基于CDaR方法的对冲基金的风险度量

摘要

对冲基金起源于美国，最初对冲基金只是简单地运用对冲工具进行投资，发展到现在，对冲基金已经成为以机构投资者为主的运用复杂的投资策略追求高收益，具有高风险的投资基金。由于中国的资本市场起步比较晚，因此一开始中国并没有真正意义上的对冲基金，直到2010年股指期货和融资融券业务的推出才拉开了我国对冲基金发展的序幕，从第一只真正意义上的对冲基金“君享量化”发行以来，中国对冲基金产品发展迅速，到2014年更是进入发展的井喷时期，2015年我国股市大起大落，相比起股市的表现，似乎对冲基金的业绩相对稳定，但是对冲基金是否真正有对冲风险的能力有待研究。随着中国经济的增长，部分投资者累积了大量的财富，这些高净值客户成为了对冲基金的需求者，研究对冲基金的各种投资策略并分析其风险，有助于广大投资者加深对对冲基金的认识。本文通过CDaR方法对国内对冲基金进行风险度量，通过实证模型具体分析国内对冲基金是否能够在市场下行时给投资者和金融机构带来收益——具有“对冲”风险的能力。
　　本文先对对冲基金的定义进行解释，对冲基金大致可以表述为:利用股指期货、期权等衍生工具对相关联不同的股票进行双向交易，以达到对冲风险获取收益的基金。对冲基金有别于共同基金的显著特征是资金募集的私募性、投资策略以及投资对象的自主性、费率结构的独特性。本文的重心在于对对冲基金风险的测度，在度量风险之前，本文介绍了一致性风险度量工具的特点，然后分析了现阶段常用的度量风险的工具，包括标准差、半方差和下离偏差、风险度（夏普比率）、风险价值VaR和条件风险价值CVaR、最大跌幅(MDD)，在最大跌幅的基础上提出本文的主要风险度量工具条件风险跌幅（CDaR），CDaR方法是一种比较新颖的衡量风险的方法，对于给定的参数，CDaR就定义为超过置信水平所对应的阈值的跌幅均值。接着笔者描述了CDaR函数的性质，其满足一致性风险度量的条件，因此以投资组合的期望收益为投资组合的收益，以投资组合的CDaR值度量投资组合的风险，就可以得到基于均值-CDaR模型的最优投资组合的规划问题，笔者通过分析得到基于均值-CDaR模型的投资组合最优解存在的必要性条件，从必要性条件可以推导出条件风险跌幅β和条件风险跌幅α，它们是对冲基金表现进行评价的有效指标，类似于资本资产定价模型中的β和α，条件风险跌幅β衡量的是金融市场下行时的风险，条件风险跌幅α衡量的是对冲基金的绝对收益，小于0表示对冲基金在金融市场下行时期能够为投资者带来正的收益率，大于0则表示对冲基金并不能很好地“对冲风险”，在金融市场下行时对冲基金也不可避免地要遭受损失。条件风险跌幅α则衡量的是对冲基金的绝对收益，这部分收益不受整体市场的影响，能够很好地衡量对冲基金的收益率表现。
　　笔者从wind数据库中选取对冲基金为研究对象，根据wind数据库的分类，按照对冲基金的投资策略将其分为四类:股票多空、宏观策略、事件驱动以及相对价值。笔者从每种投资策略中选取5支对冲基金，首先计算各只对冲基金的周净值收益率，然后分别计算出不同对冲基金的各种风险度量指标，对各种指标反映的基金情况进行分析;接着计算各只对冲基金在不同置信度水平下的条件风险跌幅(CDaR)，分析CDaR这种风险度量方法在度量风险时所表现出的特点;然后以均值-CDaR模型的最优投资组合计算出对冲基金CDaRβ和CDaRα值，并同传统的资本资产定价模型β、α相比较分析;最后构建均值-CDaR模型得到投资组合的资产配置以及有效前沿进行分析，得出相关结论:
　　第一，不同的风险度量工具对对冲基金的评价结果是不一致的，夏普比率是综合考量风险和收益的指标，它不同于标准差、半方差和下离偏差、VaR和CVaR这些纯粹度量风险的工具;VaR值度量的是一般情况下市场的波动给风险资产带来的损失，它并没有考虑到极端情况下风险资产的损失，而CVaR考虑了尾部损失的情况，所以对于同一支对冲基金而言，CVaR值要大于VaR值，由于CVaR值度量的是VaR尾部极端风险，所以对于小部分的对冲基金，并不是其VaR值越大，相对应的CVaR值就越大，其CVaR主要取决于对冲基金自身因为投资策略投资结构不同而带来的风险。相比于CVaR，CDaR值考虑到整个持有期间的损失累计值，不仅能够反映损失发生的持续时间，也能够衡量损失发生的严重程度，能够更好地度量投资组合在极端情况下的损失。CDaR以保守的方式量化损失，它将当前时刻与过去时刻比较所得的最不利情况用于计算损失，这种方法更好地反映了投资者的偏好。
　　第二，条件风险跌幅能有效衡量风险水平的大小，它与置信度正相关。随着置信度水平的增长，条件风险跌幅的值越来越大，即风险越来越大。当置信度水平c=0时，对冲基金面对的是平均条件风险跌幅，即一般情况下的风险;当置信度水平c=1时，对冲基金面对的是最大风险跌幅，即极端情况下的风险。
　　第三，不同置信度水平下的条件风险跌幅表现出趋同性，即不同对冲基金的风险在不同的置信度水平下有相同的表现，风险高的对冲基金在任一置信度水平下比起其他对冲基金其CDaR值也偏高。
　　第四，CDaRβ衡量的就是风险资产在金融市场下行时期的系统性风险，当CDaRβ＜0，则表明风险资产在金融市场下行时能够获得正的收益，能够对冲风险，当CDaRβ＞0，说明风险资产在金融市场下行时也要承受损失。在不同的置信度水平下，大部分对冲基金的值趋于一致，即同正或同负。四种投资策略中，接近半数的对冲基金CDaRβ大都为负的，表现比较好的主要是宏观策略对冲基金以及相对价值对冲基金，这说明在中国宏观策略和相对价值策略的对冲基金有很好对冲风险的能力。
　　第五，CDaRα是基于CDaRβ值计算得到的是衡量收益率的指标，与CDaRβ类似，不同置信度下的CDaRα、CAPMα和周平均收益率也表现出一致性，即CDaRα高的对冲基金其对应的CAPMα和周平均收益率也比较高，在四类投资策略中，宏观策略类的对冲基金有较好的收益率。
　　第六，以均值-CDaR模型构造的最优投资组合的收益越大，风险越大。并且投资组合的有效前沿是一条由左下方向右上方延伸并且斜率递减的曲线，随着置信度水平的增加，投资组合面临的风险变大.

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 选题背景

1．2 研究意义

1．3 研究思路与方法

1．4 本文的创新与不足

2．文献综述

2．1 对冲基金文献综述

2．1．1 国外文献综述

2．1．2 国内文献综述

2．2 CDaR方法文献综述

2．2．1 国外文献综述

2．2．2 国内文献综述

3．对冲基金概述

3．1 对冲基金的定义

3．2 对冲基金的特点

3．3 对冲基金的投资策略

3．3．1 证券市场对冲策略

3．3．2 事件驱动策略

3．3．3 相对价值策略

3．3．4 全球宏观策略以及大宗商品交易顾问策略

4．风险度量方法

4．1 一致性风险度量

4．2 常见的风险度量方法

4．2．1 标准差

4．2．2 半方差(semi-variance)和下偏离差Lbm

4．2．3 风险度S(Sharpe ratio)

4．2．4 贝塔系数β

4．2．5 风险价值VaR与条件风险价值CVaR

4．2．6 最大跌幅(Maximum Drawdown)

4．3 条件风险跌幅(CDaR)

4．3．1 条件风险跌幅(CDaR)的定义

4．3．2 CDaR的性质

4．3．3 CDaR的参数选择

4．4 关于均值-CDaR模型的投资组合规划问题

4．4．1 关于均值-CDaR模型的投资组合规划问题最优解的必要性条件

4．4．2 基于CDaR风险度量的资产定价模型

5．关于对冲基金风险度量的实证研究

5．1 样本选取和数据处理

5．2 计算结果与实证分析

5．2．1 不同风险度量方法对冲基金的风险测度

5．2．2 基于CDaR值的对冲基金风险的测度

5．2．3 不同置信度水平下对冲基金的条件风险跌幅β测度

5．2．4 均值-cDaR模型投资组合的有效前沿

6．结论与展望

6．1 本文结论

6．2 未来的展望

参考文献

致谢