基于非参数估计框架的期望效用最大化最优投资组合

本文基于期望效用最大化和非参数估计框架研究了最优投资组合选择问题。和以往大多文献假定资产收益率服从某些特定分布不同资产收益率的分布类型无需作任何假设。首先在一般效用函数下,利用组合收益率密度函数的非参数核估计给出了期望效用的基本非参数估计公式,并建立了期望效用最大化投资组合选择问题的基本框架。然后,在投资者具有幂效用函数的假定下,给出了期望效用具体的非参数计算公式,并给出了求解最大期望效用的数值算法。最后,利用中国证券交易所11支股票日收益率的真实数据给出了一个数值算例。本文提出的非参数估计框架具有一般性,还可以进一步用来研究各种现实条件下（如各种现实不等式约束和具有交易成本）的投资组合管理问题。     

具有不同效用函数的最优投资组合分析

最优投资组合是解决在一定的约束条件下,选择交易策略使投资者的效用函数最大化问题。如果市场不存在套利机会,在风险中性概率或者鞅概率测度下存在最优交易策略。本文从投资者所拥有不同的效用函数出发,分别推出其最优财富以及最优期望效用值。     

期望未来损失约束下的最优投资问题

在标准的Black-Scholes 型金融市场下,建立了期望未来损失( expected future loss;EFL)约束下基于终端财富效用最大化的投资组合选择模型.运用鞅和优化方法,得到了一般效用投资者在投资计划期内任意时刻的最优财富和最优投资组合选择策略.在对数效用函数下,得到了投资者在投资计划期内任意时刻的最优财富和最优投资组合选择策略的显式表达式.     

分形布朗运动下最优投保和消费策略

基于Merton的最优消费和投资组合模型,通过假设风险资产的价格变化服从几何分形布朗运动,探讨了一类具有人寿保险的最优投资消费问题.首先根据投资者在整个生命周期的消费和投保效用期望值最大的原则,利用贝尔曼动态规划原理,建立了最优投保和消费策略模型.然后在给定消费和遗赠评价效用函数的情况下,给出了最优投保和消费的闭式解,并获得了最优投资组合受模型参数变化影响的一些重要性质.最后,通过数值例子讨论了时间间隔、赫斯特指数变化时最优投保和最大期望效用的变化趋势.     

投资组合优化中的泰勒级数收敛性与展开点选择问题研究

研究了泰勒级数对效用函数的收敛条件,力求能够使得泰勒级数成为效用函数的合理近似,从而保证投资组合优化问题的近似解收敛于真实解,最终实现最大化期望效用的投资组合优化问题得以有效解决。在期望效用最大化的泰勒级数近似模型基础上,以HARA效用函数为背景,得到了收益率相对泰勒级数展开点的偏离程度决定了泰勒级数收敛性质的结论,进而提出了合理选择泰勒级数展开点以保证收敛性的方法,该方法意味着在收益率分布具有正偏度的情况下,以往通行的在收益率数学期望处展开泰勒级数的方法不具有合理性,上述分析结论通过数据分析得到了验证。     

基于相对财富效用的多阶段投资组合博弈模型

现有投资组合优化模型普遍假设投资者之间是相互独立的，然而在实际投资过程中投资者往往是相互影响的，尤其是对于机构投资者而言，考虑这种相互影响显得尤为重要。本文基于多阶段投资组合理论和纳什均衡思想，考虑投资者决策之间的影响关系，以每个投资者自身终端相对财富的期望效用水平最大化为目标，构建了多阶段投资组合博弈模型，并给出了纳什均衡投资策略和相应值函数的解析解。最后，采用累计经验分布函数和确定性等价等指标，对纳什均衡投资策略与传统策略进行了比较，结果表明纳什均衡策略更具优越性。     

通胀对高管的股权激励和工作努力策略的影响

股权激励能够使得公司与高管的共同利益最大化,并且解决由于信息不对称所产生的委托代理问题。高管不可观测的工作控制着公司股票价格。由于高管的真实财富受到市场通胀不确定性的影响,本文研究了通胀环境下,以风险厌恶和工作努力效率为特质的高管,在银行无风险资产账户、市场投资组合和公司股票间寻求最优配置以达到个人终端真实财富预期效用最大化。首先利用伊藤公式得到了高管的真实财富过程;其次利用动态规划原理构建了满足最优工作努力策略和股权激励问题的哈密尔顿-雅可比-贝尔曼（HJB）方程,并找到了解析解;最后对结果进行了数值模拟,并从经济学的角度分析了通胀风险对高管的股权激励和工作努力策略的影响。本文研究表明：由于通胀不确定性影响着高管财富的实际价值,当高管财富效用服从对数函数时,公司股票占高管个人财富的最优比例不受通胀风险影响,但是高管在市场投资组合的投资比例随通胀波动率的增加而下降,进而影响到高管对市场投资组合账户和银行无风险资产账户的投资比例。高管的财富效用服从幂函数时,对于长期契约,股权激励代表的长远共同利益引导着高管看好公司的发展前景,激励着高管付出更高水平的努力,此时通胀带来的货币贬值风险对高管的的影响较小;而对于短期契约,长远共同利益的缺乏和通胀风险的变大诱导着高管的短视行为,高管将减持公司股票并且减少努力。本文所得结论对公司的股权激励理论做了有益的补充。     

基于在线算法的改进指数梯度投资组合策略

弱集成算法是对专家意见进行动态加权平均的在线学习算法。近年来,机器学习和人工智能等方法被用来研究在线投资组合问题。该文从弱集成算法的在线学习及其序列决策性角度出发,设计改进的指数梯度在线投资组合策略,以弥补指数梯度在线投资组合策略不能结合交易费用进行分析的缺陷。首先根据指数梯度在线投资组合策略的更新方法构建代表投资策略的专家意见池,并以此为基础应用弱集成算法加权集成专家意见得到改进的指数梯度在线投资组合策略,证明了该策略可与最优专家策略(基准策略)相媲美。其次将交易费用引入到改进的指数梯度在线投资组合策略中,进一步给出对应的投资策略,重要的是理论上证明了该策略实现的平均累积收益与最优专家策略实现的平均累积收益之间的差值存在渐进式下界,从而提高了指数梯度在线投资组合策略的实用性。最后利用国内外股票市场的历史数据进行实证分析,说明了改进的指数梯度在线投资组合策略的可行性和有效性。     

考虑损失规避的期望效用投资组合模型

投资者行为的本质特征会影响投资者对不同风险资产的投资决策。本文从期望效用最大化的角度研究不同风险资产的配置问题,并将人的心理活动引入了投资组合模型之中。论文借鉴了损失规避这个重要的概念,将投资者的效用函数表示为期末财富和财富变化的函数;建立了基于损失规避的最优投资组合模型;并对我国上海股票市场进行了实证分析,得到了在财富变化的不同关心程度下的组合前沿。     

基于差异系数σ／μ的人寿保险公司最优投资组合方法

通过对我国人寿保险公司的投资现状和Markowitz模型在人寿保险公司投资研究中的适用性分析,并根据人寿保险公司的特点,优化了Markowitz模型的边界条件,并通过最大化组合的期望收益率和最小化差异系数σ/μ,对Markowitz模型进行改进,建立了人寿保险公司最优投资组合模型,并利用Lagrange参数法给出了人寿保险公司运用该模型进行最优投资组合决策的方法.     

具有熵约束的多阶段均值—半绝对偏差投资组合优化

考虑投资者面临金融市场随机不确定性,将证券收益率视为随机变量,文章运用半绝对偏差度量风险,采用投资组合的熵度量分散化程度,同时,考虑交易成本和借款限制,提出多阶段投资组合模型。由于投资过程存在交易成本,上述模型为路径依赖性的动态优化问题。文章运用离散近似迭代法求解,并证明了该算法是线性收敛的。最后,通过实证研究得出熵的取值越大,投资组合的最终财富越小。     

具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化

考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。     

开放式基金“泵浦”现象检验:基于规模、投资风格和管理团队视角的经验证据

基金的泵浦（pumping）现象是指基金经理在季末或年末，通过持续买入基金原有的持仓证券，导致基金价格和收益率显著提升，以扭曲基金业绩来吸引投资者的注意。本文以我国开放式基金2005年至2015的数据为样本，检验了我国开放式基金的泵浦现象。我们发现，（1）我国开放式基金在季末的日平均收益率比平常的日平均收益率高约0.38%，在年末高约0.62%；（2）不同投资风格基金的泵浦现象差异不大，但是不同规模的基金，泵浦现象差异较大，中等市值的基金，季末和年末的泵浦现象最严重，大市值基金次之，小市值反而偏弱，但都在1%的置信水平下显著；（3）单个基金经理管理的基金，容易在年末进行泵浦操作，使得其管理的基金比团队管理的基金，在年末的日平均收益率要高出约0.14%；（4）通过重仓股的实证发现，在季末和年末基金业绩被提升的另一个原因是大大减少了卖出行为。     

基于β系数优化的动态投资组合策略研究

本文提出一种股票动态投资组合策略，首先通过上升和下降贝塔来优选行业，然后在选择的行业中构造股票投资组合。对于股票投资组合，利用均值方差投资组合模型作为内核，通过引入参考时间窗口和持有期限窗口两个外生参数构建动态的均值-方差模型，并实证检验了模型的可行性。然后再经过多项业绩评价指标对比分析得出动态投资组合策略的收益明显优于被动投资策略，这种动态投资组合策略能够获得部分超额收益并且具有更好的可靠性。本研究为投资者提供了一种定量的投资组合管理方法，并从侧面验证了我国股市的非有效性。     

基于波动择时绩效的高维波动率估计量与预测模型研究

对协方差矩阵高频估计量和预测模型的选择，共同影响协方差的预测效果，从而影响波动择时投资组合策略的绩效。资产维数很高时，协方差矩阵高频估计量的构建会因非同步交易而丢弃大量数据，降低信息利用效率。鉴于此，将可以充分利用资产日内价格信息的KEM估计量用于估计中国股市资产的高维协方差矩阵，并与两种常用协方差矩阵估计量进行比较。进一步地，将三种估计量分别用于多元异质自回归模型、指数加权移动平均模型以及短、中、长期移动平均模型进行样本外预测，并比较在三种基于风险的投资组合策略下的经济效益。采用上证50指数中20只不同流动性成份股逐笔高频数据的实证研究发现：（1）无论是在市场平稳时期还是市场剧烈震荡期，长期移动平均模型都是高维协方差估计量预测建模的最优选择，在应用于各种波动择时策略时都可以实现最低成本和最高收益。（2）在市场平稳时期，KEM估计量是高维协方差估计的最优选择，应用于各种波动择时策略时基本都可以实现最低成本和最高收益；在市场剧烈震荡期，使用KEM估计量进行波动择时仍然可以在成本方面保持优势，但在收益上并不占优。（3）无论是在市场平稳时期还是市场剧烈震荡期，最低的成本都是在采用等风险贡献投资组合时实现的，而最高的收益则都是在采用最小方差投资组合时实现的。研究不仅首次检验了KEM估计量在常用波动择时策略中的适用性，而且首次实证了实现最为简单的长期移动平均模型在高维协方差矩阵预测中的优越性，对投资决策和风险管理等实务应用都具有重要意义。     

全链接分散化多阶段投资组合评价研究

现有多阶段分散化投资组合评价模型都是基于各阶段实际收益率来构建的,然而由于投资组合在各阶段的联系主要体现在财富的动态变化过程中,因此基于财富动态方程来构建多阶段投资组合评价模型更加符合实际.本文基于投资组合与前沿面的距离,给出多阶段投资组合效率的定义.在均值-方差框架下,基于财富过程构建不同导向下的全链接分散化多阶段投资组合评价模型,利用动态规划方法得到投资组合效率的解析式.最后,通过数值仿真检验了传统多阶段分散化模型与本文所提出模型之间是存在显著差异的.     

股东为什么在解禁后会减持股票?——基于背景风险分析的股票解禁效应研究

背景风险指投资者因持有非交易性资产而承担的风险，会降低投资组合效率。本文以2016年全年1502家公司限售股解禁事件为样本，从背景风险的角度分析了股东的解禁减持行为，并对限售股解禁的价格效应进行了研究。实证结果表明，背景风险因素对解禁后股价异常收益具备显著负向影响。基于背景风险的投资组合调整效应相较于"高位套现"效应对股价变动的影响更为显著。研究还发现解禁规模对股票异常收益具备显著负向影响；公司规模及异常换手率，在解禁期间缓解了股价的下降；不同的解禁性质对股价也有一定影响，相较于定向增发解禁，首发IPO解禁对股价的影响更大。     

考虑流动性和组合再平衡风险的股票质押率优化模型

股票质押率的合理与灵活设定对于降低质权人风险，从而避免市场恐慌情绪蔓延具有重要意义。考虑到现有研究和实务操作往往只是简单地基于波动率来计算股票质押率，而忽视了流动性、杠杆和交叉持股等因素对股票质押率的影响，即在股票质押率定价过程中未能考虑质押标的的流动性风险和组合再平衡风险。鉴于此，本文分析了杠杆对投资者资产组合价值的影响机理，以及交叉持股对质押标的的正反馈效应，构建了一个兼顾波动率、流动性和组合再平衡风险的股票质押率定价模型。另外，通过模拟分析发现，杠杆及流动性冲击均显著影响股票质押率；且与仅基于波动率预测的传统模型相比，本文提出的定价模型所计算的股票质押率要显著低于前者，结果证明本模型确能有效解决杠杆过高、交叉持股情况下，股票质押率的合理调整问题。     

动态均值-方差资产组合的有效性:时变风险容忍度视角

尽管均值-方差模型在静态资产组合优化过程中得到广泛运用并证明是有效的,但在动态情景下,均值-方差模型运用于动态资产组合优化过程中的有效性问题引起人们的质疑：一是常风险规避系数的设定不符合事实;二是投资者偏好设定不符合动态情景下的主流效用函数族。鉴于此,本文假设投资者风险容忍度是资产组合投资期与投资者期望收益率的函数,研究动态均值-方差资产组合的有效性问题。基于均值-方差分析框架构建时变风险容忍度下的动态资产组合模型;运用伊藤定理和拉格朗日乘子法获得最优资产组合封闭解;基于二次效用偏好下的动态资产组合,从资产组合策略、夏普率、确定性等价收益率和有效前沿等视角验证动态均值-方差资产组合策略和业绩,并予以实证。结果表明：动态均值-方差资产组合不但具有同等业绩而且体现了其灵活性和风险对冲价值;尽管动态均值-方差资产组合表现出高杠杆性,但其确定性等价收益率较高,且随投资期的增加呈现倒U型趋势;动态均值-方差资产组合的投资期效应显著,强于投资者期望收益率。研究指出,时变风险容忍度下的动态均值-方差资产组合管理和优化策略有效,但在短投资期（低于12个月）和（或）低期望收益率下并不适用。研究不但拓展了均值-方差模型在动态情境下的应用,而且体现了投资者源于心理和（或）其财富变化的投资行为调整。     

具有卖空总量限制的多阶段M—SAD投资组合优化

文章提出具有卖空总量限制、阈值约束和V型交易成本的多阶段均值—半绝对偏差（M-SAD）投资组合优化模型。该模型分别运用均值和半绝对偏衡量资产的收益率和风险。由于交易成本的存在,该模型不满足无后效性的动态优化问题。文章将该模型近似为一般动态规划问题,提出一种新的离散迭代方法,并证明该算法是线性收敛的。最后,文章通过实证研究比较分析卖空总量限制和风险偏好系数取不同值时对投资组合最优策略的影响,验证模型和算法的有效性。