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基于Copula函数的股票指数分级基金股票投资组合风险测度研究

冯立  
【摘要】:为合理地评测投资组合风险,揭示基金投资股票潜在的风险,本文运用Copula函数描述股票回报之间的相依关系,克服运用Pearson相关系数不能描述尾部非线性相依的不足,测算养老基金投资组合风险价值,为投资者进行量化和稳健投资提供理论依据。确保养老基金保值和升值对国计民生有重大意义。基金投资和不投资都有风险,不投资有贬值风险,投资有损失风险,不投资达不到保值目的,而投资可能会带来收益但风险也大。随着我国证券市场的快速发展,投资基金规模也在壮大,资本市场日趋成熟,近年来我国养老基金通过不同方式获准投资证券市场。众所周知,证券市场是高风险市场,养老基金投资市场的成败与否直接影响到国计民生。因此,直接从证券市场上收集养老基金股票投资数据,分析其投资组合的收益与风险对确保养老基金保值和升值具有重要意义。本文主要研究国寿养老(168001)2017年第4季度投资股票持股前10名的10只股票及其组合的收益与风险。(1)养老金投资收益分析。从国海证券大智慧股票交易软件上收集股票交易数据,以国寿养老(168001)为例,分析该基金2017年第4季度重仓持股前10只股票的收益。统计分析这10只股票的日回报率,计算对数回报,对比股票价格走势。对股票价格做标准化处理,给出每个股票在持有期一年的走势图,统计分析国寿养老基金的回报情况。(2)股票尾部相依分析。股票回报分布形态是尖峰厚尾的,股票之间的相互关系,如同涨同跌通常来说不是线性关系,经典的Pearson相关系数不能描述股票之间的相依关系。Copula函数能刻画股票分布尾部的相依关系,运用Copula函数对重仓股做尾部相关分析,构建股票之间的Copula函数,算出不同股票间的尾部相关系数,对国寿养老基金持股前10名的股票做尾部相关统计分析。(3)组合的风险分析。对国寿养老金的几只重仓股组合做动态风险分析,股票回报通常存在异方差现象,运用GARCH模型描述异方差过程,估算出股票及其组合每天的风险价值VaR,统计分析股票及其组合的风险过程,揭示国寿养老基金的风险情况。本文通过以上研究发现Copula函数较好地描述股票回报尾部相依情况,克服了Pearson相关系数会低估风险价值的不足;国寿养老基金投资二级市是成功的,取得了较好的回报和较低的风险。(1)通过对股票价格做标准化处理,给出股票走势图和统计特征表,对比上证指数的走势,我们发现国寿养老基金投资的股票走势强于上证指数走势,收益远高于上证指数的收益。但是,其投资风险也不容忽视,在投资前10名的股票中停牌数月的股票有3只,停牌后的复牌可能会上涨也可能下跌,但在停牌期间停牌直接影响了基金的流动性,是一种风险。因此,国寿养老基金在选取投资股票时应全方位、多角度、动态性考察上市公司发展财务报表、市场发展潜力、大股东背景、理念等。(2)通过构建股票之间的Copula函数,对股票尾部相依分析,发现国寿养老基金投资前10名的股票有较强的尾部相依关系;通过对比尾部相依关系和Pearson相关系数,发现尾部相依系数更准确地刻画股票的相依性,而Pearson相关系数低估了这种关系。(3)通过运用GARCH模型描述回报的异方差过程,给出股票及其组合每天的风险价值VaR,并做统计分析,发现国寿养老金投资几只重仓股的组合有较低的风险和较好的回报。最后,我们建议国寿养老基金还应全面、全方位、及时跟踪投资股票上市公司的情况,及时调整投资策略以回避风险,获取更高的回报。


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