資產(chǎn)組合規(guī)模適宜度的實(shí)證研究分析 數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)專業(yè)

資產(chǎn)組合規(guī)模適宜度的實(shí)證研究 摘 要 本文選取上證28只股票數(shù)據(jù)，利用2007—2011年間的月收益率數(shù)據(jù)，采取“回置式”抽樣并賦予隨機(jī)權(quán)重的方法，對(duì)滬股市股票投資組合規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)分散的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。結(jié)果表明：滬股市股票投資組合能有效減少非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，較為合適的投資組合規(guī)模為6-16只股票。 關(guān)鍵詞：股票投資組合；風(fēng)險(xiǎn)分散；非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn) Capital Size Suitability of Empirical Research Abstract The article selects SSE 28 stocks yield data between 2007-2011, to take the “back-mounted” sample and to give the random weight method, empirical analysis on the relationship of the Shanghai stock market stock portfolio size and risk diversification. The results showed that: the Shanghai stock market stock portfolio can effectively reduce the risk of non-system, a more appropriate size of the portfolio is 6 to16 stocks. Keywords: Stock Portfolio；Risk Diversification；Non-systematic Risk 目 錄 一、引言 1 二、文獻(xiàn)回顧 1 三、樣本選擇和研究方法 2 （一）樣本和數(shù)據(jù) 2 （二）研究方法 4 四、實(shí)證結(jié)果和分析 11 五、結(jié)論 14 參考文獻(xiàn) 15 致 謝 16 資產(chǎn)組合規(guī)模適宜度的實(shí)證研究 一、引言 與其他類型的資本市場(chǎng)一樣，股票市場(chǎng)也處于不斷的波動(dòng)之中，股市的波動(dòng)既帶來投資收益，同時(shí)蘊(yùn)涵了很高的投資風(fēng)險(xiǎn)。股票市場(chǎng)的投資風(fēng)險(xiǎn)可以分為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)兩方面，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)是指股票市場(chǎng)固有的風(fēng)險(xiǎn)，而非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)則是由于一些不確定的因素對(duì)某上市公司產(chǎn)生的影響而帶來的風(fēng)險(xiǎn)。最近幾年，我國(guó)股票市場(chǎng)的個(gè)股收益率波動(dòng)非常強(qiáng)烈，股市風(fēng)險(xiǎn)的問題應(yīng)該更加引起投資者重視。在股票投資過程中，投資者應(yīng)該慎重選擇具有較高投資價(jià)值的股票，并構(gòu)造一個(gè)合適規(guī)模的投資組合，以達(dá)到降低股市非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的目的。 二、文獻(xiàn)回顧 關(guān)于股市投資風(fēng)險(xiǎn)與組合規(guī)模的問題，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有很多學(xué)者進(jìn)行了卓越的研究，得出了很多有價(jià)值的結(jié)論。馬克維茨可以說是現(xiàn)代證券組合理論的奠基人，他提出了均值-方差模型，即用投資組合收益率的均值來度量收益，用投資組合的方差來度量風(fēng)先，此后很多研究成果都在此基礎(chǔ)上展開和深化的[1]。其后Sharp也發(fā)表了另一個(gè)里程碑式的研究成果，他利用了單指的數(shù)模型，通過估計(jì)得出了證券的預(yù)期收益率、方差和協(xié)方差等重要信息[2]。緊接著Evans & Archer采用隨機(jī)簡(jiǎn)單等權(quán)組合的方法,以1958-1967年紐約證券交易所的470種股票為樣本,以半年收益率為指標(biāo),分別構(gòu)建了60 組“1種證券的組合”、60 組“2證券組合”、“……”、60 組“ 40種證券的組合”，并分別計(jì)算出了40個(gè)不同組合規(guī)模的平均標(biāo)準(zhǔn)差以代表組合風(fēng)險(xiǎn)。該實(shí)證結(jié)果表明證券組合的平均標(biāo)準(zhǔn)差隨著組合規(guī)模的擴(kuò)大而迅速減少,當(dāng)達(dá)到8至10種證券組合時(shí)趨于穩(wěn)定[3]。 一些國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)中國(guó)股市的投資風(fēng)險(xiǎn)和組合規(guī)模問題進(jìn)行了深入研究。施東暉（1996）[4]、吳世農(nóng)和韋紹永（1998）[5]分別以雙周收益率和周收益率為指標(biāo),采用簡(jiǎn)單等權(quán)組合的方法,研究了樣本期內(nèi)上證市場(chǎng)投資風(fēng)險(xiǎn)與股票組合規(guī)模的關(guān)系。此后田波平、王大偉（2004）[6]、楊繼平、張力?。?005）[7]均以月度收益率為指標(biāo),并采用非回置式隨機(jī)抽樣且應(yīng)用簡(jiǎn)單等權(quán)組合方式,對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)的投資組合規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。朱曉斌（2007）則利用上證2001年7月2日至2002年6月28日期間的日交易數(shù)據(jù)，將上證所有的股票等量地分為大盤、中盤和小盤三組，并從每組各隨機(jī)抽取10個(gè)樣本股票構(gòu)成三個(gè)投資組合進(jìn)行實(shí)證研究[8]。 從上面的文獻(xiàn)來看，學(xué)者們都認(rèn)同通過股票投資組合來分散股市非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的原則。但由于各位學(xué)者在研究過程中所采取的樣本組、樣本區(qū)間、樣本頻率、抽樣方法、實(shí)證方法的不同,也使得研究結(jié)論多樣?？紤]到中國(guó)股市近年來經(jīng)歷了多次大起大落,充滿了非常大的風(fēng)險(xiǎn)性,因此選取一個(gè)具有代表性的樣本組、跨越較長(zhǎng)時(shí)期的樣本數(shù)據(jù)、并采用相對(duì)符合實(shí)際的實(shí)證方法,來進(jìn)一步研究滬股市股票投資組合和風(fēng)險(xiǎn)分散的關(guān)系,非常有必要。 三、樣本選擇和研究方法 （一）樣本和數(shù)據(jù) 為了進(jìn)一步深入研究近年來中國(guó)滬股市的股票投資組合與風(fēng)險(xiǎn)分散問題, 我們考慮選擇更合適的樣本組和樣本區(qū)間進(jìn)行實(shí)證研究。筆者充分考慮到了近年來中國(guó)股市劇烈波動(dòng)的實(shí)際情況,將根據(jù)以下幾個(gè)基本原則來選擇研究樣本: （1）樣本應(yīng)包括滬股市,因?yàn)榇蠖鄶?shù)投資者都會(huì)同時(shí)選擇滬市的股票。 （2）考慮到股市風(fēng)險(xiǎn)的延續(xù)性,筆者認(rèn)為月度是一個(gè)較為合適的研究頻率, 因此本文將采用2007-2011年間的月度收益率數(shù)據(jù)。 （3）上證50和深圳成指本身就是滬深兩市的權(quán)重股,在行業(yè)代表性、流通市值、交易量等方面都具有代表性。本文將在上證50中選取符合條件的28只股票, 作為實(shí)證研究的總樣本。 上證50中的股票,但有些樣本數(shù)據(jù)與本文研究區(qū)間不相符合。本文剔除了所有在2007年后才上市的股票,最終選取了符合實(shí)證要求的28只樣本股票。這28只樣本股票的基本信息如表3-1所示： 表3-1 滬股市28只股票基本信息 代號(hào) 股票名稱 股票代碼 2007可流通股本(萬股) 2011可流通股本(萬股) A股 B/H股 A股 B/H股 浦發(fā)銀行 SH600000 326060.8 - 1492277.75 - 白云機(jī)場(chǎng) SH600004 49696.0 - 115000.00 - 武鋼股份 SH600005 313520.0 - 1009378.0 - 上海機(jī)場(chǎng) SH600009 99712.8 - 109347.64 - 包鋼股份 SH600010 203520.2 - 642364.38 - 華能國(guó)際 SH600011 276998.3 - 900000.00 - 民生銀行 SH600016 611362.8 - 2258760.25 412713.06 寶鋼股份 SH600019 473548.3 - 1751204.75 - 中國(guó)石化 SH600028 849902.9 - 6992204.00 1678048.75 中信證券 SH600030 221456.8 - 985570.13 - 招商銀行 SH600036 470979.2 - 1766613.13 391047.81 中國(guó)聯(lián)通 SH600050 832227.8 - 2119659.75 - 同方股份 SH600100 38462.5 - 198770.09 - 上海汽車 SH600104 164455.2 - 852144.13 - 雅戈?duì)? SH600177 98537.2 - 178714.98 - 煙臺(tái)萬華 SH600309 58816.2 - 216233.45 - 振華重工 SH600320 124264.2 - 254759.81 85800.00 江西銅業(yè) SH600362 28252.1 - 207524.73 138748.20 貴州茅臺(tái) SH600519 40793.1 - 103818.00 - 方正科技 SH600601 124126.3 - 219489.13 - 申能股份 SH600642 134449.3 - 472877.41 - 天津港 SH600717 86814.1 - 167476.91 - 遼寧成大 SH600739 39774.9 - 136416.98 - 國(guó)電電力 SH600795 96718.3 - 1395428.13 - 東方集團(tuán) SH600811 79555.8 - 124107.02 - 東方明珠 SH600832 94397.5 - 318633.50 - 亞泰集團(tuán) SH600881 101892.9 - 189473.20 - 伊利股份 SH600887 37091.6 - 158734.14 - （二）研究方法 在此我們先假定中國(guó)股票市場(chǎng)在樣本區(qū)間2007-2011年都是弱勢(shì)有效的,這從很多學(xué)者的研究成果中可以得到佐證,這里就不再另行驗(yàn)證。 本文采用Markowitz的均值-方差模型[9]來研究滬股市股票投資組合與風(fēng)險(xiǎn)分散的關(guān)系,實(shí)證過程的主要步驟如下： 1．計(jì)算表1中所列的滬股市28只樣本股票在2007-2011年間的月度收益率， 并算出其簡(jiǎn)單平均數(shù)。月度收益率計(jì)算公式如下： (3-1) 其中：示第種股票在第月的收益率； 表示第種股票在第月末收盤價(jià)； 表示第種股票在第月末收盤價(jià)。 在實(shí)證中,所有涉及到的數(shù)據(jù)都已經(jīng)考慮了除權(quán)的影響,進(jìn)行了股價(jià)的相應(yīng)調(diào)整。 通過計(jì)算得出了28種股票的預(yù)期收益率、方差如表2所示： 表3-2 滬股市28只股票平均月收益率和方差 名稱 平均月收益率 方差 -0.000728624 0.001156542 -0.00055523 0.00063295 -0.000583521 0.001042795 -0.000686101 0.000707846 0.000468371 0.001003167 -0.000541973 0.00072933 -0.000289362 0.00073616 -0.000393507 0.000805371 -0.000245024 0.00076046 -0.000666366 0.001471661 -0.000280308 0.000829823 0.000156507 0.00072874 -0.000518095 0.001556422 0.00046784 0.001150852 -0.000519797 0.000861865 -0.000527516 0.001156189 -0.000906395 0.000853669 0.001053649 0.001623001 0.00080796 0.000524905 -0.000766815 0.001069463 -0.000719855 0.000814917 -0.000905014 0.000728094 7.50705E-05 0.001548172 -0.000929848 0.001249733 -0.000856394 0.001287604 -0.000439232 0.000967174 -0.000494349 0.001283347 0.000227561 0.001207232 2．計(jì)算股票投資組合平均收益率。在每一個(gè)不同規(guī)模的股票投資組合中,筆者先根據(jù)隨機(jī)權(quán)重算出各股票投資組合的加權(quán)月度收益率,再除以抽樣次數(shù),從而算出各股票投資組合的平均收益率[10]。各個(gè)股票組合的平均收益率計(jì)算公式如下： (3-2) 式中： 為股票組合的平均月收益率； 為股票組合中第種股票平均月收益率； 為股票組合中第種股票占全股票數(shù)的比重，為了方便計(jì)算。 3．計(jì)算股票投資組合平均標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)Markowitz的均值-方差模型[9],可以用標(biāo)準(zhǔn)差來衡量樣本組合的投資風(fēng)險(xiǎn)。具體的計(jì)算公式如下： (3-3) 即 (3-4) 利用 有 (3-5) 式中： 表示股票投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差； 為第種股票的標(biāo)準(zhǔn)差； 為所選個(gè)股的權(quán)重； 為第種股票與第種股票收益率的協(xié)方差； 為第種股票與第種股票收益率的相關(guān)系數(shù)； 為投資組合中被選擇的樣本數(shù)量。 計(jì)算樣本股票的協(xié)方差[11], 其計(jì)算公式如下: (3-6) 其中, 為第只股票與第只股票之間的協(xié)方差； 、分別為第只和第只股票的收益率； 為樣本期間收益率的個(gè)數(shù)。 所以組合的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算公式[12]可以簡(jiǎn)化為 (3-7) 計(jì)算有各個(gè)股票的協(xié)方差如下表： 表3-3 滬股市28只股票協(xié)方差 協(xié)方差 1 2 3 4 5 6 7 1 0.001156542 2 0.000170679 0.00063295 3 3.9216E-05 6.45375E-05 0.001042795 4 0.000218082 0.00039918 3.46579E-05 0.000707846 5 9.87057E-05 0.000155637 0.000138264 0.000221034 0.001003167 6 9.98775E-05 8.48094E-05 0.000149278 1.59655E-05 -1.81268E-05 0.00072933 7 2.95067E-05 1.57477E-05 0.000201869 -2.14315E-05 3.78268E-05 6.13956E-05 0.00073616 8 7.23124E-05 8.99011E-05 0.000256429 4.87868E-05 0.000120919 0.00026069 6.2133E-05 9 5.69247E-05 -7.73089E-06 0.000153624 5.04457E-06 6.23697E-05 6.23697E-05 4.20275E-05 10 -1.09509E-05 -1.53936E-06 -3.83051E-05 -1.23518E-05 0.000104396 1.41909E-05 0.00013112 11 0.000118675 0.00011711 0.000110438 6.61833E-05 4.96104E-05 0.000103217 0.00019709 12 4.91441E-05 -4.57356E-06 -4.65242E-05 5.34246E-05 0.000118096 2.39889E-05 2.91344E-05 13 -6.12127E-07 0.000136947 7.64164E-05 0.000106764 -1.14669E-05 4.65928E-05 3.90898E-05 14 9.18509E-05 3.83903E-05 3.93181E-06 1.74655E-05 -3.21682E-05 8.90863E-06 -2.46139E-05 15 -2.41121E-05 1.5884E-05 8.09757E-05 3.28784E-05 7.04812E-05 2.04852E-05 5.54136E-05 16 0.000132592 8.30503E-05 0.00021878 0.000136904 0.000247307 5.06203E-05 6.04201E-05 17 1.43596E-05 1.94651E-05 7.15334E-05 -7.02207E-08 8.30456E-05 6.08691E-05 7.49572E-05 18 0.000115935 6.25965E-05 7.62786E-05 6.46444E-06 2.22369E-05 9.56711E-05 7.90718E-05 19 7.90486E-05 0.000193565 2.10187E-06 0.000192589 0.000154454 1.33647E-06 -2.148E-06 20 6.50246E-05 8.33272E-05 0.000245932 0.000127735 0.000253557 4.31771E-05 0.000119475 21 0.000186814 0.000172853 -4.32712E-06 0.00019986 0.000262223 5.32509E-05 3.05914E-05 22 -1.83877E-06 7.56478E-06 0.000106137 4.48798E-05 3.65368E-05 1.03001E-05 2.8184E-05 23 8.26081E-05 4.35711E-05 0.000156358 -1.51097E-06 5.55797E-05 0.000249691 6.74607E-05 24 6.17289E-05 -1.32362E-05 -9.24038E-06 2.24639E-05 2.55975E-05 -1.0584E-05 9.55836E-07 25 8.35152E-06 9.82026E-06 6.36412E-05 9.76351E-06 -1.45426E-05 3.03945E-05 3.06654E-05 26 8.93033E-06 4.46388E-05 6.37886E-05 5.76678E-05 0.000148493 0.0001604 1.20914E-05 27 3.39565E-05 2.4982E-05 0.000180993 -3.1979E-06 3.58949E-05 0.00018239 6.34599E-05 28 6.78882E-05 0.000129389 0.000106224 7.70173E-05 0.000127941 9.42739E-05 1.4553E-05 協(xié)方差 8 9 10 11 12 13 14 8 0.000805371 9 0.000273781 0.00076046 10 8.6874E-06 1.73406E-06 0.001471661 11 9.90716E-05 0.000105367 2.21502E-06 0.000829823 12 6.46772E-05 4.77194E-05 6.75431E-05 1.1892E-05 0.00072874 13 6.51332E-05 -1.65362E-05 4.56623E-05 0.000120437 0.00021233 0.001556422 14 -2.46139E-05 8.92581E-05 -6.8531E-06 6.16304E-05 6.53143E-05 2.58609E-06 0.001150852 15 3.27827E-05 4.39842E-05 1.6369E-05 -3.44146E-06 0.000175501 4.60877E-05 0.000178389 16 9.11183E-05 6.82844E-05 -1.7418E-05 2.35667E-05 6.00673E-05 4.25847E-05 -5.70267E-05 17 8.41915E-05 3.74329E-05 9.3571E-05 8.82194E-06 5.28006E-05 0.00010065 6.08063E-06 18 0.000144843 0.000100708 4.34803E-05 9.01178E-05 0.000106858 0.000120391 0.000277427 19 4.71617E-05 2.66432E-05 2.26821E-05 7.0487E-05 3.48035E-05 9.28747E-05 6.53135E-06 20 0.000140063 5.0972E-06 -4.79599E-05 0.000136471 4.28401E-05 0.000146684 -3.28345E-05 21 4.48203E-05 3.81894E-05 0.000122883 1.05052E-05 0.000135417 1.54965E-05 3.84648E-05 22 1.15486E-05 3.05823E-05 5.25303E-05 5.50126E-05 6.06185E-05 7.92199E-05 7.97744E-05 23 0.00038462 0.000222562 -3.545E-06 0.000100503 -1.71352E-05 2.39458E-05 9.28065E-05 24 -1.09545E-06 5.05999E-05 1.88134E-05 -6.05137E-05 5.80868E-05 -3.1061E-06 9.1223E-06 25 8.74084E-05 3.24764E-05 9.39168E-06 2.35568E-05 -2.35058E-06 6.70486E-05 -1.53707E-05 26 0.000185167 0.000132719 4.31491E-05 7.26001E-05 5.94002E-05 9.58692E-05 3.39098E-05 27 0.000267131 0.000247308 -7.2411E-06 0.000138006 6.6887E-05 4.75916E-05 0.000145454 28 0.000180766 0.000117051 3.54927E-05 8.08422E-05 3.25819E-05 0.00013854 2.87332E-05 協(xié)方差 15 16 17 18 19 20 21 15 0.000861865 16 1.43399E-05 0.001156189 17 2.2567E-05 4.83747E-05 0.000853669 18 0.000165961 -1.57021E-05 7.2882E-06 0.001623001 19 3.65437E-05 8.5748E-05 6.39101E-05 6.52061E-05 0.000524905 20 0.00010291 0.000155559 6.07875E-05 -2.52213E-05 5.84239E-05 0.001069463 21 3.05373E-05 0.000185739 6.88788E-05 -1.39673E-05 0.000124404 6.1556E-05 0.000814917 22 0.000311587 3.94203E-05 -1.16496E-05 0.000155868 2.70667E-05 0.000111107 1.89764E-05 23 2.45821E-05 1.3535E-05 4.55945E-06 0.00019952 2.7695E-05 5.23463E-05 2.02806E-05 24 4.80336E-05 9.30834E-06 2.09459E-05 7.68682E-05 -5.15062E-07 2.45957E-05 -3.8493E-05 25 3.18846E-05 -1.82426E-06 -1.82426E-06 1.48188E-05 3.25092E-05 3.01444E-05 3.87721E-05 26 -9.74261E-06 8.20411E-05 3.43079E-05 7.64373E-05 4.26E-05 5.67032E-05 0.000107519 27 0.000173075 7.8241E-05 1.03966E-05 0.000174182 6.27451E-05 2.07345E-05 5.26438E-05 28 4.35796E-05 6.48012E-05 6.57068E-05 0.000109835 9.65174E-05 0.00014505 2.87245E-05 協(xié)方差 22 23 24 25 26 27 28 22 0.000728094 23 1.35834E-05 0.001548172 24 5.91124E-05 -5.80396E-05 0.001249733 25 -1.93541E-05 4.8242E-05 -6.00397E-05 0.001287604 26 -4.98837E-06 0.000246363 5.49528E-05 4.40994E-06 0.000967174 27 0.000114667 0.000342992 -9.85693E-06 8.83369E-05 0.000148591 0.001287604 28 -1.78045E-05 0.000179 -3.08265E-06 6.21375E-05 0.000146167 9.58235E-05 0.001207232 4.股票投資組合抽樣方法。本文采用回置式隨機(jī)抽樣的方法來構(gòu)建不同規(guī)模的股票投資組合,先賦予組合內(nèi)的每只股票一個(gè)隨機(jī)權(quán)重,再根據(jù)上述步驟2和步驟3分別計(jì)算組合平均收益率和標(biāo)準(zhǔn)差。本文具體的抽樣和計(jì)算過程如下： （1）從總樣本股票（28只股票）中隨機(jī)抽取2只股票,并計(jì)算出“2只股票組合”的月度加權(quán)收益率與標(biāo)準(zhǔn)差。 （2）在總樣本股票中（28只股票）再隨機(jī)抽取4只股票,并計(jì)算出“4只股票組合”的月度加權(quán)收益率與標(biāo)準(zhǔn)差。 （3）再次從總樣本股票中（28只股票）隨機(jī)抽取6只股票,并計(jì)算出“6只股票組合”的月度加權(quán)收益率與標(biāo)準(zhǔn)差。根據(jù)研究需要,繼續(xù)構(gòu)建更大規(guī)模的股票投資組合。 （4）為了得到更為合理的實(shí)證結(jié)果,我們重復(fù)上面的步驟20次,從而計(jì)算出不同規(guī)模股票投資組合的平均收益率和標(biāo)準(zhǔn)差,以此作為研究我國(guó)滬股市股票投資組合與風(fēng)險(xiǎn)分散關(guān)系的最終依據(jù)。 四、實(shí)證結(jié)果和分析 從上面的抽樣方法中可知,從最開始的“2只股票組合”開始,每次重新抽樣依次增加2只股票,一直到包含所有樣本的“28只股票組合”,最多可以構(gòu)建14個(gè)不同規(guī)模的股票投資組合。樣本股票投資組合的平均收益率和標(biāo)準(zhǔn)差如下表： 表4-1 樣本股票投資組合的平均收益率和標(biāo)準(zhǔn)差 股票代號(hào) 平均收益率 -0.00049545 -0.000463193 -0.000280403 -0.000287728 平均標(biāo)準(zhǔn)差 0.011800399 0.004434083 0.002457101 0.001683012 股票代號(hào) 平均收益率 -0.000265716 -0.00029636 -0.000318563 -0.000332987 平均標(biāo)準(zhǔn)差 0.001254628 0.000988202 0.000810797 0.000687383 股票代號(hào) 平均收益率 -0.000355243 -0.000307159 -0.000329247 -0.000312778 平均標(biāo)準(zhǔn)差 0.000591977 0.000520999 0.000463811 0.000418004 股票代號(hào) 平均收益率 -0.000320411 -0.000351565 平均標(biāo)準(zhǔn)差 0.000380962 0.000329373 注：表示“2只股票組合”， 表示“4只股票組合”，依此類推。 從表2中可以看出,滬股市的股票投資組合規(guī)模與平均收益率之間并沒有存在明顯的規(guī)律,大致都穩(wěn)定-0.0003369在上下。這和本文選取的樣本數(shù)據(jù)跨度時(shí)間長(zhǎng),并且進(jìn)行多次回置式隨機(jī)選定股票投資組合取平均值的研究方法是有直接關(guān)系的。而在衡量股市風(fēng)險(xiǎn)的平均標(biāo)準(zhǔn)差方面,可以從圖1中清晰地看到其變化趨勢(shì)。 圖4-1 股票投資組合的平均收益率和平均標(biāo)準(zhǔn)差 注：1表示“2只股票組合”，2表示“4只股票組合”，依此類推。 從圖1可知,在滬股市中,當(dāng)股票投資組合的規(guī)模越大時(shí),標(biāo)準(zhǔn)差一般越小, 即表示股市投資風(fēng)險(xiǎn)分散的程度越大。盡管在實(shí)證結(jié)果中,有些較大規(guī)模股票投資組合的標(biāo)準(zhǔn)差有一定程度的反彈,但整體下降的趨勢(shì)還是顯而易見的[13]。特別是從3到8的階段,下降得非常明顯；而在8至14的階段,股票組合的標(biāo)準(zhǔn)差逐漸趨于平穩(wěn)；當(dāng)過了14以后, 股票組合標(biāo)準(zhǔn)差就變得更加穩(wěn)定了,呈現(xiàn)非常緩慢的下降趨勢(shì)。這表明滬股市的股票組合數(shù)量在6-16只時(shí),就基本上已經(jīng)分散了大部分的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。盡管從理論上來說,實(shí)證中選取的這28只股票樣本并不能代替整個(gè)滬股市,但考慮到其權(quán)重股的特點(diǎn),還是能夠在較大程度上反映整個(gè)滬股市的股票投資組合風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)的。 五、結(jié)論 本文通過選取滬股市的28只權(quán)重股票,以2007-2011年的月度收益率為指標(biāo), 采用回置式隨機(jī)權(quán)重的方法,根據(jù)Markowitz投資組合理論模型應(yīng)用研究[14]，研究了滬股市股票投資組合與風(fēng)險(xiǎn)分散的關(guān)系,得出了以下結(jié)論： （1）股票投資組合能夠有效地分散滬股市的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),股票投資組合規(guī)模越大,能分散股市的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)就越多[15]； （2）滬股市中,較為合適的投資組合規(guī)模為6-16只股票。盡管更多股票的投資組合在理論上能分散更多的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),但在實(shí)際投資中,投資者會(huì)受到資金、時(shí)間、精力、偏好等多種因素的限制,所以選取一個(gè)合適的投資組合規(guī)模是必要的； （3）投資者在進(jìn)行股票組合投資時(shí),應(yīng)該注重對(duì)股票的理性分析、篩選和構(gòu)建,盡量做到股票投資組合的優(yōu)化配置。為了能在有效控制股票投資風(fēng)險(xiǎn)的前提下獲得長(zhǎng)期的投資回報(bào),秉承股票價(jià)值投資的理念非常重要。 參考文獻(xiàn) [1] Markowitz. “Portfolio Selection”. 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[15] 高淑東.證券投資組合風(fēng)險(xiǎn)的分散化.集團(tuán)經(jīng)濟(jì)研究,2005,（2）：92. 致 謝 光陰荏苒，大學(xué)的學(xué)習(xí)即將結(jié)束，四年的學(xué)習(xí)生活是我受益匪淺。經(jīng)歷大半年時(shí)間的磨礪，本科畢業(yè)論文終于完稿，回首大半年來的收集、整理、思索、停滯、修改直至最終完成的過程，我得到了許多的關(guān)懷和幫助，現(xiàn)在要向幫助我的老師們、同學(xué)們表達(dá)我最誠(chéng)摯的謝意！ 感謝我的論文指導(dǎo)老師陳萬義老師，感謝陳老師在我的論文完成過程中給予的指導(dǎo)與幫助，讓我得以順利地完成論文。在這里更要感謝陳萬義老師對(duì)我考研期間諄諄地教導(dǎo)，使我取得佳績(jī)！再一次衷心的感謝陳萬義老師！也要感謝在大學(xué)期間傳授我知識(shí)的每一位老師，讓我學(xué)到了武裝自己的知識(shí)和本領(lǐng)，感謝我的母校給了我大學(xué)四年深造的機(jī)會(huì)，多謝你們。最后，我要感謝參與我論文評(píng)審和答辯的各位老師，你們給了我一個(gè)審視幾年來學(xué)習(xí)成果的機(jī)會(huì)，讓我能夠明確今后的發(fā)展方向，你們對(duì)我的幫助是一筆無價(jià)的財(cái)富。四年的大學(xué)生涯轉(zhuǎn)瞬即逝，滿是不舍與依戀卻注定要走。畢業(yè)論文正代表著大學(xué)的終結(jié)，完成它既有一種收獲感，又有一種失落感，可無論如何它代表著我四年的努力，代表了我四年的歷程。當(dāng)它終于完工的時(shí)候，我不禁想起了很多人，很多事，尤其是辛勤培養(yǎng)我的老師們，即將踏入社會(huì)之際，我真誠(chéng)地感謝每一位老師，謝謝你們！ 您的學(xué)生：段冰 2012年4月15日 16