時間：2023-06-26 16:13:42
引言：易發表網憑借豐富的文秘實踐，為您精心挑選了九篇量化投資與證券管理范例。如需獲取更多原創內容，可隨時聯系我們的客服老師。
證券投資是狹義的投資，是指企業或個人購買有價證券，借以獲得收益的行為。在證券投資過程中，如何做到最大限度的認識、計量和規避風險一直是證券投資行業永恒的研究課題。統計方法作為經過多少年來不斷印證和完善的實用理論，已逐漸被應用于各行各業。運用科學的統計方法，用數字來說話，是避免證券投資中拍腦袋做決策的有效輔助工具。
（一）證券投資風險的相關概念
1.證券投資風險的定義及特點。證券投資風險指因未來的信息不完全或不確定而未來帶來投資經濟損失的可能性。不僅包含可能給人們帶來的直接損失，還包括可能帶來的相對損失以及潛在損失。
而證券投資風險通常表現出一下幾點常見的特性：
a.普遍性和客觀性。即證券投資風險是伴隨著投資活動客觀普遍存在的。
b.偶然性和必然性。即證券投資風險存在著大量風險發生的必然性，與某具體風險發生的偶然情況。
c.可變性。即證券投資風險并不是一成不變的，隨著投資活動進行有可能風險會轉移、縮小或擴大。
d.多樣性。即證券投資風險隨著各式各樣投資活動的進行常伴隨著多變的風險。
e.可防范性。即盡管證券投資風險是客觀存在的，同時又帶有不確定性，甚至達到一定程度后更具危害性，但我們仍然可以采取一定的方法來防范和規避證券投資風險，盡可能避免或減小風險帶來的損失和危害。
2.證券投資風險的分類。不同的維度，證券投資風險可以分為多種。根據導致證券投資風險的原因是否與投資活動相關，可將風險分為經濟證券投資風險和心理證券投資風險。證券投資所要考慮的風險主要是經濟風險，經濟風險來源于證券發行主體的變現風險、違約風險以及證券市場的利率風險和通貨膨脹風險等。
根據風險的性質是否關系全局由共同因素導致，我們可將證券投資風險分為系統性證券投資風險和非系統性證券投資風險。證券投資的總風險即為系統性證券投資風險和非系統性證券投資風險的總和。其中，系統性證券投資風險是由某種全性活同性因素引起的收益降低或產生預期投資損失的可能性。由于該種風險難以通過不同證券組合等方式進行回避和消除，因而又稱為不可分散風險活不可回避風險。如，通貨膨脹或者政府政策帶來的市場風險，信貸利率風險等都屬于系統性風險。非系統性證券投資風險就與系統性證券投資風險相對應。非系統性證券投資風險則多是由于投資公司自身等某種個別原因導致的收益降低或產生預期投資損失的可能性。這類風險主要表現出個別性、具體性和突發性等，可能是一個獨特事件，但又關系證券投資活動的成敗。但由于這種風險通常是個別因素導致，通常及時排查可以避免。因而非系統證券投資風險又稱之為可分散或可回避風險。
二、如何在證券投資風險管理中應用統計方法
隨著統計科學中量化理論研究結果的不斷深化，與此同時，Markowitz的證券投資組合理論在實際證券投資活動中的應用也日益廣泛，理論也逐漸完善起來。時至今日，Markowitz的證券投資組合理論隨著實例中驗證加之投資者對防范投資風險意識的加強已經成為現代證券投資風險管理中的一項重要工具。后又有美國斯坦福大學教授劉遵義運用比較、數量分析和模糊綜合評判等方法，對證券投資風險進行了量化研究。實踐證明，雖然主要運用于指導決策的手段偏好于個人投資，但通過組合理論和其他技術分析進行量化的統計工具逐漸被認同，逐漸變為理性投資規避風險的一般常用形式。定量統計對于證券投資活動中客觀存在的依賴關系進行了梳理，也鞏固了證券投資決策和管理的壁壘。處理好各種投資活動和行為中潛在的風險對于活動的成敗起到至關重要的作用。
（二）均值-方差模型應用于證券投資風險管理
除定量分析外，根據常見的證券投資活動又結合統計分析方法逐漸演變出了一些特定的實用模型。均值-方差模型便是其中之一。均值-方差模型主要適合于投資者根據證券的期望收益率估測證券組合風險，投資者僅依靠證券的風險和收益來做決策，追求投資收益最大化，相應區間風險最小化的投資活動中。
該模型不僅適用于散戶，值得注意的是同樣適用于大規模的投資決策，尤其是投資基金決策時。
該模型的意義就在于在滿足預期收益率情況下，使得組合證券投資的風險降低到最低。隨著參與投資證券活動種類的增多，組合證券投資的優勢也隨之凸顯，證券投資風險也就越來越小。
（三）資本資產定價模型應用于證券投資風險管理
資本資產定價模型也是有特定適用類型的一種統計方法與證券投資風險管理相結合的實際應用模型。該種模型適用于投資者較多，且都支持一個相同周期投資項目，且只關心本項投資活動計劃周期內的收益情況，同時投資者只能公開交易，市場環境無摩擦的投資情況下。
該種定價模型的意義就在于可以根據分析的結果區分證券類型，從而采取相應行動。當為進攻型證券時，系統風險高，但市場證券組合收益率呈現快升快降形勢。因此，當市場看漲時要買入。當為防御型證券時，系統風險雖然低，但收益率也呈現慢升慢降形勢。因此，當市場看跌時要買入。當系統風險等同于市場風險時，則購入證券漲勢與市場趨勢一致，需要根據市場情況行動。
無論哪種統計分析方法，共同目的只有一個即幫助投資人認清證券投資的風險，正確的評估當前投資行為的風險水平，及時采取相應的規避風險行動，從而確保投資活動的收益。
（一）傳統證券風險量化指標的理論源頭
傳統的證券風險分析當中必然會同一個與之如影隨形的概念聯系在一起，那就是收益，同時，在西方傳統的經濟學當中風險和報酬存在著這么一個函數關系，甚至在一些傳統的經濟學課本上作者為了簡化兩者之間的關系，將兩者簡單的歸結為一個完美的線性關系，即風險與收益之間是一對一的數學關系，并且存在著這樣一個邏輯：風險越大，報酬或者收益也就越大，反之亦然。即使是稍微尊重事實一些的經濟學教材也運用了高等數學當中線性回歸的方法將兩者的關系從非線性回歸為一對一的線性關系。除了學界對于風險的分析是從報酬或者收益出發的以外，在國外或者國內的民間也有類似的對于兩者關系的表達，例如我國有句老百姓口中經常說到的“富貴險中求”就是對兩者的關系的簡單認識。因此，傳統證券風險分析的源頭明顯是來源于對于報酬的分析。
（二）傳統證券風險量化指標的數學方法的應用
傳統的證券風險理論認為證券的總風險=可分散的風險+不可分散的風險，其中可分散的風險主要指的是個別證券自身存在的風險，而不可分散的風險則是指市場風險，下面筆者介紹一下傳統證券風險量化的兩個重要的指標――標準差與貝塔值。
第一，標準差。傳統證券風險理論認為個別證券的風險可以從單個證券的報酬率為起點進行分析。財務投資專家從高等數學當中引入了一個衡量證券報酬率的波動性量化分析的指標――標準差來進行對單項證券風險的判斷，進而判斷出相同期望報酬率和不同期望報酬率時對于不同投資的選擇。測算的步驟如下：第一步，確定各種市場需求下各類需求發生的概率；第二步，計算出期望報酬率，其實質上是對于各類市場需求下的報酬率的加權平均數。第三步：根據標準差的數學公式計算出標準差，σ=[Σ（ri-?）2×Pi]1/2其中ri是第i只證券的報酬率，?是期望報酬率，Pi是第i只證券的報酬發生的概率。結論是在期望報酬率相同的時候，標準差越大證明該證券波動越大，風險也就越大，反之亦然。在期望報酬率不同時引入了另外一個概念即離差，由于基本原理也是根據標準差衍生而得，在此不再贅述。[1]
第二，代表市場風險的貝塔值。我們在第一點中提到的標準差主要衡量的是單項證券的風險，而貝塔值的引入主要是考慮到了證券組合的風險構成當中不可分散的風險即市場風險。而貝塔值的測算公式從數學的角度來說實際上是利用了標準差的升級版公式即協方差，協方差主要是衡量了兩組數據之間的相關程度，以此來判斷證券組合的報酬率與市場報酬率之間的數理聯系，進而判斷出不可分散的風險。理論上貝塔值的計算是βi=（σi /σm）ρim，其中βi第i個證券組合的市場風險程度，σi，σm分別第i個證券組合的標準差與市場證券組合的標準差，ρim代表第i個證券組合的報酬與市場組合報酬的相關系數。實際當中β系數可以通過將股票報酬對市場報酬做回歸得到，擬合得到的回歸線的斜率就是證券的β系數，即β=Ri /Rm。[2]
二、價值投資理念下風險與報酬的關系
價值投資理念是華爾街之父本杰明格雷厄姆所創立，在其傳世之作《證券分析》當中明確提出了有關投資與投機概念，其中論及投資界老生常談的收益與風險的問題時結論與傳統證券風險分析有著本質的不同，格雷厄姆明確指出收益與風險之間不存在著數學關系，并且認為證券的價格與收益并非取決于對于其風險的精確數學的計算，而是取決于該證券的受歡迎程度，而這種受歡迎程度本身包含了投資者對于風險的認識，但很大程度上還受到如公眾對公司和證券的熟悉程度，證券發行與購買的容易程度等。[3]并進一步指出，無論是理論上還是實際當中，對投資風險進行精確的計算都是不可能成功的，現實當中并沒有所謂的期望報酬率的概率經驗表，即使存在也是基于對于歷史數據的分析得到了，而歷史數據之于未來決策的有用性或相關性的大小還有待考證，其研究范圍不同于保險公司對于保單的精確測算，例如人壽保險能夠明確的了解年齡與死亡率之間的關系是明確的。而證券的風險與報酬之間的關系則沒有如此的確定。[4]
三、價值投資理念下傳統證券風險量化分析的反思
以上筆者對于傳統的證券風險理論與量化方法以及價值投資理念下關于風險與收益的關系進行了論述。筆者認為，價值投資理念下有關論述對于我們重新審視證券投資中風險因素的衡量有著非常重要的意義。
首先，筆者認為，標準差的計算過程本身就存在著無法避免的瑕疵，這一個公式至少有兩個基本假設，第一，計算的人必須能夠客觀的預測出各種市場情況發生的需求概率，并且準確的在各種概率下發生的報酬率；第二，假定歷史數據對于未來的投資決策具有確定的相關性。但是在現實生活中根本是無法預測的，這種算法實質上是硬將自然科學當中的數學模型強加到社會問題的研究當中，不可否認的是，目前來說大量的社會問題是無法通過數學來量化的，因為證券的風險當中不僅僅只有報酬因素的影響，還有各種在不同市場條件下的因素決定的，而這些因素又相互的的影響和動態的變化。因此，標準差的方法受到了質疑，后續的離差率、β值的計算自然也就沒有了根基。
其次，β值的測算除了上述由于標準差的非客觀性導致的不確定性的缺陷以外，筆者也針對實操當中第二種公式進行分析，β的第二種公式是β=Ri /Rm，從公式上來看，存在著明顯的邏輯上的可疑性，單個股票的收益率假如大于市場整體的收益率，則該只股票的風險就比市場風險大？這個觀點在《證券分析》當中就已經被很好地反駁了，在此，筆者只需要舉一個例子就足夠反駁這一個觀點，伯克希爾哈撒韋上市公司每股截至2017年6月5日是249660美元，每股收益率如果從上市之初可以用天文數字來形容，并且這家公司經歷了無數次大大小小的金融危機，依然以遠遠超過市場平均的業績笑傲群雄，難道說他的風險要遠遠大于市場？這家公司是以價值投資的理念進行風險評估和投資的。因此，筆者認為中國的證券行業乃至我們有關的證券專家和學者們有必要從價值投資的理念來重新審視目前證券風險量化的指標在實際當中的效用。
建立的定價公式和投資組合理論,在以往實踐中的應用情況來看,還是起到了非常重要的作用。據統計顯示,在西方的金融投資市場中,有1/3的人利用投資組合理論的進行投資,1/3的人則依賴于技術分析管理,而另一的1/3人仍在堅持基礎的分析。雖然以指導決策的手段偏好于個人投資,但組合理論和技術分析所運用的統計工具逐漸被認同,量化地合理地投資行為成為了當前理性投資的一般形式。主觀決策則具有很大的隨意性,顯然現代量化的投資決策更適用于復雜的金融證券投資。從對證券市場的投資行為定量分析來看,揭示出一種客觀存在依賴關系的定量關系,同樣也是投資決策與管理的基礎性工作。處理各種證券投資和經濟行為運用統計工具、統計方法可以影響各種因素的綜合影響強度。
股票價格指數統計方法的應用
道?瓊斯平均股價指數的核心內容涉及:(1)變化趨勢與程度兩個方面于股票市場股票價格變動的綜合反映;(2)根據因子對股票價格對股票市場價格總水平的影響分析;(3)長期的股票價格變化趨勢分析;(4)在宏觀指標可以預測國家的經濟狀況和經營業績。股票價格指數是統計學理論中的一種指數類型。該指數類型反映了股票市場在一定時期之內的股票價格綜合變化趨勢和程度,且呈現相對動態的特點。由于政治經濟、市場經濟和投資心理等方面因素的影響,每一種股票的價格都會處于一種不斷變動的狀態,從而導致股票市場中時時刻刻都有人在進行著股票交易活動。股價平均數是反映在股票價格變動的一般水平。股票的平均價格由股票交易所、金融服務公司、銀行或新聞機構共同編制,它也反映了一個股票價格行市變動的一種價格平均水平。股價指數的編制步驟一般為:第一,按期到股票市場上采集樣本股票的價格,簡稱采樣。采樣的時間隔取決于股價指數的編制周期。以往的股價指數較多為按天編制,采樣價格即為每一交易日結束時的收盤價。第二,利用科學的方法和先進的手段計算出指數值,股價指數的計算方法主要有總和法,簡均法、綜合法等,計算手段已普遍使用電子計算機技術,為了增強股價指數的準確性靈敏性,必須尋求科學的計算方法和計算技術的支持。第三,通過新聞媒體向社會公眾公開。為保持股價指數的連續性,使各個時期計算出來的股價指數相互可比,有時還需要對指數作相應的調整,具體如何做調整本文將不再贅述。
投資風險的度量的應用
證券市場中的投資人在對相應投資的證券進行預期收益評估以外,還應該對在發生于證券投資過程中的風險因素加以考慮,說具體點就是要進行針對性的有效的估計和分析,只有這樣才能夠對自己所付出的投資策略和投資經濟行為做到心中有數,從而有備無患。也就是說必要的證券投資風險的度量。(1)單一股票(債券)投資風險的度量。如果預期回報率的投資者決策的基礎,所以實際收益與預期收益率之間的偏差是他的投資風險。預期的收益率的實際值和預測值可能達到的最小平均偏差(最佳)的估計值。在統計上,這種程度的自回歸方差或標準差偏差測量。估計和相同的預期收益,在實踐中,我們也可以利用歷史數據來估量風險的趨勢和程度。(2)證券組合風險的度量。一個證券組合由一定數量的單一證券構成,每一只證券占有一定的比例,我們也可將證券組合視為一只證券,這樣,證券組合的風險也可用方差來計量。不過證券組合的方差可以通過由其構成的單一證券的方差來表達。由單一證券構成的證券投資組合,每一只股票均占有一定的比例,我們也可以把證券組合看作是一只證券。這樣以來,證券組合的投資風險就可以用測量方差的形式來表達。不過證券組合的方差可以通過由其構成的單一證券的方差來表達。四、結束語總而言之,統計學及相關理論學科在近些年證券投資經濟行為交易中應用所呈現的影響作用越來越被人所關注及掌握。不少專業證券投資人士力爭應用統計方法將證券投資過程中的風險進行量化,并且對風險進行理性的管理。本文通過以上闡述謹在于促進讀者對統計方法于證券投資中應用更為深入和全面的了解,并加強交流學習,希望能為專業投資者對進行證券投資的風險管理,提供一個統計學方面的借鑒。
關鍵詞:統計學 證券市場 期貨市場
證券市場是高度信息集約化的市場,它吸收并消化了整個社會經濟體系中的所有信息,包括經濟信息、非經濟信息、上市公司披露的信息和證券市場自身所反映的信息等等。從本質上講,證券市場就是一個信息市場,正是信息引領著社會資金流向各個實體部門,從而實現證券市場的資源配置功能。短短幾年,得到了迅猛發展。在滬深兩市上市公司和股民不斷增長。市價總值占國內生產總值的比重越來越大。證券市場的作用愈來愈大,并逐漸成為國民經濟的晴雨表。
2002 年諾貝爾經濟學獎授予在期權定價方面做出開拓性貢獻的經濟學家和統計學家。他們在20多年前就探索出具有劃時代意義的定價模型―布萊克?斯科爾斯定價公式。20 世紀20 年代開設了股票期權品種, 由于采用柜臺交易方式和缺乏標準化的設計合約, 很難轉讓對沖, 交易量不足稱道。1973年美國經濟學家布萊克?斯科爾斯, 引進概率統計上隨機變量函數的一些定理和積分求值, 推導出不支付紅利的股票期權定價公式, 從此期權有了明確科學的價格定位依據, 很快形成一個完整的市場, 并迅速推廣到全世界, 直至現在, 期權占據著金融王國的重要位置。定價公式成為整個市場運轉的基礎。這個期權公式的定價思想所引發的金融革命表現在:預測遠期價格成為可能。不僅使期權為指數、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值, 投資手段, 極大地豐富了金融市場, 而且進一步推動了對各種金融產品的價值研究, 提高了操作的理論水平。由此可以推斷, 沒有布萊克?斯科爾斯定價模型, 期權就不可能發展這么快, 全球金融衍生品市場也就不可能有今天的高度發達, 如今國外大型金融機構在總結金融交易失利原因時, 總是首先追究最初的定價是否存在漏洞和錯誤。
■一、證券金融市場的風險管理
證券金融市場的風險管理是個永恒的話題,投資者都想尋求收益回報,但又必須面對各種各樣的損失可能。市場到底存在哪些風險,如何確定風險的大小,如何才能實現收益最大化和風險最小化,歷來都是受人關注的焦點和難點。自從1952 年美國學者馬柯威茨運用數量方法創立證券組合理論以來,市場風險的神秘色彩逐漸淡化,不再變得那么可怕和不可駕馭。
馬柯威茨組合理論的立足點是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風險) 最小”。它通過總結投資損失的概率分布和可能收益與預期收益的偏離程度(即我們統計學上的方差) ,發現投資者應該同時按適當比例購買各種證券,而不是只買一種證券,進行分散化投資,其收益才可能是確定的。通過數量分析得出的這種結論,迎合了投資者避風險的需要。風險管理能力的提高促進了基金的蓬勃發展。在短短的幾十年間,隨著量化研究的不斷深入,組合理論及其實際運用方法越來越完善,成為現資學中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來革新,1990 年他獲得了諾貝爾經濟學獎。
金融業的現代化推動了統計與數理方法的應用研究,反過來,當今世界的金融管理特別是防范金融風險,也越來越需要量化研究。早在1995 年9 月,美國斯坦福大學經濟學教授劉遵義就通過實證比較、數量分析和模糊評價等方式,預測出菲律賓、韓國、泰國、印尼和馬來西亞有可能發生金融危機。后來的事實果然如此。這從一個側面提醒我們,沒有完整、科學的分析預測工具,就可能在國際金融競爭中蒙受重大損失。只有加強對作為金融信息的各種變量的研究,才能提高對金融運行規律的認識,才能把握市場的發展動向,有效地防范風險。
■二、統計分析在證券期貨市場中的應用
經濟理論的數學化和統計分析,使各種經濟行為越來越數量化。在金融領域也不例外。定價公式和組合理論地位的確立,證明數量工具已發揮了不可替代的作用。有統計顯示,在西方金融市場,三分之一的人運用組合理論來投資,三分之一的人靠技術分析管理,另外三分之一的人仍在堅守基礎分析。雖然運用何種手段來指導決策是投資者個人偏好、觀念的問題,但組合理論和技術分析所運用的統計工具逐漸被認同,說明理性投資將成為市場的寵兒。
現在,對市場和價格進行定量研究,從而揭示客觀存在的數量依存關系,已成為投資和管理決策的一項基礎工作。用統計工具處理各種證券金融數據,可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現在:
(1)結構分析。分析證券市場與匯率、利率變動和國民經濟發展有多大的關聯度;單一證券與整個市場之間如何相互影響,市場指數設計是否合理;證券與期貨價格走勢是否相互制約;同一類證券有沒有一定的連動關系。
(2)價值預測。分析未來證券發行和上市價格的理論定位,確定金融衍生證券的價格,分析預測證券期貨的價格走勢,進行投資決策等。
(3)政策評價。研究市場系統風險的預警及控制,探討不同的組合投資效果。
(4)理論檢驗。驗證證券價格能否反映所有的信息,進行市場的有效性實證檢驗與各種技術指標的適用性和優化處理及周期效應的對比分析。
總之,統計學及其相關學科在證券期貨交易中的重大作用愈來愈被人們所認識和重視。簡單的統計和數學方法已經滿足不了日益復雜的金融發展需要。隨著統計和數學工具的推廣應用,一門新興的邊緣科學――金融統計學應運而生。將在證券市場中發揮強大作用。
參考文獻:
[1]李才等(1998) .證券投資學,東北財經大學出版社
本文較系統地介紹了統計學在證券期貨市場中的應用，其中包括作者的一些最新成果，如：證券期貨市場指標體系的研究；新華財經指數的編制；證券投資組合的研究與應用等。
關鍵詞：統計學 證券市場 期貨市場
分類號：O212 C8 F832.5 標識碼：A
文章編號：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
我國自九十年代初建立證券期貨市場以來，短短幾年，得到了迅猛，方興未艾。僅拿股市來看(截至1999年07月13日)，在滬深兩市上市的境內公司已達900家，滬深市場的A，B股股數是981只，上市公司900家，其中滬市501只(461家)，深市480只(439家)，滬深A股股數874只，B股股數107只。這與1991年滬市8家深市6家上市公司相比，可見發展速度之快。市價總值21083億元人民幣，占國內生產總值的比重超過25%；開辦證券90家，兼營證券業務的信托投資公司237家，下屬證券營業部2400多家；現有43家境內海外上市，累計籌集資金100多億美元；已有107家公司成功發行了B股，籌集資金近50億美元；股民已達4000多萬。自1999年五月十九日井噴式行情以來，滬深兩市的日成交量猛增，至六月二十五日高達800多億(1998年8月18日香港股市一天的成交量為790億港元)，創下空前的天量。證券市場的作用愈來愈大，并逐漸成為國民的晴雨表。
統計學及其相關學科在證券期貨交易中有什么作用呢?我們先從世界范圍談起。
據有關報道，當今華爾街最搶手的不再是傳統的MBA，而是有統計背景、數理能力強的人才。一些在美國獲得統計或數學博士學位的留學生被華爾街錄用，轉眼間便當上了年薪百萬美元的“白領”貴族。如，1984年入中國技術大學少年班的黃沁于1988年提前畢業，赴美國麻省理工學院就讀研究生，畢業后受聘到華爾街某大型證券公司工作。在這個世界上證券業最發達的地方，他以統計和數學為基礎，建立了自己的投資，現已升任該公司副總裁，主管對外投資工作。年僅27歲的黃沁是進入華爾街金融界高層領導的少數華人之一。
華爾街取才原則的轉向，從一個側面反映出證券期貨等金融業發展面臨的挑戰和未來的潮流。證券金融交易是信息量最大，信息敏感度最強、信息變化頻度最高的領域。隨著市場日趨復雜，數字已成為傳遞信息最直接的裁體，加上未來的經濟是被覆蓋與籠罩的數字化經濟，大量的數學與統計工具將在研究中發揮不可或缺的重要。能否把握那看似枯燥無味的數字所隱含的精微變化，成為決定未來競爭成敗的關鍵因素之一。
前年諾貝爾經濟學獎授予在期權定價方面做出開拓性貢獻的經濟學家和統計學家。他們在二十多年前就探索出具有劃意義的定價模型——布萊克.斯科爾期定價公式。本世紀20年代開設了股票期權品種，由于采用柜臺交易方式和缺乏標準化的設計合約，很難轉讓對沖，交易量不足稱道。1973年美國經濟學家布萊克和斯科爾斯，引進概率統計上隨機變量函數的一些定理和積分求值，推導出不支付紅利的股票期權定價公式，從此期權有了明確科學的價格定位依據，很快形成一個完整的市場，并迅速推廣到全世界，直至現在，期權占據著金融王國的重要位置。定價公式成為整個市場運轉的基礎。這個期權公式的定價思想所引發的金融革命表現在，預測遠期價格成為可能，不僅使期權為指數、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值，投資手段，極大地豐富了金融市場，而且進一步推動了對各種金融產品的價值研究，提高了操作的理論水平。由此可以推斷，沒有布萊克.斯科爾斯定價模型，期權就不可能發展這么快，全球金融衍生品市場也就不可能有今天的高度發達，如今國外大型金融機構在金融交易失利原因時，總是首先追究最初的定價是否存在漏洞和錯誤
建立一個模型就摘取領域的桂冠這一事實，體現了經濟與統計數學密不可分的關系。據不完全統計，自1969年設立諾貝爾經濟學獎以來的40多位獲獎者中，著名的計量經濟學家有23位，10位擔任過世界計量經濟學會會長，有六位直接靠計量經濟的和成果獲獎。借用統計數學，將經濟數學公式化，將經濟行為定量化，已成為當今世界經濟的熱門課題。
有關專家指出，統計學，經濟理論和數學這三者對于真正了解經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但本身并非充分條件。三者結合起來，就是力量。數學給經濟界帶來新的視角，新的觀念。抽象的數學工具一旦準確地切入市場，就顯得非常實用和有價值。二十多年來，指導期權交易的理論—定價模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒有統計基礎、不懂定價公式含義的人要想在市場有出色表現將是十分困難的。
證券金融市場的風險管理是個永恒的話題，投資者都想尋求收益回報，但又必須面對各種各樣的損失可能。市場到底存在哪些風險，如何確定風險的大小，如何才能實現收益最大化和風險最小化，歷來都是受人關注的焦點和難點。自從1952年美國學者馬柯威茨運用數量創立證券組合理論以來，市場風險的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那么可怕和不可駕馭。
馬柯威茨組合理論的立足點是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風險)最小”。它通過投資損失的概率分布和可能收益與預期收益的偏離程度(即我們統計學上的方差)，發現投資者應該同時按適當比例購買各種證券而不是一種證券，進行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過數量得出的這種結論，迎合了投資者避風險的需要。風險管理能力的提高促進了基金的蓬勃。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實際運用方法越來越完善，成為現資學中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來革新，1990年他獲得了諾貝爾經濟學獎。
眾所周知，量變引起質變。數量關系的背后，牽扯著市場的穩定與發展。金融業的現代化推動了統計與數理方法的應用研究，反過來，當今世界的金融管理特別是防范金融風險，也越來越要量化研究。早在1995年9月，美國斯但福大學經濟學教授劉遵義就通過實證比較，數量分析和模糊評價等方興，預測出菲律賓、韓國、泰國、印尼和馬來西亞有可能發生金融危機。后來的事實果然如此。這從一個側面提醒我們，沒有完整、的分析預測工具，就可能在國際金融競爭中蒙受重大損失。只有加強對作為金融信息的各種變量的研究，才能提高對金融運行的認識，才能把握市場的發展動向。
經濟理論的數學化和統計分析，使各種經濟行為也越來越數量化。在金融領域也不例外。定價公式和組合理論地位的確立，就證明數量工具已發揮了不可磨滅的作用。有統計顯示，在西方金融市場，三分之一的人運用組合理論來投資，三分之一的人靠技術分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅守基礎分析。雖然運用何種手段來指導決策是投資者個人偏好、觀念的，但組合理論和技術分析所運用的統計工具逐漸被認同，說明理性投資將成為市場的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動機。
主觀意見和直覺判斷有很大的隨意性，顯然與現資決策的要求相去甚遠。對市場和價格進行定量研究，從而揭示客觀存在的數量依存關系，成為投資和管理決策的一項基礎工作。用統計工具處理各種證券金融數據，可以比較全面地分析各種因素的力度。其主要表現在：
1 結構分析：證券市場與匯率、利率變動和國民經濟發展有多大的關聯度；單一證券與整個市場之間如何相互影響，市場指數設計是否合理；證券與期貨價格走勢是否相互制約；同一類證券有沒有一定的連動關系。
2 價值預測：分析未來證券發行和上市價格的理論定位，確定金融衍生證券的價格，分析預測證券期貨的價格走勢，進行投資決策等。
3 政策評價：市場系統風險的預警及控制，探討不同的組合投資效果。
4 檢驗：證券價格能否反映所有的信息，市場的有效性實證檢驗；各種技術指標的適用性和優化處理，周期效應的對比。
從以上可看出，量化研究有助于搞好風驗管理，設計投資組合，選擇交易時機，評估市場特性。統計工具在證券市場的大量，對交易技術的升級換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻。現在，電腦交易系統在國外大行其道，依據不同要求設計的模型軟件層出不窮，只要把數據輸入電腦中，投資者根據分析結果隨時制訂和調整投資計劃。
投資者競爭的優勢不再停留在信息的收集上，而是綜合處理信息的能力。誰的模型從總量上與趨勢上能更合理、地分析市場，誰就能掌握主動。
本文較系統地介紹了統計學在證券期貨市場中的應用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：證券期貨市場指標體系的研究；新華財經指數的編制；證券投資組合的研究與應用等。
關鍵詞：統計學證券市場期貨市場
分類號：O212C8F832.5文獻標識碼：A
文章編號：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
我國自九十年代初建立證券期貨市場以來，短短幾年，得到了迅猛發展，方興未艾。僅拿股市來看(截至1999年07月13日)，在滬深兩市上市的境內公司已達900家，滬深市場的A，B股股數是981只，上市公司900家，其中滬市501只(461家)，深市480只(439家)，滬深A股股數874只，B股股數107只。這與1991年滬市8家深市6家上市公司相比，可見發展速度之快。市價總值21083億元人民幣，占國內生產總值的比重超過25%；開辦證券90家，兼營證券業務的信托投資公司237家，下屬證券營業部2400多家；現有43家境內企業海外上市，累計籌集資金100多億美元；已有107家公司成功發行了B股，籌集資金近50億美元；股民已達4000多萬。自1999年五月十九日井噴式行情以來，滬深兩市的日成交量猛增，至六月二十五日高達800多億(1998年8月18日香港股市一天的成交量為790億港元)，創下空前的天量。證券市場的作用愈來愈大，并逐漸成為國民經濟的晴雨表。
統計學及其相關學科在證券期貨交易中有什么作用呢?我們先從世界范圍談起。
據有關報道，當今華爾街最搶手的不再是傳統的MBA，而是有統計背景、數理能力強的人才。一些在美國獲得統計或數學博士學位的中國留學生被華爾街錄用，轉眼間便當上了年薪百萬美元的“白領”貴族。如，1984年入中國科學技術大學少年班的黃沁于1988年提前畢業，赴美國麻省理工學院就讀研究生，畢業后受聘到華爾街某大型證券公司工作。在這個世界上金融證券業最發達的地方，他以統計和數學為基礎，建立了自己的投資理論，現已升任該公司副總裁，主管對外投資工作。年僅27歲的黃沁是進入華爾街金融界高層領導的少數華人之一。
華爾街取才原則的轉向，從一個側面反映出證券期貨等金融業目前發展面臨的挑戰和未來的潮流。證券金融交易是信息量最大，信息敏感度最強、信息變化頻度最高的領域。隨著市場日趨復雜，數字已成為傳遞信息最直接的裁體，加上未來的經濟是被網絡覆蓋與籠罩的數字化經濟，大量的數學與統計工具將在分析研究中發揮不可或缺的重要影響。能否把握那看似枯燥無味的數字所隱含的精微變化，成為決定未來競爭成敗的關鍵因素之一。
前年諾貝爾經濟學獎授予在期權定價方面做出開拓性貢獻的經濟學家和統計學家。他們在二十多年前就探索出具有劃時代意義的定價模型——布萊克.斯科爾期定價公式。本世紀20年代開設了股票期權品種，由于采用柜臺交易方式和缺乏標準化的設計合約，很難轉讓對沖，交易量不足稱道。1973年美國經濟學家布萊克和斯科爾斯，引進概率統計上隨機變量函數的一些定理和積分求值，推導出不支付紅利的股票期權定價公式，從此期權有了明確科學的價格定位依據，很快形成一個完整的市場，并迅速推廣到全世界，直至現在，期權占據著金融王國的重要位置。定價公式成為整個市場運轉的基礎。這個期權公式的定價思想所引發的金融革命表現在，預測遠期價格成為可能，不僅使期權為指數、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值，投資手段，極大地豐富了金融市場，而且進一步推動了對各種金融產品的價值研究，提高了操作的理論水平。由此可以推斷，沒有布萊克.斯科爾斯定價模型，期權就不可能發展這么快，全球金融衍生品市場也就不可能有今天的高度發達，如今國外大型金融機構在總結金融交易失利原因時，總是首先追究最初的定價是否存在漏洞和錯誤
建立一個模型就摘取經濟領域的桂冠這一事實，體現了經濟與統計數學密不可分的關系。據不完全統計，自1969年設立諾貝爾經濟學獎以來的40多位獲獎者中，著名的計量經濟學家有23位，10位擔任過世界計量經濟學會會長，有六位直接靠計量經濟的研究和應用成果獲獎。借用統計數學，將經濟理論數學公式化，將經濟行為定量化，已成為當今世界經濟的熱門課題。
有關專家指出，統計學，經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但本身并非充分條件。三者結合起來，就是力量。數學給經濟界帶來新的視角，新的觀念。抽象的數學工具一旦準確地切入金融市場，就顯得非常實用和有價值。二十多年來，指導期權交易的理論—定價模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒有統計基礎、不懂定價公式含義的人要想在市場有出色表現將是十分困難的。
證券金融市場的風險管理是個永恒的話題，投資者都想尋求收益回報，但又必須面對各種各樣的損失可能。市場到底存在哪些風險，如何確定風險的大小，如何才能實現收益最大化和風險最小化，歷來都是受人關注的焦點和難點。自從1952年美國學者馬柯威茨運用數量方法創立證券組合理論以來，市場風險的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那么可怕和不可駕馭。
馬柯威茨組合理論的立足點是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風險)最小”。它通過總結投資損失的概率分布和可能收益與預期收益的偏離程度(即我們統計學上的方差)，發現投資者應該同時按適當比例購買各種證券而不是一種證券，進行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過數量分析得出的這種結論，迎合了投資者避風險的需要。風險管理能力的提高促進了基金的蓬勃發展。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實際運用方法越來越完善，成為現資學中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來革新，1990年他獲得了諾貝爾經濟學獎。
眾所周知，量變引起質變。數量關系的背后，牽扯著市場的穩定與發展。金融業的現代化推動了統計與數理方法的應用研究，反過來，當今世界的金融管理特別是防范金融風險，也越來越要量化研究。早在1995年9月，美國斯但福大學經濟學教授劉遵義就通過實證比較，數量分析和模糊評價等方興，預測出菲律賓、韓國、泰國、印尼和馬來西亞有可能發生金融危機。后來的事實果然如此。這從一個側面提醒我們，沒有完整、科學的分析預測工具，就可能在國際金融競爭中蒙受重大損失。只有加強對作為金融信息的各種變量的研究，才能提高對金融運行規律的認識，才能把握市場的發展動向。
經濟理論的數學化和統計分析，使各種經濟行為也越來越數量化。在金融領域也不例外。定價公式和組合理論地位的確立，就證明數量工具已發揮了不可磨滅的作用。有統計顯示，在西方金融市場，三分之一的人運用組合理論來投資，三分之一的人靠技術分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅守基礎分析。雖然運用何種手段來指導決策是投資者個人偏好、觀念的問題，但組合理論和技術分析所運用的統計工具逐漸被認同，說明理性投資將成為市場的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動機。
主觀意見和直覺判斷有很大的隨意性，顯然與現資決策的要求相去甚遠。對市場和價格進行定量研究，從而揭示客觀存在的數量依存關系，成為投資和管理決策的一項基礎工作。用統計工具處理各種證券金融數據，可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現在：
1結構分析：證券市場與匯率、利率變動和國民經濟發展有多大的關聯度；單一證券與整個市場之間如何相互影響，市場指數設計是否合理；證券與期貨價格走勢是否相互制約；同一類證券有沒有一定的連動關系。
2價值預測：分析未來證券發行和上市價格的理論定位，確定金融衍生證券的價格，分析預測證券期貨的價格走勢，進行投資決策等。
3政策評價：研究市場系統風險的預警及控制，探討不同的組合投資效果。
4理論檢驗：證券價格能否反映所有的信息，市場的有效性實證檢驗；各種技術指標的適用性和優化處理，周期效應的對比分析。
從以上可看出，量化研究有助于搞好風驗管理，設計投資組合，選擇交易時機，評估市場特性。統計工具在證券金融市場的大量應用，對交易技術的升級換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻。現在，電腦交易系統在國外大行其道，依據不同要求設計的模型軟件層出不窮，只要把數據輸入電腦中，投資者根據分析結果隨時制訂和調整投資計劃。
投資者競爭的優勢不再停留在信息的收集上，而是綜合處理信息的能力。誰的模型從總量上與趨勢上能更合理、科學地分析市場，誰就能掌握主動。
我國自九十年代初建立證券期貨市場以來，短短幾年，得到了迅猛發展，方興未艾。僅拿股市來看(截至1999年07月13日)，在滬深兩市上市的境內公司已達900家，滬深市場的A，B股股數是981只，上市公司900家，其中滬市501只(461家)，深市480只(439家)，滬深A股股數874只，B股股數107只。這與1991年滬市8家深市6家上市公司相比，可見發展速度之快。市價總值21083億元人民幣，占國內生產總值的比重超過25%；開辦證券90家，兼營證券業務的信托投資公司237家，下屬證券營業部2400多家；現有43家境內企業海外上市，累計籌集資金100多億美元；已有107家公司成功發行了B股，籌集資金近50億美元；股民已達4000多萬。自1999年五月十九日井噴式行情以來，滬深兩市的日成交量猛增，至六月二十五日高達800多億(1998年8月18日香港股市一天的成交量為790億港元)，創下空前的天量。證券市場的作用愈來愈大，并逐漸成為國民經濟的晴雨表。
統計學及其相關學科在證券期貨交易中有什么作用呢?我們先從世界范圍談起。
據有關報道，當今華爾街最搶手的不再是傳統的MBA，而是有統計背景、數理能力強的人才。一些在美國獲得統計或數學博士學位的中國留學生被華爾街錄用，轉眼間便當上了年薪百萬美元的“白領”貴族。如，1984年入中國科學技術大學少年班的黃沁于1988年提前畢業，赴美國麻省理工學院就讀研究生，畢業后受聘到華爾街某大型證券公司工作。在這個世界上金融證券業最發達的地方，他以統計和數學為基礎，建立了自己的投資理論，現已升任該公司副總裁，主管對外投資工作。年僅27歲的黃沁是進入華爾街金融界高層領導的少數華人之一。
華爾街取才原則的轉向，從一個側面反映出證券期貨等金融業目前發展面臨的挑戰和未來的潮流。證券金融交易是信息量最大，信息敏感度最強、信息變化頻度最高的領域。隨著市場日趨復雜，數字已成為傳遞信息最直接的裁體，加上未來的經濟是被網絡覆蓋與籠罩的數字化經濟，大量的數學與統計工具將在分析研究中發揮不可或缺的重要影響。能否把握那看似枯燥無味的數字所隱含的精微變化，成為決定未來競爭成敗的關鍵因素之一。
前年諾貝爾經濟學獎授予在期權定價方面做出開拓性貢獻的經濟學家和統計學家。他們在二十多年前就探索出具有劃時代意義的定價模型——布萊克.斯科爾期定價公式。本世紀20年代開設了股票期權品種，由于采用柜臺交易方式和缺乏標準化的設計合約，很難轉讓對沖，交易量不足稱道。1973年美國經濟學家布萊克和斯科爾斯，引進概率統計上隨機變量函數的一些定理和積分求值，推導出不支付紅利的股票期權定價公式，從此期權有了明確科學的價格定位依據，很快形成一個完整的市場，并迅速推廣到全世界，直至現在，期權占據著金融王國的重要位置。定價公式成為整個市場運轉的基礎。這個期權公式的定價思想所引發的金融革命表現在，預測遠期價格成為可能，不僅使期權為指數、貨幣、利率、期貨交易提供了全新的保值，投資手段，極大地豐富了金融市場，而且進一步推動了對各種金融產品的價值研究，提高了操作的理論水平。由此可以推斷，沒有布萊克.斯科爾斯定價模型，期權就不可能發展這么快，全球金融衍生品市場也就不可能有今天的高度發達，如今國外大型金融機構在總結金融交易失利原因時，總是首先追究最初的定價是否存在漏洞和錯誤
建立一個模型就摘取經濟領域的桂冠這一事實，體現了經濟與統計數學密不可分的關系。據不完全統計，自1969年設立諾貝爾經濟學獎以來的40多位獲獎者中，著名的計量經濟學家有23位，10位擔任過世界計量經濟學會會長，有六位直接靠計量經濟的研究和應用成果獲獎。借用統計數學，將經濟理論數學公式化，將經濟行為定量化，已成為當今世界經濟的熱門課題。
有關專家指出，統計學，經濟理論和數學這三者對于真正了解現代經濟生活中的數量關系來說，都是必要的，但本身并非充分條件。三者結合起來，就是力量。數學給經濟界帶來新的視角，新的觀念。抽象的數學工具一旦準確地切入金融市場，就顯得非常實用和有價值。二十多年來，指導期權交易的理論—定價模型得到廣大投資者的一貫遵循。沒有統計基礎、不懂定價公式含義的人要想在市場有出色表現將是十分困難的。
證券金融市場的風險管理是個永恒的話題，投資者都想尋求收益回報，但又必須面對各種各樣的損失可能。市場到底存在哪些風險，如何確定風險的大小，如何才能實現收益最大化和風險最小化，歷來都是受人關注的焦點和難點。自從1952年美國學者馬柯威茨運用數量方法創立證券組合理論以來，市場風險的神秘色彩逐漸淡化，不再變得那么可怕和不可駕馭。
馬柯威茨組合理論的立足點是全面考慮“期望收益最大”和“不確定性(即風險)最小”。它通過總結投資損失的概率分布和可能收益與預期收益的偏離程度(即我們統計學上的方差)，發現投資者應該同時按適當比例購買各種證券而不是一種證券，進行分散化投資，其收益才盡可能是確定的。通過數量分析得出的這種結論，迎合了投資者避風險的需要。風險管理能力的提高促進了基金的蓬勃發展。在短短的幾十年間，隨著量化研究的不斷深入，組合理論及其實際運用方法越來越完善，成為現資學中的主流工具。由于馬哥威茨證券組合選擇理論給金融投資和管理思想帶來革新，1990年他獲得了諾貝爾經濟學獎。
眾所周知，量變引起質變。數量關系的背后，牽扯著市場的穩定與發展。金融業的現代化推動了統計與數理方法的應用研究，反過來，當今世界的金融管理特別是防范金融風險，也越來越要量化研究。早在1995年9月，美國斯但福大學經濟學教授劉遵義就通過實證比較，數量分析和模糊評價等方興，預測出菲律賓、韓國、泰國、印尼和馬來西亞有可能發生金融危機。后來的事實果然如此。這從一個側面提醒我們，沒有完整、科學的分析預測工具，就可能在國際金融競爭中蒙受重大損失。只有加強對作為金融信息的各種變量的研究，才能提高對金融運行規律的認識，才能把握市場的發展動向。
經濟理論的數學化和統計分析，使各種經濟行為也越來越數量化。在金融領域也不例外。定價公式和組合理論地位的確立，就證明數量工具已發揮了不可磨滅的作用。有統計顯示，在西方金融市場，三分之一的人運用組合理論來投資，三分之一的人靠技術分析管理頭寸，另外三分之一的人仍在堅守基礎分析。雖然運用何種手段來指導決策是投資者個人偏好、觀念的問題，但組合理論和技術分析所運用的統計工具逐漸被認同，說明理性投資將成為市場的寵兒。由此我們不難理解華爾街選才的動機。
主觀意見和直覺判斷有很大的隨意性，顯然與現資決策的要求相去甚遠。對市場和價格進行定量研究，從而揭示客觀存在的數量依存關系，成為投資和管理決策的一項基礎工作。用統計工具處理各種證券金融數據，可以比較全面地分析各種因素的影響力度。其主要表現在：
1結構分析：證券市場與匯率、利率變動和國民經濟發展有多大的關聯度；單一證券與整個市場之間如何相互影響，市場指數設計是否合理；證券與期貨價格走勢是否相互制約；同一類證券有沒有一定的連動關系。
2價值預測：分析未來證券發行和上市價格的理論定位，確定金
融衍生證券的價格，分析預測證券期貨的價格走勢，進行投資決策等。
3政策評價：研究市場系統風險的預警及控制，探討不同的組合投資效果。
4理論檢驗：證券價格能否反映所有的信息，市場的有效性實證檢驗；各種技術指標的適用性和優化處理，周期效應的對比分析。
從以上可看出，量化研究有助于搞好風驗管理，設計投資組合，選擇交易時機，評估市場特性。統計工具在證券金融市場的大量應用，對交易技術的升級換代，管理水平的提高做出了特殊貢獻。現在，電腦交易系統在國外大行其道，依據不同要求設計的模型軟件層出不窮，只要把數據輸入電腦中，投資者根據分析結果隨時制訂和調整投資計劃。
投資者競爭的優勢不再停留在信息的收集上，而是綜合處理信息的能力。誰的模型從總量上與趨勢上能更合理、科學地分析市場，誰就能掌握主動。
由于盈利能力不強的上市公司價值投資研究價值不大,而且缺少較大的收益時間,無需把每股收益看作參考依據,所以為了避免非正常值導致的影響,選擇的依據必須滿足每股收益大于等于0.1,此外,將不完整的上市公司數據排除。最終的選擇結果如下:2009年188只、2010年205只、2011年226只,總共有619只。1.樣本期內各個時間段內的基本面量化指標和股票價格的相關研究。首先,利用SPSS16.0軟件計算出2009~2011年各個時間段的基本面量化指標和相應時間段的股票價格間的Pearson因子,相應的統計數據結果見表1。多元模型的自變量選擇那些和股票價格有明顯相關性的數據指標,排除與股票價格存在較小相關性指標,進而能夠為下一步各時間段的多元回歸分析提供合理的數據支持。在該階段,能夠保留下來指標的相關系數必須滿足0.05水平上的顯著性檢驗。然后,為了避免回歸過程中的自相關,所以將排除凈資產收益率。同時,因為流動比率在決策過程中可能轉換為風險控制因素,和股票價格間有較強的非線性,所以也應該給予剔除。2.優化選擇后的量化指標對股票價格貢獻度的影響分析。選取2009~2011年3組數據作為研究對象,利用Stepwise的輸入技術進行三次多元回歸分析,可以得到三組輸出。研究過程中關鍵要討論標準化因子和可決因子。標準化因子是指量化指標經過一個標準差的改變對股票價格產生的影響程度。該因子能夠防止由于不同指標的量綱不一樣而無法比較影響程度的問題。標準化因子絕對值越大,表示該因子對股票價格的解釋水平越高。可決因子是在調整回歸方程后獲得的,主要是指全部指標對股票價格的整體解釋水平。可決因子越大,表明該模型對股票價格的解釋水平越高,也就是說股票價格的變化對基本面因素變化有較大的影響,投資的合理性越大。相應的回歸分析結果見表2。根據回歸分析的計算數據能夠獲得如下結論:在觀察時間,每股收益包含在回歸模型之中,具有最佳的解釋股票價格的水平,因此,這個結果表明上市公司的盈利能夠受到較好的關注。回歸數據表明大多數情況下每股收益和總資產收益率均包含在回歸模型內,從而表明證券投資者非常關注對股票價值有較大影響的基本面,這一結果表明價值投資意識已經不斷地深入人心。從回歸分析結果數據可以看出,在2011年營業利潤增長率包含于回歸模型,從而說明證券投資者已經對上市公司的成長性有了關注,同時能夠表明證券投資者對和內在價值有關的基本面因素有了更為深刻地認識。從回歸分析數據可以看出,2010年和2011年期間每股凈資產已經退出了回歸模型,表明證券投資市場不夠關注風險水平。每股凈資產是指上市公司在破產時證券投資者股票的內在價值。每股凈資產屬于主要的風險評估基本面因素,正在被證券市場逐步地認可,說明證券市場對股票的關注不僅停留在投資回報上,同時非常關注風險的存在,這正是證券市場不斷趨向于理性的具體表現。通過對2009年和2010年的回歸分析可知,每股凈資產指標出現了缺失。主要原因在于2008年股票市場比較好的局面導致了證券投資者的思維定式,降低了對風險的關注度。經歷了一段時間,大量的解釋變量符合了回歸模型,這表明投資者對基本面的研究更加完善。根據回歸分析的結果,證券投資者不斷地利用更多的指標,通過不同的層面更為全方位地考慮證券的內在價值,證券市場不斷向以價值投資為中心的投資方向發展。此外,可決因子的周期變化表明在我國證券市場中,基本面因素對股票價格的解釋能力不斷提高,然而并不穩定。當外部經濟環境產生變動時,證券投資者容易產生非理性行為,從而使非價值因素再一次占了上風。
我國證券投資基金價值投資的應對措施
管理費還能夠促進基金公司的可持續發展,為基金持有者帶來更大的投資回報。然而,如果基金管理公司的工資待遇和資產管理規模關聯過大,就會導致基金管理者僅僅關注視資產管理的規模,忽視幫助基金持有者獲得更大的投資回報。最為管用的方式就是優化基金管理收入的基本組成,采用浮動收益的方式,一定的資產管理費可以確保基金的有效實施,而浮動收益可以使基金管理者以基金投資者的權益為中心幫助基金投資者能夠獲得更大的收益。充分地利用投資組合策略。證券投資本身具有較高的風險,但是高風險和高收益是相互對應的,怎樣才能使投資風險減少并且使投資收益最大,投資組合策略就是一種行之有效的方法,利用這種方法不僅能夠有效地預防投資風險,而且能夠有效地彌補證券投資價值的缺陷。投資者可以依據不同階段國際經濟形式、國內產業制度以及行業的發展潛力適時地調節投資產品的比重,從而能夠得到最佳的收益。投資者應該不斷地轉變投資理念。投資者的理念在證券投資中具有非常重要的作用,證券投資者應該堅持長期投資的理念,主要關注證券投資的長期回報。證券投資者必須熟悉證券投資的相關概念和理論,知道證券投資過程中潛在的風險,掌握證券投資產品的相關功能;投資者應該明確投資目的,依據自身的實際情況選擇適合自身的證券投資產品。投資者應熟悉證券公司的相關情況,對證券公司的專業化水平、標準化產品、內部風險控制制度以及信息披露系統等情況有比較深入的了解,從而能夠從長期投資的角度獲得最大投資回報率。不斷健全證券市場的管理制度。通過股權改革可以較好地處理中國證券市場流通股和非流通股股東之間利益的不一致性、中國國有上市公司管理者缺位等難題,能夠為中國證券市場的制度化營造一個有利的環境,從而能夠不斷深化中國證券市場的中長期投資價值,為證券投資基金執行價值投資創造一個非常有利的市場平臺。五、結 論我國證券市場仍然是一種新興的證券市場,依然處在非有效市場向弱有效市場不斷轉變的階段,從某種意義上,利用價值投資策略得到的收益不是非常穩定的。通過股權分置改革,伴隨著上市公司質量持續提升,價值投資策略將轉變為證券市場的主流方式。根據相關研究可以得到以下結論:1.選取深證300指數股進行相應的回歸分析。根據回歸分析的結果可知:上市公司的盈利水平是非常受到重視的。證券投資者更加關注決定股票內在價值的基本面因素,價值投資理念正在漸漸地深入投資者的人心。投資者對上市公司的成長性給予了足夠的重視。市場對風險的關注程度正在降低。每股凈資產能夠表明上市公司在破產的狀況下,投資者持有的每股股票的價值。證券市場對股票的重視不但保持在收益上,而且非常關注風險,從而使證券理性更加回歸理性。隨著證券市場的不斷發展,投資者能夠更深入地剖析基本面的內涵。根據回歸分析的結果可知:證券投資者已經利用更多的指標,從不同的層面深入地考察股票的經濟價值,市場正在向以價值投資為主的理性投資發展。2.中國證券市場是一個新興市場,正處于轉型時期,因此,具有較好的價值投資意義,然而不能獲得比較穩定的收益。因此,應該采取有效的措施,完善基金績效評估體系和股票發行政策;合理地調整基金管理收入結構;充分地利用投資組合策略;投資者應不斷轉變投資理念;不斷完善證券市場的制度體系。隨著上市公司質量的持續提升,價值投資將不斷地深入人心,通過價值投資可以使中國證券市場更加趨于穩定。
【關鍵詞】證券投資基金；精準營銷；風險控制
投資人的理性程度與開放式證券投資基金的贖回風險大小有著重要的關系，我國是很有代表性的新興市場，投資人的理性投資意識、投資方法都還尚未普遍形成，為何投資證券投資基金以及如何投資證券投資基金也還沒有形成普遍的正確認識，因而我國開放式證券投資基金市場的贖回風險問題尤其值得注意。
一、雙向選擇困難――贖回風險的來源
1．信息泛濫導致投資人在證券投資基金選擇上的“理性漠視”。信息是投資者選擇的依據，包括宏觀環境信息及單只證券投資基金的微觀信息。由于現代信息社會的特點，信息來源極其多樣，信息的易得性是伴隨著信息量的爆炸性增長而增長的，信息獲取成本的降低同時意味著信息篩選成本的增加，這種成本很大程度上表現為時間與精力上的消耗，而基金誕生本身就是要克服普通投資者投資時所遇到的這種問題，因而也是基金產品本身受歡迎與否的一大重要因素，然而在眾多基金中篩選出適合自己的基金同在股票市場上選擇股票一樣耗費時間和精力時，基金產品本身（作為眾多投資工具的一種）的優勢已經打折扣了；另一方面，信息量和易得性的增加導致的另一個問題是信息價值問題，膚淺的評論、脫離實際的空談甚至根本錯誤的觀點充斥整個輿論界的時候尤其需要投資人自己獨立的判斷，而獨立的判斷則需要廣泛的專業知識、需要花時間的研究和從性格角度上的獨立意識，而這恰巧是現階段普通投資人所欠缺的，也正是證券投資基金存在的另一個價值，然而由于信息甄別的困難這一價值也難以發揮。所以普通投資者會基于一種“理性漠視”（rational ignorance）理所當然的認為他所掌握的現有信息并不是全部信息，基于現有信息的資產配置決策（將自己的多少資產以銀行儲蓄形式存在、多少資產投資于證券投資基金）并不是最優決策，而基于尚未掌握的信息所做出的決策很有可能與現有決策相沖突，因而從根本上否定處理信息并基于已掌握的信息來挑選合適自己投資風格的證券投資基金這一資產配置決策的有效性和必要性。而證券投資基金的存在本身是基于現資組合理論的，現資組合理論則是基于這樣一個假設，投資者本身是理性的，作為理性的投資者理應根據自己的投資風格和外界信息判斷自己投資于何種證券投資基金。探討至此便出現了一個操作層面的矛盾――作為普通投資人無法找到自己合適的證券投資基金而作為基金管理公司同樣也沒有辦法鎖定自己的目標客戶群體。下面的論述將更深入的探討這個問題。
2．由于“逆向選擇”證券投資基金經理很難擺脫營銷和目標客戶選擇上的被動地位。逆向選擇（adverse selection）是由于信息不對稱帶來的一個問題，是指交易一方如果能夠利用多于另一方的信息使自己受益（同時會使另一方受損），則該方傾向于簽訂協議以進行交易。逆向選擇問題是證券投資基金業的一大威脅。那么，逆向選擇問題是怎樣在證券投資基金營銷中體現的呢？如果證券投資基金經理為了“沖規模”進行主動營銷，通過營銷人員的努力，將會有更多的投資人投資于該基金，基金規模在推廣運動結束后將會有提升，但是從投資人結構來看，通過促銷方法獲得的新投資人往往不是基金經理所理想的具有專業知識和良好投資理念的人，因為這類人往往主動尋找自己合適的投資渠道，也就是說，是他們選擇基金，而不是基金選擇他們。相反，促銷所吸引的往往都是缺乏專業知識和投資理念并且易被廣告所吸引的那一類。也就是說基金促銷活動在需求傳遞效果上對這類投資者最為顯著，基金的主動營銷最先吸引的也就是該類投資人，在缺乏固定投資理念支持下這類投資人在意識到也許這只證券投資基金并不適合自己的時候便會撤退出場。而證券投資基金往往在逆向選擇上無法提供有效的規避機制，因此處于被動地位，任何主動的營銷手段都會招致逆向選擇問題而其傷害又是裸的。由于很難采取主動營銷，證券投資基金經理在選擇自己所中意的目標投資者時也會處于被動地位，想要使自己的投資人群體都符合證券投資基金資產配置要求很困難。
綜上所述，由于多種不利因素的存在將導致普通投資者與證券投資基金經理間雙向選擇的困難，進而增加了基金的贖回風險。這一問題雖然很難從開放式證券投資基金自身機制設計上有效解決，但是從市場營銷學的角度來說，該問題實際上是目標市場確定和營銷過程控制問題，在基于正確的營銷理念運用正確的營銷原理和具體方法，雙向選擇困難的問題還是可以得到較好的解決的。
二、基于精準營銷理念實現證券投資基金的穩定運行
（一）精準營銷理念概述
精準營銷（Precision Marketing）是建立在精準定位的基礎上，依托現代技術手段，建立非傳統的客戶溝通服務體系，實現企業可度量的低成本擴張。這個含義具體來說有三個層面來構成：第一，明確的營銷思想，確定相對穩定的營銷戰略，包括營銷對象等；第二，精準營銷要求將營銷管理的各個要素轉化為可以量化的參數以作為實現精準的手段；第三，精準營銷依靠已量化的要素及相互間內在關系進行營銷決策。精準營銷在理念層面上最核心的部分就是“量化”――傳統營銷手段一大弱點在于市場定位的分析和應用手段只能是“定性”的，精準營銷就是要依托數據挖掘技術、數據庫管理等手段將營銷因素量化以求實現可以精準度量精準控制。
（二）證券投資基金的精準營銷手段
1．投資者效用評分模型。在營銷戰略相對穩定的基礎上，可以對證券投資基金精準營銷方法進行研究――確定變量并構造關系。要考察證券投資基金運行的穩定性狀況，我們所要關心的是投資者什么時候會做出買入決策、什么時候會跨越贖回費障礙做出退出決策，在實際中促使投資人做出以上兩種決定的因素很多，因此需要在沒有過多損失的條件下進行適度的抽象，在這里使用許多金融理論者及CFA所廣泛應用的一種投資者效用評分模型。首先應做以下假設：（1）投資人自身財務狀況穩定。（2）投資人理性程度不變。（3）風險狀況相同的證券投資基金所帶來的投資回報相同。現引入投資者效用評分模型：
其中U為投資者效用，E(R)為某項投資的收益期望值， 為一約定俗成的系數，A為投資者風險厭惡系數，為該項投資工具的風險衡量參數，即其收益的方差。
2．R指數的構造。首先給投資者風險厭惡系數A設定一個合理的范圍，在此引入經濟學中常用于衡量消費者（此處即為投資人）效用水平的序數效用法。序數效用理論認為，因為“效用”是主觀的，很難賦予一個具體的值，然而在實際的消費者行為分析中，并不要求衡量具體的效用是多少，而只是要求消費者能依據自己的偏好給不同的商品組合的效用排列出一個順序即可。現在回到消費者效用評分模型中，為了分析投資人什么時候會做出退出決策――我們可以將根據模型求出的投資人效用U進行排序并分為兩類：第一類是使投資人選擇繼續持有證券投資基金的效用水平集合、第二類是使投資人選擇“用腳投票”的效用水平集合，U=0為投資人決策臨界點。當U=0時，正的預期收益剛好被負的風險值與風險厭惡系數的乘積所抵消，投資人將認為沒有必要作出任何決策。因此，可見，維持投資者持有證券投資基金意愿所必需的最低收益數值上等于 Aσ2，在基金經理的角度設想在何種期望收益之下將導致“相當規模”的投資人“用腳投票”而導致巨額贖回，作為基金經理，利用分析人員和自己的經驗確定一個底線收益σ2，作為證券投資基金目標投資人的最低要求回報，投資組合的方差為 ，所要求的標準風險厭惡系數為A。令U=0，則E(r)1= Aσ2，A= ，然而此時的A值往往不是整數，為了便于考量，將A乘以固定乘數IER而整數化以得出標準風險厭惡系數Astd：
這樣就得到了一個證券投資基金經理所需要的精確的風險厭惡系數，可以Astd為中心左減右加若干整數來描述所有證券投資基金投資人風險厭惡程度，上面將Astd定為2，那么可以將所有投資人的風險厭惡程度分為3級，并賦予相應的風險厭惡系數：A1=2、A2=4、A3=6，A1表示最為激進的投資者、A3表示最為保守的投資者。相應的，我們就可以得出每種類型的投資人的投資人決策臨界點，即求出U=0時每類投資人的預期收益，當已實現收益低于某個級別的預期收益時，該級別及風險厭惡系數大于該級別風險厭惡系數的投資者便會選擇撤場。
設期末已實現收益為R。當R Aσ2時，投資者繼續持有該證券投資基金，當R< Aσ2時，投資者將拋售，最終的衡量標準是期末已實現收益R，它將決定下一期投資者是否繼續持有該投資組合。可以把它看成是衡量證券投資基金運行穩定性的一個參數。σ2是證券投資基金經理所確定的投資組合的特征值，是證券投資基金經理在制定投資戰略后確定投資組合中已經確定下來的。風險厭惡系數A是投資人所特有的變量，A越大，證明投資者越討厭風險，相對而言對預期收益的要求也越高。為了簡化分析過程，我們以上的投資者分級為三級（實際操作中當然分級越細越好）：極端厭惡風險者，A=6；溫和風險厭惡者，A=4；風險忽略者，A=2。那么，當U=0時：極端厭惡風險者的預期回報Er1=3σ2，溫和厭惡風險者的預期回報Er2=2σ2，風險忽略者的預期回報Er3=σ2，這時，我們假設期末實現收益為R，當R3σ2時，證明投資組合的業績不錯，三類投資者都沒有理由撤出；當2σ2R3σ2時，極端厭惡風險者認為相對于其承受的風險而言，真實回報R太小以至于效用為負，該類投資者會果斷撤出，另外兩類投資者仍將選擇繼續持有。
設極端厭惡風險者所持有的證券投資基金份額為n，證券投資基金份額總規模為N。那么將會有 的投資人撤出。可見，證券投資基金基于風險厭惡程度的投資者結構將會對證券投資基金運行穩定與否產生重要影響，上例中，如果極端風險厭惡者證券投資基金持有數超過10%，即會構成巨額贖回，將面臨從監管到輿論到基金投資管理的重大壓力。更一般的，利用風險厭惡系數A將投資者分為s級，即風險厭惡系數A∈[1,s]，各級投資者所持有的證券投資基金份額為n1，n2，…ni，…ns；證券投資基金總規模為N，令期末實現收益R= iσ2（i ∈[1,s]）、贖回比率為D，那么D= ×100%，當D≥10%時，證券投資基金將被巨額贖回。但是當D被確定下來的時候贖回就已經發生了，我們所要關心的是在實際贖回發生之前我們是否能夠進行有效的預測，為了能在證券投資基金運行過程中就及時發現證券投資基金的投資人風險厭惡結構所存在的風險，我們可以將風險厭惡等級在Astd以上的投資人所持有的證券投資基金份額總數（n）與基金份額總規模（N）進行對比并指數化，得出正常情況下投資人集體中會有多少人可能會對在一定風險下所產生的收益不滿而產生贖回風險，即，取風險指數R，則R= ×100，這樣，就有了一個在證券投資基金運行過程中就可以實時衡量衡量證券投資基金贖回風險的觀測指標。
3．對風險厭惡系數A的進一步討論。因為風險厭惡系數A是每個投資者所特有的值，受很多因素影響，但是從證券投資基金經理的角度出發，A值是綜合投資者本身各種因素的結果，更關心每個投資者A值具體是多少，而無需分析A值背后的構成因素。A值的獲得，需要從營銷的過程管理中解決――設計一套問卷，通過投資者的反饋來建立基于風險厭惡程度的證券投資基金投資人特征數據庫。在市場營銷過程管理上，根據問卷中投資者所獲分數來劃分不同的風險厭惡等級并賦予相應的風險厭惡系數A，得分越低，A值越高。這樣就可以讓投資人的風險厭惡系數與證券投資基金經理所設定的Astd相聯系，并以Astd為基準向左右兩端確定一個風險厭惡范圍。然而，完全理性的投資者是不存在的，要想通過一次測試便可獲知投資者自身都不是很明確的風險厭惡程度值是不現實的，所以，客戶經理們在日常工作中在精準營銷理念指導之下的一大任務就是在與投資人溝通的過程中去發現投資人真實風險厭惡程度與數據庫中的偏差并隨時調整。在確定所有投資人A值之后，R指數便可以應用來實時指示證券投資基金投資者結構穩定狀況了。
利用R指數指示投資人結構，利用市場營銷過程管理控制證券投資基金運行風險：一方面努力維護與目標投資人的客戶關系，另一方面同時積極對非目標投資人進行投資人教育，將其持有的證券投資基金頭寸維持在合理水平上。同時，值得再次強調的是，證券投資基金的市場營銷遠不只是把證券投資基金推銷給投資人這一簡單工作，而是牽扯到證券投資基金運行穩定和持續盈利的一項意義重大而且運作復雜的系統性工程。
參考文獻
[1]黃亞均．微觀經濟學[M]．北京：高等教育出版社，2005：397
[2]（美）弗雷德里克?S?米什金．貨幣金融學[M]．鄭艷文譯．北京：人民大學出版社，2006：176
[3]（美）滋維?博迪．投資學[M]．陳收，楊艷譯．北京：機械工業出版社，2010：106
[4]黃亞均．微觀經濟學[M]．北京：高等教育出版社，2005：36
