量化价值投资范文1
关键词：金融资产；新准则；企业管理；挑战；建议
本文将对金融资产相关准则作简要介绍，同时分析新准则对企业金融资产管理的挑战，并提出相应建议。
1金融资产准则变化简介
1.1新准则出台的背景。金融工具多样化、创新化的发展及其高风险的特征，驱动会计监管方式进步[1]。国际金融会计准则于2014年出台了《IFRS9——金融工具》，我国财政部接轨国际于2017年3月31日修订颁布企业会计准则第22号、23号、24号。新准则更好地体现实际经济业务，分类更易操作，更客观，意在解决原准则下按管理层持有意图分类的主观性、分类复杂性和金融资产价值顺周期的风险[2]。
1.2新旧准则分类概述。金融资产的分类依据从按照多维的判断标准和识别特征到只以业务模式和合同现金流特征划分，从原来的四分类：以公允价值计量且其变动计入当期损益，贷款和应收款项、可供出售金融资产和持有至到期，到现在的三分类：以摊余成本计量，以公允价值计量且其变动计入其他综合收益和以公允价值的计量且其变动计入当期损益的金融资产。
1.3新减值模型概述。从原来需要证据或客观事实表明金融资产已发生损失，需要考虑和识别减值损失触发事项，到新准则采用预期信用损失模型，在报告日更新预期损失金额用以反映信用风险变化。如金融资产信用风险从初始确认后若无显著增加，只需确认未来12月的预期信用减值损失并计提减值准备。当金融资产的信用风险有显著增加或恶化，需对金融资产整个存续期预期信用损失确认减值准备。
2新准则对企业金融资产管理的影响
2.1新准则下金额资产账户处理。(1)以摊余成本计量的金融资产。购入时，以公允价值计债券投资，并分成债券投资—成本和债券投资—利息调整两个账户，其中债券投资—成本是面值，通过债券投资—利息调整折价或溢价发行的债券，使得债券投资账户值为实际收到的公允价值。期间，未支付本金的兹息会按期计入应收利息，在实际利率法下，未偿还本金与实际利率乘积计提入当期投资收益，票面利息与实际利息的差额乘以未偿还本金将计入债券投资—利息调整中，用以按期冲减购入时债券投资—利息调整中的余额，直至到期冲减完毕。到期收到的金额是债券票面值。减值时，计提信用减值损失，并用债券投资减值准备冲减债券投资的账面价值。(2)以公允价值计量的且其变动计入综合收益的金融资产。购入时，公允价值和相关交易费一并计入资产成本。期间，宣告股利计投资收益。公允价值发生变动，计其他综合收益，并对资产的账面价值进行调整。出售时，冲减资产成本、未发放的应计利息、公允价值变动等，冲减清空资产的账户，并将实际价款与账户的差额计入到投资收益。减值，计提信用价值损失，并冲减其他综合收益，并不影响此类资产的账面价值。(3)以公允价值计量的且其变动计入当期损益的金融资产。当购入时，相关税金、手续费抵减投资收益，已宣未发现金股利作应收股利，其余对价计入成本。持有期间的利息、股利计入投资收益，公允价值变动计入资产账面并计提公允价值变动损益，出售时持有期间的公允价值变动损益累计计入综合收益，出售时与前一次公允价值的差额直接计入综合收益。
2.2企业面临的挑战。企业，特别是金融资产占比大的投资主导型企业，或投资主导型和经营型并重的企业，金融资产价值变动对其财报信息影响较大。没有做好适当管理，会使报表资产质量下降，反映企业效益下降，波动性大。(1)权益工具投资分类的困难。因为新准则下以摊余成本法计量的和以公允价值计量且其变动计入其他综合收益的金融资产，需要满足持有目的和合同现金流量测试，使得以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产将接受更多未满足条件的金融资产。例如，可供出售金融工具、衍生工具、权益工具因为不能通过现金流量测试，只能进入以公允价值计量的且其变动计入当期损益，或者计入以公允价值计量的且其变动计入综合收益的金融资产中去，且一经选择不得改变，使得权益工具的分类存在选择困难。(2)金融资产的公允价值变动。公允价值通常采用市价法、类似项目法和股价技术法来计量，主观性和应用难度依次增加。公允价值具有可比性，但其需要成熟的资本市场体系、估值技术、估值费用，会受顺经济周期影响。新准则下，以摊余成本计量的金融资产的公允价值波动不予确认，以公允价值计量且其变动计入综合收益的金融资产会根据公允价值的变化计提其他综合收益并调整金融资产的账面价值，其他综合收益属于所有者权益类科目，只影响资产负债表，影响资产负债表的资产结构、资产规模，影响投资决策者对企业战略的理解。以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产，公允价值变动计入资产账面并计入公允价值变动损益，公允价值变动损益属于损益类科目，影响资产负债表和利润表，资产负债表影响资产的结构和规模，利润表体现企业短期获利能力，影响投资决策者预期，尤其对于小企业，利润表的重要性更为突出。(3)金融资产的减值。由于新准则对存续期的减值阶段划分来确认减值损失，所以阶段的划分就极为重要。当确认金融资产信用风险显著增加或恶化时，第一次计提减值损失，对当年的损益影响较大，后期的风险波动在这个基准水平上下，对顺经济周期波动有缓冲的作用，但是首次计提时间的确定和计提水平的差异对平滑风险波动也有不同的影响[3]。同时因为新准则不需要客观证据确认减值损失，使得判断标准的主观色彩比较重，对专业判断的依赖大，对信用资产显风险“显著恶化”中的“显著”并没有明确的定量，使得企业有了更多的盈余管理的空间[4]。新准则下，以摊余成本计量的金融资产，通过账面和未来现值比较，确定是否需要计提减值准备。一般性持有金额较高的金融资产一经减值不得转回，而持有金额较小的可以通过信用风险特征进行减值测试，确认是否可以转回相应的价值。企业通过以摊余成本计量金融资产的减值转回的方式进行盈余管理的空间受限。(4)出售。以摊余成本计量的金融资产没有出售目的，以公允价值计量且其变动计入综合收益的金融资产在出售时，清空资产账户，并将实际获得的对价与账户余额的差值计入投资收益，对资产负债表的资产总额影响只有实际对价和原账户余额的差值，但影响资产结构和资产质量。投资收益科目属于损益类科目，会影响企业利润表现。以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产出售，将实际对价超过此类资产的账面计入投资收益，其中资产的公允价值变动再转入投资收益科目，同时影响资产负债表和利润表，对企业资产结构、资产规模和获利表现都有影响。同时，关联方之间的出售交易，为企业盈余管理留下空间，使得会计信息的质量下降。(5)重分类。原准则对金融资产重分类界定严格，只允许将“持有至到期”重分类为“可供出售金融资产”。新准则下只要业务模式发生改变，金融资产必须进行重分类，并允许三种金融资产相互重分类。其中权益工具和衍生工具不得重分类，防止持有权益工具价格上升时，将其划分为“以公允价值计量且其变动计入当期损益”的金融资产，使得利润增高。权益工具价格下降时，将其划分为“以公允价值计量的且其变动计入综合收益”，通过使公允价值的下降和利润脱节，操纵利润。衍生工具持有目的固定，不可能从短期交易目的改为收取合同现金。债券类金融资产的重分类定在下一个会计期间第一天，有效避免操纵利润。所以，以公允价值计量且其变动计入综合收益的金融资产转为以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产操纵利润的可操作性最大。当以公允价值计量且其变动计入综合收益的金融资产公允价值上涨时，通过转入以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产，让企业利润表现更可观，影响会计信息质量。
3对企业管理的建议
3.1引入信息系统，量化风险。引入信息系统，量化企业信用风险。如风险参数、违约损失率、风险敞口，债项回收率等优化减值模型使新减值政策更好地运行。新减值模型：第一阶段——当风险未显著增加，计提12个月内的减值，第二阶段——风险显著增加，计提整个存续期间的减值损失。通过量化风险并根据风险大小更准确地区分第一阶段和第二阶段，以及对减值损失的量化，尤其处于第二阶段和第三阶段，对整个存续期间的减值进行估计，主观性和不准确性更强。信息系统的运用有助于减少对会计人员专业判断的依赖和主观色彩，也有助于企业更好地运行新准则[5]。
3.2加强企业内控，提高会计信息质量。新准则的主观性强，可操作的空间大，会计信息质量受到影响。金融资产的新分类对资产公允价值的估计提出了新的要求，一方面公允价值可以提高会计信息的可比性，另一方面公允价值的计量存在主观性强、依赖专业判断等会影响金融资产核算的精准性。加强内控，通过设计和制定更完善的规章制度，加强资产减值的核销与审批，同时注重内部财会人员的素质培养，提高公允价值评估能力，提高金融资产核算的精确性，从而提高企业会计信息质量[6]。
量化价值投资范文2
关键词：资本市场；量化投资；风控
量化投资策略是目前资本市场中所运用的一种投资方法，该投资方法在国外己有多年的沉淀，拥有一套较为成熟的体系，被广泛地运用于资本市场中。在我国，量化投资这一投资方法仍处于发展阶段，亦受到了市场的重点关注。
一、资本市场量化投资策略
1、量化投资策略
量化投资是一种投资方法，主要是运用了投资模型作为指导方向。在进行量化投资策略的时候，需要借助数据分析，投资人员以投资模型作为投资理念，对设立的模型进行有效性检验，所得到的结果用以指导实际的交易操作。在整个过程中，运用量化投资策略可以极大程度地规避投资人员在操作中的心理偏差，冷静地执行交易，从而达到预期收益。量化投资策略的优势在于能够利用统计模型与计算机技术将数据进行收集、分析、处理、跟踪。在资本市场中，市场环境复杂多变，借助量化投资策略能够处理大量信息，从而获取更多的交易机会。量化投资策略主要分为两大类：一是技术型量化投资策略，主要包括高频或低频数据分析，对整个交易过程的操作进行检验，并由计算机或相关系统执行命令，从而获取战略和交易模式，常见的技术型量化投资策略有交易趋势及套利、股票估值指标、基本面分析指标等；二是金融型量化投资策略，是以金融产品为基础进行定价的交易策略，通过跨时期、跨市场的金融市场波动而生成了交易机会，常见的金融型量化投资策略通常用于股票、期货、期权等产品，主要的金融型量化投资策略理论为有效市场假说、期权定价理论等。
2、资本市场中量化投资策略的特点
（1）规避投资者的心理偏差。在资本市场中运用量化投资策略能够让投资者减少甚至规避其心理偏差以实现其他投资方法难以达到的收益水平。在用传统的投资方法进行决策的过程中，投资者的心理左右着其所做出的投资决策，即心理偏差可能会使其做出错误决定，导致原来能够实现收益的交易变成了亏损的交易。量化投资策略更具理性，在统计模型的指导下，能够对资产走势实时追踪，一旦出现套利机会，即进行交易，减少人工操作的误差。（2）投资范围广。量化投资策略不仅是交易的某一时点，而是涵盖了投资的整个过程，投资范围十分广泛，包括统计套利、交易算法、资产配置和风险管理等多个环节。其中，资产配置中包括固定收益、大宗商品类别的选择，投资组合的投资比例设置，资产的选择和权利设置等。除了产品种类和过程的范围广外，投资地域也十分广泛，量化投资策略能够运用于全球范围内的投资领域，实现最优投资效果。（3）基于概率的套利思维。量化投资策略通过全面、系统性的分析为估值错误寻找机会，哪一个被低估了，就买入，哪一个被高估了，就被抛售，属于低买高卖的方式。同时，通过对历史数据和基于历史会在未来重复这一规律，对以组为单位进行投资。
二、量化投资策略中的风险隐患
1、数据陷阱的风险隐患
传统的投资方法，带有一定的主观特征，是基于某一现象投资者对其进行的预判，此类方法存在着一个致命的缺陷，即投资者情绪影响着投资过程，由于投资者的情绪变动，可能会使得整个投资交易无法达到客观准确的效果。而量化投资将个体情绪排除，是从数据中抽取和剥离投资价值，构建模型进行分析，并基于分析结果进行决策，追求的是持续、稳定的非偶然性回报。构建量化模型时，是基于历史会重复的这一依据来进行判断。然而，数据并非绝对安全，也可能存在风险隐患。现代社会是大数据时代，大数据可能存在这样一种现象，即投资者被数据包围，无法区别有效数据、真实数据与事实数据，对于存在缺陷的数据进行建模分析，可能导致所得到的结论不能与现实真实市场环境相一致。例如统计模型中如果样本发生了变动可能最终导致结论不正确，不能适用于交易决策中。
2、系统故障的风险隐患
量化投资策略中系统故障的风险隐患主要包括四个方面：第一，网络问题或硬件故障影响量化投资效果；第二，模型在设计的过程中没有对资金配置及仓位充分考虑，使得仓位与资金没有达到匹配，从而出现爆仓的问题；第三，目前的交易系统缺少统一的标准认证，基本上是各家机构各自设计，没有经过投入前的测试，进而导致系统存在漏洞，引发安全问题；第四，交易所的处理系统也存在延时问题，交易机制对订单进行系统验证时还需要消耗额外资源。
3、市场操纵的风险隐患
目前在我国资本市场中，采取量化投资策略的多为机构投资者，而机构投资者资金雄厚，人才水平较高，一定程度上还可能导致市场波动。而在我国资本市场的成份中，占大多数比例的还是散户，即中小投资者，他们通常没有雄厚的资金基础，没有专业的人才，也缺少技术分析。这部分人群中，很小一部分会将量化投资策略运用于交易中。从这一点来看，量化投资策略存在市场操纵的风险隐患。
三、量化投资的风控措施
1、创新量化投资技术
目前量化投资交易策略已经经历了两个阶段，即程序化的启蒙阶段和因子库决策阶段。程序化的启蒙阶段是指将交易经验整合后嵌入算法，以此来完成初级量化投资策略交易；因子库决策阶段是指将决策过程建立一个因子库，通过下单逻辑来启用和判定策略，实现自动买涨或买跌。创新量化投资技术应具备更强的物质基础，涵盖两方面的内容，一方面是实现对非结构化数据分析，将看起来相关性并不强的因子纳入量化投资模型，并分配权重，丰富量化投资模型交易的精度和维度；另一方面是结合人工智能生成虚拟的交易员，并对策略的合理性进行反向跟踪。
2、加强系统建设和流程监控
首先，可以规范证券、期货公司的数据接口，且有一定安全认证的接口才能符合要求，并对接口具体内容向证监会报备，同时交易所也应完善其核心系统和预警响应，对于交易前发送的订单予以限制，设立当日最大头寸并实现同步监控，当量化投资策略交易出现异常时，能够提前预警并反馈给监管部门客户端口，实施追踪的同时触发应急处置机制。其次，完善证券、期货公司的风险监督流程，对于错误指令的发送以及投资者信用等级以外的交易指令及时进行控制，尤其是自营业务，应确保风险在可控制的范围内，同时对于突发异常状态下的跨市场、跨品种交易及时进行有效风险隔离，减少市场异动。再次，对于提交的订单设置最低存续时间，防止大单拆分，频繁撤单等引起的假市场活跃景象，确保每笔订单都符合风控、合规。最后，加强量化投资策略交易风险控制流程的培训，建立大额交易监管机制，强化风控，防止市场操纵。
3、人工智能加速量化投资升级
在量化投资领域，金融与人工智能的结合将会是未来实现产业升级的重要突破点。人工智能与量化投资策略相融合能够解决目前量化投资策略中有效性存在疑问以及同质化现象严重等问题，能够改善量化投资领域的生态环境。人工智能与量化投资策略的结合从浅到深有三个层次，第一层是浅层的语义识别、研究报告等应用，以智能投顾的方式对客户提供多个维度的咨询应用，将过往业绩、智能化程度、决策的核心能力通过人工智能展示给客户，帮助客户匹配与其风险偏好相适应的产品组合。第二层是中等层次的量化模型生成，将资本市场环境中理性和非理性因素进行区分，通过历史数据和行情构建模型。第三层是深层次的模型修正，基于量化模型，通过人工不断学习和解析，实时修正参数，从而实现规模化量化投资策略。人工智能量化投资策略是以量化为基础的，同时也兼顾用户体验，通过加工财务数据、行情数据甚至是宏观经济指标数据，建立数据库，再加上量化投资策略模型的算法，进而生成决策，突破传统的量化方式所体现出的桎梏，加速实现量化投资升级。从市场容量来看，中国的量化投资仍具有很大的发展空间。随着资本市场的不断发展，股票数量的增长，基金规模的扩大，信息传导的加速，量化投资策略能够有效规避非理性的负面效应，以客观的方式捕捉市场中的异常讯息，获得超额收益。量化投资策略将会是未来发展的趋势和方向。虽然目前量化投资策略还存在着风险隐患，但是通过一系列的风控措施能够帮助量化投资朝着正向发展。
参考文献
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量化价值投资范文3
关键词：创业板；财务因子；量化投资
1950年自动化交易在国外兴起，许多学者开始对自动化交易投资进行研究。自动化交易是以计算机为基础的计算机交易，交易程序和计算机发展密切相关。中国自动化交易的兴起远远晚于国外市场。2004年我国推出了第一个使用量化策略的基金产品，同时也标志着我国量化交易开始发展[1]。
1基于基本面及技术面分析
1.1财务因子分析
对于我国的A股市场来说，财务因子是证明市场是否有效及能否获利的重要因素之一。研究成长类、规模类、价值类以及质量类4类财务因子，对不同类型的因子选取相应的指标，通过对各个因子进行分析，选择出市场所适用的财务因子[2]。
1.2MA技术指标分析
20世纪中期，格兰威尔提出均线理论，他一共发表了8种法则并用这些法则来判定股价买卖的位置。移动平均线的简称是MA，它是由一条线构成的，相应的常用线指标分为短、中、长期3种。短期均线指标又称为日均线指标，以5d和10d作为移动平均线；中期均线指标又称为季均线指标，以30d和60d作为移动平均线；长期均线指标又称为年均线指标，以120d和240d作为移动平均线。MA是目前股票市场中较为普遍的技术指标，可以帮助投资者更好地分析出股票的投资价值、股票当前的变化趋势、即将出现反转的趋势以及未来可能发生的变化趋势[3]。
1.3MACD技术指标分析
杰拉尔德•阿佩尔于20世纪70年代研究出了能跟踪变化趋势的指标———指数平滑异同移动平均（MACD），该指标能从趋势的转变中分析两条移动平均线的相关性。在对该指标进行计算时，一般会从MACD线与MACD柱状图两方面入手。MACD线反映长期EMA与短期EMA之间的差值，表1详细罗列了各指标的名称、含义及其计算公式。
2策略运行以及构建交易
2.1策略运行
在确定基础股票池时经过综合考量，最终选择了创业板，原因是在创业板上市的公司大多数都是高科技公司，虽然进入门槛较低但有严格的要求[4]。创业板公司具有较高的成长性，更能选择出收益率较好的股票，而且代表性也较强。能够成为备选成分股的股票需要符合以下条件。①ST、*ST、暂停上市以及专家认为不能进入指数的股票不能被选为成分股。②公司股价基本平稳，并且没有明显的操纵市场行为。③公司经营状况良好，最近1年内不存在重大违规违法行为，财务报表准确无误。根据上述要求选择出来的股票具备对市场主导地位的反映能力。所有回测资金将会在策略持续运行中每天更新仓位轮动持续买入，并依照仓位等额分配资金。调仓会参考设定好的调仓频率和更新过后的排名来进行，符合出仓要求的股票将被清仓卖出，而不符合平仓要求的则继续持有。分别用两种策略进行仓位管理，之后再将这两种策略结合起来进行仓位管理，以此来分析策略结合是否能提高实施和管理效果。
2.2策略构建
策略基本框架的构建是完善参数的前提。将基于财务因子以及技术面的MA指标的策略进行自动化交易带入，最大程度上降低了回测数据的难易程度。建立规则是为了将规划好的策略不受干扰地经过自动化交易呈现出来。①将规整好的历史数据带入要回测的创业板股票池中，再把数据导入聚宽中去。②把所需的财务因子选择出来，将MA和MACD指标翻译为计算机语言，利用计算机软件的程序展开回测，以此来分析创业板中是否适用由财务因子、MA和MACD指标组成的交易策略，同时根据回测结果分析策略实施过程中的问题和疏漏。分析财务因子对股票选择是否有效，随后通过MA技术指标构建买卖策略内容。
3结论
在建立投资策略时，首先参考了财务因子、MA以及MACD指标，之后运用Python编程对其展开分析。策略指标的确定和初步规划借助了聚宽平台以及东方财富Choice金融终端。随后借助聚宽平台对策略的各项要求作出了详细说明，并基于假设模型开展选股、买入、卖出、仓位管理等多个策略。在对创业板股票池中的样本开展测试时，将所有参数都调整成默认值，然后对策略进行回测，根据回测结果对策略进行改进和调整。各指标参数均设为默认值，以此来防止优化过度和过拟合情况的出现。自动化交易模型中不管是因子表现还是整个策略收益情况，都能证明多因子的有效性。财务指标中有3类因子组合通过了有效性检验并且获利显著，这是由多方面因素共同决定的，其中价值类、质量类更有效，并且价值投资的理念深入人心。通常情况下，投资者会先对股票价值进行分析和预测，再进行投资，并且都希望能以更低的价格买入价值被低估的股票。此外，市净率作为价值类指标之一，通过多年的实证检验被证明具有可靠性和有效性，成为了运用最广泛的选股指标。对于个人投资者而言，这样的策略既可以分散风险，又能使投资者更好地从市场获利。但由于财务因子以及MA指标所形成的交易策略以基本面作为参考，因此能够用于进行模拟交付的时间十分有限，受交易次数的限制，相关参数的效果不能被多次检验并作出相应的调整。价值投资者还可以对不同市场财务因子、MA以及MACD指标的使用情况作出改进，或者选择除此之外的财务指标或技术指标，从而在基本面与技术面的分析过程中更加准确，并使投资风险得到控制。
参考文献：
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［2］潘凡.基于有效因子的多因子选股模型［J］.安信证券，2011（1）：140-154.
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量化价值投资范文4
安全经济效益和传统型的经营投资存在差别，安全投入无法带来直接显著的收益，安全的经济效益渗透到企业生产经营活动的每一个过程，安全经济效益是潜在的一种力量，因此需要对其采取量化分析的方式来深入研究，有助于体现企业中安全投入的实际价值。分析金属矿山的生产状况来看，其安全生产的形势良好，但是仍然存在很多的恶性事件，安全生产的形式相对严峻，根据资料显示，2013年，金属矿山企业一共发生伤亡事故798起，死亡人数912人。很多金属矿山企业对于员工的安全重视度不足，缺少安全意识，认为只要没有安全事故发生，企业的生产过程就是十分安全的，前期为了避免安全事故的投入都是浪费行为，忽视了安全投入的重要性，文章主要基于价值工程的金属矿山来分析其安全经济效益，利用量化价值的方式来展现金属矿山的安全经济效益。
【关键词】
价值工程；金属矿山；安全经济效益
一、前言
随着社会进步和经济发展，安全生产的理念更加突出，国家在安全生产领域也在不断努力，制定了很多规章制度来提升生产的安全性，对企业的生产安全提供规范和制约，企业安全生产的概念着重体现在矿山企业中，根据不完全统计，国内金属矿山的死亡人数庞大，是国内除了道路事故和煤矿事故之外的第三大安全事故集中地，安全事故的产生对社会稳定造成负面影响，增加了社会的不安定因素。很多金属矿山企业面对安全事故采取忽视或者简单处理的方式，在安全投入上缺乏实际行动，因此文章立足于此，分析金属矿山的安全经济效益，安全经济效益能够帮助企业认识到职业安全的价值体现，督促企业实施安全监督和管理，有助于降低安全事故的产生，促进社会和谐。
二、安全经济效益
安全经济效益表现在很多方面，能够充分体现出企业的综合效益，例如，其中的社会效益和经济效益，金属矿山的安全经济效益可以通过量化的形式来反映，例如，事故的直接损失下降了多少等，但是多数的企业安全经济效益无法通过量化的数据来显示，甚至部分可以采用数据显示，但是无法用具体的货币量表示，例如，劳动条件的改善，员工劳动强度的降低、生产的安全性操作和劳动者安全意识的提升幅度等。根据安全经济效益的定义可知，对其进行量化的绝对值可以表示成，安全效益=安全产出量-安全投入量，相对值可以表示成，安全效益率=安全产出量/安全投入量*100%。就某种层次上来看，诸多关系到安全经济效益但是无法通过量化指标来展示的东西更能够展现出企业的安全经济效益本质。分析安全经济效益的表现形态可知，其在时间上存在很大差异，分成近期和远期两部分，在效果上也存在很多差异，例如，直接效益和间接效益两种。分析安全经济效益的间接性，其本身不会直接的物质生产活动，其主要通过减少事故发生来减少人员伤亡，降低财产损失，由此来体现安全经济效益的价值，体现出一种间接价值。安全经济效益还具有后效性，安全在降低安全事件、减少经济损失是一个长期的过程，需要在长时间的考验下或者意外事件发生的时候才能体现出价值，因此安全经济效益具有显著的后效性。分析安全经济效益的长效性，其在措施实施过程中有效，在措施功能缺失之后依然会发挥作用，例如，对核污染进行防治之后，当下产生作用，同时产生了长效利益，为后代人造福。
三、安全经济效益的估算
（一）安全投入的估算
企业的安全成本主要包含了生产计划阶段的成本开销、运营过程中的成本开销和生产损失部分，因此需要分别介绍各个阶段的成本和损失，首先分析生产阶段的成本开销，主要包含对生产要素的资金投入，其中包含人员的培训和指导、设备工具的购置、物料、方法和制度的确定、环境的确定等都需要一定的资金投入。其次来分析针对可预见事故的预防成本投资，例如，生产设备停止工作、危险作业和员工受伤的情况时，企业需要在设备和救助上花销。企业在环境保护和公共安全上的投资、企业运营过程中安全成本的投资，企业在固定费用上的开销，变动费用开支、保险费用开支、特殊费用开支等构成了企业的安全投入。
（二）安全事故经济损失的估算
安全事故的经济损失，主要包含：第一，直接经济损失，其主要项目涵盖伤亡支出费用、财产损失费用、救援费用和善后费用。第二，安全事故的间接经济损失，主要指员工生命安全、健康和环境等不良影响上的损失，很难对其进行精准的量化，常使用“直间比”的系数进行粗略的估算。
四、金属矿山安全经济效益分析
安全经济效益分析显示出安全在经济生产过程中的重要性，安全经济效益有助于提升资源的利用率，能够对企业的安全活动进行衡量，分析其好坏、安全设计、安全目标和安全规划是否符合企业发展需求。金属矿山工程十分复杂，作为系统性较强的工程来看，其发生安全事故的潜在危险因素是必定存在的，且危险因素处于变动的状态中，因此为了避免危险因素，需要通过安全投入来阻止，形式上是一种劳动消耗的状况。首先来分析金属矿山安全投入“减损效益”，安全投入的减损收益主要通过金属矿山的安全投入来计算出事故总量和事故损失，通过事故损失的减少来衡量收益，因此减损效益等于前期的无安全投入中事故损失和安全投入之后事故损失的差额，根据事故损失理论来看，事故损失的大小主要受到事故类型和事故严重程度和企业的事故防范能力的影响，在其他因素固定的时候，金属矿山的安全防范能力主要受到安全投入的影响，因此可以将事故造成的损失看作是金属矿山安全投入的函数I，事故损失定义为L函数，因此两者之间的关系可以表示成：L=f（I），由此可见，当f（I）≤0的时候，公式呈现单调递减的状态，说明事故造成的损失会随着安全投入的增加降低，当安全投入无穷大的时候，事故损失接近于固定的数值，主要原因和金属矿山的危险作业有关，更高的安全投入也无法降低安全事故的产生。当企业的安全投入数量保持一定程度的时候，其安全水平相对固定，在此基础上增加安全投入效益有限，甚至出现安全效益降低的状况。根据安全经济效益的性质，将企业的减损收益和安全投入通过关系曲线来表示。其次来分析金属矿山安全投入的增值收益，增值收益主要表现在安全投入对金属矿山企业的技术保障和功能保障，是对金属矿山企业的一种维护，不断企业什么时候发生安全事故，其生产保障和维护作用都是一直存在的，且该种作用贯穿于企业经济运行的全过程。针对于金属矿山企业而言，安全管理水平提升、员工的安全意识水平提升、生产作业条件的提升等都是安全投入的内容，都可以利用安全增值效益来对其进行衡量。
作者：张贵永 单位：贵州省毕节市大方县安全生产监督管理局
参考文献
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量化价值投资范文5
关键词：金融衍生品；量化投资；风控措施
一、引言
量化投资目前还没有严格的定义，它是一种利用计算机技术并且运用一定的数学模型去实践投资理念，实现投资策略的过程。量化投资的成功在于投资策略的质量，而投资策略的表现形式是数学模型。量化投资的过程一般分为几个步骤，一是计算机通过模型的判断发现市场上的交易机会，交易机会一般体现为金融投资品的不合理定价。二是迅速对机会进行分析是否达到买卖条件，若达到条件则计算买卖的数量。三是执行程序化的买卖指令。然而，在市场交易过程中，金融投资产品的不合理价格出现时间非常短暂，策略模型能时刻正确判断某些金融投资品的价格是否合理，并迅速进行交易决定了量化投资的成败，进一步地说，判断金融投资品价格是否合理涉及到其定价模型。随着国内股指期货和期权市场的建立，中国金融衍生品市场进入快速发展阶段。金融衍生品是从一种或多种基础性金融工具派生而来。包括远期、期货、期权、互换四种基本金融衍生品，和具有它们混合特征的组合品种。高杠杆使得金融衍生品为投资者带来丰厚的投资收益，但交易不当亦具有巨大风险。
二、量化投资现状综述
量化投资是近几十年在华尔街新兴的一种投资方式，投资效果明显，市场规模持续扩大。在国内，量化投资并未普及，有着巨大的潜力。近几年随着中国金融衍生品市场的建立和发展，量化投资在国内逐步发展和壮大，与之相关的投资理论和投资策略将会是未来研究的热点之一。量化投资策略是在金融市场利用数量化方法进行判断、分析、交易的策略和算法的总称。量化策略一般用到数学、金融、计算机等学科的知识，通过事先编好的程序运用计算机去捕捉市场上出现的机会，最后通过计算机下达指令对投资标的进行交易。与衍生品相关的策略主要是关于股指期货和期权的套利策略，而它们的核心都是衍生品的定价模型。量化投资包括两个重要方面。一方面，从理论上来说，量化投资理论研究中最重要的问题是金融产品定价的问题。另一方面，从实际操作上来说，怎样构造能产生盈利的投资策略是量化投资的关键。在这两方面，国内外研究人员做了大量工作。在金融衍生品———期权定价方面，F.Black&M.Scholes于1973年提出了BS期权定价模型。BS模型促进了金融衍生品交易的发展，但是模型中假设股票波动率σ为常数，与市场实际情况不符。Heston模型、AHBS模型解决了这一问题，但是在实践中又都存在复杂参数估计的问题。1969年欧式看涨期权的平价模型———PCP被提出。1973年被质疑PCP不适合美式期权。1995年，Kamara&Miller表明，PCP适合标准普尔500欧式股指期权，并且存在一定的套利机会。在另一金融衍生品———期货定价方面，1983年，Cornell&French在完美市场、无风险利率r是常数等苛刻的假设下提出了股指期货定价的持有成本模型———COSTOFCARRY模型，它表示了期货价格F(t)和现货价格F(s)之间的关系，但是无风险利率r是常数这个假定并不符合实际情况。1985年,Ramaswamy&Sundaresan得到随机利率模型，该模型解决了r是常数的问题，但是大量实证研究表明持有成本模型、随机利率模型计算的期货理论价格F(t)和真实价格F(t)′偏差较大。1991年一般均衡定价模型提出解决了这个问题，但是大量实证研究表明随机利率模型和一般均衡定价模型存在复杂参数估计的问题。1991年，Klemkosky&Lee从无套利的角度提出了股指期货无套利区间定价模型，该模型指出，若股指期货的实际价格落在该价格区间内则是合理的，若实际价格落在无套利区间之外则可以通过策略进行套利。在国内金融衍生品定价研究方面，由于国内期货、期权上市的时间较晚(期货为2010年开始交易，期权为2015年3月开始交易),相关研究还处于初级阶段。股指期货定价的研究主要包括，2007年郭洪钧研究国内股指期货价格均衡的条件、价格背离的原因，相应地提出消除价格背离的策略。2008年张锦等以国外相关的模型为基础，增加了股指期货保证金和交易费用等变量综合考虑，与沪深300仿真日结算价格相比得到结论,股指期货有很多正向套利机会。而期权的研究基本以国内的券商为主，研究结果大多体现在其投资报告上。
三、金融衍生品与量化投资的相关性
由于金融衍生品高杠杆、专业化的特殊属性，且目前中国投资者尚未完全普及金融衍生品专业知识，使得金融衍生品市场发展相对缓慢。借助计算机程序化，运用量化投资的原理和实践方法，将成为未来投资交易的重要发展方向。金融衍生品的功能之一是风险规避。通常是利用高杠杆性，以较少投资持有头寸，对冲现货价格变动来规避风险。目前国内的量化对冲实践大部分通过期货市场实现。交易品种的限制使得国内量化投资产品策略单一。随着股指期货、个股期权等金融产品的出现，投资者拥有更多的风险规避渠道，也开辟了量化投资的新局面。量化投资策略选择变得更多元化和赋有创造性。金融衍生品的另一主要功能是价格发现。价格发现是指市场大量参与者基于个人获取信息和价格预期，通过公开叫价拍卖等其它方式不断更新价格体系，并持续反映市场的真实供需关系。这些价格快速传播，成为整个市场价格变动的风向标，帮助市场参与者做出正确决策。可以预期，量化投资基于其“速度和规则”优势的广泛运用，使市场报价和成交更加频繁，市场流动性将大大增加。同时，由于某些策略的相似性，未来市场价格变动或呈现规律性和高波动性。金融衍生品与量化投资合作有望实现共赢，通过量化投资，投资者可以避免主观损失，理性决策，更好地利用金融衍生品来履行风险规避功能。同时，金融衍生品的发展在优化金融市场交易环境的同时，提高投资者的投资水平与眼界，为量化投资提供了更优良的应用平台。
四、量化投资策略中的风险隐患
（一）数据陷阱的风险隐患
传统的投资方法中，投资者情绪影响投资过程。量化投资，通过从数据中抽取和剥离投资价值，构建模型以及根据分析结果做出决策，排除了个体情绪。然而，数据也可能存在风险隐患。在大数据时代，投资者被数据所包围，无法甄别有效数据。对有缺陷的数据进行建模和分析可能会得出与实际情况相悖的结论。
（二）系统故障的风险隐患
第一，网络问题或硬件故障影响模型分析效果。第二，在设计模型过程中没有充分考虑资金配置和仓位的情况，导致两者不匹配，出现爆仓。第三，目前的交易系统缺少统一的标准认证，通常由各家机构自己设计。第四，交易所的处理系统存在延迟风险。
（三）市场操纵的风险隐患
目前，在中国资本市场中，量化投资策略使用者大多是机构投资者，他们有雄厚的资本和高技术人才，一定程度上或导致市场波动。而中国资本市场大多数是散户，即中小投资者，他们通常没有强大的资本和专业的技术分析，也很少会在交易中运用量化投资策略。由此可得，量化投资策略隐藏着市场操纵的风险。
五、量化投资的风控措施
（一）创新量化投资技术
目前，量化投资已经完成了两个阶段。程序化的启蒙阶段是指整合交易经验嵌入算法，完成初级交易。因子库决策阶段是指为决策过程建立一个因子库，通过下单逻辑确定自动买涨或买跌策略。除了这两方面，创新量化投资技术还需要实现对非结构化数据的分析。通过分配权重把相关性不太强的因子也包括在量化投资模型中，丰富其模型维度，提高其准确性。同时，加速人工智能与量化投资策略的融合，基于量化，同时考虑用户体验，通过建立数据库，加上模型算法，生成决策，规模化量化投资策略，并生成反馈策略的机制。
（二）加强系统建设
第一，可以对证券、期货公司的数据接口进行规范，并将该接口的具体内容报备给证监会。同时，交易所可以限制交易前发送的订单，设置当天的最大头寸，实现同步监控，当策略交易异常时触发应急响应机制，即时处理。第二，完善证券、期货公司的风险监督流程，及时控制错误指令的订单以及投资者信用评级以外的交易订单。且当程序化交易账户的金额超过一定限额时，应对其策略和程序向交易所做保密性报备，为以后发生大事件问责时提供参考。
（三）加强流程监控
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1.1以提高企业现金流为管理核心
按照企业价值估值模型，价值驱动因素主要有两个，即自由现金流量和资本成本，其中核心驱动因素是自由现金流。自由现金流量中所谓的“自由”即体现为管理当局可以在不影响企业持续增长的前提下，可将这部分现金流量自由地分派给企业的所有投资者，既可以以利息的形式支付给债权人，以满足债权人的报酬率要求，也可以以股利的形式支付给股东，保证股东价值最大化的实现。自由现金流是一个综合性指标，要提高现金流，企业管理层不仅需要从战略、市场等角度考虑如何持续提高企业主营盈利水平，而且还要不断加强对资产的管理，提高资产周转，减少资本的占用。
1.2关注资本成本和企业风险
企业价值是其预期收益和资本成本（折现率）的函数，其中与自由现金流正相关，与资本成本负相关，因此资本成本是企业价值的另一驱动因素。所谓资本成本是指企业获利水平的最低限，它取决于企业投资活动风险程度的大小，也取决于投资者对投资报酬率的要求。从企业的角度讲，资本成本是进行投资决策时必须严格遵守的报酬率水平的最低限，达不到这一下限的投资项目按此资本成本折现后的净现值为负，不仅不会增加价值，反而会减损价值；从投资者的角度讲，资本成本则是他们的要求报酬率水平，是投资者根据投资项目的风险水平和证券市场上的报酬率水平估计、确定的报酬率水平。因此，从企业管理角度而言，企业集团需要对每一次资源的分配、每一笔资金的安排做充分的论证和研究，以确保回报率能够达到集团要求。
1.3价值管理强调过程管理，要求部门间的横向协同
价值管理是一个以过程为导向的企业管理理念，需要将价值评估和管理的方法引入管理过程的各个方面。管理层实施以价值为基础的管理，可以将公司的全局目标、分析技术和管理程序整合在一起，推动公司将管理决策集中在价值驱动因素方面，最大限度地从实现其价值提高其核心竞争能力的角度重新解读管理功能。因此在企业价值管理过程中，管理层一方面要引导各个职能部门积极参与价值管理，更重要的是促进各个职能部门之间的横向协同，形成一个有效的整体的价值管理系统。在价值管理理念要求下，反思当下国有企业集团全面预算管理现状，本人认为主要存在以下几方面不足：
2现有国有企业集团预算管理存在的不足
2.1战略不清晰或者预算与战略的衔接度不高
预算是确保集团朝着既定战略方向前行的重要管控手段，但企业预算管理要真正达到这一管控要求，首要的是企业需要具备清晰的战略规划，在这一前提下年度预算严格按照规划要求进行分解落实。从当下企业集团情况看，基本都编制了“十二五”规划、“三年行动计划”，但所做规划比较笼统难以持续跟进，缺乏明确的战略轨迹。企业集团在编制年度预算时，也进行一定的战略比较分析，但往往更多的是从指标本身或者从上级监管的角度来考虑，缺乏更深入的剖析财务指标背后所蕴含的业务实质，这样容易导致虽然指标数据与战略目标相吻合，但实际并非围绕统一的战略目标推进。
2.2预算模块间的横向协同效应有待提高
从目前来看，大多数企业集团已初步建立了全面预算管理体系，但模块之间尤其是业务预算和财务预算间的联系不够紧密。从笔者所在单位看，已建立了模块化的预算管理体系，年度预算分为投资预算、科技预算、财务资金预算等各个方面内容，分别对应战略规划部、科技部、经济运行部等各个职能部门，经过几年的运作，条线管理以及各自职责分工非常清晰，也确保了预算工作的顺利开展。但从实际运行过程来看模块之间相对独立，横向模块间的协同效应有待提高。如投资预算代表的是一种中长期的规划，代表着企业产能的扩大或者生产效率的提高，但是投资预算所产生的效果是如何反映在生产经营预算当中的，财务指标如何体现等等方面。
2.3预算控制功能尚未得到充分的发挥
预算是内部控制的切入点，预算控制分为事前控制、事中控制和事后控制，事前控制强调预算的战略衔接、顶层设计，事中控制主要是建立有效的分析监控体系，事后控制主要是评价和考核。
（1）从预算的事前控制看，目前预算的自上而下缺乏有体系的市场分析和战略分析，离真正的顶层设计、事前控制尚有一定的差距，实际执行中还是自下而上为主。
（2）从预算的事中控制角度，虽然集团定期编制预算执行情况分析报告，也借助信息化手段来及时展示预算执行信息，但预算控制偏重财务，尚未建立从业务到财务的分析预警监控体系。
（3）从预算的事后控制角度，预算的事后评价侧重于财务指标本身是否完成，而不是从业务预算执行是否符合战略发展、预算流程和体系是否完善等方面来进行综合的评价和反馈。
3基于价值管理的全面预算管理体系构建
当前，企业面临的国内外经济形势复杂严峻，国有企业又处于转型发展的关键时期，要实现“在转型中实现价值增值”的战略目标，笔者认为必须要依靠一个强有力的管控手段，而全面预算作为一个成熟的并已被证明有效的管理手段，无疑是首要选择。根据价值管理理念下对预算管理的要求，针对当前企业集团预算管理中存在的问题，笔者建议从以下几方面加以改善，以逐步建立基于价值管理的全面预算管理体系。首先，建立以价值最大化为最终目标、清晰可量化的集团战略。集团战略制定需要满足以下两个要求：
3.1以价值最大化为最终目标。
价值管理通过把不同的机会放在同一衡量水平上进行相互比较而发挥着重要作用，战略规划中的价值衡量帮助管理部门探索、权衡各个项目的资金投入和效益，做出合理决策。因此推行以价值最大化为最终目标的战略管理，为集团战略制订过程设立了一个标准，或者一个导向，这样所有的业务规划口径一致，有利于提高资金的利用效率。其次，战略要清晰可量化。只有建立清晰可量化的集团战略，年度预算才能做到和战略的紧密衔接，并对预算和战略目标进行差异分析。
3.2建立符合集团管控要求的预算组织体系，明确各责任主体的职责。
集团全面预算涉及经营、投资、资金等各方面内容，为确保集团全面管理工作的有序推进，既需要有条线管理，又要有条线之间的横向协调，因此预算组织的建设至关重要。完善的预算组织需要具备决策、管理、执行的三层组织架构，各个层级组织各司其职。预算具体工作要落实到各重要部门负责人，而且需要有跨部门的专门工作小组，跨部门工作小组是确保预算模块横向协调的重要保证。
3.3建立以价值管理为导向的管控指标体系。
指标体系是集团进行预算管控的载体，综合体现集团的管控导向。在价值管理理念下，集团管控指标体系应该以现金流管理为核心，综合考虑利润结构和资产回报率，引导企业从股东价值最大化角度来进行各项经营活动。笔者认为，在建立管控指标体系过程中需综合考虑以下几方面因素：首先，指标体系是统一的，要贯穿战略、预算、执行和考核；其次，指标体系不仅只是财务指标，更需要关注业务类指标以及综合性指标；最后，指标体系的建立和推进是个逐步推进的过程，需要随着管理的深入和管控水平的提高而不断完善。
3.4建立健全预算管理制度并且确保制度的刚性执行。
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关键词：管理会计；价值链；方法探究；纵向价值链；横向价值链
我们现在处于一个信息化时代、知识经济时代，各行各业的竞争非常激烈，由于这些外部因素，企业以往的职能管理模式渐渐向战略管理模式转化，只有运用现代化的战略思想来管理和运营，企业才能有发展的机会。用价值链结合管理会计主要是按照业务流程来进行会计核算等环节，我们通常称之为价值链管理会计，这是对传统会计的一个理论性拓展。
一、应用价值链体系的重要性
经济的发展给企业带来了机遇也带来了挑战，企业要不断地完善自身的管理运营方式，想方设法谋求发展。作为企业来讲，最根本也是最重要的是获得经济效益，通过一系列的经营活动来获取经济价值，在这个过程中，企业自身的经济链体系就自然而然地形成了。现在企业追求经济效益已经从以前的追求利润变成了追求价值最大化，在经营活动中，管理决策非常重要。通过研究以往的企业经营管理模式，发现企业的决策很大程度上参照管理会计的工作内容，因为管理会计的工作是管理企业的资金运动，而企业一切经营活动都要参照自身资金的运动情况。企业在进行决策时，并不能保证经济效益，一切经营活动都是有风险的，想要达到的经济目标不一定能完成，所以企业的价值链理论要求企业在决策前要对经济活动进行评估，深入探讨经营活动的价值，以经济利益为基础开展经营活动。企业的外部环境是不断变化的，他所面临的顾客在变化，竞争对手也在变化，企业之间的竞争说白了就是各自价值链的竞争，只有对价值链各环节进行有效地管理，企业才有可能在激烈的竞争中生存下来。要想使企业利润达到最大化，最根本的是要让终端产品的价值增值，在这个目标的激励下，进行价值管理就变成了企业的核心内容。所以，要加紧开发会计管理工作的范畴，实时控制经营活动，把传统的管理会计与价值链结合，对企业价值进行深度研究和开发，让企业创造的价值最大化。价值链管理会计的主要作用是加强价值管理，价值链会计能够把企业经营活动所涉及到的每一个领域联系起来，这样会计核算的主体就不再是企业这种单一的形式了，而是一种能够量化的价值主体。采用价值链的管理模式是大势所趋，它能够有效地整合资源、优化管理，提高企业经济效益和综合竞争力。
二、价值链管理会计的决策方法
对于一个企业来讲，价值链管理会计的决策主要包括对利润的研究、资金的管理和成本的预算，通过对这三个方面进行研究，对企业经营活动进行决策。在利润分析方面，首先要分析利润库，然后分析企业与供应商的契约，最后是对企业自身诉求的研究。在资金方面，要运用各种方法研究企业内部的资金运动状态，量化风险。在预算成本方面，要研究作业成本，对作业成本有一个预估，越精确越好，然后对成本的管理模式进行研究，形成一个完善的、长期的成本管理模式。对作业成本进行预估能够明确项目的支出，使企业自身对项目利润有一个整体感知，也就是把成本控制到什么范围能够获得多高的利润。价值链的管理模式实质上是多角度、全方位的分析系统，它把每一个领域联系到一起，把利润、资金等全部量化，方便企业做出损失最低的决策，这是对以往管理决策模式的一种提升，有了价值链会计的管理模式，企业能够对资金和成本实时掌控，提高自身的综合竞争力。
三、采用横向的价值链优化管理会计的资金配置
所谓的横向价值链，就是指在一个行业中，有许多企业的资金和实力相当，这些企业的市场地位也差不多。一个企业要找到和自身资金水平差不多的企业，依靠企业之间的相互作用，谋求共同发展。在具体操作上，可以制定一个共同目标，经常进行企业交流，这样就可以共同进步，资源互补。通过研究经济市场中其他实力相当的企业，财务工作人员可以分析自身企业的发展前景，明确企业在行业中的大致水平和市场占有率，也就是说能够让管理人员认清形式，明确发展现状，这样才能更好地分析企业的资金问题，对漏洞及时休整，优化资金等资源的配置，最终提高自身的核心竞争力。横向价值链的构建需要企业打开大门，和其他企业建立良好的合作关系。在优化企业资金运动时，可以采用一些专业的方法，比如运用实物期权定价模型来对投资进行分析，运用矩阵分析方法分析投资的态势。实物期权定价法是一种量化方法，能够帮助企业正确投资，减少风险，将该方法运用于管理会计决策，能够有效提升决策水平，将价值最大化。矩阵分析法是能够帮助企业选择发展战略的方法，目的在于让企业的资金更好地流通，使经营活动正常进行。
四、纵向价值链的应用
纵向价值链是指一个行业上下游企业之间的关系，是一种纵向的关系。应用纵向价值链的目的是让下游企业的原材料更加有效地得到利用，让上游企业生产更好的终端产品，在这个过程中，纵向价值链就形成了。企业要想获取更多的潜在利润，不但要对利润库进行分析，还要分析顾客、分析供应商的契约。具体到纵向价值链的分析中，要对各个环节的盈利情况进行分析，明确当前的盈利状态，然后对资金等资源加以整合，最终达到优化配置的目的。企业创造价值涉及到的经济主体是企业和客户，所以要对市场内潜在的客户进行分析，分析其心理诉求和购买能力。除此之外，要对企业所经营的领域进行市场分析，及时地发现潜在的价值，市场瞬息万变，要有敏锐的嗅觉，及时发现突破点。对企业自身以及潜在客户进行分析，能够帮助管理会计更好地掌握市场动态，帮助企业制定符合市场发展规律的营销策划和方案，这样才能提升企业的竞争力。纵向价值链的应用是一个针对上游企业与下游原材料供应商的管理，可以实现双向调节。通过纵向价值链的应用，可以有效地提高企业的管理决策水平。
五、内部价值链的合理调整
企业内部的价值链和外部价值链不同，内部价值链只涉及企业内部的价值主体，一个企业内部的价值变化情况就是内部价值链。内部价值链的运行包括原材料的采购和检测、外购配件的质量监管等内容，产品最终要卖给消费者，这样才能实现价值。在企业运营中，要把握好最鲜明、最基本的价值链，明确企业各个部门的职能，要对产品成本进行长期监测，研究其变化的原因，另外还要关注其他类似企业的产品成本，找出差距和不足。在作业环节中，要把增值作业分辨出来，努力提升作业价值。这样做的最终目的是提高企业的工作效率、降低时间成本，这个过程通常被称为估时作业，操作方法非常精确，会运用到计算公式，把成本进行量化。除了把员工的工作效率进行量化，还要优化工作过程，优化作业方法的目的还是为了提高企业的生产效率。通过内部价值链的调整，企业能够优化考核制度，提升工作效率，生产成本也能得到进一步的控制。
六、结语
本文分析了价值链管理会计的形式、企业横向价值链的应用方法及作用、纵向价值链的应用等内容。综上所述，价值链的管理决策模式能够很大程度上优化企业资源配置，为企业带来经济效益，并且能够减少生产成本、降低运营风险。所以，一定要不断完善价值链的应用，将理论付诸于实践，提高企业的决策效力。
参考文献：
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量化价值投资范文8
关键词：大数据;医院财务管理;创新
大数据给医院财务管理工作提供了新的创新途径，数据成为行业发展和创新的核心竞争力，医院作为预防和治疗疾病的公益型事业单位，要持续强化自身社会责任感，站在大数据视角，积极探索医院财务管理工作的创新途径，解决医院社会公益职责和医院经济效益之间的矛盾。
一、大数据和医院财务管理
（一）医院财务管理现状
1.财务预算不足。现阶段，国内大部分医院财务预算都存在着和医院实际财务状况相互脱离的情况，医院财务预算流于表面，只提供了简单的计划和干预手段，不能严格控制约束医院资金流向，存在着资金盗用、滥用、挪用的情况，导致医院财务收支严重失衡。另一方面，随着医疗卫生体制改革的日渐深化，医院社会性和市场性的双重属性之间相互矛盾互相碰撞，财务管理体制改革进展缓慢，难以满足新时期社会与医院发展趋势要求，很多重大经济事项的处理都没有明确的制度约束，医院财务资产管理过分关注有形资产，对无形资产的管理和利用不够重视，不利于医院财务管理机制创新。2.医院财务投资管理不当。市场化改革和国家产业结构升级逐渐加快，医院为了解决资金短缺的问题，逐步加大基础设施建设，提高自身医疗服务水平，提升市场竞争力，开始尝试进行财务投资。但是现阶段，医院的投资管理工作存在着受传统财务部门体制影响的情况，投资管理制度以及人才岗位体制不完善，财务投资项目的可行性研究、市场需求和投资回报分析工作不充分，存在着盲目投资的情况，难以保证资金安全，甚至可能影响医院正常财务工作的开展以及医院的正常运转。盲目投资主要和医院缺乏风险管理意识以及市场信息掌握不全面有关，现阶段医院财务管理工作尚没有建立完整高效的风险预警系统，长期处于高风险运作中，容易遭受外界经济变化的冲击。3.财务管理数据整合分析能力不高。医院是典型的数据密集型单位，每时每刻都在产生着大量的医患数据以及职能部门运行数据和财务数据，但是现阶段国内大部分医院都没有充分认识到医院内每天产生的各种数据的价值，没有对财务管理数据进行深度整合和分析挖掘，导致医院财务管理工作数据依据不充分，财务管理模式相对传统，难以满足新时代医院财务管理工作的新需求。
（二）大数据时代
1.大数据时代的数据特征。大数据的概念最早由美国未来学家阿尔文•托夫勒提出，2011年5月，全球著名咨询公司麦肯锡大数据相关研究报告；2012年3月，美国总统奥巴马宣布大数据上升为国家战略；2012年10月，中国成立通信学会大数据专家委员会，标志着中国进入大数据时代。现阶段大数据尚没有形成明确统一的定义，一般认为大数据是快速获取处理、分析提取海量多样化交易数据、传感数据和交互数据的技术，有海量、多样、快速、价值和在线等几个关键特征，其中海量是指数据量规模非常大，多样则指数据形式的结构化和非结构化，快速是形容数据产生状态，价值则指大数据挖掘分析获取的有价值信息，在线则指对数据实时性的要求。2.大数据与财务管理。大数据给企业财务管理工作的思路、方法都带来了颠覆式的改变，直接影响到企业的战略布局与技术措施。（1）财务管理领域深度的拓展。财务管理工作在大数据的支持下，将获得更加准确丰富的和数据支持，财务管理工作的资金预算、收支管理、内部管理和预测监控等功能都更加全面有效，逐渐渗透进入企业研发、生产、销售以及人力资源等多个领域环节，财务管理工作的深度和广度得以显著拓展，财务管理工作视野进一步拓展，财务部门工作核心将从资金管理逐渐转移到数据管理、收集整合以及处理分析方面。（2）增强财务创新和核心竞争能力。大数据给财务管理工作带来了新技术、新工具、新思路和新的服务理念，给企业和单位发展带来了新的机遇，财务管理模式将逐渐从经验导向转变为数据导向，财务管理模式将更加精准智能，数据逐步成为企业和单位的核心竞争资源，企业和单位要能够掌握足够的数据资源并有效地开发利用，才能够站在行业发展的潮头。（3）提高财务战略决策洞察性。传统的财务决策过分依赖过去的财务信息，采用经验分析的方式开展财务管理工作，但是经验分析结果容易受到信息不完全、滞后等因素的影响而出现偏差，而大数据在财务管理工作中的应用，则能够通过对海量数据的整合与深度分析，更加全面清晰地掌握企业整体运行情况，给企业战略决策提供更加科学合理的依据，提高财务决策的科学性和洞察性。
二、大数据视角下我国医院财务管理创新途径
（一）无边界融合式财务管理
无边界融合式财务管理是对财务管理边界渗透拓展，但是仍然存在狭义上的财务管理边界，并借助先进的大数据思想以及相关管理技术，主观模糊财务管理边界，加强财务管理工作和各种其他职能部门之间的沟通协调和融合，逐渐摸索重组为新型的管理机制。无边界融合型财务管理模式在医院运营管理各个环节深入渗透大数据财务观念理念，突破原有的部门专业之间的职能和专业壁垒，促进医院各个部门之间的沟通，优化医院财务资源和医疗资源配置。财务管理边界有内部边界和外部边界两种形式，传统的财务管理结构为严格层级制度，不同层次岗位权职范围不同，而无边界财务模式下，医院的财务管理工作则大幅度减少层次级别，提供更加扁平的组织管理机构，逐步提高组织效率，刺激医院财务部门的内部创新，营造积极向上的文化氛围。和层次边界对应的是部门边界，扁平式组织结构中，相同层次不同部门之间的边界也随之模糊，不同职能部门发展目标、方向、权职不同，但是在医院财务管理整体发展目标统一指导下，能够高度同步不同层次部门之间的价值链与财务链，从而有效突破传统职能部门的专业壁垒，推动不同部门之间的共同发展，建立不同部门之间密切的沟通协作机制。无边界融合式财务模式还重视医疗行业间合作交流，探索建立财务管理、财务系统、财务发展战略之间的融合机制，加强医院之间横向财务合作，加强医院和同行业，甚至其他行业之间的融合，寻求行业内部的财务联盟以及行业之间的合作共赢。
（二）完全信息动态财务管理
完全信息动态财务管理模式建立在医院财务信息一体化体制之上，建设软件平台、网络通信、数据库存储为一体的综合财务信息管理系统，根据医院发展的客观需求，可以在财务管理系统核心主体基础上，将医院人力资源、药品后勤、投资管理等医院日常经营管理项目集中整合，形成一体化财务管理体系，进一步提高医院财务管理工作的效率和质量。财务信息一体化建设和大数据全样本分析以及在线处理生成技术密切相关，完全信息动态财务管理模式，更重视财务信息的完全程度和实时性，这里强调的完全信息并非财务信息以及财务影响信息的总和，而是大数据全样本分析对信息完全程度的提高。大数据的全样本分析需要医院财务部门加强对各个职能部门数据的搜集整理与分析挖掘，通过全样本分析，财务人员能够更精准地预测医院财务状况与未来发展情况，从而更好地从制度层次解决现阶段医院财务管理工作中存在的空白，而且依托医院数字化2.0建设，医院财务的动态管理工作也得以有效落实，信息化系统自动采集处理并生成各项财务数据，将其转变为各种有价值的财务信息，更加准确预测行业内部乃至宏观经济走势，和传统定期财务报告以及经验分析的财务管理方式相比有明显优势。
（三）风险量化防控
医院经营管理实际工作受到各种不确定随机因素的影响，医院财务管理工作面临着运行偏离、收益偏差和预算失衡等可能造成经济损失的财务性风险，大数据视角下，医院要充分利用大数据技术方法和理论体系，积极探索更加有效的风险量化控制体系。大数据技术给医院财务风险监测与预警体系提供了更加全面及时的数据支持，医院无边界财务融合管理模式的全面落实以及财务信息一体化建设的完善为医院运营管理和风险防范工作提供了更加全面的数据资源，财务部门能够获得医院运行相关的各种数据资源，并对海量数据中的价值信息加以挖掘和提炼，从而逐步构建并持续完善医院财务风险动态量化体系，在现有数据反映风险指标和趋势预测结果基础上，对医院财务状况进行智能化判断。这种风险量化防控模式下，大数据预测技术以及数据分析模式持续完善，医院的财务风险管理工作也将更加有效，将财务风险管理逐渐转变为完全财务预防控制，在财务风险未发展为财务损失之前提供有效的管理，防患于未然。
（四）财务管理数据分析
财务数据是医院最基本的数据，积累量非常丰富，传统角度看，大数据是一类信息价值不高，信息密度低的大量数据，传统的数据分析方法难以满足海量数据的处理需求，而大数据的分析和信息挖掘技术则能够充分挖掘并开发利用大数据的增值价值。医院财务管理工作要重视财务数据的分析工作，通过对大量历史财务数据的分析，加深对医院利润和成本的理解，从而为医院内部管理流程改进提出更加有建议性的意见。大数据可以对医院经营环节产生的各种类型数据进行集中分析，并将数据价值应用于医院成本控制工作中，准确汇集各种财务数据，合理分配成本，对医院经营费用组成进行深入分析，从而给医院财务管理和成本控制工作提供更加科学合理直观的依据，持续强化医院的成本管理工作，提高医院资金利用效率。
三、结语
国家医疗卫生体制改革日渐深化，财务管理工作是医院创新改革的关键环节，大数据时代，医院财务管理工作要积极探索工作模式创新，积极突破传统财务边界，加快信息沟通和共享机制建设，才能够逐步提高医院财务管理水平，为医院整体医疗服务水平的提升服务。
参考文献：
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