意識(shí)較強(qiáng),受委托人和編制人員影響較大。投資額、房價(jià)、銷售量等是編制人員可以對(duì)財(cái)務(wù)效益進(jìn)行主觀控制的手段。編制人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度和對(duì)項(xiàng)目的認(rèn)識(shí)也會(huì)使財(cái)務(wù)評(píng)價(jià)表現(xiàn)出很強(qiáng)的主觀性。
2房地產(chǎn)項(xiàng)目可行性研究過程
2.1以投資機(jī)會(huì)研究
該階段的主要任務(wù)是對(duì)投資項(xiàng)目或投資方向提出建議，即在一定的地區(qū)和部門內(nèi)，以自然資源和市場(chǎng)的調(diào)查預(yù)測(cè)為基礎(chǔ)，尋找最有利的投資機(jī)會(huì)。投資機(jī)會(huì)研究相當(dāng)粗略，主要依靠籠統(tǒng)的估計(jì)而不是依靠詳細(xì)的分析。該階段投資估算的精確度為±30%，研究費(fèi)用一般占總投資的0.2%～0.8% 。如果機(jī)會(huì)研究認(rèn)為可行的，就可以進(jìn)行初步可行性研究。
2.2初步可行性研究
在機(jī)會(huì)研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)項(xiàng)目建設(shè)的可能性與潛在效益進(jìn)行論證分析。論文寫作，房地產(chǎn)項(xiàng)目。初步可行性研究階段投資估算精度可達(dá)±20%，所需費(fèi)用約占總投資的0.25%～1.5% 。
2.3詳細(xì)可行性研究
詳細(xì)可行性研究是開發(fā)建設(shè)項(xiàng)目投資決策的基礎(chǔ)，是在分析項(xiàng)目在技術(shù)上、財(cái)務(wù)上、經(jīng)濟(jì)上的可行性后作出投資與否決策的關(guān)鍵步驟。這一階段對(duì)建設(shè)投資估算的精度在±10%，所需費(fèi)用，小型項(xiàng)目約占投資的1.0%～3.0%，大型復(fù)雜的工程約占0.2%～1.0% 。項(xiàng)目的評(píng)估和決策，按照國家有關(guān)規(guī)定，對(duì)于大中型和限額以上的項(xiàng)目及重要的小型項(xiàng)目，必須經(jīng)有權(quán)審批單位委托有資格的咨詢?cè)u(píng)估單位就項(xiàng)目可行性研究報(bào)告進(jìn)行評(píng)估論證。未經(jīng)評(píng)估的建設(shè)項(xiàng)目，任何單位不準(zhǔn)審批，更不準(zhǔn)組織建設(shè)。
2.4可行性研究階段工作精度表
論文關(guān)鍵詞：湖北省，GDP，固定資產(chǎn)投資
一、湖北省GDP和固定資產(chǎn)投資的基本情況
1、全省GDP總量和固定資產(chǎn)投資快速增長
1995-2007年，湖北省GDP從2109.38億元增長到9230.68億元，年增長率達(dá)13.2%；固定資產(chǎn)投資從1995年的785.09億元快速增長到2007年的4330.40億元，年均增速接近15.52%，成為推動(dòng)全省經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展的重要力量。
表1：1995-2007湖北省GDP與固定資產(chǎn)投資(單位：億元)
年份
GDP
固定資產(chǎn)投資
2001
3880.53
1486.55
1995
2109.38
785.09
2002
4212.82
1605.06
1996
2499.77
935.22
2003
4757.45
1809.45
1997
2856.47
1023.50
2004
5633.24
2264.80
1998
3114.02
1156.76
2005
6520.14
2676.60
1999
3229.29
1239.14
2006
7581.32
3343.50
2000
3545.39
1339.20
2007
關(guān)鍵詞：采購;數(shù)字資源；比例；影響因子
中圖分類號(hào)：F49文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1672-3198（2012）15-0169-02
數(shù)字資源是高校圖書館的核心組成部分，其在圖書館資源采購中的比例也處于逐年攀升的狀態(tài)，甚至在很多館中，數(shù)字資源的采購總量已經(jīng)超出了傳統(tǒng)紙質(zhì)文獻(xiàn)資源的采購。同時(shí)，伴隨著數(shù)字技術(shù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，讀者對(duì)數(shù)字資源的接受程度也日益增強(qiáng)。IPAD，智能手機(jī)，平板電腦等新設(shè)備的出現(xiàn)，也使得數(shù)字資源的使用不再僅僅局限于傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)，各式各樣的移動(dòng)設(shè)備都是讀者獲取、使用數(shù)字資源的平臺(tái)，空間、地域都不在是獲取資源的限制。因此，如何選取適合于高校圖書館，適合于高校讀者群的數(shù)字資源已經(jīng)成為圖書館工作中的重中之重。
1 當(dāng)前高校圖書館數(shù)字資源采購的現(xiàn)狀
目前，高校圖書館的數(shù)字資源采購并沒有一個(gè)科學(xué)的規(guī)范與量化的比對(duì)，通常是數(shù)據(jù)庫提供商將其開發(fā)的產(chǎn)品推薦給圖書館數(shù)字資源采購部門，采購部門覺得適合學(xué)校的發(fā)展情況就將其作為試用數(shù)據(jù)庫提供給用戶使用，然后根據(jù)試用情況的結(jié)果并結(jié)合當(dāng)年的經(jīng)費(fèi)劃撥情況決定是否購買。同時(shí)，學(xué)術(shù)界也有一些針對(duì)數(shù)字資源質(zhì)量評(píng)價(jià)體系建立等方面的研究，雖然對(duì)于開展采購工作有一定的參考作用，但在實(shí)際操作中還存在著一些問題。圖書館需要一套數(shù)字資源采購評(píng)價(jià)體系量化了解自身的數(shù)字資源結(jié)構(gòu)，量化了解適合學(xué)校學(xué)科發(fā)展的數(shù)字資源結(jié)構(gòu)，才能做好數(shù)字資源的采購工作，更好的為用戶服務(wù)，為學(xué)校學(xué)科發(fā)展奠定基礎(chǔ)。
筆者認(rèn)為，由于現(xiàn)階段無成型的數(shù)字資源采購評(píng)價(jià)體系，導(dǎo)致圖書館無法量化了解自身的數(shù)字資源特性，也導(dǎo)致圖書館無法量化了解學(xué)校在學(xué)科角度上對(duì)數(shù)字資源均衡性的要求。因而圖書館在數(shù)字資源采購中容易憑借自身的偏好，而不能系統(tǒng)、正確的看待整個(gè)學(xué)校在學(xué)科類別上的均衡。最終導(dǎo)致圖書館在數(shù)字資源的采購問題上有失偏頗，資源結(jié)構(gòu)不合理，投入大，產(chǎn)出小，未能全面均衡學(xué)校所有院系、學(xué)科的資源需求。
2 建立數(shù)字資源評(píng)價(jià)采購體系的意義
要做出合理的數(shù)字資源采購決策，需要了解圖書館自身資源針對(duì)學(xué)校學(xué)科專業(yè)的結(jié)構(gòu)比例，需要了解學(xué)校學(xué)科發(fā)展所需要的資源結(jié)構(gòu)比例，而這些并不能單憑部門的喜好來決定，需要有一個(gè)科學(xué)、量化的過程，用數(shù)據(jù)說話，用事實(shí)說話，才能作出正確的判斷。
理想的數(shù)字資源評(píng)價(jià)采購體系可以對(duì)數(shù)字資源從學(xué)校學(xué)科專業(yè)的角度進(jìn)行量化比對(duì)，有助于圖書館了解自身數(shù)字資源結(jié)構(gòu)特點(diǎn)。同時(shí)可以對(duì)學(xué)校院系、學(xué)科的數(shù)字資源需求進(jìn)行量化比對(duì)，得到適合學(xué)校學(xué)科發(fā)展的數(shù)字資源結(jié)構(gòu)比例。
科學(xué)獲得數(shù)字資源現(xiàn)狀和數(shù)字資源需求現(xiàn)狀的量化數(shù)據(jù)后，圖書館可為數(shù)字資源采購作出整體規(guī)劃。進(jìn)而從科學(xué)量化的角度做好數(shù)字資源評(píng)估采購工作，避免采購工作中的盲目性，均衡各院系專業(yè)間的資源需求，構(gòu)建適合學(xué)校學(xué)科建設(shè)的數(shù)字資源結(jié)構(gòu)體系，為學(xué)校學(xué)科發(fā)展夯實(shí)基礎(chǔ)，做好鋪墊。
3 科學(xué)建立數(shù)字資源評(píng)價(jià)采購體系
3.1 了解圖書館現(xiàn)有數(shù)字資源結(jié)構(gòu)
目前，高校的學(xué)科、專業(yè)日趨多樣化，專業(yè)之間的交叉也較為普遍，例如外語專業(yè)的學(xué)生并不是單純的學(xué)習(xí)外語，還需要掌握計(jì)算機(jī)的知識(shí)，而計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生也不是單純的學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)技術(shù)，還需要適當(dāng)?shù)恼莆胀庹Z。同時(shí)，數(shù)字資源之間也同樣存在的交叉、覆蓋、重復(fù)的問題。因此按學(xué)校學(xué)科類別對(duì)所有數(shù)字資源進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)是一件復(fù)雜的工作，需要仔細(xì)的按系統(tǒng)化來清理，按量化來操作，詳盡科學(xué)的分析是研究的基礎(chǔ)，這樣才能得出對(duì)學(xué)校發(fā)展有益的真實(shí)數(shù)據(jù)。
高校購買的數(shù)字資源包括期刊論文、博士論文、碩士論文、會(huì)議論文、電子書、試題、音視頻文件等，需要根據(jù)內(nèi)容分配不同的影響因子，一般來講，博士論文的學(xué)術(shù)價(jià)值要大于碩士論文，影響因子就會(huì)較大，而期刊論文的劃分更為復(fù)雜，以我校為例，《湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)術(shù)期刊分級(jí)分類目錄（2007年版）》（簡稱《目錄》）是依據(jù)《2006年度CSSCI來源期刊目錄》（南京大學(xué)）、《中文核心期刊目錄總攬》（2004年版，北京大學(xué)圖書館）和《2006年版中國科技期刊引證報(bào)告（核心版）》，并結(jié)合我校實(shí)際情況制定的，《目錄》中的期刊分為A、B、C、D、E五個(gè)級(jí)別。對(duì)于不同等級(jí)的期刊需要給予不同的影響因子。電子書中有專業(yè)性書籍與一般性書籍的區(qū)別，音視頻文件中也有專業(yè)性教學(xué)內(nèi)容與一般性科普內(nèi)容的區(qū)別，因而也需要給予各自不同的影響因子。
影響因子的確立不能盲目確定，需要集中專家、學(xué)者的力量統(tǒng)一定制，需要考慮到各個(gè)方面的綜合影響，如期刊成立的時(shí)間，花費(fèi)的成本，學(xué)術(shù)界影響等等因素都需要兼顧。而且隨著數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字資源的類型可能還會(huì)增加，需要根據(jù)不同的情況給出不同的影響因子。
假設(shè)以10作為最大影響因子，博士論文與A級(jí)期刊的影響因子為10，B級(jí)期刊的影響因子為9，碩士論文、會(huì)議論文、與C級(jí)期刊的影響因子為8，D級(jí)期刊與專業(yè)性電子書的影響因子為7，E級(jí)期刊的影響因子為6，F(xiàn)級(jí)期刊與專業(yè)性教學(xué)類音視頻文件的影響因子為2.5，試題類的影響因子為1.5，科普性書籍、一般性雜志與科普性音視頻文件的影響因子為1。
依據(jù)制定好的數(shù)字資源影響因子就可以結(jié)合數(shù)據(jù)庫在院系、專業(yè)中的具體應(yīng)用而得出院系、專業(yè)實(shí)質(zhì)上占有數(shù)字資源的比例。
