项目投资组合的风险决策模型及应用

本文对项目投资组合决策方法进行了总结分析,指出了其中的不足.通过借鉴证券投资组合理论,结合项目投资组合的特点,构建了项目投资组合的风险决策模型,弥补了现有方法的不足,并设计了一种简单的模型求解方法.该模型在保证资金等资源合理配置的前提下,考虑了项目投资的先后顺序,引入了组合风险,在风险承受范围内,实现项目组合收益的最大化.最后,通过一个实例验证了模型的有效性和实用性.     

证券投资如何做好风险控制

风险与收益伴随投资的进行而产生,投资的风险分析与控制是金融投资领域永恒的、最重要的研究课题之一。证券投资在金融市场中占有重要地位,既拥有金融市场赋予它的一般性特征,也在不断发展中凸显自身的投资风险特点。在这种情况下,有效考虑市场内外的各类不确定因素及价格波动性特征,并以此为基础对证券投资如何进行风险控制进行研究,有着极其重要的理论和现实意义。     

有关组合证券的投资问题探讨

随着社会经济的发展,证券市场也得到了不断的发展和完善,因此人们会选择把闲置的资金进行有效的组合投入到证券中。本文旨在对证券市场中的组合证券投资进行一定的了解,并对其投资的风险问题进行阐述,提出有效的风险规避措施,从而有效实现投资者的利益最大化。     

确定组合证券投资有效边界的参数线性规划方法

本文从预期收益率与风险权衡的分析，导出了连续确定组合证券投资有效边界的一种简化参数线性规划方法，研究了不允许卖空情况下有效边界的一般形状，并将有关方法和结论推广到包含一般线性的约束和无风险证券的情况，指出了有效边界出现不可导点的可能性。     

基于CVaR风险计量指标的投资组合策略及模型

本文以在条件风险（cvaR）模型的框架下,建立了三个以Worst—CaseCVaR．CWCVaR．）为风险测量指标的投资组合模型。依据深圳证券市场的股票数据,运用Matlab工具葙提供的求解优化问题的算法进行了模拟计算,验证了模型的有效性。     

基于内生流动性风险的证券组合调整策略

流动性的缺乏,使投资者面临内生流动性风险,股票间的相关性又使其更加复杂化.证券组合的调整策略,不仅要达到调整目标,还要实现投资者效用的最大化.本文扩展了Almgren和chriss的证券组合变现模型,建立了基于内生流动性风险的证券组合调整策略模型,并用一阶条件得到了数值解.算例分析给出了投资者调整策略的有效边界;指出投资者越厌恶风险,越倾向于首尾时段交易;相关性分析表明风险承受能力越强的投资者越应关注股票间的相关关系,通过股票间的相关性进一步降低执行成本.     

证券投资基本分析及量化交易指标的应用研究

随着市场投资的深入发展,量化交易指标的应用也更加广泛,在金融市场中占据的地位也愈加重要。具体的量化交易指标包括成本模型、阿尔法模型、组合优化模型以及风险控制模型等。通过量化交易指标的正确分析,能够有效规避投资风险,强化证券投资的高收益性。在本文中,笔者将从实际的工作经验出发,综合分析当前证券投资的基本分析及量化指标,并就其应用提出相关建议。     

基于自由现金流量的证券投资组合分析

通过比较中美两国在处理和计算自由现金流量方面的不同,提出自由现金流量的计算方法,并论述了在我国会计准则下如何通过会计调整计算自由现金流量。在获得公司自由现金流量的基础上,通过引入自由现金流量乘数和自由现金流量负债比,结合经营现金流量、市盈率和低财务杠杆指标,构造了基于自由现金流量的证券投资组合,对我国证券市场做出实证分析。同时,对比其他投资策略的实际效果,证明基于自由现金流量的投资策略所具有的优越性。     

风险预算分析与投资结构优化模型

机构投资者在设计他们的全部投资组合、管理其资产时,面对大量的困难决策。其中,最令人困惑的决策涉及到经理人结构,既使资产配置研究给投资者指出了最合适资产种类结构,但几乎没有人去指导投资者确定经理人结构,使他们的资金最有效的发挥作用。本文把传统构造证券组合的风险收益优化方法,应用到经理组合方面,从雇佣组合经理或其他资产管理者角度,讨论主动式风险控制和经理结构优化框架。     

因子模型在风险预算分析中的应用

风险预算在国外正赢得学术界、养老基金和资产管理领域等许多方面的广泛关注,并认为是组合管理的一种创新。国内投资者日益认识到投资组合管理与风险控制的重要意义,并近乎成为他们的第一要务。本文利用因子模型,通过风险预算这一投资管理和风险控制技术与方法,讨论投资组合因子风险分解并进行实证分析。     

基于行业组合的贷款总体风险优化决策模型

应用资本资产定价模型中的单因子模型表达贷款收益和风险函数,以不同行业贷款组合后的总体风险最小化为目标,运用非线性规划方法建立了基于组合贷款总体风险优化的行业贷款分配模型。通过负相关行业的风险对冲,避免了选择单个或少数行业进行贷款所导致的、当该行业不景气时的系统性风险对贷款质量的影响,降低了贷款组合的系统性风险。从组合贷款总风险中分离出系统风险和非系统风险,并通过实例验证行业组合可以降低系统性风险,显示通过行业组合可以部分地抵消由于行业自身所产生的系统性风险。     

投资组合均值-方差模型和极小极大模型的实证比较

本文针对传统的Markowitz均值-方差(MV)模型和Young(1998)提出的极小极大(Minimax)模型进行了实证比较研究。我们将2001年上证30指数的实际数据分成两部分,一部分作为样本数据进行优化组合分析,另一部分作为非样本数据进行模拟投资,检验绩效。结果发现:在同样的样本数据下,由两种模型的解描绘的风险-收益率有效前沿图非常相似;将两组模型的最优解分别进行模拟投资,Minimax模型的结果明显优于MV模型。本文的实证结果检验了Minimax模型的理论结论,表明其在实际投资中具有良好的可操作性和实用价值。     

What's Wrong with Hazard‐Ranking Systems? An Expository Note

Two commonly recommended principles for allocating risk management resources to remediate uncertain hazards are: (1) select a subset to maximize risk-reduction benefits (e.g., maximize the von Neumann-Morgenstern expected utility of the selected risk-reducing activities), and (2) assign priorities to risk-reducing opportunities and then select activities from the top of the priority list down until no more can be afforded. When different activities create uncertain but correlated risk reductions, as is often the case in practice, then these principles are inconsistent: priority scoring and ranking fails to maximize risk-reduction benefits. Real-world risk priority scoring systems used in homeland security and terrorism risk assessment, environmental risk management, information system vulnerability rating, business risk matrices, and many other important applications do not exploit correlations among risk-reducing opportunities or optimally diversify risk-reducing investments. As a result, they generally make suboptimal risk management recommendations. Applying portfolio optimization methods instead of risk prioritization ranking, rating, or scoring methods can achieve greater risk-reduction value for resources spent.     

基于波动持续性的最优组合构建与分散化研究

构建恰当资产组合来减少风险, 是投资组合理论研究的重要目标.由于金融时间序列的波动往往会伴随着持续性特征, 该种特性会增大组合未来收益的风险.本文通过构建随机波动模型序列持续性最优投资组合模型, 以降低金融资产波动的持续性特征对组合收益波动的影响;并通过研究其分散化水平, 考察该投资组合构建方法的有效性与稳健性.研究发现:与均值方差的组合模型相比较, 序列持续性组合的风险分散化水平更好.此研究在资产组合选择方面, 具有较为重要的理论价值及实践意义.     

已实现跳跃波动与中国股市风险溢价研究——基于股票组合视角

基于我国股市5分钟高频数据为研究样本,采用非参数方法估计了Fama-French25个股票组合的已实现跳跃波动率的主要成分(规模、均值、标准差和到达率等),实证分析表明:(1)已实现跳跃波动的主要成分可通过线性和非线性(交叉项)形式预测大部分股票组合的超额收益率.(2)已实现跳跃波动率成分在一定程度上可以通过线性方式解释股票组合的横截面收益.(3)已实现跳跃波动率可能是Fama-French三因子模型中规模因子和账面市值比因子的背后驱动因素.     

一个非对称风险度量模型及组合证券投资分析

在分析Jia&Dyer的风险-价值理论基础上,给出了一个基于预先给定的目标收益的非对称风险函数。该风险函数是低于参考点的离差和高于参考点的离差的加权和,它利用一阶\"上偏矩\"来修正二阶下偏矩,进一步建立了在此非对称风险函数下的二次规划组合证券投资模型;并证明了该模型与三阶随机占优准则的一致性;最后通过上海证券市场的实际数据验证了该模型的有效性和实用性。     

基于下偏度最小化贷款组合优化模型

运用组合偏矩刻画信贷风险原理,以贷款组合下偏度最小化为目标函数,控制商业银行发生重大损失的概率;以组合风险价值VaR为约束条件,控制贷款组合的整体风险,建立基于下偏度最小化贷款组合优化模型。研究表明：下偏度不要求贷款收益服从正态分布,并能够很好地反映收益率分布的“左尾”,降低商业银行贷款组合发生重大损失的概率;同时下偏度可以真实反映贷款的本质,符合投资者的心理,并且可以反映多笔贷款之间的相关联系,解决现有模型的解析能力不足的问题。