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投资决策的主要方法范文1
【关键词】 投资决策; 模糊集; 隶属度; 距离
投资是企业创造与积累财富、保持可持续发展的前提,同时,投资又是企业价值得以最大化的源泉。首先,企业投资决策活动,不仅受其自身各种因素的影响,而且与其所处的内外环境有着不可忽略的联系,因此,企业在进行投资决策时需要考虑的因素很多,必须对这些因素进行权衡、取舍和利用,才能得出最终的决策结果;其次,对于一般的企业集团来讲,他们面临的往往是项目群,对该项目群中项目的取舍,会直接影响到集团投资目标的实现,影响到企业集团的整体投资收益水平。
根据以上两点,可以将投资决策归纳为一种多属性决策问题。多属性决策是指在决策过程中考虑的决策属性不止一个,而且可供选择的决策方案个数有限并且已知。由于各属性对各对象的描述可能不一致,因此,根据一个属性往往无法得出合理的决策,必须综合考虑各个属性才能获得有效的决策结果。此外,对于各个属性的取值,一般情况下,可以根据经验公式计算出具体的数值,但是,这其中存在一个问题,即忽略了属性的模糊性。因为经验公式具有一定的数据依赖性,所以在描述待处理数据时,必然存在一定的不确定性,这种不确定性是由于事务本身的不确定性和决策者(或专家)的主观性引起的,这就是客观存在于万物之中的模糊性。因此,本文借助模糊集来描述投资决策中存在的不确定性,解决企业项目投资决策中的一些关键问题。
一、投资决策的问题描述
企业集团项目群的投资决策涉及到多个(或多层)指标(或属性)。例如,影响项目投资决策的属性可能包括内含报酬率、初始投资额、投资回收期、风险程度等等,原始的投资决策表如表1所示。其中,内含报酬率是使投资项目的净现值等于零的贴现率,实际上反映了投资项目的真实报酬,是相对指标;初始投资额是绝对指标,是指项目初始投资时所投入的费用;投资回收期是指收回初始投资所需要的时间,一般以年为单位,是原始投资额与年现金净流量的比值;风险程度是标准差与期望值之比,是综合考虑了政策风险、技术风险、市场风险、管理风险和环境风险等得出的量化值,表示标准差与期望值的离散程度。
如果根据初始内含报酬率来判断,应该选择投资项目X,如果根据初始投资额,应该选择投资项目Z(这需要根据企业的财务状况来决定),如果按照投资回收期来判断,应该选择投资项目X,如果按照风险程度,应该选择投资项目Y。可以看出,根据不同的属性来判断,得到的结果是不同的。选择投资额大于投资资金限额的项目,并不是绝对不可行,因为可以选择逐年投入资金,而且根据财务状况和理财环境的变化进行调整;对于小于资金限额的项目,也不一定被选上。因此,需要一种综合的多属性决策方法,权衡利弊,最终选出最适合投资的项目。
二、基于模糊距离的多属性决策模型
针对以上投资决策问题,本文提出一种基于模糊距离的投资决策方法。该方法通过对原始决策表进行模糊化,并确定基准向量作为理想投资项目,进而度量已有的每个项目与基准向量的距离,最终投资的项目是与基准向量最接近的项目。
(一)模糊化
如前所述,影响投资决策的属性都具有一定的模糊性,这里将投资决策表中的每个属性都看作一个模糊语言变量,每个语言变量可取若干语言值,每个语言值又对应一个模糊集。因此,模糊化主要包括两个步骤,一是确定语言值的个数和等级;二是确定语言值对应的模糊集。对此,首先根据问题特点确定语言值的个数;然后根据模糊分布法确定各个语言值的隶属度函数,即根据现有隶属度分布,结合数据获取精度的情况,确定隶属度函数的表达形式。例如,对于表1的属性“内含报酬率”,根据专家知识和企业实际,这个语言变量可以取“很高”、“高”、“中”、“低”四个级别的语言值,这四个语言值对应的四个模糊集如图1所示。
(二)基准向量与模糊距离
为了确定最优的投资项目,需要确定投资项目的理想数据特征,即基准向量。基准向量确定的原则:将最高级别语言值的隶属度赋值为1,其他级别语言值的隶属度赋值为0。例如,对于表1的属性“内含报酬率”,因为它包含4个不同级别的语言值,那么该属性的理想数据特征是{1,0,0,0}。
最终投资的项目是与基准向量最接近的项目,因此,需要确定一个模糊距离的计算公式,来度量已有的每个项目与基准向量之间的距离。模糊距离的计算如下所示:
下面给出基于模糊距离的投资决策方法的具体步骤。
(三)步骤
第1步:将原始投资决策表进行模糊化;
第2步:确定基准向量;
第3步:计算每个项目对应的模糊集与基准向量之间的距离;
第4步:求出最小距离对应的项目,得到最终的决策结果。
针对投资决策中存在的不确定问题,本文通过对原始投资决策表进行模糊化,并引入基准向量,通过计算已有项目的模糊向量与基准向量的距离,得到投资决策的定量结果,从而使决策问题变得简单和明朗。为了对该方法进行进一步说明和验证,下面给出一个实例并进行分析。
三、实例分析
假设某公司有三个可供选择的独立项目:项目X、项目Y、项目Z,有关项目的原始数据如表1所示。其中,影响决策的因素包括内含报酬率、初始投资额、投资回收期、风险程度,即四个属性。
首先,对原始决策表进行模糊化。“内含报酬率”的语言值分别为“很高”、“高”、“中”、“低”四个级别;“初始投资额”的语言值分别为“超额”、“适宜”两个级别;“投资回收期”的语言值分别为“短”、“较短”、“中”、“长”四个级别;“风险程度”的语言值分别为“很大”、“大”、“中”、“小”四个级别。以上语言值对应的模糊集如图2所示。
最后,求出最小距离,确定投资决策结果。显然,项目X的模糊向量与基准向量的距离最小,所以投资项目X。
可以看出,应用本文方法所得出的结论和文献[1]所取得的结论是一致的,这说明了本文方法的有效性。另外,相对于文献[1]的方法,本文方法在确定属性的语言值时,是根据每个属性的具体特点进行等级划分,而不是对所有的属性都划分为完全一样的语言值。显然,本文方法更为灵活、更贴合实际。
四、结论
投资决策必须在科学理论的指导下,遵循科学的程序,进行科学的分析、论证,使所选取的投资方案达到技术、经济的统一与最优化。本文通过对投资决策中的模糊性进行描述,应用模糊语言变量和模糊语言值,建立了基于模糊距离的投资决策模型;然后利用该模型,结合实例数据,对本文方法进行了实证研究。结果表明,本文所建立的基于模糊距离的决策模型,可有效运用于企业项目群的投资决策。
【主要参考文献】
[1] 王新利.模糊综合评价法在项目投资决策中的运用[J]. 财会月刊,2009(2).
投资决策的主要方法范文2
关键词：实物期权风险投资
一、传统的DGF法的缺陷
DCF是折现现金流法的简称，是按设定的折现率对未来的现金流进行折现。根据公司财务理论，投资决策应以投资项目净现值(NPV)最大化原则为指导。一个项目是否值得投资，要看其净现值是否大于零，若NPV>0，就投资；否则，放弃该项目。使用NPV法进行投资决策时需要解决两个问题，一是要预测项目未来的现金流量，二是要估计折现率。尽管实际使用过程中要解决这两个问题会遇到很多麻烦，但是NPV方法毕竟还是一种简单直接的决策方法，只需计算项目的净现值就可以判断是否投资，所以NPV方法在资本投资决策中得到了广泛的应用。然而，使NPV方法进行决策时暗含着两个假设，一是项目未来的现金流量分布会如预测的那样，管理人员对现金流量的分布只能被动地接受；二是项目会在预测的生命期中存续到期末。NPV方法是一种高度标准化的决策方法，对于评估现金流比较稳定的项目来说非常适用，但对于未来的现金流量不确定性很高的项目以及含有期权的项目来说，却不是很合适。因此，实物期权评价法便应运而生。
二、实物期权的种类
期权是指未来的选择权，持有者通过付出一定成本而拥有一项在到期日或到期日之前根据具体情况做出具体选择的权利。实物期权是金融期权理论在实物资产上的扩展，它是一种把金融市场的规则引入企业战略投资决策中的新型思维。管理者不仅需要对是否投资进行决策，而且需要在项目进行过程中控制管理，根据变化趋利避害。最常用的实物期权主要包括以下几类：
(一)延迟期权(Option t0 defer)
延迟期权即管理者可以选择本身企业最有利时才执行某一投资方案。当管理者延迟此投资方案时。对管理者而言即获得一个等待期权的价值，若执行此投资方案也就牺牲了这个等待期权，其损失部分就是此投资方案的机会成本。
(二)修正期权(Option to amend)
在企业的生产过程中，管理者可根据市场景气的变化(如产品需求的改变或产品价格的改变)来改变企业的运营规模。当产品需求增加时，企业便可以扩张生产规模来适应市场需求，反之则缩减规模甚至暂停生产。
(三)放弃期权(Option to abandon)
若市场情况持续恶化或企业生产出现其他原因导致当前投资计划出现巨额亏损，则管理者可以根据未来投资计划的现金流量大小与放弃目前投资计划的价值来考虑是否要结束此投资计划，也就是管理者拥有放弃期权。如果管理者放弃目前投资计划，则设备与其他资产可在二手市场出售使企业获得残值(salvage value)。在情况不利于企业管理者时，管理者可选择继续经营或停止生产以获得放弃价值。
(四)成长期权(growth Option)
企业较早投入的计划，不仅可以获得宝贵的学习经验，也可视为未来投资计划的基础投入。Kaplan(1986)指出企业在执行新的创新投资方案决策时，主要受到两个因素所影响：一为过去投资计划的决策，另一为未来创新的不确定性，两种特性在高科技产业最为显著。而Perlitz，Peske&Schrank(1999)也认为，评价R&D投资方案不能单评估此投资方案能为企业带来多少价值，必须加上因企业投资此计划所衍生的未来投资机会，也就是将R&D投资价值视为一种复合期权，故此投资价值为：R&D投资计划价值=现行投资方案价值+未来成长性投资机会价值的现值。此外，实物期权还包括延续性投资期权(Time-to-build option)、转换期权(Option to switch)、多重期权(Muhiple interacting options)等。
三、实物期权定价法
实物期权的定价模型种类较多，主要有两种：一是二叉树模型，此模型适于评价离散条件下的风险投资决策；二是布莱克和斯科尔斯(1973)创立的Black-Scholse模型以及Geske(1979)研究的复合期权的定价模型，此类模型适于评价连续条件下的风险投资决策。
在一个风险投资项目中，既具有柔性的投资决策又具有非柔性的战略性投资决策。实物期权方法考虑不确定投资决策问题的灵活性，基于或有权利的方法，发现柔性投资决策的价值并把其作为投资价值的一个组成部分。而单纯的现金流折现法把各种柔性决策排除在外且惧怕高风险，实际上低估了投资项目的价值。应用实物期权理论，投资项目的价值应当包括两部分，一部分是由战略性投资决策产生的项目固有的内在价值，可由传统的净现值方法(NPV)求得；另一部分是由柔性投资决策产生的项目的期权价值，于是基于期权定价方法的净现值模型被修正为：
NPVT=NPV+ROV
其中：NPVT为投资项目的价值；
NPV为投资项目的内在价值；
ROV为投资项目的实物期权价值。
四、实物期权法的应用实例
用实物期权定价法评价一个投资项目的可行性时，首先应清楚项目投资决策是否具有柔性：。具有柔性的投资决策，其价值因含有期权特性用实物期权方法进行评价；无柔性的投资决策，其价值用传统NPV方法评价。然后计算投资项目的NPV和ROV的价值，两者相加即为NPVT，最后由NPVT大于零还是小于零来评估项目投资的可行性。
某公司计划从国外引进生产摩托车的生产线，预计新产品投放市场后，可在无竞争条件下持续6年。该项目分两期进行：
第一期投资150万元，预计每年可产生30万元的现金流。第二期，若市场行情看好，3年后再投资180万元扩大生产，则从第四年起每年可增加70万元的现金流。项目最低投资报酬率为10％，无风险报酬率为5％，收益波动率为40％。
如果单纯采用现金流量折现法来进行决策，则有：
NPVl=30(P/A，10％，6)-150=-19．341
NPV2=70(P/A，10％，3)×(P/S，10％，3)-180(P/S，5％，3)=-24．70
即两期的项目净现值均小于零，项目不可行。
然而根据实物期权法可知，第一期的投资为战略性投资，用NPV计算其价值。期初投资为公司赢得了三年后扩大投资的机会，故第二期的投资决策具有柔性。因此需考虑期权价值，用Black-Scholse期权定价公式计算求得：
ROV=27．743
投资决策的主要方法范文3
低碳经济的概念，最早于2003年在英国能源白皮书中提出。2009年中国环境与发展国际合作委员会的《中国发展低碳经济途径研究》报告中把“低碳经济”界定为：一个新的经济、技术和社会体系，与传统经济体系相比在生产和消费中能够节省能源，减少温室气体排放，同时还能保持经济和社会发展的势头，减缓气候变化和促进人类的可持续发展。“十二五”规划中坚持把建设资源节约型、环境友好型社会作为加快转变经济发展方式的重要着力点，新增了六项涉及新能源和节能减排的低碳指标，提出了到2020年单位GDP二氧化碳排放比2005年下降40%-45%的目标，这些都为我国低碳经济的发展创造了极大的契机。随着企业项目投资规模的扩大及决策环境的日益复杂，企业项目投资的成功与否在社会经济发展中占有举足轻重的地位。企业在传统的项目投资决策中，往往更加关注财务收益水平，倾向选择财务指标较高项目以满足企业实现收益最大化的经营目的。然而企业作为国民经济的微观主体，不仅是物质财富的直接创造者，同时也是资源消耗和环保的主体。这就要求企业在进行项目投资时，要同时兼顾经济效益和低碳环保要求。在这种背景下，基于低碳经济的企业项目投资不仅可以提升企业形象，获得无形资产，而且可以在项目的运作过程中力求高效和减少浪费，提高企业的综合竞争力，实现经济社会环境的可持续发展。本文基于低碳经济的视角，借鉴投资决策理论成果，并整合现有的国内外投资决策与低碳经济的相关理论，试图构建一套基于低碳经济的项目投资决策方法，从而为我国企业项目投资的有效实施和生态环境的可持续发展提供切实可行的操作指南。
二、传统项目投资决策方法存在的局陷
传统的项目投资财务评价方法有两种，一类是贴现指标，即考虑了货币时间价值因素的指标，主要包括净现值、现值指数、内含报酬率等；另一类是非贴现指标，即没有考虑货币时间价值因素的指标，主要包括投资回收期、会计收益率等。传统投资决策方法理论仅仅把企业作为一个独立的系统加以研究，只考虑投资项目运营对本企业的经营状况和财务成果所造成的影响，而忽视其生产经营活动对自然环境、社会所产生的影响。自20世纪60年代以来，作为解决可持续发展中资源与环境问题的理想途径的“循环经济”在西方发达国家得到快速发展，从而给现行管理会计模式提出了新的挑战，同时也给以现行管理会计为核心内容的企业的投资决策方法提出了新的挑战。
第一，企业财务投资决策的目标范围过窄。传统经济条件下的投资决策目标主要是做出对企业股东经济收益有利的决策，而不考虑与企业投资决策有利害关系的其他利益相关者。传统经济条件下的投资决策目标忽视了循环经济条件下的环境保护和资源利用、社会可持续发展等因素，如影响环境和社会生态的本、费、税问题，仅仅关心企业的微观经济效益，不考虑环境和社会目标，范围过窄，不能满足基于低碳经济的企业对社会可持续发展的贡献的评价。投资决策的目标应由单一目标向多元目标发展。如图1所示。
第二，自然资源和环境资源等会计信息在决策中往往被忽视。企业的投资决策过程离不开会计信息的支持。而现行的会计制度下产生的会计信息不能充分反映资源、环境对企业的影响。传统成本观立足于企业微观主体，追求企业范围内的成本补偿和资本增值，造成企业对自然资源的无偿占用和污染破坏，以牺牲环境质量为代价虚增盈利，没有把如何节约和高效利用资源，以及怎样减少污染物的排放等循环经济思想融入其中。而且，没有定价的自然资源和环境资源并没有包括在资产负债表中，自然资本的折扣没有予以内部化，只是反映了罚款、处罚、排污费和清理成本，企业发展循环经济也难以实现。所以，传统项目投资决策方法越来越暴露出其缺陷，即没有从整个物质世界的循环过程看待成本耗费及补偿问题，仅考虑人类劳动消耗的补偿，不适应可持续发展战略对自然资源消耗的成本补偿要求。
第三，投资决策者的受托责任单一。在传统经济条件下，企业投资决策考虑的受托责任比较单一，仅局限于“财产托付论”，即除了实物财产的保管和使用之外，生态环境和治理环境污染并未成为企业投资决策中委托—受托责任关系的主要内容，也就是没有考虑资源托付。然而，随着人口增加和经济增长，人们对环境资源的需求越来越大。人们对环境资源的利用已超越或接近环境承载力的边缘，环境资源的稀缺性正在迅速显现，而且随着人们对环境资源需求的进一步增加，环境资源的稀缺程度在急剧上升。投资决策过程须考虑的决策受托已不仅仅只是受出资人之托，而是受整个社会、整个社会公众之托，受托人有义务和责任向包括社会的各个方面充分履行其责任，以体现企业经济效益为主的经济责任、环境效益和社会效益为主的社会责任的统一。
三、基于低碳经济的投资决策方法探讨
第一，全部成本评价法。全部成本评价法（Total Cost Assessment，TCA） 最先是由美国环保局设计的，是在资本预算分析中综合考虑环境成本的一种方法，把环境成本作为成本中重要的一项，对项目的全部成本和收益进行长期综合的财务分析。全部成本评价法是在评价周期、扩大了成本和收益的考虑范围等方面对传统投资评价法进行了改进。全部成本法的原理同净现值法，都是将现金流量折现，不同的是该方法能够比较明显地列示出项目的全部成本和效益，避免企业忽略一些有益于环境保护的投资项目。全部成本法能够避免对于一些项目周期短的污染预防性投资项目做出错误评价。传统财务会计只使用单一货币计量，不能将外部环境成本量化，比如矿石开采地表恢复成本、废气的污染造成的损害、小区生活品质下降、噪音污染等。EPA 规定的四种成本的计量难度逐渐加大，企业应借助现有的理论界公认的环境成本核算方法： 直接市场价值法、替代市场法、作业成本法等并考虑广泛的数据来源，努力将不可计量的成本部分考虑在投资决策中，为企业全面评价项目提供足够的信息依据。
第二，多标准评价法。多标准评价法 （ Multi - criteria Assessment，MCA） 从企业长远和整体出发，不仅仅考虑某一指标或几个指标的最优，而是采用多目标、多标准，把社会效益、环境、竞争能力等无形的非财务评价指标也纳入投资评价体系中进行优化评价。这种方法的必要性在于能够将项目产生的经济、社会、环境效益统一起来，也就是有助于企业在无法将全部环境和社会影响加以货币化时帮助企业进行投资决策，也可以帮助企业在环境和其他目标之间进行权衡。多标准评价法除了考虑各个目标的要求外，还必须考虑每个目标的相对重要程度，即权重。权重是各个指标对投资项目相对重要性的定量化程度，可以通过德尔菲法确定，通过请环境、经济、政治等各个方面的专家对这些不同指标发表自己的看法，然后对这些意见进行综合，从而得出专家的意见。最后通过对项目投资方案各评价指标的叠加分析，对方案进行决策。
第三，绿色评价指标。随着政府对环保越来越重视，外部成本内部化并由企业承担环境污染及环境治理费用将成为趋势，这将给企业增加大笔财务费用。投资项目绿色评价指标是在传统投资决策评价指标计算公式的基础上进行改进，不仅考虑项目的经济效益，还将企业生产经营过程中的外部效应作为一项潜在费用，主要是对环境污染造成的外部成本及治理过程中新创造的收益。这些指标能够帮助企业进行全面评估，降低外部环境因素给项目带来的影响。
第四，利益关系人价值分析法。该种方法的理论基础是利益关系人价值导向观点，认为企业是利益相关者的集合，企业以利益相关者价值为导向，满足利益相关者价值的实现，而不仅仅是为投资者创造价值。利益关系人价值分析法要求企业不能一味只追求股东利益，应关注利益相关者的共同利益，遵循可持续发展原则，为利益相关者创造可持续价值。低碳经济下，企业利益关系人中外部群众组织、政府的地位越来越重要，企业不能忽视他们的存在。企业各方利益关系人对企业投资活动都有不同的价值观和预期，利益关系人价值分析法优先考虑这一层面，避免了传统的投资评价方法将所有的成本和收益风险看作相同的，根据不同的成本和收益分别计量其风险，同时利益关系人价值分析法根据不同利益关系人的预期来调整相应的权重。
第五，较低的折现率法。在投资项目比选时，选择不同的资本成本进行折现，项目的净现值会表现出不同的优先次序。因此，折现率的大小对投资项目的决策具有重要的影响。传统投资决策方法往往使用企业的资本成本作为现金流的折现率。环境管理会计主张使用较低的折现率对未来的现金流进行折现。由于未来许多环境成本和收益无法用货币计量，使用较低的折现率可以得到较大的净现值，未来的价值相对于目前价值有所上升，有利于财务部进行项目比选时倾向于那些实施期长且环境效益高的方案，有利于投资项目目标与可持续发展目标趋同。
四、结束语
投资决策的主要方法范文4
[关键词]固定资产投资证券投资决策方法
投资是企业重要的财务活动之一，它通常是指企业将一定的财力和物力投入到一定的对象上，以期在未来获取收益的经济行为。投资活动可以按多种标准进行分类，其中按投资方式的不同可分为直接投资和间接投资，直接投资又称为实物投资，是指直接用现金、固定资产、无形资产等进行投资，直接形成企业生产经营活动的能力。直接投资往往数额大，回收期长、与生产经营联系紧密。
间接投资一般也称为证券投资，是指用现金、固定资产、无形资产等资产购买或取得其他单位的有价证券（股票、债券等）。
固定资产投资的规模大小和技术的先进程度、证券投资的规模大小和投资对象的合理性，在很大程度上决定了企业经营和发展的潜力，因此，对固定资产投资和证券投资决策方法的研究和使用对企业的生存和发展都具有十分重要的意义。
一、固定资产投资决策
1、固定资产投资决策方法。如前所述，固定资产投资直接影响企业的生产经营规模，由于它投资数额大、投资回收期长、一经决策和实施就难以改变，因此固定资产投资决策成败与否后果深远。实务中，企业在进行固定资产投资决策时，一般都要提出几种投资方案，进行反复比较后从中选取最佳或最合理的方案，这就需要运用净现值法、内含报酬率法、现值指数法、投资回收期法、平均报酬率法等投资决策方法，但现行财务管理理论和实践对固定资产投资主要采用净现值(简称NPV)法。所谓净现值是指投资方案的未来现金流人量的现值和现金流出量的现值的差额。用公式可表达为：
NPV=∑CIt／(1+i)t—∑COt／(1+i)t
其中：CIt表示第t年的现金流入量；COt表示第t年的现金流出量；i表示预定的折现率。
净现值法的决策规则是：在只有一个备选方案的采纳与否决策中，净现值为正者则采纳，净现值为负者不采纳；在有多个备选方案的互斥选择决策中，应选用净现值是正值中的最大者。
2、对固定资产投资决策方法的说明。不难发现，净现值法与其他方法相比具有以下优点：
(1)净现值法考虑了资金的时间价值，能够反映各种投资方案的净收益，即以各种投资方案收益的大小作为投资决策的依据，因此是一种较好的方法。
(2)净现值法与企业的财务管理目标相一致。投资方案的净现值就是该方案能够给企业增加的价值，因此要实现企业价值最大化这一目标，就必须在多种备选方案中选择净现值最大且不小于零的投资方案。
因此，现行企业财务管理工作中主要采用净现值法进行固定资产的投资决策。
二、证券投资决策
1．证券投资决策方法。证券投资决策的目标就是将投资收益和投资风险风险联系起来，对二者进行权衡后选择最为合理的证券进行投资。因此，证券投资决策主要是讨论如何在规避风险的基础上最大限度地获取证券投资收益，这就是著名的投资组合理论。投资组合理论最初由马考维茨(HMarkowitz)于20世纪50
年代创立，后经威廉•夏普(WSharpe)等人发展，主要运用证券投资回报率的期望值E和系统风险系数β两个指标表示一个证券(或证券组合)的投资价值，以此为基础的分析被称为“E—β”分析。
证券投资组合的风险可以分为两种性质完全不同的风险，即系统风险和非系统风险。系统风险又称为不可分散风险或市场风险，是由于一些会影响到所有公司的因素如战争、通货膨胀、经济衰退、金融危机、国际市场的变化引起的风险。这些因素对任何企业来说，都是不可避免的；非系统风险又称为可分散风险或公是指发生于个别公司的因素如新产品开发失败、失去一项重要合同、重大项目投标的失败、竞争对手的出现、生产工艺技术的老化等所造成的风险，此类风险可以通过多元化的投资来分散或消除。
2．对证券投资决策方法的说明。资本市场理论和实践研究表明，证券的回报率和系统风险之间存在着很高的相关性，即风险与收益对等，高风险可以用高回报来补偿，而低风险则伴随着低回报。在完全有效的资本市场中，证券的价格反映其价值，证券的价格在任何时刻都应与其价值相符，因此购买或出售证券只能获得与该证券的系统风险相一致的回报率。也就是说，证券投资的净现值等于零。因此证券投资决策不能用净现值作为评价指标，而应采用“E—β”分析法。
综上所述，对固定资产投资与证券投资决策方法的差异归纳为以下几点：
(1)现行企业财务管理理论和实践对固定资产投资决策主要采用净现值(NPV)法，而对证券投资决策则采用回报率与风险(E—β)分析法。
(2)只有当固定资产投资方案的净现值不小于零时，才有可能接受该方案，而证券投资方案的净现值一般为零。
(3)由于证券市场的竞争性远远高于产品市场，使得证券市场能够迅速达到竞争性均衡状态，因此，证券投资的平均租金高于零；而产品市场或者因为存在垄断和寡头，或者因为某个或某些企业的创新而使得该行业调整到竞争性均衡状态还需要一定的时间，所以固定资产投资可以赚取经济租金。
三、原因分析
1．从资本资产定价模型的角度来看。上面的分析似乎表明固定资产决策和证券投资决策是两种截然不同的决策类型，其实并非如此，两者实际上都使用资本资产定价模型来量化风险。
威廉•夏普1964年开创的资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel，简称CAPM)被认为是财务管理学形成和发展中最重要的里程碑，它的出现第一次使人们能够对风险进行定量分析。这一模型为：
Kj=Rf+βj(Km—Rf)。
式中：Kj表示第j种股票或第j种证券组合的必要报酬率；Rf代表无风险报酬率；βj表示第j种股票或第j种证券组合的β系数；Km表示所有股票或所有证券的平均报酬率。
可见，资本资产定价模型简单、直观地揭示了证券的期望报酬率与风险之间的关系。
例：当前的无风险报酬率为6％，市场平均报酬率为12％，A项目的预期股权现金流量风险大，其值β为1．5；B项目的预期股权现金流量风险小，其β值为0．75，则：
A项目的必要报酬率=6％+1．5×(12％—4％)=18％
B项目的必要报酬率=6％+0．75×(12％—4％)=12％
因此，资本资产定价模型是证券投资分析的直接工具，应用资本资产定价模型可以直接预测证券投资组合的期望报酬率；而在固定资产投资决策中，资本资产定价模型同样发挥作用，即可以用于估计固定资产投资方案的机会成本，固定资产投资方案的风险越大，资金的机会成本也就越大。如果固定资产投资方案的净现值大于零，就说明该固定资产投资方案的期望报酬率大于资金的机会成本。
因此，无论是固定资产投资决策还是证券投资，资本资产定价模型都是一个有效的工具，所不同的是，在证券投资决策中，资金的机会成本就是该证券投资的期望报酬率；在固定资产投资决策中，用估计的资金机会成本作为折现率对固定资产投资方案的预期现金流量进行折现，计算其净现值，并根据计算结果的大小对投资方案作出取舍。
2．从经济租金和有效资本市场假说的角度来看。
投资决策的主要方法范文5
[关键词]固定资产投资证券投资决策方法
投资是企业重要的财务活动之一，它通常是指企业将一定的财力和物力投入到一定的对象上，以期在未来获取收益的经济行为。投资活动可以按多种标准进行分类，其中按投资方式的不同可分为直接投资和间接投资，直接投资又称为实物投资，是指直接用现金、固定资产、无形资产等进行投资，直接形成企业生产经营活动的能力。直接投资往往数额大，回收期长、与生产经营联系紧密。
间接投资一般也称为证券投资，是指用现金、固定资产、无形资产等资产购买或取得其他单位的有价证券（股票、债券等）。
固定资产投资的规模大小和技术的先进程度、证券投资的规模大小和投资对象的合理性，在很大程度上决定了企业经营和发展的潜力，因此，对固定资产投资和证券投资决策方法的研究和使用对企业的生存和发展都具有十分重要的意义。
一、固定资产投资决策
1、固定资产投资决策方法。如前所述，固定资产投资直接影响企业的生产经营规模，由于它投资数额大、投资回收期长、一经决策和实施就难以改变，因此固定资产投资决策成败与否后果深远。实务中，企业在进行固定资产投资决策时，一般都要提出几种投资方案，进行反复比较后从中选取最佳或最合理的方案，这就需要运用净现值法、内含报酬率法、现值指数法、投资回收期法、平均报酬率法等投资决策方法，但现行财务管理理论和实践对固定资产投资主要采用净现值(简称NPV)法。所谓净现值是指投资方案的未来现金流人量的现值和现金流出量的现值的差额。用公式可表达为：
NPV=∑CIt／(1+i)t—∑COt／(1+i)t
其中：CIt表示第t年的现金流入量；COt表示第t年的现金流出量；i表示预定的折现率。
净现值法的决策规则是：在只有一个备选方案的采纳与否决策中，净现值为正者则采纳，净现值为负者不采纳；在有多个备选方案的互斥选择决策中，应选用净现值是正值中的最大者。
2、对固定资产投资决策方法的说明。不难发现，净现值法与其他方法相比具有以下优点：
(1)净现值法考虑了资金的时间价值，能够反映各种投资方案的净收益，即以各种投资方案收益的大小作为投资决策的依据，因此是一种较好的方法。
(2)净现值法与企业的财务管理目标相一致。投资方案的净现值就是该方案能够给企业增加的价值，因此要实现企业价值最大化这一目标，就必须在多种备选方案中选择净现值最大且不小于零的投资方案。
因此，现行企业财务管理工作中主要采用净现值法进行固定资产的投资决策。
二、证券投资决策
1．证券投资决策方法。证券投资决策的目标就是将投资收益和投资风险风险联系起来，对二者进行权衡后选择最为合理的证券进行投资。因此，证券投资决策主要是讨论如何在规避风险的基础上最大限度地获取证券投资收益，这就是著名的投资组合理论。投资组合理论最初由马考维茨(HMarkowitz)于20世纪50
年代创立，后经威廉•夏普(WSharpe)等人发展，主要运用证券投资回报率的期望值E和系统风险系数β两个指标表示一个证券(或证券组合)的投资价值，以此为基础的分析被称为“E—β”分析。
证券投资组合的风险可以分为两种性质完全不同的风险，即系统风险和非系统风险。系统风险又称为不可分散风险或市场风险，是由于一些会影响到所有公司的因素如战争、通货膨胀、经济衰退、金融危机、国际市场的变化引起的风险。这些因素对任何企业来说，都是不可避免的；非系统风险又称为可分散风险或公是指发生于个别公司的因素如新产品开发失败、失去一项重要合同、重大项目投标的失败、竞争对手的出现、生产工艺技术的老化等所造成的风险，此类风险可以通过多元化的投资来分散或消除。
2．对证券投资决策方法的说明。资本市场理论和实践研究表明，证券的回报率和系统风险之间存在着很高的相关性，即风险与收益对等，高风险可以用高回报来补偿，而低风险则伴随着低回报。在完全有效的资本市场中，证券的价格反映其价值，证券的价格在任何时刻都应与其价值相符，因此购买或出售证券只能获得与该证券的系统风险相一致的回报率。也就是说，证券投资的净现值等于零。因此证券投资决策不能用净现值作为评价指标，而应采用“E—β”分析法。
综上所述，对固定资产投资与证券投资决策方法的差异归纳为以下几点：
(1)现行企业财务管理理论和实践对固定资产投资决策主要采用净现值(NPV)法，而对证券投资决策则采用回报率与风险(E—β)分析法。
(2)只有当固定资产投资方案的净现值不小于零时，才有可能接受该方案，而证券投资方案的净现值一般为零。
(3)由于证券市场的竞争性远远高于产品市场，使得证券市场能够迅速达到竞争性均衡状态，因此，证券投资的平均租金高于零；而产品市场或者因为存在垄断和寡头，或者因为某个或某些企业的创新而使得该行业调整到竞争性均衡状态还需要一定的时间，所以固定资产投资可以赚取经济租金。
三、原因分析
1．从资本资产定价模型的角度来看。上面的分析似乎表明固定资产决策和证券投资决策是两种截然不同的决策类型，其实并非如此，两者实际上都使用资本资产定价模型来量化风险。
威廉•夏普1964年开创的资本资产定价模型(CapitalAssetPricingModel，简称CAPM)被认为是财务管理学形成和发展中最重要的里程碑，它的出现第一次使人们能够对风险进行定量分析。这一模型为：
Kj=Rf+βj(Km—Rf)。
式中：Kj表示第j种股票或第j种证券组合的必要报酬率；Rf代表无风险报酬率；βj表示第j种股票或第j种证券组合的β系数；Km表示所有股票或所有证券的平均报酬率。
可见，资本资产定价模型简单、直观地揭示了证券的期望报酬率与风险之间的关系。
例：当前的无风险报酬率为6％，市场平均报酬率为12％，A项目的预期股权现金流量风险大，其值β为1．5；B项目的预期股权现金流量风险小，其β值为0．75，则：
A项目的必要报酬率=6％+1．5×(12％—4％)=18％
B项目的必要报酬率=6％+0．75×(12％—4％)=12％
因此，资本资产定价模型是证券投资分析的直接工具，应用资本资产定价模型可以直接预测证券投资组合的期望报酬率；而在固定资产投资决策中，资本资产定价模型同样发挥作用，即可以用于估计固定资产投资方案的机会成本，固定资产投资方案的风险越大，资金的机会成本也就越大。如果固定资产投资方案的净现值大于零，就说明该固定资产投资方案的期望报酬率大于资金的机会成本。
因此，无论是固定资产投资决策还是证券投资，资本资产定价模型都是一个有效的工具，所不同的是，在证券投资决策中，资金的机会成本就是该证券投资的期望报酬率；在固定资产投资决策中，用估计的资金机会成本作为折现率对固定资产投资方案的预期现金流量进行折现，计算其净现值，并根据计算结果的大小对投资方案作出取舍。
2．从经济租金和有效资本市场假说的角度来看。
投资决策的主要方法范文6
关键词：投资决策；模糊约束；线性规划
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2014年7月25日
一、背景介绍
投资决策问题一直都是经济领域的热门问题之一，众多学者利用不同的研究方法在投资决策问题上得到了大量研究成果。例如，钱进（1990）通过全局最优的方法研究投资决策问题。宋军等（2003）建立了一种极小化跟踪投资回报率与目标回报率偏差的多阶段投资决策模型，并将随机模拟、遗传算法和神经网络集成在动态规划之中，设计给出了一种智能化求解方法。卫淑芝（2010）讨论了资产价格在宏观经济以及金融等因素影响下，含有可违约风险债券的连续时间风险敏感度投资决策问题。但是，随着经济的迅速发展，当前的投资决策问题依然面临着巨大的挑战，尤其在不确定性因素的处理方面更显突出。
为了处理投资决策中的各种不确定性因素，众多学者应用随机方法和模糊方法对投资问题进行了大量的研究。本文将主要从模糊优化的角度来研究投资决策问题。自从美国控制论专家Zadeh（1965）提出模糊集理论以来，模糊模型及相应算法得到了迅速发展。期间，Liu和Liu（2002）提出了可信性测度的概念并有效地丰富了现有模糊优化理论。经过十多年的发展，可信性理论已经在社会众多领域得到了广泛的应用。袁国强（2009）基于可信性理论提出了三类模糊生产计划模型并设计了相应的算法对模型进行了求解。鉴于可信性理论地广泛应用，本文首先将基于可信性理论提出一类新的带有模糊约束的投资决策模型；然后，通过模型的性质将模糊投资决策模型转化为线性规划模型；最后，给出一个具体的证券投资决策问题例子来表明所设计模型的实用性。
二、带有模糊约束的投资决策模型
在本文的以下讨论中，假设采用下面的指标和参数。
i=1，2，…，n：投资有价证券的数量；
Ai：第i种有价证券；
ai：第i种有价证券的信用等级；
bi：第i种有价证券的到期年限；
ci：第i种有价证券的到期税前收益率；
xi：投资第i种有价证券的金额；
k：在n种有价证券中选出固定投资的m种有价证券至少所需投资的金额总数；
K：投资者现有的投资金额总数；
a：投资者可以接受的所购证券的平均信用等级；
b：投资者可以接受的最高所购证券的平均到期年限。
使用上面的记号，为了得到带有模糊参数的投资决策模型，本文首先建立以下带有确定性参数的投资决策模型：
maxcixi
s.t. xi≥k
xi≤K （1）
aixi≤axi
bixi≤bxi
xi≥0，i=1，2，…，n
这里，约束条件xi≥k表示在需要投资的证券中选出m种证券，使得这些证券的投资总额不少于k；xi≤K表示需要投资证券的总金额数不超过K；bixi≤bxi表示投资者所购证券的平均到期年限不超过b。
在确定性模型（1）中，约束条件aixi≤axi表示投资者所购证券的平均信用等级不超过a。由于有价证券的投资受到各种不确定性因素（例如，银行利率、信用风险、交易风险、操作风险和市场风险等）影响，从而要求投资者在有限的信息条件下要想得到最大的投资利润就必须合理地对各种投资风险进行妥善处理，所以本文将信用等级看作离散型模糊变量，即模糊信用等级ai（？酌）（i=1，2，…，n）。因此，通过以上引入的模糊系数可以建立下面带有模糊参数的投资决策模型：
maxcixi
s.t. xi≥k
xi≤K （2）
Cr？酌ai（？酌）xi≤axi≥0.8
bixi≤bxi
xi≥0，i=1，2，…，n
由于以上模糊投资决策模型（2）的模糊约束中的可信性水平是0.8，所以根据Bai等（2009）中的相关理论可以将模型（2）转化为下面的线性规划模型：
maxcixi
s.t. xi≥k
xi≤K （3）
[ai（？酌）]R0.4xi≤axi
bixi≤bxi
xi≥0，i=1，2，…，n
这里，[ai（？酌）]R0.4表示sup{t？滋（t）≥0.4}，并且由于模型（3）是一个经典的线性规划问题，从而可以采用经典的线性规划算法进行求解。
三、带有模糊约束的证券投资决策实例
下面将给出一个证券投资决策问题的例子来说明上述模糊投资决策模型的实用性。这里，假设某投资者计划用2，000万元资金进行5种有价证券的投资，并且可供购进的证券、信用等级、到期年限、到期税前收益如表1所示。（表1）
基于以上的数据，下面建立带有模糊约束的证券投资决策模型：
maxcixi
s.t. x2+x4+x5≥800
xi≤2000 （4）
Cr？酌ai（？酌）xi≤1.3xi≥0.8
8x1+14x2+4x3+3x4+3x5≤5xi
xi≥0，i=1，2，…，5
这里，要求第2种、第4种和第5种证券至少要购进800万元；所购证券的平均模糊信用等级不超过a=1.3；所购证券的平均到期年限不超过b=5年。根据模型（2）和模型（3）的转化可以得到下面的线性规划模型：
max 0.043x1+0.03x2+0.033x3+0.025x4+0.023x5
s.t. x2+x3+x4≥800
xi≤2000 （5）
2.1x1+2.2x2+x3+x4+4x5≤1.3xi
8x1+14x2+4x3+3x4+3x5≤5xi
xi≥0，i=1，2，…，5
本文利用Lingo软件对模型（5）进行求解，最后得到模型（5）的最大收益值为65.06636万元，最优解为第1种证券投资546.6364万元；第3种证券投资653.3636万元；第4种证券投资800万元。
主要参考文献：
[1]钱进.全局最优投资决策问题和方法[J].中南财经政法大学学报，1990.3.
[2]宋军，唐万生，张莉.多阶段投资决策问题的一种智能化求解方法[J].系统工程，2003.2.
[3]卫淑芝.考虑可违约风险资产的风险敏感度投资决策问题[J].数学的实践与认识，2010.3.
