时间：2023-06-06 15:45:14
序论：在您撰写金融量化策略时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
以划分为水平型产业集群、垂直型产业集群和混合型产业集群三类。其中水平型产业集群是指产业集群内的企业规模相差不大，没有特别大型的企业，生产的是同一类型或者相近产品。目前，我国绝大部分产业集群属于水平型产业集群。推进信息化与工业化融合是党的十七大提出的重要战略举措，推进产业集群两化融合，对于促进集群内中小企业健康发展，实现产业集群转型升级，具有重要的意义。
水平型产业集群两化融合模式分析
水平型产业集群两化融合模式大致根据业务模式与运营模式来详细划分。在此基础上上也还可以再次细分。
业务模式分析
以市场开拓为主的业务模式。在水平型产业集群中，大多数企业都生产相同或相似产品，产品销路是最大问题。而网络营销、电子商务正好迎合中小企业开拓市场的需求。为此，在地方政府的支持下，一些服务机构建立了针对当地产业集群的电子商务平台，为产业集群内的中小企业开拓国内外市场提供市场信息、网络营销和电子商务服务。如中国搜丝网等。
以技术创新为主的业务模式。在水平型产业集群中，绝大多数企业都是中小企业。企业的技术研发力量一般都较弱，往往需要借助第三方力量来攻克技术难题，许多中小企业对公共技术平台有着强烈需求。在当地政府的推动下，为提升产业集群内的中小企业技术水平提供服务的一批中小企业公共技术平台应运而生，如顺德的华南家电研究院、三明的先进制造公共技术服务平台，澄海的玩具技术创新中心等。
以管理升级为主的业务模式。这种业务模式是指为产业集群内的中小企业提供管理软件在线应用服务。2008年国际金融危机以来，中小企业普遍暴露出管理不规范、管理手段落后等问题，亟待进行管理升级。中小企业缺信息化人才，又没有充裕的资金投资信息化。SaaS平台运营商将管理软件统一部署在服务器上，中小企业可以根据自己的实际需求，通过互联网应用管理软件。中小企业不需要购买管理软件，只需要支付少量的服务费，有效降低了中小企业的信息化门槛。
运营模式分析
面向中小企业的信息化公共服务平台是推进水平型产业集群两化融合的重要载体。从投资主体来看，水平型产业集群两化融合公共服务平台多数由地方政府出资，如大连市模具共性技术支持平台；有的由企业出资，如中国搜丝网；有的由科研院所出资，如顺德工业与信息技术研究中心。
从建设和运维方式来看，水平型产业集群两化融合公共服务平台分为自行建设和运维、委托建设和运维两种方式。对于政府部门投资的平台，一般由其下属事业单位负责建设和运维，如中小企业局下属的中小企业服务中心。对于企业和科研院所出资的平台，一般自行建设并自行运维，有的则把运维工作外包给专业机构。
从赢利模式来看，产业集群两化融合公共服务平台分为赢利性和非赢利性两类。绝大多数政府部门投资的平台，中小企业可以免费使用，收费的很少。而企业和科研院所出资的平台一般是赢利性的，收入来源包括广告费、会员费、增值服务费、交易佣金等。
水平型产业集群两化融合推进策略
通过对全国多个产业集群的实地调研以及对两化融合的深入研究，对如何推进水平型产业集群两化融合提出如下一些对策：
水平型产业集群两化融合公共服务平台应采用市场化机制。对于政府部门出资建设的水平型产业集群两化融合公共服务平台，往往缺乏有效的激励机制，许多平台缺乏后续运维经费，平台功能比较简单，与中小企业实际需求相脱节。从调研情况来看，80%以上政府部门出资建设的平台使用效果不理想，具体表现在用户数量少、用户满意度低。而企业和科研院所建设的平台应用效果普遍较好。为此，应强化市场机制，改变政府部门自建的做法，把这部分财政资金用于补贴、奖励市场化运作的、中小企业满意度高的平台。
一、不良资产证券化的意义
资产证券化作为国际上不良资产处置的重要方式，在金融市场上发挥着越来越重要的作用。不良资产证券化是以不良资产的产权所有人作为发起人，以不良资产的处置收益作为偿本付息的担保，并以此担保发行证券进行融资的过程。当前，我国银行的巨额不良资产已经对金融稳定和社会发展造成了不良影响，严重影响了商业银行的健康发展。当前金融资产管理公司全面实施不良资产证券化业务，对于化解金融风险，维护金融市场的稳定，引领融资方式的变革，促进资本市场的有序发展具有重要意义。
1.盘活金融资产管理公司资产，增强抵御风险的能力
不良资产证券化为金融资产管理公司开辟了新的融资渠道，在不增加现有负债的情况下提前收回贷款资金，加速了资金回笼速度，提高了流动性水平。另外，缓解了金融资产管理公司资产增加过快带来的筹资成本的压力，有助于增强商业银行抵御风险的能力。
2.提升不良资产的处置速度，加强流动性管理
不良资产证券化能够将不良资产转化成流动性较强的现金或者债券，将金融风险大大分散和转移，增强了不良资产的流动性，拓宽了不良资产处置的资金来源，实现的发行收入可以缓解金融资产管理公司的现金流量压力，进而增强了金融资产管理公司处置不良资产的积极性，也有利于进行流动性管理。在资产证券化的过程中，不良资产的处置具有透明性和公开化，可以使金融资产管理公司规避道德风险。
3.促进资源优化配置，加快国有企业改革
不良资产证券化是金融市场上的一种创新工具，不良资产证券化对于改善当前市场结构，满足投资者日益正常的多样化的需求，提升市场的运行效率，进而达到优化资源配置的目的都具有重要意义。不良资产证券化的实施，能够大大减轻了国有企业的债务负担，对于加快国有企业的改革，加快建立现代企业制度，增强国有企业的竞争力具有重要意义。
二、当前不良资产资产证券化存在的问题
1.不良资产证券化相关法律法规不健全
近年来，我国的法律法规体系不断完善，为不良资产证券化的实施提供了法律保障。但是，不良资产证券化作为金融市场的新鲜事物，在实施的过程中还存在着较多的法律障碍。特设交易载体（SPV）作为证券化交易的中介，其特点是不需要较大的资金投入，对经营场所也没有严格限制，造成了有些公司基于成本的考虑，投入较少形成了“空壳公司”，对于这种实体，我国《公司法》及相关法律没有明确的规定。目前，不良资产证券化缺乏相关的法律法规作为保障，有些法律法规缺乏可操作性的细则，甚至有些规定还会阻碍不良资产证券化的顺利进行。
2.无法组建合规的资产池
当前我国金融资产管理公司持有的不良资产与国外用于证券化的资产质量相比差距太远。我国的金融资产管理公司持有的不良资产是真正意义的不良资产，未来获取稳定现金流的不确定性风险较高。因此，当前我国不良资产证券化的标的资产池中资产“良莠不齐”，使得开展资产证券化的效果大打折扣，因此，当前要对金融资产管理公司的不良资产要进行适当的分类，剔除获取未来现金流较小可能性的不良资产，只将很有可能获取未来收益的不良资产作为不良资产证券化的标的，从而建立符合证券化要求的资产池。
3.SPV缺位，缺乏规范的金融中介机构
SPV作为资产证券化的核心机构，在资产证券化中起着举足轻重的作用，是资产证券化顺利运行的根本保障。但目前我国还没有具有SPV功能的机构，现行的法律法规下设立SPV还存在不少的问题，也没有具有操作细则的实施方案。另外，在资产证券化实施过程中，一般要进行初始评级和发行评级两次信用评级。但目前我国还没有从事信用评级的高资质的专业机构，现有的资产评估事务所、会计师事务所对于资产证券化方面的评级问题也缺乏一定的运作规范，造成了资产证券化业务很难满足透明、客观、公正等要求。
4.资产证券化市场有效需求不足，缺乏复合型人才
资产证券化作为一种新兴的融资方式，需要有稳定的资金供给和资金来源，但目前中国资本市场上稳定、持续、大量的长期资金较为缺乏，影响了对资产证券化的稳定需求。由于资产证券化业务的复杂性，个人投资者进行投资缺乏专业知识，风险防范能力较弱，无法根据市场变化及时调整策略，因此，资产证券化往往是机构投资者在进行投资。不良资产证券化程序复杂，专业化水平高，技术性较强，在操作过程中会涉及经济、法律等方方面面。但目前，金融资产管理公司这种复合型的人才比较匮乏，这也是造成资产证券化开展缓慢的重要原因。
三、完善金融资产管理公司不良资产证券化的策略
1.完善法律法规体系，为资产证券化提供法律保障
当前，继续推进金融资产管理公司不良资产证券化工作的前提和保障是完善法律法规体系，解决我国资产证券化的诸多法律障碍。根据资产证券化发展的实际情况，可以分阶段，分步骤的进行资产证券化的立法，完善法律法规环境，提高政策的透明度，为资产证券化的实施提供保障。SPV作为资产证券化的核心机构，要进一步明确该机构的法律地位，并对其性质、发行、流通转让等相关制度做出具有可操作性的规定。另外，要加强体制建设，对各类资产证券化业务，包括与资产证券化相关的会计、评估等制度和政策做出明确规定，降低资产证券化的不确定性和交易成本，更好的保护投资者的利益，推动资本市场的发展。
2.规范金融中介，营造良好信用环境
当前，我国的信用体系尚未完全建立，政府担保在市场中扮演着重要角色，专业的金融担保公司出现不久，也不太规范，伴随着不良资产证券化的不断推进，政府在其中的监管者的角色也越来越重要。目前，我国还没有权威性的信用评级机构，政府要积极成立担保机构，通过政府为抵押贷款提供保险，利用外部信用增级手段推动金融创新。从国外的经验来看，资产证券化初期，政府担保等在推进资产证券化方面起到了重要作用，但采用政府担保作为信用增级的手段交易成本较高，因此，随着市场化进程的不断加快，外部信用增级的手段在减弱，利用国外成功资产证券化总结出的内部增级方法是大势所趋。
3.改善交易结构，完善资产市场和定价机制
当前，我国证券市场发展还不成熟，一个良好的交易结构对于降低产品的流动性溢价，增加产品的可交易性，提高产品的竞争力具有重要意义。在不良资产证券化交易过程中可以适当增加提前赎回，产品质押等功能，增强流动性，吸引更多的投资者。另外，资产证券化还需要良好的市场环境来配合。要建立起高效的投资制度，强化内外部评估结合，建立合理、规范、有效的定价机制。最后，随着市场化进程的不断加快，市场化的定价原则要逐步引入到不良资产处置中来，金融资产管理公司要要按照公正、合理的原则具体评估方式，根??项目的具体情况，谈判情况，综合确定资产处置的价格。
4.培养专业复合型人才，丰富理论和实践经验
资产证券化是金融领域的创新，涉及到证券、评估、会计、税务、法律等很多学科和专业，既需要扎实的理论知识，又需要丰富的实践经验，其复杂程度对专业人才的素质提出了很高的要求，目前国内金融资产管理公司缺乏具备高素质的复合型专业人才。今后，在人才培养方面要注重人才的选拔和培训：一是要广泛引进人才，可以从发达国家和地区引进不良资产处置方面的专家，将他们的理论知识和实践经验带入到实践中，二是加大对现有专业人才培养的力度，领导要重视对现有人才的培训力度，着力打造一支专业素养高的人才队伍。另外，资产证券化的参与主体除了金融资产管理公司，还包括中介机构、投资者、监管机构等，这些机构也需要相应的提高各自人才的素质，形成合力才能为不良资产处置打下良好基础。
摘 要：本文按照发展经济学的现实价值取向和研究中国区域金融问题的需要，从金融规模总量和金融效率两个方面重新界定了区域金融发展的内涵。在此基础上，研究了中国东北地区区域金融发展的重要特征及其深层次的原因。针对东北地区区域金融发展与经济增长“低均衡”问题，提出了东北地区区域金融深化发展的“两阶段”战略及其相关政策建议。
关键词：区域金融发展；金融规模总量；金融效率 “两阶段”战略
中图分类号：F830 F114.46文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2007）04-0048-08
一、区域金融发展的双重规定性：内涵的重新界定
20世纪60年代末期至70年代初，众多国内外经济学家对金融发展途径、金融发展与经济增长关系等问题进行了深入的研究，但是对于“金融发展”的概念本身并没有形成统一的认识。在其后的20多年里，除了后凯恩斯主义的学者们做了一些相关研究外，“金融发展”的概念几乎没有出现更进一步的理论界定。本文借鉴发展经济学中关于经济增长与经济发展的区分，对区域金融发展的内涵进行重新界定。在经济学中，经济增长是指一国或一地区在一定时期、包括产品和劳务在内的产出的增长，经济发展是指随着产出增长而出现的经济、社会和政治结构的变化。前者是一个偏重于数量的概念，而后者是一个既包含数量又包含质量的概念。同样，区域金融发展也具有双重表现，即区域金融的量性增长和质性发展两个方面：一是区域金融总量的扩张，即区域金融资源存量和流量的相对规模，具体表现为区域金融机构数量、资产规模、货币供应量、证券筹资数量等总量指标的增加。二是区域金融效率的提高，即区域金融资源配置效率、金融机构经营效率以及金融市场的运作效率等方面的提高，在中国，它主要包括金融市场化的程度、金融机构的资产质量和效益状况、金融市场的作用、金融创新程度等方面。
区域金融发展是金融规模扩张的量性增长过程和区域金融效率提高的质性发展过程的有机统一。从逻辑顺序上看，量性增长的过程是区域金融发展的初始阶段，数量积累的同时也包含了质性发展的因素，只有规模扩张到一定阶段，才可能促使区域金融效率有一个质的飞跃。如果只有金融总量的扩张而没有金融效率的实质性提高，区域金融发展只能是低层次的数量增长，会反过来影响金融与经济的关系。
二、东北区域金融发展的特征及其原因分析
自1978年中国实施改革开放以来，东北地区的区域金融与经济两者关系始终处于“低均衡”状态，金融甚至在一定程度上阻碍经济的进一步增长。一方面区域金融体系不发达，没有实现规模效应，无法有效地动员储蓄以及促进储蓄向投资转化，从而影响经济的发展，另一方面经济的落后又反过来难以支付金融中介和金融市场的成本，限制了金融体系的发展。在这种循环积累的效应下，存在着区域经济增长停滞、区域金融规模无法扩大甚至消失的趋势，两者逐渐达到相对稳定的均衡，但是这种均衡将使区域经济陷入更落后的不良状态，即“低均衡”状态。根据区域金融发展的双重规定性，本文从金融总量规模和金融效率两个方面，分析东北地区的区域金融发展状况及其重要特征。
（一）区域金融规模总量不足
1.区域金融深化程度相对落后
国内外学者在度量各国的金融发展水平时，通常采用经济货币化或者经济金融化指标，经济货币化用货币存量（M2）与国民生产总值的比值来表示[1]，经济金融化用金融资产总量与国民生产总值的比值（即金融相关比率）来表示[2]。但是上述两个指标却无法精确度量区域金融发展水平。一方面，这些指标均是对国家金融发展程度的总体反映，并不适用于研究区域金融发展状况；另一方面，由于中国缺乏各地金融资产和M2的统计数据，这也导致在度量区域金融发展水平时无法直接使用这些指标。相反，由于中国的主要金融资产集中于银行，银行的主要资产是存款和贷款，而使用存贷款数据对区域金融发展水平的代表性在95%以上[3]，因此采用存贷款总量与GDP之比值作为区域金融发展水平的指标。为了更加直观地分析中国东北地区的区域金融发展状态，本文将其与长江三角洲、珠江三角洲、环渤海经济带三个增长极进行比较，以便分析该地区与这三个区域的金融发展差距。按照杨德勇等（2006）的区域划分方法，长江三角洲包括上海、江苏和浙江，珠江三角洲包括广东省（含深圳），环渤海经济带包括北京、天津和河北，东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江等省，以上四个区域金融相关比率如表1所示。
首先，东北地区金融相关比率除在2001年以前略高于长三角以外，在这四个区域中处于最低水平；其次，从变动趋势上来看，1998―2004年长三角、珠三角和环渤海三个区域分别提高了1.14、0.5和1.7，而东北地区保持相对比较平稳的态势，说明在其他三个区域金融深化快速推进的情况下，东北地区基本处于停滞不前状态；再者，1998―2004年东北地区金融相关比率也一直低于全国金融相关比率，而且差距在逐渐加大[4]。这些都说明东北地区近年来金融发展的相对落后，金融难以对经济发展发挥相应的作用。
2.金融对区域经济总量的直接贡献率低
本文利用金融保险业增加值在GDP和第三产业中分别占比大小来衡量其直接贡献程度。一般而言，区域经济越发达，上述两个比重就越大。中国区域金融发展的非均衡现象明显，各区域的差别相对较大，如表2所示。
2004年东北地区的金融保险业增加值只占GDP的1.2%，而同期长三角、珠三角、环渤海三个地区分别为6.1%、2.9%和7%，即东北地区金融业对GDP的直接贡献率仅为上述三个地区的1/5、1/2和1/6，而金融保险业增加值在当地第三产业中的比重也基本体现了上述比例关系。可见，在中国的四个经济区域中，东北地区金融业对经济增长的直接贡献远远低于其他区域，金融落后的状态十分明显。再者，同期全国金融保险业分别占GDP和第三产业的5.1%和16%，分别是东北地区的4倍和5倍，这说明东北地区的金融发展也远远落后于全国的平均水平。
在现代经济增长理论中，资本形成的作用被提高到十分突出的地位，它几乎成为所有经济增长模型中最重要的决定性因素[5]，表3列出了2000―2004年东北地区金融及经济总量占全国的比重。
根据表3可以总结出两个特点：一个是2000年东北地区全部金融机构存款余额占全国金融机构存款余额的比重为9.2%，全部金融机构贷款余额占全国金融机构贷款余额的比重为11.1%，从时间序列看呈现逐年下降，到2004年上述两个指标分别下降了1.3和2.7个百分点，在一定程度上说明东北区域资本形成水平在下降；另一个是在近几年东北地区GDP占全国GDP比重相对稳定的情况下， 2002―2004年期间无论存款占比还是贷款占比均低于GDP占比，并且差距越来越大，这表明东北地区金融发展滞后于经济发展，金融总量对经济增长支持不足。
3.资金从东北地区大规模外流问题突出
从促进经济增长的要素来分析，一个地区经济增长的最主要推动力量来自资金、土地、劳动力、技术、人才等要素的投入。从东北地区的要素供给来看，土地和劳动力是过剩的，稀缺的是资金、技术和人才等要素。从目前情况看，东北不但缺乏吸引这些要素的机制，而且本地区原有的要素尤其是资金不断呈现大规模流出趋势，资金流出主要包括以下渠道：
（1）银行资金上存是资金外流的主渠道。随着国有商业银行加强一级法人治理，总行直接监控到地市级分行，对其经营效益、资产质量、业务发展、经营规模等进行综合评价，并以此为标准配置信贷资金和经营授权，信贷资金统一优化配置。东北地区由于多种原因而造成的信用环境差、金融资产质量低等因素，往往被总行确定为高风险地区而实行严格的信贷规模控制，削弱了国有银行各分支机构的信贷权力，为了资金的安全和盈利性考虑，总行则以高出准备金存款利率（1.89%）吸存。这部分资金又被总行用于全国范围内的统一调度，多数投放于经济发达、信用环境好的地区，由此，进一步拉大了我国区域经济差距。根据相关数据计算得出，2000―2004年间，东北地区金融机构“存差”分别为458.2亿元、1 363.8亿元、2 173.8亿元、2 798.8亿元和4 199.2亿元，数额逐渐增大，这些资金大部分存入总行或者中央银行吃利息，要么投资国债，结果都迫使其流出东北地区。
（2）邮政储蓄和保险资金的“净流出”现象明显。一是邮政储蓄只存不贷的特点成为邮政储蓄机构强劲的利益驱动机制。长期以来，东北地区的不少基层邮政局将邮政储蓄业务作为新的利润增长点，纷纷扩充网点，采取种种手段占领市场。由于邮政储蓄资金全部上缴央行吃利息，成为一个纯粹的资金外流的“漏斗”。根据《中国金融年鉴2005》提供的数据，2004年，辽宁、吉林、黑龙江三省邮政储蓄存款余额分别达到460.7亿元、242.1亿元和543.9亿元，占各省当年全部金融机构存款余额的4.3%、6.4%和10%。二是通过保险资金的形式不断流出东北地区。近几年来，各保险公司总部加强了保险资金的使用管理，严格实行资金集中管理，保费上划总部的力度加大，由总部统一在全国范围内选择地区和项目进行投资。对于东北这样的经济欠发达地区而言，保费收入的上划也是一种资金的“净流出”。2004年，辽宁、吉林、黑龙江三省的全部保险机构保费收入分别为205.5亿元、74.3亿元和127.6亿元（中国金融年鉴，2005），进一步对本来资金需求强烈的东北地区实施“抽血”行为。
（3）其他各类要素市场也存在不同程度的资金外流现象。一是通过资本市场渠道的资金外流。近年来随着国家上市制度的改革和东北地区大多数国有企业亏损而导致的上市资格和再融资功能的丧失，同时民营企业发展缓慢，上市工作几乎停滞不前，甚至出现了2004年东北地区无一家公司在A股市场上市、无一家首发过会企业、无过会待发企业的“三无”现象。而东部地区由于经济发达、企业活力充足，因此由券商推荐的上市公司及上市的基金较多。在统一的全国性资本市场上，东北地区的居民通过购买其他地区尤其是东部地区上市公司的股票和基金，将储蓄积累的一部分资金通过资本市场的渠道流出。二是商品销售渠道的资金外流。东北地区一直是国家重要的原材料和重工业基地，产业部门相对不够齐全，大量的生产资料和消费资料需要从区域外部购买，从而通过商品买卖导致资金流出入的差额而形成“净流出”。三是项目投资渠道的资金外流。由于经济发达地区投资环境、信用环境相对较好，产业集聚效应已经形成，投资的安全性和收益性在一定程度上好于东北地区，因此，一部分资金也会通过项目投资的形式流出东北地区。
4.金融机构数量偏少导致金融供给不足
区域金融对经济的促进作用是通过区域内金融机构、金融工具的功能实现的。随着区域金融机构类型不断增多，金融市场和金融工具越来越复杂，整个系统就会迅速扩张，功能也不断强大。但是，目前东北地区金融机构的数量、规模与经济发展需求及发达地区相比，还存在很大的差距。
（1）国有商业银行分支机构撤并形成的金融“空洞”。自1998年以来，伴随着金融风险意识的强化和商业银行市场化、企业化的改革，各商业银行更加注重经济效益和成本收益比较，开始谋求利润最大化。由于东北属于经济欠发达地区，长期以来各国有商业银行亏损严重、资产质量很低，因此分支机构撤并的力度相对较大。其特点是大量收缩县域地区的分支机构，撤并了部分相对落后地区的营业机构，大幅度上收了贷款权限，使得尚保留的县域分支机构“储蓄所化”，基本上只吸不贷。由于一直以来东北地区的融资体系具有非常严重的“国有银行主导型”特征，国有商业银行的存贷款余额在全部金融机构存贷款余额的比重在55%―80%左右，国有商业银行大幅度调整，必然引起无法弥补的金融“空洞”，尤其是对县域而言，由于农村信用社无力完全承担农村经济发展的资金供给重任，金融抑制和萎缩已使县域经济成为了无源之水。
（2）股份制及外资银行数量少且布局不均衡。作为市场化程度较高的股份制商业银行和外资银行目前在东北地区设立的分支机构与其在全国的发展势头很不相称。以光大、招商、深发展等12家股份制商业银行来说，目前部分银行在东北地区的四个副省级城市设立了分支机构，其他中小城市均没有网点，而且分布也很不均衡。目前大连有11家股份制商业银行分支机构，沈阳有8家，长春和哈尔滨各有3家。而在全国其他同等层级的济南、武汉、南京等城市则是12家银行悉数到位，彼此差距很大，也说明了东北地区金融市场化程度不高和活跃程度相对较低的事实。同样，从外资银行的分布情况看（如表4所示），2002年，外资银行在东北地区只有8家分行和6家代表处，仅占全国的5.48%和2.8%，远远低于其他三个地区。而且，外资银行在东北地区的分布上也极不均衡，基本上落户在辽宁的大连和沈阳，黑龙江只有一家代表处，而吉林省则连一家外资银行分行或代表处也没有。
（3）本土性金融机构缺乏。地方性的金融机构受跨区域经营的“门槛限制”和本土化的要求，其经营的重点主要放在本区域，但是，东北地区目前地方性金融机构相对缺乏，在一定程度上减弱了金融业对本地经济发展的支持。从城市商业银行看，2004年底，全国有112家，东北地区中辽宁有10家、吉林有2家、黑龙江有3家，不仅金融机构总数少，而且资产规模和质量相对比较差，除大连和沈阳两个城市商业银行情况较好外，如吉林省的两家城市商业银行均被银监会确定为高风险行，在其全国排名中列入倒数行列；总部设在东北地区的证券公司不但数量少，而且风险都很大，近年来陆续有大连证券、鞍山证券、长春证券等被国家关闭，给地方政府留下了沉重的包袱；全国目前有30多家基金管理公司，基金资产高达2 000亿元左右，但整个东北地区没有一家基金公司；全国有风险投资机构近300余家，其中东北地区仅占2%；在全国其他地区积极进行民营银行试点的情况下，东北地区尚无实质性进展。而其它如租赁公司、保险公司、信托公司等非银行金融机构在东北地区发展也很不充分。因此，地方性金融业的落后与东北已经形成的多元化经济发展格局不相匹配，这阻碍了民营经济、个体私营经济的发展，出现了严重的金融服务滞后的局面。
（二）区域金融效率低下
东北地区金融发展不仅表现为金融规模总量不足，而且还存在金融效率低下问题。自20世纪80年代中期以来，东北地区逐步表现出金融市场结构不合理、金融运行的信用环境较差、不良资产比率过高、金融创新不足等金融资源配置整体效率低下的现象，在金融行业内形成了特殊的“东北现象”。
1.区域金融资产质量低下导致了银行经营效益差和信贷能力弱化
东北金融发展效率低下的一个显著标志就是在金融体系内部巨额的不良资产。从数量上看，目前全国国有独资商业银行不良贷款主要集中在广东、辽宁、山东、湖北、河南、江苏、河北、黑龙江、吉林、四川等省，占全国不良贷款的58.6%；从比例上看，海南、湖北、吉林、黑龙江、江西、安徽、辽宁等省区的不良贷款比例最高，东北三省均在上述双高地区。根据中国银监会的统计，到2004年8月末，东北地区主要银行业金融机构不良贷款比率约为31.4％，高于全国平均水平16.8个百分点。总体看来，东北地区的银行体系在很大程度上承担了中国经济转轨的成本，巨大的不良资产中有相当比率是因为国有企业长期积累下来的历史包袱、社会保障体系的资金缺口、资源型城市发展持续产业的资金缺口和环境保护的资金缺口等“历史包袱”在银行体系的表现，沉重的不良贷款包袱已经成为制约东北地区经济和金融发展的突出问题。
（1）金融机构的信贷资金形成长期沉淀和无效占用，严重制约了金融机构的信贷投放能力。近年来，国有独资商业银行和股份制商业银行在改革中实行一级法人管理体制，按照市场经济的原则，也就是效益最大化的原则，在全国统一调度资金，主要依据各分支行的资产质量和效益情况决定信贷资金在全国不同地区和行业间的配置。国有独资商业银行和股份制商业银行在东北地区的分支机构因不能满足效率和效益的要求，贷款投放规模受到严格限制。与此同时，贷款企业也因为大量陈欠贷款，恶化了财务指标，造成信用等级低下，很难符合商业银行的贷款条件，往往因贷不到款而失去了发展的机遇，由此导致东北经济发展面临着资金短缺的困扰。根据《中国金融年鉴2005》提供的数据，2000―2005年，东北地区存款增长了74.2%，而同期贷款仅增长了43.3%，贷款的缓慢增长已经成为东北老工业基地实施调整、改造和振兴的制约因素。[6]
（2）银行长期超负荷经营导致资产的结构性缺陷，利润空间狭小而亏损严重。由于历史上国家对东北地区投资比较多，相应地银行配套资金也比较多。随着转轨中银行坏帐增加，信贷资产大量沉淀，造成东北地区银行业超负荷经营一直比较严重。从表4可见，尽管1998年以前东北地区的存贷比高于1，但是1978―2004年期间东北地区全部金融机构存贷比一直处于不断下降趋势，严重超贷。这说明长期以来东北地区存在贷款过度扩张的现象，它是导致该地区不良资产居高不下的又一个重要原因。而大量不良资产的沉淀，不仅增加了银行的非盈利资产，而且严重侵蚀了部分优质资产的收入，使得东北地区银行整体亏损严重。
从表5提供的数据看，1999―2002年东北地区全部金融机构一直处于亏损状态，5年共亏损1 110.97亿元，其中主要以国有商业银行为主。而1996―2000年全国四大国有商业银行共盈利597亿元，毫无疑问，东北地区应该是亏损的重灾区。
2.区域金融资源配置失衡与“产业锁定”效应并存
东北地区金融资源配置效率低下的一个深层次原因，在于中国金融改革严重滞后于经济体制改革，两者之间始终存在错位，易秋霖（2004）认为，中国的金融市场化比经济市场化晚了约20年。[8]由于东北地区受计划经济影响最深重，不但错位现象客观存在，而且金融市场化进程都相对落后，实际上政府对于信贷仍有很大的控制权，资金配置更多的不是按照效率原则，以至于大量资金流向国有企业，真正高效的非国有经济遇到贷款“瓶颈”。同时，在银行信贷投向“产业锁定”效应明显，则进一步降低了金融效率。
（1）金融资源配置结构与经济结构严重不对称。东北地区由于历史原因，国有经济的比重比较大，到2001年底，辽宁、吉林、黑龙江国有经济比重仍分别高达78.2%、86.2%和87.2%，分别高出全国平均水平13.3、21.3、22.3个百分点[9]，这一问题在工业领域更为突出。从整体上看，东北地区大量国有企业亏损严重，甚至资不抵债，还有许多企业处于潜亏或微利状态，据统计，东北地区国有及国有控股企业资产平均负债率超过50%，亏损面在40%左右。因此，尽管国有资本占社会总资本的70%左右，但国有经济创造的增加值仅占GDP的30%。[10]由于体制的限制，东北地区的银行长期以来坚持以国有企业为导向的贷款结构，市场机制介入程度很低，大量的金融资源源源不断地流向这些国有企业，导致金融资源配置效率下降。金融资源错误配置及其引发的低效率不仅在国有企业和国有银行之间形成大量的坏帐，而且使得非国有经济的资金供给不足，制约着区域经济的总体发展。以辽宁省为例，2003年民营经济已经占该省全部经济总量的45%，民营经济提供了半数以上的就业岗位，但是金融机构对民营经济的支持力度明显不够，1998―2002年全省对民营企业的贷款 （私营企业、三资企业和个体企业贷款之和）一直在2.5%―4%之间波动，长期处于较低水平。
（2）金融资源配置过程中的“产业锁定”效应明显。由于国家有意强化和路径依赖的双重作用，东北地区产业结构有两个显著特征：①国有经济一直占绝对主导地位，民营经济发展缓慢，国有经济一统天下的局面始终难以改变；②各省市形成了特色鲜明的产业结构，如哈尔滨的动力工业、长春的机械工业、沈阳的机床装备制造业和大连的临海工业，地区经济发展对某一产业的依赖程度很强，甚至形成“一业独大”的现象，经济抗波动能力差。
在这样的产业格局下，以间接金融为主的东北地区，不可避免地出现了“产业锁定”效应，其表现如下：一方面，金融资源主要集中于国有大中型企业，非国有经济部门难以获得金融支持，经济结构制约了金融资源的优化配置，金融资源的配置结构反过来又强化了原有的经济结构，而国有部门的低效率必然导致金融资产质量低下和亏损严重；另一方面，金融资源实际上主要投向了主导产业中的少数大型企业，中小企业仍然存在融资难的问题，使得金融业的兴衰与少数龙头企业发展状况高度相关，从而将产业的显性风险和金融的隐性风险捆绑在一起。以吉林省长春市为例，以一汽集团为主的汽车产业在全市工业总产值中占80%以上，汽车产业直接决定了长春的经济走势，各国有商业银行贷款也主要投向汽车产业，尤其围绕一汽集团展开了客户的争夺，除此以外，仅有电信等十几家企业能够获得一定信贷额度，大量的中小企业尤其是民营企业资金需求难以得到满足。这样就形成了一个循环，即“产业锁定”效应决定了“金融锁定”效应，而“金融锁定”效应反过来又强化了“产业锁定”效应。
3.银行业的寡头垄断特征造成区域金融市场化水平低
从整体上看，东北地区仍然是以银行业为主体的金融体系，金融业的竞争和市场化程度严重不足，表现为国有银行占据垄断地位而民营金融机构发展缓慢，金融市场化程度极低。周立（2004）在进行中国各地区金融发展差距比较研究时，曾经采用金融市场化比率来衡量除国有银行之外的股份制商业银行等在一个地区金融体系中的比重。[7]与国有银行所表现出的金融资源配置非效率性特征相比，这些银行更加能够按照市场化原则经营，因此金融市场化比率在一定程度上代表了一个地区的金融市场化程度和竞争程度。从表6中看出，尽管东北地区的金融市场化比率呈现出逐年提高的趋势，但是除1993年和1994年以外，东北地区的金融市场化程度均低于全国平均水平。而且，在东北地区内部，区域金融市场化水平的差距很大，其中辽宁金融市场化程度最高，而吉林次之，黑龙江最低。
4.资本市场发展滞后并逐渐成为经济发展的负担
资本市场作为直接融资的场所和一种更加具有市场化特征的金融交易制度，它的建立和发展对于推进一国（或地区）的金融深化，促进整个金融制度的市场化转变具有重要意义。发达市场经济国家的经验表明，资本市场的活跃程度直接关系到一个产业和一个区域经济发展的进程。目前我国资本市场在发展的广度、深度及效率等方面远远不及发达市场经济国家，东北作为欠发达地区的资本市场发育滞后的特点更加明显。
东北地区的上市公司在解决国有企业发展的资金筹集、减少对银行的依赖从而降低金融风险等方面曾经发挥了积极作用，但是，近年来资本市场的落后却逐渐成为东北经济发展的障碍。目前，不但证券交易中心不复存在，基金公司全军覆没，鞍山证券、大连证券、长春证券等相继关闭，并给地方政府留下了沉重包袱。从上市公司的整体情况，东北地区的资本市场表现出以下几个特征：
（1）总体规模小。2003年底，东北123家上市公司的总体规模偏小，总市值仅占沪深全部A股总市值的7.78%，流通市值仅占沪深全部A股流通市值的9.98%。
（2）筹资能力差。与国内其它三个增长极相比，东北地区上市公司的融资能力有很大差距。1999―2002年，东北地区总共从股票市场上筹集资金312.59亿元，只相当于同期长三角地区840.07亿元的37%、环渤海地区642.66亿元的48%和珠三角地区397.72亿元的78.6%。[4]而且近年来甚至有进一步落后的趋势，2004年，东北地区没有一家公司在A股市场上市，无一家首发过会企业，无过会待发企业，“三无”现象严重。
（3）资产质量差。从上市公司的质量看，2003年，东北地区25家公司亏损，占全国上市亏损公司的16%，亏损面高达20%。2004年年底，东北地区“ST”的上市公司为21家，约占全国“ST”公司的18%。
（4）违规现象严重。由于东北地区大中型国有重工业企业集中，一股独大，大股东“垄断”上市公司资金，“践踏”小股东利益的现象在东北地区也比南方开放地区严重。
综合上述研究，本文对东北地区金融发展特征总结如下：
（1）从区域金融纵向发展来看，20世纪90年代以来东北地区的金融规模扩张缓慢甚至近年来处于停滞状态，基本上仅维持了一个低水平的量性增长格局，而且区域金融效率十分低下。
（2）横向与长三角、珠三角、环渤海三个增长极相比，东北地区的区域金融相对落后明显。目前在这三个区域已经形成了以市场金融为主的制度框架，而东北地区仍然处于以计划金融为主的二元金融结构，而且区域金融发展的差距甚至大于区域经济差距。
（3）从东北区域金融与经济增长关系来看，东北地区金融业的不发达及其结构的扭曲，一方面不利于动员拥有金融剩余的经济单位的储蓄，在总量上减少了资本的形成，另一方面由于市场机制的缺失，使得金融体系所拥有的减少信息不对称和道德风险的功能趋于弱化，导致了资本的低效率配置和使用。因此，总体来看，东北地区金融发展严重滞后于经济发展水平，金融没有对经济增长发挥应有的作用。
三、东北区域金融深化发展的“两阶段”战略：区域金融深化的次序安排
东南亚金融危机告诉人们的一个启示就是实施金融深化战略的国家不能过分追求金融发展对经济增长的促进作用，而忽视了金融深化所必须具备的内在制度刚性要求和逻辑步骤。金融深化是伴随着整体经济改革发展的一个渐进过程，金融深化的政策措施应根据经济发展的成熟程度和经济运行的内在逻辑做出合理的时序选择和安排，分阶段和有计划的实施。这些经验对于一个地区的金融深化同样具有指导意义，对于相对落后的东北区域金融来说，在实施金融深化过程中，应当注重金融深化的渐进性、层次性和持续性。
从区域金融发展的量性增长和质性发展的内涵角度看，改革开放以来，东北地区金融体系一直处于量的积累阶段，到目前为止，总体上仍然是量性增长不足、质性发展落后的状态。由于量的积累没有达到质的突破的界限，从而使得区域金融与经济的关系难以实现根本的改善。根据前文所述，在发展的逻辑顺序上，区域金融的量性增长是基础和起点，质性发展是更高阶段的跨越。因此，东北地区的金融发展首先应该是实现数量的扩张，当金融体系规模扩张到一定程度，才有可能促使区域金融效率有一个质的飞跃，这时才可以重点关注区域金融资源的效率问题，这就是“两阶段”发展战略的核心思想。
具体来说，对于目前仍然处于“低均衡”状态的东北地区而言，其金融深化的逻辑步骤应该分成两个阶段：第一阶段的主要任务是在外生力量的作用下，迅速做大金融体系规模，包括金融资产规模的扩张、金融机构数量的增多等，实现区域金融体系的规模经济，促使金融体系规模突破临界点的限制。在这一过程中强调外生力量的重要性，是因为由于金融市场失灵等因素的存在，如果仅仅依靠金融自身内生成长，很难走出“低均衡”状态，这时候就有必要强调政府的适度干预和帮助，包括中央政府和地方政府。第二阶段的主要任务是在区域金融体系规模突破临界点后，着力提高东北地区金融的市场化水平、鼓励和促进区域金融创新，目的在于提高金融体系效率，实现区域金融与经济更高层次的良性互动，即逐渐达到“高均衡”的稳定状态。
从实现途径上来看，发展金融中介与金融市场为东北区域金融的“两阶段”发展战略提供了重要途径。金融中介在处理单个金融交易时具有比较成本和信息优势，而金融市场在处理标准化、大批量金融交易时具有成本和信息方面的优势。区域经济的发达程度越低，金融中介对经济增长的作用就越大，而随着经济逐渐发达，金融市场的作用更加明显。因此，东北地区在实施金融深化战略的过程中应当注意次序安排，这又是一个动态的两阶段规划问题：即在区域金融深化的初始阶段，根据经济发展尚不发达的现实，应优先发展金融中介，尽快做大金融资产规模，健全金融机构体系，实现区域金融量的扩张；当金融深化水平达到一定程度而使得金融体系突破一定规模，经济相对发达时，则应更加注重发展金融市场，鼓励金融创新，提高金融的市场化程度和效率，实现区域金融发展质的提高。尽管金融发展在量的扩张阶段会伴随着一定程度的效率的提高，但不同的发展阶段侧重点应该有所区别。
围绕东北地区金融深化发展的“两阶段”战略，其相应采取的政策措施包括：
第一，在外力的作用下快速实现区域金融的量性扩张，从金融资产规模的扩张和金融机构体系的多元化两个方面入手，在规模上突破临界点的限制。一是积极设立和发展地方金融机构，加大地方储蓄在本地转化能力，进一步提高金融对区域经济的支持力度。东北地方性金融体系建设的重点在于发展壮大各个城市商业银行、改革重组农村信用社、组建民营金融机构，同时积极吸引外资银行和国内12家股份制商业银行在东北地区设立分支机构；二是努力将大连发展成为东北地区的区域金融中心。鉴于大连市经济基础较好、金融集聚效应初步显现、区位条件优越等先决条件，集中资源、发挥比较优势将大连市建设成为区域性金融中心，以此带动并促进东北地区金融整体发展。
第二，通过健全金融市场体系、鼓励金融创新等措施来加大直接融资比重，引导企业和个人减少对传统融资机制的依赖，增强市场融资意向和自主融资行为，以提高东北地区的金融效率。一是构建多层次金融市场体系，以直接融资方式来提高东北地区金融效率，包括培育和发展货币市场、积极发挥资本市场的作用；二是通过渐进式的金融创新提高东北地区的金融效率，包括建立地方金融控股公司、鼓励发展产业投资基金、积极推广资产证券化等。
第三，通过政府的适度介入与构建政策性金融体系，推动东北地区经济发展。在发挥政府积极作用方面，一是发挥地方政府的金融调控职能，合理规划东北区域金融业的发展；二是创造良好的金融发展环境，推进东北区域信用体系建设；三是加强金融监管的区域协调与配合，创建东北金融安全区；四是密切各区域经济主体间的沟通，为银企沟通与合作搭建平台。在构建政策金融体系方面，一是强化现有三大政策性银行（国家开发银行、农业发展银行和进出口银行）对东北地区的金融支持；二是设立新的区域政策性银行东北振兴银行。
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【关键词】量化投资 特点 策略 发展
一、引言
量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。[1]
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断崖式下跌，股市出现罕见的千股涨停、千股跌停、千股停牌的奇观，众多机构投资者和散户蒙受了巨大的损失。但其中少数量化投资基金在大幅波动的市场中却表现相对稳定。量化投资基金和量化对冲策略的稳健，很快引起了全市场的关注，也成为近期银行、券商、信托等机构追捧的新的产品模式。
在此背景下，作者在本文中对于量化投资的概念、特点、策略、理论基础和发展做一个总结，希望为量化投资研究和实践做一些参考。
二、量化投资解读
（一）量化投资的定义
量化投资在学术界并没有严格统一的定义，现有的定义对于量化投资的定义的侧重点各有不同。本文对于量化投资的定义为：
量化投资是指将投资者的投资思想或理念转化为数学模型，或者利用模型对于真实世界的情况进行模拟进而判断市场行为或趋势，并交由计算机进行具体的投资决策和实施的过程。
（二）量化投资的特点
1.投资决策中能够客观理性，克服人类心理对投资决策的影响。传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。[2]量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
2.能够通过海量信息的大数据处理，提高投资决策效率。我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工的工作量，提高了投资决策效率。
3.能够实现精准投资。传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主观评价起到决定作用。而量化投资有所不同，尤其是在套利策略中，它能做到精准投资。例如在股指期货套利的过程中，现货与股指期货如果存在较大的差异时就能进行套利，量化投资策略和交易技术会抓住精确的捕捉机会，进行套利交易来获利。另外，在控制头寸规模方面，传统的投资方法只能凭感觉，并没有具体的测算和界定，而量化投资必须要设定严格精确的标准。[3]
4.能够快速反应和决策，把握市场稍纵即逝的机会。量化投资往往利用高速计算机进行程序化交易，与人脑相比它能够迅速发现市场存在的信息并进行相应的处理，具有反应快速、把握市场稍纵即逝的机会的特点。量化投资在速度上最出色的运用就是高频交易，与低频交易相对，高频交易是通过高速计算机，在极短的时间内对市场的变化做出迅速的反应并完成交易。[4]
5.能够有效地控制风险，获取较为稳定的收益。与传统投资方式不同的是，量化投资在获得较高超额收益的同时能够更好地控制风险，业绩也更为稳定。相关研究显示，1996年至2005年期间，量化投资基金与以所有传统主动型投资基金和偏重于风险控制的传统主动型投资基金的信息比率对比情况中，量化投资基金的信息比率都是最高，说明量化投资相对于传统投资，能够在获得更高的超额收益的同时，有效地控制风险。
三、量化投资的策略
一般的量化投资的策略指的是用来实现投资理念或模拟市场行为判断趋势从而获取收益的模型。量化投资需要权衡收益、风险、交易成本、具体的执行等各个方面，一般情况下这些方面会形成相对独立的模块。有时候量化投资策略模型也会将风险、成本等方面融合在模型中。
（一）国外量化投资策略的分类
国外习惯上将量化投资的策略分成两大类，一类是阿尔法导向的策略，另一类是贝塔导向的策略。阿尔法策略（alpha strategy）是通过量化择时和调整投资组合中不同资产的头寸大小来获取收益的策略;贝塔策略（beta strategy）是通过量化的手段复制指数或者稍微的超出指数收益的策略。[6]相比而言，量化指数的贝塔策略相对更容易，所以一般情况下所说的量化投资的策略指的是阿尔法策略（alpha strategy）。
阿尔法策略主要有两种类型，分别为理论驱动模型和数据驱动模型。
理论驱动模型是比较常见的类型，这些策略是运用已经存在的经济、金融学的理论，构建策略模型，进行投资决策。理论驱动模型根据输入的数据的不同可以进一步分类，主要有基于价格相关数据的策略和基于基本面数据的策略。
数据驱动模型广泛的被运用于股票、期货和外汇市场，因为采用的数学工具更为复杂，相对而言难于理解，目前使用的还不是很多。与理论驱动模型不同，数据驱动模型认为进行投资决策其实是不需要理论的支持，运用数据挖掘技术，可以从数据（例如交易所的价格数据）中识别出某种行为模式或市场趋势，进而进行预测或者解释未来的模式，从中获取收益。
（二）我国量化投资策略的分类
国内比较常见的量化投资策略主要有两种分类方式，一种是按投资标的所在市场分类区分的量化投资策略，分为现货市场和衍生品市场量化投资策略。现货市场包括股票市场、ETF市场和债券市场，衍生品市场包括商品期货市场、股指期货市场、国债期货市场、外汇市场和期权与其他衍生品市场，国内运用较多的是投资于商品期货和股指期货等期货市场。
另一种分类方式是分为两大类：判断趋势的单边投机策略和判断波动率的套利交易策略。[7]单边投机策略主要包括量化选股和量化择时，套利交易策略主要包括股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、另类套利策略等，目前国内普遍采用的是这种分类方式。
四、量化投资理论的发展
（一）投资理论的发展
量化投资的理论基础最早可以追溯到上个世纪50年代，Markowitz（1952）[8]第一次把数理工具引入到金融研究领域，提出了均值――方差模型和风险报酬与有效前沿的相关概念，这是量化投资接受的最早的严肃的学术成果。Sharpe（1964）[9]、Litner（1965）[10]、Mossin（1966）[11]在马克维茨研究的基础上得出了资本资产定价模型（CAPM），这是如今度量证券风险的基本的量化模型。
20世纪60年代，Samuelson（1965）与Fama（1965）[12]提出了有效市场假说（Efficient Markets Hypothesis，EMH），这为后来在新闻量化交易等方面提供了思路和理论支持。20世纪70年代，金融衍生品不断涌现，对于衍生品的定价成为当时研究的重点。Black和Scholes（1973）[13]将数学方法引入金融定价，他们建立了期权定价模型（B-S模型），为量化投资中对衍生品的定价奠定了理论基础。在该理论之后，Ross（1976）[14]根据无套利原则提出了套利定价理论（APT），该理论是资本资产定价模型（CAPM）的完善和发展，为量化投资中的多因素定价（选股）模型提供了基础，这也是Alpha套利的思想基础。
20世纪80年代，期权定价理论倒向微分方程求解;“金融工程”概念得以产生，金融工程着力于研究量化投资和量化交易。同期，学者们从有效市场理论的最基本假设着手，放宽了假设条件，形成了金融学的另一个重要的分支――行为金融学。
20世纪90年代，金融学家更加注重对于金融风险的管理，产生了诸多的数量化模型，其中最为著名的风险管理数量模型是VaR（Value at Risk）模型，这是量化投资对于风险控制的重要理论基础。[15]
20世纪末，数理金融对于数学工具的引入更加的迅速，其中最为重大的突破无疑是非线性科学在数理金融上的运用，非线性科学的出现为金融科学量化手段和方法论的研究提供了强有力的研究工具[16]，尤其在混合多种阿尔法模型而建立混合模型时是非常有效的一种技术。
（二）量化投资的数学和计算基础
量化投资策略模型的建立需要运用大量的数学和计算机方面的技术，主要有随机过程、人工智能、分形理论、小波分析、支持向量机等。[17]随机过程可以用于金融时序数列的预测，在现实中经常用于预测股市大盘，在投资组合模型构建的过程中，可以优化投资组合;人工智能的很多技术，例如专家系统、机器学习、神经网络、遗传算法等，可以运用于量化投资;分形理论用于时间序列进行预测分析;小波分析主要用于波型的处理，从而预测未来的走势;数据挖掘技术可以运用于数据驱动模型，还可以运用于设置模型的细节;支持向量机可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
五、国内外量化投资实践的发展
（一）国外量化投资实践的发展
本文认为量化投资在国外的发展已经经历了四个发展阶段：
1.第一阶段从1949年至1968年：对冲阶段。该阶段是量化投资的萌芽阶段，该阶段具体的量化投资实践很少，主要是为量化投资提供的理论基础和技术准备，量化投资脱胎于传统投资，对抗市场波动，通过对冲稳定Alpha收益，但收益率低了。
2.第二阶段从1969年至1974年：杠杆阶段。在该阶段，量化投资从理论走入了实践。在投资思路上，因为原本的Alpha策略收益有限，通过放杠杆扩大第一阶段的稳定收益。实践方面，1969年，前美国麻省理工学院数学系教授爱德华・索普（Ed Thorp）开办了第一个量化对冲基金，进行可转债套利，他是最早的量化投资的者使用者。1971年，巴莱克国际投资公司（BGI）发行了世界上第一只被动量化基金，标志着量化投资的真正开始。
3.第三阶段从1975年至2000年：多策略阶段。在这一阶段，虽有一定的挫折，但总体上量化投资得到了平稳的发展。在投资思路上，由于上一阶段通过杠杆放大收益的副作用产生，放大以后的波动率又增大，从而转向继续追求策略的稳定收益，具体的手段是采用多策略稳定收益。实践方面，1977年，美国的富国银行指数化跟踪了纽约交易所的1500只股票，成立了一只指数化基金，开启了数量化投资的新纪元。[18]1998年，据统计共有21只量化投资基金管理着80亿美元规模的资产。[19]
4.第四阶段从2000年至今：量化投资阶段。这一阶段，量化投资得到了迅猛的发展，并且发展的速度越来越快。投资思路上，运用量化工具，策略模型化，注重风险管理。在实践方面，在2008年全球金融危机以前，全球对冲基金的规模由2000年的3350亿美元在短短的7年时间内上升至危机发生前的1.95万亿美元，受美国次贷危机的影响全球对冲基金规模有较大的回落，直到2008年之后，在全球经济复苏的大背景下对冲基金规模才开始反弹。
（二）我国量化投资的发展
本文认为，到目前为止，我国量化投资的发展的主要经历了三个阶段：
1.第一阶段从2004年至2010年：起步阶段。在这一阶段，由于我国没有足够的金融工具，量化投资在我国发展缓慢。2004年8月，光大保德信发行“光大保德信量化股票”，该基金借鉴了外方股东量化投资管理理念，这是我国最早的涉足量化投资的产品。2010年4月16日，准备多年的沪深300股指期货的在中金所的上市，为许多对冲基金的产品提供了对冲工具，从此改变了以前我证券市场只能单边进行做多的情况。
2.第二阶段从2011年至2013年：成长阶段。2011年，被认为是我国量化对冲基金元年，[21]而随着股指期货、融资融券、ETF和分级基金的丰富和发展，券商资管、信托、基金专户和有限合伙制的量化对冲产品的发行不断出现，这个阶段的量化投资真正意义上开始发展，促使该阶段发展的直接原因就是股指期货的出现。[20]
3.第三阶段从2014年至今：迅猛发展阶段。2014年被认为是“值得载入我国私募基金史册的一年”，基金业协会推行私募基金管理人和产品的登记备案制，推动了私募基金的全面阳光化，加速了私募基金产品的发行，其中包括量化对冲型私募产品。2014年称得上我国量化对冲产品增长最迅速的一年，以私募基金为代表的各类机构在量化对冲产品上的规模均有很大的发展，部分金融机构全年销售的量化对冲基金规模超过了百亿。
2015年，上证50ETF期权于2月9日正式推出，这对于对我国的量化投资有着极大的促进作用。4月16日，上证50与中证500两只股指期货新品种的上市给量化投资带来更多的策略的运用，金融衍生品的不断丰富和发展，为量化投资提供更多的丰富对冲手段，也提供了更多的套利机会。
六、总结
量化投资的技术、策略、硬件设施条件都在飞速的发展，与传统的投资方式相比，量化投资有着自身的特点和优势。尤其是量化对冲产品，以其长期稳健的收益特征，成为目前“资产荒”下对信托、理财产品和固定收益产品良好的替代产品。未来随着我国股指期货、融资融券、国债期货、期权等金融产品的不断创新，以及股指期货市场未来逐步恢复正常，量化投资发展前景不可限量。
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关键词：大数据；量化投资；量化选股
中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）17-0106-01
量化投资理论是从20世纪50年代由马克维茨创造性地提出了用均值方差最优的数字方法来选择最优投资组合。由于当时对数据的处理量过大而复杂，因此，直到1990年后随着计算机被广泛使用，以量化作为核心的投资基金才逐渐超越传统的基金。量化选股策略是针对中国股票市场特性，从众多的指标参数中找出能够较为合理解释股票收益率的有效且不冗余的因子，并根据这些因子在选股策略中所占的权重来构建量化投资策略。随着信息技术的日异发展，资本市场深化改革步伐加快，证券市场间同业经营，居民消费等领域也迎来了信息数据量呈现几何级数增加现状。运用大数据思维分析众多股民的知识结构、行为习惯对股票投资形式的认知而形成固有模式思维，“大数据”思维正以不同形式、路径的方式影响着证券选股策略。大数据技术的战略意义不在于其庞大的信息数据量，而在于对含有意义的数据根据建模权重进行专业量化处理，帮助大家对于股票进行优化选股有着重要研究意义。因此，基于大数据思维模式分析多因子量化选股策略更加适用这样的市场，给投资者提供更好的参考模型。
作为量化投资界的传奇人物詹姆斯・西蒙斯，他曾因“用公式打败市场”的故事在金融界中为人津津乐道。在1989年由他创办的基金成立至今的20年时间里，该基金持续地获得了每年平均35%（扣除费用后）净回报率，而同期被称为“股神”的巴菲特每年平均回报率也才大约在20%左右。即使在金融危机的2008年，该基金仍然获得了80%的高额回报，“最赚钱基金经理”对西蒙斯来说无出其右。
目前，国内对量化投资策略研究还比较少，做量化交易的基金也相对较少，投资者对量化投资仍持怀疑态度。另外，中国目前的资本市场还不完善，做空机制以及金融衍生工具相对较少，股票市场上仍然采用T+1的交易模式，这些都导致了量化投资在中国市场的发展弊端。但是，随着股指期货等新的做空金融衍生工具的推出，量化投资开始走入“中国大妈们”的视野。
运用量化思维投资证券选股策略在国外已有四五十年。量化投资从无到有一直是很神秘的，人们把它叫做“黑匣子”。但是，当时的量化投资证券选股策略大多仅仅是数学模型，并不是人们想象的那么神秘。量化投资证券选股策略之所以弄得这样神秘是因为：（1）是为了保护其知识产权，防止侵权；（2）是为了防止其策略扩散后影响整个投资比率的失衡，缩短该策略的寿命；（3）是为了控制投资风险，如果该策略细节被投资对立面获得，则有可能会造成被动的投资效果。因此，投资公司、基金经理是不会说出其量化投资策略的。这是由于金融动荡中如果没有好的投资策略及对风险的控制力就有可能把老本亏个精光。
随着时间流逝，任何投资策略的盈利模式都会被市场所消化，量化投资策略也会随着时间的变化而改变。在量化投资证券选股这方面，重要的不是策略这一表面形式，而是掌握量化投资证券选股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的数学公式、策略模型，而应该根据现在大数据时代下对海量证券股票信息的合理分析整合，去学习、改进新的证券选股模式，以适应未来发展需要。
大数据时代的到来也给新形势下运用多因子量化模式选股带来极佳的发展机遇。
参考文献：
关键词：证券投资;基金数量化;投资战略;决策
证券投资基金是一种特殊的投资方式，在实际的投资过程中，采用的是共同进行风险承担以及利益共享的方式，这一基金类型也被称为“证券基金”。证券投资基金作为一种投资工具，进入门槛低，服务专业，且积累性强，即使投资成本较低，也可将投资分散于不同证券，这样就极大的分散了投资风险。因此，正确投资基金得到了人们的广泛关注。
1 积极开发130/30等数量化投资模型
对国内从事证券基金投资业的基金公司等及时顺应金融形势，尽早开始研发130/30等科学有效的数量化投资产品，从而满足公司旗下众多投资者的投资需求。为了追赶世界先进的潮流，加快中国金融创新，从根本上增强国内基金业的企业竞争实力，研发130/30空头扩展模型等证券投资基金数量化投资模型势在必行。随着国内经济形势高速发展，金融市场形势亦是日新月异。目前，中国证券基金投资业中的卖空改革已经在逐渐开启，在此形势下，相关资产福利业也应抓紧时间，抓住机会，积极开发出符合中国国情和投资者实际需求的基金产品，抓紧研发空头扩展模型等数量化投资模型，以更好的顺应金融市场的发展趋势和实际需求。在数量化投资模型开发过程中，应该注意“拿来主义”，不能一味的照抄国外数量化投资模型，开发时首先要考虑实事求是，符合中国的相关法律法规以及中国金融市场的实际情况，做到既学习了外国的先进经验，又兼顾国内市场现实。从而开发出符合中国实际的数量化投资模型。现实中，130/30数量化投资模型只是众多数量化投资模型中的一种。
2 合理应用数量化投资策略
投资者及受理委托基金公司等资产管理者应用正确数量化投资策略进行投资，可分散减小风险，增加收益。并基于此进行更加科学高效拟合金融市场实际收益率模型和数量化投资策略的开发。基于数量化投资策略不断创新发觉全新投资策略的特点，伴随广大投资者针对这一投资机会的广泛追捧开发，此动量策略的存在的情况会逐渐消失，弱势有效这一中国股市缺失的状况会逐渐改变。数量化投资策略模型只是理想状况下的数字模型，在实际投资中投资者及基金管理者还应注意定期检验，不能生搬硬套模型及应用公式，应根据市场形势，谨慎研究确定投资策略，才能在金融趋势改变时有效规避风险，增加收益。在金融市场中，基金公司应根据市场环境及现实情况，基于相应合理化科学化的数量投资策略，基于数字化投资的有效性制定相应的投资策略，才能有效提高证券市场投资效率，规避风险，增强投资收益。同时应注意听取专业人员根据经验所得出的合理人工判断，拒绝照搬模型公式的错误做法，杜绝全部投资由模型决策，密切注意规避数量化投资策略的趋势改变、相似性及肥尾性。
3 开放卖空政策
国家政策对金融市场存在巨大影响。为了从根本上提高中国证券金融市场效率，对金融市场发展起到积极意义，国家政策要给予支持，譬如对卖空政策采取加大开放政策。如此才能逐渐改善中国证券市场卖空限制大，除指数基金外，其他投资者参与卖空所受禁锢较多，公募基金甚至不能参与卖空，信息表达不充分，远远没有达到弱势有效等诸多限制中国证券市场有效性的不完善方面政策开放属社会实验，对政策所针对方面的影响不言而喻。在政策制定方面目前国内的相应管理层做的还是很好的。譬如，根据当前形势，相应管理层便会制定并开始试行各种转融通业务。在这样的政策环境下，对广大证券金融公司而言，便可以通过相互之间的内部交流与合作的方式，将自身原有的或者通过各种合法途径募集而来的证券和资金进行出借，为需求方提供所需的资金和证券，帮助其更好的开展各种经营活动。 对广大证券基金类公司而言，可以通过此类活动，可有效整合金融市场资源，解决眼下难题。通过复杂严禁的实施设计方案，保证市场的良好发展。
4 降低融券费率
为了提高中国金融证券市场效率，缩短相应价格恢复平衡所需时间，提高中国金融资本市场的有效性，建议相关管理层采取积极措施，譬如对券商降低融券率的政策持鼓励态度。但在一定的条件下，130/30组合的收益率会出现极大的改变。例如，在融券费率处于10%和5%水平的时候，融券率会对130/30组合的收益率产生十分显著的影响。为了避免对中国证券市场的发展产生不好影响，相关管理层在制定政策时要注意规避券商间通过不顾成本盲目降低融券费率等不良手段抢占市场的恶意竞争。鼓励科学的正当竞争。目前国内金融市场中，各证券公司的融资利率基本相同，截至2013年3月19日，业务遍布全国的较大证券公司中，国信、国泰君安、广发、海通这四家公司年融券率和融资利率均为8.6%，相比之下，华安、上海、江海、华泰四家的融资利率虽然也达到同样的水平，但在融券率方面，却呈现出显著高于大证券公司的情况，达到10.6%。综上所述，小证券公司采用较高档，融券费率规模大的公司则采用相同的较低档，相比之下，大证券公司具备较大优势。若小证券公司要在激烈的金融市场竞争中站稳脚跟，建议其利用融券费率存在较大降低空间的优势制定相关政策。
5 结束语
综上所述，研究证券投资基金数量化投资战略决策，可帮助大家进一步提高对证券投资基金以及数量化投资相关问题的理解水平，了解130/30策略对基金业绩的影响，具有一定实践意义。
参考文献：
[1]阮素梅，于宁.证券投资基金收益概率密度预测――基于神经网络分位数回归模型[J].华东经济管理，2015（2）：105-110.
在银华基金副总经理兼量化投资总监周毅看来，量化投资成功的关键在于团队。目前，银华基金已初步完成了量化团队的人员配备和流程建设，未来，将努力打造一只国内领先的专业化、综合性的旗舰量化投资团队。
分级基金为突破口 首战告捷
由于量化投资在股票市场的应用范围较广，包括金融工具设计、指数增强、市场中立阿尔法模型以及套利策略等等多个方面。在反复比较深思熟虑后，周毅选择将金融工具创新作为突破口。
周毅认为，相比于其他的量化投资领域，金融工具与市场地域性特征关联度最低，因此移植性最强，成功概率就越高，同时在中国市场相对比较欠缺。所有的金融工具中，在国外使用得最广泛的就是结构化。
截至今日，银华共推出了三只指数分级基金和一只股票型分级基金，包括银华深100（首只深100分级指基）、银华中证等权重90（首只等权重分级指基）、银华中证内地资源（首只投资主题指数的分级基金）和银华消费主题（首只主动管理的主题类分级基金）。这四只分级占据目前市场上分级基金规模的绝对优势。银华深100是上市首只首日出现双溢价的分级基金，也是目前是场内规模最大的基金，约为150亿元左右；银华中证等权重90是第一个触阀值折算的分级基金，为所有分级产品的发展完善和风险控制提供了可借鉴的宝贵经验。
“市场和投资者以自己的方式证明了分级基金这种金融创新符合A股现阶段的运行特点，满足了国内投资者对杠杆和借贷收益的需求，更坚定了我们在工具型产品的研发和量化投资策略推广上的信心。”
看好中国量化投资“钱”景
不过分级基金只是整个量化投资应用中金融工具设计的一部分，其发展的背景是目前国内衍生品缺乏的现状。周毅表示：“我们想做全方位的量化投资，包含量化投资的各个领域。”
今年以来，银华的多只专户产品已经成功在A股市场上综合应用以上两项策略。据记者了解，银华专户产品中，表现最好的账户年化收益（扣除各种费率后）大幅超越同期沪深300指数。波动率仅约为沪深300波动率的1/3。尽管受现有法规和交易平台限制，在美国应用的量化策略大多数无法在A股实现，但银华在专户对冲产品上的成功尝试，证明了在国内利用量化投资方法可以获得绝对收益，而且随着各种限制的宽松化以及杠杆机制的引入，量化绝对收益产品可以拥有巨大的发展空间，中国式量化投资前景广阔。
志做国内旗舰量化团队
周毅将银华目前在量化投资领域所取得的诸多成就都归功于其全业务线的量化团队打造。银华在业内属于较早开展专门的量化投资研究的公司之一，目前量化投资团队已经达到16人，职责涵盖了金融工具、α策略、套利及实时风控等量化投资的各个业务链。“量化投资成员所搭建的系统平台，形成了稳定的流水线，为量化产品的运作提供了坚实的保障。”
