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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
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.
[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.
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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.
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一、引言
投资组合是投资者同时投资于多种证券，例如股票、债券以及其他形式的证券。那么，如何才能更好地评估证券投资组合的管理业绩，这对于每一个证券投资者来说都有着非比寻常的意义。评估证券投资组合的运行状况是投资管理者经常要面临的问题，传统的评估投资组合管理业绩的标准较单一，仅仅比较不同投资组合之间收益水平的高低。然而，一方面，收益水平的高低不仅与管理者所掌握的技能有着密切关系，还可能与当时市场的运行环境相关，因而不能排除投资组合管理者无视风险、盲目决策带来的偶然成功的可能性；另一方面，如果已经实现的投资组合的收益水平达到或超过投资组合管理者在期初所设定的收益目标，那么，即使已经实现的收益水平较低，却也是合情合理。正因如此，评估投资组合管理业绩应当本着“既要考虑投资组合收益的高低，又要考虑投资组合所承担风险的大小”的基本原则，而资本资产定价模型为投资组合管理业绩评估者提供了实现这一基本原则的多种途径。例如，可以考察投资组合已经实现的收益水平是否高于其所承担的风险水平相匹配的收益水平；也可以考察投资组合承受单位风险所获取的收益水平的高低，这就是评估投资组合管理业绩的风险调整法。下面介绍的三种指数就是基于上述风险调整法思想而建立的专门用于评估证券投资组合业绩优劣的工具。
二、证券投资组合管理业绩评估方法
（一）詹森（Jensen）指数
詹森指数是一种用来测定证券投资组合经营绩效的指标。它是以证券市场为基数，其指数值实际上就是证券投资组合的实际平均收益率与由证券市场线所给出的该证券投资组合的期望收益率之间的差。即：
Jp=E（γp）-{Rf+[E（Rm）-Rf]βp}
其中，Jp：詹森指数；E（γp）：证券组合P的实际平均收益率。
从公式中可以看出，詹森指数就是证券投资组合所获得的高于市场的那部分风险溢价，其风险系数由β系数来测定。从直观的角度来看，詹森指数值代表证券组合与证券市场线之间的落差。投资者可以通过参考詹森指数来比较证券市场的期望收益与基金投资的期望收益，如果某一证券组合的詹森指数为正，则其位于证券市场线的上方，绩效评估为优，如果詹森指数为负，则其位于证券市场线的下方，绩效评估为劣。通过计算詹森指数，还可以推导出估价比率，估价比率是用资产组合的詹森指数α除以其非系统风险，测算的是每单位非系统风险所带来的非常规收益。非系统风险是指在原则上可以通过持有市场上全部资产组合而完全分散掉的那一部分风险。估价比率越高，说明投资管理者在增加投资组合超额收益的同时，使投资组合的非系统风险增加的比例降低，投资管理者的水平越高。
（二）特雷诺（Treynor）指数
特雷诺（Treynor）指数是1965年由特雷诺提出的，它给出了证券组合单位系统超额收益率的算法，用公式表示为：
Tp=（Rp-Rf）/βp
其中，Tp：特雷诺指数；Rp：考察期内证券组合P的平均收益率；Rf：考察期内平均无风险收益率；βp：证券组合P的β系数。
由此可见，某一证券投资组合的特雷诺指数在直观上就是连接证券组合与无风险证券直线的斜率。当这一斜率大于证券市场线的斜率时，证券投资组合的绩效优于证券市场的绩效，此时证券投资组合线位于证券市场线的上方；当这一斜率小于证券市场线的斜率时，证券投资组合的绩效劣于证券市场的绩效，此时证券投资组合线位于证券市场线的下方。
虽然詹森指数与特雷诺指数都是以β系数来测定投资风险，但是β系数并不能用来测定证券投资组合的风险分散程度，β值也不会因为证券投资组合中所包含的证券数量的增加而有所降低，因此，当证券投资组合的风险分散程度提高时，特雷诺指数可能并不会由此而变大，所以，特雷诺指数运用的是系统风险而不是全部风险。因此，当一项资产只是某个资产组合中的一个部分时，特雷诺指数就可以作为衡量绩效表现的恰当指标加以应用。
（三）夏普（Sharpe）指数
夏普指数是诺贝尔经济学奖得主威廉・夏普于1966年提出的另一个风险调整衡量指标，它是以证券市场线为基础，指数值等于证券调整组合的风险溢价除以标准差，即：
Sp=（Rp-Rf）/σp
其中，Sp：夏普指数；Rp：考察期内证券组合P的平均收益率；Rf：考察期内平均无风险收益率；σp：证券投资组合的标准差。
从直观上看，夏普指数就是连接证券组合与无风险资产的直线的斜率。当这一斜率大于证券市场线的斜率时，此时证券投资组合位于证券市场线的上方，证券投资组合的绩效优于证券市场的绩效；相反，当这一斜率小于证券市场线的斜率时，此时证券投资组合位于证券市场线的下方，证券投资组合的绩效不如证券市场的绩效好。夏普指数调整的是全部风险，这是它与特雷诺指数的最大不同之处。因此，当某一个组合就是某一投资者的全部投资时，通常可以用夏普指数作为衡量绩效的适宜指标。
三、经风险调整的测度指标的选择
在根据投资组合风险来调整收益的方法中，最简单最普遍的方法是与其他类似风险的投资基金进行收益率的相互比较，但是，这种评估管理业绩的方法并不十分准确，这是因为在某些情况下，投资者往往可能会更加注重投资组合中的某一部分资产，而这样的投资组合特征就不再具有可比性。在不同的投资情形下，不同的业绩评估指标具有各自的适用性，投资者在选择投资组合作为自己的投资对象时，不仅要看到收益，而且要区别这种收益的源头在何处，只有这样才能做到公正合理地评估投资组合的业绩。为了准确评估管理者的投资业绩，就需要更为精确的经风险调整的测度指标。使用詹森指数、特雷诺指数以及夏普指数评价组合业绩固然有其合理性，但也不能忽视这些评估方法的不足，主要表现在三个方面：其一，三大指数均是以资本资产定价模型为基础，而后者隐含与现实环境相差较大的理论假设，可能会导致评估结果失真。其二，三大指数都含有用于测度风险的指标，而计算这些风险指标有赖于样本的选择，这可能导致基于不同的样本选择所得到的评估结果不同，因此也不具有可比性。其三，三大指数的计算均与市场组合有着直接或间接的关系，而现实中用于替代市场组合的证券价格指数具有多样性，这同样会导致基于不同市场指数所得到的评估结果不同，因此也不具有可比性。
上述三个指标所衡量的风险与收益水平各不相同，这也决定了它们各自适用于不同情形之下的投资组合业绩评估。（1）在投资管理者将其全部风险投资均投入某一个投资组合时，夏普指数是衡量投资管理者业绩的最佳指标。（2）在投资管理者将自己的组合与市场组合混合成新的组合时，估价比率是衡量投资管理者业绩的最佳指标。由于投资组合P要与市场组合相互混合，所以投资者最关心的应该是该组合因承担市场风险之外的个别风险所获得多少额外的风险报酬，而估价比率最能反映这一要求。（3）在投资管理者自己的组合只是一个大型投资基金的众多投资组合之一时，特雷诺指数是一个适合的业绩评估指标。由于大型基金拥有众多的投资组合，从而每一个投资组合的个别风险对整个组合风险的影响可以被忽略不计，这时就要求每一个投资组合实现单位系统风险的高收益率，从而使整个组合的绩效最优，因为特雷诺指数所衡量的就是承担单位系统风险所得到的风险报酬，因此它是最恰当的业绩衡量指标。
四、证券选择和时机选择能力评估
（一）证券选择能力的评估
本文主要介绍业绩贡献分析法，即将实际的投资组合与某个基准组合进行对比，然后将每类资产的贡献分解为资产配置的贡献和证券选择的贡献两个部分，并以此来计算各类资产对整体业绩的贡献，由此就可以测度出投资管理者选择证券的能力，具体方法有：1.构建一个可比较的市场基准，如选择指数组合作为市场基准。2.比较实际投资组合与市场组合收益率的差别。3.将每类资产的贡献分解为资产配置的贡献和证券选择的贡献两个部分，并以此来计算各类资产对整体业绩的贡献。
（二）时机选择能力的评估
投资组合的平均收益率与其β值密切相关，同时也取决于市场组合收益率与无风险收益率的对比关系，据此，作为一名优秀的投资管理者，在预期市场行情将上升时，应当选择β值相对大的证券组合；在预期市场行情将下跌时，则应当选择β值相对小的证券组合，调整β值有以下两种基本途径：一是改变投资组合中风险证券与固定收益证券的比例；二是改变风险证券中高β值证券和低β值证券的比例。
参考文献：
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一、前言
机构投资者是拥有巨量资金进行投资的实体，它与个人投资者不同。当它投资于各类资产时时，必须了解整个资产类别的运营情况，对于组合管理者来说，还可以此为基础比照投资和管理的目标对下一期的投资活动作出相应的调整。评价组合业绩应本着“既要考虑组合收益的高低，也要考虑组合所承担风险的大小”的基本原则。由于机构投资者将投资组合的资产分类选定后，通常会根据资产的收益风险状况将其分给不同类型的投资经理，从而尤为关注所管理的投资组合的风险是否能够与将来所能获得的收益相匹配，所以，资产组合的绩效评估对投资者来说就显得十分重要。
二、业绩评估
业绩评估是度量和评估投资管理决定的过程。它可以分成三个步骤：业绩度量，业绩贡献和业绩考核。
业绩度量关注投资收益的情况，并以总风险和相对风险的形式和基准进行比较。投资收益是一个很简单但也很重要的概念，即最初的本金能带来多少收益，这里的收益是广义的，包括现金流入和资产升值。业绩评估的第一步是恰当的Rt度量期限收益率，通常的标准是用时间加权收益率来作评估。该方法涉及在现金流发生变化前一个通常标准对投资组合进行估值，假设是每日收益率，那么T天的月收益率为：
（1+R）=[（1+R1）（1+R2）……（1+RT）]
时间加权收益率提供了一个不对现金流的发生时刻或金额敏感的度量。
业绩贡献将投资组合的业绩和基准分解为不同品种的收益率业绩和基准。通常包括资产分配、货币选择、行业选择和证券选择。对于市场时机选择者来说，当他预期市场行情将上升时，他将选择贝塔值相对较大的组合；而当他预期市场行情将下跌时，将选择贝塔值相对较小的组合。通过调整投资组合中的资产类别来获得相对更高的收益。
业绩考核是对风险调整业绩和投资技巧的评估，判断投资组合取得的超常收益是投资技巧还是运气的成分起了重要作用。业绩测度的含义不仅是计算资产组合的平均收益率，还要考虑其所承受的风险状况，在同一风险水平上的收益率数据才具有可比性。业绩度量必须根据所承担的风险进行调整，可以通过多种方法实现，主要是基于标准差或者回归系数，主要包括詹森测度与特雷纳测度等。
詹森测度与特雷纳测度在选择资产组合风险的度量标准上是一致的，二者都以资产组合的值作为风险的测度，但在风险调整方面存在差异。詹森测度测量了资产组合收益率与均衡收益的偏离程度，而特雷纳测度则测量了资产组合的单位风险获利能力。但在进行测度时首先需要对投资组合面临的风险进行定义，特别是风险是以基准的绝对形式还是相对形式。
三、风险度量
业绩测度的含义不仅是计算资产组合的平均收益率，还要考虑其所承受的风险状况，在同一风险水平上的收益率数据才具有可比性。
绝对风险以与投资初始价值相关的差额形式进行度量，在这里采用标准差作为风险度量，定义P为初始投资组合的价值，RP为收益率，绝对风险的形式为：
σ（ΔP）=σ（ΔP/P）×P=σ（Rp）×P
e=Rp-RB
相对风险以与基准指数相关的形式进行度量，它反映了主动投资的风险。定义B为基准收益率，偏差为也被称为追踪误差。相对风险为：
σ（e）P=[σ（Rp-RB）]×P=[σ（ΔP/P-ΔB/B）]×P=ω×P
ω称为追踪误差波动率，定义σp与σB为投资组合收益率和基准收益率的波动率，ρ为它们之间的相关系数，则偏差的方差为：
ω2=σ2P-2ρσPσB+σ2B
采用绝对风险还是相对风险度量取决于交易或者投资如何进行评判，通常对于银行交易组合或对冲基金来说，市场风险以绝对风险度量。而对收益要求较高的投资组合来说通常使用相对风险进行度量。
绝对收益率和相对收益率的度量，贯穿在整个业绩评价始终，夏普比率是平均收益率超过无风险收益率的部分与绝对风险的比率：
SR=[υ（Rp）-RF]σ（RP）
夏普测度的含义就是每单位总风险资产获得的超额报酬。夏普测度越大，说明单位风险的获利能力越高，从而投资业绩越好。夏普比率重点考虑以绝对形式度量的总体风险，由于总体风险包括系统风险和特殊风险，这种度量方法在投资组合不是特别分散的情况下比较适用，此时投资组合具有较大的特殊风险。
通常使用经过风险调整的收益率的形式来表示业绩更为直观，假设使用相关的基准收益率RB来度量平均收益率和风险，可以采用调整投资组合P的杠杆来使它的波动率和B保持一致。风险调整业绩为：
RAPP=RF+σBσP[μ（Rp）-RF]
通常风险通过基于收益率的信息，主要是投资组合收益的历史时间序列来度量。另一方面，对于某些新的金融工具，因为缺乏历史数据，难以收集到相关的有效信息。这种投资组合可用用基于头寸的风险度量来解决。
四、结论
资产组合的绩效评估，在投资管理中处于十分重要的地位。机构投资者通常比个人投资者更为关注投资的风险，也效评估能够使投资者判断组合投资的经营管理者是否达到了预定的经营目标，是否有效地控制了风险，将风险和收益结合在一起来评价投资的效率；其次能使投资者对不同组合投资经营管理者进行比较评价，选择更加有利的投资对象。风险管理上的投资组合管理绩效评估不仅仅是对组合投资管理的价值进行评价，而且能让投资者根据各自的投资风格，选择不同的行业和证券，提升自己的组合管理水平。
（作者单位：中国政法大学商学院）
参考文献
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美国经济学家哈利・马科维茨于1952年在《资产组合选择》一文中首次提出投资组合理论，并进行了系统、深入和卓有成效的研究，该理论是现资理论的起源，为现代金融资产定价理论的建立和发展奠定了基础。
人们进行投资，本质上是在不确定性的收益和风险中进行选择。投资组合理论用“均值―方差”来刻画这两个关键因素。
马科维茨于1952年提出的“均值―方差组合模型”是在禁止融券和没有无风险借贷的假设下，以资产组合中个别股票收益率的均值和方差找出投资组合的有效边界。该模型认为风险与其结果的变异程度是联系在一起的，在未来投资收益的随机结果服从正态分布条件下，用平均值和方差两个参数就可以判断风险的程度。方差具有良好的数学特性，在判断资产组合的总风险时，方差可以分解为单个资产收益的方差和各个资产之间的协方差，从而为资产组合配置提供了技术基础。根据该理论，投资组合的期望收益率是投资组合中单项资产预期收益率的加权平均数，投资组合的风险可用该投资组合的总体期望收益的方差、标准差和标准离差率来衡量。
在风险管理活动中，应用马科维茨的投资组合理论有两个目的，一是利用马柯维茨的“均值―方差模型”衡量资产的投资风险，二是在投资决策中寻求一种最佳的投资组合，即分散风险。
二、单项资产的风险衡量
根据马柯维茨投资组合理论，风险可以用未来各种可能的收益率与其平均收益率的偏差来衡量。我们选择了贵州茅台（600519）和泸州老窖（000568）两家上市公司的股票为例，计算两只股票2012年月股票收益率的均值、标准差和标准离差率，以比较这两家公司股票的投资风险。相关收益率数据来源于CSMAR数据库。
两只股票2012年1月至2012年12月各月收盘价、收益率如下表所示：
根据表1数据，贵州茅台相关指标的计算结果如下：
由上述计算可以看出，虽然两者的标准差几乎相同，但由于收益率均值不同，我们用标准离差率进行风险度量，发现2012年泸州老窖的风险明显大于贵州茅台。
三、投资组合的风险衡量
投资组合理论认为，若干种证券组成的投资组合，其收益是这些证券收益的加权平均数，但是其风险不是这些证券风险的加权平均风险，投资组合能降低风险。
假设一个投资组合P是由贵州茅台和泸州老窖两种股票组成的， 和 分别表示资产组合中贵州茅台和泸州老窖的投资比例，则两项资产组成的投资组合的收益率均值和方差的计算公式如下：
假设投资组合P中包括90%的贵州茅台股票和10%的泸州老窖股票，即 =0.9， =0.1，则根据上面的公式可以计算出该投资组合的收益率均值、标准差和标准离差率分别为：
该投资组合的标准离差率（7.5143）均小于贵州茅台的标准离差率（7.5711）和泸州老窖的标准离差率（45.0040），由此可见，投资组合分散了风险。此外，两项资产在投资组合中的投资比例不同，投资组合的风险也不同。
利用excel函数功能可计算出两支股票的协方差为 0.00031898，则可计算出两者的相关系数为：
可以看到两者间存在正相关，根据马科维茨资产组合理论，一组证券如果不是完全正相关，可使风险在各种不同的证券之间在一定程度上相互抵消，从而降低整个投资组合的风险。投资组合中选取的证券种类越多，风险相互抵消的作用也就越显著。但随着证券种类的增加，风险减少的程度逐渐递减，直到非系统风险完全抵消，只剩下由市场因素引起的系统风险。投资者可以根据自己的风险偏好，选择不同的资产组合。
四、结论
通过上文的计算和分析可知，马科维茨投资组合理论的确具有技术上的可行性，该理论对于指导投资决策和加强财务风险管理有一定的应用价值，不但为分散投资提供了理论依据，而且也为如何进行有效的分散投资提供了分析框架。
篇6
投资组合理论认为投资组合的收益是加权平均的收益，投资组合的风险不是加权平均的风险，可能低于加权平均的风险，故投资组合能够降低风险。下面结合注册会计师全国统一考试辅导教材《财务成本管理》(以下简称“教材”)进行说明，从教材中的公式来看，体现了这一理论。
证券组合的预期报酬率的公式为：
式中：r12代表两项资产报酬之间的相关系数，A表示投资比重，表示报酬率。
同理若投资于三种证券，我们可以借用数学中常用的公式，
(a+b+c)2=a2+b2+c2+2ab+2ac+2bc，
投资组合标准差的根号中的算式
=a2+b2+c2+2ab×rab+2ac×rac+2bc×rbc。
下面我们结合一道例题来看一下投资于两种证券的投资组合风险和收益的衡量
例题：A、B两项资产的报酬率和标准差资料见表1
因此，我们得到如下结论：
投资组合的预期报酬率是各成分证券预期报酬率的加权平均数；
投资组合的风险并不是其成分证券标准差的加权平均值(除非各证券报酬率间的相关系数为1)，它主要取决于各成分证券报酬率问的相关系数。只要各种证券之间的相关系数小于1，证券组合报酬率的标准差就小于各证券报酬率标准差的加权平均数。
四、投资组合的有效集和无效集的理解
教材在投资组合风险的进一步阐述中还提出了有关投资组合的有效集和无效集的相关概念，提出投资组合有效集是指从最小方差组合点到最高预期报酬率组合点的那段曲线。基于投资人对待风险的态度必然是在相同风险水平下选择投资收益较高的投资机会或在相同收益水平下选择投资风险较小的投资机会，从而我们可以引申出以下结论：
1．投资组合有效集是一个由特定投资组合构成的集合。集合内的投资组合在既定的风险水平上期望报酬率是最高的，或者说在既定的期望报酬率下风险是最低的。投资者绝不应该把所有资金投资于有效资产组合曲线以下的投资组合。
2．投资组合的无效集是指比最小方差组合点风险大但收益低的投资组合构成的集合。
五、资本市场线(Capital Market Line．CML)的理解
1．基本概念的理解
资本市场线是指当能够以无风险利率借入或贷出资金时，可能的投资组合对应点所形成的连线，它体现了存在无风险投资机会时的有效投资机会集。资本市场线是投资有效集内容的进一步延伸。
我们可以这样来理解一下，若存在无风险资产，对于无风险资产来说σ=0，利用我们前述给出的公式1和公式2：
设资产1为风险性投资组合，资产，为无风险资产投资，则总投资组合(无风险资产和风险性投资组合组成的组合)的期望报酬率、组合的标准差的公式如下：
教材上设投资于风险性组合的投资比重为Q，把A1替换为Q就可得到公式：
投资组合的期望报酬率
=Q×风险性组合的预期报酬率+(1－Q)×无风险的利率
=Q×r风(1－Q)×r无
投资组合的标准差
=Q×风险组合的标准差
===Q×σ风
根据上述公式，我们可以得到不同投资比例的组合(见表2)
以组合标准差为横轴，以组合报酬率为纵轴，将两点连起来就是教材中的CML线。我们可以进一步来计算不同投资比例组合下的报酬率和标准差(见表3、图1)
2．资本市场线的表述
举例说明：
假设图中Rf=12％，M点坐标为(15％，18％)
如果投资者选“4”点，则Q=0．8
总期望报酬率=0．8×18％+0．2×12％
=16．8％
总标准差=0．8×15％=12％
如果投资者选“3”点，则Q=1．5
总期望报酬率=1．5×18％-0．5×12％
=21％
总标准差=1．5×15％=22．5％
资本市场线的方程为：
总期望报酬率=Rf+(18％－12％)／15％×总标准差
=0．12+0．4×总标准差
3．相关结论及需要注意的问题
由上述列表计算结果我们可以得到如下结论：
(1)资本市场线表明了组合投资的风险――报酬均衡结果。资本市场线在M点与有效投资组合曲线相切，资本市场线上除M点以外的其他各点都优于有效投资组合曲线。
篇7
目前我国基金市场主要是开放式基金，虽然封闭式基金存在的时间比开放式基金的时间长，但是一直没有较大的发展，封闭式基金的数目不多，目前只有60家①，与开放式基金相比，投资者投资于封闭式基金在存续期间不能申购和赎回，这样减少了基金净资产由于赎回而减少的压力，同时也缺少了由于赎回压力所造成的激励。由于开放式基金的申购赎回机制能够较好地满足持有人的流动性需求，因而基金市场主要是开放式基金呈现跨越式发展，目前文献对我国封闭式基金的资产组合合理性的研究较少，考察封闭式基金资产配置合理性可以反映我国封闭式基金的运行是否合理，是否给投资者带来合理的收益，对我国封闭式基金的发展有着重要的意义。
目前对于封闭式基金的研究主要方向有研究封闭式基金折价问题，如Pratt（1996）和Malkiel（1977），Lee Shleifer和Thaler（1991），Constantinides（1984）等人的研究；基于行为金融角度考察封闭式基金的动量反转效应，如解为（2009）的研究；根据CAPM的基本原理，运用收益率指标、风险指标等业绩衡量指标来考察我国封闭式基金的业绩表现，如张姊媛（2009）的研究。
对于考察证券投资基金绩效的评价模型中外学者都有很多研究。Harry M.Markowitz（1958）的均值―方差模型从理论上解决了如何测定组合投资的预期收益与风险，如何以这两种指标进行资产分配的问题。Treynor（1965）、Sharpe（1966）和Michael C.Jensen（1968）以CAPM模型为基础分别提出了三个单因素绩效评价模型，基本思路是通过对基金收益进行风险调整，得到可以同时对收益和风险加以综合考虑的评价指标，即特瑞诺指数、夏普指数和詹森指数。以CAPM模型为基础的单因素评价模型只考虑了市场风险的影响，无法解释按照股票特征进行分类的基金组合收益之间的差异，于是出现更多的关于多因素模型的研究，多因素模型建立在套利定价理论上，以此为基础，Fama、French（1996）提出了关于绩效评价的三因素模型。已有的研究和实践表明，评价基金绩效必须考虑投资的收益和风险两个方面，从收益和风险两个方面综合评价投资组合构建的合理性。
以上的研究为我们提供了一定的理论基础，对考察封闭式基金从不同角度提出了不同的研究方法，但目前研究存在的不足是：很少有文献基于投资组合合理性去考察封闭式基金的业绩，对封闭式基金投资组合给予更基础性的研究，这里我们参考李学峰、曹小飞（2008）的研究，构建衡量风险与收益匹配状态的模型，对封闭式基金的投资组合合理性进行实证研究，同时将风险收益相匹配的“一般原则”与“最优原则”区分开。根据资本资产定价模型，一般原则是指证券的预期收益率与其所承担的系统性风险之间是正相关的，即投资的高收益将伴随较高风险，而较低的收益其所承担的风险也将较低；最优原则是指理性投资者具有不满足和风险厌恶的特点，即在一定风险下追求更高的收益，或是在一定收益下追求更低的风险，从而达到风险与收益的最优匹配。这样的模型设计能够科学地考察封闭式基金的业绩，对封闭式基金投资组合的特征进行评价。
二、研究思路及方法设计
（一）风险与收益指标的选定
本文选择系统性风险β作为表征风险的指标②。投资组合的β系数为βp，等于该组合中各股票β系数的加权平均：
其中为第i支股票的β系数；Xi为各股票市值所占组合总市值的比重。
如果投资组合的βp＝1，其系统性风险与市场风险一致；如果βp＞1，该组合的系统性风险即大于市场风险；如果βp＜1，则组合的系统性风险小于市场风险；βp＝0，则该组合无系统性风险。由于βp＝0的可能性很小，故可以忽略不计。
我们设定证券组合的收益用Rp表示：
Ri为组合中各股票的收益；Xi为各种股票的市值占该组合总市值的比重。
其中，t期的Ri由Rit表示，有：
其中，Pit为股票在t期的价格；Pi(t-1)为股票在（t-1）期的价格；Dit为t期分得的股利。
（二）投资组合合理性初判
1、基于一般原则③
一般原则是指投资组合的收益应该与其所承担的市场风险相匹配，根据β值的定义，市场组合的所有资产的加权平均β值必定为1。从而可得到投资组合与市场组合的β值关系式βpm：
对于收益方面的指标，用Rpm来表示投资组合的收益与市场基准组合收益的关系。关系表达式为：
在一般原则下，我们分为三种情况。情况1：βpm＜0而Rpm≥0；或βpm=0而Rpm＞0。其特征是，在所承担风险低于市场的前提下，获得了等于或高于市场的收益；或者在所承担风险等于市场的前提下，获得了高于市场的收益。这说明封闭式基金在这一时期获得了超过市场收益的超额收益，在同一风险水平下为投资者赚取了较高的收益，这是一个较好的状态。
情况2：βpm＞0且Rpm＞0；或βpm＜0且Rpm＜0；或βpm=0且Rpm＝0。其特征是，在承担风险高于市场的前提下，所得收益也高于市场；或者在承担风险低于市场的前提下，所得收益亦低于市场；或者在承担风险等于市场的前提下，所得收益等于市场。在这种状态下，高风险对应高收益，低风险对应低收益，能够较好的体现风险与收益匹配的一般原则。
情况3：βpm＞0但Rpm≤0；或βpm=0但Rpm＜0。其特征是，在承担风险大于是市场的前提下，所得收益等于或低于市场；或者在承担风险等于市场的前提下，所得收益低于市场。该种状态下，高风险对应低收益，不符合风险收益匹配的一般原则，该封闭式基金的投资组合是不合理的，属于较差的状态。
2、基于最优原则④
下面我们构造一个考察在给定的风险水平下投资组合是否获得了更高的收益的基准。首先将收益用风险进行调整，形成Rrp：
Rrp=Rp/βp（6）
其中，Rp为组合的收益；βp为组合的风险。
该比值的含义是：投资组合承受单位系统风险时的收益，代表收益率与系统性风险之间的对应关系。
然后，选择市场收益和风险作为比较的基准。构造指标Rrm：
Rrm=Rm/βm（7）
其中Rm为市场收益；βm为市场风险。由于市场总体的系统性风险βm为1，于是得到Rrm=Rm。这里，市场收益率Rm表示整个市场的风险与收益的对应关系。
最后我们构造出衡量在给定的风险水平下投资组合是否获得了更高的收益的基准MD：
当MD＞0时，说明在承担相同风险水平的状况下，投资组合的收益高于市场基准，在非有效的市场中符合风险与收益的最优匹配原则，这种情况是有利于投资者的，给投资者带来了更大的收益；当MD＜0时，说明在承担相同系统风险水平的状况下，投资组合的收益低于市场基准，未能满足最优原则，说明基金的投资组合存在不合理性。
三、封闭式基金资产组合合理性实证检验
（一）研究时期及样本的选取
本文采用的样本数据是成立在2004年之前，存续截止日在2011年之后的封闭式基金的数据，一共选取了26只基金，分别为：基金开元、基金普惠、基金同益、基金景宏、基金裕隆、基金普丰、基金天元、基金同盛、基金景福、基金裕泽、基金丰和、基金久嘉、基金鸿阳、基金金泰、基金泰和、基金安信、基金汉盛、基金裕阳、基金兴华、基金安顺、基金金鑫、基金汉兴、基金兴和、基金通乾、基金科瑞、基金银丰。
选择这26只基金在2005年第一季度到2010年第四季度这24个季度的数据⑤，这样选择的原因有：第一，2005年之前距离现在时间太远，而且股权分置改革在2005年以后取得较大的进展，有利于考察股票数据的统一。第二，研究选择的24个子期，正好经历了中国股市从低迷走向繁荣又走向低迷的过程，有利于综合考察封闭式基金分别在牛市和熊市的表现。
在考察单个基金数据时选取每季度各封闭式基金作为十大流通股的股票组合，以此组合代表封闭式基金投资于A股市场的组合。这种选取方式是由于作为十大流通股东的股票在封闭式真实的投资组合当中应该是举足轻重的，能充分代表基金投资组合的特征。
本文选定沪深300指数作为市场基准，沪深300指数选取沪深两市300只A股作为样本，覆盖了沪深市场六成左右的市值，具有良好的市场代表性。因而将沪深300指数定为本研究的市场组合，市场收益率Rm即为同时期沪深300指数的收益率。
（二）实证结果
首先，利用公式（1）、（2）计算得到各期各机构投资组合的风险和收益值，并计算各期市场基准收益率Rm，然后取Rp、Rm及βp平均值，利用公式（4）、（5）与公式（8）计算βpm、Rpm、MD值，对各封闭式基金在总考察期内的风险与收益匹配状态进行衡量，并根据一般原则和最优原则下的匹配状态进行投资组合合理性判定。
将基金在24个时期的数据汇总共有624的考察样本⑥，通过数据处理⑦，我们可以算出，基于一般原则的考察结果是，符合第一种情况的一共有311个，占总样本的49.81%；符合第二种情况的一共有310个，占总样本的49.68%；符合第三种情况的只有3个，占总样本的0.48%。⑧这说明在一般原则下，大多数封闭式基金均构建了较好的资产组合，取得了低风险高收益的成绩。
基于最优原则的数据统计表明MD＞0的样本共有427个，占总样本的68.43%，说明大多数封闭式基金在承担相同风险水平的状况下，投资组合的收益高于市场基准，即取得了超额收益，做到了“战胜市场”。
四、实证结果的进一步分析
基于一般原则的考察结果说明在一般原则下，大多数封闭式基金均构建了较好的资产组合，取得了低风险高收益的成绩。基于最优原则的考察结果说明绝大多数封闭式基金在承担相同风险水平的状况下，投资组合的收益高于市场基准，从这个角度来说，封闭式基金取得了“战胜”市场的投资回报。进一步分析MD值，1至24时期MD大于零的个数分别为：25、8、14、9、16、17、20、25、16、21、16、25、25、0、0、22、24、23、26、26、10、17、23、19。
从表中的统计数据可以发现有些季度（如第2，14，15等季度）封闭式基金普遍为负，结合市场收益率可以看出封闭式基金在市场行情不好的情况下的资产配置能力较低，但是大多数封闭式基金在市场行情较好的情况下资产配置能力较好，很少有出现绝大多数封闭式基金没有战胜市场的现象。
五、结论及启示
本文依据风险与收益相匹配的一般原则和最优原则，通过构建衡量风险与收益匹配状态的模型，考察了我国封闭式基金投资组合风险与收益的匹配状态，由此判断投资组合构建的合理性。通过以上的实证分析，我们可以看出，中国的封闭式基金在资产组合管理能力方面表现较好，大多数封闭式基金都能够在控制风险的情况下取得较好的收益，即能够战胜市场。
在对MD值结果的进一步分析可以看出我国的封闭式基金在市场行情较好的时候资产配置能力会有一定提高，而行情较差时资产配置能力则会降低。这说明我国封闭式基金在牛市中表现更好，其中原因可能是由于封闭式基金没有到期之前的赎回压力，在行情较好的情况下积极配置资产，取得超过市场平均水平的超额收益率；当市场行情不好的时候，封闭式基金并没有主动适应市场行情而调整资产组合配置。这也说明了封闭式基金由于没有持有人赎回压力而缺乏主动根据市场变化而调整资产配置的激励。
从整体上来看，考察我国的封闭式基金的资产配置能力得出较好的结果，这说明我国的封闭式基金具有较强的资产组合管理能力，能够为投资者带来较好的收益。我国基金市场上封闭式基金数目较少，可以适当鼓励增加一定的封闭式基金，增加基金市场产品的多样性，让投资者拥有更多地选择，满足不同流动性需求和风险偏好的投资者。
注释：
①参考wind数据库2010年的数据.
②参考李学峰,曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索,2008(4).
③参考李学峰,曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索,2008(4).
④参考李学峰,曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索,2008(4).
⑤数据来源于wind数据库.
⑥这里将数据汇总是为了考察封闭式基金整体的情况,综合反映封闭式基金能否进行较好的资产配置,并不是对于单只基金进行分析.
⑦数据处理所使用的软件是MATLAB和EXCEL.
⑧限于篇幅,具体的数据如果读者需要可以向作者索取.
参考文献
[1]Harry M.Markowitz.1952.Portfolio Selection[J].Journal of Finance(7).
[2]William F.Sharpe.1966.Mutual Fund Performance[J].Journal of Business(39).
[3]Woochan Kim,Shang-Jin Wei.Offshore Investment Funds:Monsters in Emerging Markets.NBER,1990.
[4]李学峰,曹小飞.QFII投资组合构建的合理性研究[J].国际经贸探索,2008(4).
[5]李学峰,张茜.我国证券投资基金投资管理行为成熟性研究[J].证券市场导报,2006(10).
篇8
1993年G30研究小组在《衍生产品的实践和规则》的报告中首次提出VaR模型,之后在巴塞尔银行监管委员会和国际证券委员会的推动下,VaR模型逐渐成为金融风险管理的主流方法。关于VaR模型在股票组合投资决策中的应用，国外学者做了大量研究。例如,Alexander,Baptista(2002)对比研究了均值-方差模型和均值-VaR模型对于股票组合投资决策的经济意义。Campbell,Huisman,Koedijk（2001）在VaR模型框架下研究了最优证券组合投资问题。Consigli(2002)应用均值-VaR模型研究了不稳定金融市场中的证券投资组合选择问题。
关于VaR模型在金融风险计量和管理中的应用，我国学者也作了一些研究。例如，戴国强、徐龙炳、陆蓉(2000)探讨了VaR模型对我国金融风险管理的借鉴意义及其应用方法。宁云才、王红卫(2002)探讨了Markowitz投资组合有效边界的程序化解法。
本文首先探讨了基于GARCH模型的股票投资组合VaR风险计量方法，然后将VaR风险替代Markowitz投资组合模型中的方差风险，通过求解非线性数学规划问题得到股票投资组合的另一种最优投资策略。
二、模型与方法
1.VaR的定义
根据Jorion的定义VaR指给定置信区间下金融资产或资产组合在持有期内的最坏预期损失。若用V表示资产组合在持有期末的价值，E(V)表示资产组合在持有期末的期望价值，表示给定置信区间c下资产组合的最低价值,则VaR值如(1)式所示。
（1）
其中,V*满足(2)式所示的条件。
P(V|V>V*)=c 或（2）
其中,f(v)表示持有期末资产组合价值的概率密度函数。
计算VaR需先确定以下三个因素:资产组合持有期的长短、置信区间c的水平和持有期内资产组合价值的分布特征。VaR值计算通常有三种方法:历史模拟法、方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法。本文的研究采用方差-协方差法。
2.计算VaR值的方差-协方差方法
假设投资组合由n只股票组成，记为第i只股票的价值在投资组合总价值中所占的比例,并满足(3)式所示的约束条件。
令S表示投资组合收益率的方差-协方差矩阵,表示股票投资组合的投资策略向量,则投资组合收益率的方差可由(4)式计算得到。
(4)
假定资产组合的收益率服从正态分布,由正态分布的分位数进一步计算得到投资组合的VaR值,如(5)式所示。
(5)
其中,表示投资组合的初始投资额,表示标准正态分布在置信水平c下的分位数。
由于根据历史数据计算的收益率方差不能准确反映未来持有期内收益率的波动性,为克服这一的缺点,本文应用GARCH模型对股票未来持有期内的波动率进行预测，在波动率预测值的基础上计算投资组合在未来持有期内的VaR值。
3.GARCH模型及其对股票收益波动率的预测方法
对金融时间序列收益波动率的研究一直是金融研究的重点问题之一,1982年Engle提出了ARCH模型,即自回归条件异方差模型，1986年Bollerslev在此基础上提出了GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型,用以对金融时间序列收益波动率进行建模。对股票收益波动率的建模经常采用GARCH(1,1)模型,例如宋逢明、江婕(2003)对中国股市波动率特征的实证研究,赵留彦、王一鸣(2004)在对中国股市收益率的时变方差与周内效应的研究，本文的研究采用GARCH(1,1)模型。
GARCH(1,1)模型的具体设定如公式(6）、(7)所示。
(6)
(7)
其中,rt表示股票在第t期的收益率，u表示股票收益率的均值，εt表示第t期股票收益率偏离均值的残差,σt表示第t期股票收益的波动率。α0 、α1和β为待估参数。
GARCH(1,1)模型实际上包含了一个递推公式。根据rt和公式(6)可计算得到εt ,将εt 和σt代入公式(7),可对σt+1进行预测,依次类推。预测使用的第一期的收益波动率通常由历史波动率法计算得到。
4.基于VaR的最优股票组合投资策略
令表示投资组合各成分股票收益率的相关系数矩阵,s表示由各成分股票收益率方差预测值构成的列向量,其中收益率方差的预测值由GARCH模型得到，则投资组合在预测期内收益率的方差可由(8)式计算得到。
（8）
在股票收益率服从正态分布的假定下,将代入公式(5）,可计算出投资组合的VaR值。将投资组合的VaR风险值替代Markowitz组合投资模型中的方差风险值,可得下述非线性数学规划问题。
(9)
(10)
求解上述非线性数学规划问题，可得到最小化投资组合VaR风险值的最优投资策略向量和最优投资组合的VaR值。
三、实证算例
本文选取上海证券交易所上市交易分属不同行业的6只股票构成样本股票投资组合,这6只股票的名称见表1。本文收集了上述股票2006年9月7日至2007年4月30日的日收盘数据,根据日收益率数据应用Eviews5.0软件估计各成分股票GARCH模型的参数,参数估计结果见表1。
应用GARCH模型预测各成分股票在下一个交易日里的收益波动率,预测结果列示于表2。
根据样本股票日收益率数据可计算成分股票间收益率相关系数矩阵。在给定各成分股票投资比重的条件下，应用公式(8)计算投资组合收益波动率的预测值， 再根据公式(5）计算投资组合在下一个交易日里的VaR风险值。利用Excel中的规划求解功能求解公式(9）、（10)所示的非线性规划问题，得到各成分股票的最优投资比重，求解结果列示于表2。
为比较上述最优投资策略降低投资组合VaR风险值的程度，本文同时计算了等比例投资策略下投资组合的VaR风险值，计算结果列示于表3。
表3显示,如果投资者的初始投资为1000000元,则在下一个交易日里,在5%的置信水平下,最优投资组合的最坏损失约为36443元,等比例投资组合的最坏损失约为39748元。在1%的置信水平下,最优投资组合的最坏损失约为51462元，等比例投资组合的最坏损失约为56130元。在两种置信水平下,等比例投资组合的最坏损失均大于最优投资组合的最坏损失。
参考文献:
[1]Alexander G. J.Baptista A. M.2002,Economic implications of using a mean-VaR model for portfolio selection:A comparison with mean-variance analysis [J],Journal of Economic Dynamics & Control 26,1159～1193
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[4]戴国强 徐龙炳 陆 蓉:2000,VaR方法对我国金融风险管理的借鉴及应用[J],金融研究,第7期
[5]宁云才 王红卫:2003，Markowitz组合投资模型的程序化求解方法[J],数量经济技术经济研究,第10期
[6]Jorion P.2000,VaR:风险价值――金融风险管理新标准[M],张海鱼译,中信出版社
篇9
Key Words:Open-end funds,Closed-end funds, Active portfolio management
中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1674-2265(2009)07-0062-06
随着我国证券投资基金业的发展和其投资规模的不断扩大,如何有效提高其资产组合管理能力已成为重要的理论和实践课题。基金资产组合管理主要有两种方式:积极资产组合管理(以下简称积极组合管理)和消极资产组合管理。由于现实中的市场并不是完全有效的,投资管理人往往可以利用失效的市场通过积极的资产组合管理获得超额收益。因此研究和探讨积极组合管理理论是极其必要的,特别是在我国证券市场效率较低、基金行业飞速发展的背景下,探讨和评价基金的积极组合管理能力不仅有助于基金管理公司有针对性地提升自身的核心竞争力,更好地回报基金持有人,而且也将为基金持有人更科学地选择基金提供启示和借鉴。
一、文献综述
Flood和Ramachandran(2000)的研究发现,市场偶尔的失效或者某些市场的失效可以给积极型投资管理者提供生存的空间和扣除成本后的收益。也就是说,在一个非完全有效的市场中,积极的组合管理是可以获得战胜市场的超额收益的。国内许多研究(何容和彭涛,2003;陈志国和周稳海,2005;余俊瀚,2007等)表明,中国的证券市场属于非有效或弱有效市场。在这一背景下,基金管理人的积极组合管理能力的高低就关系到基金是否可以战胜指数,获得超额收益。
积极组合管理是指通过设计和调节组合内各类资产的权重与基准组合权重的偏离(而不是被动跟随或者复制基准组合),达到使组合的收益率超过市场基准指数收益率目的的组合构建与管理方式。也就是说积极组合管理是通过组合内资产的动态配置实现的。根据李学峰、茅勇峰(2007)的研究,资产的动态配置是通过资产调整和证券选择两种方式进行的。其中,资产调整是指基金经理根据对市场组合收益和无风险收益两者大小关系的预测,通过调整投资组合风险资产的持有比例来调整投资组合的风险,即所谓的市场时机选择。而证券选择是指通过更换风险资产组合中的股票来调整投资组合单位风险资产的风险,进而调整投资组合的风险。
Treynor和Mazuy(1966)通过建立T-M模型首次分解了基金时机把握和证券调整能力。Merton(1981)发展了评价市场时机把握能力的非参数理论模型。Chang和Lewellen(1984)通过对Henrikksson和Merton(1981)提出的H-M模型进行改进,得到C-L模型,并发现美国开放式基金在整体上不具有显著市场时机把握能力和证券选择能力。随后,Grinblatt和Titman(1993)提出了投资组合变动评估模型(PCM)。该模型依据事件分析法,分析投资组合持股比例变化的个股能否带来显著的超常收益。
最新的研究进展是运用上述模型对各国样本进行实证检验,如Gupta(2001)用T-M模型和H-M模型对印度共同基金进行了实证分析;肖奎喜,杨义群(2005)运用参数检验方法发现,我国开放式基金具有较强的证券选择能力,但不具备市场时机把握能力;Romacho和Cortez(2006)运用H-M模型对葡萄牙共同基金进行了研究。
以上的文献为研究我国证券投资基金积极组合管理能力提供了很好的理论基础和实证方法。特别是Grinblatt和Titman提出的PCM模型,为本文的研究提供了重要的思路和启示。但以上的模型和研究也有不足的地方:第一,PCM模型虽然避免了T-M和H-M模型中选择基准市场组合时存在的问题①,但是它选用的是基金以前周期的证券组合权重作为基准来衡量基金的投资业绩。而根据积极组合管理的定义可知,积极组合管理的目的在于获得高于市场基准收益率的超额收益率,因此其比较基准应该为市场基准收益率。第二,已有研究是通过对择时能力和择股能力的研究而间接考察基金的积极组合管理能力,但并没有对积极组合管理能力本身给予直接的建模和分析。第三,国内已有文献仅单独研究开放式基金或者封闭式基金的市场时机选择能力或证券选择能力,缺少对这两类机构投资者积极组合管理能力的比较研究。本文即针对以上不足,对我国证券投资基金的积极组合管理能力进行研究。
二、研究设计
根据上述的有关文献和定义说明,本文对积极组合管理能力的评价模型设计步骤如下:
首先,定义市场基准组合收益率衡量在研究期间内整个股票市场的表现。我们以沪、深A股两个市场的加权平均收益率作为市场基准组合收益率,即:
=[(深证A股指数涨跌幅×深市A股平均总市值+上证A股指数涨跌幅×沪市A股平均总市值)/(深市平均A股总市值+沪市平均A股总市值) (1)
其中,深市平均A股总市值=(期初深市A股总市值+期末深市A股总市值)/2;沪市平均A股总市值=(期初沪市A股总市值+期末沪市A股总市值)/2。
其次,计算基金风险资产组合中所有单个股票在研究区间内的收益率,计算公式为:
=(期末股票复权价格-期初股票价格)/期初股票价格(2)
将(1)和(2)结合,设计指标 ,其计算公式为:
该指标可用来衡量基金组合中各股票在研究区间内的表现。如果 ,则表明该股票表现良好,基金经理应将其加入组合中或增加持有;如果 ,则表明该股票表现不好,基金经理应将其从组合中剔出或减少持有。
再次,通过基金对风险资产的配置情况,判断每一只股票在研究区间内的持有状态,即超配或者欠配。本文将超配定义为,某一期间基金持有某只股票的市值占该基金股票投资总市值的比例大于这只股票的流通市值占全部股票的总流通市值。同样地,将欠配定义为,某一期间基金持有某只股票的市值占该基金股票投资总市值的比例小于这只股票的流通市值占全部股票的总流通市值②。设计指标:
公式中, 是期间内基金持有某支股票的市值占该基金股票投资总市值的比例的平均值; 是期间内个股的流通市值占沪、深两市A股总流通市值的比例的平均值。
其中,=(期初该股票的市值占该基金股票投资总市值的比例+期末该股票的市值占该基金股票投资总市值的比例)/2;=(期初该股票流通市值占沪、深两市A股总流通市值的比例+期末该股票的流通市值占沪、深两市A股总流通市值)/2。
如果,则表明基金经理在研究区间内对这只股票进行了超配操作;相反地,如果,则表明基金经理在研究区间内对这只股票进行了欠配操作。
在上述步骤基础上,可设计指标:
该指标的含义为:当 且 ,或者
且,则值为正值,即基金经理对该只股票的积极管理有效;如果 但 , 或者 但 ,则 值为负值,即基金经理对这只股票的积极管理无效。如果基金经理对某只股票采取消极管理策略,则其 ,因此其指标
最后,设计指标来综合考察某一时期基金整体积极组合管理能力:
根据公式(6)可知,市场基准组合的指标
在一个非有效市场中,如果基金采取积极组合管理策略,则有以下三种情况:第一, ,表明从整体上看,基金积极组合管理有效,即基金经理对个股积极管理操作有效的股票数量大于积极管理失败的股票数量,并且越大,其积极组合管理的能力越高;第二, ,表明基金整体上积极组合管理无效,即基金经理对个股积极管理操作有效的股票数量小于积极管理失败的股票数量,说明积极的管理组合败给了市场基准组合,并且越小,其积极组合管理的能力就越低,即基金经理没有抓住市场非有效所提供的机会去战胜市场;第三,,表明积极管理组合的表现与市场基准组合的表现一样,我们将其界定为积极组合管理能力一般――虽然没有败给市场,但是也没有利用好市场的机会去战胜市场③。
三、实证研究
根据上文的理论模型、研究方法和思路,本文的实证研究过程如下:
(一)研究样本的选取
数据选自Wind数据库2005年1月1日至2007年6月30日上证A股指数、深证A股指数,上证A股、深证A股总流通市值,上证A股和深证A股后复权收盘价格,开放式基金和封闭式基金的基本情况及其在2005年1月1 日至2007年6月30日期间的半年持仓明细④。
本文以基金持有的前二十大重仓股为主要的研究对象,这是因为,前二十大重仓股在机构投资者的股票投资组合中占很大比重,足以代表其持仓状况,从而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。不过,在研究前二十大重仓股的同时,考虑到投资者持仓情况的动态变化,本文的考察对象多于二十只个股,因而机构投资者的持股明细也要纳入考察视野。
本文在选择基金时,遵循以下原则:第一,同时选取开放式基金和封闭式基金作为考察对象;第二,为保证研究对象在进入本文的考察期时,已经完成建仓并且投资过程连续,被选取的基金均成立于2004年9月30日以前;第三,在挑选封闭式基金时,为保证样本的可比较性,剔除了2008年底之前到期的基金;第四,由于本文研究的是基金的积极组合管理能力,因此仅选取股票型基金作为样本,不包括采用消极组合管理的混合型基金和指数型基金。这样,我们共挑选了19支开放式基金和23支封闭式基金作为研究对象。基金样本见以下的各相关表格。
(二)实证分析与结果
首先统计2005年1月1日至2007年6月30日沪、深两市A股指数的半年涨跌幅和沪、深两市A股平均半年总流通市值。根据公式(1)和以上的统计结果,计算市场基准组合收益率,结果如表1、表2和表3所示。
由表1、表2和表3可知,从2005年初至2007年6月底,中国的证券市场先后经历了下跌(2005年上半年)、震荡(2005年下半年)和上涨(2006全年和2007年上半年)三个阶段。
其次,根据公式(2)计算沪、深两市A股在五个子研究区间的半年收益率,并在市场基准组合收益率的基础上,进一步计算沪、深两市A股的超额收益率;根据公式(4)计算指标;按照公式(5)计算基金半年报、年报中披露的所持有前二十大股票的值。经过这些计算后,即得到各指标的相应结果⑤。
最后,根据公式(6),分别计算五个子研究时期内各开放式基金和封闭式基金的 值,计算结果如表4和表5所示。
四、对实证结果的进一步分析
通过以上的实证分析,我们已经初步得到了开放式基金和封闭式基金个体的S指标。为了从整体上和在不同的市场环境下考察我国证券投资基金的积极组合管理能力,下面将对实证结果进行进一步的分析。
首先,计算在整个研究区间内开放式基金和封闭式基金的S指标的算术平均值。这样做的目的在于:第一,以较长的时间作为研究区间,可以从整体上揭示两类基金的积极组合管理能力;第二,可以排除不同的市场行情对基金积极组合管理能力造成的影响,即通过计算整个研究区间内的IS值的算术平均值,可以忽略掉市场对IS值的影响;第三,由于开放式基金和封闭式基金的运行模式特征不同,他们的投资行为和资产管理方式也可能存在一定程度的差异,分别考查两类基金的S指标,可以对这两类机构投资者的积极组合管理能力进行比较分析。计算结果如表6所示。
表6的结果显示:第一,在整个研究区间内,无论是开放式基金还是封闭式基金,其S值的算术平均值都为正值,并且都通过了T检验,表明两者均具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的非有效性或者是弱有效性,因为基金采取积极的资产组合管理可以获得显著的超额收益率。第二,封闭式基金的S值平均值大于开放式基金的S值平均值,也就是说,在2005年初至2007年6月底的这两年半的时间中,封闭式基金对其投资组合的积极管理更加有效,表现出了更强的积极组合管理能力。
其次,在整体衡量开放式基金和封闭式基金的S值的基础之上,加入时间因素,即分别计算两类基金在每个子研究区间内S值的算术平均值,这样不仅可以考察不同的市场环境对这两类机构投资者的积极组合管理能力的影响,而且可以进一步分析封闭式基金的积极组合管理能力高于开放式基金的深层次原因。
表7为计算结果,并辅之以T检验和F检验。其中,T检验的目的在于检验每一个子研究区间内结果的显著性,其零假设为所有基金的S值的算术平均值为零,即基金的积极组合管理无效,积极组合管理的结果没有获得显著的超额收益率。F检验的目的在于验证不同时期内,基金S值的算术平均值是否显著不同。其零假设为在五个子研究时期内,所有基金的S值的算术平均值相同,即基金的积极组合管理能力没有时间趋势上的变化。
图1⑥为开放式基金和封闭式基金的S值与市场基准组合收益率趋势的比较。通过图1可以发现,市场行情的波动对两类基金的积极组合管理能力的变化有一定程度的影响。平均来看,基金的积极组合管理能力在上涨行情中相对较高,在下跌和震荡行情中相对较低。
为了更直观地显示这一结论,分别计算2005年、2006年和2007年上半年两类基金的S值的算术平均值⑦,计算结果如表8所示。
由表8可知,2005年我国的证券市场处于下跌和震荡行情中,而在2006年和2007年两年中,市场处于上涨行情,特别是在2007年的上半年,中国的证券市场经历了前所未有的牛市行情。相对应的,表8的计算结果显示,2005年开放式基金和封闭式基金的S值小于2007年的S值。也就是说,基金的积极组合管理能力会受到市场环境的影响。
但值得注意的是,市场行情对基金积极组合管理能力的影响并不是绝对的。如表7所示,在2006年的下半年,开放式基金和封闭式基金的S值均出现了负值,而在这段时间内,我国的证券市场处于上涨行情之中。造成这个结果的原因可能是,基金对市场时机的选择失败,也就是对市场行情的后期走势的判断不够准确。他们没有预料到随后出现的大牛市行情,因此其资产组合的配置较为保守,从而导致没有获得比市场基准组合收益率更高的投资收益率。
最后,进一步分析封闭式基金的积极组合管理能力高于开放式基金的原因。由表7可知,在2005年下半年的市场震荡行情和2006年、2007年的上涨行情中,封闭式基金的S值都明显高于开放式基金,但是在2005年上半年的下跌行情中,封闭式基金的S值并没有显著高于开放式基金,甚至其算术平均值略低于开放式基金。这说明,开放式基金和封闭式基金在面临较差的市场环境时,均趋于采取较为保守的资产组合管理,因此他们的S值也就相对较小。但是在震荡和上涨行情中,可能因为封闭式基金不需要面临较大的赎回压力,因此其投资风格比开放式基金更为激进,从而导致其S值较大。
五、结论
本文从两个角度对Grinblatt和Titman(1993)提出的PCM模型进行了修正:一是根据积极资产管理的定义将比较基准由基金以前周期的证券组合权重修正为市场基准收益率。二是我们考虑了符合中国市场特点的流通市值,而不是总市值。通过这些改进,我们设计了适用于我国这个非有效或弱有效证券市场的指标S。以2005年1月1日至2007年6月30日两年半的时间作为研究时期,以19支开放式基金和23支封闭式基金为研究样本,考查了我国证券投资基金的积极资产组合管理能力。
研究结果显示,在整个研究区间内,无论是开放式基金还是封闭式基金均显示出较强的积极组合管理能力;从整体上来看,封闭式基金的积极组合管理能力要高于开放式基金。
进一步加入时间因素研究后发现,市场走势的波动会对基金的积极组合管理能力产生一定的影响,但是这种影响并不是绝对的。在2005年上半年的下跌行情中,封闭式基金并没有表现出显著较高的积极组合管理能力,这可能是由于面对下跌行情时,封闭式基金和开放式基金一样,均选择建立较为保守的投资组合。不过,在震荡和上涨行情中,封闭式基金的积极组合管理能力要高于开放式基金,这可能是由于封闭式基金的运作特征与开放式基金不同,不需要面临较大的赎回压力,因此其投资风格较为激进。
本文的研究及其结果启示我们:首先,虽然我国证券投资基金总体上看其积极组合管理能力较强,但还不稳定,因此其管理能力还有进一步提高和完善的空间。其次,由于运行制度的差异,封闭式基金与开放式基金在积极组合管理能力方面是有差别的,这说明开放式基金和封闭式基金是各有优劣、满足不同投资者需要的,因此一方面我们的政策取向不能偏颇,而要促进两者的协调发展;另一方面可以通过制度设计,特别是通过对开放式基金相关制度的进一步完善,如申购赎回制度、管理费激励制度等,来提升基金的资产组合管理能力。此外,从基金持有人的角度来看,在选择投资基金的时候,积极组合管理能力这一直接影响基金收益的因素是不可忽视的。
注:
①T-M和H-M的回归模型都是建立在CAPM理论基础上的,因此理论上讲它们都不适用于像我国这样的非有效或弱有效市场。
②从理论上看,如果基金采取消极资产组合管理,则其风险资产组合中某只股票的持股比例应该与该股票的流通市值占市场总流通市值的比例保持一致。然而,除指数型基金外,大多数的基金均采取积极的资产组合管理,即根据市场的时机选择和个股的证券分析,在特定时期内超配或者欠配特定股票,以达到风险资产组合的回报率高于市场基准组合收益率的目的。
③当然,从理论上看,此时基金的最优选择是不需要花费不必要的成本和时间对资产组合进行积极管理,而应该转为消极的资产组合管理策略。
④基金半年的持仓明细数据为基金半年报和年报中披露的其持有的全部股票明细,以及这些股票占基金股票总投资市值的比例。
⑤由于篇幅原因这里将全体样本基金所持有的前20大重仓股的R指标、H指标及IS指标计算结果略去,有需要的读者可与作者联系索取。
⑥图1旨在说明市场基准组合收益率的波动与基金S值变化的相关性。由S值的计算公式可知,基金S值并不代表基金期间内所获得的收益率,因此S值不能与市场组合基准收益率做绝对比较。
⑦由于本文的考察期仅到2007年上半年,因此这里以2007年上半年S值的算术平均值近似代替2007年全年的S值算术平均值。
参考文献:
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篇10
Markowitz的最优化资产组合模型均值―方差模型假设方差或者标准差作为风险的度量是合理的,从而有:
minσ2x)
s.t
σ2=xΣx
Erp)=Σni=xiEri)≥μp
Σni=xi=其中xi≥0
其中,x=x,x2,…xn)是所持有资产的头寸,r=r,r2,…rn)是资产收益率,Σ=σij)是资产收益率的协方差矩阵假定是正定矩阵,μp是投资者要求的资产组合的期望收益率。
Markowitz的均值―方差模型中假设的合理性是有条件的,它要求资产收益率的分布服从正态分布,而资产组合收益率的分布服从联合正态分布。一旦资产组合收益率不服从假设分布,资产组合的方差σ2=xΣx将不成立,则会影响均值―方差模型产生的资产组合优化结果的精度。风险值VaR能够度量各种分布形式的金融风险,不需要限制资产的分布假设,因此用风险值VaR作为风险的度量是合理的。从而,基于风险值VaR的最优化资产组合模型均值―VaR模型为
min[DDX]xVaRx)
s.t[B{]
Erp)=Σni=xiEri)≥μp
Σni=xi=其中xi≥0
基于风险值VaR的最优化资产组合模型理论上是可行的。目前也有不少学者研究这种模型,但优化问题的实现过程非常复杂,为了简化优化问题,通常需要给模型加上一些额外的假设条件。因此,该模型的实践应用相对较少。在风险值VaR基础上发展起来的条件风险值CVaR对于处理资产组合最优化问题有很大的优越性,它具有的优良的数学性质如凸性,次线性等使资产组合最优化问题变得容易处理。基于条件风险值CVaR的最优化资产组合模型均值―CVaR模型为
minxCVaRx)
s.t
Erp)=Σni=xiEri)≥μp
Σni=xi=其中xi≥0
本文以传统的投资组合理论为基础,将Copula理论引入到均值CvaR模型中来,用Copula函数来刻画风险资产的联合分布,求解CvaR最小的投资组合模型得到最优投资比例和投资组合的风险价值。用这种方法的优点使得模型更容易处理,又考虑了变量间的非线性相关关系。
条件风险价值CvaR是在一定置信水平下超过VaR的期望损失。它的计算方法同风险值VaR的计算方法一样,有两类:参数方法和非参数方法。在这里采用Monte Carlo模拟方法来计算条件风险值CvaR,实现资产组合优化问题。
首先生成单个资产i的损失情景ijj=,…,N),N为模拟的情景数。若资产组合的头寸为x=x,x2,…xn),则资产组合的损失情景为:
Pjx)=Σni=xiij,j=,2, …,N)
构造一个函数αx,ζ)=ζ+[X]+α[X]E{[fx,y)-ζ]+}。其中fx,y)为损失函数,y为资产的未来价值向量。在置信水平-α下,优化问题可转化为一个线性规划问题:
min[DDX]x,ζ)∈X×Rax,ζ)
s.t[B{]
Erp)=Σdi=xiEri)≥μp
Σdi=xi=其中xi≥0
因此,通过优化问题可以同时得到最优的CVaRαx)和对应的VaRαx)。这样,基于条件风险值CVaR的最优化资产组合模型就转化为一个典型的优化问题,使得计算更加简便可行。在置信水平-α)下,求解上面的优化问题,可以得到x*,ζ*),其中x*是使CVaRα)最小的资产组合的头寸,而ζ*是对应的VaRα)。
从前面的分析可知,CVaR与VaR相比是更为谨慎的风险度量方法,从而可以更有效的管理金融风险。对于保险投资组合的风险管理,只要能够利用Copula函数生成资产组合的损失分布,就能得到投资组合的CVaR。
.基于 CVaR-Copula 的投资组合模型
运用 Copula 函数构建数学模型更能真实的反应本质问题。它的出现和应用为风险分析和多变量时间序列分析提供了一个新的探索方向。将Copula 引入风险估计中,可以将最基本的风险点的分布综合成一个整体,使得风险估计过程变得简便。Copula 函数对风险管理所关注的变量间尾部风险进行较好地刻画。选择合适的Copula 函数进行建模就可以得到收益率的联合分布函数,达到量化资产组合风险的目的。同时,由于Copula 理论在相关性分析方面的优势,此方法在组合风险预测方面相对于使用线性相关系数的大多数风险管理模型具有更高的精度。利用 Copula 函数建立的多元波动时间序列模型能灵活构造金融资产的联合分布函数,对未来收益率情景的模拟将更加准确,因此我们利用Copula-GARC 模型来描述它们的联合分布,利用t时刻前的信息,我们得到t +时刻基于CVaR-Copula 的投资组合优化模型如下:
假设在单一期限投资中,x=x,x2,x3,x4)′∈R4,其中x代表国债的投资比例, x2代表企业债券的投资比例, x3代表证券投资基金的投资比例,x4代表股票的投资比例。得到的基于Copula函数的保险投资组合均值-CVaR模型如下:
min[DDX]x,∞α+[X]m-β)[X]
Σmj=[fx,yj)-α]+
stΣ4i=E[yi]xi≥μ[X-]
xi≥0
fx,yi)=Σ4i=-yijxi-yx
yij+)=μij+)+εij+)i=,2,3,4
εij+)=h/2ij+)ξij+)
j=,2,…
hij+)=ω+αtε2ij+…+αtPε2i-P+)+βihij+…+βiqhij-q-)
ξj+),ξ2j+),ξ3j+),ξ4j+))|I-Ctξ),2ξ2),3ξ3),4ξ4)|I)
Ctu,u2,u3,u4;ρ,v)=ρ,vt-vu),t-vu2),t-vu3),t-vu4))
其中μ[X-]为投资组合的预期收益,选取t-Copula函数来描述股票、证券投资基金、国债、企债收益率之间的相关结构,ξt),2ξ2t),3ξ3t)4ξ4t)分别为随机扰动项所服从的概率分布。
建立将保险资金投资到股票、基金、国债、企债和银行存款四类资产时的投资组合优化模型,为了得到下一天保险资金的最优投资策略,我们还需要给定投资组合的收益率。本文在这里给出一组投资组合的目标收益率,并考察投资组合的风险价值和投资比例的变化情况。
对我国保险投资组合进行分析的结果表明:
由投资策略可知,当目标收益率较低时,保险资金大部分投资在国债和企业债券这两项风险较低的资产上。当投资收益率上升时,投资到国债的投资比例均下降,企业债券和基金的比例都有所提高。
2利用投资组合工具进行保险资产的投资运营,将有利于实现保险资产的保值增值。然而,由保险投资组合模型的最优投资策略可知,在目前的资本市场和技术条件约束下,股票投资率比例是不可能大幅增长的,所以保险资产利用投资组合工具必须循序渐进,不能盲目投资。保险资产短期可以考虑利用银行储蓄、国债、企业债、和股票的投资组合工具进行投资运营,但股票投资部分要控制在合适的范围内,中长期根据资本市场的成熟度,逐步扩大股票的投资份额以获得更高的回报。国外有关研究表明,保险收益的 90%来源于投资组合的选择,只有0%取决于管理,过多的投资限制会降低保险资产的投资收益。随着我国资本市场和外汇市场今后的改革和发展,保险公司可通过多元化投资来分散风险。
2.构建保险投资运营风险管理体系
收益和风险是任何投资面临的两个基本问题,保险公司多元化投资的同时,必将面临更大的投资风险。保险公司除了面临通货膨胀风险、利率风险等系统性风险外,还将面临委托风险、多元化投资资产风险等。有效的风险管理是保险公司实现稳定收益的必要保证。我国保险投资风险管理体系的构建应贯穿于基金运营的全过程。风险分散机制可通过基金投资证券的多元化、投资国别的分散化、投资期限的分散化来实现。
我国的保险公司,长期以来一直是重视承保,轻视投资,根本谈不上形成完善的投资管理体系。而保险公司的组织结构设置也不利于保险公司投资,大部分公司只是在近年来才成立了投资部,而且专门的投资人才也比较缺乏,这样就导致了保险公司对资金安全控制没有把握,而选择投资风险较小的方式来投资,例如,银行存款和国债投资的风险较小,所以国债投资的实际比例比较接近理论比例,银行存款居高不下。
3.结论
本文在计算各种资产的收益率时使用了各类资产的综合指数收益率,所得到的只是初步的结果。在实际投资决策时,应该确定组合中具体的国债、企债、基金和股票,利用Copula函数建立投资组合风险度量和优化模型,得到各个资产具体的投资比例。此外,可尝试研究将保险资金投资于房地产或进行海外投资时的投资策略。要考虑各种不同种类资产间的相关特性,如何有效提高保险投资的收益率,以降低因收益不足所可能造成保险支付危机;要在上述考虑下,将资产适当的分配于风险、流动性高低不同的投资标的当中。
本文所提出的研究方法,仍有以下几个方面能够加以努力:
保费问题
在保险投资组合中,为维持基金资产价值,对于投资风险可忍受的程度必须加以考虑,希望能规避投资上的损失,确保未来支付得以兑现,本文将保险资金进行短期投资,并没有考虑保费的收取和支付,这在实际中将影响到保险资金投资工具的选择,在以后的研究中可以把本文建立的模型扩展成多阶段投资优化模型,根据保险资金提拨款收入和支出,结合保险资金的长期投资问题,建立保险公司的资产负债管理模型。
2投资比例的限制
由于我国对保险资金运用渠道有严格的限制,在投资政策中
[CM27*8/9]必须充分考虑到国家有关的政策法规。值得注意的是,有关法规对某些投资品种有明确的数量比例限制,这在客观上为我们进行资产分配设定了最高限额。
我国目前对保险投资中的风险资产持有比例仍有较为严格的约束,在进行投资组合优化时还应当考虑对各种资产的比例限制。这些政策无疑在一定程度上加大了投资难度,导致我国保险投资收益率低于发达国家保险公司的投资收益率。
3Copula 函数选择
在利用Copula函数刻画保险投资对象的相关结构时,除了考虑到各个金融市场之间的相关关系是非线性的,还可以考虑随着外部环境的变化而产生的波动,建立一种动态的非线性模型来描述事物之间这种非线性的动态相关结构。而目前对时变 Copula模型的研究还不多,其中还有很多问题需要完善或进一步的深入研究。
本文重点在于建立较适合保险投资组合模型的方法及步骤,并得到了保险最优投资策略。但需要注意的是,这仅仅是初步的结果,本文在投资工具及投资比例限制、投资组合预期方面难免存在不足,还需要在保险投资管理领域,采用更大的样本进行更多的实证研究,以此获得关于这种方法更多的经验与信心。
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篇11
风险管理是关键
过去由于金融机构利润丰厚，IT预算多，对创造更高的投资回报并未感受压力。随着世界经济大环境的日趋严峻，在资源有限的情况下，金融机构亦开始感到压力。特别在巴塞尔新资本协议极重视投资回报与运营效率的前提下，提升IT项目的投资绩效尤为重要。
对于金融机构来说，要提升IT项目绩效，最迫切的挑战就是改善项目管理、风险评估与资本管理，而这恰恰是它们的专长所在。一些金融机构已经开始尝试将“投资组合管理”工具运用于自身的IT项目管理中。
实际上，“投资组合管理”并非什么新理念，多年来它一直被金融服务机构用来降低资产的投资风险，提高投资回报率。“投资组合管理”工具被用于IT项目的管理时，公司高层与IT主管就能从企业战略目标的高度看待所有IT项目，以稳健保守的投资方案弥补风险较高的项目，并通过集中处理表现极佳或表现不佳的项目，降低预备资金的需求，大幅提升短期与长期的IT投资绩效。
“投资组合管理”工具的核心在于对风险的管理。对于金融机构来说，风险可能来自项目管理方法、跨区域合作与管理支持等各个层面，而持续管理项目可能面临的风险，主要包括以下几个方面的工作：
进行有系统的风险重新评估、从商业案例中找出避险措施，并定期报告项目状况；
透过加强管理与建立扎实的流程，确实执行风险管理计划；
在项目的每个阶段结束时签署“风险评估矩阵”(risk assessment matrix)；
当IT项目不再符合企业的战略目标，或是当风险大于预期回报时，必须暂缓执行；
针对风险公开交换意见，以革除企业内部互相推诿的不良习惯；
用财务数据的方式显示所有风险，将焦点放在最具影响力的因素上。
IT投资，战略先行
IT项目的风险管理是当务之急，但企业治理却是一个长期的任务。面对双重挑战，金融服务企业的CIO们在进行IT投资时，必须从公司战略的高度考虑问题，应遵从以下4个步骤：
步骤一，全盘整合。“投资组合管理”的基本特色就是为企业整体、不同产品、服务或业务项目分别制订投资组合，如此不但能明确责任归属，也能衡量整个方案的商业成效，增进部门之间的沟通协调，使其与企业战略目标一致，同时还能规划组织变革管理。
步骤二，了解成效。管理者可以针对企业本身的IT投资组合管理表现评分，并将分数与业界其它领导者比较，找出需要改善之处。
步骤三，逐步找出适合自己的最佳做法。想要达成管理IT投资的终极目标，最好秉持“婴儿学步”的精神。善用投资组合的先决条件是建立强有力的项目管理能力。
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调查显示，排名第一位的问题是IT需求的不断变化，已经让CIO难以控制。
对于那些企业运营效益不断增长的企业来说，不断扩张的IT需求让CIO们“双拳难敌四手”，对于很多项目的管理不再从容。
而那些效益不佳的企业更需要的是通过IT降低企业运营成本，这对于CIO来说，也是非常大的挑战。
排名第二的问题是，IT部门与业务部门的分裂和沟通不畅，他们没有共同的语言，需求也不一致，使得当IT部门为业务部门解决业务问题时遭遇了“鸡同鸭讲”的尴尬。
IT部门经常的语言是，“这个服务器什么速度，交换机有多快”，基本围绕着资产进行组织和表达，而业务部门对IT资产不熟悉，只是希望得到业务支持，比如E-mail系统要好用，OA系统别出问题等。
CIO还头疼的话题是，如何在现有系统维护和新建项目之间保持平衡。
按照统计，2006年CIO们投资预算的投入比例是，34%用于新项目新倡议，而66%用于维护现有系统，而这些数字2007年将变化至33%、67%。
很显然，所有CIO都必须解决的问题是，越来越多的项目到底怎么管理，怎么把每年有效的资金和资源留在更能发挥作用的地方，这就引入了IT投资组合管理的概念。
Forrester的高级分析市Jonathan Browne认为，新项目评估要建立起一致的模板，让业务发展人员清楚每个项目的价值所在，从而进行管理，这样也方便项目评估。
目前，这种统一的磨幽暗很多，比如Intel有业务价值指数，Cobit有价值研究院。“主要确保评估方式一致，业务模块一致，就可以对每个项目进行评估，并根据评估结果确定对项目的投入力度。” Jonathan Browne这样说。
四个关键步骤
IT实现组合管理
Compuware IT投资组合管理资深咨询顾问古家谨认为，需要企业需要通过集成的解决方案提高IT服务的效率，管理源自业务的IT需求和客户满意度，实时管孔IT投资的整个生命周期。
他认为，应该把所有对IT资源和服务都按照四个关键点进行组合管理。
首先是制定战略性计划时，必须对所有投资进行优先排序。可以通过定义关键业务标准，对所有IT投资进行衡量，比如资源配置、价值、风险等。
之后，对项目进行组合管理。根据优先级排序项目之后，IT管理人员就可以对风险、回报和资金进行平衡，并基于此基础做出决策，从而确保整个IT组合的平衡和与企业战略的一致。
然后是授权执行阶段。在这个阶段，企业需要关键人员及他的权利，始终如一地确保每个阶段都由正确的人进行审批，以确保对 IT 需求进行正确决策。
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(二)随堂实训，突出技能培养
在一体化教学模式下，改变以往理论学习和实践训练分离的做法，将实训内容引入课堂，将证券行情交易系统引入课堂，使学生可以在课堂中，利用实时证券交易系统进行模拟交易，使学生对所学理论知识有了更直观的理解，有利于学生投资能力的提高。
(三)过程考核，因材施教
改变以往以期中、期末考试为主的考试形态，在一体化教学模式下采用过程考核的方式，这样有利学生掌握技能学习中每个环节的理论与技能要领．也可以让教师动态地掌握每位学生的学习情况和能力状况．适时调整或改进教学进度和教学方法，做到因材施教。过程考核分散和缓解了集中考试的压力，使学生能真正以主人翁的心态投入到学习中去，从而真正做到“我要学习”的状态。
(四)团队对抗，激发学生学习兴趣
在学生掌握一定的证券投资的基本理论和投资技巧后，组织学生参加证券模拟交易大赛，一是组织学生参与各大财经网站上的模拟交易大赛，鼓励学生与民间投资高手交流，提高投资决策能力。同时，将学生分成不同的小组，利用校内模拟交易软件，组织校内的模拟大赛，通过分组讨论、分别选股、模拟交易、收益比较等活动，鼓励全班学生参与模拟交易，并在大赛期间举办宏观经济、公司估值、技术选股等专题交流活动。通过大赛的举办，促进了学生学习投资的积极性和自主性，同时也提高了学生的团队合作精神和竞争意识。
二、“一体三结合”的教学模式下，教学内容的优化
高职《证券投资分析》教学内容的设定应体现理论与实践并重的学习要求，以培养学生的投资决策能力为目的，因此在教学内容的选择上，应注意以下几个问题：一是在“一体三结合”的教学模式下，应适当减少证券等基础知识教学内容时间，增加证券投资基本分析、技术分析以及投资组合管理等学习内容和实践活动，这样可以增加学生参与的积极性和主动性，培养学习兴趣；二是课程教学和实训内容的选择上应当充分考虑学生的知识结构、实践经历和接受能力，确定合适高职学生的教学内容和实践活动；三是课程教学内容应及时将证券行业的新法规、新产品纳入课堂，便于学生了行业发展动态和发展趋势，为今后就业打下基础。基于上述分析，高职《证券投资分析》课程主要内容为三部分：证券投资基本分析、证券投资技术分析、证券投资组合管理。证券投资基本分析部分主要应用宏观经济学、金融学、基础会计、财务管理等课程内容，对证券投资进行宏观经济分析、行业分析和公司分析，通过该分析过程选择具体的投资对象。基本分析的主要教学内容主要是对以往课程知识在证券投资中的应用，因此教师的主要任务是指导学生通过宏观经济政策、行业发展状态、企业财务状况的分析，选择投资对象。技术分析的教学中，应讲解各种技术指标的原理及应用，重点是指导学生通过技术分析来判断证券价格走势及买卖时机，引导学生通过模拟操作加深对技术分析的理解及其局限性，能力综合利用多种技术分析方法来判断买人和卖出时机，证券投资组合管理着重重点培养学生对资产进行最优组合构建，选择最佳风险一收益机会。主要教学内容包括马科维茨选择资产组合方法、风险资产定价模型和投资组合管理业绩评价模型等。该部分侧重理论讲解，学生充分领会投资组合管理的内涵，在证券投资中，不断修改模拟投资组合，以提高收益，降低风险。
三、“一体三结合”的教学模式的实施与效果
按照“一体三结合”的教学模式的要求，我们在高职《证券投资分析》教学过程中进行了一系列的实践探索。
(一)合理设计一体化教学内容
《证券投资分析》作为一门理论性与实践性都很强的课程，客观上要求在教学过程中即注重理论讲解又要注重实践环节的教学，科学设计理论教学环节与实训内容，通过实训，突出培养学生的基本业务能力。实训项目应从基础性、示范性、典型性、启发性、综合性、应用性等角度，从听、看、识，到说、画、用，实现从认知到体会再到掌握应用的一体化训练，突出实用性和可操作性。
(二)开展模拟证券交易技能大赛
为了调动学生的学习积极性，在《证券投资分析》课程教学中，举办了模拟证券交易技能大赛。这种比赛的时间跨度一般为整个学期，大赛的结果可以作为期末测评的一部分。利用模拟交易系统向每位学生提供金额相同的虚拟交易资金，建立一个虚拟的证券账户，根据上海、深圳证券交易所的实时行情进行模拟交易。比赛结束时，根据学生模拟投资的收益，进行排名，对收益较高的同学给予一定的奖励。在模拟交易大赛的同时，结合教学进度举办各种交流活动，例如在宏观经济报告会、行业发展预测、技术荐股等活动，增加学生间的交流，可以充分调动了学生的学习热情。
(三)以过程考核替代期末考试
在“一体三结合”的教学模式下，大胆进行考核方式改革，过程考核替代原有的期末考试模式。这种考核办法的主要特点是以能力培养为本位，以独立的实训项目为考核内容，随学随考，考训结合。在学生评价体系中将学生的学习态度、理论识记、模拟交易收益、撰写的投资分析报告、实训总结报告纳入考核范畴。当课程教学工作完成之时，各阶段考核成绩汇总形成学生总成绩。过程考核的考核方式可以使学生动态的掌握自己的学习状况，同时多元化的考核方式更有利于学生证券分析能力的培养和学习积极性的提高。
