投資組合理論在中國股票市場(chǎng)的實(shí)證
投資組合理論在中國股票市場(chǎng)的實(shí)證
摘 要：本文按照Markowitz投資組合理論，分別在馬可維茲模型(MM模型)和單因素模型(SIM模型)下對中國股票市場(chǎng)中十支股票的最優(yōu)投資組合進(jìn)行實(shí)證分析。
關(guān)鍵詞：MM模型， SIM模型，有效邊界線(xiàn)，Blume方程
Abstract:According to Markowitz’s portfolio theory,we analysis the optimal portfolioes of ten stocks in chinese stock market ,withshort sales allowed or not ,byMarkowitz’s and the single-index models.
Key Words:the Markowitz’s modelthe single index modelthe efficient critical linethe blume function
根據Markowitz現代投資組合理論的基本思想,作為理性的投資者, 其目標是: 在一定的風(fēng)險水平下, 使其投資組合的期望收益最大; 或者在一定的收益水平下, 盡可能分散化風(fēng)險, 使風(fēng)險最小。
換句話(huà)說(shuō), 理性的股票投資者, 應在其最優(yōu)投資組合集內即有效邊界線(xiàn)上, 根據目標風(fēng)險或收益水平選擇最優(yōu)組合, 方可實(shí)現投資者價(jià)值最大化。
由此可見(jiàn), 對最優(yōu)投資組合及其有效邊界線(xiàn)的認識和是股票投資決策有效的必要前提。
一、 模型介紹
(一)MM模型
(三)β系數及Blume方程實(shí)證檢驗的理論.
Blume應用相關(guān)分析研究β值的穩定性。
具體方法為：
(1)將樣本期劃分為前期、后期，分別估計兩個(gè)期間不同股票的β值，得到兩組β值。
(2)計算這兩組β值的相關(guān)系數，按照股票名一一對應。
(3)最后，根據相關(guān)系數的大小判斷樣本β值的穩定性。
二、數據處理
本文從Wind咨訊選用了深圳A(yíng)股中，科鍵，匯源，雙星，石油濟柴，索芙特，鹽田港，徐工科技，云白藥，中集，萬(wàn)科等十支股票，這十支股票來(lái)自不同的行業(yè)，之間的相關(guān)性低，具有一定的代表性，從而能代表整個(gè)大盤(pán)的個(gè)股。
時(shí)間從98年1月9日到02年12月27日，每支股票的周收益率為 ，其中外收盤(pán)價(jià) 采用前復權，消除了股利對價(jià)格的影響，得到的周收益率基本符合正態(tài)分布。
市場(chǎng)指數采用深成A指，無(wú)風(fēng)險利率 取0.0484% 。
三、實(shí)證分析
(一)馬科維茲投資組合的有效邊界(MM)
通過(guò)Excel求得十支股票在MM模型下的最優(yōu)投資組合，及對應的期望收益和標準差并繪圖，得到有效邊界線(xiàn)如圖1所示：
橫軸：標準差;縱軸：期望收益(以下各圖同)在馬科維茲框架下，收益率是由其所承擔的風(fēng)險決定的，即風(fēng)險越大收益越高，高收益伴隨著(zhù)高風(fēng)險。
在市場(chǎng)機制完善時(shí)，允許賣(mài)空的有效投資組合可以更有效地回避風(fēng)險;從圖1中可以看出：在風(fēng)險較低時(shí)，有無(wú)賣(mài)空限制對收益率影響的區別并不明顯。
當風(fēng)險較高時(shí)，可以賣(mài)空時(shí)選擇的最優(yōu)投資組合獲得的收益率大大高于不可以賣(mài)空時(shí)最優(yōu)投資組合得到的收益率。
(二)單因素模型的有效邊界(SIM)
通過(guò)Excel求得十支股票在SIM模型下最優(yōu)投資比例及相應的期望收益和標準差，并繪圖得到有效邊界線(xiàn)如圖2所示：
分析： SIM模型下得到與MM模型下一樣的結論，可賣(mài)空時(shí)的有效邊界線(xiàn)往往優(yōu)于不可賣(mài)空時(shí)的有效邊界線(xiàn)。
在市場(chǎng)機制完善時(shí)可賣(mài)空的有效投資組合可以更有效地回避風(fēng)險;這是因為在不可賣(mài)空時(shí)，對投資的權重有限制，必須為非負。
(三)MM模型和SIM模型的有效邊界線(xiàn)
(四)beta(β)系數及Blume方程實(shí)證檢驗
本文將樣本期劃分為1998年―2000(上半年)，及2000(下半年)―2002年兩期:
由于樣本選取的是五年期十支股票，樣本容量及樣本空間都沒(méi)有達到足夠的大，得到的四個(gè)方程與Blume的方程不十分接近。
但它們基本支持了Blume有關(guān)β有回歸趨勢的觀(guān)點(diǎn)，即前期β大于1時(shí)，后期β有減小并向1移動(dòng)的趨勢;前期β小于1時(shí)，后期β有增大并向1移動(dòng)的趨勢。
另一方面，本文的實(shí)證檢驗也支持Blume關(guān)于 β具有回歸特性的觀(guān)點(diǎn)。
對投資者進(jìn)行投資決策有以下幾方面的指導意義：
1.投資者可以清晰地認清大市走向，利用回歸方程，選擇買(mǎi)進(jìn)、賣(mài)出的最佳時(shí)機。
2.β值 是劃分股票類(lèi)型的依據,根據它可以把股票的收益與風(fēng)險直觀(guān)具體的表達出來(lái).
3. β值為投資組合決策的實(shí)施提供了前提條件,投資者可以通過(guò)β值選擇不同的股票進(jìn)行組合投資.
從以上實(shí)證分析中可以得出投資組合理論在我國股市基本成立，但是由于所選取的數據時(shí)間較短，再加上我國股市成立時(shí)間短，大多數投資者屬于散戶(hù)投資者，他們的投資策略并不象大多數機構投資者按照投資組合理論進(jìn)行投資，他們大多數的投資策略是追漲追跌策略，即所謂的“羊群效應”。
另一方面，股票市場(chǎng)的體制還不完善，上市公司也正處于剛剛發(fā)展階段。
同時(shí),違規操作、操縱股市以及上市公司虛假報表現象大量存在, 所以現實(shí)中我國股市并不是完美地與投資組合理論相吻合，但不能否定MM模型及SIM模型在投資決策及解釋股票收益率差異方面是很有用的工具,我們仍可以用它們來(lái)度量投資組合的表現。
參考文獻：
[1]Alan L.Tucker、Kent G.Becker：《Comtemporary Portfolio Theory and Risk Management》,West Publishing Company,1994。
[2]Simon Benninga 著(zhù)邵建利 等 譯：《財務(wù)金融建模―用Excel工具》(第二版)，上海財經(jīng)大學(xué)出版社，2003。
[3]劉善存：《Excel在金融模型分析中的作用》，人民郵電出版社，2004。
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