證券投資風險解除研討

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一、文獻綜述

1952年3月，哈里•馬柯維茨發表的資產組合的選擇，將概率論和線性代數的方法應用于證券投資組合的研究，探討了不同類別的、運動方向各異的證券之間的內在相關性，標志著現代資產組合理論的誕生。在馬柯維茨對資產組合理論研究的基礎上，另兩位美國經濟學家、金融學家、諾貝爾獎金獲得者威廉•廈普和約翰•琳特納分別在1964年的文章《資本資產定價:風險條件下的市場均衡理論》和1965年的文章《風險資產的價值，股票資產組合的風險投資選擇，資本預算》中，給出了資本資產定價模型———CAPM。CAPM模型主要是用來描述證券的風險價格進而得出均衡價格形成機理的，在實際生活和理論分析中應用十分廣泛。國內學者也對證券投資組合理論做了大量的實證研究。這些研究主要通過分析我國證券市場的實際數據，用簡單隨機等權組合的方法，研究投資組合規模與組合風險的關系。其中比較有代表性的有以下幾位學者的研究。1996年10月，我國學者施東暉先生在《經濟研究》上發表了《上海股票市場風險性實證分析》一文。他以1993年4月至1996年5月上海證交所的50種股票為樣本，以雙周收益率為指標，采用簡單隨機等權組合構造50個“n種股票組合”(n=1，2，……，50)來推斷股票組合分散風險的能力，由此得出“投資多元化只能分散掉大約20%的風險,降低風險的效果極其有限”的結論。實際上，這一研究只構造了1個“1種證券的組合”、1個“2種證券的組合”、……1個“50種證券的組合”，缺乏統計穩定性和可靠性。2001年5月，顧嵐、薛繼銳等在《數理統計與管理》上發表了《中國股市的投資組合分析》一文，以深滬114種股票為樣本,以日收益率為指標，分別研究了不同年份、不同行業等權組合規模的情況，得出“不同年份的組合方差相差很大，不同行業對于不同組合規模方差的降低有明顯差別”的結論。此外,他們還對比了馬科維茨組合和簡單等權組合,發現在方差的減少效果上,馬科維茨組合優于簡單等權組合，并且馬科維茨組合的規模小于簡單等權組合。本文在上述研究的基礎上,通過采用2007年上半年滬市A股的數據,研究投資組合規模、投資收益和投資風險之間的關系。通過進一步研究,希望能夠為投資者進行證券投資組合提供理論和實踐的參考。

二、實證研究過程

（一）研究樣本及數據

本文選取樣本的原則，一是考慮足夠的樣本容量，本文數據取自2001年1月至2009年12月的上海證券交易所上市的股票。在2001年1月，共有562家上市公司，其中資料不全的公司有210家，因此本次研究的范圍共352家公司，樣本容量足夠大。二是抽樣方法，本文采取的是不放回隨機抽樣，按照簡單等權的方法進行1至30種股票的投資組合，選取上述方法的原因是計算方便，并且能夠比較從1支股票增加到30支股票，每增加一支，對收益和風險的影響。三是考慮適當的分析時間區段，避免由于樣本數據波動帶來較大的估計誤差，經過簡單觀測上證指數的k線圖，本小組發現在2006年1月至2008年1月上證指數波動較為平穩，又考慮到時間跨度過大會影響股票收益及風險的變動，故時間跨度確定為6到8個月。本研究選取的樣本為，隨機抽取在上海證券交易所上市的30家A股，時間跨度從2007年1月至2007年6月。

（二）證券投資組合的規模、收益與風險的實證

研究表1是本小組在隨機抽取30支股票后，運用excel及spss統計軟件計算得出。經過分析表1中的數據，我們可以得出投資組合規模與風險的關系、組合規模與收益的關系，并可利用他們之間的關系嘗試擬合回歸模型。

1.投資組合規模與風險的關系。從表1中的數據可以看出，當股票規模由1支增加到2支時，股票的風險下降趨勢明顯，由9.24%下降到7.25%，下降了1.99%，下降幅度顯著，組合效果十分明顯。當組合的規模從2種增加到6種時，股票的風險下降了1.26%，當組合的規模從6種增加到12種時，股票的風險下降了0.58%，當組合的規模由12種變化到18種時，風險下降了0.23%，而當組合的規模由18種增加到30種時，投資組合的風險由5.18%降低到5.14%，風險僅降低了0.04%，組合效果不理想。根據隨機抽樣的30支股票的上述計算與比較，推斷上海證券市場在2007年1月至6月的總體情況。隨著投資組合規模的不斷擴大，投資組合的風險會呈現逐步下降的趨勢，且風險的下降趨勢隨著組合規模的增加下降明顯。當股票規模超過20支時，風險區域穩定，下降趨勢不明顯。

2.投資組合規模與組合收益的關系。從表1中的數據可以看出：當組合規模從1種增加到2種時，組合的收益率下降了0.54%。當組合的規模由2種增加到6種，收益率上升了0.05%。當組合的規模由6種增加到12種時，收益率下降了0.06%。當組合的規模增加到18種時，收益率下降了0.11%，組合規模繼續增加到24種，收益率下降了0.02%，組合規模到達30時，收益率下降到2.24%，下降了0.04%。根據投資組合理論，組合的收益是組合中各風險資產收益的現行組合，本文采用的是簡單的等權線性組合，投資組合的增加并不能增加組合的收益。從樣本數據可以看出，在2007年1月至6月的上海證券市場，隨著組合規模的增加組合的收益率出現了有規律的下降趨勢，但收益的這種下降程度并不是很高，當組合數增加到一定程度后，組合收益的變動范圍基本上保持在一個很小的范圍內，這意味著達到一定規模后，組合規模的不斷擴大，組合的收益差距基本不變。因此，投資組合規模的增加并不是增加組合收益的主要途徑，甚至可能降低組合的收益。

3.組合規模與風險的回歸模型。根據上述實證數據，可以看出投資組合的規模與組合的風險呈現一定的相關關系，即投資組合的規模增加會減少組合的風險，但這種關系不是嚴格的線性關系。本文運用spss軟件采用嘗試性的方法，將組合規模作為自變量，風險（即方差）作為因變量，擬合了包括Linear(線性)，Quadratic（二次）,Cubic（三次）,Inverse（倒數）四種模型。通過比較后，發現擬合模型中Inverse函數在四個函數中最為符合。以投資規模為X，風險為Y。擬合模型為：Y=0.023+0.004X此模型恰好與埃文斯和阿徹的投資組合模型Y=A+BNi〔其中Ni為組合的規模(i=1,2,3,……n);Yi為不同組合規模的σ〕相符合。4.組合規模與收益的回歸模型。回歸模型擬合的比較好，擬合優度為0.803，調整后的擬合優度為0.798，整體的F檢驗也非常顯著，各個參數的t檢驗也比較顯著，據此說明了投資組合規模與組合風險之間確實存在顯著的相關關系。我們可以用上述模型對投資組合的風險進行合理的估計,但由于組合中存在系統性風險,因此,當N趨向于無窮大時,組合的風險并不趨向于0。5.組合規模與收益的回歸模型。與組合規模與風險的模型類似，組合規模與收益的回歸模型為：Y=0.05+0.004X經檢驗回歸模型擬合得非常好，擬合優度為0.980，調整后的擬合優度為0.979，整體的F檢驗十分顯著，各個參數的t檢驗也十分顯著，但此模型沒有經濟理論的支持，因此僅作為一種擬合趨勢，沒有變量間的因果關系，不能解釋兩者之間的關系。

三、結論與建議

經過實證研究，得出如下結論:

（1)上海證券市場在2007年1月至6月期間,投資組合的適度規模數為16種股票。這種投資組合規模使投資組合總風險降低4.06%。因此，投資者為了降低組合的風險可以增加投資組合中的股票數，但投資組合的風險在組合規模達到一定程度后將逐漸穩定。

（2)從之前規模與收益的風險分析可看出：簡單的投資組合并不必然導致組合收益水平的提高,投資組合的規模存在一定的有效范圍,當組合規模超過該范圍時將引起組合的過度分散，而組合的過度分散又將產生各種交易費用及不必要的管理成本,這樣勢必會引起整個投資組合的收益降低。

（3）同時，我們要清楚地看到，投資組合規模在從1增加到6的過程中，收益率基本保持穩定，但風險降低幅度最大。因此,對于機構投資者而言,在經濟實力以及人力允許的情況下，應該根據適度的投資組合規模進行投資組合管理,可以選取比較大的投資組合規模，但也不宜盲目地擴大投資組合規模。對于個人投資者而言,不能只考慮收益，需要盡量增加投資組合的規模數,但由于經濟實力有限，可以投資3至6支股票，以大幅降低投資風險且不會影響收益。股市本身千變萬化，再加上中國股市的不確定性，使得股市的規模、收益與風險之間的關系具有更多的不確定性。

從長期來看，外界的影響因素對上述關系的影響將不斷加大且不好確定，但短期的分析又不能準確地反映三者之間的關系。因此，本文仍存在很多不足，有待改進。本文從實證角度著手研究，希望能對投資者有一定的指導作用，同時希望能對證券投資組合規避風險的研究有一定貢獻。