刘艳萍[1]2017年在《风险投资组合模型优化及应用研究》文中研究指明随着金融行业的蓬勃发展,风险投资组合成为越来越重要的金融投资行为,国内外学者也越来越重视风险投资组合理论的研究,风险投资组合是指在随机市场下通过对风险资产的预期收益及风险衡量进行投资。合理的风险投资组合模型给投资人在投资组合决策中提供了合理的依据,一定程度上分散了风险,保证了收益的稳定性。马克维茨的均值-方差模型是现代投资组合理论的奠基,是投资机构使用最为广泛的投资组合模型,但是均值-方差模型中,马克维茨的假设使得该模型在实际的投资组合行为中具有一定的局限性,并且由于模型与市场环境的不一致性,导致在实际使用过程中会有一定程度的偏差,因此,众多学者致力于对均值-方差模型的优化与改进。论文对当前风险投资组合模型以及风险度量工具作出了研究与分析,在马克维茨均值-方差模型基础上,用VaR来代替方差,引入均值-VaR模型,建立基于均值-VaR的风险投资组合决策模型,并根据投资风险偏好,考虑到机会约束,建立机会约束下的均值-VaR风险投资组合模型并应用实例进行分析。考虑到市场环境内并不是只包含风险资产,因此在最终模型的基础上引入无风险资产,并通过应用进行求解。论文的创新之处在于:(1)用VaR代替方差,建立了均值-VaR模型,简化了 VaR约束下的均值-方差模型;(2)根据实际市场情况,在组合模型中考虑到无风险资产的存在,使得模型应用更加实用、广泛;(3)针对以上模型,通过建立表达式,讨论了模型解存在的唯一性,并阐述了模型的有效边界;(4)引入实证应用,验证模型存在的实际意义,并通过实证分析,研究模型的不足。
刘庆伟[2]2003年在《投资机会与VaR约束下投资组合的均值—方差模型》文中认为投资组合理论主要研究在未来结果不确定的情况下怎样对有限种资产进行投资使得预期收益和风险达到合理的均衡。Harry Markowitz于1952年首次提出了科学的投资组合选择方法——均值—方差方法，为现代投资组合理论奠定了坚实的基础，从此，以预期收益率衡量证券组合收益，以方差或均方差衡量证券组合风险的分析框架在金融领域中得以确立。投资机会约束和VaR约束是以期望收益率和给定的置信水平为导向确定的。本文在证券收益率服从正态分布的前提下，提出了在允许卖空时的一类投资机会和VaR约束下的均值—方差模型，对标准的均值—方差分析中的证券组合有效集作了进一步的精细化。论文的主要创新之处有：(1)将无风险资产引入投资机会约束下的均值—方差模型，(2)研究了投资机会和VaR双重约束下的投资组合问题，建立了数学模型；对以上两类模型，讨论了最优解的存在性与唯一性，并给出了最优解的解析表达式。 全文共分四章。第一章介绍了标准的均值—方差模型及“均值—方差有效集”的性质，给出了投资机会约束和VaR约束的定义。第二章主要讨论无风险资产存在时投资机会约束下的均值—方差模型，这包括无风险资产只准贷出不准借入和贷出借入利率不等两种情况。推导了两种情况下均值—方差有效边界的表达式，证明了投资机会约束下投资组合选择的均值—方差模型最优解的存在性和唯一性，给出了最优证券组合的解析表达式。第叁章将VaR约束加入投资机会约束下的证券组合选择的均值—方差模型，构造出双重约束下证券组合选择模型，根据无风险资产存在与否分别讨论。其中无风险资产存在时又按无风险资产只准贷出不准借入和贷出借入利率不等分成两种情形进行讨论，同样给出了模型最优解的存在性与唯一性的证明和最优解的解析表达式。第四章对动态连续时间的财富的均值-方差模型指出加入机会约束和VaR约束时可能碰到并需要解决的问题。
刘晓星[3]2005年在《基于VaR的商业银行风险管理研究》文中进行了进一步梳理VaR作为现代银行风险管理的国际标准和理论基础,日益受到国际活跃银行的广泛应用。论文秉持《新巴塞尔资本协议》的银行风险管理精神,研究基于VaR的银行风险管理,这对我国银行业如何更有效地提高风险管理水平和国际接轨、缩小国际差距有着重要的理论意义和实用价值。论文首先系统地介绍了VaR的理论基础和计算方法及其存在的局限性,建立了在静态和动态条件下基于VaR的银行资本优化模型。在此基础上,分析了VaR和风险资本(CaR)之间的内在联系,结合我国金融发展水平的现状,提出了我国现阶段基于RAROC的商业银行全面风险管理框架和统一于VaR的银行风险资本配置思路。然后在Merton(1974)假设银行资产价值遵循几何布朗运动的分析基础上,通过引入银行的监管机制,分析了银行的监管强度与银行风险策略选择的相互影响关系。然后以持续期概念为基础,建立了在银行资产负债表中计算VaR的参数和非参数方法。接着论文分析了用VaR代替方差或标准差作为风险测量指标时均值-VaR模型的几何求解及其应用中的局限性,建立了VaR约束下基于银行借贷的投融资决策模型。由于条件风险值(CVaR)能够克服VaR不满足一致性风险度量,尾部损失测量非充分性的不足,论文提出了基于CVaR约束的投资组合优化模型,该模型考虑了银行投资组合资产的交易成本、交易限制、资金约束和投资者的风险承受度。由于一系列国际银行损失事件引发了对操作风险管理强烈地内在需求,文章最后对银行操作风险度量进行了实证分析,提出了基于VaR的银行整体风险管理框架和操作风险管理在我国的应用建议。
陈浩武[4]2007年在《长期投资者资产配置决策理论及应用研究》文中研究指明在全球金融证券化,投资主体机构化的趋势下,随着我国资本市场的迅速规范发展,机构投资者主体地位的逐步确立,投资理念的理性与成熟以及完善市场参与人格局的需要,如何高效的进行投资组合管理已成为当前我国金融学界和实务界面临的一道亟待解决的难题。但相对国外而言,我国尚在起步阶段,资产配置决策的理论和应用研究必然是我国未来金融研究的重点。自1952年Markowitz提出均值-方差模型以来,资产组合选择理论得到学者们广泛深入的研究与探讨。学术研究的主要目标是能够给出具有科学依据的投资建议。这一任务对于短期投资者已经完成,但大多数投资者具有长期投资期限,并且大量证据表明风险资产收益率具有时变性特征,近年来资产组合选择理论再次成为金融学领域的热门课题。基于学术研究和现实意义两方面的需求,本文围绕长期投资者的资产组合选择问题展开研究。为清晰研究思路,文章由单期问题入多期问题;在具体问题研究中,分别比较收益独立同分布(固定投资机会)和收益时变性(时变性投资机会)条件下长期投资者所面临的资产组合选择问题。这一分析思路有助于理论研究的深入以及分析长期投资者如何在不同的投资环境下做出适当的资产配置决策。最后文章通过研究,提出一些合理的具有较高应用价值的投资建议。本文首先在第二章进行文献综述;其次在第叁章研究投资实务中的资产配置决策,为下一步研究提供坚实基础;然后分单期资产组合选择问题和多期资产组合选择问题两个部分深入研究,单、多期问题中均依次考虑固定投资机会和时变性投资机会。单期问题研究中,第四章研究固定投资机会条件下的资产组合选择问题,第五章研究时变性投资机会条件下的资产组合选择问题,第六章实证研究;多期问题研究中,第七章描述多期资产组合选择问题研究的一般框架,第八章研究固定投资机会条件下的多期资产组合选择问题,第九章研究时变性投资机会条件下的多期资产组合选择问题;第十章对全文进行总结和展望。论文的主要内容和结论如下:1、分类综述五十年来现代资产组合选择理论的各种主要模型与方法以及它们之间的内在关系;2、提供了一个完整的资产配置决策通用框架,科学界定和说明资产配置决策的关键概念,阐明投资者应遵循的总体原则:进行国家配置和资产类别配置时实施消极或积极资产配置决策。消极资产配置决策类似于构建一个指数基金,实施积极资产配置决策的投资者必须首先基于长期目标执行战略资产配置决策构建最优长期资产组合,在获得较稳定的长期回报率的基础上为提高组合短期收益率或规避短期风险审时度势适时根据市场走势的变化“机械性”调整各类别资产权重(动态资产配置决策)或根据自身预测能力实现从相对高估价资产到相对低估价资产的再配置以获得短期超额收益(战术资产配置决策);3、规范研究了不同投资机会下长期投资者的单期资产组合选择问题。固定投资机会中,投资者决策短视(Myopic):长期投资者构建与短期投资者完全相同的资产组合;当投资者意识到投资机会的时变性特征时,长期投资者的资产组合明显不同于短期投资者的资产组合:时变性特征降低了风险资产长期收益率条件方差的增长速度,降低其长期视角风险,长期投资者将配置较多的风险资产;实证研究了资产收益可预测性和参数不确定性对投资者单期资产组合选择问题的影响。研究表明:资产收益可预测性降低了股票资产长期收益条件方差的增长速度,长期视角中风险降低,执行战略资产配置决策的长期投资者,组合中风险资产的配置实质性增加。同时投资者还面临着模型参数潜在的不确定性,忽略参数不确定性的影响将会误导投资者配置过多的风险资产;4、模型证明战术资产配置决策是在基于长期目标的战略资产配置决策基础之上的短期最优化再平衡决策,两者共同组成一个有机整体。研究了固定投资机会条件下投资者的多期资产组合选择问题。总结了相信资产收益独立同分布的投资者在战术资产配置决策中应遵循的原则,指出此时投资者行为短视。并表明:多期问题和单期问题的短视效应的形成机制和表现形式不同。执行战略资产配置决策,投资者认为风险资产风险溢价和收益率方差随投资期限同比例增长,从而构建与短期投资者相一致的资产组合,投资期限与资产组合选择问题无关;执行动态再平衡配置决策,投资者认为风险资产风险溢价和收益率方差在不同时期保持不变,从而忽视下一时期可能发生的投资机会的变化,执行固定比例混合策略。多期问题中的短视效应可以被认为是动态资产配置决策的固定比例混合策略的理论基础;5、研究了时变性投资机会条件下投资者面临的多期资产组合选择问题。指出时变性投资机会条件下投资者战术资产配置决策应遵循的原则显着不同于固定投资机会条件下的投资者决策原则,投资者具有短视需求组合和套期保值需求组合。短视需求组合并不表现为在不同时期保持固定比例混合的资产配置原则,投资者执行市场择时策略;套期保值需求组合依赖于(1)投资者风险厌恶水平;(2)客观存在的预测能力,即稳定的相互关系;(3)投资者对这一客观存在的主观信任程度;然后重点研究了股票收益率均值回归、随机利率和不确定性通货膨胀条件下投资者所面临的多期资产组合选择问题。给出了这一条件下投资者应遵循的资产配置原则:资产组合由短视资产组合和四项套期保值需求组合构成,风险资产权重随投资期限增长而增多,与战略资产配置决策结果非常相似,但影响机制不同:在多期问题中投资期限效应的产生是因为Merton (1973)提出的套期保值需求。最后阐述了参数不确定性或学习可预测性对投资者多期资产组合选择问题的影响。论文的主要创新点如下:1、考虑收益时变性特征的两个重要属性:均值回归和收益可预测性,研究时变性投资机会条件下投资者的战略资产配置决策。研究表明时变性特征降低风险资产在长期投资期限中的风险,相较于短期投资者,长期投资者应配置较多风险资产。进而利用国内证券市场数据实证研究不同投资机会条件下投资者的战略资产配置决策,实证结果支持理论模型推导结论。实证研究还表明如果忽略参数不确定性的影响将会误导投资者配置过多的股票资产;2、将收益可预测性纳入到时变性投资机会条件下多期资产组合选择问题研究。通过比较不同投资环境投资者战术资产配置决策,指出时变性条件下投资者最优决策显着不同于固定投资机会条件下投资者决策,投资者具有套期保值需求。研究表明,投资者的套期保值需求依赖于1)投资者风险厌恶水平;2)客观存在的预测能力,即稳定的相互关系;3)投资者对这一客观存在的主观信任程度。分析股票收益率均值回归、随机利率和不确定性通货膨胀条件下的多期问题,表明投资者资产组合中风险资产权重随投资期限增长而增多;3、具有指导意义的投资原则和决策依据的给出,可能是本文最为重要的创新之处。本文在研究过程中重视不同投资环境下解形式的经济含义,精确关键定义并汇总出许多具体而有效的投资原则。这些工作对于指导投资者正确的进行资产配置决策极为关键。本文规范和实证研究了长期投资者在不同投资环境的资产组合选择问题。全文的研究结论总结如下:长期投资者进行资产配置决策时应首先基于长期目标的实现构建最佳长期资产组合,然后以长期目标为出发点,为提高组合短期收益率或规避短期风险审时度势适时对资产组合进行再平衡;在不同的投资环境中,投资者的资产配置决策产生显着区别:如果投资者相信投资机会固定,决策行为短视。执行战略资产配置决策的投资者将构建与短期投资者相同的资产组合;执行动态再平衡配置决策的投资者将实施固定比例混合策略,保持资产组合中各资产相对比例一致,隐含着动态平衡的过程。如果投资者考虑投资机会的时变性特征,长期投资者的资产配置决策显着区别于短期投资者的资产配置决策。执行战略资产配置决策的投资者资产组合中风险资产配置水平将高于短期投资者资产组合中风险资产配置水平,因为长期视角中风险资产的投资风险将降低;执行战术资产配置决策的投资者亦存在明显的投资期限效应,此时投资者资产组合由短视组合和套期保值需求组合构成。并且在时变性投资机会条件下,当执行战术资产配置决策的投资者认为不用或无法对时变性投资机会进行套期保值时,其套期保值需求组合为0,决策行为短视,投资者执行市场择时策略;参数不确定性对长期投资者的最优资产组合选择决策有着重要的影响,忽略参数不确定性对资产组合选择问题的影响将会误导投资者配置过多的风险资产。
张鹏[5]2006年在《可计算的投资组合模型与优化方法研究》文中研究指明1952年,美国经济学家Harry M. Markowitz提出了均值-方差投资组合理论,奠定了投资定量化研究的基础。经过五十多年的发展,该理论已经成为现代投资组合理论的核心,推动了金融数学理论的研究和金融工程技术的发展,并为投资者选择最优投资策略提供了有益的指导。投资者面临的主要问题是如何将财富在多种资产中进行最优配置,以实现风险最小化或收益最大化。要达到这一点,必须采用先进的计算技术和最优化方法来研究投资组合问题,从而为投资决策提供新的分析框架和投资策略。本文从叁个角度研究投资组合模型,一是从约束条件的角度研究均值-方差模型,二是从投资偏好的角度研究效用最大化投资组合模型,叁是从风险计量方法的角度研究不同的均值-风险模型。这些模型都是可计算的。文章以旋转算法为基础,对上述投资组合模型的优化展开了较系统的研究。主要工作如下:1.研究具有交易量限制的均值-方差投资组合优化。针对不允许卖空情况,探讨了叁种不同条件(包括仅含有风险资产、含有无风险资产且借贷利率相同和借贷利率不同等)的投资组合模型,还分析了交易量具有上下界限制、具有总量限制、具有保证金要求的限制性卖空和允许抵押卖空等四种情况的均值-方差投资组合模型,并求出上述模型的最优投资策略。结果表明,引入无风险资产的借贷有助于进一步地降低投资者的风险,不同的交易量限制对应着不同投资策略。2.研究具有VaR约束的均值-方差投资组合优化。讨论了叁种不同条件下具有VaR约束的均值-方差投资组合模型,并结合序列二次规划方法和不等式组的旋转算法求解。结果表明,引入VaR约束可以剔除风险高的投资组合,从而降低投资风险。3.研究具有交易成本的均值-方差投资组合优化。分析了若干凸交易成本和凹交易成本下的均值-方差投资组合模型,并结合不等式组的旋转算法和分枝定界法进行求解。研究结果显示,不同的交易成本下最优投资策略也不同,投资者在选择投资策略时应根据实际情况考虑交易成本这一重要因素。4.研究基于期望效用最大化的投资组合优化。考虑投资者的效用函数,针对允许卖空和不允许卖空两种情况,提出了叁种不同条件下的投资组合模型;对允许卖空的情况,用Lagrange方法求出了各种投资组合的最优投资比例和有效前沿方程;对不允许卖空的情况,则用不等式组的旋转算法求解。结果表明,在允许和不允许卖空情况下,效用最大化的投资组合模型和均值-方差模型的有效前沿相同。5.研究其它风险计量方法的投资组合优化。这些计量方法包括VaR、下半方差、绝对偏差、半绝对偏差和平均绝对偏差等。研究表明,采用不同的风险计量方法会导致不同的最优投资策略。6.投资组合优化的应用研究。运用我国沪市股票和美国证券市场股票的实际数据,验证了均值-方差、均值-VaR、均值-半绝对偏差和均值-平均绝对偏差投资组合模型及其解的有效性。
李婷[6]2013年在《考虑背景风险因素的可能性投资组合选择模型研究》文中提出投资决策的核心问题是如何在众多金融产品中选择最优的组合进行投资。经典的投资组合模型根据投资者的风险厌恶程度将财富按一定比例在风险资产之间进行分配，以达到分散风险，确保收益的目的。经典的投资组合模型认为投资者在投资中只承受金融风险，而在实际的投资环境中投资者还要应对风险性非金融风险的影响。比如说，劳动收入、健康状况、持有房产等因素导致的风险（背景风险）。这些背景风险在金融市场上不能通过资产组合配置来分散，而它们的存在很大程度影响了投资者在金融市场中的投资行为，进而使得投资组合问题复杂化。迄今为止，已有一些学者对考虑背景风险的投资组合问题进行了研究。而这些研究主要建立在随机理论基础之上，他们将资产组合的未来收益看成随机变量。然而现实的金融市场中存在许多非随机因素的影响，尤其在一个模糊的投资环境中，风险资产的收益表示为模糊数。因此考虑模糊不确定性的投资组合选择问题也是学术界研究的重要领域之一。本文结合以上两点，依据可能性理论对考虑背景风险因素的可能性投资组合选择问题进行了系统的分析和研究，建立了不同环境下考虑背景风险因素的可能性投资组合选择模型。并对考虑背景风险因素的投资组合及其可能性有效前沿进行深入剖析，加深人们对背景风险的认识。本文主要研究工作和创新包括下面四个方面：一、构建了基于背景风险偏好度的可能性均值-方差模型以及含流动性约束的双目标可能性MV模型，讨论了不同背景风险偏好度对投资组合风险及可能性有效前沿的影响。在分析现有的关于背景风险研究的现状基础上，以可能性理论为基础，将风险资产和背景资产的收益率均视为模糊变量，提出了基于背景风险偏好度的可能性均值-方差模型以及含流动性约束的双目标可能性MV模型。模型在现有研究成果的基础上考虑了边界限制、交易费用、流动性等现实因素对投资策略的影响。依据模糊集理论将风险资产和背景资产的收益率视为LR-类模糊变量，进而给出了两模型的具体表达式。然后，通过对比分析展示了不同背景风险偏好度下的可能性投资组合的有效前沿，探讨了流动性约束对具有背景风险的可能性投资组合的影响。实证表明：背景风险偏好度对投资组合风险和可能性有效前沿都有一定的影响。当给定的期望收益值相同时，背景风险偏好度越接近于1，投资者越偏好投资风险，其所承受的总风险越小，投资组合的可能性有效前沿向左上方移动。二、构建了具有VaR约束的模糊投资组合模型以及具有背景风险和风险价值的模糊投资组合模型，分析了置信水平和VaR直线的截距对最优策略的影响，进一步探讨了背景资产的均值和方差的变动对投资组合风险及可能性有效前沿的影响。首先，将随机不确定条件下的VaR约束推广到可信性测度下。并把可信性测度下的VaR约束和交易费用加入到模型中，分别建立了具有VaR约束的模糊投资组合模型以及具有背景风险和交易费用的模糊投资组合模型。其次，以风险资产和背景资产收益率服从钟形可能性分布的情况为例，分析了置信水平和VaR直线的截距对最优投资策略的影响，展示了背景资产的均值和方差不同取值下的投资组合风险及可能性有效前沿。实证表明：当具有背景风险和交易费用的模糊投资组合模型中的其它参数保持不变，背景资产的均值增大时，其可能性有效前沿向左上方移动，投资者所承受的总风险减小。保持模型其它参数值不变，背景资产收益率的方差增大时，其可能性有效前沿向右平移，投资者承受的总风险增加。叁、给出了两个模糊数乘积的可能性均值、可能性方差和可能性协方差，构建了具有背景风险的国际投资组合选择模型。以可能性理论为依据，推导了两个模糊数乘积的可能性均值、可能性方差和可能性协方差。以此为基础，将汇率风险与背景风险同时引入到投资组合模型中。考虑到汇率的浮动性和不确定性，我们将汇率设为一个模糊变量，建立了具有背景风险的国际投资组合选择模型。对比分析了汇率风险和背景风险对投资决策的影响，给出了不同情况下的可能性有效前沿。实证结果表明：当给定的单位投资价值相同时，具有背景风险和汇率风险的投资组合风险更大。如果忽略对它们的考虑，投资者在投资中将低估投资组合风险，使其蒙受损失。四、构建了具有背景风险的可能性投资组合调整模型。已有的关于投资组合调整模型都认为投资者所面对的风险只有一种，即投资风险。这些研究没有考虑投资者的劳动收入、健康状况等背景风险的影响。针对这一点，我们在可能性投资组合基础上进一步地研究了具有背景风险的可能性投资组合调整模型，探讨了背景风险偏好度对投资组合调整策略的影响。实证显示：背景风险偏好度的变化影响着投资者的投资调整策略。当背景风险偏好度减小时，投资者所承受的背景风险增加，使得投资者在投资中的总风险增加，其可能性有效前沿向右下方移动。
刘俊山[7]2007年在《基于风险测度理论的证券投资组合优化研究》文中认为首先，本文分别讨论了一致风险测度理论、谱风险测度理论、失真风险测度理论和随机占优一致风险测度理论等风险度量评价理论，在这些理论框架内讨论和比较了标准差、平均绝对离差、下偏位矩、基尼均差、VaR以及CVaR等风险度量。结果显示，CVaR在理论性质上优于其他风险度量，表现在：1)CVaR满足子可加性，属于一致风险度量；2)CVaR是二阶随机占优一致风险度量；3)CVaR既属于谱风险度量又属于失真风险度量，虽然性质不够完美，但依然优于其他风险度量指标。其次，本文讨论了投资组合优化模型，认为一个“好”的投资组合优化模型既应理论性质完美，又应易于求解、扩展与实施。通常，风险度量的性质决定了模型的性质，因此应优先考虑基于CVaR的投资组合优化模型(以下简称CVaR模型)，理由如下：1)CVaR承认分散化效应；2)CVaR模型给出的最优解是二阶随机占优有效的；3)CVaR模型通常是凸的，可有效避免多重极值问题；4)在有限情景下，CVaR模型可归结为线性规划问题，因而易于求解与扩展，适合于求解大规模投资组合优化问题；5)CVaR为下行风险度量，适合于求解包含期权等衍生品的投资组合优化问题。再次，本文详细讨论了CVaR以及CVaR模型，构建了基于短期CVaR约束的长期CVaR模型，并利用由滤波历史模拟法产生的收益率情景对模型做了实证模拟。对于基金公司等机构投资者而言，基于短期CVaR约束的长期CVaR模型具有一定的实用价值。通过该模型，基金公司可在控制组合短期风险的条件下使得长期均值-CVaR关系达最优，从而在不改变长期投资目标的情况下降低因市场下滑带来的赎回风险等短期风险。然而，短期风险约束的引入使得组合的长期预期收益水平与无约束时相比有所下降，降幅可视作投资者为控制组合短期风险而付出的代价。最后，本文比较了CVaR模型与均值-方差(MV)模型，推导了证券收益服从椭圆分布时的均值-CVaR有效边界。在椭圆分布假定下，在合适的置信水平和预期收益水平下，CVaR模型将给出与MV模型相同的最优投资组合。通过蒙特卡洛模拟法和历史模拟法对两种模型做实证模拟，结果表明，椭圆分布假定下，两种模型给出的有效边界存在较小的差别，原因是CVaR模型的离散化和线性化操作带来一定程度的误差。当证券收益不服从椭圆分布时，CVaR模型与MV模型给出的最优解存在较为明显的差别。
姚元端[8]2005年在《动态投资决策模型研究》文中研究说明随着经济、金融全球一体化和金融创新、金融技术进步日益加快,我国金融市场正在经历基础性和结构性变革,我国资本市场的也不断完善和发展,市场规模迅速扩大,投资机会和投资渠道不断增多,证券投资已经逐渐成为我国居民投资理财的一个重要渠道,投资组合理论也因此得到迅速普及。以1952年Markowitz发表《Portfolio Selection》为投资组合理论奠基标志,现代金融投资决策开始摆脱纯描述性研究和单凭经验操作的状态,而进入到了定量分析的高级阶段。半个多世纪来,国外金融投资数理模型的研究取得了许多杰出的成果,并逐渐与数理金融研究相结合,证券分析方法和证券投资数学模型的研究已经成为当前国际上研究金融市场的结合点和前沿。在这方面,我国的研究虽然在一些方面取得了进展,但整体而言,现代投资决策的动态数理模型研究还有限。本文在深入研究现代投资学和金融学等有关理论的基础上,对连续时间情形下的动态模型进行了较为系统的研究。 本文将投资者的风险偏好、收益约束和形成最优金融资产组合的置信水平相结合,构建了投资的最优动态资产配置模型,同时,在金融学意义上,对模型的最优解及其适用范围进行了研究与探讨,利用所建立的模型框架和分析方法进行最优消费投资策略的构造。 全文结合Markwitz和Sharpe的投资组合模型构建最优资产选择模型的思想方法,在Black-Scholes型金融市场设置下,分别用渐进Log收益率,投资机会来取代均值(Mean)指标,用在险价值(Value-at-Risk,VaR)和在险资本(Capital-at-Risk,CaR)来取代方差(Variance ,Var)指标,将经典的均值——方差(M-V)模型拓展到了连续时间金融市场,而且,推导出了这些模型的最优常数再调整证券投资策略,模型可以具体地应用于动态投资决策与管理实践中,并通过例子说明了这些模型。 第一章是绪论,说明了本文选题背景和国内外研究现状及本文的研究思路方法和主要内容。第2章通过对投资组合基本理论与基本模型的比较研究,探讨投资组合模型的构建机理。第3章则建立了基于风险约束的渐近Log-最优动态投资组合模型,讨论了约束条件的调整方法,使得动态模型可以方便地应用于实践。第4章研究了基于投资机会约束的最优动态金融资产配置模型,引进了在险资本(CaR)风险概念,详尽地讨论了最优解的各种情况,该模型可以得出一个与观察相一致的结论:在长期投资角度下,投资期越长,投资者持有风险资产的比例反而会增加。作为一个应用,第5章则利用所建立的模型,讨论了当已知具体的
赵宏宇[9]2006年在《风险框架下的证券投资基金资产配置研究》文中研究指明资产配置是以不同资产类别的收益情况与投资人风险偏好为基础，构造基于一定风险水平的最适投资组合，是证券投资基金投资管理及决策过程中的决定性环节。同样，风险是影响证券投资基金资产配置决策的重要因素，有效的风险管理可以降低基金投资风险，控制发生极端投资损失的可能性。因此，从本质上讲，证券投资基金管理就是通过优化资产配置，构建最佳的投资组合，并利用有效地控制和分散风险的方式来获取稳定或超额的收益。本文正是通过理论和实证的研究方法，探讨如何在不同的风险框架下构建最优的证券投资基金资产配置模型及投资管理决策体系。证券投资基金资产配置一般划分为战略资产配置(SAA)和战术资产配置(TAA)两个层面的管理类型。战略资产配置又叫政策性资产配置，可以理解为一种长期的资产配置决策，即通过寻求一种长期并在各种可选择的资产类别上分配投资比例来控制风险和增加收益，以实现投资目标。一般认为，战略资产配置是实现投资目标的重要保证，是证券投资基金最首要的最基本的业绩源泉。战术资产配置则是指基金经理通过对市场波动性的有效预测并在中期或短期内对长期资产配置比例的某种偏离，尽而获取额外的收益，因此，在短期的市场波动中，战术资产配置就成了基金在市场中获利的重要技术手段，是证券投资基金中短期投资管理过程中的决定环节。Markowitz(1952)的现代资产组合理论(MPT)和W．Sharpe(1962)的资本资产定价理论(CAPM)，是最具有影响和指导意义的现代投资决策理论的基础。在投资组合理论中，投资者往往通过对各种资产的有效配置以达到分散风险并获取最大的投资回报目标，同时利用不得买空及要求必要回报率的条件下，将投资组合风险最小化，并据此形成有效前沿。为更精确度量风险的回报能力，随后Sharpe(1966，1975)利用均值—方差法(M-V)的框架，并用标准差作为风险的衡量值，在每单位风险下，求其期望回报的最大化，为此均值—方差(M-V)优化方法和模型奠定了资产配置决策的一般框架。然而，方差标准差并非是投资者在面对各种风险时最为精确的衡量方法，投资者往往凭借着对各种投资收益与现实情况的判断，对风险度量有特定的需求。而且，证券投资市场风险的来源变得越来越复杂，证券投资基金的任何投资组合都是在承担一定风险的前提下获得收益的，证券投资基金在进行资产配置决策时，必须同时对其投资组合所承担的风险进行科学度量，选择有效的风险度量方法在证券投资基金资产配置管理决策中也变得越来越重要。因此，考虑到在不同的风险框架下，满足证券投资基金资产管理者对风险的不同特定需求，构建最优资产配置决策模型，让投资回报最大化，便是本文研究的目的所在。基于此，本文在研究风险框架下的证券投资基金资产配置时，主要考虑了证券投资基金资产配置管理中具有实用性和广泛性的风险度量要素，即风险厌恶系数(γ)、系统性风险(β)值、跟踪误差(TEV)、风险在险值(VaR)、下偏矩(LPMs)和风险预算(Risk-Budgeting)，从而构建了证券投资基金的风险框架体系。然后，以Markowitz的投资组合理论-均值方差MV模型为基本资产配置决策框架，将模型的风险框架体系延伸到多个角度，并进行理论、实证和比较分析。在本文的实证研究中，以中国股票市场和债券市场为证券投资基金的主要资产选择对象，即资产的风险和收益标的，然后通过构建资产配置模型并进行实证分析得出了如下结论：(1)以考虑基金投资人对风险的偏好程度为风险约束因素，选择投资人的风险厌恶系数(γ)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，投资者的风险厌恶水平γ对证券投资基金的资产配置有着显著的影响，投资者风险厌恶水平高，则高风险资产的配置比例相对较低；(2)以市场风险为证券投资基金的主要风险来源，选择系统性风险(β)值为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，运用β系数对证券投资基金投资组合的风险加以测度，并在此基础上建立基金资产配置决策更具有相对的合理性；(3)以基金经理的积极投资风险为风险控制目标，选择跟踪误差(TEV)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，当对证券投资基金投资组合总风险额外加以限制为固定常数时，在此基础上求得其最优资产配置及有效前沿，这样就使得在基于TEV约束框架下的资产配置决策能够显着提高基金投资组合的业绩；(4)以研究基金资产的可能损失为风险度量基础，选择风险在险值(VaR)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，当证券投资基金的资产配置模型在满足了投资人针对风险在险值(VaR)的约束需求时，提供了一种在实践中较为有效的资产配置决策方法；(5)以满足下方风险厌恶者的投资需求，选择下偏矩(LPMs)为风险约束指标，构建最适的基金资产配置模型。结果发现，下偏距LPMs约束框架下的证券投资基金资产配置决策对于下方风险厌恶的投资者来说，至少与传统的均值-方差(MV)优化技术方法一样有效；(6)以研究如何在度量和分解证券投资基金总风险的基础上进行资产配置决策，选择和应用风险预算(Risk-Budgeting)作为风险框架。研究认为，度量和分解证券投资基金总风险并加入风险预算(Risk-Budgeting)约束时，进行证券投资基金资产配置是控制证券投资基金总风险的有效方法。最后，本文以中国证券市场中的封闭式和开放式基金为对象，对中国证券投资基金的资产配置风格和资产配置政策进行了实证检验和分析，目的是从证券投资基金管理者的资产配置的行为特征和资产配置政策对基金收益的贡献特征两个方面，来研究证券投资基金的资产配置决策体系、应用模型和风险特征。研究结论如下：(1)通过基于组合的风格分析方法，对30只股票型证券投资基金的资产配置风格进行了实证检验，研究结果表明，中国证券投资基金资产配置严重趋同，风格特征也呈现趋同化，而且投资风险分散化特征较弱，尚未形成特色鲜明的资产配置风格特征。证券投资基金资产配置风格已广泛被基金管理者和投资者所接受，基金经理可根据风格分析进行资产配置和风险监控活动，也就是说控制资产配置风格也就成为基金经理风险监控和投资决策的重要方面。(2)通过对94只中国证券投资基金的政策配置政策进行实证分析，可以看出资产配置政策对中国证券投资基金的业绩贡献并不明显，而积极管理(选股和择时)却是提高基金业绩的重要因素。这一点与一般所认为的资产配置政策是一种长期资产配置决策模型的应用和证券投资基金业绩的重要贡献来源完全不同。中国证券投资基金管理者需要尽快完善资产配置管理及决策体系，制定并执行适合于基金自身投资特点，且又具有投资指导意义的资产配置决策模型，从而形成稳健的资产配置风格和投资理念，以满足基金投资者投资需求。总之，本文主要针对证券投资基金的属性和资产配置特征，从风险角度出发研究了不同风险因素对证券投资基金资产配置决策的影响，通过构建基于不同风险框架下的资产配置模型，获得了理论和实证上的研究结论。
郭福华[10]2004年在《均值-VaR与动态投资组合模型分析》文中研究指明投资组合理论主要研究在未来结果不确定的情况下怎样对有限种资产进行投资使得预期收益和风险达到合理的均衡。Markowitz于1952年首次提出了科学的投资组合选择方法：均值-方差方法，奠定了现代投资组合理论的基础。从此，以预期收益率衡量证券组合收益，以方差或均方差衡量证券组合风险的分析框架在金融领域中得以确立。 半个多世纪以来，投资组合理论获得了很大发展。除了传统的均值-方差模型以外，还出现了均值-绝对离差模型、均值-半绝对离差模型、对数效用模型、几何期望收益模型及安全-首要模型等等。本文以近几年来流行的VaR(Value al Risk)方法为基础，在证券组合收益率服从正态分布的前提下，建立了机会约束下的均值-VaR投资组合模型，对具有无风险证券的机会约束下均值-VaR模型的有效前沿作了深入分析。最后，研究了基于投资机会和／或安全准则的动态投资组合模型问题。文章的主要创新之处在于：(1)直接以均值-VaR模型为研究对象；(2)具有无风险证券的机会约束下均值-VaR模型的有效前沿分析；(3)研究基于投资机会和／或安全准则的动态投资组合模型。 一方面，VaR描述了一定置信水平下、一定时间内，由于市场风险暴露而可能发生的损失；另一方面，VaR也使得不同公司之间的风险水平有了一个简单明了的比较标准。因此，金融监管者视VaR为一种很有用的风险综合测量方法。自1997年以来，英、美等国的证券和交易委员会就要求银行用VaR来量化和报告其市场风险暴露。因此，均值-VaR模型对金融市场风险管理具有重大的意义。此外，在实际的金融市场中，多阶段(或连续时间)投资组合模型更合理，更实用。因此，基于投资机会和／或安全准则的动态投资组合模型可方便地应用于投资决策与管理的实践中。
参考文献：
[1]. 风险投资组合模型优化及应用研究[D]. 刘艳萍. 北京邮电大学. 2017
[2]. 投资机会与VaR约束下投资组合的均值—方差模型[D]. 刘庆伟. 湖南大学. 2003
[3]. 基于VaR的商业银行风险管理研究[D]. 刘晓星. 东南大学. 2005
[4]. 长期投资者资产配置决策理论及应用研究[D]. 陈浩武. 上海交通大学. 2007
[5]. 可计算的投资组合模型与优化方法研究[D]. 张鹏. 华中科技大学. 2006
[6]. 考虑背景风险因素的可能性投资组合选择模型研究[D]. 李婷. 华南理工大学. 2013
[7]. 基于风险测度理论的证券投资组合优化研究[D]. 刘俊山. 复旦大学. 2007
[8]. 动态投资决策模型研究[D]. 姚元端. 湖南大学. 2005
[9]. 风险框架下的证券投资基金资产配置研究[D]. 赵宏宇. 四川大学. 2006
[10]. 均值-VaR与动态投资组合模型分析[D]. 郭福华. 湖南大学. 2004
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