1、整理ppt第一節(jié)、金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的基本理論第二節(jié)、金融風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的一般方法整理ppt一、一、基于效用函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)金計(jì)量模型 1、基本概念 （1）效用值是反映人們對(duì)財(cái)富的精神感受。（2）效用函數(shù)反映的是效用值隨后果值變化的關(guān)系。（3）期望效用函數(shù)是各后果效用值的數(shù)學(xué)期望。（4）風(fēng)險(xiǎn)的主觀價(jià)值：整理ppt5542)(wE300012/ ) )()(121UwUwUEij3000)(wCE254230005542)()()(wCEwEw整理ppt假設(shè)某個(gè)投資者的效用函數(shù)為：1042RR)R(U財(cái)富201814106概率 3/155/154/152/151/15求該投資者的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，即風(fēng)險(xiǎn)金。整理ppt整理

2、ppt整理ppt Fishburn在前人研究的基礎(chǔ)上，從分理化角度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度進(jìn)行了探討，提出了風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的一般模型，對(duì)后人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量研究具有重要的指導(dǎo)作用。 整理ppt整理ppt整理ppt 一、方差計(jì)量理論Markowitz假定投資風(fēng)險(xiǎn)可視為投資收益的不確定性，這種不確定性可用投資收益率的方差或標(biāo)準(zhǔn)差度量。以此為基礎(chǔ)，理性投資者在進(jìn)行投資時(shí)總是追求投資風(fēng)險(xiǎn)和收益之間的最佳平衡，即在一定風(fēng)險(xiǎn)下獲取最大收益或一定收益下承受最小風(fēng)險(xiǎn)，因此通過MV分析，并求解單目標(biāo)下的二次規(guī)劃模型，可實(shí)現(xiàn)投資組合中金融資產(chǎn)的最佳配置。 以方差度量風(fēng)險(xiǎn)是有一些嚴(yán)格的假設(shè)，這些假設(shè)條件主要有： 第一，每種證券的收益率都服

3、從正態(tài)分布； 第二，各種證券收益率之間服從聯(lián)合正態(tài)分布； 第三，證券市場(chǎng)為有效市場(chǎng)。 第四，投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的。證券市場(chǎng)有效性假設(shè)是相當(dāng)苛刻的條件，即使在相當(dāng)成熟的股票市場(chǎng)也無(wú)法完全滿足，即使承認(rèn)證券市場(chǎng)是有效的，當(dāng)以方差作為風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量指標(biāo)時(shí)，資源配置的有效性也取決于方差方法的優(yōu)劣。整理ppt自以收益率的方差作為風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量指標(biāo)以來(lái)，一直受到多方面批評(píng)，許多學(xué)者從不同方面對(duì)此問題進(jìn)行了闡述： （1）方差是用來(lái)衡量收益率的不確定性或易變性的，用其反映風(fēng)險(xiǎn)是不恰當(dāng)?shù)摹?（2）從效用函數(shù)的角度分析，以方差為風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量指標(biāo)，只有在投資者的效用函數(shù)為二項(xiàng)式時(shí)才成立，而二次效用函數(shù)并不是投資者偏好的恰當(dāng)選擇

4、，因此，方差不是風(fēng)險(xiǎn)的最好的測(cè)度方法。 （3）方差度量風(fēng)險(xiǎn)的另一條件是要求證券投資收益率及其聯(lián)合分布是正態(tài)的。而實(shí)際證券市場(chǎng)投資收益率，基本上不服從正態(tài)分布的假設(shè)，因此，用方差衡量證券投資的風(fēng)險(xiǎn)是不恰當(dāng)?shù)摹?（4）從心理學(xué)角度，Kahneman Tversky的研究表明，損失和盈利對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)是不同的。方差計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)是假定正、負(fù)偏差之間對(duì)稱，但投資者對(duì)上下偏差具有明顯的不對(duì)稱看法；所以以風(fēng)險(xiǎn)的方差計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)有違投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)心理感受。 有些風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度如Sharpe的beta 系數(shù)、平均誤差平方和(MSE)、平均絕對(duì)誤差平方和（MSE）、平均絕對(duì)誤差等，看上去似乎與方差無(wú)關(guān)，但在數(shù)學(xué)上等價(jià)于方差，

5、因此上述問題對(duì)它們同樣存在。 整理ppt 信息熵理論是Shannon(1948)在研究數(shù)學(xué)通訊理論時(shí)的重要發(fā)現(xiàn)，是研究信息系統(tǒng)不確定性測(cè)度的指標(biāo)。由于證券投資風(fēng)險(xiǎn)是證券投資收益不確定性的體現(xiàn)，所以信息熵理論在證券投資風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量中也得到了應(yīng)用。整理ppt信息熵作為證券投資風(fēng)險(xiǎn)（不確定性）的計(jì)量指標(biāo)具有以下優(yōu)點(diǎn)： (1)簡(jiǎn)單明了、概念清晰，將系統(tǒng)不確定性用統(tǒng)一的數(shù)量指數(shù)反映，使不同系統(tǒng)不確定性之間的比較成為可能。 (2)信息熵一般與投資者對(duì)證券收益率的預(yù)測(cè)有關(guān)，它具有風(fēng)險(xiǎn)事前計(jì)量的特征。 信息熵計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)也存在一些不足之處： (1)熵值法度量的是系統(tǒng)的不確定性，系統(tǒng)的不確定性不等于系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)； (2

6、)熵值法沒有突出損失與收益之間的差別，這與投資者的心理感受不符； (3)熵值法最明顯的不足是它沒有考慮損失的大小，而僅考慮各種狀態(tài)分布的概率； (4)熵值法沒有考慮證券投資收益率的變化頻率問題。整理pptl以前的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量理論都是以線性范式為基礎(chǔ)的。線性范式是指投資者以線性的方式對(duì)信息做出反應(yīng)，也就是說(shuō)，他們?cè)诮拥叫畔r(shí)，不是以積累的方式，而是立即對(duì)事件做出反應(yīng)。線性的觀點(diǎn)內(nèi)在于理性投資的概念，因?yàn)檫^去的信息已經(jīng)被計(jì)算進(jìn)證券的價(jià)格中了，因此線性范式暗示著資本市場(chǎng)價(jià)格服從隨機(jī)游動(dòng)、收益率服從正態(tài)分布。在正態(tài)分布下，風(fēng)險(xiǎn)被定義為收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。如果線性范式被打破或隨機(jī)游動(dòng)假說(shuō)不存在，用方差（標(biāo)準(zhǔn)差）

7、度量風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。l 越來(lái)越多的研究證明證券投資收益率不是正態(tài)分布。在這種情況下，如何度量證券投資的風(fēng)險(xiǎn)，Mandelbrot的非線性分形理論為這個(gè)問題的解決提供了較好的途徑。lMandelbrot認(rèn)為現(xiàn)實(shí)世界中的物體，其維數(shù)不是整數(shù)，而是分?jǐn)?shù)。分形維實(shí)質(zhì)上度量了物體參差不齊的性質(zhì)。證券投資風(fēng)險(xiǎn)可以用分形維的方法計(jì)量。l分形維的計(jì)算要用到分形時(shí)間序列中Hurst指數(shù)的概念。整理pptHurst是一個(gè)水文學(xué)家，他在研究水庫(kù)控制問題時(shí)發(fā)現(xiàn)大多數(shù)自然現(xiàn)象，包括河水外流、溫度、降雨、太陽(yáng)黑子等都遵循一種“有偏隨機(jī)游動(dòng)”，即一個(gè)趨勢(shì)加上噪音。趨勢(shì)的強(qiáng)度和噪音的水平可以根據(jù)重標(biāo)極差隨時(shí)間的變化情況來(lái)度

8、量，即看Hurst指標(biāo)比0.5的大小。整理ppt整理ppt整理ppt 風(fēng)險(xiǎn)的下偏矩計(jì)量理論有著方差理論不可比擬的優(yōu)越性。 首先，它僅將損失作為風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量因子，反映了投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)心理感受，符合行為科學(xué)的原理； 其次，從效用函數(shù)的角度看，它僅要求投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡型，即效用函數(shù)是凹型的，而不象方差那樣要求二次型的效用函數(shù)； 第三，從資源配置效率看，風(fēng)險(xiǎn)的下偏矩計(jì)量方法優(yōu)于方差方法。總之，下偏矩方法被認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的一種較好的方法。 不足之處： 下偏矩統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算比方差復(fù)雜的多。另外,計(jì)量風(fēng)險(xiǎn)的另外常用的方法:損失概率和期望損失方法都是下偏矩方法的特例;q=0時(shí)的下偏矩方法就是損失概率方法；q=

9、1時(shí)的下偏矩方法就是期望損失方法。整理pptVaR(Value at Risk)是1993年J.P.Morgon,G30集團(tuán)在考察衍生產(chǎn)品的基礎(chǔ)上提出的一種新的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法。VaR的基本含義是，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在給定的置信區(qū)間和持有期間上，在正常市場(chǎng)條件下的最大期望損失。VaR 的一般描述為： 設(shè)某一證券組合價(jià)值的概率分布密度為，給定一置信水平，為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的初值，為持有期間上的收益率，為置信水平上的資產(chǎn)最低價(jià)值，則整理pptVaRVaR方法的優(yōu)點(diǎn)方法的優(yōu)點(diǎn)（1）簡(jiǎn)潔的含義和直觀的價(jià)值判斷；它使得資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)能夠具體化為一個(gè)可以與收益相配比的數(shù)字，從而有利于經(jīng)營(yíng)管理目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。（2）從本質(zhì)上看，VaR 也是一種下方風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法，因此，它比方差、標(biāo)準(zhǔn)差的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度更接近于投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的真實(shí)心理感受；（3）VaR考慮了決策者所處的環(huán)境及具體情況，使風(fēng)險(xiǎn)決策更具有可操作性。 VaRVaR方法的不足：方法的不足：（