量化投資與分析精選(九篇)

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第1篇：量化投資與分析范文

量化投資重在風(fēng)控

近幾年，國(guó)內(nèi)基金公司都在積極推出量化投資產(chǎn)品。但市場(chǎng)人士認(rèn)為，目前國(guó)內(nèi)的常見(jiàn)“量化”基金，實(shí)質(zhì)上大多是“量化選股”基金，從量化的風(fēng)險(xiǎn)控制到量化的交易，整個(gè)決策流程依然靠傳統(tǒng)的方法。

國(guó)內(nèi)著名投行宏觀策略研究員的工作積累，華爾街量化投資的歷練，使華商大盤(pán)量化擬任基金經(jīng)理費(fèi)鵬對(duì)量化投資的A股應(yīng)用有著自己的心得。他認(rèn)為，量化投資最大的優(yōu)勢(shì)在風(fēng)險(xiǎn)控制上。與傳統(tǒng)的價(jià)值投資“越跌越買(mǎi)”的理念不同，他認(rèn)為量化投資應(yīng)該是主動(dòng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷，通過(guò)技術(shù)分析、量化模型分析等判定風(fēng)險(xiǎn)，在確定風(fēng)險(xiǎn)之后，及時(shí)對(duì)倉(cāng)位進(jìn)行控制，及時(shí)止損。

費(fèi)鵬認(rèn)為，目前市場(chǎng)上的量化產(chǎn)品將研究的重點(diǎn)放在擇股和行業(yè)配置上，缺乏有效及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)體系，而從國(guó)外的經(jīng)驗(yàn)看，量化的一大特點(diǎn)就是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)判。因此，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)在吸收國(guó)內(nèi)外先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)的同時(shí)，在模型設(shè)計(jì)之初，便將核心定為風(fēng)險(xiǎn)控制。

在設(shè)計(jì)中，華商基金量化投資團(tuán)隊(duì)借助了包括從統(tǒng)計(jì)信息學(xué)角度出發(fā)的信息熵值（Entropy）的變化、從分形理論出發(fā)的市場(chǎng)模式（P atter n）的變化、從金融物理學(xué)角度出發(fā)的金融泡沫統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的變化、從市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)出發(fā)的分析師一致預(yù)期分歧的變化和趨勢(shì)等，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型，對(duì)中短期系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析，依靠基金經(jīng)理和研究員對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口與社會(huì)的結(jié)構(gòu)性特征、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)周期等因素的分析，對(duì)長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定性分析。

量化投資堅(jiān)持追求絕對(duì)收益

提及量化投資，人們就會(huì)想到西蒙斯用公式打敗市場(chǎng)的經(jīng)典案例。但這一投資工具在被引入國(guó)內(nèi)投資市場(chǎng)之后，并沒(méi)有展現(xiàn)其神奇的威力。根據(jù)wi n d數(shù)據(jù)分類(lèi)顯示，目前市場(chǎng)上有19只量化基金，2 012年可統(tǒng)計(jì)的15只量化基金平均收益率僅為2 . 5 5%（同期滬指上漲3 .17%），國(guó)內(nèi)發(fā)行的量化基金的表現(xiàn)不盡如人意。

在費(fèi)鵬看來(lái)，國(guó)內(nèi)的量化基金僅僅是“量化選股”，追求相對(duì)收益。他認(rèn)為，量化投資的核心應(yīng)該是風(fēng)控，堅(jiān)持追求的則應(yīng)該是絕對(duì)收益。

相比而言，目前國(guó)內(nèi)公募量化基金多采用多因子模型，而多因子模型的設(shè)計(jì)原理是把價(jià)值投資理論通過(guò)數(shù)字模型加以表達(dá)。在實(shí)際測(cè)算中，華商基金量化團(tuán)隊(duì)每日漲幅居前的股票中，會(huì)有所謂投資價(jià)值較少的“垃圾股”，很難通過(guò)價(jià)值投資理論解釋。

對(duì)此，華商量化投資團(tuán)隊(duì)在設(shè)計(jì)選股模型時(shí)，更多的是通過(guò)捕捉市場(chǎng)的異常波動(dòng)，尋找股價(jià)波動(dòng)的非基本面的因素。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘，建立初選股票池，然后按照行業(yè)分類(lèi)，結(jié)合基本面研究，通過(guò)行業(yè)研究員調(diào)研，尋找相互印證支持依據(jù)，在分析手段上更多了對(duì)隱性信息的補(bǔ)充。

第2篇：量化投資與分析范文

【關(guān)鍵詞】量化投資 量化投資策略 資產(chǎn)配置

量化投資是投資者借助計(jì)算機(jī)信息化建立數(shù)學(xué)模型，把最新市場(chǎng)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息輸入到模型中，通過(guò)公式計(jì)算出投資對(duì)象，做出最優(yōu)投資決策。量化投資不依靠投資者的感覺(jué)直覺(jué)，不依賴(lài)個(gè)人判斷，而是將其經(jīng)驗(yàn)利用信息通過(guò)模型實(shí)現(xiàn)投資理念。同時(shí)，投資者期望達(dá)到收益和風(fēng)險(xiǎn)的合理配比，利用夏普比率等科學(xué)方法控制收益和風(fēng)險(xiǎn)。量化投資者不用每天重復(fù)的分析瑣碎信息，只需要不斷完善這個(gè)模型并不斷創(chuàng)造新的可以盈利的模型。

二、量化投資策略

（一）量化投資策略分類(lèi)

量化投資策略，主要包括量化擇時(shí)策略、統(tǒng)計(jì)套利策略、算法交易策略、組合套利策略、高頻交易策略等。

（1）量化擇時(shí)策略是收益率最高的一種交易策略，通過(guò)對(duì)宏微觀指標(biāo)的量化分析判斷未來(lái)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)并確定買(mǎi)入、賣(mài)出或持有，按照高拋低吸原則獲得超額收益率。在量化擇時(shí)策略中，趨勢(shì)跟蹤策略是投資者使用最多的策略。量化擇時(shí)分析策略包括：趨勢(shì)跟蹤策略、噪音交易策略、理易策略。

（2）統(tǒng)計(jì)套利是風(fēng)險(xiǎn)套利的一種，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，利用統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，估計(jì)相關(guān)變量的概率分布，判斷規(guī)律在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)是否繼續(xù)存在。統(tǒng)計(jì)套利策略包括協(xié)整策略和配對(duì)利差策略、均值回歸策略以及多因素回歸策略。

（3）算法交易又稱(chēng)為自動(dòng)交易，主要是研究如何利用各種下單方法，降低沖擊成本的交易策略，將一個(gè)大額交易通過(guò)算法拆分成數(shù)個(gè)小額交易，以此來(lái)減少對(duì)市場(chǎng)價(jià)格造成沖擊，降低交易成本。算法交易策略包括交易量加權(quán)平均價(jià)格策略、時(shí)間加權(quán)平均價(jià)格策略、盯住盤(pán)口測(cè)量、執(zhí)行落差策略、下單路徑優(yōu)選策略。

（4）組合套利策略主要針對(duì)期貨市場(chǎng)上的跨期、跨市及跨品種套利的交易策略。組合套利策略包括均衡價(jià)格策略、套利區(qū)間策略、牛市跨期套利、熊市跨期套利等。

（5）高頻交易是一種持倉(cāng)時(shí)間短、交易量巨大、交易次數(shù)多、單筆收益率低的投資策略，人們從無(wú)法利用的極為短暫的市場(chǎng)變化中尋求獲利的計(jì)算機(jī)化交易，依靠快速大量的計(jì)算機(jī)交易以獲取高額穩(wěn)定的收益。高頻交易策略包括流動(dòng)性回扣交易策略、獵物算法交易策略和自動(dòng)做市商策略。

如下是量化投資中幾種主要的投資交易策略：

（1）趨勢(shì)跟蹤策略。趨勢(shì)跟蹤策略追隨大的走勢(shì)，向上突破重要的壓力線可能預(yù)示著更大一波的上漲趨勢(shì)，向下突破重要的支撐線可能預(yù)示著更大一波的下跌趨勢(shì)。趨勢(shì)跟蹤策略試圖尋找大趨勢(shì)的到來(lái)，在突破的時(shí)候進(jìn)行相應(yīng)的建倉(cāng)或平倉(cāng)的投資操作來(lái)獲得超額收益。

趨勢(shì)型指標(biāo)進(jìn)行擇時(shí)的基本理念是順勢(shì)而為，跟蹤市場(chǎng)運(yùn)行趨勢(shì)。在趨勢(shì)策略中使用的技術(shù)指標(biāo)是最多的，常用有：移動(dòng)平均線（MA）、平滑異動(dòng)移動(dòng)平均線（MACD）、平均差（DMA）、趨指標(biāo)（DMI）等。

（2）噪音交易策略。噪聲交易是指交易者在缺乏正確信息的情況下進(jìn)行密集交易的行為。有效市場(chǎng)中噪聲只是一個(gè)均值為零的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，但市場(chǎng)并不總是有效的，市場(chǎng)上有很多異常信息，往往有人能夠提前獲得這些異常信息，很可能對(duì)投資的判斷提供重要的價(jià)值。噪聲交易策略的運(yùn)用主要是機(jī)構(gòu)投資者通過(guò)計(jì)算得到市場(chǎng)的噪聲交易指數(shù)，監(jiān)測(cè)該指數(shù)的變化，根據(jù)其變化來(lái)設(shè)計(jì)量化交易策略。

（3）協(xié)整策略。在統(tǒng)計(jì)套利策略中，協(xié)整策略是應(yīng)用最廣泛的一種策略。協(xié)整套利的主要原理，是找出相關(guān)性最好的幾組產(chǎn)品，再找出每一組的協(xié)整關(guān)系，當(dāng)某一組投資產(chǎn)品的價(jià)差偏離到一定程度時(shí)建倉(cāng)，買(mǎi)入被低估的資產(chǎn)、賣(mài)出被高估的資產(chǎn)，當(dāng)價(jià)差均衡時(shí)獲利了結(jié)平倉(cāng)。協(xié)整策略包括協(xié)整檢驗(yàn)、GARCH檢驗(yàn)、TARCH檢驗(yàn)以及EGARCH檢驗(yàn)。

（4）多因素回歸策略。多因素回歸策略，也是一種被廣泛使用的投資策略。這一策略利用影響投資收益的多種選擇因素，并根據(jù)其與收益的相關(guān)性，建立多元回歸模型，簡(jiǎn)化投資組合分析所要求的證券相關(guān)系數(shù)的輸入，這類(lèi)方法的代表是套利定價(jià)模型。

（二）量化投資策略組合

量化投資策略組合綜合考慮交易商品、策略類(lèi)別、策略數(shù)量、時(shí)間周期因素。量化投資策略組合相比較單一投資策略有以下優(yōu)勢(shì)：

（1）策略組合降低了對(duì)單一策略的依賴(lài)，當(dāng)單一策略失去競(jìng)爭(zhēng)力，使用策略組合的方式，可以利用不同產(chǎn)品價(jià)格變化、變化幅度、周期等多個(gè)方面把握投資機(jī)會(huì)，在一定程度上保證了穩(wěn)定的收益率，盈利機(jī)會(huì)更多；

（2）策略組合可以分散單一策略的交易風(fēng)險(xiǎn)，降低風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)策略組合將投資風(fēng)險(xiǎn)分散化，盡可能規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、策略風(fēng)險(xiǎn)及系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等。

三、量化投資資產(chǎn)配置

資產(chǎn)配置是指資產(chǎn)類(lèi)別選擇，即投資組合中各類(lèi)資產(chǎn)的適當(dāng)配置及對(duì)這些混合資產(chǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)管理。量化投資管理打破了傳統(tǒng)投資組合的局限，它與量化分析結(jié)合，將投資組合作為一個(gè)整體，確定組合資產(chǎn)的配置目標(biāo)和分配比例，深化了資產(chǎn)配置的內(nèi)涵。

資產(chǎn)配置包括戰(zhàn)略資產(chǎn)配置和戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置兩大類(lèi)。戰(zhàn)略資產(chǎn)配置是長(zhǎng)期資產(chǎn)配置，針對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間的市場(chǎng)情況，控制長(zhǎng)期投資風(fēng)險(xiǎn)以達(dá)到收益最大化。戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置是依據(jù)資產(chǎn)預(yù)期收益的短期變化，獲取超額收益的機(jī)會(huì)。因此，戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置是建立在長(zhǎng)期戰(zhàn)略資產(chǎn)配置過(guò)程中的短期分配策略，二者相輔相成。在長(zhǎng)期投資活動(dòng)的戰(zhàn)略資產(chǎn)配置下，戰(zhàn)術(shù)性資產(chǎn)配置利用其積極的靈活的投資機(jī)會(huì)，適當(dāng)?shù)呐浜蠎?zhàn)略資產(chǎn)配置，獲取較高收益。

四、前景展望

在量化投資飛速發(fā)展的今天，它己經(jīng)成為金融市場(chǎng)中不可忽視的一個(gè)領(lǐng)域，中國(guó)的金融市場(chǎng)在逐步發(fā)展及完善，中國(guó)的量化投資也會(huì)繼續(xù)發(fā)展和前進(jìn)，隨著量化投資方面的加大投入，量化投資的進(jìn)程加快，中國(guó)量化投資的前景無(wú)限。

參考文獻(xiàn)：

第3篇：量化投資與分析范文

從業(yè)績(jī)來(lái)看，量化基金的長(zhǎng)期業(yè)績(jī)表現(xiàn)相當(dāng)不俗。根據(jù)中信證券、Wind統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2010年底已經(jīng)打開(kāi)申購(gòu)、贖回的量化基金中，有5只是以滬深300指數(shù)作為業(yè)績(jī)比較基準(zhǔn)的，這5只基金從建倉(cāng)期結(jié)束到2011年5月6日均跑贏滬深300指數(shù)，年化超額收益率平均為9.1%。

不過(guò)，雖然國(guó)內(nèi)量化基金業(yè)績(jī)不俗，這兩年來(lái)規(guī)模也有顯著提升，但是與國(guó)外市場(chǎng)量化基金在共同基金總資產(chǎn)中占比16%相比，國(guó)內(nèi)量化基金還有非常大的發(fā)展空間。而伴隨著中國(guó)市場(chǎng)有效性的逐步增強(qiáng)，量化基金未來(lái)的業(yè)績(jī)也有很大想象空間。

此前國(guó)內(nèi)量化基金產(chǎn)品數(shù)量多達(dá)12只，但是大多以大中盤(pán)股票作為投資標(biāo)的，而申萬(wàn)菱信量化小盤(pán)基金則是一只專(zhuān)注于小盤(pán)股投資的量化策略基金。將投資目光鎖定小盤(pán)股，主要是看中小盤(pán)股長(zhǎng)期優(yōu)秀的業(yè)績(jī)以及高成長(zhǎng)性。1996年到2001年的A股長(zhǎng)牛市中，小盤(pán)股大幅超越市場(chǎng)；2009年之前，小盤(pán)股整體走勢(shì)與大中盤(pán)股接近；從2009年中開(kāi)始，小盤(pán)股走勢(shì)大幅超越大盤(pán)股；到了2010年，雖然A股市場(chǎng)整體表現(xiàn)不佳，但許多小盤(pán)股漲幅卻仍然翻番。

除了業(yè)績(jī)表現(xiàn)出色外，小盤(pán)股本身也非常適合量化投資。首先，目前分析師研究充分覆蓋的股票主要是白馬股，大量的小市值上市公司沒(méi)有被覆蓋或只被少量分析師覆蓋。如果想從基本面分析的角度去投資一個(gè)小盤(pán)股，往往找不到反映上市公司最新情況的研究報(bào)告，這就為量化投資提供了用武之地。其次，由于目前A股市場(chǎng)中有1500多只股票可以劃在小盤(pán)股的范疇內(nèi)，因此用基本面分析的方法去研究這么多股票很難對(duì)每一只股票都做深入的分析。而即便是發(fā)現(xiàn)了優(yōu)秀小盤(pán)股，受流動(dòng)性、基金契約和監(jiān)管部門(mén)的限制，也無(wú)法投入較多的資金。用量化的方法分析小盤(pán)股，通過(guò)比較同行業(yè)股票的估值、盈利能力、成長(zhǎng)性以及近期走勢(shì)等，則可以以較低的研究成本獲取投資收益。

第4篇：量化投資與分析范文

股神巴菲特的價(jià)值投資理念已經(jīng)深入人心，他利用個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和智慧判斷進(jìn)行的投資受到投資界的推崇。不過(guò)，與巴菲特這種重思想、重洞悉力的定性投資模式所不同的量化投資，在美國(guó)也取得了成功。

數(shù)學(xué)家成“最賺錢(qián)基金經(jīng)理”

在美國(guó)投資界，相比聲名顯赫的巴菲特，西蒙斯雖罕為人知，但他所管理的大獎(jiǎng)?wù)禄?，?989年到2006年的平均年收益率高達(dá)38.5％，凈回報(bào)率已超過(guò)巴菲特。即使在2007年次貸危機(jī)爆發(fā)當(dāng)年，該基金回報(bào)仍高達(dá)85％，西蒙斯也因此被譽(yù)為“最賺錢(qián)基金經(jīng)理”、“最聰明億萬(wàn)富翁”。

西蒙斯的投資成就，就是來(lái)自于定量投資。在進(jìn)入華爾街之前，西蒙斯是個(gè)優(yōu)秀的數(shù)學(xué)家，24歲就出任哈佛大學(xué)數(shù)學(xué)系教授。

與巴菲特的價(jià)值投資所不同的是，西蒙斯依靠數(shù)學(xué)模型和電腦管理著自己旗下的基金，即用數(shù)學(xué)模型捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，由電腦作出交易決策。他稱(chēng)自己為“模型先生”，認(rèn)為模型比個(gè)人主動(dòng)投資可以更有效地降低風(fēng)險(xiǎn)。在他的公司里，雇員中有超過(guò)三分之一的人擁有數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和自然科學(xué)的博士學(xué)位，而華爾街高手只有兩位。該公司從不到商學(xué)院中雇傭職員。

不依靠華爾街的經(jīng)濟(jì)學(xué)家和分析師，西蒙斯也為投資人創(chuàng)造了驚人的回報(bào)。

其實(shí)，定量投資與量化基金在海外的發(fā)展已有30多年的歷史，其市場(chǎng)規(guī)模正在不斷擴(kuò)大，投資業(yè)績(jī)穩(wěn)定增長(zhǎng)，市場(chǎng)影響力不斷提高，已成為海外基金管理公司提高管理能力，擴(kuò)大產(chǎn)品線長(zhǎng)度、廣度和深度，分散基金管理風(fēng)險(xiǎn)及服務(wù)細(xì)分市場(chǎng)的重要工具之一。

投資思想融入數(shù)學(xué)模型

據(jù)嘉實(shí)基金公司的王永宏博士介紹，定量投資和傳統(tǒng)的定性投資本質(zhì)上是相同的，兩者都是基于市場(chǎng)是非有效或弱有效的理論基礎(chǔ)，投資經(jīng)理可以通過(guò)對(duì)個(gè)股估值、成長(zhǎng)等基本面的分析研究，建立戰(zhàn)勝市場(chǎng)、產(chǎn)生超額收益的組合。不同的是，定性投資管理較依賴(lài)對(duì)上市公司的調(diào)研，以及基金經(jīng)理個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，而定量投資管理則是“定性思想的理性應(yīng)用”。定量投資的核心投資思想包括宏觀周期、估值、成長(zhǎng)、盈利質(zhì)量、市場(chǎng)情緒變化等等。

俗話說(shuō)，“條條大路通羅馬”。巴菲特與西蒙斯的投資理念與成功，說(shuō)明投資沒(méi)有一定之規(guī)。

以巴菲特為代表的一類(lèi)投資家認(rèn)為，“現(xiàn)實(shí)世界是極為復(fù)雜的，經(jīng)驗(yàn)與思考才是財(cái)富制勝之道”。因此，其成功的關(guān)鍵，不是頂級(jí)的科技，而是對(duì)市場(chǎng)的理解、洞悉和不隨波逐流的勇氣。即以“人”的因素造就財(cái)富的增值。

西蒙斯代表的一類(lèi)投資家則被看作是推論公式、信任模型的數(shù)學(xué)家。他們利用搜集分析大量的數(shù)據(jù)，利用電腦來(lái)篩選投資機(jī)會(huì)。并判斷買(mǎi)賣(mài)時(shí)機(jī)，將投資思想通過(guò)具體指標(biāo)、參數(shù)的設(shè)計(jì)體現(xiàn)在模型中，并據(jù)此對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行不帶任何主觀情緒的跟蹤分析，借助于計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力來(lái)選擇投資，以保證在控制風(fēng)險(xiǎn)的前提下實(shí)現(xiàn)收益最大化。

目前量化投資觀念也在中國(guó)興起，量化產(chǎn)品正開(kāi)始萌芽。新發(fā)行的嘉實(shí)量化阿爾法基金就是量化投資產(chǎn)品，其試圖將投資專(zhuān)家的銳利洞悉和數(shù)學(xué)家的嚴(yán)格客觀進(jìn)行整合，在基本面分析的基礎(chǔ)上，提煉出產(chǎn)生長(zhǎng)期超額收益的投資思想，借助計(jì)算機(jī)系統(tǒng)強(qiáng)大的信息處理能力構(gòu)建定量模型及投資組合，并根據(jù)市場(chǎng)變化趨勢(shì)及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整，加上基金經(jīng)理嚴(yán)格遵守紀(jì)律性投資法則，使該基金在融合定性投資思想精髓的同時(shí)。能夠規(guī)避基金經(jīng)理個(gè)人情緒對(duì)組合的影響，有效克服人性弱點(diǎn)，力爭(zhēng)取得長(zhǎng)期、持續(xù)、穩(wěn)定的超額收益。

此外，嘉實(shí)量化阿爾法基金將以全市場(chǎng)、全策略選擇投資對(duì)象，360度的全市場(chǎng)掃描，避免基金經(jīng)理個(gè)人偏見(jiàn)、精力不足造成選擇范圍的局限，充分分散風(fēng)險(xiǎn)，以解決基金業(yè)績(jī)和規(guī)模相互約束的矛盾，并通過(guò)精細(xì)化的投資運(yùn)作，掌握細(xì)微的結(jié)構(gòu)性投資機(jī)會(huì)。

量化投資是否適合中國(guó)

談到量化投資方法在中國(guó)是否適用，嘉實(shí)量化基金擬任投資經(jīng)理王永宏告訴記者，由于量化投資是一種主動(dòng)投資策略，主動(dòng)投資的理論基礎(chǔ)就是市場(chǎng)非有效或弱有效，基金經(jīng)理通過(guò)對(duì)個(gè)股、行業(yè)價(jià)格變化的驅(qū)動(dòng)要素的分析研究，可以建立投資組合，從而戰(zhàn)勝市場(chǎng)，獲得超額收益。

他認(rèn)為，與海外成熟市場(chǎng)相比，A股市場(chǎng)的發(fā)展歷史較短。投資理念還不夠成熟，相應(yīng)地留給主動(dòng)投資發(fā)掘市場(chǎng)的潛力和空間也更大。定量主動(dòng)投資以基本面分析為驅(qū)動(dòng)，以全市場(chǎng)、多維度的視角廣度掃描投資機(jī)會(huì)，在中國(guó)市場(chǎng)的應(yīng)用將更顯其優(yōu)勢(shì)。

嘉實(shí)總經(jīng)理助理陶榮輝指出，利用具有定性思想的定量分析，讓量化模型與基金經(jīng)理相結(jié)合，不僅讓基金投資變得更加完美，也能把基金經(jīng)理和投資總監(jiān)們從瑣碎的日常信息分析中解放出來(lái)?；鸾?jīng)理可以花更多的心思考慮市場(chǎng)趨勢(shì)的變化、結(jié)構(gòu)的變化，以及向模型中添加哪些新的信息，投研總監(jiān)也有時(shí)間去考慮市場(chǎng)上的“黑天鵝”事件了。

量化基金業(yè)績(jī)有所分化

目前市場(chǎng)上已經(jīng)有了多只以量化為投資策略的基金，如光大保德信量化核心、上投摩根阿爾法基金等。

相關(guān)資料顯示，前者是通過(guò)光大保德信獨(dú)特的多因素?cái)?shù)量模型對(duì)所有股票的預(yù)期收益率進(jìn)行估算，個(gè)股預(yù)期收益率的高低直接決定投資組合是否持有該股票。同時(shí)。投資團(tuán)隊(duì)從風(fēng)險(xiǎn)控制的角度出發(fā)，重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)以外的信息，通過(guò)行業(yè)分析和個(gè)股分析對(duì)多因素?cái)?shù)量模型形成有效補(bǔ)充，根據(jù)預(yù)先設(shè)定的風(fēng)險(xiǎn)目標(biāo)構(gòu)建投資組合。

后者以量化指標(biāo)進(jìn)行個(gè)股篩選。然后研究團(tuán)隊(duì)將對(duì)個(gè)股進(jìn)行基本面審核，結(jié)合跟蹤誤差的緊密監(jiān)控，以求不論指數(shù)高低、市場(chǎng)多空皆創(chuàng)造主動(dòng)管理回報(bào)。

從業(yè)績(jī)上看，上投摩根阿爾法的表現(xiàn)更穩(wěn)健，基本處于同類(lèi)基金的前三分之一位置，其較強(qiáng)的選股能力或許正是量化投資的成果。

然而。量化投資在中國(guó)還不是很普及，能否在中國(guó)獲得更多投資者的信任，需要不斷探索與實(shí)踐。量化基金任重而道遠(yuǎn)。

基金動(dòng)態(tài)

國(guó)泰雙利債券基金正在發(fā)行

國(guó)泰基金旗下第2只債券型基金――國(guó)泰雙利債券基金自2月18日至3月18日通過(guò)建行、工行、中行、交行、招行等銀行及各大證券公司發(fā)行，托管行為建行。據(jù)悉，該基金是一只注重“利息收入”的穩(wěn)健型基金，立足債市的同時(shí)兼顧股票二級(jí)市場(chǎng)投資機(jī)會(huì)。

富蘭克林國(guó)海成長(zhǎng)動(dòng)力發(fā)行

富蘭克林國(guó)海成長(zhǎng)動(dòng)力股票型基金現(xiàn)正發(fā)行，擬任基金經(jīng)理為公司研究總監(jiān)潘江。該基金股票投資比例為60％～95％，將重點(diǎn)投資于具有內(nèi)生性增長(zhǎng)和外延式擴(kuò)張的積極成長(zhǎng)型企業(yè)。投資者可通過(guò)中行、工行、建行、招行、中信等銀行及國(guó)海證券等代銷(xiāo)渠道認(rèn)購(gòu)，也可通過(guò)公司直銷(xiāo)柜臺(tái)或網(wǎng)站認(rèn)購(gòu)。

廣發(fā)強(qiáng)債基金首次分紅

廣發(fā)基金公告稱(chēng)，廣發(fā)強(qiáng)債基金將進(jìn)行分紅，每10份基金份額分紅0．3元。權(quán)益登記日、除息日為2月20日，紅利發(fā)放日為2月24日。

華寶興業(yè)三基金評(píng)為雙五星

根據(jù)銀河證券最新公布的基金評(píng)級(jí)結(jié)果，華寶興業(yè)旗下有3只基金一年期、兩年期評(píng)級(jí)均為五星，成為擁有“雙五星”基金數(shù)量最多的基金公司之一。華寶興業(yè)多策略增長(zhǎng)基金、動(dòng)力組合基金和寶康消費(fèi)品基金的一年期和兩年期評(píng)級(jí)均為最高級(jí)五星級(jí)，其中多策略增長(zhǎng)基金的一年期、兩年期和三年期評(píng)級(jí)均為五星級(jí)。

易方達(dá)基金業(yè)績(jī)很搶眼

今年以來(lái)，截至2月13日，284只開(kāi)放式偏股基金除個(gè)別基金外全線飄紅，實(shí)現(xiàn)了正收益，其中不少基金跑贏同期上證綜指漲幅?；旌掀尚突鹨追竭_(dá)價(jià)值成長(zhǎng)，以29.98％的收益率位居混合偏股型基金前茅。

第5篇：量化投資與分析范文

中國(guó)金融業(yè)飛速發(fā)展，尤其是2010年股指期貨的推出，量化投資和對(duì)沖基金逐步進(jìn)入國(guó)內(nèi)投資者的視野。目前，量化投資、對(duì)沖基金已經(jīng)成為中國(guó)資本市場(chǎng)最熱門(mén)的話題之一，各投資機(jī)構(gòu)紛紛開(kāi)始著手打造各自量化投資精英團(tuán)隊(duì)。同時(shí)，中國(guó)擁有數(shù)量龐大的私募基金，部分私募基金利用國(guó)內(nèi)市場(chǎng)定價(jià)較弱的特性轉(zhuǎn)化成對(duì)沖基金也是必然的趨勢(shì)。

量化投資是將投資理念及策略通過(guò)具體指標(biāo)、參數(shù)的設(shè)計(jì)，融入到具體的模型中，用模型對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行不帶任何情緒的跟蹤；簡(jiǎn)單而言，就是用數(shù)量化的方法對(duì)股票估值，選取適合的股票進(jìn)行投資。

量化投資的鼻祖是美國(guó)數(shù)學(xué)家西蒙斯（James Simons）教授，從1989年到2006年間，他管理的大獎(jiǎng)?wù)禄鹌骄晔找媛矢哌_(dá)38.5%，凈回報(bào)率超越巴菲特。

對(duì)沖基金（hedge fund）是指運(yùn)用金融衍生工具，以高風(fēng)險(xiǎn)投機(jī)為手段并以盈利為目的的金融基金，采用各種交易手段（賣(mài)空、杠桿操作、程序交易、互換交易、套利交易、衍生品種等）進(jìn)行對(duì)沖、換位、套頭、套期來(lái)賺取巨額利潤(rùn)。

猶抱琵琶半遮面

上海交通大學(xué)金融工程研究中心陳工孟教授表示，2010年股指期貨推出后，量化投資和對(duì)沖基金漸成熱門(mén)話題，并正在逐步萌芽和發(fā)展，但因?yàn)槭切率挛铮鐣?huì)各界還不是很了解。

目前國(guó)內(nèi)約有12只公募量化基金，而深圳和上海也已有不少對(duì)沖基金；量化投資和對(duì)沖基金離中國(guó)投資者如此之近，但又是如此神秘。

長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)內(nèi)投資者一直存在著一些疑問(wèn)，例如，量化投資和對(duì)沖基金是不是金融業(yè)發(fā)展的必然？量化投資和對(duì)沖基金對(duì)金融安全問(wèn)題會(huì)產(chǎn)生什么影響？上海建設(shè)國(guó)際金融中心，量化投資和對(duì)沖基金應(yīng)該扮演怎樣的角色？量化投資和對(duì)沖基金為何能取得超額收益？量化投資和對(duì)沖基金如何進(jìn)行規(guī)范和監(jiān)管？對(duì)沖基金如何募集、運(yùn)作和壯大？如何開(kāi)發(fā)策略、如何進(jìn)行交易如何控制風(fēng)險(xiǎn)？

對(duì)于上述問(wèn)題，國(guó)內(nèi)缺乏進(jìn)行深度探討和專(zhuān)業(yè)研究的有效途徑。近日，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的量化投資和對(duì)沖基金專(zhuān)業(yè)研究機(jī)構(gòu)，上海交通大學(xué)金融工程研究中心主辦了2011第一屆中國(guó)量化投資高峰論壇。眾多國(guó)際投資家、知名學(xué)者、優(yōu)秀對(duì)沖基金經(jīng)理、量化投資領(lǐng)軍人物、交易所研究代表等，與300多位來(lái)自于證券、基金、私募、信托、銀行、保險(xiǎn)界的專(zhuān)業(yè)人士、信息技術(shù)服務(wù)商和民間資本代表，共同分享最新的量化投資和對(duì)沖基金的宏觀視點(diǎn)及微觀技術(shù)，以解決金融業(yè)發(fā)展迫切需要解決的問(wèn)題。主辦機(jī)構(gòu)表示：“我們相信此次高峰論壇的召開(kāi)，將開(kāi)創(chuàng)中國(guó)量化投資和對(duì)沖基金的新紀(jì)元?！?/p>

無(wú)限風(fēng)光在險(xiǎn)峰

上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院院長(zhǎng)周林教授在論壇致辭時(shí)表示：“通過(guò)引進(jìn)各種各樣的產(chǎn)品、各種各樣的金融工具，特別是量化投資的方法，逐漸把過(guò)去的投資藝術(shù)轉(zhuǎn)化到投資科學(xué)，這是我們共同關(guān)心的問(wèn)題。”

周林認(rèn)為，在中國(guó)開(kāi)展量化投資、設(shè)立對(duì)沖基金將來(lái)有可能的空間，當(dāng)然，可能也會(huì)有問(wèn)題和風(fēng)險(xiǎn)。即使像美國(guó)、英國(guó)這樣的成熟市場(chǎng)也會(huì)產(chǎn)生風(fēng)波，比如金融危機(jī)，不能歸咎于量化投資、對(duì)沖基金，但一些投資手段、金融工具運(yùn)用不好，也可能對(duì)市場(chǎng)帶來(lái)一些風(fēng)險(xiǎn)?！皩?duì)于一系列未來(lái)可能產(chǎn)生的問(wèn)題，我們一定要做非常好的分析?！?/p>

中國(guó)金融期貨交易所副總經(jīng)理胡政博士談到，由于量化投資導(dǎo)致程序化交易和國(guó)外流行的算法交易等，這些新的交易方式是市場(chǎng)發(fā)展的基本趨勢(shì)。通過(guò)研究后他認(rèn)為，有四方面問(wèn)題值得關(guān)注。

第一是對(duì)市場(chǎng)公平性的沖擊。有人用“大刀長(zhǎng)矛“，有人用“導(dǎo)彈、機(jī)關(guān)槍”，有專(zhuān)家理財(cái)，有一般的投機(jī)炒家，各種各樣的風(fēng)格構(gòu)成了市場(chǎng)，投資手段的不平衡，有可能會(huì)帶來(lái)市場(chǎng)交易的不公平。

第二，對(duì)市場(chǎng)本身運(yùn)行的沖擊。量化投資的產(chǎn)品，有可能會(huì)對(duì)市場(chǎng)價(jià)格造成沖擊。當(dāng)采用類(lèi)似的風(fēng)險(xiǎn)止損點(diǎn)或者類(lèi)似理念時(shí)，市場(chǎng)發(fā)生某個(gè)方向的變動(dòng)，有可能加劇這種變化。

第三，對(duì)市場(chǎng)價(jià)格信息的沖擊。很多量化投資工具需要收集信息，需要有很多試探性的報(bào)價(jià)去測(cè)市場(chǎng)的深度。大量的試探性報(bào)價(jià)，不以成交為目的的報(bào)價(jià)信息，會(huì)對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生沖擊和影響。

第四，對(duì)交易系統(tǒng)的沖擊。量化投資快速發(fā)展的核心因素是計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有交易系統(tǒng)都基于計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，各種各樣的工具會(huì)對(duì)交易系統(tǒng)造成沖擊。

第一財(cái)經(jīng)傳媒有限公司副總經(jīng)理?xiàng)钣顤|建議，希望媒體把目前機(jī)構(gòu)、專(zhuān)家學(xué)者、管理層正在研究的成果報(bào)道出來(lái)，讓更多的人了解；他還呼吁更快地完善有關(guān)對(duì)沖基金方面的監(jiān)管政策和法規(guī)，并給予量化投資更多的扶持和技術(shù)支持。

上海銀監(jiān)局副局長(zhǎng)張光平探討了人民幣國(guó)際化的話題。湘財(cái)證券副總裁兼首席風(fēng)險(xiǎn)官李康的觀點(diǎn)鮮明生動(dòng)，而中國(guó)社科院研究員易憲容在演講時(shí)則激情四溢。

韶華休笑本無(wú)根

量化投資把資本市場(chǎng)的投資行為從以往定性化的“藝術(shù)”升華為數(shù)量化的“科學(xué)”，運(yùn)用到高深的數(shù)量工具。國(guó)外從事量化投資的研究人員和基金經(jīng)理大多是學(xué)金融、計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)學(xué)出身，很多物理、數(shù)學(xué)專(zhuān)業(yè)等理工科背景的優(yōu)秀人才也加入這一行列。野村證券亞太區(qū)執(zhí)行總監(jiān)周鴻松就是哈佛大學(xué)空間物理博士，曾獲2011亞洲銀行家峰會(huì)最佳算法交易系統(tǒng)團(tuán)隊(duì)獎(jiǎng)。

在美國(guó)留學(xué)獲計(jì)算機(jī)碩士的劉震現(xiàn)任易方達(dá)基金管理公司指數(shù)與量化投資部總經(jīng)理，1995年進(jìn)入華爾街工作，在與國(guó)內(nèi)父母通電話時(shí)，他感到很難解釋清楚自己的職業(yè)性質(zhì)，便說(shuō)跟“投資倒把”差不多，這可把他父母給弄暈了。

國(guó)泰君安證券資產(chǎn)管理公司總經(jīng)理章飆是統(tǒng)計(jì)學(xué)博士，早在2006年就開(kāi)始用量化投資工具做ETF套利，最初很難被上司和同事理解，直到做出幾個(gè)成功案例后，才有了較大的發(fā)言權(quán)。他曾向公司申請(qǐng)投5000萬(wàn)元做“攀鋼鋼礬”，還放出“狠話”：如果公司不讓做他就辭職，兩年后這筆投資為公司賺了3.5億元。

第6篇：量化投資與分析范文

隨著資產(chǎn)管理學(xué)科的不斷更新和發(fā)展，數(shù)量化資產(chǎn)管理的策略如今被廣泛的運(yùn)用，越來(lái)越多的基金管理人采用了這一成本較低、客觀性較強(qiáng)的策略進(jìn)行資產(chǎn)選擇和配置。同時(shí)，都在很大程度上推進(jìn)了數(shù)量化選股的進(jìn)程。國(guó)際上一些著名的資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)，如巴克萊（Barclays Global Investors），，都有各自的數(shù)量化模型并且也發(fā)行了許多相關(guān)的金融投資商品。

二、數(shù)量化選股

目前世界上有很多基金經(jīng)理人開(kāi)始采用數(shù)量化選股模型進(jìn)行投資決策。數(shù)量化選股，是指利用市場(chǎng)指標(biāo)、經(jīng)營(yíng)指標(biāo)、財(cái)務(wù)指標(biāo)等可以數(shù)量化的因素，在眾多上市公司中選出符合條件的公司股票進(jìn)行投資。數(shù)量化選股的模型主要有線性回歸模型、主成分分析模型等。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者都運(yùn)用了這些模型進(jìn)行實(shí)證分析。如Fama-French(1993) 的三因子模型認(rèn)為，資產(chǎn)組合的超額回報(bào)率由上市公司的市值因子(SMB)、賬面市值比因子(HML)以及市場(chǎng)資產(chǎn)組合(Rm ? Rf)決定。數(shù)量化選股的優(yōu)勢(shì)在于，利用客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析做出判斷，避免了因基金經(jīng)理人的主觀判斷錯(cuò)誤而可能造成的偏誤，一旦模型構(gòu)建完畢，需要維護(hù)和修改所需要的人力物力遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)的基本面分析，對(duì)于基金公司而言，可有效節(jié)省成本，增加公司利潤(rùn)。

三、選股策略：以Alpha model為例

1.介紹

Alpha選股模型是一種將信息轉(zhuǎn)變成Alpha分?jǐn)?shù)的方法，據(jù)此經(jīng)理人能夠判斷投資于哪些資產(chǎn)以及該如何配置投資組合。本文所說(shuō)的Alpha選股策略是采用 Qian (2004)的方法，利用兩階段的方法結(jié)合多個(gè)因子產(chǎn)生Alpha分?jǐn)?shù)，建構(gòu)多因子模型不僅包含訊息相關(guān)系數(shù)(Information Coefficient, IC)的時(shí)間序列，也包括同時(shí)期因子訊號(hào)之間的相關(guān)性，透過(guò)模型求解極大化IR的目標(biāo)。

2.要素篩選及數(shù)據(jù)處理

對(duì)于基金管理而言，信息運(yùn)用的成功與否往往是決定成敗的重要因素。在alpha 模型中，所選的要素可以被看做信息，它們可以幫助基金管理人分析股票報(bào)酬的預(yù)期走勢(shì)，從而利用這些信息構(gòu)建多因子選股模型。然后，如何選擇正確的信息并非易事，因此，信息的分析和評(píng)估對(duì)于模型的簡(jiǎn)歷有著至關(guān)重要的作用。

模型將整個(gè)數(shù)據(jù)的區(qū)間分為樣本區(qū)間和回測(cè)區(qū)間，通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取整個(gè)區(qū)間內(nèi)各個(gè)上市公司的財(cái)務(wù)、發(fā)展等各項(xiàng)指標(biāo)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。為了消除各要素不同量綱的差異，將所有數(shù)據(jù)先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。此外，在數(shù)據(jù)分析時(shí)，個(gè)別極端值對(duì)于結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生較大影響，而極端值的產(chǎn)生往往沒(méi)有規(guī)律可循，據(jù)此得出的結(jié)論不具有普遍的適用性。Shyu and Jeng (2006)使用了winsorization進(jìn)行處理，針對(duì)每一項(xiàng)要素，計(jì)算得出各自的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。將平均值加減5.2倍的標(biāo)準(zhǔn)差作為各項(xiàng)要素的上下極限，如果數(shù)據(jù)大于上極限或小與下極限，則認(rèn)為這是一個(gè)極端值，而分別使用上極限或下極限的值代替極端值。類(lèi)似的方法還可以將數(shù)據(jù)按數(shù)值大小排列，取上下5%分點(diǎn)，分別代替大于上5%以及小于下5%分點(diǎn)的值。此類(lèi)方法的目的都在于消除極端值的影響，使得模型的解釋力更強(qiáng)，偏誤更小。

由于要素的數(shù)據(jù)頻率不同，將要素分成若干個(gè)周要素與月要素。除此之外，要素篩選后于比較長(zhǎng)期的樣本內(nèi)期間，針對(duì)這些要素做t檢驗(yàn)，若要素結(jié)果呈現(xiàn)顯著，稱(chēng)為核心要素。剩下未被篩選的要素并不表示無(wú)效，在回測(cè)的樣本外期間有效的要素，為衛(wèi)星要素。再通過(guò)兩階段方法，將要素合成因子，因子再合成Alpha Score。最后，將周、月要素合并，并且做平滑化動(dòng)作，以降低每期權(quán)重重新調(diào)整的周轉(zhuǎn)率。

3.選股及資產(chǎn)組合構(gòu)建

首先確立股池，剔除流通量過(guò)低、企業(yè)信用等級(jí)較低的股票，還可結(jié)合產(chǎn)業(yè)等因素，根據(jù)需要構(gòu)建的資產(chǎn)組合確定。根據(jù)最后的Alpha Score進(jìn)行選股的動(dòng)作。模型認(rèn)為得分較高的個(gè)股具有較高的投資價(jià)值，根據(jù)股池大小選擇相應(yīng)數(shù)目的個(gè)股進(jìn)入資產(chǎn)組合中。各股權(quán)重的配置有多種方案，比較簡(jiǎn)單的方法是將入選組合的股票平均分配權(quán)重，這樣的方法可有效分散風(fēng)險(xiǎn)，但是不利于獲得更高的超額回報(bào)。另一種方法是根據(jù)得分分配權(quán)重，得分越高的股票權(quán)重越高，在模型建立準(zhǔn)確，預(yù)測(cè)能力較好的情況下，往往可以獲得更高的超額報(bào)酬。

四、實(shí)證分析與結(jié)論

很多學(xué)者已對(duì)量化選股這一策略進(jìn)行過(guò)實(shí)證分析。袁捷（2008）以滬深A(yù)股為研究對(duì)象，形成了市場(chǎng)大勢(shì)判斷指標(biāo)、板塊熱點(diǎn)評(píng)判指標(biāo)、技術(shù)分析評(píng)判指標(biāo)、基本分析評(píng)判指標(biāo)和主力機(jī)構(gòu)支撐評(píng)判指標(biāo)等五個(gè)指標(biāo)體系的評(píng)判分析工具，得出了一套可以量化的投資評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)實(shí)證分析該交易規(guī)則在2008年7月至11月期間規(guī)避了熊市的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，建立的投資組合績(jī)效優(yōu)于上證指數(shù)，對(duì)于投資者有一定的參考價(jià)值。隨著越來(lái)越多模型的出現(xiàn)和不斷完善以及計(jì)算機(jī)算法技術(shù)的日益精進(jìn)，這一理論體系也將會(huì)得到更多的補(bǔ)充和發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1]Fama, Eugene F. and French.Kenneth R. Common Risk Factors in The Returns to Stocks and Bonds, [J].1993(02).

[2] Qian, E. E. and Hua.R.Active risk and information ratio,[ J]. 2004.

第7篇：量化投資與分析范文

摘 要 自2010年4月股指期貨推出后，數(shù)量化投資逐漸成為我國(guó)資本市場(chǎng)的一個(gè)熱點(diǎn)。對(duì)此，本文以投資者熟知的MACD指標(biāo)為基礎(chǔ)，運(yùn)用遺傳算法和模擬退火算法，建立了一個(gè)數(shù)量化投資模型。該模型的仿真投資收益明顯超出大盤(pán)，而風(fēng)險(xiǎn)明顯低于大盤(pán)。本文基于MACD指標(biāo)建立數(shù)量化投資模型的方法簡(jiǎn)單、有效，可操作性強(qiáng)，可方便地推廣至其他技術(shù)指標(biāo)，在數(shù)量化投資領(lǐng)域中可能具有廣泛的發(fā)展前景。

關(guān)鍵詞 數(shù)量化投資 MACD 遺傳算法 模擬退火算法

一、研究背景

與傳統(tǒng)投資基于各方面信息和個(gè)人判斷進(jìn)行操作不同，數(shù)量化投資將適當(dāng)?shù)慕鹑诶碚?、投資經(jīng)驗(yàn)等反映在數(shù)量模型中，然后利用程序軟件代替大腦對(duì)海量信息進(jìn)行科學(xué)處理，總結(jié)歸納市場(chǎng)規(guī)律，最終建立可以重復(fù)使用的、不依靠個(gè)人主觀判斷的投資策略。

由于數(shù)量化投資的操作策略往往經(jīng)過(guò)了嚴(yán)格的驗(yàn)證，具有較強(qiáng)的系統(tǒng)性和規(guī)范性，主觀隨意性較少，風(fēng)險(xiǎn)可測(cè)可控，因此隨著計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的迅速提高，數(shù)量化投資獲得了快速發(fā)展，數(shù)量化基金的規(guī)模亦迅速擴(kuò)大。據(jù)統(tǒng)計(jì)，自2003年以來(lái)，數(shù)量化基金規(guī)模的年均增長(zhǎng)速度高達(dá)15%，而傳統(tǒng)型基金規(guī)模的增長(zhǎng)速度則低于5%。

很顯然，科學(xué)的數(shù)量模型是數(shù)量化投資成敗的關(guān)鍵。當(dāng)前，主流的數(shù)量模型均考慮了多方面的因素，既包括各種基本面因素，又包括各種技術(shù)因素，涉及較為高深的經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、技術(shù)分析等知識(shí)，模型都比較復(fù)雜，理解難度較高，甚至令人望而生畏。對(duì)此，本文以人們熟知的技術(shù)指標(biāo)為基礎(chǔ)，通過(guò)引入遺傳算法和模擬退火算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，建立了一種較為簡(jiǎn)單、有效的數(shù)量模型構(gòu)建方法，希望能為推動(dòng)我國(guó)剛剛起步的數(shù)量化投資發(fā)展有所幫助。

二、模型框架

由于MACD指標(biāo)以經(jīng)平滑后的股票價(jià)格為基礎(chǔ)，而股票價(jià)格包含了絕大部分的基本信息和技術(shù)信息，因此本文以MACD指標(biāo)為基礎(chǔ)研究建立相應(yīng)的數(shù)量化投資模型。

（一）MACD公式

MACD是投資者最熟悉的技術(shù)指標(biāo)之一，主要包括EMA、DIF和DEA三個(gè)指標(biāo)，涉及一個(gè)已知變量（收盤(pán)價(jià)P）和三個(gè)未知參數(shù)（ 和 ），公式較為簡(jiǎn)單。

（二）決策準(zhǔn)則

雖然MACD指標(biāo)的運(yùn)用方式有很多種，既存在對(duì)指標(biāo)值的應(yīng)用（如比較DIF和DEA的大?。执嬖趯?duì)形態(tài)的應(yīng)用（如底背離、頂背離等）。對(duì)此，本文制定的決策準(zhǔn)則相當(dāng)簡(jiǎn)單，即：

時(shí)，做多

時(shí)，做空

三、模型參數(shù)優(yōu)化

（一）參數(shù)的科學(xué)取值是決定MACD指標(biāo)投資決策價(jià)值的一個(gè)關(guān)鍵因素

在一般的技術(shù)分析參考書(shū)和交易軟件中， 和 通常取12、26和9。然而，該取值并不是最優(yōu)的。

例如，以2005年1月5日至2010年12月31的滬深300指數(shù)為例，根據(jù)（公式1）和（公式2），做多業(yè)務(wù)在 和 取值12、26和9時(shí)，可獲得的投資收益為230.55%（收益①）；而在 和 取40、195、130時(shí)，可獲得的投資收益為651.98%（收益②）。

因此，參數(shù)取值是否合理決定了使用MACD指標(biāo)進(jìn)行投資決策時(shí)投資收益的高低，決定了MACD指標(biāo)的投資決策價(jià)值。

（二）人工智能算法在技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中的突出優(yōu)勢(shì)

運(yùn)用MACD指標(biāo)建立數(shù)量化投資模型的關(guān)鍵在于對(duì)公式中的三個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。然而，雖然參數(shù)取值與投資收益間存在確定的函數(shù)關(guān)系，但該關(guān)系并不能用一個(gè)表達(dá)式予以直接闡述，因此傳統(tǒng)的解析方法在此并不適用。而其他傳統(tǒng)方法如隨機(jī)法和窮舉法的優(yōu)化效率不高。在此情況下，可運(yùn)用人工智能算法有效解決此類(lèi)優(yōu)化難題。

遺傳算法（Genetic Algorithms）和模擬退火算法（Simulated Annealing Algorithms）是人工智能的重要分支，兩者均從一定的初始值開(kāi)始，按照明確的規(guī)則搜索最優(yōu)解，并不要求目標(biāo)函數(shù)存在明確的表達(dá)式，且具有高效、魯棒性強(qiáng)等特點(diǎn)。由于技術(shù)指標(biāo)參數(shù)與投資收益間的關(guān)系相當(dāng)復(fù)雜，不存在明確的函數(shù)關(guān)系式，因此遺傳算法和模擬退火算法在技術(shù)指標(biāo)參數(shù)優(yōu)化領(lǐng)域中具有很高的應(yīng)用價(jià)值。

此外，遺傳算法和模擬退火算法的基本原理和運(yùn)算過(guò)程雖然較為復(fù)雜，但其運(yùn)用卻相當(dāng)簡(jiǎn)單，MATLAB等數(shù)據(jù)處理軟件均提供了現(xiàn)成的工具箱供用戶(hù)方便地使用，且即使不掌握參數(shù)優(yōu)化的原理和運(yùn)算過(guò)程，也不會(huì)對(duì)數(shù)量模型的研究產(chǎn)生重大影響，因此運(yùn)用遺傳算法和模擬退火算法對(duì)技術(shù)指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化的可操作性強(qiáng)。

（三）遺傳算法和模擬退火算法應(yīng)用舉例

1.MATLAB指令

假設(shè)投資收益R和參數(shù) 、 間的關(guān)系為R=gain( 、 )，則MATLAB的遺傳算法指令和模擬退火算法指令分別為：

[x,fval] = ga(@gain,nvars, [],[],[],[],lb,ub,[],options)；

[x,fval] = simulannealbnd(@gain,x0,lb,ub,options)。

其中：

x和fval是程序返回值，分別為參數(shù) 、 的最優(yōu)化取值及其所對(duì)應(yīng)的投資收益；

gain是目標(biāo)函數(shù)，可根據(jù)（公式1）、（公式2）和（公式3）編寫(xiě)；

nvars是待優(yōu)化的參數(shù)個(gè)數(shù)；

x0是參數(shù) 、 的初始值；

lb是參數(shù)的下界；

ub是參數(shù)的上界；

options是MATLAB指令的設(shè)置選項(xiàng)。

第8篇：量化投資與分析范文

新浪財(cái)經(jīng)擁有千萬(wàn)級(jí)別的用戶(hù)數(shù)據(jù)，包括用戶(hù)基本信息，用戶(hù)分類(lèi)與投資偏好，以及基于用戶(hù)分類(lèi)的資產(chǎn)和投資品種分析。其中投資產(chǎn)品種囊括A股，港股，美股，基金，外匯，貴金屬，期貨，期權(quán)等。新浪財(cái)經(jīng)提供全球各地主要交易所的股票報(bào)價(jià)，其中包括美國(guó)、上海、深圳、香港的股票交易所報(bào)價(jià)，以及與上市公司相關(guān)的突發(fā)新聞和市場(chǎng)趨勢(shì)分析，并形成財(cái)經(jīng)優(yōu)勢(shì)數(shù)據(jù)和工具，包括行情、組合管理和工具，企業(yè)，行業(yè)，市場(chǎng)，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)行為大數(shù)據(jù)等，形成獨(dú)具特色的數(shù)據(jù)平臺(tái)。

而作為國(guó)內(nèi)資產(chǎn)管理規(guī)模持續(xù)領(lǐng)先的南方基金，公司資質(zhì)牌照齊全，產(chǎn)品線完整，定位于全能型財(cái)富管理集團(tuán)，近三年來(lái)屢屢在晨星中國(guó)公募基金綜合實(shí)力排名中名列前茅。南方基金除了擁有業(yè)界領(lǐng)先的固定收益團(tuán)隊(duì)和驕人業(yè)績(jī)外，其在主動(dòng)管理基金方面亦成績(jī)斐然，南方旗下主動(dòng)管理股票型基金―南方優(yōu)選價(jià)值基金新近獲評(píng)《證券時(shí)報(bào)》“五年持續(xù)回報(bào)股票型明星基金獎(jiǎng)”；旗下主動(dòng)管理量化基金產(chǎn)品―南方策略?xún)?yōu)化今年上半戰(zhàn)勝80%以上的主動(dòng)管理股票基金；另?yè)?jù)銀行渠道數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，南方基金旗下某只專(zhuān)戶(hù)對(duì)沖基金產(chǎn)品今年以來(lái)已取得7.14%的收益；在被動(dòng)投資方面，南方基金管理的A股指數(shù)/ ETF產(chǎn)品共10只，是業(yè)內(nèi)第一家兼具滬深兩模式跨市場(chǎng)ETF的基金公司，其管理的500ETF為目前規(guī)模最大的跟中證500的ETF。

財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)管窺市場(chǎng)情緒

世界首家基于社交媒體Twitter的對(duì)沖基金Derwent Capital Markets創(chuàng)始人保羅.赫?。≒aul Hawtin）曾說(shuō)：“長(zhǎng)期以來(lái)，投資者已經(jīng)廣泛地認(rèn)可金融市場(chǎng)由恐懼和貪婪驅(qū)使，但我們從未有一種技術(shù)或數(shù)據(jù)來(lái)量化人們的情感?！币恢北唤鹑谑袌?chǎng)非理性舉動(dòng)所困惑的投資者，現(xiàn)在終于有了一扇可以了解心靈世界的門(mén)戶(hù)――“南方新浪財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)”。

該項(xiàng)目新浪方面負(fù)責(zé)人介紹到，新浪財(cái)經(jīng)作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)平臺(tái)，其股票頻道、財(cái)經(jīng)新聞、股吧論壇、尤其是新浪微博相關(guān)財(cái)經(jīng)賬號(hào)，對(duì)上市公司有著更及時(shí)全面的資訊覆蓋、其財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)的互動(dòng)信息來(lái)自專(zhuān)業(yè)的投資者，較普通的互聯(lián)網(wǎng)媒體有著更具有價(jià)值的信息。其體現(xiàn)的市場(chǎng)情緒變化涵蓋了宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)動(dòng)向、個(gè)股關(guān)注、財(cái)經(jīng)新聞報(bào)道曝光度、股票論壇用戶(hù)參與度，全方位地展現(xiàn)了投資者與股票間的互動(dòng)情況，隱含了海量的投資輔助信息。

南方基金數(shù)量化投資部總監(jiān)劉治平介紹道，從目前國(guó)內(nèi)量化投資現(xiàn)狀來(lái)看，傳統(tǒng)的基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、估值成長(zhǎng)因子、技術(shù)指標(biāo)因子的多因子模型研究框架已經(jīng)非常成熟，越來(lái)越難以獲得超額收益，因此近幾年新聞事件、公司事件對(duì)于股價(jià)的影響成為量化投資者研究熱點(diǎn)，但傳統(tǒng)的量化投資者由于數(shù)據(jù)獲取局限，研究更多的止于事件本身對(duì)于股價(jià)的影響，數(shù)據(jù)量極其有限，對(duì)于新聞事件所帶來(lái)的互動(dòng)信息數(shù)據(jù)研究更是嚴(yán)重缺位。

種種跡象表明，新浪和南方的合作很好地填補(bǔ)了這一空白。南方基金數(shù)量化投資部資深研究員雷俊表示，前期南方數(shù)量化投資部通過(guò)對(duì)財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)追蹤市場(chǎng)熱點(diǎn)變化，結(jié)合南方量化研究成果，挑選出更具有投資價(jià)值股票作為投資組合，日前已經(jīng)完成了綜合寬基指數(shù)、主題行業(yè)指數(shù)的歷史模擬業(yè)績(jī)測(cè)算。內(nèi)部測(cè)算結(jié)果顯示，該指數(shù)具有較好的市場(chǎng)代表性、收益性和流動(dòng)性。

互聯(lián)網(wǎng)速度打造金融版圖新坐標(biāo)

互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新浪潮來(lái)襲，當(dāng)部分人還在熱烈探討互聯(lián)網(wǎng)對(duì)金融（基金）業(yè)的影響，當(dāng)部分人還在苦心孤詣謀求如何在網(wǎng)上賣(mài)出更多的“寶寶產(chǎn)品”，已經(jīng)有弄潮兒將眼光投向了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)之下的寶藏――大數(shù)據(jù)應(yīng)用。

南方基金新聞發(fā)言人、董秘?？舜ū硎?，公司自去年便組織相關(guān)部門(mén)研討，如何更深度地將互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)信息優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的研發(fā)優(yōu)勢(shì)相結(jié)合這一新的課題?！澳戏叫吕素?cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)”的推出將填補(bǔ)國(guó)內(nèi)在互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)投資應(yīng)用領(lǐng)域的空白，公司未來(lái)或?qū)㈤_(kāi)發(fā)跟蹤該類(lèi)指數(shù)的系列基金產(chǎn)品，為基金投資者提供多元化、專(zhuān)業(yè)化的投資工具，不遺余力地為客戶(hù)捕捉市場(chǎng)機(jī)會(huì)，創(chuàng)造價(jià)值。

據(jù)了解，早在2013年底，南方基金即與新浪財(cái)經(jīng)討論雙方在上述領(lǐng)域合作的可能性并達(dá)成合作意向，擬充分挖掘雙方在各自領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)優(yōu)勢(shì)，在股票量化研究及合作開(kāi)發(fā)指數(shù)方面展開(kāi)方向性合作。

通過(guò)對(duì)不同方案的可行性分析和篩選，南方基金與新浪財(cái)經(jīng)雙方敲定擬先期充分利用新浪在財(cái)經(jīng)領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)，結(jié)合南方基金數(shù)量化投資領(lǐng)域?qū)I(yè)分析，深度研究挖掘網(wǎng)民關(guān)注度、新聞點(diǎn)擊率等數(shù)據(jù)與證券市場(chǎng)潛在的趨勢(shì)性聯(lián)動(dòng)信息，為指數(shù)編制提供決策參考依據(jù)，從而確定了“財(cái)經(jīng)大數(shù)據(jù)策略指數(shù)”的合作方向。

第9篇：量化投資與分析范文

從蒙代爾—弗萊明—多恩布什（M—F—D)模型及新開(kāi)放經(jīng)濟(jì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型（NOEM）出發(fā)，通過(guò)構(gòu)建SVAR模型，基于匯率傳導(dǎo)機(jī)制分析日本量化寬松貨幣政策效果。研究結(jié)果表明：日本超量化寬松貨幣政策短期效果良好，匯率對(duì)物價(jià)的傳導(dǎo)作用較顯著，對(duì)產(chǎn)出的傳導(dǎo)受阻，主要因?yàn)槿赵H值未明顯改善貿(mào)易收支；隨著日本基礎(chǔ)貨幣投放加碼，廣義貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)速度放緩，貨幣流動(dòng)性有可能滯存金融體系并滋生資產(chǎn)泡沫，政策效果隨之打折；鑒于日本量化寬松貨幣政策有愈演愈烈之勢(shì)，易與美國(guó)退出量化寬松產(chǎn)生共振效應(yīng)，故中國(guó)不僅應(yīng)吸取其寬松金融政策的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)需要審慎對(duì)待并及早應(yīng)對(duì)其負(fù)面沖擊。

關(guān)鍵詞：

日本；量化寬松；匯率傳導(dǎo)機(jī)制；SVAR；政策效果

一、引言

在以利率為主要調(diào)控工具的“價(jià)格型”貨幣政策與財(cái)政政策調(diào)控空間均縮窄的情況下，日本學(xué)術(shù)界對(duì)量化寬松貨幣政策效果寄予厚望[1]。2008年全球金融危機(jī)以來(lái)，日本施行量化寬松貨幣政策的步伐趨于加快，政策目標(biāo)從最初的穩(wěn)定金融市場(chǎng)開(kāi)始轉(zhuǎn)變?yōu)榻鉀Q通貨緊縮和提振經(jīng)濟(jì)?！叭毡景妗绷炕瘜捤韶泿耪咦铒@著的成效便是有力引導(dǎo)了日元下行。日元匯率貶值有助于打破日本市場(chǎng)現(xiàn)有的利益格局，指引資金流向，一方面借由匯率下行促進(jìn)出口，增加投資及消費(fèi)，進(jìn)而拉動(dòng)產(chǎn)出增長(zhǎng)。另一方面抬高進(jìn)口原材料及商品價(jià)格，可以通過(guò)匯率傳遞效應(yīng)影響物價(jià)。如果說(shuō)，“日本版”量化寬松貨幣政策的顯性目標(biāo)不外乎穩(wěn)定金融體系、擺脫通貨緊縮及提振經(jīng)濟(jì)，那么其隱形目標(biāo)則是革新日元匯價(jià)機(jī)制[2]。2014年10月底美國(guó)宣布退出量化寬松，然而僅隔一天，日本央行突襲式擴(kuò)大量化寬松規(guī)模?！叭毡景妗绷炕瘜捤韶泿耪叱掷m(xù)發(fā)酵，開(kāi)始與美國(guó)背道而馳，美日元匯率在未來(lái)難免震蕩。盡管?chē)?guó)內(nèi)量化寬松貨幣政策研究成果較豐富，但大多以研究美國(guó)為主，研究日本的相對(duì)較少，且實(shí)證分析集中于小泉時(shí)期的首次量化寬松政策階段，對(duì)于金融危機(jī)以來(lái)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大的超量化寬松貨幣政策的效果缺少實(shí)證探析，量化寬松貨幣政策的匯率傳導(dǎo)機(jī)制研究也相對(duì)空白。因此，文章擬通過(guò)構(gòu)建SVAR模型，基于匯率傳導(dǎo)機(jī)制，分析金融危機(jī)以來(lái)日本超量化寬松貨幣政策的效果，以期探析對(duì)中國(guó)的政策啟示。

二、金融危機(jī)以來(lái)日本超量化寬松貨幣政策軌跡

為探析日本自金融危機(jī)以來(lái)施行的量化寬松貨幣政策效果，首先需明晰在此期間日本量化寬松貨幣政策的演變軌跡。2008年雷曼公司宣布破產(chǎn)，以此肇始的世界金融海嘯席卷全球。日本為保持金融危機(jī)期間市場(chǎng)所需的流動(dòng)性充裕，緊急啟動(dòng)了量化寬松貨幣政策，之后東日本大地震及核電災(zāi)害使日本經(jīng)濟(jì)雪上加霜，日本量化寬松貨幣政策的目標(biāo)逐漸由最初的穩(wěn)定金融體系開(kāi)始向解決通縮和改善經(jīng)濟(jì)環(huán)境轉(zhuǎn)變。2012年底安倍上臺(tái)之后，日本量化寬松貨幣政策的施行力度空前加大，成為世界經(jīng)濟(jì)焦點(diǎn)。金融危機(jī)以來(lái)日本逐步走上施行超量化寬松貨幣政策的軌道，主要分為兩個(gè)階段：一是2008年至2012年施行的廣泛性寬松貨幣政策；二是2012年至今施行的異次元量化寬松貨幣政策。

（一）2008年至2012年：廣泛性寬松貨幣政策2007年美國(guó)爆發(fā)次貸危機(jī)，2008年愈演愈烈為全球性的金融危機(jī)，作為金融大國(guó)的日本難免沖擊。為緩解金融市場(chǎng)的流動(dòng)性緊張，時(shí)任日本央行行長(zhǎng)的白川方明緊急啟動(dòng)量化寬松貨幣政策，主要措施有：分兩次將無(wú)擔(dān)保抵押貸款隔夜利率從0.5%下調(diào)至0.1%；向銀行間市場(chǎng)及私人機(jī)構(gòu)注入流動(dòng)性，加大購(gòu)買(mǎi)政府債券的力度，截至2009年3月，日本銀行對(duì)長(zhǎng)期國(guó)債的月購(gòu)買(mǎi)量從1.2萬(wàn)億日元提高到1.8萬(wàn)億日元[3]，擴(kuò)大銀行合格抵押品范圍、簽訂貨幣互換協(xié)議以緩解銀行間市場(chǎng)流動(dòng)性壓力，越過(guò)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)，通過(guò)購(gòu)買(mǎi)商業(yè)票據(jù)和公司債券等信用產(chǎn)品直接向私人機(jī)構(gòu)提供資金支持；為壓低風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，穩(wěn)定金融體系，日本央行實(shí)施股票購(gòu)買(mǎi)計(jì)劃，建立資產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)項(xiàng)目購(gòu)買(mǎi)股權(quán)金融產(chǎn)品，包括風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)[4]。盡管金融海嘯對(duì)日本的沖擊漸退，但是禍不單行，2011年之后，東日本大地震及福島核電災(zāi)害接連發(fā)生，天災(zāi)人禍?zhǔn)谷毡驹俅蔚虢?jīng)濟(jì)停滯的深淵。日本開(kāi)始施行全面寬松的貨幣政策，主要措施有：降低基準(zhǔn)利率，下調(diào)基本貸款利率和無(wú)擔(dān)保抵押貸款隔夜利率，宣稱(chēng)將無(wú)擔(dān)保隔夜拆借利率的目標(biāo)定為“0%~0.1%”；積極施行資產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)計(jì)劃，資產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)項(xiàng)目愈加廣泛，貨幣寬松規(guī)模逐步擴(kuò)大；此外，2012年2月日本央行引入“中長(zhǎng)期物價(jià)穩(wěn)定目標(biāo)”，并明確當(dāng)前目標(biāo)為CPI同比增長(zhǎng)1%，但是對(duì)“中長(zhǎng)期”的時(shí)間范圍解釋較為曖昧。盡管以上舉措在一定程度上營(yíng)造了寬松的金融環(huán)境，恢復(fù)了金融產(chǎn)品的市場(chǎng)功能，防止金融市場(chǎng)失靈進(jìn)一步拖累實(shí)體經(jīng)濟(jì)，但是對(duì)于解決日本通貨緊縮和經(jīng)濟(jì)萎靡的難題效果不佳。整體而言，2008年至2012年，日本量化寬松貨幣政策的施行具有廣泛性和遞增性等特點(diǎn)。遞增性的特點(diǎn)較易理解，即指隨著金融海嘯、東日本大地震及核電災(zāi)害的發(fā)生，整體政策寬松規(guī)模逐步放大。廣泛性主要指政策施行工具多樣，政策框架下資產(chǎn)購(gòu)買(mǎi)項(xiàng)目較為廣泛，由于廣泛性為這一階段貨幣政策鮮明特點(diǎn)，因此，在此期間日本采取的貨幣政策可以稱(chēng)為廣泛性寬松貨幣政策。

（二）2012年至今：異次元寬松貨幣政策2012年底，安倍晉三第二次當(dāng)選日本首相，上臺(tái)伊始便射出三支政策利箭，即大膽的金融寬松政策、積極而靈活的財(cái)政政策及刺激民間投資的經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，以期消弭通貨緊縮，刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。2013年4月，黑田東彥接替白川方明成為新一任日本央行行長(zhǎng)，他積極支持安倍的經(jīng)濟(jì)思想和政策主張，在首次貨幣政策會(huì)議上即推出更為激進(jìn)的無(wú)限量、無(wú)限期的“質(zhì)化與量化”寬松貨幣政策，提出4個(gè)“2”的政策預(yù)期目標(biāo)，即基礎(chǔ)貨幣投放量擴(kuò)大為兩倍，將更長(zhǎng)期國(guó)債納入收購(gòu)對(duì)象，并且在兩年之內(nèi)促使通貨膨脹達(dá)到2%[5]日本央行計(jì)劃將基礎(chǔ)貨幣投放量由2012年的138萬(wàn)億日元增至2014年底的270萬(wàn)億日元，購(gòu)買(mǎi)長(zhǎng)達(dá)40年期限的國(guó)債，采取更為多樣的政策工具，如增購(gòu)交易型開(kāi)放式指數(shù)基金（ETF）以及房地產(chǎn)投資信托基金（REIT）等[6]。盡管相對(duì)于白川方明在任期間，政策形式并無(wú)特別創(chuàng)新，但是黑田版量化寬松貨幣政策的推出伴隨“無(wú)限量、無(wú)限期”等字眼，可見(jiàn)其規(guī)模之大、決心之堅(jiān)、施行力度之強(qiáng)前所未有，因此也被稱(chēng)為“異次元”寬松貨幣政策，有史無(wú)前例、突破歷史維度的激進(jìn)之意[7]。2014年10月底美聯(lián)儲(chǔ)宣布退出量化寬松，僅相隔一天，在毫無(wú)預(yù)警的情況下，日本央行突襲式增加量化寬松政策施行砝碼，不僅將每年的基礎(chǔ)貨幣投放規(guī)模由目前的60萬(wàn)億至70萬(wàn)億日元擴(kuò)大到80萬(wàn)億，而且進(jìn)一步延長(zhǎng)國(guó)債增持期限至10年，國(guó)債購(gòu)買(mǎi)量從每年50萬(wàn)億日元的規(guī)模擴(kuò)大至80萬(wàn)億日元，同時(shí)股市聯(lián)動(dòng)型基金、交易型開(kāi)放式指數(shù)基金（ETF）及房地產(chǎn)投資信托基金（REIT）的年購(gòu)入量也被放寬。日本量化寬松貨幣政策的施行大有愈演愈烈之勢(shì)。

三、量化寬松貨幣政策匯率傳導(dǎo)機(jī)制理論

盡管量化寬松貨幣政策屬于非常規(guī)貨幣政策，但是匯率傳導(dǎo)機(jī)制仍是其政策傳導(dǎo)機(jī)制的重要一環(huán)，特別是對(duì)于日本而言，量化寬松貨幣政策的加碼對(duì)日元貶值的作用十分明顯?；趨R率傳導(dǎo)機(jī)制研究日本量化寬松貨幣政策效果，可以從蒙代爾-弗萊明-多恩布什模型以及新開(kāi)放經(jīng)濟(jì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論基礎(chǔ)展開(kāi)，以期從理論層次明確實(shí)證分析的框架。

（一）蒙代爾-弗萊明-多恩布什（M-F-D）模型蒙代爾-弗萊明模型（M-F模型）是在封閉經(jīng)濟(jì)環(huán)境下的IS-LM模型基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，是傳統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)模型，也是進(jìn)行貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制分析的經(jīng)典模型。1976年，多恩布什（Dornbusch）在蒙代爾-弗萊明模型的基礎(chǔ)上，引入理性預(yù)期，并考慮到價(jià)格漸進(jìn)調(diào)整，最終形成了蒙代爾-弗萊明-多恩布什（M-F-D）模型，突破性地提出匯率超調(diào)理論[8]。1985年，奧布茨弗爾德（Obstfeld）和斯道克曼（Stockman）將理性預(yù)期及隨機(jī)因素沖擊納入模型，進(jìn)一步完善了M-F-D模型[9]。采用M-F模型分析，在固定匯率制度下，一國(guó)施行擴(kuò)張性的貨幣政策，無(wú)論資本是否完全流動(dòng)，其政策均無(wú)效；但在浮動(dòng)匯率制度下，擴(kuò)張性貨幣政策可通過(guò)匯率變動(dòng)影響凈出口以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。在資本不完全流動(dòng)的情況下，一國(guó)實(shí)施擴(kuò)張性貨幣政策，貨幣供應(yīng)量的增加帶動(dòng)利率下降，基于利差資本外流，進(jìn)而本幣貶值，凈出口增加，本國(guó)產(chǎn)出增加；在資本完全流動(dòng)情況下，假設(shè)本國(guó)利率將與世界利率保持一致，則貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)導(dǎo)致本幣貶值，凈出口增加，進(jìn)而刺激產(chǎn)出增長(zhǎng)。由于M-F模型的基本假設(shè)為價(jià)格水平不變，進(jìn)口商品價(jià)格以外國(guó)貨幣表示，因此匯率水平的變動(dòng)可以同比例傳遞到進(jìn)口商品的價(jià)格上，進(jìn)而影響國(guó)內(nèi)整體物價(jià)水平。多恩布什的匯率超調(diào)模型對(duì)M-F模型進(jìn)行擴(kuò)展，繼承了M-F模型中價(jià)格粘性的分析，假定一價(jià)定律成立，由于貨幣市場(chǎng)可以瞬間完成調(diào)整，商品市場(chǎng)調(diào)整具有滯后性，貨幣市場(chǎng)調(diào)整速度快于商品市場(chǎng)，因此擴(kuò)張性貨幣政策促使短期利率下降，資本外流，匯率迅速貶值至國(guó)內(nèi)外資本收益相等的均衡點(diǎn)，但由于長(zhǎng)期匯率預(yù)期升值，最終匯率會(huì)在一定程度上回升達(dá)至新的均衡，故最初的匯率均衡點(diǎn)貶值程度將大于最終匯率均衡點(diǎn)，出現(xiàn)匯率超調(diào)。在匯率超調(diào)模型中，盡管短期內(nèi)價(jià)格具有粘性，但增加的貨幣供給催生價(jià)格上漲預(yù)期，最后隨著價(jià)格剛性的消失，價(jià)格也將隨著貨幣供給量的增加而上漲。

（二）新開(kāi)放經(jīng)濟(jì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型（NOEM）M-F-D模型可以有效考察在開(kāi)放經(jīng)濟(jì)下宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，但這種解釋缺乏微觀基礎(chǔ)。1995年，奧布茨弗爾德（Obstfeld）及羅高夫（Rogoff）將壟斷競(jìng)爭(zhēng)及名義價(jià)格粘性納入動(dòng)態(tài)一般均衡模型，并考慮了理性預(yù)期因素，新開(kāi)放經(jīng)濟(jì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)模型理論框架基本形成[10]。新開(kāi)放經(jīng)濟(jì)宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的研究有著較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)解釋力，科爾賽蒂（Corsetti）和佩森蒂（Pesenti）在此框架下，系統(tǒng)梳理了財(cái)政貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)理及對(duì)福利水平影響。NOEM模型并沒(méi)有簡(jiǎn)單沿用價(jià)格粘性的假設(shè)，而是根據(jù)實(shí)際經(jīng)濟(jì)環(huán)境下價(jià)格粘性的不同狀態(tài)，引入不同定價(jià)規(guī)則的假設(shè)，故M-F模型中匯率波動(dòng)可以最終同比例傳遞到進(jìn)口商品價(jià)格上的情況有所改變。在NOEM的標(biāo)準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上引入市場(chǎng)定價(jià)原則和國(guó)際市場(chǎng)分割，則匯率波動(dòng)對(duì)進(jìn)口商品價(jià)格的傳遞取決于以何種規(guī)則定價(jià)，以生產(chǎn)者所在國(guó)的貨幣定價(jià)稱(chēng)為生產(chǎn)者貨幣定價(jià)（簡(jiǎn)稱(chēng)PCP），以消費(fèi)者所在國(guó)的貨幣定價(jià)則稱(chēng)為當(dāng)?shù)刎泿哦▋r(jià)（簡(jiǎn)稱(chēng)LCP）。按照PCP原則，以本幣表示的國(guó)內(nèi)產(chǎn)品價(jià)格具有粘性，擴(kuò)張性貨幣政策促使本幣貶值，則本國(guó)進(jìn)口商品的本幣價(jià)格上漲，而出口商品的外幣價(jià)格降低，在一定程度上有利于出口并抑制進(jìn)口，提高本國(guó)的經(jīng)濟(jì)福利水平。在此定價(jià)規(guī)則下，進(jìn)出口商品價(jià)格隨著匯率下行將同比例變化，進(jìn)而影響最終消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，匯率傳遞效應(yīng)是完全的。按照LCP原則，由于進(jìn)口商品的本幣價(jià)格具有粘性，本國(guó)擴(kuò)張性貨幣政策引起的匯率貶值不會(huì)改變貿(mào)易條件，但是降低了外國(guó)出口企業(yè)的實(shí)際收益，在提高本國(guó)福利水平的同時(shí)損害了他國(guó)的經(jīng)濟(jì)福利。在此定價(jià)規(guī)則下匯率波動(dòng)不影響進(jìn)出口商品的價(jià)格[12]。無(wú)論是在M-F-D模型還是NOEM模型的分析框架下，均可看出一國(guó)施行量化寬松貨幣政策可以通過(guò)匯率傳導(dǎo)機(jī)制影響產(chǎn)出與物價(jià)水平。故結(jié)合理論基礎(chǔ)及研究需要，文章基于匯率傳導(dǎo)機(jī)制研究日本超量化寬松貨幣政策效果，為探析匯率傳導(dǎo)的各環(huán)節(jié)效果，構(gòu)建3個(gè)層次的SVAR模型，分別研究日本超量化寬松貨幣政策對(duì)日元匯率的影響，日元匯率對(duì)物價(jià)以及產(chǎn)出水平的傳導(dǎo)效應(yīng)。文章的實(shí)證分析框架。

四、SVAR模型構(gòu)建與實(shí)證分析

（一）模型變量設(shè)定與數(shù)據(jù)來(lái)源1．變量的設(shè)定（1）量化寬松貨幣政策與匯率的變量。日本量化寬松貨幣政策主要通過(guò)增加基礎(chǔ)貨幣供給帶動(dòng)廣義貨幣供應(yīng)量擴(kuò)張，進(jìn)而引導(dǎo)利率下行。自1998年起，日本使用“M2+CD”作為廣義貨幣供給量指標(biāo)[13]。因此，為更切實(shí)度量日本量化寬松貨幣政策對(duì)日元匯率的影響，選取日本基礎(chǔ)貨幣、廣義貨幣供應(yīng)（M2+CD）、日本銀行間無(wú)擔(dān)保隔夜拆借利率為量化寬松貨幣政策的變量。日元匯率的變量為東京市場(chǎng)日元兌美元月平均值，采用直接標(biāo)價(jià)法。（2）日元匯率對(duì)物價(jià)傳導(dǎo)模型中的變量。日元貶值可以通過(guò)抬高進(jìn)口原材料、中間品及商品價(jià)格影響國(guó)內(nèi)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)。因此，選取日本進(jìn)口價(jià)格指數(shù)，去除生鮮食品的核心消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)作為日本物價(jià)水平的變量。（3）日元匯率對(duì)產(chǎn)出傳導(dǎo)模型中的變量。匯率貶值對(duì)產(chǎn)出的傳導(dǎo)主要是通過(guò)促進(jìn)出口，改善貿(mào)易收支，拉動(dòng)投資，進(jìn)而提高產(chǎn)出[14]。故選用日本凈出口額作為日本對(duì)外貿(mào)易變量，選取常用的日本民間投資指標(biāo)“除船舶和電力以外的民間需求”訂單額作為投資的變量。由于日本GDP只有季度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，故參照以往研究，以日本全產(chǎn)業(yè)活動(dòng)指數(shù)（農(nóng)林水產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)指數(shù)除外）作為產(chǎn)出的變量。2．?dāng)?shù)據(jù)來(lái)源與處理為涵蓋金融危機(jī)以來(lái)日本超量化寬松貨幣政策的施行階段，并滿(mǎn)足構(gòu)建模型所需數(shù)據(jù)容量，文章選取樣本區(qū)間為2008年1月至2014年11月的月度數(shù)據(jù)，具體變量設(shè)定見(jiàn)表1。

（二）模型設(shè)定及穩(wěn)定性檢驗(yàn)1．模型設(shè)定檢驗(yàn)首先，為確保時(shí)間序列平穩(wěn)，采用ADF方法對(duì)各變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果如表2所示。其中，（c，t，m）為檢驗(yàn)回歸方程形式，c為回歸方程的截距項(xiàng)，即檢驗(yàn)的時(shí)間序列均值；t為回歸方程的線性趨勢(shì)項(xiàng)，即檢驗(yàn)序列是否具有明顯的時(shí)間趨勢(shì)；m為滯后階數(shù)，由Eviews7.0軟件系統(tǒng)根據(jù)SIC準(zhǔn)則自動(dòng)確定。結(jié)果顯示，i和y的原始時(shí)間序列平穩(wěn)，對(duì)jbm及jgm進(jìn)行對(duì)數(shù)一階差分處理，對(duì)jr、je、ipi、cpi及nx進(jìn)行一階差分處理后的序列均平穩(wěn)。2．模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)為確保建立SVAR模型構(gòu)建有效，需判斷模型是否穩(wěn)定，采用AR根的圖表予以檢驗(yàn)。在此之前，必須確定VAR模型滯后期，根據(jù)LR、FPE及AIC準(zhǔn)則確定研究日本超量化寬松貨幣政策對(duì)匯率影響的模型滯后期為3，研究日元匯率對(duì)物價(jià)傳導(dǎo)的模型滯后期為2，研究日元匯率對(duì)產(chǎn)出傳導(dǎo)的模型滯后期為3。AR根的圖表檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖2，所有根模的倒數(shù)小于3，即位于單位圓內(nèi)，故模型均是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行下一步分析。

（三）模型識(shí)別在構(gòu)建SVAR模型時(shí)，最為重要的是設(shè)定結(jié)構(gòu)參數(shù)可識(shí)別的條件約束。由于文章使用AR型SVAR模型，因此需要對(duì)同期關(guān)系矩陣施加約束條件，約束條件分為短期和長(zhǎng)期，由于短期約束條件可以根據(jù)相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論進(jìn)行施加，故文章采取施加短期約束條件的方法。根據(jù)文章實(shí)證分析脈絡(luò)。式（1）中，第1行假設(shè)日元匯率只受其他變量滯后期的影響，不受當(dāng)期影響；第2行假設(shè)利率對(duì)當(dāng)期廣義貨幣供應(yīng)量及基礎(chǔ)貨幣波動(dòng)的變化沒(méi)有反應(yīng)；第3行假設(shè)基礎(chǔ)貨幣供應(yīng)量波動(dòng)的變化對(duì)當(dāng)期廣義貨幣供應(yīng)量沒(méi)有影響；第4行假設(shè)基礎(chǔ)貨幣調(diào)控受其他變量的當(dāng)期及滯后期波動(dòng)變化的影響。式（2）中，第1行假設(shè)核心消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)不受其他變量當(dāng)期值影響；第2行假設(shè)進(jìn)口物價(jià)指數(shù)不受匯率當(dāng)期波動(dòng)的影響；第3行假設(shè)匯率波動(dòng)受其他變量當(dāng)期及滯后期影響。式（3）中，第1行假設(shè)產(chǎn)出只受其他變量滯后期的影響；第2行假設(shè)投資不受日元匯率、凈出口的當(dāng)期影響；第3行假設(shè)凈出口與當(dāng)期日元匯率波動(dòng)無(wú)關(guān)；第4行假設(shè)日元匯率與其他變量當(dāng)期及滯后期值均有關(guān)。

（四）實(shí)證結(jié)果1．脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果分析脈沖響應(yīng)函數(shù)可以形象描述模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)影響，即施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊后對(duì)其他變量當(dāng)期與未來(lái)的影響。由于脈沖響應(yīng)與變量順序有關(guān)，因此需檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性，更改變量順序后得到的脈沖響應(yīng)結(jié)果很相似，所以SVAR模型是穩(wěn)健的，故根據(jù)約束條件先估計(jì)出結(jié)構(gòu)因子分解矩陣，然后利用其估計(jì)正交轉(zhuǎn)換矩陣，得到各內(nèi)生變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)，結(jié)果見(jiàn)圖3及圖4。（1）量化寬松貨幣政策對(duì)匯率的沖擊影響。圖3中，在日本基礎(chǔ)貨幣的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊下，廣義貨幣供應(yīng)量處理值首先呈微弱的負(fù)向響應(yīng)，但隨即轉(zhuǎn)為正向并逐漸增強(qiáng)，在第4期達(dá)到峰值，隨后下跌并在正負(fù)向響應(yīng)間震蕩，最終趨近于0；相對(duì)而言，日元匯率處理值具有較強(qiáng)的正向響應(yīng)，在第4期達(dá)到峰值后趨弱，第8期后持續(xù)負(fù)向響應(yīng)并趨近于0；給廣義貨幣供應(yīng)量施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊，日元匯率處理值則更多的是負(fù)向響應(yīng)，第6期負(fù)向響應(yīng)幅度最大，之后在第10期左右轉(zhuǎn)為正向響應(yīng)，但響應(yīng)程度微弱；在利率的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊下，日元匯率處理值先正向響應(yīng)增強(qiáng)，隨后減弱至負(fù)向響應(yīng)，在第5期降至最低，之后轉(zhuǎn)為微弱的正向響應(yīng)，最終趨于0。（2）日元匯率對(duì)物價(jià)水平的沖擊影響。圖4中，在日元匯率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊下，進(jìn)口價(jià)格處理值的響應(yīng)曲線最初呈現(xiàn)正向響應(yīng)，在第2期即達(dá)到最高點(diǎn)，之后迅速下滑，第3期轉(zhuǎn)為負(fù)值，之后響應(yīng)趨勢(shì)平穩(wěn)趨于0；日元匯率變動(dòng)沖擊對(duì)消費(fèi)者物價(jià)處理值的影響基本類(lèi)似，同樣起初為正向，至第2期達(dá)到峰值，之后下行轉(zhuǎn)為負(fù)向并小幅震蕩；進(jìn)口價(jià)格變動(dòng)的沖擊對(duì)消費(fèi)者物價(jià)處理值的影響始終為正向，在第2期達(dá)到峰值，之后逐漸減小。（3）日元匯率對(duì)產(chǎn)出水平的沖擊影響。圖4中，在日元匯率一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)沖擊作用下，凈出口處理值在前期反應(yīng)明顯，第4期達(dá)到最大值，之后轉(zhuǎn)為負(fù)向響應(yīng)并逐漸減弱，最終趨近于0；而日本投資及產(chǎn)出對(duì)日元匯率變動(dòng)沖擊的響應(yīng)曲線類(lèi)似，均保持正向響應(yīng)，短期響應(yīng)程度增強(qiáng)，長(zhǎng)期減弱；在凈出口的沖擊作用下，投資雖然在第2期出現(xiàn)正向響應(yīng)，但是整體來(lái)看負(fù)向響應(yīng)居多；日本產(chǎn)出對(duì)于投資變動(dòng)沖擊的響應(yīng)最初并不明顯，但第4期具有較大的正向響應(yīng)，之后響應(yīng)幅度逐漸減弱。2．方差分解結(jié)果分析方差分解可以定量評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，即描述每個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的影響程度。為進(jìn)一步明晰結(jié)構(gòu)沖擊的影響貢獻(xiàn)，對(duì)系統(tǒng)變量進(jìn)行方差分解。由于選擇滯后期數(shù)為18，篇幅有限，只簡(jiǎn)述其主要結(jié)果，省略方差分解所得具體數(shù)據(jù)的陳列但備索。由方差分解結(jié)果可得，對(duì)于日元匯率來(lái)說(shuō)，利率對(duì)其影響程度最大，并隨時(shí)間推移影響程度漸進(jìn)提高，最終在4.88%左右；基礎(chǔ)貨幣對(duì)其影響次之，最終在3.50%左右；廣義貨幣供應(yīng)量對(duì)其的影響最弱，最終在2.31%左右。對(duì)于日本消費(fèi)者物價(jià)水平來(lái)說(shuō)，進(jìn)口價(jià)格對(duì)其的影響大于日元匯率對(duì)其的影響，進(jìn)口價(jià)格對(duì)其的影響度在第2期即為6.19%，之后在第6期攀升至峰值9.88%，并最終穩(wěn)定在9.87%左右；而日元匯率對(duì)其的影響度最高只達(dá)到2.97%。觀察日元匯率對(duì)進(jìn)口價(jià)格的影響度可知，其在第2期對(duì)進(jìn)口價(jià)格的影響度升至最高為8.69%，之后4期均小幅回落，最終緩慢攀升，維持在8.62%左右。對(duì)于日本產(chǎn)出來(lái)說(shuō)，日元匯率對(duì)其影響最強(qiáng)，最大為21.54%；投資次之，最大為18.40%；凈出口對(duì)其影響最弱，最終僅維持在1.40%左右，但是投資、凈出口及日元匯率對(duì)產(chǎn)出的影響均隨時(shí)間推移逐漸增強(qiáng)。為探析日元匯率通過(guò)貿(mào)易、投資向產(chǎn)出傳導(dǎo)的過(guò)程，觀察日元匯率對(duì)凈出口的影響度可知，日元匯率貶值并未明顯拉動(dòng)凈出口的增加，對(duì)其影響度最高不超過(guò)5.12%。同樣，日本凈出口對(duì)投資的影響也不明顯，最高不超過(guò)2.77%。相對(duì)而言，日元匯率對(duì)投資的直接影響度較大，最高達(dá)到14.28%。方差分解結(jié)果印證日本超量化寬松貨幣政策確實(shí)可以通過(guò)促使日元貶值，進(jìn)而影響物價(jià)和產(chǎn)出水平。相對(duì)而言，日元匯率對(duì)物價(jià)的傳導(dǎo)機(jī)制存在，但是對(duì)產(chǎn)出的傳導(dǎo)受阻，日元貶值可以在一定程度上直接促進(jìn)了投資和產(chǎn)出的增加。

五、主要結(jié)論對(duì)中國(guó)的啟示

（一）主要結(jié)論文章主要通過(guò)構(gòu)建SVAR模型，研究了自金融危機(jī)以來(lái)日本超量化寬松貨幣政策基于匯率傳導(dǎo)機(jī)制的政策效果，可以得到主要結(jié)論。首先，從貨幣政策對(duì)匯率的影響角度來(lái)看，日本量化寬松貨幣政策通過(guò)向市場(chǎng)大幅投放基礎(chǔ)貨幣，帶動(dòng)廣義貨幣供應(yīng)量的增加及利率的下行，短期內(nèi)促使日元大幅貶值，但是長(zhǎng)期效果受到懷疑。對(duì)日本來(lái)說(shuō)，日元貶值確實(shí)有利于經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇。國(guó)際流動(dòng)性泛濫，在美元弱化的背景下，日元的相對(duì)升值曾給日本帶來(lái)一系列經(jīng)濟(jì)問(wèn)題，如熱錢(qián)涌入威脅經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，海外投資增加加劇國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)空心化，削弱出口產(chǎn)品的價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)力，影響物價(jià)加劇國(guó)內(nèi)通貨緊縮等。因此，日元貶值成為日本解決棘手經(jīng)濟(jì)難題、革新利益集團(tuán)格局的良藥。金融危機(jī)以來(lái)，日本量化寬松貨幣政策的施行有力引導(dǎo)了日元貶值，特別是黑田版異次元量化寬松貨幣政策，由于政策力度史無(wú)前例，導(dǎo)致日元貶值空前加速。但是需要注意的是，一國(guó)匯率由多種因素決定，不僅受經(jīng)濟(jì)政策的影響，一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)家實(shí)力及外交關(guān)系等也是匯率波動(dòng)的影響因子。如果說(shuō)，20世紀(jì)80年代因?yàn)槿毡救〈绹?guó)成為債權(quán)和金融大國(guó)，美國(guó)便可通過(guò)“廣場(chǎng)協(xié)議”及“盧浮宮協(xié)議”成功對(duì)日元幣值“有計(jì)劃的操縱”[15]，那么美國(guó)已然退出量化寬松，而“日本版”量化寬松的施行卻大有愈演愈烈之勢(shì)，日元貶值必然入侵美國(guó)經(jīng)濟(jì)利益區(qū)間，美國(guó)對(duì)日元貶值的“善意忽略”恐怕總有期限，可見(jiàn)日本幣值下行之路前景難以一帆風(fēng)順，貶值的空間會(huì)逐漸縮小。其次，從日元匯率對(duì)物價(jià)及產(chǎn)出的影響角度來(lái)看，在日本超量化寬松貨幣政策效果下，日元匯率對(duì)物價(jià)的傳導(dǎo)機(jī)制存在。但是，日元貶值抬高物價(jià)水平的長(zhǎng)期前景并不樂(lè)觀。一方面日元貶值推高進(jìn)口產(chǎn)品價(jià)格，損害中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)利益，實(shí)際工資增幅過(guò)小降低日本民眾的消費(fèi)需求，如果日本不能有效提振國(guó)內(nèi)需求，通貨緊縮的短期改善將難以為繼。另一方面，物價(jià)上漲也得益于消費(fèi)稅提高帶來(lái)的正向刺激，但是稅后消費(fèi)需求減少，隨著原油、銅等國(guó)際大宗商品價(jià)格持續(xù)下行，日本通貨緊縮預(yù)期難免升溫。日元貶值雖然對(duì)解決通貨緊縮問(wèn)題有所助力，但長(zhǎng)期效果有可能被多種因素緩沖。探究日元匯率對(duì)產(chǎn)出的傳導(dǎo)過(guò)程可知，日元貶值對(duì)改善貿(mào)易收支的作用不明顯，而且貿(mào)易收支的變動(dòng)對(duì)投資的影響也不明顯，匯率傳導(dǎo)機(jī)制在此兩個(gè)環(huán)節(jié)均受到阻滯，這可能是由以下幾方面原因造成：首先，日本進(jìn)口及出口需求缺乏彈性，但是相對(duì)而言，進(jìn)口需求彈性要高些[16]，符合馬歇爾——勒納條件①，貨幣貶值對(duì)貿(mào)易收支的改善存在時(shí)滯，即“J曲線效應(yīng)”②。其次，日元貶值增加企業(yè)進(jìn)口成本，在一定程度上蒸發(fā)了企業(yè)的貿(mào)易利潤(rùn)，而且日本主要的貿(mào)易對(duì)象為美國(guó)、歐洲及中國(guó)等國(guó)家，美國(guó)與歐洲各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力，對(duì)日本產(chǎn)品的需求降低，中日貿(mào)易關(guān)系受兩國(guó)政治關(guān)系惡化的影響轉(zhuǎn)為低谷，日本對(duì)外貿(mào)易環(huán)境整體惡化。最后，日本國(guó)內(nèi)需求尚未有效激發(fā)，企業(yè)及民眾對(duì)經(jīng)濟(jì)基本面的悲觀預(yù)期尚未消弭，因此投資難以隨著經(jīng)濟(jì)政策寬松而跟進(jìn)。盡管通過(guò)日元貶值改善貿(mào)易收支進(jìn)而促進(jìn)投資與產(chǎn)出的路徑受阻，但不可否認(rèn)，隨著日元匯率下行，日本投資與產(chǎn)出確實(shí)出現(xiàn)一定幅度的增加，日元貶值對(duì)提高投資及產(chǎn)出的直接作用不容小覷。最后，對(duì)于日本國(guó)內(nèi)來(lái)說(shuō)，量化寬松貨幣政策為重振經(jīng)濟(jì)奠定了寬松的流動(dòng)性環(huán)境，但是，隨著基礎(chǔ)貨幣投放腳步的加快，廣義貨幣供應(yīng)量的增速趨緩，這是由于黑田東彥主推的量化寬松經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃規(guī)模為美國(guó)第三輪量化寬松規(guī)模的兩倍[17]，相對(duì)美國(guó)來(lái)說(shuō)，日本市場(chǎng)吸收資金能力有限，一部分流動(dòng)性有可能滯留金融體系，未進(jìn)入實(shí)體經(jīng)濟(jì)流通。黑田版量化寬松貨幣政策的施行如火如荼，滋生金融泡沫的風(fēng)險(xiǎn)不斷加大。對(duì)于包括中國(guó)在內(nèi)的日本周邊國(guó)家來(lái)說(shuō)，日本大量“印鈔”導(dǎo)致多余流動(dòng)性有可能伴隨日元貶值外流，以大規(guī)模套利性資本形式?jīng)_擊亞洲金融體系的穩(wěn)定[18]。美國(guó)已然退出量化寬松，日本貨幣政策開(kāi)始與美國(guó)背道而馳，日元兌美元的匯率震蕩不僅影響兩國(guó)的經(jīng)濟(jì)福利，也可能給世界經(jīng)濟(jì)環(huán)境帶來(lái)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）對(duì)中國(guó)的啟示一方面，日本超量化寬松貨幣政策短期效果良好，其政策實(shí)踐對(duì)中國(guó)完善貨幣政策施行框架有一定啟示；另一方面，其政策溢出效應(yīng)對(duì)國(guó)際資本流動(dòng)產(chǎn)生沖擊，需要認(rèn)真對(duì)待并防范其負(fù)面影響。因此，從日本超量化寬松貨幣政策的實(shí)踐效果中可以得到以下啟示：首先，“數(shù)量型”貨幣政策工具③對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)具有重要的調(diào)控作用。美歐對(duì)量化寬松的研究已經(jīng)論證此類(lèi)政策短期刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效果顯著，長(zhǎng)期效果并不確定且伴有風(fēng)險(xiǎn)[19][20]。文章以日本為對(duì)象國(guó)，同樣得出上述結(jié)論。美日歐等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體施行量化寬松貨幣政策的背后有財(cái)政政策空間縮窄的原因，而對(duì)于中國(guó)來(lái)說(shuō)，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的約束條件更多是內(nèi)需不振、生產(chǎn)成本上升、潛在產(chǎn)出下降等問(wèn)題，切實(shí)降低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的外部依賴(lài)，推進(jìn)結(jié)構(gòu)性調(diào)整才是中國(guó)當(dāng)下緊迫之舉。鑒于中國(guó)自身經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)特征，財(cái)政和稅收政策是承擔(dān)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整任務(wù)的有力政策手段，而貨幣政策應(yīng)配合經(jīng)濟(jì)政策導(dǎo)向繼續(xù)走穩(wěn)健調(diào)控之路，不應(yīng)盲目跨入流動(dòng)性寬松的行列。但是需要注意的是，美日歐等發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增勢(shì)疲軟，依賴(lài)量化寬松政策緩解經(jīng)濟(jì)困局開(kāi)始趨于周期性常態(tài)化，國(guó)際流動(dòng)性泛濫之勢(shì)短期內(nèi)難以改變，中國(guó)也將面臨愈加沉重的資本輸入性壓力，因此適度加大貨幣政策調(diào)控靈活性，并切實(shí)提高政策框架下的風(fēng)險(xiǎn)防范能力顯得尤為重要。其次，加強(qiáng)對(duì)日本量化寬松貨幣政策的跟蹤研究。國(guó)內(nèi)量化寬松貨幣政策研究成果并不貧乏，但主要對(duì)象為美國(guó)，對(duì)“日本版”量化寬松關(guān)注不足，對(duì)于黑田東彥推行的“質(zhì)化與量化”寬松貨幣政策缺乏深入分析及跟蹤研究。盡管日元沒(méi)有美元一般的國(guó)際地位，但是日本作為開(kāi)放性的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)國(guó)，其經(jīng)濟(jì)政策溢出效應(yīng)仍不容忽視。況且，在美國(guó)已然退出量化寬松的前提下，日本量化寬松貨幣政策依然持續(xù)發(fā)酵，其共振效應(yīng)尚未可知，需加強(qiáng)關(guān)注及剖析。最后，未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)面對(duì)較大的下行壓力，金融改革也將全面深化，鑒于國(guó)際復(fù)蘇格局和貨幣政策施行的分化，人民幣匯率難免震蕩，這就要求中國(guó)在穩(wěn)步推進(jìn)匯率機(jī)制改革過(guò)程中，在短期內(nèi)仍應(yīng)重視央行對(duì)匯率的“有管理”的職能，維持匯率的相對(duì)穩(wěn)定。另外，雖然美國(guó)退出量化寬松貨幣政策之后，人民幣出現(xiàn)對(duì)美元的大幅貶值，但是就整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本面來(lái)看，中國(guó)不存在匯率貶值的基礎(chǔ)[21]，因此不應(yīng)忽視人民幣對(duì)日元的相對(duì)升值，故僅從經(jīng)濟(jì)層面上看，可以利用日元大幅貶值的契機(jī)調(diào)整對(duì)日進(jìn)口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，并促進(jìn)對(duì)日直接投資發(fā)展，繼續(xù)深化中日雙邊貿(mào)易角色的轉(zhuǎn)換，以更低成本吸收日本先進(jìn)技術(shù)及管理經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)，鑒于中日政治關(guān)系重降冰點(diǎn)，日本對(duì)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)依賴(lài)程度較高，中日民間貿(mào)易合作在一定程度上有利于借助經(jīng)濟(jì)力量融化政治冰凍。

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