量化投資步驟精品(七篇)

序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇量化投資步驟范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

    1把握現在面臨的問題 

    在麥肯錫,人們總說,只要把握現狀,問題就解決了七成。這種方法有兩個關鍵詞,一是“運用整理歸納法”,二是“量化”。首先通過整理歸納法,個別具體地分析我們到底想要改善什么。接下來,對分解后的問題按優先順序進行排序。排序最有效的方法是量化。

    一般人花 在“I 消 費 ”上的時間大約 是 60%,“II 浪費”占 20%,“IV 閑耗”占 15%,“III 投資”上大概只有 5%,最多不超過 10%.

    這樣分配時間最大的問題是,總時間的80% 花在了“緊急”軸線,無怪乎我們每天都感覺自己被最后期限逼得很緊,心里覺得很累很忙。緊急的事情多數都與工作相關,所以緊急的事情越多,勞動時間就越長,越容易導致工作與生活失衡。

    如果長期在緊急(“I 消費”和“II 浪費”)上花費大量的時間和精力,根本不可能再有精力和時間去進行“III 投資”,只能把剩下的時間都“IV 閑耗”了。這樣一來,我們事后更加后悔,“又浪費了這么多時間干這些無聊事”。 另一方面,不積極投資又會導致我們工作能力下降,職位不保,結果需要花更多的時間在緊急的“I 消費”和“II 浪費”上,導致惡性循環。

    關鍵就在如下兩個方面 :一,縮減“II 浪 費的時間”和“IV 閑耗的時間”,增加“III 投 資的時間”;二,利用“III 投資的時間”,更有效地發揮“I 消費的時間”的作用。

    最理想的狀態關鍵在于確保 30% 的“III 投資的時間”。假設我們清醒的時間為 16 個小時,那么每天保證將近 5 個小時的投資時間是最為理想的。

    然后把“I 消費的時間”控制在 50%、每天8 小時以內。要達到這一點,必須減少交通時間以及無意義的會議的時間。

    另外,還要盡量將生產率較低的“II 浪費的時間”控制在 10% 以內。這就需要我們縮短上下班等交通所花費的時間,必要時應該重新考慮是否需要調整工作或搬家。

    最后,用于放松以及周轉的“IV 閑耗的時間”,也應該盡量控制在10% 以內。

    如果使用上面的時間分配方式,重要∶不重要 =8 ∶ 2,緊急和不緊急的比例就成了6 ∶4.即使是做需要按期完成的工作,心情上也會感覺輕松許多。這樣的分配方式讓我們不再感到時間緊迫的巨大壓力。

    2確定不該做的事

    精簡工作比增加要做的工作更值得我們思考。對不該做的事和想要完成的事同樣重視是工作能夠順利進展的秘訣?？礈适裁词悄愕摹皶r間竊賊”,確定不該做的事。

    3確定可以委托別人做的事

    必須完成的事情當中,一定有你不擅長或者不想做的事。這時你應該思考如何才能讓自己不做,或者是否能夠委托別人來完成。

    4提高必做之事的效率

    具體的做法可以分為 7 項 :

    1 活用記事本,將它作為時間管理的起點。

    2 養成健康的生活習慣。

    3 借助他人的力量,增強克制力。

    4 靈活選擇住所的位置。

    5 控制交通耗時。

    6 提高做家務事的效率。

    7 重新認識生活中的零散時間。

篇(2)

都被這個玩意吸引過去，

瘋狂地追逐它；億萬人同時被一個

夢幻迷住，對此緊追不舍，直到

他們的注意力被一個

新的比先前那個

更有幻想力的玩意兒吸引過去。

當你通過“心理體檢”，發現自己具有哪些投資心理疾病后，接下來要做的就是開始治療了。當然，投資心理疾病的病癥很多，比如上面提到的認知失諧、回避遺憾等等。我們無法一一對癥下藥，只能為你列出一個簡單的療程，希望能夠對你有所幫助：

第一步：了解自己的心理疾病

治病的第一步是了解病因，我們在前面為你做的測試題就是為了檢查病癥何在。當然，這些測試還遠遠不夠，你需要做的是在日常生活中多次反思自己做得不合理的地方，對曾經做過的投資失誤進行總結，只有你真正認識到了自身存在的心理疾病，才能邁出了治療投資心理疾病的第一步。

第二步：明確投資的目標

很多投資者忽略了投資過程中這個非常重要的步驟，大多數人根本就沒有一個明確的投資目標，“我想賺更多的錢”――這顯然是一個很模糊的標準，但你身邊的人甚至你自己在做投資決定時可能僅考慮到這一層。

投資目標一定要制定得明確，細化到具體的時間、要實現的具體收益、希望能滿足的具體需求等等。制訂明確的投資目標可以帶來很多好處。例如，時刻想著你的投資目標，能夠幫助你著眼于投資的長期表現和大的方面，監督投資過程，判斷你的行為與投資目標是否相符合。

有了一個明確而合理的投資目標，你就不會被“羊群效應”牽引而冒進投資、忽略其中的風險；你也不會因“認知失諧”而高估自己過去的投資績效，導致接下來做出錯誤的判斷。你也會下意識地克服“回避遺憾”和“尋求自豪”的心理，因為始終有具體的目標在警示你。

第三步：明確投資的數量化標準

明確投資的數量化標準可以使你免受情緒、謠言、傳聞和其他心理疾病的影響。我們在這里不是向你推薦一個特定的投資策略，但要求你有一個明確的投資標準，這非常重要。比如你只投資市盈率低于20倍的大盤藍籌公司股票，或者只關注年報上利潤率達到一定水平的公司。當你明確了投資標準后，在決策流程中就不會輕易受到情緒的影響。

我們建議你使用數量化的標準來控制投資行為，但公司的管理水平、新產品開發等非數量化的信息也很重要。如果你按照數量化的標準圈定了一些投資品種后，接下來就要考察非數量化方面的因素。

第四步：構建投資組合，進行分散投資

合理的分散投資可以避免因單一集中投資而發生巨大的損失，以致于嚴重影響自己的生活，也可以幫助你通過長期持有不同類型資產而抓住稍縱即逝的機會。從投資心理學的角度看，構建合理的分散投資組合可以讓你避免因“熟識性思維”造成的決策失誤，也不會因為“蛇咬效應”而放棄繼續持有某種有潛力的品種，浪費反彈的絕好時機。

投資者在建立投資組合時要考慮不同品種之間的相關性。大多數投資者經常把每個品種視作一個單獨的心理賬戶，而忽略這些心里賬戶之間的相互關系，這就無法實現分散風險的效果。更有的投資者在建立投資組合時反倒增加了風險，比如近期在股指期貨推出前大盤藍籌股漲勢很好，但也蘊含很大風險，如果把大盤藍籌股和具有投資藍籌概念的基金組合在一起，這顯然放大了風險。一旦有政策面的風吹草動，你可能會遭受很大的損失。

第五步：控制投資環境

如果你要減肥，但家中的冰箱里堆滿了可樂、薯條，可以想像你的減肥計劃能堅持多久。同樣的道理，如果你不想每天頻繁操作、患得患失，但當你一打開電腦就看到K線圖，一有時間就往股票論壇里鉆，各種各樣的信息混淆視聽，你能做到心如止水嗎？因此，要克服心理疾病，就應該控制你的投資環境。你可以每月只查看一次股票，這樣可以抑制“蛇咬效應”、“尋求自豪”、“用賭場的錢”等心理疾??；你可以每月只交易一次，這有助于你克服因為“過度自信”而頻繁交易；你可以每年檢查一次你的投資組合，留心是否有“贈與效應”、“代表性思維”和“熟識性思維”等心理疾病作怪。保留檢查紀錄，這有助于你避免“認知失諧”對投資決策帶來的影響。

篇(3)

盡管量化投資已經成為市場投資的發展趨勢,但是大多數投資者并不是很熟悉量化投資。一方面是由于量化投資一定程度上依賴數學模型,而賺錢的投資模型都是機構的秘密武器,不會輕易披露。另一方面是由于量化投資采用計算機系統,設計各種交易手段,有著較為復雜的數學計算與技術要求,現在許多量化投資都是計算機自動執行的程序交易。另外,量化交易者,俗稱寬客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投資的神秘感。所以,人們一般把量化投資稱為“黑箱”。納蘭(Narang,R.,2012)描述了量化交易系統的典型構造,打開了量化投資的“黑箱”。納蘭認為阿爾法模型用來預測市場未來方向,風險控制模型用來限制風險暴露,交易成本模型用來分析為構建組合產生的各種成本,投資組合構建模型在追逐利潤、限制風險與相關成本之間做出平衡,然后給出最優組合。最優目標組合與現有組合的差異就由執行模型來完成。數據和研究部分則是量化投資的基礎:有了數據,就可以進行研究,通過測試、檢驗與仿真正確構建各個模型。預測市場并制定策略是量化投資的核心,即阿爾法模型在量化投資中處于核心地位。隨著量化投資的不斷發展,量化投資模型也在不斷改進。簡單的策略可能就是證券或組合的套利行為,如期現套利組合、市場異象研究中的差價組合等。統計套利策略是經典的量化投資策略,如匹配交易或攜帶交易。近年來,高頻交易成為量化投資的重要內容,基于高速的計算機系統實施高頻的程序交易已經是量化投資的重要利器。丁鵬(2012)將量化投資的主要內容分為以下幾個方面:量化選股、量化擇時、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利、期權套利、算法交易、ETF/LOF套利和高頻交易等。他認為量化投資的優勢在于:紀律性、系統性、及時性、準確性和分散化。

二、量化投資“黑箱”中的構造與證券投資學的差異

在傳統的證券投資學中,投資組合理論、資本資產定價模型、套利定價理論和期權定價理論是現代金融理論的四塊基石。前兩者主要依靠均值-方差組合優化的思想,后兩者則主要依靠市場的無套利條件。傳統的投資方法主要是基本面分析和技術分析兩大類,而量化投資則是“利用計算機科技并采用一定的數學模型去實現投資理念、實現投資策略的過程”。從概念看,量化投資既不是基本面分析,也不是技術分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技術分析,關鍵在于依靠模型來實現投資理念與投資策略。為了分析量化投資對證券投資學的啟示,本文從量化投資“黑箱”的各個構成來探討量化投資與證券投資學中思路和觀點的差異。

(一)資產定價與收益的預測

根據組合優化理論,投資者將持有無風險組合與市場風險資產組合,獲得無風險利率與市場風險溢價。資本資產定價模型則將此應用到單一證券或組合,認為證券的風險溢價等于無風險利率加上與風險貢獻比率一致的風險溢價,超過的部分就是超額收益,即投資組合管理所追求的阿爾法值。追求顯著正的阿爾法是資產定價理論給實務投資的一大貢獻?；谝蛩啬Ｐ偷奶桌▋r理論則從共同風險因素的角度提供了追求阿爾法的新思路。其中,法瑪和佛倫齊的三因素定價模型為這一類量化投資提供了統一的參考?？梢哉f,在因素定價方面,量化投資繼承了資產定價理論的基本思想。對于因素定價中因素的選擇,證券投資學認為,對資產價格的影響,長期應主要關注基本面因素,而短期應主要關注市場的交易行為,即采用技術分析。在量化投資中,主要強調按照事先設定的規則進行投資,這在一定程度上與技術分析類似。但是,在技術分析中,不同的人會有不同的結論,而量化投資則強調投資的規則化和固定化,不會因人的差異而有較大的不同。另外,量化交易更強調從統計和數學模型方面尋找資產的錯誤定價或者進行收益的預測。

(二)無套利條件與交易成本

在證券投資學里,流動性是證券的生命力。組合投資理論、資本資產定價模型以及套利定價理論等都認為市場中存在大量可交易的證券,投資者可以自由買賣證券。這主要是為了保證各種交易都能實現,如套利交易。根據套利定價理論,一旦市場出現無風險的套利機會,理性投資者會立即進行套利交易,當市場均衡時就不存在套利機會。現實市場中往往存在套利限制。一是因為凱恩斯說的“市場的非理性維持的時間可能會長到你失去償付能力”。二是因為市場總是存在交易費用等成本。但證券投資學中,對市場中套利限制與非流動性的關注較少,這是因為傳統金融理論中簡化了市場結構。市場微觀結構理論研究在既定的交易規則下,金融資產交易的過程及其結果,旨在揭示金融資產交易價格形成的過程及其原因。在市場微觀結構理論中,不同的市場微觀結構對市場流動性的沖擊是不同的。因而,從量化投資的角度看,為了降低交易帶來的價格沖擊,能實施量化投資策略的證券往往都應有較好的流動性,因為交易時非流動性直接影響投資策略的實施。從這個意義上講,量化投資時的交易成本不僅包括交易費用,更主要的是要考慮市場交易沖擊的流動性成本。

(三)風險控制與市場情緒

在證券市場中,高收益與高風險相匹配。量化投資在追求高收益的同時,不可避免地承擔了一定的風險。在證券投資學中,系統性風險主要源于宏觀經濟因素,非系統性因素則主要源于行業、公司因素,并且不考慮市場交易行為的影響。在量化投資中,較多地使用因素定價模型,不僅會考慮市場經濟因素,而且會考慮交易行為等因素,只是不同的模型有不同的側重點,在多模型的量化投資系統中自然包括了這兩方面的因素。除了各種基本面和市場交易的因素風險外,量化投資還有自身不可忽視的風險源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,隱藏著巨大的風險。另一方面,市場沖擊的流動性成本也是量化投資的風險控制因素,理所當然地在圖1的風險控制模型中體現出來。另外,在一般的投資過程中,市場情緒或多或少會成為風險控制的一個對象。然而,在量化投資中,更多的交易都是通過計算機來實現的,如程序交易等,這樣以來,投資者情緒等因素對投資決策的影響相對較小。所以,在量化投資的風險控制模型中較少地考慮市場情緒以及投資者自身的情緒,主要是通過承擔適度的風險來獲得超額回報,因為畢竟減少風險也減少了超額回報。

(四)執行高頻交易與算法交易

在對未來收益、風險和成本的綜合權衡下,實現投資策略成為量化投資的重要執行步驟。為了達到投資目標,量化投資不斷追求更快的速度來執行投資策略,這就推動了采用高速計算機系統的程序化交易的誕生。在證券投資學里,技術分析認為股價趨勢有長期、中期和短期趨勢,其中,長期和中期趨勢有參考作用,短期趨勢的意義不大。然而,隨著計算機信息科技的創新,量化投資策略之間的競爭越來越大,誰能運作更快的量化模型,誰就能最先找到并利用市場錯誤定價的瞬間,從而賺取高額利潤。于是,就誕生了高頻交易:利用計算機系統處理數據和進行量化分析,快速做出交易決策,并且隔夜持倉。高頻交易的基本特點有:處理分筆交易數據、高資金周轉率、日內開平倉和算法交易。高頻交易有4類流行的策略:自動提供流動性、市場微觀結構交易、事件交易和偏差套利。成功實施高頻交易同時需要兩種算法:產生高頻交易信號的算法和優化交易執行過程的算法。為了優化交易執行,目前“算法交易”比較流行。算法交易

優化買賣指令的執行方式,決定在給定市場環境下如何處理交易指令:是主動的執行還是被動的執行,是一次易還是分割成小的交易單。算法交易一般不涉及投資組合的資產配置和證券選擇問題。 三、對量化投資在證券投資教學中應用的思考

從上述分析可以知道,量化投資的“黑箱”構造與證券投資學之間存在一定的差異,因此,在證券投資的教學中應當考慮量化投資發展的要求。

(一)市場微觀結構與流動性沖擊

在理性預期和市場有效假說下,市場價格會在相關信息披露后立即調整,在信息披露前后市場有著截然不同的表現。在證券投資學里,一般認為價格的調整是及時準確的,然而,現實的世界里,價格調整需要一個過程。在不同的頻率下,這種價格形成過程的作用是不同的。在長期的投資中,短期的價格調整是瞬間的,影響不大。然而,在高頻交易中,這種價格調整過程影響很大。市場微觀結構就是研究這種價格形成過程。市場微觀結構理論中有兩種基本的模型:存貨模型和信息模型。存貨模型關注商委托單簿不平衡對訂單流的影響,解釋沒有消息公布時價格短暫波動的原因。信息模型關注信息公布后信息反映到價格中的這一過程,認為含有信息的訂單流是導致價格波動的原因。無論是關注委托訂單的存貨模型還是關注市場參與者信息類型的信息模型,這些市場微觀結構的研究加強了流動性與資產價格之間的聯系,強調流動性在量化投資決策中的重要作用。一般的證券投資學中基本沒有市場微觀結構的內容,因而,為了加強證券投資學的實用性,應關注市場微觀結構的內容與發展。

(二)業績評價與高杠桿

對于證券組合而言,不僅要分析其超額收益和成本,還要考慮其風險與業績。在組合業績評價中,一方面要考慮風險的衡量,另一方面則要分析業績的來源。在證券投資學中,組合業績來自于市場表現以及管理者的配置與選股能力。對于量化投資而言,市場時機和管理者的能力依然重要,然而,量化投資的業績評價還應考慮另一個因素:高杠桿。量化交易中,部分交易是采用保證交易的期貨、期權等衍生品交易,這種杠桿交易具有放大作用,在市場好的時候擴大收益,但在市場不好的時候會加速虧損,這些與傳統的業績評價就不太一樣。在一般的證券投資學里,業績評價主要考慮經風險調整的收益,很少考慮其杠桿的作用,這不僅忽略了杠桿的貢獻,而且有可能夸大了投資者的技能水平。

(三)人為因素與模型風險

在量化投資中,非常注重計算機對數據和模型的分析,這突出了量化投資的規則性和固定性。然而,實際中,別看量化采用了各種數學、統計模型,但策略設計、策略檢測和策略更新等過程都離不開人的決策。量化交易策略與判斷型交易策略的主要差別在于策略如何生成以及如何實施。量化投資運用模型對策略進行了細致研究,并借助計算機實施策略,能夠消除很多認為的隨意性。但是,量化策略畢竟體現投資者的交易理念,這一部分依賴于投資者的經驗,一部分依賴于投資者對市場的不斷觀察與更新。實際上,人始終處于交易之中,對于市場拐點以及趨勢反轉的判斷主要還是依賴投資者的經驗。光大的烏龍指事件充分表明了人為因素在量化投資中的兩面性:決策實施依賴于人的設定,而人的設定不僅依賴于經驗,而且人還會犯錯。人之所以會犯錯,一方面是因為人們對市場的認知是不完全的,另一方面則是人們使用了錯誤的模型。經典的證券投資理論中,股票價格的變動被認為是隨機的,小概率事件出現的機會比較小,但是經驗研究表明股票收益率具有肥尾現象,小概率事件發生的機會超出了人們原先的認識,即市場還會出現“黑天鵝”。更為關鍵的是,量化投資更依賴數學和統計模型,這就使得量化投資存在較大的模型風險,即使用了錯誤的模型。為了防范模型風險,應采用更為穩健的模型,即模型的參數和函數應該適應多種市場環境。近年來,研究表明,證券收益及其與風險因素的關系存在較大的非線性,同時,市場中存在一定的“噪聲”,采用隱馬爾科夫鏈等隨機過程和機器學習等數據挖掘技術進行信息處理成為量化投資的重要技術支持。

篇(4)

（一）傳統證券風險量化指標的理論源頭

傳統的證券風險分析當中必然會同一個與之如影隨形的概念聯系在一起，那就是收益，同時，在西方傳統的經濟學當中風險和報酬存在著這么一個函數關系，甚至在一些傳統的經濟學課本上作者為了簡化兩者之間的關系，將兩者簡單的歸結為一個完美的線性關系，即風險與收益之間是一對一的數學關系，并且存在著這樣一個邏輯：風險越大，報酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事實一些的經濟學教材也運用了高等數學當中線性回歸的方法將兩者的關系從非線性回歸為一對一的線性關系。除了學界對于風險的分析是從報酬或者收益出發的以外，在國外或者國內的民間也有類似的對于兩者關系的表達，例如我國有句老百姓口中經常說到的“富貴險中求”就是對兩者的關系的簡單認識。因此，傳統證券風險分析的源頭明顯是來源于對于報酬的分析。

（二）傳統證券風險量化指標的數學方法的應用

傳統的證券風險理論認為證券的總風險=可分散的風險+不可分散的風險，其中可分散的風險主要指的是個別證券自身存在的風險，而不可分散的風險則是指市場風險，下面筆者介紹一下傳統證券風險量化的兩個重要的指標――標準差與貝塔值。

第一，標準差。傳統證券風險理論認為個別證券的風險可以從單個證券的報酬率為起點進行分析。財務投資專家從高等數學當中引入了一個衡量證券報酬率的波動性量化分析的指標――標準差來進行對單項證券風險的判斷，進而判斷出相同期望報酬率和不同期望報酬率時對于不同投資的選擇。測算的步驟如下：第一步，確定各種市場需求下各類需求發生的概率；第二步，計算出期望報酬率，其實質上是對于各類市場需求下的報酬率的加權平均數。第三步：根據標準差的數學公式計算出標準差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只證券的報酬率，?是期望報酬率，Pi是第i只證券的報酬發生的概率。結論是在期望報酬率相同的時候，標準差越大證明該證券波動越大，風險也就越大，反之亦然。在期望報酬率不同時引入了另外一個概念即離差，由于基本原理也是根據標準差衍生而得，在此不再贅述。[1]

第二，代表市場風險的貝塔值。我們在第一點中提到的標準差主要衡量的是單項證券的風險，而貝塔值的引入主要是考慮到了證券組合的風險構成當中不可分散的風險即市場風險。而貝塔值的測算公式從數學的角度來說實際上是利用了標準差的升級版公式即協方差，協方差主要是衡量了兩組數據之間的相關程度，以此來判斷證券組合的報酬率與市場報酬率之間的數理聯系，進而判斷出不可分散的風險。理論上貝塔值的計算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i個證券組合的市場風險程度，σi，σm分別第i個證券組合的標準差與市場證券組合的標準差，ρim代表第i個證券組合的報酬與市場組合報酬的相關系數。實際當中β系數可以通過將股票報酬對市場報酬做回歸得到，擬合得到的回歸線的斜率就是證券的β系數，即β=Ri /Rm。[2]

二、價值投資理念下風險與報酬的關系

價值投資理念是華爾街之父本杰明格雷厄姆所創立，在其傳世之作《證券分析》當中明確提出了有關投資與投機概念，其中論及投資界老生常談的收益與風險的問題時結論與傳統證券風險分析有著本質的不同，格雷厄姆明確指出收益與風險之間不存在著數學關系，并且認為證券的價格與收益并非取決于對于其風險的精確數學的計算，而是取決于該證券的受歡迎程度，而這種受歡迎程度本身包含了投資者對于風險的認識，但很大程度上還受到如公眾對公司和證券的熟悉程度，證券發行與購買的容易程度等。[3]并進一步指出，無論是理論上還是實際當中，對投資風險進行精確的計算都是不可能成功的，現實當中并沒有所謂的期望報酬率的概率經驗表，即使存在也是基于對于歷史數據的分析得到了，而歷史數據之于未來決策的有用性或相關性的大小還有待考證，其研究范圍不同于保險公司對于保單的精確測算，例如人壽保險能夠明確的了解年齡與死亡率之間的關系是明確的。而證券的風險與報酬之間的關系則沒有如此的確定。[4]

三、價值投資理念下傳統證券風險量化分析的反思

以上筆者對于傳統的證券風險理論與量化方法以及價值投資理念下關于風險與收益的關系進行了論述。筆者認為，價值投資理念下有關論述對于我們重新審視證券投資中風險因素的衡量有著非常重要的意義。

首先，筆者認為，標準差的計算過程本身就存在著無法避免的瑕疵，這一個公式至少有兩個基本假設，第一，計算的人必須能夠客觀的預測出各種市場情況發生的需求概率，并且準確的在各種概率下發生的報酬率；第二，假定歷史數據對于未來的投資決策具有確定的相關性。但是在現實生活中根本是無法預測的，這種算法實質上是硬將自然科學當中的數學模型強加到社會問題的研究當中，不可否認的是，目前來說大量的社會問題是無法通過數學來量化的，因為證券的風險當中不僅僅只有報酬因素的影響，還有各種在不同市場條件下的因素決定的，而這些因素又相互的的影響和動態的變化。因此，標準差的方法受到了質疑，后續的離差率、β值的計算自然也就沒有了根基。

其次，β值的測算除了上述由于標準差的非客觀性導致的不確定性的缺陷以外，筆者也針對實操當中第二種公式進行分析，β的第二種公式是β=Ri /Rm，從公式上來看，存在著明顯的邏輯上的可疑性，單個股票的收益率假如大于市場整體的收益率，則該只股票的風險就比市場風險大？這個觀點在《證券分析》當中就已經被很好地反駁了，在此，筆者只需要舉一個例子就足夠反駁這一個觀點，伯克希爾哈撒韋上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果從上市之初可以用天文數字來形容，并且這家公司經歷了無數次大大小小的金融危機，依然以遠遠超過市場平均的業績笑傲群雄，難道說他的風險要遠遠大于市場？這家公司是以價值投資的理念進行風險評估和投資的。因此，筆者認為中國的證券行業乃至我們有關的證券專家和學者們有必要從價值投資的理念來重新審視目前證券風險量化的指標在實際當中的效用。

篇(5)

1基于資產負債率限制的電網投資能力分析

1.1構建基于資產負債率限制的電網投資測算模型電網企業的投資能力主要取決于企業的經營狀況，投資能力的來源主要包括企業經營的收益和融資，在假設公司以前年度可投資資產為零的情況下，后續投資能力的公式如下：

1.2基于資產負債率限制的電網投資測算模型各項參數的計算式（4）中，Fi為第i年的負債率，電力企業的資產負債率由主管單位制定，在網省企業目前確定的最大資產負債率為68%。Qi-1為第i-1年的資產總額，Si-1為第i-1年的負債總額。④Ji。按照公司的年度營業性支出按照固定的比例設定。

2某電網企業的實例應用

2.1負債率限制下的電網公司最大投資能力測算模型實例計算根據某省電力公司2001～2013年的財務資料，參照投資能力分析模型的要求，按照相關機構對2014～2030電力供需的研究及電力公司計劃投資的預測，按式（1）分析該公司在2014～2030各年度的最大投資能力情況。①根據對2014～2030各電價水平的售電預測，各電價水平的購電量預測（電價采用目前的價格水平），同時預測其他運營的收入和輸配電成本的情況，形成的2014～2030各年度的利潤見表1。②按照2014～2030年的實際投資預測，及2013年的資產凈值情況，計算2014～2030的折舊情況如表2。③按照2014～2030的預計投資情況及公司經營的情況，按照最多資產負債率的要求，預測2014～2030年各個年度的最大融資能力，結果如表3。④按照2014～2030年的成本規模，流動資金按以下兩種方式留存：一種是5%的購電成本加上5%的輸配電成本，另一種是5%的購電成本加上10%的輸配電成本計算實際的投資能力，并繪制投資能力曲線如圖1。

2.2電網企業的最大投資能力分析通過以上的表、圖可看出，目前某電力企業計劃投資的規模較大，其實際計劃的投資已經接近公司的最大投資能力了。在以5%購電成本，10%輸配電成本作為留存流動資金的情況下，部分年份的投資甚至已經超出68%負債率限制下的最大投資能力了。此時，需考慮過度投資可能帶來的風險。電網企業的投資具有資金數額相對較大、資金占用時間長的特點，如果投資計劃不符合實際情況，超償債能進行投資，可能引起不能按期償還貸款，造成融資風險。

2.3模型計算步驟步驟1，通過計算售電收入、其他收入、購電成本和其他成本，計算出公司第i年的經營利潤，然后計算出上繳利潤。求出第i年的凈利潤。步驟2，計算固定資產的折舊，首先計算存量資產的折舊，根據上年度的固定資產凈值，扣除每年的折舊，按照剩余年度平均折舊（考慮公司實際經營是連續的情況，從開始研究年度的固定資產折舊按照12年的折舊年限計算）。其次計算新增資產的折舊額，為簡化計算資產原值按照實際的投資額計算。步驟3，計算最大融資額，其中的還款額在后續的計算中，同整體公式中的還款額相抵消，故無需計算。步驟4，計算留存的用于經營的流動資產及企業的最大投資能力，并通過迭代的方式計算預測階段內的各個年度的投資能力，繪制投資能力曲線。

3結語

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論文摘要:文章分析了傳統的項目投資決策方法存在的問題主張將實物期權分析方法用于項目投資決策,介紹了實物期權的基本思想、概念、類型及適用條件,著重分析了實物期權在投資決策分析中一般性分析方法及其步驟,以期通過實物期權的方法來提高投資決策的科學化。

投資決策是企業為了對若干可行性方案進行研究論證或者對單一方案的可行性進行分析運用一系列的科學理論方法和手段從若干個可行方案中選取最佳方案或確定某一方案是否可行的判斷分析過程。傳統的投資管理決策方法主要是凈現值法,該法以凈現值的大小或正負為標準來選取最優方案或確定一個方案的可行性,其最大的缺陷在于忽視了企業投資管理過程中的柔性。實物期權為企業的投資決策提供了新的視角,它突破了傳統決策方法的束縛,面對環境的不確定性,它給出的適合期權價值的凈現值判別標準顯得更為有效和科學,對企業的投資決策有著重要的實際意義。

一、實物期權的概念和思想

近20年來,期權理論在西方國家得以迅速發展,其應用不僅僅局限于金融市場,而且推廣到了企業的財務管理領域,期權不再僅僅是一種有效的避險工具和投資獲利工具,而且促進了現代企業的財務管理分析中的新思路與新方法的發展。而我國對于期權理論在企業財務管理中的運用尚處于初始階段,實物期權是指在不確定的條件下,以期權的概念來定義的實物資產投資的現實選擇性,它反映企業進行長期資本投資的現實選擇權,它反映企業進行長期投資決策時擁有的,能根據在決策時不確定的因素改變投資行為的一種權利,實物期權具有期權的特征,即投資不可逆性,時間上的延遲和選擇性以及投資后的各種變動彈性,反應了實際生活中投資決策的特點。

二、實物期權的類型

與項目的投資決策相對應,根據實物期權的特點,可分為以下幾類:

(一)延期型期權

延期型期權是實物期權中最重要的一類,它相當于買權。它指管理者可選擇在今后某個適當時刻進行投資,而不必在當前立即決策,企業如果能夠延期投資,就等于擁有一個買權,其執行價格為投資成本。延期型期權類似美式看漲期權。

(二)放棄型期權

放棄型期權相當于一個賣權。指項目經營一段時間后,如果經營效果不佳,企業可以放棄投資并且獲得清算價值。清算價值就相當于執行價格。當項目的凈現值低于清算價值時,放棄或轉賣這一資產相當于企業執行這一賣權,可以避免更大的損失。相當于標的為股票的看跌期權。

(三)擴張型期權

擴張型期權相當于一個買權。項目投資后,如果市場條件好,企業可以通過擴大投資規模獲得更大的收益。相當于標的股票的看漲期權。

(四)收縮型期權

收縮型期權相當于一個賣權。在市場需求減少時或在其他不利的情況下,大多數項目都會考慮到收縮投資規模,從而減少可能的損失。類似于金融期權中的看跌期權。

(五)轉換型期權

轉換型期權相當于一個買權。它指企業的項目投資者有權在多種決策之間進行轉換,該期權的獲得既取決于生產技術和過程的選擇,也依賴于許多非技術的因素。對投資項目運作的具體過程進行轉換的期權相當于標的為股票的雙向期權,即看漲期權和看跌期權的組合。

(六)增長型期權

增長型期權相當于一個買權。項目的投資者獲得初始的投資成功后,在未來時間內能夠獲得一些新的投資機會。當這些投資機會的條件成熟時,投資者就會抓住機會進行投資,以獲得更大的利潤。相當于標的為股票的看漲期權。

(七)復合期權

復合期權是指以期權為標的資產的期權,即為一種期權的期權就可以用來描述這類投資。如果用復合期權的方式來分析多階段投資項目,項目的價值將會因為投資者能夠依據未來不確定性動態調整投資過程而大大提高。通常我們可以將復合期權看作一系列歐式期權的組合,適用所有產業或公司特別是研發密集的產業。

三、實物期權分析方法的適用條件

實物期權分析方法并不是對任何項目的評估都是適用的。一般情況下,投資項目使用實物期權決策方法需要滿足以下條件:

第一,當存在或有投資機會時,項目會出現更新以及在中途可能會出現戰略的修訂,傳統的投資決策方法不能正確估計項目中包含的投資機會的價值。這時使用實物期權方法對項目投資價值的評估會更為全面合理。

第二,當投資項目的不確定性足夠大,投資者不得不等待更多信息,以避免不可回收投資的決策失誤。而且在不確定性足夠大的情況下投資者必須考慮到投資的靈活性對項目價值的影響。

第三,當投資項目的價值主要由項目的未來現金流所決定,而不是由目前產生的現金流決定。

四、實物期權在投資決策中的一般性分析方法和步驟

(一)實物期權在投資決策中的一般性分析方法

林特和彭寧斯(Link&Pennings,2001)以ROA(RealOptionsAnalysis,實物期權分析)和DCF的互補性為基礎,提出了四象限分析法。他們根據收益和風險的不同將項目分為四個象限(如圖1所示)。由圖1可以看出

象限1:項目具有高期望收益與低風險(低波動率),可使用DCF法分析,且項目應盡快實施。

象限2:項目具有低期望收益與低風險(低波動率),可運用DCF法分析,且項目應盡快放棄。

象限3:項目具有高期望收益與高風險(高波動率),可使用ROA法量化風險,并在新信息來臨時決策。

象限4:項目具有低期望收益和高風險(高波動率),可使用ROA法分析,在有信息來臨時實施項目。

投資決策實物期權分析方法的基本思路在于把投資項目視為某一實物期權或若干實物期權的組合。這樣,決策分析對象從項目變為實物期權,即投資項目評價問題相應轉換為實物期權的定價問題。

由于投資項目被視為若干實物期權的組合,則項目的真實價值轉化為實物期權或組合的價值,等于項目的凈現值NPV和各種靈活性的價值之和,成為擴展的NPV——ENPV(ExtendedNPV)。把靈活性的價值稱為期權溢價(optionpremium,OP),即考慮到實物期權因素而增加的價值。因此,實物期權的價值構成為NPV=NPV+OP從上式可以看出,對于一個投資項目,其NPV是固定的,不同的實物期權的價值(項目的真實價值)差異在靈活性的價值即期權溢價(OP)上。不同的實物期權或組合有著不同的期權溢價,因而有著不同的價值構成?？紤]到一種極端的情況——實物期權組合全部為到期型實物期權,則顯然期權溢價OP=0,此時ENPV=NPV,則傳統的投資決策方法與實物期權方法得到的結論完全一致,這也印證了傳統的投資決策方法在基于完全信息假設即確定性條件下是完全有效的,因而當在投資決策中涉及到很少或是沒有靈活性時,傳統的投資決策方法(如NPV法、IRR法等)就足夠了。

(二)實物期權在投資決策中的一般性分析方法的步驟實物期權理論至今還沒有一個統一的分析框架,許多學者提出的分析框架都各有側重。本文結合Amram和Kulatilaka(1999),Copeland和Antikarov(2001)提出的兩種框架,得出實物期權在投資決策中的一般性分析方法的步驟(如圖2所示)。

步驟一:構造實物期權應用框架。

描述決策內容。在對投資項目進行評估時首先要做的是對決策行為進行書面描述,明確說明要決策的問題是什么,存在哪些或有決策,哪些可觀察的變量觸發決策。有些決策包含多個期權,常常是多層次或者序列結構的復合期權,應分塊進行評價以增加直觀性和可評價性。

不確定性來源識別和分析。相對于金融期權而言,實物期權的不確定性來源要復雜得多,其中很多是不可見的,既包括系統性風險,又包括非系統性風險,在實物期權的應用中必須識別出這些不確定性來源并將之結構化。

非系統風險分析。實物期權應用中總是會遇到非市場風險,對這些非系統性風險的形式和來源進行詳細說明有助于得到更好的結果。

決策準則的構造。決策準則的制定問題是應用框架中重要的參考要點。識別了期權與影響其價值的不確定性來源和風險后,我們需要構造一個簡單的數學表達式作為決策的準則,比如當MR>MC時重新開始生產。決策準則越具體越好。

實物期權方法是一種思維方式,如果應用框架過于復雜該方法就將失去越性,如果應用框架很難理解將會限制其應用的范圍。為了成功地執行實物期權,其應用框架應該簡單易懂。步驟二:建立期權定價模型。

使用NPV方法計算項目的價值。建立輸入變量,期權計價模型所包含的輸入量較少且比較容易獲取,這也是期權方法之所以誘人的重要原因。在大多數情況下DCF分析方法已經收集到了期權計價模型所需的大部分數據。所需的輸入量主要包括標的資產現值、決策點的價值增量、標的資產波動率(市場風險)、期權期限及無風險收益率。

在綜合了不確定性的基礎上建立事件樹,對標的風險資產價值產生影確定性進行建模。

根據事件樹中列出的不確定性進行相應的決策,建立決策樹。決策樹上顯示了最優決策所獲得的項目價值也即是決策者要獲得的期權價值。用定價模型對實物期權進行計價。選擇適當的期權計價模型計算實物期權價值。

步驟三:對計算結果的檢查。

這一步主要是對用實物期權方法計算出的結果進行評價分析,通常包括四個部分:定價結果比較、制定決策臨界值、分析策略空間及投資風險特征分析。

步驟四:考慮是否需要重新設計。

在對結果進行研究分析之后,需要再考慮一下投資備選方案集合是否需要擴展,投資戰略是否可以通過重新構造和設計而增加價值,是否能創造出更多的期權,是否存在具有相同性能的其他備選方案等等。經過若干次驗證可以設計出具有更高價值的投資策略。

五、結束語

通過以上分析可以看出,實物期權理論為企業項目投資決策提出了一種可行的分析思路和分析方法,修正了傳統方法的缺陷,具有一定的理論和現實意義。但應該指出,由于實物期權的概念還需在實務工作者中推介,而且其量化分析較難,很多決策者對這種方法不甚理解,影響了它的應用效果。因此在理論上和實踐中都有待于進一步研究。

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關鍵詞對外投資項目資源型項目投資風險模糊綜合評價

1風險管理及對外資源型投資項目風險管理

所謂項目風險管理是指人們的主觀行為，使各行為主體通過對某一項目實施過程中將要遇到的風險事件進行識別、衡量、分析，在此基礎上制訂出適宜的防范控制措施，用合理的手段綜合處理風險，以最大限度地實現項目實施的既定目標的科學管理過程。

投資項目風險指的是項目投資建設運營過程中項目可能給項目投資者、項目債權人等相關利益群體所造成的經濟損失及對國民經濟和社會經濟環境、自然環境等所造成的破壞程度。投資項目面臨著大量的不確定性風險因素，對這方面的研究也頗多，一般來說主要分為市場風險、管理風險、技術風險、自然環境風險、經濟風險、社會政治文化風險等。每一大類風險因素又可劃分為若干小類，這些風險因素對不同的項目，甚至是同一項目不同階段的影響程度也都是不同的，但任何一種風險都有可能造成項目建設的失敗。

對外資源型投資項目風險管理是指對外資源型投資企業對勘探、開發、投資項目實施過程中存在的各種各樣的風險事件進行識別、衡量、分析評價，并適時采取各種有效的方法進行處理，以保障該項目安全正常實施，達到預期收益，并保證本企業及國家的經濟利益免受損失的科學管理過程。

2對外資源型投資項目風險管理的基本程序和步驟

對外資源型投資項目風險管理的基本程序與一般風險管理程序一樣，包括風險的識別、風險的評價、風險的決策和風險的控制與防范這四個主要步驟。

風險的識別是整個風險管理活動的前提和基礎。它包括調查投資項目面臨的所有潛在風險是否存在、分析產生風險的各種原因。識別風險應盡可能全面按照系統分析的方法，項目風險可分為籌融資風險、建設期風險、生產期風險和項目決策風險。

風險的評價是指對投資項目所面臨的各種特定風險發生的可能性或風險發生造成的損失的范圍與程度進行的測算和估計。它包括風險大小的定量估計與風險危害基準的設定等。

風險的決策是指針對投資項目所面臨的各種特定風險及其大小，運用適當的方法加以分析，從而做出是否投資，何時投資以及如何投資等的決策過程。

風險的控制與防范是指人們力求規避或改變那些可能引起或加重損失的因素，采取安全有效、積極合理的措施來對付各種風險。風險的控制與防范要根據風險管理主體對風險的態度、風險承受能力、管理者的素質、風險的性質和影響程度等許多因素，運用各種相應的方法來進行處理。其中風險的防范主要偏重于對風險的事前、損前處理，風險的控制則是在投資項目運作過程中，隨時監視項目的進展，注視風險的動態，一旦有新情況，馬上對新出現的風險進行識別、評價和決策，并采取必要的行動。

風險管理的這四個步驟之間不是孤立存在的，在實際運用過程中通常下一步驟的進行是以前一步驟的結果為依據而緊密聯系在一起的。由于風險尤其是經濟風險的影響因素是瞬息萬變的，舊的風險因素會不斷改變，新的風險因素又會不斷產生，因此必須定期、不定期地進行風險識別、風險評價，不斷修改和完善風險決策方案及風險控制方法。換句話說，風險管理活動的四個基本步驟是一個連續不斷、循環往復的管理過程。

3對外資源型投資項目面臨的主要風險

3.1項目籌融資風險

這是指項目管理者在籌融資活動中改變籌資結構，使其償債能力喪失和資金利潤率降低的可能性。項目籌融資風險主要來源于生產經營、資金組織和外匯匯率變動。如果生產經營中項目虧損，就使得籌融資中借入的資金償還需用自有資金支付；如果資金安排不合理，購貨付款與償債付款較集中，就會出現臨時性的經營困難；對外資源型投資項目還主要面臨著匯率升降所帶來的風險。

3.2建設期風險

在對外投資項目的整個建設周期中，由于資金的不斷投入，而項目還未獲得任何收益，這就使得項目一旦因為某些因素造成建設成本超支，不能按期完工或無法完成，就會給投資者帶來損失。為此需考慮以下幾方面的因素：管理者必須具備豐富的管理經驗和一定的技術能力，否則導致項目的投資成本、完工質量及生產效率方面出現不確定性；原材料、燃料漲價，資金、人員和物資調配環節出現問題，都會造成建設成本增加、工程延期，投資回收期延長；土地、建筑材料及運輸的可獲得性出現困難，無法按計劃開工，就會拖延工期；不可抗力風險自然災害、戰爭、政局變動等都會影響工程開工，并對投資項目未來產品市場產生影響。

3.3生產期風險

項目建設完成，進入正常經營狀態，通過產品的銷售來償還債務和回收投資，實現預期的經濟效益和社會效益。這一時期的風險主要表現在生產、市場、金融政策、匯率變動、政治波動等方面。

生產方面，管理人員的自身素質和能力局限，對生產計劃安排和人、財、物的有機組合不能實現預期的生產控制和成本控制，生產人員工藝技術不熟練，次品率高于標準，都會影響項目效益的實現；市場方面，原材料、能源市場價格波動，新技術的出現都會影響項目產品利潤的實現；匯率方面，匯率的波動會直接影響投資收益；政治方面，一旦政局變動，尤其是國際關系出現分裂，將使投資項目嚴重受挫。

4對外資源型投資項目投資風險的模糊綜合評價

為了更準確地評價對外資源型投資項目的投資風險，在詳細評價過程中將要通過定量分析方法，對投資項目的風險進行量化。考慮到風險因素是動態的、變化的，大多難以定量描述，而且表現出極大的模糊性，通過采用嚴謹的評估程序，將會減少信息的不對稱，降低投資風險。因此，本文將運用模糊綜合評判方法對其中的各個因素進行量化，對對外資源型投資項目進行詳細評價。

4.1對外資源型投資項目風險評價模糊集的建立

（1）設對外資源型投資項目風險評價的因素集為，U={U1，U2，……，Un}，相應的權重集為，A={A1，A2，……，An}。

其中Ai表示因素Ui在U中的比重

0≤Ai≤1，■Ai=1。

Ui={Ui1，Ui2，……，Uin}，i=1，2，……，n。ni根據構成第i個因素Ui的具體風險因素數量而定。相應的權重集為Ai={ai1，ai2，……，ain}，其中aij是風險因素uij在因素Ui中的重要程度，j=1,2,……，nj。0≤aij≤1，■aij=1。

在本文中，筆者認為對外資源型投資項目的主要風險因素有政治風險、經濟風險、資源風險、管理風險、經營風險等。因此，確定對外資源型投資項目的風險因素集為：

U={U1，U2，……，Un}={政治與國際關系，經濟波動，資源因素，管理能力，經營水平}

U1={U11，U12，U13，U14，U15}＝{國家的政治波動，兩國關系的變化，兩國對外投資政策的變化，兩國相關法律、法規的調整，兩國產業政策的變化}

U2={U21，U22，U23，U24，U25}={匯率的變動，銀行利率的調整，兩國經濟增長的波動，國際經濟增長的波動，國際貿易的波動}

U3={U31，U32，U33，U34，U35}={資源儲量，資源質量與品味，資源開采與獲取難度，資源生產、加工變數，資源市場容量}

U4={U41，U42，U43，U44，U45}={管理層受過良好的專業訓練，管理層遠見和個人魅力，管理層奉獻和敬業精神，管理層專業技術相互匹配，管理層不斷學習提高自己}

U5={U51，U52，U53，U54，U55}={經營目標及難度，經營隊伍，產品市場去向，市場銷量，經營理念與裝備}

權重集的確定可采取專家打分的方式進行，可聘請資深人士根據目標國投資環境和本國投資政策及產業性質給相關因素打分，從而可以確定因素權重及各具體風險因素在相應因素中的權重。

(2)模糊評語集為V，V={V1，V2，……，Vm}，Vk表示評估的第k個等級，k=1，2，……，m。本文取m=5，根據評估準則的性質，可以代表{很好，較好，一般，較差，很差}等意義。

4.2對外資源型投資項目的單因素風險評價

首先對每個因素做單因素評判，確定各因素對各個評價等級的隸屬度，即給出從集合到的一個模糊映射:

?灼：UV。

對每個Ui，關系Ri，可由模糊矩陣表示:

Ri=（r■）■=r11，……，r1m……，……，……r■，……，r■

i=1，2，……，n

其中：rjk表示因素uij對于第k級評語Vk的隸屬度。rjk的值也可采用專家打分的方式確定，對于因素uij有s1個第v1級評語，……，sm個第vm級評語，則對于j=1，2，……，ni，有

rjk=Sk■S■

對于評語集v的隸屬向量Bi，Bi=Ai×Ri=（bi1，bi2，……，bim）為對因素Ui做單因素模糊評判的結果，i=1，2，……，n。

4.3對外資源型投資項目投資風險的模糊綜合評價

對各因素Ui，（i=1，2，……，n）做綜合評判，由單因素評判的Bi構成模糊矩陣R。

R=B1……Bn=b11……b1m………………bn1…………

對R做模糊矩陣運算，既可得到因素集U對于評語級V的隸屬向量B：

B=A×R=（b1，b2，……，bm）

當■bj≠1時，可經歸一化處理，令

■j=bj■bj，得■=（■1，■2，……，■m）。

4.4對外資源型投資項目投資風險的評價結果

由模糊綜合評判得■=（■1，■2，……，■m），■1，■2，……，■m表示因素集對于評語集V的隸屬度。根據最大隸屬原則，B中最大的隸屬度bk所對應的風險評語Vk即為對外資源型投資項目的風險等級。決策者可通過比較該項目風險是否高于其愿意承受的風險臨界值來判斷是否對該項目進行投資。

值得說明的是，對于不同的資源及不同國家、地域的資源型投資項目，評估模型中的權重需要進行調整。如有的國家，政治穩定，經濟增長勢頭迅猛，而資源儲量不穩定，則就應該相應加大資源風險因素的權重。

4.5對外資源型投資項目投資風險的跟蹤評價

投資方按照上述的評價方法對對外資源型投資項目的風險進行評價后，如果選擇了該項目，在項目實施過程中，就要對項目的風險進行跟蹤評價。項目的風險跟蹤評價所涉及的風險因素與以上評價體系中的風險因素相同。在進行項目的風險跟蹤評價時，涉及的實際問題較多，有一些風險因素有可能是以上評價體系不包含的，所以就要根據實際情況對以上評價體系進行相應的調整。在增加新指標和因素時，一方面要考慮所增加的指標和因素與其它指標和因素的相關程度;另一方面要考慮新指標和因素加入后，其他指標和因素將做何調整。

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