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风险防范理论和风险度量模型探析

时间:2023-06-11 理论教育 版权反馈
【摘要】:(一)风险防范理论研究房地产投资风险是为了对房地产投资风险进行防范和化解。在风险防范理论体系中,防范风险的方法主要有风险避免、风险降低、风险自留、风险转移、风险分散等。转移风险及其损失的财务成果,又有非保险型和保险型风险转移两种。事实上,这四种模型只是风险度量模型中最基本的。

风险防范理论和风险度量模型探析

(一)风险防范理论

研究房地产投资风险是为了对房地产投资风险进行防范和化解。自1992年我国房地产市场开始升温以来,其投资的风险性正越来越大。尤其是贷款紧缩时期,房地产投资面临的风险就更大,如资金不到位,导致所建楼房被迫停工乃至烂尾,或者已建楼房出现严重积压等。因此,房地产投资的风险研究具有举足轻重的意义。

在风险防范理论体系中,防范风险的方法主要有风险避免、风险降低、风险自留、风险转移、风险分散等。

1.风险避免

风险避免是在考虑到某项活动存在风险损失的可能性较大时,采取主动放弃或加以改变,以避免与该项活动相关的风险的策略。它具有简单易行、全面彻底的优点,能够将风险的概率保持为零,保持投资运行的安全。

2.风险降低

风险降低又叫损失控制,是制订计划和采取措施降低损失的可能性或者是减少实际损失。包括事前、事中和事后三个阶段。事前阶段的目的主要是为了降低损失的概率,事中和事后阶段主要是为了减少实际发生的损失。

3.风险自留

风险自留也称为风险承担,是指企业自己非理性或理性地主动承担风险,即指一个企业以其内部的资源来弥补损失。风险自留既可以是深思熟虑的结果(即有计划的),也可能是因过错引起的(即无计划的)。其优点是促进资金周转、储蓄潜在资金和节约潜在费用,缺点是投资人要承担更大风险、增加较大费用。风险自留目前在发达国家的大型企业中较为盛行。

4.风险转移

风险转移是指通过合同或非合同的方式将风险转嫁给另一个人或单位的一种风险处理方式。风险转移是对风险造成的损失的承担的转移,有两层意思,一是将可能遭受损失的财产转移出去;二是转移风险及其损失的财务成果,而不转移财产本身。

转移风险及其损失的财务成果,又有非保险型和保险型风险转移两种。非保险型风险转移方式有买卖合同建筑合同、租赁合同、担保合同、委托合同产品销售合同、运输业中的排外条款和赔款条款及类似的合同等,但最重要的风险转移方式还是保险。

5.风险分散

风险分散是指通过组合投资的方法降低房地产投资中的风险。我们研究的房地产组合投资,一定程度上就是为了防范风险。

(二)风险度量模型(www.xing528.com)

现代投资组合理论中对于风险度量的方法有很多,主要有方差风险测度法、绝对离差风险测度法、半方差风险测度法、对数半方差风险测度法等。

1.方差风险测度方法

方差风险测度法是由马科维茨首次提出的。他从风险与收益率的关系入手来衡量和调节资产投资组合,其模型描述见式(5.30)—(5.32)。

2.绝对离差风险测度方法

该方法的模型如下:

式中,Ri为第i项资产收益率的期望值。

理论上,绝对离差风险测度与方差风险测度相一致,在这种风险测度下建立的投资组合模型转变为线性规划问题,求解过程较之方差风险测度模型大大简化;更主要的是该模型克服了资产收益率必须服从正态分布的条件,适用范围扩大,判断的准确度得到了相应的提高。绝对离差风险测度建立的投资组合模型也存在着问题,主要是未能反映组合中各资产间的相互关系,而在实践中由于资产的相近性,各资产间确实存在着相关性,并且正是这种相关性才使得一般情况下资产投资组合的总风险小于各资产风险的加权平均值,从而可以达到通过组合降低风险的目的。

3.半方差风险测度方法

半方差风险测度下的投资组合模型,解决了绝对离差风险测度模型不能反映资产间相关性的问题。但是由于其模型计算相当复杂烦琐,在此不做介绍。

4.对数半方差风险测度方法

这种模型在一定程度上可以反映各资产之间的相互关联程度,计算相对于半方差风险测度方法有所简化,具有很好的适用性。其模型如下:

式中,C=(Cijn×n是风险相关矩阵,Cij=E[ln(1+ri)-ln(1+Ri)]E[ln(1+rj)-ln(1+Rj)]。这个模型需要用到矩阵论的相关知识,故不做具体介绍,大家了解即可。

利用现有的这四种风险测度所构建的投资组合模型指导实践行为,各有优势也各有缺陷,这使得没有哪一个模型能占有绝对优势。事实上,这四种模型只是风险度量模型中最基本的。在实际应用中,投资者可依据自己对风险和收益的效用函数的综合考虑,选择其中的一种指导资产投资行为。为了获得更加准确的风险评估结果,在评估过程中,要尽可能做到以下几点:(1)消除资产收益率服从正态分布的假设;(2)各种资产之间的相互关联性需要明确;(3)体现投资者个人风险效用;(4)模型的求解尽可能简单,计算量尽可能小,以提高模型在实践中的可操作性。

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