中国运用证券投资组合理论-证券投资

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1、精品文档中国运用证券投资组合理论/证券投资摘要:本文分析了建立现代证券投资组合理论的基本假设,对假设中的市场效率、风险测度、参数估计时效性、零交易费用等,提出了马科维茨证券组合理论在我国运用存在的主要问题,并对组合证券投资优化模型的改进提出了自己的思路。关键词:证券市场;投资组合模型;投资收益投资组合是投资者同时投资于多种证券,如股票、债券、存款单等,投资组合不是券种的简单随意组合,它体现了投资者的意愿和投资者所受到的约束,即受到投资者对投资收益的权衡、投资比例的分配;投资风险的偏好等的限制。对此,西方现代投资组合理论中马科维茨投资组合理论、夏普资本资产定价理论等

2、为我们提供了理论上的指导,然而由于该诸理论与中国实际之间存在较大差距。因而本文着重探讨马科维茨证券投资组合理论在我国运用存在的问题及解决思路。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=t,期望值向量e=t反映了各种证券的期望收益率,方差δ2i=d反映了第i种证券的风险,协方差δij=δ2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创8/8精品文档ji=cov反映了第i种证券与第j种证券收益率的相关系数,v=为r的协方差阵。x=t表示组合证券投资比例向量,满足ent=1,其中e

3、n=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=utx,投资组合的风险δ2=d=∑∑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,也即通过下面模型或来进行证券组合投资决策。minδ2=xtvxmaxm=utx{utx≥m0{xtvx≤δ20模型{etx=1模型{etnx=a{x≥0{x≥1markowi

4、tz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: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。2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创8/8精品文档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。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较高的方案

5、,他们都要求有额外的收益率作为补偿。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。2016全新精品资料-全新公文范文-全程指导写作–独家原创8/8精品文档1.市场有效性问题。据美国财务学教授尤金。法玛的有效市场假说,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

6、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

7、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

8、不一定服从

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