风险谱函数的设计与选择

研究了风险谱函数的构造及谱风险度量在金融市场中的应用。根据风险厌恶系数和效用函数理论,提出了一种风险谱函数的设计构造方法,得到了指数风险谱函数和幂风险谱函数。实证分析表明,运用这两种谱函数所得到的谱风险度量的结果,差别并不大。最后,提出了以谱风险度量为目标函数的投资组合优化配置模型,并讨论了模型的求解结果。     

基于谱风险度量的风险谱函数的研究

提出双曲型风险谱函数并得到了双曲型谱风险度量的估计量、后验检验和投资组合优化模型。实证分析表明,单个资产的双曲型谱风险度量值受置信水平和风险厌恶因子的影响,以双曲型谱风险度量为目标函数的投资组合的优化配置受风险厌恶因子和期望收益率的影响。     

混合型风险谱函数的谱风险度量

构造出一类符合特殊投资者投资心理的混合型效用函数,并将此类效用函数和风险厌恶系数相结合构造出混合型的风险谱函数。实证分析结果表明,收益率参照点设置较低时,谱风险度量的值随着风险厌恶系数的增大而增大;固定风险厌恶系数时,谱风险度量的值会随着收益率参照点的增大而降低。最后将基于混合型风险谱函数的谱风险度量与金融市场中的股票数据结合做出资产组合的优化配置。     

基于一致性风险价值的投资组合优化模型研究

证券市场上收益率分布存在严重的偏峰厚尾现象;同时风险价值方法本身不符合次可加性．这使得进行组合优化时它的局部最优解并非全局最优．针对这些问题,我们从一致性风险度量理论出发,提出了一种新的风险度量技术——一致性风险价值——来度量投资组合的信用风险,在此基础上建立了一致性风险价值的投资组合优化模型,并运用线性规划技术进行组合优化．最后我们通过实证研究,发现运用基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果,优于运用基于风险价值的优化模型．     

基于混合遗传算法的投资组合优化改进模型研究

证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题.本文在马克维茨投资组合的均值一方差模型框架下,提出改进的证券投资组合优化模型,即以VAR作为风险度量工具和以RAROC作为目标优化函数的投资组合优化模型.从理论上讲该模型更符合投资工具的风险收益规律,同时采用遗传算法求解也保证了该模型在投资实践中应用的有效性.该模型和求解方法的有效性在上证A股市场的实证研究中得到了验证.     

基于CVaR的投资组合优化模型及实证

以条件风险价值CVaR为风险度量,建立以CVaR为目标函数,VaR为约束条件的二次规划模型,该模型给出了在决策者可以接受的VaR风险水平下,使得CVaR为最小值的投资组合最优选择;实例表明投资组合的最优选择降低了投资组合发生灾难性风险的可能性。     

基于系统性风险角度对基金资产配置策略的计量分析

为解决基金投资收益与系统性风险之间矛盾,首先通过层次聚类分析建立综合评价模型,其次通过时间序列分析建立二次规划以及多目标规划模型,分别求解出基于效用最大化的股票投资组合策略,基于投资效用最大化、风险价值最低的投资收益与系统风险平衡策略.研究得出:不同基金公司之间资产配置策略相似性的度量;最优的股票投资组合策略;度量每个基金公司2020年在95%置信水平下的风险价值;构建了投资效用与风险价值平衡下的双目标优化模型.     

条件风险价值度量方法在银行投资组合优化中的应用

将一种新的风险度量方法——CVaR方法引入银行投资组合优化问题中,由此建立了期望收益最大化的优化模型．并利用我国债券市场价格数据进行了实证分析．     

基于半绝对离差的信贷决策模型

CreditMetrics模型中,利用方差对风险进行度量。风险的方差度量同等对待由于信用等级提高和降低而导致市场价值变化的部分,这有违银行内部对风险的真实心理感受。因此本文首先提出了利用半绝对离差作为新的信用风险度量工具,给出了基于半绝对离差贷款最优投资组合模型,其次引入风险弹性对方差和半绝对离差的贷款最优投资组合模型进行了比较,结果显示半绝对离差模型更能代表商业银行的投资心理,更符合实际的经济意义。     

基于单位收益风险的投资决策模型与分析

为得到更为适用的投资决策模型与分析方法,首先建立了单位收益风险度量模型,然后,借助于该模型和方法,对Markowitz型有效集中的资产组合选择问题进行了全面的分析、评价,并得到了单位收益风险最小的资产组合,同时,与用经典的标准差度量方法所得结果也进行了比较,在此基础上给出了更为合理的投资决策建议.     

变动投资机会下的线性最优长期资产配置

向量自回归模型刻画资产收益率同状态变量的动态过程,在这一框架下得到了长期最优资产组合同状态变量之间的线性近似关系,从而在变动的投资机会集下获得了最优的长期资产配置.并且以中国股票市场和国债市场数据为样本对模型得出的结论进行了经验研究,计算出了在股票指数、国债以及现金上的最优配置比例均值,并分析了长期资产配置的特征,指出基于中国市场的长期资产配置应以国债等债券为主.     

马尔可夫链在前沿资产组合中的运用

将马尔可夫链与资产前沿组合有效结合,以福建板块的5支股票数据做为样本,运用马尔可夫链和自相关性来预测股票在将来的收益率及其分布情况.根据马可维茨理论得出股票市场的前沿组合,对中国股票市场的实例进行实证分析.在择优标准的选取过程中,单位收益的风险最小或是单位风险的收益最大只是一种标准,其选择的方法可以依据相关理论进行选择.     

基于均值-CVaR- 熵的社保基金最优投资组合模型

为研究社保基金最优投资组合问题,在借鉴现代投资组合理论的基础上,从证券投资组合理论的风险度量着手,用条件在险价值（Conditional Value at Risk,CVaR）和熵来共同度量风险,提出新的风险度量模型：均值-CVaR-熵模型。在保证投资组合收益率的前提下,以 CVaR 和叉熵函数的线性组合为最小目标函数,在险价值（Value at Risk,VaR）为约束条件,构建考虑交易成本和政策约束下不允许卖空的基于均值 CVaR 熵的社保基金投资组合模型,探讨社保基金的投资方式及投资比例的分配问题,并利用实际数据求得该模型的最优解及各资产的分配比例。结果表明多元化投资是我国社保基金投资实现保值增值目的的必然选择。     

摩擦市场条件下的Mean-Variance-Skewness模型

在投资组合选择模型中考虑了资产收益率分布中正的偏度水平,并通过引入一些市场摩擦因素建立了摩擦市场条件下的Mean-Variance-Skewness模型.提出了一个新的遗传算法加速其搜索收敛过程,解决了该模型的计算复杂性问题.在该模型框架内对交易费用和税收等市场摩擦因素进行了敏感性分析.研究证明资产收益率分布的偏度水平是与投资者的决策相关的,市场摩擦因素对投资者的决策行为也有直接的影响.因此,考虑摩擦市场条件下基于正偏度水平偏好的最优投资组合模型对投资者有很强的实践指导价值.     

基于粒子群优化算法的均值-VaR投资组合选择

在现实市场中,①为防止由卖空交易引起市场操纵等问题的出现,即使在发达的证券市场,交易仍受到一定的卖空限制;②由于市场相关规定与投资者自身风险控制的需要,在某些资产上的投资比例受到一定限制;③交易过程中需支付印花税等交易成本。故结合这三方面,采用Value-at-Risk(VaR)度量风险,在收益率服从正态和非正态分布两种假设下,构建了带有限卖空约束、投资比例约束和交易成本的均值-VaR投资组合模型。首先,给出了该模型的粒子群优化(PSO)算法;其次采用A股市场的实际数据进行了数值实验;最后分析了有效前沿的特征及有限卖空约束对投资决策的影响。     

基于模糊线性规划的证券组合投资优化研究

怎样选择一个比较满意的证券投资组合,在一定条件下实现一个最有效率的风险一收益搭配,是证券组合投资优化问题的关键。文中利用L-R模糊数来描述了某证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型,并给出了模型的求解方法,试图优化证券的投资组合,最后给出了一个算例。     

摩擦市场下基于可能性理论的一种投资组合模型

基于可能性理论,建立在摩擦市场下投资者对投资收益、收益差值的满意程度的一种新的投资组合模型,并给出模型的求解方法.     

收益率为模糊数带弹性约束条件的组合选择模型

证券市场中不确定的信息具有模糊性．将收益率视为梯形模糊数,分别用模糊数的可能性均值和平均绝对偏差来表示投资组合的收益和风险,考虑到目标函数和约束条件具有弹性,建立了模糊线性规划组合投资模型。并转化为普通线性规划问题求解。最后给出了数值计算实例．     

基于VaR控制下的动态优化投资组合

本文应用的动态优化投资组合模型是在VaR的约束下,调整投资组合的配置,使期望收益达到最大.基于投资组合中每一种资产的收益率序列,模型在不断变化的数据窗口下,首先估计模型参数,然后求解优化模型,得到每日投资组合中风险资产在VAR约束下的最优配置和借贷比率.这种方法对构筑新的风险资产投资组合的决策,以及对已有投资组合中资产配置的优化具有重要的指导意义.选取中国A股市场的4只股票,在收益率服从正态分布的假定下,确定投资组合中的资产配置以及借贷比率,并且讨论了模型参数的敏感性.