投資組合股票慘差

㈠ 股指期貨如何對沖股市，具體如何操作

股指期貨的應用策略主要包括對沖性操作和趨勢操作。特別是對沖操作，更成為機構投資者應用研究的重點。本文就對沖操作效果和效率的關聯關系、關聯系數方面的研究作一探討。
一、對沖的概念
對沖作為股指期貨應用的一種策略，分為防禦性對沖、主動性對沖和綜合性對沖。防禦性對沖又叫被動性對沖，是把對沖操作作為一種避險措施來使用，目的是保護現貨利益，規避系統風險。主要包括完全套期保值和留有敞口風險的不完全套期保值。主動性對沖，是把收益最大化或效率最大化作為目標的對沖策略。主要包括套利策略和系統性投機策略。綜合性對沖又稱混合性對沖，是上述策略的綜合運用，比如把股指期貨的綜合功用融合進股票組合中，形成包含股指期貨的組合投資策略，把股指期貨策略當作風險控制器和效率放大器，從而使得夏普比率最大化，來實現不同時期、不同市場背景下的綜合效果。
二、關聯和系數
研究對沖基本策略，首先要著重研判關聯。股票組合，標的指數，期貨指數客觀上形成一個三維關聯關系。在這個三維體系中，研究方向是兩組關聯關系。即單品種（包括股票組合）和標的指數的關聯，現貨指數和期貨指數的關聯。研究重點是標的指數，因為其「一肩挑兩頭」。
（一）股票組合（包括單品種）和標的指數的關聯
股指期貨標的物有別於商品期貨標的物的主要特徵之一是不可完全復制性。商品現貨可以完全復制標准倉單，只要按照標准倉單的要求去生成，二者不僅可以消滅質量離差而且可以消滅價格離差。股票組合與股指之間的離差是永遠存在的，即使某指數基金嚴格按照滬深300指數的構成比例去組建這個組合，也不可能做到完全「復制」，因為滬深300指數以分級靠檔派許加權法計算的權重比例，每個撮合節都在變，是個序列變數。所以只能做到「逼近」，比如跟蹤指數的ETF基金。機構投資組合的品種中通常包括滬深300成分股之外的股票，收益率離差就更難以避免了。這個特徵可以派生出兩個概念：第一，商品期貨對沖操作的目標是價格風險，而股指期貨對沖的目標是價格風險中的系統性風險；第二，由於股指期貨的現貨價格形成於證券市場，是集中交易的結果，具有權威性、准確性、動態性和唯一性，因此更方便於建立數學模型來研判他們之間的關聯系數。而關聯系數就是對沖紐帶中的第一個環節。股票組合和標的指數的關聯可以用三個指標做定量化研究：撬動系數、貝塔系數、樣本誤差系數。
1.撬動系數。
單品種和指數的關聯研究一般有兩個實現途徑：一是動因分析，二是常態（現象）分析。動因分析主要著眼於股指的波動構成因素和反作用，常態分析主要著眼於通常狀態下的關聯程度的概念。動因分析是主動性對沖的關鍵，常態分析是防衛性對沖的要點。撬動系數是動因分析的一個基本指標。
滬深300指數計算公式為，報告期指數=報告期成分股的總調整市值/基期×1000，其中，總調整市值=∑（市價×樣本股調整股本數）。可見影響指數波動的直接動因是成分個股波動。我們把這種對造成指數波動的直接影響力進行解析稱為動因分析。根據滬深300指數的形成機制，可以逆運算撬動系數，表達式為：撬動系數=（市價×樣本股調整股本數）×指數市價/∑（市價×樣本股調整股本數）。
撬動系數是一個構成滬深300指數成分的重要性程度對比指標，是該品種或者股票組合收益率占指數收益率的百分比，靜態意義是在某一時間尺度，我們對其他品種做靜止替代，該品種或組合收益率波動1%對滬深300指數撬動多少個點，也可以表達為撬動幅度，即該品種或組合收益率波動1%對滬深300指數收益率撬動的百分比。此系數可以用來分析指數的歷史波動，也可以通過因素解析研判和預測指數未來的波動

㈡ 股票的二階段三階段定價法的基本思想

(三)組合的構造與收益率計算
對CAPM的總體性檢驗是檢驗風險與收益的關系，由於單個股票的非系統性風險較大，用於收益和風險的關系的檢驗易產生偏差。因此，通常構造股票組合來分散掉大部分的非系統性風險後進行檢驗。構造組合時可採用不同的標准，如按個股b系數的大小，股票的股本大小等等，本文按個股的b系數大小進行分組構造組合。將所有股票按b系數的大小劃分為15個股票組合，第一個股票組合包含b系數最小的一組股票，依次類推，最後一個組合包含b數子最大的一組股票。組合中股票的b系數大的組合被稱為"高b系數組合"，反之則稱為"低b系數組合"。
構造出組合後就可以計算出組合的收益率了，並估計組合的b系數用於檢驗。這樣做的一個缺點是用同一歷史時期的數據劃分組合，並用於檢驗，會產生組合b值估計的偏差，高b系數組合的b系數可能會被高估，低b系數組合的b系數可能被低估，解決此問題的方法是應用Black,Jenson與Scholes研究組合模型時的方法（下稱BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的數據計算股票的b系數。
(2)利用第一期的b系數大小劃分組合
(3)採用第一期的數據，對組合的收益與市場收益率進行回歸，估計組合的b系數
(4)將第一期估計出的組合b值作為自變數，以第二期的組合周平均收益率進行回歸檢驗。
在計算組合的平均周收益率時，我們假設每個組合中的十隻股票進行等額投資，這樣對平均周收益率 只需對十隻股票的收益率進行簡單平均即可。由於股票的系統風險測度，即真實的貝塔系數無法知道，只能通過市場模型加以估計。為了使估計的貝塔系數更加靈敏，本研究用上一年的數據估計貝塔系數，下一年的收益率檢驗模型。
(四)組合貝塔系數和風險的確定
對組合的周收益率求標准方差，我們可以得到組合的總風險sp
組合的b值的估計，採用下面的時間序列的市場模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t時期投資組合的收益率
：為估計的系數
Rmt表示t期的市場組合收益率
ept為回歸的殘差
對組合的每周收益率與市場指數收益率回歸殘差分別求標准差即可以得到組合sep值。
表1：組合周收益率回歸的b值與風險（1997.01.01～1997.12.31)
組合 組合b值 組合а值 相關系數平方 總風險 非系統風險
1 0.781 0.001 0.888 0.063 0.021
2 0.902 0.000 0.943 0.071 0.017
3 0.968 0.000 0.934 0.076 0.02
4 0.989 0.000 0.902 0.079 0.025
5 1 0.000 0.945 0.078 0.018
6 1.02 0.000 0.958 0.079 0.016
7 1.04 0.002 0.935 0.082 0.021
8 1.06 0.000 0.925 0.084 0.023
9 1.08 0.000 0.938 0.085 0.021
10 1.1 0.000 0.951 0.086 0.019
11 1.11 0.000 0.951 0.087 0.019
12 1.12 0.000 0.928 0.089 0.024
13 1.13 0.000 0.937 0.089 0.022
14 1.16 0.000 0.912 0.092 0.027
15 1.17 0.000 0.922 0.092 0.026

(五)組合平均收益率的確定
對組合按前面的構造方法，用第98年的周收益率求其算術平均收益率。
表2：組合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
組合 組合b 平均周收益率
1 0.781 0.0031
2 0.902 -0.0004
3 0.968 0.0048
4 0.989 0.0052
5 1 0.0005
6 1.02 -0.002
7 1.04 0.0038
8 1.06 0.003
9 1.08 0.0016
10 1.1 0.0026
11 1.11 0.005
12 1.12 0.0065
13 1.13 0.0044
14 1.16 0.0067
15 1.17 0.0074
(六)風險與收益關系檢驗
以97年的組合收益率估計b，以98年的組合收益率求周平均收益率。對15組組合得到的周平均收益率與各組合b系數按如下模型進行回歸檢驗：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
g0，g1為估計參數
按照CAPM應有假設：
1.g0的估計應為Rf的均值，且大於零，表明存在無風險收益率。
2.g1的估計值應為Rm-Rf>0,表明風險與收益率是正相關系，且市場風險升水大於零。
回歸結果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114

查表可知，在5%顯著水平下回歸系數g1顯著不為0，即在上海股市中收益率與風險之間存在較好的線性相關關系。論文在實踐檢驗初期，發現當以93年至97年的數據估計b，而用98年的周收益率檢驗與風險b關系時，回歸得到的結論是5%顯著水平下不能拒絕回歸系數g1顯著為0的假設。這些結果表明，在上海股市中系統性風險b與周收益率基本呈現正線性相關關系。同時，上海股市仍為不成熟證券市場，個股b十分不穩定，從相關系數來看,尚有其他的風險因素在股票的定價中起著不容忽視的作用。本文將在下面進行CAPM模型的修正檢驗。

㈢ 股票的一系列計算，能有詳解和說明最好

解答如下：

90.(30-1*e^-(6%*2/12)-1*e^-(6%*5/12))*e^(6%*6/12)=28.89 選擇B

91.此時為平值期權0元 選擇A
92.折現到當前時間點計算 28.89-35*e^(-6%/4)=-5.55 選B （不太確定）

93.由ESS/TSS=0.95可知道，RSS/TSS=0.05,所以，TSS=120.5/0.05=2410,選擇B
94.多重共線性，使得OLS參數估計不確定性增大，方差增大 選擇A

㈣ 如果你的投資組合由兩種高度競爭的公司股票構成,則用單指數模型會高估還是低估組合的殘差

這個要看你的指數模型選什麼指標做變數，通常如果兩個高度競爭的公司，那麼它們存在高度相關性，你如果用單指數模型，會導致殘差高估。

㈤ 求幾道題目的出處，來自哪本書，第幾頁，謝謝

你這個藍圖裡面，就差一個點睛的了95

㈥ 在一個只有兩種股票的資本市場上，股票A的資本是股票B 的兩倍。A的超額收益的標准差為30%，B 的超額收益標

我們這里有很多新老股民，這些問題可以一起交流。我們這里只交流學習，不推薦。有興趣看我的用戶名，驗證（518）

㈦ 投資分散化加強時，資產組合的方差與什麼有關

前者在極限意義下是無殘差的