摘 要 本文從價(jià)值投資視角衍生出對(duì)傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)在本源問題上思考，研究高等數(shù)學(xué)之于現(xiàn)代財(cái)務(wù)投資理論當(dāng)中對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的衡量的可靠性和科學(xué)性，試圖從客觀實(shí)際出發(fā)重新審視現(xiàn)代財(cái)務(wù)投資理念對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的量化分析，以期得出證券風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)分析方法，從而為進(jìn)一步研究?jī)r(jià)值投資在現(xiàn)代證券投資行業(yè)中做出正確的指引。

關(guān)鍵詞 價(jià)值投資 證券風(fēng)險(xiǎn) 量化指標(biāo)

一、傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)的理論源頭與數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用

（一）傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)的理論源頭

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)分析當(dāng)中必然會(huì)同一個(gè)與之如影隨形的概念聯(lián)系在一起，那就是收益，同時(shí)，在西方傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)當(dāng)中風(fēng)險(xiǎn)和報(bào)酬存在著這么一個(gè)函數(shù)關(guān)系，甚至在一些傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)課本上作者為了簡(jiǎn)化兩者之間的關(guān)系，將兩者簡(jiǎn)單的歸結(jié)為一個(gè)完美的線性關(guān)系，即風(fēng)險(xiǎn)與收益之間是一對(duì)一的數(shù)學(xué)關(guān)系，并且存在著這樣一個(gè)邏輯：風(fēng)險(xiǎn)越大，報(bào)酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事實(shí)一些的經(jīng)濟(jì)學(xué)教材也運(yùn)用了高等數(shù)學(xué)當(dāng)中線性回歸的方法將兩者的關(guān)系從非線性回歸為一對(duì)一的線性關(guān)系。除了學(xué)界對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的分析是從報(bào)酬或者收益出發(fā)的以外，在國外或者國內(nèi)的民間也有類似的對(duì)于兩者關(guān)系的表達(dá)，例如我國有句老百姓口中經(jīng)常說到的“富貴險(xiǎn)中求”就是對(duì)兩者的關(guān)系的簡(jiǎn)單認(rèn)識(shí)。因此，傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)分析的源頭明顯是來源于對(duì)于報(bào)酬的分析。

（二）傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化指標(biāo)的數(shù)學(xué)方法的應(yīng)用

傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為證券的總風(fēng)險(xiǎn)=可分散的風(fēng)險(xiǎn)+不可分散的風(fēng)險(xiǎn)，其中可分散的風(fēng)險(xiǎn)主要指的是個(gè)別證券自身存在的風(fēng)險(xiǎn)，而不可分散的風(fēng)險(xiǎn)則是指市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，下面筆者介紹一下傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化的兩個(gè)重要的指標(biāo)——標(biāo)準(zhǔn)差與貝塔值。

第一，標(biāo)準(zhǔn)差。傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)理論認(rèn)為個(gè)別證券的風(fēng)險(xiǎn)可以從單個(gè)證券的報(bào)酬率為起點(diǎn)進(jìn)行分析。財(cái)務(wù)投資專家從高等數(shù)學(xué)當(dāng)中引入了一個(gè)衡量證券報(bào)酬率的波動(dòng)性量化分析的指標(biāo)——標(biāo)準(zhǔn)差來進(jìn)行對(duì)單項(xiàng)證券風(fēng)險(xiǎn)的判斷，進(jìn)而判斷出相同期望報(bào)酬率和不同期望報(bào)酬率時(shí)對(duì)于不同投資的選擇。測(cè)算的步驟如下：第一步，確定各種市場(chǎng)需求下各類需求發(fā)生的概率；第二步，計(jì)算出期望報(bào)酬率，其實(shí)質(zhì)上是對(duì)于各類市場(chǎng)需求下的報(bào)酬率的加權(quán)平均數(shù)。第三步：根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)學(xué)公式計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只證券的報(bào)酬率，?是期望報(bào)酬率，Pi是第i只證券的報(bào)酬發(fā)生的概率。結(jié)論是在期望報(bào)酬率相同的時(shí)候，標(biāo)準(zhǔn)差越大證明該證券波動(dòng)越大，風(fēng)險(xiǎn)也就越大，反之亦然。在期望報(bào)酬率不同時(shí)引入了另外一個(gè)概念即離差，由于基本原理也是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差衍生而得，在此不再贅述。[1]

第二，代表市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的貝塔值。我們?cè)诘谝稽c(diǎn)中提到的標(biāo)準(zhǔn)差主要衡量的是單項(xiàng)證券的風(fēng)險(xiǎn)，而貝塔值的引入主要是考慮到了證券組合的風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成當(dāng)中不可分散的風(fēng)險(xiǎn)即市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。而貝塔值的測(cè)算公式從數(shù)學(xué)的角度來說實(shí)際上是利用了標(biāo)準(zhǔn)差的升級(jí)版公式即協(xié)方差，協(xié)方差主要是衡量了兩組數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度，以此來判斷證券組合的報(bào)酬率與市場(chǎng)報(bào)酬率之間的數(shù)理聯(lián)系，進(jìn)而判斷出不可分散的風(fēng)險(xiǎn)。理論上貝塔值的計(jì)算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i個(gè)證券組合的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)程度，σi，σm分別第i個(gè)證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)證券組合的標(biāo)準(zhǔn)差，ρim代表第i個(gè)證券組合的報(bào)酬與市場(chǎng)組合報(bào)酬的相關(guān)系數(shù)。實(shí)際當(dāng)中β系數(shù)可以通過將股票報(bào)酬對(duì)市場(chǎng)報(bào)酬做回歸得到，擬合得到的回歸線的斜率就是證券的β系數(shù)，即β=Ri /Rm。[2]

二、價(jià)值投資理念下風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬的關(guān)系

價(jià)值投資理念是華爾街之父本杰明格雷厄姆所創(chuàng)立，在其傳世之作《證券分析》當(dāng)中明確提出了有關(guān)投資與投機(jī)概念，其中論及投資界老生常談的收益與風(fēng)險(xiǎn)的問題時(shí)結(jié)論與傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)分析有著本質(zhì)的不同，格雷厄姆明確指出收益與風(fēng)險(xiǎn)之間不存在著數(shù)學(xué)關(guān)系，并且認(rèn)為證券的價(jià)格與收益并非取決于對(duì)于其風(fēng)險(xiǎn)的精確數(shù)學(xué)的計(jì)算，而是取決于該證券的受歡迎程度，而這種受歡迎程度本身包含了投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)，但很大程度上還受到如公眾對(duì)公司和證券的熟悉程度，證券發(fā)行與購買的容易程度等。[3]并進(jìn)一步指出，無論是理論上還是實(shí)際當(dāng)中，對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精確的計(jì)算都是不可能成功的，現(xiàn)實(shí)當(dāng)中并沒有所謂的期望報(bào)酬率的概率經(jīng)驗(yàn)表，即使存在也是基于對(duì)于歷史數(shù)據(jù)的分析得到了，而歷史數(shù)據(jù)之于未來決策的有用性或相關(guān)性的大小還有待考證，其研究范圍不同于保險(xiǎn)公司對(duì)于保單的精確測(cè)算，例如人壽保險(xiǎn)能夠明確的了解年齡與死亡率之間的關(guān)系是明確的。而證券的風(fēng)險(xiǎn)與報(bào)酬之間的關(guān)系則沒有如此的確定。[4]

三、價(jià)值投資理念下傳統(tǒng)證券風(fēng)險(xiǎn)量化分析的反思

以上筆者對(duì)于傳統(tǒng)的證券風(fēng)險(xiǎn)理論與量化方法以及價(jià)值投資理念下關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)與收益的關(guān)系進(jìn)行了論述。筆者認(rèn)為，價(jià)值投資理念下有關(guān)論述對(duì)于我們重新審視證券投資中風(fēng)險(xiǎn)因素的衡量有著非常重要的意義。

首先，筆者認(rèn)為，標(biāo)準(zhǔn)差的計(jì)算過程本身就存在著無法避免的瑕疵，這一個(gè)公式至少有兩個(gè)基本假設(shè)，第一，計(jì)算的人必須能夠客觀的預(yù)測(cè)出各種市場(chǎng)情況發(fā)生的需求概率，并且準(zhǔn)確的在各種概率下發(fā)生的報(bào)酬率；第二，假定歷史數(shù)據(jù)對(duì)于未來的投資決策具有確定的相關(guān)性。但是在現(xiàn)實(shí)生活中根本是無法預(yù)測(cè)的，這種算法實(shí)質(zhì)上是硬將自然科學(xué)當(dāng)中的數(shù)學(xué)模型強(qiáng)加到社會(huì)問題的研究當(dāng)中，不可否認(rèn)的是，目前來說大量的社會(huì)問題是無法通過數(shù)學(xué)來量化的，因?yàn)樽C券的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中不僅僅只有報(bào)酬因素的影響，還有各種在不同市場(chǎng)條件下的因素決定的，而這些因素又相互的的影響和動(dòng)態(tài)的變化。因此，標(biāo)準(zhǔn)差的方法受到了質(zhì)疑，后續(xù)的離差率、β值的計(jì)算自然也就沒有了根基。

其次，β值的測(cè)算除了上述由于標(biāo)準(zhǔn)差的非客觀性導(dǎo)致的不確定性的缺陷以外，筆者也針對(duì)實(shí)操當(dāng)中第二種公式進(jìn)行分析，β的第二種公式是β=Ri /Rm，從公式上來看，存在著明顯的邏輯上的可疑性，單個(gè)股票的收益率假如大于市場(chǎng)整體的收益率，則該只股票的風(fēng)險(xiǎn)就比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)大？這個(gè)觀點(diǎn)在《證券分析》當(dāng)中就已經(jīng)被很好地反駁了，在此，筆者只需要舉一個(gè)例子就足夠反駁這一個(gè)觀點(diǎn)，伯克希爾哈撒韋上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果從上市之初可以用天文數(shù)字來形容，并且這家公司經(jīng)歷了無數(shù)次大大小小的金融危機(jī)，依然以遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過市場(chǎng)平均的業(yè)績(jī)笑傲群雄，難道說他的風(fēng)險(xiǎn)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于市場(chǎng)？這家公司是以價(jià)值投資的理念進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資的。因此，筆者認(rèn)為中國的證券行業(yè)乃至我們有關(guān)的證券專家和學(xué)者們有必要從價(jià)值投資的理念來重新審視目前證券風(fēng)險(xiǎn)量化的指標(biāo)在實(shí)際當(dāng)中的效用。

（作者單位為廣西民族師范學(xué)院）

[作者簡(jiǎn)介：朱韜（1985—），男，廣西柳州人，碩士，中級(jí)經(jīng)濟(jì)師（金融），研究方向：財(cái)務(wù)與證券投資管理。]

參考文獻(xiàn)

[1] 荊新，王化成，劉俊彥.財(cái)務(wù)管理學(xué)（第七版）[M].中國人民大學(xué)出版社，2015.

[2] 王化成.財(cái)務(wù)管理研究[M].機(jī)械工業(yè)出版社，2008.

[3] Benjamin Graham . The intelligent investor[M]. HareperBussiness Essentials，1940.

[4] Benjamin Graham . Security Analysis[M]. Mc Graw Hill，1951.