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资产组合理论最新发展及其对中国金融的现实意义

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发表于 2012-4-25 20:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
                                  
                                  
                                  

                    
                        
                      摘要:现代资产组合理论始于20世纪50年代Markowitz的学术论文。经过半个世纪的演变,资产组合理论无论在研究内容上,还是争论的焦点上都处于不断发展变化之中。文章主要从风险度量方法比较,现实金融资产收益的实际分布与相关性,以及金融资产收益的动态变化特征等角度,对资产组合风险度量与选择的相关研究进行回顾与评述。最后指出最新发展的资产组合理论对中国金融的现实意义。
  关键词:资产组合;风险度量;资产选择;金融资产收益分布;金融资产收益相关性;波动性
  资产组合理论起源于20世纪50年代的西方发达国家,它研究的是投资者在权衡收益与风险的基础上最大化自身效用的方法以及由此对整个资本市场产生的影响。其本质内容是关于金融资产风险的准确度量和金融资产的有效配置。它的建立与发展为西方发达国家资本市场的规范运作和快速发展发挥了重要作用相对而言,我国资本市场起步较晚,发展至今不过十余年,市场不够成熟,投机氛围较浓。为促进其发展使之不断完善,借鉴和学习西方资产组合理论十分必要的。本文主要在对西方资产组合理论进行简要总结和评述的基础上,分析了西方资产组合理论在我国运用尚需要解决的技术难题,指出学习和运用西方资产组合理论对中国金融的现实意义。
  完整的资产管理理论不仅包括Markowitz的现代资产组合管理理论,还包括安全第一资产组合管理理论和最新的险价值资产管理理论。
  
  一、资产组合管理理论综述
  
  1.Markowitz的现代资产组合理论。现代资产组合理论的含义有狭义和广义之分。狭义的资产组合理论是指20世纪50年代Markowitz最先提出的资产组合理论,它研究的是投资者应该选择那些种类资产作为自己的投资对象,以及对各种资产的投资数量应该占投资总额多大比重,才能实现风险最小和收益最大。广义的资产组合理论是在狭义的资产组合理论的基础上,再包括一些与狭义资产组合理论密切相关的理论。其中,既包括Markowitz提出的有效资产组合决定模型的各种替代理论,也包括资产均衡定价(CAPM)和无套利均衡定价等资本市场理论。
  Markowitz的资产组合理论理论主要是通过规范分析,告诉人们如何进行资产选择。该理论忽略了金融市场的现实性,只有当投资者具有二次效用函数或资产收益呈正态分布时才与期望效用最大化相一致。Markowitz的均值一方差分析框架中以标准差作为风险度量方法隐含了投资者对于正的收益和负的收益给予相同的权重。现实金融市场中,很多金融时间序列呈非正态分布,具有明显的偏度与峰度(Fama和Roll,1968)、(Boothe和Glassman,1987)。大量的事实表明,投资者对待损失和收益的反映态度是非对称的,通常人们更关心极端损失和负的现金流。用方差度量风险显然并不能反映人们对风险的真实感觉。基于均值一方差的资产组合并不能够真正实现金融资产的有效配置。
  2.安全第一资产组合理论。Roy(1952)的安全第一资产组合理论(safety—first portfolio theory)几乎与Markowitz的均值一方差资产组合理论同时诞生。安全第一资产组合理论从一个新的视角研究一个把安全放在首要位置的投资者,在满足一定损失约束下,如何通过资产组合选择实现自己的最大化期望收益。并把损失约束的定义为:“资产组合的收益率低于给定生存水平不超过一指定的小概率”。
  安全第一资产组合理论(safety--first portfolio theory)和Markowitz的均值一方差资产组合理论的一个重要差别是对弗里德曼一萨维奇(Friedman--Savage puzzle)之迷的解释。均值方差资产组合理论与弗里德曼一萨维奇之迷是不一致的,而安全第一理论则与弗里德曼一萨维奇之迷是一致的。在Roy的理论中,资产组合选择原则是安全第一,即使投资者破产的概率最小化,这里的“破产”指一个投资者的期末财富低于其生存水平。此后,Arzac和Bawa(1977)对该模型进行了扩展,在Roy的安全第一资产组合选择准则下,把模型的目标函数被定义为预期财富和破产概率上。并通过允许破产概率变动,投资者对预期财富和破产概率的选择则可被加入到预期效用的理论框架中。
  在Roy和Arzac,Bawa之后,Kogelman(1991)和Lucas,Klaassen(1998)在满足指定的损失约束条件下,通过最大化期望收益选择最忧的资产组合。并且定义损失约束为:“在某一置信水平下,投资在一定时期必须获得的最小收益”。尽管损失约束比较符合投资者对风险的感觉,但是,由于最小收益、置信水平或生存概率很难指定,对其直接应用还存在一定的困难。
  Hafiow和Rao(1989)、Harlow(1991)根据Roy(1952)、Arzac和Bawa’s(1977)安全第一资产组合选择理论,用低端部分矩(LPMn)表示Downside—Risk风险,并以半方差作为Downside—Risk的度量方法,进行资产组合选择研究。半方差对于DARA效用函数不是最优的。他们的模型并没有考虑到组合内资产的相关性,忽略了分散化投资对资产组合风险和资产组合选择的影响。对风险的计算仅仅局限于历史数据的经验处理这种方法,他们的模型的适用条件是资产组合内资产具有高度相关性。
  3.在险价值资产组合理论。20世纪90年代以后,一种新的风险度量方法,风险价值(VMue at Risk)成为银行、证券公司、投资基金等金融机构、市场监管者以及各类非金融公司进行投资风险度量与管理、绩效评价等的重要工具。美国的穆迪和标准普尔等资信评估公司以及财务会计准则协会、证券交易委员会等都宣布支持VaR为度量和管理风险的主要方法;巴塞尔银行监管委员会、美国联邦储备银行等也对VaR作为可接受的风险度量方法表示认可。
  VaR最早出现在Baumd(1963)写的文章中,表示在一定置信水平和持有期内金融资产或组合价值的最大损失。与LPMn风险度量方法相比,VaR这种风险度量方法概念简明易于理解等特点使其在现代金融风险管理中对得到了广泛的应用。其中最著名当属JPMorgan(1995)以VaR为核心的RiskMetric风险管理系统。此后,国外的一些学术机构和金融机构也以VaR作为风险度量方法,建立了基于均值一VaR的资产组合选择模型。新《巴塞尔协议》建议金融机构使用VaR管理金融资产的风险。
  VaR资产组合理论也并非完美无暇。VaR作为风险度量方法得到广泛应用的同时,VaR也受到了质疑。Artzneret al.(1997、1999)在公开发表的文献中证明VaR不满足次级可加性,不能反映分散化投资对资产组合风险的影响;VaR也不是一种与期望效用具有一致性的风险度量方法,
                                                          
                                  
                                  

                    
                        
                    基于VaR的资产组合并一定是最优的资产组合。而CVaR(Conditional value at risk)作为一种具有一致性的风险度量方法,可以弥补VaR风险度量方法自身的不足。Basak和Shapiro(2000)在连续时间完全市场环境下,直接将风险管理融入效用最大化框架,并考虑到财富的VaR约束,通过规范分析,研究基于VaR的风险管理对最优财富、最优消费及组合选择的影响。他们的研究证明基于VaR的风险管理实践可能会得到意想不到的后果。在常相对风险规避(CliRA)偏好和对数正态分布价格下,VaR风险管理者的动态组合选择相当大地偏离组合保险者和基准行为者的选择。通过一般均衡分析表明:VaR风险管理者的出现,在市场行情上升时则消弱了市场波动性,而在市场行情下滑或在发生金融危机时起到推波助澜的作用,放大了金融市场的波动性。在大多数情况下,VaR风险管理者比非VaR风险管理者招致更大的损失。最后,Basak和Shapiro建议采用在风险管理中用LEL(最小期望损失)替代VaR,可以消除VaR的不良效果。其他一些学者通过研究也得出了与Basak和Shapiro的相似的研究结论。由于VaR存在的缺陷,新《巴塞尔协议》也得到了一些学者的反对。
  
  二、资产组合理论尚需解决的难题和新的研究方向
  
  虽然基于险价值资产组合理论在国外金融实践中得到了具体的应用,但它还面临许多技术难题需要研究解决。在应用险价值资产组合理论时,还没有十分有效的方法量金融资产收益率实际分布,尤其是尾部分布。LTCM事件发生的一个原因就是事前没有很好度量金融资产收益尾部,从而不能捕捉到小概率极端损失事件。此外,VaR在计算上非凸性、非次级可加性,以及资产收益相关性对资产组合风险度量和选择的影响还没有很好的解决。度量金融资产收益串的相关性对于资产组合风险的度量和选择具有重要的意义。Markowitz(1959)的均值一方差资产组合选择理论,RiskMetfic(1995)的条件正态分布模型都以传统线性相关为基础。线性相关只适用于正态分布,要求金融资产风险程度适中,只能反映随机变量之间的线性关系。
  在现实金融市场上,与单一金融资产收益率具有厚尾分布相对应,组合资产收益率的联合分布也具有厚尾特征,这种厚尾反映了金融资产或金融市场价格的极端趋同运动。最近一些学者对金融资产这种极端趋同现象进行了研究。Karolyi和Stulz(1996)、Bae等(2002)分别采用回归方法和金融传染模型识别出使美国和日本股市协同运动的主要因子。Forbes和Rigobon(1999,2001)认为这种协同运动的主要根源不是金融传染,而是条件相关。Ang和Bekalt(2002)、Ang和Chen(2002)也支持Forbes和Rigob-on的观点,并且指出这种协同运动现象在国内金融市场上也存在。Lon~n和Solnik(1995)、Longin(1996)、Longin和Solnik(2001)采用极值理论对国际金融市场之间的大幅度协同运动现象进行分析,发现金融市场之间的相关性随着市场状态的变化而变化。
  以上这些学者的研究方法和模型都是基于传统线性相关假设。由于在现实金融市场中,组合资产收益率不符合联合正态分布。此时,线性相关不能反映实际变量真实相关性。基于传统的线性相关的风险度量方法将会低估资产组合的风险,不能使资产组合得到有效的配置。
  为了有效地度量金融资产收益率之间的相关性,需要多元分布函数理论。多元分布函数是描述随机变量相关性的最根本的方法。但传统的多元分布函数在实际应用中存在一些缺陷。传统的多元分布函数在变量较多时解析式很难处理,并且存在一系列约束条件,不仅要求各个边缘分布函数类型与多元分布函数类型一样,而且各个边缘分布必须完全相同。资产组合尤其是含有不同种类资产的资产组合(股票和外汇),各种金融资产边缘分布函数通常不符合同一类型的分布函数,这种情况使得多元分布函数很难在资产组合管理中得到应用。
  最近几年,统计学中的Copula函数开始引起国外金融研究人员和从业人员的密切关注(Nelsen,1999;Joe,1997;Embrechts et,al,2001),并在金融风险管理中得到了应用Li(2000)、Frey和McNeil(2001)、Roekinger和Jondeau(2001)等。通过Copula函数,可以建立符合各种金融资产收益率实际分布特征的边缘分布函数,然后选择适当的Copula函数,构造反映资产组合中各金融资产收益率真实相关关系的多元分布函数。在此基础上,应用VaR和CVaR进行资产组合风险度量与选择。
  
  三、资产组合管理理论对中国的现实意义
  
  我国金融市场是一个新兴市场,现在还存在诸多不完备之处,如市场结构层次贫乏,交易单位品种单一,金融法规有待完善等等。但应看到随着金融体制的深化,金融机构的市场化程度必然会越来越高,市场机制将发挥越来越重要的作用。特别是我国现在作为世贸组织的一员,要履行金融业开放的承诺,外汇市场的放开,衍生市场的起动将成为大势所趋。金融市场和全球经济的连动性会越来越强。随着金融创新步伐的加快,金融管制的放松,金融机构会融入到激烈的全球竞争中去,持有的金融资产品种会越来越多。由于金融市场环境将变的更加复杂和难以预测,市场状况瞬息万变,金融资产组合的时变性越来越强,随着时间的推移,原来有效的资产组合可能不再有效了,这就需要对资产组合不断地调整。因此,利用先进的资产组合管理理论来控制风险,对资产进行有效配置具有重要的意义。
  我国金融机构目前的风险管理手段,显然是陈旧和落后了。西方资产组合管理理论和实践无疑对我国金融机构和监管部门提供借鉴。
  1.对我国银行业而言,虽然在实行分业经营的背景下,银行面临的风险主要还是信用风险。然而,纵观国际上金融风险监管的历程,市场经济国家在经历了信用风险以后,随着金融市场的发展、信息的及时传播、交易手段和方法的丰富,市场风险会日渐突显。应看到我国银行所持有国债、外汇等可交易性资产在增加。由于我国银行业存在着大量的不良资产,巨额不良资产的存在,严重危胁着我国金融体系的安全。处置不良资产的一个举措就是将不良资产证券化,以证券的形式加强这些不良资产的流动性,分散信用风险。这样就使得原本已失去流动性的资产重新流动起来。一旦这些不良资产重新获得了流动性,就会受到市场因素的影响,引发市场风险。与此同时,放松管制、资本市插的全球化、金融业务创新使得我国银行业的经营从传统的国内信贷业务向国际金融市场业务扩展。全能型银行是发展的潮流,银行更加依赖新型的金融工具直接到金融市场融资和投资。银行防范市场风险的任务会越来越
                        
发表于 2012-6-12 15:26 | 显示全部楼层
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