基金市场风险度量与管理.doc

【基金市场风险度量与管理】的探讨主要集中在如何在投资者预期、风险偏好以及行为金融理论的指导下，改进风险度量方法，特别是针对中国的基金市场。传统的风险度量方法，如方差-VaR模型，在面对中国市场特有的异方差性和非正态分布问题时显得力不从心。在中国，由于市场环境复杂，投资者行为多变，单纯依赖历史数据构建的风险模型可能无法准确反映实际风险。 文章首先引用Shefrin和Statman的行为投资组合理论（BPT），指出投资者往往依据不同的心理账户构建投资组合，每个心理账户对应不同的风险容忍度和目标。这一理论强调投资者的心理因素对投资决策的影响，与中国的基金市场现状相吻合。例如，中国的基金通常会进行分层的资产配置，如安全投资和风险投资的区分。 接下来，文章引入Copula函数来改进风险度量，以考虑不同资产之间的相关性，尤其是在投资者心理账户框架下的相关性。Copula函数能有效地连接多个边际分布，从而更好地捕捉资产之间的非线性关联，这对于理解和度量那些因心理账户分割而被忽视的相关性至关重要。 针对VaR模型在中国应用的局限性，文章提出加入反映投资者预期和风险偏好的主观参数。这种"新3P"方法考虑了概率、前景和偏好，使得风险度量更加贴近投资者的实际行为，从而提高了风险评估的准确性。在实际应用中，这种改进有助于基金管理人员更准确地识别和管理风险，尤其是在缺乏卖空机制的中国市场。 此外，文章还讨论了Barberis和Sheleifer的类型投资理论，强调投资者的风格投资可能会影响风险度量。在中国，基金投资组合的构建往往遵循自上而下的策略，先进行战略配置再进行战术配置，这与行为金融理论的预测相一致。因此，理解投资者的心理和行为模式对于优化基金风险管理至关重要。 基金市场风险度量与管理需要综合考虑投资者的心理预期、风险偏好以及行为金融理论的影响，通过引入 Copula 函数和改进的VaR模型，可以更有效地评估中国基金市场的风险，为基金管理者提供更为精确的风险控制工具。这样的方法论不仅有助于提升国内基金行业的风险管理水平，也有助于推动中国金融市场的健康发展。