資產配置之相關文獻

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構資產市值變化的系統性狀態變數，如VIX指數、流動性利差、信用利差、

股價等。透過分量迴歸模型得到參數係數後，將可代迴上述回歸式以估計 VaR及CoVaR：

此外Adrian and Brunnermeierz定義單家金融機構對金融市場風險值 的 邊 際 貢 獻(ΔCoVaR) 為 金 融 市 場 在 金 融 機 構 處 於 風 險 值 狀 態 時 ( ) 與 金 融 機 構 處 於 正 常 ( 中 位 數 ) 狀 態 時 ( )兩者CoVaR的差異。Adrian and Brunnermeierz也藉 CoVaR的預測結果分析金融機構的槓桿、規模等特性與ΔCoVaR的關係，

並估計各特性對金融機構的系統風險貢獻程度，以作為整體審慎規範的根 據。本研究將應用CoVaR的概念衡量系統性風險擴散時，造成個別標的資 產報酬率變動的程度，並加以建構Mean-CoVaR模型。

第二節 資產配置之相關文獻

Markowitz(1952) 提 出 均 數 - 變 異 數 模 型 (Mean-Variance Portfolio Model)，開創了投資組合理論。在假設資產過去報酬率為未來預期報酬率 之不偏估計值下，即利用歷史報酬率資料求得的平均數與變異數－共變異 數做為模型之投入要素，此模型藉估計資產報酬率之期望值、標準差及共 變異數，推導出最適資產配置權重，建構投資組合效率前緣線，以達到單 一風險下最大報酬，且固定報酬下極小化風險的效果，即最具效率性資產 配置組合。此外Mean-Variance模型理論較淺顯易懂，故為資產配置主題

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1999年，Duarte and Alcantara 提出Mean-VaR模型的概念，以VaR 取 代變異數作為衡量風險的指標，並以此推導出Mean-VaR效率前緣。該研

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此外Campbell, Huisman, and Koedijk(2001)在極大化預期報酬的目標 函數中納入VaR限制式，以VaR衡量下方風險，並將資產組合問題簡化為

綜合以上缺失，Rockafellar and Uryasev(2000)則提出以條件風險值

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(Conditional VaR, CVaR)作為風險衡量的指標；Mean-CVaR模型將可改善 上述VaR不具凸性、次可加性、一致性等問題，此外Mean-CVaR模型可藉 線性規劃法快速且穩定地求出最適解。該研究也證明在資產報酬分配為常 態的假設下，以標準差、VaR和CVaR為風險衡量指標所建構之最適投資 組合將相同。

又近年來金融市場整合日益密切，資產間相互影響程度更加劇烈；針 對標的資產報酬相關性，有研究發現資產報酬分配的尾端報酬具有相當高 的相關性，隱含在高度波動的股票市場中，投資組合的多角化利益將會受 到侵蝕。Longin and Solnik (2001)則應用極值理論建構標的資產報酬的多 變量分配，並以美國、英國、法國、德國及日本五個國家為實證對象，探 討極端機率下資產報酬的相關性，其實證顯示在負尾端(negative tail)機率 下，資產報酬的相關性將顯著大於常態模型所預測之結果，即暗示股市發 生大幅崩跌時，傳統的資產配置模型將無法有效降低投資組合的風險。

因此若能在投資組合模型中納入考量極端事件下標的資產的風險連 動效果，將可望提升投資組合的效率性，進一步降低投資組合面臨極端虧 損的可能性；故本研究將以CoVaR的概念運用在資產配置中，以建構 Mean-CoVaR模型。

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