投资组合管理篇1
市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。
类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。
最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。
公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。
2、投资组合风险
我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。
风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。
投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。
在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。
国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。
3、投资组合业绩评价
通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。
投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。
没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。
【参考文献】
[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.
[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative
ApproachforProducingSuperiorReturnsandSelectingSuperiorRernsand
ControllingRisk,McGraw-Hill,1999.
[3]陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.
[4]张金鳌.二十一世纪商业银行资产负债管理[M].北京：中国金融出版社，2002.
[5]邓向荣，王凤荣，杜传忠.投资经济学[M].天津：天津大学出版社，2001.有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。
没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。
【参考文献】
[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.
[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative
ApproachforProducingSuperiorReturnsandSelectingSuperiorRernsand
ControllingRisk,McGraw-Hill,1999.
投资组合管理篇2
从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。
基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematicalprogramming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。
二、投资战略
投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。
选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。
市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。
类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。
最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。
公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。
三、投资组合风险
我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。
风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。
投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。
在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。
国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。
四、投资组合业绩评价
通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。
投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。
没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。
【参考文献】
[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.
[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative
ApproachforProducingSuperiorReturnsandSelectingSuperiorRernsand
ControllingRisk,McGraw-Hill,1999.
投资组合管理篇3
一、证券组合的收益—风险衡量与马科维茨假设条件
设一投资组合具有n种证券，其收益率分别为r1，r2……rn，用向量表示为r=（r1，r2……rn）T，期望值向量E（r）=（u1，u2……un）T反映了各种证券的期望收益率，方差δ2i=D（r1）反映了第i种证券的风险，协方差δij=δji=cov（ri，rj）反映了第i种证券与第j种证券收益率的相关系数（i，j；1、2……n），V=（δij）为r的协方差阵。X=（x1，x2……xn）T表示组合证券投资比例向量，满足enT=1，其中en=（1，1……1）T为元素全为1的n维列向量。组合证券投资的收益率为R=rTX=∑xiri.则投资组合的期望收益率m=E（R）=UTX，投资组合的风险（方差）δ2=D（R）=∑∑XiXjδij=XTVX
马科维茨证券组合理论认为：投资者进行决策时总希望尽可能小的风险获得尽可能大的收益，或在收益率一定的情况下，尽可能降低风险，即研究在满足预期收益率m≥m0的情况下，使其风险最小；或在满足既定风险δ2≤δ2.的情况下，使其收益最大，也即通过下面模型（A）或（B）来进行证券组合投资决策。
minδ2=XTVXmaxm=uTx
{uTx≥m0{XTVX≤δ20
模型（A）S.t.{eTx=1模型（B）S.t.{eTnx=a
{X≥0{X≥1
Markowitz组合投资思想被投资者广泛接受，但他的定量模型是建立在一系列严格的假设条件基础之上的，主要包括：
（1）证券市场是有效的，证券的价格反映了证券的内在经济价值，每个投资者都掌握了充分的信息，了解每种证券的期望收益率及标准差，不存在交易费用和税收，投资者是价格接受者，证券是无限可分的，必要的话可以购买部分股权。
（2）证券投资者的目标是：在给定的风险水平上收益最大，或在给定的收益水平上风险最低，就是说，投资者都是厌恶风险的。
（3）投资者将基于收益的均值和标准差或方差来选择最优资产投资组合，如果要他们选择风险（方差）较高的方案，他们都要求有额外的收益率作为补偿。
（4）投资者追求其每期财富期望效用的极大化，投资者具有单周期视野，所有Xi是非负的，即不允许买空与卖空。
二、马科维茨证券投资组合理论在我国运用存在的问题
除马科维茨理论不允许买空和卖空的假设与我国当前的金融证券市场的情况比较吻合外，该理论与我国证券市场投资者组合投资实践尚存在众多的问题。
1.市场有效性问题。据美国财务学教授尤金。法玛（EugeneFama）的有效市场假说，只有当股票市场上股票价格能够及时且不偏不倚地充分反映市场上的所有信息时，市场才是有效的。有效的股票市场是一个完全竞争性的市场，市场参与者都能够及时地、不以任何偏见地获得所需要的信息，信息的交易成本为零。由于市场本身可能存在失灵的现象，完全有效的股票市场是一种理想境界，现实中所存在的只是次级有效的市场，更何况在我国，股票市场的有效性还比较低，股市上内幕交易比较盛行，股价变动非随机性，价格的变动与企业经济效益的相关性差，根本原因在于我国上市公司信息披露存在着大量的虚假性，不充分性和不及时性，信息失真严重，小道消息盛行，预测性财务信息、分部信息、社会责任信息、软性资产信息披露不足，部分公司直到规定披露时间的最后期限才公布企业的财务报告，更谈不上对临时重大事件披露的及时性。
2.风险的测度问题。在复杂而又充满风险的证券市场投资活动中，投资者总是十分谨慎地决策，将投资资金分配在多种适宜的证券上，达到分散风险的目的，然而风险依赖于效用，不同偏好的投资者可能具有不同的衡量标准，其效用函数不同，拥有不同的风险测度，Marlowitz均值—方差模型仅仅是效用函数的特例。据研究，只有在证券收益率服从正态分布条件下，方差才是风险的有效测度，事实上，根据对美、日证券业人员的调查，他们也并不信服把标准差作为风险测度的标准，他们对仅获取一点非零的利润并不满足，而对较高的利润颇感兴趣，这表明投资者对风险、收益的理解不对称，更谈不上均匀分布在均值左右，而统计数据也表明r1并不一定服从正态分布，因而选择何种度量风险的测度标准，对投资组合的证券及比例的选择尤为重要。
3.模型参数估计时效性问题。首先，现实证券市场，证券收益具有非常强的时效性，这就要求证券投资决策方法也具有时变特性，而Markowitz的均值—方差模型中各参数进行估计时，要求样本长度足够长，而样本长度过长会导致模型参数不能充分反映证券收益率的最新变化情况，因而它的时效性较差。其次，马科维茨模型（A）和（B）均为单目标规划，即满足假设（2）、（3）条件，未曾就二重目标规划本身问题（模型C）加以考虑。
模型（C）maxm=uTx
{minδ2=XTVX
S.t.{eTnx=1
{X≥0
然而，理性的投资者总是追求收益尽可能大、风险尽可能小的投资组合。再次，Markowitz模型尤其是在有非线性约束情况下，如XTVX≤δ0时，其参数多且难以确定，风险选择参数的设置又比较单一且不能反映出投资环境中的诸主要因素对投资效果的影响，运算量大，不便于实践操作，尤其对股票投资者要了解其各自的预期收益率与风险十分困难，因而无法有效用于实践。
4.交易费用问题。Markowitz模型没有考虑证券组合投资过程中的交易费用，实际上，交易费用是投资管理不可忽视的问题。在证券组合投资过程中，忽略交易费用的证券会导致非有效的证券组合投资。另外，该模型还假定投资者在作决策时仅持有一定数量的资本金，而没有持有任何证券，在实际进行组合投资决策时，投资者往往已经持有一定数量的证券，投资者进行投资决策，就是重新调整各风险证券的持有量。因而，可以对Markowitz的证券投资模型进行拓展，建立考虑交易费用的证券组合投资模型。
三、组合证券投资优化模型改进思路
由以上分析可知，Markowitz的证券组合模型建模的前提假设部分失效，模型参数估计的时效性差，风险的定义存在问题，模型计算困难，可操作性差，为了满足证券投资领域的应用需要，改进Markowitz模型已势在必行。基于以上分析与结论，本文将以新的思路提出更符合实际的风险度量指标和优化的多目标规划模型
1.熵值与投资风险的度量。对于n种证券投资收益率随机序列r1，r2……rn，设其期望收益率向量为E（r）=（u1u2……un）T服从概率分布P（r=ui）=P（ui），i=1，2……n，定义随机变量r的熵值为H（r）=-∑P（ui）lg（ui），它表示随机变量r取每一个ui（i=1，2……n）的平均（依概率平均）不确定性，显然H（r）越大，表明＆的不确定性越大，反之亦然，我们称H（r）为r的风险，若r取定值，则H（r）为零，从而无风险，另外，由微分学可知，当P（ri）=1/n（i=1，2……n）时，H（r）取最大值H（r）max=lgn，从而有0≤H（r）≤lgn.
2.考虑交易费用。Markowitz模型中，各种证券的投资额是以其在总投资金融中所占的比例表示的，是一个相对数，在考虑交易费用的情况下，需要以投资金额的绝对数表示各证券上的投资额。分别以W.，wi（i=1，2……n）表示无风险证券和第i种风险证券的投资金额，分别以A表示证券总投资金额的上限，分别以ξ0、ξi表示投资者已经持有的无风险证券和第i种风险证券的投资金额，分别以c0，ci（i=1，2……n）表示无风险证券和第i种风险证券单位交易额的交易成本，则在当前可决策分配到无风险证券和第i种风险证券的投资金额分别为q0、qi（i=1、2……n）的情况下，交易费用为：∑ci|qi-ξi|，投资收益率为：maxR=（∑wiri-∑ci|qi-ξi|）/∑wi=∑（riwi-ci|qi-εi|）/∑wi
3.引入最小交易单位。分别以p.、pi表示无风险证券和第i种风险证券最小交易单位的价格，分别以整数x.、xi（i=1，2……n）表示当前决策中无风险证券和第i种风险证券的的投资单位数，分别以雪。、龟（i：1、2……n）表示投资者已经持有的无风险证券和第i种风险证券的单位数，则当前决策分配到无风险证券和第i种风险证券的投资金额Wo、wi（i；1、2……n）可表示为：W；=PⅨ，（i=0、1、2……n）；投资者已经持有的无风险证券和第i种风险证券的投资金额e.、＆（i=1、2……n）。可表示为：ei=n虱。
4.最优模型的确定。根据Markowitz模型形式有以下两个证券投资优化模型D与E.
模型D：maxR（r）=[∑（riPixi-ci|PiXi-PiΦi|]/∑Pixi
{-∑P（∑xiri）lgP（∑xiri）≤Hd
S.t{∑Pixi=A
{Xi≥0（i=0、1、2……n）Hd为给定的风险（熵值水平），其他符号意义同前。
模型E：minH（r）=-∑P（∑xiri）1gP（∑xiri）
[∑（riPixi-ci|PiXi-PiΦi|]/∑Pixi≥Rd
{{∑Pixi=A
S.r.{
{Xi≥0（i=0、1、2……n）
Rd为给定的收益率水平，其他符号意义同前。
以上模型等价于模型F.
模型F：maxR（r）=λ[∑（riPixi-ci|PiXi-PiΦi|]/∑Pixi
minH（r）=-（1一λ∑P（∑xiri）1gP（∑xiri）
{∑Pixi=A
S.t.{
{Xi≥0λ是投资者的偏好系数，其他符号意义同模型D、E，当投资者是风险厌恶型的，则取入较大，这就是改进的组合证券最优化模型，在模型建立过程中不仅不需要计算协方差矩阵，而且加入新数据时也容易修改。
总之，在借鉴和应用现资组合理论的过程中，必须考虑现代证券组合投资理论在我国的实用性，尤其在我国的证券投资中，由于证券市场的体制和政策造成的“政策市”和“消息市”问题，常常使股票市场系统风险相对于非系统风险占有较大比例，本文也正是在证券投资组合理论的实用性方面作出了一些探讨，希冀对我国广大证券投资者进行组合投资有所裨益。
参考文献：
[1]杨桂元，唐小我。组合证券投资决策模型研究[J].数量经济技术经济研究，2001，（1）。
[2]崇曦农，李宏。多目标证券组合决策模型[J].南开经济研究，2000，（4）。
投资组合管理篇4
一、前言
机构投资者是拥有巨量资金进行投资的实体，它与个人投资者不同。当它投资于各类资产时时，必须了解整个资产类别的运营情况，对于组合管理者来说，还可以此为基础比照投资和管理的目标对下一期的投资活动作出相应的调整。评价组合业绩应本着“既要考虑组合收益的高低，也要考虑组合所承担风险的大小”的基本原则。由于机构投资者将投资组合的资产分类选定后，通常会根据资产的收益风险状况将其分给不同类型的投资经理，从而尤为关注所管理的投资组合的风险是否能够与将来所能获得的收益相匹配，所以，资产组合的绩效评估对投资者来说就显得十分重要。
二、业绩评估
业绩评估是度量和评估投资管理决定的过程。它可以分成三个步骤：业绩度量，业绩贡献和业绩考核。
业绩度量关注投资收益的情况，并以总风险和相对风险的形式和基准进行比较。投资收益是一个很简单但也很重要的概念，即最初的本金能带来多少收益，这里的收益是广义的，包括现金流入和资产升值。业绩评估的第一步是恰当的Rt度量期限收益率，通常的标准是用时间加权收益率来作评估。该方法涉及在现金流发生变化前一个通常标准对投资组合进行估值，假设是每日收益率，那么T天的月收益率为：
（1+R）=[（1+R1）（1+R2）……（1+RT）]
时间加权收益率提供了一个不对现金流的发生时刻或金额敏感的度量。
业绩贡献将投资组合的业绩和基准分解为不同品种的收益率业绩和基准。通常包括资产分配、货币选择、行业选择和证券选择。对于市场时机选择者来说，当他预期市场行情将上升时，他将选择贝塔值相对较大的组合；而当他预期市场行情将下跌时，将选择贝塔值相对较小的组合。通过调整投资组合中的资产类别来获得相对更高的收益。
业绩考核是对风险调整业绩和投资技巧的评估，判断投资组合取得的超常收益是投资技巧还是运气的成分起了重要作用。业绩测度的含义不仅是计算资产组合的平均收益率，还要考虑其所承受的风险状况，在同一风险水平上的收益率数据才具有可比性。业绩度量必须根据所承担的风险进行调整，可以通过多种方法实现，主要是基于标准差或者回归系数，主要包括詹森测度与特雷纳测度等。
詹森测度与特雷纳测度在选择资产组合风险的度量标准上是一致的，二者都以资产组合的值作为风险的测度，但在风险调整方面存在差异。詹森测度测量了资产组合收益率与均衡收益的偏离程度，而特雷纳测度则测量了资产组合的单位风险获利能力。但在进行测度时首先需要对投资组合面临的风险进行定义，特别是风险是以基准的绝对形式还是相对形式。
三、风险度量
业绩测度的含义不仅是计算资产组合的平均收益率，还要考虑其所承受的风险状况，在同一风险水平上的收益率数据才具有可比性。
绝对风险以与投资初始价值相关的差额形式进行度量，在这里采用标准差作为风险度量，定义P为初始投资组合的价值，RP为收益率，绝对风险的形式为：
σ（ΔP）=σ（ΔP/P）×P=σ（Rp）×P
e=Rp-RB
相对风险以与基准指数相关的形式进行度量，它反映了主动投资的风险。定义B为基准收益率，偏差为也被称为追踪误差。相对风险为：
σ（e）P=[σ（Rp-RB）]×P=[σ（ΔP/P-ΔB/B）]×P=ω×P
ω称为追踪误差波动率，定义σp与σB为投资组合收益率和基准收益率的波动率，ρ为它们之间的相关系数，则偏差的方差为：
ω2=σ2P-2ρσPσB+σ2B
采用绝对风险还是相对风险度量取决于交易或者投资如何进行评判，通常对于银行交易组合或对冲基金来说，市场风险以绝对风险度量。而对收益要求较高的投资组合来说通常使用相对风险进行度量。
绝对收益率和相对收益率的度量，贯穿在整个业绩评价始终，夏普比率是平均收益率超过无风险收益率的部分与绝对风险的比率：
SR=[υ（Rp）-RF]σ（RP）
夏普测度的含义就是每单位总风险资产获得的超额报酬。夏普测度越大，说明单位风险的获利能力越高，从而投资业绩越好。夏普比率重点考虑以绝对形式度量的总体风险，由于总体风险包括系统风险和特殊风险，这种度量方法在投资组合不是特别分散的情况下比较适用，此时投资组合具有较大的特殊风险。
通常使用经过风险调整的收益率的形式来表示业绩更为直观，假设使用相关的基准收益率RB来度量平均收益率和风险，可以采用调整投资组合P的杠杆来使它的波动率和B保持一致。风险调整业绩为：
RAPP=RF+σBσP[μ（Rp）-RF]
通常风险通过基于收益率的信息，主要是投资组合收益的历史时间序列来度量。另一方面，对于某些新的金融工具，因为缺乏历史数据，难以收集到相关的有效信息。这种投资组合可用用基于头寸的风险度量来解决。
四、结论
资产组合的绩效评估，在投资管理中处于十分重要的地位。机构投资者通常比个人投资者更为关注投资的风险，也效评估能够使投资者判断组合投资的经营管理者是否达到了预定的经营目标，是否有效地控制了风险，将风险和收益结合在一起来评价投资的效率；其次能使投资者对不同组合投资经营管理者进行比较评价，选择更加有利的投资对象。风险管理上的投资组合管理绩效评估不仅仅是对组合投资管理的价值进行评价，而且能让投资者根据各自的投资风格，选择不同的行业和证券，提升自己的组合管理水平。
（作者单位：中国政法大学商学院）
参考文献
投资组合管理篇5
从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。
基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematical programming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。
二、投资战略
投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。
选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。
市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。
类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。
最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。
公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。
三、投资组合风险
我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。
风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。
投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。
在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。
国际金融投资行业也广泛地使用var(value-at-risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。var实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。var值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。
四、投资组合业绩评价
通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。
投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。
没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(shame ratio)和特雷诺比例(treynor ratio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。
【参考文献】
[1] ［美］小詹姆斯l·法雷尔，沃尔特j·雷哈特.投资组合管理理论及应用(portfolio management:theoryand application)[m].北京：机械工业出版社，2000.
[2] richard c.grinold,ronald n.kahn,active portfolio management:a quantitative
approach for producing superior returns and selecting superior rerns and
controlling risk,mc graw-hill,1999.
投资组合管理篇6
从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。
基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematicalprogramming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。
二、投资战略
投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。
选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。
市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。
类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。
最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。
公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。
三、投资组合风险
我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。
风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。
投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。
在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。
国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。
四、投资组合业绩评价
通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。
投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。
没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。
【参考文献】
[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用(PortfolioManagement:TheoryandApplication)[M].北京：机械工业出版社，2000.
[2]RichardC.Grinold,RonaldN.Kahn,ActivePortfolioManagement:AQuantitative
ApproachforProducingSuperiorReturnsandSelectingSuperiorRernsand
ControllingRisk,McGraw-Hill,1999.
投资组合管理篇7
我们在调查中发现：只有31%的金融服务企业表示其IT投资带来利润；几乎没有公司为超过财务预算的IT项目准备预备金，以便应付意外事故，尽管这样的做法确实有其必要性。如此一来，IT投资回报的问题更加复杂化了，其后果可能很严重，正如一位受访的企业管理者所言，他的各个项目平均超支60%。面对这么多的风险情况，金融服务CIO们需要一个更有效率的方法来管理IT投资。
为什么做
20世纪50年代，马可维兹教授首次发表了后来赢得诺贝尔奖的现资组合理论。他指出，一个风险分散的组合可以平衡风险与回报之间的问题。数十年后，一些金融服务企业开始将此理论运用于降低风险和提高投资回报率的运营实践。
为了解决企业治理和风险管理的双重挑战， 领先的公司已经开始将IT投资作为资产组合而不是一系列截然不同的、没有联系的项目来进行管理。诸多IT项目变成了资产组合，这有助于高级管理层和IT经理对整个公司进行更好的决策，还可以通过综合高效益和低效益的项目来降低总的意外准备金需要。
IT投资组合管理以全方位的观点分析整个企业内的所有IT项目，根据公司的战略目标评估各种项目提案。较为保守的投资和危险较高的投资相互组合，可以降低总体准备金要求。对于受访的从业者来讲，准备金最多可以减少为项目财务总预算的45%。
不过，仅仅理解IT投资组合管理的潜在优势是不够的，实现从理论到成功实施的飞跃才是关键。
如何做
对正在前进道路上的中国金融服务企业来说，我们可以从很多国际领先企业的做法中汲取经验。
1、协调一致：通过跨职能的委员会解决业务与IT间的分歧
对以前流程的不满（过于强调琐碎问题、不太关注收益实现，以及缺乏系统的资产组合管理方法），使得一家金融机构开始设计更为复杂的投资组合管理流程。
新结构的中心是跨职能的公司投资组合管理委员会（英文简称“CPMC”），它负责所有资产组合的管理。CPMC由业务领域、销售、财务、基础架构，以及IT开发方面的专家构成，覆盖所有的公司职能。它控制整个预算，制定战略方向以及规划，并提供季度计划供高管层审批。在产品和服务系列级别方面，公司成立了跨职能的集成投资组合管理小组（英文简称“IPMT”），来处理财务与管理方面的决策，并负责为CPMC提供明确的方案选择建议。在项目内部，每个IPMT都是功能问题或者跨小组合作问题的逐级上报点，并就项目成果向CPMC负责。
如今，这一新流程特性在业务与IT之间设计了结构化的交互，而不是像以前一样缺乏交互。
2、责任分工：在各个业务条线内嵌入决策机构与流程
一家大型的金融服务企业发现，在项目启动时，整个公司的进展状态不一致，在资产组合级别几乎没有什么协调或者沟通；对项目职责与责任的定义也含混不清。
为了促进战略型项目以及其它所有预算超过100万欧元的项目的责任落实，该金融机构在每个职能领域或者业务部门内部都建立了业务与IT的联合协调委员会。该委员会根据需要修改业务战略，调整出现问题的项目，以便管理业务情况与项目计划的变更。一个部门委员会的成员包括部门的控制与组织负责人，加上项目管理代表、IT成员、市场管理、人力资源以及资产组合支持办公室（英文简称“PSO”）构成。PSO为委员会提供各种支持，包括提供项目报告，以及根据其他代表提供的信息就项目资产组合的任何潜在影响提供建议。
如果一个项目因为没有获得PSO的肯定而无法启动或者继续，那么，协调委员会将为其所做出的决策负责。委员会负责在整个组织内统一对项目的开始、修改以及取消等方面的问题进行决策并执行。
3、计划控制：通过项目卡对建议方案进行结构化的评估
项目卡的使用，可让业务部门与IT部门的审批人员在新的项目实施前对其资产组合的影响进行全方位的评估。
例如，一家金融机构发现以前新IT项目的评估、审核以及项目资金的管理和控制既不一致，也不充分。项目的启动没有标准化的处理步骤，或者没有进行有意义的收益分析。所建议的IT项目没有针对业务验收标准（如所解决的战略问题、业务影响、相关的风险、财务影响以及架构方面的适应性）进行评估，而是使用了各种各样的、大多并不正规的方法进行了处理，且没有明确的绩效目标。
现在，对于所有预算超过16万欧元的项目，都会由审核委员会使用相同的项目评估工具对所建议的新方案进行评估。对于有前景的创意，他们会进行一个简短的可行性论证（使用预定的标准）。在通过了这些标准后，IT管理团队会收到一个用于复审的项目卡，上面概括说明了项目的好处、约束条件以及架构方面的解决方案。在核准后，有关的业务部门将批准预算，进行项目开发。最后，将由IT管理团队与所在领域的指导委员会（包括业务成员以及IT成员）对项目进行最后的批准。同时，为了始终掌握整个项目的资产组合情况，全球项目管理办公室将对整个流程进行控制与管理。
4、项目管理是一种职业：提高IT项目的控制
一家全球公司认识到必须加强对IT项目的控制，因为强有力的项目管理可以统一管理风险，以更有效的方法对项目的技术、财务以及进度表现进行跟踪。
现在，这家公司对所有的内部组织都实施了统一的、通用的项目管理方法，其中包括方法论、培训、工具和技术，同时，也考虑了各个业务部门的特殊情况。项目的进展由负责具体项目的项目管理专家从技术、财务以及进度方面进行衡量。
项目管理专家中心配备了一组经验丰富的、覆盖所有业务领域的项目管理专家，负责项目管理领域的组织建设工作。项目管理是一个十分成熟的职业，具有已经规定好的各种专业标准、成熟水平及其自身的职业发展道路。项目经理必须由认证委员会进行认证，并会定期进行强制性的重新认证。内部的技能培养以及交流使得人们可以跨越职能分享到他人的经验教训，以及一流的方法论和工具。
5、投资组合管理：围绕业务战略主题进行方案组合
一家大型金融服务企业发现，它的一些IT项目与战略规划之间没有明确的联系，并存在各种问题。例如，资产组合级别上的项目之间几乎没有协调或者沟通；项目启动不一致；组织中职责定位不清。该企业决定采取改进措施，以便解决今后评估新方案的问题。
为了加强项目与公司战略的联系，该企业建议每个IT方案都要针对公司的业务战略以及价值方案进行评估。然后，围绕战略要求（如降低成本、增加收入）统筹安排各种资产组合（以及资产组合内部的方案），得出一个总体的方案规划。在各个业务部门内，资产组合协调委员会（英文简称“PCC”）对业务个案和项目计划拥有最终的决定权，委员会控制关键预算，并根据既定目标，检查项目提交内容。资产组合支持办公室（英文简称“PSO”）有11位成员，负责监控和管理项目的实施，并为PCC的各种决策提供建议。流程、政策和规则的修改和变更都是根据既定的近期、中期和长期目标进行调整的。
6、价值实现：分类以及区分各种业务情况
一家大型的欧洲金融机构发现，进入实施阶段的很多项目都没有充分的风险补救措施，也没有检查应用平台与基础架构之间的兼容性。更糟的是，在此类项目开始后，即使它们不再可行，也很难停下来。
现在，计划控制部门使用了体系化的流程。在制定项目计划前，对这些项目是否符合业务与IT 战略，以及与之相应的IT架构和基础设施进行评估，从而区分各种业务情况，并确定出它们的优先次序。
投资组合管理篇8
资产配置是企业资产管理中的重要环节，可以解决组合收益的90%左右，因此资产配置形式将会严重影响到企业的最终收效。投资组合保险目前在我国越来越受到重视，部分企业采用了此技术，但时目前还处在发展初期，本文为更好地讲述企业财经管理对投资组合保险的应用，先从投资组合保险的背景和应用空间说起。
一、投资组合保险的背景与应用空间
投资组合保险最早出现在20世纪80年代，是美国的三家金融机构在实践中获得的，传入到我国在保险等一些企业中得到运用，但是整体来说来处在初期阶段。从国际上的应用来看，投资组合保险在使用时主要用作股票风险波动大、投资者风险意识强以及获得低风险回报率等三种情况。在现资理论中证券风险分为系统风险和非系统风险，对于系统性风险而言，通常使用投资组合保险技术来尽量避免，而非系统风险一般是使用投资组合进行分散。投资资和保险不仅能够降低企业的风险，对于股市走向不明确的金融机构而言能够保障本金的安全。
投资组合保险的应用空间主要是以下几方面，首先我国现在的银行低风险投资市场还不够成熟，相对而言股票市场风险投资比较大，这些因素非常适合风险组合保险的发展要求。其次我国股市在2005年之前抑制不景气，在2005年7月出现牛市，但是波动范围非常的大，为追求资金的安全性，因此投资组合保险就有非常大的发挥空间。再次我国具有良好的大的股票市场，在很多方面如人民币升值等还没有发生很大的变化，对于投资者来说，盲目撤资不太明智，因此在这种情况下，投资组合保险就有了发挥控制风险投资的作用空间。
二、企业经营管理对投资组合保险的应用
1.定量分析模型
企业在应用投资组合保险技术时，难以满足所需要条件，因此就容易造成实际价值与理论价值之间的偏差，另外股票波动率也是投资组合保险的一个关键因素，基于种种情况，本文主要研究有关简单参数的组合保险策略。将上述参数引入投资组合保险中，就可以制定普通的TIPP。具体而言，先设定底值，用公式Ft=aMt+bert（0≤a≤1，b≥0）（1），式中r是指无风险利率，Mt=Max[Wter（1-т）]，Wter（1-т）是指在t时刻前т时刻的无风险下的组合价值，当a为0.9时，组合保险得到最大值90%，在投资者没有额外附加时b=0，本文为简化计算取b=0。
防护垫是指资产组合的总价值减去底值，公式为Yt=Wt-Ft。风险资产投资额是防护垫乘以一个放大系数，即At=mYt=m（Wt-Ft），放大系数m是确定风险资产投资额的重要因素，不能取任意值，也不能无限的增大，受到约束条件At=Mn[mYt，Wt]限制。固定比例投资组合保险CPPI的计算与时间固定比例性组合保险TIPP不太相同，CPPI计算是先确定底值，Ft=F0ert，也就是相当于式（1）中的a=0，b=F0的情况。对于买入持有策略，投资者在一开始就确定了买入持有策略就相当于a=0，b为常数的情形，此时m=1。对于恒定组合策略而言。从投资开始就存在风险，此时底值为0。
对组合保险进行实验模拟，假定资产期初价值为100万元，可以随意选择风险投资与安全资产投资，风险投资定为股票指数，安全资产定位年利息为5%的债券，设定交易成本为交易量的0.5%，风险波动大时需要调整幅度，为更加贴近实际，取为1%、3%、5%、8%，保底率定位0.9，采用固定比例投资组合风险CPPI策略a=0，b=9万，对于时间固定比例性组合保险TIPP策略，a=保底率，b=0，m值从1至5变化，计算二者战胜大盘率的差值。
2.数据分析研究
由于短期投资与长期投资之间有差别，因为需要针对两种不同投资进行分析，对于短期投资而言，当风险资产下跌幅度大于trigger时投资组合采用TIPP策略以保证组合安全。投资期限为1年，采取调整后的保险策略能够获得最大的受益，当trigger为0.03与0.05时能够取得最大收益。在股市上涨时，为更好的参与获利，需要调整组合保险策略，若是股市市场下跌，调整方法能够很好地保护资金，投资时由于TIPP的底值还与组合最大值有密切的关系，因此为提高TIPP策略的底值需要调整组合粗略，来获得更大的收益。
TIPP投资策略比较适合于短期的投资，相对于长期投资来讲，由于有着更大的风险变化，比动幅度变化也比较大，有时会出现风险资产持有量为0的情况，一旦风险资产持有量变为0，就意味着完全丧失了市场上方获利的机会，因此长期投资不宜单独采用TIPP策略。在股票市场上升的时候，CPPI策略能够获得更多的利益，因此此效果要比TIPP投资策略好得多，但是在市场下降时，由于TIPP具有保护资金的作用，因此投资效果要强于CPPI。整体而言，投资者在采取长期投资时，在风险资产上政府度大于trigger时宜采取CPPI策略来获取最大的受益，但是当涨幅幅度要大于trigger是需要采取TIPP策略来保护资金，也就是或采取调整的组合保险策略能够获得做好的效果，随着trigger的增加，这种优势表现得更加明显，在m=3，trigger=0.08时，这种现象表现得最明显，调整策略与单独采用TIPPeeeP策略获得收益差值达到了11.87%。
总而言之，对于投资者来说没有一种组合保险策略能够始终优越于其他策略，从以上分析中得出只有结合使用几种不同组合保险策略，才能获得最大的效果。在短期投资的情况下，为最大的获取利益，可以依照市场上涨能力，采取TIPP策略进行投资，若是长期投资可以使用CPPI与TIPP策略相结合的投资方式，但是需要注意的是，在转换策略时由于是在风险投资和无风险投资之间的转换，因此容易对交易成本造成非常大的影响，可能会影响到调整投资组合策略的效果。
三、结束语
综上所述，本文先简单介绍了投资组合保险的背景与应用空间，重点定量分析了企业财经管理对投资组合保险的应用。随着我国不同类型企业的发展，投资组合保险要也会受到更多的重视，对于风险较大的投资者来说，只有灵活运用各种投资组合保险策略，才能获得更佳的投资收效。
参考文献：
[1]林丽霞.投资组合保险策略在企业财经管理中的实际应用[J].建筑施工，2006（03）：171-174.
[2]章晓霞，梁冰.投资组合保险策略在保险公司中的应用与实证分析[J].保险研究，2008（04）：68-71.
投资组合管理篇9
一、投资组合保险发展概述
大约20世纪80年代，投资组合保险在美国出现，三家金融机构通过实践得到的，后来传入我国，在企业财经管理方面得到了运用，不过从宏观角度来看，其仍然处于初步发展的阶段。分析国际上对投资组合保险的应用，可以发现投资组合保险在三种形势下应用最广泛，一是投资者具备较强的风险意识；二是追求低风险的回报率；三是股票风险波动较大。现资范畴中，证券风险包括两种，第一种是系统风险，第二种是非系统风险。为了尽可能的避开系统风险，可以运用投资组合保险，而非系统风险可以利用投资组合来分散。
投资组合保险在国外的发展比较成熟，但我国对投资组合保险的研究还不够成熟，还有很大的研究空间。在具体的研究中，通常模拟单一的投资组合保险测量，比如CPPI，市场呈现良好的发展态势时，CPPI的效果比TIPP好；当市场发展出现下跌的情况时，TIPP的效果比CPPI的效果好，因为它能够有效的保护市场发展呈现良好态势时得到的利润，降低投资的风险。
二、定量分析研究
1.简单参数投资组合保险
企业运用投资组合保险时，会受到各种条件的影响，不可能符合所有的条件，就可能出现实际价值与理论价值不相符的情况，此外，投资组合保险也会受到股票波动率的影响，考虑种种情况，笔者主要分析简单参数投资组合保险。
（1）一般的TIPP
TIPP的底值并非固定不变的，而是变化的，设定好底值，它的表达公式是Ft=aMt+bert，a的取值是[0，1]，b的取值是[0，正无穷），r代表无风险率，aMt代表组合可能会出现的价值，也就是组合历史价值变化。
（2）CPPI
TIPP与CPPI的差异之处是投资者预先设定的底值会因组合价值的变化产生变化，分析无风险利率，由于时间的变化，CPPI的底值会上升，用Ft=F0ert可以进行表示。
三、实验模拟投资组合保险
笔者模拟投资组合保险，假如将资产的初期价值设定为100万元，投资者可以选择安全资产投资或者风险投资，安全资产定位成债券，年利息是5%，风险投资定位成股票指数，将交易成本设定成交易量的0.5%，出现风险波动较大的情况需对幅度进行调整，为了更加符合实际情况，取值是1%、3%、5%、8%，把保底率设定成0.9，利用CPPI策略a=0，b=100万×0.9；TIPP策略，a=0.9，b=0，m的取值范围是[1，5]。投资组合保险关注最后的价值，所以，研究时应当计算战胜大盘率，组合价值收益减去大盘指数收益率就是战胜大盘率。实验模拟中，分析CPPI与TIPP战胜大盘率的差值，若CPII策略底值比TIPP策略最终值高，那么代表策略失效。
四、探讨数据分析
（一）短期投资分析
投资者进行短期投资的时候，可以这样设定调整策略：如果风险资产下跌的幅度比trigger大，那么投资者能够判断出市场会出现下跌的情况，适宜选择TIPP策略，从而确保投资组合的安全性，因为TIPP策略市场上涨的能力比较弱，风险资产上涨的幅度比tigger大的时候，投资者能够判断出市场会上涨，保有风险资产可以获得良好的收益。这种策略对短期投资有帮助，但对长期投资并不适合，因为市场长期变化的情况不容易估计，时常会出现资产是0的状况，致使获利降低。
（二）长期投资分析
当风险资产上涨的幅度比tigger大的时候，选择CPPI策略，当风险资产下跌的幅度比tigger大的时候，选择TIPP策略。投资者需要注意，选择投资组合保险的时候，要参考风险资产的变化来切换，随着交易次数的增加，投资者还要根据交易量的情况调整策略。从而发挥投资组合保险的良好效果。
五、投资组合保险应用分析
现阶段，我国低风险的投资市场仍然不成熟，尤其是银行领域，相对股票市场来说，风险投资大，这些形势为风险组合保险的存在和发展提供了条件；我国的股市有一段时间相当不景气，虽然后来出现了牛市，但依然会出现较大范围的变动，为了保障资金的安全，许多人开始关注投资组合保险，投资组合保险因此有了较大的发展空间；我国股票市场发展的大环境稳定，比如人民币与外币的汇率、升值等没有出现太大的变化，在这种背景下，投资者选择撤资并不明智，这时，为了控制风险投资，投资者就会考虑投资组合保险的效果。
六、结语
保险策略不存在绝对的优势，投资时，必须结合市场的运行情况。随着社会经济的进步，投资组合保险会被更多的企业接受，其重要性也会被更多人认可，不过其仍然存在一定的不足，还需要不断完善。要想获得更好的投资效果，投资者在投资的时候应当有效的结合多种组合保险，从而有效的应对投资风险。
参考文献：
[1]杨静.企业财经管理对投资组合保险的应用分析[J].现代经济信息，2014（04）
[2]姚远，史本山，李新.动态投资组合保险模型优化研究[J].系统工程学报，2009（05）
投资组合管理篇10
Key Words:Open-end funds,Closed-end funds, Active portfolio management
中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1674-2265(2009)07-0062-06
随着我国证券投资基金业的发展和其投资规模的不断扩大,如何有效提高其资产组合管理能力已成为重要的理论和实践课题。基金资产组合管理主要有两种方式:积极资产组合管理(以下简称积极组合管理)和消极资产组合管理。由于现实中的市场并不是完全有效的,投资管理人往往可以利用失效的市场通过积极的资产组合管理获得超额收益。因此研究和探讨积极组合管理理论是极其必要的,特别是在我国证券市场效率较低、基金行业飞速发展的背景下,探讨和评价基金的积极组合管理能力不仅有助于基金管理公司有针对性地提升自身的核心竞争力,更好地回报基金持有人,而且也将为基金持有人更科学地选择基金提供启示和借鉴。
一、文献综述
Flood和Ramachandran(2000)的研究发现,市场偶尔的失效或者某些市场的失效可以给积极型投资管理者提供生存的空间和扣除成本后的收益。也就是说,在一个非完全有效的市场中,积极的组合管理是可以获得战胜市场的超额收益的。国内许多研究(何容和彭涛,2003;陈志国和周稳海,2005;余俊瀚,2007等)表明,中国的证券市场属于非有效或弱有效市场。在这一背景下,基金管理人的积极组合管理能力的高低就关系到基金是否可以战胜指数,获得超额收益。
积极组合管理是指通过设计和调节组合内各类资产的权重与基准组合权重的偏离(而不是被动跟随或者复制基准组合),达到使组合的收益率超过市场基准指数收益率目的的组合构建与管理方式。也就是说积极组合管理是通过组合内资产的动态配置实现的。根据李学峰、茅勇峰(2007)的研究,资产的动态配置是通过资产调整和证券选择两种方式进行的。其中,资产调整是指基金经理根据对市场组合收益和无风险收益两者大小关系的预测,通过调整投资组合风险资产的持有比例来调整投资组合的风险,即所谓的市场时机选择。而证券选择是指通过更换风险资产组合中的股票来调整投资组合单位风险资产的风险,进而调整投资组合的风险。
Treynor和Mazuy(1966)通过建立T-M模型首次分解了基金时机把握和证券调整能力。Merton(1981)发展了评价市场时机把握能力的非参数理论模型。Chang和Lewellen(1984)通过对Henrikksson和Merton(1981)提出的H-M模型进行改进,得到C-L模型,并发现美国开放式基金在整体上不具有显著市场时机把握能力和证券选择能力。随后,Grinblatt和Titman(1993)提出了投资组合变动评估模型(PCM)。该模型依据事件分析法,分析投资组合持股比例变化的个股能否带来显著的超常收益。
最新的研究进展是运用上述模型对各国样本进行实证检验,如Gupta(2001)用T-M模型和H-M模型对印度共同基金进行了实证分析;肖奎喜,杨义群(2005)运用参数检验方法发现,我国开放式基金具有较强的证券选择能力,但不具备市场时机把握能力;Romacho和Cortez(2006)运用H-M模型对葡萄牙共同基金进行了研究。
以上的文献为研究我国证券投资基金积极组合管理能力提供了很好的理论基础和实证方法。特别是Grinblatt和Titman提出的PCM模型,为本文的研究提供了重要的思路和启示。但以上的模型和研究也有不足的地方:第一,PCM模型虽然避免了T-M和H-M模型中选择基准市场组合时存在的问题①,但是它选用的是基金以前周期的证券组合权重作为基准来衡量基金的投资业绩。而根据积极组合管理的定义可知,积极组合管理的目的在于获得高于市场基准收益率的超额收益率,因此其比较基准应该为市场基准收益率。第二,已有研究是通过对择时能力和择股能力的研究而间接考察基金的积极组合管理能力,但并没有对积极组合管理能力本身给予直接的建模和分析。第三,国内已有文献仅单独研究开放式基金或者封闭式基金的市场时机选择能力或证券选择能力,缺少对这两类机构投资者积极组合管理能力的比较研究。本文即针对以上不足,对我国证券投资基金的积极组合管理能力进行研究。
二、研究设计
根据上述的有关文献和定义说明,本文对积极组合管理能力的评价模型设计步骤如下:
首先,定义市场基准组合收益率衡量在研究期间内整个股票市场的表现。我们以沪、深A股两个市场的加权平均收益率作为市场基准组合收益率,即:
=[(深证A股指数涨跌幅×深市A股平均总市值+上证A股指数涨跌幅×沪市A股平均总市值)/(深市平均A股总市值+沪市平均A股总市值) (1)
其中,深市平均A股总市值=(期初深市A股总市值+期末深市A股总市值)/2;沪市平均A股总市值=(期初沪市A股总市值+期末沪市A股总市值)/2。
其次,计算基金风险资产组合中所有单个股票在研究区间内的收益率,计算公式为:
=(期末股票复权价格-期初股票价格)/期初股票价格(2)
将(1)和(2)结合,设计指标 ,其计算公式为:
该指标可用来衡量基金组合中各股票在研究区间内的表现。如果 ,则表明该股票表现良好,基金经理应将其加入组合中或增加持有;如果 ,则表明该股票表现不好,基金经理应将其从组合中剔出或减少持有。
再次,通过基金对风险资产的配置情况,判断每一只股票在研究区间内的持有状态,即超配或者欠配。本文将超配定义为,某一期间基金持有某只股票的市值占该基金股票投资总市值的比例大于这只股票的流通市值占全部股票的总流通市值。同样地,将欠配定义为,某一期间基金持有某只股票的市值占该基金股票投资总市值的比例小于这只股票的流通市值占全部股票的总流通市值②。设计指标:
公式中, 是期间内基金持有某支股票的市值占该基金股票投资总市值的比例的平均值; 是期间内个股的流通市值占沪、深两市A股总流通市值的比例的平均值。
其中,=(期初该股票的市值占该基金股票投资总市值的比例+期末该股票的市值占该基金股票投资总市值的比例)/2;=(期初该股票流通市值占沪、深两市A股总流通市值的比例+期末该股票的流通市值占沪、深两市A股总流通市值)/2。
如果,则表明基金经理在研究区间内对这只股票进行了超配操作;相反地,如果,则表明基金经理在研究区间内对这只股票进行了欠配操作。
在上述步骤基础上,可设计指标:
该指标的含义为:当 且 ,或者
且,则值为正值,即基金经理对该只股票的积极管理有效;如果 但 , 或者 但 ,则 值为负值,即基金经理对这只股票的积极管理无效。如果基金经理对某只股票采取消极管理策略,则其 ,因此其指标
最后,设计指标来综合考察某一时期基金整体积极组合管理能力:
根据公式(6)可知,市场基准组合的指标
在一个非有效市场中,如果基金采取积极组合管理策略,则有以下三种情况:第一, ,表明从整体上看,基金积极组合管理有效,即基金经理对个股积极管理操作有效的股票数量大于积极管理失败的股票数量,并且越大,其积极组合管理的能力越高;第二, ,表明基金整体上积极组合管理无效,即基金经理对个股积极管理操作有效的股票数量小于积极管理失败的股票数量,说明积极的管理组合败给了市场基准组合,并且越小,其积极组合管理的能力就越低,即基金经理没有抓住市场非有效所提供的机会去战胜市场;第三,,表明积极管理组合的表现与市场基准组合的表现一样,我们将其界定为积极组合管理能力一般――虽然没有败给市场,但是也没有利用好市场的机会去战胜市场③。
三、实证研究
根据上文的理论模型、研究方法和思路,本文的实证研究过程如下:
(一)研究样本的选取
数据选自Wind数据库2005年1月1日至2007年6月30日上证A股指数、深证A股指数,上证A股、深证A股总流通市值,上证A股和深证A股后复权收盘价格,开放式基金和封闭式基金的基本情况及其在2005年1月1 日至2007年6月30日期间的半年持仓明细④。
本文以基金持有的前二十大重仓股为主要的研究对象,这是因为,前二十大重仓股在机构投资者的股票投资组合中占很大比重,足以代表其持仓状况,从而以这些股票为考察对象,可以衡量基金的积极组合管理能力。不过,在研究前二十大重仓股的同时,考虑到投资者持仓情况的动态变化,本文的考察对象多于二十只个股,因而机构投资者的持股明细也要纳入考察视野。
本文在选择基金时,遵循以下原则:第一,同时选取开放式基金和封闭式基金作为考察对象;第二,为保证研究对象在进入本文的考察期时,已经完成建仓并且投资过程连续,被选取的基金均成立于2004年9月30日以前;第三,在挑选封闭式基金时,为保证样本的可比较性,剔除了2008年底之前到期的基金;第四,由于本文研究的是基金的积极组合管理能力,因此仅选取股票型基金作为样本,不包括采用消极组合管理的混合型基金和指数型基金。这样,我们共挑选了19支开放式基金和23支封闭式基金作为研究对象。基金样本见以下的各相关表格。
(二)实证分析与结果
首先统计2005年1月1日至2007年6月30日沪、深两市A股指数的半年涨跌幅和沪、深两市A股平均半年总流通市值。根据公式(1)和以上的统计结果,计算市场基准组合收益率,结果如表1、表2和表3所示。
由表1、表2和表3可知,从2005年初至2007年6月底,中国的证券市场先后经历了下跌(2005年上半年)、震荡(2005年下半年)和上涨(2006全年和2007年上半年)三个阶段。
其次,根据公式(2)计算沪、深两市A股在五个子研究区间的半年收益率,并在市场基准组合收益率的基础上,进一步计算沪、深两市A股的超额收益率;根据公式(4)计算指标;按照公式(5)计算基金半年报、年报中披露的所持有前二十大股票的值。经过这些计算后,即得到各指标的相应结果⑤。
最后,根据公式(6),分别计算五个子研究时期内各开放式基金和封闭式基金的 值,计算结果如表4和表5所示。
四、对实证结果的进一步分析
通过以上的实证分析,我们已经初步得到了开放式基金和封闭式基金个体的S指标。为了从整体上和在不同的市场环境下考察我国证券投资基金的积极组合管理能力,下面将对实证结果进行进一步的分析。
首先,计算在整个研究区间内开放式基金和封闭式基金的S指标的算术平均值。这样做的目的在于:第一,以较长的时间作为研究区间,可以从整体上揭示两类基金的积极组合管理能力;第二,可以排除不同的市场行情对基金积极组合管理能力造成的影响,即通过计算整个研究区间内的IS值的算术平均值,可以忽略掉市场对IS值的影响;第三,由于开放式基金和封闭式基金的运行模式特征不同,他们的投资行为和资产管理方式也可能存在一定程度的差异,分别考查两类基金的S指标,可以对这两类机构投资者的积极组合管理能力进行比较分析。计算结果如表6所示。
表6的结果显示:第一,在整个研究区间内,无论是开放式基金还是封闭式基金,其S值的算术平均值都为正值,并且都通过了T检验,表明两者均具有较高的积极组合管理能力。这个结果也表明我国证券市场的非有效性或者是弱有效性,因为基金采取积极的资产组合管理可以获得显著的超额收益率。第二,封闭式基金的S值平均值大于开放式基金的S值平均值,也就是说,在2005年初至2007年6月底的这两年半的时间中,封闭式基金对其投资组合的积极管理更加有效,表现出了更强的积极组合管理能力。
其次,在整体衡量开放式基金和封闭式基金的S值的基础之上,加入时间因素,即分别计算两类基金在每个子研究区间内S值的算术平均值,这样不仅可以考察不同的市场环境对这两类机构投资者的积极组合管理能力的影响,而且可以进一步分析封闭式基金的积极组合管理能力高于开放式基金的深层次原因。
表7为计算结果,并辅之以T检验和F检验。其中,T检验的目的在于检验每一个子研究区间内结果的显著性,其零假设为所有基金的S值的算术平均值为零,即基金的积极组合管理无效,积极组合管理的结果没有获得显著的超额收益率。F检验的目的在于验证不同时期内,基金S值的算术平均值是否显著不同。其零假设为在五个子研究时期内,所有基金的S值的算术平均值相同,即基金的积极组合管理能力没有时间趋势上的变化。
图1⑥为开放式基金和封闭式基金的S值与市场基准组合收益率趋势的比较。通过图1可以发现,市场行情的波动对两类基金的积极组合管理能力的变化有一定程度的影响。平均来看,基金的积极组合管理能力在上涨行情中相对较高,在下跌和震荡行情中相对较低。
为了更直观地显示这一结论,分别计算2005年、2006年和2007年上半年两类基金的S值的算术平均值⑦,计算结果如表8所示。
由表8可知,2005年我国的证券市场处于下跌和震荡行情中,而在2006年和2007年两年中,市场处于上涨行情,特别是在2007年的上半年,中国的证券市场经历了前所未有的牛市行情。相对应的,表8的计算结果显示,2005年开放式基金和封闭式基金的S值小于2007年的S值。也就是说,基金的积极组合管理能力会受到市场环境的影响。
但值得注意的是,市场行情对基金积极组合管理能力的影响并不是绝对的。如表7所示,在2006年的下半年,开放式基金和封闭式基金的S值均出现了负值,而在这段时间内,我国的证券市场处于上涨行情之中。造成这个结果的原因可能是,基金对市场时机的选择失败,也就是对市场行情的后期走势的判断不够准确。他们没有预料到随后出现的大牛市行情,因此其资产组合的配置较为保守,从而导致没有获得比市场基准组合收益率更高的投资收益率。
最后,进一步分析封闭式基金的积极组合管理能力高于开放式基金的原因。由表7可知,在2005年下半年的市场震荡行情和2006年、2007年的上涨行情中,封闭式基金的S值都明显高于开放式基金,但是在2005年上半年的下跌行情中,封闭式基金的S值并没有显著高于开放式基金,甚至其算术平均值略低于开放式基金。这说明,开放式基金和封闭式基金在面临较差的市场环境时,均趋于采取较为保守的资产组合管理,因此他们的S值也就相对较小。但是在震荡和上涨行情中,可能因为封闭式基金不需要面临较大的赎回压力,因此其投资风格比开放式基金更为激进,从而导致其S值较大。
五、结论
本文从两个角度对Grinblatt和Titman(1993)提出的PCM模型进行了修正:一是根据积极资产管理的定义将比较基准由基金以前周期的证券组合权重修正为市场基准收益率。二是我们考虑了符合中国市场特点的流通市值,而不是总市值。通过这些改进,我们设计了适用于我国这个非有效或弱有效证券市场的指标S。以2005年1月1日至2007年6月30日两年半的时间作为研究时期,以19支开放式基金和23支封闭式基金为研究样本,考查了我国证券投资基金的积极资产组合管理能力。
研究结果显示,在整个研究区间内,无论是开放式基金还是封闭式基金均显示出较强的积极组合管理能力;从整体上来看,封闭式基金的积极组合管理能力要高于开放式基金。
进一步加入时间因素研究后发现,市场走势的波动会对基金的积极组合管理能力产生一定的影响,但是这种影响并不是绝对的。在2005年上半年的下跌行情中,封闭式基金并没有表现出显著较高的积极组合管理能力,这可能是由于面对下跌行情时,封闭式基金和开放式基金一样,均选择建立较为保守的投资组合。不过,在震荡和上涨行情中,封闭式基金的积极组合管理能力要高于开放式基金,这可能是由于封闭式基金的运作特征与开放式基金不同,不需要面临较大的赎回压力,因此其投资风格较为激进。
本文的研究及其结果启示我们:首先,虽然我国证券投资基金总体上看其积极组合管理能力较强,但还不稳定,因此其管理能力还有进一步提高和完善的空间。其次,由于运行制度的差异,封闭式基金与开放式基金在积极组合管理能力方面是有差别的,这说明开放式基金和封闭式基金是各有优劣、满足不同投资者需要的,因此一方面我们的政策取向不能偏颇,而要促进两者的协调发展;另一方面可以通过制度设计,特别是通过对开放式基金相关制度的进一步完善,如申购赎回制度、管理费激励制度等,来提升基金的资产组合管理能力。此外,从基金持有人的角度来看,在选择投资基金的时候,积极组合管理能力这一直接影响基金收益的因素是不可忽视的。
注:
①T-M和H-M的回归模型都是建立在CAPM理论基础上的,因此理论上讲它们都不适用于像我国这样的非有效或弱有效市场。
②从理论上看,如果基金采取消极资产组合管理,则其风险资产组合中某只股票的持股比例应该与该股票的流通市值占市场总流通市值的比例保持一致。然而,除指数型基金外,大多数的基金均采取积极的资产组合管理,即根据市场的时机选择和个股的证券分析,在特定时期内超配或者欠配特定股票,以达到风险资产组合的回报率高于市场基准组合收益率的目的。
③当然,从理论上看,此时基金的最优选择是不需要花费不必要的成本和时间对资产组合进行积极管理,而应该转为消极的资产组合管理策略。
④基金半年的持仓明细数据为基金半年报和年报中披露的其持有的全部股票明细,以及这些股票占基金股票总投资市值的比例。
⑤由于篇幅原因这里将全体样本基金所持有的前20大重仓股的R指标、H指标及IS指标计算结果略去,有需要的读者可与作者联系索取。
⑥图1旨在说明市场基准组合收益率的波动与基金S值变化的相关性。由S值的计算公式可知,基金S值并不代表基金期间内所获得的收益率,因此S值不能与市场组合基准收益率做绝对比较。
⑦由于本文的考察期仅到2007年上半年,因此这里以2007年上半年S值的算术平均值近似代替2007年全年的S值算术平均值。
参考文献:
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投资组合管理篇11
十和十八届三中全会将发展多层次的Y本市场作为金融改革的重要任务之一，2014年国务院《关于进一步促进资本市场健康发展的若干意见》中一个重要的措施就是要求股票市场强化风险防护，防止发生股票市场的系统性金融风险。十三五在十二五的基础上把进一步发展多层次资本市场和完善金融运作机制作为金融进一步改革的重点方向。在2015年末频繁谈及股市，对股市发展提出了新的要求，即“要防范化解金融风险，加快形成融资功能完备、基础制度扎实、市场监管有效、投资者权益得到充分保护的股票市场”。这些种种利好都标志着投资者有着前所未有的机遇。这对广泛的投资者意味着具有更好的可持续发展状况与良好公司治理情况的企业显然具有更好的投资价值。于此同时，随着总理再三强调大数据的重要作用，金融大数据的发展也是蒸蒸日上，投资者可以更加快速准确的获取金融市场的重要数据，继而进行更方便与准确地投资。
然而中国股市的情况与规划的目标截然不同，中国股票上证指数从2014年底由2 500点左右，持续上涨至2015年6月12号的5 178点后，上证指数急剧下跌至2016年1月28号的2 638点，跌幅高达近乎50%，在短短半年的时间内，股市暴跌共蒸发了近21万亿元。有相当多的股民在震荡如此剧烈的中国股市中，损失惨重，每个股民亏损平均值高达41万元，然而根据2014年中国人均平均工资近5万元来计算，在不到一个月的时间内每个股民约合亏损8年的工资。在近一年时间内，震荡如此剧烈的股市让众多投资者亏损惨重，使得投资者开始反思如何合理地在股市中投资与盈利。这就致使投资者们对投资管理提出了更高的要求，以求降低在金融市场投资的风险。
在经济新常态与大数据背景下，随着计算机与网络技术的不断发展，我们提出了以IT投资方式作为投资者的投资手段，即使用IT技术让投资者能更加科学系统的进行投资，而不是像以往那样简单粗略的根据一些图像与经验来作为投资依据。由于大数据具有快速准确的特点，投资者可以利用时刻变化的数据来进行技术分析、投资组合的应用。IT投资下的技术分析能为股民提供数字化的分析结果，其相对以往投资者根据股票的K线、均线等图像判断更加快速准确。
自2015年底至今持续近一年的“宝万之争”随着万科复牌后的连续跌停使得众多基金亏损严重，进而使得广大的投资者蒙受巨大的损失，这一事件反映了上市公司的公司治理问题严重影响到股票市场的健康发展，这也要求机构投资者必须进一步密切关注投资对象的公司治理情况，进而控制投资组合自身的风险。IT投资下的投资组合不仅仅能让投资者构建简单的传统的投资组合模型以有效地分散风险，更能在经济新常态的要求下使投资者不能仅只考虑风险与收益，还能综合考虑投资组合中的公司治理指数等相关数据。我们所提出的IT投资方式在实践中能够借助遗传算法等算法有效地建立多目标的投资模型，使投资者的投资组合不仅能够考虑风险与收益，还可以将公司治理水平等其他指数作为投资目标。
二、 传统投资方式
根据研究某些大型基金公司的季度报告可以发现某些大型基金的主要投资方式主要特点为行业分析与大权重投资某些特定股票。我们根据华夏基金年度投资策略和华夏回报证券投资基金在2008年第三季度报告的公开数据，发现该基金错误地认为中国股市将至少持续上涨至2008年北京奥运会之后，同时大权重买入了房地产股。然而事实却证明中国股市在2008年初就已经进入了长达7年之久的熊市，2014年底时，该基金公司大幅减持了创业板为代表的小盘成长股，同时大幅度增加了金融与地产为代表的大盘蓝筹股。然而在2015年，创业板为代表的小盘成长股的收益率远远高于该基金公司大幅增持的金融地产蓝筹股。从网上可以查阅到某型基金的年报，可以看出这些大型基金公司不仅时常会对行业与股市的发展产生错误的判断，还经常将资金集中于某些特定的股票进行大权重投资，这些股票甚至占到了基金的3%以上，使得某几只股票的权重高达10%。这种做法没有充分发挥大基金的资金充足，从而能够进行多元投资来减少投资组合的系统风险的优势。
个体投资者的投资策略不同于大型基金公司。于个体投资者没有大型基金公司的人力物力去对行业进行分析，因此个体投资者的投资方式主要有技术分析、打新股、紧随国家政策和跟踪主力资金动向。然而从2015年6月到2015年7月这一段时间的中国股市来看，无论投资者是紧随国家政策还是紧追新股都无法有效的避免自2015年6月15日以来股市雪崩似的崩盘。而随后如石油股等的蓝筹股大涨，投资者也常常因为投资对象过于单调的集中于某些股票而导致自身的亏损加剧。
三、 IT投资方式
自从20世纪60年代末70年代初，欧美证券交易所就已经使用计算机来进行证券交易操作。随着计算机科学技术的不断发展，金融领域的大规模数据与海量计算的特点使得计算机在金融领域得到了充分的利用。近些年来，随着总理强调大数据应用在行业中的重要性，金融市场的大数据也逐渐引起了众多投资者的兴趣。随着我国基础网络的不断发展，任何一个投资者都可以便捷迅速的获得大量的金融市场信息。面对这些海量的金融数据，传统的投资者不能再像以往一样使用简单的方法进行分析与投资，而是必须借助不断发展的IT技术作为工具，充分使用大数据分析与云计算等方法来对大量的金融数据进行筛选并且得到有用信息，进而优化自身的投资策略。这就是IT投资组合管理的概念，即投资者使用IT技术对投资组合进行管理。
1. 技术分析。技术分析是我国投资者目前最为广泛使用的一种分析策略，投资者根据股票K线图的各种走势来选择买入或者卖出某只股票。这要求投资者时刻紧盯股票市场，然后需要根据图形来判断买卖时机。在IT投资组合方法下，投资者只需要将某只股票的信息提供给计算机，计算机根据该股票对应走势图的数据特点的算法来进行判断，并根据投资者的所指定的某种技术分析策略给出该股票的买卖建议。LiB，Hoi S C H和Sahoo D （2015）开发了一种根据股票价格的移动平均值作为交易信号的工具包，这个工具包能够让投资者在Matlab中使用。另外还有其他多种技术分析的投资策略，例如“上吊线”，“十字星”等交易信号来丰富IT投资组合，进而能快速的给投资者以信息反馈。相对于以往投资者对图形的判断而言，IT投资组合的方法使用更加快速与精确的数字来判断投资者的交易策略，从而能够更加迅速的捕捉到市场的动态。
2. 投资组合选择。Markowitz（1952）首次提出了投资组合理论，该理论研究了了投资组合的均值―方差分析方法和有效边界的性质。美国等发达国家的资本市场在很大程度上验证了该理论能够有效的降低投资组合理论的系统风险，然而该理论在我国的资本市场却仍然没有得到投资者足够的重视与充分的应用。其中（1）式即为投资组合的有效边界模型。X为投资组合权重向量，为协方差矩阵，为期望收益率向量，S为可行域。
投资者根据投资组合管理理论需要按照以下步骤进行证券投资：首先投资者对选择的证券依据模型（1）计算出所有有效投资组合权重；然后投资者根据权重计算出有效投资组合权重所对应的标准差与预期回报率，即计算出这些证券组成的投资组合有效边界；最后选择有效边界上满足投资者要求的回报率与风险的证券组合权重。
正如投资组合理论所指出，将多种证券进行一定权重的组合能够有效的降低系统风险，从而减少投资者在股市中的风险。因此对于选择好证券对象的投资者来说，计算出投资组合中各个证券的权重成为了投资组合中的首先要解决的问题。使用IT投资可以快速准确的从金融市场的大数据中选择出所需要的投资组合的股票以及相应的权重，从而计算出投资者应该投资的各种证券的权重。Zhang（2012）的研究表明，由于IT投资能够实时捕捉到市场的变动，因此可以为投资者建立起一个动态变化的投资组合以满足投资者的需求，该方法在美国的股票市场进行了验证，并取得了一定的效果。
这种IT投资能够根据投资者所选择的股票进行权重计算，根据投资者所承受的风险计算出收益率最大的投资组合。同时由于金融数据的不断更新，IT投资能有效的将投资组合变化为一个动态的组合以应对不断变化的市场来减少投资者的风险。
（1）模拟历史真实数据。由于金融市场中的现实数据的唯一性，使得现实数据只能生成一组投资组合的协方差矩阵与回报率向量。因此在很多情况下并不能多次证投资模型算法的有效性。针对这个问题，Hirschberger、Qi和Steuer（2007）提出了一种根据金融市场的现实数据来模拟生成协方差矩阵与回报率向量的算法。根据这种算法，计算机能够根据投资者所选择的证券的历史实际值来模拟生成若干个和现实值具有相同或者近似特征的协方差矩阵与回报率向量。根据历史实际值与模拟值，计算机可以对某种模型或者算法有效性进行多次判断，进而对模型或者算法进行改进计算。
（2）遗传算法。相对于上面所提到的参数二次性规划算法，遗传算法也是目前投资组合领域常用的一种算法。遗传算法由Holland（1975）提出，是一种来源于进化论、物种选择学说以及群体遗传学说的算法，遗传算法是模仿生物在自然界进化过程的机制来对现实极值问题进行求解的自适应自组织智能技术。遗传算法的特点使得遗传算法具有并行性与并行的能力，使得在计算机技术发展迅速的背景下能够快速准确地计算大规模投资组合的有效边界。同时由于遗传算法自适应自组织的特点，使得它能够在一定程度上有效的解决多目标的规划问题。目前孙雪莲（2013）、张群等（2013）、权向萍等（2009）、徐绪松（2004）、林丹和李敏强（2000）等学者已经在一定程度上对遗传算法在多目标投资组合中的应用做了一定的研究。多目标投资组合是传统投资组合的拓展与延伸，其不仅仅对投资组合的收益与风险两者进行优化，同时还对投资组合的其他目标有一定的要求，从而将传统的二维的投资组合模型扩展为三维乃至更高维度的投资组合模型。
（3）包含公司治理的多目标投资组合模型。随着中央巡视组的巡视，我国上市公司不断被揭露出存在众多问题，上市公司受到监管机构调查的情况时有发生。被巡视的34家央企中至少已有30多名高管被查，涉及中国联通、中石化、神华集团等多家企业。其中作为垄断行业的石油业，三大石油公司均出现高管因贪腐丑闻而落马，2016年央视纪录片《永远在路上》揭露出中国公司治理标杆的万科同样深陷丑闻。王宏（2011）发现投资者可以发现公司高管能力等公司治理指数对公司的运营、盈利等息息相关。李维安（2013）等学者的研究发现公司治理指数高则相对意味着公司的运营更加健康，也更值得投资者投资。运用IT投资，投资者可以将公司治理为投资组合的一个目标，这就要求投资组合的公司治理也成为一个新的目标维度，如（2）式中，x为投资证券的权重向量，为投资证券的期望收益率向量，为投资证券的协方差矩阵，c为这些证券所对应的上市公司治理指数向量，S为投资权重向量的可行域。
在随着我国经济新常态、一带一路政策的提出，包含例如公司治理指数作为目标的多目标投资组合也将愈加广泛，IT投资组合中的遗传算法也将有更加广阔的发展空间。
四、 展望
本文将进一步研究包含公司治理二级指标的多目标投资组合模型，将模型（2）中包含公司治理一级指标的三目标投资组合模型扩展为模型（3）中的八目标投资组合模型（根据南开大学中国公司治理研究院的中国上市公司治理指数评价体系中六个二级评价指标）。在齐岳（2007）和Qi（2015）的相关研究基础上对模型（3）的投资组合最优解集展开进一步研究，进一步探索我国股票市场中包含公司治理的多目标投资组合的效果。
十与十八届三中全会已经对我国的金融体制提出了改革的方向与要求，我国的投资者将进一步享受金融市场在党的领导下的改革开放的红利。然而市场风险不会因为愈发丰富多彩的金融市场而消失，反而会以各种形式伴随在投资中。随着大数据的思想与应用不可避免地进入金融市场，投资者需要借助不断发展的计算机技术在大数据背景下使用IT投资组合的方法进一步优化自身的投资策略，才能在享受我们党和国家不断推进改革与发展的金融市场的福利的同时有效地防范与降低风险，最终有效地防止股市可能的崩盘与踩踏，也才能让我国的股票市场健康向上的逐步发展。
参考文献：
[1] 李维安，戴文涛.公司治理、内部控制、风险管理的关系框架――基于战略管理视角[J].审计与经济研究，2013，（4）：3-12.
[2] 林丹，李敏强.基于实数编码的遗传算法的收敛性研究[J].计算机研究与发展，2000，37（11）：1321-1327.
[3] R岳，林龙.投资组合模型的改进研究：基于企业社会责任视角的实证分析[J].运筹与管理，2015，（3）：275-287.
[4] 齐岳.投资组合管理：创新与突破[M].北京：经济科学出版社，2007.
[5] 权向萍，高岳林，薛宏刚.基于遗传算法的单位风险收益最大投资组合模型研究[J].统计与决策，2009，（17）：41-44.
[6] 孙雪莲.基于多目标优化的投资组合分析[J].计算机工程与应用，2013，（9）：267-270.
[7] 王宏.公司治理与内部控制[M].公司治理与内部控制.北京：法律出版社，2011.
投资组合管理篇12
基准组合(benchmark)是投资管理者投资过程的消极代表，在缺乏积极管理时基准组合包括投资管理者资产组合的显著的和持久的特点，即基准组合包括投资管理者选择的典型证券，反映投资管理者的投资专长。对基准组合的需求开始于20世纪70年代，当时在投资管理服务市场，容易识别的投资风格已被广泛接受，但利用市场组合（即市场指数）评价投资管理者对投资者和投资管理者双方都不公平，因为对管理者来说市场组合不能准确地反映投资管理者的私人信息的价值，对投资者来说，市场组合收益是投资者要求的基本收益，如管理者收益不能超过市场收益则失去了租用管理者的目的。基准组合被看作是划分投资者和管理者责任的一种方法，投资者为基准组合负责，管理者为超额业绩负责。有了基准组合，投资者能清楚地知道如何评价管理者。基准组合为业绩提供了一个准确的度量方法，同时投资者用它来控制多个管理者的总风险，监督管理者的积极风险，投资管理者用它来进行资产配置。基准组合在投资者与管理者之间建立了一种量化的沟通渠道，在投资者和管理者的委托―关系中，基准组合被用来设计管理者的即报酬结构。
目前我国开放式基金总数目已超过100家， 基金市值已超过10000亿，基金投资者（个人及机构投资者）和基金管理者对基准组合的构建技术有迫切的需求，尤其是国内外学术界和业界提出的风险管理方法――风险预算技术（risk budgeting）离不开及组合。 因此本文对基准组合及其构建技术进行研究，希望对国内的机构投资管理实践提供指导。
二、基准组合的性质和判断优劣的标准
一个好的基准组合应具有如下性质:（1）反映系统风险;(2)可投资性;(3)清晰：基准组合中的成份股的名称和权重应明确;(4)可度量性;(5）适应性：基准组合应与投资管理者的投资风格或偏好一致;(6)反映现行的投资观点;(7)事先指定;(8)不能包括管理者的私人信息。
恰当的基准组合能增加业绩评价的水平，突出管理者积极管理的贡献，增加投资者控制风险的能力，不恰当的基准组合混淆管理者的贡献，挫伤管理者收集私人信息的积极性，甚至导致无效的资产配置，因此对基准组合判断优劣的标准的研究对于基准组合的构建、监督和比较有重要的应用价值。
评价管理者基准组合优劣的八个标准:(1) 基准组合中的证券应与管理者资产组合中的证券相匹配;(2)低交易量;（3）用基准组合来定义的积极管理的头寸为正;（4）基准组合的资产配置比例应具有可投资性；（5）用基准组合测度的积极管理的收益率的方差应小于用市场指数测度的积极管理的收益率的方差；（6）管理者投资组合的超额市场回报率与基准组合对市场的超额回报率显著正相关；（7）管理者投资组合对基准组合的超额市场回报率与基准组合对市场的超额回报率的相关系数应趋于零；（8）管理者投资组合的风格应与用多因素风险模型定义的基准组合的风格相近。
三、基准组合的构建和维护
基准组合起源于业绩评价，尽管投资者有构建基准组合的冲动，并且随着基准组合应用的增加，特别是基准组合在激励费用（incentive fee）中的应用，管理者也开始构建自己的基准组合，但管理者自己会故意构建容易超越的基准组合，减少努力去获取私人信息，从而损害投资者的利益，所以实际构建基准组合的应是顾问公司，因为由第三方构建的基准组合可以保证公平性。但有学者认为管理者应该拥有基准组合，信息率是度量管理者最好的指标，而不是与基准组合相比的超额收益。如管理者构建一个容易超越的基准组合而获得高超额收益但同时超额收益的方差增大，则信息率没有变化。超额收益的激烈变化增加了管理者的商业风险――在低收益时增加了管理者被解雇的风险，所以管理者不会构建一个容易超越的基准。构建基准组合的四点建议：（1）投资管理者应创建自己的基准组合并把它介绍给现有的和潜在的客户；(2) 管理者应向客户证实基于特殊标准的基准组合的有用性；(3)客户应该监督管理者的真实投资和基准组合的调整；(4) 管理者和客户在基准组合的构建和相对于基准组合的投资战略方面应有良好的沟通。
本人认为如果有一个成熟的经理人市场，则管理者自己构建和维护自己的基准组合，因为委托方（投资者）可以根据基准组合的收益和风险比较来选择管理者，市场本身也会对管理者进行选择，只有那些业绩好的管理者才能留在经理人市场。如没有一个成熟的经理人市场，则应由独立于管理者和投资者的第三方构建和维护基准组合，以保证基准组合的公正性和可投资性，投资者可以用基准组合对管理者进行约束和激励。
四、基准组合构建的一般过程
构建一个可以接受的基准组合的关键是理解和定义管理者由于打赌（bets）而面临的风险，打赌不应该反映在基准组合中，即基准组合不能包含管理者的私人信息，否则管理者的私人信息不能得到适当的评价。
基准组合构建的过程一般过程是:（1）定义成份股的范围，即从市场可供交易的股票中得到管理者的可投资集；（2）确定管理者的购买清单（buy list）;(3)确定管理者的组合即基准组合的成份股;（4）确定每个成份股的权重。在构建基准组合时要注意历史真实组合头寸的作用，因为历史的真实头寸反应了管理者的投资过程。另外在构建基准组合要注意投资证券种类的约束，如我国《证券投资基金法》规定投资基金必须有20%的资产投资于国债。
五、基于CAPM模型和APT模型的基准组合
1.基于CAPM模型的基准组合。基于CAPM模型的基金业绩评价和资产配置方法一般选择市场指数作为基准组合，如美国的s&p500指数，我国的上证指数、 深成指及债券指数等。
2.基于APT模型的基准组合。CAPM模型假设所有的投资者有相同的信心和信息，所以用CAPM作为评价业绩的基准在逻辑上是矛盾的，用CAPM度量的超常业绩只有在市场组合无效时才出现，用CAPM 模型无法解释按照股票特征（如：市值、市盈率（P/E），BE/ME，CF/P及过去的收益等）进行分类的组合横截面收益的差异，所以后来的研究者用APT模型来代替CAPM模型，业绩的评价从单因素基准组合扩展到多因素基准组合。(1)P8基准组合（8-portfolio benchmark）。构建P8基准组合的基本思想是不同公司的特征和股票所含的因素相关，基于股票特征的组合可以作为这些因素的代表。该基准组合由四个基于规模的组合、三个基于分红的组合、一个最小历史收益组合共八个资产组合所组成。(2)三因素基准组合。这三个因素是：市场因素、规模因素和账面-市值因素（book-to-value）。(3)四因素基准组合。该基准组合在三因素的基础上，增加了证券收益率的动量因素（momentum）而构建。四因素基准组合能显著降低三因素基准的平均定价误差，能很好的描述横截面平均证券收益率的变动，但各因素和风险之间不一定相互关联。
投资组合管理篇13
投资组合绩效评估方法(PPE)和评价实践经过几十年的发展,已经获得了许多的研究成果,同时也存在很多疑问。其中比较突出的问题就是在目前的金融市场中基金的主动投资是否真正创造了价值。一直以来,相当多的研究结果表明扣除管理费用后证券投资基金总体上并不能战胜市场,这似乎证明了市场是有效的,投资者相对有效的投资策略应该是被动投资,主动投资似乎并没有什么实际意义。
但是,无论在美国、欧洲等成熟的资本市场还是在包括中国在内的新兴资本市场,主动投资的证券投资基金都是主流的基金产品,有着最为广泛的市场基础。常规的解释是主动型基金有更高的管理费率,因此基金管理人更乐于推广,而众多的投资人也乐于参与到挑选更理想的管理人的投机活动。但这两方面的解释无疑是不充分的。一方面,资产管理市场已经相当开放,个别基金管理公司的选择并不能对整体产生如此大的影响,尤其是在成熟的欧美市场;另一方面,经过多年的学术研究、投资者教育和媒体宣传,投资者的专业水平已经有了大幅提高,群体性的投机行为是不大可能在如此长的时间、这样广的范围内存在的。
更有可能的情况是目前的投资组合绩效评估方法中忽视了一些问题,不能够真正评价金融市场中基金的主动投资是否有效,也没能充分认识主动投资的真正意义体现在哪些方面。本文拟在吸取传统的投资绩效评估方法经验的基础之上引入个性化策略投资基准的评价方法。
传统的基金投资绩效评价方法
基金绩效评估方法始于上世纪60年代,Treynor、Sharpe、Jensen开创了最初的绩效评估方法,其中Jensen的α模型应用最为广泛。该方法基于资本资产定价模型(CAPM),用市场基准收益超过无风险收益的部分来回归解释去除无风险收益后的基金投资组合收益,并将回归方程的截距(α)作为该基金投资组合的绩效,α为正意味着投资组合具有优于市场的选股能力。这一方法的问题是当基金经理成功把握市场时机时,Jensen的α模型在统计上可能存在误差。此时,运用Jensen的α模型可以得到负的选股能力α。为此,Treynor和Mazuy 的TM模型在Jensen的α模型中加入一个二次项来评估基金经理的选股和择时能力。TM模型认为具备择时能力的基金经理在多头时通过提高投资组合的风险水平来获得较高的收益,在空头时通过降低投资组合的风险水平来避免较大的损失。另外,Henriksson和Merton 的HM模型也是最为常用的描述基金择时能力的模型,HM模型认为具备择时能力的基金经理可以先于市场变化调整投资组合,以减少市场收益小于无风险收益带来的损失。
TM和HM模型没有考虑可能随时间变动的预期收益和风险,二者认为基金经理面临的公共信息和私人信息均能给基金带来超额收益,实际上只有私人信息才能给基金经理带来超额收益。Ferson等通过加入事先确定的公开信息变量将TM和HM模型扩展成为条件模型,修改后的条件模型允许预期收益和风险随时间发生变动。他们发现采用公共信息调整后的条件模型可以有效减少TM和HM模型的评价误差。
目前基金组合绩效评估方法缺少关注的问题
通常,基金组合绩效评估方法要对比分析目标基金投资组合与选定的业绩基准的风险收益情况,以此判断基金经理的选股和择时能力。其中最常用的方法是选择一种或几种市场综合指数作为评价基准,再运用著名的Jensen的α模型和Treynor-Mazuy 的TM模型或Henriksson-Merton的HM模型等来评价基金组合的投资绩效。
许多研究者采用以上模型对中国证券投资基金的选股和择时能力进行了评估。这些对于基金选股和选时能力的分析只评估了基金投资组合的总体投资绩效,对以下问题没有给予足够的关注。
绩效评估没有充分使用基金投资组合的信息。在每日公开基金净值以外,开放式基金每季度都会公告投资组合情况,这是投资管理人最直接的操作成果,包含了投资管理行为的重要信息。同时,在基金管理公司内部是可以了解每日管理人的投资组合的,组合的构成和变化也是最有价值的信息。只针对基金投资组合总体投资绩效的传统PPE方法却无法使用这些信息。
没有关注和直接评价基金经理日常管理的主动积极投资绩效。主动投资的基金管理人最重要的工作之一就是不断的优化其投资组合,但投资组合的整体绩效必然受到初始组合的影响,一个典型的例子是比如一个新更换的基金经理人,主要的工作是逐步更新原有的投资组合,在相当长的时间和相当大的程度上,组合的整体业绩还是由原组合管理人的工作成果决定的,只评价基金投资总体绩效不能摆脱原有基金经理投资组合对现有组合绩效的影响,因此不能公允地评估新基金经理人的投资绩效。
没有关注当某类股票(如价值型股票)在某一时期市场表现突出时,传统方法对不同类型的投资管理人(如价值型和成长型)的评估将是不客观的。
引入个性化策略投资基准的组合绩效评估方法
针对以上问题,为了进一步分析主动投资的绩效,本文采用个性化策略投资比较基准的组合绩效评估方法来弥补传统投资绩效评估方法的不足。具体而言,将基金的主动投资组合分为主动策略投资和主动积极投资。主动策略投资指基金经理的长期投资决策,如持续半年以上的投资。这一组合可以度量其当期的收益率,并在假定这一时点的投资组合保持不变,以该主动策略投资组合作为基金日常积极投资的比较基准。主动积极投资指基金经理相较于主动策略投资的短期投资决策,如少于半年的投资组合。其收益率是主动投资收益扣减主动策略投资收益后的余额。
运用新模型,可以分别评价投资管理人的主动策略投资绩效和主动积极投资绩效。利用每只基金年报(或更细的季报和年中报)的公开信息,归纳得到该基金每年(季、半年期)初的策略组合信息,并跟踪该策略组合在后继的各交易日的净值收益率。此外,跟踪该基金每交易日投资组合带来的净值变化,得到该基金的主动投资组合,进而评价该基金主动投资、主动策略投资以及主动积极投资的组合投资绩效。
笔者曾针对国内部分开放式基金利用年报信息进行相应的研究,发现在投资管理中,多数基金的策略组合及积极组合管理都对提升基金主动投资的绩效产生了正面影响。相对而言,多数组合的策略投资管理要优于积极投资管理,也就是说主动投资相较于市场基准的优势更多体现在策略组合的成功选择。这很好的解释了多数基金管理人的工作还是有价值的,多数情况下他们还是能运用他们的专业经验通过优化组合来提升投资回报,进一步可以发现其实投资人选择主动投资(而不是被动的投资)大多是理性的。而多数基金的策略组合体现的绩效并不好,说明了管理人对证券市场的前瞻性不好,更深层次的原因还需要进一步的研究。
综上,本文通过将基金主动投资的总体绩效进行策略投资绩效和积极投资绩效的分解,并以个性化的策略投资组合作为基金积极投资的比较基准,这为探索基金公司内部评价基金经理的投资组合绩效提供了一个可操作的新方法,弥补了单纯评估基金主动投资总体绩效的不足。这种方法可以度量基金管理人的主动策略投资及主动积极投资绩效,更好地测量基金管理人的投资能力以及其日常积极投资行为为基金持有人创造了多大的价值。笔者的分析结论与市场的情况也有相当的吻合,多数开放式基金的管理人的主动操作还是为持有人创造出了价值。基金的策略组合及积极组合管理都对提升基金主动投资的绩效产生了正面影响。相对而言,多数组合的策略投资管理要优于积极投资管理,也就是说主动投资相较于市场基准的优势更多体现在策略组合的成功选择。
参考文献:
