基于多元金融资产收益率分布模型的高阶动态投资组合研究

针对金融资产收益率分布的非正态性和时变性问题,构建了多元风险资产收益率分布的动态模型,提出了模型识别、参数估计、模型检验方法,并运用所构建的模型,解决了一直以来限制高阶动态投资组合优化研究深入进行的难题:条件协偏度阵和条件协峰度阵的估计问题;同时根据所构建的时变模型,进行了高阶动态投资组合优化研究,将目前只考虑前两阶矩时变特征的动态投资组合优化问题扩展到考虑高阶矩时变特征的层面。

推广的半绝对离差和动态投资组合选择

在标准的Black-Scholes型金融市场下,建立了以推广的半绝对离差(Extended Semi-Absolute Deviation;ESAD)度量风险的动态均值-ESAD投资组合选择模型,研究了模型的求解方法,得到了最优投资组合策略和均值-ESAD有效前沿的解析表达式.同时,与动态均值-方差模型作了比较分析.最后,结合实例说明了模型的求解方法.

动态投资组合保险策略绩效经验研究

在动态投资组合保险策略综述的基础上,选取2003年11月19日—2007年8月15日中国证券市场大熊市和大牛市的典型时间段,运用波动调整法则对CM、CPPI和TIPP策略的绩效进行经验研究。结果表明,从总体绩效来看,CPPI策略优于TIPP和CM策略;在市场价格上涨时期,CPPI策略优于TIPP或CM策略;在市场价格下跌时期,TIPP策略优于CPPI或CM策略。

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重。选取6支股票作了实证检验,检验结果表明,按该模型配置的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比。

在EaR限制下的动态投资组合选择

在完备的多维扩散过程的市场模型(模型系数是依赖于时间的广义 Black-Scholes 市场模型)假设下,考虑了连续时间均值-风险型证券投资组合策略选择问题.用终端财富的在险收益(earnings at risk,EaR)作为风险度量标准,分别在允许卖空和不允许卖空两种情况下,获得了均值-EaR 型投资组合策略选择问题的最优解和有效边界的显式表达式.

Heston随机波动率模型下的动态投资组合

应用随机最优控制方法对Heston随机波动率模型下的动态投资组合问题进行了研究,得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解,并给出一些数值计算结果分析了市场参数对最优投资策略的影响.

具有随机基准和不足概率风险测度的动态投资组合模型

文章在Black-Scholes型金融市场下,通过随机基准,定义一种新的风险测度不足概率来度量投资组合的风险。首先建立了通过不足概率进行风险控制的两个投资组合模型。进一步综合考虑风险和收益的关系,建立了以最大化期望相对终端财富为决策目标,以不足概率约束进行风险控制的投资组合模型。利用随机分析方法和非线性规划理论,给出了最优投资策略的显式表达式。

动态投资组合中的VaR分析

VaR是学术和商业界一个重要的风险测量方法。近年来 ,学术领域中指出了VaR的一些严重不足为一是用不同模型求解存在不一致性 ;二是VaR不能解释此风险测量本身在贸易行为中的反馈效应。通过用模拟汇率模型来研究VaR方法 ,分析外汇交易者的动态行为 ,进一步研究风险测量对交易行为的影响。

动态投资组合保险策略绩效实证研究

本文介绍了三种动态投资组合保险策略:CM(固定组合)保险策略、B&H(买入持有)保险策略以及CPPI(固定比例投资组合)保险策略。通过采用深圳成份指数,对不同市场走势,设置不同的保底比例和乘数,仓位进行逐日调整,实证分析了三种策略的保险绩效。

引入方差/波动率资产的动态最优投资组合

本文在构建投资组合时,除了包含传统的股票资产和无风险资产,还引入方差/波动率资产.给出了动态最优投资组合的显式解,发现方差/波动率资产价格是影响投资组合权重的重要状态变量.方差/波动率资产价格反映了市场的波动程度,股票资产以及方差/波动率资产的最优权重都会随着方差/波动率资产价格的增加而降低.基于美国市场的实证研究表明,组合中加入VIX期货有助于分散组合风险和提高组合样本外绩效,而组合中不包含VIX期货会导致投资者遭受一定的经济成本.

动态投资组合框架下协方差矩阵估计方法效果比较

本文研究了基于不同波动率预测模型预测收益误差的波动率,在交易成本影响下的动态最优策略应用到商品期货的表现。将等权重策略作为本文模型的基准模型,分别使用样本协方差、GARCH型波动率模型和精度矩阵模型进行对比,并且比较不同向前预测长度的波动率预测策略的表现。在本文通过夏普率、净夏普率、以及换手率等策略评估指标来评价策略的表现。研究发现:向前预测长度对最优策略的表现影响不大,不同的波动率预测模型的策略表现差异很大,选择合适的波动率模型能带来超额收益。具体而言,样本协方差因相对较低的换手率表现较为稳定;从夏普率和净夏普率表现来看,应用不同波动率估计模型的最优策略均由优于等权策略,Efron等(1976)[1]提出的对精度矩阵直接估计的估计量表现优于样本协方差矩阵估计和其它波动率估计模型。

参数不确定性和效用最大化下的动态投资组合选择

标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响。本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了具有CRRA型效用函数的投资者的最优投资策略的显式表达式。在此基础上,我们结合中国证券市场中的实际数据深入分析了参数不确定性以及投资者初始信念对最优投资策略的影响。

基于时变相关系数的动态投资组合策略

在金融市场中个股收益率之间具有高度相关性,这种相关性的强弱程度随时间变化而改变。采用基于高频数据的已实现协方差刻画个股收益率间的相关性时变特征,真实反映投资组合中个股收益率间的相关情况,通过GARCH模型把投资组合的各期收益率的方差有效地连接起来,建立收益率方差之间的递推关系,从中分离出持续方差,构建总持续方差,进而把总持续方差作为二次规划模型的目标函数建立在控制风险扩散意义下的动态投资组合模型,求得该模型的解析解。实证结果表明,时变相关系数的引入将投资组合收益率在负半轴的波动幅度控制在较小的范围,说明基于时变相关系数建立的动态投资组合模型对控制风险的扩散具有实践意义。

均值方差偏好和期望损失风险约束下的动态投资组合

本文在均值方差框架下,研究了期望损失风险约束下的连续时间动态投资组合问题。运用鞅理论和凸对偶方法,分别给出了最优财富和最优投资策略的解析式,而且两基金分离定理仍然成立。最后通过数值例子分析了风险约束对最优投资策略的影响。

安全第一准则下的动态投资组合

在Black-Scholes型金融市场下,研究了三种安全第一准则意义下的动态投资组合问题,利用非线性规划理论,给出了最优投资策略的显式表达式。结果表明最优投资策略符合两基金定理,即由无风险资产和市场组合构成。并结合数值例子,在均值-方差框架下分析了三种准则的联系和经济意义。

均值方差偏好和下方风险控制下的动态投资组合决策模型

本文在均值方差框架下,研究了下方风险控制下的动态投资组合问题。在目标函数中考虑了投资组合的最坏结果,利用标准的期权定价理论,给出了最优投资策略的解析式。该投资策略等价于一个关于“资产”最小二阶矩组合的欧式看跌期权和无风险资产的组合,而且两基金分离定理仍然成立。

Ho-Lee利率模型下多种风险资产的动态投资组合

假设无风险利率可由Ho-Lee利率模型描述,且与股票动态存在一般线性相关系数,应用最优性原理和HJB方程研究了市场存在多种风险资产情形的动态资产分配问题,通过变量替换方法得到了幂效用和指数效用下最优投资策略的显示解,数值算例分析了利率参数和市场参数对最优投资策略的影响趋势。研究结果发现:两种效用下的最优策略均由两部分所构成,一部分由市场参数所确定,另一部分由利率参数所确定。而且,幂效用下的最优投资策略与瞬时利率无关,而指数效用下的最优投资策略与瞬时利率相关。

基于PID控制器的动态投资组合模型

在投资过程中,投资者都是在发生亏损或预期发生亏损时才对投资头寸进行调整,即投资者调整投资组合的目的是保证组合能获得正收益.基于该思想,以组合的预期收益率与通过组合要实现的收益率之差作为控制量,通过PID控制器动态调整组合中各证券的投资权重,以实现组合下一期的预期收益率与人们在投资之初确定的收益率相等的目标.仿真结果表明,按该模型配置的投资组合的预期收益率能够达到目标收益率.

动态半绝对离差投资组合选择模型

考虑连续时间金融市场的投资组合选择问题。在标准的B lack-Scholes型金融市场下,建立了动态均值-半绝对离差投资组合选择模型,研究了模型的求解方法,得到了最优投资组合策略的解析表达式及均值-半绝对离差的有效前沿方程。同时,与动态均值-方差模型作了比较分析。最后,通过实证分析说明了模型的求解方法。