医药科技公司环境突发事件应急预案

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1、投资组合业绩评价投资组合业绩评价的主要目的是估计和比较不同投资策略的业绩(历史收益)。对于由风险资产构成的投资组合,本章的内容是选择被动的还是主动的投资策略。另外,还将介绍在确定风险投资组合的条件下,如何选择无风险资产的投资水平。对于一个完全被动的投资策略,投资者持有的组合完全复制市场指数(即成份股及其权重与市场指数完全相同)。被动的投资者并不需要过多信息,并且一般不交易其投资组合所包含的股票,除非市场指数的结构(成份股或者权重)发生变化促使投资者改变持有的投资组合。被动的投资者承受了市场风险并且获

2、得相应回报,其收益等于市场收益减去必需的交易成本。与之相反,主动投资者所持有的投资组合与市场指数构成不同,主要表现在投资组合的部分或是所有股票的权重与市场指数不同。主动投资者需要得到充分的信息并且比被动的投资者承担更多的交易成本。实际上,因为主动的投资者承受了特殊的风险并且承担较多的交易成本,所以从长期来看只有少数的主动投资者所获的收益超过了被动的投资者。随着主动的投资策略变得越来越复杂,所以急需发展更为适用的组合业绩评价方法和评价标准。本章回顾了最早在二十世纪六十年代兴起的有关投资组合业绩评价的有

3、关想法和九十年代提出的最新的投资组合业绩评价理论。所有的研究方法都用到了资产的收益(这样做的好处是股票和投资资金的相关数据都是可以得到的)。传统的投资组合业绩评价理论是与前面章节介绍的资产定价理论同时发展起来的。因此,夏普比率采用无风险资产的收益作为收益基准,而其他三种方法以CAPM(单因素模型)为基准。七十年代出现了另一种方法-特雷纳-布莱克模型(特雷纳和布莱克,1973),这种方法把那些定价不合理的股票和一个被动的市场指数投资组合混和起来,构筑了一个最优风险投资组合。这种方法是基于第六章中讨论的

4、常见组合问题提出的。投资组合业绩评估和特雷纳-布莱克模型在Bodieetal(1996)著作的第二十四章有详细介绍。但是,Bodieetal的书中并没有介绍评估投资组合贡献的最新方法-风格分析(StyleAnalysis)。风格分析采用了多因素模型作为收益基准,它是夏普于1992年提出的。四种传统的投资组合业绩评价方法包括用投资组合相对于某个收益基准的收益除以相应风险指标(如波动性、β值或特有风险)所得到的比率。表EQUITY3.xls详细解释了这些评价方法。针对这些方法,也给出了相应的用户定义函数

5、。类似的,用电子表格来实现特雷纳-布莱克“主动-被动”模型的过程中使用了一些函数,这些用户定义函数在我们解决常见组合问题时已经介绍过了。类似于求出有约束有效边界时的处理方法,风格分析也用到了Excel的规划求解来解决二次规划问题。风格分析还有两个扩展应用:求风格权重的置信区间(同样用规划求解来实现)和暴露分析(exposureanalysis,即一个滚动时期的风格分析,它表示了随着时间的改变投资基金风格的变化情况)。因为进行暴露分析时反复用到了风格分析,所以我们将用Excel的宏来实现暴露分析。8.

6、1传统业绩评价方法传统的投资组合业绩评价方法主要通过比较不同投资策略的历史收益和风险对其进行评价的。因为这些方法仅以单因素模型作为基准,所以现在看来都有点过时了,并且它们都缺乏统计上的准确性和说服力。在此我们只把它们作为历史方法进行介绍。表4Measures展示了二十世纪六十年代后期在CAPM基础上发展的投资组合业绩评价方法。它们的定义由如下公式给出:PerformanceMeasurement:业绩评价方法ExcessReturns:超额收益FourPerformanceMeasurement:四

7、种业绩评价方法图8.1工作表4Measures中的业绩评价指标图8.1中C和D列给出的收益均值,α,β等都是通过单只股票和市场指数的月度超额收益得到。(注意:我们同样可以选择一个投资组合的收益来代替上面提到的单只股票的收益)单元格C11中显示股票的α值(即单元格H12中的詹森指标)为正,这说明该股票的收益比用CAPM模型预测的结果要高。同样,单元格H14显示的Appraisal比率也是正的。特雷纳指标等于一个常数加上αp/βp,这个常数就是市场组合的超额收益。但是,在我们的例子中,α值不足以补偿该股

8、票比市场组合大的多的总风险,因此,如果用夏普指标来评价的话,该股票的表现比市场要差。上面几种评价指标分母上的风险指标是不同的,这在很大程度上决定了这几种方法的适用范围。例如,夏普指标只适用于评价整个投资组合的表现(因为它忽略了与市场的相关性)。特雷纳指标和詹森指标只适用于评价整个投资组合中的一部分投资业绩。Appraisal比率只适用于评价在一个核心的被动投资组合的基础上,进行的几个不同的主动投资策略的业绩。使用这些单因素的业绩评价指标时必须要小心。一般来说,这些方法

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