金融工程简介.docx

《金融工程简介.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《金融工程简介.docx（55页珍藏版）》请在三一办公上搜索。

1、第一节 金融工程概述一、 金融工程的基本概念金融工程（Financial Engineering）是20世纪80年代中后期在西方发达国家兴起的一门新兴学科。1998年，美国金融学家费纳蒂（Finnerty）首次给出了金融工程的正式定义：金融工程包括新型金融工具与金融工序、开发与实施，并为金融问题提供创造性的解决办法。该定义不仅强调了对金融工具的运用，而且还强调了金融工具的重要性。金融工具重要包括各种原生金融工具和各种衍生金融工具。原生金融工具有外汇、货币、债券和股票交易，而衍生工具有远期、期货、期权和互换交易等。金融工序主要指运用金融工具和其他手段实现既定目标的程序和策略，不仅包括金融工具的创

2、新，而且还包括金融工具运用的创新。一般来说，金融工程的概念有狭义和广义之分。狭义的金融工程主要指利用先进的数学及通讯工具，在各种现有基本金融产品的基础上，进行不同形式的组合分解，以设计出符合客户需要并具有特定风险和收益的新的金融产品。而广义的工程手段则是指一切利用工程化手段来解决金融问题的技术开发。他不仅包括金融产品设计，还包括金融产品定价、交易策略世界、金融风险管理等各个方面。无论是广义还是狭义的概念，作为一门新兴的学科，金融工程可以被认为是将工程思维引入金融领域，综合的使用各种工程技术（主要有数学建模、数值计算、网络图解和仿真技术等）设计、开发和实施新型的金融工具盒金融工序，创造性的解决各

3、种金融问题。它是一门将金融学、统计学、计算机技术相结合的交叉学科。【例1】1993年，法国政府在对R-P化工公司实施私有化（Privatization）时遇到了困难。按照政府的设想，在出售股权的同时，R-P化工公司应将一部分股权售予公司的员工，以保护公司员工的利益，同时也使他们保持工作积极性。但是，R-P公司的员工却对这一职工持股计划反映非常冷淡。在政府与公司决定对员工提供10%的价格折扣之后，仍仅有20%左右的员工购买本公司的股票。这样少的员工持股无疑使R-P化工公司的管理层对员工们未来的工作积极性和人力资源流动状况深表忧虑，而政府和公司又不愿意提供更多的折扣，承担更大的成本来吸引员工购股。

4、在这两难境地中，他们向著名的信孚银行（Bankers Trust）求助。 信孚银行所面临的问题： 1、 原计划的预期收益无法抵补预期所承担的风险，企业员工的投资欲望不强；2、 认购比例达不到管理层的预期，违背了计划的初衷。信孚银行提出的方案：由R-P公司出面向员工保证其持有的股票在4年半内获得25%的回报率，同时其股权所代表的表决权不受影响，并且员工可以获得未来股票二级市场价格上涨所带来的资本利得的2/3，而剩余部分则作为对R-P公司所提供的最低回报率的补偿。该方案产生了以下效果： R-P化工员工在不影响其股票表决权的同时还能获得最低收益保障，这使得员工的购股兴趣大增；R-P化工公司只需支付较

5、低的成本就可以利用员工持股，在这一定程度上解决了困扰企业发展的激励问题和信息问题；如果二级市场价格上升该公司还能获得员工持股的1/3溢价部分，如果市场境况不佳，R-P化工公司也不无须承担股价下跌的风险。总之，信孚银行的方案是R-P公司成功地向员工出售了股票，并且只需承担比原先折扣优惠更低的成本。二、 金融工程的核心分析原理和技术（一） 金融工程的核心分析原理金融工程的核心分析原理是无套利均衡理论。鉴于金融产品和交易的特点，人们往往很难准确描述资产的供求曲线和均衡时的变化特征，但如果可以将资产头寸和市场上其他资产的头寸相结合，构造一个市场均衡时不能产生无风险收益的组合头寸，那么，在市场有效性的前

6、提下，均衡问题便迎刃而解。无套利意义下的价格均衡规定了市场的一种稳定态，一旦资产价格发生偏离，套利者的力量就会迅速引起市场的纠偏反应，价格重新调整至无套利状态。从一定意义上说，无套利均衡原理抓住了金融市场均衡的本质。（二） 金融工程的核心分析技术金融工程的核心分析技术是组合和分解技术。所谓的“组合和分解技术”就是指利用基础性的金融工具来组装具有特定流动性及收益、风险特征的金融产品，或者是将原有相关金融产品的收益和风险进行剥离，并加以重新配置，以获得新的金融结构，使之具备特定的风险管理功能，以有效满足交易者的偏好和需要。组合和分解技术并不是一种随意的“积木”游戏，而是无套利均衡原理的具体应用。不

7、管在多大的范围，以何种方式进行组合和分解，必须紧紧围绕着“无套利均衡”这个中心。组合和分解技术又被称为“复制技术”，即用一种（或一组）金融工具来“复制”另一种（或一组）金融工具，其要点是时复制组合的现金流与被复制组合的现金流特征完全一致，复制组合和被复制组合实现完全对冲。（三） 金融工程运作金融工程作为金融创新的手段，其运作可分为六个步骤：1、 诊断：识别金融问题的实质和根源。2、 分析：根据当前的体制、技术和金融理论找出解决问题的最佳方案3、 生产：运用工程技术方法从事新金融产品（工具或策略）的生产。4、 定价：在生产成本和收益的权衡中确定新产品的合理定价。5、 修正：根据不同客户的需求进行

8、修正。6、 商品化：将为特定客户设计的方案标准化，面向市场推广。以上六个步骤涵盖了可行性分析、产品的性能目标确定、方案的设计优化、产品的开发、定价模型的确定、仿真的模拟实验、小批量的应用和反馈修正，直到大批量的销售、推广和应用。在各个环节紧密有序，大部分创新的新进入产品，成为运用金融工程创造性解决其他相关金融财务问题的工具，即组合型产品的基本单元。三、 金融工程学的发展（一） 金融学得描述性阶段在20世纪的50年代以前，金融学是经济学的一个分支，但此时的研究大多依赖于经验分析而不是理论上的、合乎规范的探讨，也没有在分析中引入系统的数量分析方法。但在这一阶段提出了两个重要的理论，为后来的金融工程

9、学打下了坚实的基础：一是净现值法，美国经济学家费雪（Irving Fisher）在1896年提出了关于资产的当前价值等于其未来现金流量折现之和的思想，这一思想对后来的资产定价理论的发展起到了奠基石的作用；二是效用理论，它是由冯诺依曼（Neumann）和摩根斯坦（Morgenstern）在1944年提出的，效用理论描述了投资者的风险态度，是一种帮助人们在更广的范围内描述收益与风险的方法。（二） 金融学的分析性阶段一般认为现代金融理论起始于20世纪50年代初马克维兹（Harry Markowitz）提出的投资组合理论。马克维兹理论的基本结论为：在一系列理论假设的基础上，证券市场上存在着有效的投资组

10、合。在证券允许卖空的条件下，证券组合前沿是一条双曲线的一支；在证券不允许卖空的条件下，证券组合前沿是若干段双曲线的拼接。证券组合前沿的上半部分称为有效前沿；也就是说，在有效前沿上的投资组合是收益固定是方差最小的证券组合，或者说是方差固定时收益最大的证券组合，这就将投资者的资产选择问题转变成一个给定目标函数和约束条件的线性规划问题。该理论不仅奠定了现代有价证券组合理论基础，而且也被看做分析金融学的开端，并对后来的现代证券组合理论研究产生了重大的影响。1965年9-10月，芝加哥大学的法犸（Fama）提出了有效市场假说。有效市场假说认为，在一个有效市场上，股票的内在价值可以通过其市场价格表现出来；

11、一种资产当前的价格能够完全反映出影响这一资产价值的现在和未来经济基本因素的所有公开可得信息。20世纪50年代后期，金融学在研究方法上从经济学中独立出来，莫迪格里亚尼(F. Modiogliani)和米勒(M.Millier)在研究公司资本结构和公司价值的关系时发表了一系列论文，探讨公司财务政策是否影响公司的价值，他们的结论是：在理想的市场条件下，公司的价值与这些政策无关。该结论被称为MM定理，并为公司财务这门学科奠定了基础。与此同时，他们也首次提出了无套利假设，无套利假设是指在一个完备的金融市场中不存在套利机会（即确定的低买高卖之类的机会）。他们在论证过程中应用了“无套利”（no-arbitr

12、age）分析方法，此方法的核心内容是对金融市场的某项“头寸”进行估值和定价。分析的基本方法是将这项头寸与市场中其他金融头寸组合起来，构筑起一个在市场均衡条件下无法不承受风险的超额利润的组合头寸，并由此测算出该项头寸在市场均衡时的价值。20世纪60年代早期，约翰逊（Leland Johnson）和杰罗斯（Jerose Stein）把证券组合理论拓展到套期保值的研究中，从而形成了现代套利保值理论。以夏普（William Sharpe）、林特纳（John Lintner）和莫辛（Jan Mossin）为代表的一批学者，把注意力从马克维兹的对单个投资者的微观主体研究转向整个市场的研究，考虑所有遵循马克

13、维兹假设下的投资者的共同行为将导致怎样的市场状态，并在1964年和1965年创造性的提出了著名的资本资产定价理论（CAPM）。但CAPM严格的假设条件却给经验验证造成了很大的障碍，使得人们不得不致力于假定条件进行修改，以使其更符合实际。20世纪70年代，迈耶斯 (Mayers)、罗伯特莫顿 (Robert Merton)、艾尔顿和格鲁伯 (Elton and Gruber)为代表的学者，放松了资产定价模型中的某些假定条件,得出一些有意义的结论。以费歇布莱克和梅隆斯科尔斯 (Fisher Black and Myron Scholes)、罗斯 (Ross)为代表的学者，基本放弃CAPM假定，以新

14、假定条件为出发点重新建立 模型，从而分别提出：第一个完整的期权定价模型和套利定价理论,即 APT- Arbitrage Pricing Theory。期权定价模型和套利定价理论的提出，标志着分析性现代理论开始走向成熟，也可以说完成了现代金融理论从描述性科学向分析性科学的飞跃。马克维兹的投资组合理论以及布莱克-斯科尔斯提出的期权定价模型，是在较强的数学框架下得出的，并由此建立了分析金融学理论，有人称之为“华尔街的两次数学革命”，之后的内容就按照这两个理论展开的。第二节 资产组合理论与资本资产定价模型一、证券组合管理理论概述（一） 现代证券组合理论的产生1952年，哈里马克维兹发表了一篇题为证券组

15、合选择的论文。这篇著名的论文标志着现代证券组合理论的开端。马克维兹考虑的问题是单期投资问题：投资者在某个时间（称为“期初”）用一笔自有资金购买一组证券并持有一段时间（称为“持有期”），在持有期结束时（称为“期末”），投资者出售他在期初购买的证券并将收入用于消费或再投资。马克维兹在考虑这个问题时，第一次对证券投资中的风险因素进行了正规阐述。他注意到一个典型的投资者不仅希望“收益高”，而且希望“收益尽可能确定”。这意味着投资者在寻求“预期收益最大化”的同时也追求“收益的不确定性最小”，在期初进行决策时必然力求使这两个相互制约的目标达到某种平衡。马克维兹分别用期望收益率和收益率的方差来衡量投资的预期

16、收益水平和不确定性（风险），建立均值方差模型来阐述如何全盘考虑上述两个目标，从而进行决策。推导出结果是，投资者应该通过购买多种证券而不是一种证券进行分散投资，（二） 现代证券组合理论的发展在投资者只关注“期望收益率”和“方差”的假设前提下，马克维兹提供的方法是完全精确的。然而这种方法所面临的最大问题是其计算量太大，特别是在大规模的市场存在着上千种证券的情况下。在当时，即使是借助计算机也难以实现，更无法满足实际市场在时间上近乎苛刻的要求。这严重阻碍了马克维兹方法在实际中的应用。1963年，马克维兹的学生威廉夏普提出了一种简化的计算方法，这一方法通过建立“单因素”模型来实现。在此基础上后来发展出“

17、多因素模型”，希望对实际有更精确的近似。这一简化形式使得将证券组合理论应用与实际市场成为可能。特别是20世纪70年代计算机的发展和普及以及软件的成套化和市场化，极大的促进了现代证券组合理论在实际中的应用。当今，多因素模型已被广泛应用在证券组合中普通股之间的投资分配；而马克维兹模型则是被广泛应用与不同类型证券之间的投资分配上，如债券、股票、风险资产和不动产等。早在证券组合理论广泛传播之前，夏普（William Sharpe）、林特纳（John Lintner）和莫辛（Jan Mossin）三人几乎同时独立的提出了以下问题：“假定每个投资者都使用证券组合理论来经营他们的投资，这将会对证劵定价产生怎

18、样的影响？”他们在回答这一问题时，分别于1964年、1965年、1966年提出了著名的资本资产定价模型（CAPM）。这一模型在金融领域盛行十多年。1976年，理查德罗尔对这一模型提出了批评，认为该模型永远无法用经验事实来检验。与此同时，史蒂夫罗斯突破性的发展了资本资产定价模型，提出套利定价理论（APT）。这一理论认为，只要任何一个投资者都不能通过套利获得收益，那么期望收益一定与风险相联系。这一理论只需较少的假定。罗尔和罗斯在1984年认为这一理论至少在原则上是可以检验的。二、证券组合理论分析（一）投资者的风险偏好分析1.1 风险与风险厌恶在一般的投资分析中，我们都假设投资者是风险厌恶的。风险是

19、对投资者预期收益的背离，或者说是收益的不确定性。在投资活动中，投资者投入的本金是当前行为，数额是确定，目的是希望获得预期的收益，但在持有投资资产的时间内，有很多因素可能使预期收益减少甚至使本金遭受损失，而且相隔时间越长，预期收益的不确定性越大。大量事实证明，投资者普遍是风险厌恶的，即人们在投资决策时，总是希望预期收益越大越好，而风险越小越好，即会选择预期收益更大，而风险更小的投资，在预期收益相同时，会选择风险较小的投资，或在风险相同时，会选择预期收益较大的投资，但如果预期收益和风险都要高，如下图所示，i资产的承担了较高的风险也获得了较高的预期收益。此时投资决策就取决于投资者的风险偏好，即收益率

20、的增加能否弥补投资者个人对风险补偿的要求。如果投资者A认为增加的预期收益率恰好能补偿增加的风险，即i与j两种资产的满意程度相同，则两种资产是无差异的；如果投资者B认为增加的预期收益率不足以补偿增加的风险，则j令他更满意，即j比i好；如果投资者C认为增加的预期收益率超过了增加风险的补偿，i比j更令人满意，即i比j好。实际上，在风险相同的情况下，投资者要求的预期收益率补偿越高，表明该投资者对风险约厌恶。在上述三位投资者中，B对风险厌恶的程度最高，最保守，A次之，而C的风险厌恶程度最低，最具冒险精神。1.2 投资者的无差异曲线一个特定的投资者，任意给定一个资产，根据他对风险的态度，按照预期收益率对风

21、险补偿的要求，可以得到一系列满意程度相同的证券或组合。如下图所示，某投资者认为经过j的那一条曲线上所有资产或组合对他的满意程度相同，这条曲线就称为该投资者的一条无差异曲线。根据无差异曲线，任何资产或组合均可与资产j进行比较。在图中，对该投资者而言，资产i与j无差异，无差异曲线上方的资产k比j好，而无差异曲线下方的资产l比j坏。无差异曲线同样，也有一系列资产或组合与k和l无差异，从而形成经过k和l的无差异曲线。实际上，任何一个资产或组合都将落在某一条无差异曲线上，而落在不同的无差异曲线上则有无差异曲线族不同的满意程度。一个资产或组合不会同时落在两条不同的无差异曲线上，即两条无差异曲线不会相交。此

22、外，无差异曲线的位置越高，所带来的满意程度也越高。对于一个特定的投资者而言，所有的无差异曲线形成一个曲线族，称为该投资者的无差异曲线族。无差异曲线的数量是无限的，而且将密布整个平面。对于风险回避者而言，投资者的无差异曲线具有以下特点：1）向右上方倾斜，表明收益与风险之间是正相关的；2）凸向坐标轴，表明投资者边际风险的收益替代率递增，或边际收益的风险替代率递减；3）在同一坐标轴平面不能相交；4）充满整个坐标平面，表明无差异曲线系统是对投资者满足程度或效用的完全反映；5）左上方的无差异曲线比右下方的无差异曲线给投资者带来的满足程度或效用更大。1.3 风险厌恶程度与无差异曲线一般情况下，无差异曲线越

23、陡峭表明风险越大，投资者要求的边际收益补偿也越大，但不同投资者厌恶风险的程度不同，也就有着不同的无差异曲线族。下图表示了高风险厌恶者、中等风险厌恶者、轻微风险厌恶者的无差异曲线族。 高度风险厌恶者 中等风险厌恶者 轻微风险厌恶者在某些极端的情况下，有些投资者只关心风险，风险越小越好，对预期收益毫不在意，这类投资者的无差异曲线是一族直线，而另一类投资者对风险毫不在意，只关心预期收益，收益越高越好，这类投资者的无差异曲线是一族水平线。 只关心风险的投资者 只关心预期收益的投资者（二）资产的关联性与风险分散投资组合的业绩取决于组合中各项资产的收益，分散投资后的收益就是各项资产收益的加权平均，但投资组

24、合的风险则更复杂，并不是各项资产的加权平均，而取决于两个因素：一是单个资产的风险，二是不同资产之间的联动性。2.1 相关系数在统计学中，衡量资产收益之间联动性的一种方法是相关系数，可用来衡量任意两种资产收益之间的关系程度。相关系数是一个取值范围在-11、度量相关性的指标。相关系数为1时表示完全正相关，相关系数为-1时表示完全负相关，相关系数为0表示零相关（或相互独立）。1、完全正相关在完全正相关时，收益之间是完全的直线相关关系。投资者知道其中一种资产的收益就可以完全预测另一种资产的收益。在下表中，股票A和B在19931998年的6年中有相同的收益形态，当股票A的收益上升时，股票B的收益也上升，

25、反之亦然。当收益正相关时，投资组合的风险就是单个资产风险的加权平均。年份股票A股票B投资组合AB（1：1）19930.360.360.361994-0.12-0.12-0.121995-0.1-0.1-0.119960.340.340.341997-0.06-0.06-0.0619980.30.30.3平均收益0.120.120.12标准差0.2150.2150.215长期收益正相关的资产组合的收益率2、完全负相关在完全负相关的情况下，资产的收益是完全相反的线性关系。当一个资产的收益升高时，另一个资产的收益则降低。下表中的股票A和C呈完全负相关的关系，其实际收益与均值（12%）之间的差异消除了

26、，使得投资组合的收益为12%。这一投资组合没有风险，它将在持有期内固定产生每年12%的收益，而且平均收益也为12%。年份股票A股票C投资组合AC（1：1）19930.36-0.120.121994-0.120.360.121995-0.10.340.1219960.34-0.10.121997-0.060.30.1219980.3-0.060.12平均收益0.120.120.12标准差0.2150.2150.000长期收益负相关的资产组合的收益率3、零相关在零相关的情况下，资产收益之间没有线性相关。把两种零相关的资产组合在一起可以降低投资组合的风险。如果更多没有相关性的资产加入到资产组合中可以

27、更显著的降低风险，但在这种情况下风险不能完全被消除。4、不完全正相关下表中的两种资产，股票A和D正相关程度为0.55，这也是投资者通常会遇到的情况。我们可以发现每只股票的标准差仍为0.215，平均收益为0.12，但按1：1组合后，风险在某种程度上降低了，变为0.18。任何风险的降低都不会对收益产生负面影响。在正相关的情况下，风险可以降低但不可能完全消除。对投资者而言，最理想的是能找到负相关或正相关性较低的资产，但通常遇到的资产都具有一定的正相关性。年份股票A股票D投资组合AD（1：1）19930.360.250.3051994-0.120.130.0051995-0.10.190.045199

28、60.340.280.311997-0.06-0.35-0.20519980.30.220.26平均收益0.120.120.12标准差0.2150.2150.1802.2 协方差1、协方差的含义由于资产收益之间普遍存在着相关性，因而必须量化互动性的实际程度，并将其应用到投资组合风险的度量中，因为这种互动性影响到投资组合的方差（或标准差），协方差可以做到这一点。协方差是两个资产收益的相关程度的绝对度量方法，与相关系数相同，协方差也可以是：正数，表明两个资产的收益倾向于同时同方向变动，一个上升或下降时，另一个也做相同变动。协方差为正数时，相关系数也为正。负数，表明两个资产的收益倾向于反向变动，一个

29、上升或下降时，另一个做反向变动。协方差为负数时，相关系数也为负。零，表明两个资产的收益独立变动，并且没有同方向或反方向变动的趋势。2、协方差的计算在预期基础上计算协方差的公式为：根据历史数据同样可以计算协方差：两种资产的协方差有以下性质：；如果A、B两种资产相互独立，则有3、协方差与相关系数的联系协方差与相关系数之间关系可用下式来表示：即相关系数是协方差除以两个收益的标准差，由上式可知： 完全正相关 不完全正相关 不相关 完全负相关相关系数越小，特别是负相关的资产组合，其分散化效应就越大，相关系数越大，特别是正相关的资产组合，其分散化效应就越小。如当铁路股票受损失时，航空股票就会获益，两者的收

30、益率呈负相关，两者的投资组合将会显著降低风险，分散化效应较为明显；相反的，若将轮胎公司和汽车公司的股票结合在一起，由于两者的收益率呈正相关，它们的投资组合就不会降低风险，也没有什么分散化效应。（三）资产组合的收益与风险3.1 两种资产组合的收益与风险1、收益假设有两种资产A和B，其预期收益率分别为和，则分别以xA和xB的比例投资于两种资产构成的投资组合的预期收益为：投资组合的预期收益率是各资产预期收益率的一种线性组合，因为xA+xB=1，则有xA1投资组合预期收益率与持有资产A比例的线性关系上图表明投资组合预期收益率为xA的线性函数。xA可以为负，此时投资者可以卖空资产A，并将所得的资金连同自

31、有资金买入资产B，则xB大于1。当然在允许卖空时，xA也可以大于1，表明投资者卖空资产B。在上图中，实线部分表明不允许卖空的情况，延长线则表明允许卖空的情况。2、风险A、B两种资产组成的投资组合的风险，用收益的标准差计算如下：由上式可见，投资组合的风险大小取决于：持有的每一种资产的比例；持有资产的方差（或风险）；资产之间的相关程度。给定资产的方差和相关程度后，选择不同的投资比例，就可以得到不同的投资组合，从而得到不同的预期收益率和标准差。例：19922001年可口可乐和Duke能源股票的平均收益率分别为12.12和15.16，标准差分别为21.58和25.97，相关系数为0.29，假定投资于每

32、只股票的资金相同，则组合的标准差为：3、相关性与两种资产组合的风险例：假设A、B两公司的标准差分别为37.3%和23.3%，如果投资权重各占一半，则在不同相关系数下，该组合的标准差分别为： 如果相关系数为1，组合标准差为30.3%；如果相关系数为0.5，组合标准差为26.5%；如果相关系数为0.15，组合标准差为23.4%，如果相关系数为0，组合标准差为22%；如果相关系数为-0.5，组合标准差为16%；如果相关系数为-1，组合标准差为7.0%。由上可见，如果将相关性较低的资产组合在一起，投资组合的风险将会降低。1）完全正相关下两种资产组合的风险完全正相关时，则即此时，投资组合的风险为投资比例

33、的线性函数。此时A、B两种资产组成的组合就是连接这两点的直线，如下图所示。E(rp)AB=1=-1=-0.5=0相关系数不同的资产组合2）完全负相关下两种资产组合的风险在完全负相关时，。则此时存在一个投资比例使投资组合的标准差为0，令，可得，即按上述比例进行投资，就可以使组合的风险降为0。3）不相关下两种资产组合的风险在不相关下，则此时存在一个最小方差组合，令，可得：， 此时最小标准差为：4）不完全相关下两种资产组合的风险令可得最小方差组合为：，注意xA可能为负值，如果为负表明投资者需要卖空资产A才能得到最小方差组合。3.2 N种资产的情况1、收益：2、风险：投资组合风险是各单项资产风险和资产

34、之间协方差的函数，以方差来表示投资组合风险如下： （）上式可简化为：3、协方差的重要性当我们将一个新的资产添加到一个由很多投资组成的投资组合之中，会发生两种影响：一是资产本身的风险被加入到投资组合的风险之中；二是新资产与其他资产之间两两对应的协方差也被加入到投资组合中。随着投资组合中资产数量的增加，单项资产自身风险的重要性降低，而协方差的重要性逐步上升。例如一个有100种资产的投资组合，每种资产自身的风险对投资组合风险的贡献非常小，投资组合的风险基本上由资产之间的协方差风险组成。组合中方差与协方差的项数与构成组合的证券种数之间的关系构成组合的资产种数组合中方差总项数组合中资产方差的项数组合中协

35、方差的项数111024223936101001090100100001009900NN2NN2 -N（四） 有效投资组合与最优投资组合4.1 有效投资组合有效投资组合是指投资者以预期收益率和标准差作为衡量资产组合标准时所选择的最优组合。1、可行集与有效集可行集又称机会集，是所有资产各种可能组合的全部集合。一般来说，投资者的可行集无穷无尽，即使在资产组合数目一定的情况下，由于投资比例可以有不同组合，可行集也是无法穷尽的。因此投资者不可能也没有必要根据可行集做出投资决策。有效集是指有效投资组合，即最优投资组合的全部集合。有效集一旦确定，投资者即可根据自身的偏好选出满足其偏好的最优投资组合。2、有效

36、集的标准1）风险相同时，收益高比低好；2）收益相同时，风险小比大好。3、有效集的确定如上图所示，曲线围成部分表示所有可能投资组合的可行集，每一投资者组合的风险-收益组合可被上述坐标轴里的任意点所决定。从图中可以看出，有些风险和收益组合比其他组合更令人满意，尤其是可行集左上方的边界，这是最满意风险组合的集合，这就是有效边界。位于有效边界上的组合都优于所有的内部各点。如S和V比，收益率相同，而风险较大；S与Q比，风险相同而收益率较低。因此在S、V、Q三点都存在的情况下，没有人愿意选S点。投资组合的可行域有效边界上的所有点构成一有效集，有效集是由那些风险一定而收益最高，或收益一定而风险最小的投资组合

37、构成。寻找有效集的过程，实际上是以下两个问题的优化过程：一是约束风险，求收益最大的问题；二是约束收益，求最小风险的问题。4.2 最优投资组合的选择根据投资者的无差异曲线和投资组合的有效集，就可以确定投资者的最优投资组合。将无差异曲线系统与有效集放在一起，两者的切点就是最优投资组合。在下图中，无差异曲线I2与有效集的切点B就是投资者选择的最优投资组合。（五）无风险资产与风险资产的组合在前面的分析中，有效集上的资产组合都是由风险资产构成的，这里我们将考虑无风险资产纳入投资组合选择之中的情况。首先，投资者不仅能投资于风险资产，也可以投资于无风险资产，其次投资者将被允许借入资金，但须支付与贷出相同的利

38、率，即投资者可以卖空一定比例的无风险资产。5.1 无风险资产无风险资产是指在持有期间具有确定收益率的资产。由于无风险资产的最终价值没有任何不确定性，故其标准差应为0，而且无风险资产与任意风险资产之间的协方差也为0。根据无风险资产的定义，由于公司发行的证券都存在违约的可能性，所以无风险资产只能选择政府发行的证券，但并不是所有政府证券都可以视为无风险资产。如果投资者有一笔持有期为3个月的资金，他购买了10年到期的国债，这样的一种资产是有风险，因为投资者不知道在投资期末这笔资产到底值多少钱，因为利率可能以不可预料的方式变化，利率风险的存在使得该政府债券具有不确定性，也就不能被视为无风险资产。再考虑一

39、种政府债券，它在投资者的持有期结束之前到期，如30天到期的政府债券，但投资者的资金持有期为3个月，此时投资者在持有期期初不知道30天以后的利率，而这个利率正是投资者将其30天到期政府债券的收益在剩下持有期内进行再投资的基础。所有到期日少于投资者投资期的政府债券都存在这种再投资利率风险，而这种风险的存在也意味着这样一些证券同样不能被视为无风险资产。这样以来，只有到期日与投资者投资期长度相匹配的政府债券才可以作为无风险资产。5.2 无风险资产与风险资产的组合根据对无风险资产的定义，无风险资产收益率的标准差为0，预期收益率rf为一常数。由风险资产A与无风险资产构成的投资组合的预期收益率为：由于，则假

40、设，则该投资组合的预期收益率为：，标准差为：。由以上两式可消去xA，可得：无风险资产与风险资产构成的投资组合上图中的直线就代表了与之间的关系，其中rf至A的线段表示以无风险利率贷出部分资金和投资于风险资产的组合，H点即为上例中的组合。如果允许无风险借入，则点A右上方的点可行，表示卖空无风险资产以筹集资金投入风险资产，借入越多，离A点就越远，投资者的风险和预期收益率也将随之增大。如果把无风险贷出看作对无风险资产的投资，则无风险借入就好比购买股票的保证金交易。假设一投资者有1万元，再借入1万元，全部共2万元投资于资产A，则其持有比例为xA=2，1-xA=-1.0。该投资组合的预期收益为30%，标准

41、差为57.4%。可见，当无风险借入利率低于风险资产的预期收益率时，无风险借入具有提高投资组合预期收益率和风险的作用。5.3 最优风险资产组合引入无风险资产后，新的可行投资组合将包含无风险资产与所有可行的风险资产组合的再组合，这里也可以将风险资产组合视为一种风险资产。这样，无风险资产与所有可行的风险资产组合的再组合就是从无风险资产发出的经过该风险资产组合的一系列射线。如上图所示，经无风险利率所在的F点作一条与有效边界相切的切线，切点为M。M点具有以下特点：首先，M点是一个风险资产组合，既未借入也未贷出无风险资产，这个风险组合在没有无风险资产时就已是一个有效组合，现在仍是有效组合；其次，将无风险资

42、产引入资产组合后，所有有效组合将由无风险资产与风险资产组合M的组合来产生，无论投资者对风险持何种态度，他拥有风险资产的最好组合都是M。此时风险厌恶程度将体现在不同投资者会在FM这条射线上获得不同位置，这些位置均由无风险资产与风险资产组合M之间的组合产生。如果投资者相对保守一些，不愿承担太大的风险，则可以同时买入适量的无风险资产与风险资产的组合M，从而获得FM之间的某个组合；如果投资者更愿意冒险一些，希望承担更大一些的风险，则投资者可以借入无风险资产并将所获收入连同自有资金投资于风险资产组合M，从而获得M点右上方的组合。可见，风险资产组合M极大的简化了对投资组合的选择，投资者只须根据自己的偏好程

43、度决定借入或贷出多少无风险资产即可，剩余资金的投资将只有一种适当的风险组合M是唯一最佳的选择。因此我们把风险资产组合称为最优风险组合或切点组合。最优风险组合的存在将投资者愿意承担多大风险的所谓金融决策与具体确定持有多种风险资产比例的投资决策分离开来，因此这一特性通常被称为分离定理。5.4 切点组合的计算假设有n种风险资产S1、S2、Sn，其预期收益率分别为、，方差-协方差矩阵为：为Si收益率的方差，为Si和Sj的协方差，且；另外还存在一种无风险资产F，收益率为rf，rf是一个常数，F的方差为0，F与Si的协方差也是0。作F，S1、S2、Sn的一个组合p（y，x1，x2，xn），其中，则，这一组

44、合的期望收益率为：组合的方差为：切点组合的问题就是：给定期望收益率，求x1、x2、xn使方差最小，即求解一个条件极值问题：作拉格朗日函数：将函数L对各个变量xi求导，并令其等于0，得到方程组：两端除-后，移项得：再令，得到含有n个未知量的方程组：由于方程组的系数行列式不等于0（因为协方差矩阵为正定阵），故由上面方程组可以解出唯一的一组解y1、y2、yn，再令则有例：设有两种风险资产S1和S2，期望收益率和风险分别为：，二者的协方差，再设无风险资产F的收益率为4%，求F，S1和S2的切点组合和有效边界。根据上面的结果，有代入数据得：可解得y1=1.776，y2=2.408，z1=0.424，z2

45、=0.576切点组合为（42.4%，57.6%）再求切点组合M的坐标：，有效边界是连接点F（0，4%）和点M（10.33%，8.46%）的直线，它的方程是：三、资本资产定价模型（一） 资本市场均衡本资产定价模型（CAPM）是关于资本市场理论的模型，是在马柯维茨的投资组合理论基础上发展起来的。马柯维茨的投资组合理论通过数学规划的原则，系统阐述了如何通过有效的分散化来选择最优的投资组合，但这一理论具有一定的局限性，即偏重规范性分析（投资者应如何去行动），而缺乏实证性分析（投资组合的风险收益如何度量）。在资产投资组合分析中，投资者最关心的是资产的收益-风险关系，但马柯维茨的投资组合理论并不能确定最高

46、收益和所能承担的最大风险，投资者也无从知道证券该分散到何种程度才能达到低风险高收益的最佳组合。为解决这些问题，夏普在马柯维茨投资组合理论的基础上对证券价格的风险-收益关系进入了深入研究，并于1964年提出了资本资产定价模型。此后，林特纳（1965）和莫森（1966）又分别独立提出了资本资产定价模型。CAPM较好的描述了证券市场上投资者行为准则，这些准则导致了证券均衡价格、证券收益-风险的均衡状态。1.1 资本资产定价模型的基本假设资本资产定价模型对资本资产的定价问题从理论上给出了一个十分完美的解答，以一个简捷的方程描述了单个资产收益与市场收益之间的关系。这一模型是建立在一些严格条件之上的，尽管有些假设与现实不符，但还是抓住了一些主要因素，对实际问题在一定程度上给出了有力的说明，具有一定的指导作用。