不相关证券组合有效集的解析表示及动态分析

建立一个新的直接确定有效证券组合的模型，给出不允许卖空条件下存在借贷利率不相同的无风险资产时不相关证券组合有效果及投资比例的完全解析表示，研究当证券个数变动时证券组合有效集及投资比例的变动情况。     

含有无风险资产的情绪最优投资组合

基于投资者情绪构建了含有无风险资产的投资组合模型,并给出了模型的解析解及有效边界方程。研究表明,投资者情绪是影响投资组合各资产权重及组合有效边界斜率的重要因素。投资者对风险资产的情绪高涨(低落),将导致最优投资组合中无风险资产的份额下降(上升)及投资组合有效边界的斜率增大(减小)。最后,通过人民币储蓄存款与投资者情绪进行回归分析,实证检验了本文模型的结论,投资者情绪与无风险资产投资负相关,进而从投资者情绪角度有效解释了资金搬家这一中国金融市场的重要现象。     

基于不确定性测度相对熵的资产组合优化

假设投资者是风险规避型,运用相对熵测度均值-方差模型参数不确定性程度,研究投资者在最坏情境下的资产组合优化问题。基于均值-方差模型,在相对熵某一正常数约束下构建描述资产组合优化问题的最小-最大化模型;运用拉格朗日法获得模型相应最优解,分析模型参数不确定性对资产组合优化的影响;最后,基于不同类型资产组合样本数据做对比性实证研究。结果表明:最坏情境下,随着模型参数不确定性程度增加,尽管投资者增加风险资产投资但资产组合业绩在下降;资产风险溢价不确定性对资产组合的影响强于风险溢价协方差不确定性;仅当相对熵低于风险中性测度相对熵时,投资者才会投资风险资产,否则离开金融市场;替代性投资有助于降低参数不确定性对资产组合优化的影响,提升资产组合业绩。研究不但为参数不确定性最坏情境下的资产组合优化问题提供了一个分析框架,而且为金融市场上的"非市场参与"现象提供了一个解释。     

新增k种资产与前n种不相关时证券组合前沿的漂移问题

不存在无风险资产时,研究了新增k(k≥1)种资产与前n种不相关时证券组合前沿的漂移问题,给出了一系列定理。这些定理揭示了证券组合前沿的左漂移特征。为分析问题之便,定义了用于测度漂移程度的漂移度等概念。考虑到投资人对投资比例的偏好,同时给出了证券组合的新投资比例计算公式。     

分类约束问题的模拟退火算法

在传统组合投资模型的基础上 ,讨论了加入风险偏好系数的新的组合投资模型 ,及其有效边界的形式 ,通过引入分类约束 ,限制了属于不同风险类型的资产中的投资比例 ,对实际有效的投资活动有一定的指导意义。最后对带有分类约束的优化问题 ,采用模拟退火算法进行了求解     

组合证券资产选择模糊最优化模型研究

提出了考虑收益和风险偏好的更为一般的组合证券资产选择模糊最优化模型。给出了最优投资比例的计算公式。并研究了以风险偏好,固定利率为参数的组合证券的有效边界的变动。最后以释例说明了方法的应用。     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

考虑现实约束的模糊多准则投资组合优化模型

针对模糊环境中资产收益和换手率均为模糊变量的投资组合问题, 考虑了资产组合的基数约束、投资比例的边界约束、资产的流动性以及分散化程度约束, 建立了一个以资产组合收益、偏度最大, 同时资产组合风险、不确定性以及模糊性最小为目标的多准则投资组合优化模型. 然后, 利用加权极大-极小模糊目标规划方法将所提出的模型转化为单目标规划问题, 进而设计了一个遗传算法来对其进行求解. 最后, 通过一个实例来阐明所提出模型的实用性以及算法的有效性. 研究结果表明: 本模型能够有效地刻画不同投资者的投资意图, 所设计的算法是有效的.     

基于联合违约概率的资产组合投资优化方法

投资组合的资产联合违约概率(joint,probability of default,JPoD)是一种有效的系统风险测度工具.基于JPoD分析,提出了一种新的资产组合选择优化方法,即通过计算资产池中每两种资产的JPoD值得到JPoD矩阵,利用遍历算法逐次筛选,得出具有最小系统风险的多资产组合.实证分析首先利用2014 2015年的上证综指和深证成指数据验证了JPoD方法的有效性;其次,分别利用中国股票市场数据和美国股票市场数据将所提出的资产组合选择方法与马科维茨均值-方差组合理论、随机组合方法进行比较,结果表明无论是在中国股票市场还是美国股票市场,JPoD方法都明显优于其他两种方法.     

Kelly模型及其在高频交易中的应用

本文研究了在交易成本约束下的基金财富动态最优增长.我们建立了基于Kelly理论的投资组合模型,它能确保采用该模型的基金的财富长期沿最优路径增长.随着投资组合中资产数量增加,目标函数变得非常复杂,如果按照Kelly原始的表达方式,模型无法求解.本文利用大数定律与对数效用函数可加性推导了连续时间情形下投资组合中资产的最优资金配置比例,并分析了模型的性质和效用函数.基于期货市场高频数据的实证结果显示该模型具有较高实用价值.     

最低收益保障制度下的养老金最优委托投资策略——基于参保人和投资机构的双重视角

本文从养老基金参保人员和委托投资机构的双重视角出发,研究了最低收益保障制度以及投资管理费制度对养老基金最优资产配置的影响.假定参保人员将养老基金委托给投资机构进行运营管理,参保人员和投资机构的最优化目标是在投资期末实现各自财富期望效用最大化.在随机利率的框架之下,利用随机动态规划方法得到了不同委托投资模式下养老基金投资策略的解.研究发现,最低收益保障制度和利润分享机制均能够降低对风险资产的投资比例,提高参保人员的期望效用,而且当最低收益保障越高或对投资机构的利润分享率越低时,风险资产投资比例会越低.参保人员可以通过对不同风险偏好的投资机构设定不同的投资管理费率以保证投资机构能够同时实现参保人员的期望效用最大化.     

在不允许卖空市场条件下均值-方差投资者的最优时间一致性资产配置策略

时间非一致性亦称动态不一致性，就是上一期最优的决策到下一期不一定最优。考虑到我国股票市场不允许卖空的实际，在不允许卖空的市场条件下，研究均值-方差投资者的最优时间一致性资产配置策略，时间非一致性来源于目标函数中期望的平方项。由于在时间非一致性条件下，传统的HJB方程不再适用，故利用改进的HJB方程，借助两个关键引理，分别得到了在投资于无风险资产之外仅投资于一种风险资产和投资于多种风险资产两种不同情形下的最优资产配置策略、价值函数的解析解以及有效前沿。并且，经分析可知，最优资产配置策略暗含了两基金分离定理。最后，将所得结果与无卖空限制下的投资收益和风险水平进行了对比。     

基于滑动窗口 MF-DFA 的股票风格资产收益多重分形分析

风格投资已逐渐成为基金构建投资组合的一种主流量化投资方法. 本研究在分析风格资产收益呈分形特征的基础上, 通过引入滑动窗口技术对传统的多重分形消除趋势波动分析法 (MF-DFA) 加以改进, 并对中信标普公司推出的 6 种股票纯风格资产指数日收益率序列的波动特征进行研究, 实证结果发现: 滑动窗口技术能有效减少因分割连接点处的不连续性而产生的伪波动误差; 风格资产指数日收益率序列均具有相关多重分形特征, 即原始序列具有持久性, 位置重构序列均具有反持久性, 且位置重构序列的多重分形特征显著弱于原始序列的多重分形特征, 表明风格资产指数收益序列的持久相关性是形成多重分形特征的主要原因; 价值、成长型比规模型风格资产具有更规律的多重分形特征, 表明价值、成长型比规模型风格资产的分形规律更明显. 本研究对基金公司、基金经理及时准确地把握股市风格动向以便构建适度风格漂移策略具有重要的理论价值与现实意义.     

A Nonlinear Interval Portfolio Selection Model and Its Application in Banks

In classical Markowitz’s Mean-Variance model, parameters such as the mean and covariance of the underlying assets’ future return are assumed to be known exactly. However, this is not always the case. The parameters often correspond to quantities that fall within a range, or can be known ambiguously at the time when investment decision must be made. In such situations, investors determine returns on investment and risks etc. and make portfolio decisions based on experience and economic wisdom. This paper tries to use the concept of interval numbers in the fuzzy set theory to extend the classical mean-variance portfolio selection model to a mean-downside semi-variance model with consideration of liquidity requirements of a bank. The semi-variance constraint is employed to control the downside risk, filling in the existing interval portfolio optimization model based on the linear semi-absolute deviation to depict the downside risk. Simulation results show that the model behaves robustly for risky assets with highest or lowest mean historical rate of return and the optimal investment proportions have good stability. This suggests that for these kinds of assets the model can reduce the risk of high deviation caused by the deviation in the decision maker’s experience and economic wisdom.     

资产增长度量指标新论——经营资产增长率指标的提出与实证分析

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来该异象受到金融学界的关注.学者们提出了多种衡量资产增长的实证性指标,这些指标或仅考察了部分资产成分的增长,或笼统地考察总资产的增长而没有剔除其中的噪音成分,导致以往研究结论存在一定的局限性.基于此,文章试图在剔除噪音资产成分的基础上,将更多的与未来股票收益负向相关的资产成分纳入指标的构建,提出使用经营资产增长率指标来衡量上市公司资产变动状况,并运用分组法、Fama-MacBeth横截面回归法、时间序列回归法以及非重叠套利投资战略等工具,以1994-2012年A股市场中非金融类上市公司为样本,实证分析了各种资产增长率指标和股票收益之间的关系.研究表明:经营资产增长率能够全面度量上市公司的资产增长状况,充分反映资产增长效应,是度量资产增长的代表性指标,依据该指标形成的套利组合获得的收益也是最高的,从而为投资决策提供更为准确的依据.     

Worst-Case Investment Strategy with Delay

This paper considers a worst-case investment optimization problem with delay for a fund manager who is in a crash-threatened financial market. Driven by existing of capital inflow/outflow related to history performance, we investigate the optimal investment strategies under the worst-case scenario and the stochastic control framework with delay. The financial market is assumed to be either in a normal state(crash-free) or in a crash state. In the normal state the prices of risky assets behave as geometric Brownian motion, and in the crash state the prices of risky assets suddenly drop by a certain relative amount, which induces to a dropping of the total wealth relative to that of crash-free state. We obtain the ordinary differential equations satisfied by the optimal investment strategies and the optimal value functions under the power and exponential utilities, respectively. Finally, a numerical simulation is provided to illustrate the sensitivity of the optimal strategies with respective to the model parameters.     

基于多期动态优化的银行资产组合决策模型

以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险收益率为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,运用多期资产分配的逆向递推原理和非线性规划方法,建立了多期银行资产组合动态优化模型.一是通过逆向递推,使本期资产的最优配给建立在下一期资产的最优配给的基础上,解决了现有研究只是在单期里求解而忽略了各期之间的联系与影响的问题.二是考虑到本期的贷款收益率期望值将受到上一期贷款信用等级迁移的影响,利用不同等级贷款收益率期望值和一年期迁移概率矩阵,计算出各类企业各年份的相应的贷款收益率期望值及标准差,更加客观地反映了贷款的真实收益和风险,解决了现有研究只是简单求解各笔贷款收益率期望值或将其设为常数的问题.三是用贷款组合的VaR控制多期贷款的组合风险,解决了现有多期研究中对银行风险承受能力和资本监管的客观要求考虑不足的问题.     

国际大宗商品资产行业配置研究

本文基于Black-Litterman框架首次提出了国际大宗商品资产行业配置策略. 考虑到大宗商品市场与外部金融市场之间联动性显著增强的事实,我们利用纳入外部金融市场信息作为解释变量的FIGARCH模型来捕捉大宗商品行业收益率及收益率变动特征,从而将外部金融市场对大宗商品市场的信息溢出效应量化地应用到大宗商品行业资产配置问题中. 实证结果表明基于本文所提出的行业配置策略能够为实现大宗商品投资组合收益能力和风险规避的有效匹配提供一个系统而稳健的途径,其效果优于基于市场均衡权重和传统Markowitz 框架下的投资策略. 相关成果为实现大宗商品资产积极组合管理,适应国际投资安全性、流动性、收益性和多元化要求,进而服务于国际资源储备和国家经济安全提供决策支持.     

货币、金融与宏观经济均衡模型

首先通过界定金融资产和市场对货币、债券和股票供求行为进行了一个基本抽象，在此基础上，提出了一个包含金融市场的宏观经济总体框架，讨论了三种金融资产市场价格行为及其对宏观经济的影响，给出了货币、金融、财政和企业财务决策变动对总体经济均衡的作用。     

基于Copula-CVaR-EVT方法的供应链金融质物组合优化

为缓释当下供应链金融业务单一质物价格剧烈波动诱发的贷款集中度风险,异于股票、债券等金融资产组合基于短期风险预测优化框架,提出一类更具普适性的基于蒙特卡罗模拟法的质物组合长期风险预测方法,克服现有长期风险预测中视为基准的时间平方根法则缺陷;比对银行采取积极和保守投资策略,建立基于均值CVaR质物组合优化框架,引入改进均值方差优化框架进行对比分析.为准确测度质物组合长期CVaR,建立ARMA-EGARCH-EVT族模型以及多元tCopula模型,刻画现货质物收益率呈现出的自相关性、"尖峰厚尾"以及波动集聚性等典型事实特征以及质物间的非线性相关结构;从模型层面和研究对象层面进行敏感性分析以验证模型的稳健性以及结论的可靠性.实证结果显示:长期风险预测视角下均值CVaR框架较改进的均值方差模型更具优势,为风险限额管理下的商业银行提供一种组合质物风险管理的新框架和新模式.