投资组合保险策略

2024-10-20

投资组合保险策略（共9篇）

投资组合保险策略篇1

1、实证研究

1.1 实证方法的设计

1.1.1 固定比例投资组合保险策略及时间不变性投资组合保险策略

(1) 组合初始总资产为10亿, 初始要保额度分别为8.5亿、9亿和9.5亿。 (2) 以上证50为股票组合, 股指期货以沪深300指数现货代替, 无风险资产收益率假设为三年期国债收益率3.38%。 (3) 风险资产的占比不超过总资产的50%, 无风险资产的占比不低于50%。 (4) 本文中m分别为2、3、4。 (5) 在风险性资产调整过程中考虑交易成本, 股指期货还考虑转仓成本, 但均不考虑冲击成本和机会成本。采用2003年1月-2007年6月的日数据。

1.1.2 运用股指期货调整风险资产的头寸

在加入股指期货的设计上, 做如下安排: (1) 初始风险资产完全由股票构成。 (2) 当计算出的风险资产头寸大于或小于股票组合价值时, 以需要调整的价值10%的现金买入或卖出股指期货合约, 90%的现金投入无风险资产中。 (3) 风险资产=m* (总资产-要保额度) =股票组合价值+/-股指期货合约价值。

1.2 研究假设

本文假设:股价呈对数正态分布;不考虑股利发放;证券可以分割;可以零股交易;可以顺利地进行交易;选取每日股票和指数的收盘价进行策略操作。

1.3 投资组合的调整法则

本文采用固定时间调整法, 每天调整一次。

1.4 绩效衡量指标

为了对比不同策略的绩效, 我们使用了收益率、波动率和交易成本三个指标, 策略的收益率越高, 波动率越低, 交易成本越低, 代表该策略绩效更好。指标计算方法:

1.5 数据选取

投资标的选用上证50股票组合。期指以沪深300现货指数代替。选取2003年-2007年数据涵盖股票市场的走势。具体的划分是:多头市场选取2006年8月1日-2007年1月31日的数据;盘整市场选取2005年6月1日-2005年12月31日的数据;空头市场选取2004年4月1日-2005年5月31日的数据。交易成本:债券为千分之一, 股票为千分之四, 股指期货为万分之三。市场走势的分类依据如下标准:多头 (年报酬率>20%) , 空头 (年报酬率<=-20%) , 盘整 (-20%<年报酬率<20%) 。

2、实证结果

2.1 固定风险参数时不同要保额度的策略绩效对比

以风险参数3为例, 在不同的保本额度中, 四个策略的收益率、波动率和交易成本如下:

2.2 要保额度固定时不同风险参数下策略对比

以要保额度0.9为例, 在不同的风险参数下, 各种策略的绩效如下:

3、主要结论

第一, 在CPPI策略中, 运用股指期货调整风险资产, 其组合的收益均高于运用股票调整风险资产。而在TIPP策略中, 股指期货对策略的作用不明显。第二, 由于使用上证50指数替代现货, 所以出现要保误差的概率很低。第三, 在成本方面, 运用股指期货调整风险资产头寸大大节省了策略的交易成本。第四, 在波动性方面, 运用股票调整风险性资产和运用股指期货调整没有明显差异。

参考文献

[1]Black and Scholes.The Pricing of Options and Corporate Liabilities.[J].The Journal of Political Economy, Volume 81, Issue 3 (May-Jun.) , 1973, 637-654.

[2]Black, Fisher and Robert Jones.Simplifying Portfolio Insurance.Journal of Portfolio Management, Fall 1987, pp.48-51.

防御投资与积极投资的组合策略篇2

（美）格雷厄姆著

王中华黄一义译

人民邮电出版社2010年8月版

这是一本投资实务领域的世界级和世纪级的经典著作，《财富》推荐的75本必读书之一。自从1949年首次出版以来，《聪明的投资者》即成为股市上的《圣经》。其修订版在完整保留格雷厄姆原著1973年第4版的基础上，由贾森?兹威格根据近40年尤其是世纪之交全球股市的大动荡现实，进一步检验和佐证了价值投资理论。其中大量的注释和每章之后的点评非常有价值。股神巴菲特特为本书撰写的序言和评论是这个版本的又一个亮点。

巴菲特说：“在我的血管里，百分之八十流淌的是格雷厄姆的血液。”华尔街所有标榜价值投资法的经理人，都称自己是格雷厄姆的信徒。格雷厄姆不仅是他生活的那个时代最佳投资人之一，而且是有史以来最伟大的实践投资思想家。虽然投资环境已改变，但格雷厄姆所建立的智慧型投资原则，至今依然无懈可击。结合当今股市的实际情况，这部由贾森?兹威格和沃伦?巴菲特注疏的《聪明的投资者》（第4版），对格雷厄姆的投资理念作出了最新的诠释。

此书首先明确了“投资”与“投机”的区别，指出聪明的投资者当如何确定预期收益。着重介绍防御型投资者与积极型投资者的投资组合策略，论述了投资者如何应对市场波动。《聪明的投资者》还对基金投资、投资者与投资顾问的关系、普通投资者证券分析的一般方法、防御型投资者与积极型投资者的证券选择、可转换证券及认股权证等问题进行了详细阐述。在书的后面，作者列举分析了几组案例，论述了股息政策，最后着重分析了作为投资中心思想的“安全边际”问题。

这是有史以来第一本面向个人投资者并为其提供投资成功所需的情绪框架和分析工具的专业书籍，旨在为普通人在投资策略的选择和执行方面提供相应的指导。它不是一本教人“如何成为百万富翁”的书籍，而更多地将注意力集中在投资的原理和投资者的态度方面，指导投资者避免陷入一些经常性的错误之中。

像所有的经典著作一样，本书会改变我们看待世界的方式。而且，通过教育我们，这本书也能够获得新生。你读得越多，就理解得越深刻。以格雷厄姆为向导，你必定会成为一个非常聪明的投资者。

多年以来，市场的变化已经证明了格雷厄姆策略的正确性。在完整保留格雷厄姆原著的同时，这次修订版还包含了著名的财经记者兹威格所作的最新点评。兹威格介绍了当今的市场现实，指出了格雷厄姆书中的案例与当今头条金融新闻之间的相似性，从而使得读者能更透彻地理解如何去利用格雷厄姆所提出的原则。这本《聪明的投资者》，将是您有史以来在如何实现理财目标方面阅读到的一本最好的著作。（编者有删节）

《彼得?林奇的成功投资》

[美] 彼得?林奇 / 约翰?罗瑟查尔德著

刘建位 / 徐晓杰译

机械工业出版社2007年1月版

彼得?林奇是美国，乃至全球首屈一指的投资专家，他对共同基金的贡献，就像乔丹对篮球的贡献，其共同之处在于把投资变成了一种艺术，把投资提升到一个新的境界。本书告诉投资者这样一条投资规则：不要相信投资专家的建议！作者认为投资者只要对股票认真做一些研究，其成绩不会比专家差，业余投资者有很多先天的优势。

《大败局Ⅱ》

吴晓波著

浙江人民出版社2007年出版

同2001年出版的《大败局Ⅰ》，两册《大败局》记录了过去20年间发生在中国企业界的、最著名的19起失败案例，记录了一个时代所有的光荣、梦想与悲哀，并旨在探寻“中国式企业失败”的基因。《大败局Ⅰ》、《大败局Ⅱ》在国内引起强烈反响，被评为“影响中国商业界的二十本图书”之一，被誉为“关于中国企业失败的MBA式教案”。

《巴菲特致股东的信》

（美）沃伦?巴菲特劳伦斯 A.坎宁安著

陈鑫译

机械工业出版社2007年2月版

书中论述了公司治理、公司财务与投资、普通股、兼并与收购及会计与纳税等内容，是一本既精炼又富于实用性的投资手册。特别是本书内容并不枯燥，而是精彩绝伦、妙趣横生，使读者能够从中领略到一个崭新的投资世界。

展会资讯广东盛世财富文化传播有限公司特约

2012中国消费产品（越南）展览会

展会时间：2012/11/28——2012/12/01

展会地点：越南胡志明市西贡国际会展中心SECC

展会定位：为促进中国企业进一步开拓越南市场，专为中国品牌消费产品生产经营和出口企业拓展越南市场而举办的高效率、低成本、多选择对接越南优质买家之高端商务活动。

展会亮点：1、越南组委会将根据中国展商产品需求，提前为中国参展商针对性邀请至少5家以上专业对口采购商前来展会现场交易。2、将邀请各东盟各个国家及印度等20多个国家和地区组采购团前来观展交易。3、每个中国参展商可提供20-25家希望在展会上见到的买家名单，组委会将提前邀约前来洽谈交易等。本次中国展览会将特邀约5万家越南观众和专业买家前来参会洽谈。

2013第十届广州国际投资理财金融博览会

展会时间：2013/2/21——2013/2/23

展会地点：中国进出口商品交易会琶洲展馆（广州国际会议展览中心）

展会定位：将围绕广州的城市定位和金融业优势，抓住经济发展方式转型的契机，服务金融机构和企业，促进产业的合作、发展与共赢。

投资组合保险策略篇3

关键词：成长型基金,投资组合策略,资产配置,投资组合管理,夏普比率

0 引言

在经历了2007年到2009年从次贷危机到金融危机以及之后一系列经济环境的重大变化, 作为成长型基金的基金金鑫体现了一支风险中性、具有股票型投资风格的基金在经济金融环境剧烈变迁的背景下的投资组合策略。接下来, 本文就将对该基金的投资组合策略及投资业绩进行简要分析及论述。

1 投资组合分析

对于成长型基金而言, 它是以资本长期增值为投资目标, 其投资对象主要是市场中有较大升值潜力、一般具有较高的业绩增长记录, 同时也具有较高的市盈率与市净率等特性的金融类资产。下面, 本文就将对基金金鑫资产配置及投资组合方法进行分析。

1.1 不同债券之间的资产配置

在对该基金从2007年到2009年的11个季度数据的分析中, 其所占净值比例最大的债券除了2007年第一季度所持有的五年期的中期国债02国债 (14) 之外, 其余10个季度所持有的债券都为10年期的长期国债20国债 (4) 。而我认为, 这正是一种周期型资产配置的体现。

2007年的物价飞涨、高达4.8%的通货膨胀率以及2008年上半年的经济过热都使经济向着通货膨胀方向恶性发展。为了解决国内的通货膨胀和股市飙升两大问题, 央行于2007年3月18日起开始上调金融机构人民币存贷款基准利率, 并伴随着后来的多次加息。这些都充分彰显了中国政府对通货膨胀的高度重视, 同时合理调控信贷投放, 稳定通货膨胀预期。基金金鑫运用了一种周期型资产配置对不同债券进行了选择———由5年期的中期国债转为持有在当前经济背景下具有获利能力的10年期的长期国债。

1.2 资产在股票与债券之间的配置

成长型基金其投资对象主要是市场中有较大升值潜力、一般具有较高的业绩增长记录, 同时也具有较高的市盈率与市净率等特性的股票。因此, 该基金的大部分基金主要都是用于股票的投资。

虽然就总体数据分析而言, 很难说该基金在股票与债券之间的选择存在某种周期性, 毕竟“利率的提高指示了股票的上升周期, 利率的降低指示了固定收益证券的上升周期”这样的理论并不适合该基金的投资风格。无论是2007年的多次加息, 还是2008年下半年的降息, 都不能阻止该基金对股票的大幅持有。但是, 2008年金融危机背景下, 该基金对股票的持有量较大幅度的减少还是能够说明该基金所运用的以市场环境为参考的战略性资产配置策略。

1.3 不同股票的投资选择

在对历史数据的分析中, 招商银行成为了该基金的主要投资品种。除了2007年第一季度、第二季度、第三季度以及2008年第四季度以外, 招商银行的股票持有量都以较大的优势居于榜首。

2007年到2008年, 中国的经济经历了由飞速上升到经济过热最后到经济形势恶化等阶段。为了保证经济稳定有序的发展, 针对宏观经济金融形势的变化, 中央政府对宏观调控政策进行了调整, 将2007年的“双防”转变为2008年的“一保一防” (保增长, 促发展) , 同时将前期执行的“稳健的财政政策和从紧的货币政策”调整为“积极的财政政策和适度宽松的货币政策”。

在2008年以及2009年金融环境剧烈波动的背景下, 作为规模巨大的招商银行的股票来说, 无疑是又一个有利条件。大规模的金融机构由于其雄厚的资金保证以及较小的波动性, 在变化莫测的股票市场中更容易得到投资者的青睐。投资者能比较容易的做计划, 减少长期的花费而获得长期利润的增长。而从2008年下半年开始的降息政策更是有利于招商银行这只国企股。H股股价偏低, 潜力无限更有无限的获利空间。当然, 以资本长期增值为投资目标的基金金鑫, 自然不会放过兼具稳定性、长期盈利性以及成长性的招商银行。这也是该基金在股票选择中周期性资产配置的体现。

2 基金金鑫投资业绩评价

一般来说, 投资组合的业绩评价都将某一基金的收益率与具有相似风险的基金的收益率进行比较。当然, 我们也可以按照某一风险-收益权衡框架在不同风险水平的基金间进行比较。基金金鑫的投资组合代表了该基金所有的全部风险投资, 因此, 只需确定该投资组合是否具有最大的夏普比率即可。

与基金金鑫进行比较的待比较组合选取在2009年市场中与该基金投资风格相同的股票型基金前十名的基金投资组合的夏普比率的平均值。然后利用该基金投资组合的夏普比率与基金金鑫的投资组合夏普比率进行对比, 从而分析基金金鑫的投资组合业绩。

根据国债的收益率曲线选取期限为三年期的短期国债的收益率作为无风险资产的收益率, 即为Rf=2.53%。由于此时得到的三年期国债收益率为年收益率, 所以应该将运用时间加权收益率的原则得出该基金的总收益率转换为在三年时间内每年的收益率, 然后计算出夏普比率。

夏普比率= (0.085 8-0.025 3) /0.1667=0.362 9=36.29%

所以, 对于该基金来说, 每承受一单位总风险, 将会产生0.3629的超额报酬。

2009年以来, 股指大幅上升。银河证券基金研究中心的评价体系中标准股票型基金的前十名基金, 这称得上是基金收获的“第一梯队”了。截至7月13日, 在平均80%左右的收益率中, 夏普比率最高的为0.676, 最低的是0.494, 平均为0.571。

就此看来, 基金金鑫的0.362 9的夏普比率比基金“第一梯队”的夏普比率平均水平0.571相差了0.208 1, 这已经是不小的差距了。在同为股票型投资风格的基金中, 20.81%的差距说明该基金在获得较低的收益时仍要承受更高的风险, 0.362 9的夏普比率只能算作是一个中等水平。但是就其风险中性的风险收益特征来看, 它确实是到达了该基金获取中等的超额收益目标。

由此看来, 该基金在金融危机的背景下, 仍能在承担一单位总风险的同时产生0.362 9的超额报酬, 实现其长期稳定增值的投资目标, 并能体现其风险中性的风险收益特征, 已经很不错了, 是一支值得投资的成长型基金。

参考文献

[1][美]滋维·博迪, 等.投资学[M].机械工业出版社, 2008.11.

[2][美]埃德温·J·埃尔顿, 等.现代投资组合理论和投资分析[M].中国人民大学出版社, 2000.10.

投资组合保险策略篇4

关键词：信用风险利率风险对冲

国内债券市场发展至今，债券存量规模已达28万亿元左右，其中各类信用债经过近几年的快速发展，规模已达到约18万亿元。而伴随着国内债券市场向纵深不断发展，信用债自身所蕴含的违约、信用利差放宽等风险不断显现，尤其低评级债券信用利差的走势将与经济基本面和违约概率的相关度显著提升。虽然迄今为止，还未发生一起实质性违约事件，但在市场参与者内部，无论是管理制度建设，还是心理预期层面，他们对信用风险的防范需求及可能的对冲需求都日益增强。

面对此类需求，交易商协会在2010年10月份推出信用风险缓释工具（Credit Risk Mitigation， CRM），除此之外，国内还没有其他信用风险对冲工具。而随着信用债在投资组合中比例的提高，如何对信用风险进行管理成为债券投资经理时刻思考的问题。其中，在某一特定时期内，国债收益率和信用债利差之间具有一定的相关性。能否借助二者收益率波动之间的相对稳定的统计性特征，实现信用风险一定程度的对冲，这是一个值得研究的具有实际意义的课题。

投资组合信用风险与利率风险之间的关系

一般来讲，在宏观经济形势转差的情况下，信用债券违约可能性增大，信用利差有变宽趋势，而与此同时国债收益率下行可能性较大，即信用债利差和国债收益率之间理论上应该存在一定的负相关关系，因此投资组合中买入一定的国债有可能起到较好的对冲作用。如果这一负相关关系比较显著且较为稳定，则两者进行对冲的效果会比较好。

本文以矢量图来表达投资组合中利率风险和信用风险的情况。其中，矢量的长度表示风险水平大小，矢量的相对方向代表两类风险的关联关系。如果两类风险的大小相同，且完全负相关（相关系数为-1），则在图上表示为方向相反的两个矢量，如图1所示。

图1 完全负相关的两类风险的矢量图

如果两类风险的大小相同，完全不相关（相关系数为0），则两个矢量之间呈90度角，如图2所示。

图2 完全不相关的两类风险的矢量图

以此类推，可以得到两类风险的正相关（相关系数0-1之间，见图3）和负相关（相关系数-1-0之间，见图4）矢量图。

图3 正相关的两类风险的矢量图

图4 负相关的两类风险的矢量图

根据对国债收益率和信用利差相关关系的观察经验，本文假设二者的关系类似如图5所示的组合风险示意图。

图5 组合信用风险和利率风险的矢量示意图

图5中3个矢量（实线箭头）分别代表信用风险、利率风险和组合总体风险，两条虚线为信用风险和利率风险两个矢量的平移。组合总体风险代表着信用风险和利率风险结合后的整体风险状况（暂不考虑其他类型风险），其长度代表了投资组合整体的风险大小，方向则代表投资组合的总体风险是偏利率风险还是偏信用风险。

从图5可以看出，要使组合总体风险最小（使该矢量的长度最短），必须使夹角A为直角。这时需调整利率风险水平等于信用风险水平与相关系数之积（如图6所示）。

图6 组合总体风险最小化的矢量示意图

而要完全规避信用风险，必须使得组合总体风险与信用风险达到矢量垂直状态（使两者达到完全不相关），即利率风险的投影线与信用风险大小相等、方向相反。要达到这个状态，需要调整利率风险水平，使得“利率风险水平*相关系数= 信用风险水平”（见图7），即使得“利率风险水平=信用风险水平/相关系数”，即信用风险与相关度之比。

图7 完全规避信用风险的矢量示意图

案例分析：美元债券投资组合金融类公司债信用风险敞口对冲

某投资公司投资境外债券资产，2008年其美元债券投资组合中大部分资产是美国大型银行和金融类公司债券，此类资产具有较大的信用风险敞口，在2008年年中金融危机逐渐发酵的市场情况下，如何以最小的代价来调整投资组合，实现对信用风险敞口的对冲，并优化投资组合结构是一个现实问题。

（一）可选的解决方案

要降低组合的信用风险敞口，当时可选的解决方案主要有以下三种：卖出组合中部分银行债券资产；买入一定比例的信用违约掉期（Credit Default Swap，CDS）进行保护；买入一定量的其他资产进行风险对冲。

第一种方案的实施受制于投资组合中债券资产在当时市场情况下的流动性，并且在卖出债券资产后，组合总收益将受到较大影响；第二种方案需要支付较高的保护费用（在2008年6月份，购买大型金融公司CDS的成本约为2%），财务成本较高，并且承担了交易对手风险（CDS的交易对手往往为商业银行或者投资银行，CDS标的和交易对手关联程度较高）。因此，上述两种方案比较适合于对个别违约风险相对较高的债券进行单独处理，而对整体组合的保值而言，其操作成本过高。而对于第三种方案，必须要求其他资产的收益率波动与信用债利差的波动方向负相关，并且相关系数越大越好。

（二）金融类债券信用利差与国债收益率的相关度分析

本文选取Barclays US Aggregate Bond Index 里中等期限的金融类债券作为基准比较对象，在2008年6月底，这一分项指数债券平均期限约5年，平均久期约4.3年，平均评级为A1-A2，与本文中的美元债券投资组合具有较高的相似度和可比性。

10年期美国国债作为美国债券市场的标杆性产品，是债券市场的重要参考指标，也是美国债券流动性最好的品种之一，因此本文选取10年期国债作为候选的对冲工具。

nlc202309040836

根据计算，可以得到上述金融类债券信用利差与10年期美国国债收益率之间的相关度，见表1。

表1 金融类债券信用利差与10年期美国国债收益率水平的相关度

时间区间1年3年5年10年

动态投资组合风险控制策略篇5

关键词：动态投资组合,协同持续,风险控制

1 引言

风险控制是投资组合研究的中心问题,国内外大量文献均考虑投资组合的静态风险,如,Markowitz(1952)最早定量研究了投资组合问题,并把投资组合的方差作为风险度量指标[1],Ouderri等(1991)和Green等(1992)把半方差作为风险度量指标[2,3],Konno等(1994,1998)把绝对离差作为风险度量指标[4,5],Philippe(1996)最早把VaR作为风险度量指标,而这些度量指标均是静态的[6]。事实上,单项资产的收益率波动往往表现出持续性(在本文中,金融资产收益率的波动即指其收益率的风险,统计上,用方差来度量波动幅度或风险的大小。),即当期波动对以后各期波动具有长期影响,这就要求我们需从动态的角度审视和控制风险,使多项资产的特定组合表现出协同持续特性,即资产组合的收益率波动表现出较弱的持续性,表现在投资组合的当期收益率波动对以后各期的收益率波动影响减弱,从而有效控制风险的传递,减少投资组合收益的不确定性。方差持续性及协同持续定义是由Bollerslev和Engle(1988,1993)基于多维GARCH提出的[7,8],张世英等(2002)进而将其运用于投资组合风险控制研究[9],该文研究了具有较少资产的投资组合,并得到了投资组合权重,然而当资产数较多时,如果仍按Bollerslev和Engle(1993)基于多维GARCH的协同持续定义,求得权重要涉及多维GARCH模型的参数估计,这是很困难的,即所谓的“维数灾难”。为克服这一困难,本文基于协同持续思想,并运用GARCH模型和二次规划技术建立了动态投资组合风险控制模型,并得到了相应的投资组合权重,这将对投资组合风险控制问题具有理论和实践意义。

2 动态投资组合风险的控制模型

2.1 多维GARCH模型及协同持续定义

Bollerslev和Engle(1988)提出了多维GARCH模型:

${\begin{cases} Y_{t} = Μ_{t} + ε_{t} \\ V e c h (Η_{t}) = A_{0} + \sum_{k = 1}^{q} A_{k} V e c h (ε_{t - k} ε_{t - k}^{Τ}) \\ + \sum_{l = 1}^{p} B_{l} V e c h (Η_{t - l}) \end{cases}$

其中,Mt表示N维资产收益率序列Yt的均值,εt表示一个N维随机扰动序列,且有 $ε_{t} | Ι_{t - 1} ~ Ν (0, Η_{t}), Ι_{t - 1}$ 是直到t-1时的信息集,Ht是资产组合的方差-协方差矩阵,其是N×N维正定矩阵,且关于It-1可测的,A0为N(N+1)/2×1维向量,Ak,Bl均为 $Ν (Ν + 1) / 2 \times Ν (Ν + 1) / 2$ 维方阵,且Ak和Bl使Ht正定,k=1,2,…,q, l=1,2,…,p.

Bollerslev和Engle(1993)基于多维GARCH模型,提出了金融资产收益率方差持续性和协同持续的定义。

方差持续性定义:

在刻画多项资产收益率方差变化的多维GARCH模型中:

令H*t(s)≡Es(Vech(Ht))-E0(Vech(Ht)),对于某些s,若limsupt→∞{H*t(s)}m≠0,则称多项资产的收益率序列Yt具有方差持续性。

其中:Vech(·)表示向量半算子或拉直向量,按列堆积方阵的下三角矩阵,Es(Vech(Ht))表示基于信息集Is对向量Vech(Ht)取条件期望,E0(Vech(Ht))表示对向量Vech(Ht)取期望(没有信息),m表示向量H*t(s)的第m个分量,m=1,2,…,N(N+1)/2。

方差协同持续定义:

若多项资产收益率序列Yt是方差持续的, 且在{Vec2(W)}m≠0 (W∈RN)的条件下, 有limsupt→∞(Vec2(W))TH*t(s)=0,则称多项资产收益率序列Yt是方差协同持续的。

其中:Vec2(W)≡Vech(2WWT-diag(W)diag(W))为N(N+1)/2维列向量。

从投资组合角度该定义可以解释为,单项资产的历史信息对其未来收益率的影响随时间的推移是不会消失的,而通过适当分配资产权重,可以使资产组合的历史信息并不表现出对其未来收益率的长期影响,从而减少投资组合收益的不确定性。

Ding和Granger(1996)关于时间序列持续性定义[10]:

当自相关函数随滞后阶数的增大而呈双曲率下降时,称序列具有持续性;而当自相关函数随滞后阶数的增大而呈指数率下降时,称其不具有持续性.按这一定义,如果投资组合的自相关函数衰减速率要大于其中任何一项资产的衰减速率就认为该投资组合表现出协同持续特性,相对应的协同持续向量就是投资组合的权重。

由此可见,对持续性及协同持续的定义,Bollerslev和Engle(1993)是从随机过程的历史信息对其未来条件方差的影响给出的,Ding和Granger(1996)是从时间序列(随机过程)自相关函数随时间的下降程度给出的,并且这两个定义均是基于一维随机过程与多维随机过程的比较而言的。此外Baillie等(1996)和Li Handong等(2001)也分别从不同角度给出了方差持续和协同持续的定义[11,12]。综合这些定义可以看出,他们只是各自从不同角度出发定义了持续性和协同持续,但他们定义的出发点是一致的,即考虑前期波动对后期波动的影响程度,归纳为,如果对多项资产进行组合,使该投资组合表现出较弱的波动传递,从而使波动长期保持在较小范围,即认为具有协同持续特性,否则不具有协同持续特性。本文从“协同持续”这一动态风险度量角度出发,引入投资组合收益率的“衰减方差”这一指标,并以这一指标为目标函数建立了动态投资组合的风险控制模型(简称为优化模型,相应的投资组合简称为优化投资组合)。

2.2 金融资产收益方差

Engle在1982提出ARCH模型(autoregressive conditional heteroseedasticity),1988年Bollerslev把ARCH模型扩展为GARCH(p,q)模型[7],此后,GARCH(p,q)模型得到了广泛应用,该模型能准确刻画金融资产收益波动特性(时变性、聚集性等),国内如徐绪松等(2002)、皮天雷(2003)也针对沪市股票收益波动特性做了GARCH(p,q)模型实证研究,研究结果为,GARCH(p,q)模型能很好地刻画沪市股票收益波动特性[13,14]。

本位亦采用GARCH(p,q)模型刻画金融资产收益率方差序列:

${\begin{cases} y_{i, t} = μ_{i, t} + ε_{i, t} \\ σ_{i, t}^{2} = α_{i, 0} + \sum_{k = 1}^{p} α_{i, k} (y_{i, t - k} - μ_{i, t - k})^{2} + \sum_{l = 1}^{q} β_{i, l} σ_{i, t - l}^{2} \end{cases} (1)$

其中,i为金融资产编号,取值为1,2,…,N, t为投资期,yi,t为i资产在t时的收益率,μi,t为i资产在t时的均值,εi,t|Ii,t-1～N(0,σ2i,t),σ2i,t为i资产收益率在t时的方差。

模型(1)中第一个方程被称为均值方程,第二个方程被称为波动方程。对波动方程作如下展开:

${\begin{cases} σ_{i, s}^{2} = α_{i, 0} + \sum_{k = 1}^{p} α_{i, k} (y_{i, s - k} - μ_{i, s - k})^{2} + \sum_{l = 1}^{q} β_{i, l} σ_{i, s - l}^{2} \\ σ_{i, s + 1}^{2} = α_{i, 0} + \sum_{k = 1}^{p} α_{i, k} (y_{i, s + 1 - k} - μ_{i, s + 1 - k})^{2} + \sum_{l = 1}^{q} β_{i, l} σ_{i, s + 1 - l}^{2} \\ \dots \dots \\ σ_{i, t}^{2} = α_{i, 0} + \sum_{k = 1}^{p} α_{i, k} (y_{i, t - k} - μ_{i, t - k})^{2} + \sum_{l = 1}^{q} β_{i, l} σ_{i, t - l}^{2} \end{cases} (2)$

其中:p,q分别是波动方程中残差滞后项和方差滞后项的个数,s表示选定的参考点,本文考虑第s-1个期、第s-2个期、…、第s-q个期的相应收益率方差σ2i,s-1、σ2i,s-2、…、σ2i,t对第s个投资期方差σ2i,s的影响,当参考期s等于回归波动方程的方差滞后项个数q时,即表示前s个投资期的收益率风险对第s个投资期的收益率风险的影响。

由上述展开方程可以看出,σ2i,t与其滞后项成线性关系,则经迭代后所得方程亦有如下线性形式:

$σ_{i, t}^{2} = A_{i, t} + \sum_{l = 1}^{q} B_{i, l} σ_{i, s - l}^{2} (3)$

对于给定金融资产收益率序列, 上式中Ai,t,Bi,l(l=1,2,…,q)为定值, 则σ2i,t是σ2i,s-l(l=1,2,…,q)的线性函数。

2.3 资产间相关系数的确定

本文选取投资期限为20周,考虑到这一投资期较短,资产间的相关关系变化较小,因此采用资产间的总体相关系数作为本文的相关系数。在这里,总体相关系数是常数,按如下方式计算:

$ρ_{i j} = \frac{C o v (Y_{i}, Y_{j})}{σ_{i} σ_{j}}$

其中:Yi和Yj分别为i资产和j资产的收益率时间序列,σi和σj分别为i资产和j资产收益率随机波动序列标准差。在本文中刻画资产i的GARCH模型均值方程为yi,t=μi,t+εi,t(εi,t～N(0,σi,t),σi,t为εi,t的方差),因此 $\frac{1}{n - 1} \sum_{t = 1}^{n} ε_{i, t} ε_{j, t} (n$ 为样本容量)是协方差Cov(Yi,Yj)的一致无偏估计量, $\sqrt{\frac{1}{n - 1} \sum_{t = 1}^{n} ε_{i (j), t}^{2}}$ 是σi(j)的一致无偏估计量,然后再结合εi,t=yi,t-μi,t,可得如下ρij的一致无偏估计:

$ρ_{i j} = \frac{\sum_{t = 1}^{n} (y_{i, t} - μ_{i, t}) (y_{j, t} - μ_{j, t})}{\sqrt{\sum_{t = 1}^{n} (y_{i, t} - μ_{i, t})^{2}} \sqrt{\sum_{t = 1}^{n} (y_{j, t} - μ_{j, t})^{2}}} (4)$

2.4 组合衰减方差构建

按文献Markowitz(1952)投资组合在第t个投资期内的收益率方差-协方差矩阵Qp,t有如下形式:

$Q_{p, t} = [\begin{matrix} σ_{1, t}^{2} & ρ_{12} σ_{1, t} σ_{2, t} & \dots & ρ_{1 Ν} σ_{1, t} σ_{Ν, t} \\ ρ_{21} σ_{2, t} σ_{1, t} & σ_{2, t}^{2} & \dots & ρ_{2 Ν} σ_{2, t} σ_{Ν, t} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ ρ_{Ν 1} σ_{Ν, t} σ_{1, t} & ρ_{Ν 2} σ_{Ν, t} σ_{2, t} & \dots & σ_{Ν, t}^{2} \end{matrix}] (5)$

把式(3)代入式(5)可得投资组合方差-协方差矩阵Qp,t为:

$\begin{array}{l} Q_{p, t} = [\begin{matrix} \sum_{l = 1}^{q} B_{1, l} σ_{1, s - l}^{2} & ρ_{12} σ_{1, t} σ_{2, t} & \dots & ρ_{1 Ν} σ_{1, t} σ_{Ν, t} \\ ρ_{21} σ_{2, t} σ_{1, t} & \sum_{l = 1}^{q} B_{2, l} σ_{2, s - l}^{2} & \dots & ρ_{2 Ν} σ_{2, t} σ_{Ν, t} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ ρ_{Ν 1} σ_{Ν, t} σ_{1, t} & ρ_{Ν 2} σ_{Ν, t} σ_{2, t} & \dots & \sum_{l = 1}^{q} B_{Ν, l} σ_{Ν, s - l}^{2} \end{matrix}] \\ + [\begin{matrix} A_{1, t} \\ A_{2, t} \\ \dots \\ A_{Ν, t} \end{matrix}] (6) \end{array}$

由式(6)可知,Qp,t的前一部分大小是由σ2i,s-l(i=1,2,…,N;l=1,2,…,q)决定的,后一部分不受σ2i,s-l(i=1,2,…,N;l=1,2,…,q)的影响。令

$Q_{p, t}^{*} = [\begin{matrix} \sum_{l = 1}^{q} B_{1, l} σ_{1, s - l}^{2} & ρ_{12} σ_{1, t} σ_{2, t} & \dots & ρ_{1 Ν} σ_{1, t} σ_{Ν, t} \\ ρ_{21} σ_{2, t} σ_{1, t} & \sum_{l = 1}^{q} B_{2, l} σ_{2, s - l}^{2} & \dots & ρ_{2 Ν} σ_{2, t} σ_{Ν, t} \\ \dots & \dots & \dots & \dots \\ ρ_{Ν 1} σ_{Ν, t} σ_{1, t} & ρ_{Ν 2} σ_{Ν, t} σ_{2, t} & \dots & \sum_{l = 1}^{q} B_{Ν, l} σ_{Ν, s - l}^{2} \end{matrix}] (7)$

亦令

$Q_{p, d} = \sum_{l = 1}^{q} Q_{p, s - l} - Q_{p, t}^{*} (8)$

相应地,令Σp,d(W)=WTQp,dW,称之为“组合衰减方差”(portfolio decreasing variance)。Σp,d具有如下经济意义:

对于一定的投资组合,当投资期数t和参考期s均确定时,Σp,d表示投资组合前q期收益檬方差在影响第t期收益率方差之前衰减的部分,Σp,d是投资组合权重向量W的函数,当投资组合内各项金融资产的前q期收益率方差给定时,Σp,d蹬值越大,表示投资组合前q期收益率方差对第t期收益率方差Qp,t影响越小。利用“协同持续”思想,试寻找W*,使当W=W*时, $Σ_{p, d} (W^{*}) = \max_{W} Σ_{p, d} (W) = \min_{W} [- (Σ_{p, d} (W))] (Σ_{p, d} (W)$ 恒为正)成立,从而降低风险的传递,控制收益率在较小范围内波动,因此建立了如下基于协同持续的动态风险控制模型:

$\begin{array}{l} \min_{W} [- (Σ_{p, d} (W))] \\ s . t . {\begin{cases} μ^{Τ} W = μ_{p} \\ Ι^{Τ} W = 1 \end{cases} \end{array}$

其中: $μ = (\begin{matrix} μ_{1} & μ_{2} & \dots & μ_{Ν} \end{matrix})^{Τ}$ 为单项资产平均收益率向量,μp为投资组合的预期收益率, $Ι = (\begin{matrix} 1 & 1 & \dots & 1 \end{matrix})^{Τ}$ 为元素均为1的N维向量。

求解该模型需引入拉格朗日函数f(W),令

$\begin{array}{l} f (W) = - Σ_{p, d} (W) + λ_{1} (μ^{Τ} W - μ_{p}) + λ_{2} (Ι^{Τ} W - 1) \\ = - W^{Τ} Q_{p, d} W + λ_{1} (μ^{Τ} W - μ_{p}) + λ_{2} (Ι^{Τ} W - 1) \end{array}$

满足:

$\frac{\partial f}{\partial W} = - 2 Q_{p, d} W + λ_{1} μ + λ_{2} Ι = 0 (9)$

联立μTW=μp、ITW=1及式(9),并求解,得:

$\begin{array}{l} = \frac{Q_{p, d}^{- 1} ((μ^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} μ - μ_{p} \cdot Ι^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} μ) Ι + (μ_{p} \cdot Ι^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} Ι - Ι^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} μ) μ)}{Ι^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} Ι \cdot μ^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} μ - (Ι^{Τ} Q_{p, d}^{- 1} μ)^{2}} \\ (10) \end{array}$

由此可以看出,投资组合权重向量W*是由资产种类、个数、资产间的相关系数、投资期数、预期收益率及参考期s的选取决定的。在实际投资时,这些条件是给定的,从而通过式(10)可以有效、合理地配置资产,比如某些资产的权重很小,那么就可以淘汰这种资产。

3 数据选取及实证

3.1 数据选取

为保证GARCH(p,q)模型回归的准确性,本文选取较长的样本时间窗口,即1997年到2006年共10年的周末收盘价格数据(采集于渤海证券网上交易咨询系统)。这些数据分别是万科A、马钢集团、福耀玻璃、云南白药、百联股份和青岛海尔的周末收盘价格,这6支股票分属于6个行业板块。投资组合的预期收益率μp选取5%(该周收益率远远大于同期银行存款利率,因此具有现实意义)。

3.2 实证步骤

Step1:利用Eviews软件,对单项资产的周末收盘价格数据取对数、差分,得周收益率yi,t,然后根据赤池信息准则(AIC准则)对yi,t进行GARCH(p,q)参数估计及资产间相关系数ρij的估(i,j=1,2,…,6;t=1,2,…,487)。对收益率yi,t进行GARCH(p,q)模型参数估计结果为:p=q=1,表1给出6种资产的GARCH(1,1)模型参数估计结果。

Step2:在单项资产的487个周末收盘价格数据中,选取第26周到第45周期间的20个数据,并统计出该单项资产的平均收益率μi;从单项资产周收益率数据yi,t中选取第27周到第45周期间的19个周收益率数据,并统计出该资产的标准差σi(i=1,2,…,6)。表2给出6种资产、等比例投资组合(按等比例配置的投资组合)及优化组合在第26周到第45周的收益率,收益率标准差及相应的夏普比(收益率与方差的比值,用S.R表示,经济意义为单位风险带来的收益,用来衡量资产配置效率,其数值越大表明配置效率越高)。

注:由迭代方程组(2)可以看出,在求σ2i,t的数值时受初始值σ2i,q,σ2i,q-1,…,σ2i,0的影响,为了减弱这种影响使σ2i,t反应出收益率yi,t的真实波动,本文选取第26期为起始期即资产收益率起始方差选σ2i,26.另外,考虑到投资时间跨度不易太长,以便适应市场变化作出及时调整,本文选取投资时间跨度为20周即从第26周到第45周。

Step3: 由表1中μi,t、αi,0、αi,1和βi,1的值,由式(3)和式(5)计算Qp,26、由式(3)和式(7)计算Q*p,45,式(8)计算Qp,d的数值。

Step4: 把Qp,d、 $Ι = [\begin{matrix} 1 & 1 & \dots & 1 \end{matrix}]^{Τ}$ 、 μp=5%和μ(取表2中的数值)代入式(10), 得: W*=[-0.2195 0.0690 0.0488 0.02560 0.6443 0.2014].

Step5:利用上述投资组合权重W*对Step1中选取的资产周末收盘价格序列进行组合,得到了优化投资组合的价格序列,然后对单项资产、等比例投资组合及优化投资组合的价格序列分别取对数、差分,并通过Eviews软件绘制从第26周到第45周期间的周收益率波动图,如图1～图8,其中,图1～图6表示资产周收益率波动情况,图7表示等比例投资组合周收益率波动情况,图8表示优化投资组合周收益率波动情况。

3.3 实证结果

4 结束语

(1)优化投资组合波动图8与各项资产波动图1～图6相比,呈现出最小的波动范围,从表2中的标准差数值也可以看出,优化投资组合具有最小的标准差,这表明优化模型确实控制了风险的传播,降低了风险水平。

(2)从表2看出,优化组合与等比例组合相比,具有较小的标准差,确实将波动控制在较小的范围;同时优化组合也有较高的收益率和夏普比。这反映了优化模型控制了投资组合的风险,提高了投资组合的收益,具有较高的资产配置效率。

(3)该模型不仅考虑了收益率的风险,同时也兼顾了收益率,选取20周的收益率为5%,该值远高于银行存款利率,说明该模型具有现实意义。

(4)本文选取GARCH模型来描述单项资产的收益率波动特性,也可以选取其他描述收益率波动特性的模型,如SV(随机波动)模型等。

(5)组合权重向量中含有负分量,说明了在配置资产时该分量对应的资产应该与其他分量对应的资产实行相反操作,即该资产卖出,其他资产买进。

(6)本实证仅考虑了第s期风险对第t期风险的影响,实际上还可以同时考虑第s+1期、第s+2期等多期风险对第t期风险的影响。

投资组合保险策略篇6

期权的发展历史比较久远, 据可考证的记载, 早在公元前550年, 在当时的古希腊, 就有一个叫做Thales的哲学家, 他凭借自己丰富的气象学知识, 预测到下一年的橄榄收成可能会不错, 于是他提前购买了橄榄压榨机的买入期权, 果然第二年的橄榄实现了大丰收, 橄榄的丰收推高了当地人们购买橄榄压榨机的价格, Thales在橄榄压榨机价格较高时将其买入期权卖给了农民, 通过这一过程Thales赚取了丰厚的利润。当然古希腊的这个哲学家当时不知道这是期权, 但他成功运用期权的思想, 即购买未来看好的可能, 希望在此过程实现合理的收益。

其实真正意义上的期权合约是最先在18世纪90年代的美国出现的, 发展到19世纪末, 开始出现真正的期权交易, 并且出现了比较完整的期权交易系统平台。到了1973年, 芝加哥期权交易所 (CBOE) 正式成立, 期权合同的标准化由此开始, 这种标准化的期权合约, 在很大程度上提高了期权交易的流动性, 与此同时, 期权清算公司也开始出现, 这种结算模式在很大程度上降低了交易的信用风险。

2 期权定价理论的早期研究成果

期权定价理论最早出现在西方国家, 从20世纪初期开始, 就有学者开始做相关理论的研究, 很多人都试图构建一套完整科学的期权定价理论体系和未定权益估值模型。在研究过程中, 法国的数学家路易斯·巴舍利耶是比较成功的, 他最早开始进行比较深入系统的研究, 在他发表的论文, 首次明确提出了期权价格的均衡理论, 此外它还归纳出了期权到期日的看涨期权价格公式。尽管有如此的成就, 但是他的理论假设仍然存在诸多不合理之处, 像假设利率可以为零, 股票价格可以为负等可能性极低的假设是没有现实说服力的, 这些不切实际的假设导致其理论的实用性不理想。到了上世纪60年代期权定价理论的研究进入加速阶段, 在这一时期众多学者专家的相关研究, 在一定意义上丰富并完善了期权定价理论。但是大多数学者在理论研究过程中依据认股权证的思想方法对期权进行定价, 把将期权价格与期权期望收益的贴现值等同起来。这些学者们的理论研究依据, 按照严格的理论来说, 是不符合事实的, 缺乏有力的假设和对特殊情况的依赖, 导致了这些期权理论定价模型在实际应用中受到了很大的限制。

3 Black-Scholes模型的意义及缺陷

B-S模型对金融衍生品的发展提供了很好的技术支持, 在这一模型创立之初就得到了很多经济学家的关注, 同时在金融实务界快速应用, 对衍生品交易市场产生了很大的影响。从美国芝加哥期权交易所 (CBOE) 的成交记录统计可以很清楚的知道, 仅仅在1974年3月份的股票期权成交量就已经远远超过了1972年OTC市场全年的交易量, 到1974年全年成交的期货合约所代表的股数也呈现迅速增长的趋势。在这一时期交易的股票期权标的的股票种类呈现出爆发式增长。相关记录显示从1973年的16家最热门股票很快就扩大到1400多种。在这段时间, 新的期权品种创新不断, 像指数期权、期货期权、外汇期权、利率期权、互换期权等都是在这一时期产生的。这些丰富的期权种类为投资者和避险者提供了合适的选择工具, 也为后来一些金融衍生品的发展奠定了基础。一些保险公司和担保公司也在不同程度上运用这一理论模型, 总之B—S模型的出现, 推动了金融衍生品的创新, 也为投资者提供了丰富的交易模式, 对促进金融市场的成熟和完善起到了很重要的作用。

尽管B-S模型在实际中得到了很广泛的应用, 也取得了不错的实际效果, 但不可否认其仍然存在诸多不合理的地方:①B-S模型在使用时假设可以根据过去的股票价格波动率来预测现在或将来的股票价格。但是, 这一假设在很多情况下会出现很大的偏差, 在现实中的金融市场的波动性受到很多因素的影响, 其波动性难以预测。②尽管B-S模型的假设条件相对较弱, 但还是与真实的市场情况存在很大的出入。③B-S模型的另一种比较特殊的假定是股票价格在长时期内的价格概率分布是对数正态分布, 但其实这种情况并不如假设的那么准确, 在很多情况下会出现较大的偏差。

4 期权组合策略的作用

①杠杆作用, 看涨期权就可以说是一种按照一定比例的杠杆进行扩大资金规模的投资。②保险作用, 投资者可以运用期权组合对风险裸露头寸进行锁定, 同时锁定收益和风险, 起到保护已有收益和锁定风险的作用。③风险管理作用, 其实和保险作用有相同之处, 都是通过对期权组合策略的运用, 实现风险的提前锁定, 一般都是使用对冲投资组合策略, 减少不确定的风险裸露头寸。

5 期权组合策略及分析

①购入有保护的看跌期权。它是指股票同看跌期权 (虚值) 多头的组合, 假如A公司现持有的股票市价为S0, 看跌期权价格为C, 执行价格为X (S0>X) , 那么该组合的期权回报与盈亏图如表1中图1所示。②出售有担保的看涨期权。它是指股票同看涨期权 (虚值) 空头的组合, 假定A公司现持有的股票市价为S0, 看涨期权价格为C, 执行价格为X (S0<X) , 那么该组合的期权回报与盈亏图如表1中图2所示。③双限期权。这种期权是指持有股票的同时, 还持有看跌期权多头和看涨期权空头。假定股票的现行价格为S0, 看跌期权的执行价格为X1, 看涨期权的执行价格为X2, X1<S0<X2, 且看跌期权与看涨期权的价格相同。

6 结束语

期权定价理论及其组合投资策略是金融资本市场一系列金融衍生品不断创新参与交易的重要理论基础, 对于补充和完善多层次的避险、套利模式提供了理论工具。在金融市场逐步深入改革的时代环境下, 完善期权定价理论对规避资本市场风险是提高资本市场的稳定性是很有必要的。

参考文献

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[2]徐华清, 肖武侠, 卢晓声编著.投资组合管理[M].复旦大学出版社, 2004.

[3]朱彬.欧式组合期权的损益比较[J].研究企业经济, 2006 (7) .

[4][美]Bodie, Kane等著.投资学[M].朱宝宪等译.机械工业出版社, 2000.

[5]Hull John C著.期权、期货和其它衍生产品[M].张陶伟译.北京:华夏出版社, 2000.

投资组合保险策略篇7

关键词：风险投资,引导基金,集群

随着创业投资引导基金相关规定的出台, 各地政府纷纷加快设立创业投资引导基金, 但是, 从先期设立的几只地方政府引导基金运作成效来看, 经济发达地方, 引导基金运作较顺利, 而经济不发达的地区, 引导基金与参股基金则多有分岐。以上现象为经济久发达地区通过设立引导基金推动区域内新兴产业发展与传统产业升级带来了疑问。本文通过部分先行地区天津、重庆引导基金的发展比较, 分析风险投资的区域发展思路, 风险投资在世界范围内呈现集群发展特征, 风险投资的集群伴随着高新技术和高新企业集群。地方政府发展风险投资应从区域经济发展现状出发, 遵循风险投资发展的内在规律, 构建区域内有利于风险投资集群形成的要素, 采取分阶段发展的策略, 组建差异化的投资基金组合, 推动风险投资发展到新的水平。

1 地方政府引导基金管理规定

2005年十部委出台《创业投资企业管理暂行办法》, 规定“国家与地方政府可以设立创业投资引导基金, 通过参股和提供融资担保等方式扶持创业投资企业的设立与发展”, 自此由国家和地方政府设立创业投资引导基金开始在国内兴盛起来。2008年国务院进一步下发《关于创业投资引导基金规范设立与运作的指导意见》, 各地纷纷借助政策良机加快推进创业投资引导基金的工作节奏。

各个地方政府引导基金实际操作模式存在一定的共性。引导基金总规模一般5～10亿元人民币, 分3～5年到位;以参股方式投资社会性创业投资企业, 不直接参与项目投资;投资基金采取“基金+基金管理公司”模式进行管理, 突出专业管理团队的优势;原则上引导基金参股不控股, 参股比例多在20%～30%之间。引导基金支持的对象多为当地的创新型企业。但不同地方政策开放程度不同, 对合作基金的规模、区域内投资比例的要求有一定区别。部分省市地方政府引导基金管理规定如下表1。

地方政府设立的引导基金, 一般都是有目标定位、投资方向和行业支持的。如安徽省引导基金的规定“须投向试验区以及安徽省其他地区的早期创新型企业, 投资比例不得少于年投资总额的50%”。地方政府倾向于投资当地企业, 不管好坏, 只要是当地的企业都希望创投基金给予支持。而创投机构坚持从商业利益出发, 考虑投资人风险与收益, 不好的项目不投。引导基金与创投机构双方因政策目标与商业利益的不一致而在项目决策时难以统一意见, 从而影响投资运作。

政策方面, 国务院办公厅下发的《关于创业投资引导基金规范设立与运作的指导意见》并未对地方政府创业投资引导基金的设立和运作中的关键问题, 比如引导基金参股的比例、投资方向、投资阶段等做出明确规定, 具体规定由各地方政府与创业投资机构具体商定。地方政府在与创投机构进行条件谈判中, 由于合作方的谈判代表多是创投行家, 地方政府因为对创业投资行业的认知程度和所撑握的信息不充分而处于劣势。在谈判过程中地方政府对于投资地域、投资进度、投资比例和收益分配等关键条款上往往进退失据, 谈判难以达成统一, 从而影响投资进程。

目前从政策到实践, 对于地方政府引导基金发展中的一些关键问题尚无定论。地方政府引导基金运作中的突出矛盾为经济久发达地区通过设立地方政府引导基金推动经济发展带来了疑义。

2 部分先行地区引导基金的投资组合经验

有些地方政府对引导基金非常重视, 设立的引导基金规模较大, 对参股的商业基金规模、基金管理团队、投资区域等提出较高要求, 以天津滨海新区引导基金最为典型。天津滨海新区引导基金规模20亿, 选择与成熟且富有经验的知名基金合作, 参股商业基金, 单个基金10亿以上, 与软银赛福、德同等成立10多家子基金, 规模超100亿。但成立两年来, 引导基金并未形成有效投资, 2009年年底国开行退出天津滨海新区创业风险投资引导基金, 由天津滨海新区建设投资集团有限公司接手国开行的位置继续出资。目前引导基金正加紧制定新的投资策略, 以期尽快进行投资运作。

重庆引导基金总规模10亿, 在首轮招标中对基金提出较高要求, 参股商业基金规模10亿、有成熟且经验丰富的知名团队。2008年12月重庆市首批科技创业风险投资基金分别与重庆汉能科技创业投资中心、重庆软银创业投资中心、深圳市创新投资集团公司签订合作协议, 组建了首批三只规模均为10亿的投资基金。但截止到2009年年底, 引导基金实际组建了规模不等、专业方向互补的差异化的七支基金组合, 其与深创投资合作基金的最终规模仅2亿。重庆引导基金参股的七支基金如下表2。

从天津和重庆引导基金的经验来看, 组建引导基金投资组合时追求基金规模的高举高打的方式实际效果不理想。重庆经过初期短暂的试行后做了重大调整, 重视投资新基金, 在组建投资基金的方向和规模方面, 不仅组建10亿元规模的综合性投资基金, 还根据本市的产业发展布局, 有针对性地组建规模5亿元以下的专业性投资基金、1亿元的天使科技创投基金, 并通过对单个项目的投资额控制, 达到促使其投资初创期企业的目的。

引导基金按市场化方式运作, 创投机构是进行风险投资的主体, 风险企业是进行风险融资的主体, 基金运作的进度、成效由风险投融资双方市场供需关系决定。地方政府引导基金希望投资在当地, 获得政府引导基金投入的创投企业理应服务于当地的产业政策, 但投资行为也要符合市场原则, 要投在区域内优质的项目上。因此, 培育区域内优质创新企业群是双方共同的目标, 引导基金要选择与自身投资发展相匹配的创投机构进行合作。

3 风险投资的区域发展思路

从世界范围来看, 风险投资呈现集群发展特征, 美国的硅谷、英国剑桥科学园、台湾的新竹、印度班加罗尔等都是风险投资高度集群的地区。风险投资集群伴随着高新技术和高新企业集群, 风险投资公司之间的合作、风险投资的辛迪加行为推动了集群的发展。因此, 对地方政府来讲, 引导扩大区域内风险投资应遵循风险投资发展的内在规律, 促进风险投资集群发展。

理论上, 低梯度地区可以通过“干中学”发挥后发优势。通过政府积极的产业政策, 形成产业聚集区域, 再通过产业聚集区域的极化、扩散和回程效应形成关联性的产业集群。由技术引进、技术模仿到技术改进, 实现产业的跳跃式发展。充分认识新知识的有限的独占性, 在资金充裕的大形势下, 通过抢先占有新知识, 加以孵化、产业化, 在知识产业化过程中吸引资本, 这也正是以色列风险投资成功发展的历程。经济久发达地区, 地方政府可以从产业组织的战略高度, 重视高新技术企业与风险投资的阶段特性, 引导风险投资与高新技术风险企业走集群化的发展道路。

高新技术企业的生命周期分为四个阶段, 即种子期、创业期、发展期和成熟期。从资本运作的角度看, 风险资本的运行与高新技术产业发展进程基本上是同步的。高新技术产业特点是发展速度快、技术难度大和投入大带来高风险, 高附加值和高垄断性带来高收益, 传统的投融资渠道通常不支持它们, 风险投资对高新技术企业的发展起着重要的支撑作用。作为主动承担风险的创投机构发展了分散风险的技术, 根据风险企业的发展阶段采取分段投资化解风险。

风险投资的投资阶段通常分为六类:种子期、成长期、扩张期、成熟期、上市筹备期和其他 (包括MBO和MBI) 。高新企业在不同的发展阶段对融资需求、面对的风险 (技术风险/市场风险) 和所需的服务不同, 地方政府引导基金在促进风险投资与高新技术产业发展方面, 要根据高新技术企业各阶段影响因素、管理模式、融资需求各不相同的特征, 采取不同的制度安排。

正确认识高新技术企业与风险投资的阶段特性, 识别各阶段需求要素, 创造条件, 步步推进。对于经济久发达地区, 引导基金宜采取分阶段发展的策略, 将风险投资发展的政策目标分解为起步期、成长期、成熟期三个阶段性目标, 针对各阶段特征采取灵活有效的管理方法。起步期, 创新经济不发达, 按风险投资的项目选择要求, 区域内风险投资机会较少, 政府应致力于组织技术项目孵化, 鼓励创业, 扶持创新企业的发展, 增加种子阶段的投资需求。随着种子企业的发展, 风险投资进入成长期, 应实施高新技术成果转让与产业化政策, 对新兴产业进行产业链投资, 加大早中期风险项目的投资。区域经济发展到一定程度之后, 风险投资进入成熟期, 应通过技术转移和产业整合, 提升区域内产业价值链, 加大扩张期、成熟期的投资, 呈现创投VC与PE投资并驾齐驱的特征。此后, 引导基金逐步退出创业投资市场, 转向协调平衡各种状态的企业投资, 主要支持种子基金、担保公司等市场失灵的薄弱环节。

4 地方政策引导基金投资组合策略

地方政策引导基金通过参股商业性创业风险投资基金, 间接参与创业投资, 是以FOF (fund of fund) 方式运作的母基金, 但又不同于商业性FOF基金, 地方政府引导基金基本上在限定区域内运作。地方政府引导风险投资的发展适合从区域产业发展的思路出发, 坚定地支持创新型经济发展和产业升级。重视区域内主导产业和高新技术的孵化与产业化, 构建与风险投资发展阶段相匹配的开放的基金投资组合。引导基金管理机构应制定可行的风险投资发展计划, 采取分阶段发展的策略, 吸引专业能力强的创投机构、构建规模不等、专业互补、适应区域产业发展要求的基金组合, 因时因地适宜地引导区域内风险投资的发展。

政府引导基金的管理运作是一个全新领域, 国内外经验十分有限。地方政府引导基金与创投机构在运作中的主要分歧是创投机构的市场化和地方政府的政策目标的冲突, 双方的合作要有一个自适应的过程。经济系统是一类自组织系统, 处于增长过程不同阶段有不同的管理特点, 增长过程具有一定的规律性。Kauffman关于复杂自适应系统的研究为经济系统的管理提供了理论依据。考夫曼通过对生物系统的共同进化及其自组织行为的研究发现, 复杂组织在它的局部单元处于规模最优、半自治、相互之间没有重叠, 并且根据自身利益行动时, 能够发展得最好。这一自然界的进化规律为政府引导基金参股策略提供了简单实用的参照准则, 选择不同专业类型的创投机构, 构建数量适度、专业化、差异化最大的基金组合。这样的创投合作平台可以全面覆盖区域内风险投资各阶段各类型风险企业, 合作关系在网络中占有不同竞争优势的风险投资机构中建立起来, 这些差异使他们优势互补, 共同发展。

参考文献

[1]安虎森.新区域经济学[M].沈阳:东北财经大学出版社, 2008.

[2]成思危.2009中国风险投资年鉴[M].北京:民主与建设出版社, 2009.

[3]张陆洋.风险投资运作的宏观因素分析[J].中国软科学, 2001, (9) .

[4]李俊峰.风险投资的辛迪加模式研究[J].湖北社会科学, 2009, (5) :80-82.

[5] (美) 迈克尔.波特.国家竞争优势[M].北京:中信出版社, 2007.

社保基金的最优组合投资策略研究篇8

现代投资组合理论及其应用的既有研究中,除均值—方差准则模型以外,另一类最典型的投资组合选择模型就是安全首要准则模型。经典的安全首要准则模型有3种基本形式,分别由Roy ( 简称RSF模型) 、Telser ( 简称TSF模型) 和Kataoka ( 简称KSF模型) 提出。早期的研究主要集中于均值—方差模型的理论框架,但自1997年亚洲金融危机以来,安全首要准则模型便得到了更多的关注,无论是理论研究还是应用研究均取得了比较丰富的研究成果。Li等[8]把RSF的单期模型推广到多阶段的情形,讨论了模型的求解问题; Browne、Young[9,10,11,12,13]研究了RSF和TSF模型在既定给付计划或既定供款计划框架下养老保险金投资组合管理中的应用,讨论了组合投资策略求解的问题; Schmidli、Taksar和Markussen、Promislow和Young[14,15,16]研究了RSF模型在最优再保险组合策略选择中的应用; 李仲飞等[17]考虑连续时间金融市场的最优资产组合选择问题,在Black - Scholes金融市场设置下,利用RSF模型,导出了最优常数在调整资产组合投资策略的显式表达式; Li等[18]对投资者的3种不同行为方式进行了比较与检验,并用几何方法解释了安全首要、期望效用及均值方差准则之间的关系; Bayraktar等[19]研究了添加借贷约束对RSF投资组合策略的影响; Ortobelli等[20]给出了求解TSF投资组合有效前沿的一种方法,并在一类特殊的分布情形对投资组合有效前沿的性质进行了讨论; 李仲飞等[21]对TSF模型在正态分布下用直观法求解并进行了讨论; Ding等[22,23]系统研究了椭球分布条件和完备市场情形下经典KSF模型的相关性质( 有效前沿的存在性条件及其几何特性,基金分离现象以及风险资产定价等) 、椭球分布条件以及不允许卖空情形下经典KSF模型最优投资组合的存在性条件及其求解问题、分布不规则或者分布信息不充分的情形下经典KSF模型的求解算法等。

不同于均值—方差准则,在安全首要准则下,风险被认为是造成损失或未达到预期的最大可能性, 并以潜在的损失概率来测度,投资者在进行投资决策时优先控制未来收益低于某一水平的概率。安全首要准则应用于投资策略选择时,更强调投资预防极端或重大损失的发生。然而,三种经典的安全首要投资组合模型也存在局限性: 1在RSF模型与TSF模型中,“安全收益水平”事先已知,RSF模型的目标为破产概率最小,TSF模型的目标是破产概率约束下的期望收益最大; 2KSF模型中“安全收益水平”事先未知,其目标则是破产概率约束下的 “安全收益水平最大。现实中追求收益是几乎一切投资的基本要求,即使像国家社会保障基金的投资, 在强调基金安全的同时也要为了实现基金的保值增值而选择收益高的投资策略。为此,本文在建立了一个改进的安全首要投资组合选择模型,该模型综合了3种经典安全首要投资组合模型的优点,更适合社保基金投资策略选择的现实需要; 并在存在无风险资产情形给出有效组合投资策略及投资组合有效前沿。

1改进的安全首要投资组合选择模型

为了简化问题,本文中用到如下几个假设,这些假设与传统的资本市场理论的假设相同。假设1 ( 完备资本市场假设) : 资本市场包含一种无风险资产和n种可供选择的风险资产,不存在交易税费,允许风险资产买空卖空,允许无风险借贷且借贷利率相同,且资产是无限可分的。即本文仅考虑完备资本市场的理想情形。假设2( 单期投资假设) : 投资者在t0时刻进入市场对一个单位的资本金进行组合投资决策,用表示对无风险资产和风险资产组合的一个组合投资策略,其中 ω0表示对无风险资产的投资比重,ωi表示投资者投资于第i种风险资产的比重,i = 1,2,…,n。投资者在t0时刻持有资产投资组合 ω 直到投资期末t1出清。假设3( 无风险借贷利率相同假设) : 单位无风险资产具有确定的收益率Rf,投资者可以以相同的利率借出( 存款) 或者贷入( 贷款) 无风险资产。假设4( 风险资产的特征假设) : 单位风险资产在t1时刻的收益率向量R = ( R1,R2,…,Rn)T具有有限的数学期望r = ( r1,r2,…,rn)T和有限正定的协方差矩阵∑。各个风险资产的期望收益率不全相等且不小于无风险资产收益率。

记 ω = ( ω1,ω2,…,ωn)T表示风险资产组合的投资策略,并令e = ( 1,1,…,1)T,则投资策略应该满足资本约束: ω0+ ωTe = 1。由于投资者在投资期末实际可获得的收益是随机变量,即,相应的期望收益和方差分别为与,其中:

。若用α 反映投资者对风险的控制水平,这里的风险指实际投资收益低于某一安全收益水平的可能性,一般0 < α < 0. 5,则安全首要原则要求投资策略应满足风险控制约束:。Roy、Telser和Kataoka分别选择组合投资策略最大化1 - α、和,给出了3种经典的安全首要准则模型,其约束条件均为资本约束和风险控制约束。在应用实践中,对于类似社保基金的组合投资策略选择,3个目标应该兼顾,即安全性、保障性、收益性兼顾,因此,如下的安全首要准则模型( ISF) 可以更好地描述投资决策的行为:

显然,模型( ISF) 是对RSF模型、TSF模型和KSF模型的改进,本文称之为改进的安全首要准则模型 ( improved safety first model,简称ISF模型) 。这是一个多目标的随机优化模型,如果投资者希望在控制极端风险的条件下优化安全收益水平和期望收益目标,则其投资行为可以用如下的两目标安全首要准则模型( ISF - 1) 来描述:

在风险控制水平、期望收益水平与安全收益水平构成的的三维空间中,对于一个ISF可行的投资组合,如果不存在另外的ISF可行投资组合在其中的一个水平上严格优于,且在其它两个水平上不劣于,则称是ISF有效投资组合。对于给定 α 的,如果不存在另一个ISF可行的投资组合在相同的期望收益水平下具有更高的安全收益水平或者在相同的安全收益水平下具有更高的期望收益,则称为ISF - 1有效投资组合。显然ISF - 1有效投资组合是 α 风险控制水平下的ISF有效投资组合,本文中将ISF和ISF - 1有效投资组合统称为安全首要有效投资组合。

为了得到安全首要有效投资组合策略,投资者可以根据事先设定的期望收益水平m,考虑如下的单目标随机优化模型( SP) :

通常,期望收益m > Rf。否则的话,投资者不需要进行风险资产的投资,因为 ω = 0,ω0= 1就是一个安全首要有效投资组合,该组合对应的风险控制水平为0、期望收益水平和安全收益水平均为Rf。因此, 如下仅需在m > Rf下讨论,此时 ω = 0,ω0= 1不是模型( SP) 的可行解,因而也不可能是安全首要有效投资组合。

Ding等[23]仅在不存在无风险资产的情形讨论了安全首要模型的最优投资组合策略的选择,本文也是对Ding和Zhang中模型的改进。如果已知风险资产收益率的分布是椭球分布,则由于等价于,

,其中Zα的定义可参考Ding和Zhang。注意Zα< 0, 于是模型( SP) 可以简化如下的凸非线性规划模型 ( CP1) :

如果无法确知风险资产收益率的分布类型,投资者可以根据如下的凸非线性规划模型( CP2) 得到满意的安全首要投资组合策略:

2安全首要有效投资组合策略

由于多数情况下,资本市场风险资产收益率的分布可以用椭球分布中的某一分布来近似。因此为了能明确给出安全首要有效投资组合策略,下文补充假设风险资产的收益率服从椭球分布,此时安全首要有效投资组合策略可以通过求解凸规划模型 ( CP1) 得到。

记A = rT∑- 1r,B = rT∑- 1e,C = eT∑- 1e,D = AC B2,容易验证A >0,C >0,D >0,且CRf2- 2BRf+ A > 0。现构造模型( CP1) 的拉格朗日函数L( ω0,ω,λ,β) 如下:

则依据非线性规划理论知,模型( CP1) 存在有限全局最优解的充分必要条件是,存在( ω0*,ω*,λ*, β*) 满足如下的库恩·塔克条件:

如果

,由式( 1) 、( 2) 和( 5) 即可得到不存在( ω* 0,ω*,λ*,β*) 同时满足库恩 - 塔克条件式( 1) - ( 6) ,即模型( 1) 不存在最优解,从而ISF模型的有效投资组合策略不存在。

如果 α 满足,则使得库恩 - 塔克条件( C1) - ( C6) 成立的一组

存在但不惟一,即模型( CP1) 的最优解存在但不惟一。当时,可得

以及

,此时模型( CP1) 的最优目标值为,这表明投资者应将全部资金投资于无风险资产,风险资产的投资采取买空卖空的自融资套利策略。当时,由式( 2) 与( 3) 即可得

,且,故模型( CP1) 的最优目标值也是。根据式( 4) 可得,当Rf< B / C时有,当Rf C时有

,当Rf>,又表明存在一个风险资产投资组合,故对于不同最低期望收益要求的投资者可以将不高于比例 ω*0( Rf< B / C情形) 或者不低于比例 ω*0( Rf> B / C情形) 的资本金投资于无风险资产,余下的资本金投资于风险资产市场组合上。但可以证明,在此种情形由于对于具有给定期望收益的最优解总是能构造出具有更高期望收益的最优解,因此安全首要有效投资组合策略不存在。

如果

,则存在惟一的( ω*0,ω*,λ*,β*) 满足库恩 - 塔克条件式( 1) - ( 6) ,即模型( CP1) 存在惟一的最优解,从而ISF模型的有效投资组合策略存在且惟一。此时可得:

,模型( CP1) 的最优目标值为

,最优投资组合( ω*0,ω*T) 的期望收益为。由于

,得到如下结论:

定理1当m > Rf时,安全首要有效投资组合策略存在的充分必要条件是:

此时,惟一的安全有效投资组合策略由如下公式给出:

特别地,( i) 当Rf= B / C时,ω0*= 1,eTω*= 0,安全首要的投资者应将全部资金投资于无风险资产,风险资产的投资是自融资的买空卖空套利行为; ( ii) 当Rf< B / C时,ω0*< 1,安全首要的投资者只将一部分资金投资于无风险资产,其比例随着投资者期望收益m的提高而减少( 在m > ( A - BRf) /( B - CRf) 时实行无风险贷款投资) ,其余部分资金投资于风险资产组合。( iii) 当Rf> B / C时,ω*0> 1,安全首要的投资者卖空风险资产组合,卖空比例ω*0- 1随着投资者期望收益m的提高而提高。

3安全首要投资组合有效前沿及其特征

全部安全首要有效投资组合策略的集合构成安全首要投资组合有效前沿。对于每个有效投资组合策略,对应一个风险控制水平、期望收益水平、安全收益水平的组合,反之,给定满足存在条件的一组,对应一个安全有效投资合策略。因此,安全首要投资组合策略集也对应于三维空间的一个集合,该集合称为ISF投资组合有效前沿。由于风险控制水平 α 与概率风险度Zα一一对应,因此为了更加直观,我们下面用安全首要投资组合策略集对应的集合描述ISF投资组合有效前沿。对于给定的满足存在条件的风险控制水平 α 或者概率风险度Zα,每个安全首要有效投资组合策略对应一个期望收益水平、安全收益水平的组合,这些有效投资组合策略的集合或者其对应的二维空间点集,形成ISF - 1投资组合有效前沿或 α-ISF投资组合有效前沿。ISF投资组合有效前沿与ISF - 1投资组合有效前沿统称为安全首要投资组合有效前沿。

根据定理1,当且时,公式 ( 2 ) 给出了安全首要有效投资组合策略,相应的期望收益为

,实际收益的标准差

相应的安全收益水平为

于是,记,则ISF投资组合有效前沿可以表示为

可见,在三维空间或者坐标系中,ISF投资组合有效前沿是在范围内的一个曲面,曲面方程由公式( 4) 给出,该曲面在二维空间上的投影是一组射线族构成的平面。对于不同的 α,α - ISF投资组合有效前沿是平面上的一条射线,射线方程由公式( 4) 给出。此外,根据式( 3) 可知,对于不同的 α,安全首要有效投资组合前沿在 σ - m平面上表现为同一条射线,该射线的斜率是S,截距是m = Rf,此图形与经典的均值 - 方差模型的有效前沿恰好相同。

由此可见,安全首要投资组合有效前沿具有如下特征: 1安全首要投资组合前沿是一个凸开集; 2任何两个安全首要有效投资组合策略的线性组合仍然是一个安全首要有效的投资组合策略; 3安全首要有效投资组合策略可以有任何两个有效的安全首要投资组合所生成,即存在两基金分离现象; 4对于不同的风险控制水平 α,安全首要投资组合的均值 - 方差有效前沿与经典的均值 - 方差模型的有效前沿相同。

在实际应用中,一个安全首要投资者对应一个的偏好,即对应ISF投资组合有效前沿上的一点,从而可以在对应的安全首要有效投资组合前沿中选择一个投资组合策略。

4在社会保障基金投资管理中的应用

我国社会保障基金( 简称社保基金) 自2000年8月成立以来,早期投资主要集中在银行存款、购买国债及其他固定收益的金融工具上,2004年开始投资范围不断拓宽,投资品种除银行存款、国债外,还包括金融债、企业债、信托投资、资产证券化产品、股票、证券投资基金、股票指数化投资、股权投资和产业投资基金、其他金融衍生产品等。2001年施行的《全国社保基金投资管理暂行办法》规定,1银行存款和国债投资的比例不得低于50% ,其中,银行存款的比例不得低于10% ; 2企业债、金融债投资的比例不得高于10% ; 3证券投资基金、股票投资的比例不得高于40% 。

刘渝琳等[24]建立引入无风险资产的均值VaR模型,假设社保基金的投资只考虑4类投资品种,即银行存款、债券、股票和基金,该文在加入投资比例约束和不容许卖空的条件下给出了社保基金在各投资品种上的最优投资比例,其中银行存款的收益率采用剔出物价影响后的2007年1年期存款平均收益,Rf= 0. 30% ,债券、股票和基金的收益率服从正态分布,平均收益率为r = ( 2. 84% 24. 27% 31. 24% )T,协方差矩阵为

本文以此数据为例,采用ISF模型,暂不考虑《全国社保基金投资管理暂行办法》的限制,在容许卖空的完备市场条件下,依据定理1可以得到社保基金投资的安全有效投资组合策略,部分结果如表1所示。

从表1可以看出,在同样的风险控制水平限制下,随着期望收益的增加,投资于风险资产的比例增加,最优安全收益水平降低。在风险水平控制在不超过10% 、期望收益不低于0. 4% 以及安全收益水平不低于0. 03% 的要求下,银行存款的比例不低于80% 、债券投资的比例不高于15% 、股票和证券投资基金的投资比例均不高于10% 是有效的选择。

上述结果表明: 根据ISF模型得到的有效投资组合可以基本满足《全国社保基金投资管理暂行办法》的规定,但是与规定相比更注重社保基金投资的安全性和较高的安全收益。

5结束语

本文提出了修正的安全首要投资组合选择模型,在完备资本市场和容许无风险借贷利率相同的条件下给出了求解最优投资组合的方法、有效投资组合的现实表达,描述了投资组合有效前沿的基本特征,同时说明了在社保基金投资中的应用。在并非完备的资本市场和借贷利率不同的条件下,关于最优投资组合的求解和有效前沿的讨论有待进一步开展。

摘要：综合经典安全首要投资组合选择模型的优点,在资本市场包含无风险资产的情形下,建立改进的安全首要投资组合选择模型(ISF模型),得到了社保基金最优组合投资策略存在的充分必要条件,给出了社保基金最优组合投资策略的显式表达,讨论了社保基金投资的安全首要有效前沿,最后结合我国资本市场数据给出应用说明。

保险资金二级市场投资策略浅析篇9

关键词：保险资金,市场投资,浅析

本文以案例分析的方式,对保险资金在二级市场的投资策略尝试进行研究,为保险资金实现安全、稳定的收益探索方向。

一、保险公司增持上市公司股权的两个典型案例

1.2015年8月26日,前海人寿及一致行动人深圳市钜盛华股份有限公司再次举牌万科,持有万科总股份达到15.04%,超越华润股份有限公司成为万科第一大股东。截至2015年12月7日,安邦保险集团通过其旗下安邦人寿保险、安邦财产保险、和谐健康保险及安邦养老保险合计持有公司股份5.53亿股,占公司总股本的5%。2016年11月,恒大人寿在市场上及通过大宗交易收购共5.10亿股公司A股股份,持有万科总股份达到14.07%。保险资金纷纷举牌万科,到底是财务投资还是觊觎于其控制权,一时间沸沸扬扬。

2.2016年11月30日,格力电器在回复深交所问询时称,通过对11月28日收市后前20名股东情况核查,发现前海人寿自11月17日公司股票复牌至11月28日期间大量购入公司股票,持股比例由2016年三季度末的0.99%上升至4.13%,持股排名由公司第六大股东上升至第三大股东。自此,前海人寿持有格力电器4.13%股份,接近举牌线。

二、保险资金二级市场投资的理性分析

保险资金具有安全性、流动性和收益性的特征。万科、格力电器作为保险资金重点投资的标的,有着很多共性特征,从中可以看出保险资金二级市场投资的方向。

1.保险资金的来源和监管要求。保险资金的来源包括资本金、公积金、未分配利润、各项准备金及其他资金。前海人寿和恒大人寿用于投资的资金来源主要是来自于万能险。万能险兼具保障和投资功能,但是其保障功能并不完善,几乎可以忽略不计,不少投资者将其当作纯粹的短期理财产品进行配置。监管机构对保险资金运用规定了严格的要求,以正列举的方式规定了保险资金运用形式,并以负列举的方式规定了禁止性行为。为防范系统性风险,还对保险公司配置大类资产制定保险资金运用上限比例。投资权益类资产的账面余额,合计不高于本公司上季末总资产的30%。

2.保险资金二级市场投资标的的特征。从案例所涉被投资标的来看,保险资金钟情的上市公司具有以下几个相同的特征:(1)发展稳定,成长性好。2013年~2015年,万科营业收入分别为1354亿元、1464亿元以及1955亿元;营业利润分别为243亿元、253亿元,以及338亿元。格力电器营业收入分别为1186亿元、1377亿元、977亿元;营业利润分别为129亿元、168亿元、149亿元。多年以来规模、利润整体上呈现稳定增长态势。(2)有稳定的自由现金流。2013年~2015年,万科自由现金流量分别为67亿元、122亿元、169亿元;格力电器自由现金流量分别为87亿元、84亿元、125亿元。自由现金充沛,能够有效抵御周期性的波动,持续经营能力很强。(3)股利政策稳定,股息率较高。2013年~2015年,万科股利支付率分别为29.87%、35.08%以及38.64%,分红率分别为5.14%、3.44%以及4.14%;格力电器股利支付率分别为72.12%、63.69%、41.55%,分红率分别为5.21%、6.68%、7.34%。(4)估值低。2013年~2015年,万科市盈率分别为6.49、9.93、16.72,位于房地产板块前20%之内;格力电器市盈率分别为10.21、8.51、9.42,家用电器板块最低。(5)股权较为分散。2015年末,万科持股5%以上的股东仅有3家,最大股东持股比例仅为15.23%;格力电器持股5%以上的股东仅有2家,最大股东持股比例仅为18.22%。

综上来看,保险资金二级市场投资标的,选择偏重于成长性较好、股利政策较好的蓝筹股。

3.保险资金二级市场投资与企业经营的矛盾和统一。保险资金从二级市场买入上市公司的股票,能够推高股票价格,所有的持股者,包括上市公司的控股股东、上市公司自身以及众多的机构投资者等,都能由此获得收益;企业管理层大都持有本公司股票,也能够从中获益;保险资金投资的股票一般为估值较低,股权分散,或现金流稳定的蓝筹股,投资风险较低,企业发展也跟着收益。而对于整个股市来说,保险资金因为具有长期性和稳定性的特点,有利于减少股价非理性的波动,更为充分地发挥股市融资和有效配置资源的功能。但是,如果保险资金控股上市公司,造成企业被兼并重组,管理层被更替,企业员工失业或者被降薪等,就会带来企业或者某些行业的利益受损,更有可能带来冲突和对抗,被视为“门口的野蛮人”。上海家化和南玻A就是典型的例子。上海家化引入中国平安之后,管理层相继离开。南玻A在前海人寿入股后,高管集体离职。这为实体企业引入保险资金埋下了担忧。保险资金一度成为“野蛮人”的代名词而不受欢迎。

三、保险资金二级市场投资的实施要领

1.保险资金二级市场投资应该在清晰的战略下展开,而不能谋求短期的套利。保险资金的体量大,在二级市场进行投资,应秉承价值投资、长期投资和稳健投资原则,牢牢把握保险资金运用服务主业、服务经济社会发展和国家战略方向,做好保险资金运用整体规划,稳健审慎开展投资运作,防范投资风险。不能“快进快出”,否则会导致市场的剧烈波动,对保险行业及保险资金运用带来负面影响,也会影响保险资金在市场上的形象。

2.保险资金二级市场投资应该遵循资产负债管理的原则,不能严重期限错配。保险行业的首要任务是保持业务平稳健康增长,维护市场稳定运行,防止出现系统性区域性风险。国内大多数保险公司尚未形成资产负债管理的理念。保险资金资产负债结构不合理,存在“长钱短用”和成本收益倒挂的问题,长期利差损可能会引发保险公司破产风险。

此外,资产负债期限错配,也隐含着长债短配的再投资风险和短债长配的再融资风险。许多保险公司,尤其是寿险公司的长期期缴产品负债久期长达十几年甚至几十年,在利率下行周期中面临到期资产再投资风险。而一些保险公司利用短期负债滚动的方式进行长期投资,在利率上行周期可能出现流动性紧张和成本上升的再融资风险。

因此,面对着这些风险,保险公司一定要转变观念,不能一味求规模、铺摊子,要讲效益和质量,有统筹经营的战略思维。一定要建立健全资产负债管理机制,建立定期风险分析机制,防范资产负债错配风险。保险公司还应建立产品开发和投资运作的协调机制,产品、精算、投资、销售要协调一致,严格防范产品定价风险和利差损风险。在产品设计环节,要考虑投资能力和市场状况,实现资产和负债良性互动。

3.保险资金二级市场投资应该以财务投资为主,避免介入实体经营。二级市场出现股权收购是非常正常的事情,但是保险公司动用保险资金甚至是杠杆资金举牌收购其他企业股权的方式,实质上会吞食实体企业、挤压实体经济,使实体经济进一步空心化,对市场乃至国民经济产生不利影响。因此,保险资金要长久持续健康的投资,就需要做长期资金提供者,不做短期资金炒作者。要做善意的财务投资者,不做敌意的收购控制者。要受到实体经济上市公司的欢迎,而不能被视为站在门口的野蛮人。

4.保险资金二级市场投资应该以投资蓝筹为主,充分体现价值发现作用。蓝筹股多是长期稳定增长的、大型的传统工业股及金融股。蓝筹股上市公司具有较高的知名度和良好的信用,产品竞争力强;股利政策稳定,股息率较高,能够为投资者提供较为稳定的现金流,较好地抵御周期波动;盈利能力相对稳定,业绩增速较高;在公司治理、规范运作方面的表现较好,能够实现公司持续稳定快速发展;股本规模大,适合大资金介入,长期持股。这些特点与保险资金安全性、流动性、收益性高度吻合。保险资金充分挖掘蓝筹股,引领社会资金进入符合社会发展方向的产业,对社会经济发展会起到良好的助推作用。

5.监管机构应该充分了解保险资金投资需求,提前制定规则引导资金投向。沸沸扬扬的“宝万之争”,让“门口的野蛮人”几乎成为资本市场上保险资金的代名词,监管机构也被顺势推至风口浪尖。长久以来,监管机构对于保险资金管得太多、太死,思想不够解放、行动比较迟缓,认为“监管”得严格就不会出风险,即便市场管死了,但是“本”都保住了,不会出风险,不会亏损。但实际上,严格管制通常带来较低的收益率,而保险资金的来源主要是负债,有一定的成本,如果资金收益没有覆盖成本,就会产生风险,不加引导,就可能产生系统性风险。监管机构需要提前制定规则,合理引导保险资金投资优质股权,防范风险,促进保险资金更好服务保险主业发展。

参考文献

【投资组合保险策略】推荐阅读：

家庭投资组合08-06

组合保险策略07-06

产品组合策略06-18

营销组合策略06-19

企业营销组合策略09-09

饭店营销组合策略06-11