论文保险股配置风险分析是关于风险分析方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关什么是风险分析论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
【摘 要】在低利率和资产荒的背景下,资产配置尤为重要,风险管理又是其中非常重要的环节.本文结合了CAPM模型下的α、β系数和资产组合理论中风险分析工具VAR,基于股票“自上而下”的配置方法来分析保险股配置的风险.通过横向和纵向的比较,得出保险股的相关特征并提出了配置保险股的建议.
【关键词】α、β系数；VAR；保险股；风险分析
一、序言
在低利率和资产荒的背景下,“大资管”全面爆发,资产配置具有非常重要的作用,不论是股票、债券、权益、不动产等另类投资都是资产配置的重要标的,而这其中又灌输了一种很古老但又很实用的理念,就是“资产多元化配置”.随着风险管理理念的深人,各个行业各个领域都很重视资产配置的风险管理,风险既能创造价值又能造成创造性的毁灭.本文就是基于保险配置的案例进行风险分析,总体思路是基于“自上而下”股票配置方法来分析保险股配置的风险.对于保险股,首先,我们需要研究在整个市场组合中其风险的高低或者基于投资组合是否存在系统风险调整后的超常收益,在这儿我运用到了CAPM中的α、β系数.其次我运用了投资组合中的风险收益理论,使用VAR这一工具来度量保险行业中几家上市公司的风险大小,并且展示了投资组合的分散化效应.我们可以很清楚的知道,保险股整体的风险大小和保险行业内各家上市公司的风险大小,这也有助于我们做出投资决策或者说是资产配置.
二、α、β、VAR理论概述
(一)CAPM模型概述
資本资产定价模型（CAPM）是继Makowitz于1952年建立现代资产组合理论后,由Sharpe等人根据Makowitz的思想提出的,CAPM揭示了在均衡状态下风险资产的期望收益率和风险之间的关系.作为现代金融理论的核心内容之一,CPAM广泛用于金融资产定价及投资决策和风险分析等领域.
E（Ri）等于rf+βi[E（Ri）-rf]即为CAPM的最普通形式一期望收益一贝塔关系.CAPM表明在市场均衡的条件下,i资产的期望收益率和其βi系数之间存在线性关系.
(二)α、β的介绍
α系数是一股票、基金或投资的绝对回报和按照β系数计算的预期回报之间的差额,表示超常收益,即风险调整后的超常收益,平均实际回报和平均预期回报的差额即α系数.β系数,是在CAPM模型下推导出来的一种风险指数,用来衡量个别股票或基金相对于整个市场的价格波动情况.β系数是一种评估证券系统性风险的工具,用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性.β系数衡量股票收益相对于基准收益的总体波动性,是一个相对指标.
(三)VAR、WAR、CVAR
VAR（Value At Risk）即在险价值,VAR的直观定义是：VAR是在一定置信水平下和一定目标期间内,预期的最大损失.严格地说,VAR描述了在一定期间内收益和损失的预期分布的分位数.如果α代表置信水平,VAR对应的是较低的尾部水平1-α.
VAR可以计算出单个资产或投资组合的整体风险,但是在对投资组合进行风险管理时,不仅要考虑组合的整体风险,也许要考虑单只股票对组合风险的贡献大小,以及单个成分股票头寸改变时对组合整体的风险的大小,以方便管理人对组合头寸进行调整,从而降低风险.因此,我们引入VAR的扩展指标组合,包括MVAR、CVAR.WAR是衡量当投资组合中第i只股票的头寸价值发生1单位变化时,对组合VAR的影响.CVAR指投资组合的VAR分解到每只股中,即可衡量减少或增加一只股票时,对组合VAR的影响.一般说来,WAR对控制增量风险比较有效,而CVAR对存量风险的控制比较有效.即当需要增加已有股票来控制投资组合的风险时,用选用WAR较小的股票；当需要减持已有股票风险时,应选用CVAR较大的股票.
三、基于投资组合的实证研究
(一)α、β的计算
用上证指数收益率作为基准,；在CAPM的理论前提下,用EViews进行一元回归,采取OLS估计方法,运用公式得出α、β的估计值α、β,即为α、β系数.我以半年作为一个时期,分别算出每个时期的α、β值.其中,我使用一年期存款基准利率近似替代无风险利率,基于此利率计算风险收益.
(二)投资组合的VAR计算
首先,我们构建这样一个投资组合,假设投资组合总的头寸为人民币10000元,其中中国人寿、中国平安、中国太保、新华保险四家上市公司的投资比例相等即为1/4（ω1等于ω2等于ω3等于ω4等于1/4）,即使这样,也足够说明问题.并计算99%的置信水平下5个交易日的VAR,这儿我采取的是平方根法则,即VAR△t等于VAR,*此案例就已经构建出来了.,可以分别算出四家上市公司的VAR,分别为：
VARRs等于￥304.44 VARpA等于￥342.93 VARTR等于￥288.07VARXH等于￥374.68
投资组合VARp等于W*Zα*σp等于10000*2.326*0.022859等于￥1,310.13.
(三)MVAR、CVAR的计算
在计算MVAR、CVAR之前,首先要计算βi,使用公式为：
然后根据公式计算出：
MVARRs等于0.112123 MVARPA等于0.118843
MVARTR等于0.107296 MVARXH等于0.137368
CVARRs等于%280.31 CVARPA等于%297.11
CVARTR等于￥268.24 CVARXH等于￥343.42
经过验算VARp等于CVARRS+CVARPA+CVARTR+CVARXH
(四)风险贡献和风险分散
来表示每一家保险公司的风险贡献,得出四家公司风险贡献分别为：23.57%、24.99%、22.56%、28.88%.然后比较每一家公司没有组合的VAR和组合后的CVAR,用OVARi等于VARi-CVARi表示分散化效应,得到四家公司的分散化效应为￥24.13、￥45.83、￥19.83、￥31.27,其占比为19.94%、37.85%、16.38%、25.83%.
四、结论及建议
通过实证部分的研究,我们可以发现保险股有以下两个特点：
1.各个时期保险股的α系数都不显著,基本趋向于0；从而我们可以得出保险股基本不存在风险调整后的超常收益.
2.各个时期保险股的β系数都比较大,长期在1的附近波动,不少时段超过1；我们可以看出保险股的波动比较大,很多时候正向超过大盘.
分析保险行业内部上市保险公司,我们可以得出：
3.中国平安和中国太保的β系数经常小于新华保险和中国人寿,而新华保险β系数经常位居第一；说明新华保险和中国人寿的波动较大,中国平安和中国太保次之.
4.同比例配置四家上市公司的股票时,新华保险的风险明显高于其他三家保险公司,中国平安次之,其他两家公司相差无几.
5.研究风险分散化效应时,中国平安的分散化效应最好,其次是新华保险,其他两家公司略微差一点.
总结:本论文可用于风险分析论文范文参考下载，风险分析相关论文写作参考研究。
参考文献：
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