基于Copula的最优投资组合探讨

文章以马克维茨的投资组合理论为基础,在均值-方差模型中引入Copula理论,使用Copula函数导出的时变KendallΥ 来代替传统的线性相关系数对相关性进行测度,求解基于Υ的最优投资组合模型,得到最优投资组合对应的方差,并且在此基础上与均值一方差模型下求解的结果进行比较.     

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。     

基于Copula函数的动态投资组合研究

文章以传统的投资组合理论为基础,将Copula理论引入到均值一方差模型中来,用Copula函数导出的时变Kendall的tau相关性测度代替线性相关系数,求解投资组合最小方差模型,得到最优投资比例和投资收益,并在此基础上与线性相关下求解的结果进行比较.     

一种新的基于可能性均值的证券组合投资决策模型

文章在Carlsson提出的模糊数的可能性均值理论的基础上,以证券收益的上、下可能性均值对其可能性均值的偏离程度作为投资风险的测度,建立一种新的基于模糊集理论的组合投资决策模型。并结合中国证券市场中的6支股票的收益率的实例,来说明该模型的有效性和适用性。     

我国银行间债券回购利率期限结构研究

为测度利率波动性对利率水平的影响,将条件波动性水平引入到利率期限结构的均值项中,为测度利率水平对利率波动性大小的影响,将前期利率水平引入到利率期限结构的波动项中。在三种主要分布:N分布、t分布、GED分布以及多种异方差处理方法:TGARCH、EGARCH和PARCH模型族假设下,文章实证研究了我国银行间债券回购1天利率的期限结构动态模型。通过实证研究主要得到以下几点结论:第一,全国银行间债券回购1天利率不具有均值回复特征但是具有反杠杆效应;第二,利率水平对利率波动性有正向影响;第三,在估计效果方面,GED分布优于T分布,T分布优于正态分布。     

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。     

证券组合投资与证券选择的研究

证券投资者最关心的问题是投资收益率的高低和投资风险的大小。由于证券投资收益受证券市场众多因素的影响，因而可以将其看作随机变量，我们可以利用一定时间内某种证券收益率的数学期望与方差分别来衡量该种证券的获利能力和风险。诺贝尔奖得主Markowitz提出的证券组合优化均值方差模型奠定了现代证券组合理论基础。理论和实践均表明，通过组合投资确实能减少证券投资的风险。一、组合证券投资优化模型设投资者选择了n种证券，其收益率分别为Ri（i—l，2……n）为随机变量，其数学期望与方差分别为r；（i—l，2……n）及a；‘（i—1，2……     

基于截集的加权可能性均值-方差模型的应用

文章以随机变量取值为模糊数时基于截集的加权可能性均值、加权可能性方差和加权可能性协方差为研究对象,构建基于模糊数截集的加权可能性均值-方差组合投资模型,并结合我国证券交易市场的具体实例说明该模型的应用价值.最后将基于截集的加权可能性均值-方差组合投资模型与Markowitz均值-方差模型进行对比分析,结果表明该模型是Markowitz均值-方差模型在随机变量取值为模糊数时的合理推广.     

基于利率期限结构对合会内涵报酬率的估计

文章基于合会现金流特征,通过合会会员投资和融资双重身份分别构建投资区间和融资区间现金流模型,测度会员在不同现金流区间的借贷利率期限结构以及内涵报酬率.通过实例计算表明该模型能够揭示内生民间金融的合会会员真实借贷利率,同时符合利率期限结构的解释.与外部信贷市场比较,认为合会更具效率.     

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.     

国债收益率与高频宏观因子——基于非规则混频利率期限结构模型

及时反映金融市场与宏观经济的动态作用机制是大数据时代制定前瞻性货币政策和投资决策分析的关键。重大突发事件增加了动态经济机制的不确定性,有必要挖掘高频信息加以识别。为此,本文提出一种非规则混频宏观利率期限结构（IR-MF-NS）模型,并基于我国国债收益率和宏观经济信息进行检验。研究发现：与传统模型相比,新模型国债收益率的拟合效果有所改善;国债收益率期限结构与宏观经济存在相互作用机制,实体经济活动与斜率因子呈负相关关系,这与我国逆周期监管目标相一致;高频曲度因子对通货膨胀产生显著正向持续性冲击,验证了曲度因子在高频数据中发挥重要作用的结论;经济机制受信息频率影响,低频数据的“平滑效应”使得低频经济机制表现出平稳效果;高频数据因为信息波动产生“反转效应”使得低频机制和高频机制出现背离;受到重大突发事件的冲击后,国债收益率与宏观基本面的联动性出现系统性减弱,期限结构因子的预测方差作用降低,而宏观基本面对国债收益率预测方差的贡献增大。     

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.     

供应链管理中的组合风险决策

本文针对供应链管理中的组合风险决策问题,建立了类似Markowitz均值-方差模型,实现了在不同期望收益率水平下的多供货源企业的优化组合.     

利率期限结构预测、国债定价及国债组合管理

国债利率期限结构是固定收益产品定价和投资组合管理的核心问题。本文利用NARX（Nonlinear AutoRegressive network with eXogenous inputs）神经网络模型研究利率曲线的运动机制,拟合并预测利率期限结构,在此基础上利用Hermite插值方法构造平滑的利率曲线并计算得到国债理论价格及其预测值。实证分析发现我国国债定价效率不足,交易价格显著偏离理论价格,但国债的理论价格的实际值和预测值均对交易价格具有显著的预测能力。基于上述发现本文提出了主动国债组合管理策略,通过预测的期限结构得到国债理论价格的预测值构建的多空对冲组合和单边多头组合均能获得显著的收益。本文的研究丰富了利率期限结构的研究方法,提出的主动国债组合管理策略对通过交易提高国债定价有效性具有参考价值。     

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。     

基于CVa R约束的单位风险收益最大投资组合模型及实证

文章以条件风险价值CVaR为约束控制风险,建立了以组合收益率与方差之比的单位风险收益最大的投资组合模型,该模型给出了在决策者可以接受的CVaR风险水平下,单位方差收益最大的投资组合最优选择;针对这个模型给出了一个改进的粒子群优化算法,实证结果表明了在不同的CvaR风险水平下,投资组合的最优选择不同,符合实际情况,可以为决策者提供投资决策参考.     

我国国债供给与利率期限结构关系的实证检验

文章将供给冲击引入偏好习性模型中,并假设套利者是吸收冲击的唯一主体.对模型分析表明供给冲击通过改变均衡状态下套利者持有的投资组合对风险因子的敏感度,进而对国债利率期限结构产生影响.采用剩余期限加权的债务与GDP比率衡量供给冲击,对我国国债供给和利率期限结构两者间的关系进行实证检验.与理论模型的推导一致,供给冲击对1～30年期即期收益率能够产生显著的正向影响.     

沪深股市的风险测度研究

本文比较风险测度方法在不同置信水平下是否能力有效测度沪深市场风险.针对上证综指收益率具有自相关、波动集聚性和杠杆效应特征,运用ARMA-GJR模型对上证综指的负收益率序列进行MLE以求出条件均值和方差以及标准残差序列,运用10%的数据作为极值数据运用MLE方法来估计广义帕累托分布,还对风险测度方法的估计效果进行分析,认为极值VaR能有效测度沪深股市风险.     

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。     

基于风险控制的证券投资决策

Markowitz证券组合核心理论是在投资决策中选择风险(用方差或标准差描述)最小、期望收益(用均值描述)最大的证券组合,即依据均值-方差模型来构造最优证券投资组合.Markowitz的均值-方差模型给出了投资决策的最基本、最完整的分析框架,是当今投资理论和投资实践的主流方法.