时间：2023-05-29 17:50:34
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇量化投资与证券管理，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势,但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型,而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器,不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统,设计各种交易手段,有着较为复杂的数学计算与技术要求,现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外,量化交易者,俗称宽客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以,人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰(Narang,R.,2012)描述了量化交易系统的典型构造,打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向,风险控制模型用来限制风险暴露,交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本,投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡,然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础:有了数据,就可以进行研究,通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心,即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展,量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为,如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略,如匹配交易或携带交易。近年来,高频交易成为量化投资的重要内容,基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏(2012)将量化投资的主要内容分为以下几个方面:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于:纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异
在传统的证券投资学中,投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想,后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类,而量化投资则是“利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程”。从概念看,量化投资既不是基本面分析,也不是技术分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技术分析,关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示,本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。
(一)资产定价与收益的预测
根据组合优化理论,投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合,获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合,认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价,超过的部分就是超额收益,即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显着正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中,法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说,在因素定价方面,量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择,证券投资学认为,对资产价格的影响,长期应主要关注基本面因素,而短期应主要关注市场的交易行为,即采用技术分析。在量化投资中,主要强调按照事先设定的规则进行投资,这在一定程度上与技术分析类似。但是,在技术分析中,不同的人会有不同的结论,而量化投资则强调投资的规则化和固定化,不会因人的差异而有较大的不同。另外,量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。
(二)无套利条件与交易成本
在证券投资学里,流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券,投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现,如套利交易。根据套利定价理论,一旦市场出现无风险的套利机会,理性投资者会立即进行套利交易,当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中,对市场中套利限制与非流动性的关注较少,这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下,金融资产交易的过程及其结果,旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中,不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而,从量化投资的角度看,为了降低交易带来的价格冲击,能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性,因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲,量化投资时的交易成本不仅包括交易费用,更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。
(三)风险控制与市场情绪
在证券市场中,高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时,不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中,系统性风险主要源于宏观经济因素,非系统性因素则主要源于行业、公司因素,并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中,较多地使用因素定价模型,不仅会考虑市场经济因素,而且会考虑交易行为等因素,只是不同的模型有不同的侧重点,在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外,量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,隐藏着巨大的风险。另一方面,市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素,理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外,在一般的投资过程中,市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而,在量化投资中,更多的交易都是通过计算机来实现的,如程序交易等,这样以来,投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以,在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪,主要是通过承担适度的风险来获得超额回报,因为毕竟减少风险也减少了超额回报。
(四)执行高频交易与算法交易
在对未来收益、风险和成本的综合权衡下,实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标,量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略,这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里,技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势,其中,长期和中期趋势有参考作用,短期趋势的意义不大。然而,随着计算机信息科技的创新,量化投资策略之间的竞争越来越大,谁能运作更快的量化模型,谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间,从而赚取高额利润。于是,就诞生了高频交易:利用计算机系统处理数据和进行量化分析,快速做出交易决策,并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有:处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略:自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法:产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行,目前“算法交易”比较流行。算法交易
优化买卖指令的执行方式,决定在给定市场环境下如何处理交易指令:是主动的执行还是被动的执行,是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。 三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考
从上述分析可以知道,量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异,因此,在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。
(一)市场微观结构与流动性冲击
在理性预期和市场有效假说下,市场价格会在相关信息披露后立即调整,在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里,一般认为价格的调整是及时准确的,然而,现实的世界里,价格调整需要一个过程。在不同的频率下,这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中,短期的价格调整是瞬间的,影响不大。然而,在高频交易中,这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型:存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响,解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程,认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型,这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系,强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容,因而,为了加强证券投资学的实用性,应关注市场微观结构的内容与发展。
(二)业绩评价与高杠杆
对于证券组合而言,不仅要分析其超额收益和成本,还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中,一方面要考虑风险的衡量,另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中,组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言,市场时机和管理者的能力依然重要,然而,量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素:高杠杆。量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,在市场好的时候扩大收益,但在市场不好的时候会加速亏损,这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里,业绩评价主要考虑经风险调整的收益,很少考虑其杠杆的作用,这不仅忽略了杠杆的贡献,而且有可能夸大了投资者的技能水平。
(三)人为因素与模型风险
在量化投资中,非常注重计算机对数据和模型的分析,这突出了量化投资的规则性和固定性。然而,实际中,别看量化采用了各种数学、统计模型,但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究,并借助计算机实施策略,能够消除很多认为的随意性。但是,量化策略毕竟体现投资者的交易理念,这一部分依赖于投资者的经验,一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上,人始终处于交易之中,对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性:决策实施依赖于人的设定,而人的设定不仅依赖于经验,而且人还会犯错。人之所以会犯错,一方面是因为人们对市场的认知是不完全的,另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中,股票价格的变动被认为是随机的,小概率事件出现的机会比较小,但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象,小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识,即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是,量化投资更依赖数学和统计模型,这就使得量化投资存在较大的模型风险,即使用了错误的模型。为了防范模型风险,应采用更为稳健的模型,即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来,研究表明,证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性,同时,市场中存在一定的“噪声”,采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。
本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：统计学证券市场期货市场
分类号：O212C8F832.5文献标识码：A
文章编号：1002-1566(2000)01-0054-04
TheApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarkets
LICong-zhu,DINGShao-fang,WANGLing-hua,SUNDa-ning
(NorthChinaUniversityofTechnology,100041)
Abstract：Inthispaper,theApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarketsisintroduced,author''''smanynewachievementsareincludedinit,suchasstudyofindexsystemonSecuritiesandfuturemarkets;studyofXinHuaindexnumberofsecurities;studyandapplicationofinvestmentinbondandsoon.
KeyWords：statisticssecuritiesmarketsfuturesmarkets
一、序言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在：
1结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在：
1 结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2 价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3 政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4 理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
关键词：量化基金；数量化投资；量化策略
中图分类号：F832.51 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.11.38 文章编号：1672-3309（2011）11-84-02
近年来，随着我国资本市场的不断发展，数量化投资在国内越来越受到关注。国内机构投资者逐渐增加量化分析在投资中的应用。在基本面投资的基础上应用数量化策略,成为投资领域发展的新趋势。国内的基金公司在这股潮流下也纷纷推出自己的量化基金产品。
依据资讯商wind的显示，截至2011年9月底市场上一共有14只不同类型的量化基金。
一、国内量化基金的发展
据统计，国外定量投资在全部投资产品中的份额中占30%以上，主动投资产品中大约有20-30%使用量化技术。与国外市场相比，国内基金无论数量还是规模都要小很多。国内大部分量化基金都是在2008年金融危机之后才陆续推出。目前市场上有65家基金公司，正式推出量化基金的也只有13家。
自开始两只量化基金成立后，2006-2008年期间市场上没有任何新的量化基金成立，之后又呈现出一个快速增长的态势。为什么国内量化基金的发展会有如此特点？分析一下其中原因，笔者认为有如下几点：
（一）国内资本市场的发展为量化投资准备了必要条件。2005年以来，证券市场发生了一系列变化：股权分置改革完成、IPO扩容，卖方量化研究能力提高、股指期货及融资融券的推出等。如何在众多的上市公司中迅速、有效地选择投资目标，降低调研和投资成本，成为机构投资者面对的新问题。而通过用量化手段，分析、归纳出相对客观的选股模式，发掘内在的驱动因素，正是量化选股的优势所在。正是在这样的环境下，机构投资者开始重视起量化投资来。作为证券市场上的卖方，券商纷纷在自己的金工团队基础上成立数量化研究团队，推出了大量量化策略报告和量化投资方面的服务（如程序化交易服务）。一些阳光私募基金也开始成立。公募基金作为市场的领头羊，自然在量化投资方面不甘落后，招兵买马为发行量化基金做准备。
（二）国外量化基金的优异表现吸引了众人的目光，特别是2008年金融危机期间，量化基金的优异表现吸引了更多的人关注。当时大部分基金都亏损严重，但部分采用量化策略的基金却获得了非常好的收益。詹姆斯・西蒙斯管理的大奖章基金的年均净回报率高达35%，成为量化基金中令人眼红的明星。国内基金公司正是抓住投资者对量化基金的兴趣，适时推出各自的量化基金产品。
（三）人才队伍的积累，为国内量化基金的推出提供了可能。量化基金是一个舶来品，熟悉量化基金管理的人才在国内相当缺乏。光大保德信和上投摩根之所以能较早推出其量化基金，关键在于其外方股东的支持，其产品采用的是其外方股东提供的量化投资方法。而当时国内的本土基金则缺乏这方面的人才，自然没有实力推出量化基金产品。但金融危机给了国内基金行业机会，危机之后很多国外的投资人才回到国内，他们也带来的国外的一些先进的量化投资知识和经验。目前市场上量化基金经理绝大多数均是有海外背景的。
二、国内量化基金的量化技术
通过基金的招募说明书，我们可以将市场上目前量化基金采用的数量化模型和模型主要使用的选股指标罗列出来。
我们无法了解各基金量化模型的详细内容，但从表2可以看出，目前国内基金采用的模型多是侧重于选股的。其中多因子模型应用最多，通过多因子模型筛选出被低估的股票，进行价值投资是大部分基金所采用的量化方法。这一情况也与海外情况类似。
三、国内量化基金收益及绩效
本文选取了成立以来、最近1年（20100930-20110930）、今年以来这3个时间段来从收益和绩效两个方面对市场上量化基金进行对比。通过比较，我们可以看到富国沪深300、光大保德信核心和中海量化策略这三支基金表现相对较好。但从总体上来说，国内量化基金表现还不是很突出，各只业绩差距也很大。
四、影响国内量化基金发展的因素
国内量化基金的发展毕竟要取决于证券市场的大环境，随着股改的结束、股指期货的推出，市场环境相比之前更有利于量化投资的发展，但仍然有很多的约束，如衍生产品的缺乏，对基金公司、保险公司投资的约束，这些都制约了机构投资者在量化投资方面施展拳脚的空间。当然，我相信随着中国资本市场的发展，这些情况在未来会逐步改善。
数量化模型的应用需要结合实际的市场环境，国内量化投资水平的提高，不能依靠引进模型，最关键的还是要结合本土的实际情况，开发适合国内市场的模型。量化技术的本土化发展是未来量化基金发展的关键，只有设计出符合国内市场环境并能取得不错业绩的量化模型，投资者才能真正认同量化基金。
另外，基金的考核机制也是影响量化基金发展的一个重要因素。量化基金因其特殊性，其绩效考核与普通基金会有不同。设定一个合理的基金考核制度，给其一个宽松的投资环境，只有这样量化基金才能更加健康的发展。
参考文献：
[1] 数量化投资的解读及其本土化―量化基金专题研究之一[R].联合证券，2009-11-17.
[2] 影响量化基金业绩的主要因素[R].海通证券，2009-10-28.
近年来我国已试着推出了信贷资产证券化、集合债券、集合票据等资产证券化产品,这在一定程度上增加了资产的流动性。但还应继续加大金融创新的力度,与此同时要充分总结美国次贷危机的经验教训,加强监管和引导,积极推进我国资产证券化健康发展。
保证基础资产质量真实,从源头上控制证券化的风险
推进资产证券化应避免盲目性,保证基础资产的质量。美国次贷危机的风险源头正是“次级抵押贷款”,这类贷款的还款来源没有保障,主要依靠房产的升值来覆盖贷款风险敞口,未来可预见的现金流存在很大的不确定性。将此类资产打包证券化,层层叠加,其信用风险势必会传递到债券市场。所以,在设计证券化产品结构时,必须要保证基础资产的质量,并且保证衍生品的规模与基础资产的价值比例合理。
规范信用评级体系,防范中介机构发生道德风险
信用评级在资产证券化过程中起着极为重要的作用。由于结构性产品的复杂性,投资者通常高度依赖于评级机构的评级。如果评级机构受利益驱使、技术制约等因素影响,不能对证券化后的衍生品风险作出客观公正的评价,无疑将给投资者乃至整个市场带来巨大的风险。此次美国次贷危机发生过程中,信用评级机构盲目预期房地产市场持续繁荣,给很多低质量的次级抵押贷款债券较高的评价,完全忽视了对借款者偿还能力的考察。因此,我国要培育一批独立、公正、被市场普遍认可的信用评级机构,建立合理的评级规则体系,使得评级机构能够充分考量评价资产的风险和收益,正确评价资产的质量。
加强和改善金融监管,有效提升监管能力和水平
美国证券监管部门对证券化产品的发行实行的是备案制度。对房地美、房利美这些有政府背景的机构发行证券化产品,采取豁免审核的做法,监管部门实际上完全放弃了监管职责,为危机出现埋下了隐患。这次金融危机表明,衍生品过度泛滥,盲目放松监管,最终必然导致金融市场的系统性崩溃。因此,必须加强对金融创新活动的日常监管和调控,密切跟踪市场的发展,了解产品的创新流程,审慎评估创新产品的风险,及时发现金融运行中的不稳定因素。
重视证券化后的基础资产管理
引发美国次贷危机的一个重要因素是投机泛滥,市场参与者不关注基础资产的质量和真实价值,而更关心衍生品的贷款服务管理。银行等相关中介机构不是将贷款证券化后就万事大吉了,必须持续关注基础资产的质量和信用风险。不良资产证券化后,商业银行要了解每笔基础资产及借款人信息,并且拥有管理和处置不良资产的专门技术和人才。
1.证券投资学课程的特点
1.1涵盖多门课程，理论与实践并存。
具体来看，证券投资学课程主要包括四个部分：证券基础知识、证券基本分析、证券技术分析和证券组合量化投资。证券基础和证券基本分析部分涉及西方经济学、财务管理、国际经济学、企业战略管理、会计学等多门课程理论知识。证券技术分析以应用为主，注重实战经验积累，要求学生不断完成从理论到实践的过渡。
1.2具备严谨的分析能力，数学功底较深厚。
证券投资学课程要求学生构建结构化分析思路，比如证券基础分析中三观分析（宏中微观），在分析过程中，建立个性化的思想、意识，并不断在实践过程中找到关联性，挖掘其内在含义并利用分析结果对未来做出预测，同时检验成果。形成闭环，不断完善分析思路。由于数学可以很好地将逻辑的严密性和概念的抽象性结合在一起，因此证券投资学包含较多数理模型，特别是在证券组合量化投资环节，比如资产定价模型，期权定价模型等。因此对学生数学功底有一定要求。
1.3以本地化为主，面向国际化。
由于证券投资学课程兴起于欧美发达地区，由于资本市场发达程度不一致，因此部分理论在国内资本市场无法应用。在长期教学过程中，强调以国内为主兼顾国外市场。随着我国经济发展，面向海外投资需求日益凸显，因此适当开展双语教学和合作办学，适应新常态下的突出特点。
2.当前证券投资教学中存在的问题
2.1教学方法与考核模式单一。
目前教学组织形式普遍采用课堂教学为主，实验教学为辅，以讲授法贯彻课程全部内容，由于涉及知识太多，往往采用多媒体辅助方式，导致学生上课忙着记笔记，没有时间对内容思考，同时没有使其学会自主学习。同样，考核模式单一，采用试卷考试方法，使得学生在期末期间突击抄笔记背笔记，凭借短时间记忆力以谋求通过考试，没有真正掌握所学知识，忽略教学考核的意义。
2.2教学内容宽与专的矛盾。
由于目前大学需要安排较多公共课程，专业基础课课时有所缩减，而证券投资学课程涉及内容比较多，因此如何合理安排教学内容成为主要问题。由于涉及分析内容，因此授课过程中要求势必细致准确。同时，由于专业基础课开设较早，多为其他课程的先修课程，因此，教学过程中不断补充相关课程知识让学生知识更宽阔，有限的课时变得更为紧张，使得宽与专的矛盾更突出。
2.3理论与实践相脱节。
由于证券投资学课程中大量模型和分析方法，使得学生感觉到理论知识枯燥，同时由于缺乏相关平台实践，难以将这些模型公式与其实践相联系，从而难以理解相关意义，导致学生动手能力不强。同时由于授课教师来自高校而非证券业从业的一线，因此从源头上束缚了开展实践教学的能力，使得理论实践再学习再理论再实践的循环一直无法形成。
3.关于证券投资学教学改革的几点启示
3.1采用灵活教学组织模式，构建自主学习环境。
英国高校一年分为3个学期，课程安排证券投资学安排一般都是理论课在第一学期，实践课程安排在第二学期。英国证券投资学课程主要体现在Investment和Financial Trading Techniques二门课程中，前者是理论课，后者是实践课程。组织形式采用是讲授课（Lecture）和辅导课（Tutorial）相互结合，讲授课也被称为大课，一般在2个小时左右，采用多媒体辅助教学，人数在60至150人不等。值得我们借鉴的地方是新学期开始课程时，授课教师会提前上传教学计划，课程课件，参考资料和作业等材料至学校网站，供学生下载，这样学生可以自主预习和复习。笔者就读的学校在上课之前会发本节课程讲义打印稿，预留空白让学生记笔记，这样有利于学生课上合理利用时间，提高学习效率。辅导课也被称为小课，辅导老师和授课老师不是同一人，一般在1个小时左右，人数控制在30人以内，通常是以小组讨论和教师辅导为主，课上疑点或者习题难点都可以问辅导老师，组员之间可以交流想法和认识，一般气氛比较活跃，自主学习热情很高。
3.2教学内容模块化，考核形式多样化。
英国高校的一个特色就是没有一本固定教材，每门课会有一个参考书目（ReadingList），教师可以自主选定内容，因此可以及时增加最新的理论和案例模块，而国内学校基本教学内容受制于教材内容，教材编制往往追求高大全，这样反而导致多门课程内容重复学习，学生的学习兴趣不浓厚。而且教材编订时间都是5至10年前，陈旧的内容也影响到教师教学。同样英国高校考核形式多样，比如小组讲演，小组报告，小组论文，个人小论文，个人大论文，平时考试，期末考试，等等，一般选取3项左右以组合形式考核。特别注重平时过程考核，比如提交小组人员分配名单，小组会议纪要等。相对国内平时成绩只注重出勤率而言，这种考核更精细，同样促使学生真正意义上小组自主学习。
3.3授课教师团队化，实践课程专业化。
国内强调课程一致性或者连贯性，因此一门课程通常是一位老师完成一学期任务。英国高校采用是团队模式教学，一般多以3人完成一门课程。比如Financial Trading Techniques课程，有效市场假说和公司财务模块是一个老师，股票和外汇交易技术模块是另外一个老师，期权与期货交易模块再是一个老师。每个老师根据自身专长授课，这样既减轻授课教师负担，又高质量完成教学，且学生学习热情很高。同时，实践教学老师一般都来自金融机构一线。比如讲授Financial Trading Techniques，老师一般都是来自投行或者金融机构兼职老师，富有丰富的实战经验，不拘泥于章节，理论与实践结合非常完美。
3.4校内讲座固定化，校外合作基地化。
英国高校还有一个特色就是每周都有固定讲座或者公开课，每周一个主题结合当前经济形势或者社会环境。主讲的嘉宾一般校内和校外兼可，这样一方面拓宽学生视野，了解前沿动态，另一方面激发学生兴趣，在与嘉宾讨论中不断完善理论知识，也为学生就业提供一个很好的平台。与此同时，英国高校通过建立校友会，联系各地校友，开展实践合作。比如组织学生去校友所在的交易所参观，或者去金融行业实习，同时针对金融机构提出问题开展研究，也提高授课教师实践和研究能力。
论文摘要：近年来我国证券市场的剧烈波动性和愈演愈烈的金融危机，使得证券监管正成为全球日益瞩目的焦点。文章针对中国证券市场现行监管体制监管存在的问题进行了分析，并提出了相应完善我国证券市场监管的对策。
证券市场监管是为确保证券市场高效、平稳、有序的运行，通过法律、行政和经济等各种手段，对证券市场运行的各环节和各方面进行组织、规划、协调和控制的总称。对证券市场实施监管有助于克服各种证券市场缺陷，保护市场参与者的合法利益，尤其投资者的利益，维护证券市场的公平、透明与效率，促进证券市场的机制运行和功能发挥，保证证券市场的稳定、健全和效率，促进整个国民经济的稳定和发展。
一、我国证券市场监管存在的问题
(一)监管部门缺乏独立性，监管体系功能发挥不充分
尽管目前我国相关法律明确了证券会在中国证券市场的监管地位，由于证券市场监管主体较多，目前我国政府部门涉及证券业务的行政部门除了中国证监会之外还包括国家发改委、税务总局等多个部门，各部门在管理权力方面容易造成了部门之间权力重叠，导致了中国证监会缺乏权威性。证券监管权力的分散导致监管主体多元化的问题不利于监管的快速反应以及效率的提高。另外，中国证监会对市场变化的反应存在时滞效应，往往是在证券市场发生重大风险后，证监会才做出相应的反应，并且为了维护市场准则的良性运行，市场的涨跌成为了证监会最为关注的内容，导致中国证监会的监管目标不明确。
(二)证券发行市场监管存在缺陷
目前，在我国实行的是带实质性审查的核准制，其中也存在诸多问题，主要表现在以下几个方面：新股发行定价的行政色彩浓，偏离了市场机制的作用，例如，在证券发行中，实质审核、证券承销的通道制度等方面都还存在证券监管机构的过度干预。审批制转变为核准制后，同样执行实质性审查，监管机构“内部掌握”的发行标准仍然存在。在当前我国企业经营机制与效益状况的制约下，争取发行额度变成一种资金成本，相对最低的圈钱行为，这也是诱使企业进行种种包装、伪装、夸大预测收益的直接动因之一，进而导致了发行企业所提供的信息质量低下，误导投资者的投资决策。另外在信息披露制度方面，目前上市公司的信息披露仍然显得不及时和不充分，许多上市公司在对重大事件的披露方面，仍倾向于将有利于自己的信息及时披露，不利于自己的信息则延缓披露，很容易让投资者的利益受损。
(三)证券交易市场监管的不完善
证券交易市场在制度设计上存在诸多不足之处，其中表现在证券交易中，只能对证券市场做多而不能做空，这就造成了在证券市场连续暴涨时，参与者为了获取更多的利益，往往采取违法违规行为。另外，“政策市”的存在，加剧了证券市场的波动，在证券交易市场上政府通过各种手段托市或抑市，试图将证券交易价格控制在一定的幅度之内。这种通过行政手段直接干预证券交易市场的做法扼杀了市场机制的正常作用，使得证券交易价格不能真正反映有价证券的供求关系，导致市场效率的下降。
(四)证券中介机构自律性存在问题
证券市场中介机构为证券的发行与交易提供服务的各类机构，由于我国证券市场起步较晚，作为中介机构的证券公司在经营规模和手段及方式上仍然存在诸多不足。在机构设立或者获取证券业务上，政府规定实行审批制，而这种审批又是不透明的。由此造成了许多该获取资格的单位没有获取资格，而一些条件很差的单位却获取了资格。另外在中介机构内部，总公司对营业部的内部管理和内部控制不到位，过度追求效益和市场份额指标，未能通过建立有效的考核体系、管理制度等；营业部在客户管理、业务办理、财务管理和信息系统管理等方面内控制度没有得到全面、切实的执行。营业部违规融资问题时有发生，国债回购问题较为突出，擅自开发使用证券交易柜台系统中的非法功能损害投资者利益。
二、完善我国证券市场监管的路径分析
(一)完善证券市场监管主体在证券市场监管中的作用
我国应继续完善以证券监督管理委员会为核心的监管体制，形成独立的政府监管主体，给予证监会足够的权利，力求在政府监管与市场机制之间寻求平衡，既通过必要的监管确保证券市场主体谨慎稳健安全运营，实现整个金融体系的稳定，保护投资者和社会公众的利益，又要通过监管促进证券业创新能力和效率的提高。同时在管制权力收归中央的格局下，弱化证监会对市场的参与程度，侧重于负责证券市场的宏观管理，提高交易所和中国证券业协会的权力，将具体维护市场发展的工作，如发行审批、市场参与者管理等工作交由他们负责。
(二)完善对证券发行市场的监管机制
针对证券发行和上市，应该建立由专业人士和专家组成的发行初审机构，提高初步筛选的科学性，使其对拟上市企业改制情况的初审报告成为证监会进行合规性审核的重要依据。同时，应根据宏观经济目标、经济增长的预测速度、市场走势与变化趋势、市场供需力量消长等因素，科学地、定量化地制定年度新股发行规模及其额度配置，并逐步形成相对稳定的公布制度减少其随意性对股市的冲击。对发行与上市一体的实质审批、发行定价和上市审批进行分解，以保障投资者的利益；逐步实现以市场化的证券发行价格方式代替非市场化的证券发行定价方式；提高证券发行信息的真实性和有效性，逐步将实质审批过渡到对证券发行信息披露的监管，最终实现证券发行注册制。
(三)完善对证券交易市场的监管
由于市场参与者对证券市场的监管较为薄弱，完善对我国证券交易市场监管，就要积极培养多重利益主体，引进“做空”制度，通过平衡利益来校正利益失衡出现的重大偏差，其一是基金业放开行业准入，使机构投资者的发展壮大体现出多种利益主体并存的原则；其二是选择时机建立做空机制，使市场的各种力量有足够的激励相互制衡。针对证券交易市场的信息披露制度，应该细化信息披露的有关法律条文。在要求披露具体内容时，应当对需要披露的事件有一个量化的规定，随着上市公司经营环境的变化，所应披露的重要内容也应有所调整，也不能赋予企业过大的会计选择权和自主权。另外要规范关联交易披露，明确关联方的内容，同时无论是控制还是重大影响，非企业关联者都应予以披露，特别是主要投资者个人及与关键管理人员的关系极为密切的家庭成员，对于其年薪情况及在关联企业中额外收益等都应作适当披露。
本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：统计学证券市场期货市场
分类号：O212C8F832.5文献标识码：A
文章编号：1002-1566(2000)01-0054-04
TheApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarkets
LICong-zhu,DINGShao-fang,WANGLing-hua,SUNDa-ning
(NorthChinaUniversityofTechnology,100041)
Abstract：Inthispaper,theApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarketsisintroduced,author''''smanynewachievementsareincludedinit,suchasstudyofindexsystemonSecuritiesandfuturemarkets;studyofXinHuaindexnumberofsecurities;studyandapplicationofinvestmentinbondandsoon.
KeyWords：statisticssecuritiesmarketsfuturesmarket
一、序言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
字串4
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市
场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
字串8
自从19世纪30年代格雷汉姆出版了经典的《证券分析》专著之后，美国专业的证券投资界基本上使用定性的基本面分析工具，并维持了传统主动型价值投资一统天下三十多年的局面。直到1963年，威廉・夏普发表了重要论文“投资组合的简单模型CAPM”，文中证明在传统的投资组合管理中，投资组合的回报来源于投资组合的市场风险回报贝塔（Beta即相对收益）和与市场无关的风险回报阿尔法（Alpha即绝对收益），并指出只有Alpha回报才值得投资者向基金经理支付高额管理费用。后人的研究进一步表明，在一年时期内传统的积极管理型投资战胜市场可能性约为50%，但是时间越长战胜市场的概率则越低。从此，投资者开始在市场上寻找两类新产品：廉价管理费用的Beta产品、与市场表现无关的昂贵的绝对收益Alpha产品。证券投资的理财产品也开始向三个方面分化：传统的Alpha加Beta产品、廉价管理成本的Beta产品、昂贵的绝对收益Alpha产品。这也拉开Alpha与Beta分离的产品创新序幕，并使得在整个过去的四十年证券投资产品创新被Beta收益和Alpha收益分离所主导。
直到新近一轮全球金融危机爆发之前，资产管理行业的主流产品一般有三类：一是传统的主动型产品，它们是传统的Alpha加Beta产品,包括固定收益核心产品、特种固定收益产品、股票类核心产品、特种股票产品和货币市场产品；第二类是被动型Beta收益产品，它们是被动型股票产品（如指数基金）、被动型固定收益产品和ETF；第三类是创新型Alpha投资产品，包括私募股权基金、对冲基金、FOF、短期基金、商品基金和期货基金、基础设施基金、REIT和非REIT房地投资产品、绝对收益产品、结构性产品、负债驱动型产品、量化投资产品、票据和凭证等。三类产品市场份额大致为7∶1∶2。
在金融危机之后，资产管理行业面临新挑战。第一个是资产类别的迅速增加，资产管理者需要从众多的资产类别中选出合适的范围进行战略或战术的资产配置，从而达到合理的回报与风险。第二个是尽管资产类别增多，危机后各资产与股票市场的相关性递增，难以挑选出真正分散风险的工具。第三个是投资者对产品的透明度提出了更高的要求，而现行的行业架构所提供的透明度不够。第四个是流动性成为更重要的投资因素，需突破原有的时间与规模的限制，在分散风险同时解决产品的流动性问题。第五个是公司治理变得更加重要，投资者要求公司治理结构和行为能够符合规范，以降低政策、法律以及经济风险。
面对这些挑战，波士顿咨询公司预测金融危机之后，投资产品市场将发生六个方面的变化：一是投资者虽然继续采用核心+卫星式产品的资产配置模式，但是将扩大对另类产品的需求，以充分分散风险。二是传统核心产品的发展将继续受到被动管理型产品和创新及另类产品的挤压。三是投资组合将更多侧重于被动管理型产品，其中很大一部分转向ETF，以减低管理费用，增加透明度。四是量化投资产品将凭借数量化技术和计算机信息技术，更好地发挥其选股范围广泛和投资纪律严格的优势，在经历调整之后有望保持增长势头。五是人们将更加希望能通过另类产品和创新产品来实现绝对收益和真正的风险分散。随着投资者对这些投资工具更为熟悉并主动寻求此类投资，另类产品将更趋于主流。六是投资者日益要求投资结构性产品。在德国和瑞士以凭证和票据包装的结构性产品正在吸引部分投资资金。
这些新的趋势反映，在市场上就是Beta收益和Alpha收益分离的产品创新日益加速，风险产品高度分离。近两年，Alpha产品和Beta产品的发展速度几乎是传统产品的2～3倍，这些新型的、昂贵的alpha产品和廉价的beta产品正挤压传统股票型基金和债券型基金的市场份额。
在中国市场上，融资融券和股指期货的推出已经开启了证券投资产品创新的Alpha收益和Beta收益分离之路，2010年也成为中国Alpha投资和Beta投资的分水岭。
2009年已被称为“指数年”，指数基金及ETF等Beta产品的市场认知度及规模有了飞跃性的发展。未来Beta产品的外延将得到进一步拓展和细化，产品创新空间巨大。首先，宽基指数将向特定窄基指数发展，风格指数、行业指数、区域指数、跨境指数、跨市场指数、主题指数、概念指数、债券指数、商品指数等指数投资产品会快速推出并得到较大的发展，其次，Alpha收益Beta化投资产品，如创新分级指数、杠杆指数、反向指数等产品，这包括单资产类别分级、多资产类别分级、两子级、多子级、低杠杆、高杠杆等。而且随着Alpha收益的Beta化,策略指数和增强型指数投资产品将开始出现，如多空策略指数产品的代表130/30指数产品、利用衍生品实现资产配置和多策略的指数增强产品。
2010年已成为中国对冲基金元年，中国已具备了Alpha投资大发展的有利条件：从工具层面看，融资融券、股指期货的推出为Alpha投资提供了重要的做空与杠杆机制。投资者已经能够利用股指期货对冲市场风险，运用多种对冲套利策略（如股票交易策略、统计套利、指数套利、兼并套利、可转债套利等）捕捉市场的无效性，获取与市场不关联的绝对收益。在产品需求层面，中国可投资资产在1000万元以上的富裕人群达到了3000万人，还有数额巨大的社保基金、基金、企业年金、保险资金、捐赠资金等机构投资者。2010年8月，易方达首只真正运用对冲策略管理的“一对一”专户正式出炉，国投瑞银、汇添富也相继推出自己的对冲产品。绝对收益产品正通过银行渠道发行的阳光私募、专户理财、券商集合理财等产品进入高端理财市场。预计未来3～5年，中国绝对收益产品管理的资产规模将达到3000亿～4000亿元，占基金行业市场份额的15%。
展望未来的理财产品创新，证券投资产品的分化之路将日渐清晰：公募基金理财产品或许将更多地专注于Beta加Alpha的传统主动型股票和债券产品、大市值Beta产品和特定窄基Beta产品；专户、券商、阳光私募等非公募理财产品则可能将专注特定窄基Beta产品和Alpha绝对收益产品，它们与传统基金不同的源泉是投资策略上的差异，包括了绝对收益策略（灵活配置、利用ETF、可转债、封闭式基金的套利以及未来的多空策略），量化投资策略，专向特定投资（主题、行业和风格投资），积极和消极指数化策略，保本策略等策略，这都是银行高端客户理财产品创新的方向。（作者系中国人民银行金融研究所博士后）
关键词：证券投资学；网络教学；实验课
中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）22-0150-02
一、应用型本科人才培养的内涵与证券投资学课程培养目标
地方院校培养应用型人才是国家人才培养战略调整的重要举措。本科应用型人才培养的内涵是强调人才既具有宽厚的知识基础、应用性专业知识和技能，又具有转化和应用理论知识的实践能力。人才培养的定位突出实践应用与能力培养，所以教学内容既强调理论知识的基础性，又要重视理论知识在实践中的应用，培养学生分析和解决实际问题的能力。
证券投资学是金融专业的专业基础课，内容涵盖证券投资的工具、市场运行、交易主体、投资组合理论、市场均衡理论、证券的分析与估值、投资组合管理等。课程的理论性强，同时又紧密结合实际市场，用市场去检验所学的理论。应用型本科证券投资学的人才培养目标是了解证券市场如何运行，知晓国内外市场上证券投资工具的特征，掌握证券投资的基础理论，能够用理论去指导证券投资实践行为，并能分析国内外证券投资领域的现象与事件，提出投资建议。
二、应用型本科《证券投资学》教学中存在的问题
（一）投资学教材的更新跟不上我国日新月异的金融市场发展
我国作为新兴市场国家，金融市场快速发展，金融产品的创新有很多中国特色。但现有的教材显然跟不上我国金融市场的发展，使得学生在学习过程对本土证券市场存在疏离感。本科院校《证券投资学》课程教材的选择一般有两种：一种是国外的教材，常用的是滋维・博迪等著的《投资学》，该书以美国市场为背景，介绍了证券投资的基本知识、理论与方法，核心内容是投资组合理论、市场均衡理论及证券分析。其理论与实证检验都是以美国发达资本市场为依据，没有涉及我国证券市场的实践。另外一种是国内的教材，一般包括以我国证券市场为背景的基础知识介绍，再加上国外成熟的投资组合理论、定价理论与方法、证券的技术分析与基本分析。教材对投资理论的阐述多，但跟实际市场结合的内容少，针对证券市场的实际案例分析也很少涉及；对证券投资工具的介绍仅仅限于基本的投资工具，没有涉及我国市场上日新月异的金融产品，比如分级基金、量化投资工具、证券化产品等。
（二）课堂理论知识传授占比多，学生实践操作环节薄弱
证券投资学涉及的理论多并且内容深，不容易掌握，比如市场均衡理论中就涉及资本资产定价模型、套利定价理论、有效市场假定理论和行为金融理论，这些理论的创始者大多获得了诺贝尔经济学奖，可见其理论达到了很高的深度，要理解这些内容对本科生来说并非易事。所以，教师会在课堂占用很多的时间来阐述，这样留给学生实践操作环节的课时就不多，学生上实验课的时间一般不超过10个课时。在这过程中，学生至少需要完成组合理论、资本资产定价理论、证券分析这三个部分内容的相关实验操作，并撰写实验报告。但往往因为时间仓促，实验环节完成情况不是很理想。
（三）内容多，课时少，学生对知识的掌握不深入透彻
完整的证券投资学的教材内容一般包括基础的投资工具与环境、投资组合的优化选择、市场均衡理论及应用、市场有效性理论及检验、证券投资的技术分析、证券投资的基础分析以及投资绩效的评价等。特别是国外的教材内容篇幅巨大，教材会建议学习课时为一年。国内很多应用型本科证券投资学采用了国外的教材，但一般设置为48―51课时。在保证本课程体系完整讲授的情况下，只能降低课程的深度，很多内容只能停留在基础层面，不能深入展开。学生对相关知识的掌握也只能在浅显的层次。
三、应用型本科《证券投资学》课程改革的思考
（一）利用超星的泛雅平台，实现翻转课堂教学模式
美国新媒体联盟对翻转课堂的定义是指重新调整课堂内外的时间，将学生的学习决定权从教师转移给学生。在这种教学模式下，课堂内学生能更专注于主动的基于项目（或问题）的学习，共同研究解决现实世界的问题，从而获得更深层次的理解。在翻转课堂中，教师的角色从内容的呈现者转换为学习的教练，重点放在师生沟通、回答学生问题、启发并引导学生思考。利用超星公司开发的泛雅平台，给学生提供网络化教学手段，可以帮助实现翻转课堂的教学模式。
首先，利用平台在课前进行视频课学习。网络化教学手段可以把很多教学内容转移到课堂外进行。授课教师在平台上预先录制好一些视频，学生可以在课外提前学习证券投资学中相关的知识，特别是教材中有一定难度并且比较重要的理论，比如资本资产定价模型、套利定价模型、有效市场理论、股利贴现估值模型、市盈率估值模型等。这些理论一般涉及假设、推导、结论及应用或者检验，内容思想性及逻辑性强，有些还要借助高等数学的知识，学生单纯通过看教科书不是很容易弄明白。视频课可以帮助学生理解与掌握课程的重点和难点。这样可以节省课堂的讲授时间，在一定程度上化解课程学时少但内容多的矛盾。学生在课堂可以有更多的时间与教师交流，师生互动，进行探究性学习。
其次，利用平台进行拓展阅读。平台内部有超星电子书库，可以指定学生进行课内外拓展阅读，比如其他的与证券投资学相关的图书，指定学生阅读哪些段落，并可以查看每个学生是否阅读。还可以收集公共财经类视频，比如第一财经、经济半小时栏目中跟证券有关的视频，放入平台，使得学生能够贴近金融市场，追踪证券市场热点，了解投资领域的事件，倾听专业人士的观点，并引发自己的思考。在课外有了这些准备，在课堂就可以针对一些专题展开讨论，比如2015年的股灾事件、光大乌龙指事件、2016年的股市熔断机制事件等，让学生试着用投资学的相关理论去解释。学生在讨论的过程中会有观点的冲突，这样更能引发思考与学习。教师的角色从讲授者转变为辅导者、建议者，在课堂及网络平台上引导、启发学生，对各种观点进行点评和总结。通过拓展阅读与讨论，可以解决教材滞后于日新月异的金融市场发展的问题，并且培养了学生将投资理论知识应用于实际金融市场与投资领域的意识与能力。
（二）利用国泰安的市场通金融分析软件和CSMAR数据库，进行有选择的实验教学
实验教学是形成应用能力的重要环节。常用的证券投资学实验操作软件是国泰安公司开发的市场通金融分析软件和CSMAR数据库。通过实验手段进行模拟、分析及检验，促使学生深入理解和掌握相关投资理论知识与实际应用。该系统实验内容丰富，包括金融市场行情的揭示与观察、共同基金投资分析、投资组合构建与风险、资本资产定价模型的计算、证券的基本分析、证券的技术分析、金融衍生品及外汇分析等。
因为证券投资学课程的课时有限，分配给实验课的时间一般是10个课时左右，所以不能对上述所有的内容都进行实验教学，可以挑选核心的内容来进行。建议选择三个内容进行，具体包括投资组合构建与分析、资本资产定价模型计算及应用、证券的基本面分析与估值。这三个内容既是证券投资学的核心又是难点，所以需要在实验课堂指导学生完成。其他的内容可以让学生在课后自主学习如何操作。实验课可以通过组成实验小组方式来完成实验任务，小组方式的好处是可以发挥各小组成员的优势、相互学习，来完成一个工作量大且有难度的作业。
（三）产学合作，引入证券、期货公司现场教学以及专业人士的专题讲座
应用型人才培养的重点是注重能力培养，而培养什么样的能力要与工作世界紧密结合。证券投资学课程对应的工作主要是证券、期货公司。带领学生进入这类公司进行现场教学，可以让学生直观了解金融机构的运作，比如岗位如何设置、对专业人员的技能及素质要求有哪些，然后在学习过程中可以有针对性地培养一些专业技能。金融市场的专业人士接触金融市场的前沿，掌握最新的金融工具的开发应用。所以，专业人士的专题讲座可以让学生了解市场前沿的知识与信息。专业人士还可以传授投资中某个细分领域的实际操作，特别是证券投资学中创新型金融产品的投资操作，比如量化投资管理、阿尔法对冲基金的操作、分级产品的运作等等，使得学生对本课程有更直观的认知与感悟，激发对该领域的兴趣，从而进行更深层次的学习。
（四）课程考核评估方法多样化
课程的考核评估对学生的学习有引导作用。证券投资学现有的考核还是以期末考试成绩为主，结合平时作业完成及考勤情况，给出综合成绩。实践环节的成绩占比一般比较低，这样的考核方式没有突出对实践应用能力的评价，导致学生对于实验课不够重视。增加实验课考核的占比，可以改变学生对实验课的态度，提高其实践操作能力。课堂讨论与发言在考核成绩中的占比也很低，导致学生在课堂讨论中的积极主动性不够。采用翻转课堂教学模式后，可以增加课程考核中课堂讨论的占比，注重考核学生在实际投资领域的分析问题与解决问题能力。
参考文献：
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“证券公司的问题已经到了不能拖延的地步，”中国证监会的一位人士说，“除了随时应对高风险公司的问题，还必须找出一条让证券行业生存的道路。”
这次会议决定不邀请媒体参加，原因是“为了更便于讨论证券公司的问题”。这位人士说：“问题证券公司的问题以及相关联的其他机构的问题必须全盘考虑和解决，任何措辞的不慎都会引发一场金融危机。”
一年前，中国证监会也在这个会场提出了针对证券公司的“三大铁律” ――即券商不得挪用客户保证金、委托资产和托管债券。
“优等生”和“差等生”
8月13日，中国证监会了《关于推进证券业创新活动有关问题的通知》（以下简称“《通知》”）。
“这个《通知》的标志着对于证券公司的监管发生了质的变化，好公司将得到优待”，中国证监会机构部有关人士表示，“这是当前中国证监会处置问题证券公司一揽子方案中非常重要的一个方面，扶优限劣是相辅相成的。”
“现在我们不再提分类监管了，符合标准的公司都可以申请试点，”中国证监会机构部的一位人士说，“我们不想给公司贴标签。”
根据这个《通知》，国内130家证券公司将被划分为试点证券公司和非试点证券公司,前者将备受监管机关所青睐，获得各种创新空间。
这个所谓的创新空间被监管层描述得非常宽松，这包括：现行法律法规无明显障碍、监管机关可自主决定的、操作性较强的措施；在试点工作形成有效可行的运作流程、内控机制和外部监管体系的基础上，监管机关将结合证券公司分类管理工作，通过制定或修改相应的业务管理规章，拓展全行业的业务领域和发展空间。
根据中国证监会有关人士介绍，当前在市场准入上鼓励试点证券公司创新活动的措施主要包括,优先受理其相关申请、并依据其事先经评审的情况适当简化程序、加快进度。拟在全行业推出的新业务，其试点工作原则上应由试点证券公司自愿承担，如集合资产管理业务等。同时，将充分发挥试点证券公司创新的积极性和主动性，支持其提出产品创新、组织创新、经营方式创新等方面的方案，只要法律法规未禁止或未明确限制的有关事项，只要市场条件具备，相关管理到位，内部决策程序完成后，均可提交业务申请。
同日，中国证券业协会也了《关于从事相关创新活动证券公司评审暂行办法》（以下简称“《暂行办法》”）。按照这个《暂行办法》，对试点证券公司的达标条件进行了描述（参见资料《试点券商的达标条件》）。
“这几条标准有一些量化的财务指标，但大部分是不可量化的，需要人的掌握。”银河证券的一位人士说。
根据在同业拆借市场披露2004年半年报的56家证券公司的财务数据，《财经》进行了相关的计算：符合上述财务指标的证券公司包括中信证券等11家证券公司。
2004年是证券公司采用《金融企业会计制度》的第一年，证券公司在2004年上半年的财务报表中计提了很多准备，加之今年上半年市场行情不好，因此这份半年报的情况要比2003年的财务情况更差。
这56家证券公司公布的2004年1～6月份财务数据未经审计，同时也仅仅反映了2004年上半年的情况，因此对于2004年全年的财务数据还需要等到2005年才能清楚。
“能够符合财务指标的证券公司大约有10余家，但第一批试点证券公司应该也就二至三家，”中国证监会的一位人士说，“不能太急。”
可以肯定的是，如果试点证券公司顺利推出，券商的收入集中度和利润集中度都将进一步提升。首先，除了200多亿存量收入之外，优质券商通过资金和创新业务垄断的优势获得增量收入；其次，存量部分中，市场将会逐步倾向选择那些具有可抗风险的优质券商，这样的结果便是二流券商可能面临被关闭或被兼并重组。
中信证券研究员杨泓清曾经作过这样的统计，过去三年中，券商的收入蛋糕在240亿到270亿元之间，其利润则良莠不齐：2001年实现了50亿～60亿元的利润，2002年陡降到负30亿元，2003年虽有回升，但仍有10亿元的亏损。近三年的净资产收益率为－3％～5％。
杨泓清认为，今后券商的网络销售、网点模式、交易方式及运营方式等都将发生重大变化，而这些都将倾斜给优质券商，其背后孕育的财富难以估算。
集合资产管理即将现身
在监管层允诺的创新空间中，目前最接近现实的是券商的集合资产管理业务。
券商集合资产管理业务曾经在2003年上半年被证券公司推广得非常红火，当时最为著名的就是招商证券和招商银行联合推出的“金葵花”理财计划，该产品在未做任何宣传的情况下，短短八天之内就收到了15亿元的资金。
很快，工行上海分行和国泰君安、浦发银行上海分行和天同证券、工商银行深圳分行和国信证券以及农业银行和湘财证券等都推出了类似的理财产品。
然而中国证监会在当年4月29日发出通知，称中国证监会正在加紧制定规范证券公司集合性受托投资管理业务的管理办法。在新办法实施前，证券公司不得向特定或不特定的多数投资者募集资金设立集合投资计划，从事集合性受托投资管理业务。
2003年12月，中国证监会下发了《证券公司客户资产管理业务试行办法》，并自2004年2月1日起施行。当时市场普遍预期集合性受托资产管理业务很快就会推出，但是集合理财虽重新开闸却无一例获批。顾盼已久的券商开始转而推进定向理财产品。
今年6月，六家证券公司先后在深圳推出了一个起点为100万元的定向集合理财产品，然而不过几天，中国证监会立刻派人前往调查，并专门召开会议，强调在相关的细则没有出台前，各公司不得自行推出集合资产管理业务。很快，深圳证监局开始对辖区内证券公司推出的定向理财产品进行调查了解，并将对证券公司的风险控制能力和合规运营情况进行评估。
之后又是两个月过去了，细则没有出台，同时也没有一家证券公司推出这项业务。
“细则没有出台是监管层的一个公开说法，真正的原因是监管层担心这项业务所产生的风险。”一位接近中国证监会的人士说。
中国证监会对于集合性受托投资产品的推出心存顾虑实际上很可以理解。通过委托理财筹集资金做庄正是近年来券商泥足深陷的主因。
按照业内的保守估计，具备资产管理业务资格的证券公司所接受的理财资金规模超出全国所有证券公司注册资本之总和，证券业2002年全行业亏损，其中一半以上的亏损额是因为资产管理业务。
前车之鉴，中国证监会和央行都看到了风险。
“让试点证券公司来推出集合资产管理业务是控制风险的一种方法，”中国证监会的一位人士说，“现在的条件很简单，想融资吗？先让资产质量达标。”
“试点证券公司的资产质量相对较好，因此他们开展集合资产管理业务的目的不会是为了补自己公司的窟窿，因此挪用风险很小。”中信证券总会计师倪军表示。
券商整体质量堪忧
在关注优质证券公司积极申请进入试点行列的同时，证券行业的整体资质情况仍然很让人担忧。
首先是挪用客户保证金情况仍然存在。
中国证监会曾经于2001年5月了《客户交易结算资金管理办法》，其中给出了如何计算证券公司挪用客户交易结算资金金额的公式：
挪用金额=（代买卖证券款＋受托资金）－（客户资金银行存款＋客户清算备付金存款＋交易保证金＋受托资产）
公式中所指客户包括经纪业务客户和受托投资管理客户。
当公式计算值≤0时，表明证券公司未挪用客户交易结算资金。
当公式计算值>0时，表明证券公司已挪用客户交易结算资金，其挪用金额为公式的计算值。
《财经》根据这一公式对在同业拆借市场披露2004年半年报的56家证券公司的数据进行了统计(相应数据可参见《财经》杂志网站：省略)，共有10家券商的公式计算值大于零，扣除会计核算上的误差，至少有七家证券公司存在挪用客户保证金的现象。
金额最大的前三位分别为闽发证券、广东证券和东北证券，金额分别为12.02亿元、8.42亿元、6.20亿元。另外，存在挪用客户保证金现象的证券公司还有河北证券2.71亿元，北方证券1.51亿元，民生证券8500万元，新疆证券5100万元。
除了挪用客户保证金的现象外，半数以上的券商并没有根据新的会计制度的格式要求,严格进行信息披露。
根据财政部的规定,自2004年1月1日起,中国证券公司开始执行《金融企业会计制度》。《金融企业会计制度》原计划于2002年1月1日起施行，但由于种种原因一直拖延至今。
从信息披露的内容上看,《金融企业会计制度》增设了固定资产减值准备、在建工程减值准备、无形资产减值准备、短期借款、预计负债、受托投资管理收益、资产减值损失等七个新的科目，由此券商需要提取计入损益的各项减值准备。目前按该规定，证券公司应计提自营证券跌价准备、应收账款坏账准备、长期投资减值准备、在建工程减值准备、固定资产减值准备、无形资产减值准备、抵债资产减值准备等七项准备，以此尽可能真实地反映证券公司的实力和盈利水平。
而在披露的56份券商半年报中,有11家证券公司没有计提任何的准备，33家券商计提了自营证券减值准备，41家券商计提了应收账款坏账准备，32家券商计提了长期投资减值准备，其余几项减值准备计提的券商就更少了，只有五家公司计提了无形资产减值准备，七家公司计提了固定资产减值准备。没有计提相应的减值准备，券商的资产必然会出现高估的情况。
在这56家证券公司中，除了长城、东北、广东、兴业、西部证券公司没有公布截至2004年6月底的累计净利润，其余51家证券公司中，32家实现盈利，19家亏损，以51家计，亏损率为37.25％。考虑到加入同业拆借市场的为资金实力较为雄厚的证券公司，证券公司全行业的亏损情况肯定会大大高于这个数据。
56家证券公司中，国泰君安、东方、招商证券位于盈利榜前三名，盈利分别为1．58亿元、6666万元、6034万元，而申银万国、大鹏证券和北京证券位于亏损榜的前三名。亏损额分别为2．5亿元、1．2亿元，8723万元。51家公司04年上半年净利润总和为1.208亿元多，平均实现净利润为236.8万元多，而19家亏损证券公司的亏损总额就有9.09亿元多，总体盈利情况令人担忧。
当然，净资本指标比其他财务指标更能反映出证券公司的流动性状况和偿付能力，因此已成为衡量证券经营机构风险状况的基础性监管指标。
2003年3月1日开始实施的《证券公司管理办法》规定，综合类证券公司的净资本不得低于2亿元，经纪类证券公司的净资本不得低于2000万元，证券公司的净资本不得低于其对外负债的8％，即净资本负债率(净资本负债率=净资本／负债×100％)不低于8％。同时，还规定证券公司出现净资本低于规定标准的l20％、或出现净资本比上月下降20％时，要向证监会报告并采取提高净资本的措施。
根据目前公布的数据看，56家证券公司的净资本金额都高于2亿元，净资本负债率也都高于8％的标准。但根据净资本计算的不良资产率却不容乐观。
证监会规定的不良资产率的计算公式为：不良资产／净资产×100％；其中：不良资产=净资产－净资本；净资产=资产－负债。根据这一公式，56家证券公司的不良资产率见附表。
其中最高的为河北证券，为85.89％，最低的为国都证券，为6.3％，其中不良资产率高于50％的有七家。
56家证券公司中，净资本金额排列前三位的为海通证券、华泰证券和国信证券，净资本分别为63.98亿元、24.86亿元、24.48亿元。金额排列倒数三位的分别为河北证券、华龙证券和中富证券，分别为6908万元、2.90亿元、3.06亿元，净资本最低的河北证券与最高的海通证券相比，前者净资本仅相当于后者的1.08％，相差可谓悬殊。但河北证券上半年的累计净利润为9045273.50，海通证券同期累计净利润为56372558.14元，前者为后者的16.05％。
【资料】
《试点券商的达标条件》
根据《关于从事相关创新活动证券公司评审暂行办法》，试点券商应当符合四个方面的基本条件：一是能有效保证客户资产的安全、完整、透明；二是客户资产管理、债券回购和自营等业务没有潜在重大风险；三是以净资本为核心的各项财务指标良好，具备做优做强的实力，包括净资本、净资本与净资产的比率、流动资产余额与流动负债余额的比率、对外担保额与净资产的比率等指标，且所有指标的计算规则均执行新《金融企业会计制度》；四是公司治理和内部风险控制机制完善，抗风险能力较强。
《暂行办法》中对于试点证券公司的财务指标提出了如下要求：
――综合类证券公司最近一年净资本不低于12亿元，经纪类证券公司最近一年净资本不低于1亿元；
――最近一年流动资产余额不低于流动负债余额（不包括客户交易结算资金和客户委托管理资金）的150％；
――最近一年对外担保及其他形式的或有负债之和不高于净资产的10％，因证券公司发债提供的反担保除外；
关键词:证券基金市场；定量分析
一、证券投资基金定量分析
(一)基金投资者
随着国内外金融证券投资基金的不断发展，政府的扶持使得一些机构投资者得到大力发展，其投资额也正不断增加，从而表现出机构投资者对我国基金行业的大力认可，其能很好的支持证券投资基金主要由于其资产规模的雄厚，只有具备雄厚的资产规模才能保证基金业具备领导市场的实力，在基金市场的主导地位有助于其作出的投资策略有助于得到投资者的认可。
(二)基金管理公司
该公司主要是利用自身专业的知识和经验，通过运用管理的资产，并合理按照相关的法律法规，使得基金持有人获得更多的收益。由于我国基金市场的不成熟，其行业的经理人大多数缺乏长期从业经验，加上投资过程中相互模仿，没有独特的投资风险，一些投资者由于信心不够会在投资策略产生效应前撤回资金。当然也存在取得优异成绩的先进入者，其由于成绩优异，所以出于领导者，其投资战略对其他投资者具有重要的引导作用。
(三)基金经理
基金经理的工作有巨大的生存、发展压力，为了其职业生涯的发展，一般投资基金经理会极其注重职业声誉，往往好的职业声誉会使大多数的投资者、其他基金经理都会跟随其投资策略。另外，由于基金经历的收入的增加、减少与其业绩是相关的，在对基金经理考核过程中，由于不能充分利用基金公司的研究力量对公司进行长期研究、投资，这种激励机制会导致基金羊群行为的发生。
(四)信息流通不畅与交易制度
我国证券投资基金市场发展有待提高，其信息传递渠道不流畅是常见的问题，信息不流畅会导致一部分投资者会优先得到信息，而另外的一些投资者会跟随这部分投资者而得到信息，但由于信息的不断传递，越是后来得到信息的投资者获取的信息精确度越低，导致一些基金经理很难判断自己拥有的信息是否正确，而如果对信息正确性进行深度分析将会带来过大的成本，所以一般基金经理会放弃最先得到信息的投资者。由于我国证券市场的交易缺乏卖空机制，也就是说其证券投资基金智能做多，不能将其做空，导致我国证券市场上获取盈利的方法只有低买高卖，这种方式制约了基金运行的方向，而且由于我国基金投资风格相似，加上产品形式单一等。
二、证券投资基金市场优化途径
(一)提高政策的透明度
首先应提高管理层在决策过程中的透明度，要对监管制度、方法进行创新，使其发生作用，同时应不断完善行业的信息披露制度，加强其及时、完整、准确性，从而有助于想投资者提供全面、真实的投资信息；另外，应将相关的基础信息加工、技术水平等进行改善，从根本上改善信息的传导速度、质量，降低投资者获取信息的成本。
(二)市场准入标准合理化
根据我国的实际情况及基本国情分析可知，对证券投资基金市场进行准入标注应合理设置，不可过宽过窄，适当放宽市场准入，将有助于优秀的基金管理公司的进入，从而有助于促进投资基金市场的多元化，从而能有效减弱羊群行为的出现；而适当对市场准入严格控制，将有助于提高基金管理公司的质量，同时有助于形成基金经济不同的投资风格。
(三)加强实际操作
对国外的证券投资基金市场进行研究，相较而言，我国的基金公司招募的投资范围过宽，加上造作不严格，导致风险加重。虽然我国基金产业的类型较多，但其最终操作结果是相似的，不具有独特的投资风格，从而阻碍了该行业的蓬勃发展，只有不断鼓励基金投资风格的改变，同时应不断从实际操作上加强。
(四)严格遵守投资流程
由于投资流程如何将会直接关系到基金管理公司的投资决策，基金管理公司会受到不同部门投资流程的牵制，同时投资决策委员会对资产配置进行决议，其金融管理具有一定的模式，但这种模式虽然已经较为完善，但在实际过程中，一些基金公司并未严格遵守基金管理的投资流程，导致各部门脱节。
(五)完善考核制度
目前国内基金业绩的评价较为简单，加上考评的周期较短，而且大多数基金管理公司注重短期盈利能力，导致基金的短期投资行为受到广大投资者的一力追捧，一些公司内部对基金经理的淘汰采用末尾淘汰，这不利于基金经理的成长，同时也不利于公司的发展，往往更换后的基金经理更容易导致投资风险，在无形中损害了投资者的利益。应对当前的评价体系进行改革，在评价体系中应更加重视基金经理在几年内取得的平均收益率，工作在五年以上的基金经理需要将风险头镇后的收益作为评价的基本指标，这样有助于减少短期业绩对薪酬的影响，这对于基金经理坚持自己的投资理念是有利的。
三、结束语
由于我国的证券投资基金产业发展较慢，加上投资者普遍缺乏专业知识，当出现问题，投资者会强烈的抛售，从而导致跟风现象的发生。对证券投资基金并进行定量化分析，对于缓解市场泡沫采取措施方面具有一定的指导意义。
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