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        教育捐助投資數(shù)學(xué)模型

        2016-10-27 12:12:46陳哲詩(shī)李政
        中國(guó)經(jīng)貿(mào) 2016年16期
        關(guān)鍵詞:凈利潤(rùn)重要性機(jī)構(gòu)

        陳哲詩(shī)+李政

        【摘 要】隨著經(jīng)濟(jì)和科技的進(jìn)步,本科高等教育正越來(lái)越受重視。而對(duì)高校進(jìn)行教育捐助投資也成為了一個(gè)新興的話題。本文將以美國(guó)加州為例,從基金會(huì)的角度分析教育捐助投資的必要性,并羅列最需要投資的目標(biāo)高校。

        【關(guān)鍵詞】教育捐助投資;數(shù)學(xué)模型

        一、背景介紹

        近年,高等教育慈善基金引發(fā)了投資者極大的興趣,例如蓋茨基金會(huì)、lumina基金會(huì)。

        蓋茨基金會(huì)專(zhuān)注于大學(xué)前教育,致力于改善K-12公共教育并確保從高中畢業(yè)的學(xué)生能順利進(jìn)入大學(xué)。這些基金的戰(zhàn)略主要專(zhuān)注于提高高等教育的普及率。而我們?yōu)榛饡?huì)設(shè)計(jì)的投資決策主要注重于高等教育,依托于學(xué)生在大學(xué)期間的表現(xiàn)和畢業(yè)后的收入水平。

        二、參數(shù)解釋

        SP:學(xué)生表現(xiàn);NSP:標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)生表現(xiàn);PGRSP:學(xué)生表現(xiàn)潛在增長(zhǎng)力;S:學(xué)生表現(xiàn)嚴(yán)重性;P:學(xué)校受捐助后學(xué)生表現(xiàn)增長(zhǎng)力;E:學(xué)校盈利能力;V:學(xué)校凈收入波動(dòng)性;TNUFA:學(xué)生總數(shù);NPB:紙質(zhì)書(shū)籍量;FSR:教職工學(xué)生比;PCTFLOAN:獲得聯(lián)邦獎(jiǎng)學(xué)金學(xué)生百分比;NDIGITAL:數(shù)據(jù)庫(kù)量;PCTPELL:獲得Pell獎(jiǎng)學(xué)金學(xué)生百分比;SATAVG:學(xué)生錄取平均SAT分?jǐn)?shù);UGDS_ BLACK:黑人學(xué)生比例;RET:處分學(xué)生比例數(shù);CR150:6年內(nèi)獲得學(xué)位學(xué)生比;MDE:畢業(yè)10年后平均薪酬;S25K:畢業(yè)6年后收入高于25000美元學(xué)生數(shù);Importance:基金會(huì)衡量學(xué)校需要捐助水平的重要性指數(shù)。

        三、定義ROI

        普通的ROI不能直接用于慈善投資,因?yàn)榇壬仆顿Y的凈收入和學(xué)生表現(xiàn)的改善不能立即被描述,因此我們將ROI公式調(diào)整如下

        ROIK = + ) / 捐助額

        對(duì)慈善基金會(huì)的總體ROI的定義取所有學(xué)校ROI的平均

        總的ROI可以被分為兩部分

        第一部分是社會(huì)效益,由人才培養(yǎng)和科研收入決定。第二部分是經(jīng)濟(jì)效益,由凈利潤(rùn)衡量。

        四、最優(yōu)投資決策

        1. SPEV 模型

        SPEV模型用于幫助我們從一系列大學(xué)中找到我們的目標(biāo)捐助機(jī)構(gòu),從如下四個(gè)方面考慮。

        (1)S嚴(yán)重性

        S即為Severity of student performance的縮寫(xiě)。在SPEV模型中,我們選擇RET和CR150衡量學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn),同時(shí)選取MDE和S25K衡量學(xué)生畢業(yè)后的收入水平,然后我們使用這四個(gè)要素衡量在某個(gè)特定學(xué)校中學(xué)生的綜合表現(xiàn)水平。我們將這4個(gè)要素標(biāo)準(zhǔn)化后計(jì)算他們的幾何平均值得到NSP,我們降序排列所有學(xué)校的NSP,并認(rèn)為排名低的學(xué)校是最需要捐助的,因?yàn)樗麄兊膶W(xué)生表現(xiàn)最糟糕。

        (2)P學(xué)生潛在成長(zhǎng)力

        P即為Potential growth rate of student performance的縮寫(xiě)。

        首先我們的任務(wù)是找到包含SP的要素。

        我們?cè)O(shè)置SP為因變量,上述八個(gè)要素為自變量并以加州為例,用stata回歸

        經(jīng)過(guò)回歸我們得到如下方程

        NSP=3.16e-6*TNUFA+2.59e-8*NPB+0.324*FSR+0.06359*PCTF LOAN+0.4114

        設(shè)計(jì)投資計(jì)劃,我們把該問(wèn)題當(dāng)做一個(gè)線性規(guī)劃問(wèn)題,將最大化目標(biāo)函數(shù)SP,資金的分配包含在限制條件里。根據(jù)加州的回歸,我們發(fā)現(xiàn)給學(xué)校提供資金援助,購(gòu)買(mǎi)書(shū)籍、增加老師學(xué)生比或提供更多聯(lián)邦貸款可以提升該學(xué)校的SP。通過(guò)查閱網(wǎng)站,我們得到平均每個(gè)學(xué)生得到的財(cái)政補(bǔ)助為13218美元,書(shū)籍平均價(jià)格為26美元,教授平均收入為203200美元,聯(lián)邦貸款的限額為7000美元,我們?cè)O(shè)置a為我們計(jì)劃捐助的學(xué)生數(shù),設(shè)置b為我們計(jì)劃購(gòu)買(mǎi)的書(shū)籍量,設(shè)置c為我們計(jì)劃額外招聘的老師數(shù),設(shè)置d為我們計(jì)劃提供貸款的學(xué)生數(shù)。由此我們進(jìn)行線性規(guī)劃求得最優(yōu)解。

        (3)E盈利能力

        E即為Earning Ability的縮寫(xiě)。

        我們相信一家有良好盈利能力的大學(xué)可以更好地使用我們捐贈(zèng)的資金,從而增強(qiáng)我們捐贈(zèng)的社會(huì)效應(yīng)。因此,我們認(rèn)為一家大學(xué)獲得的凈利潤(rùn)越高,其盈利能力越強(qiáng)。

        (4)V學(xué)校凈利潤(rùn)波動(dòng)性

        V即為Volatility of school net profits的縮寫(xiě)。

        為了在統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)下衡量我們對(duì)各個(gè)機(jī)構(gòu)的投資風(fēng)險(xiǎn),我們引入變異系數(shù)概念,為近5年學(xué)校凈利潤(rùn)標(biāo)準(zhǔn)差和均值的比。CV=σ/μ 較低的變異系數(shù)意味著較好的凈利潤(rùn)穩(wěn)定性。

        2.總體策略

        考慮這4個(gè)要素和組織的風(fēng)險(xiǎn)偏好后,我們形成了一個(gè)總體策略。我們的目標(biāo)是找到一組可以得到最優(yōu)回報(bào)的受援機(jī)構(gòu),但是找到一個(gè)在這4個(gè)方面都排名最高的機(jī)構(gòu)是基本不可能的。為了解決這個(gè)問(wèn)題,我們給出了4個(gè)不同的權(quán)重并為每個(gè)機(jī)構(gòu)得到一個(gè)加權(quán)總值(重要性指數(shù))。在設(shè)定權(quán)重時(shí),由于我們考慮到有3種不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者(風(fēng)險(xiǎn)回避者,風(fēng)險(xiǎn)中性者,風(fēng)險(xiǎn)喜好者),所以3組權(quán)重的系數(shù)也不同。最后我們可以得到3組不同的重要性指數(shù)排名。最后結(jié)果我們只顯示排名的前十位。

        3組不同風(fēng)險(xiǎn)偏好者SPEV權(quán)重為:風(fēng)險(xiǎn)喜好者(0.1,0.6,0.1,0.2),風(fēng)險(xiǎn)中性者(0.1,0.4,0.1,0.4),風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者(0.1,0.2,0.1,0.6)。

        3. SPEV模型調(diào)整

        為了將4個(gè)因子更有意義,我們將其微調(diào)使其和重要性指數(shù)呈正相關(guān)。所以,我們調(diào)整了NSP,PGRSP,2010年至2014年的平均利潤(rùn)以及絕對(duì)值[凈利潤(rùn)Net Profit的變異系數(shù)]。之后根據(jù)不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好,我們可以得到得到一個(gè)加權(quán)的重要性指數(shù)來(lái)衡量投資一個(gè)機(jī)構(gòu)的必要性。

        (1)調(diào)整 NSP

        一個(gè)機(jī)構(gòu)的NSP越高,它的SP水平就會(huì)越高。但是,我們更希望幫助的是那些學(xué)生表現(xiàn)水平更低的學(xué)校。所以將SP取倒數(shù),并正態(tài)化,記為S。一個(gè)機(jī)構(gòu)S越高,重要性指數(shù)就會(huì)越高。

        (2)調(diào)整PGRSP

        一個(gè)機(jī)構(gòu)的PGRSP越高,其得到投資后SP的潛在改善程度就會(huì)越大。因此基金會(huì)應(yīng)該給PGRSP更高的機(jī)構(gòu)更多重要指數(shù)。我們將PGRSP正態(tài)化后記為P。一個(gè)機(jī)構(gòu)P越高,重要性指數(shù)就會(huì)越高。

        (2)調(diào)整2010至2014年平均利潤(rùn)

        2010至2014年平均利潤(rùn)越高,其機(jī)構(gòu)的盈利能力就越高。我們將2010至2014年平均利潤(rùn)正態(tài)化后記為E。一個(gè)機(jī)構(gòu)E越高,重要性指數(shù)就會(huì)越高。

        (4)調(diào)整絕對(duì)值[凈利潤(rùn)Net Profit的變異系數(shù)]

        一個(gè)機(jī)構(gòu)凈利潤(rùn)變異系數(shù)的絕對(duì)值越高,這個(gè)機(jī)構(gòu)在2010至14年凈利潤(rùn)的波動(dòng)性就越高?;饡?huì)應(yīng)該給更穩(wěn)定(即波動(dòng)性更低)的機(jī)構(gòu)投資。因此我們給凈利潤(rùn)變異系數(shù)的絕對(duì)值取倒,并正態(tài)化后記為V。一個(gè)機(jī)構(gòu)V越高,重要性指數(shù)就會(huì)越高。

        五、實(shí)施模型及結(jié)果

        在本部分,我們將以風(fēng)險(xiǎn)偏好者為例計(jì)算。其他兩種情況計(jì)算結(jié)果略。

        在計(jì)算了加州的119個(gè)機(jī)構(gòu)的重要性指數(shù)并為它們降序排列之后,我們得到了結(jié)果。前十名如下所示:

        風(fēng)險(xiǎn)偏好模型重要性指數(shù)排名榜前十及其S、P、E、V、重要性指數(shù)一覽

        No.1:Shasta Bible College and Graduate School(0.42,1, 0.27, 0.008, 0.67); No.2:La Sierra University(0.21,0.59,0.11,0.48,0.48); No.3:Southern California Institute of Architect

        ure(0.13,0.29,0.15,0.65,0.33); No.4:Concordia University-Irvine(0.23,0.31,0.31,0.45,0.33); No.5:Epic Bible College(0.83,0.23,0.17,0.18,0.27); No.6:Whittier Co llege(0.16,0.019,0.15,1,0.24); No.7:Southern California Se minary(0.36,0.26,0.12,0.18,0.24); No.8:Biola Universi ty(0.18,0.006,0.14,0.95,0.23); No.9:American Conservatory Theat er(0.36,0.0018,0.98,0.40,0.21); No.10:Yeshiva OhrElchonon Chabad West Coast Talmudical Seminary(0.62,0.097,0.13,0.39,0.21).

        六、結(jié)語(yǔ)

        1.我們的模型從社會(huì)和經(jīng)濟(jì)角度考慮調(diào)整了傳統(tǒng)ROI的計(jì)算公式;

        2.因?yàn)閰⒖紨?shù)據(jù)每年都會(huì)改變,所以我們每年都會(huì)得到不同的結(jié)果。所以,投資的跨度只是一年,投資更有靈活性;

        3.隨著數(shù)據(jù)來(lái)源的增多,我們的模型可以更精確的衡量SP,獲得更精確的評(píng)估結(jié)果。

        作者簡(jiǎn)介:

        陳哲詩(shī)(1994—),男,重慶人,本科生在讀,信息管理與信息系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)。

        李政(1995—),男,江蘇丹陽(yáng)人,本科生在讀,金融工程專(zhuān)業(yè)。

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