基于M-SemiA.D组合投资模型及对上海股市实证研究

马柯威茨的均值-方差(M-V)模型中以方差度量风险存在两个致命的缺陷,为了更精确度量风险,作者提出了半绝对离差(SemiA.D)概念,并以此对M-V模型进行改进。通过对上海有代表性的50支股票复权价进行分析,我们得到:在每个期望收益率水平上,基于M-SemiA.D模型的投资组合都优于M-V模型中的投资组合,并且有效投资组合满足两基金分离定理。     

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。     

一种组合证券选择和资产定价分析

本文研究了参考证券组合对组合证券选择和均衡资产定价的影响。结果表明,对于常用的参考证券组合,相对风险的引入不影响CAPM的成立,但在其他情况下,市场平均的参考证券组合可能成为市场证券组合之外的另一定价状态变量。另一方面,基于绩效的线性报酬结构虽可减少噪声交易造成的损失,但不利于投资管理者充分利用具有价值的信息,并且基于绩效的线性报酬结构无助于激励投资管理者取得超出市场的绩效。     

有效市场投资组合的识别与确定

Sharp、Lintner和Mossin发现的资本资产定价模型(CAPM)是一个一般均衡模型,不仅使人们提高了对市场行为的了解,而且还提供了实践上的便利,同时也为评估风险调整中的业绩提供了一种实用的方法。因此CAPM为投资组合分析的多方面的应用提供了一种原始的基础。然而,在1977年RichardRoll对CAPM的检验提出了尖锐的批评,批评的关键之一就是有效市场投资组合是否能得到识别。本文运用自己独创的一种几何方法解决了这个长达二十余年的国际性难题。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,然后将资本市场线(CML)也用投资组合的权重向量表示出来,再由CML的定义就求出这个有效市场投资组合了。     

有限关注、噪声交易与均衡资产价格

在单资产的两期定价模型中,刻画了关注和疏忽两类投资者,在市场出清的均衡状态下发现提高信息关注度可以降低资产的风险溢价． 将关注交易者进一步划分为信息关注者与噪声关注者后,关注度与风险溢价的关系依赖于噪声交易者在关注交易者中所占的比例: 当噪声关注者比例较高时,关注度的提高会增加风险溢价,当噪声关注者的比例较低时,则相反． 称这一结论为“关注者分类假说”． 引入理性预期的疏忽交易者后,其核心结论仍然成立．     

基于信息更新的动态资产组合选择

本文研究了不完全信息下风险资产收益前两阶矩的参数不确定性对动态资产组合选择的影响。首先,在连续时间下假设资产价格服从随机扩散过程,引入参数不确定性,运用随机控制方法推导出风险资产最优选择的封闭解,给出定性分析。其次,在离散时间下用一阶自回归模型描述风险资产收益动态,基于贝叶斯分析框架,以上证综合指数不同区间段的两个样本做实证研究。结果表明,当投资者的风险规避程度大于(小于)对数效用时,参数不确定性将导致负(正)的投资期效应;当投资者在估计过程中运用较多的历史数据、或者风险规避程度增加时,参数不确定性的影响将减弱;参数不确定性下的资产组合选择可解释风险溢价之迷。研究说明了在动态资产组合选择过程中应考虑参数不确定性问题。     

非对称Laplace分布下的均值-VaR模型

非对称Laplace分布可以描述分布的尖峰厚尾和有偏特征,被许多学者用来拟合金融资产的历史收益率数据,进而测算金融资产的尾部风险,然而非对称Laplace分布下的投资组合研究尚不成熟。因此本文在非对称Laplace分布设定下给出VaR的解析表达式,并建立均值-VaR模型研究投资组合选择问题。在理论上我们证明该模型是凸优化问题,可以转化为二次规划问题进行求解,从而可得到模型全局最优的解析解。进一步地,我们分别得到存在无风险资产和不存在无风险资产时投资组合前沿的解析式。最后基于上证50指数及其成份股的历史数据进行实证分析,研究结果表明本文构建的模型在实践中的投资表现良好。     

限制最大损失时的证券投资组合模型及有效边界解析表达式

在有限自然状态的市场环境下,本文利用传统的均值-方差模型研究了限制最大损失时的证券投资组合问题,首先指出了含有无风险资产与不含有无风险资产两种情形在限制最大损失时模型的求解本质上是一样的,然后作为典型代表研究了n种风险资产在限制最大损失时的前沿边界及有效边界存在的充要条件及其本质特征,并根据这些结论给出了确定前沿边界及有效边界解析表达式的具体方法和步骤,最后作为结论的直接应用和说明,给出了一个具体的算例分析。     

一种新的金融动态横截面估计方法——基于中国股票市场条件定价模型评估的应用与扩展

大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic cross-sectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.     

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.     

考虑不确定履约率的全局鲁棒供应组合决策研究

生产和采购的全球化为供应链企业带来了更多的复杂性与不确定性。收集全面信息和使用有效的工具是控制决策风险、减少不确定性危害的有效途径。在供应商选择与订单分配管理中,供应商履约率是影响企业供应组合决策的主要因素,如何对其进行定量刻画是迫切需要解决的问题。已有的研究通常是由期望方法或鲁棒方法来刻画履约率。然而,期望履约率法往往忽略了履约率的波动性,从而造成需求损失;而鲁棒履约率法通常存在过于保守、退化过于迅速两个缺点,使企业承担不必要的成本。本文研究供应商选择与订单分配决策问题,使用全局鲁棒优化的两个不确定集合来刻画供应商履约率,同时给出了这一问题的确定性鲁棒表达和一种多项式时间求解算法。最后,通过仿真实验证实本文的全局鲁棒优化模型可克服期望模型和一般鲁棒模型的缺点。本文提出的算法能有效求解本文全局鲁棒优化等价确定性问题,为企业的供应商选择和订单分配决策提供更为灵活精确的辅助工具。     

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。     

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.     

Management of Energy Technology for Sustainability: How to Fund Energy Technology Research and Development

Operations management methods have been applied profitably to a wide range of technology portfolio management problems, but have been slow to be adopted by governments and policy makers. We develop a framework that allows us to apply such techniques to a large and important public policy problem: energy technology R&D portfolio management under climate change. We apply a multi‐model approach, implementing probabilistic data derived from expert elicitations into a novel stochastic programming version of a dynamic integrated assessment model. We note that while the unifying framework we present can be applied to a range of models and data sets, the specific results depend on the data and assumptions used and therefore may not be generalizable. Nevertheless, the results are suggestive, and we find that the optimal technology portfolio for the set of projects considered is fairly robust to different specifications of climate uncertainty, to different policy environments, and to assumptions about the opportunity cost of investing. We also conclude that policy makers would do better to over‐invest in R&D rather than under‐invest. Finally, we show that R&D can play different roles in different types of policy environments, sometimes leading primarily to cost reduction, other times leading to better environmental outcomes.     

考虑交易成本的多阶段投资组合评价方法研究

多阶段投资组合评价是目前研究的热点问题,本文将交易成本考虑进去,构建了考虑交易成本的多阶段投资组合优化模型,基于真实前沿面定义了投资组合的效率并构建了相应的非线性模型进行计算。针对非线性模型难以求解及真实前沿面解析解难以获得等问题,本文证明了前沿面函数为凹函数,进而利用DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面并估计多阶段投资组合的效率,最后通过仿真分析验证了本文方法的有效性。     

考虑交易成本的投资组合效率估计方法

投资组合绩效评价是学术界研究的热点问题。本文在经典的经济学框架下,基于真实前沿面,给出了投资组合效率的明确定义。由于实际投资环境的影响,投资组合优化模型非常复杂,难以获得真实前沿面的解析解,这给投资组合效率的应用带来了很大的困难。本文基于投资组合理论,在投资组合模型所对应的前沿面为凹函数的情况下,采用基于数据的投资组合DEA评价模型构造前沿面来逼近真实的前沿面,从而估计一般情形下投资组合的效率。在此基础上研究了考虑交易成本的投资组合效率评价问题,并用实例说明了本文方法的合理性与可行性。     

具有资本结构因子和交易成本的证券组合投资模型

在介绍经典的Harry Markowitz均值-方差投资组合模型的基础上,建立了含有资本结构因子和交易成本的证券组合最优化模型,在组合中不含有无风险证券和含有无风险证券的条件下,分别给出最优投资比例及有效边界,并讨论了资本结构因子与交易成本对有效边界的影响.     

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Copula-APD-GARCH模型的投资组合有效前沿分析

根据ES风险度量方法,拓展了马克维茨均值-方差资产组合模型,研究均值-ES准则下的资产组合问题.用APD-GARCH模型刻画风险资产收益率序列,以多元Copula函数描述风险资产间的相关结构信息,构造灵活的Copula-APDG-ARCH模型.利用该模型,借助Monte Carlo模拟,分别研究相关结构是多元正态Copula函数、多元t-Copula函数和多元Clayton Copula函数的风险资产组合的均值一ES有效前沿,并进行比较.实证研究表明,在有效组合范围内,正态Copula函数明显高估了资产的组合风险;当期望收益较小时,t-Copula函数对应的风险值最小,但随着期望收益的增加,多元Clayton Copula函数时应的有效前沿表现最好.     

Overviewing the transition of Markowitz bi-criterion portfolio selection to tri-criterion portfolio selection

Over 60 years ago, Markowitz introduced the mean-variance efficient frontier to finance. While mean-variance is still the predominant model in portfolio selection, it has endured many criticisms. One serious one is that it does not allow for additional criteria. The difficulty is that the efficient frontier becomes a surface. With it now possible to compute such a surface, we provide an overview on how Markowitz’s risk-return (bi-criterion) portfolio selection can be extended to tri-criterion portfolio selection. With a focus on the geometry of the extension, many graphs are used to illustrate.