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金融風(fēng)險(xiǎn)管理M-V方法的資產(chǎn)組合靈敏度分析

2011-10-18 10:32吳勛徐永春
統(tǒng)計(jì)與決策 2011年6期
關(guān)鍵詞:協(xié)方差雙曲線方差

吳勛,徐永春

(1.西安石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,西安710065;2.北京天相投資顧問有限公司,北京100140)

金融風(fēng)險(xiǎn)管理M-V方法的資產(chǎn)組合靈敏度分析

吳勛1,徐永春2

(1.西安石油大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,西安710065;2.北京天相投資顧問有限公司,北京100140)

文章基于均值-方差(M-V)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量技術(shù),分析了資產(chǎn)組合在資產(chǎn)品種減少的敏感性,通過引入?yún)f(xié)方差擾動(dòng),建立相關(guān)的M-V組合模型。同時(shí)和原模型進(jìn)行比較,分析有效前沿的變化,探究其經(jīng)濟(jì)意義。

M-V;投資組合;有效前沿

0 引言

投資者在構(gòu)建投資組合時(shí),不同的投資者有著不同的期望,通常理性投資者會選擇在持有期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)最小的投資組合。但是由于收益與風(fēng)險(xiǎn)的隨機(jī)性,投資偏好的時(shí)變性,投資者需要經(jīng)常調(diào)整所選擇資產(chǎn)的類別和數(shù)目,那么就面臨這樣一個(gè)問題:淘汰什么樣的資產(chǎn),吸收那些資產(chǎn),才能使投資收益達(dá)到最理想的狀態(tài),因此研究關(guān)于資產(chǎn)數(shù)量變化情況下M-V資產(chǎn)組合有效前沿特征的靈敏度問題,將有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。因此本文就市場不存在無風(fēng)險(xiǎn)收益資產(chǎn)且允許賣空的條件下,研究資產(chǎn)數(shù)減少的情況下M-V投資組合有效前沿的漂移問題,探究其經(jīng)濟(jì)意義。

1 M-V投資組合模型

假設(shè)t0時(shí)刻市場上n種資產(chǎn),且組成的投資組合為x=為投資組合集

n)}。收益率為ri(i=1,2,…,n),收益率的協(xié)方差Vn是正定對稱矩陣分別表示投資組合的期望收益率和方差。并假設(shè):(1)不存在無風(fēng)險(xiǎn)收益資產(chǎn),且允許賣空;

(2)n種資產(chǎn)具有線性不相關(guān)的收益特征,即任一資產(chǎn)的收益均不能表示為其余n-1個(gè)資產(chǎn)收益的線性組合;

(3)每種資產(chǎn)的期望收益率不完全相等。

t0時(shí)刻最優(yōu)資產(chǎn)組合選擇問題可由下面模型來描述:

這里In表示n個(gè)分量均為1的n維列向量,Rn=(E(r1),E (r2),…,E(n))T是資產(chǎn)收益率的均值向量。由文獻(xiàn)[1]可得最小方差投資權(quán)重為:

式中

在(σ,μ)坐標(biāo)系下該方程表示一條雙曲線,最小方差資產(chǎn)組合為該雙曲線的右支,而有效前沿為其右支的上半部分。全局最小方差資產(chǎn)組合為雙曲線右支的頂點(diǎn),其期望收益率與風(fēng)險(xiǎn)分別為:

2 M-V投資組合前沿對資產(chǎn)數(shù)量減少的敏感性

假定t時(shí)刻資產(chǎn)種類減少到n-1種,假設(shè)淘汰了第n種資產(chǎn),剩下的n-1種資產(chǎn)相關(guān)性結(jié)構(gòu)必然會產(chǎn)生影響,現(xiàn)考慮由于減少一種資產(chǎn)后投資組合前沿曲線的變化的特征。

假設(shè)淘汰的第n種資產(chǎn)對協(xié)方差矩陣Vn-1中的元素σij影響程度為εij,εij為擾動(dòng)因子,受到擾動(dòng)后的協(xié)方差Vn-1可表示成正定矩陣,記δT=(σn1,σn2,…,σn,n-1),于是:

又有分塊矩陣求逆可得:

假設(shè)減少資產(chǎn)后,每種資產(chǎn)的期望收益率不完全相等,由文獻(xiàn)[2]得個(gè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)所組成的新的投資組合集的有效前沿方程為:

并且,由候?yàn)椴ǎ?000)等的結(jié)果,有效前沿曲線方程的系數(shù)有下面的遞推關(guān)系式成立:

下面將f≠0與f=0兩種情形分別討論。這里f描述了所淘汰的資產(chǎn)與余下資產(chǎn)的協(xié)方差向量和協(xié)方差矩陣之間的關(guān)系。

由(3)、(5)和(6)可得

成立時(shí),方差是嚴(yán)格增加的,即有效前沿將隨著資產(chǎn)數(shù)的減少向右移動(dòng)。

成立時(shí),漸近線的斜率是嚴(yán)格減少的,即雙曲線張口變小,投資有效前沿向下移動(dòng),投資范圍變小,從而投資效益將有所損失。

當(dāng)f=0時(shí),有An=An-1,Bn=Bn-1,△n=△n-1+V22An-1g2。此時(shí)全局最小方差資產(chǎn)組合的收益和方差均不改變。

若g=0,有Cn=Cn-1,△n=△n-1,這時(shí)第n種資產(chǎn)的減少對資產(chǎn)組合的有效前沿不產(chǎn)生影響(這樣的資產(chǎn)稱為相對無效資產(chǎn),否則稱為有效資產(chǎn),它是相對某一資產(chǎn)而言的,此處是相對前n-1種資產(chǎn)而言的)。

若g≠0時(shí),由△n=△n-1+V22An-1g2可得:

條件(7)和(8)是判別有效前沿移動(dòng)方向的依據(jù),并有下面定理。

定理1 如果f2+g2≠0,則條件(2.3)與(2.4)中至少有一個(gè)成立。

證明:用反證法,令(2.3)與(2.4)均不成立。由f2+g2≠0知f和g中至少一個(gè)不為零,設(shè)f≠0,則由(2.4)不成立得fBn-1-gAn-1=0,Bn-1gAn-1/f由(2.3)不成立得An-1μg+Cn-1f-Bn-1μf-Bn-1g=0,將Bn-1=gAn-1/f代入上式得Cn-1f-An-1f-1g2=0,進(jìn)而有Cn-1= An-1f-2g2,由此可得同△n-1>0矛盾。從這個(gè)定理可知,若則與△n/An≥△n-1/An-1至少有一個(gè)嚴(yán)格不等式,其經(jīng)濟(jì)意義是:當(dāng)f和g中至少一個(gè)不為零時(shí),資產(chǎn)數(shù)量的減少對有效邊緣產(chǎn)生影響,或向右下移動(dòng),或雙曲線開口變小。

3 靈敏度分析在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的意義

本文基于M-V模型,在考慮協(xié)方差矩陣受到擾動(dòng)情形下,研究了資產(chǎn)組合有效前沿的問題。在市場不存在無風(fēng)險(xiǎn)收益資產(chǎn)且允許賣空的條件下,得出了當(dāng)f2+g2≠0時(shí),資產(chǎn)數(shù)量的減少對有效邊緣產(chǎn)生實(shí)質(zhì)影響,或向右下移動(dòng),或雙曲線開口變小的結(jié)論。這些分析有助于投資者更好的調(diào)整其投資資產(chǎn)集合,淘汰一些業(yè)績較差的資產(chǎn),吸收一些較好的資產(chǎn)(所謂較差的資產(chǎn)就是那些存在與否對有效前沿幾乎不產(chǎn)生影響的資產(chǎn)),達(dá)到規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),取得更多收益的目的。

囿于篇幅,僅考慮了投資組合前沿曲線對資產(chǎn)數(shù)量減少的靈敏度分析,對資產(chǎn)數(shù)量增加的情形將另文闡述。但研究還有一些值得繼續(xù)進(jìn)行的地方,一是考慮資產(chǎn)數(shù)目增加或減少時(shí)有效前沿問題,二是可以在組合中加入無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。

[1]XueHonggang.Portfolio'sSensitivityAnalysiswithoutRiskless Asset[J].Journal of Engineering Mathematics,2003,(6).

[2]Jarrow R A,Maksimovic V,Ziemba W T.Finance[M].Handbook in Operations Research and Management Science,North-Holland Elsevier,1995.

[3]高全勝,李選舉.基于的投資組合對資產(chǎn)變化的敏感性分析[J].?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2005,(6).

[4]徐成賢.金融工程計(jì)算[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

[5]袁先智.金融風(fēng)險(xiǎn)管理的新挑戰(zhàn)及次貸危機(jī)的啟示[J].管理評論,2009,(3).

[6]史樹中.金融學(xué)中的數(shù)學(xué)[M].北京:高等教育出版社,2006.

(責(zé)任編輯/亦民)

0211

A

1002-6487(2011)06-0081-02

全國教育科學(xué)“十一五”規(guī)劃項(xiàng)目(DFA060116)

吳勛(1978-),男,河南南陽人,博士,研究方向:風(fēng)險(xiǎn)控制方法。

徐永春(1978-),男,安徽蚌埠人,博士,研究方向:金融資產(chǎn)投資組合分析。

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