關于風險度量模式的評析

張 婧,王磊彬

(1.長春工程學院,長春 130012;2.西南財經大學會計學院,成都 610074)

關于風險度量模式的評析

張 婧1,王磊彬2

(1.長春工程學院,長春 130012;2.西南財經大學會計學院,成都 610074)

簡要回顧了風險度量的發展過程,對主要的風險度量方法進行分析對比,指出其優點和不足,并分析了風險度量方法的未來發展趨勢。

方差模型;哈洛模型;風險值模型;比較評析

風險大量存在于金融市場中,隨著市場的全球化發展,金融風險日益增加。為了處理這種風險,金融機構在風險管理方面投入了大量的人力物力,由于面臨的具體問題不同人們對風險的認識存有差別,風險度量的方法也不同。而客觀準確地度量風險能為風險管理工作提供良好的基礎與必要保證,對金融市場的參與者而言具有積極意義。下面簡要回顧風險度量的發展過程并對主要度量方法加以評價。

一、早期的風險度量方法

為度量死亡風險而建立的“科學生命表格”可能是最早的可追溯到的風險方法,按照 karlborch (1969)的文獻記載,英國保險精算師 Tetents第一個提出按照均值給風險進行排序的思想。1896年伊文·費歇爾提出了著名的定量化期限結構理論,它在證券市場中被廣泛用做利率相關證券的定價依據。Fisher(1906)最早闡述了更關心低于某個特定收益的下風險的思想,其對風險的定義為:收益率降到低于利率水平線的可能性。[1]這些早期論斷在內容上不成體系,對風險的度量大都停留在定性的基礎上,極具主觀性,可以看作是風險度量理論的早期萌芽。

二、三種經典度量模型

(一)方差模型(馬柯維茨)及其優缺點

馬柯維茨的方差模型,是在假定收益率的概率分布確定的情況下,度量收益率這一隨機變量相對期望收益率的總體性的平均離差。馬柯維茨的論文發表之后眾多學者一致認為:馬柯維茨的“方差風險”度量方法只有在收益率的概率分布是正態分布的條件下才成立。[2]但是從理論意義上講,收益率服從某些其它分布的情況也是可能出現的。對于正態分布而言,只要收益率的期望值和方差確定了,收益率的概率分布便隨之而確定了;收益率的概率分布確定,投資者面臨的風險程度也就確定了。對于其它分布,這種情況也是存在的:無論收益率服從怎樣的概率分布,只要投資者持有的證券或證券組合的概率分布一經確定,投資者面臨的風險的程度和情況也就確定了。此時,風險的大小以及分布狀況,與分析者選擇何種不同的方式觀察該分布而得到怎樣不同的“風險觀測值”沒有任何關系。因此,如果收益率呈非對稱、非規則性分布,用馬柯維茨的方差模型來判斷風險程度就不再準確。因為即使收益率的期望值和方差都已經確定,也可能有無數種收益率概率分布狀態與之對應。顯然,相對這些不同的收益率概率分布,風險的大小以及分布狀況也各不同。馬柯維茨的方差模型中對證券投資收益率正態分布假定的現實性與合理性受到越來越多的實證抨擊。

馬柯維茨首次將統計學的期望和方差概念引入資產組合問題的研究,提出了用收益率的方差度量證券投資的風險,通過風險定量化促進數量化投資的發展。由于方差具有良好的統計特性,尤其是收益率服從正態分布,因此用其度量風險簡便易行,適應性強,在投資管理中得到了廣泛的應用。這也使得以均值—方差分析為基礎的證券投資組合理論成為現代金融理論的核心。但是用方差或標準差度量風險有如下缺陷:方法的假設比較嚴格,如收益率服從正態分布,但是 Fama等人對美國證券市場投資收益率分布狀況的研究以及布科斯特伯克拉克對含期權的投資組合的收益率分布的研究,基本上都否定了正態分布假設。在某些情況下方差甚至不存在,方差是用來衡量收益率對期望收益率的偏離程度,并且將正負收益偏差都視為風險,這與投資者的真實心理感受不一致,通常期望收益率對于大多數投資者沒有實際意義,他們認為風險是未達到某個特定的收益率指標的程度,而不是期望收益率的偏離程度。同時他們更關心資產未來價值低于預期值的可能性,即強調喪失期待的收益或蒙受損失的一面。因此,方差度量風險有悖于投資者對風險的客觀感受。

(二)LPM模型(哈洛)及其優缺點

在某一目標報酬水平之下的情況,風險計量模型表達為:

LPMn=∑Pi(T-Pi)n

式中:R代表投資報酬各種可能的結果;

P代表投資報酬出現的概率;

T代表目標報酬水平;

參數M=0,1,2…

當 n=0時,LPM0表示低于目標報酬的概率水平;當 n=1時,LPM1表示低于目標報酬的離差距離;當 n=2時,LPM2表示低于目標報酬的半方差(Semivariance)。

風險的原始語義是“損失”、“不利結果”[3]。LPM模型從風險的原始語義出發,用低于目標報酬水平之下的報酬分布狀況的“Downside-Risk”來描述風險。該類方法的理論基礎在于:對于無序的收益率分布,投資者在度量和管理風險時,通常更關心的是收益率出現在某一目標收益水平之下的各種可能水平的可能性高低。LP M的定義與方差非常類似,只是其相對基準是投資者的目標收益水平而非總體的期望值水平;其計算和考量的范圍也僅是目標水平的“左尾”部分而非收益率的總體分布。

(三)風險價值VAR模型及其優缺點

20世紀 80年代以后,VAR風險度量方法得到廣泛的運用。成為銀行、證券公司、投資基金等金融機構、市場監管組織進行投資風險度量和管理的重要工具,美國穆邊和標唯普爾等資信評估機構以及財務會計準則委員會、證券交易委員會等都宣布支持VAR作為風險度量的方法,巴賽爾銀行監管委員會也認可該指標。

VAR是指風險資產在一個給定的置信水平和持有期間條件下、將會發生的最大期望損失。作為一種新興的風險度量方法有如下優點:(1)綜合性。可以度量不同市場因子,不同金融工具構成的復雜證券組合和不同業務部門的總體市場風險暴露。(2)概念簡單,易于理解。把資產組合的風險概括為一個簡單的數字,并以貨幣計量單位來表示潛在損失,能直接比較面臨不同風險的不同工具間的相對風險度,為風險管理評估業績,資本配置,風險限額設置提供了簡單方法。

其缺點是:(1)只適合市場處于正常情況下的市場風險度量,若發生極端情況,如股市崩盤等,使用不太適合。(2)缺乏次可加性,不能反映投資組合的風險分散化效應。(3)基于對證券組合進行優化時可能存在多個極值,局部最優不一定是全局最優,在數學上難以處理。

三、風險度量方式近期的發展及未來趨勢

在研究了上述靜態風險度量的基礎之上,文獻《動態一致性風險度量》[4]以投資期限的劃分為分界點,提出了靜態和動態兩種類型的金融風險度量方法。以風險度量的一致性為紐帶分析和證明了動態風險度量的一致性,最后利用積分的思想對動態一致性風險度量的特征進行了探討,并指出它對長期風險投資具有指導意義。

前述方法都是假定風險的本質為損失不利結果出現的可能性,這只是從一個側面描述了風險的特性。而風險具有多方面的特性還需要從其它側面來描述風險:用靜態風險度量來描述隨機試驗結果的不確定性,并將其作為結果不確定程度的度量,即認為風險的本質是由結果的不確定性導致的價值損失。在此基礎上許多研究者提出用動態方法來度量風險。近年來行為金融學逐漸興起,它將心理學的研究成果引入到標準金融理論的研究,彌補了標準金融理論中存在的一些缺陷。文獻《基于行為金融的證券投資“認知風險”度量研究》[5]將投資心理(過度自信心理和自我歸因偏差心理)納入到證券投資風險度量,提出了兩者基于行為金融的認知風險度量方法并討論了認知風險與傳統度量方差的關系與標準的證券投資風險度量相比較。對信用風險度量模型的一些實證研究表明不同的模型給出的結果和實際情況有一定的差距,預測效果也相差較大。而且,以上各模型還存在一些不切實際的假設和缺陷,如這些模型顯著的共同假設是利率和風險暴露不變,除了高級版的信用風險度量術假設利率是個隨機過程,這樣可以較為容易處理期權和互換等衍生產品外,其它模型尚不能很好地處理非線性的衍生產品。

證券投資的認知風險度量顯得更直觀,更接近于現實的證券投資。總之,金融風險的度量對資產投資組合、資產業績評價、風險控制等方面有著十分重要的意義。針對不同的風險源、風險管理目標、產生了不同的風險度量方法。它們各有利弊,反映了風險的不同特征和不同側面。正如 Gray(2000)所言:“風險的辯證法是風險管理的終極”,也就是說,在風險管理實踐中,只有綜合不同的風險度量方法從各個不同的角度去度量風險,才能更好識別和控制風險,這也是未來風險度量的發展趨勢。國際上還沒有出臺一個通用的風險度量模型的方法,模型評價仍常常忽視建模方法、數據和檢驗統計方法的有效性,因此,我們在應用現有的這些模型時要保持慎重的態度,不能盲目地照搬使用。

[1] 彭韶兵.財務風險機理與控制分析[M].上海:立信會計出版社,2001:29.

[2] 佐卓,文靜.風險度量模型應用效率比較[J].商場現代化,2006(1):51.

[3] 王燕,楊文瀚.金融風險度量方法的研究進展 [J].科技進步與對策,2005(8):43.

[4] 何信,張世英.動態一致性風險度量[J].系統工程理論方法應用,2003(9):15.

[5] 楊養鵬.基于行為金融的證券投資“認知風險”度量研究[J].數量經濟技術經濟研究,2004(5):33.

An analysis and comment on risk measurementmodels

ZHANG Jing,et al.
(Changchun Institute of Technology, Changchun130012,China)

This article briefly reviews the development of risk measurement and points out its advantages and disadvantages through analysis and comparison,and it analyzes the risk of the development trend of measurementmethods.

variance model;Halo model;VaR model; comparative analysis

book=3,ebook=201

F069.9

A

1009-8976(2010)03-0047-03

2010-03-06

張婧(1982—),女(漢),黑龍江齊齊哈爾,碩士主要研究財務管理。