ch03(2) 風(fēng)險(xiǎn)投資決策

1、第三講（2）風(fēng)險(xiǎn)投資決策1主要內(nèi)容金融市場上的主要風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)的度量風(fēng)險(xiǎn)決策方法期望值決策情景分析、敏感性分析、仿真分析調(diào)整現(xiàn)金流或貼現(xiàn)率決策樹2確定性與不確定性確定性:未來的結(jié)果與預(yù)期相一致，不存在任何偏差。不確定性:未來的可能與預(yù)期不一致，存在偏差。不確定性又分為完全不確定與風(fēng)險(xiǎn)型不確定。風(fēng)險(xiǎn)型不確定性是指雖然未來的結(jié)果不確定，但未來可能發(fā)生的結(jié)果與這些結(jié)果發(fā)生的概率是的或可以估計(jì)的，從而可以對未來的狀況做出某種分析和判斷。完全不確定是指未來的結(jié)果，以及各種可能的結(jié)果和其發(fā)生的概率都是不可知的，從而完全無法對未來做出任何推斷。3風(fēng)險(xiǎn)的各種定義風(fēng)險(xiǎn)：指對當(dāng)事人來說事關(guān)緊要的不確定性 (Downs

2、ide)風(fēng)險(xiǎn)：不利事件發(fā)生的可能性英語中風(fēng)險(xiǎn)“risk一詞來自古意大利語risicare, 意即“敢于( to dare），也指“run into danger 。在這種意義上，風(fēng)險(xiǎn)是一種選擇，而不是命運(yùn)?！癆gainst the Gods: The Remarkable Story of Risk by Peter L. Bernstein與天為敵: 風(fēng)險(xiǎn)探索傳奇，機(jī)械工業(yè)出版社4金融風(fēng)險(xiǎn)的定義和種類 金融市場的風(fēng)險(xiǎn)是指金融變量的各種可能值偏離其期望值的可能性及其幅度。 風(fēng)險(xiǎn)不等于虧損風(fēng)險(xiǎn)也不等于不確定性風(fēng)險(xiǎn)分類貨幣風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、流動性風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)和營運(yùn)風(fēng)險(xiǎn) 會計(jì)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)

3、 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) 5金融環(huán)境中的主要風(fēng)險(xiǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)（market risk）信用風(fēng)險(xiǎn)（credit risk） 流動性風(fēng)險(xiǎn)（liquidity risk）操作風(fēng)險(xiǎn)（operation risk） 法律風(fēng)險(xiǎn)（legal risk） 6市場風(fēng)險(xiǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)是由于資產(chǎn)的市場價(jià)格到達(dá)了一定水平或是發(fā)生波動而產(chǎn)生的。市場風(fēng)險(xiǎn)可以分為兩類：直接風(fēng)險(xiǎn)與間接風(fēng)險(xiǎn)。前者是指由于股票價(jià)格、利率、匯率或商品價(jià)格的直接波動所帶來的風(fēng)險(xiǎn)暴露；而后者通常是和對沖頭寸以及波動率相聯(lián)系的風(fēng)險(xiǎn)。 7公司日期金融工具損失額（million$）美國加州奧蘭治縣1994年12月逆向回購1690昭和殼牌石油公司，日1993年2月貨

4、幣遠(yuǎn)期1580鹿島石油公司，日1994年4月貨幣遠(yuǎn)期1450德國金融股份公司1994-1石油期貨1340巴林銀行，英1995-2股指期貨1330Yakult Honsha 日1998-3股指衍生工具523智利國營銅公司1994-1銅期貨200寶潔公司1994-4差額互換157國家威敏斯特銀行，英1997-2互換期權(quán)127中航油2004石油衍生品550東方航空2008石油衍生品62億RMB中國國航2008石油衍生品68億RMB8案例1：orange county1994年12月6日美國加州橘郡政府于投資利率商品交易損失16.9億美元后宣布破產(chǎn)。 郡政府財(cái)務(wù)長Robert Citron是導(dǎo)致這次事

5、件的禍?zhǔn)?。他?972年開始擔(dān)任債券交易員，由于操作績效非常好，為郡政府基金賺了不少錢，這種高報(bào)酬在1990年初，因民眾抗拒增稅使各地方政府財(cái)政吃緊的政治環(huán)境下特別受歡送，因而吸引了越來越多地方政府機(jī)構(gòu)的資金參加，有些甚至借錢來投資這個(gè)基金。到1994年Citron的基金已成長到75億美元。 91994年初，Citron變得越來越重要，因?yàn)樗偸悄転楣残谧兂龈嗟腻X?？梢源_定的是，Citron的基金必定承擔(dān)了更大的風(fēng)險(xiǎn)才能有比別人更多的報(bào)酬。事實(shí)上Citron確實(shí)是利用了許多杠桿操作，將75億美元的資金擴(kuò)大成200億美元的頭寸，報(bào)酬和風(fēng)險(xiǎn)也因此倍增。 101994年二月起美國聯(lián)邦準(zhǔn)備理事會

6、開始一連串的升息，到1994年底共升息了2.25，債券價(jià)格因而大幅下跌。Citron的基金也因?yàn)楦軛U操作而加速虧損，終致虧損16.9億元。這種因?yàn)閮r(jià)格波動造成的市場風(fēng)險(xiǎn)Market Risk是Citron基金虧損的主因，但虧損如此巨大甚至導(dǎo)致橘郡破產(chǎn)的原因，還應(yīng)歸咎于Citron利用杠桿操作將部位擴(kuò)大到所能承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)限額外，而橘郡政府也沒有建立完善的投資標(biāo)準(zhǔn)、風(fēng)險(xiǎn)控管制度所致。 11案例2：巴林銀行1994年年底，Leeson判斷日經(jīng)225指數(shù)可能會在19,000點(diǎn)左右盤旋，因此他賣出許多執(zhí)行價(jià)格介于18,50019,500點(diǎn)的雙向期權(quán)(straddle option) 。只要日經(jīng)225指數(shù)不

7、大漲或大跌，Leeson便可收取期權(quán)的權(quán)利金而獲利。 12雙向戰(zhàn)略收益-4-20246810S131995年1月17日，日本發(fā)生阪神大地震。1月23日，日經(jīng)225指數(shù)一日內(nèi)暴跌1,000多點(diǎn)。此時(shí)，Leeson已遭受2億多美元的損失，但是Leeson并未就此認(rèn)賠出場，為了挽救雙鞍契約部位，Leeson加碼買進(jìn)指數(shù)期貨試圖拉抬期貨價(jià)格，并賣出指數(shù)賣權(quán)來支應(yīng)期貨保證金，其間巴林銀行總行也曾匯給Leeson 8.9億美元充當(dāng)保證金。14之后，日經(jīng)指數(shù)持續(xù)走軟，在2月16日跌到17,900點(diǎn)左右，Leeson仍然繼續(xù)買進(jìn)日經(jīng)225指數(shù)期貨，在2月17日持有的契約數(shù)高達(dá)20,076口的頂峰。2月23日，

8、日經(jīng)指數(shù)跌了330點(diǎn)，跌幅尚不及1月23日的1/3，但這已如駱駝背上的最后一根稻草，終至壓垮了Leeson的信心，1995年2月23日這天，Leeson賬戶中March 95、June 95契約總部位，占市場總未平倉數(shù)量的49%和24%。此時(shí)巴林期貨新加坡分行(Barings Futures Singapore, BFS)已無力繳納2月23日這天的保證金，2月27日SIMEX請求法院置BFS于司法管轄之下，轉(zhuǎn)眼間巴林銀行產(chǎn)生了十億英磅的呆帳，不得不宣告倒閉。 1516信用風(fēng)險(xiǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)是由于交易對手不愿意或沒有能力履行合約義務(wù)而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，更廣泛地說，它還包括信用評級的降低而導(dǎo)致債權(quán)人持有的債務(wù)

9、市場價(jià)格下降的風(fēng)險(xiǎn)。故交易對手履約能力發(fā)生變化時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)增大。17流動性風(fēng)險(xiǎn)流動性風(fēng)險(xiǎn)包括兩類：資產(chǎn)流動性風(fēng)險(xiǎn)也稱為市場流動風(fēng)險(xiǎn)，一般是由于交易的數(shù)量過大，超過了市場平均的容量太多，導(dǎo)致出售價(jià)格下降，變現(xiàn)天數(shù)延長；現(xiàn)金流的流動性風(fēng)險(xiǎn)是指，當(dāng)現(xiàn)金缺乏或無法滿足支付要求時(shí)，交易的一方被迫在到期前低于市場價(jià)格出售資產(chǎn)以換取現(xiàn)金進(jìn)行支付所導(dǎo)致的損失。18DS2S1QPP0P119案例：LTCM美國長期資本管理公司（LTCM）是一家主要從事定息債務(wù)工具套利活動的對沖基金。LTCM創(chuàng)立于1994年，主要活潑于國際債券和外匯市場，利用私人客戶的巨額投資和金融機(jī)構(gòu)的大量貸款，專門從事金融市場炒作，與量子基金

10、、老虎基金、歐米伽基金一起稱為國際四大“對沖基金。 LTCM掌門人梅里韋瑟（John Meriwether），這位被譽(yù)為能“點(diǎn)石成金的華爾街債券套利之父，聚集了一批華爾街上證券交易的精英入伙：1997年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者Robert Merton和Myron Scholes，前財(cái)政部副部長及聯(lián)儲副主席David Mullins，前所羅門兄弟債券交易部主管Rosenfeld。 在1994年到1997年間， LTCM的業(yè)績輝煌而誘人，以成立初期的12.5億美元資產(chǎn)凈值迅速上升到1997年12月的48億美元，每年的投資回報(bào)為28.5%、42.8%、40.8%和17%。 20LTCM的投資手法較為特

11、別，在深信“不同市場證券間不合理價(jià)差生滅自然性的基礎(chǔ)上，積極倡導(dǎo)投資數(shù)學(xué)化，運(yùn)用電腦建立數(shù)量模型分析金融工具價(jià)格，利用不同證券的市場價(jià)格差異進(jìn)行短線操作， Myron Scholes和Robert Merton將金融市場歷史交易資料、已有的市場理論、學(xué)術(shù)研究報(bào)告和市場信息有機(jī)結(jié)合在一起，形成了一套較完整的電腦數(shù)學(xué)自動投資模型。他們利用計(jì)算機(jī)處理大量歷史數(shù)據(jù)，通過連續(xù)而精密的計(jì)算得到兩個(gè)不同金融工具間的正常歷史價(jià)格差，然后結(jié)合市場信息分析它們之間的最新價(jià)格差。如果兩者出現(xiàn)偏差，并且該偏差正在放大，電腦立即建立起龐大的債券和衍生工具組合，大舉套利入市投資；經(jīng)過市場一段時(shí)間調(diào)節(jié)，放大的偏差會自動恢復(fù)

12、到正常軌跡上，此時(shí)電腦指令平倉離場，獲取偏差的差值。一言以蔽之，就是“通過電腦精密計(jì)算，發(fā)現(xiàn)不正常市場價(jià)格差，資金杠桿放大，入市圖利的投資策略。 21LTCM始終遵循所謂的“市場中性原則 22對沖能夠發(fā)揮作用是建立在投資組合中兩種證券的價(jià)格較高的正相關(guān)（或負(fù)相關(guān)）的基礎(chǔ)上的。在較高的正相關(guān)的情況下，當(dāng)一種證券價(jià)格上升時(shí)，另一種證券價(jià)格也相應(yīng)上升，這時(shí)多頭證券獲利，空頭證券虧損。反之，當(dāng)兩種證券價(jià)格都下降時(shí)，多頭虧損而空頭獲利。所以可以通過兩者按一定數(shù)量比例關(guān)系進(jìn)行組合，對沖掉風(fēng)險(xiǎn)。在價(jià)格正相關(guān)的變化過程中，若兩者價(jià)格變化相同，即價(jià)差不變，則不虧不賺，若變化不同，價(jià)差收窄，則能得到收益。但如果正

13、相關(guān)的前提一旦發(fā)生改變，逆轉(zhuǎn)為負(fù)相關(guān)，則對沖就變成了一種高風(fēng)險(xiǎn)的交易策略，或兩頭虧損，或盈利甚豐。 23LTCM核心資產(chǎn)中持有大量意大利、丹麥和希臘等國政府債券，同時(shí)沽空德國政府債券，這主要是由于當(dāng)時(shí)隨著歐元啟動的臨近，上述三國與德國的債券息差預(yù)期會收緊，可通過對沖交易從中獲利。只要德國債券與意大利債券價(jià)格變化方向相同，當(dāng)二者息差收窄時(shí)，價(jià)差就會收窄，從而能得到巨額收益。LTCM據(jù)此在96年獲得巨大成功。與此同時(shí)，LTCM在美國國內(nèi)債券市場上，它也相應(yīng)做了沽空美國30年期國債、持有按揭債券的對沖組合。24但是這樣復(fù)雜的電腦模式有一個(gè)致命弱點(diǎn)：模型假設(shè)前提和計(jì)算結(jié)果都是在歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上得出德

14、國債券與意大利債券正相關(guān)性就是統(tǒng)計(jì)了大量歷史數(shù)據(jù)的結(jié)果，因此它預(yù)期多個(gè)市場將朝著同一個(gè)方向開展。歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)過程往往會忽略一些概率很小的事件，這些事件隨著時(shí)間的積累和環(huán)境的變化，發(fā)生的時(shí)機(jī)可能并不象統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)反映的那樣小，如果一旦發(fā)生，將會改變整個(gè)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)（如相關(guān)性的改變），造成致命打擊，這在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱為“胖尾現(xiàn)象。俄羅斯的金融風(fēng)暴使這樣的小概率事件真的發(fā)生了。 2598年8月，由于國際石油價(jià)格不斷下跌，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)惡化，再加上政局不穩(wěn)，俄羅斯不得不采取了“非常舉動。8月17日，俄羅斯宣布盧布貶值，停止國債交易，將1999年12月31日前到期的債券轉(zhuǎn)換成了3-5年期債券，凍結(jié)國外投資者貸款歸還期

15、90天。這引起了國際金融市場的恐慌，投資者紛紛從新興市場和較落后國家的證券市場撤出，轉(zhuǎn)持風(fēng)險(xiǎn)較低、質(zhì)量較高的美國和德國政府債券。8月21日美國30年期國債利率下降到20年來的最低點(diǎn)，8月31日紐約股市大跌，全球金融市場一片“山雨欲來風(fēng)滿樓的景象。對沖交易賴以存在的正相關(guān)逆轉(zhuǎn)了，德國債券價(jià)格上漲，收益率降低，意大利債券價(jià)格下跌，收益率上升，LTCM兩頭虧損。 26從5月俄羅斯金融風(fēng)暴到9月全面潰敗，短短的150多天LTCM資產(chǎn)凈值下降90%，出現(xiàn)43億美元巨額虧損，僅余5億美元，已走到破產(chǎn)邊緣。9月23日，美聯(lián)儲出面組織安排，以Merrill Lynch、J.P.Morgan為首的15家國際性金

16、融機(jī)構(gòu)注資37.25億美元購置了LTCM90%的股權(quán)，共同接管了LTCM，從而防止了它倒閉的厄運(yùn)。 27高杠桿比率的問題：LTCM利用從投資者籌得的22億美元資本作抵押，買入價(jià)值1250億美元證券，杠桿比率高達(dá)約60倍。高杠桿比率是LTCM追求高回報(bào)率的必然結(jié)果。由于LTCM借助電腦模型分析常人難于發(fā)現(xiàn)的利潤時(shí)機(jī)，這些交易的利潤率都非常微小，如果只從事數(shù)量極小的衍生工具交易，則回報(bào)一般只能到達(dá)市場平均水平。所以需要很高的杠桿比率將其放大，進(jìn)行大規(guī)模交易，才能提高權(quán)益資本回報(bào)率。 28高杠桿比率在幫助創(chuàng)造輝煌業(yè)績的同時(shí)，也埋下了隱患。當(dāng)市場向不利方向運(yùn)動時(shí)，高杠桿比率要求LTCM擁有足夠的現(xiàn)金支

17、持保證金要求，。8月份市場形勢逆轉(zhuǎn)導(dǎo)致該基金出現(xiàn)巨額虧損，但管理層認(rèn)為對歐元啟動息差收窄的預(yù)期是正確的，只要短期內(nèi)有足夠的現(xiàn)金補(bǔ)足衍生合約的保證金，等到風(fēng)平浪靜，市場價(jià)差還會回到原有的軌道上來。LTCM開始拋售非核心資產(chǎn)套現(xiàn)，為其衍生工具交易追補(bǔ)保證金以維持龐大的歐洲政府債券和美國按揭證券倉盤。但這場暴風(fēng)雨來得太猛烈了，持續(xù)的時(shí)間也太長了，超出了LTCM承受的范圍。LTCM的經(jīng)紀(jì)行Bearsterns Companies開始下最后通碟，LTCM已經(jīng)沒有足夠的現(xiàn)金29事實(shí)證明，只要LTCM擁有足夠的現(xiàn)金追繳保證金，它就能等到風(fēng)雨之后出現(xiàn)彩虹的那一刻。因?yàn)樾「怕适录陌l(fā)生雖然會使現(xiàn)實(shí)偏離軌道，但在

18、事件結(jié)束后仍會回到正常的軌道上來。歐元的啟動使息差收窄成為必然，11月中旬意大利降低利率至3.5%；12月3日，歐元10國央行聯(lián)合降息，基準(zhǔn)利率統(tǒng)一為3%。LTCM的預(yù)期是正確的，從圖中可以看出，11月28日德意兩國長期國債息差已降到0.20%左右。在美聯(lián)儲連續(xù)降息的刺激下，到11月28日，美國30年期國債收益率為5.178%，30年期按揭證券收益率為6.4%，息差也縮窄到1.2%左右。 3031操作風(fēng)險(xiǎn)操作性風(fēng)險(xiǎn)通常被定義為：由于人為的和技術(shù)的失誤或意外事故所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，包括欺詐、管理失誤以及不完善的程序和控制。技術(shù)失誤可能是由于信息、交易過程及結(jié)算系統(tǒng)的故障造成的，或者更一般來說，是由后臺

19、操作中出現(xiàn)的任何問題引起的。操作風(fēng)險(xiǎn)也可能帶來市場和信用風(fēng)險(xiǎn)。32法律風(fēng)險(xiǎn)法律風(fēng)險(xiǎn)是指金融交易中簽訂的合約由于不符合法律或金融監(jiān)管部門的規(guī)定而不可執(zhí)行，從而給交易方帶來損失的風(fēng)險(xiǎn)。33風(fēng)險(xiǎn)的定義財(cái)務(wù)管理中所討論的風(fēng)險(xiǎn)是指那種未來的結(jié)果不確定，但未來哪些結(jié)果會出現(xiàn)，以及這些結(jié)果出現(xiàn)的概率是的或可以估計(jì)的這樣一類特殊的不確定性事件。根據(jù)以上定義，風(fēng)險(xiǎn)意味著對未來預(yù)期結(jié)果的偏離，這種偏離是正反兩方面的，既有可能向不好的方向偏離，也有可能向好的方向偏離，因此，風(fēng)險(xiǎn)并不僅僅意味著遭受損失的可能。34風(fēng)險(xiǎn)的衡量投資工程A的收益分布工程的期望收益： E（A）60工程的標(biāo)準(zhǔn)差： A1135風(fēng)險(xiǎn)的衡量投資工程B

20、的收益分布工程的期望收益： E（B）60工程的標(biāo)準(zhǔn)差： B1736風(fēng)險(xiǎn)的衡量 比較A、B不難發(fā)現(xiàn)，投資B的隨機(jī)事件偏離期望值的幅度更大，而這可以通過標(biāo)準(zhǔn)差的大小反映出來。 因此，投資收益的風(fēng)險(xiǎn)用投資收益的標(biāo)準(zhǔn)差來衡量。37風(fēng)險(xiǎn)的衡量左上圖的期望收益為60，標(biāo)準(zhǔn)差為11；左以下圖的期望收益為83，標(biāo)準(zhǔn)差為14 如何比較它們的風(fēng)險(xiǎn)呢？用標(biāo)準(zhǔn)離差率/E(X)。A/E(A) = 11/60 = 0.183C/E(C) = 14/83 = 0.169 C的標(biāo)準(zhǔn)離差率小于A，C的風(fēng)險(xiǎn)小。38期望值決策期望值決策法是用現(xiàn)金流量的期望值作為實(shí)際值的代表，比較各方案期望值的大小，從中選出適宜的投資方案。例：某產(chǎn)

21、品銷售前景預(yù)測如表所示 概率經(jīng)濟(jì)狀況012340.3好-1000050007000700060000.5一般-1000020004000400040000.2差-10000100010002000300039投資期望凈現(xiàn)值大于0，所以可以接受該項(xiàng)投資。但是，期望值決策只考慮了期望值的大小，沒有考慮可能圍繞期望值出現(xiàn)的偏離和這種偏離的分布狀況，因此，并沒有考慮風(fēng)險(xiǎn)因素，容易導(dǎo)致錯(cuò)誤決策。40期望值決策方法有效嗎？某項(xiàng)投資有34的可能收入5000元，14的可能收入1000元，收入的期望值為4000元。另一項(xiàng)投資則可穩(wěn)獲3500元的收益，相比之下，投資者將選擇哪項(xiàng)投資呢？ 41風(fēng)險(xiǎn)厭惡投資者的投資選

22、擇42風(fēng)險(xiǎn)因素調(diào)整法調(diào)整貼現(xiàn)率法調(diào)整現(xiàn)金流量法43調(diào)整貼現(xiàn)率法利用CAPM調(diào)整貼現(xiàn)率利用咨詢公司的書(book)查閱值，同時(shí)利用有關(guān)資料獲取RM和Rf值，運(yùn)用CAPM Ri Rf +i(RM Rf ) 求得貼現(xiàn)率。利用與其他工程比較選擇風(fēng)險(xiǎn)貼現(xiàn)率可以直接利用類似工程的投資回報(bào)率作為調(diào)整貼現(xiàn)率的參考。也可以通過比較本公司現(xiàn)有工程與新選工程的相對風(fēng)險(xiǎn)程度在現(xiàn)有公司資本本錢基礎(chǔ)上進(jìn)行調(diào)整。按工程的風(fēng)險(xiǎn)等級調(diào)整貼現(xiàn)率44調(diào)整現(xiàn)金流根本思路：以不確定條件下投資工程現(xiàn)金流量的期望值為基點(diǎn)，考慮投資風(fēng)險(xiǎn)的影響后，適當(dāng)調(diào)低期望值所表示的現(xiàn)金流量，使這一較低確實(shí)定性收益帶來的效用與較高的期望收益帶來的效用相等。

23、 兩種選擇根據(jù)投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好，利用約當(dāng)系數(shù)對期望現(xiàn)金流量進(jìn)行調(diào)整，將其調(diào)整為相當(dāng)于確定情況下的現(xiàn)金流量值，再利用無風(fēng)險(xiǎn)利率進(jìn)行貼現(xiàn)。以公司現(xiàn)有工程的總體風(fēng)險(xiǎn)程度為出發(fā)點(diǎn)，將新工程的期望現(xiàn)金流量調(diào)整到相當(dāng)于現(xiàn)有工程風(fēng)險(xiǎn)程度的期望值，用公司資本本錢貼現(xiàn)。45U(10)U(30)U(90)105090w3046在實(shí)際操作中，通常根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的大小對投資工程各期現(xiàn)金流量確定一個(gè)調(diào)整系數(shù)，用各期現(xiàn)金流量與相對應(yīng)的調(diào)整系數(shù)相乘，即可得到調(diào)整后的現(xiàn)金流量值。這類調(diào)整系數(shù)稱為約當(dāng)系數(shù)。調(diào)整后的投資工程的凈現(xiàn)值為：NPV=-45000+12954+11157+9579+8196+7451=4337元 時(shí)期0123

24、45期望現(xiàn)金流-450001500015000150001500015000約當(dāng)系數(shù)1.00.950.900.850.800.80修正后的現(xiàn)金流-450001425013500127501200012000現(xiàn)值（r=10%）-45000129541115795798196745147確定性等價(jià)公式 設(shè)市場上第j種資產(chǎn)期終風(fēng)險(xiǎn)收益為Pe，當(dāng)前價(jià)格為P0，其收益率rj滿足CAPM： 48確定性等價(jià)公式 和前式相結(jié)合，得到49例：公司I在時(shí)期1將發(fā)行100股股票，公司在時(shí)期2的價(jià)值為隨機(jī)變量VI(2)，公司的資金都是通過發(fā)行這些股票而籌措的，以致股票的持有者有資格獲得完全的收益流。最后，給出有關(guān)測算

25、數(shù)據(jù)如下，確定股票的價(jià)值：50例：公司i在時(shí)期1的市場價(jià)值為900，現(xiàn)有一個(gè)工程，其在時(shí)期2的期望收益為E(Vi)=1000，又E(rM)=15%，rf=5%。公司現(xiàn)考慮一項(xiàng)新的投資，其單位本錢為60，時(shí)期2的收益現(xiàn)金收益流為E(Fi)=130，且問管理者如何考慮這個(gè)新工程。51情景分析 情景分析是對不同情況下投資工程的效益狀況的分析。一般來說情景分析至少要分析三種情況：根本情況、最正確狀況和最差狀況。52靈敏度分析敏感性分析是工程風(fēng)險(xiǎn)分析的一種重要方法。該方法是研究在某些主要因素發(fā)生變化時(shí)，工程效益發(fā)生的相應(yīng)變化，以判斷這些因素對工程經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的影響程度。這些可能發(fā)生變化的因素稱為不確定因素。

26、敏感性分析就是要找出工程的敏感因素，并確定其敏感程度，以預(yù)測工程承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。53一般進(jìn)行敏感性分析所涉及的不確定因素有：產(chǎn)品產(chǎn)量(生產(chǎn)負(fù)荷)、產(chǎn)品售價(jià)、主要原材料價(jià)格、燃料或動力價(jià)格、可變本錢、固定資產(chǎn)投資、建設(shè)期及匯率等。敏感性分析不僅可以使決策者了解不確定因素對工程評價(jià)指標(biāo)的影響，從而提高決策的準(zhǔn)確性，還可以啟發(fā)評價(jià)者對那些較為敏感的因素重新進(jìn)行分析研究，以提高預(yù)測的可靠性。而對于那些對投資工程影響不大的因素，可以不必過分追求其預(yù)期的準(zhǔn)確性。 54敏感性分析還可應(yīng)用于方案選擇。人們可以用敏感性分析區(qū)別敏感性大的與敏感性小的方案，以便在經(jīng)濟(jì)效益相似的情況下，選取敏感性小的方案，即風(fēng)險(xiǎn)小的方案

27、。 在敏感性分析過程中，必須要分析某一因素發(fā)生變化后，會引起其他因素發(fā)生怎樣的變化。只假定某一個(gè)因素或者某幾個(gè)因素發(fā)生變化，而硬性假定其他因素都不發(fā)生變化是不正確的。 55盈虧平衡點(diǎn)會計(jì)盈虧平衡點(diǎn)是指銷售收入和總本錢相等，即奉獻(xiàn)毛益等于固定本錢時(shí)企業(yè)在會計(jì)上所處的既不盈利也不虧損的狀態(tài)，所以也叫做會計(jì)保本點(diǎn)。通過盈虧平衡分析我們可以了解，當(dāng)情況是怎樣時(shí)企業(yè)才能盈利？或反過來，當(dāng)情況要開展到多糟糕的地步企業(yè)才會發(fā)生虧損？ 56仿真分析利用仿真分析，決策者可以對更多可能的投資結(jié)果進(jìn)行分析，了解投資收益的整個(gè)分布狀況。通過建立仿真模型，模擬各種條件下投資運(yùn)動的全過程，并得到相應(yīng)的結(jié)果。決策者根據(jù)這些結(jié)果了解投資收益