时间：2023-02-28 15:34:04
导语：在投资组合理论论文的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
马考维茨(Markowitz)是现资组合分析理论的创始人。经过大量观察和分析，他认为若在具有相同回报率的两个证券之间进行选择的话，任何投资者都会选择风险小的。这同时也表明投资者若要追求高回报必定要承担高风险。同样，出于回避风险的原因，投资者通常持有多样化投资组合。马考维茨从对回报和风险的定量出发，系统地研究了投资组合的特性，从数学上解释了投资者的避险行为，并提出了投资组合的优化方法。
一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。
从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。
基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematical programming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。
二、投资战略
投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。
选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。
市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。
类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。
最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。
公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。
三、投资组合风险
我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。
风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。
投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。
在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。
国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。
四、投资组合业绩评价
通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。
投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。
没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(Shame Ratio)和特雷诺比例(Treynor Ratio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。
参考文献
[1] ［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(Portfolio Management:Theoryand Application)[M].北京：机械工业出版社，2000.
[2] Richard C.Grinold，Ronald N.Kahn，Active Portfolio Management:A Quantitative
Approach for Producing Superior Returns and Selecting Superior Rerns and
Controlling Risk，Mc Graw-Hill，1999.
[3] 陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.
关键词：投资组合选择 股价波动范围 收益率 风险
2. 机会约束模型
机会约束规划是由查纳斯和库伯于1959年提出的，是在一定的概率意义下达到最优的理论。它是一种随机规划方法，针对约束条件中含有随机变量，并且必须在观测到随机变量的实现之前做出决策的问题。机会约束模型类似于var型的风险约束，考虑在给定置信度 条件下，选择使得未来收益最大的投资组合。
下面将分不允许卖空交易和允许卖空交易两种情况讨论。约束条件 的处理是该模型的难点。可以从两种情形讨论模型的求解：情形一，每种证券收益率的最差与最好表现均服从正态分布，则加权收益率的分布类型完全由其期望与方差决定；情形二，从历史数据出发利用随机模拟方法结合遗传算法对模型 进行数值求解。
4.结论
各模型较好地反映了投资者的主观愿望，不同的投资者保守度 ，风险规避度 ，期望收益率 ，置信度 以及初始财富 将导致不同的最优投资策略，适当的估计 等参数的值，使投资分析更具柔性和灵活性，在模型中可以根据投资者心态调整参数的值，将投资者的意愿较好的反映到模型中去，从而可得到令投资者满意的投资组合。本文对决策者在不确定性的环境中权衡投资策略具有一定的启示作用。
本文各模型是在证券无限可分和不考虑税收与交易费用等假设前提下建立的。在实际的金融市场中，这些摩擦因素都对投资组合选择有着直接的影响，因此有必要对模型做出进一步的改进和完善，比如引入扰动因子等，将使得投资策略更加符合现实。
参考文献：
[1] markowitz，h.m.，portfolio selection，journal of finance，v01.7，pp，77-91，1952.
[2] sharpe，w.，capital asset prices：a theory of market equilibrium under conditions of risk，the journal of finance，v01.19，pp.425-442，1964.
[3] lai，k.k.，wang，s.y，zeng，j.h.and zhu，s.s.，portfolio selection models with transaction costs：crisp case and interval number case，in d.li（eds.），proceedings of the，5th international conference
optimization techniques and applications，hong kong，pp.943—950，2001
[4]（美）哈里·马科维茨.资产选择—— 投资的有效分散化（第二版）[m].北京：首都经济贸易大学出版社，2000.
[5] 陈国华，陈收，汪寿阳.区间数模糊投资组合模型[j].系统工程，2007，25（8）：34-37.chen g h，chen s，wang s y.interval
number fuzzy portfolio selection model
[j].systems engineering，2007， 25（8）：34-37.
[6] 刘敬.略论资本资产定价模型及在我国证券市场中的应用，现代财经[j]，2003年第8期.
[7] 李善民，徐 沛.markowitz投资组合理论模型应用研究[j].经济科学，2000（1）：42—51
[8] 房勇.模糊投资组合优化l-d3.北京：中国科学院数学与系统科学研究院，2003
[9] 丁元耀；组合投资与资本资产定价模型[j]；数学的实践与认识；2003年04期
[10] 吕栋.股票价格估算与投资方法.中国经济出版社，2008.10.第140页
[11] 阮涛，林少宫 capm模型对上海股票市场的检验 [期刊论文] -数理统计与管理2000（07）
[ 关键词 ] 有利信息率 投资组合 正面信息
一、引言
自1991年,国际金融工程师协会(International Associaton of Financial Engineers)的成立标志着金融工程学科的正式诞生。相应的金融科学也从描述性和分析性的阶段过度到了工程化的阶段。在金融工程理论中资产组合理论最为基础,资产组合理论最基本的问题就是如何进行投资组合,1952年Markowitz发表了《资产选择》一文,并提出了以资产收益均值和资产收益方差为基础的最小方差投资组合模型,从而确立了现资组合理论的产生。在投资组合中主要讨论的问题是对风险的确定,如何确定风险成为为投资组合问题的热点和难点.对风险的研究主要成果有:方差度量方法、半方差度量方法、Var与CVar度量方法、ARCH度量方法、系数度量方法、 熵度量方法等等.这些方法在我国证券市场上应用都取的了很好的结果,但这些方法或多或少的都存在问题,主要有:1.风险指标和投资者的心理反应不一致;2. 对证券收益率的正态分布的假设;3.计算过于复杂对数学知识要求比较高,普通股民很难应用这些方法对投资做出指导;4.熵度量方法中熵是整个事件的平均信息量,并不能完全反映损失发生的可能性。风险的度量必须和风险发生的可能性的大小和风险发生后的严重程度都有关系。基于这种考虑本文在熵度量的基础上,提出了有利信息率模型。
二、基础理论与模型
1.概念
设随机变量x为某证券的收益率,其中x有n个可能的结果,假设出现这些结果的概率分别为, 。令集合 ,其中为证券的预期收益率,的概率为,的概率为。不妨设集合B中有m个元素,那么中有n-m个元素。称 的自信息。
定义1在证券市场使得中任意的概率 增加的信息称为正面信息。
定义2称为证券x的有利信息率,其中 为b的信息量,为证券x的信息量。
表示的是的信息量占总信息量的比重,由于信息量反映的是不确定性,的值越小则越小那么事件B越确定,所以的值表示的是事件的不确定性即风险。的值越小则事件B越确定也就是风险越小。由的定义可知正面信息可以理解为,消除事件不确定性的信息。
2.作为风险度量的可行性分析
由有利信息率值可知,也就是证券X的风险大于 Y的风险,由此可见有利信息率作为风险度量比熵要更加准确。应用最小有利信息率模型通过计算可得投资者选择证券 和 为投资证券的权重分别为X和Y风险值为 。投资者按照这种投资组合进行投资,既达到了预期收益又使的风险最小,是科学的。
四、结论
本文在普通熵的基础之上给出有利信息率的概念,并建立了最小风险投资决策有利信息率模型。证券投资风险来源于期望收益率的减小,只有当实际收益率X小于预期收益率时才会产生风险,而实际收益率X大于预期收益率则不会产生风险。普通熵模型没有反映出这一实际情况,而最小风险投资决策有利信息率模型则解决了这个问题,更能真实准确的反映证券的风险。并且把风险发生的可能性的大小和风险发生后的严重程度都反映在模型中,符合风险度量的原则。
参考文献:
[1]林清泉:金融工程[M].中国人民大学出版社:2004年:第63-78页
[2]张喜彬 荣喜民 张世英:有关风险测度及组合证券投资模型研究[J].系统工程理论与实践:2000年第9期
[3]曲圣宁 田新时:投资组合风险管理中VaR模型的缺陷以及CvaR模型研究[J].统计与决策:2005第7期
[4]J. E. FalkR. M. Soland. An algorithm for sarable non-eonvex Programming problems[J]. Manage Scienee: 1969(15): 550一569
[5]R. Horst, M. Panos, Pardalos, N. V. Thoai. Introduetionto Global OPtimizatio London[J]. kluwer Academie Publishers: 1995(6): 52一56
[6]张贺 袁博:证券投资风险度量熵模型研究[J].商场现代化:2009年总第565期
[7]梁四安 李琼:证券组合Shortfa ll 风险度量方法研究[J].上海经济研究: 2005年第9期
[8]傅军和:熵的本质与投资风险的度量[J].上海管理科学:2008年第6期
[9]金振玉:信息论[M].北京理工大学出版社:1991
[10]李华,何东华,李兴斯:熵―证券投资组合风险的一种新的度量方法[J].数学的实践与认识:2003年第6期
[11]杨继平 张力健:熵决策模型在沪市证券投资选择中的应用研究[J].系统工程:2005年第12期
摘 要 在Markowitz投资组合模型中考虑流动性约束，用区间数描述证的期望收益率、风险损失率和换手率，建立考虑流动性约束的区间数模糊投资组合模型，利用区间规划的有关结论，将问题转化为参数线性规划问题求解，深入剖析了流动性约束及其他模型参数对投资决策的影响。
关键词 投资组合选择 区间数 模糊线性规划 区间规划
投资组合选择就是如何配置各种有价证券的头寸来最好地符合投资者对风险和收益的权衡。证券市场是一个极其复杂的系统, 证券的收益和风险都是不确定的, 这就使得投资者需要在一个不确定的环境下做出投资决策。1952年, Markowitz 建立了均值方差投资组合模型[1], 标志着现代证券组合投资理论的开始。
考虑到在证券市场中, 投资者对投资风险和收益水平往往有主观的意愿, 且未来的收益率是随时变化的, 过去的收益率和风险只能作为未来收益率和风险的参考, 预期收益率和风险的变化具有模糊性, 将证券组合投资的收益和风险以区间数描述, 则证券组合投资模型就转化为区间规划问题。已有许多学者对区间规划[2,3]和利用区间数理论对投资组合选择问题[4-7]进行了研究，取得了很多研究成果。Wang和Zeng等（2001）扩展Markowitz 模型为区间规划模型[4]；陈国华等（2007）利用模糊约束将Markowitz投资组合模型转化为模糊线性规划模型，用区间数来描述证券的期望收益率和风险损失率，建立了区间数模糊证券投资组合模型[6]；陈国华等（2010）引进区间数描述证券未来的收益、流动性和β值，建立了基于区间数的投资组合模型[7]。
本文在传统Markowitz投资组合模型中考虑流动性约束，用区间数描述证的期望收益率、风险损失率和换手率，建立了新的考虑流动性约束的区间数模糊投资组合模型并对模型进行了分析。
一、考虑流动性约束的区间数模糊投资组合模型的建立
正如Markowitz投资组合理论，在证投资决策理论中，投资收益和投资风险通常被认为是投资者所关心的两个主要因素。然而，在真正的投资实践中，证的流动性也不能忽视。证的流动性是指证的变现能力，目前度量证流动性的方法较多，如交易股数、交易笔数、交易金额、换手率和流通速度等。其中换手率是股票成交量（或成交额）与流通盘（流通市值）的比值，充分反映了股票的流动性。以 表示证组合， 表示第i种风险证的投资比例，表示第i种证的换手率，则投资组合的换手率为 。投资者通常会对组合投资的换手率提出一个可接受的下限 ，以确保组合投资的流动性，使得投资易于快速变现，保障资金安全。
如上考虑投资者对投资组合流动性的要求，则传统的Markowitz投资选择模型演变为
其中 表示第i种证持有期的收益率， 为第i种证持有期的预期收益， 为投资组合 的方差（用以衡量投资组合的风险）。 表示第i种和第j种风险证的协方差， 表示第i种风险证的标准差， 为投资者能承担的风险的上限， 为投资第i种风险证的投资上限。
上述模型含有二次约束，给求解带来了困难。根据Elton和Gruber等人的研究[8,9]，假设不同股票相关系数相同, 。此时期望收益的方差可表为：
上式中右边最后一项的第二部分为非系统风险，根据Sharpe等的实证研究[10]，证组合的非系统风险与系统风险相比是非常小的，尤其当证组合的股票足够多，可利用模糊约束简化方差约束， ，即 。这里 是模糊小于，其模糊不等式的隶属函数为
为投资人的容忍度。
根据模糊不等式 的隶属函数并利用相关结论，组合证的风险约束可表为 ， 是投资者的模糊隶属度， 值从0到1逐渐变化。于是模型（P1）演化为
由于证未来的收益、流动性、风险证的标准方差是不确定的，其变化具有模糊性，可以看做一个模糊现象处理。本文用区间数表示模糊性，记 ， ， ，将问题 参数模糊化，从而建立起考虑流动性的区间数模糊投资组合模型：
， 是投资者给定的常数， 代表投资者的悲观风险承受水平， 代表投资者的乐观风险承受水平， 代表投资者的悲观流动性接受水平，代表投资者的乐观流动性接受水平。
模型 目标函数的区间数代表投资组合的不确定收益，约束条件（1）左边用证标准差的区间数代表投资组合的不确定风险，右边代表投资者的风险承受区间，约束条件（2）左边区间数表示证资产流动性的不确定性，右边表示证流动性的可接受区间。因而，模型 是一个在不确定风险及不确定流动性约束条件下，最大化不确定收益的区间规划问题。其中不确定性用区间数来描述。由于约束条件引入区间序关系，上述问题不可能存在经典意义下的最优解。 是一个带有区间系数的最优化问题。
当不考虑流动性约束时， 退化为陈国华等（2007）考虑的区间数模糊投资模型。
二、考虑流动性的区间模糊投资组合模型的求解
记区间数 为 。其中 为A的中点，称为A的位置系数，反映了A的大小。 为A的半宽，称为A的柔性系数，反映了A表示信息的不确定程度。令 。
定义1[5]称为 的满意度。
引理[5] 在 满意度水平下， 可以转化为确定性约束
定义2[3]称为目标函数 的线性规划的目标区间的 水平解。
引用上述定义和引理，在给定目标区间的优化水平 及区间不等式约束的满意度 时，可以通过求解等价问题获得解决。
上述问题是常见的带参数的线性规划问题，容易获得解决。当 时，问题 的目标函数 ，以区间数中点，也即区间数的位置系数衡量目标大小，将模糊目标清晰化。
三、模型分析
下面给出一个数值算例对模型进行分析。资料主要取自参考文献[6],详见表1-3。
（一）关于投资决策中的流动性问题
如前所述，不考虑流动性约束时，模型 退化为文献[6]的情形，比较不考虑流动性的投资选择模型（表4）和考虑流动性的投资选择模型（表5、表6），可以得出如下一些结论：
1.给定证的预期收益率区间和风险损失率区间，是否考虑风险证的换手率，也即是流动性，对最优投资组合有显著影响，对最优目标函数值也有较大影响。如不考虑流动性约束，当 =0.7， =0.7时，最优投资组合为（0.3019 0 0 0 0.2981 0 0 0 0.4000），最优目标函数值为0.0147；考虑流动性约束，当 时，最优投资组合为(0 0.4000 0.0659 0 0 0.4000 0 0.0171 0.1170)，最优目标函数值为0.0100。
2.从表5和表6可以看出，在考虑流动性时，给定风险证的换手率区间，投资者不同的流动性接受水平对最有投资组合有显著影响，对最优目标函数值也有较大影响。如 =0.8， =0.8时，当 时，最有投资组合为(0 0.0003 0 0 0 0.4000 0 0.2111 0.3885)，最优目标函数值为0.0152；当 时，最有投资组合为(0 0.3690 0.2026 0 0 0.4000 0 0 0.0283)，最优目标函数值为0.0094。
（二）不同 水平对投资决策的影响
给定其它参数，可以看出，不同的 水平（ 水平越高，反映了投资者对预期收益率的乐观程度）不影响投资者的最有投资组合，仅只影响最优目标函数值的大小， 水平越高，最优目标函数值越大。
（三）不同 水平对投资决策的影响
不同的 水映了投资者对证风险（用标准差表述）和流动性（用换手率描述）约束的满意度。 越大，表示投资者对投资中选择的证的风险和流动性要求越高，对证投资的安全性要求越高，势必会影响投资组合选择和最优目标函数值。从表8可以看出，不同的 水平，对最有投资组合有显著影响。随着 的增加，当模型的解存在时，最优投资组合发生变化，最优目标函数值变小，投资者的预期收益变小。
四、结语
用区间数表示期望收益、风险和流动性的不确定性，论文建立了考虑流动性约束的区间数模糊投资组合模型，将模型转化为带参数的线性规划问题求解，深入剖析了流动性约束及其他模型参数对投资决策的影响，得出了一些很有意义的结论，对投资决策实践具有重要的指导意义。
参考文献：
[1] Markowitz H., Portfo lio selection.Journal of Finance.1952.7:77-91.
[2] Ishibuchi H,Tanaka H. Multiobjective programming in optimization of the interval objective function.European Journal of Operational Research, 1990,48:219-225.
[3]达庆利,刘新旺.区间数线性规划及其满意解.系统工程理论与实践.1999.4:3-7.
[4] Wang S Y,Zeng J H, zhu Lai K K. Portfolio selection models with transaction costs: crisp case and interval number case.Li D. Hong Kong:Proceedings of the 5th International Conference on Optimization Techniques and Applications,2001:943-950.
[5] Ida.M. Portfolio selection problem with interval coefficients.Applied mathematics letters.2003,16:709-713.
[6]陈国华,陈收,汪寿阳.区间数模糊投资组合模型.系统工程.2007.8:34-37.
[7]陈国华,廖小莲.基于区间规划的投资组合模型.辽宁工程技术大学学报(自然科学版).2010(10):835-838.
[8] Elton EJ,Gruber M J.,Estimating the dependence structure of share prices.Journal of Finance.1973,28:1203～1232.
关键词：保险投资 风险管理 投资组合管理 政府监管
我国的资本市场虽然处于低水平的阶段，但还在稳步发展，国家对保险投资渠道的开放使保险公司的资金运用更加多样。但是我国初步开放的资本市场和较为落后的风险管理理论使保险资金面临的风险越来越复杂。该风险不仅包括日常投资风险，还包括从国际市场传导来的全球金融风险，以及由于保险资金自身负债性所特有的风险。保险投资的资金来源中主要是保险公司对被保险人的负债，对资金流动性要求较高，如出现偿付能力危机，将对保险公司甚至整个社会产生不利影响。综上所述，对我国保险投资风险管理进行深入研究具有重大的意义。
一、保险投资风险管理理论概述
目前国际上关于保险资金的管理理论主要为资产负债管理理论和现代组合管理理论。资产负债管理理论发展较早，始于1800年，该理论的主要观点为银行等金融机构应拥有充足的各类准备金以应对负债，结转盈余保证金，且对利润的来源进行分类、度量和确认。经过不断的发展演变为资产管理理论、负债管理理论、资产负债管理理论三个阶段的理论。现资组合理论发展相对较晚，由Markowitz（1952）最早提出，该理论基于一定的假设前提，通过均值-方差最优解选择最符合投资者偏好的投资组合，虽然是静态均衡的状态下，但是将收益率与风险之间的关系相结合，对如何选择最优资产组合进行了讨论。
我国学者对国外风险管理理论的分析基础上，深入研究了我国保险公司的投资风险管理。我国寿险企业发展较早，资产负债管理理论随着寿险的发展不断完善。关于现资组合理论的运用，王佩（2009）找出保险资金投资收益与风险的相关性。随着我国保险行业的不断发展，保险资金运用及风险管理理论日趋完善，我国保险监管与时俱进，不断放开保险资金投资渠道，细化管理要求。近年来，我国保险资金投资运用取得了明显的成效，主要体现在监管更加系统性、科学性；保险资金投资在有效防范风险的基础上不断优化结构；投资收益稳健增长。
总体而言，目前保险投资风险管理理论已经相当成熟。我国对保险资金的运用通过深入的理论研究并接合实际情况，在风险管理方面取得了一定的成果。但我国保险业相对于发达国家起步较晚，关于保险资金运用风险管理的研究相对较少，尚未形成成熟的风险管理理论体系。
二、保险资金投资风险管理浅析
从国外保险公司经营状况来看，传统的保险业务不能盈利或者盈利很小，其收入来源主要依靠投资收益。但是，有投资就会有风险，高收益往往伴随着高风险。保险资金运用中的风险管理是获取稳定投资收益的重要保障，下文简述保险资金的来源及运用情况。
（一）我国保险资金来源及特点。保险投资的资金主要来源于保险公司的所有者权益、负债及其他资金。具体分为以下几种：注册资本金与资本公积金、总准备金、各类准备金、其他资金。其中，各类准备金（保险公司的负债）是保险资金的重要来源，由于保费的收取和保险金给付的时间间隔，使其可用于投资。
基于保险资金的来源，其自身有如下特点：（1）具有负债性，由于各项准备金直接来源于保险公司的保费收入是保险公司的负债；（2）具有期限性，寿险合同大多是十年以上的长期合同，因此寿险公司的资金比较稳定，但也可能在某一时间段偿还较大数额；而非寿险合同一般都是一年以内的短期合同，对流动性要求较高；（3）追求收益性，因保险资金的负债性，保险投资需要一定的收益才能覆盖资金成本。
随着市场经济的发展不断发展，在实际投资过程中保险资金运用主要的投资渠道为银行存款、股票、债权、证券投资基金份额等有价证券、不动产等国务院规定的其他资金运用形式。
（二）保险Y金投资风险。偿付能力是保险公司偿还债务的能力，是基本指标也是核心指标。保险公司偿付能力风险可分为固有风险和控制风险。固有风险体现在保险公司的经营和管理活动中，在现有的正常的保险行业物质技术条件和生产组织方式下，必然存在的客观的偿付能力相关风险。固有风险又分为两种：可量化为最低资本的风险如保险风险、市场风险和信用风险和难以量化为最低资本的风险如操作风险、战略风险、声誉风险和流动性风险。而控制风险主要来自于保险公司内部管理和控制不完善或无效，从而导致固有风险未被及时识别和控制带来的风险。
三、我国保险投资风险管理的现状及问题
陈文辉副主席指出，保监会近年来的工作中随着我国保险市场的不断发展持续推进中国保险资金运用的改革，在放开前端的同时要管住后端。尤其近几年我国保险资金运用规模增速迅猛，其在经济社会和金融市场中的重要性越来越显著。基于保险资金的负债性和保险公司对投资收益稳步提升的需求，股权投资、另类投资在保险资金的运用中增长较快，与传统的银行存款、股票、债券等形成了多元化资产配置格局。在快速发展中，也应看到国际政治经济形势的错综复杂所带来的风险与挑战，尤其对保险资金的海外投资造成不确定性风险。
第一，自二零零八年金融危机后，世界经济复苏乏力，总体保持低速增长。利率下行带来的风险对保险行业带来了现实挑战。我国保险公司面临对保险资金的运用中如何保持资产负债的优化配置的难题，尤其寿险公司资金的长期性使其被动承担高成本负债。
第二，保险资金运用规模的新增以及大量资产到期，使得保险资金急需寻求再投资资产。低利率带来的“资产荒”难以满足保险资金的历史高成本，倒逼保险机构提升风险偏好，由投资风险较低的银行存款等转向股权投资、另外投资等高风险资产。
第三，资产负债结构不匹配。我国保险公司在实际操作中粗放式的经营方式，资产与负债的匹配率不高，尤其是中长期投资中问题明显。部分保险公司没有完善的资产负债管理制度，寿险资金应配资中长期投资，如期限较长的银行存款、房地产投资、长期国债等，而财产保险资金应适当配资具有流动性的资产，如同业拆借、股票、短期固定收益类产品等流动性强的品种。近年来，债券打破刚性兑付，违约多发，保险资金在投资过程中面临的信用风险上升，保险资金高比例配资信用类资产，使得投资风险敞口增加。
第四，保险公司自身的投资风险管理体系不够完善。市场缺乏自律，尽管在监管的指导和压力下，保险行业的风险管理得到重视，但在实际操作中，部分保险公司在应对监管和市场的变化中，急于求成，激进经营，短债长投。常常由于保险公司缺乏完善的风险管理体系及风险管理能力不足，不能满足投资多样化需求，因而不能有效把控保险投资风险。
四、保险投资风险管理对策
在分析了我国保险资金运用状况、风险管理存在问题及成因后，本章主要从机构、监管两个角度对我国的保险投资风险管理提出对策建议。
（一）保险行业整体提高风险管理水平和行业自律。保险公司应健全公司治理和资金运用内部控制，不断改善资产负债匹配情况，保证资金运用的安全性，利用组合投资来分散风险，加强保险资金运用的风险识别、监控与管理。资金运用部门从公司战略的高度整体把控风险，完善资产负债管理体系和风险管理制度，按照中国保险监督管理委员会等监管部门对于保险资金运用的政策法规，制定公司内部投资制度、明确投资范围、限制条款等，保持风险及投资收益的动态平衡。投资人员综合考虑资产负债配置结构，根据偿付能力风险的指引，结合投资组合理论，合理配置各项投资，在控制投资风险的前提下，实现投资的优化和收益。
发挥中国保险行业协会的督促作用，提高保险行业自律水平，使保险资金运用服务主业，最大化的维护投保人的权益。首先，保险资金投资以安全为主，投资符合要求的银行存款类产品，适当选择短期理财类业务；其次，保险资金收益以稳定性为主，投资结构简单现金流稳定的固定收益类或类固定收益类产品，适当配置股权、股票、基金等非固定收益产品；最后，保险资金可选择股权投资提高收益，但不应偏离主业，坚持保险姓保的原则。
（二）加强监管力度和深化市场化改革。随着保险资金投资领域的开放，我国保险市场风起云涌，成为资本市场的弄潮儿，这对我国的保险监管提出了更高的要求。保险创新为市场化改革创造良好环境，主要包括保险产品定价机制改革、保U资金运用机制改革、市场准入退出机制改革和行业平台建设等方面。这些改革措施极大地活跃了保险市场，也难免带来一些新的问题，金融创新与监管是矛盾的也是相辅相成的。监督保险公司加强学习以“偿二代”为标准的更加科学的偿付能力监管制度，提高保险行业的风险管理水平，把保险公司的偿付能力情况分为三个级别，分别采取监管措施。
参考文献：
[1]Harry Markowitz.Portfolio selection[J]. Journal of Finance.1952，7（1）.P77-91
[2]王佩.中国保险资金运用的风险管控研究[D].武汉科技大学硕士学位论文.2009.P16-18
[3]王一佳，马泓，陈秉正等.寿险公司风险管理[M].中国金融出版.2003.P98-111
【论文摘要】《证券投资学》课程实验的开展调动了学生的学习积极性，加深了对理论知识的理解。但现有的理论教学过程中，如何利用有限的实验达到高效率？实验教学内容的具体安排则起着关键作用。文章就《证券投资学》课程实验教学内容进行了探讨。
《证券投资学》是一门理论性和实践性结合紧密的课程，将理论教学内容与证券投资实践结合在一起，能加深学生对基本概念、基本原理的理解，增强学生学习的趣味性、操作性和感性认识，激发学生的主动性和创新性，拓展学习的深度与广度，提升学生分析问题、解决问题的能力和实践动手能力，从而提高金融学专业人才培养质量。
一、《证券投资学》课程实验内容的设计思想
目前开设《证券投资学》课程实验的院校很多，但大多实验教学内容相对分散,难以收到较好的效果。依据金融学专业全程式实验教学体系的思想，在讲授《证券投资学》课程时，将实践教学的内容与理论知识学习结合起来,《证券投资学》课程实验主要针对课程中专业性较强、涉及范围较少的单元，开展针对性的专业实验，进行相关单项基本技能的训练并巩固课堂教学中的理论知识，同时重视与前续、后续课程内容的衔接,避免实验教学内容的交叉与重复。
二、《证券投资学》课程实验内容设计的理论依据
理论知识是形成实践能力、应用能力的基础。能力在掌握一定知识的基础上经过培养训练和实践锻炼才能形成。因此学生首先要打好实践课坚实的理论基础，为以后的课程实践做好准备。因此，课程实践教学内容设计需坚持与理论教学相容性原则。要在有限的学时下，合理安排理论教学与实践教学的时间，做到既保持理论知识体系传授的完整性，又让学生得到较充分的实践性课程的训练。
国内证券投资学的基本理论框架一般分为四大部分:证券投资的基础理论、运行理论、决策理论和调控理论与政策。由于金融专业《证券投资学》的前期课程《金融市场学》，已经比较详细的介绍了证券投资基础理论中的证券投资工具股票、债券、基金、权证、期货与期权，而有关证券市场的运行理论在投资银行中也已重点介绍，这两部分可不再重复介绍；在进行《证券投资学》的讲授中可以把内容侧重在证券投资的决策理论和调控理论与政策上。具体内容包括：证券投资的组合分析、基本分析、技术分析，证券市场的调控与管理。由于金融专业《证券投资学》的后续课程是《证券投资技术分析》，因此，在《证券投资学》课程讲授中技术分析的内容只是简单介绍。
三、《证券投资学》课程实验设计的内容
由于《证券投资学》课程实验学时有限（12学时），因此重点实验内容是对投资组合理论、证券特征线进行验证，通过这部分实验课的教学，使学生初步掌握证券投资的投资组合分析的验证，绘制无风险证券与一种风险证券组合的可行集、多种证券的最优组合分析。具体步骤如下：
1.绘制无风险证券与一种风险证券组合的可行集
主要是需要计算一种证券的期望收益和标准差。
（1）数据的获得。首先将大智慧软件数据显示周期选为月，使得股票价格为月度数据，然后对股价进行复权处理（通过复权处理使得股价不仅反映资本利得，还能反映红利收益），最后导出到excel，得到股价数据。如果有数据库，也可以从数据库中得到股价数据。
（2）计算股票的年度收益率。利用excel的自动计算功能可以得出股票年度收益率数据
（3）计算该股票的期望收益与标准差。在d3单元格输入excel自带公式average(c3:c18)就会输出方正科技的期望收益，输入stdevp(c3:c18)可以输出该股票的标准差。
（4）计算风险资产和无风险资产在无卖空时的组合收益和标准差。
①把已知数据输入excel表格，无风险资产本例中选择银行存款，收益为4.14%。
②在表格中输入无风险资产的投资比重，并逐步递减。由于有无卖空限制，所以风险资产的投资比重依次递增，两者之和为1。在组合的期望投资收益率单元格输入公式，本例中为a8*0.0414+b8*0.152。同理得到组合的标准差，当无风险资产与风险资产组合时组合的标准差公式为σp=|θσ|，本例为b8*0.3662。
③画出资本配置线。在excel菜单中点击“插入”、“图表”，选择xy散点图，平滑线散点图。点击下一步，在图表源数据对话框中修改数据区域，x轴选择标准差数据d8:d28，y轴选择期望收益率数据c8:c28。点击下一步，选择图表保存位置，得到了资本配置线。
2.多种证券组合的最优组合
如果只有两种风险证券组合在一起，组合的期望收益率和标准差可以用公式求出，并得到相应的可行集曲线，但是，当组合的证券超过两种时，必须要更复杂的计算工具。本实验选取了其中的一种，采取规划求解这一工具来达到实验目的。
（1）基础数据的收集。实验中试图计算多种股票组合在一起的时候的可行集，因此，还是要按照实验一的方法获得四种股票的年度收益率，期望收益率和标准差。选取四支股票，除了要计算每支股票的期望收益率和标准差，还要计算他们之间的协方差，这里运用covar这个函数，计算方正科技和邯郸钢铁的协方差就可以在单元格输入covar(c3:c12,f3:f12)，同理计算出其他协方差，就可以得到四支股票的协方差阵。
（2）四种股票最优组合的计算。
①规划求解的安装。在excel菜单中点击“工具”、“加载宏”，出现加载宏的对话框，在对话框中选择规划求解，然后“确定”，这时规划求解已经成功安装。
②在excel表格中输入已知数据。
③建立运算区域。把期望收益率数据填入到相关表格，在单元格中预留最优投资比重、投资组合收益率、投资组合方差、标准差等。预设最优投资比重为1、0、0、0，即全部投资于邯郸钢铁这支股票上运用矩阵运算的方法计算出组合方差。并对组合方差开方。
这样我们就建立了一个运算区，建立了各单元格数据之间的关系。一个单元格数据的变动就会引起其他数据做出相应变动。
④通过规划求解求出最优解。在excel里建立约束条件区域，把相应的约束条件列出，规划求解的原理就在于电脑自动对符合条件的解进行筛选，得到最优解，因此，必须准确设定筛选条件。在这个约束条件区，投资的比重相加应该等于1，在相应单元格输入=sum()。如果是无卖空情况，每个股票的投资比重都是>=0的，当人为设定一个目标收益率，电脑就会自动的计算符合条件的标准差最小的解，这也就是所要找的最优解。不断的变换目标收益率就得到了很多组最优解就是要找的有效前沿。
点击工具菜单，就会在其中找到规划求解这一选项，点击打开规划求解对话框。在对话框中设置约束条件，最优解就会自动输出到相应运算区。假设设置某一目标单元格选择“最小值”。约束条件在无卖空时应该有三个，一个是投资比重都应该>=0，投资比重之和应该等于1，然后输入0.2，即目标收益率先预设20%。目标项、可变项和约束条件都输入完毕就可以开始计算了，点击“求解”，电脑会自动运算出结果，点击保存，就会发现在原来的计算区数据已经更改。
在这个计算结果中，得到四种股票组合在一起，目标收益是20%的时候，组合标准差最小的解，这时候得到的解就是四个投资比重，投资比重分别为0.36、0.63、0.1、0，这就是找到的最优的组合。
⑤建立数据区。前边得到的最优组合只是有效前沿的一个点，要得到有效前沿的其他点，就必须不断的变换目标收益率，得到不同的最优解，最终画出有效前沿。为了得到这样一系列数据，要建立数据区来保存不断计算求出的结果。把组合收益为0.2，标准差0.33写入到数据区。接下来继续运用规划求解工具，把约束条件中的目标收益率20%变为其他数据，比如25%，求解就会得到另外一个最优解，依次不断变化该单元格，就会得到需要的一些组合，不变计算的结果就是我们最终得到了完整的数据，
（3）既定目标收益率最优投资比重的求解。假如要投资于四支股票上，要求投资的收益率为28%，那么应该怎么分配风险最小呢？前面的规划求解实际上就可以解决这个问题。只要在约束条件中添加0.28，即当收益率要求28%时，最优的投资比重应该是0、0.79、0.21、0。有卖空的时候也是如此计算，最终得到结果。
参考文献
[1] 兹维博迪.投资学（第6版）[m].机械工业出版社.
关键词：资本资产定价模型；β系数；回归分析；风险与收益
引言
我国沪市即上海股票市场以1990年12月19日的上海证券交易所开业为标志,经过了22年的发展后,达到了一定的规模。过去的一些经济学家的一些理论也解决了一些问题，比如由美国经济学者马科维茨（Markowitz）教授创立的证券组合理论从理论上解决了如何构造投资组合来规避市场风险同时获得投资收益的问题，但是这一过程，需要大量的计算，和一系列严格的假设条件。这样就使得该理论在实际操作方面具有一定的难度，投资者需要一种更为简单的方式来解决投资事宜，于是资本资产定价模型就应运产生了。
一、文献综述
1964年,威廉·夏普(William Sharp)发表了他的博士论文Capital Asset Prices:A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk,正式提出了资本资产定价模型(CAPM)。Black、Jensen 和Scholes 在1972 年对纽约证券交易所1926 年至1965 年期间的所有股票数据进行了实证检验，他们的计算结果和零β资本资产定价模型相一致。该模型的β值几乎可以解释所有投资组合的平均收益率的差异。然而后来，特别80 年代以来，负面的验证结果也相继产生。比如Roll（1977）曾经对当时的实证检验提出了怀疑，他认为：由于市场指数组合是有效市场组合是无法证明的，所以也无法对CAPM模型进行检验。由于按照CAPM 理论，市场组合是包含几乎所有不确定资产的组合，而市场指数却不是有效组合，所以，他认为以前的实证检验并不一定能证明该理论是成立的。对于这一质疑，有研究表明，只要市场指数与无法观察到的真实市场的相关系数的大小决定使用市场指数来代替真实市场进行研究的可行性。
本文选取2008年1月至2009年12月最新沪市股指进行CAPM模型的实证研究,以期对上海股票市场的研究做一个新的扩充，并从资本资产定价模型出发来检验CAPM模型在我国上海股票市场上的实用性。
二、CAPM理论模型
（一）CAPM 模型的假设条件
1．在投资收益率既定的条件下，投资者总是追求风险最小化。在投资风险既定的条件下，投资者总是追求收益率最大化。
2.投资者以投资组合在某段时间内标准差和预期收益率来衡量该资产组合(对于某项资产或资产组合，风险由预期收益率的标准差来衡量，而预期收益率=(期末价值一期初价值)／期初价值)。
3．资产无限可分，保证投资者以任何比例分配其投资，比如假设投资者可以购买股票的一部分。
4．资本市场不存在资本与信息的流通障碍，即不存在信息不对称，没有任何一个投资者的行为能达到影响整个证券市场，不存在交易成本和所得税，所有投资者所有信息来源均不需要成本。
（二）资本资产定价模型简介
三、实证分析
（一）股票的选取
数据的选取从2008 年1月开始至2009年12月止的最新数据，同时为了科学地体现随机性，并且为了更加全面地验证CAPM模型，又不使得验证过于烦琐，我们选取的是上海股票市场各个行业中比较具有代表性的企业来验证（具体数据见附录），如：钢铁行业的武钢股份(600005)，交通运输业的皖通高速(600012)，金融行业的民生银行(600016)等五十支股票。这里还遇到的一个问题是个别股票在个别交易日内停牌，为了处理的方便，本文中将这些天该股票的当日收盘价视作与前一天的收盘价相同。
（二）无风险利率的确定
无风险利率的确定在国外研究中，常以一年期的短期国债利率或银行同业拆借利率来代替无风险利率。但由于我国目前利率尚未市场化，且国债以中长期品种为主，无法用国债利率来代表无风险利率。在本研究中，凡需利用无风险收益率的场合，都以最近的银行三个月定期存款利率(1.71％)代表之，这是百分比形式的收益率。
（三）收益率和β的计算
（四）CAPM模型的横截面检验
通过F检验得出结果4.331606，概率为0.005550，所以相关系数检验可以看出模型的拟合优度还算可以，但是模型中回归系数T值检验均不显著能说明CAPM模型在这个阶段中的上海股市的不适用性。
四、分析与建议
本文得出的结果是CAPM模型还不适应目前上海股票市场。对于CAPM 模型在当前中国上海股票市场仍不适用的原因，我认为主要有以下两点：
1.市场的有效性。推导出CAPM 的假设前提是证券市场完全有效。正是由于信息披露制度的不完善、不规范，使得我国证券市场存在严重的信息不对称，从而使某些少数垄断信息者获得了超额利润，极大地影响市场的有效性。
2.市场指数的确定。根据标准的CAPM，市场指数应该是“市场组合”的收益率。CAPM 假设指出，当市场达到均衡时，每一位投资者都持有一个具有完全相同的预期收益的马柯维茨有效组合，即为市场组合。市场组合由市场上所有资产按照其各自的价值为权重来组成，该组合与市场上其他任何一种资产组合应保持最高的相关性。 目前在我国普遍使用的是深圳证券交易所成分指数与上海证券交易所综合指数，上交所综合指数体现了“资产权重加权平均”的原则。但这也存在一些问题，股票发行量中有部分股票不能上市流通，所编制的指数却将他们计入权数范围内，从而不能反映流通股现实市场股价的真实状况。
参考文献：
1.Sharp William. Cap ital asset p rices: a theory of market equilibrium under conditions of risk [J]. Journal of Finance,1964, (9) : 425-442
2.L intner. the valuation of risky assets and the selection of risky investments in stock portfolios and cap ital budgets [J]. Reviews of economic and statistics,1965, (47) : 13-37
3.李博、吴世农．CAPM有效性和适用性的实证研究——对上海股票市场的检验[J] ．中国经济问题，2003，(02)．
4.陈浪南、屈文洲．资本资产定价模型的实证研究[J].经济研究，2000，（04)．
5.李云翼．中国股市β系数研究的展望[J]．科技信息，2008，（26）．
关键词:证券业 净资本 资本监管国际比较
中图分类号: F120.4 文献标识码: A 文章编号:1006-1770(2010)04-016-05
国际上金融监管当局普遍对证券公司采取以净资本为核心的风险监管体系。1989年以来证监会国际组织(IOSCO)提出了一系列指引,包括10月的《证券公司资本充足率标准》,1990年11月《跨国证券公司资本金要求》,1998年5月《证券公司及其监管机构风险管理与控制指南》等。
在指引的引导下,各国监管当局根据各自金融模式、交易制度的不同制定具体的净资本监管规则。从监管实践看,净资本监管规则分为两个方面内容,一是净资本监管办法,即要求达到的净资本水平,以及对各类业务、各种情况的具体约束。二是净资本计算方法,即用什么方法来计算并衡量资本水平。通过上述两个方面的协调配合,实现净资本监管作用的有效发挥。
一、几种典型的净资本监管办法
在目前各国净资本监管办法中,以美国、日本、我国台湾净资本监管办法最为典型。
(一) 美国的净资本监管办法
美国证券交易委员会(SEC)基于本国的交易制度和证券经营模式,对国内证券公司提出了明确的净资本规则。根据净资本规则,净资本被定义为“资产超过负债的部分”在计算时要根据规定进行一系列认定和扣除的调整 。
1934年的《证券交易法》第15C3-1规则指出,衡量资本充足与否有两个准则:最低资本准备额和净资本比率限制,这就是对证券公司资本监管有较大影响“原始方案”。
该方案对净资本的定义是净资产加上部分次级债,再减去资产中不能立即转换为现金或变现后将产生一定比率损失的项目扣减额,用公式表示就是:
C=A(1-H)-L
其中:C为净资本,A为总资产,L为总负债,H为各项资产的加权平均扣减比例,H=∑hiAi/A, hi为资产Ai 的扣减比例。
在最低资本准备额准则下,从事经纪业务或自营业务的证券公司,其净资本不得低于25万美元。净资本扣减比例由SEC根据不同头寸的风险特性事先加以规定,以债券投资为例, SEC按发行主体与存续期的不同而确定以下不同的扣减比例,具体见下表 :
注:其他债券1一般包括有3到4个做市商的债券
其他债券2一般包括有1到2个做市商的债券
在净资本比率准则下,衡量资本充足与否可以采取两种计算方式,第一种计算方式,要求证券公司营业第一年,总负债不能超过净资本的8倍,第二年起总负债不超过净资本的15倍。其监管理念是“负债应有足够高流动性的资产作为担保”,证券公司若要通过负债增加业务项目,则必须相应提高其净资本金额。
为了进一步加强监管,强化对投资者的保护,美国证监会在1975年又另外颁布了一个“替代方案”,要求证券公司的净资本不得低于借方余额(证券公司向其债务人或客户之应收款项)的2%,同时不得低于25万美元。借方余额主要是证券公司应收帐款总额,包括客户现金帐户及保证金帐户的借方余额、期权交易须交纳的保证金等。
美国证监会规定证券公司可以任选一种方案向主管机构申报,拥有较多所有权交易帐户的大投资银行一般倾向于采用“替代方案”,而一些主要从事经纪业务的小证券公司则采用“原始方案”较多。
(二) 日本的净资本监管办法
1968年的资本监管规定主要就最低资本额、负债比率和资本持有额进行了限制。综合类证券公司最低资本不少于30亿日元,经纪类最低资本不少于3亿日元。证券公司负债合计额不得超过资本(加各类法定公积、及有价证券之未实现收益)。而持有限额则由金融监督厅以资产类别具体规定 。
1987年10月日本证券公司遭受极大损失,监管当局意识到仅对净资本做出规定不足以维护金融系统的稳定,日本大藏省在借鉴他国的资本规定的基础上,于1990年3月颁布证券公司自有资本充足率的规定,将风险观念首次纳入净资本的范畴,基本要求为:
证券公司净资本为公司第一类自有资本与第二类自有资本之和,减去公司固定资产的余额。该净资本的规范主要是考察资产负债表中的资产、股东权益项目以及表内外交易科目并扣除流动性差的资产,而并未考虑负债项目。其主要监管理念是“无论负债金额有多大,只要资产负债表内资产和表外交易项目有立即偿还能力即可”。在考察证券公司的净资本水平时,未将其负债面列入考察范围,这是日本与美国关于资本监管办法的最大差异。
日本在1990年的资本充足规定全面借鉴了巴塞尔资本协议的理念,在计算风险加权资产时借鉴了协议的计算方法,但与1988年资本协议相比,日本规定的突出特点即涵盖了市场风险、信用风险与操作风险,在计算时率先提出了采用营业费用一定比例的方法来衡量操作风险,此外净资本比率与巴塞尔协议相比有大幅度提高。
自1990年以来日本经济持续低迷,1997年山一证券涉嫌违法经营倒闭,日本金融厅于2001年3月再次调整了证券公司自有资本充足率法令,以期强化证券公司的风险披露,加强其风险管理,维护金融系统稳定。新规定依然借鉴了巴塞尔协议的有关方法,允许证券公司自行选择内部模型或标准法计量市场风险,同时对净资本的规定更加细致,并调整了相关资产者的资本比率。
(三) 中国台湾地区的净资本监管办法
我国台湾地区的证券监管当局于1998年颁布证券公司自有资本管理办法,该办法主要参照日本模式进行构建,再根据自身的证券业务特性进行调整。其基本公式如下 :
上述公式中分子项目的“自有资本净额”与日本模式中的“自有资本”类似,主要是以证券公司资产负债表中的股东权益项目为基础,扣除资产项目中的非流动性的资产所得。具体而言,第一类资本是以资产负债表中的股东权益为主,包括股本、资本公积、保留盈余等项目;第二类资本以未实现损益为主,包括违约损失准备、买卖损失准备等项目;扣减资产是指变现性低的非流动性资产,包括预付帐款、固定资产、无形资产等项目。
而分母中的三类资产的“风险约当金额”等于证券公司以股本或举债资金,为营业或投资目的所取得的现货及期货(含货币市场)头寸市值,乘以根据不同头寸特性确立的风险系数所得。台湾的资本监管模式中主要考虑因持有头寸价格变动带来的市场风险、变易对手不履约带来的风险和具体执行业务操作中因疏忽产生的风险。
我国台湾地区的资本充足性办法主要是针对每一种市场、每一个交易对象及经营操作中可能存在的风险进行防范,而并非由证券公司自行估算。这种办法的优点在于当证券公司自身风险评估能力不足或缺乏有效的风险管理机制时能找到一致的执行标准,推动整个行业基于资本充足性的风险监管。当然也有不足的地方,如与证券公司内部风险控管方式无法产生一致性,制定资本充足比率时没有考虑不同之间因交互关系而产生的风险抵消情况以及忽视了法律风险、流动性风险等证券公司面临的其他风险。
二、几种典型的净资本计算方法
在证券公司资本充足性的规则中,净资本的计算是非常关键的一环,而计算净资本的核心问题是如何对证券公司所持有的主要资产――各类证券头寸的风险进行资本计提。
由于各国的证券市场环境及监管体系有较大的不同,因而对证券公司面临的证券组合头寸风险有不同的理解,有不同的净资本计算方法,目前以综合法(Comprehensive Approach)、积木法(Building-block Approach)以及简单组合法(Simplified Portfolio Approach)最具代表性。
(一) 综合法
综合法最先应用于美国,美国证券与交易委员会(SEC)要求证券公司以综合法来计算净资本,综合法下的证券组合头寸风险计提准备(position risk requirement,PRR)相当于多头头寸价值比重的某一特定比例再加上一部分空头头寸价值比重之和。假设多头头寸价值超过了空头头寸的价值,则 SEC 要求的头寸风险计提为多头头寸价值的 15%以及空头头寸价值超过多头头寸价值的 1/4 部分的 15% 。
也就是说,对于一个多头价值超过空头价值的资产组合在综合法下的 PRR,我们假设 L、S 分别为多头头寸和空头头寸总价值占组合毛价值(Gross Value,多头价值+空头价值)的比重,β为反映多空头寸风险抵消效果的参数,α 为针对头寸风险的资本计提参数,则综合法下头寸组合风险的资本计提比率PRR为:
PRR=α[L+ Max(S-Β1,0)]
更一般的,对于任意投资组合,综合法下头寸组合风险的资本计提比率 PRR为:
PRR=α{Max(L,S)+Max[Min(L,S)-βMax(L,S),0]}
综合法作为计算多头头寸风险资本计提的方法在美国、日本、法国、意大利和香港等多个国家和地区应用多年,只是各国对资本计提公式中的两个参数α,β设定差异较大。对于参数α,美国证监会规定为15%,日本规定为10%,澳大利亚规定为15%、法国和意大利规定为20%,香港规定为不低于40%。对于流动性不佳的股票,荷兰规定的α为30%。
对于参数β,美国规定为25%,其他许多国家则不予考虑,即β=0。β为0意味着对所有多空头头寸都要进行资本计提而完全不考虑多空头头寸的风险抵消效果,此时的综合法也称为纯粹综合法(Purest Comprehensive Approach)。
由于综合法没有考虑分散化投资组合对风险的削减因素,同时对于一个多空头相对平衡的投资组合,也仅仅对多空头寸风险的相互抵消做了部分考虑(当β>0 时)或不做考虑(当β=0 时),因此它可能会造成资本计提量的高估。
从理论上讲,综合法仅仅适用于只有多头头寸的情形,且投资组合中的股票数量很少,从而无须对分散化投资加以考虑,例如美国的做市商(market maker)会持有大量具有平均风险水平的单一蓝筹股。
(二) 积木法
积木法在计算证券组合头寸风险(PPR)的资本计提准备时,以风险资产的毛价值(多头头寸价值加上空多头寸价值的绝对值)和净价值(多头头寸价值减去空多头寸价值的绝对值)的一定比例作为计提的基础,用公式表示如下 :
其中,X 表示 PRR 对资产毛价值的资本计提比例系数,Y表示对净价值的资本计提比例系数,Pi为持有证券资产 i 的价值占整个资产组合毛价值的比例(当证券 i 为空头时,Pi为负值),因此表示证券资产组合的净价值对毛价值的比例。
上式中的 X、Y,目前欧盟的通行标准为2%和8%,这意味着积木法更多地考虑了多空头寸的风险抵消因素,即该方法承认,多空头相互抵消的平衡的风险资产组合的风险要小于其它前提都一致的纯粹多头或者空头的风险资产组合,这一点较综合法更为先进。然而,积木法的缺点在于没有考虑分散的投资组合对于风险的抵减作用。从资产组合理论的角度看来,只有对于完全分散化的投资组合,且X=0的情况下,积木法在理论上才成立。而在现实中,一个不变的常数X显然不能反映分散程度不同的投资组合的风险大小。
对于积木法的最初实践来自英国,其在 1988 年前的数十年中均采用该方法,并指定 X=7.5%、Y=2.5%,在英国放弃该方法之后,欧盟的“4+8”或“2+8”积木法体系成为目前国际通行法则竞争中的领先者,尽管其在理论和实践上均存在缺陷。
事实上,对于纯多头的风险资产组合而言,综合法下PRR=αL,而在积木法下 PRR=X+Y,令α=X+Y,则综合法和积木法完全一致。
(三) 简单组合法
马可维茨(Markowitz)1952年提出了关于证券投资组合风险的计量模型,在他的资产组合理论中指出,证券组合的风险,即证券组合收益率的方差s 2 ,可以用公式表示 :
(1)
公式(1)中wi和 wj分别为资产 i 和资产 j 在证券组合中所占的比例, sij是资产 i 和资产 j 收益率的协方差。
由于马可维茨的模型过于复杂,夏普于 1963 年提出了单因子市场模型,证券组合的风险s2可以表示为:
(2)
公式(2)中, s2是市场收益率的方差, βj 是证券 j 的β值, sei2是证券 i的残差变异。
由于公式(2)在计算上仍然十分复杂,英国证券监管当局进一步简化夏普的公式,假设一个组合中所有证券的β值均为1和残差都相同,将公式(2)进一步简化为:
(3)
公式(3)中sei2 为一定时间内市场收益率的残差。
简单投资组合法下 PRR 不仅应该反映风险资产组合收益率的方差s2 ,而且应该反映证券公司能够承受风险的时间,以及一个可以接受的破产率。英国监管机构对流动性最强的股票资产的时间区间定义为一周,置信度定为 95%。
经过一系列简化后,简单投资组合法下的风险资本计提比率PPR的计算公式为:
(4)
其中, s为风险组合周收益率的方差, sm2 和sei2分别为市场周收益率的方差和平均残差水平。对于流动性最佳的股票,英国监管机构规定sm2=6.75%, sei2 =21.5%。
相对于综合法和积木法,简单组合法的优点在于充分考虑了投资组合多元化影响和多空头寸的风险抵消,从理论上讲是最优头寸组合风险的资本计提比率(PRR)的计算方法。但是由于该方法的假设前提是所有证券收益只与市场单一因子有关、某一证券投资组合中的所有证券的 β值均为 1、残差都相同,对于不符合该前提的证券市场,可能会造成头寸组合风险的资本计提的不足。
上述几种净资本计算方法规定中包含着一个基本原理,证券头寸组合风险的资本计提比率的确定应该与资产的风险大小成正比,亦即与投资组合的波动率成正比,否则应视为无效率。从这一角度看,英国所采用的简单组合法在原理上处于优势地位。
三、净资本监管规则比较
1996年6月中国证券监督管理委员会( 以下简称“证监会”) 颁布《证券经营机构股票承销业务管理办法》首次提出了净资本概念。2000年9月证监会颁布《关于调整证券公司净资本计算规则的通知》,开始推行实行净资本监管。2006年7月证监会颁布了《证券公司风险控制指标管理办法》,对净资本风险监管体系进行了重新构建。2008年6月证监会公布《关于修改的决定》、《关于证券公司风险资本准备计算标准的规定》、《关于调整证券公司净资本计算标准的规定》,对证券公司净资本监管提出更高要求。我国净资本监管与国际上做法有哪些异同,引起笔者的关注。
(一)监管办法比较
把中国证监会制定的资本充足性规定与其他国家和地区证券监管部门的规定比较后可以发现,在总体构架也即对证券公司的最低净资本要求方面,中国证监会的规定可以看作是美国原始方案和替代方案的折中,即对净资本的绝对规模要求与替代方案相近。
中国净资本监管规则中吸收了日本净资本概念中考虑市场风险、信用风险与操作风险的全面的观点,但日本与中国的最大区别是在考察证券公司的资本充足性时,未将其负债面列入考察范围,认为“无论负债金额有多大,只要资产负债表内资产和表外交易项目有立即偿还能力即可”。
中国的证券公司监管规则与中国台湾地区的资本充足规定也有一定差异,主要体现在中国的规定比较宽松,如中国在比率上规定净资本不低于对外负债的8%,而台湾规定净资本与加权风险净资产的比率不低于150%,数量指标远比我国严格,同时针对每一个市场、每一个交易对象等均有严格的规定,相关规定更符合其证券市场及证券公司具体情况,更具有可操作性,计算出的衡量指标更加合理。
(二)计算方法比较
各国监管部门对证券公司净资本计算规则有所不同,其中以美国、欧盟、英国最具代表性,现将我国与他们进行对比,具体见下表 。
把中国的证券公司净资本计算规定与其他国家的相关规定比较后可以发现,我国的净资本计算方法与美国的综合法最相近。但是,考虑到我国证券市场是不可以卖空的,而在不可以卖空时,综合法、积木法实际上趋于相同,因此,从这个意义上也可以说,当前我国净资本的计算方法与这两种方法都是接近的。
参考文献:
1.冯玉明、施红梅、梁宇峰,《基于资本充足性的证券公司风险监管》,东方证券有限责任公司,2003年
2.柳淑丽,《我国证券公司资本充足性问题研究》,[硕士论文],华东师范大学,2005
3.阳,“现代金融机构风险管理的VAR体系”,《资本市场评论》 2000年第5期
4.薛山,《我国证券公司净资本计算规则的效率研究》 [硕士学位论文],西南财经大学,2006年
作者简介:
关键词：矿业权；现金流量法；折现率；资本资产定价模型
当今矿业权市场，确定折现率的方法有很多种，各个方法应用的条件也不尽相同。西方矿业权市场目前比较通用的是资本资产定价模型法（CAPM）。
资本资产定价模型法（CAPM）理论阐明了在已经发展完善的资本市场中，如西方矿业权市场，投资的期望收益率与投资承受的市场风险之间的相互关系。如果矿业权市场为有效市场，那么不同风险投资的风险补偿率应该是一致的。在这样的有效市场中，资本资产定价模型（CAPM）能够相对比较准确地反映折现率的内涵。安全利率是资本资产定价模型的一个重要参数，当前国内的长期存款利率（主要是指5年利率）以及国债利率都已经基本与西方矿业权市场发达国家相接轨，这可以保证选取可靠的安全利率。因此，在我国目前的矿业权市场情况，应用资本资产定价模型法具有十分现实的意义[1][3]。
1 资本资产定价模型法
1.1 资本资产定价模型的历史由来
资本资产定价理论源于马柯维茨（Harry Markowtitz）的资产组合理论的研究。马柯维茨（Harry Markowtitz）于1952年在《金融杂志》上所发表题为《投资组合的选择》论文，是现代金融学的第一个突破，他在其论文中确定了最小方差资产组合集合的思想和方法，奠定了投资理论发展的基石，这一理论具有划时代的意义，该理论的提出标志着现资分析理论的诞生。
现代资本资产定价模型是由夏普（William Sharpe，1964年）、林特纳（Jone Lintner，1965年）和莫辛（Mossin，1966年）根据马柯维茨最优资产组合选择的思想分别提出来的，因此资本资产定价模型也称为SLM模型。该模型在国外矿业权评估市场中得到了广泛的应用，而国内资本资产定价模型尚未应用于矿业权评估，对于资本资产定价模型应用于矿业权市场的问题的研究也相对较少。随着我国矿业权市场的制度的不断发展完善，资本资产定价法必将成一种通用的评估方法。[3]
1.2 资本资产定价模型的理论
1964年，著名的资本资产定价模型（CAPM）理论诞生了，该理论是夏普（Sharpe）在研究单个投资者的最优投资组合转向对整个市场的过程中提出的。可表示为：
其中：
RJ：第J种证券的预期收益率，在矿业权评估中为折现率
Rf：无风险收益率，国内评估选择五年期的银行利率
RM：股票市场的预期收益率
βJ：第J种股票的β系数
cov（rJ，rm） ：为证券J和市场之间收益率的协方差
σM：为市场收益的标准差
从以上的表达式可以看出，资本资产定价理论强调资产组合的投资收益是由无风险收益与市场风险收益两部分组成。其中，Rf为无风险收益率，国内矿业权评估选择五年期的银行利率。市场风险收益则是由βJ（RM-Rf）表示。其中β系数表示系统风险的大小， β是资本资产定价模型中很重要的参数之一[4]。
1.3 资本资产定价模型的β
1.3.1 β值的特征
β系数的定义是指能够反映出市场上的证券股票相对于整个大市场环境的各自不同市场风险程度。比如，经过计算，某种股票的β系数等于1，则它的风险与整个市场的平均风险相同，如果该支股票的β系数等于2，则它的风险是整个市场的平均风险的2倍。如果该支股票的β系数等于0.5，则它的风险是整个市场的平均风险的一半。因此β系数主要是反映了相对于市场，该支股票的风险情况。
1.3.2 β系数的涵义
资本资产定价模型是将投资风险分为两类：一是整个市场的风险（系统风险）；二是每个公司企业自己特有的风险（非系统风险）。β系数只能反映出某一股票在整个股市市场变动时，该股票的变动，可能上升，也可能下降，和其他的股票毫无关联。β系数不能反映出该公司特有风险。
1.3.3 有关β值的计算
按照定义，根据矿业权投资项目与股票指数收益率的相关系数、股票指数的标准差和股票收益率的标准差直接计算β。即：
其次是使用线性回归直线法。根据数理统计的线性回归原理，β系数均可以通过使用线性回归方程预测出来，即根据某一时间段内的矿业权投资项目的资产组合收益率和市场组合收益率的相关数据[7]。
1.3.4 有关β的主要应用
在西方比较发达完善的证券市场，β系数被广泛的应用：（1）测定资产组后风险的可收益性；（2）反映资产组合的特性；（3） 选择投资组合的重要参数。
2 实际案例――以山东某上市黄金集团为例
用资本资产定价模型（CAPM）模型计算折现率及该集团下某矿山的采矿权价值。
2.1 数据的选取和处理过程
选取200X-200X年之间，该集团的股票数据及整个黄金市场的数据。
由公式可知：
将相关数据代入公式，可得：
标准差的计算：
将相关数据代入公式可得：
则β值的计算如下：
根据公式Kf=Rf+β（Km-Rf）安全利率取当年存满5年的固定利率，即Rf=3.6%
则可以得到：Kf=Rf+β（Km-Rf）=3.6%+6.5×（7.85%-3.6%）=31.2%
系数的经济意义在于，在矿业权市场，相对于矿业权市场组合而言，特定的矿业权投资项目资产的系统风险是多少。通过以上的计算，最终得出β为6.5，那就可以说明，该矿的风险情况比整个矿业权的市场风险情况高，也可以说明资本资产定价模型更加符合投资者的心里意愿。
2.2 实际案例计算
该矿山为该集团旗下某一个金矿，主要销售成品金与成品银，金的平均地质品味为6.65克/吨，银的伴生产率为1.39%，本矿山生产规模为35万吨/年，矿石贫化率为12%，选冶综合回收率为92%，可采储量为462万吨，矿山服务年限约为15年，本项目评估计算日期约为15年（数据来源于X矿开发利用方案）。现在将以该集团的金矿矿山为例，应用折现现金流量法计算其矿山的采矿权价值。（具体评估各项参数略）
2.2.1 用β计算该矿采矿权价值
首先，用国内目前一般采取的折现率为12%
表1
则可得到：
该采矿权的评估价值为：29，242万元
其次，采用资本资产定价法修正过的折现率（Km=31.2%）
表2
则可得到：
该采矿权的评估价值为：4504.5万元
通过以上不同折现率的计算，得到的采矿权价值，相差较大，这也同时表明，合理正确的应用合适的折现率，才能准确地反映出采矿权的真实价值。我国目前比较通用的方法是应用累加法计算的折现率，即第一种折现率（12%），用该折现率算出的采矿权价值为29，242万元，相对于资本资产定价模型法计算出的最终采矿权价值4，504.5万元，是近乎后者的5倍。这也是我国经常在评估矿业价值时，评估出天价的矿山，这说明对于折现率的选取，有着至关重要的作用。资本资产定价模型法所最终确定的采矿权价值，无论是从过程中，还是结果，都要比当前国内的方法，计算得更加准确真实。我们的矿业权市场已经经过数十年的发展，有条件应用资本资产定价模型法来确定折现率。
3 结束语
通过以上两例上市公司的矿业权价值评估的案例分析，折现率的取值，对矿业权最终的价值评估起到了决定性的作用。资本资产定价模型可以在整个大环境市场的基础上，应用系数β反映出投资的期望收益率与投资承受的市场风险之间的相互关系。不同的项目，不同的市场环境，评估的价值是不固定的。相对于我国通用的累加法，理论上更加优越，累加法采用相对固定的折现率，忽视了项目与市场环境之间的风险关系，不同的项目，应用相同的固定的折现率，在理论与实际操作上，资本资产定价模型更胜一筹，最终得到矿业权价值更加符合投资者的心理意愿。
参考文献：
[1] 《矿业权评估指南》修订小组.矿业权评估指南2006修订版.中国大地出版社，2006.
[2] 杨拟清等.矿业权评估理论与方法研究.中国矿业，1999，8（5）：58～64.
购物车(0)