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1、风险度量及其对投资决策的影响的论文摘要:本文回顾了历史上使用过的风险度量方法,指出了它们的局限之处,提出了修改的构想和一个新的风险度量标准----综合风险偏差.并运用中国证券市场上上千个数据进行了实证分析,举例说明其运用.关键词:风险度量,正负偏差,综合风险偏差一,研究的目的和意义本文的研究目的在于识别和度量证券投资中的风险,按照投资组合理论,通过组合可以分散掉的风险被称作"非系统性风险"或者"公司特别风险",它源自于各个公司内部的特别事项的发生,比如,诉讼,罢工,营销策略的成功或失败,合同签署及履行情况.由于公司各自的情况不同,导致这种风险在各个公司之间的差距较大.进行投
2、资组合的一个基本思路就是通过证券组合使一种股票报酬率的不好的变化被另一种股票报酬率好的变化抵消掉,从而将这种风险最大程度地分散掉.当然,仍存在一部分组合难以消除的风险,被称作"系统性风险"或"市场风险".这种风险通常源自公司外部的一些宏观经济或非经济事项,比如战争,通货膨胀,经济衰退,利率的波动.这些事项的发生会对所有的企业的经营状况产生影响,因而无法通过投资组合予以分散.本文主要讨论前一种风险,分析它对于投资者投资决策的影响.这有助于管理部门进行证券投资风险管理,提供一个管理的客观标准,有利于规范证券市场,优化资源配置,从而促进经济的稳定发展.二,目前研究的现状1,风险研
3、究的发展【13】自从markoarkoarkoean)e(r)度量投资组合的收益,以投资收益率r的方差(variance)σ2(r)度量投资组合的风险.这被称为均值-方差决策规则.方差是用来衡量一个随机变量波动大小的指标,当随机变量的波动呈对称性分布时,收益波动越大的随机变量,其潜在的损失也就越大.因此,当随机变量的分布为对称型时,用方差来表示风险是恰当的.由于markoazaki(1991),胡日东(2000)提出,利用标准离差作为风险度量指标,可以简化投资组合优化的运算.因为只需求解线性规划问题即可.举个例子,设有两个投资方案,其收益率分别为随机变量x和y,数学期望分别
4、是x和y,标准差分别为σx和σy,则在均值-方差决策规则中,所谓x优于y,是指其满足如下两个准则:准则1:x≥y,σx≤σy准则2:其中:rf为市场上的无风险利率.虽然方差度量具有良好的特性,但是自从markoivariance),半标准离差(standardsemiderivation)---半方差的平方根,正是在这种背景下提出来的,哈洛提出半方差的概念用来度量风险,即只关注损失边的风险值(doeasure)被认为是对传统证券组合理论的一个主要改进.但是由于各投资者的风险偏好和风险承受能力不同,所以每个投资者都有和他对世界认知相容的与众不同的基准点.包含基准点的风险度量模
5、型很多,最普遍的和经常使用的基准下方风险度量是半方差(特殊情况)和lpm―――looment(一般情况).其中半方差是一个更合理的风险度量标准(连markoaximization)几乎完全一致的【4】【5】.它的一个改进―――半标准离差性质也很好,与基于偏好风险厌恶的一个公理化模型―――二阶随机占优(seconddegreestochasticdominance---ssd)也几乎是一致的【1】.但是哈洛(harlo模型更为成熟.哈洛在投资组合理论中引入风险基准(riskbenchmark)———投资收益率r的某个目标值t(targetrate),用lpm(looments
6、)度量投资组合的风险:这里r为投资组合的收益率,f()为收益率r的分布函数,v为基准收益率.当n=0时,lpm0=p{r0,称ri为综合风险偏差.那么上述的风险组合偏差只不过是综合风险偏差在θ=1的特例罢了.我认为,由于风险是不对称的,所以θ≠1.具体的结果,应该通过实证分析得到.综合风险偏差ri将正偏差与负偏差有机地结合起来,反映了两种不同性质的偏差对投资决策的影响.ri越大,说明投资项目越具风险性;若ri小于0,则非常具有投资价值.综合风险偏差都可以用来比较一系列投资项目的优劣.特别是当投资者比较注重投资的风险性的时候.四,实证分析应用上面介绍的理论模型度量金融资产或其
7、组合面临的风险,前提条件是金融资产或其组合的价值变化或收益率分布必须是确定的,这在实际中往往是不可能的.在实践中有两种情况:一种是根据理论推导可以确定金融资产的价值或收益率变化的分布类型,只是分布参数未知.在这种情况下,可以利用统计学的参数估计方法(如点估计或极大似然估计法)来估计模型的分布参数,然后将估计的参数代入上述理论模型就可以测算风险量值.另一种情况是连金融资产的价值或收益率的分布类型也无法确定,在这种情况下,只能根据历史数据或情景模拟数据来刻画它们的经验分布,再根据经验分布测算其风险量值.实践中往往以后一
