中国股票市场收益率的可预测性研究

构造了包括中国A股市场组合、行业组合、账面市值比组合和市值组合在内的31个投资组合,选取了8个预测因子(账面市值比、股利分配率、股息价格比、股息收益率、每股收益价格比、现金收益价格比、通货膨胀率、股票波动率),运用了可行拟广义最小二乘法对各因子对各投资组合收益率的可预测性进行了样本内和样本外检验.研究发现:1)中国股市收益率是可预测的,但是各投资组合收益率的可预测性在样本内、样本外、熊市和牛市均存在差异;2)绝大部分投资组合收益率的可预测性可由条件CAPM模型捕捉的时变系统风险溢价充分解释; 3)行业投资组合收益率的可预测性与行业集中度显著负相关,可由信息摩擦理论解释.     

最优组合选择中的风险容忍参数选择

文中提出了一种新的评价资产管理者能力的指标-跟踪比率(Tracking Ratio;TR)法,它很好地克服了夏普比率(SR)和信息比率(IR)在评价管理者能力上的不足。与此同时首次讨论了期望效用函数中的风险容忍参数选择,结果表明风险容忍参数的选取并不是全部正实数,而是由历史数据的期望收益率、方差-协方差矩阵和大盘收益共同确定的正实数区间,由此区间确定的最低要求收益同时也是判别投资组合是否为有效组合的必备条件。实证得到了结合TR曲线、效用函数曲线和组合有效前沿曲线选择出的最佳风险容忍参数以及相应的最优组合权重。     

基于VaR收益率约束的贷款组合优化决策模型

本文以贷款的收益率为金融资产的收益,以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险,在VaR约束下,以拉格朗日乘子法为工具求二次规划,建立了在既定组合收益范围内,组合风险最小的贷款组合优化决策模型。该模型的特点一是以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反应VaR,使组合决策分析更为方便。二是考虑了风险之间的相关性,用组合VaR的收益率最大损失来控制贷款收益率的风险限额;使贷款的分配直接反映了商业银行的风险承受能力。三是在合理的目标收益范围内,给定任意一个决策者期望的收益率,总能找到对应的风险最小的贷款组合,由此模型求出的有效边界,为组合贷款的优化决策提供了科学的方法。     

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.     

基于机会约束随机Index-DEA的投资组合效率评价

传统DEA和分散化DEA是两种常见的非参数评价方法,二者也被广泛应用于投资组合效率评价。已有相关研究通常将风险和期望收益视为投资组合的投入和产出指标,但该投入-产出假设与实际投资过程并不吻合。在实际投资过程中,真实投入应为投资组合的初始财富,产出则是其终端财富。基于新的投入-产出假设,本文对投资组合初始财富进行标准化,将终端财富转化为收益率形式,进而构造随机生产可能集和相应的机会约束随机Index-DEA模型。当投资组合收益率服从联合正态分布时,随机Index-DEA模型被转化为等价的确定性模型,从理论上证明该等价模型的凸凹性,并提出相应的求解算法。最后,利用该随机Index-DEA模型对我国30只开放式基金进行效率评价,验证所提出DEA模型和求解算法的有效性。     

基于差异系数σ/μ的最优投资组合方法

本文以Markowitz均值-方差模型为基础,提出了差异系数σ/μ极小化以及在此条件下的组合收益率极大化的均衡理论,利用Lagrange参数法,得到了一种使单位收益风险最小的投资组合决策方法,并给出了实例分析。     

风险投资过程中的风险控制

风险投资是一种高风险高收益的投资过程,为了尽可能的避免投资风险,并获得高的收益,必须对风险投资的的全过程进行全面的风险分析和控制。本文主要论述在风险投资中怎样进行有效的风险分析和控制,并获得高的收益。     

"双面盾"VS"双刃剑"

创业投资作为资本运作的特殊形式,具有高风险预期与高收益预期并存的基本特征,是一把“双刃剑”。只有恰当地运用有限合伙制强激励与强约束相结合的治理机制作为“双面盾”,才能有效地应对这把“双刃剑”,最大限度地降低投资风险,提高投资收益。“双刃剑”因何而成高风险预期与高收益预期并存是创业投资的基本特征。在创业投资整个运作过程中,投资者与管理者始终面临着这把“双刃剑”。投资者愿冒创业投资的高风险,为追求创业投资的高收益;管理者设法控制和化解创业投资的高风险,以实现创业投资的高收益。据国外统计,创业投资项目在总体上约…     

中国沪市β系数和收益率关系的条件检验法

本文主要介绍一种检验投资组合β系数和收益率关系的新方法——Pettengill等人于1995年提出的条件检验法,并以上海股票市场的数据为基础,分别采用传统检验方法和条件检验法进行了实证检验。我们的实证结果表明：条件检验法可以消除传统检验方法的弊端,发现资产组合的β系数和收益率之间的确存在显著的相关关系,从而为投资组合管理人员利用由历史收益数据估计出的β值作为风险度量的做法提供了支持。     

基于风险与收益对称的最优资本结构研究

根据风险与收益的基本关系,以及权益收益率与投资收益率的相互联系,从企业规模角度,建立规模序列计量经济模型,在一般性基础上讨论了投资收益率及其随机扰动变量的近似概率分布,进而得出权益资金收益率的近似概率分布,然后根据筹资者对风险和收益的权衡,以企业股权资金收益率的方差作为筹资风险的度量,建立关于权益资金收益率的企业家效用函数,并根据其期望效用最大化,得到最优资本结构.     

Adjexpectile风险测度的性质、优化及资产配置的应用

金融风险的度量和识别是风险管理的重要内容,常用的风险度量工具是标准差、VaR、ES,但存在很多缺陷,expectile的提出弥补了这些不足,在理论界得到广泛的讨论和应用。本文扩展了expectile进行资产配置,提出Adjexpectile的概念,并讨论和分析了Adjexpectile的一致性风险度量、随机占优性、凸性,与标准差、VaR、shortfall的关系,风险贡献及风险分解的性质。通过对六个资产指数：上证国债指数、上证企业债指数、上证180指数、深圳100指数、深成长40p指数和黄金现货指数的复合周收益率数据进行组合优化配置,发现Adjexpectile在非对称性收益数据、组合前沿、风险分散方面具有一定的优越性。     

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.     

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。     

基于非对称主动风险测度的增强型指数追踪模型及应用

本文以下方追踪误差测度非对称主动风险，构建了可以折衷超额收益和下方追踪误差的增强型指数追踪模型，给出了求解模型的广义最小角度回归（generalized least angle regression，简称GLARS）算法，并基于上证50进行了实证。GLARS算法可以给出超额收益在合理区间变化时，使得下方追踪误差最小的组合系数解路径，刻画投资组合的"超额收益—下方追踪误差"有效前沿。将模型应用于中国证券市场上证50指数，与基于"超额收益—追踪误差"的增强型指数追踪模型相比，得到如下实证结论：控制组合股票支数，本文组合的超额收益、单位风险收益更高，在承担相同风险的情况下，得到了更高的平均收益补偿；正下方离差中位数、最大回撤更小，右偏程度更高，表现出"守住下限，放开上限"的特质。本文组合在稀疏性要求下，样本外可以获得高于基准指数的累积收益，对机构和个人投资者具有参考价值，丰富了现有指数追踪研究。     

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。     

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。     

奇导协方差矩阵和任意收益率分布下均值-CVaR模型的有效边界特征

本文利用现代主流风险度量技术CVaR代替方差或VaR,建立了均值-CVaR模型,在任意收益率分布下,利用无套利均衡分析的方法研究了奇异协方差矩阵情形的投资组合问题,得到了模型有效边界的本质特征,最后作为结论的直接应用和说明,我们给出了一个具体的算例分析。     

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。     

指数跟踪组合复制方法的实证研究

对指数跟踪组合复制方法进行选择是指数基金管理中的一个重要问题。为此从系统风险控制的角度构造优化跟踪组合,比较了分层抽样复制法、完全复制法和优化复制法构造的指数基金的实际跟踪效果。实证结果表明,完全复制法的跟踪精度最好,优化复制法的跟踪精度最差;而优化复制法的收益率和累计收益率最大,完全复制法的收益率和累计收益率最小。此外,不论采用何种复制方法,在3种跟踪误差度量方法中,线性跟踪误差度量方法确定的跟踪误差最小。     

基于流动性风险的资本资产定价模型

在现有的资产定价理论基础上,研究了考虑流动性风险因素的风险资产定价问题。首先在无套利下对流动性风险进行定价,得到流动性风险的市场价格,进而给出了无风险资产和风险资产的有效前沿。再从风险构成的角度给出了流动性风险的测度和市场价格,推导出两种形式的基于流动性风险的资本资产定价模型(以相对量表示风险的LBCAPM和以绝对量表示风险的LBCAPM)并揭示了资产期望回报的形成过程。最后,介绍了定价模型的应用前景。