摘要：企業(yè)金融市場(chǎng)投資既可作為公司理財(cái)增利行為，又是企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展資產(chǎn)證券化戰(zhàn)略的重要組成部分。金融投資投前評(píng)估和決策分析不足，缺乏對(duì)影響因素系統(tǒng)分析研究，導(dǎo)致以下三個(gè)方面的問(wèn)題：投前風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)隱患預(yù)判不夠；投后管理依賴定性分析，沒(méi)有動(dòng)態(tài)、定量評(píng)價(jià)，導(dǎo)致對(duì)市場(chǎng)趨勢(shì)變化、潛在風(fēng)險(xiǎn)損失反應(yīng)滯后；風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力薄弱，缺少項(xiàng)目回溯總結(jié)和歸因分析等重要評(píng)價(jià)環(huán)節(jié)，未建立形成抵御和化解風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策方案。鑒于此，文章主要分析構(gòu)建量化評(píng)價(jià)體系，提升對(duì)金融投資過(guò)程和結(jié)果的把控能力，伴隨市場(chǎng)趨勢(shì)真正實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)前瞻預(yù)判與及時(shí)應(yīng)對(duì)，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健收益。

關(guān)鍵詞：金融投資；量化評(píng)價(jià)；風(fēng)險(xiǎn)管理

中圖分類號(hào)：F830文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2024）33-0052-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.33.013

1引言

為了獲取財(cái)務(wù)收益，企業(yè)用存量資金購(gòu)買股票、債券、基金、外匯、權(quán)證等金融資產(chǎn)，或者將資金委托專業(yè)投資機(jī)構(gòu)開(kāi)展運(yùn)營(yíng)管理，都屬于金融投資。全球多市場(chǎng)股票、債券等資產(chǎn)選擇、組合投資，差異化投資策略，融合復(fù)雜多變的資本市場(chǎng)環(huán)境，多元化配置平h7mUPhLEnbCpSoQ2HLVseA==抑投資組合的凈值波動(dòng)，分散投資風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也對(duì)投資人投前分析調(diào)查、過(guò)程管理、兌現(xiàn)退出環(huán)節(jié)的專業(yè)能力提出了更高的要求。筆者基于多年企業(yè)財(cái)務(wù)資金管理工作經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)探索建立滿足投資目標(biāo)、符合投資風(fēng)險(xiǎn)偏好的量化評(píng)價(jià)體系，通過(guò)多個(gè)因素量化方法比較預(yù)估投資效果，預(yù)判管理運(yùn)營(yíng)效果，加強(qiáng)投前研判和投后風(fēng)險(xiǎn)管理。

2量化評(píng)價(jià)體系建設(shè)背景

防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融安全和穩(wěn)定，成為國(guó)家新發(fā)展階段暢通國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)，助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的全局性戰(zhàn)略工作。各金融機(jī)構(gòu)自身風(fēng)險(xiǎn)不斷被擠壓釋放，通過(guò)上市公司股票、工商企業(yè)債券、資產(chǎn)管理產(chǎn)品等投資資產(chǎn)的價(jià)值波動(dòng)，將風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至期望賺取財(cái)務(wù)性投資收益的企業(yè)，可能造成資產(chǎn)價(jià)值巨幅波動(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)隱患增加甚至出現(xiàn)無(wú)法挽回的巨額虧損。

在防風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)監(jiān)管的市場(chǎng)環(huán)境下，機(jī)遇與挑戰(zhàn)并存，風(fēng)險(xiǎn)與收益共生，企業(yè)運(yùn)營(yíng)投資活動(dòng)應(yīng)把風(fēng)險(xiǎn)防控、價(jià)值判斷放在首要位置，面對(duì)全市場(chǎng)各類持牌金融投資機(jī)構(gòu)、風(fēng)格迥異的投資團(tuán)隊(duì)、不同風(fēng)險(xiǎn)收益特點(diǎn)的股票、債券投資標(biāo)的，應(yīng)摸索建立一套科學(xué)、全面、可追溯的評(píng)價(jià)管理體系，規(guī)范金融業(yè)務(wù)的投資分析評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

從穩(wěn)健角度出發(fā)，克服定性評(píng)價(jià)的片面性，圍繞機(jī)構(gòu)管理水平、投資風(fēng)格、投資標(biāo)的價(jià)值波動(dòng)特點(diǎn)等影響因素，使用結(jié)構(gòu)化研討、專家調(diào)查等工具和方法，構(gòu)建多層量化評(píng)價(jià)模型，加強(qiáng)過(guò)程跟蹤和量化評(píng)價(jià)，確保投后管理的主動(dòng)性、全面性；避免投前分析決策的盲目性、隨意性，有效對(duì)標(biāo)同類投資公開(kāi)市場(chǎng)數(shù)據(jù)，科學(xué)評(píng)判投資決策合理性，機(jī)構(gòu)、團(tuán)隊(duì)管理有效性，最終達(dá)到防范風(fēng)險(xiǎn)、規(guī)范運(yùn)作、提升收益的目標(biāo)。

3量化評(píng)價(jià)體系建設(shè)過(guò)程

量化評(píng)價(jià)體系建設(shè)規(guī)劃主要分為以下四個(gè)步驟，詳見(jiàn)圖1。

圖1量化評(píng)價(jià)體系建設(shè)規(guī)劃

（1）從金融業(yè)務(wù)影響因子分析著手，使用結(jié)構(gòu)化研討方法建立完整覆蓋金融業(yè)務(wù)的影響因子庫(kù)。

（2）使用專家調(diào)查法進(jìn)行因子重要性評(píng)價(jià)，提煉量化評(píng)價(jià)指標(biāo)庫(kù)。

（3）將賦權(quán)形成的量化評(píng)價(jià)模型納入金融業(yè)務(wù)合作機(jī)構(gòu)選擇管理工作中進(jìn)行測(cè)試、優(yōu)化。

（4）組合使用多維度量化模型，完成層量化評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建。量化評(píng)價(jià)從金融業(yè)務(wù)不同層面出發(fā)，根據(jù)不同生命周期、不同底層資產(chǎn)特點(diǎn)進(jìn)行動(dòng)態(tài)賦權(quán)調(diào)整，適用于更多場(chǎng)景和風(fēng)險(xiǎn)偏好。

3.1影響因子庫(kù)

假設(shè)同一宏觀政策和金融市場(chǎng)環(huán)境下，以分析預(yù)測(cè)單個(gè)投資項(xiàng)目效益影響因素為目的，用結(jié)構(gòu)化的思維梳理所有對(duì)投資結(jié)果有影響的因子，克服平面思維的片面性。使用“頭腦風(fēng)暴”“魚(yú)骨圖”，從宏觀至微觀逐層、逐個(gè)維度剖析，如圖2所示。

圖2金融業(yè)務(wù)影響因子

以金融機(jī)構(gòu)、投資團(tuán)隊(duì)及體現(xiàn)投資資產(chǎn)特性的資管產(chǎn)品等評(píng)價(jià)維度為例，分別梳理出一級(jí)、二級(jí)影響因子庫(kù)，一級(jí)因子20項(xiàng)，細(xì)分二級(jí)因子共88項(xiàng)。

3.2重要性提煉

3.2.1重要性評(píng)估

以影響因子發(fā)生的可能性以及影響因子發(fā)生對(duì)投資目標(biāo)的影響程度作為兩個(gè)維度，各劃分為10級(jí)，繪制影響因子重要度坐標(biāo)圖（如圖3所示），提煉導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)值波動(dòng)程度大的關(guān)鍵影響因子。

對(duì)不同坐標(biāo)區(qū)域的點(diǎn)標(biāo)注不同顏色，黑色表示重要程度高，納入指標(biāo)庫(kù)，予以密切跟蹤觀察；灰色表示影響因子重要程度較高且復(fù)雜，需要依照實(shí)施背景結(jié)合定性分析方法輔助判斷；灰白色表示發(fā)生影響程度均較低，可剔除。

圖3影響因子重要度坐標(biāo)

通過(guò)上述步驟，得到金融機(jī)構(gòu)、投資團(tuán)隊(duì)及投資項(xiàng)目影響因子重要度坐標(biāo)圖，二級(jí)指標(biāo)影響因子均得到分類歸位。

3.2.2構(gòu)建指標(biāo)庫(kù)

經(jīng)過(guò)重要性評(píng)價(jià)，提煉出金融機(jī)構(gòu)、投資團(tuán)隊(duì)、投資標(biāo)的三個(gè)維度的12項(xiàng)一級(jí)指標(biāo)和50項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)組成量化指標(biāo)庫(kù)。指標(biāo)之間既相互獨(dú)立又相互聯(lián)系，體現(xiàn)了全面性與層次性、定性與定量、科學(xué)性和可操作性的結(jié)合，這些指標(biāo)成為金融業(yè)務(wù)量化評(píng)價(jià)體系最終構(gòu)建的基礎(chǔ)。

3.3指標(biāo)賦權(quán)與建模

為了確保量化評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)性、量化評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，剔除相關(guān)性復(fù)雜、代表性較弱、量化過(guò)程容易失真的指標(biāo)，圍繞納入指標(biāo)庫(kù)50項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)設(shè)計(jì)專家調(diào)查問(wèn)卷。共向基金公司FOF投資基金經(jīng)理、基金投資顧問(wèn)、證券分析師、基金評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)相關(guān)人員等近百位金融投資相關(guān)性極強(qiáng)的行業(yè)專家發(fā)出調(diào)查問(wèn)卷，回收有效反饋，在深度訪談基礎(chǔ)上，最終確立納入量化評(píng)價(jià)模型的30項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)。

Xi與Yi分別代表量化評(píng)價(jià)對(duì)象的最終得分和各一級(jí)指標(biāo)得分，其中一級(jí)指標(biāo)計(jì)算公式為：Yi=∑zijpij，式中，Yi為第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)（i=0，1，…，n）的評(píng)價(jià)分值；zij為第i個(gè)一級(jí)指標(biāo)要素所對(duì)應(yīng)的第j項(xiàng)二級(jí)指標(biāo)（j=0，1，…，n）的評(píng)價(jià)分值；Pij為該二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。

量化評(píng)價(jià)對(duì)象最終得分Xi計(jì)算公式為：Xi=y1f1+y2f2+…+ynfn，式中，Xi為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象（i=0，1，…，n）的評(píng)價(jià)值；yn為第n個(gè)對(duì)應(yīng)一級(jí)指標(biāo)的評(píng)價(jià)值；fn為該一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。

經(jīng)過(guò)專家調(diào)查和指標(biāo)提煉，針對(duì)金融機(jī)構(gòu)、投資團(tuán)隊(duì)和投資標(biāo)的分別建立了量化評(píng)價(jià)模型。

3.4模型應(yīng)用測(cè)試與優(yōu)化

3.4.1運(yùn)行效果測(cè)試

以金融機(jī)構(gòu)維度為例，量化評(píng)價(jià)模型對(duì)頭部投資機(jī)構(gòu)進(jìn)行了計(jì)算評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果與公開(kāi)市場(chǎng)行業(yè)排名情況進(jìn)行比對(duì)。

模型從金融機(jī)構(gòu)對(duì)外公告的財(cái)務(wù)報(bào)表、監(jiān)管處罰情況等公開(kāi)市場(chǎng)信息提取對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，計(jì)算得出各金融機(jī)構(gòu)投資能力、風(fēng)險(xiǎn)控制能力、經(jīng)營(yíng)能力和合作體驗(yàn)的量化評(píng)價(jià)分值，經(jīng)過(guò)賦權(quán)計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果。

2021年白名單公募基金公司與“十大金?；鸸芾砉尽鲍@得次數(shù)最多的30家基金公司重合度達(dá)76.67%；經(jīng)過(guò)與中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)、中國(guó)證監(jiān)會(huì)、中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)等公布的行業(yè)排名情況進(jìn)行比對(duì)，使用量化評(píng)價(jià)模型篩選的機(jī)構(gòu)均處于行業(yè)頭部，經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)突出、執(zhí)業(yè)合規(guī)且風(fēng)險(xiǎn)控制到位。可見(jiàn)，量化評(píng)價(jià)模型有效性在實(shí)踐應(yīng)用中得到充分的測(cè)試。

量化模型計(jì)算出的評(píng)價(jià)指標(biāo)在雷達(dá)圖中顯示了各個(gè)方面發(fā)展的優(yōu)劣，雷達(dá)圖顯示某金融投資機(jī)構(gòu)投資能力、合作體驗(yàn)分值較高，而經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分值偏低，穿透來(lái)看公司凈利潤(rùn)水平偏低，導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)指標(biāo)分值略低。深入盡調(diào)后，發(fā)現(xiàn)該公司處于市場(chǎng)擴(kuò)張期，經(jīng)營(yíng)策略使得其比較重視與投資企業(yè)的合作交流、中間業(yè)務(wù)報(bào)價(jià)處于市場(chǎng)中位以下所導(dǎo)致。該盡調(diào)情況指導(dǎo)了與其的合作，重點(diǎn)關(guān)注該機(jī)構(gòu)市場(chǎng)份額的成長(zhǎng)效果，檢驗(yàn)其經(jīng)營(yíng)策略有效性，加大與其在增值服務(wù)、投資研究方面的合作，伴隨金融機(jī)構(gòu)成長(zhǎng)形成穩(wěn)固的戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系。

3.4.2量化評(píng)價(jià)模型的優(yōu)化

近年來(lái)金融監(jiān)管針對(duì)違規(guī)事件開(kāi)具大量監(jiān)管罰單，金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)、資產(chǎn)質(zhì)量分化嚴(yán)重，金融投資面臨的機(jī)構(gòu)合作風(fēng)險(xiǎn)逐步增大。為了選擇與優(yōu)質(zhì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行長(zhǎng)期合作，需要加大對(duì)金融機(jī)構(gòu)重大風(fēng)險(xiǎn)事件和重大行政處罰事件的關(guān)注，調(diào)整量化模型中對(duì)金融機(jī)構(gòu)合規(guī)管理方面指標(biāo)的賦權(quán)；每月監(jiān)控機(jī)構(gòu)合規(guī)處罰情況，觸碰合規(guī)預(yù)警指標(biāo)的金融機(jī)構(gòu)立即被預(yù)警，其他指標(biāo)如果發(fā)現(xiàn)大幅分值變化，輔助雷達(dá)圖分析，的確存在較大風(fēng)險(xiǎn)隱患的將提升關(guān)注、回避合作。

3.5體系化延展

指標(biāo)模型適應(yīng)性調(diào)整后，對(duì)不同種類投資項(xiàng)目的投前研判、投后管理、投資策略調(diào)整以及退出時(shí)機(jī)的把握方面都可以發(fā)揮積極作用。

3.5.1多維度體系構(gòu)建

在梳理影響因子、提煉因子指標(biāo)庫(kù)，通過(guò)賦權(quán)搭建金融機(jī)構(gòu)、投資團(tuán)隊(duì)和投資項(xiàng)目三個(gè)量化評(píng)價(jià)模型后，將專家調(diào)查信息分析歸納，對(duì)三個(gè)模型進(jìn)行賦權(quán)，得到金融機(jī)構(gòu)、投資團(tuán)隊(duì)和投資項(xiàng)目三個(gè)維度的綜合量化評(píng)價(jià)結(jié)果：R=X1f1+X2f2+X3f3。

式中，R為綜合量化評(píng)價(jià)分值；Xi為第i個(gè)量化模型的評(píng)價(jià)分值；fi為該模型的權(quán)重。

3.5.2體系應(yīng)用及測(cè)試分析

（1）量化評(píng)價(jià)體系的應(yīng)用。量化評(píng)價(jià)體系兼顧了多個(gè)評(píng)價(jià)維度，按照模型得分優(yōu)先排序來(lái)對(duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行推薦，提升了投前評(píng)估效率，對(duì)投資決策形成了有力支撐。

首先，在金融投資機(jī)構(gòu)管理中，白名單機(jī)制得到廣泛應(yīng)用，而名單的建立和維護(hù)擺脫了以往僅僅依靠定性因素的片面性，考慮到投資環(huán)境變化和投資風(fēng)格特點(diǎn)，以業(yè)績(jī)、投資經(jīng)驗(yàn)、投資能力為評(píng)價(jià)內(nèi)容，選取團(tuán)隊(duì)平均從業(yè)大于2年，觀測(cè)近一年年化收益率、夏普比率、最大回撤、行業(yè)相關(guān)排名、業(yè)績(jī)持續(xù)性數(shù)據(jù)，依照指標(biāo)權(quán)重計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果排序。

其次，對(duì)應(yīng)備選投資團(tuán)隊(duì)在管的產(chǎn)品，圍繞兩年數(shù)據(jù)，選取詹森指數(shù)、跟蹤誤差、年化波動(dòng)率、區(qū)間勝率、外部評(píng)級(jí)、夏普比率、最大回撤數(shù)據(jù)，依照權(quán)重計(jì)算得出產(chǎn)品評(píng)價(jià)結(jié)果。

最后，在進(jìn)行投資團(tuán)隊(duì)、產(chǎn)品量化評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，引入金融機(jī)構(gòu)權(quán)重，選取機(jī)構(gòu)外部評(píng)級(jí)、管理資產(chǎn)規(guī)模、管理資產(chǎn)收益風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)、經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)等依照權(quán)重計(jì)算評(píng)價(jià)結(jié)果，并進(jìn)行排序，實(shí)現(xiàn)多層疊加影響下的量化評(píng)價(jià)結(jié)果。根據(jù)最后的分值排序，實(shí)現(xiàn)了海量投資樣本中的優(yōu)選。

投后管理是確保投資成功的重要環(huán)節(jié)，投而不管往往造成投資失敗和巨大風(fēng)險(xiǎn)隱患，量化評(píng)價(jià)避免了在投后階段僅靠定性結(jié)論進(jìn)行的表面化管理。圍繞已設(shè)立的投資目標(biāo)，調(diào)整觀測(cè)指標(biāo)，按月、季度通過(guò)模型運(yùn)行結(jié)果及時(shí)反映各觀測(cè)值變化情況，形成有效的跟蹤監(jiān)督機(jī)制，對(duì)金融機(jī)構(gòu)以及投資團(tuán)隊(duì)直接施加了監(jiān)督管理壓力，改變了被動(dòng)局面，真正實(shí)現(xiàn)了管理增效。

（2）量化評(píng)價(jià)體系測(cè)試分析，顯著提升風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與預(yù)警管理水平。以決策時(shí)點(diǎn)模型打分為錨，將投后期間項(xiàng)目分值與決策時(shí)點(diǎn)分值進(jìn)行縱向?qū)Ρ?，與同期同類型項(xiàng)目進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，觀測(cè)值發(fā)生重大偏離時(shí)，通過(guò)雷達(dá)圖輔助分析偏離形成的原因，從問(wèn)題導(dǎo)向出發(fā)調(diào)整投資策略，有助于盡早發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)隱患，提早制定對(duì)策措施，提升投資效率效果。

準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)投后畫(huà)像及成果歸因分析。量化評(píng)價(jià)體系在投資管理過(guò)程中形成多次縱向、橫向的評(píng)價(jià)結(jié)果，縱向以明確的投資策略和既定目標(biāo)引導(dǎo)過(guò)程管理不斷糾偏，通過(guò)同類業(yè)務(wù)橫向比較實(shí)施優(yōu)勝劣汰的調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)投資效果的優(yōu)化提升。針對(duì)投資管理團(tuán)隊(duì)行為的量化評(píng)價(jià)結(jié)果，形成了“畫(huà)像”資料，完成了歸因分析，為實(shí)現(xiàn)高水平多品類大類資產(chǎn)配置打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

4應(yīng)用效果

貫徹量化評(píng)價(jià)管理思路，構(gòu)建實(shí)施評(píng)價(jià)體系，金融業(yè)務(wù)投資管理及風(fēng)險(xiǎn)防控能力持續(xù)不斷提升，內(nèi)部控制體系不斷完善，金融投資效益大幅提升，風(fēng)險(xiǎn)事件大幅下降。

4.1完善管理體系，強(qiáng)化專業(yè)能力

4.1.1提升管理水平，完善金融業(yè)務(wù)管理體系

金融業(yè)務(wù)量化評(píng)價(jià)體系的成功應(yīng)用，驗(yàn)證了風(fēng)險(xiǎn)全景分析、指標(biāo)賦權(quán)思路在風(fēng)險(xiǎn)量化、縱橫可比方面的管理運(yùn)行邏輯，為改善投資標(biāo)準(zhǔn)不清晰、投后管理不及時(shí)、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力弱等難題提供了綜合解決方案。量化評(píng)價(jià)將投資標(biāo)準(zhǔn)數(shù)字化、潛在風(fēng)險(xiǎn)可視化，提高企業(yè)對(duì)不確定性的把控，形成系統(tǒng)化金融投資管理體系。

4.1.2強(qiáng)化專業(yè)能力，培養(yǎng)高素質(zhì)投資團(tuán)隊(duì)

在量化評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建與實(shí)施過(guò)程中，企業(yè)通過(guò)加強(qiáng)政策理論知識(shí)學(xué)習(xí)、建立內(nèi)外部機(jī)構(gòu)交流機(jī)制、開(kāi)展專業(yè)培訓(xùn)等形式，提高團(tuán)隊(duì)人員投資管理、風(fēng)險(xiǎn)防控專業(yè)能力，打造高素質(zhì)專業(yè)化的金融業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)。

4.2探索適用于金融資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的管理模式

金融業(yè)務(wù)量化評(píng)價(jià)體系最大限度地利用公開(kāi)市場(chǎng)信息數(shù)據(jù)為投資決策和投后管理服務(wù)，兼具科學(xué)性、客觀性和實(shí)用性，破解了同類投資公司大類資產(chǎn)配置策略缺乏分析標(biāo)準(zhǔn)的難題，也為專業(yè)投資機(jī)構(gòu)尋找優(yōu)秀投資團(tuán)隊(duì)組建FOF、MOM投資組合提供了寶貴經(jīng)驗(yàn)，起到了積極的示范作用。另外，該量化體系多層多模塊化組合適用于全過(guò)程投資管理和金融合作機(jī)構(gòu)甄別選擇，可以從簡(jiǎn)單項(xiàng)目管理延伸拓展至復(fù)雜投資組合的策略調(diào)整、預(yù)警監(jiān)控，具有廣泛的推廣價(jià)值。

5結(jié)語(yǔ)

金融業(yè)務(wù)管理模式已經(jīng)從粗放管理方式，不斷豐富完善成為一套基于事實(shí)數(shù)據(jù)的量化投資管理體系。量化評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建，成為金融業(yè)務(wù)健康穩(wěn)定發(fā)展的重要抓手。量化評(píng)價(jià)體系構(gòu)建仍處于初期探索階段，在影響因子庫(kù)的體系化、模型適用范圍方面還有很多改進(jìn)、提升空間。下一步將深度挖掘金融業(yè)務(wù)影響因子之間的相互作用，使用更多的研究方法歸納量化指標(biāo)與評(píng)價(jià)結(jié)果之間的線性關(guān)系；增加不同宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境投資場(chǎng)景的分析視角，擴(kuò)充量化評(píng)價(jià)模型的適用范圍；將量化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、退出評(píng)價(jià)規(guī)則、動(dòng)態(tài)預(yù)警監(jiān)督機(jī)制融入數(shù)字化信息系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃中，實(shí)現(xiàn)決策支撐和動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的自動(dòng)化，配合風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)、內(nèi)控一體化建設(shè)，為穩(wěn)健的投資管理保駕護(hù)航。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場(chǎng)表現(xiàn)——來(lái)自股票流動(dòng)性的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].管理世界，2021（7）：10，130-144.

[2]林菁，仲繼銀.數(shù)字化轉(zhuǎn)型與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為研究[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2022（6）：108-117.

[3]韓鳳彩，韓兆洲，林海明.初始因子分析綜合評(píng)價(jià)方法及其應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與決策[J].2022（14）：10-14.

[4]楊光藝，王楨.基于分位數(shù)因子分析方法的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[J].武漢金融，2023（8）：33-40.

[5]丁文暉.信息時(shí)代大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在金融投資風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用探討[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇，2023（19）：185-186.