中国主权财富基金风险管理研究

发布时间：2020-08-09 04:04

【摘要】： 主权财富基金(Sovereign Wealth Fund,简称SWF)是指由一国政府以本国的外汇储备为资金来源,通过运用外汇对外长期投资来实现收益最大化的专业投资机构。作为国际金融市场一类崭新的有影响力的机构投资者,主权财富基金主要来源于外汇储备盈余、自然资源出口盈余和国际援助基金,其管理模式主要由中央银行直接管理、设立专门投资机构管理。从上个世纪末开始,各个发展中国家以及部分的发达国家开始关注主权财富基金,试图通过充裕或者过剩的国家储备,在国家维持外汇市场化的情况下进行干预、通过调节贸易差额来拉动经济增长或跨代平滑国家财富、支持国家发展战略等。中国投资有限公司(China Investment Cooperation,简称中投公司)是我国目前唯一的一家主权财富基金,它的设立是中国政府积极开展外汇储备管理的重要一步,但是目前对于主权财富基金的研究成果,多数都是停留在概念、起源、种类、规模等描述性的分析上,而在投资策略、绩效评估以及风险管理方面的研究较薄弱。国际金融危机的发生使得国际投资环境更加恶化,如何在这样的大环境中有效的规避风险实现投资效益最大化,这方面的研究对于中国主权财富基金而言是至关重要的。本文以中国主权财富基金的风险管理为研究对象,对比分析了三支国外主权财富基金的风险管理方法,剖析了中国主权财富基金风险管理的不足。通过识别中国主权财富基金风险的类型并运用联合函数来确定其主要的风险的边缘分布、推导出具体的风险测度公式,在模糊层次分析法的基础上,引入网络层次分析法和神经网络对中国主权财富基金风险进行评估,增强了模型的科学性和评估能力。最后对中国主权财富基金的风险防范与控制提出了相应的建议。本文主要的研究成果如下： (1)分析了主权财富基金的形成、发展趋势,系统总结了主权财富基金的研究成果。通过对主权财富基金风险的理论研究,并结合风险管理的程序与框架,对主权财富基金风险的内涵、特征及其成因进行了研究,系统性分析了中国主权财富基金的风险管理。 (2)通过对新加坡、俄罗斯以及挪威的主权财富基金的风险管理方法进行研究,总结了它们较成功的经验,总结出对我国主权财富基金风险管理的一些启示,这些启示将对中国主权财富基金未来的发展起到很宝贵的促进作用。在此基础上对比分析了我国主权财富基金的风险管理的现状,同时从宏观环境方面、风险控制能力以及组织结构的安排这三个角度总结出中国主权财富基金风险管理中存在的一些亟待解决的问题。 (3)总结分析了中国主权财富基金风险识别的基本原则、方法以及识别过程。根据对中国主权财富基金风险类型的研究,运用联合函数来测度其主要的风险,主要包括确定各个风险的边缘分布、推导出具体的风险测度公式,为后面的评估模型的确立奠定基础。在风险测度的基础上分析了中国主权财富基金的风险表现及特征。 (4)根据中国主权财富基金缺少事前信息的实际情况,以及投资动机的前瞻性、战略性特点,着重利用模糊层次分析法建立一种风险评估模型,达到事前事后信息的收集处理、并具备综合风险评估的功能,力求客观全面地评估中国主权财富基金的风险,并将这一评估模型应用到投资风险评估分析中,结果证明采用模糊综合风险评估分析衡量投资决策风险克服了其他风险测算方法只能评判单一风险的局限性,能够对影响投资决策的各类风险因素进行系统的评判衡量,判定结果更加客观、合理,具有一定的实用价值。此外,本文把网络层次分析法(ANP)运用到中国主权财富基金的风险评估中,进一步完善其指标评估体系,提高其可操作性,对ANP法确定的权重进行敏感性分析。最后提出了一种智能的模型——神经网络,将其与模糊综合风险评估的结合,用具体实例说明了该方法的可行价值。 (5)本文从风险防范和风险控制两条途径入手,通过建立中国主权财富基金风险预警系统,对指标进行量化和综合评价分析来监测可能产生风险的特征和动向从而对风险进行有效的防范于控制。同时,研究中国主权财富基金风险的分散措施并在此分析的基础上为中投公司的管理者提出政策性建议。
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F224;F832.5
【图文】：

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5.5.4中国主权财富基金风险管理评价模型的建立根据以上对中国主权财富基金风险管理评价个指标之间的相互影响关系分析，在ANP的计算软件 SuPerDecisions中建立互动影响模型，如图5一7所示。}黯主删备赛主风险翻毅貂风险二级指标}熏醚!夔刃}熏酬}戛习}座到}熏醚薪~一一一~跳场麟浏，~羚~粉一州~~_一楚摄泪风险三级指标}熏弓!薰巍}…熏习!豆醚产{蘑还习!呸习座慈引庭刃!}座习}蒸习}座习}…画弓!唾习{座薰薰刁}蓝蘸习}蘑薰回!慈习!蘑习;靡惑熏龚{熏蘸刻l座熏烈}戛蒸{!熏薰回}蘑习!薰薰蒸!薰测{藻熏;二--\-一~-，-----\一-:一-一\///\二~--/-/-一-----一-一_一招图5一7中国主权财富基金风险管理ANP模型软件实现界面5.5.5中国主权财富基金风险管理评价指标权重的确定及分析采用网络层次分析法对评价指标权重进行确定是一个非常复杂的计算过程，因为通过加权矩阵和加权超矩阵进行求解，首先就要建立加权矩阵，以某个元素组为准则，所有的元素组在这个准则下两两比较，建立判断矩阵，接着构造初始

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博士学位论文第5章中国主权财富基金风险评估图5一 9SuperDeeisions软件输出各指标权重(二级指标)从结果可以看到市场风险的权重最大，其次是政治风险;金融危机后大家都开始关注信用风险的测度，从上图可以看出信用风险所占的比重也不可轻视。市场风险主要表现为:一是主权财富基金涉及货币市场、资本市场和产业市场三大领域，其各自受政策、市场规律等因素影响所形成的波动风险;二是受其他金融机构激烈竞争与挤压，导致主权财富基金市场环境与客户资源恶化的风险。而从图5一8可以看到在市场风险范畴内利率波动的权重最大，因此主权财富基金面对金融市场和商品市场，无时无刻不受利率波动的影响。风险控制过程中要对此引起高度的关注。政治风险对于中国的主权财富基金而言具有重要的意义。中投公司资注册成立以来就受到西方发达国家的高度关注，一方面是因为中投公司高达2000亿美元的注册资金规模可能对国际金融市场造成一定的影响;但是发达国家可能更关注的是来自中国主权财富基金的投资行为的背后是否渗透了国家政治利益。所以中国的主权财富基金在不算还商业利益的前提下

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本文将风险评级的评价界定为6种风险级别上的隶属度，那么输出值就是一个6维向量，向量中的6个值都是属于[0，l]区间上任意数值。下图5一12便是所设计的神经网络拓扑结构27一n一1的三层BP神经网络，可以直接在MATLAB里设计出该网络结构图。止止止止止止止 /////////////////////lllw{l， lllllllllllllllllllllll lllllllllllllllllllw{2.1111111 ZZZZZZZZZZZZZZZZZZZ一一 bbb{l}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}}} bbbbbbbbbbbbbbbbbbb厦 2}}}}}}}图5一12网络训练结构图5.6.3.2网络结构的应用分析由于数据获取中存在很大的困难，本文并没有用实际数据做实证分析。但以上提出的研究方法是本文的理论创新点。目前还没有学者在主权财富基金的风险识别上采取仿真的方法来进行研究。所以本文提出的方法具有很好的启示作用，为日后展开本课题方面的研究提供了风险识别上的借鉴并可以做出该方法有效性方面的研究。这里为了很好地说明该模型的可行性，根据中投公司的年度报告【’56]、挪威主权财富基金的数据1157)、新加坡主权财富基金公司—淡马锡控股I’58)为参考依据(详细数据见附表l、2、3)，再由专家给出经验值作为神经网络的输入样本对网络进行训练。以下是三位专家给出的模糊隶属度数值表(表5一7):

【引证文献】