投资决策论文精选(九篇)

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第1篇：投资决策论文范文

[关键词]环保技术创新方法

山西省是中国最大的炼焦用煤炭资源基地，也会使山西省成为中国最大的焦炭生产基地和世界最大的焦炭出口基地。2000年世界焦炭贸易量2510万吨，中国出口1520万吨，占世界焦炭贸易量的60%。其中，山西焦炭出口占中国焦炭出口量的80%，占世界焦炭贸易量的48%，山西焦炭是世界焦炭行业的龙头，其焦炭产量占到全国的40%，约占世界焦炭产量的20%，焦炭出口量占全国焦炭出口量的80%，并且天津口岸的山西焦炭价格已经成为国际贸易的基准价。可见焦炭对于整个山西省的重要性。而进行煤炼焦的过程中，会产生大量的焦炉煤气，如何有效环保的对焦炉煤气进行回收利用，如何对新上项目的综合价值进行评价，正是本文所要研究的重点。对待上新项目的环保性能、经济性能进行评价，从而做出准确的投资决策使我们所关心的。

一、NPV评价方法

净现值法（NPV）：是评价投资方案的一种方法。该方法是利用净现金效益量的总现值与净现金投资量算出净现值，然后根据净现值的大小来评价投资方案。净现值为正值，投资方案是可以接受的；净现值是负值，投资方案就是不可接受的。净现值越大，投资方案越好。净现值法是一种比较科学也比较简便的投资方案评价方法。我们知道传统的项目评价中对于投资决策分析而言，主要是采用这种净现值法，这种方法也曾经被美国亚利桑那州立大学资本资产投资管理学院的DondleL.MeeDer提出并且利用这种方法用于投资决策具有严重局限的概念中，因为它是以投资决策在一定条件下能够还原为前提的，也就是说项目的投资在市场条件恶化时，能够以某种方式还原，如果不能还原，则是一个要么投资，要么永远都不投资的决策，而如果公司现在不进行投资决策，那么它将永远失去投资机会。但是人们普遍认为，净现值法利用现值可加性原理，运用数学方法进行演绎计算，应该是一种最理性、最科学的分析方法，是投资决策分析中的法宝。

但是就我们所要研究的环保类项目的投资决策而言,净现值法只是用于静态的投资项目分析,对于动态的多投资阶段的项目显得有些不足,得到的评价结果势必也是有局限性的。就焦化产业中的焦炉煤气利用技术的选择与比较中,关键是如何确定折现率,这也是一大难题,可以说,到现在为止,这不得不依靠我们的主观判断,其道理就像任意多的已知数与一个未知数相加其结果还是未知数一样简单,在净现值为零的情况下,向左向右稍微调整某个因素,净现值就能变成或正或负。还有一个重要问题是焦炉煤气的利用技术的产生过程有其特殊的局限性和特点。焦炉煤气是指用几种烟煤配成炼焦用煤,在炼焦炉气中经过高温干馏后,在产出焦炭和焦油产品的同时所得到的可燃气体,是炼焦产品的副产品。对于单一焦化企业的主营业务就是焦炭生产和销售。而对那些利用焦炉煤气生产其他工业产品是由于国家环保政策法规的要求，故其计算时,当其净现值为零或者是负数时,也都可以投资。但是在什么范围内进行投资需要新的算法和条件,这也就是本文最终所要传达的信息。

二、实物期权定价模型

实物期权分析法是指企业或者是个人在进行投资决策时拥有的、能根据决策时尚不确定的因素，改变行为的权利（期权）进行投资可行性分析的方法。麻省理工学院FaimoK.Lamalain分析：如果投资者对某个投资项目进行首轮投资后，若该项目盈利前景良好，将能降低投资者进行第二轮投资的成本，而如果第一轮没有投资，今后想再投资该项目或进入该投资领域就要付出相当高的成本。在进行投资时还要考虑应用动态规划中的整数规划进行投资时机的选取。可以看出，期权法强调了投资是分阶段进行的，投资资金往往并不是一步到位，而是先投入先期部分资金，生产销售该产品，同时继续对产品的性能、技术进行研发和改进，这可以减少投资者的潜在损失，其价值远远大于一次性投入的情况。这种方法就是针对项目的发展动态过程，根据项目开始投资后，管理者能够收集到更多的关于项目进程和最终产品市场特征的信息。后继的商业化过程是在前期的成功基础上实施的，是可以选择的;当新的信息不断到达,项目投资回报率不确定性逐渐消失时,管理者可通过修正最初投资策略,提高项目的价值和限制损失。如果项目成功，企业能从中获得巨大的投资收益；如果不成功,企业至多也是损失项目投入的沉没成本,相当于期权的成本。

对于期权定价模型而言，焦炉煤气的利用技术中，只有以焦炉煤气作原料生产甲醇这项技术可以进行下一步投资，可以利用甲醇为原料生产甲醛、聚甲醛、醋酸等化工产品。而其他的投资项目成为最终的消费品。期权的投资前提是筹资的无限可能性，但是在实践中难免有种种困难。存在很多的不确定性，也使得我们在进行环保技术创新项目投资决策中不能够简单的依靠一种投资决策方法。

三、灰色关联分析评价方法

灰色理论概述与于1982年由我国学者邓聚龙教授所提出。邓教授认为现实世界并不是清清楚楚的白色系统，又非一无所知的黑色系统，而是略知一二的灰色系统。灰色系统理论主要研究“小样本贫信息不确定性问题”。以往用白色的思想处理问题，要找到因素间明确的映射关系，然而确定性作用原理在社会、经济、农业、生态的等领域都没有物理原型，虽然能知道某些因素，但很难明确全部因素，更不可能建立明确的映射关系。比如影响物价的许多因素，如心理预期、政府导向等是无法量化的。一些可以量化的数据又缺乏详细的资料，因此对物价的定量预测具有一定难度，若不考虑这些因素，只将可以得到数据的因素考虑进去，必然带来预测结果的不准确。就白色系统常用的回归分析工具而言，在应用过程中具有其缺点。比如：要求样本有大容量，是正态分布，平稳过程才能得到统计规律，计算工作量较大，不容易分析复杂系统等等。而对于以上困境，灰色理论应运而生，它处理问题另辟蹊径，不是找概率分布，求统计规律，而是用生成的方法求得随机性弱化，规律性增强的新数据序列。这一新的数据序列既能体现原数据序列的变化趋势，又消除了其波动性，它可以较好的解决某些参数已知，某些参数未知的系统问题。

在我国焦炉煤气的利用技术上既有新的技术也有些不被淘汰的旧技术，当然对于现在的生产而言，这些技术是相当成熟的，而要将项目的技术性和经济性进行有效结合不是件容易得事情，更何况环保技术创新项目的投入需要考虑更多的因素。需要我们对项目的各方面进行综合性考虑，这就涉及了灰色系统关联评价方法。作为一种综合评价方法，这种方法在对白黑两种情况的考虑是相当充分的，即使实际中技术和经济都存在不确定性，我们也是能进行相应决策分析的。就焦炉煤气的利用上来说，可以根据项目的各种经济性参数和项目的技术参数来构建综合评价指标体系，从而为项目投资决策的分析提供决策依据。

四、结论

由于本文所要研究的是环保技术创新项目投资决策评价方法研究现状，我们在对目前比较流行的几种评价方法进行分析之后，发现在进行单一的项目评价时，如果考虑的因素不是很多，可以采用NPV方法来进行项目投资的决策分析。可是这种方法又不能摆脱静态性，而实物期权定价模型可以解决这个问题，使项目的投入具有动态性，可以提高决策的效果。但是如果我们在进行一个项目的开发时，如果所要考虑的因素不仅仅是经济因素，那么影响我们做出最终投资决策的就不能用NPV方法进行简单的评价，必须借助于系统工程理论中的综合评价来进行综合评判，从而决定我们待上项目的未来。

通过对三种评价方法的说明，结合文章的背景，山西的焦化产业环保技术创新项目决策时不仅要考虑投资性指标，还要考虑到技术投入指标和环境保护指标。只有将这三者考虑周全，才能做出正确的评价结果，从而有效的指导实际工作。这也是作者今后所要进一步研究的重点，利用净现值法和实物期权方法对经济性指标进行先评价，然后通过这一步整理好的经济参数与技术指标、环境保护指标进行结合，利用灰色系统关联分析综合评价方法对待上投资项目进行最终综合价值的评价，依据综合价值最高原则可以选择出优先进行开发的投资项目。这样就实现了我们的决策分析。

总之，在今后的研究中，努力将技术创新与环境保护联系起来，不光考虑项目的经济特性、也要考虑项目的技术创新性和环境保护特性。充分利用项目评价中的各种评价方法进行深入细致的评价工作，从而有效的指导实际工作。文中提到的综合评价方法灰色系统关联理论只是综合评价方法的一种，今后将其他的综合评价方法进行再分析，通过实际案例结合数学模型来分析这种投资决策评价方法的优越性。

参考文献：

[1]白思俊等:系统工程[M].北京:电子工业出版社，2006

[2]叶义成等:系统综合评价技术及其应用[M].北京:冶金工业出版社，2006

[3]杜栋等:现代综合评价方法与案例精选[M].北京:清华大学出版社，2005

[4]马中:环境与资源经济学概论[M].北京:高等教育出版社，1999

第2篇：投资决策论文范文

摘要20世纪80年代兴起的行为金融理论研究了人的心理、行为所造成的投资失误和市场异像。在分析了投资者心理、行为特征的基础上对投资策略进行了探讨。

关键词行为金融理论投资策略投资心理

1行为金融学概述

传统金融理论是建立在市场参与者是理性人的假定的基础上。在此基础上，传统金融学的核心内容是著名的有效市场假说（EMH）。该假说认为，相关的信息如果不受扭曲且在证券价格中得到充分反映，市场就是有效的。根据这一假说发展起来的各种金融理论，包括现代资产组合理论（MPT）、资本资产定价理论（CAPM）、套利定价理论（APT）、期权定价理论（OPT）等一起构成了现代金融理论的基础，也构成了现代证券投资策略的理论基础。然而，随着金融证券市场的不断发展，传统金融理论和金融证券市场的现实不断发生着冲突，大量的实证研究发现，人的行为、心理感受等主观因素在金融投资中起着不可忽视的作用，人们并不总以理性的态度做出决策。在现实中存在诸多的认知偏差和不完全理性的现象，证券投资行为中会表现出各种偏激和情绪化特征；在证券市场上则表现出股票价格的各种“异象”，如：一月效应、周末（周一）效应等，用传统金融理论很难对这些“异象”给出合理的解释。在这种情况下，源于20世纪50年代的行为金融学受到了重视，它从一个全新的视角来分析金融市场，克服了传统金融学的一些弊端。

2行为金融投资决策的心理、行为特征

2.1过度自信（Over-confidence）

DeBondet和Thaler（1995）认为过度自信或许是人类最为稳固的心理特征，他们列举了大量证据显示人们在做决策时，对可不确定性事件发生的概率的估计过于自信。资金管理人、投资顾问和投资者都对可能自己驾驭市场的能力过于自信，在投资决策中过高估计自己的技能和预测成功的趋势，或者过分依赖自己的信息而忽视公司基本面状况从而造成决策失误的可能性。这种过度自信完全有可能导致大量过度交易（overtrad?鄄ed）的产生。

2.2反应过度（Over-reaction）

反应过度描叙的是投资者对信息理解和反应上会出现非理性偏差，从而产生对信息权衡过重，行为过激的现象。主要表现在投机性资产的市场价格与其基本价值总会有所偏离。过度反应的另一种表现是，当没有出现需要采取某种行动的事实时，投资者由于主观判断失误，以为事实已经发生并采取行动而导致投资损失。

2.3反应不足（Under-reaction）

当市场上有重大消息时，股价通常未见波动，但在没有任何消息的时候，股票市场却有时会出现异常的波动且幅度较大，这表明股价对信息反应的滞后。与个人投资者对新信息往往反应过度相反的是，职业的投资人以及证券分析师们更多的表现为繁衍不足。他们通常会因为过分依赖过去的历史经验作为判断的参照依据，而对市场中出现的新趋势和新变化反应迟钝，从而错失赢利的良机。

2.4非贝叶斯预期

行为金融理论认为，人们在具体决策过程中，并非按照传统金融理论中的贝叶斯规律来不断修正投资的预期概率，而是对最近发生的事件和最新的经验给予更多的权重，在决策和做出选择时更注重近期事件的影响。

2.5后悔厌恶（MyopicLossAversion）

投资者在发现自己做出了错误的判断之后，通常会感到伤心和痛苦，而为了避免这种痛苦，投资者会非理性地改变自己的行为。“损失厌恶（LossAversion）”是后悔厌恶的直接原因，正是因为损失所带来的痛苦才使得人们会感到后悔。如果某种决策方式可以减少投资者的后悔心理，对投资者来说，这种决策方式将优于其他决策方式。比如很多投资者具有从众心理，积极购买市场中受追捧的股票，而一旦股价下跌，投资者考虑到还有大量其他投资者也同样遭受了损失时，自责和不快会相应得到减轻。

2.6固锚效应（AnchoringEffect）

心理学家研究发现,当人们被要求作相关数值的定量评估时,容易受事先给出的参考值影响,这种现象被称为“固锚”效应。“固锚”是指人的大脑在解决复杂问题时往往选择一个初始参考点,然后根据获得的附加信息逐步修正正确答案的特性。在缺乏更多信息的情况下，历史信息就更容易成为人们对当前事物判断的主导影响因子。例如在美国，投资者20世纪80年代末受美国股票市盈率(较低)这个普遍认可的“锚”的影响,认为日本股票市盈率过高,而到了20世纪90年代中期,即使东京股市的市盈率仍比美国高得多,许多美国投资者却觉得东京市场不再被高估了,因为他们将20世纪80年代末东京股市的高市盈率当成了新的“锚”来考虑。

3行为金融投资策略

任何理论都是为应用服务的，行为金融学也不例外。行为金融学不仅是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。如行为金融学的大师RichardThaler，他既是理论家，又是成功的实践者，他和RussellFuller一起发起成立的以他们的名字命名的Fuller&Thaler资产管理公司管理着15亿美元资产。他认为他们的基金投资策略的理论基础是：利用由于行为偏差引起的系统性心理错误。投资者所犯的心理错误导致市场未来获利能力和公司收益的偏差期望的改变，并引起这些公司股价的错误定价。发现投资者心理上的系统性偏差，是基金获利的基点。其基金业绩似乎也在证明着这一点，从1992~2001年，其基金的报酬率高达31.5%，而同时期的大盘指数收益仅为16.1%。总体而言，行为金融的理论和实践之间还存在着很大差距，还没有成为投资专家们广泛而普遍的制导理论。有两个原因，一是行为金融理论本身并不完全成熟；二是利用这些理论测定各种各样影响价格的心理变量时，会遇到很多操作难题。当然，任何理论都是有缺陷的，在金融市场中没有人也没有任何投资策略可以一直获得超额回报。行为金融投资策略让投资者具备了战胜市场的可能，但永远也无法具备打败市场的保证。

3.1反向投资策略(contrarianInvest?鄄mentStrategy)

反向投资策略就是买进去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。由于股票市场经常是反应过度和反应不足的,对反应过度的修正会导致过去的输家的将来表现高于市场平均水平,从而产生长期超常回报现象。邦特(Debondt)和塞勒(Thaler)(1985)的研究表明这种投资策略每年可获得大约8%的超常收益。对此,行为金融理论认为,这是由于投资者在实际投资决策中,往往过分注重上市公司近期表现的结果,通过一种质朴策略(NaveStrategy)———也就是简单外推的方法,根据公司的近期表现对其未来进行预测。从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应,形成对绩差公司股价的过分低估和对绩优公司股价的过分高估现象,为投资者利用反向投资策略提供了套利的机会。

3.2惯易策略(MomentumTrad?鄄ingStrategy)

惯易策略是指在分析股票过去相对短的时间内（通常是一个月到一年）的表现的基础上，预先对股票收益和交易量设定过滤规则(filterrules),当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤规则就买下或卖出股票的投资策略。Rou?鄄venhorst（1998)对其他12个国家的研究证实了动量效应的存在,从而证明了这种效应并不是由于数据采样的偏差所造成的误解。我国市场存在明显的惯性效应，利用股票在一定时期的波动采用此策略可以买人卖出而获得价差收益。

3.3成本平均策略和时间分散化策略(DollarCostAveragingStrategyAndTimeDiversificationStrategy)

投资者将现金投资于股票时，通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批进行，以备不测时分摊成本，从而达到规避一次性投入可能造成较大风险的策略,即成本平均策略。它与投资者的有限理性、损失厌恶及思维分割有关。时间分散化策略是指承担股票的投资风险的能力将随着投资期限的延长而降低,投资者在年轻时应将其资产组合中的较大比例用于投资股票,而随着年龄的增长则逐渐减少股票投资比例增加债券投资比例的策略。成本平均策略和时间分散化策略有很多相似之处,都是在个人投资者和机构投资者中普遍采用并广受欢迎的投资策略,同时却又被指责为收益较差的投资策略,而与现代金融理论的预期效用最大化原则明显相悖。

3.4捕捉并集中投资策略（Concentrat?鄄edInvestmentStrategy）

行为金融理论指导下的投资者追求的是努力超越市场，采取有别于传统型投资者的投资策略从而获取超额收益。要达到这一目的，投资者可以通过三种途径来实现：①尽力获取相对于市场来说要超前的优势信息，尤其是未公开的信息。投资者可以通过对行业、产业以及政策、法规、相关事件等多种因素的分析、权衡与判断，综合各种信息来形成自己的独特信息优势；②选择利用较其他投资者更加有效的模型来处理信息。而这些模型也并非是越复杂就越好，关键是实用和有效；③利用其他投资者的认识偏差或锚定效应等心理特点来实施成本集中策略。一般的投资者受传统均值方差投资理念的影响，注重投资选择的多样化和时间的间隔化来分散风险，从而不会在机会到来时集中资金进行投资，导致收益随着风险的分散也同时分散。而行为金融投资者则在捕捉到市场价格被错误定价的股票后，率先集中资金行集中投资，赢取更大的收益。

4结语

自20世纪80年代起至丹尼尔·卡尼曼(DanielKahneman)的行为经济学获2002年诺贝尔经济学奖,行为金融理论迅速崛起,对现代金融理论提出了强有力的挑战,可以说行为金融理论已经成为金融理论领域最为引人注目的研究主题之一。当然,行为金融理论远非一个完全成熟的理论,其对投资实践的指导能力也因时因地而异。

参考文献

1李心丹.行为金融学———理论及在中国的证据[M].上海：上海三联书店,2004

2杨奇志.证券投资者行为偏差研究及在我国证券市场中的应用[J].现代管理科学,2004（3）

第3篇：投资决策论文范文

传统投资决策是财务管理领域中所探讨的三大决策之一，目前在财务管理的研究中尚未考虑环境因素的影响，而只在环境管理会计中涉及了环境投资决策的研究。环境投资决策就是基于传统投资决策所发展起来的。以下先从分析传统投资决策与环境投资决策的本质问题入手，揭示二者的联系。

二、传统投资决策是环境投资决策的基础

(一)环境投资决策与传统投资决策的本质相同

进行投资活动是企业生存与发展的基础。这是伴随着社会经济发展和社会的需要而产生并发展起来的。这种发展是源于市场的形成与发展，这种需要是为了满足内外部利益关系人的需要，来自于受托经济责任关系的需要。企业同其利益关系人之间的受托责任关系是企业充分利用有限资本、合理配置有限资源进行投资决策的基础。企业的生存价值在于其创造价值，对于创造价值而言，投资决策是最重要的决策。因此，传统投资决策就是为了企业更好地履行受托经济责任，满足利益关系人的更多需要。

在环境问题对经济发展和生活质量的影响日益受到世界各国的重视后，实施可持续发展战略、建设环境友好型社会已成为全球性的重要问题。社会衡量、评价一个企业，不再单看企业的经济效益，还要考虑其环境效益，经济效益和环境效益共同构成了企业的整体效益。企业所履行的受托责任也应涵盖环境效益，这种受托责任不仅是经济责任，还包括了环境责任。可见，环境投资决策的本质是使企业的投资决策活动为履行受托经济责任和受托环境责任服务，使企业的发展更顺应环境友好型社会的需求。

以上论述表明，环境投资决策是传统投资决策发展的必然结果，二者是同源的。传统投资决策建立在受托经济责任的基础上，环境投资决策则以受托经济责任和受托环境责任为基础，而受托经济责任的发展导致了受托环境责任的产生，所以传统投资决策是环境投资决策的基础，二者的本质是相同的。

(二)环境投资决策与传统投资决策的主体和对象相同

财务管理中讨论的投资，其主体是企业，而非个人、政府或专业投资机构。不同主体的投资目的不同，会导致决策的标准和评价方法等诸多方面的区别。

投资对象可以划分为生产性资产投资(直接投资)和金融性资产投资(间接投资)，投资决策中企业的投资对象大多是生产性资产，这是企业生产经营活动所需要的资产。

环境投资决策与传统投资决策在本质上是相同的，环境投资决策也是在传统投资决策的基础上发展起来的，这就决定了环境投资决策的目标应与传统投资决策的目标一致，即仍然是为企业的经营者和管理者服务，因此，环境投资决策的主体也是企业，其对象也应是企业的投资对象——生产性资产。

(三)环境投资决策与传统投资决策评价的基本原理相同

传统投资项目评价的基本原理是：投资项目的收益率超过资本成本时，企业的价值将增加；投资项目的收益率低于资本成本时，企业的价值将减少。企业投资项目的收益率必须达到这一要求。企业投资取得高于资本成本的收益，就为企业创造了价值，反之则摧毁了企业的价值。

同理，环境投资决策也是为了企业选择正确的投资以增加企业的财富，并且在选择的时候充分考虑了环境效益对企业财务的影响。在环境投资决策中，当经济收益与环境收益的总收益高于资本成本的收益时，该投资项目才具有可行性。所以，环境投资决策评价的基本原理仍是比较项目收益率与资本成本的大小。

(四)环境投资决策与传统投资决策的投资管理程序相同。

对任何投资的评价都包括以下几个步骤：提出各种投资方案、估计每个方案的相关现金流量、计算投资方案的价值指标(如净现值、内部收益率等)、价值指标与可接受标准比较、对已选择的方案进行再评价(如图1所示)。

三、环境投资决策应用的新特点

尽管环境投资决策有着与传统投资决策相同的本质，它是在顺应了社会和时代要求的基础上由传统投资决策发展起来的，这就决定了它在应用上必然有着比传统投资决策突出的特点。

(一)环境投资决策注重环境效益

如前所述，传统投资决策的目标是为企业选择经济效益高的投资项目，通过比较各备选项目的经济指标，作出最好的决策。重点是在经济效益上。这是同企业的性质和生存的价值相一致的。环境投资决策的目标则是利用有限的资本为企业创造更高的价值出谋划策，确保企业履行受托经济责任和受托环境责任。

作为社会的一部分，企业必须适应社会的发展，企业的发展必须满足社会的需要。在当今时期，环境问题已成为社会问题，社会要走可持续发展的道路，必须重视环境的保护。因此，企业不单单只对利益关系人承担受托经济责任，而且还要承担受托环境责任。企业的发展也不仅要考虑经济效益，还要兼顾环境保护。正是从这种意义上来说，企业的投资决策活动必须注重环境效益，它要求企业从整体效益出发，更能符合社会的要求。

环境投资决策从其产生的背景和动因看，它的最终目标不仅仅与经济发展相关，更注重经济与环境协调发展。

(二)环境投资决策的利益关系人进一步延伸

利益关系人是指获得企业某种形式的利益或承受企业财务、社会活动产生的风险的个人和群体。企业的利益关系人可以划分为内部和外部两个群体，内部利益关系人包括企业的经理人员和雇员，外部利益关系人包括政府管理部门、股东、债权人、供应商、消费者、当地的群众组织和公众等。

传统意义上的利益关系人不包括相关的环境保护组织，在这些组织也成为企业外部利益关系人的时候(如图2所示)，企业的经营活动就要受到这些组织所制定的大量的环境法规的约束，企业的投资决策活动就必须考虑这些组织的影响。在近20多年里随着公众环保意识不断提高，环境问题也成了消费者和公众十分关心的问题，企业的经营活动对环境的影响可能会对毫无利益关系的一些周围的居民产生影响。这时候，这些居民也成了企业的外部利益关系人，企业的决策就必须考虑到他们的反应。

(三)环境投资决策的方法改进

环境投资决策的基本方法主要是在传统的投资评价的基础上，从成本范围、成本分配评价的时间范围和评价指标方面进行改进。总的来说，是把环境因素作为重要因素考虑。目前国内外学者主要选用全部成本评价法、多标准评价法、风险评价法和利益关系人价值分析法。全部成本评价法(TotalCostAssessment，TCA)是在资本预算分析中综合考虑环境成本的一种方法，把环境成本作为成本中重要的一项，对项目的全部成本和收益所进行的长期的综合的财务分析；多标准评价法(Multi-criteriaAssessment，MCA)充分考虑环境等因素的影响，采用多元化的指标，帮助公司系统地根据不同的或不可计量的多重标准评价方案，有助于企业在无法将全部环境和社会影响加以货币化时进行投资决策，也可以帮助企业在环境和其他目标之间进行权衡；风险评价法主要有敏感性分析和方案评价法；利益关系人价值分析法(StakeholderValueAnalysis，SVA)是根据不同利益关系人对方案的看法，有的可以货币化，有的无法货币化，从而建立一套决策模型将财务分析和非财务分析综合在一起，为决策提供支持。

(四)环境投资决策的成本范围扩大

传统的投资决策的基本目标是计算不同投资备选项的成本和收益的净效益。它需要较准确的成本信息。传统的成本较少包含环境成本。有的也只是笼统地归集到制造费用里。然而环境因素的影响越来越大，环境因素导致的成本已经不容忽视，甚至在有的项目里占到了举足轻重的位置。企业的投资决策离不开准确的会计信息，这就要求会计部门将成本的范围扩大，使其包括环境成本在内。

充分考虑了环境成本的决策可以减少投资风险。下面以1项设备购置决策为例说明环境投资决策分析的这一优点。(采用净现值法。)

例如，某企业将要投产的新产品在生产过程中会产生一种残余物，该残余物可以用2种方法清除。

方法1：采用蒸汽去除法。所需设备投资50万元；每年发生的开支有：购买材料6万元，交纳排污费6万元，生产控制支出4万元。这种处理方式会产生一种有毒废气，企业目前没有处理该废气的能力。但国家近几年将会颁布一部有毒废气排放的控制法规，企业的行为很有可能面临巨额罚款，经过估算罚款额高达150万元(假定罚款在设备报废时1次性支付)。

方法2：采用碱式去除法。该工艺不释放任何废气，只会产生1种含碱废料，废料可回收制造肥料。其费用包括：设备投资100万元，购材料9万元，交纳排污费3万元，生产控制支出3万元，碱废料回收0.5万元。(假定2套设备使用年限均为10年，采用平均年限法提取折旧，无残值；不考虑所得税的影响；折现率为8%。)

2种方法投资及现值见下表。

(①=60000*(P/A，8%，10)，

②=1500000*(P/S，8%，10)，

③=500000+402600+402600+268400-335500+694500)

从表中可以看出，方案1的净现值是1932600元，大于方案2的净现值1301950元，应选择净现值较小的方案2。方案1较方案2而言多出了一项环境损害的罚款支出1500000万元，这是企业通常做投资决策时容易忽视的一项现金流出，也是企业较大的一项现金流出，如果不考虑该项罚款支出，则方案1的净现值就是1238100元(1932600-694500)，小于方案2的净现值1301950元，会选择方案1。这样就会导致企业选择错误的投资决策，将造成不小的损失。

(五)环境投资决策评价的时间范围延长

在将环境因素纳入投资决策的过程中，评价的时间范围必须延长，以便更好地反映项目的全部成本和效益。尤其在环保投资项目中，投资的回收期往往长于其他投资，因为有关的损益常常需要在未来的许多年才会自然增长。环保项目带来的效益，如产品的质量提高所增加的收入，公司和产品的形象改进等，只有通过较长时间才能更好地体现出来。

图3列出了一个矿山在整个寿命周期内的现金流量分布。对于矿山开采来说，应推行循环经济中“污染物减量、资源再利用和循环利用”的技术原则，在项目终止时对矿山及时进行可垦性测试，填土造地，种植植物，稳定坡面，防止水土流失(第18年)这会产生一项不小的现金流出。企业只有延长决策评价分析的时间，充分考虑这部分成本，并且改进生产技术以减少这部分成本，才能减少对环境的影响。

(六)环境投资决策考虑环境因素的风险和不确定性

一般来说，投资项目总是存在着风险。由于项目的未来净现金流量存在不确定性，任何决策都会面临风险。传统的投资决策需要估计项目风险以及处置风险。考虑了环境因素后，由于未来法规变化的不确定性，使项目的现金流量类型更加难以预测，因此不确定性更为显著。随着人们环保意识的日益增强，投资项目中的环境因素的风险性更加突出。因此投资决策估计项目风险时需要考虑环境因素的风险和不确定性。

对于投资所包含的环境风险和不确定性，一些学者总结出可以通过敏感性分析进行评价，除此以外，还可以利用方案评价法和决策树或蒙特卡罗模拟模型进行评价。

四、总结与展望

将环境因素纳入投资决策是财务管理的一个新兴领域，世界范围内有关环境投资决策的理论和实践工作还不够完善，我国对于环境投资决策的理论研究和实践应用才刚刚起步。随着环境管理在企业财务管理中应用的重要性已被人们逐渐认识和重视，在企业财务管理中考虑环境因素也开始成为一种发展趋势。为了帮助企业更好地实施环境投资决策，必须注意以下几个方面：

(一)注重对环境保护的宣传教育

在环境问题十分严峻的今天，人类应当转变过去那种单一追求经济利益的方式，自觉保护环境、改善环境。环保问题事关社会的可持续发展，从现在开始就要加强全民的环保意识教育，普及环保知识，尤其应加强企业环保基础知识教育，在全体职工中定期开展环境学的教育，增强职工实践环境管理的自觉性。

(二)完善会计制度，制定环境经济政策

应将环境因素纳入会计准则、法规，完善会计制度，以便于企业会计人员掌握。结合我国实际制定环境经济政策，是一个复杂的环境问题和社会问题，涉及面广、内容复杂，对社会可持续发展意义重大，必须得到全社会的高度重视。社会各部门应积极配合，相互协调，制定出适合我国国情的环境经济政策。这样，实施环境投资决策也有章可循。

(三)加强对企业环境信息的管理

通过加强会计部门与其他部门的及时沟通，有助于环境管理人员及时获得相关会计信息，会计人员、决策人员加强环境管理基础理论知识的学习，也便于更好地收集环境会计信息。此外，决策部门也要安排具备环境投资决策理论知识的人员，这样有助于加强会计部门对环境信息的收集，提高环境信息的质量，精确地核算环境成本，准确地进行投资决策，降低投资风险。

世界上许多国家已经在投资决策纳入环境因素方面给我们树立了榜样，我们必须密切关注其国际化的发展和动向，结合我国经济现实，注重解决我国的实际问题，不断完善环境投资决策的理论研究与实践应用，以促进环境友好型社会的建设及可持续发展目标的实现。

参考文献：

[1]中国注册会计师协会.财务成本管理[M].北京：经济科学出版社，2007.

[2]郭晓梅.环境管理会计研究：将环境因素纳入管理决策中[M].厦门：厦门大学出版社，2003.

[3]龚凌，李锋民.论环境管理会计[J].工业安全与环保，2004，(1).

第4篇：投资决策论文范文

投资者在进行投资决策时到底需要什么样的信息呢？“住处使用者需要且企业能够提供的信息主要包括以下五类：（1）财务和非财务数据；（2）企业管理人员对财务和非财务数据的分析；（3）前瞻性信息；（4）关于管理人员和股东的信息；（5）企业的背景信息”（汤云为、陆建桥，1997）而“人决策有用性的观点看，各类信息使用者最为关注的和最为相关的信息是一个企业创造未来有关现金流动能力的信息。”（李心合，1996）同时，“投资者最关心的是投资风险及其对期望收益的评价，财务报表信息的一个重要作用是帮助投资者评价证券风险。”（陈建根，1998）

可见，对投资者信息需求理论界观点不一。其实，以上三种信息类型只是从不同的角度进行论述，其关键点仍在于投资风险和期望收益的评估。同时，我们发现，一方面，理论界对会计信息类型的研究往往仅局限于财务会计领域，就会计论会计，而少有投资者本身行为即投资理论中找寻信息的根本，而且往往侧重于定性研究；另一方面，投资决策理论本身仅应用于指导个人投资，“引导决策者采取与模型更一致的生动，并根据最终结果修正所采用的决策模型，以达到更满意的效果。”（何永明、陈文斌，1998）或是联系财务中的公司投资决策，“企业集团把不同行业、不同产品的企业组合，股份公司对不相关公司的收购兼并，个别游资通过基金组合进行投资，这些都是投资组合理论的实际应用”（吴明礼，1998）。但是较少有人剖析投资理论在财务报告理论发展中的地位。本文拟从投资决策理论入手，通过对投资行的定量分析，来阐述这个问题。

一、投资决策理论分析

投资决策理论起源于马科维茨在1952年发表的论文《证券组合选择》。文中论述了如何在一定收益率下，取得最小的风险。该理论假定：投资者是理性的，即他选择的投资行为必须是产生最大期望效用的行为。投资者会规避风险，也就是说，对于给定的期望收益，理性的投资者希望获得最低的风险的可能风险。均值——方差假设，即投资者的效用函数为二次函数，效用依赖于均值和方差两个变量1，用公式表示为：

Ui(a)=fi(Xa,Sa2)

其中，a代表某一投资行为。例如a可能是无风险政府组合投资，也可能是公司股票投资，或者是证券组合投资；Ui(a)代表该投资行为的期望效用，由均值表示的X。为该行为的期望收益，由方差衡量的Sa2为该投资行为的风险。同时Ui(a)随着X的增加而增加，随着Sa2的增加而减少，因而我们假定，

Ui(a)=2Xa-σa2

不同投资者将会在期望收益和风险之间进行不同的权衡，例如，某更规避风险的投资者将选择-2σa2，而不是-σa2。

均值——方差效用假设对会计的重要性表现在，它使投资决策变得更加清晰——所有投资者，无论个人效用函数如何，都需要投资期望收益和风险的资料，而这些资料主要来自于财务报告。离开了该假设，就需要个别投资者效用函数的特定知识，以推断出不同的信息需求。

在此基础上，让我们用两个方案来阐述投资者如何进行决策及其在决策中所需的信息类型。

方案一：某甲拥有$2，000资金，决定全部用于购买A公司每股市价为$20的股票。首先，他的收益将取决于A公司长期的盈利能力。我们定义：

事件1：高盈利能力

事件2：低赢利能力

总收益=期末市价+期间股利

当A公司处于事件1下，下一期间股票将上升到每股$22；当处于事件2下，股票将下跌到每股$17。同时假设A公司每股派送$1的股利，那么，总收益计算如下：

事件1：$22×100股+$100=$2，300

事件2：$17×100股+$100=$1，800

现在，让我们考虑一下事件的概率。若以A公司过去的财务报表为基础，或以现行市价为依据分析得出先验概率，则事件1的概率P（H）为0.30，事件2的概率P（L）为0.70。但为了更客观地评估A公司未来的盈利能力，一般需要当期财务报表的公布以获取有关公司业绩的利好消息（Goodnews）和利空消息（Badnews），并重新修正计算后验概率。在当期，财务报告公布的是利好消息。联系先验、后验概率之间的桥梁即条件概率（又称为信息系统）。

表一信息系统

当期财务报告信息

GNBN

事件高（H）P（GN/H）=0.80P（BN/H）=0.20

低（L）P（GN/L）=0.10P（BN/L）=0.90

其中，0.80和0.90称为主对角线，0.10和0.20称为副对角线。

也就是说，基于对报告分析的广泛经验，甲认为，假如A公司确实处于高盈利能力的话，那么有80%的可能性当期的财务报告显示好消息（GN），20%的可能性显示利空消息（BN），同理可得表一中的第二行，再应用贝叶斯公式计算后验概率P（H/GN）=0.77，P（L/GN）=0.23。

知道了收益和事件概率后，不难计算出该投资方案的期望收益和投资方差（即风

险，）见表二。2

表二计算期望收益率和投资方差

（1）总收益：$2300

收益率：（2300-2000）/2000=0.15

概率：0.77

期望收益率：0.1155

投资方差：（0.15-0.925）2×0.77=0.0025

（2）总收益：$1800

收益率：（1800-2000）/2000=-0.10

概率：0.23

期望收益率：-0.0230

投资方差：（-0.10-0.0925）2×0.23=0.0085

期望收益率：X=0.0925投资方差：σa2=0.0110

因而，甲的效用函数Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.0110=0.1740

方案二：甲将相同的资金分散购买A公司每股$20的股票60股和B公司每股$10的股票80股，即采用证券组合形式投资，每股期末支付$1股利。期末B公司股票上升到$10.50的概率为0.6750，下跌到$8.50的概率为0.3750，A公司同方案一。（在这里，为了简便起见，我们假定0.6750已经是计算过的后验概率）。

现在组合中存在四种可能的收益，两种市价同时上升或下降，一种上升而另一种下降。表三给出了四种收益值和可能概率。

表三总收益和各自的概率

总收益

AB股利概率

事件1：A高B高收益1，320+840+140=$2，3000.5942

事件2：A高B低1，320+680+140=$2，1400.1684

事件3：A低B高1，020+840+1410=$2，0000.0959

事件4：A低B低1，020+680+140=$1，8400.1225

1.0000

投资收益的计算无需赘述。现在主要考虑一下事件概率。在任何经济环境中，总存在许多共同影响所有股票收益的市场因素，例如利息率，外汇汇率等等，使得股票之间同时升跌的可能性增大，而一升一跌的可能性减少。因而我们假定事件1的概率为0.5942，大于各自独立的概率0.5198（0.77×0.6750）。同时也存在一些只影响个别公司的因素，例如公司管理水平高低等等，这些因素的存在导致了表三中的第二、三行，但由于市场因素的作用，事件二的概率0.1864，将小于各自独立的概率0.2888(0.77×0.3750)，以此类推。

证券组合的期望收益率和投资方差如下表所示：

表四计算期望收益率和投资方差

（1）总收益：$2300

收益率：（2000-2000）/2000=0.15

概率：0.5925

期望收益率：0.0893

投资方差：(0.15-0.0925)2×0.5952=0.0020

（2）总收益：$2140

收益率：(2140-2000)/2000=0.07

概率：0.1864

期望收益率：0.0130

投资方差：(0.07-0.0925)2×0.1864=0.0001

（3）总收益：$2000

收益率：(2000-2000)/2000=0.00

概率：0.0959

期望收益率：0.0000

投资方差：(0.00-0.0925)2×0.0925-0.0008

（4）总收益：$1840

收益率：(1940-2000)/2000=-0.08

概率：0.125

期望收益率：-0.0098

投资方差：(-0.08-0.0925)2×0.1225=0.00036

期望收益率：Xa=0.0925投资方差：σa2=0.0065

从上表可知，方案二的期望效用Ui(a)=2Xa-σa2=2×0.0925-0.00965=0.1785

此方案一投资单股时甲的期望效用（0.1740）高，因而甲将选择方案二投资证券组合。

由此可见，在期望收益率相同（0.0925）的情况下，投资者愿意接受风险更低的投资方案，即投资者能通过组合多样化来降低风险。如果无交易费用的话，购买股种越多，风险越小。因为，个别公司因素的实现往往会由于多种证券而相互抵消，从而使得市场因素成为影响组合风险的主要因素，这就是投资决策理论的精髓所在。

从投资者的决策行为中，我们发现，无论投资者个人对风险的态度如何，他都需要有助于评估证券期望收益和风险的信息。即会计信息从质和量上都应该保证能够提供有关风险和收益的信息，这就对财务报告目标和会计信息质量产生了深远影响。

二、对财务会计的启示

（一）对财务报告目标的影响

从前面的例子中，我们可以看出，投资者是根据当期财务报告信息来不断修正其对公司盈利能力的概率判断，从而选择满足最大期望效用的买和卖的决策行为，从这一意义上说，财务报告对决策者是有用的。这种观点已被世界各国职业会计界所广泛接受。例如美国财务会计准则委员会（FinancialAccountingStandardsBoard，简称FASB）的财务会计概念公告（StatementofFinancialAccountingConcepts，简称CFAC）第一号（SFAC1，1978）指出，“财务报告的首要目标是为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供作出理性投资、信贷及相似决策所需的有用信息”。在这里，FASB强调“理性”一词，这和投资决策理论的假设前提相一致，即那些选择最大期望效用的决策者，才被称为理性的。同时，此目标中认为，这些投资决策同时适用于现有和潜在的投资者，即财务报告不仅应提供有用的信息给公司内部现存的投资者，而且必须将信息公布于市场，因为潜在的投资者也是依靠当前财务报告的利好或利空消息对未来作出合理的预测，以决定是否购买。

如前所述，对投资者而言，有用的信息是指有关风险和期望收益的信息，也就是有助于估计未来投资回报的信息。这种观点体现在SFACI财务报告的第二个目标上，即“为现有和潜在的投资者、债权人以及其他使用者提供有助于他们评估从股利或利息中取得的预期现金收入的金额、时间分布和不确定性的信息。”首先，从股利和利息中取得的现金收入是总收益的一部分（见表三）。其次，第二个目标指出，投资者需要评估预期收益的“金额、时间分布和不确定性”，虽然这里所用的术语不同，但同样被认为相关于未来收益的期望价值和风险。

（二）对会计信息质量的要求

如果说财务报告的目标主要解决的是信息的使用者及其所需要的信息范围，即从总体上规范了信息需求的数量，那么对信息质量的要求则是从质上提出了信息要满足使用者决策的标准，即信息必须具备某些可取的特征，使它能成为帮助投资者形成对自己回报预测有价值的产品。这种特征的关键在于相关性和可靠性。

根据SFAC2的定义，所谓相关的会计信息是指，能够通过帮助使用者预测过去、现在和未来事件的结果，或坚持或更正先前预期而在决策中起作用的信息。相关的信息必须同时具备及时性、预测价值和反馈价值。换句话说，当信息能帮助报告使用者预测事件（例如未来盈利能力）时，它是相关的。就我们在第一部分所谈及的投资决策理论而言，我们注意到，投资者的期望收益和风险主要取决于期末股价、期间股利以及概率判断。毫无疑问，这是面向未来的信息，即公司所提供的信息越接近未来，其预测的未来结果也越精确，这就引发了要求以公允市价代替历史成本的问题，因为后者在对投资者未来预期有更大的相关性。特别地，随着衍生金融工具的大量应用，投资者不确定因素的增多，风险变得更加难以度量，甚至某些金融机构已陷入财务危机，但以历史成本反映的财务报告仍显示“良好”或“健康”的报告净收益。（黄世忠，1997）这就误导了投资者对于未来盈利能力的概率判断。

然而，FASB虽然陆续了有关金融机构公允价值披露的准则（包括SFAS105、106、107、114、115、118、119、121等等），但仍然坚持历史成本在预测未来收益中的重要地位。原因有二，一是在现实环境中，历史成本信息并非与决策毫不相关，只是相关度的问题。过去业绩和未来前景之间存在某种联系，这种联系可以通过表一中的信息系统形象地表达。该表提供了现有财务报告信息（GN或BN）和决定未来投资收益的未来导向事件（高盈利能力或低盈利能力）之间的概率关系。

二是历史成本更具可靠性。SFAC2认为，为了可靠，信息必须如实表述且具有可验证性并保持中立。当财务报告信息由于管理当局的误导而变得有偏倚时，必然造成投资者对未来预期的失误，则信息就不再誉为真实和可验证的，即缺乏可靠性。历史成本由于以过去的交易和事项为基础而更具可验证性，并减少管理当局人为因素的影响，因而更具可靠性。

让我们回到表一中，运用投资理论中的信息系统，能更准确地描述相关性和可靠性之间的关系。根据表一，不难看出，相关的信息系统的主对角线概率越高（0.80，0.90），意味着现有财务报告信息和公司未来经营状况之间的联系越紧密，越有利于甲对公司将来股价及分红的可能性作出合理判断，越和甲的决策息息相关。可靠的信息系统的主对角线也很高。准确性是可靠性的重要组成。可靠的财务报告有较高的准确度，即少波动，它使得预测相应的经营状况和收益的把握加大。对每一种事件而言，主对角线概率越大，波动越小。可见，相关性和可靠性对信息含量的有用性均必不可少。在理想状态下，可使主对角线等于1，即财务信息完全相关和可靠。而在实现中，往往需要在相关性和可靠性之间进行均衡。比如，对A公司而言，可以通过改变历史成本为公允价值计量其资本资产，结果导致相关性的提高和可靠性的降低，即主对角线概率增加，而副对角线概率的减少。这使得相关性和可靠性有时存在此消彼长的情形。如何合理处理好二者间的关系，达到相关和可靠的优化，向来是会计界的难点之一。这正是投资决策理论带给财务会计的启示。

参考文献：

①汤云为、陆建桥：《财务会计发展所面临的挑战与出路——国际动态和我们的思考》，《会计研究》1997年第1期。

②葛家澍主编：《中级财务会计》，辽宁人民出版社1997年。

③李心合：《论决策有用学派的理论与现实困境》，《当代财经》1996年第5期。

④陈建根：《证券市场环境下若干会计问题研究》，《当代财经》1998年第5期。

⑤何永明、陈文斌：《现资组合决策模型与风险偏好》，《投资研究》1998年第6期。

⑥吴明礼：《投资组合理论与我国财务实践》，《四川会计》1998年第2期。

⑦黄世忠，《公允价值会计：面向21世纪的计量模式》，《会计研究》1997年第12期。

⑧WilliamR.Scott:“FinancialAccountingTheory”,PrenticeHallIn.1997.

注释：

第5篇：投资决策论文范文

    固定资产的再生产过程包括固定资产更新、改建、扩建、新建等活动。固定资产投资是社会固定资产再生产的主要手段。随着现代物流业的迅猛发展,运输设备的投资决策与管理越来越成为管理层关注的焦点。由于石油资源易燃、易爆、易挥发等特点,对于油品运输设备的投资决策与管理具有一定的特殊性。

    作为企业的一项重要决策,固定资产投资决策综合了投资决策的基本程序、整个投资决策过程中各种不同的评价方法以及决策的不确定性分析。固定资产投资决策的程序一般包括以下步骤:固定资产投资项目的提出、固定资产投资项目的评价、固定资产投资项目的决策、固定资产投资项目的执行以及固定资产投资再评价。

    (1)按照投资在生产过程中的作用分类。可以把固定资产的投资分为新建企业投资、简单再生产投资和扩大再生产投资。其中新建企业投资指的是为了一个新企业建立生产、经营、生活条件所进行的投资;简单再生产投资是指为了更新生产经营中已经老化的物质资源和人力资源所进行的投资。扩大再生产投资是指为了扩大企业现有的生产经营规模而进行的投资。

    (2)按照对企业前景的影响进行分类。固定资产投资可以分成战术性投资和战略性投资两大类。所谓战术性投资是指不牵涉整个企业前景或对企业前景影响甚小的投资。所谓战略性投资是指对企业的全局有着重大影响的投资。

第6篇：投资决策论文范文

关键词:风险度量,正负偏差,综合风险偏差

一,研究的目的和意义

本文的研究目的在于识别和度量证券投资中的风险,按照投资组合理论,通过组合可以分散掉的风险被称作"非系统性风险"或者"公司特别风险",它源自于各个公司内部的特别事项的发生,比如,诉讼,罢工,营销策略的成功或失败,合同签署及履行情况.由于公司各自的情况不同,导致这种风险在各个公司之间的差距较大.进行投资组合的一个基本思路就是通过证券组合使一种股票报酬率的不好的变化被另一种股票报酬率好的变化抵消掉,从而将这种风险最大程度地分散掉.当然,仍存在一部分组合难以消除的风险,被称作"系统性风险"或"市场风险".这种风险通常源自公司外部的一些宏观经济或非经济事项,比如战争,通货膨胀,经济衰退,利率的波动.这些事项的发生会对所有的企业的经营状况产生影响,因而无法通过投资组合予以分散.本文主要讨论前一种风险,分析它对于投资者投资决策的影响.这有助于管理部门进行证券投资风险管理,提供一个管理的客观标准,有利于规范证券市场,优化资源配置,从而促进经济的稳定发展.

二,目前研究的现状

1,风险研究的发展【13】

自从Markowitz于1952年创立了投资组合以来,风险度量和金融资本配置模型的研究一直是金融投资研究的热点之一,到目前为止,金融投资专家和学者已提出很多种不同的度量风险模型.从各种模型提出的动因看,推动风险的度量模型发展的主要因素有:(1)对风险含义认识的深化.Markowitz将风险视为投资收益的不确定性.方差因可以很好衡量这种不确定性的程度而成为风险的度量方法.随着对投资者风险感受心理的研究,人们认识到风险来源于投资项目损失的可能性,因此,出现了半方差等变化了的风险度量模型.(2)风险心理学的研究成果.由于每个投资者的风险偏好和风险承受能力不同,金融界,投资界和理论研究者对此做了大量的研究,希望能找到更符合现实状况的风险度量方法和能更高效获取投资回报的资产配置模型.因此,在风险度量模型中,引进了反映投资者风险偏好和风险承受能力的风险基准点,由此形成另一类风险度量模型.如ExpectedRegret方法等.(3)数学处理简化的需要.在对各种风险度量模型进行理论分析时,经常要用数学方法对其进行处理,为了便于应用数学方法,在不影响模型的特征的前提下,尽可能采用一些数学上较容易处理的模型.如方差与标准离差,其特征基本类似,但方差的数学处理要比标准离差容易,因此在理论上和实际应用中,方差比标准差普遍.最近提出的CVaR风险度量方法,也是在VaR方法遇到数学处理困难时提出的.(4)风险管理实践上的需要.风险度量模型要能够应用于投资实践,其度量结果必须有很好的经济解释,以前的很多风险度量方法.如方差,半方差,标准离差之所以未能得到现实投资者的广泛接受,很大原因在于它们不能给投资者提供一个可理解的风险评价值.90年代以来出现的VaR尽管在理论界受到广泛的批评,但仍然得到监管部门和现实投资者的广泛接受,其原因在于它提供一种易于理解的描述风险的普通语言.

2,风险的定义

关于风险概念,学者们下过许多定义.可归纳为以下七种【11】:

将事件本身存在不确定性视为风险;

将未来结果的变动可能性视为风险;

将各种可能出现的结果中的不利结果视为风险;

将不利结果出现的可能性及不利程度视为风险;

将各种可能结果之间的差异本身视为风险;

以客观实际结果为参照对象,将主观预期结果与客观实际结果的距离视为风险;

以主观预期结果为参照对象,将未来结果与主观预期结果的差距视为风险.

概念①和②主要关注事件结果的不确定性;概念③则关注与预期不一致的不利结果;概念④进一步强调不利结果发生的程度;概念⑤,⑥,⑦是一类,主要关注结果与某种参照标准之间的差距.由于出发点和认识上的不同,上述定义并没有准确界定风险的一般性.因此,保险业说的是可能导致财产损失的风险,金融管理界说的则是可能导致金融体系动荡甚至崩溃的风险,证券投资者说的又是投机交易可能出现巨额亏损的风险,风险投资者说的却是可能因投资失败导致血本无归的风险.还有诸如技术风险,市场风险,管理风险,财务风险,政策风险等等.用的虽是同一个词汇,但叙述的内容则有差异,对风险概念和定义的描述不尽相同.因此,本文的研究对象主要集中在③,④两种概念范畴,以缩小范围,集中注意力研究这个问题.

3,风险的量化

目前,常见的风险度量指标可分为三类.

第一类:用风险分布的数字特征来构造风险度量指标,而不直接涉及行为主体对风险的偏好特性程度.典型的有:

(1)方差风险度量及其引申

马克维兹(Markowitz)在投资组合理论中以投资收益率r的均值(mean)E(r)度量投资组合的收益,以投资收益率r的方差(variance)σ2(r)度量投资组合的风险.这被称为均值-方差决策规则.

方差是用来衡量一个随机变量波动大小的指标,当随机变量的波动呈对称性分布时,收益波动越大的随机变量,其潜在的损失也就越大.因此,当随机变量的分布为对称型时,用方差来表示风险是恰当的.由于Markowitz在1952年进行投资组合分析时,假设投资组合的各项资产的收益率的联合分布为正态分布.因此,它的分析方法是恰当的.标准离差(standardderivation)与方差的特征一样,只是标准离差在数学分析时较容易处理,因此传统上,度量随机变量的波动性一般采用方差而不采用标准离差.不过,方差虽然在分析其性质时容易数学处理,但利用它进行投资组合优化时,存在计算上的困难,因为必须求解二次规划问题,Konno和Yamazaki(1991),胡日东(2000)提出,利用标准离差作为风险度量指标,可以简化投资组合优化的运算.因为只需求解线性规划问题即可.

举个例子,设有两个投资方案,其收益率分别为随机变量X和Y,数学期望分别是x和y,标准差分别为σX和σY,则在均值-方差决策规则中,所谓X优于Y,是指其满足如下两个准则:

准则1:x≥y,σX≤σY

准则2:

其中:rf为市场上的无风险利率.

虽然方差度量具有良好的特性,但是自从Markowitz提出方差作为风险度量指标后,还是受到众多的批评和质疑.其焦点在于投资收益率的正态分布特性,它对收益率波动的好坏不分(将高于均值的收益率也视为风险).法玛,依波持森和辛科费尔德等人对美国证券市场投资收益率分布状况的研究和布科斯特伯,克拉克对含期权投资组合的收益率分布的研究等,基本否定了投资收益的正态分布假设.半方差(semivariance),半标准离差(standardsemiderivation)---半方差的平方根,正是在这种背景下提出来的,哈洛提出半方差的概念用来度量风险,即只关注损失边的风险值(DownsideRisk).用于解决收益率分布不对称时的风险度量问题,但从模型包含的变量看,这两种方法并不"纯净",因为模型中含有投资收益的均值,风险量值的大小不仅取决于各种损失及其可能性等不利情景,而且还与投资收益的有利情景有关.而人们广泛所接受的仍然是以方差作为风险的度量.均值-方差决策规则也在投资决策中得到了广泛的应用.

(2)含基准点的风险度量

从风险的原始语意出发,风险应该反映投资资产出现不利变化的各种可能性,从投资收益率角度看,风险应该反映投资收益率在某一收益水平下的各种可能性高低,从投资组合价值变化角度看,风险应反映投资组合价值损失超过某一基准点的可能性大小.因此,对投资者而言,关注风险,就是关注其投资收益率或其投资价值出现在某一基准点以下的分布状况.基准下方风险度量(downsideriskmeasure)被认为是对传统证券组合理论的一个主要改进.但是由于各投资者的风险偏好和风险承受能力不同,所以每个投资者都有和他对世界认知相容的与众不同的基准点.包含基准点的风险度量模型很多,最普遍的和经常使用的基准下方风险度量是半方差(特殊情况)和LPM―――LowerPartialMoment(一般情况).其中半方差是一个更合理的风险度量标准(连Markowitz自己都承认这一点).无论从理论上,经验上,还是实践上,半方差都是和期望效用最大化(ExpectedUtilityMaximization)几乎完全一致的【4】【5】.它的一个改进―――半标准离差性质也很好,与基于偏好风险厌恶的一个公理化模型―――二阶随机占优(SeconddegreeStochasticDominance---SSD)也几乎是一致的【1】.但是哈洛(Harlow)的LPM模型更为成熟.哈洛在投资组合理论中引入风险基准(riskbenchmark)———投资收益率r的某个目标值T(targetrate),用LPM(lowerpartialmoments)度量投资组合的风险:

这里r为投资组合的收益率,F()为收益率r的分布函数,v为基准收益率.当n=0时,LPM0=P{r0,称Ri为综合风险偏差.那么上述的风险组合偏差只不过是综合风险偏差在θ=1的特例罢了.我认为,由于风险是不对称的,所以θ≠1.具体的结果,应该通过实证分析得到.

综合风险偏差Ri将正偏差与负偏差有机地结合起来,反映了两种不同性质的偏差对投资决策的影响.Ri越大,说明投资项目越具风险性;若Ri小于0,则非常具有投资价值.综合风险偏差都可以用来比较一系列投资项目的优劣.特别是当投资者比较注重投资的风险性的时候.

四,实证分析

应用上面介绍的理论模型度量金融资产或其组合面临的风险,前提条件是金融资产或其组合的价值变化或收益率分布必须是确定的,这在实际中往往是不可能的.在实践中有两种情况:一种是根据理论推导可以确定金融资产的价值或收益率变化的分布类型,只是分布参数未知.在这种情况下,可以利用统计学的参数估计方法(如点估计或极大似然估计法)来估计模型的分布参数,然后将估计的参数代入上述理论模型就可以测算风险量值.另一种情况是连金融资产的价值或收益率的分布类型也无法确定,在这种情况下,只能根据历史数据或情景模拟数据来刻画它们的经验分布,再根据经验分布测算其风险量值.实践中往往以后一种情况居多,因此在风险管理或控制中,历史资料的积累和相应数据库的建立是相当重要的.

因此,我取的数据为,上证股票从中按同分布随机抽样抽出5只股票历史数据,取每周周末的收盘价,时间范围为2001年1月5日-2003年4月30日经过作一些调整共形成115周的数据;同时在深证股票中进行同样的操作.分别计算它们的综合风险偏差,根据收益越大,风险越大的原则(即无套利原则,否则存在套利机会.),估算它们的θ值.同时,可以按原来的各种方法,模拟它们的分布,计算风险.最后用这些数据来比较各个风险度量标准的优劣.具体的数据表如下:

表一:上海证券交易所的股票

股票名称

浦发银行

啤酒花

九发股份

昆明制药

龙头股份

代号

1

2

3

4

5

20010105

14.41

28.96

12.24

17.85

19.55

14.33

28.20

13.15

17.45

19.01

13.99

27.30

12.75

16.85

18.60

13.19

25.02

11.56

15.58

17.45

11.98

24.60

11.40

15.30

17.92

11.68

24.37

11.40

15.65

17.49

20010302

11.64

25.35

11.84

15.79

17.60

12.12

24.98

11.85

16.00

18.35

12.04

26.78

12.08

15.84

17.67

12.74

27.00

11.52

15.96

17.79

13.06

27.01

12.04

16.87

18.30

12.65

27.96

12.00

16.50

18.29

12.60

27.93

12.01

17.25

18.45

12.98

28.10

11.71

16.75

18.20

12.57

28.12

11.49

16.35

18.20

12.52

28.28

11.40

16.38

18.23

20010511

13.15

28.12

11.68

16.41

18.24

12.99

29.87

11.58

16.50

18.12

13.08

31.02

11.83

16.97

18.54

13.20

31.12

12.04

16.84

18.63

13.10

30.10

11.99

18.00

19.08

12.95

30.58

11.90

18.16

19.77

12.70

31.02

11.74

18.49

20.38

13.18

31.92

11.86

18.88

21.05

20010706

13.69

30.80

11.71

18.70

20.30

13.70

31.12

11.65

18.70

22.08

13.93

31.42

11.75

18.15

22.38

13.65

28.73

11.02

17.78

21.39

13.06

27.57

10.25

17.30

20.79

13.21

28.42

10.29

17.38

21.28

12.84

27.88

9.89

17.25

20.87

12.33

27.67

9.80

16.85

19.88

11.63

27.20

9.11

16.68

19.28

20010907

11.36

27.40

8.97

16.52

19.15

11.96

27.33

9.13

16.84

21.13

11.60

27.47

8.94

16.97

20.56

11.25

26.77

8.84

16.82

19.88

10.46

24.07

8.64

15.00

19.78

9.55

22.50

8.03

13.19

18.52

10.34

23.78

9.76

15.45

20.35

20011102

11.38

24.02

9.71

14.89

21.22

10.77

22.92

9.35

15.18

21.00

10.10

22.74

9.25

14.28

21.10

10.71

24.38

9.60

14.75

20.99

10.80

24.03

9.89

14.82

21.73

11.09

24.45

9.66

15.32

20.99

10.39

23.88

9.10

14.61

21.44

9.95

24.72

8.95

14.11

20.78

9.90

25.21

8.92

13.91

20.62

20020104

9.76

24.57

8.79

13.89

20.63

9.09

23.63

8.03

11.70

19.40

7.95

21.13

8.57

11.60

17.92

8.17

21.92

8.75

12.65

17.71

8.41

22.72

8.24

12.36

18.17

8.87

22.22

8.46

12.19

17.40

20020301

8.81

22.34

8.29

11.80

17.75

9.77

23.72

9.30

13.58

18.97

9.55

23.13

8.78

13.52

19.99

9.85

23.65

8.98

14.09

19.73

10.09

21.95

8.56

13.66

19.51

9.20

22.33

8.58

14.22

19.68

9.58

22.12

8.83

13.93

19.26

9.22

21.34

8.73

13.55

18.68

9.32

21.70

8.72

13.71

18.72

9.43

21.89

8.89

13.92

20.46

20020510

9.16

21.12

8.67

13.76

20.90

8.69

20.69

9.41

13.04

20.94

8.45

19.94

9.77

12.89

20.09

8.23

18.99

9.54

12.77

19.28

8.33

19.39

9.71

13.27

19.72

8.00

18.74

9.48

12.99

19.18

8.56

20.45

10.22

13.50

19.70

9.75

20.91

11.03

15.52

20.11

20020705

9.77

20.57

10.92

15.41

19.56

9.40

20.54

10.51

14.97

19.54

9.39

20.84

10.49

15.00

19.72

9.10

19.74

10.03

15.10

18.95

9.12

19.76

10.10

15.37

18.07

8.99

19.50

9.75

15.30

17.81

8.96

19.95

9.78

15.41

17.35

9.24

20.45

9.88

15.69

17.74

9.19

20.66

9.60

15.85

17.52

20020906

8.88

20.14

9.17

15.50

16.57

8.62

20.38

9.24

15.25

15.96

8.54

19.98

9.42

14.93

15.97

8.54

19.98

9.16

15.35

15.18

8.12

18.62

9.25

14.55

14.33

8.14

18.37

9.43

14.25

13.72

8.10

18.44

9.61

14.22

13.66

20021101

7.92

18.08

9.60

14.40

13.66

7.91

18.26

9.63

14.73

13.40

7.62

16.82

8.43

14.25

13.13

7.19

15.85

8.02

13.85

12.13

7.30

16.39

8.31

14.21

12.68

7.13

15.64

7.93

14.03

12.20

7.09

15.72

7.86

13.98

12.08

7.22

16.24

8.09

14.06

12.92

6.92

15.85

7.72

14.06

12.25

20030102

6.45

15.25

7.37

12.84

11.84

6.77

15.54

7.61

13.41

12.55

7.14

16.33

8.44

14.61

13.40

7.04

16.55

8.07

14.78

14.09

7.17

16.54

8.11

14.78

14.22

7.30

16.40

8.14

14.63

14.20

7.15

16.13

8.13

14.28

13.94

7.30

16.80

8.18

14.37

13.79

20020307

7.14

16.35

7.92

14.36

13.45

6.83

15.97

7.70

13.97

13.10

6.81

16.14

7.89

14.16

12.96

6.94

15.73

7.92

14.27

13.01

6.90

16.42

8.05

14.37

13.12

7.03

16.58

8.10

14.94

12.89

6.98

17.27

8.02

15.59

13.69

6.55

16.29

7.55

13.40

13.30

6.33

17.75

7.31

13.72

12.98

均值

9.92

22.57

9.65

15.08

17.73

收益

-0.31

-0.22

-0.21

-0.16

-0.09

正偏差ui

0.24

0.19

0.15

0.10

0.11

负偏差di

0.17

0.17

0.11

0.08

0.19

方差

5.24

22.29

2.12

2.64

8.73

没有参数的

-0.07

-0.02

-0.04

-0.02

0.09

加入参数的

-0.17

-0.13

-0.11

-0.07

-0.03

风险组合偏差

0.72

0.89

0.72

0.83

1.80

表二:深圳证券交易所的股票

股票名称

丝绸股份

江铃汽车

桂林集琦

中成股份

吉林化纤

代号

1

2

3

4

5

20010105

27.80

8.45

22.17

23.28

7.29

24.30

8.34

22.21

23.66

7.89

25.88

8.73

20.90

24.22

7.90

24.36

8.54

20.09

23.00

7.47

25.13

8.42

20.14

22.58

7.68

25.58

8.30

19.97

25.65

7.33

20010302

27.70

8.47

21.60

24.07

7.43

28.58

8.38

21.42

24.05

7.60

28.50

8.32

21.82

24.96

8.16

27.04

8.51

21.10

24.84

8.18

27.86

8.73

22.28

25.36

8.53

29.19

8.67

21.28

25.52

8.94

26.69

8.93

21.50

27.40

8.91

26.82

8.61

21.80

26.37

8.90

25.38

8.45

20.65

25.56

8.45

25.41

8.40

20.73

26.16

8.34

20010511

26.47

8.65

21.08

26.43

8.69

25.83

8.54

22.13

26.76

8.95

25.03

9.00

21.83

23.96

8.55

26.24

8.93

22.98

23.68

8.80

25.57

8.91

23.98

23.77

8.54

24.75

8.82

24.11

23.28

8.73

25.43

9.22

25.15

23.73

9.00

25.43

9.24

24.65

24.21

8.86

20010706

25.34

8.81

24.61

24.14

8.54

26.11

8.86

26.14

23.66

8.44

25.79

8.83

26.54

24.09

8.38

25.74

8.50

23.85

23.56

8.03

24.76

7.89

22.22

23.88

7.36

24.57

7.85

23.87

23.58

7.39

24.19

7.69

23.59

23.35

7.29

23.95

7.49

22.99

23.28

7.48

23.56

6.79

22.13

23.14

7.45

20010907

22.55

6.92

21.21

23.01

7.19

21.97

6.98

20.62

23.14

7.15

21.31

6.76

20.65

23.01

6.98

21.45

6.49

20.39

22.27

6.40

21.36

5.93

18.93

22.02

5.66

20.77

5.70

15.15

21.36

5.87

20.64

6.10

16.73

21.78

6.16

20011102

20.55

6.47

17.06

21.87

6.57

20.43

6.15

15.39

21.74

6.68

20.37

6.15

15.36

21.88

6.80

20.41

6.38

18.36

22.05

7.12

20.98

6.60

19.28

22.28

7.17

20.79

6.66

18.63

22.51

7.05

20.25

6.36

18.23

22.27

6.70

19.18

6.30

16.94

22.23

6.80

18.91

6.08

16.92

23.35

6.44

20020104

18.59

6.02

16.79

23.42

6.37

16.00

5.52

15.11

23.06

5.93

10.94

4.54

12.87

22.63

6.07

10.26

4.32

14.42

22.72

6.43

12.56

4.53

15.03

23.13

6.67

11.89

4.64

15.09

23.12

6.72

20020301

12.34

4.65

15.17

24.10

6.56

14.45

5.55

17.66

24.37

7.08

14.67

5.48

16.83

24.32

6.94

14.63

5.50

18.33

24.81

7.10

14.85

5.24

18.20

24.50

6.75

15.58

5.73

18.08

24.74

6.68

15.17

5.63

18.02

25.16

6.89

14.68

5.52

17.60

24.12

7.74

14.41

5.77

17.48

24.37

8.60

14.65

5.82

18.17

23.64

9.33

20020510

14.47

5.76

17.45

23.89

8.91

13.82

5.61

16.46

23.57

8.39

13.50

5.67

15.87

23.56

8.27

13.19

5.96

15.32

24.32

7.93

13.28

6.19

15.74

25.86

8.31

12.83

5.95

14.99

25.24

8.59

13.98

6.35

16.01

27.03

9.18

14.92

7.02

16.73

27.75

9.44

20020705

15.03

6.94

16.67

28.21

10.04

14.77

6.82

17.66

28.56

9.62

14.81

6.95

18.84

28.32

9.88

14.16

6.87

19.01

27.84

9.36

14.20

6.78

20.01

27.83

9.64

13.89

6.81

20.30

27.54

9.79

14.25

6.79

19.59

28.05

9.58

14.54

6.74

20.01

28.52

9.86

14.56

6.97

19.47

28.50

9.64

20020906

14.04

6.68

19.52

28.12

9.20

13.82

6.52

19.83

27.99

8.80

13.37

6.27

19.88

27.68

8.83

13.23

6.10

19.79

27.83

8.56

12.83

5.76

19.23

27.11

8.19

12.72

5.70

19.22

26.74

8.39

12.65

5.78

19.61

26.69

8.55

20021101

12.63

5.77

19.02

26.34

8.80

12.49

5.65

19.77

26.24

8.31

11.34

5.19

20.03

25.73

8.74

10.62

4.80

19.19

25.24

7.82

11.14

5.15

19.77

26.42

8.15

10.94

4.99

19.82

26.04

8.05

11.19

4.96

19.95

25.64

8.11

11.62

5.12

19.79

26.02

8.19

11.01

4.94

18.65

26.12

7.71

20030102

11.12

4.73

17.58

25.20

7.30

11.55

4.98

17.57

25.94

7.62

11.97

5.34

17.03

26.36

8.23

12.09

5.31

15.96

26.16

8.22

12.15

5.34

16.70

26.71

8.29

12.47

5.35

16.32

26.68

8.41

12.16

5.30

16.16

25.96

8.40

12.33

5.57

16.74

25.83

8.96

20020307

12.06

5.30

16.35

25.24

8.93

11.61

5.19

14.79

25.46

9.16

11.55

5.16

14.13

25.35

9.02

11.53

5.21

14.45

25.68

9.30

11.71

5.18

14.37

25.19

9.51

12.04

5.33

14.40

26.55

10.30

11.89

5.46

15.44

26.21

10.15

11.01

5.06

13.85

25.56

10.68

10.83

5.04

12.68

24.35

12.77

均值

17.81

6.57

18.90

24.90

8.12

收益

-0.36

-0.22

-0.15

0.07

0.11

正偏差ui

0.35

0.21

0.12

0.06

0.10

负偏差di

0.27

0.16

0.14

0.06

0.13

方差

35.43

1.93

9.00

3.41

1.37

没有参数的

-0.08

-0.05

0.01

0.00

0.03

加入参数的

-0.17

-0.11

-0.03

-0.02

-0.02

风险组合偏差

0.77

0.74

1.09

0.95

1.28

备注:(1)所有的数据都不是原始数据,均经过处理,原因很简单,因为在这两年间,这些公司都派发了红利,主要有送股和直接派送现金两种方式,也有的公司进行了配股,因此股价在派发红利时产生剧烈变动,所以我根据派发红利的方式和比例进行了还原计算,将所有价格都调整到2001年未派发任何红利的基准情形.

(2)所有的数据都只保留两位,但是计算并没有简化,只有最后结果才显示两位.所有有时会看到0.14-0.12=0.01的情况,这是正常的.

(3)收益是以均值作为最后价格进行的计算,因为如果只用最后一周的收盘价,显然有失偏颇.正负偏差也是以均值作为期望值的.

(4)由于这两年中国的利息率非常之低,同时还征收利息税,所以我忽略了利息的影响,令rf=0.

(5)两个表格中,所有股票都是按收益从小到大进行排序,编号,以便于比较各种风险度量方式的优劣.

所有的股票都是按收益排序的,根据无套利原则(收益越大,风险也就应该相应的越大),他们的风险也应该是由小到大排序的.从表格的数据中我们可以明显的看到,方差是紊乱的,与收益并没有明显的线性关系,所以可以断定,投资者并没有使用方差作为他们度量的依据.风险组合偏差比方差要好一些,在上海市场上,有一个数据没有按照递增排列,而在深圳市场上有两个.说明这种度量风险的方法也是不够好的.再看看没有参数的情形(也就是没有θ,直接用di-ui来作为度量风险的标准),在两个市场上都有一个数据没有按照递增排列,所以这个情形也不够好,但是相差也不远,所以我引入参数θ.下面通过无套利原则(收益越大,风险也就应该相应的越大)来估算θ的值.

由收益越大,风险也就应该相应的越大的原则(无套利原则),那么,用这四个不等式组成的不等式组,分别计算上海和深圳两个市场上的θ值,可得在上海市场上,0.09<θ<0.67,取中值,所以θ1=0.38;而在深圳市场上,0.57<θ<.75,取中值,所以θ2=0.66.更一般的,令,可得中国市场上,不对称系数θ=0.52.

这个结果令我很迷惑,根据心理学和行为经济学的研究成果【6】,风险是不对称的,负偏差对人们效用造成的影响应该比正偏差大,所以θ应该比1大才对,但是现在居然只有一半,和心理学和行为经济学的研究成果完全不符.这很奇怪!我分析主要有以下几个可能的原因:

1.中国的证券市场并不完备,这是大家公认的.即使美国也只是弱完备市场.我收集不到美国的数据,所以没法进行比较分析.可能市场的不完备性影响了数据的真实有效性.

2.心理学和行为经济学的研究成果可能讨论的是普通人,也就是一般人在经济生活中的行为,比方说买菜,买衣服这一类,但是证券市场上全是投资者,可能他们的效用函数与普通人是不一样的.特别是在中国市场上,存在相当多的投机者,他们都想以小博大,一夜暴富.因此他们往往不在乎负偏差,而更关心正偏差有多大.这几年股票的收益并不好,在上海市场上,全部五只股票收益都是负数,而深圳市场上也有三只股票收益为负.在这样的情况下,投资者虽然有所减少,但是仍有相当数量的投资者选择留在市场中.这充分说明了他们并不关心负偏差,而更关心正偏差有多大,想抓住一个正偏的机会发一笔财.在这种情形下,θ=0.52<1也就不足为奇了.

3.当正偏差超乎寻常的大时,人们就顾不上负偏差了.这就好像彩票,管理中心已经说了,拿出50%作为彩金,也就是任何投资的理性预期收入应该时投入的一半,但是由于有一个微乎其微的概率得到一个超乎寻常的正偏差――五百万,人们对彩票乐此不疲.这实际上也是一个投资中不理性投机的行为.证券市场上也是如此,前些年,市场很不规范,有少数人钻空子赚了不少钱,这就成了那个超乎寻常的正偏差.人们就纷纷仿效,根本没有理性分析情况的变化,就忽视了负偏差.这可能也是θ相当小的原因.

五,新的风险度量标准在投资决策中的应用

用综合风险偏差很容易解决在本文第一部分中所提到的例证.很明显,基金A和基金B相对于rf的负偏差均为0,也就是说两者都不存在绝对风险,两者的正偏差分别为rA=rf+0.5,rB=rf+1,从而两者具有不同的综合风险偏差-0.5和-1.显然B的综合风险偏差较小,故投资于基金B比较有利.

对于一般情况而言,显然投资者应该选择综合风险偏差较小的证券组合.

下面就单一证券投资方案的选择举例,对证券投资组合的选择可类似地讨论.设有A,B,C三种证券,时间周期为半年,预期收益率及发生的概率如表1所示(预期收益率的概率分布可通过对历史数据的观察而得出,此处仅举例说明风险调整收益在投资决策中的应用,故假设各种可能的收益率发生的概率均为1/6)【10】.

表1证券A,B,C半年期预期收益率(单位:%)

Si\Pj

1/6

1/6

1/6

1/6

1/6

1/6

A

-10

-3

20

6

-5

10

B

-20

-8

6

40

20

-2

C

-5

-2

2

8

4

-4

设基准收益率rf=2%,取中国证券市场的不对称系数θ=0.52,则计算如表2所示.

表2证券A,B,C半年期预期收益率的综合计算指标(单位:%)

Si

ri

Vari

di

ui

Rgi

Ri

A

3.00

1.23

8.00

10.00

0.80

-5.84

B

6.00

4.58

12.00

20.00

0.60

-13.76

C

0.50

0.26

5.67

4.00

1.42

-1.05

由上表可以看出:

若考虑平均收益率的大小,应选择证券B进行投资;

若考虑用方差表示的风险指标,应选择方差较小的证券C进行投资;

若考虑以负偏差表示的证券的绝对风险,就选择证券C进行投资;

若综合考虑方差和风险,则证券A的方差比较小,收益比较大,值得考虑投资;

若考虑风险组合偏差,则证券B的风险组合方差最小,应优先考虑投资;

若考虑综合风险偏差,则应选择证券C.证券C的综合风险偏差最小.

事实上,市场上能无风险的获得收益率2%,那么没有人愿意去投资平均收益只有0.5%的证券C,因为这样还要承担一定的风险,虽然有可能使自己的投资收益超过2%.

可以看出,风险度量指标及投资决策指标的选择对投资决策的结果有着决定性影响.因此,风险度量指标与投资决策指标的选择合理与否将直接决定投资行为的成败.

RiskMeasureandItsInfluencetotheInvestmentDecision

JingFang

(BusinessSchool,WuhanUniversity,Wuhan,430072)

Abstract:Thispaperreviewthehistoricalmethodofriskmeasure,pointouttheirlimitation,supplyawaytorecomposeitandanewindexofriskmeasure---synthesisriskdeviation.AnddemonstrateandanalysewithmorethanonethousanddatainthestockmarketinChina,explaintheusageofitwithexample.

KeyWord:riskmeasure,positiveandnegativedeviation,synthesisriskdeviation

参考文献

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第7篇：投资决策论文范文

论文摘要：传统的项目评估方法由于忽视了包含在投资项目中的灵活性价值而存在着很大的缺陷。本文从期权分析的角度#以可延迟投资的项目为例探讨灵活性价值的性质，估算方法以及对投资决策的影响。

一、问题的提出

公司投资决策分析的基本目标是设法在不确定的外部环境中正确选择投资方向，以实现企业有限资源的最优配置。为此，企业需要对每一可能的投资项目作出合理评价，因而项目评估成为投资决策分析的主要内容。在现有的各类项目评估办法中，DCF法应用的比较普遍。DCF(discounted-cash-flow)包括净现值法(简称NPW法)和内部收益率法.其中又以DCF法最为常见.然而,令人遗憾的是"由于!"#的前提条件与现实情况差距过大,常常使其在评估真实的项目价值时遇到几乎无法克服的障碍,大量的不确定因素的存在是现实经济的本质特征.无论是来自大自然的挑战,如自然灾害,还是来自人类的行为。如竞争对手的加入，都会加剧项目外部环境的不确定性，造成项目现金流价值的随机波动，增加投资分析的困难，在这种情况下。依然用事先预计的贴现率估算项目的净现值，十之八九会超出投资人的预期。除了其假设条件不符合充满着不确定因素的现实情况外。由于DCF完全不考虑投资人对不确定性所采取的能动性反映，就必然忽视了由此给项目价值带来的变化。总之，传统的DCF法实际上遗漏了隐含在项目之中。极大地影响着项目投资价值的某类重要因素，后面的分析表明，这一致命的遗漏很可能会在实际的投资决策中酿成大错。以下我们将揭示这类重要因素。

二、灵活性价值的性质及来源

先看一个简单常见的例子：假设一个项目的投资额为667万元，一年后"该项目产生的现金流有两种情况，180万元或者60万元，两种情况的概率各为50%。项目寿命期是1年，无风险利率是8%经风险调整的贴现率为20%该项目是一个好的投资项目吗？

根据NPV法，项目的现值是：V=E(C1)(1+K)=50%*(180+60)(1+20%)=100

项目的净现值是:NPV=(E(C1)(1+K)-Ij=100-1100=-10%按照传统NPV法的评判标准，净现值为负数的项目是不应该被考虑的"所以结论是“不投资”。

但这种评价方法是错误的$因为它隐含地规定了投资人当前只有两个选择，投资或不投资实际上投资人至少还有第三个选择等待一年，再决定是否投资等待，意味着暂停投资观察市场状况，等待环境好转，再决定是否投资。企业现在的每一个选择，都决定了项目当前的一个价值状态在本例中当企业选择投资，时对应的项目价值为-10+当企业选择)不投资时对应的项目价值是0项目没有投资。不发生损益，但当企业选择。等待一年"再做决定时项目的价值为何？

一年以后，如市况好转，即项目达到897万元现金流量"则按原计划投资；如市况恶化，即现金流量为60万元，则放弃投资两种情况必有其一，且出现的概率各为50%考虑上述因素后的净现值应该调整为

NPV=50%*(180/(1+20%)-1100/(1+8%))=2408(万元)>0

这是比较符合实际的项目价值。等待的选择决定了现在项目的净现值为正。结论是：如果等待一年再做投资与否的决定，则该项目是一个好的投资项目。所以，本例中的最优选择不是“不投资”，而是“等待”。它就是被传统!"#法所遗漏的重要因素之一。当然，现实中投资人拥有的选择权不仅仅限于“等待”。他还可以根据市场情况扩大投资规模（当项目前景更加看好时）缩小投资规模（当项目前景看淡但还能勉强维持时）放弃投资(项目亏损时)转移项目用途等等.我们把所有这些投资人根据环境变化采取的机动性措施给项目价值带来的变化，叫做项目投资的“灵活性价值”。

灵活性价值来源于投资人面对不确定性拥有的“选择权”其背后的思想是期权理论，所谓期权就是一份合约，该合约使一方。期权拥有者有权选择是否将来按照事先商定的日期，期权有效期，和价格。执行价格，进行一项特定资产的交易，而不需承担必须交易的义务，期权的另一方，期权出售者，只有交易义务，即当期权拥有者行使权利进行交易时"期权销售者必须与之交易，期权拥有者具有是否交易的选择权，但作为得到这一灵活性的代价是，他必须事先向期权销售者支付一笔期权费以弥补后者承担的额外风险。从期权的角度看，前面例子中的项目投资人相当于期权的拥有者，该期权赋予他有权在一段时间内按照期权的执行价格支付一笔货币，来交换一项未来价值随机波动的资产。鉴于拥有期权给他带来了灵活性价值，因此所谓“灵活性价值”本质上就是期权价值的派生物。用期权的思想分析投资，项目的价值至少包含以下两部分：项目价值=净现值+灵活性价值下面我们探讨灵活性价值的估算。

三,灵活性价值的估算

由于灵活性价值由期权价值所决定，所以灵活性价值的估算问题转化为相应期权的定价问题，期权分为金融期权，以标准化的、在金融市场公开交易的金融资产为期权合约的标的资产，和实物期权（以非标准化的，没有公开交易市场的实物资产或项目作为期权合约的标的资产).金融期权的定价模型已经成熟,主要有布莱克-斯科尔斯定价模型和二项式定价模型!根据金融期权定价理论,导出布莱克-斯科尔斯定价模型(B-S模型)和二项式定价模型的基础是无套利定价原则。按照该原则，人们可以通过标的金融资产与无风险债券的组合，复制相对应的期权收益、风险特征。由于金融资产一般是上交易的有价证券，所以这一原则至少在理论上是成立的。但是，对于实物期权来讲，由于标的资产是一个投资项目，而项目本身一般不存在公开交易市场，因此就没有套利问题，也就不存在复制问题，这一本质差别的存在，表明实物期权的定价比较复杂，金融期权的定价模型不能简单地套用在实物期权的定价过程。解决这个问题的办法之一是用寻找孪生证券的办法，采用金融期权相似的原则，为实物期权类推定价，下面用二叉树期权定价的方法估算前面例子中的期权价值。

假设我们在资本市场上已经找到一个孪生证券：股票S该股票当前市场价格是20元,预期一年后的价格有两种可能，一是上涨到36元，二是下降到20元，即上涨因子u=1.8,下降因子是0.6并且上涨和下降的概率都是50%显然,该股票的收益风险特征与例子中项目的价值特征完全相同，设：E=当前期权价值S=孪生股票价格V=项目的现金流贴现值V+=V上升后的价值(上升的概率是q);V-=V下降后的价值(下降的概率是1-q)由孪生股票的性质,股票价格S的变化同V相同,即或是以概率q变为S+或是以概率1-q变为S-此外,假设无风险利率是r期初投资是I。现在的问题是如何根据上面的资料求出E，由于例中已找到孪生证券，所以期权二项式定价过程见图1

根据金融期权一项式定价思路，我们做以下的投资组合:以S的价格购买N股李生股票，同时借入金额为B的无风险债券，组合的价值是NS-B;一年后，组合的价值或者以q的概率变成NS+-（l+r)B,或是以1-q的概率变成NS--(1+r)B;如果要求期权年后的价值与该组合的价值相同，即:

E+=NS+-(l+r)B,

E-=N-(l+r)B,

解该方程组可得出:

N=(E+-E-)/(S+S-),B=(NS-E-)/(1+r)

根据无套利定价原则，期权的当前价值应该等于投资组合的价值，于是:E=NS-B=[pE++(1-p)E-]/(1+r),其中p=[(1+r)S-S-]/(S+-S-).在我们的例子中，拥有该项目相当于拥有一个以项目现金流为标的资产，以投资额为执行价格，到期为一年的看涨期权V=100,V+=180，V-=60,再考虑到等待一年后投资的成本变成（1+r）I.所以,

E+=max[0,V+-(1+r)I]=max[0,180-(1-8%)*110]=612(1)

E-=max[0,V--(1+r)I]=max[0,60-(1+8%)*110]=0(2)

P=[(1+r)S-S-]/(S+-S-)=[(1+8%)*20-12]/(36-12)=0.4(3)

我们最后得到期权的价值：

E=[pE++(1-p)E-]/(1+r)=[0.4*61.2+0.6*0]/(1+8%)=2267(万元)（4）

可以看出，这个结果同前面我们用经过修正的NPV法算出的项目价值2408万元已经相当接近!这就说明，灵活性价值由期权的价值所决定"在很多情况下，它就是期权价值本身。

四、灵活性价值对投资决策的影响

投资活动有两个非常重要的特征：一是投资开支至少是部分不可逆，即沉没成本不可能被收回，二是这些不可逆的投资活动可以被推迟，以便投资人在调拨资源之前，有等待关于价格#成本及其他市场条件的新信息的机会，前面的分析表明，推迟这种不可逆的投资的权利所带来的灵活性价值，已经深深地影响到投资决策，特别是它使得简单的DCF规则(当项目预期现金流的现值至少与其成本一样大时才投资该项目)失效,简单的DCF规则是错误的，因为它放弃了等待的灵活性价值，这就相当于增加了决策时的机会成本，而机会成本必须作为一部分包含在投资的总成本中。对此后面还要详细说明。McdonaldandSiegel(1986)假设投资成本I是已知并且固定,但项目价值V服从几何布朗运动,由于V的未来值不确定,现在仅投资有机会成本。因此，最优投资规则并不是简单的DCF法规定的当V>I就投资，而是当V至少与超过I的某一临界值V*一样大时才投资。

不言而喻，灵活性价值对投资决策的影响是深远的，我们结合前面的例子，分三个层次加以讨论。

1有助于正确认定项目的真实价值。

如果投资人认识到前面例子项目的真实价值是2267万元而不是传统NPV评估的-10万元，那么他就可以围绕着这个灵活性价值调整他的一系列的决策行为：假如他要转让项目，他的转让价不应低于项目的灵活性价值22.67万元，假如原来的项目不允许延迟投资，他可以通过支付一笔费用获得延迟投资一年的权利，他支付的费用最多不超过22.67万元，假如他想从政府部门通过特别许可的方式争取独占这一项目的投资权，那么他为争取该项目所花费的前期调查，搜寻和有关交易成本的费用总和，不应该超过项目的灵活性价值22.67元，等等。

2能够发现项目的真实成本.

假如把上面例子中的数字稍作改动，把投资额改成90万元，其余的数字不变，那么用传统的DCF法算出的净现值为10万元>0似乎项目现在应该投资。但是，正如我们前面分析的那样，该投资决策是错误的。因为根据E+=max[0,V+-(1+r)I]=max[0,180-(1+8%)*90]=82.8,E=[pE++(1+p)E-]/(1+r)=[0.4*82.8+0.6*0]/(1+8%)=30.67(万元)>10(万元)显然，正确的决策依然是等待在稍加改动的这个例子中.放弃的灵活性价值30.67万元可以看作是机会成本，项目立即投资的全部投资成本不是90万元，而是90+30.67=120.67>100万元。这就从另一个角度说明：我们应该保持期权有生命力，而不是立即投资。

3形成新的投资规则和投资价值评估理念。

传统的投资决策分析如DCF法把不确定性同风险甚至损失联系在一起，并且企图尽量回避，这种观念在我们的传统文化里表现的尤其突出，当运用期权理论挖掘出项目中的灵活性价值以后，人们有可能改变对待风险的态度!不确定性越大，期权的价值也随之上升，灵活性价值也就越大，通过适当的项目策划，人们可以对不确定性进行交易，并把由此带来的灵活性价值当作投资价值的组成部分。这就势必改变决策分析中的“经济方程式”，比如，在引入期权理论分析项目时，不能仅仅计算项目的净现值，还应该计算隐含在项目中的各项灵活性价值。

参考文献

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第8篇：投资决策论文范文

一、风险投资和风险投资决策

风险投资是将资金注入失败风险比较大但是却拥有广阔发展前景以及技术含量高的未上市的新兴中小企业,并负责企业管理和经营,以求之后获得高收益的一种投资形式。风险投资已经在市场经济中形成了特有的一种资本运营方式。风险投资在资金的融入、参股创业、上市收回投资的过程中,始终保持着高风险。一般而言,风险投资具有以下五个特点。

(一)风险投资是一种有风险的投资。创业者在技术开发和市场开拓中所面临的经济、技术以及市场的风险均由风险投资所承担。

(二)风险投资是一种组合投资。风险投资不但在保证风险投资有效供给方面采取多种渠道筹措资金,还要在风险防范、提高投资成功率方面采取有效措施。通过将投资分散在企业发展不同阶段、多个项目上,不把投资全部放在单一的项目上,就可以将风险分散在各个阶段、项目上,只要一部分获得成功,就可以弥补损失。

(三)风险投资是一种长期投资。

(四)风险投资是一种权益投资。风险投资的着眼点主要在于企业发展前景以及资产的增值从而获得高额回报。

(五)风险投资是一种专业的投资。不论哪一个阶段的风险投资,均包含:投资者、风险投资公司、风险企业这三个因子。投资者将资金投向风险投资公司,风险投资公司经过对风险企业进行筛选决策,将资金投向风险企业,经过风险企业的运作,资本获得增值,最后风险投资公司将收回的收益回馈给投资者。以上构成一个资金链,周而复始地循环、周转。

风险投资决策是投资者通过运用科学理论,对投资的必要性、目标、规模、结构、成本以及其他问题进行的一种分析、判断和方案选择,以期实现预期目标。在进行风险投资决策时必须了解风险企业的内外部条件、市场需求、预定目标。目前,风险投资的决策技术模型吸引了国内外许多专家的关注。常用的风险投资的决策模型有风险投资进入机制评价模型、风险评审技术、目标模糊优选法、多因素模糊综合评判模型、AHP(Analytic Hierar-chy Process)层次分析法、组合投资风险评估模型、线性规划数学模型、多层次评价指标体系模型、净现值法等等。风险投资决策主要受以下五点因素影响。一、技术风险因素。高新技术在研发过程中,受技术因素影响导致生产失败的可能性造成了风险投资的技术风险,是风险投资中重要因素。二、市场风险因素。市场变幻莫测,存在很多偶然性。随时变化的市场容量、市场接受时间和市场竞争,对风险投资带来市场因素的风险。三、资金风险因素。由于风险企业在资金中可能得不到及时的资金供应而使创新技术失败。四、管理风险因素。因为管理人员缺乏素质、存在缺陷的企业的组织和管理体系引起。

二、风险投资和决策的重要性

根据国家有关部门统计,在我国工商部门注册的中小企业已经超过一千万家,占全国总企业数量的99%。而由其所提供的就业岗位,占全国总就业数量的75%。当今许多从名不见经传的中小企业发展成为国内外的着名企业,主要是凭借着对企业进行技术、管理、机制的创新。由于风险投资不回避资金的风险性,以股权为投资形式,期限长,不会加重企业的债务负担,对于资金紧张的中小企业技术创新非常合适。在风险投资运转的环节中,风险投资公司的风险投资和决策无疑占据着中心环节。使用科学的决策控制可以有效地化解投资风险,加大资本活动的有利因素,减少不利因素,以达到用最小成本实现投资利益最大化。同时,风险投资为投资企业提供的增值服务可以有效提高企业的综合竞争力。而且,风险投资通过扶持高科技技术产业,进一步推动了国民经济的增长,同时也创造了大量的就业机会。

三、中小企业风险投资决策存在的主要问题

1.风险投资主体过于单一,缺少资金来源渠道。目前,从事风险投资的企业,除去外资投资基金,主体是拥有政府和大型国有企业背景的风险投资公司。而由民间资本和私人资本等建立的风险投资很少。改革开放以来,我国城乡居民收入水平有了大幅提高,但是,高新技术企业和中小企业基本没有得到他们的资金投资。其少量的投资并未进入风险投资领域,而是投入到股票和国债市场中。而且,保险和养老等各种基金也未进行风险投资业务。由此可以看出,民间资本想进入风险投资领域缺乏有效的渠道和合理的运作保障机制。从总体来看,风险投资资金缺口仍相当巨大,我国风险投资企业发展的需要与风险投资资金无法匹配。风险资金已经成为制约我国风险投资事业发展的“瓶颈”。由于中小企业规模小、原始积累资金不足,获得资金有限。从而缺乏足够的资金添加科研设备,无法支付高昂科研经费,无法雇佣优秀科技人才,从而无法保证创新项目的完成。

2.风险投资相关的配套政策不足。风险投资相关的配套政策不足主要表现为三个方面。(1)目前我国相关风险投资基金的法律规定尚未出台。也就是说,设立风险基金和民间投资公司是违法行为。这也导致国内的风险投资机构只能称作投资公司而不能正式亮相的原因。(2)现行《公司法》关于风险投资公司的相应规定的缺失。根据《公司法》,风险投资公司的设立只能按照一般公司的设立方式,使得风险投资公司法律定位不清晰。(3)缺少优惠政策的现行税收政策。无论在投

资收益所得税还是在高科技产品的增值税上,都缺少一定的优惠政策。同时,由于法制的不健全导致中小企业缺乏吸引风险投资的诚信标准。 3.风险投资的退出机制有待提高。风险投资的目的并非是对企业的经营,而是收回之前的投资,实现收益。风险投资需要一个退出机制。而目前只能进入,难以退出的境遇不仅使投资方的资金产生停滞,也使生产经营的企业难以摆脱沉重的债务负担。无疑,这对有关投资双方均有害。

4.缺乏风险投资的专业技术人员。风险投资是一个全新的投资领域,要求从业者拥有高水平的业务能力和判断能力。要求从业者在战略规划、经营管理、财务、税收和高新技术上有跨学科专业知识,要求从业者在经济技术层面上有宏观把握的能力,在投资融资决策过程中有可以解决结构设计、投资回收和退出等问题的能力。而我国目前急需这种风险投资的高素质人才,因此,我国在投资基金和投资项目的管理上难以达到国际水平。

5.信息掌握不对称。在社会主义市场经济的前提下,市场信息无疑是至关重要的。只有掌握各种投资信息,才能够及时、准确、效率的处理投资中的事件。但是,由于投资者获得信息的渠道各不相同,信息的不完整性、甚至扭曲的信息就会产生,从而使得风险投资和决策在一定程度上缺乏预见性和可行性。

四、中小企业风险投资决策问题的解决策略

1.构建多元化的风险投资主体。国家积极扶持风险投资的发展,鼓励和引导银行和民间资本建立风险投资基金,建立风险投资公司,鼓励和促进形成多元化的投资主体。可以考虑打造一个允许各种市场主体均能进入的资本市场,从而积极吸引资金向高新技术产业投资。同时鼓励多元融资方式,从而使风险投资资金来源多元化、规模扩大化。>

2.对政策环境的正确分析。国家的经济政策往往通过国家货币政策、财政税收政策等手段实现宏观调控。只有对国家的宏观经济政策有所把握,才能做出正确决策,减少风险,企业才可以从国家的优惠政策中取得多方收益。同时,政府也要把握好其在风险投资中的角色定位,充分发挥积极作用。在风险投资的过程中,政府可以按照“政策的制定、提高监管水平、控制风险”的要求推动中小企业风险投资的快速发展。

3.完善风险投资的退出机制。风险资本的退出主要依靠三种方式:受资公司公开发行股票,风险资本以出售股份的方式退出;将股份转让给其他公司;由受资公司回购。目前,我国风险投资机制不健全,尤其是投资退出渠道不畅通。

4.中小企业在吸引风险投资中急需自我完善。风险投资机构普遍看好掌握核心技术、拥有独立技术产权的中小型高新技术产业。中小企业急需改变企业创新能力差、技术水平普遍不高、盈利能力水平偏低、技术人才短缺的问题。同时,中小企业要逐渐掌握风险投资规律,降低投资风险。在风险投资决策进入评审程序前,中小企业要了解投资项目的评审程序,学会从法律的角度分析本企业。

5.做好有效的风险投资决策。投资之前全方位考察风险企业、对投资可行性进行论证是风险投资取得成功的先决条件。主要从企业的技术和人才方面进行论证。风险投资前要选择具有先进、可行的技术和拥有好前景的技术进行投资,要讲技术和市场结合起来进行评估,不能忽视两者中的任何一点。风险投资前也要对项目中人员的组成进行评估,确定由经验丰富的技术人员、营销人员、财务人员、和企业管理人员构成。

6.遵循分散化原则(即投资组合最优化理论)。在一定的风险程度下,寻求最佳收益率的投资组合。“鸡蛋不能放在一个篮子里”是对分散化原则最生动的比喻。由于实际中各个投资项目的盈利能力大不相同,各个投资项目能够取得的最大经济效益所需求的支持和约束条件也各不相同,各个投资项目在期间可能遇到的风险也各不相同。为了减少投资遇到的有关风险,投资时要采取分散化原则。分散化能够减少投资组合风险的程度,决定于组成投资组合的资产之间的相关性。在实际情况中,相当一部分资产都受到共同的经济因素的影响,彼此正相关。

7.加强对风险企业的监管。因为信息的不对称,有可能导致逆向选择和道德风险。国外风险投资制度为针对此类问题,制订了严密的、可控的合同条款,以此给予投资者更多的控制权和监管权以及董事会中更多的席位。风险投资者在面临风险企业财务和管理危机时,能够积极干预并拥有更换经营者的权力。但是,因为风险投资具有极高的不确定性,不可能预计到风险企业未来发生的一切事项。所以,风险投资者可以通过委任业界内具有丰富经验的经营专家、管理专家参与风险企业董事会,在企业的重大决策和战略的制定中献言献策、发挥积极作用。或者通过给予风险企业管理和咨询服务、定期查阅风险企业财务表格以加强对财务的监督、提高企业营销、财务、管理人员水平来加强对风险企业的监管。

8.培养高素质的决策人员。在企业的风险投资决策中,专家、技术人员、管理者的素质高低是决定决策成败的重要因素。要保证决策的正确性,必须要培养出一批善管理会经营、作风过硬、技术扎实、拥有创新意识和能力的决策人员。这一批决策人员要不仅有很好的驾驭市场的能力,还要懂党和政府的方针政策;不仅重视企业当下利益,还要有长远的眼光进行规划;不仅讲竞争,还要讲团结。这样,决策人员才能在投资融资决策过程中解决结构设计、投资回收和退出等问题的能力,进而把握投资方向。

第9篇：投资决策论文范文

DSS(DecisionSupportSystem，决策支持系统)是辅助决策者通过数据、模型和知识，以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统(MIS)向更高一级发展而产生的先进信息管理系统。它为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境，调用各种信息资源和分析工具，帮助决策者提高决策水平和质量。是给某个特定的行业的领导层提供辅助决策的软件系统，主要是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机技术模拟技术和信息技术为手段，面对半结构化和非机构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。它能为决策者提供决策所需要的数据、信息和背景资料。帮助决策者明确决策的目标和进行问题的识别，建立或修改决策模型，提供各种备选方案，并对各种方案进行评价和选优，通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有益的帮助。

2、系统分析

1.海口房地产投资系统目标

房地产投资决策支持系统的作用主要在于为投资者提供项目内部和市场现状与变化预测的信息及其应采取的策略、方案和措施等。因此，海口房地产投资决策支持系统的目标，即系统要解决的问题主要在于:(1)借助过去和现时海口房地产业经营状况及其它相关资料和数据，通过科学方法，对项目目标市场的未来发展趋势进行分析和预测。(2)以过去和现时海口房地产开发投资资料和数据，采用有效方法，对项目开发投资的资金需求情况和开发周期等进行预测。(3)通过测算模型库，将海口房地产投资管理的成熟经验和方法融入系统，为项目开发投资的成本费用、运营能力、盈利能力和风险等提供固定和半固定的预测和分析。(4)充分利用计算机的强大数据处理能力，为某一目的开发投资决策提供多个预选方案，并分析、预测和模拟每一个方案的执行效果。(5)建立决策模型库，将房地产投资决策成熟经验和方法及专家的知识融入系统，为投资提供固定和半固定的决策方法。(6)对房地产投资项目及方案测算和决策结果等，进行汇总、查询和输出。

2.系统功能要求

为实现上述目标，海口房地产投资决策支持系统应该由海口市场分析、项目(或方案)开发经营测算分析及其优劣评价、比较和决策分析等三大业务功能以及系统维护、初始化和结果输出两大辅助功能组成。遵循目标明确，体现系统总体功能;结构先进合理,考虑各方面主客观因素的限制；数据流程简单、明了、快捷;独立性、内聚性强,尽量减少不同功能间的耦合性和关联性等原则。

31.系统总体结构

本系统采用结构化程序设计方法，其基本思想结构化、模块化、自顶向下、逐级细化、逐级抽象，切断每一层次与较低层次的联系，由这种方法设计出来的系统，既可作为单独的子系统存在，也可受上级模块调用和控制。

根据上述设计思想和系统分析的要求，可以将海口房地产投资决策支持系统总体结构设计图设计为：

海口房地产投资决策支持系统总体结构图，很清晰的反应了四库的耦合以及之间的联系，可以看出海口房地产投资决策支持系统由海口房地产投资信息模型、海口市场分析模型、方案测算和分析模型、方案决策分析模型和结果输出模型五部分组成，如上图所示。

2.人机对话系统设计

人机界面，就要从用户着手，满足基本的一些要求：

(1)在与决策者交互的过程中，起辅助作用。(2)作为数据库、模型库、知识库以及方法库的中枢。(3)提供友好的，便于理解的对话过程。(4)协调用户和系统各模块的控制操作，随时能提供使用帮助。

人机界面主要作用有3个:①接受处理决策者提出的请求;②与四库系统交互得到决策信息;③返回辅助信息给用户

3.模型及模型库设计

(1)海口房地产投资信息模型。包括数据编辑、信息浏览、索引查询。数据编辑模块用以实现所有市场信息的数据追加、修改和删除；信息浏览模块用以浏览指定的市场信息内容，市场信息包括土地供给、建筑材料、施工队伍、基础设施等；索引查询模块可以根据用户的需求，检索出特定的市场信息供使用者参考。

(2)海口市场分析模型。包括市场供给分析模块，市场需求分析模块，市场供需平衡分析模块，方案规划设计和分析模块四个模块。其中，市场供给分析模块用以按时序、地域、工程进度、物业类型等对海口房地产市场供给进行分析、统计和预测。市场需求分析模块用以按时序、地域、人群、物业类型等对海口房地产市场供给进行分析、统计和预测。市场供需平衡分析模块用以在供给和需求分析基础上，按不同组合进行供需平衡分析。方案规划设计和分析模块用以根据海口本地和投资者等的有关规定和要求，对投资开发地块进行规划和设计；然后采用多种模型，以项目(方案)收益最大化为准则，对项目(方案)物业类型和档次比例等进行初步分析和决策。

(3)方案测算和分析模型。方案测算和分析模型主要对海口房地产投资进行方案测算和投资分析。包括土地投资测算和分析模块，建设投资测算和分析模块，经营销售估算和分析模块，财务估算、评价和分析模块，风险不确定性测算和分析模块五个模块。土地投资测算和分析模块用以采用成本法、比较法和剩余法等多模型对项目(方案)土地获取成本、开发成本和总成本等进行测算与分析。建设投资测算和分析模块用以首先对项目(方案)建设项目、子项目及其建设计划等进行分割和确定；然后采用价格指数法、比较法和简化工程概预算法对项目(方案)建设成本进行测算和分析。经营销售估算和分析模块用以采用比较法、回归分析预测法等对项目(方案)各物业销售价格、进度进行分析和预测；项目经营方案和策略的效果模拟、比较和决策。财务估算、评价和分析模块用以项目财务及主要报表的生成，投资评价指标的测算和分析。风险不确定性测算和分析模块包括项目(方案)单变量和三项预测值灵敏度分析；损益分歧点分析；蒙特卡洛风险模拟分析。

(4)方案决策分析模型。方案决策分析模型主要返回给决策者简要的结果报告。它包括单项目(方案)决策分析模块和多项目(方案)比选和决策分析模块。其中单项目(方案)决策分析模块是根据在决策人员人工干预下确定海口房地产投资决策评价的标准，对项目(方案)投资可行性进行决策和分析，并生成简要的结果报告。多项目(方案)比选和决策分析模块则首先对决策人员所定决策的定性准则进行数值量化，然后对各项目(方案)优劣状况进行分析和决策，并生成简要的结果报告。

(5)结果输出模型。分析结果的输出，结果(包括文字和图表)查询和打印。

(6)以上模型都以数据的形式存放在数据库中。结构如下：

4.数据库设计

本系统处理的项数多，为保证以最优的方式组织数据，提高完整性、一致性和可修改性，形成合理流程，可设计多种数据库。通过对数据库的调实现数据的传递和存贮，同时设置少量内存变量对系统过程进行控制。按照规范化数据库设计原理，结合本系统的需要，共设置项目概况、建筑类型、成本费用、财务指标、敏感分析等五类，共9种数据库。其中：项目概况数据库作为系统维护时对旧有项目查询的一种标识；建筑类型数据库用于各种类型的选择及各类建筑参数的输入与输出；成本费用数据库作为投资估算的基础；财务指标的数据库是各种类型数据库的核心，它将成本分析与盈亏分析的各阶段成果加以汇总、传递、反馈，在此基础上进行敏感性分析，起到一种枢纽作用；敏感分析数据库的作用是便于用各种表格形式将各类敏感性分析结果打印输出。

5.知识库设计

随着时间的变化，投资都会有不同的经验和技巧知识，可以把积累的知识以库存储，并按照简单的表示格式，可以将知识保存在知识库中，积累多了知识库获取的知识也越多，一些问题可直接进行推理求解。

知识库的结构如下：

6.方法库设计

首先将海口房地产投资数据输入到内部数据库中，然后方法库管理系统中的数据处理程序从内部数据库中提取数据并从方法字典中选择要用的方法，再把数据放入方法体进行加工处理，最后将数据送出到数据库，最终输出数据。

4、系统实现

1.开发环境

系统主要采用VC为开发工具，在windows平台下，以ms-sql2005为数据库支撑数据和模型都保存在数据库中。

2.开发计划

本系统开发期计划在6个月之内完成，前1个月进行系统整体框架构建，中期需要3个月时间设计和开发数据库。程序块和模型库要1个月左右，最后一个月主要目的就是进行测试和一般的维护阶段。

5、结束语

总之，本决策支持系统将按照需求分析、常规的软件开发程序，预计将达到以下功能：

1.能较精确地完成海口房地产开发项目的投资评估、成本分析、现金流计算、财务指标计算、敏感性分析。

2.系统既可用于单项工程投资评估，也可用于多项工程的比较。

3.系统操作方便，并具有良好的扩充和维护功能。

参考文献：

[1]张春元:《决策支持系统讲义》

[2]陈文伟:《决策支持系统教程》.清华大学出版社,2005-8-1