時間：2023-08-31 16:23:16
序論：在您撰寫財富管理投資策略時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
關鍵詞：主權財富基金 中司 國際關系 政治障礙
主權財富基金由來已久，早在1953年科威特政府即利用其石油出口收入成立了科威特投資局，投資于國際金融市場，成為世界首只主權財富基金。近10年來，主權財富基金作為政府擁有和管理的投資基金獲得飛速發展，目前全球主權財富基金所管理的資產總規模約為2.2萬億美元。而根據當前增長速度，至2015年，全球主權財富基金所管理的資產規模將超過10萬億美元。因而主權財富基金已成為全球金融市場中日益重要的機構投資者，將對全球金融市場的運行產生越來越大的影響，并對未來國際關系格局產生深遠影響。
迄今為止，國際社會對主權財富基金并沒有一致的定義。一般而言，主權財富基金(Sovereign Wealth Funds，簡稱SWFs)，是由一個國家或地區政府設立的官方投資基金，它是對過多的財政盈余與外匯儲備盈余來進行管理和運作的金融機構。主權財富基金的特點決定了其資金均來源于財政盈余或國家外匯儲備，因而主權財富基金帶有色彩濃厚的政府背景和國際政治色彩。同時，與主權基金的國家屬性密切相關的是，由于缺乏國際監管準則和實踐，主權財富基金缺乏足夠的透明性，發達國家政府擔心他國主權財富基金對本國戰略性行業實施并購會危害國家安全。特別是當俄羅斯、中國等發展中大國成立主權財富基金，涉足該領域時，主權財富基金成為國際關系研究人員炙手可熱的話題。
一、我國主權財富基金的成立
2007年9月29日，中國投資有限責任公司(China Investment Corporalion,CIC,以下簡稱“中司”)正式掛牌成立，這標志著我國第一只真正意義上的主權財富基金正式成立。中司是依據《公司法》設立的國有獨資公司，公司注冊資本金為2,000億美元，資金來源于2007年6月底財政部發行的1.55萬億元特別國債購買的2000億美元外匯儲備。中司董事會成員共11人，公司實行政企分開、自主經營、商業化運作，在可接受的風險范圍內，實現長期投資收益最大化。
應該說，成立中司是我國政府開展外匯儲備積極管理邁出的重要一步。截止2008年6月底，我國外匯儲備已達1.81萬億美元，穩居世界首位。持有大規模外匯儲備意味著巨大的資金效率損失，匯率風險及國內貨幣政策獨立性的喪失。因此，我國政府參照國際通行的模式，在保持傳統外匯儲備流動性和安全性的前提下，成立一家專門從事外匯資金投資業務的外匯投資公司，將部分富余儲備剝離出來進行積極管理，以提高外匯儲備的整體收益率是必然的選擇。
二、當前我國主權財富基金面臨的挑戰
因成立時間不長，當前中司面臨著公司內部管理及國際政治干預等諸多方面的挑戰：
(一)法律制度瑕疵的挑戰
嚴謹規范的法律支持和約束，是多數國家主權財富基金所必需的，但當前中司的成立和運作缺乏法律的充分支持和依據，這必將影響到未來中司規范化管理和運作，制約其發揮出的正面效應。中司作為我國一家按現行《公司法》為依據成立的的國有獨資公司，理應符合公司法的相關規定，然而在公司的設立和運作過程中，卻存在著諸多與《公司法》相悖之處，公司從成立到運作管理缺乏充分的法律依據。
按我國現行法律規定，外匯儲備經營管理職責由中央銀行及國家外匯管理局承擔，在現行法律條文中找不到明確授權中央銀行及國家外匯管理局以外的其他任何機構有權從事外匯儲備資產的經營管理活動的規定，這意味著中司并沒有充足的法律依據獲得國家外匯資產的經營權。中司的資本形成方式，也不符合我國《公司法》關于國有獨資公司的規定。按照我國《公司法》，國有獨資公司是指國家單獨出資，由國務院或者地方人民政府委托本級人民政府國有資產監管管理機構履行出資人職責的有限責任公司。中司的資金來源于2007年6月底財政部發行的1.55萬億元特別國債購買的2,000億美元外匯儲備。但因中司將承擔向1.55億人民幣特別國債償還利息的義務，從這個角度講，2,000億美元的注資應被界定為是公司的負債而非資本金，財政部并非公司的股東。單從上述注資過程，中司的資本金究竟是多少、股東究竟是誰無從得知。因而，中司的資本形成方式模糊，無法界定為國家單獨出資，不符合《公司法》關于國有獨資公司出資設立的相關規定。
(二)國際政治經濟大環境中自身目標定位的挑戰
專業化、商業化和獨立化，是各國主權財富基金在國際上經常宣傳的基本原則；但是其背后都隱藏著巨大的政治動機，很多經濟界人士往往忽略這一點。
中司的目標和制度設計過于復雜，定位模糊。中司在公司掛牌儀式上曾表示，“中司將以境外的金融組合產品投資為主，實現外匯資產的長期收益最大化，同時繼續向國內金融機構注資，依法履行出資人代表職責”；“中司的宗旨有兩點：一是在可接受的風險范圍之內獲得合理的長期收益；二是改善所控股金融機構的公司治理”。因而中司將執行混合型的投資策略，其中，“境外金融組合產品投資”屬于組合投資策略，而“對國內金融機構注資”和“改善所控股金融機構的公司治理”則屬于戰略投資策略。
中司同時肩負著國內政策性投資和海外市場投資兩種角色，既有經濟任務也有政治任務。如何有效平衡自己有限的資源，是中司面臨的一大挑戰，也是公司需要解決的基本問題。在當前的國際經濟政治環境下，這筆特殊資金的投資目標和投資策略，遠比我們設想的要錯綜復雜。
(三)投資策略選擇的挑戰
關鍵字：證券市場 淡馬錫 挪威全球養老基金 經營管理
中圖分類號：F830.49 文獻標識碼：B 文章編號：1006-1770(2009)06-058-04
一、問題提出
隨著財富基金成為國際金融市場上一個日益活躍的參與者，其具體的投資策略受到國際社會的廣泛關注。一般根據財富基金投資策略的不同，將其分成兩類：戰略型投資基金(strateglc Investment Fund)和組合型投資基金(PortfelioInvestment Fund)。實施戰略型投資策略的財富基金一般對目標企業實施相對或絕對控股的投資，典型代表是新加坡的淡馬錫；而采用組合型投資的財富基金偏向持股比例較低的參股型投資策略，例如挪威全球養老基金，該基金投資了全球約3500家公司，每家公司平均持有股權比例卻低于1％。
2007年中國成立了自己的財富基金一中國投資有限責任公司(china Investment Corporation，簡稱CIC)，此后圍繞著其投資策略的選擇，學術界一直紛爭不斷。那么，對于一國的財富基金來說，采取戰略型的投資策略還是組合型的投資策略更為有利呢?采取戰略型投資和組合型投資的具體區別又有哪些?本文將對兩個典型的財富基金－淡馬錫和挪威全球養老基金進行比較分析，試圖通過找出兩種投資模式的異同，以期對中國財富基金的投資策略選擇有所借鑒。
二、兩支財富基金的簡介
(一)戰略型財富基金――淡馬錫簡介
淡馬錫的全稱是淡馬錫控股(私人)有限公司(TemasekHoIding(Prlvate)Limited)，成立于1974年6月25日，直接向財政部負責，是世界上典型的國有控股的資產經營公司，目前資本金約為1080億美元。從成立到1996年間的20多年里，新加坡政府賦予淡馬錫的目標是發展本國能源、運輸等事業，并且從事社會公共事業投資和建設；淡馬錫始終堅持投資于國內，實現了每年18％的持續高增長速度。進入1997年，受到亞洲金融危機的影響，淡馬錫旗下的本地企業大多表現欠佳。面對這樣的經濟形勢，淡馬錫提出了兩項改革目標：打造一流企業和實現海外擴張。淡馬錫借鑒通用電氣的投資經驗，在分析工具，評估機制，后期追蹤、風險管理上都采用一流的西方投資公司的模式。淡馬錫全面轉型的標志可以從2002年何晶出任淡馬錫的執行董事兼CEO開始，此后淡馬錫的發展顯現出兩個新的特點：一是透明度增加，二是拓展海外投資。2004年開始，淡馬錫開始向外界年度財務報告，改變投資策略，進行一系列的內部改革。截至2008年底的20年里，淡馬錫的年投資回報率約13％。
(二)組合型財富基金――挪威全球養老基金簡介
挪威政府養老基金一全球(the Government Pension Fund－Global，簡稱GPFG)成立于1990年，其資本來源于石油和天然氣領域產生的外匯盈余。由于石油資源的不可再生性和該國人口老齡化問題，挪威財政部于1990
年設立挪威石油基金(The Pe-traleum Fund of Norway)，并在2006年1月將基金更名為挪威政府全球養老基金(下面簡稱為GPFG)。
截至2008年3月31日，GPFG的市值為19.458億挪威克朗(約合3.891億美元)，在財富基金規模上躋身歐洲第一和世界第二。自1996年第一筆資金注入以來，其平均年實際回報率為4.57％。股票和固定收益投資在1998-2007年期間的平均名義年收益率分別為5.12％和7.00％。這種較穩定的年收益率與其階段性改革的經營策略是分不開的：
1990年，挪威議會批準成立政府石油基金，以提高政府石油收入的長期收益。
1996年，第一筆3億美元的資金匯入，并被投資于海外固定收益產品。
1998年，允許股票投資，投資組合開始包括股票和固定收益工具(僅包括政府債券)。
2002年，允許投資于無政府擔保債券。
2004年，成立道德監督委員會(Council on Ethics)，投資需遵循制定的“道德綱領”。
2006年，基金更名為挪威政府養老基金一全球。
基金成立之初，管理運作完全由挪威財政部直接負責，投資保守，集中于政府擔保債券等低風險的固定收益產品。到1998年，挪威議會批準成立挪威央行資產管理部(Norwegian BankInvestment Management，簡稱
NBIM)具體負責該基金的經營運作，此后GPFG在投資范圍和管理方法上進行了改革，其機制也逐漸趨向于完善和成熟。在NBIM接管的十年來，投資的企業約有3500家，扣除管理費用后該基金平均年收益率為4.3％，總共為挪威財政部創造了約1000億美元的投資回報，對國民福利事業的貢獻意義重大。
三、兩支基金經營管理的比較分析
盡管都被視為成功的財富基金的代表，淡馬錫和GPFG的投資策略選擇卻是截然不同的。通過比較分析，二者除了在經營目標上存在一定的形似度外，在管理方式、投資組合、透明度水平和風險偏好上均存在較大的差異。
(一)基金經營管理的相似之處
在經營目標上，淡馬錫和GPFG有著一些相似之處。淡馬錫的經營宗旨是“以投資者與股東身份，積極參與成功企業的建設，確保股東的最佳長遠利益”。一方面淡馬錫要幫助旗下的公司建立核心優勢，使其能在未來穩健發展，另一方面，要求淡馬錫能為新加坡政府爭取更多的利益回報，同時在商業利益和國家利益間作出平衡。挪威成立GPFG的目的是將石油收入轉化為金融資產，形成穩定的收益，惠及后代。隨著挪威人口老齡化的加劇(挪威人口中有1／4領取養老金，而且比例還在增加)，養老金支出不斷增長，因而GPFG的經營目標是：在適度的風險下，追求投資利潤的最大化，滿足當期養老金支出的需要。不管基金盈利被用于何種目標。獲得投資利潤最大化都是兩個財富基金最直接的目標。
(二)基金經營管理的主要區別
1 管理方式的差異
雖然淡馬錫和GPFG都隸屬于兩國的財政部，但是對基金的管理上，兩國財政部卻采取完全不同的方式。淡馬錫在投資決策、資金使用等方面享有完全的自，新加坡財政部對其采取的是一種“放養式”管理，不參與淡馬錫的日常管理，只關注于重大決策和董事會人員的選擇，淡馬錫只要定期交納各種
財務報表供審核即可。而GPFG的投資并不是通過自身經營運作的，是由NBIM具體負責。在GPFG的管理運作中涉及到了三個機構：挪威財政部，挪威議會和NBIM。具體來說，財政部負責制定GPFG的基準投資政策。包括基準的投資組合、基準投資回報率和風險上限，并報挪威議會申請批準。之后NBIM對照這個基準的投資政策，尋找合適的投資對象，達到預期的高回報率。財政部和NBIM之間的權利關系是：財政部只是制定關鍵性限制{如股票和固定收益工具之間的投資配置比例、在所投資公司中的持股最大限額以及對挪威央行主動管理的限制等)，但是并不干預具體的投資策略、投資組合等細節。NBIM依據基準的投資政策，可以靈活地選擇投資對象，而且其實際的投資組合可以和基準投資組合有所背離，只要在財政部規定的最大差距尺度內。
2 投資組合的差異
(1)總體投資戰略
在投資戰略方面，淡馬錫專注于通過股權投資，控制關系國計民生的戰略性行業：GPFG則善于進行持股比例較低的財務型投資，其資金60％投資于股票，40％投資于固定收益類產品。
具體而言，淡馬錫主要進行直接投資，通過淡聯企業，跨國公司以及本地企業與新加坡經濟直接掛鉤。一般而言，淡馬錫會相對較長地持有一家公司的股份，并爭取做大股東，在回報率變低或者想增加投資對象的流通股時，會沽售或減持。在金融資產的選擇上，淡馬錫主要進行股權投資，有很少部分的商品、固定收益產品，信貸產品和不良資產投資，但并沒有規定各部分的比例上限。對淡馬錫來說主要通過跨地域投資和高增長性行業投資來分散風險。
GPFG則采取的是組合型投資策略。根據投資法規，NBIM對單一公司總股本的最高持股為5％，對單一公司內有投票權的股份持有比例也不能超過5％(2008年增加到10％)。GPFG的比較基準組合則是具體化的投資戰略，明確了預期收益和風險值。目前比較基準組合來源于富時(FTSE)27個國家的股票指數成分股和雷曼全球總計債券指數的成分債券，組合中40％為股票投資，其余均為固定收益類產品?；鶞收咧械馁Y產等級和地區比重隨著基準的證券市場價格的變化而不斷變化。每個月基本都會有新的資本注入到基金中來。資本被投資于不同等級的資產和地區，來盡可能接近基準政策。
(2)投資領域
在投資領域方面，淡馬錫的投資主要集中在金融服務和電信傳媒行業：而GPFG的投資行業卻是多樣化的。淡馬錫的投資方向始終圍繞四個主軸，即轉型經濟，中產階級、競爭優勢，業界冠軍。目前淡馬錫所涉及的行業大致可歸為金融服務、電信傳媒，交通物流、設施工程與科技，能源資源、房地產等6個類別。其中金融，傳媒及電信是淡馬錫近年來重點關注和投資的領域，從2005財年至今每年的投資比例都在60％以上(表1)。其未來五年的投資計劃將集中在三個領域：一是投資于具有戰略意義的項目，如通訊，水源；二是參與高風險但有成長潛能的行業，如生命科學；三是培育以本國為業務基地的知識密集型企業。相反，作為財務型投資者的GPFG，對投資卻無任何行業偏好，只要在可接受的風險水平下，GPFG更樂于使投資更加多元化。
(3)投資地域
在投資地域方面，淡馬錫除大力投資本國市場外，也重視對亞洲地區的投資；GPFG只進行對外投資，而且更偏愛歐美市場。自2002年改革以來，淡馬錫提出在未來十年內，按照“三三三”的原則將其投資分布于新加坡，亞洲和OECD地區。根據淡馬錫截至2008年3月31日的數據統計，在過去的四個財政年度內，淡馬錫不斷通過調整，優化區域間的投資比例。其在新加坡國內投資比例從2004財年的49％減少到2007財年的33％，而在亞洲(除日本)的投資比例則由19％增加到2007財年的41％。在表2中不難發現，在各地域的投資中，尤以對亞洲的投資比例最高。這也與亞洲近些年良好的經濟增長形勢密不可分。在2006年淡馬錫提出“與亞洲同步成長”，以分享亞洲經濟增長的利潤。之后，淡馬錫加大了對亞洲市場的投資力度，并在北京、孟買、胡志明市建立辦公室，以利于在亞洲的投資。
根據挪威財政部制定的基準投資組合，歐洲市場是GPFG的投資重點，歐洲交易所上市的股票占據了組合中股票投資的一半份額，而固定收益的60％也集中在歐洲。具體來說，在基準的投資組合中：股票占基金基準投資組合的60％，基準的股票構成：歐洲市場50％、美國和非洲占35％，亞洲／大洋洲地區15％；固定收益占基準投資組合的40％，基準的固定收益構成：歐洲債券60％，美國債券35％、亞洲債券5％(見表3)。
3 透明度水平的差異
在透明度水平方面，GPFG要明顯高于淡馬錫。淡馬錫從2004年開始才每年一次向外界其年度財務報告，包括公司本年度的新近投資，盈利和投資地域變化等對比數據。由于被視為戰略型財富基金，淡馬錫一直標榜自己采用純商業化運作模式，并不代表國家意志。但是，其控股型的投資風格和透明度不高的原因，使其海外投資往往受到被投資國的關注與阻礙。而同樣作為財富基金的GPFG卻從沒遇到過類似事件。因為GPFG是目前財富基金中透明度最高的一支，具有極好的口碑。自從NBIM接管了GPFG的運營管理之后，每個季度都會在挪威央行的網站上公布最新一季的投資明細公告，包括每一筆投資和具體的盈利。
4 風險偏好程度的差異
在投資風險方面，淡馬錫的風險要遠高于GPFG。在投資組合中，淡馬錫主要進行股權投資，只有很少比例用于購買固定收益類債券。在投資行業選擇上，淡馬錫也傾向于向高威長型，高回報率，具有競爭優勢的產業投資。但是高收益往往伴隨著高風險，因而為了降低風險，淡馬錫會選擇這些行業內綜合排名最靠前的公司進行投資。挪威財政部制定的基準投資組臺中規定了GPFG的投資風險上限。作為穩健型投資者，GPFG使用資本金的40％購買固定收益類的債券(2007年之前60％的資本金用于購買債券)，用以保證基本的收益水平。隨著投資管理經驗的積累，近幾年GPFG的風險承受能力在不斷加強，2007年之前GPFG投資中的60％用于購買債券，目前這一比例已降到了40％；同時，GPFG對某一公司的持股比例也由5％增加到10％。盡管如此，GPFG的投資風險相比淡馬錫而言并不算高。
關鍵詞 均值方差準則； 隨機微分博弈； 線性二次控制； 負債
中圖分類號 F830 ， O225 文獻標識碼 A
1 引 言
均值方差投資組合選擇的目標是，在終值財富的均值給定時使其方差最小.文獻[1]第一次用計量數學方法研究了該問題，并給出了求解投資組合策略的理論框架.近年來，由于人們對經濟問題的持續關注，均值方差投資組合選擇問題已成為數理金融研究的最熱點問題.文獻[2]研究了動態多個時代的均值方差組合問題.文獻[3]在隨機LQ的框架下研究了連續時間均值方差組合問題，通過隨機LQ得到了最優策略和有效邊界.文獻[4]研究了馬爾柯夫調制市場上具有資產負債的均值方差組合問題，獲得了最優策略和有效邊界.
在研究中，發現已有文獻對均值方差問題的研究，大多只從投資者的角度出發，獲得最優投資組合，而沒有考慮市場不確定性對投資者的影響.在實際中，投資者肯定會受到市場不確定性因素的影響，因此從投資者和市場2個角度同時考慮才更符合實際.這就是隨機微分博弈問題.隨機微分博弈屬于博弈論的范疇.博弈論雖然古已有之，但文獻[5]的發表才標志著隨機微分博弈時代的真正到來.隨機微分博弈，假設市場是博弈的“虛擬”對手，通過投資者和市場之間的雙重博弈得到最優的投資組合.它如今已成為數理金融學、管理學科的研究熱點.文獻[6]在跳-擴散金融市場中，利用隨機微分博弈論研究了風險最小化的投資組合策略問題.文獻[7]利用隨機微分博弈論研究了Markov調制模型下的期權估值問題.文獻[8]研究了兩個具有相關但不同投資機會的投資者之間基于隨機微分博弈的最優投資問題.文獻[9]在冪效用和指數效用下研究了具有負債的隨機微分博弈.文獻[10]在冪效用和指數效用下研究了基于再保險和投資的隨機微分博弈.
已往文獻對隨機微分博弈的研究大多數都是基于效用的，很少研究基于均值方差準則的隨機微分博弈.基于已往文獻對均值方差問題和隨機微分博弈的研究，本文嘗試把這2個問題結合起來研究.另外，目前資產負債管理已經受到理論界和許多金融機構的重視，有越來越多的學者對其進行研究，這里不再一一列舉.因此本文在文獻[9]基礎上研究了基于均值方差隨機微分博弈的資產負債管理.目標是當終值財富的均值一定時，在市場最壞的情況下，投資者選擇一個最優的投資策略最小化終值財富的方差.應用線性二次控制理論求得了最優投資策略、最優市場策略和有效邊界，并分析了負債對它們的影響.本文的創新點是：在資產負債管理中引入了均值方差隨機微分博弈.通過本文的研究在實踐上可以指導投資者在具有負債和市場出現最壞情況下，選擇恰當的投資策略使自身獲得一定的財富而面臨的風險最小；同時在理論上豐富和發展了資產負債管理和隨機微分博弈.
2 模型設定
2.1 金融市場
參考文獻
[1] H M MARKOWITZ. Portfolio section [J]. Journal of Finance， 1952， 7（1）：77-91.
[2] D LI， W L NG. Optimal dynamic portfolio selection： multiperiod meanvariance formulation [J]. Mathematical Finance ， 2000， 10（3）：387-406.
[3] X ZHOU， G YIN. Markowitz’s meanvariance portfolio selection with regime switching：a continuoustime model [J]. SIAM Journal on control and optimal， 2003， 42（4）：1466-1482.
[4] S X XIE. Continuoustime portfolio selection with liability and regime switching [J]. Insurance： Mathematical and Economics， 2009， 45（1）：148-155.
[5] R ISAACS. Differential Games [M]. New York：Wiley，1965.
[6] S MATARAMVURA， B OKSENDAL. Risk minimizing portfolios and HJBI equations for stochastic differential games [J]. Stochastics An International Journal of Probability and Stochastic Processes， 2008， 4（3）： 317-337.
[7] T K SIU. A game theoretic approach to option valuation under Markovian regimeswitching models [J]. Insurance： Mathematics and Economics， 2008， 42（3）：1146-1158.
[8] S BROWNE. Stochastic differential portfolio games [J]. Journal of Applied Probability， 2000， 37 （1）：126-147.
[9] 楊鵬，林祥.隨機微分博弈下的資產負債管理[J].中山大學學報：自然科學版，2013，52（6）： 30-33.
由于人口老齡化趨勢的日益嚴重,加之社會、經濟、歷史等因素的影響,近年來,中國養老保險基金缺口快速增加,據測算2010年基金缺口將達到1000多億元[1],制度面臨日益嚴重的養老金支付困難。提高養老基金投資收益是解決基金缺口的關鍵,如何通過投資實現養老金保值、增值,是養老金機構面臨的一個主要問題。研究養老金投資主要是對養老保險基金投資策略進行分析,目前,研究養老金投資策略主要有兩個分支,一是隨機控制理論,二是隨機規劃方法。利用隨機控制理論研究最優投資的主要思路是,在一定投資收益約束下建立目標函數,根據邊界條件,利用動態規劃,通過HJB方程求解最優投資策略。研究方法主要有兩類,一是效用函數方法,二是均值-方差方法。利用效用函數方法研究投資策略,其思路是沿襲Merton(1969,1971)研究最優投資消費問題的方法。其主要步驟:首先將動態效用問題轉化為靜態效用優化問題;其次利用貝爾曼動態規劃原理求解靜態效用優化策略。目前,常用效用函數有冪效用函數、指數效用函數、二次效用函數和對數效用函數等,但選擇效用函數具有一定的主觀性且在中間控制階段不易尋求效用函數的具體表達式,因而投資者選取效用函數具有一定局限性利用均值-方差方法研究投資策略,其思路是將Markowitz(1952)的單階段均值-方差方法推廣到多階段,通過一系列嵌套技術將原問題化歸為隨機LQ控制問題,運用貝爾曼動態規劃原理尋求原問題最優策略。當前利用均值-方差方法時主要借助于布朗運動,運用隨機分析方法研究養老基金投資策略問題,其主要缺點在于對倒向隨機微分方程求解時未能考慮信息變化,求解結果與實際差距較大利用隨機規劃方法研究最優投資策略的主要思路是基于實際問題建立規劃模型,考慮未來情景進行求解。如何考慮未來信息變化,是利用隨機規劃研究投資策略的難點。隨著計算技術的發展,通過構建情景樹來反映情景結構,依據計算模擬,可克服這一難點得到最優策略。目前,利用隨機規劃方法研究投資問題成為國內外研究的主流趨勢。具有代表性的如,Dert(1995)[2]提出利用隨機規劃系統研究荷蘭養老基金資產/負債管理問題,但其模型在情景數目較多的情況下難以求解。Carino等(1998)[3]將Dert的模型拓展到保險公司資產/負債管理應用方面,然而其模型中決策人的主觀判斷在情景生成中將起到重要作用,導致決策結果具有較強的主觀性。Kouwenberg(2001)[4]在Carino模型基礎上將未來經濟發展因素納入模型中,針對荷蘭養老基金建立動態隨機規劃模型,但在數據較少時很難求解。Soyer等(2006)[5]使用貝葉斯隨機規劃方法研究多階段投資最優化問題,但其模型中回歸系數先驗分布的主觀設定將影響模型的預測效果。金秀等(2005,2007)[6,7]在Kouwenberg模型的基礎上,結合我國經濟背景建立了基于多期隨機優化的個人財務計劃模型和基于VaR的多階段金融資產配置模型,并運用多階段資產負債管理模型解決了遼寧養老問題。但沒有對養老基金最終財富狀況進行控制,吉小東等(2005)[1]利用線性隨機規劃研究了我國養老保險資產負債問題,然而其模型中情景樹參數為確定性的,未考慮隨著規劃期的展開新信息對情景樹的影響。翟永會等(2010)[8]構建了與替代率掛鉤的目標基金,建立了基于目標的企業年金基金最優資產配置模型,利用隨機動態規劃方法得了年金基金最優投資策略的解析解,并通過蒙物卡洛模擬技術對所得結果進行數值模擬,考察了不同市場環境及不同群體的最優配置策略和最優策略對可控制參數的敏感性。但其研究中未考慮不同資產收益率之間的相關關系,使其研究結論具有較強的局限性。本文在Soyer等(2006)隨機規劃模型的基礎上,但考慮到該模型中回歸系數先驗分布的主觀設定將影響模型的預測效果,所以結合中國養老保險投資的政策特點,利用貝葉斯法則和Minnesota方法,依據隨機參數建模研究中國養老保險投資策略問題,結合歷史數據進行模擬分析,結果表明模型能夠根據實際情況優化資產配置。這對于解決我國養老基金缺口日益增大,順利完成養老金運作模式改革具有重要的理論指導意義和實際應用價值。
2投資策略模型
2•1基本假設假設資本市場中存在1種無風險資產,n種風險資產,買進和賣出風險資產均存在交易費用,允許賣空,投資規劃期t∈(0,T)。根據我國養老保險基金投資政策,設定各種資產投資比例的上下限,不考慮資金的借貸。不失一般性,為計算簡便,假設:s(t):t時刻的情景;xi(t):t時刻投資于第種風險資產的數量;x0(t):t時刻投資于無風險資產的數量;xi(t,s(t)):t時刻在情景(s1,s2,…st)下投資于第種風險資產的數量;yi(t,s(t)):t時刻在情景(s1,s2,…st)下買入第種風險資產的數量;zi(t,s(t)):t時刻在情景(s1,s2,…st)下賣出第種風險資產的數量;l+i:買入1單位第i種風險資產的交易費用;l-i:賣出1單位第i種風險資產的交易費用;Ri(t,s(t)):第t階段內,資產i在情景st下的收益率;C(t):t時刻養老金的繳費額;B(t):t時刻養老金的給付額;W(0):基金初始財富;W*:養老基金在規劃期末的財富目標值;W(T,S(T)):基金在情景(s1,s2,…sT)下的在規劃期末的財富;令:u(T,s(T))=W(T,s(T))-W*,Ws1,…,sTT≥W*0,othersv(T,s(T))=W*-W(T,s(T)),Ws1,…,sTT≤W*0,others則有:u(T,s(T))-v(T,s(T))=W(T,s(T))-W*其中u(T,s(T))表示W(T,s(T))超過W*部分的絕對值,v(T,s(T))表示W(T,s(T))低于W*部分的絕對值。為此,目標函數可表示為:Z(T)=∑(s1,s2,…sT)∈Ω1×Ω2×…×ΩT[u(T,s(T))-φv(T,s(T))]|Ω1|×|Ω2|×…×|ΩT|(1)其中,目標函數Z中u(T,s(T))表示規劃期末基金財富超出目標值部分,v(T,s(T))為基金財富低于目標值的懲罰。φ為懲罰因子,表示風險厭惡程度;Ωt為第t階段情景st所屬情景集合,|Ωt|表示第t階段情景的個數。
2•2投資策略模型假定養老基金投資者的目標函數為基金最終財富期望最大化,即:maxE[Z(T)](2)約束條件:∑ni=1xi(0)(1+l+i)+x0(0)=W(0)(3)xi(t,s(t))=xi(t-1,s(t-1))Ri(t,s(t))+yi(t,s(t))-zi(t,s(t))(4)x0(t,s(t))=x0(t-1,s(t-1))R0(t,s(t))-∑ni=1yi(t,s(t))(1+l+i)+∑ni=1zi(t,s(t))(1-l-i)+B(t)-C(t)(5)W(T,s(T))=∑ni=1xi(T-1,s(T-1))Ri(T,s(T))(1-l+i)+x0(T-1,s(T-1))R0(T,s(T))+B(T)-C(T)(6)cloi≤xi(t)∑ni=1xi(t)≤cupi(7)φ>0(8)其中,約束方程(5)為資金動態平衡方程,可解釋為存在買賣交易成本條件下,現金流入等于現金流出。(3)式為(5)式的初始平衡方程。(4)式是資產動態方程,表明期初對某種資產的投資額等于調整買賣行為后的前一時期末的投資額。(6)式表示規劃期末基金資產的總價值,(7)式表明對資產分配比例的上下限限制。(8)式表明期末基金財富水平小于目標值W*時,目標函數將對赤字部分進行懲罰。投資策略模型建立在未來外生經濟環境不確定基礎上,如何依據現有的信息并考慮未來信息變化對資產未來價格進行預測,是利用隨機規劃研究投資策略的關鍵。鑒于對多狀態決策過程建模時,狀態的構成必須能夠反映時間的變化以及未來信息的變化,為此,可以通過構建情景樹來反映情景結構。
3情景分析
在構建情景樹的常用方法中,VAR模型的結構簡潔,預測效果穩定,然而,對一般VAR模型而言,其建模過程中需要估計的參數過多,對數據序列樣本長度的要求過大。尤其在高階向量自回歸中,待估計的參數數量巨大;同時變量間的高階相關性對參數估計精度要求較高,導致VAR模型中的高階回歸實現比較困難。采用貝葉斯向量自回歸的方法生成情景樹可克服VAR模型的缺陷。與傳統VAR方法不同,BVAR假設回歸模型中的參數本身也是隨機變量。構建模型時,需預知情景參數的先驗分布。當信息更新后,依據Bayesian法則得到隨機參數的后驗分布;隨時間變化,情景樹將反映信息的更新,由最小二乘法確定的系數估計值也包含了參數分布的先驗信息。因此,基于BayesianVAR方法對模型中的高階系數進行估計有一定的優勢[10]。然而,BVAR方法中回歸系數先驗分布的設定帶有較強的主觀性,導致貝葉斯自回歸模型的預測效果在一定程度上受決策者主觀判定的影響。針對BVAR方法的不足,可采用Minnesota方法[9]設定先驗分布。
3•1Minnesota先驗方法
Minnesota方法刻畫回歸系數先驗分布的主要原理:一部分系數的先驗值是顯著的,其余部分系數的分布是不顯著的(其先驗均值為0)。每個回歸系數都相互獨立,服從正態分布,擁有其先驗分布的均值和方差。在Minnesota先驗模型中,每個依賴變量的一階滯后系數的先驗分布均值都設定為1,而其他系數的先驗均值被設定為0。令βiil為第i個變量一階滯后自回歸系數,βijk為第i個變量對第j個變量k階滯后回歸系數。即:βiil~N(1,σ2iil);βijk~N(0,σ2ijk),i≠j,ork>1處理BVAR中的大量待估計參數,可利用超參數[9]表示變量對變量的階滯后回歸中的先驗標準差σijk。即:σijk=θω(i,j)k-φσ^ujσ^ui(9)其中,θ表示總體緊度(overalltightness),其取值反映了決策者對先驗信息的信心大小程度,較小的θ值代表了對先驗信息的較大把握;ω(i,j)是相對緊度矩陣(matrixofrelativetightness),表示在第i個回歸方程式中先驗方差對變量i、j的相對約束緊度;k-φ是k階滯后變量相對一階變量的緊度,表示過去信息比當前信息有用程度的減少;φ>0,表示滯后階數越低,先驗均值對系數的約束越強。σ^ujσ^ui是排列因子,用于調整變量i、j數量級的差。通常相對緊度矩陣ω(i,j)為一個主對角線元素為1,其余元素為δij(i≠j)的矩陣。δij∈(0,1),δij的取值大小反映對第個i方程中第j個變量(i≠j)的相對緊度。對角線的1表示對每個依賴變量的一階滯后系數的先驗均值為1的約束要大于對其他變量先驗均值為零的約束。
3•2BVAR模型中的參數估計
假設回歸模型為:yt=X′tβ+εt(10)其中,εt為白噪聲,X是一個k×1的解釋變量向量,β為k×1的系數向量。假設存在觀察期Th內的觀察值,令:Y(Th×1)=[Y1Y2…Y(Th]′,X(Th×k)=[X1X2…X′(Th]假設β為隨機變量,σ2已知,利用極大似然法,得:f(Y|β,X;σ2)=1(2πσ2)Th/2exp-(Y-Xβ)′(Y-Xβ)2σ2(11)假設回歸系數β服從先驗分布β~N(m,σ2M),其中M是先驗方差的緊度系數矩陣,則有:f(β|X;σ)=1(2πσ2)k/2|M|-12exp-(β-m)′M-1(β-m)2σ2(12)根據貝葉斯法則,結合(11)、(12)式可得:f(β|Y,X;σ2)=1(2πσ2)k/2|M-1+X′X|1/2exp-(β-m*)′(M-1+X′X)(β-m*)2σ2(13)f(Y|X;σ2)=1(2πσ2)Th/2|IT+XMX′|-1/2exp-(Y-Xm)′(XMX′)-1(Y-Xm)2σ2(14)其中m*=(M-1+X′X)-1(M-1m+X′y)(15)由(13)式可得β對觀察值y的條件分布為:f(β|Y,X;σ2)~N(m*,σ2(M-1+X′X)-1)(16)由(14)式可得y對回歸因子x的邊緣分布為:f(Y|X;σ2)~N(Xm,σ2(ITh+XMX′))(17)利用Minnesota法則設定回歸參數的先驗分布,能夠確保一階滯后變量參數均值的顯著性,反映數據影響隨時間遞減的趨勢,同時減少需要賦值的超參數數量,降低先驗分布設定的主觀性,提高向量自回歸模型的預測精度。
4最優投資策略計算步驟
利用BVAR方法得到風險資產收益的情景樹,即可對養老保險投資策略模型進行求解。然而在貝葉斯隨機規劃的情景生成中,向量自回歸模型參數為隨機變量,很難得到最優投資策略的解析解,因此可依據仿真模擬求解,具體步驟如下:步驟1:根據歷史數據,結合式(12)得出BVAR中向量自回歸參數β的先驗分布。步驟2:根據向量自回歸系數β的先驗分布,對其進行MonteCarlo模擬,對β的每一個MonteCarlo單點構建t=0資產收益情景樹。步驟3:根據t=0時生成情景樹,求解養老基金投資策略模型,即(2)~(8)式,所得MonteCarlo模擬均值即為t=0時刻養老基金最優投資策略。步驟4:引入新信息,結合貝葉斯法則,依據(16)式得出BVAR中參數的后驗分布。步驟5:根據向量自回歸回歸系數β的后驗分布,對其進行MonteCarlo模擬,對β的每一個MonteCarlo單點重新構建t=1時資產收益情景樹。步驟6:根據t=1時的每個情景樹,求解養老基金投資策略模型,所得MonteCarlo模擬均值即為t=1時刻養老基金最優投資策略。步驟7:重復步驟4~6至t=T-1,得出全部最優投資策略及規劃期末養老基金財富值。由上述MonteCarlo模擬步驟即可求出養老保險基金對各種資產的最優投資策略,同時得到養老基金的最終財富值。
5模擬分析
5•1數據計算
中國養老保險基金投資范圍大致為,存入銀行、購買債券、投資股票。為此,假設養老基金投資者投資于3種資產,銀行存款、股票、債券。其中銀行存款視為無風險資產投資,股票和債券視為2種風險資產。根據中國養老保險基金投資政策約束,資產配置比例上下限為債券:50%~70%,股票10%~30%。目前我國投資存款、國債和股票的交易費用分別為:0,0•2‰和5•5‰[6]。歷年養老保險收支情況如表1所示:本文采用2001年1月份到2005年12月份的存款日收益率,國債月收益率和上證股票日收益率作為投資收益的歷史數據,利用一階滯后BVAR方法預測未來資產收益(數據來源:CCER經濟金融研究數據庫[11])。向量自回歸系數的先驗分布可由(12)式導出。其中,根據Minnesota先驗方法設定時,股票不采用后滯變量以避免問題的不穩定[6];緊度系數矩陣采用一般表示形式[8],即:m=100010001,M=10•50•50•510•50•50•51考慮兩個規劃期,每一時期假設未來有三種可能情景發生,并假定發生的概率是相等的。情景樹結構將為1-3-3,共有13個節點,每個節點有6個約束條件,3個決策變量。從而將隨機規劃問題簡化為有78個約束條件、39個決策變量的非線性動態規劃問題。利用Matlab軟件對模型進行優求解,得到養老基金的最優資產配置策略。根據(2)~(8)式,利用Matlab軟件計算,結果如表2所示:依據表2,可得出如下結論:(1)期初的資產配置中,存款所占比重最大,債券次之,股票最小。原因分析:目標函數中懲罰因子的存在使基金資產配置的風險管理要求較高,股票的收益率波動較大導致了股票在資產配置中所占份額最小。交易費用的存在使得對債券和股票的投資成本增加,也造成對其投資份額較小。(2)資產結構調整過程中,存款投資比例變動最小(1•25%),債券其次(12•7%),股票的變動幅度最大(18•34%)。原因分析:隨著時間推移獲得新信息,資產收益率后驗分布替代了由Minnesota法則生成的先驗分布,同時決策者對資產的配置策略進行修正。存款收益率變動較小從而BVAR中參數分布變動也非常小,其期初的資產配置接近于信息更新后的資產配置。股票收益率的波動性最大(收益率標準差58•93%)導致BVAR中新信息生成的參數后驗分布較先驗分布有顯著更新,資產配置的調整也更為明顯。
5•2靈敏性分析
為檢驗基金財富目標值和懲罰因子的設定對最優投資策略的影響,對投資策略進行敏感性分析。模型中其他設置值不變,分別改變基金財富目標值W*和懲罰因子φ,得到資產配置結果如表3所示。依據表3,可得如下結論:
(1)懲罰因子固定不變(φ=2),隨著終期財富目標值的逐步增大,養老基金最終財富水平經歷先增后減的變化過程。這表明,目標值適當增大將促進資產配置優化;然而當目標值過分增大,基金資產配置將不顧風險約束單純追求高收益以尋求達到目標值的機會,導致資產配置偏離最優值。
(2)終期財富目標值W*=101固定不變,隨著懲罰因子的逐步增大,資產配置中風險資產的投資比例逐漸減小,當φ=10時,超過60%的資產投資到無風險資產中。這表明,目標函數設定合理時懲罰因子對資產配置的約束有效。
(3)終期財富目標值W*=105固定不變,隨著懲罰因子的逐步增大資產配置中各種風險資產的投資比例無明顯變化,而基金終期財富值隨著懲罰因子的增大略呈下降趨勢。這表明,財富目標值設定不合理將導致懲罰因子對資產配置的約束無效,過高的財富目標值和懲罰因子反而造成基金資產配置失敗,基金終期財富值較低。綜上所述,在進行養老保險投資策略研究時,需根據資本市場態勢指標(如:股票指數)設定合理的目標財富值,同時進行適當的風險約束,以達到資產配置最優化的目的。
本次活動的主旨是聯合社會各界力量發動更多的個人、企業為西部需要幫助的青少年兒童奉獻愛心?；顒蝇F場，恒天財富副總裁、恒天大學校長姜勇先生代表恒天大學與齊魯周刊社社長王勝軍先生達成并簽署了慈善事業戰略合作協議，希望在未來共同為齊魯大地的文化事業、慈善事業、金融事業的發展貢獻力量！
本次活動還邀約格?；ń逃戎鷷I力慈善事業，圓青海孩子一個“知識改變命運”的夢想。據悉，格桑花與恒天財富淵源頗深，恒天財富山東管理事業部CEO李敏女士就是格?；ǖ膼坌娜耸浚羁傇诟裆；ǖ钠脚_資助了多名西部孩子。本次活動以“恒心永駐、為愛行走”為主題，旨在發動更多的個人、企業為西部需要幫助的青少年兒童奉獻愛心。
活動當晚，有三十位愛心人士通過一對一“愛心認領”的方式，與待受助學生建立了助學幫扶關系。同時，還M行了別出心裁的“愛心義賣”活動。在主辦方的感召下，幾位一直熱心公益的愛心人士，拿出了珍藏的“寶貝”參與拍賣：澳麒酒業提供的百年老藤西拉紅酒1支、原山東男籃隊長成志明提供的山東男籃集體簽名籃球、F1賽道保時捷全系列體驗名額一個。與會嘉賓積極參與、奉獻愛心，最終三件藏品均被高價競拍，拍賣善款將全部用于“格?；ㄖ鷮W項目”。
活動上，恒天財富副總裁、恒天大學校長姜勇先生致辭。他表示，在2017年，恒天將秉承創新、服務、超越的發展理念，大力發展智能投顧、家族傳承、海外全面解決方案等領先行業的差異化服務項目。在針對超高凈值客戶方面，恒天財富將引入法務、稅務、慈善、公共關系方面的專家，以團隊式、專家級、全時區的方式，在全球范圍內做到及時、有效的服務。
整個活動充滿了溫馨、喜悅與濃濃的暖意。共有來自山東各地的400余名企業家、愛心人士參與了此次活動。
瘋狂增長的背后，容易帶來風險監管、服務、產品設計等方面的缺失。屢次爆出的銀行個人理財巨虧事件，更是凸顯市場的亂象。2008年金融危機，銀行個人理財業務一度跌至谷底。痛定思痛，銀行在產品設計、風險控制、投資策略等方面有了那些改進和創新？為此，記者采訪了渣打銀行中國財富管理部總經理梁大偉。
渣打理財三大新策略
據梁大偉介紹，吸取金融危機的教訓，渣打在個人理財產品設計方面引入了全新的趨勢，趨向于結構簡單（不再刻意追求掛靠復雜的結構性產品）、透明度高（投資者必須明白自己買的是什么）、流動性大（變現程度高）、保本型為主導，從根本上最大程度規避系統性風險。
投資策略方面，針對未來全球經濟和市場波動，渣打全新提出的“V-I-P”投資策略頗具代表性，即V-Volatility（把握波動）、I-Inflation（抵御通脹）、P-Get Paid（獲取現金收益）。簡單說就是不將雞蛋放在同一個籃子，同時兼顧風險、通脹、和收益。
具體而言，渣打銀行會根據客戶的風險承受能力和盈利需求，建議客戶建立多元化的投資組合，其中相當比重投資于與股市保持低相關性的資產類別（比如黃金等），及利用波幅策略，投資價值被低估的資產類別（全球股市，特別是亞洲（日本除外）及高收益公司債）；抵御通脹則可適當持有實物黃金和與黃金相關股票，可同時兼顧“把握波動”和“抵御通脹”的要求；若可適當承受較高風險并追求高收益，建議持有高股息收益的股票和高收益公司債券。
分析客戶風險承受力
電影《奪命金》中的一個情節讓人印象深刻，客戶經理在銷售理財產品前會反復確認客戶的年齡、收入、風險偏好等，然后根據這些指標分析客戶的收益—風險接受程度來推薦理財產品。這是所有銀行的固定流程。渣打新推出的智衡財富管理系統，可視作這上述程序的升級版。
全球范圍內的通脹預期高企，利率徘徊于歷史新低，已經有3/4的英國私人理財經理在過去12個月內將越來越多的客戶資金投入股票市場。然而，面對日益增長的地緣政治和經濟不確定性，再加上英國金融服務管理局（FSA）有關客戶端持股適用性的新規則，許多理財經理正逐步回歸更富策略性的多元化投資策略。
2011年向《金融時報》公布投資組合模型的41家機構中，有30家較之去年增加了股票配置。波士頓咨詢公司（BCG）于5月底的《2011年全球財富報告》顯示，自2008年底，投入股市的私人財富平均份額從29%上升到了35%。
截至2011年4月的一年中，以富時環球指數（FTSE All-World Index）為標準，全球股市上漲9.2%。股票持有率的增加使得客戶的投資組合分享了這一上漲，許多組合的收益甚至超過了全球股市的漲幅。均衡投資組合過去12個月平均收益率為11.6%，而資本增長組合的收益率為14%。
但在不久前,金融服務管理局的報告顯示，受訪的16位英國理財經理中，有14位管理的現有投資組合構成了“損害客戶利益的高或中高風險”。事實上，在警告發出之前，已經有一些理財經理對于過度依賴股市以及和股市掛鉤的產品表示不安。
PSigma投資管理公司的首席投資官湯姆?貝克特（Tom Becket）解釋道：“過去一年，許多理財經理將股票再度列為默認資產類別。許多固定利率理財產品的收益率低得讓投資者望而卻步，現金投資的回報微乎其微，對沖基金尚未從2008年金融危機中恢復過來，加之大宗商品價格高企的預期，種種跡象令投資者開始認為在現階段，股票投資價值極高。事實上，最近的行業分析顯示，理財經理過度調高了股票配置比重。”
顧資（Coutts）投資策略主管阿蘭?辛金斯（Alan Higgins）預計資金將持續從與現金掛鉤的資產流向長期投資組合，但他強調，即使其他資產類別都不具備吸引力，股票的配置比重也應當反映客戶的風險傾向。
加拿大皇家銀行（RBC）財富管理部門認為，盡管相對其他資產股票仍具吸引力，但其投資風險也明顯增加。其投資主管翠西?米特（Tracy Maeter）認為：“從歷史角度來觀察，股票投資相較于債券具有顯著價值。盡管本世紀前10年股票投資的低回報讓許多投資者難以釋懷，但我們的觀點是，這正提供了絕佳的投資機會。” 即便如此，較之年初，RBC還是相應調低了股票投資的比例。
