高维稀疏低秩的多目标矩阵回归模型及其组合管理策略

本文通过双因子随机过程表征资产价格的长短期运行趋势,选择具有重要影响力的市场指数构建有效市场组合,采用稀疏低秩的多目标回归方法深度挖掘市场特征,并自适应地捕捉市场趋势,最终利用预配权稀疏分散再优化方法获得矩阵回归的最优投资策略.研究发现高维稀疏低秩策略不仅可以实现全局和局部降维、低秩和稀疏约减的统一,还可以选择性地降低高维资产数目,更好地捕捉资产的非线性特性,更容易抓住资产间的关联关系.多目标稀疏分散回归策略具有集中配置资源、稀疏分散风险和稳定提高投资组合整体绩效的能力,组合管理成本更低,优越性更明显.实证结论对量化投资组合管理、资产配置优化及投资分析具有重要指导意义.     

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.     

基于WCVaR风险控制的投资组合

将基于WCVaR风险控制问题转化为一个最小-最大-最小的投资组合问题,改进传统目标函数仅对投资期末风险水平进行控制的方法,建立对整个投资过程进行风险控制的目标模型以及动态投资组合优化模型.利用向量 自回归和蒙特卡罗模拟方法给出计算最优投资策略的计算步骤.最后结合我国金融市场历史数据进行实证研究和 敏感性分析. 结果表明,该投资组合模型具有实用性. 此外, 通过敏感性分析得出,在进行投资组合时需 根据资本市场态势指标(如股票指数)设定合理的目标财富值, 同时加以适当的风险约束,可实现资产组合最优化.     

市场、策略与国际投资利益:基于中国投资者的视角实证分析

国际证券投资是实现外汇储备以及QDII 海外投资资产保值和增值的重要途径. 主要从投资市场选择以及投资策略运用两个方面实证考察并分析了中国投资者分散投资于国际市场的投资利益问题.结果表明:相对于在发达市场投资,新兴市场投资能为投资者带来更高的收益水平,因而更有利于外汇储备以及QDII 海外投资资产保值和增值目标的实现;即便是选择在发达市场投资,跟踪误差方差最小化的投资策略较最小方差策略和 等权投资策略更能帮助投资者实现投资资产保值和增值的目标;若国际投资的目标市场中既包含有发达市场又包含有新兴市场,则等权投资策略能为投资者带来最好的业绩.     

基于滚动经济回撤约束和下半方差的最优投资组合策略

最大回撤和下半方差均是投资者在实际投资过程中非常关注的风险指标.本文创造性地将这两个风险指标纳入投资组合分析框架,提出了基于风险资产滚动经济回撤约束和下半方差的最优投资组合策略(REDP-LSV策略).该策略以风险资产滚动经济最大回撤为约束条件,以风险资产的下半方差代替方差,研究了投资组合中风险资产的动态配置过程,并给出了解析解.分别采用模拟的实验数据以及中国市场实际风险资产数据,研究了投资组合中包含一种风险资产和两种风险资产的情况,结果均显示REDP-LSV策略能很好地控制最大回撤,且更能提高投资绩效.     

基于集成预测的均值-方差-熵的模糊投资组合选择

通过基于集成预测的方法构建模糊投资组合, 代表性地选择了遗传神经网络模型、 多因素SVM回归模型和ARIMA时间序列模型作为组合预测中的单一模型, 并将单一模型预测结果作为模糊变量进行投资组合优化, 实证结果表明基于集成预测的均值 -方差-熵的投资组合相比其他组合收益率更高, 相对风险更低. 该方法可以用于投资基金管理、 金融风险管理等实际工作中,以便提高决策的科学性.     

不确定环境下的跳扩散连续时间资产配置策略

金融市场是一个复杂的非线性系统,在不确定环境下,如何在有限时域内最优配置资源,是金融理论研究的核心问题之一.面对现实生活中的大量不确定性因素以及多期投资问题,Markowitz的投资组合理论以及在其基础上发展起来的资本资产定价理论和套利定价理论则显得无能为力.本文研究了不确定环境下极大极小风险控制的连续时间投资组合优化问题,运用Bellman最优性原理和HJB方程构造了典型的资产组合优化模型,借助随机控制和多重网格数值逼近方法得到相应优化问题的最优投资策略,通过实证方法验证了过程风险控制下资产配置策略的有效性.     

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.     

基于分形视角下的沪港股市投资组合策略

针对已有研究的不足,为满足不同交易周期投资者的实际需求,将分形研究方法与传统投资组合模型相结合,考虑多时间标度和不同波动幅度因素,构建了单分形投资组合模型(MeanDCCA)和多重分形投资组合模型(Mean-MF-DCCA).依托"沪港通"平台,采用构建的模型,进行沪港股市组合投资,并对样本外效果进行检验和分析.结果表明:沪港股市间结构存在着标度效应和长记忆性,且具有多重分形特征;与传统的投资策略相比,单分形投资组合策略能够取得更佳的组合效果;多重分形投资组合策略通过选择合适的q阶,实证表明将会明显改善单分形投资组合策略,增强投资方案的盈利能力、提高夏普比率以及为不同风险偏好投资者创造额外效用.此研究对资产优化配置、风险管理以及沪港股市间相依结构刻画等方面具有重要的实际意义.     

改进人工鱼群算法在外汇预测和投资组合中的应用

人工鱼群算法具有良好的全局搜索能力和自适应能力,在解决投资组合问题上有较好的应用前景.本文通过改进人工鱼群算法,分别对汇率预测和外汇投资组合双目标优化两部分进行研究.首先利用基于平均距离视野的人工鱼群优化的支持向量回归机算法对汇率进行短期预测,提高了外汇预期收益率的准确性.然后建立外汇投资组合双目标模型,通过借鉴带精英策略的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的思想,提出基于Pareto排序理论的双目标非支配排序人工鱼群算法(non-dominated sorting artificial fish swarm algorithm,NSAFSA).实证分析表明该算法在求解外汇投资组合方案时,获得的Pareto前沿比NSGA-II的结果分布更均匀,多样性更好.最后对NSAFSA算法进一步改进,通过两次剪枝策略提高了解的质量,并给出了可供选择的最优外汇投资组合方案.研究结果表明人工鱼群算法可以对汇率预测和外汇投资组合提供重要参考,在外汇市场中具有较大的应用潜力.     

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.     

带网络结构的自适应Lasso分位数回归及其应用

CVaR是衡量组合投资的重要风险测度,如何在CVaR组合模型中选择稳健的资产组合以降低管理时间和经济成本十分重要.理论上CVaR模型下的资产组合决策可转化为分位数回归,受此驱动,该文构建了带网络结构的自适应Lasso分位数回归,对高维资产进行选择.自适应Lasso对变量的回归系数进行加权约束,理论上具有变量选择的一致性.网络结构是基于复杂网络理论构造,能够体现出资产之间的复杂联动关系,因此它对改进选择结果是有利的.该文基于线性规划进行求解,对CVaR组合投资决策中特有的计算问题采取两步迭代的方式进行.多种情形下的模拟分析显示,新模型的变量选择效果和预测表现均最优,且随着变量之间相关性的增强,网络结构带来的优势愈发明显.最后,使用249只股票数据进行了实证分析,通过滚动建模的方式,得出新模型具有良好的稳健性与应用意义.     

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.     

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。     

垂直投影与非完全市场条件下的衍生资产定价

利用垂直投影理论确定非完全市场条件下,标的资产价格遵循鞅过程的衍生资产最优风险对冲策略,然后通过扩展投影理论,研究基于标的资产及其衍生资产价格信息的资产定价与风险对冲问题,得到最优混合交易策略和该衍生资产的近似市场定价.     

Risk management for international portfolios with basket options: A multi-stage stochastic programming approach

The authors consider the problem of active international portfolio management with basket options to achieve optimal asset allocation and combined market risk and currency risk management via multi-stage stochastic programming(MSSP). The authors note particularly the novel consideration and signi?cant bene?t of basket options in the context of portfolio optimization and risk management.Extensive empirical tests strongly demonstrate that basket options consistently have more clearly improvement on portfolio performances than a portfolio of vanilla options written on the same underlying assets. The authors further show that the MSSP model provides as a supportive tool for asset allocation,and a suitable test bed to empirically investigate the performance of alternative strategies.     

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之外,该投资组合策略在其他标度下均能取得更高的收益以及夏普比率、詹森指数和特雷诺指数,并弱化系统性风险的影响。     

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...     

The Role of White Precious Metals in the Allocation of General Asset

White precious metals have often been regarded as industrial raw materials in the past.With the introduction of the Silver ETF in 2006 and Platinum as well as Palladium ETFs in 2010,their role in asset allocation has become more and more important. This paper selects five countries with rapid economic development(BRICS) as the research scope. The authors select silver, platinum and palladium to test whether these three kinds of white precious metals have the effect of hedging risk in general asset(stocks, bonds and foreign exchange). The authors find that, first of all, the three white precious metals have no stable effect on the BRICS stock market. Second, silver can better hedge the bond market of the BRICS, the authors suspect that this phenomenon is related to the fact that silver is a traditional financial asset and its trading volume is large. Third, white precious metals are good hedge assets for foreign exchange investment. Finally, the authors find that platinum can reduce the yield variance of all portfolios, indicating that platinum is an investment target that can effectively reduce the variance of portfolio returns within the BRICS.