时间：2023-06-26 16:13:42
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证券投资是狭义的投资，是指企业或个人购买有价证券，借以获得收益的行为。在证券投资过程中，如何做到最大限度的认识、计量和规避风险一直是证券投资行业永恒的研究课题。统计方法作为经过多少年来不断印证和完善的实用理论，已逐渐被应用于各行各业。运用科学的统计方法，用数字来说话，是避免证券投资中拍脑袋做决策的有效辅助工具。
（一）证券投资风险的相关概念
1.证券投资风险的定义及特点。证券投资风险指因未来的信息不完全或不确定而未来带来投资经济损失的可能性。不仅包含可能给人们带来的直接损失，还包括可能带来的相对损失以及潜在损失。
而证券投资风险通常表现出一下几点常见的特性：
a.普遍性和客观性。即证券投资风险是伴随着投资活动客观普遍存在的。
b.偶然性和必然性。即证券投资风险存在着大量风险发生的必然性，与某具体风险发生的偶然情况。
c.可变性。即证券投资风险并不是一成不变的，随着投资活动进行有可能风险会转移、缩小或扩大。
d.多样性。即证券投资风险随着各式各样投资活动的进行常伴随着多变的风险。
e.可防范性。即尽管证券投资风险是客观存在的，同时又带有不确定性，甚至达到一定程度后更具危害性，但我们仍然可以采取一定的方法来防范和规避证券投资风险，尽可能避免或减小风险带来的损失和危害。
2.证券投资风险的分类。不同的维度，证券投资风险可以分为多种。根据导致证券投资风险的原因是否与投资活动相关，可将风险分为经济证券投资风险和心理证券投资风险。证券投资所要考虑的风险主要是经济风险，经济风险来源于证券发行主体的变现风险、违约风险以及证券市场的利率风险和通货膨胀风险等。
根据风险的性质是否关系全局由共同因素导致，我们可将证券投资风险分为系统性证券投资风险和非系统性证券投资风险。证券投资的总风险即为系统性证券投资风险和非系统性证券投资风险的总和。其中，系统性证券投资风险是由某种全性活同性因素引起的收益降低或产生预期投资损失的可能性。由于该种风险难以通过不同证券组合等方式进行回避和消除，因而又称为不可分散风险活不可回避风险。如，通货膨胀或者政府政策带来的市场风险，信贷利率风险等都属于系统性风险。非系统性证券投资风险就与系统性证券投资风险相对应。非系统性证券投资风险则多是由于投资公司自身等某种个别原因导致的收益降低或产生预期投资损失的可能性。这类风险主要表现出个别性、具体性和突发性等，可能是一个独特事件，但又关系证券投资活动的成败。但由于这种风险通常是个别因素导致，通常及时排查可以避免。因而非系统证券投资风险又称之为可分散或可回避风险。
二、如何在证券投资风险管理中应用统计方法
随着统计科学中量化理论研究结果的不断深化，与此同时，Markowitz的证券投资组合理论在实际证券投资活动中的应用也日益广泛，理论也逐渐完善起来。时至今日，Markowitz的证券投资组合理论随着实例中验证加之投资者对防范投资风险意识的加强已经成为现代证券投资风险管理中的一项重要工具。后又有美国斯坦福大学教授刘遵义运用比较、数量分析和模糊综合评判等方法，对证券投资风险进行了量化研究。实践证明，虽然主要运用于指导决策的手段偏好于个人投资，但通过组合理论和其他技术分析进行量化的统计工具逐渐被认同，逐渐变为理性投资规避风险的一般常用形式。定量统计对于证券投资活动中客观存在的依赖关系进行了梳理，也巩固了证券投资决策和管理的壁垒。处理好各种投资活动和行为中潜在的风险对于活动的成败起到至关重要的作用。
（二）均值-方差模型应用于证券投资风险管理
除定量分析外，根据常见的证券投资活动又结合统计分析方法逐渐演变出了一些特定的实用模型。均值-方差模型便是其中之一。均值-方差模型主要适合于投资者根据证券的期望收益率估测证券组合风险，投资者仅依靠证券的风险和收益来做决策，追求投资收益最大化，相应区间风险最小化的投资活动中。
该模型不仅适用于散户，值得注意的是同样适用于大规模的投资决策，尤其是投资基金决策时。
该模型的意义就在于在满足预期收益率情况下，使得组合证券投资的风险降低到最低。随着参与投资证券活动种类的增多，组合证券投资的优势也随之凸显，证券投资风险也就越来越小。
（三）资本资产定价模型应用于证券投资风险管理
资本资产定价模型也是有特定适用类型的一种统计方法与证券投资风险管理相结合的实际应用模型。该种模型适用于投资者较多，且都支持一个相同周期投资项目，且只关心本项投资活动计划周期内的收益情况，同时投资者只能公开交易，市场环境无摩擦的投资情况下。
该种定价模型的意义就在于可以根据分析的结果区分证券类型，从而采取相应行动。当为进攻型证券时，系统风险高，但市场证券组合收益率呈现快升快降形势。因此，当市场看涨时要买入。当为防御型证券时，系统风险虽然低，但收益率也呈现慢升慢降形势。因此，当市场看跌时要买入。当系统风险等同于市场风险时，则购入证券涨势与市场趋势一致，需要根据市场情况行动。
无论哪种统计分析方法，共同目的只有一个即帮助投资人认清证券投资的风险，正确的评估当前投资行为的风险水平，及时采取相应的规避风险行动，从而确保投资活动的收益。
（一）传统证券风险量化指标的理论源头
传统的证券风险分析当中必然会同一个与之如影随形的概念联系在一起，那就是收益，同时，在西方传统的经济学当中风险和报酬存在着这么一个函数关系，甚至在一些传统的经济学课本上作者为了简化两者之间的关系，将两者简单的归结为一个完美的线性关系，即风险与收益之间是一对一的数学关系，并且存在着这样一个逻辑：风险越大，报酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事实一些的经济学教材也运用了高等数学当中线性回归的方法将两者的关系从非线性回归为一对一的线性关系。除了学界对于风险的分析是从报酬或者收益出发的以外，在国外或者国内的民间也有类似的对于两者关系的表达，例如我国有句老百姓口中经常说到的“富贵险中求”就是对两者的关系的简单认识。因此，传统证券风险分析的源头明显是来源于对于报酬的分析。
（二）传统证券风险量化指标的数学方法的应用
传统的证券风险理论认为证券的总风险=可分散的风险+不可分散的风险，其中可分散的风险主要指的是个别证券自身存在的风险，而不可分散的风险则是指市场风险，下面笔者介绍一下传统证券风险量化的两个重要的指标――标准差与贝塔值。
第一，标准差。传统证券风险理论认为个别证券的风险可以从单个证券的报酬率为起点进行分析。财务投资专家从高等数学当中引入了一个衡量证券报酬率的波动性量化分析的指标――标准差来进行对单项证券风险的判断，进而判断出相同期望报酬率和不同期望报酬率时对于不同投资的选择。测算的步骤如下：第一步，确定各种市场需求下各类需求发生的概率；第二步，计算出期望报酬率，其实质上是对于各类市场需求下的报酬率的加权平均数。第三步：根据标准差的数学公式计算出标准差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只证券的报酬率，?是期望报酬率，Pi是第i只证券的报酬发生的概率。结论是在期望报酬率相同的时候，标准差越大证明该证券波动越大，风险也就越大，反之亦然。在期望报酬率不同时引入了另外一个概念即离差，由于基本原理也是根据标准差衍生而得，在此不再赘述。[1]
第二，代表市场风险的贝塔值。我们在第一点中提到的标准差主要衡量的是单项证券的风险，而贝塔值的引入主要是考虑到了证券组合的风险构成当中不可分散的风险即市场风险。而贝塔值的测算公式从数学的角度来说实际上是利用了标准差的升级版公式即协方差，协方差主要是衡量了两组数据之间的相关程度，以此来判断证券组合的报酬率与市场报酬率之间的数理联系，进而判断出不可分散的风险。理论上贝塔值的计算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i个证券组合的市场风险程度，σi，σm分别第i个证券组合的标准差与市场证券组合的标准差，ρim代表第i个证券组合的报酬与市场组合报酬的相关系数。实际当中β系数可以通过将股票报酬对市场报酬做回归得到，拟合得到的回归线的斜率就是证券的β系数，即β=Ri /Rm。[2]
二、价值投资理念下风险与报酬的关系
价值投资理念是华尔街之父本杰明格雷厄姆所创立，在其传世之作《证券分析》当中明确提出了有关投资与投机概念，其中论及投资界老生常谈的收益与风险的问题时结论与传统证券风险分析有着本质的不同，格雷厄姆明确指出收益与风险之间不存在着数学关系，并且认为证券的价格与收益并非取决于对于其风险的精确数学的计算，而是取决于该证券的受欢迎程度，而这种受欢迎程度本身包含了投资者对于风险的认识，但很大程度上还受到如公众对公司和证券的熟悉程度，证券发行与购买的容易程度等。[3]并进一步指出，无论是理论上还是实际当中，对投资风险进行精确的计算都是不可能成功的，现实当中并没有所谓的期望报酬率的概率经验表，即使存在也是基于对于历史数据的分析得到了，而历史数据之于未来决策的有用性或相关性的大小还有待考证，其研究范围不同于保险公司对于保单的精确测算，例如人寿保险能够明确的了解年龄与死亡率之间的关系是明确的。而证券的风险与报酬之间的关系则没有如此的确定。[4]
三、价值投资理念下传统证券风险量化分析的反思
以上笔者对于传统的证券风险理论与量化方法以及价值投资理念下关于风险与收益的关系进行了论述。笔者认为，价值投资理念下有关论述对于我们重新审视证券投资中风险因素的衡量有着非常重要的意义。
首先，笔者认为，标准差的计算过程本身就存在着无法避免的瑕疵，这一个公式至少有两个基本假设，第一，计算的人必须能够客观的预测出各种市场情况发生的需求概率，并且准确的在各种概率下发生的报酬率；第二，假定历史数据对于未来的投资决策具有确定的相关性。但是在现实生活中根本是无法预测的，这种算法实质上是硬将自然科学当中的数学模型强加到社会问题的研究当中，不可否认的是，目前来说大量的社会问题是无法通过数学来量化的，因为证券的风险当中不仅仅只有报酬因素的影响，还有各种在不同市场条件下的因素决定的，而这些因素又相互的的影响和动态的变化。因此，标准差的方法受到了质疑，后续的离差率、β值的计算自然也就没有了根基。
其次，β值的测算除了上述由于标准差的非客观性导致的不确定性的缺陷以外，笔者也针对实操当中第二种公式进行分析，β的第二种公式是β=Ri /Rm，从公式上来看，存在着明显的逻辑上的可疑性，单个股票的收益率假如大于市场整体的收益率，则该只股票的风险就比市场风险大？这个观点在《证券分析》当中就已经被很好地反驳了，在此，笔者只需要举一个例子就足够反驳这一个观点，伯克希尔哈撒韦上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果从上市之初可以用天文数字来形容，并且这家公司经历了无数次大大小小的金融危机，依然以远远超过市场平均的业绩笑傲群雄，难道说他的风险要远远大于市场？这家公司是以价值投资的理念进行风险评估和投资的。因此，笔者认为中国的证券行业乃至我们有关的证券专家和学者们有必要从价值投资的理念来重新审视目前证券风险量化的指标在实际当中的效用。
建立的定价公式和投资组合理论,在以往实践中的应用情况来看,还是起到了非常重要的作用。据统计显示,在西方的金融投资市场中,有1/3的人利用投资组合理论的进行投资,1/3的人则依赖于技术分析管理,而另一的1/3人仍在坚持基础的分析。虽然以指导决策的手段偏好于个人投资,但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同,量化地合理地投资行为成为了当前理性投资的一般形式。主观决策则具有很大的随意性,显然现代量化的投资决策更适用于复杂的金融证券投资。从对证券市场的投资行为定量分析来看,揭示出一种客观存在依赖关系的定量关系,同样也是投资决策与管理的基础性工作。处理各种证券投资和经济行为运用统计工具、统计方法可以影响各种因素的综合影响强度。
股票价格指数统计方法的应用
道?琼斯平均股价指数的核心内容涉及:(1)变化趋势与程度两个方面于股票市场股票价格变动的综合反映;(2)根据因子对股票价格对股票市场价格总水平的影响分析;(3)长期的股票价格变化趋势分析;(4)在宏观指标可以预测国家的经济状况和经营业绩。股票价格指数是统计学理论中的一种指数类型。该指数类型反映了股票市场在一定时期之内的股票价格综合变化趋势和程度,且呈现相对动态的特点。由于政治经济、市场经济和投资心理等方面因素的影响,每一种股票的价格都会处于一种不断变动的状态,从而导致股票市场中时时刻刻都有人在进行着股票交易活动。股价平均数是反映在股票价格变动的一般水平。股票的平均价格由股票交易所、金融服务公司、银行或新闻机构共同编制,它也反映了一个股票价格行市变动的一种价格平均水平。股价指数的编制步骤一般为:第一,按期到股票市场上采集样本股票的价格,简称采样。采样的时间隔取决于股价指数的编制周期。以往的股价指数较多为按天编制,采样价格即为每一交易日结束时的收盘价。第二,利用科学的方法和先进的手段计算出指数值,股价指数的计算方法主要有总和法,简均法、综合法等,计算手段已普遍使用电子计算机技术,为了增强股价指数的准确性灵敏性,必须寻求科学的计算方法和计算技术的支持。第三,通过新闻媒体向社会公众公开。为保持股价指数的连续性,使各个时期计算出来的股价指数相互可比,有时还需要对指数作相应的调整,具体如何做调整本文将不再赘述。
投资风险的度量的应用
证券市场中的投资人在对相应投资的证券进行预期收益评估以外,还应该对在发生于证券投资过程中的风险因素加以考虑,说具体点就是要进行针对性的有效的估计和分析,只有这样才能够对自己所付出的投资策略和投资经济行为做到心中有数,从而有备无患。也就是说必要的证券投资风险的度量。(1)单一股票(债券)投资风险的度量。如果预期回报率的投资者决策的基础,所以实际收益与预期收益率之间的偏差是他的投资风险。预期的收益率的实际值和预测值可能达到的最小平均偏差(最佳)的估计值。在统计上,这种程度的自回归方差或标准差偏差测量。估计和相同的预期收益,在实践中,我们也可以利用历史数据来估量风险的趋势和程度。(2)证券组合风险的度量。一个证券组合由一定数量的单一证券构成,每一只证券占有一定的比例,我们也可将证券组合视为一只证券,这样,证券组合的风险也可用方差来计量。不过证券组合的方差可以通过由其构成的单一证券的方差来表达。由单一证券构成的证券投资组合,每一只股票均占有一定的比例,我们也可以把证券组合看作是一只证券。这样以来,证券组合的投资风险就可以用测量方差的形式来表达。不过证券组合的方差可以通过由其构成的单一证券的方差来表达。四、结束语总而言之,统计学及相关理论学科在近些年证券投资经济行为交易中应用所呈现的影响作用越来越被人所关注及掌握。不少专业证券投资人士力争应用统计方法将证券投资过程中的风险进行量化,并且对风险进行理性的管理。本文通过以上阐述谨在于促进读者对统计方法于证券投资中应用更为深入和全面的了解,并加强交流学习,希望能为专业投资者对进行证券投资的风险管理,提供一个统计学方面的借鉴。
关键词:统计学 证券市场 期货市场
证券市场是高度信息集约化的市场,它吸收并消化了整个社会经济体系中的所有信息,包括经济信息、非经济信息、上市公司披露的信息和证券市场自身所反映的信息等等。从本质上讲,证券市场就是一个信息市场,正是信息引领着社会资金流向各个实体部门,从而实现证券市场的资源配置功能。短短几年,得到了迅猛发展。在沪深两市上市公司和股民不断增长。市价总值占国内生产总值的比重越来越大。证券市场的作用愈来愈大,并逐渐成为国民经济的晴雨表。
2002 年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在20多年前就探索出具有划时代意义的定价模型―布莱克・斯科尔斯定价公式。20 世纪20 年代开设了股票期权品种, 由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约, 很难转让对冲, 交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克・斯科尔斯, 引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值, 推导出不支付红利的股票期权定价公式, 从此期权有了明确科学的价格定位依据, 很快形成一个完整的市场, 并迅速推广到全世界, 直至现在, 期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在:预测远期价格成为可能。不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值, 投资手段, 极大地丰富了金融市场, 而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究, 提高了操作的理论水平。由此可以推断, 没有布莱克・斯科尔斯定价模型, 期权就不可能发展这么快, 全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达, 如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时, 总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误。
■一、证券金融市场的风险管理
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题,投资者都想寻求收益回报,但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险,如何确定风险的大小,如何才能实现收益最大化和风险最小化,历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952 年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来,市场风险的神秘色彩逐渐淡化,不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险) 最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差) ,发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券,而不是只买一种证券,进行分散化投资,其收益才可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论,迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间,随着量化研究的不断深入,组合理论及其实际运用方法越来越完善,成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新,1990 年他获得了诺贝尔经济学奖。
金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究,反过来,当今世界的金融管理特别是防范金融风险,也越来越需要量化研究。早在1995 年9 月,美国斯坦福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较、数量分析和模糊评价等方式,预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们,没有完整、科学的分析预测工具,就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究,才能提高对金融运行规律的认识,才能把握市场的发展动向,有效地防范风险。
■二、统计分析在证券期货市场中的应用
经济理论的数学化和统计分析,使各种经济行为越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立,证明数量工具已发挥了不可替代的作用。有统计显示,在西方金融市场,三分之一的人运用组合理论来投资,三分之一的人靠技术分析管理,另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题,但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同,说明理性投资将成为市场的宠儿。
现在,对市场和价格进行定量研究,从而揭示客观存在的数量依存关系,已成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据,可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在:
(1)结构分析。分析证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度;单一证券与整个市场之间如何相互影响,市场指数设计是否合理;证券与期货价格走势是否相互制约;同一类证券有没有一定的连动关系。
(2)价值预测。分析未来证券发行和上市价格的理论定位,确定金融衍生证券的价格,分析预测证券期货的价格走势,进行投资决策等。
(3)政策评价。研究市场系统风险的预警及控制,探讨不同的组合投资效果。
(4)理论检验。验证证券价格能否反映所有的信息,进行市场的有效性实证检验与各种技术指标的适用性和优化处理及周期效应的对比分析。
总之,统计学及其相关学科在证券期货交易中的重大作用愈来愈被人们所认识和重视。简单的统计和数学方法已经满足不了日益复杂的金融发展需要。随着统计和数学工具的推广应用,一门新兴的边缘科学――金融统计学应运而生。将在证券市场中发挥强大作用。
参考文献:
[1]李才等(1998) .证券投资学,东北财经大学出版社
本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新成果，如：证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：统计学 证券市场 期货市场
分类号：O212 C8 F832.5 标识码：A
文章编号：1002-1566(2000)01-0054-04
Application of Statistics on Securities and Futures Markets
LI Cong-zhu，DING Shao-fang，WANG Ling-hua，SUN Da-ning
(North China University of Technology，100041)
Abstract：In this paper，the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introduced，author's many new achievements are included in it，such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.
Key Words：statistics securities markets futures markets
一、序
言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在研究中发挥不可或缺的重要。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的和成果获奖。借用统计数学，将经济数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的力度。其主要表现在：
1 结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2 价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3 政策评价：市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4 检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券市场的大量，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、地分析市场，谁就能掌握主动。
本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：统计学证券市场期货市场
分类号：O212C8F832.5文献标识码：A
文章编号：1002-1566(2000)01-0054-04
TheApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarkets
LICong-zhu,DINGShao-fang,WANGLing-hua,SUNDa-ning
(NorthChinaUniversityofTechnology,100041)
Abstract：Inthispaper,theApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarketsisintroduced,author''''smanynewachievementsareincludedinit,suchasstudyofindexsystemonSecuritiesandfuturemarkets;studyofXinHuaindexnumberofsecurities;studyandapplicationofinvestmentinbondandsoon.
KeyWords：statisticssecuritiesmarketsfuturesmarkets
一、序言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在：
1结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。版权所有
2价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在：
1结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金
融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
由于盈利能力不强的上市公司价值投资研究价值不大,而且缺少较大的收益时间,无需把每股收益看作参考依据,所以为了避免非正常值导致的影响,选择的依据必须满足每股收益大于等于0.1,此外,将不完整的上市公司数据排除。最终的选择结果如下:2009年188只、2010年205只、2011年226只,总共有619只。1.样本期内各个时间段内的基本面量化指标和股票价格的相关研究。首先,利用SPSS16.0软件计算出2009~2011年各个时间段的基本面量化指标和相应时间段的股票价格间的Pearson因子,相应的统计数据结果见表1。多元模型的自变量选择那些和股票价格有明显相关性的数据指标,排除与股票价格存在较小相关性指标,进而能够为下一步各时间段的多元回归分析提供合理的数据支持。在该阶段,能够保留下来指标的相关系数必须满足0.05水平上的显着性检验。然后,为了避免回归过程中的自相关,所以将排除净资产收益率。同时,因为流动比率在决策过程中可能转换为风险控制因素,和股票价格间有较强的非线性,所以也应该给予剔除。2.优化选择后的量化指标对股票价格贡献度的影响分析。选取2009~2011年3组数据作为研究对象,利用Stepwise的输入技术进行三次多元回归分析,可以得到三组输出。研究过程中关键要讨论标准化因子和可决因子。标准化因子是指量化指标经过一个标准差的改变对股票价格产生的影响程度。该因子能够防止由于不同指标的量纲不一样而无法比较影响程度的问题。标准化因子绝对值越大,表示该因子对股票价格的解释水平越高。可决因子是在调整回归方程后获得的,主要是指全部指标对股票价格的整体解释水平。可决因子越大,表明该模型对股票价格的解释水平越高,也就是说股票价格的变化对基本面因素变化有较大的影响,投资的合理性越大。相应的回归分析结果见表2。根据回归分析的计算数据能够获得如下结论:在观察时间,每股收益包含在回归模型之中,具有最佳的解释股票价格的水平,因此,这个结果表明上市公司的盈利能够受到较好的关注。回归数据表明大多数情况下每股收益和总资产收益率均包含在回归模型内,从而表明证券投资者非常关注对股票价值有较大影响的基本面,这一结果表明价值投资意识已经不断地深入人心。从回归分析结果数据可以看出,在2011年营业利润增长率包含于回归模型,从而说明证券投资者已经对上市公司的成长性有了关注,同时能够表明证券投资者对和内在价值有关的基本面因素有了更为深刻地认识。从回归分析数据可以看出,2010年和2011年期间每股净资产已经退出了回归模型,表明证券投资市场不够关注风险水平。每股净资产是指上市公司在破产时证券投资者股票的内在价值。每股净资产属于主要的风险评估基本面因素,正在被证券市场逐步地认可,说明证券市场对股票的关注不仅停留在投资回报上,同时非常关注风险的存在,这正是证券市场不断趋向于理性的具体表现。通过对2009年和2010年的回归分析可知,每股净资产指标出现了缺失。主要原因在于2008年股票市场比较好的局面导致了证券投资者的思维定式,降低了对风险的关注度。经历了一段时间,大量的解释变量符合了回归模型,这表明投资者对基本面的研究更加完善。根据回归分析的结果,证券投资者不断地利用更多的指标,通过不同的层面更为全方位地考虑证券的内在价值,证券市场不断向以价值投资为中心的投资方向发展。此外,可决因子的周期变化表明在我国证券市场中,基本面因素对股票价格的解释能力不断提高,然而并不稳定。当外部经济环境产生变动时,证券投资者容易产生非理性行为,从而使非价值因素再一次占了上风。
我国证券投资基金价值投资的应对措施
管理费还能够促进基金公司的可持续发展,为基金持有者带来更大的投资回报。然而,如果基金管理公司的工资待遇和资产管理规模关联过大,就会导致基金管理者仅仅关注视资产管理的规模,忽视帮助基金持有者获得更大的投资回报。最为管用的方式就是优化基金管理收入的基本组成,采用浮动收益的方式,一定的资产管理费可以确保基金的有效实施,而浮动收益可以使基金管理者以基金投资者的权益为中心帮助基金投资者能够获得更大的收益。充分地利用投资组合策略。证券投资本身具有较高的风险,但是高风险和高收益是相互对应的,怎样才能使投资风险减少并且使投资收益最大,投资组合策略就是一种行之有效的方法,利用这种方法不仅能够有效地预防投资风险,而且能够有效地弥补证券投资价值的缺陷。投资者可以依据不同阶段国际经济形式、国内产业制度以及行业的发展潜力适时地调节投资产品的比重,从而能够得到最佳的收益。投资者应该不断地转变投资理念。投资者的理念在证券投资中具有非常重要的作用,证券投资者应该坚持长期投资的理念,主要关注证券投资的长期回报。证券投资者必须熟悉证券投资的相关概念和理论,知道证券投资过程中潜在的风险,掌握证券投资产品的相关功能;投资者应该明确投资目的,依据自身的实际情况选择适合自身的证券投资产品。投资者应熟悉证券公司的相关情况,对证券公司的专业化水平、标准化产品、内部风险控制制度以及信息披露系统等情况有比较深入的了解,从而能够从长期投资的角度获得最大投资回报率。不断健全证券市场的管理制度。通过股权改革可以较好地处理中国证券市场流通股和非流通股股东之间利益的不一致性、中国国有上市公司管理者缺位等难题,能够为中国证券市场的制度化营造一个有利的环境,从而能够不断深化中国证券市场的中长期投资价值,为证券投资基金执行价值投资创造一个非常有利的市场平台。五、结 论我国证券市场仍然是一种新兴的证券市场,依然处在非有效市场向弱有效市场不断转变的阶段,从某种意义上,利用价值投资策略得到的收益不是非常稳定的。通过股权分置改革,伴随着上市公司质量持续提升,价值投资策略将转变为证券市场的主流方式。根据相关研究可以得到以下结论:1.选取深证300指数股进行相应的回归分析。根据回归分析的结果可知:上市公司的盈利水平是非常受到重视的。证券投资者更加关注决定股票内在价值的基本面因素,价值投资理念正在渐渐地深入投资者的人心。投资者对上市公司的成长性给予了足够的重视。市场对风险的关注程度正在降低。每股净资产能够表明上市公司在破产的状况下,投资者持有的每股股票的价值。证券市场对股票的重视不但保持在收益上,而且非常关注风险,从而使证券理性更加回归理性。随着证券市场的不断发展,投资者能够更深入地剖析基本面的内涵。根据回归分析的结果可知:证券投资者已经利用更多的指标,从不同的层面深入地考察股票的经济价值,市场正在向以价值投资为主的理性投资发展。2.中国证券市场是一个新兴市场,正处于转型时期,因此,具有较好的价值投资意义,然而不能获得比较稳定的收益。因此,应该采取有效的措施,完善基金绩效评估体系和股票发行政策;合理地调整基金管理收入结构;充分地利用投资组合策略;投资者应不断转变投资理念;不断完善证券市场的制度体系。随着上市公司质量的持续提升,价值投资将不断地深入人心,通过价值投资可以使中国证券市场更加趋于稳定。
【关键词】证券投资基金；精准营销；风险控制
投资人的理性程度与开放式证券投资基金的赎回风险大小有着重要的关系，我国是很有代表性的新兴市场，投资人的理性投资意识、投资方法都还尚未普遍形成，为何投资证券投资基金以及如何投资证券投资基金也还没有形成普遍的正确认识，因而我国开放式证券投资基金市场的赎回风险问题尤其值得注意。
一、双向选择困难――赎回风险的来源
1．信息泛滥导致投资人在证券投资基金选择上的“理性漠视”。信息是投资者选择的依据，包括宏观环境信息及单只证券投资基金的微观信息。由于现代信息社会的特点，信息来源极其多样，信息的易得性是伴随着信息量的爆炸性增长而增长的，信息获取成本的降低同时意味着信息筛选成本的增加，这种成本很大程度上表现为时间与精力上的消耗，而基金诞生本身就是要克服普通投资者投资时所遇到的这种问题，因而也是基金产品本身受欢迎与否的一大重要因素，然而在众多基金中筛选出适合自己的基金同在股票市场上选择股票一样耗费时间和精力时，基金产品本身（作为众多投资工具的一种）的优势已经打折扣了；另一方面，信息量和易得性的增加导致的另一个问题是信息价值问题，肤浅的评论、脱离实际的空谈甚至根本错误的观点充斥整个舆论界的时候尤其需要投资人自己独立的判断，而独立的判断则需要广泛的专业知识、需要花时间的研究和从性格角度上的独立意识，而这恰巧是现阶段普通投资人所欠缺的，也正是证券投资基金存在的另一个价值，然而由于信息甄别的困难这一价值也难以发挥。所以普通投资者会基于一种“理性漠视”（rational ignorance）理所当然的认为他所掌握的现有信息并不是全部信息，基于现有信息的资产配置决策（将自己的多少资产以银行储蓄形式存在、多少资产投资于证券投资基金）并不是最优决策，而基于尚未掌握的信息所做出的决策很有可能与现有决策相冲突，因而从根本上否定处理信息并基于已掌握的信息来挑选合适自己投资风格的证券投资基金这一资产配置决策的有效性和必要性。而证券投资基金的存在本身是基于现资组合理论的，现资组合理论则是基于这样一个假设，投资者本身是理性的，作为理性的投资者理应根据自己的投资风格和外界信息判断自己投资于何种证券投资基金。探讨至此便出现了一个操作层面的矛盾――作为普通投资人无法找到自己合适的证券投资基金而作为基金管理公司同样也没有办法锁定自己的目标客户群体。下面的论述将更深入的探讨这个问题。
2．由于“逆向选择”证券投资基金经理很难摆脱营销和目标客户选择上的被动地位。逆向选择（adverse selection）是由于信息不对称带来的一个问题，是指交易一方如果能够利用多于另一方的信息使自己受益（同时会使另一方受损），则该方倾向于签订协议以进行交易。逆向选择问题是证券投资基金业的一大威胁。那么，逆向选择问题是怎样在证券投资基金营销中体现的呢？如果证券投资基金经理为了“冲规模”进行主动营销，通过营销人员的努力，将会有更多的投资人投资于该基金，基金规模在推广运动结束后将会有提升，但是从投资人结构来看，通过促销方法获得的新投资人往往不是基金经理所理想的具有专业知识和良好投资理念的人，因为这类人往往主动寻找自己合适的投资渠道，也就是说，是他们选择基金，而不是基金选择他们。相反，促销所吸引的往往都是缺乏专业知识和投资理念并且易被广告所吸引的那一类。也就是说基金促销活动在需求传递效果上对这类投资者最为显著，基金的主动营销最先吸引的也就是该类投资人，在缺乏固定投资理念支持下这类投资人在意识到也许这只证券投资基金并不适合自己的时候便会撤退出场。而证券投资基金往往在逆向选择上无法提供有效的规避机制，因此处于被动地位，任何主动的营销手段都会招致逆向选择问题而其伤害又是裸的。由于很难采取主动营销，证券投资基金经理在选择自己所中意的目标投资者时也会处于被动地位，想要使自己的投资人群体都符合证券投资基金资产配置要求很困难。
综上所述，由于多种不利因素的存在将导致普通投资者与证券投资基金经理间双向选择的困难，进而增加了基金的赎回风险。这一问题虽然很难从开放式证券投资基金自身机制设计上有效解决，但是从市场营销学的角度来说，该问题实际上是目标市场确定和营销过程控制问题，在基于正确的营销理念运用正确的营销原理和具体方法，双向选择困难的问题还是可以得到较好的解决的。
二、基于精准营销理念实现证券投资基金的稳定运行
（一）精准营销理念概述
精准营销（Precision Marketing）是建立在精准定位的基础上，依托现代技术手段，建立非传统的客户沟通服务体系，实现企业可度量的低成本扩张。这个含义具体来说有三个层面来构成：第一，明确的营销思想，确定相对稳定的营销战略，包括营销对象等；第二，精准营销要求将营销管理的各个要素转化为可以量化的参数以作为实现精准的手段；第三，精准营销依靠已量化的要素及相互间内在关系进行营销决策。精准营销在理念层面上最核心的部分就是“量化”――传统营销手段一大弱点在于市场定位的分析和应用手段只能是“定性”的，精准营销就是要依托数据挖掘技术、数据库管理等手段将营销因素量化以求实现可以精准度量精准控制。
（二）证券投资基金的精准营销手段
1．投资者效用评分模型。在营销战略相对稳定的基础上，可以对证券投资基金精准营销方法进行研究――确定变量并构造关系。要考察证券投资基金运行的稳定性状况，我们所要关心的是投资者什么时候会做出买入决策、什么时候会跨越赎回费障碍做出退出决策，在实际中促使投资人做出以上两种决定的因素很多，因此需要在没有过多损失的条件下进行适度的抽象，在这里使用许多金融理论者及CFA所广泛应用的一种投资者效用评分模型。首先应做以下假设：（1）投资人自身财务状况稳定。（2）投资人理性程度不变。（3）风险状况相同的证券投资基金所带来的投资回报相同。现引入投资者效用评分模型：
其中U为投资者效用，E(R)为某项投资的收益期望值， 为一约定俗成的系数，A为投资者风险厌恶系数，为该项投资工具的风险衡量参数，即其收益的方差。
2．R指数的构造。首先给投资者风险厌恶系数A设定一个合理的范围，在此引入经济学中常用于衡量消费者（此处即为投资人）效用水平的序数效用法。序数效用理论认为，因为“效用”是主观的，很难赋予一个具体的值，然而在实际的消费者行为分析中，并不要求衡量具体的效用是多少，而只是要求消费者能依据自己的偏好给不同的商品组合的效用排列出一个顺序即可。现在回到消费者效用评分模型中，为了分析投资人什么时候会做出退出决策――我们可以将根据模型求出的投资人效用U进行排序并分为两类：第一类是使投资人选择继续持有证券投资基金的效用水平集合、第二类是使投资人选择“用脚投票”的效用水平集合，U=0为投资人决策临界点。当U=0时，正的预期收益刚好被负的风险值与风险厌恶系数的乘积所抵消，投资人将认为没有必要作出任何决策。因此，可见，维持投资者持有证券投资基金意愿所必需的最低收益数值上等于 Aσ2，在基金经理的角度设想在何种期望收益之下将导致“相当规模”的投资人“用脚投票”而导致巨额赎回，作为基金经理，利用分析人员和自己的经验确定一个底线收益σ2，作为证券投资基金目标投资人的最低要求回报，投资组合的方差为 ，所要求的标准风险厌恶系数为A。令U=0，则E(r)1= Aσ2，A= ，然而此时的A值往往不是整数，为了便于考量，将A乘以固定乘数IER而整数化以得出标准风险厌恶系数Astd：
这样就得到了一个证券投资基金经理所需要的精确的风险厌恶系数，可以Astd为中心左减右加若干整数来描述所有证券投资基金投资人风险厌恶程度，上面将Astd定为2，那么可以将所有投资人的风险厌恶程度分为3级，并赋予相应的风险厌恶系数：A1=2、A2=4、A3=6，A1表示最为激进的投资者、A3表示最为保守的投资者。相应的，我们就可以得出每种类型的投资人的投资人决策临界点，即求出U=0时每类投资人的预期收益，当已实现收益低于某个级别的预期收益时，该级别及风险厌恶系数大于该级别风险厌恶系数的投资者便会选择撤场。
设期末已实现收益为R。当R Aσ2时，投资者继续持有该证券投资基金，当R< Aσ2时，投资者将抛售，最终的衡量标准是期末已实现收益R，它将决定下一期投资者是否继续持有该投资组合。可以把它看成是衡量证券投资基金运行稳定性的一个参数。σ2是证券投资基金经理所确定的投资组合的特征值，是证券投资基金经理在制定投资战略后确定投资组合中已经确定下来的。风险厌恶系数A是投资人所特有的变量，A越大，证明投资者越讨厌风险，相对而言对预期收益的要求也越高。为了简化分析过程，我们以上的投资者分级为三级（实际操作中当然分级越细越好）：极端厌恶风险者，A=6；温和风险厌恶者，A=4；风险忽略者，A=2。那么，当U=0时：极端厌恶风险者的预期回报Er1=3σ2，温和厌恶风险者的预期回报Er2=2σ2，风险忽略者的预期回报Er3=σ2，这时，我们假设期末实现收益为R，当R3σ2时，证明投资组合的业绩不错，三类投资者都没有理由撤出；当2σ2R3σ2时，极端厌恶风险者认为相对于其承受的风险而言，真实回报R太小以至于效用为负，该类投资者会果断撤出，另外两类投资者仍将选择继续持有。
设极端厌恶风险者所持有的证券投资基金份额为n，证券投资基金份额总规模为N。那么将会有 的投资人撤出。可见，证券投资基金基于风险厌恶程度的投资者结构将会对证券投资基金运行稳定与否产生重要影响，上例中，如果极端风险厌恶者证券投资基金持有数超过10%，即会构成巨额赎回，将面临从监管到舆论到基金投资管理的重大压力。更一般的，利用风险厌恶系数A将投资者分为s级，即风险厌恶系数A∈[1,s]，各级投资者所持有的证券投资基金份额为n1，n2，…ni，…ns；证券投资基金总规模为N，令期末实现收益R= iσ2（i ∈[1,s]）、赎回比率为D，那么D= ×100%，当D≥10%时，证券投资基金将被巨额赎回。但是当D被确定下来的时候赎回就已经发生了，我们所要关心的是在实际赎回发生之前我们是否能够进行有效的预测，为了能在证券投资基金运行过程中就及时发现证券投资基金的投资人风险厌恶结构所存在的风险，我们可以将风险厌恶等级在Astd以上的投资人所持有的证券投资基金份额总数（n）与基金份额总规模（N）进行对比并指数化，得出正常情况下投资人集体中会有多少人可能会对在一定风险下所产生的收益不满而产生赎回风险，即，取风险指数R，则R= ×100，这样，就有了一个在证券投资基金运行过程中就可以实时衡量衡量证券投资基金赎回风险的观测指标。
3．对风险厌恶系数A的进一步讨论。因为风险厌恶系数A是每个投资者所特有的值，受很多因素影响，但是从证券投资基金经理的角度出发，A值是综合投资者本身各种因素的结果，更关心每个投资者A值具体是多少，而无需分析A值背后的构成因素。A值的获得，需要从营销的过程管理中解决――设计一套问卷，通过投资者的反馈来建立基于风险厌恶程度的证券投资基金投资人特征数据库。在市场营销过程管理上，根据问卷中投资者所获分数来划分不同的风险厌恶等级并赋予相应的风险厌恶系数A，得分越低，A值越高。这样就可以让投资人的风险厌恶系数与证券投资基金经理所设定的Astd相联系，并以Astd为基准向左右两端确定一个风险厌恶范围。然而，完全理性的投资者是不存在的，要想通过一次测试便可获知投资者自身都不是很明确的风险厌恶程度值是不现实的，所以，客户经理们在日常工作中在精准营销理念指导之下的一大任务就是在与投资人沟通的过程中去发现投资人真实风险厌恶程度与数据库中的偏差并随时调整。在确定所有投资人A值之后，R指数便可以应用来实时指示证券投资基金投资者结构稳定状况了。
利用R指数指示投资人结构，利用市场营销过程管理控制证券投资基金运行风险：一方面努力维护与目标投资人的客户关系，另一方面同时积极对非目标投资人进行投资人教育，将其持有的证券投资基金头寸维持在合理水平上。同时，值得再次强调的是，证券投资基金的市场营销远不只是把证券投资基金推销给投资人这一简单工作，而是牵扯到证券投资基金运行稳定和持续盈利的一项意义重大而且运作复杂的系统性工程。
参考文献
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