投资组合管理范文
时间：2023-04-05 17:25:25
导语：如何才能写好一篇投资组合管理，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
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】
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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.
篇2
关键词：财产组合 投资管理 金融衍生产品
1财产组合投资管理和金融衍生产品的背景条件
自我国改革开放以来，国内经济的发展十分迅速。在这一时代背景的影响，我国国内居民年收入总值不断上升，从而极大地促进我国国内消费市场的蓬勃发展。对于资本市场而言同样如此，在互联网与计算机技术的影响之下，互联网与计算机终端的使用者急速上升，从而促使了我国新兴互联网金融行业的蓬勃发展。而互联网金融行业的发展，主要是借助了互联网与计算机平台，在传统金融行业以及金融衍生品行业的基础上，通过包装、上线、组合、营销、推荐等方式，使其呈现在众多投资者的视野当中。虽然互联网金融极大的方便了当代我国投资者、借贷人的个人需求，也促使我国企业在发展过程当中拥有了更加广泛的融资渠道。但是，由于当前我国互联网与计算机行业的发展存在较为严重的监管缺陷，从而致使了大多数投资者或借贷人在参与网上投资，或借贷时承受了较大的风险，无法通过金融产品或金融衍生产品所能够带来的利润加以弥补。这种现象的存在极大地减少了当前我国投资者与借贷人利用上述平台从事投资的热情，从而使当前我国互联网金融行业的发展面临着巨大的阻碍。
制度的问题，主要是由国家、政府来进行宏观调控的。但是，作为一家企业或者一名金融领域保荐人，其应当通过自身的努力，给予投资者与借贷人相关的提示与指引，从而更加易于帮助其在面临风险及困境时，做出正确的选择。为此，作者在本文当中将以金融机构、金融企业、投资公司及从事金融领域工作者的角度出发，对如何选择财产组合投资，并对其加以科学管理进行研究，以期通过努力来提升我国金融及衍生品市场的完善程度，为这一领域的发展创造良好的条件。
2我国财产组合投资管理及金融衍生品投资中存在的问题
2.1我国现有居民、企业所选择的财产组合结构不合理
我国现有居民、企业所选择的财产投资组合结构存在着较不合理的现状。这种不合理的现状主要变现与我国居民及企业不能够在面对风险时表现出理性的思维和谨慎的态度对其加以对待，这就导致了我国居民、企业在搭配投资组合时，经常会使用总体风险较高的投资搭配。加之，其对于产品组合的估值、风险评估、收益转化等方面环节的缺失，导致了我国居民及企业经常会由于投资搭配途径不对给其带来较为严重的资产损失、资产流动性下降等问题。产生上述问题的原因主要来源于两个方面：第一，我国社会中缺乏对金融及衍生产品领域风险的量化，并没有对其进行有效的宣传。这就导致看得见、摸不着的风险流入市场，而投资者凭借着靠运气的理念，加入到对上述产品的投资中，就会造成其蒙受财产损失；第二，我国市场开放性程度不断增加，但是对于较多历史遗留问题而言，却并没有加以管制。这就导致了我国市场当中的用户存在有较为明显的跟风惯性，当某一种金融及金融衍生品估值、涨幅极大提升时，就会导致大多数的投资者跟风购买，而忽略了对上述财产组合搭配的评估与判断。
2.2我国现有居民、企业在从事金融衍生品投资中缺乏理性
除了上述所提及的我国居民、企业现有所选择的财产组合结构不合理的问题之外，针对我国金融及衍生品市场的投资与交易管理现状，还存在有居民与企业在投资时缺乏理性的问题。这一缺乏理性主要体现与两个方面：第一个就是上一部分当中所提到的针对风险缺乏理性的认识，过于跟随市场动向调整自身财产组合搭配，或者是选择某一特定的金融衍生产品，而极大的忽略了其背后所产生的风险；第二是对于金融衍生品的投资而言，我国大多数居民、企业对其并没有进行过系统的了解与研究。金融衍生品与传统金融产品之间存在有较大的区别，也可以说两者之间是相互对立的。这就致使了大多数的投资者盲目的认为其多年从事金融产品投资就具备了投资于金融衍生产品的经验。但是，事实恰恰相反，两种产品之间具有在风险、内容、业务开展形式、投资操作方法等诸多方面的不同。为此，依旧保持老观点思考问题，将会使这些投资者在投资过程当中面临较大的困境。
2.3我国现有企业缺少风险意识，在风险管理方面较为薄弱
另外，我国现有企业在从事金融及衍生金融产品的投资时，同样缺乏足够的风险意识。风险意识的缺乏主要体现于我国企业并没有制定完善的风险管理体系、设计科学的风险管理机制。在上述两个方面现状的存在下，就致使了当前我国企业在从事金融及衍生品市场的投资过程当中，无法对风险进行合理、有效的评估。其一方面不能清晰的认识到风险，并保持谨慎、科学、博弈的思想去看待风险，另一方面也不能够利用风险评估机制有效的确立风险的大小、内容等，从而无法针对风险进行有效的管理。特别是对于金融衍生产品而言，由于其投资期间长、涉及金额多。为此，在对其进行投资管理时，要严格的注重企业风险管理制度的完善，并且需要不断针对风险问题、环境现状等综合考虑，对现有企业风险管理机制和体系进行与时俱进的调整。这就给当前我国从事金融及衍生品投资的企业制造了较大的压力。
3对提升财产组合投资管理及金融衍生品投资科学化的建议
3.1在可容忍风险程度下，对财产组合结构进行科学化调整
基于上述的研究，可以发现，我国当代居民以及企业对现有用于投资财产的分配并不使十分科学。缺乏科学性与合理性财产的组合方式，将会给投资者带来较大的风险，并促使投资者所面临的风险增加。为此，作者认为我国投资者应当对其现有投资组合进行充分的调整。在进行投资组合的选择时，首先应当保持其用于投资个人财富的份额，不能过少，也不能过多，通常选择投资的个人财富或企业财富在其总可供分配财富当中的比例为百分之四十左右。除了对于投资数额进行科学化的调整之外，我国投资者还应当对其现有的投资搭配组合进行调整。在进行投资时，切忌不要将全部资金用于某一金融产品的投资当中，而是应当采用分散投资的方法进行投资，从而能够利用不同资本市场的动态变动来很好的规避风险。特别是在金融衍生产品高额风险与高利润的趋势下，应当对居民现有投资的财富进行科学化的分配，谨慎对待来源于金融衍生产品领域风险，可以适当利用保利增值的利率产品，将投资者的整体投资风险降低在其可以忍耐的范围之下，从而使其进行投资的战略规划更加稳健。
3.2提升投资金融衍生产品居民、企业的风险意识，使其客观看待风险
除了上述所提及的科学搭配之外，在进行金融衍生品投资时要明确来源于该产品的风险，不要盲目被其高额利润所吸引，而将全部身家投入其中。为此，我国投资者就应当增强自身的风险意识，认清风险来源的渠道，其可能来自于自身操作失误的风险，也可能来源于个人心理的风险等。从根本上认识风险，采取适当的措施，有效规避风险的发生，可以让投资者在进行金融投资中获得更高的利润收益。针对金融衍生产品的投资而言，其更加需要投资者保持谨慎的思维与灵活的头脑，其不仅受到资本市场、汇率变动等因素的影响，而且也涉及到实体经济市场中企业减产、企业改革等多个概念因素的影响。因此，我国投资者应当从全局的角度来对风险进行把握，以战略的视角来思考其投资决策的正确性，从而提升他们对待风险作出决策的成功几率。
3.3加强企业风险危机意识，建立完善风险管理体制
另外，我国企业作为金融衍生产品的投资主体，其拥有更加充足的资本金用于金融市场衍生产品的运作。并且，居民个人投资也与企业自身经营状况、产能调节分配等方面拥有着重要的联系。因此，我国企业就应当建立其自身完善的风险管理机制。企业一方面需要对获取金融衍生品市场信息变化的源头进行准确的判断，避免被小道消息的传播所误导，另一方面作为金融衍生产品生产与供应的参与者，应当给予我国投资者一定的警示和指引，从而促使我国金融衍生产品投资市场环境变得更加合理与健康。
4结论
通过本文的研究可以发现，中国市场经济的浪潮极大促进了国内与国际之间的交流，在吸收世界先进文化、生产力的基础上，给我国市场经济的发展带来更加多样化的视角。近年来，我国资本市场及实体经济市场都在朝着与世界相互接轨的方向发展，从而给予了我国金融行业、银行行业巨大的发展契机。诸多新颖产品的开发与研究，给予了我国金融领域研究巨大的信息。投资在经济快速发展的中国，已经被广大居民群众及企业广泛的采用，以求得自身资产的保值增值。新兴金融行业的发展虽然给予了高额的投资回报率，给我国大众及企业带来了诱惑，但是不注重风险的财产组合搭配、缺乏风险意识的投资管理、不健全的风险评估体系等均给我国金融行业的发展带来了巨大的阻碍，并且使中国金融市场存在有较多的问题。为此，作者结合当前我国居民、企业的财产投资组合管理现状、对金融衍生产品的投资现状，具有针对性的提出如下对策与建议：（1）在可容忍风险程度下，对财产组合结构进行科学化调整；（2）提升投资金融衍生产品居民、企业的风险意识，使其客观看待风险；（3）加强企业风险危机意识，建立完善风险管理体制。通过上述对策与建议的提出，谨此希望能够不断提升我国居民、企业在投资金融理财产品、金融衍生产品、传统金融产品时取得更大的收益。参考文献：
[1]田剑英.家庭金融理财产品的比较分析[J].浙江统计，2006（01）.
[2]谭春枝.金融衍生产品的信用风险及其管理[J].证券市场导报，2005（03）.
篇3
关键词：证券市场；风险管理；VaR
中图分类号：F83文献标识码：A
20世纪七十年代以来，随着全球经济活动的日趋国际化，金融创新尤其是金融衍生工具的迅猛发展，使得金融市场的波动性日益加剧，金融风险不断加大。日趋严重的金融风险不仅影响了微观经济主体的正常运营，而且还对整个金融与经济体系的稳定性构成了威胁。为了有效地控制和降低金融风险，各种风险管理方法相继出现。20世纪八十年代末，JP摩根的风险管理人员研发出一种能够度量不同交易、不同业务部门的市场风险，并将这些风险体现为一个数值的风险度量方法，这就是VaR方法。随着VaR技术的日渐成熟，VaR方法得到了世界各金融机构及金融监管机构的广泛认可和支持，巴塞尔委员会允许金融机构采用标准化方法和内部模型法来度量市场风险，其中就是以VaR作为内部模型的核心技术。
一、VaR概述
（一）VaR的定义。VaR（Value at Risk），中文可译为受险价值、在险价值、风险价值等，它是指在一定置信水平和一定持有期内，某一金融资产或组合在正常的市场条件下所面临的最大损失额。更严格地说，VaR描述了在一定的持有期内收益和损失的预期分布的分位数。用数学公式可以表示为：
1-c=prob（R＞VaR）=f（R）dR
其中，1-c代表所选举的置信水平，R代表损益。
假设某公司交易的有价证券某日置信度为95%的日VaR值为100万元，根据VaR的定义，它是指在未来24小时内该有价证券在正常的市场条件下，发生大于100万元亏损的可能性为5%。
（二）VaR方法的优点
1、VaR方法是建立在概率论和数理统计的基础之上的，为全面综合地度量市场风险提供了规范的计量技术，它摒弃了主观判断的随意性，能够更加准确地计量金融机构所面临的风险状况，不仅具有很强的科学性，同时又表现出方法操作上的简便性。
2、VaR方法为人们提供了研究和管理金融风险的统一框架，VaR适用于衡量包括利率风险、汇率风险、股票价格风险以及商品价格风险、衍生金融风险在内的各种市场风险，金融机构可以定期地计算VaR值以概括反映整个金融机构的风险状况，这有利于金融机构对风险进行统一的管理，也使得风险度量的结果具有可比性，对金融市场的稳定和现代金融风险管理的发展具有重要意义。
3、VaR方法不像以往的风险管理方法只是在事后衡量投资组合风险的大小，它可以在事前计算投资组合的风险，这样投资者就可以运用VaR的方法，动态地评估和计量所持有的资产组合的风险，选择在相同的风险条件下能够带来最大收益的组合，以分散和规避风险，提高运作效率和资产收益。
（三）VaR方法的缺陷
1、VaR方法没有考虑尾部风险。本质上，VaR只是告诉我们在特定分布中对应一定置信水平的分位数是多少，并不能告诉我们分位数左侧的分布状况，即所谓的左尾损失，这就是VaR尾部损失测量的非充分性。例如，假设对应99%置信水平下的日VaR为1，000万元，即未来还有1%的可能性会出现最大损失超过1，000万元的情况，如果这种情况发生，具体会损失多少，这可能是人们更为关注的问题，因为这种小概率事件一旦发生，将会带来灾难性的后果。
2、VaR方法可能存在数据不充分或者失真的风险。VaR分析方法是依赖于历史数据的。但是，许多市场由于历史较短、市场有效性不高等原因，可能不存在充分、真实的可用数据。
3、VaR方法还可能存在模型风险。VaR方法的运用建立在大量的模型基础之上，因此模型的选择、操作及参数估计方面如果出现错误，将给VaR的计算带来风险，也使得VaR不能很好地度量金融风险。
二、VaR的获取方法
计算VaR的关键在于确定证券或组合的未来损益的统计分布或概率密度函数，但是直接获取未来损益的分布是几乎不可能的事，因此，VaR的获取通常要经过下述分解过程：第一步，识别市场风险的因子，将资产表示为市场因子的函数，这一过程通常称为映射；第二步，预测市场因子的波动性；第三步，根据市场因子的波动估计资产的价值变化及其概率分布，这一过程也成为盯市；第四步，根据给定的置信水平和持有期，计算得出VaR。
根据对风险因子及其与资产价值之间关系的不同处理方法，可以将VaR的获取方法分为三类：
（一）历史模拟法。历史模拟法是建立在历史可以复制未来、历史数据可获得且完整有效的隐含前提下，利用历史数据集，将过去已经实现的收益率分布或市场变量分布应用于目前的投资或组合，据此模拟下一个时期该投资或组合可能面临的收益分布，给定置信水平和持有期，就可以计算出VaR。
例如，将100万元投资于工商银行的股票，根据以下步骤可以求出99%置信水平下1天的VaR值。第一步：获取收益的时间序列。样本数据选择2008～2009年每个交易日的收盘价，共482个数据，然后根据公式R=（Pt-Pt-1）/Pt-1计算出每日简单收益率，生成一个新的时间序列。第二步：在EXCEL中将序列中的数据按照升序排列，找到对应的第482×1%=4.82个数据（谨慎起见，使用第4个数据），即-8.29%，于是可得，VaR=100×8.29%=8.29万元。
（二）蒙特卡罗模拟法。蒙特卡罗模拟法的基本思路是假设资产价格或市场变量的变化服从于某个随机过程，通过模拟该随机过程，就可以得出在给定时间点上投资组合的价格或市场变量的估计值。不断重复该模拟过程，就可以得到一系列估计值。如果重复的次数足够多，模拟出的估计值最终将会收敛于“真实的”组合价值。以此为基础，就可以进一步估计出组合“真实的”风险价值。
蒙特卡罗模拟法的主要步骤是：第一步，为变量选择一个随机模型，确定模型参数，以模拟价格变化的时间路径。第二步，产生一个虚拟的随机变量系列?着i，i=1，2，…，n，由此计算出价格序列。第三步，根据特定的价格序列计算目标期末的资产价值，尽可能多地重复第二、第三步，如10，000次，就可以得到一个价值分布。第四步，给定置信水平1-C，通过分位数就可以计算出VaR。
（三）方差-协方差法。方差－协方差法的基本思路是：首先假定要考察的随机变量服从于某种参数分布，如正态分布、泊松分布等，然后借助于分布参数，如均值、方差等直接计算出VaR。
以正态分布为例，方差-协方差法的基本步骤是：假设资产收益率服从于一般正态分布R=f（r）～N（μ，σ2），然后借助于正态化转换，转换成标准正态分布Φ（ε）～N（0，1）：
三、VaR方法在我国证券市场风险管理中的实证分析
沪深300指数选取了沪深两市300只A股作为样本，其中沪市179只，深市121只。沪深300指数样本覆盖了沪深市场60%左右的市值，具有良好的市场代表性，能够反映我国证券市场的概貌和运行状况，是反映沪深两个市场整体走势的“晴雨表”。因此，本文选取沪深300指数作为本文的研究对象。本文选取了2008年12月1日至2010年12月1日的沪深300指数每日的收盘价作为样本，样本数为484。下面，分别运用历史模拟法、蒙特卡罗模拟法和方差―协方差法计算价值为100万元的沪深300指数投资在99%的置信水平下的单日VaR值。
（一）历史模拟法。根据历史模拟法的基本原理，进行以下的计算步骤：
1、由原始样本数据计算出每日的简单收益率，公式为：简单收益率=（Pt-Pt-1）/Pt-1。
2、在EXCEL中将生成的简单收益率按照升序排列。
3、找到对应的第484×1%=4.84个数据（谨慎起见，用第4个数据），即-5.51%。
4、计算可得：VaR=100×5.51%=5.51万元。
（二）蒙特卡罗模拟法
1、利用EVIEWS软件中的单位根检验（ADF检验）来判断股票价格序列的平稳性，由结果可知DF=-1.860199，大于10%水平下的临界值，因此可知该序列是非平稳的。
2、利用EVIEWS软件中的相关性检验来判断序列的自相关性。选择价格序列的一阶差分（P=Pt-Pt-1）和30天的滞后期。由结果可知，沪深300指数收盘价的一阶差分序列不具有相关性，即其分布具有独立性。我们可以得出如下结论，沪深300指数的收盘价格服从随机游走，即Pt=Pt-1+εt。
3、利用EXCEL软件做蒙特卡罗模拟，模拟次数为10，000次，首先产生10，000个随机数，考虑到股市涨跌停板的限制，以样本期最后一天价格3136.99为起点，即价格在下一天的波动范围为（-313699313699），故随机数的函数式为：Randbetween（-313699313699），生成的数即为我们需要的股价随机变动数εt。然后获取模拟价格序列：模拟价格=P0+随机数/1000。再将模拟后的价格按照升序重新排列，找出对应99%的分位数，即10000×1%=100个交易日所对应的数值：2，829.944，于是可计算出VaR=100×（3136.99-2829.944）÷3136.99=9.79万元。
（三）方差-协方差法
1、利用EVIEWS软件对样本数据进行处理，分别获取简单收益率和对数收益率的分布图。（图1、图2）标准正态分布的偏度为0，峰度为3，所有偏度非0的分布曲线都是偏斜的，峰度大于3的分布曲线则是厚尾的。由输出结果可知，二者均呈现出“尖峰厚尾”的特征。相对而言，对数收益率更接近于正态分布。
2、根据VaR的计算公式，可求得VaR=2.33×0.018998×100=4.43万元。
四、结束语
我国的金融市场还是一个处于发展中的新兴市场，在我国金融市场和金融机构快速融入金融自由化和全球化趋势的过程中，随着金融创新的蓬勃发展，市场风险必将随着金融市场的发展而逐渐加大。将VaR的方法引入我国，不仅能够为金融机构和投资者提供一种有效的市场风险管理工具，而且能够为中央银行、证监会等金融监管部门提供一个风险管理的标准，有助于我国金融机构内部风险管理和外部监管技术跟上世界金融发展的潮流，对于我国的金融风险管理技术来说，具有重要的意义。
（作者单位：安徽大学经济学院）
主要参考文献：
[1]陈燕玲.金融风险管理[M].安徽大学出版社，2008.
[2]王春峰.金融市场风险管理[M].天津大学出版社，2001.
篇4
（一）VaR模型简介
VaR模型建立在统计学方法基础之上，是在某个置信区间，衡量投资组合未来可能发生的最大损失的可能性。VaR方法是基于一些传统方法无法满足现资风险管理目标而产生的。传统计算方法例如ALM资产负债管理方法存在对报表过分依赖的问题，CAPM资本资产定价模型又无法融合金融衍生品，由于这些方法的局限性，G30集团提出了VaR风险价值方法，随着该方法的应用推广和不断改进，已经逐渐发展成为控制市场风险的主要方法。VaR方法的特点在于用一个简单的市场风险来对投资风险进行评估，并且该方法直观明了，没有任何专业背景的投资者都可以通过对此值的观察做出判断；其次与传统风险测评方式的不同之处在于VaR风险指标可以衡量在事前对风险进行预测；再者该指标既可以对单一金融产品或工具进行风险评估，还能够对投资组合风险进行评估，而传统金融风险评估工具则无法对投资组合进行评估。VaR方法还有一个优点在于为监管机构提供监管依据，将多种风险因素包含到模型设计当中，包括利率风险、汇率风险、股票和商品价格风险等多种市场风险，为金融监管机构提供了科学统一公平的标准，为各机构提供风险信息交流渠道，也有利于最高层管理机构随时掌握风险状况，制定可参考的风险资本充足率标准对证券机构进行统一管理。
（二）VaR的计算方法
VaR方法的通用公式为P（ΔPΔt≤VaR）=a，其中，P代表的是资产价值损失比可以承受的损失上限还低的概率，ΔP表示的是某种金融资产一定时期的价值损失，Δt表示的就是这个时间期限，VaR（Value at Risk）就是在某个置信水平下可能的损失上限。从这个定义出发，VaR模型的确定必须确定投资资产组合的时间期限、置信区间范围以及观察期。持有期的确定，需要参考投资资产的特点和状况作为计算依据，持有期确定之后能够帮助计算投资组合产生最大损失的时间段，对于流动性较大的交易头寸，需要以日为单位计算风险收益，对于流动性较弱，或者是风险暴露程度较低的资产则采用保守稳健的态度以两周或4个工作日为期限。置信水平的确定依据的是风险厌恶程度，如果是对风险比较厌恶，预测结果将会是较大的数值，从而将提高对突发时间的预测准确性。如果是风险厌恶程度低，那么置信区间范围可以放宽，但是预测准确性将降低。各个机构或者是不同的项目会依据其对风险的厌恶程度来确定置信度，巴塞尔委员会采用99%的置信区间，该参考值趋于稳健。观察期用于考察某个特定时间段，投资回报的波动性以及产生波动的关联因素。例如选择半年作为观察期，来考察风险回报波动性。观察期数值的确定应当依据历史数据的变化以及市场结构的变化来相互权衡，通常可参考的历史数据越多越有利于参考值的设定。
（三）VaR方法在金融体系中的应用
VaR在金融领域的应用范围广泛，可以用在信息披露、资源分配、金融监管、控制风险、评估业绩以及估算风险性价值等多个领域。具体而言，未上市企业可以采用VaR方法来控制和管理内部风险，使每个单位或员工能够明确其金融交易项目的风险性，并通过设置VaR上限来控制风险，防止交易员或机构出现过度投机行为，从而辅助金融机构避免重大损失。在业绩评估和资源分配中，对不同的投资领域应用VaR系统可以为公司提供竞争优势，例如通过该方法评估资源配置效率高的部门，并增加对该部门的收益值分配。金融监管中，通常采用资本充足性作为风险指标来建立基础监管框架，方便监管机构的管理。近年来VaR被广泛接受并用于监管，因为更加适应监管机构的要求，但是其缺点在于计算模型复杂且成本高，其中有很多自主设定的参考值，对于一些目的不在于控制风险的机构而言反而有可能增加其经营危机和管理难度。信息披露方面，VaR方法以盯时报告为基础为机构提供信息的充分披露，并且简单明了，增加了金融机构操作的透明度，有利于各方机构对金融机构加强纪律约束，促?M他们在交易管理中谨慎行事。除了金融机构外，非金融类企业也可以采用VaR方法来分散资产风险，例如对利率、汇率、石油天然气等因素价格变化的评估等。
二、证券投资组合风险评估及管理
（一）风险类别
通常情况下，证券投资组合风险按照风险分散标准划分为系统性风险（市场风险）以及非系统性风险。系统性风险主要由市场相关因素引起，这部分风险对投资组合来说是外部风险，无法在投资组合中分散。系统性风险的来源包含了政策风险、自然灾害、经济运行周期、经济开放程度、利率波动等，政策性风险是由于政策变动而引发市场波动，对投资收益产生影响的风险，例如当央行采取紧缩货币政策或财政政策，市场资金流通少将影响到投资市场整体资金规模从而投资减值。经济周期波动是随市场或者行业周期性变动而产生的收益变动，经济周期由社会经济阶段性的循环和波动决定。还有购买力风险，包括由于通胀、货币贬值等问题带来的实际收益水平的下降。而非系统性风险则是风险的发生并不具有全局性，包括信用风险、经营风险和财务风险等，可以通过机构内部采取防范治理措施进行预防和化解。举例来说，证券公司所投资的基金受到上市公司股票价值的影响，上市公司的股票价值受到经营管理状况、行业发展状况以及经济发展周期等因素的影响，而其中经营管理是可以控制的。
（二）风险度量指标
证券投资组合风险度量的指标传统上采用的有标准差、夏普指数。标准差指实际报酬率和期望报酬率之间的差异，用来反映投资报酬率的波动水平，标准差越大意味着风险越大。夏普指数是风险报酬率与投资组合标准差之间的比值，夏普指数能够反映单位标准差变动情况下的风险回报，夏普指数越大，说明管理者的能力越强。还有用平均绝对差来度量，平均绝对差是随机变量和均值之差的绝对值的均值，由于方差在度量时的敏感度较高，因此采用平均绝对差能够有效避免这个问题。除了上述方法之外，VaR的应用也越来越广泛，VaR为现代企业提供了一种现代风险控制思考方式，正常情况下的市场波动以及一定的利率水平下某个金融资产或证券组合未来发生的风险用VaR来衡量和评估。VaR的计算方法依据模型设计因素的不同有多种，例如历史模拟法、Riskmetrics方法、完全参数法等。随着这种方法的应用和发展，逐渐衍生出APARCH以及RAROC等方法。
三、运用VaR方法对证券投资组合风险管理的作用
（一）调整资产组合
VaR模型被广泛应用到商业银行、证券公司以及金融监管中，尤其对于商业银行、证券公司等金融机构运用该方法有利于帮助调整资产组合。用于为交易者确定资金头寸的上限以及配置这些资源的时间和地点，在应用过程中VaR方法能够帮助机构在多样化市场中创立一个与各种风险相比较得到的公分母，从机构总风险中分解不同VaR增加值，使用资金头寸进行交易来分散交易风险。VaR在传统马克维兹资产配置模型基础上增加了约束条件，也就是置信水平为C的情况下能够承担的最大损失，在资产收益率服从正态分布的情况下，有大数定理可以将VaR值转化为以期望收益率表示的函数值。在VaR构建的资产模型结构中，可以画出一条基于VaR约束条件的投资组合有效边界，边界线截距为市场风险边界，在该直线上的投资组合都能够保证在C概率下满足风险约束条件，因此投资组合可性。VaR资产配置模型结合了VaR技术和投资组合思想，相比较传统方法更直观有效，具有较好的灵活度和敏感性。
（二）评估绩效
在绩效评估中，VaR能够辅助机构依据投资交易风险来调整绩效，其基础风险资本付出是交易者提供一种纠正后的激励。证券投资组合的预期收益率受到风险因素的影响，因此业绩测度含义除了计算平均值外，还需要依据风险状况进行调整。VaR依据客观概率，分析资产组合不考虑传统业绩评价方法，高层管理比较不同基金风险暴露，对投资操作人员的业绩进行科学评估，如果交易员从事高风险投资项目让VaR值增高，其业绩评价也不会高，这样有利于有效控制风险。运用VaR方法进行业绩评估为证券投资组合机构高层管理者提供基于业务部门资本状况和风险暴露是否超过其承受能力的预测指标。在这种情况下，基于VaR的证券组合风险评估方法Risk Adjusted Return on Capital，经过风险调整的业绩评价方法能够更全面准确地描述基础收益，在某种程度上反映了风险资本的效率。
（三）交易风险限额设置
运用VaR风阀能提高金融机构抵御风险的能力，除了准备重组资本金之外，适当降低资产负债率提高流动比率，其风险管理的核心内容在于量化可能发生的亏损，从而真正实现风险上限控制。利用VaR方法进行风险控制让每个交易参与者能明确其正在进行的交易风险，防止过度投机行为，在交易风险限额设置中，需要首先设定一个机构整体可以承担的总风险，然后将风险额度向下分配到不同部门，再由不同部分下分到不同的交易员，交易员进而分配给其手下正在进行操作的不同交易品种。这种分层方式能够让各部门负责人对其管理额度做到了然于心，有利于控制风险，在部分之间可以预估哪个部门的风险大，从而进行不同比例的配置。风险额度的设置是一个动态的过程，需要考虑过程中从一些应用问题，例如整个金融机构能够接受的VaR风险限额，可以超过限额的次数以及金额，还需要依据不同部门的不同情况和不容交易员的不同经验水平来确定其可承担的风险范围，在评估中交易员和各部门的历史业绩水平和盈利能力都成为评估的主要参考依据。
四、VaR在证券投资组合中的风险测算
（一）确定置信区间和时间距
本章节基于案例研究来说明VaR在证券投资组合中的风险测算，根据长城证券2015年年报给定置信区间值为95%，根据统计图的收益分布状况来看，该公司的日均收益为500万人民币，即E（ω）=500万人民币，如果给定α=95%，只需找一个ω*，使日收益率低于ω*的概率为5%，或者使日收益率低于ω*的ω出现的天数为254×5%=13天，ω*=-1000万美元。根据VAR=E（ω）-ω*=500-（-1000）=1500万美元。需要注意的是在过去历史数值中，依据过去来推算未来的准确性是建立在历史数据的准确性情?r下，还需要结合各种因素条件和形势，判断这些因素的相关性或者在未来同样情况下数据是否具有同质性，如果过去未来发生情况不同程度较高，就需要对历史数据修正。因此，在选择置信区间过程中需要加强对历史情况的分析，相关金融机构在对证券资产组合进行评先评估需要加强这方面的意识，重视非完全市场作用下得到的数据变动情况。
（二）计算收益率
根据2015年10月4日至2015年12月2日期间共93个交易日每日的收益率分布情况来看，由于我国两个证券市场的相关性高，因此本文以上证综合指数来计算。通过收益分布情况来看，上证综合指数的日平均分布具有较强的正相关性。收益率在众数附近集中，尾部收窄，经过比对发现深圳指数有同样的特点。通过数理统计方法计算得到2015年10月～12月期间的三种指数收益率分布情况的正态性检验结果如下：
W（深证综指）=0.971562；W（深证成指）=0.977945；W（上证综指）=0.971983
W表示的是正态假设检验统计量，当样本容量为50及以上的情况下，取α=0.05，表示允许出现偏差的错误概率为0.05，此时W0.05 =0.94，只有当W 时我们拒绝原假设。由此观察上述指数的检验结果，可以得出结论以上指数的组合日收益率都符合正态分布的假设。
关于三个指数的描述性统计数值如下：
1. 日收益率均值
深圳综合：0.001202；深圳成分：0.001102；上证综合：0.001395
2. 均值标准差
深圳综合：0.013201；深圳成分：0.012618；上证综合：0.012492
通过上述分析，可以判断三种指数的日均收益率总体上服从正态分布，且平均收益率接近等于0。
（三）计算VaR
基于日收益率正态分布的特点，众数集中在均值附近约1.53σ区间范围内的概率为90%，运用计算公式表示为：P（μ-1.53σ，再根据正态分布的对称性可知P（Xμ+1.53σ）=0.05；则有P（X>μ-1.53σ）=0.95。根据上面的计算结果可知在95%的置信度情况下
VaR值=T日的收盘价×1.53σ。
选择2015年10月4日至2015年12月2日期间共93个交易日的数据，然后根据上面的公式可以计算出深证综指、深证成指、上证综指3种指数在2015年10月4日的VaR值分别为
1. 深证综合指数VaR=602.34×1.53×0.013201=12.98
2. 深证成份指数VaR=4651.88×1.53×0.012618=97.16
3. 上证综合指数VaR=1873.25×1.53×0.012492=38.25
从现实意义上讲，根据该模型95%的置信区间，可以判断指数有95%的可能性在下一个交易日的收盘价不会比前一日的收盘价和当日VaR值的数值低。计算结果如下
1. 深证综合指数≥602.34-12.98=590.36
2. 深证成份指数≥4651.88-97.16=4554.72
3. 上证综合指数≥1873.25-38.25=1835.00。
（四）可靠性?z验
在确定模型之后需要检验该模型的可靠性，根据测算三种指数的VaR来预测下一个交易日的指数变动下限，并比较该下限和实际收盘价，看预测的结果与我们的期望值之间的差别。可以将该模型模拟的数值与实际数值进行趋势对比，并利用VaR进行预期下限来拟合图形，通过模拟值与实际值的比较得到数据如表1所示。
通过计算对比可以判断VaR模型与实际情况拟合度高，因此采用VaR方法来控制风险方法可行。
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【关键词】积极配置型基金;积极组合管理能力;方差分析
一、文献综述
现资管理的核心是组合管理。投资组合的管理有两种方式:一是积极型投资组合管理方式,指投资者力图预测市场的未来走势,并据此改变其投资组合中各资产的投资比例,或构建新的投资组合。二是消极型投资组合管理方式,是指投资者在确定各种资产间分散化的投资比例之后,就遵循这一比例不再变化。在强有效或半强有效的市场中,投资者的最佳投资组合管理策略是消极投资组合管理。在弱有效或无效市场中,投资者应利用积极投资组合管理策略去预测市场,捕捉市场时机,获取超额利润。
国内许多研究已经证明我国的证券市场是若有效或无效市场,在这样一个市场中应利用积极投资组合管理,事实上我国运作的基金大多数是采用积极组合管理策略,但基金的积极组合管理能力水平如何有待研究。基金的积极组合管理是通过投资组合的动态配置来实现的。李学峰、茅勇峰(2007)认为资产的动态配置可通过资产调整和证券选择进行,其中资产调整指通过调整组合风险资产的持有比例来调整投资组合的风险,即市场时机选择,而证券选择指通过更换风险资产组合中的股票来调整组合单位风险资产的风险,进而调整投资组合的风险。李学峰、郭羽、谢铭(2009)在此基础上涉及了S指标来研究我国证券基金的积极组合管理能力,认为封闭式基金的管理能力高于开放式基金,市场走势波动也对管理能力有一定影响。
本文继承了李学峰、郭羽、谢铭(2009)的研究,将研究对象具体化,主要讨论了我国开放式基金的积极组合管理能力。晨星根据基金的资产类型,将我国开放式基金分为七大类:股票型基金、积极配置型基金、保守配置型基金、普通债券基金、短债基金、货币市场基金和保本基金。本文主要通过其中的积极配置型基金来研究我国基金的积极组合管理能力。
二、研究思路
根据积极组合管理的定义和内容,可将积极组合管理能力的评价模型设计如下:
式中为第k期内基金整体积极组合管理能力
为第i只股票在第k期内的积极管理能力
为第i只股票在第k期内的持有状态
为第i只股票在第k期内的超额收益率
为第k期市场组合收益率
为基金资产组合中第i只股票在第k期内的收益率
为第k期内第i只股票的流通市值占两市A股总流通市值的比例的平均值
为第k期内基金持有的第i只股票市值占该基金投资总市值的比例的平均值
当>0且>0,或0但
当>0,说明从整体上看,基金积极组合管理有效,且越大,基金经理的积极组合管理能力越高。当
三、实证研究
1.样本①的选取
本文的基金是从晨星网的基金筛选器中选取的,选择的基金组别为开放式基金,类型为积极配置型基金,基金的成立日期在2006年12月29日之前。输入这些筛选条件后共筛选出54只基金。
数据取自2006年12月29日至2009年6月30日上证A股指数、深证A股指数,上证A股总流通市值、深证A股总流通市值,上证A股和深证A股的复权收盘价格,54只积极配置型基金在2006年12月29日至2009年6月30日期间的半年持仓明细②。
本文以基金每半年持有的前十大重仓股为主要研究对象,前十大重仓股在基金投资中占有很大比例,基本能代表其持仓状况,以这些股票为考察对象,可以衡量基金的积极组合管理能力。由于是积极配置型基金,每半年的持仓明细都要发生调整,其十大重仓股也会发生变化,所以本文每只基金考察的股票对象均大于十只股票,平均在三十只股票。
2.实证分析
首先统计每个子研究期③期初和期末的上证A股指数、深证A股指数,沪、深两市A股的流通市值,可计算出市场组合收益率,本文以沪、深A股两市的加权平均收益率作为市场组合收益率,权数为每个市场流通市值占两市总流通市值的比例。具体结果见表1。由表1可知,从2006年底至2009年中期,中国的股市先后经历了上涨(2007年全年)、下跌(2008年全年)、上涨(2009年上半年)三个阶段。
然后计算每只基金十大重仓股在每个子研究区间的半年收益率。用-可计算出半年超额收益率。再次,计算十大重仓股的股票流通市值占沪、深A股两市总流通市值比例的平均值。首先查找出十大重仓股股票在期初、期末的股价和流通股份数量。然后计算出重仓股在期初和期末的流通市值④。下一步,统计出沪、深两市A股在每期的期初和期末的总流通市值,加权平均就可计算出。接下来,计算重仓股股票市值占该基金投资总市值的比例的平均值,可从基金的半年持仓明细中统计出每期期初和期末的比例值,求平均数即可。用-可计算出重仓股在每个子研究期内的持有状态。最后,根据模型和以上计算结果,可得到子研究期内每只基金的整体积极组合管理能力。
四、对实证结果的分析
通过以上的实证研究,得到了54只基金在5个子研究期内S指标。接下来对这一研究结果进行分析。
首先分别统计出每个子研究期内积极组合管理能力小于0的基金数量,每只基金5个子研究期S指标的平均值,并按S指标平均值的大小对基金进行排列。计算整个研究期的S指标平均值可以排除市场行情对基金积极组合管理能力的影响,从整体上衡量每只基金的积极组合管理能力。统计结果见表2。
从表2中可以看出,2007年上半年和2008年上半年分别有1只基金的积极管理能力较差,2007年下半年有2只基金的积极管理能力较差,2008年下半年就有7只基金的积极管理能力较差,到了2009年上半年积极管理能力较差的基金数量上升到14只。产生这种结果可能有以下几种原因:1.2007年上半年为中国股市的大牛市,因此大多数基金经理把握住了市场时机,基金的积极组合管理能力较好,即使有部分基金经理的组合管理能力不足,也因为2007年的好时机使基金的业绩呈现出大好形势。2.2008年的金融危机导致股市大跌,使基金合理投资配置难度加大,有部分基金经理管理能力不足的问题显露出来,共有7只基金S指标小于0。3.经历了2008年的熊市,2009年股市开始复苏,基金经理对后市的预期不一致,有人看多,有人看空,对基金的积极管理方向不同,导致最后有14只基金积极组合管理能力较差。
然后,计算每个子研究期内54只基金S指标的算术平均值,该值可以衡量不同研究期内54只积极配置型基金整体的积极组合管理能力。计算结果见表3。
从上表可知,5个子研究期内S指标的算术平均值均大于0,说明积极配置型基金有较高的积极组合管理能力。这个结果也表明我国证券市场是弱有效或无效市场,因为可以通过积极组合管理获得超额收益率。2007年上半年基金整体的积极组合管理能力最高,而2008年下半年基金整体积极组合管理能力最低,其它研究期内管理能力居中。由于在2007年全年和2009年上半年股市处于上涨阶段,2008年全年股市处于下跌阶段,因此用方差分析检验一下中国股市行情不同是否会影响基金的积极组合管理能力。检验结果见表4。
设不同研究期内54只基金S指标的算术平均值为m1(i=1为2007年上半年,i=2为2007年下半年,i=3为2008年上半年,i=4为2008年下半年,i=5为2009年上半年)
(1)5个子研究期的方差分析
显著性水平为0.05,P值远远小于显著性水平,结论:不同研究期内基金整体积极组合管理能力不同。这一结论说明了基金整体积极组合管理能力会受到市场环境的影响。
(2)市场上涨时方差分析
从表4结果中可以看出:1、2、5三个子研究期的基金整体积极组合管理能力不同。但2和5两个子研究期的基金整体积极组合管理能力相同。出现这种结果有三点原因:1.2007年上半年,中国股市出现了前所未有的牛市行情,在这样的市场行情中,基金经理即使没有很好的择股和择时能力,也会因为持续的上涨行情而使基金表现良好。2.在经历了2007年上半年的大牛市后,大部分基金经历对后市上涨的预期呈谨慎态度,对基金资产的配置较为保守,导致基金的积极组合管理能力不如2007年上半年那么高。3.受2008年金融危机的影响,全球股市都呈低迷状态,经济何时复苏一直是人们讨论的焦点,2008年底中国的经济开始好转,但大部分基金经理仍持谨慎投资态度,所以2009年上半年基金的积极组合管理能力水平和2007年下半年大致相同。
(3)市场下跌时方差分析
P值为0.6391远远大于0.05,结论:2008年上半年和2008年下半年基金整体的积极组合管理能力相同。这一结论说明,当市场处于下跌行情时,基金经理都持谨慎投资态度,对资产配置较为保守,所以积极组合管理能力大致相当。
五、结论
本文以2006年12月29日至2009年6月30日两年半的时间作为研究期间,每半年为一个子研究期,以54值积极配置型基金为研究样本,研究了我国积极配置型基金的积极组合管理能力。
研究结果显示,2007年上半年和2008年上半年基金的积极组合管理能力最高,分别只有1只基金的S指标小于0。2009年上半年基金的积极组合管理能力最低,有14只基金的S指标小于0。这说明2007年上半年,无论基金经理的积极组合管理能力水平高低,都会因为赶上了股市大牛市的好行情而使基金业绩良好。经历2008年全球金融危机后,对股市的预期扑朔迷离,基金经理的管理能力高低显露出来,导致有14只基金积极组合管理无效。
接下来用方差分析检验了不同市场行情是否对基金的积极组合管理能力有影响。结果显示,不同市场行情确实会影响基金的积极管理能力。当考察处于同一市场行情两个时期基金的积极组合管理能力时,结果表明这两个时期基金的积极组合管理能力相当,符合常理,但2007年上半年基金的积极管理能力表现明显好于其它上涨阶段,原因在于2007年上半年是中国股市的超级大牛市,基金经理只要把握住市场时机都会有不错的成绩,所以基金整体的积极组合管理能力提高。
本文的研究结果启示我们:虽然我国积极配置型基金整体的积极组合管理能力较高,但还不稳定,会受到不同市场行情因素的影响,因此基金经理的管理能力水平还有待加强。另一方面,投资者也可利用S指标这一有力工具进行基金选择,而积极配置型基金确实有着战胜市场组合的能力,投资时可以重视这一基金类型。
注释:
①上证A股指数、深证A股指数,上证A股和深证A股的复权收盘价格来源于大智慧软件相关数据,上证A股总流通市值、深证A股总流通市值分别来源于上交所网站和深交所网站,54只基金的半年持仓明细来源于和讯网。
②基金的半年持仓明细为基金半年报及年报中披露的基金持有的全部股票及该股票占基金投资总市值的比例。
③2007年上半年的期初为2006年12月29日,以后依次每一个半年的期末为下一个半年的期初。
④股票的流通市值=股价×流通股份数量。
参考文献
[1]Jr.Flood,Narayan Ramachandran.Integrating Active and Passive Management[J].Journal of portfolio management,2000(27).
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[3]Grinblatt,Titman.Performance measurement without Benchmarks:an examination of mutual fund returns[J].Journal of Business,1993(66).
[4]Chang E C,Lewellen W.C.Market timing and mutual fund performance.Journal of Business,1984(57).
篇6
当前国家经济持续高速增长，居民收入稳健提升，家庭财富不断积累，但市场不确定因素偏多，要谨防投资一时冲动，必须做好个人财富规划，我们常会提及最主要的家庭理财规划五步曲：
第一步：汇总、计算自己的资产状况，知道自己有多少财要理，目前投资了哪些领域，自己的理财风格偏向是激进还是稳健?这些都是最基本的前提。
第二步：设定理财目标，比如买房、购车、育儿、养老等，在多个目标中厘清先后，才可以进行合理的资产分配。
第三步：清楚自己的风险偏好，不要承担超过自身偿债，一般家庭要留足相当于半年生活费的应急预备金，然后再根据家庭风险承受能力，选择相关投资产品。
第四步：进行家庭资产配置，这是在前三步的基础上调整现金流，修改不切实际的理财目标，再进行具体投资品种和时机选择来战略性资产分配，以达到理财效果。
第五步：资产投资跟踪、评估和调整。我们家庭财务状况和收支水平不断变化，投资市场也是在瞬息转变，投资的效果要随时跟踪、评估，不断调整配置，这样才能达到财务安全、资产增值的良好预期。
如何为自己以及家庭做好财务诊断。做好长期财富规划，实现人生财务资源配置效用的最大化，达成不同阶段的理财目标是每一个人都需要去用心思索的问题，可往往我们受到时间、精力，专业知识等方面的限制，很难放远目光，将未来财务规划和资产管理安排做到尽善尽美。当前工行苏州分行顺应客户需求，秉承“以客户为中心”的服务理念，集中优势资源，启动了个人客户财富顾问服务，致力打造个性化，全方位、专家级的财富管理服务品牌――“工银财富”，全力提升我行专业化客户财富规划水平。
财富顾问服务是工行凭借国际成熟经验，依托国际先进的投资组合管理模型，由我行财富管理专家团队，根据客户的风险偏好、生命周期、流动资产等要素，依托系统软件提供个人风险评估、家庭财务诊断、综合财务规划和投资组合管理等综合化的顾问咨询服务，旨在为客户厘定理财目标，确定财务缺口，协助客户进行资产配置和产品投资，构造多元化投资组合，达到资产保值增值、平衡风险、实现家庭长远规划目标。
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一、投机型证券投资组合权重调整策略的有效性分析
1.1有效性研究的样本和时期选择
本研究样本以香港恒生指数和花旗集团全球国债指数为主要目标，这种早期指数的分析，更有利于现代证券市场的发展，同时准确的数据分析，也更加具有真实性和可靠性。对证券投资组合权重调整策略的评价和比较，得到了换算结果，提供的数据显示，证券市场在构建证券投资组合权重调整策略时，必须要结合资本市场的开市情况，只有这样才能更加具有保障的得到策略方案，企业和个人也可以更加便利的操作市场。在数据研究的阶段，资本市场的环境发生了较大变化，很多金融产品的重要性也在改变，在这个分析的过程中，我国资本市场得到了很好的发展趋势[1]。
1.2研究的方法
笔者采取达里亚纳尼提出的实验方法，利用60%的股票和40%的债权投资组合为基础，确定了有机型证券投资组合权重调整策略。这种研究方法的运用，可以更加实用混合型证券投资组合权重调整形式，也可以加大对策执行的稳定性，对样本的研究和分析，会体现出周期性的结果。企业需要结合周期性表现出的经济特征，及时对对策进行调整[2]。
二、投机型证券投资组合权重调整策略有效性研究结果的检验
2.1实证检验
根据上文的分析，已经明确了投机型证券投资组合权重调整策略有效性结果研究的重要性，所以也要对结果进行检测，首先，要对证券投资组合权重调整策略运行的情况进行分析。根据对风险收益率的分析和对比，可以更好的掌握风险存在的环节，也可以对风险进行有效的处理，在每项收益率管理的基础上，可以更加快速的减少风险存在的几率。在投机型证券投资组合权重调整策略有效性研究的过程中，相对收益率越大就说明策略执行的优秀效果，企业可以抓住这个机遇，加大经济投资。只有在实证检验中，才能检测出证券运行的情况和经济利益，这对于企业来说非常重要[3]。
2.2案例检验
篇8
随着公司财务理论的发展，越来越多的学者将实物期权方法引入投资决策评价中。作为不确定性环境下战略投资管理的有效方法。由于实物期权考虑了增产/减产的灵活性、投资延迟的选择、管理流动性等问题，能更真实地反映价值。有学者认为，Kester（1984）是第一个发现这种管理灵活性的研究者。Brennan（1985）应用期权定价技术评估不可逆资源的投资问题，并使用Chilean矿产资源解释了决策程序，对实物期权的研究做出重要贡献。McDonald（1985，1986）研究投资决策的等待时机问题，认为不可逆性为公司提供延迟投资期权。预计未来盈利增长的不确定性增强，将会增加等待期权的价值，表明投资对不确定性增加的负向效应。特别是在投资具有不可逆性的石油行业，实物期权的应用也迅速发展起来。Kemma（1993）在油井没提供额外有用信息的假设下，研究油公司开采井出租区域的期权时机问题。Dixit（1994）描述了众多油气相关的应用，包括开发油田的顺序投资、建立及废弃油井等。Walkup（1999）的研究显示，对管理的灵活性、公司战略及股东风险的关注能导致更正确的评估和更好的战略。Chorn（2006）通过将用于动态规划的贝努利方程和实物期权评估算法相结合，展示政策规划发展的方法，作为企业不完全信息下决策路径的依据。Franz（2008）探究消费者对资源保护工程核算的不确定和预期决策，对不确定性的评估用到实物期权模型等。
近年来，Smit（2004）基于战略规划与控制审视投资决策问题，认为投资决策不仅意味着等待期权的损失，而且是对未来发展期权获取的潜在回报。等待期权的价值随着不完全竞争和战略投资的影响而减弱，因而投资对不确定性的影响并非简单的负向效应。基于这一思想，Klaus（2009）依据投资Q理论，建立市场波动和世界市场重组时期公司投资和不确定性的模型，验证了实物期权理论下不可逆投资和不确定性两者之间的负向相关关系，并为企业资本预算和投资决策提供了新的视角与指导。
（一）基于灵活性价值的投资优化分析
企业投资要面临很多不确定性。特别是境外投资时，大型跨国公司、当地政府等利益主体会多方博弈，发挥信息的价值，力求以最少的综合投资（包括各种成本）在风险最优条件下获得最好的企业资源。投资的不确定性包括市场不确定性（如价格）和技术不确定性（如资本化投资、操作成本等）。研究者借助实物期权模型评估不确定条件下的生产投资，考虑价格下跌的情况下是否停产部分生产，以提供最优投资时机确定的现实可操作的方法。对波动性的估计是解决这一最优投资问题的关键。Copeland（2001）建议采用蒙特卡罗模拟估计项目的未来波动，CostaLima（2006）通过解析方法求得项目波动的表达式。Won（2009）考虑价格投入S和开发投入I这两个不确定变量的波动，建立投资时机决策模型如下： 的实物期权评估模型。总之，研究者在数学上对企业基于投资的停启期权、规模扩张等问题做出很好的解释。
（二）实物期权与信息价值的学习融合
为更加灵活地应对动态复杂的环境，很多行业开始关注实物期权与信息价值的学习融合。例如Gallant（1999）研究项目的投资时机并建立学习的价值模型。Lin（2005）对石油行业的实证研究也表明，期权投资决策不仅受外生市场变量的影响，而且受其他公司行为的影响。在进行投资决策时，生产外部性导致石油企业在不充分高利率下的开采，信息外部性导致不充分的延迟投资，权衡与竞争对手的战略交互作用。在解决面临外部性的战略投资决策问题时，应对信息的外部性给予更多的关注，避免生产外部性大于信息外部性时不充分开采的负面影响，达到投资决策的最优化。将体现“灵活性价值”（ValueofFlexibility）的实物期权方法与体现“信息价值”（ValueofInformation）的概率分析结合起来，作为管理不确定因素的工具，能够更好地创造投资决策的经济回报。Herath（2001）将实物期权和贝叶斯分析进行对比，并通过两者的结合进行投资评价。Armstrong（2004）也使用Copula函数改进贝叶斯分析，并通过系统的决策方法实现与实物期权的结合，获取更多的信息价值与灵活性价值，实现公司既定资源约束下的价值最大化目标。
综上所述，作为传统投资决策方法的扩展，实物期权不仅能更灵活的挖掘投资价值，减少不确定因素的影响，而且能够帮助企业管理决策者根据企业的特点，建立基于市场变化的投资决策体系，从而实现灵活性思维方式的转变。然而，这一方法关注数学技巧，对管理属性的强调不够。随着信息经济学的引入，基于效用理论的投资决策模型注重心理学、行为学的研究，能够较好地解决这一问题。
（三）效用偏好理论：基于认知价值的投资组合决策
各行业的资产管理者使用投资组合管理等技术来决定最优分散化资产，增加公司价值并降低风险。基于Markowitz有效资产组合原理的分析模型虽然权衡了各种财务结果的期望与标准差，实现投资组合价值的最大化，却没有恰当考虑风险偏好。针对这一缺陷，部分学者研究采用效用函数建立投资最优化工具与风险偏好之间的关系，以决定企业最优投资组合。Regis（2001）将基于偏好理论的风险承受力融入投资组合的选择过程，根据投资项目期望净现值等财务指标相应的概率分布，确定考虑风险承受力的投资确定当量，进而将其用于投资组合决策中，根据投资组合的期望价值和方差，改进投资组合管理。数学工具和最优化算法使得这一规划过程相对简化，决策分析和组合管理的结合提高了公司的决策过程和公司的整体业绩。
Walls（2004）也通过建立风险承受力与投资组合期望价值、方差的关系，使得管理者能够权衡评估风险与收益并理解对公司行为的影响，最大化确定当量价值，就可求得风险分散的最优组合，达到帕累托最优。在此基础上，Walls（2005）将风险容忍度和业绩评价结合起来，建立风险容忍度模型作为检验公司相对风险偏好的工具，进而控制公司规模，提高公司竞争力。普遍采用的评估方法仅仅考虑时间与资本现金流，却忽略了公司愿意接受的技术和环境风险，因而出现了将地质、工程、经济、财政等战略目标整合的模型。Suslick（2001）基于财务、技术、环境多维敏感分析技术建立的多准则效用函数，得到采用MAUT效用决策模式，即通过MAUT模式的赋权、评级与计算，整合财务风险、技术风险与环境风险，使得技术价值、财务价值最大，对环境的负面影响最小，实现整体最优投资决策。
综上所述，敏感性分析、概率分析、实物期权等规范性分析方法，将决策制定与管理目标、可获信息、概率法则等结合起来，既考虑与决策结果相关变量的关系，又要考虑变量间的相关关系，形成如何制定最好决策的理论。而效用偏好分析等描述性分析方法，基于决策心理及认知行为，描述人们作出决策时的行为、态度及认知，遵循经验法则，形成系统的整体框架。两者的结合既考虑风险的波动性及灵活性，又考虑了管理的偏好性，更灵活地控制投资决策风险，实现合理的企业经营管理。
二、投资决策风险分析的研究述评与展望
（一）投资决策的风险分析———需要系统的理论支撑
基于对企业经营环境不确定性、动态复杂性的认识，投资风险分析的方法也在不断地探索和创新，以求提高投资的灵活性来适应企业决策管理的需求。传统决策分析方法的应用，一定程度上反映出投资决策的应变性和预见性，但由于对未来事件发生概率的预测存在很大的不确定性，越来越难与具有动态复杂特征的投资经营环境相适应。公司财务理论发展下的实物期权与投资决策的融合，既考虑了投资的信息价值，又在一定程度上考虑了现金流的波动，实现投资管理的灵活性。随着信息时代的到来，针对企业所面临的动态复杂性的经营环境，可以应用动态管理和实时控制的思想和方法，系统构建动态投资决策与跟踪管理的理论框架和运作模式，深入研究动态投资决策问题，为实现投资决策信息输入、输出和信息反馈、控制的动态化提供理论支撑。
（二）分析管理的模式创新———战略导入的决策思想
通过上述国内外企业投资决策风险管理的应用与研究成果看，投资风险分析模式的创新方式、方法虽然多种多样，但从历史演进和发展的角度来看，还是具有一定的内在规律性。这种规律性具体体现在以下三个方面：（1）在与风险分析方法融合的基础上，各种新兴的理论、方法和技术对决策模式创新的推动力越来越大，并且逐渐成为占主导地位的推动力。这一特点从贝叶斯决策、实物期权分析、熵权决策的应用来看体现得尤为突出。（2）随着心理学和行为学的发展，决策模式中偏好理论的融合和应用的倾向越来越明显，特别是SteveBegg教授在决策心理及行为判断方面进行了卓有成效的研究，为投资决策开辟了新的视角。（3）基于资源配置的视角，全面理解不确定环境下风险管理理念与方法，将财务影响、运营影响与战略影响等投资决策因素综合考虑，加快公司价值增值能力的速度，发挥经营管理机制的加速器作用。因此，基于以上对于投资决策模式创新特点的分析和企业未来所处时代环境的判断，今后的决策模式创新需要以战略为导向，将投资决策、战略规划和风险管理相结合，通过一定的流程化管理解决资源环境的复杂性，管理者通过确定竞争行为、描述竞争策略使公司一系列的目标具体化，并采用决策模型解决复杂的公司多目标协调问题，提高投资决策效率，实现从投资决策风险分析到主动性管理的革新。
（三）EVA与投资决策的融合———经济发展的必然要求
投资资本回报率、单位成本、产量增长率、储量替代率、平均税率等财务及生产经营指标仍然是国际上行业投资决策和对标评估的关注点，由此进行企业能力的博弈。价值导向的EVA指标着眼于企业的长期发展，在衡量价值时简单易操作，不必过多依赖于对市场表现的估计，是传统方法的有效改进。尽管大量的学者研究基于EVA的管理机制，通过EVA提供科学的决策标准，同时确立有效的激励机制，对投入资本进行监测与控制，但目前EVA在企业投资决策中的应用研究仍然较少。国资委提出将基于价值管理理念和资本成本意识的EVA指标，作为国有企业业绩考核的关注点。在这一背景下，研究采用基于EVA指标体系的投资管理，不仅能够帮助企业稳妥地控制好投资规模，引导科学决策，而且可改进投资结构及分析流程，优化价值链，完善企业的激励与约束机制，消除“实盈虚亏”的泡沫，引导企业不断提升价值创造能力。
三、结论
篇9
[关键词] 投资学 教学内容 课程
国内许多学者可能为了跟研究实物投资的投资经济学区别开来,将金融学专业的投资学课程称为证券投资学(比如,吴晓求,2006,等),但是,根据高等学校经济学类教学指导委员会金融与保险学科组的建议,本科层次的核心课程(或主干课程)可以包括金融学、金融市场学、金融中介学、中央银行学、商业银行经营管理学、保险学、国际金融学、公司财务、金融工程、投资学10门,可见该学科组使用了投资学这一名称。国外一般都其称为Investment(投资学),比如,Williams F. Sharpe et al.(2001)、滋维・博迪等人的《投资学》。结合国内外的情况,以免误解,我们认为应该统一名称为投资学。
一、教学内容的安排
国内投资学教学大纲一般讲授的内容包括证券投资工具与证券市场运作、证券投资基本分析、证券投资技术分析和投资组合管理四大部分。从国外投资学教材来看,比如滋维・博迪等人的《投资学》也包括四大内容:证券市场与工具的介绍、现代资产组合理论、证券的估值和资产组合的业绩评价与管理。大体上看,国内与国外的教学内容差异不大,但是,如何设置课程内容结构,以及在教学过程中如何突出重点,会使得教学效果迥然不同。以滋维・博迪等人编写的投资学教材来看,要用两个学期才能讲完,并且要突出重点,才能讲好。在安排教学内容时需注意如下几点:
1.像证券投资工具与证券市场运作这些内容只需适当提及即可,因为像金融学、金融市场学、金融中介学、中央银行学、商业银行经营管理学、保险学、公司财务、金融工程等课程都会涉及相关内容。
2.技术分析的内容必须讲,让学生明白投资管理不只是有基本面分析,技术分析的应用也是非常普遍,但是,讲授的课时不用太多,适当介绍即可,因为本来技术分析的内容繁多复杂,而且在实际应用时,五花八门,各有其道,也就是技术分析本身并无统一的框架。另外,技术分析知识的难度比投资组合理论要容易许多,可向学生推荐基本参考书,比如,罗伯特.D.爱德华、约翰・迈吉和巴塞提编写的《股市趋势技术分析》等,让学生自学。
3.均值方差模型、资本资产定价模型、套利定价理论、有效市场理论和期权定价公式等理论是现代金融研究的基础理论,也是投资学的基础理论。只有理解了这些理论,才能说投资的基石是坚固的。以这些基本原理为中心,建立一个框架将内容串起来,其后的证券估值和资产组合管理也要统一于这些理论的指导。这些理论内容是教学的重点,同时这也是教学的难点,因为理解这些理论对于本科学生来说,面临经济学基础理论、数学以及资本市场的理解等方面的挑战,但是,诚如博迪等人(2006)所说,可以尽量去掉不必要的数学和技术性细节,致力于培养学生的直觉,这种直觉可以帮助学生在职业生涯中面对新的观念和挑战。
4.来自资本市场的数据与案例能够加深学生对理论和实践的认识。采用国内,还是国外的?国内许多老师认为,课程应该更多关注国内证券市场发生的事情(比如,初昌雄,2008,等)。在本人看来,这诚然没错,但是,我国证券市场作为新兴市场,日新月异,许多经验事实不具有规律性,耶鲁大学教授希勒在《非理性繁荣》强调,即使像美国证券市场有一百多年的历史,市场许多统计规律与发现是否将来还可靠还是值得商榷。因此,在讲授时,国内与国外的援例不可偏废,应更偏向于国外市场。
二、投资学与其他课程之间的联系
对于金融学专业来说,学习投资学的主要目标就是能够将所学理论应用到实践当中,为个人或机构增加财富,而该课程又是集金融学大成之学科,一门综合性学科。投资学最好是在公司财务、金融工程、计量经济学、宏观和微观经济学等课程之后开设,因为宏观经济分析和公司财务分析是股票估值的基本功;微观经济学是投资学理论的基石;金融工程的部分基础理论与投资学相同;计量经济学是资产组合管理与分析的基本工具。没有这些基础课程的支撑,学生不能很好地理解教学内容,教学难度增大,教学效果下降。
三、教学与自学
投资学理论性强,而实践能力的培养是学习的最终目标。学生如果只是学习投资学的教材,而不进行更多的课外阅读,恐怕难以达到培养目标。课外自学包括两大方面的内容:
1.投资学理论在实践中的应用。投资学的基础理论比较抽象,可以推荐学生阅读伯恩斯坦的《投资革命》和其续集《投资新革命》等可读性强的介绍资本市场理论的书籍,它们将投资学高深的理论如何应用于投资进行了深入浅出的介绍。希勒的《非理性繁荣》以通俗读物的写作方式,用学者的严谨论证,向读者阐述了股票市场与房地产市场的泡沫演化机理。伯顿・麦基尔的《漫步华尔街》从理论的高度通俗地讲解了应如何进行投资。
2.为了提高实践能力,前人的经验总结无疑给学生提供了一个观摩和借鉴的捷径。这些经典书目包括:
一是投资大师的传记。像爱德温・李费佛(美)的《股票作手回忆录》是20世纪初最著名的股票与期货的投资者――李费佛的自传,数十年来一代又一资人的必读书,甚至被称为华尔街的投资圣经。罗杰・洛文斯坦的《一个美国资本家的成长--世界首富沃伦・巴菲特传》是关于巴菲特的传记,但是,要真正了解巴菲特的投资方法与技巧,还需阅读小罗伯特・海格士多姆的《沃伦・巴菲特之路》、沃伦・巴菲特《巴菲特致股东的信:股份公司教程》、罗伯特・哈格斯特朗的《沃伦・巴菲特的投资组合》等。
二是投资技巧。像菲利普・费舍的《怎样选择成长股》和本杰明・格雷厄姆的《格雷厄姆投资指南(聪明的投资人)》是巴菲特称为老师所写的书,提出了诸多一直被投资者采用的标准与原则。彼得・林奇等人的《彼得・林奇的成功投资》和《战胜华尔街》为怎样挑选股票提出了许多行之有效的技巧。威廉・欧奈尔的《笑傲股市》提出的CANSLIM方法非常适合跟踪当前股市热点,进行短线投资,学生容易学以致用。乔治・索罗斯《金融炼金术》晦涩难懂,却是把握国际金融市场的利器。杰克・茨威格的《华尔街点金人(新金融怪杰)》采访了市场上超级交易员与成功的投资家,介绍了他们成功的经验。
三是介绍历史上著名的投机热潮。像加尔布雷思的《1929年大崩盘》介绍了美国的股市大崩盘。查尔斯・马凯和约瑟夫・德・拉・维加的《投机与骗局》包含了两部书:查尔斯・马凯的《惊人的幻觉和大众的疯狂》和约瑟夫・德・拉・维加的《困惑之惑》,前者描绘密西西比泡沫、南海泡沫和荷兰郁金香热潮的在繁荣与崩溃过程中人们的行为与心理;后者以对话的形式描述了阿姆斯特丹交易市场的运作。
四、学习与实践
投资学是金融学专业中理论与实践联系最紧密的课程之一。在学习投资学之前,绝大部分学生并未接触过资本市场,通过模拟实践,就可以给他们补上这一课。根据我们的经验,可以让学生挑选三只深沪交易所交易的证券构成模拟投资组合,每两周可以替换一次。上课时学生对自己的投资组合进行经验交流,老师点评,期末学生根据投资组合管理理论与方法对自己的组合业绩进行评价,加深他们对理论的认识,提高应用能力。最终组合成绩作为课程平时成绩的主要参考。大部分学生经过两学期的投资学理论学习与模拟实践,既能掌握现代的投资学理论与基本框架,也初步具备了进行投资实践的能力。
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[12]杰克・茨威格:华尔街点金人(新金融怪杰).西苑出版社,2003年1月
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[21]希勒:非理性繁荣(第二版)[M].中国人民大学出版社,2008年1月
篇10
关键词:投资组合理论;现代金融理论;综述
中图分类号:F832.48文献标识码:A文章编号:1003-9031(2006)11-0020-03
一､引言
马柯维茨(Markowitz)的“投资组合”一文的发表,标志着现资组合理论的建立｡半个世纪以来国内外学者对该理论进行了大量的研究,取得了很多进展｡马柯维茨投资组合理论主要研究二方面的问题:一是投资者在权衡收益与风险的基础上最大化自身效用的方法,二是若市场均按此方法进行投资决策而对整个资本市场所产生的影响｡前一个问题可以看作一个系统优化的问题,后一个问题则表明该理论属规范分析范畴｡
现资组合理论的含义有狭义和广义之分｡[1]狭义的现资组合理论是指20世纪50年代马柯维茨最先提出的资产组合理论｡它研究的是投资者应该选择哪些种类的资产作为自己的投资对象,以及对各种资产的投资数量应该占投资总额的多大比重,使得投资者在一定的风险水平上获得最高的收益,或在一定的收益水平上,所承担的风险最小｡各种风险水平下收益最大的组合则称为有效组合,所有有效组合的集合就是组合的有效边界｡因此,资产选择的关键问题是投资者面对大量的投资对象,如何确立有效边界｡
广义的现资组合理论是在狭义的投资组合的基础上,再包括一些与狭义的资产组合理论密切相关的理论｡其中即包括马柯维茨有效组合理论的各种替代模型,也包括资本市场理论｡资本市场理论则包括了资本资产价格理论和证券市场有效理论｡资本资产的价格理论主要包括资本资产定价模型(CAPM)和套利定价理论(APT)｡资本资产定价模型与马柯维茨资产组合理论有着密切联系,可以看作是在它的基础上发展起来的｡CAPM研究如果每个投资者都按照马柯维茨模型持有有效的证券组合,则在市场处于均衡的情况下,一种证券的期望收益率与该证券风险之间的关系,即通过一个风险溢价来确定风险的价格｡由于人们在检验CAPM时遇到无法克服的困难,甚至断言CAPM是一个根本无法检验的理论,于是就出现了该模型的替论――APT｡
从上面的分析可以看出,金融中的核心问题风险和收益间的理论关系建立在两个经济理论之上:资产组合理论和资本市场理论｡或者说是建立在广义的现资组合理论之上｡资产组合理论要解决的是如何选择使预期收益最大化的资产组合,同时又使单个证券的风险保持在可以接受的水平｡资本市场理论要解决的则是投资者的决策会对证券价格产生何种影响｡具体而言,如果投资者已经按资产组合理论构建了证券组合,资本市场理论将说明证券的收益和风险之间应该存在什么关系｡从历史发展的过程来看,现资组合理论也是沿着从马柯维茨资产组合理论(1952)到资本资产定价模型(1964),再到套利定价理论(1976),马柯维茨的投资组合理论是这一发展的奠基石,下文将对这一理论的研究进行简略综述｡
二､马柯维茨投资组合理论简述
马柯维茨最早同时采用资产的期望收益率和以方差代表的风险来研究资产的选择和组合问题｡其方法可归结为求如下的二次规划问题:
与其它经济模型一样,该模型建立在一系列假定之上,这些假定主要有:(1)证券市场是完全有效的;(2)证券投资者都是理性的;(3)证券的收益率为随机变量,其性质由均值和方差来描述;(4)证券的收益率服从正态分布;(5)每种资产可以无限划分;(6)无税收及交易成本等｡
马柯维茨资产组合模型以方差作为风险度量的方法｡方差具有良好的数学特性,在用方差度量金融和资产组合的总风险时,组合的方差可以分解为组合中单个资产收益的方差和各个资产收益之间的协方差,这是马柯维茨资产组合模型在技术上可行的基础｡但当资产数目很多,n较大时,模型的计算十分困难,不仅需要计算n个方差和n(n+1)/2个协方差,而且当σij计算完后,还要解决由方差矩阵产生的二次规划问题｡此外,该模型是建立在一系列严格假设基础之上的,这些假设与现实相差很大｡因此,国内外学者就如何快速求解马柯维茨模型的有效边界和放松假定条件作了大量的工作｡
三､国内对投资组合理论的研究
国内学者对马柯维茨投资组合理论的兴起是在1990年马柯维茨获得当年的诺贝尔经济学奖之后｡黄小原和田澎是国内较早见到对投资组合决策进行研究的学者｡[2]熊和平则对马柯维茨投资组合协方差矩阵的性质进行了研究,证明了协方差矩阵正定的充分条件,指出,当协方差矩阵非正定时,要么存在套利机会,要么存在有效子集(即有多余的证券存在)｡[3]郑锦亚和迟国泰引入差异系数σ/μ的概念,通过增强经典的马柯维茨均值――方差模型的边界条件,利用Lagrange参数法,得到基于差异系数极小化下的投资组合决策方法｡[4]陈收等人则考虑了融资因素对组合投资优化的影响及有效边界移动的情况｡[5]为解决经典的投资组合理论计算量大的困难,国内外学者把智能优化方法(遗传算法,模拟退火算法,人工神经网络等)引入投资决策问题｡
马柯维茨关于证券收益率服从正态分布的假定,从其诞生之日起就受到众多质疑或批评,如法玛等人对美国证券市场投资收益率分布状况的研究基本否定了投资收益的正态分布假设,股市收益率的实际分布呈“尖顶胖尾”状,而且实证分析表明实际分布是通不过正态性检验的｡陈启欢[9]中国股票市场收益率分布进行了检验,认为收益率不符合正态分布,而大体上符合自由度5～9的t分布｡此外,风险的方差度量对正离差和负离差的平等处理有违投资者对风险的真实心理感受｡因此,除了用方差度量风险外,人们开始逐渐引入半方差方法,绝对离差方法,VaR方法等等｡[6]吴世龙和陈斌比较了采用马氏M-V模型,[7]哈洛的均值-半方差(M-S)模型和VaR模型进行投资组合分析时的特点,发现,VaR模型的组合效率最高,其有效边界位于最左上边,其次为哈洛的半方差模型,马柯维茨模型则最次;当收益率满足正态分布时,马柯维茨模型可视作哈洛模型和VaR模型的一个特例｡需要指出的是,半方差方法,绝对离差方法,VaR方法等不能像方差那样给出最优组合的解析表达式,模型求解的难度更大｡
针对股票交易存在最小单位的限制,交易中交易费用的发生等情况,国内学者也进行了研究｡王春峰等引入非凹非凸的典型交易成本函数形式,计算了投资组合模型｡[8]此外,马柯维茨投资组合理论是一个静态模型,考查的证券数目为常数且仅考虑单期的投资组合问题｡而实际上,投资者常常需要根据情况对证券的数目进行调整,往往也不仅只考虑一个投资期间,而是多个投资阶段｡对投资组合理论的研究也向动态､多阶段决策发展｡候为波和徐成贤给出了证券品种､数量增加或减少情形下有效边界的漂移方向及漂移距离公式｡[9]刘海龙和樊治平应用随机最优控制的方法研究了证券买卖数量和时机选择的动态问题｡[10]李楚霖和杨明[11]研究了多期投资组合有效边界的性质,认为多期投资组合前沿具有如下性质:单期最小方差集合中的有效点仍为多期前沿上的权衡点;单期最小方差集合中的某些无效点在持有资产n期时也成为n期前沿上的权衡点｡
四､结语
本文主要对马柯维茨投资组合理论尤其是国内学者所进行的研究现状进行了简单的综述｡事实上,现资组合理论及其应用的研究近年来取得了很大进展,本文所论及仅是冰山一角｡罗洪浪和王浣尘考察了近十年来有关现资组合理论的新进展,将之大致分为四个方面:引入流动性的投资组合理论;基于VaR的投资组合理论;行为投资组合理论和基于非效用的投资组合理论｡[12]在现资组合理论的应用上,证券投资基金的业绩评价自20世纪60年代(尤其是90年代)以来,在国外进行了大量的研究,目前也渐渐始为国内学者关注｡此外,也应该注意到,已有学者将现资组合理论应用于保险定价及保险精算领域｡
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