馬慶華 成 宇

（廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)金融學(xué)院，廣東 廣州 510006）

引言

近幾年來(lái)，“一帶一路”的建設(shè)已經(jīng)成為我國(guó)實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略的重要舉措。在“一帶一路”的推動(dòng)下我國(guó)的全球化進(jìn)程得到加強(qiáng)，與各國(guó)貿(mào)易投資往來(lái)更加密切，企業(yè)的海外直接投資發(fā)展迅速。對(duì)外投資的不斷擴(kuò)大勢(shì)必面臨著投資風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。關(guān)于海外投資風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，主要可以劃分為兩大類，即政治風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題和非政治風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。非政治風(fēng)險(xiǎn)可以視為商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)或市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，投資者面臨的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)往往和潛在收益存在著正相關(guān)的關(guān)系，即高風(fēng)險(xiǎn)意味著高回報(bào)；而政治風(fēng)險(xiǎn)作為一項(xiàng)海外投資面臨的特殊風(fēng)險(xiǎn)，它是由于政府或政治團(tuán)體相關(guān)事件所引發(fā)對(duì)于商業(yè)活動(dòng)的不利影響的可能性，往往政治風(fēng)險(xiǎn)比市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響力更大，同時(shí)它的高風(fēng)險(xiǎn)并不伴隨著高回報(bào)。尤其需要注意的是，一帶一路的沿線國(guó)家有很大一部分是發(fā)展中國(guó)家，由于地理位置處于地緣政治沖突頻發(fā)的地帶同時(shí)政治宗教等因素其局勢(shì)不太穩(wěn)定，所以只有認(rèn)真研究識(shí)別和量化相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)才能及早進(jìn)行規(guī)避及控制，從而更好的推進(jìn)我國(guó)“一帶一路”的進(jìn)程。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于政治風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化和識(shí)別的研究，目前國(guó)際上存在著一些著名的商業(yè)機(jī)構(gòu)，如1966 年美國(guó)商業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)構(gòu)推出了BERI 政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)來(lái)確立政治風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；1980 年美國(guó)國(guó)際報(bào)告集團(tuán)創(chuàng)立了ICRG 評(píng)估方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)進(jìn)行劃分；世界銀行自1996 年推出涵蓋全球二百多個(gè)國(guó)家的全球治理指數(shù)（WGI）來(lái)衡量政治風(fēng)險(xiǎn)。陳菲瓊和鐘芳芳采用主成分分析和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的研究，對(duì)以上機(jī)構(gòu)的相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，最終得到各國(guó)相關(guān)指標(biāo)年度政治風(fēng)險(xiǎn)的得分，并通過(guò)得分將政治風(fēng)險(xiǎn)分等定級(jí)。[1]丁峰在對(duì)政治風(fēng)險(xiǎn)測(cè)評(píng)以及影響因素的研究中，指出最常使用的政治風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)有10 個(gè)，這10 個(gè)指標(biāo)分別來(lái)源于國(guó)際國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)指南（ICRG）、全球治理指數(shù)（WGI）、經(jīng)濟(jì)自由度（IEF）、國(guó)際透明組織的清廉指數(shù)等，其次再以WGI 以及ICRG 等部分指標(biāo)為基礎(chǔ)，通過(guò)主成分分析模型構(gòu)建了中國(guó)對(duì)外投資的政治風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，以此來(lái)測(cè)評(píng)了2003-2017 年我國(guó)企業(yè)對(duì)外投資的整體政治風(fēng)險(xiǎn)。[2]

關(guān)于BS 模型的應(yīng)用研究，Joseph A.Cherian和 Enrico Perott 分析了未來(lái)政府政策不確定性背景下的資產(chǎn)價(jià)格。從政治風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的期權(quán)價(jià)格隱含的波動(dòng)性中得出預(yù)期未來(lái)波動(dòng)性，在計(jì)算期權(quán)價(jià)格的基礎(chǔ)上求出潛在資產(chǎn)價(jià)格。[3]吳小瑾，陳曉紅，張澤京以B-S 模型為主要研究方法對(duì)公司價(jià)值的可轉(zhuǎn)債進(jìn)行研究，為避免可轉(zhuǎn)債券直接計(jì)算過(guò)程比較復(fù)雜的問(wèn)題，證明該模型能夠很好地預(yù)測(cè)可轉(zhuǎn)債價(jià)格。[4]Sandro C.Andrade 選取主權(quán)債券收益率差這一指標(biāo)，用其息差衡量“國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)”，建立的模型提供了一個(gè)新興市場(chǎng)股票與主權(quán)債券之間的瞬時(shí)最小方差對(duì)沖比的分析公式，其定價(jià)核心思想也和B-S 模型下公司債務(wù)的結(jié)構(gòu)模型具有相同之處。最終提出隨著主權(quán)債券收益率息差的擴(kuò)大，新興市場(chǎng)股票的絕對(duì)值波動(dòng)性將加大，相對(duì)于主權(quán)債券的波動(dòng)性將減小，與主權(quán)債券的相關(guān)性也將提高。[5]同時(shí)在對(duì)B-S 模型的延伸研究中，斯塔夫里提出可以將運(yùn)用B-S 模型所求得的公司債券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)延伸到國(guó)家層面，并推導(dǎo)出了基于標(biāo)準(zhǔn)B-S 模型下政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)表達(dá)式。[6]

綜上所述，我國(guó)關(guān)于對(duì)政治風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的研究起步比較晚，且大多數(shù)是對(duì)于政治風(fēng)險(xiǎn)的定性分析，在定量分析方面的研究少，且大量是集中于采取以主成分及因子分析的方式來(lái)定義，同時(shí)也缺少各種模型的對(duì)比分析的研究；B-S 模型作為一種較為成熟的定價(jià)方式，目前大多應(yīng)用于期權(quán)、公司風(fēng)險(xiǎn)等方面的研究，甚少應(yīng)用于國(guó)家層面，但B-S 定價(jià)模型對(duì)政治風(fēng)險(xiǎn)的定量分析具有潛在的應(yīng)用前景，所以將B-S 定價(jià)模型加入國(guó)際政治風(fēng)險(xiǎn)研究中并將之與前面的模型進(jìn)行比較分析的研究?jī)r(jià)值很大，有可能比較精確地刻畫和計(jì)算出國(guó)際政治風(fēng)險(xiǎn)，從而為推動(dòng)和實(shí)施“一帶一路”倡議提出有意義的建議。

本文的主要內(nèi)容如下：第二節(jié)介紹模型的原理以及模型，第三節(jié)將中國(guó)的數(shù)據(jù)代入已經(jīng)構(gòu)建的模型以及因子分析法模型當(dāng)中做實(shí)證分析并對(duì)比，第四節(jié)為本文的結(jié)論。

二、原理與模型

（一）基本原理

當(dāng)投資者進(jìn)行國(guó)外投資時(shí)，會(huì)面臨政治風(fēng)險(xiǎn)的影響。一般情況下，如果投資者面臨風(fēng)險(xiǎn)會(huì)向銀行或者大型的金融機(jī)構(gòu)購(gòu)買相關(guān)的違約情況下提供賠償?shù)暮霞s，而在所需的合約不存在時(shí)會(huì)購(gòu)買相關(guān)的衍生產(chǎn)品來(lái)對(duì)沖部分甚至全部的風(fēng)險(xiǎn)。在對(duì)國(guó)外投資中，對(duì)沖的一項(xiàng)重要策略是購(gòu)買有關(guān)于國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)的衍生產(chǎn)品，一般來(lái)說(shuō)都是基于國(guó)家債券而言的。即此衍生品是當(dāng)政府對(duì)其債務(wù)進(jìn)行違約時(shí)，所提供的補(bǔ)償保護(hù)機(jī)制。而關(guān)于國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)的定價(jià)本文主要的恒定方法在于比較新興市場(chǎng)債券和以美國(guó)政府債券作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益差價(jià)。即風(fēng)險(xiǎn)債券與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)美國(guó)政府債券在一定時(shí)間內(nèi)的收益率之差。

（二）模型推導(dǎo)

以上是基于國(guó)家層面來(lái)分析國(guó)家債券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)即政治風(fēng)險(xiǎn)。而現(xiàn)有關(guān)于B-S 模型在風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的研究主要集中在對(duì)于公司層面，主要思想是在于通過(guò)公司價(jià)值為債券價(jià)值與股票市值的總和這樣一特殊關(guān)系式，首先計(jì)算出公司價(jià)值，采取計(jì)算公司價(jià)值從而來(lái)間接計(jì)算債券的價(jià)值，再利用債券價(jià)值演算出債務(wù)的溢價(jià)系數(shù)，具體推導(dǎo)過(guò)程如下：

諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Robert Modern 將Black Scholes 的金融工具定價(jià)方法應(yīng)用于公司債券的模型，提供了一種計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)債券和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債權(quán)之間收益差價(jià)的方法。首先第一步是描述公司價(jià)值V 的動(dòng)態(tài)變化。

利用標(biāo)準(zhǔn)幾何布朗運(yùn)動(dòng)模型進(jìn)行分析， B-S模型的推導(dǎo)始于資產(chǎn)價(jià)格遵循幾何布朗運(yùn)動(dòng)：

其中：μ 為公司價(jià)值的期望回報(bào)率； σ 為資產(chǎn)的波動(dòng)率，即單位時(shí)間內(nèi)收益的標(biāo)準(zhǔn)差；dB 為標(biāo)準(zhǔn)的布朗運(yùn)動(dòng)。

最初的模型中假設(shè)的簡(jiǎn)化條件比較多，原生資產(chǎn)價(jià)格遵循幾何布朗運(yùn)動(dòng)及資產(chǎn)價(jià)格在零到正無(wú)窮之間隨機(jī)游走并遵循對(duì)數(shù)正態(tài)分布、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率為常數(shù)、標(biāo)的資產(chǎn)在有效期內(nèi)不支付紅利、市場(chǎng)無(wú)摩擦，不用支付相關(guān)費(fèi)用、不存在套利機(jī)會(huì)、在交易過(guò)程中允許賣空機(jī)制、資產(chǎn)的交易是連續(xù)的、所有的權(quán)利只能到期執(zhí)行。公司的價(jià)值變化是由公司收益率加上隨機(jī)變化量來(lái)決定的。

F 為公司的債券，該債券的市場(chǎng)價(jià)值F(V，t)是公司價(jià)值和時(shí)間t 的函數(shù)，結(jié)合伊藤公式：

令F 為與原生資產(chǎn)V 構(gòu)造這樣一個(gè)組合：

則有：

式4 可擴(kuò)展為：

此時(shí)衍生品交易成本均為0，故收益滿足無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益利率：

于是可得B-S 的偏微分方程：

最終整理可得：

若τ=T-t 即到期時(shí)間長(zhǎng)度，則滿足Ft=-Fτ，即：

又由于在公司價(jià)值等于股權(quán)價(jià)值加上發(fā)行債券的價(jià)值，即V=F+f 其中F 為債券價(jià)值，f 為股權(quán)價(jià)值，股權(quán)價(jià)值和債券價(jià)值不能為負(fù)數(shù)，且公司價(jià)值為零的時(shí)候股權(quán)和債券價(jià)值也為零。故F以及f 滿足以下條件：

同時(shí)，債券價(jià)值不能超過(guò)公司的價(jià)值：

又由于，初始條件由公司在到期日支付給債券持有人數(shù)額B 的事實(shí)推導(dǎo)而得如果在到期日公司的價(jià)值V 小于支付額B，公司將違約，債券持有人將得到V，如果公司價(jià)值大于債券支付價(jià)值，公司會(huì)支付B，如此看來(lái)到期日債券的最小價(jià)值將為公司價(jià)值和支付價(jià)值之中比較小的的值，所以初始條件滿足以下條件：

又公司價(jià)值等于股權(quán)價(jià)值加上發(fā)行債券的價(jià)值，即V=F+f 可得f=V-F，所以由式10 可變形為：

邊界條件式13 變形為

以上關(guān)于f 的偏微分方程和初始條件剛好和歐式看漲期權(quán)一致，即可求解可得：

其中

又由于公司價(jià)值等于股權(quán)價(jià)值加上發(fā)行債券的價(jià)值V=F+f，此等式變形后F =V-f，式16 代入即可得：

則式19 即為發(fā)行債務(wù)的價(jià)值表達(dá)式，將其表示為定義風(fēng)險(xiǎn)債務(wù)的形式，則需要將式19 改寫為F(V.τ)=Bexp[-R(τ)τ]形式，即：

其中：

R(τ)即為公司債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)收益溢價(jià)表達(dá)式，該表達(dá)式中，獲得公司V、公司外債數(shù)額B、公司價(jià)值單位時(shí)間收益標(biāo)準(zhǔn)差σ，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率r以及到期時(shí)間即可計(jì)算出公司風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。 基于以上Merton 模型用于計(jì)算公司債券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，本文依據(jù)斯塔夫里2004 年提出將該模型應(yīng)用于政府債券的思想，將公司債券的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)模型擴(kuò)展到國(guó)家層面，1.在對(duì)公司債券的研究中，以B-S模型為主要研究方法可以避免債券價(jià)值的直接計(jì)算過(guò)程中會(huì)遇到的比較復(fù)雜的問(wèn)題，通過(guò)公司價(jià)值為債券與股票市值的總和，來(lái)間接計(jì)算債券價(jià)值，得出其相關(guān)的理論價(jià)值。2.在現(xiàn)有對(duì)新興市場(chǎng)上國(guó)家政治風(fēng)險(xiǎn)研究中，存在以主權(quán)債券收益率差這一指標(biāo)來(lái)來(lái)衡量政治風(fēng)險(xiǎn)(即“國(guó)家風(fēng)險(xiǎn)”)的定價(jià)模型。該定價(jià)核心思想與公司債務(wù)的結(jié)構(gòu)模型具有相同之處。本文基于以上兩種思想，將B-S 模型推廣到國(guó)家層面的研究。推廣的主要邏輯有以下三點(diǎn)：在對(duì)公司層面?zhèn)鶆?wù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)模型的研究時(shí)滿足：（1）公司價(jià)值具有不變的期望漂移率和方差率，推廣到國(guó)家層面，國(guó)家價(jià)值也同樣適用。（2）公司外債當(dāng)超過(guò)公司能承擔(dān)的范圍時(shí)，會(huì)產(chǎn)生公司債務(wù)償付危機(jī)，對(duì)公司造成影響；而國(guó)家外債同樣如此，國(guó)債是以國(guó)家信用為基礎(chǔ)發(fā)行，若出現(xiàn)無(wú)法償還或“公然賴賬”的違約情況，出現(xiàn)國(guó)債償付危機(jī)，則同樣會(huì)對(duì)相關(guān)國(guó)家造成重大的影響。（3）在公司層面的研究中，有股權(quán)價(jià)值這一重要的中間變量，而在國(guó)家層面并沒(méi)有特定的指標(biāo)來(lái)衡量“國(guó)家的股權(quán)價(jià)值”，面對(duì)這一問(wèn)題，本文采用的是構(gòu)造中間變量f，使得對(duì)于國(guó)家層面而言，同樣滿足V=F+f?；谝陨虾诵乃枷?，本文推導(dǎo)出關(guān)于政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)的表達(dá)式即為式21。

三、實(shí)證分析

本文基于以上模型，采取我國(guó)近年來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，首先采用B-S 模型所推導(dǎo)出來(lái)的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)測(cè)算出2012 年到2018 年末我國(guó)政治風(fēng)險(xiǎn)值，然后采用現(xiàn)存主流研究者所采用的因子分析法計(jì)算出出政治風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值，兩者比較分析并驗(yàn)證本文所推導(dǎo)模型的可行性。

（一） B-S 模型下政治風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)

無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r，在西方投資學(xué)中，投資組合理論中的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，通常都是短期資金的借貸成本，本文采用的是美國(guó)一年期政府債券收益率。時(shí)間長(zhǎng)度τ 設(shè)置為一年，數(shù)據(jù)如下：

表1 2012-2018 年美國(guó)一年期國(guó)債收益率

國(guó)家價(jià)值采用的是最能代表國(guó)家經(jīng)濟(jì)體運(yùn)行狀況的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP，以億美元為計(jì)價(jià)單位，2012-2018 年年末數(shù)據(jù)如下表所示：

表2 2012-2018 年我國(guó)GDP 總額（單位：億美元）

由于反映國(guó)家價(jià)值的GDP 值只存在每年末，故在此波動(dòng)率計(jì)算采用的是反映我國(guó)總體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行大致趨勢(shì)的滬深300 指數(shù)的收益率波動(dòng)率，利用滬深300 指數(shù)的季度指數(shù)計(jì)算出其年化標(biāo)準(zhǔn)差，具體波動(dòng)率如下表所示：

表3 2012-2018 年我國(guó)滬深300 指數(shù)收益率歷史波動(dòng)率

B 值采用的是在世界銀行官方網(wǎng)站上公示出的我國(guó)2012-2018 年外債總額，數(shù)據(jù)如下表所示：

表4 2012-2018 年我國(guó)外債總額(單位：億美元)

根據(jù)以上數(shù)據(jù)帶入(式21)政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)系數(shù)表達(dá)式中，用Python 編程可以求出相關(guān)政治風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)R(τ)，保留兩位小數(shù)，如下表：

表5 2012-2018 年政治風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)R(τ)

該系數(shù)越大表明該國(guó)家的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值越大，即政治風(fēng)險(xiǎn)越高，所以從所計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)值可以得出，從2012 到2018 年的政治風(fēng)險(xiǎn)是逐漸降低的，而且我國(guó)的政治風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)為負(fù)數(shù)即在此期間我國(guó)的政治穩(wěn)定。

（二） 因子分析法下政治風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值

現(xiàn)有對(duì)于政治風(fēng)險(xiǎn)的主流方法為因子分析法，因子分析是通過(guò)降維的思想，將許多相關(guān)變量用幾個(gè)因子來(lái)表示出來(lái)。由于本文中雖選取的變量是研究國(guó)家的政治風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，屬于一國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量，變量之間具有較高的相關(guān)度，所以適合使用因子分析法進(jìn)行研究?？偨Y(jié)相關(guān)文獻(xiàn)，本文采取以下六個(gè)因子成分進(jìn)行分析：

表6 變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文利用因子分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，對(duì)一帶一路沿線國(guó)家的政治風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析，數(shù)據(jù)采取2012-2018 年全球所有國(guó)家的通過(guò)透明國(guó)際評(píng)選出來(lái)的政府清廉指數(shù)以及世界銀行所統(tǒng)計(jì)出來(lái)的其他六項(xiàng)指標(biāo)，利用其平均值進(jìn)行因子分析法的分析，因子分析結(jié)果如下：

表7 政治風(fēng)險(xiǎn)因子分析KMO 以及Bartlett 球型檢驗(yàn)結(jié)果

由Bartlett 球型檢驗(yàn)結(jié)果可以看出應(yīng)拒絕原假設(shè)，變量之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，同時(shí)由KMO值為0.882，可以得出這組數(shù)據(jù)非常適合因子分析。

在得出該組數(shù)據(jù)適合做因子分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析能提取的因子個(gè)數(shù)，具體過(guò)程如下表政治風(fēng)險(xiǎn)分析解釋的總方差以及碎石圖。

由以上不同因子對(duì)所有變量的因子貢獻(xiàn)率以及碎石圖可以得出，本次因子分析可提取兩個(gè)因子，同時(shí)由上表可以看出，這兩個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到84.13%。

同時(shí)下表為因子得分矩陣，采用的不再是原來(lái)的7 個(gè)變量，而是經(jīng)過(guò)因子分析過(guò)后提取的對(duì)政治風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)最大的2 個(gè)因子變量。具體兩因子得分如下表所示：

表8 政治風(fēng)險(xiǎn)分析解釋的總方差

圖1 碎石圖

表9 政治風(fēng)險(xiǎn)因子得分矩陣

根據(jù)表9 政治風(fēng)險(xiǎn)因子得分矩陣，可以得出所提取的2 個(gè)主要的因子得分公式為：

成分一：

成分二：

得到兩個(gè)主要因子的公式后，再由方差貢獻(xiàn)率加權(quán)求和得出：

根據(jù)以上公式，可以計(jì)算出我國(guó)的政治風(fēng)險(xiǎn)綜合得分，得分情況如下表：

由上述表達(dá)式統(tǒng)計(jì)出2012-2018 的政治風(fēng)險(xiǎn)值如下表所示：

表10 2012-2018 年因子分析法政治風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估值

采用因子分析方法計(jì)算出來(lái)的政治風(fēng)險(xiǎn)值越大表明該國(guó)的政治風(fēng)險(xiǎn)越小，從上表可以看出從2012 到2018 年計(jì)算出來(lái)的值是遞增的，即政治風(fēng)險(xiǎn)是逐漸降低的。該表達(dá)的結(jié)果與本文所提出的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值R(τ)結(jié)果一致。

（三） 兩模型的對(duì)比

由于通過(guò)B-S 模型計(jì)算出的系數(shù)越大表明該國(guó)家的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值越大，即政治風(fēng)險(xiǎn)越高，而采用因子分析方法計(jì)算出來(lái)的政治風(fēng)險(xiǎn)值越大表明該國(guó)的政治風(fēng)險(xiǎn)越小，為了使得對(duì)比更加清晰，將通過(guò)B-S 模型計(jì)算出的系數(shù)進(jìn)行逆向化處理，如下圖所示：

表11 2012-2018 因子分析與B-S 模型分析政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比

為了方便分析，將上述數(shù)據(jù)的趨勢(shì)做以下圖形處理，如圖2 所示。

由圖2 可以看出，走勢(shì)基本保持一致，但是2013 年和2015 年處存在不同?？梢?jiàn)標(biāo)準(zhǔn)的B-S模型推導(dǎo)出來(lái)的公式所求得的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值相較于因子分析法而言趨勢(shì)部分會(huì)有偏差。分析情況可能是由于本文B-S 模型中未考慮相關(guān)紅利政策如補(bǔ)貼或其他撥款以及出現(xiàn)的突發(fā)事件等都會(huì)對(duì)政治風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)影響。由上面折線圖可以看出，走勢(shì)基本保持一致，但是2013 年和2015 年處存在不同?？梢?jiàn)標(biāo)準(zhǔn)的B-S 模型推導(dǎo)出來(lái)的公式所求得的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值相較于因子分析法而言趨勢(shì)部分會(huì)有偏差。分析情況可能是由于本文B-S模型中未考慮相關(guān)紅利政策如補(bǔ)貼或其他撥款以及出現(xiàn)的突發(fā)事件等都會(huì)對(duì)政治風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)影響。

四、總結(jié)

在對(duì)于模型中的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值的計(jì)算以及對(duì)比以及法政治風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算中可以得出，兩者的相關(guān)性很大而且本文模型計(jì)算所需要的數(shù)據(jù)更加方便易得。因此可以用作定義政治風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的新方法。

以上是基于標(biāo)的資產(chǎn)符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)的情況下計(jì)算出來(lái)的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值，但是在實(shí)際情況中，政府的政治風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)受相關(guān)紅利政策如補(bǔ)貼或其他撥款以及出現(xiàn)的突發(fā)事件等影響，所以筆者后續(xù)會(huì)在此基礎(chǔ)上加入帶跳以及支付紅利等情況下的政治風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)值的研究。

圖2 政治風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比折線圖