基于下偏矩风险的行为投资组合模型研究

基于下偏矩风险测度,提出了 LBPT 行为投资组合模型.LBT 模型在风险测度指标、假设应用前提和决策考虑因素等方面不同于 BPT 模型,体现出投资者既追求最低保障又追求一朝大富的决策心理.此外还讨论了模型参数 B 的含义和取值,并对单心理账户模型(LBPT-SA)进行转换得到了线性规划形式.与 BPT-SA 模型不同的是,投资实例表明无论在高期望水平还是低期望水平上 LBPT-SA 模型的有效前沿都与均值——方差模型有效前沿相似.LBPT 模型的显著优点是可转化为线性规划模型并应用于实际投资组合中.

基于下方风险的期货套期保值

在期货套期保值的优化策略中,本文以下偏矩作为风险计量工具,首先给出了计算空头和多头最优套期比的理论原则以及最优套期保值比对目标收益率以及阶数敏感度分析,接着具体给出了当套期保值资产组合收益率服从正态分布时不同阶数下的最优套期比应满足的隐式表达式,在最后的实例分析中计算出一种货币期货的最优套期保值比并且给出了不同目标收益率和不同阶数下的套期保值效果分析。

特异性尾部风险、混合尾部风险与资产定价——来自我国A股市场的证据

使用下偏距(lower partial moment,LPM)来度量投资组合尾部风险,将组合的尾部风险分解成三部分:特异性尾部风险、个股的系统性尾部风险和混合尾部风险.论文分别研究了三种尾部风险对资产预期收益的定价功能,基于我国A股市场股票数据进行Fama-MacBeth截面回归发现:1)特异性尾部风险与资产期望收益呈显著负相关关系;2)混合尾部风险与资产预期具有显著的正相关关系,具有稳健的显著正向定价作用,对资产预期收益的影响强于市场贝塔和市场下方贝塔(downside beta)的影响;3)系统性尾部风险对资产收益预期的影响最弱;4)利用Fama-French-Carhart四因子模型对特异性尾部风险和混合尾部风险进行回归后发现,特异性尾部风险与混合尾部风险均具有显著四因子alpha系数,表明四因子模型不能很好的解释两种尾部风险与资产预期收益的关系.

中国保险公司下侧风险状况研究——基于下端部分矩的实证分析

下端部分矩(LPM)是量度下侧风险的有效工具。本文将下侧风险的量度运用于我国保险业的实证研究,以资产收益率(ROA)作为收益指标,通过对比香港上市的三家保险公司在投资者不同风险偏好下的下端部分矩(LPM)的值,定量分析我国保险上市公司面临的风险状况,为进一步实现保险公司投资者的风险和收益最优权衡以及强化保险公司内部监管提供有效的工具。

均值-LPM模型在发电商资产组合中的应用

在电力市场环境下,发电商面临如何在不同市场中分配发电量来达到利益最大化,并且使风险最小或者将风险控制在一定的范围之内。详细分析了发电商资产组合问题,并且建立了含无风险资产的均值-LPM模型来解决该问题。基于期望效用原则、随机占优理论和收益-风险理论,常用的风险度量指标(如方差、VAR及CVAR等)最理想的情况也只是和二阶随机占优理论一致,而二阶LPM是和三阶随机占优相一致的,因此LPM构建的效用函数最能反映出投资者的心理过程。最后采用真实市场数据进行算例分析,结果表明均值-LPM模型能有效分配资产比例和控制市场风险。

金融风险计量研究——基于VaR模型的分析

本文通过分析风险的本质涵义,提出了定量分析金融风险的路径;通过回顾对于金融风险定量研究的一些模型和方法,详细介绍了VaR模型及其估计技术,指出了风险定量技术的广阔应用前景。

基金绩效评价问题研究

在纷繁复杂的投资环境中,如何根据产品的收益风险表现,对众多的基金进行投资价值分析是投资者面对的首要问题。最为直接而有效的方法就是根据各基金以往在市场中运作的绩效表现来为基金"打分",并以此为根据对基金划分等级。这样投资者就可以根据自己的风险偏好从中选择一支基金作为理想的投资对象。本文将围绕收益与风险这两个对基金投资选择产生决定作用的要素进行分析讨论,以此作为对基金绩效评价的依据。并通过实证研究,为不同风险偏好的投资者根据特定时期的市场情况选定用于评估基金绩效的模型提供依据。

基于下偏矩的期货对冲模型及实证研究

利用沪深300指数及期货的日交易数据,探讨下偏矩模型下的空头期货最优对冲比率,及样本内外的对冲绩效和组合收益率。结论显示,风险参数和目标收益率在形成下偏矩模型的对冲策略上,存在显著影响。其中,下偏矩最优对冲比率是目标收益率的增函数,是风险参数的减函数;在较高的风险厌恶程度、特别是较低的目标回报率条件下,下偏矩模型样本内外的对冲绩效都有良好表现。从而,下偏矩模型更加适合高风险厌恶或者低目标回报的对冲者,但以对冲组合收益率的下降为代价。