时间：2023-07-31 16:42:31
序论：在您撰写量化投资步骤时，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。
【关键词】系统 选择 开发
北京时间2013年8月16日11点05分31秒到05分56秒的短短26秒里，中国石化和工商银行两大权重龙头先后涨停。之后多只权重股迅速跟进大幅拉升；根据事后调查结果，造成这一事件的光大乌龙交易以70亿的成交量，却造成了日均交易量在2000亿以上的A股市场的大盘指数瞬时上涨超过5%的涨幅，这让貌似遥远的量化交易突然出现在国内投资者的面前，很多普通投资者这才发现自己同量化交易战斗已经很久了。如何获得一个拥有高速精准的数据、高性能程式交易以及高度的开放性和前瞻性等特点的专业的交易平台，这正是本文尝试解决的问题。
一、如何选择国内现有平台
目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面，分为中低端和高端量化交易平台。
（一）中低端量化交易平台
中低端平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑，多数的实现只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。它一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件，采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器，投资者在本地运行的策略触发后，通过经纪公司的普通交易席位进行交易。国内应用的中低端量化交易平台主要有文华赢智程序化交易、交易开拓者、金字塔决策交易系统等。
（二）高端量化交易平台
高端量化平台除了支持复杂脚本语言实现策略逻辑外，均支持直接使用C++、JAVA等开发语言实现复杂的策略逻辑，采用多进程、多线程方式进行自动化交易、程序化交易、算法交易。行情和交易的延时都要求尽可能最低。它适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。国内主流的高端量化交易平台主要有龙软DTS、国泰安量化投资平台、天软量化平台等。
总的来说，中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略，高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。同时不同的平台费用也不同，投资者必须根据自己的交易要求和费用承担能力来选择最适合自己的量化交易平台。
二、自己打造量化交易系统。
由于MATLAB、R语言这些新一代面向对象、功能强大的语言的出现，获取免费证券和期货的数据并不难，同时出于交易保密的要求，再加上使用功能强大的现有平台费用很高，越来越多的个人和中小机构选择自己或委托别人开发自己的量化交易系统。
（一）语言选择
很多大的机构都有自己软件团队开发量化交易平台，大多选择C语言、C++、JAVA等开发语言，有的甚至使用机器语言，但MATLAB、R语言逐渐成为主流的开发语言。
1.MATLAB简介：MATLAB的是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据分析以及数值计算，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。其优势在于：用户可以利用MATLAB进行：（1）交易策略实现和回测、投资组合优化和分析。（2）资产分配、金融时序分析、期权价格和敏感度分析、现金流分析。（3）风险管理、预测和模拟、利率曲线拟合和期限结构建模。（4）Monte Carlo模拟、基于GARCH的波动性分析等
2.R语言：R语言是一个高效率的实验平台：通过R语言可以很高效的实现前沿paper的模型方法，同时R语言又提供与C，C++等传统语言工具的量化结合，作为免费开源的数据处理语言，至少几百名世界知名统计学家在算法上的支持，至少几百名世界顶尖的Fortran，C，C++数学库编程高手在代码上的支持，大数据计算平台的运算支撑，开放金融数据资源的免费接入，前沿期刊与代码工具的协同
（二）量化投资重要支撑：IT系统
一个高水准的量化交易系统，必须实现以下的4种功能：
1.历史数据统计后验。历史数据统计一般以收盘价或者日均价作为买入卖出的交易价格。然后根据设定的交易价格计算出在某一段时间内的收益率、超额收益、夏普率等结果。历史数据统计后验的优势是效率高、简单方便。缺点是不够精确，尤其不能考虑资金量对市场的影响。这个阶段的IT要求：简单的原语/多市场的数据/各种盈亏报表分析。
2.历史高频交易数据后验。历史高频交易数据后验的核心在于根据历史高交易频数据进行模拟撮合，撮合算法主要是判断在某个时段的成交量的成交比例。这个步骤的IT要求：快速撮合能力
3.高频数据实时模拟。策略后验无法检验其在样本外的效果。解决这个问题的方法是进行高频数据的实时模拟交易。实时模拟交易是将策略写成一个DLL，放在模拟平台上自动运行。高频数据实时模拟和实盘交易已经非常接近，对冲击成本的考虑，市场容量的考虑基本上和实盘已经一致，唯一不能解决的就是对市场的影响，这个阶段的IT要求：一个简单高效的统一的交易接口API
2013年可谓我国对冲基金快速发展的一年。越来越多成熟的投资者关注到这个投资品类，并认可其投资机会及资产配置功能。
但说起对冲基金，很多人还是不可避免地联想到“量化对冲”、“程序化交易”等相关词汇。那么这些概念之间到底有怎样的关联呢？是不是对冲基金一定要采取对冲或量化投资呢？
并非所有对冲基金都采取对冲手段
顾名思义，对冲基金给人印象是运用对冲工具对冲风险的基金。但是，实际上并非所有对冲基金一定都采取对冲手段。对冲基金相对于传统的公募基金而言，主要是在基金结构方面的区别。
一般来说，对冲基金具有以下特点：
第一，受更少的监管。国内的公募基金要求每季度披露季报，公布基金仓位和重仓股等核心信息，基金投资范围也受到严格的控制。至今我国还没有一只投资商品期货的公募基金，去年底成立的嘉实绝对收益策略是国内目前唯一一只可投资沪深300股指期货的市场中性策略的公募基金。而私募基金可以不公开任何与投资相关的信息，投资范围也广泛的多。
第二，更长的封闭期。国内的对冲基金通常在成立后的半年内处于封闭期，不能申购赎回，或者只许申购不准赎回。此后，走信托通道的产品每月开放申购和赎回，而走公募基金专户或是公募基金子公司的产品每季度才开放一次申购和赎回。降低流动性是为了减少申购与赎回对基金运作的不良影响，有利于保护投资者的收益，有助于基金经理的投资运作。
第三，收取业绩提成。公募基金的收费主要是前端认购费和固定管理费，而私募基金除了这两部分外通常还收取20%的超额业绩提成。有些业绩出色且有溢价能力的对冲基金甚至收取30%的业绩报酬。
第四，偏向于绝对收益的投资方式。我们都知道，公募基金的比较基准往往是沪深300等大盘指数，基金经理的考核通常是同类基金排名。这就是所谓相对收益型的业绩导向。而对冲基金的业绩基准通常是定期存款利率。由于基金管理人为了获得更高的业绩报酬，所以更在乎基金的绝对收益水平，而不是相对大盘指数的相对收益或是业绩排名。这种绩效方式就会引导基金管理人在投资方式上更偏向于绝对收益的方法，能采用对冲工具的可以进行风险敞口的对冲，不运用对冲工具的也会通过调节仓位来控制基金净值的下行风险。
并非所有对冲基金都采用量化投资
量化投资强调的是在投资的过程中加入定量化的方法和手段。
传统的股票型基金经理在投资的过程中更多的是依据自己对宏观经济、行业发展趋势以及企业经营状况的主观判断。虽然在做决策前基金经理也阅读了大量数据，但这些数据转换为投资决策是在人脑里完成的。这个决策过程涉及到很多定性的判断，模糊的处理，是一个非量化的决策过程。
而所谓量化投资就是尽可能将决策过程模型化、可视化、透明化。在模型化的过程中，势必会引入不少定量的方法，用到很多金融、经济、数学以及统计等学科的工具和手段。
举个简单的例子，我们注意到股票市场的投资者对于经济同步数据是比较敏感的。比如，制造业采购经理指数（PMI）如果在50%以上表明经济处在扩张区间，越高反映经济发展得越乐观。此时，主观投资者会在参考PMI当期数值、前期数值以及市场预期值后综合来判断是否该介入购买股票，而量化投资会设一个硬性的标准，比如PMI创出近3月新高即买入股票，或是PMI超过55%才买入股票等等规则，一旦事先设定的规则触发就形成了交易信号。
量化投资可以很简单，也可以很复杂。像前面提到的这个例子就是个极为简单的量化投资方法，连计算器这样简单的工具都不用就可以实现。如果规则较多，涉及的步骤较多，或是需要大量的计算，那么就要借助电脑程序来实现。
1把握现在面临的问题
在麦肯锡,人们总说,只要把握现状,问题就解决了七成。这种方法有两个关键词,一是“运用整理归纳法”,二是“量化”。首先通过整理归纳法,个别具体地分析我们到底想要改善什么。接下来,对分解后的问题按优先顺序进行排序。排序最有效的方法是量化。
一般人花 在“I 消 费 ”上的时间大约 是 60%,“II 浪费”占 20%,“IV 闲耗”占 15%,“III 投资”上大概只有 5%,最多不超过 10%.
这样分配时间最大的问题是,总时间的80% 花在了“紧急”轴线,无怪乎我们每天都感觉自己被最后期限逼得很紧,心里觉得很累很忙。紧急的事情多数都与工作相关,所以紧急的事情越多,劳动时间就越长,越容易导致工作与生活失衡。
如果长期在紧急(“I 消费”和“II 浪费”)上花费大量的时间和精力,根本不可能再有精力和时间去进行“III 投资”,只能把剩下的时间都“IV 闲耗”了。这样一来,我们事后更加后悔,“又浪费了这么多时间干这些无聊事”。 另一方面,不积极投资又会导致我们工作能力下降,职位不保,结果需要花更多的时间在紧急的“I 消费”和“II 浪费”上,导致恶性循环。
关键就在如下两个方面 :一,缩减“II 浪 费的时间”和“IV 闲耗的时间”,增加“III 投 资的时间”;二,利用“III 投资的时间”,更有效地发挥“I 消费的时间”的作用。
最理想的状态关键在于确保 30% 的“III 投资的时间”。假设我们清醒的时间为 16 个小时,那么每天保证将近 5 个小时的投资时间是最为理想的。
然后把“I 消费的时间”控制在 50%、每天8 小时以内。要达到这一点,必须减少交通时间以及无意义的会议的时间。
另外,还要尽量将生产率较低的“II 浪费的时间”控制在 10% 以内。这就需要我们缩短上下班等交通所花费的时间,必要时应该重新考虑是否需要调整工作或搬家。
最后,用于放松以及周转的“IV 闲耗的时间”,也应该尽量控制在10% 以内。
如果使用上面的时间分配方式,重要∶不重要 =8 ∶ 2,紧急和不紧急的比例就成了6 ∶4.即使是做需要按期完成的工作,心情上也会感觉轻松许多。这样的分配方式让我们不再感到时间紧迫的巨大压力。
2确定不该做的事
精简工作比增加要做的工作更值得我们思考。对不该做的事和想要完成的事同样重视是工作能够顺利进展的秘诀。看准什么是你的“时间窃贼”,确定不该做的事。
3确定可以委托别人做的事
必须完成的事情当中,一定有你不擅长或者不想做的事。这时你应该思考如何才能让自己不做,或者是否能够委托别人来完成。
4提高必做之事的效率
具体的做法可以分为 7 项 :
1 活用记事本,将它作为时间管理的起点。
2 养成健康的生活习惯。
3 借助他人的力量,增强克制力。
4 灵活选择住所的位置。
5 控制交通耗时。
6 提高做家务事的效率。
7 重新认识生活中的零散时间。
揭开定量投资神秘面纱
与定性投资不同，定量投资更多关注“数字”背后的意义，依靠计算机的帮助，分析数据中的统计特征，以寻找股票运行模式，进而挖掘出内在价值。
李延刚总结了定量投资的三大优势：首先是理性。定量投资是对于基于基本面定性投资方法和工具的数量化统计性总结，它在吸收了针对某种投资风格和理念的成功经验的基础上，以先进的数学统计技术替代人为的主观判断，并能够客观理性地坚持，以避免投资的盲目性和偶然性。“完全的数量化分析过程将极大地减少投资者情绪的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策，因而在牛熊市的转换中具有很强的自我调节性。”
其次，全市场覆盖。定量投资可以利用数量化模型对垒市场的投资标的进行快速高效的扫捕筛选，把握市场每一个可能的投资机会，而定性投资受人力精力的限制，显然无法顾及如此广的覆盖面。
此外，数量化投资更注重组合控制和风险管理。数量化的个股选择和组合构造过程。实质上就是在严格的约束条件下进行投资组合的过程，先从预先设定的绩效目标的角度来定义投资组合，然后通过设置各种指标参数来筛选股票，对组合实现优化，以保证在有效控制风险水平的条件下实现期望收益。“换言之，数量化投资模型能够很好地体现组合收益与基准风险的匹配和一致，”李延刚解释。
定量投资是否适应中国市场
“谈到定量投资，不得不提量化投资领域中的传奇人物――詹姆斯・西蒙斯。”李延刚并不掩饰其对这位投资大师的崇敬，“他不仅是世界级的数学家，也是最伟大的对冲基金经理之一。他创办的文艺复兴科技公司花费15年时间，研发基于量化数学模型的计算机模型，借助该模型，两蒙斯所管理的大奖章基金，从1989年到2006年的平均年收益率达到了38.5％，甚至超过股神巴非特。”
值得一提的是，李延刚也来自数量化投资的发源地――北美，他有着6年海外一线投资管理的实际工作经验，深刻领会并掌握了量化投资理念与方法，具备数量化投资领域的成功经验。2007年，李延刚回国后加盟中海基余，着手增强中海基金金融工程团队的寅力。在借鉴国外成熟的投资理念与经验的基础上，结合A股实际，他用了近两年时间对数量化模型进行反复修改与调试。目前，中海基金的金融工程部已经形成从择时、配置到选股等方面的一系列研究成果，并在今年顺势推出中海量化策略基金。
詹姆斯・西蒙斯的神话在中国证券市场能否再次实现?“当其他人都摆西瓜摊的时候，我们摆了一个苹果摊。”李延刚用一个形象的比喻来形容定量投资存国内市场的发展机遇。他认为，目前国内证券市场定性投资者太多，竞争激烈，而数量化投资者则太少，机会相对更多，竞争也很小。李延刚表示，大量实征研究证明，中国证券市场为一个弱有效市场，市场上被错误定价的股票相对较多，留给定量投资发掘市场非有效性的空间也就越大。基于这种考虑，定量投资方法在中国的发展极具发展空间。
“今年推出量化基金并非一时的心血来潮，一方面中海基金金融工程部已经逐渐成熟，而另一方面也是出于市场时机的考虑。”李延刚强调。
他认为，在经历2008年的巨幅下跌后，市场底部已经基本确立，目前小盘股估值相对较贵，短期内市场可能会以调整为主，但未来市场走势仍然存在诸多不确定。在此背景下，如何把握结构性机会将是未来投资关键之所在，利用数量模型进行分析和投资的量化基金具备更好的适应性。中海量化策略基金将把握市场调整时机，采用数量化模型选人具有估值优势和成长优势的大中盘股票作为基石，辅之以部分优质的小盘股票。
“量体裁衣”完善全程量化流程
据了解，中海量化策略基金的全程量化流程分三个步骤，即选股策略自下而上，施行一级股票库初选、二级股票库精选以及投资组合行业权重配置的全程数量化。
“就像裁缝做衣服一样，量化基金在投资中也要通过‘量体裁衣’来完善全程量化流程。通过全程量化与基金经理的思想相配合，才能做出优质的量化基金。”李延刚表示。
首先，选取代表性最强的反映公司盈利能力的指标，对于所有的A股上市公司进行筛选从而得到一级股票库。“主要通过对所有A股股票过去三年平均EPS(每股收益)、ROE(净资产收益率)、毛利率三项指标进行筛选，它们能分别较好的反映上市公司的获利能力，从而得到一级股票库。”李延刚说。
其次，通过盈利性指标、估值指标、一致预期指标，熵值法确定指标权重后，对一级库股票进行打分排名，从而筛选出二级股票库。其中，一致预期指标则是通过各券商分析师的调查后，得出上市公司盈利预期数据平均值，以此权威性地反映市场对公司未来盈利的预期水平。“中海量化基金引入一致预期作为选股指标，可以全面、权威的反应市场对上市公司未来盈利的预期水平，为投资决策提供更为真实和前瞻性的依据。与此同时，还可以根据预期的变化及时动态调节，更加适应股市的震荡波动。”李延刚强调。
曾在全球量化资产管理规模最大的巴克莱投资管理公司（BGI）管理量化基金、现任富国基金公司另类投资部总经理的李笑薇，以自己多年的海内外成功投资经历，与《投资者报》记者分享了量化投资的神秘与魅力所在。
自李笑薇加盟富国以来，富国A股量化投资模型于2009年底投入实战，并获得了不俗的战绩。截至2011年6月30日，富国旗下两只指数增强基金――天鼎中证红利、富国沪深300分别获得了4.32%与 3.79%的收益，在所有指数型基金中位居前两名。而同期沪深300指数、中证红利指数分别下跌2.69%、2.1%。这一团队，正推出第三只指数增强基金――富国中证500指数增强。
量化不是“黑匣子”
《投资者报》：提及量化投资，国内投资者总认为很神秘。它与主动的定性投资差别到底有哪些？
李笑薇：量化模型的特点之一是抽象，但它称不上是一个“黑匣子”，与传统基金的投资区别也并非像投资者认为的那样大。
传统基金经理在做市场判断时，脑子中会闪过好几个模型，比如如何选定行业、个股，实质这都是一个个模型。严格说，他们脑子里的模型比量化模型中能看到的都要多，只是他们没有把这些模型提炼出来而已。
投资者购买传统主动股票基金，并不代表他们对基金经理的操作完全熟悉。基金经理在哪个时间段，配置了哪些行业、个股，投资人无法确切知道，只是能看到每个季度的报告和最终的投资结果。
相比之下，量化投资进出市场的每一个步骤，都非常清晰明了。在我的眼里，这个过程不是“黑匣子”，而是团队里每一个人按流程逐步去完成的。
《投资者报》：量化投资的详细工作流程是怎样的？
李笑薇：量化投资对团队合作要求更高。一般来说，有一部分人专门进行数据的清洗、整理、输送等，这需要计算机信息技术较强的人才；模型的设计和研究，往往需要很强的金融及数学背景；基金的日常管理往往需要金融及工程方面的专才。因此，通常量化投资团队的成员学历都较高，但不是说学位很重要，而是需要一定的技术积累。
具体流程中，提取数据的人看数据，有人专做研究，有的做优化或者交易下单。每个人都有自己的侧重点，在整个团队中起不同的作用。一个人可能干多件事情，但想要全部完成是不可能的。
《投资者报》：量化投资能否稳定地战胜市场？
李笑薇：在不同的市场阶段，市场的有效性会不同，需要用特定的方法，寻找不同阶段的不同机会。
市场上的各种方法，捕捉的内容都不一样。比如巴菲特，他的风格更趋近于一级市场中VC、PE的思维；西蒙斯则是完全抛开基本面，从纯技术的角度，将全球货币的走势、衍生品等林林总总的东西作为投资标的。
从A股市场来说，当前的发展阶段需要有独特的投资方式，富国基金量化增强的定位也有市场需求存在，满足了一部分配置指数基金的需求。从运作经验看，量化增强后的收益会好于一般指数的收益，上半年超额收益有8%。总体来看，这个收益稳定在5%~10%间，是很多基金难以做到的。
超额收益从何而来
《投资者报》：我们也注意到，多家基金公司都构建了独立的量化投资团队和模型，富国基金量化投资模型的独特之处在哪里？
李笑薇：量化投资最重要的是人的思想，量化只是一个方式和工具，真正在挣钱的，是人的投资思想。
从富国量化模型的特点来看，首先是自下而上精选个股，不做仓位选择。由于这是一只指数产品，投资人买时就要买到这样的仓位，我们一直是用95%的仓位操作。
其次，严格风险控制，精细成本管理。再次，系统化的投资流程，科学化的投资管理。量化投资从开始到结束，是一个庞大复杂的工程，团队里面专门有人负责清洗、研究数据，做一系列的回撤，实现交易单。
最后还要尊重模型出来的结果。在操作过程中，主动干预非常少，人的干预更多在整个模型的设计上。
《投资者报》：你们今年近8%的超额收益是如何实现的？不同市场环境下，模型是否会有大的调整？
李笑薇：对我们来说，发现哪些因子在最近的市场更有效，并保持一定的前瞻性，是量化团队的主要工作。
比如，大家都很熟悉的估值因子，在2006年到2009年都有比较优异的表现。但是到了2010年，估值因子的作用突然发生了变化，估值并不能起到明显推动作用，我们也提前做了适当的调整。
责任心决定能否做好
《投资者报》：除了模型外，量化投资成功还取决于什么？
李笑薇：一般而言，量化投资策略是否成功取决于三大因素。一个因素是质量，重点取决于数据和研究。第一步是要保证数据的质量没有问题。对于任何一个数据源，我们基本是用一家数据商，但会用两家来互相检验，检验后的结果才进入到自己的数据库里。
研究质量的好坏，其实是工作责任和态度的问题。量化虽然有门槛，但对理工科硕士以上的人来说门槛并不高，能否做好靠的是责任心。
第二是经验和判断。我们会做大量研究、看历史业绩，但历史不代表未来。当你做了大量细致的研究，发现可能有五个因子影响，表现最好的是A，后面有BCDE，其他因子哪些权重更大？做决定要基于经验和判断。但归根到底，判断与决策要有很强的实践来做支撑。
三是运气，好的质量和经验不等于好的业绩。尽管它们可以提高好业绩的概率。投资结果在任何时候都有运气的影响，这对所有管理人都是公平的。不过，今年这样的业绩基本上属于正常运气范围内。
【关键词】 AHP方法； 投资方案； 决策原理
一、引言
企业投资方案决策是否正确直接关系到生产经营的成败。现有投资方案决策通常是采用比较各备选方案净现值、期望收益额、期望收益率、收益标准差和收益标准差率等单一量化指标来选择最优投资方案。运用单一的量化指标进行决策虽然方便但没有综合考虑影响企业投资决策的各种量化、非量化因素，尤其是当运用不同量化指标对备选方案选择得出的结论相悖时企业将陷入无法决策的困境。本文针对这种情况，综合考虑影响投资决策的量化和非量化因素，运用层次分析法结合案例分析进行最优投资方案选择。
二、层次分析法运用于投资方案决策的原理
层次分析法（Analytia1 Hierarchy Process，简称AHP）是美国匹兹堡大学教授A. L. Saaty于20世纪70年代提出的一种系统分析方法。AHP方法能够综合分析量化因素和非量化因素进行决策，因此在经济管理类研究中有着广泛的运用。层次分析法的基本原理：根据问题的性质和需要达到的总目标，将解决方案分解为目标层、中间层、方案层等，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系，将各因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构模型。层次分析法运用于投资方案决策可分为四个步骤。
（一）目标层的确定
层次分析法运用于投资方案决策首先要确定投资方案决策的目标。投资方案的决策目标就是选择最优投资方案。投资方案决策是否正确，直接关系到企业的生存和发展，因此必须对企业内外各种定性和定量的信息进行全面分析，才能做出正确的决策。最优投资方案的选择并不仅仅取决于某一单项指标的优劣，比如净现值的高低。净现值的高低只是企业衡量投资方案的一个方面，最优投资方案应该是最符合企业整体发展战略，能够发挥企业自身优势的方案。
（二）中间层要素的确定
决策目标确定为最优投资方案后，最优投资方案的实现将分解成各层次的中间层要素。中间层要素可以是量化的也可以是非量化的。层次分析法在投资方案决策中运用的关键就在于要将决策目标分解为合适的中间层要素，即：投资方案优劣的判断标准。判断投资方案的标准必须符合企业实际，一般情况下期望年收益高、投资风险小、净现值高的投资方案是优秀的投资方案，但对于特定企业而言，国家政策支持力度、投资周期的长短、技术优势是否明显，在选择投资方案时也许更加重要。因此建立层次结构模型应列出决策目标的影响因素，通过考虑各影响因素之间的重要性建立关系矩阵来确定各因素的权重关系。
（三）确定多个备选方案完成层次结构模型
将企业多个备选投资方案和层次结构模型的决策目标、中间层要素进行连接，通过计算权重、单个矩阵、整体矩阵的一致性判断来确定层次结构模型的合理性，最终根据计算结果选择最优投资方案。
（四）进行层次单排序及总排序，并进行一致性检验
计算出各判断矩阵的最大特征根及特征向量，并通过归一化处理，同时要检验判断矩阵的一致性，如果不能通过一致性检验则需对判断矩阵重新计算；计算同一层次对最高层次（总目标）相对重要性的排序权值，此过程从最高层依次到最低层进行，同时对判断矩阵进行一致性检验，如果不能通过一致性检验则需要重新开始。
三、层次分析法在投资方案决策案例中的应用
笔者通过案例来探讨层次分析法在投资决策中的具体应用。假设A企业要进行投资决策，现有三种方案可供选择。三种备选方案投资收益基本情况见表1。
三种备选方案的投资周期不同，C1方案为5年，C2方案为4年，C3方案为6年（假设均为一次投入，分年收益）。A企业的再投资年收益率为10%。从A企业现有的科学技术来看，C1方案有一定的技术优势，其他两个方案均为新的领域，但C3方案是环保产业，国家政策比较支持。
从A企业案例可以看出三种备选方案的决策信息中既有量化信息也有非量化信息。传统的投资方案决策方法通常运用净现值、投资年收益、收益标准差等单一的量化指标判断最优投资方案。这些传统决策方法在决策时考虑的因素比较单一，而且在本例中，传统决策方法出现了多项指标优势交叉而无法进行判断的现象。因此笔者选用层次分析法进行投资方案的决策，以综合考虑投资方案中的量化因素和非量化因素。
（一）建立层次结构模型
根据A企业案例资料，综合现有数据选择六个中间层要素，画出A企业投资方案的层次模型结构图，如图1所示。
（二）构造判断对比矩阵A—B
A企业管理当局选定10位专家组成专家系统，运用德尔菲法对六个中间层要素的重要性进行比较，使用九级指标法将中间层要素两两比较后进行打分，得出决策目标层A对中间层要素B的判断对比矩阵，即：A—B对比矩阵，见表2。
其他对比矩阵的权向量计算过程同对比矩阵A—B的权向量计算过程限于篇幅不再详述。
（五）一致性检验及备选方案的选择
计算各对比矩阵的最大特征根，利用随机一致性指标进行检验，计算出CR的值（表9）。从表9可以看出，各中间层要素的一致性比率CR均小于0.1，即各判断矩阵的一致性检验均通过。
计算层次总排序，进行一致性检验得出CR=
0.0774
从表10可以看出备选方案C3的方案总权重最大，A企业应选择备选方案C3作为最优投资方案。
四、结论
通过A企业的案例分析，笔者认为层次分析法能够较好地结合量化指标和非量化指标综合考虑影响企业投资方案决策的各方面因素，使企业投资方案决策更具科学性。运用层次分析法对企业投资方案决策过程中的各影响因素进行权重分配，可避免在影响因素过多的情况下决策者顾此失彼，将主观意识过多地带入企业的经营决策。当各种决策方案出现多项指标优势交叉时，层次分析法更能做出科学的判断。
【参考文献】
[1] 邓永胜，董毅明.基于AHP的云南省物联网发展分析[J].昆明冶金高等专科学校学报，2012（1）：21-26.
既然世界经济前景充满不确定性，那我们对任何突袭而至的情况就不必太吃惊。岁末年初，当中国尚在揣摩和应对美国第三轮量化宽松（QE3）的“扭转操作”（Operation Twist）时，第四轮量化宽松政策（QE4）又不期而至。
北京时间12月13日凌晨，美联储麾下联邦公开市场委员会（FOMC）决定，推出新一轮量化宽松的货币政策（QE4），以解决正面临“财政悬崖”巨大挑战的美国经济可能陷入长期低迷的问题。当天的12月会议纪要显示，在“扭曲操作”到期之后，美联储将每月购买450亿美元的美国国债。综合此前QE3计划下每月400亿美元住房抵押贷款证券购买规模，在2013年一段时期之内，美联储每月购买资产总额将高达850亿美元，以支持金融市场和经济复苏。美联储还表示，将维持0?0.25%的低利率不变，直到失业率下降至6.5%。
虽然美国的决定让我们颇感意外，但细想之下，其不过是“另一只早晚要落地的靴子”。
无论如何，QE4计划都会给本已复杂的国际经济形势带来更复杂的变数，特别是像中国这样的新兴市场国家，政府和企业在决策时不得不面对随时而至的新难题。
政策指向失业与通胀
2012年9月13日，美国推出QE3。之后的几个月内，美国的经济和就业缓慢恢复，家庭消费支出和房地产业的数据有所改善，但失业率依然呈上升趋势、企业固定资产投资下降，去除能源价格变化带来的短期波动这一因素，通胀率低于美联储货币政策委员会的目标，长期通胀预期平稳。但全球金融市场萎缩使美国经济前景仍面临下行风险。为此，美联储调低了2012?2015年美国经济增长预期。
为了增加就业水平，保持价格稳定，在美国财政政策几乎被“冻僵”的前提下，美联储只好出笼QE4，不得不继续在QE3的基础上通过购买债券的方式，向市场注入流动性。
本轮量化宽松政策的具体措施包括：每月继续增加购买机构住房抵押贷款证券400亿美元，每月购买长期国债450亿美元；将以上业务所得的利息再投资于住房抵押贷款证券，并继续持有美国国债。美国政府希望以此来保持较低的长期利率，支持住房抵押贷款市场，营造更加适宜的金融大环境。由此可见，QE4不过是规模更大的QE3，亦即“加强版”的QE3。
与前三轮量化宽松政策不同的是，美联储此次还公开了量化宽松政策的两项前提条件，即失业率和通货膨胀率水平。只要失业率仍然高于6.5%，未来1至2年的通胀率水平不高于2%的目标水平0.5个百分点以上，且长期通胀预期稳定，联邦基金利率将保持在0?0.25%的水平。
两项前提条件的公布说明，美联储的货币政策方向是促进就业和保持较低的通货膨胀率，舆论普遍据此预测美联储未来的政策变化将关注失业和通货膨胀率两项指标。这有利于美联储锚定公众预期，增强货币政策的有效性。
短期资本可能再次流入
美国施行QE4，将会带动新一轮的全球货币量化宽松，中国可能再次面对“货币洪水”到来的局面。
在新一轮货币宽松政策的刺激下，如果美国企业投资和家庭支出真如美联储期望的那样得到恢复，那么，美国经济的复苏就有了坚实的基础。如果扩大的流动性进入实体经济部门，此轮政策不仅有利于美国经济的复苏，也有利于世界经济的复苏。由于美国经济的复苏将通过收入效应提高对中国进口产品的需求，进而有利于中国的出口。
但是，如果QE4释放出的流动性没有如预期那样进入美国实体经济，那么，美国就会面临流动性过剩，这些过剩的流动性出于逐利的目的就会流到资本回报率较高的新兴市场国家，也就是说，中国等新兴市场国家将可能面临短期资本流入的局面。
为稳定经济增长，中国的货币政策目前比较宽松，中国人民银行主要以逆回购的方式向市场投放流动性。美国和其他强经济体的量化宽松政策将会破坏中国原有的宏观调控计划和步骤，并因为短期资本流入而带来通胀压力。
即将到来的2013年，中国将面临“投资趋稳、消费趋软、出口趋缓”的态势，中国经济增长放缓的压力增加。
QE4引致的短期资本流入和对外贸易顺差将使中国外汇市场出现“外汇供大于求”的现象。目前，中国外贸顺差虽然缓慢下降，但在以加工贸易为主的贸易结构下，还会在较长时期内保持贸易顺差，如果QE4引致短期资本流入，人民币将继续面临升值压力。
在此情况下，如果央行仍偏好人民币汇率稳定，将不得不继续干预外汇市场，增加外汇占款，为维持货币供给量的稳定，继续采取冲销政策；如果央行倾向于人民币汇率市场化，人民币将会持续升值，这将进一步“邀请”短期资本流入，届时，中国货币政策受外部经济环境影响，将呈现出较大的波动性，不利于央行维持较低的通货膨胀率，也不利于建立中央银行的公信力。
美国推出QE3前后，曾推动大宗商品市场在9月出现了一波延续近一个月的强势行情。QE4的推出，对市场的刺激作用可能会相对减弱。以原油为例，页岩气革命使美国能源出现了独立性趋势，美国对于外部石油的需求已大大减少，这有力地遏制了国际原油价格因美元走弱而大幅上涨。此外，中国企业由于“去库存”和减少过剩产能的压力，对外部需求的压力逐步减小，QE4通过商品市场给中国企业带来的成本压力有限。这也间接说明，QE4背景下，中国面临的输入型通货膨胀压力主要来源于短期资本流入。
延迟人民币国际化的步骤
