投資決策論文-風(fēng)險度量及其對投資決策的影響.doc

投資決策論文-風(fēng)險度量及其對投資決策的影響摘要:本文回顧了歷史上使用過的風(fēng)險度量方法,指出了它們的局限之處,提出了修改的構(gòu)想和一個新的風(fēng)險度量標(biāo)準(zhǔn)-綜合風(fēng)險偏差.并運(yùn)用中國證券市場上上千個數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證分析,舉例說明其運(yùn)用.關(guān)鍵詞:風(fēng)險度量,正負(fù)偏差,綜合風(fēng)險偏差一,研究的目的和意義本文的研究目的在于識別和度量證券投資中的風(fēng)險,按照投資組合理論,通過組合可以分散掉的風(fēng)險被稱作非系統(tǒng)性風(fēng)險或者公司特別風(fēng)險,它源自于各個公司內(nèi)部的特別事項的發(fā)生,比如,訴訟,罷工,營銷策略的成功或失敗,合同簽署及履行情況.由于公司各自的情況不同,導(dǎo)致這種風(fēng)險在各個公司之間的差距較大.進(jìn)行投資組合的一個基本思路就是通過證券組合使一種股票報酬率的不好的變化被另一種股票報酬率好的變化抵消掉,從而將這種風(fēng)險最大程度地分散掉.當(dāng)然,仍存在一部分組合難以消除的風(fēng)險,被稱作系統(tǒng)性風(fēng)險或市場風(fēng)險.這種風(fēng)險通常源自公司外部的一些宏觀經(jīng)濟(jì)或非經(jīng)濟(jì)事項,比如戰(zhàn)爭,通貨膨脹,經(jīng)濟(jì)衰退,利率的波動.這些事項的發(fā)生會對所有的企業(yè)的經(jīng)營狀況產(chǎn)生影響,因而無法通過投資組合予以分散.本文主要討論前一種風(fēng)險,分析它對于投資者投資決策的影響.這有助于管理部門進(jìn)行證券投資風(fēng)險管理,提供一個管理的客觀標(biāo)準(zhǔn),有利于規(guī)范證券市場,優(yōu)化資源配置,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展.二,目前研究的現(xiàn)狀1,風(fēng)險研究的發(fā)展【13】自從Markowitz于1952年創(chuàng)立了投資組合以來,風(fēng)險度量和金融資本配置模型的研究一直是金融投資研究的熱點之一,到目前為止,金融投資專家和學(xué)者已提出很多種不同的度量風(fēng)險模型.從各種模型提出的動因看,推動風(fēng)險的度量模型發(fā)展的主要因素有:(1)對風(fēng)險含義認(rèn)識的深化.Markowitz將風(fēng)險視為投資收益的不確定性.方差因可以很好衡量這種不確定性的程度而成為風(fēng)險的度量方法.隨著對投資者風(fēng)險感受心理的研究,人們認(rèn)識到風(fēng)險來源于投資項目損失的可能性,因此,出現(xiàn)了半方差等變化了的風(fēng)險度量模型.(2)風(fēng)險心理學(xué)的研究成果.由于每個投資者的風(fēng)險偏好和風(fēng)險承受能力不同,金融界,投資界和理論研究者對此做了大量的研究,希望能找到更符合現(xiàn)實狀況的風(fēng)險度量方法和能更高效獲取投資回報的資產(chǎn)配置模型.因此,在風(fēng)險度量模型中,引進(jìn)了反映投資者風(fēng)險偏好和風(fēng)險承受能力的風(fēng)險基準(zhǔn)點,由此形成另一類風(fēng)險度量模型.如ExpectedRegret方法等.(3)數(shù)學(xué)處理簡化的需要.在對各種風(fēng)險度量模型進(jìn)行理論分析時,經(jīng)常要用數(shù)學(xué)方法對其進(jìn)行處理,為了便于應(yīng)用數(shù)學(xué)方法,在不影響模型的特征的前提下,盡可能采用一些數(shù)學(xué)上較容易處理的模型.如方差與標(biāo)準(zhǔn)離差,其特征基本類似,但方差的數(shù)學(xué)處理要比標(biāo)準(zhǔn)離差容易,因此在理論上和實際應(yīng)用中,方差比標(biāo)準(zhǔn)差普遍.最近提出的CVaR風(fēng)險度量方法,也是在VaR方法遇到數(shù)學(xué)處理困難時提出的.(4)風(fēng)險管理實踐上的需要.風(fēng)險度量模型要能夠應(yīng)用于投資實踐,其度量結(jié)果必須有很好的經(jīng)濟(jì)解釋,以前的很多風(fēng)險度量方法.如方差,半方差,標(biāo)準(zhǔn)離差之所以未能得到現(xiàn)實投資者的廣泛接受,很大原因在于它們不能給投資者提供一個可理解的風(fēng)險評價值.90年代以來出現(xiàn)的VaR盡管在理論界受到廣泛的批評,但仍然得到監(jiān)管部門和現(xiàn)實投資者的廣泛接受,其原因在于它提供一種易于理解的描述風(fēng)險的普通語言.2,風(fēng)險的定義關(guān)于風(fēng)險概念,學(xué)者們下過許多定義.可歸納為以下七種【11】:將事件本身存在不確定性視為風(fēng)險；將未來結(jié)果的變動可能性視為風(fēng)險；將各種可能出現(xiàn)的結(jié)果中的不利結(jié)果視為風(fēng)險；將不利結(jié)果出現(xiàn)的可能性及不利程度視為風(fēng)險；將各種可能結(jié)果之間的差異本身視為風(fēng)險；以客觀實際結(jié)果為參照對象,將主觀預(yù)期結(jié)果與客觀實際結(jié)果的距離視為風(fēng)險；以主觀預(yù)期結(jié)果為參照對象,將未來結(jié)果與主觀預(yù)期結(jié)果的差距視為風(fēng)險.概念和主要關(guān)注事件結(jié)果的不確定性；概念則關(guān)注與預(yù)期不一致的不利結(jié)果；概念進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)不利結(jié)果發(fā)生的程度；概念,是一類,主要關(guān)注結(jié)果與某種參照標(biāo)準(zhǔn)之間的差距.由于出發(fā)點和認(rèn)識上的不同,上述定義并沒有準(zhǔn)確界定風(fēng)險的一般性.因此,保險業(yè)說的是可能導(dǎo)致財產(chǎn)損失的風(fēng)險,金融管理界說的則是可能導(dǎo)致金融體系動蕩甚至崩潰的風(fēng)險,證券投資者說的又是投機(jī)交易可能出現(xiàn)巨額虧損的風(fēng)險,風(fēng)險投資者說的卻是可能因投資失敗導(dǎo)致血本無歸的風(fēng)險.還有諸如技術(shù)風(fēng)險,市場風(fēng)險,管理風(fēng)險,財務(wù)風(fēng)險,政策風(fēng)險等等.用的雖是同一個詞匯,但敘述的內(nèi)容則有差異,對風(fēng)險概念和定義的描述不盡相同.因此,本文的研究對象主要集中在,兩種概念范疇,以縮小范圍,集中注意力研究這個問題.3,風(fēng)險的量化目前,常見的風(fēng)險度量指標(biāo)可分為三類.第一類:用風(fēng)險分布的數(shù)字特征來構(gòu)造風(fēng)險度量指標(biāo),而不直接涉及行為主體對風(fēng)險的偏好特性程度.典型的有:(1)方差風(fēng)險度量及其引申馬克維茲(Markowitz)在投資組合理論中以投資收益率r的均值(mean)E(r)度量投資組合的收益,以投資收益率r的方差(variance)2(r)度量投資組合的風(fēng)險.這被稱為均值-方差決策規(guī)則.方差是用來衡量一個隨機(jī)變量波動大小的指標(biāo),當(dāng)隨機(jī)變量的波動呈對稱性分布時,收益波動越大的隨機(jī)變量,其潛在的損失也就越大.因此,當(dāng)隨機(jī)變量的分布為對稱型時,用方差來表示風(fēng)險是恰當(dāng)?shù)?由于Markowitz在1952年進(jìn)行投資組合分析時,假設(shè)投資組合的各項資產(chǎn)的收益率的聯(lián)合分布為正態(tài)分布.因此,它的分析方法是恰當(dāng)?shù)?標(biāo)準(zhǔn)離差(standardderivation)與方差的特征一樣,只是標(biāo)準(zhǔn)離差在數(shù)學(xué)分析時較容易處理,因此傳統(tǒng)上,度量隨機(jī)變量的波動性一般采用方差而不采用標(biāo)準(zhǔn)離差.不過,方差雖然在分析其性質(zhì)時容易數(shù)學(xué)處理,但利用它進(jìn)行投資組合優(yōu)化時,存在計算上的困難,因為必須求解二次規(guī)劃問題,Konno和Yamazaki(1991),胡日東(2000)提出,利用標(biāo)準(zhǔn)離差作為風(fēng)險度量指標(biāo),可以簡化投資組合優(yōu)化的運(yùn)算.因為只需求解線性規(guī)劃問題即可.舉個例子,設(shè)有兩個投資方案,其收益率分別為隨機(jī)變量X和Y,數(shù)學(xué)期望分別是x和y,標(biāo)準(zhǔn)差分別為X和Y,則在均值-方差決策規(guī)則中,所謂X優(yōu)于Y,是指其滿足如下兩個準(zhǔn)則:準(zhǔn)則1:xy,XY準(zhǔn)則2:其中:rf為市場上的無風(fēng)險利率.雖然方差度量具有良好的特性,但是自從Markowitz提出方差作為風(fēng)險度量指標(biāo)后,還是受到眾多的批評和質(zhì)疑.其焦點在于投資收益率的正態(tài)分布特性,它對收益率波動的好壞不分(將高于均值的收益率也視為風(fēng)險).法瑪,依波持森和辛科費(fèi)爾德等人對美國證券市場投資收益率分布狀況的研究和布科斯特伯,克拉克對含期權(quán)投資組合的收益率分布的研究等,基本否定了投資收益的正態(tài)分布假設(shè).半方差(semivariance),半標(biāo)準(zhǔn)離差(standardsemiderivation)-半方差的平方根,正是在這種背景下提出來的,哈洛提出半方差的概念用來度量風(fēng)險,即只關(guān)注損失邊的風(fēng)險值(DownsideRisk).用于解決收益率分布不對稱時的風(fēng)險度量問題,但從模型包含的變量看,這兩種方法并不純凈,因為模型中含有投資收益的均值,風(fēng)險量值的大小不僅取決于各種損失及其可能性等不利情景,而且還與投資收益的有利情景有關(guān).而人們廣泛所接受的仍然是以方差作為風(fēng)險的度量.均值-方差決策規(guī)則也在投資決策中得到了廣泛的應(yīng)用.(2)含基準(zhǔn)點的風(fēng)險度量從風(fēng)險的原始語意出發(fā),風(fēng)險應(yīng)該反映投資資產(chǎn)出現(xiàn)不利變化的各種可能性,從投資收益率角度看,風(fēng)險應(yīng)該反映投資收益率在某一收益水平下的各種可能性高低,從投資組合價值變化角度看,風(fēng)險應(yīng)反映投資組合價值損失超過某一基準(zhǔn)點的可能性大小.因此,對投資者而言,關(guān)注風(fēng)險,就是關(guān)注其投資收益率或其投資價值出現(xiàn)在某一基準(zhǔn)點以下的分布狀況.基準(zhǔn)下方風(fēng)險度量(downsideriskmeasure)被認(rèn)為是對傳統(tǒng)證券組合理論的一個主要改進(jìn).但是由于各投資者的風(fēng)險偏好和風(fēng)險承受能力不同,所以每個投資者都有和他對世界認(rèn)知相容的與眾不同的基準(zhǔn)點.包含基準(zhǔn)點的風(fēng)險度量模型很多,最普遍的和經(jīng)常使用的基準(zhǔn)下方風(fēng)險度量是半方差(特殊情況)和LPMLowerPartialMoment(一般情況).其中半方差是一個更合理的風(fēng)險度量標(biāo)準(zhǔn)(連Markowitz自己都承認(rèn)這一點).無論從理論上,經(jīng)驗上,還是實踐上,半方差都是和期望效用最大化(ExpectedUtilityMaximization)幾乎完全一致的【4】【5】.它的一個改進(jìn)半標(biāo)準(zhǔn)離差性質(zhì)也很好,與基于偏好風(fēng)險厭惡的一個公理化模型二階隨機(jī)占優(yōu)(SeconddegreeStochasticDominance-SSD)也幾乎是一致的【1】.但是哈洛(Harlow)的LPM模型更為成熟.哈洛在投資組合理論中引入風(fēng)險基準(zhǔn)(riskbenchmark)投資收益率r的某個目標(biāo)值T(targetrate),用LPM(lowerpartialmoments)度量投資組合的風(fēng)險:這里r為投資組合的收益率,F()為收益率r的分布函數(shù),v為基準(zhǔn)收益率.當(dāng)n=0時,LPM0=Pr0,稱Ri為綜合風(fēng)險偏差.那么上述的風(fēng)險組合偏差只不過是綜合風(fēng)險偏差在=1的特例罷了.我認(rèn)為,由于風(fēng)險是不對稱的,所以1.具體的結(jié)果,應(yīng)該通過實證分析得到.綜合風(fēng)險偏差Ri將正偏差與負(fù)偏差有機(jī)地結(jié)合起來,反映了兩種不同性質(zhì)的偏差對投資決策的影響.Ri越大,說明投資項目越具風(fēng)險性；若Ri小于0,則非常具有投資價值.綜合風(fēng)險偏差都可以用來比較一系列投資項目的優(yōu)劣.特別是當(dāng)投資者比較注重投資的風(fēng)險性的時候.四,實證分析應(yīng)用上面介紹的理論模型度量金融資產(chǎn)或其組合面臨的風(fēng)險,前提條件是金融資產(chǎn)或其組合的價值變化或收益率分布必須是確定的,這在實際中往往是不可能的.在實踐中有兩種情況:一種是根據(jù)理論推導(dǎo)可以確定金融資產(chǎn)的價值或收益率變化的分布類型,只是分布參數(shù)未知.在這種情況下,可以利用統(tǒng)計學(xué)的參數(shù)估計方法(如點估計或極大似然估計法)來估計模型的分布參數(shù),然后將估計的參數(shù)代入上述理論模型就可以測算風(fēng)險量值.另一種情況是連金融資產(chǎn)的價值或收益率的分布類型也無法確定,在這種情況下,只能根據(jù)歷史數(shù)據(jù)或情景模擬數(shù)據(jù)來刻畫它們的經(jīng)驗分布,再根據(jù)經(jīng)驗分布測算其風(fēng)險量值.實踐中往往以后一種情況居多,因此在風(fēng)險管理或控制中,歷史資料的積累和相應(yīng)數(shù)據(jù)庫的建立是相當(dāng)重要的.因此,我取的數(shù)據(jù)為,上證股票從中按同分布隨機(jī)抽樣抽出5只股票歷史數(shù)據(jù),取每周周末的收盤價,時間范圍為2001年1月5日-2003年4月30日經(jīng)過作一些調(diào)整共形成115周的數(shù)據(jù)；同時在深證股票中進(jìn)行同樣的操作.分別計算它們的綜合風(fēng)險偏差,根據(jù)收益越大,風(fēng)險越大的原則(即無套利原則,否則存在套利機(jī)會.),估算它們的值.同時,可以按原來的各種方法,模擬它們的分布,計算風(fēng)險.最后用這些數(shù)據(jù)來比較各個風(fēng)險度量標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)劣.具體的數(shù)據(jù)表如下:表一:上海證券交易所的股票股票名稱浦發(fā)銀行啤酒花九發(fā)股份昆明制藥龍頭