前言：一篇好文章的诞生，需要你不断地搜集资料、整理思路，本站小编为你收集了丰富的无风险资产的权重主题范文，仅供参考，欢迎阅读并收藏。
关键词：资产证券化；受托机构；风险管理；风险控制
中图分类号：F830．91 文献标志码：A 文章编号：1673－291X（2008）04－0056－02
我国从2005年开始开展资产证券化业务试点，截至2008年1月18日，已发行了10个资产支持证券产品，分别是2005年第一期开元信贷资产支持证券（A档、B档、C档）、建元2005－1个人住房抵押贷款证券化信托资产支持证券、2005年第一期开元信贷资产支持证券（A档、B档、C档）、东元2006－1优先级重整资产支持证券、信元2006－1重整资产证券化信托优先级资产支持证券（又称凤凰2006－1）、浦发2007年第一期信贷资产证券化信托资产支持证券、2007年工元一期信贷资产支持证券、建元2007－1个人住房抵押贷款证券化信托资产支持证券、2007年兴元一期信贷资产支持证券、通元2008年第一期汽车抵押贷款证券化信托资产支持证券，实际发行的总规模达到385．75亿元人民币。目前已推出的10个产品由4家受托机构发行，分别是中诚信托、中信信托、外经贸信托以及华宝信托。
随着试点工作的成功，监管层有意加快推动资产证券化业务的广泛开展，将有更多的商业银行、资产管理公司作为发起人开展资产证券化业务，也将有更多的信托公司作为受托人参与到资产证券化业务中来，这要求信托公司对资产证券化业务中受托机构的风险管理有更深刻的理解和认识，以便顺利地完成受托任务，推动资产证券化业务的开展。
一、资产证券化理论概述
（一）概念与沿革
所谓资产证券化，是把金融机构或其他企业持有的缺乏流动性但能够产生可预见的、稳定的现金流的资产，通过一定的结构安排，对其风险与收益进行重组，以原始资产为担保，创设可以在金融市场上销售和流动的金融产品（证券）。
信贷资产证券化在我国就是银行业金融机构作为发起机构，将信贷资产信托给受托机构，由受托机构以资产支持证券的形式向投资机构发行受益证券，以该财产所产生的现金支付资产支持证券收益的结构性融资活动。
资产证券化的起源可追溯到20世纪70年代美国政府不动产贷款协会（GNMA）所发行的不动产抵押基础债券（Mortgage Backed Securities，MBS），到80年代中期开始盛行于美国，现在在美国的金融市场上已是三分天下有其一，其中抵押贷款支持证券市场在美国已经成为仅次于美国国债的第二大证券市场。 在欧洲和亚洲，资产证券化也正在得到日益广泛的使用。随着金融市场自由化与国际化的发展，这种信用体制逐渐在全球范围内确立起来，正在改变全球的金融机构和信用配置格局。因此，“资产证券化是20世纪30年代以来金融市场上最重要、最具有生命力的创新之一”（Leon T． Kendall）。
（二）资产证券化的分类
欧美市场上的资产证券化产品基本上可以分为资产支持证券（Asset－Backed Securities， ABS）和房屋抵押贷款证券（Mortgage－Backed Securities， MBS）两大类。在ABS 中可以分为狭义ABS和CDO（抵押债务权益）两类，前者包括信用卡贷款、学生贷款、汽车贷款、设备租赁、消费贷款、房屋资产抵押贷款（home equity loan）等为标的资产的证券化产品，后者是近年内迅速发展的以银行贷款为标的资产的证券化产品。
目前，国内试点发行的资产证券化产品中，国家开发银行发起的开元系列产品是以“两基一支”（基础设施、基础产业和支柱产业?雪领域的信贷资产为基础的资产支持证券（ABS），东方资产管理公司发起的东元2006－1以及信达资产管理公司发起的信元2006－1是以不良资产为基础的资产支持证券（ABS），工元2007、浦元2007、兴元2007是以优良信贷资产为基础的资产支持证券?穴ABS?雪，通元2008是以多个个人汽车抵押贷款形成的资产池为基础的资产支持证券?穴ABS?雪，而建设银行的建元2005－1、2007－1则是以多个个人住房抵押贷款形成的资产池为基础的住房抵押贷款支持证券?穴MBS?雪。
二、资产证券化业务中受托机构的风险管理
（一）资产证券化业务中风险的主要类型
资产证券化业务面临的风险主要包括：信用风险、利率风险、流动性风险、操作风险、法律风险等各类风险。
1．信用风险
由于委托人或人的违法、欺诈从而使作为信托财产的信贷资产遭受损失的可能性，包括作为信托财产的信贷资产在入库起算日不符合信托合同约定的范围、种类、标准和状况；借款人不能按时还本付息，以及各类专业服务提供商违反委托合同的约定等情况。
2．利率风险
金融市场利率的波动会导致债券市场价格和收益率的变动，直接影响到债券的价格与收益率，由于信托财产在收益支付的间隔期内，将信托财产收益投资于流动性好、变现能力强的国债、政策性金融债及中国人民银行允许投资的其他金融产品，其收益水平可能会受到利率变化的影响。
3．选择各类专业服务提供商面临的风险
在选择其他资产证券化业务运作当事人的过程中，由于主观失误或客观条件的限制，选择了不适当的信用增级机构、贷款服务机构、资金保管机构或其他中介服务机构，由于具体操作人的失误、决策程序不当或管理水平不高等因素给受益人（资产支持证券持有人）造成的损失。
4．流动性风险
在未来某个特定时间可预期和不可预期的净现金流出有关。流动性要求的重要性在于，某些资产如果即刻卖出，其套取的现金价值可能会低于其当前账面价值，从而给信托财产造成损失。通常影响信托财产流动性要求的因素包括：投资于所规定的各项金融产品的品种、比例和期限等。
5．法律风险
在资产证券化业务管理过程中由于出现与现行法律法规规定相抵触的行为而使信托财产遭受损失的可能性。
6．道德风险
有关业务人员不遵守职业操守，从事违法、违规而使公司遭受损失的可能性。
（二）受托机构风险控制的主要措施
1．信用风险的控制措施
1）按照有关规定的要求进行信用增级，采用内部信用增级和（或）外部信用增级的方式提供。内部信用增级包括但不限于超额抵押、资产支持证券分层结构、现金抵押账户和利差账户等方式，外部信用增级包括但不限于备用信用证、担保和保险等方式。
其他机构提供信用增级，应当在信贷资产证券化的相关法律文件中明确规定信用增级的条件、保护程度和期限、条款及其所承担的义务和责任。
2）为有效防范和控制信用风险，在信托合同中，对于委托人欺诈、受处罚、违约等行为给受托机构带来的损失明确处理、赔偿办法；在与其他运作当事人签订的委托合同中，明确由于人欺诈、受处罚、违约等行为给受托机构带来的损失的赔偿办法。
2．利率风险的控制措施
科学衡量信托财产面临的利率风险。可参照期限缺口法、持续期分析法、净现值分析法和动态模拟分析法?熏分别运用持续期方法和计量建模方法对贷款提前偿付等带来的利率风险进行衡量，进一步加强内部风险管理机制建设，有效应用各种避险工具防范利率风险。
3．选择各类专业服务提供商面临风险的控制措施
严格按照受托机构选择贷款服务机构、资金保管机构、信用增级机构及其他为证券化交易提供服务的机构的有关规定执行。
重点考察候选人的内部风险控制体系，包括要求其提供内部风险控制说明报告，聘请社会中介机构对其内部风险控制的实施情况进行评估。
4．流动性风险的控制措施
通过投资政策及其调整，保证风险管理执行在投资策略中，将资产配置于不同市场、不同品种，着眼于投资全过程进行管理。同时，紧密关注市场投资环境的改变，通过量化指标（如设定变现率）来进行流动性管理。
5．法律风险的控制措施
法律风险的控制重点有以下几个方面：
1）信贷资产证券化业务是否符合法律、法规的有关规定。
2）选择、监督、评估、更换贷款服务机构、资金保管机构、其他专业服务提供商的过程是否合法、合规。
3）在信托财产收益支付的间隔期内，按照合同约定的方式，将信托财产收益投资于流动性好、变现能力强的国债、政策性金融债及中国人民银行允许投资的其他金融产品投资合规、合法性监督。
4）其他合规、合法性监督等。
6．道德风险的控制措施
马考维茨(Markowitz)是现资组合分析理论的创始人。经过大量观察和分析，他认为若在具有相同回报率的两个证券之间进行选择的话，任何投资者都会选择风险小的。这同时也表明投资者若要追求高回报必定要承担高风险。同样，出于回避风险的原因，投资者通常持有多样化投资组合。马考维茨从对回报和风险的定量出发，系统地研究了投资组合的特性，从数学上解释了投资者的避险行为，并提出了投资组合的优化方法。
一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。
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.
[3] 陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.
关键词：动态资产配置 先行指数 股票仓位 约束权重
中图分类号：F830.2文献标识码：A 文章编号：1006-1770(2010)011-033-06
一、 引言
面对凶险叵测的证券市场，无论是机构投资者还是散户，对于如何根据基本面等因素的变化来动态调整股票仓位的问题经常感到困惑。股票仓位的调整和控制存在很大的主观性，往往被认为是艺术。
解决目前调整仓位所面临困境的一种方法是从理论上进行创新，开发新的、更有效的调整仓位技术。对于考虑现金、股票和债券的大类资产配置，如果仅考虑现金和股票，那么大类资产配置问题就转化成股票仓位的确定问题。因此，仓位动态调整可借鉴大类资产配置的方法来研究。目前，关于大类资产配置的金融理论取得了长足的进步，出现了现资组合理论、投资时钟模型以及组合保险策略等理论和方法。然而，现有的理论方法存在明显的不足，限制了其在投资中的应用。
经过几十年的发展，Markowitz(1952)提出的均值方差模型（或投资组合理论）已经成为资产配置的重要方法。但是，由于均值方差模型存在需要对资产预期收益进行估计、一些不现实的模型假设以及配置结果对参数的敏感性等问题，导致该模型通常被放入“象牙塔”，难以在实务中发挥其应有作用。对于具有“新兴加转轨”基本特征的我国市场来说，情况更是如此。尽管很多研究对均值方差模型进行了拓展（如，Black和Litterman(1992)，Cuoco和He(2008)），但这些方法仍不能有效解决其主要缺陷，还往往提高了应用的复杂性。
在实践中，比较有影响力的方法是美林证券的投资时钟模型(Merrill Lynch(2004))。该模型把经济周期与资产和行业轮动联系起来，通过对影响资产收益表现的关键因素进行状态划分，来指导投资者确定不同阶段的投资策略。然而，该方法在应用时需要对经济周期进行正确地划分，并且对资产配置的择时和具体比例的指导作用还比较缺乏。
在动态资产配置方面，比较有影响的是组合保险策略的相关研究。代表性的方法有Perold和Sharpe(1988)提出的固定比例投资组合保险策略以及Estep和Kritzman(1988)给出的时间不变性组合保险策略等。这些策略的成功依赖于对市场未来走势的正确判断。此外，这些策略割裂了基本面与资产配置的联系。由于没有直接利用宏观经济等基本面信息，这些策略本身不具有利用信息上的优势。
归纳起来，以上这些理论或方法通常存在模型假设强、操作性差或信息利用劣势等缺陷。理论界的最新进展给解决仓位动态调整困境提供了一种新的、更为有效的工具。Brandt和Santa-Clara (2006)提出一种基于扩充资产空间的动态资产配置方法（以下简称为Brandt模型），该方法规避了以上方法的主要缺陷,同时具有很强的可操作性。
通过信号变量的动态变化，Brandt模型把动态投资组合问题转化为静态的投资组合问题。Brandt模型不依赖于对市场预期进行资产配置，而是直接利用现有指标或变量与资产收益的关系来确定配置比例，这对目前“先发展资本市场预期，后进行资产配置”的流行做法提出了挑战。Brandt模型提出了可直接估计配置权重的扩张资产空间技术，延续了均值方差模型的理论脉络，能够充分利用该理论的现有研究成果。
本文主要目的是基于Brandt模型，建立适合我国证券市场的股票仓位动态调整模型。该模型是在风险资产仅保留股票、驱动仓位动态调整的信号变量仅为中国经济景气指数中的先行指数时的一种特殊情况。作为铺垫，本文介绍了Brandt模型的单期形式，给出了对权重加以约束的方法。股票仓位动态调整模型具有良好的投资表现，易于使用，对机构投资者和中小散户投资者都适用。此外，作为信号变量的先行指数与股票指数的显著统计关系这一发现，对理解股市的运行和相关研究具有参考价值。
本文余下安排如下。第二节，介绍了Brandt资产配置模型的单期形式，对权重加以约束的实现方法进行分析讨论。第三节，分析先行指数作为驱动股票仓位动态调整的信号变量的合理性，建立了股票仓位动态调整模型。第四节，分析了股票仓位模型的实际表现，并进行稳健性分析。最后，总结全文并探讨拓展方向。
二、 Brandt模型及权重约束的实现方法
Brandt模型可以直接利用静态的Markowitz均值方差模型来实现对参数的估计。从这一角度来说，Markowitz均值方差模型是Brandt模型的基础。当所有信号变量的取值为常数时，资产空间没有得到扩充，Brandt模型就变成了Markowitz均值方差模型。从这一角度来说，Markowitz均值方差模型是Brandt模型的一种特殊情况。
由于本文所给出的股票仓位动态调整模型是Brandt模型的一种特殊形式，所以股票仓位动态调整模型的股票仓位（或分配在股票上的权重）等参数的估计可以直接采用Brandt模型的估计方法。考虑到在实务中需要对股票仓位加以一定限制卖空等约束，本文在介绍Brandt模型的估计方法时，对权重约束的实现方法进行了分析讨论。
（一）模型的基本形式
在实际应用中，易于使用的是单期模型。因此，本文仅考虑单期Brandt资产配置模型。假设投资者具有凸效用函数，要利用目前所具有的信息，来对投资标的进行配置决策，以最大化未来一个时期的财富。该决策可刻画为最大化其凸效用函数的条件期望，即表示为 （1）
这里Wt表示该投资者的在t+1时刻的财富，bt为正数并且足够小以使得财富的边际效用保持为正数。令Rtf为无风险利率，为投资者组合t从t+1到时期的超额收益，。
本文采用类似Brandt和Santa-Clara(2006)的符号，即使用大写字母表示总体收益，小写字母表示超额收益。把所有变量加以一个表示时期的下标，以对应于该变量是已知的时刻。例如，风险资产从时间t到t+1的收益率被表示成Rt+1。在同一时期的无风险利率被表示成Rtf，原因在于在收益期的开始就知道该变量的取值。假设共有M类风险资产,即Rt+1的维数为M。
给定这些符号，考虑到 （2）
根据Brandt和Santa-Clara(2006)，可以把公式（1）表示成如下形式 （3）
实际应用中，通常用样本矩来代替（3）的条件期望来进行相应的求解。组合的超额收益rp可表示为组合权重wt和风险资产的超额收益的线性函数，这里T表示向量的转置。g为投资者的风险厌恶参数，该参数确定了在超额收益波动率上的惩罚程度。
假设存在一个预测信号变量集合zt，包含K个信号，即。把zt的第一个元素取为常数1，就可把扩张的资产空间与原有的风险资产空间联系在一起进行表述。
Brandt和Santa-Clara(2006)指出组合的权重可以通过公式wt=qzt得到，这里q为一个M*K的参数矩阵，其最优值q*可以通过求解（3）得到，有下式成立
（4）
这里N为样本量大小，ver(.)为通过把一个矩阵的列堆在一起，使矩阵变成一个向量的算子，表示两个矩阵的克饶耐克（Kronecker）乘积。把的元素与zt的对应元素进行相乘后，就得到组合的权重wt。
（二）权重约束的实现方法
由于以上是用相对于无风险利率的超额收益进行的模型表述，那么给出的权重是分配在风险资产上的权重。对于分配在风险资产与现金上的权重之和为1的约束自然实现。换句话说，在求出分配在风险资产上的权重之后，把1减去这些权重之和后，就得到分配在现金上的权重。如果分配在现金上的权重大于1，那么表示需要进行借贷，以加大对风险资产的投资。除对分配在风险资产和现金上权重之和为1的约束以外，通过（4）获得的权重没有加以任何其他形式的约束。在应用中，通常考虑对权重加以限制卖空等约束。
当权重加以约束时，一般不能得到类似（4）的解析解，通常采用数值方法进行求解。对权重加以约束，求解最优权重就变成了求解一个凸二次优化问题。这个优化问题可表述为：
目标函数（5）
约束条件（6）
这里，为决策变量，；矩阵A为控制约束条件的系数矩阵，矩阵B为常数矩阵。通过选择矩阵A和B的具体形式，可以把权重的约束表示出来。
为方便求解，把以上的目标函数表示成如下形式 （7）
对于这种形式的凸二次优化问题，可以采用Goldfarb和Idnani(1982,1983)的双重法（dual method）来进行求解。对该方法的详细介绍，可参见参考文献[8,9],在此省略。
在求解上面优化问题时,很多数值算法可以直接给出无约束条件的解。另外，也可以把对权重的约束放宽到接近无穷大的程度,通过求解上面的优化问题得到。这两种方式可以作为(4)式的替代方式，具有十分高的精度。
当仅有一个信号变量（常数1除外）并且仅有一个风险资产时，对权重的约束可以通过下面的“截尾变换法”实现，不需使用数值方法求解。在这种特殊情况下，可以唯一地求解权重，使“截尾变换法”与前文的数值方法近似等价。在这种特殊情况下，截尾变换法可以看成一种简便算法。此时，不借助于数值方法，利用（4）式再进行截尾变换就可求出满足约束条件的权重。
不失一般性，不妨把权重的约束表示为，这里，wd和wu分别为权重取值的下界和上界。对无约束的权重进行截尾变换，是指根据下式直接得到满足约束条件的权重。
（8）
比如，计算出分配在风险资产上的权重wt=1.2。如果权重有不超过1且不小于0的约束，那么根据（8）式可得权重为。
下文将给出股票仓位动态调整模型。对于该模型，采用截尾变换法求解满足约束条件的权重。如果对股票仓位动态调整模型增加信号变量的数量，那么截尾变换法将不能保证得到最优的权重，此时可以采用本文给出的数值方法求解最优权重。
三、股票仓位动态调整模型
假设仅考虑现金和股票两类资产，股票仓位动态调整问题就转化为前文的Brandt模型的一种特殊情况。此时，计算出的配置在股票上的权重就变成了股票仓位。在不产生歧义的情况下，下文所提到的权重和仓位将互换使用，不再一一说明。同时，计算出的权重，没有转化成百分比的形式，可自行转换。
本文的仓位或权重是对股票市场系统性风险的净敞口。净敞口是综合股票现货、股指期货后的风险头寸。如果股票现货的投资为10个亿，但利用股指期货对冲掉10个亿投资的系统性风险，即是完全套保，此时净敞口为0。如果股票现货的投资为10个亿，但利用股指期货做多2个亿，那么此时净敞口为12个亿。
下面，首先给出用做驱动仓位进行动态调整的信号变量并进行合理性分析，建立股票仓位动态调整模型，然后，对该模型进行实证分析。根据我国股市的特点，本文仅考虑用月度收益进行分析。同时，假设对股票进行指数化投资，投资于上证A股指数（简称A股指数），并且在每月以指数的收盘价调整仓位。
（一）信号变量：中国经济景气指数之先行指数
针对美国资本市场，Brandt和Santa-Clara(2006)给出了股息率、国债收益率以及信用利差等指标作为驱动资产配置动态调整的信号变量。Ait-sahalia和Brandt(2001)探讨了用于资产配置的信号变量选择问题，给出了通过多个指标来构造指数以复合多种信息的方法。
对于我国资本市场来说，选择信号变量需要结合我国资本市场“新兴加转轨”的基本特征，提出适合我国市场的信号变量，不能简单照搬国外的经验。经过大量筛选和分析，本文选择中国经济景气指数中的先行指数作为驱动仓位动态调整的信号变量。
中国经济景气指数包括先行指数、一致指数、滞后指数和预警指数。从1991年开始，该指数由中国经济景气监测中心计算并。2004年年末，高盛和中国经济景气监测中心合作编制先行指数。二者合作后会对指数的编制方法进行调整，因此可以认为先行指数从2005开始，编制方法发生了改变，导致2005年前后的先行指数数据可能存在结构性的差异。
先行指数一共由8组指标构成，这8组指标分别是投资新开工项目、消费者预期指数和房地产领先指数、恒生中国内地流通指数、货币供应M2、工业产品产销率、物流指数和利率差。在计算先行指数时，经季节调整去除季节因素的影响。先行指数以1996年为基期，基期数值为100，该指标按月计算，每月月末。该指数的编制方法、构成指标的权数和权重等信息可以通过中国经济景气监测中心的网站查询（省略.cn）。
（二）用先行指数驱动股票投资的合理性
良好的宏观经济状况，不一定能够保证投资股市就取得较高的收益。宏观经济的状况与股市的发展变化并不同步，股市的发展变化一般领先于宏观经济状况的改变。
一般来讲，先行指数能够反映出经济的未来变化趋势。根据中国经济景气监测中心，“我国先行指数的峰谷平均领先一致指数的峰谷6个月-7个月”。本文采用的先行指数的数值滞后于配置的时间2个月，由此推算，在某种程度上，本研究认为股市领先于宏观经济4个月-5个月。下面的分析将表明，这种判断具有统计上的显著意义。
在表1中，给出了滞后2期的先行指数月度百分比变化率和A股指数月度收益的回归分析结果。其中，A股指数月度收益率的数据区间是从2005年6月至2010年6月，而先行指数月度百分比变化率的数据区间是从2005年4月至2010年4月。为清楚显示这两个变量之间的关系，把先行指数月度百分比变化率提前2期。这里，A股指数月度收益率采用的是把A股指数月度百分比变化率扣除掉该期的无风险利率。其中，每个月的无风险利率用该月加权平均的7天银行同业拆借利率代替。
从表1可以看出，滞后2期的先行指数月度百分比变化率和A股指数月度收益具有显著的统计关系（显著性水平：0.01），说明滞后2期的先行指数月度百分比变化率对A股指数月度收益具有很好的预测作用。
上面这种统计关系用2005年以后的数据来测算是显著的，如果考虑更长一些的数据，比如从1995年至2010年的数据，仍然可以发现是显著的。然而，这种较长时期的数据所体现的统计关系，主要是2005年以后的数据在起作用。这种发现可从以下两个方面来理解：
1.从2005年5月9日开始进行股权分置改革，大陆股市开始进入“全流通”时代，从结构上发生了本质性的变化，股市是宏观经济的晴雨表这一功能表现得逐渐明显。
2.从2005年以后，先行指数的编制方法发生了结构性的变化，可能比以前的编制方法更为科学，数据质量得到很大的提高，因此对宏观经济能够起到较好的先行指示作用。
需要说明的是，本文使用滞后2期的先行指数月度百分比变化率是由先行指数公布时间所造成的。比如，在2010年7月1日，若要决定在该月的股票仓位配置，仅需获得2010年5月的先行指数月度百分比变化率。2010年5月的先行指数值通常在2010年6月末公布，故在进行配置时，可以使用该数据。注意，这里与前文模型（第二节）中利用滞后1期的假设有些不同。本质上，前文模型所表示的滞后含义是在决策配置时，利用当时可以利用的信息，而不是把对未来投资收益的预测纳入决策当中。基于此，把滞后2期数据当成滞后1期处理即可。
（三）资金成本
股票仓位动态调整模型是对无风险资产和股票两类资产进行动态配置的模型。为提高资金利用的效率，会把股票投资额度未用的资金以活期银行存款的方式存入银行、向金融机构以同业拆借利率拆出或以其他方式融出资金取得基本无风险的收益。
本文用7天银行业同业拆借利率代替无风险资产，或者说本文假定资金成本为7天银行业同业拆借利率。在整个样本期内（从2005年6月到2010年6月），年化利率的均值为0.022。
四、不同约束条件下的配置表现
（一）投资收益分析
本文的投资收益是相对于资金成本或扣除资金成本的结果。如果把月度的利率加回股票投资的超额收益,不难得到在未去除资金成本前的收益表现相关分析结果，为节约篇幅，本文在此省略。表2给出了股票仓位动态调整模型的样本外配置表现。
从表2可以看出，基于股票仓位动态调整模型的投资策略明显地优于“买入并持有”指数这一投资策略。通过对权重加以不同的约束，对实际配置表现有所影响。对权重加以的约束越多，投资收益的夏普比率越低。
（二）权重变化
根据权重无约束的股票仓位动态调整模型，本文把计算出的权重大小按样本外预测期的时间进行排列，给出了权重变化折线图（见图1）。为方便分析，图1还给出了权重的四条约束线。根据前文提到的截尾变换法，当权重超过约束线（大于上界或小于下界）时，只能取约束线对应的数值；否则取计算出的权重。比如，在无约束条件下，计算出的2010年6月权重为-0.557。如果对仓位有不小于0的约束（即禁止卖空），那么仓位只能取0，即空仓。
从图1可以看出，仓位在[-2,2]之间波动，随时间变化明显。与市场实际表现相比，股票仓位动态调整模型所给出的权重较为准确。比如，对于无约束的权重，在市场的几个特征明显的时间段，该模型提前建议调仓。
1.2008年7月至2008年12月，金融危机阶段，市场跌跌不休，逐渐探底。在此阶段，权重为负值，显示如果不能卖空的话，就应该清仓。在2008年11月，权重到达低谷。
2.2009年1月至2009年12月，政府救市，市场出现反转。在此阶段，权重为正值；并且从2009年2月开始，权重超过1，显示应该进行满仓操作。如果可以根据市场情况增加投资额度，那么应该在2009年3月、2009年5月至7月，增加投资额度。新增加的投资资金可以来源于自由资金，也可以来源于同业拆借的资金。本文是在考虑资金成本的条件下给出的配置建议。
值得注意的是，2009年8月，市场回调，当月跌幅高达22%。权重尽管从2009年7月有较大程度的下调，但在该月仍然给出满仓的建议，没有能够避免较大损失的发生。对于这种情况，一种解决办法是不断改进模型。比如，可通过改进现有信号变量或增加新的信号变量，来提高对市场反应的灵敏程度。另一种解决办法是增加一些风险控制措施，比如，设定止损位，当损失达到止损位时，就进行止损，从而避免信号失灵时所引起的潜在大幅损失。
3.2010年1月至2010年6月，市场下跌。在此阶段，权重除10年2月和4月以外，都为负值，显示应该空仓。如果能够卖空市场的话，应该卖空。值得注意的是，从2009年12月到2010年1月，给出的仓位建议是急剧地从满仓变为空仓，说明仓位调整对信号的反应非常强烈。
（三）参数敏感性分析
在实际应用中，风险厌恶参数一般位于2至10之间。在前文的样本外配置表现分析中，选择了风险厌恶参数=5，用于参数拟合的样本量为36（即用三年的月数据进行拟合）。
表3给出了不同风险厌恶参数和用于参数拟合的样本量大小交叉配比下，[0,1]约束时投资组合的夏普比率。对于其他约束可以得到类似的结果，在此省略。
从表3可以看出，不同的参数对配置表现的影响比较有限。在这些不同参数配比下，所确定的投资组合仍然能够优于以“买入并持有”的方式投资于指数的投资表现。这说明，本文的计算结果是比较稳健的。
值得注意的是，本文采用上证A股指数作为股票的替代。如果把A股指数换成上证综指，可发现十分相似的结果。如果把A股指数换成深圳成指和沪深300指数，可以发现先行指数与这两个股票指数仍然存在显著的统计关系，但是显著性程度将降低。从实际的配置表现上来看，对于这两个股票指数，股票仓位动态调整模型仍然能够得到良好的配置表现。但由于统计关系的显著性程度的降低，配置表现要略逊于用上证A股指数。基于此，可以认为，该模型对大盘股（上证A股指数）要比中小盘股（深圳成指）的投资更具指导意义。为节约篇幅，在此省略了相关结果的展示。
最后，需要评估先行指数修正对配置表现的影响。在最新组成指标公布后，指数编制机构通常确定是否对上期先行指数数值进行修正。由于修正的基本原则是不改变指数的趋势，对指数修正给实际应用产生的不利影响不用担忧。具体来讲，对于无约束权重，先行指数下滑阶段给出的仓位通常略高于根据修正后的数据计算的仓位；而先行指数上升阶段给出的仓位通常略低于根据修正后的数据计算的仓位。这样一来，以夏普比率来衡量，实际的配置表现将比未考虑修正时所计算的配置表现略差。在先行指数变化没有明确方向阶段给出的仓位在多个时点上的影响可以互相抵消，从而不会根本性地改变实际的配置效果。考虑到通常对权重加以限制卖空和杠杆规模等约束，相当于对无约束权重进行“截尾”处理，导致先行指数进行修正产生的仓位变化影响大大降低，不会本质地影响配置表现。
五、结论
本文建立了适合我国股票市场的仓位动态调整模型，考虑的是模型的单期形式。建立仓位模型的一个难点在于寻找合适的信号变量。基于先行指数与股票收益存在的显著统计关系以及合理的理论解释，本文把先行指数作为驱动股票仓位进行动态调整的信号变量。实证分析表明该模型具有很好的投资表现并且具有稳健性。
在后续研究中，可以从理论和应用两个方面进行拓展。理论方面可考虑股票仓位动态调整模型的多期形式和使用不同效用函数，应用方面可考虑把该模型从单一信号变量拓展到多个信号变量、探讨债券的仓位动态配置模型、债券和股票的联合配置以及相关的制度设计。
注：
本研究受到中国博士后科学基金资助（No.20090460639）
参考文献:
1. Markowitz, H., 1952, “Portfolio Selection”, The Journal of Finance [J], 7:pp. 77-91.
2. Black, F., and Litterman, R., 1992, “Global Portfolio Optimization”, Financial Analysts Journal [J], Sep/Oct. pp.28-43.
3. Cuoco. D. H., and He S. I., 2008, “Optimal Dynamic Trading Strategies with Risk Limits”, Operation Research [J], 56（2）:pp.358-368.
4. Merrill Lynch, 2004, “The Investment Clock. Special Report #1: Making Money from Macro”, Merrill Lynch Bank Research Report [R], 10, November.
5. Perold A. R., and Sharpe W., 1988, “Dynamic Strategies for Asset Allocation”, Financial Analysts Journal [J], pp.16-27.
6. Estep T., and Mark K., 1988, “TIPP: Insurance without Complexity”, Journal of Portfolio Management [J], Summer, pp. 38-42.
7. Brandt M.W., and Santa-Clara, P. 2006, “Dynamic Portfolio Selection by Augmenting the Asset Space”, Journal of Finance [J], Vol.LXI, No.5:pp.2187-2217.
8. Goldfarb D., and Idnani A., 1982, “Dual and Primal-Dual Methods for Solving Strictly Convex Quadratic Programs”, In J. P. Hennart (ed.), Numerical Analysis, Springer-Verlag, Berlin [M], pp.226239.
9. Goldfarb D., and Idnani A., 1983, “A numerically Stable Dual Method for Solving Strictly Convex Quadratic Programs”, Mathematical Programming [J], 27: pp.133.
10. Ait-sahalia Y., and Brandt M. W., 2001, “Variable Selection for Portfolio Choice”, The journal of finance [J], Vol. LVI, NO.4:pp.1297-1351.
关键词：优先股资本化：银行资本顺周期；缓解机制
中图分类号：F830，9
文献标识码：A
文章编号：1003-9031(2009)08-0011-05
一、研究背景
自巴塞尔协议实施以来，越来越多的学者认为，银行资本的顺周期性是商业银行信贷亲周期行为的重要原因之一。在经济繁荣阶段，商业银行倾向于减少银行资本，发放更多的贷款，而在经济衰退时候，商业银行倾向于增加资本和收缩信贷。我们以经济衰退为例解释资本顺周期变化的原因及其对信贷活动的影响。首先，银行的盈利能力具有明显的亲周期性。在经济萧条期，客户财务状况恶化，偿付能力下降，银行将面临贷款损失的突然增加，资本受到侵蚀，银行盈利能力下降，并引发严格的信贷评审和总拨备覆盖率的快速上升，进而导致信贷萎缩。其次，银行资产质量与经济周期平行。银行贷款质量依赖于银行的内部评级体系、外部评级结构及信贷风险模型，当经济衰退时，客户违约率(PD)和违约损失率(LED)明显上升，这导致采用“时点”法(PIT)的评级机构降低对客户的评级，而且，担保物的价值下跌使贷款损失准备和资本水平提高，这加剧了信贷活动的萎缩。再次，银行外部筹集资本的能力与经济周期平行，当经济陷入衰退，整体经济状况不断恶化，银行积累的风险不断暴露，这导致其从外部筹集资本的能力下降，或者必须支付更高的成本。最后，信息传染导致银行业资本选择的羊群行为。当经济开始显现衰退的征兆时，大银行由于在信息上的优势，率先做出注入货币资本或通过降低风险资产而相应地增加低风险资产以增加资本，这将引起其他小银行的竞相模仿，从而导致银行业资本充足率的顺周期变化。新巴塞尔协议关于资本的监管则强化了信贷行为的顺周期特征，并放大经济冲击，加剧金融脆弱，甚至触发金融危机。而且，它会造成货币政策效果的非对称性，紧缩的货币政策比扩张性货币政策更有效。在实行扩张性货币政策时，仅有“金融加速器”效应，而在货币政策紧缩时，除了存在“金融加速器”效应，还有“银行资本加速器”效应，尤其是低资本水平的银行比重较大的时候，货币政策的效果更不显著。
次贷危机以来，全球经济陷入衰退，金融体系遭受重创，各国监管部门的干预集中在保持银行的偿付能力，即使是大量的资本注入也未能形成新增贷款，而是被银行部门转做其他用途。于是，支持信贷需要的新增银行资本无法实质性增加，加剧了经济的衰退。美联储基于压力测试的结果规定，若某金融机构被认为需要更多“有形”核心资本，则可通过转换政府由于先前注资而持有的优先股至普通股，或在六个月内吸引私有投资，若仍无法筹得资金，则必须向政府发行可转换优先股，股价为前19个交易日平均收盘价的90％。在随后的7年中，金融机构在征得监管机构的同意后，可以回购优先股或将其转为普通股。7年后，所剩余优先股将自动转为普通股。事实上，美国银行界对此方案却不领情，有关人士表示，政府对于运作的公开干预以及可能导致的“国有化”结果是多数金融机构并不想要的。其理由是，在经济发展早期，“国有化”对经济增长有促进作用，而在成熟的经济体系中，却可能导致高成本、低效率，并会限制创新。于是，纷纷表示将选择符合国家及本公司最佳利益的时机偿还该笔资金。所以，研究经济衰退阶段缓解银行资本顺周期、增加信贷供给的有效机制就凸显特别的现实意义。
二、国内外关于银行资本顺周期效应缓解机制的文献综述
对于大多数国家而言，银行是最主要的金融中介，在缺乏有效的政策工具以消除银行资本的顺周期效应的前提下，只能基于审慎监管框架的“安全与稳健”原则，采取更积极、主动的措施来应对周期性问题。笔者对国内外学者关于这方面的措施总结如下。
(一)加强以风险为基础的反周期监管
Tarisa Watanagase(2004)指出，应建立在准确分析和判断基础上的以风险为基础的监管，要求银行监管者在经济好的时候既不过度乐观，在经济坏的时候也不过度悲观，并鼓励银行建立和不断更新内部风险管理体系，增强其自身的风险管理能力，以此来削弱银行体系的顺周期性。Gordy and Howell(2006)则认为，监管当局可以根据经济周期阶段，采用向量自回归原则(使用时间序列过滤器平滑每个银行的监管资本要求)和反周期指数规则(对风险权重函数附加一个随时间变化的乘数，经济扩张时期乘数大于1，经济衰退时期乘数小于1)两种方法平滑风险权重函数的输出值。由于PD、LGD和EAD作为风险权重函数的输入变量，将直接决定贷款的风险权重。因此，多数学者认为，应该降低PD、LGD和EAD的周期性波动，相应的办法是：采用跨周期评级法，用于计算资本要求的PD也应反映长期平均违约率；估计LGD的数据应覆盖一个完整的经济周期，方法上应采用违约加权长期平均损失率，以接近与PD较高时期的损失率；EAD应是长期违约加权均值，银行应保守地确定估计值的误差范围，尤其是在估值不稳定时，应该使用经济低迷时期的EAD。
巴塞尔新资本协议还要求，监管当局应检查银行压力测试的执行情况。直接运用压力测试结果判断银行是否持有高于第一支柱计算的资本要求，确保资本水平能同时满足第一支柱的资本要求和压力测试反映的结果，以保证其持有足够的资本以应付未来可能的市场冲击，缓解由资本短缺引致的信贷收缩。然而，对资本监管实施反周期调节，虽然有利于限制短期经济周期效应，但长期内随着不良资产的累积将加剧经济的周期性波动，而且在技术上难以操作。所以，反周期监管也饱受非议，例如，Cordv and Howell(2006)就直言，跨周期评级法虽然有助于减少监管资本的周期性波动，但由于不同时期监管资本仅与经济资本的变化弱相关，无法通过监管资本推断经济资本，导致市场参与者难以持续监督银行，弱化了市场纪律，同时，由于该方法对市场状况的风险敏感度低。不利于银行进行积极的资产组合管理以及风险定价。
(二)积极、主动地使用审慎监管工具
1，超额资本要求的动态调整。这一工具的宗旨在于，在经济高涨期，银行要持有比最低监管资本更多的资本；在经济萧条期，如果有必要，可以降低监管资本要求。
Estrella(2004)指出，通过在经济萧条期设立“明智的最低资本要求”来削弱顺周期性的影响。刘斌(2005)认为，法定的最低资本充足率只是对银行的最低资本要求，不同的银行应根据自身的风险状况确定自己的最优资本充足率水平。监管当局制定的最低资本充足率不能过高，也不能过低，应从整个银行业来考虑。孙天琦和张观华(2008)则认为，最为切实可行的方案是要求两种不同的资本比率：一是最低资本比率；二是最低目标资本比率，即预先设定高于最低资本要求的比率。在经济高涨期，希望银行遵守最低目标资本比率；在经济萧条期，监管部门要求银行满足最低资本比率。
2，增加对特定高风险资产或行业的信贷风险权重。孙天琦和张观华(2008)认为，在经济高涨期，如果银行监管者发现银行贷款迅速向特定高风险行业聚集，其相应的的违约率(PD)、违约损失率(LGD)和风险暴露程度(EAD)都将明显上升，那么即使巴塞尔新资本协议规定此类贷款的风险权重为100％，监管当局可以要求提升到更高，监管风险资本比率要求没有发生变化，但是计算风险资产的方法发生了变化，导致银行监管资本要求上升。
3，动态准备金制度。风险往往形成于经济扩张时期，而显现于经济衰退时期。基于前瞻性原则设计的贷款损失准备金有助于平滑监管资本的周期性波动，抑制经济上升期贷款的快速增长和避免衰退期贷款过度收缩。Fernandez等人(2000)的研究表明，动态准备金制度的引入，有助于校正风险管理中的市场失灵，即在经济上升期低估风险，而在经济低迷期高估风险；增强银行管理层的风险意识，能够在事前有效判别风险，降低了贷款损失准备的波动性，更好地匹配整个经济周期内贷款组合的收入和支出，准确计量银行利润。ISNinals(2005)也认为，动态准备金是缓解亲经济周期效应的最优选择，其缺陷是会计处理方法与贷款损失准备金在会计原则性分歧，也缺乏可操作性。西班牙于2000年开始实施动态准备金制度。并取得良好的效果。
4，设定最大贷款对价值比率(抵押率)。孙天琦和张观华(2008)认为，资产价格的突然上升蕴含着巨大风险，因为资产市场价值的迅速增长会导致借款者净资产的上升，强化贷款的需求和供给，而且，并发的通货膨胀会影响贷款的实际价值。因此，可以预先设定最大抵押率限制以价格波动性比较大的资产(尤其在经济周期顶点资产价格会明显被高估)为抵押提供贷款，香港和泰国在这方面有过成功的实践。
(三)货币政策工具及其与监管部门的合作
王胜邦和陈颖(2008)认为，以“削峰填谷”为目标的货币政策工具是应对过度波动的有效工具，有助于防范金融体系的稳定，并为解决周期性波动提供更大的活动空间。孙天琦和张观华(2008)则认为，从理论层面讲，采取货币政策来消除巴塞尔新资本协议造成的银行贷款的周期性波动是可行的；如果仅仅关心短期效应，中央银行应该在经济萧条期采取更加激进的货币政策，但实际的有效应用还存在困难，需要对巴塞尔新资本协议货币政策传导机制的影响做全面实证分析，也需要中央银行对银行的财务状况进行持续的监控。
制定确实可行的政策来削弱顺周期影响，需要对宏观经济数据、银行业的整体健康状况、个别银行的具体情况有深入了解。在监管职责不是由中央银行承担时，就需要中央银行和监管当局之间的有效政策协调和信息交流，从而通过传统的货币政策工具和积极的审慎性监管工具来稳定宏观经济。威廉・怀特(2006)在阐述其新的宏观金融稳定框架时指出，金融领域的利益相关机构应该在金融稳定问题上加强合作。当金融体系的稳健性不断减弱，应首先考虑审慎监管；当金融体系仍然稳健，而债务人风险不断增加时，应该首先考虑采用货币政策手段。
(四)综合评述
巴塞尔新资本协议建立在三大支柱上，第一支柱是最低资本充足率，第二支柱是强制且明确的监管审查，第三支柱是市场纪律，即更加透明的信息披露。第三支柱是巴塞尔新资本协议的有效组成部分，它通过风险增加带来的成本上升和相应的资金和资本可得性降低，使社会公众能更好地约束银行的活动。所以，第三支柱是第一支柱和第二支柱的基础，提高了两者的可操作性。然而，上述缓解银行资本顺周期效应的机制除了其内在固有的缺陷外，都重在强调第一、二支柱，对第三支柱几乎没有涉及，甚至存在明显弱化第三支柱的倾向。不可否认。目前市场纪律并没有完全有效，这事实上导致或明或暗的国家担保，并形成了道德风险。本文综合考虑巴塞尔新资本协议三大支柱的基础上，结合威廉・怀特(2006；2008)提出的“新结构”，系统地描述在经济衰退阶段银行资本监管的一种新框架――优先股资本化。
三、经济衰退阶段银行资本监管的新框架：优先股资本化
威廉・怀特(2006；2008)认为，金融体系内在具有顺周期性的特征，解决当前的全球性的经济失衡问题。需要构建一个新的宏观金融稳定框架。银行资本顺周期是信贷周期性波动的重要原因，在经济衰退阶段，支撑新增贷款所需要的银行资本无法实质性增加，这将恶化经济的发展。借款人自我筹集资本，可以解决资本的供给问题，也能够监督商业银行的信贷行为和风险控制。
(一)一般情形――非相关投资者提供资本
考虑某一典型银行，假设：(1)在0时刻开始实施资产组合，风险权重为100％的加权风险贷款资产的总量为A，权重为O％的加权风险资产的总量为B，监管部门要求的一级资本一加权风险资产比率为X，相应地，存款负债为A，权益资本为B，且B=AX；(2)贷款利率由存款成本(r)、期望损失的准备金率(EL)和资本费用率(即资本的期望收益k)三部分组成，无风险收益率为rf；(3)贷款全部在0时刻以同一利率发放，1时刻到期，不存在操作费用、交易成本和税收；(4)权益资本的持有者是纯粹金融投资者，与借款人、存款人或国家无关，而且所有权益资本(包括留存收益)在1时刻全部归还给投资者。若在1时刻贷款的实际损失率为AL，那么银行在1时刻的现金流表示如下：
源自贷款的现金流：A(1+r+EL-AL+k)；
源自无风险资产的现金流：B(1+rr)；
源自存款的现金流：-A(1+r)一min(O，(A，X(I+rf)+A(EL-AL+k)))；
源自权益的现金流：-max(O，(B(I+rr)+A(EL-AL+k)))。
从上述可以看出，随机变量是贷款的实际损失率AL，它是由权益资本所有者承担，由贷款的资本费用率k来补偿。所以，支撑新贷款所需要的资本必须由纯粹金融投资者提供，而存款由国家提供担保。另外，这种环境下，贷款的损失率是严重不透明的，仅能用资本费用率来补偿，这致使银行在经济衰退阶段中表现出尤其明显的风险厌恶。
(二)优先股资本化――借款人提供资本
我们将上述的第四个假设改为支撑信贷资产的资本是银行发行的永久性的、非累积性的和无投票权的优先股，而且，这些股份全部由在0时刻借款额为B的借款人购买。同时，假定优先股的最高分红比率为无风险收益率rf，在1时刻贷款的实际损失率仍然为AL，那么1时刻的现金流可以表示如下：
源自贷款的现金流：A(I+r+EL-AL)；
源自无风险资产的现金流：B(1+rf)；
源自存款的现金流：A(1+r)-min(0，(B(1+rf+A(EL-AL)))；
源自优先股的现金流：-max(0，(B(1+rf)+min(OA(EL-AL))))；
源自权益的现金流：-max(O，A(EL-AL))。
从中我们可以发现贷款利率没有的构成中就没有资本费用率k，原因是借款人通过持有优先股自己承担了实际贷款损失。因此，借款人的风险与优先股相挂钩，此时的贷款利率也较一般情形低。此时，银行产生的自由现金流有普通股股东和优先股股东(借款人)分配，虽然借款人有优先权，但仅限于rf，剩余部分归普通股股东。因此，优先股资本化是借款人自我筹集资本，它既不会摊薄普通股股东的利益，可避免两者之间的利益冲突，也不会增加贷款风险(尤其是对同一贷款人)，同时也使银行免费地吸收贷款损失，这完全符合巴塞尔新资本协议对一级资本所定义的特征。
(三)基于优先股资本化的操作方式与信贷风险
一般情形下和优先股资本化的实际贷款损失率均为AL，但是后者是以优先股的价值和借款人的能力共同承担偿债义务。但是这面临的一个问题，优先股价值的下降将直接或间接地增加贷款的期望损失，这将影响一级资本吸收贷款损失的功能。于是，优先股必须由借款人的股东购买，并假定优先股的处置价值在任何时刻都为零。但是，对借款人及其股东而言，仍然可以在其资产负债表中以优先股的实际价值记录到流动资产项下。我们以借款人的特定项目(SP)为例，描述优先股资本化对借款人信贷风险与资本结构的影响。
在优先股的价值中，给定其买入价高于市场收益，借款人的瞬时损失可通过贷款的成本来补偿。实际上，借款人的权益资本持有者可以通过多种方式，如推迟分红，提高新权益资本的价值。那么，在经济衰退阶段，即使借款人提高杠杆比率，银行信贷资产的风险也不会有实质性增加。
(四)利用优先股资本化来缓解银行资本顺周期效应的可行性分析
首先，优先股资本化可以明显减缓信贷行为的顺周期性。在经济衰退阶段，银行普通股股东和人都存在高估信贷风险，囿于资本的限制而紧缩信贷，借款人的需求往往得不到满足。若采取优先股资本化的方式，信贷顺周期的状况将得到明显改变。优先股作为承担银行纯下降风险的资本，其不但为自身的贷款需求提供新的资本支撑，而且作为持有者的借款人也将直接影响银行的信贷活动，缓解问题。因为当商业银行资产组合中低质量贷款增加，其在经济环境中就很难确保新的贷款业务。所以，这种负的反馈机制可约束银行及其人的行为，遏止其通过不断放松信贷条件以追求市场份额，这恰恰是该框架的独特之处。
其次，优先股资本化将明显强化对商业银行信息披露的要求，同时，也可以缓解最低资本充足率带来的或明或暗的国家担保及其造成的道德风险。
第三，该框架不会摊薄既有普通股股东的利益，也不会增加银行的信贷风险，符合审慎监管框架的“安全与稳健”原则。
第四。以优先股资本可以部分缓解银行资本顺周期的特征，可使经济衰退阶段保持甚至增加贷款额度、资本―加权风险资产比率和资产收益率等指标，从而可使银行信贷有严重的顺周期性向中性或逆周期性转变。
四、结论
优先股资本化的实质是借款人自我筹集资本，它不会摊薄既有普通股股东的利益，恰能监督商业银行的信贷行为和风险控制。而且，优先股资本化具有明显的逆周期特征，能在经济衰退阶段有效地增加信贷供给，从而为经济复苏提供必要的资金来源。因此，优先股资本化也为经济萧条时期满足企业贷款需求和维持银行体系稳健运行提供了一种新思路。
【关键词】经济增加值（EVA） 公司价值 价值评估方法 港口企业
一、EVA公司价值评估理论
（一）EVA的定义和发展
经济增加值的一般定义是：在考虑资本投资风险的前提下， 公司创造出的高于资本机会成本那部分额外的经济收益额。EVA的数值越高，股东们获得的资本收益额也越高，它直接反映了公司的经济效益与生产资本的能力。
20世纪80年代，美国斯腾斯特咨询公司提出了经济增加值（EVA）这一概念，到目前为止，经济增加值在公司中的应用已经有三十多年的历史。在这三十多年里，国内外对于经济增加值的研究和讨论从未停止过，经济增加值理论不断地被完善、发展、运用、实践。
（二）EVA估值模型
从EVA的概念可知，当EVA的值大于零时，表示股东财富值增加，公司的利润大于成本费用；反之亦然。根据EVA未来的增长率不同可以分为三种模型，即：单阶段模型，两阶段模型和三阶段模型。鉴于三阶段估值模型较少使用，故本文只介绍前两种EVA模型。
1.单阶段估值模型。单阶段估值模型又被称为高顿增长模型，该模型应用于以某一固定增长率稳定增长的公司。该模型的未来EVA现值计算公式如下：
未来EVA的现值= （1-1）
在公司持续经营假设前提下，对数列进行求和并得到以下公式：
未来EVA的现值=，WACC>g∞，WACC
公司价值=I0+EVA1/（WACC-g） （1-3）
其中：g――公司的固定增长率
EVA1――预测期第一年EVA值
WACC――公司整体平均资本成本
2.两阶段估值模型。两阶段估值模型是将连续的价值分为两个时期，即一段高速增长期，一段以g永续增长的稳定增长期。该模型适用于先高速增长后来又稳定持续增长的公司。该模型的未来EVA现值计算公式如下：
未来EVA折现值=高速增长阶段折现+稳定增长阶段折现
=+ （1-4）
企业价值=I0+++（1-5）
其中：g――永续增长率；
EVA――高速增长期第t年的EVA值；
EVAn+1――稳定增长期第一年的EVA值；
WACC――平均资本成本
I0――期初投资资本。
（三）EVA值的计算
EVA有多种计算方式，这里介绍使用最广泛的一种。根据定义，经济增加值的计算公式为：
EVA=RC-CC （1-6）
其中：RC――税后净营业利润NOPAT
CC――公司的资本成本
CC=WACC*TC （1-7）
其中：WACC――加权平均资本成本率
TC――全部投入资本（包含权益资本和债务资本）
因此，经济增加值的计算又可以用以下方程式表述：
EVA=NOPAT-WACC*TC （1-8）
计算经济增加值的数据全部来源于会计财务报表，但是计算EVA值相对于原有的利润会计体系更加复杂，我们需要对有些会计项目进行适当调整，然后在调整的基础上计算出税后净营业利润（NOPAT）和资本投入（TC），然后估算权益资本成本，确定加权平均成本，最后根据经济增加值的定义估算出EVA的值。我们需要根据所属行业的不同，因地制宜的确定应该调整的会计项目，制定计算EVA的方法步骤。
1.EVA会计项目的调整。计算EVA值的资本投入和税后净营业利润来源于会计财务报表，EVA估值体系也是建立在传统会计体系上，但由于财务报告是在通用会计准则指导下编制的，具有模型本身固有的缺陷，财务人员存在操纵会计数据的潜在威胁，使得财务数据无法反映公司真正的经营业绩，因此需要调整会计项目，使调整后的财务数据真实反映公司的经营业绩。
但是如何调整、怎样调整会计项目才能使得财务数据真实反映公司业绩成了？为此这些年会计界不断探索，不断改革，也颁布了很多新法则法规。但是会计财务报告失真、会计信息扭曲现象越来越严重，主要表现会计分期、谨慎性、公司内部费用摊销和内部转移定价造成的会计失真。
美国斯腾斯特管理咨询公司通过研究提出，目前有160多种事项需要进行调整，但是对这些会计项目的调整需要花费巨大的人力、物力和财力，这显然是得不偿失的。据验证，只有尽量把调整事项控制在15项以内，才是计算最优经济增加值的方法。本文不再一一赘述这些会计调整事项，案例中也是几个简单的会计调整。
2.税后净营业利润与资本总额。资本总额=递延税贷方余额+少数股东权益+普通股东权益+准备金+研发的资本化金额+累积商誉摊销额+短期借款+一年期内到期的长期借款+长期借款-在建工程
税后净营业利润=少数股东损益+税后净利润+本年商誉摊销额+研发费用+利息费用+准备金余额的增加+递延税贷方增加额-研发费用在本年度的摊销
3.加权平均资本成本的计算。一般资本成本主要包含权益资本成本和债务资本成本，我们要分别确定二者对应的成本数值，和他们各自在资本总投入中所占的比例权重，然后便可以计算出加权平均资本成本。
（1）权益资本成本的确定。本文用资本资产定价模型（CAPM）来计算权益资本成本，其确定过程事实上是在收益和风险之间进行权衡的过程。资本资产定价模型如下：
Ks=Rf+β（Rm-Rf） （1-9）
其中：Ks――权益资本成本
β――风险系数
Rf――无风险资产收益率
Rm-Rf――市场风险溢价
Rm――市场收益率
从上述公式可以看出，要计算得到权益资本成本，我们必须先获得无风险资产收益率，在它的基础上加上公司的风险报酬。我们一般使用一年期国债利率作为无风险资产收益率。风险报酬是在整个资本市场风险补偿的基础上，再乘以公司的风险系数β。
（2）债务资本成本的确定。公司的债务资本成本主要是银行的借贷资本，因此直接用贷款利率来确定。
在确定了权益资本成本和债务资本成本后，公司的加权平均资本成本便可以计算了。加权平均资本成本（WACC）是现代财务理论中一个极其重要的概念，无论是编制公司的资本预算还是估算公司价值，都与科学的确定WACC不可分割。但是加权平均资本成本的确定主观因素大于客观因素，比如增长率的确定就带有很大的主观因素。目前，加权平均资本成本可以用以下公式计算：
WACC=（1-T）Kb+Ks （1-10）
其中：Kb――债务资本成本
T――所得税税率
B――债务资本总额
Ks――权益资本成本
S――权益资本总额
因为债务资本成本在计算利润前扣除，故有抵税作用，所以在计算时要扣除掉节省的所得税，表现在公式上则是将债务资本成本乘以（1-T）。在计算加权平均资本成本WACC时，我们需要按目标资本结构权数或者市场价格权数来计算。这反映了公司现行融资行为实际结构，而实际结构又反映了目标资本结构，对于正确反映公司价值最大化具有重要的作用。上式中：
权益资本总额=资本总额-债务资本总额
债务资本总额=短期借款+长期借款+一年内到期的长期借款
三、EVA估值法评估公司价值的运用――以日照港为例
（一）公司概况简介
日照港股份有限公司是由山东省人民市政府批准成立，并于2002年获得山东工商管理局颁发的公司法人营业执照，公司的注册资本为30.75亿人民币。其股票在2006年发行上市，首发股份为2.3亿股，募集的资金为10.81亿元，截至目前，公司拥有股票307，565.39万股。
日照港地处山东半岛南端、中国中部海岸线，并与韩国、日本、朝鲜隔海相望，有着得天独厚的地理优势。目前，公司的主要经营业务是焦炭、镍矿、矿石、水泥、钢材、煤炭等大型散杂货物的堆存和装卸业务。公司具有自然资源丰富、港口设备先进、地理条件优渥、交通网络便利等得天独厚的天然优势，是其他港口所望尘莫及的。
（二）日照港2010到2013历史EVA值的计算
本文通过对日照港集团2010年到2013年EVA值的计算来说明经济增加值在港口类公司中的应用，选取日照港集团的原因主要考虑到两方面：一是日照港集团是港口类企业中具有代表性的公司之一；二是上市公司的财务数据相对比较齐全，容易计算经济增加值。考虑到本文篇幅较大，以下表格中为零的项目不予列示。
1.税后净营业利润（NOPAT）计算。由于港口类企业的特殊性，通过对其财务报告的分析，这里仅考虑利息支出、准备金和所得税科目的调整，然后计算出税后净营业利润。
表3-1 税后净营业利润计算表
注：①这里假设财务费用全是利息费用
②平均所得税率=所得税/利润总额
③息前税后利润=息税前利润×（1-平均所得税）
2.资本总额的计算。
表3-2 资本总额计算表
3.加权平均资本成本（WACC）的计算。（1）日照港资本结构。
表3-3 日照港资本结构
注：①权益资本=资本总额-债务资本
②债务资本=短期借款+长期借款+一年内到期的长期借款。
（2）权益资本成本的计算
表3-4 日照港权益资本成本计算表
注：①权益资本成本率=无风险利率+贝塔值*市场风险溢价
②贝塔值和无风险利率是从Resset数据库查询得到的。
（3）债务资本成本的计算
表3-5 日照港债务资本成本计算表
（4）加权平均资本成本（WACC）
表3-6 日照港加权平均资本成本计算表
注：加权平均资本成本=权益资本比重*权益资本成本率+债权资本比重*债券资本成本率。
4.2010到2013年EVA值。
表3-7 日照港2010到2013经济增加值计算表
注：EVA=NOPAT-WACC*TC。
（三）日照港2014到2018年EVA值预测
以2010年到2013年四年的财务数据为基础，计算这四年各会计项目的平均增长率，本文假设日照港之后的五年以平均增长率连续增长，估计日照港的资产负债表以及利润表，对于波动较大的会计科目单独调整。
1.税后净营业利润预测。
表3-8 五年税后净营业利润预测
注：准备金损失除了坏账准备金之外，其他的准备金因为在2010年到2013年均未发生变动，且值为零，因此假设在未来的五年他们的值也为零，只有坏账准备金按照平均增长率增长。
2.资本总额及WACC预测
（1）资本总额预测
表3-9 五年资本总额预测
（2）加权平均资本成本预测
①日照港未来五年资本结构预测
表3-10 日照港未来五年资本结构预测
②债务资本成本预测
表3-11 日照港未来五年债务资本成本预测
注：这里假设一年期流动贷款率为6%，且未来五年固定不变。
③权益资本成本预测
表3-12 日照港未来五年权益资本成本预测
注：贝塔值和无风险溢价以2010年到2013年四年的平均值预测未来五年，且假设未来五年保持不变。
④加权平均资本成本预测
表3-13 日照港未来五年加权平均资本成本预测
3.2014到2018年EVA值预测。
表3-14 日照港2014到2018年预测经济增加值计算表
（四）计算日照港公司价值并分析结果
1.日照港公司价值计算。根据对日照港未来五年经济增加值的预测，结合第一章中介绍的EVA两阶段估值模型来计算日照港的公司价值。
表3-15 未来五年经济增加值各项指标
公司价值=期初投入资本+预期未来EVA现值
=期初投入资本+可明确预测五年的EVA现值+连续价值现值
其中：
可明确预测五年的EVA现值=628153.74/（1+5.46%）+886209.18/（1+5.46%）^2+1267213.15/（1+5.46%）^3+1843530.23 /（1+5.46%）^4+2738031.21/（1+5.46%）^5=6062182.81元
基于中国港口行业未来较好的前景，我预测未来以1%的增长速度稳定增长，因此连续价值现值=2738031.21*（1+1%）/（5.46%-1%）/（1+5.46%）^5=47531998.45元。日照港的公司价值=1966547.26+6062182.81+47531998.45=55560728.52元
2.结果分析。截至2013年12月31日，日照港的总股本为307，565.39股，2013年12月31日的收盘价为2.54元/每股，故日照港的市值为790443.05元，而本文预测的公司价值为55560728.52元，远远高于其市值。由此可以得出日照港的股票价格被低估，结合日照港上市以来的月K线图：
图3-1 日照港上市以来的月K线图
从图中可以看出，日照港股票曾在2007年底，2008年初达到高峰，股价一度为16.87/股，接近真实地公司价值。2008年猛然跌至3.36/股，之后虽有缓慢上升，但从2010年开始一直平稳下跌，我想可能是受到2008年金融危机的影响，2012年又是股市的熊市，因此股价一直平稳下降没有上升。尽管如此，基于日照港的优越条件和中国经济市场的逐渐完善，日照港的股价应该会上升，慢慢接近他的真实公司价值[7]。
因此，结合图来看用经济增加值估值法计算出来的公司价值，应该是比较准确的，它虽然不一定代表公司现在的公司价值，但对于预测公司未来价值以及经营业绩的走向是较准确的。所以，EVA估值法值得在我国进行广泛的推广，而不是仅限于国有企业。
参考文献
[1]（美）詹姆斯.L.格兰特.经济增加值基础[M].东北财经大学出版社，2005.
[2]李春瑜，黄卫伟.EVA计算所涉及调整事项的必要性分析[J].北京工商大学学报，2003.
[3]王喜刚，丛海涛、欧阳令南.什么解释公司价值――EVA还是会计指标[J].经济科学，2003.
[4]王化成，程小可、佟岩.经济增加值的价值相关性[J].会计研究，2004.
[5]朱炯.EVA指标分析及在我国运用时的调整思路[J].商业研究，2003.
[6]王波.经济增加值理论及在我国上市公司应用的研究[J].经济科学出版社，2007.
【关键词】 投资组合模型； 线性回归模型； 非系统风险； 稳定性检验
引 言
1952年，美国经济学家、诺贝尔经济学奖得主Harry Markowitz发表了《资产组合的选择》，第一次以较严密的数理方法分析了人们为什么要构建资产组合以及如何建立有效的资产组合，为资产组合策略提供了理论基础。
对于最优投资组合权重的估计方法，许多学者作了进一步研究。张立山、张晓红用线性规划单纯形法解决证券投资组合的优化问题。万中等人构造了外点罚函数，采用Frank-Wolf算法解决这一问题。但随着证券种类以及数目的不断增多，当线性规划模型的决策变量数目增加时，增大了计算工作量，最优投资比例的确定变得非常困难。徐绪松、陈彦斌用模拟退火算法求解基于绝对离差的证券投资组合模型。杨利、李玉娟提出了一种改进的模拟退火算法，应用惩罚函数法将Markowitz投资组合模型转化成无约束的优化问题，并对基本的模拟退火法的关键过程和参数进行了优化，解决了模拟退火法初始温度和解的产生机制问题，达到了速度和精度的平衡，提高了算法的效率。由于理论最小迭代次数无法确定，存在着计算效率偏低的问题，仍需要进一步研究。
从Markowitz的投资组合模型开始，资产组合均值-方差有效性的问题对于投资实务具有重要意义，理论研究者在这方面做了大量检验工作。给定一个特定的投资组合，其组成部分或投资组合比例是已知的，传统上，把检验资产组合的有效性问题转化为检验资本资产定价模型的有效性。Gibbons（1982）首先在多元统计框架下检验资产组合的有效性。在存在无风险 资产的情况下 ， Gibbons、Ross &Shanken（1989）提供了有效检验方法解决了资产组合有效性精确检验的问题。在不存在无风险资产的情况下， Zhou（1991）应用特征值检验来检验资产组合有效性。Harvey & Zhou（1990） 使用贝叶斯推断来检验投资组合的有效性。
目前有许多方法可以用来估计投资组合的最优权重，但这些方法大多非常复杂，如果能将投资组合问题转化为线性回归问题，借助技术上成熟的最小二乘法估计最优组合权重，计算量会大幅下降，且估计精度提高。已有的对投资组合的有效性检验主要是针对整个市场的，对于个别投资者则更关注自己所持有的组合是否有效或持有由哪些资产组成的组合更加有效，因为除了指数基金或大型投资基金能够实现非系统风险的充分分散，对于大多数中小投资者是很难做到的。所以研究由少数股票组成的投资组合是否有效具有实际意义。投资组合的有效性主要在于是否能够有效分散非系统性的风险，这取决于各组成证券在组合中的作用是否有效或显著。另外，随着经济结构和企业经营的变化，人们的预期发生变化，投资组合也必须随之做出调整，投资组合呈现出动态性或时效性特点，过去是最优的组合权重，现在未必是最优的，如果调整，需要支付一定的成本，且频繁调整会造成投资效率的下降；不调整，或错过了最佳调整时机，则可能无法适应市场的结构变化，形成投资损失，因此投资组合调整的时机选择也是投资者关注的一个问题。
一、Markowitz投资组合模型与线性回归模型
投资者是利益驱动和风险厌恶的，总是期望收益率越高越好，而方差（风险）越小越好，所以投资者主要关心投资的收益率和方差：
Markowitz投资组合模型以收益率的期望来衡量未来收益率的水平，以收益率的方差来衡量收益率的不确定性，证券组合的特征完全由期望收益率和收益率的方差来描述。其模型如下：
可得出（4）式的最优权重βj，j=1，2，…，K-1可以看作以rk-rp为被解释变量，以rk-rj，j=1,2，…，K-1作为解释变量的一个不含截距项的多元线性回归模型（5）式的回归系数的参数估计值。由于该回归模型的设定比较特殊，要求第K只证券必须存在于组合中，为确保第K只证券进入组合，在实际中，可取证券收益率的样本均值与标准差之比最大者作为第K只证券。
rik-rp=β1（rik-ri1）+β2（rik-ri2）+…+βk-1（rik-ri，k-1）+μi （5）
对于最小方差点处的投资组合，相当于把rp看作一个需要估计的未知参数，此时可令截距项的β0=rp，得到含截距项的多元线性回归模型
rik=β0+β1（rik-ri1）+β2（rik-ri2）+…+βk-1（rik-ri，k-1）+μi （6）
其中，μi 为随机误差项，满足回归模型基本假设，是具有零均值、同方差、无序列相关且服从正态分布的随机变量。
前面的推导过程阐述了Markowitz投资组合模型与多元线性回归模型的等价关系。事实上，也可以这样来理解Markowitz投资组合模型，即寻找一组最优的投资组合权重β1，β2，…，βk，使得该组合的收益率尽可能接近投资者的预期收益率，有如下表达式
rp=β1ri1+β2ri2+…+βkrik+μi
将约束条件βk=1-β1-β2-…-βk-1代入上式，整理后可得
rik-rp=β1（rik-ri1）+β2（rik-ri2）+…+βk-1（rik-ri，k-1）+μi
这与（5）式相同，若假设rp未知，也可得到（6）式。
这样，就把一个Markowitz投资组合问题转化为一个简单的多元线性回归问题，在多元线性回归框架下求解投资组合问题，并且可以对回归模型的最优组合权重作统计检验。
二、实例
（一）样本数据
为便于读者对相关结果进行验证，所以仅选用3只证券，20个样本数据，样本数据见表1，协方差矩阵见表2。在本例中，简单地假设：投资者对各证券在未来持有期内的预期收益率和协方差矩阵与样本期内的相同；当然，这种假设在实际中是不可取的，因为在实际中预期收益率和协方差矩阵需要投资者根据掌握的信息进行预测和判断。
（二）有效前沿上的投资组合
在此仅对最小方差点处的投资组合进行分析。首先采用GAMS23.4软件，利用样本的均值和协方差信息建立Markowitz模型并求解，在最小方差点求解出最优组合权重，以及收益与风险，GAMS程序附在文章末尾，得到的结果与下面的最小二乘回归结果完全相同。
接下来，选用均值与标准差之比最大的r3作为被解释变量，以r3-r1、r3-r2作为解释变量，用Eviews6.0软件作含截距项的最小二乘回归，得到参数估计结果如表3。
最小二乘回归结果表明：在最小方差点处，第一只证券的最优权重-0.4538；第二只证券的权重0.7820；第三只证券的权重0.6718。该组合可以获得rp=13.82%的期望收益，但要承担 σp=0.04368的风险。第一、二只证券的权重都很显著，对于第三只证券，在选择被解释变量时已经保证了它以非常大的可能性存在于组合中，但仍然可以做如下的受约束线性回归假设检验：
H0：1-β1-β2=0
检验统计量为
其中，RSSU，RSSR分别表示无约束与受约束回归下的残差平方和，n表示样本容量，KU，KR分别表示无约束与受约束回归模型中的解释变量个数。
线性约束的检验结果为F（1，17）=13.15，P值为0.0021，小于通常的显著性水平0.05，所以第三只证券的权重β3显著，对于分散投资组合的非系统风险具有显著的贡献。
接下来使用邹氏预测检验（Chow Forecast Test） ，检验本期相对于前期，最优组合权重是否发生了显著的结构性变化，如果检验显著，则认为与前期相比，本期最优组合权重发生了显著的结构变化，应当根据本期回归结果调整每只证券在投资组合中的比例；否则，不做任何调整，仍保持原投资组合比例。具体检验过程如下：
第一步，对结构没有发生变化时的情形作回归分析，即前n-1个样本作回归，记残差平方和为RSS1；第二步，对假设结构发生变化时的情形作回归分析，即所有n个样本作回归，记残差平方和为RSSR；第三步，计算F检验统计量值
其中，n为样本容量，k为回归方程中包含的解释变量的个数。
第四步，计算大于F统计量的概率，即P值；第五步，检验结论，假如P值小于通常的显著水平0.05，认为在第n期最优组合权重发生了显著的结构性变化，应当根据第n期的回归结果重新调整每只证券在最优组合中的比重。
在这个案例中，对最后一期，即第20个样本点作邹氏预测检验（Chow Forecast Test），由（7）式得F（1，16）= 0.372361，P值为0.5503，大于通常的显著水平0.05，不显著，所以认为在最后一期最优组合权重与前期相比没有发生显著的结构性变化，不需要重新调整每只证券在组合中的相对比重。
三、结论
首先，通过推导得出Markowitz投资组合模型与线性回归模型之间存在等价关系，这使得可以用线性回归方法求解最优组合权重；其次，尽管Markowitz模型的组合权重是最优的，但并不一定都能够显著分散组合的非系统性风险，根据线性回归模型，只有最优权重通过了显著性检验的证券，对于分散非系统风险才有显著的贡献，所以应把组合中权重不显著的证券识别出来并从组合中剔除出去，建立更加精简高效的组合；最后，投资组合随着人们对未来预期的变化呈现出动态性或时效性，过去是最优的组合，现在未必是最优的，但不一定必须频繁调整，在邹氏预测检验下，只有当组合的最优权重发生了显著的结构性变化，才需要进行必要的调整。
用线性回归模型求解投资组合问题也存在一定的局限性，因为线性回归模型主要依据各证券收益率的样本数据，即历史信息，而未来持有期内的预期收益率和协方差矩阵与样本期内的可能存在差异。在这种情况下可以想到的一种解决思路是，首先根据投资者掌握的信息，对未来持有期内有可能选入组合中的各证券的预期收益率和协方差矩阵进行预测；其次，假定各证券未来收益率服从预测出的收益率和协方差矩阵这样的多元正态分布，使用蒙特卡洛模拟法模拟出适当数量的各证券收益率数据；最后，以模拟数据为样本，使用前面介绍的方法估计最优组合权重并进行相关统计检验。
附： Markowitz最优投资组合模型的GAMS程序
set i /r1， r2， r3 /；
alias （i，j）；
table cov（i，j）
r1 r2 r3
r1 0.022588161 0.011142213 0.004828615
r2 0.011142213 0.006393821 0.002624485
r3 0.004828615 0.002624485 0.002747455；
parameter r（i） /r1 -0.1544735
r2 0.045182
r3 0.0488175/；
variable b（i）；
variable rp，sigm2，sigm；
equation obj，eq1，eq2，eq3；
obj.. sigm2=e=sum（i，sum（j，b（i）*cov（i，j）*b（j）））；
eq1.. sum（i，b（i））=e=1；
eq2.. sum（i，r（i）*b（i））=e=rp；
eq3.. sigm=e=sigm2**0.5；
model mymod /all/；
*rp.fx=0.2；
solve mymod minimizing sigm2 using nlp；
【参考文献】
［1］ Harry Markowitz. Portfolio Selection［J］. The Journal of Finance， 1952，7（l）:77-91.
［2］ 张立山，张晓红.线性规划在风险资产投资组合中的应用［J］.职业时空，2008（4）:36.
［3］ 万中，孟福真，郝爱云，等.证券投资组合问题的新模型和算法［J］.湖南大学学报（自然科学版）， 2008，35（10）：85-88.
［4］ 徐绪松，陈彦斌.绝对离差证券组合投资模型及其模拟退火算法［J］.管理科学学报，2002，5（3）:79-85.
［5］ 杨利，李玉娟.基于改进模拟退火法的证券投资组合优化［J］.消费导刊，2007（7）：21-22.
［6］ Gibbons， M. R..Multivariate Tests of Financial Models: A new approach［J］.Journal of financial economics，1982（10）:3-27.
［7］ Gibbons， M. R.， S. A. Ross， and J. Shanken.A Test of the Efficiencyof a Given Portfolio［J］. Econometrica，1989（57）:1121-1152.
一、社保资金投资资本市场的风险鉴别
2008年国际金融危机的影响给我国社保基金带来了前所未有的投资损失，所以全球金融动荡背景下我国社保基金的风险管理就显得更为重要。对社保基金进行风险鉴别就是这一过程的首要环节。我国社保基金主要面临着系统性风险和非系统性风险，其中非系统性风险主要有流动性风险、资产贬值风险和偿付能力风险。
1．系统性风险
全球金融动荡首先给社保基金投资带来了不可抗拒的系统性风险，这主要是通过国际金融危机对股票市场的影响来作用的。系统性风险是指由于某种原因对市场上各种股票都会造成损失的可能性，又称为不可分散风险，它无法通过社保基金的运营管理和多元化组合投资予以消除。全球金融动荡给股票市场带来了系统性风险，直接影响了股票市场的整体走势，此时股票市场整体大幅下挫，社保基金投资的头寸必然会发生损失。由于我国股票市场还没有股指期货这样的对冲机制，在这种系统性风险下，无法通过社保基金的运作管理或选择股票的投资组合来避免风险，这时也许只有不参与才能避免风险损失。
2．流动性风险
全球金融动荡给社保基金投资带来了更高的流动性风险，主要反映在社保基金的股票投资上面。全球金融动荡仍然有可能引发金融危机，金融危机发生时，股票市场价格持续大幅下挫，此时社保基金抛售证券可能会有部分证券无人购买，使交易无法实现从而产生流动性风险，这是在社保基金转让证券时交易所带的风险。
3．贬值风险
全球金融动荡更有可能给社保基金投资带来资产贬值风险，这主要是由利率变动所导致的，反映在社保基金的债券投资上。从经济周期的角度来说，全球金融动荡往往发生在一轮经济景气周期的末期，此时市场活跃，投资旺盛，泡沫也慢慢产生和积累，风险也在积聚。同时经济的扩张将伴随着较高的通货膨胀，如果通货膨胀率高于3%，则可能加息。加息就给社保基金持有的债券带来了资产贬值风险。
4．偿付能力风险
全球金融动荡给社保基金投资带来了更大的偿付能力风险压力。金融动荡使得社保基金投资出现大额损失，这就使得社保基金的当期收入和历年的滚存收入之和，有可能出现不足以支付当期支出的情况，这样就会出现偿付能力风险。我国2007年社保基金取得了创纪录的投资收益是当时国际金融危机没有引发偿付能力风险的一个重要原因，同时也证明了《全国社会保障基金管理暂行办法》中对社保基金投资比例的强制性规定经受住了金融危机的考验，是十分有必要的。
二、投资资本市场的风险度量
1．资本资产定价模型(CAPM)和β系数法
资产管理行业已经为投资组合的风险度量以及绩效考核制定了一系列的指标。大多数的指标都是以资本资产定价模型(CAPM，capitalassetpri-cingmodel)为基础的。CAPM把资产的预期回报E(Rp)定义为无风险利率、平均市场回报以及资产同市场的相关性三要素的函数。资产与市场(因素)之间的关系可以表示为:E(Rp)=Rf+β(［(RM)－Rf］，(3．1)其中:β=Cov(Ri，Rm)/Var(Rm)。式中，E(Rp)表示投资组合的期望收益率，Rf为无风险报酬率，E(RM)表示市场组合期望收益率，β为某一组合的系统风险系数，CAPM模型主要表示单个证券或投资组合同系统风险收益率之间的关系，也即是单个投资组合的收益率等于无风险收益率与风险溢价的和。这个公式所要表达的涵义是:在一个有效市场里，投资者所持有的投资组合如果是有效分散的，那么除了无法消除市场整体的系统风险之外，该投资组合应该对冲了所有其他风险。此时，投资者只需要关注系统性的风险。同样，传统上常用来评价投资绩效与风险的指标，只能以风险已经被充分分散了的市场条件作为参照。β系数是从资本资产定价模型中被提出来的，它是衡量某一资产(主要是证券)系统风险的重要指标。通常情况下证券市场的整体情况决定了个体股票的基本走势，但不同股票的具体反应是不一样的，它们的变动程度不同，即各种证券所受市场影响的程度是不同的。β系数就是这样一个计量个别证券随着市场移动趋势的指标，我们可以把它定义为衡量某种证券的收益率对于市场的平均收益率的敏感程度或反应程度的指标。β等于证券回报率与市场回报率的协方差和市场回报率的方差之比。计算公式为:β=Cov(X，Y)/D(X)(3．2)其中，X一市场的平均收益;Y一证券的投资收益。从公式(3．2)看到，证券的收益率Y与市场组合的平均收益率X的协方差除以市场组合收益率x的方差，就得到该种证券的β系数值。由于市场组合只有系统性风险，因此，若某一证券的β=l，说明其系统性风险与市场组合的系统性风险相同;若β＞l，说明其系统性风险高于市场组合;若β＜l，说明其系统性风险低于市场组合。接下来考虑不是一个单一的证券而是一个投资组合的情况。因为系统性风险无法通过投资组合来消除，所以投资组合的β系数可以直接用加权平均法计算，投资组合的β系数就是组合中所有个体资产β系数的加权平均。可以用下式表示:β=ΣβiWi(3．3)其中β表示投资组合的β系数，屈表示组合中第i种证券的β系数，Wi表示该证券在组合中的权重，它的权数就是其在投资组合中的市场价值除以整个投资组合的总市场价值。因此，系数既可以作为单一证券，也可以作为投资组合风险的有效估计，此时它的意义是投资组合收益率相对于整个市场收益率的变异程度。结合我国在2008年金融危机之时，社保基金入市持股的情况，西北大学的研究组选取了社保基金2008年3季度公布的入市投资持股市值前十位的股票作为样本，以刚刚介绍的资本资产定价模型(CAPM)和β系数法为分析工具，对我国社保基金在金融危机背景下投资资本市场的风险度量进行了实证分析，分析结果表明β系数为0．4354。β系数远小于市场平均水平1，说明2008年3季度社保基金投资组合的系统性风险远低于我国A股市场的同期水平，社保基金的投资组合是合理的、低风险的，因此社保基金的投资组合在风险控制方面做得还是不错的。同时社保基金投资组合的收益率只比市场平均收益率略高一点，并且两者都是亏损的状态，可见国际金融危机下股票市场存在巨大的系统性风险，它使得股票投资几乎不可避免的发生损失，不同之处只是在于损失的大小。
2．全球金融动荡背景下我国社保基金投资的非系统性风险分析
首先社保基金投资股票的流动性风险在经济环境健康时几乎不会出现，除非发生了突发性地针对股票标的公司的特殊事件使得其股票大幅下挫至跌停板，可能会出现流动性风险，这种情况属于小概率事件，所以此时社保基金不存在无法变现的流动性风险。而金融动荡甚至发生金融危机时，这种股票大幅下跌无人购买的情况却时常发生，这个时候社保基金投资股票的流动性风险压力骤增。其次社保基金投资债券的贬值风险在两种金融市场环境下差别并不是十分明显，由于在经济环境健康时国家基于宏观调控的需要同样可能采取加息这样紧缩性的货币政策，只是从经济循环周期的角度考虑金融危机发生的时期往往会伴随着通胀和加息情况的发生，因此社保基金投资债券的贬值风险在金融动荡中发生时有可能会有所增加。最后金融动荡下社保基金投资的偿付能力风险确是实实在在的大幅增长了。社保基金的偿付能力是直接和它本身的规模以及投资回报率挂钩的，在金融动荡时随着投资收益的大幅缩水甚至亏损的产生，必然导致偿付能力的下降，亏损的程度越大其偿付能力风险越严重。综上所述，全球金融动荡背景下我国社保基金投资的系统性风险和非系统性风险均显著增加了，特别是系统性风险，如不引起足够的重视并制定科学、安全的投资策略将会给社保基金的安全运营带来不可估量的风险。
三、我国社保基金投资选择和风险管理的对策建议
1．针对我国社保基金运营和管理中存在问题的对策建议我国社保基金在运营管理存在着明显的问题，缺乏一个明确的投资运营管理主体。不管是财政部门还是社会保险基金管理部门，普遍存在管理积极性不高的问题，在基金结余有购买国债权利的前提下，很多省市的基金只采用了银行存款的经营方式。如此在国际金融动荡的背景下投资的风险也显著增加了，下面将重点对这些问题提出相应的对策建议。(1)针对社保基金结余持续增加的问题应从社保基金的筹集与支出两方面加以改进。一方面不能因为暂时的结余增加就减弱筹集的力度，应当看到，结余问题的主要原因是大量缴纳社保费用的人群目前还没有支出的需求。我国将在2030年左右迎来人口老龄化的高峰，那时也将会是社保基金支出的一个高峰，现阶段结余的增加不能真实反映未来的情况。因此未雨绸缪的做好社保基金的筹集和保值增值工作是社保基金的一个核心任务，也就是说应当继续加强社保基金筹集的力度和保值增值运营的效率。另一方面对于社保基金支出，可以扩展其层次和规模，例如推广至广大的农村居民以及下岗失业人群这些原先可能不在社保基金范畴的人群，他们这些弱势群体往往最需要社会保障。社保基金惠及更多的人群也平衡了结余，使其更加合理有效的运行。
(2)对于企业拖欠缴费现象必须从立法和监管上进一步加强力度实行总体控制，否则放任这一情况的蔓延将会对社保基金的健康、稳定和持续发展产生致命的打击。相关行政部门应先通过明确的立法规定企业为员工上缴相应的社会保险金并强制其执行，同时加大监管的力度和广度，对逃避责任的企业要坚决惩处。只有强化监督和管理的力度才能从跟不上解决这一问题。
(3)对于支付环节出现的问题要采取教育、监管和法律惩罚相结合的综合方式加以改善。对于社保基金的合法使用绝大多数人并没有概念，这就无形中增加了违规使用的可能，所以加强普及社保基金相关知识是社保基金管理的首要任务。社保基金的自身监管更要加强，往往发生重大违规违法事件的地方都是社保基金管理部门中有着相应权利的集体或个人，只有加强社保基金管理机构自身的自我监督才能更好的解决这一问题。此外，当发现出现违法和违规事件后，一定要严厉惩处绝不姑息，增加其违规成本。综上所述，社保基金目前自身运营和管理过程中面临着一系列将可能引起风险的问题，基金结余规模连年增加，支出较少，使用效率低;企业拖欠缴费现象严重，员工利益得不到保障;基金支付环节问题百出，挪用盗用情况屡有发生。应将加大筹集力度和深层次扩展支出范围相结合以更好地应对未来的支出高峰;从立法和监管上进一步加强力度实行总体控制，保证企业的及时上缴;采取教育、监管和法律惩罚相结合的综合方式加以改善支付环节现状。
2．全球金融动荡背景下我国社保基金的风险控制对策
2008年金融危机带给我国社保基金巨额的损失，和我国社保基金成立运营时间尚短，缺乏经验有着一定的联系，虽然2004年我国股市的下跌令社保基金的投资收益率比上年略有下降，并且低于同期通货膨胀率，但这并没有引起管理者的重视。2008年百年一遇的国际金融危机给我们上了一课，这就要求对金融危机带来的风险制定系统科学的风险管理对策。从而利用这些对策从容应对欧债危机引发的全球金融动荡及接下来更长时间的资本市场考验。
(1)研判大势，从整体上回避系统性风险
国际金融危机的爆发虽然有着突发性，但它逐渐深化的过程确是渐变的，这就给了我们发现和认识金融危机及其带来的系统性风险的机会。当对大势有了清晰准确的判断之后，社保基金应当采取更加科学灵活的资产管理和仓位控制策略，做到有效主动地规避系统性风险。《全国社会保障基金管理暂行办法》规定了社保基金的强制性投资比例，这个比例在经济环境健康时是没有问题的，但在国际金融危机背景下对风险控制的力度就稍显偏弱，因为其规定的风险类资产投资比例上限明显偏高。这点我们可以从2003年到2008年的社保基金股市投资收益数据中得到印证。为了加强增值能力，2003年到2007年，我国社保基金逐渐增加了其投资组合结构中的高风险项目比例，其中2006年，我国社保基金投资收益的50%都来自股票市场，社保基金投资资金总量的34%都是股票投资。2007年、008年股票投资的比例都与2006年基本持平，接近社保基金40%的股票持仓上限，2007年获得收益1453．5亿元，而2008年亏损393．72亿元。从这组数据对比可以清晰的看到，金融危机时一定不能配置过高的风险资产，其带来的亏损风险是十分巨大的。因此，笔者建议全国社保基金理事会制定专门应对金融风险的强制性规定，当金融危机发生时，严格限制社保基金证券投资基金、股票投资的上限，例如限制比例上限不超过10%，这一标准应当明显区别于正常经济环境下的40%，只有制定这样更加灵活的有针对性的强制性规定，才能从制度上加强社保基金投资的风险控制。除了制度上总体控制外，社保基金在应对国际金融危机的实际管理运营方面要做到审时度势，安全灵活的操作方式。由于在系统性风险下风险性资产发生亏损的概率要远大于取得收益的概率，因此在金融危机发生的初期应当及时对风险资产进行减持甚至清仓，这样才能有效地规避金融危机带来的巨额风险，不能一味的强调长线投资的理念，明确的风险来袭时及时止盈和止损是非常重要的。这点我国社保基金在2007年做的不错，从二季度开始逐季减仓，重仓持有的股票由年初的200多只减少到了年底的75只，锁定了大部分利润。金融危机的中期往往是危机朝纵深发展的阶段，也是危机最有杀伤力风险释放最猛烈的的阶段。这一时期股票市场往往处在个股普跌的加速下跌阶段，社保基金决不应贸然对其进行投资。2007年底到2008年上半年就是这次金融危机的中期阶段，然而我国社保基金却在这一时期开始建仓并持续加仓，事实证明这一行为是武断、冒失的，不符合社保基金的安全性原则。更理性的做法应当是继续耐心等待，等到了金融危机的后期，当风险经过较长时间的释放，风险资产经过大幅下跌产生了一定的安全边际时，在分批逐步建仓。此时社保基金可以考虑选择科学的投资组合和合理的仓位控制进行投资，虽然有可能产生短暂的浮亏，但当危机过后一般会带来可观的收益。但是金融危机的末期和经济复苏的初期往往是相互交叉重叠的，这就给判断带来了一定的难度，因此社保基金需要通过专业人士的认真研判来发现经济周期的拐点，从宏观上规避金融危机带来的系统性风险，做到投资的有的放矢。
(2)分散投资，降低非系统性风险
马克维茨提出的均值一方差投资组合理论，可以保证有效的分散部分非系统性的外部风险。分散性投资是保证社保基金投资安全性和合理收益性的最有效的工具。在社保基金的投资管理组合方面，除了全国社保基金理事会采取强制性规定而进行的基金资金投向之外，社保基金的管理者会从市场和其自身情况出发，合理选取投资组合，从而获取最大的投资收益。社保基金除了出于流动性要求配置一定的银行存款和国债外，还应积极配置其它多种资产，除了我国股票市场外，还可以参与开发资本市场具有潜力的金融衍生品投资，如信托产品、优质理财产品等，未来股指期货开通之后社保基金也应积极参与，它是被国外资本市场实践证明了的，对股票市场对冲风险和套期保值能起到良好作用的优秀金融衍生工具。社保基金还应加强海外投资，这也是社保基金多元化投资的需要。2009年8月份开始，A股市场经历了一波调整，市场上绝大多数股票表现低迷尤其是大盘权重股表现更是弱于大盘，这一调整持续到了2010年初。然而同期美股市场走出了截然不同的走势，纳斯达克指数从9400点稳步攀升并越过了10000点大关。这充分说明可以将海外投资与国内投资整体进行配置，分散投资，分散风险。总之投资渠道越多，投资组合分散风险的能力便越强，社保基金保值增值规避风险的能力也就越强。
(3)运用以CAPM、VAR为代表的现代风险管理技术
运用CAPM、VAR等技术对风险进行全程的跟踪度量，定量的研判风险的程度，使风险管理过程更加科学、可靠。现代风险管理技术在社保基金的风险管理中起到了至关重要的作用，它量化、具体的度量方法给社保基金的风险管理带来了更科学的过程，已被国内外众多金融机构实践证明是实用、安全、合理的。
一、银行风险的主要表现形式
近年来我国银行日益暴露的风险状况包括：资本严重不足。资本充足率偏低；不良贷款余额上升，新增不良贷款增长过快；贷款集中于个别行业和大客户，风险突出；对集团客户、关联客户授信业务存在漏洞和缺陷。通过对我国银行风险表现形式的分析，能够使我们有一个客观、清醒的认识。
(一)信用风险
信用风险是指由于借款人和市场交易对手违约而导致损失的风险。由不良贷款、不良资产构成的信用风险约占我国银行业风险总量的70％-80％。一是银行与贷款企业之间信息不对称造成信贷资金的逆向选择，二是银行间的无序竞争致使贷款条件放宽和贷款回收困难，三是银行往往将贷款企业的融资能力作为还款能力的标志。将企业的授信承受能力被放大，四是抵押担保的缓释能力审核存在偏差，五是贷后管理的广度和深度不够。
(二)市场风险
市场风险是指因市场价格、利率、汇率、股票价格和商品价格的不利变动而使银行表内和表外业务发生损失的风险。市场风险存在于银行的交易和非交易业务中，市场风险可以分为利率风险、汇率风险(包括黄金)、股票价格风险和商品价格风险，分别是指由于利率、汇率、股票价格和商品价格的不利变动所带来的风险。利率风险按照来源的不同。可以分为重新定价风险、收益率曲线风险、基准风险和期权性风险。
近年来，出于管理资产负债表的需求。国内银行已越来越多地参与具有较高杠杆的衍生产品交易。同时，随着人民币汇率形成机制的完善和利率市场化进程的推进，我国商业银行所承担的市场风险也逐渐增加。虽然我国商业银行对市场风险的认识程度有了一定的提高，同时监管部门的监管水平也有了较大程度的提高。但对商业银行所面临的信用、操作和市场这三大主要风险，市场风险监管的研究和实践在我国尚处于摸索阶段。
(三)操作风险
操作风险是指由于不正确或错误的内部操作流程、人员、系统或外部事件导致直接或间接损失的风险。可将银行操作风险分为组织风险、流程风险、人员风险、技术风险、外部风险等五大类。组织风险是指公司治理结构、内外沟通、项目管理、持续经营、安全的工作环境。流程风险是指雇员和雇主、利益冲突和其它内部欺诈行为。人员风险是指操作失误、越权行为、违反用工合同法、要害岗位人员流失。技术风险是指通信、软硬件的欠缺和信息技术安全。外部风险是指外部经营环境、诉讼和欺诈。
二、我国银行业风险管理中存在的主要问题
(一)风险管理文化缺乏
我国银行的风险管理水平处于起步阶段，银行风险管理理念和风险防范意识淡薄。风险管理文化受到的重视不够，不健全的风险管理文化与迅速发展中的银行对风险价值评估的需求之间的矛盾成为我国银行健康发展的瓶颈，风险管理文化尚未在银行日常经营管理的方方面面发挥重要作用。
(二)风险管理执行力度较弱
我国银行的内控机制还不能完全适应防范和化解银行风险的需要，不能适应银行审慎经营和银行业监管的需要。我国银行在内控的五要素方面都存在欠缺，银行内部缺乏一个统一完整的内部控制法规制度及操作规则，导致银行内部风险管理执行不利，有令不行，有禁不止。
(三)风险管理人才基础薄弱
风险管理归根结底是人的智力活动，我国银行风险管理人员数量较少，缺乏精通风险管理理论和风险计量技术的专业人才，没有形成职业化的风险管理人才队伍。同时。风险管理人才培训机制缺乏，无法培养出既熟悉我国银行风险管理情况又能够将最新风险管理理论、技术和方法应用到银行风险管理实践中的可用之才。
(四)风险管理技术落后
我国银行风险管理技术缺乏创新，长期以来以定性分析为主，缺乏量化分析，在风险识别、评估、预警、度量、监测等方面科学性不够。与国际先进银行大量运用数理统计模型、金融工程等先进方法相比差距很大。
(五)外部监督和市场约束的作用还没有充分发挥
外部监管仍比较薄弱，监管方式和手段不能适应形势发展需要。监管责任没有落实到高级管理人员和岗位责任人，许多问题暴露后才发现。信息披露还不规范、不完备，对于风险信息披露尤其不充分。市场对银行经营管理监督约束有待加强。
三、建立适合我国国情的风险管理机制
(一)充实银行资本金，降低风险资产
我国商业银行迫切需要在加强资产管理。提高资产质量的同时拓展资本补充渠道，建立完善、灵活的资本金增补机制。同时。高额的风险资产是当前影响我国商业银行资本率不足的重要因素。从长远看，为了符合新协议资本充足率的要求。我国银行业还要经历一系列的改革。具体来说主要有：
1、改革国有商业银行体制。拓展筹措核心资本的渠道。一是要按照建立现代企业制度的要求，稳步推进国有商业银行的股份制改造及上市融资来增加资本。二是逐步放开对银行业务的限制，推动金融创新及全面成本管理，努力提高银行的盈利水平。三是调整银行与国家财政的收益分配政策，通过降低税费负担、增加利润和利润留存的方式增加资本金。
2、建立附属资本制度。拓宽筹措附属资本的渠道。我国国有商业银行的附属资本很少。要改变这种状况，需要从两方面着手：一是要力争把各种准备金(呆账准备金、坏账准备金等)作为补充附属准备金的主要途径，并使之制度化和规范化。二是要利用资本市场，通过发行资本性债券和期票等方式来筹措债务资本。另外。银行业监管机构应该配合使用经济、法律和行政手段加强对资本金的监管力度。这些方面的资本金风险管理做好了，才能减少资产损失发生对资本金的消耗，同时降低加权风险资产的数量。减轻对新增资本金的要求，从而推动资本充足水平的提高，适应新协议对资本充足率的要求。
3、大力提高资产质量。调整信贷结构，降低风险资产的规模。有两个主要的途径：一是降低不良资产率。强化对四家国有资产公司的监管。防止国有资产流失，同时给予它们必要的政策激励，鼓励商业银行利用自身盈利消化不良资产；二是调险资产的分布结构。通过优化资产配置，调整信贷资产占总资产的比重，扩大债券、同业拆借、投资等风险权重小的资产比重。增加抵押贷款、实物担保贷款的比重。提高低风险或无风险资产的比重，促进高风险资产向低风险资产的转换。进而降低风险资产总
额，提高资本充足率。
(二)健全风险管理制度
1、充分借鉴国际经验。强化全面风险管理的理念。银行必须有明确的市场风险政策，必须清晰地知道面临的主要风险和承担这些风险的依据，并且对照新资本协议的内部评级法，更为准确的评估银行经营中的信用、市场及操作风险。央行在确定最低资本充足率时还应考虑到利率风险和操作风险所需配置的资本金，同时还要强化信贷风险监控体系，不断提高资产质量，完善经营管理规章制度，防范操作风险，不断开拓盈利空间。积累风险储备。防范市场风险。
2、要建立各种风险识别、风险计量和风险控制的模型和工具，开发相应的风险管理数据库和风险管理信息系统。为风险管理决策提供技术支持。同时数量分析必须与管理经验、主观判断相互补充，根据具体情况灵活运用。
3、完善风险内控机制。按照现代企业制度的要求，积极推进我国商业银行的股份制改造，建立经济、高效的分支机构网络：完善董事会结构，提高其人员的资格要求，并尊重其独立性。更好的监督；健全风险识别体系。逐步建立覆盖所有风险的监控、评估和预警系统；完善稽核审计体系和专业监督检查制度，提高稽核审计的独立性、效率和质量。
(三)构建更加合理的银行信用风险内部评级体系
1、建立有效的组织结构，保证内部评级工作顺利开展。全面的风险管理要求银行对整个机构内各层次、各业务单位的各种风险实行通盘管理，而通盘管理的基点就是内部信用评级。所以说，内部信用评级这项工作要涉及多个部门。既需要有领导支持，也要求有各部门通力合作和研究，建立有效的组织架构。完善制度保障，包括领导小组和工作小组，以保证内部评级工作顺利进行。建立完善的内部评级体系。
2、学习和借鉴国际性银行内部评级法，充分揭示风险。发达国家国际性银行在长期的内部评级过程中积累了丰富的经验，形成了一套比较先进、成熟的评级方法。借鉴这些国内外国际性银行评级技术和经验，避免无谓的人力、财力浪费，积极探索适合我国国情的内部评级方法体系。是建立和完善我国商业银行内部评级体系的正确途径。
3、充分借助国内外专业评级公司的技术力量。我国商业银行在行业分析与研究、评级体系的建立和信用级别的确定等方面可以借助专业技术力量，以弥补在内部评级水平不高、专业人员不足等方面的缺陷。
4、建立与内部评级相匹配的新的信贷流程和信贷组织架构。在信贷组织架构上，根据不同业务品种、不同行业、不同金融工具来设定风险控制与监督岗位人员，由总行风险控制部直接管理。此外，这种管理组织架构还要求风险控制部门定期对各业务部门制定的具体风险管理对策和目标进行检查和监督，并且将市场销售部和操作系统部门分开设置，健全内部制约机制。
(四)加强金融监管功能。强化信息披露
关键词：社会保障基金股票投资组合；风险调整绩效；持续性
中图分类号：F842.6；F832.48 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）12-0015-08
一、引言
2003年，我国社保基金开始进入证券市场，但是对股票的投资只能是委托投资。截至2011年底，社保基金总资产已经达到8 700亿元，直接投资的比重达58%，委托投资所占比重占近42%，可以看出委托投资已经在社保投资中占有极其重要的位置，股票投资等风险较高的投资对社保基金的影响很大。全国社会保障基金是我国社会保障体系的重要组成部分，它管理的好坏会直接影响到整个社会的利益和稳定。然而次贷危机以后，全球经济低迷，我国股票市场持续低位震荡，投资环境恶劣。我国的社会保障基金绩效如何及能否实现保值增值是一个亟待研究的问题。
国内外学者对投资组合绩效评价进行了广泛的研究。Treynor（1965）首次提出特雷纳指数，通过单位系统风险的超额收益率来评价其投资的业绩。Sharpe（1966）提出了更加合理的夏普指数，该指数不仅考虑了系统风险，也将非系统风险考虑在内。Jernsen（1968）提出了詹森指数，该指数以资本资产定价理论为基础，将组合的收益率与该组合的系统风险升水相比较，其值如果大于零，则投资组合的业绩大于市场组合，否则，其投资组合的业绩小于市场组合。Fama和French（1992）认为投资组合的业绩受到市场影响的同时，还受到资产组合本身特点的影响，进而提出了三因素模型。Carhar（1997）在上述基础上提出了四因素模型，该模型显著减少了平均收益的误差以及平均绝对误差。
国内学者对投资组合绩效的研究大都集中在证券投资基金上。王聪（2001）认为我国当前证券市场的现状，利用Jensen等单因素模型进行基金业绩评价较为适宜[1]。王守法（2005）用主成分统计分析方法从收益与风险、风险调整收益、基金经理人的选股择时能力以及基金绩效的持续性四个方面进行研究[2]。胡倩（2006）利用基金投资组合公布的信息，以股票为媒介建立基金之间的有效联结，利用全市场的数据对某只基金绩效做出评价[3]。毕正华（2006）从收益能力指标、风险因素指标、经风险调整的业绩测度指标、基金经理能力指标、基金流通性能力指标、基金市场表现能力指标等六方面着手构建我国的基金业绩评价指标体系[4]。卢学法、严谷军（2004）应用国外基金绩效评价中普遍采用的风险调整指数法、T-M模型、H-M模型、C-L模型对我国的证券投资基金的绩效进行了实证研究[5]。
对于社保基金的绩效评价，石杰、刘小宾、赵睿（2006）从理论上阐述了我国社保投资组合运营绩效评估研究的内容与方向，他们认为绩效评价的核心是资产管理机构的选择以及对管理人的有效激励[6]。胡继哗（2006）在通过对社保基金基本理论的讨论提出了引入个人账户基金体制的重要性，同时指出社保基金只有在资本市场中进行正确投资才能实现保值增值，在投资策略方面应适当引入金融创新工具[7]。朱月、程燕（2008）运用层次分析法设计出了一套社会保险基金支出绩效的评价指标体系，该套指标体系由定性指标和定量指标所组成，其中以定性指标为辅、定量指标为主，旨在全面有效地评价社保基金的支出使用效率[8]。
在实证分析方面，英学夫（2007）通过基于VAR的RAROC社保投资组合业绩评价模型，用重仓股股票作为样本，在考虑投资组合承受的风险的情况下对社保投资组合投资业绩进行综合的评价，他认为在承受的风险相同的情况下，社保投资组合与指数投资相比收益较少[9]。祝献忠（2008），李俊、安立波（2012）在运用现资理论就中国资本市场历史数据对不同比例投资组合的风险收益进行了实证分析，结论显示虽然中国股票市场有效性离欧美成熟市场还有较大差距，但是其投资组合的收益风险关系仍然符合资产定价模型（CAPM），所以风险是衡量社保投资组合收益的指标[10-11]
综上，目前学者对于社保基金的研究多以理论研究为主，而实证研究较少。本文在前人的研究基础上，以全国社会保障基金股票投资组合为研究对象，从风险收益及业绩可持续性两方面进行实证研究。在对总体绩效分析中，针对传统的投资组合的假设与全国社会保障投资组合的实际情况有所差别的特点，对M2这一业绩评价指数进行修正。业绩持续性方面，由于运用绝对绩效衡量方法可能会受到市场波动给组合收益带来的影响，因此在做自回归时，使用超额收益作为研究对象，合理剔除了市场波动带来的影响，并且在衡量社保整体业绩持续性时，将业绩持续性分阶段衡量，从而更加符合我国近几年市场走势波动状况。
二、全国社会保障基金股票投资风险调整绩效评估
（一）基准组合的构建
基准组合是投资者衡量投资组合管理人投资能力和水平的标准，由于它是作为一种消极管理的方式存在，它的投资组合的变动性小，组合中的资产清晰、持久。投资组合中跟基准组合收益对等的部分由投资人决定，而超额收益部分则体现了管理者的运作结果。
目前市场指数种类多样，主要包括综合类指数、成分类指数以及行业指数。从反应系统风险和具有可投资性两个方面来看，样本数量不宜过多，过多则基准组合不具有投资性，同时涵盖的行业和方面应该全面。考虑到我国的证券市场包括沪深两市，单独选取上证或者深证并不合理，因此本文选择用将沪深两市统一编制的指数体系。而中国A股指数设计考虑到了A股市场与众不同的特点，力图反映国内A股投资者的投资过程和制约因素。它以自由流通市值为权重的中国A股指数包括了在上海和深圳证券交易所上市的A股股票。指数的编制是基于自下而上的取样方法，把达到65%行业组代表性作为目标，目的在于体现商业活动的多样性，达到广泛而公正的市场代表性并具有反映A股市场变化的灵活性。因此中国A股指数符合社保投资的特点，是本文社保投资股票组合合适的基准组合。
基准组合的收益率公式：
RA=■×100%（1）
RA表示A股指数的季度收益率，At为A股指数期末的指数，At-1为A股指数期初的指数。
（二）M2指数
一般来说，投资组合的收益率是对投资组合绩效表现的最简单的衡量，但如果仅从投资收益率的角度衡量组合的绩效情况，会忽略了不同投资组合承担的风险不同。因此在对投资组合绩效的评估过程中，要将风险考虑在内，用经过风险调整后获得同风险情况下的收益率作为评价的标准，具有更高的说服力。
传统的风险调整绩效的衡量方法包括夏普指数、特雷诺指数、詹森指数等，它们并没有反应实际收益率尖峰后尾的特点，应用起来不符合实际，因此许多改进的业绩评价指标产生，包括M2指数、盈亏比法、业绩指数法和效用指数法。业绩指数涉及了大量的数学求解，很难有效完成，而效用指数法涉及对效用大小的比较，不能有明确的绩效大小的度量，因此本文选择M2指数，既对风险调整后的绩效进行衡量，又能给出直观的经济解释。
M2指数的具体计算方法是，首先计算出投资组合的收益率和用于衡量总风险的标准差的大小以及基准组合的收益率和标准差；其次将该投资组合以及一定数量的无风险资产混合，使混合后的资产风险等于基准组合的风险，计算这时的投资组合的收益率大小；最后将该混合收益率与基准组合比较，得到指数。
因此，可以得到M2指数的计算公式：
M2=rp-rm（2）
式中，rp为混合后投资组合的实际收益率；rm为市场的实际收益率。
将公式（2）中的rp依据市场组合的风险整理得到下述公式：
rp=■×■i+（1-■）×rf（3）
式中，ri为第i个投资组合风险调整收益率，rf为无风险收益率，？滓m为市场组合收益率方差；？滓i为第i个投资组合收益率方差。
因此，M2方法具体的计算公式：
M2=■×■i+（1-■）×rf-rm（4）
（三）样本数据的选择和处理
由于很难获得我国社保基金投资组合的收益率数据，因此本文是根据投资组合包含的股票种类和权重，计算出当期投资组合的市值，再根据各期的市值情况，获得相应的收益率数据。社保基金的投资组合情况只能获得季度数据，因此，本文选取的样本数据频率为各季度数据。
社保基金中涉及的股票组合在历年中有所改变，因此本文首先对2003到2011各年具有的投资组合进行了统计①，发现各年中股票组合分别包括以“1”“6”“5”“0”“2”开头的投资组合，在2011年还出现了以4开头的股票投资组合。通过统计发现，从2005年9月份开始的投资组合中，基本上都包含有101组合到111组合以及601组合到603组合。为了保持数据的连贯性，本文选取的年份为2005年9月到2011年12月，股票投资组合选取为101到111组合以及601到603组合一共14只股票投资组合作为研究的样本。
对于无风险收益率，西方国家通常用短期国库券的收益率来代替，而我国的国库券的市场化程度低，国库券收益率不适用作无风险利率。相对而言，储蓄存款利率是安全无风险的，因此本文选择一年期的储蓄存款利率作为无风险利率。
通过金融界网站获取的2005年到2011年12月的各期利率，运用以下公式进行时间加权平均：
■i=■■（5）
其中i为调整的时间，t的大小为各次调整的时间间隔大小。经计算得到无风险年收益率的值约为2.907%，折合成季度收益约为0.73%。
根据公式（1），计算得到基准组合在此阶段的季度收益为4.81%，方差是0.045。
（四）实证结果及分析
表1为各投资组合收益率的正态分布统计指标，在5%的显著水平下，上述序列都不能拒绝正态分布的原假设，偏度普遍大于0，表明各序列都存在有右拖尾现象，说明全国社保投资组合股票投资组合的业绩良好。因此，投资组合的收益率符合正态分布情况，可以运用M2指数。
表2是各投资组合收益率、超额收益率以及M2测度的计算结果以及各投资组合的排名情况。从表中可以看出，所有投资组合的M2值均大于0，说明各个投资组合在样本期间内获得风险收益率要高于基准组合，表明我国社保基金投资组合股票投资的绩效在剔除风险因素的情况下，其收益率要好于市场表现。
从投资组合收益率均值排名以及M2指数排名的对比情况来看，排名的结果差别较大。105组合的收益率均值最大，但是经过风险调整后，其排名成了13，表明105组合的波动性大，收益情况不稳定，它的高收益是由于相对承担了高风险带来的。对于109组合，虽然它的收益均值情况一般，可是经过风险调整后，其业绩位于各投资组合的首位，表明其投资稳健，收益率波动情况较小。
（五）投资绩效衡量指标的改进及实证分析
通过上文的分析可以看出，M2指数能够清楚直观准确地对投资组合的业绩做出评价。但是M2指数跟夏普指数等三大经典指数相同，以投资组合的收益率服从正态分布为假设前提，在其对投资组合业绩的评估中采用了标准差来代替风险，而实际中社保基金关注的往往不是其收益率的波动大小，而是投资的安全性，也就是投资的前提是保证社保基金股票投资组合不会遭遇极值风险，遭受巨大损失。而VaR的存在不仅可以很好地满足社保投资组合对极端风险控制的要求，而且不要求投资组合的收益率具有正态分布的特点，因此能更好的符合社保投资组合股票投资组合现状。
根据VaR的求解公式
Prob（？驻P>VaR）=1-c（6）
设定置信区间c等于95%，持有期为一个季度，可以求得市场组合的VaR值为-0.269，各投资组合的VaR值如表3所示：
按照VaR代替标准差用于衡量风险的步骤，整理后得到资产的收益率公式如下：
rp=■×■i+（1-■）×rf（7）
因此，修正后M2大小的计算公式为：
M2=■×■i+（1-■）×rf-rm（8）
根据修正后的M2公式，可以求得各投资组合修正后的M2指数及其排序，结果如表4所示：
从表4中可以看出，修正后的M2指数仍然全部为正值，说明了在考虑极端风险调整下，投资组合的业绩仍然是高于基准组合的，因此我国社会保障基金股票投资组合的投资是相对稳健的，其波动性以及面临的极端风险都相对较小。
从修正后结果与原来的M2指数结果对比发现，部分投资组合的排名结果发生很大变化。排名结果的变化一方面是由于用于衡量各组合风险的波动性和极端损失的大小差异带来的。整体波动性强的组合其极端损失不一定就很大，同样，整体波动小的组合，也可能发生损失较大的情况。另一方面，也由于各投资组合未经调整的收益率均值差距较小，在风险调整的情况下，排名极易发生波动。
具体来看102组合排名下降，说明102组合的整体波动情况不大，但是其最大的损失值很大，也就是说该组合的极端风险值相对最大。103组合的情况与之相反，其收益的方差很大，整体波动性强，但是它VaR较小，面临的极端损失不大，因此修正后的排名大幅提前。105组合的情况与103极为类似，从而其修正后的指数值最大。由于社保基金必须更加关注受益的极大损失，保证其安全性，因此本文认为，样本组合中业绩表现较好的组合为105、103组合，以及排名始终很靠前的101组合。
综上所述，我国社保基金的股票投资组合的风险调整绩效要高于基准组合，各投资组合在投资中均获得了超额收益，投资管理者相对较好地履行了管理社保基金的职责。
三、全国社保基金股票投资组合业绩持续性分析
（一）业绩持续性的研究方法
业绩持续性是指投资组合的业绩在一段时间内的平稳性，主要用于衡量投资组合的业绩是否稳定连贯。业绩持续性研究是投资组合业绩研究很重要的一环，如果投资组合的业绩没有持续性，也就是说投资组合的业绩主要是受偶然性因素影响，缺乏一定的连贯和稳定，这样对投资组合管理的评价就是不准确的，前面对业绩的衡量也就不能作为对未来的参考。
在本文的研究中，全国社保基金股票投资组合有不同的管理人管理，它们之间很可能呈现出不同的业绩持续性，同时为了更好地判断社保的投资管理效果，有必要从整体上对社保基金股票投资组合的业绩持续性作出判断。因此本文的方法选用上，既要有用于衡量单个投资组合的业绩持续性方法，又要有用于衡量社保基金整体的业绩持续性方法。
单个投资组合的衡量方法包括了绝对业绩衡量方法②和相对业绩衡量方法③。由于相对业绩衡量方法是对排名变化的一个判断，通常要得到准确的结论，所需的判断的样本期较多，而由于数据可得性的限制，在样本区间内，仅能获得社保基金的季度数据，因此本文选择单个投资组合的绝对业绩检验方法，也就是回归系数法。而就社保股票组合的整体而言，其可获得的数据较多，在不同投资组合的整体衡量中，相对业绩方法通常要比绝对业绩方法更加准确，因此选择交叉及比率法。
1. 回归系数法。回归系数法是单个投资组合通过对绝对业绩衡量来判断其业绩持续性的检验方法。一个投资组合的业绩如果具有持续性，那么它的各期收益值应该具有的一阶自相关性，且其相关系数应该为正值。因此可以单个投资组合的各期收益做一个回归，得到下列方程：
ri，t=？琢i+？茁iri，t-1+？着i（9）
其中，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m；ri，t表示投资组合i第t期的风险调整收益，ri，t-1表示投资组合i第t-1期的风险调整收益。
设原假设是？茁i=0，这种情况下投资组合的业绩不具有持续性；如果？茁i≠0，表示投资组合的业绩具有持续性或者逆转性。如果？茁i拒绝原假设，并且大于零，说明投资组合的业绩具有持续性；如果？茁i拒绝原假设，并且小于零，说明其业绩存在逆转性。
2. 交叉积比率法。交叉积比率法可以对多只投资组合的整体持续性进行检验，它的方法将样本期间分成若干个等长的样本阶段，计算在每个样本阶段的收益率，并且将此收益率与等时期的基准组合收益率相比，高于基准组合收益率的则认为是盈利，否则就认为是亏损。用W表示盈利的状态，用L表示亏损时的状态，这样连续两个样本阶段就可以得到四种情况，全为盈利则是WW，全为亏损则是LL，前一阶段盈利后一阶段亏损则为WL，前一阶段亏损后一阶段盈利则是LW。其中WW和LL表示代表在这两期中，业绩具有一致性的表现，LW和WL则表示业绩在这两期中不具有持续性，因此可以将WW和LL与LW和WL出现的概率先对比，如果前者出现的概率要远大于后者，则表明研究的对象是具有持续性的。
用统计量CPR来表示其持续性的大小，公式如下：
CPR=■（10）
显然CPR的取值范围是（0，+∞）。当WW和LL相对越多，WL和LW相对越少时，CPR的值越大，反之CPR的值越小，当其值等于1时，两者的比重相同。因此，CPR越大，持续性越强，当其等于甚至小于1时，其持续性越差。
因此，可以对CPR构造检验如下：
原假设为H0：投资组合前期业绩与后期业绩不存在相关性，即CPR=1。
H1：投资组合的业绩具有持续性或者反转性。
同时构造检验统计量Z：
Z=■（11）
其中，？滓ln（CPR）=■（12）
对Z值进行正态分布的显著性检验，如果Z服从正态分布，则原假设成立，业绩不具有持续性。反之，Z拒绝正态分布，则业绩具有持续性或者反转性。
（二）实证分析
1. 单个投资组合的业绩持续性检验。绝对业绩衡量方法采用回归系数法，原理是用投资组合各期收益与前一期收益回归，得到其相关性系数来判断。但是各期收益的变动会受到整个市场变动的极大影响，如果是用单纯的收益率进行回归，结果很可能是不准确的。因此本文选择使用超额收益率进行回归，这样就可以剔除了市场波动对投资组合收益的影响，得出相对准确的结论。
詹森指数是用来衡量资产组合的业绩是否高于市场组合业绩的大小的指数，它的大小代表了投资组合超额收益的大小。其公式为：
？琢i=ri-[rf+？茁（rm-rf）]+？着i（13）
从表5可以看出，除了103和105组合外，其它各投资组合的β值均小于1，也就是说明了其系统风险的大小低于市场风险，整个投资组合风格偏于稳健。
本文将样本区间选择为2005年9月30日至2011年12月30日，首先将后一个季度的收益率对前一个季度进行回归，运用公式（9）对各投资组合进行拟合。从表6模型相关参数的t检验值以及可决系数来看，各投资组合收益模型的一阶自回归明显没有通过检验。
从模型的一阶回归结果来看，单个投资组合的业绩是不具有持续性的。因此，在此基础上，对模型做二阶回归检验，其模型如下：
ri，t=？琢i+？茁1ri，t-1+？茁2ri，t-1+？着i（14）
表7的可决系数R2同样表明各模型没能很好的拟合，也就是说二阶回归的模型没能通过检验。因此社保基金股票投资组合的业绩对前两期的收益不具有持续性。通过上述的模型检验发现，各投资组合下一期收益对前一期收益以及前两期收益都不存在明显的线性关系，说明在短期内，我国社会保障基金的投资组合收益不存在持续性的特征，我国社保的收益波动性大，稳定性不强。
2. 社保基金整体业绩的持续性检验。本文运用交叉积比率法考察投资组合业绩持续性时，我们首先将14只股票投资组合从2005年第三季度到2011年第四季度的收益情况汇总，在每个季度按照14只股票投资组合的收益率中位数作为标准，高于中位数的股票投资组合的收益即为该季度“赢家”（W），低于中位数的投资组合的收益即为该季度的“输家”（L）。并根据公式（10）求得各投资组合的CPR（如表8所示）。
从上述统计结果来看，以季度为间隔的绩效二分法统计整体统计中包括的WW有57个，LL有110个，WL和LW分别有92和91个，最后计算出来的总体的CPR为0.749，说明我国社保基金股票投资组合的整体不具有持续性。
Z检验得到Z=-5.961 982 005，Z服从正态分布，因此可知，在置信区间为95%时，Z模型拒绝原假设，说明样本期间内，社保基金股票投资组合的业绩不仅不存在持续性，还有反转的迹象，也就是说业绩存在负相关性。
3. 分时段业绩持续性检验。由于社保基金开始进行委托投资的这些年经历了市场的剧烈波动，有市场的平稳期、上升期、下降期，在不同的时期，市场可能呈现出不同的持续性特点。因此本文将投资分成几个阶段来研究，分别确定它在不同的周期内业绩的持续性特点。
根据A股指数走势，本文将2005年9月31日至2011年12月31日期间分为四阶段，分别为 2005年9月31日至2007年9月28日的上行期，2007年9月28日至2008年12月31日的下行期和2009年1月1日至2009年9月30日的上行期，以及此后的低迷震荡期。
表9对各阶段的统计得到WW、WL、LW以及LL的值，以及由此求得的各阶段CPR值和统计量Z的值。
从表9可以看出，第一阶段和第二阶段的CPR明显小于1，这两个阶段我国社保基金股票投资组合的业绩不具有持续性。同时根据Z值来判断，在95%的置信区间内，CPR拒绝原假设，表明在这两个阶段，社保基金股票投资组合的业绩也存在反转型的特点。
第三阶段的CPR=1，后期的业绩跟前期没有相关性，说明在第三阶段的社保基金业绩没有持续性。
第四阶段的CPR>1，说明在这一阶段可能存在一定的持续性。再通过Z值来判断，在95%的置信区间下，拒绝原假设。也就是说在这一阶段内，我国社保基金股票投资组合业绩具有持续性。
综合上述的实证结果，对我国社会保障基金股票投资组合的业绩持续性研究，可以得到以下三个结论。一是我国社保基金股票投资组合中的各个组合的业绩并不具有持续性，各期收益的波动性较大，稳定性不强。二是整体来看，我国的社保基金股票投资组合的业绩，不但不具有持续性，反而呈现了反转的特点。三是通过组合整体在各阶段的绩效持续性的分析，在市场处于波动较大的时期，也就是前三阶段，业绩是不具有持续性的；在第四阶段市场相对稳定的时期，各期绩效还是呈现出了一定的持续性特点。
四、结论
本文以我国社会保障基金股票投资组合为研究对象，选取了101组合到110组合以及601、603和603组合作为研究的样本，样本区间为2005年第三季度到2011年第四季度，从社保基金的整体业绩表现和业绩的可持续性两个方面对投资组合的绩效进行评价。根据实证的结果，可分别得到以下结论：
第一，运用M2方法以及M2修正后的方法，对我国社会保障基金股票投资组合的业绩表现评估，得出各投资组合的业绩普遍要高于基准组合，也就是说各投资组合在投资中均获得了超额收益，各投资管理相对较好地履行了管理社保基金的职责。
第二，本文分别从单个投资组合、社保组合整体以及对整体的分阶段检验对社保的持续性进行分析说明。
运用剔除了市场波动影响的绝对业绩方法对单个投资组合的判断结果，说明我国社保基金各投资组合的业绩不具有持续性。
运用交叉积比率法对社保整体的业绩持续性进行分析，发现社保基金整体不但没有呈现出业绩的持续性，反而具有反转型的特点。
根据市场波动的特点，本文将样本期间分为四个阶段，分别对每个阶段的持续性进行判断。可以看出，在市场波动性较大的情况下，也就是前三个阶段，社保的绩效都没有表现出持续性，在市场相对稳定的情况下，也就是最后一个阶段，社保基金整体业绩呈现出持续性的特点。
注释：
①对股票投资组合的数据统计来自于金融界网站.http：///。
②绝对业绩持续性，是针对投资组合的绝对风险调整业绩而言的，通过对业绩的稳定性研究，得到投资组合持续性的结论。
③相对业绩持续性，是将特点时间段内投资组合的业绩排名，按照多次排名的结果，检验其业绩的稳定性。
参考文献：
[1]王聪.证券投资基金绩效评估模型分析[J].经济研究，2001，（9）：31-38.
[2]王守法.我国证券投资基金绩效的研究与评价[J].经济研究，2005，（5）：119-127.
[3]胡倩.转型经济中的证券投资基金绩效研究[J].复旦学报（社会科学版），2006，（3）：101-105.
[4]毕正华.投资者导向的基金业绩评价指标体系[J].统计与决策，2006，（12）：59-62.
[5]卢学法，严谷军.证券投资基金绩效评价实证研究[J].南开经济研究，2004，（5）：79-84.
[6]石杰，刘小宾，赵睿.当前我国社保基金运营绩效评估研究[J].山东社会科学，2006，（6）：61-63.
[7]胡继哗.社保基金投资资本市场的收益-风险研究[J].经济理论与经济管理，2007：41-46.
[8]朱丹，程燕.社会保险基金绩效评价绩效指标权重设计[J].中央财经大学学报，2008，（8）：45-49.
[9]英学夫.基于vaR的中国社保基金投资业绩评价[J].中国财经政法大学研究生学报，2007，（5）：42-48.
[10]祝献忠.社保基金进入资本市场的风险收益实证分析[J].中央财政大学学报，2008，（6）：35-40.
[11]李俊，安立波.养老保险基金投资运营中的合谋与防范[J].商业研究，2012，（4）：116-121.
Evaluation Research about Performance of Stock Portfolio of the National Social Security Fund
Wei Xiaoqin， Jin Wenxiu， Lu Zhuqing
（School of Economics， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）
本站为第三方开放式学习交流平台，所有内容均为用户上传，仅供参考，不代表本站立场。若内容不实请联系在线客服删除，服务时间：8:00~21:00。