β值证券组合投资灰色决策模型

任何机构和个人进行证券投资前,都要计算和预测证券在一定时期的收益,而描述这种收益常用的是预期收益率,同时还要考虑风险的存在.因此,证券的预期收益率和风险是投资分析的重要指标.β值证券组合投资决策模型和均值-方差模型相比具有需要确定的参数少、计算量小、风险选择参数更具合理性的优点,有的文献是在证券组合中不含有无风险资产和允许卖空的条件下研究β值证券组合投资决策模型的;考虑到证券组合中应允许包含无风险资产,而且在现实的证券市场上卖空常常受到限制,提出了允许持有无风险资产的β值证券组合投资决策模型.其实这两种模型都是假定某一投资期内预期收益率和风险均为已知的常数,但并不符合实际情况.因为在现实的证券市场中,由于诸多不确定因素,如政治因素、经济因素、社会因素、国际证券市场等因素的影响,导致证券投资的预期收益率和风险具有"部分信息已知,部分信息未知"的"贫信息"不确定性,所以在证券投资时,投资者应考虑到这种区别于"随机不确定性"和"认知不确定性"的"贫信息"不确定性.鉴于这种原因,本文考虑预期收益率和风险为贫信息不确定性的允许持有无风险资产的β值证券组合投资灰色决策模型.     

基于Markov转换模型的前沿资产组合分析

文章将Markov转换模型与资产前沿组合理论有效地结合在一起,在应用Markov转换模型预测出股票下一时期收益率及其方差的基础上,根据马可维茨的投资组合理论得出股票市场的前沿资产组合,并以中国证券市场中的几支样本股票为例进行了实证分析.     

证券组合投资的目标规划模型研究

文章通过对证券组合投资的预期收益率和投资风险进行综合定量分析,建立了证券组合投资的预期收益率和投资风险的目标规划模型,通过确定合适的证券组合的投资比例,可使证券组合投资的预期收益率和投资风险达到投资者满意的程度,这对投资者具有指导意义,最后给出了该模型的应用分析.     

基于分目标乘除法的双目标投资组合模型

基于马克维茨投资组合的均值-方差模型,文章构建一个投资组合预期收益率在一定范围的双目标混合投资组合摸型,并应用分目标乘除法来求解该模型。最后,给出一实际算例,对一具体投资组合模型进行分析,结果表明：所构建的模型和所采用的方法是可行的、有效的;同时,也得到了该模型的有效边界。     

基于可信性理论的Mean-CVaR投资组合优化

选取CVaR作为风险度量指标,在可信性理论的基础上构建Mean-CVaR投资组合模型,采用Markov过程预测作为模糊变量的预期投资收益率,并设计基于模糊模拟和遗传算法的混合智能算法以求解;选取上证50成份股2013—2014年的日度历史交易数据,将该模型应用到中国证券市场,结果发现该投资组合模型与中国证券市场的环境具有一定的适应性,能够为投资者的投资决策提供依据。     

海外资产配置与A股国际化是“双赢”之举吗——基于投资组合均值—方差张成检验的实证分析

资产配置效率是影响投资组合绩效的关键因素,如何衡量资产配置效率对于投资者构建与评价投资组合表现具有重要现实意义。基于改进后的均值—方差张成检验模型,分别研究A股市场投资组合引入国际资产以及国际投资组合引入A股指数后对原有投资组合表现的影响及成因,研究结果表明:在国内A股投资组合中引入发达市场股票指数可以有效控制A股投资组合的尾部风险,而在国际投资组合中引入A股指数则能够提升国际投资组合的夏普比率,并且目前A股指数尚不能够替代国际投资组合中的其他新兴市场指数;国际投资者应当引入A股资产以提升投资组合风险收益比,A股投资者应引入国际资产以有效控制投资组合尾部风险。     

单指数模型的稳健回归及实证

文章针对投资组合理论中经典的夏普单指数投资组合模型,引入了稳健统计的思想,将稳健回归方法应用到该投资组合模型,降低了证券市场中证券收益率历史数据中因短期内重大利好或利空导致的超高或超低收益率离群值对投资组合决策的影响,并结合我国证券市场的特点,对沪市A股市场进行了实证分析,得到了证券投资组合的有效前沿.     

对Black-Litterman模型加入主观收益方法的改进

Black-Litterman模型是高盛公司提出的确定加入主观观念的资产组合模型,其显著特点是模型加入了投资者的主观观念。目前文献研究显示,模型加入投资人主观收益的方法依然是武断确定。这样加剧了主观投资组合模型使用的随意性,也必将影响其使用效果,会给投资造成巨大损失。由此本文提出使用BMA（贝叶斯移动平均法）模型预测投资者主观收益,文中利用中国上海A股市场数据,编写Matlab程序对主观资产组合模型进行了实证,实证表明预测效果得到了明显改善。该模型不但对Blackliterman模型有重要作用,而且对金融统计模型预测效果的提高也有很大启发。     

考虑期货的电力市场竞价风险分析

文章将GARCH-EVT-Copula组合模型应用于电力市场,以EVT刻画收益率的尾部分布,采用GARCH模型来度量电价资产收益率的波动性和异方差性,Copula函数反映电价现货市场与期货市场相关性,并以每天同点时刻数据建模,对现货与期货交易并存的北欧电力市场发电商竞价动态风险进行了实证分析。并应用Kupiec失败频率检验方法对竞价风险模型进行评估,分析表明:t-Copula连接函数能体现资产相关性,能更准确度量考虑期货的发电商动态竞价风险。     

我国经济周期与资产收益率的关系研究:2001-2009

文章采用2001～2009年的季度数据,使用股票、债券和房地产投资等资产投资收益率与宏观经济变量建立联立方程模型进行实证研究.实证结果表明:股票投资收益率为经济增长的先行指标,适于经济复苏和繁荣前中期阶段进行投资;房地产收益率与经济增长率和物价指数同期密切相关,可以作为抵御通货膨胀的有效投资品种;债券投资收益率与经济增长率保持一定的反向关系,债券资产的配置应该是反经济周期的,适于CPI的下降通道中.     

基于预测收益率的模糊投资组合优化模型

本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题.本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能.     

收益率曲面预测及其在信用债投资组合管理中的应用

收益率曲线是信用债投资者的重要参考。在市场套利活动的作用下,跨期限和信用等级的债券收益率具有很强的内生联系,其变动规律具有整体性和连续性。以往研究将信用债收益率曲线拆分成无风险利率曲线和信用利差两个部分,前者关注期限的影响,后者关注信用等级的影响,但很少同时考虑两者的共同影响。本文在收益率曲线的基础上增加信用等级维度,将AAA+级到AA级收益率曲线视为一个相互关联的整体,定义为信用债的收益率曲面(Yield Surface)。相比收益率曲线,收益率曲面包含了跨等级的系统性预测信息,通过预测收益率曲面能够构建具有较高收益的投资管理策略。本文以中期票据市场为例,采用卷积神经网络模型预测1周后的收益率曲面,在此基础上计算债券的预测理论价格,发现该价格对未来交易价格的预测有显著作用。基于预测价差,本文提出了信用债投资管 理策略,应用该策略的投资组合能够获得显著的正收益。业绩归因分析发现,该策略取得的收益同时来 自投资组合在信用风险和久期风险上的暴露,预测价差可以刻画债券市场的“风险前沿”。本文采用了中债估值价格进行稳健性检验,主要结论均保持一致,具有较强的稳健性。     

基于因素模型的协高阶矩矩阵估计及其应用研究

在高阶矩投资组合中,使用传统样本估计方法会产生较高估计误差和模型设定误差。本文在多因素模型的基础上,给出一种改进的协高阶矩估计方法,分析了基于多因素模型压缩估计量的渐进一致性。蒙特卡洛模拟表明,多因素压缩估计量在有限样本中具有更小的平均绝对误差、根均方误差以及更高的平均绝对改进百分比,有效提高了协高阶矩矩阵估计的精度;即使在样本观测量比资产数目少时,估计的协高阶矩矩阵精度都会有较大提高。基于2005年6月至2019年5月沪深300成分股的高阶矩投资组合实证发现,多因素压缩方法与其他估计方法相比,在年化收益率上可以获得4.7%~32.8%的提升,最大回撤能够下降3.7%~18.3%,表明使用多因素压缩估计方法构建的投资组合有更大的可能获得更多货币效用增益,以及面临亏损时,产生的最大亏损更小。该方法有助于金融机构或理性投资者在进行投资组合时减小投资损失,获得更好的投资回报。     

考虑时间因素的投资组合模型

本文以投资收益率作为时间组合投资收益的量度,确立了时间组合中的不满足假设和回避风险假设,在此基础上建立了时间组合投资模型;通过求解数学模型论述了如何运用时间组合投资的方法降低投资风险,并确定了最优时间组合点是有效集与无差异曲线的切点。     

宏观经济对国债利率期限结构的影响研究

文章用隐因子模型和无套利简约宏观金融模型分别对中国国债收益率曲线进行拟合和预测,发现将宏观因子加入利率期限模型后,国债收益率曲线的长端拟合和预测效果均有提升.经脉冲响应和方差分解分析后发现,CPI增长率主要通过影响短期收益率来影响收益率曲线,而工业增加值增长率主要通过影响长期收益率来影响收益率曲线.此外,简约宏观金融模型可以形成对宏观经济的预测,尤其是对工业增加值增长率的预测较为准确.     

具有熵约束的均值-绝对偏差模糊投资组合优化

在实际投资过程中,有许多模糊因素影响投资决策.文章针对资产收益率为模糊数的投资组合决策问题,用绝对偏差和比例熵度量投资组合的风险和分散化程度,提出了具有熵约束的均值-绝对偏差投资组合优化模型,利用加权极大—极小模糊目标规划方法,将双目标规划问题转化为单目标规划问题,并运用旋转算法结合序列规划法进行求解.最后,通过实证研究比较了不同熵的取值对投资决策的影响.     

上市公司资产重组的财富效应及其影响因素

一、样本选择及研究方法设计 (一)样本特征 <中国证券报>将上市公司的资产重组为四大类;资产置换;资产剥离或所拥有股股权出售;兼并收购和股权转让.现有的对资产重组绩效的研究取得了很大的进展,但大部分研究都没有区分资产重组的四种形式,而是把它们都混为并购重组,分析整体绩效,忽略了它们之间的区别.资产置换实质上是公司对外收购和资产剥离的组合,只是中间省略了货币环节,因此资产置换具有这两种重组形式的优点,对公司的价值有积极意义.置换后,上市公司是一个由优质资产组成的组合,公司的业绩预期会得到改善,预期股价会上涨,收益率也会上升.     

基于MCMC随机模拟的企业年金投资收益率的测算

投资收益率是决定企业年金给付水平的主要因素之一,对年金受益水平以及年金替代率水平的研究,都依赖于投资收益率的合理测算和分析。鉴于收益率表现出的金融时间序列特征,应该按照随机波动理论对其进行研究。文章引入SV-T模型对企业年金的投资收益率进行随机模拟,并借助马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)技术给出模型参数的贝叶斯估计,同时利用WinBUGS软件得到参数的估计值。最后,以年金基金投资于股票和国债两类风险资产为例进行实证分析,进一步证明了模型的有效性,改变了以往收益率仅用单一数值或忽略收益率时间序列特点的常规做法,为年金替代率相关统计量的计算打下良好基础。     

股票期望收益率截面研究——来自上海股票市场的经验分析

文章以市场股权和帐面市值比为基准构造了25个投资组合,用两步法进行了回归分析。经验结果表明:1 传统的CAPM模型截面回归中贝塔β解释能力有限,至多只能解释13.5%的超额期望收益率的截面变化;2 Fama-French的3因子模型截面回归表明在增加SMBt和HMLt两个因子后,贝塔β几乎失去了解释能力,都被HMLt吸收了。与CAPM模型截面回归解释超额期望收益率的截面变化相比,Fama-French的3因子模型截面回归解释能力有很大的提高,能够达到65.6%。     

细分群体佣金价值随机模型的蒙特卡罗模拟求解

文章以过度自信和处置效应作为细分维度,用K-means聚类对客户按照投资心理细分后,以证券市场收益率为随机变量,分别采用GARCH模型和线性模型对各细分群体的资产周转率和投资收益率建模,得到各细分群体佣金价值随机模型。由于模型无解析解,采用蒙特卡罗模拟法求数值解。实证结果表明,相对于确定性模型,基于投资心理细分和GARCH的客户价值随机模型能够更准确地识别不同投资心理特征群体的长期价值。