基于多阶段动态调整的投资组合保险策略研究

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1、基于多阶段动态调整的投资组合保险策略研究一、引言在现代投资组合理论及其相关应用研究屮,通常是建立投资组合选择模型,用期望的收益和方差的约束等设定条件来获得对不同资产的投资比例,并利用风险分散化的原则来降低投资风险。与风险分散化所解决的途径不同,投资组合保险(PortfolioInsurance)策略基于投资者对风险的偏好和自身风险承受能力设置最大的亏损承受值,并根据这一底线来确定资金在风险资产上的投资比例进行分配,从而能够保证一定资金安全的基础上在资本市场的有利波动中获得收益,这也是保险策略在证券投资中的最直接应用。国内的资本市场在逐步的完善中,但是仍然存在着诸多问

2、题,市场的投资者结构还不够健全,投资者的理性思维有待加强,那么当资本市场出现波动时,投资者追求资产的安全性和流动性是非常重要的。如果一味的追求高风险、高收益,很可能会造成资金的大幅度损失,因此,进一步研究投资组合保险策略如何更好在投资过程中地运用特别是针对投资者,仍然具有很重要的意义。Black和Scholes(1973)[1]给出的期权定价模型对投资组合的研究带入一个新的领域。Rubinstein和Leland(1981)[2]研究了期权定价模型的进一步运用,提出了利用股票和无风险资产的合理配置实现对期权的复制,从而通过上述方法动态复制建立更为简单操作的基于期权复

3、制的投资组合保险策略(0BPI),投资者就可以在没有期权可供选择的市场上实现投资组合的保险,但是模型中涉及的期权定价仍然是较为困难的工作。Black和Jones(1987)[3]考虑进行简化模式,通过设置反映投资者风险偏好和风险承受能力的相关参数来替代0BPI中关于期权定价模型的计算工作,建立了固定比例投资组合保险策略(CPPI),该方法同样能够对资产组合达到保险的冃的。因此,基金公司等机构投资者在投资策略屮常常采用了CPPI策略,程兵和魏先华(2005)[4]对CPPI策略在国内的应用作了进一步的分析。袁鲍(2014)[5]通过引进现金借贷机制、强制分红或拆分条款

4、及现金事件投资者选择权等,对标准CPPI策略进行了一定的优化,并发现优化的模型收益要优于原來的模型,口对资产的波动性起到降低的作用。丁明生(2015)[6]研究了投资组合保险策略在企业财经管理工作中的运用情况,并指出该策略能够给企业财政管理事务的决策提供合理的参考意见,带来更有效的经济价值。张飞和刘海龙(2015)[7]采用有限跳跃Levy过程来刻画风险资产的价格过程,并对随机利率条件下CPPI策略和T1PP策略收益保证进行定价。丁钊鹏和刘立新(2017)[8]利用随机过程停时分析,推导岀决策者在投资期内所需最大外部融资额度现值的概率分布,并在融资约束之下根据决策者

5、自身的风险容忍度,推算出CPPI策略中的最优风险乘数,为决策者在不同市场条件下规避风险提供了理论依据。本文基于价值投资的理念,提出了一种根据市盈率变化动态调整投资组合保险策略的方法,并分析该方法下在价值投资者获得合理收益的情况下规避风险的可能性。二、投资组合保险策略分析动态投资组合保险就是根据资本市场的变化情况和一定的调整准则对投资组合保险策略进行动态的调整。在实际操作中,根据投资者自身的风险偏好和风险承受能力,通过对模型中相关参数和调整触发时点的设定,动态地调整资产组合中风险资产和无风险资产之间的分配比例,从而使得享受资产价格上涨时风险资产带来的收益又能将其可能产

6、生损失控制在承受的范围内,规避市场由于系统性风险出现的负向变动,投资者所付出的代价主要就是动态调整时产生的交易成本,以及降低风险资产仓位后资产价格却出现进一步上涨的情况而无法获得的那部分收益。(一)固定比例投资组合保险(CPPI)策略固定比例投资组合保险(CPPI)策略首先设置一个底线金额,投资者按照自身对未来收益的预期和风险承受能力来确定模型中的参数,并运用数学公式在不同时间段动态地调整风险资产和无风险资产之间的头寸,进而达到保险的目的。CPPI策略的数学模型如下所示:■(1)其中At为第t期投?Y组合的总价值;Dt为第t期投向于无风险资产的价值;Et为第t期投向

7、于风险资产的价值;in为风险乘数,Ft为第t期底线金额,r是单期无风险利率。在上述策略中,底线金额意味着投资者的风险承受能力,At-Ft就是投资者能够接受的最大损失,该底线金额有一个无风险利率的增长,已有的研究屮通常是一年期银行存款利率。风险乘数反映了投资者的风险偏好,该数值越大,投资者期初投向于风险资产的资金越多,受市场波动的影响也就越人。(二)时间不变投资组合保险(TIPP)策略时间不变投资组合保险(TIPP)策略与CPPI策略相似,主要是在CPPI策略的底线金额上作了进一步的优化,其底线金额并非随着时间的变化而只有无风险利率的增加,TIPP策略中将底线金额

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