浅谈金融投资量化评价体系的构建与应用

摘要：企业金融市场投资既可作为公司理财增利行为，又是企业经营发展资产证券化战略的重要组成部分。金融投资投前评估和决策分析不足，缺乏对影响因素系统分析研究，导致以下三个方面的问题：投前风险识别、风险隐患预判不够；投后管理依赖定性分析，没有动态、定量评价，导致对市场趋势变化、潜在风险损失反应滞后；风险应对能力薄弱，缺少项目回溯总结和归因分析等重要评价环节，未建立形成抵御和化解风险的对策方案。鉴于此，文章主要分析构建量化评价体系，提升对金融投资过程和结果的把控能力，伴随市场趋势真正实现风险前瞻预判与及时应对，实现稳健收益。

关键词：金融投资；量化评价；风险管理

中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）33-0052-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.33.013

1引言

为了获取财务收益，企业用存量资金购买股票、债券、基金、外汇、权证等金融资产，或者将资金委托专业投资机构开展运营管理，都属于金融投资。全球多市场股票、债券等资产选择、组合投资，差异化投资策略，融合复杂多变的资本市场环境，多元化配置平h7mUPhLEnbCpSoQ2HLVseA==抑投资组合的净值波动，分散投资风险的同时，也对投资人投前分析调查、过程管理、兑现退出环节的专业能力提出了更高的要求。笔者基于多年企业财务资金管理工作经验，总结探索建立满足投资目标、符合投资风险偏好的量化评价体系，通过多个因素量化方法比较预估投资效果，预判管理运营效果，加强投前研判和投后风险管理。

2量化评价体系建设背景

防范和化解金融风险、维护金融安全和稳定，成为国家新发展阶段畅通国内国际双循环，助力经济高质量发展的全局性战略工作。各金融机构自身风险不断被挤压释放，通过上市公司股票、工商企业债券、资产管理产品等投资资产的价值波动，将风险传导至期望赚取财务性投资收益的企业，可能造成资产价值巨幅波动、风险隐患增加甚至出现无法挽回的巨额亏损。

在防风险、强监管的市场环境下，机遇与挑战并存，风险与收益共生，企业运营投资活动应把风险防控、价值判断放在首要位置，面对全市场各类持牌金融投资机构、风格迥异的投资团队、不同风险收益特点的股票、债券投资标的，应摸索建立一套科学、全面、可追溯的评价管理体系，规范金融业务的投资分析评价标准。

从稳健角度出发，克服定性评价的片面性，围绕机构管理水平、投资风格、投资标的价值波动特点等影响因素，使用结构化研讨、专家调查等工具和方法，构建多层量化评价模型，加强过程跟踪和量化评价，确保投后管理的主动性、全面性；避免投前分析决策的盲目性、随意性，有效对标同类投资公开市场数据，科学评判投资决策合理性，机构、团队管理有效性，最终达到防范风险、规范运作、提升收益的目标。

3量化评价体系建设过程

量化评价体系建设规划主要分为以下四个步骤，详见图1。

图1量化评价体系建设规划

（1）从金融业务影响因子分析着手，使用结构化研讨方法建立完整覆盖金融业务的影响因子库。

（2）使用专家调查法进行因子重要性评价，提炼量化评价指标库。

（3）将赋权形成的量化评价模型纳入金融业务合作机构选择管理工作中进行测试、优化。

（4）组合使用多维度量化模型，完成层量化评价体系的构建。量化评价从金融业务不同层面出发，根据不同生命周期、不同底层资产特点进行动态赋权调整，适用于更多场景和风险偏好。

3.1影响因子库

假设同一宏观政策和金融市场环境下，以分析预测单个投资项目效益影响因素为目的，用结构化的思维梳理所有对投资结果有影响的因子，克服平面思维的片面性。使用“头脑风暴”“鱼骨图”，从宏观至微观逐层、逐个维度剖析，如图2所示。

图2金融业务影响因子

以金融机构、投资团队及体现投资资产特性的资管产品等评价维度为例，分别梳理出一级、二级影响因子库，一级因子20项，细分二级因子共88项。

3.2重要性提炼

3.2.1重要性评估

以影响因子发生的可能性以及影响因子发生对投资目标的影响程度作为两个维度，各划分为10级，绘制影响因子重要度坐标图（如图3所示），提炼导致资产价值波动程度大的关键影响因子。

对不同坐标区域的点标注不同颜色，黑色表示重要程度高，纳入指标库，予以密切跟踪观察；灰色表示影响因子重要程度较高且复杂，需要依照实施背景结合定性分析方法辅助判断；灰白色表示发生影响程度均较低，可剔除。

图3影响因子重要度坐标

通过上述步骤，得到金融机构、投资团队及投资项目影响因子重要度坐标图，二级指标影响因子均得到分类归位。

3.2.2构建指标库

经过重要性评价，提炼出金融机构、投资团队、投资标的三个维度的12项一级指标和50项二级指标组成量化指标库。指标之间既相互独立又相互联系，体现了全面性与层次性、定性与定量、科学性和可操作性的结合，这些指标成为金融业务量化评价体系最终构建的基础。

3.3指标赋权与建模

为了确保量化评价指标的相关性、量化评价结果的准确性，剔除相关性复杂、代表性较弱、量化过程容易失真的指标，围绕纳入指标库50项二级指标设计专家调查问卷。共向基金公司FOF投资基金经理、基金投资顾问、证券分析师、基金评价系统设计相关人员等近百位金融投资相关性极强的行业专家发出调查问卷，回收有效反馈，在深度访谈基础上，最终确立纳入量化评价模型的30项二级指标。

Xi与Yi分别代表量化评价对象的最终得分和各一级指标得分，其中一级指标计算公式为：Yi=∑zijpij，式中，Yi为第i个一级指标（i=0，1，…，n）的评价分值；zij为第i个一级指标要素所对应的第j项二级指标（j=0，1，…，n）的评价分值；Pij为该二级指标的权重。

量化评价对象最终得分Xi计算公式为：Xi=y1f1+y2f2+…+ynfn，式中，Xi为第i个评价对象（i=0，1，…，n）的评价值；yn为第n个对应一级指标的评价值；fn为该一级指标的权重。

经过专家调查和指标提炼，针对金融机构、投资团队和投资标的分别建立了量化评价模型。

3.4模型应用测试与优化

3.4.1运行效果测试

以金融机构维度为例，量化评价模型对头部投资机构进行了计算评价，评价结果与公开市场行业排名情况进行比对。

模型从金融机构对外公告的财务报表、监管处罚情况等公开市场信息提取对应数据，计算得出各金融机构投资能力、风险控制能力、经营能力和合作体验的量化评价分值，经过赋权计算评价结果。

2021年白名单公募基金公司与“十大金牛基金管理公司”获得次数最多的30家基金公司重合度达76.67%；经过与中国银保监会、中国证监会、中国证券业协会等公布的行业排名情况进行比对，使用量化评价模型筛选的机构均处于行业头部，经营业绩突出、执业合规且风险控制到位。可见，量化评价模型有效性在实践应用中得到充分的测试。

量化模型计算出的评价指标在雷达图中显示了各个方面发展的优劣，雷达图显示某金融投资机构投资能力、合作体验分值较高，而经营指标分值偏低，穿透来看公司净利润水平偏低，导致经营指标分值略低。深入尽调后，发现该公司处于市场扩张期，经营策略使得其比较重视与投资企业的合作交流、中间业务报价处于市场中位以下所导致。该尽调情况指导了与其的合作，重点关注该机构市场份额的成长效果，检验其经营策略有效性，加大与其在增值服务、投资研究方面的合作，伴随金融机构成长形成稳固的战略合作伙伴关系。

3.4.2量化评价模型的优化

近年来金融监管针对违规事件开具大量监管罚单，金融机构经营业绩、资产质量分化严重，金融投资面临的机构合作风险逐步增大。为了选择与优质机构进行长期合作，需要加大对金融机构重大风险事件和重大行政处罚事件的关注，调整量化模型中对金融机构合规管理方面指标的赋权；每月监控机构合规处罚情况，触碰合规预警指标的金融机构立即被预警，其他指标如果发现大幅分值变化，辅助雷达图分析，的确存在较大风险隐患的将提升关注、回避合作。

3.5体系化延展

指标模型适应性调整后，对不同种类投资项目的投前研判、投后管理、投资策略调整以及退出时机的把握方面都可以发挥积极作用。

3.5.1多维度体系构建

在梳理影响因子、提炼因子指标库，通过赋权搭建金融机构、投资团队和投资项目三个量化评价模型后，将专家调查信息分析归纳，对三个模型进行赋权，得到金融机构、投资团队和投资项目三个维度的综合量化评价结果：R=X1f1+X2f2+X3f3。

式中，R为综合量化评价分值；Xi为第i个量化模型的评价分值；fi为该模型的权重。

3.5.2体系应用及测试分析

（1）量化评价体系的应用。量化评价体系兼顾了多个评价维度，按照模型得分优先排序来对投资项目进行推荐，提升了投前评估效率，对投资决策形成了有力支撑。

首先，在金融投资机构管理中，白名单机制得到广泛应用，而名单的建立和维护摆脱了以往仅仅依靠定性因素的片面性，考虑到投资环境变化和投资风格特点，以业绩、投资经验、投资能力为评价内容，选取团队平均从业大于2年，观测近一年年化收益率、夏普比率、最大回撤、行业相关排名、业绩持续性数据，依照指标权重计算评价结果排序。

其次，对应备选投资团队在管的产品，围绕两年数据，选取詹森指数、跟踪误差、年化波动率、区间胜率、外部评级、夏普比率、最大回撤数据，依照权重计算得出产品评价结果。

最后，在进行投资团队、产品量化评价的基础上，引入金融机构权重，选取机构外部评级、管理资产规模、管理资产收益风险波动、经营数据等依照权重计算评价结果，并进行排序，实现多层叠加影响下的量化评价结果。根据最后的分值排序，实现了海量投资样本中的优选。

投后管理是确保投资成功的重要环节，投而不管往往造成投资失败和巨大风险隐患，量化评价避免了在投后阶段仅靠定性结论进行的表面化管理。围绕已设立的投资目标，调整观测指标，按月、季度通过模型运行结果及时反映各观测值变化情况，形成有效的跟踪监督机制，对金融机构以及投资团队直接施加了监督管理压力，改变了被动局面，真正实现了管理增效。

（2）量化评价体系测试分析，显著提升风险监控与预警管理水平。以决策时点模型打分为锚，将投后期间项目分值与决策时点分值进行纵向对比，与同期同类型项目进行横向对比，观测值发生重大偏离时，通过雷达图辅助分析偏离形成的原因，从问题导向出发调整投资策略，有助于尽早发现风险隐患，提早制定对策措施，提升投资效率效果。

准确实现投后画像及成果归因分析。量化评价体系在投资管理过程中形成多次纵向、横向的评价结果，纵向以明确的投资策略和既定目标引导过程管理不断纠偏，通过同类业务横向比较实施优胜劣汰的调整，最终实现投资效果的优化提升。针对投资管理团队行为的量化评价结果，形成了“画像”资料，完成了归因分析，为实现高水平多品类大类资产配置打下了坚实的基础。

4应用效果

贯彻量化评价管理思路，构建实施评价体系，金融业务投资管理及风险防控能力持续不断提升，内部控制体系不断完善，金融投资效益大幅提升，风险事件大幅下降。

4.1完善管理体系，强化专业能力

4.1.1提升管理水平，完善金融业务管理体系

金融业务量化评价体系的成功应用，验证了风险全景分析、指标赋权思路在风险量化、纵横可比方面的管理运行逻辑，为改善投资标准不清晰、投后管理不及时、风险应对能力弱等难题提供了综合解决方案。量化评价将投资标准数字化、潜在风险可视化，提高企业对不确定性的把控，形成系统化金融投资管理体系。

4.1.2强化专业能力，培养高素质投资团队

在量化评价体系的构建与实施过程中，企业通过加强政策理论知识学习、建立内外部机构交流机制、开展专业培训等形式，提高团队人员投资管理、风险防控专业能力，打造高素质专业化的金融业务团队。

4.2探索适用于金融资产管理业务的管理模式

金融业务量化评价体系最大限度地利用公开市场信息数据为投资决策和投后管理服务，兼具科学性、客观性和实用性，破解了同类投资公司大类资产配置策略缺乏分析标准的难题，也为专业投资机构寻找优秀投资团队组建FOF、MOM投资组合提供了宝贵经验，起到了积极的示范作用。另外，该量化体系多层多模块化组合适用于全过程投资管理和金融合作机构甄别选择，可以从简单项目管理延伸拓展至复杂投资组合的策略调整、预警监控，具有广泛的推广价值。

5结语

金融业务管理模式已经从粗放管理方式，不断丰富完善成为一套基于事实数据的量化投资管理体系。量化评价体系的构建，成为金融业务健康稳定发展的重要抓手。量化评价体系构建仍处于初期探索阶段，在影响因子库的体系化、模型适用范围方面还有很多改进、提升空间。下一步将深度挖掘金融业务影响因子之间的相互作用，使用更多的研究方法归纳量化指标与评价结果之间的线性关系；增加不同宏观经济环境投资场景的分析视角，扩充量化评价模型的适用范围；将量化评价标准、退出评价规则、动态预警监督机制融入数字化信息系统建设规划中，实现决策支撑和动态风险预警的自动化，配合风险、合规、内控一体化建设，为稳健的投资管理保驾护航。

参考文献：

[1]吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现——来自股票流动性的经验证据[J].管理世界，2021（7）：10，130-144.

[2]林菁，仲继银.数字化转型与企业风险承担行为研究[J].经济经纬，2022（6）：108-117.

[3]韩凤彩，韩兆洲，林海明.初始因子分析综合评价方法及其应用统计与决策[J].2022（14）：10-14.

[4]杨光艺，王桢.基于分位数因子分析方法的系统性金融风险测度[J].武汉金融，2023（8）：33-40.

[5]丁文晖.信息时代大数据分析技术在金融投资风险管理中的应用探讨[J].产业与科技论坛，2023（19）：185-186.