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        基于美國20只對沖基金的風險測量模型比較

        2015-05-30 14:22:39宋仕豪郭曉允
        2015年32期
        關鍵詞:投資組合

        宋仕豪 郭曉允

        摘 要: 對沖基金的基金(FOHF)逐漸成為世界金融發(fā)展又一強勢著力點,并在后金融危機時代成為一枝獨秀。本文選用經(jīng)過Cornish-Fisher擴展CVaR資產(chǎn)配置模型的對沖基金投資組合構建與優(yōu)化模型La-MCVaR。選取美國的20只代表性對沖基金,得到有效前沿,并與均值—方差模型、均值—風險價值等模型比較分析,結果表明模型La-MCVaR是切實可行的,可以應用到對沖基金的投資組合(FOF)的構建中,為投資決策作參考。

        關鍵詞: 對沖基金;投資組合;VAR;CVAR

        一、對沖基金起源與發(fā)展現(xiàn)狀簡述

        對沖基金源自英文“Hedge Fund”的翻譯,意為“風險對沖過的基金”,也稱避險(套利)基金,原本是旨在對沖風險、規(guī)避風險,現(xiàn)在已經(jīng)演變成充分利用各種金融衍生產(chǎn)品的杠桿效用,承擔高風險,追求高回報率的私募投資基金。

        (一)當前對沖基金的市場規(guī)模

        08年金融危機爆發(fā)前,對沖基金的市場資產(chǎn)規(guī)模達到了一個歷史峰值,對沖基金(不包括對沖基金的基金FOHF)數(shù)量超過11萬家,資產(chǎn)規(guī)模超過2萬億美元,高達2.14萬億美元。20081年,由美國次貸危機引發(fā)的世界金融危機爆發(fā),此次金融危機雖然給對沖基金行業(yè)以重大的沖擊,但同時也給對沖基金行業(yè)的復蘇與發(fā)展創(chuàng)造了新的機遇。1“后金融危機時代”1也變成對沖基金大顯身手的時代,與其他投資相比較,對沖基金表現(xiàn)得更為優(yōu)秀。從2009年開始,對沖基金的市場規(guī)模逐步回升,2012年單一對沖基金數(shù)量再次超過1萬億家,管理資產(chǎn)規(guī)模也再次超過2萬億美元,達到2.25萬億美元的歷史新高。

        (二)對沖基金的市場結構

        由于金融市場較為發(fā)達和完善,美國和歐洲國家和地區(qū)的沖基金資產(chǎn)規(guī)模一直排名靠前,根據(jù)2011年全球對沖基金管理資產(chǎn)分布情況。但近年來新興市場的比例也在不斷增長,根據(jù)2011年全球對沖基金管理資產(chǎn)分布情況,新興市場所占比例由20051年的14%上升到16%,其他地區(qū)的比例更是由12005年的114%上升到125%。

        二、對沖基金的投資組合構建與優(yōu)化實證研究

        從美國的對沖基金中選取對沖基金樣本,運用La-MCVaR模型構建一個優(yōu)良的FOHF,并與均值—方差模型、均值—風險價值模型等模型比較分析。

        (一) 數(shù)據(jù)的選取及處理

        1、數(shù)據(jù)的選取和預處理

        本文選用全球大型的對沖基金數(shù)據(jù)庫—Eurekahedge的數(shù)據(jù)。為了使樣本能包含各種策略型的對沖基金,并且數(shù)據(jù)觀察期足夠長,最終確定在數(shù)據(jù)庫中選取1995年1月至今都存活的美國的對沖基金作為選樣范圍,并按分層抽樣的原則在10大策略型對沖基金中分別選取幾只對沖基金,共選取了54只對沖基金的歷史收益率作為原始樣本數(shù)據(jù)。再根據(jù)這54只對沖基金的VaR、CVaR大小剔除一部分VaR、CVaR都很小的對沖基金,最后在每種策略下保留2只對沖基金,共保留20只對沖基金作為實證研究的樣本。

        2、數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計特征

        把1995年1月到2011年12月共204個月的收益率數(shù)據(jù)作為模型建立的實證分析樣本,2012年1月到2012年5月5個月的收益率數(shù)據(jù)作為驗證。得到20只對沖基金的1995年1月到2011年12月的描述性統(tǒng)計指標??梢钥闯觯@20只對沖基金的月度期望收益率最小的是Trident Global Diversified(0.514),最大的是World Monetary and Agriculture Program(1.818),平均為0.905;風險價值(VaR)和條件風險價值(CVaR)最小的是均是Trident Global Diversified(2.159/2.647),最大的是均是Korea International Investment Fund(28.064/35.048);一階自相關系數(shù)最小的是Korea International Investment Fund(-0.024),最大的是KS International Inc(0.503)。4只表現(xiàn)突出的對沖基金統(tǒng)計指標如表1-1。

        (二)、FOHF的La-MCVaR模型估計

        1、模型的參數(shù)估計

        根據(jù)La-MCVaR模型,在Matlab中編制模型求解程序。首先,編制風險價值(VaR)和條件風險價值(CVaR)求解函數(shù),設置組合的月度最小期望收益率為1%,一階自相關系數(shù)上限為0.4,置信度為99%(alpha=0.01),求得組合在各個對沖基金上的最優(yōu)分配權重。由此知,最優(yōu)組合主要投資于以下5種投資策略8只對沖基金:Eckhardt Futures LP(CTA/管理期貨型)32.39%,Perry Partners International Inc(事件驅動型)20.81%,Gabelli Associates Ltd(可轉換套利)19.46%,Trident Global Diversified(全球宏觀)11.02%,QFS Currency Fund LP(全球宏觀)6.0%,World Monetary and Agriculture Program(CTA/管理期貨)5.46%,Sandler Associates(股票多空倉)4.11%,Tonga Partners LP(股票多空倉)0.76%。而困境債券、固定收益、多重策略、相對價值(股票市場中性)等5種投資策略型的對沖基金分配的權重幾乎為0,可以忽略不計。此時,最優(yōu)組合的基于Cornish -Fisher擴展的條件風險價值CVaR最大為2.25,小于樣本中的任何一只對沖基金的CVaR,說明組合獲得了優(yōu)化。

        利用MATLAB畫出基于Cornish-Fisher擴展的VaR、CVaR有效前沿組合如圖3-1.由圖可知,均值—風險價值/條件風險價值(ER—VaR、ER—CVaR)有效前沿線都在均值—方差有效前沿線的左側,均值—條件風險價值(ER—CVaR)有效前沿線在最左側,說明均值—條件風險價值優(yōu)化模型能得到更為優(yōu)秀的投資組合。

        圖3-1 基于Cornish-Fisher擴展的有效前沿圖

        利用MATLAB畫出基于歷史模擬、正態(tài)分布以及Cornish-Fisher擴展的ER—CVaR有效前沿組合如圖3-2。由圖可知,基于正態(tài)分布以及Cornish-Fisher擴展的ER—CVaR有效前沿均在基于歷史模擬的ER—CVaR有效前沿左側。而隨著收益(ER)的增大,基于Cornish-Fisher擴展的ER—CVaR有效前沿先是在基于正態(tài)分布的ER—CVaR有效前沿右側,表現(xiàn)相對差一些;隨后在中間區(qū)域,位于基于正態(tài)分布的ER—CVaR有效前沿左側,表現(xiàn)相對好一些;最后上部區(qū)域,又回到基于正態(tài)分布的ER—CVaR有效前沿右側,表現(xiàn)相對差一些。但是,一般選擇的投資區(qū)域在中間區(qū)域,故一般基于Cornish-Fisher擴展的ER—CVaR有效前沿組合要優(yōu)于基于正態(tài)分布的ER—CVaR有效前沿組合。 (上轉第111頁)

        三、 總結

        本文選取美國1995年1月至今都存活的20只對沖基金作為樣本進行實證分析,發(fā)現(xiàn)基于Cornish-Fisher擴展得到的ER—CVaR有效前沿最優(yōu),能得到相對較為優(yōu)秀的投資組合,并基于樣本數(shù)據(jù)得到一個相對較優(yōu)的FOHF。實證結果表明對沖基金投資組合構建與優(yōu)化模型La-MCVaR是切實可行的,可以應用到對沖基金的投資組合(FOF)的構建中,為投資決策作參考。 (作者單位:首都經(jīng)濟貿易大學經(jīng)濟學院)

        參考文獻:

        [1] 包衛(wèi)軍, 徐成賢:基于多維t-Copula函數(shù)的投資組合的CVaR分析統(tǒng)計與決策,2008,20。

        [2] 陳志斌:對沖基金流動性風險的計量與應用研究,同濟大學,2008。

        [3] 顧巧明、惠寶成:現(xiàn)代投資組合新視角:對沖基金配置的理論與實證研究,上海金融,2011,(02) 。

        [4] 郭文旌、徐少麗:基于Copula- EGARCH- CVaR的投資組合優(yōu)化,統(tǒng)計與決策,2009(18)。

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