统计方法在证券投资风险中的应用

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1、统计方法在证券投资风险中的应用  一、引言  证券投资是狭义的投资,是指企业或个人购买有价证券,借以获得收益的行为。在证券投资过程中,如何做到最大限度的认识、计量和规避风险一直是证券投资行业永恒的研究课题。统计方法作为经过多少年来不断印证和完善的实用理论,已逐渐被应用于各行各业。运用科学的统计方法,用数字来说话,是避免证券投资中拍脑袋做决策的有效辅助工具。  (一)证券投资风险的相关概念  1.证券投资风险的定义及特点。证券投资风险指因未来的信息不完全或不确定而未来带来投资经济损失的可能性。不仅包含可能给人们带来的直接损失,还包括可能带来的相对损失以及潜在损失。  而证券

2、投资风险通常表现出一下几点常见的特性:  a.普遍性和客观性。即证券投资风险是伴随着投资活动客观普遍存在的。  b.偶然性和必然性。即证券投资风险存在着大量风险发生的必然性,与某具体风险发生的偶然情况。  c.可变性。即证券投资风险并不是一成不变的,随着投资活动进行有可能风险会转移、缩小或扩大。  d.多样性。即证券投资风险随着各式各样投资活动的进行常伴随着多变的风险。  e.可防范性。即尽管证券投资风险是客观存在的,同时又带有不确定性,甚至达到一定程度后更具危害性,但我们仍然可以采取一定的方法来防范和规避证券投资风险,尽可能避免或减小风险带来的损失和危害。  2.证券投

3、资风险的分类。不同的维度,证券投资风险可以分为多种。根据导致证券投资风险的原因是否与投资活动相关,可将风险分为经济证券投资风险和心理证券投资风险。证券投资所要考虑的风险主要是经济风险,经济风险于证券发行主体的变现风险、违约风险以及证券市场的利率风险和通货膨胀风险等。  根据风险的性质是否关系全局由共同因素导致,我们可将证券投资风险分为系统性证券投资风险和非系统性证券投资风险。证券投资的总风险即为系统性证券投资风险和非系统性证券投资风险的总和。其中,系统性证券投资风险是由某种全性活同性因素引起的收益降低或产生预期投资损失的可能性。由于该种风险难以通过不同证券组合等方式进行回

4、避和消除,因而又称为不可分散风险活不可回避风险。如,通货膨胀或者政府政策带来的市场风险,信贷利率风险等都属于系统性风险。非系统性证券投资风险就与系统性证券投资风险相对应。非系统性证券投资风险则多是由于投资公司自身等某种个别原因导致的收益降低或产生预期投资损失的可能性。这类风险主要表现出个别性、具体性和突发性等,可能是一个独特事件,但又关系证券投资活动的成败。但由于这种风险通常是个别因素导致,通常及时排查可以避免。因而非系统证券投资风险又称之为可分散或可回避风险。  二、如何在证券投资风险管理中应用统计方法  (一)量化统计在证券投资风险管理中得到广泛应用  随着统计科学中

5、量化理论研究结果的不断深化,与此同时,Markoarkowitz的证券投资组合理论随着实例中验证加之投资者对防范投资风险意识的加强已经成为现代证券投资风险管理中的一项重要工具。后又有美国斯坦福大学教授刘遵义运用比较、数量分析和模糊综合评判等方法,对证券投资风险进行了量化研究。实践证明,虽然主要运用于指导决策的手段偏好于个人投资,但通过组合理论和其他技术分析进行量化的统计工具逐渐被认同,逐渐变为理性投资规避风险的一般常用形式。定量统计对于证券投资活动中客观存在的依赖关系进行了梳理,也巩固了证券投资决策和管理的壁垒。处理好各种投资活动和行为中潜在的风险对于活动的成败起到至关重

6、要的作用。  (二)均值-方差模型应用于证券投资风险管理  除定量分析外,根据常见的证券投资活动又结合统计分析方法逐渐演变出了一些特定的实用模型。均值-方差模型便是其中之一。均值-方差模型主要适合于投资者根据证券的期望收益率估测证券组合风险,投资者仅依靠证券的风险和收益来做决策,追求投资收益最大化,相应区间风险最小化的投资活动中。  该模型不仅适用于散户,值得注意的是同样适用于大规模的投资决策,尤其是投资基金决策时。  该模型的意义就在于在满足预期收益率情况下,使得组合证券投资的风险降低到最低。随着参与投资证券活动种类的增多,组合证券投资的优势也随之凸显,证券投资风险也就

7、越来越小。  (三)资本资产定价模型应用于证券投资风险管理  资本资产定价模型也是有特定适用类型的一种统计方法与证券投资风险管理相结合的实际应用模型。该种模型适用于投资者较多,且都支持一个相同周期投资项目,且只关心本项投资活动计划周期内的收益情况,同时投资者只能公开交易,市场环境无摩擦的投资情况下。  该种定价模型的意义就在于可以根据分析的结果区分证券类型,从而采取相应行动。当为进攻型证券时,系统风险高,但市场证券组合收益率呈现快升快降形势。因此,当市场看涨时要买入。当为防御型证券时,系统风险虽然低,但收益率也呈现慢升慢降形势

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