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保險股配置風險分析

2018-07-06 13:38:28馮力
商情 2018年24期
關鍵詞:風險分析

馮力

【摘要】在低利率和資產荒的背景下,資產配置尤為重要,風險管理又是其中非常重要的環節。本文結合了CAPM模型下的α、β系數和資產組合理論中風險分析工具VAR,基于股票“自上而下”的配置方法來分析保險股配置的風險。通過橫向和縱向的比較,得出保險股的相關特征并提出了配置保險股的建議。

【關鍵詞】α、β系數;VAR;保險股;風險分析

一、序言

在低利率和資產荒的背景下,“大資管”全面爆發,資產配置具有非常重要的作用,不論是股票、債券、權益、不動產等另類投資都是資產配置的重要標的,而這其中又灌輸了一種很古老但又很實用的理念,就是“資產多元化配置”。隨著風險管理理念的深人,各個行業各個領域都很重視資產配置的風險管理,風險既能創造價值又能造成創造性的毀滅。本文就是基于保險配置的案例進行風險分析,總體思路是基于“自上而下”股票配置方法來分析保險股配置的風險。對于保險股,首先,我們需要研究在整個市場組合中其風險的高低或者基于投資組合是否存在系統風險調整后的超常收益,在這兒我運用到了CAPM中的α、β系數。其次我運用了投資組合中的風險收益理論,使用VAR這一工具來度量保險行業中幾家上市公司的風險大小,并且展示了投資組合的分散化效應。我們可以很清楚的知道,保險股整體的風險大小和保險行業內各家上市公司的風險大小,這也有助于我們做出投資決策或者說是資產配置。

二、α、β、VAR理論概述

(一)CAPM模型概述

資本資產定價模型(CAPM)是繼Makowitz于1952年建立現代資產組合理論后,由Sharpe等人根據Makowitz的思想提出的,CAPM揭示了在均衡狀態下風險資產的期望收益率與風險之間的關系。作為現代金融理論的核心內容之一,CPAM廣泛用于金融資產定價及投資決策和風險分析等領域。

E(Ri)=rf+βi[E(Ri)-rf]即為CAPM的最普通形式一期望收益一貝塔關系。CAPM表明在市場均衡的條件下,i資產的期望收益率與其βi系數之間存在線性關系。

(二)α、β的介紹

α系數是一股票、基金或投資的絕對回報和按照β系數計算的預期回報之間的差額,表示超常收益,即風險調整后的超常收益,平均實際回報和平均預期回報的差額即α系數。β系數,是在CAPM模型下推導出來的一種風險指數,用來衡量個別股票或基金相對于整個市場的價格波動情況。β系數是一種評估證券系統性風險的工具,用以度量一種證券或一個投資證券組合相對總體市場的波動性。β系數衡量股票收益相對于基準收益的總體波動性,是一個相對指標。

(三)VAR、WAR、CVAR

VAR(Value At Risk)即在險價值,VAR的直觀定義是:VAR是在一定置信水平下和一定目標期間內,預期的最大損失。嚴格地說,VAR描述了在一定期間內收益和損失的預期分布的分位數。如果α代表置信水平,VAR對應的是較低的尾部水平1-α。

VAR可以計算出單個資產或投資組合的整體風險,但是在對投資組合進行風險管理時,不僅要考慮組合的整體風險,也許要考慮單只股票對組合風險的貢獻大小,以及單個成分股票頭寸改變時對組合整體的風險的大小,以方便管理人對組合頭寸進行調整,從而降低風險。因此,我們引入VAR的擴展指標組合,包括MVAR、CVAR。WAR是衡量當投資組合中第i只股票的頭寸價值發生1單位變化時,對組合VAR的影響。CVAR指投資組合的VAR分解到每只股中,即可衡量減少或增加一只股票時,對組合VAR的影響。一般說來,WAR對控制增量風險比較有效,而CVAR對存量風險的控制比較有效。即當需要增加已有股票來控制投資組合的風險時,用選用WAR較小的股票;當需要減持已有股票風險時,應選用CVAR較大的股票。

三、基于投資組合的實證研究

(一)α、β的計算

用上證指數收益率作為基準,;在CAPM的理論前提下,用EViews進行一元回歸,采取OLS估計方法,運用公式得出α、β的估計值α、β,即為α、β系數。我以半年作為一個時期,分別算出每個時期的α、β值。其中,我使用一年期存款基準利率近似替代無風險利率,基于此利率計算風險收益。

(二)投資組合的VAR計算

首先,我們構建這樣一個投資組合,假設投資組合總的頭寸為人民幣10000元,其中中國人壽、中國平安、中國太保、新華保險四家上市公司的投資比例相等即為1/4(ω1=ω2=ω3=ω4=1/4),即使這樣,也足夠說明問題。并計算99%的置信水平下5個交易日的VAR,這兒我采取的是平方根法則,即VAR△t=VAR,*此案例就已經構建出來了。,可以分別算出四家上市公司的VAR,分別為:

VARRs=¥304.44 VARpA=¥342.93 VARTR=¥288.07VARXH=¥374.68

投資組合VARp=W*Zα*σp=10000*2.326*0.022859=¥1,310.13。

(三)MVAR、CVAR的計算

在計算MVAR、CVAR之前,首先要計算βi,使用公式為:

然后根據公式計算出:

MVARRs=0.112123 MVARPA=0.118843

MVARTR=0.107296 MVARXH=0.137368

CVARRs=%280.31 CVARPA=%297.11

CVARTR=¥268.24 CVARXH=¥343.42

經過驗算VARp=CVARRS+CVARPA+CVARTR+CVARXH

(四)風險貢獻和風險分散

來表示每一家保險公司的風險貢獻,得出四家公司風險貢獻分別為:23.57%、24.99%、22.56%、28.88%。然后比較每一家公司沒有組合的VAR和組合后的CVAR,用OVARi=VARi-CVARi表示分散化效應,得到四家公司的分散化效應為¥24.13、¥45.83、¥19.83、¥31.27,其占比為19.94%、37.85%、16.38%、25.83%。

四、結論及建議

通過實證部分的研究,我們可以發現保險股有以下兩個特點:

1.各個時期保險股的α系數都不顯著,基本趨向于0;從而我們可以得出保險股基本不存在風險調整后的超常收益。

2.各個時期保險股的β系數都比較大,長期在1的附近波動,不少時段超過1;我們可以看出保險股的波動比較大,很多時候正向超過大盤。

分析保險行業內部上市保險公司,我們可以得出:

3.中國平安和中國太保的β系數經常小于新華保險和中國人壽,而新華保險β系數經常位居第一;說明新華保險和中國人壽的波動較大,中國平安和中國太保次之。

4.同比例配置四家上市公司的股票時,新華保險的風險明顯高于其他三家保險公司,中國平安次之,其他兩家公司相差無幾。

5.研究風險分散化效應時,中國平安的分散化效應最好,其次是新華保險,其他兩家公司略微差一點。

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