呂金洋

【摘 要】本文基于2000-2017年澳大利亞股市的兩組數(shù)據(jù)，通過(guò)以澳洲的商業(yè)環(huán)境中的多種投資途徑為例，具體運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)管理模型進(jìn)行分析，并運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件、相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)算公式進(jìn)行計(jì)算以實(shí)現(xiàn)對(duì)資產(chǎn)的配置與優(yōu)化，這種數(shù)據(jù)的優(yōu)化方法適合幫助相應(yīng)的企業(yè)和個(gè)人進(jìn)行理財(cái)?shù)耐顿Y，以及如何對(duì)現(xiàn)有資產(chǎn)進(jìn)行多樣化的投資從而獲得最大收益。

【關(guān)鍵詞】風(fēng)險(xiǎn)，投資組合；累積財(cái)富指數(shù)；VaR；市場(chǎng)模型

一、引言與綜述

眾所周知，股市是一個(gè)國(guó)家乃至世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表，所以其重要性不言而喻。通過(guò)對(duì)股市研究可以掌握經(jīng)濟(jì)的發(fā)展脈絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)判和應(yīng)用的目的。風(fēng)險(xiǎn)管理模型以及業(yè)務(wù)決策階段總結(jié)與歸納的方法，通過(guò)對(duì)已知數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算從而提升決策準(zhǔn)確性和降低風(fēng)險(xiǎn)。所以，本篇文章將通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)管理模型對(duì)澳洲的股市進(jìn)行分析。

二、利用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析優(yōu)股

首先我們通過(guò)從2000年1月到2016年12月，用澳洲股市的3只代表不同行業(yè)的本土股票和兩只海外股票的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。5只股票分別為BAN、IND、RES、NIK、CAC。通過(guò)計(jì)算每只股票的周回報(bào)率（RT）我們可以分析近16年里澳洲股票的不同行業(yè)的股價(jià)走勢(shì)，一方面可以分析其收益波動(dòng)性的變化；另一方面用來(lái)計(jì)算各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，包括變異系數(shù)（CV）可以消除測(cè)量尺度差距來(lái)分析風(fēng)險(xiǎn)；累積財(cái)富指數(shù)（CWI）來(lái)分析股票的回報(bào)程度；PNR描述負(fù)回報(bào)率所占比。其中CV的公式分別為：CV=σ/μ；CWI的公式分別為：CWI=（R1+1）（R2+1）…（Rn+1）。針對(duì)已有數(shù)據(jù)我們用SPSS進(jìn)行回歸處理，判定該數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，如果p值小于0.05則不符合正態(tài)分布，反之則符合。有理論證明對(duì)于符合正態(tài)分布的股票，可以更好預(yù)測(cè)股票變動(dòng)程度。而其中一些股票出現(xiàn)了尖峰分布，因?yàn)椴贿B續(xù)交易市場(chǎng)比如隔夜或周末的證券市場(chǎng)會(huì)出現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)格上漲，主要原因在于信息的干擾作用，當(dāng)市場(chǎng)關(guān)閉時(shí)公布的信息會(huì)對(duì)價(jià)格產(chǎn)生影響，當(dāng)市場(chǎng)重開(kāi)時(shí)將導(dǎo)致之前的收盤價(jià)和開(kāi)盤價(jià)之間出現(xiàn)跳躍。在每日或者每周數(shù)據(jù)報(bào)告中，最為引人注目的就是價(jià)格的躍升和回落，如果市場(chǎng)持續(xù)交易將勢(shì)必導(dǎo)致比預(yù)期更大的負(fù)或正回報(bào)。當(dāng)然還要綜合分析多種指標(biāo)，CV偏小的股票具有較小風(fēng)險(xiǎn)，CWI較高的股票其回報(bào)也相對(duì)較高，而PNR較小的股票說(shuō)明股票收益下降比例小，能保證持續(xù)增長(zhǎng)所以更適合選擇。但在選擇優(yōu)秀股票時(shí)，通常需要綜合各方面利弊，全面考慮各個(gè)指標(biāo)大小差距情況以做出最為妥善的選擇。

三、如何選擇投資組合以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)

再分析從2005年1月到2017年1月，來(lái)自澳洲股市四只股票以及ASX200綜合指數(shù)的對(duì)比與變化情況。首先我們要介紹一個(gè)指數(shù)叫VaR，該指數(shù)可以應(yīng)用SPSS的參數(shù)法進(jìn)行計(jì)算，反映了不同收益率下的股票風(fēng)險(xiǎn)水平。根據(jù)計(jì)算我們可以得出在回報(bào)率為5%時(shí)TLS股票的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)最低為4.254%，且回報(bào)率為10%時(shí)TLS股票也是最小的為3.323%，而WOW以4.468%和3.491%的回報(bào)率在其次的位置上，所以要考慮投資組合我們必需選擇VaR更小的股票進(jìn)行組合。通過(guò)進(jìn)一步計(jì)算我們需要引入相關(guān)系數(shù)矩陣以及相關(guān)系數(shù)衡量標(biāo)準(zhǔn)，在進(jìn)行投資決策時(shí)，相關(guān)系數(shù)矩陣將被用來(lái)衡量投資組合風(fēng)險(xiǎn)。在投資組合中股票相關(guān)系數(shù)為負(fù)是很好的，可以分散風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槿绻粋€(gè)股價(jià)下跌另一個(gè)股價(jià)就可能會(huì)上升，這樣就可以防止全部損失。若果沒(méi)有負(fù)相關(guān)股票，那么我們也可以選擇相關(guān)系數(shù)小的兩只股票，從而避免相互影響以及連鎖反應(yīng)。根據(jù)結(jié)果我們可以看到RIO和TLS的相關(guān)系數(shù)最小為0.10080，所以將它們納入投資組合是明智之舉。當(dāng)然應(yīng)用市場(chǎng)模型（The Market Model）也是種更為簡(jiǎn)便的計(jì)算方法，通過(guò)現(xiàn)有市場(chǎng)回報(bào)和相關(guān)系數(shù)α和β來(lái)計(jì)算未來(lái)t時(shí)刻的回報(bào)率。其公式為：Ri= αi+βi （RM ）+ei。通過(guò)計(jì)算Ri我們可以獲得該股票未來(lái)的回報(bào)率數(shù)值，這個(gè)模型也可以和上面的方法進(jìn)行對(duì)照使用，從而分析結(jié)果是低估了還是高估了，更好的選擇投資組合。

四、多投資途徑投資組合的確定

當(dāng)然，投資組合不僅僅包括股票，還包含公司債券、共同基金和定期存款等。我將通過(guò)兩個(gè)不同的指數(shù)來(lái)綜合分析這個(gè)組合問(wèn)題。一是預(yù)期貨幣價(jià)值（EMV）及通過(guò)計(jì)算每種投資途徑回報(bào)率，和其中每種方式里優(yōu)質(zhì)和劣質(zhì)投資資產(chǎn)的比例，指數(shù)值最大的投資途徑是最佳選擇。二是期望機(jī)會(huì)損失（EOL）通過(guò)計(jì)算同等質(zhì)量投資產(chǎn)品之間的回報(bào)率差額與所占比的乘積之和，取數(shù)值最小的投資途徑。更有其他的方法來(lái)計(jì)算各種投資途徑收益與回報(bào)率，包括股票估值、期權(quán)定價(jià)模型、二叉樹(shù)定價(jià)法、波動(dòng)率（σ2）預(yù)測(cè)等。這些方法都可以為投資組合的確定提供參考和衡量，通過(guò)這些方法我們可以得到數(shù)據(jù)并根據(jù)已有數(shù)據(jù)分析利弊，從而確定投資組合中投資項(xiàng)目以及每一項(xiàng)投資比例，以實(shí)現(xiàn)收益最大化的最終目標(biāo)。

五、結(jié)語(yǔ)

本篇文章通過(guò)運(yùn)用一些風(fēng)險(xiǎn)管理模型中的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)方法，有效確定了如何優(yōu)化投資組合的思路，并實(shí)現(xiàn)最優(yōu)組合的目標(biāo)。最優(yōu)組合不僅對(duì)公司與企業(yè)具使用價(jià)值，對(duì)于國(guó)家外匯儲(chǔ)備投資和個(gè)人理財(cái)都具有極高的參考價(jià)值。企業(yè)的資產(chǎn)運(yùn)作和國(guó)家外匯的自由流動(dòng)都需要參考市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)整實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)升值。所以，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的高效配置將會(huì)一個(gè)必然趨勢(shì)。

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