耦合风险视角下基于GARCH-Copula模型的基金组合风险研究

在资本市场不断多样化的投资方式中, 投资组合以其相对稳定的风险与收益而得到广泛应用, 其中基金组合凭借在收益一定的情况下的低风险成为投资者关注的热门品种.传统的投资组合研究大多只考虑市场风险的影响, 忽略了信用风险的耦合效应, 从而往往导致对组合总体风险的低估.首先借助于GARCH模型获得边缘分布, 然后选择Copula函数刻画各基金之间的相关结构, 建立联合分布模型, 进而采用Monte Carlo方法模拟生成基金组合中各基金的收益率序列, 最后根据损失函数计算基金组合的风险价值.实证结果表明, 市场风险大的基金组合其信用风险不一定大, 并且基金组合能有效分散基金风险.同时, 耦合风险视角下基金组合的CVaR值大于市场风险视角下的CVaR值, 耦合风险能更好地衡量基金组合的风险.另外, Student t-Copula模型较之其它模型能更好地刻画耦合风险的联合相依结构.     

基于半离差风险收益的投资组合管理优化模型研究

本文在对投资组合管理理论分析的基础上,利用半离差法计算组合投资的风险与收益,克服了H. Markowitz提出的均值一方差模型研究的不足以及半方差模型的烦琐,提出了基于半离差风险收益的多目标优化模型;假设投资组合一般包括三种资产形式:股票、债券、现金。引进了机会成本概念在投资选择中的重要性,更加符合我国投资者的实际,便于操作,这为证券投资组合优化提供了一种新的方法,并有一定的参考借鉴价值。     

具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型

本文在跟踪误差投资组合优化模型基础上,考虑投资组合的风险价值VaR和收益的不确定性,建立了具有VaR约束的跟踪误差投资合鲁棒优化模型。以国内证券市场为背景,运用线性矩阵不等式(LMI)方法进行了实证计算,并与基准组合、跟踪误差投资组合模型和无VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒模型的投资结果进行了比较。实证结果表明,在给定证券集的条件下,具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型优于其它模型。     

混合椭球分布下证券组合的尾部条件方差

由于风险价值、条件风险价值等下方风险度量没有考虑尾部数据的变异性,因此在刻画极端金融风险方面存在一定的缺陷。为了更好地控制尾部极端损失的发生概率,我们选择用尾部条件方差来刻画这种极端风险,即超过风险价值的那部分损失的方差。考虑到混合椭球分布在金融数据建模中的重要性,本文在这类分布下研究了证券组合的尾部条件方差,得到了证券组合尾部条件方差风险的精确表达式,为了验证本文的结果,我们也进行了一些数值计算及在最优投资组合方面的应用研究。     

基于小波分析的多期夏普比率及实证研究

用风险价值代替标准差作为夏普比率中投资组合风险的度量,并应用修正的VaR计算方法解决收益率序列非正态分布时的风险度量问题.进一步地将小波分析引入夏普比率,利用小波函数的尺度变化与不同的投资期限相时应,建立了基于小波分析的多期夏普比率评价模型,并以我国经济背景为依托,选择上证八只封闭式基金进行研究.结果表明,把小波分析引入夏普比率可以解决投资组合业绩的多期评价问题.     

Copula函数在风险价值度量中的应用

在计算投资组合的风险价值（Value-at—Risk）时,传统的方法是假设多个金融资产的收益率序列服从多元联合正态分布．但这种假设经常与实际市场的观测不符,并且在极端事件发生时常会低估风险。为了更好地刻画投资组合的风险．本文提出利用Copula函数结合非对称Laplace分布技术来解决这个问题：Copula函数能够很好地刻画多个金融资产间的相依结构关系．另一方面利用非对称Laplace分布来刻画单个金融资产收益边际分布的非对称性和厚尾性。利用Kupiec的失败频率检验方法,本文验证了模型的有效性。实证研究表明Copula函数结合非对称Laplace分布技术能够很好地度量投资组合的风险价值VaR．从而有助于更好地测度和规避金融市场的风险．     

投资组合风险价值的蒙特卡罗模拟及其信息化实现

本文在介绍投资组合风险价值理论与蒙特卡罗模拟步骤的基础上,鳊制了风险价值蒙特卡罗模拟的程序.提高了工作效率.     

基于波动持续性的最优组合构建与分散化研究

构建恰当资产组合来减少风险, 是投资组合理论研究的重要目标.由于金融时间序列的波动往往会伴随着持续性特征, 该种特性会增大组合未来收益的风险.本文通过构建随机波动模型序列持续性最优投资组合模型, 以降低金融资产波动的持续性特征对组合收益波动的影响;并通过研究其分散化水平, 考察该投资组合构建方法的有效性与稳健性.研究发现:与均值方差的组合模型相比较, 序列持续性组合的风险分散化水平更好.此研究在资产组合选择方面, 具有较为重要的理论价值及实践意义.     

基于多阶段随机规划模型的国债动态积极投资策略

本文提出国债组合投资的多阶段随机规划模型,导出基于未来利率市场不确定信息的具备动态调整特点的国债组合主动投资策略。该模型采用基于利率水平、斜率和曲率"三位一体"的离散情景树刻画未来利率期限结构动态演化过程,其中特别考虑了广义货币供给变动的影响;通过最小化国债组合收益的条件风险价值,对国债组合进行主动动态调整;同时兼顾国债投资安全性、流动性和收益性等要求,实现了国债组合投资管理中利率风险规避和收益能力的有效匹配。实证研究表明,与传统久期配比免疫模型相比,该模型确定的最优策略不仅能够为国债组合提供更强的抵御利率风险能力,而且能够稳步提升其收益空间,为金融机构实现国债投资的主动管理提供决策支持。     

考虑风险因素的客户评价与选择研究

应用效用理论考虑客户终生价值的不确定性,根据客户的期望效用对客户进行评价,权衡价值与风险来优化选择客户组合.通过蒙特卡罗仿真方法得到客户终生价值分布样本,并以此计算期望效用;通过实际案例,揭示期望价值相近的客户可能表现出风险的巨大差异.对比期望价值和期望效用方法所得到的前30名客户组合,发现采用风险规避型期望效用方法得到的客户资产期望价值虽然有所减少,但风险大大降低.通过这种方法,管理者能体现自己对客户终生价值分布风险的偏好,根据当前的市场战略选择重点客户进行投资.