前言：中文期刊網精心挑選了量化投資的步驟范文供你參考和學習，希望我們的參考范文能激發你的文章創作靈感，歡迎閱讀。
量化投資的步驟范文1
【關鍵詞】 AHP方法； 投資方案； 決策原理
一、引言
企業投資方案決策是否正確直接關系到生產經營的成敗?，F有投資方案決策通常是采用比較各備選方案凈現值、期望收益額、期望收益率、收益標準差和收益標準差率等單一量化指標來選擇最優投資方案。運用單一的量化指標進行決策雖然方便但沒有綜合考慮影響企業投資決策的各種量化、非量化因素，尤其是當運用不同量化指標對備選方案選擇得出的結論相悖時企業將陷入無法決策的困境。本文針對這種情況，綜合考慮影響投資決策的量化和非量化因素，運用層次分析法結合案例分析進行最優投資方案選擇。
二、層次分析法運用于投資方案決策的原理
層次分析法（Analytia1 Hierarchy Process，簡稱AHP）是美國匹茲堡大學教授A. L. Saaty于20世紀70年代提出的一種系統分析方法。AHP方法能夠綜合分析量化因素和非量化因素進行決策，因此在經濟管理類研究中有著廣泛的運用。層次分析法的基本原理：根據問題的性質和需要達到的總目標，將解決方案分解為目標層、中間層、方案層等，并按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系，將各因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結構模型。層次分析法運用于投資方案決策可分為四個步驟。
（一）目標層的確定
層次分析法運用于投資方案決策首先要確定投資方案決策的目標。投資方案的決策目標就是選擇最優投資方案。投資方案決策是否正確，直接關系到企業的生存和發展，因此必須對企業內外各種定性和定量的信息進行全面分析，才能做出正確的決策。最優投資方案的選擇并不僅僅取決于某一單項指標的優劣，比如凈現值的高低。凈現值的高低只是企業衡量投資方案的一個方面，最優投資方案應該是最符合企業整體發展戰略，能夠發揮企業自身優勢的方案。
（二）中間層要素的確定
決策目標確定為最優投資方案后，最優投資方案的實現將分解成各層次的中間層要素。中間層要素可以是量化的也可以是非量化的。層次分析法在投資方案決策中運用的關鍵就在于要將決策目標分解為合適的中間層要素，即：投資方案優劣的判斷標準。判斷投資方案的標準必須符合企業實際，一般情況下期望年收益高、投資風險小、凈現值高的投資方案是優秀的投資方案，但對于特定企業而言，國家政策支持力度、投資周期的長短、技術優勢是否明顯，在選擇投資方案時也許更加重要。因此建立層次結構模型應列出決策目標的影響因素，通過考慮各影響因素之間的重要性建立關系矩陣來確定各因素的權重關系。
（三）確定多個備選方案完成層次結構模型
將企業多個備選投資方案和層次結構模型的決策目標、中間層要素進行連接，通過計算權重、單個矩陣、整體矩陣的一致性判斷來確定層次結構模型的合理性，最終根據計算結果選擇最優投資方案。
（四）進行層次單排序及總排序，并進行一致性檢驗
計算出各判斷矩陣的最大特征根及特征向量，并通過歸一化處理，同時要檢驗判斷矩陣的一致性，如果不能通過一致性檢驗則需對判斷矩陣重新計算；計算同一層次對最高層次（總目標）相對重要性的排序權值，此過程從最高層依次到最低層進行，同時對判斷矩陣進行一致性檢驗，如果不能通過一致性檢驗則需要重新開始。
三、層次分析法在投資方案決策案例中的應用
筆者通過案例來探討層次分析法在投資決策中的具體應用。假設A企業要進行投資決策，現有三種方案可供選擇。三種備選方案投資收益基本情況見表1。
三種備選方案的投資周期不同，C1方案為5年，C2方案為4年，C3方案為6年（假設均為一次投入，分年收益）。A企業的再投資年收益率為10%。從A企業現有的科學技術來看，C1方案有一定的技術優勢，其他兩個方案均為新的領域，但C3方案是環保產業，國家政策比較支持。
從A企業案例可以看出三種備選方案的決策信息中既有量化信息也有非量化信息。傳統的投資方案決策方法通常運用凈現值、投資年收益、收益標準差等單一的量化指標判斷最優投資方案。這些傳統決策方法在決策時考慮的因素比較單一，而且在本例中，傳統決策方法出現了多項指標優勢交叉而無法進行判斷的現象。因此筆者選用層次分析法進行投資方案的決策，以綜合考慮投資方案中的量化因素和非量化因素。
（一）建立層次結構模型
根據A企業案例資料，綜合現有數據選擇六個中間層要素，畫出A企業投資方案的層次模型結構圖，如圖1所示。
（二）構造判斷對比矩陣A—B
A企業管理當局選定10位專家組成專家系統，運用德爾菲法對六個中間層要素的重要性進行比較，使用九級指標法將中間層要素兩兩比較后進行打分，得出決策目標層A對中間層要素B的判斷對比矩陣，即：A—B對比矩陣，見表2。
其他對比矩陣的權向量計算過程同對比矩陣A—B的權向量計算過程限于篇幅不再詳述。
（五）一致性檢驗及備選方案的選擇
計算各對比矩陣的最大特征根，利用隨機一致性指標進行檢驗，計算出CR的值（表9）。從表9可以看出，各中間層要素的一致性比率CR均小于0.1，即各判斷矩陣的一致性檢驗均通過。
計算層次總排序，進行一致性檢驗得出CR=
0.0774
從表10可以看出備選方案C3的方案總權重最大，A企業應選擇備選方案C3作為最優投資方案。
四、結論
通過A企業的案例分析，筆者認為層次分析法能夠較好地結合量化指標和非量化指標綜合考慮影響企業投資方案決策的各方面因素，使企業投資方案決策更具科學性。運用層次分析法對企業投資方案決策過程中的各影響因素進行權重分配，可避免在影響因素過多的情況下決策者顧此失彼，將主觀意識過多地帶入企業的經營決策。當各種決策方案出現多項指標優勢交叉時，層次分析法更能做出科學的判斷。
【參考文獻】
[1] 鄧永勝，董毅明.基于AHP的云南省物聯網發展分析[J].昆明冶金高等?？茖W校學報，2012（1）：21-26.
量化投資的步驟范文2
Abstract： The selection of local government-invested projects plays an important role in the development and social stability of regions. Appropriate evaluation methods will help to make reasonable decisions. Analytic Hierarchy Process （AHP） is a multi-objective decision-making method which combines the qualitative analysis with quantitative analysis. Especially， it can be used in situation without complete data. The paper， by using of case illustrating， describes the application processes of AHP. And provide methodological assistance for decision-makers.
關鍵詞： 層次分析法；地方政府投資項目；決策
Key words： Analytic Hierarchy Process；local government-invested projects；decision-making
中圖分類號：F224 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2013）32-0003-02
基金項目：本文是江蘇省教育廳高校哲學社會科學基金項目《蘇北地區公共服務項目風險分擔機制研究》（項目編號：2012SJD630006）的階段性成果。
作者簡介：江俊龍（1976-），男，安徽肥東人，淮陰工學院經濟管理學院講師，研究方向為開發投資理論與政策。
0 引言
我國從1978年的經濟改革開始，投資體制改革在不斷深化。2004年，《國務院關于投資體制改革的決定》（以下簡稱“決定”）的頒布是一重要里程碑?！稕Q定》中明確了企業的投資主體地位，完善了政府投資體制。界定政府投資范圍并合理劃分了中央政府和地方政府的投資事權。地方政府的投資主體地位得到明確和鞏固。
《決定》中規定，政府投資主要用于關系國家安全和市場不能有效配置資源的經濟和社會領域，包括加強公益性和公共基礎設施建設，保護和改善生態環境，促進欠發達地區的經濟和社會發展，推進科技進步和高新技術產業化。因此，地方政府投資項目（以下稱“項目”），特別是其中的基本建設項目，一般投資額較大，在推動地區經濟發展方面發揮巨大的聚集和拉動作用。
但是，相對于需求而言，資源總是稀缺的。對地方政府投資項目進行合理的評價有利于將有限資源的作用最大化。目前，評價的方法主要有經濟計量模型、投入產出模型、系統動力學模型等[1]。這些方法在評價中發揮著重要的作用。遺憾的是，一方面，這些方法對數據的要求較高，當數據不完備時，作用會大打折扣。另一方面，這些方法涉及比較復雜的模型以及相應的軟件，操作難度較大。然而，地方政府投資項目時常在較多方面缺乏完整數據，如居民對生活環境的評價。同時，相關軟件的欠缺。這就使得以上這些方法在應用中具有其局限性，需要一些更合適的方法。層次分析法就是其中之一。
本文主要探討如何在地方政府投資項目評價中利用層次分析法。目的是讓相關決策人員掌握層次分析法的應用過程及注意事項。
1 層次分析法
層次分析法（Analytic hierarchy process，AHP法）是美國運籌學家沙旦（T.L.Saaty）于20世紀70年代提出的，是一種定性與定量分析相結合的多目標決策分析方法。特別是將決策者的經驗判斷給予量化，對目標（因素）結構復雜且缺乏必要的數據情況下更為實用[2]。
應用AHP法的思路是：首先根據問題的性質要求，提出一個總目標。然后將問題按層次分解，對同一層次內的各因素通過兩兩比較的方法確定出相對于上一層目標的各自的權系數，逐層分析直到最后一層，即可求出所有因素相對于總目標的重要性排序[3]。這些層次可以具體分為三類：目標層，只有一個元素，一般是分析問題的預定目標或理想結果；準則層，包含了為實現目標所涉及的中間環節，可以由若干個層次組成，包括所需考慮的準則和子準則；方案層，包括為實現目標可供選擇的各種措施、解決方案等[4]。
應用AHP法的主要步驟：第一步，建立層次結構模型。
第二步，標度及判斷矩陣。標度，為了使各因素之間進行兩兩比較得到量化的判斷矩陣，引入1～9的標度。見表1。
第三步，權重及特征向量。權重的計算方法有多種，相對比較簡單的是規范列平均法。具體步驟是：首先，求出判斷矩陣每一列的總和。其次，用判斷矩陣的各元素除以其相應列的總和，將所得商組成標準兩兩比較矩陣。然后，計算出標準兩兩比較矩陣每一行的平均值，這些平均值就是相應的權重。由這些平均構成的向量便稱為權重向量或特征向量。
第四步，判斷矩陣的一致性檢驗。判斷矩陣是對各因素兩兩比較的結果，對于復雜事物來說，兩兩比較不可能做到判讀的完全一致性，而存在估計誤差，因此也就得到帶有偏差的相對權重向量。誤差在一定范圍內是可以接受的；但當誤差很大時，相對權重向量也就不具有有效性。一致性檢驗的目的就是判斷誤差的可接受程度。一致性檢驗采用的指標是一致性率（CR），其計算公式為：CR=CI/RI。其中CI為一致性指標，RI為修正值。一般規定當CR≤0.1時，判斷矩陣的一致性可以接受，否則重新進行兩兩比較判斷。
1）CI的計算步驟。首先，由被檢驗的判斷矩陣乘以其特征向量，所得的向量稱為權重和向量。其次，每個權重和向量的分量分別除以對應的特征向量的分量，并計算出算術平均數，記為λmax。最后，利用公式CI=（λmax-n）/（n-1）（n為維數）計算結果。
2）RI主要通過查表獲得。常用的如表2所示。
第五步，方案比較。通過以上步驟，可以知道某方案在各準則中的權重向量以及各準則在目標中的權重向量。兩向量相乘，即得出該方案的得分。通過各方案得分的比較，即可對方案進行排序。
2 AHP法在地方政府投資項目中的應用
2.1 案例描述 W鎮是東部某省的一個相對比較偏僻的小鎮。W鎮以農業為主，主要農作物為水稻。境內沒有大江大河或其分支，主要靠降雨。在50年代曾修建一個水庫，是降雨外的主要水源。因為獨特的地理環境，境內擁有兩處自然風貌的旅游景點，在省內具有較高的知名度。農業收入和旅游業收入是當地居民的主要收入來源。
W鎮現任領導基本上都是土生土長的本地人，鎮長及書記是從基層一步一步提上來的，對鄉土民情十分熟悉，經驗豐富。由于資金及編制的限制，鎮里近兩年僅引進一名旅游管理專業的本科畢業生。目前，進入鎮里審核的有三個項目，但是由于各種原因的限制，只能選擇其中一個。這三個項目分別是：項目A，建一個主題公園；項目B，建一文化廣場；項目C，擴建一個老的水庫。鎮里成立了以鎮長為組長的項目評估小組。
由于鎮長及小組成員的經驗豐富，同時關于居民感受方面的數據不太容易獲得量化數據，所以小組決定選用層次分析法進行項目評價。
2.2 層次結構模型的構建
2.2.1 目標 評估小組認為：任何活動都遵循成本收益原則。即使是政府投資項目也不例外。即，成本收益也有長期和短期之分、經濟與非經濟之分、可量化與不可量化之分。不同的是，因為鎮政府承擔著維護W鎮的社會穩定、經濟發展等多方面的責任，所以鎮政府投資的項目應該更關注社會總成本和社會總收益。因此W鎮項目評估小組將目標界定為社會凈收益（即社會總收益與社會總成本配比后的結果）的最大化。
2.2.2 準則 在建立準則層的時候，評估小組認為：項目自身的財務評價雖然也很重要，但是作為政府投資的項目，其直接或間接的社會影響也很重要。為此，參考發改委與建設部的建設項目評價方法與參數、電話咨詢省城知名專家并結合小組的自身知識，評估小組給出了如下4個準則：①項目的財務分析。反映項目自身的財務狀況。即項目自身的財務信息。包括凈現值、投資回收期、內含報酬率等。②經濟總量。反映項目對W鎮國民經濟總量的貢獻，包括增加值、凈產值、純收入、財政收入等。③經濟結構。反映項目對W鎮經濟結構的影響，主要包括三次產業結構、就業結構等。④社會與環境。反映項目對W鎮社會與環境的影響，主要包括社會階層、居住環境等。
2.3 方案的比較及選擇
①判斷矩陣。通過向專家咨詢，結合項目評估小組自身的判斷。給出了方案層的4個判斷矩陣和準則層的1個判斷矩陣。
②權重及特征向量求解。項目在財務分析、經濟總量、經濟結構、社會與環境、目標的特征向量分別為（0.593，0.341，0.066）T、（0.623，0.137，0.240）T、（0.378，0.157，
0.467）T、（0.123，0.320，0.557）T和（0.126，0.384，0.3，0.191）T。并通過一致性檢驗。
③計算各項目的得分。項目A=0.593*0.126+0.623*0.384+0.378*0.3+0.123*0.191=0.451；項目B=0.341*0.126+0.137*0.384+0.157*0.3+0.320*0.191=0.204；項目C=0.066*0.126+0.240*0.384+0.467*0.3+0.557*0.191=0.347。項目A的得分最高，所以評估小組決定選擇項目A。
3 地方政府投資項目中應用AHP法的注意事項
AHP法可以充分利用經驗優勢，但是在應用AHP法時，有兩個關鍵環節需要注意。一是準則的確立。因為準則的優劣直接決定了后面的結果，所選的準則應有理論基礎和地方實際背景的支撐，不可隨意選擇。二是判斷矩陣的構建。在進行兩兩比較時，要確保判斷的獨立性和客觀性。不可因為利益的誘惑或非正常的壓力做出虛假的判斷。
參考文獻：
[1]國家發展改革委，建設部.建設項目經濟評價方法與參數[M].北京：中國計劃出版社，2006.
[2]《運籌學》教材編寫組.運籌學[M].北京：清華大學出版社，2005.
量化投資的步驟范文3
關鍵詞：風險矩陣 風險投資 風險評估
一、構建用于風險投資項目風險評估的風險矩陣
（一）風險集的選定
風險集的確定可根據我國風險投資項目的具體特征、所涉及的領域和所處的階段，將具體的風險投資項目風險分為7大模塊， 即環境風險、管理風險、市場風險、技術風險、生產風險、財務風險和退出風險。[1]
（二）風險投資項目風險等級的確定
由于風險投資項目很難收集到數據，采用專家調查法進行風險影響的評定。綜合風險分值在4分以上為高風險，2―4為中等風險，2分以下為低風險。[2]
假設某項風險投資項目的風險影響和風險概率所得的專家評估數據對相應風險因素求平均值，得到結果為：風險影響量化值分別為（4.5，3.5，5，5，4.5，4，3），風險發生概率分別為（10%，70%，60%，90%，90%，60%，10%），則對照風險級別對照表，可由原始風險矩陣方法可判斷出各風險模塊的風險等級，將取得的數據填入表1中。
表1 風險投資項目風險評估的風險矩陣舉例
風險類別 風險影響Ri 風險發生概率 風險等級 Borda序值 風險權重Wi
量化值R 等級
環境風險 4.5 關鍵 10% 中 3 0.060564
管理風險 3.5 中度 70% 低 3 0.028494
市場風險 5 關鍵 60% 高 2 0.298638
技術風險 5 嚴重 90% 中 0 0.298638
生產風險 4.5 嚴重 90% 中 1 0.137602
財務風險 4 嚴重 60% 中 3 0.137602
退出風險 3 中度 10% 中 6 0.038463
（三）風險權重的確定
先應用Borda 序值法對風險模塊進行重要性排序。以環境風險為例，根據風險影響準則，比環境風險影響程度高的因素個數為2 ，即RR11=2；根據風險概率準則，比環境風險發生概率大的因素個數為5，即RR12=5；代入上述公式可得，環境風險的Borda 數為7。同理可得其他風險類別的Borda數分別為：7，11，14，12，7，3。根據Borda數確定其Borda序值分別為：3，3，2，0，1，3，6。由上述方法所得的Borda序值可知：該風險投資項目的七個風險中，技術風險最為關鍵，其次是生產風險和市場風險，然后依次為財務風險、環境風險和管理風險，最后是退出風險。
根據上一步驟排出的Borda序值，邀請專家組對風險投資項目的7個風險因素按重要性程度進行兩兩比較打分，構造判斷矩陣，并求出判斷矩陣的特征向量，即為各風險因素的權重向量。
表2 應用excel表格進行的層次單排序計算
按行相乘 開n次方 權重Wi Awi Awi / Wi CI=（λmax-n）/（n-1） CR=CI/RI
0.0001 0.250403683 0.03176822 0.25919 8.1587243 0.10227 0.07576
0.0001 0.250403683 0.03176822 0.19439 6.1190432 0.10227 0.07576
1440.0000 2.826146311 0.35854763 2.53238 7.0628934 0.10227 0.07576
810.0000 2.603142003 0.33025551 2.30622 6.9831517 0.10227 0.07576
8.3333 1.353772028 0.1717504 1.72109 10.020874 0.10227 0.07576
0.0001 0.250403683 0.03176822 0.25919 8.1587243 0.10227 0.07576
0.0006 0.347934789 0.0441418 0.29982 6.7921281 0.10227 0.07576
7.88220618 7.6136484 查表，得RI=1.35
本文按層次分析法中的方根法計算各風險模塊的權重，由CR=0.07576
（四）確定風險投資項目的總體風險等級
專家評定的風險影響量化值為（4.5，3.5，5，5，4.5，4，3），結合各風險因素的權重，對風險因素的等級進行加權：
Z= R*RWT= （4.5，3.5，5，5，4.5，4，3） （0.0317 0.0317 0.3584 0.3302 0.1717 0.0317 0.0441） T =4.72835>4
可判斷該風險投資項目的綜合風險等級為高風險。其中市場風險、技術風險風險影響量化值最高，應采取充分措施防范可能帶來的損失。
二、結論
本文基于風險矩陣方法對風險投資項目的風險進行評估，利用風險矩陣方法中的Borda序值法，對風險因素的重要性進行順序，構造判斷矩陣，從而確定各風險因素的權重，最后結合風險的等級量化值和風險因素的權重確定風險投資項目的綜合風險等級?；陲L險矩陣法數據需求量相對較小，流程簡潔，系統性強等優點，使其對風險投資項目的評估更具科學性和可操作性，因此有較比較大的參考價值。
參考文獻：
量化投資的步驟范文4
關鍵詞：數據挖掘；數據挖掘算法；層次分析法；判斷矩陣
中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1009-3044(2008)34-1542-03
The Research and Application of Data Mining Based on AHP
FAN Peng-xuan1, CHEN Song1, SUN Jing2
(1.School of Information Science and Engineering, Chongqing Jiaotong Univ., Chongqing 400074, China;2.Zhengzhou Electronic Information Vocational & Technical College, Zhengzhou 451450, China )
Abstract: Building the data mining algorithms and models is the focus and difficulty of the study in the data mining field. The Analytic Hierarchy Process is a kind of multiple-criterion measures combined quality and quantity to illustrate subjective judgment in quantitative index. Researching and achieving data mining technology that based-on the Analytic Hierarchy Process can further expand the types of Data Mining algorithms and models, and also have a universal meaning to the application of the Data Mining technology.
Key words: Data Mining; the Analytic Hierarchy Process; Data Mining Algorithm; Comparison measuring
1 引言
數據挖掘（Data Mining）即知識發現，是指從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的、實際應用數據庫中，提取隱含在其中的、人們事先不知道的、但又是潛在有用的信息和知識[1]。數據挖掘技術伴隨著“如何不被海量信息淹沒，而是從中發時發現有用的知識、提高信息利用率？”的問題而快速發展并應用起來。數據挖掘是一門匯集統計學、機器學習、數據庫、模式識別、知識獲取、專家系統、數據可視化和高性能計算等多種學科的新興交叉學科，它為自動和智能地把海量的數據轉化為有用的信息知識提供了有力的手段。
數據挖掘是一個多階段數據處理過程，一般而言主要包括以下幾個步驟[2-3]：1) 確定挖掘目標；2) 建立目標數據集；3) 數據預處理；4) 選擇數據挖掘功能；5) 選擇適合的數據挖掘算法進行數據挖掘；6) 模式評估。在這個數據處理過程中，如何構建一個適合且有效的數據挖掘算法模型進行有效的數據挖掘是最重要的步驟之一，因此也一直是數據挖掘領域研究的重要和關鍵問題。
本文探討了一個已經廣泛應用于處理社會、政治、經濟、技術等結構較為復雜，決策準則較多而且不易量化的決策問題的層次分析方法在數據挖掘技術中的應用，從而提出一個可應用于數據挖掘的技術，層次分析方法。
2 層次分析方法的原理與步驟
2.1 層次分析法的原理
層次分析法[4-5]（Analytic Hierarchy Process簡稱AHP）是一種定性與定量相結合的方法，它能將決策者對復雜的決策思維過程系統化、模型化、數字化，可解決多目標、多層次、多準則的決策問題。尤其是對于各個評價指標權重因子的確定。其思路主要是：1) 把復雜問題中各種因素通過劃分相互聯系的有序層次使之條理化；2) 根據對一定客觀現實的判斷就每一層次的相對重要性給予定量表示；3) 利用數學方法確定表達每一層次的全部元素相對重要性次序的權值；4) 通過排序結果分析、解決問題。
2.2 層次分析法的步驟
層次分析法的過程可以分為以下幾個步驟：
1) 建立層次結構模型。根據問題的性質和要達到的目標，將問題分解為不同的組成因素，并按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系，將因素按不同層次聚集組合，形成一個多層次的分析結構模型。同一層的諸因素從屬于上一層的因素或對上層因素有影響，同時又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。主要分為最高層、中間層和最底層。其中，最高層：是目標層，表示解決問題的目的，即層次分析要達到的總目標。中間層：包括準則層和指標層，表示采取某一方案來實現預定總目標所涉及的中間環節。最底層：是方案層，表示要選用的解決問題的各種措施、策略、方案等。
2) 構造判斷矩陣。任何系統分析都以一定的數據信息為基礎。層次分析法的數據信息基礎主要是決策者每一層元素的互相重要性給出的判斷，即判斷矩陣。判斷矩陣可以表示上層某一元素所支配的下層有關元素之間的相對重要性。也就是說下層各因素兩兩比較，那一個比較重要，重要程度如何。為了使決策判斷定量化，形成數值判斷矩陣，通常采用通常采用A.L.Saaty建議的1-9刻度法。如表1所示。
采用9級標度法給元素賦值構造的判斷矩陣一般為A。
■
3) 層次中的單排序。在得到判斷矩陣的基礎上，可以用數學法求得某一層中某個因素對上一層次某一因素的影響程度，排除次序來。由于判斷矩陣本身存在相當的誤差，而層次但排序中各因素的權重值，從本質上講是表達定性的概念，因此可用近似方法來解判斷矩陣的最大特征值和特征向量。
4) 用規范幾何法求判斷矩陣的特征值和特征向量。
① 對判斷矩陣每一列規范化■
② 求規范列的平均值■ ，則W=[W1 W2…Wn]T即為所求的特征向量。
③ 計算判斷矩陣的最大特征根
■，其中(AW)I表示向量AW的第i個元素。
5) 判斷矩陣的一致性檢驗
在構造判斷矩陣的過程中，通過引入1~9標度法，是定性問題定量化。從理論上分析得到：如果判斷矩陣是完全一致的成對比較矩陣，應該有bikbkj=bij，但實際上在構造成對比較矩陣時要求滿足上述眾多等式是不可能的。因此只要求判斷矩陣有一定的一致性。即要求判斷矩陣的絕對值最大的特征值和該矩陣的維數相差不大。檢驗其一致性的步驟如下：① 計算一致性指標CI=(λmax-n)/(n-1), λmax為判斷矩陣的最大特征值。② 計算平均隨機一致性指標 CR=CL/RI，式中RI表示同階平均隨機一致性指標,它只與矩陣階數有關。
6)層次總排序
計算組合權向量并做組合一致性檢驗。計算最下層在準則層度量下對目標層的組合權向量，并根據公式做組合一致性檢驗，若檢驗通過，則可按照組合權向量表示的結果進行決策，否則需要重新考慮模型或重新構造那些一致性比率較大的成對比較陣。層次總排序需要從上之下逐層進行。
3 基于層次分析法的虛擬投資項目數據挖掘應用
現在我們假設某公司擁有一筆投資資金，目的是選擇合適的投資項目，以期獲得最大的受益。我們可以用層次分析法來分析各個項目的投資與收益比，從而選擇最佳的投資方案。
3.1 層次分析法對投資項目的層次結構數據分析
首先進行系統分析。目標層“最優項目”。準則層為總投資額、全部投資財務內部收益率、自有資金財務內部收益率、貸款償還期、投資回收期、專家對項目風險評價、盈虧平衡點。方案層為投資項目1、投資項目2……、投資項目n。
3.2 層次分析法的投資項目數據挖掘
假設以下為待選投資項目的各方面基本情況[6]。（假設數據，如下表2）
表2 項目基本情況
■
1) 目標層與標準層
經專家比較法得以下“總投資額I1，收益率I2，利潤率I3，貸款期I4，投資回收期I5，盈虧平衡點I6，風險預測I7 ”構造判斷矩陣如表3所示。
λmax＝■■＝7.01369 CI=0.00228
CR=CI/CR=0.00228/1.32=0.00173＜0.1(一致性通過)
2) 準則層對方案層“項目1、項目2、項目3、項目4、”的判斷矩陣按照以下原則確定判斷矩陣。
① 總投資額(表4為投資額判斷矩陣）
λmax＝■■＝4.031CI=0.0103
CR=CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
同樣的方法可計算得
② 內部收益率 CR=CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
且其特征向量 W=[0.76 2.21 0.45 1.32]T
③ 利潤率 CR=CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
且其特征向量 W=[0.76 2.21 0.45 1.32]T
④ 貸款期 CR=CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
且其特征向量W =[1.32 0.76 2.21 0.45]T
⑤ 投資回收期CR=CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
且其特征向量 W =[2.21 0.76 1.32 0.45]T
⑥ 盈虧平衡點CR= CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
且其特征向量W=[0.76 1.32 0.45 2.21]T
⑦ 風險預測CR=CI/CR =0.0103/0.9=0.011482＜0.1(一致性通過)
且其特征向量W=[1.32 0.76 2.21 0.45]T
3) 總排序V
總排序表如表5所示。
CI＝■WjCIj=0.07818RI=■WjCIj=6.831 CR=CR/RI=0.01144＜0.1(一致性通過)
采用此層此分析法的數據挖掘結果表明，相對于選擇最佳方案這個目標而言，相對優先順序為：
項目2 > 項目3 > 項目4 > 項目1
綜合以上分析，我們可得出項目2為最優方案，接下來依次是項目3、項目4和項目1。從而驗證了層次分析法對此投資項目財務評價數據挖掘的有效性。
4 結論
近幾年來，數據挖掘的研究和應用成為計算機領域富有挑戰性的問題，各種挖掘方法層出不窮，優秀的挖掘算法可以給人們帶來巨大的經濟效益，使用戶在激烈的競爭中立于不敗之地。數據挖掘的主要步驟是建立數據挖掘模型算法進行知識發現的過程。論文驗證了層次分析方法在數據挖掘中的的可行性及一致性。在數據挖掘過程中，基于層次分析方法的模型數據構建還需要進一步的提高，具體表現在數據層次的關聯性，數據層次的分類等等。數據挖掘一開始就是面向應用的，其主要作用也在于其與現實結合的緊密性，隨著經濟技術的發展，數據挖掘也必將在未來獲得越來越多的應用和并對經濟發展與技術進步產生巨大的功效。
參考文獻：
[1] 張云濤,龔玲.數據挖掘理論與技術[M].北京:電子工業出版社,2004.
[2] 黃解軍,潘和平.數據挖掘技術的應用研究[J].計算機工程與應用,2003(2):78-81.
[3] 張云濤,龔玲.數據挖掘理論與技術[M].北京:電子工業出版社,2004.
[4] 許樹柏.層次分析法原理[M].天津:天津大學出版社,1988.
量化投資的步驟范文5
1、各類投資工具及其風險的概要分析
風險越大，回報越大。早在馬克思的資本論中便已經從另一個側面對這一現象做出了很好地詮釋。作為投資的一個伴生要素，如何對風險進行有效地控制將直接關乎在投資行為中，獲取預期收益的概率和能力。投資風險的根源在于未來可能發生的不利事件，投資行為是謀求未來一段時間的現金流收益，所以投資的預期收益就牽涉到對未來的預測，這一預測是建立在對可能影響未來收益回報的各類驅動因素的分析。然而這些驅動因素通常都會有不確定性，正是這種不確定性導致了風險的發生。所以風險是由風險驅動因素的不確定性產生。而不同的投資工具其不確定性也各不相同。
將個人投資行為分類，常見的類別包括：金融類投資、房產類投資、實業類投資、民間借貸、期貨投資這樣五種主要類別。以目前的形勢來看，房產類投資和金融類投資相對屬于低風險投資，實業類投資屬于一般風險類投資，期貨類投資和民間借貸均屬于高風險投資。
金融類投資、房產類投資和期貨類投資可以看成是一組投資方式，因為受我國市場政策影響，這三類產業具有聯合調控的特點，三個產業中的一個或兩個呈上升趨勢時，另外兩個或一個產業必然會呈下降趨勢，這是受我國政府的宏觀調控所影響。其中金融類投資主要包括銀行存款、債券、股票、基金等，這些投資種類進一步劃分可以分成保本投資和非保本投資，存款、債券和部分基金屬于此類，此類投資具有收益低，風險小的特點，在搭配個人投資組合時這一類投資可以作為一個抵消風險的投資項納入考慮。而股票投資和另一部分基金投資則是屬于非保本類投資，投資收益隨著其風險的等級升高而隨之上升。這部分投資除了要看被投資主體的經營情況，歷史業績走勢等，還需要充分關注房產市場、期貨市場的情況，目前我國是房產市場熱，期貨市場熱，那么股票市場勢必低迷。如果這兩個市場境況轉冷，那么也就預示著金融市場的繁榮，此時加大持有量并制定適當的風險策略無非是一個很好地選擇，這一類風險的規避策略應當以量化分析為導向，下文會詳細闡述。
對于地產市場來說，熱度近年來一直居高不下，最近受政策影響有些轉冷，但是分析政策不難看出，我國的政策決定地產市場一直是一個貨幣的蓄水池，如果蓄水池不再蓄水，那么人民幣則會大量升值，如果中國政府為了貨幣找到另一個蓄水池，那么人民幣勢必走向世界。如果這兩種情況出現，房產市場會有所冷卻，但考慮到房產市場的鋼需屬性，一個位置比較好的房產投資依然是比較穩妥的低風險投資選擇。這一類風險的規避策略應當著重于位置的選擇上，如果能夠提前知道周邊政府未來的規劃，那么對于風險分析來說將更加準確有效。
另外兩種實業類投資和民間借貸，這兩種有一個共性，相較地產市場以位置為導向來說，這兩種投資是以人為導向，即被投資主體均是人。這兩種投資除了要應用到正確的風險量化方法以外，還需要有詳細的合同約定以及對被投資人的全面分析。合同約定中包括收益分配、責任、義務等均要做詳細的約束，如果是對熟人投資那么更要注意在合同中確定好雙方的責任與義務，避免今后權責不明的情況出現。對被投資人的全面分析要關注于此人的風評、業務水平、以及償債能力。一個連生活都成困難的被投資人在生意不順時卷款走人這種現象屢屢發生。
對于某些資金充裕的投資人來說，還有一種實業類投資是參股某公司成為股東，這類投資通常牽涉資金量大，行為復雜且個性多于共性，所以本文中不再多做論述。
2、風險的量化分析方法
為了能夠有效地規避風險，通常需要經歷五個步驟，即風險識別，風險定性分析，風險定量分析，制定風險控制策略，實施風險控制策略。而其中的風險量化分析是非常重要的一個環節。無論哪種投資，投資人都需要明確兩個要點，即獲得利潤的概率如何以及失敗時的損失是否能夠承受。這兩個指標均是風險定量分析要解決的問題。
風險定量分析顧名思義，將投資風險從一個大致的認識變為具體的金錢數字。例如說我投資了某個基金A萬元，如果不出意外的話年底我能拿到m萬的紅利，如果有意外的話我可能會損失n萬元。這種認識無助于投資人進行投資決策以及展開風險控制，如果變為年底我有x%的可能獲利m萬元，y%的可能保本，z%的可能損失n萬元，那么投資人就可以通過（A+m）*x%+A*y%+（A-n）*z%這個公式簡單計算其綜合收益，并與投入進行比對，來決定投資是否可行，以及發生風險的概率及損失程度。再進一步的情況可以將此投資方案和其他投資方案進行對比，來搭配最優化的投資組合。
定量分析方法在投資行業中非常常見，種類也有很多，本文給出兩種方法，即綜合仿真分析法和基數計算法。其中第一種方法適用可以找到一定規律，即被投資主體已經經歷了一段時間的運營，或屬于一個長期穩定的行業。第二種方法適用于新興行業或在某穩定行業中新開展的運營活動。
所謂綜合仿真分析法是一種統計學的方法，而且顧名思義，要進行仿真分析。如前文所說，每一種投資都有其風險驅動因素。綜合仿真分析法的關鍵就在于如果想對風險進行量化，那么首先要對這些風險驅動因素進行量化，而量化的手段就是采用統計學的方法，來確定其變化趨勢，從而分析因為這些驅動因素變化而導致的風險區間。通常在開展這一方法時多用到數學模型或者統計工具。以某一個零售業的實業投資為例，經過分析認為，這個零售業其風險因素主要有進貨市場價格的不穩定、進貨量的不確定、購買者數量的不穩定，以及商品庫存造成的損耗。也就是說這一零售業共有四個風險因素。經過對相同地區同類市場的調查，以月為單位收集樣本點，即針對于一年中各個月份收集四個數據點，放入工具中開展分析，定位每一個驅動因素的變化規律，例如輸入Beta分布，正態分布，均勻分布等。再將每一種因素的最悲觀和最樂觀的估計對盈利能力的影響進行預計，例如最好的購買這數量可以為店內造成m的收益，最不好的情況則造成n的收益（n可以為負），將以上元素放入風險工具/統計工具中，例如水晶球，Matlab等。從而獲得一個置信度以及對應的盈利、虧損范圍，從而實現上文中所述的分析。
基數計算法和仿真法有些相似，而且都是為了獲得盈利虧損范圍以及其對應發生的概率。但基數計算法更加粗糙一些，其過程是要首先確定一個利益回報的基準，例如說某只基金年化收益5%。那么這個5%則被視為一個基準，在這個基準的基礎上分析可能影響到基金收益的因素，確定這些因素會對利益回報帶來的影響的可能，進而獲得各個盈利點的置信區間。
3、如何制定有效的風險規避策略
當有了一個很好的分析之后，下一步就是要制定風險規避策略。按照大類來分，可以將風險規避策略區分為事前控制以及事后補救。通常來講事前控制屬于降低風險，事后補救屬于降低損失。
對于事前控制來說，其關鍵點衍生于上文所述的量化風險分析，在量化風險分析過程中，可以開展一個名為“敏感度分析”的工作，即將每個風險因素對收益的影響的能力進行量化。例如說當客流量下降20%時，除了銷售量的下降，還會因為存貨損耗而造成更大的利潤損失，其損失可能達到35%。那么這時就可以給客流量這個風險因素定義敏感度為35%/20%即1.75。通過對所有風險因素進行敏感度分析并排序，篩選出排序靠前的要素建立風險指標追蹤表進行重點追蹤，重點監控，當指標異常時及時做出應對措施，例如發起討論會議、增加追蹤強度、變更投資比例甚至撤資。
還有一類風險控制手段是通過對資金量的控制，達到降低風險的目的，例如分段投資、固定投資、相對盈利等，這些方法通過控制資金的流入流出量，將風險造成的后果限制在一定范圍之內，從而達到降低風險的目的。
當風險發生時，要學會事后補救。事后補救并不一定是指投資期完結后的補救，也可以指風險發生后的補救。主要的方法包括風險回避、損失控制、風險轉移和風險保留。
其中補救階段的風險回避一般情況下是我們常說的止損，即撤資以避免更大的損失發生，這種方式是投資主體有意識地放棄風險行為，完全避免特定的損失風險。簡單的風險回避是一種最消極的風險處理辦法，因為投資者在放棄風險行為的同時，往往也放棄了潛在的目標收益。如果不是極端惡劣或發生了某些特殊情況例如有新的投資方案明顯優于此方案，那么通常不會考慮采用這種方式來補救風險。
損失控制和風險轉移則是主動接受風險并采取相應措施來減少風險帶來的損失，通過各種手段將風險限制在可接受的范圍內。這種方式是風險最常見的處理方式，既然無法消除風險并且還希望獲得收益，那么就需要對風險進行有效的控制或轉移。
風險保留則是被動接受無法消除的風險，通過先期計劃采取手段彌補風險損失。常見的方法有風險儲備金。談到儲備金就又要提到上文所述的量化風險分析。由于量化風險分析可以獲取各個盈利范圍以及對應的置信區間，那么通過將最可能盈利點（如80%可能的概率）和目標盈利點（50%可能的概率）進行相減，其差價即為應當保留的預備金。提前預留出預備金，當風險保留行為發生時利用預備金補入投資項目中，避免由于風險發生、資金缺口造成的更大的惡果。
量化投資的步驟范文6
關鍵詞：房地產項目，可行性研究
可行性研究是指在投資決策前,對與項目有關的資源、技術、市場、經濟、社會等各方面進行全面的分析、論證、和評價,判斷項目在技術上是否可行、經濟上是否合理、財務上是否盈利,并對多個可能的備選方案進行擇優的科學方法,其目的是使房地產開發項目決策科學化、程序化、從而提高決策的可靠性,并為開發項目的實施和控制提供參考。可行性研究是項目投資決策的重要依據,是項目立項、審批、開發商與有關部門簽訂協議、合同的依據,是項目籌措建設資金的依據,是編制設計任務書的依據。論文寫作，房地產項目。
1.房地產項目經濟評價特點分析
房地產開發項目的特點是房地產開發項目投資的過程本身就是房地產商品的生產過程,房地產產品的總成本費用之和即為總投資,其財務效益主要表現為生產經營過程中的銷售收入。對于一般的房地產項目而言,經濟評價主要是財務評價,因此房地產開發項目經濟評價,即財務評價的特點：
1.1微觀效益分析與宏觀效益分析相結合,以宏觀效益分析為主
房地產關系到人們的切身利益,不能只看項目本身的獲利能力,還要考慮項目對社會的影響,即考察項目的建設和經營對國民經濟有多大貢獻以及需要國民經濟付出多大代價。在當前經濟形勢下,房地產開發商更應該重視國家宏觀經濟調控政策的方向的分析,根據國家的需求,更多的投資經濟適用房、中小型住房等項目。論文寫作，房地產項目。
1.2定量分析與定性分析相結合,以定量分析為主;
財務評價是可行性研究報告中唯一的量化的評價部分,必須進行數據的預測估算,進行定量分析,定量分析更加直觀,能直接反映項目的效益,據以判別項目的財務可行性。作為資金密集型的房地產業,迫切需要從粗放式開發向集約式開發過度。特別是在當前金融危機下,房地產開發商要擴大開發利潤空間,必須用定量分析的方法,來量化開發過程中的每一項成本支出,擺脫過去粗糙的定性分析,從而真正達到全過程量化監測成本費用,最大限度地降低開發風險。
1.3分析過程中主觀性與客觀性相結合,主觀性所占比重較大;
如實踐中,由于編制財務評價報告的目的不同,委托人及編制人對財務評價缺乏應有的認識和重視,使得財務評價主觀意識較強,受委托人和編制人員影響較大。投資額、房價、銷售量等是編制人員可以對財務效益進行主觀控制的手段。編制人員對風險的態度和對項目的認識也會使財務評價表現出很強的主觀性。
2房地產項目可行性研究過程
2.1以投資機會研究
該階段的主要任務是對投資項目或投資方向提出建議，即在一定的地區和部門內，以自然資源和市場的調查預測為基礎，尋找最有利的投資機會。投資機會研究相當粗略，主要依靠籠統的估計而不是依靠詳細的分析。該階段投資估算的精確度為±30%，研究費用一般占總投資的0.2%～0.8% 。如果機會研究認為可行的，就可以進行初步可行性研究。
2.2初步可行性研究
在機會研究的基礎上，進一步對項目建設的可能性與潛在效益進行論證分析。論文寫作，房地產項目。初步可行性研究階段投資估算精度可達±20%，所需費用約占總投資的0.25%～1.5% 。
2.3詳細可行性研究
詳細可行性研究是開發建設項目投資決策的基礎，是在分析項目在技術上、財務上、經濟上的可行性后作出投資與否決策的關鍵步驟。這一階段對建設投資估算的精度在±10%，所需費用，小型項目約占投資的1.0%～3.0%，大型復雜的工程約占0.2%～1.0% 。項目的評估和決策，按照國家有關規定，對于大中型和限額以上的項目及重要的小型項目，必須經有權審批單位委托有資格的咨詢評估單位就項目可行性研究報告進行評估論證。未經評估的建設項目，任何單位不準審批，更不準組織建設。
2.4可行性研究階段工作精度表
