李荔

隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展和我國市場經(jīng)濟制度的確立，我國市場的金融活動越來越頻繁。隨著金融活動逐步國際化和自由化，企業(yè)獲得融資或者進行投資更加便利和有效，但同時也面臨著一定的風險。在穩(wěn)定的市場化要求下，對金融活動進行測量以防范金融風險，將金融風險管理納入資產(chǎn)負債體系。對于企業(yè)投融資組合模型的實際運用層面，還有很多方面值得一起探討。

一、企業(yè)投融資組合模型

企業(yè)投融資組合的模型以資本產(chǎn)出率的期望值F（x）和風險價值VAR（x）為目標建立模型，目標函數(shù)F（x）的金融意義是所有不確定性金融環(huán)境集合下資產(chǎn)產(chǎn)出率的平均值。

對上述模型求解，可以采用對話型方法，即根據(jù)投資者的期望水平，采用試算的方式，在所涉及的變量都取確定值的情況下，無論其收益還是風險的評估指數(shù)都以準確的數(shù)值給定，并將目標偏差反映到以上模型中，對目標期望的收益及其風險運用模糊運算的概念進行分析。

二、企業(yè)投融資組合模型的分析方法

要想很準確地獲知企業(yè)投融資的預(yù)期收益以及面臨的風險，就需要非常準確有效的投融資組合模型。我們現(xiàn)介紹一下企業(yè)投融資組合模型的常用分析方法。

（1）資料分析?？捎蒙a(chǎn)廠商的生產(chǎn)邊界效率來評估一個廠商的生產(chǎn)能力。如果一個廠商的實際產(chǎn)出等于其潛在的最大產(chǎn)出，那么就表示這個廠商具有相當?shù)募夹g(shù)效率，值得投資，反之，則表示這個廠商不具有技術(shù)效率，如果投資將面臨一些風險。因此，廠商的生產(chǎn)效率可以用實際產(chǎn)出與潛在最大產(chǎn)出的比例來進行評估。

所以Farrell指出，可以將總效率來區(qū)分為實質(zhì)要素投入產(chǎn)出相關(guān)的技術(shù)效率以及與最佳要素相關(guān)的配置效率，并且以單位等量線曲線來評估配置效率和技術(shù)效率。

（2）灰色系統(tǒng)理論分析?；疑到y(tǒng)理論分析是我國學者鄧聚龍教授提出的，它是一種通過分析離散序列間相關(guān)程度的一種測量方法，這種測量方法具有數(shù)據(jù)少及多因素分析的特性，可以達到非常好的分析效果。

進行灰色系統(tǒng)理論分析，必須滿足序列可比性的三項條件，即無因次性、同等機性、同級性等。為了使分析的結(jié)論盡可能準確，分析所需的各項知識均希望越大越好。

（3）演化式內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。演化式內(nèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了遺傳算法與倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這兩者的優(yōu)點，它將倒傳網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架、網(wǎng)絡(luò)層數(shù)及其相關(guān)參數(shù)進行編碼，產(chǎn)生初始的數(shù)據(jù)族群，再將這些數(shù)據(jù)族群代入網(wǎng)絡(luò)中通過遺傳算法進行復(fù)制、交配與突變，設(shè)計最佳的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建參數(shù)。

利用這種網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架建立起倒傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以高效、準確地進行金融投融資預(yù)測與分析驗證。

三、實證分析

（1）通過資料分析建立投資組合。進行投融資組合之前，需要先對預(yù)計投資的項目進行資料收集、整理、運算、分析，根據(jù)本企業(yè)的實際情況和投資方案確定最佳的投資組合。我們舉例說明。若要對15家金融控股公司進行投資，必須先選擇技術(shù)效率情況較好的前幾位作為投資組合廠商，再針對某一個時期的數(shù)據(jù)進行分析，通過分析結(jié)果設(shè)計構(gòu)建預(yù)測模型。

（2）以灰關(guān)聯(lián)分析與演化式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選擇網(wǎng)絡(luò)預(yù)測變量和建設(shè)基本構(gòu)架。

以常見的技術(shù)指數(shù)為基礎(chǔ)，選取局部灰關(guān)聯(lián)度較高的前幾位，對其進行網(wǎng)絡(luò)預(yù)測灰度分析。在進行一般的倒傳遞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)架分析時，可以參考臺灣學者葉怡成與1998年的研究成果，即隱藏層處理單元數(shù)據(jù)，采用輸入層單元數(shù)和如數(shù)層單元數(shù)之和，再除以2。

（3）對數(shù)據(jù)進行優(yōu)化之后再比較。首先需要對挑選的變量和網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)模型與回歸之后的情況進行對比，而兩者都為挑選測試數(shù)據(jù)后的預(yù)測模型。同時，在對以上模型的相對誤差百分比進行兩兩配對，進行等級檢驗。在這個過程中，需要對挑選變量這個過程多加注意。上述測試方法明顯優(yōu)于回歸模型后的定向選取法。

（4）將優(yōu)化之前的結(jié)果與優(yōu)化之后所得的結(jié)論進行比較。為了獲得盡可能準確的數(shù)據(jù)分析結(jié)果，以幫助企業(yè)進行更理性的投融資，組合模型的分析過程需要盡可能詳盡。對上述兩項倒傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行對比，并最終確定與之合作的企業(yè)，選擇企業(yè)投融資的最佳合作伙伴，有利于企業(yè)的發(fā)展。

四、有關(guān)企業(yè)投融資組合模型指導下金融活動的思考

企業(yè)投融資組合模型是一套非常完善、標準的指導企業(yè)進行投融資活動的系統(tǒng)，它的運用幫助企業(yè)對預(yù)定的金融活動進行分析有助于企業(yè)的理性的金融活動，有利于企業(yè)在積極運作的同時規(guī)避風險，幫助企業(yè)實現(xiàn)盈利，已越來越受到金融企業(yè)的青睞。

關(guān)于企業(yè)投融資組合模型指導下金融活動，筆者也有自己的一些思考：

（1）需要運用投融資組合模型來指導投資，但是一定不可完全依賴這個系統(tǒng)的結(jié)論來組織金融活動。這個組合模型雖然非常先進，但是它畢竟只是一個機械的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，對于一些影響金融活動的其他因素卻沒有反應(yīng)，比如政治政策和社會活動的影響，比如國際關(guān)系的變化和國家市場的動蕩等。所以在進行金融活動計劃的時候，可以在參考投融資組合模型的前提下根據(jù)企業(yè)領(lǐng)導層的決策能力決定最后的投融資活動。

（2）明確投融資的目標。企業(yè)在進行投融資計劃之前，就應(yīng)該確定好此次金融活動的目標，根據(jù)本企業(yè)現(xiàn)時的實力和投融資目標的條件來確立投融資的方案，在進行投融資組合模型分析之后，再一步步確定最終的金融活動方案。

（3）引入項目投融資的方式。在進行投融資活動時，需要盡可能采用項目合作的方式，以此降低與合作企業(yè)的關(guān)聯(lián)度，保持企業(yè)的獨立性，降低企業(yè)參與金融活動的風險，提高投融資效率。

（4）建立公平、有序的競爭環(huán)境，改善企業(yè)投融資的環(huán)境。每一個企業(yè)都應(yīng)該嚴格遵守金融市場上的各項規(guī)則，只有這樣才能形成良好的市場環(huán)境，保證所有企業(yè)的公平競爭。

參考文獻

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（責任編輯：陳岑）