李荔
隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展和我國市場經(jīng)濟(jì)制度的確立,我國市場的金融活動(dòng)越來越頻繁。隨著金融活動(dòng)逐步國際化和自由化,企業(yè)獲得融資或者進(jìn)行投資更加便利和有效,但同時(shí)也面臨著一定的風(fēng)險(xiǎn)。在穩(wěn)定的市場化要求下,對金融活動(dòng)進(jìn)行測量以防范金融風(fēng)險(xiǎn),將金融風(fēng)險(xiǎn)管理納入資產(chǎn)負(fù)債體系。對于企業(yè)投融資組合模型的實(shí)際運(yùn)用層面,還有很多方面值得一起探討。
一、企業(yè)投融資組合模型
企業(yè)投融資組合的模型以資本產(chǎn)出率的期望值F(x)和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VAR(x)為目標(biāo)建立模型,目標(biāo)函數(shù)F(x)的金融意義是所有不確定性金融環(huán)境集合下資產(chǎn)產(chǎn)出率的平均值。
對上述模型求解,可以采用對話型方法,即根據(jù)投資者的期望水平,采用試算的方式,在所涉及的變量都取確定值的情況下,無論其收益還是風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估指數(shù)都以準(zhǔn)確的數(shù)值給定,并將目標(biāo)偏差反映到以上模型中,對目標(biāo)期望的收益及其風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)用模糊運(yùn)算的概念進(jìn)行分析。
二、企業(yè)投融資組合模型的分析方法
要想很準(zhǔn)確地獲知企業(yè)投融資的預(yù)期收益以及面臨的風(fēng)險(xiǎn),就需要非常準(zhǔn)確有效的投融資組合模型。我們現(xiàn)介紹一下企業(yè)投融資組合模型的常用分析方法。
(1)資料分析??捎蒙a(chǎn)廠商的生產(chǎn)邊界效率來評(píng)估一個(gè)廠商的生產(chǎn)能力。如果一個(gè)廠商的實(shí)際產(chǎn)出等于其潛在的最大產(chǎn)出,那么就表示這個(gè)廠商具有相當(dāng)?shù)募夹g(shù)效率,值得投資,反之,則表示這個(gè)廠商不具有技術(shù)效率,如果投資將面臨一些風(fēng)險(xiǎn)。因此,廠商的生產(chǎn)效率可以用實(shí)際產(chǎn)出與潛在最大產(chǎn)出的比例來進(jìn)行評(píng)估。
所以Farrell指出,可以將總效率來區(qū)分為實(shí)質(zhì)要素投入產(chǎn)出相關(guān)的技術(shù)效率以及與最佳要素相關(guān)的配置效率,并且以單位等量線曲線來評(píng)估配置效率和技術(shù)效率。
(2)灰色系統(tǒng)理論分析。灰色系統(tǒng)理論分析是我國學(xué)者鄧聚龍教授提出的,它是一種通過分析離散序列間相關(guān)程度的一種測量方法,這種測量方法具有數(shù)據(jù)少及多因素分析的特性,可以達(dá)到非常好的分析效果。
進(jìn)行灰色系統(tǒng)理論分析,必須滿足序列可比性的三項(xiàng)條件,即無因次性、同等機(jī)性、同級(jí)性等。為了使分析的結(jié)論盡可能準(zhǔn)確,分析所需的各項(xiàng)知識(shí)均希望越大越好。
(3)演化式內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。演化式內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了遺傳算法與倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩者的優(yōu)點(diǎn),它將倒傳網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)及其相關(guān)參數(shù)進(jìn)行編碼,產(chǎn)生初始的數(shù)據(jù)族群,再將這些數(shù)據(jù)族群代入網(wǎng)絡(luò)中通過遺傳算法進(jìn)行復(fù)制、交配與突變,設(shè)計(jì)最佳的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建參數(shù)。
利用這種網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架建立起倒傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可以高效、準(zhǔn)確地進(jìn)行金融投融資預(yù)測與分析驗(yàn)證。
三、實(shí)證分析
(1)通過資料分析建立投資組合。進(jìn)行投融資組合之前,需要先對預(yù)計(jì)投資的項(xiàng)目進(jìn)行資料收集、整理、運(yùn)算、分析,根據(jù)本企業(yè)的實(shí)際情況和投資方案確定最佳的投資組合。我們舉例說明。若要對15家金融控股公司進(jìn)行投資,必須先選擇技術(shù)效率情況較好的前幾位作為投資組合廠商,再針對某一個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,通過分析結(jié)果設(shè)計(jì)構(gòu)建預(yù)測模型。
(2)以灰關(guān)聯(lián)分析與演化式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇網(wǎng)絡(luò)預(yù)測變量和建設(shè)基本構(gòu)架。
以常見的技術(shù)指數(shù)為基礎(chǔ),選取局部灰關(guān)聯(lián)度較高的前幾位,對其進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測灰度分析。在進(jìn)行一般的倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架分析時(shí),可以參考臺(tái)灣學(xué)者葉怡成與1998年的研究成果,即隱藏層處理單元數(shù)據(jù),采用輸入層單元數(shù)和如數(shù)層單元數(shù)之和,再除以2。
(3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化之后再比較。首先需要對挑選的變量和網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)模型與回歸之后的情況進(jìn)行對比,而兩者都為挑選測試數(shù)據(jù)后的預(yù)測模型。同時(shí),在對以上模型的相對誤差百分比進(jìn)行兩兩配對,進(jìn)行等級(jí)檢驗(yàn)。在這個(gè)過程中,需要對挑選變量這個(gè)過程多加注意。上述測試方法明顯優(yōu)于回歸模型后的定向選取法。
(4)將優(yōu)化之前的結(jié)果與優(yōu)化之后所得的結(jié)論進(jìn)行比較。為了獲得盡可能準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,以幫助企業(yè)進(jìn)行更理性的投融資,組合模型的分析過程需要盡可能詳盡。對上述兩項(xiàng)倒傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比,并最終確定與之合作的企業(yè),選擇企業(yè)投融資的最佳合作伙伴,有利于企業(yè)的發(fā)展。
四、有關(guān)企業(yè)投融資組合模型指導(dǎo)下金融活動(dòng)的思考
企業(yè)投融資組合模型是一套非常完善、標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行投融資活動(dòng)的系統(tǒng),它的運(yùn)用幫助企業(yè)對預(yù)定的金融活動(dòng)進(jìn)行分析有助于企業(yè)的理性的金融活動(dòng),有利于企業(yè)在積極運(yùn)作的同時(shí)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)盈利,已越來越受到金融企業(yè)的青睞。
關(guān)于企業(yè)投融資組合模型指導(dǎo)下金融活動(dòng),筆者也有自己的一些思考:
(1)需要運(yùn)用投融資組合模型來指導(dǎo)投資,但是一定不可完全依賴這個(gè)系統(tǒng)的結(jié)論來組織金融活動(dòng)。這個(gè)組合模型雖然非常先進(jìn),但是它畢竟只是一個(gè)機(jī)械的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),對于一些影響金融活動(dòng)的其他因素卻沒有反應(yīng),比如政治政策和社會(huì)活動(dòng)的影響,比如國際關(guān)系的變化和國家市場的動(dòng)蕩等。所以在進(jìn)行金融活動(dòng)計(jì)劃的時(shí)候,可以在參考投融資組合模型的前提下根據(jù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)層的決策能力決定最后的投融資活動(dòng)。
(2)明確投融資的目標(biāo)。企業(yè)在進(jìn)行投融資計(jì)劃之前,就應(yīng)該確定好此次金融活動(dòng)的目標(biāo),根據(jù)本企業(yè)現(xiàn)時(shí)的實(shí)力和投融資目標(biāo)的條件來確立投融資的方案,在進(jìn)行投融資組合模型分析之后,再一步步確定最終的金融活動(dòng)方案。
(3)引入項(xiàng)目投融資的方式。在進(jìn)行投融資活動(dòng)時(shí),需要盡可能采用項(xiàng)目合作的方式,以此降低與合作企業(yè)的關(guān)聯(lián)度,保持企業(yè)的獨(dú)立性,降低企業(yè)參與金融活動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn),提高投融資效率。
(4)建立公平、有序的競爭環(huán)境,改善企業(yè)投融資的環(huán)境。每一個(gè)企業(yè)都應(yīng)該嚴(yán)格遵守金融市場上的各項(xiàng)規(guī)則,只有這樣才能形成良好的市場環(huán)境,保證所有企業(yè)的公平競爭。
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(責(zé)任編輯:陳岑)