无风险资产的权重范文

导语：如何才能写好一篇无风险资产的权重，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

篇1

【关键词】资本监管；资产配置；银行风险承担行为

1.引言

新《巴塞尔协议》确立的最低资本要求、市场约束和政府监督成为银行业监管的三大支柱。最低资本要求监管要求商业银行达到最低资本充足率标准，旨在能够抑制银行风险资产的过度膨胀，从而保证银行能够以自有资本承担对存款人和其他债权人造成的资产损失，避免银行出现挤兑危机，甚至破产。

传统理论认为实施资本充足率监管可以增强银行抵御风险的能力，然而，提高资本监管要求后，为了弥补提高资本充足率带来的额外资本成本，商业银行会将部分资产从低风险转向高风险资产，可能使商业银行面临更大的破产风险。Keeley和Furlong（1990）指出，提高资本要求将降低存款保险期权的价值，使银行降低其资产组合的风险。但是，资本监管也可能增大银行资产风险，导致银行的资本监管出现低效率问题。Gennotte和Pyle（1991）、Rochet（1992）认为银行的财务杠杆率和风险互相替代，当杠杆率被强制压低时会选择增大资产风险。李颖（2011）认为存在资产替代效应时，资本的增大导致资产配置风险增大。宋琴，郑振龙（2010）发现银行资本充足率监管在市场集中度较低时有效，但市场集中度高时作用不明确。因此，资本监管约束是否能够抑制商业银行风险承担行为，从而提高银行业的稳定性，值得深入探讨研究。基于银行资产配置策略视角，构建线性规划模型，研究资本监管约束下银行的资产配置风险，有助于理解资本监管对银行风险承担行为的作用机理，具有重要的理论意义。

2.资本监管约束下的银行资产配置目标函数

资本充足率（Capital adequacy ratio，CAR），也称为资本风险资产率，是衡量一个银行的资本对其加权风险的比例。公式表达为核心资本与附属资本之和与风险加权资产的占比百分比。《巴塞尔协议III》要求>8%，并且大幅度提高核心资本比例，要求核心资本与风险加权资产的比例大于4.5%。

假设一家上市银行总资产为V，银行持有三种资产，其中是无风险资产，的风险高于，无风险资产占总资产的比率为，则占总资产的比率为，占总资产比率为，存款占总资产的比率为，存款，权益资本为，总资产的收益为，银行的风险为。用分别代表三种资产的收益率，有，因此有。下面将从资产定价模型入手，简单阐述资本监管约束下银行资产配置函数的原理及配置目标。

资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model）是由美国学者夏普（William Sharpe）、林特尔（John Lintner）、特里诺（Jack Treynor）和莫辛（Jan Mossin）等人在资产组合理论的基础上发展起来的，是现代金融市场价格理论的支柱。

即某种证券的期望收益=无风险资产收益率+证券的贝塔系数*风险溢价，其中系数是用来度量一种证券对市场组合变动的反应程度的指标，即为度量改证券风险的指标。

根据CAPM理论可知，用文字描述该理论的涵义，才能有以下的表达式。

其中表示风险溢价，为常数，为CAPM中的贝塔系数，是反映风险的指标，表示期望收益与无风险资产收益率的差，存款的资本成本为。

假设风险中性银行以银行利润最大化为目标， 即银行决策的目标是：

假设银行的资产风险按照从大到小排列并且可以无线细分，即银行资产的风险是不一样的，不是如巴塞尔协议规定的，则银行的资产按照风险权重，设为资本充足率要求，则银行行为的约束条件为：

此时，假设市场是有效的，政府执行强监督机制，但是如果银行资本低于资本充足率要求，市场对银行的信心不足，就会发生挤兑现象，导致银行破产。

3.资本监管约束下银行资产配置的线性规划解

化简（6）得：

（7）

由式（7）可知，收益率高的资产与收益低的资产的数量是呈负相关的，并且与无风险资产的比重无关。收益高的资产的数量是由银行资本、资本充足率、收益低资产的数量以及两种资产各自的风险权重共同决定的。

要最大化（5）即最大化（8）：

，即权益资本比率大于最低资本要求与高风险资产的风险权重的乘积时，L恒大于N，可行域为N下方，目标函数Y与L无关，即最低资本要求无法限制银行风险承担。

因此，在银行权益资本非常充足时，银行有足够的资本来抵御未知的风险和将来可能发生的费用，而且权益资本的比率大于最低资本要求，此时最低资本要求对银行的风险承担行为没有影响，银行会有提高风险资产比率的激励，银行会过度承担风险。

，即权益资本比率小于最低资本要求与高风险资产的风险权重的乘积时：

（1）若，即目标线斜率大于M线，也就是说风险权重的增长速度小于风险的增长速度。

由线性规划可知，B点时Y最大：

结论1：当资本监管加强时，银行为适应监管要求，此时银行不会选择持有低风险资产，因为增持低风险资产会提高银行的风险，并且得到的收益不足以弥补风险带来的损失，银行不得不将高风险资产向国债等无风险资产转移，资本监管效果明显，银行风险承担降低；当资本监管减弱时，银行会将资产从无风险资产向高风险资产转移，并且也不会选择持有低风险资产，因为此时增持高风险资产会得到更多的收益，并且足以覆盖由此带来的风险损失。

（2）若，即目标线斜率小于M线，也就是说风险权重的增长速度大于风险的增长速度。

由线性规划知A点时Y最大，即：

结论2：当资本监管加强时，高风险资产会减小，低风险资产会增加，银行不会持有无风险资产，因为此时持有风险资产得到的收益可以覆盖风险增加的损失，银行将资产从高风险向低风险转移，资本监管效果比较明显，银行风险承担降低。

4.银行资本调整与银行资产配置风险

当时，时，收益最大，风险最小，此时银行持有的低风险资产较多，足以达到最低资本充足率要求，银行会选择增持高风险资产，由于两种资产相关性的存在，这样可以降低风险，并且可以增加银行的利润，直到收益最大为止，即银行持有所对应的的资产组合；当存款利率增加时，此时资产组合为最优资产组合，故银行的利润率会降低。

当时，取，因为与右侧部分相比在同等风险水平下收益率高，这是因为两种资产协方差的存在使得银行在同等风险水平下对应两个收益不同的资产组合。若银行目标为利润最大化，则取所对应的资产组合，此时银行的收益是最大的，但是风险也是最大的，银行容易有破产风险；若其目标为风险最小化，则取所对应的资产组合，此时银行面临的风险是最小的，但收益不是最优的，股东们可能会出面干预，来增加利润率；当存款利率升高时，银行为保持其利润率会倾向于提高银行总收益，即向在最低资本要求约束下银行所能达到的最高收益率靠近，此时，低风险资产的持有率减少，高风险资产的持有率增加，银行会增加持有风险较高的资产。

一般来说，收益与风险呈正相关，银行持有的低风险资产比例越大则其总风险越小；由以上分析可知，由于协方差的存在，存在使得银行总风险最低的资产组合，此时银行的总收益不是最低，即收益与风险不是正相关，银行不同的资产组合可以使风险相同，收益相同，即银行同等风险一定时对应两个收益不同的资产组合，银行为了规避风险也不应持有过多低风险资产，而是选择合适的资产组合。

5.结论与相关政策建议

由以上分析可得结论有以下几点：（1）在线性规划模型下，资本监管的有效性不确定，因其受到权益资本比率、最低资本要求与高风险资产的风险权重的乘积、风险权重的增长速度等诸多因素的制约。（2）银行存在风险最小值点。银行以适当的比例持有不同风险的资产可以使银行的风险达到该最小值。

传统观念认为政府加强资本监管，能够抑制银行的风险承担行为，本文通过线性规划方法求解资本监管约束下银行资产配置的目标函数，发现政府监管作用具有不确定性。资本监管加强时，银行一定会减持高风险资产，但当风险权重的增长速度大于风险的增长速度时，银行会增持无风险资产，但不会持有低风险资产；反之，银行会增持低风险低风险资产，但不会持有无风险资产。

传统观念还认为风险与收益成正比，高风险意味着高收益。本文研究发现银行的收益和风险并不是简单的正相关关系。银行同等风险一定时对应两个收益不同的资产组合，银行为了规避风险也不应持有过多低风险资产，而是选择合适的资产组合。

基于以上结论分析，我们提出三方面政策建议：（1）发展银行间债券市场以及同业拆借市场以方便商业银行的融资，在市场信心不足时，容易发生银行挤兑，比较自由的资金融通可以降低银行破产的风险。（2）合理配置银行资产。商业银行应该以自身经营目标为导向，在监管约束下权衡流动性和收益性。（3）加大对金融犯罪的惩罚力度，加强信息披露和对银行的评估，使银行的决策者的行为趋于规范，减少金融事故的发生。此外，有效发挥银监会的审慎监管职能，强化银行相关信息披露的透明度，培育和维护对银行稳健经营的市场信心，提高金融监管效率。

参考文献：

[1]Keeley.M.C.and Furlong.F.Deposit Insurance，Risk，and Market Power in Banking[J].Joumal of Banking and Finanee，1990（14）：69-84.

[2]G Gennotte.D Pyle.Capital controls and bank risk[J].Journal of Banking & Finance，1991（15）：

805-824.

[3]Jean-Charles Rochet.Capital requirements and the behaviour of commercial banks[J].European Economic Review，1992（36）：1137-1170.

[4]李颖.资本充足监管与商业银行风险承担行为研究——对资产替代效应的模型分析和实证检验[D].浙江工商大学，2011.

[5]宋琴，郑振龙.市场结构、资本监管与银行风险承担[J].金融论坛，2010（11）.

[6]斯蒂芬 A.罗斯 （Stephen A.Ross），伦道夫 W.威斯特菲尔德（Randolph W.Westerfield），杰弗利 F.杰富 （Jeffrey F.Jaffe），吴民农.公司理财[M].机械工业出版社，（2012-01）.

作者简介：

薛智恒（1994-），男，山西运城人，大学本科，现就读于大连理工大学。

篇2

马考维茨(Markowitz)是现资组合分析理论的创始人。经过大量观察和分析，他认为若在具有相同回报率的两个证券之间进行选择的话，任何投资者都会选择风险小的。这同时也表明投资者若要追求高回报必定要承担高风险。同样，出于回避风险的原因，投资者通常持有多样化投资组合。马考维茨从对回报和风险的定量出发，系统地研究了投资组合的特性，从数学上解释了投资者的避险行为，并提出了投资组合的优化方法。

一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。

从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。

基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematicalprogramming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。

二、投资战略

投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。

选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。

市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。

类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。

最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。

公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。

三、投资组合风险

我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。

风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。

投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。

在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。

国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。

四、投资组合业绩评价

通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。

投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。

没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。

【参考文献】

[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.

[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative

ApproachforProducingSuperiorReturnsandSelectingSuperiorRernsand

ControllingRisk,McGraw-Hill,1999.

[3]陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.

篇3

投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。

选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。

市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。

类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。

最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。

公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。

2、投资组合风险

我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。

风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。

投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。

在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。

国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。

3、投资组合业绩评价

通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。

投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。

没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。

【参考文献】

[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.

[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative

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[3]陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.

[4]张金鳌.二十一世纪商业银行资产负债管理[M].北京：中国金融出版社，2002.

[5]邓向荣，王凤荣，杜传忠.投资经济学[M].天津：天津大学出版社，2001.有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。

没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。

【参考文献】

[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.

[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative

ApproachforProducingSuperiorReturnsandSelectingSuperiorRernsand

ControllingRisk,McGraw-Hill,1999.

[3]陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.

篇4

早期的“对冲”（hedging）被译作“套期保值”、“避险”、“套头交易”等。现资理论对对冲这种操作策略，适用的是一种比较宽泛的投资策略概念。是投资者为了达到规避风险或者效益、效率最大化而采取的双向操作策略的统称。对冲作为股指期货应用的一种策略，分为防御性对冲，主动性对冲和综合性对冲。防御性对冲又叫被动性对冲，是把对冲操作作为一种避险措施来使用，目的是保护现货利益，规避系统风险。主要包括完全套期保值和留有敞口风险的不完全套期保值。主动性对冲，是把收益最大化或效率最大化作为目标的对冲策略，主要包括套利策略和系统性投机策略。综合性对冲又称混合性对冲，是上述策略的综合运用，比如把股指期货的综合功用融合进股票组合中，形成包含股指期货的组合投资策略，把股指期货策略当作风险控制器和效率放大器，从而使得夏普比率最大化，来实现不同时期、不同市场背景下的综合效果。

研究对冲基本策略，首先要着重研判关联。股票组合、标的指数、期货指数客观上形成一个三维关联关系。这个三维体系中，研究方向是两组关联关系。即单品种（包括股票组合）和标的指数的关联，现货指数和期货指数的关联。研究重点是标的指数，因为他“一肩挑两头”。

股票组合（包括单品种）和标的指数的关联

股指期货标的物有别于商品期货标的物的主要特征之一，是不可完全复制性。商品现货可以完全复制标准仓单，只要按照标准仓单的要求去生成，二者不仅可以消灭质量离差而且可以消灭价格离差。股票组合与股指之间的离差是永远存在的，即使某指数基金严格按照沪深300指数的构成比例去组建的，也不可能做到完全“复制”，因为沪深300指数以分级靠档派许加权法计算的权重比例，每个撮合节都在变，是个序列变量。所以只能做到“逼近”，比如跟踪指数的ETF基金。机构投资组合的品种中通常包括沪、深300成份股之外的股票，收益率离差就更难以避免了。这个特征可以派生出两个概念：第一，商品期货对冲操作的目标是价格风险，而股指期货对冲的目标是价格风险中的系统性风险；第二，由于股指期货的现货价格形成于证券市场，是集中交易的结果，具有权威性、准确性、动态性和惟一性，因此更方便于建立数学模型来研判他们之间的关联系数。而关联系数就是对冲纽带中的第一个环节。股票组合和标的指数的关联可以用三个指标做定量化研究：他们是撬动系数、贝塔系数和样本误差系数。

1、撬动系数

单品种和指数的关联研究一般有两个实现途径，一种是动因分析，一种是常态（现象）分析。动因分析主要着眼于股指的波动构成因素和反作用，常态分析主要着眼于通常状态下的关联程度的概念。动因分析是主动性对冲的关键，常态分析是防卫性对冲的要点。撬动系数是动因分析的一个基本指标。

沪深300指数的计算公式为，报告期指数=报告期成份股的总调整市值/基期*1000；其中，总调整市值=∑（市价*样本股调整股本数）。可见影响指数波动的直接动因是成份个股波动。我们把这种对造成指数波动的直接影响力进行解析称为动因分析。根据沪深300指数的形成机制，可以逆运算撬动系数，表达式：撬动系数=（市价*样本股调整股本数）*指数市价/∑（市价*样本股调整股本数）。

撬动系数是一个构成沪深300指数的成份的重要性程度对比指标，他是该品种或者股票组合收益率占指数收益率的百分比，静态意义是在某一时间尺度上，我们对其他品种做静止替代，该品种或组合收益率波动1%对沪深300指数撬动多少个点，也可以表达为撬动幅度，即该品种或组合收益率波动1%对沪深300指数收益率撬动的百分比。可以用来分析指数的历史波动，也可以通过因素解析研判和预测指数未来的波动（见图1）。

撬动系数和调整市值的比重呈正比，成份股撬动系数算术平均和沪深300指数正相关，横向对比呈现相对稳定性，自身时间序列上呈现动态变化，与其他品种的橇动系数的对比具有排序意义，撬动系数对应品种的对冲操作与期货指数的下单冲击成本相关联，是主动性对冲策略的重要指标。

撬动系数可以派生出另外两个明细的动因分析参数：贡献度和反射率。

贡献度。在一个时间尺度内，单个品种的收益率波动幅度对指数的影响的定量化表达。表达式：品种贡献系数=（1+报告期品种分极靠档下的市值贡献率）*基期指数市价-基期指数市价。股票组合贡献系数=加权平均的单品种贡献系数。一般来说计算股票组合的指标通常采取两种方法，一种是分步汇总，一种是指数化，前者如上，后者是首先按照股票组合的投资权重计算跟踪市值的投资指数，而后对该投资指数核定各项指标。对国际市场和国内市场的历史数据采用时间数列的因果检测得出如下结论：一，指数化法的稳定性稍高于汇总法；二，在同一时间尺度内，收益率的摆动性和单调性是不可调和的，摆动性强的，单调性就会弱，摆动性弱的单调性就会强；三，单品种的贡献系数往往呈现强摆动性，而股票组合的贡献系数就平缓得多，与这个理论相对应的一个常见现象是，股票品种总是以波段性和轮动的方式运动，反应在指数上却通常表现为相对平稳的趋势运动。该指标同样具有排序意义（见图2）。

反射率。在一个时间尺度内，指数的波动幅度对某个成份个股或组合的影响进行定量化表达。指数相对于单品种的影响力表达式：反射系数=（基期品种市值/基期指数市值）*报告期指数上升额/基期品种市值*基期品种市价。单品种的交易带动了指数的变动，指数的波动同样反过来影响单品种的交易行为。认识函数的自变量是情境，参与函数的自变量是认知，两个函数从相反的方向发挥其功能，但都服从于一个递归函数。

2、贝塔系数

常态分析方式下关于单品种与指数的关联表达主要采用贝塔β系数法。贝塔系数来源于威廉・夏普（William F.Sharpe）和约翰・林特纳（John Lintner）的CAPM模型，即资本资产定价模型。CAPM的公式为：收益率=无风险资产的收益率+（市场均衡组合的收益率-无风险资产的收益率）*β。β越大，系统性风险越高，要求的收益率越高；反之，β越小，要求的收益率越低。股票组合的β是单品种β的加权平均。β的计算既可以用简单的均值比较法，也可以用目前通行的方差法，方差法的表达式：单品种β=单品种收益率和指数收益率的协方差/指数收益率的方差。股票组合的β既可以用构成品种的β的加权平均来计算，也可以用股票组合指数化的办法直接取得。

贝塔系数也可理解为某种股票或股票组合超出无风险利率的超额收益对市场超出无风险利率的超额收益进行回归得到的最优拟合直线的斜率，代表某种股票或股票组合受市场影响而产生价格波动性的大小。有如下几个特点：

（1）贝塔系数的本质含义是，标的指数收益率波动1%，股票组合收益率常态下的收益率波动幅度是多少。贝塔系数是反映单品种或股票组合相对于系统风险变动程度的一个重要指标，贝塔系数有助于建立起股票组合和指数之间关联的定量化纽带，是计算套期保值率的重要元素，是防卫性对冲策略的技术准备。

（2）β是一个常态指标，他取自历史数据，使用经验参数，反映的是通常状态下股票组合在指数坐标下的风险度，常态是有基本面根据的，因为相对于指数来说该品种的行业特征、经营状况、规模大小等个性通常是相对稳定或渐变的，激变当然也会发生，但是从概率统计的角度来看属于小概率事件。因而CHOW检验对β的稳定性给予了比较肯定的回答，而且熵增过程与对应的稳定性正相关。

（3）β是个序列变量，时间跨度的选取是个重要的参数，方差的方法同样依赖均值法，β也可以做方向性分离计算，即收益率按上升和下跌分别取样。

（4）β是用历史数据来计算的，而历史数据计算出来的贝塔系数是否适用于未来，将直接影响应用效果。β预测的常用方法包括单因素模型、单因素-随机波动率模型、误差修正模型、误差修正-随机波动模型。应对单品种的激变状态可采用递衰指数移动平均法（EWMA法）。预测手段是非常丰富的（见图3）。

（5）β不等于套期保值率，是试图解决交叉保值风险的数学模型，因为沪深300指数和沪深300期货指数还存在基差偏离的敞口风险。

3、样本误差系数

对《沪深300指数编制方法》和《沪深300指数编制细则》进行解读可以看出沪深300指数有如下特点：

（1）沪深300指数是一个重视流通市值的指数。

沪深300指数以自由流通股为基础权数，采用分级靠档的技术来整数化调整派许加权权重，这种指数统计法既有别于绝大多数国外股票价格指数的以发行量为权重的计算方法，也区别于国内的上证综合指数、深证成份指数以总股本为权数的计算方法。其突出特征是：一，贴近当前的市场状况，因为我国股票市场是新兴加转轨市场，客观上暂时还存在流通股和非流通股的现状，非流通股显然不构成沪深两市的即期股票供给，这是市场的基本现状；二，上述问题正是股权分置改革解决的目标，由于暂时未流通的股票也已经因股权分置改革而具备了上市的时间表，跟随改革进程，未流通股票最终自然转为流通股，从这个意义上说，沪深300指数也体现了股权分置改革的目标。

（2）沪深300指数是一个强调流动性和规模性的指数。

指数运行两年多来，与上证综指保持了97%左右的相关性，从成份选取规则来看，对样本空间股票日均成交金额由高到低排名，先剔除后排序，选取前300名的股票作为样本股，优先考虑了流动性和规模性。特别是成份股的调整启用快速进入规则，更强调了规模优先，虽然目前的300支股票行业分布比较均匀，但是样本选取和权重计算规则上并没有强调行业特征。

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一、马丁可利中国基金投资组合结构分析

马丁可利中国基金成立于1992年4月28日，并于1992年7月10日开始在美国纳斯达克交易所上市交易。基金类型为契约型封闭式，原始基金单位总份额8,000,000份，单位净值12美元，总市值1.1亿美元。现基金管理人为马丁可利资产管理公司，故称为马丁可利中国基金。机构投资者投资组合的构建过程一般会包括如下几个步骤：首先进行整体资产类型的配置，即进行风险资产和无风险资产的分配；其次是对资产子类的分析选择，包括从地域、行业等多种角度进行；再下面是对单个资产的分析，比如对股票、债券或基金等投资品种的价值分析；最后基于前面分析的基础上，确定进入投资组合各资产的权重。因此，本节将按照这个过程分别从资产配置、股票配置等方面探析马丁可利中国基金投资组合的结构特征。同时，由于马丁可利中国基金选择于2005年4月建仓中国A股市场，因此我们将相应选取其2005～2007年的投资组合数据进行分析。

（一）马丁可利中国基金整体资产配置特征马丁可利擅长选股。因此，在其资产配置结构中，股票资产占了最大比重。从2002～2007年，马丁可利股票资产平均配置比例高达90.7%，常年居高不下；而第二项包含现金、外币存款的其他资产配置较为稳定，平均比例为5.7%，由于马丁可利中国基金属于封闭式基金，因此其不必像开放式基金一样为了应对投资者赎回而保持相对较高的现金头寸；第三项对中国非上市公司的直接投资则显现逐年下降的趋势，从2002年的7.6%到2005年的4%再到2007年的1.4%，这是因为同股票投资相比，对非上市公司的投资具有更大的风险和更低的流动性，然而作为一种风险投资，如果投资得当，那么其受益将相当可观[3]。因此马丁可利中国基金在直接投资部分的比例虽然在逐年降低，但依然为其在投资组合中保持着固定的位置。

（二）马丁可利中国基金股票资产配置特征

1．平均值横向比较。马丁可利中国基金股票组合股（含H股）第一，占45.98%，其次是台股26.07%；第三是A股18.88%，再下面依次是N股，S股，B股，英股（图1）。2．变化趋势观察（以排名前5位的市场为对象）。从2005年至2007年，马丁可利中国基金港股配置逐渐减少，台股稳步增加，A股自2005年4月进入后就增势迅猛，但又显现较大波动，H股和B股相对稳定（图2）。分析：

（1）从宏观经济层面，中国经济的快速稳定成长为马丁可利持续投资中国市场奠定了坚实的物质基础。中国自1996年以来国内生产总值就始终保持高速增长，平均增幅接近10%，一方面，中国在经济发展的过程中需要更多的资本来促进经济。另一方面，也增强了对外来资本的吸引力。而马丁可利更是这些外来资本中的先行者，2003年QFII制度出台，马丁可利便已闻风而动，但由于当时受到QFII制度中对外来机构投资者资产必须达到100亿额度的限制而未能如愿，到了2005年，马丁可利资产已突破100亿美元，同时，2005年市场也开始逐步显现转暖的迹象，此时，具备多年A股市场投资经验的马丁可利早已嗅到这个即将来临的牛市契机，因此，在2005年6月，马丁可利中国基金就专门针对中国A股市场开始了新一轮的扩募，并准备将筹集的1亿美元全部注入中国资本市场。

（2）从市场角度，资本市场的交易规模是马丁可利进行资产配置考虑的关键因素。图3是马丁可利投资中国的3个主要市场的历年成交额情况，从中我们可以发现台湾证券市场成交额最大，交易量稳定，因此马丁可利在该市场的资产配置基本维持在一个稳定的水平，而港股市场后劲十足，成交额逐年放大，从2002年到2005年，增长了130%，正是这个巨大成长潜力吸引了马丁可利对港股市场的青睐，结合图2和图3，我们可以看到港股成交量成长的最旺点时也正是马丁可利配置港股最高点处。再看中国A股市场，从2001年至2005年，其成交额基本介于港股和台股之间，同二者相比，它没有像台股市场那样拥有充足的成交额，也尚缺乏港股市场旺盛的成长潜力，因此，马丁可利到2005年4月前都一直未对中国证券市场进行资产配置。

（三）马丁可利中国基金A股配置特征2005年4月，上证指数还在低点徘徊，而马丁可利这时就已经开始抢滩登陆了，图4中我们将通过结合上证指数在2005～2007年的走势和当时市场背景来观察马丁可利中国基金的A股配置特征。分析：2005年，上证指数尚处于1100点的相对较低水平，但此时中国股市已经过了2001～2004年熊市的酝酿，市场气候已开始显现回暖迹象，2005年6～7月份监管层为刺激市场，再推利好组合，拟实施：允许上市公司回购、允许上市公司买基金、动员其他机构入市、实行股息税税收优惠、成立投资者保护基金、批准商业银行成立基金公司等六项重大举措。加上上市公司股权分置改革第二批试点的顺利推进和人民币汇率制度改革，中国股市层面的不确定性大为降低，市场成交量放大。这个时候，马丁可利看准机会，开始于2005年4月及时建仓A股市场，并随着上证指数水平的逐渐升高而不断加仓，这从趋势图中可以较好地反映出来，从2005年1月到2007年3月期间，两者之间的趋势线显现了很强的一致性。2007年10月，上证指数飙升到了5954的最高点，这个时候，马丁可利更是急剧减仓，其配置比例从2007年10月的19.4%陡降到2007年11月的9.7%。

二、马丁可利中国基金投资组合有效性的分析

投资组合构建中最后的落脚点就是为各资产确定合适的权重，而现资组合理论对此给出了一个科学的最优答案，并已广泛应用于西方机构投资者的投资决策中。那么，马丁可利作为西方成熟机构投资者的代表，是否在构建投资组合的过程中也依照现资组合理论进行最优决策呢？为此本节将选取马丁可利中国基金2007年的A股配置数据，应用Markowitz的投资组合理论模型对其进行考察。本文采用资产配置的实证研究方法，以股票月收益率数据为样本，运用Markowitz均值方差模型对马丁可利中国基金2007年度A股股票进行重新配置形成理论组合，比较理论组合与马丁可利中国基金实际组合风险（标准差）的大小，同时给出Markowitz均值方差模型下理论组合的有效前沿，从而验证马丁可利中国基金投资组合的有效性。具体方法如下：

1.依据马丁可利中国基金年报数据确定马丁可利中国基金A股组合权重，并假定组合持有期至少一年（实际情况与假定相差并不大）。同时假定股票收益率为月收益率，并根据上市公司实际情况对股票收益率进行复权处理，统一为复权后的月收益率。

2.根据上述权重和个股收益率计算出马丁可利中国基金投资组合的收益率和风险，作为比较的基准。

3.根据中国证券市场实际情况，在卖空限制的前提下，以马丁可利中国基金投资组合的收益率为给定收益率，运用Markowitz均值方差模型计算出理论组合的权重和风险，并给出由有效组合构成的有效集。需要说明的是，在马丁可利的投资组合中，并没有包含有债券部分，因此，我们依据Markowitz均值方差模型计算的理论组合是在给定收益率情况下风险最小化的有效组合，并不是包含有无风险资产的最优切线组合。

4.比较通过Markowitz均值方差模型计算出的理论组合与马丁可利中国基金投资组合以及同期市场组合的差异，判断理论组合和实际组合风险（标准差）的大小。依据上述过程，我们可以构造出马丁可利中国基金的A股股票组合的有效前沿，结果发现马丁可利中国基金的投资组合并未落在Markowitz均值方差模型计算的有效集上。同Markowitz理论组合相比，在收益率都等于9.7%的情况下，马丁可利中国基金的投资组合风险为9.6%，而理论组合的风险只有8.4%，风险降低了1.2%；而当风险同为9.7%的时候，马丁可利中国基金的投资组合的收益率是9.7%，而理论组合的收益率则提高了1.8个百分点，达到11.5%。这说明马丁可利中国基金投资组合并不是最有效组合，在相同的收益下，它承担了更多的风险；而在相同的风险下，也损失了更多的收益。总之，马丁可利中国基金投资组合虽然未落在有效前沿上，但也没有偏离有效集太远，而且其收益风险特征也优于同期的市场组合，因此我们仍然认为其是较为理想的投资组合。

三、马丁可利中国基金投资策略总结基于上述对马丁可利投资组合构建中各个环节特征的分析，本章对马丁可利中国基金投资策略归纳如下：

1.马丁可利对中国整个经济形势进行研判，在看好中国经济持续向好的情况下，马丁可利将集中投资于与宏观经济联系密切的上市公司与非上市公司；而如果宏观经济出现衰退，市场风险增大，马丁可利将转而进行具有保值作用的债券类资产的投资。

2.在对中国上市公司的投资上，马丁可利采用全球资产配置策略，将基金资产配置于在中国境内或境外上市的中国公司，包括中国大陆、中国香港、中国台湾、美国、英国、新加坡。在对投资地区的选择上，马丁可利将该地区的政策法律、经济背景、资本市场规模、市场活跃程度等作为关键衡量因素，来确定相应地区的配置比重。其中，中国A股、港股和台股又是马丁可利的主要投资对象。

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关键词：开放式基金、投资风格、投资策略、业绩评估

一、引言

作为一种投资产品，开放式基金集合投资、专家管理、组合投资、利益共享、风险共担及流动性较好的优势，已成为众多投资者偏好的金融产品。我国的证券投资基金始于20世纪90年代初期，2001年在中国证监会“超常规发展机构投资者”的方针指引下，我国证券投资基金业实现了飞跃式发展，目前已成为我国证券市场上最重要和最具影响力的机构投资者。根据wind数据库的统计，截止2011年3月底，我国共有开放式股票型基金约515只，管理的资产规模达1.94万亿，约占A股流通市值的10%左右，开放式股票型基金在A股市场上占据着主导的地位。而对开放式基金业绩进行科学合理的评估，具有十分重要的现实意义。但目前国内对开放式基金的研究大多将国外已有的业绩评估指标直接在国内进行应用，特别是新闻媒体在宣传时往往以基金的净值增长率作为衡量基金业绩好坏的标准，而忽略了基金约定的投资风格和投资策略对基金业绩的影响作用，本文的研究尝试弥补目前国内研究的不足，以增强基金业绩评估的科学性。

二、相关研究综述

开放式基金业绩评价一直是理论界和实务界关注的热点问题之一，无论是对于投资者、监管层、财务顾问或开放式基金管理人自身都迫切需要对不同类型基金的业绩进行有效评估。

传统的证券投资基金的业绩评价主要利用净值变化指标如基金单位净值、净值增长率和投资收益率等来进行的，但忽视了基金获取投资收益所遭受的风险。Markowitz(1952)首次用数学的方法量化了单项资产或组合资产的风险，并且从理论上说明了投资分散化能够减少组合资产的总风险，提出了资产组合选择的均值-方差理论。随后，在Markowtiz研究的基础上，由Sharpe（1964）、Lintner（1965）以及Mossin（1966）引入无风险资产后提出的CAPM模型。在CAPM模型的基础上，一些学者开始考虑将风险因素引入到基金的业绩评估模型中，这些绩效评估方法中，比较精典的有Treynor指数、Sharpe 指数及Jensen 指数。Treynor指数用以评估投资组合的绩效。依据CAPM模型，只有系统性风险才能得到补偿，因此Treynor采用系统风险测度即贝塔系数，作为基金绩效衡量的风险调整因素；Sharpe 指数用来衡量基金承担每单位总风险所能获得的额外报酬。Sharpe 指数考虑了投资组合的总风险，在非充分分散化投资和非完全有效的证券市场中，较Treynor指数更合理，也是投资基金业绩评价中最常用的方法之一。Jensen 指数是Jensen（1968）提出的，他认为根据基金资产超额收益率与基准资产组合的超额收益率进行回归分析得到的常数项，可以作为基金风险调整后的绩效，称为Jensen 的Alpha 值。Jensen 的Alpha 值是第一个以收益率的形式表达风险调整绩效的指标。

三、本文中样本数据的选择

本文以2008年9月30日之前成立的122只开放式股票型基金（包括指数基金）作为研究样本。根据投资类型，并结合其持股集中度、持股特征等将其分为四大类：成长型、价值型、平衡型和指数型基金。

本文所选取的样本区间为2009年1月1日至2010年12月31日，所选取的数据包括基金的日单位净值、业绩比较基准指数的收盘指数。对于无风险资产利率，我们选用银行1年期定期存款利率进行替代，考虑到在样本期内，央行分别于2010年10月19日和2010年12月25日各上调金融机构一年期存款基准利率0.25个百分点。我们利用简均法调整基金在样本期间的无风险利率为2.278%。

在进行基金日单位净值增长率时，我们以2009年1月1日的净值为基准向后复权，利用复权后的基金日单位净值指标来进行基金日净值变化率，具体计算公式为：

这样可以计算出所选取的122只基金486个交易日的基金日净值变化率指标。同时，我们计算每一只基金的业绩基准所对应的指数日收益率。以交银股票精选为例，其业绩比较基准为：75%×沪深300指数 + 25%×中信全债指数，首先计算第 交易日沪深300指数的日收益率和中信全债指数的日收益率，然后按照75%、25%的权重计算加权平均收益率即为基金对应业绩基准的日收益率。

四、实证结果及分析

首先计算出每一只基金在样本区间内的不同业绩评估指标，然后从整体上和不同分类上对基金的业绩进行描述性统计分析，统计结果见表1。

由表1可知，从整体上分析，经风险调整后的所有开放式股票型基金的收益指标Sharpe比率和Treynor指标均大于0，表明基金可以获得超过无风险收益率的超额正收益率。但在基金管理能力方面，尽管从整体上基金能够获得均值约为0.0002%的超额收益，但不同基金之间存在较大差异，以样本基金中Jensen指标的最高值与最低值比较，两者相差0.0018，或者从不同基金的Jensen指标的波动率来分析，波动率高于均值水平，表明基金获取超额收益的能力存在较大差异。 而估价比率和M2测度均有与Jensen指标相类似的情景。从投资风格角度分析，平衡型基金的Sharpe比率高于成长型和价值型，但平衡型与成长型的Treynor指标又相差不大。那么不同风格之间经风险调整后的收益是否有差异呢？我们利用独立样本T检验来对不同风格的股票型基金的五个业绩评估指标进行检验，检验结果如表2、3、4所示：

由表2、3、4的检验结果可知，不同风格之间五个业绩评估指标的Levene检验结果表明均是同方差，同时根据T统计量及检验结果的显著性，表明不同风格之间的业绩评估指标之间不存在较大的差异。

那么积极型的基金管理者和消极型的基金管理者在不同的业绩评估指标上是否有差异呢？本论文同样利用独立样本T检验来进行分析，独立样本T检验结果表明，积极型基金和指数型基金之间在某些业绩评估指标上服从同方差分布，如Treynor指标、Jensen指标和M2测度指标在10%的检验水平下均拒绝同方差的假设。而根据统计的结果也可表明积极型基金与指数型基金的不同业绩评估指标的均值之间存着着显著的差异。这也表明投资策略会对基金的业绩水平产生一定的影响。

五、主要结论

本论文主要是结合基金的投资风格和投资策略对我国开放式股票型基金的业绩进行评估。针对目前国内外学者在进行基金业绩评估时往往采用市场指数来代替市场组合方法的不足，本文有针对性的进行了改进，并结合投资风格和投资策略，比较了基金的业绩，结论如下：

本文利用Sharpe比率、Treynor、Jensen指标、估价比率、M2测度等方法对不同风格的基金的这五个业绩评估指标进行了独立样本T检验，发现不同投资风格的基金他们的同一业绩评估指标之间没有太大差别。但若考虑到基金的投资策略，则积极型的投资者与消极型的指数投资者他们的业绩除M2测度指标无明显差异外，其余的指标都存在着显著的差异。研究结果表明：不同风格的股票型基金的业绩评估差异不大；但不同策略的业绩差异相对较大，也即资产配置策略的重要性。

参考文献：

[1]Admati A， Ross S A. 1985，Measuring investment performance in a rational expectations equilibrium model [J].Journal of Business，58，pp: 1-26.

[2]Admit A R， Bhattacharya S， Ross S A， Pfleiderer P. 1986，On timing and selectivity [J]. Journal of Finance，41，pp:715-730.

[3] 冯辰.我国开放式股票型基金规模与绩效关系的实证研究[J].财经界，2007(6).

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在中国的证券市场发展过程中，A、B股的并行存在已经有了较长的时间。在这种情况下，由于计价方式的不同、投资主体的差异, 会计制度和披露的差异, 市场规模的差异以及人民币在资本项目下不可以自由兑换等因素的存在，导致 A、B股市场的资产必定不循序统一的定价模式，形成市场分割。

1991年中国开设B股市场，分别以港元、美元报价在深圳及上海交易所交易。1992年2月21日，上海真空电子B股挂牌交易，标志着中国B股市场诞生，中国开始了A、B股并行存在的历史。到目前为止，沪深两地的B股市场共计110多家上市公司，在沪市B股上市的公司有56家，其中45家同时在沪市A股上市；深市B股上市的公司有59家，其中45家同时在沪市A股上市。B股创立之初，是向境内投资者关闭的，因此B股市场的发展经历了与A股市场发展不一致的过程，特别表现在交易不如A股市场活跃, 股价的走向与A股不同, 风险与收益与A股也有不同特征；直到2001年2月19日，中国证监会通知，允许境内居民以合法持有的外汇开立B股账户，交易B股股票, 市场发生结构性的变化。自此，中国境内投资者可以同时投资中国的A、B股。但是由于外汇管制等原因，这种同时投资并不是完全自由的。

一方面，同一家上市公司的A、B股股票具有相同的管理表决权，分红派息权，因此其内在价值应该趋于一致。另一方面，由于A股股票用人民币计价交易，B股股票用美元（港币）计价交易；A股采用我国会计准则进行信息披露，B股采用国际会计准则进行信息披露；再加上投资者主体的不同，市场规模的不同导致同一家上市公司的A、B股股票价格有明显差异，价格对信息披露的反应也有明显不同。这样必然会导致套利机会的产生。如果市场是完全的，即资金可以在A、B股市场间自由流动，大量投资者的套利行为会消除套利机会，使市场趋向均衡。但由于人民币非自由兑换、限制卖空等栅栏的存在，使得一般投资者并不能利用套利机会取得套利，这就有可能使市场偏离均衡，套利机会持续存在。本文试图在中国特殊的制度背景下建立一个市场分割下的套利及均衡关系的理论模型，试图解释市场分割下的某些特征与经济后果。并进一步通过构造套利资产组合，实证检验市场分割下的套利机会的形成及机制。

二、文献综述

对中国股市市场分割的研究由来已久。国外的一些学者最早关注对中国股票市场的研究。Ma（1996）用了1992－1994之间两个交易所中同时在A、B股市场上市的38家公司来研究，他发现A、B股市场股价的差异和投资者对待风险的态度有关，他同时也指出政策的变化会部分影响B股价格的变动。Chui 和 Kwok (1998)做了 1993－1996之间两个交易所上市的A、B股股票价格之间的交叉自相关，他们发现尽管A、B股市场在交易方面由于制度的原因是分割的，但两个市场却通过信息联系在一起，而且信息传递方向是从B股市场到A股市场。Sjoo和Zhang（2000）使用Johansen的VECM技术检验中国A、B股市场之间的协整性关系，他们得出的结论是只有在规模较大、流动性较强的上海证券交易所，A、B股市场之间的信息传递方向是从国外投资者到国内投资者，在深圳市场则不是这样的。他们认为国外投资者相比国内投资者而言，更加专业而且具有更好的获取信息的手段，因而国内投资者以观察到的B股市场价格为依据来制定他们的投资决策。

国内学者对该问题的研究较晚。 邹功达，陈浪南 (2002) 以布莱克版CAPM为理论模型，沿用国外的市场分割检验模式，对中国A、B股市场的定价一体化进行了实证研究。结果表明，中国A、B股市场在很大程度上是一体化的。吴文锋等（2002）对B股向境内居民开放对A、B股市场分割的影响进行研究。研究结果表明，投资主体的不同是形成中国股票市场A、B股市场分割的关键因素，向境内居民开放一定程度上削弱了两个市场的分割局面，但离一体化还有很大距离。张人骥等（2003）建立在A、B股市场的系统性风险（所占比例）的度量上，讨论中国证券市场分割的特征。运用协整和Granger因果性检验，研究沪深A、B股四个系统风险的时间序列，指出沪深的两个A股市场之间有长期均衡趋势，沪深的两个B股市场之间也有长期均衡趋势。表明就整体而言，A股与B股的市场仍然具有分隔的市场特征；其次，指出系统性风险的传递方向在A股是沪市到深市，在B股是深市到沪市，表明在市场分割的情况下，A股与B股具有不同的系统风险的传递途径；最后，在沪市的A、B股之间系统风险互为因果，在深市的A，B股之间系统风险也互为因果，表明地域市场对分割的整合作用。

张人骥和贾万程（2005）根据我国市场分割的特点，构造了市场分割下的多β资本资产定价模型，并对模型进行了实证检验，证明我国A、B股市场不遵循统一的定价模式。

三、实证检验

中国A、B股市场分割有可能产生无风险无成本套利机会。并且，由于人民币在资本项目下非自由兑换以及对卖空的限制，使套利机会有可能在短期内不会消失。本文以上海、深圳证券市场同时在A、B股上市的上市公司为研究样本（扣除期间有停盘的股票），检验上述理论模型的正确性, 即套利可能性是否存在。

在2002年12月31日至2004年12月31日之间，沪深两市共有B股股票115只，其中沪市56只，深市59只。其中，在A、B股同时上市的公司，沪深两市各有45家。扣除期间有停盘的公司，选取样本为沪市A、B股同时上市的公司40家，深市A、B股同时上市的公司41家。以周收益率为研究对象。以2002年12月31日至2004年12月31日 为检验区间，共计104观测值，无风险利率采用当期28天国债回购利率平均值（2.0%）的52分之一。以上海综合指数作为上海股市的市场收益率；以深圳成分指数作为深圳股市的市场收益率。数据来源于中国股票市场交易数据库(CSMAR)。本文所使用的统计软件是SAS。

仿照市场综合指数的构造 ，以2002年12月31日为基期，将40多家样本公司在A股发行的股票价格以其发行量为权重进行加总，构造A股表指数；同理构造B股代表指数。用这两个代表指数进行双边T检验。 A、B股市场投资组合套利存在性检验。结果如下：

其中A股股票β、B股股票β是根据CAPM模型估计的β值； A股股票权数、B股股票权数、无风险资产权数是构造无系统风险投资组合的权重，负号表示需要卖空；后面是构造成的无系统风险投资组合的平均收益，和单边T检验P值。

检验结果显示，用上海股市40家公司的股票构造的投资组合的期望收益在5%置信水平上能够拒绝原假设；用深圳股市41家公司的股票构造的投资组合的期望收益在10%置信水平上能够拒绝原假设。结果都说明，市场存在无风险套利。

四、结论

1.本文建立了一个在中国当前的制度背景下的市场分割的套利及均衡关系的理论模型。通过构造性的证明发现同一家公司同时在A、B两个市场发行股票时产生套利的可能性，以及消除套利机会，使市场恢复均衡的机制, 即不同货币资金在市场间的自由流动和允许卖空。

2.通过选取分别在沪深两市A、B股市场同时上市的40和41家公司，在投资组合层面和个别股票层面上分别进行假设检验，发现A、B股股票一定程度上存在套利机会。提供了理论模型的经验证据。

篇8

【关键词】 证券风险 CvaR Markowitz模型 投资组合

一、证券投资组合优化模型概述

1、证券投资风险计算方法研究。目前国内外较为引人注目的风险管理模型包括有：均值―方差（MV）模型、指数模型、均值―风险价值（VaR）模型、均值―条件风险价值（CVaR）模型。

2、CVaR模型的提出与应用。VaR作为风险计量方法不仅具有概念简单、易于沟通和理解的优点，而且为不同金融工具构成的复杂的投资组合提供了一个统一的、综合性的风险测量框架。因此，VaR目前广泛应用于各金融机构，并正在成为计量金融风险的国际标准。下面主要针对此方法进行修正。

先分析VaR方法的缺陷：其一，VaR不满足一致性公理，这意味着利用VaR计量风险，投资组合的风险不一定小于或等于该组合中各种资产分别计量的风险值之和，这与风险分散化的市场现象相违背；其二，VaR应用的前提必须是股票收益率服从正态分布，而许多实证研究表明，股票收益率不服从正态分布。为克服VaR的缺陷，Rockafeller等提出了条件风险价值――CVaR的风险计量技术。CVaR是指投资组合的损失大于某个给定的VaR值的条件下，该投资组合损失的平均值。CVaR通常也译为条件风险价值，也称为平均超额损失、平均短缺或尾部VaR，其含义可解释为：在一定置信水平下，损失超过VaR的潜在价值，更为精确的讲就是指损失超过VaR的条件均值，反映了超额损失的平均水平。

研究表明，CVaR具有VaR的优点，同时在理论上又具有良好的性质，如CVaR满足次可加性、正齐次性、单调性及传递不变性，因而CVaR是能满足一致性的风险计量方法；并且，无论股票收益率服从何种分布，CVaR均可适用。而且在投资组合优化决策时，以CVaR作为优化目标，可以采用线性规划的方法进行求解，求解过程还可以顺便得到投资组合的VaR。CVaR的性质是针对一致性风险度量来分析的，CVaR具备了一致性风险度量的标准。

二、基于CVaR的投资组合优化模型

结合中国证券市场的实际情况，提出一种新的单期投资组合优化模型。假设有n种不同金融工具组成的投资组合，其中包括一无风险资产（现金或银行账户）。记x0=（x■■，x■■，…，x■■）T为资产的初始权重向量，即已投资在各资产上的比例。x=（x1，x2，…，xn）T为使用优化算法将要得到的最优投资组合的权重，即将投资在各备选资产上的比例。y=（y1，y2，…，yn）T为组合的收益向量，服从某一联合分布，且与x相互独立。由于组合的损失等于负收益，则本期的损失函数为：f（x，y）=-yTx=-（x1y1+x2y2+…+xnyn）。显然上式中损失函数关于x是线性的。

由于越来越多的金融机构使用VaR测量市场风险，且监管部门使用VaR确定风险限额，因此在投资选择时，通常需要考虑VaR约束。既然CVaR？叟VaR，这种要求通过约束不同置信度下投资组合的CVaR能得到满足。CVaR的下界能作为最大的VaR值。因此以CVaR提供的风险约束也是有意义的：？准？琢（x）？燮w。w为允许的风险限度。损失函数对x是线性的（从而也是凸的），因此CVaR函数对x也是凸的。线性约束集为：

？灼+（1-？琢）-1■？仔jzj？燮w

■（-yijxi）-？灼？燮zj，zj？叟0，j=1，…，J

综上所述，在CVaR约束下，使组合损失最小的优化问题可表示为：

■∑■■-E[yi]xi （1）

s.t.？灼+（1-？琢）-1■？仔jzj？燮？棕 （2）■（-yijxi）-？灼？燮zj，j=1，…，J （3）■xi=1 （4）xi？叟0，i=1，…，n （5）zj？叟0，j=1，…，n （6）

式（1）为目标函数，使损失最小化（期望收益最大化）；式（2）为CVaR约束；式（5）表示不允许买空；式（3）、（6）表示计算CVaR时需要考虑的超过VaR的损失。通过解这一线性规划问题，得到最优的向量x？鄢，对应的VaR等于？灼？鄢。最大的期望收益则为∑■■E[yi]xi。通过解不同风险约束下的最优问题即能得以收益―CVaR有效前沿。

三、实证分析与效果评估

1、实证研究即证券投资风险的评估效果。虽然本模型能够处理包含多种证券的组合的风险度量和优化，但为了简便起见，本文仅选取了上证和深证指数中的几支典型股票，时间从2006年4月17日至2007年4月17日，共221个交易日。将这221个日收益率数据作为历史收益率情景并计算其日期望收益率。在考虑交易成本时，各股票的初始权重都设为10%。本文选取的时间跨度为221个交易日，即选取的情景总数为221，J=221。选取的单只收益率计算方式是用当日的收盘价与开盘价的对数差，即：Yij=LN（第i种股票的收盘价/第i种股票的开盘价），j=1，…，J。考虑到数据的可比性，所有的收益率数据都是复权后得到的。

（1）Markowitz均值―方差模型的实证分析。为了便于和下文的试验结果进行类比，我们这里只选取000001S深发展A，600000浦发银行和600688S上石化进行计算。

取方差最小的目标规划，Markowitz均值―方差模型如下：

Min■WTVW

WTR？叟E[■p]WTI=1W？叟0

对原始数据进行分析：利用公式rit=■（t=2，…，N）；在Excel中直接计算出三只股票各自的日收益率，并根据公式可以求出每支股票的平均日收益率（见表1）。之后用Matlab进行数据运算，在Matlab中得到各支股票间的协方差？滓ij（i，j：1～N），即表2。

根据Markowitz模型，利用Matlab的二次优化函数quadprog，选取E[rp]=0.2%的收益率水平，运算得出投资组合的各权重结果为0.3072，0.2982，0.3947；对应的函数值为1.7828×10-4。

由以上结果可得，在0.2%收益率水平下的最优组合为用总资本的30.72%买入S深发展A，总资本的29.82%买入浦发银行，总资本的39.47%买入S上石化，此时的整个投资组合的收益率方差达到最小，为1.7828×10-4，此时的实际收益率为0.4263%。

取0.3%，0.4%，0.5%收益率水平时，也可以得到相应的投资组合。我们不难发现随着期望收益率水平的不断提高，权重的分布逐渐向具有较高收益率的个股倾斜，而具有较高收益率的个股往往伴随着较高的收益率方差，因此具有高期望收益率水平的组合也拥有较高的收益率方差。

我们使用Matlab画出该证券投资组合的有效前沿图形。有效前沿图形曲线的变量，即E（r）和？滓2的关系如下：？滓2（Rp）=X'∑X=（r，1）A-1（r，l）'，其中A=（E（r），i）'∑-1（E（r），i），i=（1，I，…，I）。

Markowitz均值―方差模型有效前沿图形如图1所示。

（2）引入CVaR约束的Markowitz均值―方差模型的实证分析。选取000001S深发展A，600000浦发银行和600688S上石化进行计算，根据投资组合最优化模型，设所有的情景yij都是等概率，证券的收益率可在Excel中直接得出见上文，风险限额？棕为0.001，置信水平？琢为0.9，证券种数n为3，情景总数J为221，在Matlab中用线性优化模型linprog编程可得：三种证券权重x为0.3513，0.1127，0.5887；对应的VaR？灼？鄢为1.1806×10-12。此时最大的期望收益■E[yi]xi为4.174×10-3。虽然实际收益率和上面的MV模型稍微有所差别，但是其风险远远小于没有引入CVaR约束的Markowitz均值-方差模型。

2、计算结果及比较。通过求在给定风险限额下，最大化收益率得到最优组合。分别取不同的给定风险限额，最大为0.01，最小为0.001。计算收益率时，需要首先给出置信水平。可以在Matlab中画出两者的图形。图2给出了两种置信度下的均值―CVaR有效前沿。在组合的CVaR值相同时，较高的置信度表示较低的风险水平，其所得的期望收益率也最低。图中上方线条表示较低置信度（80%）下CVaR模型所得的有效前沿位于较下方线条表示的高置信度（90%）下CVaR模型所得的有效前沿的上方，与高风险对应高期望收益的理论结果相一致。

结果表明：在均值―CVaR模型中，所考虑的损失是超过VaR时的条件期望，顾及到了小概率发生但是损失巨大的事件，在应用于投资组合风险管理的时候比MV方法更加稳健。但是需要注意的是，这毕竟只是在用情景分析法和小样本所得到的初步结论。当不假定证券收益率服从正态度分布时，计算相对复杂。若是在相同收益率下，CVaR最优组合比MV最优组合具有更低的风险。而且，置信度越高时，二者的差别也会越大。

四、结论

经过上述研究，我们可以发现光是单一的用方差或个股VaR等指标并不能很好地对未来证券市场的风险进行准确预测，而需要综合参考各指标，才能做出大致准确的判断，因此说明这些指标在理论上并没有很全面地考虑各种市场因子对证券市值的影响，建议只作为对证券风险度量过程中的参考之一。

本文重点研究了CVaR在投资组合理论中的运用，对基于CVaR的投资组合优化模型进行了介绍和扩展。本文将CVaR风险度量模型用在了构造投资组合上，即用CVaR来度量证券的风险，针对中国证券市场的实际情况，考虑了证券的不允许买空卖空，构造了投资组合模型，完善了投资组合的内涵。并且，利用线性规划的方法，运用股票历史数据和Matlab科学计算软件进行了模拟，对模型做了实证分析，分析了结果，得出了均值―CVaR模型的有效前沿。结果表明：在均值―CVaR模型中，所考虑的损失是超过VaR时的条件期望，顾及到了小概率发生但是损失巨大的事件，在应用于投资组合风险管理的时候比其他方法更加稳健。但是需要注意的是，确定一个有效的资产组合是一个非常复杂的决策过程，在实际操作中，投资者还要综合考虑到通货膨胀、市场操纵、投机等多种因素对已做出的投资组合方案进行调整，才能得到最优的资产组合方案。

【参考文献】

[1] Markowitz H M. Portfolio selection[J].Journal of Finance，1952，7（1）.

[2] 叶中行、曹奕剑：Hurst指数在股票市场有效性分析中的应用[J].系统工程，2001，19（3）.

[3] Thierry Post，Pim van Vliet .Downside risk and asset pricing[J]. Journal of Banking & Finance，2005（6）.

篇9

关键词：巴塞尔新资本协议；内部评级法；数据库

中图分类号：F832．33

文献标识码：A

文章编号：1003－9031（2006）09－0069－04

2004年6月，巴塞尔银行监管委员会正式颁布了银行业风险管理和资本监管新的国际标准《巴塞尔新资本协议》，内部评级法作为《巴塞尔新资本协议》的核心技术，代表着未来10年银行业风险管理和资本监管的发展方向，其推广实施对全球银行业的发展格局产生了深远影响。从实施的效果看，全球运用内部评级系统的50家大银行，其综合竞争实力的平均增长率为6．7％；而未建立内部评级系统的银行，其综合实力的平均增长率为2．3％。《巴塞尔新资本协议》要求2006年底实施内部评级初级法，2007年底实施内部评级高级法。鉴于我国金融业对外开放和改革需要一个渐进的过程，中国银监会政策要求：对商业银行资本监管不搞“一刀切”，具备条件的大商业银行采取《巴塞尔新资本协议》进行资本监管，争取到2009年我国将有10家左右的大银行实施内部评级法进行资本监管。国内商业银行的目标：工行为2007年实施初级法；建行为2007年实施初级法；中行为2012年实施新协议。可见，国内银行内部评级体系建设也已逐步展开。从新资本协议的整个监管框架来看，对信用风险的衡量和管理，是建立在大量数据的基础上的，数据是内部评级体系的生命线。就内部评级初级法而言，要收集和保存客户至少5年的经营管理、财务数据和违约纪录，其中3年的数据作为建模基础，2年作为观察期；而对于高级法，则需要更长的时间要求。因此，内部评级基础数据库的建立是其成功运作的基础。本文就如何建立我国商业银行内部评级体系基础数据库，进行了初步的探讨。

一、西方商业银行内部评级体系基础数据库的构建

（一）西方商业银行计量信用风险要素的方法

1．基于内部信用评级历史资料的计量方法。是指商业银行和评级机构运用积累的信用等级历史数据，对每一级别的违约情况进行统计，并将违约数量或违约金额与该级别的总数量或总金额进行比较，得出该信用级别的违约概率，并以历史违约概率的均值作为不同信用等级下借款人对应的违约概率，或者根据回收率历史数据进行加权平均算出某一类或组合资产的违约损失率历史平均值。

2．基于期权定价理论的计量方法。如美国KMV公司创立的预期违约率模型，也称KMV模型。它通过计算违约距离来确定目标公司的违约概率。KMV模型的出发点是基于这样的假设：当公司的市场价值低于一定水平违约点价值以下时，公司就会对它的债务违约。其具体方法是依据公司股票的市场价值及波动性等计算出一定期限后公司的预期价值，依据公司负债状况计算出违约点价值，根据两者之差及公司价值的历史波动性得出违约距离。这是一种向前看的动态模型，主要适用于对上市公司的违约概率测定。

3．基于保险精算的测定方法。是把保险精算的工具用于估计预期违约概率。如死亡率模型，其采用的思想与保险精算师确定寿险费率的思路基本一致，因此得名“死亡率”模型。该模型主要以贷款或债券的组合及其历史违约纪录为基础，开发出死亡率表，用该表对信贷资产一年的或边际的死亡率（MMR）进行预测，以及对信用资产多年的或累计的死亡率（CRM）进行预测。

4．基于风险中性市场原理的预测方法。风险中性市场是指在进行资产交易的市场上，所有投资者都愿意接受从任何风险资产中得到与无风险资产的收益相同的预期收益，所有的资产价格都可以按照用无风险利率对资产预期的未来现金流量加以折现来计算。[1]

比较而言，历史数据平均值法是目前银行业应用最广泛最传统的方法，任何具有一定数据积累的评级机构都可以建立自己的违约数据库。后三种方法则更侧重于对未来的预测，在某种程度上对企业状况的变化更为敏感，但它的适应范围更严格。

（二）西方商业银行基础数据库的建立

1．数据来源。内部评级数据来源主要分三类，一是反映客户自身经营状况的财务信息，主要有资产负债表、损益表和现金流量表等；二是客户基本面、银行账户纪录在内的非财务信息，主要是客户基本面信息、合同信息、账务信息、担保信息、清偿信息以及突发事件等，以此判断违约概率和长期发展趋势；三是与客户内部评级相关的宏观信息，主要包括国家风险、行业风险、区域风险和交叉风险等方面宏观风险数据。

2．数据处理流程。内部评级数据的处理基本上分为四部分：一是数据收集，可以从业务流程系统中直接获得，也可以从客户那里直接收集，还可以通过适当方式从财政部、人民银行、银监会、国家统计局、国务院发展研究中心等政府部门或相关的信息公司获取宏观运行、产业结构、市场行情、法规变化等宏微观数据；二是数据整合，就是将内外部以及各部门、各渠道的原始数据，通过聚类和匹配等标准化方式加以整理合并，形成可用于风险计量的数据库；三是数据清洗，经过补录与整合的数据还可能存在不少缺陷，如数据遗漏、数据矛盾和数据错误等，对这些问题需要通过一定的技术手段进行系统化的查找、纠正；四是数据反欺诈，在上述三个阶段的基础上，通过对数据进行逻辑关系校验和模型检验，识别和剔除不真实的业务数据。经过四次过滤，最终形成可用于内部评级的数据集市。

3．实现与银行系统的全面对接与嵌入，融入全行数据仓库。内部评级基础数据库作为银行数据仓库的重要组成部分，其最终应用于内部评级系统，而内部评级系统只有与银行内部的业务流程系统、会计账务系统、数据仓库以及外部信用登记咨询系统紧密对接，才能充分发挥风险预警和政策指引作用。内部评级数据可以从信贷业务流程系统中直接获取，这样可以确保数据的及时性和准确性。前台的信贷业务流程系统与后台的内部评级系统处于平行运作状态。授信业务一旦开始，相关数据就会立即传送到内部评级系统，进行自动分析；计算结果生成后随即传递到前台，使其发挥决策支持作用。同时，业务流程系统和内部评级系统生成的全部过程记录和分析结果按照统一标准导入数据仓库（或数据集市）。内部评级系统定期所做的参数分析和返回经验都将基于数据仓库中的历史信息来完成，商业银行内部的会计账务系统和人民银行信贷登记系统都从不同角度为内部评级提供准确、及时的合同执行情况和违约记录信息。

二、我国商业银行内部评级体系基础数据库建设中存在的问题

近几年，我国商业银行在加强信用风险管理方面，已经逐步建立起内部信用风险评级体系，并且建立了相应的基础数据库。但是与国际先进银行相比，我国商业银行内部评级不论是在评级方法、数据的采集、数据的加工，还是在对评级结果的检验、评级工作的组织以及评级体系的适用性等方面都存在着相当的差距，从而极大地限制了内部评级在揭示和控制信用风险方面的作用。主要表现在以下几个方面：

(一)评级方法偏于定量化，风险揭示不足

目前我国商业银行的信用风险内部评级普遍采用“打分法”，即通过选取一定的财务指标和其它定性指标，并通过专家判断或其它方法设定每一指标的权重，由评级人员根据事先确定的打分表对每一个指标分别打分，再根据总分确定其对应的信用级别。[2]这一方法的特点是简便易行，可操作性强，但事实表明这一评级方法存在着以下明显的缺陷：一是评级的基础是过去的财务数据，而不是对未来偿债能力的预测。对将来较长的时期进行预测时，过去的数据与将来的情况相关性较小，以过去的信息为依据的评级可靠性较低。二是指标和权重的确定缺乏客观依据。由于缺乏足够的数据资料，只能根据经验或专家判断来选取指标和确定权重，使评级标准的可行性大为降低。特别是由于每一个受评对象所处的环境不同，同一因素对不同的受评对象影响不可能完全一样，根据固定权重得出的评级结果自然难以准确反映评级对象的信用风险。三是缺乏现金流量的分析和预测。充分的现金流量是受评对象偿还到期债务的根本保证，是分析企业未来偿付能力的核心因素。目前，我国银行的内部评级方法基本上没有对现金流量充足性的分析和预测，因而难以反映评级对象未来的真实偿债能力。四是行业分析和研究明显不足。总体来看，对不同行业的分析和比较明显不足，评级标准不能体现行业的不同特点，评级结果在不同行业之间的可比性较差。

(二)数据积累不足，评级结果有待检验

目前，我国大多数银行开展内部评级的时间不长，数据储备严重不足，且数据缺乏规范性、数据质量不高。一是反映客户自身经营状况的财务信息，主要有资产负债表、损益表和现金流量表等，对此类财务信息许多客户未能及时提供，或者财务报表未经审计，数据缺乏真实性；二是客户基本面、银行账户纪录在内的非财务信息，主要是客户基本面信息、合同信息、账务信息、担保信息、清偿信息以及突发事件等，由于内部评级的时间短，数据标准及格式不统一，造成这类数据残缺不全；三是与客户内部评级相关的宏观信息，主要包括国家风险、行业风险、区域风险和交叉风险等方面宏观风险数据，此类数据涉及面广，来源渠道交错复杂，且存在一定的滞后性，需要投入大量的人力物力进行二次筛选，目前，我国银行对此类数据的收集投入明显不足。同时，缺乏统一的数据仓库和现代化的管理信息系统及其相应的数据接口，无法满足包括风险评级在内的各种管理工具的数据需要。建立在此基础上的评级结果需进一步检验和定性分析后方可应用。

(三)缺乏信用文化基础，企业评级情况难以真实反映

从宏观角度看，我国经济发展中的一个严重制约因素是恶劣的社会信用环境。风险评级必须建立在企业和个人提供的真实数据基础上，而在现在的社会信用环境下，这一点确实难以保证。一是由于我国整个社会的信用文化缺乏，企业的财务数据真实性较小。据统计，2001年，我国四大国有商业银行贷款的117万户企业中，提供审计后财务报表的企业仅占贷款企业总数的7．9％，而同期花旗银行高达33．4％。[3]二是信用评级未完全在贷款决策、贷款定价中起到核心作用，基层信贷人员对评级体系的重要性认识不足，没有积极去核准企业财务数据，导致评级体系中的财务数据不准确、不全面，风险得不到真实反映，以致于信用评级的结果与企业的实际风险等级并不匹配，不能真正反映企业目前的真实经营状况。不真实的数据信息造成风险评级结论的不准确必然对风险决策和资本监管形成误导。此外，商业银行信息披露制度有待建立健全，出于竞争及保密等考虑，商业银行之间各自为政，缺乏必要的信息共享，使得银行内部评级体系及其基础数据库的建设难度大大增大。毫无疑问，我国如不尽快建立完备的社会信用体系，银行内部评级体系就会成为无源之水、无本之木。

三、尽快改进和完善我国商业银行内部评价基础数据库建设工作的对策建议

（一）以新协议为指引，建立符合我国国情的评级方法

新协议所推荐的内部评级方法是建立在广泛收集总结各国先进与成熟经验基础上、经过充分讨论后提出的最基本的标准，对评级的主要环节给出了详细的指导，具有相当的先进性、实用性和可操作性。因此，在现有的基础上按新协议的要求进行适当的调整，改进风险计算或评价方法，逐步补充和完善现行办法并使之成为一个过渡性的信用风险测量工具，有利于商业银行根据我国企业的信用状况特点、行业特点、经济环境，吸收国外先进的评价方法，制定出一套符合新协议要求并能提升我国商业银行风险管理水平的内部评级体系。

(二)学习国外同业的成熟经验，充分借助专业评级公司的技术力量和评级成果

必须积极学习国外同业的成熟经验，引进其评级思想技术，并且与国内同业进行数据共享与合作开发评级参数。可以借助国际著名的穆迪公司、标准普尔公司、惠誉(FITCH)公司等和国内的大公、中成信公司等专业评级机构的力量，以弥补国内商业银行在内部评级水平不高、专业人员不足的缺陷。

(三)加强行业研究，夯实数据基础

对不同行业的基本特点、发展趋势和主要风险因素进行长期系统的研究，为受评对象在同一行业内部和不同行业之间的风险比较提供必要的评判依据，从而为信用级别的确定创造条件。我国银行必须按照行业进行适当分工，通过对不同行业的长期、深入研究，了解和把握不同行业的基本特点、发展趋势和主要风险因素，可为受评对象在同一行业内部和不同行业之间的风险比较创造必要条件，从而为信用级别的决定提供参照。

（四）建立银行业“内部评级共享数据池”

从技术角度看，国内大型银行的业务数据足以支持评级模型的分析和检验，而中小银行由于业务规模小、成立时间短，因而难以获得足够的评级数据。可以将多家中小银行联合起来，建立共享的同业数据库，该数据库应包括信用记录、违约率、损失率、挽回率等数据。同时，银行还可利用评级机构及征信机构所提供的信用数据作为参考，并与政府及研究机构合作，获取宏观经济、产业发展和企业征信等方面的相关数据。在建立银行业“内部评级共享数据池”方面，人民银行和银监会应该发挥重要作用。国内银行可以在政府部门的统一指导下，有计划、有步骤地开展技术交流与合作。[4]

（五）整合与内部评级相匹配的新的信贷流程和信贷组织架构

我国商业银行建立的内部评级法能否按照新巴塞尔协议的要求以达到风险管理的目的，不仅取决于商业银行的内部评级体系建立完善与否，而且取决于对银行的信贷风险管理流程和组织架构进行改革，否则内部评级法不会发挥应有的效果。内部评级法不仅可用于监测信用风险的构成，制定各类客户的总体风险水平和贷款限额，监测客户评级结果的变化情况，而且可用于确定准备金规模、贷款定价、利润等。因而，各商业银行在信贷组织的安排和设置上均必须体现新协议所倡导的经营理念和管理的思想。

总之，建立内部评级体系是一项长期的系统工程，不是单一的信用风险评级方法，需要建立完善的基础数据库作为支撑。同时，还需要在风险管理体制、风险管理政策、业务流程再造以及社会化的信息共享等方面加快调整，逐步提升我国银行业风险管理水平。

参考文献：

[1]信用风险管理的新工具：违约概率与违约损失率[DB／OL]．http:／／www．cqcredit．cn／html／20051013153051．htm，重庆企业信用网

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关键词：担保品；信贷管理；风险管理

中图分类号：F832.4文献标识码：A文章编号：1006-1428（2006）08-0076-04

担保品是商业银行信贷管理中一种重要的信用风险缓释(credit risk mitgation)工具。我国商业银行担保贷款占银行融资的比重一般为30―40％，但各家银行没有充分意识到加强担保品管理对信贷风险防范的重要意义，没有成立专门的职能部门对此进行统一规范指导。信贷人员对担保的法律特征和资产评估规范的不了解，致使押品的合法、有效性及登记手续合规性存在缺陷；评估价值普遍存在虚高现象；抵(质)押折率确定不合理等。而且没有对担保品的价值执行严格的跟踪管理，导致贬值押品的大量存在而没有及时采取相应的风险缓释措施。

因此，本文拟首先探讨担保品在商业银行信贷决策和风险控制中的作用，指出巴塞尔新资本协议对商业银行担保品的要求，最后在借鉴国际金融机构对担保品管理先进经验的基础上，提出在商业银行中完善担保品管理和建立统一的担保品数据库的相关建议。

一、担保品在商业银行信贷决策和风险控制中的主要作用

(一)担保品在商业银行信贷决策中的作用

担保品在信贷流程、尤其贷款发放过程中可以有效解决信贷市场中的信息不对称问题。在贷款价格一定的前提下，融资企业的风险水平将高于商业银行对市场上融资企业可接受的平均风险预期，从而影响信贷资金的有效配置和商业银行的收益水平。而信贷合同影响借款人的行为，较高的利率偿付将导致借款人选择风险度更高的项目投资。担保品的采用则可起到信息甄别和信息传递的作用，最大限度减少不完全信息信贷市场中资源浪费问题。

(二)担保品在风险控制中的作用

担保品是商业银行信贷限额体系、定价、资产分类乃至更高层次的组合管理、监管和经济资本配置体系的基石。其中，担保品价值评估与管理，在促进科学化信用风险管理以及资本金、准备金计算及商业银行财务的各个方面都扮演着重要角色，见图1。

担保是一种减少违约损失的有效的信用风险缓释工具。信用风险的四个基本要素中，一般关注违约发生时债权人蒙受的损失，即违约损失(loss given default，LGD)。实践证明，利用抵押和保证可增加银行在违约事件中的回收贷款数量，减少违约事件中的损失。只要信用质量恶化，协议就触发强制收购行为，从而保障了债权人权益。穆迪的历史数据也证明了：优先担保的产品比优先无担保、次级或低级的产品可以期望更高的回收率，见表1。

发生信用风险损失时，担保品价值、决定违约损失的回收率、持有担保品的成本、回收清算资产的成本与费用影响着违约损失的波动性。加强对担保品的管理，区别对待无风险资产类担保品和风险资产类担保品，考虑作为担保品的资产价值的潜在波动，可以准确计量预期损失(expected loss，即EL)与非预期损失(unexpected loss，即UL)。

而将EL和UL分解到各业务单位后，可进行以风险―收益为中心的考核。考核的指标是基于资本的风险调节收益(Risk Adjusted Retum on Capital，即RAROC)，然后可以设定国别、行业、地区和产品的风险限额，从而准确进行风险定价。担保品的价值评定及管理在商业银行风险控制中起着不可或缺的功能。

二、巴塞尔新资本协议和国际金融机构对担保品管理的规定

(一)巴塞尔新资本协议对担保品管理的规定

新资本协议中将担保品作为最主要的风险缓释工具进行了规定。强调了加强对担保品的管理，注重其市场价值变现的便捷性和对担保品的定期价值评估等。主要从合格抵押品的确认范围和对资本的要求两方面进行了阐述。

标准法下抵押品范围受到严格限制，只认可金融抵押品。标准法对抵押品的处理分为简单法和综合法。简单法重点在于对抵押品风险权重的确定，其可以直接替换抵押品对冲的风险暴露部分的风险权重。综合法重点在于对抵押品折扣系数的确定，以此反映抵押品价值的波动。新协议规定银行有两种计算抵押品折扣系数的方法：标准化的监管折扣系数使用规定的数值；银行使用自己估计的折扣系数，但须达到监管当局定性和定量要求。并提出了使用抵押品进行风险缓释后监管资本的计算方法。

E*=max{0，\[E×(1+He)-C×(1-Hc-Hfx)\]}

E*：风险缓释后的风险暴露；

E：风险暴露的当前价值；

He：风险暴露的折扣系数；

C：所接受押品的当前价值；

Hc：抵押品的折扣系数；

Hfx：处理抵押品和风险暴露币种错配

内部评级法(IRB)下，对抵押品的合格标准及其在确定违约损失率中的作用进行了规定。初级法下除了标准法认定的抵押品外，其他形式的一些抵押品在满足一定条件的前提下，也视为合格的抵押品，主要包括应收账款、特定的商用房地产或个人住所以及其他抵押品。新协议建议的起点是，对无认定的抵押品抵押的公司、和银行的高级债权，违约损失率定为45％，对公司、、银行的全部从属次级债权，违约损失率要更高一些75％。对有金融抵押品的交易，有效的违约损失率确定公式：

LGD*=max{0，LGD×\[(E*／E)\]}

LGD：考虑抵押品之前，无担保贷款的损失率；

E：贷款的风险暴露；

E*：标准法的综合法下风险缓释后的风险暴露。

高级法所认可的抵押品范围更广。不论采用哪种形式的抵押品，银行只要证明它能发挥实质性的、一致的和可靠的减少损失的作用，就能在自己的内部测算中予以考虑。同样只要银行能够用数据等证明其对违约损失率的测算是可靠的，而且与企业业务标准、风险管理的实际情况、和银行所能得到的相关数据(如自己的历史数据等)是一致的，也可以采用与初级法下不同的处理方法。LGD是抵质押品的价值、种类和价值波动、贷款期限、担保、合同条款等基本要素的函数，其测算是一个不断完善的过程。

(二)国际金融机构对担保品管理的规定

主要借鉴欧洲中央银行(European Central Bank)、日本银行(Bank of Japan)、美国联邦住房贷款银行(Federal Home Loan Bank)及花旗银行(citiBank)的规定，上述金融机构均强调在目前信贷业务中，担保在风险控制中起着重要作用。担保本质在于利用市场定价(用来减少市场风险)和折扣率(haircut rate)(用来减少信用风险)，缓释信贷风险。

主要经验如下：

1.明确商业银行可接受的合格的担保品框架。

合格的担保品主要集中为政府或企业债券、票据、股票、其他权益或其他金融资产，不动产抵押主要包括住房和非住房财产。其选择的根据是该国相关法律规定，同时还着重考虑了以下两个原则：一是信誉度。随着银行信用风险控制意识的加强，对担保单位和担保品信用等级等都有明确规定，强调了本金和利息收入的稳定性。如美国联邦住房贷款银行规定商业抵押担保证券必须经全国认可的评级机构评定等级为A级或更高等级方可接受。二是市场转化度。强调须存在可及时、有效、经济处置抵押品和流动性强的市场，也须存在已经建立起来的、公开可得到的抵押品市场价格。即保证对接受的担保品通过市场出售实现其价值的便捷性。

2.对担保品价值进行周期评估。

利用市场定价，即根据担保品的市场价格，定期评定和调整其价值。当担保品价值与贷款的名义价值之差小于―事先确定的触发水平时，借款人应增加担保或压缩贷款；如相反情况时，担保品数量要求可减少。

3.确定合适的担保品折扣率。

根据不同种类担保品的价格波动规律和历史风险数据，确定合适的最低担保品折扣率，用来确定在债务履行期届满时担保品有效利用价值，减少交易对手违约时的损失风险。不同的担保产品类型有不同的折扣率。如短期政府债券，折扣率很低。随着期限延长，折扣率增加。对于一些公司债券或者权益，折扣率较政府担保债券要高。

4.建立信用风险数据库(credit risk database，即CRD)。

对担保品折扣率的确定须建立在对其风险数据大量分析的基础之上。目前银行尝试运用模型预测担保贷款损失超过事先确定数值的概率。如单一担保品模型，根据担保品期限、损失率、交易对手违约概率、原来利率、长期平均利率、利率改变速度等变量得到与担保品类型和期限相一致的折扣率；也可以计算在同样的风险暴露条件下随担保品期限的增加，损失率增加的数值。从而给出在银行风险暴露恒定情况下，不同期限债券的损失率。而这些都需要大量担保贷款的历史数据积累。

使用CRD可增强信用评估的准确性。通过在提供担保前的调查过程中收集到的和现今储存在CRD中的有关公司破产风险的数据，我们能够获得更为客观精确的风险评估等级，同时降低代偿额。

综上所述，国外银行对担保的管理主要体现在通过市场定价定期调整担保品价格，从而减少市场风险；确定担保品折扣率，用来减少信用风险。对担保品种类、担保程序、事先确定的可接受损失水平、担保费用等，根据区域经济发展水平、管制要求和相关法规等确定。随着银行信用风险控制意识的加强，逐步明确和强化了内部信用风险控制在银行担保管理中的重要地位。

三、对商业银行加强担保品管理的建议

担保品作为第二还款来源，是商业银行债权的重要保证。但目前我国商业银行对担保品普遍没有进行专门规范管理，其价值认定程序、价值评估中存在很多问题；而对抵押交易的违约率的计算更是没有开展。担保贷款将成为未来商业银行不良贷款的潜在诱因。在上文分析基础上，就我国商业银行对担保品的管理提出如下建议：

(一)成立担保品管理专职部门和内部押品价值评估队伍

目前商业银行对担保品的管理现状是多头管理，分散而随意。如公司业务部门出于业务营销的需要，可能接纳并不合法、有效的押品。项目评估部门、贷款审批部门对同一笔担保贷款进行重复分析，甚至会出现冲突，造成商业银行内部资源的浪费，影响银行外部形象。管理部门的分散，造成了某些职能的重叠，同时也存在部分管理职能的真空，商业银行无法对担保贷款有一全面、真实的了解，从而影响信贷决策及全面风险管理水平的提高。因此，须成立一独立职能机构，对进入信贷流程的担保品，进行整个“信贷生命周期”的全面管理。从贷前的价值认定，到贷中的价值跟踪，直至最后作为抵贷资产的处置。定期向行内风险管理委员会提交担保贷款风险报告，为商业银行的业务拓展提供依据。

另外，由于现阶段中介市场管理的混乱，我国征信体系的不完备，存在着资产评估机构与借款人勾结，虚估资产价值从银行骗贷的问题。因此，商业银行须在加强与外部资产评估机构合作的基础上，通过内部严格的业务培训和资格认证，成立自己的专业价值评估队伍。由内部价值评估人员对中介机构的认定价值进行确认或直接进行评估，从资产评估规范和银行信贷风险控制的角度进行风险揭示，这在目前阶段对降低商业银行信用风险是重要的也是必须的。

(二)进行严格而灵活的担保品选择

首先，商业银行所接受的担保品都必须符合我国法律、法规的规定。这是经济行为的最基本准则，不得接受目前并不合法的资产作为担保品。其次，对目前法律法规没有明确禁止的资产种类，须在严控和全面把握风险的前提下，灵活决策。以实现商业银行业务拓展与风险控制的平衡。比如，对电费收费权可在对企业经营状况全面了解的基础上接受；对专用设备和存货，则可适当减少接受的比例。

(三)建立担保品的周期评估制度

市场变现能力是担保品的特性之一，商业银行须跟踪所接受的担保品的市场价值波动情况。因此，应建立担保品的周期评估制度。首先，须科学动态确定不同担保品的重新评估周期。应详细分析担保品的产业生命周期、市场供需信息及上下游产业的发展趋势，并综合考虑其市场价值的变动规律，予以确定。其次，严格执行周期评估制度。每次贷款额度的调整应以其有效评估周期内的价值作为参考。当担保品价值贬值超过银行所能接纳的幅度时，应立即实施相应的风险缓解措施。第三，须考虑实时重评情况。当重评周期未到期但押品市场价格波动剧烈、借款人财务状况恶化或发生信贷违约事件及其他潜在影响担保贷款风险事件时，须及时重新评估价值。

(四)开展担保品折扣率确定原则的研究

折扣率的确定是担保品管理的核心。商业银行要达到独立确定折扣率的目标，满足新协议高级法的要求，须及时开展相关研究并进行数据积累。首先，建立不同区域、不同性质融资企业对应不同种类、不同金额担保品的担保效果档案。在分析押品内在价格波动的基础上，明确折扣率的合理区间。其次，对折扣率的确定要考虑借款人的资信等级。在商业银行可接受的折扣率区间内，综合考虑借款人及担保品权属所有人的资信水平，具体确定特定债项对应的折扣率。第三，对折扣率的确认要由总行统一完成，但要注意动态调整。第四，对不同区域、种类押品的价值评估审定应实行区别授权，以控制高风险地区和种类。

(五)建立押品价值评估管理系统

可在商业银行风险数据库中建立专门的押品价值评估管理子系统，对所有的押品进行系统化、流程化和规范化管理。通过押品与担保合同及借款合同的挂接，实现对押品的整个信贷流程管理。既便于全面把握担保贷款的风险分布，实时监控不同区域、不同种类担保贷款的风险暴露及风险缺口状况，又积累了相关数据，为担保折扣率的确定和LGD的计算，从而为商业银行进行基于RAROC的经济资本分配奠定了数据基础。

(六)提高对担保品管理的认识，规范担保贷款操作

不可否认，目前我国商业银行还没有对担保品的管理给与充分的重视。第二还款来源的定位只是次序上的区别，但对债权人利益的保护力度是一致的。新协议中对担保贷款赋予与担保品同样的风险权重。所以，要加强对担保品在信贷风险控制中作用的认识。在此基础上，开展对抵押担保贷款资本要求及违约损失率计算的研究。

同时，要规范商业银行担保贷款操作。首先，认真核实押品的权属资料、基本物理信息(要进行严格的现场勘查)、登记手续的合法性和完备性等，并规范押品的处置过程，减少信贷流程中的操作风险。其次，严格执行内部确值或评估制度。并以内部确认价值作为贷款发放依据。第三，提高内部价值评估人员的业务素质。建立规范的梯级培训制度，保证评估价值的科学性和准确性。第四，保障押品价值评估工作的独立性。押品价值评估人员不得参与信贷决策，同时其他人员不得干涉或影响内部价值评估工作的独立性和公正性，以减少信贷决策中的道德风险。

参考资料：

［1］Stiglitz J，Wiss A.Credit Rationing in Markets with Imperfection[J].American Economic Review，1981，71(7)：393-410

［2］Stiglitz J，WiSS A.Incentive Effects of Termination：Applications to the Creditand Labor Markets［J］.American EconomicReview，1983，73：912-927

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