对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
{财务管理资本管理}对我
国券商新的净资本计算规
则的实证研究
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
内容提要
本文主要包括以下内容：
1.前言部分，对目前的问题和现状进行了简要分析；
2.头寸风险的净资本计算的基本方法简述，对目前国际上典型的
净资本计算方法进行了简要的归纳、叙述和对比；
3.实证分析部分，是本文的主要部分，主要利用历史模拟和压力
测试的方法，对上海 180指数成分股和券商重仓股的风险分布情况
（VAR）进行了实证分析，从而检验新的净资本计算规则的充分性，
并在此基础上，推出了券商进行净资本管理所应遵循的原则，为券商
的净资本管理提供有益的参考；
4.本文的结论和有关建议。根据实证检验，本文分别从监管层和
券商两个角度，提出了对新的净资本计算规则和券商自身进行净资本
管理的看法和建议。主要结论是：新的净资本计算规则仍然是不充分
的，其应用的条件是满足一定的置信度和券商需要提高调仓的速度：
在 95％的置信区间下，对于上证 180成员股票，券商的最低换仓速
度不应超过 26天或三周；对于券商超过 15％的重仓股，券商的最低
调仓速度不应超过 60天；对于 ST类股票，券商的最低调仓速度不应
超过 24天;对于＊ST类股票,券商的最低调仓速度不应超过 113天。
主要建议是：在目前，监管层宜继续提高券商资产的折扣比例，或者
在不提高折扣比例情况下，改变券商的投资理念，以减少券商对于市
场流动性的过分依赖；而长远来看，监管层宜提高市场的流动性和继
续鼓励券商采用成熟、理性的投资理念。
目录
1.前言----------------------------------------------------
---1
2.头寸风险的净资本计算的基本方法--------------------------
---2
3.实证分析------------------------------------------------
--5
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
对上海 180指数成分股的历史模拟---------------------
----6
对上海 180指数成分股的压力测试---------------------
---13
对券商重仓股的实证检验-----------------------------
---26
4.结论与建议----------------------------------------------
--30
参考文献--------------------------------------------------
--31
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
1
1.前言
由于券商风险的不断增加，出于谨慎监管的需要，2003年下半
年，证监会向券商公布了新的净资本计算规则，并于 2004年开始试
行（由于新的会计制度也开始执行，二者同时执行给券商带来了很大
压力，因此直到目前，该净资本计算规则并没有完全执行。）。与旧
的管理条例类似，新的管理条例面临着同样的问题，即其中规定的资
产折扣比例是否可以充分覆盖券商的风险（抑或是过于严格），这是
其中的难点和关键问题，因此同样需要进行实证检验。
对于券商资本充足性的检验，由于券商数据的缺乏，除了 IOSCO
的相关理论文献和要求外，相关的实证研究一直不多，仅有少数几篇
研究成果。在国内，对于旧的净资本管理规定，有一些学者对其进行
了检验，得出了其仍然是不充分的结论，如：彭文德（2001）①利用
压力测试，对基金重仓股进行了分析，证明了旧的折扣比例是不充分
的；冯玉明（2004）②利用券商的财务数据，在以一年为监控单位的
假设下，对券商进行了压力测试，也证明了旧的折扣比例是不充分
的，无法覆盖券商所有的风险。在国外也存在类似的情况，在西方，
关 于 券 商 净 资 本 充 分 性 要 求 的 实 证 检 验 ， 以
Dimson,Elroy,andMarsh,Paul（1995）③的论文为最具说服力，他们
在得到相关投资银行允许的情况下，从特殊的渠道取得了他们的交易
记录，作为第一手的资料，用来做研究，所以最有说服力，结论是组
合模型法的监管效率最高。不同之处在于，同样运用压力测试的方
法，他们可以假设券商的换仓是每天、每周进行的，所以资本充足性
基本可以实时监控，这也是符合他们实际情况的，而在我国，由于股
市流动性及券商操作理念的不同，券商的调仓速度受到很大限制，对
于资本充足性不可能做到实时监控，因此目前监管部门对于券商资本
充足性的监控是每月进行，而实证检验也只能是在比较长的时间段内
考察，如上面提到的冯玉明就是以年为单位进行测试的。① 彭文德，证券公司资本充足性监管研究 [博士论文] 中山大学， 2001
① 冯玉明，基于资本充足性的证券公司风险监管，东方证券股份有限公司，深圳证券交易所第六
届会员单位、基金公司研究成果评选，2004 年 2 月
① Dimson, Elroy, and Marsh, Paul ”Capital Requirements For Securities Firms”, Journal of Finance
50(3),821-851,1995
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
2
本文是对新的净资本计算规则进行检验的一个尝试，希望在这方
面能起到抛砖引玉的作用。与之前的研究相比，本文的不同在于，一
是研究的对象是新的净资本计算规则，二是对于监控周期，由于券商
换仓时间的难以把握性，本文不首先假设券商的调仓速度为多少，而
是反向逆推，在假设满足监管部门要求的前题下，券商的调仓周期最
低应该为多少，从而从监管部门和证券公司两个角度，为监管部门的
有效监控和券商自身的净资本管理提供更为直接的参考。
2.头寸风险的净资本计算的基本方法
按照国际证监会组织（IOSCO）的监管原则，净资本准备应该覆
盖所有券商所面临的风险，包括市场风险、流动性风险、信用风险、
操作风险、法律风险、系统风险等。在所有上述风险中，头寸风险
（市场风险的一种）是可以有效量化的最重要的风险之一，特别是在
国内券商持仓比例很高的情况下，具有更重要的意义。因为它相对更
易量化，因此基于风险衡量的净资本的计算也成为可能，这也是本文
选取这一部分来进行检验的原因。但在具体的计算上，目前国际上存
在着不同的模型，分类方法也不尽相同。目前应用的主要有“削发
法”、“分块法”和“内部模型法”④（英国以前应用的“简单组合
法”可以归为一种简化的内部模型法）三种。所谓“削发法”就是分
别针对不同的资产种类，规定相应的折扣比例的方法。目前美国和我
国采用的就是“削发法”，在美国，由于存在着多头和空头，因此也
称为综合法（ComprehensiveApproach），具体模型如下：
假设：L、S分别是多头和空头的价值占总头寸价值的比例，则
总头寸风险为：
PPR=α{max(L,S)+Max(min(L,S)-βMax(L,S),0)}公式(1)
α、β是由监管部门确定的监管比例，该比例的不同反映了不同
国家监管理念上的差异，如果β为 0，则称为“纯粹综合法”。
“分块法”又称“积木法”（buildingblock），就是分别计算
出股票、债券头寸及其衍生产品头寸的特定风险（specificrisk）和
一般市场风险(generalrisk)的资本要求。该方法由于是对不同头寸
根据其风险大小赋予不同的风险权重，因此本质上与削发法相同，区
① 其它方法还有历史风险评估方法等，由于并不常用，本文不做过多阐述。
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
3
别只在于确定折扣比例的方法和大小不同。该方法主要在欧盟采用。
前两者又统称为“标准法”。
“内部模型法”是指以金融机构内部的风险计量模型，即 VAR模
型计量的结果作为计量市场风险资本要求的标准。“内部模型法”一
般在发达国家是与“标准法”结合使用，如欧盟在 1998年对资本计
算规则的修改中，就允许银行与证券公司利用自己内部的风险管理模
型来计算头寸风险、外汇风险等的资本要求。国际上应用较多的是
VAR和 RM法，但考虑 VAR和 RM等内部模型法目前在我国应用的条件
还不够成熟，应用受到一定的限制，因此我国目前采用的是简单相对
又有效的“削发法”，也就是对不同的资产规定相应的折扣比例的方
法。新旧计算方法的对比如下表：
表 1，券商净资本的新旧计算规则对比
原规则 新规则
自营证券中属于上海 180指数和深
圳 100指数成分股的，折扣比例为 90%
对于集中度过高的自营股票，超过
一个股份公司已发行股份 5%的，折扣为
60%；
单只股票按当日收盘价计算的总市
值超过上市公司已流通股 15%的，折扣
为 60%；
ST股票、＊ST股票、已退市且在代
办股份转让系统挂牌的股票、已退市且
未在代办股份转让系统挂牌的股票风险
较大，折扣比例分别为 60%、50%、
30%、20%。
自
营
证
券
自营证券按
90%比例折扣计入
净资本。
对于集中度过高的自营股票，即超
过一个股份公司已发行股份 5%的，按当
日收盘价计算的总市值超过该上市公司
已流通股总市值 15%的，折扣比例调整
为 50%。
应 分为一年以 增加了应收关联公司款项(不含三年
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
4
收
款
项
内，一年至两年，
两年至三年及三年
以上，折扣比例分
别为 90%、70%、
50%和 0。
以上的)的折扣比例为 50%。
长
期
投
资
长期股权投资
的折扣比例为
70%，长期国债投
资的折扣比例为
90%，中央企业债
券地方企业债券和
其他长期债券的折
扣比例分别为
80%、50%、50%。
长期股权投资中，股票投资的折扣
比例为 50%；基金投资的折扣比例为
95%；上市公司法人股投资，对证券公
司、基金管理公司股权投资的折扣比例
为 70%；其他股权投资(包括风险投资)
的折扣比例为 20%。
无
形
资
产
无形资产的折
扣比例为 40%。
土地使用权折扣比例 50%，其他无
形资产的折扣比例为 0%。固定资产清
理、长期待摊费用、其他长期资产、递
延税款借项等项目基本没有变现价值，
折扣比例为 0%。
3.实证分析
该规则对于券商持股的折扣比例，基本可以分为鼓励和惩罚两
类，鼓励类也就是对于上证 180、深证 100的成员股票，折扣比例为
90％，也就是说只有 10％的风险折扣，而对于重仓和 ST等股票，则
折扣比例为 60％、50％不等，经过比较，并考虑数据的可获得性，
我们选取了以下三类最具代表性的比例进行检验：
（1）上证 180成员股票（风险比例为 10％），样本区间为从
1995年 2月到 2004年 10月。
（2）券商持有一家公司是股票股超过该上市公司已流通股的 15
％的股票（风险比例为 40％），样本区间为 2002年到 2004年。
3．券商持有的 ST股票、＊ST股票，折扣比例分别为 60%、
50%。
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
5
采用的方法主要是历史模拟法和压力测试法，所谓历史模拟法，
就是假设把现在的组合放到过去，检验在过去的历史情形下，该组合
头寸可能的损失及分布；而压力测试法是采用情景分析的方法，在假
设其它变量不变，而某一个或几个变量（如利率等）发生较大幅度变
化的情况下，该组合头寸可能发生的损失及分布。由于历史模拟法可
以看作是“假设历史会重演”情形下的一种特殊的压力测试，因此本
文在对第二、三种风险比例（40％、40％、50％）进行检验时，由于
数据的局限，仅采用了历史模拟法，而在对第一种风险比例（10％）
进行检验时，由于采用压力测试可以获得更长的样本数据，因此综合
采用了历史模拟法和压力测试法分别进行了检验。
对上海 180指数成分股的历史模拟
在所有券商的头寸中，上海 180指数成分股是最容易获得的数
据，因此本文首先对该比例进行了检验。
由于我们一般都假设券商是采用组合投资的，而对于上海 180指
数成分股，最简单和最具代表性的组合莫过于该指数本身（忽略成份
股成员的调整），因此本文就以上证 180（SSE180）指数作为考察的
具体对象。
在我国，由于市场深度不够，券商操作理念与西方的不同，另外
我国实行的是 T+1制度，所以券商的压力测试不可能是实时的，而在
这个问题上也比较复杂，很难确定我国券商的监控周期到底是多长，
所以不同的学者采用的是不同的周期假设（如冯玉明（2004）采用的
是一年，有的采用一季度）。考虑到此问题的复杂性，在本文中，我
们采用列举的方法，综合考察了券商在不同的调仓速度的假设下可能
的损失和分布情况，并运用反向逆推的方法，得出了券商对于净资本
应该具备的监控周期。
首先，我们测试了不同的周期下 SSE180的损失情况，以检验其
损失超过－10％的可能性。由于 SSE180从 2002年 7月 1日起才开始
正式发布，因此 SSE180的数据是从 2002年开始。为便于后文压力测
试的分析，在假设上证综指（SHCOMP）为市场组合的情况下，此处同
时参照列举了 SSE180和 SHCOMP的损失情况，如下图 1—图 8：
图 1:SHCOMP从 2002-7-12到 2004-10-1的周收益率曲线
图 2:SSE180从 2002-7-12到 2004-10-1的周收益率
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
6
图 3:SHCOMP从 2002-7-10到 2004-10-22的高于一周，少于 2周
的收益率
图 4:SSE180从 2002-7-11到 2004-10-22的高于一周，少于 2周
的收益率.
图 5:SHCOMP从 2002-7-12到 2004-10-1的 2周收益率
图 6:SSE180从 2002-7-12到 2004-10-1的 2周收益率
图 7:SHCOMP从 2002-7-10到 2004-10-22的高于 2周，少于 3周
的收益率
图 8:SSE180从 2002-7-11到 2004-10-22的高于 2周，少于 3周
的收益率
从上述 8个图中我们可以看出，从 11天收益率开始，就出现了
损失超过－10％的情况，并且有 2天，12天收益率出现了 4天，13
天收益率出现了 4天，14天收益率出现了 6天，所以从 11天的收益
率开始，10％的风险比例就开始无法覆盖所有的头寸风险，因此 10
％的净资本要求对于 100％的保障要求来讲，在券商调仓速度超过 10
天的情况下，是不充分的。
为更清楚的分析这个问题，进一步的分析如下：
图 9:SHCOMP从 2002-7-31到 2004-9-30的月收益率
图 10:SSE180从 2002-7-31到 2004-9-30的月收益率
图 11:SHCOMP从 2002-9-30到 2004-9-30的季度收益率
图 12:SSE180从 2002-9-30到 2004-9-30的季度收益率
图 13:SHCOMP从 1996-12-31到 2003-12-31的年度收益率
由于 SSE180是从 2002年 7月 1日起才正式发布，因此 SSE180
的年度收益率到目前只有一年，为 %，其图表略去。但考虑
SHCOMP与 SSE180的同趋势性，SHCOMP也可以说明问题。从图 13上
可以看出，在 8个样本中，有 2年的损失是大于 10％的，所以即使
以“一年”为监控单位，10％的净资本要求仍无法完全保障该指数面
临的风险。
从图 1到图 13，我们可以看出，在我们选取的样本区间，2周是
一个临界点，在 2周以内，10％的净资本是可以 100％保障的，而高
于 2周，则无法全面保障，所以，从证券公司的角度来说，要 100％
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
7
的保障 SSE180成份股的安全，其调仓时间不能慢于 2周，否则将开
始面临风险。
对上海 180指数成分股的压力测试
由于受到样本的局限，历史模拟法只能分析从 2002年到目前 2
年多一点的时间，不具有全面的说服力，而完全按照历史模拟的计算
方法倒推数据，则工作量巨大，难以实现，因此本文进一步采用了压
力测试的方法，利用 SHCOMP和 SSE180之间密切的相关关系来取得
SSE180的数据，以扩展样本区间，也就是采用压力测试的方法。
利用 SHCOMP和 SSE180之间密切的相关关系，我们可以获得二者
之间的回归公式，在假设该回归公式在历史上仍然适用的情况下，利
用该公式我们可以计算获得 2002年之前的 SSE180的样本数据，然后
用压力测试的方法，以 SHCOMP（作为市场收益率）的损失超过 10％
（或者更高）为情景分析的样本，则可以相应的得到 SSE180的损失
情况，也就是可以得到“在市场损失超过 10％的情况下，SSE180的
可能损失及分布（VAR）”。
从 2002年 7月 1日到 2004年 12月 31日的 SHCOMP和 SSE180的
周收益率的曲线图如下图（图）所示：
图 14，2002年 7月 1日到 2004年 12月 31日的 SHCOMP和
SSE180的周收益率的曲线图
从上述曲线图的走势来看，SHCOMP和 SSE180的走势几乎完全一
致，因此可以较好的进行回归。通过回归分析，也得出日、周收益率
的 SSE180的β系数非常接近于 1（此处从略）。
其次，对 SHCOMP的损失分布情况进行统计分析，结果如表 2所
示：
表 2，SCHOMP在从 1995-1-4到 2004-10-22之间的损失超过 10％
的各区间收益率的分布情况
收益率 总样本数
损失超过 10%的
样本数
损失超过 10%
的比例
置信度
日收益率 2370 2
2天的收益率 2369 10
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
8
3 2368 13
4 2367 20
周 508 4
6 2365 33
7 2364 37
8 2363 49
9 2362 59
2周 507 13
11 2360 71
12 2359 82
13 2358 87
14 2357 104
3周 506 23
16 2355 126
17 2354 138
18 2353 153
19 2352 177
月 116 9
季 38 6
由上表所示，随着收益率区间的延长，发生损失的概率是增加
的，这也是符合“时间段越长，风险越高”的基本原理。除此之外，
在 16天时，置信度降到了 95％以下，所以 16天（或 3周）可以看
作一个临界点，也就是说，如果券商的调仓时间超过了 3周，券商将
有 5％的可能性发生超过 10％的损失。所以现在可以在 16天收益率
的基础上，利用从 SSE180发布之日起的数据，对二者之间的关系进
行回归，回归的结果如下表（表 3）所示：
表 3，SSE180和 SHCOMP的回归结果（从 2002-7-23到 2004-10-
22):
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
9
DependentVariable:SSE180
Method:LeastSquares
Date:1104Time:19:37
Sample:1544
Includedobservations:544
Variable
Coefficien
t
t-
Statist
ic
Prob.
SHCOMP
C
R-squared Meandependentvar
-
AdjustedR-
squared
Akaikeinfocriterion
-
Sumsquaredresid Schwarzcriterion
-
Loglikelihood F-statistic
Durbin-
Watsonstat
Prob(F-statistic)
回归公式如下：
SSE180=+公式(2)
R2=()()
利用上述公式，我们可以得到更长时间段内的 SSE180的数据，
其分布情况如下图（图 15）
图 15，SSE180的 16天收益率的分布图（从 1995－2－6到 2004-
10-22）
则 SSE180的 16天收益率分布和置信度情况如下表（表 4）所
示：
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
10
表 4，SSE180的 16天收益率分布和置信度情况（从 1995－2－6
到 2004-10-22）
收益率 总样本
损失超过–10%
的样本数
损失超过–
10%的样本比
例
置信度
16day’s 2352 120
从上表中可以看出，在 16天收益率上，损失超过 10％的样本的
比率刚刚超过了 5％，也就是说，在 95％的置信度下，16天收益率
的损失会刚好在 10％的临界上，换句话说，16天同样是一个临界，
如果券商的调仓速度慢于 3周，则在 5％可能性下，券商的 SSE180
头寸的损失将超过 10%，所以，如果券商普遍的调仓速度慢于 3周，
则 10％的风险比例就是不足的，只有增加资产的折扣比例。
既然这样，应该采取多高的折扣比例呢？用同样的方法可进行进
一步的分析。
假设券商调仓的速度为每月或每季，则可以通过回归的方式得到
SSE180的月和季度数据，进而得到它们的分布。
首先进行回归，月度数据的回归结果如下表（表 5）：
表 5，SSE180的月度数据的回归结果
DependentVariable:SSE180
Method:LeastSquares
Date:1104Time:17:47
Sample:2002:072004:09
Includedobservations:27
Variable
Coefficien
t
t-
Statistic
Prob.
SHCOMP
C
R-squared Meandependentvar
AdjustedR-squared
Akaikeinfocriterio
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
11
n
Sumsquaredresid Schwarzcriterion
Loglikelihood F-statistic
Durbin-Watsonstat Prob(F-statistic)
回归公式为：
SSE180=+公式(3)
R2=()()
则 SSE180的月度收益数据的分布如下图（图 16）所示：
图 16，SSE180的月度收益数据的分布(从 1995-2到 2004-9)
再进行季度回归，季度数据的回归结果如下表（表 6）
表 6，SSE180的月度数据的回归结果
DependentVariable:SSE180
Method:LeastSquares
Date:1104Time:17:56
Sample:2002:32004:3
Includedobservations:9
Variable Coeffici
ent
r
t-
Statisti
c
Prob.
SHCOMP
C -
-
R-squared Meandependentvar
AdjustedR-squared
Akaikeinfocriter
ion
Sumsquaredresid Schwarzcriterion
Loglikelihood F-statistic
Durbin-Watsonstat Prob(F-
statistic)
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
12
回归公式为：
SSE180=-0.+公式(4)
R2=()()
则 SSE180的季度收益数据的分布如下图（图 17）所示：
图 16，SSE180的季度收益数据的分布(从 1995-6到 2004-9)
则月度和季度收益率的风险分布情况如下表（表 7、表 8）所示：
表（7）SHCOMP的月度和季度收益率的风险分布情况
收益率跨度 月度 季度
假设的损失
界限
损失超过界
限的样本数
损失超过临
界的样本比
例
损失超过界
限的样本数
损失超过临
界的样本比
例
-10% 9 6
-11% 5 6
-12% 6
-13% 4
-14% 4
-15% 3
-16% 3
-17% 3
-18% 3
-19% 3
-20% 3
-21% 2
-22% 1
-23% 1
-24% 1
表（8）SSE180的月度和季度收益率的风险分布情况
收益率跨度 月度 季度
假设的损失界 损失超过界 损失超过临 损失超过界 损失超过临
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
13
限 限的样本数 界的样本比
例
限的样本数 界的样本比
例
-10% 9 7
-11% 6 7
% 6
% 4
% 4
-12% 6
-13% 6
-14% 4
-15% 3
-16% 3
-17% 3
-18% 3
-19% 3
-20% 3
-21% 3
-22% 3
-23% 2
-24% 1
从表 8可以看出，对于月度数据，%的风险比例可以获得 95
％的置信度，而对于季度数据，大于 23％可以获得 95％的置信度，
选择整数的话，为 24％。
同样的，也可以由历史模拟法获得该数据，综合在一起，如表 9
所示：
表 9：净资本充足比率和调仓速度之间的关系表
检验方法 历史模拟法 压力测试法
调仓速度 27天 16天 月度 季度
置信度(取
最靠近 95％
的数据)
% % % %
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
14
VAR -10% -10% % -23%
在 95％的置
信度下，最
低的净资本
要求比例
10%（在 26
天的调仓速
度的假设
下）
10%（在 3
周的调仓速
度的假设
下）
%（在
一个月的调
仓速度的假
设下）
24%（在 1
个季度调仓
速度的假设
下）
对券商重仓股的实证检验
对于券商重仓股，由于现在只能获得券商的半年度数据，因此对
其实证检验受到很大的局限。为此，本文选取了其中的“单只股票按
当日收盘价计算的总市值超过上市公司已流通股 15%的，折扣为
60%，对于券商持有的 ST、＊ST股票，折扣分别为 60%、50％”来进
行。对于考察周期的选择，由于无法知道在半年之间券商的操作细
节，只能以每半年公布的数据为分析样本。本文假设在公布重仓股的
时点（年中和年末），考虑券商的建仓和出货都需要时间，假设时间
分别向前和向后顺延半年(即券商持有该股票前后合计一年),在前半
年和后半年之内分别进行考察（如 2003年末公布的股票，则分别对
2003年下半年和 2004年上半年收益率进行检验），这样也可以增加
一定的样本数。另外考虑到券商重仓股与 SSE180的不同，券商的大
规模建仓和出货都会对股价产生较大的影响，但无法在模型中予以考
虑，所以仍以公布的收盘价作为计算收益率的基础，而不考虑券商建
仓和出货对其实际收益率的影响，而对于 SSE180，可以认为其走势
主要受市场的影响，单个券商的行动对其影响很小，所以本文的检验
结论对于 SSE180和券商重仓股而言，对 SSE180的检验结果更具说服
力，而对于券商重仓股的检验，更多的是起到参考的作用。
检验结果如下表（表 10、表 11、表 12）：
表 10，对于券商持股的单只股票按当日收盘价计算的总市值超过
上市公司已流通股 15%的（折扣为 60%）的净资本要求和调仓速度的
关系
收益率低于-40%的样本占总样本的比例的加
权平均值（1－置信度）时间区间
股票数
（只）
15day 30day 60day 90day 120day
2002上半年 14 % % % % %
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
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2002下半年 24 % % % % %
2003上半年 26 % % % % %
2003下半年 23 % % % % %
2004上半年 15 % % % % %
2004下半年 8 % % % % %
最大值 % % % % %
注:具体的加权方法是把股票数和交易天数都作为加权系数,以得
到在该时间段内市场总体的收益和损失状况。即：
收益率低于-40%的样本占总样本的比例的加权平均值=[（∑（单
只股票的收益率低于-40%的样本/单只股票的总样本）]/股票数
从上表可以看出，60天的收益率的样本损失比例的最大值达到了
％，也就是说置信度降到了 ％，所以在 40％的要求下，要
达到 95％的置信度，券商的调仓速度应该在 60天以内，或者说为 3
个月（每月按照 22天的工作日计算），高于此，则 40％的比例也是
不合适的。
表 11，对于券商持有的 ST股票（折扣为 60%）的净资本要求和调
仓速度的关系
收益率低于－40%的样本占总样本的比例的
加权平均值（1－置信度）时间区间
股票数
（只）
15day 30day 50day 60day 90day
2002上半年 0
2002下半年 0
2003上半年 0
2003下半年 7 % % % % %
2004上半年 7 % % % % %
2004下半年 0
最大值 % % % % %
可见在 2003年下半年，券商持有的 ST类股票在 30天的收益率上
的损失样本的比例已经超过了 5％，达到 ％，也就是说置信度已
经降到了 95％以下，经过对 2003年下半年的进一步分析，得到在 24
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
16
天的收益率上，置信度为 ％，在 25天收益率上，置信度为
％，所以最临界的置信度和收益率区间是在 24天上取得，也就是
说，对于券商持有的 ST类股票，券商的最长调仓时间不应超过 24
天，否则其 40％净资本的保障率就将降到 95％以下。
表 12，对于券商持有的＊ST股票（折扣为 50%）的净资本要求和
调仓速度的关系
收益率低于-50%的样本占总样本的比例的加
权平均值（1－置信度）时间区间
股票数
（只）
50day 60day 90day 120day
2002上半年 1 % % % %
2002下半年 2 % % % %
2003上半年 1 % % % %
2003下半年 12 % % % %
2004上半年 12 % % % %
2004下半年 0 % % % %
最大值 % % % %
可见在 2003年上半年，券商持有的＊ST类股票在 120天的收益
率上的损失样本的比例超过了 5％，达到 ％，也就是说置信度已
经降到了 95％以下，经过对 2003年上半年的进一步分析，得到在
113天的收益率上，置信度为 ，在 114天收益率上，置信度为
％，所以最临界的置信度和收益率区间是在 113天上取得，也就
是说，对于券商持有的 ST类股票，券商的最长调仓时间不应超过
113天，否则其 50％净资本的保障率也将降到 95％以下。
4.结论与建议
从上述分析可以看出，净资本充足比率的设立受到券商调仓速度
的很大影响，是一个多方面的问题。
1．对于上证 180成员股票，在券商不改变投资理念的假设下，
（即仍然采取做庄、控股等方式，从而影响流动性，使券商换仓的速
度受到限制，从而超过 11天。），90％的折扣是不充分的（无法提
供 100％的保障）。
对我国券商新的净资本计算规则的实证研究
17
2．在 90％的折扣比例和 95％的置信区间下，对于上证 180成员
股票，券商的最低换仓速度不应超过 26天（历史模拟法的结论）或
三周（压力测试法的结论）。
3．对于券商超过流通股 15％的重仓股，以半年为考察取样区
间，在 60％的折扣比例和 95％的置信区间下，券商的调仓速度不应
超过 60天。
4．对于券商持有的 ST股票，以半年为考察取样区间，在 60％的
折扣比例和 95％的置信区间下，券商的调仓速度不应超过 24天。
5．对于券商持有的＊ST股票，以半年为考察取样区间，在 50％
的折扣比例和 95％的置信区间下，券商的调仓速度不应超过 113
天。
为此建议如下：
1．券商改变投资理念，分散投资，减少对于流动性的依赖。
2．采取增加市场上大盘股的比例等方式，改善股市的流动性。
3．在上述措施效果不理想的情况下，建议监管部门进一步提高券
商持股的风险折扣比例。
从近期来看，既然监管部门的目的是尽可能全面的覆盖券商所面
临的风险，无疑提高折扣比例是更为可行的，而从长期来看，改善股
市的流动性和券商改变投资理念则是更为成熟和受欢迎的方式。
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