资产配置分析中风险度量工具发展研究.docx
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1、 资产配置分析中风险度量工具发展研究 建兰宁摘 要:现代金融市场的迅猛发展,使全球金融市场联动性增强,同时也使得市场风险成为金融机构和投资者面临的主要风险,20世纪90年代以来发生的一些金融灾难性事件使得人们越发意识到风险管理的重要性。因此,从投资组合理论开始梳理资产配置分析中的风险度量工具。关键词:资产配置;风险度量;CVAR;Copula:F830 文献标志码:A :1673-291X(2014)14-0215-03资产配置是指,应投资者实际情况和投资目标,把投资分配在不同种类的资产上,如股票、债券及现金等,在获取理想回报之余,把风险减至最低。资产配置一直是理论及实务界关注的焦点。1986
2、年,国外学者Brinson、Hood和Beehower研究发现,约有94%的收益可由资产配置来解释。在人们愈加重视资产配置的同时,20世纪90年代以来陆续发生的一些金融灾难性事件使人们越发意识到风险管理的重要性,如1994年的“奥兰治县事件”、1995年的巴林银行倒闭等。传统的Markowitz基于均值方差风险管理框架已不能满足现代风险管理的度量要求,加之全球金融市场联动性的增强,各种资产之间相关性加强,在资产配置时需要考虑多个资产之间的依赖关系。下面从分传统投资组合理论、VaR及CVaR理论、考虑依赖关系的风险度量分别进行分析。一、投资组合理论早在Markowitz(1952)提出著名的投资
3、组合理论之前,很多学者都已尝试提出关于投资组合风险度量的相关理论,如Hicks(1935)、Kenes(1936)、Marschak(1938)等。由于风险在很大程度上受个体心理的影响,以上风险度量有个很大的不足,就是始终停留在非定量的主观判断阶段,没有实现完全的定量化度量。1952年,Markowitz发表了著名的文章投资组合选择,文章中提到了奠定现在资产组合理论基础的均值-方差模型。文中作者假定把投资中的风险看做投资收益的不确定性,并以统计学中的方差或标准差来度量。如果以方差作为投资者的风险度量,Markowitz提出投资者能够不损失期望收益的前提下,通过分散组合投资的方法来降低风险。Ma
4、rkowitz的均值方差分析为资产配置问题提供了一个分析框架,虽然至今其模型仍被广泛应用,但模型本身存在的不足一直受到质疑和批评,比如其分析是基于静态的,另外,模型的理论前提投资收益的正态分布假设在现实中也往往难以得到满足。Amos Tversky(1990)的研究也表明方差度量对正离差和负离差的平等处理有违投资者的真实心理感受。随着金融体系越来越复杂,投资渠道越来越多元化,传统Markowitz模型已不能满足风险管理需求,很多学者也从不同的角度对其提出了改进,从相关的文献中,大致有两种改进思路:其一是改进均值-方差模型中收益或者风险度量指标,如Mao(1970)、Markowit(1959)
5、、orter(1974)、Hogan和Warren(1974)、Harlow(1991)等认为,投资者在期望收益两侧的风险感受并不对称,所以下半方差更能准确刻画风险,提出了均值-下半方差模型。其二是在均值方差模型中施加新的约束条件,Ray(1952)、Arzac和Bawa(1977)在模型中添加约束条件,让期末价值损失比预期低的概率小于某一数值,Leibowitz和Kogelman(1991)、Lucas和Klaassen(1998)施加了给定置信区间水平下的最低收益约束。遗憾的是,实际操作中损失概率、最小收益以及置信区间选择等都难以准确量化,因此其在实际应用中受到很大约束。二、VaR和CVa
6、R理论围绕风险度量的探索,一种新的度量风险方法在险价值(Value at Risk),简称VaR,于20世纪90年代的美国投资银行的金融实践中产生。VaR方法最早由G30集团1993年发表的一篇名为衍生产品的实践和规则的研究报告中提出。1994年,J.P.Morgan 投资银行首先推出了基于VaR的风险度量系统Risk Metrics,该系统能评测许多国家金融市场的风险。同时,国际银行业的巴塞尔委员会利用VaR模型所估计的市场风险来确定金融机构的资本充足率,随后被国际清算银行接受并体现在巴塞尔协议中。迄今为止,VaR风险测量方法已经得到了广泛的应用,范围涉及到证券公司、投资银行、商业银行、养老
7、基金及其他非金融企业等,成为各大金融机构、市场监管者以及各类非金融机构进行投资风险度量、风险管理、资产配置等的重要工具。例如,美国的穆迪和标准普尔等著名资信评估公司以及财务会计准则协会、证券交易委员会等都支持VaR作为度量和管理风险的主要方法;巴塞尔银行监管委员会、美国联邦储备银行等都宣布认可VaR作为可接受的风险度量方法之一。目前已有很多学者将VaR用在资产配置中,如Joroin(1997),Mausser和Rosen(2001),王春峰(2002),郭福华、彭大衡、吴健雄(2004),姚亚伟(2010)等。虽然VaR作为流行的风险度量具有很好的数学特征,但其存在一些不足之处:大多数情况下,
8、运用VaR风险度量会假设资产组合的收益服从正态分布或log正态分布,而现在很多实证表明(如Fama(1965),资产组合收益具有尖峰厚尾的特点,VaR作为风险度量工具仅在收益发布呈正态分布时才满足一致性,Artzner et al.(1997,1999)论证了VaR作为风险度量工具不满足次可加性(subadditivity)和凸性(convexity),所以两个资产组合汇总的VaR大于各自资产组合的风险加总。Yasuhiro Yamai和ToshinaoYoshiba(2004)研究表明,如果用VaR作为风险度量,一个以最大化期望效应为目的的理性投资者在构建头寸时会被误导,在市场处于压力时,V
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