蔣丹 肖東生

[摘 要] 隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，投資領(lǐng)域變得越來越廣，人們的投資行為日益普遍。然而，投資是有風(fēng)險的，那么，人們對于投資所帶來的風(fēng)險，其承受能力究竟有多大，這是個很值得探討的問題。本文借助二階DEA模型，通過對組成風(fēng)險承受能力的4大要素（風(fēng)險偏好、風(fēng)險態(tài)度、風(fēng)險能力和風(fēng)險認(rèn)知）單獨進(jìn)行評估，進(jìn)一步為每個客戶產(chǎn)生一個最終的風(fēng)險值，幫助金融機(jī)構(gòu)評估客戶風(fēng)險承受能力，從而為投資者選擇合理的投資組合。

[關(guān)鍵詞] DEA；風(fēng)險承受能力；投資組合

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2014 . 18. 061

[中圖分類號] F830.59 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2014）18- 0096- 04

0 引 言

在金融業(yè)日趨市場化的今天，人們的金融意識開始發(fā)生轉(zhuǎn)變，人們對資金增值的要求從無意識到有意識，投資理念也逐步走向成熟。然而，由于人們自身專業(yè)知識的缺乏，各咨詢機(jī)構(gòu)應(yīng)運而生。秉承著“適應(yīng)性”原則，理財規(guī)劃師、經(jīng)銷商和投資顧問在衡量投資機(jī)會是否適合客戶時必須考慮客戶的個人情況、財務(wù)狀況、投資目標(biāo)和風(fēng)險承受能力等因素。而在這些因素當(dāng)中，能否對客戶金融風(fēng)險承受能力進(jìn)行合理評價則非常關(guān)鍵，因為這將是咨詢機(jī)構(gòu)推薦客戶選擇投資組合的基礎(chǔ)，但是其金融風(fēng)險承受能力是最難被評估的，因為缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

基于以上的分析，本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步圍繞以下問題進(jìn)行分析：①影響風(fēng)險承受能力的因素有哪些？②金融風(fēng)險承受能力評價模型-DEA模型的有效性如何？③最終產(chǎn)生的風(fēng)險值的有效性如何？

1 風(fēng)險承受能力

投資意味著風(fēng)險，而風(fēng)險是客觀存在的，但個人的風(fēng)險承受能力卻因人而異，它反映一個人所能承受的投資損失而不至于影響到正常的生活。個人的風(fēng)險承受能力與其資產(chǎn)狀況、工作情況、家庭狀況等都有關(guān)系。通過對一些統(tǒng)計變量與風(fēng)險承受能力關(guān)系的總結(jié)，筆者發(fā)現(xiàn)，在性別上，男性在面對風(fēng)險時，其承受能力較女性而言更大；在職業(yè)類型上，自由職業(yè)者、有較高社會地位的人、專業(yè)人士和在私營企業(yè)上班的人具有更大的風(fēng)險承受能力；在收入和財富上，投資者的風(fēng)險承受能力隨收入和財富的增加而增長；在投資經(jīng)驗、金融知識和教育上，投資者的風(fēng)險承受能力也隨經(jīng)驗、教育以及風(fēng)險和個人理財?shù)脑黾佣鲩L；年齡、婚姻和家庭狀況與投資者的風(fēng)險承受能力的關(guān)系則不確定。

從以上描述中可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險承受能力是多維的，影響風(fēng)險承受能力的因素有很多，本文通過參閱大量的文獻(xiàn)和總結(jié)，在前人研究的基礎(chǔ)之上將影響風(fēng)險承受能力的因素概括為以下4大類：風(fēng)險偏好、風(fēng)險態(tài)度、風(fēng)險能力和風(fēng)險認(rèn)知，而在衡量個人風(fēng)險承受能力時，應(yīng)對每個因素進(jìn)行評價。

2 風(fēng)險承受能力評價模型

Charnes、Coper和Rhodes （1978） 發(fā)表的第一篇關(guān)于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 （DEA）文章表明，在可比條件下，DEA模型可以用于評定和比較決策單元的相對性能。而本文將DEA應(yīng)用于風(fēng)險承受能力評估，采用了Ardehali（2005）的方法論，即將客戶或投資者定義為DMUs，將削弱風(fēng)險承受能力或意愿的變量作為輸入變量或風(fēng)險抑制因素，將增加風(fēng)險承受能力或意愿的變量作為輸出變量或風(fēng)險促進(jìn)因素，最后，為每個個體計算得出最終風(fēng)險值。DEA模型在本研究中主要是作為一種分類工具，各咨詢機(jī)構(gòu)根據(jù)DEA計算得到的不同風(fēng)險承受能力值對顧客進(jìn)行分類，從而幫助客戶選擇相應(yīng)的投資組合。

2.1 SBM模型

由于CCR和BCC模型無法衡量全部松弛變量，因此在評估中存在缺陷，ADD模型雖能從松弛變量入手，能考慮到所有非效率的來源，但ADD由于其自身設(shè)置的缺陷，不能精確地衡量效率水平，從而在使用中具有很大的局限性，而SBM模型——一種較為完善的DEA模型，可以很好地解決ADD模型存在的問題。下列表達(dá)式描述的是SBM模型的基本形式：

ρ*=min（1）

S.t.

xio=xijλj+si-（i=1，2，…，m）

yro=yrjλj-sr+（r=1，2，…，s）

λj≥0（j=1，2，…，n）

si-≥0（i=1，2，…，m）

sr+≥0（r=1，2，…，s）

且0≤ρ*≤1

其中，j是1-n的n個個體數(shù)；i是風(fēng)險抑制因素（傳統(tǒng)的輸入因素）指標(biāo)；r是風(fēng)險促進(jìn)因素（傳統(tǒng)的輸出因素）指標(biāo)；Xij代表的是第j個研究對象第i個風(fēng)險抑制因素的值；yrj代表的是第j研究對象第j個促進(jìn)因素的值；s表示的是投入、產(chǎn)出的松弛變量；λ是權(quán)重向量； ρ*是個體的風(fēng)險值。

值得注意的是，本模型在衡量風(fēng)險態(tài)度變量的每一個心理問題時，選擇的是 Likert 量表，對于5個選項：“強(qiáng)烈反對”“不同意”“中立”“同意”和“強(qiáng)烈同意”，分別被編碼為1，2，3，4，5。而有些數(shù)據(jù)必須縮小被分為5或10相等的間隔以匹配Likert量表，例如，把21歲到32歲的年齡轉(zhuǎn)換為“1”；33～44歲轉(zhuǎn)換為“2”，等等，“5”相當(dāng)于69～80歲的人。唯一例外是對投資經(jīng)驗?zāi)陻?shù)的劃分，0～1年的投資經(jīng)驗被轉(zhuǎn)換為“1”；2～3年：“2”；4～5年：“3”；6～ 10年：“4”；11年及以上：“5”。

2.2 兩階段DEA模型

兩階段DEA模型的第一階段由4個SBM模型構(gòu)成，它們分別是態(tài)度模型、能力模型、偏好模型以及認(rèn)知模型；第二階段是包括所用因素在內(nèi)的模型，而之所以選擇兩階段DEA模型，其原因有兩點：①根據(jù)大量文獻(xiàn)建議，為了正確合理的評估風(fēng)險承受能力，應(yīng)對其影響因素分開考慮；②把所有相同的變量合并是不合適的，因為同一變量對態(tài)度、能力、偏好以及認(rèn)知的影響方向可能是不同的（即，如資產(chǎn)負(fù)債比在能力模型中是一種抑制因素，而在偏好模型中卻是一種促進(jìn)因素）。

（1）第一階段為每個客戶生成4個DEA值（與每一個因素相對應(yīng)），每個值都介于0～1之間，反映了此客戶與其他所有客戶在某個特定因素上的關(guān)系。例如，對于能力和態(tài)度的得分分別為0.5和0.9，就意味著客戶招致風(fēng)險的財政能力是穩(wěn)健的，而與其他客戶相比，他/她承擔(dān)貨幣風(fēng)險的意愿更強(qiáng)。

（2）第二階段是對風(fēng)險承受能力的整體評價。也就是說，考察風(fēng)險的多重性，以及每個元素對整體風(fēng)險承受能力的影響。從本質(zhì)上講，當(dāng)為每一個客戶計算出相應(yīng)的態(tài)度值、能力值、偏好值及認(rèn)知值后，它們組合成一個單向的SBM模型（把第一階段的輸出結(jié)果作為第二階段的虛擬輸入變量）為每個客戶產(chǎn)生一個最終的風(fēng)險承受能力值，介于0～1之間，而最具冒險的投資者被給予1分，其他的都低于1分。

3 金融風(fēng)險承受能力評價研究

3.1 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于問卷調(diào)查，問卷采用紙質(zhì)問卷或在互聯(lián)網(wǎng)上分發(fā)，面向廣東省共發(fā)布300份問卷，實收回137份，有效問卷135份，有效回收率為45%。在已得數(shù)據(jù)中，男性（58%）稍多于女性，平均年齡為35歲，大多數(shù)是已婚的或有穩(wěn)定的關(guān)系（66%），50%以上沒有家屬，70%以上至少有一個大學(xué)學(xué)士學(xué)位并有著較高的平均收入和平均凈資產(chǎn)，60%是全職工作者。

3.2 變量定義

風(fēng)險態(tài)度，指人招致風(fēng)險的意愿。對風(fēng)險態(tài)度的測量，本文采用13個心理問題指標(biāo)進(jìn)行分析，通過 Likert 量表來打分。風(fēng)險認(rèn)知，主要指的是人們對風(fēng)險回報的理解，本文選擇金融市場知識、投資經(jīng)驗及對風(fēng)險回報的理解3方面的指標(biāo)來對其進(jìn)行衡量，同樣采用 Likert 量表來打分。風(fēng)險偏好，指為了實現(xiàn)目標(biāo)，企業(yè)或個體投資者在承擔(dān)風(fēng)險的種類、大小等方面的基本態(tài)度，本文風(fēng)險偏好主要包括從高風(fēng)險到低風(fēng)險投資、負(fù)債到資產(chǎn)，借助資產(chǎn)負(fù)債率和收入負(fù)債率兩個指標(biāo)來分析。風(fēng)險能力，指面對風(fēng)險時的經(jīng)濟(jì)能力，它受到年齡、收入、資產(chǎn)凈值以及投資年期影響，而本文綜合Cordell（2001）和Ardehali（2005）的思想以及現(xiàn)有研究方法，選取資產(chǎn)負(fù)債率、收入負(fù)債率、凈資產(chǎn)、收入、家屬數(shù)量、受教育程度、年齡及投資年期8個指標(biāo)。各變量的含義詳見表1。

3.3 實證分析

3.3.1 相關(guān)性分析

圖2反映了風(fēng)險態(tài)度、風(fēng)險能力、風(fēng)險認(rèn)知以及風(fēng)險偏好4個因素之間的關(guān)系，由（斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)）ρ可知，各因素之間呈弱相關(guān)性，表明各因素之間是相對獨立的，這說明在評估各因素的過程中應(yīng)對其進(jìn)行分開考慮的分析是正確的，而這在一定程度上也意味著本文選擇的二階DEA模型是合理的。

3.3.2 第一階段模型

如圖3所示，在態(tài)度模型中，其中有9位被調(diào)查者具有最強(qiáng)烈的金融風(fēng)險意愿，因此，分配給他們的風(fēng)險態(tài)度值為1。而相比其他被調(diào)查對象而言，這9個人有較高的平均收入和凈資產(chǎn)，以及較低的資產(chǎn)負(fù)債率和較低的正式教育，而且他們基本上已婚。此外，運用在態(tài)度模型當(dāng)中的心理學(xué)問題通過likert量表所轉(zhuǎn)換成的變量，它們之間的相關(guān)系數(shù)如圖4所示。這些心理問題（A1～A13）之間的弱相關(guān)性表明它們在評估風(fēng)險態(tài)度時的相對獨立性和重要性。

在認(rèn)知模型中，僅僅只有2人的得分為1?？芍?，被調(diào)查的對象對風(fēng)險的認(rèn)知普遍不足，但是，從以上兩位最具風(fēng)險認(rèn)知的客戶的問卷來看，他們都有著比較豐富的投資經(jīng)驗和較高的學(xué)歷。日常生活中，雖然很難直接判斷哪些人最具風(fēng)險認(rèn)知，但不難發(fā)現(xiàn)風(fēng)險認(rèn)知與個人的受教育程度以及投資經(jīng)驗是密切相關(guān)的。

在偏好模型中，4位被調(diào)查對象顯示出強(qiáng)烈的風(fēng)險偏好，因為根據(jù)他們過去的財務(wù)決策，他們有最大的傾向來接受金融風(fēng)險，因此，他們的風(fēng)險偏好值為1。而相比其他受訪者，他們擁有更高的資產(chǎn)凈值和收入；同時，他們年齡更大、已婚且有家屬。然而這樣的結(jié)果是有悖于常理的，因為年齡越大，一旦金融投資失敗，其從失敗中恢復(fù)的時間有限，所以其所能承擔(dān)的風(fēng)險越?。涣硪环矫?，已婚和家屬的緣故決定了很多家庭的投資開始追求穩(wěn)定，對風(fēng)險的承受能力逐漸減弱。但是，需要注意的是，債務(wù)變量與風(fēng)險偏好是呈正相關(guān)。因為他們擁有更高的資產(chǎn)凈值和收入來負(fù)擔(dān)負(fù)債；同時，為了讓家庭成員擁有更好的生活質(zhì)量，他們需要更多的投資來積累更多的財富，所以負(fù)債比率較高。

在能力模型中，有17位被調(diào)查者的風(fēng)險能力值為1。因為相對于整個樣本而言，他們有最大的經(jīng)濟(jì)能力來招致風(fēng)險。收入、凈資產(chǎn)和賺錢潛力（由受教育的水平來衡量）是決定金融風(fēng)險能力的關(guān)鍵因素，而這17位被調(diào)查者70%至少擁有學(xué)士學(xué)位，同時有著較高的平均收入和凈資產(chǎn)。

3.3.3 第二階段模型

根據(jù)第一階段獲得的態(tài)度值、認(rèn)知值、偏好值及能力值，將這些輸出結(jié)果作為第二階段的虛擬輸入變量，運用到第二階段的SBM模型，從而為每個客戶產(chǎn)生一個全局的金融風(fēng)險承受能力值。在第二階段模型中，其中10位調(diào)查對象最具風(fēng)險承受能力，故其最后的風(fēng)險值為1。而所有樣本最終的風(fēng)險承受能力值的均值、中位數(shù)及最小值分別為0.506±0.196，0.460和0.194。

問卷中的第14個問題向每個參與者表明，獲得的數(shù)據(jù)將用來計算得到一個介于0～1之間的最終風(fēng)險值。同時，讓每個參與者對他們最后的風(fēng)險值進(jìn)行估值。結(jié)果，對比DEA模型處理的結(jié)果，36%的女性和67%的男性高估了他們的最終風(fēng)險值；相反，43%的女性和42%的男性則低估了他們的最終風(fēng)險值。另外，值得注意的是，第14個問題的平均得分為0.540，與第二階段均值0.506很接近，這說明DEA模型對風(fēng)險承受能力的評估與顧客自我評估具有內(nèi)部一致性，但在精度上卻還是存在一定的差異，這主要是因為第二階段的得分保留了3位有效數(shù)，而自我評估得分只有1位有效數(shù)。

3.3.4 不同性別風(fēng)險承受能力分析

由表2可知，在所有的模型當(dāng)中，處在風(fēng)險前沿面上的男性數(shù)量比女性要多，同時，男性的得分在每個模型當(dāng)中都要高于女性的得分，這表明相對于女性而言，男性在面對風(fēng)險時其承受能力更高；其次，t檢驗表明，性別差異對態(tài)度值和認(rèn)知值是顯著的。

3.3.5 有效性檢驗

在本研究中，所用的二階DEA模型為每個客戶計算出最終的風(fēng)險值，如果得分為1，則意味著其風(fēng)險承受能力最大。為了驗證其最后結(jié)果的有效性，本文對二階的DEA模型進(jìn)行一次反向，即對輸入輸出變量的方向進(jìn)行調(diào)換，如果得分為1，則意味著其風(fēng)險承受能力最小。通過分析發(fā)現(xiàn)，原DEA模型最后的風(fēng)險值與反向DEA模型最后的風(fēng)險值高度相關(guān)（皮爾森系數(shù)為0.841），這表明本方法是有效的。

4 結(jié) 論

本文在對風(fēng)險承受能力進(jìn)行評估時采用了DEA測量工具，為了與統(tǒng)計學(xué)、社會經(jīng)濟(jì)學(xué)以及心理學(xué)等性質(zhì)的數(shù)據(jù)相適應(yīng)，選擇了DEA-SBM效率模型來獲取最后的風(fēng)險值，本次研究最后得出的結(jié)論與相關(guān)文獻(xiàn)的結(jié)論存在一致性。特別是對風(fēng)險承受能力的多維性進(jìn)行了驗證：風(fēng)險態(tài)度、風(fēng)險認(rèn)知、風(fēng)險偏好及風(fēng)險能力之間的弱相關(guān)性意味著各風(fēng)險因素是可以單獨被正確評估的。其次，本研究在一定程度上還反映了風(fēng)險與特定統(tǒng)計變量之間的關(guān)系，即在金融風(fēng)險概念上，男性與女性之間存在著內(nèi)在的差異。最后，由于本次研究的樣本容量相對來講比較少，樣本的多樣性比較缺乏，研究的對象主要是那些擁有較高凈資產(chǎn)的個體，所以缺乏一定的普遍性，而這些不足之處將是后續(xù)研究需改進(jìn)和完善的。本次研究的主要貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在對風(fēng)險計數(shù)的構(gòu)建上，而金融機(jī)構(gòu)則可以通過這個風(fēng)險計數(shù)來評估客戶風(fēng)險承受能力，從而為投資者選擇合理的投資組合。

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