无风险资产的特征范文
时间：2023-07-03 17:54:24
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篇1
[关键词]投资组合理论 VaR CVaR
[中图分类号]F830[文献标识码]A[文章编号]1007-9416(2010)02-0099-02
引言
现资组合理论,研究的是各种相互关联的、确定的、特别是不确定的条件下,理性的投资者应该怎样做出最佳投资选择,从而决定把一定数量的资金按合适的比例,分散投资于各种不同的证券上,以实现效用最大化的目标。最早提出投资组合理论的是美国经济学家马科维茨,在《投资组合的选择》中详细地论述了“投资组合”的基本原理,奠定了对证券选择的理论基础。夏普利用单指数模型衡量证券的风险特征,使马科维茨繁琐的计算大为简化,林特纳进而对证券价格行为、风险-收益关系和风险衡量作出了明晰的描述;托宾把投资组合理论推广运用于所有实际资产和金融资产的分析上,形成了“资产选择理论”;近年来,又有罗斯提出的“资本资产套价理论”。
1 基于CVaR约束的最优投资组合选择的经济含义
投资决策(在此仅指证券投资)是金融机构经营活动中最基本的决策之一,也是金融经济学研究所的重点之一。在金融领域通常的投资决策目标是对风险和收益的综合考虑。如基于风险调整的绩效评估,它包括传统的Sharp比方法、广义Sharp比方法以及后来引入VaR的RAROC方法等,它们的基本思路都是比较新组合与旧组合的Sharp比指标,大者为优。经典的马科维茨投资组合理论中,用均值描述期望收益、用方差描述风险,投资决策的目标函数是均值和方差,即选择风险最小、收益最大的资产。
目前的投资基金以及一些投资机构的投资决策的依据大多数仍然是利用经典模型来选择,但经典模型能否事先控制这个组合的潜在风险呢?基于这一思想,我们想到:在确定组合目标之后,根据投资者的风险偏好与自身的发展情况,利用CVaR来预先控制组合风险。
2 基于CVaR约束的投资组合优化模型
2.1 基本模型
本文结合中国证券市场的实际情况,考虑一种新的单期投资组合优化模型。假设市场有n种风险资产和一种无风险资产(如债券、存款)组成,投资者在这n+1类资产中分配资金,使投资组合在风险一定的情况下实现实际收益(扣除税收和交易费用后收益)最大化,实际投资中,每种风险资产都有一个最小交易单位,设为最初投资者持有各风险资产的单位数,是我们想要找到的最优投资组合中各风险资产的投资单位数;各风险资产最小交易单位在投资初期的价格为,为投资期初投资于无风险资产的金额,则最初投资组合的价值为:,为最优投资组合中无风险资产的金额,则最优投资组合的价值为。
假设在投资期末,证券价格可能出现J中情况,利用历史数据,如可取过去历史上J个交易日的收盘价。每种情况下,假设证券的价格的取值为,投资期末的期望价格为,投资组合的损失函数为:设为每种风险资产的单位交易成本,且假定其是线性的,则风险资产的总交易成本为:。
鉴于考虑到税收的影响,我们要考虑的是税后的收益,设边际成本收入税率为,边际基本收入税率为,无风险资产的收益率,则整个投资期的收益率函数为:
综上,投资组合优化模型为:
第一个约束条件为资金约束,第二个为风险约束,为风险水平,最后一个约束条件中,代表一个比例,即投资在每种风险资产金额不超过总的投资金额的一个百分比。为置信水平,,这是一个整数规划问题,假设优化问题得到最优解,则即为最优的投资组合,,最大的期望收益率为。
2.2 实例分析
下面任意选取上海证券市场中10只股票的作为风险资产,即n=10,而将活期储蓄作为无风险资产;假定投资者在投资期初持有100000元现金;取2001-11-15号到2003-2-28号的各只股票的收盘价作为原始数据,J=300;投资期初为2003-2-11到2003-2-28;,;,;;取,风险资产,这意味着在5%的概率水平下允许损失资产初始价值的10%,利用Lindo软件进行运算,结果见表1。
该投资组合的实际收益率为7.956%,求得的,而忽略交易费用、税收时的收益率为7.995%;其中对无风险证券活期储蓄的投资为0,原因是我们设定能承受的风险水平为0.1,因为能承受较大的风险,所以投资者就会把资金投资到风险证券上,而对收益率很低的活期储蓄不予考虑。从实证分析来看,为了减少风险,我们应该在多种资产上进行投资,这是我们在满足约束条件的情况下做出的最优投资组合,也说明此优化算法是有效的。
3结语
本文中对未来价格的模拟是基于历史数据的,投资组合将来的表现要看证券价格的统计特征能否在很近的将来维持一段时间,如果价格的未来分布与历史分布差别较大,测算结果就会很不准,这有待在以后的研究工作中加以改进。确定一个有效的资产组合是一个复杂的决策过程,因此,在实际的操作中,投资者要综合考虑到通货膨胀、市场操纵、投机等多种因素对已作出的投资组合方案进行调整,才能得到最优的组合方案。
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篇2
关键词：资产定价；CAPM；风险；收益
中图分类号：F830.9 文献标识码：A
文章编号：1005-913X（2016）05-0117-02
资本资产定价理论的是在微观经济学基础上发展起来的，研究资本市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，进行风险分析、投资业绩评估和资本成本的计算，是近年来许多专家学者研究的热点。资本资产定价模型（CAPM）是一个均衡定价模型，它是由美国经济学家在二十世纪六十年代建立的基于风险资产预期收益率均衡基础上的预测模型，随着这个模型的建立，资产定价理论迅速发展起来。
一、国外的研究
（一）标准的CAPM模型
20世纪60 年代，夏普（William Sharpe，1964）、林特纳（John Lintner，1965）和莫辛（Jan Mossin，1966）将马科维茨理论延伸成为资本资产定价模型（Capital and Asset Pricing Model， CAPM）。
CAPM将资产收益与市场组合（即资本市场均衡状态下的均值―方差有效组合）收益之间的协方差同市场组合收益方差之间的比界定为该资产所携带的系统风险。方程表达式为：
E（Ri）=RF+β[E（RM）-RF]
其中：E（Ri）是资产i的期望收益率，RF指无风险利率，E（RM）为市场组合的期望收益率，它是指所有的风险资产组成的投资组合，β表示系统风险，是i资产与市场组合收益之间的协方差，即β=。
CAPM模型是在严格的假设条件下进行的理论分析模型，这些假设主要包括：
1.均值―方差假设。投资者通过考察一段时间内的证券组合的预期收益率和标准差来评价证券组合；若标准差及其他方面等同，投资者将选择具有较高收益率的一种证券组合，若预期收益率等同，投资者将选择具有较低标准差的一种证券组合。
2.投资者一致假设。投资者计划的投资时点和投资期限相同，组成各个投资者组合的证券数目相同，投资者对证券的预期收益率、标准差、协方差看法一致，保证市场有效边际只有一个；投资者选择不同投资组合的原因只是风险偏好不同。
3.完全市场假设。市场不存在交易成本和税收，所有资产完全可分割、可交易；市场是完全竞争的；信息成本为零；所有市场参与者同时接受信息，且都是理性的。
CAPM 得出在上述假设条件下，市场组合与存在风险借贷条件下所讨论的切点投资组合相等，这也代表了投资者对风险投资的投资方式。所有投资者根据其资金在无风险利率和市场组合所确定的直线上进行分配以选择最有效投资，与市场组合所确定的直线即有效集，该有效集作为资本市场线主要描述了任一投资组合的预期收益率和其所具备的风险在均衡的资本市场中的关系。CAPM模型主要结论有：所有投资者都将在市场投资组合和无风险资产这两种资产中分配他们的财富；任何资产的风险都可以通过测定它给市场投资组合增加的风险来度量，而这一增加的风险则是通过估算该资产的收益与市场投资组合收益的协方差来取得的。任何资产的期望收益率与其β值呈线性关系。如果市场达到均衡，市场上的所有证券的风险收益定价关系都应在证券市场线上。
CAPM模型认为单个资产或证券组合的预期收益只与其总风险中的系统性风险有关，通过计算β值，就可以得到某项资产的预期收益率，从而创造性地推导出金融资产定价的方程式，提供了简单、可供检验的资产定价模型，开启了现代资产定价研究的先河，也使得经济学家威廉・F・夏普（William F. Sharpe）教授荣获了1990年的诺贝尔经济学奖。
（二）CAPM的拓展
布莱克（Black，1972）在研究了当无风险资产不存在时CAPM需要调整，提出了零β模型。当无风险资产不存在时，应使用零β资产组合Rz，即cov（RZ，RM）作为无风险资产的替代。即使无风险资产不存在时，每个资产的预期收益率也是β的线性函数，E（Ri）=E（RZ）+β[E（RM）-E（RZ）]，即零βCAPM。
传统的CAPM一个关键假设是投资者只考虑单一投资期，但证券市场总是在连续过程中，莫顿（Merton，1973）构建了一个连续时间的投资组合与资产定价的理论框架，将CAPM发展为跨期资本资产定价模型（Intertemporal CAPM，ICAPM）。他认为投资者不仅要规避当期的风险，而且要对因投资机会变化而带来的风险进行套期保值。ICAPM将CAPM放到动态环境中，赋予每个影响投资机会集的状态变量一个β系数，形成多β系数的资本资产定价模型。投资者需要获得超额投资收益不仅能补偿CAPM中的系统风险，而且要状态变量的不利变动风险βij。
由于CAPM模型是静态的，且把无风险收益率和市场组合收益率作为外生变量，所以在实证研究领域一直被质疑。卢卡斯（Lucas，1978）布里登（Breeden，1979）提出了基于消费的资产定价模型（Consumption-based CAPM， CCAPM）。CCAPM的不同之处就是用资产收益同消费增长率之间的协方差描述风险，即消费β。CCAPM的β系数衡量的是资产与总消费之间的关系，资产相对于总消费的β系数越高，它的期望均衡收益率越高。CCAPM假设消费者的目标是当期与未来的总效用最大化，消费者需要在其预算约束条件下在消费和投资之间作出选择。这一模型将消费选择理论与资产定价理论相结合，成为研究消费者的跨期选择行为的基本理论。
美国学者罗斯（Ross，1976）在其发表的论文《资本资产定价的套利理论》中提出了一种新的资产定价模型――套利定价理论（Arbitrage Pricing Theory，APT）。套利定价理论研究在完全竞争和无摩擦资本市场的假设条件下，任何风险资产的单期预期率与和它相关的影响风险因子的关系，套利定价理论认为，套利行为是市场均衡价格形成的一个决定因素。只要市场未达到均衡状态，市场上就会存在无风险套利机会，并且用多个因素来解释风险资产收益，并根据无套利原则，得到风险资产均衡收益与多个因素之间存在（近似的）线性关系。
法玛（Fama，1992）和弗伦奇（French，1992）年对美国1962年至1989年股票价格及不同股票收益率的影响因素的研究发现，CAPM模型的β值不能解释不同股票收益率的差异，而上市公司的市值（ME）、账面市值比（BE/ME）、市盈率（P/E）可以较强地解释股票回报率的差异。法玛和弗伦奇提出了三因子模型，表示为：E（Ri）-RF=bi[E（Ri）-RF]+siSMB+hiHML。他们认为股票的超额收益率，即股票的预期收益率与无风险资产收益率差额（E（Ri）-RF），与市场组合预期收益率与无风险资产收益率差额（E（Ri）-RF）、规模因素（SMB）和价值因素（HML）线性相关。
阿罗（Arrow，1951、1964）通过具体分析不确定条件下的消费者选择行为与市场实现一般均衡的过程及证券在其中的作用，提出了资产定价的随机贴现思想。随后随机贴现模型理论体系就处于不断完善过程中，汉森和理查德（Hansen and Richard，1987）明确使用“随机贴现因子”这一术语。科克伦（Cochrane，2001）提出了一个随机贴现因子（Stochastic Discount Factor， SDF）定价模型，这个模型是将资产价格表示为资产未来收益与其随机贴现因子乘积的条件期望值。这个理论是效用理论和消费者选择理论在金融领域的应用，模型从市场的一般均衡出发，在金融资产的未来支付与现价之间建立了一般性联系，给出了资产定价的一般逻辑。其最显著的一个特征就是可以将所有的资产定价模型，如资本资产定价模型（CAPM）、多因素定价模型等纳入到这个一般化的理论框架中。
二、国内的研究
我国由于国情原因，对CAPM研究较晚。最早引进CAPM模型的是刘金兰、吴育华（1988），将CAPM用于投资风险评价。王永海（1991）在《现代西方财务理论述评》中介绍了现代西方的财务理论，对CAPM模型进行了评述。傅咏梅（1993）在论文《金融创新的定价问题》对CAPM模型进行了详细的阐述。
1990年深圳证券交易所、上海证券交易所相继成立，标志着我国资本市场的形成。最早进行实证分析的是1993年李楚霖、李东运用CAPM模型对上海股市若干支股票进行了实证分析，对上海股市所作的短期拟合，结果还是比较好的，部分股票市场风险较小，β值比较小，而其平均收益率也较低；部分股票市场风险较大，它们的β值较大，平均收益率也较高。
陈小悦、李晨（1995）对上海股市的收益与资本结构关系进行实证研究，分析认为上海股市收益R与负债/权益比率DER、公司规模LTEQ负相关，与β正相关。R与β，LTEQ的关系与对美国股市的研究结果是一致的。但美国股市R与DER正相关，这两种不同的结果正反映了两个资本市场的不同。
施东晖（1996）运用CAPM模型对上海证券交易所上市的50家A股为研究对象市场的投资风险进行实证分析，研究发现：上海股市的投资总风险中，系统风险占有非常大的比例，同时各股票的价格行为也呈现出强烈的同向波动性。与资本资产定价模式（CAPM）揭示的关系相反，上海股市中股票的系统风险与其预期收益间存在着显著的线性负相关关系。
杨朝军、邢靖（1998）对1993～1995年上海股票市场的价格行为进行实证研究，结果表明上海股票市场风险和收益关系并不如CAPM理论所预期的那样，系统风险并非是决定收益的唯一因素，影响股票收益率的其他因素包括：股本规模、可流通股占总股本的比例、净资产收益率和成交量。各因素对收益影响的重要性随时间而变化。
何治国（2001）把1995～1999年中国股市收益率数据按照各种风险因素进行排序、分组，研究发现除了β可以对资产组合收益率高低做出解释以外，还存在另两个具有很强解释能力的风险因素：市盈率倒数（E/P）和账面/市值价值比（BV /MV）。这个结果与CAPM相去甚远。进一步分析研究表明，β与BV /MV严重正相关，而且当BV /MV值不变时，β的变化并不能引起收益率的同向变动。建议中国股市的风险度量指标应当包括BV /MV值。
贾权、陈章武（2003）利用中国股市的数据对CAPM模型以及其他因素与收益率之间的关系进行了实证检验。研究表明市场β值与收益率呈现出与CAPM模型预测正好相反的负相关关系，而且流通市值、市盈率、账面/市场价值的比率等其他因素对于收益率也有着很强的解释能力。
吴世农、许年行（2004）以1995年2月至2002年6月深沪两市A股上市公司为样本，考察和对比了三个定价模型―CAPM、三因素模型和特征模型。实证研究发现中国股市存在显著的“价值效应”（BM Effect）和“规模效应”（Size Effect）
篇3
本文介绍了保本基金的起源、概念和保本原理，对保本基金的主要投资策略,包括CPPI、TIPP和OBPI，各自的主要特点进行了详细阐述。结合国内保本基金发展概况，对国内保本基金主要的投资策略和发展趋势进行了分析。
关键词：
保本基金 CPPI TIPP OBPI
一、保本基金概念
保本基金(Capital Guaranteed Fund)：保本基金是指在一定投资期限内(如3年或5年)，对投资者所投资的本金提供100%或者更高保证的基金。也就是说，基金投资者在投资期限到期日，至少可取回本金保证，而同时如果基金运作成功，投资者还会得到额外收益。
在国际上，还有一种与保本基金相类似的共同基金，叫护本基金(Capital Protected Fund)，其中护本基金不需要第三方提供担保。而国内的保本基金属于前者，需要第三方提供担保。
1、保本基金起源
保本基金于20世纪80年代中期起源于美国。其核心是投资组合保险技术。由伯克利大学金融学教授HayneE.Leland和MarkRubinstein创始的这项技术自1983年被首次应用于保本基金，在80年代中期得到蓬勃发展。
2、保本基金如何实现保本
保本基金是执行保本投资策略的特殊类型基金产品，其特点在于承诺在一定期限内为投资者提供一定比例的本金保障，并在此基础上分享市场上涨收益。保本基金的 “保本”主要通过两方面机制来实现：一方面是投资，利用债券等安全资产的预期收益和基金前期已实现收益去冲抵股票等风险资产组合潜在的最大亏损，从而实现本金保全；或者，将大部分资产投资于固定收益类的证券并持有到期以实现一部分的固定回报，而将少部分的资产投资于其他高收益的投资工具，如股票、金融衍生证券等，以获得超额的收益。另一方面是引入担保机制，由商业银行、保险公司、担保公司等金融机构对基金产品进行担保。
3、保本基金适合对象
保本基金特别适合那些不能承受本金损失，而又希望在一定程度上参与证券市场投资的投资人。在证券市场波动较大或市场整体低迷的情况之下，保本基金为风险承受能力较低，同时又期望获取高于银行存款利息回报，并且以中长线投资为目标的投资者提供了一种风险极低、同时又具有升值潜力的投资工具。
二、保本基金主要投资策略
保本基金核心是投资组合保险（Portfolio Insurance, PI）策略，根据设计依据不同，投资组合保险策略可分为两大类：一类是依据投资者本身风险偏好以及承担能力，设定一些简单参数的投资组合保险策略，包括：固定组合（Constant－mix）策略、固定比例组合保险（constant proportion portfolio insurance，简称CPPI）策略、时间不变性组合保险（time-invariant portfolio protection，简称TIPP）策略；另一类则是基于期权的组合保险（Option-based portfolio insurance，简称OBPI）策略，包括：欧式保护性卖权策略、复制性卖权策略。
1、CPPI策略
固定比例组合保险（constant proportion portfolio insurance，简称CPPI）策略：Perold (1986)提出了CPPI策略，该策略通过动态调整投资组合，以保证风险资产的损失额不超过投资者的保险额度。先设定组合的价值底线（Floor），然后计算组合现时价值超过价值底线的数额，即安全垫（Cushion）价值；投资者将相当于安全垫特定倍数的资金投资于风险资产，剩余资金投资于低风险资产。
2、TIPP策略
时间不变性组合保险（time-invariant portfolio protection，简称TIPP）策略：Estep and Kritzman在1988年提出了时间不变性组合保险策略(TIPP)。TIPP和CPPI的调整公式非常类似，也可以算是在CPPI 基础上发展起来的一种策略。它与CPPI调整公式相同。唯一的差异在于其价值底线并非不变，而是在该时点资产值的某一固定比例和原先的价值底线中，取最大值，作为新的价值底线。
TIPP是比CPPI更为保守的保险策略，也可以将其视为CPPI的一种特殊形式。
3、OBPI策略
欧式保护性卖权（Option-based portfolio insurance，简称OBPI）策略：动态OBPI（基于期权的组合保险）策略是根据Black and Scholes（1973）提出的期权定价公式所衍生出的投资策略。欧式保护性卖权策略将资金投资于风险资产和以其为标的的欧式卖权，以保障投资组合到期价值在某一特定值以上。
最简单的策略就是购买风险资产，比如某一市场指数，然后买入该指数的欧式卖权。不论该风险资产到期日的价值如何变化，组合价值将总是大于卖权的执行价格。也就是说，欧式卖权锁定了组合的收益底线，从而起到了购买保险的作用。不过在现实中，一般不会存在同投资者风险厌恶程度完全匹配的卖权，因此，这一策略的适用性不强，通常只适用于一些指数组合。
复制性卖权策略(Synthetic Put Strategy):复制性卖权策略的产生动因就是要通过连续调整投资组合中风险资产（如可转债）与低风险（如债券和现金）的相对比例，来达到与欧式保护性卖权组合策略一致的保险功能。
复制性卖权乃是利用可转债及无风险债券来复制卖权的损益结构，并随着现货价格及时间的演变动态调整此投资组合；传统上，此种复制性投资组合保险（Synthetic Portfolio Insurance）以Black-Scholes期权公式来决定可转债及债券的持有比例。
“价值底线+欧式买权”策略：金融衍生工具，如指数期权的出现使得OBPI策略，在实现中，可以以较低的成本进行运作，从而替代了成本较高的复制性卖权策略。现在较为典型的OBPI策略是采用底线价值同欧式买权相结合的方法。
CPPI同OBPI中的价值底线+欧式买权策略有很多相似之处，比如两者都要设定价值底线和安全垫（或者隐含着这些概念）等等，但两者之间的区别在于前者将安全垫特定倍数（一般大于1）的资金投资于风险资产，其余投资于低风险；而后者则将等同于安全垫价值（相当于放大倍数等于1）的资金用于购买买权，而将剩余资金作为t0期的价值底线投资于固定收益证券，比如零息债券、息票等。前者属于动态资产配置策略，因为其要不断调险资产同低风险的比例；而后者属于静态资产配置策略，在期初进行资产配置后，以后不再调整。
现实运作中，CPPI和OBPI在目前海外保本基金的运作机制都被广泛采用。当然，亚洲地区尤其是在香港，OBPI策略占主导地位；而在欧美地区两种策略则兼而有之。
三、国内保本基金介绍
1、国内保本基金发展概况
我国内地第一只保本基金始于2003年6月27日成立的“南方避险增值基金”，2004年是我国保本型基金发行的阶段高峰时期，当年共有4只保本型基金成立，保本基金总数达到了5只，规模110.29亿元，占到全部基金管理规模的6.88%，随着2005年股市转暖，保本型基金的发行基本陷入停滞状态。到2007年以后，保本基金仅以每年一只的速度发行，宝石动力、南方恒元、交银保本（不包含进入下一保本周期基金）3只保本型基金相继设立。
在2010年，多通道审核制度背景下使得国内各类型基金均得到较快的发展，但保本型基金的发展再度陷入停滞，全年成立的将近150只基金中没有一只是保本型基金。
截至2010年底，国内共有南方避险、银华保本、金鹿保本、南方恒元和交银保本五只保本型基金，合计管理过莫228.47亿元，仅占到全部公募基金管理规模0.9%。
2010年10月，证监会了《关于保本基金的指导意见》，对保本型基金进行了制度规范和松绑，限定保本基金投资固定收益类资产不得低于基金资产的70%。同时，允许保本基金投资股指期货，并且可以不受基金参与股指期货的投资比例限制，为保本基金在保持低风险特征的前提下获取更高的收益创造了可能性。
《指导意见》一经公布，国内各大基金公司就积极申报保本类基金产品。据证监会基金受理及审核情况公示显示，截至2010年2月，正在审批中的保本型基金即超过10只。可见目前国内保本基金的市场需求之大。
2、国内保本基金主要投资策略
目前，国内保本基金主要都使用恒定比例投资组合保险策略，即CPPI策略。一些保本基金还在CPPI策略的基础上，辅以优化动态调整、或者针对可转债投资使用基于期权的投资组合保险策略，即OBPI策略。
CPPI 策略的主要思路是投资者根据其风险收益偏好设定期初参数，以此为基础动态调险资产与低风险资产比例，从而使投资组合价值维持在风险下限之上，达到组合保险的目的。CPPI 策略的实际上是当风险资产价格上涨时，买入风险资产，增加整个资产组合中的风险资产份额。当风险资产价格下跌时，卖出风险资产，降低整个资产组合中的风险资产份额。
国内目前保本基金的保本策略大致相似，不同基金产品的区别主要体现在以下几个方面：
(1)无风险资产和风险资产的比率不同。
出现这种区别的主要原因是使用策略时模型参数设定的不同。对于主要使用CPPI 策略的产品，主要是风险下限和风险乘数两个参数的设定不同。对于使用OBPI 策略的产品，主要是对风险资产波动率的预测值、保本期限的时间长短、无风险收益率等参数的设定不同。尽管国内基本所有的保本基金均是以CPPI 策略作为保本机制，但是其资产配置仍存在较大差异或是存在进一步差异化的可能性。通常而言，保本基金资产配置中的债券比例不会低于60%，现金等高流动性资产的比率不低于5%。
(2)风险资产和无风险资产使用的具体工具不同。
风险资产可以是股票、ETF、权证等；无风险资产可以包含各类国债、公司债、金融债、各类中长期票据、货币市场工具与理财产品、现金等。
四、国内保本基金发展分析
我国保本基金一定程度上满足了投资人偏好和需求，这一点从其募集规模和情绪可以看出来，虽然我国目前整体保本基金数量不多，发行期间市场推广力度没不及权益类基金产品，但新发保本基金平均首发规模维持在近30亿的水平，即便在08年年底市场极度悲观气氛中发行的南方恒元保本基金，其首发规模也维持20亿以上。
结合A股市场和投资的具体特点，主要以下四个客观因素是保本基金产品受到市场认可的原因：
（1）保本基金潜在客户风险意识突出，有明确保本需求，厌恶下行风险。
（2）长期存款低利率环境和通胀预期，刺激银行客户转向低风险证券产品。
（3）债券市场不发达，个人投资者难以参与。
（4）二级市场“过山车”，超出很多人心理承受能力。
（作者系新浪基金频道主编）
参考文献列表：
[1]李彦青、“保本基金CPPI策略研究”、《金融经济》、2008年8月、国内刊号：CN43-1156/F、2008年16期、92页
[2]肖彦明，王秋花、“保本基金：资本市场的选择”、《科技进步与对策》、2003年12月、国内刊号CN42-1224/G3、2003年第12期、148页
篇4
【论文摘要】《证券投资学》课程实验的开展调动了学生的学习积极性,加深了对理论知识的理解。但现有的理论教学过程中,如何利用有限的实验达到高效率?实验教学内容的具体安排则起着关键作用。文章就《证券投资学》课程实验教学内容进行了探讨。
《证券投资学》是一门理论性和实践性结合紧密的课程,将理论教学内容与证券投资实践结合在一起,能加深学生对基本概念、基本原理的理解,增强学生学习的趣味性、操作性和感性认识,激发学生的主动性和创新性,拓展学习的深度与广度,提升学生分析问题、解决问题的能力和实践动手能力,从而提高金融学专业人才培养质量。
一、《证券投资学》课程实验内容的设计思想
目前开设《证券投资学》课程实验的院校很多,但大多实验教学内容相对分散,难以收到较好的效果。依据金融学专业全程式实验教学体系的思想,在讲授《证券投资学》课程时,将实践教学的内容与理论知识学习结合起来,《证券投资学》课程实验主要针对课程中专业性较强、涉及范围较少的单元,开展针对性的专业实验,进行相关单项基本技能的训练并巩固课堂教学中的理论知识,同时重视与前续、后续课程内容的衔接,避免实验教学内容的交叉与重复。
二、《证券投资学》课程实验内容设计的理论依据
理论知识是形成实践能力、应用能力的基础。能力在掌握一定知识的基础上经过培养训练和实践锻炼才能形成。因此学生首先要打好实践课坚实的理论基础,为以后的课程实践做好准备。因此,课程实践教学内容设计需坚持与理论教学相容性原则。要在有限的学时下,合理安排理论教学与实践教学的时间,做到既保持理论知识体系传授的完整性,又让学生得到较充分的实践性课程的训练。
国内证券投资学的基本理论框架一般分为四大部分:证券投资的基础理论、运行理论、决策理论和调控理论与政策。由于金融专业《证券投资学》的前期课程《金融市场学》,已经比较详细的介绍了证券投资基础理论中的证券投资工具股票、债券、基金、权证、期货与期权,而有关证券市场的运行理论在投资银行中也已重点介绍,这两部分可不再重复介绍;在进行《证券投资学》的讲授中可以把内容侧重在证券投资的决策理论和调控理论与政策上。具体内容包括:证券投资的组合分析、基本分析、技术分析,证券市场的调控与管理。由于金融专业《证券投资学》的后续课程是《证券投资技术分析》,因此,在《证券投资学》课程讲授中技术分析的内容只是简单介绍。
三、《证券投资学》课程实验设计的内容
由于《证券投资学》课程实验学时有限(12学时),因此重点实验内容是对投资组合理论、证券特征线进行验证,通过这部分实验课的教学,使学生初步掌握证券投资的投资组合分析的验证,绘制无风险证券与一种风险证券组合的可行集、多种证券的最优组合分析。具体步骤如下:
1.绘制无风险证券与一种风险证券组合的可行集
主要是需要计算一种证券的期望收益和标准差。
(1)数据的获得。首先将大智慧软件数据显示周期选为月,使得股票价格为月度数据,然后对股价进行复权处理(通过复权处理使得股价不仅反映资本利得,还能反映红利收益),最后导出到excel,得到股价数据。如果有数据库,也可以从数据库中得到股价数据。
(2)计算股票的年度收益率。利用excel的自动计算功能可以得出股票年度收益率数据
(3)计算该股票的期望收益与标准差。在D3单元格输入excel自带公式AVERAGE(C3:C18)就会输出方正科技的期望收益,输入STDEVP(C3:C18)可以输出该股票的标准差。
(4)计算风险资产和无风险资产在无卖空时的组合收益和标准差。
①把已知数据输入excel表格,无风险资产本例中选择银行存款,收益为4.14%。
②在表格中输入无风险资产的投资比重,并逐步递减。由于有无卖空限制,所以风险资产的投资比重依次递增,两者之和为1。在组合的期望投资收益率单元格输入公式,本例中为A8*0.0414+B8*0.152。同理得到组合的标准差,当无风险资产与风险资产组合时组合的标准差公式为σp=|θσ|,本例为B8*0.3662。
③画出资本配置线。在excel菜单中点击“插入”、“图表”,选择XY散点图,平滑线散点图。点击下一步,在图表源数据对话框中修改数据区域,X轴选择标准差数据D8:D28,Y轴选择期望收益率数据C8:C28。点击下一步,选择图表保存位置,得到了资本配置线。
2.多种证券组合的最优组合
如果只有两种风险证券组合在一起,组合的期望收益率和标准差可以用公式求出,并得到相应的可行集曲线,但是,当组合的证券超过两种时,必须要更复杂的计算工具。本实验选取了其中的一种,采取规划求解这一工具来达到实验目的。
(1)基础数据的收集。实验中试图计算多种股票组合在一起的时候的可行集,因此,还是要按照实验一的方法获得四种股票的年度收益率,期望收益率和标准差。选取四支股票,除了要计算每支股票的期望收益率和标准差,还要计算他们之间的协方差,这里运用COVAR这个函数,计算方正科技和邯郸钢铁的协方差就可以在单元格输入COVAR(C3:C12,F3:F12),同理计算出其他协方差,就可以得到四支股票的协方差阵。
(2)四种股票最优组合的计算。
①规划求解的安装。在excel菜单中点击“工具”、“加载宏”,出现加载宏的对话框,在对话框中选择规划求解,然后“确定”,这时规划求解已经成功安装。
②在excel表格中输入已知数据。
③建立运算区域。把期望收益率数据填入到相关表格,在单元格中预留最优投资比重、投资组合收益率、投资组合方差、标准差等。预设最优投资比重为1、0、0、0,即全部投资于邯郸钢铁这支股票上运用矩阵运算的方法计算出组合方差。并对组合方差开方。
这样我们就建立了一个运算区,建立了各单元格数据之间的关系。一个单元格数据的变动就会引起其他数据做出相应变动。
④通过规划求解求出最优解。在excel里建立约束条件区域,把相应的约束条件列出,规划求解的原理就在于电脑自动对符合条件的解进行筛选,得到最优解,因此,必须准确设定筛选条件。在这个约束条件区,投资的比重相加应该等于1,在相应单元格输入=SUM()。如果是无卖空情况,每个股票的投资比重都是>=0的,当人为设定一个目标收益率,电脑就会自动的计算符合条件的标准差最小的解,这也就是所要找的最优解。不断的变换目标收益率就得到了很多组最优解就是要找的有效前沿。
点击工具菜单,就会在其中找到规划求解这一选项,点击打开规划求解对话框。在对话框中设置约束条件,最优解就会自动输出到相应运算区。假设设置某一目标单元格选择“最小值”。约束条件在无卖空时应该有三个,一个是投资比重都应该>=0,投资比重之和应该等于1,然后输入0.2,即目标收益率先预设20%。目标项、可变项和约束条件都输入完毕就可以开始计算了,点击“求解”,电脑会自动运算出结果,点击保存,就会发现在原来的计算区数据已经更改。
在这个计算结果中,得到四种股票组合在一起,目标收益是20%的时候,组合标准差最小的解,这时候得到的解就是四个投资比重,投资比重分别为0.36、0.63、0.1、0,这就是找到的最优的组合。
⑤建立数据区。前边得到的最优组合只是有效前沿的一个点,要得到有效前沿的其他点,就必须不断的变换目标收益率,得到不同的最优解,最终画出有效前沿。为了得到这样一系列数据,要建立数据区来保存不断计算求出的结果。把组合收益为0.2,标准差0.33写入到数据区。接下来继续运用规划求解工具,把约束条件中的目标收益率20%变为其他数据,比如25%,求解就会得到另外一个最优解,依次不断变化该单元格,就会得到需要的一些组合,不变计算的结果就是我们最终得到了完整的数据,
(3)既定目标收益率最优投资比重的求解。假如要投资于四支股票上,要求投资的收益率为28%,那么应该怎么分配风险最小呢?前面的规划求解实际上就可以解决这个问题。只要在约束条件中添加0.28,即当收益率要求28%时,最优的投资比重应该是0、0.79、0.21、0。有卖空的时候也是如此计算,最终得到结果。
参考文献
[1] 兹维博迪.投资学(第6版)[M].机械工业出版社.
篇5
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(mathematical programming)，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(Shame Ratio)和特雷诺比例(Treynor Ratio)。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
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Approach for Producing Superior Returns and Selecting Superior Rerns and
Controlling Risk，Mc Graw-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6
契约论与有效税收筹划理论
有效税收筹划理论的一个重要内容，就是运用现代契约理论（contracting theories）的基本观点和方法展开分析，研究在信息不对称的现实市场上，各种类型税收筹划产生和发展的过程。
契约理论将企业视为由投资人、所有人、经理和贷款人之间订立的一系列契约组成的集合体，契约各方均是追求自身效用的最大化。如果将税收因素考虑在内的话，那么政府作为税法的代表毫无疑问应被引入订立契约的程序。不过，相对于其它契约方而言，政府无法及时调整它的策略，因为它要通过变动税法来实现，而税法调整通常是滞后的。政府与其它契约方的另一个显著差别在于它所追求的目标具有多样性，社会的公平也是其追求的目标之一，公平目标的实现往往要借助累进的税率，这使得支付能力不同的纳税人面临不同的边际税率。而政府对市场经济活动中出现的外部性问题的纠正，也使得不同类投资的税收待遇大不相同，这进一步加大了纳税人边际税率的差别，同时也为纳税人从事税收筹划提供了空间。
税收体系的多重目标性不仅使纳税人处于不同的税收地位，同时它也改变了投资的税前回报。假定初始状态，市场上有两种无风险资产具有相同的税前投资收益率。两种资产的税收待遇不同，其中一种资产由于享受了税收优惠因而其税后收益率要高于另一种没有享受税收优惠的资产。这种状态显然是不均衡的。因为投资者会增加对税后收益率较高的享受税收优惠的资产的投资。这种需求的增加将改变资产的价格，使其不断上升，从而税后收益率下降直到两种资产税后收益率相同才实现了均衡。在均衡点，边际投资者对两种资产的选择是无差异的。不过，由于税率具有累进性，比边际投资者处于更高或更低税率级次的投资者依然可以通过相互订立契约而受益。比边际投资者面临税率高的投资者倾向于享受税收优惠的资产，比边际投资者税率低的投资者倾向于没有税收优惠的资产。他们之间订立的合作契约将使总财富达到最大化，并使除了政府以外其他参与的当事人受益。因此，从某种程度上讲，这种契约实现了税收筹划的pareto改进。
下面以例说明。假定均衡市场上有三个投资者甲、乙和丙，面临的边际税率依次为30%、40%和50%.有两种无风险资产a和b，其中a为免税债券，利率为6%，b为应就收益全额纳税的公司债券，利率为10%.由于市场实现均衡，因此两种资产利率保持不变。对于乙而言，投资于a和b的税后收益率相同，均为6%（10%×[1-40%]），因此，乙为边际投资者（对购买两种同等风险但纳税不同的资产无偏好的投资者）；对丙而言，投资于b的税后收益率为5%（10%×[1-50%]），低于a（6%）；对甲而言，投资于b的税后收益率为7%（10%×[1-30%]），高于a（6%）。因此在其他条件相同的情况下，丙会选择a，甲会选择b.现假设考虑到其他因素以后，丙要投资b，而甲要投资a.如果两人直接投资，且均为一个单位位，那么丙的收益为0.05（1×10%×[1-50%]），甲获得的收益为0.06（1×6%），总收益为0.11（0.05+0.06）。此时，如果甲和丙订立契约，由甲投资b而丙投资a，然后两人进行交换，那么两者的总收益为0.13（1×6%+1×10%×[1-30%]），比前者多出0.02.将这一部分增加的收益在甲、丙之间分配，会使甲、丙均比未订立契约时获得的收益增加，增加的值其实就是政府税收收入的减少。
不确定性与税收筹划的非税收成本
根据契约理论，面对不同边际税率的纳税人可以通过相互订立契约共同受益。在完美市场，当事人通过签定契约而开展的税收筹划将实现纳税最小化。而在非完美市场，即存在不确定性和交易费用的情况下，各种因素权衡的结果却常常会使有效税收筹划与纳税最小化偏离。因为不确定性引致了一系列非税收成本的增加，而非税收成本的出现使税收筹划策略的选择更加复杂。
不确定性是现代契约理论的一个重要假设。不确定性的引入，大大增强了运用经济分析解释现实世界的能力。通常情况下，不确定性有两种类型：一种是对称型不确定性，另一种是非对称型不确定性（即信息不对称）。
（一）对称型不确定性下的有效税收筹划
在对称型不确定性存在的情况下，签约各方虽然同等地了解信息，但有关投资未来的现金流却是不可知的，这种不可知意味着投资有风险。特别是，当对称型不确定性与一个累进的税率表相连时，即使在初始状态对风险无偏好的投资人也会因两者的共同作用显示出规避风险的态度。也就是说，对称型不确定性的存在使风险成为投资人开展有效税收筹划时不得不考虑的一个因素，累进税率表则进一步扩大了风险的影响。
假定投资人有10个单位资金，他可以选择两项投资计划中的一项。其中，一项计划是无风险的（如储蓄、购买国债等等），收益为2个单位；另一项计划是有风险的。如果投资成功，可以获得15个单位收益，如果投资失败会遭受10个单位损失，成功和失败的概率均为50%.再假定该投资人是风险中性的，他会选择期望收益较高的方案。因为有风险的方案的期望收益为2.5个单位（15×50%+[（-10]×50%），高于无风险方案，所以投资人会选择有风险的投资方案。现考虑税收因素，假定投资人面临这样一个税率表：如果所得税为正，则税率为30%，如果所得为负或为0，税率也为0（对于新开业的企业而言，如果投资失败则企业不复存在，情况的确如此；对于已开业的企业，我们可以假定税法规定不允许亏损前转或后转）。毫无疑问，这是一个有两档税率的累进税率表。投资人将通过比较资产的税后收益作出选择，由于无风险方案的税后收益为1.4单位（2×[1-30%]），而有风险方案的税后收益为0.25单位（50%×15×[1-30%]+50%×[-10]），此时，投资人会选择无风险方案。为什么会出现这种变化呢？因为有风险方案所交纳的税收（2.25单位＝15×30%×50%）要高于无风险方案的税收（0.6单位＝2×30%）。由此可见，累进税率表的平均税率随着应税收入的增加不断升高，会导致投资人倾向于风险更小的投资。也就是说，即便原先属于风险中性的投资者也会呈现出规避风险的特征。在许多国家，当纳税人所得为负，即出现亏损时，一般都允许向以后递延，递减以后的应纳税额。这种规定实际上降低了税率表累进的程度，但税率表仍是累进的（因为资金的时间价值，后一期节约的税收总是小于同等金额当期的税收）。
（二）非对称型不确定性下的有效税收筹划
非对称型不确定性也是现实生活中普遍存在的一种状态。由于契约双方拥有不对称信息，导致一方无法观察到交易另一方的行为或进行控制。这种情况增加了契约订立的成本。甚至有时为了获得其他方面更大的利益，交易方不得不放弃减少税收的计划。企业在开展税收筹划时必须考虑到由于非对称型不确定性而增加的成本。下面就以劳动力市场上雇主和雇员之间的契约为例加以说明。
假定雇主面临的是一个随着时间不断下降的税率表，而雇员的税率则随着时间的推移不断上升。在这种情况下，从税收角度而言，对雇员薪金进行即期支付比将其推迟到以后期间支付更为有利。因为对雇主来说，薪金即期支付可以使雇主在税率较高的即期获得税收扣除从而较多地减少应纳税额；而对雇员来说，在税率较低时期获得收入也比在税率高的时候获得的收入纳税少。
现在，我们假定企业生产的产品是一种耐用消费品如家用电器，雇主和雇员的利益存在矛盾。雇员有两种行动策略可以选择：（1）努力工作，使产品的使用寿命达到l.（2）不努力工作，产品的使用寿命只有s，l＞s且p（l）＞p（s），即随着产品使用寿命增加，其销售价格也会提高，并且这种提高的比率大大超出了成本的增加。在这种情况下，雇主自然希望雇员能够努力工作，他们愿意为此支付额外的奖金。假定受到相关法律的限制，即使雇员没有努力工作并且雇主观察到雇员没有努力工作，那么雇主也不能采取额外罚款或其他方式处罚。另外，不考虑时间价值，即雇员对即期支付和推迟支付没有偏好，他们追求的是总收入的最大化。在忽略税收的情况下，为减少这种信息的不对称，雇主激励雇员努力工作的最有效方式是将对雇员的支付推迟到超过s期以后，因为这样就可以很清楚地观察到雇员的行动。不过这种激励安排显然与以税收最小化为目的的契约相冲突。当然，雇主税率不断升高而雇员税率不断降低，那么税收最小化的方案就是推迟支付了。不过，假如我们再加上一个考虑因素，即虽然不存在时间价值，但雇员对即期还是推迟支付依然不是无偏好的。原因在于推迟支付会使雇员承担企业可能丧失支付能力的风险。如果雇员一味增大对这种风险的预期，他们就会放弃推迟支付而要求即期支付。但此时的税制显然使推迟支付更能节约纳税。这时，为了激励的原因也许仍然要放弃税收最小化。
隐性税收与税收套利
为了进一步说明，scholes等人又提出了显性税收（explicit tax）与隐性税收（implicit tax）的概念。显性税收就是通常意义上由税务机关等按税法规定征收的税收；隐性税收则被定义为同等风险的两种资产税前投资回报率的差额。所不同的是，一种资产在税法上有优惠待遇，另一种资产则没有任何税法上的优惠。与显性税收完全不同，隐性税收的产生导源于市场。在一个给定的市场环境当中，不存在税法的限制和交易成本，两种资产的初始税前投资回报率相同且均为无风险资产，所不同的是他们面临着不同的税率。由于一种资产的税前回报率高于另一种资产，因此会吸引投资投向税收待遇较为优惠的资产，从而使其价格上升，投资回报率下降，直到两种资产的税后投资回报率相同，这种趋势才会停止，实现均衡。隐性税收是开展税收筹划时不可忽视的一个因素。纳税人通过税收筹划减轻的税收负担不仅包括显性税收，同时也包括隐性税收。总税收（显性税收＋隐性税收）的降低才是理想的。
尽管市场达到均衡点以后，边际投资者对两种资产的选择是无差异的，但市场上仍有相当一部分非边际投资者，他们之间仍可以通过相互订立契约而受益。非边际投资者的存在，从理论上导致了税收套利行为。税收套利，简而言之，就是在总净投资为0的前提下，通过一种资产的买进和另一种资产的卖出获得税收上的好处。
篇7
[关键词] 开放式基金；业绩评价；风险调整指标；业绩归属分析
[中图分类号] F830.9 [文献标识码] A [文章编号] 1006-5024(2007)06-0165-03
[作者简介] 何翠英，北京华夏正天国际信息咨询有限公司副总经理、经济师，研究方向为金融投资与理财。(北京 100053)
一、前言
中国经济近年来一直以惊人的速度增长，股市也在经历了几年低迷之后，迎来了大牛市。从2005年下半年开始，在中国宏观经济高速增长的大背景下，在股权分置这个利好消息的带动下，资本市场一直振荡上升。
自2001年中国第一只证券投资基金设立以来，基金市场规模逐渐扩大，同时也经历了在市场冰冻期的洗礼，在基金黑幕被揭开之时和随后的几年熊市的煎熬中，我国的证券投资基金举步为艰。然而，随着市场指数从1300点一路飙升，基金又再度活跃起来，与前两年相比，可谓是冰火两重天。
然而，无论熊市还是牛市，基金都有好坏之分。在中国，基金的管理费固定不变，与业绩不相关，在这种费用收取模式下，投资者唯一能做的就是选择一只优秀的基金，不枉花这笔管理费用。因此对中国证券基金的评估和绩效研究尤为重要。正确评价国内基金的回报和所承担的风险，并以此为基准排序，提供给投资人一个选择标准，具有重要的现实意义。
二、研究设计
本文选取了比较成熟的一些基金评价指标进行基金评价，比较各种指标评价结果之间的差异以及它们和晨星评级之间的差异，然后综合各种指标对基金的业绩进行分析。
1.样本选取和数据来源
本文以十只开放型股票基金作为研究对象，基金成立后都要经过一段时间建仓和调整，净值波动大，也不具有历史业绩，因此样本选取时剔除了新建的基金。另外，根据深圳晨星公司的评级结果，每一个星级标准选择两支基金。如，五星级基金选择上投摩根中国优势和广发聚富，四星级基金选择易方达积极成长和华夏回报，以此类推。
国外对基金的研究，一般数据期间不少于三年，我国由于基金历史比较短，本文的样本中一些基金创立只有两年或者更短一些，所得结果可能具有一定局限。所有数据来源于深圳晨星公司(http：//cn.省略/)，数据截至2006年7月。
2.无风险收益率的确定
国外类似研究一般都选取90天国债的收益率作为无风险利率确定的基准，但是我国这两年国债挂牌交易的品种和数量都很少，国债市场具有一定的投机性，无法客观反映我国无风险收益率。因此，在无风险收益率的选取上，参照国内同类研究，以一年期银行定期存款利息作为无风险利率。我国一年期定期存款利率从2002年2月21日到2004年10月29日一直处在1.98%的水平，到2004年以后上调至2.25%。
3.基准组合的选择
对于基金的合理评估需要一个合理科学的基准指标，CAPM模型中假设的的市场组合，由于市场组合在现实中很难构造，我们就需要虚拟一个市场指数。
根据《证券投资基金管理暂行规定》的规定，基金投资与国债的比例不得低于资产总值的20 %，但新的《证券投资基金法》取消了基金投资与国债的比例不低于20 %的约束，但是基金为了满足流动性的需要仍然会保有债券资产以应付投资者赎回基金。由于本文数据来源于深圳晨星公司，在结果中还要比较各种指标和晨星评级之间的差别，所以本文的基准组合选择和晨星公司一样的基准组合，选晨星大盘指数代表中国的股票指数，同时选用一年期国债的收益率4%作为债券的收益率，按照80%股票和20%债券的比例构建市场组合Rm=80%×中信大盘指数收益率+20%×国债收益率。
4.研究方法
(1)整体绩效评估模型
整体绩效评估模型总的来说都是在CAPM模型基础之上对基金业绩进行风险调整而得的。其中包括1965年特雷诺首次提出的反映基金单位系统风险所获得的风险溢价指标―特雷诺比率。1966年夏普提出的以资本线作为评价基准的反映单位总风险溢价的夏普比。1968年詹森在CAPM模型基础上提出的表示基金投资组合收益和市场投资组合差异的詹森指数。
①特雷诺指标(Treynor)Tp = ( Rp - rf ) /βp
根据CAPM理论，在市场达到均衡水平时，所有风险资产组合都将落在证券市场线上。但在实际中，一些基金将落在证券市场线之上而另一些将落在证券市场线之下。投资者希望在一定的β值下获得尽可能高的收益，特雷诺指标就是以证券市场线方程为基准，在市场达到均衡水平时，任一投资组合有如下风险-报酬关系。
②夏普(Sharpe)指标S p = ( Rp - rf ) /σp
夏普业绩指数以资本市场线为基准，在考察投资组合单位风险溢价水平时，以投资组合收益的标准差σ作为风险度量。夏普指数越大，代表无风险资产与资金投资组合组成的连线越陡，从而位于无风险资产与非管理证券组合集合而成的连线上方，可以与更高的投资者效用无差异曲线相切。夏普指数越大，基金管理越成功。
③詹森(Jensen)指标αp=Rp-rf-βp(RM-rf)
詹森业绩指数的方程实际上就是证券特征线方程，詹森业绩指数也就是特征线方程中的事后α系数，在优秀基金经理的超额收益率方程中，随机误差项会持续为正，因为他们所管理的证券组合的实际超额收益率一直超出按照Rp - rf = (RM - rf )βp +ε所计算出来的期望超额收益率水平，因此有必要在模型中增加一个正值截距项得到以下的式子Rp - rf =αp + (RM - rf )βp +ε，其中，αi的值代表了基金经理获得超出一般水平的风险调整收益的能力。
(2)基金绩效归属分析
这种方法通过对基金绩效的分解以及对证券选择能力和市场状况把握能力进行的分析与评价发现，基金组合超额收益率由选择收益率与风险收益率组成，从而也揭示了基金超额收益的来源。
①对资产组合超额收益率的分解
在CAPM模型基础上，法马提出了投资绩效分解的方法，把投资组合收益分解为选择收益率和风险收益率两个部分。
超额收益率(AC)=选择收益率(AB)+风险收益率(BC)
AC是基金组合P在承担风险系数为βp的总超额收益率， AB为基金管理者的证券选择能力而带来的收益，BC为基金组合的系统风险收益。
基金组合的超额收益率为：[ Rp - Rf ]= [ Rp - R (βp) ]+ [ R (βp) - Rf ]，[ Rp - R (βp) ]为选择收益率，[ R (βp) - Rf ]为风险收益率，其中R (βp) =βp ( Rm - Rf ) + Rf。
这次分解中，超额收益率被简单地分成了选择收益率和风险收益率两个部分，下面我们将继续分别分解这两个部分。
②对选择收益率的分解
选择收益率可进一步分解为可分散收益率与净选择收益率两个部分。为获得较高的收益，经常会放弃一些分散性，这样基金组合的可分散性风险就会较高。
根据CML计算出的基金在总风险(σP)下的期望收益率为：R (σP) = Rf + ( Rm - Rf ) (σP/σm)基金总风险期望收益率R (σP)与承担的系统风险期望收益率R (βp)之差即为与可分散风险匹配的可分散收益率：RD = R (σP) - R (βp) = ( Rm - Rf ) (σP/σm) 。
选择收益率减去可分散收益率就是净选择收益率(RN)：
RN = [ Rp - R (βp) ]- [ R (σP) - R (βp) ]=Rp - R (σP)
③对风险收益率的分解
Fama把风险收益率进一步分解为投资者风险收益率与经理人风险收益率两个组成部分。投资者风险收益率( R T)等于投资者目标风险(βT)下的期望收益率：R T =βT ( Rm - Rf )经理人风险收益率( Rm)就等于总体风险收益率与投资者风险收益率之差：RM = (βp -βT) ( Rm - Rf )
三、结论
1.从以上分析来看，所有基金平均回报率很高，最低的嘉实服务增值行业还有39.58%的平均回报率，超过了市场指数的收益率，和前两年的基金业绩不可同日而语。这种普遍高位的平均回报率很大程度上来说是由于这将近一年来的牛市所至。在本期所选样本看来，所有指标，无论是回报率还是夏普指数、詹森指标，大多超过了大盘收益率，所选样本的基金经理们在牛市时跑赢了市场。该结论于以往国内学者和国外学者Sharpe(1966) Jessen(1968)等人对美国基金的实证研究所得结果不同。这个结果反应出我国的市场的有效性比较差，尚没有达到半强式有效。
2.根据各种指标排序所得结果有很大差异。我们发现晨星评级的排序结果和根据夏普比率和阿尔法排序的结果大相径庭，却和平均回报率的排序和选择收益率排序比较吻合，说明晨星的评价方法综合考虑了回报率和基金管理能力，但是对风险调整收益率与传统指标所得结果不同。晨星星级评价是对基金过往业绩表现的定量分析，以期望效用理论为基础衡量基金风险调整后的收益，体现基金各月度业绩变化。
夏普业绩指数以资本市场线为基准，在考察投资组合单位风险溢价水平时，以投资组合收益的标准差σ作为风险度量。夏普指数越大，基金管理越成功。
詹森业绩指数也就是特征线方程中的事后α系数，αi的值代表了基金经理获得超出一般水平的风险调整收益的能力。
同样是三个经过风险调整的收益指标，结果却有如此大的差别，投资者在投资之前需要谨慎地选择评价方法和全方位评价基金，根据自己的个人偏好和风险承受能力来选择基金。
3.各基金分散化程度稍有不足。除了上投摩根中国优势之外，大部分基金的系统风险低于市场组合的系统性风险。一般认为β=1风险分散程度比较完美的情况，本文中所选样本大多数在0.7左右徘徊，说明基金的风险可以更加分散化，也间接说明我国基金经理人经历了漫长的熊市之后，投资比较谨慎。
4.超额收益率首先被分为选择收益率和风险收益率。风险收益率与贝塔系数成反比，在本文中风险收益率异乎寻常的高，不只与贝塔值稍稍偏低有关，还和我国现阶段无风险利率过于低有关。
选择收益率其实就是相应的詹森指数，其值大小和基金经理人的选股能力成正比。回报率较高的基金一般情况下选择收益率也较高，说明了这些基金经理有优秀的表现。在本文中所选样本选择收益率情况分化比较严重，最大的上投摩根中国优势选择收益率达到51.38%，最小的嘉实服务增值行业选择收益率只有7%，虽然如此此轮行情中最差表现的基金比起去年在股市低迷时的基金表现还是要好很多。
5.再从风险收益率分解的角度来讲，投资者的目标风险统一设定为1，投资者风险收益均相等。经理人风险除了上投摩根中国优势和金鹰成分股优选之外，其余部分经理人风险均为负，说明基金经理人所承担风险较小。
6.从选择收益率的分解来看，所有基金均含有可分散风险，所有基金的可分散风险均为正数。剔除这部分收益，净选择收益率比选择收益率有所减小，还有两只基金嘉实服务增值行业和金鹰成分股优选净选择收益率为负。说明这两只基金的经理人选股能力比较差，股票选择非常不成功。
综上所述，所选样本基金在选定时期内业绩比较理想，和前几年国内研究结论迥然相反。但是这并不能完全说明我国基金管理水平明显提高了，有可能由于市场处于上升时期，资本市场形势比较好，间接说明我国基金经理人驾驭牛市比驾驭熊市能力更强，在牛市中表现良好，在市场低迷时无能为力，这种特征有可能与市场没有卖空机制有关。
参考文献：
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篇8
【关键词】开放式基金;总业绩;M2指数
一、引言
证券投资基金是指通过公开发售基金份额募集资金,由基金托管人托管基金,基金管理人管理和运用资金,为了基金份额持有人的利益,通过资产组合配置而进行的证券投资方式。至1997年我国首次开设证券投资基金以来,我国证券投资基金业取得了迅猛的发展。截至2009年末,我国已有基金数达557只,其中开放式基金527只,封闭式基金32只,基金净值总规模达到2.67万亿元左右,其已经成为市场主要投资者。基金业的规范发展,客观需要建立一套完整的基金业绩评价体系,既能评价其投资管理的价值,也能为基金管理人改进投资管理提供参考,准确的业绩评价结果也是市场参与者最主要的选择标准,减少了投资者的盲目性和选择成本。
本文试图利用我国开放式基金的历史数据,测算其M2值,从而对研究期间内数据有效的97只开放式基金的总体业绩进行实证研究。
二、文献综述
Markowitz(1959)提出关于投资组合选择的规范性的均值―方差模型,再在一系列假设的基础上导出了最优化投资组合,从而开创了现代金融组合理论。在Markowitz的基础上,Sharp(1964)和Lintner(1965)及Mossion(1966)都提出了资本资产定价均衡模型(CAPM),它是建立在风险资产的期望收益均衡基础上的预测模型。基金业绩评价的三大经典指数―特雷诺指数、夏普指数和詹森指数以及其他的一些衍生单因素指数都是建立在CAPM模型之上。
下面对单因素基础上的三大指数进行比较说明:
Treynor(1965)提出的Treynor指数,用来衡量组合的单位系统风险溢价的大小。该值越大,说明每单位组合风险的收益越高。但该指数衡量的是系统风险的单位收益,当所评价的投资组合只构成投资者总资产组合的一部分时,以β来评价风险使用特雷诺指数较好。
Sharpe(1966)提出用单位总风险的超额收益率来评价组合业绩,将组合投资的风险溢价除以组合的标准差定义为对组合绩效进行衡量的指标,该值越大说明基金的业绩越好。当所要评价的投资组合构成了投资者的全部资产时,用Shape指数就比较合适。
上述两种指数都是用收益、风险的相对值来评价基金的投资业绩的。在投资组合完全多样化或者高度多样化的情况下,它们的排序是一致的,但是对于非高度多样化的投资组合可能表现出不同的评价结果,这取决于非系统风险在总风险中的比例。
Jensen(1968)在严格遵循CAPM和资本市场线的基础上发展出对组合绩效衡量的绝对指标。该指数是在假设非系统风险已经被完全分散的基础上比较相同系统风险水平下投资组合和市场投组合的差值,若其值大于0,则投资组合的绩效大于市场组合。
以上几种指数都是建立在市场组合这一单一基准组合之上的几个比较经典的指数。随着Ross(1976)APT理论的提出,基于多因素的基金业绩评价模型开始受到人们的重视。比如Fama-French(1993,1996)的三因素模型、Carhart(1997)的四因素模型都是建立在APT之上的基金评价标准。
Franco Modigliani(1997)和其孙女Leah Modigliani提出了一个赋予Sharpe指数以数值化解释的指标,即M2指标。这一指标的基本思想是把国债引入证券投资的实际资产组合,通过无风险利率的借贷,将基金投资组合与一定比例的无风险证券组合起来,构建一个虚拟的资产组合,使新组合的方差(代表总风险)等于市场组合的方差,然后利用上述比例求出新组合的收益率,在求出该收益率与市场组合收益率的差额,这一差额即为M2指数,该指数越大,表明业绩越好,其排序与Sharpe指数是一致的。其目的是纠正投资者只考虑基金原始业绩的倾向,鼓励他们应同时注意基金业绩中的风险因素,从而帮助投资者挑选出真正具有最佳业绩的投资基金。
正是基于M2指数的优点,本文以其作为工具,对我国的开放式基金进行实证研究,试图对他们的总体业绩状况进行解读。
三、基于M2的开放式基金业绩分析
(一)本研究中所有数据的选择
根据M2测度公式M2=σM/σi*(ri-rf)-(rM-rf),需要确定的变量有,市场收益与风险―这里用沪深300指数数据(rM,σM)来代表,无风险收益rf和每个基金的收益与风险数据(ri,σi)。下面分别对这3类数据的选择进行说明。
1.市场组合
由于本文将2005年以来的中国开放式基金分为三大类―偏股型、平衡型和偏债型。所以,对应的在文中构造了3个市场组合:沪深300,沪深300占70%和债券收益占30%组合以及沪深300占30%和债券收益占70%组合。其中,债券收益数据鉴于短期国债市场不够完善,采用上海证券交易所国债指数代替。
2.无风险资产
美国研究者习惯用国库券市场收益作为无风险收益,而中国短期国债市场不够完善,国内研究者一般用3个月存款收益率或者短期国债收益率作为无风险收益。本文采用债券指数收益作为无风险收益进行分析。
3.开放式基金
本文的研究对象为2005年2月到2009年6月中国境内开放式基金,一共97只。根据投资类型,划分为三大类:偏股型、平衡型和偏债型,鉴于国内基金市场投资风格实际上比较接近,这样的划分基本能够体现出各自差异,同时不至于脱离实际情况。其中偏股型基金67只,平衡型15只,偏债型15只。为了避免研究结果受到关联性极强的市场整体走势阶段性特征―牛市、熊市等干扰,研究者又在时间上进行了2次测度,产生了2个周期M2值,力图客观说明各基金的业绩表现。
4.时间周期
本文选择了从2005年2月到2009年6月,以及2005年2月到2007年11月2个阶段的数据。前者是一个牛市到熊市再缓慢上升的阶段,基本体现一个周期的特征,虽然这个阶段国际金融危机严重地影响了证券市场收益,对于研究而言,却产生了一个比较完整地周期;后者是一个大牛市,也是A股历史上没有过的异常阶段,对于基金业绩表现的研究有很重要的价值。
5.数据来源及分析工具
本文所有开放式基金的时间序列数据来自北京大学经济金融数据库,而沪深300指数和上证国债指数来自清华大学金融研究数据库,最后用到得中证系列指数数据来自wind资讯。本文数据处理在excel软件中完成。
(二)开放式基金业绩M2测度结果分析
本文的分析结果如下:
所有的开放式基金中,53个月的M2为正的有27只,35个月的M2为正的有25只,结合实际来看,这说明有2只基金,在熊市防御性较好,业绩从坏变好,也跑赢了市场。在53月数据中,偏股型基金M2为正的有22只,平衡型有2只,偏债券型有3只,分别占各自类型的比例为32.8%、13.3%和20%。相对而言,偏股型开放式基金的表现最好,偏债券型开放式基金次之,而平衡型基金的业绩比较差。
在相关研究中,张本照、杜斌在其研究《基于M2测度值的我国开放式基金绩效实证研究》中,一方面测度得开放式基金整体M2小于0,另一方面在其50只开放式基金研究样本有42只M2大于0。也就是说从构成来看,绝大部分开放式基金M2为正,但是其整体却为负,对此结果本文作者表示怀疑。
由于M2是调险的收益,其值完全可以放映不听投资类型的开放式基金的业绩,也就是说不同类型基金可以基于此比较绝对收益情况。偏股型基金M2最大值为0.024,最小的-0.031,即风险调整后,月收益在-3.1%―2.4%之间波动,幅度在0.055左右。平衡型基金M2最大值为0.003,最小值为-0.037,波动幅度为0.04。偏债券型基金M2最大值为0.006,最小值为-0.008,波动幅度为0.014。偏股型基金可能的正向收益范围最大,振幅也最大,体现了收益与风险并存的金融市场基本规则,也侧面放映A股市场有一定的效率。长期来看,偏债券型基金业绩突出,振幅窄,收益相对比较高。而,平衡型基金在调险之后,业绩最差,正收益比较低,可能损失的幅度相当大,体现该类型投资基金整体管理能力亟待提高。
对于偏股型基金的个股选择风格,A股市场的投资基金比较趋同,喜欢“抱团取暖”,这也是被诟病的一大要害。但是,也有基金择股风格特例独行,比如金鹰中小盘,华夏策略等。那么,以沪深300指数替代市场,来研究所有基金业绩是否合理呢。对此,本了进一步的研究分析。下面我们以中证800替代沪深300指数,对偏股型基金再次测度M2,结果发现再此条件下的M2偏离幅度比较大,但是并不改变正负特性,即基金业绩是否战胜市场并没有发生变化。
四、研究总结
现资理论在评价投资组合时,强调风险调整,再比较其收益。M2指标是一种比较新的组合投资评价指标,它通过构建一项与基础资产组合风险相同的虚拟组合,再调整原组合的收益,从而得到可以比较不同投资风格组合业绩的客观指标。
本文在以下两个个方面对以往研究者类似的研究做了改进优化:
首先是时间周期的选择。过去的研究往往只研究一个连续时间阶段,忽视了关联性极强的市场走势对于不同风格投资基金的影响。本文在业绩划分了四个时间段,分别就市场完整周期、市场单边向上、市场单边向下做了研究,研究结果极大地限制了偶然因素的出现。
其次,研究方法的改变。研读过去的类似研究文献,在组合业绩评价上大部分研究者采用传统的单因素评价指标,正如前文提到的,这些指标都有其适应性因素。本文也考虑到不同投资风格的基金其投资组合差异极大,对他们进行分类,并对比较的市场组合也进行了3次不同的处理。采用M2指标来研究基金业绩,具有比较好的实用性。
参考文献
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篇9
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。
篇10
【关键词】资本资产定价模型；回归分析；系统风险；市场组合风险
1.引言
Sharpe（1964），Lintner（1965）和Black（1972）相继在马克威茨的资产组合理论的基础上提出了著名的资本资产定价模型（CAPM），用资产的预期收益率和β系数描述资本资产预期收益和风险的关系，在现实中具有较强应用性，如可以估计潜在投资项目的收益率，合理估计不在市场交易的资产价值等。
目前，国内研究主要集中于CAPM模型在我国的适用性上，而对个股实证研究的文献较少。本文将通过选取单个股票青岛啤酒A股（600600）的时间序列数据分时段进行回归分析，验证资本资产定价模型在不同时段的有效性，通过对不同阶段收益率的分析，研究对股票投资的指导作用。
2.模型
资本资产定价模型说明了风险与预期报酬间的关系。
E（Ri）=Rf+βi（E（Rm）-Rf）
其中Rf是无风险资产的报酬；Rm是市场组合的报酬。由于CAPM是对股票收益率的事前预测，因此，需将事前形式转换成可以用观测数据检验的形式，通过回归分析验证CAPM模型在此股票上是否有效。假定任何资产的收益率都是公平博弈，即平均来看，资产实现的收益率等于预期收益率，按照收益正态分布可以计算出CAPM的事后形式：Ri-Rf=(Rm-Rf)βi+εi[1]。其中Ri为个股回报率，即Ri=（Pit-Pit–1）/Pit-1，Pit表示个股i第t日的收盘价；Rf为无风险收益率，本文选取当时的居民三个月定期存款利率作为无风险收益率；Rm为第t日市场组合回报率，采用上证综指的日回报表示，即Rm=（Pit/Pit-1-1）*100。
当公司股票发生除权除息时，需要对原数据进行复权复息处理。假定某年某日某公司股票发生除权除息：每10股派现p1元，送转n1股，配n2股，配股价p2元，该日收盘价为p3元，以该年第一个交易日作为基准日，则该日收盘价P3调整后价格P为：p=p3×（1+n1/10+n2/10）+p1/10-p2×n2/10[2]。
3.回归分析
本文选用上海证券交易所A股中的青岛啤酒（600600）进行研究，对2002年1月4日到2009年12月31日期间的数据进行回归分析，把原始数据通过以上公式运算，青岛啤酒股票日收盘价数据来源于凤凰财经、新浪数据；居民三个月定期存款利率历史数据来源于中国人民银行、中国银行官方网站；上证综指日收盘数据来源于中国证券期货统计年鉴。
使用Eviews 6.0软件进行回归，结果如下：
所以，Ri-Rf=-1.808463+0.087587（Rm-Rf）+µ
由Eviews 6.0结果显示，截距项和βj均通过显著性检验而成立。因为βi是股票收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，所以说明青岛啤酒股票的平均收益率与系统风险之间是正相关的线性关系。本模型中，可决系数R2即代表了系统风险在股票定价中的贡献，即总风险中系统风险的比例。R2=0.120176，表明青岛啤酒股票报酬率变动中有0.120176（约12%）是市场均衡组合报酬率引起的，其余的0.879824（约88%）是青岛啤酒的特有风险，这说明还有其他因素对青岛啤酒股票定价起主要作用，系统风险只是次要因素。
然后对短期数据进行分析，用2009年每月的数据进行回归分析，得出结果如表1。
从表1可以看出，十二个月的截距项全部通过显著性检验，有十个月的βi通过了检验，这说明青岛啤酒股票平均收益率与市场组合收益率存在正相关线性关系且随时间波动。从拟合优度上看，1-4月和7-8月均大于0.5，表明这期间股票没有异常波动，尤其是3月，基本上随上证指数的变化而变化。而10-12月R2偏低，说明青岛啤酒股票的收益率受到了公司特有风险的影响。这期间，快速消费品行业恶性竞争依然激烈，由于原材料价格持续上涨及全球经济不景气等因素影响，净利润同比下降，公司及其附属公司2009年10月1日至2009年12月31日期间，第四季度的归属于母公司股东的净利润环比减少约30%。此外，各月份可决系数普遍不高，说明股票的系统风险在青岛啤酒股票定价中起到的作用有限，即不足以用市场均衡组合报酬率来解释，而青岛啤酒股份有限公司特有的风险应为主要原因。从青岛啤酒2009年上半年的年报来看，其产量、营收、净利增速都高于行业平均速度。随着公司结构调整，其高端啤酒的销量持续提高，青岛啤酒净利润有望继续领跑国内啤酒行业。 转贴于
上面的实证分析表明，青岛啤酒股票的平均收益率与系统风险存在正相关线形关系，系统风险在定价中只起到次要作用，赢利状况等公司特有风险起主要作用。青岛啤酒品牌结构升级是未来业绩长期增长的主要驱动力，市场占有率上升促成行业垄断格局下的营业费用率下降则是更长期核心驱动力。随着战略实施，品牌和产品结构调整，以及管理能力的跃升，品牌建设投入将进入收获期，分地区分拆主营业务后，预计主营业务收入、EBIT和净利润均会大幅提高[3]。
品牌战略、发展战略、组织结构、经营管理等中长期影响因素是影响青岛啤酒公司长期投资价值的基础，同时，青岛啤酒长期价值低估，公司六大区域稳健发展等，青岛啤酒在这些方面具备的优势，使其未来有希望成为快速消费品行业中最具长期投资价值A股上市公司。
参考文献
[1]向方霓.对资本资产定价模型(CAPM)的检验[J].数理统计与管理，2001，20(3):32-33.