基于价值投资视角下传统证券风险量化分析的反思

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1、基于价值投资视角下传统证券风险量化分析的反思摘要本文从价值投资视角衍生出对传统证券风险量化指标在本源问题上思考,研宄高等数学之于现代财务投资理论当中对于风险指标的衡量的可靠性和科学性,试图从客观实际出发重新审视现代财务投资理念对于风险的量化分析,以期得出证券风险的科学分析方法,从而为进一步研究价值投资在现代证券投资行业中做出正确的指引。本文采集自网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除己转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键词价值投资证券?L险量化指标一、传统证券风险

2、量化指标的理论源头与数学方法的应用(一)传统证券风险量化指标的理论源头传统的证券风险分析当中必然会同一个与之如影随形的概念联系在一起,那就是收益,同时,在西方传统的经济学当中风险和报酬存在着这么一个函数关系,甚至在一些传统的经济学课本上作者为了简化两者之间的关系,将两者简单的归结为一个完美的线性关系,即风险与收益之间是一对一的数学关系,并且存在着这样一个逻辑:风险越大,报酬或者收益也就越大,反之亦然。即使是稍微尊重事实一些的经济学教材也运用了高等数学当中线性回归的方法将两者的关系从非线性回归为一对一的线性关系。除了学界对于风险的分析是从报酬或者收益出发的以外,在国外或者国

3、内的民间也有类似的对于两者关系的表达,例如我国有句老百姓口中经常说到的“富贵险中求”就是对两者的关系的简单认识。因此,传统证券风险分析的源头明显是来源于对于报酬的分析。传统证券风险量化指标的数学方法的应用传统的证券风险理论认为证券的总风险=可分散的风险+不可分散的风险,其中可分散的风险主要指的是个别证券自身存在的风险,而不可分散的风险则是指市场风险,下面笔者介绍一下传统证券风险量化的两个重要的指标__标准差与贝塔值。第一,标准差。传统证券风险理论认为个别证券的风险可以从单个证券的报酬率为起点进行分析。财务投资专家从高等数学当中引入丫一个衡量证券报酬率的波动性量化分析的指标

4、__标准差来进行对单项证券风险的判断,进而判断出相同期望报酬率和不同期望报酬率时对于不同投资的选择。测算的步骤如下:第一步,确定各种市场需求下各类需求发生的概率;第二步,计算出期望报酬率,其实质上是对于各类市场需求下的报酬率的加权平均数。第三步.•根据标准差的数学公式计算出标准差,0=[S(H-?)2XPi]l/2其中H是第i只证券的报酬率,?是期望报酬率,Pi是第i只证券的报酬发生的概率结论是在期望报酬率相同的时候,标准差越大证明该证券波动越大,风险也就越大,反之亦然。在期望报酬率不同时引入了另外一个概念即离差,由于基本原理也是根据标准差衍生而得,在此不再赘述。[1]第

5、二,代表市场风险的贝塔值。我们在第一点中提到的标准差主要衡量的是单项证券的风险,而贝塔值的引入主要是考虑到了证券组合的风险构成当中不可分散的风险即市场风险。而贝塔值的测算公式从数学的角度来说实际上是利用了标准差的开级版公式即协方差,协方差主要是衡量了两组数据之间的相关程度,以此来判断证券组合的报酬率与市场报酬率之间的数理联系,进而判断出不可分散的风险。理论上贝塔值的计算是3(oi/om)Pim,丼中Pi第i个证券组合的市场风险程度,oi,分别第i个证券组合的标准差与市场证券组合的标准差,Pim代表第i个证券组合的报酬与市场组合报酬的相关系数。实际当中3系数可以通过将股票报

6、酬对市场报酬做回归得到,拟合得到的回归线的斜率就是证券的P系数,即kRi/Rm。[2]二、价值投资理念下风险与报酬的关系价值投资理念是华尔街之父本杰明格雷厄姆所创立,在其传世之作《证券分析》当中明确提出了有关投资与投机概念,其中论及投资界老生常谈的收益与风险的问题时结论与传统证券风险分析有着本质的不同,格雷厄姆明确指出收益与风险之间不存在着数学关系,并且认为证券的价格与收益并非取决于对于其风险的精确数学的计算,而是取决于该证券的受欢迎程度,而这种受欢迎程度本身包含了投资者对于风险的认识,但很大程度上还受到如公众对公司和证券的熟悉程度,证券发行与购买的容易程度等。[3]并进

7、一步指出,无论是理论上还是实际当中,对投资风险进行精确的计算都是不可能成功的,现实当中并没有所谓的期塑报酬率的概率经验表,即使存在也是基于对于历史数据的分析得到了,而历史数据之于未来决策的有用性或相关性的大小还有待考证,其研究范围不同于保险公司对于保单的精确测算,例如人寿保险能够明确的了解年龄与死亡率之问的关系是明确的。而证券的风险与报酬之间的关系则没存如此的确定。[4]三、价值投资理念下传统证券风险量化分析的反思以上笔者对于传统的证券风险理论与量化方法以及价值投资理念下关于风险与收益的关系进行了论述。笔者认为,价值投资理念下

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