基于Vine-Copula方法的中国股市风格投资组合风险测度研究

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我国股票市场的起点是1990年的上交所开市交易,至今已发展近27年。从上交所和深交所建立到现在,我国的上市公司数目以平均每年120余家的速度增加,年均增速接近20%,股票作为一种重要投资手段深受全国证券投资者欢迎。然而,从大盘的起起落落中我们也可以看出,在股票市场上进行投资的风险是巨大的,高风险与其高收益成正比。因此,在股票投资中,不管是对于个人投资者还是机构投资者而言,对风险的判断和管理都是十分重要的。风格投资策略是一种常见的投资策略,尤其是对于机构投资者(例如基金经理)而言具有十分重要的意义。根据股票的基本面不同,我们常常把股票分为不同的风格,例如按照股票的市值来分类,将市值较大的股票分类为大盘股,将市值较小的股票分类为小盘股;又可按照股票的估值水平和主要经营指标的成长性来分类,将股票分为成长类股票和价值类股票。由于相同风格的股票在价格变动和行为方式上相对比较类似,虽然不同风格的股票共同受到大盘变动的影响,一部分对其走势的影响因素是相同的,但是由于不同风格的股票具有不同的基本面,也会受到不同的影响因素影响,有时它们甚至可能向完全不同的方向变动,因此风格投资者在不同风格的股票组合上均持有一定的头寸时,可以有效的分散风险,降低投资组合的波动性。风格投资就是在不同风格的股票上进行投资的一种投资策略,这种策略不会着重于精选个股,而重点在于将投资分散于不同风格的股票中,以达到规避非系统风险的目的。为了最大程度的规避风险,研究风格资产之间的相依结构,进而对风格资产组合的风险进行测度显得十分有意义。在金融风险管理中,VaR和ES是两种对风险进行测度的指标。VaR的优点在于:简洁明了;用过去的数据对未来的风险进行预测,实用价值强;不仅可以衡量单个金融资产的风险水平,同时还可以对金融资产组合的风险加以测度,因此可以对单个资产和资产组合的风险水平进行对比。但是VaR也有其局限性:没有考虑到尾部风险;不满足次可加性,因此不具有一致性。ES是在VaR的基础上发展起来的风险预测指标,它克服了VaR的缺点。  本文利用三种Vine Copula模型(R-Vine、C-Vine、D-Vine)对我国股市的六种风格资产(大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值)收益率之间的相依结构进行刻画,分析我国股市风格资产之间的相关性。并利用蒙特卡洛模拟法计算风格资产组合的VaR和ES,对VaR和ES进行后验分析,检验R-Vine Copula模型的风险预测效果。研究表明:①价值股收益率普遍高于成长股收益率,尤其是在大盘股和中盘股中尤其明显;标准差与股票市值的大小呈反向关系,即随着股票总市值的降低,收益率波动性增大;②我国股票市场上的风格资产之间同时具备上尾和下尾相关性,也就是说在高收益和高损失时都具有相关性;③我国股票市场上的风格资产之间的非条件相关性比较高,且都是正向相关关系,但是它们之间的条件相关性则要低很多,而且不一定为正向相关;④我国股票市场上的风格资产之间的非条件相关性整体均较高,但相对较低的是大盘股与小盘股之间的相关性,以及当成长价值属性不同时的小盘股与大盘股或中盘股之间的相关性;⑤当两种风格资产之间的风格完全不同(即市值大小分类不同且成长与价值分类也不同)时,它们之间的条件相关性常常为负值,投资者在选择风格资产组合时可以利用这个性质,在投资组合中配置具有负的条件相关关系的几种风格资产(包括充当控制变量的风格资产),一定程度上可以实现降低风险的作用;⑥使用Vine Copula模型对投资组合的相依结构进行估计时,R-Vine Copula模型的估计效果要好于C-Vine Copula模型和D-Vine Copula模型;⑦对R-Vine Copula模型估计出的VaR和ES进行后验分析,结果表明其预测精度符合要求,可以在投资组合风险管理中进行应用。
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