下偏矩方法在行为投资组合优化中的应用

在行为投资组合优化过程中，机会约束的转化是一个关键问题。本文运用下偏矩的方法将机会约束转化为线性约束，并将证券的未来期望收益率表示为区间数，建立了一个行为投资组合优化模型，并运用中国证券市场的实际数据进行了实证分析。通过区间数的设置，投资者的认知状态和专家的知识被有机地融入到模型中，并且下偏矩中的收益率参考水平通过样本由模型内生，因此本文所构建的行为投资组合优化模型具有很强的包容性和实用性。     

基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析

与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好.Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较.考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性.对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察.中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效.     

行为证券组合投资决策方法研究

Shefrin和Statman(2000)在其创立的行为证券组合理论中从理论分析的角度提出了行为证券组合投资决策模型，但该模型没有考虑实用性：其一：证券组合是由多个基于某状态的或有债权组成的，而这类或有债权的定价常用一定困难；其二，在具有多个心理帐户的组合投资决策模型中，对该模型的求解有一定困难，为了提高行为证券组合理论的实用性，从以下两个方面开展了研究工作，首先，用实际证券构造行为证券组合，其二，将Lopes(1987)的SP／A理论扩展到多心理帐户情形，提出了容易求解的多心理帐户证券组合投资决策模型。     

区间数模糊投资组合模型

利用模糊约束将Markowitz投资组合模型转化为模糊线性规划模型，用区间数来描述证券的期望收益率和风险损失率，建立区间数模糊证券投资组合模型，利用区间数知识把区间规划问题转化为参数线性规划问题对该模型进行求解，通过算例阐述方法的有效性。     

收益率为模糊数的加权证券组合选择模型

Markowitz基于概率理论建立了有名的均值方差证券组合模型，文章则基于模糊理论建立了一类具有权系数的均值方差证券组合模型，首先对证券市场上的收益与风险特性重新进行度量和刻画，提出了一类新的具有加权的可能性均值、方差及协方差的概念，类似于概率论中均值方差的分析讨论了这些概念的性质．其次基于该文定义的均值方差，建立了以收益率为模糊数的加权可能性证券组合投资模型，并给出了相应的加权可能性有效证券组合及有效前沿概念，通过求解两个相对应的优化模型得到了一个具有带状投资区域的有效前沿．尤其当资产收益率具有线性或分段线性隶属函数的模糊数时，该证券组合选择模型实质上为一个线性规划问题，因此有效前沿可化为一个具有折线段的带状投资区域。     

E-SV风险测度组合证券投资模型及代数解法

分析了 Markowitz模型在实际应用中的不足之处 ,以 E- SV风险测度为基础提出了组合证券投资决策的效用函数 ,并建立了允许卖空条件下的投资决策最优化模型。该效用函数可以避免 Markowitz模型关于证券收益率的正态假设 ,以及投资者的风险厌恶假设。另外 ,提出的组合证券投资决策模型可以通过代数方法求解。对Markowitz模型和我们所提出的模型进行了比较分析 ,并结合案例分析 ,阐述了我们的决策模型在理论和实际应用中的有效性。     

不允许卖空的证券组合投资风险偏好最优化模型

本文建立并研究了不允许卖空情形下证券组合投资的风险偏好最优化模型，证明了由与其相应的允许卖空时模型的最优解来求解的理论依据，并给出了算法，即找出证券组合的最优决策的方法。     

基于下偏矩的期货对冲模型及实证研究

利用沪深300指数及期货的日交易数据,探讨下偏矩模型下的空头期货最优对冲比率,及样本内外的对冲绩效和组合收益率。结论显示,风险参数和目标收益率在形成下偏矩模型的对冲策略上,存在显著影响。其中,下偏矩最优对冲比率是目标收益率的增函数,是风险参数的减函数;在较高的风险厌恶程度、特别是较低的目标回报率条件下,下偏矩模型样本内外的对冲绩效都有良好表现。从而,下偏矩模型更加适合高风险厌恶或者低目标回报的对冲者,但以对冲组合收益率的下降为代价。     

概率原则下基于投资者偏好的组合投资选择

基于理性投资者的基本行为特征，从投资者真实的投资心理出发，给出了概率原则下基于投资者偏好的组合投资选择模型．在该模型中，收益与风险权重大小可以根据投资者对收益与风险的不同偏好程度来确定．对于证券收益率服从任意分布的情形，运用遗传算法的思想设计出了该模型的有效求解算法，并通过Matlab语言实现，从而得出投资组合选择．最后，对不同风险偏好下的解进行了数值比较分析．     

允许卖空条件下证券投资组合的区间二次规划问题

本文基于经典的Markowitz均值-方差模型, 针对市场上允许卖空的情况, 提出了证券投资组合的区间二次规划模型, 通过应用区间数排序方法(区间序关系、区间可能度和区间可接受度), 给出了两种证券投资组合的区间非线性优化的数学转化模型, 从而将不确定性证券投资组合模型转化为确定性的证券投资组合二次规划模型进行求解, 并对由本文给出的两种求解方法进行了比较．     

基于高维R-vine Copula的金融市场投资组合优化研究

为优化国际金融市场的投资组合,本文以全球具有代表性的七大股票市场重要股票指数作为金融市场的典型代表:首先运用较为灵活的APARCH模型来刻画股票指数收益序列的"典型事实"特征,其次针对投资组合优化模型中变量之间复杂相依关系,采用最大生成树MST (maximum spanning tree,MST)算法选择的R-vine Copula来刻画七个股票市场的相依结构,进而测度R-vine Copula相依结构下组合风险CVaR,最后基于R-vine Copula相依结构条件下建立Mean-CVaR投资组合模型,并实证对比了Mean-VaR,Mean-CVaR和基于R-vine Copula相依结构下的MeanCVaR模型的拟合效果.实证结果表明:考虑资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率;基于R-vine Copula相依结构下的Mean-CVaR模型投资组合优化效果明显优于Mean-CVaR模型,而Mean-VaR模型较其它两种模型表现相对较差.     

基于Copula-GARCH方法的LPM套期保值研究

风险的下偏距(lower partial moment,LPM)是一种较好的风险测度,它弥补了方差度量中的双边风险的不足,并且放松了对二次效用函数的限制要求.因此,LPM测度被广泛应用于金融风险管理研究.套期保值是金融风险控制的重要方法之一,但由于资产收益的联合分布的不确定性,给应用LPM进行套期保值带来了困难.对此采用Copula - GARCH方法对即期与衍生品市场的资产收益序列进行拟合,并将LPM模型应用于人民币外汇市场套期保值实证研究,得到最优套期保值比率.进一步通过绩效比较发现,无论在NDF市场还是远期市场,LPM模型的套期保值绩效都要优于最小方差的套期保值绩效.     

Risk Measure and Control Strategy of Investment Portfolio of Real Estate based on Dynamic CVaR Model

This article studies risk measure and control strategy of investment portfolio of real estate based on the dynamic condition value-at-risk (CVaR) model. A dynamic CVaR model is defined, which is a dynamic programming problem. It is shown that the dynamic CVaR problem is equal to another nonlinear programming problem. On the basis of dynamic CVaR model, a model of investment portfolio of real estate is built. The model is applied to compute investment proportion and risk losses of portfolio by using data of real estate of 10 cities in China. Numerical results show that the multistage investment has less risk of loss than the single-stage investment. The control strategy of risk is to choose investment proportion of portfolio according to low risk.     

基于动态CVaR模型的房地产组合投资的风险度量与控制策略

研究了基于动态条件风险值(CVaR)模型的房地产组合投资风险度量问题.定义一种动态CVaR模型,它是一个动态规划问题,证明了它可以等价一个非线性规划问题求解.据此,建立了一个基于动态CVaR的房地产组合投资优化模型,通过计算这个模型可以得到在一定置信水平下的房地产投资的风险损失值和组合投资比例.应用这个模型对全国10个城市的房屋价格数据进行了多阶段的风险值和投资比例数值计算,结果表明多阶段组合投资的风险值要比单个阶段更小.控制风险的主要策略是选择低风险的CVaR值的投资组合.     

违约相关性下包含信用债券的最优投资组合

研究了当信用债券之间的违约存在相关性时, 投资者配置于信用债券组合、股票(股指)和银行存款的最优投资组合问题. 利用简约化模型来刻画信用债券之间的违约相关性, 并推导出各资产价格的动态方程, 通过随机控制方法给出了此优化问题的解析解. 将违约相关性引入至投资组合并揭示了其对最优投资组合的影响是本文与以往文献的显著不同和主要创新.     

基于均值-MF-X-DMA的能源产业链投资组合策略

国际能源金融市场是复杂的非线性系统,极端气候、地缘政治和金融风险等因素深刻影响能源投资活动。基于分形理论与产业链理论,提出优化中国能源产业布局及外汇能源资产配置的投资策略。结合均值-方差模型与多重分形方法,构建均值-MF-X-DMA模型,并选取标普>500指数中反映能源产业链5个环节的10支股票进行分析。研究结果表明：每支股票的收益率均具有分形特征,分形市场假说适用于能源投资组合的构建;基于产业链理论的选股思路,能够构建稳定性更好、收益率更高的投资组合;与传统投资组合模型相比,除了标度为10以外,该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益和夏普比率、詹森指数、特雷诺指数,并弱化系统性风险的影响。     

用遗传算法直接搜索证券组合投资的有效边界

基于遗传算法，提出了一种全球新的直接搜索证券组合投资有效边界的方法，相比于Markowitz方法，它不需要计算协方差矩阵，而且能够适应更复杂的情况，最后，应用上证30指数股票对该算法进行了实证检验，结果良好。     

基于代表性偏差的行为投资组合模型及实证

代表性偏差这一心理特征分为横向代表性偏差和纵向代表性偏差,将其分别引入投资组合模型, 研究了它们对投资者投资组合决策的影响. 提出了代表性收益概念, 从期望效用最大化的原则出发,把投资者的效用表示为期末收益和超额代表性收益的函数,建立了基于纵向代表性偏差的最优投资组合模型(横向类似), 实证分析表明这一模型能够得到投资组合的有效前沿.     

基于信噪比的投资组合策略研究

采用收益率的协方差矩阵的特征根刻划投资的风险;用主成分综合反映证券市场的信息;用主成分的信噪比反映投资组合的期望收益率与风险之间的均衡关系,并以此作为投资组合收益极大化的指标;得到了不同与H.Markowitz的投资组合模型,并给出了具体的投资组合策略-卖空与非卖空条件下的投资组合的比例,文章最后给出了一个实例.