基于CVaR风险度量的投资组合优化决策

投资组合优化问题依赖于风险度量方法和投资组合收益率分布函数的选取。针对收益率通常不服从多元正态分布以及均值—方差模型低估了投资组合发生重大损失的风险,文章利用多元广义双曲线分布来拟合投资组合收益率,从而更加灵活地捕捉收益率数据的偏态和尖峰厚尾特征;使用CVaR代替方差和VaR来度量金融资产重大损失风险,进而建立均值—CVaR投资优化模型。实证研究结果表明,相对于均值—方差模型,均值—CVaR能够更好地反映投资组合收益率分布,提高投资者控制投资风险的能力。     

CVaR 方法在投资组合中的应用

文章以CVaR为风险的度量工具并且在此基础上建立了基于CVaR模型的投资组合优化模型。最后通过实证研究表明,基于一致性风险价值的优化模型进行投资组合的结果优于基于风险价值的优化模型的结果。     

投资组合风险管理中VaR模型的缺陷以及CVaR模型研究

本文对VaR和CVaR这两个风险度量进行了较充分的比较分析,参照了我国证券市场的实际情况,并考虑了交易成本,实际收益率的计算以及最小交易单位等因素,建立了CVaR资产组合优化模型,为如何制定合理的资产组合投资方案提出了新的思路.     

基于多维Copula函数的投资组合CVaR分析

目前国内有关Copula函数的实证研究主要以二种资产的相关性为主.根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度下投资组合的最小条件风险价值(CVaR).实证表明,根据所提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健,同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管.     

基于多维t-Copula函数的投资组合的CVaR分析

文章根据Copula函数在构建反映随机变量实际分布与相关性的联合分布函数上具有的优势,构建了反映多个资产收益实际分布和相关性的联合分布函数,并使用蒙特卡罗模拟技术,分析在不同置信度与资产组成下的投资组合的CVaR(条件风险价值).实证说明,根据本文提出的模型度量资产的风险,可以使投资者选择的资产更加稳健;同时也有利于投资者对投资组合整体风险进行分散和监管.     

基于CVaR方法的工程投资组合优化模型与实证

文章采用CVaR方法测算工程投资风险,建立了风险最小化的工程投资优化组合理论模型.以南京市房地产工程历史数据为例进行实证研究,研究结果表明:基于CVaR和非参数核估计量的风险优化能够应用于投资组合的选择,能够对工程类企业起到风险管理和投资决策方面的指导作用.     

基数约束下基于CVaR度量的投资组合优化模型

文章基于条件风险价值CVaR风险计量技术,在整数规划意义下,建立了以最小化风险为目标,带有基数约束的投资组合优化模型。针对该模型运用差分进化法进行求解,利用罚函数方法处理模型中的不等式约束,并选取沪市和深市的十六种股票作为备选股票进行实证分析,数值结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

基于Copula-SV模型的投资组合风险分析

文章将Copula函数和SV模型相结合,建立了投资组合风险分析的Copula-SV模型,对我国股票市场实际的组合投资问题进行了实证风险分析;并与Copula-GARCH模型下的投资组合风险值进行比较,取得了满意的结果。     

基于信息熵和相关系数的投资风险分析

在方案评定中,灰色关联度法是根据各个指标的关联度大小来判定方案优劣的一种决策方法,关联度越大,方案越优,反之,则越劣。     

金融风险度量VaR与CVaR方法的比较研究及应用

风险价值(VaR)是近年来受到国际金融界的广泛支持和认可的一种度量金融风险的工具。文章指出了风险价值(VaR)模型两个重大的缺陷,并对它和条件风险价值(CVaR)金融风险度量模型进行了详细的介绍和对比分析,给出了它们的共同点和CVaR在投资组合应用中的优势,结合中国金融市场的实际情况,指出CvaR在中国金融市场中应用应注意的问题,对其应用前景提出了新的思路。     

基于风险价值约束的投资组合选择模型

把VaR风险度量和最优投资组合选择问题相结合,建立并求解了最优均值-VaR投资组合选择模型,实证检验所得到的结果中可以看出,以均值-VaR的模式来对资产进行优化配置具有较高效率,其效率超过以Markowitz均值进行的配置,通过-VaR的模式进行的配置,如果是在确定置信度的前提下,可以使个别偏好、共同偏好合为一体.在VaR的约束下M-V模型的特征,对于Markowitz均值方差的投资组合模型来说,是一种理论上得到的发展.     

基于CVaR风险控制下的多阶段投资组合优化模型

文章研究以条件风险价值CVaR为约束的多阶段投资组合问题。在不允许卖空的情况下,将风险控制在一定水平,以最大化终端财富为目标建立多阶段投资组合模型,并通过罚函数处理机制建立辅助问题,利用差分进化算法求解新模型,得到各阶段的最优投资组合策略。实证分析表明该模型合理,为投资者选择适合自己风险偏好的投资组合策略提供了思路。     

基于ETFs溢折价现象的投资风险分析

本文结合国外ETF普遍存在的溢折价现象,通过对ETF的套利交易机制的分析,探讨了ETF循迹误差产生的原因,并以此为基础,剖析了ETF交易中存在的不同风险,对我国ETF的创立和平稳交易具有一定的借鉴意义.     

考虑分段交易费用的CVaR投资组合优化

文章针对证券市场现存的各种交易费用,引入了分段交易成本函数,建立了更符合实际的CVaR风险度量投资组合优化模型;将此类约束中含有分段函数的优化问题转换为0-1整数线性规划求解;对沪市股票进行实证分析,结果验证了该模型及求解方法的有效性。     

基于VaR和CVaR风险控制下的M-V投资组合优化模型

文章以风险价值(VaR)和条件风险价值(CVaR)分别作为约束条件,结合均值-方差模型,得到了新的最优投资组合模型,并利用我国的股票市场进行了实证分析,验证了新模型的有效性,为制定合理的投资组合和控制风险提供了一种新的有效途径。     

基于AHM和FCE法的房地产投资风险分析

系统综合评价在系统工程中是一个十分重要的环节,同时也是一件十分复杂、困难的工作,也体现了软科学在建筑方面的应用。本文采用AH M模型是基于AH P分析法的基本思路,利用球赛模型来避开对λm ax的求解和矩阵A的一致性检验,从而简化计算,便于实际应用。一、A H M模型(球赛模型)     

基于藤结构Copula-SV模型的外汇投资组合风险分析

文章针对现有时间序列统计模型对高维金融资产收益率特征描述不充分导致的风险度量不准确问题,构建了藤结构Copula-SV模型,用以对单个外汇资产收益率的波动异方差性和外汇资产间的复杂相关性进行描述.基于四种外汇资产(美元、欧元、日元和港币)的实证结果表明藤结构Copula-SV模型能较好地描述外汇资产的波动异方差性和复杂相关性,且基于拟合模型采用对偶变量法的Monte Carlo模拟计算出来的VaR通过了Kupiec失败率检验.     

资产数量减少情形下CVaR投资组合的灵敏度分析

文章基于CVaR的风险度量技术,考察了当投资组合的资产数量减少时投资组合的均值-CVaR有效边缘,探究了其经济含义,并与方差风险下的均值-方差边界进行了对比研究。我们发现,使用CVaR风险度量标准可以使投资者在资产选择时更加稳健,同时也有利于对风险进行分散和监管。     

基于CDaR理论的社保基金投资风险管理模型的构建

文章基于对国内社保基金投资风险测量的主流方法VaK和CVaR模型的缺陷进行分析后,结合我国社会保障基金投资管理条例中的相关投资风险约束务件和国内证券市场的实际情况,提出了将CDaR模型引入到国内社保基金的投资风险管理实践的思路,并构建了投资约柬条件下的基于CDaR的社保基金风险管理拓展模型.     

基于APARCH-Laplace模型的VaR和CVaR方法

针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾性,文章采Laplace分布刻画收益率分布,建立一种新的风险度量模型:APARCH-Laplace,并用实证分析证明了Laplace分布与正态分布相比,拟合数据较好。模型准确性检验表明用Laplace分布刻画收益率分布所计算的风险度量更有效。