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.     

状态变化和学习行为下的最优资产组合选择

针对金融资产收益率序列的非线性动态变化和投资者参数确定的传统假设,考虑状态变化的最优资产组合选择以及参数不确定性下投资者学习行为对最优资产组合选择的影响,运用马尔科夫机制转换模型刻画市场状态变化,采用贝叶斯学习准则描述投资者的学习行为,建立状态变化和投资者学习行为下资产组合选择的离散时间模型,使用期望最大化算法和动态最优化方法给出模型的参数估计,使用蒙特卡罗方法模拟投资者的资产组合选择行为.研究结果表明,中国金融市场存在明显的结构性动态变化,可以将市场分为牛市和熊市.在短期,当市场处于熊市时,投资者将全部财富投资于债券,不投资于股票,但市场处于牛市时股票的投资比重会大大增加;在长期,牛、熊市下股票和债券的权重会稳定在某个水平.市场状态的不确定性造成投资者产生对冲不确定性风险的需求,当市场向好时,投资者学习行为导致其投资于更多的风险资产;当市场状态无法确定时,投资者对股票的投资更为谨慎.考虑市场状态变化的投资组合选择能够提高投资者的总体效用.     

均值-方差模型具有一般不确定性下的最优资产组合选择

引入以记忆系数和无差异系数表征的随机变量测度均值-方差模型的一般不确定性特征,反映投资者的模型信任程度,研究均值-方差模型具有一般不确定性下的最优资产组合选择问题。基于资本市场线理论,构建最优资产组合选择是模型信任程度和基于均值-方差模型的传统资产组合选择的线性函数;基于记忆系数和无差异系数的不同组合,运用基于事例推理的方法求解二次效用投资者的最优模型信任程度,获得均值-方差模型具有一般不确定性下的最优资产组合,并以上证综指1997年1月-2014年8月的月度收益数据形成两个研究样本予以实证比较研究。结果表明,较大风险规避投资者,在较大记忆系数和较小无差异系数下,其模型信任程度调整较快、资产组合调整幅度大,表现出可获得性和代表性行为偏差,通常采取积极资产组合策略;反之,其模型信任程度调整渐进、资产组合调整幅度小,表现出锚定性和保守性行为偏差,通常采取消极资产组合策略;模型一般不确定性对最优资产组合选择的影响强于股票市场记忆性的影响。研究体现了投资者的有限理性,将传统的资产组合选择问题延伸至行为金融学领域。     

基于投资者情绪的投资组合模型研究

本文在假设投资者风险厌恶、且其风险厌恶程度受其情绪影响的条件下,以投资者效用最大化为决策目标,建立基于投资者情绪的投资组合模型从理论上研究投资者情绪对投资组合结构及其收益-风险关系的影响。研究结果表明,当投资者过度乐观时,其将通过银行借贷融资等方式购买超额风险资产;当投资者情绪处于相对理性状态时,其将合理分配无风险资产和风险资产的投资比例;当投资者情绪处于悲观状态时,其将卖空风险资产。当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时,投资组合预期超额收益与风险正相关;当投资者情绪处于悲观状态时,投资组合预期超额收益与风险负相关。论文研究结果修正了前人的相关研究结论,是对传统投资组合理论的深化和发展。     

时变性投资机会条件下的战略资产配置决策:理论与中国实证

本文分析了投资机会的时变性特征对长期投资者战略资产配置决策的影响并实证,表明时变性特征降低风险资产长期收益率条件方差的增长速度,降低其在长期投资视角的风险。考虑参数不确定性对投资者最优资产组合选择问题的影响,表明忽略参数不确定性对资产组合选择问题的影响将会误导投资者配置过多的风险资产。     

参数不确定性对投资者最优资产组合的影响：基于中国的实证

现代金融学主要目标是给出具有科学依据的投资建议。这一任务对于投资期限较短的投资者已完成,但对面临时变性投资机会的长期投资者,金融学家还不能给出高精度的投资建议。文章考虑投资者自身预测力存在估计误差的感知风险(参数不确定性)对投资者最优资产组合选择问题的影响。运用我国资本市场数据的实证研究表明:忽略参数不确定性对资产组合选择问题的影响将会误导投资者配置过多的风险资产。     

参数不确定性和效用最大化下的动态投资组合选择

标准投资组合选择理论假设投资者准确地知道与资产收益率相关的各种参数(例如均值和方差),忽视了参数不确定性引致的估计风险给投资决策带来的影响.本文研究引入参数不确定和学习时的连续时间动态投资组合选择问题,使用鞅方法求导出了具有CRRA型效用函数的投资者的最优投资策略的显式表达式.在此基础上,我们结合中国证券市场中的实际数据深入分析了参数不确定性以及投资者初始信念对最优投资策略的影响.     

奈特不确定性下的资产及其组合的惰性区间

不确定性是证券市场的基本特征之一,是资产定价和投资者交易行为等研究的主要内容。标准期望效用理论认为投资者具有唯一的资产执行价格,当市场价格高于执行价格时,投资者出售资产;反之,则会购进。然而,源于不确定性的存在,资产的均衡价格或交易价格并非某一确定值而是某一区间;在此区间内,投资者无交易行为,我们称之为资产的惰性区间。本文假定投资者是不确定性规避型,基于可行域上的容度,引入测度奈特不确定性程度的等级参数,研究奈特不确定性下的资产及其组合的惰性区间。基于容度期望效用模型,利用容度代替概率测度表征投资者预期效用,提出奈特不确定性下投资者决策行为的偏好表达式;基于对偶测度构建资产交易的惰性区间,分析奈特不确定性程度与惰性区间的关系;最后,基于Black-Scholes期权定价模型,选择存续期为2008年10月-2011年8月的江铜认购权证和长虹认购权证为研究对象,以其单资产及不同比例资产组合的日收益数据为样本予以实证。结果表明：随着奈特不确定性程度的不断增强（减弱）,资产及其组合的惰性区间不断扩大（缩小）,市场流动性随之下降（上升）;随着奈特不确定性程度的增强,高价格、高波动率的资产及其组合的惰性区间变化更为明显;在适度的奈特不确定性程度范围内,高波动率的资产及其组合的交易相对活跃。研究解释了证券市场上的“非市场参与”之谜和“特质波动率”之谜,说明了证券市场上的“有限市场参与”特征,为资产定价与市场流动性关系的研究提供了参考。     

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。     

基于Heston模型时间一致的资产负债管理鲁棒策略

本文在非完备市场框架下，研究了时间一致的鲁棒最优投资组合选择问题。首先，假设金融市场由无风险资产和风险资产构成，其中风险资产的价格过程服从Heston随机波动率模型，且投资者面临一个不可控的外生负债。其次，应用随机最优控制理论，给出并证明了验证定理，建立了相应的拓展Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程组，通过求解拓展的HJB方程组，得到了鲁棒均衡投资策略和值函数的显式解。最后，通过数值模拟，给出了模型参数变动对均衡投资策略和效用改善的影响。结果表明：(1) 当风险资产的价格和其波动的相关系数大于零时，股票方差的波动越大，越不利于投资。否则反之。(2) 当风险资产的价格和其波动的相关系数越大时，风险资产的风险就越大，投资者会采取保守的投资策略，减少投资。(3) 负债的波动率变大，投资者会面临更大的负债风险，为了对冲风险，投资者会增加风险资产的投资。(4) 当投资者考虑模型不确定的影响时，采用鲁棒投资策略能显著提高投资者的效用水平。     

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。     

效用函数意义下投资组合有效选择问题的研究

我们知道,每个投资者在进行投资过程中,都有自己对收益与风险的偏好程度,即投资活动要遵循一个关于收益与风险的效用函数。按照古典经济学的分析,这个效用函数称为无差异曲线 (IDC),它是用均值 -方差来表现风险 -回报率相互替换的大小和形式的。每个投资者都拥有一条无差异曲线来表示他对于预期回报率和标准差的偏好。那么投资者如何确定他的一条无差异曲线,使他的最佳资产组合位于这条无差异曲线上 ?本文运用自己独创的一种几何方法解决了这个难题。本文首先把Markowitz模型的有效前沿用投资组合的权重向量表示出来,然后将无差异曲线也用抽资组合的权重向量表示出来,再由资产组合的有效选择原则就求出这个无差异曲线了。     

时变损失厌恶下基于动态CVaR的ETF基金最优资产配置策略研究

首先对静态线性损失厌恶下的最优资产配置策略模型及其性质进行了分析,构建了基于TGARCH-EVT-POT-GPD的动态市场风险测度方法,提出了时变损失厌恶条件下基于动态条件风险约束的ETF基金最优资产配置策略模型,并基于遗传算法进行了求解。实证研究发现：当参考收益率及CVaR置信水平固定时,随着损失厌恶系数的增大,投资者采用大幅调整资产权重的方式来获得盈利的行为将逐渐减少;当参考收益率及损失厌恶系数固定且CVaR置信水平变化条件下,置信水平越高,损失厌恶投资者更偏好风险较低的资产,其对于投资风险的估计将更加敏感,投资策略更为保守;损失厌恶系数较高置信水平固定时,随着参考收益率的增加,单项资产的CVaR逐渐减小;在置信水平较高时,随着损失厌恶系数的增加,即使参考收益率增加,但投资组合的超额损失平均水平降低。     

基于ART及多风险规避的交通网络均衡模型

随着对交通系统不确定性认识的深入,以绝对理性为基础的“期望效用理论”在风险环境下的路径选择分析中显示出局限性,而“预期后悔理论”则为之提供了新的分析思路.将预期后悔理论应用到风险环境下的路径选择分析中,将出行者一致风险规避的假设扩展到多风险规避,建立了基于后悔理论及多风险规避出行特征的交通网络随机用户均衡变分不等式模型,并给出了求解算法.通过算例分析发现,后悔心理对出行者的路径选择并不总是显著的.在非风险环境及极端风险环境中,后悔心理对出行者的路径选择影响是微弱的,但是当环境处于极端风险与非风险之间时,后悔心理对出行者路径选择有着较为显著的影响.     

基于动态损失厌恶投资组合模型的最优资产配置与实证研究

从行为金融学的角度考虑投资者损失厌恶的心理特征,建立预期效用最大化的动态损失厌恶投资组合优化模型。以我国股票市场为依托,将市场分为上升、下降和盘整三种状态,研究动态损失厌恶投资组合模型的最优资产配置和绩效表现,并与静态损失厌恶投资组合模型、M-V投资组合模型和CVaR投资组合模型进行比较。最后,在具有交易成本的条件下对动态模型进行稳健性检验。得出结论：不同情况下,动态损失厌恶投资者具有不同的最优资产配置比例,且动态损失厌恶投资组合模型明显优于静态模型、M-V投资组合模型和CVaR投资组合模型。