协同持续下资产组合最优决策理论与实证研究

马柯维茨(Markwitz)的现代证券组合理论被视为现代金融理论的基石,成为组合投资分散化的理论依据.但在分析的过程中,静态或动态的投资组合选择理论未能充分重视一个关键的问题,即金融资产时间序列的时变性、聚集性与持续性.因此,基于多期滞后随机波动(SV)模型,尝试性地构建金融时间序列协同持续条件下的最优资产组合模型及其参数估计模型.继而基于理论分析,对"1/n"投资策略组合、均值方差组合与协同持续条件下的资产组合的有效性进行比较研究,得到了协同持续条件资产组合的有效性与优越性.这对于资产组合最优决策理论的发展与应用具有重要意义.     

基于Copula-SV-GPD模型的投资组合风险度量

对于多元金融资产组合,针对资产收益的厚尾性、波动的异方差性及资产间的非线性相关结构等特征,采用SV-t模型与极值理论结合刻画单个资产收益的波动性及尾部分布特征,应用Copula函数处理多元资产间的相关性,并结合Monte Carlo模拟对投资组合进行风险测度.通过对华安创新基金的实证分析结果表明,基于SV-GPD的边缘分布模型能有效地刻画金融资产收益时序并较为精确地处理资产收益尾部的异常变化,相比其他风险度量模型具有更好的优越性,基于Copula-SV-GPD模型的多元资产组合对风险测度能力更强,能有效地管理投资风险.     

基于EVT-POT-SV-MT模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-MT模型对风险资产的预期收益做风险补偿并捕捉收益序列的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,通过SV-MT模型与极值理论相结合拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的金融风险度量模型——基于EVT-POT-SV-MT的动态VaR模型.通过该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够合理有效地度量上证综指收益的风险.     

资产收益序列相依下的多阶段投资博弈模型

现有投资组合优化研究普遍假设投资者之间相互独立,且假定标的资产在不同阶段的收益序列不具相关性.然而在实际投资过程中,投资者往往是相互影响,资产收益序列也存在相依特征.基于多阶段投资组合优化和纳什均衡理论,利用相对绩效来刻画投资者之间的博弈现象,以每个投资者的相对终端财富的期望效用水平为目标,构建多阶段投资组合博弈模型.在资产收益序列相依情形下,给出了纳什均衡投资策略和相应值函数的解析表达式,以及纳什均衡投资策略与传统策略的关系.采用累计经验分布函数和夏普比率等指标,对纳什均衡投资策略与传统策略进行仿真比较,分析了纳什均衡投资策略随投资者反应敏感系数的变化趋势.结果表明:相比于传统的投资策略,当考虑竞争对手的相对绩效时,纳什均衡策略投资者更愿意冒高风险去追求高收益;并且投资者的反应敏感系数越大,其对风险的偏好程度也越高.     

稳健的动态资产组合模型研究

事件风险与参数的不确定性对金融决策有重大的影响,投资者担心股市上极端金融事件的出现,突然改变股票价格和波动率,造成较大的损失.通过引入风险规避的稳健投资者以及模型设定可能存在误差,投资者在最小化模型设定误差的前提下,制定风险资产收益跳跃情况下的动态资产组合战略,最大化投资者的效用.结果表明,当投资者是风险规避和不确定性规避者时,稳健的投资准则会显著降低他们对风险资产的需求.     

基于LASSO分位数回归的对冲基金投资策略研究

由于对冲基金采用了灵活的投资技巧,其收益序列往往表现出与传统投资方式不同的统计特征与风险收益能力,已有方法难以有效地评价其投资绩效.基于LASSO分位数回归,从影响对冲基金收益的众多风险因子中,挑选出重要的风险因子,考察在不同分位点处对冲基金的收益与风险之间关系,识别对冲基金投资风格,继而给出对冲基金投资绩效评价方法.为验证基于LASSO分位数回归的投资风格识别与投资绩效评价效果,构建对冲基金风格组合投资方案,并将其与基于均值回归构建的组合投资、等权组合投资、Markowitz组合投资等经典的组合投资决策方法进行比较.实证研究结果表明,基于LASSO分位数回归的投资绩效评价方法最为有效,给出的组合投资方案能够获得较高的风险调整收益.     

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.     

黄金是否为原油的“避险天堂”?——基于组合收益及其波动视角

本文从资产组合极端收益以及资产组合波动两个视角分析了原油与黄金资产的风险问题。实证结果表明，原油与黄金市场间的联动关系具有动态变化特征，在市场极端危机阶段显著减弱。在资产组合收益视角下，当原油市场处于极端风险时，黄金不是原油的"避险天堂"资产。然而，在资产组合收益的波动视角下，原油与黄金投资组合在一定程度上可以降低资产风险暴露，特别是在2008年下半年金融危机阶段以及2014年下半年原油市场暴跌阶段，资产风险显著降低。     

结构突变下的高维汇率资产时变投资组合预测研究

金融市场存在结构突变现象是发生金融风险传染的关键所在,而风险传染又是投资组合研究中亟需解决的难点。本文以9种国际主要货币对美元汇率为研究对象,先构建隐马尔科夫模型来对汇率资产进行结构突变预测,并基于结构突变刻画的结果,构建动态R-Vine Copula模型来预测汇率资产的风险传染关系;最后,基于结构突变与风险传染的研究结果,筛选出适合的组合汇率资产,构建时变投资组合预测模型。实证结果表明：HMM模型能够有效地刻画出汇率资产中的结构突变;动态R-Vine Copula模型能够更加有效地刻画出汇率资产间的风险传染关系;基于结构突变与风险传染关系下的动态投资组合预测模型,具有降低投资组合风险与提升投资组合预测收益的优越性,能够为金融风险管理和投资组合研究提供模型参考。     

投资机会变动与风险收益关系实证研究

应用跨期资本资产定价模型研究股市投资机会变动时的风险收益关系和跨期风险对冲策略。以25个规模-账面市值比组合以及扩展组合作为检验资产,以经济、情绪和市场指标作为状态变量反映投资机会,以DCC-MVGARCH方法估计的资产超额收益与市场超额收益的条件协方差衡量市场风险,以DCC-MVGARCH方法估计的资产超额收益与状态变量新息的条件协方差衡量跨期风险,应用面板回归方法检验资产超额收益与风险的关系。研究结果表明,在单状态变量中,货币供应增长率、房地产投资增长率、宏观经济景气指数、规模溢价等新息降低,投资机会出现不利变动,与这些新息负相关的资产能对冲投资机会的不利变动;存贷差增长率、利率、股市波动等新息增加时,投资机会出现不利变动,与这些新息正相关的资产能对冲投资机会的不利变动;各模型具有良好的解释能力,其中规模溢价、股市波动和货币供应的解释能力较高。还对多状态变量进行检验、比较,并提供了相应投资策略。     

Communicating Asset Risk: How Name Recognition and the Format of Historic Volatility Information Affect Risk Perception and Investment Decisions

An experiment examined how the type and presentation format of information about investment options affected investors' expectations about asset risk, returns, and volatility and how these expectations related to asset choice. Respondents were provided with the names of 16 domestic and foreign investment options, with 10-year historical return information for these options, or with both. Historical returns were presented either as a bar graph of returns per year or as a continuous density distribution. Provision of asset names allowed for the investigation of the mechanisms underlying the home bias in investment choice and other asset familiarity effects. Respondents provided their expectations of future returns, volatility, and expected risk, and indicated the options they would choose to invest in. Expected returns closely resembled historical expected values. Risk and volatility perceptions both varied significantly as a function of the type and format of information, but in different ways. Expected returns and perceived risk, not predicted volatility, predicted portfolio decisions.     

Risk‐Based Sampling: I Don't Want to Weight in Vain

Recently, there has been considerable interest in developing risk‐based sampling for food safety and animal and plant health for efficient allocation of inspection and surveillance resources. The problem of risk‐based sampling allocation presents a challenge similar to financial portfolio analysis. Markowitz (1952) laid the foundation for modern portfolio theory based on mean‐variance optimization. However, a persistent challenge in implementing portfolio optimization is the problem of estimation error, leading to false “optimal” portfolios and unstable asset weights. In some cases, portfolio diversification based on simple heuristics (e.g., equal allocation) has better out‐of‐sample performance than complex portfolio optimization methods due to estimation uncertainty. Even for portfolios with a modest number of assets, the estimation window required for true optimization may imply an implausibly long stationary period. The implications for risk‐based sampling are illustrated by a simple simulation model of lot inspection for a small, heterogeneous group of producers.     

商品金融化背景下商品期货的多样化收益研究

日益丰富的商品期货交易种类为传统投资组合的风险-收益结构提供了可行的改善路径,但同时商品期货的风险对冲功能也受到了商品金融化趋势的现实冲击。本文基于不同分布假设下的均值-方差张成检验方法探究引入商品期货改善传统投资组合的路径和程度,并在此基础上利用投资组合的样本期外滚动数据对商品期货的多样化收益进行多维绩效检验。研究发现：1.无论是否考虑资本市场现实中的交易制度约束,样本期内商品期货的加入都能够显著地改善传统投资组合选择的风险-收益结构;2.商品期货对投资组合有效边界的改善主要体现为风险分散效应,商品期货的加入不能为传统资产配置策略带来超额收益;3.引入商品期货能够有效地降低投资组合样本期外的标准差和尾部风险,高风险厌恶的投资者配置商品期货能够取得更高的等价性收益。本文研究结果表明,尽管大宗商品金融化趋势不可逆转,但将商品期货引入传统投资组合仍是推动中国资产配置策略优化升级的有效途径。     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

待遇预定制养老基金资产组合与缴费计划最优决策——基于随机波动率Heston模型及Legendre对偶变换法

待遇预定制养老金制度在中国应用非常广泛,缴费制定和资产配置是此类养老金管理的两大核心问题。由此,面对随机波动的现实市场,文章针对待遇预定制养老基金的资产组合管理问题,应用最优控制理论,选用对数效用函数,建立Heston随机波动率模型;在难以求解随机微分Bellman方程的情况下,应用Legendre变换,将原来问题转化为对偶问题,从而求得原问题的解析解。在理论上,进一步丰富了资产组合问题的随机最优控制模型的构建和随机微分方程的求解理论。在实践上,确定了养老金管理风险资产配置比例和缴费水平,给出了最优决策与总资产、发放待遇、净资产与风险溢价之间的数量关系,从而实现养老基金管理的最优资产配置和最低缴费水平的效用目标。     

Applying the Partitioned Multiobjective Risk Method (PMRM) to Portfolio Selection

The analysis of risk-return tradeoffs and their practical applications to portfolio analysis paved the way for Modern Portfolio Theory (MPT), which won Harry Markowitz a 1992 Nobel Prize in Economics. A typical approach in measuring a portfolio's expected return is based on the historical returns of the assets included in a portfolio. On the other hand, portfolio risk is usually measured using volatility, which is derived from the historical variance-covariance relationships among the portfolio assets. This article focuses on assessing portfolio risk, with emphasis on extreme risks. To date, volatility is a major measure of risk owing to its simplicity and validity for relatively small asset price fluctuations. Volatility is a justified measure for stable market performance, but it is weak in addressing portfolio risk under aberrant market fluctuations. Extreme market crashes such as that on October 19, 1987 ("Black Monday") and catastrophic events such as the terrorist attack of September 11, 2001 that led to a four-day suspension of trading on the New York Stock Exchange (NYSE) are a few examples where measuring risk via volatility can lead to inaccurate predictions. Thus, there is a need for a more robust metric of risk. By invoking the principles of the extreme-risk-analysis method through the partitioned multiobjective risk method (PMRM), this article contributes to the modeling of extreme risks in portfolio performance. A measure of an extreme portfolio risk, denoted by f(4), is defined as the conditional expectation for a lower-tail region of the distribution of the possible portfolio returns. This article presents a multiobjective problem formulation consisting of optimizing expected return and f(4), whose solution is determined using Evolver-a software that implements a genetic algorithm. Under business-as-usual market scenarios, the results of the proposed PMRM portfolio selection model are found to be compatible with those of the volatility-based model. However, under extremely unfavorable market conditions, results indicate that f(4) can be a more valid measure of risk than volatility.     

基于银行-资产双边网络模型的系统性风险及投资策略研究

受近几年的国际金融危机及金融全球化的影响,对金融系统的系统性风险的研究已成为国内外学者的关注热点。考虑到当前基于"银行-资产-银行"间接传播渠道的相关研究相对匮乏,本文基于银行-资产双边网络模型来分析银行系统性风险。首先,使用中国47家上市银行2018年的资产负债表数据构建了中国银行系统的双边网络模型,研究分析各类资产遭受冲击时外部冲击、降价出售效应及银行所持有的各类资产占银行总资产的比例对银行系统性风险的影响。然后,引入系统性冲击方式,通过设置具有不同属性的两大类资产并生成四种冲击事件来构建银行的投资策略模型,从资产视角探讨银行最优的投资策略。研究发现,外部冲击与降价出售效应这两个产生系统性风险的影响因素在一定区间值时会产生叠加效应,使银行系统性风险急剧增加;五种资产类中,贷款类资产对外部冲击最敏感;分析发现在各类资产冲击下都未倒闭的所有银行的资产组合具有一定的相似性;进一步研究发现银行系统中存在着最优的资产组合,使得银行在稳定的同时能获取最大收益,并且资产负债比越大的银行其风险承受能力越强,从而可以选择更激进的投资策略来追求高收益。     

基于前景理论的跨市场状态转移多阶段资产配置研究

在行为金融前景理论框架下研究跨市场间的状态转移资产配置问题，构建隐Markov——混合正态分布模型描述股票、债券和商品混合市场间的状态特征，用Baum-Welch算法估计模型参数，并利用状态转移思想进行情景生成建立多阶段随机优化模型。进一步，以我国股票、债券和商品混合市场的实际数据为背景，利用滚动窗口方法实证分析基于状态转移的多阶段随机模型的表现，并与忽略状态转移特征的基准模型、等权重组合、沪深300指数的结果进行对比。结果表明，与其他组合相比，基于状态转移的投资组合有助于规避风险，且混合市场间的状态转移信息能够对前景理论投资者的最优投资决策产生影响。     

金融网络风险下多因子矩阵回归的资产组合与定价

本文从企业的股权、债权关系出发,基于违约距离构建无向图网络,分析了不确定性风险以网络形式进行传染、溢出和蔓延等现象,通过最小生成树的稀疏网络优化方法最大限度降低资产组合的非线性风险影响。站在资源配置的角度,利用稀疏聚类算法深入挖掘资产特征和捕捉其间的相依关系,采用多目标、多指数的稳健矩阵回归策略动态跟踪市场趋势,并通过自适应权重学习策略对网络风险叠加影响下的资产组合进行选择和配置,最终获得最小生成树风险下投资组合的稀疏聚类优化策略,进一步扩充了资产定价多因子模型。研究发现多目标矩阵回归的稀疏聚类投资组合,不仅对组合内投资标的进行了选择性舍弃,使资金能够集中配置于优质资产,更有助于通过最小生成树减缓甚至切断风险在网络中的传播,有效降低了资产之间风险的传染性。基于金融网络的风险分析方法不仅有效地刻画了风险以网络方式互相传染、互相影响、互相强化的非线性叠加效应,而且通过资产之间配置系数的压缩变换和最小生成树的优化方式,最小化最坏情形下风险传染的影响,对复杂网络环境下的资产配置和全面风险管理进行了有益补充,为长期投资基金获得风险和收益更为均衡的资产配置,提供了合意的投资策略和决策依据。