我国保险资金运用中股票组合的风险特征研究

罗庆忠1杜金燕2

（1.中国人寿保险（集团）公司博士后科研工作站，北京 100035；2.中国人寿资产管理有限公司，北京 100032）

［摘要］利用现代组合理论和CAPM模型对2005年4月8日至2006年10月16日期间我国保险资金运用中股票组合的收益和风险特征进行分析。分析结果表明：保险股票组合分散化效果良好，组合投资大大降低了股票投资的风险；当累计权重达到30%时，保险股票组合总体风险进入稳定状态；保险资金股票投资采用了积极、主动的投资方式，获得了超额收益；保险股票组合总体上呈现低风险、高收益的特征。
［关键词］保险资金运用；股票投资；股票组合；系统性风险
［中图分类号］ F840.32 ［文献标识码］ A ［文章编号］1004-3306（2007）01-0075-04
Abstract： With modern portfolio thoery and CAPM theory, we made analysis on the investment yield and risk feature of stock portfolio of insurance companies from April 8, 2005 to October 16, 2006. Below is our findings: stock portfolio diversification will generate a good result for insurance companies as it sharply decreases the risks in stock investment; the overall risk for stock portfolio of insurance companies tends to be stable when the aggregate proportion of stock portfolio equals 30%; if active investment is applied to stock investment in insurance companies, it will generate profits in excess; stock portfolio in insurance companies tends to be low risk with high yields.
Key words：insurance assets managememt; stock investmenr; stock portfolio; systematic risk

一、引言及相关文献综述
近年来，我国保险资金运用已经成为国内保险业乃至整个金融领域的热点。据中国保监会公布，自2004年10月国家允许保险资金直接投资股票市场至今，我国保险资金的股票投资规模已经从2005年底的159亿元上升到2006年6月底的402亿元。随着保险资产的不断增加以及《中国保险业发展“十一五”规划纲要》提出的“在风险可控的前提下，鼓励保险资金直接或间接投资资本市场，逐步提高投资比例”的政策导向下，保险资金的股票投资将日益成为股票市场参与者和研究者关注的要点。保险资金的负债特征决定了保险资金特别是寿险资金投资的长期性、稳健性，因而，保险资金运用中股票组合（以下简称保险股票组合）的收益—风险特征，特别是风险特征，是保险机构以及相关研究者不得不重视的问题。
在金融投资决策中，风险的度量和管理一直是理论界和实证界所关注的核心问题。根据现代组合理论，股票投资风险是投资者的未来实际收益与预期收益的偏差程度，可用收益方差(或收益均方差)进行测度。资本定价模型CAPM则进一步把股票投资的总风险划分为系统性风险和非系统性风险两种。系统性风险又称不可分散风险，是指由于某些因素对证券市场上所有证券都带来损失的风险，一般与一国的总体经济状况、政策变化、法规制定密切相关，无法通过分散化进行规避；非系统性风险又称不可分散风险，是指因某些因素对单个股票造成损失的风险，一般与股票所代表的公司所处的行业状况和公司的经营状况、财务状况相联系，可以通过分散化的投资方式进行规避。
利用现代组合理论或CAPM模型对我国股票市场或相关组合的风险特征进行研究，是近些年来金融研究领域的热门课题，相应的研究文献也较为丰富。总结起来，有如下几个方面内容或结论。
一是认为我国股票市场具有高系统性风险特征，并且具有一定的稳定性。较有代表性的文献有施东晖（1996）、王新鸣（1999）、孙培源等（2002）、朱宝宪等（2002）、李晓华和黄荣坦（2005）、梁万泉（2005）和何立杰（2006）等。总体观点是国内股票市场的系统性风险占总风险的比例大于40%，甚至达81.37%，远远高于海外成熟股票市场的20%～40%的水平，用分散化的方法难于降低总体投资风险。
二是认为我国股票市场的系统性风险正逐步下降，甚至基本达到发达国家水平。代表性的文献有张人骥等
［作者简介］罗庆忠，现在中国人民大学财政金融学院博士后流动站、中国人寿保险（集团）公司博士后科研工作站从事博士后研究；杜金燕，中国人寿资产管理有限公司首席投资分析师。
（2000）、徐国祥和檀向球（2002）、曾德军（2005）等。总体观点是随着我国股票市场逐步走向成熟，股票市场系统性风险大为降低，用组合投资的方式可以有效地减低总体投资风险。
三是对股票市场系统性风险研究提出相关的方法、对策等。代表性的文献有胡勤勤和吴世农（2001）、金晓斌等（2002）、高伟（2002）、罗庆忠等（2004）、王辉等（2004）和杨桂元（2005）等。二、数据收集与处理
数据收集时，统一通过万德资讯（WIND）系统采集我国上市公司公布的十大流通股东中全国保险机构所持有的A股，然后进行汇总，作为我国保险股票组合研究的样本。
因为上市公司每季公布一次十大流通股东的持有情况，所以组合样本数据每季采集一次。数据采集完后，以保险机构所持有的每只股票市值作为权重，构成全国保险股票组合。考虑到2005年初是保险资金股票投资的起步阶段，所以重点分析2005年年报、2006年第一季度和2006年中报三个季度的组合。
分析时段以2005年4月8日为开端（沪深300指数开始发布），以2006年10月16日为结束。分析对象为各组合股票、相关指数的日收盘价或点位。
若公司股票发生除权除息，则需要对原始的交易数据进行复权复息处理(否则不需要进行处理)。假定某年某日某公司股票发生除权除息：每10股派现P1元、送n1股、转增n2股、配n3股(配股价P2元)，该公司股票该日收盘价为P3元，则我们要以该年第一个交易日作为基准日，这样该日收盘价P3调整后价格P为：
P=P3×(1+n1/10+n2/10+n3/10)+P1/10
-P2×n3/10（1）
三个季度的保险组合市值列于表1。从表中可知，组合样本具有一定的代表性，特别是2006年的半年报中，组合样本的市值已占保险业股票投额总额的49%。
三个季度的保险股票组合市值
表1
季度()2005年
年报()2006年
第一季报()2006年
半年报组合样本市值
（亿元）()36.4 ()70.9 ()197.97持有股票数目()77()84()196占保险业股票投
资总额比例（%）()23 ()无 ()49 数据来源：万德资讯，中国人寿资产管理有限公司投资研究中心整理
三、保险股票组合的风险特征分析
因为实际投资时很少采用等权的方式，而且组合的收益和风险特征主要决定于组合中权重大的那些股票，所以分析保险股票组合的分散化效果时，不能简单按股票数目进行分析，而是按权重进行分析。按市值计算组合样本中各只股票的权重，依权重从大到小进行累加，依此构建权重和为30%、50%、70%、80%、90%、100%的股票分组。
利用天相资讯系统构建上述六种股票分组的指数系列，计算各股票分组指数的收益率系列和收益率标准差，作为下一步研究的基础数据。在某些季度中，单只股票的权重有超过10%但小于20%的现象，所以不设权重小于30%的股票分组。
（一）整个组合的分散化效果
以收益率年化方差（以下简称方差）作为组合分散化效果的风险测度。在分析时段内，分别计算上证指数、沪深300指数、三个季度组合以及相关个股方差，分别列于表2中。
三个季度保险股票组合的年化方差
（2005.4.8~2006.10.16）
表2
()上证指数()沪深300()2005年
年报()2006年
第一季报()2006年
中报整个组合()0.04 486()0.04 511()0.03 940()0.03 523()0.03 928个股简
单平均()无()无()0.15 801()0.16 769()0.17 531数据来源：天相资讯，中国人寿资产管理有限公司投资研究中心整理
从表2可以得出两个结论：（1）从方差这个风险测度看，保险组合所选的个股风险还是很高的（相当于标准差是40%），是上证指数和沪深300指数风险的四倍左右；（2）保险组合的风险大大降低，大概是个股风险的25%。也就是说，通过分散化的方式大概降低了个股风险的75%。这说明，保险组合在降低风险的效果上是有效的。
（二）分散化变动分析
下面分析随着权重逐步提高时，组合风险（方差）的变动情况。先对三个季度组合中权重小于或等于1%的股票的风险作简单平均，作为权重为1%的股票的风险代替。这样，在上述六种股票分组的基础上，我们可以得到权重从1%到100%的股票和股票分组的风险。把三个季度组合中各种权重的股票和股票分组与相应的风险列于图1～图3中。
各种权重下的方差变动（2005年年报）
权重
图12005年年报保险组合的权重—方差关系
各种权重下的方差变动（2006年第一季报）
权重
图22006年第一季报保险组合的权重—方差关系
各种权重下的方差变动（2006年中报）
权重
图32006年中报保险组合的权重—方差关系
从图1～图3可以得出如下结论：（1）三个季度组合的个股风险都较高，但随着股票组合权重的增加，风险快速下降并呈现稳定，通过分散化的方式降低风险是有效的，并没有出现某些文献所描述的采用分散化投资难以降低投资风险的现象；（2）当股票组合的权重达到30%时，保险组合的风险进入稳定状态，对应方差约为0.04；（3）保险组合的风险主要由重仓股决定，特别是权重累计达30%的那些重仓股，基本决定了组合的风险特征。
（三）系统性风险分析
计算股票或组合的系统性风险必须先选定市场组合。目前很难找到满意的市场组合，本文分别采用上证指数和沪深300指数作为市场组合进行分析。选用上证指数因为其在国内使用很广，选用沪深300指数因为作为股指期货的标的，其影响将越来越大。
把三个季度组合在三个时段（2005年年报组合在2005.4.8～2005.12.31时段，2006年第一季度组合在2006.1.1～2006.3.31时段，2006年中报组合在2006.4.1～2006.10.16时段）的收益率序列进行对接，形成保险股票组合的实际收益率序列。再根据CAPM中的系统性风险分析模型计算保险组合样本的各项系统性指标，列于表3中（总风险仍用方差进行测度）。
从表3的计算结果可以得到三个重要结论：（1）从β值看，保险股票组合属于低风险组合，因为β值小于1；（2）组合中的非系统性风险占比已经很低，再次证明分散化投资的有效性（以上证指数为市场组合时，保险组合中的非系统性风险占比为36%；以沪深300为市场组合时，非系统性风险占比为17%。）；（3）保险组合样本与沪深300的相关性大大高于上证指数，说明保险资金选择股票时比较偏向于沪深300指数的一些样本股，或者收益——风险特征与之相似的股票。
2005.4.8～2006.10.16保险股票组合的系统风险指标
表3
市场组
合代表()与市场
相关
系数()β
值()组合
总风险()组合的系
统性风险()组合的非
系统性风险数值()占总风
险比例
（%）()数值()占总风
险比例
（%）上证指数()0.80()0.72沪深300()0.91()0.85()0.0 390()0.025()64()0.014()360.032()83()0.007()17四、保险股票组合的业绩分析
通常情况下，当β值小于1时，股票或组合在市场下跌（熊市）比指数跌得慢，在市场上涨（牛市）比指数涨得快。但在这次研究中发现，保险组合样本并非如此。
为了比较，分时段把保险组合、沪深300指数和上证指数的收益率进行累加，然后把相同时段内保险组合的累计收益率与两个指数的累计收益率相减，结果列于表4中，并把其中一个时段的三个累计收益率序列用图4表示。
保险股票组合的累计收益率超出
指数累计收益率的情况
表4（单位：%）
累计收益
对比情况()2005.4.8～
2006.10.16()2005.7.1～
2006.10.16()2006.1.1～
2006.10.16保险组合
减去沪深300()13.02()3.64()3.57保险组合
减去上证指数()11.99()15.24()19.86数据来源：万德资讯，天相资讯，中国人寿资产管理有限公司投资研究中心整理
图42005.4.8～2006.10.16保险组合
样本与指数的业绩比较
数据来源：万德资讯，天相资讯，中国人寿资产管理有限公司投资研究中心整理
从表4和图4可以看出，即使组合的β值小于1，但其最终业绩还是超出指数，即“业绩跑赢大盘”。为了解释其原因，以标准CAPM中的证券市场线模型及其变化而来的市场模型对保险组合作进一步的实证分析。采用2005.4.8～2006.10.16时段的日数据，利用Eviews软件，拟合出了两个回归模型：
BX=0.000498+0.8468*HS300
（F=1736,DW=1.80）（2）
（t=1.82）（t=41.67）R2=0.83
BX=0.00 0621+0.7 813*SZ
（F=639,DW=1.78）（3）
（t=1.57）（t=25.28）R2=0.64
式中，BX 表示保险组合样本的收益率变量，HS300表示沪深300的收益率变量，SZ表示上证指数的收益率变量。
两个模型的相关参数列于表5和表6，可以看出，除了模型（3）的常数项C（即0.000 621）的显著水平稍差（p=0.12）外，其它参数的显著水平都较好，说明两个模型拟合的效果不错。
模型（2）的相关参数
表5
被解释变量: BX方法:最小二乘法样本数（调整后）： 1 367解释变量()系数()标准差()T检验值()概率常数项C()0.000 498()0.000 273()1.824 909()0.0 688HS300()0.846 837()0.020 324()41.66 674()0.0 000拟合优
度R2()0.826 283()被解释变量平均方差()0.001 381调整后的
拟合优度R2()0.825 807()残差平方和()0.009 908对数似然
估计值()1 409.634()F检验值()1 736.117D-W
检验值()1.796 516()概率()0.000 000模型（3）的相关参数
表6
被解释变量: BX方法:最小二乘法样本数（调整后）： 1 367解释变量()系数()标准差()T检验值()概率常数项C()0.000 621()0.000 395()1.572 893()0.1 166SZ()0.718 320()0.028 413()25.28 161()0.0 000拟合优
度R2()0.636 512()被解释变量平均方差()0.001 381调整后的
拟合优度R2()0.635 516()残差平方和()0.020 731对数似然
估计值()1 274.152()F检验值()639.1 598D-W
检验值()1.781 522()概率()0.000 000从模型可以看出，保险组合样本业绩超越指数的贡献主要来自常数项，因为两个模型中常数项的简单年化收益率分别为12.45%（0.000 498×250=0.1 245）和15.53%（0.00 0621×250=0.1 553）。从CAPM模型的角度分析，保险组合样本的业绩贡献主要来自α系数，说明我国保险资金的股票投资中，在追求低风险的同时，也采用了主动、积极的投资方式获取超额收益。五、结论
根据以上的分析我们可以总结出如下的结论：
（一）无论以现代组合理论还是以CAPM模型进行分析，保险股票组合分散化效果良好，保险资金运用中通过组合投资的方式大大降低了股票投资风险。
（二）保险组合的风险主要由权重排在前面的、累积权重为30%的那些重仓股票决定。
（三）随着权重的增加，保险组合总体风险快速下降，当累积权重达到30%时，组合的总体风险进入稳定状态。
（四）从β值看，保险股票组合样本属于低风险组合，因为β值小于1。
（五）从组合的业绩看，保险组合相对于指数获得了超额收益，说明保险资金的股票投资采用了主动、积极的投资方式。
（六）从总体看，相对于指数和组合中的个股而言，保险组合呈现了低风险高收益的特征。
［参考文献］
［1］Erwin M. Saniga,Thamsa H. Mcnlsh,and Bruce k. Gouldey(1981).The Effect of Differencing Interval Length on Beta. The Journal of Financial Rearch,IV,(2),129-135.
［2］Fabozzi,Frank,and Francis,Clerk(1977).Stability Tests For Alphas and Betas over Bull and Bear Market Conditions. Journal of Finance,XXXII,(4),1093-1099.
［3］Gruber,M.  (1987). Modern Portfolio Theory and Investment Analysis. New York.
［4］James. H. (1984). Some Studies of Variability of Returns on Investment in Common Stocks. Journal of Business,April.
［5］Markowitz H.(1952).Portfolio Selection. Journal of Finance，(3),77-91.
［6］Markowitz H.(1959).Portfolio selection: Efficient diversification of investment，New York：Wiley，1-343.
［7］William F• Sharpe (1963). A Simplified Model for Portfolio Analysis. Management Science，(1).
［8］William F• Sharpe(1969). Capital Asset Prices：A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance，(9).
［编辑：郝焕婷］保险研究2007年第1期资金运用INSURANCE STUDIESNo.12007