摘要：从一致性公理的角度,介绍了MV（Mean-Variance）、VaR（Value-at-Risk）、ES（Expected Shortfall）以及HMCR（Higher Moment Coherent Risk Measure）等风险测度,引入随机占优的概念,分析了HMCR与随机占优一致性的关系,并证明了HMCR（p=n）具有（n＋1）阶随机占优一致性,并采用Spearman秩检验法来检验和预测不同测度的风险识别能力。结果显示,HMCR（p=2,3）的风险识别能力好于其他风险测度。最后,在沪深300指数成份股中采用组合优化方法,考察MV、VaR、ES和HMCR测度优化组合持有期的不同业绩指标,得到其最优组合的累计预期收益率。结果显示,HMCR（p=2,3）的业绩指标最好,表明该测度风险识别能力最高,其较高的累计预期收益率也验证了该测度的有效性。另外,扩展研究样本至上证50市场、中小板市场和创业板市场,研究发现,上证50市场能得出类似于沪深300市场的结论,虽然由于中小板和创业板市场存在股票频繁调整的现象导致结果与沪深300市场存在差异,但在持有期的大部分时间段内,中小板市场和创业板市场的HMCR（p=2,3）仍优于其他几种风险测度。

关键词：风险管理 高阶一致风险测度 风险识别能力 组合优化 随机占优一致 

单位：华中师范大学经济与工商管理学院; 武汉430079