投资学第6章_投资风险与投资组合

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1、第六章投资风险与投资组合本章内容投资风险与风险溢价单一资产收益与风险的计量投资组合的风险与收益:马科维兹模型夏普单指数模式:市场模型以方差测量风险的前提及其检验证券投资风险的界定及类型什么是无风险证券?无风险证券一般有以下假定假设其真实收益是事先可以准确预测的,即其收益率是固定的;不存在违约风险及其它风险(如通胀风险)。现实中的无风险证券现实中,真正的无风险证券是不存在,几乎所有的证券都存在着不同程度的风险;即使国债,虽然违约风险很小,可以忽略,但也可能存在通货膨风险;在实际中,一般用短期国债作

2、为无风险资产的代表。因为在短期内,通胀风险较小,基本可以忽略。证券投资风险的界定及类型证券投资风险是指因未来的信息不完全或不确定性而带来经济损失的可能性。证券投资风险系统性风险:引起市场上所有证券的投资收益发生变动并带来损失可能性的风险,是单个投资者所无法消除的。非系统性风险:仅引起单项证券投资的收益发生变动并带来损失可能性的风险。单个投资者通过持有证券的多元化加以消除市场风险利率风险购买力风险政治风险等企业经营风险财务风险流动性风险等风险溢价风险溢价的含义是投资者因承担风险而获得的超额报酬各种

3、证券的风险程度不同,风险溢价也不相同风险收益与风险程度成正比,风险程度越高,风险报酬也越大单一资产持有期收益率单一资产持有期收益率的含义指从购入证券之日至售出证券之日所取得的全部收益与投资本金之比。单一资产持有期收益率持有期收益率案例:投资者张某2005年1月1日以每股10元的价格购入A公司的股票,预期2006年1月1日可以每股11元的价格出售,当年预期股息为0.2元。A公司股票当年的持有期收益率是多少?单一证券期望收益率单一证券期望收益率的含义由于投资者在购买证券时,并不能确切地知道在持有期末

4、的收益率,因此,持有期末的收益率是一个随机变量。对于一个随机变量,我们关心的是它可能取哪些值及其相应的概率大小。期望收益率是所有情形下收益的概率加权平均值。单一资产期望收益率单一资产期望收益率案例:在上例中,A公司的股票在1年后上升到11元,股息为0.2元,都是预期的。在现实中,未来股票的价格是不确定的,其预期的结果可能在两种以上。例如,我们预期价格为11元的概率为50%,上升为12元的概率为25%,下降为8元的概率为25%。则A股票的预期收益率为多少?单一资产期望收益率单一资产期望收益率的估计

5、由于证券收益的概率分布较难准确得知,一般用历史收益率的样本均值来代替期望收益率。单一资产的风险单一资产风险的衡量为了计量的便利,一般将投资风险定义为投资预期收益的变异性或波动性(Variability)。在统计上,投资风险的高低一般用收益率的方差或标准差来度量。单一资产的风险单一资产风险的估计在实际生活中,预测股票可能的收益率,并准确地估计其发生的概率是非常困难的。为了简便,可用历史的收益率为样本,并假定其发生的概率不变,计算样本平均收益率,并以实际收益率与平均收益率相比较,以此确定该证券的风险

6、程度。公式中用n-1,旨在消除方差估计中的统计偏差。单一资产的风险单一资产风险的估计案例假设B公司近3年的收益率分别为20%,30%和-20%。求样本平均收益率和方差。投资组合的收益与风险背景介绍马科维兹是现代投资组合理论的创始者,他在1952年发表题为《证券组合选择:投资的有效分散化》的论文,用方差(或标准差)计量投资风险;论述了怎样使投资组合在一定风险水平之下,取得最大可能的预期收益率。他在创立投资组合理论的同时,也用数量化的方法提出了确定最佳投资资产组合的基本模型。这被财务与金融学界看做是

7、现代投资组合理论的起点,并被誉为财务与金融理论的一场革命。1959年,他又出版了同名的著作,进一步系统阐述了他的资产组合理论和方法。马科维兹的资产组合理论奠定了现代投资组合理论的基石,此后,经济学家一直在利用数量方法不断丰富和完善投资组合的理论和方法。马科维兹模型马科维兹模型的假设证券收益具有不确定性证券收益之间具有相关性投资者都遵守主宰原则(Dominancerule)投资者都是风险的厌恶者证券组合降低风险的程度与组合证券数目相关投资组合的期望收益率投资组合的期望收益率的计算投资组合的期望收益

8、率是该组合中各种证券期望收益率的加权平均值,权重(x)等于每一证券初始投资额占投资本金的比例。投资组合的期望收益率案例1:计算组合的期望收益率证券名称组合中的股份数每股初始市价权重每股期末期望值期望收益率A100400.232546.4816.2%B200350.407043.6124.6%C100620.360576.1422.8%资产组合122%投资组合的期望收益率权重与卖空组合的权重可以为正值,也可以为负值。负值意味着卖空某种证券。卖空证券与卖出自己拥有的证券并非完全一样卖空通常是指投资者

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