衡量投資風險的指標-波動度/風險值/條件風險值

在投資的世界中,報酬與風險是永遠討論不完的議題,一般投資人通常關注投資標的所能帶來報酬,因為我們都期待將資金投入後帶來的獲利。 不過報酬背後其實也隱含了投資決策所需承擔的風險,而在財務的世界中,有幾個用於衡量投資風險的指標,下面來一一介紹。 什麼是風險 風險就是資產預期減損的幅度或數額。當投資標的走勢和預期相左,預期產生虧損的數額即為風險。 在財金的世界裡,有幾個著名衡量風險的指標,也是本篇介紹的主題,分別為波動度、風險值、條件風險值。 波動度(Volatility) 在財金領域中,波動度是最為普遍用於衡量資產風險的指標,其計算方式即為統計學中的標準差(standard deviation),公式如下 $$\sigma = \sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2}$$ 當一資產波動度越高,則認為風險越大,通常會計算資產過去一段時間報酬率的波動度,藉以衡量該資產的風險。 如同前面所述,所謂的風險即為資產價格的變動。 風險值(Value at risk) 在財務世界中,風險的意思即為資產減損的幅度或數額,對於投資人來講,投資產生的虧損即為風險,而風險又能依原因細分許多類型,例如市場風險(Market Risk)、信用風險(Credit Risk)…等等。 風險值(Value at Risk, VaR)是用於判斷投資組合可能產生市場風險的指標,依 Johu Hull 財工聖經中寫道 在 α% 信心水準下,預期未來 N 天內投資組合可能發生的損失不會超過 X,此 X,即為 VaR 如同上方的示意圖,假如左方塗滿的區塊為5%,則X即為95%信心水準下的風險值。 計算的公式如下,由資產平均報酬 加上 波動度乘上信心水準隱含的 z 分數 $$ VaR = \mu + \sigma \times Z(\alpha)$$ 而以上僅是一天的風險值,如果要預測 N 天內呢? 即乘上N開根號,相當於一般年化的概念。 $$ VaR \times \sqrt{N} $$ 如果投資組合資產價值平均為200萬,標準差為500,則未來1天 95%信心水準下的VaR為多少? $$ 200 - 500 \times 1.645 = -622.5 $$ ...

August 7, 2021

資本資產訂價模型 - 股票的 Alpha 與 Beta (Capital Asset Pricing Model, CAPM)

在投資領域中,大家或許都聽過超額報酬(Risk Premium)或是系統風險(Systematic risk)這兩個專有名詞,而其代表的意思為何呢? 這要從投資學理論中最廣為流傳的評價模型 — 資本資產定價模型(Capital Asset Pricing Model, CAPM) 說起。 超額報酬(Risk Premium) & 系統風險(Systematic Risk) 早期學者們認為能投資組合在被完全多角化分散後,公司個別風險會因為完全多角化的關係降低到幾乎可以忽略,因此只能透過承擔更多的系統風險來獲得高額報酬。 令大盤指數為解釋變數,個股為被解釋變數, 迴歸後得到的估計係數即當作系統風險。 數學表達如下 $$ E(R_i) = \alpha + \beta E(R_m) + \epsilon_i $$ 起初稱作單因子模型(Single index model),而後加上了無風險利率,模型變成 $$ E(R_i) - R_f = \alpha + \beta [E(R_m) - R_f] + \epsilon_i $$ 也就是廣為人知的CAPM,而在這出現的 $\alpha$ 和 $\beta$ 即為文章開頭所指的兩個專有名詞 $\alpha$ 即為超額報酬,$\beta$ 為系統風險 當 $\alpha$ 顯著大於 0 時,表示股價被低估,高於期望值,反之亦然。而 $\beta$ 的部份則可以觀察上面的模型公式,發現到如果大盤報酬率為正,$\beta$ 愈大,個股預期報酬率將越高。 接著將用 Python 來進行實作,利用加權股價指數作為解釋變數,運用迴歸分析來計算台灣50(0050)成份股的 $\alpha$ 和 $\beta$,用的是調整後股價,也就是有包含股利,不扣股息的價格。 ...

July 5, 2021