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股市投資的風(fēng)險分析范文第1篇

關(guān)鍵詞：市場環(huán)境；電網(wǎng)投資；風(fēng)險評估；不確定因素；投資決策模型；集對分析方法 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TM712 文章編號：1009-2374（2016）02-0191-02 DOI：10.13535/ki.11-4406/n.2016.02.093

1 概述

我國電力公司的經(jīng)營模式一直都是垂直―壟斷一體化模式，電力企業(yè)是國有企業(yè)，在電力企業(yè)經(jīng)營的過程中，一般都是由政府直接投資。向上匯報電價、銷售電價以及收益率等均是一定的，所以電網(wǎng)投資風(fēng)險在經(jīng)營過程中是基本不用考慮的。但是目前我國的經(jīng)濟(jì)體制是市場經(jīng)濟(jì)體制，所以上網(wǎng)電價會受到不確定因素的影響，導(dǎo)致上網(wǎng)電價出現(xiàn)波動；用戶的用電量也受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素的影響，這些都會為電網(wǎng)的投資帶來一定的風(fēng)險。有風(fēng)險就有損失，所以識別、評價風(fēng)險，為電網(wǎng)投資提供決策就成為當(dāng)下研究的熱門議題。

2 市場環(huán)境下不確定因素的研究

目前，市場環(huán)境下，電力企業(yè)在進(jìn)行電網(wǎng)投資時所要面臨的不確定因素有以下兩點(diǎn)，即電網(wǎng)規(guī)劃研究和電網(wǎng)投資決策風(fēng)險研究。

2.1 電網(wǎng)規(guī)劃研究

在市場環(huán)境下，電網(wǎng)規(guī)劃會面臨電源規(guī)劃、未來負(fù)荷變化以及潮流的不確定性等多種不確定性因素的影響，因此，本文參考了以往關(guān)于電網(wǎng)投資的模型構(gòu)建的案例，在此基礎(chǔ)上建立了一個數(shù)學(xué)模型，對電力企業(yè)的各個建設(shè)項目進(jìn)行分階段的評價和選擇。

2.2 電網(wǎng)投資決策風(fēng)險研究

就以往的電網(wǎng)投資決策風(fēng)險的研究而言，對項目方案進(jìn)行風(fēng)險測評的方法一般是通過計算每個項目中的各個方案隨機(jī)凈現(xiàn)值的期望值、期望值大于零的概率或是計算賦予某一個水平值下的凈現(xiàn)值的概率進(jìn)行衡量，然而這種方法在對風(fēng)險進(jìn)行測評時，并沒有對投資者應(yīng)該承擔(dān)的風(fēng)險進(jìn)行分析，同時也沒有對所承擔(dān)的風(fēng)險進(jìn)行量化，因此，本文參考以往的研究，借鑒了區(qū)間分析法，研究出了一種以區(qū)間凈現(xiàn)值為基礎(chǔ)的電網(wǎng)建設(shè)項目經(jīng)濟(jì)的評估方法，不過這種評估方法也是有缺點(diǎn)的，它缺少對影響電量的一些不確定因素的設(shè)定，所以筆者在經(jīng)過不斷研究和實踐之后，提出了一種基于市場環(huán)境之下的，將不確定因素考慮進(jìn)去的風(fēng)險評估辦法，但是還需要不斷在實踐和應(yīng)用的過程中進(jìn)行改進(jìn)和完善。

3 不確定因素的分析方法

在方法的選擇上，現(xiàn)階段對市場環(huán)境的不確定因素的分析方法主要分為以下四種：一是概率分析法；二是模糊數(shù)學(xué)法；三是區(qū)間法；四是多場景法。通常情況下，對大多數(shù)隨機(jī)性信息而言，可以運(yùn)用概率分析法進(jìn)行計算，但是計算量很大；對沒有隨機(jī)特性但是具有隸屬函數(shù)的模糊信息而言，可以運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)法進(jìn)行計算，但是還是存在和概率論方法相等的缺陷，即計算量大，同時還存在一個問題，即準(zhǔn)確地獲取到隸屬函數(shù)是非常困難的，然而相對上述兩種方法而言，區(qū)間法的運(yùn)用和計算是比較簡單的，不過首先要了解不確定因素的分布情況，對風(fēng)險閥值進(jìn)行設(shè)定，在實際操作的過程中很難擬合不確定因素的分布函數(shù)，而且在直接設(shè)定不確定因素時易受到主觀因素的干擾；多場景法的缺點(diǎn)是各種場景發(fā)生的可能性是很難確定的，從而使得計算結(jié)果在理論上缺乏可行性和適應(yīng)性。所以，根據(jù)以上的分析來看，這些對市場環(huán)境下的不確定因素進(jìn)行分析處理的方法都存在一定的局限性，而通過不斷實踐探索，得出的集對分析法就可以很好地解決這些不足。集對分析法為電網(wǎng)投資的風(fēng)險處理提出了嶄新的思路，認(rèn)為影響電網(wǎng)投資的因素的確定性和不確定是對立同一的，即兩者可以相互轉(zhuǎn)化，前者寓于后者之中，后者又包含于前者。同時集對分析法還具有良好的集成特性，不但可以對不確定性和確定性進(jìn)行分析，而且還可以界定上文所提到的不確定性，如隨機(jī)不確定性、模糊不確定性以及中介不確定性。集對分析法在應(yīng)用的時候，不必考慮區(qū)間法所提到的對不確定因素分布的了解，從而避免了區(qū)間法的缺陷。當(dāng)前，一些研究成果已經(jīng)表明集對分析法對電網(wǎng)規(guī)劃是實用的，并且在此方面已經(jīng)有所建樹，實現(xiàn)了電網(wǎng)的科學(xué)合理的規(guī)劃，但是將集對分析法運(yùn)用在電網(wǎng)的投資規(guī)劃中，還是比較鮮見的。集對分析法相對其他傳統(tǒng)的評估辦法，存在很大優(yōu)勢。在電網(wǎng)投資的過程中，各種不確定因素與供電公司的收益存在各種集對，所以為將集對分析法引入到電網(wǎng)投資的風(fēng)險評估中去創(chuàng)造了先天的條件。在電網(wǎng)的風(fēng)險投資的評估中運(yùn)用集對分析法，能夠更為清楚地反映出風(fēng)險的本質(zhì)，所以筆者就是采取集對分析法對電網(wǎng)投資風(fēng)險進(jìn)行評估的。因此，本文以市場環(huán)境下電網(wǎng)投資中平均銷售電價、上網(wǎng)電價、銷售電量、基本折現(xiàn)率等不確定因素為基礎(chǔ)，采用了集對分析法計算出了這些不確定因素的集對系數(shù)，進(jìn)而推導(dǎo)出了集對分析法的運(yùn)算法則，構(gòu)建出了新型的電網(wǎng)投資風(fēng)險評估模型，這對未來的電網(wǎng)的風(fēng)險投資具有非常大的指導(dǎo)意義，為電網(wǎng)投資決策提供了一些決策支持。

4 新型的電網(wǎng)投資風(fēng)險評估模型

4.1 集對分析概述

集對分析（SPA）包括集對和其聯(lián)系度。其中集對是指具有聯(lián)系度的兩個集合組成的對子，然后將其按照集對的某一個特性展開進(jìn)行系統(tǒng)分析，從中找出兩個系統(tǒng)共有的特性、對立的特性和既非對立又非共有的特性，在此基礎(chǔ)上，就可以列出同異反聯(lián)系度計算公式：

μ（W）=S/N+Fi/N+Pj/N

式中：S是指集合所共有的特性個數(shù)；N是指集合的特性總數(shù)；P是指對立的特性個數(shù)；F是指差異的特性個數(shù)。其中的S/N表示集對在W下的同一度，P/N表示對立度，F(xiàn)/N表示差異度，i和j不僅僅是差異度和對立度的標(biāo)記，同時還可以對其賦值計算聯(lián)系度。利用這個公式，我們可以準(zhǔn)確地計算出在電網(wǎng)投資的風(fēng)險評估的各項數(shù)值，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建出精準(zhǔn)的風(fēng)險評估方案，為電網(wǎng)的決策提供一定的基礎(chǔ)。

4.2 集對分析運(yùn)算法則

對集對分析而言，其運(yùn)算法則分為四種：聯(lián)系度的加法、聯(lián)系度的減法、聯(lián)系度的乘法、聯(lián)系度的除法和分解法則。下面對這五種運(yùn)算法則進(jìn)行詳細(xì)闡述：

4.2.1 聯(lián)系度的加法。所謂聯(lián)系度的加法就是n個聯(lián)系度相加的和，其主要表現(xiàn)為n乘以n個聯(lián)系度的平均值，計算公式如下：

式中：表示n個同一度的平均值；表示n個差異度的平均值；表示n個對立度的平均值。其中，必須保證三者相加的和為1，從而使得公式能夠與集對分析的定義相符，并且該公式也滿足結(jié)合律和交換律。

4.2.2 聯(lián)系度的減法。聯(lián)系度的減法法則與上述加法法則相似，是建立在加法法則的基礎(chǔ)上，即n個相加的聯(lián)系度減去n個聯(lián)系度中的一個聯(lián)系度，然后將多項式對應(yīng)相減。經(jīng)過化簡可使得公式變?yōu)閚-1與一個分母為n-1的多項式的和。同樣該公式也滿換律和結(jié)合律。

4.2.3 聯(lián)系度的乘法。在進(jìn)行聯(lián)系度的乘法運(yùn)算時，根據(jù)聯(lián)系度的定義，可以先忽視不確定性bi或者是c，首先對u進(jìn)行化簡，然后再計算?，F(xiàn)在，用a表示同一度，b表示差異度，c表示對立度。當(dāng)a與b相乘時，結(jié)果仍然是差異度；當(dāng)a與c相乘時，結(jié)果為對立度；當(dāng)a與a相乘時，結(jié)果仍然是同一度；當(dāng)b與c相乘時，結(jié)果仍為差異度；當(dāng)b與b相乘時，結(jié)果仍為差異度；當(dāng)c與c相乘時，結(jié)果為同一度。

4.2.4 聯(lián)系度的除法。兩個聯(lián)系度進(jìn)行除法運(yùn)算時，可認(rèn)為是乘法運(yùn)算的相反項，即等號兩邊同時乘以與分母相同的多項式，從而等式變成了多項式相乘的形式，對多項式的乘法進(jìn)行化簡和整理，然后根據(jù)等式兩邊多項式系數(shù)相同的原理可求得a、b、c的值。

4.2.5 分解法則。分解法則是除以上聯(lián)系度的加法、聯(lián)系度的減法、聯(lián)系度的乘法、聯(lián)系度的除法四種常用法則以外的，根據(jù)集對分析的性質(zhì)而推導(dǎo)出的法則。當(dāng)兩個不確定性因素相減且a、b、c結(jié)果為負(fù)值時，違背了集對分析對a+b+c=1的要求，顯然聯(lián)系度的減法法則就不適用了。在這種情況下，就可運(yùn)用分解法則，即公式：

4.3 新型電網(wǎng)投資風(fēng)險度量模型的構(gòu)建

通常情況下，構(gòu)建基于集對分析的新型電網(wǎng)投資的風(fēng)險評估模型分為兩步：首先，根據(jù)以往的數(shù)據(jù)評估中的各個不確定因素和Cnpv小于零的聯(lián)系度系數(shù)計算出概率區(qū)間；然后由Cnpv的計算公式計算出最終的聯(lián)系度，在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建電網(wǎng)投資的風(fēng)險評估模型。下面對這兩個步驟進(jìn)行詳細(xì)介紹：

第一步是評估各不確定因素的聯(lián)系度系數(shù)。一般來說，不論某一不確定因素是否服從某種分布，也就是說，不需要考慮不確定因素的分布情況，僅需將其參照之前的數(shù)據(jù)模型，就可以計算出其低、中、高各種概率區(qū)間。根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，低相關(guān)概率區(qū)間表示不確定性因素出現(xiàn)的概率較低，而高相關(guān)概率區(qū)間表示不確定性因素出現(xiàn)的概率較高，中相關(guān)概率區(qū)間出現(xiàn)不確定因素的概率則位于二者之間，既為有可能出現(xiàn)，又有可能不出現(xiàn)。所以，根據(jù)這種概率分布，筆者推算出了將不確定性因素用聯(lián)系度表達(dá)出來的計算方法。

第二步是構(gòu)建電網(wǎng)的投資風(fēng)險度量模型，模型主要是根據(jù)第一步的計算結(jié)果，再結(jié)合集對分析法的定義、電網(wǎng)投資凈現(xiàn)值模型和集對分析理論的性質(zhì)，在此基礎(chǔ)上，計算出集對分析系數(shù)，然后套用集對分析法的計算公式，構(gòu)建出電網(wǎng)的投資風(fēng)險度量模型。

5 結(jié)語

綜上所述，本文主要分析了在市場環(huán)境下電網(wǎng)投資的風(fēng)險評估的集對分析方法，以及在電網(wǎng)投資的風(fēng)險評估中所遇到的不確定因素，提出了幾種針對不確定因素的分析辦法，最后提出了集對分析法，建立了集對分析的電網(wǎng)投資風(fēng)險度量模型。集對分析法結(jié)合了傳統(tǒng)的風(fēng)險評估辦法的優(yōu)點(diǎn)，避免了傳統(tǒng)的風(fēng)險評估辦法的缺點(diǎn)，對電網(wǎng)投資風(fēng)險的評估具有非常重要的指導(dǎo)意義，可塑性非常強(qiáng)，在未來具有很大的應(yīng)用空間。

參考文獻(xiàn)

[1] 王綿斌，譚忠富，張麗英，等.市場環(huán)境下電網(wǎng)投資風(fēng)險評估的集對分析方法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報，2010，（19）.

股市投資的風(fēng)險分析范文第2篇

［關(guān)鍵詞］回購利率 回購市場 股票市場 無風(fēng)險利率 基準(zhǔn)利率

無風(fēng)險利率，也稱基準(zhǔn)利率。作為眾多金融產(chǎn)品定價的標(biāo)桿，它的一舉一動牽動著所有金融產(chǎn)品市場的迅速變化。在理想假定下,可以預(yù)期,無風(fēng)險利率的上升會導(dǎo)致其他市場金融產(chǎn)品的機(jī)會成本上升，資金被吸引到高利率的市場，從而短期內(nèi)將使到所有其他市場的需求出現(xiàn)下降，進(jìn)而成交量隨之下降；反之亦然。那么，事實上目前我國無風(fēng)險利率的這一作用有沒有發(fā)揮出來呢？

一、銀行間債券回購市場對A股市場成交額影響的模型建立

1.數(shù)據(jù)代表的選擇。本文采用發(fā)展較完善、交易量較大的銀行間債券回購利率作為我國金融市場無風(fēng)險利率的代表，并采用交易量比重最大的銀行間7天質(zhì)押式債券回購（R07D）當(dāng)期（周）加權(quán)平均利率為數(shù)據(jù)樣本；A股市場的規(guī)模以該市場的成交額為數(shù)據(jù)樣本。貨幣供給量是影響市場規(guī)模和利率的一個相當(dāng)重要的因素，因此在模型建立中把這一因素剔除出去非常必要。這里選取包括我國活期存款和流通現(xiàn)金的M1作為貨幣供應(yīng)量的代表。在時間上，選取2000年到2006年七年共84個月的時間為樣本，以月為標(biāo)準(zhǔn)。

2.先驗預(yù)期。(1)在理想假定下，可以預(yù)期，無風(fēng)險利率的上升會導(dǎo)致其他市場金融產(chǎn)品的機(jī)會成本上升，資金被吸引到高利率的市場，從而短期內(nèi)將使到所有其他市場的需求出現(xiàn)下降，進(jìn)而成交量隨之下降；反之亦然。此假定如果成立，則在貨幣供給量不變的前提下，無風(fēng)險利率的變動與A股市場成交額應(yīng)呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系，否則不顯著。

(2)隨著貨幣供應(yīng)量的不斷增加，各個金融子市場規(guī)模都應(yīng)該呈現(xiàn)明顯的擴(kuò)大趨勢，即理論上貨幣供應(yīng)量應(yīng)該與A股市場的成交額呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系。

3.建立模型。本文建立如下回歸模型：log(VOL_STA)=β0+ β1*log(MNY)+β2*INT_REP + u其中，VOL_STA=A股市場成交額，MNY=貨幣供給量，INT_REP=回購利率，u=隨機(jī)干擾項。由于D-Wd值為0.737433，故再回歸以下模型以消除自相關(guān)現(xiàn)象：

log(VOL_STA)=β0+β1*log(MNY)+β2*INT_REP+ρ*AR(1)+u

其中，AR(1)表示殘差的一價自回歸。回歸結(jié)果如下表。

注：“**”表示1%顯著水平下顯著的標(biāo)準(zhǔn)化估計值或F值。

4.模型結(jié)果。觀察回歸結(jié)果，有以下幾點(diǎn)值得注意：

（1）A股市場的規(guī)模與貨幣供應(yīng)量有相當(dāng)顯著的正向關(guān)系，與預(yù)期吻合。（2)銀行間債券回購利率對A股市場成交額的影響作用與預(yù)想不符，甚至表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)性。（3)從VIF值和兩個回歸元的相關(guān)性看出該回歸模型存在較明顯的多重共線性，但VIF值不高，在本次分析中其影響可忽略。

二、對銀行間回購利率與A股市場成交額非負(fù)向關(guān)系的解釋

1.在中國，股票市場的炒作氣氛濃厚，從某種程度上說中國股票市場是一個博弈的場所，因而對基準(zhǔn)利率的關(guān)注會比較少。正如上文所提到的，這一市場的參與者很大一部分是活躍于證券市場的證券公司和基金公司，而且這部分參與者在近兩三年來有不斷增加的趨勢，這也是A股市場與銀行間債券回購市場資金流通較為暢通的重要原因。然而，一般來說，機(jī)構(gòu)投資者擁有行業(yè)內(nèi)專業(yè)化程度最高的人才隊伍以及豐富的投資經(jīng)驗，其投資意識應(yīng)該是金融業(yè)界中最理智、最有理論底蘊(yùn)的。而事實上這些投資機(jī)構(gòu)作為市場中較為理性的投資者，卻沒能表現(xiàn)出在金融市場理論模型下所應(yīng)有的行為，這只能說明，在中國，股票市場的炒作氣氛過于濃厚，股票對于投資者來說不是一種投資有價值企業(yè)的金融產(chǎn)品，而只是賭博場上互相博弈和爾虞我詐的本錢和籌碼。這是銀行間債券回購利率對A股市場的影響違反一般金融市場規(guī)律的主要原因。

2.銀行間回購利率充當(dāng)中國金融市場無風(fēng)險利率即基準(zhǔn)利率的能力仍有限。模型的回歸結(jié)果表明銀行間債券回購利率與A股市場呈現(xiàn)出顯著的正向關(guān)系，證實了國內(nèi)一些學(xué)者所持有的觀點(diǎn)，即銀行間債券回購利率實際上其穩(wěn)定性明顯受到這些證券市場的干擾。比如，在中國股市，新股發(fā)行往往會受到一定程度的炒作，這時在回購利率不停飆升的勢頭下，資金需求者仍會以高于平日的代價融入資金去“打新股”。也就是說，銀行間債券回購市場利率的升高無能力抑制股票市場的過熱，但股票市場的紅火反過來卻可以大力推高銀行間債券回購市場的利率。從這一點(diǎn)說，銀行間債券回購市場利率充當(dāng)我國金融市場無風(fēng)險利率的能力受到了挑戰(zhàn)，這正是我國金融利率體系不夠完善的結(jié)果。這也從一個側(cè)面反映出在我國金融市場中股票市場的力量之大、地位之重。

3.A股市場參與者中以個人投資者占多數(shù)，個人投資者理性程度不高，更重要的是中國貨幣市場的代表――銀行間債券市場只對機(jī)構(gòu)投資者開放。于是中國股市的散戶就被隔離在銀行間市場之外，這就很難期望這些小投資者會以這個市場的利率為判斷投資價值的標(biāo)桿。

三、結(jié)論

本文選取了銀行間債券回購市場利率作為無風(fēng)險利率的代表，選取了股票市場作為中國重要金融市場的代表，通過采集近7年的月度數(shù)據(jù)建立回歸模型，對這7年來銀行間債券回購市場利率影響股市成交額的效果進(jìn)行了實證研究，得出了該利率對這個市場的規(guī)模影響不明顯甚至違反一般金融市場規(guī)律的結(jié)論，并較詳細(xì)地分析了造成這種現(xiàn)象的原因。到此為止，我們至少已經(jīng)可以從市場規(guī)模的角度以及在銀行間債券回購市場利率和股票市場的具體層面上得出這樣一個結(jié)論，即現(xiàn)階段我國無風(fēng)險利率調(diào)控其他金融市場的作用沒有發(fā)揮出來，無風(fēng)險利率的標(biāo)桿作用不明顯。

參考文獻(xiàn):

[1]劉軼李久學(xué):中國利率市場化進(jìn)程中基準(zhǔn)利率的選擇.財經(jīng)理論與實踐(雙月刊)，2003年7月

[2]蘇錦秀:投資者的投資心理及投資風(fēng)險分析.國際金融研究,2004年第9期

股市投資的風(fēng)險分析范文第3篇

【關(guān)鍵詞】上證綜指;對數(shù)收益率;風(fēng)險

引言

我國股票市場經(jīng)過十余年的發(fā)展,無論是上市公司的數(shù)量、股票市值、每日股票交易量還是在整個國民經(jīng)濟(jì)體系中的地位和作用都有了很大的發(fā)展。股市融通和配置資金的重要經(jīng)濟(jì)功能己經(jīng)被廣大投資者所認(rèn)同,同時在中國因為個人投資者投資渠道較少,投資股市獲利成了廣大民眾的選擇。截止2008年3月,滬深兩市共有A股賬戶11,305.81萬戶可見股市已成為廣大居民的投資方式。所以股市的研究既是眾多專家也是民眾關(guān)心的熱點(diǎn)。

2005年中國證監(jiān)會啟動股權(quán)分置改革試點(diǎn)工作,此后2006年到2008年中國股市經(jīng)歷了一波大幅飆升的牛市和一波跌幅巨大的熊市。本文將對此段時間的上證指數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計分析。

1.數(shù)據(jù)來源和一些基本統(tǒng)計量

1.1 數(shù)據(jù)采集

上證綜合指數(shù)作為國內(nèi)外普遍采用的衡量中國證券市場表現(xiàn)的權(quán)威統(tǒng)計指標(biāo),由上海證券交易所編制并。上證指數(shù)反映了上海證券交易所上市證券品種價格的變動情況,可以反映不同行業(yè)的景氣狀況及其價格整體變動狀況,從而給投資者提供不同的投資組合分析參照系。市場指數(shù)的變動從總體上反映了上海證券交易所上市股票價格的變動情況。

本文樣本區(qū)間為2006年7月6日至2008年12月18日,共計601個樣本初始數(shù)據(jù),研究數(shù)據(jù)來源于上海聚源數(shù)據(jù)服務(wù)公司的聚源數(shù)據(jù)工作站。

1.2 基本統(tǒng)計量

為了對上海證券市場進(jìn)行統(tǒng)計分析,我們需要下面幾個常用的統(tǒng)計量。

1.2.1 對數(shù)收益率

一般的投資者最關(guān)心的是投資收益,所以我們研究的對象主要是上證綜指的收益率。

資產(chǎn)收益率計算方法有兩種:百分比法和對數(shù)法。百分比收益率較為直觀且易于計算,但對數(shù)收益率的優(yōu)點(diǎn)在于利用價格得到的對數(shù)收益率在整個實數(shù)范圍內(nèi)取值,便于數(shù)學(xué)上處理。另外,采用對數(shù)收益率,使得數(shù)據(jù)進(jìn)一步趨于平穩(wěn),有更容易處理的統(tǒng)計性質(zhì),因此本文采用上證綜指的收盤價計算日對數(shù)收益率。

日對數(shù)收益率為,其中為第t天的上證綜指的收盤價。

1.2.2 平均值(Mean)

數(shù)組的算術(shù)平均值,用來描述隨機(jī)變量取值的一般水平。

\* MERGEFORMAT(1)

1.2.3 標(biāo)準(zhǔn)差(Std. Deviation)

標(biāo)準(zhǔn)差是反映隨機(jī)變量相對其均值的偏差程度,其值越大,這種偏差就越大,表明隨機(jī)變量的取值在其均值周圍的分布越分散。其計算公式為:

\* MERGEFORMAT (2)

1.2.4 偏度(Skewness)

偏度是反映收益率分布密度對稱性的指標(biāo),在概率統(tǒng)計中,經(jīng)常遇到連續(xù)的單峰的不對稱的密度函數(shù),它在眾數(shù)的一邊形成長尾,另一邊形成短尾。如果長尾在正的一邊,那么,即該分布具有正的偏斜度(右偏)。反之,長尾在負(fù)的一邊,則,即該分布具有負(fù)的偏斜度(左偏)。偏斜值不僅反映偏斜的方向,而且能表示偏斜的程度,偏度的計算公式為:

\* MERGEFORMAT (3)

1.2.5 峰度(Kurtosis)

峰度是用來測定收益率分布的形狀的另外一個重要指標(biāo),它反映密度函數(shù)曲線在眾數(shù)附近的“峰”的尖峭程度。通過以正態(tài)分布的峰度(其值為3)為標(biāo)準(zhǔn)。如果是一個分布的峰度大于3,則該分布具有過度的峰度,表示分布具有“尖峰、厚尾”的特征。若一個分布的峰度小于3,則該分布具有不足的峰度,表示分布具有“低峰、厚尾”的特征。如果峰度值較大,是由于大幅度偏離均值的異常值造成的。峰度的計算公式為:

\* MERGEFORMAT(4)

1.2.6 風(fēng)險價值(VaR)

VaR是value at risk開頭字母的縮寫,可譯為“在險價值”或“風(fēng)險價值”?，F(xiàn)今,VaR己經(jīng)成為股票市場風(fēng)險測量的最常用模型,其值可以反映投資的風(fēng)險。Philippe Jorion[1]給出了權(quán)威定義:VaR是指在一定的概率水平(置信度)下,某一金融資產(chǎn)或證券組合在未來特定的一段時間內(nèi)的最大可能損失”用數(shù)學(xué)公式可表示為:

\* MERGEFORMAT (5)

其中,為金融資產(chǎn)在持有期內(nèi)的資產(chǎn)價值的變化,表示的積累分布函數(shù)。VaR為置信水平下處于風(fēng)險中的價值。當(dāng)時,一個多頭的持有者受到損失,所以很小時VaR是一個負(fù)值,表示損失。

VaR計算方法較多,但是為了簡化運(yùn)算,我們選用歷史摸擬方法計算VaR。例如,我們計算樣本1的置信水平為95%日VaR值。先將樣本1的日對數(shù)收益率從小到大排序,共311個數(shù)據(jù)。則311* 5% = 15.6,可得311個數(shù)據(jù)中第16小的日對數(shù)收益率就是樣本1的置信水平為95%的日VaR。同樣方法可以得出其它樣本的置信水平為95%的日VaR值,結(jié)果如表1。

2.實證分析

我們將得到的每日股市交易結(jié)束后的上證綜指和計算得到的日對數(shù)收益率用圖畫出來(如圖1、圖2)。從圖中我們可以看到上證綜指有一次大的上升過程和一次大的下跌過程,這正是股市經(jīng)過的一波牛市與熊市在圖上的直觀反映。為此,我們將樣本按時間分成兩段,樣本1(2006-07-06到2007-10-18)反映了牛市的上證綜指,樣本2(2007-10-18到2008-12-18)反映了熊市的上證綜指。

下面我們用Eviews軟件[2]計算樣本對數(shù)收益率的一些基本統(tǒng)計量,結(jié)果如表1。

通過分析計算出來的統(tǒng)計量,我們得到一些有意思的結(jié)論。

1)對數(shù)收益率平均值(Mean)的分析:樣本1表示在牛市的階段投資,其對數(shù)收益率均值最高,為0.004069,而樣本2為熊市的階段投資,對數(shù)收益率均值最低,而且是負(fù)值說明投資有損失。顯然在牛市的階段投資,收益率會高,而在熊市投資股市則會帶來損失,這符合我們對股市投資的認(rèn)識?？倶颖緸?.000265是正值,說明如果投資者一開始就進(jìn)行投資,其中不做任何操作也能得到一個較好的正收益,這是一種長線投資結(jié)果。

2)對數(shù)收益率的最大最小值分析。最小的日對數(shù)收益率-0.092561在樣本1中出現(xiàn),最大的日對數(shù)收益率0.090345在樣本2出現(xiàn)。這說明在牛市中,股市有一天達(dá)到了日損失的最大;而在熊市中某一天卻得到了日收益的最大,這個結(jié)果有點(diǎn)出人意料。分析其原因,我們認(rèn)為這說明中國股市還是一個政策市,很容易受到一些政策因素的影響而形成大起大落,暫時改變運(yùn)行的趨勢。

3)偏度與峰度的分析:從表中可以看到樣本2中上證指數(shù)的收益率偏度為正值,說明其分布有長的右拖尾。這意味著熊市中有少數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)游離在大多數(shù)點(diǎn)的右側(cè),均值受到這些點(diǎn)的影響將會偏向右側(cè),所以大多數(shù)投資者很容易感覺自己的收益益比平均水平要低。而樣本1和總樣本的結(jié)論則剛好想反。再看三個樣本的峰度,其值都大于3,這說明上證指數(shù)的收益率分布尾巴要比正態(tài)分布的厚,其分布密度曲線在距離均值較遠(yuǎn)的地方位于正態(tài)分布曲線的上方。這意味著收益率出現(xiàn)異常值的概率要大于正態(tài)分布時的概率,這就是所謂的尖峰厚尾現(xiàn)象。造成收益率的概率分布呈現(xiàn)尖峰厚尾現(xiàn)象的主要原因是由于存在大幅偏離均值的異常值,且異常值成群出現(xiàn),這種波動聚集現(xiàn)象可以從收益率的圖2中直觀看到。

4)正態(tài)性檢驗:從上證指數(shù)的收益率偏度和峰度已可看出不同于正態(tài)分布。同時我們用Eviews軟件對樣本進(jìn)行了Jarque-Bera正態(tài)檢驗,(其結(jié)果在表2中)檢驗結(jié)果是上證指數(shù)的對數(shù)收益率不是正態(tài)分布的。這使得通過基于正態(tài)分布的方法如傳統(tǒng)的CAPM模型、APT模型等來預(yù)測股價走勢的精度將很差。

5)投資風(fēng)險分析:首先從標(biāo)準(zhǔn)差看風(fēng)險,股價劇烈的波動隱藏著金融市場的風(fēng)險。從表1可以看到樣本2的標(biāo)準(zhǔn)差最大,可見熊市時的股市波動劇烈,意味著較大的投資風(fēng)險,這一點(diǎn)可以從圖2直觀看到。其次,從風(fēng)險價值看股市的投資風(fēng)險。表1可以看到樣本2的VaR值最小,說明置信水平為95%時,在熊市中投資的資金損失值比牛市大,這也意味著熊市的投資風(fēng)險較大。這說明,股市投資時要看好大趨勢,在牛市時投資風(fēng)險相對熊市要小。

3.結(jié)束語

本文通過對2006年7月6日至2008年12月18日一波牛市和熊市中上海股市指數(shù)的日收益率進(jìn)行了數(shù)學(xué)方面的統(tǒng)計分析。驗證了股市收益率序列的“高峰厚尾”及“有偏性”等統(tǒng)計特征,特別是牛市和熊市中投資特點(diǎn)的對比分析和風(fēng)險比較等結(jié)論,為更好的把握我國股市的特征,為投資決策提供了有益的參考。

參考文獻(xiàn)

[1]陳躍.Philippe Jorion,風(fēng)險價值VAR[M].北京:中信出版社,2007.

[2]攸頻,張曉峒.Eviews6實用教程[M].北京:中國財政經(jīng)濟(jì)出版社,2008.

股市投資的風(fēng)險分析范文第4篇

[關(guān)鍵詞] 社?；?投資收益 投資組合

一、引言

我國社會保障體系包括基本養(yǎng)老保險、企業(yè)年金和全國社會保障基金三個層次。全國社會保障基金（以下簡稱“社?；稹保侵溉珖鐣Ｕ匣鹄硎聲?fù)責(zé)管理的、由國有股減持劃入資金及股權(quán)資產(chǎn)、中央財政撥入資金、經(jīng)國務(wù)院批準(zhǔn)以其他方式籌集的資金，及其投資收益形成的、由中央政府集中的社會保障基金。社?；鹗菄抑匾膽?zhàn)略儲備，主要用于彌補(bǔ)今后人口老齡化高峰時期的社會保障需要，是社會保障體系中的最終保障層次。

近幾年我國社?；鹜顿Y收益率雖然維持在2.61%以上，但若考慮通貨膨脹及工資水平上漲等因素對貨幣價值的影響，社?；饘嶋H投資收益率卻非常低，2004年甚至為負(fù)值（見表）。

資料來源:全國社保基金理事會2002年～2005年度報告和《世界經(jīng)濟(jì)年鑒2005/2006》

二、社?；鹑胧械膭右蚝惋L(fēng)險分析

1.社?；鹑胧械膭右?/p>

在社保基金的整個運(yùn)行過程中，已經(jīng)積累起來的基金如果不能有效地營運(yùn)，達(dá)到保值增值的目的，那么，隨著時間的推移和物價水平的上升，通貨膨脹嚴(yán)重，人口老齡化壓力逐漸增大，基金缺口就會越來越大，以致直接影響投保人的利益。因此，在中國股市強(qiáng)勁增長的有利時機(jī)，更應(yīng)逐漸加大投入比例，通過資本市場，分享我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的成果，擺脫社保基金投資收益率偏低的不利局面，實現(xiàn)社?；鸬谋Ｖ蹬c增值。

2.社?；鹑胧忻媾R的風(fēng)險

股票價格的波動性或不確定性是社?；鹑胧忻媾R的首要風(fēng)險。股票投資風(fēng)險按其是否可以分散分為兩大類，即系統(tǒng)風(fēng)險和非系統(tǒng)風(fēng)險。系統(tǒng)風(fēng)險是與整個市場波動相聯(lián)系的風(fēng)險，系統(tǒng)風(fēng)險和投資收益正相關(guān)，投資者承擔(dān)較高的系統(tǒng)風(fēng)險，可以獲得與之相適應(yīng)的較高的收益，但投資者無法通過分散投資減少系統(tǒng)風(fēng)險。

非系統(tǒng)風(fēng)險是與整個市場無關(guān)的風(fēng)險，它由某個或某些特殊因素引起，如行業(yè)差異、企業(yè)素質(zhì)差異、投資者行為差異等，它只影響股市中某些或某種股票的收益，因而也叫個別風(fēng)險。非系統(tǒng)風(fēng)險和投資收益不相關(guān)，投資者承擔(dān)了較高的非系統(tǒng)風(fēng)險，并不一定能得到較高的收益，但投資者可以通過分散投資減少非系統(tǒng)風(fēng)險。

三、社?；鹑胧械娘L(fēng)險防范原則與方法

社會保障基金是一種特殊性質(zhì)的基金，作為將來被保險人的“養(yǎng)命錢”，最終都要返還給被保險人，因此決定了社保基金入市投資運(yùn)作的基本原則是在保證基金資產(chǎn)安全性、流動性的前提下，實現(xiàn)基金資產(chǎn)的增值。

1.社?；鹑胧械谋壤侠?/p>

社?；鹑胧胁⒉皇钦f全部的社保基金都投到股票市場，而只能是部分社保資金進(jìn)入股市。雖然投資于股票可以獲得較高的收益，但面臨的風(fēng)險同樣也較大?！度珖鐣Ｕ匣鹜顿Y管理暫行辦法》規(guī)定，中國社?；鹩糜谧C券投資基金、股票投資的比例不高于40%。然而，在目前我國證券市場比較活躍的時期，更是應(yīng)該謹(jǐn)慎投資，嚴(yán)格控制入市的資金量，采取循序漸進(jìn)的方式，并在每次增加數(shù)量時進(jìn)行認(rèn)真論證，以確保社?；鸬陌踩浴?/p>

2.科學(xué)選擇基金管理人

就中國目前社?；鹜顿Y而言，風(fēng)險小的投資由社?；鹄硎聲苯舆\(yùn)作，風(fēng)險高的投資則委托專業(yè)性的投資管理機(jī)構(gòu)進(jìn)行運(yùn)作。社保基金管理部門通過考察經(jīng)營機(jī)構(gòu)注冊資本、業(yè)績、財務(wù)、以及信用評級等條件，從而選擇合格的基金管理人、基金托管人，避免因中介機(jī)構(gòu)資質(zhì)不佳帶來的非系統(tǒng)風(fēng)險。

3.嚴(yán)格依據(jù)社保基金的投資原則構(gòu)建投資組合

選擇什么樣的股票品種構(gòu)建投資組合也是非常重要的，這是確保社保資金保值增值的最關(guān)鍵環(huán)節(jié)。中國上市公司股票良莠不齊，社?；饘ζ渫顿Y時更應(yīng)精心挑選績優(yōu)而有成長性的公司建立投資組合，分散風(fēng)險，實現(xiàn)穩(wěn)定的預(yù)期收益。同時，為了規(guī)避利率和匯率變動的風(fēng)險，在構(gòu)建投資組合時既要確保投資期限和負(fù)債期限大體一致，以使投資的利率風(fēng)險最小化；又要資產(chǎn)貨幣和負(fù)債的貨幣相匹配，以使匯率波動的風(fēng)險最小化。

4.建立準(zhǔn)備金機(jī)制，防范經(jīng)營風(fēng)險

證券市場的價格波動使社?；鸬氖找媛什▌虞^大，為了保證社?；鹱畹褪找娴膶崿F(xiàn)，必須建立相應(yīng)的準(zhǔn)備金制度，以“豐年”的積累彌補(bǔ)“災(zāi)年”的損失，燙平社?；鹗找媛实膭×也▌?。準(zhǔn)備金制度包括提取盈余準(zhǔn)備金和風(fēng)險準(zhǔn)備金。當(dāng)基金實際回報率低于最低回報率時，先用盈余準(zhǔn)備金彌補(bǔ)，其次用風(fēng)險準(zhǔn)備金彌補(bǔ)。如果準(zhǔn)備金動用完畢，投資回報率仍低于最低投資回報率，受托人不得再提取管理費(fèi)。

5.建立和健全基于風(fēng)險管理的監(jiān)管框架

為保證社?；鹑胧械陌踩M快以法規(guī)、制度的形式明確關(guān)于社?；鹑胧斜壤屯顿Y方向的限制、社?；鸸芾?運(yùn)營的有關(guān)規(guī)則、市場準(zhǔn)入/退出標(biāo)準(zhǔn)、嚴(yán)格的信息披露制度等完整的監(jiān)管框架，提高社?；疬\(yùn)營的透明度。

參考文獻(xiàn):

[1]孫昀曹煒峰:中國社?；鹑胧械陌踩约捌浔O(jiān)管.經(jīng)濟(jì)與管理.2006,4(20～4) ,p31～33

[2]楊文生姜曉華:國外社會保障基金運(yùn)用的經(jīng)驗與啟示.經(jīng)濟(jì)縱橫,2007,3,p68～69

股市投資的風(fēng)險分析范文第5篇

關(guān)鍵詞：中行轉(zhuǎn)債 價值分析 風(fēng)險分析

可轉(zhuǎn)債全稱為可轉(zhuǎn)換公司債券。在目前國內(nèi)市場，就是指在一定條件下可以被轉(zhuǎn)換成公司股票的債券?？赊D(zhuǎn)債具有債權(quán)和期權(quán)的雙重屬性，其持有人可以選擇持有債券到期，獲取公司還本付息；也可以選擇在約定的時間內(nèi)轉(zhuǎn)換成股票，享受股利分配或資本增值。所以投資界一般戲稱，可轉(zhuǎn)債對投資者而言是保證本金的股票。公司發(fā)行可轉(zhuǎn)債主要由于一是取得較低的票面利率，減少利息支出；二是實現(xiàn)推遲的股權(quán)融資。因此，它適合那些處于成長階段，或處于暫時的財務(wù)困境期的企業(yè)。

一、中行轉(zhuǎn)債主要條款和相關(guān)分析

（一）發(fā)行要素

中行轉(zhuǎn)債于 2010年 6月 18日在上交所上市，代碼“113001”。該轉(zhuǎn)債存續(xù)期從 2010年 6 月 2 日起至 2016 年 6 月 2 日止，共 6 年。募集資金總額為 400 億元，除去各項發(fā)行費(fèi)用外，募集資金凈額為 397.758億元。

募集資金用途：中國銀行此次發(fā)行可轉(zhuǎn)債所募集的資金凈額將全部用于補(bǔ)充附屬資本，并在可轉(zhuǎn)債持有人轉(zhuǎn)股后補(bǔ)充核心資本。

轉(zhuǎn)股攤薄影響：若中行轉(zhuǎn)債全部轉(zhuǎn)股，則按初始轉(zhuǎn)股價計算，則公司總股本增幅為3.92%，每股收益將攤薄為原來的 96.23%；流通股本增幅為 5.6%。和其他轉(zhuǎn)債品種相比，中行轉(zhuǎn)債的發(fā)行對中國銀行的攤薄影響不大。且從中行上市以來的總體經(jīng)營指標(biāo)來看，中行自身的盈利增長完全可以抵消此次再融資帶來的攤薄。

主體償債能力：中國銀行的業(yè)務(wù)范圍涵蓋商業(yè)銀行、投資銀行和保險等領(lǐng)域，在全球范圍內(nèi)為個人和公司客戶提供全面和優(yōu)質(zhì)的金融服務(wù)。中國銀行資金實力充裕，整體營運(yùn)能力較強(qiáng)，抗風(fēng)險能力較高；財務(wù)方面，中行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、盈利能力也較好。這些條件都有利于為中行債務(wù)的償付提供有力的保障。大公國際對中行主體和此次發(fā)行轉(zhuǎn)債的信用評級均為 AAA，認(rèn)為中國銀行能夠?qū)Ρ酒趥膬斶€提供極強(qiáng)的保障。因此轉(zhuǎn)債違約風(fēng)險極小。

（二）發(fā)行條款概述

發(fā)行規(guī)模：不超過400億元 ；債券期限：6年 ；

票面利率：0.5%、0.8%、1.1%、1.4%、1.7%、2.0%

到期贖回價格：106元（含最后一年利息）；初始轉(zhuǎn)股價格：4.02元

轉(zhuǎn)股價格向下修正條款：任意連續(xù)30個交易日中有15個交易日的收盤價低于當(dāng)期轉(zhuǎn)股價格的80%

有條件贖回條款： 連續(xù) 30個交易日中至少有十五個交易日的收盤價格不低于當(dāng)期轉(zhuǎn)股價格的130%

轉(zhuǎn)股期限： 2010年12月2日-2016年6月2日

資料來源：中行轉(zhuǎn)債募集說明書

（三） 條款和投資價值分析

1、向下修正條款相對較苛刻。中國銀行轉(zhuǎn)債的向下修正轉(zhuǎn)股價條款觸發(fā)條件要求 A股股價在任意連續(xù) 30 個交易日中有 15 個交易日的收盤價低于當(dāng)期轉(zhuǎn)股價格的 80%時，才能提出轉(zhuǎn)股價向下修正方案?！?0%”這一門檻低于以往所發(fā)行的所有轉(zhuǎn)債，“15/30”這一觸發(fā)期也相對較長。因此這一條件不易于達(dá)到。 截止至2013-1-10，并沒有觸發(fā)向下修正條款。

2、回售條款對轉(zhuǎn)債持有人的保護(hù)作用弱。當(dāng)可轉(zhuǎn)債募集資金用途改變時，轉(zhuǎn)債持有人可在規(guī)定的回售申報期內(nèi)以面值加上當(dāng)期應(yīng)計利息的價格進(jìn)行回售?；厥蹤?quán)只可使用一次，且不接受其他主動回售方式?？梢娹D(zhuǎn)債持有人相對比較被動。截止至2013-1-10，并沒有觸發(fā)向下回售條款。

3、贖回條款易于觸發(fā)。按照中行轉(zhuǎn)債的條款設(shè)計，中行的 A 股股價只要在任意連續(xù) 30個交易日中至少有 15 個交易日的收盤價不低于于當(dāng)期轉(zhuǎn)股價格的 130%，即可實施提前贖回。而以往的轉(zhuǎn)債都要求至少有 20個交易日滿足這一條件?？梢娹D(zhuǎn)債觸發(fā)贖回的可能性明顯高于其他轉(zhuǎn)債。截止至2013-1-10，并沒有觸發(fā)贖回條款。

4、從條款設(shè)計來看，中行轉(zhuǎn)債對持有人的約束力較強(qiáng)，而發(fā)行人則握有相對較高的主動權(quán)，促進(jìn)轉(zhuǎn)股的意愿強(qiáng)烈。因此盡管轉(zhuǎn)債存續(xù)期較長，但轉(zhuǎn)債提前完成轉(zhuǎn)股并結(jié)束交易的可能性也較高。

5、轉(zhuǎn)債無擔(dān)保，票面利率也較低，但信用評級較高。中行轉(zhuǎn)債的票面利率較低，但加上補(bǔ)償利息后，利息合計收入居中。綜合中國銀行的基本面和長期投資價值來看，轉(zhuǎn)債的長期價值值得預(yù)期。

我們認(rèn)為中國短期內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、銀行業(yè)收益能力和股票市場表現(xiàn)都面臨較大的不確定性，在此情況下，中國銀行的股票估值短期內(nèi)可能波動較大。更長遠(yuǎn)的看，中國銀行 5%的永續(xù)增長率和盈利能力的改善將會帶來價值重估的機(jī)會，目前的價格低估了其長期的投資回報。中行可轉(zhuǎn)債恰恰給投資者提供了一個機(jī)會，既能享受中國銀行的長期利潤增長和價值重估，同時也避免了股市短期動蕩和宏觀系統(tǒng)性風(fēng)險可能造成的短期虧損。

動蕩的市場加大期權(quán)價值：展望未來，我們認(rèn)為隨著投資者結(jié)構(gòu)的變動和宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的增加，特別是股指期貨和融資融券業(yè)務(wù)的開展，像中國銀行這樣的藍(lán)籌股的波動率有進(jìn)一步增加的可能。

銀行的安全性提高了債券的價值：即便當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)遇到較大調(diào)整，大多數(shù)企業(yè)的盈利性和安全性受到威脅時，作為中國四大商業(yè)銀行之一，中國銀行所面臨的信用風(fēng)險也大大低于其他許多發(fā)債企業(yè)，因此就債券的安全性而言，中國銀行是非常高的。可轉(zhuǎn)債保本的特點(diǎn)非常突出。

整體評估：中行可轉(zhuǎn)債給投資者提供了一個機(jī)會，既能享受中國銀行的長期利潤增長和價值重估，同時也避免了股市短期動蕩和宏觀系統(tǒng)性風(fēng)險可能造成的短期虧損。

二、風(fēng)險分析

基準(zhǔn)股票價格長期低于轉(zhuǎn)股價。 如果中國經(jīng)濟(jì)面臨長時間的調(diào)整，亦或中國銀行業(yè)在國際化和利率自由化過程中盈利能力出現(xiàn)大幅下滑，則中國銀行的利潤增長和股東回報都可能受到較大的負(fù)面影響， 不排除股價長期在轉(zhuǎn)股價以下徘徊的可能。而更為嚴(yán)重的是，不能及時轉(zhuǎn)股將導(dǎo)致銀行的核心資本得不到有效補(bǔ)充，從而進(jìn)一步拖累了銀行的發(fā)展，使得其價值提升更為困難。

利率風(fēng)險。盡管目前看央行大幅提高基準(zhǔn)利率的可能性較低，但一來現(xiàn)在利率處于周期性低端，長期看提升的可能性仍很大，二來即便央行基準(zhǔn)利率保持不變，但市場利率可能隨著資金供需的變動和未來利率預(yù)期的變化而有所上升，利率的上升可能對可轉(zhuǎn)債的估值有負(fù)面的影響。

有條件贖回。因為中國銀行對核心資本的需求較高，因此有條件贖回條件滿足時中行有可能行使贖回權(quán)，促使投資者盡快轉(zhuǎn)股。這樣意味著轉(zhuǎn)債的上升空間將受到限制。

參考文獻(xiàn)：

[1] BRENNAN， M. J. and E. S. SCHWARTZ. Conver tible Bonds： Valuation and Optimal Strategies for Call and Conversion[J] . Journal of Finance 32， 1699- 1715， 1977