股票风险测度的方法
股票市场在提供投资回报的同时，也孕含着很大的投资风险，如何从大量的股票当中选取优质股票一直是广大股民积极思考的问题，特别是对那些刚人市，对股市不太了解的新股民而言更为突出。本文介绍一种简单易操作的筛选股票的方法，相信通过这种方法，广大股民可以快速而准确地找准投资目标。
l方法介绍
短缺概率是巴尔泽(Balzer，1994)提出的一种风险测度方法。短缺概率评估投资收益可能低于某个参照点的机会，这个参照点常常设为零，也可以设为反映能够接受的最小收益水平，这个风险测度用公式(1)计算：
短缺概率(1-C)=Prob(R<B)(1)
其中，R:投资收益
B:基准或参照收益
图1中基准收益左侧的阴影部分代表短缺概率(1-C)。定义C为获得基准收益的可靠性水平，下文我们将按C来作为风险测度，这样更易于接受。显然C越大，风险越小。这样就可以说，我们能在可靠性水平为C的情况下获得不低于B的收益率。按C对股票排序后，只要根据自己的风险厌恶水平定下可靠性水平C，就可从大量股票中找到自己满意的股票。
传统方法中概率估算采用的是收益率正态分布假设，这对于大型资产组合收益是适用的，但对于个股来说还存在缺陷。因为对于个股，虽然中心极限定理暗示许多随机变量的总数呈正态分布，但是，复利计算的作用使得投资收益率呈不对称分布，而不是正态分布的对称形状。而且假定股票价格不能是负的，正态分布就不能真正代表持有期收益率的情况。因为它允许有任何结果包括全部股票的价格为负，特别要指出的是，低于一100%的收益率在理论上是不可能的，因为它意味着存在负的证券价格的可能性，正态分布不能排除这样的结果。而另一个假设是连续利收益率是正态分布的，阶段收益率呈对数正态分布。这种假设巧妙地排除了上述缺陷的可能性，同时还保持了使用正态分布的好处，因此这里我们采用这种假设，以提高风险测度的有效性。
2方法的应用
作为上述测度方法的应用，本文根据1997年2月21日到2001年7月13日上市公司的周收益率数据，对我国部分股票进行风险测度。
1)假定收益率满足理想化的条件，即所有收益数据都是相同分布和独立的：
ln(1+R)~N(u,σ2);
其中，u可由样本均值
估计，Ri为周收益率；
σ2可通过样本方差
估计，其度量股票的风险。
假定一年的交易日为252天，一周为5天，我们可通过公式(2)(3)将u和σ转换为年平均收益率和年风险水平，其中T=252／5：
uannual=u·T(2)
σannual=σ·
(3)
给定B，本文取0.16(3年期国库券收益率加上2%的通胀水平)和0，以供比较。
由于1 C=Prob(R<B)=Prob(ln(1+R)<ln(1+B))
=Prob((ln(1+R) uannual)/σannual
则1 C=Φ(a)
其中Φ(X)为标准正态分布函数，查分布表可得出1-C，结果见表1。
2)对数据结果进行分析：
从表中B=0.16列中的C(已排序)，我们得到获得16%收益的可靠性水平，显然表中的第一支股票可靠性最高，达到80%以上，而由B=0列中的1-C可知，其发生损失的概率为11.2%。若我们获得16%收益率的可接受的可靠性水平为70%，那么前5支股票都是我们可以进行投资的。这样，我们就给出了一个对股票选取的完整方法，其能从收益和风险两方面控制入选的股票，使得被选中的股票能达到满意的收益水平，且风险也较小。
3结语
由该方法的实际应用可见其具有简单易操作的优点，而且分析结果与实际股市行情看来也很相符。但也有无法测量不希望发生的事件发生的严重程度的缺陷。不过考虑到股票是一个特殊的投资工具，不象其他衍生工具，其受证券监管部门的严格监管，且对上市公司有着严格的资格审查，故出现股价暴涨暴跌的情况并不多见，因此上述缺陷并不影响该方法在股票市场的风险测度的有效性。不过为了减少无谓的风险，有必要说明如下：(1)在选取B和C时，应适当大，因为过小会使得大量风险水平相当但收益较低的股票进入选择范围，这显然不符合投资预期，这点从表1也可以看出；(2)该方法更多的适用于长线投资的风险测量，对于那些短线投机的股民，并不是一个适合的工具。
