壹、 前言
中央銀行職掌貨幣政策及通貨發行,市場參與者對央行可信度及穩定性的重視程度自然不在話下,有鑑於此,央行對投資組合之風險管理亦較一般金融機構更趨謹慎;而其中,有關外匯準備之風險管理又屬中央銀行整體風險管理上重要的一環,故外匯準備投資組合之績效評估與風險管理遂值得加以探討。植基於此,對於近年來受到廣泛討論之金融機構市場風險、營運風險、信譽風險及普遍為各國央行採行的風險值模型等議題,皆為本文欲探討之熱門話題。除此之外,由於金融風險有高度的複雜性,隨著資訊科技日新月異,將風險值計量模型及選擇權避險模型與具備強大運算能力的資訊系統相互整合而成之風險管理系統,亦逐漸成為資產管理業務上的發展重點。
雖然在資產管理程序上,中央銀行與一般金融機構並無明顯不同,有關建構投資組合之步驟,仍不外乎先決定投資準則,界定投資組合屬性及對報酬/風險抵換關係的要求,並衡量當時市場狀況擬定投資策略,事後再透過投資組合的損益分配情况,評估檢討投資操作之績效與風險,並據此檢視是否符合原先之投資準則及目標,作為日後修正改進之參考,依此構成一完整的投資活動循環,並激勵投資管理者在承擔有限風險情況下,積極尋求較高的投資報酬。
然而,由於央行肩負著穩定金融市場的職責,有時基於穩定匯市的考量,不得不握有特定外幣資產而承擔外幣匯率及利率波動的風險;此外,如屬採行被動式外匯管理政策之小型開放經濟體,央行為捍衛幣值,更必須確保本身擁有足夠之外匯準備,並同時維持外匯準備與國內貨幣總計數之間的關係。因此,對央行而言,除了獲利的考量外,貨幣政策目標亦會影響到外匯準備投資的目標與管理原則,也使得外匯準備資產管理更形複雜,更加重視資產的安全性與流動性。
本文所要探討有關投資管理之風險控制問題,眾所週知,風險值(Value-at-Risk, VaR)的運用有其獨特的重要性,利用風險值的特性,可解析影響投資組合損益的風險因子與不同資產項目的風險貢獻度、並瞭解不同風險因子之間的風險分散效應,而整合這些量化資訊將能較為精準地估算並衡量投資組合的風險水準,並可循此訂出投資績效的合理目標或投資風險的承擔上限,以避免偏離投資目標。
簡言之,風險值即針對交易部位可能承受之市場風險,在特定信賴區間下,計算特定期間內,交易部位因市場不利變動而可能發生的最大損失。由於傳統財務會計僅能提供商品的本金、契約條件及市價,並無法提供商品的動態資訊,採用風險值除可瞭解特定期間內的部位風險,亦可瞭解未來市場波動所可能造成投資組合之價值損失,及早採行避險行動加以因應。蓋風險值除可估計投資組合的整體風險外,尚可應用於資本需求的決定、資本的配置決定,以及績效報酬目標設定等決策參考。
當然風險值的方法也有其缺點,主要在於VaR常低估在極端情況下的可能損失,VaR是在正常的市場情況下分析不同商品的波動性與相關性以量化投資組合風險,但在遭遇系統性的金融危機時,統計分配之參數常發生改變,如911事件及東亞金融風暴,不同資產間的報酬相關係數將會趨近於1,投資組合跨市場分散風險的效果將會明顯降低,而出現損失金額大幅偏離常態分配預期值之左尾及厚尾現象,因此,通常須輔以壓力測試或極值分配理論等解決方案以模擬最差的可能情況,另外,風險值方法的另一項重要遺憾,在於未能提供如何避險及避險代價為何之具體解決方案,因此在實際運用上,融合選擇權理論之賣權概念模型便逐漸成為另一發展的方向。
此外,實際運用VaR時亦須格外小心,VaR操作就猶如投資組合保險等衍生性商品的動態避險策略,當所有的金融市場參與者皆因超出風險值限制而同時減少部位時,可能會加重市場的賣壓,故在風險值的運用上,富有經驗者的判斷仍不可或缺,並應將壓力測試模型納入VaR模型,以期能適時反應當市場結構發生改變時,投資報酬之可能變動情況。
至於投資組合績效分析方面,則著重於投資者必須能合理計算投資組合的報酬,瞭解投資組合的價值變化,區分出那些部份是可歸因於操作者的技巧,同時比較管理費、賦稅、以及匯率波動對於投資報酬的影響,並分析資產管理者的操作效率,亦即假設投資組合與標竿指數或其他資產管理者在相同的風險條件下,投資報酬率是否確實比較高,或所謂報酬/風險比值是否較大,資產管理者所採取的積極式管理是否產生合理的經濟附加價值,以及從過去的操作績效及投資風格上判斷資產管理者是否確實具有穩健可持續的優良操作技術,這些都是投資者在進行績效評估上值得深入探討的議題。最後,本文觀點純屬作者個人意見,與服務單位無關,內容多所疏漏謬誤之處,尚祈見諒,並請不吝指教。
貳、淺談投資組合風險管理
一、當前風險管理趨勢
風險值模型(Value-at-Risk, VaR)大部份文獻認為是源起於90年代初期的風險管理工具,此方法傳說中是由J.P.Morgan Bank肇始,主要用於本身內部風險衡量與控管,經過不斷演化改進,風險值模型不但被許多金融機構引為主要的風險管理標準工具,並已成為現階段風險管理實務上的主流方式,然而,風險值模型雖然符合一般機構對風險衡量的要求,但並未提供避險的方式與代價,故融合選擇權理論之賣權概念模型亦逐漸形成另一發展方向。
大體而言,風險值評估於一段期間內(通常為一天或十天),當市場處於正常市況下,投資組合可能發生的最大損失金額;或當市場出現不利狀況時,投資組合的最大可能損失金額(儘管實際上,若市場真出現崩盤,風險值似乎也不太管用)。因此,風險值以投資組合的損益金額大小為表示單位,並多以常態分配下的分位數(或稱為信賴水準)定義最不利的情況發生可能引起的損失。換言之,風險值表示在既定的信賴機率水準下(i.e. 99%信賴區間),投資組合於固定期間內的最大可能損失金額。
風險值的特點在於提供量化、客觀的風險衡量方法,瞭解可能的部位變化情況,估計可能產生損失的機率,預計承受損失的程度,以及因應市場變動所帶來的風險,同時考量投資部位和實際損益之變動是否同向等量,這些均屬衡量風險上的重點。一般而言,風險值的衡量方法大致上有變異數-共變數法、歷史模擬法、及蒙地卡羅模擬法等方式。金融機構在實際執行上主要以歷史模擬法為主流,將本身持有之每一筆證券的歷史報酬率波動加總計算得到的風險值較為實在,比較容易瞭解個別產品在評估期間內的風險大小,也比較不用顧慮因模型假設或風險因子的選擇及分類可能造成太多爭議,跟外界的溝通方面會比較簡單明瞭。
綜言之,投資準則為資產管理者進行投資產管理的基礎,而風險值則可視為輔助工具,其功能在於協助資產管理者明確暸解當時的風險暴露大小與風險結構是否與預期相符。一般而言,風險值在投資管理領域的基本應用,大致上可歸納為:
(一)做為訂定交易部位的參考:
一般的資產配置程序中,通常會對交易部位或交易損失予以明確限制,其中損失限制可分為:以市價結算之停損機制或評估未來一段時間可能發生之損失金額不得逾某一上限,進而規範單一資產或單筆交易的風險值貢獻度之上限,在不逾越限額的前提下,應賦與資產管理者高度的交易彈性,而風險值便可於規劃交易部位限制時,作為一項參考依據。但實務上,即便擁有高度複雜的風險計算系統,大多數華爾街券商在不同類型資產之風險額度的分配訂定上,仍仰賴內部高層與投資管理委員會成員對未來經濟前景與市場走勢的主觀判斷,於共同討論後,直接決定各類商品之交易部位額度,而非僅依賴模型預測之報酬/風險值高低就做成投資策略。
(二)控制風險承擔上限
風險值機制給予資產管理者或投資組合可以接受的部位損失上限,通常機構法人會採用相對風險值,而一般投資者採用絕對風險值,事先制定投資風險承擔上限。定期性檢視估算風險值及給定的損失上限是否合理,以瞭解投資組合的風險值是否逾越被授權的額度,此制度的建立重點並不在於強迫資產管理者必需調整投資部位,而在於當風險承擔上限超出時,能編列例外警示報告(exception report),並交由投資決策小組討論;或是告知當時的市場變動與可能遭受的風險,並決定下一個行動步驟。
由此可知,上述的檢測機制重點不完全落於嚴格控制投資組合的風險值,而在於建立一可行的制度與程序來處理市場異常變動,促使資產管理者能夠系統性的監控其風險值,並且維持資產管理者對於投資組合的主導權,從而當風險承擔上限可能超出時,交易室人員便能先與內部高層溝通討論,若是真的等到風控人員送交例外報告向內部高層報告時再採取行動,大都已經太晚。
(三)規劃風險預算配置
風險預算(risk budgeting)指投資風險額度配置的方式,將投資組合的風險承擔上限依其資產配置的投資項目種類,於考量風險分散效應後訂立風險額度,並再分配至每一類投資項目,資產管理者就依照此風險配置額度執行其投資組合的管理,而為了控制流動性風險,在外匯準備管理上,通常將資產分為流動型資產及收益增加型資產後,再分別進行風險分解及整併工作。 風險分解(risk decomposition)屬於進行風險預算配置的先前作業: (1) 依據資產管理者的資產配置屬性(風險因子或資產類別)執行風險貢獻度的分配,其中風險因子係指利率風險及匯率風險等(或再細分為殖利率曲線平移、斜率、曲度變動及債券信用及流動性加碼利差等),或以資產類別加以區分為不同類型債券,以及短中長不同天期之利率風險等。(2)比較目前實際的風險配置狀況與預期的風險配置間的落差。並依據風險分解的結構,再分配風險額度及進行詳實的評估,即(1)設定風險因子(利率、匯率)及資產類別(US Treasury、TIPS、MBS、Repo、Swap…)的風險承擔上限。(2)調整資產配置,使得實際的風險配置滿足風險承擔上限。 前述的風險配置程序,亦可採不同的資產管理者做分類標準來代替風險因子(或資產類別),而將風險額度調整配置至資產管理者,亦可將此觀念延申至資產管理公司對於專業基金經理人的管理,以控管日常經營的風險。但話又說回來,有時理論歸理論,在風險配置上,多數投資機構本身對市場的看法(View)仍扮演重要的角色。例如於許多情況中,投資銀行在實際投資運作及風險管理決策上,高階決策階層通常於考量市場成長趨勢及總體經濟前景後,直接決定資產配置的整體方向,如果沒有人強烈反對的話,再衡量設定各類資產的風險承擔限度,並由風控人員及交易室人員每日留意風險變動的情況。 既然仍需仰賴人為專業判斷,於考量市場趨勢及總體經濟前景後,才能決定資產配置的整體方向,那花那麼多錢建制風險管理系統幹嘛?就只是為了計算出一個風險值來看一看而已嗎?大部份華爾街上所謂的專家會回答:那倒也不盡然,能將風險量化已經算是個人的一小步,銀行的一大步了,有了風險值之後,才知道下一步需要再做什麼更深入的東西,有那些功能是未來可以再改進加強的,況且,最基本的,起碼有了這套系統才能符合主管機關的規定,才能繼續開店做生意,這點是相當重要的。
說到這裡,大部份的老闆便會認真的思考風險管理系統的價值並問道:「喔!那要多少錢?」,也才會心甘情願每年花上幾千萬美元建置風險管理系統,當然,對非屬於經紀商或自營商且不操作複雜結構商品之保守投資者而言,系統會簡化許多,亦可選擇市面上一些系統開發者販售的風控系統,價格會比較低廉,亦可加以客製化,並節省銀行內部有限人力資源。或是將量化風險及績效評估的工作委外給保管銀行承作,許多大型保管銀行均提供此類服務;結合保管對帳與風險/績效評估服務,雖然增加些費用,通常還算值得,而保管銀行也希望藉由此類服務深化顧客關係,同時擴大業務基礎。
二、傳統風險管理與風險值方法之比較
資產管理的發展過程當中,早期採用資產分配法,即將資產的風險分散到最小,並做好資產流動性的分配管理即可。後來為同時兼顧風險到期日及利率結構等因素,於是改用計算到期日資金缺口之利率敏感性分析的風險管理方式,即資產價值×資產存續期間-負債價值×負債存續期間,最後則演進到以風險值 (Value at Risk) 衡量市場風險的階段。 傳統上在估量風險時,一次僅處理一個變數,換言之,僅能處理單一風險,但無法估算整體風險;例如過去銀行業常採用利率敏感性報表來分析利率風險,但利率敏感性分析著重在短期內現金流量對利率變動的反應,然而,實際的利率風險卻往往來自於中長期資產與中長期負債,加上對於資金提前償還及季節性變動因素無法處理,尤其在內部資金移轉價格之訂定上並不具實用價值,導致後來美國金融監理局也認為利率敏感性分析過於粗糙而不足取,乾脆放棄使用。
除此之外,其他傳統的風險分析工具在應用上也常出現類似問題,風管系統不但無法整合不同風險因素或市場,亦難以應用經風險調整後的績效衡量方式,實際應用上似已顯得黔驢技窮,尤其當風險值模型及選擇權計價模型的概念普遍為市場參與者接受之後,傳統的風險管理方式現已鮮為業者所採行。相對地,風險值模型則可衡量不同市場及風險因素間的整體風險,其本質上為統計的風險估測,為不確定的事件構建一機率分佈,再以統計方法對此分佈進行測估。 相對於傳統風險管理方法,風險值模型提供較明確的數量與機率分析,並考量不同資產項目間的相關性,可瞭解投資組合的風險分散效益。其優點為總括所有機率分佈,缺點為計算較不易,導出封閉型公式求風險值者較不常見,且計算上多屬線性組合,許多金融產品評價方式為非線性者,便需不斷地進行動態調整以避免評價上的預測誤差太大。
風險值雖然將整體風險以一個數值表達出,惟使用上仍須特別小心,尤其當不同類型資產間的投資報酬率相關性可能產生較大變化時更是如此,故運用上必須搭配最差情境的模擬分析(例如歷史或固定情境分析,在固定收益證券投資組合則較常採用殖利率曲線平移、旋轉、扭曲三項因素之模型),或是採行同時結合正常情況下之常態分配及惡劣情況下之極值分配的混合一般化極值分配模型,設法處理厚尾的問題,並探究最大可能損失金額及風險來源。
三、風險值之量化
一般而言,估算風險值的方法大致上可分為部份評價法與全方位評價法,部份評價法一般指變異數-共變異數法,包含歷史移動平均法、指數移動平均法(RiskMetricsTM)、GARCH預測法等,而全方位評價法一般包括歷史模擬法(Historical Simulation)與蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo Simulation)等,其中以指數移動平均法及歷史模擬法在實務上較常見。
(一)變異數-共變異數法
目前最廣為金融機構使用的部份評價法求解方式為JP Morgan的 RiskMetrics,後來分割獨立為子公司,其假設投資組合獲利率為正常機率分佈且與風險因子變動為線性關係,因此投資組合的風險值可由風險因子的標準差及相關度計算得出(若是對於風險因子時間數列長短的設定有所不同,則會得到不同的標準差及相關度)。對滿足上述二項假設的簡單線性投資組合,如債券、現貨及遠期外匯、短債工具等,部份評價法可得到確認的數值,但對選擇權、結構債券及不動產抵押證券等具有gamma、convexity等資產組合,較易產生不準確的風險值。
而實際評估風險值的困難度,由易至難分別為貨幣市場存款、遠期外匯、債券、遠期利率協定、交換(swaps)、外匯選擇權、利率選擇權,而且即使業界使用同一模型計算風險值,對上述資產項目之風險值估算,彼此間仍會出現差異,主要在對演算法、計算日期、利率期限結構、假日設定存有差異。此外,變異數-共變異數法的特色在於估算過程簡單快速,僅需資產價格變動的變異數-共變異數矩陣資料,但不適用於非線性損益商品,或存在偏態(skewness)及峰度(Kurtosis)的損益分配之報酬。
1.歷史移動平均法
歷史移動平均法將投資組合之價格變動率視為常態分配,歷史移動平均法可用於具有常態分配且不同期資產價格變動彼此獨立之投資組合中,此法先計算出過去一段時間風險因子價格變動的標準差,再求出風險值:即假設價格變動△S符合常態分配,Σ為各個價格變動率間的共變異矩陣(N×N),μ為部位之期望價格變動率矩陣(N×1)(報酬矩陣),CF為各部位之現金流量矩陣(N×1),而σP=√(CF/ΣCF)為投資組合之標準差,Zα為信賴水準為α時之常態單尾臨界值,通常採95%信賴水準約為1.65倍標準差、Zα=1.65(或99%信賴水準約為2.33倍標準差、Zα=2.33),則風險值為:VaR=ZασP√t預期投資組合報酬則為 △P=CF/μ
2.指數移動平均法(RiskMetrics法)此法以常態分配為前題,採指數加權移動平均法計算風險值,而權數會隨時間不同而變動,距離計算時點愈近、資訊效果愈大、權數愈大,其變異數為:
σ2t+1=(1-λ) λt-s(XS-μ)2
其中 λ為衰退因子 σt為第t天的估計標準差XS為第s天的報酬率μ為平均報酬率一般衰退因子值λ多介於0.85至1之間,通常採用0.94。
事實上,RiskMetrics的變異-共變異數處理方式為下述3.中所介紹之GARCH類模型的一項特例,即為GARCH(1,1)模型中ht=a0+a1εt-12+bht-1,將a1設定為0.06,b則設定為0.94,此點亦顯現出RiskMetrics的主要問題,即前式中(a1+b)等於(0.06+ 0.94)~1,該係數趨近1的結果將導致此模型變為非定態時間序列模型(Non-Stationary),用於風險預測上的準確性欠佳,但因其方便且易於瞭解,仍受到廣泛的採用。
3.GARCH模型
在上述簡化的RiskMetrics模型中,除了假設樣本的分配為常態外,並且樣本變異數與其時間落後項之間互為獨立關係,但是事實並非如此,報酬變異性間經常存在著序列相關情況,並存在著的波動群聚現象,共變異數也不是等於零,故就此現象修正原先之時間序列模型,建立自我回歸條件異質變異數模型,該模型常用之殘差項共變異數的估計式為:
Rt=β0+β1 Rt-1+εt,其中ht=a0+a1εt-12+bht-1 或 σ2t=a0+a1εt-12+bσ2t-1 形式(h為ε條件變異數),也就是假設資產價格有大幅變動時,伴隨而來的也將會是較大的波動性,如此比較符合實際的市場變動情況,而在自我回歸條件變異情況中,也較易達到穩態並具有效率。對於一般投資組合的風險值估計,經常建議採用指數GARCH(p,q)模型,即:
Log(ht)=ω+ Log(ht-j)+
至於股票投資組合的風險值估計上,則較常用GJR(p,q)模型:
ht=ω+ ht-j+
目前已有部份金融機構開始嘗試採用GARCH模型進行較大規模的風險值計算工作,但是如何改善與外部或內部高層之溝通工作,則是另一項挑戰。
(二)歷史模擬法:
歷史模擬法採行簡單式的模擬,選擇實際市場價格變動的歷史資料,重新估算投資組合,建構組合價值改變的分佈情形後,可得條件下的風險值。歷史價格的模擬最主要關鍵為資產價格走勢期間長短的選擇,太短則無法掌握所有資產間的關係或事件,取樣時間太長則失去預測能力,部份投資銀行在實務上採用每週資料做為分析基礎(或5個營業日),取樣長度則較為分歧,1年、2年、5年皆有,視不同商品及測試結果好壞等情況而定,但華爾街券商較常用過去12個月的每日歷史資料做分析基礎(如採每週資料做分析,取樣長度常用5年左右,惟需留意市場價格走勢是否存有結構性轉變的問題)。
歷史模擬法優點為對於所有商品的風險值估算具精確度,可描繪出完整的損益分配情況,不需加諸統計分配假設,估算速度較蒙地卡羅模擬法快(模擬情境較少),缺點為需要較長的價格歷史資料,而且歷史資料可能無法模擬未來情境在信賴機率水平太高時的情況(例如,99﹪以上),估算精準度會較差,因此,一般會再配合壓力測試進行補強工作。
(三)蒙地卡羅模擬法
蒙地卡羅模擬法是假設離散價格的變動服從某種隨機過程的形態,利用電腦模擬,在目標時間範圍內,產生隨機價格的路徑,並依此建構資產報酬分配,進而推估風險值,如此不但涵蓋變數的所有可能狀況,也可以處理非常態模型,蒙地卡羅模擬法和歷史模擬法的基本概念類似,但不同之處在於蒙地卡羅模擬法的價格變動率是從所訂的隨機模型中隨意抽取出來,蒙地卡羅模擬法的操作程序主要包含三個步驟:創造一個市場因子變化的樣本,並依隨機過程模擬的資產價格路徑,再綜合模擬結果,建構資產報酬分配,並依此計算投資組合的風險值。
蒙地卡羅模擬法優點在於可涵蓋非線性資產部位的價格風險,波動性風險,甚至可用來計算信用風險。亦可處理具時間變異性之變異數,以及在極端狀況下之非常態分配模擬等多種特殊情形。缺點則在於耗費較多的計算時間,而且必須給定適當的價格路徑模式,才可能模擬出應有的情境,故必須注意有關模型風險方面的問題。
四、固定收益商品之風險衡量
固定收益證券的市場風險,眾所皆知,基本上無可避免地會談到存續期間(Duration)與凸性(Convexity)等因素與債券價格變動間的關係,如同衍生性商品中的Delta、Gamma等希臘字母所表示的風險特性,一般在債券投資組合中最常以Duration衡量殖利率曲線的變動對債券價格的影響(即債券價格B對殖利率y微分、δB/δy),實際上許多市埸參與者以Bloomberg上已計算好的Risk值做避險,在短時間內要做決定之用亦屬相當便捷。
而信用風險或個別債券風險則常以債券價格變動量相對於該債券的殖利率與指標利率間(Swap rate或其他避險工具債券利率i.e. US Treasury、 MBS Pass Through)的利差變動加以衡量(或稱Spread Duration,δP/δs, 以bp表示),並作為投資銀行每日避險時的參考依據,但也有部份人士認為Spread Duration較適合券商使用,中、長線的投資者採用短期利差變動量評估風險並不很適當。
而在應用上,由於債券的信用風險變動會造成利差波動(spreads),在利用Asset Swap轉換成浮動加碼形態的評價方式時,由於在遠期現金流量折現過程中,分子項的現金流量加碼與分母項折現因子加碼會同時變動,並且會受到殖利率曲線形態影響,預測價格變動的spread duration在演算上會較為複雜。但不論是effective duration 或spread duration避險,由於評估債券價格的模式屬非線性,以Duration為基礎的一階避險,必須經常進行投資部位避險調整(每日或每週),以免失去避險效果,如能將凸性(convexity)也考慮進去,進行二階避險就比較不需要經常調整,但代價是計算上會變得複雜許多。
至於固定收益投資組合的風險衡量或避險,因投資組合中包含大量債券,故常以Key Rate Duration的方式,即按各個主要天期殖利率轉換為一組存續期間向量,而有別於前述單一存續期間的衡量方式,將殖利率曲線變動對債券投資組合價值的影響,分解為3月、1年、2年、3年、5年、7年、10年、15年、20年、25年及30年等殖利率曲線上關鍵利率加以分析。
當一個關鍵利率發生變動時,左右相鄰的兩個關鍵利率固定不變,而在相鄰關鍵利率之間的折現利率,則採線性內差方式計算推出;例如假設3年期零息利率為4%,5年期零息利率為4.5%,則可假定4年期折現利率為4.25%,並任意假設今天殖利率曲線出現反轉-3年期零息利率從4%上升至5%,而5年期零息利率仍固定不變為4.5%,而4年期折現利率則從4.25%上升至4.75%,並重新將各到期日現金流量以新的折現利率分別加以折現,可彙總計算出此債券投資組合在3年期關鍵利率變動100bp後的價值P1,並與原投資組合價值P0比較,即可算出3年期的關鍵利率存續期間 【(P0-P1)/100bp】,而將各個關鍵利率之存續期間予以加總後即為整體投資組合之存續期間,上述以各個關鍵利率存續期間之方式分析債券投資組合有助於瞭解投資組合的風險集中於那些特定的關鍵利率,並可針對重點關鍵利率加以注意或避險。
以Key Rate Duration的方式進行投資組合風險計算及避險操作可得到不算差的結果,也不一定要像歷史模擬法般,每天必須取得每一證券正確的市價,以免出現Garbage in, Garbage out的情況而且要維持投資組合成份無大幅變動的情況下才較具可靠性的缺點,目前在Bloomberg資訊的投資組合管理功能項目中的PKRD指令,有提供Key Rate Duration的計算功能。此外,實務上也可見以Key Rate Duration的觀念並配合對殖利率曲線的主成份分析(Principal Component Analysis),進行風險值的衡量並為適當之避險操作。
當然較好的避險方式就是一開始就不要買危險或太複雜的固定收益產品(若有購買,一般原則為不超過投資組合總金額5%),進行固定收益商品投資時,儘量選擇流動性較佳的產品,例如在全球性市場發行的債券較地區性發行的債券佳,而且最好選擇發行金額須達50億美元以上的債券;此外也避免購買發行者可隨時增補發行(Reopen)的債券,而MBS債券則另須注意抵押資產的品質穩定性(如Loan to Value Ratio等),並留意利率選擇權市場的波動性,尤其不要隨便賣出選擇權等基本的原則,大致上便可掌握對固定收益投資組合的風險,不至於讓資產管理者面臨過大的損失,然而,說的容易、做的難,畢竟要同時兼顧來自外部的績效壓力與追求高報酬所可能帶來的高風險也不是一件容易達到的事,先前許多上巿公司將財務部門當成利潤中心,積極操作各類衍生性金融商品以求挹注獲利,最後多以悲劇收場,便是一個鮮明例子。
至於在整體金融機構層面之利率風險管理,由於內部各個不同性質單位所衍生之資產及負債最後必須加以彙總,對於利率風險的管理會較為複雜,但仍不外乎採用存續期間加總的方式加以處理,一般並再透過內部資金移轉訂價機制(類似於傳統上使用之聯行往來息方式)的建立來加以調節,由負責全行資金調度的部門依每日市場行情,訂定各個天期的資金利率移轉價格,訂定資金移轉價格的過程中,不同點在於通常需再加上提前償還資金的選擇權價格加碼,但無須包含信用風險的溢酬,信用風險則由各個單位在其權限額度內自行負責,亦即僅考慮內部使用資金或貸放資金者的利率風險價格。當然,各個單位仍可於授權額度內承擔利率波動的風險與收益,但整體金融機構的利率風險透過適當衡量的資金移轉訂價機制將可獲得有效控制。
附帶一提的是,實際在計算所有資產及負債現金流量之每日市場價值變動時,不同到期日現金流量所採用的折現率之估算,扮演著相當基本重要的角色,對於整條殖利率曲線上(各天期)折現率的推導,過去一般採用3次多項式平滑化(cubic spline)的方式以求得各天期現金流量零息債券折現率,惟主要金融機構多已改採用4次多項式平滑化的遠期折現率,將各天期現金流量以各個平滑後殖利率曲線上之遠期折現率逐期折現計算總資產及負債之現值。
(一)利率商品之存續期間與凸性
存續期間係指債券持有人平均要等多久的時間才可收回債券的現金流量。假設債券持有人在時點ti會收到現金流量ci,則債劵價格B和債劵殖利率y的關係為:
B=∑ cie-yti而存續期間D定義為 D=(∑ ticie-yti)/ B =∑ ti(cie-yti/B)可說是所有現金流量的加權平均時間,用以計算連續複利下債券價格對利率變動的敏感度。因此,可將債券價格折現公式B=∑ cie-yti 對殖利率y微分,可得出下列關係: δB/δy=-ti∑ cie-yti = -DB,或移項書為 δB/B=-Dδy。其中(δB/B)為債券價格變動的百分比,相當於存續期間(加上負號)乘上利率變動幅度。如將上述連續複利型態改為每年複利m次表示時債券債格B B= (ci)(1+y/m)-ti若將現金流量依時間加權,則可求得Macaulay存續期間為: DMacaulay=( (ti/m)ci(1+y/m)-ti)/ B,而債券實際存續期間-(δB/δy) /B,則應採修正存續期間(Modified Duration),可從Modified Duration與Macaulay Duration的關係進一步求出:DModified=-(δB/δy) /B =-( (-ti/m)ci(1+y/m)-ti-1) /B (將B對y微分) =( ci(ti/m)(1+y/m)-ti)/(B ×(1+y/m)) = DMacaulay / (1+y/m)因此,債券價格之變動百分比為:δB/B=-DModifiedδy=- δy
實務上,許多金融機構為求較佳之避險效果,紛改採Extend Vasicek Model之r-duration計算資產及負債現金流量之存續期間:
r-duration=F(r)=1/α(1-e-ατ)
其中α為短期利率迴歸長期趨勢之調整速度參數
τ為零息債券之剩餘到期期間(現金流量到期日)
而相對應之避險比例仍為 w=-(F(r1).V1) / (F(r2).V2) ,
其中V1 為欲避險商品之淨現值(價格+應計息),V2 則為避險工具之淨現值(價格+應計息)。
惟此法缺點為α的估算見仁見智,也不一定很準,不過不要緊,反正,通常比較複雜的模型就容易被認為是較準確、較好的方法,讓人看不懂的模型通常被認為比較有學問,較不會遭受批評。
此外,為求較精確之債券價格之變動量估計,則可使用泰勒展開式之二階逼近,即債券價格之變動量= -(存續期間)×(殖利率變動量)+0.5×(凸性)×(殖利率變動量)2,其中凸性(Convexity)則又是存續期間對利率變動的敏感度,亦即凸性係透過影響存續期間而再間接影響債券價格;因此,當債券或投資組合的存續期間增加時,利率的下降(或上升)會導致債券或投資組合價格的上漲(或下跌),然而凸性則有所不同,如果凸性為正值,則不論利率上升或下降,對債券價格都有正面的影響,換言之,當利率波動愈大時,凸性對債券價格的助益就愈大。
因此,當預期市場利率波動幅度變大時,投資人皆希望所持有之債券或投資組合中資產與負債的存續期間儘量保持相等,而凸性則愈大愈好,然而,毋庸置疑,要持有正值的凸性並不是免費,通常不可提前償還的債券具有的凸性(正值)皆大於可提前償還債券具有的凸性(利率相對低檔時變為負凸性),由於市場一般不會允許套利機會持續存在,因此,可提前償還債券的收益率(如抵押債券、Callable Bond)會比不可提前償還債券的收益率(如政府公債或相同信用水準下收取固定利率之交換合約)來得高些,以彌補投資人所損失的凸性,換言之,持有可提前償還債券之收益率高於不可提前償還債券收益率之間的利率差距,即為放棄凸性的代價(惟有部份人士認為由於某些制度結構性因素的存在,蓋凸性的價格被高估)。而在概念上為便於理解,可設想在統計上-凸性與債券價格相對利率之二階動差有關,而選擇權的波動度則與債券價格相對時間之二階動差有關,至於利率與時間之間的變動關係,則可透過利率模型加以連結,因此買入凸性可當作類似於買入選擇權的波動度(buy volatility)。
實際操作方面,當評價含有選擇權之固定收益證券時,則常以Bloomberg債券中的AOAS頁面查詢經選擇權調整後的利差,即該債券扣除選擇權後的殖利率與指標殖利率曲線間的相對利差做為投資時的參考,雖不一定嚴謹,在交易時仍具實用價值。當然若要進一定在選擇權訂價做波動度的微調(Skew Adjustment),亦可採CIR、BDT等利率模型調整,但交易上爭議仍大,乾脆直接以換利選擇權Swaption市場的波動度,做為AOAS選擇權調整的依據來得更為便捷。
(二)利率商品的避險工具
利率商品的避險工具主要有利率期貨及利率交換合約,規避短期利率波動可採利率期貨避險。而較長期間的利率避險行動因部位較大且涉及資產配置策略,則宜採利率交換合約方式避險,因此實務上,各國央行對於外匯準備部位的利率避險操作,多以利率交換方式行之而非採利率期貨避險。
1.利率期貨
關於利率期貨避險功能,現貨投資者可採放空公債期貨以彌補未來現貨價格下跌時的損失,美國朝貨市場最常見的長期利率期貨合約,應屬芝加哥期交所(CBOT)的長期公債期貨合約。投資者如欲依投資組合基點價值(PVBP,即當殖利率變動1個基本點時,投資組合的市值變動金額)以放空期貨的方式進行避險操作,則必須計算放空期貨的存續期間與投資組合的存續期間:
放空期貨合約數
= × (過去投資組合收益率變動相對於最便宜可交割債券殖利率變動之β值)
其中最便宜可交割債券可採用隱含附買回利率來找尋,隱含附買回利率(Implied Repo Rates)是指期貨價格中所隱含的短期利率,由於期貨價格與現貨價格間的關係主要考量持有成本,即短期借款利率(Repo Rates)與債券利息收入,然後推算理論上的期貨價格。 理論上的期貨價格=現貨價格-(債券利息收入-短期借款成本);如將已知的期貨價格、現貨價格、及債券利息收入代入,即可求得隱含短期借款利率如下(假設同時買現貨賣期貨):
[(轉換因子×實際期貨價格)+上次付息日至期貨交割日應收利息-購買現貨價格-上次付息日至現貨購買日應付利息]×( )×( )=隱含附買回利率(Implied Repo Rates,隱含短期借款利率)
隱含附買回利率相當於期貨套利操作上之短期借款損益兩平利率,如果期貨賣方能以低於隱含附買回利率的利率借款來購買現貨債券(通常不會發生),將可賺得之借款利率與隱含附買回利率間的價差,因此,隱含附買回利率(損益兩平利率)最高者便是最便宜可交割債券。
此外,由於最便宜可交割債券(CTD)經常在附買回交易市場中具有較高的借券利率(special rate),故許多債券投資者偏好購買較可能成為CTD的債券以便享有較高的養券收益。而要預測那一支債券較可能成為CTD,實務上有一些金融機構利用主成份分析法找出殖利率曲線的主要風險因子(平移、旋轉、扭曲)的因素值(i.e.1~3個月期間的因子標準差)及各因素負荷量之後,再以模擬的方式計算出各個路徑下的利率與相對應之CTD,再彙總歸納出各期債券成為CTD的機率,並投資購入最有希望成為CTD的債券。
2.利率交換
利率交換(Interest Rate Swap)則是一種廣為使用的互換協定,在利率交換合約中,一方同意未來一定期間內將會依據名目本金以固定利率定期支付另一方,以換取相同期間內的浮動利息收入;利率交換合約中的本金通常不會交換,僅交換固定、浮動利息之差額,利率交換合約可將一個固定利率債券轉成一浮動利率債券,縮短資產存續期間,反之,亦可將一個浮動利率債券轉成一固定利率債券,延長投資組合存續期間。
利率交換合約在簽訂時,合約價值應為零,但經過一段時間之後,合約價值就可能變成正或負,在評估合約價值時,皆使用Libor零息利率作為折現率。而評價上,可將利率交換合約分解為多個遠期利率協定的組合,並根據Libor會等於遠期利率的假設,計算交換合約每期的現金流量,最後,再將這些現金流量以遠期零息利率折現,即可求出交換合約目前的價值。
一般而言,利率交換訂價上僅包含信用風險,並不具有流動性風險,因此實務上常以AA級債券與Swap Rate間的利差,衡量債券流動性溢酬(流動性風險)之變動情況,或是以Swap Rate與公債期貨間的利差衡量金融市場的信用加碼與風險偏好變動情況。此外,由於利率交換市場的成交量大,無須交付本金,反向軋平部位容易,因此,部份央行已陸續採用利率交換交易調整本身投資組合之存續期間。另外,有部份投資管理機構則主張,金融機構本質上仍應採取以短支長的方式,設法賺取長期利率平均高於短期利率之殖利率曲線結構性溢酬,在整體長期投資策略上,並應兼用利率交換及期貨等衍生性工具,儘量採行收取長期固定利率之利率交換合約或買進公債期貨等方式,相當於,以短期利率負債融通長期利率資產的基本投資策略,方能創造出持續性的操作績效。惟運用此法見仁見智,仍應注意市場結構或殖利率曲線變動時所可能衍生的風險。
五、匯率商品之風險衡量
隨著國際金融的整合與電子交易的迅速擴張,為追求較高的收益或分散風險,投資組合管理的多樣化與國際化也成為主流趨勢。而在國際投資組合管理上,匯率變動風險自然成為投資者必須面對的問題,而且經常出現匯率變動對投資組合收益率的影響,遠超過來自債券或股票收益的影響,尤其在短期內更是如此,賭對匯率走勢對投資績效的影響可能較選對債券或妥善的股市佈局來得更為有用。況且,若是為因應匯率變動而採用遠匯全額避險,由於遠匯訂價採利率平價方式訂價,對於固定收益投資組合而言,採全額避險勢將侵蝕掉大部份來自不同地區市場殖利率差異所帶來的投資機會,因此,大多數的債券投資組合並不針對匯率進行避險。
然而,在匯率的預測上,不論是採各類型平價理論(利率、購買力、生產力平價等)、市場信心指標、技術分析、或是最近蓬勃發展、採高頻計量方法之資金流向及訂單流向追蹤方式、乃至於綜合上述各方式的彙總評分方法等,不勝枚舉,但到目前為止,也都還找不到一套有效的理論或模型可用以預測市場匯率走勢,要是隨便找家投資銀行問,大多數的情況下常會得到的回答是:「本行擁有專業的分析團隊進行精密複雜的計量模型分析,而且所開發出的均衡匯價模型是本行獨家模型(因為如直接講是匯率預測簡單模型的話,市場上大概沒人理你,所以要儘量說得玄一點、理論一點、讓一般人搞不清楚的模型),至於詳細內容,則基於商業利益考量不便透露,本行所採用的綜合評分方法會依當時市場情況,隨時機動調整各項指標所佔的權重,再進行動態預測評估,毋庸置疑,我們過去的預測結果一向精準無比」,但實際情況是,簡報者可能也搞不清楚該行的模型到底變成什麼樣子,說了等於白說,如果又再遇到分析師忽然跑去休假,那大概市場走勢又出現與其預測相反的摃龜情況了。
外匯市場的效率一向不低,事實上,歸結主要外匯交易商得以維持獲利的方式,大都是仰賴其處在市場核心位置,可早一步獲得訂單訊息,乘機賺些價差,並藉由大量訂單累積盈餘而已,一般投資者實不宜對匯率走勢有所預期而進行大量投機操作。
因此,市場上部份較為保守的投資者遂採行折衷的方式,採取50%的遠期匯率合約避險方式;即承做投資組合總金額50%的遠期匯率(或換匯)合約(遠期合約為賣外幣、買本國幣),以每個月或每季為期,藉不斷重新展期(Rollover)的方式對匯率變動進行避險。當然,50%投資組合總市值的遠期匯率合約避險方式也具有一些彈性,實務上通常會多留些部位在高利率的貨幣以獲取較高收益(Carry Yield)的好處,例如英鎊或澳幣的利率較美元或新台幣的利率高,於投資英鎊或澳幣時,其承作賣英鎊、買美元遠期匯率合約的避險比例便會低於50%之投資組合總市值,反之,投資於日幣資產時,承作賣日幣、買美元遠期匯率合約的避險比例一般便會高於50%,以進行匯率波動之部份避險操作(Partial Hedge)。
近年來,低利率環境提供相當大的誘因予國內投資人追求海外較高收益產品,但同時由於美國經常帳及政府預算赤字問題、美元走弱,國內投資人對外幣匯率波動之風險意識亦有所提昇。因此,許多金融機構紛紛推出類似型態-以外幣殖利率曲線做為收益率指標,但以本國貨幣計價的Quanto產品,以滿足投資者尋求較高收益卻又不要匯率風險的需求;或是直接以資金投資美國固定收益商品,再配合不斷展期承作短期換匯交易的方式,進行匯率避險,以企圖提高長期收益。對於此類以外國殖利率曲線為指標,但以本國貨幣為計價基準的投資方式,可約略簡化為下頁表中的損益說明方式,將較易瞭解其概況,而下表中的分析則是從本國金融機構之角度加以說明:
美元利率端
新台幣利率端
固定利率端: 購買美國十年期公債長期資產及承擔新台幣長期固定利率債務。
收十年期美國公債 4.25%
付客户保證收益率2.45%
浮動利率端:承作美元/新台幣短期換匯交易,每月展期一次,連續10年,相當於每月支付美元Libor,並收取新台幣商業本票利率。
付美元Libor利率 2.40%
收商業本票利率1.20%
淨收益(無其它風險情況下)
收1.85%
付1.25%
因此,只要美元之長短期利差(1.85%)高於新台幣之的長短期利差(1.25%),加上已採取換匯交易規避了匯兌風險,此項操作似乎有利可圖 (合併淨收益0.60%=淨收1.85%-淨付 1.25%)。然而,若美元之長短期利差低於新台幣之的長短期利差時,金融機構此項操作便開始出現虧損,因此,兩國殖利率曲線的陡峭程度(斜率)便具有關鍵性的影響,尤其當預期本國中央銀行可能為刺激經濟景氣而促使殖利率曲線變得較為陡峭時,上例中的金融機構就開始要拉警報了。
除此之外,由於美元/新台幣之換匯交易市場的規模有限,市場中的買賣單經常出現往單一方向聚集的情況,使得換匯訂價上有別於單純的短期(1個月)拆款市場利率而常有加碼的現象,這些情況均會侵蝕掉原先預期的利差收益,加上10年期間內,金融市場若遭遇金融危機或金融機構信用評等遭調降,每月承作之USD/TWD短期換匯交易欲繼續展期時,可能會遭到交易對手拒絕,而使金融機構處於匯率及利率雙重波動的風險中。
綜合上述,雖然在低利率時代,藉由上述操作取得較高的收益是合理的賭注,但天下沒白吃的午餐,進行跨國利差交易的投資方式也確有其風險存在,除非能與其他經紀商進行反向冲銷,或進行利差交換(differential swap)支付換利補貼點數避險,否則,金融機構在從事此類操作時仍須相當謹慎。
欲進一步探討運用利差交換的避險方式,所謂利差交換-即交易一方(前述金融機構)承諾以本國貨幣支付交易對手固定之換利補貼點數,並以本國貨幣收取未來兩國之浮動利率差額(美元Libor-新台幣短期利率),換言之,只涉及兩國利差變動而不涉及匯率變動。經由利差交換操作,金融機構便能將前頁表中所述與客戶之間交易的市場風險抵銷;而利差交換的訂價模型,在理論上,則採行拋補的利率平價做為遠期匯率預期值,透過匯率、本國利率、外國利率的波動度及相關性,建構利差交換的隨機路徑模型,並以模擬方式求出利差交換的換利補貼點數 [收取外國高指標利率的一方(前述金融機構) 補貼收取國內低指標利率交易對手所需支付的點數,亦即此一交換合約的價值],並作為交易雙方議價時的參考。
至於換利補貼點數c*之計算方式簡述如下,有興趣者可詳見Chang, Chung, and Yu (2002):
此訂價模型主要採以Heath, Jarrow, and Morton (1992)利率模型為基礎的價格行為模擬過程,其中Vf為未來國外浮動現金流入的總價值,Vd為國內浮動現金流出的總價值,Pd為合約名目本金金額100,Bd為第i期ti時的國內零息債券價格,Bf為第i期ti時的國外零息債券價格,Vdi為國內第i期利息支出現值,Vfi為國外第i期利息收入現值,r0d為國內短期浮動利率,r0f為國外短期浮動利率,b1、b2、b3則為相關參數,計算方式大致如下:
而σx、σd、σf、ρdf、ρdx、ρfx分別為匯率、本國利率、外國利率的波動度及相關係數,μd、μf、κd、κf分別為本國長期均衡利率、外國長期均衡利率及回歸均數調整係數,λd、λf則為本國利率及外國利率的風險價格(假設利率波動度愈大、利率加碼愈多),並可進一步求得參數b1、b2、b3的值代回上述評價公式。
其中國內零息債券價格 而 D及F為:
Chang, Chung, and Yu模型提供了利差交換合約一個訂價解決方法,但模型中的簡化假設仍導引出一些實際上不易解決的問題,亦即此項訂價模型基本上是仰賴匯率、本國利率、外國利率的變異-共變異關係,許多人可能會質疑,這些變異-共變異關係很可能是不穩定的,而且模型中對於長期均衡利率及利率風險價格等參數不易決定,可能偏於主觀認定,因此模型訂價結果可能不太可靠。但無論如何,此模型至少提供了一個比較客觀的計價方式,比起漫天喊價或是純粹賭對於未來金融走勢的看法及運氣,相形之下,計量模型仍有較佳的說服力。
六、衍生性商品之風險管理
有關於衍生性金融商品之風險管理,至今仍是一項熱門議題,近年來許多著名投資銀行、企業及政府機構,皆因衍生性金融商品操作及管理不當產生虧損,損失金額逾數十億美元。有人將衍生性金融商品市場喻為一座只有一扇小門的競技場,設計好壞固然會影響其實用性,然而面臨系統風險時,此類風險管理的工具之操作若不謹慎,反而容易愈避愈險。眾所週知,美國金融監理署(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於1994年公佈的Risk Management of Financial Derivatives: Comptroller’s Handbook,以及G-30於1993年所提出的研究報告Global Derivatives Study Group: Practice and Principles) 探討有關衍生性金融商品風險管理的原則與實務,並介紹衍生性金融商品的風險種類、衡量及控制,內容涵蓋市場風險(market risk)、信用風險(credit risk)、流動性風險(liquidity risk)、作業風險(operating risk)及法律等相關議題,算是較具完整性的說明,目前國內已有許多學者及實務工作者將其內容翻譯並做較為詳細的解說,在此僅就部份內容重點作摘要說明。
(一)由於利用衍生性金融商品可靈活管理資產或降低投資風險,許多金融機構便常以衍生性金融商品取代現貨市場工具,將衍生性金融商品作為投資工具之一,或用以管理利率及匯率風險。然而,適當與安全之衍生性金融商品交易,則有賴於內部適當之投資策略及嚴謹之控管程序,以規範交易行為或提供內部高層公正獨立的資訊。
(二)操作衍生性金融商品須明訂策略方針以作為風險管理之架構,為了瞭觧及評估風險暴露之程度,必須明文規定衍生性金融商品交易之程序,至於細節,則應視衍生性金融商品交易複雜程度並與交易量相配合。對於使用衍生性金融商品之交易程序、會計標準及交割程序、與資金管理等均應予以說明,以確保業務準則能闡明管理監督的權責及詳細的程序。業務準則應詳列可交易契約之類型與性質,在銀行整體風險限制下,明定可容忍之風險程度,並要求定期提出風險部位及營運報告。
(三)而在風險控制方面,內部高層須提供充足之資源(財務、專業知識及系統技術)以有效執行風險管理。衍生性金融商品可將傳統之風險以不同型態呈現,其風險之衡量較為複雜,因此須具備嚴謹之風險管理能力。而且衍生性金融商品活動之管理應納入整體風險管理系統中,亦即衍生性金融商品交易之各項風險因子應調整成與一般交易之風險因子具相同型式,將衍生性金融商品及類似現貨商品之風險合併計算,衍生性金融商品交易與其它市場活動所涉及之個別風險,彼此須能相互連結沖銷,因此,風險之合併歸户非常重要。
(四)風險管理過程一般會依交易活動之性質進行調整而有不同形式,風險管理應由獨立部門負責,而且直接向內部高層報告。若成立獨立部門不符合經濟效益,則可由具有相當授權、專業知識和獨立性之人員執行。而風險管理工作主要涵蓋風險水準與風險管理程序之評估,並監督目前交易方式及風險衡量系統之執行與進展,並將評估結果定期向內部高層報告。此外,儘管保守的操作者對衍生性金融商品交易之風險評估頻率較低,成立獨立部門管理風險可能較不經濟,但仍應確保交易有適當之風險管理。
(五)內部高層對風險管理之監督方面,應瞭解有些風險僅能衡量出近似值,某些風險(例如證券之流動性)常隨經濟及市場因素而變化,故很難精確量化。應不斷評估銀行在變動環境下可能受到之損害程度,風險衡量方法之精確性與複雜性會隨著交易種類、交易量及風險程度而變動;而且每年應至少一次重新審核風險限額之設定與投資策略、過去績效和整體盈餘水準或願意承受之資本損失等項目。同時為了兼顧投資風險與績效,應將投資限額納入整體預算流程中,內部高層應要求交易室遵守風險限額,而交易室亦應將意外變化、逐漸惡化之部位,以及其他重要事項迅速向風險管制及內部高層報告。
(六) 風險管理資訊系統之功能方面,應能隨時提供風險值及其變動趨勢、投資準則內容與風險限額之遵循情形及風險/報酬之執行績效。風險報告提供之頻率與內容將視衍生性金融商品交易之本質與重要性而定。系統應能視使用者需求而提供不同細節層次之資訊,因此對交易室管理者提供較內部高層更詳細的報告。直接負責風險管理人員應有詳細充足之資訊以評估風險及報酬,並具備達成既定目標之能力。而衍生性金融商品交易系統應整合評價、風控、會計三種系統以有效控管市場風險,所有系統之輸入資料應能說明衍生性金融商品合約之現金流量、到期日和價格特性等。 系統內容包括需要一套訂價系統以決定所買賣衍生性金融商品之可靠價格,訂價系統可讓交易室評估市場所提供之價格、認定各持有部位之損益、並可分辨投資組合之潛在風險,訂價系統由衍生性金融商品交易人員所使用,且通常由交易人員發展維護。其次,訂價系統提供市價資訊並與會計系統連結,並使用訂價系統報告持有部位並記錄損益,而計算持有部位和損益之公平價值所輸入之資料,須確認不是來自承擔風險人員。此外,應具備一套有效之風險衡量系統。風險系統通常採用訂價系統所提供資料,將持有部位依過去市價評估未來可能之產生損失。風險衡量系統也必須包括壓力測試(stress testing),以評估在市場狀況最壞時之可能損失。
(七)一般市場風險衡量系統之複雜程度與願意承擔之市場風險額直接相關,較簡單之方法僅適合使用保守策略之銀行;較複雜之衡量方法則有賴數學模型模擬價格行為,此一方法對從事大量或複雜衍生性金融商品業務之機構則為必要。雖然一般認為較複雜之系統能更正確反映風險狀況,然而較複雜系統卻隱含模型風險,即其模型之各種假設,不一定在所有狀況下皆成立。衍生性金融商品價格若由少數變數決定,則簡單明瞭之衡量系統即可控制其風險,而風險結構複雜之衍生性金融商品,即需要更複雜之風險控制機能。許多複雜的結構商品之市場價格並不易做客觀的計算,因此常改用依經驗提撥準備金的方式來因應可能的損失。
(八)要控制市場風險通常採市場風險限額,限額係將潛在損失數量限制於預計盈餘或資本的某一百分比內,而限額須經高層核准。首先須計算持有部位之市價,然後依照市價過去變動之情形,以模型評估在某種信賴區水準之內可能發生之損失。當可能損失達到設定水準時,風險管理單位即須採取行動,若超出限額,應將超出之部位軋平,或向內部高層要求批准超出之部位。在許多情況下,設立限額之目的係為協助溝通,而非限制內部維持部位之能力,衡量損失亦須考量評估期間長短及損失衡量之起點;此外,亦常用期間限制或金額限額控管一段期間中到期或重新訂價之衍生性金融商品的數量或金額。 通常限額係依據每一測量期間(例如:每日、每週、每月)之數量或金額而定,此項限額能減緩衍生性金融商品收入之波動,分開到期日或重新訂價期間,減少市場價格因素改變之影響。期間限額亦可用於流動性風險控制,而重新訂價限額則用於利率風險管理。此外名目或數量限額控制衍生性金融商品契約之名目金額或數量以減少市場暴險額。一般而言,數量限額對控制交易能量或流動性風險較為有效,最好對較缺乏流動性契約之部位予以限制,將有助於大型投資組合之投資內容多樣化與風險分散。
(九)當內部高層在進行衍生性金融商品市場風險評估時,必須考慮整體之市場風險承擔。銀行之標準報表格式和頻率應直接與衍生性金融商品活動和承擔風險之水準相關:1、內部高層須擁有:操作績效彙總、市場風險值趨勢評估、符合所核准之限額規定比較表、報酬相對風險比值等資訊。2、資產負債管理小組資料包含相關交易績效彙總、市場分類風險值趨勢評估(i.e. 匯率、利率、債券種類等)、主要交易部門對限額規定之執行情況、重要新種業務說明等文件。3、交易室資料包含:交易室詳細損益報表、重要風險之敏感度分析及部位表,且應包括敏感度矩陣,顯示影響價格變數之各種改變對部位之影響,並可提供進行避險所需使用之金融工具數量上之統計,如delta, gamma, spread duration,hedge ratio等,以及各項限額規定之遵守情況、相關風險報酬之績效彙總、重要新種業務說明等文件。4、交割及會計部門則須備有所有部位之詳細分類資料,包括現金流量、總體投資組合和交易員之詳細損益報表、所有部位之敏感度模型,其中應包括變異數矩陣,影響價格變動之各種影響、各項限額規定之遵守情況、以及產品特定細節-諸如到期或期限屆滿合約之履約資訊等。
(十) 衍生性產品之信用風險方面,主要係因交易對手不願或不能償付其債務而產生損失之風險。風管人員信用部門應定期審查衍生性金融商品交易對手之信譽並設定交易對手風險評等及維持信用準備。信用風險衡量應以總計方式為之,進行衍生性金融商品信用風險評估時,必須衡量交易對手及相關關係人之信用風險總額,方能決定其限額。管理報表須有效顯示交易對手動態,交易對手信用報表應包含交易對手整體信用風險趨勢及交易對手之限額規定,風險集中度,異常信用狀況趨勢等,同時必須兼顧外在及內在因素。外在因素包括國家、區域、產業等;內在因素則涵蓋主要交易對手往來餘額、期間和風險評等。
(十一) 衍生性商品之流動性風險方面主要指銀行無法滿足資金需求,或在合理價格下執行交易之風險。所有機構從事衍生性金融商品業務時,均會面對兩種型態之流動性風險:(1)市場或產品流動性風險:係指銀行在合理價格下,不能有足夠交易量立刻退出市場或軋平部位之風險。其原因可能是市場深度不夠、市場崩潰、或銀行不能進入市場等。某些債券市場或特殊的選擇權市場缺少市場深度,如長天期產品一樣,不僅交易冷清且市場參與者不多。若市場上主要交易對手之信用或聲譽遇到問題,也會產生市場流動性風險。(2)現金流量風險:主要指在合理成本下,現金流量無法配合,以致發生銀行無法滿足其資金需求之潛在風險,例如資金需求每天均會因交換、選擇權執行、及採行動態避險策略所引起之現金流量無法配合而產生,追繳擔保品或保證金、或提前解約也會造成額外之流動性需求。 而有關市場或產品流動性風險:正常情況下市場之深度通常可由某些特定投資工具買賣價差之大小作為指標。若市場崩潰、市場創造者減少、或出現大額交易,均會擴大買賣價差。相關金融市場崩潰會對正從事某些特定投資工具交易或用這些投資工具控制風險部位之銀行產生嚴重影響。例如某一特定產品之供需突然出現大幅變動,對市場崩潰之影響可能有限而且有特定對象。但市場也可能全面崩潰,主要市場創造者進出特定市場之決策亦可能對市場流動性造成顯著影響,導致買賣價差擴大。大型機構是否積極參與,可能會對部位市場之流動性有重大影響。如果大型投資者從市場抽身或不再積極交易,其他市場參與者之流動性將大幅減少。大額交易能耗盡金融深化程度較低市場的流動性。另一項相關之風險,則是價格突然急劇變動或大幅震盪,以致流動性出乎意料突然降低。此類突然變動,會導致市場變現困難及買賣價差擴大,進而增加交易成本及市場風險。 流動性風險之管理可透過市場風險限制結構及風險控制策略來執行。上述限制包括銀行可參與之市場及產品,全面風險水準及特定期間之限制。此外,當設定市場風險衡量計算之持有或終止期間時,須考慮特定市場及產品之流動性。衍生性金融商品業務所引起現金流量波動以及市場風險之承擔皆須予適當衡量及限制,流動性應變計畫須包括表內及表外投資工具之潛在市場流動性及現金流量失衡等因素,負責衍生性金融商品及融資業務之管理人員須定期向內部高層報告市場狀況。
另一方面,內部高層也須確定負責衍生性金融商品部位之管理人員能隨時掌握任何市場流動性惡化情況,例如(1)交易對手表示其已額滿,不能繼續承做交易;(2)報價大於正常市場價差;(3)市場參與者要求增加擔保品,或提前解約;及(4)交易對手拒絕承做長天期交易。當發生前述危險情況時,內部高層須詳細了解長期部位、失衡部位、目前依市價計值之資料、交易對手之往來餘額、及集中度等,資訊系統應能呈報預計現金流量之缺口,與管理策略對目前部位及流動性來源之潛在影響。計畫須內容詳盡並預估在最差情況期間,衍生性金融商品對資金來源及去路之潛在影響。在流動性緊峭期間,反應市場需求及採取行動之方法亦須詳盡,並應建立在必要時可提供所需之資訊的系統。
(十二) 至於作業風險方面,主要緣自於系統及控制不當的人為疏失、或管理錯誤造成損失之風險。各項業務皆有作業風險。由於衍生性金融商品十分複雜而且仍在不斷演進,故其作業風險較大,作業風險應視事件處理程序及後台部門控制是否充足來衡量。應事先規劃萬一遇到天災或系統出問題時,如何提供輔助系統及操作支援。應變備援計畫應屬全面性,涵蓋所有重要支援功能,並應定期測試,每年至少一次檢討及更新整個應變計畫,以因應市場、產品及系統的改變。
七、回顧測試法之介紹
回顧測試(Back Testing)的目的即在於測試分析較長的期間內(1年內)採用風險值方法能否有效控制或評估實際風險發生的情況,也就是衡量一年內每天的實際損失金額超出內部模型所預估之風險值的次數,換言之,即是檢討內部模型所預估之風險值是否可靠,若實際損失高於原先計算風險值之次數過多,則表示建立或採用的風險值模型應有所修正。當然,實際損失金額超出內部模型所預估之風險值的次數與內部模型用以預估風險值的信賴區間有關,但實際上一般而言,若在過去一年中每日的投資組合市值跌幅超過預估風險值達5次以上,則表示風險值系統模型可能有問題,必須加以修正,通常一年內的超限次數於1次到5次間則屬合格,若不到1次則顯示模型風險值過於高估,亦應有所修正。事實上,在風險值模型的建構上並無絕對的好壞,若經回顧測試後的逾限次數結果均能落在範圍內,便算是良好的風險模型。
一般而言,在固定收益的投資組合風險值方面,比較不會出現問題,但是在個別債券的風險值估計上,便可能受到個別債券供需的影響(special issue)而出現超出預估風險值的情況,同樣,進行附買(賣)回交易的風險值計算時,因Repo Rate受個別債券特殊性高低的影響很大,在風險值測估上亦容易出現低估的情況。另一類於進行回顧測試時常發生超限情況的就是匯率商品,由於外匯市場受各國匯率制度變遷的影響,常出現市場結構性的改變,以致於以VaR計算匯率風險時也常發生失準的現象,容易有超限次數較多的情況。
實際上,大部份華爾街銀行的商品繁多且風險管理模型複雜,聯邦準備銀行在檢測銀行的風險管理系統時亦無法有一致性的方式或明確知道系統的詳細內容,為瞭解風險管理模型是否可靠,Fed通常事先準備一組投資組合資料,交予受檢銀行的風險管理部門進行測試,由風險管理人員以該行的風險管理系統進行各項風險評估工作並編製風險報告,將結果送交Fed人員進行分析,並判斷該行的風險管理系統是否能合理的衡量該行資產負債所承擔的風險。
八、壓力測試法之介紹
壓力測試法(Stress Testing)或稱為情境分析,其與歷史模擬法相反,實務上常用來補強以歷史模擬法衡量風險值上的缺陷,雖然最常用來量化市場風險的方法是風險值VaR的計算,但風險值在某些情況下卻無法正確表達出真正的風險。所謂的壓力測試是指用以檢測在極端的市場情況下,持有的金融資產部位可能產生的潛在損失及績效,常用的情境如殖利率曲線上下平行移動100個基本點或旋轉正負25個基本點、匯率變動正負6%、股價指數變動正負10%、或證券價格波動度達價格的20%等情況下的投資組合價值變動量。
相對地,風險值是在正常市況下依某一信賴區間計算出來的估計值,也就是說在一年250天中,若信賴區間為99%的設定下,則損失大於風險值的天數應介於2-3天,若信賴區間越低,則超過的天數將越多。基於風險值並不衡量最大的可能損失為多少,當市場崩盤時,對於資產價值勢將產生極大衝擊,對風控系統便是一大考驗。此外,風險值在估算時,通常採用歷史的波動性及相關性,利用歷史資料來估算風險值,可能產生無法真正反映未來價格行為的問題。尤其在總體經濟出現重大改變或是市場結構改變時,這樣的問題將更為嚴重,因此風險值可能會出現低估市場風險的問題。
風險值的計算是在一些假設下,但是有些假設並不符合真實的市場情況,例如:投資組合的報酬率為常態分配,但實際的投資組合報酬分配卻是呈現出厚尾分配(Fat Tail),不考慮價格波動性常有時間變異的問題,而將一天的風險值換算成一段期間的風險值,因此當在特殊市場狀況時,風險值將會低估市場風險,風險值適用估計線性資產的市場風險,但對於選擇權等非線性資產則無法正確估算市場風險。因此,透過壓力測試,則可以找出金融機構對於極端市場情況下的承受能力。
壓力測試上常用情境分析法,即在給定的各種風險因子下,來測試投資組合損益的變化。情境分析假設所有的風險因子一起變動,主要又分為(1)固定情境分析:針對各種風險因子,設定一個極端但可能發生的市場情況來瞭解投資組合的損益情況。(2)歷史情境分析:利用歷史曾經發生的極端市場狀況,來測試目前的投資組合部位在歷史的極端市場下,可能產生的損益,範例中RiskMetrics的風險報告便採歷史情境分析,可讓使用者感到較具真實性。
此外,目前極值理論(Extreme Value Theory)的技術也可以用來進行壓力測試,極值理論主要在探討機率分配的尾端分配的行為,與一般統計上研究機率分配的中間值的行為有所不同。由於其理論的重點在於討論極端事件及尾端分配,因而可用於評估極端市況出現時所可能遭致的損失。應用在壓力測試上,可探討各項財務風險因子發生極端變化的可能性,其優點為:(1)極值理論的模型特別強調極端事件發生的可能性,比較善於處理出現於尾端分配的事件,以及非常態分配、偏態或厚尾分配的情況;(2) 極值理論可由使用者自行決定極端事件發生的機率。
但應用極值理論於壓力測試時仍須體認到(1)極值理論假設極端事件的發生彼此互相獨立,此假設在金融市場中經常無法成立;(2)極值理論不易應用於內含多重風險因子之投資組合,而且也無法有效處理極端事件具相關性之場合;(3)極值理論背後的統計及機率理論雖已發展健全,但相關之實證研究仍相當缺乏;(4)極值理論的應用必須能夠區分一般事件與極端事件,如此才能決定尾部分配的機率,此點在實務上常不易明確定義,但目前已有整合一般與極端事件的一般性極值理論研究試圖解決此一問題。而事實上,極值理論所遭遇的問題也正是其他壓力測試常會面臨的問題,例如在未來新的金融風暴中出現利率鉅幅變動時,股市及滙市會如何變動也很難預料,但無論如何,壓力測試已被歐美金融機構及主管監理機構用來評估現有風險控管架構的安全性與健全性的一種必要方式。
九、風險評估報告之編製
風險報告的目的主要用於內部的溝通,尤其是交易室與內部高層間的溝通,風險報告著重於即時性、正確性、風險集中度的顯示、及書面報告之簡潔扼要。國際金融市場的變動迅速,每日結束營業後風管部門應能立即將風險值加以計算並彙報風險變動情況,以便內部高層於日終後有充分時間閱覽,並於次日上午交易前採取適當行動以因應市場變化,而風險報告的內容則應力求精確,儘管受限於意外事件或某些市場資料取得不易等影響,風險評估可能不完全正確,但仍應將有缺陷的部份加以說明並充分掌握時效、即時提供風險報告;而投資組合分類中,風險較為集中的部門或到期日,亦應加以標示,並解釋近期市場走勢發展對風險變動的影響,及提出適當評論以降低投資組合的風險,此外,風險報告亦須儘量簡潔,1-2頁報告較具良好溝通的效果,大部份的內部高層人士或交易人員通常不太可能翻閱一疊全是數字的報告。
一般而言,風險報告的報告內容主要包含:投資組合風險值及其集中度,投資組合收益率之機率分佈圖,相對風險值、邊際風險值,以及風險值在特殊情境下的壓力測試等部份,每個部份的結尾均附上摘要評論,以說明或解釋風險值變化情況及可能的因應對策。以下並列舉幾項RiskMetrics風險管理系統實際進行風險分析時,所列示的一些每日風險報告範例供參考。
1.每日風險報告範例如下
a.每日全行性風險報告:每日結束營業後之全行風險彙總報告
不同信賴區間之風險值效益
依商品部門分類風險值
投資組合總風險值
分散投資風險之效益
依風險因子分類風險值
(資料來源:RiskMetrics Group, Risk Management: A Practical Guide (1999), pp.62)
b. 每日各類資產之外幣風險報告:依各幣別及投資項目分類風險(亦可按交易對手分類)
依資產項目分類風險值
依幣別分類之風險值
(資料來源:RiskMetrics Group, Risk Management: A Practical Guide (1999), pp.63)
依幣別分類之風險值2.壓力測試報告:分析大型金融危機發生時,投資組合的可能損失。
若再次出現歷史上之大規模金融危機時,則投資組合的可能損失。
(資料來源:RiskMetrics Group, Risk Management: A Practical Guide (1999), pp.67)
3.地區風險外部報告:提供外部人士參考的風險報告(可不說明細節)
依地區分類之風險值
依風險因子分類之風險值。
(資料來源:RiskMetrics Group, Risk Management: A Practical Guide (1999), pp.68)
4.殖利率曲線風險報告
依幣別分類之風險值
依殖利率曲線各期間分類之風險值
(資料來源:RiskMetrics Group, Risk Management: A Practical Guide (1999), pp.70)
5.相對風險值報告:比較各投資項目與標竿指數之風險值,以及各項投資相對於標竿指數之相對風險值。
依投資項目分類之相對風險值
比較各投資項目及標竿指數之風險值及各投資相對風險值
(資料來源:RiskMetrics Group, Risk Management: A Practical Guide (1999), pp.72)
叁、投資績效分析簡介
前言中已概略提到建構投資組合的過程,一般而言,必須先擬定投資準則,而投資準則可再區分為投資人內部之投資方針與外部資產管理者之操作準則兩類,投資方針主要用以說明整體投資方案的基本原則,而操作準則乃針對個別資產管理者的操作加以規範。
當投資者形成投資方針後,接下來便著手接洽業內相關專業投資經理人,初步分析其投資風格與投資績效等評估工作,經過初步篩選,對於合意專業投資經理人要求其填報評鑑資料,並進一步評估投資經理人過去三~五年之操作績效與風險曝露程度,經審慎評估分析後,與合意的投資經理人的初步面談,並拜訪該公司以瞭解其操作環境,最後將進入決選的資產管理公司依其評分排定優先順序,投資者內部資產管理委員會並針對投資目標、操作準則及管理費用等項目與其展開協商,最後完成簽定委託操作合約及撥交投資款項。此後,則定期評估並檢討委外投資操作之報酬、風險與績效,以及據此檢視是否符合原先之投資目標,進而構成一完整的投資活動循環。
值得一提的是:在整個投資循環中,無可諱言地,會隨著資訊的持續更新而修正先前的評估結果,而須重覆進行某些步驟,因此,並無必然的先後順序,上述步驟僅為大致上的流程;例如,對於投資經理人績效評估的工作,便可能隨著更多細部資料的取得而反覆進行,或是當與數位投資經理人深入會談之後,對於投資準則中的某些項目可能認為有檢討修改的空間,而修訂投資準則以符合市場實際情況。
一、投資準則
進一步針對上述投資流程加以探討,投資準則的擬訂可區分為投資人內部之投資方針與外部資產管理者之操作準則兩類,投資方針的內容主要在於說明投資目標、投資哲學,釐清投資組合屬性及達成投資目標的策略,闡明投資報酬的最低標準與風險承擔的限度,維持流動性及現金流量的規範,界定投資機構本身內部人員應擔負的職責,規劃投資期限、投資組合規模,許可的投資項目及分散投資標的之要求,解釋對於雇用外部投資經理人的標準,評鑑投資績效的方式,以及控管交易執行與保管方式、費用負擔等項目。至於操作準則方面,雖然也包含與投資方針相似的內容,但著重於個別投資經理人進行投資活動時之細部規範,較強調投資者與外部投資經理人之間的權利義務關係。
二、相關資訊搜集及建檔
投資者開始搜集相關的資產管理公司或專業投資經理人時,不論是透過專業顧問、資料庫搜尋、或向資產管理公司索取,自身內部對於專業投資經理人的相關資料,在初步篩選階段便須加以建檔,俾利日後分析及查考。
一般所需建立的資料包含:資產管理公司的基本資料,如管理資產的規模、各類資產比重、管理資產總值的增減變動情況、員工人數、涉及法律訴訟的情況等;資料檔案內容並應記錄投資組合的概况,例如投資風格如何?屬於積極式投資或是被動式管理、資產週轉率高低、投資組合中主要包含那些證券、客户數目的變動情况、專業投資經理人的資歷、管理費用及績效評估的方式是否符合專業標準等項目,固定收益投資組合則另外包含平均存續期間、信用等級、到期日、各類債券投資比重等,而有關操作績效及風險方面,一般要求起碼能夠提供絕對報酬率及相對於標竿指數的報酬率高低、夏普指數、追踪誤差、Information Ratio及Sortino Ratio等資料,此外、有關後台作業、證券保管及公司設立登記等一些資料亦應建檔備查,並於日後獲取新資訊時隨時更新。當然,市面上有些專業投資諮詢公司可為投資者提供找尋合適資產管理公司並協助資訊搜集及評鑑工作等服務,如 CRA Rogers Casey、Watson Wyatt等,惟投資者本身能具備內部資料庫還是比較妥適的做法。
三、初步篩選
建立內部資料庫後,便可依投資方針中所擬定的目標及原則進行篩選,過濾出符合條件的投資經理人選,例如經理人目前所管理之投資組合至少要包含過去3~5年的報酬資料可供查核追蹤、經理人的資歷要具10年以上代操經驗、最近3年平圴高於標竿指數1%的報酬率、管理資產規模達50億美元以上、投資信用等級AA以上的債券、投資報酬變異不得超過某一百分比、以及過去3~5年的報酬率相較於同類型其它資產管理者之表現位於前25%百分位等條件逐步過濾,最後得到5~6家合格的對象後,再準備下一步進階挑選工作。
篩選過程中如果認為有某家資產管理公司雖未能符合某項條件,但在其他方面表現傑出或頗具潛力,亦可另將其列入名單,做為後續實質審核評估的候選對象之一,俟未來進入決選階段,再進一步要求資產管理公司(專業投資經理人)提供更為詳盡的評鑑資料,以便進行實質審核。
四、投資績效與風險分析
資料庫建立之後,接下來,在整體的績效評估過程中,投資者無可避免地,需要計算投資經理人過去所管理之投資組合的報酬,以瞭解投資組合的價值變化,區分出那些部份是可歸因於操作者的技巧,並衡量管理費、賦稅、以及匯率波動等對於投資報酬的影響,同時比較投資組合之報酬與標竿指數在績效上的差異,從而瞭解資產管理者為投資組合所提供的附加價值高低,當然,進行績效評估時的重要基本要件是必須確保每日市價的取得是否正確無誤,由於一般金融機構每日的交易繁多、產品結構日趨複雜,目前業內的標準皆要求到每日的獲利報酬皆能精確計算,同時對於各項投資準則的遵守(Compliance),於操作者進行交易前皆應能先以電腦系統加以比對,避免出現違規的情況。
另外,也必須注意委外資產管理者的利益衝突或道德風險問題,例如,對於一些大型受託資產管理機構,投資經理人常負責數筆至數十筆資金的操作,加上每位投資經理人通常有其個人特別專精或熟悉的金融商品項目,於每日操作中,為求時效、獲取市場資訊及市場地位,以及節省交易成本等考量常會於特定券商整筆大量進出,然後,再將購入之部位經由內部作業分別塞給各個資產管理帳戶,過程中是否能符合追求各個委託人最大利益之宗旨就不得而知了,因此,對於資產管理者在操作上所可能衍生的問題亦有必要予以適度瞭解,對其交易部位分配流程與處理系統運作情況有所認識。
當然,在追求高績效的過程中,投資組合風險的衡量亦至關重要,投資人必須認知到為了達成目標報酬所需承受的總體風險大小,以及在不確定的環境下,當實際報酬低於目標報酬發生的機率有多高,同時並需衡量相對於標竿指數的風險而言,資產管理者甘冒的相對風險大小為何。
職是之故,投資人必須分析投資組合與標竿指數間、或是不同資產管理者間,在相同的風險條件下,投資報酬率是否比較高,或所謂報酬/風險比值是否較高,以及從過去的操作績效上可否判斷出資產管理者確實具有良好的操作技術,當然這些都是投資者在進行績效評估時必須深入瞭解的層面,文中所介紹的一些的計量方法雖不複雜、亦難稱嚴謹,但從一般投資實務的角度而言,或許可提供一些助益,並做為瞭解基本操作方式的參考,並以較長的篇幅探討一些常見的績效評估計算方法。
四-1、投資報酬率的衡量
透過不同的方式衡量投資組合的報酬率,有助於瞭解投資組合的價值變化,而欲區分出那些部份是可歸功於操作者的技巧的首先步驟,便是須先正確認識報酬率的衡量,方能建立起彼此間的溝通橋樑。
(一)依投資金額加權之報酬率依投資金額加權計算的報酬率是以複利的方式反映出評估期間內所有現金流量獲得的收益率,計算方法與概念上與內部報酬率(IRR)相同。並以下列等式表示: 期末市場價值(MVE)= 期初市場價值(MVB)×(1+IRR)+CF1×(1+IRR)11/12+CF2×(1+IRR)10/12……+CFN×(1+IRR)1/12。
在計算上是使期初市場價值及每月現金流量CFN乘上在整段評估期間內實際用來投資的期間百分比(常以1年為單位)換算之折現率,並於加總後等於期末市場價值的報酬率。值得注意的是,由於整段評估期間內,每個現金流量CFN皆以IRR做為報酬率,故資產管理者多認為採依時間加權的報酬率對其較為公平,以免被某期中有大筆現金流入但該期報酬率偏低時,將整體IRR報酬率拉下而拖累績效。
此外,另有較為簡便的計算方式,是採Modified Dietz Return方法計算,方式如下:
Modified Dietz Return= ×100
調整後淨現金流量=Σ(現金流量×現金流量調整因子)
現金流量調整因子=
例:投資組合之期初市價(含應計息)$95百萬、期末市價(含應計息)$150百萬、當月(30天)第20日委託人增加現金投資$50百萬,則:現金流量調整因子= 20/30=0.33
調整後淨現金流量= 50×0.33=16.5
Modified Dietz Return= ×100 = 4.48﹪
由此上述可知依投資金額加權之報酬率會受到當期投資組合現金流量的大小及時點所影響,鑑於此,資產管理者才認為改採以時間加權的報酬率在評估上會較為公正客觀。
(二)依時間加權的報酬率既然以內部報酬率作為衡量基金管理人的績效並不是一個很好的一個標準(因IRR會受到現金流量的衝擊而影響整個基金的績效,並不適合作為一個良好基金管理人的操作績效),因此,若將焦點放在衡量基金資產管理者的績效,則可採用依時間加權的報酬率,即按現金流量出現或管理資產規模發生變動之期間內的報酬率予以相乘累算求得,但於實際步驟上,一般可依照下述操作:1.從期初的市場價值開始,分成每週或每月的次期間,並先計算當週或當月Modified Dietz Return。2.再計算整段期間加權的報酬率,時間加權報酬率等於每一段次期間報酬率相乘的乘積。 (1+R1)(1+R2)…(1+R12)-1=R。
從上述得知依時間加權的報酬率可視為將依金額加權計算的報酬分成較多的次期間加以相乘以提高評估的準確度,若以殖利率曲線觀念解釋依時間加權與IRR內部報酬率的差異,依時間加權的報酬相當於將每一塊錢投資在每段次期間內的邊際收益率加總(邊際收益觀念),而IRR則是將每期不同的現金流量皆以相同的收益率來收取整段期間收益(平均收益觀念)。兩者差異重點在於:當投資組合在評估期間內,若現金流量呈現大量加碼或減碼,而期間的獲利率又有較大起伏的情況時,兩者便有顯著差異,一般認為應以時間加權法評估操作者的績效較為客觀,亦成為一般業內標準。此外,績效評估所採用的次期間間隔宜愈短愈好,目標是以達到每日績效評估為標準,然而,若受限於正確取得每項證券之每日市價資料的成本很高時,則可不用做到每日評估,但至少應以每週或每月(或足以區隔大量現金流量進出影響之時間間隔長度),作為次期間之時間間隔加以評估。
(三)相對報酬率
投資人為了更客觀地衡量操作者的績效,必須投資組合訂定一個參考點做為評估基準,應以具有相同目的及投資策略的其他基金之報酬率,或以某一類型投資組合的市場指數報酬率做標竿進行比較。
1.百分位法
依據性質相同的基金加以分類,計算出各基金在各類型資產管理公司的百分位數及各組級距的報酬率範圍,例如依照全球型及地區型分成兩類,每類型依百分位分成五組或十組,並列出每組最高及最低的報酬範圍,惟須注意的是採用同儕比較法時,報酬率須先經風險調整後方能進行排序分類,否則有失客觀,一般則常用各基金的夏普指數或Information Ratio(超額報酬除以追蹤誤差)加以排序比較分析。
2.市場標竿法當投資組合報酬採用約定的市場指標做為評估基準時,不但較能瞭解資產管理者所提供的附加價值,亦可比較相對於指標的風險。
附加價值={( )t1*( )t2 *……*( )tN -1}*100
附加價值即為代操基金報酬率超出市場指標報酬率之報酬率。採用約定的市場指標計算代操基金報酬率,可用來比較過去不同時期或不同景氣循環中的兩支或多支基金的操作績效。
四-2、評估投資組合風險
資產管理者在追求績效的同時,亦須考量本身所承擔的風險,而一般風險衡量的方式有1.絕對風險,即資產價格變動的標準差;2.下跌風險,即衡量不利走勢下投資組合可能產生的損失幅度;3.相對風險,將絕對風險中可歸因於市場的部份加以分離,以相對於市場指標報酬率的差異(追蹤誤差,Tracking Errors)做為衡量基金資產管理者額外承擔的風險數量。
(一)絕對風險
絕對風險即計算資產價格變動的標準差並加以年化,
報酬變動標準差=
其中N為資料總期數, P為每年的期數(12期/年)
由於報酬率的分佈不一定屬於常態分配,因此必須再行檢視其偏態(Skewness)與峰度(Kurtosis)。
Skewness = Σ( )3 ×
Kurtosis=Σ( )4 ×
常態分配的Skewness為零,而Kurtosis為+3,Skewness為負值(左尾),則以常態分配假設下的報酬標準差作為衡量風險值的信賴區間時,會呈現風險值低估的情況,亦即實際風險可能高於原先預估值,需加以注意。Kurtosis的計算常用Excess Kurtosis表示,Excess Kurtosis=Kurtosis-3,即計算超過+3的部份。即當Kurtosis大於3時,分佈的中央部份較高而兩側較厚的厚尾現象(Fatter Tailed),此類投資組合比較容易出現極高或極低的報酬率,故風險較大,需另外進行壓力測試。此外,亦可將偏態(Skewness)與峰度(Kurtosis)合併進行Jarque-Bera常態分配檢定,若小於6且樣本數夠多,則大致上可視為常態分配。
Jarque-Bera= (Skewness2 + ) ×
上式數值如明顯大於6時,則在投資實務上,一般可考慮將某些投資工具從投資組合中抽出不納入評估,並再次進行Jarque-Bera Test,觀察是否這些投資工具的確會給投資組合帶來異常的風險,並考慮是否減少這些類型資產的投資比重。
(二)下跌風險
採用標準差衡量投資風險時,由於分配並非常態分配且投資者較為在乎資產價值下跌的風險,因此許多投資者只考慮投資組合報酬低於預期值部份的標準差:
下跌風險標準差=
其中第i期報酬率係指該期報酬小於全部平均報酬率時才列入報酬率計算,而N為總期數,P為每年期數(12期),因計算部份動差所得的年化下跌標準差已採總期數做分母,無須另行針對實際報酬率低於平均報酬率的期數做調整。
此外,投資者與資產管理者經常事先約定目標報酬率,投資者可經由過去實際資料計算代操者的獲利績效可能低於目標的機率,以及實際報酬率出現低於目報酬率時的偏離幅度。
低於目標的機率=
低於目標偏離幅度= (三)相對風險
實際上投資者與資產管理者間為求客觀評估績效,投資組合報酬一般採用約定的市場指標做為評估基準,因此,在風險的計算上亦應以投資組合報酬相對於市場指標的波動做為衡量指標,區分為市場風險及基於資產管理者策略而產生之個別投資組合特有風險,即傳統CAPM中所謂β的計算方式。
β=
得出β後,常用α來表示資產管理者所提供的附加價值高低,即類似所謂Jenson Index的計算方式,許多資產管理公司便常宣稱其能持續地為投資人創造頗高的α值以招覽業務,但並未解釋清楚其α值的定義及過去5年α值的趨勢與穩定性。
α=[平均實際報酬率-(β.市場平均報酬率)]*P
而以投資組合報酬相對於市場指標報酬的變異性做為衡量標準之風險即所謂的追蹤誤差(Tracking Errors 或 Tracking Risks),係為個別投資策略所造成之屬於該項投資特有的風險。
追蹤誤差Tracking Errors (年化), Tracking Risks = .
追蹤誤差(Tracking Errors)對於委託人在規範代操者的投資準則及合約上,有時具相當的重要性,由於市場趨勢的改變及追求更佳的報酬/風險關係,受託代操者經常會要求授權較寬廣的產品選擇範圍,俾於提高投資組合的避險操作彈性及Information Ratio,然而當代操經理人欲採用利率期貨等衍生商品進行避險時,如何判別資產管理者的某項投資是否屬於避險操作或投機交易便是一個問題,在固定收益投資上,除了以投資組合的存續期間作判斷外,通常會規定代操經理人進行避險操作後,投資組合報酬偏離指標的追蹤誤差不得高於某一約定的百分比(例如1%),以做為開放使用利率衍生商品進行避險的先決條件。
四-3、風險調整後之報酬及操作績效分析
投資者為瞭解投資報酬率是否比較高,或所謂報酬/風險比是否較高,資產管理者所採取的積極式管理是否產生合理的經濟附加價值,以及從過去的操作績效上可否判斷出資產管理者確實具有良好的操作技術等,應從客觀角度加以衡量,故須計算並比較經風險調整後之報酬率及超額報酬產生的原因。
(一)絕對風險調整之報酬率表示方式
1.夏普指數:
Sharpe Ratio=
(P為每年的期數,例如以月報酬換算時P為12)
2.M2報酬率:M2為Franco Modigliani所提出,特點在於將投資組合報酬率經市場風險調整換算後,所得到之投資組合報酬率。
M2 Return=[( )*(市場指標報酬率標準差*√p)]+政府公債報酬率
3.崔諾指數
Treynor Ratio=
其中CAPM β =
此處之超額報酬係指投資報酬或市場報酬減掉無風險公債利率後之報酬率。
4. Alpha(α): 許多資產管理者喜歡誇稱其為客戶提供高的α值,特別是當債券市場進入空頭走勢,多以α絕對報酬做為招覽客戶的訴求,但資產管理者經常未說明其對α值的定義,尤其不說明究竟是Regression α、β或是 CAPM 中的Jensen α、β。投資委託人必須注意並加以區分,以避免不同的α值計算方式造成比較上的不一致性。
(1) 附加價值的αα=[平均投資報酬率-市場指標平均報酬率]
(2) 超額報酬的α α=[平均投資報酬率-無風險(公債)報酬率]
(3) 回歸的α(Regression α)
α=[平均投資報酬率-(β.市場平均報酬率)]
(4) 傑森指標Jensen’s α
α=[(平均投資報酬率-無風險(公債)報酬率)-β.(市場平均報酬率-無風險(公債)報酬率)]
上述4類中以(3) (4)較常見,且以(4)Jensen’sα較為客觀,此外,通常會再將當期α乘上每年期數P (12期)轉為經風險調整之年超額報酬率,用以評估代操者的績效。
(二)相對風險調整之報酬率表示方式
除上述絕對風險調整報酬外,相對風險調整報酬亦廣為運用,常用者如測量超額報酬相對於下跌風險的Sortino Ratio,或測量超額報酬相對於偏離市場指標風險的Information Ratio等指標。
Sortino 比值=
Sortino Ratio主要針對下跌風險評估投資組合的下跌風險,也就是當實際收益低於目標報酬時才是真正的風險,風險的衡量只考慮低於目標報酬的部份,亦即一般所謂之半變異數的觀念,計算上並無太大不同。
此外,一般衡量投資組合的績效排名時亦常用Information Ratio作為比較基準。
Information Ratio=
事實上在Information Ratio使用上也不能一概而論,因其會隨不同的資產類型而有不同Information Ratio,如政府公債可能在0.4~0.5左右,不動產抵押債券大概在0.8,股票投資可能在1.4附近。傳統上大多要求投資組合的Information Ratio要達到0.5以上。也因此,許多資產管理公司都希望委託人能夠授權進行放空交易、期貨、衍生性商品或其他資產擔保債券,以擴大操作空間的方式來提升投資獲利機會或控制風險範圍,進而提高投資組合的Information Ratio。 實務上除比較不同投資組合的Information Ratio外,通常會將各投資組合(同類型組合)每年的Information Ratio畫成趨勢圖,觀察過去10年或20年,不同資產管理公司的Information Ratio變動情況。並可針對資產管理者操作績效相對於指標之報酬率進行序列相關性分析,以檢定資產管理者的優良績效的確具有可持續性及穩健性,或僅屬隨機現象之曇花一現,純屬好運。
五、評鑑問卷與細部資料建立
投資者完成對於候選名單上的專業經理人過去投資組合之績效評估及風險分析之後,對於該資產管理公司及投資經理人的情況便已有相當程度的瞭解,並經過依先前內部投資方針所訂立的條件如投資型態、獲利/風險標準、資產規模等項目逐步篩選,接下來便針對剩下的4~5家產管理公司進行審慎評估,請其填報詳細的評鑑問劵,以填補並核對在先前初步評估中尚未取得或仍有所欠缺、錯誤的資料,儘量建立較為完整的檔案,以做為最後決策時之重要依據。
由於此時要求的資料量較為詳細龐大,雙方皆需耗費許多時間填報或處理分析,這也是為何不在一開始就採行要求所有資產管理皆提供詳細問卷的原因。而透過填報問卷所欲搜集的資訊,通常包含資產管理公司組織架構、專業人員背景資料、營運情況及日常作業方式、以及投資組合內容或所提供的金融產品資訊。例如主管機關立案資料、有關各項投資準則的遵守(Compliance)及如何於進行交易前以電腦系統加以比對、使用那些報價系統取得金融商品行情資訊、或甚至該公司投資哲學、交易決策過程…等等,項目繁多不勝枚舉,在此僅能略舉其一二以便有些大致掌握,欲窺知究竟,仍需時間仰賴投資者本身之投資特性自行研究或摸索一段時間。
六、初步訪談
完成有關資產管理公司資料之取得、建構,並分析公司績效之後,便可進一步展開雙方初步會談的工作,初步會談的主要目的在於實際訊問潛在的專業投資經理人先前資料分析過程中所產生的疑問或核對資料的真實性,並針對投資經理人的背景經驗及投資風格進行瞭解,或進一步對該公司實際的投資決策流程與專業人員彼此間的權責劃分有所認知,一般可透過電話或視訊會議進行,不致於耗費太多時間而妨礙到專業投資經理人日常業務執行。
經由初步會談,先建立雙方溝通的管道,也為將來該公司在審質查核過程中所需的實地訪談先行鋪路。初步訪談之後,應撰寫訪談記錄,針對資產管理公司、專業投資經理人及支援工作人員背景,投資組合過去的績效、風險評析,投資組合建構方式及目前部位現況,訪談中雙方關切的議題,以及有待將來進一步協商、追蹤之事項等,分別加以摘要整理並納入訪談記錄檔案。
七、投資績效歸因分析與投資組合風格分析
結束雙方初步面談之後,接下來,將對專業投資經理人之投資績效進行歸因分析或投資風格分析,目的在於,除了瞭解衡量投資組合經風險調整之報酬率之外,想進一步知道投資組合為什麼會賺錢及投資收益是從那些方面產生的,投資組合的實際屬性是否與表面宣稱的相符,以及分析不同的交易操作對投資組合的附加價值高低等事宜。
(一)常見之歸因分析項目
1.特定部門證券投資對投資組合附加價值的貢獻
欲計算某類證券投資對整體投資組合的價值貢獻度(或稱資產分配效果:asset allocation effect或是投資風格效果:style effect),可經由投資組合中投資該類證劵的權重高於標竿指數中該類證劵的權重,及該類證劵之報酬超越標竿指數報酬的幅度加以判斷:
某類證券投資對投資附加價值的貢獻(資產配置效果)= (投資該類證劵的權重 - 標竿指數中該類證劵的權重) × ( 該證劵報酬率 - 標竿指數報酬率)
2.如要分析操作者在挑選特定類型證券上的挑選效果(Selection effect)對投資組合收益的影響,則可計算投資組合中特定類型證劵報酬率高於指標中該類證劵的報酬率的程度,乘上指標中該類證劵的權重,便測量代操者在挑選證券方面能力對收益的貢獻。
證券挑選效果=(投資組合該類證劵的報酬率 - 標竿指數中該類證劵的報酬率) × (標竿指數中該類證劵的權重)
3.但是要明確區分投資組合的報酬是來自資產配置效果或證券挑選效果並不容易,因為兩者間存在著交互作用項(interaction),而交互作用效果之計算公式為:
交互作用效果= (投資組合內該類證劵的報酬率 - 標竿指數中 該類證劵的報酬率) × (投資組合中該類證劵的權重 - 標竿指數中該類證劵的權重)
若是不瞭解資產管理者的操作策略,並不容易對操作績效的好壞有深入瞭解,最好先對操作者的投資方式加以界定再選擇適當的觀察指標。例如:若是投資組合的報酬分析著重於證券挑選效果,則可採用包含交互作用的證券挑選效果:
證券挑選效果(包含交互作用)=(投資組合該類證劵的報酬率 - 標竿指數中該類證劵的報酬率) × (投資組合中該類證劵的權重)。
4.此外,針對不同性質的投資組合或風險層面會採不同的類型的效果(績效)分析,例如在國際投資組合中,績效歸因分析除了包含基本的資產配置效果或證券選擇效果外,另外尚需考量匯率效果分析、避險效果分析、固定收益證券存續期間效果等。
(1) 匯率效果分析:由於匯率變動為國際投資者必須面對的問題,而且經常出現匯率變動對投資組合收益率的影響,遠超過來自債券或股票收益的影響,尤其在短期內更是如此,因此對於匯率效果分析有其必要性。
匯率效果=(投資組合內某幣別證劵的匯兌損益(以收益率%表示) - 標竿指數中整體的匯兌損益(收益率%表示)) × (投資組合中該幣別的權重 - 標竿指數中該幣別的權重)
由於外幣投資可採遠匯加以避險,而在無風險套利情況下的遠匯報價是採拋補的利率平價,故以目前市場遠匯報價作為預期未來的現貨匯價。因此,匯率效果可再區分為遠期貼水效果及外匯操作效果:
遠期貼水=
外匯超額報酬=
遠期貼水效果=[投資組合內某幣別證劵的遠期貼水(以收益率%表示) - 標竿指數中整體的遠期貼水(以收益率%表示)] × (投資組合中該幣別證劵的權重 - 標竿指數中該幣別證劵的權重)
外匯操作效果=(投資組合內某幣別證劵的外匯超額報酬(以收益率%表示) - 標竿指數中整體的外匯超額報酬(收益率%表示)) × (投資組合中該幣別證劵的權重 - 標竿指數中該幣別證劵的權重)
(2) 避險效果:
若是已對投資組合中之外幣部位以遠匯進行避險,則另外也會對於遠匯避險的效果進行評估(常見作法是採用遠匯針對每一幣別設定一避險比例,低利率幣別設定之避險比例通常較高,高利率幣別設定之避險比例通常較低,並以每個月或每季展期一次較為普遍),計算避險效果方式為:
避險效果=(投資組合內某幣別證劵的外匯超額報酬(以收益率%表示) - 標竿指數中整體的外匯超額報酬(收益率%表示)) × (投資組合中該幣別證劵的避險權重 - 標竿指數中該幣別證劵的避險權重)
(3) 存續期間效果:
此外,由於固定收益證券收益受存續期間變動的影響很大,故存續期間變動通常必須加以評估,而存續期間效果的計算方式為先算各類證劵之存續期間報酬,再依投資組合與標竿指數間的權重差異計算存續期間效果:
存續期間報酬= - (投資組合內某類證劵(公債、MBS、Coporate等)之存續期間 × 該類證劵之殖利率變動%)
得出存續期間報酬後,可進一步計算存續期間效果;
存續期間效果 = 投資組合中某類型證劵的權重 × (投資組合中該類證劵的存續期間報酬 - 標竿指數中該類證劵的存續期間報酬)
當然更複雜的績效歸因模型亦可採取更多因子的多變量分析,例如殖利率曲線的平移((2年+5年+30年)/3)、斜率變動(30年-2年殖利率)、曲度變動(0.5(30年+2年)-5年期殖利率)、Swap Spreads等,並算出持有期間之報酬率及扣除交易進出成本後之報酬率等,以便對於投資組合價值的變動有更深入的掌握。
5. 下例為JPMorgan 及部份銀行做說明使用之Wilshire Associate公司開發之Axiom 固定收益投資組合管理系統。
運用多變量分析,比較評估期間內,各個風險因子對投資組合及標竿指數在投資績效上的影響。
投資操作相對於標竿指數之日投資績效%。
彙總投資組合各項因素貢獻後,再扣除期間內實際交易成本所計算出之實際投資日報酬率。
(二)投資風格分析:
延續前述投資組合的歸因分析,投資風格分析故名思義在於瞭解投資組合的內涵是否符合投資者原先的認知或與投資方針一致。通常以二分法將不同屬性的標竿指數納入模型(成長型指數/價值型指數、公債指數/公司債指數),並求出各標竿指數之最佳化權重,其間將投資報酬僅區分為投資風格效果(style effect)及證券挑選效果(selection effect)兩部份,透過各標竿指數之最佳化權重,瞭解投資組合的實際投資風格(資產配置情況)。
投資風格效果(style effect) =[ (標竿指數1的最佳權重) × (當月標竿指數1報酬率)+(標竿指數2的最佳權重) × (當月標竿指數2報酬率)+…+標竿指數n的最佳權重) × (當月標竿指數n報酬率)]
證券挑選效果(selection effect)=當月實際報酬率-投資風格效果
或移項改寫上式兩式,即為最佳化目標方程式之迴歸式;
當月實際報酬率= 投資風格效果+證券挑選效果(誤差項)=[ (標竿指數1的最佳權重) × (當月標竿指數1報酬率)+(標竿指數2的最佳權重) × (當月標竿指數2報酬率)+…+標竿指數n的最佳權重) × (當月標竿指數n報酬率)]+證券挑選效果(誤差項)
而在隨後找尋各標竿指數權重(w1、w2…wn)之最佳化過程中,則是將證券挑選效果當做迴歸誤差項,並加以最小化,以求出實際報酬率與投資風格效果(style effect)中各標竿指數最適權重向量,並重新算出此最佳情況下的投資風格效果及證券挑選效果,即可瞭解投資組合的風格或屬性。此法為Shape 所提出,故又稱為Shape Style Analysis。
此外,在上述投資風格迴歸式中所得到之統計量R2,有時亦常被拿來作為投資風格因素(資產配置效果)在解釋實際報酬率上的能力。
投資風格能夠解釋實際報酬率百分比=上述迴歸式之統計量R2
從另一角度觀之:
證券挑選效果能夠解釋實際報酬率百分比則為(1-R2)
八、實地參訪
完成以上各項歸因與投資風格分析後,便可準備進入實地參訪階段工作。實地拜訪資產管理公司是實質審核過程中相當重要的一環,由於先前各項分析作業及初步訪談已讓投資者對該資產管理公司有相當程度的瞭解,實地參訪則針對整個評估過程中衍生的各項重要議題與該公司高層、投資經理人及支援工作人員面對面溝通討論,釐清各項疑問,實際觀察該資產管理公司工作環境與日常作業流程,最後並作成參訪備忘錄,對該公司整體情況做個總結。
至於實地參訪過程中的一些經常性工作,像是與投資經理人的面談時,一般會要求其實際舉例展示交易操作的決策、交易過程、系統真實運作情况,說明投資操作上的權責劃分、投資組合的建構與投資權重分配的過程、乃至軟錢如何運用分配等問題皆有必須予以瞭解;此外,對於行銷人員方面常需詢問其經歷、同業現況、管理費合理性及可供查詢的現有客户之聯繫方式等,另一方面,內部的資訊系統人員、會計、後台交割、風管人員、以及法務人員等亦有必要加以認識並就其職務內容,詢問該公司業務現況,以及該公司有那些事件尚待解決及其處理現況,並列入參訪記錄。
九、綜合評鑑及評分表
最後,投資者機構內部資產管理委員會便開始進行最後綜合評鑑工作,依照投資者擬訂的評分表進行評鑑,評分表的內容主要包含各評比項目之評分權數與給分標準,有關評分表之使用,其成功與否重點當然在於評分因素及權重的選擇是否能夠與投資組合的績效或投資方針的目標有效連結;而在給分的標準上,於同的時空背景下與不同評分者間,類似情況的資產管理公司之評分是否皆能維持一致性,以便資料庫中各家資產管理公司在不同時點與不同資產管理公司之間的評分結果能加以客觀比較;上述兩點是投資者於開發評估專業投資經理人之評分表時所需面對的核心議題,也是進行最後評鑑選擇時要考慮到的問題。
一般而言,評分表的內容項目可分為:(1)專業投資經理人之經驗及投資團隊陣容與投資分析品質是否堅實;(2)投資交易操作與投資組合建構流程是否完善並具備系統性、以及投資風格是否具一致性;(3)投資組合的風險能否有效控制,以及是否充分散投資標的;(4)投資組合經風險調整後的操作績效,相對於標竿指數而言,表現是好是壞;(5)資產管理公司的組織結構是否健全,以及內部控制機制是否能發揮應有功能、(6)定期性提供客户的各項表報資料是否詳實及人性化、探詢其它顧客對該公司服務滿意度及回應速度等幾個主要項目。並針對投資者本身投資組合及投資方針的特性,調整主要項目項下的分項細部因素及適合的標竿指數,例如固定收益投資組合與權益證券投資組合之主要不同點僅在於採用的財務比率分析不同,標竿指數不同,其它項目方面,整體而言則屬大同小異,即使是對冲基金的評估分析,也都使用與上述大致相同的評鑑模式,僅部份細項需加以調整。
十、合約內容與背景資料核實
當最後剩下一、二家資產管理公司做取捨時,即有必要向資產管理公司索取第三者推蔫參考資料或推蔫人名單進行實際查核,訊問推蔫人對於該資產管理公司的過去有何負面看法、是否推蔫人也願意將本身的資產交付該公司投資管理,或是被推蔫之資產管理公司(專業投資經理人)過去離職的原因、以及對該公司未來的展望有何看法等等問題,並確認與先前訪談過程中資產管理公司的敘述無矛盾或不相符之處,畢竟,說得再美好的事也有不足為外人道的地方,向第三者探詢一下口碑好壞或許會有令人意想不到的收穫。
另外,在委託代操合約中,宜針對委託操作之投資組合內容/屬性及績效/風險項目說明清楚,所謂先小人後君子,例如可投資的項目、投資比重,相對於約定標竿指數報酬率之要求標準與報酬率波動標準差之容忍範圍,績效及風險計算之公式,以及在必要時部份提回或全部結束投資委託之下車條款等項目,嗣後,也最好在合約附錄中述明專業投資團隊之成員與其職責,事先澄清這些議題皆有助於減少日後雙方發生爭議的機會及處理爭端的時間與成本,當然,這些項目在簽約前要讓專業投資經理人及該公司負責法規遵循人員,或第三方顧問/信託保管機構人員(如果有的話),以及投資者內部法務人員皆能充分瞭解,最後,簽約並按時撥款,並禱告盼望投資者及資產管理公司雙方能就此展開一段長久而良好的合作關係。
肆、結論
目前在投資組合管理方面的實證研究中,尚未發現有任何方式得以確保能長期擁有卓越的投資績效,對於保守型投資者而言,在投資風險的管理上,在於應注意避免持有過多結構複雜或流動性差的產品,以及不輕易賣出選擇權等一般性的投資原則,再配置一些標準客製化的風險管理系統,應足敷風險管理上之需要。除此之外,在整個投資活動循環中,有關投資績效的分析方面,則朝向能合理計算投資組合的報酬,瞭解投資組合的價值變化,進而分析資產管理者的操作效率及其穩定性,以及資產管理者所採取的積極式管理是否產生合理的經濟附加價值。
至於投資績效評估與風險分析作業可否委外交由保管銀行或其他專業投資機構提供等議題,隨著投資組合中的資產項目及證券結構日漸趨於複雜龐大,而金融機構內部負責投資績效/風險評估與系統開發的人力有限,勢將無法應付每日投資績效及風險管理方面的維護工作,基於專業分工原則可能較具經濟效益,部份工作似可彈性委外處理,採用外部提供之風險的衡量與績效報告服務,此方面似可作為未來進一步研究的內容。文中林林總總提出了一些看法、觀念,宛如走馬看花,連貫性未臻理想,許多內容未能充分說明,俟日後有機會再作進一步探討。