Markowitz模型与Black-Litterman模型比较研究——投资人情绪对资产组合的影响

由于马尔科维茨资产组合模型存在放大方差和对输入变量异常敏感以及无卖空约束下的无意义的权重问题,使均值方差模型很难在实际中应用。针对该模型的缺陷,利用BMA模型优化Black-Litterman模型观点加入方式,详细设定了模型观点矩阵,利用非贝叶斯法则构建了投资人对观念的置信度,明确计算了隐含均衡收益和上证指数数据,再次证实了投资人情绪对传统资产组合模型结果的影响,并从数理模型上阐释了两个模型所依据的理论基础。

投资人情绪对股市的影响——以深圳股市为例

本文选择总市场周转率(TOR)、Google trends搜索量(GOL)、成交量(VOL)、劵资比(FBR)和深圳股市的市盈率(PE)五个指标并使用主成分分析来构建情绪指数,通过回归分析来了解本文的情绪指数是否能对深圳股市报酬率发生影响。研究结果表明,本文情绪指数对深圳股市报酬率有显著正向影响,本文选取了深圳股市ETF基金易方达100中所有公司的股价数据,通过各公司总资产情况分为大、中、小三类公司,并用回归分析法分析情绪指数对深圳股市各类公司可能产生的影响。

聪明钱效果或投资人情绪?

在过去的研究中大多在争论共同基金投资人是否具有选择共同基金的能力,本文尝试以共同基金整体的投资流量来建构投机需求,并且检验共同基金投资人是否具有择时能力,或者是其仅为情绪所驱使投注资金。本文的研究得到几个有趣的结果。第一,本研究证实共同基金流量所形成的投机需求可以解释资产报酬,且其可能为定价因子;第二,在时间序列的证据上,投机需求能正向解释其后6个月到1年的报酬,高投机需求会伴随高报酬,显示基金投资人具有择时能力;第三,长期而言,高投机需求会预测长期的负报酬,该结果显示笨钱效果存在;第四,进一步分析定价误差以及投机需求的关系,本研究发现投机需求除了投资人投资能力之外,亦有可能是部份的情绪投资人所驱动;第五,检验高低投机需求时期和股票报酬波动性的关系,发现不同投机需求的情况下,投资人对于安全以及高风险的股票会给予不同的评价;第六,利用投机需求敏感度来建立投资组合,可以有效增加共同基金投资人的投资绩效。

委托代理制下基金经理人的信息优势与绩效——基于中国台湾地区的实证研究

在共同基金产业快速成长条件下,基金经理人能否取得良好绩效成为一个重要的研究课题。本文以公开信息依赖程度来探讨委托代理制下基金经理人是否具有私有信息优势,并因而获利。研究结果是:第一,公开信息依赖度可以正向解释定价误差,显示公开信息依赖度可作为情绪指标;第二,高公开信息依赖度会伴随高报酬,亦即低公开信息依赖度(高情绪)会预测长期的负报酬率;第三,公开信息依赖度低是由于基金经理人利用投资人情绪而短期获利所致;第四,不同公开信息依赖度情况下,投资人对于高风险的股票会给予不同的评价;第五,利用公开信息依赖度敏感度来建立投资组合,可以有效增加投资人的投资绩效。

如何用“软科学”理财

有非常多的专家讲授各种投资的技术和理论,这些理论可能会告诉投资者应该怎样计算投资回报比、怎样实现投资利益最大化,但理财的行为并非仅依靠冷冰冰的数字和公式,很多时候会受到投资人情绪、喜好、立场等心理因素的影响,而这些可能才是真正影响投资决策的关键因素。不同于统计或数学这样的财务“硬”知识,摩根·豪泽尔撰写的《金钱心理学》聚焦于介绍投资理财时的“软”知识。