股市投資的風險分析

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股市投資的風險分析范文第1篇

關鍵詞：市場環境；電網投資；風險評估；不確定因素；投資決策模型；集對分析方法 文獻標識碼：A

中圖分類號：TM712 文章編號：1009-2374（2016）02-0191-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.02.093

1 概述

我國電力公司的經營模式一直都是垂直―壟斷一體化模式，電力企業是國有企業，在電力企業經營的過程中，一般都是由政府直接投資。向上匯報電價、銷售電價以及收益率等均是一定的，所以電網投資風險在經營過程中是基本不用考慮的。但是目前我國的經濟體制是市場經濟體制，所以上網電價會受到不確定因素的影響，導致上網電價出現波動；用戶的用電量也受到經濟發展、產業結構等因素的影響，這些都會為電網的投資帶來一定的風險。有風險就有損失，所以識別、評價風險，為電網投資提供決策就成為當下研究的熱門議題。

2 市場環境下不確定因素的研究

目前，市場環境下，電力企業在進行電網投資時所要面臨的不確定因素有以下兩點，即電網規劃研究和電網投資決策風險研究。

2.1 電網規劃研究

在市場環境下，電網規劃會面臨電源規劃、未來負荷變化以及潮流的不確定性等多種不確定性因素的影響，因此，本文參考了以往關于電網投資的模型構建的案例，在此基礎上建立了一個數學模型，對電力企業的各個建設項目進行分階段的評價和選擇。

2.2 電網投資決策風險研究

就以往的電網投資決策風險的研究而言，對項目方案進行風險測評的方法一般是通過計算每個項目中的各個方案隨機凈現值的期望值、期望值大于零的概率或是計算賦予某一個水平值下的凈現值的概率進行衡量，然而這種方法在對風險進行測評時，并沒有對投資者應該承擔的風險進行分析，同時也沒有對所承擔的風險進行量化，因此，本文參考以往的研究，借鑒了區間分析法，研究出了一種以區間凈現值為基礎的電網建設項目經濟的評估方法，不過這種評估方法也是有缺點的，它缺少對影響電量的一些不確定因素的設定，所以筆者在經過不斷研究和實踐之后，提出了一種基于市場環境之下的，將不確定因素考慮進去的風險評估辦法，但是還需要不斷在實踐和應用的過程中進行改進和完善。

3 不確定因素的分析方法

在方法的選擇上，現階段對市場環境的不確定因素的分析方法主要分為以下四種：一是概率分析法；二是模糊數學法；三是區間法；四是多場景法。通常情況下，對大多數隨機性信息而言，可以運用概率分析法進行計算，但是計算量很大；對沒有隨機特性但是具有隸屬函數的模糊信息而言，可以運用模糊數學法進行計算，但是還是存在和概率論方法相等的缺陷，即計算量大，同時還存在一個問題，即準確地獲取到隸屬函數是非常困難的，然而相對上述兩種方法而言，區間法的運用和計算是比較簡單的，不過首先要了解不確定因素的分布情況，對風險閥值進行設定，在實際操作的過程中很難擬合不確定因素的分布函數，而且在直接設定不確定因素時易受到主觀因素的干擾；多場景法的缺點是各種場景發生的可能性是很難確定的，從而使得計算結果在理論上缺乏可行性和適應性。所以，根據以上的分析來看，這些對市場環境下的不確定因素進行分析處理的方法都存在一定的局限性，而通過不斷實踐探索，得出的集對分析法就可以很好地解決這些不足。集對分析法為電網投資的風險處理提出了嶄新的思路，認為影響電網投資的因素的確定性和不確定是對立同一的，即兩者可以相互轉化，前者寓于后者之中，后者又包含于前者。同時集對分析法還具有良好的集成特性，不但可以對不確定性和確定性進行分析，而且還可以界定上文所提到的不確定性，如隨機不確定性、模糊不確定性以及中介不確定性。集對分析法在應用的時候，不必考慮區間法所提到的對不確定因素分布的了解，從而避免了區間法的缺陷。當前，一些研究成果已經表明集對分析法對電網規劃是實用的，并且在此方面已經有所建樹，實現了電網的科學合理的規劃，但是將集對分析法運用在電網的投資規劃中，還是比較鮮見的。集對分析法相對其他傳統的評估辦法，存在很大優勢。在電網投資的過程中，各種不確定因素與供電公司的收益存在各種集對，所以為將集對分析法引入到電網投資的風險評估中去創造了先天的條件。在電網的風險投資的評估中運用集對分析法，能夠更為清楚地反映出風險的本質，所以筆者就是采取集對分析法對電網投資風險進行評估的。因此，本文以市場環境下電網投資中平均銷售電價、上網電價、銷售電量、基本折現率等不確定因素為基礎，采用了集對分析法計算出了這些不確定因素的集對系數，進而推導出了集對分析法的運算法則，構建出了新型的電網投資風險評估模型，這對未來的電網的風險投資具有非常大的指導意義，為電網投資決策提供了一些決策支持。

4 新型的電網投資風險評估模型

4.1 集對分析概述

集對分析（SPA）包括集對和其聯系度。其中集對是指具有聯系度的兩個集合組成的對子，然后將其按照集對的某一個特性展開進行系統分析，從中找出兩個系統共有的特性、對立的特性和既非對立又非共有的特性，在此基礎上，就可以列出同異反聯系度計算公式：

μ（W）=S/N+Fi/N+Pj/N

式中：S是指集合所共有的特性個數；N是指集合的特性總數；P是指對立的特性個數；F是指差異的特性個數。其中的S/N表示集對在W下的同一度，P/N表示對立度，F/N表示差異度，i和j不僅僅是差異度和對立度的標記，同時還可以對其賦值計算聯系度。利用這個公式，我們可以準確地計算出在電網投資的風險評估的各項數值，在此基礎上構建出精準的風險評估方案，為電網的決策提供一定的基礎。

4.2 集對分析運算法則

對集對分析而言，其運算法則分為四種：聯系度的加法、聯系度的減法、聯系度的乘法、聯系度的除法和分解法則。下面對這五種運算法則進行詳細闡述：

4.2.1 聯系度的加法。所謂聯系度的加法就是n個聯系度相加的和，其主要表現為n乘以n個聯系度的平均值，計算公式如下：

式中：表示n個同一度的平均值；表示n個差異度的平均值；表示n個對立度的平均值。其中，必須保證三者相加的和為1，從而使得公式能夠與集對分析的定義相符，并且該公式也滿足結合律和交換律。

4.2.2 聯系度的減法。聯系度的減法法則與上述加法法則相似，是建立在加法法則的基礎上，即n個相加的聯系度減去n個聯系度中的一個聯系度，然后將多項式對應相減。經過化簡可使得公式變為n-1與一個分母為n-1的多項式的和。同樣該公式也滿換律和結合律。

4.2.3 聯系度的乘法。在進行聯系度的乘法運算時，根據聯系度的定義，可以先忽視不確定性bi或者是c，首先對u進行化簡，然后再計算。現在，用a表示同一度，b表示差異度，c表示對立度。當a與b相乘時，結果仍然是差異度；當a與c相乘時，結果為對立度；當a與a相乘時，結果仍然是同一度；當b與c相乘時，結果仍為差異度；當b與b相乘時，結果仍為差異度；當c與c相乘時，結果為同一度。

4.2.4 聯系度的除法。兩個聯系度進行除法運算時，可認為是乘法運算的相反項，即等號兩邊同時乘以與分母相同的多項式，從而等式變成了多項式相乘的形式，對多項式的乘法進行化簡和整理，然后根據等式兩邊多項式系數相同的原理可求得a、b、c的值。

4.2.5 分解法則。分解法則是除以上聯系度的加法、聯系度的減法、聯系度的乘法、聯系度的除法四種常用法則以外的，根據集對分析的性質而推導出的法則。當兩個不確定性因素相減且a、b、c結果為負值時，違背了集對分析對a+b+c=1的要求，顯然聯系度的減法法則就不適用了。在這種情況下，就可運用分解法則，即公式：

4.3 新型電網投資風險度量模型的構建

通常情況下，構建基于集對分析的新型電網投資的風險評估模型分為兩步：首先，根據以往的數據評估中的各個不確定因素和Cnpv小于零的聯系度系數計算出概率區間；然后由Cnpv的計算公式計算出最終的聯系度，在數據的基礎上，構建電網投資的風險評估模型。下面對這兩個步驟進行詳細介紹：

第一步是評估各不確定因素的聯系度系數。一般來說，不論某一不確定因素是否服從某種分布，也就是說，不需要考慮不確定因素的分布情況，僅需將其參照之前的數據模型，就可以計算出其低、中、高各種概率區間。根據數據結果顯示，低相關概率區間表示不確定性因素出現的概率較低，而高相關概率區間表示不確定性因素出現的概率較高，中相關概率區間出現不確定因素的概率則位于二者之間，既為有可能出現，又有可能不出現。所以，根據這種概率分布，筆者推算出了將不確定性因素用聯系度表達出來的計算方法。

第二步是構建電網的投資風險度量模型，模型主要是根據第一步的計算結果，再結合集對分析法的定義、電網投資凈現值模型和集對分析理論的性質，在此基礎上，計算出集對分析系數，然后套用集對分析法的計算公式，構建出電網的投資風險度量模型。

5 結語

綜上所述，本文主要分析了在市場環境下電網投資的風險評估的集對分析方法，以及在電網投資的風險評估中所遇到的不確定因素，提出了幾種針對不確定因素的分析辦法，最后提出了集對分析法，建立了集對分析的電網投資風險度量模型。集對分析法結合了傳統的風險評估辦法的優點，避免了傳統的風險評估辦法的缺點，對電網投資風險的評估具有非常重要的指導意義，可塑性非常強，在未來具有很大的應用空間。

參考文獻

[1] 王綿斌，譚忠富，張麗英，等.市場環境下電網投資風險評估的集對分析方法[J].中國電機工程學報，2010，（19）.

股市投資的風險分析范文第2篇

［關鍵詞］回購利率 回購市場 股票市場 無風險利率 基準利率

無風險利率，也稱基準利率。作為眾多金融產品定價的標桿，它的一舉一動牽動著所有金融產品市場的迅速變化。在理想假定下,可以預期,無風險利率的上升會導致其他市場金融產品的機會成本上升，資金被吸引到高利率的市場，從而短期內將使到所有其他市場的需求出現下降，進而成交量隨之下降；反之亦然。那么，事實上目前我國無風險利率的這一作用有沒有發揮出來呢？

一、銀行間債券回購市場對A股市場成交額影響的模型建立

1.數據代表的選擇。本文采用發展較完善、交易量較大的銀行間債券回購利率作為我國金融市場無風險利率的代表，并采用交易量比重最大的銀行間7天質押式債券回購（R07D）當期（周）加權平均利率為數據樣本；A股市場的規模以該市場的成交額為數據樣本。貨幣供給量是影響市場規模和利率的一個相當重要的因素，因此在模型建立中把這一因素剔除出去非常必要。這里選取包括我國活期存款和流通現金的M1作為貨幣供應量的代表。在時間上，選取2000年到2006年七年共84個月的時間為樣本，以月為標準。

2.先驗預期。(1)在理想假定下，可以預期，無風險利率的上升會導致其他市場金融產品的機會成本上升，資金被吸引到高利率的市場，從而短期內將使到所有其他市場的需求出現下降，進而成交量隨之下降；反之亦然。此假定如果成立，則在貨幣供給量不變的前提下，無風險利率的變動與A股市場成交額應呈現顯著的負向關系，否則不顯著。

(2)隨著貨幣供應量的不斷增加，各個金融子市場規模都應該呈現明顯的擴大趨勢，即理論上貨幣供應量應該與A股市場的成交額呈現顯著的正向關系。

3.建立模型。本文建立如下回歸模型：log(VOL_STA)=β0+ β1*log(MNY)+β2*INT_REP + u其中，VOL_STA=A股市場成交額，MNY=貨幣供給量，INT_REP=回購利率，u=隨機干擾項。由于D-Wd值為0.737433，故再回歸以下模型以消除自相關現象：

log(VOL_STA)=β0+β1*log(MNY)+β2*INT_REP+ρ*AR(1)+u

其中，AR(1)表示殘差的一價自回歸。回歸結果如下表。

注：“**”表示1%顯著水平下顯著的標準化估計值或F值。

4.模型結果。觀察回歸結果，有以下幾點值得注意：

（1）A股市場的規模與貨幣供應量有相當顯著的正向關系，與預期吻合。（2)銀行間債券回購利率對A股市場成交額的影響作用與預想不符，甚至表現出顯著的正相關性。（3)從VIF值和兩個回歸元的相關性看出該回歸模型存在較明顯的多重共線性，但VIF值不高，在本次分析中其影響可忽略。

二、對銀行間回購利率與A股市場成交額非負向關系的解釋

1.在中國，股票市場的炒作氣氛濃厚，從某種程度上說中國股票市場是一個博弈的場所，因而對基準利率的關注會比較少。正如上文所提到的，這一市場的參與者很大一部分是活躍于證券市場的證券公司和基金公司，而且這部分參與者在近兩三年來有不斷增加的趨勢，這也是A股市場與銀行間債券回購市場資金流通較為暢通的重要原因。然而，一般來說，機構投資者擁有行業內專業化程度最高的人才隊伍以及豐富的投資經驗，其投資意識應該是金融業界中最理智、最有理論底蘊的。而事實上這些投資機構作為市場中較為理性的投資者，卻沒能表現出在金融市場理論模型下所應有的行為，這只能說明，在中國，股票市場的炒作氣氛過于濃厚，股票對于投資者來說不是一種投資有價值企業的金融產品，而只是賭博場上互相博弈和爾虞我詐的本錢和籌碼。這是銀行間債券回購利率對A股市場的影響違反一般金融市場規律的主要原因。

2.銀行間回購利率充當中國金融市場無風險利率即基準利率的能力仍有限。模型的回歸結果表明銀行間債券回購利率與A股市場呈現出顯著的正向關系，證實了國內一些學者所持有的觀點，即銀行間債券回購利率實際上其穩定性明顯受到這些證券市場的干擾。比如，在中國股市，新股發行往往會受到一定程度的炒作，這時在回購利率不停飆升的勢頭下，資金需求者仍會以高于平日的代價融入資金去“打新股”。也就是說，銀行間債券回購市場利率的升高無能力抑制股票市場的過熱，但股票市場的紅火反過來卻可以大力推高銀行間債券回購市場的利率。從這一點說，銀行間債券回購市場利率充當我國金融市場無風險利率的能力受到了挑戰，這正是我國金融利率體系不夠完善的結果。這也從一個側面反映出在我國金融市場中股票市場的力量之大、地位之重。

3.A股市場參與者中以個人投資者占多數，個人投資者理性程度不高，更重要的是中國貨幣市場的代表――銀行間債券市場只對機構投資者開放。于是中國股市的散戶就被隔離在銀行間市場之外，這就很難期望這些小投資者會以這個市場的利率為判斷投資價值的標桿。

三、結論

本文選取了銀行間債券回購市場利率作為無風險利率的代表，選取了股票市場作為中國重要金融市場的代表，通過采集近7年的月度數據建立回歸模型，對這7年來銀行間債券回購市場利率影響股市成交額的效果進行了實證研究，得出了該利率對這個市場的規模影響不明顯甚至違反一般金融市場規律的結論，并較詳細地分析了造成這種現象的原因。到此為止，我們至少已經可以從市場規模的角度以及在銀行間債券回購市場利率和股票市場的具體層面上得出這樣一個結論，即現階段我國無風險利率調控其他金融市場的作用沒有發揮出來，無風險利率的標桿作用不明顯。

參考文獻:

[1]劉軼李久學:中國利率市場化進程中基準利率的選擇.財經理論與實踐(雙月刊)，2003年7月

[2]蘇錦秀:投資者的投資心理及投資風險分析.國際金融研究,2004年第9期

股市投資的風險分析范文第3篇

【關鍵詞】上證綜指;對數收益率;風險

引言

我國股票市場經過十余年的發展,無論是上市公司的數量、股票市值、每日股票交易量還是在整個國民經濟體系中的地位和作用都有了很大的發展。股市融通和配置資金的重要經濟功能己經被廣大投資者所認同,同時在中國因為個人投資者投資渠道較少,投資股市獲利成了廣大民眾的選擇。截止2008年3月,滬深兩市共有A股賬戶11,305.81萬戶可見股市已成為廣大居民的投資方式。所以股市的研究既是眾多專家也是民眾關心的熱點。

2005年中國證監會啟動股權分置改革試點工作,此后2006年到2008年中國股市經歷了一波大幅飆升的牛市和一波跌幅巨大的熊市。本文將對此段時間的上證指數進行統計分析。

1.數據來源和一些基本統計量

1.1 數據采集

上證綜合指數作為國內外普遍采用的衡量中國證券市場表現的權威統計指標,由上海證券交易所編制并。上證指數反映了上海證券交易所上市證券品種價格的變動情況,可以反映不同行業的景氣狀況及其價格整體變動狀況,從而給投資者提供不同的投資組合分析參照系。市場指數的變動從總體上反映了上海證券交易所上市股票價格的變動情況。

本文樣本區間為2006年7月6日至2008年12月18日,共計601個樣本初始數據,研究數據來源于上海聚源數據服務公司的聚源數據工作站。

1.2 基本統計量

為了對上海證券市場進行統計分析,我們需要下面幾個常用的統計量。

1.2.1 對數收益率

一般的投資者最關心的是投資收益,所以我們研究的對象主要是上證綜指的收益率。

資產收益率計算方法有兩種:百分比法和對數法。百分比收益率較為直觀且易于計算,但對數收益率的優點在于利用價格得到的對數收益率在整個實數范圍內取值,便于數學上處理。另外,采用對數收益率,使得數據進一步趨于平穩,有更容易處理的統計性質,因此本文采用上證綜指的收盤價計算日對數收益率。

日對數收益率為,其中為第t天的上證綜指的收盤價。

1.2.2 平均值(Mean)

數組的算術平均值,用來描述隨機變量取值的一般水平。

\* MERGEFORMAT(1)

1.2.3 標準差(Std. Deviation)

標準差是反映隨機變量相對其均值的偏差程度,其值越大,這種偏差就越大,表明隨機變量的取值在其均值周圍的分布越分散。其計算公式為:

\* MERGEFORMAT (2)

1.2.4 偏度(Skewness)

偏度是反映收益率分布密度對稱性的指標,在概率統計中,經常遇到連續的單峰的不對稱的密度函數,它在眾數的一邊形成長尾,另一邊形成短尾。如果長尾在正的一邊,那么,即該分布具有正的偏斜度(右偏)。反之,長尾在負的一邊,則,即該分布具有負的偏斜度(左偏)。偏斜值不僅反映偏斜的方向,而且能表示偏斜的程度,偏度的計算公式為:

\* MERGEFORMAT (3)

1.2.5 峰度(Kurtosis)

峰度是用來測定收益率分布的形狀的另外一個重要指標,它反映密度函數曲線在眾數附近的“峰”的尖峭程度。通過以正態分布的峰度(其值為3)為標準。如果是一個分布的峰度大于3,則該分布具有過度的峰度,表示分布具有“尖峰、厚尾”的特征。若一個分布的峰度小于3,則該分布具有不足的峰度,表示分布具有“低峰、厚尾”的特征。如果峰度值較大,是由于大幅度偏離均值的異常值造成的。峰度的計算公式為:

\* MERGEFORMAT(4)

1.2.6 風險價值(VaR)

VaR是value at risk開頭字母的縮寫,可譯為“在險價值”或“風險價值”。現今,VaR己經成為股票市場風險測量的最常用模型,其值可以反映投資的風險。Philippe Jorion[1]給出了權威定義:VaR是指在一定的概率水平(置信度)下,某一金融資產或證券組合在未來特定的一段時間內的最大可能損失”用數學公式可表示為:

\* MERGEFORMAT (5)

其中,為金融資產在持有期內的資產價值的變化,表示的積累分布函數。VaR為置信水平下處于風險中的價值。當時,一個多頭的持有者受到損失,所以很小時VaR是一個負值,表示損失。

VaR計算方法較多,但是為了簡化運算,我們選用歷史摸擬方法計算VaR。例如,我們計算樣本1的置信水平為95%日VaR值。先將樣本1的日對數收益率從小到大排序,共311個數據。則311* 5% = 15.6,可得311個數據中第16小的日對數收益率就是樣本1的置信水平為95%的日VaR。同樣方法可以得出其它樣本的置信水平為95%的日VaR值,結果如表1。

2.實證分析

我們將得到的每日股市交易結束后的上證綜指和計算得到的日對數收益率用圖畫出來(如圖1、圖2)。從圖中我們可以看到上證綜指有一次大的上升過程和一次大的下跌過程,這正是股市經過的一波牛市與熊市在圖上的直觀反映。為此,我們將樣本按時間分成兩段,樣本1(2006-07-06到2007-10-18)反映了牛市的上證綜指,樣本2(2007-10-18到2008-12-18)反映了熊市的上證綜指。

下面我們用Eviews軟件[2]計算樣本對數收益率的一些基本統計量,結果如表1。

通過分析計算出來的統計量,我們得到一些有意思的結論。

1)對數收益率平均值(Mean)的分析:樣本1表示在牛市的階段投資,其對數收益率均值最高,為0.004069,而樣本2為熊市的階段投資,對數收益率均值最低,而且是負值說明投資有損失。顯然在牛市的階段投資,收益率會高,而在熊市投資股市則會帶來損失,這符合我們對股市投資的認識。總樣本為0.000265是正值,說明如果投資者一開始就進行投資,其中不做任何操作也能得到一個較好的正收益,這是一種長線投資結果。

2)對數收益率的最大最小值分析。最小的日對數收益率-0.092561在樣本1中出現,最大的日對數收益率0.090345在樣本2出現。這說明在牛市中,股市有一天達到了日損失的最大;而在熊市中某一天卻得到了日收益的最大,這個結果有點出人意料。分析其原因,我們認為這說明中國股市還是一個政策市,很容易受到一些政策因素的影響而形成大起大落,暫時改變運行的趨勢。

3)偏度與峰度的分析:從表中可以看到樣本2中上證指數的收益率偏度為正值,說明其分布有長的右拖尾。這意味著熊市中有少數數據點遠遠游離在大多數點的右側,均值受到這些點的影響將會偏向右側,所以大多數投資者很容易感覺自己的收益益比平均水平要低。而樣本1和總樣本的結論則剛好想反。再看三個樣本的峰度,其值都大于3,這說明上證指數的收益率分布尾巴要比正態分布的厚,其分布密度曲線在距離均值較遠的地方位于正態分布曲線的上方。這意味著收益率出現異常值的概率要大于正態分布時的概率,這就是所謂的尖峰厚尾現象。造成收益率的概率分布呈現尖峰厚尾現象的主要原因是由于存在大幅偏離均值的異常值,且異常值成群出現,這種波動聚集現象可以從收益率的圖2中直觀看到。

4)正態性檢驗:從上證指數的收益率偏度和峰度已可看出不同于正態分布。同時我們用Eviews軟件對樣本進行了Jarque-Bera正態檢驗,(其結果在表2中)檢驗結果是上證指數的對數收益率不是正態分布的。這使得通過基于正態分布的方法如傳統的CAPM模型、APT模型等來預測股價走勢的精度將很差。

5)投資風險分析:首先從標準差看風險,股價劇烈的波動隱藏著金融市場的風險。從表1可以看到樣本2的標準差最大,可見熊市時的股市波動劇烈,意味著較大的投資風險,這一點可以從圖2直觀看到。其次,從風險價值看股市的投資風險。表1可以看到樣本2的VaR值最小,說明置信水平為95%時,在熊市中投資的資金損失值比牛市大,這也意味著熊市的投資風險較大。這說明,股市投資時要看好大趨勢,在牛市時投資風險相對熊市要小。

3.結束語

本文通過對2006年7月6日至2008年12月18日一波牛市和熊市中上海股市指數的日收益率進行了數學方面的統計分析。驗證了股市收益率序列的“高峰厚尾”及“有偏性”等統計特征,特別是牛市和熊市中投資特點的對比分析和風險比較等結論,為更好的把握我國股市的特征,為投資決策提供了有益的參考。

參考文獻

[1]陳躍.Philippe Jorion,風險價值VAR[M].北京:中信出版社,2007.

[2]攸頻,張曉峒.Eviews6實用教程[M].北京:中國財政經濟出版社,2008.

股市投資的風險分析范文第4篇

[關鍵詞] 社保基金 投資收益 投資組合

一、引言

我國社會保障體系包括基本養老保險、企業年金和全國社會保障基金三個層次。全國社會保障基金（以下簡稱“社保基金”），是指全國社會保障基金理事會負責管理的、由國有股減持劃入資金及股權資產、中央財政撥入資金、經國務院批準以其他方式籌集的資金，及其投資收益形成的、由中央政府集中的社會保障基金。社保基金是國家重要的戰略儲備，主要用于彌補今后人口老齡化高峰時期的社會保障需要，是社會保障體系中的最終保障層次。

近幾年我國社保基金投資收益率雖然維持在2.61%以上，但若考慮通貨膨脹及工資水平上漲等因素對貨幣價值的影響，社保基金實際投資收益率卻非常低，2004年甚至為負值（見表）。

資料來源:全國社保基金理事會2002年～2005年度報告和《世界經濟年鑒2005/2006》

二、社保基金入市的動因和風險分析

1.社保基金入市的動因

在社保基金的整個運行過程中，已經積累起來的基金如果不能有效地營運，達到保值增值的目的，那么，隨著時間的推移和物價水平的上升，通貨膨脹嚴重，人口老齡化壓力逐漸增大，基金缺口就會越來越大，以致直接影響投保人的利益。因此，在中國股市強勁增長的有利時機，更應逐漸加大投入比例，通過資本市場，分享我國經濟快速發展的成果，擺脫社保基金投資收益率偏低的不利局面，實現社保基金的保值與增值。

2.社保基金入市面臨的風險

股票價格的波動性或不確定性是社保基金入市面臨的首要風險。股票投資風險按其是否可以分散分為兩大類，即系統風險和非系統風險。系統風險是與整個市場波動相聯系的風險，系統風險和投資收益正相關，投資者承擔較高的系統風險，可以獲得與之相適應的較高的收益，但投資者無法通過分散投資減少系統風險。

非系統風險是與整個市場無關的風險，它由某個或某些特殊因素引起，如行業差異、企業素質差異、投資者行為差異等，它只影響股市中某些或某種股票的收益，因而也叫個別風險。非系統風險和投資收益不相關，投資者承擔了較高的非系統風險，并不一定能得到較高的收益，但投資者可以通過分散投資減少非系統風險。

三、社保基金入市的風險防范原則與方法

社會保障基金是一種特殊性質的基金，作為將來被保險人的“養命錢”，最終都要返還給被保險人，因此決定了社保基金入市投資運作的基本原則是在保證基金資產安全性、流動性的前提下，實現基金資產的增值。

1.社保基金入市的比例要合理

社保基金入市并不是說全部的社保基金都投到股票市場，而只能是部分社保資金進入股市。雖然投資于股票可以獲得較高的收益，但面臨的風險同樣也較大。《全國社會保障基金投資管理暫行辦法》規定，中國社保基金用于證券投資基金、股票投資的比例不高于40%。然而，在目前我國證券市場比較活躍的時期，更是應該謹慎投資，嚴格控制入市的資金量，采取循序漸進的方式，并在每次增加數量時進行認真論證，以確保社保基金的安全性。

2.科學選擇基金管理人

就中國目前社保基金投資而言，風險小的投資由社保基金理事會直接運作，風險高的投資則委托專業性的投資管理機構進行運作。社保基金管理部門通過考察經營機構注冊資本、業績、財務、以及信用評級等條件，從而選擇合格的基金管理人、基金托管人，避免因中介機構資質不佳帶來的非系統風險。

3.嚴格依據社保基金的投資原則構建投資組合

選擇什么樣的股票品種構建投資組合也是非常重要的，這是確保社保資金保值增值的最關鍵環節。中國上市公司股票良莠不齊，社保基金對其投資時更應精心挑選績優而有成長性的公司建立投資組合，分散風險，實現穩定的預期收益。同時，為了規避利率和匯率變動的風險，在構建投資組合時既要確保投資期限和負債期限大體一致，以使投資的利率風險最小化；又要資產貨幣和負債的貨幣相匹配，以使匯率波動的風險最小化。

4.建立準備金機制，防范經營風險

證券市場的價格波動使社保基金的收益率波動較大，為了保證社保基金最低收益的實現，必須建立相應的準備金制度，以“豐年”的積累彌補“災年”的損失，燙平社保基金收益率的劇烈波動。準備金制度包括提取盈余準備金和風險準備金。當基金實際回報率低于最低回報率時，先用盈余準備金彌補，其次用風險準備金彌補。如果準備金動用完畢，投資回報率仍低于最低投資回報率，受托人不得再提取管理費。

5.建立和健全基于風險管理的監管框架

為保證社保基金入市的安全，要盡快以法規、制度的形式明確關于社保基金入市比例和投資方向的限制、社保基金管理/運營的有關規則、市場準入/退出標準、嚴格的信息披露制度等完整的監管框架，提高社保基金運營的透明度。

參考文獻:

[1]孫昀曹煒峰:中國社保基金入市的安全性及其監管.經濟與管理.2006,4(20～4) ,p31～33

[2]楊文生姜曉華:國外社會保障基金運用的經驗與啟示.經濟縱橫,2007,3,p68～69

股市投資的風險分析范文第5篇

關鍵詞：中行轉債 價值分析 風險分析

可轉債全稱為可轉換公司債券。在目前國內市場，就是指在一定條件下可以被轉換成公司股票的債券。可轉債具有債權和期權的雙重屬性，其持有人可以選擇持有債券到期，獲取公司還本付息；也可以選擇在約定的時間內轉換成股票，享受股利分配或資本增值。所以投資界一般戲稱，可轉債對投資者而言是保證本金的股票。公司發行可轉債主要由于一是取得較低的票面利率，減少利息支出；二是實現推遲的股權融資。因此，它適合那些處于成長階段，或處于暫時的財務困境期的企業。

一、中行轉債主要條款和相關分析

（一）發行要素

中行轉債于 2010年 6月 18日在上交所上市，代碼“113001”。該轉債存續期從 2010年 6 月 2 日起至 2016 年 6 月 2 日止，共 6 年。募集資金總額為 400 億元，除去各項發行費用外，募集資金凈額為 397.758億元。

募集資金用途：中國銀行此次發行可轉債所募集的資金凈額將全部用于補充附屬資本，并在可轉債持有人轉股后補充核心資本。

轉股攤薄影響：若中行轉債全部轉股，則按初始轉股價計算，則公司總股本增幅為3.92%，每股收益將攤薄為原來的 96.23%；流通股本增幅為 5.6%。和其他轉債品種相比，中行轉債的發行對中國銀行的攤薄影響不大。且從中行上市以來的總體經營指標來看，中行自身的盈利增長完全可以抵消此次再融資帶來的攤薄。

主體償債能力：中國銀行的業務范圍涵蓋商業銀行、投資銀行和保險等領域，在全球范圍內為個人和公司客戶提供全面和優質的金融服務。中國銀行資金實力充裕，整體營運能力較強，抗風險能力較高；財務方面，中行資產負債結構穩定、盈利能力也較好。這些條件都有利于為中行債務的償付提供有力的保障。大公國際對中行主體和此次發行轉債的信用評級均為 AAA，認為中國銀行能夠對本期債券的償還提供極強的保障。因此轉債違約風險極小。

（二）發行條款概述

發行規模：不超過400億元 ；債券期限：6年 ；

票面利率：0.5%、0.8%、1.1%、1.4%、1.7%、2.0%

到期贖回價格：106元（含最后一年利息）；初始轉股價格：4.02元

轉股價格向下修正條款：任意連續30個交易日中有15個交易日的收盤價低于當期轉股價格的80%

有條件贖回條款： 連續 30個交易日中至少有十五個交易日的收盤價格不低于當期轉股價格的130%

轉股期限： 2010年12月2日-2016年6月2日

資料來源：中行轉債募集說明書

（三） 條款和投資價值分析

1、向下修正條款相對較苛刻。中國銀行轉債的向下修正轉股價條款觸發條件要求 A股股價在任意連續 30 個交易日中有 15 個交易日的收盤價低于當期轉股價格的 80%時，才能提出轉股價向下修正方案。“80%”這一門檻低于以往所發行的所有轉債，“15/30”這一觸發期也相對較長。因此這一條件不易于達到。 截止至2013-1-10，并沒有觸發向下修正條款。

2、回售條款對轉債持有人的保護作用弱。當可轉債募集資金用途改變時，轉債持有人可在規定的回售申報期內以面值加上當期應計利息的價格進行回售。回售權只可使用一次，且不接受其他主動回售方式。可見轉債持有人相對比較被動。截止至2013-1-10，并沒有觸發向下回售條款。

3、贖回條款易于觸發。按照中行轉債的條款設計，中行的 A 股股價只要在任意連續 30個交易日中至少有 15 個交易日的收盤價不低于于當期轉股價格的 130%，即可實施提前贖回。而以往的轉債都要求至少有 20個交易日滿足這一條件。可見轉債觸發贖回的可能性明顯高于其他轉債。截止至2013-1-10，并沒有觸發贖回條款。

4、從條款設計來看，中行轉債對持有人的約束力較強，而發行人則握有相對較高的主動權，促進轉股的意愿強烈。因此盡管轉債存續期較長，但轉債提前完成轉股并結束交易的可能性也較高。

5、轉債無擔保，票面利率也較低，但信用評級較高。中行轉債的票面利率較低，但加上補償利息后，利息合計收入居中。綜合中國銀行的基本面和長期投資價值來看，轉債的長期價值值得預期。

我們認為中國短期內宏觀經濟環境、銀行業收益能力和股票市場表現都面臨較大的不確定性，在此情況下，中國銀行的股票估值短期內可能波動較大。更長遠的看，中國銀行 5%的永續增長率和盈利能力的改善將會帶來價值重估的機會，目前的價格低估了其長期的投資回報。中行可轉債恰恰給投資者提供了一個機會，既能享受中國銀行的長期利潤增長和價值重估，同時也避免了股市短期動蕩和宏觀系統性風險可能造成的短期虧損。

動蕩的市場加大期權價值：展望未來，我們認為隨著投資者結構的變動和宏觀經濟不確定性的增加，特別是股指期貨和融資融券業務的開展，像中國銀行這樣的藍籌股的波動率有進一步增加的可能。

銀行的安全性提高了債券的價值：即便當宏觀經濟遇到較大調整，大多數企業的盈利性和安全性受到威脅時，作為中國四大商業銀行之一，中國銀行所面臨的信用風險也大大低于其他許多發債企業，因此就債券的安全性而言，中國銀行是非常高的。可轉債保本的特點非常突出。

整體評估：中行可轉債給投資者提供了一個機會，既能享受中國銀行的長期利潤增長和價值重估，同時也避免了股市短期動蕩和宏觀系統性風險可能造成的短期虧損。

二、風險分析

基準股票價格長期低于轉股價。 如果中國經濟面臨長時間的調整，亦或中國銀行業在國際化和利率自由化過程中盈利能力出現大幅下滑，則中國銀行的利潤增長和股東回報都可能受到較大的負面影響， 不排除股價長期在轉股價以下徘徊的可能。而更為嚴重的是，不能及時轉股將導致銀行的核心資本得不到有效補充，從而進一步拖累了銀行的發展，使得其價值提升更為困難。

利率風險。盡管目前看央行大幅提高基準利率的可能性較低，但一來現在利率處于周期性低端，長期看提升的可能性仍很大，二來即便央行基準利率保持不變，但市場利率可能隨著資金供需的變動和未來利率預期的變化而有所上升，利率的上升可能對可轉債的估值有負面的影響。

有條件贖回。因為中國銀行對核心資本的需求較高，因此有條件贖回條件滿足時中行有可能行使贖回權，促使投資者盡快轉股。這樣意味著轉債的上升空間將受到限制。

參考文獻：

[1] BRENNAN， M. J. and E. S. SCHWARTZ. Conver tible Bonds： Valuation and Optimal Strategies for Call and Conversion[J] . Journal of Finance 32， 1699- 1715， 1977