风险厌恶系数ppt课件.pptx

Author李韬 李超 原彰 严宗,风险厌恶系数应用研究,风险与风险偏好,风险：是指事件发生与否的不确定性，是实际结 果和预期结果的相对差异风险偏好：是指为了实现目标，企业或个体投资 者在承担风险的种类、大小等方面的 基本态度。,风险厌恶、风险中性与风险偏好的数学表述,设效用函数u()是VNM效用函数,对于单赌g=(P1a1,P2a2,，Pnan),我们称一个人为（1）在g中规避风险，如果u(E(g)u(g) （2）在g中风险中立，如果u(E(g)=u(g) （3）在g中喜欢风险，如果u(E(g)u(g),阿罗-普拉特度量,阿罗-普拉特度量是对一个决策者的风险厌恶程 度的度量。它由肯尼思阿罗和约翰普拉特的名字命名。设是一个可微分的效用函数, 那么一个绝对风险厌恶的阿罗-普拉特度量被定义为：,ARA为正，表明具有此效用函数的投资者或者消费者是风险厌恶者；ARA为负，表明具有此效用函数的投资者或者消费者是风险爱好者；ARA为零，表明具有此效用函数的投资者或者消费者是风险中性者。,相对风险厌恶的阿罗-普拉特度量则是用绝对风险厌恶程度ARA乘以财富值W来计算,阿罗-普拉特相对风险程度测度指标事实上就是用冯诺依曼-摩根斯坦恩效用函数的凹度来度量风险厌恶程度。两者在原理上是一致的。,后来的行为金融理论则采取与风险衡量具有内在一致性的方法衡量消费者或者投资者对风险的态度，在代数式Prob（ws）b中，投资人对风险的态度体现在b和s上。 如果投资人是风险爱好者，则b较大；反之，如果投资人厌恶风险，则b较小。S也体现出投资人对风险的态度，其值大，则投资人可能难以忍受较大风险；反之，则爱好风险。,文献,具有社会偏好个体的风险厌恶的实验研究 个体的风险厌恶的分布特征 （周业安 左聪颖 陈叶烽 连洪泉 叶 航）管理世界(月刊)2012年第6期,具有社会偏好个体的风险厌恶的实验研究,这篇文章主要从实验的角度通过改进后的有序的彩票选择设计（OLS设计）多元价格序列设计（MPL设计）方法来探讨社会偏好个体的风险厌恶的分布特征。,实验必要性,传统经济学关于风险偏好的假定仅局限在个体面对可能事件的客观概率分布所进行的权衡。但这种理论自身已经隐含了一个假定， 即个体可以准确判断可能事件的客观概率。因此，个体面对不确定条件下的决策时，并不是风险偏好在起作用，而是风险认知在起作用。传统的社会保障制度设计原理以风险偏好为核心，忽略了偏好的社会性这一关键内容，从而使得社会保障旨在被动救助和管理风险，而不是激励社会成员主动化解风险。,试验方法的介绍,OLS设计实验的特点是设计八种不同彩票，然后排序，被试者从中选择一种，收益由选择的彩票决定。但是可能产生“符号依赖”的问题。MPL设计按照这种方法，被试在实验中需要在十对彩票（每对都标识为A和B）中对每一对彩票做出选择，其中彩票A和B的高低收益相同，但十对彩票的高收益概率逐对递增，相应的，低收益概率逐对递减。被试选择结束后随机抽取一对彩票，并根据被试对彩票的选择进行抽奖以决定被试的收益。,实验过程：,第一部分：个人信息调查。该部分实验的目的是获取被试的个体特征。为了使被试做出真实的回答，被试被告知所获取的个体信息完全保密。第二部分：实验问题测试。测试目的是使被试更好地理解实验中的收益支付规则。第三部分：风险厌恶测度。本文基于标准的Arrow-Pratt相对风险厌恶系数计算风险偏好。实验设计采用 Holt 和Laury（2002）所使用的基于彩票选择的实验设计。,被试需要分别对表中十对彩票做出选择彩票A还是彩票B的决定，被选择的彩票将用来抽奖， 以决定被试的收益。不过本实验设计在选择结束后，由计算机随机选择一对彩票，并根据被试当时的选择来进行抽奖。计算机首先在1到10之间抽取一个序号，以决定用哪一对彩票来决定收益。即，如果当时被试选择了彩票A，则计算机根据彩票A来对被试进行抽奖，决定被试在本部分实验中所获取的最终收益。这种收益方式使得被试的每一次选择都一样的重要，因为被试事先并不知道哪一对彩票会被选中。,彩票A的收益为2.00元或1.6元，而彩票B的收益为3.85元或0.10元，相对于彩票B，彩票A被称为安全选项。高度风险爱好的个体将从第一对彩票开始就选择彩票B，高度风险厌恶的个体则直到第十对彩票时才会选择彩票B，而风险中性的个体将在第四对彩票以后选择彩票B，因为从第五对彩票开始彩票B的期望收益大于A的期望收益。,实验结果：,风险厌恶的分布特征实验结果：根据表2我们可知，风险厌恶、风险中性和风险爱好的个体所占的比例分别为65%、28%和7%，其中高度风险爱好的个体的比例接近于0，27%的个体具有较高的风险厌恶；个体的风险厌恶中值位于0.41到0.68之间，其中风险厌恶和风险爱好的个体的风险厌恶中值分别位于0.41到 0.68 之间和-0.49到-0.15之间；个体选择安全选项的个数的平均值5.48，其中风险厌恶和风险爱好的个体的安全选项均值分别为 6.45 和 2.56。这表明了较大部分的个体为风险厌恶，较小部分的个体为风险中性，只有极少部分的个体为风险爱好，并且高度风险爱好的个体基本不存在，同时也可以发现个体的风险偏好具有较强的异质性。,从表3可以看出， 采用 MPL 和 OLS 设计所测度出的个体风险厌恶中值并没有明显差异， 但是要显著低于 iMPL 设计所测度出的个体风险厌恶中值， 这表明实验中所测度的个体的风险态度可能会受到测度方法的影响。个体普遍是风险厌恶的这一结论是不受影响并且是稳健的。Carlsson 等（2009） 同样采用Holt和Laury （2002） 的设计对中国贵州农村个体的风险厌恶进行了测度，但实验中的收益是本文中的 10 倍，作者研究发现 这主要是激励的差异所造成的， 该结论表明了使用学生作为被试的实验数据同样具有代表性。,中国居民风险厌恶系数测定及影响因素分析 -基于中国居民投资行为数据的实证研究,作者：王晟，蔡明超金融研究2011年第8期,目录一、文献回顾二、研究模型和数据来源三、实证分析结果四、研究结论及建议,一、文献回顾,研究领域主要涵盖两个方面：1.风险厌恶系数的测定有关风险厌恶系数测定的研究表明风险厌恶系数的大小大致介于0.5 到25 之间。Friend 和Blume ( 1975) ，研究居民对于风险资产的需求得出了系数大于2 的结论。Weber( 1975) 根据居民消费支出数据， Szpiro ( 1986 )依据财产险的历年数据，皆得出系数大致介于1. 3 和1. 8 之间的结论。还有其他的一些学者计算出了其范围。2.风险厌恶系数的影响因素分析主要是包括性别、种族、就业情况等人口统计学要素对于风险厌恶系数的影响。Levin 、Snyder等证明女性往往对风险有更高的厌恶情绪Halek 、Eisenhauer等发现65 岁以下人群的风险厌恶系数随着财富、受教育年限和年龄的增长而下降;65 岁以上人群则表现出相反。此外，不同年龄、民族、种族、社会经济地位、出生顺序先后以及婚姻状况都会影响人们的风险态度( Zuckerman , 1994 ; Sunden 和Surette , 1998 )。,二、研究模型和数据来源,2.2研究模型1.风险厌恶系数的估测模型根据马克维茨的现代资产组合理论，可得 = +() = + () +() , 其中, 为资产组合p 的期望收益率; , 和 分别为资产组合m、风险资产组合p 和无风险资产的标准差; 和 分别为风险资产组合m 和无风险资产的期望收益; , 为风险资产组合m 与无风险资产间的协方差。根据无风险资产的特性， =0且 , =。所以= + . 在效用最大化的前提下则有 = 可得= 因此，风险厌恶系数A即可通过确定; 、 、和 求得,2.风险厌恶系数的影响因素分析,上述模型中A 为本文估测而得的居民风险厌恶系数。模型III 检验财富状况对风险庆恶系数大小的影响;模型IV 度量居民的主观风险偏好与测得的客观风险厌恶系数间的关系。,2.3研究数据文章通过问卷调查的方式采集数据，获取各项影响因素的值,三、实证分析结果1.风险厌恶系数的估测 为风险资产组合m 的期望收益。若股指日收盘价为 ,日收益 =ln 1 ，采用1231个历史数据估测得日收益的均值 = 0.000972112，日收益率的标准差为 =0.022682356特别处理：根据受访者对未来股市的预期对收益率进行调整, 为无风险资产的期望收益。 受访者对于无风险资产的预期一般以受访时刻银行存款利率为基准。因此，文章选取了截至2010 年3 月9 日的一年期银行存款利率，即 =2.25% 。风险资产占总资产的比例。受访者当前持有股票仓位情况。,根据受访者对股市未来一年走势的预期及股票仓位情况，将 、 、和 代人居民的风险厌恶系数估测公式= ，即可求得受访者的风险厌恶系数大小及分布情况,2.风险厌恶系数的影响因素分析由于空仓与不参与股市确属两种不同的投资行为，故作者采用下述两种方法来进行影响因素分析。方法一：作者将不参与股市投资者的仓位以0 代替，建立风险厌恶系数的估测模型和影响因素分析模型。方法二：作者仅针对参与股市投资者建立风险厌恶系数估测模型和影响因素分析模型。2.1.考量居民的社会属性对于风险厌恶系数大小的影响模型I 和模型II 的分析结果表如6 和表7 所示。,2.2 考量居民的财富状况对于风险厌恶系数大小的影响一为界定财富时是否考虑房产价值。二为界定财富时是否考虑负债的因素，即是财富总值还是财富净值。三是界定财富时是否考虑人力资本。人力资本是指人类本身所能创造出的财富，人力资本是一个考虑了现在与未来的概念，因为人类不仅在此时此刻能够为自身、为家庭创造财富，还能在之后的时间内源源不断地创造财富，直到退休为止。= = (+.%) ,基于以上分析，财富概念应为包含房产、人力资本后的财富净值，由金融财富净值、房产和人力资本等构成。为了检验三类财富对风险庆恶系数分别产生的影响，分析模型III的拟合结果如表8 所示。,2.3 考量居民主观风险偏好对于风险厌恶系数大小的影响为了方便模型数据的拟合，本文需要首先量化每一心理测试题的各个选项，如对于第一题中的A 、B 、C 和D 四个选项分别赋予1 、3 ，5 和9 分;随后累加四道心理测试题受访者所勾选项对应的分值，并将该总分值赋予变量X ， 即居民的风险偏好态度为X。,四、研究结论及建议,实证研究证实: (1) 中国居民的风险厌恶系数主要集中在3 -6 的区间段，这与其他方法下估测的系数大小基本一致; (2) 年龄的增长会降低居民的风险厌恶程度但下降幅度会逐渐减小，男性的风险偏好程度明显低于女性，这些结论与国内外学者们的研究是一致的;(3) 身体健康状况、学历背景和婚姻状况对居民的风险偏好程度均不产生显著性影响;(4) 拥有金融或经济相关专业知识背景的较没有相关知识背景的受访者的风险厌恶程度低。 (5) 房产价值的增加会降低居民的风险厌恶系数，但金融财富对居民风险厌恶系数不产生显著性影响; (6) 在分析中国居民主观风险偏好态度对风险厌恶系数的影响时，研究表明中国居民资产配置情况反映出的风险庆恶系数与心理测试题反映出的居民主观风险偏好态度之间相关性不强，无法说明心理测试题作为衡量居民风险厌恶系数相对大小的有效性。,本文建议: (l)各类金融机构在设计、开发金融产品并给出具有针对性的投资建议(如客户经理推广理财产品)时，能够尽可能全面地考虑到投资者本身的社会属性和财富情况(2) 金融监管机构在给予技资者风险提示和教育、设立投资准人门槛时，尤其是在高风险、高收益的期货、期权等金融衍生品在中国陆续推出之时，同样需要根据社会属性、财富情况等客观风险承受因素区别对待不同类别的投资者群体;,五、总结,1.作者实证分析时各个模型的R方都偏低，没有给与相应的解释。说明选的解释变量解释能力不足，有可能有其他重要变量被纳入到误差项。但是一般样本如果很大，R-square超过10%就很不错了。2.文章没有对给出DW统计值，不知道是否存在自相关以及多重共线性。3.对于问卷调查有太多相对较隐私的问题如房产，家庭资产负债、股票仓位等信息可能数据不够准确4.问卷调查对象仅仅是长三角地区居民，不能代替整个中国居民的风险厌恶系数。,