VaR之下厚尾分布的最优资产组合的收敛性

主要研究在VaR风险度量之下,收益具有厚尾性质的资产的投资组合问题.证明了基于尾部分布二阶展开的最优投资组合收敛于基于尾部分布一阶展开的最优投资组合.因此,对于VaR风险度量之下的最优投资组合问题,如果要求的风险承受水平充分低,则只需要利用尾部分布的一阶展开代替厚尾部分布进行近似计算,就可以达到满意的精度,从而不需要进行复杂的高阶运算.     

厚尾分布情形下的信用资产组合风险度量

本文研究风险因子多元厚尾分布情形下的信用资产组合风险度量问题.用多元t-Copula分布来描述标的资产收益率分布的厚尾性,同时将三步重要抽样技术发展到基多元t-Copula分布的资产组合模型中,拓宽和丰富了信用资产组合风险度量模型.同时,并运用了非线性优化技术中的Levenberg-Marquardt算法来解决重要抽样技术中风险因子期望向量估计.模拟结果表明该算法比普通Monte Carlo模拟法的计算效率更有效,且能很大程度上减少所要估计的损失概率的方差,从而更精确地估计出信用投资组合损失分布的尾部概率或给定置信度下组合VaR值.     

基于g-h分布的投资组合VaR方法研究

根据g-h分布的统计特性,提出了基于投资组合损益、损失以及极端损失的三种g-hVaR方法。它们结合了分析方法、历史模拟方法和极值理论方法的优点,能够很好地处理回报的不对称现象和厚尾现象。实证研究表明,该方法明显优于常用的德尔塔-正态方法。     

投资组合VaR及其分解

本文在简要介绍投资组合VaR的概念及计算方法后对组合VaR进行了具体的分解。在阐述了边际VaR、成分VaR和增量VaR之间相互关系的基础上给出了资产收益率为正态和非正态分布假设下这三种类型VaR的计算方法,从而为资产组合管理者提供了更多有关投资组合市场风险的信息。     

引入方差/波动率资产的动态最优投资组合

本文在构建投资组合时，除了包含传统的股票资产和无风险资产，还引入方差/波动率资产.给出了动态最优投资组合的显式解，发现方差/波动率资产价格是影响投资组合权重的重要状态变量.方差/波动率资产价格反映了市场的波动程度，股票资产以及方差/波动率资产的最优权重都会随着方差/波动率资产价格的增加而降低.基于美国市场的实证研究表明，组合中加入VIX期货有助于分散组合风险和提高组合样本外绩效，而组合中不包含VIX期货会导致投资者遭受一定的经济成本.     

基于Expected Shortfall的投资组合优化模型

Expected Shortfall(ES)是目前市场风险估值的新型工具,被用来估计VaR(Value-at-Risk)的尾部风险.介绍了ES的概念,给出了MEAN-ES模型,并对基于ES的组合优化模型的特性进行了分析.结果表明,与均值-方差模型相比,MEAN-ES模型有着更多的优点.     

基于L-矩的厚尾分布动态拟合研究

为了解决厚尾分布不拥有完整的中心矩集合而无法进行矩估计的问题,在金融领域引入近年来在水文领域发展较为迅速的L-矩理论.在考虑当前预期和波动性条件下,基于L-矩理论分别考察了广义帕累托分布对高频收益超额数的静态尾部拟合和动态尾部拟合,应用条件VaR以及Kupiec-LR检验对拟合的结果进行了检验.研究结果表明,L-矩理论可以很好地解决厚尾分布的矩估计问题;VaR以及Kupiec-LR检验表明,基于L-矩的广义帕累托分布较好地拟合了极端条件下的收益率尾部,可以捕获极端条件下收益率时间序列动态特征.     

投资组合协方差矩阵的性质与最优组合的选择

投资组合协方差矩阵的正定性向来被研究人员所默认,从而对于非正定的情形研究不多。本文对协方差矩阵的性质进行了研究,证明了协方差矩阵正定的充分条件,同时深入地分析了非正定条件下的最优组合的选择问题。并指出 :当协方差矩阵非正定时,要么存在套利机会,要么存在有效子集 (即有多余的证券存在 )。     

机会约束下的均值-VaR投资组合模型研究

本文在投资组合回报率服从正态分布的前提下,建立了具有投资机会约束的均值-VaR投资组合模型,讨论了模型最优解的存在唯一性,并得到了最优解的解析表达式;通过比较分析得出,具有投资机会约束的均值-方差投资组合模型只是本文讨论的模型的特款。     

存在违约风险时的最优资产组合

本文研究了当存在违约风险时,一个代表性投资者投资于一个可违约债券、股票以及银行存款的最优资产配置问题。利用简约化模型来刻画可违约债券的违约风险,并给出其价格的动态过程。通过随机控制方法给出了此优化问题的解析解。结果表明跳跃(违约)风险的存在,使可违约债券的最优投资策略不再是连续函数。当可违约债券违约时,投资者对可违约债券的持有量为零;当债券未发生违约时,投资者对可违约债券的最优持有量主要受信用利差、违约强度以及投资期限的影响。