發(fā)布時(shí)間：2023-06-02 15:11:23
序言：寫作是分享個(gè)人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的股票投資的特征樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。
大家現(xiàn)在都已經(jīng)意識(shí)到，退休金需要積極準(zhǔn)備。但這個(gè)積累的過程，以及其中需要的技巧是有些難度的。那么，該如何解決這個(gè)問題?
我們這次想給大家介紹一個(gè)概念，那就是根據(jù)自己的階段性理財(cái)目標(biāo)，比如退休金在哪一年準(zhǔn)備好多少金額，然后配置一些在時(shí)間上、投資風(fēng)格上與自己需求相符的“生命周期基金”(Life Cycle Fund)。
生命周期基金屬于動(dòng)態(tài)管理
當(dāng)初，生命周期基金名字的來源，就是由于它提供的資產(chǎn)配置組合能根據(jù)投資者在生命中的不同階段的需求而進(jìn)行變化，屬于一種動(dòng)態(tài)的配置過程。起初該類產(chǎn)品是一種專門為投資人提供退休金規(guī)劃的理財(cái)工具，如今則已擴(kuò)展至子女教育金、購房等長(zhǎng)期資金規(guī)劃運(yùn)用上。
這種基金一般會(huì)設(shè)定一個(gè)目標(biāo)日期，其資產(chǎn)配置將隨個(gè)人理財(cái)目標(biāo)日期的到來而調(diào)整，越接近目標(biāo)日期，高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置越低，低風(fēng)險(xiǎn)性資產(chǎn)越高，非常符合普通個(gè)人投資者儲(chǔ)備養(yǎng)老金過程中風(fēng)險(xiǎn)承受能力下降、投資期限縮短的特點(diǎn)。這類基金名稱多以目標(biāo)日期直接命名，例如“目標(biāo)2010”、“目標(biāo)2025”等。投資人投資起來非常簡(jiǎn)單，僅需依據(jù)自己的退休時(shí)間，即可選擇合適的基金。
三只生命周期基金之異同
目前我國(guó)市場(chǎng)上也有三只生命周期基金―分別是匯豐晉信“2016生命周期基金”、匯豐晉信“2026生命周期基金”、大成“2020生命周期基金”。
這三只生命周期基金都屬于“目標(biāo)日期型”基金，大家通過其名稱，就能清楚地看到，這三只基金分別適合打算在2016年、2020年或2026年左右退休的人群。
理論上，該三只生命周期基金雖然都是隨著生命的軌跡不斷降低投資風(fēng)險(xiǎn)，但最初的起步卻大不相同，每一階段降低風(fēng)險(xiǎn)的幅度也各有千秋。
最先成立的匯豐晉信2016生命周期基金，2006年5月成立以來就以混合型的身份進(jìn)入市場(chǎng)，根據(jù)該產(chǎn)品契約，其每年的股票投資比例上限都有所變化，至2016年6月1日以后，股票的投資比例最多不超過5％，業(yè)績(jī)比較標(biāo)準(zhǔn)也調(diào)整為銀行活期存款利率(稅后)，完全轉(zhuǎn)化為債券型基金進(jìn)行操作。
2006年9月成立的大成2020生命周期基金，相對(duì)來說更為激進(jìn)，初次進(jìn)入市場(chǎng)，股票投資比例上限可以達(dá)到95％，而且有四年多的時(shí)間可以維持這種方式的操作風(fēng)格，至生命周期結(jié)束以后，也可以有至多20％的股票投資比例。
以上兩只基金對(duì)每個(gè)階段投資的股票比例沒有下限控制，固定收益類投資比例都可以達(dá)到100％，這就給了這兩只基金比較大的倉位調(diào)動(dòng)空間，在市場(chǎng)行情很差時(shí)，盡量降低風(fēng)險(xiǎn)。
而2008年7月份成立的匯豐晉信2026生命周期基金，對(duì)股票投資比例的上下限都作了規(guī)定，該基金成立初為股票型基金，然后逐漸調(diào)高固定收益類投資比例，至2026年9月1日以后，股票投資比例上限為20％。
在具體的操作過程中，這三只基金的表現(xiàn)又大不相同。
根據(jù)“好基匯基金體檢中心”的統(tǒng)計(jì)，大成2020生命周期基金從2007年二季度的94％左右的股票倉位調(diào)整為2007年三季度的54％，下調(diào)幅度高達(dá)40％，第四季度增倉至93％左右，雖然表現(xiàn)活躍，但擇時(shí)上經(jīng)常會(huì)踏錯(cuò)行情。
匯豐晉信“2016”則隨著股票投資上限不斷減小的契約規(guī)定，并結(jié)合了市場(chǎng)行情的變化，2008年以來將股票投資比例控制在20％至40％之間，表現(xiàn)更為穩(wěn)健。
成立時(shí)間較長(zhǎng)的“大成2020”和“匯豐晉信2016”生命周期基金，對(duì)股票投資下限都沒有規(guī)定，但在市場(chǎng)大幅下跌時(shí)都并沒有大幅下調(diào)股票持倉，特別是在2008年的熊市中，沒有很好地利用“沒有股票投資下限”這一規(guī)則。
2008年7月份成立的匯豐晉信“2026生命周期基金”從2009年以來將股票倉位控制在80％以上，跟大成“2020生命周期”一樣，屬于“高收益，高風(fēng)險(xiǎn)”，相比之下，匯豐晉信“2016”表現(xiàn)更為穩(wěn)健。
挑選適合自己的生命周期基金
其實(shí)，從現(xiàn)有的這三只生命周期基金來看，我們發(fā)現(xiàn)，無論是在目標(biāo)投資期限、動(dòng)態(tài)資產(chǎn)配置調(diào)整周期、還是在每個(gè)周期內(nèi)的資產(chǎn)配置比例上，大家都有較大的差異。這其實(shí)也給我們引發(fā)了一個(gè)思考，就是個(gè)人如何選擇適合自己的生命周期基金?
一個(gè)是考察基金的目標(biāo)日期。一般情況下，只有在目標(biāo)日期以前，基金的風(fēng)險(xiǎn)收益水平才會(huì)不斷調(diào)整；在目標(biāo)日期以后，風(fēng)險(xiǎn)收益水平則相對(duì)固定，投資者需要注意基金的目標(biāo)日期是否符合自己的要求。例如，匯豐晉信2016因?yàn)槠淦偷娘L(fēng)險(xiǎn)特征，就比較適合現(xiàn)年50歲左右，再有六七年就要退休的人士。而大成2020和匯豐晉信2026更適合30多歲的投資人，現(xiàn)在能分享股票市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)和高收益，然后逐漸降低投資風(fēng)險(xiǎn)，保固成本和前期收益。
其次考察基金的風(fēng)險(xiǎn)收益特征變動(dòng)率。各只生命周期基金的風(fēng)險(xiǎn)收益特征的變動(dòng)速度是不盡相同的。例如：基金A早期將100％的資產(chǎn)投資于股票，在10年內(nèi)演變?yōu)橐恢回泿攀袌?chǎng)基金；基金B(yǎng)早期只有60％的資產(chǎn)投資于股票，在20年后演變?yōu)橐恢粋突?。那么基金A比基金B(yǎng)的風(fēng)險(xiǎn)收益特征變動(dòng)率更高。這個(gè)要看個(gè)人自己的偏好和對(duì)自己風(fēng)險(xiǎn)承受力變化的預(yù)估。
看資產(chǎn)配置
通常把基金在股票、債券和現(xiàn)金上的配置比重，稱為基金的資產(chǎn)配置，它對(duì)基金的風(fēng)險(xiǎn)收益特征有重大影響。晨星分類中的股票型、積極配置型、保守配置型、債券型、貨幣市場(chǎng)基金的股票投資比重總體呈逐步遞減，風(fēng)險(xiǎn)收益特征也隨之遞減。
相同類型中的不同基金，資產(chǎn)配置也可能存在差別。有的股票型基金，其股票投資上限是80％，和股票上限為90％的同類基金比較，預(yù)期收益可能略低，但承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)也要小一些。另外基金的資產(chǎn)配置是動(dòng)態(tài)概念，在基金的運(yùn)作中是不斷調(diào)整的。在目前市場(chǎng)處于相對(duì)高位時(shí)，有的基金仍維持90％的股票倉位，有的基金則將股票倉位由90％減至70％，這是不同基金投研團(tuán)隊(duì)對(duì)后市的不同判斷造成的。投資者對(duì)后市的判斷不同，看好的基金也會(huì)有差別。
投資者可以通過晨星官方網(wǎng)站上的“基金重倉股”菜單的“基金股票倉位”項(xiàng)，了解基金在每個(gè)階段的股票投資比重。
看投資風(fēng)格
通常用基金所購買股票的特征，來說明基金的投資風(fēng)格。晨星的投資風(fēng)格箱通過列出影響基金業(yè)績(jī)表現(xiàn)的兩項(xiàng)因素，包括基金所投資股票的規(guī)模和風(fēng)格價(jià)值一成長(zhǎng)定位，來界定基金的投資分格。
投資風(fēng)格箱是一個(gè)正方形，劃分為9個(gè)網(wǎng)格。縱軸描繪股票市值規(guī)模的大小，分為大盤、中盤、小盤。橫軸描繪股票的價(jià)值一成長(zhǎng)定位，分為價(jià)值、平衡、成長(zhǎng)。通過區(qū)隔，基金的股票投資共有9種投資風(fēng)格：大盤價(jià)值型，大盤平衡型，大盤成長(zhǎng)型；中盤價(jià)值型，中盤平衡型，中盤成長(zhǎng)型；小盤價(jià)值型，小盤平衡型，小盤成長(zhǎng)型。
不同投資風(fēng)格的基金，在市場(chǎng)表現(xiàn)為不同熱點(diǎn)或板塊輪動(dòng)下，可能有不同的表現(xiàn)。例如2006年下半年大盤藍(lán)籌股不斷看漲，而中小盤股價(jià)則停留在歷史低位附近不動(dòng)，大盤基金的表現(xiàn)勝過小盤基金。而在小盤股表現(xiàn)較好而大盤股紋絲不動(dòng)的2007年1季度，小盤基金的表現(xiàn)就明顯比大盤基金好。對(duì)后市市場(chǎng)熱點(diǎn)或板塊輪動(dòng)持不同意見，所看好的基金也會(huì)不同。
投資者可以通過在晨星官方網(wǎng)站上輸入具體基金的代碼或名稱，進(jìn)入相應(yīng)基金的研究報(bào)告，點(diǎn)擊“投資風(fēng)格”界面的“投資風(fēng)格”項(xiàng)，了解基金的投資風(fēng)格。
看行業(yè)比重
除資產(chǎn)配置外，行業(yè)分布是分析基金投資組合的重要方面。按照晨星行業(yè)分類，股票可分為信息業(yè)、服務(wù)業(yè)和制造業(yè)3大行業(yè)類別，具體又可細(xì)分為12小類。同一大類的股票一般在證券市場(chǎng)中具有相似的波動(dòng)趨勢(shì)。投資者對(duì)不同行業(yè)未來表現(xiàn)的預(yù)判，對(duì)其選擇相應(yīng)基金有影響。
如果你的基金投資過于集中在同一行業(yè)，就有必要考慮將投資分散到其他行業(yè)，或投資于相對(duì)廣泛行業(yè)的基金。另外，如果你在高科技行業(yè)中工作，意味著你的個(gè)人財(cái)富與高科技行業(yè)息息相關(guān)，從分散風(fēng)險(xiǎn)的角度看，您不宜再持有那些集中投資高科技行業(yè)的基金。
投資者可以通過搜集基金不同階段的季報(bào)，了解到基金行業(yè)投資的變化，“金融界”網(wǎng)站的資料就值得借鑒。
看持股集中度
關(guān)鍵詞：投資組合、正態(tài)分布、期望收益
自2005年以來，我國(guó)股票市場(chǎng)經(jīng)歷了倒V字反轉(zhuǎn)，股價(jià)大起大落。伴隨著股市的跌宕起伏，股評(píng)行業(yè)悄然興起。我國(guó)的股票投資者主要以散戶為主，其特點(diǎn)就是資金量較少，缺乏股票投資的專業(yè)知識(shí)，更重要的一點(diǎn)是由于我國(guó)股票市場(chǎng)非有效，因此投資者擁有的投資信息不對(duì)稱。從本質(zhì)上說，股評(píng)家的投資推薦信息是為了彌補(bǔ)散戶投資者信息不充分的缺陷，促進(jìn)股票市場(chǎng)有效。然而，股評(píng)家本身并不是完全理性，其推薦信息所表現(xiàn)的投資業(yè)績(jī)并不理想，甚至有些股評(píng)家利用公信度進(jìn)行欺詐牟利。理論上說，股票投資信息價(jià)值的本質(zhì)表現(xiàn)是信息所涉股票未來的投資業(yè)績(jī)，因此，考察我國(guó)股評(píng)推薦信息的投資價(jià)值對(duì)于促進(jìn)和規(guī)范股評(píng)行業(yè)將具有現(xiàn)實(shí)意義。
一、文獻(xiàn)綜述
cowels(1933)在其論文中對(duì)美國(guó)股票分析機(jī)構(gòu)給出的股票投資組合的收益率做了實(shí)證分析，并發(fā)現(xiàn)這些投資組合在考察期內(nèi)并沒有獲得超額收益。由于數(shù)據(jù)收集困難，這個(gè)結(jié)論沒有被普遍認(rèn)可和接受。之后，Leavyh和Barber(2001)經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)股票投資建議具有一定的價(jià)值。國(guó)內(nèi)理論界對(duì)股評(píng)推薦相關(guān)也做了較多的研究。張建成(2001)發(fā)現(xiàn)我國(guó)股評(píng)推薦的股票或股票組合，在推薦信息公布前有正的累積超額收益，而在信息公布后往往有負(fù)的超額收益。因此，該結(jié)論反應(yīng)了我國(guó)股票市場(chǎng)非有效。王怡凱(2003)從《上海證券報(bào)》每周日的《為您選股》欄目中收集了自2001年1月至11月共565只股票推薦信息，按照推薦信息中的持有策略和買賣時(shí)機(jī)對(duì)這些股票的投資價(jià)值進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)所推薦的短線股票投資收益高于資金的收益，推薦的中線股票投資收益幾乎均低于大盤指數(shù)收益。因此，該文認(rèn)為我國(guó)股評(píng)推薦信息價(jià)值主要體現(xiàn)在短線投資中，中長(zhǎng)線投資價(jià)值較低。
二、實(shí)證過程
（一）數(shù)據(jù)樣本
本文實(shí)證所采用的股評(píng)推薦信息來源于《中國(guó)證券報(bào)》。該報(bào)紙是中國(guó)證監(jiān)會(huì)授權(quán)刊登上市公司信息披露的指定報(bào)紙，其上的股評(píng)機(jī)構(gòu)規(guī)模較大，形式和質(zhì)量較高，對(duì)于散戶投資者來說可信度較高。通過前文的文獻(xiàn)分析，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)股評(píng)推薦股票的投資價(jià)值已經(jīng)做了一些研究，這些研究結(jié)果均顯示我國(guó)股評(píng)推薦的短線股票投資具有一定價(jià)值，而中長(zhǎng)線投資推薦價(jià)值較低。
在數(shù)據(jù)收集和處理過程中，考慮到文章研究的重點(diǎn)，將長(zhǎng)線和中線投資策略合并，對(duì)于推薦信息沒有明確持有策略的，而出現(xiàn)“積極跟進(jìn)”、“介入持有”等關(guān)鍵詞的也看作中線；對(duì)于沒有明確短線投資，但出現(xiàn)“適量介入”、“適量跟進(jìn)”等關(guān)鍵詞的視為短線策略。對(duì)于在股評(píng)推薦信息中被多次推薦的股票，若這些推薦提出的投資策略，即短線、中長(zhǎng)線投資建議不明確，則將這些股票的推薦信息從樣本中剔除；若這些推薦信息相似，則只選取一則信息進(jìn)樣本，一面股票被多次推薦而高估影響程度。
通過對(duì)2009及2010年《中國(guó)證券報(bào)》股評(píng)推薦信息的整理，共收集了96周的推薦信息，涉及2092只股票。其中，推薦短線操作的股票共有958只，滬市483只，深市470只；推薦中線操作的股票共有1109只，滬市64只，深市569只。
（二）實(shí)證過程
對(duì)于被推薦股票收益的確定方法本文采用指標(biāo)收益率法。這里將短、中長(zhǎng)線操作的指標(biāo)收益率分別記為，。為了簡(jiǎn)化實(shí)證過程，筆者假設(shè)被推薦股票在投資組合中的權(quán)重相等，則短線股票組合的指標(biāo)收益率和個(gè)股的超額收益率為：
（1）
（2）
其中：為股票投資組合中第i只股票的短線指標(biāo)收益率；為投資組合的短線指標(biāo)收益率；為個(gè)股的短線超額收益率；為當(dāng)期市場(chǎng)平均收益率。
由于股票投資的交易費(fèi)用是股票投資成本的重要部分，因此，本文設(shè)股票的交易費(fèi)率為f。若每股買入價(jià)為P元，那么買入時(shí)需支付(1+f)·P元。再設(shè)股票持有一段時(shí)間后賣出，賣出價(jià)為(1+r)·P元，其中r為賣出時(shí)股票價(jià)格相對(duì)買入時(shí)的漲跌率?？紤]到交易費(fèi)率為f，則股票賣出是可獲得凈價(jià)格為(1-f)·(1+r)·P元。那么，根據(jù)上述假設(shè)可得到投資股票的名義收益率（沒有剔除通貨膨脹）為： （3）
一般而言，股票交易費(fèi)用由印花稅、經(jīng)紀(jì)人傭金等組成，傭金為0.4％、印花稅為0.5％，這里我們?nèi)芜吔灰踪M(fèi)用為0.9％。若文章沒有特別說明，下文所涉股票收益率均是提出了交易費(fèi)率的收益率。對(duì)于推薦短線操作的股評(píng)分別研究股評(píng)信息后持有l(wèi)、2、3周的獲利情況；對(duì)于推薦中線操作的股評(píng)分別研究持有5～8、9～12周的獲利情況，并以推薦信息公布后的第二天作為買入時(shí)間，并計(jì)算指標(biāo)收益率。本文所指的“持有1周”是指從推薦信息后第一個(gè)交易日開始，在5個(gè)交易日之后的第一個(gè)交易日拋出。若R>O，則認(rèn)為該個(gè)股(組合)按照股評(píng)推薦的持有策略可以盈利，若AR>0則認(rèn)為可以獲得超額收益。推薦的所有滬(深)市股票中可以贏利(獲得超常收益)股票的規(guī)?？梢杂孟率接?jì)算：
本文選取的被推薦股票樣本榮為2000多個(gè)，數(shù)量較多，可以假設(shè)個(gè)股瘦了伴侶俯沖正態(tài)分布并相互獨(dú)立。樣本期望收益為、標(biāo)準(zhǔn)差S、容量n、股票市場(chǎng)總體收益率為。由于本文樣本容量較大，因此構(gòu)造的T統(tǒng)計(jì)量也俯沖正態(tài)分布。若取顯著性水平=0.01，通過查正態(tài)分布表可得T=2.57，則總體均值的置信區(qū)間為：
三、實(shí)證結(jié)論與分析
首先考察短線投資的獲利情況，樣本中短線投資中有30%以上有超額收益，50%盈利，總體表現(xiàn)較好。但是個(gè)股表現(xiàn)較好的原因之一是2009至2010年滬深兩市處于震蕩上揚(yáng)的走勢(shì)，投資者的投資信心相比2008年有所恢復(fù)。僅從數(shù)據(jù)表面很難判斷股評(píng)推薦股票的實(shí)際投資價(jià)值，因此需要進(jìn)一步分析。
實(shí)證結(jié)果表明，持有1、2、3周在99%的顯著性水平下均能獲得超額收益或贏利。通過構(gòu)造T統(tǒng)計(jì)量計(jì)算各持有期的收益率區(qū)間。持有 l周的收益區(qū)間最為[0.0109，O．0124]，標(biāo)準(zhǔn)差為0.0737；持有2、3周之后的收益區(qū)間分別為[0．0279，O.0436]、[0．0412，0．0616]，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.108、0.131。可以看出股評(píng)推薦的股票投資特征，從收益率方面看，隨著持有期的增加，收益率和風(fēng)險(xiǎn)（標(biāo)準(zhǔn)差）也增加。另外，從長(zhǎng)期來看，投資者投資于股評(píng)家推薦的短線股票
并按照持有14個(gè)交易日的策略進(jìn)行操作，平均每2周就可以99％的把握至少贏利2.81％。按照每月4周、每年48周進(jìn)行計(jì)算，連續(xù)投資，則按照福利計(jì)算，月收益率為(1+2.81％)*2-l=5.69％，復(fù)利計(jì)算年收益率至少為91.43％。與短線的處理方法類似，計(jì)算中線股票收益率的置信區(qū)間，結(jié)果顯示，被推薦的中線股票持有5—8、9—12周的收益區(qū)間和標(biāo)準(zhǔn)差比較接近，分別為[0.0419，0.0723]，0．1823、[0.0455，0.0738]，O.1833。若將這兩種持有期的收益序列分別記為x、y，同樣的假設(shè)條件下，對(duì)序列(y-x)檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其仍然顯著大于0。這表明股評(píng)家推薦的中線股票隨著持有期的增，收益率水平處于較穩(wěn)定的上升趨勢(shì)。這與我國(guó)有些學(xué)者的研究結(jié)論，即我國(guó)股評(píng)家屬于信息驅(qū)動(dòng)型的觀點(diǎn)相離。
總體上來看，我國(guó)《中國(guó)證券報(bào)》上股評(píng)推薦的股票或股票組合的收益率略好于總體。然而這個(gè)結(jié)論只是某一段時(shí)間、某些股票的偶然表現(xiàn)，本文中的樣本究竟能夠多好的模擬總體尚不明確。股評(píng)就其本質(zhì)而言，主要目的是為了消除投資者的信息不對(duì)稱問題，幫助投資者對(duì)股票進(jìn)行基本和技術(shù)分析。股評(píng)者本身也是逐利的，操作風(fēng)險(xiǎn)不可避免的存在。綜上投資者對(duì)于股評(píng)推薦信息的價(jià)值判斷，還應(yīng)理性的對(duì)待，不能盲目。
參考文獻(xiàn)：
[1] 朱寶憲、王怡凱．證券媒體選股建議效果的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究 2001(04)
一、發(fā)行方在發(fā)行可交換公司債券時(shí)權(quán)益部分的確認(rèn)
可交換公司債券與可轉(zhuǎn)換公司債券一樣，同時(shí)兼有債券和股票的雙重特征，在發(fā)行時(shí)，其自身價(jià)值也就包含了負(fù)債成份和權(quán)益成份兩個(gè)部分。但其中的權(quán)益成份并不與發(fā)行方自己的股票相聯(lián)系，而是由于發(fā)行方所持有上市公司(即第三方)的股票而產(chǎn)生。因此，發(fā)行方在對(duì)可交換公司債券進(jìn)行初始確認(rèn)時(shí)，其價(jià)值中的權(quán)益成份是否應(yīng)該同時(shí)確認(rèn)存在疑問。
筆者認(rèn)為，發(fā)行方應(yīng)該采取類似于可轉(zhuǎn)換公司債券的會(huì)計(jì)核算思路，確認(rèn)可交換公司債券價(jià)值中的權(quán)益部分。因?yàn)榭山粨Q公司債券將來可能交換的對(duì)象――上市公司的股票，在當(dāng)前階段歸發(fā)行方所擁有，其相關(guān)的收益或者損失也應(yīng)由發(fā)行方享有或承擔(dān)。如果發(fā)行方不確認(rèn)可交換公司債券中的權(quán)益成份，在一定程度上將會(huì)蒙受損失，可交換公司債券也無法體現(xiàn)其混合證券的特征。
因此。發(fā)行方在發(fā)行可交換公司債券時(shí)，應(yīng)該確認(rèn)債券價(jià)值中的權(quán)益部分。
二、發(fā)行方對(duì)權(quán)益成份的會(huì)計(jì)處理
可交換公司債券在發(fā)行時(shí)，即可確認(rèn)其權(quán)益成份。由于此時(shí)可交換公司債券仍屬于債務(wù)的范疇，所以其權(quán)益成份應(yīng)按照公允價(jià)值，計(jì)入“資本公積――其他資本公積”。
由于《上市公司股東發(fā)行可交換公司債券試行規(guī)定》中明確規(guī)定“債券持有人對(duì)交換股票或者不交換股票有選擇權(quán)”，所以計(jì)入“資本公積”中的權(quán)益成份在將來如何處理，取決于認(rèn)購方是否行使選擇交換的權(quán)利。如果認(rèn)購方在將來行使選擇交換的權(quán)利，實(shí)現(xiàn)了債券與股票的交換，發(fā)行方手中持有的上市公司股票就轉(zhuǎn)讓給了購買方，同時(shí)收回自己發(fā)行的債券，此時(shí)上述“資本公積――其他資本公積”相應(yīng)轉(zhuǎn)入“投資收益”賬戶，視為發(fā)行方處置上市公司股票的收益。如果認(rèn)購方不行使交換的權(quán)利，可交換公司債券的權(quán)益成份就應(yīng)視為企業(yè)所支付債券利息費(fèi)用的減少，沖減“財(cái)務(wù)費(fèi)用”，即借記“資本公積――其他資本公積”，貸記“財(cái)務(wù)費(fèi)用”。
三、認(rèn)購方在購買可交換公司債券時(shí)的投資分類
可交換公司債券屬于金融資產(chǎn)的范疇，對(duì)其投資也就存在著入賬時(shí)的分類問題。根據(jù)現(xiàn)行的企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，投資于債券可分別歸屬于交易性金融資產(chǎn)、持有至到期投資與可供出售金融資產(chǎn)。
中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的《上市公司股東發(fā)行可交換公司債券試行規(guī)定》中明文規(guī)定：“可交換公司債券自發(fā)行結(jié)束之日起十二個(gè)月后方可交換為預(yù)備交換的股票”，即企業(yè)發(fā)行的可交換公司債券存續(xù)期間在一年以上；但由于交易性金融資產(chǎn)的持有目的是為了在近期內(nèi)出售，屬于流動(dòng)資產(chǎn)，所以認(rèn)購方在購買可交換公司債券時(shí)，不能將其確認(rèn)為“交易性金融資產(chǎn)”。
另外，認(rèn)購方之所以購買可交換公司債券，不僅僅是因?yàn)閭牡惋L(fēng)險(xiǎn)與穩(wěn)定收益，而且也是因?yàn)槠湓谝欢l件下交換為股票后可能產(chǎn)生的高回報(bào)；可交換公司債券的交換時(shí)間往往不會(huì)在其到期日，而是可能發(fā)生在一年以上至到期日這一段時(shí)期中的任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)上(視具體協(xié)議與條件而定)，這些都是認(rèn)購方在初始確認(rèn)時(shí)完全可以預(yù)期到的。所以，認(rèn)購方在購買可交換公司債券時(shí)，很難說其“有明確意圖持有至到期”，不應(yīng)該將該投資確認(rèn)為“持有至到期投資”。
因此，購買方在認(rèn)購可交換公司債券時(shí)，應(yīng)該將其計(jì)入“可供出售金融資產(chǎn)”。
四、認(rèn)購方在行權(quán)時(shí)的投資分類
如果在發(fā)行方要求行權(quán)的時(shí)段內(nèi)，認(rèn)購方不行使選擇交換的權(quán)利，則其繼續(xù)持有可交換公司債券，到期后或者提前通過債券市場(chǎng)收回該投資。
如果認(rèn)購方行權(quán)，則其對(duì)發(fā)行方的債券投資就轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)上市公司的股票投資，該投資同樣面臨著如何分類的問題。首先，如果認(rèn)購方的股票投資僅僅是以賺取股票差價(jià)為目的，準(zhǔn)備在近期內(nèi)將該投資出售，并指定為以公允價(jià)值計(jì)量且其變動(dòng)計(jì)人當(dāng)期損益，則該投資應(yīng)分類為“交易性金融資產(chǎn)”。其次，如果認(rèn)購方準(zhǔn)備長(zhǎng)期持有股票投資，并能夠?qū)Ρ煌顿Y單位實(shí)施控制(即對(duì)子公司的投資)，或者能夠與其他合營(yíng)方一同對(duì)被投資單位施加重大影響(即對(duì)合營(yíng)企業(yè)投資)，或者能夠?qū)Ρ煌顿Y單位施加重大影響(即對(duì)聯(lián)營(yíng)企業(yè)投資)，則該股票投資應(yīng)分類為“長(zhǎng)期股權(quán)投資”。第三，如果認(rèn)購方持有的股票投資，既不具備“交易性金融資產(chǎn)”的確認(rèn)條件，也不具備“長(zhǎng)期股權(quán)投資”的確認(rèn)條件，則應(yīng)將該股票投資分類為“可供出售金融資產(chǎn)”。
關(guān)鍵詞：證券市場(chǎng)；因子分析；個(gè)股
中圖分類號(hào)：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3198（2014）15-0105-02
1 引言
我國(guó)證券市場(chǎng)日漸活躍，上市公司的數(shù)量也在不斷上升，不同利益相關(guān)者在對(duì)上市公司業(yè)績(jī)?cè)u(píng)價(jià)的指標(biāo)和方法的選取上也存在著較大差異。針對(duì)不同特點(diǎn)的上市公司以及多而復(fù)雜的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如何準(zhǔn)確有效地評(píng)價(jià)上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，是現(xiàn)今證券從業(yè)人員進(jìn)行證券分析研究的重點(diǎn)。
證券投資者從事證券交易的核心目的是希望通過買賣股票獲得良好收益，其根本是選擇業(yè)績(jī)優(yōu)秀的上市公司股票。因此，對(duì)于上市公司的選擇是股票投資的重中之重。一般而言，較為成熟理性的股票投資者在選擇股票投資對(duì)象時(shí)，往往會(huì)對(duì)上市公司的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)狀況進(jìn)行系統(tǒng)詳細(xì)的分析，這也是評(píng)價(jià)上市公司股票投資價(jià)值的重要依據(jù)。在獲取準(zhǔn)確的上市公司財(cái)務(wù)資料的基礎(chǔ)上，對(duì)其進(jìn)行科學(xué)合理有效的分析，是合理規(guī)避股票投資風(fēng)險(xiǎn)以及有效保障投資收益的關(guān)鍵所在。
財(cái)務(wù)分析的對(duì)象是上市公司定期公布的財(cái)務(wù)報(bào)表，財(cái)務(wù)報(bào)表是對(duì)公司資金運(yùn)行和財(cái)務(wù)狀況的定量描述，是上市公司經(jīng)營(yíng)狀況的“晴雨表”。目前，上市公司公布的主要財(cái)務(wù)指標(biāo)有以下8種：每股收益（元），每股凈資產(chǎn)（元），每股現(xiàn)金流量（元），凈資產(chǎn)收益率（%），主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（萬元），凈利潤(rùn)（萬元），總資產(chǎn)（萬元），股東權(quán)益（萬元）。
本文擬通過運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析中的因子分析法，借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)我國(guó)上證50指數(shù)50只樣本股票2010年中報(bào)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取3個(gè)公共因子反映影響個(gè)股的主要因素，計(jì)算個(gè)股因子得分，為證券投資的個(gè)股選取提供決策幫助。
2 模型計(jì)算及結(jié)果分析
因子分析是根據(jù)相關(guān)矩陣的內(nèi)部的依賴關(guān)系，通過量化的手段，將多個(gè)具有復(fù)雜相互關(guān)系的實(shí)測(cè)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)獨(dú)立，不存在相互關(guān)系的綜合因子，是一種多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。這些提取出來的綜合因子往往不能直接通過觀測(cè)得到，但卻能更加反映出研究問題的內(nèi)在本質(zhì)，這就有利于我們?cè)诠善蓖顿Y分析中理清主要問題，做出更理性的判斷。
本文主要選取了浦發(fā)銀行、中國(guó)石化等50只上證50指數(shù)樣本股，將每股收益（x1），每股凈資產(chǎn)（x2），每股現(xiàn)金流量（x3），凈資產(chǎn)收益率（x4），主營(yíng)業(yè)務(wù)收入（x5），凈利潤(rùn)（x6），總資產(chǎn)（x7），股東權(quán)益（x8）作為測(cè)度指標(biāo)的原始變量。因篇幅所限，具體的股票原始變量數(shù)據(jù)在這里不再羅列。
原始變量標(biāo)準(zhǔn)化后仍用原記號(hào)x1、x2，…，x8表示，經(jīng)SPSS統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算得到樣本相關(guān)系數(shù)矩陣，如表l。
從表1可以看出，上市公司這8個(gè)主要財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，可以進(jìn)行因子分析。
根據(jù)特征根大于1的原則，我們提取3個(gè)公共因子，如表2，它們描述原變量總方差的80.22%，大于80%，可以認(rèn)為這三個(gè)公共因子基本上反映原變量的絕大部分信息。
由于公共因子在因子負(fù)載上有較高載荷值，因此，需要應(yīng)用最大方差法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以便更清楚地確定和解釋公共因子的實(shí)際意義，旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果如表3。原始變量載荷矩陣經(jīng)旋轉(zhuǎn)后，可以很清楚地看出公共因子F1在x4、x5、x6、x7上有較大的載荷數(shù)，說明F1集中反映了上市公司的獲利能力，是上市公司主要經(jīng)營(yíng)狀況的體現(xiàn)；公共因子F2在x1、x2、x8上有較大的載荷數(shù)，說明F2反映了上市公司發(fā)展?jié)摿?，即投資者對(duì)公司未來的預(yù)期；公共因子F3在x3上載荷，數(shù)最大，說明F3主要反映了上市公司的自身價(jià)值，根據(jù)F1、F2和F3，我們就可以了解到上市公司的財(cái)務(wù)概況，選擇股票也就有了相應(yīng)依據(jù)。
在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步用回歸分析法計(jì)算出因子得分信息，如表4，可建立因子得分模型。
根據(jù)此模型，就可以得到每只股票的因子得分情況，進(jìn)一步就可以比較F1、F2和F3的大小。將每個(gè)樣本股票原始數(shù)據(jù)代入此因子分析模型，可得到每個(gè)樣本股票的得分。用公共因子的得分排序，可以對(duì)樣本股票的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行排序分析。按F1排序，得出前5位股票分別為：工商銀行，建設(shè)銀行，中國(guó)銀行，農(nóng)業(yè)銀行和中國(guó)石油。從排序結(jié)果可以看出，前5位股票所代表的上市公司幾乎均是中國(guó)的龍頭企業(yè)，綜合財(cái)務(wù)能力和經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)能力都比較突出。同樣可以根據(jù)F2、F3做出排序，進(jìn)一步了解各上市公司的財(cái)務(wù)狀況。
在因子分析的基礎(chǔ)上，可以對(duì)上市公司進(jìn)行綜合實(shí)力的分析。以各因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，可以得出各股票的綜合得分：
F=0.40675F1+0.26942F2+0.12605F3
這里采用的不再是原有的8個(gè)變量，而是通過因子分析后得到的3個(gè)因子變量，利用這3個(gè)因子變量，可以計(jì)算出上市公司的綜合實(shí)力得分。按此綜合得分對(duì)樣本股票進(jìn)行排序，前5位分別為工商銀行，建設(shè)銀行，中國(guó)銀行，農(nóng)業(yè)銀行和中國(guó)石油，后5位分別為西部礦業(yè)、中金黃金、金鉬股份、特變電工、寶鋼稀土。從排序結(jié)果可以看出，這個(gè)分析結(jié)果與客觀實(shí)際是相吻合的，說明分析方法的運(yùn)用比較合理。
3 結(jié)論
由此可見，運(yùn)用因子分析法可以將上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表中的眾多衡量指標(biāo)提煉簡(jiǎn)化為獲利能力、發(fā)展?jié)摿妥陨韮r(jià)值3個(gè)綜合因子，這些綜合因子可以反映出綜合指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)意義，分析公司的綜合影響因素，從而更清晰的表明上市公司的財(cái)務(wù)狀況，以及利用因子得分和綜合得分來衡量個(gè)股的綜合財(cái)務(wù)狀況，這有利于投資者就更理性、更合理地對(duì)選擇股票投資。
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[關(guān)鍵詞]量化投資；Alpha策略；意義；方法
[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.25.083
Alpha策略最初的理論基礎(chǔ)是套期保值，是由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家H.working提出的，隨后股指期貨的面市，量化研究便激發(fā)了人們濃厚的興趣。傳統(tǒng)的資產(chǎn)管理者理念的哲學(xué)基礎(chǔ)大部分為追求收益風(fēng)險(xiǎn)平衡，然而平均市場(chǎng)收益與超額收益又很難達(dá)到絕對(duì)的均衡，因此將超額收益也即Alpha分離出來，建立起基于Alpha策略的量化投資，有助于指導(dǎo)投資實(shí)踐。
1 Alpha策略在量化投資中的應(yīng)用意義
量化投資指的是以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)為依托，通過建立科學(xué)的數(shù)學(xué)模型，在充分掌握投資環(huán)境的基礎(chǔ)上踐行投資策略，達(dá)到預(yù)期的投資效果。采用量化投資方式的優(yōu)點(diǎn)包括其具有相當(dāng)嚴(yán)格的紀(jì)律性、系統(tǒng)性，并且對(duì)投資分析更加準(zhǔn)確與及時(shí)，同時(shí)還具有分散化的特點(diǎn)，這使得策略的實(shí)施過程更加的機(jī)動(dòng)靈活。量化投資過程使用的具體策略通常有量化選股、量化擇時(shí)、統(tǒng)計(jì)套利、高頻交易等，每一種策略在應(yīng)用過程各有千秋，而Alpha策略屬于量化選股的范疇。傳統(tǒng)的定性投資也是投資人基于一種投資理念或者投資策略來完成整個(gè)投資活動(dòng)的，最終的目的是要獲得市場(chǎng)的占有率，并從中取得豐厚的利潤(rùn)。從這個(gè)角度來衡量，量化投資與傳統(tǒng)投資的本質(zhì)并無多大差別。唯一不同的是量化投資對(duì)信息處理方式上和傳統(tǒng)定性投資有著很大的差異性，它是基于現(xiàn)代信息技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和現(xiàn)代金融工程理論的基礎(chǔ)上完成對(duì)各類數(shù)據(jù)信息的高效處理，在對(duì)信息處理的速度、廣度上是傳統(tǒng)定性投資無法比擬的。在對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的控制方面也具有很大的優(yōu)勢(shì)，是國(guó)際投資界興起的新型投資理念和應(yīng)用方法，也在日益成為機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者共同選用的有效投資方案?，F(xiàn)階段量化投資的技術(shù)支撐和理論建設(shè)的基礎(chǔ)包括人工智能技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘、支持向量機(jī)、分形理論等，這些現(xiàn)代信息處理與數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方式為量化投資的可操作性提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
Alpha策略在量化投資中的使用優(yōu)點(diǎn)主要是對(duì)投資指數(shù)所具有的價(jià)值分析與評(píng)定。它不是依賴于對(duì)大盤的走向變化或者不同股票組合策略趨勢(shì)的分析，對(duì)投資價(jià)值的科學(xué)分析與合理評(píng)估更能吸引投資者的目光。Alpha策略重視對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所獲得的絕對(duì)收益，在股票投資市場(chǎng)上是一種中性的投資方式，具體的程序有選擇資產(chǎn)、對(duì)資產(chǎn)的優(yōu)化組合、建立具體組合方式、定期進(jìn)行調(diào)整。為了促進(jìn)該策略在投資市場(chǎng)中獲得良好的收益，就必須先要重視優(yōu)秀的選股策略，其次是重視期貨對(duì)沖平均市場(chǎng)收益的時(shí)候所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)控制問題。對(duì)沖系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，若是能夠及時(shí)地對(duì)投資組合與相關(guān)的股指期貨的平均市場(chǎng)收益指進(jìn)行精準(zhǔn)地判定和預(yù)測(cè)，那么將會(huì)對(duì)整個(gè)投資行為產(chǎn)生積極的影響。
2 基于Alpha策略的量化投資具體策略和實(shí)踐方法
通常情況下，Alpha策略所獲得的實(shí)際收益并不是一成不變的，這與該策略本身的特定有關(guān)，具體表現(xiàn)在周期性與時(shí)變性上。
Alpha策略的時(shí)變性主要是指當(dāng)時(shí)間產(chǎn)生變化時(shí)，超額收益也會(huì)隨之而改變。需要清除的是Alpha反映的就是上市公司超越市場(chǎng)的預(yù)期收益，因此屬于公司資產(chǎn)未來估值預(yù)期的范疇，所以上市公司自身所處的發(fā)展階段和發(fā)展環(huán)境不同，那么就會(huì)給Alpha帶來影響。由于時(shí)變性的特點(diǎn)，這就給策略的具體估計(jì)模型的設(shè)立帶來了更多不可確定的因素，為此，參照對(duì)Alpha滿足不同動(dòng)態(tài)假設(shè)的理論基礎(chǔ)，建立起一個(gè)可以獲得不同種類估算的模型，同時(shí)假定在同一個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)，超額收益和市場(chǎng)平均收益都保持恒定不變，這就極大地簡(jiǎn)化了計(jì)算的過程與步驟。也就是說在該段時(shí)間內(nèi)，市場(chǎng)上股票投資組合基本面不會(huì)有太大的變化與波動(dòng)，這就與實(shí)際的投資狀況基本達(dá)成一致。對(duì)于投資策略的調(diào)整則要根據(jù)上市公司重大事項(xiàng)發(fā)生情況而定，那么估算的時(shí)間單位周期可以采用每日或者每周估算，對(duì)每一個(gè)季度的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整也可以作為一種調(diào)整方式，反映公司季度行情。對(duì)于具體證券而言，采用季度或者每周的調(diào)整頻率則不是最為理想的，還要針對(duì)公司情況與市場(chǎng)行情綜合調(diào)整。
Alpha的周期性特點(diǎn)在交替出現(xiàn)的正負(fù)號(hào)上最為突出，導(dǎo)致這一情況產(chǎn)生的原因主要是行業(yè)的周期性特征與套利效應(yīng)共同造成的。具體而言，首先不同類型的證券分別屬于不同的行業(yè)所有，當(dāng)行業(yè)處于景氣周期循環(huán)狀態(tài)下會(huì)影響Alpha的符號(hào)與大小，同時(shí)景氣程度的深與淺也會(huì)對(duì)此產(chǎn)生影響。其次一個(gè)股票組合產(chǎn)生非常大的超額收益情況下，市場(chǎng)中的其他機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者就會(huì)不斷地參與到該組合的投資中來，最后會(huì)導(dǎo)致Alpha逐漸接近于零。因此在建立不同策略的組合方面，要針對(duì)每一個(gè)季度的具體情況和波動(dòng)率，進(jìn)行綜合性地評(píng)價(jià)與分析，并及時(shí)地做出必要的調(diào)整，以便最大限度地獲得市場(chǎng)收益。
量化投資中的Alpha策略并不是一種單一類型的策略，不同的策略都在尋求獲得超額收益的市場(chǎng)機(jī)會(huì)和可能性?，F(xiàn)階段市場(chǎng)上采用的Alpha策略主要有多因子選股策略、動(dòng)量策略或者反轉(zhuǎn)策略、波動(dòng)性策略、行業(yè)輪動(dòng)策略、行為偏差策略等，每一種策略在具體實(shí)施過程中都有其特征性，并且可以相互結(jié)合使用，發(fā)揮出綜合預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)的作用。
多因子選股策略是必要和常用的選股方式，最大的優(yōu)勢(shì)是可以將不同種類和模塊的信息進(jìn)行高效化綜合分析與評(píng)價(jià)后，確定一個(gè)選股最佳方案，從而對(duì)投資行為進(jìn)行指導(dǎo)。該種選股策略的模型在建立方面比較容易，是量化投資中的常用方式。同時(shí)多因子模型對(duì)反映市場(chǎng)動(dòng)向方面而言具有一定的穩(wěn)定和可靠性，這是因?yàn)樗x取的衡量因子中，總有一些可以把握住市場(chǎng)發(fā)展行情的特征，從而體現(xiàn)其本來就有的參考價(jià)值。所以在量化投資過程中，很多投資者都使用多因子模型對(duì)其投資行為進(jìn)行評(píng)估，無論是機(jī)構(gòu)投資者或者是個(gè)人投資者，都能夠從中受益。多因子選股策略模型的建立重點(diǎn)在于對(duì)因子的剔除和選擇上，并要合理判斷如何發(fā)揮每一個(gè)因子的作用，做出綜合性的評(píng)定。
動(dòng)量策略的投資方式主要是根據(jù)價(jià)格動(dòng)量、收益動(dòng)量的預(yù)期與評(píng)定，對(duì)股票的投資進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，尤其是針對(duì)本身具有價(jià)格動(dòng)量的股票，或者分析師對(duì)股票的收益已經(jīng)給予一定評(píng)級(jí)的股票，動(dòng)量策略的應(yīng)用效果會(huì)比較理想。在股票的持有期限內(nèi)，某一只股票在或者股票投資的組合在上一段時(shí)間內(nèi)的表現(xiàn)均佳，那么則可以判斷在下一段時(shí)間內(nèi)也會(huì)具有同樣的理想表現(xiàn)，這就是動(dòng)量效應(yīng)的評(píng)價(jià)依據(jù)，從而對(duì)投資者的行為起到一定的影響作用。反轉(zhuǎn)策略和動(dòng)量策略恰好相反，是指某一只股票或者股票投資組合在上一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)很不理想，然而在下一個(gè)時(shí)期反而會(huì)有突出的表現(xiàn)，這也給投資者帶來了一線希望，并對(duì)影響到下一步的投資策略的制定。
波動(dòng)性策略也是Alpha策略的一種方式，主要是利用對(duì)市場(chǎng)中的各股運(yùn)動(dòng)和發(fā)展?fàn)顟B(tài)的細(xì)致觀察與理智分析后，列出一些具有相當(dāng)大的波動(dòng)性的股票，同時(shí)這些股票的收益相關(guān)性也比較低，對(duì)此加以動(dòng)態(tài)化的調(diào)整和規(guī)劃，從而逐漸獲得超額收益的過程。在一些多因子選股策略中也有機(jī)構(gòu)投資者或者個(gè)人投資者將股票具有的波動(dòng)性作為考察與評(píng)價(jià)因子之一，波動(dòng)性策略經(jīng)常和其他策略相結(jié)合來評(píng)價(jià)，這說明股票投資市場(chǎng)本身就具有一定的波動(dòng)性，因此在投資過程中要慎重對(duì)待。
行業(yè)輪動(dòng)策略和行為偏差策略的應(yīng)用頻率不似前面幾種高，但也會(huì)和另外幾種策略相互結(jié)合使用。行業(yè)輪動(dòng)策略主要是為了充分掌握市場(chǎng)行業(yè)輪動(dòng)機(jī)制與特征，從而可以獲得高額的收益，對(duì)行業(yè)之間的投資也可以非常高效和準(zhǔn)確地進(jìn)行，對(duì)把握正確的時(shí)機(jī)有很大的優(yōu)勢(shì)。行為偏差策略目的是窺探到股票市場(chǎng)中存在的過度反應(yīng)或者反應(yīng)不足等現(xiàn)象，這些都屬于股票投資市場(chǎng)的偏差，從而可以通過投資者對(duì)不同股票抱有的差異化評(píng)價(jià)來實(shí)現(xiàn)超額收益。
1羊群效應(yīng)的概念及特征
羊群行為是指人們經(jīng)常受到多數(shù)人的影響而跟從大眾的思想或行為，也被稱為“從眾效應(yīng)”。金融市場(chǎng)上的羊群行為是一種特殊的有限理，它是指投資者在不完全信息的環(huán)境下，行為受到其他投資者的影響，模仿他人的決策；或者過度依賴于輿論，而不考慮自己得到的信息的行為。由于羊群行為具有傳染性，因此把存在于多個(gè)行為主體之間的羊群行為現(xiàn)象稱為羊群效應(yīng)，主要研究信息傳遞和行為主體決策之間的相互影響及這種影響對(duì)信息傳遞速度和充分性的作用。羊群行為的特征包括：（1）先做出決定的投資者的行為對(duì)后面大多數(shù)投資者的投資決策具有非常重要的影響；（2）常常會(huì)導(dǎo)致投資者形成錯(cuò)誤的投資決策；（3）當(dāng)投資者發(fā)現(xiàn)決策錯(cuò)誤之后，會(huì)根據(jù)更新的信息或已有的經(jīng)驗(yàn)做出相反的決策，從而開始新一輪方向相反的從眾。從羊群行為的特征可以看出，羊群行為的出現(xiàn)有兩個(gè)條件：首先，別人的決策行為是可以觀察到的，否則無法模仿；其次，所有決策并不是同時(shí)做出的，而是有先后次序發(fā)生的。行為金融學(xué)是通過對(duì)投資者投資行為的心理偏差的系統(tǒng)分析來描述羊群行為的。當(dāng)證券市場(chǎng)面臨眾多不確定性和不可預(yù)測(cè)性，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，其心理因素會(huì)隨著外界環(huán)境的變化而發(fā)生改變，人類固有的行為模式會(huì)不知不覺地主宰著投資者的行為。每一個(gè)投資者開始總是試圖進(jìn)行理性投資，并希望規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。初始羊群效應(yīng)使得偏差得以形成，而強(qiáng)化羊群效應(yīng)使得偏差得以擴(kuò)散和放大。
2羊群效應(yīng)的形成原因
機(jī)構(gòu)投資者的特點(diǎn)是既有個(gè)體的行為特征又有群體的行為特征。在股票市場(chǎng)中，一方面投資基金的投資決策主要由基金經(jīng)理做出，因而基金的投資就不可避免地帶有基金經(jīng)理個(gè)人的投資行為特征；另一方面，投資基金由于是群體性的研究，其信息來源比一般個(gè)體投資者要廣得多，故而股票市場(chǎng)的投資行為又帶有群體行為的特征。因此，股票市場(chǎng)中羊群效應(yīng)產(chǎn)生的原因一般有以下幾個(gè)方面。
（一）市場(chǎng)機(jī)制因素
（1）機(jī)構(gòu)投資者的委托機(jī)制不完善
從投資股票者來看，作為人其目標(biāo)是讓委托人的滿意度最高，盡管在投資初期，基金公司對(duì)投資策略、投資風(fēng)格、投資理念也做了詳細(xì)地制定，但是畢竟是要取悅委托人。因此，基金公司原先的投機(jī)策略不得不讓位于對(duì)名譽(yù)的維護(hù)，不得不從眾和跟風(fēng)。在此背景下，基金公司如果采取同其他基金同業(yè)相同的投資策略，則至少可以取得平均收益水平，相同的策略操作產(chǎn)生了羊群效應(yīng)。
（2）缺乏信用經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)
股票市場(chǎng)的建立需要發(fā)達(dá)的信用經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，但對(duì)于信用體系不健全的中國(guó)來說，必然會(huì)帶來不健全的股票市場(chǎng)。同時(shí)市場(chǎng)基礎(chǔ)不完善的股票市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)性較大，當(dāng)投資者面臨較大的不確定性時(shí)，特別是當(dāng)投資者依靠自身能力不能做出正確判定時(shí)，投資者將會(huì)明顯地追隨其他人的觀點(diǎn)。市場(chǎng)波動(dòng)性越大，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)越大，投資者的預(yù)期就越不確定，這時(shí)候投資者會(huì)更多地觀察他人的交易行為并加以模仿羊群行為程度增大。
（3）可供股票投資者選擇的優(yōu)質(zhì)品種不多
由于市場(chǎng)上絕大多數(shù)的股票估值偏高，具備投資價(jià)值的優(yōu)質(zhì)藍(lán)籌股和績(jī)優(yōu)成長(zhǎng)股的數(shù)量過少，稀缺的優(yōu)質(zhì)公司股票就當(dāng)仁不讓地成為基金追逐的對(duì)象。在這種市場(chǎng)環(huán)境下，機(jī)構(gòu)投資者在挑選自己投資組合時(shí)都紛紛追逐市場(chǎng)熱點(diǎn)，同時(shí)買賣相同的股票，選擇那些業(yè)績(jī)突出，盈利能力強(qiáng)，具有行業(yè)代表性的龍頭企業(yè)，這樣就形成了眾多機(jī)構(gòu)投資者同時(shí)投資于少數(shù)藍(lán)籌股績(jī)優(yōu)股的現(xiàn)象，產(chǎn)生基金投資的“羊群”效應(yīng)，交叉持股自然不能避免。
（二）投資者自身因素
（1）投資理念模糊、投資知識(shí)缺乏
我國(guó)股票市場(chǎng)上投資者大多數(shù)缺乏專業(yè)的股票投資知識(shí)，這表現(xiàn)在投資者無法分析上市公司的資產(chǎn)負(fù)債表、現(xiàn)金流量表、利潤(rùn)表或?qū)?guó)家出臺(tái)的政策不能從深層次的把握，同時(shí)對(duì)經(jīng)濟(jì)的動(dòng)向不能很好的把握，這就造成投資者在投資過程中無法憑借自己的能力去判斷股票的價(jià)值，很容易形成混亂的投資局面。同時(shí)市場(chǎng)上那些專業(yè)的投資者一般都系統(tǒng)學(xué)習(xí)過投資知識(shí)并且經(jīng)驗(yàn)豐富，對(duì)信息的把握能力也比普通的投資者要強(qiáng)，也能夠?qū)?guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境、整個(gè)證券市場(chǎng)的運(yùn)行趨勢(shì)以及上市公司的發(fā)展前景進(jìn)行全面深刻的研究。這些投資者往往成為羊群效應(yīng)的領(lǐng)頭羊，而那些缺乏專業(yè)知識(shí)的投資者成為羊群。
（2）從眾投資者的非理性跟風(fēng)
從眾投資者是非完全理性的，投資者做出的決策并不完全出自其理性的分析，而更容易受情緒、心態(tài)等各種心理因素的影響。這樣當(dāng)投資者處在投資群體當(dāng)中很容易受到其他投資者的影響，采取與其他人一致的行動(dòng)。這樣做可以使個(gè)體獲得一種安全感。當(dāng)投資者做出的決策與其他人不一致的時(shí)候，投資者很容易懷疑自己的判斷進(jìn)而改變自己的判斷，選擇與其他人一致的行為。股票市場(chǎng)中的投資者大部分缺乏專業(yè)的知識(shí)，對(duì)于那些最近幾年才加入到股票市場(chǎng)中的投資者來說更加缺乏相關(guān)的經(jīng)驗(yàn)，絕大多數(shù)投資者沒有接受投資方面專業(yè)知識(shí)的訓(xùn)練，對(duì)證券市場(chǎng)研究能力不強(qiáng)，不能夠?qū)ο嚓P(guān)的股票進(jìn)行系統(tǒng)的合理分析，他們投資時(shí)候往往是聽取各種專家的建議，這些投資者就扮演著跟隨頭羊的“羊群”。
（3）缺乏良好的心態(tài)
我國(guó)股票市場(chǎng)建立時(shí)間短，多數(shù)為新股民，這些投資者往往缺乏良好的心態(tài)。主要表現(xiàn)在三個(gè)方面。第一，投資者抱有非理性的收益預(yù)期；第二，獲得虛假的心理安全感；第三，大眾化思維。社會(huì)心理學(xué)家研究表明，在群體活動(dòng)中，容易出現(xiàn)去個(gè)體化傾向，即個(gè)體的自我意識(shí)變?nèi)?，更傾向于采取與集體一致的行動(dòng)。行為金融學(xué)也贊同這個(gè)觀點(diǎn)，并認(rèn)為投資者并非完全理性的，其投資行為受其情緒、態(tài)度等各種心理因素的影響。
3弱化羊群效應(yīng)的措施
理性的羊群效應(yīng)對(duì)我國(guó)的股票市場(chǎng)有著一定的積極作用。個(gè)人投資者缺乏專業(yè)的知識(shí)和對(duì)市場(chǎng)有效信息的充分掌握，因此理性的羊群效應(yīng)在一定程度上可以幫助投資者確定自己的投資策略，獲取收益，規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。其次，理性的羊群效應(yīng)有利于加快股票市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)的速度，實(shí)現(xiàn)社會(huì)資源的合理配置，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定，因?yàn)榇藭r(shí)羊群效應(yīng)的發(fā)生使得大量資金能夠快速的向具有投資價(jià)值的企業(yè)流入，從而優(yōu)化市場(chǎng)的資源配置職能。除此之外，理性的羊群效應(yīng)能夠促進(jìn)市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，使得股票的價(jià)格更向其內(nèi)在價(jià)值靠攏，這能有效的提高市場(chǎng)效率。
（一）完善信息披露制度，擴(kuò)大信息披露的范圍
市場(chǎng)信息不對(duì)稱是形成羊群效應(yīng)的主要原因，只有規(guī)范信息披露制度，增強(qiáng)市場(chǎng)的透明度，才能使投資者及時(shí)掌握真實(shí)有效并且全面的信息，市場(chǎng)才能夠逐漸變得公平。為了增強(qiáng)信息市場(chǎng)的透明度，使投資者獲得完全公平的競(jìng)爭(zhēng)條件，弱化市場(chǎng)羊群效應(yīng)，就要充分和及時(shí)地披露真實(shí)信息。所有可能對(duì)股票市場(chǎng)中的股票走勢(shì)產(chǎn)生影響的信息都應(yīng)該及時(shí)的予以公開，包括企業(yè)對(duì)某個(gè)項(xiàng)目的操作情況，如兼并和收購的各項(xiàng)工程的進(jìn)展情況，不能等到股價(jià)急劇變化之后再披露有關(guān)資料。而由于上市公司在披露自身信息方面缺乏主觀能動(dòng)性，也因此需要監(jiān)管制度的約束，對(duì)于瞞報(bào)信息或者報(bào)虛假信息的上市公司應(yīng)當(dāng)予以嚴(yán)厲的處罰。
（二）培養(yǎng)個(gè)人投資者的投資理念，倡導(dǎo)正確的投資方式
羊群效應(yīng)的另一重要產(chǎn)生原因，是由于投資者抱著投機(jī)心態(tài)的錯(cuò)誤投資理念，普遍持股期限短是其一大特點(diǎn)，在市場(chǎng)出現(xiàn)震蕩時(shí)，羊群效應(yīng)會(huì)使得市場(chǎng)震蕩進(jìn)一步惡化。因此，一是通過媒體網(wǎng)絡(luò)等方式向公眾傳輸選擇有價(jià)值的股票長(zhǎng)期投資長(zhǎng)期持有，以公司價(jià)值為投資目標(biāo)的理念。二是加強(qiáng)管理上市公司的股利分紅政策，杜絕上市公司不給股東配發(fā)紅利的現(xiàn)象。三是對(duì)股票投資者的專業(yè)技能進(jìn)行培訓(xùn)，倡導(dǎo)以長(zhǎng)期投資價(jià)值為核心的投資理念。在進(jìn)行投資時(shí)應(yīng)以長(zhǎng)期平均收益為中心選擇有價(jià)股票，即選擇一個(gè)有潛力的有價(jià)股票長(zhǎng)期持有，而不是跟風(fēng)炒作。當(dāng)市場(chǎng)中的投資者更成熟更理性時(shí)，市場(chǎng)中的羊群效會(huì)減少。
（三）改善股票投資市場(chǎng)的外部環(huán)境，拓寬投資渠道
最優(yōu)股票投資組合選擇及其風(fēng)險(xiǎn)控制一直是資本市場(chǎng)研究的熱點(diǎn)問題。已有文獻(xiàn)對(duì)資產(chǎn)組合最優(yōu)決策理論進(jìn)行了大量研究，在資產(chǎn)組合選擇與最優(yōu)配置、資產(chǎn)組合規(guī)模效應(yīng)與影響因素、以及資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)度量與控制等重要問題取得了豐碩成果。但遺憾的是，無論是理論還是實(shí)證研究都很少考慮到金融時(shí)間序列的時(shí)變性、聚集性、持續(xù)性等波動(dòng)特征對(duì)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與控制的影響。而本文正是針對(duì)目前研究的不足，通過對(duì)滬市A股的120支股票收益率進(jìn)行擬合使用改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)法對(duì)股票收益波動(dòng)時(shí)間序列相關(guān)性進(jìn)行匹配，聚類，從而優(yōu)化了股票投資組合選擇的方法。并通過實(shí)證研究，證明了在哈里？馬柯威茨證券組合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)下，使用該種股票投資組合選擇方法，可以獲得同等收益水平下，更低風(fēng)險(xiǎn)的股票投資組合，從而為投資者選擇合理的股票投資組合提供了可能的方法。
二、文獻(xiàn)綜述
（一）國(guó)外文獻(xiàn) 馬柯威茨于1952年最早提出了均值-方差理論，成為現(xiàn)資組合理論的開山鼻祖。自此之后，很多金融學(xué)者在前人的研究基礎(chǔ)上對(duì)該理論進(jìn)行了補(bǔ)充和發(fā)展，如托賓（1958）在提出了著名的兩基金分離定律：當(dāng)存在無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的情況下，有效前沿上的任意一點(diǎn)都可以表示為（無風(fēng)險(xiǎn)利率，0）和切點(diǎn)的線性組合。此外，大批學(xué)者踏上了簡(jiǎn)化計(jì)算，完善模型的征程。一是盡可能的減少模型計(jì)算量，例如：夏普（1963，1964，1970）提出了單因素模型，它的主要思想是：市場(chǎng)的總體因素統(tǒng)一作用于所有股票，市場(chǎng)以外的因素只作用于某一只股票，因此可以通過股票組合來分散。單因素模型使用β來衡量投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。提高了人們對(duì)市場(chǎng)行為的了解。羅斯（1976）提出了套利定價(jià)理論。該理論認(rèn)為在市場(chǎng)均衡時(shí)沒有套利機(jī)會(huì)，因此承擔(dān)相同風(fēng)險(xiǎn)因素的投資組合應(yīng)該具有相同的期望收益率 。二是開發(fā)新的投資組合模型。例如Mao（1970）提出了均值-下半方差模型。Speranza（1993）提出半絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏差函數(shù)。J.P Morgan提出的基于Var的風(fēng)險(xiǎn)度量系統(tǒng)等，至今這個(gè)風(fēng)險(xiǎn)度量系統(tǒng)還在很多金融機(jī)構(gòu)被廣泛使用。
（二）國(guó)內(nèi)文獻(xiàn) 我國(guó)對(duì)金融市場(chǎng)研究起步較晚是一個(gè)現(xiàn)實(shí)，這是由于很多客觀因素造成的。近幾年中，我國(guó)學(xué)者也對(duì)投資組合理論進(jìn)行了深入的研究。唐小我（1994）針對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)的賣空限制情形下的投資組合模型進(jìn)行了研究。王春峰、屠新曙和厲斌（2002）運(yùn)用了幾何方法解決投資組合問題。徐緒松、楊小青和陳彥斌（2002）提出了“半絕對(duì)離差風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量工具”。劉小茂、李楚林和王建華（2003）研究了在正態(tài)情形下，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)組合的均值-CVaR邊界，并與方差風(fēng)險(xiǎn)下的均值-方差邊界進(jìn)行了比較。陳金龍和張維（2002）分析了投資組合與CVaR之間的關(guān)系。此外，安起光、王厚杰（2006），劉慶富（2006） ，榮喜民、武丹丹和張奎廷（2005）、劉志東（2006）等學(xué)者在組合預(yù)測(cè)和方法領(lǐng)域獲得了顯著的理論成果 。
三、研究設(shè)計(jì)
（一）研究思路 本文選取了馬柯威茨的均值-方差模型作為本文的理論依據(jù)，該模型評(píng)價(jià)投資組合的標(biāo)準(zhǔn)，是當(dāng)收益一定時(shí)風(fēng)險(xiǎn)最小，或者當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)一定時(shí)收益最大。 該模型的思想是選取相關(guān)性低的投資工具進(jìn)行組合來分散風(fēng)險(xiǎn)，從而得到更好的投資收益。因此如何衡量股票相關(guān)性，并進(jìn)而篩選出相關(guān)性低的投資組合成為該模型的關(guān)鍵。由于之前的研究，無論是理論還是實(shí)證都很少考慮到金融時(shí)間序列的時(shí)變性、聚集性、持續(xù)性等波動(dòng)特征對(duì)資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與控制的影響。而本文正是針對(duì)目前研究的不足，通過使用改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)法衡量股票收益波動(dòng)時(shí)間序列的相關(guān)性，并據(jù)此聚類，優(yōu)化了股票投資組合選擇的方法。具體的思路如下：
（1）股票收益波動(dòng)性擬合。對(duì)于金融時(shí)間序列分析，常常會(huì)出現(xiàn)某一特征的值成群出現(xiàn)的情況。如對(duì)股票收益率序列建模，其隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)往往在較大幅度波動(dòng)后緊接著較大幅度的波動(dòng)，在較小幅度波動(dòng)后緊接著較小幅度的波動(dòng)，這種性質(zhì)稱為波動(dòng)的集群性。在一般回歸分析中，要求隨機(jī)波動(dòng)項(xiàng)是同方差，但這類序列隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的無條件方差是常量，條件方差是變化的量。所以需要使用自回歸條件異方差模型（ARCH）或者廣義自回歸條件異方差模型（GARCH）。
（2）時(shí)間序列相似性度量。測(cè)量時(shí)間序列相似性的方法有很多，最主要使用的是歐式距離法和相關(guān)系數(shù)法。歐式距離法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算簡(jiǎn)單，易于理解，但是它容易受到序列波動(dòng)性的影響，而且當(dāng)序列長(zhǎng)度增加時(shí)，其距離也會(huì)增加。特別是當(dāng)時(shí)間軸發(fā)生伸縮或彎曲時(shí)，就不能夠準(zhǔn)確測(cè)量序列的相似性了。而相關(guān)系數(shù)法的優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量少，而且即使兩個(gè)序列均值不同，也能夠準(zhǔn)確比較相似性，而在歐式距離法中，如果兩個(gè)序列均值不同，即使它們是相似的，計(jì)算出來的距離仍然會(huì)很大，從而誤導(dǎo)了結(jié)果。但是相關(guān)系數(shù)法也存在其局限性，它只適用于長(zhǎng)度相同的序列，因此在比較長(zhǎng)度不同的時(shí)間序列時(shí)，需要改進(jìn)該方法，改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)法如下。設(shè)有兩只股票P和Q，長(zhǎng)度為m的收益波動(dòng)序列分別為X和Y：X=（x1，x2，…，xm-t，xm-t+1，xm） ；Y=（y1，y2，…，ym-t，ym-t+1，ym）。首先要在X和Y中截取長(zhǎng)度相同的兩個(gè)子序列，設(shè)長(zhǎng)度為t，最好從序列最鄰近當(dāng)前時(shí)段開始截取，t不宜過短，計(jì)算子序列 X1=（xm-t+1，xn）和Y1=（ym-t+1，yn）的相關(guān)系數(shù)r1：r1=■將子序列的長(zhǎng)度向前增加一個(gè)，即長(zhǎng)度為（t-1），計(jì)算X2=（xm-t，xm-t+1，xm）和Y2=（ym-t，ym-t+1，ym）的相關(guān)系數(shù) ：r2=■，重復(fù)上述步驟，依次類推，直到子序列包含全部序列的長(zhǎng)度m，計(jì)算出的相關(guān)系數(shù)有（m-t+1）個(gè)。將計(jì)算出的全部相關(guān)系數(shù)進(jìn)行平均，則得到的 為改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)：■=■。由于聚類需要使用距離，而改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)■是屬于[-1，1]，所以要將■轉(zhuǎn)化成大于等于零的距離，另d=|■-1|，則d∈[0，2]。通過d對(duì)股票進(jìn)行聚類。
（3）股票聚類。聚類分析。方法中最常用的是分層聚類。分層聚類方法是通過一系列或者是相繼的合并，分割來進(jìn)行的。是從單個(gè)對(duì)象開始，這樣在開始時(shí)每一個(gè)對(duì)象都是一類，將那些最相似的對(duì)象首先分組，然后將組與組根據(jù)它們之間的相似性進(jìn)行合并，最后隨著相似性不斷下降，所有的組漸漸融合成為一個(gè)聚類。
（4）確定最小方差資產(chǎn)組合集合的方法。常用的投資策略優(yōu)劣評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)有：收益率分布形態(tài)指標(biāo)，夏普比率，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VAR），條件尾部期望（CTE）等。本文將主要使用由馬柯威茨于1952年提出的用圖像分析法確立風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最小方差組合集合和有效邊界的過程。我們以只擁有三個(gè)資產(chǎn)的組合為例。利用圖像法建立最小方差資產(chǎn)組合集合的過程，就是在以資產(chǎn)權(quán)數(shù)為坐標(biāo)軸的空間內(nèi)，繪制反映資產(chǎn)組合各種預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)狀況的線，然后依理性投資者選擇資產(chǎn)和資產(chǎn)組合的原則確定最小方差資產(chǎn)組合集合的過程。我們分析是在允許賣空的前提下，以便不受限制條件的約束。假設(shè)我們對(duì)資產(chǎn)A，B，C進(jìn)行組合，已知E（rA）=10%，E（rB）=20%，E（rC）=30%，設(shè)A，B，C資產(chǎn)的權(quán)數(shù)分別由xA，xB，xC表示，限制條件為xA+xB+xC=1，由于xC=1-xA-xB，因此只要知道xA和xB的數(shù)據(jù)，就可以得到xC的數(shù)據(jù)。因此，可以在一個(gè)二維平面圖上顯示三個(gè)資產(chǎn)的組合情況，同理，可以使用（n-1）維圖顯示n種資產(chǎn)的組合。在以xA，xB為坐標(biāo)軸的圖形中，直線AB的方程式是xA+xB=1，所有僅投資A和B資產(chǎn)，不投資C的資產(chǎn)組合都分布在這條線上；不包括A的組合都分布在B軸上，同理，不包括B的都分布在A軸上，分布在AOB三角形區(qū)域內(nèi)的各種資產(chǎn)組合都不含賣空資產(chǎn)，在AOB以外的資產(chǎn)都含有一種或者兩種資產(chǎn)的賣空。根據(jù)具體的限制條件在坐標(biāo)圖上的某個(gè)區(qū)域進(jìn)行查找，以確定最小方差的資產(chǎn)組合。而這個(gè)過程可以通過EXCEL線性規(guī)劃的方式實(shí)現(xiàn)。
（二）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源 本文選取的研究對(duì)象為2008年1月1日到2009年12月31日在上交所交易的，代碼為sh600000-sh600120的A股股票，數(shù)據(jù)來源為國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫。剔除掉缺失值，實(shí)際得到102只股票。分別計(jì)算這102只股票的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，其中最多的為488個(gè)數(shù)據(jù)，以488為基準(zhǔn)，凡是數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)小于（不包括等于）基準(zhǔn)數(shù)據(jù)15個(gè)以上的股票都被清除。這樣經(jīng)過清除后，剩下83只股票。然后對(duì)這83只股票的缺失值進(jìn)行修補(bǔ)，修補(bǔ)的原則是以前一天的收盤價(jià)代替缺失值，經(jīng)過修補(bǔ)后，每只股票都有488天的數(shù)據(jù)。計(jì)算每只股票的日對(duì)數(shù)收益率，公式為：日對(duì)數(shù)收益率=log（當(dāng)日收盤價(jià)）-log（前日收盤價(jià)）。經(jīng)過計(jì)算，每只股票都有487 個(gè)日對(duì)數(shù)收益率，
（三）時(shí)間序列分析建模過程 首先需要對(duì)得到的股票對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行建模，以單只股票序列為例，過程如下：（1）做統(tǒng)計(jì)圖觀察判斷。（2）單位根檢驗(yàn)。序列大致可分為有三種：擴(kuò)散型序列，單位根型序列和平穩(wěn)序列。在實(shí)際問題中，時(shí)間序列大多并不平穩(wěn)，而是呈現(xiàn)出各種趨勢(shì)性和季節(jié)性。由于在實(shí)際生活中擴(kuò)散型序列比較少見，很少作為理論研究的對(duì)象，所以我們判斷的基礎(chǔ)就建立在單位根型序列和平穩(wěn)序列上。做單位根檢驗(yàn)的目的就是要區(qū)分二者，對(duì)單位根型序列做差分處理，去除趨勢(shì)性因素，從而得到平穩(wěn)序列。（3）確定時(shí)間序列主模型。對(duì)原序列進(jìn)行差分處理，得到寬平穩(wěn)序列，求解它的自相關(guān)系數(shù)，偏自相關(guān)系數(shù)，同時(shí)觀察自相關(guān)和偏自相關(guān)圖像，確定ARMA（p，q）階數(shù)。由計(jì)算機(jī)程序，生成主模型系數(shù)的參數(shù)估計(jì)，得到相應(yīng)的殘差序列。（4）根據(jù)股票對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)畫散點(diǎn)圖，趨勢(shì)圖，觀察序列是否屬于平穩(wěn)序列，是否具備集群性，直觀地判斷是否可以采用條件異方差模型擬合數(shù)據(jù)。（5）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。ARCH模型通常用于回歸模型：yt=x't？茁+？著t。若隨機(jī)干擾項(xiàng)？著t不存在ARCH效應(yīng)，則可以直接對(duì)模型作最小二乘估計(jì)；若？著t存在ARCH效應(yīng)，則應(yīng)找到ARCH模型的形式，即在上式中附加？著t=■?vt，并確定q，再進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。對(duì)序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)的最常用方法是拉格朗日乘數(shù)法即LM檢驗(yàn)。假設(shè)？著tARCH（q），則可以建立如？著t=■?vt的輔助回歸模型：ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2
原假設(shè)：H0：？琢1=…=？琢q=0；備擇假設(shè)：H1存在？琢i≠0，1？燮i？燮q；檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量：LM=nR2～X2（q）
其中，n為計(jì)算輔助回歸時(shí)的樣本數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)，R2為輔助回歸的未調(diào)整可決系數(shù)，即擬合優(yōu)度。檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)輔助回歸ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2的最小二乘估計(jì)，得到擬合優(yōu)度R2，由LM=nR2～X2（q） 計(jì)算檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量LM，根據(jù)給定的顯著性水平？琢和自由度q查x2分布表，得到相應(yīng)的臨界值x？琢2（q）或原假設(shè)成立的概率，則可得到結(jié)論。LM>x？琢2（q），拒絕H0，表明序列存在ARCH效應(yīng)；LM
四、實(shí)證檢驗(yàn)分析
（一）投資組合收益波動(dòng)性擬合 根據(jù)上文的時(shí)間序列分析擬合步驟，使用S-PLUS軟件中finmetrics的模塊，Excel規(guī)劃求解，VBA，SAS，R軟件共同完成從數(shù)據(jù)的整理，預(yù)處理，分析到得出結(jié)論，并配以圖形的表達(dá)來完成對(duì)投資組合風(fēng)險(xiǎn)的度量。
（1）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)及股票再篩選。對(duì)收益波動(dòng)率的估計(jì)本文使用動(dòng)態(tài)波動(dòng)率估計(jì)模型。在使用GARCH類模型對(duì)股票收益的波動(dòng)率進(jìn)行擬合之前需要再對(duì)選入研究的股票做一次篩選。通過ARCHTEST對(duì)這83支股票進(jìn)行檢驗(yàn)。在0.05的顯著性水平下通過檢驗(yàn)說明該股票的收益率波動(dòng)性具有集群性，也就是說收益率是變換的，使用ARCH或GARCH模型擬合更加合理。共有33支股票的收益率數(shù)據(jù)經(jīng)過了ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)。
（2）股票收益波動(dòng)性擬合。對(duì)這33支股票分別進(jìn)行收益波動(dòng)性擬合。第一次采用ARMA模型作為主模型對(duì)收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，然后對(duì)殘差進(jìn)行GARCH模型擬合，雖然擬合后殘差序列均通過了檢驗(yàn)，但在相似性聚類中效果不佳。于是重新選定主模型。將常系數(shù)模型作為主模型，然后對(duì)殘差進(jìn)行GARCH模型擬合，殘差也均通過了檢驗(yàn)。在模型中，條件方差序列就是待求的股票收益波動(dòng)性序列，最后得到33條各488個(gè)數(shù)據(jù)的波動(dòng)率序列。GARCH（p，q）的最簡(jiǎn)單形式GARCH（1，1）。該過程可以表示為：？著t=■?vt；ht=？琢0+？琢1？著t-12+…+？琢q？著t-q2
其中，{vt}獨(dú)立同分布，且vt～N（0，1），參數(shù)滿足？琢0>0，？茁1？叟0，？琢1？叟0。？著t～GARCH（1，1）是穩(wěn)定過程的成分必要條件為？琢1+？茁1
（二）采用改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)法比較股票收益波動(dòng)性的相似性
計(jì)算33支股票中任意兩支股票的相似性。設(shè)任意兩支股票A、B：A=（x1，x2，xn-t，xn-t+1，x487）；B=（y1，y2，yn-t，yn-t+1，x487）
由于股票收益波動(dòng)序列是兩年期的日數(shù)據(jù)，因此首先選取時(shí)間期為2008年1月2日-2008年12月31日長(zhǎng)度為245的兩個(gè)子序列A1、B1：A1=（x242，x243，…，x487）；B1=（y242，y243，…，y487）
計(jì)算A1、B1的相關(guān)系數(shù)記為r1。之后將序列的起點(diǎn)向前推一個(gè)，計(jì)算時(shí)間期為2008年12月28日-2009年12月31日長(zhǎng)度為246的兩個(gè)子序列A2、B2：A2=（x241，x243，…，x487）；B2=（y241，y243，…，y487）
計(jì)算A2、B2的相關(guān)系數(shù)記為r2。繼續(xù)按照這種方式，每次將子序列的起點(diǎn)向前推進(jìn)一期，計(jì)算相同時(shí)間期的兩個(gè)子序列之間的相關(guān)系數(shù)，直到最后一次計(jì)算A、B序列全部數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)r242?？偣部梢缘玫?42個(gè)相關(guān)系數(shù)。最后，將所得的全部相關(guān)系數(shù)的均值作為A、B序列間改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)r*AB： r*AB=■。
相關(guān)系數(shù)的取值范圍在[-1，1]之間，系數(shù)為正，說明兩支股票收益率的波動(dòng)性之間成正相關(guān)，系數(shù)越大，相似度越高；系數(shù)為負(fù)，說明兩支股票收益率的波動(dòng)性之間成負(fù)相關(guān)；系數(shù)為零，說明兩支股票收益率的波動(dòng)性之間不相關(guān)。
（三）股票聚類 為了將A、B之間的相關(guān)系數(shù)轉(zhuǎn)化成距離，還需計(jì)算|r*AB-1|，記為dAB，即 dAB=|r*AB-1|
全部股票經(jīng)過點(diǎn)間距計(jì)算，可以得到33×33的距離矩陣。由于篇幅限制，這里不做展示。將距離矩陣輸入到SAS軟件當(dāng)中，借助軟件的聚類方法，采用Agglomerative算法，選擇method=density，K=2可以得到聚類結(jié)果。這里所用的類間距估計(jì)法是最近鄰密度估計(jì)法。軟件輸出的聚類過程及結(jié)果如表（1）和圖（1）所示，可以看出33支股票被聚為6類，具體分類情況如表（2）所示。這六類股票的收益波動(dòng)率序列存在很大差異，從每一類中選擇一個(gè)典型的序列收益波動(dòng)率圖，展示結(jié)果如下。
（四）投資組合績(jī)效比較 為了驗(yàn)證改進(jìn)的相關(guān)系數(shù)聚類法在股票投資組合中的應(yīng)用效果，使用的主要方法是將基于使用改進(jìn)相關(guān)系數(shù)聚類法根據(jù)收益率相似性聚類的股票投資組合與隨機(jī)組合、類內(nèi)組合對(duì)比，比較在相同收益率水平下，組合的最小方差值大小。該值越小，說明該組合績(jī)效越好。具體來說，投資組合績(jī)效比較的研究思路為：首先確定組合收益率的大小，其次確定每種組合方案下抽取組合樣品的個(gè)數(shù)，然后分別計(jì)算每種方案下的組合風(fēng)險(xiǎn)均值，最后將三種方案下組合風(fēng)險(xiǎn)的均值進(jìn)行對(duì)比得出結(jié)論。
（1）確定收益率大小。在計(jì)算組合的風(fēng)險(xiǎn)之前需要首先確定組合收益率的大小。由于所選數(shù)據(jù)是2008-2009年間的股票數(shù)據(jù)，而這段時(shí)期內(nèi)股市處于衰退的狀態(tài)，眾多股票長(zhǎng)期出現(xiàn)負(fù)收益率，因此將組合的收益率設(shè)為較小的數(shù)值，假設(shè)為0.03。
（2）確定三種組合方式的抽樣方案。確定三種組合方式的抽樣方案時(shí)要首先計(jì)算出每種組合方式下可能出現(xiàn)的組合的種類。如表（3）所示，隨機(jī)組合的種類最多，基于相似性聚類的組合次之，類內(nèi)組合的數(shù)目最少。為了能比較出組合的績(jī)效，規(guī)定每種組合方式下抽取180個(gè)樣品計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)均值。根據(jù)它們各自組合的特點(diǎn)，可以采用不同的方式來選取樣品?；谙嗨菩跃垲惖慕M合在選取樣品時(shí)可以采用類似分層抽樣的方法，將不同類別作為不同層看待，從每一層中隨機(jī)抽取一支股票。每一次抽取完畢，可以得到6支股票，將這6支股票作為一個(gè)組合。按照這種方式抽取180個(gè)組合即可。隨機(jī)組合在選取樣品時(shí)按照統(tǒng)計(jì)中排列組合的方式，隨機(jī)從33支股票中無放回地抽取6支，作為一個(gè)組合。按照這種方式抽取180個(gè)組合即可。類內(nèi)組合在選取樣品時(shí)先將可能的組合種類列出，然后按照簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣方式從這8008個(gè)待抽樣品中抽取180個(gè)組合即可。
（3）計(jì)算三種組合方式的風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算不同組合方式的風(fēng)險(xiǎn)大小時(shí)主要通過EXCEL軟件中規(guī)劃求解的功能來完成。相應(yīng)的指標(biāo)設(shè)置如表（4）所示。通過計(jì)算就可以得到滿足條件的有效組合的最小方差值。由于篇幅所限，每種組合方式下的樣本方差計(jì)算結(jié)果不在此列示。
（4）比較三種組合方式的風(fēng)險(xiǎn)。通過均值計(jì)算，很容易得到每種組合方式下平均最小方差值，如表（5）所示?？梢钥闯?，基于股票收益率波動(dòng)性的相似性聚類的組合在確定的收益率下獲得了比隨機(jī)組合、類內(nèi)組合更小的最小方差值。另外，從圖（3）到圖（5）中對(duì)于不同組合方式下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)在基于相似性聚類的組合方式下180次試驗(yàn)結(jié)果的方差很小，也就是說每次實(shí)驗(yàn)得到的最小方差值十分相近。這些現(xiàn)象說明采取基于相似性聚類的組合方式不僅可以更有效地降低風(fēng)險(xiǎn)，而且在這種組合方式下獲得的最小方差值更具穩(wěn)定性。
